Upload
others
View
9
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
i
SKRIPSI
KESIAPAN KEBERHASILAN PENERAPAN SISTEM INFORMASI
AKUNTANSI ACCURATE BERDASARKAN PERSEPSI PENGGUNANYA
Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sistem Informasi
Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta
Disusun Oleh
LATIFA ZAHRA
1113093000018
PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
2018 M 1439 H
i
SKRIPSI
KESIAPAN KEBERHASILAN PENERAPAN SISTEM INFORMASI
AKUNTANSI ACCURATE BERDASARKAN PERSEPSI PENGGUNANYA
Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sistem Informasi
Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta
Disusun Oleh
LATIFA ZAHRA
1113093000018
PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
2018 M 1439 H
ii
SKRIPSI
KESIAPAN KEBERHASILAN PENERAPAN SISTEM INFORMASI
AKUNTANSI ACCURATE BERDASARKAN PERSEPSI PENGGUNANYA
Skripsi
Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sistem Informasi
Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta
Oleh
LATIFA ZAHRA
1113093000018
PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
2018 M 1439 H
iii
iv
v
vi
ABSTRAK
Latifa Zahra ndash 1113093000018 Kesiapan Keberhasilan Penerapan Sistem
Informasi Akuntansi Accurate Berdasarkan Persepsi Penggunanya dibawah
bimbingan Arsquoang Subiyakto dan Nur Aeni Hidayah
Kesiapan pengguna sistem atau user merupakan salah satu pengaruh dari
keberhasilan penerapan Sistem Informasi (SI) Beberapa perusahaan telah
menerapkan Accurate sebagai salah satu Sistem Informasi Akuntansi (SIA) yang
membantu dalam pembukuan perusahaan Namun kurangnya kesiapan pengguna
dalam memanfaatkan sistem mengakibatkan kinerja operasional perusahaan tidak
berjalan maksimal Selain itu belum pernah dilakukan pengujian terkait
keberhasilan penerapan SI dari sisi kesiapan pengguna Sehingga perlu dilakukan
penelitian terkait kesiapan pengguna terhadap keberhasilan SIA Accurate
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan model kesiapan dan
keberhasilan SI dengan teknik analisis PLS-SEM dengan SmartPLS 30 Hasilnya
terdapat 23 hipotesis yang diuji 14 hipotesis yang diterima atau berpengaruh dan 9
hipotesis ditolak Sehingga faktor-faktor pengaruh kesiapan pengguna terhadap
keberhasilan penerapan SI yaitu optimism melalui information quality system
quality dan service quality Innovativeness melalui system quality dan service
quality Discomfort berpengaruh secara negatif melalui system quality dan
information quality Insecurity berpengaruh secara negatif melalui information
quality system quality dan service quality Information quality melalui success
information system Service quality melalui user satisfaction dan success
information system User satisfaction melalui success information system Dengan
demikian hasil ini dapat memenuhi tujuan dari penelitian ini yaitu dengan diketahui
sejauh mana kesiapan pengguna terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate dan
juga faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi keberhasilan penerapan SIA
Accurate
Kata kunci Sistem Informasi Akuntansi Accurate Technology Readiness Index
Model Keberhasilan Sistem Informasi PLS-SEM
BAB I-V + 109 Halaman + xv + 18 Gambar + 18 Tabel + 47 Daftar Pustaka +
Lampiran
vii
KATA PENGANTAR
Puji dan syukur kehadirat Allah SWT karena atas berkah rahmat dan
hidayah-Nya yang sungguh melimpah sehingga penulis dapat menyelesaikan
skripsi yang berjudul ldquoKesiapan Keberhasilan Penerapan Sistem Informasi
Akuntansi Accurate Berdasarkan Persepsi Penggunanyardquo dengan baik Shalawat
serta salam semoga senantiasa tercurah kepada Nabi Besar Muhammad SAW
beserta keluarga sahabat serta para pengikutnya hinga akhir zaman
Penulis menyadari bahwa dalam menyelesaikan skripsi ini tidak terlepas
dari bantuan berbagai pihak Oleh karena itu perkenankanlah penulis untuk dapat
mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada
1 Bapak Dr Agus Salim SAg MSi selaku Dekan Fakultas Sains dan
Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah
2 Ibu Nia Kumaladewi MMSI selaku Ketua Program Studi Sistem Informasi
Fakultas Sains dan Teknologi dan Ibu Meinarini Catur Utami MT selaku
Sekretaris Program Studi Sistem Informasi Fakultas Sains dan Teknologi
3 Bapak Arsquoang Subiyakto MKom sebagai Dosen Pembimbing I yang telah
memberikan bimbingan dan arahan kepada penulis selama proses
penyelesaian skripsi ini Terima kasih banyak untuk seluruh waktu tenaga
kesediaan menjawab setiap pertanyaan penulis dan senantiasa memberikan
dukungan moril serta membagikan banyak pengetahuan agar penulis bisa
menyelesaikan skripsi ini dengan baik
viii
4 Ibu Nur Aeni Hidayah MMSI sebagai Dosen Pembimbing II yang selalu
ada setiap saat tidak pernah lelah menyemangati penulis mengingatkan
penulis untuk segera menyelesaikan skripsi ini Terima kasih atas
kesabarannya dalam membimbing penulis selalu memberi masukkan yang
positif arahan yang jelas sehingga penulis bisa menyelesaikan skripsi ini
dengan baik
5 Seluruh Dosen Program Studi Sistem Informasi yang telah membagikan
ilmunya kepada penulis selama proses perkuliahan
6 Kedua orang tua penulis Bapak Arifin Adam dan Ibu Sri Mulyati Terima
kasih untuk mama dan papa yang telah membesarkan dan mendidik penulis
dari lahir hingga saat ini terima kasih untuk seluruh cinta dan kasih yang
mama dan papa berikan untukku Terima kasih untuk doa-doa yang selalu
mengiri langkahku disegala cuaca saat senang maupun sedih
7 Adikku tersayang Laristi Lahun Laiyla Terima kasih telah mengisi hari-
hari penulis sehingga penulis tidak pernah merasa kesepian semoga kalian
akan selalu menjadi saudara dan sahabat terbaik yang mengiri langkah
penulis kedepannya
8 Sahabatku Dwi Rizki Sabarkhah Terima kasih karena telah menerima
penulis apa adanya selalu ada setiap saat dan memberikan pengaruh yang
positif tidak pernah bosan mendengar keluh kesah penulis Terima kasih
juga untuk teman-teman Nia Amel Fira Ana serta grup NASGOR GX
PEDES yang selalu menghibur penulis dengan canda dan tawanya
ix
x
DAFTAR ISI
COVER i
LEMBAR PERSETUJUAN Error Bookmark not defined
LEMBAR PENGESAHAN Error Bookmark not defined
LEMBAR PERNYATAAN iv
ABSTRAK v
KATA PENGANTAR vii
DAFTAR ISI xiii
DAFTAR GAMBAR xiii
DAFTAR TABEL xiv
BAB I PENDAHULUAN 1
11 Latar Belakang 1
12 Identifikasi Masalah 6
13 Rumusan Masalah 6
14 Ruang Lingkup dan Batasan Masalah 7
15 Tujuan dan Sasaran Penelitian 7
16 Manfaat Penelitian 8
17 Metodologi Penelitian 9
18 Model Penelitian 9
19 Pertanyaan Penelitian 10
110 Sistematika Penulisan 11
BAB II LANDASAN TEORI 2
21 Definisi Kesiapan 2
22 Definisi Keberhasilan 2
23 Definisi Pengguna Sistem 3
24 Definisi Sistem Informasi 5
25 Definisi Sistem Informasi Akuntansi 5
26 Sistem Informasi Akuntansi Accurate 7
261 SIA Accurate versi 5 8
262 Modul SIA Accurate versi 5 9
263 Kelebihan SIA Accurate versi 5 dengan versi sebelumnya 11
264 Kekurangan SIA Accurate versi 5 12
xi
27 Konsep Dasar Kesiapan Teknologi (Technology Readiness) 13
28 Konsep Dasar Keberhasilan Sistem Informasi (Success SI) 14
29 Populasi Dan Sampel 18
291 Teknik Sampling 19
292 Teknik Menentukan Ukuran Sampel 21
210 Teknik Pengumpulan Data 22
211 Skala Likert 23
212 PLS-SEM 24
211 Model yang Diadopsi 28
2111 Model IPO Logic 32
2112 Model Kesiapan Teknologi (Technology Readiness) 33
2113 Model Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information) 37
212 Penelitian Sejenis 43
213 Pengembangan Hipotesis 47
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 49
31 Pendekatan Penelitian 49
32 Prosedur Penelitian 50
33 Populasi dan Sampel 51
34 Instrumen Penelitian 52
35 Pengumpulan dan Pemrosesan Data 54
36 Analisis dan Interpretasi Data 54
BAB IV HASIL ANALISIS DAN INTERPRETASI 56
41 Hasil Analisis 56
411 Hasil Analisis Demografis 56
412 Hasil Analisis Pengukuran Model 61
413 Hasil Struktur Model 70
42 Interpretasi Hasil dan Pembahasan 78
421 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Analisis Data Demografis 78
422 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Pengukuran Model 80
423 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Struktural Model 81
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 96
51 Kesimpulan 96
xii
52 Saran 98
Daftar Pustaka 100
LAMPIRAN 114
xiii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1 1 Model Penelitian 10
Gambar 2 1 Model Pengukuran Keberhasilan Proyek SI 17
Gambar 2 2 Revisi Model 18
Gambar 2 3 IPO LOGIC 32
Gambar 2 4 Model TRI 20 33
Gambar 2 5 Model Keberhasilan SI 37
Gambar 2 6 Model Keberhasilan SI 42
Gambar 3 1 Prosedur Penelitian 50
Gambar 4 1 Diagram Jenis Kelamin Responden 56
Gambar 4 2 Diagram Pendidikan Terakhir Responden 57
Gambar 4 3 Diagram Pengetahuan Keberadaan Sistem 58
Gambar 4 4 Diagram Pengalaman Penggunaan Sistem 58
Gambar 4 5 Diagram Skala Intensitas Penggunaan Sistem 59
Gambar 4 6 StatusPosisi Pekerjaan 60
Gambar 4 7 Diagram Kemampuan Penggunaan Komputer 60
Gambar 4 8 Hasil Awal Analisis Outer Model 68
Gambar 4 9 Hasil Akhir Analisis Outer Model Setelah Penghapusan Indikator 69
Gambar 4 10 Hasil Uji T-test 72
xiv
DAFTAR TABEL
Tabel 2 1 Perbedaan Varian Accurate 5 9
Tabel 2 2 Variabel TRI dan Keberhasilan SI 29
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI 29
Tabel 3 1 Waktu Penelitian 51
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian 52
Tabel 4 1 Hasil Awal Uji Loading Factor 62
Tabel 4 2 Hasil Uji Loading Factor Setelah Penghapusan Indikator 63
Tabel 4 3 Hasil Uji Composite Reliability 64
Tabel 4 4 Hasil Uji Average Variance Extracted (AVE) 65
Tabel 4 5 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading) 66
Tabel 4 6 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading Fornell-Lackerrsquos) 67
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient 70
Tabel 4 8 Hasil Uji Coefficient of Determination (R-Square) 72
Tabel 4 9 Hasil Uji T-test 73
Tabel 4 10 Hasil Uji Effect Size 74
Tabel 4 11 Hasil Uji Predictive Relevance 75
Tabel 4 12 Hasil Uji Relative Impact 76
Tabel 4 13 Hasil Analisis Struktural Model 77
1
BAB I
PENDAHULUAN
11 Latar Belakang
Saat ini peranan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) khususnya SI telah
sering sekali kita gunakan dalam kegiatan sehari-hari Sutabri (2012) menyatakan
bahwa SI tidak lagi dipandang hanya sebagai pelengkap tetapi sudah menjadi
pendukung utama dalam proses bisnis yang ada pada suatu organisasi Oleh karena
itu Peranan TIK dapat berkontribusi pada perubahan cara manusia dalam bekerja
dan berinteraksi di bidangnya (Patel Gali Patel amp Parmar 2011)
Sistem informasi Akuntansi (SIA) adalah suatu sistem yang mengumpulkan
merekam menyimpan dan mengolah data untuk menghasilkan informasi bagi para
pembuat keputusan (Romney amp Steinbart 2012) Pemanfaatan SIA dalam industri
keuangan telah meningkat di segala bidang dan telah mengubah tatanan sistem
keuangan modern Dengan menggunakan teknologi SI terbukti dapat menekan
biaya menciptakan proses kerja yang lebih cepat dan efisien serta menawarkan
tingkat fleksbilitas yang tinggi (Arvidsson Holmstroumlm amp Lyytinen 2014) Salah
satu contoh SIA adalah SIA Accurate Penggunaan SIA Accurate sesuai dengan
salah satu tujuan utama SI yaitu untuk menyajikan informasi sebagai pendukung
pengambilan keputusan perencanaan pengendalian dan perbaikan selanjutnya
(Puspitawati amp Anggadini 2011)
Accurate adalah merupakan salah satu programsoftware SIA buatan putra-
putri bangsa Pengembang sistemnya (developer system) adalah CPSSoft (PT Cipta
2
Piranti Sejahtera) dan CPSSoft tidak melayani penjualan mereka fokus di
pengembangan program dan administrasi Berbagai perusahaan hampir di seluruh
indonesia telah menggunakan SIA Accurate dari tahun 1998 hingga sekarang
Karena SIA Accurate merupakan produk lokal yang sesuai dengan Pernyataan
Standar Akuntansi Keuangan (PSAK) dan Perpajakan di Indonesia SIA Accurate
ini merupakan salah satu program pembukuan perusahaan dalam bentuk paket
modul lengkap siap pakai yang terdiri dari General Ledger CashBank Inventory
Purchase Sales Fixed Asset dan tersedia untuk varian project dan manufaktur
yang bisa diaplikasikan di berbagai jenis dan skala usaha kecil menengah bagi
perusahaan baik yang bergerak di bidang trading distribusi service atau
manufaktur dan lain sebagainya SIA Accurate ini menyediakan layanan dengan
menggunakan Bahasa Indonesia sehingga penggunaan sistem ini akan mudah
dipahami oleh masyarakat Indonesia
Menurut Parasuraman dalam Lazuardi (2017) menyatakan bahwa setiap
orang bisa menjadi pengguna teknologi informasi (TI) atau SI namun cara
mengimplementasikannya tergantung pada derajat kesiapan seseorang dalam
menerima teknologi atau sistem tersebut Dan langkah pertama yang harus
dilakukan dalam implementasi teknologi adalah mengetahui kesiapan pengguna
dalam menerima teknologi tersebut (Parasuraman amp Colby 2015) Adanya
pengidentifikasian akan faktor-faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna
dalam pengadopsian teknologi penting agar tujuan dari adopsi teknologi dapat
tercapai dan lebih bermanfaat (Noprianto et al 2017)
3
Hasil observasi peneliti dalam penerapan SIA Accurate menemukan beberapa
masalah dari sisi pengguna dan juga kelemahan dari SIA Accurate itu sendiri
Seperti mesin pencarian SIA Accurate tidak dapat mendeteksi keyword secara
keseluruhan kalimat hanya dapat mendeteksi kata pertama dalam kalimat Contoh
lainnya adalah output atau laporan yang dihasilkan terkadang tidak sesuai dengan
filter yang telah diatur oleh pengguna Oleh karena itu para pengguna yang
menggunakan SIA Accurate masih mengalami kesulitan dalam mempelajari
halkasus baru lainnya Beberapa pengguna yang malas belajar tidak dapat
memanfaatkan sistem secara baik sehingga mengakibatkan pengguna menunda
pekerjaannya dengan menggunakan sistem atau cara lama kemudian meminta
bantuan penggunauser lainnya yang lebih mengerti untuk memindahkannya ke
SIA Accurate Melihat kasus diatas tingkat kesiapan pengguna dalam
menggunakan SIA Accurate ini mempengaruhi keberhasilan perusahaan dalam
menerapkan teknologi atau sistem baru
Selain itu belum pernah dilakukan pengujian keberhasilan penerapan SIA
Accurate dari persepsi kesiapan pengguna sehingga studi penelitian ini akan
menguji tingkat keberhasilan penerapan SIA Accurate yang dinilai dari sikap
kesiapan pengguna dan keberhasilan sistem Penelitian ini menggunakan
pengembangan model kesiapan dan keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017) Model
ini sesuai dengan kasus yang telah dijelaskan sebelumnya peneliti memilih model
ini agar mengetahui apa saja faktor-faktor yang mepengaruhi keberhasilan
penerapan sistem dari sisi pengguna maupun sistem itu sendiri Diketahuinya
faktor-faktor yang berpengaruh akan menjadi harapan dari penelitian ini untuk
4
memberikan masukan atau rekomendasi bagi para pengguna SIA Accurate dalam
memanfaatkan SIA Accurate
Menurut peneliti model yang diajukan ini memiliki sembilan variabel
dimana lima variabel diantaranya merupakan faktor dari pengguna dan empat
variabel lainnya merupakan faktor dari sistem itu sendiri Kelima faktor dari
pengguna tersebut adalah Optimism Innovativeness Discomfort Insecurity dan
User Satisfaction Sedangkan keempat faktor dari sistem adalah Indormation
Quality System Quality Service Quality dan Success Information System
Variabel di atas menjelaskan tentang faktor yang mempengaruhi pengguna
terhadap penggunaan sistem seperti apakah pengguna memiliki rasa optimis
(Optimism) atau keyakinan terhadap sistem yang akan memberikan output sesuai
ekspektasinya apakah pengguna memiliki kecenderungan dalam ingin mencoba hal
baru (Innovativeness) terhadap sistem apakah pengguna merasa terbebani
(Discomfort) karena kurang menguasai sistem apakah pengguna memiliki rasa
tidak aman (Insecurity) dan keraguan terhadap integritas sistem dan apakah
pengguna merasa puas (User Satisfaction) terhadap keseluruhan penerapan sistem
Selain itu variabel diatas juga dapat memaparkan faktor yang mempengaruhi sistem
terhadapkeberhasilan penerapannya seperti apakah kualitas output (Information
Quality) yang dihasilkan oleh sistem sudah sesuai dengan harapan pengguna
apakah kualitas sistem (System Quality) secara keseluruhan mudah digunakan
apakah peningkatan kualitas layanan (Service Quality) telah diberikan sesuai
5
kebutuhan pengguna dan apakah penerapan sistem telah berhasil (Success
Information System) dimanfaatkan sesuai dengan harapan dan kebutuhan pengguna
Upaya mengetahui tingkat kesiapan pengguna dan keberhasilan pemerapan
SI perlu adanya pengukuran sejauh mana kesiapan pengguna terhadap keberhasilan
penerapan SIA Accurate Karena kecenderungan sikap seseorang dalam
menggunakan SI akan mencerminkan kesiapan pengguna dalam pemanfaataan
sistem dan tingkat keberhasilan penerapan sistem Penggunaan model ini sesuai
dengan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menggabungkan model
kesiapan teknologi Technology Readiness Index (TRI) Parasuraman dan Colby
(2015) serta model keberhasilan SI Delone dan McLean (2003) yang telah
dimodifikasi oleh Subiyakto (2015) sebagai salah satu model alternatif pengukuran
keberhasilan proyek SI
Berdasarkan pembahasan diatas penelitian ini bermaksut untuk mencari tahu
faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi kesiapan pengguna dalam keberhasilan
menggunakan SIA Accurate Pengukuran kesiapan merupakan hal penting untuk
dilakukan karena salah satu tantangan terberat dalam penerapan sistem maupun
teknologi informasi baru adalah kesiapan dari penggunanya (Jogiyanto 2007
Pambudi 2015) Ketidaksiapan dapat menimbulkan dampak kegagalan dalam
penerapan teknologi informasi itu sendiri (Florestiyanto 2012 Subiyakto 2017)
Harapan dari penelitian ini dapat memaparkan faktor-faktor penting yang
mempengaruhi tingkat kesiapan dan keberhasilan penerapan SIA Accurate
sehingga akan menjadi rekomendasimasukan bagi para pengguna dalam
memanfaatkan SI dan teknologi informasi Oleh karena itu peneliti tertarik untuk
6
melakukan penelitian dengan judul ldquoKesiapan Keberhasilan Penerapan Sistem
Informasi Akuntansi Accurate Berdasarkan Persepsi Penggunanyardquo
12 Identifikasi Masalah
Adapun identifikasi masalah berdasarkan latar belakkang yang telah dijelaskan di
atas adalah sebagai berikut
1 Ditemukan kelemahan dari SIA Accurate seperti output dari mesin
pencarian dan laporan yang dihasilkan oleh SIA Accurate tidak sesuai
dengan harapan pengguna sehingga menyebabkan kesulitan dalam
pemanfaatan sistem
2 Ditemukan masalah dari beberapa pengguna SIA Accurate yang malas
belajar tidak dapat menggunakan sistem secara maksimal karena masih
menunda dan memberikan pekerjaannya kepada pihak lain apabila
mengalami kesulitan baru
3 Belum pernah dilakukan pengujian terkait dengan keberhasilan penerapan
SIA Accurate berdasarkan persepsi kesiapan penggunanya
13 Rumusan Masalah
Berdasarkan indentifikasi di atas Kecenderungan sikap seseorang dalam
menggunakan SI akan mencerminkan kesiapan pengguna sedangkan ketidaksiapan
dapat menimbulkan dampak kegagalan dalam penerapan TI itu sendiri
(Florestiyanto 2012 Subiyakto 2017) Dari beberapa hasil pengamatan peneliti
sedikitnya penelitian yang menguji keberhasilan penerapan SIA Accurate
7
berdasarkan persepsi kesiapan pengguna Harapan dari penelitian ini dapat
memaparkan faktor-faktor penting yang mempengaruhi tingkat kesiapan dan
keberhasilan penerapan SIA Accurate sehingga akan menjadi
rekomendasimasukan bagi para pengguna dalam memanfaatkan SI dan TI
14 Ruang Lingkup dan Batasan Masalah
Berikut beberapa batasan dalam penelitian ini
1) Peneliti mengambil sampel dengan teknik pengambilan sampel pusposive
sampling sejumlah 125 responden yaitu pengguna SIA Accurate versi 5 di
beberapa perusahaan Jakarta yang telah menggunakan sistem ini tanpa
dibatasi lamanya waktu penggunaan
2) Proses yang dilakukan pada penelitian ini adalah menguji pengaruh kesiapan
pengguna SIA Accurate terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate
3) Secara teori penelitian ini mengadopsi 9 variabel dari penggunaan model
keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017)
4) Teknik analisis data ini penulis menggunakan metode PLS SEM dan untuk
pengelolaan data yang didapat peneliti menggunakan software SmartPLS
versi 30
15 Tujuan dan Sasaran Penelitian
Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah
1) Menguji kesiapan pengguna terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate
8
2) Mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna terhadap
keberhasilan penerapan SIA Accurate
Merujuk pada tujuan penelitian diatas sasaran penelitian ini ialah
1) Diketahuinya keberhasilan penerapan SIA Accurate berdasarkan persepsi
kesiapan pengguna
2) Diketahuinya faktor-faktor yang berpengaruh dalam kesiapan pengguna
dalam keberhasilan penerapan SIA Accurate
16 Manfaat Penelitian
Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberi manfaat bagi beberapa pihak
Manfaat tersebut adalah
1) Secara teoritis penelitian ini dapat memberikan refrensi baru dalam
penggunaan model kesiapan dan keberhasilan dalam penerapan SIA
Accurate
2) Secara metodologi penelitian ini akan menambah refrensi penggunaan
pendekatan kuantitatif untuk riset pada prodi Sistem Informasi Fakultas Sains
dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
3) Secara praktis hasil penelitian ini dapat dimanfaatkan bagi pihak terkait
sebagai salah satu bahan pertimbangan dalam rencana pemanfaatan dan
perkembangan sistem berikutnya
9
17 Metodologi Penelitian
Dalam penelitian ini penulis menggunakan beberapa metode untuk membantu
dalam melakukan analisis Penelitian ini menggunakan pendekatan secara
kuantitatif dan model kesiapan dan keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017)
Kuesioner yang dibuat dari pemaduan variabel dan indikator dari kedua model
tersebut Pada penelitian ini menggunakan teknik pengambilan sampel purposive
sampling dimana sampel responden adalah seluruh pengguna sistem yang
khususnya pernah menggunakan SIA Accurate di perusahaannya masing-masing
dan berdomisili Jakarta Kuesioner disebarkan secara langsung penyebaran secara
langsung bertujuan untuk mendapatkan responden yang sesuai dan pernah
menggunakan SIA Accurate secara langsung Tahap akhir seluruh kuesioner yang
telah terisi akan ditampung di MS Excel dan nantinya akan dianalisis Penelitian
ini menggunakan teknik analisis data adalah PLS-SEM dengan tools SmartPLS
versi 30
18 Model Penelitian
Model yang digunakan pada penelitian ini adalah model kesiapan dan keberhasilan
SI dari Subiyakto (2017) yang telah menggabungkan diantara model kesiapan TRI
20 (Parasuraman amp Colby 2015) dengan model Keberhasilan SI Delone dan
McLean (2003) yang telah dimodifikasi oleh Subiyakto (2015)Model penelitian
pengukuran pengaruh kesiapan terhadap keberhasilan penerapan sistem ini terdiri
dari 9 variabel yaitu Optimism (OPT) Innovativeness (INN) Discomfort (DIS)
Insecure (INS) Information Quality (INQ) System Quality (SYQ) Service Quality
10
(SVQ) User Satisfaction (USF) Success Information System (SIS) Untuk
pengadopsian penggabungan dan pengkombinasian kedua model tersebut peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) menggunakan asumsi mengenai model logika input-
process-output oleh (Davis amp Yen 1998) Berikut model yang diajukan pada
penelitian ini
Gambar 1 1 Model Penelitian
19 Pertanyaan Penelitian
Berdasarkan tujuan dan sasaran pada penelitian ini maka pertanyaan penelitian
dalam hal ini
11
1 Apakah kesiapan pengguna berpengaruh terhadap keberhasilan penerapan
SIA Accurate
2 Apa saja faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna dalam keberhasilan
penerapan SIA Accurate dari persepsi kesiapan pengguna
21 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap INQ SYQ
SVQ dan USF
22 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap INQ SYQ
SVQ dan USF
23 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
SYQ SVQ dan USF
24 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
SYQ SVQ dan USF
25 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dam SIS
26 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan SIS
27 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan SIS
28 Apakah USF berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
110 Sistematika Penulisan
Dalam penyusunan laporan penelitian pembahasan terbagi dalam lima bab yang
secara singkat akan diuraikan sebagai berikut
12
BAB I PENDAHULUAN
Bab ini berisi latar belakang masalah rumusan masalah ruang lingkup dan batasan
tujuan dan sasaran manfaat penelitian metodologi penelitian model penelitian
pertanyaan penelitian dan sistematika penulisan
BAB II LANDASAN TEORI
Bab ini membahas mengenai dasar-dasar teori yang mendukung tentang
pengukuran pengaruh kesiapan dan keberhasilan pengguna terkait penerapan SIA
Accurate
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
Bab ini membahas tentang metodologi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu
metode pengumpulan data dan metode analisis yang digunakan
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab ini memaparkan analisis data dan hasilnya serta interpretasi hasil penelitian
dengan merujuk kepada basis teori sebelumnya
BAB V PENUTUP
Bab ini berisi kesimpulan yang berkenaan dengan hasil pemecahan masalah serta
beberapa saran untuk pengembangan keberhasilan penerapan SIA Accurate
2
BAB II
LANDASAN TEORI
21 Definisi Kesiapan
Kesiapan adalah tingkatan atau keadaan yang harus dicapai dalam proses
perkembangan perorangan pada tingkatan pertumbuhan mental fisik sosial dan
emosional (Hamalik 2008) Kesiapan adalah kondisi seseorang secara keseluruhan
yang dapat membuatnya siap untuk dapat memberikan respon atau jawaban dalam
suatu cara tertentu terhadap suatu situasi yang dihadapinya Maka seseorang akan
menyesuaikan kondisi tersebut dan akan berpengaruh atau memiliki kecenderungan
untuk memberi respon (Slameto 2010)
Definisi Kepuasan menurut Kotler dalam Abdurrahman dan Prasetyo
(2016) adalah tingkat perasaan seseorang setelah membandingkan kinerja atau hasil
dengan harapannya Kepuasan dapat dilihat dari kesesuaian harapan dengan apa
yang didapat dari suatu pelayanan (Tjiptono dalam Abdurrahman dan Prasetyo
2016) Kata kepuasan atau satisfaction berasal dari bahasa latin ldquosatisrdquo (artinya
cukup baik memadai) dan ldquofaciordquo (artinya melakukan atau membuat) sehingga
secara sederhana dapat diartikan sebagai lsquoupaya pemenuhan sesuatursquo (Tjitptono
dalam Hartono dan Wahyono 2015)
22 Definisi Keberhasilan
Dalam buku Djamarah dan Zain (2010) WJS Poerwadarminto berpendapat
bahwa keberhasilan adalah hasil yang telah dicapai (dilakukan dikerjakan dan
3
sebagainya) Sedangkan menurut Masrsquoud Khasan Abdul Qohar keberhasilan
adalah apa yang telah dapat diciptakan hasil pekerjaan hasil yang menyenangkan
hati yanng diperoleh dengan jalan keuletan kerja
Keberhasilan dari sistem informasi ditentukan bagaimana sistem itu dapat
dijalankan oleh pengguna dengan efektif dan pengguna merasa puas menggunakan
sistem tersebut dan juga bagaimana perusahaan dapat memperoleh keuntungan dari
sistem yang digunakannya Doll dan Torkzadeh dalam Istianingsih dan Wiwik
Utami (2009) menyatakan bahwa kepuasan pengguna sistem informasi dapat
digunakan sebagai tolak ukur keberhasilan suatu sistem informasi Kepuasan
pengguna akhir ini kemudian menjadi bagian dalam pengembangan model
keberhasilan sistem informasi selanjutnya
23 Definisi Pengguna Sistem
Dalam bukunya Rusdiana dan Irfan (2014) Pelaku sistem terdiri atas tujuh
kelompok yaitu sebagai berikut
1) Pemakai
Pada umumnya ada tiga jenis pemakai yaitu operasional pengawas
dan eksekutif
2) Manajemen
Ada tiga jenis manajemen yaitu manajemen pemakai yang bertugas
menangani pemakaian ketika sistem baru diterapkan manajemen sistem
yang diterapkan dalam pengembangan sistem manajemen umum yang
terlibat dalam strategi perencanaan sistem dan sistem pendukung
pengambilan keputusan
4
3) Pemeriksa
Pemeriksa menentukan segala sesuatunya berdasarkan ukuran
ukuran standar yang dikembangkan di banyak perusahaan sejenis
4) Penganalisis sistem
Fungsi dari penganalisis sistem antara lain sebagai berikut
a) Arkeolog yaitu menelusuri cara sistem lama berjalan sistem
tersebut dijalankan dan segala hal menyangkut sistem lama
b) Inovator yaitu membantu mengembangkan dan membuka
wawasan pemakai bagi kemungkinan lain
c) Mediator yaitu menjalankan fungsi komunikasi dari semua level
antara lain pemakai manajer programmer pemeriksa dan pelaku sistem
lain yang mungkin belum memiliki sikap dan cara pandangan yang sama
dan
d) Pimpinan yaitu penganalisis sistem harus personal yang
berpengalaman dari programmer atau desainer
5) Pendesain Sistem
Pendesain sistem menerima hasil penganalisis sistem berupa
kebutuhan pemakai yang tidak berorientasi pada teknologi tertentu
kemudian ditransformasikan ke desaian arsitektur tingkat tinggi dan dapat
diformulasikan oleh programmer
6) Programmer
Setelah penganalisis sistem memberikan hasil kerjanya dan diolah
oleh pendesain sistem programmer dapat mulai bekerja
5
7) Personal Pengoperasian
Pelaku ini bertugas dan bertanggung jawab di pusat komputer
misalnya jaringan keamanan perangkat lunak pencetakan back-up
24 Definisi Sistem Informasi
Sistem informasi adalah suatu sistem di dalam organisasi yang membantu
kebutuhan pengolahan transaksi harian yang mendukung fungsi operasi organisasi
yang bersifat manajerial dengan kegiatan strategi organisasi agar dapat
menyediakan laporan yang diperlukan oleh pihak luar (Sutabri 2012)
Menurut pandangan Hall dalam Kadir (2014) sistem informasi adalah
sebuah rangkaian prosedur formal di mana data dikelompokkan diproses menjadi
informasi dan didistribusikan kepada pemakai Sama halnya seperti menurut
Sidharta dalam (Rusmana 2015) bahwa sebuah sistem informasi adalah sistem
buatan manusia yang berisi himpunan terintegrasi dari komponen-komponen
manual dan komponen-komponen terkomputerisasi yang bertujuan untuk
mengumpulkan data memproses data dan menghasilkan informasi untuk pemakai
25 Definisi Sistem Informasi Akuntansi
Sistem Informasi Akuntansi sering dirancang dengan menggunakan software agar
informasi yang dihasilkan menjadi lebih akurat efisien dan tepat waktu (Davis
Alderman amp Robinson 1990) Sistem Informasi Akuntansi adalah suatu sistem
yang mengumpulkan merekam menyimpan dan mengolah data untuk
menghasilkan informasi bagi para pembuat keputusan (Romney amp Steinbart 2012)
Terdapat 6 komponen dalam Sistem Informasi Akuntansi yakni
6
1 Orang yang menggunakan sistem
2 Prosedur dan instruksi yang digunakan untuk mengumpulkan mengolah
dan menyimpan data
3 Data tentang organisasi dan kegiatan bisnisnya
4 Software yang digunakan untuk mengolah data
5 Infrastruktur teknologi informasi meliputi komputer perangkat tambahan
dan peralatan komunikasi jaringan yang digunakan dalam Sistem
Informasi Akuntansi
6 Sistem pengendalian internal dan perangkat keamanan untuk menjaga data
Sistem Informasi Akuntansi
Menurut Romney dan Steinbart (2012) sebuah sistem informasi akuntansi
yang didesain dengan baik dapat
1 Meningkatkan kualitas dan mengurangi biaya dari produk dan jasa
2 Meningkatkan efisiensi
3 Meningkatkan pembagian pengetahuan
4 Meningkatkan efisiensi dan efektivitas dari suatu rantai Supply
5 Meningkatkan struktur dari pengendalian internal
6 Meningkatkan kualitas pengambilan keputusan
Menurut Sutabri (2004) sistem informasi akuntansi meliputi beragam
aktivitas yang berkaitan dengan siklus pemrosesan akuntansi perusahaan Meskipun
tidak ada dua organisasi yang identik tetapi sebagian besar mengalami jenis
kejadian ekonomi yang serupa Kejadian-kejadian ini menghasilkantransaksi-
7
transaksi yang dapat dikelompok menjadi empat siklus aktivitas bisnis yang umum
yaitu
1 Siklus pendapatan
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan pendistribusian barang dan jasa
ke entitas-entitas lain dan pengumpulan pembayaran yang berkaitan
2 Siklus pengeluaran
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan perolehan barang dan jasa dari
entitas-entitas lain dan pelunasan kewajiban-kewajiban yang berkaitan
3 Siklus produksi
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan pengubahan sumber daya menjadi
barang dan jasa
4 Siklus keuangan
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan perolehan dan manajemen dana
modal termasuk kas
26 Sistem Informasi Akuntansi Accurate
Salah satu contoh sistem informasi akuntansi adalah Accurate Penggunaan Sistem
Informasi Akuntansi (SIA) Accurate sesuai dengan salah satu tujuan utama sistem
informasi yaitu untuk menyajikan informasi sebagai pendukung pengambilan
keputusan perencanaan pengendalian dan perbaikan selanjutnya (Puspitawati amp
Anggadini 2011) SIA Accurate merupakan salah satu program akuntansi buatan
putra-putri bangsa Pengembang sistemnya (developer system) adalah CPSSoft (PT
Cipta Piranti Sejahtera) dan CPSSoft tidak melayani penjualan mereka fokus di
pengembangan program dan administrasi Versi pertama SIA Accurate adalah
8
Accurate 2000 Accounting Software yang diliris sekitar tahun 2000 Sistem
Acccurate merupakan produk lokal yang sesuai dengan Pernyataan Standard
Akuntansi Keuangan (PSAK) dan Perpajakan di Indonesia
261 SIA Accurate versi 5
SIA Accurate ini merupakan salah satu program pembukuan perusahaan
dalam varian paket modul lengkap siap pakai dan tersedia untuk varian
project ataupun manufaktur yang bisa diaplikasikan di berbagai jenis dan
skala usaha kecil menengah bagi perusahaan baik yang bergerak di bidang
trading distribusi service atau manufaktur dan lain sebagainya SIA
Accurate ini menyediakan layanan dengan menggunakan Bahasa Indonesia
sehingga penggunaan sistem ini akan mudah dipahami oleh masyarakat
Indonesia
SIA Accurate versi 5 memiliki 3 varian paket dengan beragam
modul yang ditawarkan bagi setiap perusahaan yaitu Standard Edition
Deluxe Edition dan Enterprise Edition Untuk varian Standar Edition
cocok untuk perusahaan skala kecil seperti jasa dan dagang yang hanya
cukup menghasilkan laporan keuangan standar tanpa perlu laporan
keuangan perproyek atau perdepartment Sedangkan Deluxe Edition
merupakan perpaduan dari beberapa modul standar ditambah dengan fungsi
berupa pengisian proyek dan departemen Kalau varian Enterprice Edition
cocok untuk perusahaan manufacturing karena sudah dilengkapi dengan
Bill Of Material Production Order Production Activity Finished
Production Activity dan bahkan dapat mengetahui selisih antara Bill Of
9
Material Budged dengan Production Activity Berikut tabel perbedaan
daftar modul dan fitur pada setiap varian paket
Tabel 2 1 Perbedaan Varian Accurate 5 (sumber wwwcpssoftcom)
Modul dan Fitur Standard
Edition
Enterprise
Edition
Deluxe
Edition
Modul Pembelian
Modul Penjualan Modul Persediaan Modul Buku Besar Modul Kas Bank Modul Aktiva Tetap Modul RMA Modul Proyek Modul Manufaktur
Transaksi berulang dengan pengingat Mengakses grafik laporan dengan
tabletsmartphone
262 Modul SIA Accurate versi 5
Berikut beberapa penjelasan modul yang tersedia
1 Modul Pembelian (Purchase Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Permintaan Pembelian (Purchase
Requisition Form) Formulir Pesanan Pembelian (Purchase Order
Form) Formulir Penerimaan Barang (Received Item Form) Formulir
Faktur Pembelian (Purchase Invoice Form) Formulir Retur Pembelian
(Purchase Return Form) dan Formulir Pembayaran Pembelian
(Purchase Payment Form)
2 Modul Penjualan (Sales Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Penawaran Penjualan (Sales
Quotation Form) Formulir Pesanan Penjualan (Sales Order Form)
10
Formulir Faktur Penjualan (Sales Invoice Form) Formulir Retur
Penjualan (Sales Return Form) dan Formulir Penerimaan Penjualan
(Sales Receipt Form)
3 Modul Persediaan (Inventory Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Barang dan Jasa (List Of Item)
Formulir Penyesuain Persediaan (Inventory Adjustment Form)
Formulir Pembiayaan Pesanan (Job Costing Form) Daftar Gudang
(List Of Warehouse) Formulir Grup Barang (Item Grouping Form)
Formulir Penyesuaian Harga Jual Barang (Set Selling Price Adjustment
Form) dan Formulir Pindah Barang (Item Transfer Form)
4 Modul Buku Besar (General Ledger Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Akun (List Of Account) Daftar Mata
Uang (List Of Currency) Informasi Perusahaan (Company Info)
Formulir Bukti Jurnal (Journal Voucher Form) Proses Akhir Bulan
(Period End Process) dan Laporan Keuangan (Financial Statemen)
5 Modul Kas Bank (Cash Bank Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Pembayaran (Payment Form
Formulir Penerimaan (Deposit Form) Buku Bank (Bank Book)
Formulir Rekonsiliasi Bank (Bank Reconcile Form)
6 Modul Aktiva Tetap (Fixed Asset Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Aktiva Tetap Baru (New Fixed Asset
Form) Daftar Tipe Aktiva Tetap Pajak (List Of Fiscal Fixed Asset
11
Type) Daftar Tipe Aktiva Tetap (List Of Fixed Asset Type) Daftar
Aktiva Tetap (Fixed Asset List)
7 Modul RMA (Return Merchandise Authorization Module)
Modul ini terdiri dari Formulir RMA (RMA Form) dan Formulir
RMA Action (RMA Action Form)
8 Modul Proyek (Project Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Bahan Baku Daftar Biaya Proyek
Formulir Work Price Analysis Formulir Proyek Formulir Material In
Used Formulir Project Survey Formulir Project Bill Formulir Project
Ending
263 Kelebihan SIA Accurate versi 5 dengan versi sebelumnya
Berikut beberapa perbedaan antara SIA Accurate versi 4 dan Accurate versi
5 yaitu
1 Adanya Fitur E-Faktur
Fitur E-Faktur dibuat untuk membantu pengguna SIA Accurate
terutama Pengusaha Kena Pajak (PKP) untuk menghasilkan laporan siap
pakai sekaligus sebagai pendukung kebijakan dari Direktorat Jendral
Pajak yang mewajibkan penggunaan E-Faktur bagi perusahaan PKP
2 Database Server Firebird 25
Database firebird yang digunakan di dalam aplikasi Accurate versi
4 adalah Firebird versi 21 dan untuk Accurate versi 5 ini dikembangkan
12
dengan menggunakan database Firebird 25 dengan konfigurasi Super
Classic(SC) yang sudah diakui secara umum
3 Lisensi SIA Accurate
Di Accurate sebelumnya lisensi Accurate berupa nomor serial di-
input langsung ke SIA Accurate di masing-masing komputer Pengguna
memerlukan bantuan customer support CPSSoft atau tenaga penjual
untuk mendapatkan nomor serial yang dimaksud Di Accurate 5 License
Manager yang berkomunikasi dengan License Server CPSSoft untuk
mendapatkan nomor serial lisensi kemudian dikirimkan ke komputer
Accurate Client secara otomatis
264 Kekurangan SIA Accurate versi 5
1 Tidak bisa di Custom
SIA Accurate adalah software paket Kenapa tidak bisa Karena SIA
Accurate sudah mensurvei ke perusahaan-perusahaan dari UMKM
UKM di Indonesia dan Perusahaan menengah ke atas Jadi SIA Accurate
di buat sesuai dengan kebutuhan perusahaan-perusahaan di Indonesia
sesuai dengan PSAK dan perpajakan di Indonesia juga Laporan dan
form seperti PO Invoice dan lain-lain masih bisa di custom
2 Tidak mencakup Seluruh Operasional Perusahaan
Basic dari program SIA Accurate adalah accounting software bukan
oprasional software Contoh seperti pembayaran gaji perkaryawan belum
bisa di 5 bisa di catat secara global saja Untuk pencatatan gaji
13
perkaryawan dan SIA Accurate pajaknya baru bisa di SIA Accurate
Online
3 Tidak mendapatkan Training Pembelian Baru
Dulu SIA Accurate memang mempaket kan dalam pembelian baru
SIA Accurate maka mendapatkan training namun harganya lebih mahal
Sekarang sudah banyak SMK dan Universitas di Indonesia yang bekerja
sama dengan SIA Accurate sehingga SDM siap pakainya sudah banyak
Maka dari itu SIA Accurate menekan harga software semurah mungkin
dan jika di perusahaan Anda sudah ada karyawan yang sudah bisa
menggunakan SIA Accurate Kenapa harus mengambil jasa training
Jadi training di SIA Accurate sangat flexibel tergantung kebutuhan
perusahaan
27 Konsep Dasar Kesiapan Teknologi (Technology Readiness)
Penelitian Sheu amp Kim (2008) yang melibatkan 50 organisasi sebagai obyek
penelitian menyatakan bahwa tingkat kesiapan yang rendah menjadi sebab
kegagalan proyek SI khususnya kesiapan pengguna yang paling dominan
berpengaruh terhadap keberhasilan implementasi SI Penelitian Sheu dan Kim
menunjukkan bahwa faktor kesiapan pengguna lebih kuat pengaruhnya terhadap
keberhasilan proyek SI dibandingkan dengan keterlibatan pengguna dalam proyek
SI
Dapat disimpulkan dari penjelasan diatas bahwa adanya proses penerapan
teknologi atau sistem pada suatu organisasi menyebabkan beberapa tantangan baru
14
bagi organisasi tersebut seperti beberapa pengguna yang memiliki tingkat kesiapan
rendah pada sistem atau teknologi baru akan mengalami kesulitan dalam
mempelajari hal baru bahkan beberapa pengguna baru lainnya dapat memberikan
penolakan merasa enggan atau tidak mampu dalam menggunakan teknologi atau
sistem baru tersebut sehingga penerapan teknologi atau sistem baru pada organisasi
tersebut akan menjadi sia-sia bahkan gagal Oleh karena itu dengan adanya suatu
pengukuran dan penilaian dalam tingkat kesiapan dan kemampuan pengguna suatu
teknologi maka akan meminimalisir tingkat kesalahan kesulitan dan resiko yang
ada (Pambudi 2015)
28 Konsep Dasar Keberhasilan Sistem Informasi (Success SI)
Selama bertahun-tahun para peneliti dan praktisi telah berusaha untuk berhasil
dalam mengelola proyek SI sehingga dapat mencapai kinerja yang maksimal
Pengukuran keberhasilan proyek SI pun menjadi topik yang menarik di kalangan
peneliti dan praktisi tersebut sejak Standish Group mempublikasikan penemuan
mereka pada tahun 1994 Keberhasilan proyek adalah konsep utama tetapi teori
tersebut masih merupakan konsep yang ambigu Antara para peneliti dan praktisi
pun juga masih terjadi kurang sepakat tentang model tersebut Mereka cenderung
fokus pada satu atau sebagian dimensi Sehingga mereka belum mendapat
gambaran yang jelas tentang pengukuran keberhasilan SI
Subiyakto dan Ahlan (2014) mencoba menjawab permasalahan tersebut
dengan mengembangkan model alternatif pengukuran keberhasilan proyek
berdasarkan input-process-output (IPO) model Mereka membandingkan
15
mengadopsi mengadaptasi dan mengkombinasi teori sebelumnya yaitu Davisrsquos
IPO model teori keberhasilan proyek model Delone dan McLean dan kerangka
klasifikasi proyek
Pertama Subiyakto (2014) membandingkan dua model yaitu model Delone
dan McLean dan Model IPO Mereka menemukan bahwa model proses dan model
kausal Delone dan McLean tidak lengkap dalam istilah model IPO sebuah proyek
Model ini hanya fokus pada pemanfaatan dan layanan dari produk Dalam konteks
pengukuran keberhasilan proyek model ini kurang menjelaskan dimensi input dari
model IPO Dengan demikian model IPO lebih komprehensif dibandingkan model
Delone dan McLean
Kedua Subiyakto (2014) mengadopsi teori keberhasilan proyek
pengukuran keberhasilan SI Delone dan McLean dan kerangka klasifikasi proyek
Pengadopsian teori keberhasilan proyek dilaksanakan untuk mengembangkan
aspek kausalitas model Mereka mengadopsi semua variable model Delone dan
McLean serta tiga dari empat variabel kerangka klasifikasi proyek (McLeod amp
MacDonell 2011) yaitu konten proyek orang dan aksi konteks organisasi Hal ini
dikarenakan proses proyek akan diwakili oleh dimensi proses
Ketiga Subiyakto dan Ahlan (2014) menyesuaikan penempatan variable
sejalan dengan logika IPO dan definisi keberhasilan proyek Tiga penyesuaiannya
adalah sebagai berikut
a Menempatkan 2 dimensi model Delone dan Mclean (system creation dan
system utilization) ke dalam dimensi proses dari model Hal ini didukung
juga oleh beberapa peneliti bahwa proses proyek terdiri dari dua subproses
16
yaitu produksi produk dan pemanfaatannya Penempatan dimensi dampak
sistem dari model DeLone dan McLean sebagai dimensi output dari model
sejalan dengan definisi keberhasilan proyek
b Mengembangkan hubungan antara variabel dimensi input terhadap
variable dimensi proses Dalam hal ini masing-masing varibel dimensi
input memiliki hubungan terhadap masing-masing variabel dari dimensi
proses yang sejalan dengan model proses dan kausal dari IPO model
c Mengembangkan hubungan antara konteks organisasi terhadap semua
variabel dalam model yang berdasarkan konsep pengaruh lingkungan
sistem
Keempat model dikembangkan atas kombinasi dari empat teori yang telah
disebutkan sebelumnya Kombinasi ini dilakukan untuk menanggapi dua isu utama
di lingkup model keberhasilan proyek SI yaitu validitas dan kelengkapan
pengukuran model Kelengkapan model berarti model tersebut dikembangkan
untuk mencakup dimensi keseluruhan proyek dalam konteks aspek proses dan
kausal Validitas adalah berarti bahwa model ini mewakili secara teori keberhasilan
proyek Tiga dimensi utama yang dari model ini adalah dimensi input proses dan
output Dimensi proses terdiri dari dua subdimensi yaitu pembuatan sistem (system
creation) dan pemanfaatan sistem (system utilization) Model ini (Gambar 34)
mengandung 9 variabel dan 36 hubungan antar variable tersebut Konten proyek
(project content) orang dan aksi (people and action) dan konteks organisasi
(institutional contexts) adalah tiga variabel dimensi input Kualitas informasi
(information quality) kualitas sistem (system quality) kualitas layanan (service
17
quality) penggunaan (system use) dan kepuasan pengguna (user satisfaction)
adalah lima variabel untuk dimensi proses Manfaat bersih (net benefit) adalah
variabel untuk dimensi output
Gambar 2 1 Model Pengukuran Keberhasilan Proyek SI Berdasarkan Model IPO
(Subiyakto dan Ahlan 2014)
Selanjutnya pada tahun 2015 Subiyakto Ahlan Kartiwi dan Sukmana
memvalidasi model baru tersebut secara kualitatif untuk mengetahui kelayakan
model tersebut melalui Focus Group Study (FGS) Mereka melakukan 4 teknik FGS
yaitu interview konsultasi diskusi dan seminar Ada 16 partisipan (9 doktor 3
calon doktor dan 4 akademisi) dari 20 anggota terdaftar yang tergabung dalam
kelompok penelitian ini Mereka memiliki kepentingan keterampilan
penegtahuan dan pengalaman dalam bidang penelitian SI Mereka juga dipilih
karena kredibilitas mereka sebagai key informants
18
Hasil dari FGS mengungkapkan delapan tema menyeluruh berkaitan dengan
validitas model dan kelayakan pelaksanaan penelitian Kemudian telah disimpulkan
dalam empat poin validasi yaitu kejelasan proses pemodelan penggunaan dasar
teoritis kewajaran metode penelitian dan ketersediaan sumber daya penelitian
Berdasarkan poin tersebut Subiyakto et al merevisi modelnya melalui
penyederhanaan jumlah hubungan antar variable dengan menghapus 6 hubungan
Model tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah ini
Gambar 2 2 Revisi Model (Subiyakto et al 2015)
29 Populasi Dan Sampel
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau subyek yang
mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk
dipelajari dan ditarik kesimpulannya Guritno dan Sudaryono (2011) Dalam metode
penelitian kata populasi amat populer dipakai untuk menyebutkan
serumpunsekelompok objek yang menjadi sasaran penelitian Populasi penelitian
merupakan keseluruhan dari objek penelitian yang dapat berupa manusia hewan
tumbuh-tumbuhan udara gejala nilai peristiwa sikap hidup dan sebagainya
19
Sehingga objek-objek ini dapat menjadi sumber data penelitian (Bungin 2006)
Jenis populasi terbagi dua yaitu
1) Populasi fitnit artinya jumlah individu ditentukan
2) Populasi infinit artinya jumlah individu tidak terhingga atau tidak
diketahui dengan pasti
Sampel ialah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi
tersebut Sehingga pengambilan sampel harus menggunakan cara-cara tertentu yang
berdasarkan oleh pertimbangan-pertimbangan yang ada (Sugiyono 2011)
291 Teknik Sampling
Teknik sampling adalah teknik pengambilan sampel Terdapat dua metode dasar
penarikan sampel yaitu (Guritno amp Sudaryono 2011)
a Probability Sampling
Probability Sampling adalah teknik pengambilan sampel yang
memberikan peluang sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk
dipilih menjadi sampel Beberapa metode penarikan sampel probabilitas
adalah sebagai berikut
1 Simple Random Sampling
Simple random sampling dikatakan sederhana karena pengambilan
sampel dari populasinya dilakukan secara acak tanpa memperhatikan status
atau tingkat pendidikan yang ada dalam suatu populasi
2 Stratified Random Sampling
20
Stratified Random Sampling merupakan suatu prosedur penarikan
sampel berstrata yaitu suatu subsampel acak sederhana yang ditarik dari
setiap strata atau tingkatan yang kurang lebih sama dalam beberapa
karakteristik (Siregar 2013)
3 Cluster Sampling
Cluster Sampling merupakan suatu prosedur penarikan sampel
probabilitas yang memilih subpopulasi yang disebut cluster Kemudian
setiap elemen di dalam kelompok cluster tersebut dipilih sebagai anggota
sampel
b Nonprobability Sampling
Nonprobability Sampling merupakan suatu prosedur penarikan
sampel yang bersifat subjektif Dalam hal ini probabilitas pemilihan
elemen-elemen populasi tidak dapat ditentukan Hal ini disebabkan setiap
elemen populasi tidak memiliki peluang yang sama untuk dipilih sebagai
sampel Beberapa teknik pengambilan sampel nonprobabilitas sebagai
berikut (Guritno amp Sudaryono 2011)
1 Convience Sampling
Convience Sampling adalah teknik penarikan sampel berdasarkan
kemudahan Prosedurnya adalah semata-mata langsung menghubungi
unitunit penarikan sampel yang mudah dijumpai seperti mahasiswa dalam
satu kelas jamarsquoah tempat ibadah pengunjung toko dan lainnya Seringkali
pengambilan sampel ini dilakukan untuk menguji kuesioner atau penelitian
ekspolorasi
21
2 Quota Sampling
Quota Sampling adalah penarikan sampel berdasarkan kuota
Prinsipnya adalah karakteristik tertentu yang relevan menjelaskan dimensi
populasi Peneliti harus mengetahui distribusi populasi
3 Purposive Sampling
Purposive Sampling adalah penarikan sampel berdasarkan
pertimbangan atau kriteria tertentu
4 Snowball Sampling
Snowball Sampling adalah metode penarikan sampel dengan
responden yang berhasil diperoleh diminta untuk menunjukkan responden
lainnya secara berantai
5 Accidental Sampling
Accidental Sampling adalah metode penarikan sampel dimana
pemilihan anggota sampelnya dilakukan terhadap orangbenda yang
kebetulan ada atau dijumpai (Hadi 2016 Sugiyono 2011)
292 Teknik Menentukan Ukuran Sampel
Dalam penelitian ini untuk mendapatkan ketepatan ukuran pengukuran penelitian
ini menggunakan metode analisis SEM Berdasarkan studi penelitian Monte Carlo
berbagai estimasi penentuan sampel yang disimpulkan
1 Model SEM dengan jumlah variabel laten sampai dengan lima buah dan
setiap konstruk dijelaskan 3 atau lebih indikator jumlah sampel 100-150
sudah dianggap memadai (Santoso 2011)
22
2 Ukuran sampel untuk model SEM adalah antara 100-200 atau dengan cara
jumlah indikator dikali 5 sampai 10 (Ferdinand AT 2000)
3 Ukuran sampel untuk estimasi Maximum Likehood harus setidaknya 5x
jumlah parameter bebas dalam model termasuk error (Bentler amp Chou
1987)
4 SEM yang menggunakan model estimasi maximum likehood estimation
(MLE) adalah 100-200 sampel (Ghozali 2011)
210 Teknik Pengumpulan Data
Menurut Sugiyono (2011) teknik pengumpulan data merupakan langkah yang
paling utama dalam penelitian karena tujuan utama dari penelitian adalah
mendapatkan data Dengan metode pengumpulan data yang tepat akan
memungkinkan peneliti untuk memperoleh data yang valid sehingga dapat
membantu dalam penelitian Pengumpulan data penelitian dilakukan dengan
berbagai metode
1 Wawancara
Wawancara merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan
oleh peneliti untuk memperoleh informasi dengan cara berkomunikasi
langsung (seperti tanya jawab) antara pewawancara dan responden
2 Kuesioner
Kuesioner merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan
dengan cara memberikan seperangkat pertanyaan atau pernyataan tertulis
kepada responden untuk dijawab (Sugiyono dalam Setiawan 2016)
23
Kuesioner ini dapat membantu peneliti memperoleh informasi terkait
dengan permasalahan penelitian
3 Observasi
Observasi adalah teknik pengumpulan data yang dilakukan melalui
suatu pengamatan disertai dengan pencatatan terhadap keadaan atau
perilaku objek penelitian (Fathoni dalam Setiawan 2016) Observasi ini
dilakukan untuk memperoleh gambaran mengenai objek penelitian secara
keseluruhan
4 Studi Pustaka
Studi pustaka adalah teknik survei terhadap data yang telah ada
dengan menggali teori-teori yang telah berkembang dalam bidang ilmu
yang berkepentingan mencari metode-metode serta teknik penelitian
baik dalam mengumpulkan data atau dalam menganalisis data yang telah
pernah digunakan oleh peneliti-peneliti terdahulu (Nazir dalam Yunita
2017)
211 Skala Likert
Menurut Sugiyono (2011) skala likert digunakan untuk mengukur sikap pendapat
dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial Sewaktu
menanggapi pertanyaan dalam skala likert responden menentukan tingkat
persetujuan mereka terhadap suatu pertanyaan dengan memilih salah satu dari
pilihan yang tersedia Biasanya disediakan lima pilihan skala dengan format seperti
ini
24
1 Sangat tidak setuju
2 Tidak setuju
3 Kurang setuju
4 Setuju
5 Sangat setuju
Selain pilihan dengan lima skala seperti contoh di atas kadang digunakan juga
skala dengan tujuan atau sembilan tingkat Suatu studi empiris menemukan bahwa
beberapa karakteristik statistik hasil kuesioner dengan berbagai jumlah pilihan
tersebut ternyata sangat mirip (Dawes 2008)
212 PLS-SEM
PLS-SEM merupakan salah satu metode yang digunakan dalam menganalisis dan
dinilai kuat karena digunakan pada setiap jenis skala data seperti data interval data
nominal dan rasio serta syarat asumsi yang lebih fleksibel (Yamin amp Kurniawan
2011) Partial Least Square (PLS) dikembangkan pertama kalinya oleh Herman
Wold pada tahun 1975 Software yang digunakan untuk analisis menggunakan
PLS-SEM antara lain SmartPLS XLSTAT PLS-PM Visual PLS dan lainnya
PLS dapat digunakan untuk tujuan konfirmasi (seperti pengujian hipotesis)
dan tujuan eksplorasi PLS juga dapat menduga apakah terdapat atau tidak
hubungan antar variabel dan kemudian proposisi untuk pengujian Tujuan
utamanya adalah menjelaskan hubungan antar konstruk dan menekankan
pengertian tentang nilai hubungan tersebut Penggunaan PLS untuk prediksi dan
membangun teori serta sampel yang dibutuhkan relatif kecil dengan minimum
25
sepuluh kali item konstruk yang paling kompleks (Ghozali 2011 Ghozali amp
Hengky 2015 Yamin amp Kurniawan 2011)
Kepopuleran penggunaan PLS-SEM diantara para peneliti dan praktisi
adalah karena empat alasan Pertama algoritma PLS tidak terbatas hanya untuk
hubungan antara indikator dengan konstrak latennya yang bersifat reflektif saja
tetapi algoritma PLS juga dipakai untuk hubungan yang bersifat formatif Kedua
PLS dapat digunakan untuk menaksir model path dengan sample size yang kecil
Ketiga PLS-SEM dapat digunakan untuk model yang sangat kompleks (terdiri atas
banyak variabel laten dan manifes) tanpa mengalami masalah dalam estimasi data
Keempat PLS dapat digunakan ketika distribusi data sangat miring (skew) (Yamin
amp Kurniawan 2011)
Evaluasi model dalam PLS meliputi dua tahap yaitu evalusi outer model
atau model pengukuran dan evaluasi terhadap inner model atau model struktural
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Sarstedt 2017 Wong 2013 Yamin
2011)
1 Evaluasi Pengukuran Model (Outer Model)
Model ini meliputi pemeriksaan individual item reliability internal
consistency atau construct reliability average variance extracted dan
discriminant validity Ketiga pengukuran tersebut dikelompokkan dalam
convergent validity yaitu mengukur besarnya korelasi antara konstrak
dengan variabel laten Measurement model dilakukan untuk dapat
mengetahui hubungan antara konstrak (variabel) dengan indikator-
indikatornya (Yamin amp Kurniawan 2011)
26
Pemeriksaaan individual item reliability dapat melihat nilai
standardized loading factor Nilai ini menggambarkan besarnya korelasi
antara setiap item pengukuran (indikator) dengan konstraknya Untuk nilai
ideal loading factor berupa diatas 07 ini berarti bahwa indikator tersebut
sudah valid sebagai indikator yang dapat mengukur konstrak
Pengukuran lainnya dari convergent validity adalah melihat nilai
Average Variance Extracted (AVE) Nilai ini menggambarkan besaran varian
atau keragaman variabel manifes yang dapat dikandung oleh konstrak laten
Untuk nilai AVE ideal yaitu 05 hal ini berarti convergent validity baik
Artinya variabel laten dapat menjelaskan rata-rata lebih dari setengah varian
dari indikator-indikatornya
Discriminant validity dievaluasi melalui cross loading kemudian
membandingkan nilai AVE dengan kuadrat nilai korelasi antar konstrak
Ukuran cross loading adalah membandingkan korelasi dengan konstraknya
dan konstrak blok lainnya hal ini menunjukkan konstrak tersebut
memprediksi ukuran pada blok mereka dengan lebih baik dari blok lainnya
Ukuran discriminant validity lainnya adalah bahwa nilai akar AVE harus
lebih tinggi daripada korelasi antara konstrak dengan konstrak lainnya atau
nilai AVE lebih tinggi dari kuadrat korelasi antara konstrak
2 Evaluasi Struktural Model (Inner Model)
Pengukuran struktural model dilakukan untuk dapat mengetahui hubungan
antara konstrak yang dihipotesiskan oleh peneliti(Yamin amp Kurniawan
27
2011) Dalam model ini terdapat beberapa tahap dalam melakukan
evaluasinya
Tahap pertama adalah dengan melihat signifikansi hubungan antara
konstrak Hal ini dapat dilihat dari koefisien jalur (path coefficient) yang
menggambarkan kekuatan hubungan antara konstrak Pengukuran path
coefficient (β) memiliki nilai ambang batas diatas 01 hal ini untuk
menyatakan bahwa jalur (path) yang dimaksud mempunyai pengaruh di
dalam model
Tahap kedua adalah dengan mengevaluasi nilai R2 (coefficient of
determination) Nilai ini menjelaskan varian dari tiap target endogenous
variabel dengan standar pengukuran sekitar 067 sebagai kuat sekitar 033
moderat dan dibawah 019 menunjukan tingkat varian yang lemah
Tahap ketiga adalah dengan melihati nilai t-test dengan metode
boostrapping menggunakan uji two-tailed dengan tingkat signifikansi 5
untuk menguji hipotesis-hipotesis penelitian Bila nilai t-test lebih besar dari
196 maka hipotesis penelitian yang dibuat dapat diterima
Tahap keempat yaitu pengujian f2 (effect size) Pengujian ini dilakukan
untuk dapat memprediksi pengaruh variabel tertentu terhadap variabel
lainnya dalam struktur model dengan nilai ambang batas sekitar 002 untuk
pengaruh kecil 015 untuk pengaruh menegah dan 035 untuk pengaruh yang
besar f2 dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut
28
Tahap kelima yaitu pengujian 1198762 (predictive relevance) dengan
menggunakan metode blindfolding untuk dapat memberikan bukti bahwa
variabel tertentu yang digunakan dalam suatu model yang dibuat mempunyai
keterkaitan prediktif (predictive relevance) dengan variabel lainnya dalam
model tersebut dengan nilai ambang batas pengukuran di atas nol
Tahap keenam yaitu melakukan pengujian 1199022 (Relative Impact) dengan
menggunakan metode blindfolding juga untuk dapat mengukur relatif
pengaruh sebuah keterkaitan antara prediktif sebuah variabel tertentu dengan
variabel lainnya yang memiliki nilai ambang batas sebesar 002 untuk
pengaruh kecil 015 untuk pengaruh sedang dan 035 untuk pengaruh besar
Rumus yang digunakan dalam perhitungan 1199022 adalah sebagai berikut
211 Model yang Diadopsi
Model yang digunakan pada penelitian ini adalah model kesiapan dan keberhasilan
SI oleh Subiyakto (2017) Gambar model penelitian ini dapat dilihat di bab satu
pada gambar 11 Berikut model yang diajukan pada penelitian ini
Variabel TRI dan Keberhasilan SI
Berikut dijabarkan pengertian dari variabel yang diadopsi ke dalam model TRI
dan Keberhasilan SI lengkap dengan referensi model tersebut
29
Tabel 2 2 Variabel TRI dan Keberhasilan SI Variabel Pengertian Referensi
Optimsm (OPT) Visi yang positif tentang teknologi dan keyakinan kontrol
yang lebih besar fleksibilitas dan efisiensi dalam
kehidupan manusia (Parasuraman
amp Colby
2015
Subiyakto
2017)
Innovativness
(INN)
Kecenderungan untuk menjadi pelopor pemimpin atau
opinion-former dalam penggunaan teknologi
Discomfort (DIS) Persepsi tentang kurangnya kontrol atas teknologi dan
perasaan tertekan dalam penggunaan teknologi
Insecurity (INS) Ketidakpercayaan teknologi dan skeptisis kemampuan
diri untuk menggunakannya dengan tepat
Information
Quality (INQ)
Tingkat sejauh mana informasi yang dihasilkan secara
konsisten memenuhi persyaratan dan harapan pengguna
(Delone amp
McLean
2003
Subiyakto
2017)
System Quality
(SYQ)
Tingkat untuk mendeskripsikan kualitas dari konten yang
dimiliki sistem informasi
Service Quality
(SVQ)
Tingkat untuk menilai sebarapa baik kualitas layanan
kepada pengguna
User Satisfaction
(USF) Kepuasan pengguna menggunakan sistem informasi
Success
Information
System (SIS)
Pencapaian sistem informasi berdasarkan perencanaan
pengembangannya
Indikator TRI dan Keberhasilan SI
Setelah penjabaran dari pengertian variabel berikut ini adalah penjabaran
pengertian dari indikator-indikator yang diadopsi ke dalam model lengkap dengan
referensinya
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI
Indikator Definisi Referensi
Easiness (OPT1) Tingkat yang terkait dengan kemampuan suatu sistem
untuk memberikan kebebasan dari kendala kesulitan dan
masalah
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Connectivity
(OPT2)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan suatu sistem
untuk berhasil terhubung dengan sistem lain
Efficiency (OPT3) Tingkat yang terkait dengan pencapaian sistem untuk
menghasilkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk mencapai output
Effectiveness
(OPT4)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan sistem untuk
mencapai tujuan penggunaannya
Productivity
(OPT5)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
menghasilkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk menghasilkan output
30
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI (lanjutan)
Indikator Definisi Referensi
Problem Solving
(INN1)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
menemukan solusi terhadap masalah
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Independence
(INN2)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan sistem untuk
mendukung penggunanya agar bebas dari kontrol atau
pengaruh
Challenge (INN3) Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
berhasil menangani atau mencapai sesuatu dalam situasi
atau masalah yang sulit
Stimulatioon
(INN4)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
mendorong sesuatu untuk terjadi berkembang atau
membaik
Competitiveness
(INN5)
Tingkat yang terkait kemampuan sistem untuk sukses
pengguna dibanding kompetitornya
Complexity (DIS1) Tingkat yang terkait dengan fitur sistem yang
membingungkan atau sulit dipahami
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Difficulty (DIS2) Tingkat yang terkait dengan kondisi suatu sistem yang
tidak dapat dioperasikan dengan mudah
Dependence (DIS3) Tingkat yang terkait dengan kondisi suatu sistem yang
membutuhkan pihak lain untuk mengoperasikannya
Lack of Support
(DIS4)
Tingkat yang terkait dengan sistem yang tidak memiliki
atau cukup dukungan dalam operasinya
Inappropriateness
(DIS5) Tingkat yang berkaitan dengan keadaan yang tidak pantas
Failure (INS1) Tingkat yang terkait dengan kemungkinan bahwa sistem
tidak menyenangkan atau terdapat hal berbahaya yang
bisa terjadi
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Threat (INS2) Tingkat yang terkait dengan situasi sistem yang bisa
menimbulkan kerugian atau bahaya
Reducing
Interaction (INS3)
Tingkat yang terkait dengan implementasi sistem yang
membuat interaksi manusia semakin berkurang dalam
ukuran jumlah dan kepentingan
Distraction (INS4) Tingkat yang terkait dengan penggunaan sistem lebih
diperhatikan dan mencegah orang berkonsentrasi pada
hal lain
Incredulity (INS5) Tingkat yang terkait dengan keraguan sistem dari
penggunaannya
Accuracy (INQ1) Tingkat kelayakan dari informasi yang dihasilkan
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Timeliness (INQ2) Tingkat presisi dari proses pengolahan informasi SI pada
durasi waktu yang direncanakan
Completeness
(INQ3)
Tingkat dari informasi yang dihasilkan oleh SI utuh atau
tanpa ada bagian yang hilang
Consistency (INQ4) Kecenderungan dari SI untuk masih mendemonstrasikan
informasi yang sama dalam operasi layanan
pemeliharaan atau kualitas
Relevance (INQ5) Tingkat keterkaitan dari informasi yang dihasilkan oleh
SI dengan pokok bahasannya
31
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI (lanjutan)
Indikator Definisi Referensi
Ease of Use
(SYQ1)
Tingkat kebebasan SI dari kendala kesulitan dan
masalah selama penggunaannya
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Maintainability
(SYQ2)
Tingkat yang terkait dengan kemudahan SI dalam
pemeliaharaannya
Response Time
(SYQ3)
Tingkat yang terkait dengan jumlah waktu yang
dibutuhkan untuk menanggapi perintah dari pengguna
tersebut
Fuctionality
(SYQ4)
Tingkat yang terkait dengan SI dapat dioperasikan sesuai
dengan persyaratan yang telah direncanakan
Safety (SYQ5) Tingkat kekebalan SI dari serangan yang tak terduga
bahaya atau kerusakan
Responsiveness
(SVQ1)
Tingkat reaksi SI untuk melayani penggunanya dengan
cara waktu dan situasi yang sesuai
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Flexibilty (SVQ2) Tingkat adaptasi SI untuk melayani penggunanya sesuai
dengan kebutuhan yang diminta
Security (SVQ3) Tingkat keamanan dari sistem yang terintegrasi untuk
melayani pengguna dengan aman dari serangan bahaya
atau kerusakan yang tak terduga
Fuctionality
(SVQ4)
Tingkat yang terkait dengan cakupan layanan SI sesuai
dengan persyaratan fungsional
Extension (SVQ5) Tingkat yang terkait dengan cakupan layanan tambahan
SI yang melebihi persyaratan fungsional
Efficiency (USF1) Tingkat kepuasan pengguna SI berdasarkan pada
pencapaian sistem untuk menghasilkan output
dibandingkan dengan sumber daya yang dibutuhkan
untuk mencapai output (Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Effectivity (USF2) Tingkat kepuasan pengguna SI berdasarkan pada
kemampuan sistem untuk memenuhi kebutuhan
pengguna untuk mencapai tujuannya
Flexibility (USF3) Tingkat kepuasan pengguna SI yang terkait dengan
kemampuan beradaptasi dari sistem sesuai dengan
kebutuhan yang diminta
Overall Satisfaction
(USF4)
Tingkat kepuasan pengguna SI terkait dengan
kecukupan keseluruhan aspek sistem
IS Efficiency (SIS1) Tingkat yang terkait dengan perbandingan dari nilai
output SI dan sumber daya yang dibutuhkan untuk
mencapai output
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei 2013
Subiyakto
2017)
IS Effectivity (SIS2) Tingkat yang terkait dengan kapabilitas kemampuan
sistem untuk memenuhi kebutuhan pengguna untuk
mencapai tujuannya
User Satisfaction
(SIS3)
Sejauh mana SI dapat membantu pengguna menciptakan
nilai bagi bisnis mereka
Productictivity
Improvement
(SIS4)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
meningkatkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk menghasilkan output
Competitive
Advantage (SIS5)
Tingkat yang terkait dengan posisi yang menguntungkan
dari pengguna SI yang terintegrasi untuk bersaing dalam
kompetisi bisnis
32
2111 Model IPO Logic
Beberapa penelitian menggunakan input-process-output Logic pada model
penelitiannya Logika IPO di adopsi untuk tujuan yang sama dalam
pengukuran kualitas dari suatu sistem Teori dasar sistem ini digunakan untuk
dapat memberi gambaran akan konsep sistematis dari suatu sistem (Subiyakto
et al 2014) Model logika komputer IPO logic yang digunakan milik Davis
(1998) dan Kellogg (2004) sampai saat ini masih banyak digunakan dalam
penelitian di bidang teknologi dan informasi Logika IPO ini digunakan pada
penelitian yang bertujuan dalam hal pengukuran kualitas suatu sistem
Teori dasar IPO digunakan juga untuk menggambarkan konsep
sistematis dari suatu sistem dan mudah dimengerti oleh para pengguna para
desainer pun juga dapat mengevaluasi dan memperbaiki desain (Davis 1998
Kellogg 2004) Model logic bila digambarkan secara langsung belum tentu
dapat dilihat hubungan sebab-akibat atau hubungan tujuan dan dampak dari
program ataupun proyek secara langsung Namun ini bukan berarti bahwa
program tersebut dikatakan tidak berhasil tetapi kemungkinan adanya bahwa
program sebagai salah satu dari banyak faktor yang dapat mempengaruhi
suatu dampak yang dapat ditimbulkannya (Solihin Dadang 2012) Berikut
adalah gambar 25 merupakan alur dari IPO logic
Gambar 2 3 IPO LOGIC (Davis 1998)
33
2112 Model Kesiapan Teknologi (Technology Readiness)
Technology Readiness atau kesiapan penggunaan teknologi merupakan
kecenderungan sikap masyarakat dalam merangkul dan menggunakan
teknologi baru di rumah dan di tempat kerja (Parasuraman 2000)
Setiap orang bisa menjadi konsumen teknologi namun cara
mengimplementasikannya tergantung pada derajat kesiapan seseorang
dalam menerima teknologi tersebut Menurut Parasuraman (2000) langkah
pertama yang harus dilakukan dalam implementasi teknologi adalah
mengetahui kesiapan konsumen dalam menerima teknologi tersebut Dalam
konteks ini Technology Readiness Index dikembangkan oleh Parasuraman
(2000) untuk mengukur dan mengetahui sejauh mana seseorang atau
organisasi siap untuk mengadopsi sebuah teknologi informasi Berikut
gambar terbaru dari model TRI 20
Gambar 2 4 Model TRI20 oleh Parasuraman dan Colby 2015
(Sumber Rockresearchcom)
34
TRI merupakan skala multy-item yang terdiri dari 36 pertanyaan untuk
mengukur technology readiness Skala 36-item terdiri dari empat dimensi
komponen keyakinan yang berkaitan dengan teknologi yang memperngaruhi
tingkat seseorang dalam Technology Readiness Keyakinan ini menetapkan
kesediaan seseorang untuk berinteraksi dengan teknologi baru Seiring
berjalannya waktu dan perkembangan IT yang meningkat dengan pesat maka
pemilik model melakukan pembaharuan di tahun 2014 bersama Charles L
Colby sehingga menghasilkan model TRI 20 tetap dengan mempertahankan
4 dimensi sebelumnya namun perubahan serta pembaharuan instrumen
menjadi 16 butir Model TRI 20 ini terdiri dari empat dimensi dua adalah
kontributor dan dua lagi adalah inhibitor pada adopsi teknologi
Kontributornya sebagai berikut
1 Optimism (kepercayaan diri) yaitu menggambarkan sebuah ekspektasi
dari kebenaran positif teknologi
2 Innovativeness (inovasi) yaitu mengenai otoritas penggunaan teknologi
Sedangkan inhibitor adalah
3 Discomfort (ketidaknyamanan) adalah keraguan tentang jaminan orang
awam akan pengalamannya dengan teknologi
4 Insecurity (ketidakamanan) adalah resiko kemungkinan orang-orang
melakukan transaksi berbasis teknologi (technology-based transactions)
Sebagai kontributor optimisme dan inovasi sebagai penggerak dari
Technology Readiness Pada kenyataannya skor tinggi diukur pada dimensi-
dimensi ini yang pada umumnya akan memperbesar kesiapan teknologi
35
(Technology Readiness) Sabaliknya ketidaknyamanan dan ketidakamanan
mencegah atau menunda berkecenderungan membuat orang-orang untuk
menggunakan teknologi baru Dengan demikian skor tinggi yang diukur pada
dimensi-dimensi ini akan menurunkan seluruh kesiapan teknologi
(Technology Readiness) Selama bertahun-tahun TRI telah banyak
bermanfaat bagi para peneliti yang tertarik pada media sosial akses mobile
dan layanan teknologi lainnya Skala 36-item yang di bangun oleh
Parasurman telah diterjemahkan dalam berbagai bahasa untuk memfasilitasi
perkembangannya di banyak Negara dan telah digunakan di berbagai sektor
layanan termasuk pendidikan perbankan telekomunikasi kesehatan dan
layanan professional lainnya
Parasuraman (2000) memberikan tiga kategori pada pengukuran
Technology Readiness Index yaitu
1 High Technology Readiness (TRI gt 351)
2 Medium Technology Readiness (29 =lt TRI =lt 351)
3 Low Technology Readiness (TRI =lt 289)
Terdapat 5 segmen kategori pengguna sistem yang didefiniskan oleh
Parasuraman dan Colby (2015)
1 Explolers Memiliki optimisme dan rasa inovatif yang tinggi terhadap
teknologisistem sehingga memiliki antusiasme terhadap penggunaan
teknologisistem informasi
2 Pioneer Memiliki optimisme dan rasa inovatif yang tinggi terhadap
teknologisistem namun memiliki sikap kritis terhadap penggunaan
36
teknologisistem informasi Hal tersebut menyebabkan pengguna akan
selektif dalam penggunaan teknologisistem informasi
3 Paranoids Memiliki rasa optimis terhadap teknologisistem namun
memiliki rasa inovatif yang rendah Pengguna kategori ini memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang tinggi terhadap penggunaan
teknologisistem Hal ini menyebabkan rendahnya antusiasme terhadap
penggunaan teknologi
4 Laggards Memiliki rasa optimis dan rasa inovatif terhadap
teknologisistem yang rendah Jenis pegguna seperti ini memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang tinggi terhadap penggunaan
teknologisistem Hal ini menyebabkan penolakan terhadap penggunaan
teknologi
5 Skeptics Memiliki rasa optimis dan rasa inovatif yang rendah terhadap
teknologisistem Jenis pegguna seperti ini juga memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang rendah terhadap penggunaan
teknologisistem Pengguna seperti ini akan menerima teknologisistem
namun tidak memiliki antusiasme terhadap teknologisistem
37
2113 Model Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information)
Gambar 2 5 Model Keberhasilan SI (DeLone amp McLean 1992)
Model keberhasilan ini didasarkan pada proses dan hubungan kausal
dari dimensi-dimensi di model Model ini tidak mengukur ke enam dimensi
pengukuran keberhasilan sistem informasi secara independen tetapi
mengukurnya secara keseluruhan satu mempengaruhi yang lainnya
Pertimbangan proses beragumentasi bahwa suatu sistem terdiri dari
beberapa proses yaitu satu proses mengikuti proses lainnya Suatu model
proses mengusulkan bahwa suatu sistem informasi terdiri dari beberapa
proses yaitu sebagai berikut ini
a Suatu sistem informasi mula-mula dibuat berisi dengan banyak fitur
yang dapat memperlihatkan beberapa tingkat kualitas sistem dan
informasinya
b Pemakai-pemakai dan manajer-manajer mempunyai pengalaman dengan
fitur-fitur tersebut dengan menggunakan sistemnya entah mereka puas
atau tidak puas dengan sistemnya atau produk informasinya
38
c Penggunaan dari sistem dan produk informasinya kemudian mempunyai
dampak atau pengaruh (influence) di pemakai individual di dalam
melakukan pekerjaannya dan dampak-dampak individu ini secara
kolektif akan berakibat pada dampak- dampak organisasional
Berbeda dengan model proses model kausal (causal model) atau
disebut juga dengan model varian (variance model) berusaha untuk
menjelaskan kovarian (covariance) dari elemen-elemen model untuk
menentukan apakah variansi dari satu elemen dapat dijelaskan oleh variansi
dari elemen-elemen lainnya atau dengan kata lain untuk menentukan apakah
terjadi hubungan kausal diantara mereka Misalnya semakin tinggi kualitas
sistem diharapkan akan menyebabkan kepuasan pemakai dan penggunaan
yang lebih tinggi yang selanjutnya akan memperngaruhi secara positif
produktivitas individual dengan hasil peningkatan produktivitas
organisasional Model kausal ini menunjukkan bagaimana arah hubungan
satu elemen dengan elemen lain apakah menyebabkan lebih besar
(mempunyai pengaruh positif) atau lebih kecil (mempunyai pengaruh
negatif)
Dari model proses dan kausal ini maka dapat dijelaskan bahwa kualitas
sistem (system quality) dan kualitas informasi (information quality) secara
mandiri dan bersama-sama mempengaruhi baik penggunaan (use) dan
kepuasan pemakai (user satisfaction) Besarnya penggunaan (use) dapat
mempengaruhi kepuasan pemakai (user satisfaction) secara positif atau
negatif Penggunaan dan kepuasan pemakai mempengaruhi dampak
39
individual (individual impact) dan selanjutnya mempengaruhi dampak
organisasional (organization impact) Sejak tahun 1992 sampai tahun 2002
banyak penelitian yang telah merujuk dan menggunakan model Delone dan
McLean (1992) Kepopuleran model ini menunjukkan bukti yang kuat dari
kebutuhan untuk mengintegrasikan penemuan-penemuan riset secara
komprehensif di bidang sistem informasi Model ini banyak mengundang
perhatian dari para peneliti salah satunya adalah Peter B Seddon yang
melontarkan kritik terhadap model yang diajukan oleh DeLone amp Mclean
Menurut Seddon dalam Jogiyanto (2007) masalah utama dari model
DampM (DeLone amp McLean) adalah mencoba mengkombinasikan proses dan
penjelasan kausal dari keberhasilan sistem informasi di model mereka
Dengan demikian model mereka tercampur antara model proses (process
model) dan model varian (variance model) Menanggapi kritik Seddon
tersebut yang menyatakan bahwa proses dan kausal adalah dua konsep yang
berbeda dan membingungkan untuk digabungkan DeLone dan McLean
(2003) menyetujui kritik ini Pembuatan model keberhasilan sistem informasi
DampM (DampM Information Success Model) dipicu oleh suatu proses
pembuatan informasi dan dampak dari penggunaan sistem informasinya
DeLone dan McLean mendasarkan modelnya pada model proses yang terdiri
dari tiga komponen proses yaitu
a Pembuatan dari suatu sistem informasi
b Penggunaan sistem informasi tersebut
c Konsekuensi atau dampak dari penggunaan sistem
40
Masing-masing dari proses-proses ini diperlukan (necessary) tetapi
masih belum cukup (not sufficient) untuk suatu kondisi supaya dapat
memberikan hasil (outcome) Misalnya tanpa penggunaan sistem tidak akan
ada konsekuensinya atau manfaatnya Demikian juga dengan pemakaian
sistem mungkin juga tidak akan dihasilkan manfaat Dengan demikian untuk
memahami seluruh dimensi dari keberhasilan sistem informasi model varian
atau model kausal diperlukan
Kritik lainnya oleh Seddon tentang pemakaian sistem (system use)
adalah suatu perilaku (behavior) sehingga harus dikeluarkan sebagai
pengukur sukses dari model kausal DeLone dan McLean (2003) tidak
sependapat dengan kritik ini Mereka berargumentasi bahwa pemakaian
sistem (use) harus mendahului dampak dan manfaat mereka percaya bahwa
pemakaian sistem merupakan pengukur yang tepat untuk mengukur sukses di
kebanyakan kasus
DeLone dan McLean (2003) lebih lanjut mengatakan bahwa
permasalahan dengan menggunakan pemakaian sistem (use) sebagai
pengukur keberhasilan adalah pada definisinya yang terlalu sederhana tanpa
memperhatikan sifat dari penggunaannya Peneliti-peneliti harus
mempertimbangkan sifat (nature) perluasan (extent) kualitas (quality) dan
ketepatan (appropriateness) dari pemakaian sistem Sehingga penghapusan
pemakaian sistem (use) dari model ditolak oleh Delone dan McLean (2003)
Selain itu kenyataannya juga pemakaian sistem (system use atau system
41
usage) masih digunakan di banyak riset-riset empiris dan berlanjut
dikembangkan dan diuji oleh peneliti-peneliti sistem informasi
Dari kontribusi-kontribusi penelitian-penelitian sebelumnya dan akibat
perubahan-perubahan dari peran dan penanganan sistem informasi yang telah
berkembang DeLone dan McLean (2003) memperbarui modelnya dan
menyebutnya sebagai model keberhasilan sistem informasi DampM yang
diperbarui (updated DampM IS Success model) Hal-hal yang diperbarui dalam
model ini adalah sebagai berikut
a Menambah dimensi kualitas pelayanan (service quality) sebagai
tambahan dari dimensi-dimensi kualitas yang telah ada
b Menggabungkan dampak individual (individual impact) dan dampak
organisasional (organizational impact) menjadi satu variabel yaitu
manfaatmanfaat bersih (net benefits)
c Menambahkan dimensi minat memakai (intention to use) sebagai
alternative dari dimensi pemakaian (use)
d Pemakaian (use) dan kepuasan pemakai (user satisfaction) sangat erat
berhubungan Pemakaian (use) harus mendahului kepuasan pemakai
(user satisfaction) sebagai suatu proses tetapi pengalaman yang positif
karena menggunakan (use) akan mengakibatkan kepuasan pemakai yang
lebih tinggi sebagai suatu kausal Secara sama peningkatan kepuasan
pemakai akan mengakibatkan peningkatan minat menggunakan
(intention to use) dan kemudian akan menggunakan (use)
42
e Jika manfaat-manfaat bersih (net benefits) positif akan menguatkan minat
memakai dan menggunakan serta tingkat kepuasan pemakai Umpan
balik ini masih valid bahkan untuk manfaat-manfaat bersih yang negatif
f Model yang diperbarui mempunyai arah panah untuk
mendemonstrasikan hubungan yang diusulkan antar dimensi-dimensi
keberhasilan dalam bentuk proses tetapi tidak menunjukkan arah
hubungannya yang positif atau negatif dalam bentuk kausal
Dari hasil analisis tersebut maka Delone dan McLean (2003)
mengusulkan suatu model yang diperbarui yang nampak pada gambar berikut
ini
Gambar 2 6 Model Keberhasilan SI (DeLone amp McLean 2003)
43
212 Penelitian Sejenis
Tabel 2 3 Penelitian Sejenis
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
1 Peranan Sistem Informasi
Akuntansi dalam Efektifitas
Pelaporan Informasi Akuntansi
Pertanggungjawaban pada PT
Pos Indonesia (Persero)
Manado (Koloay Morasa amp
Elim 2014)
DeLone and
McLean
1 System Quality
2 Information
Quality
3 Service Quality
4 Information Use
5 User Satisfaction
6 Net Benefit
Untuk mengetahui bagaimana
peranan sistem informasi
akuntansi pertanggungjawaban
kantor cabang PT Pos
Indonesia (Persero) Manado
Penelitian menyimpulkan bahwa Sistem
Informasi Akuntansi pada PT Pos
Indonesian (Persero) Manado telah
berperan secara efektif dalam pelaporan
informasi akuntansi pertanggungjawaban
kantor cabang Terbukti dengan
terpenuhinya karakteristik output kualitatif
berupa informasi yang menjelaskan telah
tercapainya tujuan dalam perusahaan
2 Kajian Keberhasilan
Penggunaan Sistem Informasi
Accurate Dengan
Menggunakan Model
Kesuksesan Sistem Informasi
DeLone Dan Mclean (Hudin amp
Riana 2016)
Updated
DeLone dan
McLane (2003)
1 System quality
2 Information
quality
3 Service quality
4 Use
5 User satisfaction
6 Net benefit
Penelitian ini akan
menganalisis faktor-faktor
yang mengukur keberhasilan
model kesuksesan sistem
informasi DeLone amp McLean
terhadap pengguna Sistem
Informasi Akuntansi Accurate
di enam perusahaan di Kota
Sukabumi
Penelitian ini membuktikan bahwa kualitas
informasi dan kualitas pelayanan tidak
berpengaruh signifikan terhadap variabel
penggunaan dan variabel lainnya teruji
signifikan dalam mengukur keberhasilan
penggunan Sistem Accurate dengan nilai
R-square 057 untuk penggunaan 094
untuk kepuasan pengguna dan 094 untuk
manfaat bersih Selain itu nilai Goodness
of Fit (GoF) sebesar 072 atau 72
sehingga model dinyatakan telah sesuai
secara substansial dalam
merepresentasikan hasil penelitian
44
Tabel 23 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
3 Evaluasi Net Benefit Sistem
Informasi Akuntansi Pada
Software Akuntansi Accurate
dan Zahir MenurutModel
Delone amp Mclean 2003
(Tjahjanadi amp Sarosa)
Updated
DeLone dan
McLane (2003)
1 System quality
2 Information
quality
3 Service quality
4 Use
5 User satisfaction
6 Net benefit
menganalisis Net Benefit
software akuntansi menurut
model kesuksesan DeLone amp
McLean (2003)
Hasil penelitian menunjukkan bahwa
Information Quality System Quality dan
Service Quality berpengaruh terhadap User
Satisfaction User Satisfaction berpengaruh
terhadap Net Benefit Akan tetapi
Information Quality System Quality dan
Service Quality tidak berpengaruh terhadap
Use Use tidak berpengaruh terhadap User
Satisfaction dan Use tidak berpengaruh
terhadap Net Benefit
4 Evaluasi Kesiapan Pengguna
dalam Adopsi SI Terintegrasi
di bidang Keuangan
Menggunakan Metode TRI
(Florestiyanto 2012)
Technology
Readiness Index
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Melakukan evaluasi kesiapan
pengguna dalam adopsi TIK
diukur dari keyakinan positif
dan keyakinan negatif
pengguna terhadap teknologi
dengan mengadiopsi TRI 10
Seluruh variable penelitian berpengaruh
terhadap technology readiness
5 Analisis Kesiapan Pengguna
Sistem Informasi Akademik
(Pambudi 2015)
Technology
Readiness Index
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Melakukan analisis kesiapan
kompetensi teknologi
pengguna pada proses
implementasi SIA di PNM
dengan menggunakan SEM-
PLS dan metode TRI
Seluruh variable Tri berpengaruh secara
signifikan terhadap Technology Readiness
faktor ketidaknyamanan menempati urutan
teratas dan inovasi urutan terbawah
45
Tabel 23 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
6 An Updated and
Streamline Technology
Readiness Index TRI 20
(Parasuraman amp Colby
2015)
TRI 20 1 Optimism
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Pada papper ini adanya
penyederhanaan indikator
dari 36 pada TRI versi 10
kini menjadi 16 variabel pada
TRI 20
Adanya perbaharuan 16 indikator
pada model TRI 20
7 Implementation in of
Input process-output
Model for Measuring
Information System
Project Success (
Subiyakto amp Ahlan
2014)
IPO Model
Measuring IS Project
Success
1 Project Contents
People amp Actions
2 Institutinal Context
3 System Use
4 Information
Quality
5 System Quality
6 Service Quality
7 User Satisfication
8 Net Benefits
Memberikan alternative
model keberhasilan proyek
SI menggunakan IPO model
Permodelan usulan yang dibuat
berdasarkan empat teori dasar yaitu IPO
Logic Model The Project Success
Theories The DampM Success Model dan
The Project Classifictory Framework
8 Development of the
Readiness and Success
Model for Assessing the
Information System
Integration (Subiyakto
2017)
The technology
readiness and IS
success model
combination
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
5 Information
Quality
6 System Quality
7 Service Quality
8 UserSatisfication
9 Success
Information
Systems
Tujuan penelitian ini
menggabungkan dua model
menjadi satu kesiapan dan
keberhasilan sistem untuk
mengetahui pengaruh
kesiapan terhadap
keberhasilan integrasi sistem
Hasil penelitian ini menunjukkan anatara
penggabungan dua model yang
dikembangkan menjadi satu model antara
model kesiapan dengan model keberhasilan
sistem yang memiliki Sembilan variabel
dengan 23 indikator
46
Tabel 21 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
9 Pengukuran Pengaruh
Kesiapan Terhadap
Keberhasilan Penerapan
Sistem Ubiquitous
Computing Di UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
(Gregoryo Gusti 2017)
Model TRI
Parasuraman amp
Colby (2014) dan
Model Keberhasilan
Sistem Informasi
(Delone amp McLean
2003) yang
dikembangkan oleh
(Subiyakto 2017)
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
5 Information Quality
6 System Quality
7 Service Quality
8 UserSatisfication
9 Success Information
Systems
Untuk mengetahui pengaruh
kesiapan terhadap
keberhasilan penerapan
sistem Ubiquitous
Computing di UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
khususnya Fakultas Sains
dan Teknologi
Hasilnya terdapat 23 hipotesis yang diuji
11 hipotesis yang diterima atau
berpengaruh dan 12 hipotesis ditolak
Sehingga faktor-faktor pengaruh kesiapan
terhadap keberhasilan sistem yaitu OPT
melalui SYQ SVQ dan USF INN melalui
INQ dan SVQ INS berpengaruh secarah
negatif melalui INQ SYQ dan SVQ INQ
melalui USF SVQ melalui USF USF
melalui SIS
47
213 Pengembangan Hipotesis
Hipotesis dikembangkan berdasarkan teori-teori dari Parasuraman amp Colby
(2015) Delone amp McLean (2003) dan Subiyakto (2017) Maka dari itu dapat
dijabarkan hipotesis untuk variabel construct sebagai berikut
H1 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap INQ
H2 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap SYQ
H3 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap SVQ
H4 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H5 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap INQ
H6 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap SYQ
H7 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap SVQ
H8 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H9 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
H10 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SYQ
H11 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SVQ
H12 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap USF
H13 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
H14 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SYQ
H15 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SVQ
H16 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap USF
H17 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H18 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H19 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
48
H20 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H21 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H22 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H23 Apakah USF berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
49
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
31 Pendekatan Penelitian
Secara umum penelitian ini dilakukan dengan menerapkan pendekatan kuantitatif
(Creswell 2017) dan struktur penelitian yang berurutan sesuai dengan tujuannya
yaitu untuk mengetahui pengaruh kesiapan terhadap keberhasilan penerapan SIA
Accurate dan menguji hipotesis yang berhubungan antara pengaruh kesiapan
terhadap keberhasilan penerapan sistem Teknik pengumpulan data yang dilakukan
melalui pengadaan survei yang disebarkan kepada responden di beberapa
perusahaan Jakarta khususnya pengguna SIA Accurate dengan berinstrumenkan
pertanyaan kuesioner analisis data dilaksanakan secara statistik dengan
menggunakan perangkat lunak komputer sesuai kebutuhan
Dalam penelitian ini perangkat lunak yang digunakan yaitu MS Word 2016
untuk penulisan laporan MS Excell 2016 untuk membantu pengolahan data
demografis serta SmartPLS versi 30 untuk pengolahan data hasil kuesioner dari
responden yang terkumpul Serta Edraw Max 8 untuk pembuatan gambar yang
mendukung penulisan laporan penelitian (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle
2015 Sarstedt 2017 Wong 2013 Yamin amp Kurniawan 2011)
50
32 Prosedur Penelitian
Melihat dari pendekatan dan strategi penelitian yang telah dijelaskan sebelumnya
penelitian ini akan dilakukan menggunakan delapan tahapan yang secara prosedural
dan berurutan yang terdiri dari kajian pustaka pengembangan model perancangan
penelitian pembuatan instrument penelitian atau indikator pengumpulan data
analisis data interpretasi dan pembuatan laporan Berikut gambar yang akan
memperjelas urutan prosedural penelitian ini
Gambar 3 1 Prosedur Penelitian
51
Selanjutnya akan digambarkan durasi proses dari ke delapan tahapan
dalam penelitian ini beserta kegiatan strukturalnya pada tabel 31
Tabel 3 1 Waktu Penelitian
No Tahapan Nov Des Jan Feb Mar Apr Mei Jun
1 Kajian Pustaka
2 Pengembangan Model
3 Perancangan Penelitian
4 Pembuatan Instrumen
5 Pengumpulan Data
6 Analisis Data
7 Interpretasi
8 Pembuatan Laporan
33 Populasi dan Sampel
Populasi dan sampel pada penelitian ini ialah para pengguna SIA Accurate versi 5
di beberapa perusahaan Jakarta yang pernah menggunakan sistem ini tanpa dibatasi
lamanya waktu penggunaan Tahap pertama peneliti mengambil teknik sampling
melalui purposive sampling yang dilakukan untuk memilih bagian dari populasi
dimana kriteria yang dipilih adalah pengguna yang memiliki pengalaman dalam
menggunakan SIA Accurate Selanjutnya peneliti menentukan jumlah responden
berdasarkan teori dengan pertimbangan jumlah populasi keterbatasan waktu dan
biaya maka dari itu peneliti mengkerucutkan daerah penelitian pada Jakarta Selatan
Jakarta Timur Jakarta Barat Dari 15 perusahaan yang menggunakan SIA Accurate
dan dijadikan target sampel penelitian 4 diantaranya menerima permohonan
penelitian yang diajukan dan 11 perusahaan lainnya menolak Dengan perkiraan
responden yang mencapai lebih dari 100 orang hal tersebut menurut beberapa ahli
(Guritno 2011 Wong 2013) telah mencakupi sampel yang dibutuhkan dalam
Structural Equation Modeling (SEM) maka peneliti mendapatkan jumlah
responden sebanyak 125 orang
52
34 Instrumen Penelitian
Instrumen penelitian ini berupa sebuah kuesioner yang berisi lembaran surat
pengantar dari peneliti sebagai permohonan untuk pengisiannya dan lembar kedua
dan ketiga yang berisikan pertanyaaan-pertanyaan penelitian Lembar pertanyaan
penelitian ini terdiri dari tujuh pertanyaan yang ditujukan sebagai data demografi
mengenai profil responden (1) jenis kelamin (2) pendidikan terakhir (3)
pengetahuan pengguna dalam keberadaan SIA Accurate (4) pengalaman
penggunaan SIA Accurate (5) skala intensitas akses SIA Accurate (6) tingkat
kesiapan terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate (7) status responden di
perusahaan dan empat puluh empat pertanyaan ditujukan sebagai data statistik
inferensial Daftar pertanyaan lengkap penelitian dapat dilihat pada bagian
lampiran Secara khusus peneliti menggunakan lima poin skala likert dari tingkatan
ldquoSangat Tidak Setujurdquo (1) sampai ldquoSangat Setujurdquo (5) untuk pengukuran dalam
kuesioner tersebut Berikut tabel 32 indikator dan butir pertanyaan penelitian
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian
Variabel Indikator Pertanyaan
Optimism
(OPT)
Easiness Sistem bebas dari kesulitan kendala dan
masalah
Connectivity Sistem dapat mudah terhubung dengan sistem
lain
Effectiveness Sistem berjalan secara efektif
Efficiency Sistem berjalan secara efisien
Productivity Sistem berjalan secara produktif
Innovativeness
(INN)
Problem Solving Sistem merupakan alat pemecah masalah bagi
penggunanya
Independence Sistem membantu pengguna bebas dari kendali
dan pengaruh
Challenge Sistem mendukung penggunanya untuk mencapai
tujuan dalam situasi atau masalah yang sulit
Stimulation Sistem mendorong penggunanya untuk mencapai
tujuan
Competitiveness Sistem mendukung penggunanya untuk menjadi
lebih sukses daripada pesaingnya
53
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian (lanjutan)
Variabel Indikator Pertanyaan
Discomfort
(DIS)
Complexity Sistem membingungkan pengguna dalam
penggunaannya
Difficulty Sistem tidak mudah untuk digunakan
Dependence Sistem tidak bebas untuk digunakan
Lack Of Support Sistem dijalankan tanpa dukungan operasi secara
penuh
Innapropriateness Sistem tidak sesuai dengan perencanaan
pengembangannya
Insecurity
(INS)
Failure Sistem tidak berhasil dijalankan sesuai rencana
pengembangannya
Threat Sistem berada dalam kondisi yang dapat
menyebabkan bahaya
Reducing Interaction Sistem membuat penggunanya menjadi kurang
dalam berinteraksi
Distraction Sistem membuat penggunanya tidak fokus kepada
yang sebenarnya penting untuk mereka
Incredulity Sistem meragukan untuk digunakan
Information
Quality
(INQ)
Accuracy Sistem menghasilkan informasi secara akurat
Timeliness Sistem menghasilkan informasi secara tepat waktu
Completeness Sistem menghasilkan informasi secara lengkap
Consistency Sistem menghasilkan informasi secara konsisten
sepanjang operasinya
Relevance Sistem menghasilkan informasi sesuai kebutuhan
penggunanya
System
Quality
(SYQ)
Ease of Use Sistem mudah dalam penggunaannya
Maintainability Sistem mudah dalam perawatannya
Response Time Sistem mampu merespon secara cepat mengikuti
perintah yang diberikan
Fuctionality Sistem mampu melakukan semua fungsi yang
disyaratkan dalam pengembangannya
Safety Sistem aman dalam penggunaanya
Service
Quality
(SVQ)
Responsiveness Sistem memberikan layanan secara cepat
Flexibility Sistem menyediakan layanan yang fleksibel sesuai
kondisi pengguna
Security Sistem memberikan layanan yang aman
Functionality Sistem menyediakan layanan yang sesuai
persyaratan dalam pengembangannya
Extension Sistem menyediakan layanan lebih dari fungsi yang
disyaratkan
User
Satisfaction
(USF)
Efficiency Pengguna puas dengan tingkat efisiensi sistem
Effectiveness Pengguna puas dengan tingkat efektifitas sistem
Flexibility Pengguna puas dengan tingkat fleksibilitas sistem
Overall Satisfaction Pengguna puas dengan kinerja sistem
Success
Information
System
(SIS)
IS Efficiency Sistem beroperasi secara efisien
IS Effectiveness Sistem beroperasi secara efektif
User Satisfaction Sistem meningkatkan kepuasan penggunanya
Productivity Improvement Sistem meningkatkan produktivitas
Competitive Advantage Sistem meningkatkan daya saing perusahaan
54
35 Pengumpulan dan Pemrosesan Data
Proses pengumpulan data yang dilakukan oleh peneliti ialah menyebar kuesioner
secara langsung kepada respondenpengguna SIA Accurate Penyebaran kuesioner
dilakukan secara langsung pada beberapa perusahaan pengguna SIA Accurate di
Jakarta Prosedur awal yang dilakukan dalam kegiatan pengumpulan data adalah
perizinan yang diajukan peneliti kepada perusahaan terkait setelah disetujui proses
pengambilan data dilakukan dengan menyerahkan kuesioner kepada perwakilan
masing-masing perusahaan dan menjelaskan bagaimana cara pengisian kuesioner
tersebut Proses pengumpulan data dilakukan selama tiga bulan dibeberapa
perusahaan pengguna SIA Accurate di Jakarta Berdasarkan hasil penyebaran
kuesioner peneliti berhasil mengumpulkan 125 kuesioner secara langsung kepada
pengguna yang telah menggunakan SIA Accurate Keseluruhan kuesioner yang
diperoleh dinyatakan valid karena sesuai dengan kriteria dan dinyatakan lengkap
36 Analisis dan Interpretasi Data
Analisis data dibagi menjadi dua yaitu analisis demografis dan analisis statistis
inferensial Pertama peneliti melakukan analisis data demografis dengan
menggunakan perangkat lunak Ms Word 2016 Kedua peneliti melakukan analisis
statistis inferensial menggunakan SmartPLS versi 30 terdapat dua analisis yang
dilakukan oleh penelti dalam tahap ini yaitu analisis measurement model (outer
model) dan structural model (inner model) Measurement model (outer model)
dilakukan melalui proses pengujian validitas dan reliabilitas outer model melalui
indikator reliability internal consistency reliability convergent validity dan
55
discriminant validity Sedangkan pengujian structural model (inner model) melalui
path ceofficient (β) coefficient of determination (R2) t-test melalui metode
bootstrapping effect size (f2) predictive relevance (Q2) dan relative impact (q2)
menggunakan metode pengujian blindfolding Setelah itu untuk interpretasi hasil
peneliti mendiskusikan hasil analisis demografi responden dengan kondisi lapangan
yang berjalan dan juga menterjemahkan hasil analisis model secara statistik
kuantitatif dengan membandingkan dan mempertimbangkan sejumlah literatur
terkait sebelumnya
56
BAB IV
HASIL ANALISIS DAN INTERPRETASI
41 Hasil Analisis
411 Hasil Analisis Demografis
Hasil analisis demografis dilakukan pada bagian profil responden dan untuk
menghasilkan informasi demografis terkait profil responden tingkat pendidikan
dan bagaimana responden tersebut menilai kemampuannya menggunakan
komputer
1) Jenis Kelamin
Gambar 41 memperlihatkan bahwa dari 125 data responden yang
terlibat dalam penelitian ini sebagian besar responden berjenis kelamin
laki-laki yaitu sebanyak 70 orang (56) dan jumlah dari responden
perempuan yaitu sebanyak 55 orang (44)
Gambar 4 1 Diagram Jenis Kelamin Responden
Laki-laki
56
Perempuan
44
Laki-laki Perempuan
57
2) Pendidikan Terakhir
Gambar 42 menunjukan bahwa responden yang terlibat dalam
penelitian ini memiliki keragaman tingkat pendidikan Sebanyak 71
responden (57) merupakan lulusan S1 25 responden (20) lulusan
SLTA 23 responden (18) merupakan lulusan Diploma dan 6 responden
merupakan lulusan S2 (5)
Gambar 4 2 Diagram Pendidikan Terakhir Responden
3) Pengetahuan mengenai Keberadaan Sistem
Berdasarkan gambar 43 dari jumlah 125 responden mayoritas
sudah mengetahui mengenai keberadaan SIA Accurate yaitu sebanyak 119
responden (95) sisanya sebanyak 6 orang (5) belum mengetahui
mengenai adanya SIA Accurate
SLTA
20
Diploma
18S1
57
S2
5
SLTA Diploma S1 S2
58
Gambar 4 3 Diagram Pengetahuan Keberadaan Sistem
4) Pengalaman Penggunaan Sistem
Pengalaman responden dalam menggunakan sistem di institusi atau
perusahaan tersebut adalah lt1 tahun sebanyak 69 (55) 1-3 tahun
sebanyak 15 (12) 3-5 tahun sebanyak 16 (13) dan gt5 tahun sebanyak
25 (20 ) responden Gambar 44 menunjukan durasi pengalaman
responden dalam menggunakan SIA Accurate di penelitian ini
Gambar 4 4 Diagram Pengalaman Penggunaan Sistem
Tidak5
Iya95
Tidak Iya
lt 1 Tahun
55
1 - 3 Tahun
12
3 - 5 Tahun
13
gt 5 Tahun
20
lt 1 Tahun 1 - 3 Tahun 3 - 5 Tahun gt 5 Tahun
59
5) Skala Intensitas Penggunaan Sistem
Skala intensitas responden dalam menggunakan sistem dalam
pekerjaan di institusi atau perusahaan tersebut adalah ldquoselalurdquo sebanyak 79
responden (63) ldquoterkadangrdquo sebanyak 30 (24) ldquojarangrdquo sebanyak 16
(13) dan ldquotidak pernahrdquo sebanyak 0 (0 ) responden Gambar 45
menunjukan durasi pengalaman responden dalam menggunakan SIA
Accurate di penelitian ini
Gambar 4 5 Diagram Skala Intensitas Penggunaan Sistem
6) StatusPosisi Pekerjaan
Berdasarkan gambar 46 dapat diketahui bahwa responden pada
penelitian ini bagian marketing sebanyak 43 orang (34) dilanjutkan oleh
bagian logistik sebanyak 37 orang (30) bagian keuangan sebanyak 13
orang (11) bagian Admin sebanyak 24 orang (19) dan terakhir bagian
TI sebanyak 8 orang (6)
Selalu
63
Terkadang
24
Jarang
13
Selalu Terkadang Jarang
60
Gambar 4 6 StatusPosisi Pekerjaan
7) Kemampuan Penggunaan Komputer
Gambar 47 menunjukan penilaian responden atas kapabilitas
penggunaan komputer Hasil ini diambil berdasarkan jawaban responden
atas pertanyaan kemampuan penggunaan komputer yang memiliki pilihan
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil dan Sangat Tidak Terampil
Sebanyak 20 (16) responden menjawab ldquoSangat Terampilrdquo 87 (70)
responden menjawab ldquoTerampilrdquo dan 18 responden menjawab ldquoTidak
Terampilrdquo
Gambar 4 7 Diagram Kemampuan Penggunaan Komputer
Marketing
34
Keuangan
11Admin
19
Logistik
30
TI
6
Marketing Keuangan Admin Logistik TI
Sangat Terampil
17
Terampil
68
Tidak Terampil
15
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil
61
412 Hasil Analisis Pengukuran Model
Analisis pengukuran model (measurement model) dilakukan melalui empat tahap
pengujian seperti yang sudah dilakukan oleh beberapa peneliti sebelumnya Empat
pengujian itu adalah individual item reliability internal consistency reliability
average variance extracted dan discriminant validity (Afthanorhan 2013 Hair
2012 Ringle 2015 Subiyakto 2015 Wong 2013 Yamin 2011) Berikut ini adalah
penjelasan tentang pelaksanaan dan hasil dari empat pengujian tersebut
1) Uji Individual Item Reliabilty
Standardized loading factor menggambarkan besarnya korelasi
antara setiap item pengukuran (indikator) dengan konstruknya dengan
melihat nilai outer loading Nilai outer loading diatas 07 dapat dikatakan
baik artinya bahwa indikator tersebut dikatakan valid sebagai indikator yang
mengukur konstruk Mengacu pada standar nilai outer loading setelah
melalui pengujian pada SmartPLS 30 dengan hasil pada tabel 41 dan
gambar 48 dilakukan penghapusan pada tiga indikator yang memiliki outer
loading dibawah 07 yaitu INN1 INQ1 dan INQ2 Setelah penghapusan
ketiga indikator tersebut setelah diuji kembali menggunakan SmartPLS 30
seluruh outer loading sudah memenuhi syarat gt07Internal Consistency
dengan hasil pada tabel 42 dan gambar 49
62
Tabel 4 1 Hasil Awal Uji Loading Factor
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884
DIS2 0933
DIS3 0920
DIS4 0935
DIS5 0881
INN1 -0008
INN2 0895
INN3 0881
INN4 0888
INN5 0757
INQ1 0699
INQ2 0145
INQ3 0848
INQ4 0750
INQ5 0748
INS1 0893
INS2 0901
INS3 0915
INS4 0875
INS5 0840
OPT1 0856
OPT2 0856
OPT3 0855
OPT4 0793
OPT5 0818
SIS1 0894
SIS2 0897
SIS3 0902
SIS4 0899
SIS5 0890
SVQ1 0914
SVQ2 0907
SVQ3 0890
SVQ4 0897
SVQ5 0868
SYQ1 0903
SYQ2 0778
SYQ3 0852
SYQ4 0864
SYQ5 0882
USF1 0835
USF2 0821
USF3 0859
USF4 0779
63
Tabel 4 2 Hasil Uji Loading Factor Setelah Penghapusan Indikator
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884
DIS2 0933
DIS3 0920
DIS4 0935
DIS5 0881
INN1
INN2 0895
INN3 0881
INN4 0888
INN5 0757
INQ1
INQ2
INQ3 0848
INQ4 0750
INQ5 0748
INS1 0893
INS2 0901
INS3 0915
INS4 0875
INS5 0840
OPT1 0856
OPT2 0856
OPT3 0855
OPT4 0793
OPT5 0818
SIS1 0894
SIS2 0897
SIS3 0902
SIS4 0899
SIS5 0890
SVQ1 0914
SVQ2 0907
SVQ3 0890
SVQ4 0897
SVQ5 0868
SYQ1 0903
SYQ2 0778
SYQ3 0852
SYQ4 0864
SYQ5 0882
USF1 0835
USF2 0821
USF3 0859
USF4 0779
Keterangan
Dihapus
64
2) Uji Internal Consistency Reliability
Pengujian ini dilakukan dengan melihat hasil nilai composite
reliability (CR) dengan batas ambang di atas 07 Hasilnya dapat dilihat pada
Tabel 43 bahwa nilai CR dari semua variabel di atas 07 sehingga memenuhi
syarat dan valid untuk digunakan dalam model penelitian ini
Tabel 4 3 Hasil Uji Composite Reliability
Composite Reliability
DIS 0960
INN 0917
INQ 0852
INS 0948
OPT 0921
SIS 0953
SVQ 0953
SYQ 0933
USF 0894
3) Uji Average Variance Extracted
Pengujian convergent validity selanjutnya dilakukan dengan melihat
nilai average variance extracted (AVE) Nilai ini menggambarkan besaran
varian atau keragaman variabel manifes (indikator) yang dapat dikandung
oleh variabel laten (konstruk) Nilai AVE minimal 05 menunjukan ukuran
convergent validity yang baik Artinya variabel laten (konstruk) dapat
menjelaskan rata-rata lebih dari setengah variance dari indikator-
indikatornya Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 44 yang menunjukan bahwa
nilai AVE dari semua variabel di atas 05 sehingga memenuhi syarat untuk
digunakan
65
Tabel 4 4 Hasil Uji Average Variance Extracted (AVE)
Average Variance Extracted (AVE)
DIS 0829
INN 0735
INQ 0658
INS 0784
OPT 0699
SIS 0804
SVQ 0802
SYQ 0736
USF 0679
4) Discrimant Validity
Pengujian ini dapat dilakukan melalui dua cara yaitu dengan memeriksa
cross loading pertama dilakukan dengan membandingkan korelasi indikator
dengan konstruknya dan konstruk blok lainnya Bila korelasi antara indikator
dengan konstruknya lebih tinggi dari korelasi dengan konstruk blok lainnya
hal ini menunjukkan konstruk tersebut memprediksi ukuran pada blok mereka
lebih baik dari blok lainnya Selanjutnya dengan memeriksa cross loading
Fornell-Lackerrsquos yaitu dengan membandingkannya dengan nilai akar AVE
dimana nilai akar AVE harus lebih tinggi daripada korelasi antara konstruk
dengan konstruk lainnya Hasilnya dapat dilihat pada tabel 45 dan indikator
yang diberi blok kuning pada setiap variabel memiliki nilai lebih tinggi dari
korelasi dengan konstruk blok lainnya
66
Tabel 4 5 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading)
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884 0535 0039 0723 0036 0012 0095 0033 0076
DIS2 0932 0485 0040 0766 0065 0035 0166 0143 0111
DIS3 0920 0538 0038 0739 0096 0020 0124 0066 0090
DIS4 0936 0507 0080 0784 0106 0032 0166 0117 0141
DIS5 0880 0471 -0017 0704 0016 -0057 0085 0026 0026
INN2 0551 0895 0060 0539 0068 0168 0169 0146 0209
INN3 0420 0881 0135 0408 0176 0215 0232 0225 0311
INN4 0398 0889 0060 0363 0159 0174 0248 0226 0222
INN5 0539 0757 0058 0498 0120 0164 0287 0245 0197
INQ3 0082 0179 0882 0134 0542 0351 0634 0627 0524
INQ4 -0018 0004 0809 0071 0451 0182 0489 0535 0277
INQ5 0040 0011 0736 0098 0299 0334 0224 0221 0443
INS1 0744 0492 0091 0890 0018 0075 0132 0120 0120
INS2 0734 0452 0128 0901 0006 0098 0194 0168 0190
INS3 0741 0489 0125 0915 0039 0069 0174 0151 0180
INS4 0714 0443 0130 0877 0034 0084 0164 0152 0156
INS5 0718 0452 0063 0841 -0048 0033 0050 0037 0111
OPT1 0116 0213 0431 0040 0856 0446 0636 0597 0521
OPT2 0133 0161 0479 0079 0855 0487 0703 0623 0554
OPT3 0031 0131 0529 -0043 0855 0495 0672 0635 0559
OPT4 0022 0095 0366 -0023 0793 0408 0627 0577 0431
OPT5 0031 0061 0441 0025 0818 0376 0638 0599 0420
SIS1 0095 0181 0268 0109 0460 0895 0612 0523 0700
SIS2 -0039 0150 0279 0020 0475 0898 0583 0473 0701
SIS3 0039 0215 0374 0120 0480 0901 0641 0585 0791
SIS4 0010 0193 0438 0072 0505 0899 0642 0578 0736
SIS5 -0012 0216 0275 0063 0464 0890 0617 0526 0689
SVQ1 0166 0279 0435 0182 0706 0619 0914 0837 0578
SVQ2 0085 0205 0493 0100 0733 0590 0907 0744 0611
SVQ3 0154 0249 0598 0173 0657 0675 0890 0838 0682
SVQ4 0116 0243 0532 0162 0729 0660 0897 0823 0654
SVQ5 0164 0275 0496 0173 0688 0539 0868 0759 0599
SYQ1 0142 0289 0541 0192 0682 0604 0878 0905 0597
SYQ2 0028 0173 0418 0076 0496 0383 0586 0778 0518
SYQ3 0079 0158 0464 0090 0604 0478 0708 0850 0569
SYQ4 0090 0241 0494 0185 0621 0536 0787 0867 0582
SYQ5 0084 0208 0567 0107 0687 0544 0839 0883 0563
USF1 0111 0254 0489 0129 0533 0628 0587 0599 0835
USF2 0121 0137 0408 0136 0464 0650 0512 0464 0820
USF3 0043 0275 0501 0106 0491 0732 0633 0579 0858
USF4 0103 0247 0328 0225 0483 0648 0563 0526 0781
67
Tabel 4 6 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading Fornell-Lackerrsquos)
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS 0911
INN 0552 0857
INQ 0050 0096 0811
INS 0821 0523 0129 0885
OPT 0081 0160 0541 0019 0836
SIS 0021 0214 0366 0087 0532 0897
SVQ 0153 0279 0572 0176 0785 0691 0895
SYQ 0102 0253 0583 0156 0726 0600 0894 0858
USF 0112 0280 0527 0179 0598 0808 0699 0660 0824
Tabel 46 menunjukan bahwa nilai akar AVE lebih tinggi daripada
korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya Sehingga berdasarkan hasil
pemeriksaan dua tahap cross loading diketahui bahwa tidak ada masalah dalam
uji discriminant validity
68
Gambar 4 8 Hasil Awal Analisis Outer Model
69
Gambar 4 9 Hasil Akhir Analisis Outer Model Setelah Penghapusan Indikator
70
413 Hasil Struktur Model
Analisis struktur model dilakukan melalui enam tahapan pengujian yaitu
pengujian path coefficient (β) coefficient of determination (R2) t-test
menggunakan metode bootstrapping effect size (f2) predictive relevance (1198762)
dan relative impact (1199022) (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Wong 2013 Yamin
2011) Secara grafis hasilnya dapat dilihat pada Tabel 413 Berikut adalah
penjelasan dari ke enam tahap pengujian
1) Path Coefficient (β)
Pengujian ini dilakukan dengan melihat nilai ambang batas yaitu di atas 01
dimana jalur (path) dapat dinyatakan memiliki pengaruh dalam model jika
hasil nilai uji path coefficient berada diatas 01 Hasilnya dari 23 jalur
hipotesis yang ada pada model penelitian ini 8 memiliki pengaruh yang tidak
signifikan dapat dilihat pada tabel 47 dan gambar hasil nilai uji path
coefficient semuanya memiliki nilai diatas 01
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient
Jalur Β
DIS -gt INQ -0271
DIS -gt SVQ -0180
DIS -gt SYQ -0273
DIS -gt USF -0159
INN -gt INQ -0030
INN -gt SVQ 0129
INN -gt SYQ 0133
INN -gt USF 0129
INQ -gt SIS -0157
71
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient (lanjutan)
Jalur β
INQ -gt USF 0160
INS -gt INQ 0356
INS -gt SVQ 0242
INS -gt SYQ 0296
INS -gt USF 0137
OPT -gt INQ 0561
OPT -gt SVQ 0774
OPT -gt SYQ 0721
OPT -gt USF 0132
SVQ -gt SIS 0437
SVQ -gt USF 0401
SYQ -gt SIS -0152
SYQ -gt USF 0075
USF -gt SIS 0686
2) Coefficient of Determination (R2)
Pengujian ini dilakukan untuk menjelaskan varian dari tiap target endogenous
variabel (variabel yang dianggap dipengaruhi oleh variabel lain dalam model)
dengan standar pengukuran sekitar 0670 sebagai kuat sekitar 0333 moderat
dan 0190 atau di bawahnya menunjukan tingkat varian yang lemah
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Wong 2013) Tabel 48
menunjukan bahwa R2 dari Information Quality (INQ) memiliki nilai 0332
R2 dari Success Information S (SIS) memiliki nilai 0708 R2 dari Service
Quality (SVQ) memiliki nilai 0658 R2 dari System Quality (SYQ) memiliki
nilai 0575 dan R2 dari User Satisfaction (USF) memiliki nilai 0536 Hal
tersebut dapat diartikan bahwa Optimism (OPT) Innovativeness (INN)
Discomfort (DIS) Insecurity (INS) menjelaskan secara moderat (332 )
varian dari INQ selanjutnya menjelaskan secara kuat (708 ) varian dari
SIS selanjutnya menjelaskan secara moderat (658 ) varian dari SVQ
selanjutnya menjelaskan secara moderat (575 ) varian dari SYQ Disisi
72
lain INQ SVQ dan SYQ menjelaskan secara moderat (536 ) varian dari
USF
Tabel 4 8 Hasil Uji Coefficient of Determination (R-Square)
Variabel Endogen R Square
INQ 0332
SIS 0708
SVQ 0658
SYQ 0575
USF 0536
3) T-test
Pengujian ini dilakukan dengan metode bootstrapping menggunakan uji two-
tailed dengan tingkat signifikansi 5 (005) untuk menguji hipotesis-
hipotesis penelitian Hipotesis tersebut akan diterima jika memiliki t-test lebih
besar dari 196 (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Wong 2013)
Adapun tingkat signifikansi lain yaitu 10 akan diterima jika memiliki t-test
165 (Hair et al 2011)
Gambar 4 10 Hasil Uji T-test
73
Gambar 410 diatas menunjukan bahwa ada 14 dari 23 hipotesis yang
diterima dan sisanya ditolak Berikut penjelasan hasil nilai t-test yang dapat
dilihat pada tabel 49
Tabel 4 9 Hasil Uji T-test
Hubungan antar Variabel
(Dependen -gt Independen) T-test
DIS -gt INQ 1929
DIS -gt SVQ 1626
DIS -gt SYQ 2181
DIS -gt USF 1518
INN -gt INQ 0254
INN -gt SVQ 1792
INN -gt SYQ 1811
INN -gt USF 1450
INQ -gt SIS 2123
INQ -gt USF 1254
INS -gt INQ 2547
INS -gt SVQ 2527
INS -gt SYQ 2668
INS -gt USF 1433
OPT -gt INQ 7128
OPT -gt SVQ 16486
OPT -gt SYQ 14434
OPT -gt USF 0993
SVQ -gt SIS 3371
SVQ -gt USF 2412
SYQ -gt SIS 1107
SYQ -gt USF 0397
USF -gt SIS 7666
4) Effect Size (f2)
Pada tahap ini dilakukan pengujian untuk mengetahui pengaruh variabel
tertentu terhadap variabel lainnya dalam struktur model dengan nilai ambang
batas sekitar 002 untuk pengaruh kecil 015 untuk menengah dan 035 untuk
pengaruh besar Dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut
74
Dimana
Nilai yang diperoleh ketika konstruk eksogen dimasukkan ke
model
Nilai yang diperoleh ketika konstruk eksogen dikeluarkan dari
model
Seperti yang dapat dilihat pada Tabel 410 hasil dari pengujian terhadap 23
jalur yang ada pada penelitian ini 4 jalur memiliki pengaruh yang besar dan 19
jalur lainnya memiliki pengaruh yang kecil
Tabel 4 10 Hasil Uji Effect Size
Jalur f2
Analisis f2 R2-in R2-ex sum f2
DIS -gt INQ 0332 0310 003342 Kecil
DIS -gt SVQ 0658 0649 002735 Kecil
DIS -gt SYQ 0575 0552 005414 Kecil
DIS -gt USF 0536 0529 001439 Kecil
INN -gt INQ 0332 0332 000048 Kecil
INN -gt SVQ 0658 0647 003321 Kecil
INN -gt SYQ 0575 0536 009179 Kecil
INN -gt USF 0536 0525 002300 Kecil
INQ -gt SIS 0708 0693 004967 Kecil
INQ -gt USF 0536 0520 003377 Kecil
INS -gt INQ 0332 0293 005889 Kecil
INS -gt SVQ 0658 064 005370 Kecil
INS -gt SYQ 0575 0547 006591 Kecil
INS -gt USF 0551 0531 004359 Kecil
OPT -gt INQ 0332 0029 045428 Besar
OPT -gt SVQ 0658 0081 168985 Besar
OPT -gt SYQ 0575 0075 117652 Besar
OPT -gt USF 0536 0539 - 000715 Kecil
SVQ -gt SIS 0708 0674 011464 Kecil
SVQ -gt USF 0536 0512 005100 Kecil
SYQ -gt SIS 0708 0703 001548 Kecil
SYQ -gt USF 0536 0535 000146 Kecil
USF -gt SIS 0708 0480 077795 Besar
75
5) Predictive Relevance (1198762)
Pengujian ini dilakukan dengan metode blindfolding untuk memberikan bukti
bahwa variabel tertentu yang digunakan dalam model mempunyai keterkaitan
prediktif (predictive relevance) dengan variabel lainnya dalam model dengan
ambang batas pengukuran di atas nol sama seperti pada Tabel 411
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Wong 2013)
Tabel 4 11 Hasil Uji Predictive Relevance
Variabel Endogen Q Square
INQ 0201
SIS 0525
SVQ 0486
SYQ 0388
USF 0323
6) Relative Impact (1199022)
Pengujian ini dilakukan dengan metode blindfolding untuk mengukur relatif
pengaruh dari sebuah keterkaitan prediktif suatu variabel tertentu dengan
variabel lainnya dengan nilai ambang batas sekitar 002 untuk pengaruh kecil
015 untuk pengaruh menengahsedang dan 035 untuk pengaruh besar (Hair
et al 2012) Rumus yang digunakan untuk perhitungan 1199022 adalah sebagai
berikut
q2 = 1198762 119894119899119888119897119906119889119890 minus 1198762 119890119909119888119897119906119889119890
1minus 1198762 119894119899119888119897119906119889119890
Tabel 412 menunjukan hasil bahwa 3 jalur mempunyai nilai yang besar
1 memiliki pengaruh sedang dan 19 jalur lainnya memiliki pengaruh kecil
76
Tabel 4 12 Hasil Uji Relative Impact
Jalur q2
Analisis q2 Q2-in Q2-ex sum q2
DIS -gt INQ 0201 0187 0018 Kecil
DIS -gt SVQ 0486 0480 0012 Kecil
DIS -gt SYQ 0388 0372 0026 Kecil
DIS -gt USF 0323 0320 0004 Kecil
INN -gt INQ 0201 0202 - 0001 Kecil
INN -gt SVQ 0486 0487 - 0002 Kecil
INN -gt SYQ 0388 0380 0013 Kecil
INN -gt USF 0323 0318 0007 Kecil
INQ -gt SIS 0525 0514 0023 Kecil
INQ -gt USF 0323 0314 0013 Kecil
INS -gt INQ 0201 0176 0031 Kecil
INS -gt SVQ 0486 0472 0027 Kecil
INS -gt SYQ 0388 0369 0031 Kecil
INS -gt USF 0323 0321 0003 Kecil
OPT -gt INQ 0201 0012 0237 Menengah
OPT -gt SVQ 0486 0055 0839 Besar
OPT -gt SYQ 0388 0048 0556 Besar
OPT -gt USF 0323 0325 - 0003 Kecil
SVQ -gt SIS 0525 0499 0055 Kecil
SVQ -gt USF 0323 0312 0016 Kecil
SYQ -gt SIS 0525 0522 0006 Kecil
SYQ -gt USF 0323 0325 - 0003 Kecil
USF -gt SIS 0525 0353 0362 Besar
77
Tabel 4 13 Hasil Analisis Struktural Model
Hipotesis β t-test R2
f2 q2 Analyses
No Jalur R2-in R2-ex sum f2 Q2-in Q2-ex sum q2 β t-test R2 f2 Q2 q2
H1 OPT -gt INQ 0561 7128 0332 0332 0029 045428 0201 0012 0237 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Menengah
H2 OPT -gt SYQ 0721 14434 0575 0575 0075 117652 0388 0048 0556 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Besar
H3 OPT -gt SVQ 0774 16486 0658 0658 0081 168985 0486 0055 0839 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Besar
H4 OPT -gt USF 0132 0993 0536 0536 0539 - 000715 0323 0325 - 0003 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H5 INN -gt INQ -0030 0254 0332 0332 0332 000048 0201 0202 - 0001 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H6 INN -gt SYQ 0133 1811 0575 0575 0536 009179 0388 0380 0013 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H7 INN -gt SVQ 0129 1792 0658 0658 0647 003321 0486 0487 - 0002 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H8 INN -gt USF 0129 1450 0536 0536 0525 002300 0323 0318 0007 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H9 DIS -gt INQ -0271 1929 0332 0332 0310 003342 0201 0187 0018 Tidak Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H10 DIS -gt SYQ -0273 2181 0575 0575 0552 005414 0388 0372 0026 Tidak Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H11 DIS -gt SVQ -0180 1626 0658 0658 0649 002735 0486 0480 0012 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H12 DIS -gt USF -0159 1518 0536 0536 0529 001439 0323 0320 0004 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H13 INS -gt INQ 0356 2547 0332 0332 0293 005889 0201 0176 0031 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H14 INS -gt SYQ 0296 2668 0575 0575 0547 006591 0388 0369 0031 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H15 INS -gt SVQ 0242 2527 0658 0658 064 005370 0486 0472 0027 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H16 INS -gt USF 0137 1433 0551 0551 0531 004359 0323 0321 0003 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H17 INQ -gt USF 0160 1254 0536 0536 0520 003377 0323 0314 0013 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H18 INQ -gt SIS -0157 2123 0708 0708 0693 004967 0525 0514 0023 Tidak Signifikan Diterima Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H19 SYQ -gt USF 0075 0397 0536 0536 0535 000146 0323 0325 - 0003 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H20 SYQ -gt SIS -0152 1107 0708 0708 0703 001548 0525 0522 0006 Tidak Signifikan Ditolak Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H21 SVQ -gt USF 0401 2412 0536 0536 0512 005100 0323 0312 0016 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H22 SVQ -gt SIS 0437 3371 0708 0708 0674 011464 0525 0499 0055 Signifikan Diterima Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H23 USF -gt SIS 0686 7666 0708 0708 0480 077795 0525 0353 0362 Signifikan Diterima Kuat Besar Predictive Relevance Besar
78
42 Interpretasi Hasil dan Pembahasan
421 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Analisis Data Demografis
Berdasarkan hasil analisis informasi demografis responden peneliti melakukan
interpretasi dan mendiskusikan hasil analisisnya sebagai berikut
1) Jenis Kelamin
Gambar 41 memperlihatkan bahwa dari 125 data responden yang
terlibat dalam penelitian ini sebagian besar responden berjenis kelamin
laki-laki yaitu sebanyak 70 orang (56) dan jumlah dari responden
perempuan yaitu sebanyak 55 orang (44)
2) Pendidikan Terakhir
Gambar 42 menunjukan bahwa responden yang terlibat dalam
penelitian ini memiliki keragaman tingkat pendidikan Sebanyak 71
responden (57) merupakan lulusan S1 25 responden (20) lulusan
SLTA 23 responden (18) merupakan lulusan Diploma dan 6 responden
merupakan lulusan S2 (5) Beragamnya tingkat pendidikan responden
akan berimplikasi terhadap variasi jawaban serta peneliti menilai bahwa
kuesioner penelitian akan mampu dipahami
3) Pengetahuan mengenai Keberadaan Sistem
Berdasarkan gambar 43 dari jumlah 125 responden mayoritas
sudah mengetahui mengenai keberadaan SIA Accurate yaitu sebanyak 119
responden (95) sisanya sebanyak 6 orang (5) belum mengetahui
mengenai adanya SIA Accurate
79
4) Pengalaman Penggunaan Sistem
Pengalaman responden dalam menggunakan sistem di institusi atau
perusahaan tersebut adalah lt1 tahun sebanyak 69 (55) 1-3 tahun
sebanyak 15 (12) 3-5 tahun sebanyak 16 (13) dan gt5 tahun sebanyak
25 (20 ) responden Gambar 44 menunjukan durasi pengalaman
responden dalam menggunakan SIA Accurate di penelitian ini
5) Skala Intensitas Penggunaan Sistem
Skala intensitas responden dalam menggunakan sistem dalam
pekerjaan di institusi atau perusahaan tersebut adalah ldquoselalurdquo sebanyak 79
responden (63) ldquoterkadangrdquo sebanyak 30 (24) ldquojarangrdquo sebanyak 16
(13) dan ldquotidak pernahrdquo sebanyak 0 (0 ) responden Gambar 45
menunjukan durasi pengalaman responden dalam menggunakan SIA
Accurate di penelitian ini
6) StatusPosisi Pekerjaan
Berdasarkan gambar 46 dapat diketahui bahwa responden pada
penelitian ini bagian marketing sebanyak 43 orang (34) dilanjutkan oleh
bagian logistik sebanyak 37 orang (30) bagian keuangan sebanyak 13
orang (11) bagian Admin sebanyak 24 orang (19) dan terakhir bagian
TI sebanyak 8 orang (6)
7) Kemampuan Penggunaan Komputer
Gambar 47 menunjukan penilaian responden atas kapabilitas
penggunaan komputer Hasil ini diambil berdasarkan jawaban responden
atas pertanyaan kemampuan penggunaan komputer yang memiliki pilihan
80
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil dan Sangat Tidak Terampil
Sebanyak 20 (16) responden menjawab ldquoSangat Terampilrdquo 87 (70)
responden menjawab ldquoTerampilrdquo dan 18 responden menjawab ldquoTidak
Terampilrdquo Hal tersebut menandakan bahwa kemampuan responden sudah
cukup baik dalam menggunakan komputer Peneliti memperkirakan hal ini
berkaitan dengan mayoritas responden berusia dibawa 30 tahun yang
popular disebut dengan generasi Y (Anantatmula 2012) yang dianggap
telah terbiasa dengan penggunaan teknologi informasi
422 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Pengukuran Model
Berdasarkan hasil analisis model pengukuran ada beberapa poin penting
yang harus diperhatikan yaitu sebagai berikut
1) Hasil akhir dari analisis telah menunjukan bahwa pengukuran model dari
model penelitian ini telah memenuhi syarat dan memiliki karakteristik yang
baik sehingga layak untuk dilanjutkan ke tahap analisis struktur model untuk
menguji inner model
2) Terdapat tiga indikator yang memiliki nilai outer loading dibawah 07 yaitu
INN1 INQ1 dan INQ2 Namun hal tersebut masih dapat ditoleransi dengan
melihat nilai composite reliability diatas 07
Peneliti beranggapan bahwa hal-hal pada poin dua disebabkan karena
pertimbangan waktu kerja para responden menyebabkan proses pengisian
kuesioner yang tidak didampingi langsung oleh peneliti sehingga memungkinkan
adanya pemaknaan pertanyaan yang tidak tepat Terkait dengan hal ini meskipun
pembuatan instrumen dan penjelasan awal kepada beberapa pihak yang mewakili
81
penerimaan kuesioner penelititan pada setiap perusahaan dalam penelitian ini telah
dilakukan dengan sebaik mungkin hal-hal di luar rencana dan kendali tidak dapat
dihindari khususnya saat pelaksanaan penelitian di lapangan
423 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Struktural Model
Bagian ini akan memaparkan interpretasi dan diskusi berdasarkan hasil dari enam
tahap analisis struktur model yaitu path coefficient (β) coefficient of determination
(R2) t-test menggunakan metode bootstrapping effect size (f2) predictive relevance
(1198762) dan relative impact (1199022) Berikut adalah pemaparan yang dilakukan dengan
mengikuti pertanyaan-pertanyaan penelitian dan hipotesis-hipotesis yang telah
dirumuskan sebelumnya
H1 Apakah Optimisme (Optimism) berpengaruh secara signifikan terhadap
Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
pertama (H1) diterima Artinya Optimisme (Optimism) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0561 Dilihat dari nilai f2 hipotesis OPTrarrINQ memiliki pengaruh
besar tetapi q2 pengaruh yang menengah serta memiliki nilai yang lemah dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT yang terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
82
ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang
dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel OPT tidak memiliki
pengaruh yang signifikan terhadap INQ
H2 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kualitas Sistem
(System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua (H2) diterima Artinya Optimisme (Optimsm) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality) dengan nilai path coefficient
(β) 0721 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis OPTrarrSYQ memiliki pengaruh yang
besar serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of determination (R2)
Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output
(Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang
menyatakan variabel OPT memiliki nilai signifikan terhadap SYQ dan juga terdapat
pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H3 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tiga (H3) diterima Artinya Optimisme (Optimsm) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0774 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis OPTrarrSVQ memiliki
83
pengaruh yang besar serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of
determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model
input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti 2017
Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT memiliki nilai signifikan terhadap
SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini
memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output
H4 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kepuasan
Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-empat (H4) tidak diterima Artinya Optimisme (Optimsm) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
walaupun nilai path coefficient (β) 0132 Dilihat dari nilai f2 dan coefficient of
determination (R2) hipotesis OPTrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta
memiliki nilai yang cukup dilihat dari q2 Hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT memiliki nilai
signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada dimensi input dalam model
penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
84
H5 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh secara signifikan terhadap
Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-lima (H5) tidak diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
dengan nilai path coefficient (β) -0030 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INNrarrINQ memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang kecil dilihat
dari coefficient of determination (R2) Hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN memiliki nilai
signifikan terhadap INQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model
penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H6 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-enam (H6) diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality) dengan nilai path coefficient
(β) 0133 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrSYQ memiliki pengaruh
tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient
of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model
input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017)
85
yang menyatakan variabel INN terdapat pada dimensi input dalam model penelitian
ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output Namun
hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Gusti (2017) yang menyatakan
variabel INN tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap SYQ
H7 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tujuh (H7) diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0129 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrSVQ memiliki
pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti
2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN memiliki nilai signifikan
terhadap SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini
memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output
H8 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kepuasan
Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-delapan (H8) tidak diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) dengan
86
nilai path coefficient (β) 0129 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrUSF
memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang
dilakukan oleh Gusti (2017) bahwa variabel INN tidak memiliki pengaruh yang
signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
ataupun output
H9 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif secara
signifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sembilan (H9) diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information
Quality) dengan nilai path coefficient (β) -0271 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai
dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan
peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS yang
terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak
87
sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan
variabel DIS tidak memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap INQ
H10 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kualitas Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sepuluh (H10) diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
dengan nilai path coefficient (β) -0273 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
DISrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap SYQ
H11 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kualitas Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sebelas (H11) tidak diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service
88
Quality) dengan nilai path coefficient (β) -0180 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrSVQ memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup
dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap SVQ Namun hasil ini tidak
sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis
1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS
yang terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H12 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua belas (H12) tidak diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User
Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) -0159 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup
dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak
sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis
1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS
89
yang terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H13 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tiga belas (H13) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information
Quality) dengan nilai path coefficient (β) 0356 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap INQ dan juga terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output
H14 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-empat belas (H14) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
dengan nilai path coefficient (β) 0296 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrSYQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
90
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki nilai signifikan terhadap SYQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam
model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H15 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-lima belas (H15) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality)
dengan nilai path coefficient (β) 0296 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrSVQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki nilai signifikan terhadap SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam
model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H16 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
91
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-enam belas (H16) tidak diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap User Satisfaction dengan nilai
path coefficient (β) 0137 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INSrarrUSF memiliki
pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of
determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan
oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel INS tidak memiliki pengaruh negatif
yang signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS yang terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
ataupun output
H17 Apakah Kualitas Informasi (Information Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tujuh belas (H17) tidak diterima Artinya Kualitas Informasi (Information
Quality) tidak memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna
(User Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) 0160 Dilihat dari nilai f2 dan
q2 hipotesis SYQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini tidak sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti2017 Hudin et al 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan
92
variabel INQ memiliki nilai signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output
H18 Apakah Kualitas Informasi (Information Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-delapan belas (H18) diterima Artinya Kualitas Informasi (Information Quality)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) -0157 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis INQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INQ terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Gusti
(2017) bahwa INQ tidak memiliki pengaruh terhadap SIS
H19 Apakah Kualitas Sistem (System Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sembilan belas (H19) tidak diterima Artinya Kualitas Sistem (System Quality)
93
tidak memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User
Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) 0075 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis SYQrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
penelitian Gusti (2017) yang menyatakan bahwa variabel SYQ tidak berpengaruh
signifikan terdap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Hudin
et al 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SYQ yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output
H20 Apakah Kualitas Sistem (System Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh (H20) tidak diterima Artinya Kualitas Sistem (System Quality) tidak
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) -0152 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis SYQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai
dengan penelitian Gusti (2017) yang menyatakan bahwa variabel SYQ tidak
berpengaruh signifikan terhadap SIS Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
94
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SYQ yang terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output
H21 Apakah Kualitas Layanan (Service Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis ke-dua
puluh satu (H21) diterima Artinya Kualitas Layanan (Service Quality) memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) dengan
nilai path coefficient (β) 0401 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis SVQrarrUSF
memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti
2017 Hudin etal 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SVQ
berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada dimensi
process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi
output
H22 Apakah Kualitas Layanan (Service Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh dua (H22) diterima Artinya Kualitas Layanan (Service Quality)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
95
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) 0437 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis SVQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SVQ yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel SVQ tidak
memiliki pengaruh yang signifikan terhadap SIS
H23 Apakah Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) berpengaruh signifikan
terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh tiga (H23) diterima Artinya Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) 0686 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis USFrarrSIS memiliki pengaruh yang besar serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel USF
memiliki pengaruh signifikan terhadap SIS dan juga terdapat pada dimensi process
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi output
96
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
51 Kesimpulan
Berdasarkan hasil temuan peneliti berikut adalah kesimpulan penting pada
penelitian ini
1) Telah dilakukan pengukuran tentang tingkat kesiapan pengguna dalam
keberhasian penerapan SIA Accurate dan faktor apa saja yang
mempengaruhi keberhasilan SIA Accurate dalam perspektif pengguna
sistem di beberapa perusahaan jakarta
2) Adanya penghapusan 3 indikator dari 44 indikator pada penelitian ini
adapun indikator yang dihapus antara lain INN1 INQ1 dan INQ2 Dari
hasil ini peneliti beranggapan penghapusan indikator terjadi dikarenakan
kurang tepatnya item instrument pada penelitian yang dilakukan
3) Tidak diterimanya 9 dari 23 hipotesis yaitu OPTrarrUSF INNrarrINQ
INNrarrUSF DISrarrSVQ DISrarrUSF INSrarrUSF INQrarrUSF SYQrarrUSF
dan SYQrarrSIS Perbedaan hasil temuan penelitian ini dengan penelitian
terdahulu dipengaruhi beberapa faktor diantaranya adalah adanya
perbedaan objek sampel dan instrumen penelitian
4) Diterimanya 14 hipotesis yaitu OPTrarrINQ OPTrarrSYQ OPTrarrSVQ
INNrarrSYQ INNrarrSVQ DISrarrINQ DISrarrSYQ INSrarrINQ INSrarrSYQ
INSrarrSVQ INQrarrSIS SVQrarrUSF SVQrarrSIS USFrarrSIS Sehingga
dapat dilihat bahwa di beberapa perusahaan Jakarta terdapat beberapa
97
pengaruh yang terjadi antara kesiapan pengguna dalam menggunakan
sistem informasi terhadap keberhasilan sistem yaitu sebagai berikut
a Optimism (OPT) berpengaruh terhadap Information Quality (INQ) System
Quality (SYQ) dan Service Quality (SVQ) sehingga akan menjadi faktor
pendorong Success Information System (SIS)
b Innovativeness (INN) berpengaruh terhadap System Quality (SYQ) dan
Service Quality (SVQ) sehingga akan menjadi faktor pendorong Success
Information System (SIS)
c Discomfort (DIS) memiliki pengaruh negatif terhadap Information Quality
(INQ) dan System Quality (SYQ) Hal tersebut akan menjadi faktor
penghambat dalam Success Information System (SIS)
d Insecurty (INS) memiliki pengaruh negatif terhadap Information Quality
(INQ) System Quality (SYQ) dan Service Quality (SVQ) Hal tersebut akan
menjadi faktor penghambat dalam Success Information System (SIS)
e Information Quality (INQ) memiliki pengaruh terhadap Success
Information System (SIS)
f Service Quality (SVQ) memiliki pengaruh terhadap User Satisfaction (USF)
serta Success Information System (SIS)
g User Satisfaction (USF) memiliki pengaruh terhadap Success Information
System (SIS)
98
52 Saran
Bagian ini berisikan saran yang berkaitan langsung dengan temuan penelitian
sebagai pertimbangan praktis bagi pihak-pihak yang memiliki ketertarikan untuk
tindak lanjut penelitian selanjutnya
1) Berdasarkan batasan metode dan hasil penelitian peneliti memberikan
saran bagi para mahasiswa dan peneliti selanjutnya (khususnya yang tertarik
pada kajian sejenis) diharapkan dapat meninjau kembali dan memperhatikan
hal-hal berikut
a Penelitian ini memiliki keterbatasan cakupan wilayah perusahaan di
Jakarta Penelitian yang akan datang diharapkan akan mampu
mencakup wilayah yang lebih luas sehingga akan memperkaya jumlah
responden yang terlibat dan mampu memberikan hasil yang lebih
akurat
b Terkait dengan hasil analisis dan interpretasi data penelitian yang akan
datang diharapkan mampu melakukan pengelompokan analisis
berdasarkan posisi jabatan sehingga akan mampu memberikan hasil
interpretasi dari berbagai prespektif responden yang terlibat
2) Diharapkan bagi para pengguna SIA Accurate di seluruh sektor perusahaan
agar dapat memperhatikan pandangan optimisme pemikiran inovatif rasa
ketidaknyamanan rasa ketidakamanan kualitas informasi kualitas sistem
kualitas pelayanan serta kepuasan pengguna sistem yang diterima oleh
sumber daya manusia di masing-masing perusahaan karena hal-hal tersebut
menjadi faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan sistem informasi
99
Pihak-pihak manajerial alangkah baiknya agar dapat menciptakan strategi
pengimplementasian sistem informasi seperti memberikan training dan
evaluasi kepada stafnya setelah menggunakan sistem dengan upaya
meningkatkan pandangan optimisme pemikiran inovatif kualitas informasi
kualitas sistem kualitas pelayanan juga kepuasan pengguna sistem dalam
keberhasilan penerapan sistem informasi
Daftar Pustaka
Afthanorhan B W amp Asyraf W M (2013) A comparison of partial least square
structural equation modeling (PLS-SEM) and covariance based structural
equation modeling (CB-SEM) for confirmatory factor analysis International
Journal of Engineering Science and Innovative Technology (IJESIT) 2(5)
198ndash205
Arvidsson V Holmstroumlm J amp Lyytinen K (2014) Information systems use as
strategy practice A multi-dimensional view of strategic information system
implementation and use Journal of Strategic Information Systems 23(1) 45ndash
61 httpsdoiorg101016jjsis201401004
Creswell J W (2017) Research Design Qualitative Quantitative and Mixed
Method Aproaches SAGE Publications 203ndash223
httpsdoiorg1041359781849208956
Davis J R Alderman C W amp Robinson L A (1990) Accounting Information
Systems A Cycle Approach Wiley 3 edition (February 1990)
Davis W S amp Yen D C (1998) The Information System Consultantrsquos
Handbook Systems Analysis and Design CRC Press
Dawes J (2008) Do data characteristics change according to the number of scale
points use And experiment using 5 point 7 point and 10 point scales
International Journal of Market Research 50(1) 1ndash20 httpsdoiorgArticle
Delone W H amp McLean E R (2003) The DeLone and McLean model of
information systems success A ten-year update Journal of Management
Information Systems 19(4) 9ndash30 Retrieved from
httpmesharpemetapresscomindexpeqdjk46vy52v4q6pdf
Djamarah S B amp Zain A (2010) Strategi Belajar Mengajar (Rineka Cipta Ed)
Jakarta
Florestiyanto M Y (2012) Evaluasi Kesiapan Pengguna Dalam Adopsi Sistem
Informasi Terintegrasi Di Bidang Keuangan Menggunakan Metode
Technology Rediness Index Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF)
1(4) 288ndash296
Ghozali I (2011) Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS19 (Edisi
Keli) Semarang Universitas Diponogoro
Ghozali I amp Hengky L (2015) Partial Least Squares Konsep Teknik dan
Aplikasi Menggunakan Program SmartPLS 30 Untuk Penelitian Empiris
Semarang Badan Penerbit UNDIP
Guritno S amp Sudaryono R (2011) Theory and Application of IT Research
Metodologi Penelitian Teknologi Informasi Yogyakarta Andi
101
Gusti G (2017) Ubiquitous Computing Di Uin Syarif Hidayatullah Jakarta
Hadi S (2016) Statistik Jakarta Pustaka Pelajar
Hair J F Sarstedt M Ringle C M amp Mena J A (2012) An assessment of the
use of partial least squares structural equation modeling in marketing research
Journal of the Academy of Marketing Science 40(3) 414ndash433
Hamalik O (2008) Kurikulum dan Pembelajaran Jakarta Sinar Grafika
Howsawi E M Eager D amp Bagia R (2011) Understanding project success
The four-level project success framework IEEE International Conference on
Industrial Engineering and Engineering Management 620ndash624
httpsdoiorg101109IEEM20116117991
Hudin J M amp Riana D (2016) Kajian Keberhasilan Penggunaan Sistem
Informasi Accurate Dengan Menggunakan Model Kesuksesan Sistem
Informasi Delon Dan Mclean Jurnal Sistem Informasi (Journal Of
Information Systems) 12(1) 1ndash8
HttpsDoiOrgHttpDxDoiOrg1021609JsiV13i1500
Jogiyanto (2007) Model Kesuksesan Sistem Teknologi Informasi Yogyakarta
Andi
Kadir A (2014) Pengenalan Sistem Informasi (Edisi Revisi) Yogyakarta Andi
Offest
Koloay L P Morasa J amp Elim I (2014) Peranan Sistem Informasi Akuntansi
Dalam Efektifitas Pelaporan Informasi Akuntansi Pertanggungjawaban Pada
Pt Pos Indonesia (Persero) Manado Universitas Sam Ratulangi Manado 2(3)
254ndash265
Lazuardi L I (2017) Pengaruh Kesiapan Penerimaan Pengguna Terhadap
Penerapan Sistem Informasi diantara Lembaga Keuangan Mikro Syariah Uin
Syarif Hidayatullah
McLeod L amp MacDonell S G (2011) Factors that affect software systems
development project outcomes ACM Computing Surveys 43(4) 24ndash56
httpsdoiorg10114519788021978803
Pambudi S A (2015) Analisis Kesiapan Pengguna Sistem Informasi Akademik
Semnasteknomedia Online 3(1) 2-1ndash127
Parasuraman A (2000) Technology Readiness Index (TRI) A Multiple-item Scale
to Measure Readiness Embrace New Technologies Journal of Service
Reasearch 2(4)
Parasuraman A amp Colby C L (2015) An Updated and Streamlined Technology
Readiness Index TRI 20 Journal of Service Research 18(1) 59ndash74
httpsdoiorg1011771094670514539730
Patel C J Gali V S Patel D V amp Parmar R D (2011) The effects of
102
information and communication technologies ( ICTs ) on higher education
From objectivism to social constructivism Journal of Vocational and
Technical Educatio 3(November) 113ndash120 Retrieved from
httpwwwacademicjournalsorgijvtePDFPdf2011NovPatel et
alpdf5CnhttpwwwacademicjournalsorgIJVTE
Puspitawati L amp Anggadini S D (2011) Sistem Informasi Akuntansi
Yogyakarta Graha Ilmu
Ringle C M Silva D da amp Bido D (2015) Structural equation modeling with
the SmartPLS
Romney M B amp Steinbart P J (2012) Accounting Information Systems (12th
Edition) Accounting Information System 1ndash67
Rusmana Ni Y (2015) Sistem Informasi Pengelolaan Keuangan Dana Bantuan
Pada Kecamatan Arjosari Jurnal Speed 7(2) 38ndash41 Retrieved from
httpspeedwebidejournalindexphpSpeedarticleview89
Santoso S (2011) Elex Structural Equation Modeling (SEM) Konsep dan Apllikasi
dengan AMOS 18 Jakarta PT Elex Media Komputindo Kompas Gramedia
Sarstedt M Ringle C M amp Hair J F (2017) Partial Least Squares Structural
Equation Modeling Springer International Publishing AG 2017 C Homburg
et Al (Eds) Handbook of Market Research Retrieved from
httpsdoiorg101007978-3-319-05542-8_15-
Setiawan A B (2016) Evaluasi Kepuasan Pengguna Sistem Aplikasi Surat
Keterangan Tinggal Sementara Online (SKTS) dengan Menggunakan Metode
End-User Computing Satisfaction Surabaya Skripsi Universitas Airlangga
Sheu M amp Kim H (2008) User Readiness for IS Development An Examination
of 50 Cases Systems Research and Behavioral Science 8(3) 27ndash42
httpsdoiorg101002sres
Siregar S (2013) Statistik Parametrik untuk Penelitian Kuantitatif Dilengkapi
dengan Perhitungan Manual dan Aplikasi SPSS versi 17 Jakarta Bumi
Aksara
Slameto (2010) Belajar dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhinya Jakarta
Rineka Cipta
Subiyakto A (2017) Development of the Readiness and Success Model for
Assessing the Information System Integration The author version of the
presented paper ( In publishing ) Development of the Readiness and Success
Model for Assessing the Information System Integration In International
Conference on Science and Technology (ICOSAT) Jakarta
Subiyakto A amp Ahlan A R (2014) Implementation of Input-Process-Output
Model for Measuring Information System Project Success TELKOMNIKA
Indonesian Journal of Electrical Engineering 12(7) 5603ndash5612
103
httpsdoiorghttpdoiorg1011591ijeecsv12i7pp5603-5612
Subiyakto A Ahlan A R Kartiwi M amp Sukmana H T (2015) Influences of
the Input Factors towards Success of An Information System Project
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control)
13(2) 686 httpsdoiorg1012928telkomnikav13i21323
Subiyakto A Ahlan A R Putra S J amp Kartiwi M (2015) Validation of
Information System Project Success Model A Focus Group Study SAGE
Open 5(2) 1ndash14 httpsdoiorg1011772158244015581650
Subiyakto A Ahlan A R Kartiwi M amp Sukmana H T (2015) Measurement
of Information System Project Success Based on Perceptions of the Internal
Stakeholders International Journal of Electrical and Computer Engineering
(IJECE) 5(2) 271-279 Sugiyono (2011) Metode Penelitian Kuantitatif
Kualitatif dan RampD Bandung CV Alfabeta
Sutabri T (2004) Analisis Sistem Informasi Jakarta CVAndi Offset
Tjahjanadi N Y amp Sarosa S (nd) Evaluasi Net Benefit Sistem Informasi
Akutansi Pada Software Akutansi Accurate dan Zahir Menurut Model Delone
amp Mclean 2003 240
Wong K K K (2013) Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-
SEM) Techniques Using SmartPLS Marketing Bulletin 24(1) 1ndash32
httpsdoiorg101108EBR-10-2013-0128
Yamin S amp Kurniawan H (2011) Generasi Baru Mengolah Data Penelitian
dengan Partial Least Square Path Modeling Aplikasi dengan software
XLSTAT SmartPLS dan Visual PLS Edisi 1 Jakarta Salemaba Infotek
Yunita I (2017) Pengukuran Kepuasan Pengguna terhadap Tulis (Technology Uin
Library Information System) pada Pusat Perpustakaan UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
LAMPIRAN
i
SKRIPSI
KESIAPAN KEBERHASILAN PENERAPAN SISTEM INFORMASI
AKUNTANSI ACCURATE BERDASARKAN PERSEPSI PENGGUNANYA
Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sistem Informasi
Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta
Disusun Oleh
LATIFA ZAHRA
1113093000018
PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
2018 M 1439 H
ii
SKRIPSI
KESIAPAN KEBERHASILAN PENERAPAN SISTEM INFORMASI
AKUNTANSI ACCURATE BERDASARKAN PERSEPSI PENGGUNANYA
Skripsi
Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sistem Informasi
Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta
Oleh
LATIFA ZAHRA
1113093000018
PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
2018 M 1439 H
iii
iv
v
vi
ABSTRAK
Latifa Zahra ndash 1113093000018 Kesiapan Keberhasilan Penerapan Sistem
Informasi Akuntansi Accurate Berdasarkan Persepsi Penggunanya dibawah
bimbingan Arsquoang Subiyakto dan Nur Aeni Hidayah
Kesiapan pengguna sistem atau user merupakan salah satu pengaruh dari
keberhasilan penerapan Sistem Informasi (SI) Beberapa perusahaan telah
menerapkan Accurate sebagai salah satu Sistem Informasi Akuntansi (SIA) yang
membantu dalam pembukuan perusahaan Namun kurangnya kesiapan pengguna
dalam memanfaatkan sistem mengakibatkan kinerja operasional perusahaan tidak
berjalan maksimal Selain itu belum pernah dilakukan pengujian terkait
keberhasilan penerapan SI dari sisi kesiapan pengguna Sehingga perlu dilakukan
penelitian terkait kesiapan pengguna terhadap keberhasilan SIA Accurate
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan model kesiapan dan
keberhasilan SI dengan teknik analisis PLS-SEM dengan SmartPLS 30 Hasilnya
terdapat 23 hipotesis yang diuji 14 hipotesis yang diterima atau berpengaruh dan 9
hipotesis ditolak Sehingga faktor-faktor pengaruh kesiapan pengguna terhadap
keberhasilan penerapan SI yaitu optimism melalui information quality system
quality dan service quality Innovativeness melalui system quality dan service
quality Discomfort berpengaruh secara negatif melalui system quality dan
information quality Insecurity berpengaruh secara negatif melalui information
quality system quality dan service quality Information quality melalui success
information system Service quality melalui user satisfaction dan success
information system User satisfaction melalui success information system Dengan
demikian hasil ini dapat memenuhi tujuan dari penelitian ini yaitu dengan diketahui
sejauh mana kesiapan pengguna terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate dan
juga faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi keberhasilan penerapan SIA
Accurate
Kata kunci Sistem Informasi Akuntansi Accurate Technology Readiness Index
Model Keberhasilan Sistem Informasi PLS-SEM
BAB I-V + 109 Halaman + xv + 18 Gambar + 18 Tabel + 47 Daftar Pustaka +
Lampiran
vii
KATA PENGANTAR
Puji dan syukur kehadirat Allah SWT karena atas berkah rahmat dan
hidayah-Nya yang sungguh melimpah sehingga penulis dapat menyelesaikan
skripsi yang berjudul ldquoKesiapan Keberhasilan Penerapan Sistem Informasi
Akuntansi Accurate Berdasarkan Persepsi Penggunanyardquo dengan baik Shalawat
serta salam semoga senantiasa tercurah kepada Nabi Besar Muhammad SAW
beserta keluarga sahabat serta para pengikutnya hinga akhir zaman
Penulis menyadari bahwa dalam menyelesaikan skripsi ini tidak terlepas
dari bantuan berbagai pihak Oleh karena itu perkenankanlah penulis untuk dapat
mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada
1 Bapak Dr Agus Salim SAg MSi selaku Dekan Fakultas Sains dan
Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah
2 Ibu Nia Kumaladewi MMSI selaku Ketua Program Studi Sistem Informasi
Fakultas Sains dan Teknologi dan Ibu Meinarini Catur Utami MT selaku
Sekretaris Program Studi Sistem Informasi Fakultas Sains dan Teknologi
3 Bapak Arsquoang Subiyakto MKom sebagai Dosen Pembimbing I yang telah
memberikan bimbingan dan arahan kepada penulis selama proses
penyelesaian skripsi ini Terima kasih banyak untuk seluruh waktu tenaga
kesediaan menjawab setiap pertanyaan penulis dan senantiasa memberikan
dukungan moril serta membagikan banyak pengetahuan agar penulis bisa
menyelesaikan skripsi ini dengan baik
viii
4 Ibu Nur Aeni Hidayah MMSI sebagai Dosen Pembimbing II yang selalu
ada setiap saat tidak pernah lelah menyemangati penulis mengingatkan
penulis untuk segera menyelesaikan skripsi ini Terima kasih atas
kesabarannya dalam membimbing penulis selalu memberi masukkan yang
positif arahan yang jelas sehingga penulis bisa menyelesaikan skripsi ini
dengan baik
5 Seluruh Dosen Program Studi Sistem Informasi yang telah membagikan
ilmunya kepada penulis selama proses perkuliahan
6 Kedua orang tua penulis Bapak Arifin Adam dan Ibu Sri Mulyati Terima
kasih untuk mama dan papa yang telah membesarkan dan mendidik penulis
dari lahir hingga saat ini terima kasih untuk seluruh cinta dan kasih yang
mama dan papa berikan untukku Terima kasih untuk doa-doa yang selalu
mengiri langkahku disegala cuaca saat senang maupun sedih
7 Adikku tersayang Laristi Lahun Laiyla Terima kasih telah mengisi hari-
hari penulis sehingga penulis tidak pernah merasa kesepian semoga kalian
akan selalu menjadi saudara dan sahabat terbaik yang mengiri langkah
penulis kedepannya
8 Sahabatku Dwi Rizki Sabarkhah Terima kasih karena telah menerima
penulis apa adanya selalu ada setiap saat dan memberikan pengaruh yang
positif tidak pernah bosan mendengar keluh kesah penulis Terima kasih
juga untuk teman-teman Nia Amel Fira Ana serta grup NASGOR GX
PEDES yang selalu menghibur penulis dengan canda dan tawanya
ix
x
DAFTAR ISI
COVER i
LEMBAR PERSETUJUAN Error Bookmark not defined
LEMBAR PENGESAHAN Error Bookmark not defined
LEMBAR PERNYATAAN iv
ABSTRAK v
KATA PENGANTAR vii
DAFTAR ISI xiii
DAFTAR GAMBAR xiii
DAFTAR TABEL xiv
BAB I PENDAHULUAN 1
11 Latar Belakang 1
12 Identifikasi Masalah 6
13 Rumusan Masalah 6
14 Ruang Lingkup dan Batasan Masalah 7
15 Tujuan dan Sasaran Penelitian 7
16 Manfaat Penelitian 8
17 Metodologi Penelitian 9
18 Model Penelitian 9
19 Pertanyaan Penelitian 10
110 Sistematika Penulisan 11
BAB II LANDASAN TEORI 2
21 Definisi Kesiapan 2
22 Definisi Keberhasilan 2
23 Definisi Pengguna Sistem 3
24 Definisi Sistem Informasi 5
25 Definisi Sistem Informasi Akuntansi 5
26 Sistem Informasi Akuntansi Accurate 7
261 SIA Accurate versi 5 8
262 Modul SIA Accurate versi 5 9
263 Kelebihan SIA Accurate versi 5 dengan versi sebelumnya 11
264 Kekurangan SIA Accurate versi 5 12
xi
27 Konsep Dasar Kesiapan Teknologi (Technology Readiness) 13
28 Konsep Dasar Keberhasilan Sistem Informasi (Success SI) 14
29 Populasi Dan Sampel 18
291 Teknik Sampling 19
292 Teknik Menentukan Ukuran Sampel 21
210 Teknik Pengumpulan Data 22
211 Skala Likert 23
212 PLS-SEM 24
211 Model yang Diadopsi 28
2111 Model IPO Logic 32
2112 Model Kesiapan Teknologi (Technology Readiness) 33
2113 Model Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information) 37
212 Penelitian Sejenis 43
213 Pengembangan Hipotesis 47
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 49
31 Pendekatan Penelitian 49
32 Prosedur Penelitian 50
33 Populasi dan Sampel 51
34 Instrumen Penelitian 52
35 Pengumpulan dan Pemrosesan Data 54
36 Analisis dan Interpretasi Data 54
BAB IV HASIL ANALISIS DAN INTERPRETASI 56
41 Hasil Analisis 56
411 Hasil Analisis Demografis 56
412 Hasil Analisis Pengukuran Model 61
413 Hasil Struktur Model 70
42 Interpretasi Hasil dan Pembahasan 78
421 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Analisis Data Demografis 78
422 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Pengukuran Model 80
423 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Struktural Model 81
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 96
51 Kesimpulan 96
xii
52 Saran 98
Daftar Pustaka 100
LAMPIRAN 114
xiii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1 1 Model Penelitian 10
Gambar 2 1 Model Pengukuran Keberhasilan Proyek SI 17
Gambar 2 2 Revisi Model 18
Gambar 2 3 IPO LOGIC 32
Gambar 2 4 Model TRI 20 33
Gambar 2 5 Model Keberhasilan SI 37
Gambar 2 6 Model Keberhasilan SI 42
Gambar 3 1 Prosedur Penelitian 50
Gambar 4 1 Diagram Jenis Kelamin Responden 56
Gambar 4 2 Diagram Pendidikan Terakhir Responden 57
Gambar 4 3 Diagram Pengetahuan Keberadaan Sistem 58
Gambar 4 4 Diagram Pengalaman Penggunaan Sistem 58
Gambar 4 5 Diagram Skala Intensitas Penggunaan Sistem 59
Gambar 4 6 StatusPosisi Pekerjaan 60
Gambar 4 7 Diagram Kemampuan Penggunaan Komputer 60
Gambar 4 8 Hasil Awal Analisis Outer Model 68
Gambar 4 9 Hasil Akhir Analisis Outer Model Setelah Penghapusan Indikator 69
Gambar 4 10 Hasil Uji T-test 72
xiv
DAFTAR TABEL
Tabel 2 1 Perbedaan Varian Accurate 5 9
Tabel 2 2 Variabel TRI dan Keberhasilan SI 29
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI 29
Tabel 3 1 Waktu Penelitian 51
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian 52
Tabel 4 1 Hasil Awal Uji Loading Factor 62
Tabel 4 2 Hasil Uji Loading Factor Setelah Penghapusan Indikator 63
Tabel 4 3 Hasil Uji Composite Reliability 64
Tabel 4 4 Hasil Uji Average Variance Extracted (AVE) 65
Tabel 4 5 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading) 66
Tabel 4 6 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading Fornell-Lackerrsquos) 67
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient 70
Tabel 4 8 Hasil Uji Coefficient of Determination (R-Square) 72
Tabel 4 9 Hasil Uji T-test 73
Tabel 4 10 Hasil Uji Effect Size 74
Tabel 4 11 Hasil Uji Predictive Relevance 75
Tabel 4 12 Hasil Uji Relative Impact 76
Tabel 4 13 Hasil Analisis Struktural Model 77
1
BAB I
PENDAHULUAN
11 Latar Belakang
Saat ini peranan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) khususnya SI telah
sering sekali kita gunakan dalam kegiatan sehari-hari Sutabri (2012) menyatakan
bahwa SI tidak lagi dipandang hanya sebagai pelengkap tetapi sudah menjadi
pendukung utama dalam proses bisnis yang ada pada suatu organisasi Oleh karena
itu Peranan TIK dapat berkontribusi pada perubahan cara manusia dalam bekerja
dan berinteraksi di bidangnya (Patel Gali Patel amp Parmar 2011)
Sistem informasi Akuntansi (SIA) adalah suatu sistem yang mengumpulkan
merekam menyimpan dan mengolah data untuk menghasilkan informasi bagi para
pembuat keputusan (Romney amp Steinbart 2012) Pemanfaatan SIA dalam industri
keuangan telah meningkat di segala bidang dan telah mengubah tatanan sistem
keuangan modern Dengan menggunakan teknologi SI terbukti dapat menekan
biaya menciptakan proses kerja yang lebih cepat dan efisien serta menawarkan
tingkat fleksbilitas yang tinggi (Arvidsson Holmstroumlm amp Lyytinen 2014) Salah
satu contoh SIA adalah SIA Accurate Penggunaan SIA Accurate sesuai dengan
salah satu tujuan utama SI yaitu untuk menyajikan informasi sebagai pendukung
pengambilan keputusan perencanaan pengendalian dan perbaikan selanjutnya
(Puspitawati amp Anggadini 2011)
Accurate adalah merupakan salah satu programsoftware SIA buatan putra-
putri bangsa Pengembang sistemnya (developer system) adalah CPSSoft (PT Cipta
2
Piranti Sejahtera) dan CPSSoft tidak melayani penjualan mereka fokus di
pengembangan program dan administrasi Berbagai perusahaan hampir di seluruh
indonesia telah menggunakan SIA Accurate dari tahun 1998 hingga sekarang
Karena SIA Accurate merupakan produk lokal yang sesuai dengan Pernyataan
Standar Akuntansi Keuangan (PSAK) dan Perpajakan di Indonesia SIA Accurate
ini merupakan salah satu program pembukuan perusahaan dalam bentuk paket
modul lengkap siap pakai yang terdiri dari General Ledger CashBank Inventory
Purchase Sales Fixed Asset dan tersedia untuk varian project dan manufaktur
yang bisa diaplikasikan di berbagai jenis dan skala usaha kecil menengah bagi
perusahaan baik yang bergerak di bidang trading distribusi service atau
manufaktur dan lain sebagainya SIA Accurate ini menyediakan layanan dengan
menggunakan Bahasa Indonesia sehingga penggunaan sistem ini akan mudah
dipahami oleh masyarakat Indonesia
Menurut Parasuraman dalam Lazuardi (2017) menyatakan bahwa setiap
orang bisa menjadi pengguna teknologi informasi (TI) atau SI namun cara
mengimplementasikannya tergantung pada derajat kesiapan seseorang dalam
menerima teknologi atau sistem tersebut Dan langkah pertama yang harus
dilakukan dalam implementasi teknologi adalah mengetahui kesiapan pengguna
dalam menerima teknologi tersebut (Parasuraman amp Colby 2015) Adanya
pengidentifikasian akan faktor-faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna
dalam pengadopsian teknologi penting agar tujuan dari adopsi teknologi dapat
tercapai dan lebih bermanfaat (Noprianto et al 2017)
3
Hasil observasi peneliti dalam penerapan SIA Accurate menemukan beberapa
masalah dari sisi pengguna dan juga kelemahan dari SIA Accurate itu sendiri
Seperti mesin pencarian SIA Accurate tidak dapat mendeteksi keyword secara
keseluruhan kalimat hanya dapat mendeteksi kata pertama dalam kalimat Contoh
lainnya adalah output atau laporan yang dihasilkan terkadang tidak sesuai dengan
filter yang telah diatur oleh pengguna Oleh karena itu para pengguna yang
menggunakan SIA Accurate masih mengalami kesulitan dalam mempelajari
halkasus baru lainnya Beberapa pengguna yang malas belajar tidak dapat
memanfaatkan sistem secara baik sehingga mengakibatkan pengguna menunda
pekerjaannya dengan menggunakan sistem atau cara lama kemudian meminta
bantuan penggunauser lainnya yang lebih mengerti untuk memindahkannya ke
SIA Accurate Melihat kasus diatas tingkat kesiapan pengguna dalam
menggunakan SIA Accurate ini mempengaruhi keberhasilan perusahaan dalam
menerapkan teknologi atau sistem baru
Selain itu belum pernah dilakukan pengujian keberhasilan penerapan SIA
Accurate dari persepsi kesiapan pengguna sehingga studi penelitian ini akan
menguji tingkat keberhasilan penerapan SIA Accurate yang dinilai dari sikap
kesiapan pengguna dan keberhasilan sistem Penelitian ini menggunakan
pengembangan model kesiapan dan keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017) Model
ini sesuai dengan kasus yang telah dijelaskan sebelumnya peneliti memilih model
ini agar mengetahui apa saja faktor-faktor yang mepengaruhi keberhasilan
penerapan sistem dari sisi pengguna maupun sistem itu sendiri Diketahuinya
faktor-faktor yang berpengaruh akan menjadi harapan dari penelitian ini untuk
4
memberikan masukan atau rekomendasi bagi para pengguna SIA Accurate dalam
memanfaatkan SIA Accurate
Menurut peneliti model yang diajukan ini memiliki sembilan variabel
dimana lima variabel diantaranya merupakan faktor dari pengguna dan empat
variabel lainnya merupakan faktor dari sistem itu sendiri Kelima faktor dari
pengguna tersebut adalah Optimism Innovativeness Discomfort Insecurity dan
User Satisfaction Sedangkan keempat faktor dari sistem adalah Indormation
Quality System Quality Service Quality dan Success Information System
Variabel di atas menjelaskan tentang faktor yang mempengaruhi pengguna
terhadap penggunaan sistem seperti apakah pengguna memiliki rasa optimis
(Optimism) atau keyakinan terhadap sistem yang akan memberikan output sesuai
ekspektasinya apakah pengguna memiliki kecenderungan dalam ingin mencoba hal
baru (Innovativeness) terhadap sistem apakah pengguna merasa terbebani
(Discomfort) karena kurang menguasai sistem apakah pengguna memiliki rasa
tidak aman (Insecurity) dan keraguan terhadap integritas sistem dan apakah
pengguna merasa puas (User Satisfaction) terhadap keseluruhan penerapan sistem
Selain itu variabel diatas juga dapat memaparkan faktor yang mempengaruhi sistem
terhadapkeberhasilan penerapannya seperti apakah kualitas output (Information
Quality) yang dihasilkan oleh sistem sudah sesuai dengan harapan pengguna
apakah kualitas sistem (System Quality) secara keseluruhan mudah digunakan
apakah peningkatan kualitas layanan (Service Quality) telah diberikan sesuai
5
kebutuhan pengguna dan apakah penerapan sistem telah berhasil (Success
Information System) dimanfaatkan sesuai dengan harapan dan kebutuhan pengguna
Upaya mengetahui tingkat kesiapan pengguna dan keberhasilan pemerapan
SI perlu adanya pengukuran sejauh mana kesiapan pengguna terhadap keberhasilan
penerapan SIA Accurate Karena kecenderungan sikap seseorang dalam
menggunakan SI akan mencerminkan kesiapan pengguna dalam pemanfaataan
sistem dan tingkat keberhasilan penerapan sistem Penggunaan model ini sesuai
dengan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menggabungkan model
kesiapan teknologi Technology Readiness Index (TRI) Parasuraman dan Colby
(2015) serta model keberhasilan SI Delone dan McLean (2003) yang telah
dimodifikasi oleh Subiyakto (2015) sebagai salah satu model alternatif pengukuran
keberhasilan proyek SI
Berdasarkan pembahasan diatas penelitian ini bermaksut untuk mencari tahu
faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi kesiapan pengguna dalam keberhasilan
menggunakan SIA Accurate Pengukuran kesiapan merupakan hal penting untuk
dilakukan karena salah satu tantangan terberat dalam penerapan sistem maupun
teknologi informasi baru adalah kesiapan dari penggunanya (Jogiyanto 2007
Pambudi 2015) Ketidaksiapan dapat menimbulkan dampak kegagalan dalam
penerapan teknologi informasi itu sendiri (Florestiyanto 2012 Subiyakto 2017)
Harapan dari penelitian ini dapat memaparkan faktor-faktor penting yang
mempengaruhi tingkat kesiapan dan keberhasilan penerapan SIA Accurate
sehingga akan menjadi rekomendasimasukan bagi para pengguna dalam
memanfaatkan SI dan teknologi informasi Oleh karena itu peneliti tertarik untuk
6
melakukan penelitian dengan judul ldquoKesiapan Keberhasilan Penerapan Sistem
Informasi Akuntansi Accurate Berdasarkan Persepsi Penggunanyardquo
12 Identifikasi Masalah
Adapun identifikasi masalah berdasarkan latar belakkang yang telah dijelaskan di
atas adalah sebagai berikut
1 Ditemukan kelemahan dari SIA Accurate seperti output dari mesin
pencarian dan laporan yang dihasilkan oleh SIA Accurate tidak sesuai
dengan harapan pengguna sehingga menyebabkan kesulitan dalam
pemanfaatan sistem
2 Ditemukan masalah dari beberapa pengguna SIA Accurate yang malas
belajar tidak dapat menggunakan sistem secara maksimal karena masih
menunda dan memberikan pekerjaannya kepada pihak lain apabila
mengalami kesulitan baru
3 Belum pernah dilakukan pengujian terkait dengan keberhasilan penerapan
SIA Accurate berdasarkan persepsi kesiapan penggunanya
13 Rumusan Masalah
Berdasarkan indentifikasi di atas Kecenderungan sikap seseorang dalam
menggunakan SI akan mencerminkan kesiapan pengguna sedangkan ketidaksiapan
dapat menimbulkan dampak kegagalan dalam penerapan TI itu sendiri
(Florestiyanto 2012 Subiyakto 2017) Dari beberapa hasil pengamatan peneliti
sedikitnya penelitian yang menguji keberhasilan penerapan SIA Accurate
7
berdasarkan persepsi kesiapan pengguna Harapan dari penelitian ini dapat
memaparkan faktor-faktor penting yang mempengaruhi tingkat kesiapan dan
keberhasilan penerapan SIA Accurate sehingga akan menjadi
rekomendasimasukan bagi para pengguna dalam memanfaatkan SI dan TI
14 Ruang Lingkup dan Batasan Masalah
Berikut beberapa batasan dalam penelitian ini
1) Peneliti mengambil sampel dengan teknik pengambilan sampel pusposive
sampling sejumlah 125 responden yaitu pengguna SIA Accurate versi 5 di
beberapa perusahaan Jakarta yang telah menggunakan sistem ini tanpa
dibatasi lamanya waktu penggunaan
2) Proses yang dilakukan pada penelitian ini adalah menguji pengaruh kesiapan
pengguna SIA Accurate terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate
3) Secara teori penelitian ini mengadopsi 9 variabel dari penggunaan model
keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017)
4) Teknik analisis data ini penulis menggunakan metode PLS SEM dan untuk
pengelolaan data yang didapat peneliti menggunakan software SmartPLS
versi 30
15 Tujuan dan Sasaran Penelitian
Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah
1) Menguji kesiapan pengguna terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate
8
2) Mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna terhadap
keberhasilan penerapan SIA Accurate
Merujuk pada tujuan penelitian diatas sasaran penelitian ini ialah
1) Diketahuinya keberhasilan penerapan SIA Accurate berdasarkan persepsi
kesiapan pengguna
2) Diketahuinya faktor-faktor yang berpengaruh dalam kesiapan pengguna
dalam keberhasilan penerapan SIA Accurate
16 Manfaat Penelitian
Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberi manfaat bagi beberapa pihak
Manfaat tersebut adalah
1) Secara teoritis penelitian ini dapat memberikan refrensi baru dalam
penggunaan model kesiapan dan keberhasilan dalam penerapan SIA
Accurate
2) Secara metodologi penelitian ini akan menambah refrensi penggunaan
pendekatan kuantitatif untuk riset pada prodi Sistem Informasi Fakultas Sains
dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
3) Secara praktis hasil penelitian ini dapat dimanfaatkan bagi pihak terkait
sebagai salah satu bahan pertimbangan dalam rencana pemanfaatan dan
perkembangan sistem berikutnya
9
17 Metodologi Penelitian
Dalam penelitian ini penulis menggunakan beberapa metode untuk membantu
dalam melakukan analisis Penelitian ini menggunakan pendekatan secara
kuantitatif dan model kesiapan dan keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017)
Kuesioner yang dibuat dari pemaduan variabel dan indikator dari kedua model
tersebut Pada penelitian ini menggunakan teknik pengambilan sampel purposive
sampling dimana sampel responden adalah seluruh pengguna sistem yang
khususnya pernah menggunakan SIA Accurate di perusahaannya masing-masing
dan berdomisili Jakarta Kuesioner disebarkan secara langsung penyebaran secara
langsung bertujuan untuk mendapatkan responden yang sesuai dan pernah
menggunakan SIA Accurate secara langsung Tahap akhir seluruh kuesioner yang
telah terisi akan ditampung di MS Excel dan nantinya akan dianalisis Penelitian
ini menggunakan teknik analisis data adalah PLS-SEM dengan tools SmartPLS
versi 30
18 Model Penelitian
Model yang digunakan pada penelitian ini adalah model kesiapan dan keberhasilan
SI dari Subiyakto (2017) yang telah menggabungkan diantara model kesiapan TRI
20 (Parasuraman amp Colby 2015) dengan model Keberhasilan SI Delone dan
McLean (2003) yang telah dimodifikasi oleh Subiyakto (2015)Model penelitian
pengukuran pengaruh kesiapan terhadap keberhasilan penerapan sistem ini terdiri
dari 9 variabel yaitu Optimism (OPT) Innovativeness (INN) Discomfort (DIS)
Insecure (INS) Information Quality (INQ) System Quality (SYQ) Service Quality
10
(SVQ) User Satisfaction (USF) Success Information System (SIS) Untuk
pengadopsian penggabungan dan pengkombinasian kedua model tersebut peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) menggunakan asumsi mengenai model logika input-
process-output oleh (Davis amp Yen 1998) Berikut model yang diajukan pada
penelitian ini
Gambar 1 1 Model Penelitian
19 Pertanyaan Penelitian
Berdasarkan tujuan dan sasaran pada penelitian ini maka pertanyaan penelitian
dalam hal ini
11
1 Apakah kesiapan pengguna berpengaruh terhadap keberhasilan penerapan
SIA Accurate
2 Apa saja faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna dalam keberhasilan
penerapan SIA Accurate dari persepsi kesiapan pengguna
21 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap INQ SYQ
SVQ dan USF
22 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap INQ SYQ
SVQ dan USF
23 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
SYQ SVQ dan USF
24 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
SYQ SVQ dan USF
25 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dam SIS
26 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan SIS
27 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan SIS
28 Apakah USF berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
110 Sistematika Penulisan
Dalam penyusunan laporan penelitian pembahasan terbagi dalam lima bab yang
secara singkat akan diuraikan sebagai berikut
12
BAB I PENDAHULUAN
Bab ini berisi latar belakang masalah rumusan masalah ruang lingkup dan batasan
tujuan dan sasaran manfaat penelitian metodologi penelitian model penelitian
pertanyaan penelitian dan sistematika penulisan
BAB II LANDASAN TEORI
Bab ini membahas mengenai dasar-dasar teori yang mendukung tentang
pengukuran pengaruh kesiapan dan keberhasilan pengguna terkait penerapan SIA
Accurate
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
Bab ini membahas tentang metodologi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu
metode pengumpulan data dan metode analisis yang digunakan
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab ini memaparkan analisis data dan hasilnya serta interpretasi hasil penelitian
dengan merujuk kepada basis teori sebelumnya
BAB V PENUTUP
Bab ini berisi kesimpulan yang berkenaan dengan hasil pemecahan masalah serta
beberapa saran untuk pengembangan keberhasilan penerapan SIA Accurate
2
BAB II
LANDASAN TEORI
21 Definisi Kesiapan
Kesiapan adalah tingkatan atau keadaan yang harus dicapai dalam proses
perkembangan perorangan pada tingkatan pertumbuhan mental fisik sosial dan
emosional (Hamalik 2008) Kesiapan adalah kondisi seseorang secara keseluruhan
yang dapat membuatnya siap untuk dapat memberikan respon atau jawaban dalam
suatu cara tertentu terhadap suatu situasi yang dihadapinya Maka seseorang akan
menyesuaikan kondisi tersebut dan akan berpengaruh atau memiliki kecenderungan
untuk memberi respon (Slameto 2010)
Definisi Kepuasan menurut Kotler dalam Abdurrahman dan Prasetyo
(2016) adalah tingkat perasaan seseorang setelah membandingkan kinerja atau hasil
dengan harapannya Kepuasan dapat dilihat dari kesesuaian harapan dengan apa
yang didapat dari suatu pelayanan (Tjiptono dalam Abdurrahman dan Prasetyo
2016) Kata kepuasan atau satisfaction berasal dari bahasa latin ldquosatisrdquo (artinya
cukup baik memadai) dan ldquofaciordquo (artinya melakukan atau membuat) sehingga
secara sederhana dapat diartikan sebagai lsquoupaya pemenuhan sesuatursquo (Tjitptono
dalam Hartono dan Wahyono 2015)
22 Definisi Keberhasilan
Dalam buku Djamarah dan Zain (2010) WJS Poerwadarminto berpendapat
bahwa keberhasilan adalah hasil yang telah dicapai (dilakukan dikerjakan dan
3
sebagainya) Sedangkan menurut Masrsquoud Khasan Abdul Qohar keberhasilan
adalah apa yang telah dapat diciptakan hasil pekerjaan hasil yang menyenangkan
hati yanng diperoleh dengan jalan keuletan kerja
Keberhasilan dari sistem informasi ditentukan bagaimana sistem itu dapat
dijalankan oleh pengguna dengan efektif dan pengguna merasa puas menggunakan
sistem tersebut dan juga bagaimana perusahaan dapat memperoleh keuntungan dari
sistem yang digunakannya Doll dan Torkzadeh dalam Istianingsih dan Wiwik
Utami (2009) menyatakan bahwa kepuasan pengguna sistem informasi dapat
digunakan sebagai tolak ukur keberhasilan suatu sistem informasi Kepuasan
pengguna akhir ini kemudian menjadi bagian dalam pengembangan model
keberhasilan sistem informasi selanjutnya
23 Definisi Pengguna Sistem
Dalam bukunya Rusdiana dan Irfan (2014) Pelaku sistem terdiri atas tujuh
kelompok yaitu sebagai berikut
1) Pemakai
Pada umumnya ada tiga jenis pemakai yaitu operasional pengawas
dan eksekutif
2) Manajemen
Ada tiga jenis manajemen yaitu manajemen pemakai yang bertugas
menangani pemakaian ketika sistem baru diterapkan manajemen sistem
yang diterapkan dalam pengembangan sistem manajemen umum yang
terlibat dalam strategi perencanaan sistem dan sistem pendukung
pengambilan keputusan
4
3) Pemeriksa
Pemeriksa menentukan segala sesuatunya berdasarkan ukuran
ukuran standar yang dikembangkan di banyak perusahaan sejenis
4) Penganalisis sistem
Fungsi dari penganalisis sistem antara lain sebagai berikut
a) Arkeolog yaitu menelusuri cara sistem lama berjalan sistem
tersebut dijalankan dan segala hal menyangkut sistem lama
b) Inovator yaitu membantu mengembangkan dan membuka
wawasan pemakai bagi kemungkinan lain
c) Mediator yaitu menjalankan fungsi komunikasi dari semua level
antara lain pemakai manajer programmer pemeriksa dan pelaku sistem
lain yang mungkin belum memiliki sikap dan cara pandangan yang sama
dan
d) Pimpinan yaitu penganalisis sistem harus personal yang
berpengalaman dari programmer atau desainer
5) Pendesain Sistem
Pendesain sistem menerima hasil penganalisis sistem berupa
kebutuhan pemakai yang tidak berorientasi pada teknologi tertentu
kemudian ditransformasikan ke desaian arsitektur tingkat tinggi dan dapat
diformulasikan oleh programmer
6) Programmer
Setelah penganalisis sistem memberikan hasil kerjanya dan diolah
oleh pendesain sistem programmer dapat mulai bekerja
5
7) Personal Pengoperasian
Pelaku ini bertugas dan bertanggung jawab di pusat komputer
misalnya jaringan keamanan perangkat lunak pencetakan back-up
24 Definisi Sistem Informasi
Sistem informasi adalah suatu sistem di dalam organisasi yang membantu
kebutuhan pengolahan transaksi harian yang mendukung fungsi operasi organisasi
yang bersifat manajerial dengan kegiatan strategi organisasi agar dapat
menyediakan laporan yang diperlukan oleh pihak luar (Sutabri 2012)
Menurut pandangan Hall dalam Kadir (2014) sistem informasi adalah
sebuah rangkaian prosedur formal di mana data dikelompokkan diproses menjadi
informasi dan didistribusikan kepada pemakai Sama halnya seperti menurut
Sidharta dalam (Rusmana 2015) bahwa sebuah sistem informasi adalah sistem
buatan manusia yang berisi himpunan terintegrasi dari komponen-komponen
manual dan komponen-komponen terkomputerisasi yang bertujuan untuk
mengumpulkan data memproses data dan menghasilkan informasi untuk pemakai
25 Definisi Sistem Informasi Akuntansi
Sistem Informasi Akuntansi sering dirancang dengan menggunakan software agar
informasi yang dihasilkan menjadi lebih akurat efisien dan tepat waktu (Davis
Alderman amp Robinson 1990) Sistem Informasi Akuntansi adalah suatu sistem
yang mengumpulkan merekam menyimpan dan mengolah data untuk
menghasilkan informasi bagi para pembuat keputusan (Romney amp Steinbart 2012)
Terdapat 6 komponen dalam Sistem Informasi Akuntansi yakni
6
1 Orang yang menggunakan sistem
2 Prosedur dan instruksi yang digunakan untuk mengumpulkan mengolah
dan menyimpan data
3 Data tentang organisasi dan kegiatan bisnisnya
4 Software yang digunakan untuk mengolah data
5 Infrastruktur teknologi informasi meliputi komputer perangkat tambahan
dan peralatan komunikasi jaringan yang digunakan dalam Sistem
Informasi Akuntansi
6 Sistem pengendalian internal dan perangkat keamanan untuk menjaga data
Sistem Informasi Akuntansi
Menurut Romney dan Steinbart (2012) sebuah sistem informasi akuntansi
yang didesain dengan baik dapat
1 Meningkatkan kualitas dan mengurangi biaya dari produk dan jasa
2 Meningkatkan efisiensi
3 Meningkatkan pembagian pengetahuan
4 Meningkatkan efisiensi dan efektivitas dari suatu rantai Supply
5 Meningkatkan struktur dari pengendalian internal
6 Meningkatkan kualitas pengambilan keputusan
Menurut Sutabri (2004) sistem informasi akuntansi meliputi beragam
aktivitas yang berkaitan dengan siklus pemrosesan akuntansi perusahaan Meskipun
tidak ada dua organisasi yang identik tetapi sebagian besar mengalami jenis
kejadian ekonomi yang serupa Kejadian-kejadian ini menghasilkantransaksi-
7
transaksi yang dapat dikelompok menjadi empat siklus aktivitas bisnis yang umum
yaitu
1 Siklus pendapatan
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan pendistribusian barang dan jasa
ke entitas-entitas lain dan pengumpulan pembayaran yang berkaitan
2 Siklus pengeluaran
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan perolehan barang dan jasa dari
entitas-entitas lain dan pelunasan kewajiban-kewajiban yang berkaitan
3 Siklus produksi
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan pengubahan sumber daya menjadi
barang dan jasa
4 Siklus keuangan
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan perolehan dan manajemen dana
modal termasuk kas
26 Sistem Informasi Akuntansi Accurate
Salah satu contoh sistem informasi akuntansi adalah Accurate Penggunaan Sistem
Informasi Akuntansi (SIA) Accurate sesuai dengan salah satu tujuan utama sistem
informasi yaitu untuk menyajikan informasi sebagai pendukung pengambilan
keputusan perencanaan pengendalian dan perbaikan selanjutnya (Puspitawati amp
Anggadini 2011) SIA Accurate merupakan salah satu program akuntansi buatan
putra-putri bangsa Pengembang sistemnya (developer system) adalah CPSSoft (PT
Cipta Piranti Sejahtera) dan CPSSoft tidak melayani penjualan mereka fokus di
pengembangan program dan administrasi Versi pertama SIA Accurate adalah
8
Accurate 2000 Accounting Software yang diliris sekitar tahun 2000 Sistem
Acccurate merupakan produk lokal yang sesuai dengan Pernyataan Standard
Akuntansi Keuangan (PSAK) dan Perpajakan di Indonesia
261 SIA Accurate versi 5
SIA Accurate ini merupakan salah satu program pembukuan perusahaan
dalam varian paket modul lengkap siap pakai dan tersedia untuk varian
project ataupun manufaktur yang bisa diaplikasikan di berbagai jenis dan
skala usaha kecil menengah bagi perusahaan baik yang bergerak di bidang
trading distribusi service atau manufaktur dan lain sebagainya SIA
Accurate ini menyediakan layanan dengan menggunakan Bahasa Indonesia
sehingga penggunaan sistem ini akan mudah dipahami oleh masyarakat
Indonesia
SIA Accurate versi 5 memiliki 3 varian paket dengan beragam
modul yang ditawarkan bagi setiap perusahaan yaitu Standard Edition
Deluxe Edition dan Enterprise Edition Untuk varian Standar Edition
cocok untuk perusahaan skala kecil seperti jasa dan dagang yang hanya
cukup menghasilkan laporan keuangan standar tanpa perlu laporan
keuangan perproyek atau perdepartment Sedangkan Deluxe Edition
merupakan perpaduan dari beberapa modul standar ditambah dengan fungsi
berupa pengisian proyek dan departemen Kalau varian Enterprice Edition
cocok untuk perusahaan manufacturing karena sudah dilengkapi dengan
Bill Of Material Production Order Production Activity Finished
Production Activity dan bahkan dapat mengetahui selisih antara Bill Of
9
Material Budged dengan Production Activity Berikut tabel perbedaan
daftar modul dan fitur pada setiap varian paket
Tabel 2 1 Perbedaan Varian Accurate 5 (sumber wwwcpssoftcom)
Modul dan Fitur Standard
Edition
Enterprise
Edition
Deluxe
Edition
Modul Pembelian
Modul Penjualan Modul Persediaan Modul Buku Besar Modul Kas Bank Modul Aktiva Tetap Modul RMA Modul Proyek Modul Manufaktur
Transaksi berulang dengan pengingat Mengakses grafik laporan dengan
tabletsmartphone
262 Modul SIA Accurate versi 5
Berikut beberapa penjelasan modul yang tersedia
1 Modul Pembelian (Purchase Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Permintaan Pembelian (Purchase
Requisition Form) Formulir Pesanan Pembelian (Purchase Order
Form) Formulir Penerimaan Barang (Received Item Form) Formulir
Faktur Pembelian (Purchase Invoice Form) Formulir Retur Pembelian
(Purchase Return Form) dan Formulir Pembayaran Pembelian
(Purchase Payment Form)
2 Modul Penjualan (Sales Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Penawaran Penjualan (Sales
Quotation Form) Formulir Pesanan Penjualan (Sales Order Form)
10
Formulir Faktur Penjualan (Sales Invoice Form) Formulir Retur
Penjualan (Sales Return Form) dan Formulir Penerimaan Penjualan
(Sales Receipt Form)
3 Modul Persediaan (Inventory Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Barang dan Jasa (List Of Item)
Formulir Penyesuain Persediaan (Inventory Adjustment Form)
Formulir Pembiayaan Pesanan (Job Costing Form) Daftar Gudang
(List Of Warehouse) Formulir Grup Barang (Item Grouping Form)
Formulir Penyesuaian Harga Jual Barang (Set Selling Price Adjustment
Form) dan Formulir Pindah Barang (Item Transfer Form)
4 Modul Buku Besar (General Ledger Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Akun (List Of Account) Daftar Mata
Uang (List Of Currency) Informasi Perusahaan (Company Info)
Formulir Bukti Jurnal (Journal Voucher Form) Proses Akhir Bulan
(Period End Process) dan Laporan Keuangan (Financial Statemen)
5 Modul Kas Bank (Cash Bank Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Pembayaran (Payment Form
Formulir Penerimaan (Deposit Form) Buku Bank (Bank Book)
Formulir Rekonsiliasi Bank (Bank Reconcile Form)
6 Modul Aktiva Tetap (Fixed Asset Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Aktiva Tetap Baru (New Fixed Asset
Form) Daftar Tipe Aktiva Tetap Pajak (List Of Fiscal Fixed Asset
11
Type) Daftar Tipe Aktiva Tetap (List Of Fixed Asset Type) Daftar
Aktiva Tetap (Fixed Asset List)
7 Modul RMA (Return Merchandise Authorization Module)
Modul ini terdiri dari Formulir RMA (RMA Form) dan Formulir
RMA Action (RMA Action Form)
8 Modul Proyek (Project Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Bahan Baku Daftar Biaya Proyek
Formulir Work Price Analysis Formulir Proyek Formulir Material In
Used Formulir Project Survey Formulir Project Bill Formulir Project
Ending
263 Kelebihan SIA Accurate versi 5 dengan versi sebelumnya
Berikut beberapa perbedaan antara SIA Accurate versi 4 dan Accurate versi
5 yaitu
1 Adanya Fitur E-Faktur
Fitur E-Faktur dibuat untuk membantu pengguna SIA Accurate
terutama Pengusaha Kena Pajak (PKP) untuk menghasilkan laporan siap
pakai sekaligus sebagai pendukung kebijakan dari Direktorat Jendral
Pajak yang mewajibkan penggunaan E-Faktur bagi perusahaan PKP
2 Database Server Firebird 25
Database firebird yang digunakan di dalam aplikasi Accurate versi
4 adalah Firebird versi 21 dan untuk Accurate versi 5 ini dikembangkan
12
dengan menggunakan database Firebird 25 dengan konfigurasi Super
Classic(SC) yang sudah diakui secara umum
3 Lisensi SIA Accurate
Di Accurate sebelumnya lisensi Accurate berupa nomor serial di-
input langsung ke SIA Accurate di masing-masing komputer Pengguna
memerlukan bantuan customer support CPSSoft atau tenaga penjual
untuk mendapatkan nomor serial yang dimaksud Di Accurate 5 License
Manager yang berkomunikasi dengan License Server CPSSoft untuk
mendapatkan nomor serial lisensi kemudian dikirimkan ke komputer
Accurate Client secara otomatis
264 Kekurangan SIA Accurate versi 5
1 Tidak bisa di Custom
SIA Accurate adalah software paket Kenapa tidak bisa Karena SIA
Accurate sudah mensurvei ke perusahaan-perusahaan dari UMKM
UKM di Indonesia dan Perusahaan menengah ke atas Jadi SIA Accurate
di buat sesuai dengan kebutuhan perusahaan-perusahaan di Indonesia
sesuai dengan PSAK dan perpajakan di Indonesia juga Laporan dan
form seperti PO Invoice dan lain-lain masih bisa di custom
2 Tidak mencakup Seluruh Operasional Perusahaan
Basic dari program SIA Accurate adalah accounting software bukan
oprasional software Contoh seperti pembayaran gaji perkaryawan belum
bisa di 5 bisa di catat secara global saja Untuk pencatatan gaji
13
perkaryawan dan SIA Accurate pajaknya baru bisa di SIA Accurate
Online
3 Tidak mendapatkan Training Pembelian Baru
Dulu SIA Accurate memang mempaket kan dalam pembelian baru
SIA Accurate maka mendapatkan training namun harganya lebih mahal
Sekarang sudah banyak SMK dan Universitas di Indonesia yang bekerja
sama dengan SIA Accurate sehingga SDM siap pakainya sudah banyak
Maka dari itu SIA Accurate menekan harga software semurah mungkin
dan jika di perusahaan Anda sudah ada karyawan yang sudah bisa
menggunakan SIA Accurate Kenapa harus mengambil jasa training
Jadi training di SIA Accurate sangat flexibel tergantung kebutuhan
perusahaan
27 Konsep Dasar Kesiapan Teknologi (Technology Readiness)
Penelitian Sheu amp Kim (2008) yang melibatkan 50 organisasi sebagai obyek
penelitian menyatakan bahwa tingkat kesiapan yang rendah menjadi sebab
kegagalan proyek SI khususnya kesiapan pengguna yang paling dominan
berpengaruh terhadap keberhasilan implementasi SI Penelitian Sheu dan Kim
menunjukkan bahwa faktor kesiapan pengguna lebih kuat pengaruhnya terhadap
keberhasilan proyek SI dibandingkan dengan keterlibatan pengguna dalam proyek
SI
Dapat disimpulkan dari penjelasan diatas bahwa adanya proses penerapan
teknologi atau sistem pada suatu organisasi menyebabkan beberapa tantangan baru
14
bagi organisasi tersebut seperti beberapa pengguna yang memiliki tingkat kesiapan
rendah pada sistem atau teknologi baru akan mengalami kesulitan dalam
mempelajari hal baru bahkan beberapa pengguna baru lainnya dapat memberikan
penolakan merasa enggan atau tidak mampu dalam menggunakan teknologi atau
sistem baru tersebut sehingga penerapan teknologi atau sistem baru pada organisasi
tersebut akan menjadi sia-sia bahkan gagal Oleh karena itu dengan adanya suatu
pengukuran dan penilaian dalam tingkat kesiapan dan kemampuan pengguna suatu
teknologi maka akan meminimalisir tingkat kesalahan kesulitan dan resiko yang
ada (Pambudi 2015)
28 Konsep Dasar Keberhasilan Sistem Informasi (Success SI)
Selama bertahun-tahun para peneliti dan praktisi telah berusaha untuk berhasil
dalam mengelola proyek SI sehingga dapat mencapai kinerja yang maksimal
Pengukuran keberhasilan proyek SI pun menjadi topik yang menarik di kalangan
peneliti dan praktisi tersebut sejak Standish Group mempublikasikan penemuan
mereka pada tahun 1994 Keberhasilan proyek adalah konsep utama tetapi teori
tersebut masih merupakan konsep yang ambigu Antara para peneliti dan praktisi
pun juga masih terjadi kurang sepakat tentang model tersebut Mereka cenderung
fokus pada satu atau sebagian dimensi Sehingga mereka belum mendapat
gambaran yang jelas tentang pengukuran keberhasilan SI
Subiyakto dan Ahlan (2014) mencoba menjawab permasalahan tersebut
dengan mengembangkan model alternatif pengukuran keberhasilan proyek
berdasarkan input-process-output (IPO) model Mereka membandingkan
15
mengadopsi mengadaptasi dan mengkombinasi teori sebelumnya yaitu Davisrsquos
IPO model teori keberhasilan proyek model Delone dan McLean dan kerangka
klasifikasi proyek
Pertama Subiyakto (2014) membandingkan dua model yaitu model Delone
dan McLean dan Model IPO Mereka menemukan bahwa model proses dan model
kausal Delone dan McLean tidak lengkap dalam istilah model IPO sebuah proyek
Model ini hanya fokus pada pemanfaatan dan layanan dari produk Dalam konteks
pengukuran keberhasilan proyek model ini kurang menjelaskan dimensi input dari
model IPO Dengan demikian model IPO lebih komprehensif dibandingkan model
Delone dan McLean
Kedua Subiyakto (2014) mengadopsi teori keberhasilan proyek
pengukuran keberhasilan SI Delone dan McLean dan kerangka klasifikasi proyek
Pengadopsian teori keberhasilan proyek dilaksanakan untuk mengembangkan
aspek kausalitas model Mereka mengadopsi semua variable model Delone dan
McLean serta tiga dari empat variabel kerangka klasifikasi proyek (McLeod amp
MacDonell 2011) yaitu konten proyek orang dan aksi konteks organisasi Hal ini
dikarenakan proses proyek akan diwakili oleh dimensi proses
Ketiga Subiyakto dan Ahlan (2014) menyesuaikan penempatan variable
sejalan dengan logika IPO dan definisi keberhasilan proyek Tiga penyesuaiannya
adalah sebagai berikut
a Menempatkan 2 dimensi model Delone dan Mclean (system creation dan
system utilization) ke dalam dimensi proses dari model Hal ini didukung
juga oleh beberapa peneliti bahwa proses proyek terdiri dari dua subproses
16
yaitu produksi produk dan pemanfaatannya Penempatan dimensi dampak
sistem dari model DeLone dan McLean sebagai dimensi output dari model
sejalan dengan definisi keberhasilan proyek
b Mengembangkan hubungan antara variabel dimensi input terhadap
variable dimensi proses Dalam hal ini masing-masing varibel dimensi
input memiliki hubungan terhadap masing-masing variabel dari dimensi
proses yang sejalan dengan model proses dan kausal dari IPO model
c Mengembangkan hubungan antara konteks organisasi terhadap semua
variabel dalam model yang berdasarkan konsep pengaruh lingkungan
sistem
Keempat model dikembangkan atas kombinasi dari empat teori yang telah
disebutkan sebelumnya Kombinasi ini dilakukan untuk menanggapi dua isu utama
di lingkup model keberhasilan proyek SI yaitu validitas dan kelengkapan
pengukuran model Kelengkapan model berarti model tersebut dikembangkan
untuk mencakup dimensi keseluruhan proyek dalam konteks aspek proses dan
kausal Validitas adalah berarti bahwa model ini mewakili secara teori keberhasilan
proyek Tiga dimensi utama yang dari model ini adalah dimensi input proses dan
output Dimensi proses terdiri dari dua subdimensi yaitu pembuatan sistem (system
creation) dan pemanfaatan sistem (system utilization) Model ini (Gambar 34)
mengandung 9 variabel dan 36 hubungan antar variable tersebut Konten proyek
(project content) orang dan aksi (people and action) dan konteks organisasi
(institutional contexts) adalah tiga variabel dimensi input Kualitas informasi
(information quality) kualitas sistem (system quality) kualitas layanan (service
17
quality) penggunaan (system use) dan kepuasan pengguna (user satisfaction)
adalah lima variabel untuk dimensi proses Manfaat bersih (net benefit) adalah
variabel untuk dimensi output
Gambar 2 1 Model Pengukuran Keberhasilan Proyek SI Berdasarkan Model IPO
(Subiyakto dan Ahlan 2014)
Selanjutnya pada tahun 2015 Subiyakto Ahlan Kartiwi dan Sukmana
memvalidasi model baru tersebut secara kualitatif untuk mengetahui kelayakan
model tersebut melalui Focus Group Study (FGS) Mereka melakukan 4 teknik FGS
yaitu interview konsultasi diskusi dan seminar Ada 16 partisipan (9 doktor 3
calon doktor dan 4 akademisi) dari 20 anggota terdaftar yang tergabung dalam
kelompok penelitian ini Mereka memiliki kepentingan keterampilan
penegtahuan dan pengalaman dalam bidang penelitian SI Mereka juga dipilih
karena kredibilitas mereka sebagai key informants
18
Hasil dari FGS mengungkapkan delapan tema menyeluruh berkaitan dengan
validitas model dan kelayakan pelaksanaan penelitian Kemudian telah disimpulkan
dalam empat poin validasi yaitu kejelasan proses pemodelan penggunaan dasar
teoritis kewajaran metode penelitian dan ketersediaan sumber daya penelitian
Berdasarkan poin tersebut Subiyakto et al merevisi modelnya melalui
penyederhanaan jumlah hubungan antar variable dengan menghapus 6 hubungan
Model tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah ini
Gambar 2 2 Revisi Model (Subiyakto et al 2015)
29 Populasi Dan Sampel
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau subyek yang
mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk
dipelajari dan ditarik kesimpulannya Guritno dan Sudaryono (2011) Dalam metode
penelitian kata populasi amat populer dipakai untuk menyebutkan
serumpunsekelompok objek yang menjadi sasaran penelitian Populasi penelitian
merupakan keseluruhan dari objek penelitian yang dapat berupa manusia hewan
tumbuh-tumbuhan udara gejala nilai peristiwa sikap hidup dan sebagainya
19
Sehingga objek-objek ini dapat menjadi sumber data penelitian (Bungin 2006)
Jenis populasi terbagi dua yaitu
1) Populasi fitnit artinya jumlah individu ditentukan
2) Populasi infinit artinya jumlah individu tidak terhingga atau tidak
diketahui dengan pasti
Sampel ialah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi
tersebut Sehingga pengambilan sampel harus menggunakan cara-cara tertentu yang
berdasarkan oleh pertimbangan-pertimbangan yang ada (Sugiyono 2011)
291 Teknik Sampling
Teknik sampling adalah teknik pengambilan sampel Terdapat dua metode dasar
penarikan sampel yaitu (Guritno amp Sudaryono 2011)
a Probability Sampling
Probability Sampling adalah teknik pengambilan sampel yang
memberikan peluang sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk
dipilih menjadi sampel Beberapa metode penarikan sampel probabilitas
adalah sebagai berikut
1 Simple Random Sampling
Simple random sampling dikatakan sederhana karena pengambilan
sampel dari populasinya dilakukan secara acak tanpa memperhatikan status
atau tingkat pendidikan yang ada dalam suatu populasi
2 Stratified Random Sampling
20
Stratified Random Sampling merupakan suatu prosedur penarikan
sampel berstrata yaitu suatu subsampel acak sederhana yang ditarik dari
setiap strata atau tingkatan yang kurang lebih sama dalam beberapa
karakteristik (Siregar 2013)
3 Cluster Sampling
Cluster Sampling merupakan suatu prosedur penarikan sampel
probabilitas yang memilih subpopulasi yang disebut cluster Kemudian
setiap elemen di dalam kelompok cluster tersebut dipilih sebagai anggota
sampel
b Nonprobability Sampling
Nonprobability Sampling merupakan suatu prosedur penarikan
sampel yang bersifat subjektif Dalam hal ini probabilitas pemilihan
elemen-elemen populasi tidak dapat ditentukan Hal ini disebabkan setiap
elemen populasi tidak memiliki peluang yang sama untuk dipilih sebagai
sampel Beberapa teknik pengambilan sampel nonprobabilitas sebagai
berikut (Guritno amp Sudaryono 2011)
1 Convience Sampling
Convience Sampling adalah teknik penarikan sampel berdasarkan
kemudahan Prosedurnya adalah semata-mata langsung menghubungi
unitunit penarikan sampel yang mudah dijumpai seperti mahasiswa dalam
satu kelas jamarsquoah tempat ibadah pengunjung toko dan lainnya Seringkali
pengambilan sampel ini dilakukan untuk menguji kuesioner atau penelitian
ekspolorasi
21
2 Quota Sampling
Quota Sampling adalah penarikan sampel berdasarkan kuota
Prinsipnya adalah karakteristik tertentu yang relevan menjelaskan dimensi
populasi Peneliti harus mengetahui distribusi populasi
3 Purposive Sampling
Purposive Sampling adalah penarikan sampel berdasarkan
pertimbangan atau kriteria tertentu
4 Snowball Sampling
Snowball Sampling adalah metode penarikan sampel dengan
responden yang berhasil diperoleh diminta untuk menunjukkan responden
lainnya secara berantai
5 Accidental Sampling
Accidental Sampling adalah metode penarikan sampel dimana
pemilihan anggota sampelnya dilakukan terhadap orangbenda yang
kebetulan ada atau dijumpai (Hadi 2016 Sugiyono 2011)
292 Teknik Menentukan Ukuran Sampel
Dalam penelitian ini untuk mendapatkan ketepatan ukuran pengukuran penelitian
ini menggunakan metode analisis SEM Berdasarkan studi penelitian Monte Carlo
berbagai estimasi penentuan sampel yang disimpulkan
1 Model SEM dengan jumlah variabel laten sampai dengan lima buah dan
setiap konstruk dijelaskan 3 atau lebih indikator jumlah sampel 100-150
sudah dianggap memadai (Santoso 2011)
22
2 Ukuran sampel untuk model SEM adalah antara 100-200 atau dengan cara
jumlah indikator dikali 5 sampai 10 (Ferdinand AT 2000)
3 Ukuran sampel untuk estimasi Maximum Likehood harus setidaknya 5x
jumlah parameter bebas dalam model termasuk error (Bentler amp Chou
1987)
4 SEM yang menggunakan model estimasi maximum likehood estimation
(MLE) adalah 100-200 sampel (Ghozali 2011)
210 Teknik Pengumpulan Data
Menurut Sugiyono (2011) teknik pengumpulan data merupakan langkah yang
paling utama dalam penelitian karena tujuan utama dari penelitian adalah
mendapatkan data Dengan metode pengumpulan data yang tepat akan
memungkinkan peneliti untuk memperoleh data yang valid sehingga dapat
membantu dalam penelitian Pengumpulan data penelitian dilakukan dengan
berbagai metode
1 Wawancara
Wawancara merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan
oleh peneliti untuk memperoleh informasi dengan cara berkomunikasi
langsung (seperti tanya jawab) antara pewawancara dan responden
2 Kuesioner
Kuesioner merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan
dengan cara memberikan seperangkat pertanyaan atau pernyataan tertulis
kepada responden untuk dijawab (Sugiyono dalam Setiawan 2016)
23
Kuesioner ini dapat membantu peneliti memperoleh informasi terkait
dengan permasalahan penelitian
3 Observasi
Observasi adalah teknik pengumpulan data yang dilakukan melalui
suatu pengamatan disertai dengan pencatatan terhadap keadaan atau
perilaku objek penelitian (Fathoni dalam Setiawan 2016) Observasi ini
dilakukan untuk memperoleh gambaran mengenai objek penelitian secara
keseluruhan
4 Studi Pustaka
Studi pustaka adalah teknik survei terhadap data yang telah ada
dengan menggali teori-teori yang telah berkembang dalam bidang ilmu
yang berkepentingan mencari metode-metode serta teknik penelitian
baik dalam mengumpulkan data atau dalam menganalisis data yang telah
pernah digunakan oleh peneliti-peneliti terdahulu (Nazir dalam Yunita
2017)
211 Skala Likert
Menurut Sugiyono (2011) skala likert digunakan untuk mengukur sikap pendapat
dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial Sewaktu
menanggapi pertanyaan dalam skala likert responden menentukan tingkat
persetujuan mereka terhadap suatu pertanyaan dengan memilih salah satu dari
pilihan yang tersedia Biasanya disediakan lima pilihan skala dengan format seperti
ini
24
1 Sangat tidak setuju
2 Tidak setuju
3 Kurang setuju
4 Setuju
5 Sangat setuju
Selain pilihan dengan lima skala seperti contoh di atas kadang digunakan juga
skala dengan tujuan atau sembilan tingkat Suatu studi empiris menemukan bahwa
beberapa karakteristik statistik hasil kuesioner dengan berbagai jumlah pilihan
tersebut ternyata sangat mirip (Dawes 2008)
212 PLS-SEM
PLS-SEM merupakan salah satu metode yang digunakan dalam menganalisis dan
dinilai kuat karena digunakan pada setiap jenis skala data seperti data interval data
nominal dan rasio serta syarat asumsi yang lebih fleksibel (Yamin amp Kurniawan
2011) Partial Least Square (PLS) dikembangkan pertama kalinya oleh Herman
Wold pada tahun 1975 Software yang digunakan untuk analisis menggunakan
PLS-SEM antara lain SmartPLS XLSTAT PLS-PM Visual PLS dan lainnya
PLS dapat digunakan untuk tujuan konfirmasi (seperti pengujian hipotesis)
dan tujuan eksplorasi PLS juga dapat menduga apakah terdapat atau tidak
hubungan antar variabel dan kemudian proposisi untuk pengujian Tujuan
utamanya adalah menjelaskan hubungan antar konstruk dan menekankan
pengertian tentang nilai hubungan tersebut Penggunaan PLS untuk prediksi dan
membangun teori serta sampel yang dibutuhkan relatif kecil dengan minimum
25
sepuluh kali item konstruk yang paling kompleks (Ghozali 2011 Ghozali amp
Hengky 2015 Yamin amp Kurniawan 2011)
Kepopuleran penggunaan PLS-SEM diantara para peneliti dan praktisi
adalah karena empat alasan Pertama algoritma PLS tidak terbatas hanya untuk
hubungan antara indikator dengan konstrak latennya yang bersifat reflektif saja
tetapi algoritma PLS juga dipakai untuk hubungan yang bersifat formatif Kedua
PLS dapat digunakan untuk menaksir model path dengan sample size yang kecil
Ketiga PLS-SEM dapat digunakan untuk model yang sangat kompleks (terdiri atas
banyak variabel laten dan manifes) tanpa mengalami masalah dalam estimasi data
Keempat PLS dapat digunakan ketika distribusi data sangat miring (skew) (Yamin
amp Kurniawan 2011)
Evaluasi model dalam PLS meliputi dua tahap yaitu evalusi outer model
atau model pengukuran dan evaluasi terhadap inner model atau model struktural
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Sarstedt 2017 Wong 2013 Yamin
2011)
1 Evaluasi Pengukuran Model (Outer Model)
Model ini meliputi pemeriksaan individual item reliability internal
consistency atau construct reliability average variance extracted dan
discriminant validity Ketiga pengukuran tersebut dikelompokkan dalam
convergent validity yaitu mengukur besarnya korelasi antara konstrak
dengan variabel laten Measurement model dilakukan untuk dapat
mengetahui hubungan antara konstrak (variabel) dengan indikator-
indikatornya (Yamin amp Kurniawan 2011)
26
Pemeriksaaan individual item reliability dapat melihat nilai
standardized loading factor Nilai ini menggambarkan besarnya korelasi
antara setiap item pengukuran (indikator) dengan konstraknya Untuk nilai
ideal loading factor berupa diatas 07 ini berarti bahwa indikator tersebut
sudah valid sebagai indikator yang dapat mengukur konstrak
Pengukuran lainnya dari convergent validity adalah melihat nilai
Average Variance Extracted (AVE) Nilai ini menggambarkan besaran varian
atau keragaman variabel manifes yang dapat dikandung oleh konstrak laten
Untuk nilai AVE ideal yaitu 05 hal ini berarti convergent validity baik
Artinya variabel laten dapat menjelaskan rata-rata lebih dari setengah varian
dari indikator-indikatornya
Discriminant validity dievaluasi melalui cross loading kemudian
membandingkan nilai AVE dengan kuadrat nilai korelasi antar konstrak
Ukuran cross loading adalah membandingkan korelasi dengan konstraknya
dan konstrak blok lainnya hal ini menunjukkan konstrak tersebut
memprediksi ukuran pada blok mereka dengan lebih baik dari blok lainnya
Ukuran discriminant validity lainnya adalah bahwa nilai akar AVE harus
lebih tinggi daripada korelasi antara konstrak dengan konstrak lainnya atau
nilai AVE lebih tinggi dari kuadrat korelasi antara konstrak
2 Evaluasi Struktural Model (Inner Model)
Pengukuran struktural model dilakukan untuk dapat mengetahui hubungan
antara konstrak yang dihipotesiskan oleh peneliti(Yamin amp Kurniawan
27
2011) Dalam model ini terdapat beberapa tahap dalam melakukan
evaluasinya
Tahap pertama adalah dengan melihat signifikansi hubungan antara
konstrak Hal ini dapat dilihat dari koefisien jalur (path coefficient) yang
menggambarkan kekuatan hubungan antara konstrak Pengukuran path
coefficient (β) memiliki nilai ambang batas diatas 01 hal ini untuk
menyatakan bahwa jalur (path) yang dimaksud mempunyai pengaruh di
dalam model
Tahap kedua adalah dengan mengevaluasi nilai R2 (coefficient of
determination) Nilai ini menjelaskan varian dari tiap target endogenous
variabel dengan standar pengukuran sekitar 067 sebagai kuat sekitar 033
moderat dan dibawah 019 menunjukan tingkat varian yang lemah
Tahap ketiga adalah dengan melihati nilai t-test dengan metode
boostrapping menggunakan uji two-tailed dengan tingkat signifikansi 5
untuk menguji hipotesis-hipotesis penelitian Bila nilai t-test lebih besar dari
196 maka hipotesis penelitian yang dibuat dapat diterima
Tahap keempat yaitu pengujian f2 (effect size) Pengujian ini dilakukan
untuk dapat memprediksi pengaruh variabel tertentu terhadap variabel
lainnya dalam struktur model dengan nilai ambang batas sekitar 002 untuk
pengaruh kecil 015 untuk pengaruh menegah dan 035 untuk pengaruh yang
besar f2 dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut
28
Tahap kelima yaitu pengujian 1198762 (predictive relevance) dengan
menggunakan metode blindfolding untuk dapat memberikan bukti bahwa
variabel tertentu yang digunakan dalam suatu model yang dibuat mempunyai
keterkaitan prediktif (predictive relevance) dengan variabel lainnya dalam
model tersebut dengan nilai ambang batas pengukuran di atas nol
Tahap keenam yaitu melakukan pengujian 1199022 (Relative Impact) dengan
menggunakan metode blindfolding juga untuk dapat mengukur relatif
pengaruh sebuah keterkaitan antara prediktif sebuah variabel tertentu dengan
variabel lainnya yang memiliki nilai ambang batas sebesar 002 untuk
pengaruh kecil 015 untuk pengaruh sedang dan 035 untuk pengaruh besar
Rumus yang digunakan dalam perhitungan 1199022 adalah sebagai berikut
211 Model yang Diadopsi
Model yang digunakan pada penelitian ini adalah model kesiapan dan keberhasilan
SI oleh Subiyakto (2017) Gambar model penelitian ini dapat dilihat di bab satu
pada gambar 11 Berikut model yang diajukan pada penelitian ini
Variabel TRI dan Keberhasilan SI
Berikut dijabarkan pengertian dari variabel yang diadopsi ke dalam model TRI
dan Keberhasilan SI lengkap dengan referensi model tersebut
29
Tabel 2 2 Variabel TRI dan Keberhasilan SI Variabel Pengertian Referensi
Optimsm (OPT) Visi yang positif tentang teknologi dan keyakinan kontrol
yang lebih besar fleksibilitas dan efisiensi dalam
kehidupan manusia (Parasuraman
amp Colby
2015
Subiyakto
2017)
Innovativness
(INN)
Kecenderungan untuk menjadi pelopor pemimpin atau
opinion-former dalam penggunaan teknologi
Discomfort (DIS) Persepsi tentang kurangnya kontrol atas teknologi dan
perasaan tertekan dalam penggunaan teknologi
Insecurity (INS) Ketidakpercayaan teknologi dan skeptisis kemampuan
diri untuk menggunakannya dengan tepat
Information
Quality (INQ)
Tingkat sejauh mana informasi yang dihasilkan secara
konsisten memenuhi persyaratan dan harapan pengguna
(Delone amp
McLean
2003
Subiyakto
2017)
System Quality
(SYQ)
Tingkat untuk mendeskripsikan kualitas dari konten yang
dimiliki sistem informasi
Service Quality
(SVQ)
Tingkat untuk menilai sebarapa baik kualitas layanan
kepada pengguna
User Satisfaction
(USF) Kepuasan pengguna menggunakan sistem informasi
Success
Information
System (SIS)
Pencapaian sistem informasi berdasarkan perencanaan
pengembangannya
Indikator TRI dan Keberhasilan SI
Setelah penjabaran dari pengertian variabel berikut ini adalah penjabaran
pengertian dari indikator-indikator yang diadopsi ke dalam model lengkap dengan
referensinya
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI
Indikator Definisi Referensi
Easiness (OPT1) Tingkat yang terkait dengan kemampuan suatu sistem
untuk memberikan kebebasan dari kendala kesulitan dan
masalah
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Connectivity
(OPT2)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan suatu sistem
untuk berhasil terhubung dengan sistem lain
Efficiency (OPT3) Tingkat yang terkait dengan pencapaian sistem untuk
menghasilkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk mencapai output
Effectiveness
(OPT4)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan sistem untuk
mencapai tujuan penggunaannya
Productivity
(OPT5)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
menghasilkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk menghasilkan output
30
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI (lanjutan)
Indikator Definisi Referensi
Problem Solving
(INN1)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
menemukan solusi terhadap masalah
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Independence
(INN2)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan sistem untuk
mendukung penggunanya agar bebas dari kontrol atau
pengaruh
Challenge (INN3) Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
berhasil menangani atau mencapai sesuatu dalam situasi
atau masalah yang sulit
Stimulatioon
(INN4)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
mendorong sesuatu untuk terjadi berkembang atau
membaik
Competitiveness
(INN5)
Tingkat yang terkait kemampuan sistem untuk sukses
pengguna dibanding kompetitornya
Complexity (DIS1) Tingkat yang terkait dengan fitur sistem yang
membingungkan atau sulit dipahami
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Difficulty (DIS2) Tingkat yang terkait dengan kondisi suatu sistem yang
tidak dapat dioperasikan dengan mudah
Dependence (DIS3) Tingkat yang terkait dengan kondisi suatu sistem yang
membutuhkan pihak lain untuk mengoperasikannya
Lack of Support
(DIS4)
Tingkat yang terkait dengan sistem yang tidak memiliki
atau cukup dukungan dalam operasinya
Inappropriateness
(DIS5) Tingkat yang berkaitan dengan keadaan yang tidak pantas
Failure (INS1) Tingkat yang terkait dengan kemungkinan bahwa sistem
tidak menyenangkan atau terdapat hal berbahaya yang
bisa terjadi
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Threat (INS2) Tingkat yang terkait dengan situasi sistem yang bisa
menimbulkan kerugian atau bahaya
Reducing
Interaction (INS3)
Tingkat yang terkait dengan implementasi sistem yang
membuat interaksi manusia semakin berkurang dalam
ukuran jumlah dan kepentingan
Distraction (INS4) Tingkat yang terkait dengan penggunaan sistem lebih
diperhatikan dan mencegah orang berkonsentrasi pada
hal lain
Incredulity (INS5) Tingkat yang terkait dengan keraguan sistem dari
penggunaannya
Accuracy (INQ1) Tingkat kelayakan dari informasi yang dihasilkan
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Timeliness (INQ2) Tingkat presisi dari proses pengolahan informasi SI pada
durasi waktu yang direncanakan
Completeness
(INQ3)
Tingkat dari informasi yang dihasilkan oleh SI utuh atau
tanpa ada bagian yang hilang
Consistency (INQ4) Kecenderungan dari SI untuk masih mendemonstrasikan
informasi yang sama dalam operasi layanan
pemeliharaan atau kualitas
Relevance (INQ5) Tingkat keterkaitan dari informasi yang dihasilkan oleh
SI dengan pokok bahasannya
31
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI (lanjutan)
Indikator Definisi Referensi
Ease of Use
(SYQ1)
Tingkat kebebasan SI dari kendala kesulitan dan
masalah selama penggunaannya
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Maintainability
(SYQ2)
Tingkat yang terkait dengan kemudahan SI dalam
pemeliaharaannya
Response Time
(SYQ3)
Tingkat yang terkait dengan jumlah waktu yang
dibutuhkan untuk menanggapi perintah dari pengguna
tersebut
Fuctionality
(SYQ4)
Tingkat yang terkait dengan SI dapat dioperasikan sesuai
dengan persyaratan yang telah direncanakan
Safety (SYQ5) Tingkat kekebalan SI dari serangan yang tak terduga
bahaya atau kerusakan
Responsiveness
(SVQ1)
Tingkat reaksi SI untuk melayani penggunanya dengan
cara waktu dan situasi yang sesuai
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Flexibilty (SVQ2) Tingkat adaptasi SI untuk melayani penggunanya sesuai
dengan kebutuhan yang diminta
Security (SVQ3) Tingkat keamanan dari sistem yang terintegrasi untuk
melayani pengguna dengan aman dari serangan bahaya
atau kerusakan yang tak terduga
Fuctionality
(SVQ4)
Tingkat yang terkait dengan cakupan layanan SI sesuai
dengan persyaratan fungsional
Extension (SVQ5) Tingkat yang terkait dengan cakupan layanan tambahan
SI yang melebihi persyaratan fungsional
Efficiency (USF1) Tingkat kepuasan pengguna SI berdasarkan pada
pencapaian sistem untuk menghasilkan output
dibandingkan dengan sumber daya yang dibutuhkan
untuk mencapai output (Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Effectivity (USF2) Tingkat kepuasan pengguna SI berdasarkan pada
kemampuan sistem untuk memenuhi kebutuhan
pengguna untuk mencapai tujuannya
Flexibility (USF3) Tingkat kepuasan pengguna SI yang terkait dengan
kemampuan beradaptasi dari sistem sesuai dengan
kebutuhan yang diminta
Overall Satisfaction
(USF4)
Tingkat kepuasan pengguna SI terkait dengan
kecukupan keseluruhan aspek sistem
IS Efficiency (SIS1) Tingkat yang terkait dengan perbandingan dari nilai
output SI dan sumber daya yang dibutuhkan untuk
mencapai output
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei 2013
Subiyakto
2017)
IS Effectivity (SIS2) Tingkat yang terkait dengan kapabilitas kemampuan
sistem untuk memenuhi kebutuhan pengguna untuk
mencapai tujuannya
User Satisfaction
(SIS3)
Sejauh mana SI dapat membantu pengguna menciptakan
nilai bagi bisnis mereka
Productictivity
Improvement
(SIS4)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
meningkatkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk menghasilkan output
Competitive
Advantage (SIS5)
Tingkat yang terkait dengan posisi yang menguntungkan
dari pengguna SI yang terintegrasi untuk bersaing dalam
kompetisi bisnis
32
2111 Model IPO Logic
Beberapa penelitian menggunakan input-process-output Logic pada model
penelitiannya Logika IPO di adopsi untuk tujuan yang sama dalam
pengukuran kualitas dari suatu sistem Teori dasar sistem ini digunakan untuk
dapat memberi gambaran akan konsep sistematis dari suatu sistem (Subiyakto
et al 2014) Model logika komputer IPO logic yang digunakan milik Davis
(1998) dan Kellogg (2004) sampai saat ini masih banyak digunakan dalam
penelitian di bidang teknologi dan informasi Logika IPO ini digunakan pada
penelitian yang bertujuan dalam hal pengukuran kualitas suatu sistem
Teori dasar IPO digunakan juga untuk menggambarkan konsep
sistematis dari suatu sistem dan mudah dimengerti oleh para pengguna para
desainer pun juga dapat mengevaluasi dan memperbaiki desain (Davis 1998
Kellogg 2004) Model logic bila digambarkan secara langsung belum tentu
dapat dilihat hubungan sebab-akibat atau hubungan tujuan dan dampak dari
program ataupun proyek secara langsung Namun ini bukan berarti bahwa
program tersebut dikatakan tidak berhasil tetapi kemungkinan adanya bahwa
program sebagai salah satu dari banyak faktor yang dapat mempengaruhi
suatu dampak yang dapat ditimbulkannya (Solihin Dadang 2012) Berikut
adalah gambar 25 merupakan alur dari IPO logic
Gambar 2 3 IPO LOGIC (Davis 1998)
33
2112 Model Kesiapan Teknologi (Technology Readiness)
Technology Readiness atau kesiapan penggunaan teknologi merupakan
kecenderungan sikap masyarakat dalam merangkul dan menggunakan
teknologi baru di rumah dan di tempat kerja (Parasuraman 2000)
Setiap orang bisa menjadi konsumen teknologi namun cara
mengimplementasikannya tergantung pada derajat kesiapan seseorang
dalam menerima teknologi tersebut Menurut Parasuraman (2000) langkah
pertama yang harus dilakukan dalam implementasi teknologi adalah
mengetahui kesiapan konsumen dalam menerima teknologi tersebut Dalam
konteks ini Technology Readiness Index dikembangkan oleh Parasuraman
(2000) untuk mengukur dan mengetahui sejauh mana seseorang atau
organisasi siap untuk mengadopsi sebuah teknologi informasi Berikut
gambar terbaru dari model TRI 20
Gambar 2 4 Model TRI20 oleh Parasuraman dan Colby 2015
(Sumber Rockresearchcom)
34
TRI merupakan skala multy-item yang terdiri dari 36 pertanyaan untuk
mengukur technology readiness Skala 36-item terdiri dari empat dimensi
komponen keyakinan yang berkaitan dengan teknologi yang memperngaruhi
tingkat seseorang dalam Technology Readiness Keyakinan ini menetapkan
kesediaan seseorang untuk berinteraksi dengan teknologi baru Seiring
berjalannya waktu dan perkembangan IT yang meningkat dengan pesat maka
pemilik model melakukan pembaharuan di tahun 2014 bersama Charles L
Colby sehingga menghasilkan model TRI 20 tetap dengan mempertahankan
4 dimensi sebelumnya namun perubahan serta pembaharuan instrumen
menjadi 16 butir Model TRI 20 ini terdiri dari empat dimensi dua adalah
kontributor dan dua lagi adalah inhibitor pada adopsi teknologi
Kontributornya sebagai berikut
1 Optimism (kepercayaan diri) yaitu menggambarkan sebuah ekspektasi
dari kebenaran positif teknologi
2 Innovativeness (inovasi) yaitu mengenai otoritas penggunaan teknologi
Sedangkan inhibitor adalah
3 Discomfort (ketidaknyamanan) adalah keraguan tentang jaminan orang
awam akan pengalamannya dengan teknologi
4 Insecurity (ketidakamanan) adalah resiko kemungkinan orang-orang
melakukan transaksi berbasis teknologi (technology-based transactions)
Sebagai kontributor optimisme dan inovasi sebagai penggerak dari
Technology Readiness Pada kenyataannya skor tinggi diukur pada dimensi-
dimensi ini yang pada umumnya akan memperbesar kesiapan teknologi
35
(Technology Readiness) Sabaliknya ketidaknyamanan dan ketidakamanan
mencegah atau menunda berkecenderungan membuat orang-orang untuk
menggunakan teknologi baru Dengan demikian skor tinggi yang diukur pada
dimensi-dimensi ini akan menurunkan seluruh kesiapan teknologi
(Technology Readiness) Selama bertahun-tahun TRI telah banyak
bermanfaat bagi para peneliti yang tertarik pada media sosial akses mobile
dan layanan teknologi lainnya Skala 36-item yang di bangun oleh
Parasurman telah diterjemahkan dalam berbagai bahasa untuk memfasilitasi
perkembangannya di banyak Negara dan telah digunakan di berbagai sektor
layanan termasuk pendidikan perbankan telekomunikasi kesehatan dan
layanan professional lainnya
Parasuraman (2000) memberikan tiga kategori pada pengukuran
Technology Readiness Index yaitu
1 High Technology Readiness (TRI gt 351)
2 Medium Technology Readiness (29 =lt TRI =lt 351)
3 Low Technology Readiness (TRI =lt 289)
Terdapat 5 segmen kategori pengguna sistem yang didefiniskan oleh
Parasuraman dan Colby (2015)
1 Explolers Memiliki optimisme dan rasa inovatif yang tinggi terhadap
teknologisistem sehingga memiliki antusiasme terhadap penggunaan
teknologisistem informasi
2 Pioneer Memiliki optimisme dan rasa inovatif yang tinggi terhadap
teknologisistem namun memiliki sikap kritis terhadap penggunaan
36
teknologisistem informasi Hal tersebut menyebabkan pengguna akan
selektif dalam penggunaan teknologisistem informasi
3 Paranoids Memiliki rasa optimis terhadap teknologisistem namun
memiliki rasa inovatif yang rendah Pengguna kategori ini memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang tinggi terhadap penggunaan
teknologisistem Hal ini menyebabkan rendahnya antusiasme terhadap
penggunaan teknologi
4 Laggards Memiliki rasa optimis dan rasa inovatif terhadap
teknologisistem yang rendah Jenis pegguna seperti ini memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang tinggi terhadap penggunaan
teknologisistem Hal ini menyebabkan penolakan terhadap penggunaan
teknologi
5 Skeptics Memiliki rasa optimis dan rasa inovatif yang rendah terhadap
teknologisistem Jenis pegguna seperti ini juga memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang rendah terhadap penggunaan
teknologisistem Pengguna seperti ini akan menerima teknologisistem
namun tidak memiliki antusiasme terhadap teknologisistem
37
2113 Model Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information)
Gambar 2 5 Model Keberhasilan SI (DeLone amp McLean 1992)
Model keberhasilan ini didasarkan pada proses dan hubungan kausal
dari dimensi-dimensi di model Model ini tidak mengukur ke enam dimensi
pengukuran keberhasilan sistem informasi secara independen tetapi
mengukurnya secara keseluruhan satu mempengaruhi yang lainnya
Pertimbangan proses beragumentasi bahwa suatu sistem terdiri dari
beberapa proses yaitu satu proses mengikuti proses lainnya Suatu model
proses mengusulkan bahwa suatu sistem informasi terdiri dari beberapa
proses yaitu sebagai berikut ini
a Suatu sistem informasi mula-mula dibuat berisi dengan banyak fitur
yang dapat memperlihatkan beberapa tingkat kualitas sistem dan
informasinya
b Pemakai-pemakai dan manajer-manajer mempunyai pengalaman dengan
fitur-fitur tersebut dengan menggunakan sistemnya entah mereka puas
atau tidak puas dengan sistemnya atau produk informasinya
38
c Penggunaan dari sistem dan produk informasinya kemudian mempunyai
dampak atau pengaruh (influence) di pemakai individual di dalam
melakukan pekerjaannya dan dampak-dampak individu ini secara
kolektif akan berakibat pada dampak- dampak organisasional
Berbeda dengan model proses model kausal (causal model) atau
disebut juga dengan model varian (variance model) berusaha untuk
menjelaskan kovarian (covariance) dari elemen-elemen model untuk
menentukan apakah variansi dari satu elemen dapat dijelaskan oleh variansi
dari elemen-elemen lainnya atau dengan kata lain untuk menentukan apakah
terjadi hubungan kausal diantara mereka Misalnya semakin tinggi kualitas
sistem diharapkan akan menyebabkan kepuasan pemakai dan penggunaan
yang lebih tinggi yang selanjutnya akan memperngaruhi secara positif
produktivitas individual dengan hasil peningkatan produktivitas
organisasional Model kausal ini menunjukkan bagaimana arah hubungan
satu elemen dengan elemen lain apakah menyebabkan lebih besar
(mempunyai pengaruh positif) atau lebih kecil (mempunyai pengaruh
negatif)
Dari model proses dan kausal ini maka dapat dijelaskan bahwa kualitas
sistem (system quality) dan kualitas informasi (information quality) secara
mandiri dan bersama-sama mempengaruhi baik penggunaan (use) dan
kepuasan pemakai (user satisfaction) Besarnya penggunaan (use) dapat
mempengaruhi kepuasan pemakai (user satisfaction) secara positif atau
negatif Penggunaan dan kepuasan pemakai mempengaruhi dampak
39
individual (individual impact) dan selanjutnya mempengaruhi dampak
organisasional (organization impact) Sejak tahun 1992 sampai tahun 2002
banyak penelitian yang telah merujuk dan menggunakan model Delone dan
McLean (1992) Kepopuleran model ini menunjukkan bukti yang kuat dari
kebutuhan untuk mengintegrasikan penemuan-penemuan riset secara
komprehensif di bidang sistem informasi Model ini banyak mengundang
perhatian dari para peneliti salah satunya adalah Peter B Seddon yang
melontarkan kritik terhadap model yang diajukan oleh DeLone amp Mclean
Menurut Seddon dalam Jogiyanto (2007) masalah utama dari model
DampM (DeLone amp McLean) adalah mencoba mengkombinasikan proses dan
penjelasan kausal dari keberhasilan sistem informasi di model mereka
Dengan demikian model mereka tercampur antara model proses (process
model) dan model varian (variance model) Menanggapi kritik Seddon
tersebut yang menyatakan bahwa proses dan kausal adalah dua konsep yang
berbeda dan membingungkan untuk digabungkan DeLone dan McLean
(2003) menyetujui kritik ini Pembuatan model keberhasilan sistem informasi
DampM (DampM Information Success Model) dipicu oleh suatu proses
pembuatan informasi dan dampak dari penggunaan sistem informasinya
DeLone dan McLean mendasarkan modelnya pada model proses yang terdiri
dari tiga komponen proses yaitu
a Pembuatan dari suatu sistem informasi
b Penggunaan sistem informasi tersebut
c Konsekuensi atau dampak dari penggunaan sistem
40
Masing-masing dari proses-proses ini diperlukan (necessary) tetapi
masih belum cukup (not sufficient) untuk suatu kondisi supaya dapat
memberikan hasil (outcome) Misalnya tanpa penggunaan sistem tidak akan
ada konsekuensinya atau manfaatnya Demikian juga dengan pemakaian
sistem mungkin juga tidak akan dihasilkan manfaat Dengan demikian untuk
memahami seluruh dimensi dari keberhasilan sistem informasi model varian
atau model kausal diperlukan
Kritik lainnya oleh Seddon tentang pemakaian sistem (system use)
adalah suatu perilaku (behavior) sehingga harus dikeluarkan sebagai
pengukur sukses dari model kausal DeLone dan McLean (2003) tidak
sependapat dengan kritik ini Mereka berargumentasi bahwa pemakaian
sistem (use) harus mendahului dampak dan manfaat mereka percaya bahwa
pemakaian sistem merupakan pengukur yang tepat untuk mengukur sukses di
kebanyakan kasus
DeLone dan McLean (2003) lebih lanjut mengatakan bahwa
permasalahan dengan menggunakan pemakaian sistem (use) sebagai
pengukur keberhasilan adalah pada definisinya yang terlalu sederhana tanpa
memperhatikan sifat dari penggunaannya Peneliti-peneliti harus
mempertimbangkan sifat (nature) perluasan (extent) kualitas (quality) dan
ketepatan (appropriateness) dari pemakaian sistem Sehingga penghapusan
pemakaian sistem (use) dari model ditolak oleh Delone dan McLean (2003)
Selain itu kenyataannya juga pemakaian sistem (system use atau system
41
usage) masih digunakan di banyak riset-riset empiris dan berlanjut
dikembangkan dan diuji oleh peneliti-peneliti sistem informasi
Dari kontribusi-kontribusi penelitian-penelitian sebelumnya dan akibat
perubahan-perubahan dari peran dan penanganan sistem informasi yang telah
berkembang DeLone dan McLean (2003) memperbarui modelnya dan
menyebutnya sebagai model keberhasilan sistem informasi DampM yang
diperbarui (updated DampM IS Success model) Hal-hal yang diperbarui dalam
model ini adalah sebagai berikut
a Menambah dimensi kualitas pelayanan (service quality) sebagai
tambahan dari dimensi-dimensi kualitas yang telah ada
b Menggabungkan dampak individual (individual impact) dan dampak
organisasional (organizational impact) menjadi satu variabel yaitu
manfaatmanfaat bersih (net benefits)
c Menambahkan dimensi minat memakai (intention to use) sebagai
alternative dari dimensi pemakaian (use)
d Pemakaian (use) dan kepuasan pemakai (user satisfaction) sangat erat
berhubungan Pemakaian (use) harus mendahului kepuasan pemakai
(user satisfaction) sebagai suatu proses tetapi pengalaman yang positif
karena menggunakan (use) akan mengakibatkan kepuasan pemakai yang
lebih tinggi sebagai suatu kausal Secara sama peningkatan kepuasan
pemakai akan mengakibatkan peningkatan minat menggunakan
(intention to use) dan kemudian akan menggunakan (use)
42
e Jika manfaat-manfaat bersih (net benefits) positif akan menguatkan minat
memakai dan menggunakan serta tingkat kepuasan pemakai Umpan
balik ini masih valid bahkan untuk manfaat-manfaat bersih yang negatif
f Model yang diperbarui mempunyai arah panah untuk
mendemonstrasikan hubungan yang diusulkan antar dimensi-dimensi
keberhasilan dalam bentuk proses tetapi tidak menunjukkan arah
hubungannya yang positif atau negatif dalam bentuk kausal
Dari hasil analisis tersebut maka Delone dan McLean (2003)
mengusulkan suatu model yang diperbarui yang nampak pada gambar berikut
ini
Gambar 2 6 Model Keberhasilan SI (DeLone amp McLean 2003)
43
212 Penelitian Sejenis
Tabel 2 3 Penelitian Sejenis
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
1 Peranan Sistem Informasi
Akuntansi dalam Efektifitas
Pelaporan Informasi Akuntansi
Pertanggungjawaban pada PT
Pos Indonesia (Persero)
Manado (Koloay Morasa amp
Elim 2014)
DeLone and
McLean
1 System Quality
2 Information
Quality
3 Service Quality
4 Information Use
5 User Satisfaction
6 Net Benefit
Untuk mengetahui bagaimana
peranan sistem informasi
akuntansi pertanggungjawaban
kantor cabang PT Pos
Indonesia (Persero) Manado
Penelitian menyimpulkan bahwa Sistem
Informasi Akuntansi pada PT Pos
Indonesian (Persero) Manado telah
berperan secara efektif dalam pelaporan
informasi akuntansi pertanggungjawaban
kantor cabang Terbukti dengan
terpenuhinya karakteristik output kualitatif
berupa informasi yang menjelaskan telah
tercapainya tujuan dalam perusahaan
2 Kajian Keberhasilan
Penggunaan Sistem Informasi
Accurate Dengan
Menggunakan Model
Kesuksesan Sistem Informasi
DeLone Dan Mclean (Hudin amp
Riana 2016)
Updated
DeLone dan
McLane (2003)
1 System quality
2 Information
quality
3 Service quality
4 Use
5 User satisfaction
6 Net benefit
Penelitian ini akan
menganalisis faktor-faktor
yang mengukur keberhasilan
model kesuksesan sistem
informasi DeLone amp McLean
terhadap pengguna Sistem
Informasi Akuntansi Accurate
di enam perusahaan di Kota
Sukabumi
Penelitian ini membuktikan bahwa kualitas
informasi dan kualitas pelayanan tidak
berpengaruh signifikan terhadap variabel
penggunaan dan variabel lainnya teruji
signifikan dalam mengukur keberhasilan
penggunan Sistem Accurate dengan nilai
R-square 057 untuk penggunaan 094
untuk kepuasan pengguna dan 094 untuk
manfaat bersih Selain itu nilai Goodness
of Fit (GoF) sebesar 072 atau 72
sehingga model dinyatakan telah sesuai
secara substansial dalam
merepresentasikan hasil penelitian
44
Tabel 23 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
3 Evaluasi Net Benefit Sistem
Informasi Akuntansi Pada
Software Akuntansi Accurate
dan Zahir MenurutModel
Delone amp Mclean 2003
(Tjahjanadi amp Sarosa)
Updated
DeLone dan
McLane (2003)
1 System quality
2 Information
quality
3 Service quality
4 Use
5 User satisfaction
6 Net benefit
menganalisis Net Benefit
software akuntansi menurut
model kesuksesan DeLone amp
McLean (2003)
Hasil penelitian menunjukkan bahwa
Information Quality System Quality dan
Service Quality berpengaruh terhadap User
Satisfaction User Satisfaction berpengaruh
terhadap Net Benefit Akan tetapi
Information Quality System Quality dan
Service Quality tidak berpengaruh terhadap
Use Use tidak berpengaruh terhadap User
Satisfaction dan Use tidak berpengaruh
terhadap Net Benefit
4 Evaluasi Kesiapan Pengguna
dalam Adopsi SI Terintegrasi
di bidang Keuangan
Menggunakan Metode TRI
(Florestiyanto 2012)
Technology
Readiness Index
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Melakukan evaluasi kesiapan
pengguna dalam adopsi TIK
diukur dari keyakinan positif
dan keyakinan negatif
pengguna terhadap teknologi
dengan mengadiopsi TRI 10
Seluruh variable penelitian berpengaruh
terhadap technology readiness
5 Analisis Kesiapan Pengguna
Sistem Informasi Akademik
(Pambudi 2015)
Technology
Readiness Index
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Melakukan analisis kesiapan
kompetensi teknologi
pengguna pada proses
implementasi SIA di PNM
dengan menggunakan SEM-
PLS dan metode TRI
Seluruh variable Tri berpengaruh secara
signifikan terhadap Technology Readiness
faktor ketidaknyamanan menempati urutan
teratas dan inovasi urutan terbawah
45
Tabel 23 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
6 An Updated and
Streamline Technology
Readiness Index TRI 20
(Parasuraman amp Colby
2015)
TRI 20 1 Optimism
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Pada papper ini adanya
penyederhanaan indikator
dari 36 pada TRI versi 10
kini menjadi 16 variabel pada
TRI 20
Adanya perbaharuan 16 indikator
pada model TRI 20
7 Implementation in of
Input process-output
Model for Measuring
Information System
Project Success (
Subiyakto amp Ahlan
2014)
IPO Model
Measuring IS Project
Success
1 Project Contents
People amp Actions
2 Institutinal Context
3 System Use
4 Information
Quality
5 System Quality
6 Service Quality
7 User Satisfication
8 Net Benefits
Memberikan alternative
model keberhasilan proyek
SI menggunakan IPO model
Permodelan usulan yang dibuat
berdasarkan empat teori dasar yaitu IPO
Logic Model The Project Success
Theories The DampM Success Model dan
The Project Classifictory Framework
8 Development of the
Readiness and Success
Model for Assessing the
Information System
Integration (Subiyakto
2017)
The technology
readiness and IS
success model
combination
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
5 Information
Quality
6 System Quality
7 Service Quality
8 UserSatisfication
9 Success
Information
Systems
Tujuan penelitian ini
menggabungkan dua model
menjadi satu kesiapan dan
keberhasilan sistem untuk
mengetahui pengaruh
kesiapan terhadap
keberhasilan integrasi sistem
Hasil penelitian ini menunjukkan anatara
penggabungan dua model yang
dikembangkan menjadi satu model antara
model kesiapan dengan model keberhasilan
sistem yang memiliki Sembilan variabel
dengan 23 indikator
46
Tabel 21 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
9 Pengukuran Pengaruh
Kesiapan Terhadap
Keberhasilan Penerapan
Sistem Ubiquitous
Computing Di UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
(Gregoryo Gusti 2017)
Model TRI
Parasuraman amp
Colby (2014) dan
Model Keberhasilan
Sistem Informasi
(Delone amp McLean
2003) yang
dikembangkan oleh
(Subiyakto 2017)
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
5 Information Quality
6 System Quality
7 Service Quality
8 UserSatisfication
9 Success Information
Systems
Untuk mengetahui pengaruh
kesiapan terhadap
keberhasilan penerapan
sistem Ubiquitous
Computing di UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
khususnya Fakultas Sains
dan Teknologi
Hasilnya terdapat 23 hipotesis yang diuji
11 hipotesis yang diterima atau
berpengaruh dan 12 hipotesis ditolak
Sehingga faktor-faktor pengaruh kesiapan
terhadap keberhasilan sistem yaitu OPT
melalui SYQ SVQ dan USF INN melalui
INQ dan SVQ INS berpengaruh secarah
negatif melalui INQ SYQ dan SVQ INQ
melalui USF SVQ melalui USF USF
melalui SIS
47
213 Pengembangan Hipotesis
Hipotesis dikembangkan berdasarkan teori-teori dari Parasuraman amp Colby
(2015) Delone amp McLean (2003) dan Subiyakto (2017) Maka dari itu dapat
dijabarkan hipotesis untuk variabel construct sebagai berikut
H1 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap INQ
H2 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap SYQ
H3 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap SVQ
H4 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H5 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap INQ
H6 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap SYQ
H7 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap SVQ
H8 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H9 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
H10 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SYQ
H11 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SVQ
H12 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap USF
H13 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
H14 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SYQ
H15 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SVQ
H16 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap USF
H17 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H18 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H19 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
48
H20 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H21 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H22 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H23 Apakah USF berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
49
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
31 Pendekatan Penelitian
Secara umum penelitian ini dilakukan dengan menerapkan pendekatan kuantitatif
(Creswell 2017) dan struktur penelitian yang berurutan sesuai dengan tujuannya
yaitu untuk mengetahui pengaruh kesiapan terhadap keberhasilan penerapan SIA
Accurate dan menguji hipotesis yang berhubungan antara pengaruh kesiapan
terhadap keberhasilan penerapan sistem Teknik pengumpulan data yang dilakukan
melalui pengadaan survei yang disebarkan kepada responden di beberapa
perusahaan Jakarta khususnya pengguna SIA Accurate dengan berinstrumenkan
pertanyaan kuesioner analisis data dilaksanakan secara statistik dengan
menggunakan perangkat lunak komputer sesuai kebutuhan
Dalam penelitian ini perangkat lunak yang digunakan yaitu MS Word 2016
untuk penulisan laporan MS Excell 2016 untuk membantu pengolahan data
demografis serta SmartPLS versi 30 untuk pengolahan data hasil kuesioner dari
responden yang terkumpul Serta Edraw Max 8 untuk pembuatan gambar yang
mendukung penulisan laporan penelitian (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle
2015 Sarstedt 2017 Wong 2013 Yamin amp Kurniawan 2011)
50
32 Prosedur Penelitian
Melihat dari pendekatan dan strategi penelitian yang telah dijelaskan sebelumnya
penelitian ini akan dilakukan menggunakan delapan tahapan yang secara prosedural
dan berurutan yang terdiri dari kajian pustaka pengembangan model perancangan
penelitian pembuatan instrument penelitian atau indikator pengumpulan data
analisis data interpretasi dan pembuatan laporan Berikut gambar yang akan
memperjelas urutan prosedural penelitian ini
Gambar 3 1 Prosedur Penelitian
51
Selanjutnya akan digambarkan durasi proses dari ke delapan tahapan
dalam penelitian ini beserta kegiatan strukturalnya pada tabel 31
Tabel 3 1 Waktu Penelitian
No Tahapan Nov Des Jan Feb Mar Apr Mei Jun
1 Kajian Pustaka
2 Pengembangan Model
3 Perancangan Penelitian
4 Pembuatan Instrumen
5 Pengumpulan Data
6 Analisis Data
7 Interpretasi
8 Pembuatan Laporan
33 Populasi dan Sampel
Populasi dan sampel pada penelitian ini ialah para pengguna SIA Accurate versi 5
di beberapa perusahaan Jakarta yang pernah menggunakan sistem ini tanpa dibatasi
lamanya waktu penggunaan Tahap pertama peneliti mengambil teknik sampling
melalui purposive sampling yang dilakukan untuk memilih bagian dari populasi
dimana kriteria yang dipilih adalah pengguna yang memiliki pengalaman dalam
menggunakan SIA Accurate Selanjutnya peneliti menentukan jumlah responden
berdasarkan teori dengan pertimbangan jumlah populasi keterbatasan waktu dan
biaya maka dari itu peneliti mengkerucutkan daerah penelitian pada Jakarta Selatan
Jakarta Timur Jakarta Barat Dari 15 perusahaan yang menggunakan SIA Accurate
dan dijadikan target sampel penelitian 4 diantaranya menerima permohonan
penelitian yang diajukan dan 11 perusahaan lainnya menolak Dengan perkiraan
responden yang mencapai lebih dari 100 orang hal tersebut menurut beberapa ahli
(Guritno 2011 Wong 2013) telah mencakupi sampel yang dibutuhkan dalam
Structural Equation Modeling (SEM) maka peneliti mendapatkan jumlah
responden sebanyak 125 orang
52
34 Instrumen Penelitian
Instrumen penelitian ini berupa sebuah kuesioner yang berisi lembaran surat
pengantar dari peneliti sebagai permohonan untuk pengisiannya dan lembar kedua
dan ketiga yang berisikan pertanyaaan-pertanyaan penelitian Lembar pertanyaan
penelitian ini terdiri dari tujuh pertanyaan yang ditujukan sebagai data demografi
mengenai profil responden (1) jenis kelamin (2) pendidikan terakhir (3)
pengetahuan pengguna dalam keberadaan SIA Accurate (4) pengalaman
penggunaan SIA Accurate (5) skala intensitas akses SIA Accurate (6) tingkat
kesiapan terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate (7) status responden di
perusahaan dan empat puluh empat pertanyaan ditujukan sebagai data statistik
inferensial Daftar pertanyaan lengkap penelitian dapat dilihat pada bagian
lampiran Secara khusus peneliti menggunakan lima poin skala likert dari tingkatan
ldquoSangat Tidak Setujurdquo (1) sampai ldquoSangat Setujurdquo (5) untuk pengukuran dalam
kuesioner tersebut Berikut tabel 32 indikator dan butir pertanyaan penelitian
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian
Variabel Indikator Pertanyaan
Optimism
(OPT)
Easiness Sistem bebas dari kesulitan kendala dan
masalah
Connectivity Sistem dapat mudah terhubung dengan sistem
lain
Effectiveness Sistem berjalan secara efektif
Efficiency Sistem berjalan secara efisien
Productivity Sistem berjalan secara produktif
Innovativeness
(INN)
Problem Solving Sistem merupakan alat pemecah masalah bagi
penggunanya
Independence Sistem membantu pengguna bebas dari kendali
dan pengaruh
Challenge Sistem mendukung penggunanya untuk mencapai
tujuan dalam situasi atau masalah yang sulit
Stimulation Sistem mendorong penggunanya untuk mencapai
tujuan
Competitiveness Sistem mendukung penggunanya untuk menjadi
lebih sukses daripada pesaingnya
53
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian (lanjutan)
Variabel Indikator Pertanyaan
Discomfort
(DIS)
Complexity Sistem membingungkan pengguna dalam
penggunaannya
Difficulty Sistem tidak mudah untuk digunakan
Dependence Sistem tidak bebas untuk digunakan
Lack Of Support Sistem dijalankan tanpa dukungan operasi secara
penuh
Innapropriateness Sistem tidak sesuai dengan perencanaan
pengembangannya
Insecurity
(INS)
Failure Sistem tidak berhasil dijalankan sesuai rencana
pengembangannya
Threat Sistem berada dalam kondisi yang dapat
menyebabkan bahaya
Reducing Interaction Sistem membuat penggunanya menjadi kurang
dalam berinteraksi
Distraction Sistem membuat penggunanya tidak fokus kepada
yang sebenarnya penting untuk mereka
Incredulity Sistem meragukan untuk digunakan
Information
Quality
(INQ)
Accuracy Sistem menghasilkan informasi secara akurat
Timeliness Sistem menghasilkan informasi secara tepat waktu
Completeness Sistem menghasilkan informasi secara lengkap
Consistency Sistem menghasilkan informasi secara konsisten
sepanjang operasinya
Relevance Sistem menghasilkan informasi sesuai kebutuhan
penggunanya
System
Quality
(SYQ)
Ease of Use Sistem mudah dalam penggunaannya
Maintainability Sistem mudah dalam perawatannya
Response Time Sistem mampu merespon secara cepat mengikuti
perintah yang diberikan
Fuctionality Sistem mampu melakukan semua fungsi yang
disyaratkan dalam pengembangannya
Safety Sistem aman dalam penggunaanya
Service
Quality
(SVQ)
Responsiveness Sistem memberikan layanan secara cepat
Flexibility Sistem menyediakan layanan yang fleksibel sesuai
kondisi pengguna
Security Sistem memberikan layanan yang aman
Functionality Sistem menyediakan layanan yang sesuai
persyaratan dalam pengembangannya
Extension Sistem menyediakan layanan lebih dari fungsi yang
disyaratkan
User
Satisfaction
(USF)
Efficiency Pengguna puas dengan tingkat efisiensi sistem
Effectiveness Pengguna puas dengan tingkat efektifitas sistem
Flexibility Pengguna puas dengan tingkat fleksibilitas sistem
Overall Satisfaction Pengguna puas dengan kinerja sistem
Success
Information
System
(SIS)
IS Efficiency Sistem beroperasi secara efisien
IS Effectiveness Sistem beroperasi secara efektif
User Satisfaction Sistem meningkatkan kepuasan penggunanya
Productivity Improvement Sistem meningkatkan produktivitas
Competitive Advantage Sistem meningkatkan daya saing perusahaan
54
35 Pengumpulan dan Pemrosesan Data
Proses pengumpulan data yang dilakukan oleh peneliti ialah menyebar kuesioner
secara langsung kepada respondenpengguna SIA Accurate Penyebaran kuesioner
dilakukan secara langsung pada beberapa perusahaan pengguna SIA Accurate di
Jakarta Prosedur awal yang dilakukan dalam kegiatan pengumpulan data adalah
perizinan yang diajukan peneliti kepada perusahaan terkait setelah disetujui proses
pengambilan data dilakukan dengan menyerahkan kuesioner kepada perwakilan
masing-masing perusahaan dan menjelaskan bagaimana cara pengisian kuesioner
tersebut Proses pengumpulan data dilakukan selama tiga bulan dibeberapa
perusahaan pengguna SIA Accurate di Jakarta Berdasarkan hasil penyebaran
kuesioner peneliti berhasil mengumpulkan 125 kuesioner secara langsung kepada
pengguna yang telah menggunakan SIA Accurate Keseluruhan kuesioner yang
diperoleh dinyatakan valid karena sesuai dengan kriteria dan dinyatakan lengkap
36 Analisis dan Interpretasi Data
Analisis data dibagi menjadi dua yaitu analisis demografis dan analisis statistis
inferensial Pertama peneliti melakukan analisis data demografis dengan
menggunakan perangkat lunak Ms Word 2016 Kedua peneliti melakukan analisis
statistis inferensial menggunakan SmartPLS versi 30 terdapat dua analisis yang
dilakukan oleh penelti dalam tahap ini yaitu analisis measurement model (outer
model) dan structural model (inner model) Measurement model (outer model)
dilakukan melalui proses pengujian validitas dan reliabilitas outer model melalui
indikator reliability internal consistency reliability convergent validity dan
55
discriminant validity Sedangkan pengujian structural model (inner model) melalui
path ceofficient (β) coefficient of determination (R2) t-test melalui metode
bootstrapping effect size (f2) predictive relevance (Q2) dan relative impact (q2)
menggunakan metode pengujian blindfolding Setelah itu untuk interpretasi hasil
peneliti mendiskusikan hasil analisis demografi responden dengan kondisi lapangan
yang berjalan dan juga menterjemahkan hasil analisis model secara statistik
kuantitatif dengan membandingkan dan mempertimbangkan sejumlah literatur
terkait sebelumnya
56
BAB IV
HASIL ANALISIS DAN INTERPRETASI
41 Hasil Analisis
411 Hasil Analisis Demografis
Hasil analisis demografis dilakukan pada bagian profil responden dan untuk
menghasilkan informasi demografis terkait profil responden tingkat pendidikan
dan bagaimana responden tersebut menilai kemampuannya menggunakan
komputer
1) Jenis Kelamin
Gambar 41 memperlihatkan bahwa dari 125 data responden yang
terlibat dalam penelitian ini sebagian besar responden berjenis kelamin
laki-laki yaitu sebanyak 70 orang (56) dan jumlah dari responden
perempuan yaitu sebanyak 55 orang (44)
Gambar 4 1 Diagram Jenis Kelamin Responden
Laki-laki
56
Perempuan
44
Laki-laki Perempuan
57
2) Pendidikan Terakhir
Gambar 42 menunjukan bahwa responden yang terlibat dalam
penelitian ini memiliki keragaman tingkat pendidikan Sebanyak 71
responden (57) merupakan lulusan S1 25 responden (20) lulusan
SLTA 23 responden (18) merupakan lulusan Diploma dan 6 responden
merupakan lulusan S2 (5)
Gambar 4 2 Diagram Pendidikan Terakhir Responden
3) Pengetahuan mengenai Keberadaan Sistem
Berdasarkan gambar 43 dari jumlah 125 responden mayoritas
sudah mengetahui mengenai keberadaan SIA Accurate yaitu sebanyak 119
responden (95) sisanya sebanyak 6 orang (5) belum mengetahui
mengenai adanya SIA Accurate
SLTA
20
Diploma
18S1
57
S2
5
SLTA Diploma S1 S2
58
Gambar 4 3 Diagram Pengetahuan Keberadaan Sistem
4) Pengalaman Penggunaan Sistem
Pengalaman responden dalam menggunakan sistem di institusi atau
perusahaan tersebut adalah lt1 tahun sebanyak 69 (55) 1-3 tahun
sebanyak 15 (12) 3-5 tahun sebanyak 16 (13) dan gt5 tahun sebanyak
25 (20 ) responden Gambar 44 menunjukan durasi pengalaman
responden dalam menggunakan SIA Accurate di penelitian ini
Gambar 4 4 Diagram Pengalaman Penggunaan Sistem
Tidak5
Iya95
Tidak Iya
lt 1 Tahun
55
1 - 3 Tahun
12
3 - 5 Tahun
13
gt 5 Tahun
20
lt 1 Tahun 1 - 3 Tahun 3 - 5 Tahun gt 5 Tahun
59
5) Skala Intensitas Penggunaan Sistem
Skala intensitas responden dalam menggunakan sistem dalam
pekerjaan di institusi atau perusahaan tersebut adalah ldquoselalurdquo sebanyak 79
responden (63) ldquoterkadangrdquo sebanyak 30 (24) ldquojarangrdquo sebanyak 16
(13) dan ldquotidak pernahrdquo sebanyak 0 (0 ) responden Gambar 45
menunjukan durasi pengalaman responden dalam menggunakan SIA
Accurate di penelitian ini
Gambar 4 5 Diagram Skala Intensitas Penggunaan Sistem
6) StatusPosisi Pekerjaan
Berdasarkan gambar 46 dapat diketahui bahwa responden pada
penelitian ini bagian marketing sebanyak 43 orang (34) dilanjutkan oleh
bagian logistik sebanyak 37 orang (30) bagian keuangan sebanyak 13
orang (11) bagian Admin sebanyak 24 orang (19) dan terakhir bagian
TI sebanyak 8 orang (6)
Selalu
63
Terkadang
24
Jarang
13
Selalu Terkadang Jarang
60
Gambar 4 6 StatusPosisi Pekerjaan
7) Kemampuan Penggunaan Komputer
Gambar 47 menunjukan penilaian responden atas kapabilitas
penggunaan komputer Hasil ini diambil berdasarkan jawaban responden
atas pertanyaan kemampuan penggunaan komputer yang memiliki pilihan
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil dan Sangat Tidak Terampil
Sebanyak 20 (16) responden menjawab ldquoSangat Terampilrdquo 87 (70)
responden menjawab ldquoTerampilrdquo dan 18 responden menjawab ldquoTidak
Terampilrdquo
Gambar 4 7 Diagram Kemampuan Penggunaan Komputer
Marketing
34
Keuangan
11Admin
19
Logistik
30
TI
6
Marketing Keuangan Admin Logistik TI
Sangat Terampil
17
Terampil
68
Tidak Terampil
15
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil
61
412 Hasil Analisis Pengukuran Model
Analisis pengukuran model (measurement model) dilakukan melalui empat tahap
pengujian seperti yang sudah dilakukan oleh beberapa peneliti sebelumnya Empat
pengujian itu adalah individual item reliability internal consistency reliability
average variance extracted dan discriminant validity (Afthanorhan 2013 Hair
2012 Ringle 2015 Subiyakto 2015 Wong 2013 Yamin 2011) Berikut ini adalah
penjelasan tentang pelaksanaan dan hasil dari empat pengujian tersebut
1) Uji Individual Item Reliabilty
Standardized loading factor menggambarkan besarnya korelasi
antara setiap item pengukuran (indikator) dengan konstruknya dengan
melihat nilai outer loading Nilai outer loading diatas 07 dapat dikatakan
baik artinya bahwa indikator tersebut dikatakan valid sebagai indikator yang
mengukur konstruk Mengacu pada standar nilai outer loading setelah
melalui pengujian pada SmartPLS 30 dengan hasil pada tabel 41 dan
gambar 48 dilakukan penghapusan pada tiga indikator yang memiliki outer
loading dibawah 07 yaitu INN1 INQ1 dan INQ2 Setelah penghapusan
ketiga indikator tersebut setelah diuji kembali menggunakan SmartPLS 30
seluruh outer loading sudah memenuhi syarat gt07Internal Consistency
dengan hasil pada tabel 42 dan gambar 49
62
Tabel 4 1 Hasil Awal Uji Loading Factor
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884
DIS2 0933
DIS3 0920
DIS4 0935
DIS5 0881
INN1 -0008
INN2 0895
INN3 0881
INN4 0888
INN5 0757
INQ1 0699
INQ2 0145
INQ3 0848
INQ4 0750
INQ5 0748
INS1 0893
INS2 0901
INS3 0915
INS4 0875
INS5 0840
OPT1 0856
OPT2 0856
OPT3 0855
OPT4 0793
OPT5 0818
SIS1 0894
SIS2 0897
SIS3 0902
SIS4 0899
SIS5 0890
SVQ1 0914
SVQ2 0907
SVQ3 0890
SVQ4 0897
SVQ5 0868
SYQ1 0903
SYQ2 0778
SYQ3 0852
SYQ4 0864
SYQ5 0882
USF1 0835
USF2 0821
USF3 0859
USF4 0779
63
Tabel 4 2 Hasil Uji Loading Factor Setelah Penghapusan Indikator
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884
DIS2 0933
DIS3 0920
DIS4 0935
DIS5 0881
INN1
INN2 0895
INN3 0881
INN4 0888
INN5 0757
INQ1
INQ2
INQ3 0848
INQ4 0750
INQ5 0748
INS1 0893
INS2 0901
INS3 0915
INS4 0875
INS5 0840
OPT1 0856
OPT2 0856
OPT3 0855
OPT4 0793
OPT5 0818
SIS1 0894
SIS2 0897
SIS3 0902
SIS4 0899
SIS5 0890
SVQ1 0914
SVQ2 0907
SVQ3 0890
SVQ4 0897
SVQ5 0868
SYQ1 0903
SYQ2 0778
SYQ3 0852
SYQ4 0864
SYQ5 0882
USF1 0835
USF2 0821
USF3 0859
USF4 0779
Keterangan
Dihapus
64
2) Uji Internal Consistency Reliability
Pengujian ini dilakukan dengan melihat hasil nilai composite
reliability (CR) dengan batas ambang di atas 07 Hasilnya dapat dilihat pada
Tabel 43 bahwa nilai CR dari semua variabel di atas 07 sehingga memenuhi
syarat dan valid untuk digunakan dalam model penelitian ini
Tabel 4 3 Hasil Uji Composite Reliability
Composite Reliability
DIS 0960
INN 0917
INQ 0852
INS 0948
OPT 0921
SIS 0953
SVQ 0953
SYQ 0933
USF 0894
3) Uji Average Variance Extracted
Pengujian convergent validity selanjutnya dilakukan dengan melihat
nilai average variance extracted (AVE) Nilai ini menggambarkan besaran
varian atau keragaman variabel manifes (indikator) yang dapat dikandung
oleh variabel laten (konstruk) Nilai AVE minimal 05 menunjukan ukuran
convergent validity yang baik Artinya variabel laten (konstruk) dapat
menjelaskan rata-rata lebih dari setengah variance dari indikator-
indikatornya Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 44 yang menunjukan bahwa
nilai AVE dari semua variabel di atas 05 sehingga memenuhi syarat untuk
digunakan
65
Tabel 4 4 Hasil Uji Average Variance Extracted (AVE)
Average Variance Extracted (AVE)
DIS 0829
INN 0735
INQ 0658
INS 0784
OPT 0699
SIS 0804
SVQ 0802
SYQ 0736
USF 0679
4) Discrimant Validity
Pengujian ini dapat dilakukan melalui dua cara yaitu dengan memeriksa
cross loading pertama dilakukan dengan membandingkan korelasi indikator
dengan konstruknya dan konstruk blok lainnya Bila korelasi antara indikator
dengan konstruknya lebih tinggi dari korelasi dengan konstruk blok lainnya
hal ini menunjukkan konstruk tersebut memprediksi ukuran pada blok mereka
lebih baik dari blok lainnya Selanjutnya dengan memeriksa cross loading
Fornell-Lackerrsquos yaitu dengan membandingkannya dengan nilai akar AVE
dimana nilai akar AVE harus lebih tinggi daripada korelasi antara konstruk
dengan konstruk lainnya Hasilnya dapat dilihat pada tabel 45 dan indikator
yang diberi blok kuning pada setiap variabel memiliki nilai lebih tinggi dari
korelasi dengan konstruk blok lainnya
66
Tabel 4 5 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading)
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884 0535 0039 0723 0036 0012 0095 0033 0076
DIS2 0932 0485 0040 0766 0065 0035 0166 0143 0111
DIS3 0920 0538 0038 0739 0096 0020 0124 0066 0090
DIS4 0936 0507 0080 0784 0106 0032 0166 0117 0141
DIS5 0880 0471 -0017 0704 0016 -0057 0085 0026 0026
INN2 0551 0895 0060 0539 0068 0168 0169 0146 0209
INN3 0420 0881 0135 0408 0176 0215 0232 0225 0311
INN4 0398 0889 0060 0363 0159 0174 0248 0226 0222
INN5 0539 0757 0058 0498 0120 0164 0287 0245 0197
INQ3 0082 0179 0882 0134 0542 0351 0634 0627 0524
INQ4 -0018 0004 0809 0071 0451 0182 0489 0535 0277
INQ5 0040 0011 0736 0098 0299 0334 0224 0221 0443
INS1 0744 0492 0091 0890 0018 0075 0132 0120 0120
INS2 0734 0452 0128 0901 0006 0098 0194 0168 0190
INS3 0741 0489 0125 0915 0039 0069 0174 0151 0180
INS4 0714 0443 0130 0877 0034 0084 0164 0152 0156
INS5 0718 0452 0063 0841 -0048 0033 0050 0037 0111
OPT1 0116 0213 0431 0040 0856 0446 0636 0597 0521
OPT2 0133 0161 0479 0079 0855 0487 0703 0623 0554
OPT3 0031 0131 0529 -0043 0855 0495 0672 0635 0559
OPT4 0022 0095 0366 -0023 0793 0408 0627 0577 0431
OPT5 0031 0061 0441 0025 0818 0376 0638 0599 0420
SIS1 0095 0181 0268 0109 0460 0895 0612 0523 0700
SIS2 -0039 0150 0279 0020 0475 0898 0583 0473 0701
SIS3 0039 0215 0374 0120 0480 0901 0641 0585 0791
SIS4 0010 0193 0438 0072 0505 0899 0642 0578 0736
SIS5 -0012 0216 0275 0063 0464 0890 0617 0526 0689
SVQ1 0166 0279 0435 0182 0706 0619 0914 0837 0578
SVQ2 0085 0205 0493 0100 0733 0590 0907 0744 0611
SVQ3 0154 0249 0598 0173 0657 0675 0890 0838 0682
SVQ4 0116 0243 0532 0162 0729 0660 0897 0823 0654
SVQ5 0164 0275 0496 0173 0688 0539 0868 0759 0599
SYQ1 0142 0289 0541 0192 0682 0604 0878 0905 0597
SYQ2 0028 0173 0418 0076 0496 0383 0586 0778 0518
SYQ3 0079 0158 0464 0090 0604 0478 0708 0850 0569
SYQ4 0090 0241 0494 0185 0621 0536 0787 0867 0582
SYQ5 0084 0208 0567 0107 0687 0544 0839 0883 0563
USF1 0111 0254 0489 0129 0533 0628 0587 0599 0835
USF2 0121 0137 0408 0136 0464 0650 0512 0464 0820
USF3 0043 0275 0501 0106 0491 0732 0633 0579 0858
USF4 0103 0247 0328 0225 0483 0648 0563 0526 0781
67
Tabel 4 6 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading Fornell-Lackerrsquos)
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS 0911
INN 0552 0857
INQ 0050 0096 0811
INS 0821 0523 0129 0885
OPT 0081 0160 0541 0019 0836
SIS 0021 0214 0366 0087 0532 0897
SVQ 0153 0279 0572 0176 0785 0691 0895
SYQ 0102 0253 0583 0156 0726 0600 0894 0858
USF 0112 0280 0527 0179 0598 0808 0699 0660 0824
Tabel 46 menunjukan bahwa nilai akar AVE lebih tinggi daripada
korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya Sehingga berdasarkan hasil
pemeriksaan dua tahap cross loading diketahui bahwa tidak ada masalah dalam
uji discriminant validity
68
Gambar 4 8 Hasil Awal Analisis Outer Model
69
Gambar 4 9 Hasil Akhir Analisis Outer Model Setelah Penghapusan Indikator
70
413 Hasil Struktur Model
Analisis struktur model dilakukan melalui enam tahapan pengujian yaitu
pengujian path coefficient (β) coefficient of determination (R2) t-test
menggunakan metode bootstrapping effect size (f2) predictive relevance (1198762)
dan relative impact (1199022) (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Wong 2013 Yamin
2011) Secara grafis hasilnya dapat dilihat pada Tabel 413 Berikut adalah
penjelasan dari ke enam tahap pengujian
1) Path Coefficient (β)
Pengujian ini dilakukan dengan melihat nilai ambang batas yaitu di atas 01
dimana jalur (path) dapat dinyatakan memiliki pengaruh dalam model jika
hasil nilai uji path coefficient berada diatas 01 Hasilnya dari 23 jalur
hipotesis yang ada pada model penelitian ini 8 memiliki pengaruh yang tidak
signifikan dapat dilihat pada tabel 47 dan gambar hasil nilai uji path
coefficient semuanya memiliki nilai diatas 01
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient
Jalur Β
DIS -gt INQ -0271
DIS -gt SVQ -0180
DIS -gt SYQ -0273
DIS -gt USF -0159
INN -gt INQ -0030
INN -gt SVQ 0129
INN -gt SYQ 0133
INN -gt USF 0129
INQ -gt SIS -0157
71
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient (lanjutan)
Jalur β
INQ -gt USF 0160
INS -gt INQ 0356
INS -gt SVQ 0242
INS -gt SYQ 0296
INS -gt USF 0137
OPT -gt INQ 0561
OPT -gt SVQ 0774
OPT -gt SYQ 0721
OPT -gt USF 0132
SVQ -gt SIS 0437
SVQ -gt USF 0401
SYQ -gt SIS -0152
SYQ -gt USF 0075
USF -gt SIS 0686
2) Coefficient of Determination (R2)
Pengujian ini dilakukan untuk menjelaskan varian dari tiap target endogenous
variabel (variabel yang dianggap dipengaruhi oleh variabel lain dalam model)
dengan standar pengukuran sekitar 0670 sebagai kuat sekitar 0333 moderat
dan 0190 atau di bawahnya menunjukan tingkat varian yang lemah
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Wong 2013) Tabel 48
menunjukan bahwa R2 dari Information Quality (INQ) memiliki nilai 0332
R2 dari Success Information S (SIS) memiliki nilai 0708 R2 dari Service
Quality (SVQ) memiliki nilai 0658 R2 dari System Quality (SYQ) memiliki
nilai 0575 dan R2 dari User Satisfaction (USF) memiliki nilai 0536 Hal
tersebut dapat diartikan bahwa Optimism (OPT) Innovativeness (INN)
Discomfort (DIS) Insecurity (INS) menjelaskan secara moderat (332 )
varian dari INQ selanjutnya menjelaskan secara kuat (708 ) varian dari
SIS selanjutnya menjelaskan secara moderat (658 ) varian dari SVQ
selanjutnya menjelaskan secara moderat (575 ) varian dari SYQ Disisi
72
lain INQ SVQ dan SYQ menjelaskan secara moderat (536 ) varian dari
USF
Tabel 4 8 Hasil Uji Coefficient of Determination (R-Square)
Variabel Endogen R Square
INQ 0332
SIS 0708
SVQ 0658
SYQ 0575
USF 0536
3) T-test
Pengujian ini dilakukan dengan metode bootstrapping menggunakan uji two-
tailed dengan tingkat signifikansi 5 (005) untuk menguji hipotesis-
hipotesis penelitian Hipotesis tersebut akan diterima jika memiliki t-test lebih
besar dari 196 (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Wong 2013)
Adapun tingkat signifikansi lain yaitu 10 akan diterima jika memiliki t-test
165 (Hair et al 2011)
Gambar 4 10 Hasil Uji T-test
73
Gambar 410 diatas menunjukan bahwa ada 14 dari 23 hipotesis yang
diterima dan sisanya ditolak Berikut penjelasan hasil nilai t-test yang dapat
dilihat pada tabel 49
Tabel 4 9 Hasil Uji T-test
Hubungan antar Variabel
(Dependen -gt Independen) T-test
DIS -gt INQ 1929
DIS -gt SVQ 1626
DIS -gt SYQ 2181
DIS -gt USF 1518
INN -gt INQ 0254
INN -gt SVQ 1792
INN -gt SYQ 1811
INN -gt USF 1450
INQ -gt SIS 2123
INQ -gt USF 1254
INS -gt INQ 2547
INS -gt SVQ 2527
INS -gt SYQ 2668
INS -gt USF 1433
OPT -gt INQ 7128
OPT -gt SVQ 16486
OPT -gt SYQ 14434
OPT -gt USF 0993
SVQ -gt SIS 3371
SVQ -gt USF 2412
SYQ -gt SIS 1107
SYQ -gt USF 0397
USF -gt SIS 7666
4) Effect Size (f2)
Pada tahap ini dilakukan pengujian untuk mengetahui pengaruh variabel
tertentu terhadap variabel lainnya dalam struktur model dengan nilai ambang
batas sekitar 002 untuk pengaruh kecil 015 untuk menengah dan 035 untuk
pengaruh besar Dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut
74
Dimana
Nilai yang diperoleh ketika konstruk eksogen dimasukkan ke
model
Nilai yang diperoleh ketika konstruk eksogen dikeluarkan dari
model
Seperti yang dapat dilihat pada Tabel 410 hasil dari pengujian terhadap 23
jalur yang ada pada penelitian ini 4 jalur memiliki pengaruh yang besar dan 19
jalur lainnya memiliki pengaruh yang kecil
Tabel 4 10 Hasil Uji Effect Size
Jalur f2
Analisis f2 R2-in R2-ex sum f2
DIS -gt INQ 0332 0310 003342 Kecil
DIS -gt SVQ 0658 0649 002735 Kecil
DIS -gt SYQ 0575 0552 005414 Kecil
DIS -gt USF 0536 0529 001439 Kecil
INN -gt INQ 0332 0332 000048 Kecil
INN -gt SVQ 0658 0647 003321 Kecil
INN -gt SYQ 0575 0536 009179 Kecil
INN -gt USF 0536 0525 002300 Kecil
INQ -gt SIS 0708 0693 004967 Kecil
INQ -gt USF 0536 0520 003377 Kecil
INS -gt INQ 0332 0293 005889 Kecil
INS -gt SVQ 0658 064 005370 Kecil
INS -gt SYQ 0575 0547 006591 Kecil
INS -gt USF 0551 0531 004359 Kecil
OPT -gt INQ 0332 0029 045428 Besar
OPT -gt SVQ 0658 0081 168985 Besar
OPT -gt SYQ 0575 0075 117652 Besar
OPT -gt USF 0536 0539 - 000715 Kecil
SVQ -gt SIS 0708 0674 011464 Kecil
SVQ -gt USF 0536 0512 005100 Kecil
SYQ -gt SIS 0708 0703 001548 Kecil
SYQ -gt USF 0536 0535 000146 Kecil
USF -gt SIS 0708 0480 077795 Besar
75
5) Predictive Relevance (1198762)
Pengujian ini dilakukan dengan metode blindfolding untuk memberikan bukti
bahwa variabel tertentu yang digunakan dalam model mempunyai keterkaitan
prediktif (predictive relevance) dengan variabel lainnya dalam model dengan
ambang batas pengukuran di atas nol sama seperti pada Tabel 411
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Wong 2013)
Tabel 4 11 Hasil Uji Predictive Relevance
Variabel Endogen Q Square
INQ 0201
SIS 0525
SVQ 0486
SYQ 0388
USF 0323
6) Relative Impact (1199022)
Pengujian ini dilakukan dengan metode blindfolding untuk mengukur relatif
pengaruh dari sebuah keterkaitan prediktif suatu variabel tertentu dengan
variabel lainnya dengan nilai ambang batas sekitar 002 untuk pengaruh kecil
015 untuk pengaruh menengahsedang dan 035 untuk pengaruh besar (Hair
et al 2012) Rumus yang digunakan untuk perhitungan 1199022 adalah sebagai
berikut
q2 = 1198762 119894119899119888119897119906119889119890 minus 1198762 119890119909119888119897119906119889119890
1minus 1198762 119894119899119888119897119906119889119890
Tabel 412 menunjukan hasil bahwa 3 jalur mempunyai nilai yang besar
1 memiliki pengaruh sedang dan 19 jalur lainnya memiliki pengaruh kecil
76
Tabel 4 12 Hasil Uji Relative Impact
Jalur q2
Analisis q2 Q2-in Q2-ex sum q2
DIS -gt INQ 0201 0187 0018 Kecil
DIS -gt SVQ 0486 0480 0012 Kecil
DIS -gt SYQ 0388 0372 0026 Kecil
DIS -gt USF 0323 0320 0004 Kecil
INN -gt INQ 0201 0202 - 0001 Kecil
INN -gt SVQ 0486 0487 - 0002 Kecil
INN -gt SYQ 0388 0380 0013 Kecil
INN -gt USF 0323 0318 0007 Kecil
INQ -gt SIS 0525 0514 0023 Kecil
INQ -gt USF 0323 0314 0013 Kecil
INS -gt INQ 0201 0176 0031 Kecil
INS -gt SVQ 0486 0472 0027 Kecil
INS -gt SYQ 0388 0369 0031 Kecil
INS -gt USF 0323 0321 0003 Kecil
OPT -gt INQ 0201 0012 0237 Menengah
OPT -gt SVQ 0486 0055 0839 Besar
OPT -gt SYQ 0388 0048 0556 Besar
OPT -gt USF 0323 0325 - 0003 Kecil
SVQ -gt SIS 0525 0499 0055 Kecil
SVQ -gt USF 0323 0312 0016 Kecil
SYQ -gt SIS 0525 0522 0006 Kecil
SYQ -gt USF 0323 0325 - 0003 Kecil
USF -gt SIS 0525 0353 0362 Besar
77
Tabel 4 13 Hasil Analisis Struktural Model
Hipotesis β t-test R2
f2 q2 Analyses
No Jalur R2-in R2-ex sum f2 Q2-in Q2-ex sum q2 β t-test R2 f2 Q2 q2
H1 OPT -gt INQ 0561 7128 0332 0332 0029 045428 0201 0012 0237 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Menengah
H2 OPT -gt SYQ 0721 14434 0575 0575 0075 117652 0388 0048 0556 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Besar
H3 OPT -gt SVQ 0774 16486 0658 0658 0081 168985 0486 0055 0839 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Besar
H4 OPT -gt USF 0132 0993 0536 0536 0539 - 000715 0323 0325 - 0003 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H5 INN -gt INQ -0030 0254 0332 0332 0332 000048 0201 0202 - 0001 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H6 INN -gt SYQ 0133 1811 0575 0575 0536 009179 0388 0380 0013 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H7 INN -gt SVQ 0129 1792 0658 0658 0647 003321 0486 0487 - 0002 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H8 INN -gt USF 0129 1450 0536 0536 0525 002300 0323 0318 0007 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H9 DIS -gt INQ -0271 1929 0332 0332 0310 003342 0201 0187 0018 Tidak Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H10 DIS -gt SYQ -0273 2181 0575 0575 0552 005414 0388 0372 0026 Tidak Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H11 DIS -gt SVQ -0180 1626 0658 0658 0649 002735 0486 0480 0012 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H12 DIS -gt USF -0159 1518 0536 0536 0529 001439 0323 0320 0004 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H13 INS -gt INQ 0356 2547 0332 0332 0293 005889 0201 0176 0031 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H14 INS -gt SYQ 0296 2668 0575 0575 0547 006591 0388 0369 0031 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H15 INS -gt SVQ 0242 2527 0658 0658 064 005370 0486 0472 0027 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H16 INS -gt USF 0137 1433 0551 0551 0531 004359 0323 0321 0003 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H17 INQ -gt USF 0160 1254 0536 0536 0520 003377 0323 0314 0013 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H18 INQ -gt SIS -0157 2123 0708 0708 0693 004967 0525 0514 0023 Tidak Signifikan Diterima Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H19 SYQ -gt USF 0075 0397 0536 0536 0535 000146 0323 0325 - 0003 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H20 SYQ -gt SIS -0152 1107 0708 0708 0703 001548 0525 0522 0006 Tidak Signifikan Ditolak Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H21 SVQ -gt USF 0401 2412 0536 0536 0512 005100 0323 0312 0016 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H22 SVQ -gt SIS 0437 3371 0708 0708 0674 011464 0525 0499 0055 Signifikan Diterima Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H23 USF -gt SIS 0686 7666 0708 0708 0480 077795 0525 0353 0362 Signifikan Diterima Kuat Besar Predictive Relevance Besar
78
42 Interpretasi Hasil dan Pembahasan
421 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Analisis Data Demografis
Berdasarkan hasil analisis informasi demografis responden peneliti melakukan
interpretasi dan mendiskusikan hasil analisisnya sebagai berikut
1) Jenis Kelamin
Gambar 41 memperlihatkan bahwa dari 125 data responden yang
terlibat dalam penelitian ini sebagian besar responden berjenis kelamin
laki-laki yaitu sebanyak 70 orang (56) dan jumlah dari responden
perempuan yaitu sebanyak 55 orang (44)
2) Pendidikan Terakhir
Gambar 42 menunjukan bahwa responden yang terlibat dalam
penelitian ini memiliki keragaman tingkat pendidikan Sebanyak 71
responden (57) merupakan lulusan S1 25 responden (20) lulusan
SLTA 23 responden (18) merupakan lulusan Diploma dan 6 responden
merupakan lulusan S2 (5) Beragamnya tingkat pendidikan responden
akan berimplikasi terhadap variasi jawaban serta peneliti menilai bahwa
kuesioner penelitian akan mampu dipahami
3) Pengetahuan mengenai Keberadaan Sistem
Berdasarkan gambar 43 dari jumlah 125 responden mayoritas
sudah mengetahui mengenai keberadaan SIA Accurate yaitu sebanyak 119
responden (95) sisanya sebanyak 6 orang (5) belum mengetahui
mengenai adanya SIA Accurate
79
4) Pengalaman Penggunaan Sistem
Pengalaman responden dalam menggunakan sistem di institusi atau
perusahaan tersebut adalah lt1 tahun sebanyak 69 (55) 1-3 tahun
sebanyak 15 (12) 3-5 tahun sebanyak 16 (13) dan gt5 tahun sebanyak
25 (20 ) responden Gambar 44 menunjukan durasi pengalaman
responden dalam menggunakan SIA Accurate di penelitian ini
5) Skala Intensitas Penggunaan Sistem
Skala intensitas responden dalam menggunakan sistem dalam
pekerjaan di institusi atau perusahaan tersebut adalah ldquoselalurdquo sebanyak 79
responden (63) ldquoterkadangrdquo sebanyak 30 (24) ldquojarangrdquo sebanyak 16
(13) dan ldquotidak pernahrdquo sebanyak 0 (0 ) responden Gambar 45
menunjukan durasi pengalaman responden dalam menggunakan SIA
Accurate di penelitian ini
6) StatusPosisi Pekerjaan
Berdasarkan gambar 46 dapat diketahui bahwa responden pada
penelitian ini bagian marketing sebanyak 43 orang (34) dilanjutkan oleh
bagian logistik sebanyak 37 orang (30) bagian keuangan sebanyak 13
orang (11) bagian Admin sebanyak 24 orang (19) dan terakhir bagian
TI sebanyak 8 orang (6)
7) Kemampuan Penggunaan Komputer
Gambar 47 menunjukan penilaian responden atas kapabilitas
penggunaan komputer Hasil ini diambil berdasarkan jawaban responden
atas pertanyaan kemampuan penggunaan komputer yang memiliki pilihan
80
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil dan Sangat Tidak Terampil
Sebanyak 20 (16) responden menjawab ldquoSangat Terampilrdquo 87 (70)
responden menjawab ldquoTerampilrdquo dan 18 responden menjawab ldquoTidak
Terampilrdquo Hal tersebut menandakan bahwa kemampuan responden sudah
cukup baik dalam menggunakan komputer Peneliti memperkirakan hal ini
berkaitan dengan mayoritas responden berusia dibawa 30 tahun yang
popular disebut dengan generasi Y (Anantatmula 2012) yang dianggap
telah terbiasa dengan penggunaan teknologi informasi
422 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Pengukuran Model
Berdasarkan hasil analisis model pengukuran ada beberapa poin penting
yang harus diperhatikan yaitu sebagai berikut
1) Hasil akhir dari analisis telah menunjukan bahwa pengukuran model dari
model penelitian ini telah memenuhi syarat dan memiliki karakteristik yang
baik sehingga layak untuk dilanjutkan ke tahap analisis struktur model untuk
menguji inner model
2) Terdapat tiga indikator yang memiliki nilai outer loading dibawah 07 yaitu
INN1 INQ1 dan INQ2 Namun hal tersebut masih dapat ditoleransi dengan
melihat nilai composite reliability diatas 07
Peneliti beranggapan bahwa hal-hal pada poin dua disebabkan karena
pertimbangan waktu kerja para responden menyebabkan proses pengisian
kuesioner yang tidak didampingi langsung oleh peneliti sehingga memungkinkan
adanya pemaknaan pertanyaan yang tidak tepat Terkait dengan hal ini meskipun
pembuatan instrumen dan penjelasan awal kepada beberapa pihak yang mewakili
81
penerimaan kuesioner penelititan pada setiap perusahaan dalam penelitian ini telah
dilakukan dengan sebaik mungkin hal-hal di luar rencana dan kendali tidak dapat
dihindari khususnya saat pelaksanaan penelitian di lapangan
423 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Struktural Model
Bagian ini akan memaparkan interpretasi dan diskusi berdasarkan hasil dari enam
tahap analisis struktur model yaitu path coefficient (β) coefficient of determination
(R2) t-test menggunakan metode bootstrapping effect size (f2) predictive relevance
(1198762) dan relative impact (1199022) Berikut adalah pemaparan yang dilakukan dengan
mengikuti pertanyaan-pertanyaan penelitian dan hipotesis-hipotesis yang telah
dirumuskan sebelumnya
H1 Apakah Optimisme (Optimism) berpengaruh secara signifikan terhadap
Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
pertama (H1) diterima Artinya Optimisme (Optimism) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0561 Dilihat dari nilai f2 hipotesis OPTrarrINQ memiliki pengaruh
besar tetapi q2 pengaruh yang menengah serta memiliki nilai yang lemah dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT yang terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
82
ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang
dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel OPT tidak memiliki
pengaruh yang signifikan terhadap INQ
H2 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kualitas Sistem
(System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua (H2) diterima Artinya Optimisme (Optimsm) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality) dengan nilai path coefficient
(β) 0721 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis OPTrarrSYQ memiliki pengaruh yang
besar serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of determination (R2)
Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output
(Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang
menyatakan variabel OPT memiliki nilai signifikan terhadap SYQ dan juga terdapat
pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H3 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tiga (H3) diterima Artinya Optimisme (Optimsm) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0774 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis OPTrarrSVQ memiliki
83
pengaruh yang besar serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of
determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model
input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti 2017
Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT memiliki nilai signifikan terhadap
SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini
memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output
H4 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kepuasan
Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-empat (H4) tidak diterima Artinya Optimisme (Optimsm) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
walaupun nilai path coefficient (β) 0132 Dilihat dari nilai f2 dan coefficient of
determination (R2) hipotesis OPTrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta
memiliki nilai yang cukup dilihat dari q2 Hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT memiliki nilai
signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada dimensi input dalam model
penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
84
H5 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh secara signifikan terhadap
Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-lima (H5) tidak diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
dengan nilai path coefficient (β) -0030 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INNrarrINQ memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang kecil dilihat
dari coefficient of determination (R2) Hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN memiliki nilai
signifikan terhadap INQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model
penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H6 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-enam (H6) diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality) dengan nilai path coefficient
(β) 0133 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrSYQ memiliki pengaruh
tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient
of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model
input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017)
85
yang menyatakan variabel INN terdapat pada dimensi input dalam model penelitian
ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output Namun
hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Gusti (2017) yang menyatakan
variabel INN tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap SYQ
H7 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tujuh (H7) diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0129 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrSVQ memiliki
pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti
2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN memiliki nilai signifikan
terhadap SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini
memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output
H8 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kepuasan
Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-delapan (H8) tidak diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) dengan
86
nilai path coefficient (β) 0129 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrUSF
memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang
dilakukan oleh Gusti (2017) bahwa variabel INN tidak memiliki pengaruh yang
signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
ataupun output
H9 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif secara
signifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sembilan (H9) diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information
Quality) dengan nilai path coefficient (β) -0271 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai
dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan
peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS yang
terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak
87
sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan
variabel DIS tidak memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap INQ
H10 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kualitas Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sepuluh (H10) diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
dengan nilai path coefficient (β) -0273 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
DISrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap SYQ
H11 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kualitas Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sebelas (H11) tidak diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service
88
Quality) dengan nilai path coefficient (β) -0180 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrSVQ memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup
dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap SVQ Namun hasil ini tidak
sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis
1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS
yang terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H12 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua belas (H12) tidak diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User
Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) -0159 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup
dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak
sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis
1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS
89
yang terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H13 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tiga belas (H13) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information
Quality) dengan nilai path coefficient (β) 0356 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap INQ dan juga terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output
H14 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-empat belas (H14) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
dengan nilai path coefficient (β) 0296 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrSYQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
90
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki nilai signifikan terhadap SYQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam
model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H15 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-lima belas (H15) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality)
dengan nilai path coefficient (β) 0296 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrSVQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki nilai signifikan terhadap SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam
model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H16 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
91
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-enam belas (H16) tidak diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap User Satisfaction dengan nilai
path coefficient (β) 0137 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INSrarrUSF memiliki
pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of
determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan
oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel INS tidak memiliki pengaruh negatif
yang signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS yang terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
ataupun output
H17 Apakah Kualitas Informasi (Information Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tujuh belas (H17) tidak diterima Artinya Kualitas Informasi (Information
Quality) tidak memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna
(User Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) 0160 Dilihat dari nilai f2 dan
q2 hipotesis SYQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini tidak sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti2017 Hudin et al 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan
92
variabel INQ memiliki nilai signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output
H18 Apakah Kualitas Informasi (Information Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-delapan belas (H18) diterima Artinya Kualitas Informasi (Information Quality)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) -0157 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis INQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INQ terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Gusti
(2017) bahwa INQ tidak memiliki pengaruh terhadap SIS
H19 Apakah Kualitas Sistem (System Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sembilan belas (H19) tidak diterima Artinya Kualitas Sistem (System Quality)
93
tidak memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User
Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) 0075 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis SYQrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
penelitian Gusti (2017) yang menyatakan bahwa variabel SYQ tidak berpengaruh
signifikan terdap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Hudin
et al 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SYQ yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output
H20 Apakah Kualitas Sistem (System Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh (H20) tidak diterima Artinya Kualitas Sistem (System Quality) tidak
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) -0152 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis SYQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai
dengan penelitian Gusti (2017) yang menyatakan bahwa variabel SYQ tidak
berpengaruh signifikan terhadap SIS Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
94
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SYQ yang terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output
H21 Apakah Kualitas Layanan (Service Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis ke-dua
puluh satu (H21) diterima Artinya Kualitas Layanan (Service Quality) memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) dengan
nilai path coefficient (β) 0401 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis SVQrarrUSF
memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti
2017 Hudin etal 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SVQ
berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada dimensi
process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi
output
H22 Apakah Kualitas Layanan (Service Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh dua (H22) diterima Artinya Kualitas Layanan (Service Quality)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
95
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) 0437 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis SVQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SVQ yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel SVQ tidak
memiliki pengaruh yang signifikan terhadap SIS
H23 Apakah Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) berpengaruh signifikan
terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh tiga (H23) diterima Artinya Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) 0686 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis USFrarrSIS memiliki pengaruh yang besar serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel USF
memiliki pengaruh signifikan terhadap SIS dan juga terdapat pada dimensi process
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi output
96
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
51 Kesimpulan
Berdasarkan hasil temuan peneliti berikut adalah kesimpulan penting pada
penelitian ini
1) Telah dilakukan pengukuran tentang tingkat kesiapan pengguna dalam
keberhasian penerapan SIA Accurate dan faktor apa saja yang
mempengaruhi keberhasilan SIA Accurate dalam perspektif pengguna
sistem di beberapa perusahaan jakarta
2) Adanya penghapusan 3 indikator dari 44 indikator pada penelitian ini
adapun indikator yang dihapus antara lain INN1 INQ1 dan INQ2 Dari
hasil ini peneliti beranggapan penghapusan indikator terjadi dikarenakan
kurang tepatnya item instrument pada penelitian yang dilakukan
3) Tidak diterimanya 9 dari 23 hipotesis yaitu OPTrarrUSF INNrarrINQ
INNrarrUSF DISrarrSVQ DISrarrUSF INSrarrUSF INQrarrUSF SYQrarrUSF
dan SYQrarrSIS Perbedaan hasil temuan penelitian ini dengan penelitian
terdahulu dipengaruhi beberapa faktor diantaranya adalah adanya
perbedaan objek sampel dan instrumen penelitian
4) Diterimanya 14 hipotesis yaitu OPTrarrINQ OPTrarrSYQ OPTrarrSVQ
INNrarrSYQ INNrarrSVQ DISrarrINQ DISrarrSYQ INSrarrINQ INSrarrSYQ
INSrarrSVQ INQrarrSIS SVQrarrUSF SVQrarrSIS USFrarrSIS Sehingga
dapat dilihat bahwa di beberapa perusahaan Jakarta terdapat beberapa
97
pengaruh yang terjadi antara kesiapan pengguna dalam menggunakan
sistem informasi terhadap keberhasilan sistem yaitu sebagai berikut
a Optimism (OPT) berpengaruh terhadap Information Quality (INQ) System
Quality (SYQ) dan Service Quality (SVQ) sehingga akan menjadi faktor
pendorong Success Information System (SIS)
b Innovativeness (INN) berpengaruh terhadap System Quality (SYQ) dan
Service Quality (SVQ) sehingga akan menjadi faktor pendorong Success
Information System (SIS)
c Discomfort (DIS) memiliki pengaruh negatif terhadap Information Quality
(INQ) dan System Quality (SYQ) Hal tersebut akan menjadi faktor
penghambat dalam Success Information System (SIS)
d Insecurty (INS) memiliki pengaruh negatif terhadap Information Quality
(INQ) System Quality (SYQ) dan Service Quality (SVQ) Hal tersebut akan
menjadi faktor penghambat dalam Success Information System (SIS)
e Information Quality (INQ) memiliki pengaruh terhadap Success
Information System (SIS)
f Service Quality (SVQ) memiliki pengaruh terhadap User Satisfaction (USF)
serta Success Information System (SIS)
g User Satisfaction (USF) memiliki pengaruh terhadap Success Information
System (SIS)
98
52 Saran
Bagian ini berisikan saran yang berkaitan langsung dengan temuan penelitian
sebagai pertimbangan praktis bagi pihak-pihak yang memiliki ketertarikan untuk
tindak lanjut penelitian selanjutnya
1) Berdasarkan batasan metode dan hasil penelitian peneliti memberikan
saran bagi para mahasiswa dan peneliti selanjutnya (khususnya yang tertarik
pada kajian sejenis) diharapkan dapat meninjau kembali dan memperhatikan
hal-hal berikut
a Penelitian ini memiliki keterbatasan cakupan wilayah perusahaan di
Jakarta Penelitian yang akan datang diharapkan akan mampu
mencakup wilayah yang lebih luas sehingga akan memperkaya jumlah
responden yang terlibat dan mampu memberikan hasil yang lebih
akurat
b Terkait dengan hasil analisis dan interpretasi data penelitian yang akan
datang diharapkan mampu melakukan pengelompokan analisis
berdasarkan posisi jabatan sehingga akan mampu memberikan hasil
interpretasi dari berbagai prespektif responden yang terlibat
2) Diharapkan bagi para pengguna SIA Accurate di seluruh sektor perusahaan
agar dapat memperhatikan pandangan optimisme pemikiran inovatif rasa
ketidaknyamanan rasa ketidakamanan kualitas informasi kualitas sistem
kualitas pelayanan serta kepuasan pengguna sistem yang diterima oleh
sumber daya manusia di masing-masing perusahaan karena hal-hal tersebut
menjadi faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan sistem informasi
99
Pihak-pihak manajerial alangkah baiknya agar dapat menciptakan strategi
pengimplementasian sistem informasi seperti memberikan training dan
evaluasi kepada stafnya setelah menggunakan sistem dengan upaya
meningkatkan pandangan optimisme pemikiran inovatif kualitas informasi
kualitas sistem kualitas pelayanan juga kepuasan pengguna sistem dalam
keberhasilan penerapan sistem informasi
Daftar Pustaka
Afthanorhan B W amp Asyraf W M (2013) A comparison of partial least square
structural equation modeling (PLS-SEM) and covariance based structural
equation modeling (CB-SEM) for confirmatory factor analysis International
Journal of Engineering Science and Innovative Technology (IJESIT) 2(5)
198ndash205
Arvidsson V Holmstroumlm J amp Lyytinen K (2014) Information systems use as
strategy practice A multi-dimensional view of strategic information system
implementation and use Journal of Strategic Information Systems 23(1) 45ndash
61 httpsdoiorg101016jjsis201401004
Creswell J W (2017) Research Design Qualitative Quantitative and Mixed
Method Aproaches SAGE Publications 203ndash223
httpsdoiorg1041359781849208956
Davis J R Alderman C W amp Robinson L A (1990) Accounting Information
Systems A Cycle Approach Wiley 3 edition (February 1990)
Davis W S amp Yen D C (1998) The Information System Consultantrsquos
Handbook Systems Analysis and Design CRC Press
Dawes J (2008) Do data characteristics change according to the number of scale
points use And experiment using 5 point 7 point and 10 point scales
International Journal of Market Research 50(1) 1ndash20 httpsdoiorgArticle
Delone W H amp McLean E R (2003) The DeLone and McLean model of
information systems success A ten-year update Journal of Management
Information Systems 19(4) 9ndash30 Retrieved from
httpmesharpemetapresscomindexpeqdjk46vy52v4q6pdf
Djamarah S B amp Zain A (2010) Strategi Belajar Mengajar (Rineka Cipta Ed)
Jakarta
Florestiyanto M Y (2012) Evaluasi Kesiapan Pengguna Dalam Adopsi Sistem
Informasi Terintegrasi Di Bidang Keuangan Menggunakan Metode
Technology Rediness Index Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF)
1(4) 288ndash296
Ghozali I (2011) Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS19 (Edisi
Keli) Semarang Universitas Diponogoro
Ghozali I amp Hengky L (2015) Partial Least Squares Konsep Teknik dan
Aplikasi Menggunakan Program SmartPLS 30 Untuk Penelitian Empiris
Semarang Badan Penerbit UNDIP
Guritno S amp Sudaryono R (2011) Theory and Application of IT Research
Metodologi Penelitian Teknologi Informasi Yogyakarta Andi
101
Gusti G (2017) Ubiquitous Computing Di Uin Syarif Hidayatullah Jakarta
Hadi S (2016) Statistik Jakarta Pustaka Pelajar
Hair J F Sarstedt M Ringle C M amp Mena J A (2012) An assessment of the
use of partial least squares structural equation modeling in marketing research
Journal of the Academy of Marketing Science 40(3) 414ndash433
Hamalik O (2008) Kurikulum dan Pembelajaran Jakarta Sinar Grafika
Howsawi E M Eager D amp Bagia R (2011) Understanding project success
The four-level project success framework IEEE International Conference on
Industrial Engineering and Engineering Management 620ndash624
httpsdoiorg101109IEEM20116117991
Hudin J M amp Riana D (2016) Kajian Keberhasilan Penggunaan Sistem
Informasi Accurate Dengan Menggunakan Model Kesuksesan Sistem
Informasi Delon Dan Mclean Jurnal Sistem Informasi (Journal Of
Information Systems) 12(1) 1ndash8
HttpsDoiOrgHttpDxDoiOrg1021609JsiV13i1500
Jogiyanto (2007) Model Kesuksesan Sistem Teknologi Informasi Yogyakarta
Andi
Kadir A (2014) Pengenalan Sistem Informasi (Edisi Revisi) Yogyakarta Andi
Offest
Koloay L P Morasa J amp Elim I (2014) Peranan Sistem Informasi Akuntansi
Dalam Efektifitas Pelaporan Informasi Akuntansi Pertanggungjawaban Pada
Pt Pos Indonesia (Persero) Manado Universitas Sam Ratulangi Manado 2(3)
254ndash265
Lazuardi L I (2017) Pengaruh Kesiapan Penerimaan Pengguna Terhadap
Penerapan Sistem Informasi diantara Lembaga Keuangan Mikro Syariah Uin
Syarif Hidayatullah
McLeod L amp MacDonell S G (2011) Factors that affect software systems
development project outcomes ACM Computing Surveys 43(4) 24ndash56
httpsdoiorg10114519788021978803
Pambudi S A (2015) Analisis Kesiapan Pengguna Sistem Informasi Akademik
Semnasteknomedia Online 3(1) 2-1ndash127
Parasuraman A (2000) Technology Readiness Index (TRI) A Multiple-item Scale
to Measure Readiness Embrace New Technologies Journal of Service
Reasearch 2(4)
Parasuraman A amp Colby C L (2015) An Updated and Streamlined Technology
Readiness Index TRI 20 Journal of Service Research 18(1) 59ndash74
httpsdoiorg1011771094670514539730
Patel C J Gali V S Patel D V amp Parmar R D (2011) The effects of
102
information and communication technologies ( ICTs ) on higher education
From objectivism to social constructivism Journal of Vocational and
Technical Educatio 3(November) 113ndash120 Retrieved from
httpwwwacademicjournalsorgijvtePDFPdf2011NovPatel et
alpdf5CnhttpwwwacademicjournalsorgIJVTE
Puspitawati L amp Anggadini S D (2011) Sistem Informasi Akuntansi
Yogyakarta Graha Ilmu
Ringle C M Silva D da amp Bido D (2015) Structural equation modeling with
the SmartPLS
Romney M B amp Steinbart P J (2012) Accounting Information Systems (12th
Edition) Accounting Information System 1ndash67
Rusmana Ni Y (2015) Sistem Informasi Pengelolaan Keuangan Dana Bantuan
Pada Kecamatan Arjosari Jurnal Speed 7(2) 38ndash41 Retrieved from
httpspeedwebidejournalindexphpSpeedarticleview89
Santoso S (2011) Elex Structural Equation Modeling (SEM) Konsep dan Apllikasi
dengan AMOS 18 Jakarta PT Elex Media Komputindo Kompas Gramedia
Sarstedt M Ringle C M amp Hair J F (2017) Partial Least Squares Structural
Equation Modeling Springer International Publishing AG 2017 C Homburg
et Al (Eds) Handbook of Market Research Retrieved from
httpsdoiorg101007978-3-319-05542-8_15-
Setiawan A B (2016) Evaluasi Kepuasan Pengguna Sistem Aplikasi Surat
Keterangan Tinggal Sementara Online (SKTS) dengan Menggunakan Metode
End-User Computing Satisfaction Surabaya Skripsi Universitas Airlangga
Sheu M amp Kim H (2008) User Readiness for IS Development An Examination
of 50 Cases Systems Research and Behavioral Science 8(3) 27ndash42
httpsdoiorg101002sres
Siregar S (2013) Statistik Parametrik untuk Penelitian Kuantitatif Dilengkapi
dengan Perhitungan Manual dan Aplikasi SPSS versi 17 Jakarta Bumi
Aksara
Slameto (2010) Belajar dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhinya Jakarta
Rineka Cipta
Subiyakto A (2017) Development of the Readiness and Success Model for
Assessing the Information System Integration The author version of the
presented paper ( In publishing ) Development of the Readiness and Success
Model for Assessing the Information System Integration In International
Conference on Science and Technology (ICOSAT) Jakarta
Subiyakto A amp Ahlan A R (2014) Implementation of Input-Process-Output
Model for Measuring Information System Project Success TELKOMNIKA
Indonesian Journal of Electrical Engineering 12(7) 5603ndash5612
103
httpsdoiorghttpdoiorg1011591ijeecsv12i7pp5603-5612
Subiyakto A Ahlan A R Kartiwi M amp Sukmana H T (2015) Influences of
the Input Factors towards Success of An Information System Project
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control)
13(2) 686 httpsdoiorg1012928telkomnikav13i21323
Subiyakto A Ahlan A R Putra S J amp Kartiwi M (2015) Validation of
Information System Project Success Model A Focus Group Study SAGE
Open 5(2) 1ndash14 httpsdoiorg1011772158244015581650
Subiyakto A Ahlan A R Kartiwi M amp Sukmana H T (2015) Measurement
of Information System Project Success Based on Perceptions of the Internal
Stakeholders International Journal of Electrical and Computer Engineering
(IJECE) 5(2) 271-279 Sugiyono (2011) Metode Penelitian Kuantitatif
Kualitatif dan RampD Bandung CV Alfabeta
Sutabri T (2004) Analisis Sistem Informasi Jakarta CVAndi Offset
Tjahjanadi N Y amp Sarosa S (nd) Evaluasi Net Benefit Sistem Informasi
Akutansi Pada Software Akutansi Accurate dan Zahir Menurut Model Delone
amp Mclean 2003 240
Wong K K K (2013) Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-
SEM) Techniques Using SmartPLS Marketing Bulletin 24(1) 1ndash32
httpsdoiorg101108EBR-10-2013-0128
Yamin S amp Kurniawan H (2011) Generasi Baru Mengolah Data Penelitian
dengan Partial Least Square Path Modeling Aplikasi dengan software
XLSTAT SmartPLS dan Visual PLS Edisi 1 Jakarta Salemaba Infotek
Yunita I (2017) Pengukuran Kepuasan Pengguna terhadap Tulis (Technology Uin
Library Information System) pada Pusat Perpustakaan UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
LAMPIRAN
ii
SKRIPSI
KESIAPAN KEBERHASILAN PENERAPAN SISTEM INFORMASI
AKUNTANSI ACCURATE BERDASARKAN PERSEPSI PENGGUNANYA
Skripsi
Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sistem Informasi
Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta
Oleh
LATIFA ZAHRA
1113093000018
PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
2018 M 1439 H
iii
iv
v
vi
ABSTRAK
Latifa Zahra ndash 1113093000018 Kesiapan Keberhasilan Penerapan Sistem
Informasi Akuntansi Accurate Berdasarkan Persepsi Penggunanya dibawah
bimbingan Arsquoang Subiyakto dan Nur Aeni Hidayah
Kesiapan pengguna sistem atau user merupakan salah satu pengaruh dari
keberhasilan penerapan Sistem Informasi (SI) Beberapa perusahaan telah
menerapkan Accurate sebagai salah satu Sistem Informasi Akuntansi (SIA) yang
membantu dalam pembukuan perusahaan Namun kurangnya kesiapan pengguna
dalam memanfaatkan sistem mengakibatkan kinerja operasional perusahaan tidak
berjalan maksimal Selain itu belum pernah dilakukan pengujian terkait
keberhasilan penerapan SI dari sisi kesiapan pengguna Sehingga perlu dilakukan
penelitian terkait kesiapan pengguna terhadap keberhasilan SIA Accurate
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan model kesiapan dan
keberhasilan SI dengan teknik analisis PLS-SEM dengan SmartPLS 30 Hasilnya
terdapat 23 hipotesis yang diuji 14 hipotesis yang diterima atau berpengaruh dan 9
hipotesis ditolak Sehingga faktor-faktor pengaruh kesiapan pengguna terhadap
keberhasilan penerapan SI yaitu optimism melalui information quality system
quality dan service quality Innovativeness melalui system quality dan service
quality Discomfort berpengaruh secara negatif melalui system quality dan
information quality Insecurity berpengaruh secara negatif melalui information
quality system quality dan service quality Information quality melalui success
information system Service quality melalui user satisfaction dan success
information system User satisfaction melalui success information system Dengan
demikian hasil ini dapat memenuhi tujuan dari penelitian ini yaitu dengan diketahui
sejauh mana kesiapan pengguna terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate dan
juga faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi keberhasilan penerapan SIA
Accurate
Kata kunci Sistem Informasi Akuntansi Accurate Technology Readiness Index
Model Keberhasilan Sistem Informasi PLS-SEM
BAB I-V + 109 Halaman + xv + 18 Gambar + 18 Tabel + 47 Daftar Pustaka +
Lampiran
vii
KATA PENGANTAR
Puji dan syukur kehadirat Allah SWT karena atas berkah rahmat dan
hidayah-Nya yang sungguh melimpah sehingga penulis dapat menyelesaikan
skripsi yang berjudul ldquoKesiapan Keberhasilan Penerapan Sistem Informasi
Akuntansi Accurate Berdasarkan Persepsi Penggunanyardquo dengan baik Shalawat
serta salam semoga senantiasa tercurah kepada Nabi Besar Muhammad SAW
beserta keluarga sahabat serta para pengikutnya hinga akhir zaman
Penulis menyadari bahwa dalam menyelesaikan skripsi ini tidak terlepas
dari bantuan berbagai pihak Oleh karena itu perkenankanlah penulis untuk dapat
mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada
1 Bapak Dr Agus Salim SAg MSi selaku Dekan Fakultas Sains dan
Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah
2 Ibu Nia Kumaladewi MMSI selaku Ketua Program Studi Sistem Informasi
Fakultas Sains dan Teknologi dan Ibu Meinarini Catur Utami MT selaku
Sekretaris Program Studi Sistem Informasi Fakultas Sains dan Teknologi
3 Bapak Arsquoang Subiyakto MKom sebagai Dosen Pembimbing I yang telah
memberikan bimbingan dan arahan kepada penulis selama proses
penyelesaian skripsi ini Terima kasih banyak untuk seluruh waktu tenaga
kesediaan menjawab setiap pertanyaan penulis dan senantiasa memberikan
dukungan moril serta membagikan banyak pengetahuan agar penulis bisa
menyelesaikan skripsi ini dengan baik
viii
4 Ibu Nur Aeni Hidayah MMSI sebagai Dosen Pembimbing II yang selalu
ada setiap saat tidak pernah lelah menyemangati penulis mengingatkan
penulis untuk segera menyelesaikan skripsi ini Terima kasih atas
kesabarannya dalam membimbing penulis selalu memberi masukkan yang
positif arahan yang jelas sehingga penulis bisa menyelesaikan skripsi ini
dengan baik
5 Seluruh Dosen Program Studi Sistem Informasi yang telah membagikan
ilmunya kepada penulis selama proses perkuliahan
6 Kedua orang tua penulis Bapak Arifin Adam dan Ibu Sri Mulyati Terima
kasih untuk mama dan papa yang telah membesarkan dan mendidik penulis
dari lahir hingga saat ini terima kasih untuk seluruh cinta dan kasih yang
mama dan papa berikan untukku Terima kasih untuk doa-doa yang selalu
mengiri langkahku disegala cuaca saat senang maupun sedih
7 Adikku tersayang Laristi Lahun Laiyla Terima kasih telah mengisi hari-
hari penulis sehingga penulis tidak pernah merasa kesepian semoga kalian
akan selalu menjadi saudara dan sahabat terbaik yang mengiri langkah
penulis kedepannya
8 Sahabatku Dwi Rizki Sabarkhah Terima kasih karena telah menerima
penulis apa adanya selalu ada setiap saat dan memberikan pengaruh yang
positif tidak pernah bosan mendengar keluh kesah penulis Terima kasih
juga untuk teman-teman Nia Amel Fira Ana serta grup NASGOR GX
PEDES yang selalu menghibur penulis dengan canda dan tawanya
ix
x
DAFTAR ISI
COVER i
LEMBAR PERSETUJUAN Error Bookmark not defined
LEMBAR PENGESAHAN Error Bookmark not defined
LEMBAR PERNYATAAN iv
ABSTRAK v
KATA PENGANTAR vii
DAFTAR ISI xiii
DAFTAR GAMBAR xiii
DAFTAR TABEL xiv
BAB I PENDAHULUAN 1
11 Latar Belakang 1
12 Identifikasi Masalah 6
13 Rumusan Masalah 6
14 Ruang Lingkup dan Batasan Masalah 7
15 Tujuan dan Sasaran Penelitian 7
16 Manfaat Penelitian 8
17 Metodologi Penelitian 9
18 Model Penelitian 9
19 Pertanyaan Penelitian 10
110 Sistematika Penulisan 11
BAB II LANDASAN TEORI 2
21 Definisi Kesiapan 2
22 Definisi Keberhasilan 2
23 Definisi Pengguna Sistem 3
24 Definisi Sistem Informasi 5
25 Definisi Sistem Informasi Akuntansi 5
26 Sistem Informasi Akuntansi Accurate 7
261 SIA Accurate versi 5 8
262 Modul SIA Accurate versi 5 9
263 Kelebihan SIA Accurate versi 5 dengan versi sebelumnya 11
264 Kekurangan SIA Accurate versi 5 12
xi
27 Konsep Dasar Kesiapan Teknologi (Technology Readiness) 13
28 Konsep Dasar Keberhasilan Sistem Informasi (Success SI) 14
29 Populasi Dan Sampel 18
291 Teknik Sampling 19
292 Teknik Menentukan Ukuran Sampel 21
210 Teknik Pengumpulan Data 22
211 Skala Likert 23
212 PLS-SEM 24
211 Model yang Diadopsi 28
2111 Model IPO Logic 32
2112 Model Kesiapan Teknologi (Technology Readiness) 33
2113 Model Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information) 37
212 Penelitian Sejenis 43
213 Pengembangan Hipotesis 47
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 49
31 Pendekatan Penelitian 49
32 Prosedur Penelitian 50
33 Populasi dan Sampel 51
34 Instrumen Penelitian 52
35 Pengumpulan dan Pemrosesan Data 54
36 Analisis dan Interpretasi Data 54
BAB IV HASIL ANALISIS DAN INTERPRETASI 56
41 Hasil Analisis 56
411 Hasil Analisis Demografis 56
412 Hasil Analisis Pengukuran Model 61
413 Hasil Struktur Model 70
42 Interpretasi Hasil dan Pembahasan 78
421 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Analisis Data Demografis 78
422 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Pengukuran Model 80
423 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Struktural Model 81
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 96
51 Kesimpulan 96
xii
52 Saran 98
Daftar Pustaka 100
LAMPIRAN 114
xiii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1 1 Model Penelitian 10
Gambar 2 1 Model Pengukuran Keberhasilan Proyek SI 17
Gambar 2 2 Revisi Model 18
Gambar 2 3 IPO LOGIC 32
Gambar 2 4 Model TRI 20 33
Gambar 2 5 Model Keberhasilan SI 37
Gambar 2 6 Model Keberhasilan SI 42
Gambar 3 1 Prosedur Penelitian 50
Gambar 4 1 Diagram Jenis Kelamin Responden 56
Gambar 4 2 Diagram Pendidikan Terakhir Responden 57
Gambar 4 3 Diagram Pengetahuan Keberadaan Sistem 58
Gambar 4 4 Diagram Pengalaman Penggunaan Sistem 58
Gambar 4 5 Diagram Skala Intensitas Penggunaan Sistem 59
Gambar 4 6 StatusPosisi Pekerjaan 60
Gambar 4 7 Diagram Kemampuan Penggunaan Komputer 60
Gambar 4 8 Hasil Awal Analisis Outer Model 68
Gambar 4 9 Hasil Akhir Analisis Outer Model Setelah Penghapusan Indikator 69
Gambar 4 10 Hasil Uji T-test 72
xiv
DAFTAR TABEL
Tabel 2 1 Perbedaan Varian Accurate 5 9
Tabel 2 2 Variabel TRI dan Keberhasilan SI 29
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI 29
Tabel 3 1 Waktu Penelitian 51
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian 52
Tabel 4 1 Hasil Awal Uji Loading Factor 62
Tabel 4 2 Hasil Uji Loading Factor Setelah Penghapusan Indikator 63
Tabel 4 3 Hasil Uji Composite Reliability 64
Tabel 4 4 Hasil Uji Average Variance Extracted (AVE) 65
Tabel 4 5 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading) 66
Tabel 4 6 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading Fornell-Lackerrsquos) 67
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient 70
Tabel 4 8 Hasil Uji Coefficient of Determination (R-Square) 72
Tabel 4 9 Hasil Uji T-test 73
Tabel 4 10 Hasil Uji Effect Size 74
Tabel 4 11 Hasil Uji Predictive Relevance 75
Tabel 4 12 Hasil Uji Relative Impact 76
Tabel 4 13 Hasil Analisis Struktural Model 77
1
BAB I
PENDAHULUAN
11 Latar Belakang
Saat ini peranan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) khususnya SI telah
sering sekali kita gunakan dalam kegiatan sehari-hari Sutabri (2012) menyatakan
bahwa SI tidak lagi dipandang hanya sebagai pelengkap tetapi sudah menjadi
pendukung utama dalam proses bisnis yang ada pada suatu organisasi Oleh karena
itu Peranan TIK dapat berkontribusi pada perubahan cara manusia dalam bekerja
dan berinteraksi di bidangnya (Patel Gali Patel amp Parmar 2011)
Sistem informasi Akuntansi (SIA) adalah suatu sistem yang mengumpulkan
merekam menyimpan dan mengolah data untuk menghasilkan informasi bagi para
pembuat keputusan (Romney amp Steinbart 2012) Pemanfaatan SIA dalam industri
keuangan telah meningkat di segala bidang dan telah mengubah tatanan sistem
keuangan modern Dengan menggunakan teknologi SI terbukti dapat menekan
biaya menciptakan proses kerja yang lebih cepat dan efisien serta menawarkan
tingkat fleksbilitas yang tinggi (Arvidsson Holmstroumlm amp Lyytinen 2014) Salah
satu contoh SIA adalah SIA Accurate Penggunaan SIA Accurate sesuai dengan
salah satu tujuan utama SI yaitu untuk menyajikan informasi sebagai pendukung
pengambilan keputusan perencanaan pengendalian dan perbaikan selanjutnya
(Puspitawati amp Anggadini 2011)
Accurate adalah merupakan salah satu programsoftware SIA buatan putra-
putri bangsa Pengembang sistemnya (developer system) adalah CPSSoft (PT Cipta
2
Piranti Sejahtera) dan CPSSoft tidak melayani penjualan mereka fokus di
pengembangan program dan administrasi Berbagai perusahaan hampir di seluruh
indonesia telah menggunakan SIA Accurate dari tahun 1998 hingga sekarang
Karena SIA Accurate merupakan produk lokal yang sesuai dengan Pernyataan
Standar Akuntansi Keuangan (PSAK) dan Perpajakan di Indonesia SIA Accurate
ini merupakan salah satu program pembukuan perusahaan dalam bentuk paket
modul lengkap siap pakai yang terdiri dari General Ledger CashBank Inventory
Purchase Sales Fixed Asset dan tersedia untuk varian project dan manufaktur
yang bisa diaplikasikan di berbagai jenis dan skala usaha kecil menengah bagi
perusahaan baik yang bergerak di bidang trading distribusi service atau
manufaktur dan lain sebagainya SIA Accurate ini menyediakan layanan dengan
menggunakan Bahasa Indonesia sehingga penggunaan sistem ini akan mudah
dipahami oleh masyarakat Indonesia
Menurut Parasuraman dalam Lazuardi (2017) menyatakan bahwa setiap
orang bisa menjadi pengguna teknologi informasi (TI) atau SI namun cara
mengimplementasikannya tergantung pada derajat kesiapan seseorang dalam
menerima teknologi atau sistem tersebut Dan langkah pertama yang harus
dilakukan dalam implementasi teknologi adalah mengetahui kesiapan pengguna
dalam menerima teknologi tersebut (Parasuraman amp Colby 2015) Adanya
pengidentifikasian akan faktor-faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna
dalam pengadopsian teknologi penting agar tujuan dari adopsi teknologi dapat
tercapai dan lebih bermanfaat (Noprianto et al 2017)
3
Hasil observasi peneliti dalam penerapan SIA Accurate menemukan beberapa
masalah dari sisi pengguna dan juga kelemahan dari SIA Accurate itu sendiri
Seperti mesin pencarian SIA Accurate tidak dapat mendeteksi keyword secara
keseluruhan kalimat hanya dapat mendeteksi kata pertama dalam kalimat Contoh
lainnya adalah output atau laporan yang dihasilkan terkadang tidak sesuai dengan
filter yang telah diatur oleh pengguna Oleh karena itu para pengguna yang
menggunakan SIA Accurate masih mengalami kesulitan dalam mempelajari
halkasus baru lainnya Beberapa pengguna yang malas belajar tidak dapat
memanfaatkan sistem secara baik sehingga mengakibatkan pengguna menunda
pekerjaannya dengan menggunakan sistem atau cara lama kemudian meminta
bantuan penggunauser lainnya yang lebih mengerti untuk memindahkannya ke
SIA Accurate Melihat kasus diatas tingkat kesiapan pengguna dalam
menggunakan SIA Accurate ini mempengaruhi keberhasilan perusahaan dalam
menerapkan teknologi atau sistem baru
Selain itu belum pernah dilakukan pengujian keberhasilan penerapan SIA
Accurate dari persepsi kesiapan pengguna sehingga studi penelitian ini akan
menguji tingkat keberhasilan penerapan SIA Accurate yang dinilai dari sikap
kesiapan pengguna dan keberhasilan sistem Penelitian ini menggunakan
pengembangan model kesiapan dan keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017) Model
ini sesuai dengan kasus yang telah dijelaskan sebelumnya peneliti memilih model
ini agar mengetahui apa saja faktor-faktor yang mepengaruhi keberhasilan
penerapan sistem dari sisi pengguna maupun sistem itu sendiri Diketahuinya
faktor-faktor yang berpengaruh akan menjadi harapan dari penelitian ini untuk
4
memberikan masukan atau rekomendasi bagi para pengguna SIA Accurate dalam
memanfaatkan SIA Accurate
Menurut peneliti model yang diajukan ini memiliki sembilan variabel
dimana lima variabel diantaranya merupakan faktor dari pengguna dan empat
variabel lainnya merupakan faktor dari sistem itu sendiri Kelima faktor dari
pengguna tersebut adalah Optimism Innovativeness Discomfort Insecurity dan
User Satisfaction Sedangkan keempat faktor dari sistem adalah Indormation
Quality System Quality Service Quality dan Success Information System
Variabel di atas menjelaskan tentang faktor yang mempengaruhi pengguna
terhadap penggunaan sistem seperti apakah pengguna memiliki rasa optimis
(Optimism) atau keyakinan terhadap sistem yang akan memberikan output sesuai
ekspektasinya apakah pengguna memiliki kecenderungan dalam ingin mencoba hal
baru (Innovativeness) terhadap sistem apakah pengguna merasa terbebani
(Discomfort) karena kurang menguasai sistem apakah pengguna memiliki rasa
tidak aman (Insecurity) dan keraguan terhadap integritas sistem dan apakah
pengguna merasa puas (User Satisfaction) terhadap keseluruhan penerapan sistem
Selain itu variabel diatas juga dapat memaparkan faktor yang mempengaruhi sistem
terhadapkeberhasilan penerapannya seperti apakah kualitas output (Information
Quality) yang dihasilkan oleh sistem sudah sesuai dengan harapan pengguna
apakah kualitas sistem (System Quality) secara keseluruhan mudah digunakan
apakah peningkatan kualitas layanan (Service Quality) telah diberikan sesuai
5
kebutuhan pengguna dan apakah penerapan sistem telah berhasil (Success
Information System) dimanfaatkan sesuai dengan harapan dan kebutuhan pengguna
Upaya mengetahui tingkat kesiapan pengguna dan keberhasilan pemerapan
SI perlu adanya pengukuran sejauh mana kesiapan pengguna terhadap keberhasilan
penerapan SIA Accurate Karena kecenderungan sikap seseorang dalam
menggunakan SI akan mencerminkan kesiapan pengguna dalam pemanfaataan
sistem dan tingkat keberhasilan penerapan sistem Penggunaan model ini sesuai
dengan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menggabungkan model
kesiapan teknologi Technology Readiness Index (TRI) Parasuraman dan Colby
(2015) serta model keberhasilan SI Delone dan McLean (2003) yang telah
dimodifikasi oleh Subiyakto (2015) sebagai salah satu model alternatif pengukuran
keberhasilan proyek SI
Berdasarkan pembahasan diatas penelitian ini bermaksut untuk mencari tahu
faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi kesiapan pengguna dalam keberhasilan
menggunakan SIA Accurate Pengukuran kesiapan merupakan hal penting untuk
dilakukan karena salah satu tantangan terberat dalam penerapan sistem maupun
teknologi informasi baru adalah kesiapan dari penggunanya (Jogiyanto 2007
Pambudi 2015) Ketidaksiapan dapat menimbulkan dampak kegagalan dalam
penerapan teknologi informasi itu sendiri (Florestiyanto 2012 Subiyakto 2017)
Harapan dari penelitian ini dapat memaparkan faktor-faktor penting yang
mempengaruhi tingkat kesiapan dan keberhasilan penerapan SIA Accurate
sehingga akan menjadi rekomendasimasukan bagi para pengguna dalam
memanfaatkan SI dan teknologi informasi Oleh karena itu peneliti tertarik untuk
6
melakukan penelitian dengan judul ldquoKesiapan Keberhasilan Penerapan Sistem
Informasi Akuntansi Accurate Berdasarkan Persepsi Penggunanyardquo
12 Identifikasi Masalah
Adapun identifikasi masalah berdasarkan latar belakkang yang telah dijelaskan di
atas adalah sebagai berikut
1 Ditemukan kelemahan dari SIA Accurate seperti output dari mesin
pencarian dan laporan yang dihasilkan oleh SIA Accurate tidak sesuai
dengan harapan pengguna sehingga menyebabkan kesulitan dalam
pemanfaatan sistem
2 Ditemukan masalah dari beberapa pengguna SIA Accurate yang malas
belajar tidak dapat menggunakan sistem secara maksimal karena masih
menunda dan memberikan pekerjaannya kepada pihak lain apabila
mengalami kesulitan baru
3 Belum pernah dilakukan pengujian terkait dengan keberhasilan penerapan
SIA Accurate berdasarkan persepsi kesiapan penggunanya
13 Rumusan Masalah
Berdasarkan indentifikasi di atas Kecenderungan sikap seseorang dalam
menggunakan SI akan mencerminkan kesiapan pengguna sedangkan ketidaksiapan
dapat menimbulkan dampak kegagalan dalam penerapan TI itu sendiri
(Florestiyanto 2012 Subiyakto 2017) Dari beberapa hasil pengamatan peneliti
sedikitnya penelitian yang menguji keberhasilan penerapan SIA Accurate
7
berdasarkan persepsi kesiapan pengguna Harapan dari penelitian ini dapat
memaparkan faktor-faktor penting yang mempengaruhi tingkat kesiapan dan
keberhasilan penerapan SIA Accurate sehingga akan menjadi
rekomendasimasukan bagi para pengguna dalam memanfaatkan SI dan TI
14 Ruang Lingkup dan Batasan Masalah
Berikut beberapa batasan dalam penelitian ini
1) Peneliti mengambil sampel dengan teknik pengambilan sampel pusposive
sampling sejumlah 125 responden yaitu pengguna SIA Accurate versi 5 di
beberapa perusahaan Jakarta yang telah menggunakan sistem ini tanpa
dibatasi lamanya waktu penggunaan
2) Proses yang dilakukan pada penelitian ini adalah menguji pengaruh kesiapan
pengguna SIA Accurate terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate
3) Secara teori penelitian ini mengadopsi 9 variabel dari penggunaan model
keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017)
4) Teknik analisis data ini penulis menggunakan metode PLS SEM dan untuk
pengelolaan data yang didapat peneliti menggunakan software SmartPLS
versi 30
15 Tujuan dan Sasaran Penelitian
Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah
1) Menguji kesiapan pengguna terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate
8
2) Mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna terhadap
keberhasilan penerapan SIA Accurate
Merujuk pada tujuan penelitian diatas sasaran penelitian ini ialah
1) Diketahuinya keberhasilan penerapan SIA Accurate berdasarkan persepsi
kesiapan pengguna
2) Diketahuinya faktor-faktor yang berpengaruh dalam kesiapan pengguna
dalam keberhasilan penerapan SIA Accurate
16 Manfaat Penelitian
Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberi manfaat bagi beberapa pihak
Manfaat tersebut adalah
1) Secara teoritis penelitian ini dapat memberikan refrensi baru dalam
penggunaan model kesiapan dan keberhasilan dalam penerapan SIA
Accurate
2) Secara metodologi penelitian ini akan menambah refrensi penggunaan
pendekatan kuantitatif untuk riset pada prodi Sistem Informasi Fakultas Sains
dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
3) Secara praktis hasil penelitian ini dapat dimanfaatkan bagi pihak terkait
sebagai salah satu bahan pertimbangan dalam rencana pemanfaatan dan
perkembangan sistem berikutnya
9
17 Metodologi Penelitian
Dalam penelitian ini penulis menggunakan beberapa metode untuk membantu
dalam melakukan analisis Penelitian ini menggunakan pendekatan secara
kuantitatif dan model kesiapan dan keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017)
Kuesioner yang dibuat dari pemaduan variabel dan indikator dari kedua model
tersebut Pada penelitian ini menggunakan teknik pengambilan sampel purposive
sampling dimana sampel responden adalah seluruh pengguna sistem yang
khususnya pernah menggunakan SIA Accurate di perusahaannya masing-masing
dan berdomisili Jakarta Kuesioner disebarkan secara langsung penyebaran secara
langsung bertujuan untuk mendapatkan responden yang sesuai dan pernah
menggunakan SIA Accurate secara langsung Tahap akhir seluruh kuesioner yang
telah terisi akan ditampung di MS Excel dan nantinya akan dianalisis Penelitian
ini menggunakan teknik analisis data adalah PLS-SEM dengan tools SmartPLS
versi 30
18 Model Penelitian
Model yang digunakan pada penelitian ini adalah model kesiapan dan keberhasilan
SI dari Subiyakto (2017) yang telah menggabungkan diantara model kesiapan TRI
20 (Parasuraman amp Colby 2015) dengan model Keberhasilan SI Delone dan
McLean (2003) yang telah dimodifikasi oleh Subiyakto (2015)Model penelitian
pengukuran pengaruh kesiapan terhadap keberhasilan penerapan sistem ini terdiri
dari 9 variabel yaitu Optimism (OPT) Innovativeness (INN) Discomfort (DIS)
Insecure (INS) Information Quality (INQ) System Quality (SYQ) Service Quality
10
(SVQ) User Satisfaction (USF) Success Information System (SIS) Untuk
pengadopsian penggabungan dan pengkombinasian kedua model tersebut peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) menggunakan asumsi mengenai model logika input-
process-output oleh (Davis amp Yen 1998) Berikut model yang diajukan pada
penelitian ini
Gambar 1 1 Model Penelitian
19 Pertanyaan Penelitian
Berdasarkan tujuan dan sasaran pada penelitian ini maka pertanyaan penelitian
dalam hal ini
11
1 Apakah kesiapan pengguna berpengaruh terhadap keberhasilan penerapan
SIA Accurate
2 Apa saja faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna dalam keberhasilan
penerapan SIA Accurate dari persepsi kesiapan pengguna
21 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap INQ SYQ
SVQ dan USF
22 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap INQ SYQ
SVQ dan USF
23 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
SYQ SVQ dan USF
24 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
SYQ SVQ dan USF
25 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dam SIS
26 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan SIS
27 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan SIS
28 Apakah USF berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
110 Sistematika Penulisan
Dalam penyusunan laporan penelitian pembahasan terbagi dalam lima bab yang
secara singkat akan diuraikan sebagai berikut
12
BAB I PENDAHULUAN
Bab ini berisi latar belakang masalah rumusan masalah ruang lingkup dan batasan
tujuan dan sasaran manfaat penelitian metodologi penelitian model penelitian
pertanyaan penelitian dan sistematika penulisan
BAB II LANDASAN TEORI
Bab ini membahas mengenai dasar-dasar teori yang mendukung tentang
pengukuran pengaruh kesiapan dan keberhasilan pengguna terkait penerapan SIA
Accurate
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
Bab ini membahas tentang metodologi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu
metode pengumpulan data dan metode analisis yang digunakan
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab ini memaparkan analisis data dan hasilnya serta interpretasi hasil penelitian
dengan merujuk kepada basis teori sebelumnya
BAB V PENUTUP
Bab ini berisi kesimpulan yang berkenaan dengan hasil pemecahan masalah serta
beberapa saran untuk pengembangan keberhasilan penerapan SIA Accurate
2
BAB II
LANDASAN TEORI
21 Definisi Kesiapan
Kesiapan adalah tingkatan atau keadaan yang harus dicapai dalam proses
perkembangan perorangan pada tingkatan pertumbuhan mental fisik sosial dan
emosional (Hamalik 2008) Kesiapan adalah kondisi seseorang secara keseluruhan
yang dapat membuatnya siap untuk dapat memberikan respon atau jawaban dalam
suatu cara tertentu terhadap suatu situasi yang dihadapinya Maka seseorang akan
menyesuaikan kondisi tersebut dan akan berpengaruh atau memiliki kecenderungan
untuk memberi respon (Slameto 2010)
Definisi Kepuasan menurut Kotler dalam Abdurrahman dan Prasetyo
(2016) adalah tingkat perasaan seseorang setelah membandingkan kinerja atau hasil
dengan harapannya Kepuasan dapat dilihat dari kesesuaian harapan dengan apa
yang didapat dari suatu pelayanan (Tjiptono dalam Abdurrahman dan Prasetyo
2016) Kata kepuasan atau satisfaction berasal dari bahasa latin ldquosatisrdquo (artinya
cukup baik memadai) dan ldquofaciordquo (artinya melakukan atau membuat) sehingga
secara sederhana dapat diartikan sebagai lsquoupaya pemenuhan sesuatursquo (Tjitptono
dalam Hartono dan Wahyono 2015)
22 Definisi Keberhasilan
Dalam buku Djamarah dan Zain (2010) WJS Poerwadarminto berpendapat
bahwa keberhasilan adalah hasil yang telah dicapai (dilakukan dikerjakan dan
3
sebagainya) Sedangkan menurut Masrsquoud Khasan Abdul Qohar keberhasilan
adalah apa yang telah dapat diciptakan hasil pekerjaan hasil yang menyenangkan
hati yanng diperoleh dengan jalan keuletan kerja
Keberhasilan dari sistem informasi ditentukan bagaimana sistem itu dapat
dijalankan oleh pengguna dengan efektif dan pengguna merasa puas menggunakan
sistem tersebut dan juga bagaimana perusahaan dapat memperoleh keuntungan dari
sistem yang digunakannya Doll dan Torkzadeh dalam Istianingsih dan Wiwik
Utami (2009) menyatakan bahwa kepuasan pengguna sistem informasi dapat
digunakan sebagai tolak ukur keberhasilan suatu sistem informasi Kepuasan
pengguna akhir ini kemudian menjadi bagian dalam pengembangan model
keberhasilan sistem informasi selanjutnya
23 Definisi Pengguna Sistem
Dalam bukunya Rusdiana dan Irfan (2014) Pelaku sistem terdiri atas tujuh
kelompok yaitu sebagai berikut
1) Pemakai
Pada umumnya ada tiga jenis pemakai yaitu operasional pengawas
dan eksekutif
2) Manajemen
Ada tiga jenis manajemen yaitu manajemen pemakai yang bertugas
menangani pemakaian ketika sistem baru diterapkan manajemen sistem
yang diterapkan dalam pengembangan sistem manajemen umum yang
terlibat dalam strategi perencanaan sistem dan sistem pendukung
pengambilan keputusan
4
3) Pemeriksa
Pemeriksa menentukan segala sesuatunya berdasarkan ukuran
ukuran standar yang dikembangkan di banyak perusahaan sejenis
4) Penganalisis sistem
Fungsi dari penganalisis sistem antara lain sebagai berikut
a) Arkeolog yaitu menelusuri cara sistem lama berjalan sistem
tersebut dijalankan dan segala hal menyangkut sistem lama
b) Inovator yaitu membantu mengembangkan dan membuka
wawasan pemakai bagi kemungkinan lain
c) Mediator yaitu menjalankan fungsi komunikasi dari semua level
antara lain pemakai manajer programmer pemeriksa dan pelaku sistem
lain yang mungkin belum memiliki sikap dan cara pandangan yang sama
dan
d) Pimpinan yaitu penganalisis sistem harus personal yang
berpengalaman dari programmer atau desainer
5) Pendesain Sistem
Pendesain sistem menerima hasil penganalisis sistem berupa
kebutuhan pemakai yang tidak berorientasi pada teknologi tertentu
kemudian ditransformasikan ke desaian arsitektur tingkat tinggi dan dapat
diformulasikan oleh programmer
6) Programmer
Setelah penganalisis sistem memberikan hasil kerjanya dan diolah
oleh pendesain sistem programmer dapat mulai bekerja
5
7) Personal Pengoperasian
Pelaku ini bertugas dan bertanggung jawab di pusat komputer
misalnya jaringan keamanan perangkat lunak pencetakan back-up
24 Definisi Sistem Informasi
Sistem informasi adalah suatu sistem di dalam organisasi yang membantu
kebutuhan pengolahan transaksi harian yang mendukung fungsi operasi organisasi
yang bersifat manajerial dengan kegiatan strategi organisasi agar dapat
menyediakan laporan yang diperlukan oleh pihak luar (Sutabri 2012)
Menurut pandangan Hall dalam Kadir (2014) sistem informasi adalah
sebuah rangkaian prosedur formal di mana data dikelompokkan diproses menjadi
informasi dan didistribusikan kepada pemakai Sama halnya seperti menurut
Sidharta dalam (Rusmana 2015) bahwa sebuah sistem informasi adalah sistem
buatan manusia yang berisi himpunan terintegrasi dari komponen-komponen
manual dan komponen-komponen terkomputerisasi yang bertujuan untuk
mengumpulkan data memproses data dan menghasilkan informasi untuk pemakai
25 Definisi Sistem Informasi Akuntansi
Sistem Informasi Akuntansi sering dirancang dengan menggunakan software agar
informasi yang dihasilkan menjadi lebih akurat efisien dan tepat waktu (Davis
Alderman amp Robinson 1990) Sistem Informasi Akuntansi adalah suatu sistem
yang mengumpulkan merekam menyimpan dan mengolah data untuk
menghasilkan informasi bagi para pembuat keputusan (Romney amp Steinbart 2012)
Terdapat 6 komponen dalam Sistem Informasi Akuntansi yakni
6
1 Orang yang menggunakan sistem
2 Prosedur dan instruksi yang digunakan untuk mengumpulkan mengolah
dan menyimpan data
3 Data tentang organisasi dan kegiatan bisnisnya
4 Software yang digunakan untuk mengolah data
5 Infrastruktur teknologi informasi meliputi komputer perangkat tambahan
dan peralatan komunikasi jaringan yang digunakan dalam Sistem
Informasi Akuntansi
6 Sistem pengendalian internal dan perangkat keamanan untuk menjaga data
Sistem Informasi Akuntansi
Menurut Romney dan Steinbart (2012) sebuah sistem informasi akuntansi
yang didesain dengan baik dapat
1 Meningkatkan kualitas dan mengurangi biaya dari produk dan jasa
2 Meningkatkan efisiensi
3 Meningkatkan pembagian pengetahuan
4 Meningkatkan efisiensi dan efektivitas dari suatu rantai Supply
5 Meningkatkan struktur dari pengendalian internal
6 Meningkatkan kualitas pengambilan keputusan
Menurut Sutabri (2004) sistem informasi akuntansi meliputi beragam
aktivitas yang berkaitan dengan siklus pemrosesan akuntansi perusahaan Meskipun
tidak ada dua organisasi yang identik tetapi sebagian besar mengalami jenis
kejadian ekonomi yang serupa Kejadian-kejadian ini menghasilkantransaksi-
7
transaksi yang dapat dikelompok menjadi empat siklus aktivitas bisnis yang umum
yaitu
1 Siklus pendapatan
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan pendistribusian barang dan jasa
ke entitas-entitas lain dan pengumpulan pembayaran yang berkaitan
2 Siklus pengeluaran
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan perolehan barang dan jasa dari
entitas-entitas lain dan pelunasan kewajiban-kewajiban yang berkaitan
3 Siklus produksi
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan pengubahan sumber daya menjadi
barang dan jasa
4 Siklus keuangan
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan perolehan dan manajemen dana
modal termasuk kas
26 Sistem Informasi Akuntansi Accurate
Salah satu contoh sistem informasi akuntansi adalah Accurate Penggunaan Sistem
Informasi Akuntansi (SIA) Accurate sesuai dengan salah satu tujuan utama sistem
informasi yaitu untuk menyajikan informasi sebagai pendukung pengambilan
keputusan perencanaan pengendalian dan perbaikan selanjutnya (Puspitawati amp
Anggadini 2011) SIA Accurate merupakan salah satu program akuntansi buatan
putra-putri bangsa Pengembang sistemnya (developer system) adalah CPSSoft (PT
Cipta Piranti Sejahtera) dan CPSSoft tidak melayani penjualan mereka fokus di
pengembangan program dan administrasi Versi pertama SIA Accurate adalah
8
Accurate 2000 Accounting Software yang diliris sekitar tahun 2000 Sistem
Acccurate merupakan produk lokal yang sesuai dengan Pernyataan Standard
Akuntansi Keuangan (PSAK) dan Perpajakan di Indonesia
261 SIA Accurate versi 5
SIA Accurate ini merupakan salah satu program pembukuan perusahaan
dalam varian paket modul lengkap siap pakai dan tersedia untuk varian
project ataupun manufaktur yang bisa diaplikasikan di berbagai jenis dan
skala usaha kecil menengah bagi perusahaan baik yang bergerak di bidang
trading distribusi service atau manufaktur dan lain sebagainya SIA
Accurate ini menyediakan layanan dengan menggunakan Bahasa Indonesia
sehingga penggunaan sistem ini akan mudah dipahami oleh masyarakat
Indonesia
SIA Accurate versi 5 memiliki 3 varian paket dengan beragam
modul yang ditawarkan bagi setiap perusahaan yaitu Standard Edition
Deluxe Edition dan Enterprise Edition Untuk varian Standar Edition
cocok untuk perusahaan skala kecil seperti jasa dan dagang yang hanya
cukup menghasilkan laporan keuangan standar tanpa perlu laporan
keuangan perproyek atau perdepartment Sedangkan Deluxe Edition
merupakan perpaduan dari beberapa modul standar ditambah dengan fungsi
berupa pengisian proyek dan departemen Kalau varian Enterprice Edition
cocok untuk perusahaan manufacturing karena sudah dilengkapi dengan
Bill Of Material Production Order Production Activity Finished
Production Activity dan bahkan dapat mengetahui selisih antara Bill Of
9
Material Budged dengan Production Activity Berikut tabel perbedaan
daftar modul dan fitur pada setiap varian paket
Tabel 2 1 Perbedaan Varian Accurate 5 (sumber wwwcpssoftcom)
Modul dan Fitur Standard
Edition
Enterprise
Edition
Deluxe
Edition
Modul Pembelian
Modul Penjualan Modul Persediaan Modul Buku Besar Modul Kas Bank Modul Aktiva Tetap Modul RMA Modul Proyek Modul Manufaktur
Transaksi berulang dengan pengingat Mengakses grafik laporan dengan
tabletsmartphone
262 Modul SIA Accurate versi 5
Berikut beberapa penjelasan modul yang tersedia
1 Modul Pembelian (Purchase Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Permintaan Pembelian (Purchase
Requisition Form) Formulir Pesanan Pembelian (Purchase Order
Form) Formulir Penerimaan Barang (Received Item Form) Formulir
Faktur Pembelian (Purchase Invoice Form) Formulir Retur Pembelian
(Purchase Return Form) dan Formulir Pembayaran Pembelian
(Purchase Payment Form)
2 Modul Penjualan (Sales Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Penawaran Penjualan (Sales
Quotation Form) Formulir Pesanan Penjualan (Sales Order Form)
10
Formulir Faktur Penjualan (Sales Invoice Form) Formulir Retur
Penjualan (Sales Return Form) dan Formulir Penerimaan Penjualan
(Sales Receipt Form)
3 Modul Persediaan (Inventory Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Barang dan Jasa (List Of Item)
Formulir Penyesuain Persediaan (Inventory Adjustment Form)
Formulir Pembiayaan Pesanan (Job Costing Form) Daftar Gudang
(List Of Warehouse) Formulir Grup Barang (Item Grouping Form)
Formulir Penyesuaian Harga Jual Barang (Set Selling Price Adjustment
Form) dan Formulir Pindah Barang (Item Transfer Form)
4 Modul Buku Besar (General Ledger Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Akun (List Of Account) Daftar Mata
Uang (List Of Currency) Informasi Perusahaan (Company Info)
Formulir Bukti Jurnal (Journal Voucher Form) Proses Akhir Bulan
(Period End Process) dan Laporan Keuangan (Financial Statemen)
5 Modul Kas Bank (Cash Bank Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Pembayaran (Payment Form
Formulir Penerimaan (Deposit Form) Buku Bank (Bank Book)
Formulir Rekonsiliasi Bank (Bank Reconcile Form)
6 Modul Aktiva Tetap (Fixed Asset Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Aktiva Tetap Baru (New Fixed Asset
Form) Daftar Tipe Aktiva Tetap Pajak (List Of Fiscal Fixed Asset
11
Type) Daftar Tipe Aktiva Tetap (List Of Fixed Asset Type) Daftar
Aktiva Tetap (Fixed Asset List)
7 Modul RMA (Return Merchandise Authorization Module)
Modul ini terdiri dari Formulir RMA (RMA Form) dan Formulir
RMA Action (RMA Action Form)
8 Modul Proyek (Project Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Bahan Baku Daftar Biaya Proyek
Formulir Work Price Analysis Formulir Proyek Formulir Material In
Used Formulir Project Survey Formulir Project Bill Formulir Project
Ending
263 Kelebihan SIA Accurate versi 5 dengan versi sebelumnya
Berikut beberapa perbedaan antara SIA Accurate versi 4 dan Accurate versi
5 yaitu
1 Adanya Fitur E-Faktur
Fitur E-Faktur dibuat untuk membantu pengguna SIA Accurate
terutama Pengusaha Kena Pajak (PKP) untuk menghasilkan laporan siap
pakai sekaligus sebagai pendukung kebijakan dari Direktorat Jendral
Pajak yang mewajibkan penggunaan E-Faktur bagi perusahaan PKP
2 Database Server Firebird 25
Database firebird yang digunakan di dalam aplikasi Accurate versi
4 adalah Firebird versi 21 dan untuk Accurate versi 5 ini dikembangkan
12
dengan menggunakan database Firebird 25 dengan konfigurasi Super
Classic(SC) yang sudah diakui secara umum
3 Lisensi SIA Accurate
Di Accurate sebelumnya lisensi Accurate berupa nomor serial di-
input langsung ke SIA Accurate di masing-masing komputer Pengguna
memerlukan bantuan customer support CPSSoft atau tenaga penjual
untuk mendapatkan nomor serial yang dimaksud Di Accurate 5 License
Manager yang berkomunikasi dengan License Server CPSSoft untuk
mendapatkan nomor serial lisensi kemudian dikirimkan ke komputer
Accurate Client secara otomatis
264 Kekurangan SIA Accurate versi 5
1 Tidak bisa di Custom
SIA Accurate adalah software paket Kenapa tidak bisa Karena SIA
Accurate sudah mensurvei ke perusahaan-perusahaan dari UMKM
UKM di Indonesia dan Perusahaan menengah ke atas Jadi SIA Accurate
di buat sesuai dengan kebutuhan perusahaan-perusahaan di Indonesia
sesuai dengan PSAK dan perpajakan di Indonesia juga Laporan dan
form seperti PO Invoice dan lain-lain masih bisa di custom
2 Tidak mencakup Seluruh Operasional Perusahaan
Basic dari program SIA Accurate adalah accounting software bukan
oprasional software Contoh seperti pembayaran gaji perkaryawan belum
bisa di 5 bisa di catat secara global saja Untuk pencatatan gaji
13
perkaryawan dan SIA Accurate pajaknya baru bisa di SIA Accurate
Online
3 Tidak mendapatkan Training Pembelian Baru
Dulu SIA Accurate memang mempaket kan dalam pembelian baru
SIA Accurate maka mendapatkan training namun harganya lebih mahal
Sekarang sudah banyak SMK dan Universitas di Indonesia yang bekerja
sama dengan SIA Accurate sehingga SDM siap pakainya sudah banyak
Maka dari itu SIA Accurate menekan harga software semurah mungkin
dan jika di perusahaan Anda sudah ada karyawan yang sudah bisa
menggunakan SIA Accurate Kenapa harus mengambil jasa training
Jadi training di SIA Accurate sangat flexibel tergantung kebutuhan
perusahaan
27 Konsep Dasar Kesiapan Teknologi (Technology Readiness)
Penelitian Sheu amp Kim (2008) yang melibatkan 50 organisasi sebagai obyek
penelitian menyatakan bahwa tingkat kesiapan yang rendah menjadi sebab
kegagalan proyek SI khususnya kesiapan pengguna yang paling dominan
berpengaruh terhadap keberhasilan implementasi SI Penelitian Sheu dan Kim
menunjukkan bahwa faktor kesiapan pengguna lebih kuat pengaruhnya terhadap
keberhasilan proyek SI dibandingkan dengan keterlibatan pengguna dalam proyek
SI
Dapat disimpulkan dari penjelasan diatas bahwa adanya proses penerapan
teknologi atau sistem pada suatu organisasi menyebabkan beberapa tantangan baru
14
bagi organisasi tersebut seperti beberapa pengguna yang memiliki tingkat kesiapan
rendah pada sistem atau teknologi baru akan mengalami kesulitan dalam
mempelajari hal baru bahkan beberapa pengguna baru lainnya dapat memberikan
penolakan merasa enggan atau tidak mampu dalam menggunakan teknologi atau
sistem baru tersebut sehingga penerapan teknologi atau sistem baru pada organisasi
tersebut akan menjadi sia-sia bahkan gagal Oleh karena itu dengan adanya suatu
pengukuran dan penilaian dalam tingkat kesiapan dan kemampuan pengguna suatu
teknologi maka akan meminimalisir tingkat kesalahan kesulitan dan resiko yang
ada (Pambudi 2015)
28 Konsep Dasar Keberhasilan Sistem Informasi (Success SI)
Selama bertahun-tahun para peneliti dan praktisi telah berusaha untuk berhasil
dalam mengelola proyek SI sehingga dapat mencapai kinerja yang maksimal
Pengukuran keberhasilan proyek SI pun menjadi topik yang menarik di kalangan
peneliti dan praktisi tersebut sejak Standish Group mempublikasikan penemuan
mereka pada tahun 1994 Keberhasilan proyek adalah konsep utama tetapi teori
tersebut masih merupakan konsep yang ambigu Antara para peneliti dan praktisi
pun juga masih terjadi kurang sepakat tentang model tersebut Mereka cenderung
fokus pada satu atau sebagian dimensi Sehingga mereka belum mendapat
gambaran yang jelas tentang pengukuran keberhasilan SI
Subiyakto dan Ahlan (2014) mencoba menjawab permasalahan tersebut
dengan mengembangkan model alternatif pengukuran keberhasilan proyek
berdasarkan input-process-output (IPO) model Mereka membandingkan
15
mengadopsi mengadaptasi dan mengkombinasi teori sebelumnya yaitu Davisrsquos
IPO model teori keberhasilan proyek model Delone dan McLean dan kerangka
klasifikasi proyek
Pertama Subiyakto (2014) membandingkan dua model yaitu model Delone
dan McLean dan Model IPO Mereka menemukan bahwa model proses dan model
kausal Delone dan McLean tidak lengkap dalam istilah model IPO sebuah proyek
Model ini hanya fokus pada pemanfaatan dan layanan dari produk Dalam konteks
pengukuran keberhasilan proyek model ini kurang menjelaskan dimensi input dari
model IPO Dengan demikian model IPO lebih komprehensif dibandingkan model
Delone dan McLean
Kedua Subiyakto (2014) mengadopsi teori keberhasilan proyek
pengukuran keberhasilan SI Delone dan McLean dan kerangka klasifikasi proyek
Pengadopsian teori keberhasilan proyek dilaksanakan untuk mengembangkan
aspek kausalitas model Mereka mengadopsi semua variable model Delone dan
McLean serta tiga dari empat variabel kerangka klasifikasi proyek (McLeod amp
MacDonell 2011) yaitu konten proyek orang dan aksi konteks organisasi Hal ini
dikarenakan proses proyek akan diwakili oleh dimensi proses
Ketiga Subiyakto dan Ahlan (2014) menyesuaikan penempatan variable
sejalan dengan logika IPO dan definisi keberhasilan proyek Tiga penyesuaiannya
adalah sebagai berikut
a Menempatkan 2 dimensi model Delone dan Mclean (system creation dan
system utilization) ke dalam dimensi proses dari model Hal ini didukung
juga oleh beberapa peneliti bahwa proses proyek terdiri dari dua subproses
16
yaitu produksi produk dan pemanfaatannya Penempatan dimensi dampak
sistem dari model DeLone dan McLean sebagai dimensi output dari model
sejalan dengan definisi keberhasilan proyek
b Mengembangkan hubungan antara variabel dimensi input terhadap
variable dimensi proses Dalam hal ini masing-masing varibel dimensi
input memiliki hubungan terhadap masing-masing variabel dari dimensi
proses yang sejalan dengan model proses dan kausal dari IPO model
c Mengembangkan hubungan antara konteks organisasi terhadap semua
variabel dalam model yang berdasarkan konsep pengaruh lingkungan
sistem
Keempat model dikembangkan atas kombinasi dari empat teori yang telah
disebutkan sebelumnya Kombinasi ini dilakukan untuk menanggapi dua isu utama
di lingkup model keberhasilan proyek SI yaitu validitas dan kelengkapan
pengukuran model Kelengkapan model berarti model tersebut dikembangkan
untuk mencakup dimensi keseluruhan proyek dalam konteks aspek proses dan
kausal Validitas adalah berarti bahwa model ini mewakili secara teori keberhasilan
proyek Tiga dimensi utama yang dari model ini adalah dimensi input proses dan
output Dimensi proses terdiri dari dua subdimensi yaitu pembuatan sistem (system
creation) dan pemanfaatan sistem (system utilization) Model ini (Gambar 34)
mengandung 9 variabel dan 36 hubungan antar variable tersebut Konten proyek
(project content) orang dan aksi (people and action) dan konteks organisasi
(institutional contexts) adalah tiga variabel dimensi input Kualitas informasi
(information quality) kualitas sistem (system quality) kualitas layanan (service
17
quality) penggunaan (system use) dan kepuasan pengguna (user satisfaction)
adalah lima variabel untuk dimensi proses Manfaat bersih (net benefit) adalah
variabel untuk dimensi output
Gambar 2 1 Model Pengukuran Keberhasilan Proyek SI Berdasarkan Model IPO
(Subiyakto dan Ahlan 2014)
Selanjutnya pada tahun 2015 Subiyakto Ahlan Kartiwi dan Sukmana
memvalidasi model baru tersebut secara kualitatif untuk mengetahui kelayakan
model tersebut melalui Focus Group Study (FGS) Mereka melakukan 4 teknik FGS
yaitu interview konsultasi diskusi dan seminar Ada 16 partisipan (9 doktor 3
calon doktor dan 4 akademisi) dari 20 anggota terdaftar yang tergabung dalam
kelompok penelitian ini Mereka memiliki kepentingan keterampilan
penegtahuan dan pengalaman dalam bidang penelitian SI Mereka juga dipilih
karena kredibilitas mereka sebagai key informants
18
Hasil dari FGS mengungkapkan delapan tema menyeluruh berkaitan dengan
validitas model dan kelayakan pelaksanaan penelitian Kemudian telah disimpulkan
dalam empat poin validasi yaitu kejelasan proses pemodelan penggunaan dasar
teoritis kewajaran metode penelitian dan ketersediaan sumber daya penelitian
Berdasarkan poin tersebut Subiyakto et al merevisi modelnya melalui
penyederhanaan jumlah hubungan antar variable dengan menghapus 6 hubungan
Model tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah ini
Gambar 2 2 Revisi Model (Subiyakto et al 2015)
29 Populasi Dan Sampel
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau subyek yang
mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk
dipelajari dan ditarik kesimpulannya Guritno dan Sudaryono (2011) Dalam metode
penelitian kata populasi amat populer dipakai untuk menyebutkan
serumpunsekelompok objek yang menjadi sasaran penelitian Populasi penelitian
merupakan keseluruhan dari objek penelitian yang dapat berupa manusia hewan
tumbuh-tumbuhan udara gejala nilai peristiwa sikap hidup dan sebagainya
19
Sehingga objek-objek ini dapat menjadi sumber data penelitian (Bungin 2006)
Jenis populasi terbagi dua yaitu
1) Populasi fitnit artinya jumlah individu ditentukan
2) Populasi infinit artinya jumlah individu tidak terhingga atau tidak
diketahui dengan pasti
Sampel ialah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi
tersebut Sehingga pengambilan sampel harus menggunakan cara-cara tertentu yang
berdasarkan oleh pertimbangan-pertimbangan yang ada (Sugiyono 2011)
291 Teknik Sampling
Teknik sampling adalah teknik pengambilan sampel Terdapat dua metode dasar
penarikan sampel yaitu (Guritno amp Sudaryono 2011)
a Probability Sampling
Probability Sampling adalah teknik pengambilan sampel yang
memberikan peluang sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk
dipilih menjadi sampel Beberapa metode penarikan sampel probabilitas
adalah sebagai berikut
1 Simple Random Sampling
Simple random sampling dikatakan sederhana karena pengambilan
sampel dari populasinya dilakukan secara acak tanpa memperhatikan status
atau tingkat pendidikan yang ada dalam suatu populasi
2 Stratified Random Sampling
20
Stratified Random Sampling merupakan suatu prosedur penarikan
sampel berstrata yaitu suatu subsampel acak sederhana yang ditarik dari
setiap strata atau tingkatan yang kurang lebih sama dalam beberapa
karakteristik (Siregar 2013)
3 Cluster Sampling
Cluster Sampling merupakan suatu prosedur penarikan sampel
probabilitas yang memilih subpopulasi yang disebut cluster Kemudian
setiap elemen di dalam kelompok cluster tersebut dipilih sebagai anggota
sampel
b Nonprobability Sampling
Nonprobability Sampling merupakan suatu prosedur penarikan
sampel yang bersifat subjektif Dalam hal ini probabilitas pemilihan
elemen-elemen populasi tidak dapat ditentukan Hal ini disebabkan setiap
elemen populasi tidak memiliki peluang yang sama untuk dipilih sebagai
sampel Beberapa teknik pengambilan sampel nonprobabilitas sebagai
berikut (Guritno amp Sudaryono 2011)
1 Convience Sampling
Convience Sampling adalah teknik penarikan sampel berdasarkan
kemudahan Prosedurnya adalah semata-mata langsung menghubungi
unitunit penarikan sampel yang mudah dijumpai seperti mahasiswa dalam
satu kelas jamarsquoah tempat ibadah pengunjung toko dan lainnya Seringkali
pengambilan sampel ini dilakukan untuk menguji kuesioner atau penelitian
ekspolorasi
21
2 Quota Sampling
Quota Sampling adalah penarikan sampel berdasarkan kuota
Prinsipnya adalah karakteristik tertentu yang relevan menjelaskan dimensi
populasi Peneliti harus mengetahui distribusi populasi
3 Purposive Sampling
Purposive Sampling adalah penarikan sampel berdasarkan
pertimbangan atau kriteria tertentu
4 Snowball Sampling
Snowball Sampling adalah metode penarikan sampel dengan
responden yang berhasil diperoleh diminta untuk menunjukkan responden
lainnya secara berantai
5 Accidental Sampling
Accidental Sampling adalah metode penarikan sampel dimana
pemilihan anggota sampelnya dilakukan terhadap orangbenda yang
kebetulan ada atau dijumpai (Hadi 2016 Sugiyono 2011)
292 Teknik Menentukan Ukuran Sampel
Dalam penelitian ini untuk mendapatkan ketepatan ukuran pengukuran penelitian
ini menggunakan metode analisis SEM Berdasarkan studi penelitian Monte Carlo
berbagai estimasi penentuan sampel yang disimpulkan
1 Model SEM dengan jumlah variabel laten sampai dengan lima buah dan
setiap konstruk dijelaskan 3 atau lebih indikator jumlah sampel 100-150
sudah dianggap memadai (Santoso 2011)
22
2 Ukuran sampel untuk model SEM adalah antara 100-200 atau dengan cara
jumlah indikator dikali 5 sampai 10 (Ferdinand AT 2000)
3 Ukuran sampel untuk estimasi Maximum Likehood harus setidaknya 5x
jumlah parameter bebas dalam model termasuk error (Bentler amp Chou
1987)
4 SEM yang menggunakan model estimasi maximum likehood estimation
(MLE) adalah 100-200 sampel (Ghozali 2011)
210 Teknik Pengumpulan Data
Menurut Sugiyono (2011) teknik pengumpulan data merupakan langkah yang
paling utama dalam penelitian karena tujuan utama dari penelitian adalah
mendapatkan data Dengan metode pengumpulan data yang tepat akan
memungkinkan peneliti untuk memperoleh data yang valid sehingga dapat
membantu dalam penelitian Pengumpulan data penelitian dilakukan dengan
berbagai metode
1 Wawancara
Wawancara merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan
oleh peneliti untuk memperoleh informasi dengan cara berkomunikasi
langsung (seperti tanya jawab) antara pewawancara dan responden
2 Kuesioner
Kuesioner merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan
dengan cara memberikan seperangkat pertanyaan atau pernyataan tertulis
kepada responden untuk dijawab (Sugiyono dalam Setiawan 2016)
23
Kuesioner ini dapat membantu peneliti memperoleh informasi terkait
dengan permasalahan penelitian
3 Observasi
Observasi adalah teknik pengumpulan data yang dilakukan melalui
suatu pengamatan disertai dengan pencatatan terhadap keadaan atau
perilaku objek penelitian (Fathoni dalam Setiawan 2016) Observasi ini
dilakukan untuk memperoleh gambaran mengenai objek penelitian secara
keseluruhan
4 Studi Pustaka
Studi pustaka adalah teknik survei terhadap data yang telah ada
dengan menggali teori-teori yang telah berkembang dalam bidang ilmu
yang berkepentingan mencari metode-metode serta teknik penelitian
baik dalam mengumpulkan data atau dalam menganalisis data yang telah
pernah digunakan oleh peneliti-peneliti terdahulu (Nazir dalam Yunita
2017)
211 Skala Likert
Menurut Sugiyono (2011) skala likert digunakan untuk mengukur sikap pendapat
dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial Sewaktu
menanggapi pertanyaan dalam skala likert responden menentukan tingkat
persetujuan mereka terhadap suatu pertanyaan dengan memilih salah satu dari
pilihan yang tersedia Biasanya disediakan lima pilihan skala dengan format seperti
ini
24
1 Sangat tidak setuju
2 Tidak setuju
3 Kurang setuju
4 Setuju
5 Sangat setuju
Selain pilihan dengan lima skala seperti contoh di atas kadang digunakan juga
skala dengan tujuan atau sembilan tingkat Suatu studi empiris menemukan bahwa
beberapa karakteristik statistik hasil kuesioner dengan berbagai jumlah pilihan
tersebut ternyata sangat mirip (Dawes 2008)
212 PLS-SEM
PLS-SEM merupakan salah satu metode yang digunakan dalam menganalisis dan
dinilai kuat karena digunakan pada setiap jenis skala data seperti data interval data
nominal dan rasio serta syarat asumsi yang lebih fleksibel (Yamin amp Kurniawan
2011) Partial Least Square (PLS) dikembangkan pertama kalinya oleh Herman
Wold pada tahun 1975 Software yang digunakan untuk analisis menggunakan
PLS-SEM antara lain SmartPLS XLSTAT PLS-PM Visual PLS dan lainnya
PLS dapat digunakan untuk tujuan konfirmasi (seperti pengujian hipotesis)
dan tujuan eksplorasi PLS juga dapat menduga apakah terdapat atau tidak
hubungan antar variabel dan kemudian proposisi untuk pengujian Tujuan
utamanya adalah menjelaskan hubungan antar konstruk dan menekankan
pengertian tentang nilai hubungan tersebut Penggunaan PLS untuk prediksi dan
membangun teori serta sampel yang dibutuhkan relatif kecil dengan minimum
25
sepuluh kali item konstruk yang paling kompleks (Ghozali 2011 Ghozali amp
Hengky 2015 Yamin amp Kurniawan 2011)
Kepopuleran penggunaan PLS-SEM diantara para peneliti dan praktisi
adalah karena empat alasan Pertama algoritma PLS tidak terbatas hanya untuk
hubungan antara indikator dengan konstrak latennya yang bersifat reflektif saja
tetapi algoritma PLS juga dipakai untuk hubungan yang bersifat formatif Kedua
PLS dapat digunakan untuk menaksir model path dengan sample size yang kecil
Ketiga PLS-SEM dapat digunakan untuk model yang sangat kompleks (terdiri atas
banyak variabel laten dan manifes) tanpa mengalami masalah dalam estimasi data
Keempat PLS dapat digunakan ketika distribusi data sangat miring (skew) (Yamin
amp Kurniawan 2011)
Evaluasi model dalam PLS meliputi dua tahap yaitu evalusi outer model
atau model pengukuran dan evaluasi terhadap inner model atau model struktural
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Sarstedt 2017 Wong 2013 Yamin
2011)
1 Evaluasi Pengukuran Model (Outer Model)
Model ini meliputi pemeriksaan individual item reliability internal
consistency atau construct reliability average variance extracted dan
discriminant validity Ketiga pengukuran tersebut dikelompokkan dalam
convergent validity yaitu mengukur besarnya korelasi antara konstrak
dengan variabel laten Measurement model dilakukan untuk dapat
mengetahui hubungan antara konstrak (variabel) dengan indikator-
indikatornya (Yamin amp Kurniawan 2011)
26
Pemeriksaaan individual item reliability dapat melihat nilai
standardized loading factor Nilai ini menggambarkan besarnya korelasi
antara setiap item pengukuran (indikator) dengan konstraknya Untuk nilai
ideal loading factor berupa diatas 07 ini berarti bahwa indikator tersebut
sudah valid sebagai indikator yang dapat mengukur konstrak
Pengukuran lainnya dari convergent validity adalah melihat nilai
Average Variance Extracted (AVE) Nilai ini menggambarkan besaran varian
atau keragaman variabel manifes yang dapat dikandung oleh konstrak laten
Untuk nilai AVE ideal yaitu 05 hal ini berarti convergent validity baik
Artinya variabel laten dapat menjelaskan rata-rata lebih dari setengah varian
dari indikator-indikatornya
Discriminant validity dievaluasi melalui cross loading kemudian
membandingkan nilai AVE dengan kuadrat nilai korelasi antar konstrak
Ukuran cross loading adalah membandingkan korelasi dengan konstraknya
dan konstrak blok lainnya hal ini menunjukkan konstrak tersebut
memprediksi ukuran pada blok mereka dengan lebih baik dari blok lainnya
Ukuran discriminant validity lainnya adalah bahwa nilai akar AVE harus
lebih tinggi daripada korelasi antara konstrak dengan konstrak lainnya atau
nilai AVE lebih tinggi dari kuadrat korelasi antara konstrak
2 Evaluasi Struktural Model (Inner Model)
Pengukuran struktural model dilakukan untuk dapat mengetahui hubungan
antara konstrak yang dihipotesiskan oleh peneliti(Yamin amp Kurniawan
27
2011) Dalam model ini terdapat beberapa tahap dalam melakukan
evaluasinya
Tahap pertama adalah dengan melihat signifikansi hubungan antara
konstrak Hal ini dapat dilihat dari koefisien jalur (path coefficient) yang
menggambarkan kekuatan hubungan antara konstrak Pengukuran path
coefficient (β) memiliki nilai ambang batas diatas 01 hal ini untuk
menyatakan bahwa jalur (path) yang dimaksud mempunyai pengaruh di
dalam model
Tahap kedua adalah dengan mengevaluasi nilai R2 (coefficient of
determination) Nilai ini menjelaskan varian dari tiap target endogenous
variabel dengan standar pengukuran sekitar 067 sebagai kuat sekitar 033
moderat dan dibawah 019 menunjukan tingkat varian yang lemah
Tahap ketiga adalah dengan melihati nilai t-test dengan metode
boostrapping menggunakan uji two-tailed dengan tingkat signifikansi 5
untuk menguji hipotesis-hipotesis penelitian Bila nilai t-test lebih besar dari
196 maka hipotesis penelitian yang dibuat dapat diterima
Tahap keempat yaitu pengujian f2 (effect size) Pengujian ini dilakukan
untuk dapat memprediksi pengaruh variabel tertentu terhadap variabel
lainnya dalam struktur model dengan nilai ambang batas sekitar 002 untuk
pengaruh kecil 015 untuk pengaruh menegah dan 035 untuk pengaruh yang
besar f2 dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut
28
Tahap kelima yaitu pengujian 1198762 (predictive relevance) dengan
menggunakan metode blindfolding untuk dapat memberikan bukti bahwa
variabel tertentu yang digunakan dalam suatu model yang dibuat mempunyai
keterkaitan prediktif (predictive relevance) dengan variabel lainnya dalam
model tersebut dengan nilai ambang batas pengukuran di atas nol
Tahap keenam yaitu melakukan pengujian 1199022 (Relative Impact) dengan
menggunakan metode blindfolding juga untuk dapat mengukur relatif
pengaruh sebuah keterkaitan antara prediktif sebuah variabel tertentu dengan
variabel lainnya yang memiliki nilai ambang batas sebesar 002 untuk
pengaruh kecil 015 untuk pengaruh sedang dan 035 untuk pengaruh besar
Rumus yang digunakan dalam perhitungan 1199022 adalah sebagai berikut
211 Model yang Diadopsi
Model yang digunakan pada penelitian ini adalah model kesiapan dan keberhasilan
SI oleh Subiyakto (2017) Gambar model penelitian ini dapat dilihat di bab satu
pada gambar 11 Berikut model yang diajukan pada penelitian ini
Variabel TRI dan Keberhasilan SI
Berikut dijabarkan pengertian dari variabel yang diadopsi ke dalam model TRI
dan Keberhasilan SI lengkap dengan referensi model tersebut
29
Tabel 2 2 Variabel TRI dan Keberhasilan SI Variabel Pengertian Referensi
Optimsm (OPT) Visi yang positif tentang teknologi dan keyakinan kontrol
yang lebih besar fleksibilitas dan efisiensi dalam
kehidupan manusia (Parasuraman
amp Colby
2015
Subiyakto
2017)
Innovativness
(INN)
Kecenderungan untuk menjadi pelopor pemimpin atau
opinion-former dalam penggunaan teknologi
Discomfort (DIS) Persepsi tentang kurangnya kontrol atas teknologi dan
perasaan tertekan dalam penggunaan teknologi
Insecurity (INS) Ketidakpercayaan teknologi dan skeptisis kemampuan
diri untuk menggunakannya dengan tepat
Information
Quality (INQ)
Tingkat sejauh mana informasi yang dihasilkan secara
konsisten memenuhi persyaratan dan harapan pengguna
(Delone amp
McLean
2003
Subiyakto
2017)
System Quality
(SYQ)
Tingkat untuk mendeskripsikan kualitas dari konten yang
dimiliki sistem informasi
Service Quality
(SVQ)
Tingkat untuk menilai sebarapa baik kualitas layanan
kepada pengguna
User Satisfaction
(USF) Kepuasan pengguna menggunakan sistem informasi
Success
Information
System (SIS)
Pencapaian sistem informasi berdasarkan perencanaan
pengembangannya
Indikator TRI dan Keberhasilan SI
Setelah penjabaran dari pengertian variabel berikut ini adalah penjabaran
pengertian dari indikator-indikator yang diadopsi ke dalam model lengkap dengan
referensinya
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI
Indikator Definisi Referensi
Easiness (OPT1) Tingkat yang terkait dengan kemampuan suatu sistem
untuk memberikan kebebasan dari kendala kesulitan dan
masalah
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Connectivity
(OPT2)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan suatu sistem
untuk berhasil terhubung dengan sistem lain
Efficiency (OPT3) Tingkat yang terkait dengan pencapaian sistem untuk
menghasilkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk mencapai output
Effectiveness
(OPT4)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan sistem untuk
mencapai tujuan penggunaannya
Productivity
(OPT5)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
menghasilkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk menghasilkan output
30
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI (lanjutan)
Indikator Definisi Referensi
Problem Solving
(INN1)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
menemukan solusi terhadap masalah
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Independence
(INN2)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan sistem untuk
mendukung penggunanya agar bebas dari kontrol atau
pengaruh
Challenge (INN3) Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
berhasil menangani atau mencapai sesuatu dalam situasi
atau masalah yang sulit
Stimulatioon
(INN4)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
mendorong sesuatu untuk terjadi berkembang atau
membaik
Competitiveness
(INN5)
Tingkat yang terkait kemampuan sistem untuk sukses
pengguna dibanding kompetitornya
Complexity (DIS1) Tingkat yang terkait dengan fitur sistem yang
membingungkan atau sulit dipahami
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Difficulty (DIS2) Tingkat yang terkait dengan kondisi suatu sistem yang
tidak dapat dioperasikan dengan mudah
Dependence (DIS3) Tingkat yang terkait dengan kondisi suatu sistem yang
membutuhkan pihak lain untuk mengoperasikannya
Lack of Support
(DIS4)
Tingkat yang terkait dengan sistem yang tidak memiliki
atau cukup dukungan dalam operasinya
Inappropriateness
(DIS5) Tingkat yang berkaitan dengan keadaan yang tidak pantas
Failure (INS1) Tingkat yang terkait dengan kemungkinan bahwa sistem
tidak menyenangkan atau terdapat hal berbahaya yang
bisa terjadi
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Threat (INS2) Tingkat yang terkait dengan situasi sistem yang bisa
menimbulkan kerugian atau bahaya
Reducing
Interaction (INS3)
Tingkat yang terkait dengan implementasi sistem yang
membuat interaksi manusia semakin berkurang dalam
ukuran jumlah dan kepentingan
Distraction (INS4) Tingkat yang terkait dengan penggunaan sistem lebih
diperhatikan dan mencegah orang berkonsentrasi pada
hal lain
Incredulity (INS5) Tingkat yang terkait dengan keraguan sistem dari
penggunaannya
Accuracy (INQ1) Tingkat kelayakan dari informasi yang dihasilkan
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Timeliness (INQ2) Tingkat presisi dari proses pengolahan informasi SI pada
durasi waktu yang direncanakan
Completeness
(INQ3)
Tingkat dari informasi yang dihasilkan oleh SI utuh atau
tanpa ada bagian yang hilang
Consistency (INQ4) Kecenderungan dari SI untuk masih mendemonstrasikan
informasi yang sama dalam operasi layanan
pemeliharaan atau kualitas
Relevance (INQ5) Tingkat keterkaitan dari informasi yang dihasilkan oleh
SI dengan pokok bahasannya
31
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI (lanjutan)
Indikator Definisi Referensi
Ease of Use
(SYQ1)
Tingkat kebebasan SI dari kendala kesulitan dan
masalah selama penggunaannya
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Maintainability
(SYQ2)
Tingkat yang terkait dengan kemudahan SI dalam
pemeliaharaannya
Response Time
(SYQ3)
Tingkat yang terkait dengan jumlah waktu yang
dibutuhkan untuk menanggapi perintah dari pengguna
tersebut
Fuctionality
(SYQ4)
Tingkat yang terkait dengan SI dapat dioperasikan sesuai
dengan persyaratan yang telah direncanakan
Safety (SYQ5) Tingkat kekebalan SI dari serangan yang tak terduga
bahaya atau kerusakan
Responsiveness
(SVQ1)
Tingkat reaksi SI untuk melayani penggunanya dengan
cara waktu dan situasi yang sesuai
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Flexibilty (SVQ2) Tingkat adaptasi SI untuk melayani penggunanya sesuai
dengan kebutuhan yang diminta
Security (SVQ3) Tingkat keamanan dari sistem yang terintegrasi untuk
melayani pengguna dengan aman dari serangan bahaya
atau kerusakan yang tak terduga
Fuctionality
(SVQ4)
Tingkat yang terkait dengan cakupan layanan SI sesuai
dengan persyaratan fungsional
Extension (SVQ5) Tingkat yang terkait dengan cakupan layanan tambahan
SI yang melebihi persyaratan fungsional
Efficiency (USF1) Tingkat kepuasan pengguna SI berdasarkan pada
pencapaian sistem untuk menghasilkan output
dibandingkan dengan sumber daya yang dibutuhkan
untuk mencapai output (Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Effectivity (USF2) Tingkat kepuasan pengguna SI berdasarkan pada
kemampuan sistem untuk memenuhi kebutuhan
pengguna untuk mencapai tujuannya
Flexibility (USF3) Tingkat kepuasan pengguna SI yang terkait dengan
kemampuan beradaptasi dari sistem sesuai dengan
kebutuhan yang diminta
Overall Satisfaction
(USF4)
Tingkat kepuasan pengguna SI terkait dengan
kecukupan keseluruhan aspek sistem
IS Efficiency (SIS1) Tingkat yang terkait dengan perbandingan dari nilai
output SI dan sumber daya yang dibutuhkan untuk
mencapai output
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei 2013
Subiyakto
2017)
IS Effectivity (SIS2) Tingkat yang terkait dengan kapabilitas kemampuan
sistem untuk memenuhi kebutuhan pengguna untuk
mencapai tujuannya
User Satisfaction
(SIS3)
Sejauh mana SI dapat membantu pengguna menciptakan
nilai bagi bisnis mereka
Productictivity
Improvement
(SIS4)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
meningkatkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk menghasilkan output
Competitive
Advantage (SIS5)
Tingkat yang terkait dengan posisi yang menguntungkan
dari pengguna SI yang terintegrasi untuk bersaing dalam
kompetisi bisnis
32
2111 Model IPO Logic
Beberapa penelitian menggunakan input-process-output Logic pada model
penelitiannya Logika IPO di adopsi untuk tujuan yang sama dalam
pengukuran kualitas dari suatu sistem Teori dasar sistem ini digunakan untuk
dapat memberi gambaran akan konsep sistematis dari suatu sistem (Subiyakto
et al 2014) Model logika komputer IPO logic yang digunakan milik Davis
(1998) dan Kellogg (2004) sampai saat ini masih banyak digunakan dalam
penelitian di bidang teknologi dan informasi Logika IPO ini digunakan pada
penelitian yang bertujuan dalam hal pengukuran kualitas suatu sistem
Teori dasar IPO digunakan juga untuk menggambarkan konsep
sistematis dari suatu sistem dan mudah dimengerti oleh para pengguna para
desainer pun juga dapat mengevaluasi dan memperbaiki desain (Davis 1998
Kellogg 2004) Model logic bila digambarkan secara langsung belum tentu
dapat dilihat hubungan sebab-akibat atau hubungan tujuan dan dampak dari
program ataupun proyek secara langsung Namun ini bukan berarti bahwa
program tersebut dikatakan tidak berhasil tetapi kemungkinan adanya bahwa
program sebagai salah satu dari banyak faktor yang dapat mempengaruhi
suatu dampak yang dapat ditimbulkannya (Solihin Dadang 2012) Berikut
adalah gambar 25 merupakan alur dari IPO logic
Gambar 2 3 IPO LOGIC (Davis 1998)
33
2112 Model Kesiapan Teknologi (Technology Readiness)
Technology Readiness atau kesiapan penggunaan teknologi merupakan
kecenderungan sikap masyarakat dalam merangkul dan menggunakan
teknologi baru di rumah dan di tempat kerja (Parasuraman 2000)
Setiap orang bisa menjadi konsumen teknologi namun cara
mengimplementasikannya tergantung pada derajat kesiapan seseorang
dalam menerima teknologi tersebut Menurut Parasuraman (2000) langkah
pertama yang harus dilakukan dalam implementasi teknologi adalah
mengetahui kesiapan konsumen dalam menerima teknologi tersebut Dalam
konteks ini Technology Readiness Index dikembangkan oleh Parasuraman
(2000) untuk mengukur dan mengetahui sejauh mana seseorang atau
organisasi siap untuk mengadopsi sebuah teknologi informasi Berikut
gambar terbaru dari model TRI 20
Gambar 2 4 Model TRI20 oleh Parasuraman dan Colby 2015
(Sumber Rockresearchcom)
34
TRI merupakan skala multy-item yang terdiri dari 36 pertanyaan untuk
mengukur technology readiness Skala 36-item terdiri dari empat dimensi
komponen keyakinan yang berkaitan dengan teknologi yang memperngaruhi
tingkat seseorang dalam Technology Readiness Keyakinan ini menetapkan
kesediaan seseorang untuk berinteraksi dengan teknologi baru Seiring
berjalannya waktu dan perkembangan IT yang meningkat dengan pesat maka
pemilik model melakukan pembaharuan di tahun 2014 bersama Charles L
Colby sehingga menghasilkan model TRI 20 tetap dengan mempertahankan
4 dimensi sebelumnya namun perubahan serta pembaharuan instrumen
menjadi 16 butir Model TRI 20 ini terdiri dari empat dimensi dua adalah
kontributor dan dua lagi adalah inhibitor pada adopsi teknologi
Kontributornya sebagai berikut
1 Optimism (kepercayaan diri) yaitu menggambarkan sebuah ekspektasi
dari kebenaran positif teknologi
2 Innovativeness (inovasi) yaitu mengenai otoritas penggunaan teknologi
Sedangkan inhibitor adalah
3 Discomfort (ketidaknyamanan) adalah keraguan tentang jaminan orang
awam akan pengalamannya dengan teknologi
4 Insecurity (ketidakamanan) adalah resiko kemungkinan orang-orang
melakukan transaksi berbasis teknologi (technology-based transactions)
Sebagai kontributor optimisme dan inovasi sebagai penggerak dari
Technology Readiness Pada kenyataannya skor tinggi diukur pada dimensi-
dimensi ini yang pada umumnya akan memperbesar kesiapan teknologi
35
(Technology Readiness) Sabaliknya ketidaknyamanan dan ketidakamanan
mencegah atau menunda berkecenderungan membuat orang-orang untuk
menggunakan teknologi baru Dengan demikian skor tinggi yang diukur pada
dimensi-dimensi ini akan menurunkan seluruh kesiapan teknologi
(Technology Readiness) Selama bertahun-tahun TRI telah banyak
bermanfaat bagi para peneliti yang tertarik pada media sosial akses mobile
dan layanan teknologi lainnya Skala 36-item yang di bangun oleh
Parasurman telah diterjemahkan dalam berbagai bahasa untuk memfasilitasi
perkembangannya di banyak Negara dan telah digunakan di berbagai sektor
layanan termasuk pendidikan perbankan telekomunikasi kesehatan dan
layanan professional lainnya
Parasuraman (2000) memberikan tiga kategori pada pengukuran
Technology Readiness Index yaitu
1 High Technology Readiness (TRI gt 351)
2 Medium Technology Readiness (29 =lt TRI =lt 351)
3 Low Technology Readiness (TRI =lt 289)
Terdapat 5 segmen kategori pengguna sistem yang didefiniskan oleh
Parasuraman dan Colby (2015)
1 Explolers Memiliki optimisme dan rasa inovatif yang tinggi terhadap
teknologisistem sehingga memiliki antusiasme terhadap penggunaan
teknologisistem informasi
2 Pioneer Memiliki optimisme dan rasa inovatif yang tinggi terhadap
teknologisistem namun memiliki sikap kritis terhadap penggunaan
36
teknologisistem informasi Hal tersebut menyebabkan pengguna akan
selektif dalam penggunaan teknologisistem informasi
3 Paranoids Memiliki rasa optimis terhadap teknologisistem namun
memiliki rasa inovatif yang rendah Pengguna kategori ini memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang tinggi terhadap penggunaan
teknologisistem Hal ini menyebabkan rendahnya antusiasme terhadap
penggunaan teknologi
4 Laggards Memiliki rasa optimis dan rasa inovatif terhadap
teknologisistem yang rendah Jenis pegguna seperti ini memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang tinggi terhadap penggunaan
teknologisistem Hal ini menyebabkan penolakan terhadap penggunaan
teknologi
5 Skeptics Memiliki rasa optimis dan rasa inovatif yang rendah terhadap
teknologisistem Jenis pegguna seperti ini juga memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang rendah terhadap penggunaan
teknologisistem Pengguna seperti ini akan menerima teknologisistem
namun tidak memiliki antusiasme terhadap teknologisistem
37
2113 Model Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information)
Gambar 2 5 Model Keberhasilan SI (DeLone amp McLean 1992)
Model keberhasilan ini didasarkan pada proses dan hubungan kausal
dari dimensi-dimensi di model Model ini tidak mengukur ke enam dimensi
pengukuran keberhasilan sistem informasi secara independen tetapi
mengukurnya secara keseluruhan satu mempengaruhi yang lainnya
Pertimbangan proses beragumentasi bahwa suatu sistem terdiri dari
beberapa proses yaitu satu proses mengikuti proses lainnya Suatu model
proses mengusulkan bahwa suatu sistem informasi terdiri dari beberapa
proses yaitu sebagai berikut ini
a Suatu sistem informasi mula-mula dibuat berisi dengan banyak fitur
yang dapat memperlihatkan beberapa tingkat kualitas sistem dan
informasinya
b Pemakai-pemakai dan manajer-manajer mempunyai pengalaman dengan
fitur-fitur tersebut dengan menggunakan sistemnya entah mereka puas
atau tidak puas dengan sistemnya atau produk informasinya
38
c Penggunaan dari sistem dan produk informasinya kemudian mempunyai
dampak atau pengaruh (influence) di pemakai individual di dalam
melakukan pekerjaannya dan dampak-dampak individu ini secara
kolektif akan berakibat pada dampak- dampak organisasional
Berbeda dengan model proses model kausal (causal model) atau
disebut juga dengan model varian (variance model) berusaha untuk
menjelaskan kovarian (covariance) dari elemen-elemen model untuk
menentukan apakah variansi dari satu elemen dapat dijelaskan oleh variansi
dari elemen-elemen lainnya atau dengan kata lain untuk menentukan apakah
terjadi hubungan kausal diantara mereka Misalnya semakin tinggi kualitas
sistem diharapkan akan menyebabkan kepuasan pemakai dan penggunaan
yang lebih tinggi yang selanjutnya akan memperngaruhi secara positif
produktivitas individual dengan hasil peningkatan produktivitas
organisasional Model kausal ini menunjukkan bagaimana arah hubungan
satu elemen dengan elemen lain apakah menyebabkan lebih besar
(mempunyai pengaruh positif) atau lebih kecil (mempunyai pengaruh
negatif)
Dari model proses dan kausal ini maka dapat dijelaskan bahwa kualitas
sistem (system quality) dan kualitas informasi (information quality) secara
mandiri dan bersama-sama mempengaruhi baik penggunaan (use) dan
kepuasan pemakai (user satisfaction) Besarnya penggunaan (use) dapat
mempengaruhi kepuasan pemakai (user satisfaction) secara positif atau
negatif Penggunaan dan kepuasan pemakai mempengaruhi dampak
39
individual (individual impact) dan selanjutnya mempengaruhi dampak
organisasional (organization impact) Sejak tahun 1992 sampai tahun 2002
banyak penelitian yang telah merujuk dan menggunakan model Delone dan
McLean (1992) Kepopuleran model ini menunjukkan bukti yang kuat dari
kebutuhan untuk mengintegrasikan penemuan-penemuan riset secara
komprehensif di bidang sistem informasi Model ini banyak mengundang
perhatian dari para peneliti salah satunya adalah Peter B Seddon yang
melontarkan kritik terhadap model yang diajukan oleh DeLone amp Mclean
Menurut Seddon dalam Jogiyanto (2007) masalah utama dari model
DampM (DeLone amp McLean) adalah mencoba mengkombinasikan proses dan
penjelasan kausal dari keberhasilan sistem informasi di model mereka
Dengan demikian model mereka tercampur antara model proses (process
model) dan model varian (variance model) Menanggapi kritik Seddon
tersebut yang menyatakan bahwa proses dan kausal adalah dua konsep yang
berbeda dan membingungkan untuk digabungkan DeLone dan McLean
(2003) menyetujui kritik ini Pembuatan model keberhasilan sistem informasi
DampM (DampM Information Success Model) dipicu oleh suatu proses
pembuatan informasi dan dampak dari penggunaan sistem informasinya
DeLone dan McLean mendasarkan modelnya pada model proses yang terdiri
dari tiga komponen proses yaitu
a Pembuatan dari suatu sistem informasi
b Penggunaan sistem informasi tersebut
c Konsekuensi atau dampak dari penggunaan sistem
40
Masing-masing dari proses-proses ini diperlukan (necessary) tetapi
masih belum cukup (not sufficient) untuk suatu kondisi supaya dapat
memberikan hasil (outcome) Misalnya tanpa penggunaan sistem tidak akan
ada konsekuensinya atau manfaatnya Demikian juga dengan pemakaian
sistem mungkin juga tidak akan dihasilkan manfaat Dengan demikian untuk
memahami seluruh dimensi dari keberhasilan sistem informasi model varian
atau model kausal diperlukan
Kritik lainnya oleh Seddon tentang pemakaian sistem (system use)
adalah suatu perilaku (behavior) sehingga harus dikeluarkan sebagai
pengukur sukses dari model kausal DeLone dan McLean (2003) tidak
sependapat dengan kritik ini Mereka berargumentasi bahwa pemakaian
sistem (use) harus mendahului dampak dan manfaat mereka percaya bahwa
pemakaian sistem merupakan pengukur yang tepat untuk mengukur sukses di
kebanyakan kasus
DeLone dan McLean (2003) lebih lanjut mengatakan bahwa
permasalahan dengan menggunakan pemakaian sistem (use) sebagai
pengukur keberhasilan adalah pada definisinya yang terlalu sederhana tanpa
memperhatikan sifat dari penggunaannya Peneliti-peneliti harus
mempertimbangkan sifat (nature) perluasan (extent) kualitas (quality) dan
ketepatan (appropriateness) dari pemakaian sistem Sehingga penghapusan
pemakaian sistem (use) dari model ditolak oleh Delone dan McLean (2003)
Selain itu kenyataannya juga pemakaian sistem (system use atau system
41
usage) masih digunakan di banyak riset-riset empiris dan berlanjut
dikembangkan dan diuji oleh peneliti-peneliti sistem informasi
Dari kontribusi-kontribusi penelitian-penelitian sebelumnya dan akibat
perubahan-perubahan dari peran dan penanganan sistem informasi yang telah
berkembang DeLone dan McLean (2003) memperbarui modelnya dan
menyebutnya sebagai model keberhasilan sistem informasi DampM yang
diperbarui (updated DampM IS Success model) Hal-hal yang diperbarui dalam
model ini adalah sebagai berikut
a Menambah dimensi kualitas pelayanan (service quality) sebagai
tambahan dari dimensi-dimensi kualitas yang telah ada
b Menggabungkan dampak individual (individual impact) dan dampak
organisasional (organizational impact) menjadi satu variabel yaitu
manfaatmanfaat bersih (net benefits)
c Menambahkan dimensi minat memakai (intention to use) sebagai
alternative dari dimensi pemakaian (use)
d Pemakaian (use) dan kepuasan pemakai (user satisfaction) sangat erat
berhubungan Pemakaian (use) harus mendahului kepuasan pemakai
(user satisfaction) sebagai suatu proses tetapi pengalaman yang positif
karena menggunakan (use) akan mengakibatkan kepuasan pemakai yang
lebih tinggi sebagai suatu kausal Secara sama peningkatan kepuasan
pemakai akan mengakibatkan peningkatan minat menggunakan
(intention to use) dan kemudian akan menggunakan (use)
42
e Jika manfaat-manfaat bersih (net benefits) positif akan menguatkan minat
memakai dan menggunakan serta tingkat kepuasan pemakai Umpan
balik ini masih valid bahkan untuk manfaat-manfaat bersih yang negatif
f Model yang diperbarui mempunyai arah panah untuk
mendemonstrasikan hubungan yang diusulkan antar dimensi-dimensi
keberhasilan dalam bentuk proses tetapi tidak menunjukkan arah
hubungannya yang positif atau negatif dalam bentuk kausal
Dari hasil analisis tersebut maka Delone dan McLean (2003)
mengusulkan suatu model yang diperbarui yang nampak pada gambar berikut
ini
Gambar 2 6 Model Keberhasilan SI (DeLone amp McLean 2003)
43
212 Penelitian Sejenis
Tabel 2 3 Penelitian Sejenis
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
1 Peranan Sistem Informasi
Akuntansi dalam Efektifitas
Pelaporan Informasi Akuntansi
Pertanggungjawaban pada PT
Pos Indonesia (Persero)
Manado (Koloay Morasa amp
Elim 2014)
DeLone and
McLean
1 System Quality
2 Information
Quality
3 Service Quality
4 Information Use
5 User Satisfaction
6 Net Benefit
Untuk mengetahui bagaimana
peranan sistem informasi
akuntansi pertanggungjawaban
kantor cabang PT Pos
Indonesia (Persero) Manado
Penelitian menyimpulkan bahwa Sistem
Informasi Akuntansi pada PT Pos
Indonesian (Persero) Manado telah
berperan secara efektif dalam pelaporan
informasi akuntansi pertanggungjawaban
kantor cabang Terbukti dengan
terpenuhinya karakteristik output kualitatif
berupa informasi yang menjelaskan telah
tercapainya tujuan dalam perusahaan
2 Kajian Keberhasilan
Penggunaan Sistem Informasi
Accurate Dengan
Menggunakan Model
Kesuksesan Sistem Informasi
DeLone Dan Mclean (Hudin amp
Riana 2016)
Updated
DeLone dan
McLane (2003)
1 System quality
2 Information
quality
3 Service quality
4 Use
5 User satisfaction
6 Net benefit
Penelitian ini akan
menganalisis faktor-faktor
yang mengukur keberhasilan
model kesuksesan sistem
informasi DeLone amp McLean
terhadap pengguna Sistem
Informasi Akuntansi Accurate
di enam perusahaan di Kota
Sukabumi
Penelitian ini membuktikan bahwa kualitas
informasi dan kualitas pelayanan tidak
berpengaruh signifikan terhadap variabel
penggunaan dan variabel lainnya teruji
signifikan dalam mengukur keberhasilan
penggunan Sistem Accurate dengan nilai
R-square 057 untuk penggunaan 094
untuk kepuasan pengguna dan 094 untuk
manfaat bersih Selain itu nilai Goodness
of Fit (GoF) sebesar 072 atau 72
sehingga model dinyatakan telah sesuai
secara substansial dalam
merepresentasikan hasil penelitian
44
Tabel 23 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
3 Evaluasi Net Benefit Sistem
Informasi Akuntansi Pada
Software Akuntansi Accurate
dan Zahir MenurutModel
Delone amp Mclean 2003
(Tjahjanadi amp Sarosa)
Updated
DeLone dan
McLane (2003)
1 System quality
2 Information
quality
3 Service quality
4 Use
5 User satisfaction
6 Net benefit
menganalisis Net Benefit
software akuntansi menurut
model kesuksesan DeLone amp
McLean (2003)
Hasil penelitian menunjukkan bahwa
Information Quality System Quality dan
Service Quality berpengaruh terhadap User
Satisfaction User Satisfaction berpengaruh
terhadap Net Benefit Akan tetapi
Information Quality System Quality dan
Service Quality tidak berpengaruh terhadap
Use Use tidak berpengaruh terhadap User
Satisfaction dan Use tidak berpengaruh
terhadap Net Benefit
4 Evaluasi Kesiapan Pengguna
dalam Adopsi SI Terintegrasi
di bidang Keuangan
Menggunakan Metode TRI
(Florestiyanto 2012)
Technology
Readiness Index
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Melakukan evaluasi kesiapan
pengguna dalam adopsi TIK
diukur dari keyakinan positif
dan keyakinan negatif
pengguna terhadap teknologi
dengan mengadiopsi TRI 10
Seluruh variable penelitian berpengaruh
terhadap technology readiness
5 Analisis Kesiapan Pengguna
Sistem Informasi Akademik
(Pambudi 2015)
Technology
Readiness Index
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Melakukan analisis kesiapan
kompetensi teknologi
pengguna pada proses
implementasi SIA di PNM
dengan menggunakan SEM-
PLS dan metode TRI
Seluruh variable Tri berpengaruh secara
signifikan terhadap Technology Readiness
faktor ketidaknyamanan menempati urutan
teratas dan inovasi urutan terbawah
45
Tabel 23 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
6 An Updated and
Streamline Technology
Readiness Index TRI 20
(Parasuraman amp Colby
2015)
TRI 20 1 Optimism
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Pada papper ini adanya
penyederhanaan indikator
dari 36 pada TRI versi 10
kini menjadi 16 variabel pada
TRI 20
Adanya perbaharuan 16 indikator
pada model TRI 20
7 Implementation in of
Input process-output
Model for Measuring
Information System
Project Success (
Subiyakto amp Ahlan
2014)
IPO Model
Measuring IS Project
Success
1 Project Contents
People amp Actions
2 Institutinal Context
3 System Use
4 Information
Quality
5 System Quality
6 Service Quality
7 User Satisfication
8 Net Benefits
Memberikan alternative
model keberhasilan proyek
SI menggunakan IPO model
Permodelan usulan yang dibuat
berdasarkan empat teori dasar yaitu IPO
Logic Model The Project Success
Theories The DampM Success Model dan
The Project Classifictory Framework
8 Development of the
Readiness and Success
Model for Assessing the
Information System
Integration (Subiyakto
2017)
The technology
readiness and IS
success model
combination
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
5 Information
Quality
6 System Quality
7 Service Quality
8 UserSatisfication
9 Success
Information
Systems
Tujuan penelitian ini
menggabungkan dua model
menjadi satu kesiapan dan
keberhasilan sistem untuk
mengetahui pengaruh
kesiapan terhadap
keberhasilan integrasi sistem
Hasil penelitian ini menunjukkan anatara
penggabungan dua model yang
dikembangkan menjadi satu model antara
model kesiapan dengan model keberhasilan
sistem yang memiliki Sembilan variabel
dengan 23 indikator
46
Tabel 21 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
9 Pengukuran Pengaruh
Kesiapan Terhadap
Keberhasilan Penerapan
Sistem Ubiquitous
Computing Di UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
(Gregoryo Gusti 2017)
Model TRI
Parasuraman amp
Colby (2014) dan
Model Keberhasilan
Sistem Informasi
(Delone amp McLean
2003) yang
dikembangkan oleh
(Subiyakto 2017)
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
5 Information Quality
6 System Quality
7 Service Quality
8 UserSatisfication
9 Success Information
Systems
Untuk mengetahui pengaruh
kesiapan terhadap
keberhasilan penerapan
sistem Ubiquitous
Computing di UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
khususnya Fakultas Sains
dan Teknologi
Hasilnya terdapat 23 hipotesis yang diuji
11 hipotesis yang diterima atau
berpengaruh dan 12 hipotesis ditolak
Sehingga faktor-faktor pengaruh kesiapan
terhadap keberhasilan sistem yaitu OPT
melalui SYQ SVQ dan USF INN melalui
INQ dan SVQ INS berpengaruh secarah
negatif melalui INQ SYQ dan SVQ INQ
melalui USF SVQ melalui USF USF
melalui SIS
47
213 Pengembangan Hipotesis
Hipotesis dikembangkan berdasarkan teori-teori dari Parasuraman amp Colby
(2015) Delone amp McLean (2003) dan Subiyakto (2017) Maka dari itu dapat
dijabarkan hipotesis untuk variabel construct sebagai berikut
H1 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap INQ
H2 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap SYQ
H3 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap SVQ
H4 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H5 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap INQ
H6 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap SYQ
H7 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap SVQ
H8 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H9 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
H10 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SYQ
H11 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SVQ
H12 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap USF
H13 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
H14 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SYQ
H15 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SVQ
H16 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap USF
H17 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H18 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H19 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
48
H20 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H21 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H22 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H23 Apakah USF berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
49
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
31 Pendekatan Penelitian
Secara umum penelitian ini dilakukan dengan menerapkan pendekatan kuantitatif
(Creswell 2017) dan struktur penelitian yang berurutan sesuai dengan tujuannya
yaitu untuk mengetahui pengaruh kesiapan terhadap keberhasilan penerapan SIA
Accurate dan menguji hipotesis yang berhubungan antara pengaruh kesiapan
terhadap keberhasilan penerapan sistem Teknik pengumpulan data yang dilakukan
melalui pengadaan survei yang disebarkan kepada responden di beberapa
perusahaan Jakarta khususnya pengguna SIA Accurate dengan berinstrumenkan
pertanyaan kuesioner analisis data dilaksanakan secara statistik dengan
menggunakan perangkat lunak komputer sesuai kebutuhan
Dalam penelitian ini perangkat lunak yang digunakan yaitu MS Word 2016
untuk penulisan laporan MS Excell 2016 untuk membantu pengolahan data
demografis serta SmartPLS versi 30 untuk pengolahan data hasil kuesioner dari
responden yang terkumpul Serta Edraw Max 8 untuk pembuatan gambar yang
mendukung penulisan laporan penelitian (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle
2015 Sarstedt 2017 Wong 2013 Yamin amp Kurniawan 2011)
50
32 Prosedur Penelitian
Melihat dari pendekatan dan strategi penelitian yang telah dijelaskan sebelumnya
penelitian ini akan dilakukan menggunakan delapan tahapan yang secara prosedural
dan berurutan yang terdiri dari kajian pustaka pengembangan model perancangan
penelitian pembuatan instrument penelitian atau indikator pengumpulan data
analisis data interpretasi dan pembuatan laporan Berikut gambar yang akan
memperjelas urutan prosedural penelitian ini
Gambar 3 1 Prosedur Penelitian
51
Selanjutnya akan digambarkan durasi proses dari ke delapan tahapan
dalam penelitian ini beserta kegiatan strukturalnya pada tabel 31
Tabel 3 1 Waktu Penelitian
No Tahapan Nov Des Jan Feb Mar Apr Mei Jun
1 Kajian Pustaka
2 Pengembangan Model
3 Perancangan Penelitian
4 Pembuatan Instrumen
5 Pengumpulan Data
6 Analisis Data
7 Interpretasi
8 Pembuatan Laporan
33 Populasi dan Sampel
Populasi dan sampel pada penelitian ini ialah para pengguna SIA Accurate versi 5
di beberapa perusahaan Jakarta yang pernah menggunakan sistem ini tanpa dibatasi
lamanya waktu penggunaan Tahap pertama peneliti mengambil teknik sampling
melalui purposive sampling yang dilakukan untuk memilih bagian dari populasi
dimana kriteria yang dipilih adalah pengguna yang memiliki pengalaman dalam
menggunakan SIA Accurate Selanjutnya peneliti menentukan jumlah responden
berdasarkan teori dengan pertimbangan jumlah populasi keterbatasan waktu dan
biaya maka dari itu peneliti mengkerucutkan daerah penelitian pada Jakarta Selatan
Jakarta Timur Jakarta Barat Dari 15 perusahaan yang menggunakan SIA Accurate
dan dijadikan target sampel penelitian 4 diantaranya menerima permohonan
penelitian yang diajukan dan 11 perusahaan lainnya menolak Dengan perkiraan
responden yang mencapai lebih dari 100 orang hal tersebut menurut beberapa ahli
(Guritno 2011 Wong 2013) telah mencakupi sampel yang dibutuhkan dalam
Structural Equation Modeling (SEM) maka peneliti mendapatkan jumlah
responden sebanyak 125 orang
52
34 Instrumen Penelitian
Instrumen penelitian ini berupa sebuah kuesioner yang berisi lembaran surat
pengantar dari peneliti sebagai permohonan untuk pengisiannya dan lembar kedua
dan ketiga yang berisikan pertanyaaan-pertanyaan penelitian Lembar pertanyaan
penelitian ini terdiri dari tujuh pertanyaan yang ditujukan sebagai data demografi
mengenai profil responden (1) jenis kelamin (2) pendidikan terakhir (3)
pengetahuan pengguna dalam keberadaan SIA Accurate (4) pengalaman
penggunaan SIA Accurate (5) skala intensitas akses SIA Accurate (6) tingkat
kesiapan terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate (7) status responden di
perusahaan dan empat puluh empat pertanyaan ditujukan sebagai data statistik
inferensial Daftar pertanyaan lengkap penelitian dapat dilihat pada bagian
lampiran Secara khusus peneliti menggunakan lima poin skala likert dari tingkatan
ldquoSangat Tidak Setujurdquo (1) sampai ldquoSangat Setujurdquo (5) untuk pengukuran dalam
kuesioner tersebut Berikut tabel 32 indikator dan butir pertanyaan penelitian
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian
Variabel Indikator Pertanyaan
Optimism
(OPT)
Easiness Sistem bebas dari kesulitan kendala dan
masalah
Connectivity Sistem dapat mudah terhubung dengan sistem
lain
Effectiveness Sistem berjalan secara efektif
Efficiency Sistem berjalan secara efisien
Productivity Sistem berjalan secara produktif
Innovativeness
(INN)
Problem Solving Sistem merupakan alat pemecah masalah bagi
penggunanya
Independence Sistem membantu pengguna bebas dari kendali
dan pengaruh
Challenge Sistem mendukung penggunanya untuk mencapai
tujuan dalam situasi atau masalah yang sulit
Stimulation Sistem mendorong penggunanya untuk mencapai
tujuan
Competitiveness Sistem mendukung penggunanya untuk menjadi
lebih sukses daripada pesaingnya
53
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian (lanjutan)
Variabel Indikator Pertanyaan
Discomfort
(DIS)
Complexity Sistem membingungkan pengguna dalam
penggunaannya
Difficulty Sistem tidak mudah untuk digunakan
Dependence Sistem tidak bebas untuk digunakan
Lack Of Support Sistem dijalankan tanpa dukungan operasi secara
penuh
Innapropriateness Sistem tidak sesuai dengan perencanaan
pengembangannya
Insecurity
(INS)
Failure Sistem tidak berhasil dijalankan sesuai rencana
pengembangannya
Threat Sistem berada dalam kondisi yang dapat
menyebabkan bahaya
Reducing Interaction Sistem membuat penggunanya menjadi kurang
dalam berinteraksi
Distraction Sistem membuat penggunanya tidak fokus kepada
yang sebenarnya penting untuk mereka
Incredulity Sistem meragukan untuk digunakan
Information
Quality
(INQ)
Accuracy Sistem menghasilkan informasi secara akurat
Timeliness Sistem menghasilkan informasi secara tepat waktu
Completeness Sistem menghasilkan informasi secara lengkap
Consistency Sistem menghasilkan informasi secara konsisten
sepanjang operasinya
Relevance Sistem menghasilkan informasi sesuai kebutuhan
penggunanya
System
Quality
(SYQ)
Ease of Use Sistem mudah dalam penggunaannya
Maintainability Sistem mudah dalam perawatannya
Response Time Sistem mampu merespon secara cepat mengikuti
perintah yang diberikan
Fuctionality Sistem mampu melakukan semua fungsi yang
disyaratkan dalam pengembangannya
Safety Sistem aman dalam penggunaanya
Service
Quality
(SVQ)
Responsiveness Sistem memberikan layanan secara cepat
Flexibility Sistem menyediakan layanan yang fleksibel sesuai
kondisi pengguna
Security Sistem memberikan layanan yang aman
Functionality Sistem menyediakan layanan yang sesuai
persyaratan dalam pengembangannya
Extension Sistem menyediakan layanan lebih dari fungsi yang
disyaratkan
User
Satisfaction
(USF)
Efficiency Pengguna puas dengan tingkat efisiensi sistem
Effectiveness Pengguna puas dengan tingkat efektifitas sistem
Flexibility Pengguna puas dengan tingkat fleksibilitas sistem
Overall Satisfaction Pengguna puas dengan kinerja sistem
Success
Information
System
(SIS)
IS Efficiency Sistem beroperasi secara efisien
IS Effectiveness Sistem beroperasi secara efektif
User Satisfaction Sistem meningkatkan kepuasan penggunanya
Productivity Improvement Sistem meningkatkan produktivitas
Competitive Advantage Sistem meningkatkan daya saing perusahaan
54
35 Pengumpulan dan Pemrosesan Data
Proses pengumpulan data yang dilakukan oleh peneliti ialah menyebar kuesioner
secara langsung kepada respondenpengguna SIA Accurate Penyebaran kuesioner
dilakukan secara langsung pada beberapa perusahaan pengguna SIA Accurate di
Jakarta Prosedur awal yang dilakukan dalam kegiatan pengumpulan data adalah
perizinan yang diajukan peneliti kepada perusahaan terkait setelah disetujui proses
pengambilan data dilakukan dengan menyerahkan kuesioner kepada perwakilan
masing-masing perusahaan dan menjelaskan bagaimana cara pengisian kuesioner
tersebut Proses pengumpulan data dilakukan selama tiga bulan dibeberapa
perusahaan pengguna SIA Accurate di Jakarta Berdasarkan hasil penyebaran
kuesioner peneliti berhasil mengumpulkan 125 kuesioner secara langsung kepada
pengguna yang telah menggunakan SIA Accurate Keseluruhan kuesioner yang
diperoleh dinyatakan valid karena sesuai dengan kriteria dan dinyatakan lengkap
36 Analisis dan Interpretasi Data
Analisis data dibagi menjadi dua yaitu analisis demografis dan analisis statistis
inferensial Pertama peneliti melakukan analisis data demografis dengan
menggunakan perangkat lunak Ms Word 2016 Kedua peneliti melakukan analisis
statistis inferensial menggunakan SmartPLS versi 30 terdapat dua analisis yang
dilakukan oleh penelti dalam tahap ini yaitu analisis measurement model (outer
model) dan structural model (inner model) Measurement model (outer model)
dilakukan melalui proses pengujian validitas dan reliabilitas outer model melalui
indikator reliability internal consistency reliability convergent validity dan
55
discriminant validity Sedangkan pengujian structural model (inner model) melalui
path ceofficient (β) coefficient of determination (R2) t-test melalui metode
bootstrapping effect size (f2) predictive relevance (Q2) dan relative impact (q2)
menggunakan metode pengujian blindfolding Setelah itu untuk interpretasi hasil
peneliti mendiskusikan hasil analisis demografi responden dengan kondisi lapangan
yang berjalan dan juga menterjemahkan hasil analisis model secara statistik
kuantitatif dengan membandingkan dan mempertimbangkan sejumlah literatur
terkait sebelumnya
56
BAB IV
HASIL ANALISIS DAN INTERPRETASI
41 Hasil Analisis
411 Hasil Analisis Demografis
Hasil analisis demografis dilakukan pada bagian profil responden dan untuk
menghasilkan informasi demografis terkait profil responden tingkat pendidikan
dan bagaimana responden tersebut menilai kemampuannya menggunakan
komputer
1) Jenis Kelamin
Gambar 41 memperlihatkan bahwa dari 125 data responden yang
terlibat dalam penelitian ini sebagian besar responden berjenis kelamin
laki-laki yaitu sebanyak 70 orang (56) dan jumlah dari responden
perempuan yaitu sebanyak 55 orang (44)
Gambar 4 1 Diagram Jenis Kelamin Responden
Laki-laki
56
Perempuan
44
Laki-laki Perempuan
57
2) Pendidikan Terakhir
Gambar 42 menunjukan bahwa responden yang terlibat dalam
penelitian ini memiliki keragaman tingkat pendidikan Sebanyak 71
responden (57) merupakan lulusan S1 25 responden (20) lulusan
SLTA 23 responden (18) merupakan lulusan Diploma dan 6 responden
merupakan lulusan S2 (5)
Gambar 4 2 Diagram Pendidikan Terakhir Responden
3) Pengetahuan mengenai Keberadaan Sistem
Berdasarkan gambar 43 dari jumlah 125 responden mayoritas
sudah mengetahui mengenai keberadaan SIA Accurate yaitu sebanyak 119
responden (95) sisanya sebanyak 6 orang (5) belum mengetahui
mengenai adanya SIA Accurate
SLTA
20
Diploma
18S1
57
S2
5
SLTA Diploma S1 S2
58
Gambar 4 3 Diagram Pengetahuan Keberadaan Sistem
4) Pengalaman Penggunaan Sistem
Pengalaman responden dalam menggunakan sistem di institusi atau
perusahaan tersebut adalah lt1 tahun sebanyak 69 (55) 1-3 tahun
sebanyak 15 (12) 3-5 tahun sebanyak 16 (13) dan gt5 tahun sebanyak
25 (20 ) responden Gambar 44 menunjukan durasi pengalaman
responden dalam menggunakan SIA Accurate di penelitian ini
Gambar 4 4 Diagram Pengalaman Penggunaan Sistem
Tidak5
Iya95
Tidak Iya
lt 1 Tahun
55
1 - 3 Tahun
12
3 - 5 Tahun
13
gt 5 Tahun
20
lt 1 Tahun 1 - 3 Tahun 3 - 5 Tahun gt 5 Tahun
59
5) Skala Intensitas Penggunaan Sistem
Skala intensitas responden dalam menggunakan sistem dalam
pekerjaan di institusi atau perusahaan tersebut adalah ldquoselalurdquo sebanyak 79
responden (63) ldquoterkadangrdquo sebanyak 30 (24) ldquojarangrdquo sebanyak 16
(13) dan ldquotidak pernahrdquo sebanyak 0 (0 ) responden Gambar 45
menunjukan durasi pengalaman responden dalam menggunakan SIA
Accurate di penelitian ini
Gambar 4 5 Diagram Skala Intensitas Penggunaan Sistem
6) StatusPosisi Pekerjaan
Berdasarkan gambar 46 dapat diketahui bahwa responden pada
penelitian ini bagian marketing sebanyak 43 orang (34) dilanjutkan oleh
bagian logistik sebanyak 37 orang (30) bagian keuangan sebanyak 13
orang (11) bagian Admin sebanyak 24 orang (19) dan terakhir bagian
TI sebanyak 8 orang (6)
Selalu
63
Terkadang
24
Jarang
13
Selalu Terkadang Jarang
60
Gambar 4 6 StatusPosisi Pekerjaan
7) Kemampuan Penggunaan Komputer
Gambar 47 menunjukan penilaian responden atas kapabilitas
penggunaan komputer Hasil ini diambil berdasarkan jawaban responden
atas pertanyaan kemampuan penggunaan komputer yang memiliki pilihan
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil dan Sangat Tidak Terampil
Sebanyak 20 (16) responden menjawab ldquoSangat Terampilrdquo 87 (70)
responden menjawab ldquoTerampilrdquo dan 18 responden menjawab ldquoTidak
Terampilrdquo
Gambar 4 7 Diagram Kemampuan Penggunaan Komputer
Marketing
34
Keuangan
11Admin
19
Logistik
30
TI
6
Marketing Keuangan Admin Logistik TI
Sangat Terampil
17
Terampil
68
Tidak Terampil
15
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil
61
412 Hasil Analisis Pengukuran Model
Analisis pengukuran model (measurement model) dilakukan melalui empat tahap
pengujian seperti yang sudah dilakukan oleh beberapa peneliti sebelumnya Empat
pengujian itu adalah individual item reliability internal consistency reliability
average variance extracted dan discriminant validity (Afthanorhan 2013 Hair
2012 Ringle 2015 Subiyakto 2015 Wong 2013 Yamin 2011) Berikut ini adalah
penjelasan tentang pelaksanaan dan hasil dari empat pengujian tersebut
1) Uji Individual Item Reliabilty
Standardized loading factor menggambarkan besarnya korelasi
antara setiap item pengukuran (indikator) dengan konstruknya dengan
melihat nilai outer loading Nilai outer loading diatas 07 dapat dikatakan
baik artinya bahwa indikator tersebut dikatakan valid sebagai indikator yang
mengukur konstruk Mengacu pada standar nilai outer loading setelah
melalui pengujian pada SmartPLS 30 dengan hasil pada tabel 41 dan
gambar 48 dilakukan penghapusan pada tiga indikator yang memiliki outer
loading dibawah 07 yaitu INN1 INQ1 dan INQ2 Setelah penghapusan
ketiga indikator tersebut setelah diuji kembali menggunakan SmartPLS 30
seluruh outer loading sudah memenuhi syarat gt07Internal Consistency
dengan hasil pada tabel 42 dan gambar 49
62
Tabel 4 1 Hasil Awal Uji Loading Factor
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884
DIS2 0933
DIS3 0920
DIS4 0935
DIS5 0881
INN1 -0008
INN2 0895
INN3 0881
INN4 0888
INN5 0757
INQ1 0699
INQ2 0145
INQ3 0848
INQ4 0750
INQ5 0748
INS1 0893
INS2 0901
INS3 0915
INS4 0875
INS5 0840
OPT1 0856
OPT2 0856
OPT3 0855
OPT4 0793
OPT5 0818
SIS1 0894
SIS2 0897
SIS3 0902
SIS4 0899
SIS5 0890
SVQ1 0914
SVQ2 0907
SVQ3 0890
SVQ4 0897
SVQ5 0868
SYQ1 0903
SYQ2 0778
SYQ3 0852
SYQ4 0864
SYQ5 0882
USF1 0835
USF2 0821
USF3 0859
USF4 0779
63
Tabel 4 2 Hasil Uji Loading Factor Setelah Penghapusan Indikator
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884
DIS2 0933
DIS3 0920
DIS4 0935
DIS5 0881
INN1
INN2 0895
INN3 0881
INN4 0888
INN5 0757
INQ1
INQ2
INQ3 0848
INQ4 0750
INQ5 0748
INS1 0893
INS2 0901
INS3 0915
INS4 0875
INS5 0840
OPT1 0856
OPT2 0856
OPT3 0855
OPT4 0793
OPT5 0818
SIS1 0894
SIS2 0897
SIS3 0902
SIS4 0899
SIS5 0890
SVQ1 0914
SVQ2 0907
SVQ3 0890
SVQ4 0897
SVQ5 0868
SYQ1 0903
SYQ2 0778
SYQ3 0852
SYQ4 0864
SYQ5 0882
USF1 0835
USF2 0821
USF3 0859
USF4 0779
Keterangan
Dihapus
64
2) Uji Internal Consistency Reliability
Pengujian ini dilakukan dengan melihat hasil nilai composite
reliability (CR) dengan batas ambang di atas 07 Hasilnya dapat dilihat pada
Tabel 43 bahwa nilai CR dari semua variabel di atas 07 sehingga memenuhi
syarat dan valid untuk digunakan dalam model penelitian ini
Tabel 4 3 Hasil Uji Composite Reliability
Composite Reliability
DIS 0960
INN 0917
INQ 0852
INS 0948
OPT 0921
SIS 0953
SVQ 0953
SYQ 0933
USF 0894
3) Uji Average Variance Extracted
Pengujian convergent validity selanjutnya dilakukan dengan melihat
nilai average variance extracted (AVE) Nilai ini menggambarkan besaran
varian atau keragaman variabel manifes (indikator) yang dapat dikandung
oleh variabel laten (konstruk) Nilai AVE minimal 05 menunjukan ukuran
convergent validity yang baik Artinya variabel laten (konstruk) dapat
menjelaskan rata-rata lebih dari setengah variance dari indikator-
indikatornya Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 44 yang menunjukan bahwa
nilai AVE dari semua variabel di atas 05 sehingga memenuhi syarat untuk
digunakan
65
Tabel 4 4 Hasil Uji Average Variance Extracted (AVE)
Average Variance Extracted (AVE)
DIS 0829
INN 0735
INQ 0658
INS 0784
OPT 0699
SIS 0804
SVQ 0802
SYQ 0736
USF 0679
4) Discrimant Validity
Pengujian ini dapat dilakukan melalui dua cara yaitu dengan memeriksa
cross loading pertama dilakukan dengan membandingkan korelasi indikator
dengan konstruknya dan konstruk blok lainnya Bila korelasi antara indikator
dengan konstruknya lebih tinggi dari korelasi dengan konstruk blok lainnya
hal ini menunjukkan konstruk tersebut memprediksi ukuran pada blok mereka
lebih baik dari blok lainnya Selanjutnya dengan memeriksa cross loading
Fornell-Lackerrsquos yaitu dengan membandingkannya dengan nilai akar AVE
dimana nilai akar AVE harus lebih tinggi daripada korelasi antara konstruk
dengan konstruk lainnya Hasilnya dapat dilihat pada tabel 45 dan indikator
yang diberi blok kuning pada setiap variabel memiliki nilai lebih tinggi dari
korelasi dengan konstruk blok lainnya
66
Tabel 4 5 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading)
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884 0535 0039 0723 0036 0012 0095 0033 0076
DIS2 0932 0485 0040 0766 0065 0035 0166 0143 0111
DIS3 0920 0538 0038 0739 0096 0020 0124 0066 0090
DIS4 0936 0507 0080 0784 0106 0032 0166 0117 0141
DIS5 0880 0471 -0017 0704 0016 -0057 0085 0026 0026
INN2 0551 0895 0060 0539 0068 0168 0169 0146 0209
INN3 0420 0881 0135 0408 0176 0215 0232 0225 0311
INN4 0398 0889 0060 0363 0159 0174 0248 0226 0222
INN5 0539 0757 0058 0498 0120 0164 0287 0245 0197
INQ3 0082 0179 0882 0134 0542 0351 0634 0627 0524
INQ4 -0018 0004 0809 0071 0451 0182 0489 0535 0277
INQ5 0040 0011 0736 0098 0299 0334 0224 0221 0443
INS1 0744 0492 0091 0890 0018 0075 0132 0120 0120
INS2 0734 0452 0128 0901 0006 0098 0194 0168 0190
INS3 0741 0489 0125 0915 0039 0069 0174 0151 0180
INS4 0714 0443 0130 0877 0034 0084 0164 0152 0156
INS5 0718 0452 0063 0841 -0048 0033 0050 0037 0111
OPT1 0116 0213 0431 0040 0856 0446 0636 0597 0521
OPT2 0133 0161 0479 0079 0855 0487 0703 0623 0554
OPT3 0031 0131 0529 -0043 0855 0495 0672 0635 0559
OPT4 0022 0095 0366 -0023 0793 0408 0627 0577 0431
OPT5 0031 0061 0441 0025 0818 0376 0638 0599 0420
SIS1 0095 0181 0268 0109 0460 0895 0612 0523 0700
SIS2 -0039 0150 0279 0020 0475 0898 0583 0473 0701
SIS3 0039 0215 0374 0120 0480 0901 0641 0585 0791
SIS4 0010 0193 0438 0072 0505 0899 0642 0578 0736
SIS5 -0012 0216 0275 0063 0464 0890 0617 0526 0689
SVQ1 0166 0279 0435 0182 0706 0619 0914 0837 0578
SVQ2 0085 0205 0493 0100 0733 0590 0907 0744 0611
SVQ3 0154 0249 0598 0173 0657 0675 0890 0838 0682
SVQ4 0116 0243 0532 0162 0729 0660 0897 0823 0654
SVQ5 0164 0275 0496 0173 0688 0539 0868 0759 0599
SYQ1 0142 0289 0541 0192 0682 0604 0878 0905 0597
SYQ2 0028 0173 0418 0076 0496 0383 0586 0778 0518
SYQ3 0079 0158 0464 0090 0604 0478 0708 0850 0569
SYQ4 0090 0241 0494 0185 0621 0536 0787 0867 0582
SYQ5 0084 0208 0567 0107 0687 0544 0839 0883 0563
USF1 0111 0254 0489 0129 0533 0628 0587 0599 0835
USF2 0121 0137 0408 0136 0464 0650 0512 0464 0820
USF3 0043 0275 0501 0106 0491 0732 0633 0579 0858
USF4 0103 0247 0328 0225 0483 0648 0563 0526 0781
67
Tabel 4 6 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading Fornell-Lackerrsquos)
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS 0911
INN 0552 0857
INQ 0050 0096 0811
INS 0821 0523 0129 0885
OPT 0081 0160 0541 0019 0836
SIS 0021 0214 0366 0087 0532 0897
SVQ 0153 0279 0572 0176 0785 0691 0895
SYQ 0102 0253 0583 0156 0726 0600 0894 0858
USF 0112 0280 0527 0179 0598 0808 0699 0660 0824
Tabel 46 menunjukan bahwa nilai akar AVE lebih tinggi daripada
korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya Sehingga berdasarkan hasil
pemeriksaan dua tahap cross loading diketahui bahwa tidak ada masalah dalam
uji discriminant validity
68
Gambar 4 8 Hasil Awal Analisis Outer Model
69
Gambar 4 9 Hasil Akhir Analisis Outer Model Setelah Penghapusan Indikator
70
413 Hasil Struktur Model
Analisis struktur model dilakukan melalui enam tahapan pengujian yaitu
pengujian path coefficient (β) coefficient of determination (R2) t-test
menggunakan metode bootstrapping effect size (f2) predictive relevance (1198762)
dan relative impact (1199022) (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Wong 2013 Yamin
2011) Secara grafis hasilnya dapat dilihat pada Tabel 413 Berikut adalah
penjelasan dari ke enam tahap pengujian
1) Path Coefficient (β)
Pengujian ini dilakukan dengan melihat nilai ambang batas yaitu di atas 01
dimana jalur (path) dapat dinyatakan memiliki pengaruh dalam model jika
hasil nilai uji path coefficient berada diatas 01 Hasilnya dari 23 jalur
hipotesis yang ada pada model penelitian ini 8 memiliki pengaruh yang tidak
signifikan dapat dilihat pada tabel 47 dan gambar hasil nilai uji path
coefficient semuanya memiliki nilai diatas 01
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient
Jalur Β
DIS -gt INQ -0271
DIS -gt SVQ -0180
DIS -gt SYQ -0273
DIS -gt USF -0159
INN -gt INQ -0030
INN -gt SVQ 0129
INN -gt SYQ 0133
INN -gt USF 0129
INQ -gt SIS -0157
71
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient (lanjutan)
Jalur β
INQ -gt USF 0160
INS -gt INQ 0356
INS -gt SVQ 0242
INS -gt SYQ 0296
INS -gt USF 0137
OPT -gt INQ 0561
OPT -gt SVQ 0774
OPT -gt SYQ 0721
OPT -gt USF 0132
SVQ -gt SIS 0437
SVQ -gt USF 0401
SYQ -gt SIS -0152
SYQ -gt USF 0075
USF -gt SIS 0686
2) Coefficient of Determination (R2)
Pengujian ini dilakukan untuk menjelaskan varian dari tiap target endogenous
variabel (variabel yang dianggap dipengaruhi oleh variabel lain dalam model)
dengan standar pengukuran sekitar 0670 sebagai kuat sekitar 0333 moderat
dan 0190 atau di bawahnya menunjukan tingkat varian yang lemah
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Wong 2013) Tabel 48
menunjukan bahwa R2 dari Information Quality (INQ) memiliki nilai 0332
R2 dari Success Information S (SIS) memiliki nilai 0708 R2 dari Service
Quality (SVQ) memiliki nilai 0658 R2 dari System Quality (SYQ) memiliki
nilai 0575 dan R2 dari User Satisfaction (USF) memiliki nilai 0536 Hal
tersebut dapat diartikan bahwa Optimism (OPT) Innovativeness (INN)
Discomfort (DIS) Insecurity (INS) menjelaskan secara moderat (332 )
varian dari INQ selanjutnya menjelaskan secara kuat (708 ) varian dari
SIS selanjutnya menjelaskan secara moderat (658 ) varian dari SVQ
selanjutnya menjelaskan secara moderat (575 ) varian dari SYQ Disisi
72
lain INQ SVQ dan SYQ menjelaskan secara moderat (536 ) varian dari
USF
Tabel 4 8 Hasil Uji Coefficient of Determination (R-Square)
Variabel Endogen R Square
INQ 0332
SIS 0708
SVQ 0658
SYQ 0575
USF 0536
3) T-test
Pengujian ini dilakukan dengan metode bootstrapping menggunakan uji two-
tailed dengan tingkat signifikansi 5 (005) untuk menguji hipotesis-
hipotesis penelitian Hipotesis tersebut akan diterima jika memiliki t-test lebih
besar dari 196 (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Wong 2013)
Adapun tingkat signifikansi lain yaitu 10 akan diterima jika memiliki t-test
165 (Hair et al 2011)
Gambar 4 10 Hasil Uji T-test
73
Gambar 410 diatas menunjukan bahwa ada 14 dari 23 hipotesis yang
diterima dan sisanya ditolak Berikut penjelasan hasil nilai t-test yang dapat
dilihat pada tabel 49
Tabel 4 9 Hasil Uji T-test
Hubungan antar Variabel
(Dependen -gt Independen) T-test
DIS -gt INQ 1929
DIS -gt SVQ 1626
DIS -gt SYQ 2181
DIS -gt USF 1518
INN -gt INQ 0254
INN -gt SVQ 1792
INN -gt SYQ 1811
INN -gt USF 1450
INQ -gt SIS 2123
INQ -gt USF 1254
INS -gt INQ 2547
INS -gt SVQ 2527
INS -gt SYQ 2668
INS -gt USF 1433
OPT -gt INQ 7128
OPT -gt SVQ 16486
OPT -gt SYQ 14434
OPT -gt USF 0993
SVQ -gt SIS 3371
SVQ -gt USF 2412
SYQ -gt SIS 1107
SYQ -gt USF 0397
USF -gt SIS 7666
4) Effect Size (f2)
Pada tahap ini dilakukan pengujian untuk mengetahui pengaruh variabel
tertentu terhadap variabel lainnya dalam struktur model dengan nilai ambang
batas sekitar 002 untuk pengaruh kecil 015 untuk menengah dan 035 untuk
pengaruh besar Dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut
74
Dimana
Nilai yang diperoleh ketika konstruk eksogen dimasukkan ke
model
Nilai yang diperoleh ketika konstruk eksogen dikeluarkan dari
model
Seperti yang dapat dilihat pada Tabel 410 hasil dari pengujian terhadap 23
jalur yang ada pada penelitian ini 4 jalur memiliki pengaruh yang besar dan 19
jalur lainnya memiliki pengaruh yang kecil
Tabel 4 10 Hasil Uji Effect Size
Jalur f2
Analisis f2 R2-in R2-ex sum f2
DIS -gt INQ 0332 0310 003342 Kecil
DIS -gt SVQ 0658 0649 002735 Kecil
DIS -gt SYQ 0575 0552 005414 Kecil
DIS -gt USF 0536 0529 001439 Kecil
INN -gt INQ 0332 0332 000048 Kecil
INN -gt SVQ 0658 0647 003321 Kecil
INN -gt SYQ 0575 0536 009179 Kecil
INN -gt USF 0536 0525 002300 Kecil
INQ -gt SIS 0708 0693 004967 Kecil
INQ -gt USF 0536 0520 003377 Kecil
INS -gt INQ 0332 0293 005889 Kecil
INS -gt SVQ 0658 064 005370 Kecil
INS -gt SYQ 0575 0547 006591 Kecil
INS -gt USF 0551 0531 004359 Kecil
OPT -gt INQ 0332 0029 045428 Besar
OPT -gt SVQ 0658 0081 168985 Besar
OPT -gt SYQ 0575 0075 117652 Besar
OPT -gt USF 0536 0539 - 000715 Kecil
SVQ -gt SIS 0708 0674 011464 Kecil
SVQ -gt USF 0536 0512 005100 Kecil
SYQ -gt SIS 0708 0703 001548 Kecil
SYQ -gt USF 0536 0535 000146 Kecil
USF -gt SIS 0708 0480 077795 Besar
75
5) Predictive Relevance (1198762)
Pengujian ini dilakukan dengan metode blindfolding untuk memberikan bukti
bahwa variabel tertentu yang digunakan dalam model mempunyai keterkaitan
prediktif (predictive relevance) dengan variabel lainnya dalam model dengan
ambang batas pengukuran di atas nol sama seperti pada Tabel 411
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Wong 2013)
Tabel 4 11 Hasil Uji Predictive Relevance
Variabel Endogen Q Square
INQ 0201
SIS 0525
SVQ 0486
SYQ 0388
USF 0323
6) Relative Impact (1199022)
Pengujian ini dilakukan dengan metode blindfolding untuk mengukur relatif
pengaruh dari sebuah keterkaitan prediktif suatu variabel tertentu dengan
variabel lainnya dengan nilai ambang batas sekitar 002 untuk pengaruh kecil
015 untuk pengaruh menengahsedang dan 035 untuk pengaruh besar (Hair
et al 2012) Rumus yang digunakan untuk perhitungan 1199022 adalah sebagai
berikut
q2 = 1198762 119894119899119888119897119906119889119890 minus 1198762 119890119909119888119897119906119889119890
1minus 1198762 119894119899119888119897119906119889119890
Tabel 412 menunjukan hasil bahwa 3 jalur mempunyai nilai yang besar
1 memiliki pengaruh sedang dan 19 jalur lainnya memiliki pengaruh kecil
76
Tabel 4 12 Hasil Uji Relative Impact
Jalur q2
Analisis q2 Q2-in Q2-ex sum q2
DIS -gt INQ 0201 0187 0018 Kecil
DIS -gt SVQ 0486 0480 0012 Kecil
DIS -gt SYQ 0388 0372 0026 Kecil
DIS -gt USF 0323 0320 0004 Kecil
INN -gt INQ 0201 0202 - 0001 Kecil
INN -gt SVQ 0486 0487 - 0002 Kecil
INN -gt SYQ 0388 0380 0013 Kecil
INN -gt USF 0323 0318 0007 Kecil
INQ -gt SIS 0525 0514 0023 Kecil
INQ -gt USF 0323 0314 0013 Kecil
INS -gt INQ 0201 0176 0031 Kecil
INS -gt SVQ 0486 0472 0027 Kecil
INS -gt SYQ 0388 0369 0031 Kecil
INS -gt USF 0323 0321 0003 Kecil
OPT -gt INQ 0201 0012 0237 Menengah
OPT -gt SVQ 0486 0055 0839 Besar
OPT -gt SYQ 0388 0048 0556 Besar
OPT -gt USF 0323 0325 - 0003 Kecil
SVQ -gt SIS 0525 0499 0055 Kecil
SVQ -gt USF 0323 0312 0016 Kecil
SYQ -gt SIS 0525 0522 0006 Kecil
SYQ -gt USF 0323 0325 - 0003 Kecil
USF -gt SIS 0525 0353 0362 Besar
77
Tabel 4 13 Hasil Analisis Struktural Model
Hipotesis β t-test R2
f2 q2 Analyses
No Jalur R2-in R2-ex sum f2 Q2-in Q2-ex sum q2 β t-test R2 f2 Q2 q2
H1 OPT -gt INQ 0561 7128 0332 0332 0029 045428 0201 0012 0237 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Menengah
H2 OPT -gt SYQ 0721 14434 0575 0575 0075 117652 0388 0048 0556 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Besar
H3 OPT -gt SVQ 0774 16486 0658 0658 0081 168985 0486 0055 0839 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Besar
H4 OPT -gt USF 0132 0993 0536 0536 0539 - 000715 0323 0325 - 0003 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H5 INN -gt INQ -0030 0254 0332 0332 0332 000048 0201 0202 - 0001 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H6 INN -gt SYQ 0133 1811 0575 0575 0536 009179 0388 0380 0013 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H7 INN -gt SVQ 0129 1792 0658 0658 0647 003321 0486 0487 - 0002 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H8 INN -gt USF 0129 1450 0536 0536 0525 002300 0323 0318 0007 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H9 DIS -gt INQ -0271 1929 0332 0332 0310 003342 0201 0187 0018 Tidak Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H10 DIS -gt SYQ -0273 2181 0575 0575 0552 005414 0388 0372 0026 Tidak Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H11 DIS -gt SVQ -0180 1626 0658 0658 0649 002735 0486 0480 0012 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H12 DIS -gt USF -0159 1518 0536 0536 0529 001439 0323 0320 0004 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H13 INS -gt INQ 0356 2547 0332 0332 0293 005889 0201 0176 0031 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H14 INS -gt SYQ 0296 2668 0575 0575 0547 006591 0388 0369 0031 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H15 INS -gt SVQ 0242 2527 0658 0658 064 005370 0486 0472 0027 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H16 INS -gt USF 0137 1433 0551 0551 0531 004359 0323 0321 0003 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H17 INQ -gt USF 0160 1254 0536 0536 0520 003377 0323 0314 0013 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H18 INQ -gt SIS -0157 2123 0708 0708 0693 004967 0525 0514 0023 Tidak Signifikan Diterima Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H19 SYQ -gt USF 0075 0397 0536 0536 0535 000146 0323 0325 - 0003 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H20 SYQ -gt SIS -0152 1107 0708 0708 0703 001548 0525 0522 0006 Tidak Signifikan Ditolak Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H21 SVQ -gt USF 0401 2412 0536 0536 0512 005100 0323 0312 0016 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H22 SVQ -gt SIS 0437 3371 0708 0708 0674 011464 0525 0499 0055 Signifikan Diterima Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H23 USF -gt SIS 0686 7666 0708 0708 0480 077795 0525 0353 0362 Signifikan Diterima Kuat Besar Predictive Relevance Besar
78
42 Interpretasi Hasil dan Pembahasan
421 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Analisis Data Demografis
Berdasarkan hasil analisis informasi demografis responden peneliti melakukan
interpretasi dan mendiskusikan hasil analisisnya sebagai berikut
1) Jenis Kelamin
Gambar 41 memperlihatkan bahwa dari 125 data responden yang
terlibat dalam penelitian ini sebagian besar responden berjenis kelamin
laki-laki yaitu sebanyak 70 orang (56) dan jumlah dari responden
perempuan yaitu sebanyak 55 orang (44)
2) Pendidikan Terakhir
Gambar 42 menunjukan bahwa responden yang terlibat dalam
penelitian ini memiliki keragaman tingkat pendidikan Sebanyak 71
responden (57) merupakan lulusan S1 25 responden (20) lulusan
SLTA 23 responden (18) merupakan lulusan Diploma dan 6 responden
merupakan lulusan S2 (5) Beragamnya tingkat pendidikan responden
akan berimplikasi terhadap variasi jawaban serta peneliti menilai bahwa
kuesioner penelitian akan mampu dipahami
3) Pengetahuan mengenai Keberadaan Sistem
Berdasarkan gambar 43 dari jumlah 125 responden mayoritas
sudah mengetahui mengenai keberadaan SIA Accurate yaitu sebanyak 119
responden (95) sisanya sebanyak 6 orang (5) belum mengetahui
mengenai adanya SIA Accurate
79
4) Pengalaman Penggunaan Sistem
Pengalaman responden dalam menggunakan sistem di institusi atau
perusahaan tersebut adalah lt1 tahun sebanyak 69 (55) 1-3 tahun
sebanyak 15 (12) 3-5 tahun sebanyak 16 (13) dan gt5 tahun sebanyak
25 (20 ) responden Gambar 44 menunjukan durasi pengalaman
responden dalam menggunakan SIA Accurate di penelitian ini
5) Skala Intensitas Penggunaan Sistem
Skala intensitas responden dalam menggunakan sistem dalam
pekerjaan di institusi atau perusahaan tersebut adalah ldquoselalurdquo sebanyak 79
responden (63) ldquoterkadangrdquo sebanyak 30 (24) ldquojarangrdquo sebanyak 16
(13) dan ldquotidak pernahrdquo sebanyak 0 (0 ) responden Gambar 45
menunjukan durasi pengalaman responden dalam menggunakan SIA
Accurate di penelitian ini
6) StatusPosisi Pekerjaan
Berdasarkan gambar 46 dapat diketahui bahwa responden pada
penelitian ini bagian marketing sebanyak 43 orang (34) dilanjutkan oleh
bagian logistik sebanyak 37 orang (30) bagian keuangan sebanyak 13
orang (11) bagian Admin sebanyak 24 orang (19) dan terakhir bagian
TI sebanyak 8 orang (6)
7) Kemampuan Penggunaan Komputer
Gambar 47 menunjukan penilaian responden atas kapabilitas
penggunaan komputer Hasil ini diambil berdasarkan jawaban responden
atas pertanyaan kemampuan penggunaan komputer yang memiliki pilihan
80
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil dan Sangat Tidak Terampil
Sebanyak 20 (16) responden menjawab ldquoSangat Terampilrdquo 87 (70)
responden menjawab ldquoTerampilrdquo dan 18 responden menjawab ldquoTidak
Terampilrdquo Hal tersebut menandakan bahwa kemampuan responden sudah
cukup baik dalam menggunakan komputer Peneliti memperkirakan hal ini
berkaitan dengan mayoritas responden berusia dibawa 30 tahun yang
popular disebut dengan generasi Y (Anantatmula 2012) yang dianggap
telah terbiasa dengan penggunaan teknologi informasi
422 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Pengukuran Model
Berdasarkan hasil analisis model pengukuran ada beberapa poin penting
yang harus diperhatikan yaitu sebagai berikut
1) Hasil akhir dari analisis telah menunjukan bahwa pengukuran model dari
model penelitian ini telah memenuhi syarat dan memiliki karakteristik yang
baik sehingga layak untuk dilanjutkan ke tahap analisis struktur model untuk
menguji inner model
2) Terdapat tiga indikator yang memiliki nilai outer loading dibawah 07 yaitu
INN1 INQ1 dan INQ2 Namun hal tersebut masih dapat ditoleransi dengan
melihat nilai composite reliability diatas 07
Peneliti beranggapan bahwa hal-hal pada poin dua disebabkan karena
pertimbangan waktu kerja para responden menyebabkan proses pengisian
kuesioner yang tidak didampingi langsung oleh peneliti sehingga memungkinkan
adanya pemaknaan pertanyaan yang tidak tepat Terkait dengan hal ini meskipun
pembuatan instrumen dan penjelasan awal kepada beberapa pihak yang mewakili
81
penerimaan kuesioner penelititan pada setiap perusahaan dalam penelitian ini telah
dilakukan dengan sebaik mungkin hal-hal di luar rencana dan kendali tidak dapat
dihindari khususnya saat pelaksanaan penelitian di lapangan
423 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Struktural Model
Bagian ini akan memaparkan interpretasi dan diskusi berdasarkan hasil dari enam
tahap analisis struktur model yaitu path coefficient (β) coefficient of determination
(R2) t-test menggunakan metode bootstrapping effect size (f2) predictive relevance
(1198762) dan relative impact (1199022) Berikut adalah pemaparan yang dilakukan dengan
mengikuti pertanyaan-pertanyaan penelitian dan hipotesis-hipotesis yang telah
dirumuskan sebelumnya
H1 Apakah Optimisme (Optimism) berpengaruh secara signifikan terhadap
Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
pertama (H1) diterima Artinya Optimisme (Optimism) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0561 Dilihat dari nilai f2 hipotesis OPTrarrINQ memiliki pengaruh
besar tetapi q2 pengaruh yang menengah serta memiliki nilai yang lemah dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT yang terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
82
ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang
dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel OPT tidak memiliki
pengaruh yang signifikan terhadap INQ
H2 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kualitas Sistem
(System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua (H2) diterima Artinya Optimisme (Optimsm) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality) dengan nilai path coefficient
(β) 0721 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis OPTrarrSYQ memiliki pengaruh yang
besar serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of determination (R2)
Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output
(Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang
menyatakan variabel OPT memiliki nilai signifikan terhadap SYQ dan juga terdapat
pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H3 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tiga (H3) diterima Artinya Optimisme (Optimsm) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0774 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis OPTrarrSVQ memiliki
83
pengaruh yang besar serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of
determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model
input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti 2017
Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT memiliki nilai signifikan terhadap
SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini
memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output
H4 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kepuasan
Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-empat (H4) tidak diterima Artinya Optimisme (Optimsm) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
walaupun nilai path coefficient (β) 0132 Dilihat dari nilai f2 dan coefficient of
determination (R2) hipotesis OPTrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta
memiliki nilai yang cukup dilihat dari q2 Hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT memiliki nilai
signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada dimensi input dalam model
penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
84
H5 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh secara signifikan terhadap
Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-lima (H5) tidak diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
dengan nilai path coefficient (β) -0030 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INNrarrINQ memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang kecil dilihat
dari coefficient of determination (R2) Hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN memiliki nilai
signifikan terhadap INQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model
penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H6 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-enam (H6) diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality) dengan nilai path coefficient
(β) 0133 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrSYQ memiliki pengaruh
tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient
of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model
input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017)
85
yang menyatakan variabel INN terdapat pada dimensi input dalam model penelitian
ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output Namun
hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Gusti (2017) yang menyatakan
variabel INN tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap SYQ
H7 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tujuh (H7) diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0129 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrSVQ memiliki
pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti
2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN memiliki nilai signifikan
terhadap SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini
memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output
H8 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kepuasan
Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-delapan (H8) tidak diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) dengan
86
nilai path coefficient (β) 0129 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrUSF
memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang
dilakukan oleh Gusti (2017) bahwa variabel INN tidak memiliki pengaruh yang
signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
ataupun output
H9 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif secara
signifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sembilan (H9) diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information
Quality) dengan nilai path coefficient (β) -0271 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai
dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan
peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS yang
terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak
87
sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan
variabel DIS tidak memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap INQ
H10 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kualitas Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sepuluh (H10) diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
dengan nilai path coefficient (β) -0273 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
DISrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap SYQ
H11 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kualitas Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sebelas (H11) tidak diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service
88
Quality) dengan nilai path coefficient (β) -0180 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrSVQ memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup
dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap SVQ Namun hasil ini tidak
sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis
1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS
yang terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H12 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua belas (H12) tidak diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User
Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) -0159 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup
dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak
sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis
1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS
89
yang terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H13 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tiga belas (H13) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information
Quality) dengan nilai path coefficient (β) 0356 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap INQ dan juga terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output
H14 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-empat belas (H14) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
dengan nilai path coefficient (β) 0296 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrSYQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
90
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki nilai signifikan terhadap SYQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam
model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H15 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-lima belas (H15) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality)
dengan nilai path coefficient (β) 0296 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrSVQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki nilai signifikan terhadap SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam
model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H16 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
91
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-enam belas (H16) tidak diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap User Satisfaction dengan nilai
path coefficient (β) 0137 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INSrarrUSF memiliki
pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of
determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan
oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel INS tidak memiliki pengaruh negatif
yang signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS yang terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
ataupun output
H17 Apakah Kualitas Informasi (Information Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tujuh belas (H17) tidak diterima Artinya Kualitas Informasi (Information
Quality) tidak memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna
(User Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) 0160 Dilihat dari nilai f2 dan
q2 hipotesis SYQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini tidak sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti2017 Hudin et al 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan
92
variabel INQ memiliki nilai signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output
H18 Apakah Kualitas Informasi (Information Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-delapan belas (H18) diterima Artinya Kualitas Informasi (Information Quality)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) -0157 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis INQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INQ terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Gusti
(2017) bahwa INQ tidak memiliki pengaruh terhadap SIS
H19 Apakah Kualitas Sistem (System Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sembilan belas (H19) tidak diterima Artinya Kualitas Sistem (System Quality)
93
tidak memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User
Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) 0075 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis SYQrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
penelitian Gusti (2017) yang menyatakan bahwa variabel SYQ tidak berpengaruh
signifikan terdap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Hudin
et al 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SYQ yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output
H20 Apakah Kualitas Sistem (System Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh (H20) tidak diterima Artinya Kualitas Sistem (System Quality) tidak
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) -0152 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis SYQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai
dengan penelitian Gusti (2017) yang menyatakan bahwa variabel SYQ tidak
berpengaruh signifikan terhadap SIS Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
94
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SYQ yang terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output
H21 Apakah Kualitas Layanan (Service Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis ke-dua
puluh satu (H21) diterima Artinya Kualitas Layanan (Service Quality) memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) dengan
nilai path coefficient (β) 0401 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis SVQrarrUSF
memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti
2017 Hudin etal 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SVQ
berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada dimensi
process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi
output
H22 Apakah Kualitas Layanan (Service Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh dua (H22) diterima Artinya Kualitas Layanan (Service Quality)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
95
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) 0437 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis SVQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SVQ yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel SVQ tidak
memiliki pengaruh yang signifikan terhadap SIS
H23 Apakah Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) berpengaruh signifikan
terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh tiga (H23) diterima Artinya Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) 0686 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis USFrarrSIS memiliki pengaruh yang besar serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel USF
memiliki pengaruh signifikan terhadap SIS dan juga terdapat pada dimensi process
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi output
96
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
51 Kesimpulan
Berdasarkan hasil temuan peneliti berikut adalah kesimpulan penting pada
penelitian ini
1) Telah dilakukan pengukuran tentang tingkat kesiapan pengguna dalam
keberhasian penerapan SIA Accurate dan faktor apa saja yang
mempengaruhi keberhasilan SIA Accurate dalam perspektif pengguna
sistem di beberapa perusahaan jakarta
2) Adanya penghapusan 3 indikator dari 44 indikator pada penelitian ini
adapun indikator yang dihapus antara lain INN1 INQ1 dan INQ2 Dari
hasil ini peneliti beranggapan penghapusan indikator terjadi dikarenakan
kurang tepatnya item instrument pada penelitian yang dilakukan
3) Tidak diterimanya 9 dari 23 hipotesis yaitu OPTrarrUSF INNrarrINQ
INNrarrUSF DISrarrSVQ DISrarrUSF INSrarrUSF INQrarrUSF SYQrarrUSF
dan SYQrarrSIS Perbedaan hasil temuan penelitian ini dengan penelitian
terdahulu dipengaruhi beberapa faktor diantaranya adalah adanya
perbedaan objek sampel dan instrumen penelitian
4) Diterimanya 14 hipotesis yaitu OPTrarrINQ OPTrarrSYQ OPTrarrSVQ
INNrarrSYQ INNrarrSVQ DISrarrINQ DISrarrSYQ INSrarrINQ INSrarrSYQ
INSrarrSVQ INQrarrSIS SVQrarrUSF SVQrarrSIS USFrarrSIS Sehingga
dapat dilihat bahwa di beberapa perusahaan Jakarta terdapat beberapa
97
pengaruh yang terjadi antara kesiapan pengguna dalam menggunakan
sistem informasi terhadap keberhasilan sistem yaitu sebagai berikut
a Optimism (OPT) berpengaruh terhadap Information Quality (INQ) System
Quality (SYQ) dan Service Quality (SVQ) sehingga akan menjadi faktor
pendorong Success Information System (SIS)
b Innovativeness (INN) berpengaruh terhadap System Quality (SYQ) dan
Service Quality (SVQ) sehingga akan menjadi faktor pendorong Success
Information System (SIS)
c Discomfort (DIS) memiliki pengaruh negatif terhadap Information Quality
(INQ) dan System Quality (SYQ) Hal tersebut akan menjadi faktor
penghambat dalam Success Information System (SIS)
d Insecurty (INS) memiliki pengaruh negatif terhadap Information Quality
(INQ) System Quality (SYQ) dan Service Quality (SVQ) Hal tersebut akan
menjadi faktor penghambat dalam Success Information System (SIS)
e Information Quality (INQ) memiliki pengaruh terhadap Success
Information System (SIS)
f Service Quality (SVQ) memiliki pengaruh terhadap User Satisfaction (USF)
serta Success Information System (SIS)
g User Satisfaction (USF) memiliki pengaruh terhadap Success Information
System (SIS)
98
52 Saran
Bagian ini berisikan saran yang berkaitan langsung dengan temuan penelitian
sebagai pertimbangan praktis bagi pihak-pihak yang memiliki ketertarikan untuk
tindak lanjut penelitian selanjutnya
1) Berdasarkan batasan metode dan hasil penelitian peneliti memberikan
saran bagi para mahasiswa dan peneliti selanjutnya (khususnya yang tertarik
pada kajian sejenis) diharapkan dapat meninjau kembali dan memperhatikan
hal-hal berikut
a Penelitian ini memiliki keterbatasan cakupan wilayah perusahaan di
Jakarta Penelitian yang akan datang diharapkan akan mampu
mencakup wilayah yang lebih luas sehingga akan memperkaya jumlah
responden yang terlibat dan mampu memberikan hasil yang lebih
akurat
b Terkait dengan hasil analisis dan interpretasi data penelitian yang akan
datang diharapkan mampu melakukan pengelompokan analisis
berdasarkan posisi jabatan sehingga akan mampu memberikan hasil
interpretasi dari berbagai prespektif responden yang terlibat
2) Diharapkan bagi para pengguna SIA Accurate di seluruh sektor perusahaan
agar dapat memperhatikan pandangan optimisme pemikiran inovatif rasa
ketidaknyamanan rasa ketidakamanan kualitas informasi kualitas sistem
kualitas pelayanan serta kepuasan pengguna sistem yang diterima oleh
sumber daya manusia di masing-masing perusahaan karena hal-hal tersebut
menjadi faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan sistem informasi
99
Pihak-pihak manajerial alangkah baiknya agar dapat menciptakan strategi
pengimplementasian sistem informasi seperti memberikan training dan
evaluasi kepada stafnya setelah menggunakan sistem dengan upaya
meningkatkan pandangan optimisme pemikiran inovatif kualitas informasi
kualitas sistem kualitas pelayanan juga kepuasan pengguna sistem dalam
keberhasilan penerapan sistem informasi
Daftar Pustaka
Afthanorhan B W amp Asyraf W M (2013) A comparison of partial least square
structural equation modeling (PLS-SEM) and covariance based structural
equation modeling (CB-SEM) for confirmatory factor analysis International
Journal of Engineering Science and Innovative Technology (IJESIT) 2(5)
198ndash205
Arvidsson V Holmstroumlm J amp Lyytinen K (2014) Information systems use as
strategy practice A multi-dimensional view of strategic information system
implementation and use Journal of Strategic Information Systems 23(1) 45ndash
61 httpsdoiorg101016jjsis201401004
Creswell J W (2017) Research Design Qualitative Quantitative and Mixed
Method Aproaches SAGE Publications 203ndash223
httpsdoiorg1041359781849208956
Davis J R Alderman C W amp Robinson L A (1990) Accounting Information
Systems A Cycle Approach Wiley 3 edition (February 1990)
Davis W S amp Yen D C (1998) The Information System Consultantrsquos
Handbook Systems Analysis and Design CRC Press
Dawes J (2008) Do data characteristics change according to the number of scale
points use And experiment using 5 point 7 point and 10 point scales
International Journal of Market Research 50(1) 1ndash20 httpsdoiorgArticle
Delone W H amp McLean E R (2003) The DeLone and McLean model of
information systems success A ten-year update Journal of Management
Information Systems 19(4) 9ndash30 Retrieved from
httpmesharpemetapresscomindexpeqdjk46vy52v4q6pdf
Djamarah S B amp Zain A (2010) Strategi Belajar Mengajar (Rineka Cipta Ed)
Jakarta
Florestiyanto M Y (2012) Evaluasi Kesiapan Pengguna Dalam Adopsi Sistem
Informasi Terintegrasi Di Bidang Keuangan Menggunakan Metode
Technology Rediness Index Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF)
1(4) 288ndash296
Ghozali I (2011) Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS19 (Edisi
Keli) Semarang Universitas Diponogoro
Ghozali I amp Hengky L (2015) Partial Least Squares Konsep Teknik dan
Aplikasi Menggunakan Program SmartPLS 30 Untuk Penelitian Empiris
Semarang Badan Penerbit UNDIP
Guritno S amp Sudaryono R (2011) Theory and Application of IT Research
Metodologi Penelitian Teknologi Informasi Yogyakarta Andi
101
Gusti G (2017) Ubiquitous Computing Di Uin Syarif Hidayatullah Jakarta
Hadi S (2016) Statistik Jakarta Pustaka Pelajar
Hair J F Sarstedt M Ringle C M amp Mena J A (2012) An assessment of the
use of partial least squares structural equation modeling in marketing research
Journal of the Academy of Marketing Science 40(3) 414ndash433
Hamalik O (2008) Kurikulum dan Pembelajaran Jakarta Sinar Grafika
Howsawi E M Eager D amp Bagia R (2011) Understanding project success
The four-level project success framework IEEE International Conference on
Industrial Engineering and Engineering Management 620ndash624
httpsdoiorg101109IEEM20116117991
Hudin J M amp Riana D (2016) Kajian Keberhasilan Penggunaan Sistem
Informasi Accurate Dengan Menggunakan Model Kesuksesan Sistem
Informasi Delon Dan Mclean Jurnal Sistem Informasi (Journal Of
Information Systems) 12(1) 1ndash8
HttpsDoiOrgHttpDxDoiOrg1021609JsiV13i1500
Jogiyanto (2007) Model Kesuksesan Sistem Teknologi Informasi Yogyakarta
Andi
Kadir A (2014) Pengenalan Sistem Informasi (Edisi Revisi) Yogyakarta Andi
Offest
Koloay L P Morasa J amp Elim I (2014) Peranan Sistem Informasi Akuntansi
Dalam Efektifitas Pelaporan Informasi Akuntansi Pertanggungjawaban Pada
Pt Pos Indonesia (Persero) Manado Universitas Sam Ratulangi Manado 2(3)
254ndash265
Lazuardi L I (2017) Pengaruh Kesiapan Penerimaan Pengguna Terhadap
Penerapan Sistem Informasi diantara Lembaga Keuangan Mikro Syariah Uin
Syarif Hidayatullah
McLeod L amp MacDonell S G (2011) Factors that affect software systems
development project outcomes ACM Computing Surveys 43(4) 24ndash56
httpsdoiorg10114519788021978803
Pambudi S A (2015) Analisis Kesiapan Pengguna Sistem Informasi Akademik
Semnasteknomedia Online 3(1) 2-1ndash127
Parasuraman A (2000) Technology Readiness Index (TRI) A Multiple-item Scale
to Measure Readiness Embrace New Technologies Journal of Service
Reasearch 2(4)
Parasuraman A amp Colby C L (2015) An Updated and Streamlined Technology
Readiness Index TRI 20 Journal of Service Research 18(1) 59ndash74
httpsdoiorg1011771094670514539730
Patel C J Gali V S Patel D V amp Parmar R D (2011) The effects of
102
information and communication technologies ( ICTs ) on higher education
From objectivism to social constructivism Journal of Vocational and
Technical Educatio 3(November) 113ndash120 Retrieved from
httpwwwacademicjournalsorgijvtePDFPdf2011NovPatel et
alpdf5CnhttpwwwacademicjournalsorgIJVTE
Puspitawati L amp Anggadini S D (2011) Sistem Informasi Akuntansi
Yogyakarta Graha Ilmu
Ringle C M Silva D da amp Bido D (2015) Structural equation modeling with
the SmartPLS
Romney M B amp Steinbart P J (2012) Accounting Information Systems (12th
Edition) Accounting Information System 1ndash67
Rusmana Ni Y (2015) Sistem Informasi Pengelolaan Keuangan Dana Bantuan
Pada Kecamatan Arjosari Jurnal Speed 7(2) 38ndash41 Retrieved from
httpspeedwebidejournalindexphpSpeedarticleview89
Santoso S (2011) Elex Structural Equation Modeling (SEM) Konsep dan Apllikasi
dengan AMOS 18 Jakarta PT Elex Media Komputindo Kompas Gramedia
Sarstedt M Ringle C M amp Hair J F (2017) Partial Least Squares Structural
Equation Modeling Springer International Publishing AG 2017 C Homburg
et Al (Eds) Handbook of Market Research Retrieved from
httpsdoiorg101007978-3-319-05542-8_15-
Setiawan A B (2016) Evaluasi Kepuasan Pengguna Sistem Aplikasi Surat
Keterangan Tinggal Sementara Online (SKTS) dengan Menggunakan Metode
End-User Computing Satisfaction Surabaya Skripsi Universitas Airlangga
Sheu M amp Kim H (2008) User Readiness for IS Development An Examination
of 50 Cases Systems Research and Behavioral Science 8(3) 27ndash42
httpsdoiorg101002sres
Siregar S (2013) Statistik Parametrik untuk Penelitian Kuantitatif Dilengkapi
dengan Perhitungan Manual dan Aplikasi SPSS versi 17 Jakarta Bumi
Aksara
Slameto (2010) Belajar dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhinya Jakarta
Rineka Cipta
Subiyakto A (2017) Development of the Readiness and Success Model for
Assessing the Information System Integration The author version of the
presented paper ( In publishing ) Development of the Readiness and Success
Model for Assessing the Information System Integration In International
Conference on Science and Technology (ICOSAT) Jakarta
Subiyakto A amp Ahlan A R (2014) Implementation of Input-Process-Output
Model for Measuring Information System Project Success TELKOMNIKA
Indonesian Journal of Electrical Engineering 12(7) 5603ndash5612
103
httpsdoiorghttpdoiorg1011591ijeecsv12i7pp5603-5612
Subiyakto A Ahlan A R Kartiwi M amp Sukmana H T (2015) Influences of
the Input Factors towards Success of An Information System Project
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control)
13(2) 686 httpsdoiorg1012928telkomnikav13i21323
Subiyakto A Ahlan A R Putra S J amp Kartiwi M (2015) Validation of
Information System Project Success Model A Focus Group Study SAGE
Open 5(2) 1ndash14 httpsdoiorg1011772158244015581650
Subiyakto A Ahlan A R Kartiwi M amp Sukmana H T (2015) Measurement
of Information System Project Success Based on Perceptions of the Internal
Stakeholders International Journal of Electrical and Computer Engineering
(IJECE) 5(2) 271-279 Sugiyono (2011) Metode Penelitian Kuantitatif
Kualitatif dan RampD Bandung CV Alfabeta
Sutabri T (2004) Analisis Sistem Informasi Jakarta CVAndi Offset
Tjahjanadi N Y amp Sarosa S (nd) Evaluasi Net Benefit Sistem Informasi
Akutansi Pada Software Akutansi Accurate dan Zahir Menurut Model Delone
amp Mclean 2003 240
Wong K K K (2013) Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-
SEM) Techniques Using SmartPLS Marketing Bulletin 24(1) 1ndash32
httpsdoiorg101108EBR-10-2013-0128
Yamin S amp Kurniawan H (2011) Generasi Baru Mengolah Data Penelitian
dengan Partial Least Square Path Modeling Aplikasi dengan software
XLSTAT SmartPLS dan Visual PLS Edisi 1 Jakarta Salemaba Infotek
Yunita I (2017) Pengukuran Kepuasan Pengguna terhadap Tulis (Technology Uin
Library Information System) pada Pusat Perpustakaan UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
LAMPIRAN
iii
iv
v
vi
ABSTRAK
Latifa Zahra ndash 1113093000018 Kesiapan Keberhasilan Penerapan Sistem
Informasi Akuntansi Accurate Berdasarkan Persepsi Penggunanya dibawah
bimbingan Arsquoang Subiyakto dan Nur Aeni Hidayah
Kesiapan pengguna sistem atau user merupakan salah satu pengaruh dari
keberhasilan penerapan Sistem Informasi (SI) Beberapa perusahaan telah
menerapkan Accurate sebagai salah satu Sistem Informasi Akuntansi (SIA) yang
membantu dalam pembukuan perusahaan Namun kurangnya kesiapan pengguna
dalam memanfaatkan sistem mengakibatkan kinerja operasional perusahaan tidak
berjalan maksimal Selain itu belum pernah dilakukan pengujian terkait
keberhasilan penerapan SI dari sisi kesiapan pengguna Sehingga perlu dilakukan
penelitian terkait kesiapan pengguna terhadap keberhasilan SIA Accurate
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan model kesiapan dan
keberhasilan SI dengan teknik analisis PLS-SEM dengan SmartPLS 30 Hasilnya
terdapat 23 hipotesis yang diuji 14 hipotesis yang diterima atau berpengaruh dan 9
hipotesis ditolak Sehingga faktor-faktor pengaruh kesiapan pengguna terhadap
keberhasilan penerapan SI yaitu optimism melalui information quality system
quality dan service quality Innovativeness melalui system quality dan service
quality Discomfort berpengaruh secara negatif melalui system quality dan
information quality Insecurity berpengaruh secara negatif melalui information
quality system quality dan service quality Information quality melalui success
information system Service quality melalui user satisfaction dan success
information system User satisfaction melalui success information system Dengan
demikian hasil ini dapat memenuhi tujuan dari penelitian ini yaitu dengan diketahui
sejauh mana kesiapan pengguna terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate dan
juga faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi keberhasilan penerapan SIA
Accurate
Kata kunci Sistem Informasi Akuntansi Accurate Technology Readiness Index
Model Keberhasilan Sistem Informasi PLS-SEM
BAB I-V + 109 Halaman + xv + 18 Gambar + 18 Tabel + 47 Daftar Pustaka +
Lampiran
vii
KATA PENGANTAR
Puji dan syukur kehadirat Allah SWT karena atas berkah rahmat dan
hidayah-Nya yang sungguh melimpah sehingga penulis dapat menyelesaikan
skripsi yang berjudul ldquoKesiapan Keberhasilan Penerapan Sistem Informasi
Akuntansi Accurate Berdasarkan Persepsi Penggunanyardquo dengan baik Shalawat
serta salam semoga senantiasa tercurah kepada Nabi Besar Muhammad SAW
beserta keluarga sahabat serta para pengikutnya hinga akhir zaman
Penulis menyadari bahwa dalam menyelesaikan skripsi ini tidak terlepas
dari bantuan berbagai pihak Oleh karena itu perkenankanlah penulis untuk dapat
mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada
1 Bapak Dr Agus Salim SAg MSi selaku Dekan Fakultas Sains dan
Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah
2 Ibu Nia Kumaladewi MMSI selaku Ketua Program Studi Sistem Informasi
Fakultas Sains dan Teknologi dan Ibu Meinarini Catur Utami MT selaku
Sekretaris Program Studi Sistem Informasi Fakultas Sains dan Teknologi
3 Bapak Arsquoang Subiyakto MKom sebagai Dosen Pembimbing I yang telah
memberikan bimbingan dan arahan kepada penulis selama proses
penyelesaian skripsi ini Terima kasih banyak untuk seluruh waktu tenaga
kesediaan menjawab setiap pertanyaan penulis dan senantiasa memberikan
dukungan moril serta membagikan banyak pengetahuan agar penulis bisa
menyelesaikan skripsi ini dengan baik
viii
4 Ibu Nur Aeni Hidayah MMSI sebagai Dosen Pembimbing II yang selalu
ada setiap saat tidak pernah lelah menyemangati penulis mengingatkan
penulis untuk segera menyelesaikan skripsi ini Terima kasih atas
kesabarannya dalam membimbing penulis selalu memberi masukkan yang
positif arahan yang jelas sehingga penulis bisa menyelesaikan skripsi ini
dengan baik
5 Seluruh Dosen Program Studi Sistem Informasi yang telah membagikan
ilmunya kepada penulis selama proses perkuliahan
6 Kedua orang tua penulis Bapak Arifin Adam dan Ibu Sri Mulyati Terima
kasih untuk mama dan papa yang telah membesarkan dan mendidik penulis
dari lahir hingga saat ini terima kasih untuk seluruh cinta dan kasih yang
mama dan papa berikan untukku Terima kasih untuk doa-doa yang selalu
mengiri langkahku disegala cuaca saat senang maupun sedih
7 Adikku tersayang Laristi Lahun Laiyla Terima kasih telah mengisi hari-
hari penulis sehingga penulis tidak pernah merasa kesepian semoga kalian
akan selalu menjadi saudara dan sahabat terbaik yang mengiri langkah
penulis kedepannya
8 Sahabatku Dwi Rizki Sabarkhah Terima kasih karena telah menerima
penulis apa adanya selalu ada setiap saat dan memberikan pengaruh yang
positif tidak pernah bosan mendengar keluh kesah penulis Terima kasih
juga untuk teman-teman Nia Amel Fira Ana serta grup NASGOR GX
PEDES yang selalu menghibur penulis dengan canda dan tawanya
ix
x
DAFTAR ISI
COVER i
LEMBAR PERSETUJUAN Error Bookmark not defined
LEMBAR PENGESAHAN Error Bookmark not defined
LEMBAR PERNYATAAN iv
ABSTRAK v
KATA PENGANTAR vii
DAFTAR ISI xiii
DAFTAR GAMBAR xiii
DAFTAR TABEL xiv
BAB I PENDAHULUAN 1
11 Latar Belakang 1
12 Identifikasi Masalah 6
13 Rumusan Masalah 6
14 Ruang Lingkup dan Batasan Masalah 7
15 Tujuan dan Sasaran Penelitian 7
16 Manfaat Penelitian 8
17 Metodologi Penelitian 9
18 Model Penelitian 9
19 Pertanyaan Penelitian 10
110 Sistematika Penulisan 11
BAB II LANDASAN TEORI 2
21 Definisi Kesiapan 2
22 Definisi Keberhasilan 2
23 Definisi Pengguna Sistem 3
24 Definisi Sistem Informasi 5
25 Definisi Sistem Informasi Akuntansi 5
26 Sistem Informasi Akuntansi Accurate 7
261 SIA Accurate versi 5 8
262 Modul SIA Accurate versi 5 9
263 Kelebihan SIA Accurate versi 5 dengan versi sebelumnya 11
264 Kekurangan SIA Accurate versi 5 12
xi
27 Konsep Dasar Kesiapan Teknologi (Technology Readiness) 13
28 Konsep Dasar Keberhasilan Sistem Informasi (Success SI) 14
29 Populasi Dan Sampel 18
291 Teknik Sampling 19
292 Teknik Menentukan Ukuran Sampel 21
210 Teknik Pengumpulan Data 22
211 Skala Likert 23
212 PLS-SEM 24
211 Model yang Diadopsi 28
2111 Model IPO Logic 32
2112 Model Kesiapan Teknologi (Technology Readiness) 33
2113 Model Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information) 37
212 Penelitian Sejenis 43
213 Pengembangan Hipotesis 47
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 49
31 Pendekatan Penelitian 49
32 Prosedur Penelitian 50
33 Populasi dan Sampel 51
34 Instrumen Penelitian 52
35 Pengumpulan dan Pemrosesan Data 54
36 Analisis dan Interpretasi Data 54
BAB IV HASIL ANALISIS DAN INTERPRETASI 56
41 Hasil Analisis 56
411 Hasil Analisis Demografis 56
412 Hasil Analisis Pengukuran Model 61
413 Hasil Struktur Model 70
42 Interpretasi Hasil dan Pembahasan 78
421 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Analisis Data Demografis 78
422 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Pengukuran Model 80
423 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Struktural Model 81
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 96
51 Kesimpulan 96
xii
52 Saran 98
Daftar Pustaka 100
LAMPIRAN 114
xiii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1 1 Model Penelitian 10
Gambar 2 1 Model Pengukuran Keberhasilan Proyek SI 17
Gambar 2 2 Revisi Model 18
Gambar 2 3 IPO LOGIC 32
Gambar 2 4 Model TRI 20 33
Gambar 2 5 Model Keberhasilan SI 37
Gambar 2 6 Model Keberhasilan SI 42
Gambar 3 1 Prosedur Penelitian 50
Gambar 4 1 Diagram Jenis Kelamin Responden 56
Gambar 4 2 Diagram Pendidikan Terakhir Responden 57
Gambar 4 3 Diagram Pengetahuan Keberadaan Sistem 58
Gambar 4 4 Diagram Pengalaman Penggunaan Sistem 58
Gambar 4 5 Diagram Skala Intensitas Penggunaan Sistem 59
Gambar 4 6 StatusPosisi Pekerjaan 60
Gambar 4 7 Diagram Kemampuan Penggunaan Komputer 60
Gambar 4 8 Hasil Awal Analisis Outer Model 68
Gambar 4 9 Hasil Akhir Analisis Outer Model Setelah Penghapusan Indikator 69
Gambar 4 10 Hasil Uji T-test 72
xiv
DAFTAR TABEL
Tabel 2 1 Perbedaan Varian Accurate 5 9
Tabel 2 2 Variabel TRI dan Keberhasilan SI 29
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI 29
Tabel 3 1 Waktu Penelitian 51
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian 52
Tabel 4 1 Hasil Awal Uji Loading Factor 62
Tabel 4 2 Hasil Uji Loading Factor Setelah Penghapusan Indikator 63
Tabel 4 3 Hasil Uji Composite Reliability 64
Tabel 4 4 Hasil Uji Average Variance Extracted (AVE) 65
Tabel 4 5 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading) 66
Tabel 4 6 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading Fornell-Lackerrsquos) 67
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient 70
Tabel 4 8 Hasil Uji Coefficient of Determination (R-Square) 72
Tabel 4 9 Hasil Uji T-test 73
Tabel 4 10 Hasil Uji Effect Size 74
Tabel 4 11 Hasil Uji Predictive Relevance 75
Tabel 4 12 Hasil Uji Relative Impact 76
Tabel 4 13 Hasil Analisis Struktural Model 77
1
BAB I
PENDAHULUAN
11 Latar Belakang
Saat ini peranan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) khususnya SI telah
sering sekali kita gunakan dalam kegiatan sehari-hari Sutabri (2012) menyatakan
bahwa SI tidak lagi dipandang hanya sebagai pelengkap tetapi sudah menjadi
pendukung utama dalam proses bisnis yang ada pada suatu organisasi Oleh karena
itu Peranan TIK dapat berkontribusi pada perubahan cara manusia dalam bekerja
dan berinteraksi di bidangnya (Patel Gali Patel amp Parmar 2011)
Sistem informasi Akuntansi (SIA) adalah suatu sistem yang mengumpulkan
merekam menyimpan dan mengolah data untuk menghasilkan informasi bagi para
pembuat keputusan (Romney amp Steinbart 2012) Pemanfaatan SIA dalam industri
keuangan telah meningkat di segala bidang dan telah mengubah tatanan sistem
keuangan modern Dengan menggunakan teknologi SI terbukti dapat menekan
biaya menciptakan proses kerja yang lebih cepat dan efisien serta menawarkan
tingkat fleksbilitas yang tinggi (Arvidsson Holmstroumlm amp Lyytinen 2014) Salah
satu contoh SIA adalah SIA Accurate Penggunaan SIA Accurate sesuai dengan
salah satu tujuan utama SI yaitu untuk menyajikan informasi sebagai pendukung
pengambilan keputusan perencanaan pengendalian dan perbaikan selanjutnya
(Puspitawati amp Anggadini 2011)
Accurate adalah merupakan salah satu programsoftware SIA buatan putra-
putri bangsa Pengembang sistemnya (developer system) adalah CPSSoft (PT Cipta
2
Piranti Sejahtera) dan CPSSoft tidak melayani penjualan mereka fokus di
pengembangan program dan administrasi Berbagai perusahaan hampir di seluruh
indonesia telah menggunakan SIA Accurate dari tahun 1998 hingga sekarang
Karena SIA Accurate merupakan produk lokal yang sesuai dengan Pernyataan
Standar Akuntansi Keuangan (PSAK) dan Perpajakan di Indonesia SIA Accurate
ini merupakan salah satu program pembukuan perusahaan dalam bentuk paket
modul lengkap siap pakai yang terdiri dari General Ledger CashBank Inventory
Purchase Sales Fixed Asset dan tersedia untuk varian project dan manufaktur
yang bisa diaplikasikan di berbagai jenis dan skala usaha kecil menengah bagi
perusahaan baik yang bergerak di bidang trading distribusi service atau
manufaktur dan lain sebagainya SIA Accurate ini menyediakan layanan dengan
menggunakan Bahasa Indonesia sehingga penggunaan sistem ini akan mudah
dipahami oleh masyarakat Indonesia
Menurut Parasuraman dalam Lazuardi (2017) menyatakan bahwa setiap
orang bisa menjadi pengguna teknologi informasi (TI) atau SI namun cara
mengimplementasikannya tergantung pada derajat kesiapan seseorang dalam
menerima teknologi atau sistem tersebut Dan langkah pertama yang harus
dilakukan dalam implementasi teknologi adalah mengetahui kesiapan pengguna
dalam menerima teknologi tersebut (Parasuraman amp Colby 2015) Adanya
pengidentifikasian akan faktor-faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna
dalam pengadopsian teknologi penting agar tujuan dari adopsi teknologi dapat
tercapai dan lebih bermanfaat (Noprianto et al 2017)
3
Hasil observasi peneliti dalam penerapan SIA Accurate menemukan beberapa
masalah dari sisi pengguna dan juga kelemahan dari SIA Accurate itu sendiri
Seperti mesin pencarian SIA Accurate tidak dapat mendeteksi keyword secara
keseluruhan kalimat hanya dapat mendeteksi kata pertama dalam kalimat Contoh
lainnya adalah output atau laporan yang dihasilkan terkadang tidak sesuai dengan
filter yang telah diatur oleh pengguna Oleh karena itu para pengguna yang
menggunakan SIA Accurate masih mengalami kesulitan dalam mempelajari
halkasus baru lainnya Beberapa pengguna yang malas belajar tidak dapat
memanfaatkan sistem secara baik sehingga mengakibatkan pengguna menunda
pekerjaannya dengan menggunakan sistem atau cara lama kemudian meminta
bantuan penggunauser lainnya yang lebih mengerti untuk memindahkannya ke
SIA Accurate Melihat kasus diatas tingkat kesiapan pengguna dalam
menggunakan SIA Accurate ini mempengaruhi keberhasilan perusahaan dalam
menerapkan teknologi atau sistem baru
Selain itu belum pernah dilakukan pengujian keberhasilan penerapan SIA
Accurate dari persepsi kesiapan pengguna sehingga studi penelitian ini akan
menguji tingkat keberhasilan penerapan SIA Accurate yang dinilai dari sikap
kesiapan pengguna dan keberhasilan sistem Penelitian ini menggunakan
pengembangan model kesiapan dan keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017) Model
ini sesuai dengan kasus yang telah dijelaskan sebelumnya peneliti memilih model
ini agar mengetahui apa saja faktor-faktor yang mepengaruhi keberhasilan
penerapan sistem dari sisi pengguna maupun sistem itu sendiri Diketahuinya
faktor-faktor yang berpengaruh akan menjadi harapan dari penelitian ini untuk
4
memberikan masukan atau rekomendasi bagi para pengguna SIA Accurate dalam
memanfaatkan SIA Accurate
Menurut peneliti model yang diajukan ini memiliki sembilan variabel
dimana lima variabel diantaranya merupakan faktor dari pengguna dan empat
variabel lainnya merupakan faktor dari sistem itu sendiri Kelima faktor dari
pengguna tersebut adalah Optimism Innovativeness Discomfort Insecurity dan
User Satisfaction Sedangkan keempat faktor dari sistem adalah Indormation
Quality System Quality Service Quality dan Success Information System
Variabel di atas menjelaskan tentang faktor yang mempengaruhi pengguna
terhadap penggunaan sistem seperti apakah pengguna memiliki rasa optimis
(Optimism) atau keyakinan terhadap sistem yang akan memberikan output sesuai
ekspektasinya apakah pengguna memiliki kecenderungan dalam ingin mencoba hal
baru (Innovativeness) terhadap sistem apakah pengguna merasa terbebani
(Discomfort) karena kurang menguasai sistem apakah pengguna memiliki rasa
tidak aman (Insecurity) dan keraguan terhadap integritas sistem dan apakah
pengguna merasa puas (User Satisfaction) terhadap keseluruhan penerapan sistem
Selain itu variabel diatas juga dapat memaparkan faktor yang mempengaruhi sistem
terhadapkeberhasilan penerapannya seperti apakah kualitas output (Information
Quality) yang dihasilkan oleh sistem sudah sesuai dengan harapan pengguna
apakah kualitas sistem (System Quality) secara keseluruhan mudah digunakan
apakah peningkatan kualitas layanan (Service Quality) telah diberikan sesuai
5
kebutuhan pengguna dan apakah penerapan sistem telah berhasil (Success
Information System) dimanfaatkan sesuai dengan harapan dan kebutuhan pengguna
Upaya mengetahui tingkat kesiapan pengguna dan keberhasilan pemerapan
SI perlu adanya pengukuran sejauh mana kesiapan pengguna terhadap keberhasilan
penerapan SIA Accurate Karena kecenderungan sikap seseorang dalam
menggunakan SI akan mencerminkan kesiapan pengguna dalam pemanfaataan
sistem dan tingkat keberhasilan penerapan sistem Penggunaan model ini sesuai
dengan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menggabungkan model
kesiapan teknologi Technology Readiness Index (TRI) Parasuraman dan Colby
(2015) serta model keberhasilan SI Delone dan McLean (2003) yang telah
dimodifikasi oleh Subiyakto (2015) sebagai salah satu model alternatif pengukuran
keberhasilan proyek SI
Berdasarkan pembahasan diatas penelitian ini bermaksut untuk mencari tahu
faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi kesiapan pengguna dalam keberhasilan
menggunakan SIA Accurate Pengukuran kesiapan merupakan hal penting untuk
dilakukan karena salah satu tantangan terberat dalam penerapan sistem maupun
teknologi informasi baru adalah kesiapan dari penggunanya (Jogiyanto 2007
Pambudi 2015) Ketidaksiapan dapat menimbulkan dampak kegagalan dalam
penerapan teknologi informasi itu sendiri (Florestiyanto 2012 Subiyakto 2017)
Harapan dari penelitian ini dapat memaparkan faktor-faktor penting yang
mempengaruhi tingkat kesiapan dan keberhasilan penerapan SIA Accurate
sehingga akan menjadi rekomendasimasukan bagi para pengguna dalam
memanfaatkan SI dan teknologi informasi Oleh karena itu peneliti tertarik untuk
6
melakukan penelitian dengan judul ldquoKesiapan Keberhasilan Penerapan Sistem
Informasi Akuntansi Accurate Berdasarkan Persepsi Penggunanyardquo
12 Identifikasi Masalah
Adapun identifikasi masalah berdasarkan latar belakkang yang telah dijelaskan di
atas adalah sebagai berikut
1 Ditemukan kelemahan dari SIA Accurate seperti output dari mesin
pencarian dan laporan yang dihasilkan oleh SIA Accurate tidak sesuai
dengan harapan pengguna sehingga menyebabkan kesulitan dalam
pemanfaatan sistem
2 Ditemukan masalah dari beberapa pengguna SIA Accurate yang malas
belajar tidak dapat menggunakan sistem secara maksimal karena masih
menunda dan memberikan pekerjaannya kepada pihak lain apabila
mengalami kesulitan baru
3 Belum pernah dilakukan pengujian terkait dengan keberhasilan penerapan
SIA Accurate berdasarkan persepsi kesiapan penggunanya
13 Rumusan Masalah
Berdasarkan indentifikasi di atas Kecenderungan sikap seseorang dalam
menggunakan SI akan mencerminkan kesiapan pengguna sedangkan ketidaksiapan
dapat menimbulkan dampak kegagalan dalam penerapan TI itu sendiri
(Florestiyanto 2012 Subiyakto 2017) Dari beberapa hasil pengamatan peneliti
sedikitnya penelitian yang menguji keberhasilan penerapan SIA Accurate
7
berdasarkan persepsi kesiapan pengguna Harapan dari penelitian ini dapat
memaparkan faktor-faktor penting yang mempengaruhi tingkat kesiapan dan
keberhasilan penerapan SIA Accurate sehingga akan menjadi
rekomendasimasukan bagi para pengguna dalam memanfaatkan SI dan TI
14 Ruang Lingkup dan Batasan Masalah
Berikut beberapa batasan dalam penelitian ini
1) Peneliti mengambil sampel dengan teknik pengambilan sampel pusposive
sampling sejumlah 125 responden yaitu pengguna SIA Accurate versi 5 di
beberapa perusahaan Jakarta yang telah menggunakan sistem ini tanpa
dibatasi lamanya waktu penggunaan
2) Proses yang dilakukan pada penelitian ini adalah menguji pengaruh kesiapan
pengguna SIA Accurate terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate
3) Secara teori penelitian ini mengadopsi 9 variabel dari penggunaan model
keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017)
4) Teknik analisis data ini penulis menggunakan metode PLS SEM dan untuk
pengelolaan data yang didapat peneliti menggunakan software SmartPLS
versi 30
15 Tujuan dan Sasaran Penelitian
Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah
1) Menguji kesiapan pengguna terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate
8
2) Mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna terhadap
keberhasilan penerapan SIA Accurate
Merujuk pada tujuan penelitian diatas sasaran penelitian ini ialah
1) Diketahuinya keberhasilan penerapan SIA Accurate berdasarkan persepsi
kesiapan pengguna
2) Diketahuinya faktor-faktor yang berpengaruh dalam kesiapan pengguna
dalam keberhasilan penerapan SIA Accurate
16 Manfaat Penelitian
Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberi manfaat bagi beberapa pihak
Manfaat tersebut adalah
1) Secara teoritis penelitian ini dapat memberikan refrensi baru dalam
penggunaan model kesiapan dan keberhasilan dalam penerapan SIA
Accurate
2) Secara metodologi penelitian ini akan menambah refrensi penggunaan
pendekatan kuantitatif untuk riset pada prodi Sistem Informasi Fakultas Sains
dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
3) Secara praktis hasil penelitian ini dapat dimanfaatkan bagi pihak terkait
sebagai salah satu bahan pertimbangan dalam rencana pemanfaatan dan
perkembangan sistem berikutnya
9
17 Metodologi Penelitian
Dalam penelitian ini penulis menggunakan beberapa metode untuk membantu
dalam melakukan analisis Penelitian ini menggunakan pendekatan secara
kuantitatif dan model kesiapan dan keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017)
Kuesioner yang dibuat dari pemaduan variabel dan indikator dari kedua model
tersebut Pada penelitian ini menggunakan teknik pengambilan sampel purposive
sampling dimana sampel responden adalah seluruh pengguna sistem yang
khususnya pernah menggunakan SIA Accurate di perusahaannya masing-masing
dan berdomisili Jakarta Kuesioner disebarkan secara langsung penyebaran secara
langsung bertujuan untuk mendapatkan responden yang sesuai dan pernah
menggunakan SIA Accurate secara langsung Tahap akhir seluruh kuesioner yang
telah terisi akan ditampung di MS Excel dan nantinya akan dianalisis Penelitian
ini menggunakan teknik analisis data adalah PLS-SEM dengan tools SmartPLS
versi 30
18 Model Penelitian
Model yang digunakan pada penelitian ini adalah model kesiapan dan keberhasilan
SI dari Subiyakto (2017) yang telah menggabungkan diantara model kesiapan TRI
20 (Parasuraman amp Colby 2015) dengan model Keberhasilan SI Delone dan
McLean (2003) yang telah dimodifikasi oleh Subiyakto (2015)Model penelitian
pengukuran pengaruh kesiapan terhadap keberhasilan penerapan sistem ini terdiri
dari 9 variabel yaitu Optimism (OPT) Innovativeness (INN) Discomfort (DIS)
Insecure (INS) Information Quality (INQ) System Quality (SYQ) Service Quality
10
(SVQ) User Satisfaction (USF) Success Information System (SIS) Untuk
pengadopsian penggabungan dan pengkombinasian kedua model tersebut peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) menggunakan asumsi mengenai model logika input-
process-output oleh (Davis amp Yen 1998) Berikut model yang diajukan pada
penelitian ini
Gambar 1 1 Model Penelitian
19 Pertanyaan Penelitian
Berdasarkan tujuan dan sasaran pada penelitian ini maka pertanyaan penelitian
dalam hal ini
11
1 Apakah kesiapan pengguna berpengaruh terhadap keberhasilan penerapan
SIA Accurate
2 Apa saja faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna dalam keberhasilan
penerapan SIA Accurate dari persepsi kesiapan pengguna
21 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap INQ SYQ
SVQ dan USF
22 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap INQ SYQ
SVQ dan USF
23 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
SYQ SVQ dan USF
24 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
SYQ SVQ dan USF
25 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dam SIS
26 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan SIS
27 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan SIS
28 Apakah USF berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
110 Sistematika Penulisan
Dalam penyusunan laporan penelitian pembahasan terbagi dalam lima bab yang
secara singkat akan diuraikan sebagai berikut
12
BAB I PENDAHULUAN
Bab ini berisi latar belakang masalah rumusan masalah ruang lingkup dan batasan
tujuan dan sasaran manfaat penelitian metodologi penelitian model penelitian
pertanyaan penelitian dan sistematika penulisan
BAB II LANDASAN TEORI
Bab ini membahas mengenai dasar-dasar teori yang mendukung tentang
pengukuran pengaruh kesiapan dan keberhasilan pengguna terkait penerapan SIA
Accurate
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
Bab ini membahas tentang metodologi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu
metode pengumpulan data dan metode analisis yang digunakan
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab ini memaparkan analisis data dan hasilnya serta interpretasi hasil penelitian
dengan merujuk kepada basis teori sebelumnya
BAB V PENUTUP
Bab ini berisi kesimpulan yang berkenaan dengan hasil pemecahan masalah serta
beberapa saran untuk pengembangan keberhasilan penerapan SIA Accurate
2
BAB II
LANDASAN TEORI
21 Definisi Kesiapan
Kesiapan adalah tingkatan atau keadaan yang harus dicapai dalam proses
perkembangan perorangan pada tingkatan pertumbuhan mental fisik sosial dan
emosional (Hamalik 2008) Kesiapan adalah kondisi seseorang secara keseluruhan
yang dapat membuatnya siap untuk dapat memberikan respon atau jawaban dalam
suatu cara tertentu terhadap suatu situasi yang dihadapinya Maka seseorang akan
menyesuaikan kondisi tersebut dan akan berpengaruh atau memiliki kecenderungan
untuk memberi respon (Slameto 2010)
Definisi Kepuasan menurut Kotler dalam Abdurrahman dan Prasetyo
(2016) adalah tingkat perasaan seseorang setelah membandingkan kinerja atau hasil
dengan harapannya Kepuasan dapat dilihat dari kesesuaian harapan dengan apa
yang didapat dari suatu pelayanan (Tjiptono dalam Abdurrahman dan Prasetyo
2016) Kata kepuasan atau satisfaction berasal dari bahasa latin ldquosatisrdquo (artinya
cukup baik memadai) dan ldquofaciordquo (artinya melakukan atau membuat) sehingga
secara sederhana dapat diartikan sebagai lsquoupaya pemenuhan sesuatursquo (Tjitptono
dalam Hartono dan Wahyono 2015)
22 Definisi Keberhasilan
Dalam buku Djamarah dan Zain (2010) WJS Poerwadarminto berpendapat
bahwa keberhasilan adalah hasil yang telah dicapai (dilakukan dikerjakan dan
3
sebagainya) Sedangkan menurut Masrsquoud Khasan Abdul Qohar keberhasilan
adalah apa yang telah dapat diciptakan hasil pekerjaan hasil yang menyenangkan
hati yanng diperoleh dengan jalan keuletan kerja
Keberhasilan dari sistem informasi ditentukan bagaimana sistem itu dapat
dijalankan oleh pengguna dengan efektif dan pengguna merasa puas menggunakan
sistem tersebut dan juga bagaimana perusahaan dapat memperoleh keuntungan dari
sistem yang digunakannya Doll dan Torkzadeh dalam Istianingsih dan Wiwik
Utami (2009) menyatakan bahwa kepuasan pengguna sistem informasi dapat
digunakan sebagai tolak ukur keberhasilan suatu sistem informasi Kepuasan
pengguna akhir ini kemudian menjadi bagian dalam pengembangan model
keberhasilan sistem informasi selanjutnya
23 Definisi Pengguna Sistem
Dalam bukunya Rusdiana dan Irfan (2014) Pelaku sistem terdiri atas tujuh
kelompok yaitu sebagai berikut
1) Pemakai
Pada umumnya ada tiga jenis pemakai yaitu operasional pengawas
dan eksekutif
2) Manajemen
Ada tiga jenis manajemen yaitu manajemen pemakai yang bertugas
menangani pemakaian ketika sistem baru diterapkan manajemen sistem
yang diterapkan dalam pengembangan sistem manajemen umum yang
terlibat dalam strategi perencanaan sistem dan sistem pendukung
pengambilan keputusan
4
3) Pemeriksa
Pemeriksa menentukan segala sesuatunya berdasarkan ukuran
ukuran standar yang dikembangkan di banyak perusahaan sejenis
4) Penganalisis sistem
Fungsi dari penganalisis sistem antara lain sebagai berikut
a) Arkeolog yaitu menelusuri cara sistem lama berjalan sistem
tersebut dijalankan dan segala hal menyangkut sistem lama
b) Inovator yaitu membantu mengembangkan dan membuka
wawasan pemakai bagi kemungkinan lain
c) Mediator yaitu menjalankan fungsi komunikasi dari semua level
antara lain pemakai manajer programmer pemeriksa dan pelaku sistem
lain yang mungkin belum memiliki sikap dan cara pandangan yang sama
dan
d) Pimpinan yaitu penganalisis sistem harus personal yang
berpengalaman dari programmer atau desainer
5) Pendesain Sistem
Pendesain sistem menerima hasil penganalisis sistem berupa
kebutuhan pemakai yang tidak berorientasi pada teknologi tertentu
kemudian ditransformasikan ke desaian arsitektur tingkat tinggi dan dapat
diformulasikan oleh programmer
6) Programmer
Setelah penganalisis sistem memberikan hasil kerjanya dan diolah
oleh pendesain sistem programmer dapat mulai bekerja
5
7) Personal Pengoperasian
Pelaku ini bertugas dan bertanggung jawab di pusat komputer
misalnya jaringan keamanan perangkat lunak pencetakan back-up
24 Definisi Sistem Informasi
Sistem informasi adalah suatu sistem di dalam organisasi yang membantu
kebutuhan pengolahan transaksi harian yang mendukung fungsi operasi organisasi
yang bersifat manajerial dengan kegiatan strategi organisasi agar dapat
menyediakan laporan yang diperlukan oleh pihak luar (Sutabri 2012)
Menurut pandangan Hall dalam Kadir (2014) sistem informasi adalah
sebuah rangkaian prosedur formal di mana data dikelompokkan diproses menjadi
informasi dan didistribusikan kepada pemakai Sama halnya seperti menurut
Sidharta dalam (Rusmana 2015) bahwa sebuah sistem informasi adalah sistem
buatan manusia yang berisi himpunan terintegrasi dari komponen-komponen
manual dan komponen-komponen terkomputerisasi yang bertujuan untuk
mengumpulkan data memproses data dan menghasilkan informasi untuk pemakai
25 Definisi Sistem Informasi Akuntansi
Sistem Informasi Akuntansi sering dirancang dengan menggunakan software agar
informasi yang dihasilkan menjadi lebih akurat efisien dan tepat waktu (Davis
Alderman amp Robinson 1990) Sistem Informasi Akuntansi adalah suatu sistem
yang mengumpulkan merekam menyimpan dan mengolah data untuk
menghasilkan informasi bagi para pembuat keputusan (Romney amp Steinbart 2012)
Terdapat 6 komponen dalam Sistem Informasi Akuntansi yakni
6
1 Orang yang menggunakan sistem
2 Prosedur dan instruksi yang digunakan untuk mengumpulkan mengolah
dan menyimpan data
3 Data tentang organisasi dan kegiatan bisnisnya
4 Software yang digunakan untuk mengolah data
5 Infrastruktur teknologi informasi meliputi komputer perangkat tambahan
dan peralatan komunikasi jaringan yang digunakan dalam Sistem
Informasi Akuntansi
6 Sistem pengendalian internal dan perangkat keamanan untuk menjaga data
Sistem Informasi Akuntansi
Menurut Romney dan Steinbart (2012) sebuah sistem informasi akuntansi
yang didesain dengan baik dapat
1 Meningkatkan kualitas dan mengurangi biaya dari produk dan jasa
2 Meningkatkan efisiensi
3 Meningkatkan pembagian pengetahuan
4 Meningkatkan efisiensi dan efektivitas dari suatu rantai Supply
5 Meningkatkan struktur dari pengendalian internal
6 Meningkatkan kualitas pengambilan keputusan
Menurut Sutabri (2004) sistem informasi akuntansi meliputi beragam
aktivitas yang berkaitan dengan siklus pemrosesan akuntansi perusahaan Meskipun
tidak ada dua organisasi yang identik tetapi sebagian besar mengalami jenis
kejadian ekonomi yang serupa Kejadian-kejadian ini menghasilkantransaksi-
7
transaksi yang dapat dikelompok menjadi empat siklus aktivitas bisnis yang umum
yaitu
1 Siklus pendapatan
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan pendistribusian barang dan jasa
ke entitas-entitas lain dan pengumpulan pembayaran yang berkaitan
2 Siklus pengeluaran
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan perolehan barang dan jasa dari
entitas-entitas lain dan pelunasan kewajiban-kewajiban yang berkaitan
3 Siklus produksi
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan pengubahan sumber daya menjadi
barang dan jasa
4 Siklus keuangan
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan perolehan dan manajemen dana
modal termasuk kas
26 Sistem Informasi Akuntansi Accurate
Salah satu contoh sistem informasi akuntansi adalah Accurate Penggunaan Sistem
Informasi Akuntansi (SIA) Accurate sesuai dengan salah satu tujuan utama sistem
informasi yaitu untuk menyajikan informasi sebagai pendukung pengambilan
keputusan perencanaan pengendalian dan perbaikan selanjutnya (Puspitawati amp
Anggadini 2011) SIA Accurate merupakan salah satu program akuntansi buatan
putra-putri bangsa Pengembang sistemnya (developer system) adalah CPSSoft (PT
Cipta Piranti Sejahtera) dan CPSSoft tidak melayani penjualan mereka fokus di
pengembangan program dan administrasi Versi pertama SIA Accurate adalah
8
Accurate 2000 Accounting Software yang diliris sekitar tahun 2000 Sistem
Acccurate merupakan produk lokal yang sesuai dengan Pernyataan Standard
Akuntansi Keuangan (PSAK) dan Perpajakan di Indonesia
261 SIA Accurate versi 5
SIA Accurate ini merupakan salah satu program pembukuan perusahaan
dalam varian paket modul lengkap siap pakai dan tersedia untuk varian
project ataupun manufaktur yang bisa diaplikasikan di berbagai jenis dan
skala usaha kecil menengah bagi perusahaan baik yang bergerak di bidang
trading distribusi service atau manufaktur dan lain sebagainya SIA
Accurate ini menyediakan layanan dengan menggunakan Bahasa Indonesia
sehingga penggunaan sistem ini akan mudah dipahami oleh masyarakat
Indonesia
SIA Accurate versi 5 memiliki 3 varian paket dengan beragam
modul yang ditawarkan bagi setiap perusahaan yaitu Standard Edition
Deluxe Edition dan Enterprise Edition Untuk varian Standar Edition
cocok untuk perusahaan skala kecil seperti jasa dan dagang yang hanya
cukup menghasilkan laporan keuangan standar tanpa perlu laporan
keuangan perproyek atau perdepartment Sedangkan Deluxe Edition
merupakan perpaduan dari beberapa modul standar ditambah dengan fungsi
berupa pengisian proyek dan departemen Kalau varian Enterprice Edition
cocok untuk perusahaan manufacturing karena sudah dilengkapi dengan
Bill Of Material Production Order Production Activity Finished
Production Activity dan bahkan dapat mengetahui selisih antara Bill Of
9
Material Budged dengan Production Activity Berikut tabel perbedaan
daftar modul dan fitur pada setiap varian paket
Tabel 2 1 Perbedaan Varian Accurate 5 (sumber wwwcpssoftcom)
Modul dan Fitur Standard
Edition
Enterprise
Edition
Deluxe
Edition
Modul Pembelian
Modul Penjualan Modul Persediaan Modul Buku Besar Modul Kas Bank Modul Aktiva Tetap Modul RMA Modul Proyek Modul Manufaktur
Transaksi berulang dengan pengingat Mengakses grafik laporan dengan
tabletsmartphone
262 Modul SIA Accurate versi 5
Berikut beberapa penjelasan modul yang tersedia
1 Modul Pembelian (Purchase Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Permintaan Pembelian (Purchase
Requisition Form) Formulir Pesanan Pembelian (Purchase Order
Form) Formulir Penerimaan Barang (Received Item Form) Formulir
Faktur Pembelian (Purchase Invoice Form) Formulir Retur Pembelian
(Purchase Return Form) dan Formulir Pembayaran Pembelian
(Purchase Payment Form)
2 Modul Penjualan (Sales Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Penawaran Penjualan (Sales
Quotation Form) Formulir Pesanan Penjualan (Sales Order Form)
10
Formulir Faktur Penjualan (Sales Invoice Form) Formulir Retur
Penjualan (Sales Return Form) dan Formulir Penerimaan Penjualan
(Sales Receipt Form)
3 Modul Persediaan (Inventory Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Barang dan Jasa (List Of Item)
Formulir Penyesuain Persediaan (Inventory Adjustment Form)
Formulir Pembiayaan Pesanan (Job Costing Form) Daftar Gudang
(List Of Warehouse) Formulir Grup Barang (Item Grouping Form)
Formulir Penyesuaian Harga Jual Barang (Set Selling Price Adjustment
Form) dan Formulir Pindah Barang (Item Transfer Form)
4 Modul Buku Besar (General Ledger Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Akun (List Of Account) Daftar Mata
Uang (List Of Currency) Informasi Perusahaan (Company Info)
Formulir Bukti Jurnal (Journal Voucher Form) Proses Akhir Bulan
(Period End Process) dan Laporan Keuangan (Financial Statemen)
5 Modul Kas Bank (Cash Bank Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Pembayaran (Payment Form
Formulir Penerimaan (Deposit Form) Buku Bank (Bank Book)
Formulir Rekonsiliasi Bank (Bank Reconcile Form)
6 Modul Aktiva Tetap (Fixed Asset Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Aktiva Tetap Baru (New Fixed Asset
Form) Daftar Tipe Aktiva Tetap Pajak (List Of Fiscal Fixed Asset
11
Type) Daftar Tipe Aktiva Tetap (List Of Fixed Asset Type) Daftar
Aktiva Tetap (Fixed Asset List)
7 Modul RMA (Return Merchandise Authorization Module)
Modul ini terdiri dari Formulir RMA (RMA Form) dan Formulir
RMA Action (RMA Action Form)
8 Modul Proyek (Project Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Bahan Baku Daftar Biaya Proyek
Formulir Work Price Analysis Formulir Proyek Formulir Material In
Used Formulir Project Survey Formulir Project Bill Formulir Project
Ending
263 Kelebihan SIA Accurate versi 5 dengan versi sebelumnya
Berikut beberapa perbedaan antara SIA Accurate versi 4 dan Accurate versi
5 yaitu
1 Adanya Fitur E-Faktur
Fitur E-Faktur dibuat untuk membantu pengguna SIA Accurate
terutama Pengusaha Kena Pajak (PKP) untuk menghasilkan laporan siap
pakai sekaligus sebagai pendukung kebijakan dari Direktorat Jendral
Pajak yang mewajibkan penggunaan E-Faktur bagi perusahaan PKP
2 Database Server Firebird 25
Database firebird yang digunakan di dalam aplikasi Accurate versi
4 adalah Firebird versi 21 dan untuk Accurate versi 5 ini dikembangkan
12
dengan menggunakan database Firebird 25 dengan konfigurasi Super
Classic(SC) yang sudah diakui secara umum
3 Lisensi SIA Accurate
Di Accurate sebelumnya lisensi Accurate berupa nomor serial di-
input langsung ke SIA Accurate di masing-masing komputer Pengguna
memerlukan bantuan customer support CPSSoft atau tenaga penjual
untuk mendapatkan nomor serial yang dimaksud Di Accurate 5 License
Manager yang berkomunikasi dengan License Server CPSSoft untuk
mendapatkan nomor serial lisensi kemudian dikirimkan ke komputer
Accurate Client secara otomatis
264 Kekurangan SIA Accurate versi 5
1 Tidak bisa di Custom
SIA Accurate adalah software paket Kenapa tidak bisa Karena SIA
Accurate sudah mensurvei ke perusahaan-perusahaan dari UMKM
UKM di Indonesia dan Perusahaan menengah ke atas Jadi SIA Accurate
di buat sesuai dengan kebutuhan perusahaan-perusahaan di Indonesia
sesuai dengan PSAK dan perpajakan di Indonesia juga Laporan dan
form seperti PO Invoice dan lain-lain masih bisa di custom
2 Tidak mencakup Seluruh Operasional Perusahaan
Basic dari program SIA Accurate adalah accounting software bukan
oprasional software Contoh seperti pembayaran gaji perkaryawan belum
bisa di 5 bisa di catat secara global saja Untuk pencatatan gaji
13
perkaryawan dan SIA Accurate pajaknya baru bisa di SIA Accurate
Online
3 Tidak mendapatkan Training Pembelian Baru
Dulu SIA Accurate memang mempaket kan dalam pembelian baru
SIA Accurate maka mendapatkan training namun harganya lebih mahal
Sekarang sudah banyak SMK dan Universitas di Indonesia yang bekerja
sama dengan SIA Accurate sehingga SDM siap pakainya sudah banyak
Maka dari itu SIA Accurate menekan harga software semurah mungkin
dan jika di perusahaan Anda sudah ada karyawan yang sudah bisa
menggunakan SIA Accurate Kenapa harus mengambil jasa training
Jadi training di SIA Accurate sangat flexibel tergantung kebutuhan
perusahaan
27 Konsep Dasar Kesiapan Teknologi (Technology Readiness)
Penelitian Sheu amp Kim (2008) yang melibatkan 50 organisasi sebagai obyek
penelitian menyatakan bahwa tingkat kesiapan yang rendah menjadi sebab
kegagalan proyek SI khususnya kesiapan pengguna yang paling dominan
berpengaruh terhadap keberhasilan implementasi SI Penelitian Sheu dan Kim
menunjukkan bahwa faktor kesiapan pengguna lebih kuat pengaruhnya terhadap
keberhasilan proyek SI dibandingkan dengan keterlibatan pengguna dalam proyek
SI
Dapat disimpulkan dari penjelasan diatas bahwa adanya proses penerapan
teknologi atau sistem pada suatu organisasi menyebabkan beberapa tantangan baru
14
bagi organisasi tersebut seperti beberapa pengguna yang memiliki tingkat kesiapan
rendah pada sistem atau teknologi baru akan mengalami kesulitan dalam
mempelajari hal baru bahkan beberapa pengguna baru lainnya dapat memberikan
penolakan merasa enggan atau tidak mampu dalam menggunakan teknologi atau
sistem baru tersebut sehingga penerapan teknologi atau sistem baru pada organisasi
tersebut akan menjadi sia-sia bahkan gagal Oleh karena itu dengan adanya suatu
pengukuran dan penilaian dalam tingkat kesiapan dan kemampuan pengguna suatu
teknologi maka akan meminimalisir tingkat kesalahan kesulitan dan resiko yang
ada (Pambudi 2015)
28 Konsep Dasar Keberhasilan Sistem Informasi (Success SI)
Selama bertahun-tahun para peneliti dan praktisi telah berusaha untuk berhasil
dalam mengelola proyek SI sehingga dapat mencapai kinerja yang maksimal
Pengukuran keberhasilan proyek SI pun menjadi topik yang menarik di kalangan
peneliti dan praktisi tersebut sejak Standish Group mempublikasikan penemuan
mereka pada tahun 1994 Keberhasilan proyek adalah konsep utama tetapi teori
tersebut masih merupakan konsep yang ambigu Antara para peneliti dan praktisi
pun juga masih terjadi kurang sepakat tentang model tersebut Mereka cenderung
fokus pada satu atau sebagian dimensi Sehingga mereka belum mendapat
gambaran yang jelas tentang pengukuran keberhasilan SI
Subiyakto dan Ahlan (2014) mencoba menjawab permasalahan tersebut
dengan mengembangkan model alternatif pengukuran keberhasilan proyek
berdasarkan input-process-output (IPO) model Mereka membandingkan
15
mengadopsi mengadaptasi dan mengkombinasi teori sebelumnya yaitu Davisrsquos
IPO model teori keberhasilan proyek model Delone dan McLean dan kerangka
klasifikasi proyek
Pertama Subiyakto (2014) membandingkan dua model yaitu model Delone
dan McLean dan Model IPO Mereka menemukan bahwa model proses dan model
kausal Delone dan McLean tidak lengkap dalam istilah model IPO sebuah proyek
Model ini hanya fokus pada pemanfaatan dan layanan dari produk Dalam konteks
pengukuran keberhasilan proyek model ini kurang menjelaskan dimensi input dari
model IPO Dengan demikian model IPO lebih komprehensif dibandingkan model
Delone dan McLean
Kedua Subiyakto (2014) mengadopsi teori keberhasilan proyek
pengukuran keberhasilan SI Delone dan McLean dan kerangka klasifikasi proyek
Pengadopsian teori keberhasilan proyek dilaksanakan untuk mengembangkan
aspek kausalitas model Mereka mengadopsi semua variable model Delone dan
McLean serta tiga dari empat variabel kerangka klasifikasi proyek (McLeod amp
MacDonell 2011) yaitu konten proyek orang dan aksi konteks organisasi Hal ini
dikarenakan proses proyek akan diwakili oleh dimensi proses
Ketiga Subiyakto dan Ahlan (2014) menyesuaikan penempatan variable
sejalan dengan logika IPO dan definisi keberhasilan proyek Tiga penyesuaiannya
adalah sebagai berikut
a Menempatkan 2 dimensi model Delone dan Mclean (system creation dan
system utilization) ke dalam dimensi proses dari model Hal ini didukung
juga oleh beberapa peneliti bahwa proses proyek terdiri dari dua subproses
16
yaitu produksi produk dan pemanfaatannya Penempatan dimensi dampak
sistem dari model DeLone dan McLean sebagai dimensi output dari model
sejalan dengan definisi keberhasilan proyek
b Mengembangkan hubungan antara variabel dimensi input terhadap
variable dimensi proses Dalam hal ini masing-masing varibel dimensi
input memiliki hubungan terhadap masing-masing variabel dari dimensi
proses yang sejalan dengan model proses dan kausal dari IPO model
c Mengembangkan hubungan antara konteks organisasi terhadap semua
variabel dalam model yang berdasarkan konsep pengaruh lingkungan
sistem
Keempat model dikembangkan atas kombinasi dari empat teori yang telah
disebutkan sebelumnya Kombinasi ini dilakukan untuk menanggapi dua isu utama
di lingkup model keberhasilan proyek SI yaitu validitas dan kelengkapan
pengukuran model Kelengkapan model berarti model tersebut dikembangkan
untuk mencakup dimensi keseluruhan proyek dalam konteks aspek proses dan
kausal Validitas adalah berarti bahwa model ini mewakili secara teori keberhasilan
proyek Tiga dimensi utama yang dari model ini adalah dimensi input proses dan
output Dimensi proses terdiri dari dua subdimensi yaitu pembuatan sistem (system
creation) dan pemanfaatan sistem (system utilization) Model ini (Gambar 34)
mengandung 9 variabel dan 36 hubungan antar variable tersebut Konten proyek
(project content) orang dan aksi (people and action) dan konteks organisasi
(institutional contexts) adalah tiga variabel dimensi input Kualitas informasi
(information quality) kualitas sistem (system quality) kualitas layanan (service
17
quality) penggunaan (system use) dan kepuasan pengguna (user satisfaction)
adalah lima variabel untuk dimensi proses Manfaat bersih (net benefit) adalah
variabel untuk dimensi output
Gambar 2 1 Model Pengukuran Keberhasilan Proyek SI Berdasarkan Model IPO
(Subiyakto dan Ahlan 2014)
Selanjutnya pada tahun 2015 Subiyakto Ahlan Kartiwi dan Sukmana
memvalidasi model baru tersebut secara kualitatif untuk mengetahui kelayakan
model tersebut melalui Focus Group Study (FGS) Mereka melakukan 4 teknik FGS
yaitu interview konsultasi diskusi dan seminar Ada 16 partisipan (9 doktor 3
calon doktor dan 4 akademisi) dari 20 anggota terdaftar yang tergabung dalam
kelompok penelitian ini Mereka memiliki kepentingan keterampilan
penegtahuan dan pengalaman dalam bidang penelitian SI Mereka juga dipilih
karena kredibilitas mereka sebagai key informants
18
Hasil dari FGS mengungkapkan delapan tema menyeluruh berkaitan dengan
validitas model dan kelayakan pelaksanaan penelitian Kemudian telah disimpulkan
dalam empat poin validasi yaitu kejelasan proses pemodelan penggunaan dasar
teoritis kewajaran metode penelitian dan ketersediaan sumber daya penelitian
Berdasarkan poin tersebut Subiyakto et al merevisi modelnya melalui
penyederhanaan jumlah hubungan antar variable dengan menghapus 6 hubungan
Model tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah ini
Gambar 2 2 Revisi Model (Subiyakto et al 2015)
29 Populasi Dan Sampel
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau subyek yang
mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk
dipelajari dan ditarik kesimpulannya Guritno dan Sudaryono (2011) Dalam metode
penelitian kata populasi amat populer dipakai untuk menyebutkan
serumpunsekelompok objek yang menjadi sasaran penelitian Populasi penelitian
merupakan keseluruhan dari objek penelitian yang dapat berupa manusia hewan
tumbuh-tumbuhan udara gejala nilai peristiwa sikap hidup dan sebagainya
19
Sehingga objek-objek ini dapat menjadi sumber data penelitian (Bungin 2006)
Jenis populasi terbagi dua yaitu
1) Populasi fitnit artinya jumlah individu ditentukan
2) Populasi infinit artinya jumlah individu tidak terhingga atau tidak
diketahui dengan pasti
Sampel ialah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi
tersebut Sehingga pengambilan sampel harus menggunakan cara-cara tertentu yang
berdasarkan oleh pertimbangan-pertimbangan yang ada (Sugiyono 2011)
291 Teknik Sampling
Teknik sampling adalah teknik pengambilan sampel Terdapat dua metode dasar
penarikan sampel yaitu (Guritno amp Sudaryono 2011)
a Probability Sampling
Probability Sampling adalah teknik pengambilan sampel yang
memberikan peluang sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk
dipilih menjadi sampel Beberapa metode penarikan sampel probabilitas
adalah sebagai berikut
1 Simple Random Sampling
Simple random sampling dikatakan sederhana karena pengambilan
sampel dari populasinya dilakukan secara acak tanpa memperhatikan status
atau tingkat pendidikan yang ada dalam suatu populasi
2 Stratified Random Sampling
20
Stratified Random Sampling merupakan suatu prosedur penarikan
sampel berstrata yaitu suatu subsampel acak sederhana yang ditarik dari
setiap strata atau tingkatan yang kurang lebih sama dalam beberapa
karakteristik (Siregar 2013)
3 Cluster Sampling
Cluster Sampling merupakan suatu prosedur penarikan sampel
probabilitas yang memilih subpopulasi yang disebut cluster Kemudian
setiap elemen di dalam kelompok cluster tersebut dipilih sebagai anggota
sampel
b Nonprobability Sampling
Nonprobability Sampling merupakan suatu prosedur penarikan
sampel yang bersifat subjektif Dalam hal ini probabilitas pemilihan
elemen-elemen populasi tidak dapat ditentukan Hal ini disebabkan setiap
elemen populasi tidak memiliki peluang yang sama untuk dipilih sebagai
sampel Beberapa teknik pengambilan sampel nonprobabilitas sebagai
berikut (Guritno amp Sudaryono 2011)
1 Convience Sampling
Convience Sampling adalah teknik penarikan sampel berdasarkan
kemudahan Prosedurnya adalah semata-mata langsung menghubungi
unitunit penarikan sampel yang mudah dijumpai seperti mahasiswa dalam
satu kelas jamarsquoah tempat ibadah pengunjung toko dan lainnya Seringkali
pengambilan sampel ini dilakukan untuk menguji kuesioner atau penelitian
ekspolorasi
21
2 Quota Sampling
Quota Sampling adalah penarikan sampel berdasarkan kuota
Prinsipnya adalah karakteristik tertentu yang relevan menjelaskan dimensi
populasi Peneliti harus mengetahui distribusi populasi
3 Purposive Sampling
Purposive Sampling adalah penarikan sampel berdasarkan
pertimbangan atau kriteria tertentu
4 Snowball Sampling
Snowball Sampling adalah metode penarikan sampel dengan
responden yang berhasil diperoleh diminta untuk menunjukkan responden
lainnya secara berantai
5 Accidental Sampling
Accidental Sampling adalah metode penarikan sampel dimana
pemilihan anggota sampelnya dilakukan terhadap orangbenda yang
kebetulan ada atau dijumpai (Hadi 2016 Sugiyono 2011)
292 Teknik Menentukan Ukuran Sampel
Dalam penelitian ini untuk mendapatkan ketepatan ukuran pengukuran penelitian
ini menggunakan metode analisis SEM Berdasarkan studi penelitian Monte Carlo
berbagai estimasi penentuan sampel yang disimpulkan
1 Model SEM dengan jumlah variabel laten sampai dengan lima buah dan
setiap konstruk dijelaskan 3 atau lebih indikator jumlah sampel 100-150
sudah dianggap memadai (Santoso 2011)
22
2 Ukuran sampel untuk model SEM adalah antara 100-200 atau dengan cara
jumlah indikator dikali 5 sampai 10 (Ferdinand AT 2000)
3 Ukuran sampel untuk estimasi Maximum Likehood harus setidaknya 5x
jumlah parameter bebas dalam model termasuk error (Bentler amp Chou
1987)
4 SEM yang menggunakan model estimasi maximum likehood estimation
(MLE) adalah 100-200 sampel (Ghozali 2011)
210 Teknik Pengumpulan Data
Menurut Sugiyono (2011) teknik pengumpulan data merupakan langkah yang
paling utama dalam penelitian karena tujuan utama dari penelitian adalah
mendapatkan data Dengan metode pengumpulan data yang tepat akan
memungkinkan peneliti untuk memperoleh data yang valid sehingga dapat
membantu dalam penelitian Pengumpulan data penelitian dilakukan dengan
berbagai metode
1 Wawancara
Wawancara merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan
oleh peneliti untuk memperoleh informasi dengan cara berkomunikasi
langsung (seperti tanya jawab) antara pewawancara dan responden
2 Kuesioner
Kuesioner merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan
dengan cara memberikan seperangkat pertanyaan atau pernyataan tertulis
kepada responden untuk dijawab (Sugiyono dalam Setiawan 2016)
23
Kuesioner ini dapat membantu peneliti memperoleh informasi terkait
dengan permasalahan penelitian
3 Observasi
Observasi adalah teknik pengumpulan data yang dilakukan melalui
suatu pengamatan disertai dengan pencatatan terhadap keadaan atau
perilaku objek penelitian (Fathoni dalam Setiawan 2016) Observasi ini
dilakukan untuk memperoleh gambaran mengenai objek penelitian secara
keseluruhan
4 Studi Pustaka
Studi pustaka adalah teknik survei terhadap data yang telah ada
dengan menggali teori-teori yang telah berkembang dalam bidang ilmu
yang berkepentingan mencari metode-metode serta teknik penelitian
baik dalam mengumpulkan data atau dalam menganalisis data yang telah
pernah digunakan oleh peneliti-peneliti terdahulu (Nazir dalam Yunita
2017)
211 Skala Likert
Menurut Sugiyono (2011) skala likert digunakan untuk mengukur sikap pendapat
dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial Sewaktu
menanggapi pertanyaan dalam skala likert responden menentukan tingkat
persetujuan mereka terhadap suatu pertanyaan dengan memilih salah satu dari
pilihan yang tersedia Biasanya disediakan lima pilihan skala dengan format seperti
ini
24
1 Sangat tidak setuju
2 Tidak setuju
3 Kurang setuju
4 Setuju
5 Sangat setuju
Selain pilihan dengan lima skala seperti contoh di atas kadang digunakan juga
skala dengan tujuan atau sembilan tingkat Suatu studi empiris menemukan bahwa
beberapa karakteristik statistik hasil kuesioner dengan berbagai jumlah pilihan
tersebut ternyata sangat mirip (Dawes 2008)
212 PLS-SEM
PLS-SEM merupakan salah satu metode yang digunakan dalam menganalisis dan
dinilai kuat karena digunakan pada setiap jenis skala data seperti data interval data
nominal dan rasio serta syarat asumsi yang lebih fleksibel (Yamin amp Kurniawan
2011) Partial Least Square (PLS) dikembangkan pertama kalinya oleh Herman
Wold pada tahun 1975 Software yang digunakan untuk analisis menggunakan
PLS-SEM antara lain SmartPLS XLSTAT PLS-PM Visual PLS dan lainnya
PLS dapat digunakan untuk tujuan konfirmasi (seperti pengujian hipotesis)
dan tujuan eksplorasi PLS juga dapat menduga apakah terdapat atau tidak
hubungan antar variabel dan kemudian proposisi untuk pengujian Tujuan
utamanya adalah menjelaskan hubungan antar konstruk dan menekankan
pengertian tentang nilai hubungan tersebut Penggunaan PLS untuk prediksi dan
membangun teori serta sampel yang dibutuhkan relatif kecil dengan minimum
25
sepuluh kali item konstruk yang paling kompleks (Ghozali 2011 Ghozali amp
Hengky 2015 Yamin amp Kurniawan 2011)
Kepopuleran penggunaan PLS-SEM diantara para peneliti dan praktisi
adalah karena empat alasan Pertama algoritma PLS tidak terbatas hanya untuk
hubungan antara indikator dengan konstrak latennya yang bersifat reflektif saja
tetapi algoritma PLS juga dipakai untuk hubungan yang bersifat formatif Kedua
PLS dapat digunakan untuk menaksir model path dengan sample size yang kecil
Ketiga PLS-SEM dapat digunakan untuk model yang sangat kompleks (terdiri atas
banyak variabel laten dan manifes) tanpa mengalami masalah dalam estimasi data
Keempat PLS dapat digunakan ketika distribusi data sangat miring (skew) (Yamin
amp Kurniawan 2011)
Evaluasi model dalam PLS meliputi dua tahap yaitu evalusi outer model
atau model pengukuran dan evaluasi terhadap inner model atau model struktural
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Sarstedt 2017 Wong 2013 Yamin
2011)
1 Evaluasi Pengukuran Model (Outer Model)
Model ini meliputi pemeriksaan individual item reliability internal
consistency atau construct reliability average variance extracted dan
discriminant validity Ketiga pengukuran tersebut dikelompokkan dalam
convergent validity yaitu mengukur besarnya korelasi antara konstrak
dengan variabel laten Measurement model dilakukan untuk dapat
mengetahui hubungan antara konstrak (variabel) dengan indikator-
indikatornya (Yamin amp Kurniawan 2011)
26
Pemeriksaaan individual item reliability dapat melihat nilai
standardized loading factor Nilai ini menggambarkan besarnya korelasi
antara setiap item pengukuran (indikator) dengan konstraknya Untuk nilai
ideal loading factor berupa diatas 07 ini berarti bahwa indikator tersebut
sudah valid sebagai indikator yang dapat mengukur konstrak
Pengukuran lainnya dari convergent validity adalah melihat nilai
Average Variance Extracted (AVE) Nilai ini menggambarkan besaran varian
atau keragaman variabel manifes yang dapat dikandung oleh konstrak laten
Untuk nilai AVE ideal yaitu 05 hal ini berarti convergent validity baik
Artinya variabel laten dapat menjelaskan rata-rata lebih dari setengah varian
dari indikator-indikatornya
Discriminant validity dievaluasi melalui cross loading kemudian
membandingkan nilai AVE dengan kuadrat nilai korelasi antar konstrak
Ukuran cross loading adalah membandingkan korelasi dengan konstraknya
dan konstrak blok lainnya hal ini menunjukkan konstrak tersebut
memprediksi ukuran pada blok mereka dengan lebih baik dari blok lainnya
Ukuran discriminant validity lainnya adalah bahwa nilai akar AVE harus
lebih tinggi daripada korelasi antara konstrak dengan konstrak lainnya atau
nilai AVE lebih tinggi dari kuadrat korelasi antara konstrak
2 Evaluasi Struktural Model (Inner Model)
Pengukuran struktural model dilakukan untuk dapat mengetahui hubungan
antara konstrak yang dihipotesiskan oleh peneliti(Yamin amp Kurniawan
27
2011) Dalam model ini terdapat beberapa tahap dalam melakukan
evaluasinya
Tahap pertama adalah dengan melihat signifikansi hubungan antara
konstrak Hal ini dapat dilihat dari koefisien jalur (path coefficient) yang
menggambarkan kekuatan hubungan antara konstrak Pengukuran path
coefficient (β) memiliki nilai ambang batas diatas 01 hal ini untuk
menyatakan bahwa jalur (path) yang dimaksud mempunyai pengaruh di
dalam model
Tahap kedua adalah dengan mengevaluasi nilai R2 (coefficient of
determination) Nilai ini menjelaskan varian dari tiap target endogenous
variabel dengan standar pengukuran sekitar 067 sebagai kuat sekitar 033
moderat dan dibawah 019 menunjukan tingkat varian yang lemah
Tahap ketiga adalah dengan melihati nilai t-test dengan metode
boostrapping menggunakan uji two-tailed dengan tingkat signifikansi 5
untuk menguji hipotesis-hipotesis penelitian Bila nilai t-test lebih besar dari
196 maka hipotesis penelitian yang dibuat dapat diterima
Tahap keempat yaitu pengujian f2 (effect size) Pengujian ini dilakukan
untuk dapat memprediksi pengaruh variabel tertentu terhadap variabel
lainnya dalam struktur model dengan nilai ambang batas sekitar 002 untuk
pengaruh kecil 015 untuk pengaruh menegah dan 035 untuk pengaruh yang
besar f2 dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut
28
Tahap kelima yaitu pengujian 1198762 (predictive relevance) dengan
menggunakan metode blindfolding untuk dapat memberikan bukti bahwa
variabel tertentu yang digunakan dalam suatu model yang dibuat mempunyai
keterkaitan prediktif (predictive relevance) dengan variabel lainnya dalam
model tersebut dengan nilai ambang batas pengukuran di atas nol
Tahap keenam yaitu melakukan pengujian 1199022 (Relative Impact) dengan
menggunakan metode blindfolding juga untuk dapat mengukur relatif
pengaruh sebuah keterkaitan antara prediktif sebuah variabel tertentu dengan
variabel lainnya yang memiliki nilai ambang batas sebesar 002 untuk
pengaruh kecil 015 untuk pengaruh sedang dan 035 untuk pengaruh besar
Rumus yang digunakan dalam perhitungan 1199022 adalah sebagai berikut
211 Model yang Diadopsi
Model yang digunakan pada penelitian ini adalah model kesiapan dan keberhasilan
SI oleh Subiyakto (2017) Gambar model penelitian ini dapat dilihat di bab satu
pada gambar 11 Berikut model yang diajukan pada penelitian ini
Variabel TRI dan Keberhasilan SI
Berikut dijabarkan pengertian dari variabel yang diadopsi ke dalam model TRI
dan Keberhasilan SI lengkap dengan referensi model tersebut
29
Tabel 2 2 Variabel TRI dan Keberhasilan SI Variabel Pengertian Referensi
Optimsm (OPT) Visi yang positif tentang teknologi dan keyakinan kontrol
yang lebih besar fleksibilitas dan efisiensi dalam
kehidupan manusia (Parasuraman
amp Colby
2015
Subiyakto
2017)
Innovativness
(INN)
Kecenderungan untuk menjadi pelopor pemimpin atau
opinion-former dalam penggunaan teknologi
Discomfort (DIS) Persepsi tentang kurangnya kontrol atas teknologi dan
perasaan tertekan dalam penggunaan teknologi
Insecurity (INS) Ketidakpercayaan teknologi dan skeptisis kemampuan
diri untuk menggunakannya dengan tepat
Information
Quality (INQ)
Tingkat sejauh mana informasi yang dihasilkan secara
konsisten memenuhi persyaratan dan harapan pengguna
(Delone amp
McLean
2003
Subiyakto
2017)
System Quality
(SYQ)
Tingkat untuk mendeskripsikan kualitas dari konten yang
dimiliki sistem informasi
Service Quality
(SVQ)
Tingkat untuk menilai sebarapa baik kualitas layanan
kepada pengguna
User Satisfaction
(USF) Kepuasan pengguna menggunakan sistem informasi
Success
Information
System (SIS)
Pencapaian sistem informasi berdasarkan perencanaan
pengembangannya
Indikator TRI dan Keberhasilan SI
Setelah penjabaran dari pengertian variabel berikut ini adalah penjabaran
pengertian dari indikator-indikator yang diadopsi ke dalam model lengkap dengan
referensinya
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI
Indikator Definisi Referensi
Easiness (OPT1) Tingkat yang terkait dengan kemampuan suatu sistem
untuk memberikan kebebasan dari kendala kesulitan dan
masalah
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Connectivity
(OPT2)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan suatu sistem
untuk berhasil terhubung dengan sistem lain
Efficiency (OPT3) Tingkat yang terkait dengan pencapaian sistem untuk
menghasilkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk mencapai output
Effectiveness
(OPT4)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan sistem untuk
mencapai tujuan penggunaannya
Productivity
(OPT5)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
menghasilkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk menghasilkan output
30
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI (lanjutan)
Indikator Definisi Referensi
Problem Solving
(INN1)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
menemukan solusi terhadap masalah
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Independence
(INN2)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan sistem untuk
mendukung penggunanya agar bebas dari kontrol atau
pengaruh
Challenge (INN3) Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
berhasil menangani atau mencapai sesuatu dalam situasi
atau masalah yang sulit
Stimulatioon
(INN4)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
mendorong sesuatu untuk terjadi berkembang atau
membaik
Competitiveness
(INN5)
Tingkat yang terkait kemampuan sistem untuk sukses
pengguna dibanding kompetitornya
Complexity (DIS1) Tingkat yang terkait dengan fitur sistem yang
membingungkan atau sulit dipahami
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Difficulty (DIS2) Tingkat yang terkait dengan kondisi suatu sistem yang
tidak dapat dioperasikan dengan mudah
Dependence (DIS3) Tingkat yang terkait dengan kondisi suatu sistem yang
membutuhkan pihak lain untuk mengoperasikannya
Lack of Support
(DIS4)
Tingkat yang terkait dengan sistem yang tidak memiliki
atau cukup dukungan dalam operasinya
Inappropriateness
(DIS5) Tingkat yang berkaitan dengan keadaan yang tidak pantas
Failure (INS1) Tingkat yang terkait dengan kemungkinan bahwa sistem
tidak menyenangkan atau terdapat hal berbahaya yang
bisa terjadi
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Threat (INS2) Tingkat yang terkait dengan situasi sistem yang bisa
menimbulkan kerugian atau bahaya
Reducing
Interaction (INS3)
Tingkat yang terkait dengan implementasi sistem yang
membuat interaksi manusia semakin berkurang dalam
ukuran jumlah dan kepentingan
Distraction (INS4) Tingkat yang terkait dengan penggunaan sistem lebih
diperhatikan dan mencegah orang berkonsentrasi pada
hal lain
Incredulity (INS5) Tingkat yang terkait dengan keraguan sistem dari
penggunaannya
Accuracy (INQ1) Tingkat kelayakan dari informasi yang dihasilkan
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Timeliness (INQ2) Tingkat presisi dari proses pengolahan informasi SI pada
durasi waktu yang direncanakan
Completeness
(INQ3)
Tingkat dari informasi yang dihasilkan oleh SI utuh atau
tanpa ada bagian yang hilang
Consistency (INQ4) Kecenderungan dari SI untuk masih mendemonstrasikan
informasi yang sama dalam operasi layanan
pemeliharaan atau kualitas
Relevance (INQ5) Tingkat keterkaitan dari informasi yang dihasilkan oleh
SI dengan pokok bahasannya
31
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI (lanjutan)
Indikator Definisi Referensi
Ease of Use
(SYQ1)
Tingkat kebebasan SI dari kendala kesulitan dan
masalah selama penggunaannya
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Maintainability
(SYQ2)
Tingkat yang terkait dengan kemudahan SI dalam
pemeliaharaannya
Response Time
(SYQ3)
Tingkat yang terkait dengan jumlah waktu yang
dibutuhkan untuk menanggapi perintah dari pengguna
tersebut
Fuctionality
(SYQ4)
Tingkat yang terkait dengan SI dapat dioperasikan sesuai
dengan persyaratan yang telah direncanakan
Safety (SYQ5) Tingkat kekebalan SI dari serangan yang tak terduga
bahaya atau kerusakan
Responsiveness
(SVQ1)
Tingkat reaksi SI untuk melayani penggunanya dengan
cara waktu dan situasi yang sesuai
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Flexibilty (SVQ2) Tingkat adaptasi SI untuk melayani penggunanya sesuai
dengan kebutuhan yang diminta
Security (SVQ3) Tingkat keamanan dari sistem yang terintegrasi untuk
melayani pengguna dengan aman dari serangan bahaya
atau kerusakan yang tak terduga
Fuctionality
(SVQ4)
Tingkat yang terkait dengan cakupan layanan SI sesuai
dengan persyaratan fungsional
Extension (SVQ5) Tingkat yang terkait dengan cakupan layanan tambahan
SI yang melebihi persyaratan fungsional
Efficiency (USF1) Tingkat kepuasan pengguna SI berdasarkan pada
pencapaian sistem untuk menghasilkan output
dibandingkan dengan sumber daya yang dibutuhkan
untuk mencapai output (Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Effectivity (USF2) Tingkat kepuasan pengguna SI berdasarkan pada
kemampuan sistem untuk memenuhi kebutuhan
pengguna untuk mencapai tujuannya
Flexibility (USF3) Tingkat kepuasan pengguna SI yang terkait dengan
kemampuan beradaptasi dari sistem sesuai dengan
kebutuhan yang diminta
Overall Satisfaction
(USF4)
Tingkat kepuasan pengguna SI terkait dengan
kecukupan keseluruhan aspek sistem
IS Efficiency (SIS1) Tingkat yang terkait dengan perbandingan dari nilai
output SI dan sumber daya yang dibutuhkan untuk
mencapai output
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei 2013
Subiyakto
2017)
IS Effectivity (SIS2) Tingkat yang terkait dengan kapabilitas kemampuan
sistem untuk memenuhi kebutuhan pengguna untuk
mencapai tujuannya
User Satisfaction
(SIS3)
Sejauh mana SI dapat membantu pengguna menciptakan
nilai bagi bisnis mereka
Productictivity
Improvement
(SIS4)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
meningkatkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk menghasilkan output
Competitive
Advantage (SIS5)
Tingkat yang terkait dengan posisi yang menguntungkan
dari pengguna SI yang terintegrasi untuk bersaing dalam
kompetisi bisnis
32
2111 Model IPO Logic
Beberapa penelitian menggunakan input-process-output Logic pada model
penelitiannya Logika IPO di adopsi untuk tujuan yang sama dalam
pengukuran kualitas dari suatu sistem Teori dasar sistem ini digunakan untuk
dapat memberi gambaran akan konsep sistematis dari suatu sistem (Subiyakto
et al 2014) Model logika komputer IPO logic yang digunakan milik Davis
(1998) dan Kellogg (2004) sampai saat ini masih banyak digunakan dalam
penelitian di bidang teknologi dan informasi Logika IPO ini digunakan pada
penelitian yang bertujuan dalam hal pengukuran kualitas suatu sistem
Teori dasar IPO digunakan juga untuk menggambarkan konsep
sistematis dari suatu sistem dan mudah dimengerti oleh para pengguna para
desainer pun juga dapat mengevaluasi dan memperbaiki desain (Davis 1998
Kellogg 2004) Model logic bila digambarkan secara langsung belum tentu
dapat dilihat hubungan sebab-akibat atau hubungan tujuan dan dampak dari
program ataupun proyek secara langsung Namun ini bukan berarti bahwa
program tersebut dikatakan tidak berhasil tetapi kemungkinan adanya bahwa
program sebagai salah satu dari banyak faktor yang dapat mempengaruhi
suatu dampak yang dapat ditimbulkannya (Solihin Dadang 2012) Berikut
adalah gambar 25 merupakan alur dari IPO logic
Gambar 2 3 IPO LOGIC (Davis 1998)
33
2112 Model Kesiapan Teknologi (Technology Readiness)
Technology Readiness atau kesiapan penggunaan teknologi merupakan
kecenderungan sikap masyarakat dalam merangkul dan menggunakan
teknologi baru di rumah dan di tempat kerja (Parasuraman 2000)
Setiap orang bisa menjadi konsumen teknologi namun cara
mengimplementasikannya tergantung pada derajat kesiapan seseorang
dalam menerima teknologi tersebut Menurut Parasuraman (2000) langkah
pertama yang harus dilakukan dalam implementasi teknologi adalah
mengetahui kesiapan konsumen dalam menerima teknologi tersebut Dalam
konteks ini Technology Readiness Index dikembangkan oleh Parasuraman
(2000) untuk mengukur dan mengetahui sejauh mana seseorang atau
organisasi siap untuk mengadopsi sebuah teknologi informasi Berikut
gambar terbaru dari model TRI 20
Gambar 2 4 Model TRI20 oleh Parasuraman dan Colby 2015
(Sumber Rockresearchcom)
34
TRI merupakan skala multy-item yang terdiri dari 36 pertanyaan untuk
mengukur technology readiness Skala 36-item terdiri dari empat dimensi
komponen keyakinan yang berkaitan dengan teknologi yang memperngaruhi
tingkat seseorang dalam Technology Readiness Keyakinan ini menetapkan
kesediaan seseorang untuk berinteraksi dengan teknologi baru Seiring
berjalannya waktu dan perkembangan IT yang meningkat dengan pesat maka
pemilik model melakukan pembaharuan di tahun 2014 bersama Charles L
Colby sehingga menghasilkan model TRI 20 tetap dengan mempertahankan
4 dimensi sebelumnya namun perubahan serta pembaharuan instrumen
menjadi 16 butir Model TRI 20 ini terdiri dari empat dimensi dua adalah
kontributor dan dua lagi adalah inhibitor pada adopsi teknologi
Kontributornya sebagai berikut
1 Optimism (kepercayaan diri) yaitu menggambarkan sebuah ekspektasi
dari kebenaran positif teknologi
2 Innovativeness (inovasi) yaitu mengenai otoritas penggunaan teknologi
Sedangkan inhibitor adalah
3 Discomfort (ketidaknyamanan) adalah keraguan tentang jaminan orang
awam akan pengalamannya dengan teknologi
4 Insecurity (ketidakamanan) adalah resiko kemungkinan orang-orang
melakukan transaksi berbasis teknologi (technology-based transactions)
Sebagai kontributor optimisme dan inovasi sebagai penggerak dari
Technology Readiness Pada kenyataannya skor tinggi diukur pada dimensi-
dimensi ini yang pada umumnya akan memperbesar kesiapan teknologi
35
(Technology Readiness) Sabaliknya ketidaknyamanan dan ketidakamanan
mencegah atau menunda berkecenderungan membuat orang-orang untuk
menggunakan teknologi baru Dengan demikian skor tinggi yang diukur pada
dimensi-dimensi ini akan menurunkan seluruh kesiapan teknologi
(Technology Readiness) Selama bertahun-tahun TRI telah banyak
bermanfaat bagi para peneliti yang tertarik pada media sosial akses mobile
dan layanan teknologi lainnya Skala 36-item yang di bangun oleh
Parasurman telah diterjemahkan dalam berbagai bahasa untuk memfasilitasi
perkembangannya di banyak Negara dan telah digunakan di berbagai sektor
layanan termasuk pendidikan perbankan telekomunikasi kesehatan dan
layanan professional lainnya
Parasuraman (2000) memberikan tiga kategori pada pengukuran
Technology Readiness Index yaitu
1 High Technology Readiness (TRI gt 351)
2 Medium Technology Readiness (29 =lt TRI =lt 351)
3 Low Technology Readiness (TRI =lt 289)
Terdapat 5 segmen kategori pengguna sistem yang didefiniskan oleh
Parasuraman dan Colby (2015)
1 Explolers Memiliki optimisme dan rasa inovatif yang tinggi terhadap
teknologisistem sehingga memiliki antusiasme terhadap penggunaan
teknologisistem informasi
2 Pioneer Memiliki optimisme dan rasa inovatif yang tinggi terhadap
teknologisistem namun memiliki sikap kritis terhadap penggunaan
36
teknologisistem informasi Hal tersebut menyebabkan pengguna akan
selektif dalam penggunaan teknologisistem informasi
3 Paranoids Memiliki rasa optimis terhadap teknologisistem namun
memiliki rasa inovatif yang rendah Pengguna kategori ini memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang tinggi terhadap penggunaan
teknologisistem Hal ini menyebabkan rendahnya antusiasme terhadap
penggunaan teknologi
4 Laggards Memiliki rasa optimis dan rasa inovatif terhadap
teknologisistem yang rendah Jenis pegguna seperti ini memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang tinggi terhadap penggunaan
teknologisistem Hal ini menyebabkan penolakan terhadap penggunaan
teknologi
5 Skeptics Memiliki rasa optimis dan rasa inovatif yang rendah terhadap
teknologisistem Jenis pegguna seperti ini juga memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang rendah terhadap penggunaan
teknologisistem Pengguna seperti ini akan menerima teknologisistem
namun tidak memiliki antusiasme terhadap teknologisistem
37
2113 Model Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information)
Gambar 2 5 Model Keberhasilan SI (DeLone amp McLean 1992)
Model keberhasilan ini didasarkan pada proses dan hubungan kausal
dari dimensi-dimensi di model Model ini tidak mengukur ke enam dimensi
pengukuran keberhasilan sistem informasi secara independen tetapi
mengukurnya secara keseluruhan satu mempengaruhi yang lainnya
Pertimbangan proses beragumentasi bahwa suatu sistem terdiri dari
beberapa proses yaitu satu proses mengikuti proses lainnya Suatu model
proses mengusulkan bahwa suatu sistem informasi terdiri dari beberapa
proses yaitu sebagai berikut ini
a Suatu sistem informasi mula-mula dibuat berisi dengan banyak fitur
yang dapat memperlihatkan beberapa tingkat kualitas sistem dan
informasinya
b Pemakai-pemakai dan manajer-manajer mempunyai pengalaman dengan
fitur-fitur tersebut dengan menggunakan sistemnya entah mereka puas
atau tidak puas dengan sistemnya atau produk informasinya
38
c Penggunaan dari sistem dan produk informasinya kemudian mempunyai
dampak atau pengaruh (influence) di pemakai individual di dalam
melakukan pekerjaannya dan dampak-dampak individu ini secara
kolektif akan berakibat pada dampak- dampak organisasional
Berbeda dengan model proses model kausal (causal model) atau
disebut juga dengan model varian (variance model) berusaha untuk
menjelaskan kovarian (covariance) dari elemen-elemen model untuk
menentukan apakah variansi dari satu elemen dapat dijelaskan oleh variansi
dari elemen-elemen lainnya atau dengan kata lain untuk menentukan apakah
terjadi hubungan kausal diantara mereka Misalnya semakin tinggi kualitas
sistem diharapkan akan menyebabkan kepuasan pemakai dan penggunaan
yang lebih tinggi yang selanjutnya akan memperngaruhi secara positif
produktivitas individual dengan hasil peningkatan produktivitas
organisasional Model kausal ini menunjukkan bagaimana arah hubungan
satu elemen dengan elemen lain apakah menyebabkan lebih besar
(mempunyai pengaruh positif) atau lebih kecil (mempunyai pengaruh
negatif)
Dari model proses dan kausal ini maka dapat dijelaskan bahwa kualitas
sistem (system quality) dan kualitas informasi (information quality) secara
mandiri dan bersama-sama mempengaruhi baik penggunaan (use) dan
kepuasan pemakai (user satisfaction) Besarnya penggunaan (use) dapat
mempengaruhi kepuasan pemakai (user satisfaction) secara positif atau
negatif Penggunaan dan kepuasan pemakai mempengaruhi dampak
39
individual (individual impact) dan selanjutnya mempengaruhi dampak
organisasional (organization impact) Sejak tahun 1992 sampai tahun 2002
banyak penelitian yang telah merujuk dan menggunakan model Delone dan
McLean (1992) Kepopuleran model ini menunjukkan bukti yang kuat dari
kebutuhan untuk mengintegrasikan penemuan-penemuan riset secara
komprehensif di bidang sistem informasi Model ini banyak mengundang
perhatian dari para peneliti salah satunya adalah Peter B Seddon yang
melontarkan kritik terhadap model yang diajukan oleh DeLone amp Mclean
Menurut Seddon dalam Jogiyanto (2007) masalah utama dari model
DampM (DeLone amp McLean) adalah mencoba mengkombinasikan proses dan
penjelasan kausal dari keberhasilan sistem informasi di model mereka
Dengan demikian model mereka tercampur antara model proses (process
model) dan model varian (variance model) Menanggapi kritik Seddon
tersebut yang menyatakan bahwa proses dan kausal adalah dua konsep yang
berbeda dan membingungkan untuk digabungkan DeLone dan McLean
(2003) menyetujui kritik ini Pembuatan model keberhasilan sistem informasi
DampM (DampM Information Success Model) dipicu oleh suatu proses
pembuatan informasi dan dampak dari penggunaan sistem informasinya
DeLone dan McLean mendasarkan modelnya pada model proses yang terdiri
dari tiga komponen proses yaitu
a Pembuatan dari suatu sistem informasi
b Penggunaan sistem informasi tersebut
c Konsekuensi atau dampak dari penggunaan sistem
40
Masing-masing dari proses-proses ini diperlukan (necessary) tetapi
masih belum cukup (not sufficient) untuk suatu kondisi supaya dapat
memberikan hasil (outcome) Misalnya tanpa penggunaan sistem tidak akan
ada konsekuensinya atau manfaatnya Demikian juga dengan pemakaian
sistem mungkin juga tidak akan dihasilkan manfaat Dengan demikian untuk
memahami seluruh dimensi dari keberhasilan sistem informasi model varian
atau model kausal diperlukan
Kritik lainnya oleh Seddon tentang pemakaian sistem (system use)
adalah suatu perilaku (behavior) sehingga harus dikeluarkan sebagai
pengukur sukses dari model kausal DeLone dan McLean (2003) tidak
sependapat dengan kritik ini Mereka berargumentasi bahwa pemakaian
sistem (use) harus mendahului dampak dan manfaat mereka percaya bahwa
pemakaian sistem merupakan pengukur yang tepat untuk mengukur sukses di
kebanyakan kasus
DeLone dan McLean (2003) lebih lanjut mengatakan bahwa
permasalahan dengan menggunakan pemakaian sistem (use) sebagai
pengukur keberhasilan adalah pada definisinya yang terlalu sederhana tanpa
memperhatikan sifat dari penggunaannya Peneliti-peneliti harus
mempertimbangkan sifat (nature) perluasan (extent) kualitas (quality) dan
ketepatan (appropriateness) dari pemakaian sistem Sehingga penghapusan
pemakaian sistem (use) dari model ditolak oleh Delone dan McLean (2003)
Selain itu kenyataannya juga pemakaian sistem (system use atau system
41
usage) masih digunakan di banyak riset-riset empiris dan berlanjut
dikembangkan dan diuji oleh peneliti-peneliti sistem informasi
Dari kontribusi-kontribusi penelitian-penelitian sebelumnya dan akibat
perubahan-perubahan dari peran dan penanganan sistem informasi yang telah
berkembang DeLone dan McLean (2003) memperbarui modelnya dan
menyebutnya sebagai model keberhasilan sistem informasi DampM yang
diperbarui (updated DampM IS Success model) Hal-hal yang diperbarui dalam
model ini adalah sebagai berikut
a Menambah dimensi kualitas pelayanan (service quality) sebagai
tambahan dari dimensi-dimensi kualitas yang telah ada
b Menggabungkan dampak individual (individual impact) dan dampak
organisasional (organizational impact) menjadi satu variabel yaitu
manfaatmanfaat bersih (net benefits)
c Menambahkan dimensi minat memakai (intention to use) sebagai
alternative dari dimensi pemakaian (use)
d Pemakaian (use) dan kepuasan pemakai (user satisfaction) sangat erat
berhubungan Pemakaian (use) harus mendahului kepuasan pemakai
(user satisfaction) sebagai suatu proses tetapi pengalaman yang positif
karena menggunakan (use) akan mengakibatkan kepuasan pemakai yang
lebih tinggi sebagai suatu kausal Secara sama peningkatan kepuasan
pemakai akan mengakibatkan peningkatan minat menggunakan
(intention to use) dan kemudian akan menggunakan (use)
42
e Jika manfaat-manfaat bersih (net benefits) positif akan menguatkan minat
memakai dan menggunakan serta tingkat kepuasan pemakai Umpan
balik ini masih valid bahkan untuk manfaat-manfaat bersih yang negatif
f Model yang diperbarui mempunyai arah panah untuk
mendemonstrasikan hubungan yang diusulkan antar dimensi-dimensi
keberhasilan dalam bentuk proses tetapi tidak menunjukkan arah
hubungannya yang positif atau negatif dalam bentuk kausal
Dari hasil analisis tersebut maka Delone dan McLean (2003)
mengusulkan suatu model yang diperbarui yang nampak pada gambar berikut
ini
Gambar 2 6 Model Keberhasilan SI (DeLone amp McLean 2003)
43
212 Penelitian Sejenis
Tabel 2 3 Penelitian Sejenis
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
1 Peranan Sistem Informasi
Akuntansi dalam Efektifitas
Pelaporan Informasi Akuntansi
Pertanggungjawaban pada PT
Pos Indonesia (Persero)
Manado (Koloay Morasa amp
Elim 2014)
DeLone and
McLean
1 System Quality
2 Information
Quality
3 Service Quality
4 Information Use
5 User Satisfaction
6 Net Benefit
Untuk mengetahui bagaimana
peranan sistem informasi
akuntansi pertanggungjawaban
kantor cabang PT Pos
Indonesia (Persero) Manado
Penelitian menyimpulkan bahwa Sistem
Informasi Akuntansi pada PT Pos
Indonesian (Persero) Manado telah
berperan secara efektif dalam pelaporan
informasi akuntansi pertanggungjawaban
kantor cabang Terbukti dengan
terpenuhinya karakteristik output kualitatif
berupa informasi yang menjelaskan telah
tercapainya tujuan dalam perusahaan
2 Kajian Keberhasilan
Penggunaan Sistem Informasi
Accurate Dengan
Menggunakan Model
Kesuksesan Sistem Informasi
DeLone Dan Mclean (Hudin amp
Riana 2016)
Updated
DeLone dan
McLane (2003)
1 System quality
2 Information
quality
3 Service quality
4 Use
5 User satisfaction
6 Net benefit
Penelitian ini akan
menganalisis faktor-faktor
yang mengukur keberhasilan
model kesuksesan sistem
informasi DeLone amp McLean
terhadap pengguna Sistem
Informasi Akuntansi Accurate
di enam perusahaan di Kota
Sukabumi
Penelitian ini membuktikan bahwa kualitas
informasi dan kualitas pelayanan tidak
berpengaruh signifikan terhadap variabel
penggunaan dan variabel lainnya teruji
signifikan dalam mengukur keberhasilan
penggunan Sistem Accurate dengan nilai
R-square 057 untuk penggunaan 094
untuk kepuasan pengguna dan 094 untuk
manfaat bersih Selain itu nilai Goodness
of Fit (GoF) sebesar 072 atau 72
sehingga model dinyatakan telah sesuai
secara substansial dalam
merepresentasikan hasil penelitian
44
Tabel 23 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
3 Evaluasi Net Benefit Sistem
Informasi Akuntansi Pada
Software Akuntansi Accurate
dan Zahir MenurutModel
Delone amp Mclean 2003
(Tjahjanadi amp Sarosa)
Updated
DeLone dan
McLane (2003)
1 System quality
2 Information
quality
3 Service quality
4 Use
5 User satisfaction
6 Net benefit
menganalisis Net Benefit
software akuntansi menurut
model kesuksesan DeLone amp
McLean (2003)
Hasil penelitian menunjukkan bahwa
Information Quality System Quality dan
Service Quality berpengaruh terhadap User
Satisfaction User Satisfaction berpengaruh
terhadap Net Benefit Akan tetapi
Information Quality System Quality dan
Service Quality tidak berpengaruh terhadap
Use Use tidak berpengaruh terhadap User
Satisfaction dan Use tidak berpengaruh
terhadap Net Benefit
4 Evaluasi Kesiapan Pengguna
dalam Adopsi SI Terintegrasi
di bidang Keuangan
Menggunakan Metode TRI
(Florestiyanto 2012)
Technology
Readiness Index
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Melakukan evaluasi kesiapan
pengguna dalam adopsi TIK
diukur dari keyakinan positif
dan keyakinan negatif
pengguna terhadap teknologi
dengan mengadiopsi TRI 10
Seluruh variable penelitian berpengaruh
terhadap technology readiness
5 Analisis Kesiapan Pengguna
Sistem Informasi Akademik
(Pambudi 2015)
Technology
Readiness Index
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Melakukan analisis kesiapan
kompetensi teknologi
pengguna pada proses
implementasi SIA di PNM
dengan menggunakan SEM-
PLS dan metode TRI
Seluruh variable Tri berpengaruh secara
signifikan terhadap Technology Readiness
faktor ketidaknyamanan menempati urutan
teratas dan inovasi urutan terbawah
45
Tabel 23 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
6 An Updated and
Streamline Technology
Readiness Index TRI 20
(Parasuraman amp Colby
2015)
TRI 20 1 Optimism
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Pada papper ini adanya
penyederhanaan indikator
dari 36 pada TRI versi 10
kini menjadi 16 variabel pada
TRI 20
Adanya perbaharuan 16 indikator
pada model TRI 20
7 Implementation in of
Input process-output
Model for Measuring
Information System
Project Success (
Subiyakto amp Ahlan
2014)
IPO Model
Measuring IS Project
Success
1 Project Contents
People amp Actions
2 Institutinal Context
3 System Use
4 Information
Quality
5 System Quality
6 Service Quality
7 User Satisfication
8 Net Benefits
Memberikan alternative
model keberhasilan proyek
SI menggunakan IPO model
Permodelan usulan yang dibuat
berdasarkan empat teori dasar yaitu IPO
Logic Model The Project Success
Theories The DampM Success Model dan
The Project Classifictory Framework
8 Development of the
Readiness and Success
Model for Assessing the
Information System
Integration (Subiyakto
2017)
The technology
readiness and IS
success model
combination
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
5 Information
Quality
6 System Quality
7 Service Quality
8 UserSatisfication
9 Success
Information
Systems
Tujuan penelitian ini
menggabungkan dua model
menjadi satu kesiapan dan
keberhasilan sistem untuk
mengetahui pengaruh
kesiapan terhadap
keberhasilan integrasi sistem
Hasil penelitian ini menunjukkan anatara
penggabungan dua model yang
dikembangkan menjadi satu model antara
model kesiapan dengan model keberhasilan
sistem yang memiliki Sembilan variabel
dengan 23 indikator
46
Tabel 21 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
9 Pengukuran Pengaruh
Kesiapan Terhadap
Keberhasilan Penerapan
Sistem Ubiquitous
Computing Di UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
(Gregoryo Gusti 2017)
Model TRI
Parasuraman amp
Colby (2014) dan
Model Keberhasilan
Sistem Informasi
(Delone amp McLean
2003) yang
dikembangkan oleh
(Subiyakto 2017)
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
5 Information Quality
6 System Quality
7 Service Quality
8 UserSatisfication
9 Success Information
Systems
Untuk mengetahui pengaruh
kesiapan terhadap
keberhasilan penerapan
sistem Ubiquitous
Computing di UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
khususnya Fakultas Sains
dan Teknologi
Hasilnya terdapat 23 hipotesis yang diuji
11 hipotesis yang diterima atau
berpengaruh dan 12 hipotesis ditolak
Sehingga faktor-faktor pengaruh kesiapan
terhadap keberhasilan sistem yaitu OPT
melalui SYQ SVQ dan USF INN melalui
INQ dan SVQ INS berpengaruh secarah
negatif melalui INQ SYQ dan SVQ INQ
melalui USF SVQ melalui USF USF
melalui SIS
47
213 Pengembangan Hipotesis
Hipotesis dikembangkan berdasarkan teori-teori dari Parasuraman amp Colby
(2015) Delone amp McLean (2003) dan Subiyakto (2017) Maka dari itu dapat
dijabarkan hipotesis untuk variabel construct sebagai berikut
H1 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap INQ
H2 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap SYQ
H3 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap SVQ
H4 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H5 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap INQ
H6 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap SYQ
H7 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap SVQ
H8 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H9 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
H10 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SYQ
H11 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SVQ
H12 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap USF
H13 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
H14 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SYQ
H15 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SVQ
H16 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap USF
H17 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H18 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H19 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
48
H20 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H21 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H22 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H23 Apakah USF berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
49
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
31 Pendekatan Penelitian
Secara umum penelitian ini dilakukan dengan menerapkan pendekatan kuantitatif
(Creswell 2017) dan struktur penelitian yang berurutan sesuai dengan tujuannya
yaitu untuk mengetahui pengaruh kesiapan terhadap keberhasilan penerapan SIA
Accurate dan menguji hipotesis yang berhubungan antara pengaruh kesiapan
terhadap keberhasilan penerapan sistem Teknik pengumpulan data yang dilakukan
melalui pengadaan survei yang disebarkan kepada responden di beberapa
perusahaan Jakarta khususnya pengguna SIA Accurate dengan berinstrumenkan
pertanyaan kuesioner analisis data dilaksanakan secara statistik dengan
menggunakan perangkat lunak komputer sesuai kebutuhan
Dalam penelitian ini perangkat lunak yang digunakan yaitu MS Word 2016
untuk penulisan laporan MS Excell 2016 untuk membantu pengolahan data
demografis serta SmartPLS versi 30 untuk pengolahan data hasil kuesioner dari
responden yang terkumpul Serta Edraw Max 8 untuk pembuatan gambar yang
mendukung penulisan laporan penelitian (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle
2015 Sarstedt 2017 Wong 2013 Yamin amp Kurniawan 2011)
50
32 Prosedur Penelitian
Melihat dari pendekatan dan strategi penelitian yang telah dijelaskan sebelumnya
penelitian ini akan dilakukan menggunakan delapan tahapan yang secara prosedural
dan berurutan yang terdiri dari kajian pustaka pengembangan model perancangan
penelitian pembuatan instrument penelitian atau indikator pengumpulan data
analisis data interpretasi dan pembuatan laporan Berikut gambar yang akan
memperjelas urutan prosedural penelitian ini
Gambar 3 1 Prosedur Penelitian
51
Selanjutnya akan digambarkan durasi proses dari ke delapan tahapan
dalam penelitian ini beserta kegiatan strukturalnya pada tabel 31
Tabel 3 1 Waktu Penelitian
No Tahapan Nov Des Jan Feb Mar Apr Mei Jun
1 Kajian Pustaka
2 Pengembangan Model
3 Perancangan Penelitian
4 Pembuatan Instrumen
5 Pengumpulan Data
6 Analisis Data
7 Interpretasi
8 Pembuatan Laporan
33 Populasi dan Sampel
Populasi dan sampel pada penelitian ini ialah para pengguna SIA Accurate versi 5
di beberapa perusahaan Jakarta yang pernah menggunakan sistem ini tanpa dibatasi
lamanya waktu penggunaan Tahap pertama peneliti mengambil teknik sampling
melalui purposive sampling yang dilakukan untuk memilih bagian dari populasi
dimana kriteria yang dipilih adalah pengguna yang memiliki pengalaman dalam
menggunakan SIA Accurate Selanjutnya peneliti menentukan jumlah responden
berdasarkan teori dengan pertimbangan jumlah populasi keterbatasan waktu dan
biaya maka dari itu peneliti mengkerucutkan daerah penelitian pada Jakarta Selatan
Jakarta Timur Jakarta Barat Dari 15 perusahaan yang menggunakan SIA Accurate
dan dijadikan target sampel penelitian 4 diantaranya menerima permohonan
penelitian yang diajukan dan 11 perusahaan lainnya menolak Dengan perkiraan
responden yang mencapai lebih dari 100 orang hal tersebut menurut beberapa ahli
(Guritno 2011 Wong 2013) telah mencakupi sampel yang dibutuhkan dalam
Structural Equation Modeling (SEM) maka peneliti mendapatkan jumlah
responden sebanyak 125 orang
52
34 Instrumen Penelitian
Instrumen penelitian ini berupa sebuah kuesioner yang berisi lembaran surat
pengantar dari peneliti sebagai permohonan untuk pengisiannya dan lembar kedua
dan ketiga yang berisikan pertanyaaan-pertanyaan penelitian Lembar pertanyaan
penelitian ini terdiri dari tujuh pertanyaan yang ditujukan sebagai data demografi
mengenai profil responden (1) jenis kelamin (2) pendidikan terakhir (3)
pengetahuan pengguna dalam keberadaan SIA Accurate (4) pengalaman
penggunaan SIA Accurate (5) skala intensitas akses SIA Accurate (6) tingkat
kesiapan terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate (7) status responden di
perusahaan dan empat puluh empat pertanyaan ditujukan sebagai data statistik
inferensial Daftar pertanyaan lengkap penelitian dapat dilihat pada bagian
lampiran Secara khusus peneliti menggunakan lima poin skala likert dari tingkatan
ldquoSangat Tidak Setujurdquo (1) sampai ldquoSangat Setujurdquo (5) untuk pengukuran dalam
kuesioner tersebut Berikut tabel 32 indikator dan butir pertanyaan penelitian
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian
Variabel Indikator Pertanyaan
Optimism
(OPT)
Easiness Sistem bebas dari kesulitan kendala dan
masalah
Connectivity Sistem dapat mudah terhubung dengan sistem
lain
Effectiveness Sistem berjalan secara efektif
Efficiency Sistem berjalan secara efisien
Productivity Sistem berjalan secara produktif
Innovativeness
(INN)
Problem Solving Sistem merupakan alat pemecah masalah bagi
penggunanya
Independence Sistem membantu pengguna bebas dari kendali
dan pengaruh
Challenge Sistem mendukung penggunanya untuk mencapai
tujuan dalam situasi atau masalah yang sulit
Stimulation Sistem mendorong penggunanya untuk mencapai
tujuan
Competitiveness Sistem mendukung penggunanya untuk menjadi
lebih sukses daripada pesaingnya
53
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian (lanjutan)
Variabel Indikator Pertanyaan
Discomfort
(DIS)
Complexity Sistem membingungkan pengguna dalam
penggunaannya
Difficulty Sistem tidak mudah untuk digunakan
Dependence Sistem tidak bebas untuk digunakan
Lack Of Support Sistem dijalankan tanpa dukungan operasi secara
penuh
Innapropriateness Sistem tidak sesuai dengan perencanaan
pengembangannya
Insecurity
(INS)
Failure Sistem tidak berhasil dijalankan sesuai rencana
pengembangannya
Threat Sistem berada dalam kondisi yang dapat
menyebabkan bahaya
Reducing Interaction Sistem membuat penggunanya menjadi kurang
dalam berinteraksi
Distraction Sistem membuat penggunanya tidak fokus kepada
yang sebenarnya penting untuk mereka
Incredulity Sistem meragukan untuk digunakan
Information
Quality
(INQ)
Accuracy Sistem menghasilkan informasi secara akurat
Timeliness Sistem menghasilkan informasi secara tepat waktu
Completeness Sistem menghasilkan informasi secara lengkap
Consistency Sistem menghasilkan informasi secara konsisten
sepanjang operasinya
Relevance Sistem menghasilkan informasi sesuai kebutuhan
penggunanya
System
Quality
(SYQ)
Ease of Use Sistem mudah dalam penggunaannya
Maintainability Sistem mudah dalam perawatannya
Response Time Sistem mampu merespon secara cepat mengikuti
perintah yang diberikan
Fuctionality Sistem mampu melakukan semua fungsi yang
disyaratkan dalam pengembangannya
Safety Sistem aman dalam penggunaanya
Service
Quality
(SVQ)
Responsiveness Sistem memberikan layanan secara cepat
Flexibility Sistem menyediakan layanan yang fleksibel sesuai
kondisi pengguna
Security Sistem memberikan layanan yang aman
Functionality Sistem menyediakan layanan yang sesuai
persyaratan dalam pengembangannya
Extension Sistem menyediakan layanan lebih dari fungsi yang
disyaratkan
User
Satisfaction
(USF)
Efficiency Pengguna puas dengan tingkat efisiensi sistem
Effectiveness Pengguna puas dengan tingkat efektifitas sistem
Flexibility Pengguna puas dengan tingkat fleksibilitas sistem
Overall Satisfaction Pengguna puas dengan kinerja sistem
Success
Information
System
(SIS)
IS Efficiency Sistem beroperasi secara efisien
IS Effectiveness Sistem beroperasi secara efektif
User Satisfaction Sistem meningkatkan kepuasan penggunanya
Productivity Improvement Sistem meningkatkan produktivitas
Competitive Advantage Sistem meningkatkan daya saing perusahaan
54
35 Pengumpulan dan Pemrosesan Data
Proses pengumpulan data yang dilakukan oleh peneliti ialah menyebar kuesioner
secara langsung kepada respondenpengguna SIA Accurate Penyebaran kuesioner
dilakukan secara langsung pada beberapa perusahaan pengguna SIA Accurate di
Jakarta Prosedur awal yang dilakukan dalam kegiatan pengumpulan data adalah
perizinan yang diajukan peneliti kepada perusahaan terkait setelah disetujui proses
pengambilan data dilakukan dengan menyerahkan kuesioner kepada perwakilan
masing-masing perusahaan dan menjelaskan bagaimana cara pengisian kuesioner
tersebut Proses pengumpulan data dilakukan selama tiga bulan dibeberapa
perusahaan pengguna SIA Accurate di Jakarta Berdasarkan hasil penyebaran
kuesioner peneliti berhasil mengumpulkan 125 kuesioner secara langsung kepada
pengguna yang telah menggunakan SIA Accurate Keseluruhan kuesioner yang
diperoleh dinyatakan valid karena sesuai dengan kriteria dan dinyatakan lengkap
36 Analisis dan Interpretasi Data
Analisis data dibagi menjadi dua yaitu analisis demografis dan analisis statistis
inferensial Pertama peneliti melakukan analisis data demografis dengan
menggunakan perangkat lunak Ms Word 2016 Kedua peneliti melakukan analisis
statistis inferensial menggunakan SmartPLS versi 30 terdapat dua analisis yang
dilakukan oleh penelti dalam tahap ini yaitu analisis measurement model (outer
model) dan structural model (inner model) Measurement model (outer model)
dilakukan melalui proses pengujian validitas dan reliabilitas outer model melalui
indikator reliability internal consistency reliability convergent validity dan
55
discriminant validity Sedangkan pengujian structural model (inner model) melalui
path ceofficient (β) coefficient of determination (R2) t-test melalui metode
bootstrapping effect size (f2) predictive relevance (Q2) dan relative impact (q2)
menggunakan metode pengujian blindfolding Setelah itu untuk interpretasi hasil
peneliti mendiskusikan hasil analisis demografi responden dengan kondisi lapangan
yang berjalan dan juga menterjemahkan hasil analisis model secara statistik
kuantitatif dengan membandingkan dan mempertimbangkan sejumlah literatur
terkait sebelumnya
56
BAB IV
HASIL ANALISIS DAN INTERPRETASI
41 Hasil Analisis
411 Hasil Analisis Demografis
Hasil analisis demografis dilakukan pada bagian profil responden dan untuk
menghasilkan informasi demografis terkait profil responden tingkat pendidikan
dan bagaimana responden tersebut menilai kemampuannya menggunakan
komputer
1) Jenis Kelamin
Gambar 41 memperlihatkan bahwa dari 125 data responden yang
terlibat dalam penelitian ini sebagian besar responden berjenis kelamin
laki-laki yaitu sebanyak 70 orang (56) dan jumlah dari responden
perempuan yaitu sebanyak 55 orang (44)
Gambar 4 1 Diagram Jenis Kelamin Responden
Laki-laki
56
Perempuan
44
Laki-laki Perempuan
57
2) Pendidikan Terakhir
Gambar 42 menunjukan bahwa responden yang terlibat dalam
penelitian ini memiliki keragaman tingkat pendidikan Sebanyak 71
responden (57) merupakan lulusan S1 25 responden (20) lulusan
SLTA 23 responden (18) merupakan lulusan Diploma dan 6 responden
merupakan lulusan S2 (5)
Gambar 4 2 Diagram Pendidikan Terakhir Responden
3) Pengetahuan mengenai Keberadaan Sistem
Berdasarkan gambar 43 dari jumlah 125 responden mayoritas
sudah mengetahui mengenai keberadaan SIA Accurate yaitu sebanyak 119
responden (95) sisanya sebanyak 6 orang (5) belum mengetahui
mengenai adanya SIA Accurate
SLTA
20
Diploma
18S1
57
S2
5
SLTA Diploma S1 S2
58
Gambar 4 3 Diagram Pengetahuan Keberadaan Sistem
4) Pengalaman Penggunaan Sistem
Pengalaman responden dalam menggunakan sistem di institusi atau
perusahaan tersebut adalah lt1 tahun sebanyak 69 (55) 1-3 tahun
sebanyak 15 (12) 3-5 tahun sebanyak 16 (13) dan gt5 tahun sebanyak
25 (20 ) responden Gambar 44 menunjukan durasi pengalaman
responden dalam menggunakan SIA Accurate di penelitian ini
Gambar 4 4 Diagram Pengalaman Penggunaan Sistem
Tidak5
Iya95
Tidak Iya
lt 1 Tahun
55
1 - 3 Tahun
12
3 - 5 Tahun
13
gt 5 Tahun
20
lt 1 Tahun 1 - 3 Tahun 3 - 5 Tahun gt 5 Tahun
59
5) Skala Intensitas Penggunaan Sistem
Skala intensitas responden dalam menggunakan sistem dalam
pekerjaan di institusi atau perusahaan tersebut adalah ldquoselalurdquo sebanyak 79
responden (63) ldquoterkadangrdquo sebanyak 30 (24) ldquojarangrdquo sebanyak 16
(13) dan ldquotidak pernahrdquo sebanyak 0 (0 ) responden Gambar 45
menunjukan durasi pengalaman responden dalam menggunakan SIA
Accurate di penelitian ini
Gambar 4 5 Diagram Skala Intensitas Penggunaan Sistem
6) StatusPosisi Pekerjaan
Berdasarkan gambar 46 dapat diketahui bahwa responden pada
penelitian ini bagian marketing sebanyak 43 orang (34) dilanjutkan oleh
bagian logistik sebanyak 37 orang (30) bagian keuangan sebanyak 13
orang (11) bagian Admin sebanyak 24 orang (19) dan terakhir bagian
TI sebanyak 8 orang (6)
Selalu
63
Terkadang
24
Jarang
13
Selalu Terkadang Jarang
60
Gambar 4 6 StatusPosisi Pekerjaan
7) Kemampuan Penggunaan Komputer
Gambar 47 menunjukan penilaian responden atas kapabilitas
penggunaan komputer Hasil ini diambil berdasarkan jawaban responden
atas pertanyaan kemampuan penggunaan komputer yang memiliki pilihan
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil dan Sangat Tidak Terampil
Sebanyak 20 (16) responden menjawab ldquoSangat Terampilrdquo 87 (70)
responden menjawab ldquoTerampilrdquo dan 18 responden menjawab ldquoTidak
Terampilrdquo
Gambar 4 7 Diagram Kemampuan Penggunaan Komputer
Marketing
34
Keuangan
11Admin
19
Logistik
30
TI
6
Marketing Keuangan Admin Logistik TI
Sangat Terampil
17
Terampil
68
Tidak Terampil
15
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil
61
412 Hasil Analisis Pengukuran Model
Analisis pengukuran model (measurement model) dilakukan melalui empat tahap
pengujian seperti yang sudah dilakukan oleh beberapa peneliti sebelumnya Empat
pengujian itu adalah individual item reliability internal consistency reliability
average variance extracted dan discriminant validity (Afthanorhan 2013 Hair
2012 Ringle 2015 Subiyakto 2015 Wong 2013 Yamin 2011) Berikut ini adalah
penjelasan tentang pelaksanaan dan hasil dari empat pengujian tersebut
1) Uji Individual Item Reliabilty
Standardized loading factor menggambarkan besarnya korelasi
antara setiap item pengukuran (indikator) dengan konstruknya dengan
melihat nilai outer loading Nilai outer loading diatas 07 dapat dikatakan
baik artinya bahwa indikator tersebut dikatakan valid sebagai indikator yang
mengukur konstruk Mengacu pada standar nilai outer loading setelah
melalui pengujian pada SmartPLS 30 dengan hasil pada tabel 41 dan
gambar 48 dilakukan penghapusan pada tiga indikator yang memiliki outer
loading dibawah 07 yaitu INN1 INQ1 dan INQ2 Setelah penghapusan
ketiga indikator tersebut setelah diuji kembali menggunakan SmartPLS 30
seluruh outer loading sudah memenuhi syarat gt07Internal Consistency
dengan hasil pada tabel 42 dan gambar 49
62
Tabel 4 1 Hasil Awal Uji Loading Factor
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884
DIS2 0933
DIS3 0920
DIS4 0935
DIS5 0881
INN1 -0008
INN2 0895
INN3 0881
INN4 0888
INN5 0757
INQ1 0699
INQ2 0145
INQ3 0848
INQ4 0750
INQ5 0748
INS1 0893
INS2 0901
INS3 0915
INS4 0875
INS5 0840
OPT1 0856
OPT2 0856
OPT3 0855
OPT4 0793
OPT5 0818
SIS1 0894
SIS2 0897
SIS3 0902
SIS4 0899
SIS5 0890
SVQ1 0914
SVQ2 0907
SVQ3 0890
SVQ4 0897
SVQ5 0868
SYQ1 0903
SYQ2 0778
SYQ3 0852
SYQ4 0864
SYQ5 0882
USF1 0835
USF2 0821
USF3 0859
USF4 0779
63
Tabel 4 2 Hasil Uji Loading Factor Setelah Penghapusan Indikator
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884
DIS2 0933
DIS3 0920
DIS4 0935
DIS5 0881
INN1
INN2 0895
INN3 0881
INN4 0888
INN5 0757
INQ1
INQ2
INQ3 0848
INQ4 0750
INQ5 0748
INS1 0893
INS2 0901
INS3 0915
INS4 0875
INS5 0840
OPT1 0856
OPT2 0856
OPT3 0855
OPT4 0793
OPT5 0818
SIS1 0894
SIS2 0897
SIS3 0902
SIS4 0899
SIS5 0890
SVQ1 0914
SVQ2 0907
SVQ3 0890
SVQ4 0897
SVQ5 0868
SYQ1 0903
SYQ2 0778
SYQ3 0852
SYQ4 0864
SYQ5 0882
USF1 0835
USF2 0821
USF3 0859
USF4 0779
Keterangan
Dihapus
64
2) Uji Internal Consistency Reliability
Pengujian ini dilakukan dengan melihat hasil nilai composite
reliability (CR) dengan batas ambang di atas 07 Hasilnya dapat dilihat pada
Tabel 43 bahwa nilai CR dari semua variabel di atas 07 sehingga memenuhi
syarat dan valid untuk digunakan dalam model penelitian ini
Tabel 4 3 Hasil Uji Composite Reliability
Composite Reliability
DIS 0960
INN 0917
INQ 0852
INS 0948
OPT 0921
SIS 0953
SVQ 0953
SYQ 0933
USF 0894
3) Uji Average Variance Extracted
Pengujian convergent validity selanjutnya dilakukan dengan melihat
nilai average variance extracted (AVE) Nilai ini menggambarkan besaran
varian atau keragaman variabel manifes (indikator) yang dapat dikandung
oleh variabel laten (konstruk) Nilai AVE minimal 05 menunjukan ukuran
convergent validity yang baik Artinya variabel laten (konstruk) dapat
menjelaskan rata-rata lebih dari setengah variance dari indikator-
indikatornya Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 44 yang menunjukan bahwa
nilai AVE dari semua variabel di atas 05 sehingga memenuhi syarat untuk
digunakan
65
Tabel 4 4 Hasil Uji Average Variance Extracted (AVE)
Average Variance Extracted (AVE)
DIS 0829
INN 0735
INQ 0658
INS 0784
OPT 0699
SIS 0804
SVQ 0802
SYQ 0736
USF 0679
4) Discrimant Validity
Pengujian ini dapat dilakukan melalui dua cara yaitu dengan memeriksa
cross loading pertama dilakukan dengan membandingkan korelasi indikator
dengan konstruknya dan konstruk blok lainnya Bila korelasi antara indikator
dengan konstruknya lebih tinggi dari korelasi dengan konstruk blok lainnya
hal ini menunjukkan konstruk tersebut memprediksi ukuran pada blok mereka
lebih baik dari blok lainnya Selanjutnya dengan memeriksa cross loading
Fornell-Lackerrsquos yaitu dengan membandingkannya dengan nilai akar AVE
dimana nilai akar AVE harus lebih tinggi daripada korelasi antara konstruk
dengan konstruk lainnya Hasilnya dapat dilihat pada tabel 45 dan indikator
yang diberi blok kuning pada setiap variabel memiliki nilai lebih tinggi dari
korelasi dengan konstruk blok lainnya
66
Tabel 4 5 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading)
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884 0535 0039 0723 0036 0012 0095 0033 0076
DIS2 0932 0485 0040 0766 0065 0035 0166 0143 0111
DIS3 0920 0538 0038 0739 0096 0020 0124 0066 0090
DIS4 0936 0507 0080 0784 0106 0032 0166 0117 0141
DIS5 0880 0471 -0017 0704 0016 -0057 0085 0026 0026
INN2 0551 0895 0060 0539 0068 0168 0169 0146 0209
INN3 0420 0881 0135 0408 0176 0215 0232 0225 0311
INN4 0398 0889 0060 0363 0159 0174 0248 0226 0222
INN5 0539 0757 0058 0498 0120 0164 0287 0245 0197
INQ3 0082 0179 0882 0134 0542 0351 0634 0627 0524
INQ4 -0018 0004 0809 0071 0451 0182 0489 0535 0277
INQ5 0040 0011 0736 0098 0299 0334 0224 0221 0443
INS1 0744 0492 0091 0890 0018 0075 0132 0120 0120
INS2 0734 0452 0128 0901 0006 0098 0194 0168 0190
INS3 0741 0489 0125 0915 0039 0069 0174 0151 0180
INS4 0714 0443 0130 0877 0034 0084 0164 0152 0156
INS5 0718 0452 0063 0841 -0048 0033 0050 0037 0111
OPT1 0116 0213 0431 0040 0856 0446 0636 0597 0521
OPT2 0133 0161 0479 0079 0855 0487 0703 0623 0554
OPT3 0031 0131 0529 -0043 0855 0495 0672 0635 0559
OPT4 0022 0095 0366 -0023 0793 0408 0627 0577 0431
OPT5 0031 0061 0441 0025 0818 0376 0638 0599 0420
SIS1 0095 0181 0268 0109 0460 0895 0612 0523 0700
SIS2 -0039 0150 0279 0020 0475 0898 0583 0473 0701
SIS3 0039 0215 0374 0120 0480 0901 0641 0585 0791
SIS4 0010 0193 0438 0072 0505 0899 0642 0578 0736
SIS5 -0012 0216 0275 0063 0464 0890 0617 0526 0689
SVQ1 0166 0279 0435 0182 0706 0619 0914 0837 0578
SVQ2 0085 0205 0493 0100 0733 0590 0907 0744 0611
SVQ3 0154 0249 0598 0173 0657 0675 0890 0838 0682
SVQ4 0116 0243 0532 0162 0729 0660 0897 0823 0654
SVQ5 0164 0275 0496 0173 0688 0539 0868 0759 0599
SYQ1 0142 0289 0541 0192 0682 0604 0878 0905 0597
SYQ2 0028 0173 0418 0076 0496 0383 0586 0778 0518
SYQ3 0079 0158 0464 0090 0604 0478 0708 0850 0569
SYQ4 0090 0241 0494 0185 0621 0536 0787 0867 0582
SYQ5 0084 0208 0567 0107 0687 0544 0839 0883 0563
USF1 0111 0254 0489 0129 0533 0628 0587 0599 0835
USF2 0121 0137 0408 0136 0464 0650 0512 0464 0820
USF3 0043 0275 0501 0106 0491 0732 0633 0579 0858
USF4 0103 0247 0328 0225 0483 0648 0563 0526 0781
67
Tabel 4 6 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading Fornell-Lackerrsquos)
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS 0911
INN 0552 0857
INQ 0050 0096 0811
INS 0821 0523 0129 0885
OPT 0081 0160 0541 0019 0836
SIS 0021 0214 0366 0087 0532 0897
SVQ 0153 0279 0572 0176 0785 0691 0895
SYQ 0102 0253 0583 0156 0726 0600 0894 0858
USF 0112 0280 0527 0179 0598 0808 0699 0660 0824
Tabel 46 menunjukan bahwa nilai akar AVE lebih tinggi daripada
korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya Sehingga berdasarkan hasil
pemeriksaan dua tahap cross loading diketahui bahwa tidak ada masalah dalam
uji discriminant validity
68
Gambar 4 8 Hasil Awal Analisis Outer Model
69
Gambar 4 9 Hasil Akhir Analisis Outer Model Setelah Penghapusan Indikator
70
413 Hasil Struktur Model
Analisis struktur model dilakukan melalui enam tahapan pengujian yaitu
pengujian path coefficient (β) coefficient of determination (R2) t-test
menggunakan metode bootstrapping effect size (f2) predictive relevance (1198762)
dan relative impact (1199022) (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Wong 2013 Yamin
2011) Secara grafis hasilnya dapat dilihat pada Tabel 413 Berikut adalah
penjelasan dari ke enam tahap pengujian
1) Path Coefficient (β)
Pengujian ini dilakukan dengan melihat nilai ambang batas yaitu di atas 01
dimana jalur (path) dapat dinyatakan memiliki pengaruh dalam model jika
hasil nilai uji path coefficient berada diatas 01 Hasilnya dari 23 jalur
hipotesis yang ada pada model penelitian ini 8 memiliki pengaruh yang tidak
signifikan dapat dilihat pada tabel 47 dan gambar hasil nilai uji path
coefficient semuanya memiliki nilai diatas 01
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient
Jalur Β
DIS -gt INQ -0271
DIS -gt SVQ -0180
DIS -gt SYQ -0273
DIS -gt USF -0159
INN -gt INQ -0030
INN -gt SVQ 0129
INN -gt SYQ 0133
INN -gt USF 0129
INQ -gt SIS -0157
71
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient (lanjutan)
Jalur β
INQ -gt USF 0160
INS -gt INQ 0356
INS -gt SVQ 0242
INS -gt SYQ 0296
INS -gt USF 0137
OPT -gt INQ 0561
OPT -gt SVQ 0774
OPT -gt SYQ 0721
OPT -gt USF 0132
SVQ -gt SIS 0437
SVQ -gt USF 0401
SYQ -gt SIS -0152
SYQ -gt USF 0075
USF -gt SIS 0686
2) Coefficient of Determination (R2)
Pengujian ini dilakukan untuk menjelaskan varian dari tiap target endogenous
variabel (variabel yang dianggap dipengaruhi oleh variabel lain dalam model)
dengan standar pengukuran sekitar 0670 sebagai kuat sekitar 0333 moderat
dan 0190 atau di bawahnya menunjukan tingkat varian yang lemah
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Wong 2013) Tabel 48
menunjukan bahwa R2 dari Information Quality (INQ) memiliki nilai 0332
R2 dari Success Information S (SIS) memiliki nilai 0708 R2 dari Service
Quality (SVQ) memiliki nilai 0658 R2 dari System Quality (SYQ) memiliki
nilai 0575 dan R2 dari User Satisfaction (USF) memiliki nilai 0536 Hal
tersebut dapat diartikan bahwa Optimism (OPT) Innovativeness (INN)
Discomfort (DIS) Insecurity (INS) menjelaskan secara moderat (332 )
varian dari INQ selanjutnya menjelaskan secara kuat (708 ) varian dari
SIS selanjutnya menjelaskan secara moderat (658 ) varian dari SVQ
selanjutnya menjelaskan secara moderat (575 ) varian dari SYQ Disisi
72
lain INQ SVQ dan SYQ menjelaskan secara moderat (536 ) varian dari
USF
Tabel 4 8 Hasil Uji Coefficient of Determination (R-Square)
Variabel Endogen R Square
INQ 0332
SIS 0708
SVQ 0658
SYQ 0575
USF 0536
3) T-test
Pengujian ini dilakukan dengan metode bootstrapping menggunakan uji two-
tailed dengan tingkat signifikansi 5 (005) untuk menguji hipotesis-
hipotesis penelitian Hipotesis tersebut akan diterima jika memiliki t-test lebih
besar dari 196 (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Wong 2013)
Adapun tingkat signifikansi lain yaitu 10 akan diterima jika memiliki t-test
165 (Hair et al 2011)
Gambar 4 10 Hasil Uji T-test
73
Gambar 410 diatas menunjukan bahwa ada 14 dari 23 hipotesis yang
diterima dan sisanya ditolak Berikut penjelasan hasil nilai t-test yang dapat
dilihat pada tabel 49
Tabel 4 9 Hasil Uji T-test
Hubungan antar Variabel
(Dependen -gt Independen) T-test
DIS -gt INQ 1929
DIS -gt SVQ 1626
DIS -gt SYQ 2181
DIS -gt USF 1518
INN -gt INQ 0254
INN -gt SVQ 1792
INN -gt SYQ 1811
INN -gt USF 1450
INQ -gt SIS 2123
INQ -gt USF 1254
INS -gt INQ 2547
INS -gt SVQ 2527
INS -gt SYQ 2668
INS -gt USF 1433
OPT -gt INQ 7128
OPT -gt SVQ 16486
OPT -gt SYQ 14434
OPT -gt USF 0993
SVQ -gt SIS 3371
SVQ -gt USF 2412
SYQ -gt SIS 1107
SYQ -gt USF 0397
USF -gt SIS 7666
4) Effect Size (f2)
Pada tahap ini dilakukan pengujian untuk mengetahui pengaruh variabel
tertentu terhadap variabel lainnya dalam struktur model dengan nilai ambang
batas sekitar 002 untuk pengaruh kecil 015 untuk menengah dan 035 untuk
pengaruh besar Dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut
74
Dimana
Nilai yang diperoleh ketika konstruk eksogen dimasukkan ke
model
Nilai yang diperoleh ketika konstruk eksogen dikeluarkan dari
model
Seperti yang dapat dilihat pada Tabel 410 hasil dari pengujian terhadap 23
jalur yang ada pada penelitian ini 4 jalur memiliki pengaruh yang besar dan 19
jalur lainnya memiliki pengaruh yang kecil
Tabel 4 10 Hasil Uji Effect Size
Jalur f2
Analisis f2 R2-in R2-ex sum f2
DIS -gt INQ 0332 0310 003342 Kecil
DIS -gt SVQ 0658 0649 002735 Kecil
DIS -gt SYQ 0575 0552 005414 Kecil
DIS -gt USF 0536 0529 001439 Kecil
INN -gt INQ 0332 0332 000048 Kecil
INN -gt SVQ 0658 0647 003321 Kecil
INN -gt SYQ 0575 0536 009179 Kecil
INN -gt USF 0536 0525 002300 Kecil
INQ -gt SIS 0708 0693 004967 Kecil
INQ -gt USF 0536 0520 003377 Kecil
INS -gt INQ 0332 0293 005889 Kecil
INS -gt SVQ 0658 064 005370 Kecil
INS -gt SYQ 0575 0547 006591 Kecil
INS -gt USF 0551 0531 004359 Kecil
OPT -gt INQ 0332 0029 045428 Besar
OPT -gt SVQ 0658 0081 168985 Besar
OPT -gt SYQ 0575 0075 117652 Besar
OPT -gt USF 0536 0539 - 000715 Kecil
SVQ -gt SIS 0708 0674 011464 Kecil
SVQ -gt USF 0536 0512 005100 Kecil
SYQ -gt SIS 0708 0703 001548 Kecil
SYQ -gt USF 0536 0535 000146 Kecil
USF -gt SIS 0708 0480 077795 Besar
75
5) Predictive Relevance (1198762)
Pengujian ini dilakukan dengan metode blindfolding untuk memberikan bukti
bahwa variabel tertentu yang digunakan dalam model mempunyai keterkaitan
prediktif (predictive relevance) dengan variabel lainnya dalam model dengan
ambang batas pengukuran di atas nol sama seperti pada Tabel 411
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Wong 2013)
Tabel 4 11 Hasil Uji Predictive Relevance
Variabel Endogen Q Square
INQ 0201
SIS 0525
SVQ 0486
SYQ 0388
USF 0323
6) Relative Impact (1199022)
Pengujian ini dilakukan dengan metode blindfolding untuk mengukur relatif
pengaruh dari sebuah keterkaitan prediktif suatu variabel tertentu dengan
variabel lainnya dengan nilai ambang batas sekitar 002 untuk pengaruh kecil
015 untuk pengaruh menengahsedang dan 035 untuk pengaruh besar (Hair
et al 2012) Rumus yang digunakan untuk perhitungan 1199022 adalah sebagai
berikut
q2 = 1198762 119894119899119888119897119906119889119890 minus 1198762 119890119909119888119897119906119889119890
1minus 1198762 119894119899119888119897119906119889119890
Tabel 412 menunjukan hasil bahwa 3 jalur mempunyai nilai yang besar
1 memiliki pengaruh sedang dan 19 jalur lainnya memiliki pengaruh kecil
76
Tabel 4 12 Hasil Uji Relative Impact
Jalur q2
Analisis q2 Q2-in Q2-ex sum q2
DIS -gt INQ 0201 0187 0018 Kecil
DIS -gt SVQ 0486 0480 0012 Kecil
DIS -gt SYQ 0388 0372 0026 Kecil
DIS -gt USF 0323 0320 0004 Kecil
INN -gt INQ 0201 0202 - 0001 Kecil
INN -gt SVQ 0486 0487 - 0002 Kecil
INN -gt SYQ 0388 0380 0013 Kecil
INN -gt USF 0323 0318 0007 Kecil
INQ -gt SIS 0525 0514 0023 Kecil
INQ -gt USF 0323 0314 0013 Kecil
INS -gt INQ 0201 0176 0031 Kecil
INS -gt SVQ 0486 0472 0027 Kecil
INS -gt SYQ 0388 0369 0031 Kecil
INS -gt USF 0323 0321 0003 Kecil
OPT -gt INQ 0201 0012 0237 Menengah
OPT -gt SVQ 0486 0055 0839 Besar
OPT -gt SYQ 0388 0048 0556 Besar
OPT -gt USF 0323 0325 - 0003 Kecil
SVQ -gt SIS 0525 0499 0055 Kecil
SVQ -gt USF 0323 0312 0016 Kecil
SYQ -gt SIS 0525 0522 0006 Kecil
SYQ -gt USF 0323 0325 - 0003 Kecil
USF -gt SIS 0525 0353 0362 Besar
77
Tabel 4 13 Hasil Analisis Struktural Model
Hipotesis β t-test R2
f2 q2 Analyses
No Jalur R2-in R2-ex sum f2 Q2-in Q2-ex sum q2 β t-test R2 f2 Q2 q2
H1 OPT -gt INQ 0561 7128 0332 0332 0029 045428 0201 0012 0237 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Menengah
H2 OPT -gt SYQ 0721 14434 0575 0575 0075 117652 0388 0048 0556 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Besar
H3 OPT -gt SVQ 0774 16486 0658 0658 0081 168985 0486 0055 0839 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Besar
H4 OPT -gt USF 0132 0993 0536 0536 0539 - 000715 0323 0325 - 0003 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H5 INN -gt INQ -0030 0254 0332 0332 0332 000048 0201 0202 - 0001 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H6 INN -gt SYQ 0133 1811 0575 0575 0536 009179 0388 0380 0013 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H7 INN -gt SVQ 0129 1792 0658 0658 0647 003321 0486 0487 - 0002 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H8 INN -gt USF 0129 1450 0536 0536 0525 002300 0323 0318 0007 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H9 DIS -gt INQ -0271 1929 0332 0332 0310 003342 0201 0187 0018 Tidak Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H10 DIS -gt SYQ -0273 2181 0575 0575 0552 005414 0388 0372 0026 Tidak Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H11 DIS -gt SVQ -0180 1626 0658 0658 0649 002735 0486 0480 0012 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H12 DIS -gt USF -0159 1518 0536 0536 0529 001439 0323 0320 0004 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H13 INS -gt INQ 0356 2547 0332 0332 0293 005889 0201 0176 0031 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H14 INS -gt SYQ 0296 2668 0575 0575 0547 006591 0388 0369 0031 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H15 INS -gt SVQ 0242 2527 0658 0658 064 005370 0486 0472 0027 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H16 INS -gt USF 0137 1433 0551 0551 0531 004359 0323 0321 0003 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H17 INQ -gt USF 0160 1254 0536 0536 0520 003377 0323 0314 0013 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H18 INQ -gt SIS -0157 2123 0708 0708 0693 004967 0525 0514 0023 Tidak Signifikan Diterima Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H19 SYQ -gt USF 0075 0397 0536 0536 0535 000146 0323 0325 - 0003 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H20 SYQ -gt SIS -0152 1107 0708 0708 0703 001548 0525 0522 0006 Tidak Signifikan Ditolak Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H21 SVQ -gt USF 0401 2412 0536 0536 0512 005100 0323 0312 0016 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H22 SVQ -gt SIS 0437 3371 0708 0708 0674 011464 0525 0499 0055 Signifikan Diterima Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H23 USF -gt SIS 0686 7666 0708 0708 0480 077795 0525 0353 0362 Signifikan Diterima Kuat Besar Predictive Relevance Besar
78
42 Interpretasi Hasil dan Pembahasan
421 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Analisis Data Demografis
Berdasarkan hasil analisis informasi demografis responden peneliti melakukan
interpretasi dan mendiskusikan hasil analisisnya sebagai berikut
1) Jenis Kelamin
Gambar 41 memperlihatkan bahwa dari 125 data responden yang
terlibat dalam penelitian ini sebagian besar responden berjenis kelamin
laki-laki yaitu sebanyak 70 orang (56) dan jumlah dari responden
perempuan yaitu sebanyak 55 orang (44)
2) Pendidikan Terakhir
Gambar 42 menunjukan bahwa responden yang terlibat dalam
penelitian ini memiliki keragaman tingkat pendidikan Sebanyak 71
responden (57) merupakan lulusan S1 25 responden (20) lulusan
SLTA 23 responden (18) merupakan lulusan Diploma dan 6 responden
merupakan lulusan S2 (5) Beragamnya tingkat pendidikan responden
akan berimplikasi terhadap variasi jawaban serta peneliti menilai bahwa
kuesioner penelitian akan mampu dipahami
3) Pengetahuan mengenai Keberadaan Sistem
Berdasarkan gambar 43 dari jumlah 125 responden mayoritas
sudah mengetahui mengenai keberadaan SIA Accurate yaitu sebanyak 119
responden (95) sisanya sebanyak 6 orang (5) belum mengetahui
mengenai adanya SIA Accurate
79
4) Pengalaman Penggunaan Sistem
Pengalaman responden dalam menggunakan sistem di institusi atau
perusahaan tersebut adalah lt1 tahun sebanyak 69 (55) 1-3 tahun
sebanyak 15 (12) 3-5 tahun sebanyak 16 (13) dan gt5 tahun sebanyak
25 (20 ) responden Gambar 44 menunjukan durasi pengalaman
responden dalam menggunakan SIA Accurate di penelitian ini
5) Skala Intensitas Penggunaan Sistem
Skala intensitas responden dalam menggunakan sistem dalam
pekerjaan di institusi atau perusahaan tersebut adalah ldquoselalurdquo sebanyak 79
responden (63) ldquoterkadangrdquo sebanyak 30 (24) ldquojarangrdquo sebanyak 16
(13) dan ldquotidak pernahrdquo sebanyak 0 (0 ) responden Gambar 45
menunjukan durasi pengalaman responden dalam menggunakan SIA
Accurate di penelitian ini
6) StatusPosisi Pekerjaan
Berdasarkan gambar 46 dapat diketahui bahwa responden pada
penelitian ini bagian marketing sebanyak 43 orang (34) dilanjutkan oleh
bagian logistik sebanyak 37 orang (30) bagian keuangan sebanyak 13
orang (11) bagian Admin sebanyak 24 orang (19) dan terakhir bagian
TI sebanyak 8 orang (6)
7) Kemampuan Penggunaan Komputer
Gambar 47 menunjukan penilaian responden atas kapabilitas
penggunaan komputer Hasil ini diambil berdasarkan jawaban responden
atas pertanyaan kemampuan penggunaan komputer yang memiliki pilihan
80
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil dan Sangat Tidak Terampil
Sebanyak 20 (16) responden menjawab ldquoSangat Terampilrdquo 87 (70)
responden menjawab ldquoTerampilrdquo dan 18 responden menjawab ldquoTidak
Terampilrdquo Hal tersebut menandakan bahwa kemampuan responden sudah
cukup baik dalam menggunakan komputer Peneliti memperkirakan hal ini
berkaitan dengan mayoritas responden berusia dibawa 30 tahun yang
popular disebut dengan generasi Y (Anantatmula 2012) yang dianggap
telah terbiasa dengan penggunaan teknologi informasi
422 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Pengukuran Model
Berdasarkan hasil analisis model pengukuran ada beberapa poin penting
yang harus diperhatikan yaitu sebagai berikut
1) Hasil akhir dari analisis telah menunjukan bahwa pengukuran model dari
model penelitian ini telah memenuhi syarat dan memiliki karakteristik yang
baik sehingga layak untuk dilanjutkan ke tahap analisis struktur model untuk
menguji inner model
2) Terdapat tiga indikator yang memiliki nilai outer loading dibawah 07 yaitu
INN1 INQ1 dan INQ2 Namun hal tersebut masih dapat ditoleransi dengan
melihat nilai composite reliability diatas 07
Peneliti beranggapan bahwa hal-hal pada poin dua disebabkan karena
pertimbangan waktu kerja para responden menyebabkan proses pengisian
kuesioner yang tidak didampingi langsung oleh peneliti sehingga memungkinkan
adanya pemaknaan pertanyaan yang tidak tepat Terkait dengan hal ini meskipun
pembuatan instrumen dan penjelasan awal kepada beberapa pihak yang mewakili
81
penerimaan kuesioner penelititan pada setiap perusahaan dalam penelitian ini telah
dilakukan dengan sebaik mungkin hal-hal di luar rencana dan kendali tidak dapat
dihindari khususnya saat pelaksanaan penelitian di lapangan
423 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Struktural Model
Bagian ini akan memaparkan interpretasi dan diskusi berdasarkan hasil dari enam
tahap analisis struktur model yaitu path coefficient (β) coefficient of determination
(R2) t-test menggunakan metode bootstrapping effect size (f2) predictive relevance
(1198762) dan relative impact (1199022) Berikut adalah pemaparan yang dilakukan dengan
mengikuti pertanyaan-pertanyaan penelitian dan hipotesis-hipotesis yang telah
dirumuskan sebelumnya
H1 Apakah Optimisme (Optimism) berpengaruh secara signifikan terhadap
Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
pertama (H1) diterima Artinya Optimisme (Optimism) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0561 Dilihat dari nilai f2 hipotesis OPTrarrINQ memiliki pengaruh
besar tetapi q2 pengaruh yang menengah serta memiliki nilai yang lemah dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT yang terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
82
ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang
dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel OPT tidak memiliki
pengaruh yang signifikan terhadap INQ
H2 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kualitas Sistem
(System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua (H2) diterima Artinya Optimisme (Optimsm) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality) dengan nilai path coefficient
(β) 0721 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis OPTrarrSYQ memiliki pengaruh yang
besar serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of determination (R2)
Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output
(Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang
menyatakan variabel OPT memiliki nilai signifikan terhadap SYQ dan juga terdapat
pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H3 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tiga (H3) diterima Artinya Optimisme (Optimsm) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0774 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis OPTrarrSVQ memiliki
83
pengaruh yang besar serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of
determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model
input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti 2017
Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT memiliki nilai signifikan terhadap
SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini
memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output
H4 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kepuasan
Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-empat (H4) tidak diterima Artinya Optimisme (Optimsm) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
walaupun nilai path coefficient (β) 0132 Dilihat dari nilai f2 dan coefficient of
determination (R2) hipotesis OPTrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta
memiliki nilai yang cukup dilihat dari q2 Hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT memiliki nilai
signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada dimensi input dalam model
penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
84
H5 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh secara signifikan terhadap
Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-lima (H5) tidak diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
dengan nilai path coefficient (β) -0030 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INNrarrINQ memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang kecil dilihat
dari coefficient of determination (R2) Hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN memiliki nilai
signifikan terhadap INQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model
penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H6 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-enam (H6) diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality) dengan nilai path coefficient
(β) 0133 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrSYQ memiliki pengaruh
tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient
of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model
input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017)
85
yang menyatakan variabel INN terdapat pada dimensi input dalam model penelitian
ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output Namun
hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Gusti (2017) yang menyatakan
variabel INN tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap SYQ
H7 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tujuh (H7) diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0129 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrSVQ memiliki
pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti
2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN memiliki nilai signifikan
terhadap SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini
memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output
H8 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kepuasan
Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-delapan (H8) tidak diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) dengan
86
nilai path coefficient (β) 0129 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrUSF
memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang
dilakukan oleh Gusti (2017) bahwa variabel INN tidak memiliki pengaruh yang
signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
ataupun output
H9 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif secara
signifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sembilan (H9) diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information
Quality) dengan nilai path coefficient (β) -0271 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai
dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan
peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS yang
terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak
87
sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan
variabel DIS tidak memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap INQ
H10 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kualitas Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sepuluh (H10) diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
dengan nilai path coefficient (β) -0273 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
DISrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap SYQ
H11 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kualitas Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sebelas (H11) tidak diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service
88
Quality) dengan nilai path coefficient (β) -0180 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrSVQ memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup
dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap SVQ Namun hasil ini tidak
sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis
1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS
yang terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H12 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua belas (H12) tidak diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User
Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) -0159 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup
dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak
sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis
1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS
89
yang terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H13 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tiga belas (H13) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information
Quality) dengan nilai path coefficient (β) 0356 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap INQ dan juga terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output
H14 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-empat belas (H14) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
dengan nilai path coefficient (β) 0296 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrSYQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
90
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki nilai signifikan terhadap SYQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam
model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H15 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-lima belas (H15) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality)
dengan nilai path coefficient (β) 0296 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrSVQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki nilai signifikan terhadap SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam
model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H16 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
91
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-enam belas (H16) tidak diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap User Satisfaction dengan nilai
path coefficient (β) 0137 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INSrarrUSF memiliki
pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of
determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan
oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel INS tidak memiliki pengaruh negatif
yang signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS yang terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
ataupun output
H17 Apakah Kualitas Informasi (Information Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tujuh belas (H17) tidak diterima Artinya Kualitas Informasi (Information
Quality) tidak memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna
(User Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) 0160 Dilihat dari nilai f2 dan
q2 hipotesis SYQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini tidak sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti2017 Hudin et al 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan
92
variabel INQ memiliki nilai signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output
H18 Apakah Kualitas Informasi (Information Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-delapan belas (H18) diterima Artinya Kualitas Informasi (Information Quality)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) -0157 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis INQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INQ terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Gusti
(2017) bahwa INQ tidak memiliki pengaruh terhadap SIS
H19 Apakah Kualitas Sistem (System Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sembilan belas (H19) tidak diterima Artinya Kualitas Sistem (System Quality)
93
tidak memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User
Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) 0075 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis SYQrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
penelitian Gusti (2017) yang menyatakan bahwa variabel SYQ tidak berpengaruh
signifikan terdap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Hudin
et al 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SYQ yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output
H20 Apakah Kualitas Sistem (System Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh (H20) tidak diterima Artinya Kualitas Sistem (System Quality) tidak
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) -0152 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis SYQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai
dengan penelitian Gusti (2017) yang menyatakan bahwa variabel SYQ tidak
berpengaruh signifikan terhadap SIS Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
94
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SYQ yang terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output
H21 Apakah Kualitas Layanan (Service Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis ke-dua
puluh satu (H21) diterima Artinya Kualitas Layanan (Service Quality) memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) dengan
nilai path coefficient (β) 0401 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis SVQrarrUSF
memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti
2017 Hudin etal 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SVQ
berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada dimensi
process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi
output
H22 Apakah Kualitas Layanan (Service Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh dua (H22) diterima Artinya Kualitas Layanan (Service Quality)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
95
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) 0437 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis SVQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SVQ yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel SVQ tidak
memiliki pengaruh yang signifikan terhadap SIS
H23 Apakah Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) berpengaruh signifikan
terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh tiga (H23) diterima Artinya Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) 0686 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis USFrarrSIS memiliki pengaruh yang besar serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel USF
memiliki pengaruh signifikan terhadap SIS dan juga terdapat pada dimensi process
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi output
96
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
51 Kesimpulan
Berdasarkan hasil temuan peneliti berikut adalah kesimpulan penting pada
penelitian ini
1) Telah dilakukan pengukuran tentang tingkat kesiapan pengguna dalam
keberhasian penerapan SIA Accurate dan faktor apa saja yang
mempengaruhi keberhasilan SIA Accurate dalam perspektif pengguna
sistem di beberapa perusahaan jakarta
2) Adanya penghapusan 3 indikator dari 44 indikator pada penelitian ini
adapun indikator yang dihapus antara lain INN1 INQ1 dan INQ2 Dari
hasil ini peneliti beranggapan penghapusan indikator terjadi dikarenakan
kurang tepatnya item instrument pada penelitian yang dilakukan
3) Tidak diterimanya 9 dari 23 hipotesis yaitu OPTrarrUSF INNrarrINQ
INNrarrUSF DISrarrSVQ DISrarrUSF INSrarrUSF INQrarrUSF SYQrarrUSF
dan SYQrarrSIS Perbedaan hasil temuan penelitian ini dengan penelitian
terdahulu dipengaruhi beberapa faktor diantaranya adalah adanya
perbedaan objek sampel dan instrumen penelitian
4) Diterimanya 14 hipotesis yaitu OPTrarrINQ OPTrarrSYQ OPTrarrSVQ
INNrarrSYQ INNrarrSVQ DISrarrINQ DISrarrSYQ INSrarrINQ INSrarrSYQ
INSrarrSVQ INQrarrSIS SVQrarrUSF SVQrarrSIS USFrarrSIS Sehingga
dapat dilihat bahwa di beberapa perusahaan Jakarta terdapat beberapa
97
pengaruh yang terjadi antara kesiapan pengguna dalam menggunakan
sistem informasi terhadap keberhasilan sistem yaitu sebagai berikut
a Optimism (OPT) berpengaruh terhadap Information Quality (INQ) System
Quality (SYQ) dan Service Quality (SVQ) sehingga akan menjadi faktor
pendorong Success Information System (SIS)
b Innovativeness (INN) berpengaruh terhadap System Quality (SYQ) dan
Service Quality (SVQ) sehingga akan menjadi faktor pendorong Success
Information System (SIS)
c Discomfort (DIS) memiliki pengaruh negatif terhadap Information Quality
(INQ) dan System Quality (SYQ) Hal tersebut akan menjadi faktor
penghambat dalam Success Information System (SIS)
d Insecurty (INS) memiliki pengaruh negatif terhadap Information Quality
(INQ) System Quality (SYQ) dan Service Quality (SVQ) Hal tersebut akan
menjadi faktor penghambat dalam Success Information System (SIS)
e Information Quality (INQ) memiliki pengaruh terhadap Success
Information System (SIS)
f Service Quality (SVQ) memiliki pengaruh terhadap User Satisfaction (USF)
serta Success Information System (SIS)
g User Satisfaction (USF) memiliki pengaruh terhadap Success Information
System (SIS)
98
52 Saran
Bagian ini berisikan saran yang berkaitan langsung dengan temuan penelitian
sebagai pertimbangan praktis bagi pihak-pihak yang memiliki ketertarikan untuk
tindak lanjut penelitian selanjutnya
1) Berdasarkan batasan metode dan hasil penelitian peneliti memberikan
saran bagi para mahasiswa dan peneliti selanjutnya (khususnya yang tertarik
pada kajian sejenis) diharapkan dapat meninjau kembali dan memperhatikan
hal-hal berikut
a Penelitian ini memiliki keterbatasan cakupan wilayah perusahaan di
Jakarta Penelitian yang akan datang diharapkan akan mampu
mencakup wilayah yang lebih luas sehingga akan memperkaya jumlah
responden yang terlibat dan mampu memberikan hasil yang lebih
akurat
b Terkait dengan hasil analisis dan interpretasi data penelitian yang akan
datang diharapkan mampu melakukan pengelompokan analisis
berdasarkan posisi jabatan sehingga akan mampu memberikan hasil
interpretasi dari berbagai prespektif responden yang terlibat
2) Diharapkan bagi para pengguna SIA Accurate di seluruh sektor perusahaan
agar dapat memperhatikan pandangan optimisme pemikiran inovatif rasa
ketidaknyamanan rasa ketidakamanan kualitas informasi kualitas sistem
kualitas pelayanan serta kepuasan pengguna sistem yang diterima oleh
sumber daya manusia di masing-masing perusahaan karena hal-hal tersebut
menjadi faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan sistem informasi
99
Pihak-pihak manajerial alangkah baiknya agar dapat menciptakan strategi
pengimplementasian sistem informasi seperti memberikan training dan
evaluasi kepada stafnya setelah menggunakan sistem dengan upaya
meningkatkan pandangan optimisme pemikiran inovatif kualitas informasi
kualitas sistem kualitas pelayanan juga kepuasan pengguna sistem dalam
keberhasilan penerapan sistem informasi
Daftar Pustaka
Afthanorhan B W amp Asyraf W M (2013) A comparison of partial least square
structural equation modeling (PLS-SEM) and covariance based structural
equation modeling (CB-SEM) for confirmatory factor analysis International
Journal of Engineering Science and Innovative Technology (IJESIT) 2(5)
198ndash205
Arvidsson V Holmstroumlm J amp Lyytinen K (2014) Information systems use as
strategy practice A multi-dimensional view of strategic information system
implementation and use Journal of Strategic Information Systems 23(1) 45ndash
61 httpsdoiorg101016jjsis201401004
Creswell J W (2017) Research Design Qualitative Quantitative and Mixed
Method Aproaches SAGE Publications 203ndash223
httpsdoiorg1041359781849208956
Davis J R Alderman C W amp Robinson L A (1990) Accounting Information
Systems A Cycle Approach Wiley 3 edition (February 1990)
Davis W S amp Yen D C (1998) The Information System Consultantrsquos
Handbook Systems Analysis and Design CRC Press
Dawes J (2008) Do data characteristics change according to the number of scale
points use And experiment using 5 point 7 point and 10 point scales
International Journal of Market Research 50(1) 1ndash20 httpsdoiorgArticle
Delone W H amp McLean E R (2003) The DeLone and McLean model of
information systems success A ten-year update Journal of Management
Information Systems 19(4) 9ndash30 Retrieved from
httpmesharpemetapresscomindexpeqdjk46vy52v4q6pdf
Djamarah S B amp Zain A (2010) Strategi Belajar Mengajar (Rineka Cipta Ed)
Jakarta
Florestiyanto M Y (2012) Evaluasi Kesiapan Pengguna Dalam Adopsi Sistem
Informasi Terintegrasi Di Bidang Keuangan Menggunakan Metode
Technology Rediness Index Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF)
1(4) 288ndash296
Ghozali I (2011) Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS19 (Edisi
Keli) Semarang Universitas Diponogoro
Ghozali I amp Hengky L (2015) Partial Least Squares Konsep Teknik dan
Aplikasi Menggunakan Program SmartPLS 30 Untuk Penelitian Empiris
Semarang Badan Penerbit UNDIP
Guritno S amp Sudaryono R (2011) Theory and Application of IT Research
Metodologi Penelitian Teknologi Informasi Yogyakarta Andi
101
Gusti G (2017) Ubiquitous Computing Di Uin Syarif Hidayatullah Jakarta
Hadi S (2016) Statistik Jakarta Pustaka Pelajar
Hair J F Sarstedt M Ringle C M amp Mena J A (2012) An assessment of the
use of partial least squares structural equation modeling in marketing research
Journal of the Academy of Marketing Science 40(3) 414ndash433
Hamalik O (2008) Kurikulum dan Pembelajaran Jakarta Sinar Grafika
Howsawi E M Eager D amp Bagia R (2011) Understanding project success
The four-level project success framework IEEE International Conference on
Industrial Engineering and Engineering Management 620ndash624
httpsdoiorg101109IEEM20116117991
Hudin J M amp Riana D (2016) Kajian Keberhasilan Penggunaan Sistem
Informasi Accurate Dengan Menggunakan Model Kesuksesan Sistem
Informasi Delon Dan Mclean Jurnal Sistem Informasi (Journal Of
Information Systems) 12(1) 1ndash8
HttpsDoiOrgHttpDxDoiOrg1021609JsiV13i1500
Jogiyanto (2007) Model Kesuksesan Sistem Teknologi Informasi Yogyakarta
Andi
Kadir A (2014) Pengenalan Sistem Informasi (Edisi Revisi) Yogyakarta Andi
Offest
Koloay L P Morasa J amp Elim I (2014) Peranan Sistem Informasi Akuntansi
Dalam Efektifitas Pelaporan Informasi Akuntansi Pertanggungjawaban Pada
Pt Pos Indonesia (Persero) Manado Universitas Sam Ratulangi Manado 2(3)
254ndash265
Lazuardi L I (2017) Pengaruh Kesiapan Penerimaan Pengguna Terhadap
Penerapan Sistem Informasi diantara Lembaga Keuangan Mikro Syariah Uin
Syarif Hidayatullah
McLeod L amp MacDonell S G (2011) Factors that affect software systems
development project outcomes ACM Computing Surveys 43(4) 24ndash56
httpsdoiorg10114519788021978803
Pambudi S A (2015) Analisis Kesiapan Pengguna Sistem Informasi Akademik
Semnasteknomedia Online 3(1) 2-1ndash127
Parasuraman A (2000) Technology Readiness Index (TRI) A Multiple-item Scale
to Measure Readiness Embrace New Technologies Journal of Service
Reasearch 2(4)
Parasuraman A amp Colby C L (2015) An Updated and Streamlined Technology
Readiness Index TRI 20 Journal of Service Research 18(1) 59ndash74
httpsdoiorg1011771094670514539730
Patel C J Gali V S Patel D V amp Parmar R D (2011) The effects of
102
information and communication technologies ( ICTs ) on higher education
From objectivism to social constructivism Journal of Vocational and
Technical Educatio 3(November) 113ndash120 Retrieved from
httpwwwacademicjournalsorgijvtePDFPdf2011NovPatel et
alpdf5CnhttpwwwacademicjournalsorgIJVTE
Puspitawati L amp Anggadini S D (2011) Sistem Informasi Akuntansi
Yogyakarta Graha Ilmu
Ringle C M Silva D da amp Bido D (2015) Structural equation modeling with
the SmartPLS
Romney M B amp Steinbart P J (2012) Accounting Information Systems (12th
Edition) Accounting Information System 1ndash67
Rusmana Ni Y (2015) Sistem Informasi Pengelolaan Keuangan Dana Bantuan
Pada Kecamatan Arjosari Jurnal Speed 7(2) 38ndash41 Retrieved from
httpspeedwebidejournalindexphpSpeedarticleview89
Santoso S (2011) Elex Structural Equation Modeling (SEM) Konsep dan Apllikasi
dengan AMOS 18 Jakarta PT Elex Media Komputindo Kompas Gramedia
Sarstedt M Ringle C M amp Hair J F (2017) Partial Least Squares Structural
Equation Modeling Springer International Publishing AG 2017 C Homburg
et Al (Eds) Handbook of Market Research Retrieved from
httpsdoiorg101007978-3-319-05542-8_15-
Setiawan A B (2016) Evaluasi Kepuasan Pengguna Sistem Aplikasi Surat
Keterangan Tinggal Sementara Online (SKTS) dengan Menggunakan Metode
End-User Computing Satisfaction Surabaya Skripsi Universitas Airlangga
Sheu M amp Kim H (2008) User Readiness for IS Development An Examination
of 50 Cases Systems Research and Behavioral Science 8(3) 27ndash42
httpsdoiorg101002sres
Siregar S (2013) Statistik Parametrik untuk Penelitian Kuantitatif Dilengkapi
dengan Perhitungan Manual dan Aplikasi SPSS versi 17 Jakarta Bumi
Aksara
Slameto (2010) Belajar dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhinya Jakarta
Rineka Cipta
Subiyakto A (2017) Development of the Readiness and Success Model for
Assessing the Information System Integration The author version of the
presented paper ( In publishing ) Development of the Readiness and Success
Model for Assessing the Information System Integration In International
Conference on Science and Technology (ICOSAT) Jakarta
Subiyakto A amp Ahlan A R (2014) Implementation of Input-Process-Output
Model for Measuring Information System Project Success TELKOMNIKA
Indonesian Journal of Electrical Engineering 12(7) 5603ndash5612
103
httpsdoiorghttpdoiorg1011591ijeecsv12i7pp5603-5612
Subiyakto A Ahlan A R Kartiwi M amp Sukmana H T (2015) Influences of
the Input Factors towards Success of An Information System Project
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control)
13(2) 686 httpsdoiorg1012928telkomnikav13i21323
Subiyakto A Ahlan A R Putra S J amp Kartiwi M (2015) Validation of
Information System Project Success Model A Focus Group Study SAGE
Open 5(2) 1ndash14 httpsdoiorg1011772158244015581650
Subiyakto A Ahlan A R Kartiwi M amp Sukmana H T (2015) Measurement
of Information System Project Success Based on Perceptions of the Internal
Stakeholders International Journal of Electrical and Computer Engineering
(IJECE) 5(2) 271-279 Sugiyono (2011) Metode Penelitian Kuantitatif
Kualitatif dan RampD Bandung CV Alfabeta
Sutabri T (2004) Analisis Sistem Informasi Jakarta CVAndi Offset
Tjahjanadi N Y amp Sarosa S (nd) Evaluasi Net Benefit Sistem Informasi
Akutansi Pada Software Akutansi Accurate dan Zahir Menurut Model Delone
amp Mclean 2003 240
Wong K K K (2013) Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-
SEM) Techniques Using SmartPLS Marketing Bulletin 24(1) 1ndash32
httpsdoiorg101108EBR-10-2013-0128
Yamin S amp Kurniawan H (2011) Generasi Baru Mengolah Data Penelitian
dengan Partial Least Square Path Modeling Aplikasi dengan software
XLSTAT SmartPLS dan Visual PLS Edisi 1 Jakarta Salemaba Infotek
Yunita I (2017) Pengukuran Kepuasan Pengguna terhadap Tulis (Technology Uin
Library Information System) pada Pusat Perpustakaan UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
LAMPIRAN
iv
v
vi
ABSTRAK
Latifa Zahra ndash 1113093000018 Kesiapan Keberhasilan Penerapan Sistem
Informasi Akuntansi Accurate Berdasarkan Persepsi Penggunanya dibawah
bimbingan Arsquoang Subiyakto dan Nur Aeni Hidayah
Kesiapan pengguna sistem atau user merupakan salah satu pengaruh dari
keberhasilan penerapan Sistem Informasi (SI) Beberapa perusahaan telah
menerapkan Accurate sebagai salah satu Sistem Informasi Akuntansi (SIA) yang
membantu dalam pembukuan perusahaan Namun kurangnya kesiapan pengguna
dalam memanfaatkan sistem mengakibatkan kinerja operasional perusahaan tidak
berjalan maksimal Selain itu belum pernah dilakukan pengujian terkait
keberhasilan penerapan SI dari sisi kesiapan pengguna Sehingga perlu dilakukan
penelitian terkait kesiapan pengguna terhadap keberhasilan SIA Accurate
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan model kesiapan dan
keberhasilan SI dengan teknik analisis PLS-SEM dengan SmartPLS 30 Hasilnya
terdapat 23 hipotesis yang diuji 14 hipotesis yang diterima atau berpengaruh dan 9
hipotesis ditolak Sehingga faktor-faktor pengaruh kesiapan pengguna terhadap
keberhasilan penerapan SI yaitu optimism melalui information quality system
quality dan service quality Innovativeness melalui system quality dan service
quality Discomfort berpengaruh secara negatif melalui system quality dan
information quality Insecurity berpengaruh secara negatif melalui information
quality system quality dan service quality Information quality melalui success
information system Service quality melalui user satisfaction dan success
information system User satisfaction melalui success information system Dengan
demikian hasil ini dapat memenuhi tujuan dari penelitian ini yaitu dengan diketahui
sejauh mana kesiapan pengguna terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate dan
juga faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi keberhasilan penerapan SIA
Accurate
Kata kunci Sistem Informasi Akuntansi Accurate Technology Readiness Index
Model Keberhasilan Sistem Informasi PLS-SEM
BAB I-V + 109 Halaman + xv + 18 Gambar + 18 Tabel + 47 Daftar Pustaka +
Lampiran
vii
KATA PENGANTAR
Puji dan syukur kehadirat Allah SWT karena atas berkah rahmat dan
hidayah-Nya yang sungguh melimpah sehingga penulis dapat menyelesaikan
skripsi yang berjudul ldquoKesiapan Keberhasilan Penerapan Sistem Informasi
Akuntansi Accurate Berdasarkan Persepsi Penggunanyardquo dengan baik Shalawat
serta salam semoga senantiasa tercurah kepada Nabi Besar Muhammad SAW
beserta keluarga sahabat serta para pengikutnya hinga akhir zaman
Penulis menyadari bahwa dalam menyelesaikan skripsi ini tidak terlepas
dari bantuan berbagai pihak Oleh karena itu perkenankanlah penulis untuk dapat
mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada
1 Bapak Dr Agus Salim SAg MSi selaku Dekan Fakultas Sains dan
Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah
2 Ibu Nia Kumaladewi MMSI selaku Ketua Program Studi Sistem Informasi
Fakultas Sains dan Teknologi dan Ibu Meinarini Catur Utami MT selaku
Sekretaris Program Studi Sistem Informasi Fakultas Sains dan Teknologi
3 Bapak Arsquoang Subiyakto MKom sebagai Dosen Pembimbing I yang telah
memberikan bimbingan dan arahan kepada penulis selama proses
penyelesaian skripsi ini Terima kasih banyak untuk seluruh waktu tenaga
kesediaan menjawab setiap pertanyaan penulis dan senantiasa memberikan
dukungan moril serta membagikan banyak pengetahuan agar penulis bisa
menyelesaikan skripsi ini dengan baik
viii
4 Ibu Nur Aeni Hidayah MMSI sebagai Dosen Pembimbing II yang selalu
ada setiap saat tidak pernah lelah menyemangati penulis mengingatkan
penulis untuk segera menyelesaikan skripsi ini Terima kasih atas
kesabarannya dalam membimbing penulis selalu memberi masukkan yang
positif arahan yang jelas sehingga penulis bisa menyelesaikan skripsi ini
dengan baik
5 Seluruh Dosen Program Studi Sistem Informasi yang telah membagikan
ilmunya kepada penulis selama proses perkuliahan
6 Kedua orang tua penulis Bapak Arifin Adam dan Ibu Sri Mulyati Terima
kasih untuk mama dan papa yang telah membesarkan dan mendidik penulis
dari lahir hingga saat ini terima kasih untuk seluruh cinta dan kasih yang
mama dan papa berikan untukku Terima kasih untuk doa-doa yang selalu
mengiri langkahku disegala cuaca saat senang maupun sedih
7 Adikku tersayang Laristi Lahun Laiyla Terima kasih telah mengisi hari-
hari penulis sehingga penulis tidak pernah merasa kesepian semoga kalian
akan selalu menjadi saudara dan sahabat terbaik yang mengiri langkah
penulis kedepannya
8 Sahabatku Dwi Rizki Sabarkhah Terima kasih karena telah menerima
penulis apa adanya selalu ada setiap saat dan memberikan pengaruh yang
positif tidak pernah bosan mendengar keluh kesah penulis Terima kasih
juga untuk teman-teman Nia Amel Fira Ana serta grup NASGOR GX
PEDES yang selalu menghibur penulis dengan canda dan tawanya
ix
x
DAFTAR ISI
COVER i
LEMBAR PERSETUJUAN Error Bookmark not defined
LEMBAR PENGESAHAN Error Bookmark not defined
LEMBAR PERNYATAAN iv
ABSTRAK v
KATA PENGANTAR vii
DAFTAR ISI xiii
DAFTAR GAMBAR xiii
DAFTAR TABEL xiv
BAB I PENDAHULUAN 1
11 Latar Belakang 1
12 Identifikasi Masalah 6
13 Rumusan Masalah 6
14 Ruang Lingkup dan Batasan Masalah 7
15 Tujuan dan Sasaran Penelitian 7
16 Manfaat Penelitian 8
17 Metodologi Penelitian 9
18 Model Penelitian 9
19 Pertanyaan Penelitian 10
110 Sistematika Penulisan 11
BAB II LANDASAN TEORI 2
21 Definisi Kesiapan 2
22 Definisi Keberhasilan 2
23 Definisi Pengguna Sistem 3
24 Definisi Sistem Informasi 5
25 Definisi Sistem Informasi Akuntansi 5
26 Sistem Informasi Akuntansi Accurate 7
261 SIA Accurate versi 5 8
262 Modul SIA Accurate versi 5 9
263 Kelebihan SIA Accurate versi 5 dengan versi sebelumnya 11
264 Kekurangan SIA Accurate versi 5 12
xi
27 Konsep Dasar Kesiapan Teknologi (Technology Readiness) 13
28 Konsep Dasar Keberhasilan Sistem Informasi (Success SI) 14
29 Populasi Dan Sampel 18
291 Teknik Sampling 19
292 Teknik Menentukan Ukuran Sampel 21
210 Teknik Pengumpulan Data 22
211 Skala Likert 23
212 PLS-SEM 24
211 Model yang Diadopsi 28
2111 Model IPO Logic 32
2112 Model Kesiapan Teknologi (Technology Readiness) 33
2113 Model Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information) 37
212 Penelitian Sejenis 43
213 Pengembangan Hipotesis 47
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 49
31 Pendekatan Penelitian 49
32 Prosedur Penelitian 50
33 Populasi dan Sampel 51
34 Instrumen Penelitian 52
35 Pengumpulan dan Pemrosesan Data 54
36 Analisis dan Interpretasi Data 54
BAB IV HASIL ANALISIS DAN INTERPRETASI 56
41 Hasil Analisis 56
411 Hasil Analisis Demografis 56
412 Hasil Analisis Pengukuran Model 61
413 Hasil Struktur Model 70
42 Interpretasi Hasil dan Pembahasan 78
421 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Analisis Data Demografis 78
422 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Pengukuran Model 80
423 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Struktural Model 81
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 96
51 Kesimpulan 96
xii
52 Saran 98
Daftar Pustaka 100
LAMPIRAN 114
xiii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1 1 Model Penelitian 10
Gambar 2 1 Model Pengukuran Keberhasilan Proyek SI 17
Gambar 2 2 Revisi Model 18
Gambar 2 3 IPO LOGIC 32
Gambar 2 4 Model TRI 20 33
Gambar 2 5 Model Keberhasilan SI 37
Gambar 2 6 Model Keberhasilan SI 42
Gambar 3 1 Prosedur Penelitian 50
Gambar 4 1 Diagram Jenis Kelamin Responden 56
Gambar 4 2 Diagram Pendidikan Terakhir Responden 57
Gambar 4 3 Diagram Pengetahuan Keberadaan Sistem 58
Gambar 4 4 Diagram Pengalaman Penggunaan Sistem 58
Gambar 4 5 Diagram Skala Intensitas Penggunaan Sistem 59
Gambar 4 6 StatusPosisi Pekerjaan 60
Gambar 4 7 Diagram Kemampuan Penggunaan Komputer 60
Gambar 4 8 Hasil Awal Analisis Outer Model 68
Gambar 4 9 Hasil Akhir Analisis Outer Model Setelah Penghapusan Indikator 69
Gambar 4 10 Hasil Uji T-test 72
xiv
DAFTAR TABEL
Tabel 2 1 Perbedaan Varian Accurate 5 9
Tabel 2 2 Variabel TRI dan Keberhasilan SI 29
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI 29
Tabel 3 1 Waktu Penelitian 51
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian 52
Tabel 4 1 Hasil Awal Uji Loading Factor 62
Tabel 4 2 Hasil Uji Loading Factor Setelah Penghapusan Indikator 63
Tabel 4 3 Hasil Uji Composite Reliability 64
Tabel 4 4 Hasil Uji Average Variance Extracted (AVE) 65
Tabel 4 5 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading) 66
Tabel 4 6 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading Fornell-Lackerrsquos) 67
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient 70
Tabel 4 8 Hasil Uji Coefficient of Determination (R-Square) 72
Tabel 4 9 Hasil Uji T-test 73
Tabel 4 10 Hasil Uji Effect Size 74
Tabel 4 11 Hasil Uji Predictive Relevance 75
Tabel 4 12 Hasil Uji Relative Impact 76
Tabel 4 13 Hasil Analisis Struktural Model 77
1
BAB I
PENDAHULUAN
11 Latar Belakang
Saat ini peranan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) khususnya SI telah
sering sekali kita gunakan dalam kegiatan sehari-hari Sutabri (2012) menyatakan
bahwa SI tidak lagi dipandang hanya sebagai pelengkap tetapi sudah menjadi
pendukung utama dalam proses bisnis yang ada pada suatu organisasi Oleh karena
itu Peranan TIK dapat berkontribusi pada perubahan cara manusia dalam bekerja
dan berinteraksi di bidangnya (Patel Gali Patel amp Parmar 2011)
Sistem informasi Akuntansi (SIA) adalah suatu sistem yang mengumpulkan
merekam menyimpan dan mengolah data untuk menghasilkan informasi bagi para
pembuat keputusan (Romney amp Steinbart 2012) Pemanfaatan SIA dalam industri
keuangan telah meningkat di segala bidang dan telah mengubah tatanan sistem
keuangan modern Dengan menggunakan teknologi SI terbukti dapat menekan
biaya menciptakan proses kerja yang lebih cepat dan efisien serta menawarkan
tingkat fleksbilitas yang tinggi (Arvidsson Holmstroumlm amp Lyytinen 2014) Salah
satu contoh SIA adalah SIA Accurate Penggunaan SIA Accurate sesuai dengan
salah satu tujuan utama SI yaitu untuk menyajikan informasi sebagai pendukung
pengambilan keputusan perencanaan pengendalian dan perbaikan selanjutnya
(Puspitawati amp Anggadini 2011)
Accurate adalah merupakan salah satu programsoftware SIA buatan putra-
putri bangsa Pengembang sistemnya (developer system) adalah CPSSoft (PT Cipta
2
Piranti Sejahtera) dan CPSSoft tidak melayani penjualan mereka fokus di
pengembangan program dan administrasi Berbagai perusahaan hampir di seluruh
indonesia telah menggunakan SIA Accurate dari tahun 1998 hingga sekarang
Karena SIA Accurate merupakan produk lokal yang sesuai dengan Pernyataan
Standar Akuntansi Keuangan (PSAK) dan Perpajakan di Indonesia SIA Accurate
ini merupakan salah satu program pembukuan perusahaan dalam bentuk paket
modul lengkap siap pakai yang terdiri dari General Ledger CashBank Inventory
Purchase Sales Fixed Asset dan tersedia untuk varian project dan manufaktur
yang bisa diaplikasikan di berbagai jenis dan skala usaha kecil menengah bagi
perusahaan baik yang bergerak di bidang trading distribusi service atau
manufaktur dan lain sebagainya SIA Accurate ini menyediakan layanan dengan
menggunakan Bahasa Indonesia sehingga penggunaan sistem ini akan mudah
dipahami oleh masyarakat Indonesia
Menurut Parasuraman dalam Lazuardi (2017) menyatakan bahwa setiap
orang bisa menjadi pengguna teknologi informasi (TI) atau SI namun cara
mengimplementasikannya tergantung pada derajat kesiapan seseorang dalam
menerima teknologi atau sistem tersebut Dan langkah pertama yang harus
dilakukan dalam implementasi teknologi adalah mengetahui kesiapan pengguna
dalam menerima teknologi tersebut (Parasuraman amp Colby 2015) Adanya
pengidentifikasian akan faktor-faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna
dalam pengadopsian teknologi penting agar tujuan dari adopsi teknologi dapat
tercapai dan lebih bermanfaat (Noprianto et al 2017)
3
Hasil observasi peneliti dalam penerapan SIA Accurate menemukan beberapa
masalah dari sisi pengguna dan juga kelemahan dari SIA Accurate itu sendiri
Seperti mesin pencarian SIA Accurate tidak dapat mendeteksi keyword secara
keseluruhan kalimat hanya dapat mendeteksi kata pertama dalam kalimat Contoh
lainnya adalah output atau laporan yang dihasilkan terkadang tidak sesuai dengan
filter yang telah diatur oleh pengguna Oleh karena itu para pengguna yang
menggunakan SIA Accurate masih mengalami kesulitan dalam mempelajari
halkasus baru lainnya Beberapa pengguna yang malas belajar tidak dapat
memanfaatkan sistem secara baik sehingga mengakibatkan pengguna menunda
pekerjaannya dengan menggunakan sistem atau cara lama kemudian meminta
bantuan penggunauser lainnya yang lebih mengerti untuk memindahkannya ke
SIA Accurate Melihat kasus diatas tingkat kesiapan pengguna dalam
menggunakan SIA Accurate ini mempengaruhi keberhasilan perusahaan dalam
menerapkan teknologi atau sistem baru
Selain itu belum pernah dilakukan pengujian keberhasilan penerapan SIA
Accurate dari persepsi kesiapan pengguna sehingga studi penelitian ini akan
menguji tingkat keberhasilan penerapan SIA Accurate yang dinilai dari sikap
kesiapan pengguna dan keberhasilan sistem Penelitian ini menggunakan
pengembangan model kesiapan dan keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017) Model
ini sesuai dengan kasus yang telah dijelaskan sebelumnya peneliti memilih model
ini agar mengetahui apa saja faktor-faktor yang mepengaruhi keberhasilan
penerapan sistem dari sisi pengguna maupun sistem itu sendiri Diketahuinya
faktor-faktor yang berpengaruh akan menjadi harapan dari penelitian ini untuk
4
memberikan masukan atau rekomendasi bagi para pengguna SIA Accurate dalam
memanfaatkan SIA Accurate
Menurut peneliti model yang diajukan ini memiliki sembilan variabel
dimana lima variabel diantaranya merupakan faktor dari pengguna dan empat
variabel lainnya merupakan faktor dari sistem itu sendiri Kelima faktor dari
pengguna tersebut adalah Optimism Innovativeness Discomfort Insecurity dan
User Satisfaction Sedangkan keempat faktor dari sistem adalah Indormation
Quality System Quality Service Quality dan Success Information System
Variabel di atas menjelaskan tentang faktor yang mempengaruhi pengguna
terhadap penggunaan sistem seperti apakah pengguna memiliki rasa optimis
(Optimism) atau keyakinan terhadap sistem yang akan memberikan output sesuai
ekspektasinya apakah pengguna memiliki kecenderungan dalam ingin mencoba hal
baru (Innovativeness) terhadap sistem apakah pengguna merasa terbebani
(Discomfort) karena kurang menguasai sistem apakah pengguna memiliki rasa
tidak aman (Insecurity) dan keraguan terhadap integritas sistem dan apakah
pengguna merasa puas (User Satisfaction) terhadap keseluruhan penerapan sistem
Selain itu variabel diatas juga dapat memaparkan faktor yang mempengaruhi sistem
terhadapkeberhasilan penerapannya seperti apakah kualitas output (Information
Quality) yang dihasilkan oleh sistem sudah sesuai dengan harapan pengguna
apakah kualitas sistem (System Quality) secara keseluruhan mudah digunakan
apakah peningkatan kualitas layanan (Service Quality) telah diberikan sesuai
5
kebutuhan pengguna dan apakah penerapan sistem telah berhasil (Success
Information System) dimanfaatkan sesuai dengan harapan dan kebutuhan pengguna
Upaya mengetahui tingkat kesiapan pengguna dan keberhasilan pemerapan
SI perlu adanya pengukuran sejauh mana kesiapan pengguna terhadap keberhasilan
penerapan SIA Accurate Karena kecenderungan sikap seseorang dalam
menggunakan SI akan mencerminkan kesiapan pengguna dalam pemanfaataan
sistem dan tingkat keberhasilan penerapan sistem Penggunaan model ini sesuai
dengan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menggabungkan model
kesiapan teknologi Technology Readiness Index (TRI) Parasuraman dan Colby
(2015) serta model keberhasilan SI Delone dan McLean (2003) yang telah
dimodifikasi oleh Subiyakto (2015) sebagai salah satu model alternatif pengukuran
keberhasilan proyek SI
Berdasarkan pembahasan diatas penelitian ini bermaksut untuk mencari tahu
faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi kesiapan pengguna dalam keberhasilan
menggunakan SIA Accurate Pengukuran kesiapan merupakan hal penting untuk
dilakukan karena salah satu tantangan terberat dalam penerapan sistem maupun
teknologi informasi baru adalah kesiapan dari penggunanya (Jogiyanto 2007
Pambudi 2015) Ketidaksiapan dapat menimbulkan dampak kegagalan dalam
penerapan teknologi informasi itu sendiri (Florestiyanto 2012 Subiyakto 2017)
Harapan dari penelitian ini dapat memaparkan faktor-faktor penting yang
mempengaruhi tingkat kesiapan dan keberhasilan penerapan SIA Accurate
sehingga akan menjadi rekomendasimasukan bagi para pengguna dalam
memanfaatkan SI dan teknologi informasi Oleh karena itu peneliti tertarik untuk
6
melakukan penelitian dengan judul ldquoKesiapan Keberhasilan Penerapan Sistem
Informasi Akuntansi Accurate Berdasarkan Persepsi Penggunanyardquo
12 Identifikasi Masalah
Adapun identifikasi masalah berdasarkan latar belakkang yang telah dijelaskan di
atas adalah sebagai berikut
1 Ditemukan kelemahan dari SIA Accurate seperti output dari mesin
pencarian dan laporan yang dihasilkan oleh SIA Accurate tidak sesuai
dengan harapan pengguna sehingga menyebabkan kesulitan dalam
pemanfaatan sistem
2 Ditemukan masalah dari beberapa pengguna SIA Accurate yang malas
belajar tidak dapat menggunakan sistem secara maksimal karena masih
menunda dan memberikan pekerjaannya kepada pihak lain apabila
mengalami kesulitan baru
3 Belum pernah dilakukan pengujian terkait dengan keberhasilan penerapan
SIA Accurate berdasarkan persepsi kesiapan penggunanya
13 Rumusan Masalah
Berdasarkan indentifikasi di atas Kecenderungan sikap seseorang dalam
menggunakan SI akan mencerminkan kesiapan pengguna sedangkan ketidaksiapan
dapat menimbulkan dampak kegagalan dalam penerapan TI itu sendiri
(Florestiyanto 2012 Subiyakto 2017) Dari beberapa hasil pengamatan peneliti
sedikitnya penelitian yang menguji keberhasilan penerapan SIA Accurate
7
berdasarkan persepsi kesiapan pengguna Harapan dari penelitian ini dapat
memaparkan faktor-faktor penting yang mempengaruhi tingkat kesiapan dan
keberhasilan penerapan SIA Accurate sehingga akan menjadi
rekomendasimasukan bagi para pengguna dalam memanfaatkan SI dan TI
14 Ruang Lingkup dan Batasan Masalah
Berikut beberapa batasan dalam penelitian ini
1) Peneliti mengambil sampel dengan teknik pengambilan sampel pusposive
sampling sejumlah 125 responden yaitu pengguna SIA Accurate versi 5 di
beberapa perusahaan Jakarta yang telah menggunakan sistem ini tanpa
dibatasi lamanya waktu penggunaan
2) Proses yang dilakukan pada penelitian ini adalah menguji pengaruh kesiapan
pengguna SIA Accurate terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate
3) Secara teori penelitian ini mengadopsi 9 variabel dari penggunaan model
keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017)
4) Teknik analisis data ini penulis menggunakan metode PLS SEM dan untuk
pengelolaan data yang didapat peneliti menggunakan software SmartPLS
versi 30
15 Tujuan dan Sasaran Penelitian
Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah
1) Menguji kesiapan pengguna terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate
8
2) Mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna terhadap
keberhasilan penerapan SIA Accurate
Merujuk pada tujuan penelitian diatas sasaran penelitian ini ialah
1) Diketahuinya keberhasilan penerapan SIA Accurate berdasarkan persepsi
kesiapan pengguna
2) Diketahuinya faktor-faktor yang berpengaruh dalam kesiapan pengguna
dalam keberhasilan penerapan SIA Accurate
16 Manfaat Penelitian
Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberi manfaat bagi beberapa pihak
Manfaat tersebut adalah
1) Secara teoritis penelitian ini dapat memberikan refrensi baru dalam
penggunaan model kesiapan dan keberhasilan dalam penerapan SIA
Accurate
2) Secara metodologi penelitian ini akan menambah refrensi penggunaan
pendekatan kuantitatif untuk riset pada prodi Sistem Informasi Fakultas Sains
dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
3) Secara praktis hasil penelitian ini dapat dimanfaatkan bagi pihak terkait
sebagai salah satu bahan pertimbangan dalam rencana pemanfaatan dan
perkembangan sistem berikutnya
9
17 Metodologi Penelitian
Dalam penelitian ini penulis menggunakan beberapa metode untuk membantu
dalam melakukan analisis Penelitian ini menggunakan pendekatan secara
kuantitatif dan model kesiapan dan keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017)
Kuesioner yang dibuat dari pemaduan variabel dan indikator dari kedua model
tersebut Pada penelitian ini menggunakan teknik pengambilan sampel purposive
sampling dimana sampel responden adalah seluruh pengguna sistem yang
khususnya pernah menggunakan SIA Accurate di perusahaannya masing-masing
dan berdomisili Jakarta Kuesioner disebarkan secara langsung penyebaran secara
langsung bertujuan untuk mendapatkan responden yang sesuai dan pernah
menggunakan SIA Accurate secara langsung Tahap akhir seluruh kuesioner yang
telah terisi akan ditampung di MS Excel dan nantinya akan dianalisis Penelitian
ini menggunakan teknik analisis data adalah PLS-SEM dengan tools SmartPLS
versi 30
18 Model Penelitian
Model yang digunakan pada penelitian ini adalah model kesiapan dan keberhasilan
SI dari Subiyakto (2017) yang telah menggabungkan diantara model kesiapan TRI
20 (Parasuraman amp Colby 2015) dengan model Keberhasilan SI Delone dan
McLean (2003) yang telah dimodifikasi oleh Subiyakto (2015)Model penelitian
pengukuran pengaruh kesiapan terhadap keberhasilan penerapan sistem ini terdiri
dari 9 variabel yaitu Optimism (OPT) Innovativeness (INN) Discomfort (DIS)
Insecure (INS) Information Quality (INQ) System Quality (SYQ) Service Quality
10
(SVQ) User Satisfaction (USF) Success Information System (SIS) Untuk
pengadopsian penggabungan dan pengkombinasian kedua model tersebut peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) menggunakan asumsi mengenai model logika input-
process-output oleh (Davis amp Yen 1998) Berikut model yang diajukan pada
penelitian ini
Gambar 1 1 Model Penelitian
19 Pertanyaan Penelitian
Berdasarkan tujuan dan sasaran pada penelitian ini maka pertanyaan penelitian
dalam hal ini
11
1 Apakah kesiapan pengguna berpengaruh terhadap keberhasilan penerapan
SIA Accurate
2 Apa saja faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna dalam keberhasilan
penerapan SIA Accurate dari persepsi kesiapan pengguna
21 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap INQ SYQ
SVQ dan USF
22 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap INQ SYQ
SVQ dan USF
23 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
SYQ SVQ dan USF
24 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
SYQ SVQ dan USF
25 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dam SIS
26 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan SIS
27 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan SIS
28 Apakah USF berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
110 Sistematika Penulisan
Dalam penyusunan laporan penelitian pembahasan terbagi dalam lima bab yang
secara singkat akan diuraikan sebagai berikut
12
BAB I PENDAHULUAN
Bab ini berisi latar belakang masalah rumusan masalah ruang lingkup dan batasan
tujuan dan sasaran manfaat penelitian metodologi penelitian model penelitian
pertanyaan penelitian dan sistematika penulisan
BAB II LANDASAN TEORI
Bab ini membahas mengenai dasar-dasar teori yang mendukung tentang
pengukuran pengaruh kesiapan dan keberhasilan pengguna terkait penerapan SIA
Accurate
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
Bab ini membahas tentang metodologi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu
metode pengumpulan data dan metode analisis yang digunakan
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab ini memaparkan analisis data dan hasilnya serta interpretasi hasil penelitian
dengan merujuk kepada basis teori sebelumnya
BAB V PENUTUP
Bab ini berisi kesimpulan yang berkenaan dengan hasil pemecahan masalah serta
beberapa saran untuk pengembangan keberhasilan penerapan SIA Accurate
2
BAB II
LANDASAN TEORI
21 Definisi Kesiapan
Kesiapan adalah tingkatan atau keadaan yang harus dicapai dalam proses
perkembangan perorangan pada tingkatan pertumbuhan mental fisik sosial dan
emosional (Hamalik 2008) Kesiapan adalah kondisi seseorang secara keseluruhan
yang dapat membuatnya siap untuk dapat memberikan respon atau jawaban dalam
suatu cara tertentu terhadap suatu situasi yang dihadapinya Maka seseorang akan
menyesuaikan kondisi tersebut dan akan berpengaruh atau memiliki kecenderungan
untuk memberi respon (Slameto 2010)
Definisi Kepuasan menurut Kotler dalam Abdurrahman dan Prasetyo
(2016) adalah tingkat perasaan seseorang setelah membandingkan kinerja atau hasil
dengan harapannya Kepuasan dapat dilihat dari kesesuaian harapan dengan apa
yang didapat dari suatu pelayanan (Tjiptono dalam Abdurrahman dan Prasetyo
2016) Kata kepuasan atau satisfaction berasal dari bahasa latin ldquosatisrdquo (artinya
cukup baik memadai) dan ldquofaciordquo (artinya melakukan atau membuat) sehingga
secara sederhana dapat diartikan sebagai lsquoupaya pemenuhan sesuatursquo (Tjitptono
dalam Hartono dan Wahyono 2015)
22 Definisi Keberhasilan
Dalam buku Djamarah dan Zain (2010) WJS Poerwadarminto berpendapat
bahwa keberhasilan adalah hasil yang telah dicapai (dilakukan dikerjakan dan
3
sebagainya) Sedangkan menurut Masrsquoud Khasan Abdul Qohar keberhasilan
adalah apa yang telah dapat diciptakan hasil pekerjaan hasil yang menyenangkan
hati yanng diperoleh dengan jalan keuletan kerja
Keberhasilan dari sistem informasi ditentukan bagaimana sistem itu dapat
dijalankan oleh pengguna dengan efektif dan pengguna merasa puas menggunakan
sistem tersebut dan juga bagaimana perusahaan dapat memperoleh keuntungan dari
sistem yang digunakannya Doll dan Torkzadeh dalam Istianingsih dan Wiwik
Utami (2009) menyatakan bahwa kepuasan pengguna sistem informasi dapat
digunakan sebagai tolak ukur keberhasilan suatu sistem informasi Kepuasan
pengguna akhir ini kemudian menjadi bagian dalam pengembangan model
keberhasilan sistem informasi selanjutnya
23 Definisi Pengguna Sistem
Dalam bukunya Rusdiana dan Irfan (2014) Pelaku sistem terdiri atas tujuh
kelompok yaitu sebagai berikut
1) Pemakai
Pada umumnya ada tiga jenis pemakai yaitu operasional pengawas
dan eksekutif
2) Manajemen
Ada tiga jenis manajemen yaitu manajemen pemakai yang bertugas
menangani pemakaian ketika sistem baru diterapkan manajemen sistem
yang diterapkan dalam pengembangan sistem manajemen umum yang
terlibat dalam strategi perencanaan sistem dan sistem pendukung
pengambilan keputusan
4
3) Pemeriksa
Pemeriksa menentukan segala sesuatunya berdasarkan ukuran
ukuran standar yang dikembangkan di banyak perusahaan sejenis
4) Penganalisis sistem
Fungsi dari penganalisis sistem antara lain sebagai berikut
a) Arkeolog yaitu menelusuri cara sistem lama berjalan sistem
tersebut dijalankan dan segala hal menyangkut sistem lama
b) Inovator yaitu membantu mengembangkan dan membuka
wawasan pemakai bagi kemungkinan lain
c) Mediator yaitu menjalankan fungsi komunikasi dari semua level
antara lain pemakai manajer programmer pemeriksa dan pelaku sistem
lain yang mungkin belum memiliki sikap dan cara pandangan yang sama
dan
d) Pimpinan yaitu penganalisis sistem harus personal yang
berpengalaman dari programmer atau desainer
5) Pendesain Sistem
Pendesain sistem menerima hasil penganalisis sistem berupa
kebutuhan pemakai yang tidak berorientasi pada teknologi tertentu
kemudian ditransformasikan ke desaian arsitektur tingkat tinggi dan dapat
diformulasikan oleh programmer
6) Programmer
Setelah penganalisis sistem memberikan hasil kerjanya dan diolah
oleh pendesain sistem programmer dapat mulai bekerja
5
7) Personal Pengoperasian
Pelaku ini bertugas dan bertanggung jawab di pusat komputer
misalnya jaringan keamanan perangkat lunak pencetakan back-up
24 Definisi Sistem Informasi
Sistem informasi adalah suatu sistem di dalam organisasi yang membantu
kebutuhan pengolahan transaksi harian yang mendukung fungsi operasi organisasi
yang bersifat manajerial dengan kegiatan strategi organisasi agar dapat
menyediakan laporan yang diperlukan oleh pihak luar (Sutabri 2012)
Menurut pandangan Hall dalam Kadir (2014) sistem informasi adalah
sebuah rangkaian prosedur formal di mana data dikelompokkan diproses menjadi
informasi dan didistribusikan kepada pemakai Sama halnya seperti menurut
Sidharta dalam (Rusmana 2015) bahwa sebuah sistem informasi adalah sistem
buatan manusia yang berisi himpunan terintegrasi dari komponen-komponen
manual dan komponen-komponen terkomputerisasi yang bertujuan untuk
mengumpulkan data memproses data dan menghasilkan informasi untuk pemakai
25 Definisi Sistem Informasi Akuntansi
Sistem Informasi Akuntansi sering dirancang dengan menggunakan software agar
informasi yang dihasilkan menjadi lebih akurat efisien dan tepat waktu (Davis
Alderman amp Robinson 1990) Sistem Informasi Akuntansi adalah suatu sistem
yang mengumpulkan merekam menyimpan dan mengolah data untuk
menghasilkan informasi bagi para pembuat keputusan (Romney amp Steinbart 2012)
Terdapat 6 komponen dalam Sistem Informasi Akuntansi yakni
6
1 Orang yang menggunakan sistem
2 Prosedur dan instruksi yang digunakan untuk mengumpulkan mengolah
dan menyimpan data
3 Data tentang organisasi dan kegiatan bisnisnya
4 Software yang digunakan untuk mengolah data
5 Infrastruktur teknologi informasi meliputi komputer perangkat tambahan
dan peralatan komunikasi jaringan yang digunakan dalam Sistem
Informasi Akuntansi
6 Sistem pengendalian internal dan perangkat keamanan untuk menjaga data
Sistem Informasi Akuntansi
Menurut Romney dan Steinbart (2012) sebuah sistem informasi akuntansi
yang didesain dengan baik dapat
1 Meningkatkan kualitas dan mengurangi biaya dari produk dan jasa
2 Meningkatkan efisiensi
3 Meningkatkan pembagian pengetahuan
4 Meningkatkan efisiensi dan efektivitas dari suatu rantai Supply
5 Meningkatkan struktur dari pengendalian internal
6 Meningkatkan kualitas pengambilan keputusan
Menurut Sutabri (2004) sistem informasi akuntansi meliputi beragam
aktivitas yang berkaitan dengan siklus pemrosesan akuntansi perusahaan Meskipun
tidak ada dua organisasi yang identik tetapi sebagian besar mengalami jenis
kejadian ekonomi yang serupa Kejadian-kejadian ini menghasilkantransaksi-
7
transaksi yang dapat dikelompok menjadi empat siklus aktivitas bisnis yang umum
yaitu
1 Siklus pendapatan
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan pendistribusian barang dan jasa
ke entitas-entitas lain dan pengumpulan pembayaran yang berkaitan
2 Siklus pengeluaran
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan perolehan barang dan jasa dari
entitas-entitas lain dan pelunasan kewajiban-kewajiban yang berkaitan
3 Siklus produksi
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan pengubahan sumber daya menjadi
barang dan jasa
4 Siklus keuangan
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan perolehan dan manajemen dana
modal termasuk kas
26 Sistem Informasi Akuntansi Accurate
Salah satu contoh sistem informasi akuntansi adalah Accurate Penggunaan Sistem
Informasi Akuntansi (SIA) Accurate sesuai dengan salah satu tujuan utama sistem
informasi yaitu untuk menyajikan informasi sebagai pendukung pengambilan
keputusan perencanaan pengendalian dan perbaikan selanjutnya (Puspitawati amp
Anggadini 2011) SIA Accurate merupakan salah satu program akuntansi buatan
putra-putri bangsa Pengembang sistemnya (developer system) adalah CPSSoft (PT
Cipta Piranti Sejahtera) dan CPSSoft tidak melayani penjualan mereka fokus di
pengembangan program dan administrasi Versi pertama SIA Accurate adalah
8
Accurate 2000 Accounting Software yang diliris sekitar tahun 2000 Sistem
Acccurate merupakan produk lokal yang sesuai dengan Pernyataan Standard
Akuntansi Keuangan (PSAK) dan Perpajakan di Indonesia
261 SIA Accurate versi 5
SIA Accurate ini merupakan salah satu program pembukuan perusahaan
dalam varian paket modul lengkap siap pakai dan tersedia untuk varian
project ataupun manufaktur yang bisa diaplikasikan di berbagai jenis dan
skala usaha kecil menengah bagi perusahaan baik yang bergerak di bidang
trading distribusi service atau manufaktur dan lain sebagainya SIA
Accurate ini menyediakan layanan dengan menggunakan Bahasa Indonesia
sehingga penggunaan sistem ini akan mudah dipahami oleh masyarakat
Indonesia
SIA Accurate versi 5 memiliki 3 varian paket dengan beragam
modul yang ditawarkan bagi setiap perusahaan yaitu Standard Edition
Deluxe Edition dan Enterprise Edition Untuk varian Standar Edition
cocok untuk perusahaan skala kecil seperti jasa dan dagang yang hanya
cukup menghasilkan laporan keuangan standar tanpa perlu laporan
keuangan perproyek atau perdepartment Sedangkan Deluxe Edition
merupakan perpaduan dari beberapa modul standar ditambah dengan fungsi
berupa pengisian proyek dan departemen Kalau varian Enterprice Edition
cocok untuk perusahaan manufacturing karena sudah dilengkapi dengan
Bill Of Material Production Order Production Activity Finished
Production Activity dan bahkan dapat mengetahui selisih antara Bill Of
9
Material Budged dengan Production Activity Berikut tabel perbedaan
daftar modul dan fitur pada setiap varian paket
Tabel 2 1 Perbedaan Varian Accurate 5 (sumber wwwcpssoftcom)
Modul dan Fitur Standard
Edition
Enterprise
Edition
Deluxe
Edition
Modul Pembelian
Modul Penjualan Modul Persediaan Modul Buku Besar Modul Kas Bank Modul Aktiva Tetap Modul RMA Modul Proyek Modul Manufaktur
Transaksi berulang dengan pengingat Mengakses grafik laporan dengan
tabletsmartphone
262 Modul SIA Accurate versi 5
Berikut beberapa penjelasan modul yang tersedia
1 Modul Pembelian (Purchase Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Permintaan Pembelian (Purchase
Requisition Form) Formulir Pesanan Pembelian (Purchase Order
Form) Formulir Penerimaan Barang (Received Item Form) Formulir
Faktur Pembelian (Purchase Invoice Form) Formulir Retur Pembelian
(Purchase Return Form) dan Formulir Pembayaran Pembelian
(Purchase Payment Form)
2 Modul Penjualan (Sales Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Penawaran Penjualan (Sales
Quotation Form) Formulir Pesanan Penjualan (Sales Order Form)
10
Formulir Faktur Penjualan (Sales Invoice Form) Formulir Retur
Penjualan (Sales Return Form) dan Formulir Penerimaan Penjualan
(Sales Receipt Form)
3 Modul Persediaan (Inventory Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Barang dan Jasa (List Of Item)
Formulir Penyesuain Persediaan (Inventory Adjustment Form)
Formulir Pembiayaan Pesanan (Job Costing Form) Daftar Gudang
(List Of Warehouse) Formulir Grup Barang (Item Grouping Form)
Formulir Penyesuaian Harga Jual Barang (Set Selling Price Adjustment
Form) dan Formulir Pindah Barang (Item Transfer Form)
4 Modul Buku Besar (General Ledger Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Akun (List Of Account) Daftar Mata
Uang (List Of Currency) Informasi Perusahaan (Company Info)
Formulir Bukti Jurnal (Journal Voucher Form) Proses Akhir Bulan
(Period End Process) dan Laporan Keuangan (Financial Statemen)
5 Modul Kas Bank (Cash Bank Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Pembayaran (Payment Form
Formulir Penerimaan (Deposit Form) Buku Bank (Bank Book)
Formulir Rekonsiliasi Bank (Bank Reconcile Form)
6 Modul Aktiva Tetap (Fixed Asset Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Aktiva Tetap Baru (New Fixed Asset
Form) Daftar Tipe Aktiva Tetap Pajak (List Of Fiscal Fixed Asset
11
Type) Daftar Tipe Aktiva Tetap (List Of Fixed Asset Type) Daftar
Aktiva Tetap (Fixed Asset List)
7 Modul RMA (Return Merchandise Authorization Module)
Modul ini terdiri dari Formulir RMA (RMA Form) dan Formulir
RMA Action (RMA Action Form)
8 Modul Proyek (Project Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Bahan Baku Daftar Biaya Proyek
Formulir Work Price Analysis Formulir Proyek Formulir Material In
Used Formulir Project Survey Formulir Project Bill Formulir Project
Ending
263 Kelebihan SIA Accurate versi 5 dengan versi sebelumnya
Berikut beberapa perbedaan antara SIA Accurate versi 4 dan Accurate versi
5 yaitu
1 Adanya Fitur E-Faktur
Fitur E-Faktur dibuat untuk membantu pengguna SIA Accurate
terutama Pengusaha Kena Pajak (PKP) untuk menghasilkan laporan siap
pakai sekaligus sebagai pendukung kebijakan dari Direktorat Jendral
Pajak yang mewajibkan penggunaan E-Faktur bagi perusahaan PKP
2 Database Server Firebird 25
Database firebird yang digunakan di dalam aplikasi Accurate versi
4 adalah Firebird versi 21 dan untuk Accurate versi 5 ini dikembangkan
12
dengan menggunakan database Firebird 25 dengan konfigurasi Super
Classic(SC) yang sudah diakui secara umum
3 Lisensi SIA Accurate
Di Accurate sebelumnya lisensi Accurate berupa nomor serial di-
input langsung ke SIA Accurate di masing-masing komputer Pengguna
memerlukan bantuan customer support CPSSoft atau tenaga penjual
untuk mendapatkan nomor serial yang dimaksud Di Accurate 5 License
Manager yang berkomunikasi dengan License Server CPSSoft untuk
mendapatkan nomor serial lisensi kemudian dikirimkan ke komputer
Accurate Client secara otomatis
264 Kekurangan SIA Accurate versi 5
1 Tidak bisa di Custom
SIA Accurate adalah software paket Kenapa tidak bisa Karena SIA
Accurate sudah mensurvei ke perusahaan-perusahaan dari UMKM
UKM di Indonesia dan Perusahaan menengah ke atas Jadi SIA Accurate
di buat sesuai dengan kebutuhan perusahaan-perusahaan di Indonesia
sesuai dengan PSAK dan perpajakan di Indonesia juga Laporan dan
form seperti PO Invoice dan lain-lain masih bisa di custom
2 Tidak mencakup Seluruh Operasional Perusahaan
Basic dari program SIA Accurate adalah accounting software bukan
oprasional software Contoh seperti pembayaran gaji perkaryawan belum
bisa di 5 bisa di catat secara global saja Untuk pencatatan gaji
13
perkaryawan dan SIA Accurate pajaknya baru bisa di SIA Accurate
Online
3 Tidak mendapatkan Training Pembelian Baru
Dulu SIA Accurate memang mempaket kan dalam pembelian baru
SIA Accurate maka mendapatkan training namun harganya lebih mahal
Sekarang sudah banyak SMK dan Universitas di Indonesia yang bekerja
sama dengan SIA Accurate sehingga SDM siap pakainya sudah banyak
Maka dari itu SIA Accurate menekan harga software semurah mungkin
dan jika di perusahaan Anda sudah ada karyawan yang sudah bisa
menggunakan SIA Accurate Kenapa harus mengambil jasa training
Jadi training di SIA Accurate sangat flexibel tergantung kebutuhan
perusahaan
27 Konsep Dasar Kesiapan Teknologi (Technology Readiness)
Penelitian Sheu amp Kim (2008) yang melibatkan 50 organisasi sebagai obyek
penelitian menyatakan bahwa tingkat kesiapan yang rendah menjadi sebab
kegagalan proyek SI khususnya kesiapan pengguna yang paling dominan
berpengaruh terhadap keberhasilan implementasi SI Penelitian Sheu dan Kim
menunjukkan bahwa faktor kesiapan pengguna lebih kuat pengaruhnya terhadap
keberhasilan proyek SI dibandingkan dengan keterlibatan pengguna dalam proyek
SI
Dapat disimpulkan dari penjelasan diatas bahwa adanya proses penerapan
teknologi atau sistem pada suatu organisasi menyebabkan beberapa tantangan baru
14
bagi organisasi tersebut seperti beberapa pengguna yang memiliki tingkat kesiapan
rendah pada sistem atau teknologi baru akan mengalami kesulitan dalam
mempelajari hal baru bahkan beberapa pengguna baru lainnya dapat memberikan
penolakan merasa enggan atau tidak mampu dalam menggunakan teknologi atau
sistem baru tersebut sehingga penerapan teknologi atau sistem baru pada organisasi
tersebut akan menjadi sia-sia bahkan gagal Oleh karena itu dengan adanya suatu
pengukuran dan penilaian dalam tingkat kesiapan dan kemampuan pengguna suatu
teknologi maka akan meminimalisir tingkat kesalahan kesulitan dan resiko yang
ada (Pambudi 2015)
28 Konsep Dasar Keberhasilan Sistem Informasi (Success SI)
Selama bertahun-tahun para peneliti dan praktisi telah berusaha untuk berhasil
dalam mengelola proyek SI sehingga dapat mencapai kinerja yang maksimal
Pengukuran keberhasilan proyek SI pun menjadi topik yang menarik di kalangan
peneliti dan praktisi tersebut sejak Standish Group mempublikasikan penemuan
mereka pada tahun 1994 Keberhasilan proyek adalah konsep utama tetapi teori
tersebut masih merupakan konsep yang ambigu Antara para peneliti dan praktisi
pun juga masih terjadi kurang sepakat tentang model tersebut Mereka cenderung
fokus pada satu atau sebagian dimensi Sehingga mereka belum mendapat
gambaran yang jelas tentang pengukuran keberhasilan SI
Subiyakto dan Ahlan (2014) mencoba menjawab permasalahan tersebut
dengan mengembangkan model alternatif pengukuran keberhasilan proyek
berdasarkan input-process-output (IPO) model Mereka membandingkan
15
mengadopsi mengadaptasi dan mengkombinasi teori sebelumnya yaitu Davisrsquos
IPO model teori keberhasilan proyek model Delone dan McLean dan kerangka
klasifikasi proyek
Pertama Subiyakto (2014) membandingkan dua model yaitu model Delone
dan McLean dan Model IPO Mereka menemukan bahwa model proses dan model
kausal Delone dan McLean tidak lengkap dalam istilah model IPO sebuah proyek
Model ini hanya fokus pada pemanfaatan dan layanan dari produk Dalam konteks
pengukuran keberhasilan proyek model ini kurang menjelaskan dimensi input dari
model IPO Dengan demikian model IPO lebih komprehensif dibandingkan model
Delone dan McLean
Kedua Subiyakto (2014) mengadopsi teori keberhasilan proyek
pengukuran keberhasilan SI Delone dan McLean dan kerangka klasifikasi proyek
Pengadopsian teori keberhasilan proyek dilaksanakan untuk mengembangkan
aspek kausalitas model Mereka mengadopsi semua variable model Delone dan
McLean serta tiga dari empat variabel kerangka klasifikasi proyek (McLeod amp
MacDonell 2011) yaitu konten proyek orang dan aksi konteks organisasi Hal ini
dikarenakan proses proyek akan diwakili oleh dimensi proses
Ketiga Subiyakto dan Ahlan (2014) menyesuaikan penempatan variable
sejalan dengan logika IPO dan definisi keberhasilan proyek Tiga penyesuaiannya
adalah sebagai berikut
a Menempatkan 2 dimensi model Delone dan Mclean (system creation dan
system utilization) ke dalam dimensi proses dari model Hal ini didukung
juga oleh beberapa peneliti bahwa proses proyek terdiri dari dua subproses
16
yaitu produksi produk dan pemanfaatannya Penempatan dimensi dampak
sistem dari model DeLone dan McLean sebagai dimensi output dari model
sejalan dengan definisi keberhasilan proyek
b Mengembangkan hubungan antara variabel dimensi input terhadap
variable dimensi proses Dalam hal ini masing-masing varibel dimensi
input memiliki hubungan terhadap masing-masing variabel dari dimensi
proses yang sejalan dengan model proses dan kausal dari IPO model
c Mengembangkan hubungan antara konteks organisasi terhadap semua
variabel dalam model yang berdasarkan konsep pengaruh lingkungan
sistem
Keempat model dikembangkan atas kombinasi dari empat teori yang telah
disebutkan sebelumnya Kombinasi ini dilakukan untuk menanggapi dua isu utama
di lingkup model keberhasilan proyek SI yaitu validitas dan kelengkapan
pengukuran model Kelengkapan model berarti model tersebut dikembangkan
untuk mencakup dimensi keseluruhan proyek dalam konteks aspek proses dan
kausal Validitas adalah berarti bahwa model ini mewakili secara teori keberhasilan
proyek Tiga dimensi utama yang dari model ini adalah dimensi input proses dan
output Dimensi proses terdiri dari dua subdimensi yaitu pembuatan sistem (system
creation) dan pemanfaatan sistem (system utilization) Model ini (Gambar 34)
mengandung 9 variabel dan 36 hubungan antar variable tersebut Konten proyek
(project content) orang dan aksi (people and action) dan konteks organisasi
(institutional contexts) adalah tiga variabel dimensi input Kualitas informasi
(information quality) kualitas sistem (system quality) kualitas layanan (service
17
quality) penggunaan (system use) dan kepuasan pengguna (user satisfaction)
adalah lima variabel untuk dimensi proses Manfaat bersih (net benefit) adalah
variabel untuk dimensi output
Gambar 2 1 Model Pengukuran Keberhasilan Proyek SI Berdasarkan Model IPO
(Subiyakto dan Ahlan 2014)
Selanjutnya pada tahun 2015 Subiyakto Ahlan Kartiwi dan Sukmana
memvalidasi model baru tersebut secara kualitatif untuk mengetahui kelayakan
model tersebut melalui Focus Group Study (FGS) Mereka melakukan 4 teknik FGS
yaitu interview konsultasi diskusi dan seminar Ada 16 partisipan (9 doktor 3
calon doktor dan 4 akademisi) dari 20 anggota terdaftar yang tergabung dalam
kelompok penelitian ini Mereka memiliki kepentingan keterampilan
penegtahuan dan pengalaman dalam bidang penelitian SI Mereka juga dipilih
karena kredibilitas mereka sebagai key informants
18
Hasil dari FGS mengungkapkan delapan tema menyeluruh berkaitan dengan
validitas model dan kelayakan pelaksanaan penelitian Kemudian telah disimpulkan
dalam empat poin validasi yaitu kejelasan proses pemodelan penggunaan dasar
teoritis kewajaran metode penelitian dan ketersediaan sumber daya penelitian
Berdasarkan poin tersebut Subiyakto et al merevisi modelnya melalui
penyederhanaan jumlah hubungan antar variable dengan menghapus 6 hubungan
Model tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah ini
Gambar 2 2 Revisi Model (Subiyakto et al 2015)
29 Populasi Dan Sampel
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau subyek yang
mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk
dipelajari dan ditarik kesimpulannya Guritno dan Sudaryono (2011) Dalam metode
penelitian kata populasi amat populer dipakai untuk menyebutkan
serumpunsekelompok objek yang menjadi sasaran penelitian Populasi penelitian
merupakan keseluruhan dari objek penelitian yang dapat berupa manusia hewan
tumbuh-tumbuhan udara gejala nilai peristiwa sikap hidup dan sebagainya
19
Sehingga objek-objek ini dapat menjadi sumber data penelitian (Bungin 2006)
Jenis populasi terbagi dua yaitu
1) Populasi fitnit artinya jumlah individu ditentukan
2) Populasi infinit artinya jumlah individu tidak terhingga atau tidak
diketahui dengan pasti
Sampel ialah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi
tersebut Sehingga pengambilan sampel harus menggunakan cara-cara tertentu yang
berdasarkan oleh pertimbangan-pertimbangan yang ada (Sugiyono 2011)
291 Teknik Sampling
Teknik sampling adalah teknik pengambilan sampel Terdapat dua metode dasar
penarikan sampel yaitu (Guritno amp Sudaryono 2011)
a Probability Sampling
Probability Sampling adalah teknik pengambilan sampel yang
memberikan peluang sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk
dipilih menjadi sampel Beberapa metode penarikan sampel probabilitas
adalah sebagai berikut
1 Simple Random Sampling
Simple random sampling dikatakan sederhana karena pengambilan
sampel dari populasinya dilakukan secara acak tanpa memperhatikan status
atau tingkat pendidikan yang ada dalam suatu populasi
2 Stratified Random Sampling
20
Stratified Random Sampling merupakan suatu prosedur penarikan
sampel berstrata yaitu suatu subsampel acak sederhana yang ditarik dari
setiap strata atau tingkatan yang kurang lebih sama dalam beberapa
karakteristik (Siregar 2013)
3 Cluster Sampling
Cluster Sampling merupakan suatu prosedur penarikan sampel
probabilitas yang memilih subpopulasi yang disebut cluster Kemudian
setiap elemen di dalam kelompok cluster tersebut dipilih sebagai anggota
sampel
b Nonprobability Sampling
Nonprobability Sampling merupakan suatu prosedur penarikan
sampel yang bersifat subjektif Dalam hal ini probabilitas pemilihan
elemen-elemen populasi tidak dapat ditentukan Hal ini disebabkan setiap
elemen populasi tidak memiliki peluang yang sama untuk dipilih sebagai
sampel Beberapa teknik pengambilan sampel nonprobabilitas sebagai
berikut (Guritno amp Sudaryono 2011)
1 Convience Sampling
Convience Sampling adalah teknik penarikan sampel berdasarkan
kemudahan Prosedurnya adalah semata-mata langsung menghubungi
unitunit penarikan sampel yang mudah dijumpai seperti mahasiswa dalam
satu kelas jamarsquoah tempat ibadah pengunjung toko dan lainnya Seringkali
pengambilan sampel ini dilakukan untuk menguji kuesioner atau penelitian
ekspolorasi
21
2 Quota Sampling
Quota Sampling adalah penarikan sampel berdasarkan kuota
Prinsipnya adalah karakteristik tertentu yang relevan menjelaskan dimensi
populasi Peneliti harus mengetahui distribusi populasi
3 Purposive Sampling
Purposive Sampling adalah penarikan sampel berdasarkan
pertimbangan atau kriteria tertentu
4 Snowball Sampling
Snowball Sampling adalah metode penarikan sampel dengan
responden yang berhasil diperoleh diminta untuk menunjukkan responden
lainnya secara berantai
5 Accidental Sampling
Accidental Sampling adalah metode penarikan sampel dimana
pemilihan anggota sampelnya dilakukan terhadap orangbenda yang
kebetulan ada atau dijumpai (Hadi 2016 Sugiyono 2011)
292 Teknik Menentukan Ukuran Sampel
Dalam penelitian ini untuk mendapatkan ketepatan ukuran pengukuran penelitian
ini menggunakan metode analisis SEM Berdasarkan studi penelitian Monte Carlo
berbagai estimasi penentuan sampel yang disimpulkan
1 Model SEM dengan jumlah variabel laten sampai dengan lima buah dan
setiap konstruk dijelaskan 3 atau lebih indikator jumlah sampel 100-150
sudah dianggap memadai (Santoso 2011)
22
2 Ukuran sampel untuk model SEM adalah antara 100-200 atau dengan cara
jumlah indikator dikali 5 sampai 10 (Ferdinand AT 2000)
3 Ukuran sampel untuk estimasi Maximum Likehood harus setidaknya 5x
jumlah parameter bebas dalam model termasuk error (Bentler amp Chou
1987)
4 SEM yang menggunakan model estimasi maximum likehood estimation
(MLE) adalah 100-200 sampel (Ghozali 2011)
210 Teknik Pengumpulan Data
Menurut Sugiyono (2011) teknik pengumpulan data merupakan langkah yang
paling utama dalam penelitian karena tujuan utama dari penelitian adalah
mendapatkan data Dengan metode pengumpulan data yang tepat akan
memungkinkan peneliti untuk memperoleh data yang valid sehingga dapat
membantu dalam penelitian Pengumpulan data penelitian dilakukan dengan
berbagai metode
1 Wawancara
Wawancara merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan
oleh peneliti untuk memperoleh informasi dengan cara berkomunikasi
langsung (seperti tanya jawab) antara pewawancara dan responden
2 Kuesioner
Kuesioner merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan
dengan cara memberikan seperangkat pertanyaan atau pernyataan tertulis
kepada responden untuk dijawab (Sugiyono dalam Setiawan 2016)
23
Kuesioner ini dapat membantu peneliti memperoleh informasi terkait
dengan permasalahan penelitian
3 Observasi
Observasi adalah teknik pengumpulan data yang dilakukan melalui
suatu pengamatan disertai dengan pencatatan terhadap keadaan atau
perilaku objek penelitian (Fathoni dalam Setiawan 2016) Observasi ini
dilakukan untuk memperoleh gambaran mengenai objek penelitian secara
keseluruhan
4 Studi Pustaka
Studi pustaka adalah teknik survei terhadap data yang telah ada
dengan menggali teori-teori yang telah berkembang dalam bidang ilmu
yang berkepentingan mencari metode-metode serta teknik penelitian
baik dalam mengumpulkan data atau dalam menganalisis data yang telah
pernah digunakan oleh peneliti-peneliti terdahulu (Nazir dalam Yunita
2017)
211 Skala Likert
Menurut Sugiyono (2011) skala likert digunakan untuk mengukur sikap pendapat
dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial Sewaktu
menanggapi pertanyaan dalam skala likert responden menentukan tingkat
persetujuan mereka terhadap suatu pertanyaan dengan memilih salah satu dari
pilihan yang tersedia Biasanya disediakan lima pilihan skala dengan format seperti
ini
24
1 Sangat tidak setuju
2 Tidak setuju
3 Kurang setuju
4 Setuju
5 Sangat setuju
Selain pilihan dengan lima skala seperti contoh di atas kadang digunakan juga
skala dengan tujuan atau sembilan tingkat Suatu studi empiris menemukan bahwa
beberapa karakteristik statistik hasil kuesioner dengan berbagai jumlah pilihan
tersebut ternyata sangat mirip (Dawes 2008)
212 PLS-SEM
PLS-SEM merupakan salah satu metode yang digunakan dalam menganalisis dan
dinilai kuat karena digunakan pada setiap jenis skala data seperti data interval data
nominal dan rasio serta syarat asumsi yang lebih fleksibel (Yamin amp Kurniawan
2011) Partial Least Square (PLS) dikembangkan pertama kalinya oleh Herman
Wold pada tahun 1975 Software yang digunakan untuk analisis menggunakan
PLS-SEM antara lain SmartPLS XLSTAT PLS-PM Visual PLS dan lainnya
PLS dapat digunakan untuk tujuan konfirmasi (seperti pengujian hipotesis)
dan tujuan eksplorasi PLS juga dapat menduga apakah terdapat atau tidak
hubungan antar variabel dan kemudian proposisi untuk pengujian Tujuan
utamanya adalah menjelaskan hubungan antar konstruk dan menekankan
pengertian tentang nilai hubungan tersebut Penggunaan PLS untuk prediksi dan
membangun teori serta sampel yang dibutuhkan relatif kecil dengan minimum
25
sepuluh kali item konstruk yang paling kompleks (Ghozali 2011 Ghozali amp
Hengky 2015 Yamin amp Kurniawan 2011)
Kepopuleran penggunaan PLS-SEM diantara para peneliti dan praktisi
adalah karena empat alasan Pertama algoritma PLS tidak terbatas hanya untuk
hubungan antara indikator dengan konstrak latennya yang bersifat reflektif saja
tetapi algoritma PLS juga dipakai untuk hubungan yang bersifat formatif Kedua
PLS dapat digunakan untuk menaksir model path dengan sample size yang kecil
Ketiga PLS-SEM dapat digunakan untuk model yang sangat kompleks (terdiri atas
banyak variabel laten dan manifes) tanpa mengalami masalah dalam estimasi data
Keempat PLS dapat digunakan ketika distribusi data sangat miring (skew) (Yamin
amp Kurniawan 2011)
Evaluasi model dalam PLS meliputi dua tahap yaitu evalusi outer model
atau model pengukuran dan evaluasi terhadap inner model atau model struktural
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Sarstedt 2017 Wong 2013 Yamin
2011)
1 Evaluasi Pengukuran Model (Outer Model)
Model ini meliputi pemeriksaan individual item reliability internal
consistency atau construct reliability average variance extracted dan
discriminant validity Ketiga pengukuran tersebut dikelompokkan dalam
convergent validity yaitu mengukur besarnya korelasi antara konstrak
dengan variabel laten Measurement model dilakukan untuk dapat
mengetahui hubungan antara konstrak (variabel) dengan indikator-
indikatornya (Yamin amp Kurniawan 2011)
26
Pemeriksaaan individual item reliability dapat melihat nilai
standardized loading factor Nilai ini menggambarkan besarnya korelasi
antara setiap item pengukuran (indikator) dengan konstraknya Untuk nilai
ideal loading factor berupa diatas 07 ini berarti bahwa indikator tersebut
sudah valid sebagai indikator yang dapat mengukur konstrak
Pengukuran lainnya dari convergent validity adalah melihat nilai
Average Variance Extracted (AVE) Nilai ini menggambarkan besaran varian
atau keragaman variabel manifes yang dapat dikandung oleh konstrak laten
Untuk nilai AVE ideal yaitu 05 hal ini berarti convergent validity baik
Artinya variabel laten dapat menjelaskan rata-rata lebih dari setengah varian
dari indikator-indikatornya
Discriminant validity dievaluasi melalui cross loading kemudian
membandingkan nilai AVE dengan kuadrat nilai korelasi antar konstrak
Ukuran cross loading adalah membandingkan korelasi dengan konstraknya
dan konstrak blok lainnya hal ini menunjukkan konstrak tersebut
memprediksi ukuran pada blok mereka dengan lebih baik dari blok lainnya
Ukuran discriminant validity lainnya adalah bahwa nilai akar AVE harus
lebih tinggi daripada korelasi antara konstrak dengan konstrak lainnya atau
nilai AVE lebih tinggi dari kuadrat korelasi antara konstrak
2 Evaluasi Struktural Model (Inner Model)
Pengukuran struktural model dilakukan untuk dapat mengetahui hubungan
antara konstrak yang dihipotesiskan oleh peneliti(Yamin amp Kurniawan
27
2011) Dalam model ini terdapat beberapa tahap dalam melakukan
evaluasinya
Tahap pertama adalah dengan melihat signifikansi hubungan antara
konstrak Hal ini dapat dilihat dari koefisien jalur (path coefficient) yang
menggambarkan kekuatan hubungan antara konstrak Pengukuran path
coefficient (β) memiliki nilai ambang batas diatas 01 hal ini untuk
menyatakan bahwa jalur (path) yang dimaksud mempunyai pengaruh di
dalam model
Tahap kedua adalah dengan mengevaluasi nilai R2 (coefficient of
determination) Nilai ini menjelaskan varian dari tiap target endogenous
variabel dengan standar pengukuran sekitar 067 sebagai kuat sekitar 033
moderat dan dibawah 019 menunjukan tingkat varian yang lemah
Tahap ketiga adalah dengan melihati nilai t-test dengan metode
boostrapping menggunakan uji two-tailed dengan tingkat signifikansi 5
untuk menguji hipotesis-hipotesis penelitian Bila nilai t-test lebih besar dari
196 maka hipotesis penelitian yang dibuat dapat diterima
Tahap keempat yaitu pengujian f2 (effect size) Pengujian ini dilakukan
untuk dapat memprediksi pengaruh variabel tertentu terhadap variabel
lainnya dalam struktur model dengan nilai ambang batas sekitar 002 untuk
pengaruh kecil 015 untuk pengaruh menegah dan 035 untuk pengaruh yang
besar f2 dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut
28
Tahap kelima yaitu pengujian 1198762 (predictive relevance) dengan
menggunakan metode blindfolding untuk dapat memberikan bukti bahwa
variabel tertentu yang digunakan dalam suatu model yang dibuat mempunyai
keterkaitan prediktif (predictive relevance) dengan variabel lainnya dalam
model tersebut dengan nilai ambang batas pengukuran di atas nol
Tahap keenam yaitu melakukan pengujian 1199022 (Relative Impact) dengan
menggunakan metode blindfolding juga untuk dapat mengukur relatif
pengaruh sebuah keterkaitan antara prediktif sebuah variabel tertentu dengan
variabel lainnya yang memiliki nilai ambang batas sebesar 002 untuk
pengaruh kecil 015 untuk pengaruh sedang dan 035 untuk pengaruh besar
Rumus yang digunakan dalam perhitungan 1199022 adalah sebagai berikut
211 Model yang Diadopsi
Model yang digunakan pada penelitian ini adalah model kesiapan dan keberhasilan
SI oleh Subiyakto (2017) Gambar model penelitian ini dapat dilihat di bab satu
pada gambar 11 Berikut model yang diajukan pada penelitian ini
Variabel TRI dan Keberhasilan SI
Berikut dijabarkan pengertian dari variabel yang diadopsi ke dalam model TRI
dan Keberhasilan SI lengkap dengan referensi model tersebut
29
Tabel 2 2 Variabel TRI dan Keberhasilan SI Variabel Pengertian Referensi
Optimsm (OPT) Visi yang positif tentang teknologi dan keyakinan kontrol
yang lebih besar fleksibilitas dan efisiensi dalam
kehidupan manusia (Parasuraman
amp Colby
2015
Subiyakto
2017)
Innovativness
(INN)
Kecenderungan untuk menjadi pelopor pemimpin atau
opinion-former dalam penggunaan teknologi
Discomfort (DIS) Persepsi tentang kurangnya kontrol atas teknologi dan
perasaan tertekan dalam penggunaan teknologi
Insecurity (INS) Ketidakpercayaan teknologi dan skeptisis kemampuan
diri untuk menggunakannya dengan tepat
Information
Quality (INQ)
Tingkat sejauh mana informasi yang dihasilkan secara
konsisten memenuhi persyaratan dan harapan pengguna
(Delone amp
McLean
2003
Subiyakto
2017)
System Quality
(SYQ)
Tingkat untuk mendeskripsikan kualitas dari konten yang
dimiliki sistem informasi
Service Quality
(SVQ)
Tingkat untuk menilai sebarapa baik kualitas layanan
kepada pengguna
User Satisfaction
(USF) Kepuasan pengguna menggunakan sistem informasi
Success
Information
System (SIS)
Pencapaian sistem informasi berdasarkan perencanaan
pengembangannya
Indikator TRI dan Keberhasilan SI
Setelah penjabaran dari pengertian variabel berikut ini adalah penjabaran
pengertian dari indikator-indikator yang diadopsi ke dalam model lengkap dengan
referensinya
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI
Indikator Definisi Referensi
Easiness (OPT1) Tingkat yang terkait dengan kemampuan suatu sistem
untuk memberikan kebebasan dari kendala kesulitan dan
masalah
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Connectivity
(OPT2)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan suatu sistem
untuk berhasil terhubung dengan sistem lain
Efficiency (OPT3) Tingkat yang terkait dengan pencapaian sistem untuk
menghasilkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk mencapai output
Effectiveness
(OPT4)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan sistem untuk
mencapai tujuan penggunaannya
Productivity
(OPT5)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
menghasilkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk menghasilkan output
30
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI (lanjutan)
Indikator Definisi Referensi
Problem Solving
(INN1)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
menemukan solusi terhadap masalah
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Independence
(INN2)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan sistem untuk
mendukung penggunanya agar bebas dari kontrol atau
pengaruh
Challenge (INN3) Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
berhasil menangani atau mencapai sesuatu dalam situasi
atau masalah yang sulit
Stimulatioon
(INN4)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
mendorong sesuatu untuk terjadi berkembang atau
membaik
Competitiveness
(INN5)
Tingkat yang terkait kemampuan sistem untuk sukses
pengguna dibanding kompetitornya
Complexity (DIS1) Tingkat yang terkait dengan fitur sistem yang
membingungkan atau sulit dipahami
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Difficulty (DIS2) Tingkat yang terkait dengan kondisi suatu sistem yang
tidak dapat dioperasikan dengan mudah
Dependence (DIS3) Tingkat yang terkait dengan kondisi suatu sistem yang
membutuhkan pihak lain untuk mengoperasikannya
Lack of Support
(DIS4)
Tingkat yang terkait dengan sistem yang tidak memiliki
atau cukup dukungan dalam operasinya
Inappropriateness
(DIS5) Tingkat yang berkaitan dengan keadaan yang tidak pantas
Failure (INS1) Tingkat yang terkait dengan kemungkinan bahwa sistem
tidak menyenangkan atau terdapat hal berbahaya yang
bisa terjadi
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Threat (INS2) Tingkat yang terkait dengan situasi sistem yang bisa
menimbulkan kerugian atau bahaya
Reducing
Interaction (INS3)
Tingkat yang terkait dengan implementasi sistem yang
membuat interaksi manusia semakin berkurang dalam
ukuran jumlah dan kepentingan
Distraction (INS4) Tingkat yang terkait dengan penggunaan sistem lebih
diperhatikan dan mencegah orang berkonsentrasi pada
hal lain
Incredulity (INS5) Tingkat yang terkait dengan keraguan sistem dari
penggunaannya
Accuracy (INQ1) Tingkat kelayakan dari informasi yang dihasilkan
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Timeliness (INQ2) Tingkat presisi dari proses pengolahan informasi SI pada
durasi waktu yang direncanakan
Completeness
(INQ3)
Tingkat dari informasi yang dihasilkan oleh SI utuh atau
tanpa ada bagian yang hilang
Consistency (INQ4) Kecenderungan dari SI untuk masih mendemonstrasikan
informasi yang sama dalam operasi layanan
pemeliharaan atau kualitas
Relevance (INQ5) Tingkat keterkaitan dari informasi yang dihasilkan oleh
SI dengan pokok bahasannya
31
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI (lanjutan)
Indikator Definisi Referensi
Ease of Use
(SYQ1)
Tingkat kebebasan SI dari kendala kesulitan dan
masalah selama penggunaannya
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Maintainability
(SYQ2)
Tingkat yang terkait dengan kemudahan SI dalam
pemeliaharaannya
Response Time
(SYQ3)
Tingkat yang terkait dengan jumlah waktu yang
dibutuhkan untuk menanggapi perintah dari pengguna
tersebut
Fuctionality
(SYQ4)
Tingkat yang terkait dengan SI dapat dioperasikan sesuai
dengan persyaratan yang telah direncanakan
Safety (SYQ5) Tingkat kekebalan SI dari serangan yang tak terduga
bahaya atau kerusakan
Responsiveness
(SVQ1)
Tingkat reaksi SI untuk melayani penggunanya dengan
cara waktu dan situasi yang sesuai
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Flexibilty (SVQ2) Tingkat adaptasi SI untuk melayani penggunanya sesuai
dengan kebutuhan yang diminta
Security (SVQ3) Tingkat keamanan dari sistem yang terintegrasi untuk
melayani pengguna dengan aman dari serangan bahaya
atau kerusakan yang tak terduga
Fuctionality
(SVQ4)
Tingkat yang terkait dengan cakupan layanan SI sesuai
dengan persyaratan fungsional
Extension (SVQ5) Tingkat yang terkait dengan cakupan layanan tambahan
SI yang melebihi persyaratan fungsional
Efficiency (USF1) Tingkat kepuasan pengguna SI berdasarkan pada
pencapaian sistem untuk menghasilkan output
dibandingkan dengan sumber daya yang dibutuhkan
untuk mencapai output (Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Effectivity (USF2) Tingkat kepuasan pengguna SI berdasarkan pada
kemampuan sistem untuk memenuhi kebutuhan
pengguna untuk mencapai tujuannya
Flexibility (USF3) Tingkat kepuasan pengguna SI yang terkait dengan
kemampuan beradaptasi dari sistem sesuai dengan
kebutuhan yang diminta
Overall Satisfaction
(USF4)
Tingkat kepuasan pengguna SI terkait dengan
kecukupan keseluruhan aspek sistem
IS Efficiency (SIS1) Tingkat yang terkait dengan perbandingan dari nilai
output SI dan sumber daya yang dibutuhkan untuk
mencapai output
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei 2013
Subiyakto
2017)
IS Effectivity (SIS2) Tingkat yang terkait dengan kapabilitas kemampuan
sistem untuk memenuhi kebutuhan pengguna untuk
mencapai tujuannya
User Satisfaction
(SIS3)
Sejauh mana SI dapat membantu pengguna menciptakan
nilai bagi bisnis mereka
Productictivity
Improvement
(SIS4)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
meningkatkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk menghasilkan output
Competitive
Advantage (SIS5)
Tingkat yang terkait dengan posisi yang menguntungkan
dari pengguna SI yang terintegrasi untuk bersaing dalam
kompetisi bisnis
32
2111 Model IPO Logic
Beberapa penelitian menggunakan input-process-output Logic pada model
penelitiannya Logika IPO di adopsi untuk tujuan yang sama dalam
pengukuran kualitas dari suatu sistem Teori dasar sistem ini digunakan untuk
dapat memberi gambaran akan konsep sistematis dari suatu sistem (Subiyakto
et al 2014) Model logika komputer IPO logic yang digunakan milik Davis
(1998) dan Kellogg (2004) sampai saat ini masih banyak digunakan dalam
penelitian di bidang teknologi dan informasi Logika IPO ini digunakan pada
penelitian yang bertujuan dalam hal pengukuran kualitas suatu sistem
Teori dasar IPO digunakan juga untuk menggambarkan konsep
sistematis dari suatu sistem dan mudah dimengerti oleh para pengguna para
desainer pun juga dapat mengevaluasi dan memperbaiki desain (Davis 1998
Kellogg 2004) Model logic bila digambarkan secara langsung belum tentu
dapat dilihat hubungan sebab-akibat atau hubungan tujuan dan dampak dari
program ataupun proyek secara langsung Namun ini bukan berarti bahwa
program tersebut dikatakan tidak berhasil tetapi kemungkinan adanya bahwa
program sebagai salah satu dari banyak faktor yang dapat mempengaruhi
suatu dampak yang dapat ditimbulkannya (Solihin Dadang 2012) Berikut
adalah gambar 25 merupakan alur dari IPO logic
Gambar 2 3 IPO LOGIC (Davis 1998)
33
2112 Model Kesiapan Teknologi (Technology Readiness)
Technology Readiness atau kesiapan penggunaan teknologi merupakan
kecenderungan sikap masyarakat dalam merangkul dan menggunakan
teknologi baru di rumah dan di tempat kerja (Parasuraman 2000)
Setiap orang bisa menjadi konsumen teknologi namun cara
mengimplementasikannya tergantung pada derajat kesiapan seseorang
dalam menerima teknologi tersebut Menurut Parasuraman (2000) langkah
pertama yang harus dilakukan dalam implementasi teknologi adalah
mengetahui kesiapan konsumen dalam menerima teknologi tersebut Dalam
konteks ini Technology Readiness Index dikembangkan oleh Parasuraman
(2000) untuk mengukur dan mengetahui sejauh mana seseorang atau
organisasi siap untuk mengadopsi sebuah teknologi informasi Berikut
gambar terbaru dari model TRI 20
Gambar 2 4 Model TRI20 oleh Parasuraman dan Colby 2015
(Sumber Rockresearchcom)
34
TRI merupakan skala multy-item yang terdiri dari 36 pertanyaan untuk
mengukur technology readiness Skala 36-item terdiri dari empat dimensi
komponen keyakinan yang berkaitan dengan teknologi yang memperngaruhi
tingkat seseorang dalam Technology Readiness Keyakinan ini menetapkan
kesediaan seseorang untuk berinteraksi dengan teknologi baru Seiring
berjalannya waktu dan perkembangan IT yang meningkat dengan pesat maka
pemilik model melakukan pembaharuan di tahun 2014 bersama Charles L
Colby sehingga menghasilkan model TRI 20 tetap dengan mempertahankan
4 dimensi sebelumnya namun perubahan serta pembaharuan instrumen
menjadi 16 butir Model TRI 20 ini terdiri dari empat dimensi dua adalah
kontributor dan dua lagi adalah inhibitor pada adopsi teknologi
Kontributornya sebagai berikut
1 Optimism (kepercayaan diri) yaitu menggambarkan sebuah ekspektasi
dari kebenaran positif teknologi
2 Innovativeness (inovasi) yaitu mengenai otoritas penggunaan teknologi
Sedangkan inhibitor adalah
3 Discomfort (ketidaknyamanan) adalah keraguan tentang jaminan orang
awam akan pengalamannya dengan teknologi
4 Insecurity (ketidakamanan) adalah resiko kemungkinan orang-orang
melakukan transaksi berbasis teknologi (technology-based transactions)
Sebagai kontributor optimisme dan inovasi sebagai penggerak dari
Technology Readiness Pada kenyataannya skor tinggi diukur pada dimensi-
dimensi ini yang pada umumnya akan memperbesar kesiapan teknologi
35
(Technology Readiness) Sabaliknya ketidaknyamanan dan ketidakamanan
mencegah atau menunda berkecenderungan membuat orang-orang untuk
menggunakan teknologi baru Dengan demikian skor tinggi yang diukur pada
dimensi-dimensi ini akan menurunkan seluruh kesiapan teknologi
(Technology Readiness) Selama bertahun-tahun TRI telah banyak
bermanfaat bagi para peneliti yang tertarik pada media sosial akses mobile
dan layanan teknologi lainnya Skala 36-item yang di bangun oleh
Parasurman telah diterjemahkan dalam berbagai bahasa untuk memfasilitasi
perkembangannya di banyak Negara dan telah digunakan di berbagai sektor
layanan termasuk pendidikan perbankan telekomunikasi kesehatan dan
layanan professional lainnya
Parasuraman (2000) memberikan tiga kategori pada pengukuran
Technology Readiness Index yaitu
1 High Technology Readiness (TRI gt 351)
2 Medium Technology Readiness (29 =lt TRI =lt 351)
3 Low Technology Readiness (TRI =lt 289)
Terdapat 5 segmen kategori pengguna sistem yang didefiniskan oleh
Parasuraman dan Colby (2015)
1 Explolers Memiliki optimisme dan rasa inovatif yang tinggi terhadap
teknologisistem sehingga memiliki antusiasme terhadap penggunaan
teknologisistem informasi
2 Pioneer Memiliki optimisme dan rasa inovatif yang tinggi terhadap
teknologisistem namun memiliki sikap kritis terhadap penggunaan
36
teknologisistem informasi Hal tersebut menyebabkan pengguna akan
selektif dalam penggunaan teknologisistem informasi
3 Paranoids Memiliki rasa optimis terhadap teknologisistem namun
memiliki rasa inovatif yang rendah Pengguna kategori ini memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang tinggi terhadap penggunaan
teknologisistem Hal ini menyebabkan rendahnya antusiasme terhadap
penggunaan teknologi
4 Laggards Memiliki rasa optimis dan rasa inovatif terhadap
teknologisistem yang rendah Jenis pegguna seperti ini memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang tinggi terhadap penggunaan
teknologisistem Hal ini menyebabkan penolakan terhadap penggunaan
teknologi
5 Skeptics Memiliki rasa optimis dan rasa inovatif yang rendah terhadap
teknologisistem Jenis pegguna seperti ini juga memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang rendah terhadap penggunaan
teknologisistem Pengguna seperti ini akan menerima teknologisistem
namun tidak memiliki antusiasme terhadap teknologisistem
37
2113 Model Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information)
Gambar 2 5 Model Keberhasilan SI (DeLone amp McLean 1992)
Model keberhasilan ini didasarkan pada proses dan hubungan kausal
dari dimensi-dimensi di model Model ini tidak mengukur ke enam dimensi
pengukuran keberhasilan sistem informasi secara independen tetapi
mengukurnya secara keseluruhan satu mempengaruhi yang lainnya
Pertimbangan proses beragumentasi bahwa suatu sistem terdiri dari
beberapa proses yaitu satu proses mengikuti proses lainnya Suatu model
proses mengusulkan bahwa suatu sistem informasi terdiri dari beberapa
proses yaitu sebagai berikut ini
a Suatu sistem informasi mula-mula dibuat berisi dengan banyak fitur
yang dapat memperlihatkan beberapa tingkat kualitas sistem dan
informasinya
b Pemakai-pemakai dan manajer-manajer mempunyai pengalaman dengan
fitur-fitur tersebut dengan menggunakan sistemnya entah mereka puas
atau tidak puas dengan sistemnya atau produk informasinya
38
c Penggunaan dari sistem dan produk informasinya kemudian mempunyai
dampak atau pengaruh (influence) di pemakai individual di dalam
melakukan pekerjaannya dan dampak-dampak individu ini secara
kolektif akan berakibat pada dampak- dampak organisasional
Berbeda dengan model proses model kausal (causal model) atau
disebut juga dengan model varian (variance model) berusaha untuk
menjelaskan kovarian (covariance) dari elemen-elemen model untuk
menentukan apakah variansi dari satu elemen dapat dijelaskan oleh variansi
dari elemen-elemen lainnya atau dengan kata lain untuk menentukan apakah
terjadi hubungan kausal diantara mereka Misalnya semakin tinggi kualitas
sistem diharapkan akan menyebabkan kepuasan pemakai dan penggunaan
yang lebih tinggi yang selanjutnya akan memperngaruhi secara positif
produktivitas individual dengan hasil peningkatan produktivitas
organisasional Model kausal ini menunjukkan bagaimana arah hubungan
satu elemen dengan elemen lain apakah menyebabkan lebih besar
(mempunyai pengaruh positif) atau lebih kecil (mempunyai pengaruh
negatif)
Dari model proses dan kausal ini maka dapat dijelaskan bahwa kualitas
sistem (system quality) dan kualitas informasi (information quality) secara
mandiri dan bersama-sama mempengaruhi baik penggunaan (use) dan
kepuasan pemakai (user satisfaction) Besarnya penggunaan (use) dapat
mempengaruhi kepuasan pemakai (user satisfaction) secara positif atau
negatif Penggunaan dan kepuasan pemakai mempengaruhi dampak
39
individual (individual impact) dan selanjutnya mempengaruhi dampak
organisasional (organization impact) Sejak tahun 1992 sampai tahun 2002
banyak penelitian yang telah merujuk dan menggunakan model Delone dan
McLean (1992) Kepopuleran model ini menunjukkan bukti yang kuat dari
kebutuhan untuk mengintegrasikan penemuan-penemuan riset secara
komprehensif di bidang sistem informasi Model ini banyak mengundang
perhatian dari para peneliti salah satunya adalah Peter B Seddon yang
melontarkan kritik terhadap model yang diajukan oleh DeLone amp Mclean
Menurut Seddon dalam Jogiyanto (2007) masalah utama dari model
DampM (DeLone amp McLean) adalah mencoba mengkombinasikan proses dan
penjelasan kausal dari keberhasilan sistem informasi di model mereka
Dengan demikian model mereka tercampur antara model proses (process
model) dan model varian (variance model) Menanggapi kritik Seddon
tersebut yang menyatakan bahwa proses dan kausal adalah dua konsep yang
berbeda dan membingungkan untuk digabungkan DeLone dan McLean
(2003) menyetujui kritik ini Pembuatan model keberhasilan sistem informasi
DampM (DampM Information Success Model) dipicu oleh suatu proses
pembuatan informasi dan dampak dari penggunaan sistem informasinya
DeLone dan McLean mendasarkan modelnya pada model proses yang terdiri
dari tiga komponen proses yaitu
a Pembuatan dari suatu sistem informasi
b Penggunaan sistem informasi tersebut
c Konsekuensi atau dampak dari penggunaan sistem
40
Masing-masing dari proses-proses ini diperlukan (necessary) tetapi
masih belum cukup (not sufficient) untuk suatu kondisi supaya dapat
memberikan hasil (outcome) Misalnya tanpa penggunaan sistem tidak akan
ada konsekuensinya atau manfaatnya Demikian juga dengan pemakaian
sistem mungkin juga tidak akan dihasilkan manfaat Dengan demikian untuk
memahami seluruh dimensi dari keberhasilan sistem informasi model varian
atau model kausal diperlukan
Kritik lainnya oleh Seddon tentang pemakaian sistem (system use)
adalah suatu perilaku (behavior) sehingga harus dikeluarkan sebagai
pengukur sukses dari model kausal DeLone dan McLean (2003) tidak
sependapat dengan kritik ini Mereka berargumentasi bahwa pemakaian
sistem (use) harus mendahului dampak dan manfaat mereka percaya bahwa
pemakaian sistem merupakan pengukur yang tepat untuk mengukur sukses di
kebanyakan kasus
DeLone dan McLean (2003) lebih lanjut mengatakan bahwa
permasalahan dengan menggunakan pemakaian sistem (use) sebagai
pengukur keberhasilan adalah pada definisinya yang terlalu sederhana tanpa
memperhatikan sifat dari penggunaannya Peneliti-peneliti harus
mempertimbangkan sifat (nature) perluasan (extent) kualitas (quality) dan
ketepatan (appropriateness) dari pemakaian sistem Sehingga penghapusan
pemakaian sistem (use) dari model ditolak oleh Delone dan McLean (2003)
Selain itu kenyataannya juga pemakaian sistem (system use atau system
41
usage) masih digunakan di banyak riset-riset empiris dan berlanjut
dikembangkan dan diuji oleh peneliti-peneliti sistem informasi
Dari kontribusi-kontribusi penelitian-penelitian sebelumnya dan akibat
perubahan-perubahan dari peran dan penanganan sistem informasi yang telah
berkembang DeLone dan McLean (2003) memperbarui modelnya dan
menyebutnya sebagai model keberhasilan sistem informasi DampM yang
diperbarui (updated DampM IS Success model) Hal-hal yang diperbarui dalam
model ini adalah sebagai berikut
a Menambah dimensi kualitas pelayanan (service quality) sebagai
tambahan dari dimensi-dimensi kualitas yang telah ada
b Menggabungkan dampak individual (individual impact) dan dampak
organisasional (organizational impact) menjadi satu variabel yaitu
manfaatmanfaat bersih (net benefits)
c Menambahkan dimensi minat memakai (intention to use) sebagai
alternative dari dimensi pemakaian (use)
d Pemakaian (use) dan kepuasan pemakai (user satisfaction) sangat erat
berhubungan Pemakaian (use) harus mendahului kepuasan pemakai
(user satisfaction) sebagai suatu proses tetapi pengalaman yang positif
karena menggunakan (use) akan mengakibatkan kepuasan pemakai yang
lebih tinggi sebagai suatu kausal Secara sama peningkatan kepuasan
pemakai akan mengakibatkan peningkatan minat menggunakan
(intention to use) dan kemudian akan menggunakan (use)
42
e Jika manfaat-manfaat bersih (net benefits) positif akan menguatkan minat
memakai dan menggunakan serta tingkat kepuasan pemakai Umpan
balik ini masih valid bahkan untuk manfaat-manfaat bersih yang negatif
f Model yang diperbarui mempunyai arah panah untuk
mendemonstrasikan hubungan yang diusulkan antar dimensi-dimensi
keberhasilan dalam bentuk proses tetapi tidak menunjukkan arah
hubungannya yang positif atau negatif dalam bentuk kausal
Dari hasil analisis tersebut maka Delone dan McLean (2003)
mengusulkan suatu model yang diperbarui yang nampak pada gambar berikut
ini
Gambar 2 6 Model Keberhasilan SI (DeLone amp McLean 2003)
43
212 Penelitian Sejenis
Tabel 2 3 Penelitian Sejenis
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
1 Peranan Sistem Informasi
Akuntansi dalam Efektifitas
Pelaporan Informasi Akuntansi
Pertanggungjawaban pada PT
Pos Indonesia (Persero)
Manado (Koloay Morasa amp
Elim 2014)
DeLone and
McLean
1 System Quality
2 Information
Quality
3 Service Quality
4 Information Use
5 User Satisfaction
6 Net Benefit
Untuk mengetahui bagaimana
peranan sistem informasi
akuntansi pertanggungjawaban
kantor cabang PT Pos
Indonesia (Persero) Manado
Penelitian menyimpulkan bahwa Sistem
Informasi Akuntansi pada PT Pos
Indonesian (Persero) Manado telah
berperan secara efektif dalam pelaporan
informasi akuntansi pertanggungjawaban
kantor cabang Terbukti dengan
terpenuhinya karakteristik output kualitatif
berupa informasi yang menjelaskan telah
tercapainya tujuan dalam perusahaan
2 Kajian Keberhasilan
Penggunaan Sistem Informasi
Accurate Dengan
Menggunakan Model
Kesuksesan Sistem Informasi
DeLone Dan Mclean (Hudin amp
Riana 2016)
Updated
DeLone dan
McLane (2003)
1 System quality
2 Information
quality
3 Service quality
4 Use
5 User satisfaction
6 Net benefit
Penelitian ini akan
menganalisis faktor-faktor
yang mengukur keberhasilan
model kesuksesan sistem
informasi DeLone amp McLean
terhadap pengguna Sistem
Informasi Akuntansi Accurate
di enam perusahaan di Kota
Sukabumi
Penelitian ini membuktikan bahwa kualitas
informasi dan kualitas pelayanan tidak
berpengaruh signifikan terhadap variabel
penggunaan dan variabel lainnya teruji
signifikan dalam mengukur keberhasilan
penggunan Sistem Accurate dengan nilai
R-square 057 untuk penggunaan 094
untuk kepuasan pengguna dan 094 untuk
manfaat bersih Selain itu nilai Goodness
of Fit (GoF) sebesar 072 atau 72
sehingga model dinyatakan telah sesuai
secara substansial dalam
merepresentasikan hasil penelitian
44
Tabel 23 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
3 Evaluasi Net Benefit Sistem
Informasi Akuntansi Pada
Software Akuntansi Accurate
dan Zahir MenurutModel
Delone amp Mclean 2003
(Tjahjanadi amp Sarosa)
Updated
DeLone dan
McLane (2003)
1 System quality
2 Information
quality
3 Service quality
4 Use
5 User satisfaction
6 Net benefit
menganalisis Net Benefit
software akuntansi menurut
model kesuksesan DeLone amp
McLean (2003)
Hasil penelitian menunjukkan bahwa
Information Quality System Quality dan
Service Quality berpengaruh terhadap User
Satisfaction User Satisfaction berpengaruh
terhadap Net Benefit Akan tetapi
Information Quality System Quality dan
Service Quality tidak berpengaruh terhadap
Use Use tidak berpengaruh terhadap User
Satisfaction dan Use tidak berpengaruh
terhadap Net Benefit
4 Evaluasi Kesiapan Pengguna
dalam Adopsi SI Terintegrasi
di bidang Keuangan
Menggunakan Metode TRI
(Florestiyanto 2012)
Technology
Readiness Index
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Melakukan evaluasi kesiapan
pengguna dalam adopsi TIK
diukur dari keyakinan positif
dan keyakinan negatif
pengguna terhadap teknologi
dengan mengadiopsi TRI 10
Seluruh variable penelitian berpengaruh
terhadap technology readiness
5 Analisis Kesiapan Pengguna
Sistem Informasi Akademik
(Pambudi 2015)
Technology
Readiness Index
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Melakukan analisis kesiapan
kompetensi teknologi
pengguna pada proses
implementasi SIA di PNM
dengan menggunakan SEM-
PLS dan metode TRI
Seluruh variable Tri berpengaruh secara
signifikan terhadap Technology Readiness
faktor ketidaknyamanan menempati urutan
teratas dan inovasi urutan terbawah
45
Tabel 23 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
6 An Updated and
Streamline Technology
Readiness Index TRI 20
(Parasuraman amp Colby
2015)
TRI 20 1 Optimism
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Pada papper ini adanya
penyederhanaan indikator
dari 36 pada TRI versi 10
kini menjadi 16 variabel pada
TRI 20
Adanya perbaharuan 16 indikator
pada model TRI 20
7 Implementation in of
Input process-output
Model for Measuring
Information System
Project Success (
Subiyakto amp Ahlan
2014)
IPO Model
Measuring IS Project
Success
1 Project Contents
People amp Actions
2 Institutinal Context
3 System Use
4 Information
Quality
5 System Quality
6 Service Quality
7 User Satisfication
8 Net Benefits
Memberikan alternative
model keberhasilan proyek
SI menggunakan IPO model
Permodelan usulan yang dibuat
berdasarkan empat teori dasar yaitu IPO
Logic Model The Project Success
Theories The DampM Success Model dan
The Project Classifictory Framework
8 Development of the
Readiness and Success
Model for Assessing the
Information System
Integration (Subiyakto
2017)
The technology
readiness and IS
success model
combination
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
5 Information
Quality
6 System Quality
7 Service Quality
8 UserSatisfication
9 Success
Information
Systems
Tujuan penelitian ini
menggabungkan dua model
menjadi satu kesiapan dan
keberhasilan sistem untuk
mengetahui pengaruh
kesiapan terhadap
keberhasilan integrasi sistem
Hasil penelitian ini menunjukkan anatara
penggabungan dua model yang
dikembangkan menjadi satu model antara
model kesiapan dengan model keberhasilan
sistem yang memiliki Sembilan variabel
dengan 23 indikator
46
Tabel 21 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
9 Pengukuran Pengaruh
Kesiapan Terhadap
Keberhasilan Penerapan
Sistem Ubiquitous
Computing Di UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
(Gregoryo Gusti 2017)
Model TRI
Parasuraman amp
Colby (2014) dan
Model Keberhasilan
Sistem Informasi
(Delone amp McLean
2003) yang
dikembangkan oleh
(Subiyakto 2017)
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
5 Information Quality
6 System Quality
7 Service Quality
8 UserSatisfication
9 Success Information
Systems
Untuk mengetahui pengaruh
kesiapan terhadap
keberhasilan penerapan
sistem Ubiquitous
Computing di UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
khususnya Fakultas Sains
dan Teknologi
Hasilnya terdapat 23 hipotesis yang diuji
11 hipotesis yang diterima atau
berpengaruh dan 12 hipotesis ditolak
Sehingga faktor-faktor pengaruh kesiapan
terhadap keberhasilan sistem yaitu OPT
melalui SYQ SVQ dan USF INN melalui
INQ dan SVQ INS berpengaruh secarah
negatif melalui INQ SYQ dan SVQ INQ
melalui USF SVQ melalui USF USF
melalui SIS
47
213 Pengembangan Hipotesis
Hipotesis dikembangkan berdasarkan teori-teori dari Parasuraman amp Colby
(2015) Delone amp McLean (2003) dan Subiyakto (2017) Maka dari itu dapat
dijabarkan hipotesis untuk variabel construct sebagai berikut
H1 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap INQ
H2 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap SYQ
H3 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap SVQ
H4 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H5 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap INQ
H6 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap SYQ
H7 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap SVQ
H8 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H9 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
H10 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SYQ
H11 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SVQ
H12 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap USF
H13 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
H14 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SYQ
H15 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SVQ
H16 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap USF
H17 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H18 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H19 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
48
H20 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H21 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H22 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H23 Apakah USF berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
49
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
31 Pendekatan Penelitian
Secara umum penelitian ini dilakukan dengan menerapkan pendekatan kuantitatif
(Creswell 2017) dan struktur penelitian yang berurutan sesuai dengan tujuannya
yaitu untuk mengetahui pengaruh kesiapan terhadap keberhasilan penerapan SIA
Accurate dan menguji hipotesis yang berhubungan antara pengaruh kesiapan
terhadap keberhasilan penerapan sistem Teknik pengumpulan data yang dilakukan
melalui pengadaan survei yang disebarkan kepada responden di beberapa
perusahaan Jakarta khususnya pengguna SIA Accurate dengan berinstrumenkan
pertanyaan kuesioner analisis data dilaksanakan secara statistik dengan
menggunakan perangkat lunak komputer sesuai kebutuhan
Dalam penelitian ini perangkat lunak yang digunakan yaitu MS Word 2016
untuk penulisan laporan MS Excell 2016 untuk membantu pengolahan data
demografis serta SmartPLS versi 30 untuk pengolahan data hasil kuesioner dari
responden yang terkumpul Serta Edraw Max 8 untuk pembuatan gambar yang
mendukung penulisan laporan penelitian (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle
2015 Sarstedt 2017 Wong 2013 Yamin amp Kurniawan 2011)
50
32 Prosedur Penelitian
Melihat dari pendekatan dan strategi penelitian yang telah dijelaskan sebelumnya
penelitian ini akan dilakukan menggunakan delapan tahapan yang secara prosedural
dan berurutan yang terdiri dari kajian pustaka pengembangan model perancangan
penelitian pembuatan instrument penelitian atau indikator pengumpulan data
analisis data interpretasi dan pembuatan laporan Berikut gambar yang akan
memperjelas urutan prosedural penelitian ini
Gambar 3 1 Prosedur Penelitian
51
Selanjutnya akan digambarkan durasi proses dari ke delapan tahapan
dalam penelitian ini beserta kegiatan strukturalnya pada tabel 31
Tabel 3 1 Waktu Penelitian
No Tahapan Nov Des Jan Feb Mar Apr Mei Jun
1 Kajian Pustaka
2 Pengembangan Model
3 Perancangan Penelitian
4 Pembuatan Instrumen
5 Pengumpulan Data
6 Analisis Data
7 Interpretasi
8 Pembuatan Laporan
33 Populasi dan Sampel
Populasi dan sampel pada penelitian ini ialah para pengguna SIA Accurate versi 5
di beberapa perusahaan Jakarta yang pernah menggunakan sistem ini tanpa dibatasi
lamanya waktu penggunaan Tahap pertama peneliti mengambil teknik sampling
melalui purposive sampling yang dilakukan untuk memilih bagian dari populasi
dimana kriteria yang dipilih adalah pengguna yang memiliki pengalaman dalam
menggunakan SIA Accurate Selanjutnya peneliti menentukan jumlah responden
berdasarkan teori dengan pertimbangan jumlah populasi keterbatasan waktu dan
biaya maka dari itu peneliti mengkerucutkan daerah penelitian pada Jakarta Selatan
Jakarta Timur Jakarta Barat Dari 15 perusahaan yang menggunakan SIA Accurate
dan dijadikan target sampel penelitian 4 diantaranya menerima permohonan
penelitian yang diajukan dan 11 perusahaan lainnya menolak Dengan perkiraan
responden yang mencapai lebih dari 100 orang hal tersebut menurut beberapa ahli
(Guritno 2011 Wong 2013) telah mencakupi sampel yang dibutuhkan dalam
Structural Equation Modeling (SEM) maka peneliti mendapatkan jumlah
responden sebanyak 125 orang
52
34 Instrumen Penelitian
Instrumen penelitian ini berupa sebuah kuesioner yang berisi lembaran surat
pengantar dari peneliti sebagai permohonan untuk pengisiannya dan lembar kedua
dan ketiga yang berisikan pertanyaaan-pertanyaan penelitian Lembar pertanyaan
penelitian ini terdiri dari tujuh pertanyaan yang ditujukan sebagai data demografi
mengenai profil responden (1) jenis kelamin (2) pendidikan terakhir (3)
pengetahuan pengguna dalam keberadaan SIA Accurate (4) pengalaman
penggunaan SIA Accurate (5) skala intensitas akses SIA Accurate (6) tingkat
kesiapan terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate (7) status responden di
perusahaan dan empat puluh empat pertanyaan ditujukan sebagai data statistik
inferensial Daftar pertanyaan lengkap penelitian dapat dilihat pada bagian
lampiran Secara khusus peneliti menggunakan lima poin skala likert dari tingkatan
ldquoSangat Tidak Setujurdquo (1) sampai ldquoSangat Setujurdquo (5) untuk pengukuran dalam
kuesioner tersebut Berikut tabel 32 indikator dan butir pertanyaan penelitian
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian
Variabel Indikator Pertanyaan
Optimism
(OPT)
Easiness Sistem bebas dari kesulitan kendala dan
masalah
Connectivity Sistem dapat mudah terhubung dengan sistem
lain
Effectiveness Sistem berjalan secara efektif
Efficiency Sistem berjalan secara efisien
Productivity Sistem berjalan secara produktif
Innovativeness
(INN)
Problem Solving Sistem merupakan alat pemecah masalah bagi
penggunanya
Independence Sistem membantu pengguna bebas dari kendali
dan pengaruh
Challenge Sistem mendukung penggunanya untuk mencapai
tujuan dalam situasi atau masalah yang sulit
Stimulation Sistem mendorong penggunanya untuk mencapai
tujuan
Competitiveness Sistem mendukung penggunanya untuk menjadi
lebih sukses daripada pesaingnya
53
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian (lanjutan)
Variabel Indikator Pertanyaan
Discomfort
(DIS)
Complexity Sistem membingungkan pengguna dalam
penggunaannya
Difficulty Sistem tidak mudah untuk digunakan
Dependence Sistem tidak bebas untuk digunakan
Lack Of Support Sistem dijalankan tanpa dukungan operasi secara
penuh
Innapropriateness Sistem tidak sesuai dengan perencanaan
pengembangannya
Insecurity
(INS)
Failure Sistem tidak berhasil dijalankan sesuai rencana
pengembangannya
Threat Sistem berada dalam kondisi yang dapat
menyebabkan bahaya
Reducing Interaction Sistem membuat penggunanya menjadi kurang
dalam berinteraksi
Distraction Sistem membuat penggunanya tidak fokus kepada
yang sebenarnya penting untuk mereka
Incredulity Sistem meragukan untuk digunakan
Information
Quality
(INQ)
Accuracy Sistem menghasilkan informasi secara akurat
Timeliness Sistem menghasilkan informasi secara tepat waktu
Completeness Sistem menghasilkan informasi secara lengkap
Consistency Sistem menghasilkan informasi secara konsisten
sepanjang operasinya
Relevance Sistem menghasilkan informasi sesuai kebutuhan
penggunanya
System
Quality
(SYQ)
Ease of Use Sistem mudah dalam penggunaannya
Maintainability Sistem mudah dalam perawatannya
Response Time Sistem mampu merespon secara cepat mengikuti
perintah yang diberikan
Fuctionality Sistem mampu melakukan semua fungsi yang
disyaratkan dalam pengembangannya
Safety Sistem aman dalam penggunaanya
Service
Quality
(SVQ)
Responsiveness Sistem memberikan layanan secara cepat
Flexibility Sistem menyediakan layanan yang fleksibel sesuai
kondisi pengguna
Security Sistem memberikan layanan yang aman
Functionality Sistem menyediakan layanan yang sesuai
persyaratan dalam pengembangannya
Extension Sistem menyediakan layanan lebih dari fungsi yang
disyaratkan
User
Satisfaction
(USF)
Efficiency Pengguna puas dengan tingkat efisiensi sistem
Effectiveness Pengguna puas dengan tingkat efektifitas sistem
Flexibility Pengguna puas dengan tingkat fleksibilitas sistem
Overall Satisfaction Pengguna puas dengan kinerja sistem
Success
Information
System
(SIS)
IS Efficiency Sistem beroperasi secara efisien
IS Effectiveness Sistem beroperasi secara efektif
User Satisfaction Sistem meningkatkan kepuasan penggunanya
Productivity Improvement Sistem meningkatkan produktivitas
Competitive Advantage Sistem meningkatkan daya saing perusahaan
54
35 Pengumpulan dan Pemrosesan Data
Proses pengumpulan data yang dilakukan oleh peneliti ialah menyebar kuesioner
secara langsung kepada respondenpengguna SIA Accurate Penyebaran kuesioner
dilakukan secara langsung pada beberapa perusahaan pengguna SIA Accurate di
Jakarta Prosedur awal yang dilakukan dalam kegiatan pengumpulan data adalah
perizinan yang diajukan peneliti kepada perusahaan terkait setelah disetujui proses
pengambilan data dilakukan dengan menyerahkan kuesioner kepada perwakilan
masing-masing perusahaan dan menjelaskan bagaimana cara pengisian kuesioner
tersebut Proses pengumpulan data dilakukan selama tiga bulan dibeberapa
perusahaan pengguna SIA Accurate di Jakarta Berdasarkan hasil penyebaran
kuesioner peneliti berhasil mengumpulkan 125 kuesioner secara langsung kepada
pengguna yang telah menggunakan SIA Accurate Keseluruhan kuesioner yang
diperoleh dinyatakan valid karena sesuai dengan kriteria dan dinyatakan lengkap
36 Analisis dan Interpretasi Data
Analisis data dibagi menjadi dua yaitu analisis demografis dan analisis statistis
inferensial Pertama peneliti melakukan analisis data demografis dengan
menggunakan perangkat lunak Ms Word 2016 Kedua peneliti melakukan analisis
statistis inferensial menggunakan SmartPLS versi 30 terdapat dua analisis yang
dilakukan oleh penelti dalam tahap ini yaitu analisis measurement model (outer
model) dan structural model (inner model) Measurement model (outer model)
dilakukan melalui proses pengujian validitas dan reliabilitas outer model melalui
indikator reliability internal consistency reliability convergent validity dan
55
discriminant validity Sedangkan pengujian structural model (inner model) melalui
path ceofficient (β) coefficient of determination (R2) t-test melalui metode
bootstrapping effect size (f2) predictive relevance (Q2) dan relative impact (q2)
menggunakan metode pengujian blindfolding Setelah itu untuk interpretasi hasil
peneliti mendiskusikan hasil analisis demografi responden dengan kondisi lapangan
yang berjalan dan juga menterjemahkan hasil analisis model secara statistik
kuantitatif dengan membandingkan dan mempertimbangkan sejumlah literatur
terkait sebelumnya
56
BAB IV
HASIL ANALISIS DAN INTERPRETASI
41 Hasil Analisis
411 Hasil Analisis Demografis
Hasil analisis demografis dilakukan pada bagian profil responden dan untuk
menghasilkan informasi demografis terkait profil responden tingkat pendidikan
dan bagaimana responden tersebut menilai kemampuannya menggunakan
komputer
1) Jenis Kelamin
Gambar 41 memperlihatkan bahwa dari 125 data responden yang
terlibat dalam penelitian ini sebagian besar responden berjenis kelamin
laki-laki yaitu sebanyak 70 orang (56) dan jumlah dari responden
perempuan yaitu sebanyak 55 orang (44)
Gambar 4 1 Diagram Jenis Kelamin Responden
Laki-laki
56
Perempuan
44
Laki-laki Perempuan
57
2) Pendidikan Terakhir
Gambar 42 menunjukan bahwa responden yang terlibat dalam
penelitian ini memiliki keragaman tingkat pendidikan Sebanyak 71
responden (57) merupakan lulusan S1 25 responden (20) lulusan
SLTA 23 responden (18) merupakan lulusan Diploma dan 6 responden
merupakan lulusan S2 (5)
Gambar 4 2 Diagram Pendidikan Terakhir Responden
3) Pengetahuan mengenai Keberadaan Sistem
Berdasarkan gambar 43 dari jumlah 125 responden mayoritas
sudah mengetahui mengenai keberadaan SIA Accurate yaitu sebanyak 119
responden (95) sisanya sebanyak 6 orang (5) belum mengetahui
mengenai adanya SIA Accurate
SLTA
20
Diploma
18S1
57
S2
5
SLTA Diploma S1 S2
58
Gambar 4 3 Diagram Pengetahuan Keberadaan Sistem
4) Pengalaman Penggunaan Sistem
Pengalaman responden dalam menggunakan sistem di institusi atau
perusahaan tersebut adalah lt1 tahun sebanyak 69 (55) 1-3 tahun
sebanyak 15 (12) 3-5 tahun sebanyak 16 (13) dan gt5 tahun sebanyak
25 (20 ) responden Gambar 44 menunjukan durasi pengalaman
responden dalam menggunakan SIA Accurate di penelitian ini
Gambar 4 4 Diagram Pengalaman Penggunaan Sistem
Tidak5
Iya95
Tidak Iya
lt 1 Tahun
55
1 - 3 Tahun
12
3 - 5 Tahun
13
gt 5 Tahun
20
lt 1 Tahun 1 - 3 Tahun 3 - 5 Tahun gt 5 Tahun
59
5) Skala Intensitas Penggunaan Sistem
Skala intensitas responden dalam menggunakan sistem dalam
pekerjaan di institusi atau perusahaan tersebut adalah ldquoselalurdquo sebanyak 79
responden (63) ldquoterkadangrdquo sebanyak 30 (24) ldquojarangrdquo sebanyak 16
(13) dan ldquotidak pernahrdquo sebanyak 0 (0 ) responden Gambar 45
menunjukan durasi pengalaman responden dalam menggunakan SIA
Accurate di penelitian ini
Gambar 4 5 Diagram Skala Intensitas Penggunaan Sistem
6) StatusPosisi Pekerjaan
Berdasarkan gambar 46 dapat diketahui bahwa responden pada
penelitian ini bagian marketing sebanyak 43 orang (34) dilanjutkan oleh
bagian logistik sebanyak 37 orang (30) bagian keuangan sebanyak 13
orang (11) bagian Admin sebanyak 24 orang (19) dan terakhir bagian
TI sebanyak 8 orang (6)
Selalu
63
Terkadang
24
Jarang
13
Selalu Terkadang Jarang
60
Gambar 4 6 StatusPosisi Pekerjaan
7) Kemampuan Penggunaan Komputer
Gambar 47 menunjukan penilaian responden atas kapabilitas
penggunaan komputer Hasil ini diambil berdasarkan jawaban responden
atas pertanyaan kemampuan penggunaan komputer yang memiliki pilihan
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil dan Sangat Tidak Terampil
Sebanyak 20 (16) responden menjawab ldquoSangat Terampilrdquo 87 (70)
responden menjawab ldquoTerampilrdquo dan 18 responden menjawab ldquoTidak
Terampilrdquo
Gambar 4 7 Diagram Kemampuan Penggunaan Komputer
Marketing
34
Keuangan
11Admin
19
Logistik
30
TI
6
Marketing Keuangan Admin Logistik TI
Sangat Terampil
17
Terampil
68
Tidak Terampil
15
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil
61
412 Hasil Analisis Pengukuran Model
Analisis pengukuran model (measurement model) dilakukan melalui empat tahap
pengujian seperti yang sudah dilakukan oleh beberapa peneliti sebelumnya Empat
pengujian itu adalah individual item reliability internal consistency reliability
average variance extracted dan discriminant validity (Afthanorhan 2013 Hair
2012 Ringle 2015 Subiyakto 2015 Wong 2013 Yamin 2011) Berikut ini adalah
penjelasan tentang pelaksanaan dan hasil dari empat pengujian tersebut
1) Uji Individual Item Reliabilty
Standardized loading factor menggambarkan besarnya korelasi
antara setiap item pengukuran (indikator) dengan konstruknya dengan
melihat nilai outer loading Nilai outer loading diatas 07 dapat dikatakan
baik artinya bahwa indikator tersebut dikatakan valid sebagai indikator yang
mengukur konstruk Mengacu pada standar nilai outer loading setelah
melalui pengujian pada SmartPLS 30 dengan hasil pada tabel 41 dan
gambar 48 dilakukan penghapusan pada tiga indikator yang memiliki outer
loading dibawah 07 yaitu INN1 INQ1 dan INQ2 Setelah penghapusan
ketiga indikator tersebut setelah diuji kembali menggunakan SmartPLS 30
seluruh outer loading sudah memenuhi syarat gt07Internal Consistency
dengan hasil pada tabel 42 dan gambar 49
62
Tabel 4 1 Hasil Awal Uji Loading Factor
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884
DIS2 0933
DIS3 0920
DIS4 0935
DIS5 0881
INN1 -0008
INN2 0895
INN3 0881
INN4 0888
INN5 0757
INQ1 0699
INQ2 0145
INQ3 0848
INQ4 0750
INQ5 0748
INS1 0893
INS2 0901
INS3 0915
INS4 0875
INS5 0840
OPT1 0856
OPT2 0856
OPT3 0855
OPT4 0793
OPT5 0818
SIS1 0894
SIS2 0897
SIS3 0902
SIS4 0899
SIS5 0890
SVQ1 0914
SVQ2 0907
SVQ3 0890
SVQ4 0897
SVQ5 0868
SYQ1 0903
SYQ2 0778
SYQ3 0852
SYQ4 0864
SYQ5 0882
USF1 0835
USF2 0821
USF3 0859
USF4 0779
63
Tabel 4 2 Hasil Uji Loading Factor Setelah Penghapusan Indikator
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884
DIS2 0933
DIS3 0920
DIS4 0935
DIS5 0881
INN1
INN2 0895
INN3 0881
INN4 0888
INN5 0757
INQ1
INQ2
INQ3 0848
INQ4 0750
INQ5 0748
INS1 0893
INS2 0901
INS3 0915
INS4 0875
INS5 0840
OPT1 0856
OPT2 0856
OPT3 0855
OPT4 0793
OPT5 0818
SIS1 0894
SIS2 0897
SIS3 0902
SIS4 0899
SIS5 0890
SVQ1 0914
SVQ2 0907
SVQ3 0890
SVQ4 0897
SVQ5 0868
SYQ1 0903
SYQ2 0778
SYQ3 0852
SYQ4 0864
SYQ5 0882
USF1 0835
USF2 0821
USF3 0859
USF4 0779
Keterangan
Dihapus
64
2) Uji Internal Consistency Reliability
Pengujian ini dilakukan dengan melihat hasil nilai composite
reliability (CR) dengan batas ambang di atas 07 Hasilnya dapat dilihat pada
Tabel 43 bahwa nilai CR dari semua variabel di atas 07 sehingga memenuhi
syarat dan valid untuk digunakan dalam model penelitian ini
Tabel 4 3 Hasil Uji Composite Reliability
Composite Reliability
DIS 0960
INN 0917
INQ 0852
INS 0948
OPT 0921
SIS 0953
SVQ 0953
SYQ 0933
USF 0894
3) Uji Average Variance Extracted
Pengujian convergent validity selanjutnya dilakukan dengan melihat
nilai average variance extracted (AVE) Nilai ini menggambarkan besaran
varian atau keragaman variabel manifes (indikator) yang dapat dikandung
oleh variabel laten (konstruk) Nilai AVE minimal 05 menunjukan ukuran
convergent validity yang baik Artinya variabel laten (konstruk) dapat
menjelaskan rata-rata lebih dari setengah variance dari indikator-
indikatornya Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 44 yang menunjukan bahwa
nilai AVE dari semua variabel di atas 05 sehingga memenuhi syarat untuk
digunakan
65
Tabel 4 4 Hasil Uji Average Variance Extracted (AVE)
Average Variance Extracted (AVE)
DIS 0829
INN 0735
INQ 0658
INS 0784
OPT 0699
SIS 0804
SVQ 0802
SYQ 0736
USF 0679
4) Discrimant Validity
Pengujian ini dapat dilakukan melalui dua cara yaitu dengan memeriksa
cross loading pertama dilakukan dengan membandingkan korelasi indikator
dengan konstruknya dan konstruk blok lainnya Bila korelasi antara indikator
dengan konstruknya lebih tinggi dari korelasi dengan konstruk blok lainnya
hal ini menunjukkan konstruk tersebut memprediksi ukuran pada blok mereka
lebih baik dari blok lainnya Selanjutnya dengan memeriksa cross loading
Fornell-Lackerrsquos yaitu dengan membandingkannya dengan nilai akar AVE
dimana nilai akar AVE harus lebih tinggi daripada korelasi antara konstruk
dengan konstruk lainnya Hasilnya dapat dilihat pada tabel 45 dan indikator
yang diberi blok kuning pada setiap variabel memiliki nilai lebih tinggi dari
korelasi dengan konstruk blok lainnya
66
Tabel 4 5 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading)
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884 0535 0039 0723 0036 0012 0095 0033 0076
DIS2 0932 0485 0040 0766 0065 0035 0166 0143 0111
DIS3 0920 0538 0038 0739 0096 0020 0124 0066 0090
DIS4 0936 0507 0080 0784 0106 0032 0166 0117 0141
DIS5 0880 0471 -0017 0704 0016 -0057 0085 0026 0026
INN2 0551 0895 0060 0539 0068 0168 0169 0146 0209
INN3 0420 0881 0135 0408 0176 0215 0232 0225 0311
INN4 0398 0889 0060 0363 0159 0174 0248 0226 0222
INN5 0539 0757 0058 0498 0120 0164 0287 0245 0197
INQ3 0082 0179 0882 0134 0542 0351 0634 0627 0524
INQ4 -0018 0004 0809 0071 0451 0182 0489 0535 0277
INQ5 0040 0011 0736 0098 0299 0334 0224 0221 0443
INS1 0744 0492 0091 0890 0018 0075 0132 0120 0120
INS2 0734 0452 0128 0901 0006 0098 0194 0168 0190
INS3 0741 0489 0125 0915 0039 0069 0174 0151 0180
INS4 0714 0443 0130 0877 0034 0084 0164 0152 0156
INS5 0718 0452 0063 0841 -0048 0033 0050 0037 0111
OPT1 0116 0213 0431 0040 0856 0446 0636 0597 0521
OPT2 0133 0161 0479 0079 0855 0487 0703 0623 0554
OPT3 0031 0131 0529 -0043 0855 0495 0672 0635 0559
OPT4 0022 0095 0366 -0023 0793 0408 0627 0577 0431
OPT5 0031 0061 0441 0025 0818 0376 0638 0599 0420
SIS1 0095 0181 0268 0109 0460 0895 0612 0523 0700
SIS2 -0039 0150 0279 0020 0475 0898 0583 0473 0701
SIS3 0039 0215 0374 0120 0480 0901 0641 0585 0791
SIS4 0010 0193 0438 0072 0505 0899 0642 0578 0736
SIS5 -0012 0216 0275 0063 0464 0890 0617 0526 0689
SVQ1 0166 0279 0435 0182 0706 0619 0914 0837 0578
SVQ2 0085 0205 0493 0100 0733 0590 0907 0744 0611
SVQ3 0154 0249 0598 0173 0657 0675 0890 0838 0682
SVQ4 0116 0243 0532 0162 0729 0660 0897 0823 0654
SVQ5 0164 0275 0496 0173 0688 0539 0868 0759 0599
SYQ1 0142 0289 0541 0192 0682 0604 0878 0905 0597
SYQ2 0028 0173 0418 0076 0496 0383 0586 0778 0518
SYQ3 0079 0158 0464 0090 0604 0478 0708 0850 0569
SYQ4 0090 0241 0494 0185 0621 0536 0787 0867 0582
SYQ5 0084 0208 0567 0107 0687 0544 0839 0883 0563
USF1 0111 0254 0489 0129 0533 0628 0587 0599 0835
USF2 0121 0137 0408 0136 0464 0650 0512 0464 0820
USF3 0043 0275 0501 0106 0491 0732 0633 0579 0858
USF4 0103 0247 0328 0225 0483 0648 0563 0526 0781
67
Tabel 4 6 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading Fornell-Lackerrsquos)
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS 0911
INN 0552 0857
INQ 0050 0096 0811
INS 0821 0523 0129 0885
OPT 0081 0160 0541 0019 0836
SIS 0021 0214 0366 0087 0532 0897
SVQ 0153 0279 0572 0176 0785 0691 0895
SYQ 0102 0253 0583 0156 0726 0600 0894 0858
USF 0112 0280 0527 0179 0598 0808 0699 0660 0824
Tabel 46 menunjukan bahwa nilai akar AVE lebih tinggi daripada
korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya Sehingga berdasarkan hasil
pemeriksaan dua tahap cross loading diketahui bahwa tidak ada masalah dalam
uji discriminant validity
68
Gambar 4 8 Hasil Awal Analisis Outer Model
69
Gambar 4 9 Hasil Akhir Analisis Outer Model Setelah Penghapusan Indikator
70
413 Hasil Struktur Model
Analisis struktur model dilakukan melalui enam tahapan pengujian yaitu
pengujian path coefficient (β) coefficient of determination (R2) t-test
menggunakan metode bootstrapping effect size (f2) predictive relevance (1198762)
dan relative impact (1199022) (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Wong 2013 Yamin
2011) Secara grafis hasilnya dapat dilihat pada Tabel 413 Berikut adalah
penjelasan dari ke enam tahap pengujian
1) Path Coefficient (β)
Pengujian ini dilakukan dengan melihat nilai ambang batas yaitu di atas 01
dimana jalur (path) dapat dinyatakan memiliki pengaruh dalam model jika
hasil nilai uji path coefficient berada diatas 01 Hasilnya dari 23 jalur
hipotesis yang ada pada model penelitian ini 8 memiliki pengaruh yang tidak
signifikan dapat dilihat pada tabel 47 dan gambar hasil nilai uji path
coefficient semuanya memiliki nilai diatas 01
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient
Jalur Β
DIS -gt INQ -0271
DIS -gt SVQ -0180
DIS -gt SYQ -0273
DIS -gt USF -0159
INN -gt INQ -0030
INN -gt SVQ 0129
INN -gt SYQ 0133
INN -gt USF 0129
INQ -gt SIS -0157
71
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient (lanjutan)
Jalur β
INQ -gt USF 0160
INS -gt INQ 0356
INS -gt SVQ 0242
INS -gt SYQ 0296
INS -gt USF 0137
OPT -gt INQ 0561
OPT -gt SVQ 0774
OPT -gt SYQ 0721
OPT -gt USF 0132
SVQ -gt SIS 0437
SVQ -gt USF 0401
SYQ -gt SIS -0152
SYQ -gt USF 0075
USF -gt SIS 0686
2) Coefficient of Determination (R2)
Pengujian ini dilakukan untuk menjelaskan varian dari tiap target endogenous
variabel (variabel yang dianggap dipengaruhi oleh variabel lain dalam model)
dengan standar pengukuran sekitar 0670 sebagai kuat sekitar 0333 moderat
dan 0190 atau di bawahnya menunjukan tingkat varian yang lemah
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Wong 2013) Tabel 48
menunjukan bahwa R2 dari Information Quality (INQ) memiliki nilai 0332
R2 dari Success Information S (SIS) memiliki nilai 0708 R2 dari Service
Quality (SVQ) memiliki nilai 0658 R2 dari System Quality (SYQ) memiliki
nilai 0575 dan R2 dari User Satisfaction (USF) memiliki nilai 0536 Hal
tersebut dapat diartikan bahwa Optimism (OPT) Innovativeness (INN)
Discomfort (DIS) Insecurity (INS) menjelaskan secara moderat (332 )
varian dari INQ selanjutnya menjelaskan secara kuat (708 ) varian dari
SIS selanjutnya menjelaskan secara moderat (658 ) varian dari SVQ
selanjutnya menjelaskan secara moderat (575 ) varian dari SYQ Disisi
72
lain INQ SVQ dan SYQ menjelaskan secara moderat (536 ) varian dari
USF
Tabel 4 8 Hasil Uji Coefficient of Determination (R-Square)
Variabel Endogen R Square
INQ 0332
SIS 0708
SVQ 0658
SYQ 0575
USF 0536
3) T-test
Pengujian ini dilakukan dengan metode bootstrapping menggunakan uji two-
tailed dengan tingkat signifikansi 5 (005) untuk menguji hipotesis-
hipotesis penelitian Hipotesis tersebut akan diterima jika memiliki t-test lebih
besar dari 196 (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Wong 2013)
Adapun tingkat signifikansi lain yaitu 10 akan diterima jika memiliki t-test
165 (Hair et al 2011)
Gambar 4 10 Hasil Uji T-test
73
Gambar 410 diatas menunjukan bahwa ada 14 dari 23 hipotesis yang
diterima dan sisanya ditolak Berikut penjelasan hasil nilai t-test yang dapat
dilihat pada tabel 49
Tabel 4 9 Hasil Uji T-test
Hubungan antar Variabel
(Dependen -gt Independen) T-test
DIS -gt INQ 1929
DIS -gt SVQ 1626
DIS -gt SYQ 2181
DIS -gt USF 1518
INN -gt INQ 0254
INN -gt SVQ 1792
INN -gt SYQ 1811
INN -gt USF 1450
INQ -gt SIS 2123
INQ -gt USF 1254
INS -gt INQ 2547
INS -gt SVQ 2527
INS -gt SYQ 2668
INS -gt USF 1433
OPT -gt INQ 7128
OPT -gt SVQ 16486
OPT -gt SYQ 14434
OPT -gt USF 0993
SVQ -gt SIS 3371
SVQ -gt USF 2412
SYQ -gt SIS 1107
SYQ -gt USF 0397
USF -gt SIS 7666
4) Effect Size (f2)
Pada tahap ini dilakukan pengujian untuk mengetahui pengaruh variabel
tertentu terhadap variabel lainnya dalam struktur model dengan nilai ambang
batas sekitar 002 untuk pengaruh kecil 015 untuk menengah dan 035 untuk
pengaruh besar Dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut
74
Dimana
Nilai yang diperoleh ketika konstruk eksogen dimasukkan ke
model
Nilai yang diperoleh ketika konstruk eksogen dikeluarkan dari
model
Seperti yang dapat dilihat pada Tabel 410 hasil dari pengujian terhadap 23
jalur yang ada pada penelitian ini 4 jalur memiliki pengaruh yang besar dan 19
jalur lainnya memiliki pengaruh yang kecil
Tabel 4 10 Hasil Uji Effect Size
Jalur f2
Analisis f2 R2-in R2-ex sum f2
DIS -gt INQ 0332 0310 003342 Kecil
DIS -gt SVQ 0658 0649 002735 Kecil
DIS -gt SYQ 0575 0552 005414 Kecil
DIS -gt USF 0536 0529 001439 Kecil
INN -gt INQ 0332 0332 000048 Kecil
INN -gt SVQ 0658 0647 003321 Kecil
INN -gt SYQ 0575 0536 009179 Kecil
INN -gt USF 0536 0525 002300 Kecil
INQ -gt SIS 0708 0693 004967 Kecil
INQ -gt USF 0536 0520 003377 Kecil
INS -gt INQ 0332 0293 005889 Kecil
INS -gt SVQ 0658 064 005370 Kecil
INS -gt SYQ 0575 0547 006591 Kecil
INS -gt USF 0551 0531 004359 Kecil
OPT -gt INQ 0332 0029 045428 Besar
OPT -gt SVQ 0658 0081 168985 Besar
OPT -gt SYQ 0575 0075 117652 Besar
OPT -gt USF 0536 0539 - 000715 Kecil
SVQ -gt SIS 0708 0674 011464 Kecil
SVQ -gt USF 0536 0512 005100 Kecil
SYQ -gt SIS 0708 0703 001548 Kecil
SYQ -gt USF 0536 0535 000146 Kecil
USF -gt SIS 0708 0480 077795 Besar
75
5) Predictive Relevance (1198762)
Pengujian ini dilakukan dengan metode blindfolding untuk memberikan bukti
bahwa variabel tertentu yang digunakan dalam model mempunyai keterkaitan
prediktif (predictive relevance) dengan variabel lainnya dalam model dengan
ambang batas pengukuran di atas nol sama seperti pada Tabel 411
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Wong 2013)
Tabel 4 11 Hasil Uji Predictive Relevance
Variabel Endogen Q Square
INQ 0201
SIS 0525
SVQ 0486
SYQ 0388
USF 0323
6) Relative Impact (1199022)
Pengujian ini dilakukan dengan metode blindfolding untuk mengukur relatif
pengaruh dari sebuah keterkaitan prediktif suatu variabel tertentu dengan
variabel lainnya dengan nilai ambang batas sekitar 002 untuk pengaruh kecil
015 untuk pengaruh menengahsedang dan 035 untuk pengaruh besar (Hair
et al 2012) Rumus yang digunakan untuk perhitungan 1199022 adalah sebagai
berikut
q2 = 1198762 119894119899119888119897119906119889119890 minus 1198762 119890119909119888119897119906119889119890
1minus 1198762 119894119899119888119897119906119889119890
Tabel 412 menunjukan hasil bahwa 3 jalur mempunyai nilai yang besar
1 memiliki pengaruh sedang dan 19 jalur lainnya memiliki pengaruh kecil
76
Tabel 4 12 Hasil Uji Relative Impact
Jalur q2
Analisis q2 Q2-in Q2-ex sum q2
DIS -gt INQ 0201 0187 0018 Kecil
DIS -gt SVQ 0486 0480 0012 Kecil
DIS -gt SYQ 0388 0372 0026 Kecil
DIS -gt USF 0323 0320 0004 Kecil
INN -gt INQ 0201 0202 - 0001 Kecil
INN -gt SVQ 0486 0487 - 0002 Kecil
INN -gt SYQ 0388 0380 0013 Kecil
INN -gt USF 0323 0318 0007 Kecil
INQ -gt SIS 0525 0514 0023 Kecil
INQ -gt USF 0323 0314 0013 Kecil
INS -gt INQ 0201 0176 0031 Kecil
INS -gt SVQ 0486 0472 0027 Kecil
INS -gt SYQ 0388 0369 0031 Kecil
INS -gt USF 0323 0321 0003 Kecil
OPT -gt INQ 0201 0012 0237 Menengah
OPT -gt SVQ 0486 0055 0839 Besar
OPT -gt SYQ 0388 0048 0556 Besar
OPT -gt USF 0323 0325 - 0003 Kecil
SVQ -gt SIS 0525 0499 0055 Kecil
SVQ -gt USF 0323 0312 0016 Kecil
SYQ -gt SIS 0525 0522 0006 Kecil
SYQ -gt USF 0323 0325 - 0003 Kecil
USF -gt SIS 0525 0353 0362 Besar
77
Tabel 4 13 Hasil Analisis Struktural Model
Hipotesis β t-test R2
f2 q2 Analyses
No Jalur R2-in R2-ex sum f2 Q2-in Q2-ex sum q2 β t-test R2 f2 Q2 q2
H1 OPT -gt INQ 0561 7128 0332 0332 0029 045428 0201 0012 0237 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Menengah
H2 OPT -gt SYQ 0721 14434 0575 0575 0075 117652 0388 0048 0556 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Besar
H3 OPT -gt SVQ 0774 16486 0658 0658 0081 168985 0486 0055 0839 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Besar
H4 OPT -gt USF 0132 0993 0536 0536 0539 - 000715 0323 0325 - 0003 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H5 INN -gt INQ -0030 0254 0332 0332 0332 000048 0201 0202 - 0001 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H6 INN -gt SYQ 0133 1811 0575 0575 0536 009179 0388 0380 0013 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H7 INN -gt SVQ 0129 1792 0658 0658 0647 003321 0486 0487 - 0002 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H8 INN -gt USF 0129 1450 0536 0536 0525 002300 0323 0318 0007 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H9 DIS -gt INQ -0271 1929 0332 0332 0310 003342 0201 0187 0018 Tidak Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H10 DIS -gt SYQ -0273 2181 0575 0575 0552 005414 0388 0372 0026 Tidak Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H11 DIS -gt SVQ -0180 1626 0658 0658 0649 002735 0486 0480 0012 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H12 DIS -gt USF -0159 1518 0536 0536 0529 001439 0323 0320 0004 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H13 INS -gt INQ 0356 2547 0332 0332 0293 005889 0201 0176 0031 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H14 INS -gt SYQ 0296 2668 0575 0575 0547 006591 0388 0369 0031 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H15 INS -gt SVQ 0242 2527 0658 0658 064 005370 0486 0472 0027 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H16 INS -gt USF 0137 1433 0551 0551 0531 004359 0323 0321 0003 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H17 INQ -gt USF 0160 1254 0536 0536 0520 003377 0323 0314 0013 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H18 INQ -gt SIS -0157 2123 0708 0708 0693 004967 0525 0514 0023 Tidak Signifikan Diterima Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H19 SYQ -gt USF 0075 0397 0536 0536 0535 000146 0323 0325 - 0003 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H20 SYQ -gt SIS -0152 1107 0708 0708 0703 001548 0525 0522 0006 Tidak Signifikan Ditolak Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H21 SVQ -gt USF 0401 2412 0536 0536 0512 005100 0323 0312 0016 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H22 SVQ -gt SIS 0437 3371 0708 0708 0674 011464 0525 0499 0055 Signifikan Diterima Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H23 USF -gt SIS 0686 7666 0708 0708 0480 077795 0525 0353 0362 Signifikan Diterima Kuat Besar Predictive Relevance Besar
78
42 Interpretasi Hasil dan Pembahasan
421 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Analisis Data Demografis
Berdasarkan hasil analisis informasi demografis responden peneliti melakukan
interpretasi dan mendiskusikan hasil analisisnya sebagai berikut
1) Jenis Kelamin
Gambar 41 memperlihatkan bahwa dari 125 data responden yang
terlibat dalam penelitian ini sebagian besar responden berjenis kelamin
laki-laki yaitu sebanyak 70 orang (56) dan jumlah dari responden
perempuan yaitu sebanyak 55 orang (44)
2) Pendidikan Terakhir
Gambar 42 menunjukan bahwa responden yang terlibat dalam
penelitian ini memiliki keragaman tingkat pendidikan Sebanyak 71
responden (57) merupakan lulusan S1 25 responden (20) lulusan
SLTA 23 responden (18) merupakan lulusan Diploma dan 6 responden
merupakan lulusan S2 (5) Beragamnya tingkat pendidikan responden
akan berimplikasi terhadap variasi jawaban serta peneliti menilai bahwa
kuesioner penelitian akan mampu dipahami
3) Pengetahuan mengenai Keberadaan Sistem
Berdasarkan gambar 43 dari jumlah 125 responden mayoritas
sudah mengetahui mengenai keberadaan SIA Accurate yaitu sebanyak 119
responden (95) sisanya sebanyak 6 orang (5) belum mengetahui
mengenai adanya SIA Accurate
79
4) Pengalaman Penggunaan Sistem
Pengalaman responden dalam menggunakan sistem di institusi atau
perusahaan tersebut adalah lt1 tahun sebanyak 69 (55) 1-3 tahun
sebanyak 15 (12) 3-5 tahun sebanyak 16 (13) dan gt5 tahun sebanyak
25 (20 ) responden Gambar 44 menunjukan durasi pengalaman
responden dalam menggunakan SIA Accurate di penelitian ini
5) Skala Intensitas Penggunaan Sistem
Skala intensitas responden dalam menggunakan sistem dalam
pekerjaan di institusi atau perusahaan tersebut adalah ldquoselalurdquo sebanyak 79
responden (63) ldquoterkadangrdquo sebanyak 30 (24) ldquojarangrdquo sebanyak 16
(13) dan ldquotidak pernahrdquo sebanyak 0 (0 ) responden Gambar 45
menunjukan durasi pengalaman responden dalam menggunakan SIA
Accurate di penelitian ini
6) StatusPosisi Pekerjaan
Berdasarkan gambar 46 dapat diketahui bahwa responden pada
penelitian ini bagian marketing sebanyak 43 orang (34) dilanjutkan oleh
bagian logistik sebanyak 37 orang (30) bagian keuangan sebanyak 13
orang (11) bagian Admin sebanyak 24 orang (19) dan terakhir bagian
TI sebanyak 8 orang (6)
7) Kemampuan Penggunaan Komputer
Gambar 47 menunjukan penilaian responden atas kapabilitas
penggunaan komputer Hasil ini diambil berdasarkan jawaban responden
atas pertanyaan kemampuan penggunaan komputer yang memiliki pilihan
80
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil dan Sangat Tidak Terampil
Sebanyak 20 (16) responden menjawab ldquoSangat Terampilrdquo 87 (70)
responden menjawab ldquoTerampilrdquo dan 18 responden menjawab ldquoTidak
Terampilrdquo Hal tersebut menandakan bahwa kemampuan responden sudah
cukup baik dalam menggunakan komputer Peneliti memperkirakan hal ini
berkaitan dengan mayoritas responden berusia dibawa 30 tahun yang
popular disebut dengan generasi Y (Anantatmula 2012) yang dianggap
telah terbiasa dengan penggunaan teknologi informasi
422 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Pengukuran Model
Berdasarkan hasil analisis model pengukuran ada beberapa poin penting
yang harus diperhatikan yaitu sebagai berikut
1) Hasil akhir dari analisis telah menunjukan bahwa pengukuran model dari
model penelitian ini telah memenuhi syarat dan memiliki karakteristik yang
baik sehingga layak untuk dilanjutkan ke tahap analisis struktur model untuk
menguji inner model
2) Terdapat tiga indikator yang memiliki nilai outer loading dibawah 07 yaitu
INN1 INQ1 dan INQ2 Namun hal tersebut masih dapat ditoleransi dengan
melihat nilai composite reliability diatas 07
Peneliti beranggapan bahwa hal-hal pada poin dua disebabkan karena
pertimbangan waktu kerja para responden menyebabkan proses pengisian
kuesioner yang tidak didampingi langsung oleh peneliti sehingga memungkinkan
adanya pemaknaan pertanyaan yang tidak tepat Terkait dengan hal ini meskipun
pembuatan instrumen dan penjelasan awal kepada beberapa pihak yang mewakili
81
penerimaan kuesioner penelititan pada setiap perusahaan dalam penelitian ini telah
dilakukan dengan sebaik mungkin hal-hal di luar rencana dan kendali tidak dapat
dihindari khususnya saat pelaksanaan penelitian di lapangan
423 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Struktural Model
Bagian ini akan memaparkan interpretasi dan diskusi berdasarkan hasil dari enam
tahap analisis struktur model yaitu path coefficient (β) coefficient of determination
(R2) t-test menggunakan metode bootstrapping effect size (f2) predictive relevance
(1198762) dan relative impact (1199022) Berikut adalah pemaparan yang dilakukan dengan
mengikuti pertanyaan-pertanyaan penelitian dan hipotesis-hipotesis yang telah
dirumuskan sebelumnya
H1 Apakah Optimisme (Optimism) berpengaruh secara signifikan terhadap
Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
pertama (H1) diterima Artinya Optimisme (Optimism) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0561 Dilihat dari nilai f2 hipotesis OPTrarrINQ memiliki pengaruh
besar tetapi q2 pengaruh yang menengah serta memiliki nilai yang lemah dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT yang terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
82
ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang
dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel OPT tidak memiliki
pengaruh yang signifikan terhadap INQ
H2 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kualitas Sistem
(System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua (H2) diterima Artinya Optimisme (Optimsm) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality) dengan nilai path coefficient
(β) 0721 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis OPTrarrSYQ memiliki pengaruh yang
besar serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of determination (R2)
Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output
(Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang
menyatakan variabel OPT memiliki nilai signifikan terhadap SYQ dan juga terdapat
pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H3 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tiga (H3) diterima Artinya Optimisme (Optimsm) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0774 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis OPTrarrSVQ memiliki
83
pengaruh yang besar serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of
determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model
input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti 2017
Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT memiliki nilai signifikan terhadap
SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini
memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output
H4 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kepuasan
Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-empat (H4) tidak diterima Artinya Optimisme (Optimsm) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
walaupun nilai path coefficient (β) 0132 Dilihat dari nilai f2 dan coefficient of
determination (R2) hipotesis OPTrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta
memiliki nilai yang cukup dilihat dari q2 Hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT memiliki nilai
signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada dimensi input dalam model
penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
84
H5 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh secara signifikan terhadap
Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-lima (H5) tidak diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
dengan nilai path coefficient (β) -0030 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INNrarrINQ memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang kecil dilihat
dari coefficient of determination (R2) Hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN memiliki nilai
signifikan terhadap INQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model
penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H6 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-enam (H6) diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality) dengan nilai path coefficient
(β) 0133 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrSYQ memiliki pengaruh
tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient
of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model
input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017)
85
yang menyatakan variabel INN terdapat pada dimensi input dalam model penelitian
ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output Namun
hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Gusti (2017) yang menyatakan
variabel INN tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap SYQ
H7 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tujuh (H7) diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0129 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrSVQ memiliki
pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti
2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN memiliki nilai signifikan
terhadap SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini
memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output
H8 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kepuasan
Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-delapan (H8) tidak diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) dengan
86
nilai path coefficient (β) 0129 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrUSF
memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang
dilakukan oleh Gusti (2017) bahwa variabel INN tidak memiliki pengaruh yang
signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
ataupun output
H9 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif secara
signifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sembilan (H9) diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information
Quality) dengan nilai path coefficient (β) -0271 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai
dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan
peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS yang
terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak
87
sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan
variabel DIS tidak memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap INQ
H10 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kualitas Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sepuluh (H10) diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
dengan nilai path coefficient (β) -0273 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
DISrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap SYQ
H11 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kualitas Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sebelas (H11) tidak diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service
88
Quality) dengan nilai path coefficient (β) -0180 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrSVQ memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup
dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap SVQ Namun hasil ini tidak
sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis
1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS
yang terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H12 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua belas (H12) tidak diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User
Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) -0159 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup
dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak
sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis
1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS
89
yang terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H13 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tiga belas (H13) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information
Quality) dengan nilai path coefficient (β) 0356 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap INQ dan juga terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output
H14 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-empat belas (H14) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
dengan nilai path coefficient (β) 0296 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrSYQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
90
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki nilai signifikan terhadap SYQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam
model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H15 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-lima belas (H15) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality)
dengan nilai path coefficient (β) 0296 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrSVQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki nilai signifikan terhadap SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam
model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H16 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
91
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-enam belas (H16) tidak diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap User Satisfaction dengan nilai
path coefficient (β) 0137 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INSrarrUSF memiliki
pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of
determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan
oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel INS tidak memiliki pengaruh negatif
yang signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS yang terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
ataupun output
H17 Apakah Kualitas Informasi (Information Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tujuh belas (H17) tidak diterima Artinya Kualitas Informasi (Information
Quality) tidak memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna
(User Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) 0160 Dilihat dari nilai f2 dan
q2 hipotesis SYQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini tidak sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti2017 Hudin et al 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan
92
variabel INQ memiliki nilai signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output
H18 Apakah Kualitas Informasi (Information Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-delapan belas (H18) diterima Artinya Kualitas Informasi (Information Quality)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) -0157 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis INQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INQ terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Gusti
(2017) bahwa INQ tidak memiliki pengaruh terhadap SIS
H19 Apakah Kualitas Sistem (System Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sembilan belas (H19) tidak diterima Artinya Kualitas Sistem (System Quality)
93
tidak memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User
Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) 0075 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis SYQrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
penelitian Gusti (2017) yang menyatakan bahwa variabel SYQ tidak berpengaruh
signifikan terdap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Hudin
et al 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SYQ yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output
H20 Apakah Kualitas Sistem (System Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh (H20) tidak diterima Artinya Kualitas Sistem (System Quality) tidak
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) -0152 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis SYQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai
dengan penelitian Gusti (2017) yang menyatakan bahwa variabel SYQ tidak
berpengaruh signifikan terhadap SIS Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
94
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SYQ yang terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output
H21 Apakah Kualitas Layanan (Service Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis ke-dua
puluh satu (H21) diterima Artinya Kualitas Layanan (Service Quality) memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) dengan
nilai path coefficient (β) 0401 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis SVQrarrUSF
memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti
2017 Hudin etal 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SVQ
berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada dimensi
process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi
output
H22 Apakah Kualitas Layanan (Service Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh dua (H22) diterima Artinya Kualitas Layanan (Service Quality)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
95
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) 0437 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis SVQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SVQ yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel SVQ tidak
memiliki pengaruh yang signifikan terhadap SIS
H23 Apakah Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) berpengaruh signifikan
terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh tiga (H23) diterima Artinya Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) 0686 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis USFrarrSIS memiliki pengaruh yang besar serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel USF
memiliki pengaruh signifikan terhadap SIS dan juga terdapat pada dimensi process
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi output
96
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
51 Kesimpulan
Berdasarkan hasil temuan peneliti berikut adalah kesimpulan penting pada
penelitian ini
1) Telah dilakukan pengukuran tentang tingkat kesiapan pengguna dalam
keberhasian penerapan SIA Accurate dan faktor apa saja yang
mempengaruhi keberhasilan SIA Accurate dalam perspektif pengguna
sistem di beberapa perusahaan jakarta
2) Adanya penghapusan 3 indikator dari 44 indikator pada penelitian ini
adapun indikator yang dihapus antara lain INN1 INQ1 dan INQ2 Dari
hasil ini peneliti beranggapan penghapusan indikator terjadi dikarenakan
kurang tepatnya item instrument pada penelitian yang dilakukan
3) Tidak diterimanya 9 dari 23 hipotesis yaitu OPTrarrUSF INNrarrINQ
INNrarrUSF DISrarrSVQ DISrarrUSF INSrarrUSF INQrarrUSF SYQrarrUSF
dan SYQrarrSIS Perbedaan hasil temuan penelitian ini dengan penelitian
terdahulu dipengaruhi beberapa faktor diantaranya adalah adanya
perbedaan objek sampel dan instrumen penelitian
4) Diterimanya 14 hipotesis yaitu OPTrarrINQ OPTrarrSYQ OPTrarrSVQ
INNrarrSYQ INNrarrSVQ DISrarrINQ DISrarrSYQ INSrarrINQ INSrarrSYQ
INSrarrSVQ INQrarrSIS SVQrarrUSF SVQrarrSIS USFrarrSIS Sehingga
dapat dilihat bahwa di beberapa perusahaan Jakarta terdapat beberapa
97
pengaruh yang terjadi antara kesiapan pengguna dalam menggunakan
sistem informasi terhadap keberhasilan sistem yaitu sebagai berikut
a Optimism (OPT) berpengaruh terhadap Information Quality (INQ) System
Quality (SYQ) dan Service Quality (SVQ) sehingga akan menjadi faktor
pendorong Success Information System (SIS)
b Innovativeness (INN) berpengaruh terhadap System Quality (SYQ) dan
Service Quality (SVQ) sehingga akan menjadi faktor pendorong Success
Information System (SIS)
c Discomfort (DIS) memiliki pengaruh negatif terhadap Information Quality
(INQ) dan System Quality (SYQ) Hal tersebut akan menjadi faktor
penghambat dalam Success Information System (SIS)
d Insecurty (INS) memiliki pengaruh negatif terhadap Information Quality
(INQ) System Quality (SYQ) dan Service Quality (SVQ) Hal tersebut akan
menjadi faktor penghambat dalam Success Information System (SIS)
e Information Quality (INQ) memiliki pengaruh terhadap Success
Information System (SIS)
f Service Quality (SVQ) memiliki pengaruh terhadap User Satisfaction (USF)
serta Success Information System (SIS)
g User Satisfaction (USF) memiliki pengaruh terhadap Success Information
System (SIS)
98
52 Saran
Bagian ini berisikan saran yang berkaitan langsung dengan temuan penelitian
sebagai pertimbangan praktis bagi pihak-pihak yang memiliki ketertarikan untuk
tindak lanjut penelitian selanjutnya
1) Berdasarkan batasan metode dan hasil penelitian peneliti memberikan
saran bagi para mahasiswa dan peneliti selanjutnya (khususnya yang tertarik
pada kajian sejenis) diharapkan dapat meninjau kembali dan memperhatikan
hal-hal berikut
a Penelitian ini memiliki keterbatasan cakupan wilayah perusahaan di
Jakarta Penelitian yang akan datang diharapkan akan mampu
mencakup wilayah yang lebih luas sehingga akan memperkaya jumlah
responden yang terlibat dan mampu memberikan hasil yang lebih
akurat
b Terkait dengan hasil analisis dan interpretasi data penelitian yang akan
datang diharapkan mampu melakukan pengelompokan analisis
berdasarkan posisi jabatan sehingga akan mampu memberikan hasil
interpretasi dari berbagai prespektif responden yang terlibat
2) Diharapkan bagi para pengguna SIA Accurate di seluruh sektor perusahaan
agar dapat memperhatikan pandangan optimisme pemikiran inovatif rasa
ketidaknyamanan rasa ketidakamanan kualitas informasi kualitas sistem
kualitas pelayanan serta kepuasan pengguna sistem yang diterima oleh
sumber daya manusia di masing-masing perusahaan karena hal-hal tersebut
menjadi faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan sistem informasi
99
Pihak-pihak manajerial alangkah baiknya agar dapat menciptakan strategi
pengimplementasian sistem informasi seperti memberikan training dan
evaluasi kepada stafnya setelah menggunakan sistem dengan upaya
meningkatkan pandangan optimisme pemikiran inovatif kualitas informasi
kualitas sistem kualitas pelayanan juga kepuasan pengguna sistem dalam
keberhasilan penerapan sistem informasi
Daftar Pustaka
Afthanorhan B W amp Asyraf W M (2013) A comparison of partial least square
structural equation modeling (PLS-SEM) and covariance based structural
equation modeling (CB-SEM) for confirmatory factor analysis International
Journal of Engineering Science and Innovative Technology (IJESIT) 2(5)
198ndash205
Arvidsson V Holmstroumlm J amp Lyytinen K (2014) Information systems use as
strategy practice A multi-dimensional view of strategic information system
implementation and use Journal of Strategic Information Systems 23(1) 45ndash
61 httpsdoiorg101016jjsis201401004
Creswell J W (2017) Research Design Qualitative Quantitative and Mixed
Method Aproaches SAGE Publications 203ndash223
httpsdoiorg1041359781849208956
Davis J R Alderman C W amp Robinson L A (1990) Accounting Information
Systems A Cycle Approach Wiley 3 edition (February 1990)
Davis W S amp Yen D C (1998) The Information System Consultantrsquos
Handbook Systems Analysis and Design CRC Press
Dawes J (2008) Do data characteristics change according to the number of scale
points use And experiment using 5 point 7 point and 10 point scales
International Journal of Market Research 50(1) 1ndash20 httpsdoiorgArticle
Delone W H amp McLean E R (2003) The DeLone and McLean model of
information systems success A ten-year update Journal of Management
Information Systems 19(4) 9ndash30 Retrieved from
httpmesharpemetapresscomindexpeqdjk46vy52v4q6pdf
Djamarah S B amp Zain A (2010) Strategi Belajar Mengajar (Rineka Cipta Ed)
Jakarta
Florestiyanto M Y (2012) Evaluasi Kesiapan Pengguna Dalam Adopsi Sistem
Informasi Terintegrasi Di Bidang Keuangan Menggunakan Metode
Technology Rediness Index Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF)
1(4) 288ndash296
Ghozali I (2011) Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS19 (Edisi
Keli) Semarang Universitas Diponogoro
Ghozali I amp Hengky L (2015) Partial Least Squares Konsep Teknik dan
Aplikasi Menggunakan Program SmartPLS 30 Untuk Penelitian Empiris
Semarang Badan Penerbit UNDIP
Guritno S amp Sudaryono R (2011) Theory and Application of IT Research
Metodologi Penelitian Teknologi Informasi Yogyakarta Andi
101
Gusti G (2017) Ubiquitous Computing Di Uin Syarif Hidayatullah Jakarta
Hadi S (2016) Statistik Jakarta Pustaka Pelajar
Hair J F Sarstedt M Ringle C M amp Mena J A (2012) An assessment of the
use of partial least squares structural equation modeling in marketing research
Journal of the Academy of Marketing Science 40(3) 414ndash433
Hamalik O (2008) Kurikulum dan Pembelajaran Jakarta Sinar Grafika
Howsawi E M Eager D amp Bagia R (2011) Understanding project success
The four-level project success framework IEEE International Conference on
Industrial Engineering and Engineering Management 620ndash624
httpsdoiorg101109IEEM20116117991
Hudin J M amp Riana D (2016) Kajian Keberhasilan Penggunaan Sistem
Informasi Accurate Dengan Menggunakan Model Kesuksesan Sistem
Informasi Delon Dan Mclean Jurnal Sistem Informasi (Journal Of
Information Systems) 12(1) 1ndash8
HttpsDoiOrgHttpDxDoiOrg1021609JsiV13i1500
Jogiyanto (2007) Model Kesuksesan Sistem Teknologi Informasi Yogyakarta
Andi
Kadir A (2014) Pengenalan Sistem Informasi (Edisi Revisi) Yogyakarta Andi
Offest
Koloay L P Morasa J amp Elim I (2014) Peranan Sistem Informasi Akuntansi
Dalam Efektifitas Pelaporan Informasi Akuntansi Pertanggungjawaban Pada
Pt Pos Indonesia (Persero) Manado Universitas Sam Ratulangi Manado 2(3)
254ndash265
Lazuardi L I (2017) Pengaruh Kesiapan Penerimaan Pengguna Terhadap
Penerapan Sistem Informasi diantara Lembaga Keuangan Mikro Syariah Uin
Syarif Hidayatullah
McLeod L amp MacDonell S G (2011) Factors that affect software systems
development project outcomes ACM Computing Surveys 43(4) 24ndash56
httpsdoiorg10114519788021978803
Pambudi S A (2015) Analisis Kesiapan Pengguna Sistem Informasi Akademik
Semnasteknomedia Online 3(1) 2-1ndash127
Parasuraman A (2000) Technology Readiness Index (TRI) A Multiple-item Scale
to Measure Readiness Embrace New Technologies Journal of Service
Reasearch 2(4)
Parasuraman A amp Colby C L (2015) An Updated and Streamlined Technology
Readiness Index TRI 20 Journal of Service Research 18(1) 59ndash74
httpsdoiorg1011771094670514539730
Patel C J Gali V S Patel D V amp Parmar R D (2011) The effects of
102
information and communication technologies ( ICTs ) on higher education
From objectivism to social constructivism Journal of Vocational and
Technical Educatio 3(November) 113ndash120 Retrieved from
httpwwwacademicjournalsorgijvtePDFPdf2011NovPatel et
alpdf5CnhttpwwwacademicjournalsorgIJVTE
Puspitawati L amp Anggadini S D (2011) Sistem Informasi Akuntansi
Yogyakarta Graha Ilmu
Ringle C M Silva D da amp Bido D (2015) Structural equation modeling with
the SmartPLS
Romney M B amp Steinbart P J (2012) Accounting Information Systems (12th
Edition) Accounting Information System 1ndash67
Rusmana Ni Y (2015) Sistem Informasi Pengelolaan Keuangan Dana Bantuan
Pada Kecamatan Arjosari Jurnal Speed 7(2) 38ndash41 Retrieved from
httpspeedwebidejournalindexphpSpeedarticleview89
Santoso S (2011) Elex Structural Equation Modeling (SEM) Konsep dan Apllikasi
dengan AMOS 18 Jakarta PT Elex Media Komputindo Kompas Gramedia
Sarstedt M Ringle C M amp Hair J F (2017) Partial Least Squares Structural
Equation Modeling Springer International Publishing AG 2017 C Homburg
et Al (Eds) Handbook of Market Research Retrieved from
httpsdoiorg101007978-3-319-05542-8_15-
Setiawan A B (2016) Evaluasi Kepuasan Pengguna Sistem Aplikasi Surat
Keterangan Tinggal Sementara Online (SKTS) dengan Menggunakan Metode
End-User Computing Satisfaction Surabaya Skripsi Universitas Airlangga
Sheu M amp Kim H (2008) User Readiness for IS Development An Examination
of 50 Cases Systems Research and Behavioral Science 8(3) 27ndash42
httpsdoiorg101002sres
Siregar S (2013) Statistik Parametrik untuk Penelitian Kuantitatif Dilengkapi
dengan Perhitungan Manual dan Aplikasi SPSS versi 17 Jakarta Bumi
Aksara
Slameto (2010) Belajar dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhinya Jakarta
Rineka Cipta
Subiyakto A (2017) Development of the Readiness and Success Model for
Assessing the Information System Integration The author version of the
presented paper ( In publishing ) Development of the Readiness and Success
Model for Assessing the Information System Integration In International
Conference on Science and Technology (ICOSAT) Jakarta
Subiyakto A amp Ahlan A R (2014) Implementation of Input-Process-Output
Model for Measuring Information System Project Success TELKOMNIKA
Indonesian Journal of Electrical Engineering 12(7) 5603ndash5612
103
httpsdoiorghttpdoiorg1011591ijeecsv12i7pp5603-5612
Subiyakto A Ahlan A R Kartiwi M amp Sukmana H T (2015) Influences of
the Input Factors towards Success of An Information System Project
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control)
13(2) 686 httpsdoiorg1012928telkomnikav13i21323
Subiyakto A Ahlan A R Putra S J amp Kartiwi M (2015) Validation of
Information System Project Success Model A Focus Group Study SAGE
Open 5(2) 1ndash14 httpsdoiorg1011772158244015581650
Subiyakto A Ahlan A R Kartiwi M amp Sukmana H T (2015) Measurement
of Information System Project Success Based on Perceptions of the Internal
Stakeholders International Journal of Electrical and Computer Engineering
(IJECE) 5(2) 271-279 Sugiyono (2011) Metode Penelitian Kuantitatif
Kualitatif dan RampD Bandung CV Alfabeta
Sutabri T (2004) Analisis Sistem Informasi Jakarta CVAndi Offset
Tjahjanadi N Y amp Sarosa S (nd) Evaluasi Net Benefit Sistem Informasi
Akutansi Pada Software Akutansi Accurate dan Zahir Menurut Model Delone
amp Mclean 2003 240
Wong K K K (2013) Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-
SEM) Techniques Using SmartPLS Marketing Bulletin 24(1) 1ndash32
httpsdoiorg101108EBR-10-2013-0128
Yamin S amp Kurniawan H (2011) Generasi Baru Mengolah Data Penelitian
dengan Partial Least Square Path Modeling Aplikasi dengan software
XLSTAT SmartPLS dan Visual PLS Edisi 1 Jakarta Salemaba Infotek
Yunita I (2017) Pengukuran Kepuasan Pengguna terhadap Tulis (Technology Uin
Library Information System) pada Pusat Perpustakaan UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
LAMPIRAN
v
vi
ABSTRAK
Latifa Zahra ndash 1113093000018 Kesiapan Keberhasilan Penerapan Sistem
Informasi Akuntansi Accurate Berdasarkan Persepsi Penggunanya dibawah
bimbingan Arsquoang Subiyakto dan Nur Aeni Hidayah
Kesiapan pengguna sistem atau user merupakan salah satu pengaruh dari
keberhasilan penerapan Sistem Informasi (SI) Beberapa perusahaan telah
menerapkan Accurate sebagai salah satu Sistem Informasi Akuntansi (SIA) yang
membantu dalam pembukuan perusahaan Namun kurangnya kesiapan pengguna
dalam memanfaatkan sistem mengakibatkan kinerja operasional perusahaan tidak
berjalan maksimal Selain itu belum pernah dilakukan pengujian terkait
keberhasilan penerapan SI dari sisi kesiapan pengguna Sehingga perlu dilakukan
penelitian terkait kesiapan pengguna terhadap keberhasilan SIA Accurate
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan model kesiapan dan
keberhasilan SI dengan teknik analisis PLS-SEM dengan SmartPLS 30 Hasilnya
terdapat 23 hipotesis yang diuji 14 hipotesis yang diterima atau berpengaruh dan 9
hipotesis ditolak Sehingga faktor-faktor pengaruh kesiapan pengguna terhadap
keberhasilan penerapan SI yaitu optimism melalui information quality system
quality dan service quality Innovativeness melalui system quality dan service
quality Discomfort berpengaruh secara negatif melalui system quality dan
information quality Insecurity berpengaruh secara negatif melalui information
quality system quality dan service quality Information quality melalui success
information system Service quality melalui user satisfaction dan success
information system User satisfaction melalui success information system Dengan
demikian hasil ini dapat memenuhi tujuan dari penelitian ini yaitu dengan diketahui
sejauh mana kesiapan pengguna terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate dan
juga faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi keberhasilan penerapan SIA
Accurate
Kata kunci Sistem Informasi Akuntansi Accurate Technology Readiness Index
Model Keberhasilan Sistem Informasi PLS-SEM
BAB I-V + 109 Halaman + xv + 18 Gambar + 18 Tabel + 47 Daftar Pustaka +
Lampiran
vii
KATA PENGANTAR
Puji dan syukur kehadirat Allah SWT karena atas berkah rahmat dan
hidayah-Nya yang sungguh melimpah sehingga penulis dapat menyelesaikan
skripsi yang berjudul ldquoKesiapan Keberhasilan Penerapan Sistem Informasi
Akuntansi Accurate Berdasarkan Persepsi Penggunanyardquo dengan baik Shalawat
serta salam semoga senantiasa tercurah kepada Nabi Besar Muhammad SAW
beserta keluarga sahabat serta para pengikutnya hinga akhir zaman
Penulis menyadari bahwa dalam menyelesaikan skripsi ini tidak terlepas
dari bantuan berbagai pihak Oleh karena itu perkenankanlah penulis untuk dapat
mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada
1 Bapak Dr Agus Salim SAg MSi selaku Dekan Fakultas Sains dan
Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah
2 Ibu Nia Kumaladewi MMSI selaku Ketua Program Studi Sistem Informasi
Fakultas Sains dan Teknologi dan Ibu Meinarini Catur Utami MT selaku
Sekretaris Program Studi Sistem Informasi Fakultas Sains dan Teknologi
3 Bapak Arsquoang Subiyakto MKom sebagai Dosen Pembimbing I yang telah
memberikan bimbingan dan arahan kepada penulis selama proses
penyelesaian skripsi ini Terima kasih banyak untuk seluruh waktu tenaga
kesediaan menjawab setiap pertanyaan penulis dan senantiasa memberikan
dukungan moril serta membagikan banyak pengetahuan agar penulis bisa
menyelesaikan skripsi ini dengan baik
viii
4 Ibu Nur Aeni Hidayah MMSI sebagai Dosen Pembimbing II yang selalu
ada setiap saat tidak pernah lelah menyemangati penulis mengingatkan
penulis untuk segera menyelesaikan skripsi ini Terima kasih atas
kesabarannya dalam membimbing penulis selalu memberi masukkan yang
positif arahan yang jelas sehingga penulis bisa menyelesaikan skripsi ini
dengan baik
5 Seluruh Dosen Program Studi Sistem Informasi yang telah membagikan
ilmunya kepada penulis selama proses perkuliahan
6 Kedua orang tua penulis Bapak Arifin Adam dan Ibu Sri Mulyati Terima
kasih untuk mama dan papa yang telah membesarkan dan mendidik penulis
dari lahir hingga saat ini terima kasih untuk seluruh cinta dan kasih yang
mama dan papa berikan untukku Terima kasih untuk doa-doa yang selalu
mengiri langkahku disegala cuaca saat senang maupun sedih
7 Adikku tersayang Laristi Lahun Laiyla Terima kasih telah mengisi hari-
hari penulis sehingga penulis tidak pernah merasa kesepian semoga kalian
akan selalu menjadi saudara dan sahabat terbaik yang mengiri langkah
penulis kedepannya
8 Sahabatku Dwi Rizki Sabarkhah Terima kasih karena telah menerima
penulis apa adanya selalu ada setiap saat dan memberikan pengaruh yang
positif tidak pernah bosan mendengar keluh kesah penulis Terima kasih
juga untuk teman-teman Nia Amel Fira Ana serta grup NASGOR GX
PEDES yang selalu menghibur penulis dengan canda dan tawanya
ix
x
DAFTAR ISI
COVER i
LEMBAR PERSETUJUAN Error Bookmark not defined
LEMBAR PENGESAHAN Error Bookmark not defined
LEMBAR PERNYATAAN iv
ABSTRAK v
KATA PENGANTAR vii
DAFTAR ISI xiii
DAFTAR GAMBAR xiii
DAFTAR TABEL xiv
BAB I PENDAHULUAN 1
11 Latar Belakang 1
12 Identifikasi Masalah 6
13 Rumusan Masalah 6
14 Ruang Lingkup dan Batasan Masalah 7
15 Tujuan dan Sasaran Penelitian 7
16 Manfaat Penelitian 8
17 Metodologi Penelitian 9
18 Model Penelitian 9
19 Pertanyaan Penelitian 10
110 Sistematika Penulisan 11
BAB II LANDASAN TEORI 2
21 Definisi Kesiapan 2
22 Definisi Keberhasilan 2
23 Definisi Pengguna Sistem 3
24 Definisi Sistem Informasi 5
25 Definisi Sistem Informasi Akuntansi 5
26 Sistem Informasi Akuntansi Accurate 7
261 SIA Accurate versi 5 8
262 Modul SIA Accurate versi 5 9
263 Kelebihan SIA Accurate versi 5 dengan versi sebelumnya 11
264 Kekurangan SIA Accurate versi 5 12
xi
27 Konsep Dasar Kesiapan Teknologi (Technology Readiness) 13
28 Konsep Dasar Keberhasilan Sistem Informasi (Success SI) 14
29 Populasi Dan Sampel 18
291 Teknik Sampling 19
292 Teknik Menentukan Ukuran Sampel 21
210 Teknik Pengumpulan Data 22
211 Skala Likert 23
212 PLS-SEM 24
211 Model yang Diadopsi 28
2111 Model IPO Logic 32
2112 Model Kesiapan Teknologi (Technology Readiness) 33
2113 Model Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information) 37
212 Penelitian Sejenis 43
213 Pengembangan Hipotesis 47
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 49
31 Pendekatan Penelitian 49
32 Prosedur Penelitian 50
33 Populasi dan Sampel 51
34 Instrumen Penelitian 52
35 Pengumpulan dan Pemrosesan Data 54
36 Analisis dan Interpretasi Data 54
BAB IV HASIL ANALISIS DAN INTERPRETASI 56
41 Hasil Analisis 56
411 Hasil Analisis Demografis 56
412 Hasil Analisis Pengukuran Model 61
413 Hasil Struktur Model 70
42 Interpretasi Hasil dan Pembahasan 78
421 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Analisis Data Demografis 78
422 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Pengukuran Model 80
423 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Struktural Model 81
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 96
51 Kesimpulan 96
xii
52 Saran 98
Daftar Pustaka 100
LAMPIRAN 114
xiii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1 1 Model Penelitian 10
Gambar 2 1 Model Pengukuran Keberhasilan Proyek SI 17
Gambar 2 2 Revisi Model 18
Gambar 2 3 IPO LOGIC 32
Gambar 2 4 Model TRI 20 33
Gambar 2 5 Model Keberhasilan SI 37
Gambar 2 6 Model Keberhasilan SI 42
Gambar 3 1 Prosedur Penelitian 50
Gambar 4 1 Diagram Jenis Kelamin Responden 56
Gambar 4 2 Diagram Pendidikan Terakhir Responden 57
Gambar 4 3 Diagram Pengetahuan Keberadaan Sistem 58
Gambar 4 4 Diagram Pengalaman Penggunaan Sistem 58
Gambar 4 5 Diagram Skala Intensitas Penggunaan Sistem 59
Gambar 4 6 StatusPosisi Pekerjaan 60
Gambar 4 7 Diagram Kemampuan Penggunaan Komputer 60
Gambar 4 8 Hasil Awal Analisis Outer Model 68
Gambar 4 9 Hasil Akhir Analisis Outer Model Setelah Penghapusan Indikator 69
Gambar 4 10 Hasil Uji T-test 72
xiv
DAFTAR TABEL
Tabel 2 1 Perbedaan Varian Accurate 5 9
Tabel 2 2 Variabel TRI dan Keberhasilan SI 29
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI 29
Tabel 3 1 Waktu Penelitian 51
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian 52
Tabel 4 1 Hasil Awal Uji Loading Factor 62
Tabel 4 2 Hasil Uji Loading Factor Setelah Penghapusan Indikator 63
Tabel 4 3 Hasil Uji Composite Reliability 64
Tabel 4 4 Hasil Uji Average Variance Extracted (AVE) 65
Tabel 4 5 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading) 66
Tabel 4 6 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading Fornell-Lackerrsquos) 67
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient 70
Tabel 4 8 Hasil Uji Coefficient of Determination (R-Square) 72
Tabel 4 9 Hasil Uji T-test 73
Tabel 4 10 Hasil Uji Effect Size 74
Tabel 4 11 Hasil Uji Predictive Relevance 75
Tabel 4 12 Hasil Uji Relative Impact 76
Tabel 4 13 Hasil Analisis Struktural Model 77
1
BAB I
PENDAHULUAN
11 Latar Belakang
Saat ini peranan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) khususnya SI telah
sering sekali kita gunakan dalam kegiatan sehari-hari Sutabri (2012) menyatakan
bahwa SI tidak lagi dipandang hanya sebagai pelengkap tetapi sudah menjadi
pendukung utama dalam proses bisnis yang ada pada suatu organisasi Oleh karena
itu Peranan TIK dapat berkontribusi pada perubahan cara manusia dalam bekerja
dan berinteraksi di bidangnya (Patel Gali Patel amp Parmar 2011)
Sistem informasi Akuntansi (SIA) adalah suatu sistem yang mengumpulkan
merekam menyimpan dan mengolah data untuk menghasilkan informasi bagi para
pembuat keputusan (Romney amp Steinbart 2012) Pemanfaatan SIA dalam industri
keuangan telah meningkat di segala bidang dan telah mengubah tatanan sistem
keuangan modern Dengan menggunakan teknologi SI terbukti dapat menekan
biaya menciptakan proses kerja yang lebih cepat dan efisien serta menawarkan
tingkat fleksbilitas yang tinggi (Arvidsson Holmstroumlm amp Lyytinen 2014) Salah
satu contoh SIA adalah SIA Accurate Penggunaan SIA Accurate sesuai dengan
salah satu tujuan utama SI yaitu untuk menyajikan informasi sebagai pendukung
pengambilan keputusan perencanaan pengendalian dan perbaikan selanjutnya
(Puspitawati amp Anggadini 2011)
Accurate adalah merupakan salah satu programsoftware SIA buatan putra-
putri bangsa Pengembang sistemnya (developer system) adalah CPSSoft (PT Cipta
2
Piranti Sejahtera) dan CPSSoft tidak melayani penjualan mereka fokus di
pengembangan program dan administrasi Berbagai perusahaan hampir di seluruh
indonesia telah menggunakan SIA Accurate dari tahun 1998 hingga sekarang
Karena SIA Accurate merupakan produk lokal yang sesuai dengan Pernyataan
Standar Akuntansi Keuangan (PSAK) dan Perpajakan di Indonesia SIA Accurate
ini merupakan salah satu program pembukuan perusahaan dalam bentuk paket
modul lengkap siap pakai yang terdiri dari General Ledger CashBank Inventory
Purchase Sales Fixed Asset dan tersedia untuk varian project dan manufaktur
yang bisa diaplikasikan di berbagai jenis dan skala usaha kecil menengah bagi
perusahaan baik yang bergerak di bidang trading distribusi service atau
manufaktur dan lain sebagainya SIA Accurate ini menyediakan layanan dengan
menggunakan Bahasa Indonesia sehingga penggunaan sistem ini akan mudah
dipahami oleh masyarakat Indonesia
Menurut Parasuraman dalam Lazuardi (2017) menyatakan bahwa setiap
orang bisa menjadi pengguna teknologi informasi (TI) atau SI namun cara
mengimplementasikannya tergantung pada derajat kesiapan seseorang dalam
menerima teknologi atau sistem tersebut Dan langkah pertama yang harus
dilakukan dalam implementasi teknologi adalah mengetahui kesiapan pengguna
dalam menerima teknologi tersebut (Parasuraman amp Colby 2015) Adanya
pengidentifikasian akan faktor-faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna
dalam pengadopsian teknologi penting agar tujuan dari adopsi teknologi dapat
tercapai dan lebih bermanfaat (Noprianto et al 2017)
3
Hasil observasi peneliti dalam penerapan SIA Accurate menemukan beberapa
masalah dari sisi pengguna dan juga kelemahan dari SIA Accurate itu sendiri
Seperti mesin pencarian SIA Accurate tidak dapat mendeteksi keyword secara
keseluruhan kalimat hanya dapat mendeteksi kata pertama dalam kalimat Contoh
lainnya adalah output atau laporan yang dihasilkan terkadang tidak sesuai dengan
filter yang telah diatur oleh pengguna Oleh karena itu para pengguna yang
menggunakan SIA Accurate masih mengalami kesulitan dalam mempelajari
halkasus baru lainnya Beberapa pengguna yang malas belajar tidak dapat
memanfaatkan sistem secara baik sehingga mengakibatkan pengguna menunda
pekerjaannya dengan menggunakan sistem atau cara lama kemudian meminta
bantuan penggunauser lainnya yang lebih mengerti untuk memindahkannya ke
SIA Accurate Melihat kasus diatas tingkat kesiapan pengguna dalam
menggunakan SIA Accurate ini mempengaruhi keberhasilan perusahaan dalam
menerapkan teknologi atau sistem baru
Selain itu belum pernah dilakukan pengujian keberhasilan penerapan SIA
Accurate dari persepsi kesiapan pengguna sehingga studi penelitian ini akan
menguji tingkat keberhasilan penerapan SIA Accurate yang dinilai dari sikap
kesiapan pengguna dan keberhasilan sistem Penelitian ini menggunakan
pengembangan model kesiapan dan keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017) Model
ini sesuai dengan kasus yang telah dijelaskan sebelumnya peneliti memilih model
ini agar mengetahui apa saja faktor-faktor yang mepengaruhi keberhasilan
penerapan sistem dari sisi pengguna maupun sistem itu sendiri Diketahuinya
faktor-faktor yang berpengaruh akan menjadi harapan dari penelitian ini untuk
4
memberikan masukan atau rekomendasi bagi para pengguna SIA Accurate dalam
memanfaatkan SIA Accurate
Menurut peneliti model yang diajukan ini memiliki sembilan variabel
dimana lima variabel diantaranya merupakan faktor dari pengguna dan empat
variabel lainnya merupakan faktor dari sistem itu sendiri Kelima faktor dari
pengguna tersebut adalah Optimism Innovativeness Discomfort Insecurity dan
User Satisfaction Sedangkan keempat faktor dari sistem adalah Indormation
Quality System Quality Service Quality dan Success Information System
Variabel di atas menjelaskan tentang faktor yang mempengaruhi pengguna
terhadap penggunaan sistem seperti apakah pengguna memiliki rasa optimis
(Optimism) atau keyakinan terhadap sistem yang akan memberikan output sesuai
ekspektasinya apakah pengguna memiliki kecenderungan dalam ingin mencoba hal
baru (Innovativeness) terhadap sistem apakah pengguna merasa terbebani
(Discomfort) karena kurang menguasai sistem apakah pengguna memiliki rasa
tidak aman (Insecurity) dan keraguan terhadap integritas sistem dan apakah
pengguna merasa puas (User Satisfaction) terhadap keseluruhan penerapan sistem
Selain itu variabel diatas juga dapat memaparkan faktor yang mempengaruhi sistem
terhadapkeberhasilan penerapannya seperti apakah kualitas output (Information
Quality) yang dihasilkan oleh sistem sudah sesuai dengan harapan pengguna
apakah kualitas sistem (System Quality) secara keseluruhan mudah digunakan
apakah peningkatan kualitas layanan (Service Quality) telah diberikan sesuai
5
kebutuhan pengguna dan apakah penerapan sistem telah berhasil (Success
Information System) dimanfaatkan sesuai dengan harapan dan kebutuhan pengguna
Upaya mengetahui tingkat kesiapan pengguna dan keberhasilan pemerapan
SI perlu adanya pengukuran sejauh mana kesiapan pengguna terhadap keberhasilan
penerapan SIA Accurate Karena kecenderungan sikap seseorang dalam
menggunakan SI akan mencerminkan kesiapan pengguna dalam pemanfaataan
sistem dan tingkat keberhasilan penerapan sistem Penggunaan model ini sesuai
dengan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menggabungkan model
kesiapan teknologi Technology Readiness Index (TRI) Parasuraman dan Colby
(2015) serta model keberhasilan SI Delone dan McLean (2003) yang telah
dimodifikasi oleh Subiyakto (2015) sebagai salah satu model alternatif pengukuran
keberhasilan proyek SI
Berdasarkan pembahasan diatas penelitian ini bermaksut untuk mencari tahu
faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi kesiapan pengguna dalam keberhasilan
menggunakan SIA Accurate Pengukuran kesiapan merupakan hal penting untuk
dilakukan karena salah satu tantangan terberat dalam penerapan sistem maupun
teknologi informasi baru adalah kesiapan dari penggunanya (Jogiyanto 2007
Pambudi 2015) Ketidaksiapan dapat menimbulkan dampak kegagalan dalam
penerapan teknologi informasi itu sendiri (Florestiyanto 2012 Subiyakto 2017)
Harapan dari penelitian ini dapat memaparkan faktor-faktor penting yang
mempengaruhi tingkat kesiapan dan keberhasilan penerapan SIA Accurate
sehingga akan menjadi rekomendasimasukan bagi para pengguna dalam
memanfaatkan SI dan teknologi informasi Oleh karena itu peneliti tertarik untuk
6
melakukan penelitian dengan judul ldquoKesiapan Keberhasilan Penerapan Sistem
Informasi Akuntansi Accurate Berdasarkan Persepsi Penggunanyardquo
12 Identifikasi Masalah
Adapun identifikasi masalah berdasarkan latar belakkang yang telah dijelaskan di
atas adalah sebagai berikut
1 Ditemukan kelemahan dari SIA Accurate seperti output dari mesin
pencarian dan laporan yang dihasilkan oleh SIA Accurate tidak sesuai
dengan harapan pengguna sehingga menyebabkan kesulitan dalam
pemanfaatan sistem
2 Ditemukan masalah dari beberapa pengguna SIA Accurate yang malas
belajar tidak dapat menggunakan sistem secara maksimal karena masih
menunda dan memberikan pekerjaannya kepada pihak lain apabila
mengalami kesulitan baru
3 Belum pernah dilakukan pengujian terkait dengan keberhasilan penerapan
SIA Accurate berdasarkan persepsi kesiapan penggunanya
13 Rumusan Masalah
Berdasarkan indentifikasi di atas Kecenderungan sikap seseorang dalam
menggunakan SI akan mencerminkan kesiapan pengguna sedangkan ketidaksiapan
dapat menimbulkan dampak kegagalan dalam penerapan TI itu sendiri
(Florestiyanto 2012 Subiyakto 2017) Dari beberapa hasil pengamatan peneliti
sedikitnya penelitian yang menguji keberhasilan penerapan SIA Accurate
7
berdasarkan persepsi kesiapan pengguna Harapan dari penelitian ini dapat
memaparkan faktor-faktor penting yang mempengaruhi tingkat kesiapan dan
keberhasilan penerapan SIA Accurate sehingga akan menjadi
rekomendasimasukan bagi para pengguna dalam memanfaatkan SI dan TI
14 Ruang Lingkup dan Batasan Masalah
Berikut beberapa batasan dalam penelitian ini
1) Peneliti mengambil sampel dengan teknik pengambilan sampel pusposive
sampling sejumlah 125 responden yaitu pengguna SIA Accurate versi 5 di
beberapa perusahaan Jakarta yang telah menggunakan sistem ini tanpa
dibatasi lamanya waktu penggunaan
2) Proses yang dilakukan pada penelitian ini adalah menguji pengaruh kesiapan
pengguna SIA Accurate terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate
3) Secara teori penelitian ini mengadopsi 9 variabel dari penggunaan model
keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017)
4) Teknik analisis data ini penulis menggunakan metode PLS SEM dan untuk
pengelolaan data yang didapat peneliti menggunakan software SmartPLS
versi 30
15 Tujuan dan Sasaran Penelitian
Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah
1) Menguji kesiapan pengguna terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate
8
2) Mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna terhadap
keberhasilan penerapan SIA Accurate
Merujuk pada tujuan penelitian diatas sasaran penelitian ini ialah
1) Diketahuinya keberhasilan penerapan SIA Accurate berdasarkan persepsi
kesiapan pengguna
2) Diketahuinya faktor-faktor yang berpengaruh dalam kesiapan pengguna
dalam keberhasilan penerapan SIA Accurate
16 Manfaat Penelitian
Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberi manfaat bagi beberapa pihak
Manfaat tersebut adalah
1) Secara teoritis penelitian ini dapat memberikan refrensi baru dalam
penggunaan model kesiapan dan keberhasilan dalam penerapan SIA
Accurate
2) Secara metodologi penelitian ini akan menambah refrensi penggunaan
pendekatan kuantitatif untuk riset pada prodi Sistem Informasi Fakultas Sains
dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
3) Secara praktis hasil penelitian ini dapat dimanfaatkan bagi pihak terkait
sebagai salah satu bahan pertimbangan dalam rencana pemanfaatan dan
perkembangan sistem berikutnya
9
17 Metodologi Penelitian
Dalam penelitian ini penulis menggunakan beberapa metode untuk membantu
dalam melakukan analisis Penelitian ini menggunakan pendekatan secara
kuantitatif dan model kesiapan dan keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017)
Kuesioner yang dibuat dari pemaduan variabel dan indikator dari kedua model
tersebut Pada penelitian ini menggunakan teknik pengambilan sampel purposive
sampling dimana sampel responden adalah seluruh pengguna sistem yang
khususnya pernah menggunakan SIA Accurate di perusahaannya masing-masing
dan berdomisili Jakarta Kuesioner disebarkan secara langsung penyebaran secara
langsung bertujuan untuk mendapatkan responden yang sesuai dan pernah
menggunakan SIA Accurate secara langsung Tahap akhir seluruh kuesioner yang
telah terisi akan ditampung di MS Excel dan nantinya akan dianalisis Penelitian
ini menggunakan teknik analisis data adalah PLS-SEM dengan tools SmartPLS
versi 30
18 Model Penelitian
Model yang digunakan pada penelitian ini adalah model kesiapan dan keberhasilan
SI dari Subiyakto (2017) yang telah menggabungkan diantara model kesiapan TRI
20 (Parasuraman amp Colby 2015) dengan model Keberhasilan SI Delone dan
McLean (2003) yang telah dimodifikasi oleh Subiyakto (2015)Model penelitian
pengukuran pengaruh kesiapan terhadap keberhasilan penerapan sistem ini terdiri
dari 9 variabel yaitu Optimism (OPT) Innovativeness (INN) Discomfort (DIS)
Insecure (INS) Information Quality (INQ) System Quality (SYQ) Service Quality
10
(SVQ) User Satisfaction (USF) Success Information System (SIS) Untuk
pengadopsian penggabungan dan pengkombinasian kedua model tersebut peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) menggunakan asumsi mengenai model logika input-
process-output oleh (Davis amp Yen 1998) Berikut model yang diajukan pada
penelitian ini
Gambar 1 1 Model Penelitian
19 Pertanyaan Penelitian
Berdasarkan tujuan dan sasaran pada penelitian ini maka pertanyaan penelitian
dalam hal ini
11
1 Apakah kesiapan pengguna berpengaruh terhadap keberhasilan penerapan
SIA Accurate
2 Apa saja faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna dalam keberhasilan
penerapan SIA Accurate dari persepsi kesiapan pengguna
21 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap INQ SYQ
SVQ dan USF
22 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap INQ SYQ
SVQ dan USF
23 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
SYQ SVQ dan USF
24 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
SYQ SVQ dan USF
25 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dam SIS
26 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan SIS
27 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan SIS
28 Apakah USF berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
110 Sistematika Penulisan
Dalam penyusunan laporan penelitian pembahasan terbagi dalam lima bab yang
secara singkat akan diuraikan sebagai berikut
12
BAB I PENDAHULUAN
Bab ini berisi latar belakang masalah rumusan masalah ruang lingkup dan batasan
tujuan dan sasaran manfaat penelitian metodologi penelitian model penelitian
pertanyaan penelitian dan sistematika penulisan
BAB II LANDASAN TEORI
Bab ini membahas mengenai dasar-dasar teori yang mendukung tentang
pengukuran pengaruh kesiapan dan keberhasilan pengguna terkait penerapan SIA
Accurate
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
Bab ini membahas tentang metodologi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu
metode pengumpulan data dan metode analisis yang digunakan
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab ini memaparkan analisis data dan hasilnya serta interpretasi hasil penelitian
dengan merujuk kepada basis teori sebelumnya
BAB V PENUTUP
Bab ini berisi kesimpulan yang berkenaan dengan hasil pemecahan masalah serta
beberapa saran untuk pengembangan keberhasilan penerapan SIA Accurate
2
BAB II
LANDASAN TEORI
21 Definisi Kesiapan
Kesiapan adalah tingkatan atau keadaan yang harus dicapai dalam proses
perkembangan perorangan pada tingkatan pertumbuhan mental fisik sosial dan
emosional (Hamalik 2008) Kesiapan adalah kondisi seseorang secara keseluruhan
yang dapat membuatnya siap untuk dapat memberikan respon atau jawaban dalam
suatu cara tertentu terhadap suatu situasi yang dihadapinya Maka seseorang akan
menyesuaikan kondisi tersebut dan akan berpengaruh atau memiliki kecenderungan
untuk memberi respon (Slameto 2010)
Definisi Kepuasan menurut Kotler dalam Abdurrahman dan Prasetyo
(2016) adalah tingkat perasaan seseorang setelah membandingkan kinerja atau hasil
dengan harapannya Kepuasan dapat dilihat dari kesesuaian harapan dengan apa
yang didapat dari suatu pelayanan (Tjiptono dalam Abdurrahman dan Prasetyo
2016) Kata kepuasan atau satisfaction berasal dari bahasa latin ldquosatisrdquo (artinya
cukup baik memadai) dan ldquofaciordquo (artinya melakukan atau membuat) sehingga
secara sederhana dapat diartikan sebagai lsquoupaya pemenuhan sesuatursquo (Tjitptono
dalam Hartono dan Wahyono 2015)
22 Definisi Keberhasilan
Dalam buku Djamarah dan Zain (2010) WJS Poerwadarminto berpendapat
bahwa keberhasilan adalah hasil yang telah dicapai (dilakukan dikerjakan dan
3
sebagainya) Sedangkan menurut Masrsquoud Khasan Abdul Qohar keberhasilan
adalah apa yang telah dapat diciptakan hasil pekerjaan hasil yang menyenangkan
hati yanng diperoleh dengan jalan keuletan kerja
Keberhasilan dari sistem informasi ditentukan bagaimana sistem itu dapat
dijalankan oleh pengguna dengan efektif dan pengguna merasa puas menggunakan
sistem tersebut dan juga bagaimana perusahaan dapat memperoleh keuntungan dari
sistem yang digunakannya Doll dan Torkzadeh dalam Istianingsih dan Wiwik
Utami (2009) menyatakan bahwa kepuasan pengguna sistem informasi dapat
digunakan sebagai tolak ukur keberhasilan suatu sistem informasi Kepuasan
pengguna akhir ini kemudian menjadi bagian dalam pengembangan model
keberhasilan sistem informasi selanjutnya
23 Definisi Pengguna Sistem
Dalam bukunya Rusdiana dan Irfan (2014) Pelaku sistem terdiri atas tujuh
kelompok yaitu sebagai berikut
1) Pemakai
Pada umumnya ada tiga jenis pemakai yaitu operasional pengawas
dan eksekutif
2) Manajemen
Ada tiga jenis manajemen yaitu manajemen pemakai yang bertugas
menangani pemakaian ketika sistem baru diterapkan manajemen sistem
yang diterapkan dalam pengembangan sistem manajemen umum yang
terlibat dalam strategi perencanaan sistem dan sistem pendukung
pengambilan keputusan
4
3) Pemeriksa
Pemeriksa menentukan segala sesuatunya berdasarkan ukuran
ukuran standar yang dikembangkan di banyak perusahaan sejenis
4) Penganalisis sistem
Fungsi dari penganalisis sistem antara lain sebagai berikut
a) Arkeolog yaitu menelusuri cara sistem lama berjalan sistem
tersebut dijalankan dan segala hal menyangkut sistem lama
b) Inovator yaitu membantu mengembangkan dan membuka
wawasan pemakai bagi kemungkinan lain
c) Mediator yaitu menjalankan fungsi komunikasi dari semua level
antara lain pemakai manajer programmer pemeriksa dan pelaku sistem
lain yang mungkin belum memiliki sikap dan cara pandangan yang sama
dan
d) Pimpinan yaitu penganalisis sistem harus personal yang
berpengalaman dari programmer atau desainer
5) Pendesain Sistem
Pendesain sistem menerima hasil penganalisis sistem berupa
kebutuhan pemakai yang tidak berorientasi pada teknologi tertentu
kemudian ditransformasikan ke desaian arsitektur tingkat tinggi dan dapat
diformulasikan oleh programmer
6) Programmer
Setelah penganalisis sistem memberikan hasil kerjanya dan diolah
oleh pendesain sistem programmer dapat mulai bekerja
5
7) Personal Pengoperasian
Pelaku ini bertugas dan bertanggung jawab di pusat komputer
misalnya jaringan keamanan perangkat lunak pencetakan back-up
24 Definisi Sistem Informasi
Sistem informasi adalah suatu sistem di dalam organisasi yang membantu
kebutuhan pengolahan transaksi harian yang mendukung fungsi operasi organisasi
yang bersifat manajerial dengan kegiatan strategi organisasi agar dapat
menyediakan laporan yang diperlukan oleh pihak luar (Sutabri 2012)
Menurut pandangan Hall dalam Kadir (2014) sistem informasi adalah
sebuah rangkaian prosedur formal di mana data dikelompokkan diproses menjadi
informasi dan didistribusikan kepada pemakai Sama halnya seperti menurut
Sidharta dalam (Rusmana 2015) bahwa sebuah sistem informasi adalah sistem
buatan manusia yang berisi himpunan terintegrasi dari komponen-komponen
manual dan komponen-komponen terkomputerisasi yang bertujuan untuk
mengumpulkan data memproses data dan menghasilkan informasi untuk pemakai
25 Definisi Sistem Informasi Akuntansi
Sistem Informasi Akuntansi sering dirancang dengan menggunakan software agar
informasi yang dihasilkan menjadi lebih akurat efisien dan tepat waktu (Davis
Alderman amp Robinson 1990) Sistem Informasi Akuntansi adalah suatu sistem
yang mengumpulkan merekam menyimpan dan mengolah data untuk
menghasilkan informasi bagi para pembuat keputusan (Romney amp Steinbart 2012)
Terdapat 6 komponen dalam Sistem Informasi Akuntansi yakni
6
1 Orang yang menggunakan sistem
2 Prosedur dan instruksi yang digunakan untuk mengumpulkan mengolah
dan menyimpan data
3 Data tentang organisasi dan kegiatan bisnisnya
4 Software yang digunakan untuk mengolah data
5 Infrastruktur teknologi informasi meliputi komputer perangkat tambahan
dan peralatan komunikasi jaringan yang digunakan dalam Sistem
Informasi Akuntansi
6 Sistem pengendalian internal dan perangkat keamanan untuk menjaga data
Sistem Informasi Akuntansi
Menurut Romney dan Steinbart (2012) sebuah sistem informasi akuntansi
yang didesain dengan baik dapat
1 Meningkatkan kualitas dan mengurangi biaya dari produk dan jasa
2 Meningkatkan efisiensi
3 Meningkatkan pembagian pengetahuan
4 Meningkatkan efisiensi dan efektivitas dari suatu rantai Supply
5 Meningkatkan struktur dari pengendalian internal
6 Meningkatkan kualitas pengambilan keputusan
Menurut Sutabri (2004) sistem informasi akuntansi meliputi beragam
aktivitas yang berkaitan dengan siklus pemrosesan akuntansi perusahaan Meskipun
tidak ada dua organisasi yang identik tetapi sebagian besar mengalami jenis
kejadian ekonomi yang serupa Kejadian-kejadian ini menghasilkantransaksi-
7
transaksi yang dapat dikelompok menjadi empat siklus aktivitas bisnis yang umum
yaitu
1 Siklus pendapatan
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan pendistribusian barang dan jasa
ke entitas-entitas lain dan pengumpulan pembayaran yang berkaitan
2 Siklus pengeluaran
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan perolehan barang dan jasa dari
entitas-entitas lain dan pelunasan kewajiban-kewajiban yang berkaitan
3 Siklus produksi
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan pengubahan sumber daya menjadi
barang dan jasa
4 Siklus keuangan
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan perolehan dan manajemen dana
modal termasuk kas
26 Sistem Informasi Akuntansi Accurate
Salah satu contoh sistem informasi akuntansi adalah Accurate Penggunaan Sistem
Informasi Akuntansi (SIA) Accurate sesuai dengan salah satu tujuan utama sistem
informasi yaitu untuk menyajikan informasi sebagai pendukung pengambilan
keputusan perencanaan pengendalian dan perbaikan selanjutnya (Puspitawati amp
Anggadini 2011) SIA Accurate merupakan salah satu program akuntansi buatan
putra-putri bangsa Pengembang sistemnya (developer system) adalah CPSSoft (PT
Cipta Piranti Sejahtera) dan CPSSoft tidak melayani penjualan mereka fokus di
pengembangan program dan administrasi Versi pertama SIA Accurate adalah
8
Accurate 2000 Accounting Software yang diliris sekitar tahun 2000 Sistem
Acccurate merupakan produk lokal yang sesuai dengan Pernyataan Standard
Akuntansi Keuangan (PSAK) dan Perpajakan di Indonesia
261 SIA Accurate versi 5
SIA Accurate ini merupakan salah satu program pembukuan perusahaan
dalam varian paket modul lengkap siap pakai dan tersedia untuk varian
project ataupun manufaktur yang bisa diaplikasikan di berbagai jenis dan
skala usaha kecil menengah bagi perusahaan baik yang bergerak di bidang
trading distribusi service atau manufaktur dan lain sebagainya SIA
Accurate ini menyediakan layanan dengan menggunakan Bahasa Indonesia
sehingga penggunaan sistem ini akan mudah dipahami oleh masyarakat
Indonesia
SIA Accurate versi 5 memiliki 3 varian paket dengan beragam
modul yang ditawarkan bagi setiap perusahaan yaitu Standard Edition
Deluxe Edition dan Enterprise Edition Untuk varian Standar Edition
cocok untuk perusahaan skala kecil seperti jasa dan dagang yang hanya
cukup menghasilkan laporan keuangan standar tanpa perlu laporan
keuangan perproyek atau perdepartment Sedangkan Deluxe Edition
merupakan perpaduan dari beberapa modul standar ditambah dengan fungsi
berupa pengisian proyek dan departemen Kalau varian Enterprice Edition
cocok untuk perusahaan manufacturing karena sudah dilengkapi dengan
Bill Of Material Production Order Production Activity Finished
Production Activity dan bahkan dapat mengetahui selisih antara Bill Of
9
Material Budged dengan Production Activity Berikut tabel perbedaan
daftar modul dan fitur pada setiap varian paket
Tabel 2 1 Perbedaan Varian Accurate 5 (sumber wwwcpssoftcom)
Modul dan Fitur Standard
Edition
Enterprise
Edition
Deluxe
Edition
Modul Pembelian
Modul Penjualan Modul Persediaan Modul Buku Besar Modul Kas Bank Modul Aktiva Tetap Modul RMA Modul Proyek Modul Manufaktur
Transaksi berulang dengan pengingat Mengakses grafik laporan dengan
tabletsmartphone
262 Modul SIA Accurate versi 5
Berikut beberapa penjelasan modul yang tersedia
1 Modul Pembelian (Purchase Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Permintaan Pembelian (Purchase
Requisition Form) Formulir Pesanan Pembelian (Purchase Order
Form) Formulir Penerimaan Barang (Received Item Form) Formulir
Faktur Pembelian (Purchase Invoice Form) Formulir Retur Pembelian
(Purchase Return Form) dan Formulir Pembayaran Pembelian
(Purchase Payment Form)
2 Modul Penjualan (Sales Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Penawaran Penjualan (Sales
Quotation Form) Formulir Pesanan Penjualan (Sales Order Form)
10
Formulir Faktur Penjualan (Sales Invoice Form) Formulir Retur
Penjualan (Sales Return Form) dan Formulir Penerimaan Penjualan
(Sales Receipt Form)
3 Modul Persediaan (Inventory Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Barang dan Jasa (List Of Item)
Formulir Penyesuain Persediaan (Inventory Adjustment Form)
Formulir Pembiayaan Pesanan (Job Costing Form) Daftar Gudang
(List Of Warehouse) Formulir Grup Barang (Item Grouping Form)
Formulir Penyesuaian Harga Jual Barang (Set Selling Price Adjustment
Form) dan Formulir Pindah Barang (Item Transfer Form)
4 Modul Buku Besar (General Ledger Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Akun (List Of Account) Daftar Mata
Uang (List Of Currency) Informasi Perusahaan (Company Info)
Formulir Bukti Jurnal (Journal Voucher Form) Proses Akhir Bulan
(Period End Process) dan Laporan Keuangan (Financial Statemen)
5 Modul Kas Bank (Cash Bank Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Pembayaran (Payment Form
Formulir Penerimaan (Deposit Form) Buku Bank (Bank Book)
Formulir Rekonsiliasi Bank (Bank Reconcile Form)
6 Modul Aktiva Tetap (Fixed Asset Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Aktiva Tetap Baru (New Fixed Asset
Form) Daftar Tipe Aktiva Tetap Pajak (List Of Fiscal Fixed Asset
11
Type) Daftar Tipe Aktiva Tetap (List Of Fixed Asset Type) Daftar
Aktiva Tetap (Fixed Asset List)
7 Modul RMA (Return Merchandise Authorization Module)
Modul ini terdiri dari Formulir RMA (RMA Form) dan Formulir
RMA Action (RMA Action Form)
8 Modul Proyek (Project Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Bahan Baku Daftar Biaya Proyek
Formulir Work Price Analysis Formulir Proyek Formulir Material In
Used Formulir Project Survey Formulir Project Bill Formulir Project
Ending
263 Kelebihan SIA Accurate versi 5 dengan versi sebelumnya
Berikut beberapa perbedaan antara SIA Accurate versi 4 dan Accurate versi
5 yaitu
1 Adanya Fitur E-Faktur
Fitur E-Faktur dibuat untuk membantu pengguna SIA Accurate
terutama Pengusaha Kena Pajak (PKP) untuk menghasilkan laporan siap
pakai sekaligus sebagai pendukung kebijakan dari Direktorat Jendral
Pajak yang mewajibkan penggunaan E-Faktur bagi perusahaan PKP
2 Database Server Firebird 25
Database firebird yang digunakan di dalam aplikasi Accurate versi
4 adalah Firebird versi 21 dan untuk Accurate versi 5 ini dikembangkan
12
dengan menggunakan database Firebird 25 dengan konfigurasi Super
Classic(SC) yang sudah diakui secara umum
3 Lisensi SIA Accurate
Di Accurate sebelumnya lisensi Accurate berupa nomor serial di-
input langsung ke SIA Accurate di masing-masing komputer Pengguna
memerlukan bantuan customer support CPSSoft atau tenaga penjual
untuk mendapatkan nomor serial yang dimaksud Di Accurate 5 License
Manager yang berkomunikasi dengan License Server CPSSoft untuk
mendapatkan nomor serial lisensi kemudian dikirimkan ke komputer
Accurate Client secara otomatis
264 Kekurangan SIA Accurate versi 5
1 Tidak bisa di Custom
SIA Accurate adalah software paket Kenapa tidak bisa Karena SIA
Accurate sudah mensurvei ke perusahaan-perusahaan dari UMKM
UKM di Indonesia dan Perusahaan menengah ke atas Jadi SIA Accurate
di buat sesuai dengan kebutuhan perusahaan-perusahaan di Indonesia
sesuai dengan PSAK dan perpajakan di Indonesia juga Laporan dan
form seperti PO Invoice dan lain-lain masih bisa di custom
2 Tidak mencakup Seluruh Operasional Perusahaan
Basic dari program SIA Accurate adalah accounting software bukan
oprasional software Contoh seperti pembayaran gaji perkaryawan belum
bisa di 5 bisa di catat secara global saja Untuk pencatatan gaji
13
perkaryawan dan SIA Accurate pajaknya baru bisa di SIA Accurate
Online
3 Tidak mendapatkan Training Pembelian Baru
Dulu SIA Accurate memang mempaket kan dalam pembelian baru
SIA Accurate maka mendapatkan training namun harganya lebih mahal
Sekarang sudah banyak SMK dan Universitas di Indonesia yang bekerja
sama dengan SIA Accurate sehingga SDM siap pakainya sudah banyak
Maka dari itu SIA Accurate menekan harga software semurah mungkin
dan jika di perusahaan Anda sudah ada karyawan yang sudah bisa
menggunakan SIA Accurate Kenapa harus mengambil jasa training
Jadi training di SIA Accurate sangat flexibel tergantung kebutuhan
perusahaan
27 Konsep Dasar Kesiapan Teknologi (Technology Readiness)
Penelitian Sheu amp Kim (2008) yang melibatkan 50 organisasi sebagai obyek
penelitian menyatakan bahwa tingkat kesiapan yang rendah menjadi sebab
kegagalan proyek SI khususnya kesiapan pengguna yang paling dominan
berpengaruh terhadap keberhasilan implementasi SI Penelitian Sheu dan Kim
menunjukkan bahwa faktor kesiapan pengguna lebih kuat pengaruhnya terhadap
keberhasilan proyek SI dibandingkan dengan keterlibatan pengguna dalam proyek
SI
Dapat disimpulkan dari penjelasan diatas bahwa adanya proses penerapan
teknologi atau sistem pada suatu organisasi menyebabkan beberapa tantangan baru
14
bagi organisasi tersebut seperti beberapa pengguna yang memiliki tingkat kesiapan
rendah pada sistem atau teknologi baru akan mengalami kesulitan dalam
mempelajari hal baru bahkan beberapa pengguna baru lainnya dapat memberikan
penolakan merasa enggan atau tidak mampu dalam menggunakan teknologi atau
sistem baru tersebut sehingga penerapan teknologi atau sistem baru pada organisasi
tersebut akan menjadi sia-sia bahkan gagal Oleh karena itu dengan adanya suatu
pengukuran dan penilaian dalam tingkat kesiapan dan kemampuan pengguna suatu
teknologi maka akan meminimalisir tingkat kesalahan kesulitan dan resiko yang
ada (Pambudi 2015)
28 Konsep Dasar Keberhasilan Sistem Informasi (Success SI)
Selama bertahun-tahun para peneliti dan praktisi telah berusaha untuk berhasil
dalam mengelola proyek SI sehingga dapat mencapai kinerja yang maksimal
Pengukuran keberhasilan proyek SI pun menjadi topik yang menarik di kalangan
peneliti dan praktisi tersebut sejak Standish Group mempublikasikan penemuan
mereka pada tahun 1994 Keberhasilan proyek adalah konsep utama tetapi teori
tersebut masih merupakan konsep yang ambigu Antara para peneliti dan praktisi
pun juga masih terjadi kurang sepakat tentang model tersebut Mereka cenderung
fokus pada satu atau sebagian dimensi Sehingga mereka belum mendapat
gambaran yang jelas tentang pengukuran keberhasilan SI
Subiyakto dan Ahlan (2014) mencoba menjawab permasalahan tersebut
dengan mengembangkan model alternatif pengukuran keberhasilan proyek
berdasarkan input-process-output (IPO) model Mereka membandingkan
15
mengadopsi mengadaptasi dan mengkombinasi teori sebelumnya yaitu Davisrsquos
IPO model teori keberhasilan proyek model Delone dan McLean dan kerangka
klasifikasi proyek
Pertama Subiyakto (2014) membandingkan dua model yaitu model Delone
dan McLean dan Model IPO Mereka menemukan bahwa model proses dan model
kausal Delone dan McLean tidak lengkap dalam istilah model IPO sebuah proyek
Model ini hanya fokus pada pemanfaatan dan layanan dari produk Dalam konteks
pengukuran keberhasilan proyek model ini kurang menjelaskan dimensi input dari
model IPO Dengan demikian model IPO lebih komprehensif dibandingkan model
Delone dan McLean
Kedua Subiyakto (2014) mengadopsi teori keberhasilan proyek
pengukuran keberhasilan SI Delone dan McLean dan kerangka klasifikasi proyek
Pengadopsian teori keberhasilan proyek dilaksanakan untuk mengembangkan
aspek kausalitas model Mereka mengadopsi semua variable model Delone dan
McLean serta tiga dari empat variabel kerangka klasifikasi proyek (McLeod amp
MacDonell 2011) yaitu konten proyek orang dan aksi konteks organisasi Hal ini
dikarenakan proses proyek akan diwakili oleh dimensi proses
Ketiga Subiyakto dan Ahlan (2014) menyesuaikan penempatan variable
sejalan dengan logika IPO dan definisi keberhasilan proyek Tiga penyesuaiannya
adalah sebagai berikut
a Menempatkan 2 dimensi model Delone dan Mclean (system creation dan
system utilization) ke dalam dimensi proses dari model Hal ini didukung
juga oleh beberapa peneliti bahwa proses proyek terdiri dari dua subproses
16
yaitu produksi produk dan pemanfaatannya Penempatan dimensi dampak
sistem dari model DeLone dan McLean sebagai dimensi output dari model
sejalan dengan definisi keberhasilan proyek
b Mengembangkan hubungan antara variabel dimensi input terhadap
variable dimensi proses Dalam hal ini masing-masing varibel dimensi
input memiliki hubungan terhadap masing-masing variabel dari dimensi
proses yang sejalan dengan model proses dan kausal dari IPO model
c Mengembangkan hubungan antara konteks organisasi terhadap semua
variabel dalam model yang berdasarkan konsep pengaruh lingkungan
sistem
Keempat model dikembangkan atas kombinasi dari empat teori yang telah
disebutkan sebelumnya Kombinasi ini dilakukan untuk menanggapi dua isu utama
di lingkup model keberhasilan proyek SI yaitu validitas dan kelengkapan
pengukuran model Kelengkapan model berarti model tersebut dikembangkan
untuk mencakup dimensi keseluruhan proyek dalam konteks aspek proses dan
kausal Validitas adalah berarti bahwa model ini mewakili secara teori keberhasilan
proyek Tiga dimensi utama yang dari model ini adalah dimensi input proses dan
output Dimensi proses terdiri dari dua subdimensi yaitu pembuatan sistem (system
creation) dan pemanfaatan sistem (system utilization) Model ini (Gambar 34)
mengandung 9 variabel dan 36 hubungan antar variable tersebut Konten proyek
(project content) orang dan aksi (people and action) dan konteks organisasi
(institutional contexts) adalah tiga variabel dimensi input Kualitas informasi
(information quality) kualitas sistem (system quality) kualitas layanan (service
17
quality) penggunaan (system use) dan kepuasan pengguna (user satisfaction)
adalah lima variabel untuk dimensi proses Manfaat bersih (net benefit) adalah
variabel untuk dimensi output
Gambar 2 1 Model Pengukuran Keberhasilan Proyek SI Berdasarkan Model IPO
(Subiyakto dan Ahlan 2014)
Selanjutnya pada tahun 2015 Subiyakto Ahlan Kartiwi dan Sukmana
memvalidasi model baru tersebut secara kualitatif untuk mengetahui kelayakan
model tersebut melalui Focus Group Study (FGS) Mereka melakukan 4 teknik FGS
yaitu interview konsultasi diskusi dan seminar Ada 16 partisipan (9 doktor 3
calon doktor dan 4 akademisi) dari 20 anggota terdaftar yang tergabung dalam
kelompok penelitian ini Mereka memiliki kepentingan keterampilan
penegtahuan dan pengalaman dalam bidang penelitian SI Mereka juga dipilih
karena kredibilitas mereka sebagai key informants
18
Hasil dari FGS mengungkapkan delapan tema menyeluruh berkaitan dengan
validitas model dan kelayakan pelaksanaan penelitian Kemudian telah disimpulkan
dalam empat poin validasi yaitu kejelasan proses pemodelan penggunaan dasar
teoritis kewajaran metode penelitian dan ketersediaan sumber daya penelitian
Berdasarkan poin tersebut Subiyakto et al merevisi modelnya melalui
penyederhanaan jumlah hubungan antar variable dengan menghapus 6 hubungan
Model tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah ini
Gambar 2 2 Revisi Model (Subiyakto et al 2015)
29 Populasi Dan Sampel
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau subyek yang
mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk
dipelajari dan ditarik kesimpulannya Guritno dan Sudaryono (2011) Dalam metode
penelitian kata populasi amat populer dipakai untuk menyebutkan
serumpunsekelompok objek yang menjadi sasaran penelitian Populasi penelitian
merupakan keseluruhan dari objek penelitian yang dapat berupa manusia hewan
tumbuh-tumbuhan udara gejala nilai peristiwa sikap hidup dan sebagainya
19
Sehingga objek-objek ini dapat menjadi sumber data penelitian (Bungin 2006)
Jenis populasi terbagi dua yaitu
1) Populasi fitnit artinya jumlah individu ditentukan
2) Populasi infinit artinya jumlah individu tidak terhingga atau tidak
diketahui dengan pasti
Sampel ialah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi
tersebut Sehingga pengambilan sampel harus menggunakan cara-cara tertentu yang
berdasarkan oleh pertimbangan-pertimbangan yang ada (Sugiyono 2011)
291 Teknik Sampling
Teknik sampling adalah teknik pengambilan sampel Terdapat dua metode dasar
penarikan sampel yaitu (Guritno amp Sudaryono 2011)
a Probability Sampling
Probability Sampling adalah teknik pengambilan sampel yang
memberikan peluang sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk
dipilih menjadi sampel Beberapa metode penarikan sampel probabilitas
adalah sebagai berikut
1 Simple Random Sampling
Simple random sampling dikatakan sederhana karena pengambilan
sampel dari populasinya dilakukan secara acak tanpa memperhatikan status
atau tingkat pendidikan yang ada dalam suatu populasi
2 Stratified Random Sampling
20
Stratified Random Sampling merupakan suatu prosedur penarikan
sampel berstrata yaitu suatu subsampel acak sederhana yang ditarik dari
setiap strata atau tingkatan yang kurang lebih sama dalam beberapa
karakteristik (Siregar 2013)
3 Cluster Sampling
Cluster Sampling merupakan suatu prosedur penarikan sampel
probabilitas yang memilih subpopulasi yang disebut cluster Kemudian
setiap elemen di dalam kelompok cluster tersebut dipilih sebagai anggota
sampel
b Nonprobability Sampling
Nonprobability Sampling merupakan suatu prosedur penarikan
sampel yang bersifat subjektif Dalam hal ini probabilitas pemilihan
elemen-elemen populasi tidak dapat ditentukan Hal ini disebabkan setiap
elemen populasi tidak memiliki peluang yang sama untuk dipilih sebagai
sampel Beberapa teknik pengambilan sampel nonprobabilitas sebagai
berikut (Guritno amp Sudaryono 2011)
1 Convience Sampling
Convience Sampling adalah teknik penarikan sampel berdasarkan
kemudahan Prosedurnya adalah semata-mata langsung menghubungi
unitunit penarikan sampel yang mudah dijumpai seperti mahasiswa dalam
satu kelas jamarsquoah tempat ibadah pengunjung toko dan lainnya Seringkali
pengambilan sampel ini dilakukan untuk menguji kuesioner atau penelitian
ekspolorasi
21
2 Quota Sampling
Quota Sampling adalah penarikan sampel berdasarkan kuota
Prinsipnya adalah karakteristik tertentu yang relevan menjelaskan dimensi
populasi Peneliti harus mengetahui distribusi populasi
3 Purposive Sampling
Purposive Sampling adalah penarikan sampel berdasarkan
pertimbangan atau kriteria tertentu
4 Snowball Sampling
Snowball Sampling adalah metode penarikan sampel dengan
responden yang berhasil diperoleh diminta untuk menunjukkan responden
lainnya secara berantai
5 Accidental Sampling
Accidental Sampling adalah metode penarikan sampel dimana
pemilihan anggota sampelnya dilakukan terhadap orangbenda yang
kebetulan ada atau dijumpai (Hadi 2016 Sugiyono 2011)
292 Teknik Menentukan Ukuran Sampel
Dalam penelitian ini untuk mendapatkan ketepatan ukuran pengukuran penelitian
ini menggunakan metode analisis SEM Berdasarkan studi penelitian Monte Carlo
berbagai estimasi penentuan sampel yang disimpulkan
1 Model SEM dengan jumlah variabel laten sampai dengan lima buah dan
setiap konstruk dijelaskan 3 atau lebih indikator jumlah sampel 100-150
sudah dianggap memadai (Santoso 2011)
22
2 Ukuran sampel untuk model SEM adalah antara 100-200 atau dengan cara
jumlah indikator dikali 5 sampai 10 (Ferdinand AT 2000)
3 Ukuran sampel untuk estimasi Maximum Likehood harus setidaknya 5x
jumlah parameter bebas dalam model termasuk error (Bentler amp Chou
1987)
4 SEM yang menggunakan model estimasi maximum likehood estimation
(MLE) adalah 100-200 sampel (Ghozali 2011)
210 Teknik Pengumpulan Data
Menurut Sugiyono (2011) teknik pengumpulan data merupakan langkah yang
paling utama dalam penelitian karena tujuan utama dari penelitian adalah
mendapatkan data Dengan metode pengumpulan data yang tepat akan
memungkinkan peneliti untuk memperoleh data yang valid sehingga dapat
membantu dalam penelitian Pengumpulan data penelitian dilakukan dengan
berbagai metode
1 Wawancara
Wawancara merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan
oleh peneliti untuk memperoleh informasi dengan cara berkomunikasi
langsung (seperti tanya jawab) antara pewawancara dan responden
2 Kuesioner
Kuesioner merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan
dengan cara memberikan seperangkat pertanyaan atau pernyataan tertulis
kepada responden untuk dijawab (Sugiyono dalam Setiawan 2016)
23
Kuesioner ini dapat membantu peneliti memperoleh informasi terkait
dengan permasalahan penelitian
3 Observasi
Observasi adalah teknik pengumpulan data yang dilakukan melalui
suatu pengamatan disertai dengan pencatatan terhadap keadaan atau
perilaku objek penelitian (Fathoni dalam Setiawan 2016) Observasi ini
dilakukan untuk memperoleh gambaran mengenai objek penelitian secara
keseluruhan
4 Studi Pustaka
Studi pustaka adalah teknik survei terhadap data yang telah ada
dengan menggali teori-teori yang telah berkembang dalam bidang ilmu
yang berkepentingan mencari metode-metode serta teknik penelitian
baik dalam mengumpulkan data atau dalam menganalisis data yang telah
pernah digunakan oleh peneliti-peneliti terdahulu (Nazir dalam Yunita
2017)
211 Skala Likert
Menurut Sugiyono (2011) skala likert digunakan untuk mengukur sikap pendapat
dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial Sewaktu
menanggapi pertanyaan dalam skala likert responden menentukan tingkat
persetujuan mereka terhadap suatu pertanyaan dengan memilih salah satu dari
pilihan yang tersedia Biasanya disediakan lima pilihan skala dengan format seperti
ini
24
1 Sangat tidak setuju
2 Tidak setuju
3 Kurang setuju
4 Setuju
5 Sangat setuju
Selain pilihan dengan lima skala seperti contoh di atas kadang digunakan juga
skala dengan tujuan atau sembilan tingkat Suatu studi empiris menemukan bahwa
beberapa karakteristik statistik hasil kuesioner dengan berbagai jumlah pilihan
tersebut ternyata sangat mirip (Dawes 2008)
212 PLS-SEM
PLS-SEM merupakan salah satu metode yang digunakan dalam menganalisis dan
dinilai kuat karena digunakan pada setiap jenis skala data seperti data interval data
nominal dan rasio serta syarat asumsi yang lebih fleksibel (Yamin amp Kurniawan
2011) Partial Least Square (PLS) dikembangkan pertama kalinya oleh Herman
Wold pada tahun 1975 Software yang digunakan untuk analisis menggunakan
PLS-SEM antara lain SmartPLS XLSTAT PLS-PM Visual PLS dan lainnya
PLS dapat digunakan untuk tujuan konfirmasi (seperti pengujian hipotesis)
dan tujuan eksplorasi PLS juga dapat menduga apakah terdapat atau tidak
hubungan antar variabel dan kemudian proposisi untuk pengujian Tujuan
utamanya adalah menjelaskan hubungan antar konstruk dan menekankan
pengertian tentang nilai hubungan tersebut Penggunaan PLS untuk prediksi dan
membangun teori serta sampel yang dibutuhkan relatif kecil dengan minimum
25
sepuluh kali item konstruk yang paling kompleks (Ghozali 2011 Ghozali amp
Hengky 2015 Yamin amp Kurniawan 2011)
Kepopuleran penggunaan PLS-SEM diantara para peneliti dan praktisi
adalah karena empat alasan Pertama algoritma PLS tidak terbatas hanya untuk
hubungan antara indikator dengan konstrak latennya yang bersifat reflektif saja
tetapi algoritma PLS juga dipakai untuk hubungan yang bersifat formatif Kedua
PLS dapat digunakan untuk menaksir model path dengan sample size yang kecil
Ketiga PLS-SEM dapat digunakan untuk model yang sangat kompleks (terdiri atas
banyak variabel laten dan manifes) tanpa mengalami masalah dalam estimasi data
Keempat PLS dapat digunakan ketika distribusi data sangat miring (skew) (Yamin
amp Kurniawan 2011)
Evaluasi model dalam PLS meliputi dua tahap yaitu evalusi outer model
atau model pengukuran dan evaluasi terhadap inner model atau model struktural
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Sarstedt 2017 Wong 2013 Yamin
2011)
1 Evaluasi Pengukuran Model (Outer Model)
Model ini meliputi pemeriksaan individual item reliability internal
consistency atau construct reliability average variance extracted dan
discriminant validity Ketiga pengukuran tersebut dikelompokkan dalam
convergent validity yaitu mengukur besarnya korelasi antara konstrak
dengan variabel laten Measurement model dilakukan untuk dapat
mengetahui hubungan antara konstrak (variabel) dengan indikator-
indikatornya (Yamin amp Kurniawan 2011)
26
Pemeriksaaan individual item reliability dapat melihat nilai
standardized loading factor Nilai ini menggambarkan besarnya korelasi
antara setiap item pengukuran (indikator) dengan konstraknya Untuk nilai
ideal loading factor berupa diatas 07 ini berarti bahwa indikator tersebut
sudah valid sebagai indikator yang dapat mengukur konstrak
Pengukuran lainnya dari convergent validity adalah melihat nilai
Average Variance Extracted (AVE) Nilai ini menggambarkan besaran varian
atau keragaman variabel manifes yang dapat dikandung oleh konstrak laten
Untuk nilai AVE ideal yaitu 05 hal ini berarti convergent validity baik
Artinya variabel laten dapat menjelaskan rata-rata lebih dari setengah varian
dari indikator-indikatornya
Discriminant validity dievaluasi melalui cross loading kemudian
membandingkan nilai AVE dengan kuadrat nilai korelasi antar konstrak
Ukuran cross loading adalah membandingkan korelasi dengan konstraknya
dan konstrak blok lainnya hal ini menunjukkan konstrak tersebut
memprediksi ukuran pada blok mereka dengan lebih baik dari blok lainnya
Ukuran discriminant validity lainnya adalah bahwa nilai akar AVE harus
lebih tinggi daripada korelasi antara konstrak dengan konstrak lainnya atau
nilai AVE lebih tinggi dari kuadrat korelasi antara konstrak
2 Evaluasi Struktural Model (Inner Model)
Pengukuran struktural model dilakukan untuk dapat mengetahui hubungan
antara konstrak yang dihipotesiskan oleh peneliti(Yamin amp Kurniawan
27
2011) Dalam model ini terdapat beberapa tahap dalam melakukan
evaluasinya
Tahap pertama adalah dengan melihat signifikansi hubungan antara
konstrak Hal ini dapat dilihat dari koefisien jalur (path coefficient) yang
menggambarkan kekuatan hubungan antara konstrak Pengukuran path
coefficient (β) memiliki nilai ambang batas diatas 01 hal ini untuk
menyatakan bahwa jalur (path) yang dimaksud mempunyai pengaruh di
dalam model
Tahap kedua adalah dengan mengevaluasi nilai R2 (coefficient of
determination) Nilai ini menjelaskan varian dari tiap target endogenous
variabel dengan standar pengukuran sekitar 067 sebagai kuat sekitar 033
moderat dan dibawah 019 menunjukan tingkat varian yang lemah
Tahap ketiga adalah dengan melihati nilai t-test dengan metode
boostrapping menggunakan uji two-tailed dengan tingkat signifikansi 5
untuk menguji hipotesis-hipotesis penelitian Bila nilai t-test lebih besar dari
196 maka hipotesis penelitian yang dibuat dapat diterima
Tahap keempat yaitu pengujian f2 (effect size) Pengujian ini dilakukan
untuk dapat memprediksi pengaruh variabel tertentu terhadap variabel
lainnya dalam struktur model dengan nilai ambang batas sekitar 002 untuk
pengaruh kecil 015 untuk pengaruh menegah dan 035 untuk pengaruh yang
besar f2 dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut
28
Tahap kelima yaitu pengujian 1198762 (predictive relevance) dengan
menggunakan metode blindfolding untuk dapat memberikan bukti bahwa
variabel tertentu yang digunakan dalam suatu model yang dibuat mempunyai
keterkaitan prediktif (predictive relevance) dengan variabel lainnya dalam
model tersebut dengan nilai ambang batas pengukuran di atas nol
Tahap keenam yaitu melakukan pengujian 1199022 (Relative Impact) dengan
menggunakan metode blindfolding juga untuk dapat mengukur relatif
pengaruh sebuah keterkaitan antara prediktif sebuah variabel tertentu dengan
variabel lainnya yang memiliki nilai ambang batas sebesar 002 untuk
pengaruh kecil 015 untuk pengaruh sedang dan 035 untuk pengaruh besar
Rumus yang digunakan dalam perhitungan 1199022 adalah sebagai berikut
211 Model yang Diadopsi
Model yang digunakan pada penelitian ini adalah model kesiapan dan keberhasilan
SI oleh Subiyakto (2017) Gambar model penelitian ini dapat dilihat di bab satu
pada gambar 11 Berikut model yang diajukan pada penelitian ini
Variabel TRI dan Keberhasilan SI
Berikut dijabarkan pengertian dari variabel yang diadopsi ke dalam model TRI
dan Keberhasilan SI lengkap dengan referensi model tersebut
29
Tabel 2 2 Variabel TRI dan Keberhasilan SI Variabel Pengertian Referensi
Optimsm (OPT) Visi yang positif tentang teknologi dan keyakinan kontrol
yang lebih besar fleksibilitas dan efisiensi dalam
kehidupan manusia (Parasuraman
amp Colby
2015
Subiyakto
2017)
Innovativness
(INN)
Kecenderungan untuk menjadi pelopor pemimpin atau
opinion-former dalam penggunaan teknologi
Discomfort (DIS) Persepsi tentang kurangnya kontrol atas teknologi dan
perasaan tertekan dalam penggunaan teknologi
Insecurity (INS) Ketidakpercayaan teknologi dan skeptisis kemampuan
diri untuk menggunakannya dengan tepat
Information
Quality (INQ)
Tingkat sejauh mana informasi yang dihasilkan secara
konsisten memenuhi persyaratan dan harapan pengguna
(Delone amp
McLean
2003
Subiyakto
2017)
System Quality
(SYQ)
Tingkat untuk mendeskripsikan kualitas dari konten yang
dimiliki sistem informasi
Service Quality
(SVQ)
Tingkat untuk menilai sebarapa baik kualitas layanan
kepada pengguna
User Satisfaction
(USF) Kepuasan pengguna menggunakan sistem informasi
Success
Information
System (SIS)
Pencapaian sistem informasi berdasarkan perencanaan
pengembangannya
Indikator TRI dan Keberhasilan SI
Setelah penjabaran dari pengertian variabel berikut ini adalah penjabaran
pengertian dari indikator-indikator yang diadopsi ke dalam model lengkap dengan
referensinya
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI
Indikator Definisi Referensi
Easiness (OPT1) Tingkat yang terkait dengan kemampuan suatu sistem
untuk memberikan kebebasan dari kendala kesulitan dan
masalah
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Connectivity
(OPT2)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan suatu sistem
untuk berhasil terhubung dengan sistem lain
Efficiency (OPT3) Tingkat yang terkait dengan pencapaian sistem untuk
menghasilkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk mencapai output
Effectiveness
(OPT4)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan sistem untuk
mencapai tujuan penggunaannya
Productivity
(OPT5)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
menghasilkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk menghasilkan output
30
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI (lanjutan)
Indikator Definisi Referensi
Problem Solving
(INN1)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
menemukan solusi terhadap masalah
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Independence
(INN2)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan sistem untuk
mendukung penggunanya agar bebas dari kontrol atau
pengaruh
Challenge (INN3) Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
berhasil menangani atau mencapai sesuatu dalam situasi
atau masalah yang sulit
Stimulatioon
(INN4)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
mendorong sesuatu untuk terjadi berkembang atau
membaik
Competitiveness
(INN5)
Tingkat yang terkait kemampuan sistem untuk sukses
pengguna dibanding kompetitornya
Complexity (DIS1) Tingkat yang terkait dengan fitur sistem yang
membingungkan atau sulit dipahami
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Difficulty (DIS2) Tingkat yang terkait dengan kondisi suatu sistem yang
tidak dapat dioperasikan dengan mudah
Dependence (DIS3) Tingkat yang terkait dengan kondisi suatu sistem yang
membutuhkan pihak lain untuk mengoperasikannya
Lack of Support
(DIS4)
Tingkat yang terkait dengan sistem yang tidak memiliki
atau cukup dukungan dalam operasinya
Inappropriateness
(DIS5) Tingkat yang berkaitan dengan keadaan yang tidak pantas
Failure (INS1) Tingkat yang terkait dengan kemungkinan bahwa sistem
tidak menyenangkan atau terdapat hal berbahaya yang
bisa terjadi
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Threat (INS2) Tingkat yang terkait dengan situasi sistem yang bisa
menimbulkan kerugian atau bahaya
Reducing
Interaction (INS3)
Tingkat yang terkait dengan implementasi sistem yang
membuat interaksi manusia semakin berkurang dalam
ukuran jumlah dan kepentingan
Distraction (INS4) Tingkat yang terkait dengan penggunaan sistem lebih
diperhatikan dan mencegah orang berkonsentrasi pada
hal lain
Incredulity (INS5) Tingkat yang terkait dengan keraguan sistem dari
penggunaannya
Accuracy (INQ1) Tingkat kelayakan dari informasi yang dihasilkan
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Timeliness (INQ2) Tingkat presisi dari proses pengolahan informasi SI pada
durasi waktu yang direncanakan
Completeness
(INQ3)
Tingkat dari informasi yang dihasilkan oleh SI utuh atau
tanpa ada bagian yang hilang
Consistency (INQ4) Kecenderungan dari SI untuk masih mendemonstrasikan
informasi yang sama dalam operasi layanan
pemeliharaan atau kualitas
Relevance (INQ5) Tingkat keterkaitan dari informasi yang dihasilkan oleh
SI dengan pokok bahasannya
31
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI (lanjutan)
Indikator Definisi Referensi
Ease of Use
(SYQ1)
Tingkat kebebasan SI dari kendala kesulitan dan
masalah selama penggunaannya
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Maintainability
(SYQ2)
Tingkat yang terkait dengan kemudahan SI dalam
pemeliaharaannya
Response Time
(SYQ3)
Tingkat yang terkait dengan jumlah waktu yang
dibutuhkan untuk menanggapi perintah dari pengguna
tersebut
Fuctionality
(SYQ4)
Tingkat yang terkait dengan SI dapat dioperasikan sesuai
dengan persyaratan yang telah direncanakan
Safety (SYQ5) Tingkat kekebalan SI dari serangan yang tak terduga
bahaya atau kerusakan
Responsiveness
(SVQ1)
Tingkat reaksi SI untuk melayani penggunanya dengan
cara waktu dan situasi yang sesuai
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Flexibilty (SVQ2) Tingkat adaptasi SI untuk melayani penggunanya sesuai
dengan kebutuhan yang diminta
Security (SVQ3) Tingkat keamanan dari sistem yang terintegrasi untuk
melayani pengguna dengan aman dari serangan bahaya
atau kerusakan yang tak terduga
Fuctionality
(SVQ4)
Tingkat yang terkait dengan cakupan layanan SI sesuai
dengan persyaratan fungsional
Extension (SVQ5) Tingkat yang terkait dengan cakupan layanan tambahan
SI yang melebihi persyaratan fungsional
Efficiency (USF1) Tingkat kepuasan pengguna SI berdasarkan pada
pencapaian sistem untuk menghasilkan output
dibandingkan dengan sumber daya yang dibutuhkan
untuk mencapai output (Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Effectivity (USF2) Tingkat kepuasan pengguna SI berdasarkan pada
kemampuan sistem untuk memenuhi kebutuhan
pengguna untuk mencapai tujuannya
Flexibility (USF3) Tingkat kepuasan pengguna SI yang terkait dengan
kemampuan beradaptasi dari sistem sesuai dengan
kebutuhan yang diminta
Overall Satisfaction
(USF4)
Tingkat kepuasan pengguna SI terkait dengan
kecukupan keseluruhan aspek sistem
IS Efficiency (SIS1) Tingkat yang terkait dengan perbandingan dari nilai
output SI dan sumber daya yang dibutuhkan untuk
mencapai output
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei 2013
Subiyakto
2017)
IS Effectivity (SIS2) Tingkat yang terkait dengan kapabilitas kemampuan
sistem untuk memenuhi kebutuhan pengguna untuk
mencapai tujuannya
User Satisfaction
(SIS3)
Sejauh mana SI dapat membantu pengguna menciptakan
nilai bagi bisnis mereka
Productictivity
Improvement
(SIS4)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
meningkatkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk menghasilkan output
Competitive
Advantage (SIS5)
Tingkat yang terkait dengan posisi yang menguntungkan
dari pengguna SI yang terintegrasi untuk bersaing dalam
kompetisi bisnis
32
2111 Model IPO Logic
Beberapa penelitian menggunakan input-process-output Logic pada model
penelitiannya Logika IPO di adopsi untuk tujuan yang sama dalam
pengukuran kualitas dari suatu sistem Teori dasar sistem ini digunakan untuk
dapat memberi gambaran akan konsep sistematis dari suatu sistem (Subiyakto
et al 2014) Model logika komputer IPO logic yang digunakan milik Davis
(1998) dan Kellogg (2004) sampai saat ini masih banyak digunakan dalam
penelitian di bidang teknologi dan informasi Logika IPO ini digunakan pada
penelitian yang bertujuan dalam hal pengukuran kualitas suatu sistem
Teori dasar IPO digunakan juga untuk menggambarkan konsep
sistematis dari suatu sistem dan mudah dimengerti oleh para pengguna para
desainer pun juga dapat mengevaluasi dan memperbaiki desain (Davis 1998
Kellogg 2004) Model logic bila digambarkan secara langsung belum tentu
dapat dilihat hubungan sebab-akibat atau hubungan tujuan dan dampak dari
program ataupun proyek secara langsung Namun ini bukan berarti bahwa
program tersebut dikatakan tidak berhasil tetapi kemungkinan adanya bahwa
program sebagai salah satu dari banyak faktor yang dapat mempengaruhi
suatu dampak yang dapat ditimbulkannya (Solihin Dadang 2012) Berikut
adalah gambar 25 merupakan alur dari IPO logic
Gambar 2 3 IPO LOGIC (Davis 1998)
33
2112 Model Kesiapan Teknologi (Technology Readiness)
Technology Readiness atau kesiapan penggunaan teknologi merupakan
kecenderungan sikap masyarakat dalam merangkul dan menggunakan
teknologi baru di rumah dan di tempat kerja (Parasuraman 2000)
Setiap orang bisa menjadi konsumen teknologi namun cara
mengimplementasikannya tergantung pada derajat kesiapan seseorang
dalam menerima teknologi tersebut Menurut Parasuraman (2000) langkah
pertama yang harus dilakukan dalam implementasi teknologi adalah
mengetahui kesiapan konsumen dalam menerima teknologi tersebut Dalam
konteks ini Technology Readiness Index dikembangkan oleh Parasuraman
(2000) untuk mengukur dan mengetahui sejauh mana seseorang atau
organisasi siap untuk mengadopsi sebuah teknologi informasi Berikut
gambar terbaru dari model TRI 20
Gambar 2 4 Model TRI20 oleh Parasuraman dan Colby 2015
(Sumber Rockresearchcom)
34
TRI merupakan skala multy-item yang terdiri dari 36 pertanyaan untuk
mengukur technology readiness Skala 36-item terdiri dari empat dimensi
komponen keyakinan yang berkaitan dengan teknologi yang memperngaruhi
tingkat seseorang dalam Technology Readiness Keyakinan ini menetapkan
kesediaan seseorang untuk berinteraksi dengan teknologi baru Seiring
berjalannya waktu dan perkembangan IT yang meningkat dengan pesat maka
pemilik model melakukan pembaharuan di tahun 2014 bersama Charles L
Colby sehingga menghasilkan model TRI 20 tetap dengan mempertahankan
4 dimensi sebelumnya namun perubahan serta pembaharuan instrumen
menjadi 16 butir Model TRI 20 ini terdiri dari empat dimensi dua adalah
kontributor dan dua lagi adalah inhibitor pada adopsi teknologi
Kontributornya sebagai berikut
1 Optimism (kepercayaan diri) yaitu menggambarkan sebuah ekspektasi
dari kebenaran positif teknologi
2 Innovativeness (inovasi) yaitu mengenai otoritas penggunaan teknologi
Sedangkan inhibitor adalah
3 Discomfort (ketidaknyamanan) adalah keraguan tentang jaminan orang
awam akan pengalamannya dengan teknologi
4 Insecurity (ketidakamanan) adalah resiko kemungkinan orang-orang
melakukan transaksi berbasis teknologi (technology-based transactions)
Sebagai kontributor optimisme dan inovasi sebagai penggerak dari
Technology Readiness Pada kenyataannya skor tinggi diukur pada dimensi-
dimensi ini yang pada umumnya akan memperbesar kesiapan teknologi
35
(Technology Readiness) Sabaliknya ketidaknyamanan dan ketidakamanan
mencegah atau menunda berkecenderungan membuat orang-orang untuk
menggunakan teknologi baru Dengan demikian skor tinggi yang diukur pada
dimensi-dimensi ini akan menurunkan seluruh kesiapan teknologi
(Technology Readiness) Selama bertahun-tahun TRI telah banyak
bermanfaat bagi para peneliti yang tertarik pada media sosial akses mobile
dan layanan teknologi lainnya Skala 36-item yang di bangun oleh
Parasurman telah diterjemahkan dalam berbagai bahasa untuk memfasilitasi
perkembangannya di banyak Negara dan telah digunakan di berbagai sektor
layanan termasuk pendidikan perbankan telekomunikasi kesehatan dan
layanan professional lainnya
Parasuraman (2000) memberikan tiga kategori pada pengukuran
Technology Readiness Index yaitu
1 High Technology Readiness (TRI gt 351)
2 Medium Technology Readiness (29 =lt TRI =lt 351)
3 Low Technology Readiness (TRI =lt 289)
Terdapat 5 segmen kategori pengguna sistem yang didefiniskan oleh
Parasuraman dan Colby (2015)
1 Explolers Memiliki optimisme dan rasa inovatif yang tinggi terhadap
teknologisistem sehingga memiliki antusiasme terhadap penggunaan
teknologisistem informasi
2 Pioneer Memiliki optimisme dan rasa inovatif yang tinggi terhadap
teknologisistem namun memiliki sikap kritis terhadap penggunaan
36
teknologisistem informasi Hal tersebut menyebabkan pengguna akan
selektif dalam penggunaan teknologisistem informasi
3 Paranoids Memiliki rasa optimis terhadap teknologisistem namun
memiliki rasa inovatif yang rendah Pengguna kategori ini memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang tinggi terhadap penggunaan
teknologisistem Hal ini menyebabkan rendahnya antusiasme terhadap
penggunaan teknologi
4 Laggards Memiliki rasa optimis dan rasa inovatif terhadap
teknologisistem yang rendah Jenis pegguna seperti ini memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang tinggi terhadap penggunaan
teknologisistem Hal ini menyebabkan penolakan terhadap penggunaan
teknologi
5 Skeptics Memiliki rasa optimis dan rasa inovatif yang rendah terhadap
teknologisistem Jenis pegguna seperti ini juga memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang rendah terhadap penggunaan
teknologisistem Pengguna seperti ini akan menerima teknologisistem
namun tidak memiliki antusiasme terhadap teknologisistem
37
2113 Model Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information)
Gambar 2 5 Model Keberhasilan SI (DeLone amp McLean 1992)
Model keberhasilan ini didasarkan pada proses dan hubungan kausal
dari dimensi-dimensi di model Model ini tidak mengukur ke enam dimensi
pengukuran keberhasilan sistem informasi secara independen tetapi
mengukurnya secara keseluruhan satu mempengaruhi yang lainnya
Pertimbangan proses beragumentasi bahwa suatu sistem terdiri dari
beberapa proses yaitu satu proses mengikuti proses lainnya Suatu model
proses mengusulkan bahwa suatu sistem informasi terdiri dari beberapa
proses yaitu sebagai berikut ini
a Suatu sistem informasi mula-mula dibuat berisi dengan banyak fitur
yang dapat memperlihatkan beberapa tingkat kualitas sistem dan
informasinya
b Pemakai-pemakai dan manajer-manajer mempunyai pengalaman dengan
fitur-fitur tersebut dengan menggunakan sistemnya entah mereka puas
atau tidak puas dengan sistemnya atau produk informasinya
38
c Penggunaan dari sistem dan produk informasinya kemudian mempunyai
dampak atau pengaruh (influence) di pemakai individual di dalam
melakukan pekerjaannya dan dampak-dampak individu ini secara
kolektif akan berakibat pada dampak- dampak organisasional
Berbeda dengan model proses model kausal (causal model) atau
disebut juga dengan model varian (variance model) berusaha untuk
menjelaskan kovarian (covariance) dari elemen-elemen model untuk
menentukan apakah variansi dari satu elemen dapat dijelaskan oleh variansi
dari elemen-elemen lainnya atau dengan kata lain untuk menentukan apakah
terjadi hubungan kausal diantara mereka Misalnya semakin tinggi kualitas
sistem diharapkan akan menyebabkan kepuasan pemakai dan penggunaan
yang lebih tinggi yang selanjutnya akan memperngaruhi secara positif
produktivitas individual dengan hasil peningkatan produktivitas
organisasional Model kausal ini menunjukkan bagaimana arah hubungan
satu elemen dengan elemen lain apakah menyebabkan lebih besar
(mempunyai pengaruh positif) atau lebih kecil (mempunyai pengaruh
negatif)
Dari model proses dan kausal ini maka dapat dijelaskan bahwa kualitas
sistem (system quality) dan kualitas informasi (information quality) secara
mandiri dan bersama-sama mempengaruhi baik penggunaan (use) dan
kepuasan pemakai (user satisfaction) Besarnya penggunaan (use) dapat
mempengaruhi kepuasan pemakai (user satisfaction) secara positif atau
negatif Penggunaan dan kepuasan pemakai mempengaruhi dampak
39
individual (individual impact) dan selanjutnya mempengaruhi dampak
organisasional (organization impact) Sejak tahun 1992 sampai tahun 2002
banyak penelitian yang telah merujuk dan menggunakan model Delone dan
McLean (1992) Kepopuleran model ini menunjukkan bukti yang kuat dari
kebutuhan untuk mengintegrasikan penemuan-penemuan riset secara
komprehensif di bidang sistem informasi Model ini banyak mengundang
perhatian dari para peneliti salah satunya adalah Peter B Seddon yang
melontarkan kritik terhadap model yang diajukan oleh DeLone amp Mclean
Menurut Seddon dalam Jogiyanto (2007) masalah utama dari model
DampM (DeLone amp McLean) adalah mencoba mengkombinasikan proses dan
penjelasan kausal dari keberhasilan sistem informasi di model mereka
Dengan demikian model mereka tercampur antara model proses (process
model) dan model varian (variance model) Menanggapi kritik Seddon
tersebut yang menyatakan bahwa proses dan kausal adalah dua konsep yang
berbeda dan membingungkan untuk digabungkan DeLone dan McLean
(2003) menyetujui kritik ini Pembuatan model keberhasilan sistem informasi
DampM (DampM Information Success Model) dipicu oleh suatu proses
pembuatan informasi dan dampak dari penggunaan sistem informasinya
DeLone dan McLean mendasarkan modelnya pada model proses yang terdiri
dari tiga komponen proses yaitu
a Pembuatan dari suatu sistem informasi
b Penggunaan sistem informasi tersebut
c Konsekuensi atau dampak dari penggunaan sistem
40
Masing-masing dari proses-proses ini diperlukan (necessary) tetapi
masih belum cukup (not sufficient) untuk suatu kondisi supaya dapat
memberikan hasil (outcome) Misalnya tanpa penggunaan sistem tidak akan
ada konsekuensinya atau manfaatnya Demikian juga dengan pemakaian
sistem mungkin juga tidak akan dihasilkan manfaat Dengan demikian untuk
memahami seluruh dimensi dari keberhasilan sistem informasi model varian
atau model kausal diperlukan
Kritik lainnya oleh Seddon tentang pemakaian sistem (system use)
adalah suatu perilaku (behavior) sehingga harus dikeluarkan sebagai
pengukur sukses dari model kausal DeLone dan McLean (2003) tidak
sependapat dengan kritik ini Mereka berargumentasi bahwa pemakaian
sistem (use) harus mendahului dampak dan manfaat mereka percaya bahwa
pemakaian sistem merupakan pengukur yang tepat untuk mengukur sukses di
kebanyakan kasus
DeLone dan McLean (2003) lebih lanjut mengatakan bahwa
permasalahan dengan menggunakan pemakaian sistem (use) sebagai
pengukur keberhasilan adalah pada definisinya yang terlalu sederhana tanpa
memperhatikan sifat dari penggunaannya Peneliti-peneliti harus
mempertimbangkan sifat (nature) perluasan (extent) kualitas (quality) dan
ketepatan (appropriateness) dari pemakaian sistem Sehingga penghapusan
pemakaian sistem (use) dari model ditolak oleh Delone dan McLean (2003)
Selain itu kenyataannya juga pemakaian sistem (system use atau system
41
usage) masih digunakan di banyak riset-riset empiris dan berlanjut
dikembangkan dan diuji oleh peneliti-peneliti sistem informasi
Dari kontribusi-kontribusi penelitian-penelitian sebelumnya dan akibat
perubahan-perubahan dari peran dan penanganan sistem informasi yang telah
berkembang DeLone dan McLean (2003) memperbarui modelnya dan
menyebutnya sebagai model keberhasilan sistem informasi DampM yang
diperbarui (updated DampM IS Success model) Hal-hal yang diperbarui dalam
model ini adalah sebagai berikut
a Menambah dimensi kualitas pelayanan (service quality) sebagai
tambahan dari dimensi-dimensi kualitas yang telah ada
b Menggabungkan dampak individual (individual impact) dan dampak
organisasional (organizational impact) menjadi satu variabel yaitu
manfaatmanfaat bersih (net benefits)
c Menambahkan dimensi minat memakai (intention to use) sebagai
alternative dari dimensi pemakaian (use)
d Pemakaian (use) dan kepuasan pemakai (user satisfaction) sangat erat
berhubungan Pemakaian (use) harus mendahului kepuasan pemakai
(user satisfaction) sebagai suatu proses tetapi pengalaman yang positif
karena menggunakan (use) akan mengakibatkan kepuasan pemakai yang
lebih tinggi sebagai suatu kausal Secara sama peningkatan kepuasan
pemakai akan mengakibatkan peningkatan minat menggunakan
(intention to use) dan kemudian akan menggunakan (use)
42
e Jika manfaat-manfaat bersih (net benefits) positif akan menguatkan minat
memakai dan menggunakan serta tingkat kepuasan pemakai Umpan
balik ini masih valid bahkan untuk manfaat-manfaat bersih yang negatif
f Model yang diperbarui mempunyai arah panah untuk
mendemonstrasikan hubungan yang diusulkan antar dimensi-dimensi
keberhasilan dalam bentuk proses tetapi tidak menunjukkan arah
hubungannya yang positif atau negatif dalam bentuk kausal
Dari hasil analisis tersebut maka Delone dan McLean (2003)
mengusulkan suatu model yang diperbarui yang nampak pada gambar berikut
ini
Gambar 2 6 Model Keberhasilan SI (DeLone amp McLean 2003)
43
212 Penelitian Sejenis
Tabel 2 3 Penelitian Sejenis
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
1 Peranan Sistem Informasi
Akuntansi dalam Efektifitas
Pelaporan Informasi Akuntansi
Pertanggungjawaban pada PT
Pos Indonesia (Persero)
Manado (Koloay Morasa amp
Elim 2014)
DeLone and
McLean
1 System Quality
2 Information
Quality
3 Service Quality
4 Information Use
5 User Satisfaction
6 Net Benefit
Untuk mengetahui bagaimana
peranan sistem informasi
akuntansi pertanggungjawaban
kantor cabang PT Pos
Indonesia (Persero) Manado
Penelitian menyimpulkan bahwa Sistem
Informasi Akuntansi pada PT Pos
Indonesian (Persero) Manado telah
berperan secara efektif dalam pelaporan
informasi akuntansi pertanggungjawaban
kantor cabang Terbukti dengan
terpenuhinya karakteristik output kualitatif
berupa informasi yang menjelaskan telah
tercapainya tujuan dalam perusahaan
2 Kajian Keberhasilan
Penggunaan Sistem Informasi
Accurate Dengan
Menggunakan Model
Kesuksesan Sistem Informasi
DeLone Dan Mclean (Hudin amp
Riana 2016)
Updated
DeLone dan
McLane (2003)
1 System quality
2 Information
quality
3 Service quality
4 Use
5 User satisfaction
6 Net benefit
Penelitian ini akan
menganalisis faktor-faktor
yang mengukur keberhasilan
model kesuksesan sistem
informasi DeLone amp McLean
terhadap pengguna Sistem
Informasi Akuntansi Accurate
di enam perusahaan di Kota
Sukabumi
Penelitian ini membuktikan bahwa kualitas
informasi dan kualitas pelayanan tidak
berpengaruh signifikan terhadap variabel
penggunaan dan variabel lainnya teruji
signifikan dalam mengukur keberhasilan
penggunan Sistem Accurate dengan nilai
R-square 057 untuk penggunaan 094
untuk kepuasan pengguna dan 094 untuk
manfaat bersih Selain itu nilai Goodness
of Fit (GoF) sebesar 072 atau 72
sehingga model dinyatakan telah sesuai
secara substansial dalam
merepresentasikan hasil penelitian
44
Tabel 23 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
3 Evaluasi Net Benefit Sistem
Informasi Akuntansi Pada
Software Akuntansi Accurate
dan Zahir MenurutModel
Delone amp Mclean 2003
(Tjahjanadi amp Sarosa)
Updated
DeLone dan
McLane (2003)
1 System quality
2 Information
quality
3 Service quality
4 Use
5 User satisfaction
6 Net benefit
menganalisis Net Benefit
software akuntansi menurut
model kesuksesan DeLone amp
McLean (2003)
Hasil penelitian menunjukkan bahwa
Information Quality System Quality dan
Service Quality berpengaruh terhadap User
Satisfaction User Satisfaction berpengaruh
terhadap Net Benefit Akan tetapi
Information Quality System Quality dan
Service Quality tidak berpengaruh terhadap
Use Use tidak berpengaruh terhadap User
Satisfaction dan Use tidak berpengaruh
terhadap Net Benefit
4 Evaluasi Kesiapan Pengguna
dalam Adopsi SI Terintegrasi
di bidang Keuangan
Menggunakan Metode TRI
(Florestiyanto 2012)
Technology
Readiness Index
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Melakukan evaluasi kesiapan
pengguna dalam adopsi TIK
diukur dari keyakinan positif
dan keyakinan negatif
pengguna terhadap teknologi
dengan mengadiopsi TRI 10
Seluruh variable penelitian berpengaruh
terhadap technology readiness
5 Analisis Kesiapan Pengguna
Sistem Informasi Akademik
(Pambudi 2015)
Technology
Readiness Index
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Melakukan analisis kesiapan
kompetensi teknologi
pengguna pada proses
implementasi SIA di PNM
dengan menggunakan SEM-
PLS dan metode TRI
Seluruh variable Tri berpengaruh secara
signifikan terhadap Technology Readiness
faktor ketidaknyamanan menempati urutan
teratas dan inovasi urutan terbawah
45
Tabel 23 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
6 An Updated and
Streamline Technology
Readiness Index TRI 20
(Parasuraman amp Colby
2015)
TRI 20 1 Optimism
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Pada papper ini adanya
penyederhanaan indikator
dari 36 pada TRI versi 10
kini menjadi 16 variabel pada
TRI 20
Adanya perbaharuan 16 indikator
pada model TRI 20
7 Implementation in of
Input process-output
Model for Measuring
Information System
Project Success (
Subiyakto amp Ahlan
2014)
IPO Model
Measuring IS Project
Success
1 Project Contents
People amp Actions
2 Institutinal Context
3 System Use
4 Information
Quality
5 System Quality
6 Service Quality
7 User Satisfication
8 Net Benefits
Memberikan alternative
model keberhasilan proyek
SI menggunakan IPO model
Permodelan usulan yang dibuat
berdasarkan empat teori dasar yaitu IPO
Logic Model The Project Success
Theories The DampM Success Model dan
The Project Classifictory Framework
8 Development of the
Readiness and Success
Model for Assessing the
Information System
Integration (Subiyakto
2017)
The technology
readiness and IS
success model
combination
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
5 Information
Quality
6 System Quality
7 Service Quality
8 UserSatisfication
9 Success
Information
Systems
Tujuan penelitian ini
menggabungkan dua model
menjadi satu kesiapan dan
keberhasilan sistem untuk
mengetahui pengaruh
kesiapan terhadap
keberhasilan integrasi sistem
Hasil penelitian ini menunjukkan anatara
penggabungan dua model yang
dikembangkan menjadi satu model antara
model kesiapan dengan model keberhasilan
sistem yang memiliki Sembilan variabel
dengan 23 indikator
46
Tabel 21 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
9 Pengukuran Pengaruh
Kesiapan Terhadap
Keberhasilan Penerapan
Sistem Ubiquitous
Computing Di UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
(Gregoryo Gusti 2017)
Model TRI
Parasuraman amp
Colby (2014) dan
Model Keberhasilan
Sistem Informasi
(Delone amp McLean
2003) yang
dikembangkan oleh
(Subiyakto 2017)
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
5 Information Quality
6 System Quality
7 Service Quality
8 UserSatisfication
9 Success Information
Systems
Untuk mengetahui pengaruh
kesiapan terhadap
keberhasilan penerapan
sistem Ubiquitous
Computing di UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
khususnya Fakultas Sains
dan Teknologi
Hasilnya terdapat 23 hipotesis yang diuji
11 hipotesis yang diterima atau
berpengaruh dan 12 hipotesis ditolak
Sehingga faktor-faktor pengaruh kesiapan
terhadap keberhasilan sistem yaitu OPT
melalui SYQ SVQ dan USF INN melalui
INQ dan SVQ INS berpengaruh secarah
negatif melalui INQ SYQ dan SVQ INQ
melalui USF SVQ melalui USF USF
melalui SIS
47
213 Pengembangan Hipotesis
Hipotesis dikembangkan berdasarkan teori-teori dari Parasuraman amp Colby
(2015) Delone amp McLean (2003) dan Subiyakto (2017) Maka dari itu dapat
dijabarkan hipotesis untuk variabel construct sebagai berikut
H1 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap INQ
H2 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap SYQ
H3 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap SVQ
H4 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H5 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap INQ
H6 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap SYQ
H7 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap SVQ
H8 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H9 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
H10 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SYQ
H11 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SVQ
H12 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap USF
H13 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
H14 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SYQ
H15 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SVQ
H16 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap USF
H17 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H18 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H19 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
48
H20 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H21 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H22 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H23 Apakah USF berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
49
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
31 Pendekatan Penelitian
Secara umum penelitian ini dilakukan dengan menerapkan pendekatan kuantitatif
(Creswell 2017) dan struktur penelitian yang berurutan sesuai dengan tujuannya
yaitu untuk mengetahui pengaruh kesiapan terhadap keberhasilan penerapan SIA
Accurate dan menguji hipotesis yang berhubungan antara pengaruh kesiapan
terhadap keberhasilan penerapan sistem Teknik pengumpulan data yang dilakukan
melalui pengadaan survei yang disebarkan kepada responden di beberapa
perusahaan Jakarta khususnya pengguna SIA Accurate dengan berinstrumenkan
pertanyaan kuesioner analisis data dilaksanakan secara statistik dengan
menggunakan perangkat lunak komputer sesuai kebutuhan
Dalam penelitian ini perangkat lunak yang digunakan yaitu MS Word 2016
untuk penulisan laporan MS Excell 2016 untuk membantu pengolahan data
demografis serta SmartPLS versi 30 untuk pengolahan data hasil kuesioner dari
responden yang terkumpul Serta Edraw Max 8 untuk pembuatan gambar yang
mendukung penulisan laporan penelitian (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle
2015 Sarstedt 2017 Wong 2013 Yamin amp Kurniawan 2011)
50
32 Prosedur Penelitian
Melihat dari pendekatan dan strategi penelitian yang telah dijelaskan sebelumnya
penelitian ini akan dilakukan menggunakan delapan tahapan yang secara prosedural
dan berurutan yang terdiri dari kajian pustaka pengembangan model perancangan
penelitian pembuatan instrument penelitian atau indikator pengumpulan data
analisis data interpretasi dan pembuatan laporan Berikut gambar yang akan
memperjelas urutan prosedural penelitian ini
Gambar 3 1 Prosedur Penelitian
51
Selanjutnya akan digambarkan durasi proses dari ke delapan tahapan
dalam penelitian ini beserta kegiatan strukturalnya pada tabel 31
Tabel 3 1 Waktu Penelitian
No Tahapan Nov Des Jan Feb Mar Apr Mei Jun
1 Kajian Pustaka
2 Pengembangan Model
3 Perancangan Penelitian
4 Pembuatan Instrumen
5 Pengumpulan Data
6 Analisis Data
7 Interpretasi
8 Pembuatan Laporan
33 Populasi dan Sampel
Populasi dan sampel pada penelitian ini ialah para pengguna SIA Accurate versi 5
di beberapa perusahaan Jakarta yang pernah menggunakan sistem ini tanpa dibatasi
lamanya waktu penggunaan Tahap pertama peneliti mengambil teknik sampling
melalui purposive sampling yang dilakukan untuk memilih bagian dari populasi
dimana kriteria yang dipilih adalah pengguna yang memiliki pengalaman dalam
menggunakan SIA Accurate Selanjutnya peneliti menentukan jumlah responden
berdasarkan teori dengan pertimbangan jumlah populasi keterbatasan waktu dan
biaya maka dari itu peneliti mengkerucutkan daerah penelitian pada Jakarta Selatan
Jakarta Timur Jakarta Barat Dari 15 perusahaan yang menggunakan SIA Accurate
dan dijadikan target sampel penelitian 4 diantaranya menerima permohonan
penelitian yang diajukan dan 11 perusahaan lainnya menolak Dengan perkiraan
responden yang mencapai lebih dari 100 orang hal tersebut menurut beberapa ahli
(Guritno 2011 Wong 2013) telah mencakupi sampel yang dibutuhkan dalam
Structural Equation Modeling (SEM) maka peneliti mendapatkan jumlah
responden sebanyak 125 orang
52
34 Instrumen Penelitian
Instrumen penelitian ini berupa sebuah kuesioner yang berisi lembaran surat
pengantar dari peneliti sebagai permohonan untuk pengisiannya dan lembar kedua
dan ketiga yang berisikan pertanyaaan-pertanyaan penelitian Lembar pertanyaan
penelitian ini terdiri dari tujuh pertanyaan yang ditujukan sebagai data demografi
mengenai profil responden (1) jenis kelamin (2) pendidikan terakhir (3)
pengetahuan pengguna dalam keberadaan SIA Accurate (4) pengalaman
penggunaan SIA Accurate (5) skala intensitas akses SIA Accurate (6) tingkat
kesiapan terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate (7) status responden di
perusahaan dan empat puluh empat pertanyaan ditujukan sebagai data statistik
inferensial Daftar pertanyaan lengkap penelitian dapat dilihat pada bagian
lampiran Secara khusus peneliti menggunakan lima poin skala likert dari tingkatan
ldquoSangat Tidak Setujurdquo (1) sampai ldquoSangat Setujurdquo (5) untuk pengukuran dalam
kuesioner tersebut Berikut tabel 32 indikator dan butir pertanyaan penelitian
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian
Variabel Indikator Pertanyaan
Optimism
(OPT)
Easiness Sistem bebas dari kesulitan kendala dan
masalah
Connectivity Sistem dapat mudah terhubung dengan sistem
lain
Effectiveness Sistem berjalan secara efektif
Efficiency Sistem berjalan secara efisien
Productivity Sistem berjalan secara produktif
Innovativeness
(INN)
Problem Solving Sistem merupakan alat pemecah masalah bagi
penggunanya
Independence Sistem membantu pengguna bebas dari kendali
dan pengaruh
Challenge Sistem mendukung penggunanya untuk mencapai
tujuan dalam situasi atau masalah yang sulit
Stimulation Sistem mendorong penggunanya untuk mencapai
tujuan
Competitiveness Sistem mendukung penggunanya untuk menjadi
lebih sukses daripada pesaingnya
53
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian (lanjutan)
Variabel Indikator Pertanyaan
Discomfort
(DIS)
Complexity Sistem membingungkan pengguna dalam
penggunaannya
Difficulty Sistem tidak mudah untuk digunakan
Dependence Sistem tidak bebas untuk digunakan
Lack Of Support Sistem dijalankan tanpa dukungan operasi secara
penuh
Innapropriateness Sistem tidak sesuai dengan perencanaan
pengembangannya
Insecurity
(INS)
Failure Sistem tidak berhasil dijalankan sesuai rencana
pengembangannya
Threat Sistem berada dalam kondisi yang dapat
menyebabkan bahaya
Reducing Interaction Sistem membuat penggunanya menjadi kurang
dalam berinteraksi
Distraction Sistem membuat penggunanya tidak fokus kepada
yang sebenarnya penting untuk mereka
Incredulity Sistem meragukan untuk digunakan
Information
Quality
(INQ)
Accuracy Sistem menghasilkan informasi secara akurat
Timeliness Sistem menghasilkan informasi secara tepat waktu
Completeness Sistem menghasilkan informasi secara lengkap
Consistency Sistem menghasilkan informasi secara konsisten
sepanjang operasinya
Relevance Sistem menghasilkan informasi sesuai kebutuhan
penggunanya
System
Quality
(SYQ)
Ease of Use Sistem mudah dalam penggunaannya
Maintainability Sistem mudah dalam perawatannya
Response Time Sistem mampu merespon secara cepat mengikuti
perintah yang diberikan
Fuctionality Sistem mampu melakukan semua fungsi yang
disyaratkan dalam pengembangannya
Safety Sistem aman dalam penggunaanya
Service
Quality
(SVQ)
Responsiveness Sistem memberikan layanan secara cepat
Flexibility Sistem menyediakan layanan yang fleksibel sesuai
kondisi pengguna
Security Sistem memberikan layanan yang aman
Functionality Sistem menyediakan layanan yang sesuai
persyaratan dalam pengembangannya
Extension Sistem menyediakan layanan lebih dari fungsi yang
disyaratkan
User
Satisfaction
(USF)
Efficiency Pengguna puas dengan tingkat efisiensi sistem
Effectiveness Pengguna puas dengan tingkat efektifitas sistem
Flexibility Pengguna puas dengan tingkat fleksibilitas sistem
Overall Satisfaction Pengguna puas dengan kinerja sistem
Success
Information
System
(SIS)
IS Efficiency Sistem beroperasi secara efisien
IS Effectiveness Sistem beroperasi secara efektif
User Satisfaction Sistem meningkatkan kepuasan penggunanya
Productivity Improvement Sistem meningkatkan produktivitas
Competitive Advantage Sistem meningkatkan daya saing perusahaan
54
35 Pengumpulan dan Pemrosesan Data
Proses pengumpulan data yang dilakukan oleh peneliti ialah menyebar kuesioner
secara langsung kepada respondenpengguna SIA Accurate Penyebaran kuesioner
dilakukan secara langsung pada beberapa perusahaan pengguna SIA Accurate di
Jakarta Prosedur awal yang dilakukan dalam kegiatan pengumpulan data adalah
perizinan yang diajukan peneliti kepada perusahaan terkait setelah disetujui proses
pengambilan data dilakukan dengan menyerahkan kuesioner kepada perwakilan
masing-masing perusahaan dan menjelaskan bagaimana cara pengisian kuesioner
tersebut Proses pengumpulan data dilakukan selama tiga bulan dibeberapa
perusahaan pengguna SIA Accurate di Jakarta Berdasarkan hasil penyebaran
kuesioner peneliti berhasil mengumpulkan 125 kuesioner secara langsung kepada
pengguna yang telah menggunakan SIA Accurate Keseluruhan kuesioner yang
diperoleh dinyatakan valid karena sesuai dengan kriteria dan dinyatakan lengkap
36 Analisis dan Interpretasi Data
Analisis data dibagi menjadi dua yaitu analisis demografis dan analisis statistis
inferensial Pertama peneliti melakukan analisis data demografis dengan
menggunakan perangkat lunak Ms Word 2016 Kedua peneliti melakukan analisis
statistis inferensial menggunakan SmartPLS versi 30 terdapat dua analisis yang
dilakukan oleh penelti dalam tahap ini yaitu analisis measurement model (outer
model) dan structural model (inner model) Measurement model (outer model)
dilakukan melalui proses pengujian validitas dan reliabilitas outer model melalui
indikator reliability internal consistency reliability convergent validity dan
55
discriminant validity Sedangkan pengujian structural model (inner model) melalui
path ceofficient (β) coefficient of determination (R2) t-test melalui metode
bootstrapping effect size (f2) predictive relevance (Q2) dan relative impact (q2)
menggunakan metode pengujian blindfolding Setelah itu untuk interpretasi hasil
peneliti mendiskusikan hasil analisis demografi responden dengan kondisi lapangan
yang berjalan dan juga menterjemahkan hasil analisis model secara statistik
kuantitatif dengan membandingkan dan mempertimbangkan sejumlah literatur
terkait sebelumnya
56
BAB IV
HASIL ANALISIS DAN INTERPRETASI
41 Hasil Analisis
411 Hasil Analisis Demografis
Hasil analisis demografis dilakukan pada bagian profil responden dan untuk
menghasilkan informasi demografis terkait profil responden tingkat pendidikan
dan bagaimana responden tersebut menilai kemampuannya menggunakan
komputer
1) Jenis Kelamin
Gambar 41 memperlihatkan bahwa dari 125 data responden yang
terlibat dalam penelitian ini sebagian besar responden berjenis kelamin
laki-laki yaitu sebanyak 70 orang (56) dan jumlah dari responden
perempuan yaitu sebanyak 55 orang (44)
Gambar 4 1 Diagram Jenis Kelamin Responden
Laki-laki
56
Perempuan
44
Laki-laki Perempuan
57
2) Pendidikan Terakhir
Gambar 42 menunjukan bahwa responden yang terlibat dalam
penelitian ini memiliki keragaman tingkat pendidikan Sebanyak 71
responden (57) merupakan lulusan S1 25 responden (20) lulusan
SLTA 23 responden (18) merupakan lulusan Diploma dan 6 responden
merupakan lulusan S2 (5)
Gambar 4 2 Diagram Pendidikan Terakhir Responden
3) Pengetahuan mengenai Keberadaan Sistem
Berdasarkan gambar 43 dari jumlah 125 responden mayoritas
sudah mengetahui mengenai keberadaan SIA Accurate yaitu sebanyak 119
responden (95) sisanya sebanyak 6 orang (5) belum mengetahui
mengenai adanya SIA Accurate
SLTA
20
Diploma
18S1
57
S2
5
SLTA Diploma S1 S2
58
Gambar 4 3 Diagram Pengetahuan Keberadaan Sistem
4) Pengalaman Penggunaan Sistem
Pengalaman responden dalam menggunakan sistem di institusi atau
perusahaan tersebut adalah lt1 tahun sebanyak 69 (55) 1-3 tahun
sebanyak 15 (12) 3-5 tahun sebanyak 16 (13) dan gt5 tahun sebanyak
25 (20 ) responden Gambar 44 menunjukan durasi pengalaman
responden dalam menggunakan SIA Accurate di penelitian ini
Gambar 4 4 Diagram Pengalaman Penggunaan Sistem
Tidak5
Iya95
Tidak Iya
lt 1 Tahun
55
1 - 3 Tahun
12
3 - 5 Tahun
13
gt 5 Tahun
20
lt 1 Tahun 1 - 3 Tahun 3 - 5 Tahun gt 5 Tahun
59
5) Skala Intensitas Penggunaan Sistem
Skala intensitas responden dalam menggunakan sistem dalam
pekerjaan di institusi atau perusahaan tersebut adalah ldquoselalurdquo sebanyak 79
responden (63) ldquoterkadangrdquo sebanyak 30 (24) ldquojarangrdquo sebanyak 16
(13) dan ldquotidak pernahrdquo sebanyak 0 (0 ) responden Gambar 45
menunjukan durasi pengalaman responden dalam menggunakan SIA
Accurate di penelitian ini
Gambar 4 5 Diagram Skala Intensitas Penggunaan Sistem
6) StatusPosisi Pekerjaan
Berdasarkan gambar 46 dapat diketahui bahwa responden pada
penelitian ini bagian marketing sebanyak 43 orang (34) dilanjutkan oleh
bagian logistik sebanyak 37 orang (30) bagian keuangan sebanyak 13
orang (11) bagian Admin sebanyak 24 orang (19) dan terakhir bagian
TI sebanyak 8 orang (6)
Selalu
63
Terkadang
24
Jarang
13
Selalu Terkadang Jarang
60
Gambar 4 6 StatusPosisi Pekerjaan
7) Kemampuan Penggunaan Komputer
Gambar 47 menunjukan penilaian responden atas kapabilitas
penggunaan komputer Hasil ini diambil berdasarkan jawaban responden
atas pertanyaan kemampuan penggunaan komputer yang memiliki pilihan
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil dan Sangat Tidak Terampil
Sebanyak 20 (16) responden menjawab ldquoSangat Terampilrdquo 87 (70)
responden menjawab ldquoTerampilrdquo dan 18 responden menjawab ldquoTidak
Terampilrdquo
Gambar 4 7 Diagram Kemampuan Penggunaan Komputer
Marketing
34
Keuangan
11Admin
19
Logistik
30
TI
6
Marketing Keuangan Admin Logistik TI
Sangat Terampil
17
Terampil
68
Tidak Terampil
15
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil
61
412 Hasil Analisis Pengukuran Model
Analisis pengukuran model (measurement model) dilakukan melalui empat tahap
pengujian seperti yang sudah dilakukan oleh beberapa peneliti sebelumnya Empat
pengujian itu adalah individual item reliability internal consistency reliability
average variance extracted dan discriminant validity (Afthanorhan 2013 Hair
2012 Ringle 2015 Subiyakto 2015 Wong 2013 Yamin 2011) Berikut ini adalah
penjelasan tentang pelaksanaan dan hasil dari empat pengujian tersebut
1) Uji Individual Item Reliabilty
Standardized loading factor menggambarkan besarnya korelasi
antara setiap item pengukuran (indikator) dengan konstruknya dengan
melihat nilai outer loading Nilai outer loading diatas 07 dapat dikatakan
baik artinya bahwa indikator tersebut dikatakan valid sebagai indikator yang
mengukur konstruk Mengacu pada standar nilai outer loading setelah
melalui pengujian pada SmartPLS 30 dengan hasil pada tabel 41 dan
gambar 48 dilakukan penghapusan pada tiga indikator yang memiliki outer
loading dibawah 07 yaitu INN1 INQ1 dan INQ2 Setelah penghapusan
ketiga indikator tersebut setelah diuji kembali menggunakan SmartPLS 30
seluruh outer loading sudah memenuhi syarat gt07Internal Consistency
dengan hasil pada tabel 42 dan gambar 49
62
Tabel 4 1 Hasil Awal Uji Loading Factor
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884
DIS2 0933
DIS3 0920
DIS4 0935
DIS5 0881
INN1 -0008
INN2 0895
INN3 0881
INN4 0888
INN5 0757
INQ1 0699
INQ2 0145
INQ3 0848
INQ4 0750
INQ5 0748
INS1 0893
INS2 0901
INS3 0915
INS4 0875
INS5 0840
OPT1 0856
OPT2 0856
OPT3 0855
OPT4 0793
OPT5 0818
SIS1 0894
SIS2 0897
SIS3 0902
SIS4 0899
SIS5 0890
SVQ1 0914
SVQ2 0907
SVQ3 0890
SVQ4 0897
SVQ5 0868
SYQ1 0903
SYQ2 0778
SYQ3 0852
SYQ4 0864
SYQ5 0882
USF1 0835
USF2 0821
USF3 0859
USF4 0779
63
Tabel 4 2 Hasil Uji Loading Factor Setelah Penghapusan Indikator
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884
DIS2 0933
DIS3 0920
DIS4 0935
DIS5 0881
INN1
INN2 0895
INN3 0881
INN4 0888
INN5 0757
INQ1
INQ2
INQ3 0848
INQ4 0750
INQ5 0748
INS1 0893
INS2 0901
INS3 0915
INS4 0875
INS5 0840
OPT1 0856
OPT2 0856
OPT3 0855
OPT4 0793
OPT5 0818
SIS1 0894
SIS2 0897
SIS3 0902
SIS4 0899
SIS5 0890
SVQ1 0914
SVQ2 0907
SVQ3 0890
SVQ4 0897
SVQ5 0868
SYQ1 0903
SYQ2 0778
SYQ3 0852
SYQ4 0864
SYQ5 0882
USF1 0835
USF2 0821
USF3 0859
USF4 0779
Keterangan
Dihapus
64
2) Uji Internal Consistency Reliability
Pengujian ini dilakukan dengan melihat hasil nilai composite
reliability (CR) dengan batas ambang di atas 07 Hasilnya dapat dilihat pada
Tabel 43 bahwa nilai CR dari semua variabel di atas 07 sehingga memenuhi
syarat dan valid untuk digunakan dalam model penelitian ini
Tabel 4 3 Hasil Uji Composite Reliability
Composite Reliability
DIS 0960
INN 0917
INQ 0852
INS 0948
OPT 0921
SIS 0953
SVQ 0953
SYQ 0933
USF 0894
3) Uji Average Variance Extracted
Pengujian convergent validity selanjutnya dilakukan dengan melihat
nilai average variance extracted (AVE) Nilai ini menggambarkan besaran
varian atau keragaman variabel manifes (indikator) yang dapat dikandung
oleh variabel laten (konstruk) Nilai AVE minimal 05 menunjukan ukuran
convergent validity yang baik Artinya variabel laten (konstruk) dapat
menjelaskan rata-rata lebih dari setengah variance dari indikator-
indikatornya Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 44 yang menunjukan bahwa
nilai AVE dari semua variabel di atas 05 sehingga memenuhi syarat untuk
digunakan
65
Tabel 4 4 Hasil Uji Average Variance Extracted (AVE)
Average Variance Extracted (AVE)
DIS 0829
INN 0735
INQ 0658
INS 0784
OPT 0699
SIS 0804
SVQ 0802
SYQ 0736
USF 0679
4) Discrimant Validity
Pengujian ini dapat dilakukan melalui dua cara yaitu dengan memeriksa
cross loading pertama dilakukan dengan membandingkan korelasi indikator
dengan konstruknya dan konstruk blok lainnya Bila korelasi antara indikator
dengan konstruknya lebih tinggi dari korelasi dengan konstruk blok lainnya
hal ini menunjukkan konstruk tersebut memprediksi ukuran pada blok mereka
lebih baik dari blok lainnya Selanjutnya dengan memeriksa cross loading
Fornell-Lackerrsquos yaitu dengan membandingkannya dengan nilai akar AVE
dimana nilai akar AVE harus lebih tinggi daripada korelasi antara konstruk
dengan konstruk lainnya Hasilnya dapat dilihat pada tabel 45 dan indikator
yang diberi blok kuning pada setiap variabel memiliki nilai lebih tinggi dari
korelasi dengan konstruk blok lainnya
66
Tabel 4 5 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading)
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884 0535 0039 0723 0036 0012 0095 0033 0076
DIS2 0932 0485 0040 0766 0065 0035 0166 0143 0111
DIS3 0920 0538 0038 0739 0096 0020 0124 0066 0090
DIS4 0936 0507 0080 0784 0106 0032 0166 0117 0141
DIS5 0880 0471 -0017 0704 0016 -0057 0085 0026 0026
INN2 0551 0895 0060 0539 0068 0168 0169 0146 0209
INN3 0420 0881 0135 0408 0176 0215 0232 0225 0311
INN4 0398 0889 0060 0363 0159 0174 0248 0226 0222
INN5 0539 0757 0058 0498 0120 0164 0287 0245 0197
INQ3 0082 0179 0882 0134 0542 0351 0634 0627 0524
INQ4 -0018 0004 0809 0071 0451 0182 0489 0535 0277
INQ5 0040 0011 0736 0098 0299 0334 0224 0221 0443
INS1 0744 0492 0091 0890 0018 0075 0132 0120 0120
INS2 0734 0452 0128 0901 0006 0098 0194 0168 0190
INS3 0741 0489 0125 0915 0039 0069 0174 0151 0180
INS4 0714 0443 0130 0877 0034 0084 0164 0152 0156
INS5 0718 0452 0063 0841 -0048 0033 0050 0037 0111
OPT1 0116 0213 0431 0040 0856 0446 0636 0597 0521
OPT2 0133 0161 0479 0079 0855 0487 0703 0623 0554
OPT3 0031 0131 0529 -0043 0855 0495 0672 0635 0559
OPT4 0022 0095 0366 -0023 0793 0408 0627 0577 0431
OPT5 0031 0061 0441 0025 0818 0376 0638 0599 0420
SIS1 0095 0181 0268 0109 0460 0895 0612 0523 0700
SIS2 -0039 0150 0279 0020 0475 0898 0583 0473 0701
SIS3 0039 0215 0374 0120 0480 0901 0641 0585 0791
SIS4 0010 0193 0438 0072 0505 0899 0642 0578 0736
SIS5 -0012 0216 0275 0063 0464 0890 0617 0526 0689
SVQ1 0166 0279 0435 0182 0706 0619 0914 0837 0578
SVQ2 0085 0205 0493 0100 0733 0590 0907 0744 0611
SVQ3 0154 0249 0598 0173 0657 0675 0890 0838 0682
SVQ4 0116 0243 0532 0162 0729 0660 0897 0823 0654
SVQ5 0164 0275 0496 0173 0688 0539 0868 0759 0599
SYQ1 0142 0289 0541 0192 0682 0604 0878 0905 0597
SYQ2 0028 0173 0418 0076 0496 0383 0586 0778 0518
SYQ3 0079 0158 0464 0090 0604 0478 0708 0850 0569
SYQ4 0090 0241 0494 0185 0621 0536 0787 0867 0582
SYQ5 0084 0208 0567 0107 0687 0544 0839 0883 0563
USF1 0111 0254 0489 0129 0533 0628 0587 0599 0835
USF2 0121 0137 0408 0136 0464 0650 0512 0464 0820
USF3 0043 0275 0501 0106 0491 0732 0633 0579 0858
USF4 0103 0247 0328 0225 0483 0648 0563 0526 0781
67
Tabel 4 6 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading Fornell-Lackerrsquos)
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS 0911
INN 0552 0857
INQ 0050 0096 0811
INS 0821 0523 0129 0885
OPT 0081 0160 0541 0019 0836
SIS 0021 0214 0366 0087 0532 0897
SVQ 0153 0279 0572 0176 0785 0691 0895
SYQ 0102 0253 0583 0156 0726 0600 0894 0858
USF 0112 0280 0527 0179 0598 0808 0699 0660 0824
Tabel 46 menunjukan bahwa nilai akar AVE lebih tinggi daripada
korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya Sehingga berdasarkan hasil
pemeriksaan dua tahap cross loading diketahui bahwa tidak ada masalah dalam
uji discriminant validity
68
Gambar 4 8 Hasil Awal Analisis Outer Model
69
Gambar 4 9 Hasil Akhir Analisis Outer Model Setelah Penghapusan Indikator
70
413 Hasil Struktur Model
Analisis struktur model dilakukan melalui enam tahapan pengujian yaitu
pengujian path coefficient (β) coefficient of determination (R2) t-test
menggunakan metode bootstrapping effect size (f2) predictive relevance (1198762)
dan relative impact (1199022) (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Wong 2013 Yamin
2011) Secara grafis hasilnya dapat dilihat pada Tabel 413 Berikut adalah
penjelasan dari ke enam tahap pengujian
1) Path Coefficient (β)
Pengujian ini dilakukan dengan melihat nilai ambang batas yaitu di atas 01
dimana jalur (path) dapat dinyatakan memiliki pengaruh dalam model jika
hasil nilai uji path coefficient berada diatas 01 Hasilnya dari 23 jalur
hipotesis yang ada pada model penelitian ini 8 memiliki pengaruh yang tidak
signifikan dapat dilihat pada tabel 47 dan gambar hasil nilai uji path
coefficient semuanya memiliki nilai diatas 01
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient
Jalur Β
DIS -gt INQ -0271
DIS -gt SVQ -0180
DIS -gt SYQ -0273
DIS -gt USF -0159
INN -gt INQ -0030
INN -gt SVQ 0129
INN -gt SYQ 0133
INN -gt USF 0129
INQ -gt SIS -0157
71
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient (lanjutan)
Jalur β
INQ -gt USF 0160
INS -gt INQ 0356
INS -gt SVQ 0242
INS -gt SYQ 0296
INS -gt USF 0137
OPT -gt INQ 0561
OPT -gt SVQ 0774
OPT -gt SYQ 0721
OPT -gt USF 0132
SVQ -gt SIS 0437
SVQ -gt USF 0401
SYQ -gt SIS -0152
SYQ -gt USF 0075
USF -gt SIS 0686
2) Coefficient of Determination (R2)
Pengujian ini dilakukan untuk menjelaskan varian dari tiap target endogenous
variabel (variabel yang dianggap dipengaruhi oleh variabel lain dalam model)
dengan standar pengukuran sekitar 0670 sebagai kuat sekitar 0333 moderat
dan 0190 atau di bawahnya menunjukan tingkat varian yang lemah
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Wong 2013) Tabel 48
menunjukan bahwa R2 dari Information Quality (INQ) memiliki nilai 0332
R2 dari Success Information S (SIS) memiliki nilai 0708 R2 dari Service
Quality (SVQ) memiliki nilai 0658 R2 dari System Quality (SYQ) memiliki
nilai 0575 dan R2 dari User Satisfaction (USF) memiliki nilai 0536 Hal
tersebut dapat diartikan bahwa Optimism (OPT) Innovativeness (INN)
Discomfort (DIS) Insecurity (INS) menjelaskan secara moderat (332 )
varian dari INQ selanjutnya menjelaskan secara kuat (708 ) varian dari
SIS selanjutnya menjelaskan secara moderat (658 ) varian dari SVQ
selanjutnya menjelaskan secara moderat (575 ) varian dari SYQ Disisi
72
lain INQ SVQ dan SYQ menjelaskan secara moderat (536 ) varian dari
USF
Tabel 4 8 Hasil Uji Coefficient of Determination (R-Square)
Variabel Endogen R Square
INQ 0332
SIS 0708
SVQ 0658
SYQ 0575
USF 0536
3) T-test
Pengujian ini dilakukan dengan metode bootstrapping menggunakan uji two-
tailed dengan tingkat signifikansi 5 (005) untuk menguji hipotesis-
hipotesis penelitian Hipotesis tersebut akan diterima jika memiliki t-test lebih
besar dari 196 (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Wong 2013)
Adapun tingkat signifikansi lain yaitu 10 akan diterima jika memiliki t-test
165 (Hair et al 2011)
Gambar 4 10 Hasil Uji T-test
73
Gambar 410 diatas menunjukan bahwa ada 14 dari 23 hipotesis yang
diterima dan sisanya ditolak Berikut penjelasan hasil nilai t-test yang dapat
dilihat pada tabel 49
Tabel 4 9 Hasil Uji T-test
Hubungan antar Variabel
(Dependen -gt Independen) T-test
DIS -gt INQ 1929
DIS -gt SVQ 1626
DIS -gt SYQ 2181
DIS -gt USF 1518
INN -gt INQ 0254
INN -gt SVQ 1792
INN -gt SYQ 1811
INN -gt USF 1450
INQ -gt SIS 2123
INQ -gt USF 1254
INS -gt INQ 2547
INS -gt SVQ 2527
INS -gt SYQ 2668
INS -gt USF 1433
OPT -gt INQ 7128
OPT -gt SVQ 16486
OPT -gt SYQ 14434
OPT -gt USF 0993
SVQ -gt SIS 3371
SVQ -gt USF 2412
SYQ -gt SIS 1107
SYQ -gt USF 0397
USF -gt SIS 7666
4) Effect Size (f2)
Pada tahap ini dilakukan pengujian untuk mengetahui pengaruh variabel
tertentu terhadap variabel lainnya dalam struktur model dengan nilai ambang
batas sekitar 002 untuk pengaruh kecil 015 untuk menengah dan 035 untuk
pengaruh besar Dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut
74
Dimana
Nilai yang diperoleh ketika konstruk eksogen dimasukkan ke
model
Nilai yang diperoleh ketika konstruk eksogen dikeluarkan dari
model
Seperti yang dapat dilihat pada Tabel 410 hasil dari pengujian terhadap 23
jalur yang ada pada penelitian ini 4 jalur memiliki pengaruh yang besar dan 19
jalur lainnya memiliki pengaruh yang kecil
Tabel 4 10 Hasil Uji Effect Size
Jalur f2
Analisis f2 R2-in R2-ex sum f2
DIS -gt INQ 0332 0310 003342 Kecil
DIS -gt SVQ 0658 0649 002735 Kecil
DIS -gt SYQ 0575 0552 005414 Kecil
DIS -gt USF 0536 0529 001439 Kecil
INN -gt INQ 0332 0332 000048 Kecil
INN -gt SVQ 0658 0647 003321 Kecil
INN -gt SYQ 0575 0536 009179 Kecil
INN -gt USF 0536 0525 002300 Kecil
INQ -gt SIS 0708 0693 004967 Kecil
INQ -gt USF 0536 0520 003377 Kecil
INS -gt INQ 0332 0293 005889 Kecil
INS -gt SVQ 0658 064 005370 Kecil
INS -gt SYQ 0575 0547 006591 Kecil
INS -gt USF 0551 0531 004359 Kecil
OPT -gt INQ 0332 0029 045428 Besar
OPT -gt SVQ 0658 0081 168985 Besar
OPT -gt SYQ 0575 0075 117652 Besar
OPT -gt USF 0536 0539 - 000715 Kecil
SVQ -gt SIS 0708 0674 011464 Kecil
SVQ -gt USF 0536 0512 005100 Kecil
SYQ -gt SIS 0708 0703 001548 Kecil
SYQ -gt USF 0536 0535 000146 Kecil
USF -gt SIS 0708 0480 077795 Besar
75
5) Predictive Relevance (1198762)
Pengujian ini dilakukan dengan metode blindfolding untuk memberikan bukti
bahwa variabel tertentu yang digunakan dalam model mempunyai keterkaitan
prediktif (predictive relevance) dengan variabel lainnya dalam model dengan
ambang batas pengukuran di atas nol sama seperti pada Tabel 411
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Wong 2013)
Tabel 4 11 Hasil Uji Predictive Relevance
Variabel Endogen Q Square
INQ 0201
SIS 0525
SVQ 0486
SYQ 0388
USF 0323
6) Relative Impact (1199022)
Pengujian ini dilakukan dengan metode blindfolding untuk mengukur relatif
pengaruh dari sebuah keterkaitan prediktif suatu variabel tertentu dengan
variabel lainnya dengan nilai ambang batas sekitar 002 untuk pengaruh kecil
015 untuk pengaruh menengahsedang dan 035 untuk pengaruh besar (Hair
et al 2012) Rumus yang digunakan untuk perhitungan 1199022 adalah sebagai
berikut
q2 = 1198762 119894119899119888119897119906119889119890 minus 1198762 119890119909119888119897119906119889119890
1minus 1198762 119894119899119888119897119906119889119890
Tabel 412 menunjukan hasil bahwa 3 jalur mempunyai nilai yang besar
1 memiliki pengaruh sedang dan 19 jalur lainnya memiliki pengaruh kecil
76
Tabel 4 12 Hasil Uji Relative Impact
Jalur q2
Analisis q2 Q2-in Q2-ex sum q2
DIS -gt INQ 0201 0187 0018 Kecil
DIS -gt SVQ 0486 0480 0012 Kecil
DIS -gt SYQ 0388 0372 0026 Kecil
DIS -gt USF 0323 0320 0004 Kecil
INN -gt INQ 0201 0202 - 0001 Kecil
INN -gt SVQ 0486 0487 - 0002 Kecil
INN -gt SYQ 0388 0380 0013 Kecil
INN -gt USF 0323 0318 0007 Kecil
INQ -gt SIS 0525 0514 0023 Kecil
INQ -gt USF 0323 0314 0013 Kecil
INS -gt INQ 0201 0176 0031 Kecil
INS -gt SVQ 0486 0472 0027 Kecil
INS -gt SYQ 0388 0369 0031 Kecil
INS -gt USF 0323 0321 0003 Kecil
OPT -gt INQ 0201 0012 0237 Menengah
OPT -gt SVQ 0486 0055 0839 Besar
OPT -gt SYQ 0388 0048 0556 Besar
OPT -gt USF 0323 0325 - 0003 Kecil
SVQ -gt SIS 0525 0499 0055 Kecil
SVQ -gt USF 0323 0312 0016 Kecil
SYQ -gt SIS 0525 0522 0006 Kecil
SYQ -gt USF 0323 0325 - 0003 Kecil
USF -gt SIS 0525 0353 0362 Besar
77
Tabel 4 13 Hasil Analisis Struktural Model
Hipotesis β t-test R2
f2 q2 Analyses
No Jalur R2-in R2-ex sum f2 Q2-in Q2-ex sum q2 β t-test R2 f2 Q2 q2
H1 OPT -gt INQ 0561 7128 0332 0332 0029 045428 0201 0012 0237 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Menengah
H2 OPT -gt SYQ 0721 14434 0575 0575 0075 117652 0388 0048 0556 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Besar
H3 OPT -gt SVQ 0774 16486 0658 0658 0081 168985 0486 0055 0839 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Besar
H4 OPT -gt USF 0132 0993 0536 0536 0539 - 000715 0323 0325 - 0003 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H5 INN -gt INQ -0030 0254 0332 0332 0332 000048 0201 0202 - 0001 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H6 INN -gt SYQ 0133 1811 0575 0575 0536 009179 0388 0380 0013 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H7 INN -gt SVQ 0129 1792 0658 0658 0647 003321 0486 0487 - 0002 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H8 INN -gt USF 0129 1450 0536 0536 0525 002300 0323 0318 0007 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H9 DIS -gt INQ -0271 1929 0332 0332 0310 003342 0201 0187 0018 Tidak Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H10 DIS -gt SYQ -0273 2181 0575 0575 0552 005414 0388 0372 0026 Tidak Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H11 DIS -gt SVQ -0180 1626 0658 0658 0649 002735 0486 0480 0012 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H12 DIS -gt USF -0159 1518 0536 0536 0529 001439 0323 0320 0004 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H13 INS -gt INQ 0356 2547 0332 0332 0293 005889 0201 0176 0031 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H14 INS -gt SYQ 0296 2668 0575 0575 0547 006591 0388 0369 0031 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H15 INS -gt SVQ 0242 2527 0658 0658 064 005370 0486 0472 0027 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H16 INS -gt USF 0137 1433 0551 0551 0531 004359 0323 0321 0003 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H17 INQ -gt USF 0160 1254 0536 0536 0520 003377 0323 0314 0013 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H18 INQ -gt SIS -0157 2123 0708 0708 0693 004967 0525 0514 0023 Tidak Signifikan Diterima Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H19 SYQ -gt USF 0075 0397 0536 0536 0535 000146 0323 0325 - 0003 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H20 SYQ -gt SIS -0152 1107 0708 0708 0703 001548 0525 0522 0006 Tidak Signifikan Ditolak Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H21 SVQ -gt USF 0401 2412 0536 0536 0512 005100 0323 0312 0016 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H22 SVQ -gt SIS 0437 3371 0708 0708 0674 011464 0525 0499 0055 Signifikan Diterima Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H23 USF -gt SIS 0686 7666 0708 0708 0480 077795 0525 0353 0362 Signifikan Diterima Kuat Besar Predictive Relevance Besar
78
42 Interpretasi Hasil dan Pembahasan
421 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Analisis Data Demografis
Berdasarkan hasil analisis informasi demografis responden peneliti melakukan
interpretasi dan mendiskusikan hasil analisisnya sebagai berikut
1) Jenis Kelamin
Gambar 41 memperlihatkan bahwa dari 125 data responden yang
terlibat dalam penelitian ini sebagian besar responden berjenis kelamin
laki-laki yaitu sebanyak 70 orang (56) dan jumlah dari responden
perempuan yaitu sebanyak 55 orang (44)
2) Pendidikan Terakhir
Gambar 42 menunjukan bahwa responden yang terlibat dalam
penelitian ini memiliki keragaman tingkat pendidikan Sebanyak 71
responden (57) merupakan lulusan S1 25 responden (20) lulusan
SLTA 23 responden (18) merupakan lulusan Diploma dan 6 responden
merupakan lulusan S2 (5) Beragamnya tingkat pendidikan responden
akan berimplikasi terhadap variasi jawaban serta peneliti menilai bahwa
kuesioner penelitian akan mampu dipahami
3) Pengetahuan mengenai Keberadaan Sistem
Berdasarkan gambar 43 dari jumlah 125 responden mayoritas
sudah mengetahui mengenai keberadaan SIA Accurate yaitu sebanyak 119
responden (95) sisanya sebanyak 6 orang (5) belum mengetahui
mengenai adanya SIA Accurate
79
4) Pengalaman Penggunaan Sistem
Pengalaman responden dalam menggunakan sistem di institusi atau
perusahaan tersebut adalah lt1 tahun sebanyak 69 (55) 1-3 tahun
sebanyak 15 (12) 3-5 tahun sebanyak 16 (13) dan gt5 tahun sebanyak
25 (20 ) responden Gambar 44 menunjukan durasi pengalaman
responden dalam menggunakan SIA Accurate di penelitian ini
5) Skala Intensitas Penggunaan Sistem
Skala intensitas responden dalam menggunakan sistem dalam
pekerjaan di institusi atau perusahaan tersebut adalah ldquoselalurdquo sebanyak 79
responden (63) ldquoterkadangrdquo sebanyak 30 (24) ldquojarangrdquo sebanyak 16
(13) dan ldquotidak pernahrdquo sebanyak 0 (0 ) responden Gambar 45
menunjukan durasi pengalaman responden dalam menggunakan SIA
Accurate di penelitian ini
6) StatusPosisi Pekerjaan
Berdasarkan gambar 46 dapat diketahui bahwa responden pada
penelitian ini bagian marketing sebanyak 43 orang (34) dilanjutkan oleh
bagian logistik sebanyak 37 orang (30) bagian keuangan sebanyak 13
orang (11) bagian Admin sebanyak 24 orang (19) dan terakhir bagian
TI sebanyak 8 orang (6)
7) Kemampuan Penggunaan Komputer
Gambar 47 menunjukan penilaian responden atas kapabilitas
penggunaan komputer Hasil ini diambil berdasarkan jawaban responden
atas pertanyaan kemampuan penggunaan komputer yang memiliki pilihan
80
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil dan Sangat Tidak Terampil
Sebanyak 20 (16) responden menjawab ldquoSangat Terampilrdquo 87 (70)
responden menjawab ldquoTerampilrdquo dan 18 responden menjawab ldquoTidak
Terampilrdquo Hal tersebut menandakan bahwa kemampuan responden sudah
cukup baik dalam menggunakan komputer Peneliti memperkirakan hal ini
berkaitan dengan mayoritas responden berusia dibawa 30 tahun yang
popular disebut dengan generasi Y (Anantatmula 2012) yang dianggap
telah terbiasa dengan penggunaan teknologi informasi
422 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Pengukuran Model
Berdasarkan hasil analisis model pengukuran ada beberapa poin penting
yang harus diperhatikan yaitu sebagai berikut
1) Hasil akhir dari analisis telah menunjukan bahwa pengukuran model dari
model penelitian ini telah memenuhi syarat dan memiliki karakteristik yang
baik sehingga layak untuk dilanjutkan ke tahap analisis struktur model untuk
menguji inner model
2) Terdapat tiga indikator yang memiliki nilai outer loading dibawah 07 yaitu
INN1 INQ1 dan INQ2 Namun hal tersebut masih dapat ditoleransi dengan
melihat nilai composite reliability diatas 07
Peneliti beranggapan bahwa hal-hal pada poin dua disebabkan karena
pertimbangan waktu kerja para responden menyebabkan proses pengisian
kuesioner yang tidak didampingi langsung oleh peneliti sehingga memungkinkan
adanya pemaknaan pertanyaan yang tidak tepat Terkait dengan hal ini meskipun
pembuatan instrumen dan penjelasan awal kepada beberapa pihak yang mewakili
81
penerimaan kuesioner penelititan pada setiap perusahaan dalam penelitian ini telah
dilakukan dengan sebaik mungkin hal-hal di luar rencana dan kendali tidak dapat
dihindari khususnya saat pelaksanaan penelitian di lapangan
423 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Struktural Model
Bagian ini akan memaparkan interpretasi dan diskusi berdasarkan hasil dari enam
tahap analisis struktur model yaitu path coefficient (β) coefficient of determination
(R2) t-test menggunakan metode bootstrapping effect size (f2) predictive relevance
(1198762) dan relative impact (1199022) Berikut adalah pemaparan yang dilakukan dengan
mengikuti pertanyaan-pertanyaan penelitian dan hipotesis-hipotesis yang telah
dirumuskan sebelumnya
H1 Apakah Optimisme (Optimism) berpengaruh secara signifikan terhadap
Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
pertama (H1) diterima Artinya Optimisme (Optimism) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0561 Dilihat dari nilai f2 hipotesis OPTrarrINQ memiliki pengaruh
besar tetapi q2 pengaruh yang menengah serta memiliki nilai yang lemah dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT yang terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
82
ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang
dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel OPT tidak memiliki
pengaruh yang signifikan terhadap INQ
H2 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kualitas Sistem
(System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua (H2) diterima Artinya Optimisme (Optimsm) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality) dengan nilai path coefficient
(β) 0721 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis OPTrarrSYQ memiliki pengaruh yang
besar serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of determination (R2)
Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output
(Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang
menyatakan variabel OPT memiliki nilai signifikan terhadap SYQ dan juga terdapat
pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H3 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tiga (H3) diterima Artinya Optimisme (Optimsm) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0774 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis OPTrarrSVQ memiliki
83
pengaruh yang besar serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of
determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model
input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti 2017
Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT memiliki nilai signifikan terhadap
SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini
memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output
H4 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kepuasan
Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-empat (H4) tidak diterima Artinya Optimisme (Optimsm) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
walaupun nilai path coefficient (β) 0132 Dilihat dari nilai f2 dan coefficient of
determination (R2) hipotesis OPTrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta
memiliki nilai yang cukup dilihat dari q2 Hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT memiliki nilai
signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada dimensi input dalam model
penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
84
H5 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh secara signifikan terhadap
Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-lima (H5) tidak diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
dengan nilai path coefficient (β) -0030 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INNrarrINQ memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang kecil dilihat
dari coefficient of determination (R2) Hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN memiliki nilai
signifikan terhadap INQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model
penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H6 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-enam (H6) diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality) dengan nilai path coefficient
(β) 0133 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrSYQ memiliki pengaruh
tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient
of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model
input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017)
85
yang menyatakan variabel INN terdapat pada dimensi input dalam model penelitian
ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output Namun
hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Gusti (2017) yang menyatakan
variabel INN tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap SYQ
H7 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tujuh (H7) diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0129 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrSVQ memiliki
pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti
2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN memiliki nilai signifikan
terhadap SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini
memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output
H8 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kepuasan
Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-delapan (H8) tidak diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) dengan
86
nilai path coefficient (β) 0129 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrUSF
memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang
dilakukan oleh Gusti (2017) bahwa variabel INN tidak memiliki pengaruh yang
signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
ataupun output
H9 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif secara
signifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sembilan (H9) diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information
Quality) dengan nilai path coefficient (β) -0271 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai
dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan
peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS yang
terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak
87
sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan
variabel DIS tidak memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap INQ
H10 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kualitas Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sepuluh (H10) diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
dengan nilai path coefficient (β) -0273 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
DISrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap SYQ
H11 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kualitas Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sebelas (H11) tidak diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service
88
Quality) dengan nilai path coefficient (β) -0180 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrSVQ memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup
dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap SVQ Namun hasil ini tidak
sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis
1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS
yang terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H12 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua belas (H12) tidak diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User
Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) -0159 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup
dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak
sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis
1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS
89
yang terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H13 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tiga belas (H13) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information
Quality) dengan nilai path coefficient (β) 0356 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap INQ dan juga terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output
H14 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-empat belas (H14) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
dengan nilai path coefficient (β) 0296 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrSYQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
90
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki nilai signifikan terhadap SYQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam
model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H15 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-lima belas (H15) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality)
dengan nilai path coefficient (β) 0296 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrSVQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki nilai signifikan terhadap SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam
model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H16 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
91
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-enam belas (H16) tidak diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap User Satisfaction dengan nilai
path coefficient (β) 0137 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INSrarrUSF memiliki
pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of
determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan
oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel INS tidak memiliki pengaruh negatif
yang signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS yang terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
ataupun output
H17 Apakah Kualitas Informasi (Information Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tujuh belas (H17) tidak diterima Artinya Kualitas Informasi (Information
Quality) tidak memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna
(User Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) 0160 Dilihat dari nilai f2 dan
q2 hipotesis SYQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini tidak sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti2017 Hudin et al 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan
92
variabel INQ memiliki nilai signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output
H18 Apakah Kualitas Informasi (Information Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-delapan belas (H18) diterima Artinya Kualitas Informasi (Information Quality)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) -0157 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis INQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INQ terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Gusti
(2017) bahwa INQ tidak memiliki pengaruh terhadap SIS
H19 Apakah Kualitas Sistem (System Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sembilan belas (H19) tidak diterima Artinya Kualitas Sistem (System Quality)
93
tidak memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User
Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) 0075 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis SYQrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
penelitian Gusti (2017) yang menyatakan bahwa variabel SYQ tidak berpengaruh
signifikan terdap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Hudin
et al 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SYQ yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output
H20 Apakah Kualitas Sistem (System Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh (H20) tidak diterima Artinya Kualitas Sistem (System Quality) tidak
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) -0152 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis SYQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai
dengan penelitian Gusti (2017) yang menyatakan bahwa variabel SYQ tidak
berpengaruh signifikan terhadap SIS Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
94
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SYQ yang terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output
H21 Apakah Kualitas Layanan (Service Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis ke-dua
puluh satu (H21) diterima Artinya Kualitas Layanan (Service Quality) memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) dengan
nilai path coefficient (β) 0401 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis SVQrarrUSF
memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti
2017 Hudin etal 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SVQ
berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada dimensi
process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi
output
H22 Apakah Kualitas Layanan (Service Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh dua (H22) diterima Artinya Kualitas Layanan (Service Quality)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
95
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) 0437 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis SVQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SVQ yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel SVQ tidak
memiliki pengaruh yang signifikan terhadap SIS
H23 Apakah Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) berpengaruh signifikan
terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh tiga (H23) diterima Artinya Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) 0686 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis USFrarrSIS memiliki pengaruh yang besar serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel USF
memiliki pengaruh signifikan terhadap SIS dan juga terdapat pada dimensi process
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi output
96
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
51 Kesimpulan
Berdasarkan hasil temuan peneliti berikut adalah kesimpulan penting pada
penelitian ini
1) Telah dilakukan pengukuran tentang tingkat kesiapan pengguna dalam
keberhasian penerapan SIA Accurate dan faktor apa saja yang
mempengaruhi keberhasilan SIA Accurate dalam perspektif pengguna
sistem di beberapa perusahaan jakarta
2) Adanya penghapusan 3 indikator dari 44 indikator pada penelitian ini
adapun indikator yang dihapus antara lain INN1 INQ1 dan INQ2 Dari
hasil ini peneliti beranggapan penghapusan indikator terjadi dikarenakan
kurang tepatnya item instrument pada penelitian yang dilakukan
3) Tidak diterimanya 9 dari 23 hipotesis yaitu OPTrarrUSF INNrarrINQ
INNrarrUSF DISrarrSVQ DISrarrUSF INSrarrUSF INQrarrUSF SYQrarrUSF
dan SYQrarrSIS Perbedaan hasil temuan penelitian ini dengan penelitian
terdahulu dipengaruhi beberapa faktor diantaranya adalah adanya
perbedaan objek sampel dan instrumen penelitian
4) Diterimanya 14 hipotesis yaitu OPTrarrINQ OPTrarrSYQ OPTrarrSVQ
INNrarrSYQ INNrarrSVQ DISrarrINQ DISrarrSYQ INSrarrINQ INSrarrSYQ
INSrarrSVQ INQrarrSIS SVQrarrUSF SVQrarrSIS USFrarrSIS Sehingga
dapat dilihat bahwa di beberapa perusahaan Jakarta terdapat beberapa
97
pengaruh yang terjadi antara kesiapan pengguna dalam menggunakan
sistem informasi terhadap keberhasilan sistem yaitu sebagai berikut
a Optimism (OPT) berpengaruh terhadap Information Quality (INQ) System
Quality (SYQ) dan Service Quality (SVQ) sehingga akan menjadi faktor
pendorong Success Information System (SIS)
b Innovativeness (INN) berpengaruh terhadap System Quality (SYQ) dan
Service Quality (SVQ) sehingga akan menjadi faktor pendorong Success
Information System (SIS)
c Discomfort (DIS) memiliki pengaruh negatif terhadap Information Quality
(INQ) dan System Quality (SYQ) Hal tersebut akan menjadi faktor
penghambat dalam Success Information System (SIS)
d Insecurty (INS) memiliki pengaruh negatif terhadap Information Quality
(INQ) System Quality (SYQ) dan Service Quality (SVQ) Hal tersebut akan
menjadi faktor penghambat dalam Success Information System (SIS)
e Information Quality (INQ) memiliki pengaruh terhadap Success
Information System (SIS)
f Service Quality (SVQ) memiliki pengaruh terhadap User Satisfaction (USF)
serta Success Information System (SIS)
g User Satisfaction (USF) memiliki pengaruh terhadap Success Information
System (SIS)
98
52 Saran
Bagian ini berisikan saran yang berkaitan langsung dengan temuan penelitian
sebagai pertimbangan praktis bagi pihak-pihak yang memiliki ketertarikan untuk
tindak lanjut penelitian selanjutnya
1) Berdasarkan batasan metode dan hasil penelitian peneliti memberikan
saran bagi para mahasiswa dan peneliti selanjutnya (khususnya yang tertarik
pada kajian sejenis) diharapkan dapat meninjau kembali dan memperhatikan
hal-hal berikut
a Penelitian ini memiliki keterbatasan cakupan wilayah perusahaan di
Jakarta Penelitian yang akan datang diharapkan akan mampu
mencakup wilayah yang lebih luas sehingga akan memperkaya jumlah
responden yang terlibat dan mampu memberikan hasil yang lebih
akurat
b Terkait dengan hasil analisis dan interpretasi data penelitian yang akan
datang diharapkan mampu melakukan pengelompokan analisis
berdasarkan posisi jabatan sehingga akan mampu memberikan hasil
interpretasi dari berbagai prespektif responden yang terlibat
2) Diharapkan bagi para pengguna SIA Accurate di seluruh sektor perusahaan
agar dapat memperhatikan pandangan optimisme pemikiran inovatif rasa
ketidaknyamanan rasa ketidakamanan kualitas informasi kualitas sistem
kualitas pelayanan serta kepuasan pengguna sistem yang diterima oleh
sumber daya manusia di masing-masing perusahaan karena hal-hal tersebut
menjadi faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan sistem informasi
99
Pihak-pihak manajerial alangkah baiknya agar dapat menciptakan strategi
pengimplementasian sistem informasi seperti memberikan training dan
evaluasi kepada stafnya setelah menggunakan sistem dengan upaya
meningkatkan pandangan optimisme pemikiran inovatif kualitas informasi
kualitas sistem kualitas pelayanan juga kepuasan pengguna sistem dalam
keberhasilan penerapan sistem informasi
Daftar Pustaka
Afthanorhan B W amp Asyraf W M (2013) A comparison of partial least square
structural equation modeling (PLS-SEM) and covariance based structural
equation modeling (CB-SEM) for confirmatory factor analysis International
Journal of Engineering Science and Innovative Technology (IJESIT) 2(5)
198ndash205
Arvidsson V Holmstroumlm J amp Lyytinen K (2014) Information systems use as
strategy practice A multi-dimensional view of strategic information system
implementation and use Journal of Strategic Information Systems 23(1) 45ndash
61 httpsdoiorg101016jjsis201401004
Creswell J W (2017) Research Design Qualitative Quantitative and Mixed
Method Aproaches SAGE Publications 203ndash223
httpsdoiorg1041359781849208956
Davis J R Alderman C W amp Robinson L A (1990) Accounting Information
Systems A Cycle Approach Wiley 3 edition (February 1990)
Davis W S amp Yen D C (1998) The Information System Consultantrsquos
Handbook Systems Analysis and Design CRC Press
Dawes J (2008) Do data characteristics change according to the number of scale
points use And experiment using 5 point 7 point and 10 point scales
International Journal of Market Research 50(1) 1ndash20 httpsdoiorgArticle
Delone W H amp McLean E R (2003) The DeLone and McLean model of
information systems success A ten-year update Journal of Management
Information Systems 19(4) 9ndash30 Retrieved from
httpmesharpemetapresscomindexpeqdjk46vy52v4q6pdf
Djamarah S B amp Zain A (2010) Strategi Belajar Mengajar (Rineka Cipta Ed)
Jakarta
Florestiyanto M Y (2012) Evaluasi Kesiapan Pengguna Dalam Adopsi Sistem
Informasi Terintegrasi Di Bidang Keuangan Menggunakan Metode
Technology Rediness Index Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF)
1(4) 288ndash296
Ghozali I (2011) Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS19 (Edisi
Keli) Semarang Universitas Diponogoro
Ghozali I amp Hengky L (2015) Partial Least Squares Konsep Teknik dan
Aplikasi Menggunakan Program SmartPLS 30 Untuk Penelitian Empiris
Semarang Badan Penerbit UNDIP
Guritno S amp Sudaryono R (2011) Theory and Application of IT Research
Metodologi Penelitian Teknologi Informasi Yogyakarta Andi
101
Gusti G (2017) Ubiquitous Computing Di Uin Syarif Hidayatullah Jakarta
Hadi S (2016) Statistik Jakarta Pustaka Pelajar
Hair J F Sarstedt M Ringle C M amp Mena J A (2012) An assessment of the
use of partial least squares structural equation modeling in marketing research
Journal of the Academy of Marketing Science 40(3) 414ndash433
Hamalik O (2008) Kurikulum dan Pembelajaran Jakarta Sinar Grafika
Howsawi E M Eager D amp Bagia R (2011) Understanding project success
The four-level project success framework IEEE International Conference on
Industrial Engineering and Engineering Management 620ndash624
httpsdoiorg101109IEEM20116117991
Hudin J M amp Riana D (2016) Kajian Keberhasilan Penggunaan Sistem
Informasi Accurate Dengan Menggunakan Model Kesuksesan Sistem
Informasi Delon Dan Mclean Jurnal Sistem Informasi (Journal Of
Information Systems) 12(1) 1ndash8
HttpsDoiOrgHttpDxDoiOrg1021609JsiV13i1500
Jogiyanto (2007) Model Kesuksesan Sistem Teknologi Informasi Yogyakarta
Andi
Kadir A (2014) Pengenalan Sistem Informasi (Edisi Revisi) Yogyakarta Andi
Offest
Koloay L P Morasa J amp Elim I (2014) Peranan Sistem Informasi Akuntansi
Dalam Efektifitas Pelaporan Informasi Akuntansi Pertanggungjawaban Pada
Pt Pos Indonesia (Persero) Manado Universitas Sam Ratulangi Manado 2(3)
254ndash265
Lazuardi L I (2017) Pengaruh Kesiapan Penerimaan Pengguna Terhadap
Penerapan Sistem Informasi diantara Lembaga Keuangan Mikro Syariah Uin
Syarif Hidayatullah
McLeod L amp MacDonell S G (2011) Factors that affect software systems
development project outcomes ACM Computing Surveys 43(4) 24ndash56
httpsdoiorg10114519788021978803
Pambudi S A (2015) Analisis Kesiapan Pengguna Sistem Informasi Akademik
Semnasteknomedia Online 3(1) 2-1ndash127
Parasuraman A (2000) Technology Readiness Index (TRI) A Multiple-item Scale
to Measure Readiness Embrace New Technologies Journal of Service
Reasearch 2(4)
Parasuraman A amp Colby C L (2015) An Updated and Streamlined Technology
Readiness Index TRI 20 Journal of Service Research 18(1) 59ndash74
httpsdoiorg1011771094670514539730
Patel C J Gali V S Patel D V amp Parmar R D (2011) The effects of
102
information and communication technologies ( ICTs ) on higher education
From objectivism to social constructivism Journal of Vocational and
Technical Educatio 3(November) 113ndash120 Retrieved from
httpwwwacademicjournalsorgijvtePDFPdf2011NovPatel et
alpdf5CnhttpwwwacademicjournalsorgIJVTE
Puspitawati L amp Anggadini S D (2011) Sistem Informasi Akuntansi
Yogyakarta Graha Ilmu
Ringle C M Silva D da amp Bido D (2015) Structural equation modeling with
the SmartPLS
Romney M B amp Steinbart P J (2012) Accounting Information Systems (12th
Edition) Accounting Information System 1ndash67
Rusmana Ni Y (2015) Sistem Informasi Pengelolaan Keuangan Dana Bantuan
Pada Kecamatan Arjosari Jurnal Speed 7(2) 38ndash41 Retrieved from
httpspeedwebidejournalindexphpSpeedarticleview89
Santoso S (2011) Elex Structural Equation Modeling (SEM) Konsep dan Apllikasi
dengan AMOS 18 Jakarta PT Elex Media Komputindo Kompas Gramedia
Sarstedt M Ringle C M amp Hair J F (2017) Partial Least Squares Structural
Equation Modeling Springer International Publishing AG 2017 C Homburg
et Al (Eds) Handbook of Market Research Retrieved from
httpsdoiorg101007978-3-319-05542-8_15-
Setiawan A B (2016) Evaluasi Kepuasan Pengguna Sistem Aplikasi Surat
Keterangan Tinggal Sementara Online (SKTS) dengan Menggunakan Metode
End-User Computing Satisfaction Surabaya Skripsi Universitas Airlangga
Sheu M amp Kim H (2008) User Readiness for IS Development An Examination
of 50 Cases Systems Research and Behavioral Science 8(3) 27ndash42
httpsdoiorg101002sres
Siregar S (2013) Statistik Parametrik untuk Penelitian Kuantitatif Dilengkapi
dengan Perhitungan Manual dan Aplikasi SPSS versi 17 Jakarta Bumi
Aksara
Slameto (2010) Belajar dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhinya Jakarta
Rineka Cipta
Subiyakto A (2017) Development of the Readiness and Success Model for
Assessing the Information System Integration The author version of the
presented paper ( In publishing ) Development of the Readiness and Success
Model for Assessing the Information System Integration In International
Conference on Science and Technology (ICOSAT) Jakarta
Subiyakto A amp Ahlan A R (2014) Implementation of Input-Process-Output
Model for Measuring Information System Project Success TELKOMNIKA
Indonesian Journal of Electrical Engineering 12(7) 5603ndash5612
103
httpsdoiorghttpdoiorg1011591ijeecsv12i7pp5603-5612
Subiyakto A Ahlan A R Kartiwi M amp Sukmana H T (2015) Influences of
the Input Factors towards Success of An Information System Project
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control)
13(2) 686 httpsdoiorg1012928telkomnikav13i21323
Subiyakto A Ahlan A R Putra S J amp Kartiwi M (2015) Validation of
Information System Project Success Model A Focus Group Study SAGE
Open 5(2) 1ndash14 httpsdoiorg1011772158244015581650
Subiyakto A Ahlan A R Kartiwi M amp Sukmana H T (2015) Measurement
of Information System Project Success Based on Perceptions of the Internal
Stakeholders International Journal of Electrical and Computer Engineering
(IJECE) 5(2) 271-279 Sugiyono (2011) Metode Penelitian Kuantitatif
Kualitatif dan RampD Bandung CV Alfabeta
Sutabri T (2004) Analisis Sistem Informasi Jakarta CVAndi Offset
Tjahjanadi N Y amp Sarosa S (nd) Evaluasi Net Benefit Sistem Informasi
Akutansi Pada Software Akutansi Accurate dan Zahir Menurut Model Delone
amp Mclean 2003 240
Wong K K K (2013) Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-
SEM) Techniques Using SmartPLS Marketing Bulletin 24(1) 1ndash32
httpsdoiorg101108EBR-10-2013-0128
Yamin S amp Kurniawan H (2011) Generasi Baru Mengolah Data Penelitian
dengan Partial Least Square Path Modeling Aplikasi dengan software
XLSTAT SmartPLS dan Visual PLS Edisi 1 Jakarta Salemaba Infotek
Yunita I (2017) Pengukuran Kepuasan Pengguna terhadap Tulis (Technology Uin
Library Information System) pada Pusat Perpustakaan UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
LAMPIRAN
vi
ABSTRAK
Latifa Zahra ndash 1113093000018 Kesiapan Keberhasilan Penerapan Sistem
Informasi Akuntansi Accurate Berdasarkan Persepsi Penggunanya dibawah
bimbingan Arsquoang Subiyakto dan Nur Aeni Hidayah
Kesiapan pengguna sistem atau user merupakan salah satu pengaruh dari
keberhasilan penerapan Sistem Informasi (SI) Beberapa perusahaan telah
menerapkan Accurate sebagai salah satu Sistem Informasi Akuntansi (SIA) yang
membantu dalam pembukuan perusahaan Namun kurangnya kesiapan pengguna
dalam memanfaatkan sistem mengakibatkan kinerja operasional perusahaan tidak
berjalan maksimal Selain itu belum pernah dilakukan pengujian terkait
keberhasilan penerapan SI dari sisi kesiapan pengguna Sehingga perlu dilakukan
penelitian terkait kesiapan pengguna terhadap keberhasilan SIA Accurate
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan model kesiapan dan
keberhasilan SI dengan teknik analisis PLS-SEM dengan SmartPLS 30 Hasilnya
terdapat 23 hipotesis yang diuji 14 hipotesis yang diterima atau berpengaruh dan 9
hipotesis ditolak Sehingga faktor-faktor pengaruh kesiapan pengguna terhadap
keberhasilan penerapan SI yaitu optimism melalui information quality system
quality dan service quality Innovativeness melalui system quality dan service
quality Discomfort berpengaruh secara negatif melalui system quality dan
information quality Insecurity berpengaruh secara negatif melalui information
quality system quality dan service quality Information quality melalui success
information system Service quality melalui user satisfaction dan success
information system User satisfaction melalui success information system Dengan
demikian hasil ini dapat memenuhi tujuan dari penelitian ini yaitu dengan diketahui
sejauh mana kesiapan pengguna terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate dan
juga faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi keberhasilan penerapan SIA
Accurate
Kata kunci Sistem Informasi Akuntansi Accurate Technology Readiness Index
Model Keberhasilan Sistem Informasi PLS-SEM
BAB I-V + 109 Halaman + xv + 18 Gambar + 18 Tabel + 47 Daftar Pustaka +
Lampiran
vii
KATA PENGANTAR
Puji dan syukur kehadirat Allah SWT karena atas berkah rahmat dan
hidayah-Nya yang sungguh melimpah sehingga penulis dapat menyelesaikan
skripsi yang berjudul ldquoKesiapan Keberhasilan Penerapan Sistem Informasi
Akuntansi Accurate Berdasarkan Persepsi Penggunanyardquo dengan baik Shalawat
serta salam semoga senantiasa tercurah kepada Nabi Besar Muhammad SAW
beserta keluarga sahabat serta para pengikutnya hinga akhir zaman
Penulis menyadari bahwa dalam menyelesaikan skripsi ini tidak terlepas
dari bantuan berbagai pihak Oleh karena itu perkenankanlah penulis untuk dapat
mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada
1 Bapak Dr Agus Salim SAg MSi selaku Dekan Fakultas Sains dan
Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah
2 Ibu Nia Kumaladewi MMSI selaku Ketua Program Studi Sistem Informasi
Fakultas Sains dan Teknologi dan Ibu Meinarini Catur Utami MT selaku
Sekretaris Program Studi Sistem Informasi Fakultas Sains dan Teknologi
3 Bapak Arsquoang Subiyakto MKom sebagai Dosen Pembimbing I yang telah
memberikan bimbingan dan arahan kepada penulis selama proses
penyelesaian skripsi ini Terima kasih banyak untuk seluruh waktu tenaga
kesediaan menjawab setiap pertanyaan penulis dan senantiasa memberikan
dukungan moril serta membagikan banyak pengetahuan agar penulis bisa
menyelesaikan skripsi ini dengan baik
viii
4 Ibu Nur Aeni Hidayah MMSI sebagai Dosen Pembimbing II yang selalu
ada setiap saat tidak pernah lelah menyemangati penulis mengingatkan
penulis untuk segera menyelesaikan skripsi ini Terima kasih atas
kesabarannya dalam membimbing penulis selalu memberi masukkan yang
positif arahan yang jelas sehingga penulis bisa menyelesaikan skripsi ini
dengan baik
5 Seluruh Dosen Program Studi Sistem Informasi yang telah membagikan
ilmunya kepada penulis selama proses perkuliahan
6 Kedua orang tua penulis Bapak Arifin Adam dan Ibu Sri Mulyati Terima
kasih untuk mama dan papa yang telah membesarkan dan mendidik penulis
dari lahir hingga saat ini terima kasih untuk seluruh cinta dan kasih yang
mama dan papa berikan untukku Terima kasih untuk doa-doa yang selalu
mengiri langkahku disegala cuaca saat senang maupun sedih
7 Adikku tersayang Laristi Lahun Laiyla Terima kasih telah mengisi hari-
hari penulis sehingga penulis tidak pernah merasa kesepian semoga kalian
akan selalu menjadi saudara dan sahabat terbaik yang mengiri langkah
penulis kedepannya
8 Sahabatku Dwi Rizki Sabarkhah Terima kasih karena telah menerima
penulis apa adanya selalu ada setiap saat dan memberikan pengaruh yang
positif tidak pernah bosan mendengar keluh kesah penulis Terima kasih
juga untuk teman-teman Nia Amel Fira Ana serta grup NASGOR GX
PEDES yang selalu menghibur penulis dengan canda dan tawanya
ix
x
DAFTAR ISI
COVER i
LEMBAR PERSETUJUAN Error Bookmark not defined
LEMBAR PENGESAHAN Error Bookmark not defined
LEMBAR PERNYATAAN iv
ABSTRAK v
KATA PENGANTAR vii
DAFTAR ISI xiii
DAFTAR GAMBAR xiii
DAFTAR TABEL xiv
BAB I PENDAHULUAN 1
11 Latar Belakang 1
12 Identifikasi Masalah 6
13 Rumusan Masalah 6
14 Ruang Lingkup dan Batasan Masalah 7
15 Tujuan dan Sasaran Penelitian 7
16 Manfaat Penelitian 8
17 Metodologi Penelitian 9
18 Model Penelitian 9
19 Pertanyaan Penelitian 10
110 Sistematika Penulisan 11
BAB II LANDASAN TEORI 2
21 Definisi Kesiapan 2
22 Definisi Keberhasilan 2
23 Definisi Pengguna Sistem 3
24 Definisi Sistem Informasi 5
25 Definisi Sistem Informasi Akuntansi 5
26 Sistem Informasi Akuntansi Accurate 7
261 SIA Accurate versi 5 8
262 Modul SIA Accurate versi 5 9
263 Kelebihan SIA Accurate versi 5 dengan versi sebelumnya 11
264 Kekurangan SIA Accurate versi 5 12
xi
27 Konsep Dasar Kesiapan Teknologi (Technology Readiness) 13
28 Konsep Dasar Keberhasilan Sistem Informasi (Success SI) 14
29 Populasi Dan Sampel 18
291 Teknik Sampling 19
292 Teknik Menentukan Ukuran Sampel 21
210 Teknik Pengumpulan Data 22
211 Skala Likert 23
212 PLS-SEM 24
211 Model yang Diadopsi 28
2111 Model IPO Logic 32
2112 Model Kesiapan Teknologi (Technology Readiness) 33
2113 Model Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information) 37
212 Penelitian Sejenis 43
213 Pengembangan Hipotesis 47
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 49
31 Pendekatan Penelitian 49
32 Prosedur Penelitian 50
33 Populasi dan Sampel 51
34 Instrumen Penelitian 52
35 Pengumpulan dan Pemrosesan Data 54
36 Analisis dan Interpretasi Data 54
BAB IV HASIL ANALISIS DAN INTERPRETASI 56
41 Hasil Analisis 56
411 Hasil Analisis Demografis 56
412 Hasil Analisis Pengukuran Model 61
413 Hasil Struktur Model 70
42 Interpretasi Hasil dan Pembahasan 78
421 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Analisis Data Demografis 78
422 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Pengukuran Model 80
423 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Struktural Model 81
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 96
51 Kesimpulan 96
xii
52 Saran 98
Daftar Pustaka 100
LAMPIRAN 114
xiii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1 1 Model Penelitian 10
Gambar 2 1 Model Pengukuran Keberhasilan Proyek SI 17
Gambar 2 2 Revisi Model 18
Gambar 2 3 IPO LOGIC 32
Gambar 2 4 Model TRI 20 33
Gambar 2 5 Model Keberhasilan SI 37
Gambar 2 6 Model Keberhasilan SI 42
Gambar 3 1 Prosedur Penelitian 50
Gambar 4 1 Diagram Jenis Kelamin Responden 56
Gambar 4 2 Diagram Pendidikan Terakhir Responden 57
Gambar 4 3 Diagram Pengetahuan Keberadaan Sistem 58
Gambar 4 4 Diagram Pengalaman Penggunaan Sistem 58
Gambar 4 5 Diagram Skala Intensitas Penggunaan Sistem 59
Gambar 4 6 StatusPosisi Pekerjaan 60
Gambar 4 7 Diagram Kemampuan Penggunaan Komputer 60
Gambar 4 8 Hasil Awal Analisis Outer Model 68
Gambar 4 9 Hasil Akhir Analisis Outer Model Setelah Penghapusan Indikator 69
Gambar 4 10 Hasil Uji T-test 72
xiv
DAFTAR TABEL
Tabel 2 1 Perbedaan Varian Accurate 5 9
Tabel 2 2 Variabel TRI dan Keberhasilan SI 29
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI 29
Tabel 3 1 Waktu Penelitian 51
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian 52
Tabel 4 1 Hasil Awal Uji Loading Factor 62
Tabel 4 2 Hasil Uji Loading Factor Setelah Penghapusan Indikator 63
Tabel 4 3 Hasil Uji Composite Reliability 64
Tabel 4 4 Hasil Uji Average Variance Extracted (AVE) 65
Tabel 4 5 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading) 66
Tabel 4 6 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading Fornell-Lackerrsquos) 67
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient 70
Tabel 4 8 Hasil Uji Coefficient of Determination (R-Square) 72
Tabel 4 9 Hasil Uji T-test 73
Tabel 4 10 Hasil Uji Effect Size 74
Tabel 4 11 Hasil Uji Predictive Relevance 75
Tabel 4 12 Hasil Uji Relative Impact 76
Tabel 4 13 Hasil Analisis Struktural Model 77
1
BAB I
PENDAHULUAN
11 Latar Belakang
Saat ini peranan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) khususnya SI telah
sering sekali kita gunakan dalam kegiatan sehari-hari Sutabri (2012) menyatakan
bahwa SI tidak lagi dipandang hanya sebagai pelengkap tetapi sudah menjadi
pendukung utama dalam proses bisnis yang ada pada suatu organisasi Oleh karena
itu Peranan TIK dapat berkontribusi pada perubahan cara manusia dalam bekerja
dan berinteraksi di bidangnya (Patel Gali Patel amp Parmar 2011)
Sistem informasi Akuntansi (SIA) adalah suatu sistem yang mengumpulkan
merekam menyimpan dan mengolah data untuk menghasilkan informasi bagi para
pembuat keputusan (Romney amp Steinbart 2012) Pemanfaatan SIA dalam industri
keuangan telah meningkat di segala bidang dan telah mengubah tatanan sistem
keuangan modern Dengan menggunakan teknologi SI terbukti dapat menekan
biaya menciptakan proses kerja yang lebih cepat dan efisien serta menawarkan
tingkat fleksbilitas yang tinggi (Arvidsson Holmstroumlm amp Lyytinen 2014) Salah
satu contoh SIA adalah SIA Accurate Penggunaan SIA Accurate sesuai dengan
salah satu tujuan utama SI yaitu untuk menyajikan informasi sebagai pendukung
pengambilan keputusan perencanaan pengendalian dan perbaikan selanjutnya
(Puspitawati amp Anggadini 2011)
Accurate adalah merupakan salah satu programsoftware SIA buatan putra-
putri bangsa Pengembang sistemnya (developer system) adalah CPSSoft (PT Cipta
2
Piranti Sejahtera) dan CPSSoft tidak melayani penjualan mereka fokus di
pengembangan program dan administrasi Berbagai perusahaan hampir di seluruh
indonesia telah menggunakan SIA Accurate dari tahun 1998 hingga sekarang
Karena SIA Accurate merupakan produk lokal yang sesuai dengan Pernyataan
Standar Akuntansi Keuangan (PSAK) dan Perpajakan di Indonesia SIA Accurate
ini merupakan salah satu program pembukuan perusahaan dalam bentuk paket
modul lengkap siap pakai yang terdiri dari General Ledger CashBank Inventory
Purchase Sales Fixed Asset dan tersedia untuk varian project dan manufaktur
yang bisa diaplikasikan di berbagai jenis dan skala usaha kecil menengah bagi
perusahaan baik yang bergerak di bidang trading distribusi service atau
manufaktur dan lain sebagainya SIA Accurate ini menyediakan layanan dengan
menggunakan Bahasa Indonesia sehingga penggunaan sistem ini akan mudah
dipahami oleh masyarakat Indonesia
Menurut Parasuraman dalam Lazuardi (2017) menyatakan bahwa setiap
orang bisa menjadi pengguna teknologi informasi (TI) atau SI namun cara
mengimplementasikannya tergantung pada derajat kesiapan seseorang dalam
menerima teknologi atau sistem tersebut Dan langkah pertama yang harus
dilakukan dalam implementasi teknologi adalah mengetahui kesiapan pengguna
dalam menerima teknologi tersebut (Parasuraman amp Colby 2015) Adanya
pengidentifikasian akan faktor-faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna
dalam pengadopsian teknologi penting agar tujuan dari adopsi teknologi dapat
tercapai dan lebih bermanfaat (Noprianto et al 2017)
3
Hasil observasi peneliti dalam penerapan SIA Accurate menemukan beberapa
masalah dari sisi pengguna dan juga kelemahan dari SIA Accurate itu sendiri
Seperti mesin pencarian SIA Accurate tidak dapat mendeteksi keyword secara
keseluruhan kalimat hanya dapat mendeteksi kata pertama dalam kalimat Contoh
lainnya adalah output atau laporan yang dihasilkan terkadang tidak sesuai dengan
filter yang telah diatur oleh pengguna Oleh karena itu para pengguna yang
menggunakan SIA Accurate masih mengalami kesulitan dalam mempelajari
halkasus baru lainnya Beberapa pengguna yang malas belajar tidak dapat
memanfaatkan sistem secara baik sehingga mengakibatkan pengguna menunda
pekerjaannya dengan menggunakan sistem atau cara lama kemudian meminta
bantuan penggunauser lainnya yang lebih mengerti untuk memindahkannya ke
SIA Accurate Melihat kasus diatas tingkat kesiapan pengguna dalam
menggunakan SIA Accurate ini mempengaruhi keberhasilan perusahaan dalam
menerapkan teknologi atau sistem baru
Selain itu belum pernah dilakukan pengujian keberhasilan penerapan SIA
Accurate dari persepsi kesiapan pengguna sehingga studi penelitian ini akan
menguji tingkat keberhasilan penerapan SIA Accurate yang dinilai dari sikap
kesiapan pengguna dan keberhasilan sistem Penelitian ini menggunakan
pengembangan model kesiapan dan keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017) Model
ini sesuai dengan kasus yang telah dijelaskan sebelumnya peneliti memilih model
ini agar mengetahui apa saja faktor-faktor yang mepengaruhi keberhasilan
penerapan sistem dari sisi pengguna maupun sistem itu sendiri Diketahuinya
faktor-faktor yang berpengaruh akan menjadi harapan dari penelitian ini untuk
4
memberikan masukan atau rekomendasi bagi para pengguna SIA Accurate dalam
memanfaatkan SIA Accurate
Menurut peneliti model yang diajukan ini memiliki sembilan variabel
dimana lima variabel diantaranya merupakan faktor dari pengguna dan empat
variabel lainnya merupakan faktor dari sistem itu sendiri Kelima faktor dari
pengguna tersebut adalah Optimism Innovativeness Discomfort Insecurity dan
User Satisfaction Sedangkan keempat faktor dari sistem adalah Indormation
Quality System Quality Service Quality dan Success Information System
Variabel di atas menjelaskan tentang faktor yang mempengaruhi pengguna
terhadap penggunaan sistem seperti apakah pengguna memiliki rasa optimis
(Optimism) atau keyakinan terhadap sistem yang akan memberikan output sesuai
ekspektasinya apakah pengguna memiliki kecenderungan dalam ingin mencoba hal
baru (Innovativeness) terhadap sistem apakah pengguna merasa terbebani
(Discomfort) karena kurang menguasai sistem apakah pengguna memiliki rasa
tidak aman (Insecurity) dan keraguan terhadap integritas sistem dan apakah
pengguna merasa puas (User Satisfaction) terhadap keseluruhan penerapan sistem
Selain itu variabel diatas juga dapat memaparkan faktor yang mempengaruhi sistem
terhadapkeberhasilan penerapannya seperti apakah kualitas output (Information
Quality) yang dihasilkan oleh sistem sudah sesuai dengan harapan pengguna
apakah kualitas sistem (System Quality) secara keseluruhan mudah digunakan
apakah peningkatan kualitas layanan (Service Quality) telah diberikan sesuai
5
kebutuhan pengguna dan apakah penerapan sistem telah berhasil (Success
Information System) dimanfaatkan sesuai dengan harapan dan kebutuhan pengguna
Upaya mengetahui tingkat kesiapan pengguna dan keberhasilan pemerapan
SI perlu adanya pengukuran sejauh mana kesiapan pengguna terhadap keberhasilan
penerapan SIA Accurate Karena kecenderungan sikap seseorang dalam
menggunakan SI akan mencerminkan kesiapan pengguna dalam pemanfaataan
sistem dan tingkat keberhasilan penerapan sistem Penggunaan model ini sesuai
dengan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menggabungkan model
kesiapan teknologi Technology Readiness Index (TRI) Parasuraman dan Colby
(2015) serta model keberhasilan SI Delone dan McLean (2003) yang telah
dimodifikasi oleh Subiyakto (2015) sebagai salah satu model alternatif pengukuran
keberhasilan proyek SI
Berdasarkan pembahasan diatas penelitian ini bermaksut untuk mencari tahu
faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi kesiapan pengguna dalam keberhasilan
menggunakan SIA Accurate Pengukuran kesiapan merupakan hal penting untuk
dilakukan karena salah satu tantangan terberat dalam penerapan sistem maupun
teknologi informasi baru adalah kesiapan dari penggunanya (Jogiyanto 2007
Pambudi 2015) Ketidaksiapan dapat menimbulkan dampak kegagalan dalam
penerapan teknologi informasi itu sendiri (Florestiyanto 2012 Subiyakto 2017)
Harapan dari penelitian ini dapat memaparkan faktor-faktor penting yang
mempengaruhi tingkat kesiapan dan keberhasilan penerapan SIA Accurate
sehingga akan menjadi rekomendasimasukan bagi para pengguna dalam
memanfaatkan SI dan teknologi informasi Oleh karena itu peneliti tertarik untuk
6
melakukan penelitian dengan judul ldquoKesiapan Keberhasilan Penerapan Sistem
Informasi Akuntansi Accurate Berdasarkan Persepsi Penggunanyardquo
12 Identifikasi Masalah
Adapun identifikasi masalah berdasarkan latar belakkang yang telah dijelaskan di
atas adalah sebagai berikut
1 Ditemukan kelemahan dari SIA Accurate seperti output dari mesin
pencarian dan laporan yang dihasilkan oleh SIA Accurate tidak sesuai
dengan harapan pengguna sehingga menyebabkan kesulitan dalam
pemanfaatan sistem
2 Ditemukan masalah dari beberapa pengguna SIA Accurate yang malas
belajar tidak dapat menggunakan sistem secara maksimal karena masih
menunda dan memberikan pekerjaannya kepada pihak lain apabila
mengalami kesulitan baru
3 Belum pernah dilakukan pengujian terkait dengan keberhasilan penerapan
SIA Accurate berdasarkan persepsi kesiapan penggunanya
13 Rumusan Masalah
Berdasarkan indentifikasi di atas Kecenderungan sikap seseorang dalam
menggunakan SI akan mencerminkan kesiapan pengguna sedangkan ketidaksiapan
dapat menimbulkan dampak kegagalan dalam penerapan TI itu sendiri
(Florestiyanto 2012 Subiyakto 2017) Dari beberapa hasil pengamatan peneliti
sedikitnya penelitian yang menguji keberhasilan penerapan SIA Accurate
7
berdasarkan persepsi kesiapan pengguna Harapan dari penelitian ini dapat
memaparkan faktor-faktor penting yang mempengaruhi tingkat kesiapan dan
keberhasilan penerapan SIA Accurate sehingga akan menjadi
rekomendasimasukan bagi para pengguna dalam memanfaatkan SI dan TI
14 Ruang Lingkup dan Batasan Masalah
Berikut beberapa batasan dalam penelitian ini
1) Peneliti mengambil sampel dengan teknik pengambilan sampel pusposive
sampling sejumlah 125 responden yaitu pengguna SIA Accurate versi 5 di
beberapa perusahaan Jakarta yang telah menggunakan sistem ini tanpa
dibatasi lamanya waktu penggunaan
2) Proses yang dilakukan pada penelitian ini adalah menguji pengaruh kesiapan
pengguna SIA Accurate terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate
3) Secara teori penelitian ini mengadopsi 9 variabel dari penggunaan model
keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017)
4) Teknik analisis data ini penulis menggunakan metode PLS SEM dan untuk
pengelolaan data yang didapat peneliti menggunakan software SmartPLS
versi 30
15 Tujuan dan Sasaran Penelitian
Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah
1) Menguji kesiapan pengguna terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate
8
2) Mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna terhadap
keberhasilan penerapan SIA Accurate
Merujuk pada tujuan penelitian diatas sasaran penelitian ini ialah
1) Diketahuinya keberhasilan penerapan SIA Accurate berdasarkan persepsi
kesiapan pengguna
2) Diketahuinya faktor-faktor yang berpengaruh dalam kesiapan pengguna
dalam keberhasilan penerapan SIA Accurate
16 Manfaat Penelitian
Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberi manfaat bagi beberapa pihak
Manfaat tersebut adalah
1) Secara teoritis penelitian ini dapat memberikan refrensi baru dalam
penggunaan model kesiapan dan keberhasilan dalam penerapan SIA
Accurate
2) Secara metodologi penelitian ini akan menambah refrensi penggunaan
pendekatan kuantitatif untuk riset pada prodi Sistem Informasi Fakultas Sains
dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
3) Secara praktis hasil penelitian ini dapat dimanfaatkan bagi pihak terkait
sebagai salah satu bahan pertimbangan dalam rencana pemanfaatan dan
perkembangan sistem berikutnya
9
17 Metodologi Penelitian
Dalam penelitian ini penulis menggunakan beberapa metode untuk membantu
dalam melakukan analisis Penelitian ini menggunakan pendekatan secara
kuantitatif dan model kesiapan dan keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017)
Kuesioner yang dibuat dari pemaduan variabel dan indikator dari kedua model
tersebut Pada penelitian ini menggunakan teknik pengambilan sampel purposive
sampling dimana sampel responden adalah seluruh pengguna sistem yang
khususnya pernah menggunakan SIA Accurate di perusahaannya masing-masing
dan berdomisili Jakarta Kuesioner disebarkan secara langsung penyebaran secara
langsung bertujuan untuk mendapatkan responden yang sesuai dan pernah
menggunakan SIA Accurate secara langsung Tahap akhir seluruh kuesioner yang
telah terisi akan ditampung di MS Excel dan nantinya akan dianalisis Penelitian
ini menggunakan teknik analisis data adalah PLS-SEM dengan tools SmartPLS
versi 30
18 Model Penelitian
Model yang digunakan pada penelitian ini adalah model kesiapan dan keberhasilan
SI dari Subiyakto (2017) yang telah menggabungkan diantara model kesiapan TRI
20 (Parasuraman amp Colby 2015) dengan model Keberhasilan SI Delone dan
McLean (2003) yang telah dimodifikasi oleh Subiyakto (2015)Model penelitian
pengukuran pengaruh kesiapan terhadap keberhasilan penerapan sistem ini terdiri
dari 9 variabel yaitu Optimism (OPT) Innovativeness (INN) Discomfort (DIS)
Insecure (INS) Information Quality (INQ) System Quality (SYQ) Service Quality
10
(SVQ) User Satisfaction (USF) Success Information System (SIS) Untuk
pengadopsian penggabungan dan pengkombinasian kedua model tersebut peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) menggunakan asumsi mengenai model logika input-
process-output oleh (Davis amp Yen 1998) Berikut model yang diajukan pada
penelitian ini
Gambar 1 1 Model Penelitian
19 Pertanyaan Penelitian
Berdasarkan tujuan dan sasaran pada penelitian ini maka pertanyaan penelitian
dalam hal ini
11
1 Apakah kesiapan pengguna berpengaruh terhadap keberhasilan penerapan
SIA Accurate
2 Apa saja faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna dalam keberhasilan
penerapan SIA Accurate dari persepsi kesiapan pengguna
21 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap INQ SYQ
SVQ dan USF
22 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap INQ SYQ
SVQ dan USF
23 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
SYQ SVQ dan USF
24 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
SYQ SVQ dan USF
25 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dam SIS
26 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan SIS
27 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan SIS
28 Apakah USF berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
110 Sistematika Penulisan
Dalam penyusunan laporan penelitian pembahasan terbagi dalam lima bab yang
secara singkat akan diuraikan sebagai berikut
12
BAB I PENDAHULUAN
Bab ini berisi latar belakang masalah rumusan masalah ruang lingkup dan batasan
tujuan dan sasaran manfaat penelitian metodologi penelitian model penelitian
pertanyaan penelitian dan sistematika penulisan
BAB II LANDASAN TEORI
Bab ini membahas mengenai dasar-dasar teori yang mendukung tentang
pengukuran pengaruh kesiapan dan keberhasilan pengguna terkait penerapan SIA
Accurate
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
Bab ini membahas tentang metodologi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu
metode pengumpulan data dan metode analisis yang digunakan
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab ini memaparkan analisis data dan hasilnya serta interpretasi hasil penelitian
dengan merujuk kepada basis teori sebelumnya
BAB V PENUTUP
Bab ini berisi kesimpulan yang berkenaan dengan hasil pemecahan masalah serta
beberapa saran untuk pengembangan keberhasilan penerapan SIA Accurate
2
BAB II
LANDASAN TEORI
21 Definisi Kesiapan
Kesiapan adalah tingkatan atau keadaan yang harus dicapai dalam proses
perkembangan perorangan pada tingkatan pertumbuhan mental fisik sosial dan
emosional (Hamalik 2008) Kesiapan adalah kondisi seseorang secara keseluruhan
yang dapat membuatnya siap untuk dapat memberikan respon atau jawaban dalam
suatu cara tertentu terhadap suatu situasi yang dihadapinya Maka seseorang akan
menyesuaikan kondisi tersebut dan akan berpengaruh atau memiliki kecenderungan
untuk memberi respon (Slameto 2010)
Definisi Kepuasan menurut Kotler dalam Abdurrahman dan Prasetyo
(2016) adalah tingkat perasaan seseorang setelah membandingkan kinerja atau hasil
dengan harapannya Kepuasan dapat dilihat dari kesesuaian harapan dengan apa
yang didapat dari suatu pelayanan (Tjiptono dalam Abdurrahman dan Prasetyo
2016) Kata kepuasan atau satisfaction berasal dari bahasa latin ldquosatisrdquo (artinya
cukup baik memadai) dan ldquofaciordquo (artinya melakukan atau membuat) sehingga
secara sederhana dapat diartikan sebagai lsquoupaya pemenuhan sesuatursquo (Tjitptono
dalam Hartono dan Wahyono 2015)
22 Definisi Keberhasilan
Dalam buku Djamarah dan Zain (2010) WJS Poerwadarminto berpendapat
bahwa keberhasilan adalah hasil yang telah dicapai (dilakukan dikerjakan dan
3
sebagainya) Sedangkan menurut Masrsquoud Khasan Abdul Qohar keberhasilan
adalah apa yang telah dapat diciptakan hasil pekerjaan hasil yang menyenangkan
hati yanng diperoleh dengan jalan keuletan kerja
Keberhasilan dari sistem informasi ditentukan bagaimana sistem itu dapat
dijalankan oleh pengguna dengan efektif dan pengguna merasa puas menggunakan
sistem tersebut dan juga bagaimana perusahaan dapat memperoleh keuntungan dari
sistem yang digunakannya Doll dan Torkzadeh dalam Istianingsih dan Wiwik
Utami (2009) menyatakan bahwa kepuasan pengguna sistem informasi dapat
digunakan sebagai tolak ukur keberhasilan suatu sistem informasi Kepuasan
pengguna akhir ini kemudian menjadi bagian dalam pengembangan model
keberhasilan sistem informasi selanjutnya
23 Definisi Pengguna Sistem
Dalam bukunya Rusdiana dan Irfan (2014) Pelaku sistem terdiri atas tujuh
kelompok yaitu sebagai berikut
1) Pemakai
Pada umumnya ada tiga jenis pemakai yaitu operasional pengawas
dan eksekutif
2) Manajemen
Ada tiga jenis manajemen yaitu manajemen pemakai yang bertugas
menangani pemakaian ketika sistem baru diterapkan manajemen sistem
yang diterapkan dalam pengembangan sistem manajemen umum yang
terlibat dalam strategi perencanaan sistem dan sistem pendukung
pengambilan keputusan
4
3) Pemeriksa
Pemeriksa menentukan segala sesuatunya berdasarkan ukuran
ukuran standar yang dikembangkan di banyak perusahaan sejenis
4) Penganalisis sistem
Fungsi dari penganalisis sistem antara lain sebagai berikut
a) Arkeolog yaitu menelusuri cara sistem lama berjalan sistem
tersebut dijalankan dan segala hal menyangkut sistem lama
b) Inovator yaitu membantu mengembangkan dan membuka
wawasan pemakai bagi kemungkinan lain
c) Mediator yaitu menjalankan fungsi komunikasi dari semua level
antara lain pemakai manajer programmer pemeriksa dan pelaku sistem
lain yang mungkin belum memiliki sikap dan cara pandangan yang sama
dan
d) Pimpinan yaitu penganalisis sistem harus personal yang
berpengalaman dari programmer atau desainer
5) Pendesain Sistem
Pendesain sistem menerima hasil penganalisis sistem berupa
kebutuhan pemakai yang tidak berorientasi pada teknologi tertentu
kemudian ditransformasikan ke desaian arsitektur tingkat tinggi dan dapat
diformulasikan oleh programmer
6) Programmer
Setelah penganalisis sistem memberikan hasil kerjanya dan diolah
oleh pendesain sistem programmer dapat mulai bekerja
5
7) Personal Pengoperasian
Pelaku ini bertugas dan bertanggung jawab di pusat komputer
misalnya jaringan keamanan perangkat lunak pencetakan back-up
24 Definisi Sistem Informasi
Sistem informasi adalah suatu sistem di dalam organisasi yang membantu
kebutuhan pengolahan transaksi harian yang mendukung fungsi operasi organisasi
yang bersifat manajerial dengan kegiatan strategi organisasi agar dapat
menyediakan laporan yang diperlukan oleh pihak luar (Sutabri 2012)
Menurut pandangan Hall dalam Kadir (2014) sistem informasi adalah
sebuah rangkaian prosedur formal di mana data dikelompokkan diproses menjadi
informasi dan didistribusikan kepada pemakai Sama halnya seperti menurut
Sidharta dalam (Rusmana 2015) bahwa sebuah sistem informasi adalah sistem
buatan manusia yang berisi himpunan terintegrasi dari komponen-komponen
manual dan komponen-komponen terkomputerisasi yang bertujuan untuk
mengumpulkan data memproses data dan menghasilkan informasi untuk pemakai
25 Definisi Sistem Informasi Akuntansi
Sistem Informasi Akuntansi sering dirancang dengan menggunakan software agar
informasi yang dihasilkan menjadi lebih akurat efisien dan tepat waktu (Davis
Alderman amp Robinson 1990) Sistem Informasi Akuntansi adalah suatu sistem
yang mengumpulkan merekam menyimpan dan mengolah data untuk
menghasilkan informasi bagi para pembuat keputusan (Romney amp Steinbart 2012)
Terdapat 6 komponen dalam Sistem Informasi Akuntansi yakni
6
1 Orang yang menggunakan sistem
2 Prosedur dan instruksi yang digunakan untuk mengumpulkan mengolah
dan menyimpan data
3 Data tentang organisasi dan kegiatan bisnisnya
4 Software yang digunakan untuk mengolah data
5 Infrastruktur teknologi informasi meliputi komputer perangkat tambahan
dan peralatan komunikasi jaringan yang digunakan dalam Sistem
Informasi Akuntansi
6 Sistem pengendalian internal dan perangkat keamanan untuk menjaga data
Sistem Informasi Akuntansi
Menurut Romney dan Steinbart (2012) sebuah sistem informasi akuntansi
yang didesain dengan baik dapat
1 Meningkatkan kualitas dan mengurangi biaya dari produk dan jasa
2 Meningkatkan efisiensi
3 Meningkatkan pembagian pengetahuan
4 Meningkatkan efisiensi dan efektivitas dari suatu rantai Supply
5 Meningkatkan struktur dari pengendalian internal
6 Meningkatkan kualitas pengambilan keputusan
Menurut Sutabri (2004) sistem informasi akuntansi meliputi beragam
aktivitas yang berkaitan dengan siklus pemrosesan akuntansi perusahaan Meskipun
tidak ada dua organisasi yang identik tetapi sebagian besar mengalami jenis
kejadian ekonomi yang serupa Kejadian-kejadian ini menghasilkantransaksi-
7
transaksi yang dapat dikelompok menjadi empat siklus aktivitas bisnis yang umum
yaitu
1 Siklus pendapatan
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan pendistribusian barang dan jasa
ke entitas-entitas lain dan pengumpulan pembayaran yang berkaitan
2 Siklus pengeluaran
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan perolehan barang dan jasa dari
entitas-entitas lain dan pelunasan kewajiban-kewajiban yang berkaitan
3 Siklus produksi
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan pengubahan sumber daya menjadi
barang dan jasa
4 Siklus keuangan
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan perolehan dan manajemen dana
modal termasuk kas
26 Sistem Informasi Akuntansi Accurate
Salah satu contoh sistem informasi akuntansi adalah Accurate Penggunaan Sistem
Informasi Akuntansi (SIA) Accurate sesuai dengan salah satu tujuan utama sistem
informasi yaitu untuk menyajikan informasi sebagai pendukung pengambilan
keputusan perencanaan pengendalian dan perbaikan selanjutnya (Puspitawati amp
Anggadini 2011) SIA Accurate merupakan salah satu program akuntansi buatan
putra-putri bangsa Pengembang sistemnya (developer system) adalah CPSSoft (PT
Cipta Piranti Sejahtera) dan CPSSoft tidak melayani penjualan mereka fokus di
pengembangan program dan administrasi Versi pertama SIA Accurate adalah
8
Accurate 2000 Accounting Software yang diliris sekitar tahun 2000 Sistem
Acccurate merupakan produk lokal yang sesuai dengan Pernyataan Standard
Akuntansi Keuangan (PSAK) dan Perpajakan di Indonesia
261 SIA Accurate versi 5
SIA Accurate ini merupakan salah satu program pembukuan perusahaan
dalam varian paket modul lengkap siap pakai dan tersedia untuk varian
project ataupun manufaktur yang bisa diaplikasikan di berbagai jenis dan
skala usaha kecil menengah bagi perusahaan baik yang bergerak di bidang
trading distribusi service atau manufaktur dan lain sebagainya SIA
Accurate ini menyediakan layanan dengan menggunakan Bahasa Indonesia
sehingga penggunaan sistem ini akan mudah dipahami oleh masyarakat
Indonesia
SIA Accurate versi 5 memiliki 3 varian paket dengan beragam
modul yang ditawarkan bagi setiap perusahaan yaitu Standard Edition
Deluxe Edition dan Enterprise Edition Untuk varian Standar Edition
cocok untuk perusahaan skala kecil seperti jasa dan dagang yang hanya
cukup menghasilkan laporan keuangan standar tanpa perlu laporan
keuangan perproyek atau perdepartment Sedangkan Deluxe Edition
merupakan perpaduan dari beberapa modul standar ditambah dengan fungsi
berupa pengisian proyek dan departemen Kalau varian Enterprice Edition
cocok untuk perusahaan manufacturing karena sudah dilengkapi dengan
Bill Of Material Production Order Production Activity Finished
Production Activity dan bahkan dapat mengetahui selisih antara Bill Of
9
Material Budged dengan Production Activity Berikut tabel perbedaan
daftar modul dan fitur pada setiap varian paket
Tabel 2 1 Perbedaan Varian Accurate 5 (sumber wwwcpssoftcom)
Modul dan Fitur Standard
Edition
Enterprise
Edition
Deluxe
Edition
Modul Pembelian
Modul Penjualan Modul Persediaan Modul Buku Besar Modul Kas Bank Modul Aktiva Tetap Modul RMA Modul Proyek Modul Manufaktur
Transaksi berulang dengan pengingat Mengakses grafik laporan dengan
tabletsmartphone
262 Modul SIA Accurate versi 5
Berikut beberapa penjelasan modul yang tersedia
1 Modul Pembelian (Purchase Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Permintaan Pembelian (Purchase
Requisition Form) Formulir Pesanan Pembelian (Purchase Order
Form) Formulir Penerimaan Barang (Received Item Form) Formulir
Faktur Pembelian (Purchase Invoice Form) Formulir Retur Pembelian
(Purchase Return Form) dan Formulir Pembayaran Pembelian
(Purchase Payment Form)
2 Modul Penjualan (Sales Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Penawaran Penjualan (Sales
Quotation Form) Formulir Pesanan Penjualan (Sales Order Form)
10
Formulir Faktur Penjualan (Sales Invoice Form) Formulir Retur
Penjualan (Sales Return Form) dan Formulir Penerimaan Penjualan
(Sales Receipt Form)
3 Modul Persediaan (Inventory Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Barang dan Jasa (List Of Item)
Formulir Penyesuain Persediaan (Inventory Adjustment Form)
Formulir Pembiayaan Pesanan (Job Costing Form) Daftar Gudang
(List Of Warehouse) Formulir Grup Barang (Item Grouping Form)
Formulir Penyesuaian Harga Jual Barang (Set Selling Price Adjustment
Form) dan Formulir Pindah Barang (Item Transfer Form)
4 Modul Buku Besar (General Ledger Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Akun (List Of Account) Daftar Mata
Uang (List Of Currency) Informasi Perusahaan (Company Info)
Formulir Bukti Jurnal (Journal Voucher Form) Proses Akhir Bulan
(Period End Process) dan Laporan Keuangan (Financial Statemen)
5 Modul Kas Bank (Cash Bank Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Pembayaran (Payment Form
Formulir Penerimaan (Deposit Form) Buku Bank (Bank Book)
Formulir Rekonsiliasi Bank (Bank Reconcile Form)
6 Modul Aktiva Tetap (Fixed Asset Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Aktiva Tetap Baru (New Fixed Asset
Form) Daftar Tipe Aktiva Tetap Pajak (List Of Fiscal Fixed Asset
11
Type) Daftar Tipe Aktiva Tetap (List Of Fixed Asset Type) Daftar
Aktiva Tetap (Fixed Asset List)
7 Modul RMA (Return Merchandise Authorization Module)
Modul ini terdiri dari Formulir RMA (RMA Form) dan Formulir
RMA Action (RMA Action Form)
8 Modul Proyek (Project Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Bahan Baku Daftar Biaya Proyek
Formulir Work Price Analysis Formulir Proyek Formulir Material In
Used Formulir Project Survey Formulir Project Bill Formulir Project
Ending
263 Kelebihan SIA Accurate versi 5 dengan versi sebelumnya
Berikut beberapa perbedaan antara SIA Accurate versi 4 dan Accurate versi
5 yaitu
1 Adanya Fitur E-Faktur
Fitur E-Faktur dibuat untuk membantu pengguna SIA Accurate
terutama Pengusaha Kena Pajak (PKP) untuk menghasilkan laporan siap
pakai sekaligus sebagai pendukung kebijakan dari Direktorat Jendral
Pajak yang mewajibkan penggunaan E-Faktur bagi perusahaan PKP
2 Database Server Firebird 25
Database firebird yang digunakan di dalam aplikasi Accurate versi
4 adalah Firebird versi 21 dan untuk Accurate versi 5 ini dikembangkan
12
dengan menggunakan database Firebird 25 dengan konfigurasi Super
Classic(SC) yang sudah diakui secara umum
3 Lisensi SIA Accurate
Di Accurate sebelumnya lisensi Accurate berupa nomor serial di-
input langsung ke SIA Accurate di masing-masing komputer Pengguna
memerlukan bantuan customer support CPSSoft atau tenaga penjual
untuk mendapatkan nomor serial yang dimaksud Di Accurate 5 License
Manager yang berkomunikasi dengan License Server CPSSoft untuk
mendapatkan nomor serial lisensi kemudian dikirimkan ke komputer
Accurate Client secara otomatis
264 Kekurangan SIA Accurate versi 5
1 Tidak bisa di Custom
SIA Accurate adalah software paket Kenapa tidak bisa Karena SIA
Accurate sudah mensurvei ke perusahaan-perusahaan dari UMKM
UKM di Indonesia dan Perusahaan menengah ke atas Jadi SIA Accurate
di buat sesuai dengan kebutuhan perusahaan-perusahaan di Indonesia
sesuai dengan PSAK dan perpajakan di Indonesia juga Laporan dan
form seperti PO Invoice dan lain-lain masih bisa di custom
2 Tidak mencakup Seluruh Operasional Perusahaan
Basic dari program SIA Accurate adalah accounting software bukan
oprasional software Contoh seperti pembayaran gaji perkaryawan belum
bisa di 5 bisa di catat secara global saja Untuk pencatatan gaji
13
perkaryawan dan SIA Accurate pajaknya baru bisa di SIA Accurate
Online
3 Tidak mendapatkan Training Pembelian Baru
Dulu SIA Accurate memang mempaket kan dalam pembelian baru
SIA Accurate maka mendapatkan training namun harganya lebih mahal
Sekarang sudah banyak SMK dan Universitas di Indonesia yang bekerja
sama dengan SIA Accurate sehingga SDM siap pakainya sudah banyak
Maka dari itu SIA Accurate menekan harga software semurah mungkin
dan jika di perusahaan Anda sudah ada karyawan yang sudah bisa
menggunakan SIA Accurate Kenapa harus mengambil jasa training
Jadi training di SIA Accurate sangat flexibel tergantung kebutuhan
perusahaan
27 Konsep Dasar Kesiapan Teknologi (Technology Readiness)
Penelitian Sheu amp Kim (2008) yang melibatkan 50 organisasi sebagai obyek
penelitian menyatakan bahwa tingkat kesiapan yang rendah menjadi sebab
kegagalan proyek SI khususnya kesiapan pengguna yang paling dominan
berpengaruh terhadap keberhasilan implementasi SI Penelitian Sheu dan Kim
menunjukkan bahwa faktor kesiapan pengguna lebih kuat pengaruhnya terhadap
keberhasilan proyek SI dibandingkan dengan keterlibatan pengguna dalam proyek
SI
Dapat disimpulkan dari penjelasan diatas bahwa adanya proses penerapan
teknologi atau sistem pada suatu organisasi menyebabkan beberapa tantangan baru
14
bagi organisasi tersebut seperti beberapa pengguna yang memiliki tingkat kesiapan
rendah pada sistem atau teknologi baru akan mengalami kesulitan dalam
mempelajari hal baru bahkan beberapa pengguna baru lainnya dapat memberikan
penolakan merasa enggan atau tidak mampu dalam menggunakan teknologi atau
sistem baru tersebut sehingga penerapan teknologi atau sistem baru pada organisasi
tersebut akan menjadi sia-sia bahkan gagal Oleh karena itu dengan adanya suatu
pengukuran dan penilaian dalam tingkat kesiapan dan kemampuan pengguna suatu
teknologi maka akan meminimalisir tingkat kesalahan kesulitan dan resiko yang
ada (Pambudi 2015)
28 Konsep Dasar Keberhasilan Sistem Informasi (Success SI)
Selama bertahun-tahun para peneliti dan praktisi telah berusaha untuk berhasil
dalam mengelola proyek SI sehingga dapat mencapai kinerja yang maksimal
Pengukuran keberhasilan proyek SI pun menjadi topik yang menarik di kalangan
peneliti dan praktisi tersebut sejak Standish Group mempublikasikan penemuan
mereka pada tahun 1994 Keberhasilan proyek adalah konsep utama tetapi teori
tersebut masih merupakan konsep yang ambigu Antara para peneliti dan praktisi
pun juga masih terjadi kurang sepakat tentang model tersebut Mereka cenderung
fokus pada satu atau sebagian dimensi Sehingga mereka belum mendapat
gambaran yang jelas tentang pengukuran keberhasilan SI
Subiyakto dan Ahlan (2014) mencoba menjawab permasalahan tersebut
dengan mengembangkan model alternatif pengukuran keberhasilan proyek
berdasarkan input-process-output (IPO) model Mereka membandingkan
15
mengadopsi mengadaptasi dan mengkombinasi teori sebelumnya yaitu Davisrsquos
IPO model teori keberhasilan proyek model Delone dan McLean dan kerangka
klasifikasi proyek
Pertama Subiyakto (2014) membandingkan dua model yaitu model Delone
dan McLean dan Model IPO Mereka menemukan bahwa model proses dan model
kausal Delone dan McLean tidak lengkap dalam istilah model IPO sebuah proyek
Model ini hanya fokus pada pemanfaatan dan layanan dari produk Dalam konteks
pengukuran keberhasilan proyek model ini kurang menjelaskan dimensi input dari
model IPO Dengan demikian model IPO lebih komprehensif dibandingkan model
Delone dan McLean
Kedua Subiyakto (2014) mengadopsi teori keberhasilan proyek
pengukuran keberhasilan SI Delone dan McLean dan kerangka klasifikasi proyek
Pengadopsian teori keberhasilan proyek dilaksanakan untuk mengembangkan
aspek kausalitas model Mereka mengadopsi semua variable model Delone dan
McLean serta tiga dari empat variabel kerangka klasifikasi proyek (McLeod amp
MacDonell 2011) yaitu konten proyek orang dan aksi konteks organisasi Hal ini
dikarenakan proses proyek akan diwakili oleh dimensi proses
Ketiga Subiyakto dan Ahlan (2014) menyesuaikan penempatan variable
sejalan dengan logika IPO dan definisi keberhasilan proyek Tiga penyesuaiannya
adalah sebagai berikut
a Menempatkan 2 dimensi model Delone dan Mclean (system creation dan
system utilization) ke dalam dimensi proses dari model Hal ini didukung
juga oleh beberapa peneliti bahwa proses proyek terdiri dari dua subproses
16
yaitu produksi produk dan pemanfaatannya Penempatan dimensi dampak
sistem dari model DeLone dan McLean sebagai dimensi output dari model
sejalan dengan definisi keberhasilan proyek
b Mengembangkan hubungan antara variabel dimensi input terhadap
variable dimensi proses Dalam hal ini masing-masing varibel dimensi
input memiliki hubungan terhadap masing-masing variabel dari dimensi
proses yang sejalan dengan model proses dan kausal dari IPO model
c Mengembangkan hubungan antara konteks organisasi terhadap semua
variabel dalam model yang berdasarkan konsep pengaruh lingkungan
sistem
Keempat model dikembangkan atas kombinasi dari empat teori yang telah
disebutkan sebelumnya Kombinasi ini dilakukan untuk menanggapi dua isu utama
di lingkup model keberhasilan proyek SI yaitu validitas dan kelengkapan
pengukuran model Kelengkapan model berarti model tersebut dikembangkan
untuk mencakup dimensi keseluruhan proyek dalam konteks aspek proses dan
kausal Validitas adalah berarti bahwa model ini mewakili secara teori keberhasilan
proyek Tiga dimensi utama yang dari model ini adalah dimensi input proses dan
output Dimensi proses terdiri dari dua subdimensi yaitu pembuatan sistem (system
creation) dan pemanfaatan sistem (system utilization) Model ini (Gambar 34)
mengandung 9 variabel dan 36 hubungan antar variable tersebut Konten proyek
(project content) orang dan aksi (people and action) dan konteks organisasi
(institutional contexts) adalah tiga variabel dimensi input Kualitas informasi
(information quality) kualitas sistem (system quality) kualitas layanan (service
17
quality) penggunaan (system use) dan kepuasan pengguna (user satisfaction)
adalah lima variabel untuk dimensi proses Manfaat bersih (net benefit) adalah
variabel untuk dimensi output
Gambar 2 1 Model Pengukuran Keberhasilan Proyek SI Berdasarkan Model IPO
(Subiyakto dan Ahlan 2014)
Selanjutnya pada tahun 2015 Subiyakto Ahlan Kartiwi dan Sukmana
memvalidasi model baru tersebut secara kualitatif untuk mengetahui kelayakan
model tersebut melalui Focus Group Study (FGS) Mereka melakukan 4 teknik FGS
yaitu interview konsultasi diskusi dan seminar Ada 16 partisipan (9 doktor 3
calon doktor dan 4 akademisi) dari 20 anggota terdaftar yang tergabung dalam
kelompok penelitian ini Mereka memiliki kepentingan keterampilan
penegtahuan dan pengalaman dalam bidang penelitian SI Mereka juga dipilih
karena kredibilitas mereka sebagai key informants
18
Hasil dari FGS mengungkapkan delapan tema menyeluruh berkaitan dengan
validitas model dan kelayakan pelaksanaan penelitian Kemudian telah disimpulkan
dalam empat poin validasi yaitu kejelasan proses pemodelan penggunaan dasar
teoritis kewajaran metode penelitian dan ketersediaan sumber daya penelitian
Berdasarkan poin tersebut Subiyakto et al merevisi modelnya melalui
penyederhanaan jumlah hubungan antar variable dengan menghapus 6 hubungan
Model tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah ini
Gambar 2 2 Revisi Model (Subiyakto et al 2015)
29 Populasi Dan Sampel
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau subyek yang
mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk
dipelajari dan ditarik kesimpulannya Guritno dan Sudaryono (2011) Dalam metode
penelitian kata populasi amat populer dipakai untuk menyebutkan
serumpunsekelompok objek yang menjadi sasaran penelitian Populasi penelitian
merupakan keseluruhan dari objek penelitian yang dapat berupa manusia hewan
tumbuh-tumbuhan udara gejala nilai peristiwa sikap hidup dan sebagainya
19
Sehingga objek-objek ini dapat menjadi sumber data penelitian (Bungin 2006)
Jenis populasi terbagi dua yaitu
1) Populasi fitnit artinya jumlah individu ditentukan
2) Populasi infinit artinya jumlah individu tidak terhingga atau tidak
diketahui dengan pasti
Sampel ialah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi
tersebut Sehingga pengambilan sampel harus menggunakan cara-cara tertentu yang
berdasarkan oleh pertimbangan-pertimbangan yang ada (Sugiyono 2011)
291 Teknik Sampling
Teknik sampling adalah teknik pengambilan sampel Terdapat dua metode dasar
penarikan sampel yaitu (Guritno amp Sudaryono 2011)
a Probability Sampling
Probability Sampling adalah teknik pengambilan sampel yang
memberikan peluang sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk
dipilih menjadi sampel Beberapa metode penarikan sampel probabilitas
adalah sebagai berikut
1 Simple Random Sampling
Simple random sampling dikatakan sederhana karena pengambilan
sampel dari populasinya dilakukan secara acak tanpa memperhatikan status
atau tingkat pendidikan yang ada dalam suatu populasi
2 Stratified Random Sampling
20
Stratified Random Sampling merupakan suatu prosedur penarikan
sampel berstrata yaitu suatu subsampel acak sederhana yang ditarik dari
setiap strata atau tingkatan yang kurang lebih sama dalam beberapa
karakteristik (Siregar 2013)
3 Cluster Sampling
Cluster Sampling merupakan suatu prosedur penarikan sampel
probabilitas yang memilih subpopulasi yang disebut cluster Kemudian
setiap elemen di dalam kelompok cluster tersebut dipilih sebagai anggota
sampel
b Nonprobability Sampling
Nonprobability Sampling merupakan suatu prosedur penarikan
sampel yang bersifat subjektif Dalam hal ini probabilitas pemilihan
elemen-elemen populasi tidak dapat ditentukan Hal ini disebabkan setiap
elemen populasi tidak memiliki peluang yang sama untuk dipilih sebagai
sampel Beberapa teknik pengambilan sampel nonprobabilitas sebagai
berikut (Guritno amp Sudaryono 2011)
1 Convience Sampling
Convience Sampling adalah teknik penarikan sampel berdasarkan
kemudahan Prosedurnya adalah semata-mata langsung menghubungi
unitunit penarikan sampel yang mudah dijumpai seperti mahasiswa dalam
satu kelas jamarsquoah tempat ibadah pengunjung toko dan lainnya Seringkali
pengambilan sampel ini dilakukan untuk menguji kuesioner atau penelitian
ekspolorasi
21
2 Quota Sampling
Quota Sampling adalah penarikan sampel berdasarkan kuota
Prinsipnya adalah karakteristik tertentu yang relevan menjelaskan dimensi
populasi Peneliti harus mengetahui distribusi populasi
3 Purposive Sampling
Purposive Sampling adalah penarikan sampel berdasarkan
pertimbangan atau kriteria tertentu
4 Snowball Sampling
Snowball Sampling adalah metode penarikan sampel dengan
responden yang berhasil diperoleh diminta untuk menunjukkan responden
lainnya secara berantai
5 Accidental Sampling
Accidental Sampling adalah metode penarikan sampel dimana
pemilihan anggota sampelnya dilakukan terhadap orangbenda yang
kebetulan ada atau dijumpai (Hadi 2016 Sugiyono 2011)
292 Teknik Menentukan Ukuran Sampel
Dalam penelitian ini untuk mendapatkan ketepatan ukuran pengukuran penelitian
ini menggunakan metode analisis SEM Berdasarkan studi penelitian Monte Carlo
berbagai estimasi penentuan sampel yang disimpulkan
1 Model SEM dengan jumlah variabel laten sampai dengan lima buah dan
setiap konstruk dijelaskan 3 atau lebih indikator jumlah sampel 100-150
sudah dianggap memadai (Santoso 2011)
22
2 Ukuran sampel untuk model SEM adalah antara 100-200 atau dengan cara
jumlah indikator dikali 5 sampai 10 (Ferdinand AT 2000)
3 Ukuran sampel untuk estimasi Maximum Likehood harus setidaknya 5x
jumlah parameter bebas dalam model termasuk error (Bentler amp Chou
1987)
4 SEM yang menggunakan model estimasi maximum likehood estimation
(MLE) adalah 100-200 sampel (Ghozali 2011)
210 Teknik Pengumpulan Data
Menurut Sugiyono (2011) teknik pengumpulan data merupakan langkah yang
paling utama dalam penelitian karena tujuan utama dari penelitian adalah
mendapatkan data Dengan metode pengumpulan data yang tepat akan
memungkinkan peneliti untuk memperoleh data yang valid sehingga dapat
membantu dalam penelitian Pengumpulan data penelitian dilakukan dengan
berbagai metode
1 Wawancara
Wawancara merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan
oleh peneliti untuk memperoleh informasi dengan cara berkomunikasi
langsung (seperti tanya jawab) antara pewawancara dan responden
2 Kuesioner
Kuesioner merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan
dengan cara memberikan seperangkat pertanyaan atau pernyataan tertulis
kepada responden untuk dijawab (Sugiyono dalam Setiawan 2016)
23
Kuesioner ini dapat membantu peneliti memperoleh informasi terkait
dengan permasalahan penelitian
3 Observasi
Observasi adalah teknik pengumpulan data yang dilakukan melalui
suatu pengamatan disertai dengan pencatatan terhadap keadaan atau
perilaku objek penelitian (Fathoni dalam Setiawan 2016) Observasi ini
dilakukan untuk memperoleh gambaran mengenai objek penelitian secara
keseluruhan
4 Studi Pustaka
Studi pustaka adalah teknik survei terhadap data yang telah ada
dengan menggali teori-teori yang telah berkembang dalam bidang ilmu
yang berkepentingan mencari metode-metode serta teknik penelitian
baik dalam mengumpulkan data atau dalam menganalisis data yang telah
pernah digunakan oleh peneliti-peneliti terdahulu (Nazir dalam Yunita
2017)
211 Skala Likert
Menurut Sugiyono (2011) skala likert digunakan untuk mengukur sikap pendapat
dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial Sewaktu
menanggapi pertanyaan dalam skala likert responden menentukan tingkat
persetujuan mereka terhadap suatu pertanyaan dengan memilih salah satu dari
pilihan yang tersedia Biasanya disediakan lima pilihan skala dengan format seperti
ini
24
1 Sangat tidak setuju
2 Tidak setuju
3 Kurang setuju
4 Setuju
5 Sangat setuju
Selain pilihan dengan lima skala seperti contoh di atas kadang digunakan juga
skala dengan tujuan atau sembilan tingkat Suatu studi empiris menemukan bahwa
beberapa karakteristik statistik hasil kuesioner dengan berbagai jumlah pilihan
tersebut ternyata sangat mirip (Dawes 2008)
212 PLS-SEM
PLS-SEM merupakan salah satu metode yang digunakan dalam menganalisis dan
dinilai kuat karena digunakan pada setiap jenis skala data seperti data interval data
nominal dan rasio serta syarat asumsi yang lebih fleksibel (Yamin amp Kurniawan
2011) Partial Least Square (PLS) dikembangkan pertama kalinya oleh Herman
Wold pada tahun 1975 Software yang digunakan untuk analisis menggunakan
PLS-SEM antara lain SmartPLS XLSTAT PLS-PM Visual PLS dan lainnya
PLS dapat digunakan untuk tujuan konfirmasi (seperti pengujian hipotesis)
dan tujuan eksplorasi PLS juga dapat menduga apakah terdapat atau tidak
hubungan antar variabel dan kemudian proposisi untuk pengujian Tujuan
utamanya adalah menjelaskan hubungan antar konstruk dan menekankan
pengertian tentang nilai hubungan tersebut Penggunaan PLS untuk prediksi dan
membangun teori serta sampel yang dibutuhkan relatif kecil dengan minimum
25
sepuluh kali item konstruk yang paling kompleks (Ghozali 2011 Ghozali amp
Hengky 2015 Yamin amp Kurniawan 2011)
Kepopuleran penggunaan PLS-SEM diantara para peneliti dan praktisi
adalah karena empat alasan Pertama algoritma PLS tidak terbatas hanya untuk
hubungan antara indikator dengan konstrak latennya yang bersifat reflektif saja
tetapi algoritma PLS juga dipakai untuk hubungan yang bersifat formatif Kedua
PLS dapat digunakan untuk menaksir model path dengan sample size yang kecil
Ketiga PLS-SEM dapat digunakan untuk model yang sangat kompleks (terdiri atas
banyak variabel laten dan manifes) tanpa mengalami masalah dalam estimasi data
Keempat PLS dapat digunakan ketika distribusi data sangat miring (skew) (Yamin
amp Kurniawan 2011)
Evaluasi model dalam PLS meliputi dua tahap yaitu evalusi outer model
atau model pengukuran dan evaluasi terhadap inner model atau model struktural
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Sarstedt 2017 Wong 2013 Yamin
2011)
1 Evaluasi Pengukuran Model (Outer Model)
Model ini meliputi pemeriksaan individual item reliability internal
consistency atau construct reliability average variance extracted dan
discriminant validity Ketiga pengukuran tersebut dikelompokkan dalam
convergent validity yaitu mengukur besarnya korelasi antara konstrak
dengan variabel laten Measurement model dilakukan untuk dapat
mengetahui hubungan antara konstrak (variabel) dengan indikator-
indikatornya (Yamin amp Kurniawan 2011)
26
Pemeriksaaan individual item reliability dapat melihat nilai
standardized loading factor Nilai ini menggambarkan besarnya korelasi
antara setiap item pengukuran (indikator) dengan konstraknya Untuk nilai
ideal loading factor berupa diatas 07 ini berarti bahwa indikator tersebut
sudah valid sebagai indikator yang dapat mengukur konstrak
Pengukuran lainnya dari convergent validity adalah melihat nilai
Average Variance Extracted (AVE) Nilai ini menggambarkan besaran varian
atau keragaman variabel manifes yang dapat dikandung oleh konstrak laten
Untuk nilai AVE ideal yaitu 05 hal ini berarti convergent validity baik
Artinya variabel laten dapat menjelaskan rata-rata lebih dari setengah varian
dari indikator-indikatornya
Discriminant validity dievaluasi melalui cross loading kemudian
membandingkan nilai AVE dengan kuadrat nilai korelasi antar konstrak
Ukuran cross loading adalah membandingkan korelasi dengan konstraknya
dan konstrak blok lainnya hal ini menunjukkan konstrak tersebut
memprediksi ukuran pada blok mereka dengan lebih baik dari blok lainnya
Ukuran discriminant validity lainnya adalah bahwa nilai akar AVE harus
lebih tinggi daripada korelasi antara konstrak dengan konstrak lainnya atau
nilai AVE lebih tinggi dari kuadrat korelasi antara konstrak
2 Evaluasi Struktural Model (Inner Model)
Pengukuran struktural model dilakukan untuk dapat mengetahui hubungan
antara konstrak yang dihipotesiskan oleh peneliti(Yamin amp Kurniawan
27
2011) Dalam model ini terdapat beberapa tahap dalam melakukan
evaluasinya
Tahap pertama adalah dengan melihat signifikansi hubungan antara
konstrak Hal ini dapat dilihat dari koefisien jalur (path coefficient) yang
menggambarkan kekuatan hubungan antara konstrak Pengukuran path
coefficient (β) memiliki nilai ambang batas diatas 01 hal ini untuk
menyatakan bahwa jalur (path) yang dimaksud mempunyai pengaruh di
dalam model
Tahap kedua adalah dengan mengevaluasi nilai R2 (coefficient of
determination) Nilai ini menjelaskan varian dari tiap target endogenous
variabel dengan standar pengukuran sekitar 067 sebagai kuat sekitar 033
moderat dan dibawah 019 menunjukan tingkat varian yang lemah
Tahap ketiga adalah dengan melihati nilai t-test dengan metode
boostrapping menggunakan uji two-tailed dengan tingkat signifikansi 5
untuk menguji hipotesis-hipotesis penelitian Bila nilai t-test lebih besar dari
196 maka hipotesis penelitian yang dibuat dapat diterima
Tahap keempat yaitu pengujian f2 (effect size) Pengujian ini dilakukan
untuk dapat memprediksi pengaruh variabel tertentu terhadap variabel
lainnya dalam struktur model dengan nilai ambang batas sekitar 002 untuk
pengaruh kecil 015 untuk pengaruh menegah dan 035 untuk pengaruh yang
besar f2 dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut
28
Tahap kelima yaitu pengujian 1198762 (predictive relevance) dengan
menggunakan metode blindfolding untuk dapat memberikan bukti bahwa
variabel tertentu yang digunakan dalam suatu model yang dibuat mempunyai
keterkaitan prediktif (predictive relevance) dengan variabel lainnya dalam
model tersebut dengan nilai ambang batas pengukuran di atas nol
Tahap keenam yaitu melakukan pengujian 1199022 (Relative Impact) dengan
menggunakan metode blindfolding juga untuk dapat mengukur relatif
pengaruh sebuah keterkaitan antara prediktif sebuah variabel tertentu dengan
variabel lainnya yang memiliki nilai ambang batas sebesar 002 untuk
pengaruh kecil 015 untuk pengaruh sedang dan 035 untuk pengaruh besar
Rumus yang digunakan dalam perhitungan 1199022 adalah sebagai berikut
211 Model yang Diadopsi
Model yang digunakan pada penelitian ini adalah model kesiapan dan keberhasilan
SI oleh Subiyakto (2017) Gambar model penelitian ini dapat dilihat di bab satu
pada gambar 11 Berikut model yang diajukan pada penelitian ini
Variabel TRI dan Keberhasilan SI
Berikut dijabarkan pengertian dari variabel yang diadopsi ke dalam model TRI
dan Keberhasilan SI lengkap dengan referensi model tersebut
29
Tabel 2 2 Variabel TRI dan Keberhasilan SI Variabel Pengertian Referensi
Optimsm (OPT) Visi yang positif tentang teknologi dan keyakinan kontrol
yang lebih besar fleksibilitas dan efisiensi dalam
kehidupan manusia (Parasuraman
amp Colby
2015
Subiyakto
2017)
Innovativness
(INN)
Kecenderungan untuk menjadi pelopor pemimpin atau
opinion-former dalam penggunaan teknologi
Discomfort (DIS) Persepsi tentang kurangnya kontrol atas teknologi dan
perasaan tertekan dalam penggunaan teknologi
Insecurity (INS) Ketidakpercayaan teknologi dan skeptisis kemampuan
diri untuk menggunakannya dengan tepat
Information
Quality (INQ)
Tingkat sejauh mana informasi yang dihasilkan secara
konsisten memenuhi persyaratan dan harapan pengguna
(Delone amp
McLean
2003
Subiyakto
2017)
System Quality
(SYQ)
Tingkat untuk mendeskripsikan kualitas dari konten yang
dimiliki sistem informasi
Service Quality
(SVQ)
Tingkat untuk menilai sebarapa baik kualitas layanan
kepada pengguna
User Satisfaction
(USF) Kepuasan pengguna menggunakan sistem informasi
Success
Information
System (SIS)
Pencapaian sistem informasi berdasarkan perencanaan
pengembangannya
Indikator TRI dan Keberhasilan SI
Setelah penjabaran dari pengertian variabel berikut ini adalah penjabaran
pengertian dari indikator-indikator yang diadopsi ke dalam model lengkap dengan
referensinya
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI
Indikator Definisi Referensi
Easiness (OPT1) Tingkat yang terkait dengan kemampuan suatu sistem
untuk memberikan kebebasan dari kendala kesulitan dan
masalah
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Connectivity
(OPT2)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan suatu sistem
untuk berhasil terhubung dengan sistem lain
Efficiency (OPT3) Tingkat yang terkait dengan pencapaian sistem untuk
menghasilkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk mencapai output
Effectiveness
(OPT4)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan sistem untuk
mencapai tujuan penggunaannya
Productivity
(OPT5)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
menghasilkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk menghasilkan output
30
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI (lanjutan)
Indikator Definisi Referensi
Problem Solving
(INN1)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
menemukan solusi terhadap masalah
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Independence
(INN2)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan sistem untuk
mendukung penggunanya agar bebas dari kontrol atau
pengaruh
Challenge (INN3) Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
berhasil menangani atau mencapai sesuatu dalam situasi
atau masalah yang sulit
Stimulatioon
(INN4)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
mendorong sesuatu untuk terjadi berkembang atau
membaik
Competitiveness
(INN5)
Tingkat yang terkait kemampuan sistem untuk sukses
pengguna dibanding kompetitornya
Complexity (DIS1) Tingkat yang terkait dengan fitur sistem yang
membingungkan atau sulit dipahami
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Difficulty (DIS2) Tingkat yang terkait dengan kondisi suatu sistem yang
tidak dapat dioperasikan dengan mudah
Dependence (DIS3) Tingkat yang terkait dengan kondisi suatu sistem yang
membutuhkan pihak lain untuk mengoperasikannya
Lack of Support
(DIS4)
Tingkat yang terkait dengan sistem yang tidak memiliki
atau cukup dukungan dalam operasinya
Inappropriateness
(DIS5) Tingkat yang berkaitan dengan keadaan yang tidak pantas
Failure (INS1) Tingkat yang terkait dengan kemungkinan bahwa sistem
tidak menyenangkan atau terdapat hal berbahaya yang
bisa terjadi
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Threat (INS2) Tingkat yang terkait dengan situasi sistem yang bisa
menimbulkan kerugian atau bahaya
Reducing
Interaction (INS3)
Tingkat yang terkait dengan implementasi sistem yang
membuat interaksi manusia semakin berkurang dalam
ukuran jumlah dan kepentingan
Distraction (INS4) Tingkat yang terkait dengan penggunaan sistem lebih
diperhatikan dan mencegah orang berkonsentrasi pada
hal lain
Incredulity (INS5) Tingkat yang terkait dengan keraguan sistem dari
penggunaannya
Accuracy (INQ1) Tingkat kelayakan dari informasi yang dihasilkan
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Timeliness (INQ2) Tingkat presisi dari proses pengolahan informasi SI pada
durasi waktu yang direncanakan
Completeness
(INQ3)
Tingkat dari informasi yang dihasilkan oleh SI utuh atau
tanpa ada bagian yang hilang
Consistency (INQ4) Kecenderungan dari SI untuk masih mendemonstrasikan
informasi yang sama dalam operasi layanan
pemeliharaan atau kualitas
Relevance (INQ5) Tingkat keterkaitan dari informasi yang dihasilkan oleh
SI dengan pokok bahasannya
31
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI (lanjutan)
Indikator Definisi Referensi
Ease of Use
(SYQ1)
Tingkat kebebasan SI dari kendala kesulitan dan
masalah selama penggunaannya
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Maintainability
(SYQ2)
Tingkat yang terkait dengan kemudahan SI dalam
pemeliaharaannya
Response Time
(SYQ3)
Tingkat yang terkait dengan jumlah waktu yang
dibutuhkan untuk menanggapi perintah dari pengguna
tersebut
Fuctionality
(SYQ4)
Tingkat yang terkait dengan SI dapat dioperasikan sesuai
dengan persyaratan yang telah direncanakan
Safety (SYQ5) Tingkat kekebalan SI dari serangan yang tak terduga
bahaya atau kerusakan
Responsiveness
(SVQ1)
Tingkat reaksi SI untuk melayani penggunanya dengan
cara waktu dan situasi yang sesuai
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Flexibilty (SVQ2) Tingkat adaptasi SI untuk melayani penggunanya sesuai
dengan kebutuhan yang diminta
Security (SVQ3) Tingkat keamanan dari sistem yang terintegrasi untuk
melayani pengguna dengan aman dari serangan bahaya
atau kerusakan yang tak terduga
Fuctionality
(SVQ4)
Tingkat yang terkait dengan cakupan layanan SI sesuai
dengan persyaratan fungsional
Extension (SVQ5) Tingkat yang terkait dengan cakupan layanan tambahan
SI yang melebihi persyaratan fungsional
Efficiency (USF1) Tingkat kepuasan pengguna SI berdasarkan pada
pencapaian sistem untuk menghasilkan output
dibandingkan dengan sumber daya yang dibutuhkan
untuk mencapai output (Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Effectivity (USF2) Tingkat kepuasan pengguna SI berdasarkan pada
kemampuan sistem untuk memenuhi kebutuhan
pengguna untuk mencapai tujuannya
Flexibility (USF3) Tingkat kepuasan pengguna SI yang terkait dengan
kemampuan beradaptasi dari sistem sesuai dengan
kebutuhan yang diminta
Overall Satisfaction
(USF4)
Tingkat kepuasan pengguna SI terkait dengan
kecukupan keseluruhan aspek sistem
IS Efficiency (SIS1) Tingkat yang terkait dengan perbandingan dari nilai
output SI dan sumber daya yang dibutuhkan untuk
mencapai output
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei 2013
Subiyakto
2017)
IS Effectivity (SIS2) Tingkat yang terkait dengan kapabilitas kemampuan
sistem untuk memenuhi kebutuhan pengguna untuk
mencapai tujuannya
User Satisfaction
(SIS3)
Sejauh mana SI dapat membantu pengguna menciptakan
nilai bagi bisnis mereka
Productictivity
Improvement
(SIS4)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
meningkatkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk menghasilkan output
Competitive
Advantage (SIS5)
Tingkat yang terkait dengan posisi yang menguntungkan
dari pengguna SI yang terintegrasi untuk bersaing dalam
kompetisi bisnis
32
2111 Model IPO Logic
Beberapa penelitian menggunakan input-process-output Logic pada model
penelitiannya Logika IPO di adopsi untuk tujuan yang sama dalam
pengukuran kualitas dari suatu sistem Teori dasar sistem ini digunakan untuk
dapat memberi gambaran akan konsep sistematis dari suatu sistem (Subiyakto
et al 2014) Model logika komputer IPO logic yang digunakan milik Davis
(1998) dan Kellogg (2004) sampai saat ini masih banyak digunakan dalam
penelitian di bidang teknologi dan informasi Logika IPO ini digunakan pada
penelitian yang bertujuan dalam hal pengukuran kualitas suatu sistem
Teori dasar IPO digunakan juga untuk menggambarkan konsep
sistematis dari suatu sistem dan mudah dimengerti oleh para pengguna para
desainer pun juga dapat mengevaluasi dan memperbaiki desain (Davis 1998
Kellogg 2004) Model logic bila digambarkan secara langsung belum tentu
dapat dilihat hubungan sebab-akibat atau hubungan tujuan dan dampak dari
program ataupun proyek secara langsung Namun ini bukan berarti bahwa
program tersebut dikatakan tidak berhasil tetapi kemungkinan adanya bahwa
program sebagai salah satu dari banyak faktor yang dapat mempengaruhi
suatu dampak yang dapat ditimbulkannya (Solihin Dadang 2012) Berikut
adalah gambar 25 merupakan alur dari IPO logic
Gambar 2 3 IPO LOGIC (Davis 1998)
33
2112 Model Kesiapan Teknologi (Technology Readiness)
Technology Readiness atau kesiapan penggunaan teknologi merupakan
kecenderungan sikap masyarakat dalam merangkul dan menggunakan
teknologi baru di rumah dan di tempat kerja (Parasuraman 2000)
Setiap orang bisa menjadi konsumen teknologi namun cara
mengimplementasikannya tergantung pada derajat kesiapan seseorang
dalam menerima teknologi tersebut Menurut Parasuraman (2000) langkah
pertama yang harus dilakukan dalam implementasi teknologi adalah
mengetahui kesiapan konsumen dalam menerima teknologi tersebut Dalam
konteks ini Technology Readiness Index dikembangkan oleh Parasuraman
(2000) untuk mengukur dan mengetahui sejauh mana seseorang atau
organisasi siap untuk mengadopsi sebuah teknologi informasi Berikut
gambar terbaru dari model TRI 20
Gambar 2 4 Model TRI20 oleh Parasuraman dan Colby 2015
(Sumber Rockresearchcom)
34
TRI merupakan skala multy-item yang terdiri dari 36 pertanyaan untuk
mengukur technology readiness Skala 36-item terdiri dari empat dimensi
komponen keyakinan yang berkaitan dengan teknologi yang memperngaruhi
tingkat seseorang dalam Technology Readiness Keyakinan ini menetapkan
kesediaan seseorang untuk berinteraksi dengan teknologi baru Seiring
berjalannya waktu dan perkembangan IT yang meningkat dengan pesat maka
pemilik model melakukan pembaharuan di tahun 2014 bersama Charles L
Colby sehingga menghasilkan model TRI 20 tetap dengan mempertahankan
4 dimensi sebelumnya namun perubahan serta pembaharuan instrumen
menjadi 16 butir Model TRI 20 ini terdiri dari empat dimensi dua adalah
kontributor dan dua lagi adalah inhibitor pada adopsi teknologi
Kontributornya sebagai berikut
1 Optimism (kepercayaan diri) yaitu menggambarkan sebuah ekspektasi
dari kebenaran positif teknologi
2 Innovativeness (inovasi) yaitu mengenai otoritas penggunaan teknologi
Sedangkan inhibitor adalah
3 Discomfort (ketidaknyamanan) adalah keraguan tentang jaminan orang
awam akan pengalamannya dengan teknologi
4 Insecurity (ketidakamanan) adalah resiko kemungkinan orang-orang
melakukan transaksi berbasis teknologi (technology-based transactions)
Sebagai kontributor optimisme dan inovasi sebagai penggerak dari
Technology Readiness Pada kenyataannya skor tinggi diukur pada dimensi-
dimensi ini yang pada umumnya akan memperbesar kesiapan teknologi
35
(Technology Readiness) Sabaliknya ketidaknyamanan dan ketidakamanan
mencegah atau menunda berkecenderungan membuat orang-orang untuk
menggunakan teknologi baru Dengan demikian skor tinggi yang diukur pada
dimensi-dimensi ini akan menurunkan seluruh kesiapan teknologi
(Technology Readiness) Selama bertahun-tahun TRI telah banyak
bermanfaat bagi para peneliti yang tertarik pada media sosial akses mobile
dan layanan teknologi lainnya Skala 36-item yang di bangun oleh
Parasurman telah diterjemahkan dalam berbagai bahasa untuk memfasilitasi
perkembangannya di banyak Negara dan telah digunakan di berbagai sektor
layanan termasuk pendidikan perbankan telekomunikasi kesehatan dan
layanan professional lainnya
Parasuraman (2000) memberikan tiga kategori pada pengukuran
Technology Readiness Index yaitu
1 High Technology Readiness (TRI gt 351)
2 Medium Technology Readiness (29 =lt TRI =lt 351)
3 Low Technology Readiness (TRI =lt 289)
Terdapat 5 segmen kategori pengguna sistem yang didefiniskan oleh
Parasuraman dan Colby (2015)
1 Explolers Memiliki optimisme dan rasa inovatif yang tinggi terhadap
teknologisistem sehingga memiliki antusiasme terhadap penggunaan
teknologisistem informasi
2 Pioneer Memiliki optimisme dan rasa inovatif yang tinggi terhadap
teknologisistem namun memiliki sikap kritis terhadap penggunaan
36
teknologisistem informasi Hal tersebut menyebabkan pengguna akan
selektif dalam penggunaan teknologisistem informasi
3 Paranoids Memiliki rasa optimis terhadap teknologisistem namun
memiliki rasa inovatif yang rendah Pengguna kategori ini memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang tinggi terhadap penggunaan
teknologisistem Hal ini menyebabkan rendahnya antusiasme terhadap
penggunaan teknologi
4 Laggards Memiliki rasa optimis dan rasa inovatif terhadap
teknologisistem yang rendah Jenis pegguna seperti ini memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang tinggi terhadap penggunaan
teknologisistem Hal ini menyebabkan penolakan terhadap penggunaan
teknologi
5 Skeptics Memiliki rasa optimis dan rasa inovatif yang rendah terhadap
teknologisistem Jenis pegguna seperti ini juga memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang rendah terhadap penggunaan
teknologisistem Pengguna seperti ini akan menerima teknologisistem
namun tidak memiliki antusiasme terhadap teknologisistem
37
2113 Model Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information)
Gambar 2 5 Model Keberhasilan SI (DeLone amp McLean 1992)
Model keberhasilan ini didasarkan pada proses dan hubungan kausal
dari dimensi-dimensi di model Model ini tidak mengukur ke enam dimensi
pengukuran keberhasilan sistem informasi secara independen tetapi
mengukurnya secara keseluruhan satu mempengaruhi yang lainnya
Pertimbangan proses beragumentasi bahwa suatu sistem terdiri dari
beberapa proses yaitu satu proses mengikuti proses lainnya Suatu model
proses mengusulkan bahwa suatu sistem informasi terdiri dari beberapa
proses yaitu sebagai berikut ini
a Suatu sistem informasi mula-mula dibuat berisi dengan banyak fitur
yang dapat memperlihatkan beberapa tingkat kualitas sistem dan
informasinya
b Pemakai-pemakai dan manajer-manajer mempunyai pengalaman dengan
fitur-fitur tersebut dengan menggunakan sistemnya entah mereka puas
atau tidak puas dengan sistemnya atau produk informasinya
38
c Penggunaan dari sistem dan produk informasinya kemudian mempunyai
dampak atau pengaruh (influence) di pemakai individual di dalam
melakukan pekerjaannya dan dampak-dampak individu ini secara
kolektif akan berakibat pada dampak- dampak organisasional
Berbeda dengan model proses model kausal (causal model) atau
disebut juga dengan model varian (variance model) berusaha untuk
menjelaskan kovarian (covariance) dari elemen-elemen model untuk
menentukan apakah variansi dari satu elemen dapat dijelaskan oleh variansi
dari elemen-elemen lainnya atau dengan kata lain untuk menentukan apakah
terjadi hubungan kausal diantara mereka Misalnya semakin tinggi kualitas
sistem diharapkan akan menyebabkan kepuasan pemakai dan penggunaan
yang lebih tinggi yang selanjutnya akan memperngaruhi secara positif
produktivitas individual dengan hasil peningkatan produktivitas
organisasional Model kausal ini menunjukkan bagaimana arah hubungan
satu elemen dengan elemen lain apakah menyebabkan lebih besar
(mempunyai pengaruh positif) atau lebih kecil (mempunyai pengaruh
negatif)
Dari model proses dan kausal ini maka dapat dijelaskan bahwa kualitas
sistem (system quality) dan kualitas informasi (information quality) secara
mandiri dan bersama-sama mempengaruhi baik penggunaan (use) dan
kepuasan pemakai (user satisfaction) Besarnya penggunaan (use) dapat
mempengaruhi kepuasan pemakai (user satisfaction) secara positif atau
negatif Penggunaan dan kepuasan pemakai mempengaruhi dampak
39
individual (individual impact) dan selanjutnya mempengaruhi dampak
organisasional (organization impact) Sejak tahun 1992 sampai tahun 2002
banyak penelitian yang telah merujuk dan menggunakan model Delone dan
McLean (1992) Kepopuleran model ini menunjukkan bukti yang kuat dari
kebutuhan untuk mengintegrasikan penemuan-penemuan riset secara
komprehensif di bidang sistem informasi Model ini banyak mengundang
perhatian dari para peneliti salah satunya adalah Peter B Seddon yang
melontarkan kritik terhadap model yang diajukan oleh DeLone amp Mclean
Menurut Seddon dalam Jogiyanto (2007) masalah utama dari model
DampM (DeLone amp McLean) adalah mencoba mengkombinasikan proses dan
penjelasan kausal dari keberhasilan sistem informasi di model mereka
Dengan demikian model mereka tercampur antara model proses (process
model) dan model varian (variance model) Menanggapi kritik Seddon
tersebut yang menyatakan bahwa proses dan kausal adalah dua konsep yang
berbeda dan membingungkan untuk digabungkan DeLone dan McLean
(2003) menyetujui kritik ini Pembuatan model keberhasilan sistem informasi
DampM (DampM Information Success Model) dipicu oleh suatu proses
pembuatan informasi dan dampak dari penggunaan sistem informasinya
DeLone dan McLean mendasarkan modelnya pada model proses yang terdiri
dari tiga komponen proses yaitu
a Pembuatan dari suatu sistem informasi
b Penggunaan sistem informasi tersebut
c Konsekuensi atau dampak dari penggunaan sistem
40
Masing-masing dari proses-proses ini diperlukan (necessary) tetapi
masih belum cukup (not sufficient) untuk suatu kondisi supaya dapat
memberikan hasil (outcome) Misalnya tanpa penggunaan sistem tidak akan
ada konsekuensinya atau manfaatnya Demikian juga dengan pemakaian
sistem mungkin juga tidak akan dihasilkan manfaat Dengan demikian untuk
memahami seluruh dimensi dari keberhasilan sistem informasi model varian
atau model kausal diperlukan
Kritik lainnya oleh Seddon tentang pemakaian sistem (system use)
adalah suatu perilaku (behavior) sehingga harus dikeluarkan sebagai
pengukur sukses dari model kausal DeLone dan McLean (2003) tidak
sependapat dengan kritik ini Mereka berargumentasi bahwa pemakaian
sistem (use) harus mendahului dampak dan manfaat mereka percaya bahwa
pemakaian sistem merupakan pengukur yang tepat untuk mengukur sukses di
kebanyakan kasus
DeLone dan McLean (2003) lebih lanjut mengatakan bahwa
permasalahan dengan menggunakan pemakaian sistem (use) sebagai
pengukur keberhasilan adalah pada definisinya yang terlalu sederhana tanpa
memperhatikan sifat dari penggunaannya Peneliti-peneliti harus
mempertimbangkan sifat (nature) perluasan (extent) kualitas (quality) dan
ketepatan (appropriateness) dari pemakaian sistem Sehingga penghapusan
pemakaian sistem (use) dari model ditolak oleh Delone dan McLean (2003)
Selain itu kenyataannya juga pemakaian sistem (system use atau system
41
usage) masih digunakan di banyak riset-riset empiris dan berlanjut
dikembangkan dan diuji oleh peneliti-peneliti sistem informasi
Dari kontribusi-kontribusi penelitian-penelitian sebelumnya dan akibat
perubahan-perubahan dari peran dan penanganan sistem informasi yang telah
berkembang DeLone dan McLean (2003) memperbarui modelnya dan
menyebutnya sebagai model keberhasilan sistem informasi DampM yang
diperbarui (updated DampM IS Success model) Hal-hal yang diperbarui dalam
model ini adalah sebagai berikut
a Menambah dimensi kualitas pelayanan (service quality) sebagai
tambahan dari dimensi-dimensi kualitas yang telah ada
b Menggabungkan dampak individual (individual impact) dan dampak
organisasional (organizational impact) menjadi satu variabel yaitu
manfaatmanfaat bersih (net benefits)
c Menambahkan dimensi minat memakai (intention to use) sebagai
alternative dari dimensi pemakaian (use)
d Pemakaian (use) dan kepuasan pemakai (user satisfaction) sangat erat
berhubungan Pemakaian (use) harus mendahului kepuasan pemakai
(user satisfaction) sebagai suatu proses tetapi pengalaman yang positif
karena menggunakan (use) akan mengakibatkan kepuasan pemakai yang
lebih tinggi sebagai suatu kausal Secara sama peningkatan kepuasan
pemakai akan mengakibatkan peningkatan minat menggunakan
(intention to use) dan kemudian akan menggunakan (use)
42
e Jika manfaat-manfaat bersih (net benefits) positif akan menguatkan minat
memakai dan menggunakan serta tingkat kepuasan pemakai Umpan
balik ini masih valid bahkan untuk manfaat-manfaat bersih yang negatif
f Model yang diperbarui mempunyai arah panah untuk
mendemonstrasikan hubungan yang diusulkan antar dimensi-dimensi
keberhasilan dalam bentuk proses tetapi tidak menunjukkan arah
hubungannya yang positif atau negatif dalam bentuk kausal
Dari hasil analisis tersebut maka Delone dan McLean (2003)
mengusulkan suatu model yang diperbarui yang nampak pada gambar berikut
ini
Gambar 2 6 Model Keberhasilan SI (DeLone amp McLean 2003)
43
212 Penelitian Sejenis
Tabel 2 3 Penelitian Sejenis
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
1 Peranan Sistem Informasi
Akuntansi dalam Efektifitas
Pelaporan Informasi Akuntansi
Pertanggungjawaban pada PT
Pos Indonesia (Persero)
Manado (Koloay Morasa amp
Elim 2014)
DeLone and
McLean
1 System Quality
2 Information
Quality
3 Service Quality
4 Information Use
5 User Satisfaction
6 Net Benefit
Untuk mengetahui bagaimana
peranan sistem informasi
akuntansi pertanggungjawaban
kantor cabang PT Pos
Indonesia (Persero) Manado
Penelitian menyimpulkan bahwa Sistem
Informasi Akuntansi pada PT Pos
Indonesian (Persero) Manado telah
berperan secara efektif dalam pelaporan
informasi akuntansi pertanggungjawaban
kantor cabang Terbukti dengan
terpenuhinya karakteristik output kualitatif
berupa informasi yang menjelaskan telah
tercapainya tujuan dalam perusahaan
2 Kajian Keberhasilan
Penggunaan Sistem Informasi
Accurate Dengan
Menggunakan Model
Kesuksesan Sistem Informasi
DeLone Dan Mclean (Hudin amp
Riana 2016)
Updated
DeLone dan
McLane (2003)
1 System quality
2 Information
quality
3 Service quality
4 Use
5 User satisfaction
6 Net benefit
Penelitian ini akan
menganalisis faktor-faktor
yang mengukur keberhasilan
model kesuksesan sistem
informasi DeLone amp McLean
terhadap pengguna Sistem
Informasi Akuntansi Accurate
di enam perusahaan di Kota
Sukabumi
Penelitian ini membuktikan bahwa kualitas
informasi dan kualitas pelayanan tidak
berpengaruh signifikan terhadap variabel
penggunaan dan variabel lainnya teruji
signifikan dalam mengukur keberhasilan
penggunan Sistem Accurate dengan nilai
R-square 057 untuk penggunaan 094
untuk kepuasan pengguna dan 094 untuk
manfaat bersih Selain itu nilai Goodness
of Fit (GoF) sebesar 072 atau 72
sehingga model dinyatakan telah sesuai
secara substansial dalam
merepresentasikan hasil penelitian
44
Tabel 23 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
3 Evaluasi Net Benefit Sistem
Informasi Akuntansi Pada
Software Akuntansi Accurate
dan Zahir MenurutModel
Delone amp Mclean 2003
(Tjahjanadi amp Sarosa)
Updated
DeLone dan
McLane (2003)
1 System quality
2 Information
quality
3 Service quality
4 Use
5 User satisfaction
6 Net benefit
menganalisis Net Benefit
software akuntansi menurut
model kesuksesan DeLone amp
McLean (2003)
Hasil penelitian menunjukkan bahwa
Information Quality System Quality dan
Service Quality berpengaruh terhadap User
Satisfaction User Satisfaction berpengaruh
terhadap Net Benefit Akan tetapi
Information Quality System Quality dan
Service Quality tidak berpengaruh terhadap
Use Use tidak berpengaruh terhadap User
Satisfaction dan Use tidak berpengaruh
terhadap Net Benefit
4 Evaluasi Kesiapan Pengguna
dalam Adopsi SI Terintegrasi
di bidang Keuangan
Menggunakan Metode TRI
(Florestiyanto 2012)
Technology
Readiness Index
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Melakukan evaluasi kesiapan
pengguna dalam adopsi TIK
diukur dari keyakinan positif
dan keyakinan negatif
pengguna terhadap teknologi
dengan mengadiopsi TRI 10
Seluruh variable penelitian berpengaruh
terhadap technology readiness
5 Analisis Kesiapan Pengguna
Sistem Informasi Akademik
(Pambudi 2015)
Technology
Readiness Index
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Melakukan analisis kesiapan
kompetensi teknologi
pengguna pada proses
implementasi SIA di PNM
dengan menggunakan SEM-
PLS dan metode TRI
Seluruh variable Tri berpengaruh secara
signifikan terhadap Technology Readiness
faktor ketidaknyamanan menempati urutan
teratas dan inovasi urutan terbawah
45
Tabel 23 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
6 An Updated and
Streamline Technology
Readiness Index TRI 20
(Parasuraman amp Colby
2015)
TRI 20 1 Optimism
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Pada papper ini adanya
penyederhanaan indikator
dari 36 pada TRI versi 10
kini menjadi 16 variabel pada
TRI 20
Adanya perbaharuan 16 indikator
pada model TRI 20
7 Implementation in of
Input process-output
Model for Measuring
Information System
Project Success (
Subiyakto amp Ahlan
2014)
IPO Model
Measuring IS Project
Success
1 Project Contents
People amp Actions
2 Institutinal Context
3 System Use
4 Information
Quality
5 System Quality
6 Service Quality
7 User Satisfication
8 Net Benefits
Memberikan alternative
model keberhasilan proyek
SI menggunakan IPO model
Permodelan usulan yang dibuat
berdasarkan empat teori dasar yaitu IPO
Logic Model The Project Success
Theories The DampM Success Model dan
The Project Classifictory Framework
8 Development of the
Readiness and Success
Model for Assessing the
Information System
Integration (Subiyakto
2017)
The technology
readiness and IS
success model
combination
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
5 Information
Quality
6 System Quality
7 Service Quality
8 UserSatisfication
9 Success
Information
Systems
Tujuan penelitian ini
menggabungkan dua model
menjadi satu kesiapan dan
keberhasilan sistem untuk
mengetahui pengaruh
kesiapan terhadap
keberhasilan integrasi sistem
Hasil penelitian ini menunjukkan anatara
penggabungan dua model yang
dikembangkan menjadi satu model antara
model kesiapan dengan model keberhasilan
sistem yang memiliki Sembilan variabel
dengan 23 indikator
46
Tabel 21 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
9 Pengukuran Pengaruh
Kesiapan Terhadap
Keberhasilan Penerapan
Sistem Ubiquitous
Computing Di UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
(Gregoryo Gusti 2017)
Model TRI
Parasuraman amp
Colby (2014) dan
Model Keberhasilan
Sistem Informasi
(Delone amp McLean
2003) yang
dikembangkan oleh
(Subiyakto 2017)
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
5 Information Quality
6 System Quality
7 Service Quality
8 UserSatisfication
9 Success Information
Systems
Untuk mengetahui pengaruh
kesiapan terhadap
keberhasilan penerapan
sistem Ubiquitous
Computing di UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
khususnya Fakultas Sains
dan Teknologi
Hasilnya terdapat 23 hipotesis yang diuji
11 hipotesis yang diterima atau
berpengaruh dan 12 hipotesis ditolak
Sehingga faktor-faktor pengaruh kesiapan
terhadap keberhasilan sistem yaitu OPT
melalui SYQ SVQ dan USF INN melalui
INQ dan SVQ INS berpengaruh secarah
negatif melalui INQ SYQ dan SVQ INQ
melalui USF SVQ melalui USF USF
melalui SIS
47
213 Pengembangan Hipotesis
Hipotesis dikembangkan berdasarkan teori-teori dari Parasuraman amp Colby
(2015) Delone amp McLean (2003) dan Subiyakto (2017) Maka dari itu dapat
dijabarkan hipotesis untuk variabel construct sebagai berikut
H1 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap INQ
H2 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap SYQ
H3 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap SVQ
H4 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H5 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap INQ
H6 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap SYQ
H7 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap SVQ
H8 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H9 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
H10 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SYQ
H11 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SVQ
H12 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap USF
H13 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
H14 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SYQ
H15 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SVQ
H16 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap USF
H17 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H18 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H19 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
48
H20 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H21 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H22 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H23 Apakah USF berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
49
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
31 Pendekatan Penelitian
Secara umum penelitian ini dilakukan dengan menerapkan pendekatan kuantitatif
(Creswell 2017) dan struktur penelitian yang berurutan sesuai dengan tujuannya
yaitu untuk mengetahui pengaruh kesiapan terhadap keberhasilan penerapan SIA
Accurate dan menguji hipotesis yang berhubungan antara pengaruh kesiapan
terhadap keberhasilan penerapan sistem Teknik pengumpulan data yang dilakukan
melalui pengadaan survei yang disebarkan kepada responden di beberapa
perusahaan Jakarta khususnya pengguna SIA Accurate dengan berinstrumenkan
pertanyaan kuesioner analisis data dilaksanakan secara statistik dengan
menggunakan perangkat lunak komputer sesuai kebutuhan
Dalam penelitian ini perangkat lunak yang digunakan yaitu MS Word 2016
untuk penulisan laporan MS Excell 2016 untuk membantu pengolahan data
demografis serta SmartPLS versi 30 untuk pengolahan data hasil kuesioner dari
responden yang terkumpul Serta Edraw Max 8 untuk pembuatan gambar yang
mendukung penulisan laporan penelitian (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle
2015 Sarstedt 2017 Wong 2013 Yamin amp Kurniawan 2011)
50
32 Prosedur Penelitian
Melihat dari pendekatan dan strategi penelitian yang telah dijelaskan sebelumnya
penelitian ini akan dilakukan menggunakan delapan tahapan yang secara prosedural
dan berurutan yang terdiri dari kajian pustaka pengembangan model perancangan
penelitian pembuatan instrument penelitian atau indikator pengumpulan data
analisis data interpretasi dan pembuatan laporan Berikut gambar yang akan
memperjelas urutan prosedural penelitian ini
Gambar 3 1 Prosedur Penelitian
51
Selanjutnya akan digambarkan durasi proses dari ke delapan tahapan
dalam penelitian ini beserta kegiatan strukturalnya pada tabel 31
Tabel 3 1 Waktu Penelitian
No Tahapan Nov Des Jan Feb Mar Apr Mei Jun
1 Kajian Pustaka
2 Pengembangan Model
3 Perancangan Penelitian
4 Pembuatan Instrumen
5 Pengumpulan Data
6 Analisis Data
7 Interpretasi
8 Pembuatan Laporan
33 Populasi dan Sampel
Populasi dan sampel pada penelitian ini ialah para pengguna SIA Accurate versi 5
di beberapa perusahaan Jakarta yang pernah menggunakan sistem ini tanpa dibatasi
lamanya waktu penggunaan Tahap pertama peneliti mengambil teknik sampling
melalui purposive sampling yang dilakukan untuk memilih bagian dari populasi
dimana kriteria yang dipilih adalah pengguna yang memiliki pengalaman dalam
menggunakan SIA Accurate Selanjutnya peneliti menentukan jumlah responden
berdasarkan teori dengan pertimbangan jumlah populasi keterbatasan waktu dan
biaya maka dari itu peneliti mengkerucutkan daerah penelitian pada Jakarta Selatan
Jakarta Timur Jakarta Barat Dari 15 perusahaan yang menggunakan SIA Accurate
dan dijadikan target sampel penelitian 4 diantaranya menerima permohonan
penelitian yang diajukan dan 11 perusahaan lainnya menolak Dengan perkiraan
responden yang mencapai lebih dari 100 orang hal tersebut menurut beberapa ahli
(Guritno 2011 Wong 2013) telah mencakupi sampel yang dibutuhkan dalam
Structural Equation Modeling (SEM) maka peneliti mendapatkan jumlah
responden sebanyak 125 orang
52
34 Instrumen Penelitian
Instrumen penelitian ini berupa sebuah kuesioner yang berisi lembaran surat
pengantar dari peneliti sebagai permohonan untuk pengisiannya dan lembar kedua
dan ketiga yang berisikan pertanyaaan-pertanyaan penelitian Lembar pertanyaan
penelitian ini terdiri dari tujuh pertanyaan yang ditujukan sebagai data demografi
mengenai profil responden (1) jenis kelamin (2) pendidikan terakhir (3)
pengetahuan pengguna dalam keberadaan SIA Accurate (4) pengalaman
penggunaan SIA Accurate (5) skala intensitas akses SIA Accurate (6) tingkat
kesiapan terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate (7) status responden di
perusahaan dan empat puluh empat pertanyaan ditujukan sebagai data statistik
inferensial Daftar pertanyaan lengkap penelitian dapat dilihat pada bagian
lampiran Secara khusus peneliti menggunakan lima poin skala likert dari tingkatan
ldquoSangat Tidak Setujurdquo (1) sampai ldquoSangat Setujurdquo (5) untuk pengukuran dalam
kuesioner tersebut Berikut tabel 32 indikator dan butir pertanyaan penelitian
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian
Variabel Indikator Pertanyaan
Optimism
(OPT)
Easiness Sistem bebas dari kesulitan kendala dan
masalah
Connectivity Sistem dapat mudah terhubung dengan sistem
lain
Effectiveness Sistem berjalan secara efektif
Efficiency Sistem berjalan secara efisien
Productivity Sistem berjalan secara produktif
Innovativeness
(INN)
Problem Solving Sistem merupakan alat pemecah masalah bagi
penggunanya
Independence Sistem membantu pengguna bebas dari kendali
dan pengaruh
Challenge Sistem mendukung penggunanya untuk mencapai
tujuan dalam situasi atau masalah yang sulit
Stimulation Sistem mendorong penggunanya untuk mencapai
tujuan
Competitiveness Sistem mendukung penggunanya untuk menjadi
lebih sukses daripada pesaingnya
53
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian (lanjutan)
Variabel Indikator Pertanyaan
Discomfort
(DIS)
Complexity Sistem membingungkan pengguna dalam
penggunaannya
Difficulty Sistem tidak mudah untuk digunakan
Dependence Sistem tidak bebas untuk digunakan
Lack Of Support Sistem dijalankan tanpa dukungan operasi secara
penuh
Innapropriateness Sistem tidak sesuai dengan perencanaan
pengembangannya
Insecurity
(INS)
Failure Sistem tidak berhasil dijalankan sesuai rencana
pengembangannya
Threat Sistem berada dalam kondisi yang dapat
menyebabkan bahaya
Reducing Interaction Sistem membuat penggunanya menjadi kurang
dalam berinteraksi
Distraction Sistem membuat penggunanya tidak fokus kepada
yang sebenarnya penting untuk mereka
Incredulity Sistem meragukan untuk digunakan
Information
Quality
(INQ)
Accuracy Sistem menghasilkan informasi secara akurat
Timeliness Sistem menghasilkan informasi secara tepat waktu
Completeness Sistem menghasilkan informasi secara lengkap
Consistency Sistem menghasilkan informasi secara konsisten
sepanjang operasinya
Relevance Sistem menghasilkan informasi sesuai kebutuhan
penggunanya
System
Quality
(SYQ)
Ease of Use Sistem mudah dalam penggunaannya
Maintainability Sistem mudah dalam perawatannya
Response Time Sistem mampu merespon secara cepat mengikuti
perintah yang diberikan
Fuctionality Sistem mampu melakukan semua fungsi yang
disyaratkan dalam pengembangannya
Safety Sistem aman dalam penggunaanya
Service
Quality
(SVQ)
Responsiveness Sistem memberikan layanan secara cepat
Flexibility Sistem menyediakan layanan yang fleksibel sesuai
kondisi pengguna
Security Sistem memberikan layanan yang aman
Functionality Sistem menyediakan layanan yang sesuai
persyaratan dalam pengembangannya
Extension Sistem menyediakan layanan lebih dari fungsi yang
disyaratkan
User
Satisfaction
(USF)
Efficiency Pengguna puas dengan tingkat efisiensi sistem
Effectiveness Pengguna puas dengan tingkat efektifitas sistem
Flexibility Pengguna puas dengan tingkat fleksibilitas sistem
Overall Satisfaction Pengguna puas dengan kinerja sistem
Success
Information
System
(SIS)
IS Efficiency Sistem beroperasi secara efisien
IS Effectiveness Sistem beroperasi secara efektif
User Satisfaction Sistem meningkatkan kepuasan penggunanya
Productivity Improvement Sistem meningkatkan produktivitas
Competitive Advantage Sistem meningkatkan daya saing perusahaan
54
35 Pengumpulan dan Pemrosesan Data
Proses pengumpulan data yang dilakukan oleh peneliti ialah menyebar kuesioner
secara langsung kepada respondenpengguna SIA Accurate Penyebaran kuesioner
dilakukan secara langsung pada beberapa perusahaan pengguna SIA Accurate di
Jakarta Prosedur awal yang dilakukan dalam kegiatan pengumpulan data adalah
perizinan yang diajukan peneliti kepada perusahaan terkait setelah disetujui proses
pengambilan data dilakukan dengan menyerahkan kuesioner kepada perwakilan
masing-masing perusahaan dan menjelaskan bagaimana cara pengisian kuesioner
tersebut Proses pengumpulan data dilakukan selama tiga bulan dibeberapa
perusahaan pengguna SIA Accurate di Jakarta Berdasarkan hasil penyebaran
kuesioner peneliti berhasil mengumpulkan 125 kuesioner secara langsung kepada
pengguna yang telah menggunakan SIA Accurate Keseluruhan kuesioner yang
diperoleh dinyatakan valid karena sesuai dengan kriteria dan dinyatakan lengkap
36 Analisis dan Interpretasi Data
Analisis data dibagi menjadi dua yaitu analisis demografis dan analisis statistis
inferensial Pertama peneliti melakukan analisis data demografis dengan
menggunakan perangkat lunak Ms Word 2016 Kedua peneliti melakukan analisis
statistis inferensial menggunakan SmartPLS versi 30 terdapat dua analisis yang
dilakukan oleh penelti dalam tahap ini yaitu analisis measurement model (outer
model) dan structural model (inner model) Measurement model (outer model)
dilakukan melalui proses pengujian validitas dan reliabilitas outer model melalui
indikator reliability internal consistency reliability convergent validity dan
55
discriminant validity Sedangkan pengujian structural model (inner model) melalui
path ceofficient (β) coefficient of determination (R2) t-test melalui metode
bootstrapping effect size (f2) predictive relevance (Q2) dan relative impact (q2)
menggunakan metode pengujian blindfolding Setelah itu untuk interpretasi hasil
peneliti mendiskusikan hasil analisis demografi responden dengan kondisi lapangan
yang berjalan dan juga menterjemahkan hasil analisis model secara statistik
kuantitatif dengan membandingkan dan mempertimbangkan sejumlah literatur
terkait sebelumnya
56
BAB IV
HASIL ANALISIS DAN INTERPRETASI
41 Hasil Analisis
411 Hasil Analisis Demografis
Hasil analisis demografis dilakukan pada bagian profil responden dan untuk
menghasilkan informasi demografis terkait profil responden tingkat pendidikan
dan bagaimana responden tersebut menilai kemampuannya menggunakan
komputer
1) Jenis Kelamin
Gambar 41 memperlihatkan bahwa dari 125 data responden yang
terlibat dalam penelitian ini sebagian besar responden berjenis kelamin
laki-laki yaitu sebanyak 70 orang (56) dan jumlah dari responden
perempuan yaitu sebanyak 55 orang (44)
Gambar 4 1 Diagram Jenis Kelamin Responden
Laki-laki
56
Perempuan
44
Laki-laki Perempuan
57
2) Pendidikan Terakhir
Gambar 42 menunjukan bahwa responden yang terlibat dalam
penelitian ini memiliki keragaman tingkat pendidikan Sebanyak 71
responden (57) merupakan lulusan S1 25 responden (20) lulusan
SLTA 23 responden (18) merupakan lulusan Diploma dan 6 responden
merupakan lulusan S2 (5)
Gambar 4 2 Diagram Pendidikan Terakhir Responden
3) Pengetahuan mengenai Keberadaan Sistem
Berdasarkan gambar 43 dari jumlah 125 responden mayoritas
sudah mengetahui mengenai keberadaan SIA Accurate yaitu sebanyak 119
responden (95) sisanya sebanyak 6 orang (5) belum mengetahui
mengenai adanya SIA Accurate
SLTA
20
Diploma
18S1
57
S2
5
SLTA Diploma S1 S2
58
Gambar 4 3 Diagram Pengetahuan Keberadaan Sistem
4) Pengalaman Penggunaan Sistem
Pengalaman responden dalam menggunakan sistem di institusi atau
perusahaan tersebut adalah lt1 tahun sebanyak 69 (55) 1-3 tahun
sebanyak 15 (12) 3-5 tahun sebanyak 16 (13) dan gt5 tahun sebanyak
25 (20 ) responden Gambar 44 menunjukan durasi pengalaman
responden dalam menggunakan SIA Accurate di penelitian ini
Gambar 4 4 Diagram Pengalaman Penggunaan Sistem
Tidak5
Iya95
Tidak Iya
lt 1 Tahun
55
1 - 3 Tahun
12
3 - 5 Tahun
13
gt 5 Tahun
20
lt 1 Tahun 1 - 3 Tahun 3 - 5 Tahun gt 5 Tahun
59
5) Skala Intensitas Penggunaan Sistem
Skala intensitas responden dalam menggunakan sistem dalam
pekerjaan di institusi atau perusahaan tersebut adalah ldquoselalurdquo sebanyak 79
responden (63) ldquoterkadangrdquo sebanyak 30 (24) ldquojarangrdquo sebanyak 16
(13) dan ldquotidak pernahrdquo sebanyak 0 (0 ) responden Gambar 45
menunjukan durasi pengalaman responden dalam menggunakan SIA
Accurate di penelitian ini
Gambar 4 5 Diagram Skala Intensitas Penggunaan Sistem
6) StatusPosisi Pekerjaan
Berdasarkan gambar 46 dapat diketahui bahwa responden pada
penelitian ini bagian marketing sebanyak 43 orang (34) dilanjutkan oleh
bagian logistik sebanyak 37 orang (30) bagian keuangan sebanyak 13
orang (11) bagian Admin sebanyak 24 orang (19) dan terakhir bagian
TI sebanyak 8 orang (6)
Selalu
63
Terkadang
24
Jarang
13
Selalu Terkadang Jarang
60
Gambar 4 6 StatusPosisi Pekerjaan
7) Kemampuan Penggunaan Komputer
Gambar 47 menunjukan penilaian responden atas kapabilitas
penggunaan komputer Hasil ini diambil berdasarkan jawaban responden
atas pertanyaan kemampuan penggunaan komputer yang memiliki pilihan
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil dan Sangat Tidak Terampil
Sebanyak 20 (16) responden menjawab ldquoSangat Terampilrdquo 87 (70)
responden menjawab ldquoTerampilrdquo dan 18 responden menjawab ldquoTidak
Terampilrdquo
Gambar 4 7 Diagram Kemampuan Penggunaan Komputer
Marketing
34
Keuangan
11Admin
19
Logistik
30
TI
6
Marketing Keuangan Admin Logistik TI
Sangat Terampil
17
Terampil
68
Tidak Terampil
15
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil
61
412 Hasil Analisis Pengukuran Model
Analisis pengukuran model (measurement model) dilakukan melalui empat tahap
pengujian seperti yang sudah dilakukan oleh beberapa peneliti sebelumnya Empat
pengujian itu adalah individual item reliability internal consistency reliability
average variance extracted dan discriminant validity (Afthanorhan 2013 Hair
2012 Ringle 2015 Subiyakto 2015 Wong 2013 Yamin 2011) Berikut ini adalah
penjelasan tentang pelaksanaan dan hasil dari empat pengujian tersebut
1) Uji Individual Item Reliabilty
Standardized loading factor menggambarkan besarnya korelasi
antara setiap item pengukuran (indikator) dengan konstruknya dengan
melihat nilai outer loading Nilai outer loading diatas 07 dapat dikatakan
baik artinya bahwa indikator tersebut dikatakan valid sebagai indikator yang
mengukur konstruk Mengacu pada standar nilai outer loading setelah
melalui pengujian pada SmartPLS 30 dengan hasil pada tabel 41 dan
gambar 48 dilakukan penghapusan pada tiga indikator yang memiliki outer
loading dibawah 07 yaitu INN1 INQ1 dan INQ2 Setelah penghapusan
ketiga indikator tersebut setelah diuji kembali menggunakan SmartPLS 30
seluruh outer loading sudah memenuhi syarat gt07Internal Consistency
dengan hasil pada tabel 42 dan gambar 49
62
Tabel 4 1 Hasil Awal Uji Loading Factor
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884
DIS2 0933
DIS3 0920
DIS4 0935
DIS5 0881
INN1 -0008
INN2 0895
INN3 0881
INN4 0888
INN5 0757
INQ1 0699
INQ2 0145
INQ3 0848
INQ4 0750
INQ5 0748
INS1 0893
INS2 0901
INS3 0915
INS4 0875
INS5 0840
OPT1 0856
OPT2 0856
OPT3 0855
OPT4 0793
OPT5 0818
SIS1 0894
SIS2 0897
SIS3 0902
SIS4 0899
SIS5 0890
SVQ1 0914
SVQ2 0907
SVQ3 0890
SVQ4 0897
SVQ5 0868
SYQ1 0903
SYQ2 0778
SYQ3 0852
SYQ4 0864
SYQ5 0882
USF1 0835
USF2 0821
USF3 0859
USF4 0779
63
Tabel 4 2 Hasil Uji Loading Factor Setelah Penghapusan Indikator
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884
DIS2 0933
DIS3 0920
DIS4 0935
DIS5 0881
INN1
INN2 0895
INN3 0881
INN4 0888
INN5 0757
INQ1
INQ2
INQ3 0848
INQ4 0750
INQ5 0748
INS1 0893
INS2 0901
INS3 0915
INS4 0875
INS5 0840
OPT1 0856
OPT2 0856
OPT3 0855
OPT4 0793
OPT5 0818
SIS1 0894
SIS2 0897
SIS3 0902
SIS4 0899
SIS5 0890
SVQ1 0914
SVQ2 0907
SVQ3 0890
SVQ4 0897
SVQ5 0868
SYQ1 0903
SYQ2 0778
SYQ3 0852
SYQ4 0864
SYQ5 0882
USF1 0835
USF2 0821
USF3 0859
USF4 0779
Keterangan
Dihapus
64
2) Uji Internal Consistency Reliability
Pengujian ini dilakukan dengan melihat hasil nilai composite
reliability (CR) dengan batas ambang di atas 07 Hasilnya dapat dilihat pada
Tabel 43 bahwa nilai CR dari semua variabel di atas 07 sehingga memenuhi
syarat dan valid untuk digunakan dalam model penelitian ini
Tabel 4 3 Hasil Uji Composite Reliability
Composite Reliability
DIS 0960
INN 0917
INQ 0852
INS 0948
OPT 0921
SIS 0953
SVQ 0953
SYQ 0933
USF 0894
3) Uji Average Variance Extracted
Pengujian convergent validity selanjutnya dilakukan dengan melihat
nilai average variance extracted (AVE) Nilai ini menggambarkan besaran
varian atau keragaman variabel manifes (indikator) yang dapat dikandung
oleh variabel laten (konstruk) Nilai AVE minimal 05 menunjukan ukuran
convergent validity yang baik Artinya variabel laten (konstruk) dapat
menjelaskan rata-rata lebih dari setengah variance dari indikator-
indikatornya Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 44 yang menunjukan bahwa
nilai AVE dari semua variabel di atas 05 sehingga memenuhi syarat untuk
digunakan
65
Tabel 4 4 Hasil Uji Average Variance Extracted (AVE)
Average Variance Extracted (AVE)
DIS 0829
INN 0735
INQ 0658
INS 0784
OPT 0699
SIS 0804
SVQ 0802
SYQ 0736
USF 0679
4) Discrimant Validity
Pengujian ini dapat dilakukan melalui dua cara yaitu dengan memeriksa
cross loading pertama dilakukan dengan membandingkan korelasi indikator
dengan konstruknya dan konstruk blok lainnya Bila korelasi antara indikator
dengan konstruknya lebih tinggi dari korelasi dengan konstruk blok lainnya
hal ini menunjukkan konstruk tersebut memprediksi ukuran pada blok mereka
lebih baik dari blok lainnya Selanjutnya dengan memeriksa cross loading
Fornell-Lackerrsquos yaitu dengan membandingkannya dengan nilai akar AVE
dimana nilai akar AVE harus lebih tinggi daripada korelasi antara konstruk
dengan konstruk lainnya Hasilnya dapat dilihat pada tabel 45 dan indikator
yang diberi blok kuning pada setiap variabel memiliki nilai lebih tinggi dari
korelasi dengan konstruk blok lainnya
66
Tabel 4 5 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading)
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884 0535 0039 0723 0036 0012 0095 0033 0076
DIS2 0932 0485 0040 0766 0065 0035 0166 0143 0111
DIS3 0920 0538 0038 0739 0096 0020 0124 0066 0090
DIS4 0936 0507 0080 0784 0106 0032 0166 0117 0141
DIS5 0880 0471 -0017 0704 0016 -0057 0085 0026 0026
INN2 0551 0895 0060 0539 0068 0168 0169 0146 0209
INN3 0420 0881 0135 0408 0176 0215 0232 0225 0311
INN4 0398 0889 0060 0363 0159 0174 0248 0226 0222
INN5 0539 0757 0058 0498 0120 0164 0287 0245 0197
INQ3 0082 0179 0882 0134 0542 0351 0634 0627 0524
INQ4 -0018 0004 0809 0071 0451 0182 0489 0535 0277
INQ5 0040 0011 0736 0098 0299 0334 0224 0221 0443
INS1 0744 0492 0091 0890 0018 0075 0132 0120 0120
INS2 0734 0452 0128 0901 0006 0098 0194 0168 0190
INS3 0741 0489 0125 0915 0039 0069 0174 0151 0180
INS4 0714 0443 0130 0877 0034 0084 0164 0152 0156
INS5 0718 0452 0063 0841 -0048 0033 0050 0037 0111
OPT1 0116 0213 0431 0040 0856 0446 0636 0597 0521
OPT2 0133 0161 0479 0079 0855 0487 0703 0623 0554
OPT3 0031 0131 0529 -0043 0855 0495 0672 0635 0559
OPT4 0022 0095 0366 -0023 0793 0408 0627 0577 0431
OPT5 0031 0061 0441 0025 0818 0376 0638 0599 0420
SIS1 0095 0181 0268 0109 0460 0895 0612 0523 0700
SIS2 -0039 0150 0279 0020 0475 0898 0583 0473 0701
SIS3 0039 0215 0374 0120 0480 0901 0641 0585 0791
SIS4 0010 0193 0438 0072 0505 0899 0642 0578 0736
SIS5 -0012 0216 0275 0063 0464 0890 0617 0526 0689
SVQ1 0166 0279 0435 0182 0706 0619 0914 0837 0578
SVQ2 0085 0205 0493 0100 0733 0590 0907 0744 0611
SVQ3 0154 0249 0598 0173 0657 0675 0890 0838 0682
SVQ4 0116 0243 0532 0162 0729 0660 0897 0823 0654
SVQ5 0164 0275 0496 0173 0688 0539 0868 0759 0599
SYQ1 0142 0289 0541 0192 0682 0604 0878 0905 0597
SYQ2 0028 0173 0418 0076 0496 0383 0586 0778 0518
SYQ3 0079 0158 0464 0090 0604 0478 0708 0850 0569
SYQ4 0090 0241 0494 0185 0621 0536 0787 0867 0582
SYQ5 0084 0208 0567 0107 0687 0544 0839 0883 0563
USF1 0111 0254 0489 0129 0533 0628 0587 0599 0835
USF2 0121 0137 0408 0136 0464 0650 0512 0464 0820
USF3 0043 0275 0501 0106 0491 0732 0633 0579 0858
USF4 0103 0247 0328 0225 0483 0648 0563 0526 0781
67
Tabel 4 6 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading Fornell-Lackerrsquos)
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS 0911
INN 0552 0857
INQ 0050 0096 0811
INS 0821 0523 0129 0885
OPT 0081 0160 0541 0019 0836
SIS 0021 0214 0366 0087 0532 0897
SVQ 0153 0279 0572 0176 0785 0691 0895
SYQ 0102 0253 0583 0156 0726 0600 0894 0858
USF 0112 0280 0527 0179 0598 0808 0699 0660 0824
Tabel 46 menunjukan bahwa nilai akar AVE lebih tinggi daripada
korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya Sehingga berdasarkan hasil
pemeriksaan dua tahap cross loading diketahui bahwa tidak ada masalah dalam
uji discriminant validity
68
Gambar 4 8 Hasil Awal Analisis Outer Model
69
Gambar 4 9 Hasil Akhir Analisis Outer Model Setelah Penghapusan Indikator
70
413 Hasil Struktur Model
Analisis struktur model dilakukan melalui enam tahapan pengujian yaitu
pengujian path coefficient (β) coefficient of determination (R2) t-test
menggunakan metode bootstrapping effect size (f2) predictive relevance (1198762)
dan relative impact (1199022) (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Wong 2013 Yamin
2011) Secara grafis hasilnya dapat dilihat pada Tabel 413 Berikut adalah
penjelasan dari ke enam tahap pengujian
1) Path Coefficient (β)
Pengujian ini dilakukan dengan melihat nilai ambang batas yaitu di atas 01
dimana jalur (path) dapat dinyatakan memiliki pengaruh dalam model jika
hasil nilai uji path coefficient berada diatas 01 Hasilnya dari 23 jalur
hipotesis yang ada pada model penelitian ini 8 memiliki pengaruh yang tidak
signifikan dapat dilihat pada tabel 47 dan gambar hasil nilai uji path
coefficient semuanya memiliki nilai diatas 01
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient
Jalur Β
DIS -gt INQ -0271
DIS -gt SVQ -0180
DIS -gt SYQ -0273
DIS -gt USF -0159
INN -gt INQ -0030
INN -gt SVQ 0129
INN -gt SYQ 0133
INN -gt USF 0129
INQ -gt SIS -0157
71
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient (lanjutan)
Jalur β
INQ -gt USF 0160
INS -gt INQ 0356
INS -gt SVQ 0242
INS -gt SYQ 0296
INS -gt USF 0137
OPT -gt INQ 0561
OPT -gt SVQ 0774
OPT -gt SYQ 0721
OPT -gt USF 0132
SVQ -gt SIS 0437
SVQ -gt USF 0401
SYQ -gt SIS -0152
SYQ -gt USF 0075
USF -gt SIS 0686
2) Coefficient of Determination (R2)
Pengujian ini dilakukan untuk menjelaskan varian dari tiap target endogenous
variabel (variabel yang dianggap dipengaruhi oleh variabel lain dalam model)
dengan standar pengukuran sekitar 0670 sebagai kuat sekitar 0333 moderat
dan 0190 atau di bawahnya menunjukan tingkat varian yang lemah
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Wong 2013) Tabel 48
menunjukan bahwa R2 dari Information Quality (INQ) memiliki nilai 0332
R2 dari Success Information S (SIS) memiliki nilai 0708 R2 dari Service
Quality (SVQ) memiliki nilai 0658 R2 dari System Quality (SYQ) memiliki
nilai 0575 dan R2 dari User Satisfaction (USF) memiliki nilai 0536 Hal
tersebut dapat diartikan bahwa Optimism (OPT) Innovativeness (INN)
Discomfort (DIS) Insecurity (INS) menjelaskan secara moderat (332 )
varian dari INQ selanjutnya menjelaskan secara kuat (708 ) varian dari
SIS selanjutnya menjelaskan secara moderat (658 ) varian dari SVQ
selanjutnya menjelaskan secara moderat (575 ) varian dari SYQ Disisi
72
lain INQ SVQ dan SYQ menjelaskan secara moderat (536 ) varian dari
USF
Tabel 4 8 Hasil Uji Coefficient of Determination (R-Square)
Variabel Endogen R Square
INQ 0332
SIS 0708
SVQ 0658
SYQ 0575
USF 0536
3) T-test
Pengujian ini dilakukan dengan metode bootstrapping menggunakan uji two-
tailed dengan tingkat signifikansi 5 (005) untuk menguji hipotesis-
hipotesis penelitian Hipotesis tersebut akan diterima jika memiliki t-test lebih
besar dari 196 (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Wong 2013)
Adapun tingkat signifikansi lain yaitu 10 akan diterima jika memiliki t-test
165 (Hair et al 2011)
Gambar 4 10 Hasil Uji T-test
73
Gambar 410 diatas menunjukan bahwa ada 14 dari 23 hipotesis yang
diterima dan sisanya ditolak Berikut penjelasan hasil nilai t-test yang dapat
dilihat pada tabel 49
Tabel 4 9 Hasil Uji T-test
Hubungan antar Variabel
(Dependen -gt Independen) T-test
DIS -gt INQ 1929
DIS -gt SVQ 1626
DIS -gt SYQ 2181
DIS -gt USF 1518
INN -gt INQ 0254
INN -gt SVQ 1792
INN -gt SYQ 1811
INN -gt USF 1450
INQ -gt SIS 2123
INQ -gt USF 1254
INS -gt INQ 2547
INS -gt SVQ 2527
INS -gt SYQ 2668
INS -gt USF 1433
OPT -gt INQ 7128
OPT -gt SVQ 16486
OPT -gt SYQ 14434
OPT -gt USF 0993
SVQ -gt SIS 3371
SVQ -gt USF 2412
SYQ -gt SIS 1107
SYQ -gt USF 0397
USF -gt SIS 7666
4) Effect Size (f2)
Pada tahap ini dilakukan pengujian untuk mengetahui pengaruh variabel
tertentu terhadap variabel lainnya dalam struktur model dengan nilai ambang
batas sekitar 002 untuk pengaruh kecil 015 untuk menengah dan 035 untuk
pengaruh besar Dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut
74
Dimana
Nilai yang diperoleh ketika konstruk eksogen dimasukkan ke
model
Nilai yang diperoleh ketika konstruk eksogen dikeluarkan dari
model
Seperti yang dapat dilihat pada Tabel 410 hasil dari pengujian terhadap 23
jalur yang ada pada penelitian ini 4 jalur memiliki pengaruh yang besar dan 19
jalur lainnya memiliki pengaruh yang kecil
Tabel 4 10 Hasil Uji Effect Size
Jalur f2
Analisis f2 R2-in R2-ex sum f2
DIS -gt INQ 0332 0310 003342 Kecil
DIS -gt SVQ 0658 0649 002735 Kecil
DIS -gt SYQ 0575 0552 005414 Kecil
DIS -gt USF 0536 0529 001439 Kecil
INN -gt INQ 0332 0332 000048 Kecil
INN -gt SVQ 0658 0647 003321 Kecil
INN -gt SYQ 0575 0536 009179 Kecil
INN -gt USF 0536 0525 002300 Kecil
INQ -gt SIS 0708 0693 004967 Kecil
INQ -gt USF 0536 0520 003377 Kecil
INS -gt INQ 0332 0293 005889 Kecil
INS -gt SVQ 0658 064 005370 Kecil
INS -gt SYQ 0575 0547 006591 Kecil
INS -gt USF 0551 0531 004359 Kecil
OPT -gt INQ 0332 0029 045428 Besar
OPT -gt SVQ 0658 0081 168985 Besar
OPT -gt SYQ 0575 0075 117652 Besar
OPT -gt USF 0536 0539 - 000715 Kecil
SVQ -gt SIS 0708 0674 011464 Kecil
SVQ -gt USF 0536 0512 005100 Kecil
SYQ -gt SIS 0708 0703 001548 Kecil
SYQ -gt USF 0536 0535 000146 Kecil
USF -gt SIS 0708 0480 077795 Besar
75
5) Predictive Relevance (1198762)
Pengujian ini dilakukan dengan metode blindfolding untuk memberikan bukti
bahwa variabel tertentu yang digunakan dalam model mempunyai keterkaitan
prediktif (predictive relevance) dengan variabel lainnya dalam model dengan
ambang batas pengukuran di atas nol sama seperti pada Tabel 411
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Wong 2013)
Tabel 4 11 Hasil Uji Predictive Relevance
Variabel Endogen Q Square
INQ 0201
SIS 0525
SVQ 0486
SYQ 0388
USF 0323
6) Relative Impact (1199022)
Pengujian ini dilakukan dengan metode blindfolding untuk mengukur relatif
pengaruh dari sebuah keterkaitan prediktif suatu variabel tertentu dengan
variabel lainnya dengan nilai ambang batas sekitar 002 untuk pengaruh kecil
015 untuk pengaruh menengahsedang dan 035 untuk pengaruh besar (Hair
et al 2012) Rumus yang digunakan untuk perhitungan 1199022 adalah sebagai
berikut
q2 = 1198762 119894119899119888119897119906119889119890 minus 1198762 119890119909119888119897119906119889119890
1minus 1198762 119894119899119888119897119906119889119890
Tabel 412 menunjukan hasil bahwa 3 jalur mempunyai nilai yang besar
1 memiliki pengaruh sedang dan 19 jalur lainnya memiliki pengaruh kecil
76
Tabel 4 12 Hasil Uji Relative Impact
Jalur q2
Analisis q2 Q2-in Q2-ex sum q2
DIS -gt INQ 0201 0187 0018 Kecil
DIS -gt SVQ 0486 0480 0012 Kecil
DIS -gt SYQ 0388 0372 0026 Kecil
DIS -gt USF 0323 0320 0004 Kecil
INN -gt INQ 0201 0202 - 0001 Kecil
INN -gt SVQ 0486 0487 - 0002 Kecil
INN -gt SYQ 0388 0380 0013 Kecil
INN -gt USF 0323 0318 0007 Kecil
INQ -gt SIS 0525 0514 0023 Kecil
INQ -gt USF 0323 0314 0013 Kecil
INS -gt INQ 0201 0176 0031 Kecil
INS -gt SVQ 0486 0472 0027 Kecil
INS -gt SYQ 0388 0369 0031 Kecil
INS -gt USF 0323 0321 0003 Kecil
OPT -gt INQ 0201 0012 0237 Menengah
OPT -gt SVQ 0486 0055 0839 Besar
OPT -gt SYQ 0388 0048 0556 Besar
OPT -gt USF 0323 0325 - 0003 Kecil
SVQ -gt SIS 0525 0499 0055 Kecil
SVQ -gt USF 0323 0312 0016 Kecil
SYQ -gt SIS 0525 0522 0006 Kecil
SYQ -gt USF 0323 0325 - 0003 Kecil
USF -gt SIS 0525 0353 0362 Besar
77
Tabel 4 13 Hasil Analisis Struktural Model
Hipotesis β t-test R2
f2 q2 Analyses
No Jalur R2-in R2-ex sum f2 Q2-in Q2-ex sum q2 β t-test R2 f2 Q2 q2
H1 OPT -gt INQ 0561 7128 0332 0332 0029 045428 0201 0012 0237 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Menengah
H2 OPT -gt SYQ 0721 14434 0575 0575 0075 117652 0388 0048 0556 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Besar
H3 OPT -gt SVQ 0774 16486 0658 0658 0081 168985 0486 0055 0839 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Besar
H4 OPT -gt USF 0132 0993 0536 0536 0539 - 000715 0323 0325 - 0003 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H5 INN -gt INQ -0030 0254 0332 0332 0332 000048 0201 0202 - 0001 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H6 INN -gt SYQ 0133 1811 0575 0575 0536 009179 0388 0380 0013 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H7 INN -gt SVQ 0129 1792 0658 0658 0647 003321 0486 0487 - 0002 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H8 INN -gt USF 0129 1450 0536 0536 0525 002300 0323 0318 0007 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H9 DIS -gt INQ -0271 1929 0332 0332 0310 003342 0201 0187 0018 Tidak Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H10 DIS -gt SYQ -0273 2181 0575 0575 0552 005414 0388 0372 0026 Tidak Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H11 DIS -gt SVQ -0180 1626 0658 0658 0649 002735 0486 0480 0012 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H12 DIS -gt USF -0159 1518 0536 0536 0529 001439 0323 0320 0004 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H13 INS -gt INQ 0356 2547 0332 0332 0293 005889 0201 0176 0031 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H14 INS -gt SYQ 0296 2668 0575 0575 0547 006591 0388 0369 0031 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H15 INS -gt SVQ 0242 2527 0658 0658 064 005370 0486 0472 0027 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H16 INS -gt USF 0137 1433 0551 0551 0531 004359 0323 0321 0003 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H17 INQ -gt USF 0160 1254 0536 0536 0520 003377 0323 0314 0013 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H18 INQ -gt SIS -0157 2123 0708 0708 0693 004967 0525 0514 0023 Tidak Signifikan Diterima Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H19 SYQ -gt USF 0075 0397 0536 0536 0535 000146 0323 0325 - 0003 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H20 SYQ -gt SIS -0152 1107 0708 0708 0703 001548 0525 0522 0006 Tidak Signifikan Ditolak Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H21 SVQ -gt USF 0401 2412 0536 0536 0512 005100 0323 0312 0016 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H22 SVQ -gt SIS 0437 3371 0708 0708 0674 011464 0525 0499 0055 Signifikan Diterima Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H23 USF -gt SIS 0686 7666 0708 0708 0480 077795 0525 0353 0362 Signifikan Diterima Kuat Besar Predictive Relevance Besar
78
42 Interpretasi Hasil dan Pembahasan
421 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Analisis Data Demografis
Berdasarkan hasil analisis informasi demografis responden peneliti melakukan
interpretasi dan mendiskusikan hasil analisisnya sebagai berikut
1) Jenis Kelamin
Gambar 41 memperlihatkan bahwa dari 125 data responden yang
terlibat dalam penelitian ini sebagian besar responden berjenis kelamin
laki-laki yaitu sebanyak 70 orang (56) dan jumlah dari responden
perempuan yaitu sebanyak 55 orang (44)
2) Pendidikan Terakhir
Gambar 42 menunjukan bahwa responden yang terlibat dalam
penelitian ini memiliki keragaman tingkat pendidikan Sebanyak 71
responden (57) merupakan lulusan S1 25 responden (20) lulusan
SLTA 23 responden (18) merupakan lulusan Diploma dan 6 responden
merupakan lulusan S2 (5) Beragamnya tingkat pendidikan responden
akan berimplikasi terhadap variasi jawaban serta peneliti menilai bahwa
kuesioner penelitian akan mampu dipahami
3) Pengetahuan mengenai Keberadaan Sistem
Berdasarkan gambar 43 dari jumlah 125 responden mayoritas
sudah mengetahui mengenai keberadaan SIA Accurate yaitu sebanyak 119
responden (95) sisanya sebanyak 6 orang (5) belum mengetahui
mengenai adanya SIA Accurate
79
4) Pengalaman Penggunaan Sistem
Pengalaman responden dalam menggunakan sistem di institusi atau
perusahaan tersebut adalah lt1 tahun sebanyak 69 (55) 1-3 tahun
sebanyak 15 (12) 3-5 tahun sebanyak 16 (13) dan gt5 tahun sebanyak
25 (20 ) responden Gambar 44 menunjukan durasi pengalaman
responden dalam menggunakan SIA Accurate di penelitian ini
5) Skala Intensitas Penggunaan Sistem
Skala intensitas responden dalam menggunakan sistem dalam
pekerjaan di institusi atau perusahaan tersebut adalah ldquoselalurdquo sebanyak 79
responden (63) ldquoterkadangrdquo sebanyak 30 (24) ldquojarangrdquo sebanyak 16
(13) dan ldquotidak pernahrdquo sebanyak 0 (0 ) responden Gambar 45
menunjukan durasi pengalaman responden dalam menggunakan SIA
Accurate di penelitian ini
6) StatusPosisi Pekerjaan
Berdasarkan gambar 46 dapat diketahui bahwa responden pada
penelitian ini bagian marketing sebanyak 43 orang (34) dilanjutkan oleh
bagian logistik sebanyak 37 orang (30) bagian keuangan sebanyak 13
orang (11) bagian Admin sebanyak 24 orang (19) dan terakhir bagian
TI sebanyak 8 orang (6)
7) Kemampuan Penggunaan Komputer
Gambar 47 menunjukan penilaian responden atas kapabilitas
penggunaan komputer Hasil ini diambil berdasarkan jawaban responden
atas pertanyaan kemampuan penggunaan komputer yang memiliki pilihan
80
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil dan Sangat Tidak Terampil
Sebanyak 20 (16) responden menjawab ldquoSangat Terampilrdquo 87 (70)
responden menjawab ldquoTerampilrdquo dan 18 responden menjawab ldquoTidak
Terampilrdquo Hal tersebut menandakan bahwa kemampuan responden sudah
cukup baik dalam menggunakan komputer Peneliti memperkirakan hal ini
berkaitan dengan mayoritas responden berusia dibawa 30 tahun yang
popular disebut dengan generasi Y (Anantatmula 2012) yang dianggap
telah terbiasa dengan penggunaan teknologi informasi
422 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Pengukuran Model
Berdasarkan hasil analisis model pengukuran ada beberapa poin penting
yang harus diperhatikan yaitu sebagai berikut
1) Hasil akhir dari analisis telah menunjukan bahwa pengukuran model dari
model penelitian ini telah memenuhi syarat dan memiliki karakteristik yang
baik sehingga layak untuk dilanjutkan ke tahap analisis struktur model untuk
menguji inner model
2) Terdapat tiga indikator yang memiliki nilai outer loading dibawah 07 yaitu
INN1 INQ1 dan INQ2 Namun hal tersebut masih dapat ditoleransi dengan
melihat nilai composite reliability diatas 07
Peneliti beranggapan bahwa hal-hal pada poin dua disebabkan karena
pertimbangan waktu kerja para responden menyebabkan proses pengisian
kuesioner yang tidak didampingi langsung oleh peneliti sehingga memungkinkan
adanya pemaknaan pertanyaan yang tidak tepat Terkait dengan hal ini meskipun
pembuatan instrumen dan penjelasan awal kepada beberapa pihak yang mewakili
81
penerimaan kuesioner penelititan pada setiap perusahaan dalam penelitian ini telah
dilakukan dengan sebaik mungkin hal-hal di luar rencana dan kendali tidak dapat
dihindari khususnya saat pelaksanaan penelitian di lapangan
423 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Struktural Model
Bagian ini akan memaparkan interpretasi dan diskusi berdasarkan hasil dari enam
tahap analisis struktur model yaitu path coefficient (β) coefficient of determination
(R2) t-test menggunakan metode bootstrapping effect size (f2) predictive relevance
(1198762) dan relative impact (1199022) Berikut adalah pemaparan yang dilakukan dengan
mengikuti pertanyaan-pertanyaan penelitian dan hipotesis-hipotesis yang telah
dirumuskan sebelumnya
H1 Apakah Optimisme (Optimism) berpengaruh secara signifikan terhadap
Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
pertama (H1) diterima Artinya Optimisme (Optimism) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0561 Dilihat dari nilai f2 hipotesis OPTrarrINQ memiliki pengaruh
besar tetapi q2 pengaruh yang menengah serta memiliki nilai yang lemah dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT yang terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
82
ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang
dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel OPT tidak memiliki
pengaruh yang signifikan terhadap INQ
H2 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kualitas Sistem
(System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua (H2) diterima Artinya Optimisme (Optimsm) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality) dengan nilai path coefficient
(β) 0721 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis OPTrarrSYQ memiliki pengaruh yang
besar serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of determination (R2)
Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output
(Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang
menyatakan variabel OPT memiliki nilai signifikan terhadap SYQ dan juga terdapat
pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H3 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tiga (H3) diterima Artinya Optimisme (Optimsm) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0774 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis OPTrarrSVQ memiliki
83
pengaruh yang besar serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of
determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model
input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti 2017
Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT memiliki nilai signifikan terhadap
SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini
memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output
H4 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kepuasan
Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-empat (H4) tidak diterima Artinya Optimisme (Optimsm) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
walaupun nilai path coefficient (β) 0132 Dilihat dari nilai f2 dan coefficient of
determination (R2) hipotesis OPTrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta
memiliki nilai yang cukup dilihat dari q2 Hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT memiliki nilai
signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada dimensi input dalam model
penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
84
H5 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh secara signifikan terhadap
Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-lima (H5) tidak diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
dengan nilai path coefficient (β) -0030 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INNrarrINQ memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang kecil dilihat
dari coefficient of determination (R2) Hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN memiliki nilai
signifikan terhadap INQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model
penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H6 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-enam (H6) diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality) dengan nilai path coefficient
(β) 0133 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrSYQ memiliki pengaruh
tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient
of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model
input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017)
85
yang menyatakan variabel INN terdapat pada dimensi input dalam model penelitian
ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output Namun
hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Gusti (2017) yang menyatakan
variabel INN tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap SYQ
H7 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tujuh (H7) diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0129 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrSVQ memiliki
pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti
2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN memiliki nilai signifikan
terhadap SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini
memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output
H8 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kepuasan
Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-delapan (H8) tidak diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) dengan
86
nilai path coefficient (β) 0129 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrUSF
memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang
dilakukan oleh Gusti (2017) bahwa variabel INN tidak memiliki pengaruh yang
signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
ataupun output
H9 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif secara
signifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sembilan (H9) diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information
Quality) dengan nilai path coefficient (β) -0271 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai
dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan
peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS yang
terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak
87
sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan
variabel DIS tidak memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap INQ
H10 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kualitas Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sepuluh (H10) diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
dengan nilai path coefficient (β) -0273 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
DISrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap SYQ
H11 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kualitas Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sebelas (H11) tidak diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service
88
Quality) dengan nilai path coefficient (β) -0180 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrSVQ memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup
dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap SVQ Namun hasil ini tidak
sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis
1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS
yang terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H12 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua belas (H12) tidak diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User
Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) -0159 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup
dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak
sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis
1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS
89
yang terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H13 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tiga belas (H13) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information
Quality) dengan nilai path coefficient (β) 0356 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap INQ dan juga terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output
H14 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-empat belas (H14) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
dengan nilai path coefficient (β) 0296 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrSYQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
90
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki nilai signifikan terhadap SYQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam
model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H15 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-lima belas (H15) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality)
dengan nilai path coefficient (β) 0296 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrSVQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki nilai signifikan terhadap SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam
model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H16 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
91
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-enam belas (H16) tidak diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap User Satisfaction dengan nilai
path coefficient (β) 0137 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INSrarrUSF memiliki
pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of
determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan
oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel INS tidak memiliki pengaruh negatif
yang signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS yang terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
ataupun output
H17 Apakah Kualitas Informasi (Information Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tujuh belas (H17) tidak diterima Artinya Kualitas Informasi (Information
Quality) tidak memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna
(User Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) 0160 Dilihat dari nilai f2 dan
q2 hipotesis SYQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini tidak sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti2017 Hudin et al 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan
92
variabel INQ memiliki nilai signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output
H18 Apakah Kualitas Informasi (Information Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-delapan belas (H18) diterima Artinya Kualitas Informasi (Information Quality)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) -0157 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis INQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INQ terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Gusti
(2017) bahwa INQ tidak memiliki pengaruh terhadap SIS
H19 Apakah Kualitas Sistem (System Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sembilan belas (H19) tidak diterima Artinya Kualitas Sistem (System Quality)
93
tidak memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User
Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) 0075 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis SYQrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
penelitian Gusti (2017) yang menyatakan bahwa variabel SYQ tidak berpengaruh
signifikan terdap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Hudin
et al 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SYQ yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output
H20 Apakah Kualitas Sistem (System Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh (H20) tidak diterima Artinya Kualitas Sistem (System Quality) tidak
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) -0152 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis SYQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai
dengan penelitian Gusti (2017) yang menyatakan bahwa variabel SYQ tidak
berpengaruh signifikan terhadap SIS Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
94
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SYQ yang terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output
H21 Apakah Kualitas Layanan (Service Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis ke-dua
puluh satu (H21) diterima Artinya Kualitas Layanan (Service Quality) memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) dengan
nilai path coefficient (β) 0401 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis SVQrarrUSF
memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti
2017 Hudin etal 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SVQ
berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada dimensi
process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi
output
H22 Apakah Kualitas Layanan (Service Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh dua (H22) diterima Artinya Kualitas Layanan (Service Quality)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
95
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) 0437 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis SVQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SVQ yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel SVQ tidak
memiliki pengaruh yang signifikan terhadap SIS
H23 Apakah Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) berpengaruh signifikan
terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh tiga (H23) diterima Artinya Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) 0686 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis USFrarrSIS memiliki pengaruh yang besar serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel USF
memiliki pengaruh signifikan terhadap SIS dan juga terdapat pada dimensi process
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi output
96
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
51 Kesimpulan
Berdasarkan hasil temuan peneliti berikut adalah kesimpulan penting pada
penelitian ini
1) Telah dilakukan pengukuran tentang tingkat kesiapan pengguna dalam
keberhasian penerapan SIA Accurate dan faktor apa saja yang
mempengaruhi keberhasilan SIA Accurate dalam perspektif pengguna
sistem di beberapa perusahaan jakarta
2) Adanya penghapusan 3 indikator dari 44 indikator pada penelitian ini
adapun indikator yang dihapus antara lain INN1 INQ1 dan INQ2 Dari
hasil ini peneliti beranggapan penghapusan indikator terjadi dikarenakan
kurang tepatnya item instrument pada penelitian yang dilakukan
3) Tidak diterimanya 9 dari 23 hipotesis yaitu OPTrarrUSF INNrarrINQ
INNrarrUSF DISrarrSVQ DISrarrUSF INSrarrUSF INQrarrUSF SYQrarrUSF
dan SYQrarrSIS Perbedaan hasil temuan penelitian ini dengan penelitian
terdahulu dipengaruhi beberapa faktor diantaranya adalah adanya
perbedaan objek sampel dan instrumen penelitian
4) Diterimanya 14 hipotesis yaitu OPTrarrINQ OPTrarrSYQ OPTrarrSVQ
INNrarrSYQ INNrarrSVQ DISrarrINQ DISrarrSYQ INSrarrINQ INSrarrSYQ
INSrarrSVQ INQrarrSIS SVQrarrUSF SVQrarrSIS USFrarrSIS Sehingga
dapat dilihat bahwa di beberapa perusahaan Jakarta terdapat beberapa
97
pengaruh yang terjadi antara kesiapan pengguna dalam menggunakan
sistem informasi terhadap keberhasilan sistem yaitu sebagai berikut
a Optimism (OPT) berpengaruh terhadap Information Quality (INQ) System
Quality (SYQ) dan Service Quality (SVQ) sehingga akan menjadi faktor
pendorong Success Information System (SIS)
b Innovativeness (INN) berpengaruh terhadap System Quality (SYQ) dan
Service Quality (SVQ) sehingga akan menjadi faktor pendorong Success
Information System (SIS)
c Discomfort (DIS) memiliki pengaruh negatif terhadap Information Quality
(INQ) dan System Quality (SYQ) Hal tersebut akan menjadi faktor
penghambat dalam Success Information System (SIS)
d Insecurty (INS) memiliki pengaruh negatif terhadap Information Quality
(INQ) System Quality (SYQ) dan Service Quality (SVQ) Hal tersebut akan
menjadi faktor penghambat dalam Success Information System (SIS)
e Information Quality (INQ) memiliki pengaruh terhadap Success
Information System (SIS)
f Service Quality (SVQ) memiliki pengaruh terhadap User Satisfaction (USF)
serta Success Information System (SIS)
g User Satisfaction (USF) memiliki pengaruh terhadap Success Information
System (SIS)
98
52 Saran
Bagian ini berisikan saran yang berkaitan langsung dengan temuan penelitian
sebagai pertimbangan praktis bagi pihak-pihak yang memiliki ketertarikan untuk
tindak lanjut penelitian selanjutnya
1) Berdasarkan batasan metode dan hasil penelitian peneliti memberikan
saran bagi para mahasiswa dan peneliti selanjutnya (khususnya yang tertarik
pada kajian sejenis) diharapkan dapat meninjau kembali dan memperhatikan
hal-hal berikut
a Penelitian ini memiliki keterbatasan cakupan wilayah perusahaan di
Jakarta Penelitian yang akan datang diharapkan akan mampu
mencakup wilayah yang lebih luas sehingga akan memperkaya jumlah
responden yang terlibat dan mampu memberikan hasil yang lebih
akurat
b Terkait dengan hasil analisis dan interpretasi data penelitian yang akan
datang diharapkan mampu melakukan pengelompokan analisis
berdasarkan posisi jabatan sehingga akan mampu memberikan hasil
interpretasi dari berbagai prespektif responden yang terlibat
2) Diharapkan bagi para pengguna SIA Accurate di seluruh sektor perusahaan
agar dapat memperhatikan pandangan optimisme pemikiran inovatif rasa
ketidaknyamanan rasa ketidakamanan kualitas informasi kualitas sistem
kualitas pelayanan serta kepuasan pengguna sistem yang diterima oleh
sumber daya manusia di masing-masing perusahaan karena hal-hal tersebut
menjadi faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan sistem informasi
99
Pihak-pihak manajerial alangkah baiknya agar dapat menciptakan strategi
pengimplementasian sistem informasi seperti memberikan training dan
evaluasi kepada stafnya setelah menggunakan sistem dengan upaya
meningkatkan pandangan optimisme pemikiran inovatif kualitas informasi
kualitas sistem kualitas pelayanan juga kepuasan pengguna sistem dalam
keberhasilan penerapan sistem informasi
Daftar Pustaka
Afthanorhan B W amp Asyraf W M (2013) A comparison of partial least square
structural equation modeling (PLS-SEM) and covariance based structural
equation modeling (CB-SEM) for confirmatory factor analysis International
Journal of Engineering Science and Innovative Technology (IJESIT) 2(5)
198ndash205
Arvidsson V Holmstroumlm J amp Lyytinen K (2014) Information systems use as
strategy practice A multi-dimensional view of strategic information system
implementation and use Journal of Strategic Information Systems 23(1) 45ndash
61 httpsdoiorg101016jjsis201401004
Creswell J W (2017) Research Design Qualitative Quantitative and Mixed
Method Aproaches SAGE Publications 203ndash223
httpsdoiorg1041359781849208956
Davis J R Alderman C W amp Robinson L A (1990) Accounting Information
Systems A Cycle Approach Wiley 3 edition (February 1990)
Davis W S amp Yen D C (1998) The Information System Consultantrsquos
Handbook Systems Analysis and Design CRC Press
Dawes J (2008) Do data characteristics change according to the number of scale
points use And experiment using 5 point 7 point and 10 point scales
International Journal of Market Research 50(1) 1ndash20 httpsdoiorgArticle
Delone W H amp McLean E R (2003) The DeLone and McLean model of
information systems success A ten-year update Journal of Management
Information Systems 19(4) 9ndash30 Retrieved from
httpmesharpemetapresscomindexpeqdjk46vy52v4q6pdf
Djamarah S B amp Zain A (2010) Strategi Belajar Mengajar (Rineka Cipta Ed)
Jakarta
Florestiyanto M Y (2012) Evaluasi Kesiapan Pengguna Dalam Adopsi Sistem
Informasi Terintegrasi Di Bidang Keuangan Menggunakan Metode
Technology Rediness Index Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF)
1(4) 288ndash296
Ghozali I (2011) Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS19 (Edisi
Keli) Semarang Universitas Diponogoro
Ghozali I amp Hengky L (2015) Partial Least Squares Konsep Teknik dan
Aplikasi Menggunakan Program SmartPLS 30 Untuk Penelitian Empiris
Semarang Badan Penerbit UNDIP
Guritno S amp Sudaryono R (2011) Theory and Application of IT Research
Metodologi Penelitian Teknologi Informasi Yogyakarta Andi
101
Gusti G (2017) Ubiquitous Computing Di Uin Syarif Hidayatullah Jakarta
Hadi S (2016) Statistik Jakarta Pustaka Pelajar
Hair J F Sarstedt M Ringle C M amp Mena J A (2012) An assessment of the
use of partial least squares structural equation modeling in marketing research
Journal of the Academy of Marketing Science 40(3) 414ndash433
Hamalik O (2008) Kurikulum dan Pembelajaran Jakarta Sinar Grafika
Howsawi E M Eager D amp Bagia R (2011) Understanding project success
The four-level project success framework IEEE International Conference on
Industrial Engineering and Engineering Management 620ndash624
httpsdoiorg101109IEEM20116117991
Hudin J M amp Riana D (2016) Kajian Keberhasilan Penggunaan Sistem
Informasi Accurate Dengan Menggunakan Model Kesuksesan Sistem
Informasi Delon Dan Mclean Jurnal Sistem Informasi (Journal Of
Information Systems) 12(1) 1ndash8
HttpsDoiOrgHttpDxDoiOrg1021609JsiV13i1500
Jogiyanto (2007) Model Kesuksesan Sistem Teknologi Informasi Yogyakarta
Andi
Kadir A (2014) Pengenalan Sistem Informasi (Edisi Revisi) Yogyakarta Andi
Offest
Koloay L P Morasa J amp Elim I (2014) Peranan Sistem Informasi Akuntansi
Dalam Efektifitas Pelaporan Informasi Akuntansi Pertanggungjawaban Pada
Pt Pos Indonesia (Persero) Manado Universitas Sam Ratulangi Manado 2(3)
254ndash265
Lazuardi L I (2017) Pengaruh Kesiapan Penerimaan Pengguna Terhadap
Penerapan Sistem Informasi diantara Lembaga Keuangan Mikro Syariah Uin
Syarif Hidayatullah
McLeod L amp MacDonell S G (2011) Factors that affect software systems
development project outcomes ACM Computing Surveys 43(4) 24ndash56
httpsdoiorg10114519788021978803
Pambudi S A (2015) Analisis Kesiapan Pengguna Sistem Informasi Akademik
Semnasteknomedia Online 3(1) 2-1ndash127
Parasuraman A (2000) Technology Readiness Index (TRI) A Multiple-item Scale
to Measure Readiness Embrace New Technologies Journal of Service
Reasearch 2(4)
Parasuraman A amp Colby C L (2015) An Updated and Streamlined Technology
Readiness Index TRI 20 Journal of Service Research 18(1) 59ndash74
httpsdoiorg1011771094670514539730
Patel C J Gali V S Patel D V amp Parmar R D (2011) The effects of
102
information and communication technologies ( ICTs ) on higher education
From objectivism to social constructivism Journal of Vocational and
Technical Educatio 3(November) 113ndash120 Retrieved from
httpwwwacademicjournalsorgijvtePDFPdf2011NovPatel et
alpdf5CnhttpwwwacademicjournalsorgIJVTE
Puspitawati L amp Anggadini S D (2011) Sistem Informasi Akuntansi
Yogyakarta Graha Ilmu
Ringle C M Silva D da amp Bido D (2015) Structural equation modeling with
the SmartPLS
Romney M B amp Steinbart P J (2012) Accounting Information Systems (12th
Edition) Accounting Information System 1ndash67
Rusmana Ni Y (2015) Sistem Informasi Pengelolaan Keuangan Dana Bantuan
Pada Kecamatan Arjosari Jurnal Speed 7(2) 38ndash41 Retrieved from
httpspeedwebidejournalindexphpSpeedarticleview89
Santoso S (2011) Elex Structural Equation Modeling (SEM) Konsep dan Apllikasi
dengan AMOS 18 Jakarta PT Elex Media Komputindo Kompas Gramedia
Sarstedt M Ringle C M amp Hair J F (2017) Partial Least Squares Structural
Equation Modeling Springer International Publishing AG 2017 C Homburg
et Al (Eds) Handbook of Market Research Retrieved from
httpsdoiorg101007978-3-319-05542-8_15-
Setiawan A B (2016) Evaluasi Kepuasan Pengguna Sistem Aplikasi Surat
Keterangan Tinggal Sementara Online (SKTS) dengan Menggunakan Metode
End-User Computing Satisfaction Surabaya Skripsi Universitas Airlangga
Sheu M amp Kim H (2008) User Readiness for IS Development An Examination
of 50 Cases Systems Research and Behavioral Science 8(3) 27ndash42
httpsdoiorg101002sres
Siregar S (2013) Statistik Parametrik untuk Penelitian Kuantitatif Dilengkapi
dengan Perhitungan Manual dan Aplikasi SPSS versi 17 Jakarta Bumi
Aksara
Slameto (2010) Belajar dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhinya Jakarta
Rineka Cipta
Subiyakto A (2017) Development of the Readiness and Success Model for
Assessing the Information System Integration The author version of the
presented paper ( In publishing ) Development of the Readiness and Success
Model for Assessing the Information System Integration In International
Conference on Science and Technology (ICOSAT) Jakarta
Subiyakto A amp Ahlan A R (2014) Implementation of Input-Process-Output
Model for Measuring Information System Project Success TELKOMNIKA
Indonesian Journal of Electrical Engineering 12(7) 5603ndash5612
103
httpsdoiorghttpdoiorg1011591ijeecsv12i7pp5603-5612
Subiyakto A Ahlan A R Kartiwi M amp Sukmana H T (2015) Influences of
the Input Factors towards Success of An Information System Project
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control)
13(2) 686 httpsdoiorg1012928telkomnikav13i21323
Subiyakto A Ahlan A R Putra S J amp Kartiwi M (2015) Validation of
Information System Project Success Model A Focus Group Study SAGE
Open 5(2) 1ndash14 httpsdoiorg1011772158244015581650
Subiyakto A Ahlan A R Kartiwi M amp Sukmana H T (2015) Measurement
of Information System Project Success Based on Perceptions of the Internal
Stakeholders International Journal of Electrical and Computer Engineering
(IJECE) 5(2) 271-279 Sugiyono (2011) Metode Penelitian Kuantitatif
Kualitatif dan RampD Bandung CV Alfabeta
Sutabri T (2004) Analisis Sistem Informasi Jakarta CVAndi Offset
Tjahjanadi N Y amp Sarosa S (nd) Evaluasi Net Benefit Sistem Informasi
Akutansi Pada Software Akutansi Accurate dan Zahir Menurut Model Delone
amp Mclean 2003 240
Wong K K K (2013) Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-
SEM) Techniques Using SmartPLS Marketing Bulletin 24(1) 1ndash32
httpsdoiorg101108EBR-10-2013-0128
Yamin S amp Kurniawan H (2011) Generasi Baru Mengolah Data Penelitian
dengan Partial Least Square Path Modeling Aplikasi dengan software
XLSTAT SmartPLS dan Visual PLS Edisi 1 Jakarta Salemaba Infotek
Yunita I (2017) Pengukuran Kepuasan Pengguna terhadap Tulis (Technology Uin
Library Information System) pada Pusat Perpustakaan UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
LAMPIRAN
vii
KATA PENGANTAR
Puji dan syukur kehadirat Allah SWT karena atas berkah rahmat dan
hidayah-Nya yang sungguh melimpah sehingga penulis dapat menyelesaikan
skripsi yang berjudul ldquoKesiapan Keberhasilan Penerapan Sistem Informasi
Akuntansi Accurate Berdasarkan Persepsi Penggunanyardquo dengan baik Shalawat
serta salam semoga senantiasa tercurah kepada Nabi Besar Muhammad SAW
beserta keluarga sahabat serta para pengikutnya hinga akhir zaman
Penulis menyadari bahwa dalam menyelesaikan skripsi ini tidak terlepas
dari bantuan berbagai pihak Oleh karena itu perkenankanlah penulis untuk dapat
mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada
1 Bapak Dr Agus Salim SAg MSi selaku Dekan Fakultas Sains dan
Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah
2 Ibu Nia Kumaladewi MMSI selaku Ketua Program Studi Sistem Informasi
Fakultas Sains dan Teknologi dan Ibu Meinarini Catur Utami MT selaku
Sekretaris Program Studi Sistem Informasi Fakultas Sains dan Teknologi
3 Bapak Arsquoang Subiyakto MKom sebagai Dosen Pembimbing I yang telah
memberikan bimbingan dan arahan kepada penulis selama proses
penyelesaian skripsi ini Terima kasih banyak untuk seluruh waktu tenaga
kesediaan menjawab setiap pertanyaan penulis dan senantiasa memberikan
dukungan moril serta membagikan banyak pengetahuan agar penulis bisa
menyelesaikan skripsi ini dengan baik
viii
4 Ibu Nur Aeni Hidayah MMSI sebagai Dosen Pembimbing II yang selalu
ada setiap saat tidak pernah lelah menyemangati penulis mengingatkan
penulis untuk segera menyelesaikan skripsi ini Terima kasih atas
kesabarannya dalam membimbing penulis selalu memberi masukkan yang
positif arahan yang jelas sehingga penulis bisa menyelesaikan skripsi ini
dengan baik
5 Seluruh Dosen Program Studi Sistem Informasi yang telah membagikan
ilmunya kepada penulis selama proses perkuliahan
6 Kedua orang tua penulis Bapak Arifin Adam dan Ibu Sri Mulyati Terima
kasih untuk mama dan papa yang telah membesarkan dan mendidik penulis
dari lahir hingga saat ini terima kasih untuk seluruh cinta dan kasih yang
mama dan papa berikan untukku Terima kasih untuk doa-doa yang selalu
mengiri langkahku disegala cuaca saat senang maupun sedih
7 Adikku tersayang Laristi Lahun Laiyla Terima kasih telah mengisi hari-
hari penulis sehingga penulis tidak pernah merasa kesepian semoga kalian
akan selalu menjadi saudara dan sahabat terbaik yang mengiri langkah
penulis kedepannya
8 Sahabatku Dwi Rizki Sabarkhah Terima kasih karena telah menerima
penulis apa adanya selalu ada setiap saat dan memberikan pengaruh yang
positif tidak pernah bosan mendengar keluh kesah penulis Terima kasih
juga untuk teman-teman Nia Amel Fira Ana serta grup NASGOR GX
PEDES yang selalu menghibur penulis dengan canda dan tawanya
ix
x
DAFTAR ISI
COVER i
LEMBAR PERSETUJUAN Error Bookmark not defined
LEMBAR PENGESAHAN Error Bookmark not defined
LEMBAR PERNYATAAN iv
ABSTRAK v
KATA PENGANTAR vii
DAFTAR ISI xiii
DAFTAR GAMBAR xiii
DAFTAR TABEL xiv
BAB I PENDAHULUAN 1
11 Latar Belakang 1
12 Identifikasi Masalah 6
13 Rumusan Masalah 6
14 Ruang Lingkup dan Batasan Masalah 7
15 Tujuan dan Sasaran Penelitian 7
16 Manfaat Penelitian 8
17 Metodologi Penelitian 9
18 Model Penelitian 9
19 Pertanyaan Penelitian 10
110 Sistematika Penulisan 11
BAB II LANDASAN TEORI 2
21 Definisi Kesiapan 2
22 Definisi Keberhasilan 2
23 Definisi Pengguna Sistem 3
24 Definisi Sistem Informasi 5
25 Definisi Sistem Informasi Akuntansi 5
26 Sistem Informasi Akuntansi Accurate 7
261 SIA Accurate versi 5 8
262 Modul SIA Accurate versi 5 9
263 Kelebihan SIA Accurate versi 5 dengan versi sebelumnya 11
264 Kekurangan SIA Accurate versi 5 12
xi
27 Konsep Dasar Kesiapan Teknologi (Technology Readiness) 13
28 Konsep Dasar Keberhasilan Sistem Informasi (Success SI) 14
29 Populasi Dan Sampel 18
291 Teknik Sampling 19
292 Teknik Menentukan Ukuran Sampel 21
210 Teknik Pengumpulan Data 22
211 Skala Likert 23
212 PLS-SEM 24
211 Model yang Diadopsi 28
2111 Model IPO Logic 32
2112 Model Kesiapan Teknologi (Technology Readiness) 33
2113 Model Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information) 37
212 Penelitian Sejenis 43
213 Pengembangan Hipotesis 47
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 49
31 Pendekatan Penelitian 49
32 Prosedur Penelitian 50
33 Populasi dan Sampel 51
34 Instrumen Penelitian 52
35 Pengumpulan dan Pemrosesan Data 54
36 Analisis dan Interpretasi Data 54
BAB IV HASIL ANALISIS DAN INTERPRETASI 56
41 Hasil Analisis 56
411 Hasil Analisis Demografis 56
412 Hasil Analisis Pengukuran Model 61
413 Hasil Struktur Model 70
42 Interpretasi Hasil dan Pembahasan 78
421 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Analisis Data Demografis 78
422 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Pengukuran Model 80
423 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Struktural Model 81
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 96
51 Kesimpulan 96
xii
52 Saran 98
Daftar Pustaka 100
LAMPIRAN 114
xiii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1 1 Model Penelitian 10
Gambar 2 1 Model Pengukuran Keberhasilan Proyek SI 17
Gambar 2 2 Revisi Model 18
Gambar 2 3 IPO LOGIC 32
Gambar 2 4 Model TRI 20 33
Gambar 2 5 Model Keberhasilan SI 37
Gambar 2 6 Model Keberhasilan SI 42
Gambar 3 1 Prosedur Penelitian 50
Gambar 4 1 Diagram Jenis Kelamin Responden 56
Gambar 4 2 Diagram Pendidikan Terakhir Responden 57
Gambar 4 3 Diagram Pengetahuan Keberadaan Sistem 58
Gambar 4 4 Diagram Pengalaman Penggunaan Sistem 58
Gambar 4 5 Diagram Skala Intensitas Penggunaan Sistem 59
Gambar 4 6 StatusPosisi Pekerjaan 60
Gambar 4 7 Diagram Kemampuan Penggunaan Komputer 60
Gambar 4 8 Hasil Awal Analisis Outer Model 68
Gambar 4 9 Hasil Akhir Analisis Outer Model Setelah Penghapusan Indikator 69
Gambar 4 10 Hasil Uji T-test 72
xiv
DAFTAR TABEL
Tabel 2 1 Perbedaan Varian Accurate 5 9
Tabel 2 2 Variabel TRI dan Keberhasilan SI 29
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI 29
Tabel 3 1 Waktu Penelitian 51
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian 52
Tabel 4 1 Hasil Awal Uji Loading Factor 62
Tabel 4 2 Hasil Uji Loading Factor Setelah Penghapusan Indikator 63
Tabel 4 3 Hasil Uji Composite Reliability 64
Tabel 4 4 Hasil Uji Average Variance Extracted (AVE) 65
Tabel 4 5 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading) 66
Tabel 4 6 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading Fornell-Lackerrsquos) 67
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient 70
Tabel 4 8 Hasil Uji Coefficient of Determination (R-Square) 72
Tabel 4 9 Hasil Uji T-test 73
Tabel 4 10 Hasil Uji Effect Size 74
Tabel 4 11 Hasil Uji Predictive Relevance 75
Tabel 4 12 Hasil Uji Relative Impact 76
Tabel 4 13 Hasil Analisis Struktural Model 77
1
BAB I
PENDAHULUAN
11 Latar Belakang
Saat ini peranan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) khususnya SI telah
sering sekali kita gunakan dalam kegiatan sehari-hari Sutabri (2012) menyatakan
bahwa SI tidak lagi dipandang hanya sebagai pelengkap tetapi sudah menjadi
pendukung utama dalam proses bisnis yang ada pada suatu organisasi Oleh karena
itu Peranan TIK dapat berkontribusi pada perubahan cara manusia dalam bekerja
dan berinteraksi di bidangnya (Patel Gali Patel amp Parmar 2011)
Sistem informasi Akuntansi (SIA) adalah suatu sistem yang mengumpulkan
merekam menyimpan dan mengolah data untuk menghasilkan informasi bagi para
pembuat keputusan (Romney amp Steinbart 2012) Pemanfaatan SIA dalam industri
keuangan telah meningkat di segala bidang dan telah mengubah tatanan sistem
keuangan modern Dengan menggunakan teknologi SI terbukti dapat menekan
biaya menciptakan proses kerja yang lebih cepat dan efisien serta menawarkan
tingkat fleksbilitas yang tinggi (Arvidsson Holmstroumlm amp Lyytinen 2014) Salah
satu contoh SIA adalah SIA Accurate Penggunaan SIA Accurate sesuai dengan
salah satu tujuan utama SI yaitu untuk menyajikan informasi sebagai pendukung
pengambilan keputusan perencanaan pengendalian dan perbaikan selanjutnya
(Puspitawati amp Anggadini 2011)
Accurate adalah merupakan salah satu programsoftware SIA buatan putra-
putri bangsa Pengembang sistemnya (developer system) adalah CPSSoft (PT Cipta
2
Piranti Sejahtera) dan CPSSoft tidak melayani penjualan mereka fokus di
pengembangan program dan administrasi Berbagai perusahaan hampir di seluruh
indonesia telah menggunakan SIA Accurate dari tahun 1998 hingga sekarang
Karena SIA Accurate merupakan produk lokal yang sesuai dengan Pernyataan
Standar Akuntansi Keuangan (PSAK) dan Perpajakan di Indonesia SIA Accurate
ini merupakan salah satu program pembukuan perusahaan dalam bentuk paket
modul lengkap siap pakai yang terdiri dari General Ledger CashBank Inventory
Purchase Sales Fixed Asset dan tersedia untuk varian project dan manufaktur
yang bisa diaplikasikan di berbagai jenis dan skala usaha kecil menengah bagi
perusahaan baik yang bergerak di bidang trading distribusi service atau
manufaktur dan lain sebagainya SIA Accurate ini menyediakan layanan dengan
menggunakan Bahasa Indonesia sehingga penggunaan sistem ini akan mudah
dipahami oleh masyarakat Indonesia
Menurut Parasuraman dalam Lazuardi (2017) menyatakan bahwa setiap
orang bisa menjadi pengguna teknologi informasi (TI) atau SI namun cara
mengimplementasikannya tergantung pada derajat kesiapan seseorang dalam
menerima teknologi atau sistem tersebut Dan langkah pertama yang harus
dilakukan dalam implementasi teknologi adalah mengetahui kesiapan pengguna
dalam menerima teknologi tersebut (Parasuraman amp Colby 2015) Adanya
pengidentifikasian akan faktor-faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna
dalam pengadopsian teknologi penting agar tujuan dari adopsi teknologi dapat
tercapai dan lebih bermanfaat (Noprianto et al 2017)
3
Hasil observasi peneliti dalam penerapan SIA Accurate menemukan beberapa
masalah dari sisi pengguna dan juga kelemahan dari SIA Accurate itu sendiri
Seperti mesin pencarian SIA Accurate tidak dapat mendeteksi keyword secara
keseluruhan kalimat hanya dapat mendeteksi kata pertama dalam kalimat Contoh
lainnya adalah output atau laporan yang dihasilkan terkadang tidak sesuai dengan
filter yang telah diatur oleh pengguna Oleh karena itu para pengguna yang
menggunakan SIA Accurate masih mengalami kesulitan dalam mempelajari
halkasus baru lainnya Beberapa pengguna yang malas belajar tidak dapat
memanfaatkan sistem secara baik sehingga mengakibatkan pengguna menunda
pekerjaannya dengan menggunakan sistem atau cara lama kemudian meminta
bantuan penggunauser lainnya yang lebih mengerti untuk memindahkannya ke
SIA Accurate Melihat kasus diatas tingkat kesiapan pengguna dalam
menggunakan SIA Accurate ini mempengaruhi keberhasilan perusahaan dalam
menerapkan teknologi atau sistem baru
Selain itu belum pernah dilakukan pengujian keberhasilan penerapan SIA
Accurate dari persepsi kesiapan pengguna sehingga studi penelitian ini akan
menguji tingkat keberhasilan penerapan SIA Accurate yang dinilai dari sikap
kesiapan pengguna dan keberhasilan sistem Penelitian ini menggunakan
pengembangan model kesiapan dan keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017) Model
ini sesuai dengan kasus yang telah dijelaskan sebelumnya peneliti memilih model
ini agar mengetahui apa saja faktor-faktor yang mepengaruhi keberhasilan
penerapan sistem dari sisi pengguna maupun sistem itu sendiri Diketahuinya
faktor-faktor yang berpengaruh akan menjadi harapan dari penelitian ini untuk
4
memberikan masukan atau rekomendasi bagi para pengguna SIA Accurate dalam
memanfaatkan SIA Accurate
Menurut peneliti model yang diajukan ini memiliki sembilan variabel
dimana lima variabel diantaranya merupakan faktor dari pengguna dan empat
variabel lainnya merupakan faktor dari sistem itu sendiri Kelima faktor dari
pengguna tersebut adalah Optimism Innovativeness Discomfort Insecurity dan
User Satisfaction Sedangkan keempat faktor dari sistem adalah Indormation
Quality System Quality Service Quality dan Success Information System
Variabel di atas menjelaskan tentang faktor yang mempengaruhi pengguna
terhadap penggunaan sistem seperti apakah pengguna memiliki rasa optimis
(Optimism) atau keyakinan terhadap sistem yang akan memberikan output sesuai
ekspektasinya apakah pengguna memiliki kecenderungan dalam ingin mencoba hal
baru (Innovativeness) terhadap sistem apakah pengguna merasa terbebani
(Discomfort) karena kurang menguasai sistem apakah pengguna memiliki rasa
tidak aman (Insecurity) dan keraguan terhadap integritas sistem dan apakah
pengguna merasa puas (User Satisfaction) terhadap keseluruhan penerapan sistem
Selain itu variabel diatas juga dapat memaparkan faktor yang mempengaruhi sistem
terhadapkeberhasilan penerapannya seperti apakah kualitas output (Information
Quality) yang dihasilkan oleh sistem sudah sesuai dengan harapan pengguna
apakah kualitas sistem (System Quality) secara keseluruhan mudah digunakan
apakah peningkatan kualitas layanan (Service Quality) telah diberikan sesuai
5
kebutuhan pengguna dan apakah penerapan sistem telah berhasil (Success
Information System) dimanfaatkan sesuai dengan harapan dan kebutuhan pengguna
Upaya mengetahui tingkat kesiapan pengguna dan keberhasilan pemerapan
SI perlu adanya pengukuran sejauh mana kesiapan pengguna terhadap keberhasilan
penerapan SIA Accurate Karena kecenderungan sikap seseorang dalam
menggunakan SI akan mencerminkan kesiapan pengguna dalam pemanfaataan
sistem dan tingkat keberhasilan penerapan sistem Penggunaan model ini sesuai
dengan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menggabungkan model
kesiapan teknologi Technology Readiness Index (TRI) Parasuraman dan Colby
(2015) serta model keberhasilan SI Delone dan McLean (2003) yang telah
dimodifikasi oleh Subiyakto (2015) sebagai salah satu model alternatif pengukuran
keberhasilan proyek SI
Berdasarkan pembahasan diatas penelitian ini bermaksut untuk mencari tahu
faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi kesiapan pengguna dalam keberhasilan
menggunakan SIA Accurate Pengukuran kesiapan merupakan hal penting untuk
dilakukan karena salah satu tantangan terberat dalam penerapan sistem maupun
teknologi informasi baru adalah kesiapan dari penggunanya (Jogiyanto 2007
Pambudi 2015) Ketidaksiapan dapat menimbulkan dampak kegagalan dalam
penerapan teknologi informasi itu sendiri (Florestiyanto 2012 Subiyakto 2017)
Harapan dari penelitian ini dapat memaparkan faktor-faktor penting yang
mempengaruhi tingkat kesiapan dan keberhasilan penerapan SIA Accurate
sehingga akan menjadi rekomendasimasukan bagi para pengguna dalam
memanfaatkan SI dan teknologi informasi Oleh karena itu peneliti tertarik untuk
6
melakukan penelitian dengan judul ldquoKesiapan Keberhasilan Penerapan Sistem
Informasi Akuntansi Accurate Berdasarkan Persepsi Penggunanyardquo
12 Identifikasi Masalah
Adapun identifikasi masalah berdasarkan latar belakkang yang telah dijelaskan di
atas adalah sebagai berikut
1 Ditemukan kelemahan dari SIA Accurate seperti output dari mesin
pencarian dan laporan yang dihasilkan oleh SIA Accurate tidak sesuai
dengan harapan pengguna sehingga menyebabkan kesulitan dalam
pemanfaatan sistem
2 Ditemukan masalah dari beberapa pengguna SIA Accurate yang malas
belajar tidak dapat menggunakan sistem secara maksimal karena masih
menunda dan memberikan pekerjaannya kepada pihak lain apabila
mengalami kesulitan baru
3 Belum pernah dilakukan pengujian terkait dengan keberhasilan penerapan
SIA Accurate berdasarkan persepsi kesiapan penggunanya
13 Rumusan Masalah
Berdasarkan indentifikasi di atas Kecenderungan sikap seseorang dalam
menggunakan SI akan mencerminkan kesiapan pengguna sedangkan ketidaksiapan
dapat menimbulkan dampak kegagalan dalam penerapan TI itu sendiri
(Florestiyanto 2012 Subiyakto 2017) Dari beberapa hasil pengamatan peneliti
sedikitnya penelitian yang menguji keberhasilan penerapan SIA Accurate
7
berdasarkan persepsi kesiapan pengguna Harapan dari penelitian ini dapat
memaparkan faktor-faktor penting yang mempengaruhi tingkat kesiapan dan
keberhasilan penerapan SIA Accurate sehingga akan menjadi
rekomendasimasukan bagi para pengguna dalam memanfaatkan SI dan TI
14 Ruang Lingkup dan Batasan Masalah
Berikut beberapa batasan dalam penelitian ini
1) Peneliti mengambil sampel dengan teknik pengambilan sampel pusposive
sampling sejumlah 125 responden yaitu pengguna SIA Accurate versi 5 di
beberapa perusahaan Jakarta yang telah menggunakan sistem ini tanpa
dibatasi lamanya waktu penggunaan
2) Proses yang dilakukan pada penelitian ini adalah menguji pengaruh kesiapan
pengguna SIA Accurate terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate
3) Secara teori penelitian ini mengadopsi 9 variabel dari penggunaan model
keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017)
4) Teknik analisis data ini penulis menggunakan metode PLS SEM dan untuk
pengelolaan data yang didapat peneliti menggunakan software SmartPLS
versi 30
15 Tujuan dan Sasaran Penelitian
Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah
1) Menguji kesiapan pengguna terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate
8
2) Mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna terhadap
keberhasilan penerapan SIA Accurate
Merujuk pada tujuan penelitian diatas sasaran penelitian ini ialah
1) Diketahuinya keberhasilan penerapan SIA Accurate berdasarkan persepsi
kesiapan pengguna
2) Diketahuinya faktor-faktor yang berpengaruh dalam kesiapan pengguna
dalam keberhasilan penerapan SIA Accurate
16 Manfaat Penelitian
Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberi manfaat bagi beberapa pihak
Manfaat tersebut adalah
1) Secara teoritis penelitian ini dapat memberikan refrensi baru dalam
penggunaan model kesiapan dan keberhasilan dalam penerapan SIA
Accurate
2) Secara metodologi penelitian ini akan menambah refrensi penggunaan
pendekatan kuantitatif untuk riset pada prodi Sistem Informasi Fakultas Sains
dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
3) Secara praktis hasil penelitian ini dapat dimanfaatkan bagi pihak terkait
sebagai salah satu bahan pertimbangan dalam rencana pemanfaatan dan
perkembangan sistem berikutnya
9
17 Metodologi Penelitian
Dalam penelitian ini penulis menggunakan beberapa metode untuk membantu
dalam melakukan analisis Penelitian ini menggunakan pendekatan secara
kuantitatif dan model kesiapan dan keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017)
Kuesioner yang dibuat dari pemaduan variabel dan indikator dari kedua model
tersebut Pada penelitian ini menggunakan teknik pengambilan sampel purposive
sampling dimana sampel responden adalah seluruh pengguna sistem yang
khususnya pernah menggunakan SIA Accurate di perusahaannya masing-masing
dan berdomisili Jakarta Kuesioner disebarkan secara langsung penyebaran secara
langsung bertujuan untuk mendapatkan responden yang sesuai dan pernah
menggunakan SIA Accurate secara langsung Tahap akhir seluruh kuesioner yang
telah terisi akan ditampung di MS Excel dan nantinya akan dianalisis Penelitian
ini menggunakan teknik analisis data adalah PLS-SEM dengan tools SmartPLS
versi 30
18 Model Penelitian
Model yang digunakan pada penelitian ini adalah model kesiapan dan keberhasilan
SI dari Subiyakto (2017) yang telah menggabungkan diantara model kesiapan TRI
20 (Parasuraman amp Colby 2015) dengan model Keberhasilan SI Delone dan
McLean (2003) yang telah dimodifikasi oleh Subiyakto (2015)Model penelitian
pengukuran pengaruh kesiapan terhadap keberhasilan penerapan sistem ini terdiri
dari 9 variabel yaitu Optimism (OPT) Innovativeness (INN) Discomfort (DIS)
Insecure (INS) Information Quality (INQ) System Quality (SYQ) Service Quality
10
(SVQ) User Satisfaction (USF) Success Information System (SIS) Untuk
pengadopsian penggabungan dan pengkombinasian kedua model tersebut peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) menggunakan asumsi mengenai model logika input-
process-output oleh (Davis amp Yen 1998) Berikut model yang diajukan pada
penelitian ini
Gambar 1 1 Model Penelitian
19 Pertanyaan Penelitian
Berdasarkan tujuan dan sasaran pada penelitian ini maka pertanyaan penelitian
dalam hal ini
11
1 Apakah kesiapan pengguna berpengaruh terhadap keberhasilan penerapan
SIA Accurate
2 Apa saja faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna dalam keberhasilan
penerapan SIA Accurate dari persepsi kesiapan pengguna
21 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap INQ SYQ
SVQ dan USF
22 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap INQ SYQ
SVQ dan USF
23 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
SYQ SVQ dan USF
24 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
SYQ SVQ dan USF
25 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dam SIS
26 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan SIS
27 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan SIS
28 Apakah USF berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
110 Sistematika Penulisan
Dalam penyusunan laporan penelitian pembahasan terbagi dalam lima bab yang
secara singkat akan diuraikan sebagai berikut
12
BAB I PENDAHULUAN
Bab ini berisi latar belakang masalah rumusan masalah ruang lingkup dan batasan
tujuan dan sasaran manfaat penelitian metodologi penelitian model penelitian
pertanyaan penelitian dan sistematika penulisan
BAB II LANDASAN TEORI
Bab ini membahas mengenai dasar-dasar teori yang mendukung tentang
pengukuran pengaruh kesiapan dan keberhasilan pengguna terkait penerapan SIA
Accurate
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
Bab ini membahas tentang metodologi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu
metode pengumpulan data dan metode analisis yang digunakan
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab ini memaparkan analisis data dan hasilnya serta interpretasi hasil penelitian
dengan merujuk kepada basis teori sebelumnya
BAB V PENUTUP
Bab ini berisi kesimpulan yang berkenaan dengan hasil pemecahan masalah serta
beberapa saran untuk pengembangan keberhasilan penerapan SIA Accurate
2
BAB II
LANDASAN TEORI
21 Definisi Kesiapan
Kesiapan adalah tingkatan atau keadaan yang harus dicapai dalam proses
perkembangan perorangan pada tingkatan pertumbuhan mental fisik sosial dan
emosional (Hamalik 2008) Kesiapan adalah kondisi seseorang secara keseluruhan
yang dapat membuatnya siap untuk dapat memberikan respon atau jawaban dalam
suatu cara tertentu terhadap suatu situasi yang dihadapinya Maka seseorang akan
menyesuaikan kondisi tersebut dan akan berpengaruh atau memiliki kecenderungan
untuk memberi respon (Slameto 2010)
Definisi Kepuasan menurut Kotler dalam Abdurrahman dan Prasetyo
(2016) adalah tingkat perasaan seseorang setelah membandingkan kinerja atau hasil
dengan harapannya Kepuasan dapat dilihat dari kesesuaian harapan dengan apa
yang didapat dari suatu pelayanan (Tjiptono dalam Abdurrahman dan Prasetyo
2016) Kata kepuasan atau satisfaction berasal dari bahasa latin ldquosatisrdquo (artinya
cukup baik memadai) dan ldquofaciordquo (artinya melakukan atau membuat) sehingga
secara sederhana dapat diartikan sebagai lsquoupaya pemenuhan sesuatursquo (Tjitptono
dalam Hartono dan Wahyono 2015)
22 Definisi Keberhasilan
Dalam buku Djamarah dan Zain (2010) WJS Poerwadarminto berpendapat
bahwa keberhasilan adalah hasil yang telah dicapai (dilakukan dikerjakan dan
3
sebagainya) Sedangkan menurut Masrsquoud Khasan Abdul Qohar keberhasilan
adalah apa yang telah dapat diciptakan hasil pekerjaan hasil yang menyenangkan
hati yanng diperoleh dengan jalan keuletan kerja
Keberhasilan dari sistem informasi ditentukan bagaimana sistem itu dapat
dijalankan oleh pengguna dengan efektif dan pengguna merasa puas menggunakan
sistem tersebut dan juga bagaimana perusahaan dapat memperoleh keuntungan dari
sistem yang digunakannya Doll dan Torkzadeh dalam Istianingsih dan Wiwik
Utami (2009) menyatakan bahwa kepuasan pengguna sistem informasi dapat
digunakan sebagai tolak ukur keberhasilan suatu sistem informasi Kepuasan
pengguna akhir ini kemudian menjadi bagian dalam pengembangan model
keberhasilan sistem informasi selanjutnya
23 Definisi Pengguna Sistem
Dalam bukunya Rusdiana dan Irfan (2014) Pelaku sistem terdiri atas tujuh
kelompok yaitu sebagai berikut
1) Pemakai
Pada umumnya ada tiga jenis pemakai yaitu operasional pengawas
dan eksekutif
2) Manajemen
Ada tiga jenis manajemen yaitu manajemen pemakai yang bertugas
menangani pemakaian ketika sistem baru diterapkan manajemen sistem
yang diterapkan dalam pengembangan sistem manajemen umum yang
terlibat dalam strategi perencanaan sistem dan sistem pendukung
pengambilan keputusan
4
3) Pemeriksa
Pemeriksa menentukan segala sesuatunya berdasarkan ukuran
ukuran standar yang dikembangkan di banyak perusahaan sejenis
4) Penganalisis sistem
Fungsi dari penganalisis sistem antara lain sebagai berikut
a) Arkeolog yaitu menelusuri cara sistem lama berjalan sistem
tersebut dijalankan dan segala hal menyangkut sistem lama
b) Inovator yaitu membantu mengembangkan dan membuka
wawasan pemakai bagi kemungkinan lain
c) Mediator yaitu menjalankan fungsi komunikasi dari semua level
antara lain pemakai manajer programmer pemeriksa dan pelaku sistem
lain yang mungkin belum memiliki sikap dan cara pandangan yang sama
dan
d) Pimpinan yaitu penganalisis sistem harus personal yang
berpengalaman dari programmer atau desainer
5) Pendesain Sistem
Pendesain sistem menerima hasil penganalisis sistem berupa
kebutuhan pemakai yang tidak berorientasi pada teknologi tertentu
kemudian ditransformasikan ke desaian arsitektur tingkat tinggi dan dapat
diformulasikan oleh programmer
6) Programmer
Setelah penganalisis sistem memberikan hasil kerjanya dan diolah
oleh pendesain sistem programmer dapat mulai bekerja
5
7) Personal Pengoperasian
Pelaku ini bertugas dan bertanggung jawab di pusat komputer
misalnya jaringan keamanan perangkat lunak pencetakan back-up
24 Definisi Sistem Informasi
Sistem informasi adalah suatu sistem di dalam organisasi yang membantu
kebutuhan pengolahan transaksi harian yang mendukung fungsi operasi organisasi
yang bersifat manajerial dengan kegiatan strategi organisasi agar dapat
menyediakan laporan yang diperlukan oleh pihak luar (Sutabri 2012)
Menurut pandangan Hall dalam Kadir (2014) sistem informasi adalah
sebuah rangkaian prosedur formal di mana data dikelompokkan diproses menjadi
informasi dan didistribusikan kepada pemakai Sama halnya seperti menurut
Sidharta dalam (Rusmana 2015) bahwa sebuah sistem informasi adalah sistem
buatan manusia yang berisi himpunan terintegrasi dari komponen-komponen
manual dan komponen-komponen terkomputerisasi yang bertujuan untuk
mengumpulkan data memproses data dan menghasilkan informasi untuk pemakai
25 Definisi Sistem Informasi Akuntansi
Sistem Informasi Akuntansi sering dirancang dengan menggunakan software agar
informasi yang dihasilkan menjadi lebih akurat efisien dan tepat waktu (Davis
Alderman amp Robinson 1990) Sistem Informasi Akuntansi adalah suatu sistem
yang mengumpulkan merekam menyimpan dan mengolah data untuk
menghasilkan informasi bagi para pembuat keputusan (Romney amp Steinbart 2012)
Terdapat 6 komponen dalam Sistem Informasi Akuntansi yakni
6
1 Orang yang menggunakan sistem
2 Prosedur dan instruksi yang digunakan untuk mengumpulkan mengolah
dan menyimpan data
3 Data tentang organisasi dan kegiatan bisnisnya
4 Software yang digunakan untuk mengolah data
5 Infrastruktur teknologi informasi meliputi komputer perangkat tambahan
dan peralatan komunikasi jaringan yang digunakan dalam Sistem
Informasi Akuntansi
6 Sistem pengendalian internal dan perangkat keamanan untuk menjaga data
Sistem Informasi Akuntansi
Menurut Romney dan Steinbart (2012) sebuah sistem informasi akuntansi
yang didesain dengan baik dapat
1 Meningkatkan kualitas dan mengurangi biaya dari produk dan jasa
2 Meningkatkan efisiensi
3 Meningkatkan pembagian pengetahuan
4 Meningkatkan efisiensi dan efektivitas dari suatu rantai Supply
5 Meningkatkan struktur dari pengendalian internal
6 Meningkatkan kualitas pengambilan keputusan
Menurut Sutabri (2004) sistem informasi akuntansi meliputi beragam
aktivitas yang berkaitan dengan siklus pemrosesan akuntansi perusahaan Meskipun
tidak ada dua organisasi yang identik tetapi sebagian besar mengalami jenis
kejadian ekonomi yang serupa Kejadian-kejadian ini menghasilkantransaksi-
7
transaksi yang dapat dikelompok menjadi empat siklus aktivitas bisnis yang umum
yaitu
1 Siklus pendapatan
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan pendistribusian barang dan jasa
ke entitas-entitas lain dan pengumpulan pembayaran yang berkaitan
2 Siklus pengeluaran
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan perolehan barang dan jasa dari
entitas-entitas lain dan pelunasan kewajiban-kewajiban yang berkaitan
3 Siklus produksi
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan pengubahan sumber daya menjadi
barang dan jasa
4 Siklus keuangan
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan perolehan dan manajemen dana
modal termasuk kas
26 Sistem Informasi Akuntansi Accurate
Salah satu contoh sistem informasi akuntansi adalah Accurate Penggunaan Sistem
Informasi Akuntansi (SIA) Accurate sesuai dengan salah satu tujuan utama sistem
informasi yaitu untuk menyajikan informasi sebagai pendukung pengambilan
keputusan perencanaan pengendalian dan perbaikan selanjutnya (Puspitawati amp
Anggadini 2011) SIA Accurate merupakan salah satu program akuntansi buatan
putra-putri bangsa Pengembang sistemnya (developer system) adalah CPSSoft (PT
Cipta Piranti Sejahtera) dan CPSSoft tidak melayani penjualan mereka fokus di
pengembangan program dan administrasi Versi pertama SIA Accurate adalah
8
Accurate 2000 Accounting Software yang diliris sekitar tahun 2000 Sistem
Acccurate merupakan produk lokal yang sesuai dengan Pernyataan Standard
Akuntansi Keuangan (PSAK) dan Perpajakan di Indonesia
261 SIA Accurate versi 5
SIA Accurate ini merupakan salah satu program pembukuan perusahaan
dalam varian paket modul lengkap siap pakai dan tersedia untuk varian
project ataupun manufaktur yang bisa diaplikasikan di berbagai jenis dan
skala usaha kecil menengah bagi perusahaan baik yang bergerak di bidang
trading distribusi service atau manufaktur dan lain sebagainya SIA
Accurate ini menyediakan layanan dengan menggunakan Bahasa Indonesia
sehingga penggunaan sistem ini akan mudah dipahami oleh masyarakat
Indonesia
SIA Accurate versi 5 memiliki 3 varian paket dengan beragam
modul yang ditawarkan bagi setiap perusahaan yaitu Standard Edition
Deluxe Edition dan Enterprise Edition Untuk varian Standar Edition
cocok untuk perusahaan skala kecil seperti jasa dan dagang yang hanya
cukup menghasilkan laporan keuangan standar tanpa perlu laporan
keuangan perproyek atau perdepartment Sedangkan Deluxe Edition
merupakan perpaduan dari beberapa modul standar ditambah dengan fungsi
berupa pengisian proyek dan departemen Kalau varian Enterprice Edition
cocok untuk perusahaan manufacturing karena sudah dilengkapi dengan
Bill Of Material Production Order Production Activity Finished
Production Activity dan bahkan dapat mengetahui selisih antara Bill Of
9
Material Budged dengan Production Activity Berikut tabel perbedaan
daftar modul dan fitur pada setiap varian paket
Tabel 2 1 Perbedaan Varian Accurate 5 (sumber wwwcpssoftcom)
Modul dan Fitur Standard
Edition
Enterprise
Edition
Deluxe
Edition
Modul Pembelian
Modul Penjualan Modul Persediaan Modul Buku Besar Modul Kas Bank Modul Aktiva Tetap Modul RMA Modul Proyek Modul Manufaktur
Transaksi berulang dengan pengingat Mengakses grafik laporan dengan
tabletsmartphone
262 Modul SIA Accurate versi 5
Berikut beberapa penjelasan modul yang tersedia
1 Modul Pembelian (Purchase Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Permintaan Pembelian (Purchase
Requisition Form) Formulir Pesanan Pembelian (Purchase Order
Form) Formulir Penerimaan Barang (Received Item Form) Formulir
Faktur Pembelian (Purchase Invoice Form) Formulir Retur Pembelian
(Purchase Return Form) dan Formulir Pembayaran Pembelian
(Purchase Payment Form)
2 Modul Penjualan (Sales Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Penawaran Penjualan (Sales
Quotation Form) Formulir Pesanan Penjualan (Sales Order Form)
10
Formulir Faktur Penjualan (Sales Invoice Form) Formulir Retur
Penjualan (Sales Return Form) dan Formulir Penerimaan Penjualan
(Sales Receipt Form)
3 Modul Persediaan (Inventory Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Barang dan Jasa (List Of Item)
Formulir Penyesuain Persediaan (Inventory Adjustment Form)
Formulir Pembiayaan Pesanan (Job Costing Form) Daftar Gudang
(List Of Warehouse) Formulir Grup Barang (Item Grouping Form)
Formulir Penyesuaian Harga Jual Barang (Set Selling Price Adjustment
Form) dan Formulir Pindah Barang (Item Transfer Form)
4 Modul Buku Besar (General Ledger Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Akun (List Of Account) Daftar Mata
Uang (List Of Currency) Informasi Perusahaan (Company Info)
Formulir Bukti Jurnal (Journal Voucher Form) Proses Akhir Bulan
(Period End Process) dan Laporan Keuangan (Financial Statemen)
5 Modul Kas Bank (Cash Bank Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Pembayaran (Payment Form
Formulir Penerimaan (Deposit Form) Buku Bank (Bank Book)
Formulir Rekonsiliasi Bank (Bank Reconcile Form)
6 Modul Aktiva Tetap (Fixed Asset Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Aktiva Tetap Baru (New Fixed Asset
Form) Daftar Tipe Aktiva Tetap Pajak (List Of Fiscal Fixed Asset
11
Type) Daftar Tipe Aktiva Tetap (List Of Fixed Asset Type) Daftar
Aktiva Tetap (Fixed Asset List)
7 Modul RMA (Return Merchandise Authorization Module)
Modul ini terdiri dari Formulir RMA (RMA Form) dan Formulir
RMA Action (RMA Action Form)
8 Modul Proyek (Project Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Bahan Baku Daftar Biaya Proyek
Formulir Work Price Analysis Formulir Proyek Formulir Material In
Used Formulir Project Survey Formulir Project Bill Formulir Project
Ending
263 Kelebihan SIA Accurate versi 5 dengan versi sebelumnya
Berikut beberapa perbedaan antara SIA Accurate versi 4 dan Accurate versi
5 yaitu
1 Adanya Fitur E-Faktur
Fitur E-Faktur dibuat untuk membantu pengguna SIA Accurate
terutama Pengusaha Kena Pajak (PKP) untuk menghasilkan laporan siap
pakai sekaligus sebagai pendukung kebijakan dari Direktorat Jendral
Pajak yang mewajibkan penggunaan E-Faktur bagi perusahaan PKP
2 Database Server Firebird 25
Database firebird yang digunakan di dalam aplikasi Accurate versi
4 adalah Firebird versi 21 dan untuk Accurate versi 5 ini dikembangkan
12
dengan menggunakan database Firebird 25 dengan konfigurasi Super
Classic(SC) yang sudah diakui secara umum
3 Lisensi SIA Accurate
Di Accurate sebelumnya lisensi Accurate berupa nomor serial di-
input langsung ke SIA Accurate di masing-masing komputer Pengguna
memerlukan bantuan customer support CPSSoft atau tenaga penjual
untuk mendapatkan nomor serial yang dimaksud Di Accurate 5 License
Manager yang berkomunikasi dengan License Server CPSSoft untuk
mendapatkan nomor serial lisensi kemudian dikirimkan ke komputer
Accurate Client secara otomatis
264 Kekurangan SIA Accurate versi 5
1 Tidak bisa di Custom
SIA Accurate adalah software paket Kenapa tidak bisa Karena SIA
Accurate sudah mensurvei ke perusahaan-perusahaan dari UMKM
UKM di Indonesia dan Perusahaan menengah ke atas Jadi SIA Accurate
di buat sesuai dengan kebutuhan perusahaan-perusahaan di Indonesia
sesuai dengan PSAK dan perpajakan di Indonesia juga Laporan dan
form seperti PO Invoice dan lain-lain masih bisa di custom
2 Tidak mencakup Seluruh Operasional Perusahaan
Basic dari program SIA Accurate adalah accounting software bukan
oprasional software Contoh seperti pembayaran gaji perkaryawan belum
bisa di 5 bisa di catat secara global saja Untuk pencatatan gaji
13
perkaryawan dan SIA Accurate pajaknya baru bisa di SIA Accurate
Online
3 Tidak mendapatkan Training Pembelian Baru
Dulu SIA Accurate memang mempaket kan dalam pembelian baru
SIA Accurate maka mendapatkan training namun harganya lebih mahal
Sekarang sudah banyak SMK dan Universitas di Indonesia yang bekerja
sama dengan SIA Accurate sehingga SDM siap pakainya sudah banyak
Maka dari itu SIA Accurate menekan harga software semurah mungkin
dan jika di perusahaan Anda sudah ada karyawan yang sudah bisa
menggunakan SIA Accurate Kenapa harus mengambil jasa training
Jadi training di SIA Accurate sangat flexibel tergantung kebutuhan
perusahaan
27 Konsep Dasar Kesiapan Teknologi (Technology Readiness)
Penelitian Sheu amp Kim (2008) yang melibatkan 50 organisasi sebagai obyek
penelitian menyatakan bahwa tingkat kesiapan yang rendah menjadi sebab
kegagalan proyek SI khususnya kesiapan pengguna yang paling dominan
berpengaruh terhadap keberhasilan implementasi SI Penelitian Sheu dan Kim
menunjukkan bahwa faktor kesiapan pengguna lebih kuat pengaruhnya terhadap
keberhasilan proyek SI dibandingkan dengan keterlibatan pengguna dalam proyek
SI
Dapat disimpulkan dari penjelasan diatas bahwa adanya proses penerapan
teknologi atau sistem pada suatu organisasi menyebabkan beberapa tantangan baru
14
bagi organisasi tersebut seperti beberapa pengguna yang memiliki tingkat kesiapan
rendah pada sistem atau teknologi baru akan mengalami kesulitan dalam
mempelajari hal baru bahkan beberapa pengguna baru lainnya dapat memberikan
penolakan merasa enggan atau tidak mampu dalam menggunakan teknologi atau
sistem baru tersebut sehingga penerapan teknologi atau sistem baru pada organisasi
tersebut akan menjadi sia-sia bahkan gagal Oleh karena itu dengan adanya suatu
pengukuran dan penilaian dalam tingkat kesiapan dan kemampuan pengguna suatu
teknologi maka akan meminimalisir tingkat kesalahan kesulitan dan resiko yang
ada (Pambudi 2015)
28 Konsep Dasar Keberhasilan Sistem Informasi (Success SI)
Selama bertahun-tahun para peneliti dan praktisi telah berusaha untuk berhasil
dalam mengelola proyek SI sehingga dapat mencapai kinerja yang maksimal
Pengukuran keberhasilan proyek SI pun menjadi topik yang menarik di kalangan
peneliti dan praktisi tersebut sejak Standish Group mempublikasikan penemuan
mereka pada tahun 1994 Keberhasilan proyek adalah konsep utama tetapi teori
tersebut masih merupakan konsep yang ambigu Antara para peneliti dan praktisi
pun juga masih terjadi kurang sepakat tentang model tersebut Mereka cenderung
fokus pada satu atau sebagian dimensi Sehingga mereka belum mendapat
gambaran yang jelas tentang pengukuran keberhasilan SI
Subiyakto dan Ahlan (2014) mencoba menjawab permasalahan tersebut
dengan mengembangkan model alternatif pengukuran keberhasilan proyek
berdasarkan input-process-output (IPO) model Mereka membandingkan
15
mengadopsi mengadaptasi dan mengkombinasi teori sebelumnya yaitu Davisrsquos
IPO model teori keberhasilan proyek model Delone dan McLean dan kerangka
klasifikasi proyek
Pertama Subiyakto (2014) membandingkan dua model yaitu model Delone
dan McLean dan Model IPO Mereka menemukan bahwa model proses dan model
kausal Delone dan McLean tidak lengkap dalam istilah model IPO sebuah proyek
Model ini hanya fokus pada pemanfaatan dan layanan dari produk Dalam konteks
pengukuran keberhasilan proyek model ini kurang menjelaskan dimensi input dari
model IPO Dengan demikian model IPO lebih komprehensif dibandingkan model
Delone dan McLean
Kedua Subiyakto (2014) mengadopsi teori keberhasilan proyek
pengukuran keberhasilan SI Delone dan McLean dan kerangka klasifikasi proyek
Pengadopsian teori keberhasilan proyek dilaksanakan untuk mengembangkan
aspek kausalitas model Mereka mengadopsi semua variable model Delone dan
McLean serta tiga dari empat variabel kerangka klasifikasi proyek (McLeod amp
MacDonell 2011) yaitu konten proyek orang dan aksi konteks organisasi Hal ini
dikarenakan proses proyek akan diwakili oleh dimensi proses
Ketiga Subiyakto dan Ahlan (2014) menyesuaikan penempatan variable
sejalan dengan logika IPO dan definisi keberhasilan proyek Tiga penyesuaiannya
adalah sebagai berikut
a Menempatkan 2 dimensi model Delone dan Mclean (system creation dan
system utilization) ke dalam dimensi proses dari model Hal ini didukung
juga oleh beberapa peneliti bahwa proses proyek terdiri dari dua subproses
16
yaitu produksi produk dan pemanfaatannya Penempatan dimensi dampak
sistem dari model DeLone dan McLean sebagai dimensi output dari model
sejalan dengan definisi keberhasilan proyek
b Mengembangkan hubungan antara variabel dimensi input terhadap
variable dimensi proses Dalam hal ini masing-masing varibel dimensi
input memiliki hubungan terhadap masing-masing variabel dari dimensi
proses yang sejalan dengan model proses dan kausal dari IPO model
c Mengembangkan hubungan antara konteks organisasi terhadap semua
variabel dalam model yang berdasarkan konsep pengaruh lingkungan
sistem
Keempat model dikembangkan atas kombinasi dari empat teori yang telah
disebutkan sebelumnya Kombinasi ini dilakukan untuk menanggapi dua isu utama
di lingkup model keberhasilan proyek SI yaitu validitas dan kelengkapan
pengukuran model Kelengkapan model berarti model tersebut dikembangkan
untuk mencakup dimensi keseluruhan proyek dalam konteks aspek proses dan
kausal Validitas adalah berarti bahwa model ini mewakili secara teori keberhasilan
proyek Tiga dimensi utama yang dari model ini adalah dimensi input proses dan
output Dimensi proses terdiri dari dua subdimensi yaitu pembuatan sistem (system
creation) dan pemanfaatan sistem (system utilization) Model ini (Gambar 34)
mengandung 9 variabel dan 36 hubungan antar variable tersebut Konten proyek
(project content) orang dan aksi (people and action) dan konteks organisasi
(institutional contexts) adalah tiga variabel dimensi input Kualitas informasi
(information quality) kualitas sistem (system quality) kualitas layanan (service
17
quality) penggunaan (system use) dan kepuasan pengguna (user satisfaction)
adalah lima variabel untuk dimensi proses Manfaat bersih (net benefit) adalah
variabel untuk dimensi output
Gambar 2 1 Model Pengukuran Keberhasilan Proyek SI Berdasarkan Model IPO
(Subiyakto dan Ahlan 2014)
Selanjutnya pada tahun 2015 Subiyakto Ahlan Kartiwi dan Sukmana
memvalidasi model baru tersebut secara kualitatif untuk mengetahui kelayakan
model tersebut melalui Focus Group Study (FGS) Mereka melakukan 4 teknik FGS
yaitu interview konsultasi diskusi dan seminar Ada 16 partisipan (9 doktor 3
calon doktor dan 4 akademisi) dari 20 anggota terdaftar yang tergabung dalam
kelompok penelitian ini Mereka memiliki kepentingan keterampilan
penegtahuan dan pengalaman dalam bidang penelitian SI Mereka juga dipilih
karena kredibilitas mereka sebagai key informants
18
Hasil dari FGS mengungkapkan delapan tema menyeluruh berkaitan dengan
validitas model dan kelayakan pelaksanaan penelitian Kemudian telah disimpulkan
dalam empat poin validasi yaitu kejelasan proses pemodelan penggunaan dasar
teoritis kewajaran metode penelitian dan ketersediaan sumber daya penelitian
Berdasarkan poin tersebut Subiyakto et al merevisi modelnya melalui
penyederhanaan jumlah hubungan antar variable dengan menghapus 6 hubungan
Model tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah ini
Gambar 2 2 Revisi Model (Subiyakto et al 2015)
29 Populasi Dan Sampel
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau subyek yang
mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk
dipelajari dan ditarik kesimpulannya Guritno dan Sudaryono (2011) Dalam metode
penelitian kata populasi amat populer dipakai untuk menyebutkan
serumpunsekelompok objek yang menjadi sasaran penelitian Populasi penelitian
merupakan keseluruhan dari objek penelitian yang dapat berupa manusia hewan
tumbuh-tumbuhan udara gejala nilai peristiwa sikap hidup dan sebagainya
19
Sehingga objek-objek ini dapat menjadi sumber data penelitian (Bungin 2006)
Jenis populasi terbagi dua yaitu
1) Populasi fitnit artinya jumlah individu ditentukan
2) Populasi infinit artinya jumlah individu tidak terhingga atau tidak
diketahui dengan pasti
Sampel ialah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi
tersebut Sehingga pengambilan sampel harus menggunakan cara-cara tertentu yang
berdasarkan oleh pertimbangan-pertimbangan yang ada (Sugiyono 2011)
291 Teknik Sampling
Teknik sampling adalah teknik pengambilan sampel Terdapat dua metode dasar
penarikan sampel yaitu (Guritno amp Sudaryono 2011)
a Probability Sampling
Probability Sampling adalah teknik pengambilan sampel yang
memberikan peluang sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk
dipilih menjadi sampel Beberapa metode penarikan sampel probabilitas
adalah sebagai berikut
1 Simple Random Sampling
Simple random sampling dikatakan sederhana karena pengambilan
sampel dari populasinya dilakukan secara acak tanpa memperhatikan status
atau tingkat pendidikan yang ada dalam suatu populasi
2 Stratified Random Sampling
20
Stratified Random Sampling merupakan suatu prosedur penarikan
sampel berstrata yaitu suatu subsampel acak sederhana yang ditarik dari
setiap strata atau tingkatan yang kurang lebih sama dalam beberapa
karakteristik (Siregar 2013)
3 Cluster Sampling
Cluster Sampling merupakan suatu prosedur penarikan sampel
probabilitas yang memilih subpopulasi yang disebut cluster Kemudian
setiap elemen di dalam kelompok cluster tersebut dipilih sebagai anggota
sampel
b Nonprobability Sampling
Nonprobability Sampling merupakan suatu prosedur penarikan
sampel yang bersifat subjektif Dalam hal ini probabilitas pemilihan
elemen-elemen populasi tidak dapat ditentukan Hal ini disebabkan setiap
elemen populasi tidak memiliki peluang yang sama untuk dipilih sebagai
sampel Beberapa teknik pengambilan sampel nonprobabilitas sebagai
berikut (Guritno amp Sudaryono 2011)
1 Convience Sampling
Convience Sampling adalah teknik penarikan sampel berdasarkan
kemudahan Prosedurnya adalah semata-mata langsung menghubungi
unitunit penarikan sampel yang mudah dijumpai seperti mahasiswa dalam
satu kelas jamarsquoah tempat ibadah pengunjung toko dan lainnya Seringkali
pengambilan sampel ini dilakukan untuk menguji kuesioner atau penelitian
ekspolorasi
21
2 Quota Sampling
Quota Sampling adalah penarikan sampel berdasarkan kuota
Prinsipnya adalah karakteristik tertentu yang relevan menjelaskan dimensi
populasi Peneliti harus mengetahui distribusi populasi
3 Purposive Sampling
Purposive Sampling adalah penarikan sampel berdasarkan
pertimbangan atau kriteria tertentu
4 Snowball Sampling
Snowball Sampling adalah metode penarikan sampel dengan
responden yang berhasil diperoleh diminta untuk menunjukkan responden
lainnya secara berantai
5 Accidental Sampling
Accidental Sampling adalah metode penarikan sampel dimana
pemilihan anggota sampelnya dilakukan terhadap orangbenda yang
kebetulan ada atau dijumpai (Hadi 2016 Sugiyono 2011)
292 Teknik Menentukan Ukuran Sampel
Dalam penelitian ini untuk mendapatkan ketepatan ukuran pengukuran penelitian
ini menggunakan metode analisis SEM Berdasarkan studi penelitian Monte Carlo
berbagai estimasi penentuan sampel yang disimpulkan
1 Model SEM dengan jumlah variabel laten sampai dengan lima buah dan
setiap konstruk dijelaskan 3 atau lebih indikator jumlah sampel 100-150
sudah dianggap memadai (Santoso 2011)
22
2 Ukuran sampel untuk model SEM adalah antara 100-200 atau dengan cara
jumlah indikator dikali 5 sampai 10 (Ferdinand AT 2000)
3 Ukuran sampel untuk estimasi Maximum Likehood harus setidaknya 5x
jumlah parameter bebas dalam model termasuk error (Bentler amp Chou
1987)
4 SEM yang menggunakan model estimasi maximum likehood estimation
(MLE) adalah 100-200 sampel (Ghozali 2011)
210 Teknik Pengumpulan Data
Menurut Sugiyono (2011) teknik pengumpulan data merupakan langkah yang
paling utama dalam penelitian karena tujuan utama dari penelitian adalah
mendapatkan data Dengan metode pengumpulan data yang tepat akan
memungkinkan peneliti untuk memperoleh data yang valid sehingga dapat
membantu dalam penelitian Pengumpulan data penelitian dilakukan dengan
berbagai metode
1 Wawancara
Wawancara merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan
oleh peneliti untuk memperoleh informasi dengan cara berkomunikasi
langsung (seperti tanya jawab) antara pewawancara dan responden
2 Kuesioner
Kuesioner merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan
dengan cara memberikan seperangkat pertanyaan atau pernyataan tertulis
kepada responden untuk dijawab (Sugiyono dalam Setiawan 2016)
23
Kuesioner ini dapat membantu peneliti memperoleh informasi terkait
dengan permasalahan penelitian
3 Observasi
Observasi adalah teknik pengumpulan data yang dilakukan melalui
suatu pengamatan disertai dengan pencatatan terhadap keadaan atau
perilaku objek penelitian (Fathoni dalam Setiawan 2016) Observasi ini
dilakukan untuk memperoleh gambaran mengenai objek penelitian secara
keseluruhan
4 Studi Pustaka
Studi pustaka adalah teknik survei terhadap data yang telah ada
dengan menggali teori-teori yang telah berkembang dalam bidang ilmu
yang berkepentingan mencari metode-metode serta teknik penelitian
baik dalam mengumpulkan data atau dalam menganalisis data yang telah
pernah digunakan oleh peneliti-peneliti terdahulu (Nazir dalam Yunita
2017)
211 Skala Likert
Menurut Sugiyono (2011) skala likert digunakan untuk mengukur sikap pendapat
dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial Sewaktu
menanggapi pertanyaan dalam skala likert responden menentukan tingkat
persetujuan mereka terhadap suatu pertanyaan dengan memilih salah satu dari
pilihan yang tersedia Biasanya disediakan lima pilihan skala dengan format seperti
ini
24
1 Sangat tidak setuju
2 Tidak setuju
3 Kurang setuju
4 Setuju
5 Sangat setuju
Selain pilihan dengan lima skala seperti contoh di atas kadang digunakan juga
skala dengan tujuan atau sembilan tingkat Suatu studi empiris menemukan bahwa
beberapa karakteristik statistik hasil kuesioner dengan berbagai jumlah pilihan
tersebut ternyata sangat mirip (Dawes 2008)
212 PLS-SEM
PLS-SEM merupakan salah satu metode yang digunakan dalam menganalisis dan
dinilai kuat karena digunakan pada setiap jenis skala data seperti data interval data
nominal dan rasio serta syarat asumsi yang lebih fleksibel (Yamin amp Kurniawan
2011) Partial Least Square (PLS) dikembangkan pertama kalinya oleh Herman
Wold pada tahun 1975 Software yang digunakan untuk analisis menggunakan
PLS-SEM antara lain SmartPLS XLSTAT PLS-PM Visual PLS dan lainnya
PLS dapat digunakan untuk tujuan konfirmasi (seperti pengujian hipotesis)
dan tujuan eksplorasi PLS juga dapat menduga apakah terdapat atau tidak
hubungan antar variabel dan kemudian proposisi untuk pengujian Tujuan
utamanya adalah menjelaskan hubungan antar konstruk dan menekankan
pengertian tentang nilai hubungan tersebut Penggunaan PLS untuk prediksi dan
membangun teori serta sampel yang dibutuhkan relatif kecil dengan minimum
25
sepuluh kali item konstruk yang paling kompleks (Ghozali 2011 Ghozali amp
Hengky 2015 Yamin amp Kurniawan 2011)
Kepopuleran penggunaan PLS-SEM diantara para peneliti dan praktisi
adalah karena empat alasan Pertama algoritma PLS tidak terbatas hanya untuk
hubungan antara indikator dengan konstrak latennya yang bersifat reflektif saja
tetapi algoritma PLS juga dipakai untuk hubungan yang bersifat formatif Kedua
PLS dapat digunakan untuk menaksir model path dengan sample size yang kecil
Ketiga PLS-SEM dapat digunakan untuk model yang sangat kompleks (terdiri atas
banyak variabel laten dan manifes) tanpa mengalami masalah dalam estimasi data
Keempat PLS dapat digunakan ketika distribusi data sangat miring (skew) (Yamin
amp Kurniawan 2011)
Evaluasi model dalam PLS meliputi dua tahap yaitu evalusi outer model
atau model pengukuran dan evaluasi terhadap inner model atau model struktural
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Sarstedt 2017 Wong 2013 Yamin
2011)
1 Evaluasi Pengukuran Model (Outer Model)
Model ini meliputi pemeriksaan individual item reliability internal
consistency atau construct reliability average variance extracted dan
discriminant validity Ketiga pengukuran tersebut dikelompokkan dalam
convergent validity yaitu mengukur besarnya korelasi antara konstrak
dengan variabel laten Measurement model dilakukan untuk dapat
mengetahui hubungan antara konstrak (variabel) dengan indikator-
indikatornya (Yamin amp Kurniawan 2011)
26
Pemeriksaaan individual item reliability dapat melihat nilai
standardized loading factor Nilai ini menggambarkan besarnya korelasi
antara setiap item pengukuran (indikator) dengan konstraknya Untuk nilai
ideal loading factor berupa diatas 07 ini berarti bahwa indikator tersebut
sudah valid sebagai indikator yang dapat mengukur konstrak
Pengukuran lainnya dari convergent validity adalah melihat nilai
Average Variance Extracted (AVE) Nilai ini menggambarkan besaran varian
atau keragaman variabel manifes yang dapat dikandung oleh konstrak laten
Untuk nilai AVE ideal yaitu 05 hal ini berarti convergent validity baik
Artinya variabel laten dapat menjelaskan rata-rata lebih dari setengah varian
dari indikator-indikatornya
Discriminant validity dievaluasi melalui cross loading kemudian
membandingkan nilai AVE dengan kuadrat nilai korelasi antar konstrak
Ukuran cross loading adalah membandingkan korelasi dengan konstraknya
dan konstrak blok lainnya hal ini menunjukkan konstrak tersebut
memprediksi ukuran pada blok mereka dengan lebih baik dari blok lainnya
Ukuran discriminant validity lainnya adalah bahwa nilai akar AVE harus
lebih tinggi daripada korelasi antara konstrak dengan konstrak lainnya atau
nilai AVE lebih tinggi dari kuadrat korelasi antara konstrak
2 Evaluasi Struktural Model (Inner Model)
Pengukuran struktural model dilakukan untuk dapat mengetahui hubungan
antara konstrak yang dihipotesiskan oleh peneliti(Yamin amp Kurniawan
27
2011) Dalam model ini terdapat beberapa tahap dalam melakukan
evaluasinya
Tahap pertama adalah dengan melihat signifikansi hubungan antara
konstrak Hal ini dapat dilihat dari koefisien jalur (path coefficient) yang
menggambarkan kekuatan hubungan antara konstrak Pengukuran path
coefficient (β) memiliki nilai ambang batas diatas 01 hal ini untuk
menyatakan bahwa jalur (path) yang dimaksud mempunyai pengaruh di
dalam model
Tahap kedua adalah dengan mengevaluasi nilai R2 (coefficient of
determination) Nilai ini menjelaskan varian dari tiap target endogenous
variabel dengan standar pengukuran sekitar 067 sebagai kuat sekitar 033
moderat dan dibawah 019 menunjukan tingkat varian yang lemah
Tahap ketiga adalah dengan melihati nilai t-test dengan metode
boostrapping menggunakan uji two-tailed dengan tingkat signifikansi 5
untuk menguji hipotesis-hipotesis penelitian Bila nilai t-test lebih besar dari
196 maka hipotesis penelitian yang dibuat dapat diterima
Tahap keempat yaitu pengujian f2 (effect size) Pengujian ini dilakukan
untuk dapat memprediksi pengaruh variabel tertentu terhadap variabel
lainnya dalam struktur model dengan nilai ambang batas sekitar 002 untuk
pengaruh kecil 015 untuk pengaruh menegah dan 035 untuk pengaruh yang
besar f2 dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut
28
Tahap kelima yaitu pengujian 1198762 (predictive relevance) dengan
menggunakan metode blindfolding untuk dapat memberikan bukti bahwa
variabel tertentu yang digunakan dalam suatu model yang dibuat mempunyai
keterkaitan prediktif (predictive relevance) dengan variabel lainnya dalam
model tersebut dengan nilai ambang batas pengukuran di atas nol
Tahap keenam yaitu melakukan pengujian 1199022 (Relative Impact) dengan
menggunakan metode blindfolding juga untuk dapat mengukur relatif
pengaruh sebuah keterkaitan antara prediktif sebuah variabel tertentu dengan
variabel lainnya yang memiliki nilai ambang batas sebesar 002 untuk
pengaruh kecil 015 untuk pengaruh sedang dan 035 untuk pengaruh besar
Rumus yang digunakan dalam perhitungan 1199022 adalah sebagai berikut
211 Model yang Diadopsi
Model yang digunakan pada penelitian ini adalah model kesiapan dan keberhasilan
SI oleh Subiyakto (2017) Gambar model penelitian ini dapat dilihat di bab satu
pada gambar 11 Berikut model yang diajukan pada penelitian ini
Variabel TRI dan Keberhasilan SI
Berikut dijabarkan pengertian dari variabel yang diadopsi ke dalam model TRI
dan Keberhasilan SI lengkap dengan referensi model tersebut
29
Tabel 2 2 Variabel TRI dan Keberhasilan SI Variabel Pengertian Referensi
Optimsm (OPT) Visi yang positif tentang teknologi dan keyakinan kontrol
yang lebih besar fleksibilitas dan efisiensi dalam
kehidupan manusia (Parasuraman
amp Colby
2015
Subiyakto
2017)
Innovativness
(INN)
Kecenderungan untuk menjadi pelopor pemimpin atau
opinion-former dalam penggunaan teknologi
Discomfort (DIS) Persepsi tentang kurangnya kontrol atas teknologi dan
perasaan tertekan dalam penggunaan teknologi
Insecurity (INS) Ketidakpercayaan teknologi dan skeptisis kemampuan
diri untuk menggunakannya dengan tepat
Information
Quality (INQ)
Tingkat sejauh mana informasi yang dihasilkan secara
konsisten memenuhi persyaratan dan harapan pengguna
(Delone amp
McLean
2003
Subiyakto
2017)
System Quality
(SYQ)
Tingkat untuk mendeskripsikan kualitas dari konten yang
dimiliki sistem informasi
Service Quality
(SVQ)
Tingkat untuk menilai sebarapa baik kualitas layanan
kepada pengguna
User Satisfaction
(USF) Kepuasan pengguna menggunakan sistem informasi
Success
Information
System (SIS)
Pencapaian sistem informasi berdasarkan perencanaan
pengembangannya
Indikator TRI dan Keberhasilan SI
Setelah penjabaran dari pengertian variabel berikut ini adalah penjabaran
pengertian dari indikator-indikator yang diadopsi ke dalam model lengkap dengan
referensinya
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI
Indikator Definisi Referensi
Easiness (OPT1) Tingkat yang terkait dengan kemampuan suatu sistem
untuk memberikan kebebasan dari kendala kesulitan dan
masalah
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Connectivity
(OPT2)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan suatu sistem
untuk berhasil terhubung dengan sistem lain
Efficiency (OPT3) Tingkat yang terkait dengan pencapaian sistem untuk
menghasilkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk mencapai output
Effectiveness
(OPT4)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan sistem untuk
mencapai tujuan penggunaannya
Productivity
(OPT5)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
menghasilkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk menghasilkan output
30
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI (lanjutan)
Indikator Definisi Referensi
Problem Solving
(INN1)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
menemukan solusi terhadap masalah
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Independence
(INN2)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan sistem untuk
mendukung penggunanya agar bebas dari kontrol atau
pengaruh
Challenge (INN3) Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
berhasil menangani atau mencapai sesuatu dalam situasi
atau masalah yang sulit
Stimulatioon
(INN4)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
mendorong sesuatu untuk terjadi berkembang atau
membaik
Competitiveness
(INN5)
Tingkat yang terkait kemampuan sistem untuk sukses
pengguna dibanding kompetitornya
Complexity (DIS1) Tingkat yang terkait dengan fitur sistem yang
membingungkan atau sulit dipahami
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Difficulty (DIS2) Tingkat yang terkait dengan kondisi suatu sistem yang
tidak dapat dioperasikan dengan mudah
Dependence (DIS3) Tingkat yang terkait dengan kondisi suatu sistem yang
membutuhkan pihak lain untuk mengoperasikannya
Lack of Support
(DIS4)
Tingkat yang terkait dengan sistem yang tidak memiliki
atau cukup dukungan dalam operasinya
Inappropriateness
(DIS5) Tingkat yang berkaitan dengan keadaan yang tidak pantas
Failure (INS1) Tingkat yang terkait dengan kemungkinan bahwa sistem
tidak menyenangkan atau terdapat hal berbahaya yang
bisa terjadi
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Threat (INS2) Tingkat yang terkait dengan situasi sistem yang bisa
menimbulkan kerugian atau bahaya
Reducing
Interaction (INS3)
Tingkat yang terkait dengan implementasi sistem yang
membuat interaksi manusia semakin berkurang dalam
ukuran jumlah dan kepentingan
Distraction (INS4) Tingkat yang terkait dengan penggunaan sistem lebih
diperhatikan dan mencegah orang berkonsentrasi pada
hal lain
Incredulity (INS5) Tingkat yang terkait dengan keraguan sistem dari
penggunaannya
Accuracy (INQ1) Tingkat kelayakan dari informasi yang dihasilkan
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Timeliness (INQ2) Tingkat presisi dari proses pengolahan informasi SI pada
durasi waktu yang direncanakan
Completeness
(INQ3)
Tingkat dari informasi yang dihasilkan oleh SI utuh atau
tanpa ada bagian yang hilang
Consistency (INQ4) Kecenderungan dari SI untuk masih mendemonstrasikan
informasi yang sama dalam operasi layanan
pemeliharaan atau kualitas
Relevance (INQ5) Tingkat keterkaitan dari informasi yang dihasilkan oleh
SI dengan pokok bahasannya
31
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI (lanjutan)
Indikator Definisi Referensi
Ease of Use
(SYQ1)
Tingkat kebebasan SI dari kendala kesulitan dan
masalah selama penggunaannya
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Maintainability
(SYQ2)
Tingkat yang terkait dengan kemudahan SI dalam
pemeliaharaannya
Response Time
(SYQ3)
Tingkat yang terkait dengan jumlah waktu yang
dibutuhkan untuk menanggapi perintah dari pengguna
tersebut
Fuctionality
(SYQ4)
Tingkat yang terkait dengan SI dapat dioperasikan sesuai
dengan persyaratan yang telah direncanakan
Safety (SYQ5) Tingkat kekebalan SI dari serangan yang tak terduga
bahaya atau kerusakan
Responsiveness
(SVQ1)
Tingkat reaksi SI untuk melayani penggunanya dengan
cara waktu dan situasi yang sesuai
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Flexibilty (SVQ2) Tingkat adaptasi SI untuk melayani penggunanya sesuai
dengan kebutuhan yang diminta
Security (SVQ3) Tingkat keamanan dari sistem yang terintegrasi untuk
melayani pengguna dengan aman dari serangan bahaya
atau kerusakan yang tak terduga
Fuctionality
(SVQ4)
Tingkat yang terkait dengan cakupan layanan SI sesuai
dengan persyaratan fungsional
Extension (SVQ5) Tingkat yang terkait dengan cakupan layanan tambahan
SI yang melebihi persyaratan fungsional
Efficiency (USF1) Tingkat kepuasan pengguna SI berdasarkan pada
pencapaian sistem untuk menghasilkan output
dibandingkan dengan sumber daya yang dibutuhkan
untuk mencapai output (Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Effectivity (USF2) Tingkat kepuasan pengguna SI berdasarkan pada
kemampuan sistem untuk memenuhi kebutuhan
pengguna untuk mencapai tujuannya
Flexibility (USF3) Tingkat kepuasan pengguna SI yang terkait dengan
kemampuan beradaptasi dari sistem sesuai dengan
kebutuhan yang diminta
Overall Satisfaction
(USF4)
Tingkat kepuasan pengguna SI terkait dengan
kecukupan keseluruhan aspek sistem
IS Efficiency (SIS1) Tingkat yang terkait dengan perbandingan dari nilai
output SI dan sumber daya yang dibutuhkan untuk
mencapai output
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei 2013
Subiyakto
2017)
IS Effectivity (SIS2) Tingkat yang terkait dengan kapabilitas kemampuan
sistem untuk memenuhi kebutuhan pengguna untuk
mencapai tujuannya
User Satisfaction
(SIS3)
Sejauh mana SI dapat membantu pengguna menciptakan
nilai bagi bisnis mereka
Productictivity
Improvement
(SIS4)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
meningkatkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk menghasilkan output
Competitive
Advantage (SIS5)
Tingkat yang terkait dengan posisi yang menguntungkan
dari pengguna SI yang terintegrasi untuk bersaing dalam
kompetisi bisnis
32
2111 Model IPO Logic
Beberapa penelitian menggunakan input-process-output Logic pada model
penelitiannya Logika IPO di adopsi untuk tujuan yang sama dalam
pengukuran kualitas dari suatu sistem Teori dasar sistem ini digunakan untuk
dapat memberi gambaran akan konsep sistematis dari suatu sistem (Subiyakto
et al 2014) Model logika komputer IPO logic yang digunakan milik Davis
(1998) dan Kellogg (2004) sampai saat ini masih banyak digunakan dalam
penelitian di bidang teknologi dan informasi Logika IPO ini digunakan pada
penelitian yang bertujuan dalam hal pengukuran kualitas suatu sistem
Teori dasar IPO digunakan juga untuk menggambarkan konsep
sistematis dari suatu sistem dan mudah dimengerti oleh para pengguna para
desainer pun juga dapat mengevaluasi dan memperbaiki desain (Davis 1998
Kellogg 2004) Model logic bila digambarkan secara langsung belum tentu
dapat dilihat hubungan sebab-akibat atau hubungan tujuan dan dampak dari
program ataupun proyek secara langsung Namun ini bukan berarti bahwa
program tersebut dikatakan tidak berhasil tetapi kemungkinan adanya bahwa
program sebagai salah satu dari banyak faktor yang dapat mempengaruhi
suatu dampak yang dapat ditimbulkannya (Solihin Dadang 2012) Berikut
adalah gambar 25 merupakan alur dari IPO logic
Gambar 2 3 IPO LOGIC (Davis 1998)
33
2112 Model Kesiapan Teknologi (Technology Readiness)
Technology Readiness atau kesiapan penggunaan teknologi merupakan
kecenderungan sikap masyarakat dalam merangkul dan menggunakan
teknologi baru di rumah dan di tempat kerja (Parasuraman 2000)
Setiap orang bisa menjadi konsumen teknologi namun cara
mengimplementasikannya tergantung pada derajat kesiapan seseorang
dalam menerima teknologi tersebut Menurut Parasuraman (2000) langkah
pertama yang harus dilakukan dalam implementasi teknologi adalah
mengetahui kesiapan konsumen dalam menerima teknologi tersebut Dalam
konteks ini Technology Readiness Index dikembangkan oleh Parasuraman
(2000) untuk mengukur dan mengetahui sejauh mana seseorang atau
organisasi siap untuk mengadopsi sebuah teknologi informasi Berikut
gambar terbaru dari model TRI 20
Gambar 2 4 Model TRI20 oleh Parasuraman dan Colby 2015
(Sumber Rockresearchcom)
34
TRI merupakan skala multy-item yang terdiri dari 36 pertanyaan untuk
mengukur technology readiness Skala 36-item terdiri dari empat dimensi
komponen keyakinan yang berkaitan dengan teknologi yang memperngaruhi
tingkat seseorang dalam Technology Readiness Keyakinan ini menetapkan
kesediaan seseorang untuk berinteraksi dengan teknologi baru Seiring
berjalannya waktu dan perkembangan IT yang meningkat dengan pesat maka
pemilik model melakukan pembaharuan di tahun 2014 bersama Charles L
Colby sehingga menghasilkan model TRI 20 tetap dengan mempertahankan
4 dimensi sebelumnya namun perubahan serta pembaharuan instrumen
menjadi 16 butir Model TRI 20 ini terdiri dari empat dimensi dua adalah
kontributor dan dua lagi adalah inhibitor pada adopsi teknologi
Kontributornya sebagai berikut
1 Optimism (kepercayaan diri) yaitu menggambarkan sebuah ekspektasi
dari kebenaran positif teknologi
2 Innovativeness (inovasi) yaitu mengenai otoritas penggunaan teknologi
Sedangkan inhibitor adalah
3 Discomfort (ketidaknyamanan) adalah keraguan tentang jaminan orang
awam akan pengalamannya dengan teknologi
4 Insecurity (ketidakamanan) adalah resiko kemungkinan orang-orang
melakukan transaksi berbasis teknologi (technology-based transactions)
Sebagai kontributor optimisme dan inovasi sebagai penggerak dari
Technology Readiness Pada kenyataannya skor tinggi diukur pada dimensi-
dimensi ini yang pada umumnya akan memperbesar kesiapan teknologi
35
(Technology Readiness) Sabaliknya ketidaknyamanan dan ketidakamanan
mencegah atau menunda berkecenderungan membuat orang-orang untuk
menggunakan teknologi baru Dengan demikian skor tinggi yang diukur pada
dimensi-dimensi ini akan menurunkan seluruh kesiapan teknologi
(Technology Readiness) Selama bertahun-tahun TRI telah banyak
bermanfaat bagi para peneliti yang tertarik pada media sosial akses mobile
dan layanan teknologi lainnya Skala 36-item yang di bangun oleh
Parasurman telah diterjemahkan dalam berbagai bahasa untuk memfasilitasi
perkembangannya di banyak Negara dan telah digunakan di berbagai sektor
layanan termasuk pendidikan perbankan telekomunikasi kesehatan dan
layanan professional lainnya
Parasuraman (2000) memberikan tiga kategori pada pengukuran
Technology Readiness Index yaitu
1 High Technology Readiness (TRI gt 351)
2 Medium Technology Readiness (29 =lt TRI =lt 351)
3 Low Technology Readiness (TRI =lt 289)
Terdapat 5 segmen kategori pengguna sistem yang didefiniskan oleh
Parasuraman dan Colby (2015)
1 Explolers Memiliki optimisme dan rasa inovatif yang tinggi terhadap
teknologisistem sehingga memiliki antusiasme terhadap penggunaan
teknologisistem informasi
2 Pioneer Memiliki optimisme dan rasa inovatif yang tinggi terhadap
teknologisistem namun memiliki sikap kritis terhadap penggunaan
36
teknologisistem informasi Hal tersebut menyebabkan pengguna akan
selektif dalam penggunaan teknologisistem informasi
3 Paranoids Memiliki rasa optimis terhadap teknologisistem namun
memiliki rasa inovatif yang rendah Pengguna kategori ini memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang tinggi terhadap penggunaan
teknologisistem Hal ini menyebabkan rendahnya antusiasme terhadap
penggunaan teknologi
4 Laggards Memiliki rasa optimis dan rasa inovatif terhadap
teknologisistem yang rendah Jenis pegguna seperti ini memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang tinggi terhadap penggunaan
teknologisistem Hal ini menyebabkan penolakan terhadap penggunaan
teknologi
5 Skeptics Memiliki rasa optimis dan rasa inovatif yang rendah terhadap
teknologisistem Jenis pegguna seperti ini juga memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang rendah terhadap penggunaan
teknologisistem Pengguna seperti ini akan menerima teknologisistem
namun tidak memiliki antusiasme terhadap teknologisistem
37
2113 Model Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information)
Gambar 2 5 Model Keberhasilan SI (DeLone amp McLean 1992)
Model keberhasilan ini didasarkan pada proses dan hubungan kausal
dari dimensi-dimensi di model Model ini tidak mengukur ke enam dimensi
pengukuran keberhasilan sistem informasi secara independen tetapi
mengukurnya secara keseluruhan satu mempengaruhi yang lainnya
Pertimbangan proses beragumentasi bahwa suatu sistem terdiri dari
beberapa proses yaitu satu proses mengikuti proses lainnya Suatu model
proses mengusulkan bahwa suatu sistem informasi terdiri dari beberapa
proses yaitu sebagai berikut ini
a Suatu sistem informasi mula-mula dibuat berisi dengan banyak fitur
yang dapat memperlihatkan beberapa tingkat kualitas sistem dan
informasinya
b Pemakai-pemakai dan manajer-manajer mempunyai pengalaman dengan
fitur-fitur tersebut dengan menggunakan sistemnya entah mereka puas
atau tidak puas dengan sistemnya atau produk informasinya
38
c Penggunaan dari sistem dan produk informasinya kemudian mempunyai
dampak atau pengaruh (influence) di pemakai individual di dalam
melakukan pekerjaannya dan dampak-dampak individu ini secara
kolektif akan berakibat pada dampak- dampak organisasional
Berbeda dengan model proses model kausal (causal model) atau
disebut juga dengan model varian (variance model) berusaha untuk
menjelaskan kovarian (covariance) dari elemen-elemen model untuk
menentukan apakah variansi dari satu elemen dapat dijelaskan oleh variansi
dari elemen-elemen lainnya atau dengan kata lain untuk menentukan apakah
terjadi hubungan kausal diantara mereka Misalnya semakin tinggi kualitas
sistem diharapkan akan menyebabkan kepuasan pemakai dan penggunaan
yang lebih tinggi yang selanjutnya akan memperngaruhi secara positif
produktivitas individual dengan hasil peningkatan produktivitas
organisasional Model kausal ini menunjukkan bagaimana arah hubungan
satu elemen dengan elemen lain apakah menyebabkan lebih besar
(mempunyai pengaruh positif) atau lebih kecil (mempunyai pengaruh
negatif)
Dari model proses dan kausal ini maka dapat dijelaskan bahwa kualitas
sistem (system quality) dan kualitas informasi (information quality) secara
mandiri dan bersama-sama mempengaruhi baik penggunaan (use) dan
kepuasan pemakai (user satisfaction) Besarnya penggunaan (use) dapat
mempengaruhi kepuasan pemakai (user satisfaction) secara positif atau
negatif Penggunaan dan kepuasan pemakai mempengaruhi dampak
39
individual (individual impact) dan selanjutnya mempengaruhi dampak
organisasional (organization impact) Sejak tahun 1992 sampai tahun 2002
banyak penelitian yang telah merujuk dan menggunakan model Delone dan
McLean (1992) Kepopuleran model ini menunjukkan bukti yang kuat dari
kebutuhan untuk mengintegrasikan penemuan-penemuan riset secara
komprehensif di bidang sistem informasi Model ini banyak mengundang
perhatian dari para peneliti salah satunya adalah Peter B Seddon yang
melontarkan kritik terhadap model yang diajukan oleh DeLone amp Mclean
Menurut Seddon dalam Jogiyanto (2007) masalah utama dari model
DampM (DeLone amp McLean) adalah mencoba mengkombinasikan proses dan
penjelasan kausal dari keberhasilan sistem informasi di model mereka
Dengan demikian model mereka tercampur antara model proses (process
model) dan model varian (variance model) Menanggapi kritik Seddon
tersebut yang menyatakan bahwa proses dan kausal adalah dua konsep yang
berbeda dan membingungkan untuk digabungkan DeLone dan McLean
(2003) menyetujui kritik ini Pembuatan model keberhasilan sistem informasi
DampM (DampM Information Success Model) dipicu oleh suatu proses
pembuatan informasi dan dampak dari penggunaan sistem informasinya
DeLone dan McLean mendasarkan modelnya pada model proses yang terdiri
dari tiga komponen proses yaitu
a Pembuatan dari suatu sistem informasi
b Penggunaan sistem informasi tersebut
c Konsekuensi atau dampak dari penggunaan sistem
40
Masing-masing dari proses-proses ini diperlukan (necessary) tetapi
masih belum cukup (not sufficient) untuk suatu kondisi supaya dapat
memberikan hasil (outcome) Misalnya tanpa penggunaan sistem tidak akan
ada konsekuensinya atau manfaatnya Demikian juga dengan pemakaian
sistem mungkin juga tidak akan dihasilkan manfaat Dengan demikian untuk
memahami seluruh dimensi dari keberhasilan sistem informasi model varian
atau model kausal diperlukan
Kritik lainnya oleh Seddon tentang pemakaian sistem (system use)
adalah suatu perilaku (behavior) sehingga harus dikeluarkan sebagai
pengukur sukses dari model kausal DeLone dan McLean (2003) tidak
sependapat dengan kritik ini Mereka berargumentasi bahwa pemakaian
sistem (use) harus mendahului dampak dan manfaat mereka percaya bahwa
pemakaian sistem merupakan pengukur yang tepat untuk mengukur sukses di
kebanyakan kasus
DeLone dan McLean (2003) lebih lanjut mengatakan bahwa
permasalahan dengan menggunakan pemakaian sistem (use) sebagai
pengukur keberhasilan adalah pada definisinya yang terlalu sederhana tanpa
memperhatikan sifat dari penggunaannya Peneliti-peneliti harus
mempertimbangkan sifat (nature) perluasan (extent) kualitas (quality) dan
ketepatan (appropriateness) dari pemakaian sistem Sehingga penghapusan
pemakaian sistem (use) dari model ditolak oleh Delone dan McLean (2003)
Selain itu kenyataannya juga pemakaian sistem (system use atau system
41
usage) masih digunakan di banyak riset-riset empiris dan berlanjut
dikembangkan dan diuji oleh peneliti-peneliti sistem informasi
Dari kontribusi-kontribusi penelitian-penelitian sebelumnya dan akibat
perubahan-perubahan dari peran dan penanganan sistem informasi yang telah
berkembang DeLone dan McLean (2003) memperbarui modelnya dan
menyebutnya sebagai model keberhasilan sistem informasi DampM yang
diperbarui (updated DampM IS Success model) Hal-hal yang diperbarui dalam
model ini adalah sebagai berikut
a Menambah dimensi kualitas pelayanan (service quality) sebagai
tambahan dari dimensi-dimensi kualitas yang telah ada
b Menggabungkan dampak individual (individual impact) dan dampak
organisasional (organizational impact) menjadi satu variabel yaitu
manfaatmanfaat bersih (net benefits)
c Menambahkan dimensi minat memakai (intention to use) sebagai
alternative dari dimensi pemakaian (use)
d Pemakaian (use) dan kepuasan pemakai (user satisfaction) sangat erat
berhubungan Pemakaian (use) harus mendahului kepuasan pemakai
(user satisfaction) sebagai suatu proses tetapi pengalaman yang positif
karena menggunakan (use) akan mengakibatkan kepuasan pemakai yang
lebih tinggi sebagai suatu kausal Secara sama peningkatan kepuasan
pemakai akan mengakibatkan peningkatan minat menggunakan
(intention to use) dan kemudian akan menggunakan (use)
42
e Jika manfaat-manfaat bersih (net benefits) positif akan menguatkan minat
memakai dan menggunakan serta tingkat kepuasan pemakai Umpan
balik ini masih valid bahkan untuk manfaat-manfaat bersih yang negatif
f Model yang diperbarui mempunyai arah panah untuk
mendemonstrasikan hubungan yang diusulkan antar dimensi-dimensi
keberhasilan dalam bentuk proses tetapi tidak menunjukkan arah
hubungannya yang positif atau negatif dalam bentuk kausal
Dari hasil analisis tersebut maka Delone dan McLean (2003)
mengusulkan suatu model yang diperbarui yang nampak pada gambar berikut
ini
Gambar 2 6 Model Keberhasilan SI (DeLone amp McLean 2003)
43
212 Penelitian Sejenis
Tabel 2 3 Penelitian Sejenis
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
1 Peranan Sistem Informasi
Akuntansi dalam Efektifitas
Pelaporan Informasi Akuntansi
Pertanggungjawaban pada PT
Pos Indonesia (Persero)
Manado (Koloay Morasa amp
Elim 2014)
DeLone and
McLean
1 System Quality
2 Information
Quality
3 Service Quality
4 Information Use
5 User Satisfaction
6 Net Benefit
Untuk mengetahui bagaimana
peranan sistem informasi
akuntansi pertanggungjawaban
kantor cabang PT Pos
Indonesia (Persero) Manado
Penelitian menyimpulkan bahwa Sistem
Informasi Akuntansi pada PT Pos
Indonesian (Persero) Manado telah
berperan secara efektif dalam pelaporan
informasi akuntansi pertanggungjawaban
kantor cabang Terbukti dengan
terpenuhinya karakteristik output kualitatif
berupa informasi yang menjelaskan telah
tercapainya tujuan dalam perusahaan
2 Kajian Keberhasilan
Penggunaan Sistem Informasi
Accurate Dengan
Menggunakan Model
Kesuksesan Sistem Informasi
DeLone Dan Mclean (Hudin amp
Riana 2016)
Updated
DeLone dan
McLane (2003)
1 System quality
2 Information
quality
3 Service quality
4 Use
5 User satisfaction
6 Net benefit
Penelitian ini akan
menganalisis faktor-faktor
yang mengukur keberhasilan
model kesuksesan sistem
informasi DeLone amp McLean
terhadap pengguna Sistem
Informasi Akuntansi Accurate
di enam perusahaan di Kota
Sukabumi
Penelitian ini membuktikan bahwa kualitas
informasi dan kualitas pelayanan tidak
berpengaruh signifikan terhadap variabel
penggunaan dan variabel lainnya teruji
signifikan dalam mengukur keberhasilan
penggunan Sistem Accurate dengan nilai
R-square 057 untuk penggunaan 094
untuk kepuasan pengguna dan 094 untuk
manfaat bersih Selain itu nilai Goodness
of Fit (GoF) sebesar 072 atau 72
sehingga model dinyatakan telah sesuai
secara substansial dalam
merepresentasikan hasil penelitian
44
Tabel 23 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
3 Evaluasi Net Benefit Sistem
Informasi Akuntansi Pada
Software Akuntansi Accurate
dan Zahir MenurutModel
Delone amp Mclean 2003
(Tjahjanadi amp Sarosa)
Updated
DeLone dan
McLane (2003)
1 System quality
2 Information
quality
3 Service quality
4 Use
5 User satisfaction
6 Net benefit
menganalisis Net Benefit
software akuntansi menurut
model kesuksesan DeLone amp
McLean (2003)
Hasil penelitian menunjukkan bahwa
Information Quality System Quality dan
Service Quality berpengaruh terhadap User
Satisfaction User Satisfaction berpengaruh
terhadap Net Benefit Akan tetapi
Information Quality System Quality dan
Service Quality tidak berpengaruh terhadap
Use Use tidak berpengaruh terhadap User
Satisfaction dan Use tidak berpengaruh
terhadap Net Benefit
4 Evaluasi Kesiapan Pengguna
dalam Adopsi SI Terintegrasi
di bidang Keuangan
Menggunakan Metode TRI
(Florestiyanto 2012)
Technology
Readiness Index
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Melakukan evaluasi kesiapan
pengguna dalam adopsi TIK
diukur dari keyakinan positif
dan keyakinan negatif
pengguna terhadap teknologi
dengan mengadiopsi TRI 10
Seluruh variable penelitian berpengaruh
terhadap technology readiness
5 Analisis Kesiapan Pengguna
Sistem Informasi Akademik
(Pambudi 2015)
Technology
Readiness Index
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Melakukan analisis kesiapan
kompetensi teknologi
pengguna pada proses
implementasi SIA di PNM
dengan menggunakan SEM-
PLS dan metode TRI
Seluruh variable Tri berpengaruh secara
signifikan terhadap Technology Readiness
faktor ketidaknyamanan menempati urutan
teratas dan inovasi urutan terbawah
45
Tabel 23 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
6 An Updated and
Streamline Technology
Readiness Index TRI 20
(Parasuraman amp Colby
2015)
TRI 20 1 Optimism
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Pada papper ini adanya
penyederhanaan indikator
dari 36 pada TRI versi 10
kini menjadi 16 variabel pada
TRI 20
Adanya perbaharuan 16 indikator
pada model TRI 20
7 Implementation in of
Input process-output
Model for Measuring
Information System
Project Success (
Subiyakto amp Ahlan
2014)
IPO Model
Measuring IS Project
Success
1 Project Contents
People amp Actions
2 Institutinal Context
3 System Use
4 Information
Quality
5 System Quality
6 Service Quality
7 User Satisfication
8 Net Benefits
Memberikan alternative
model keberhasilan proyek
SI menggunakan IPO model
Permodelan usulan yang dibuat
berdasarkan empat teori dasar yaitu IPO
Logic Model The Project Success
Theories The DampM Success Model dan
The Project Classifictory Framework
8 Development of the
Readiness and Success
Model for Assessing the
Information System
Integration (Subiyakto
2017)
The technology
readiness and IS
success model
combination
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
5 Information
Quality
6 System Quality
7 Service Quality
8 UserSatisfication
9 Success
Information
Systems
Tujuan penelitian ini
menggabungkan dua model
menjadi satu kesiapan dan
keberhasilan sistem untuk
mengetahui pengaruh
kesiapan terhadap
keberhasilan integrasi sistem
Hasil penelitian ini menunjukkan anatara
penggabungan dua model yang
dikembangkan menjadi satu model antara
model kesiapan dengan model keberhasilan
sistem yang memiliki Sembilan variabel
dengan 23 indikator
46
Tabel 21 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
9 Pengukuran Pengaruh
Kesiapan Terhadap
Keberhasilan Penerapan
Sistem Ubiquitous
Computing Di UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
(Gregoryo Gusti 2017)
Model TRI
Parasuraman amp
Colby (2014) dan
Model Keberhasilan
Sistem Informasi
(Delone amp McLean
2003) yang
dikembangkan oleh
(Subiyakto 2017)
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
5 Information Quality
6 System Quality
7 Service Quality
8 UserSatisfication
9 Success Information
Systems
Untuk mengetahui pengaruh
kesiapan terhadap
keberhasilan penerapan
sistem Ubiquitous
Computing di UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
khususnya Fakultas Sains
dan Teknologi
Hasilnya terdapat 23 hipotesis yang diuji
11 hipotesis yang diterima atau
berpengaruh dan 12 hipotesis ditolak
Sehingga faktor-faktor pengaruh kesiapan
terhadap keberhasilan sistem yaitu OPT
melalui SYQ SVQ dan USF INN melalui
INQ dan SVQ INS berpengaruh secarah
negatif melalui INQ SYQ dan SVQ INQ
melalui USF SVQ melalui USF USF
melalui SIS
47
213 Pengembangan Hipotesis
Hipotesis dikembangkan berdasarkan teori-teori dari Parasuraman amp Colby
(2015) Delone amp McLean (2003) dan Subiyakto (2017) Maka dari itu dapat
dijabarkan hipotesis untuk variabel construct sebagai berikut
H1 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap INQ
H2 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap SYQ
H3 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap SVQ
H4 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H5 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap INQ
H6 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap SYQ
H7 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap SVQ
H8 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H9 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
H10 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SYQ
H11 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SVQ
H12 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap USF
H13 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
H14 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SYQ
H15 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SVQ
H16 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap USF
H17 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H18 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H19 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
48
H20 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H21 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H22 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H23 Apakah USF berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
49
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
31 Pendekatan Penelitian
Secara umum penelitian ini dilakukan dengan menerapkan pendekatan kuantitatif
(Creswell 2017) dan struktur penelitian yang berurutan sesuai dengan tujuannya
yaitu untuk mengetahui pengaruh kesiapan terhadap keberhasilan penerapan SIA
Accurate dan menguji hipotesis yang berhubungan antara pengaruh kesiapan
terhadap keberhasilan penerapan sistem Teknik pengumpulan data yang dilakukan
melalui pengadaan survei yang disebarkan kepada responden di beberapa
perusahaan Jakarta khususnya pengguna SIA Accurate dengan berinstrumenkan
pertanyaan kuesioner analisis data dilaksanakan secara statistik dengan
menggunakan perangkat lunak komputer sesuai kebutuhan
Dalam penelitian ini perangkat lunak yang digunakan yaitu MS Word 2016
untuk penulisan laporan MS Excell 2016 untuk membantu pengolahan data
demografis serta SmartPLS versi 30 untuk pengolahan data hasil kuesioner dari
responden yang terkumpul Serta Edraw Max 8 untuk pembuatan gambar yang
mendukung penulisan laporan penelitian (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle
2015 Sarstedt 2017 Wong 2013 Yamin amp Kurniawan 2011)
50
32 Prosedur Penelitian
Melihat dari pendekatan dan strategi penelitian yang telah dijelaskan sebelumnya
penelitian ini akan dilakukan menggunakan delapan tahapan yang secara prosedural
dan berurutan yang terdiri dari kajian pustaka pengembangan model perancangan
penelitian pembuatan instrument penelitian atau indikator pengumpulan data
analisis data interpretasi dan pembuatan laporan Berikut gambar yang akan
memperjelas urutan prosedural penelitian ini
Gambar 3 1 Prosedur Penelitian
51
Selanjutnya akan digambarkan durasi proses dari ke delapan tahapan
dalam penelitian ini beserta kegiatan strukturalnya pada tabel 31
Tabel 3 1 Waktu Penelitian
No Tahapan Nov Des Jan Feb Mar Apr Mei Jun
1 Kajian Pustaka
2 Pengembangan Model
3 Perancangan Penelitian
4 Pembuatan Instrumen
5 Pengumpulan Data
6 Analisis Data
7 Interpretasi
8 Pembuatan Laporan
33 Populasi dan Sampel
Populasi dan sampel pada penelitian ini ialah para pengguna SIA Accurate versi 5
di beberapa perusahaan Jakarta yang pernah menggunakan sistem ini tanpa dibatasi
lamanya waktu penggunaan Tahap pertama peneliti mengambil teknik sampling
melalui purposive sampling yang dilakukan untuk memilih bagian dari populasi
dimana kriteria yang dipilih adalah pengguna yang memiliki pengalaman dalam
menggunakan SIA Accurate Selanjutnya peneliti menentukan jumlah responden
berdasarkan teori dengan pertimbangan jumlah populasi keterbatasan waktu dan
biaya maka dari itu peneliti mengkerucutkan daerah penelitian pada Jakarta Selatan
Jakarta Timur Jakarta Barat Dari 15 perusahaan yang menggunakan SIA Accurate
dan dijadikan target sampel penelitian 4 diantaranya menerima permohonan
penelitian yang diajukan dan 11 perusahaan lainnya menolak Dengan perkiraan
responden yang mencapai lebih dari 100 orang hal tersebut menurut beberapa ahli
(Guritno 2011 Wong 2013) telah mencakupi sampel yang dibutuhkan dalam
Structural Equation Modeling (SEM) maka peneliti mendapatkan jumlah
responden sebanyak 125 orang
52
34 Instrumen Penelitian
Instrumen penelitian ini berupa sebuah kuesioner yang berisi lembaran surat
pengantar dari peneliti sebagai permohonan untuk pengisiannya dan lembar kedua
dan ketiga yang berisikan pertanyaaan-pertanyaan penelitian Lembar pertanyaan
penelitian ini terdiri dari tujuh pertanyaan yang ditujukan sebagai data demografi
mengenai profil responden (1) jenis kelamin (2) pendidikan terakhir (3)
pengetahuan pengguna dalam keberadaan SIA Accurate (4) pengalaman
penggunaan SIA Accurate (5) skala intensitas akses SIA Accurate (6) tingkat
kesiapan terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate (7) status responden di
perusahaan dan empat puluh empat pertanyaan ditujukan sebagai data statistik
inferensial Daftar pertanyaan lengkap penelitian dapat dilihat pada bagian
lampiran Secara khusus peneliti menggunakan lima poin skala likert dari tingkatan
ldquoSangat Tidak Setujurdquo (1) sampai ldquoSangat Setujurdquo (5) untuk pengukuran dalam
kuesioner tersebut Berikut tabel 32 indikator dan butir pertanyaan penelitian
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian
Variabel Indikator Pertanyaan
Optimism
(OPT)
Easiness Sistem bebas dari kesulitan kendala dan
masalah
Connectivity Sistem dapat mudah terhubung dengan sistem
lain
Effectiveness Sistem berjalan secara efektif
Efficiency Sistem berjalan secara efisien
Productivity Sistem berjalan secara produktif
Innovativeness
(INN)
Problem Solving Sistem merupakan alat pemecah masalah bagi
penggunanya
Independence Sistem membantu pengguna bebas dari kendali
dan pengaruh
Challenge Sistem mendukung penggunanya untuk mencapai
tujuan dalam situasi atau masalah yang sulit
Stimulation Sistem mendorong penggunanya untuk mencapai
tujuan
Competitiveness Sistem mendukung penggunanya untuk menjadi
lebih sukses daripada pesaingnya
53
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian (lanjutan)
Variabel Indikator Pertanyaan
Discomfort
(DIS)
Complexity Sistem membingungkan pengguna dalam
penggunaannya
Difficulty Sistem tidak mudah untuk digunakan
Dependence Sistem tidak bebas untuk digunakan
Lack Of Support Sistem dijalankan tanpa dukungan operasi secara
penuh
Innapropriateness Sistem tidak sesuai dengan perencanaan
pengembangannya
Insecurity
(INS)
Failure Sistem tidak berhasil dijalankan sesuai rencana
pengembangannya
Threat Sistem berada dalam kondisi yang dapat
menyebabkan bahaya
Reducing Interaction Sistem membuat penggunanya menjadi kurang
dalam berinteraksi
Distraction Sistem membuat penggunanya tidak fokus kepada
yang sebenarnya penting untuk mereka
Incredulity Sistem meragukan untuk digunakan
Information
Quality
(INQ)
Accuracy Sistem menghasilkan informasi secara akurat
Timeliness Sistem menghasilkan informasi secara tepat waktu
Completeness Sistem menghasilkan informasi secara lengkap
Consistency Sistem menghasilkan informasi secara konsisten
sepanjang operasinya
Relevance Sistem menghasilkan informasi sesuai kebutuhan
penggunanya
System
Quality
(SYQ)
Ease of Use Sistem mudah dalam penggunaannya
Maintainability Sistem mudah dalam perawatannya
Response Time Sistem mampu merespon secara cepat mengikuti
perintah yang diberikan
Fuctionality Sistem mampu melakukan semua fungsi yang
disyaratkan dalam pengembangannya
Safety Sistem aman dalam penggunaanya
Service
Quality
(SVQ)
Responsiveness Sistem memberikan layanan secara cepat
Flexibility Sistem menyediakan layanan yang fleksibel sesuai
kondisi pengguna
Security Sistem memberikan layanan yang aman
Functionality Sistem menyediakan layanan yang sesuai
persyaratan dalam pengembangannya
Extension Sistem menyediakan layanan lebih dari fungsi yang
disyaratkan
User
Satisfaction
(USF)
Efficiency Pengguna puas dengan tingkat efisiensi sistem
Effectiveness Pengguna puas dengan tingkat efektifitas sistem
Flexibility Pengguna puas dengan tingkat fleksibilitas sistem
Overall Satisfaction Pengguna puas dengan kinerja sistem
Success
Information
System
(SIS)
IS Efficiency Sistem beroperasi secara efisien
IS Effectiveness Sistem beroperasi secara efektif
User Satisfaction Sistem meningkatkan kepuasan penggunanya
Productivity Improvement Sistem meningkatkan produktivitas
Competitive Advantage Sistem meningkatkan daya saing perusahaan
54
35 Pengumpulan dan Pemrosesan Data
Proses pengumpulan data yang dilakukan oleh peneliti ialah menyebar kuesioner
secara langsung kepada respondenpengguna SIA Accurate Penyebaran kuesioner
dilakukan secara langsung pada beberapa perusahaan pengguna SIA Accurate di
Jakarta Prosedur awal yang dilakukan dalam kegiatan pengumpulan data adalah
perizinan yang diajukan peneliti kepada perusahaan terkait setelah disetujui proses
pengambilan data dilakukan dengan menyerahkan kuesioner kepada perwakilan
masing-masing perusahaan dan menjelaskan bagaimana cara pengisian kuesioner
tersebut Proses pengumpulan data dilakukan selama tiga bulan dibeberapa
perusahaan pengguna SIA Accurate di Jakarta Berdasarkan hasil penyebaran
kuesioner peneliti berhasil mengumpulkan 125 kuesioner secara langsung kepada
pengguna yang telah menggunakan SIA Accurate Keseluruhan kuesioner yang
diperoleh dinyatakan valid karena sesuai dengan kriteria dan dinyatakan lengkap
36 Analisis dan Interpretasi Data
Analisis data dibagi menjadi dua yaitu analisis demografis dan analisis statistis
inferensial Pertama peneliti melakukan analisis data demografis dengan
menggunakan perangkat lunak Ms Word 2016 Kedua peneliti melakukan analisis
statistis inferensial menggunakan SmartPLS versi 30 terdapat dua analisis yang
dilakukan oleh penelti dalam tahap ini yaitu analisis measurement model (outer
model) dan structural model (inner model) Measurement model (outer model)
dilakukan melalui proses pengujian validitas dan reliabilitas outer model melalui
indikator reliability internal consistency reliability convergent validity dan
55
discriminant validity Sedangkan pengujian structural model (inner model) melalui
path ceofficient (β) coefficient of determination (R2) t-test melalui metode
bootstrapping effect size (f2) predictive relevance (Q2) dan relative impact (q2)
menggunakan metode pengujian blindfolding Setelah itu untuk interpretasi hasil
peneliti mendiskusikan hasil analisis demografi responden dengan kondisi lapangan
yang berjalan dan juga menterjemahkan hasil analisis model secara statistik
kuantitatif dengan membandingkan dan mempertimbangkan sejumlah literatur
terkait sebelumnya
56
BAB IV
HASIL ANALISIS DAN INTERPRETASI
41 Hasil Analisis
411 Hasil Analisis Demografis
Hasil analisis demografis dilakukan pada bagian profil responden dan untuk
menghasilkan informasi demografis terkait profil responden tingkat pendidikan
dan bagaimana responden tersebut menilai kemampuannya menggunakan
komputer
1) Jenis Kelamin
Gambar 41 memperlihatkan bahwa dari 125 data responden yang
terlibat dalam penelitian ini sebagian besar responden berjenis kelamin
laki-laki yaitu sebanyak 70 orang (56) dan jumlah dari responden
perempuan yaitu sebanyak 55 orang (44)
Gambar 4 1 Diagram Jenis Kelamin Responden
Laki-laki
56
Perempuan
44
Laki-laki Perempuan
57
2) Pendidikan Terakhir
Gambar 42 menunjukan bahwa responden yang terlibat dalam
penelitian ini memiliki keragaman tingkat pendidikan Sebanyak 71
responden (57) merupakan lulusan S1 25 responden (20) lulusan
SLTA 23 responden (18) merupakan lulusan Diploma dan 6 responden
merupakan lulusan S2 (5)
Gambar 4 2 Diagram Pendidikan Terakhir Responden
3) Pengetahuan mengenai Keberadaan Sistem
Berdasarkan gambar 43 dari jumlah 125 responden mayoritas
sudah mengetahui mengenai keberadaan SIA Accurate yaitu sebanyak 119
responden (95) sisanya sebanyak 6 orang (5) belum mengetahui
mengenai adanya SIA Accurate
SLTA
20
Diploma
18S1
57
S2
5
SLTA Diploma S1 S2
58
Gambar 4 3 Diagram Pengetahuan Keberadaan Sistem
4) Pengalaman Penggunaan Sistem
Pengalaman responden dalam menggunakan sistem di institusi atau
perusahaan tersebut adalah lt1 tahun sebanyak 69 (55) 1-3 tahun
sebanyak 15 (12) 3-5 tahun sebanyak 16 (13) dan gt5 tahun sebanyak
25 (20 ) responden Gambar 44 menunjukan durasi pengalaman
responden dalam menggunakan SIA Accurate di penelitian ini
Gambar 4 4 Diagram Pengalaman Penggunaan Sistem
Tidak5
Iya95
Tidak Iya
lt 1 Tahun
55
1 - 3 Tahun
12
3 - 5 Tahun
13
gt 5 Tahun
20
lt 1 Tahun 1 - 3 Tahun 3 - 5 Tahun gt 5 Tahun
59
5) Skala Intensitas Penggunaan Sistem
Skala intensitas responden dalam menggunakan sistem dalam
pekerjaan di institusi atau perusahaan tersebut adalah ldquoselalurdquo sebanyak 79
responden (63) ldquoterkadangrdquo sebanyak 30 (24) ldquojarangrdquo sebanyak 16
(13) dan ldquotidak pernahrdquo sebanyak 0 (0 ) responden Gambar 45
menunjukan durasi pengalaman responden dalam menggunakan SIA
Accurate di penelitian ini
Gambar 4 5 Diagram Skala Intensitas Penggunaan Sistem
6) StatusPosisi Pekerjaan
Berdasarkan gambar 46 dapat diketahui bahwa responden pada
penelitian ini bagian marketing sebanyak 43 orang (34) dilanjutkan oleh
bagian logistik sebanyak 37 orang (30) bagian keuangan sebanyak 13
orang (11) bagian Admin sebanyak 24 orang (19) dan terakhir bagian
TI sebanyak 8 orang (6)
Selalu
63
Terkadang
24
Jarang
13
Selalu Terkadang Jarang
60
Gambar 4 6 StatusPosisi Pekerjaan
7) Kemampuan Penggunaan Komputer
Gambar 47 menunjukan penilaian responden atas kapabilitas
penggunaan komputer Hasil ini diambil berdasarkan jawaban responden
atas pertanyaan kemampuan penggunaan komputer yang memiliki pilihan
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil dan Sangat Tidak Terampil
Sebanyak 20 (16) responden menjawab ldquoSangat Terampilrdquo 87 (70)
responden menjawab ldquoTerampilrdquo dan 18 responden menjawab ldquoTidak
Terampilrdquo
Gambar 4 7 Diagram Kemampuan Penggunaan Komputer
Marketing
34
Keuangan
11Admin
19
Logistik
30
TI
6
Marketing Keuangan Admin Logistik TI
Sangat Terampil
17
Terampil
68
Tidak Terampil
15
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil
61
412 Hasil Analisis Pengukuran Model
Analisis pengukuran model (measurement model) dilakukan melalui empat tahap
pengujian seperti yang sudah dilakukan oleh beberapa peneliti sebelumnya Empat
pengujian itu adalah individual item reliability internal consistency reliability
average variance extracted dan discriminant validity (Afthanorhan 2013 Hair
2012 Ringle 2015 Subiyakto 2015 Wong 2013 Yamin 2011) Berikut ini adalah
penjelasan tentang pelaksanaan dan hasil dari empat pengujian tersebut
1) Uji Individual Item Reliabilty
Standardized loading factor menggambarkan besarnya korelasi
antara setiap item pengukuran (indikator) dengan konstruknya dengan
melihat nilai outer loading Nilai outer loading diatas 07 dapat dikatakan
baik artinya bahwa indikator tersebut dikatakan valid sebagai indikator yang
mengukur konstruk Mengacu pada standar nilai outer loading setelah
melalui pengujian pada SmartPLS 30 dengan hasil pada tabel 41 dan
gambar 48 dilakukan penghapusan pada tiga indikator yang memiliki outer
loading dibawah 07 yaitu INN1 INQ1 dan INQ2 Setelah penghapusan
ketiga indikator tersebut setelah diuji kembali menggunakan SmartPLS 30
seluruh outer loading sudah memenuhi syarat gt07Internal Consistency
dengan hasil pada tabel 42 dan gambar 49
62
Tabel 4 1 Hasil Awal Uji Loading Factor
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884
DIS2 0933
DIS3 0920
DIS4 0935
DIS5 0881
INN1 -0008
INN2 0895
INN3 0881
INN4 0888
INN5 0757
INQ1 0699
INQ2 0145
INQ3 0848
INQ4 0750
INQ5 0748
INS1 0893
INS2 0901
INS3 0915
INS4 0875
INS5 0840
OPT1 0856
OPT2 0856
OPT3 0855
OPT4 0793
OPT5 0818
SIS1 0894
SIS2 0897
SIS3 0902
SIS4 0899
SIS5 0890
SVQ1 0914
SVQ2 0907
SVQ3 0890
SVQ4 0897
SVQ5 0868
SYQ1 0903
SYQ2 0778
SYQ3 0852
SYQ4 0864
SYQ5 0882
USF1 0835
USF2 0821
USF3 0859
USF4 0779
63
Tabel 4 2 Hasil Uji Loading Factor Setelah Penghapusan Indikator
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884
DIS2 0933
DIS3 0920
DIS4 0935
DIS5 0881
INN1
INN2 0895
INN3 0881
INN4 0888
INN5 0757
INQ1
INQ2
INQ3 0848
INQ4 0750
INQ5 0748
INS1 0893
INS2 0901
INS3 0915
INS4 0875
INS5 0840
OPT1 0856
OPT2 0856
OPT3 0855
OPT4 0793
OPT5 0818
SIS1 0894
SIS2 0897
SIS3 0902
SIS4 0899
SIS5 0890
SVQ1 0914
SVQ2 0907
SVQ3 0890
SVQ4 0897
SVQ5 0868
SYQ1 0903
SYQ2 0778
SYQ3 0852
SYQ4 0864
SYQ5 0882
USF1 0835
USF2 0821
USF3 0859
USF4 0779
Keterangan
Dihapus
64
2) Uji Internal Consistency Reliability
Pengujian ini dilakukan dengan melihat hasil nilai composite
reliability (CR) dengan batas ambang di atas 07 Hasilnya dapat dilihat pada
Tabel 43 bahwa nilai CR dari semua variabel di atas 07 sehingga memenuhi
syarat dan valid untuk digunakan dalam model penelitian ini
Tabel 4 3 Hasil Uji Composite Reliability
Composite Reliability
DIS 0960
INN 0917
INQ 0852
INS 0948
OPT 0921
SIS 0953
SVQ 0953
SYQ 0933
USF 0894
3) Uji Average Variance Extracted
Pengujian convergent validity selanjutnya dilakukan dengan melihat
nilai average variance extracted (AVE) Nilai ini menggambarkan besaran
varian atau keragaman variabel manifes (indikator) yang dapat dikandung
oleh variabel laten (konstruk) Nilai AVE minimal 05 menunjukan ukuran
convergent validity yang baik Artinya variabel laten (konstruk) dapat
menjelaskan rata-rata lebih dari setengah variance dari indikator-
indikatornya Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 44 yang menunjukan bahwa
nilai AVE dari semua variabel di atas 05 sehingga memenuhi syarat untuk
digunakan
65
Tabel 4 4 Hasil Uji Average Variance Extracted (AVE)
Average Variance Extracted (AVE)
DIS 0829
INN 0735
INQ 0658
INS 0784
OPT 0699
SIS 0804
SVQ 0802
SYQ 0736
USF 0679
4) Discrimant Validity
Pengujian ini dapat dilakukan melalui dua cara yaitu dengan memeriksa
cross loading pertama dilakukan dengan membandingkan korelasi indikator
dengan konstruknya dan konstruk blok lainnya Bila korelasi antara indikator
dengan konstruknya lebih tinggi dari korelasi dengan konstruk blok lainnya
hal ini menunjukkan konstruk tersebut memprediksi ukuran pada blok mereka
lebih baik dari blok lainnya Selanjutnya dengan memeriksa cross loading
Fornell-Lackerrsquos yaitu dengan membandingkannya dengan nilai akar AVE
dimana nilai akar AVE harus lebih tinggi daripada korelasi antara konstruk
dengan konstruk lainnya Hasilnya dapat dilihat pada tabel 45 dan indikator
yang diberi blok kuning pada setiap variabel memiliki nilai lebih tinggi dari
korelasi dengan konstruk blok lainnya
66
Tabel 4 5 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading)
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884 0535 0039 0723 0036 0012 0095 0033 0076
DIS2 0932 0485 0040 0766 0065 0035 0166 0143 0111
DIS3 0920 0538 0038 0739 0096 0020 0124 0066 0090
DIS4 0936 0507 0080 0784 0106 0032 0166 0117 0141
DIS5 0880 0471 -0017 0704 0016 -0057 0085 0026 0026
INN2 0551 0895 0060 0539 0068 0168 0169 0146 0209
INN3 0420 0881 0135 0408 0176 0215 0232 0225 0311
INN4 0398 0889 0060 0363 0159 0174 0248 0226 0222
INN5 0539 0757 0058 0498 0120 0164 0287 0245 0197
INQ3 0082 0179 0882 0134 0542 0351 0634 0627 0524
INQ4 -0018 0004 0809 0071 0451 0182 0489 0535 0277
INQ5 0040 0011 0736 0098 0299 0334 0224 0221 0443
INS1 0744 0492 0091 0890 0018 0075 0132 0120 0120
INS2 0734 0452 0128 0901 0006 0098 0194 0168 0190
INS3 0741 0489 0125 0915 0039 0069 0174 0151 0180
INS4 0714 0443 0130 0877 0034 0084 0164 0152 0156
INS5 0718 0452 0063 0841 -0048 0033 0050 0037 0111
OPT1 0116 0213 0431 0040 0856 0446 0636 0597 0521
OPT2 0133 0161 0479 0079 0855 0487 0703 0623 0554
OPT3 0031 0131 0529 -0043 0855 0495 0672 0635 0559
OPT4 0022 0095 0366 -0023 0793 0408 0627 0577 0431
OPT5 0031 0061 0441 0025 0818 0376 0638 0599 0420
SIS1 0095 0181 0268 0109 0460 0895 0612 0523 0700
SIS2 -0039 0150 0279 0020 0475 0898 0583 0473 0701
SIS3 0039 0215 0374 0120 0480 0901 0641 0585 0791
SIS4 0010 0193 0438 0072 0505 0899 0642 0578 0736
SIS5 -0012 0216 0275 0063 0464 0890 0617 0526 0689
SVQ1 0166 0279 0435 0182 0706 0619 0914 0837 0578
SVQ2 0085 0205 0493 0100 0733 0590 0907 0744 0611
SVQ3 0154 0249 0598 0173 0657 0675 0890 0838 0682
SVQ4 0116 0243 0532 0162 0729 0660 0897 0823 0654
SVQ5 0164 0275 0496 0173 0688 0539 0868 0759 0599
SYQ1 0142 0289 0541 0192 0682 0604 0878 0905 0597
SYQ2 0028 0173 0418 0076 0496 0383 0586 0778 0518
SYQ3 0079 0158 0464 0090 0604 0478 0708 0850 0569
SYQ4 0090 0241 0494 0185 0621 0536 0787 0867 0582
SYQ5 0084 0208 0567 0107 0687 0544 0839 0883 0563
USF1 0111 0254 0489 0129 0533 0628 0587 0599 0835
USF2 0121 0137 0408 0136 0464 0650 0512 0464 0820
USF3 0043 0275 0501 0106 0491 0732 0633 0579 0858
USF4 0103 0247 0328 0225 0483 0648 0563 0526 0781
67
Tabel 4 6 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading Fornell-Lackerrsquos)
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS 0911
INN 0552 0857
INQ 0050 0096 0811
INS 0821 0523 0129 0885
OPT 0081 0160 0541 0019 0836
SIS 0021 0214 0366 0087 0532 0897
SVQ 0153 0279 0572 0176 0785 0691 0895
SYQ 0102 0253 0583 0156 0726 0600 0894 0858
USF 0112 0280 0527 0179 0598 0808 0699 0660 0824
Tabel 46 menunjukan bahwa nilai akar AVE lebih tinggi daripada
korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya Sehingga berdasarkan hasil
pemeriksaan dua tahap cross loading diketahui bahwa tidak ada masalah dalam
uji discriminant validity
68
Gambar 4 8 Hasil Awal Analisis Outer Model
69
Gambar 4 9 Hasil Akhir Analisis Outer Model Setelah Penghapusan Indikator
70
413 Hasil Struktur Model
Analisis struktur model dilakukan melalui enam tahapan pengujian yaitu
pengujian path coefficient (β) coefficient of determination (R2) t-test
menggunakan metode bootstrapping effect size (f2) predictive relevance (1198762)
dan relative impact (1199022) (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Wong 2013 Yamin
2011) Secara grafis hasilnya dapat dilihat pada Tabel 413 Berikut adalah
penjelasan dari ke enam tahap pengujian
1) Path Coefficient (β)
Pengujian ini dilakukan dengan melihat nilai ambang batas yaitu di atas 01
dimana jalur (path) dapat dinyatakan memiliki pengaruh dalam model jika
hasil nilai uji path coefficient berada diatas 01 Hasilnya dari 23 jalur
hipotesis yang ada pada model penelitian ini 8 memiliki pengaruh yang tidak
signifikan dapat dilihat pada tabel 47 dan gambar hasil nilai uji path
coefficient semuanya memiliki nilai diatas 01
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient
Jalur Β
DIS -gt INQ -0271
DIS -gt SVQ -0180
DIS -gt SYQ -0273
DIS -gt USF -0159
INN -gt INQ -0030
INN -gt SVQ 0129
INN -gt SYQ 0133
INN -gt USF 0129
INQ -gt SIS -0157
71
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient (lanjutan)
Jalur β
INQ -gt USF 0160
INS -gt INQ 0356
INS -gt SVQ 0242
INS -gt SYQ 0296
INS -gt USF 0137
OPT -gt INQ 0561
OPT -gt SVQ 0774
OPT -gt SYQ 0721
OPT -gt USF 0132
SVQ -gt SIS 0437
SVQ -gt USF 0401
SYQ -gt SIS -0152
SYQ -gt USF 0075
USF -gt SIS 0686
2) Coefficient of Determination (R2)
Pengujian ini dilakukan untuk menjelaskan varian dari tiap target endogenous
variabel (variabel yang dianggap dipengaruhi oleh variabel lain dalam model)
dengan standar pengukuran sekitar 0670 sebagai kuat sekitar 0333 moderat
dan 0190 atau di bawahnya menunjukan tingkat varian yang lemah
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Wong 2013) Tabel 48
menunjukan bahwa R2 dari Information Quality (INQ) memiliki nilai 0332
R2 dari Success Information S (SIS) memiliki nilai 0708 R2 dari Service
Quality (SVQ) memiliki nilai 0658 R2 dari System Quality (SYQ) memiliki
nilai 0575 dan R2 dari User Satisfaction (USF) memiliki nilai 0536 Hal
tersebut dapat diartikan bahwa Optimism (OPT) Innovativeness (INN)
Discomfort (DIS) Insecurity (INS) menjelaskan secara moderat (332 )
varian dari INQ selanjutnya menjelaskan secara kuat (708 ) varian dari
SIS selanjutnya menjelaskan secara moderat (658 ) varian dari SVQ
selanjutnya menjelaskan secara moderat (575 ) varian dari SYQ Disisi
72
lain INQ SVQ dan SYQ menjelaskan secara moderat (536 ) varian dari
USF
Tabel 4 8 Hasil Uji Coefficient of Determination (R-Square)
Variabel Endogen R Square
INQ 0332
SIS 0708
SVQ 0658
SYQ 0575
USF 0536
3) T-test
Pengujian ini dilakukan dengan metode bootstrapping menggunakan uji two-
tailed dengan tingkat signifikansi 5 (005) untuk menguji hipotesis-
hipotesis penelitian Hipotesis tersebut akan diterima jika memiliki t-test lebih
besar dari 196 (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Wong 2013)
Adapun tingkat signifikansi lain yaitu 10 akan diterima jika memiliki t-test
165 (Hair et al 2011)
Gambar 4 10 Hasil Uji T-test
73
Gambar 410 diatas menunjukan bahwa ada 14 dari 23 hipotesis yang
diterima dan sisanya ditolak Berikut penjelasan hasil nilai t-test yang dapat
dilihat pada tabel 49
Tabel 4 9 Hasil Uji T-test
Hubungan antar Variabel
(Dependen -gt Independen) T-test
DIS -gt INQ 1929
DIS -gt SVQ 1626
DIS -gt SYQ 2181
DIS -gt USF 1518
INN -gt INQ 0254
INN -gt SVQ 1792
INN -gt SYQ 1811
INN -gt USF 1450
INQ -gt SIS 2123
INQ -gt USF 1254
INS -gt INQ 2547
INS -gt SVQ 2527
INS -gt SYQ 2668
INS -gt USF 1433
OPT -gt INQ 7128
OPT -gt SVQ 16486
OPT -gt SYQ 14434
OPT -gt USF 0993
SVQ -gt SIS 3371
SVQ -gt USF 2412
SYQ -gt SIS 1107
SYQ -gt USF 0397
USF -gt SIS 7666
4) Effect Size (f2)
Pada tahap ini dilakukan pengujian untuk mengetahui pengaruh variabel
tertentu terhadap variabel lainnya dalam struktur model dengan nilai ambang
batas sekitar 002 untuk pengaruh kecil 015 untuk menengah dan 035 untuk
pengaruh besar Dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut
74
Dimana
Nilai yang diperoleh ketika konstruk eksogen dimasukkan ke
model
Nilai yang diperoleh ketika konstruk eksogen dikeluarkan dari
model
Seperti yang dapat dilihat pada Tabel 410 hasil dari pengujian terhadap 23
jalur yang ada pada penelitian ini 4 jalur memiliki pengaruh yang besar dan 19
jalur lainnya memiliki pengaruh yang kecil
Tabel 4 10 Hasil Uji Effect Size
Jalur f2
Analisis f2 R2-in R2-ex sum f2
DIS -gt INQ 0332 0310 003342 Kecil
DIS -gt SVQ 0658 0649 002735 Kecil
DIS -gt SYQ 0575 0552 005414 Kecil
DIS -gt USF 0536 0529 001439 Kecil
INN -gt INQ 0332 0332 000048 Kecil
INN -gt SVQ 0658 0647 003321 Kecil
INN -gt SYQ 0575 0536 009179 Kecil
INN -gt USF 0536 0525 002300 Kecil
INQ -gt SIS 0708 0693 004967 Kecil
INQ -gt USF 0536 0520 003377 Kecil
INS -gt INQ 0332 0293 005889 Kecil
INS -gt SVQ 0658 064 005370 Kecil
INS -gt SYQ 0575 0547 006591 Kecil
INS -gt USF 0551 0531 004359 Kecil
OPT -gt INQ 0332 0029 045428 Besar
OPT -gt SVQ 0658 0081 168985 Besar
OPT -gt SYQ 0575 0075 117652 Besar
OPT -gt USF 0536 0539 - 000715 Kecil
SVQ -gt SIS 0708 0674 011464 Kecil
SVQ -gt USF 0536 0512 005100 Kecil
SYQ -gt SIS 0708 0703 001548 Kecil
SYQ -gt USF 0536 0535 000146 Kecil
USF -gt SIS 0708 0480 077795 Besar
75
5) Predictive Relevance (1198762)
Pengujian ini dilakukan dengan metode blindfolding untuk memberikan bukti
bahwa variabel tertentu yang digunakan dalam model mempunyai keterkaitan
prediktif (predictive relevance) dengan variabel lainnya dalam model dengan
ambang batas pengukuran di atas nol sama seperti pada Tabel 411
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Wong 2013)
Tabel 4 11 Hasil Uji Predictive Relevance
Variabel Endogen Q Square
INQ 0201
SIS 0525
SVQ 0486
SYQ 0388
USF 0323
6) Relative Impact (1199022)
Pengujian ini dilakukan dengan metode blindfolding untuk mengukur relatif
pengaruh dari sebuah keterkaitan prediktif suatu variabel tertentu dengan
variabel lainnya dengan nilai ambang batas sekitar 002 untuk pengaruh kecil
015 untuk pengaruh menengahsedang dan 035 untuk pengaruh besar (Hair
et al 2012) Rumus yang digunakan untuk perhitungan 1199022 adalah sebagai
berikut
q2 = 1198762 119894119899119888119897119906119889119890 minus 1198762 119890119909119888119897119906119889119890
1minus 1198762 119894119899119888119897119906119889119890
Tabel 412 menunjukan hasil bahwa 3 jalur mempunyai nilai yang besar
1 memiliki pengaruh sedang dan 19 jalur lainnya memiliki pengaruh kecil
76
Tabel 4 12 Hasil Uji Relative Impact
Jalur q2
Analisis q2 Q2-in Q2-ex sum q2
DIS -gt INQ 0201 0187 0018 Kecil
DIS -gt SVQ 0486 0480 0012 Kecil
DIS -gt SYQ 0388 0372 0026 Kecil
DIS -gt USF 0323 0320 0004 Kecil
INN -gt INQ 0201 0202 - 0001 Kecil
INN -gt SVQ 0486 0487 - 0002 Kecil
INN -gt SYQ 0388 0380 0013 Kecil
INN -gt USF 0323 0318 0007 Kecil
INQ -gt SIS 0525 0514 0023 Kecil
INQ -gt USF 0323 0314 0013 Kecil
INS -gt INQ 0201 0176 0031 Kecil
INS -gt SVQ 0486 0472 0027 Kecil
INS -gt SYQ 0388 0369 0031 Kecil
INS -gt USF 0323 0321 0003 Kecil
OPT -gt INQ 0201 0012 0237 Menengah
OPT -gt SVQ 0486 0055 0839 Besar
OPT -gt SYQ 0388 0048 0556 Besar
OPT -gt USF 0323 0325 - 0003 Kecil
SVQ -gt SIS 0525 0499 0055 Kecil
SVQ -gt USF 0323 0312 0016 Kecil
SYQ -gt SIS 0525 0522 0006 Kecil
SYQ -gt USF 0323 0325 - 0003 Kecil
USF -gt SIS 0525 0353 0362 Besar
77
Tabel 4 13 Hasil Analisis Struktural Model
Hipotesis β t-test R2
f2 q2 Analyses
No Jalur R2-in R2-ex sum f2 Q2-in Q2-ex sum q2 β t-test R2 f2 Q2 q2
H1 OPT -gt INQ 0561 7128 0332 0332 0029 045428 0201 0012 0237 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Menengah
H2 OPT -gt SYQ 0721 14434 0575 0575 0075 117652 0388 0048 0556 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Besar
H3 OPT -gt SVQ 0774 16486 0658 0658 0081 168985 0486 0055 0839 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Besar
H4 OPT -gt USF 0132 0993 0536 0536 0539 - 000715 0323 0325 - 0003 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H5 INN -gt INQ -0030 0254 0332 0332 0332 000048 0201 0202 - 0001 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H6 INN -gt SYQ 0133 1811 0575 0575 0536 009179 0388 0380 0013 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H7 INN -gt SVQ 0129 1792 0658 0658 0647 003321 0486 0487 - 0002 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H8 INN -gt USF 0129 1450 0536 0536 0525 002300 0323 0318 0007 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H9 DIS -gt INQ -0271 1929 0332 0332 0310 003342 0201 0187 0018 Tidak Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H10 DIS -gt SYQ -0273 2181 0575 0575 0552 005414 0388 0372 0026 Tidak Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H11 DIS -gt SVQ -0180 1626 0658 0658 0649 002735 0486 0480 0012 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H12 DIS -gt USF -0159 1518 0536 0536 0529 001439 0323 0320 0004 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H13 INS -gt INQ 0356 2547 0332 0332 0293 005889 0201 0176 0031 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H14 INS -gt SYQ 0296 2668 0575 0575 0547 006591 0388 0369 0031 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H15 INS -gt SVQ 0242 2527 0658 0658 064 005370 0486 0472 0027 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H16 INS -gt USF 0137 1433 0551 0551 0531 004359 0323 0321 0003 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H17 INQ -gt USF 0160 1254 0536 0536 0520 003377 0323 0314 0013 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H18 INQ -gt SIS -0157 2123 0708 0708 0693 004967 0525 0514 0023 Tidak Signifikan Diterima Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H19 SYQ -gt USF 0075 0397 0536 0536 0535 000146 0323 0325 - 0003 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H20 SYQ -gt SIS -0152 1107 0708 0708 0703 001548 0525 0522 0006 Tidak Signifikan Ditolak Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H21 SVQ -gt USF 0401 2412 0536 0536 0512 005100 0323 0312 0016 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H22 SVQ -gt SIS 0437 3371 0708 0708 0674 011464 0525 0499 0055 Signifikan Diterima Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H23 USF -gt SIS 0686 7666 0708 0708 0480 077795 0525 0353 0362 Signifikan Diterima Kuat Besar Predictive Relevance Besar
78
42 Interpretasi Hasil dan Pembahasan
421 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Analisis Data Demografis
Berdasarkan hasil analisis informasi demografis responden peneliti melakukan
interpretasi dan mendiskusikan hasil analisisnya sebagai berikut
1) Jenis Kelamin
Gambar 41 memperlihatkan bahwa dari 125 data responden yang
terlibat dalam penelitian ini sebagian besar responden berjenis kelamin
laki-laki yaitu sebanyak 70 orang (56) dan jumlah dari responden
perempuan yaitu sebanyak 55 orang (44)
2) Pendidikan Terakhir
Gambar 42 menunjukan bahwa responden yang terlibat dalam
penelitian ini memiliki keragaman tingkat pendidikan Sebanyak 71
responden (57) merupakan lulusan S1 25 responden (20) lulusan
SLTA 23 responden (18) merupakan lulusan Diploma dan 6 responden
merupakan lulusan S2 (5) Beragamnya tingkat pendidikan responden
akan berimplikasi terhadap variasi jawaban serta peneliti menilai bahwa
kuesioner penelitian akan mampu dipahami
3) Pengetahuan mengenai Keberadaan Sistem
Berdasarkan gambar 43 dari jumlah 125 responden mayoritas
sudah mengetahui mengenai keberadaan SIA Accurate yaitu sebanyak 119
responden (95) sisanya sebanyak 6 orang (5) belum mengetahui
mengenai adanya SIA Accurate
79
4) Pengalaman Penggunaan Sistem
Pengalaman responden dalam menggunakan sistem di institusi atau
perusahaan tersebut adalah lt1 tahun sebanyak 69 (55) 1-3 tahun
sebanyak 15 (12) 3-5 tahun sebanyak 16 (13) dan gt5 tahun sebanyak
25 (20 ) responden Gambar 44 menunjukan durasi pengalaman
responden dalam menggunakan SIA Accurate di penelitian ini
5) Skala Intensitas Penggunaan Sistem
Skala intensitas responden dalam menggunakan sistem dalam
pekerjaan di institusi atau perusahaan tersebut adalah ldquoselalurdquo sebanyak 79
responden (63) ldquoterkadangrdquo sebanyak 30 (24) ldquojarangrdquo sebanyak 16
(13) dan ldquotidak pernahrdquo sebanyak 0 (0 ) responden Gambar 45
menunjukan durasi pengalaman responden dalam menggunakan SIA
Accurate di penelitian ini
6) StatusPosisi Pekerjaan
Berdasarkan gambar 46 dapat diketahui bahwa responden pada
penelitian ini bagian marketing sebanyak 43 orang (34) dilanjutkan oleh
bagian logistik sebanyak 37 orang (30) bagian keuangan sebanyak 13
orang (11) bagian Admin sebanyak 24 orang (19) dan terakhir bagian
TI sebanyak 8 orang (6)
7) Kemampuan Penggunaan Komputer
Gambar 47 menunjukan penilaian responden atas kapabilitas
penggunaan komputer Hasil ini diambil berdasarkan jawaban responden
atas pertanyaan kemampuan penggunaan komputer yang memiliki pilihan
80
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil dan Sangat Tidak Terampil
Sebanyak 20 (16) responden menjawab ldquoSangat Terampilrdquo 87 (70)
responden menjawab ldquoTerampilrdquo dan 18 responden menjawab ldquoTidak
Terampilrdquo Hal tersebut menandakan bahwa kemampuan responden sudah
cukup baik dalam menggunakan komputer Peneliti memperkirakan hal ini
berkaitan dengan mayoritas responden berusia dibawa 30 tahun yang
popular disebut dengan generasi Y (Anantatmula 2012) yang dianggap
telah terbiasa dengan penggunaan teknologi informasi
422 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Pengukuran Model
Berdasarkan hasil analisis model pengukuran ada beberapa poin penting
yang harus diperhatikan yaitu sebagai berikut
1) Hasil akhir dari analisis telah menunjukan bahwa pengukuran model dari
model penelitian ini telah memenuhi syarat dan memiliki karakteristik yang
baik sehingga layak untuk dilanjutkan ke tahap analisis struktur model untuk
menguji inner model
2) Terdapat tiga indikator yang memiliki nilai outer loading dibawah 07 yaitu
INN1 INQ1 dan INQ2 Namun hal tersebut masih dapat ditoleransi dengan
melihat nilai composite reliability diatas 07
Peneliti beranggapan bahwa hal-hal pada poin dua disebabkan karena
pertimbangan waktu kerja para responden menyebabkan proses pengisian
kuesioner yang tidak didampingi langsung oleh peneliti sehingga memungkinkan
adanya pemaknaan pertanyaan yang tidak tepat Terkait dengan hal ini meskipun
pembuatan instrumen dan penjelasan awal kepada beberapa pihak yang mewakili
81
penerimaan kuesioner penelititan pada setiap perusahaan dalam penelitian ini telah
dilakukan dengan sebaik mungkin hal-hal di luar rencana dan kendali tidak dapat
dihindari khususnya saat pelaksanaan penelitian di lapangan
423 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Struktural Model
Bagian ini akan memaparkan interpretasi dan diskusi berdasarkan hasil dari enam
tahap analisis struktur model yaitu path coefficient (β) coefficient of determination
(R2) t-test menggunakan metode bootstrapping effect size (f2) predictive relevance
(1198762) dan relative impact (1199022) Berikut adalah pemaparan yang dilakukan dengan
mengikuti pertanyaan-pertanyaan penelitian dan hipotesis-hipotesis yang telah
dirumuskan sebelumnya
H1 Apakah Optimisme (Optimism) berpengaruh secara signifikan terhadap
Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
pertama (H1) diterima Artinya Optimisme (Optimism) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0561 Dilihat dari nilai f2 hipotesis OPTrarrINQ memiliki pengaruh
besar tetapi q2 pengaruh yang menengah serta memiliki nilai yang lemah dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT yang terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
82
ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang
dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel OPT tidak memiliki
pengaruh yang signifikan terhadap INQ
H2 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kualitas Sistem
(System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua (H2) diterima Artinya Optimisme (Optimsm) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality) dengan nilai path coefficient
(β) 0721 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis OPTrarrSYQ memiliki pengaruh yang
besar serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of determination (R2)
Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output
(Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang
menyatakan variabel OPT memiliki nilai signifikan terhadap SYQ dan juga terdapat
pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H3 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tiga (H3) diterima Artinya Optimisme (Optimsm) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0774 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis OPTrarrSVQ memiliki
83
pengaruh yang besar serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of
determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model
input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti 2017
Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT memiliki nilai signifikan terhadap
SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini
memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output
H4 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kepuasan
Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-empat (H4) tidak diterima Artinya Optimisme (Optimsm) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
walaupun nilai path coefficient (β) 0132 Dilihat dari nilai f2 dan coefficient of
determination (R2) hipotesis OPTrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta
memiliki nilai yang cukup dilihat dari q2 Hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT memiliki nilai
signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada dimensi input dalam model
penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
84
H5 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh secara signifikan terhadap
Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-lima (H5) tidak diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
dengan nilai path coefficient (β) -0030 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INNrarrINQ memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang kecil dilihat
dari coefficient of determination (R2) Hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN memiliki nilai
signifikan terhadap INQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model
penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H6 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-enam (H6) diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality) dengan nilai path coefficient
(β) 0133 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrSYQ memiliki pengaruh
tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient
of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model
input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017)
85
yang menyatakan variabel INN terdapat pada dimensi input dalam model penelitian
ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output Namun
hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Gusti (2017) yang menyatakan
variabel INN tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap SYQ
H7 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tujuh (H7) diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0129 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrSVQ memiliki
pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti
2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN memiliki nilai signifikan
terhadap SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini
memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output
H8 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kepuasan
Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-delapan (H8) tidak diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) dengan
86
nilai path coefficient (β) 0129 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrUSF
memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang
dilakukan oleh Gusti (2017) bahwa variabel INN tidak memiliki pengaruh yang
signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
ataupun output
H9 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif secara
signifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sembilan (H9) diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information
Quality) dengan nilai path coefficient (β) -0271 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai
dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan
peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS yang
terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak
87
sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan
variabel DIS tidak memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap INQ
H10 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kualitas Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sepuluh (H10) diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
dengan nilai path coefficient (β) -0273 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
DISrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap SYQ
H11 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kualitas Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sebelas (H11) tidak diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service
88
Quality) dengan nilai path coefficient (β) -0180 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrSVQ memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup
dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap SVQ Namun hasil ini tidak
sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis
1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS
yang terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H12 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua belas (H12) tidak diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User
Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) -0159 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup
dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak
sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis
1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS
89
yang terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H13 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tiga belas (H13) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information
Quality) dengan nilai path coefficient (β) 0356 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap INQ dan juga terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output
H14 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-empat belas (H14) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
dengan nilai path coefficient (β) 0296 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrSYQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
90
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki nilai signifikan terhadap SYQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam
model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H15 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-lima belas (H15) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality)
dengan nilai path coefficient (β) 0296 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrSVQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki nilai signifikan terhadap SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam
model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H16 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
91
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-enam belas (H16) tidak diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap User Satisfaction dengan nilai
path coefficient (β) 0137 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INSrarrUSF memiliki
pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of
determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan
oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel INS tidak memiliki pengaruh negatif
yang signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS yang terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
ataupun output
H17 Apakah Kualitas Informasi (Information Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tujuh belas (H17) tidak diterima Artinya Kualitas Informasi (Information
Quality) tidak memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna
(User Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) 0160 Dilihat dari nilai f2 dan
q2 hipotesis SYQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini tidak sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti2017 Hudin et al 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan
92
variabel INQ memiliki nilai signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output
H18 Apakah Kualitas Informasi (Information Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-delapan belas (H18) diterima Artinya Kualitas Informasi (Information Quality)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) -0157 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis INQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INQ terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Gusti
(2017) bahwa INQ tidak memiliki pengaruh terhadap SIS
H19 Apakah Kualitas Sistem (System Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sembilan belas (H19) tidak diterima Artinya Kualitas Sistem (System Quality)
93
tidak memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User
Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) 0075 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis SYQrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
penelitian Gusti (2017) yang menyatakan bahwa variabel SYQ tidak berpengaruh
signifikan terdap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Hudin
et al 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SYQ yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output
H20 Apakah Kualitas Sistem (System Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh (H20) tidak diterima Artinya Kualitas Sistem (System Quality) tidak
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) -0152 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis SYQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai
dengan penelitian Gusti (2017) yang menyatakan bahwa variabel SYQ tidak
berpengaruh signifikan terhadap SIS Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
94
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SYQ yang terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output
H21 Apakah Kualitas Layanan (Service Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis ke-dua
puluh satu (H21) diterima Artinya Kualitas Layanan (Service Quality) memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) dengan
nilai path coefficient (β) 0401 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis SVQrarrUSF
memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti
2017 Hudin etal 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SVQ
berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada dimensi
process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi
output
H22 Apakah Kualitas Layanan (Service Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh dua (H22) diterima Artinya Kualitas Layanan (Service Quality)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
95
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) 0437 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis SVQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SVQ yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel SVQ tidak
memiliki pengaruh yang signifikan terhadap SIS
H23 Apakah Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) berpengaruh signifikan
terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh tiga (H23) diterima Artinya Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) 0686 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis USFrarrSIS memiliki pengaruh yang besar serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel USF
memiliki pengaruh signifikan terhadap SIS dan juga terdapat pada dimensi process
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi output
96
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
51 Kesimpulan
Berdasarkan hasil temuan peneliti berikut adalah kesimpulan penting pada
penelitian ini
1) Telah dilakukan pengukuran tentang tingkat kesiapan pengguna dalam
keberhasian penerapan SIA Accurate dan faktor apa saja yang
mempengaruhi keberhasilan SIA Accurate dalam perspektif pengguna
sistem di beberapa perusahaan jakarta
2) Adanya penghapusan 3 indikator dari 44 indikator pada penelitian ini
adapun indikator yang dihapus antara lain INN1 INQ1 dan INQ2 Dari
hasil ini peneliti beranggapan penghapusan indikator terjadi dikarenakan
kurang tepatnya item instrument pada penelitian yang dilakukan
3) Tidak diterimanya 9 dari 23 hipotesis yaitu OPTrarrUSF INNrarrINQ
INNrarrUSF DISrarrSVQ DISrarrUSF INSrarrUSF INQrarrUSF SYQrarrUSF
dan SYQrarrSIS Perbedaan hasil temuan penelitian ini dengan penelitian
terdahulu dipengaruhi beberapa faktor diantaranya adalah adanya
perbedaan objek sampel dan instrumen penelitian
4) Diterimanya 14 hipotesis yaitu OPTrarrINQ OPTrarrSYQ OPTrarrSVQ
INNrarrSYQ INNrarrSVQ DISrarrINQ DISrarrSYQ INSrarrINQ INSrarrSYQ
INSrarrSVQ INQrarrSIS SVQrarrUSF SVQrarrSIS USFrarrSIS Sehingga
dapat dilihat bahwa di beberapa perusahaan Jakarta terdapat beberapa
97
pengaruh yang terjadi antara kesiapan pengguna dalam menggunakan
sistem informasi terhadap keberhasilan sistem yaitu sebagai berikut
a Optimism (OPT) berpengaruh terhadap Information Quality (INQ) System
Quality (SYQ) dan Service Quality (SVQ) sehingga akan menjadi faktor
pendorong Success Information System (SIS)
b Innovativeness (INN) berpengaruh terhadap System Quality (SYQ) dan
Service Quality (SVQ) sehingga akan menjadi faktor pendorong Success
Information System (SIS)
c Discomfort (DIS) memiliki pengaruh negatif terhadap Information Quality
(INQ) dan System Quality (SYQ) Hal tersebut akan menjadi faktor
penghambat dalam Success Information System (SIS)
d Insecurty (INS) memiliki pengaruh negatif terhadap Information Quality
(INQ) System Quality (SYQ) dan Service Quality (SVQ) Hal tersebut akan
menjadi faktor penghambat dalam Success Information System (SIS)
e Information Quality (INQ) memiliki pengaruh terhadap Success
Information System (SIS)
f Service Quality (SVQ) memiliki pengaruh terhadap User Satisfaction (USF)
serta Success Information System (SIS)
g User Satisfaction (USF) memiliki pengaruh terhadap Success Information
System (SIS)
98
52 Saran
Bagian ini berisikan saran yang berkaitan langsung dengan temuan penelitian
sebagai pertimbangan praktis bagi pihak-pihak yang memiliki ketertarikan untuk
tindak lanjut penelitian selanjutnya
1) Berdasarkan batasan metode dan hasil penelitian peneliti memberikan
saran bagi para mahasiswa dan peneliti selanjutnya (khususnya yang tertarik
pada kajian sejenis) diharapkan dapat meninjau kembali dan memperhatikan
hal-hal berikut
a Penelitian ini memiliki keterbatasan cakupan wilayah perusahaan di
Jakarta Penelitian yang akan datang diharapkan akan mampu
mencakup wilayah yang lebih luas sehingga akan memperkaya jumlah
responden yang terlibat dan mampu memberikan hasil yang lebih
akurat
b Terkait dengan hasil analisis dan interpretasi data penelitian yang akan
datang diharapkan mampu melakukan pengelompokan analisis
berdasarkan posisi jabatan sehingga akan mampu memberikan hasil
interpretasi dari berbagai prespektif responden yang terlibat
2) Diharapkan bagi para pengguna SIA Accurate di seluruh sektor perusahaan
agar dapat memperhatikan pandangan optimisme pemikiran inovatif rasa
ketidaknyamanan rasa ketidakamanan kualitas informasi kualitas sistem
kualitas pelayanan serta kepuasan pengguna sistem yang diterima oleh
sumber daya manusia di masing-masing perusahaan karena hal-hal tersebut
menjadi faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan sistem informasi
99
Pihak-pihak manajerial alangkah baiknya agar dapat menciptakan strategi
pengimplementasian sistem informasi seperti memberikan training dan
evaluasi kepada stafnya setelah menggunakan sistem dengan upaya
meningkatkan pandangan optimisme pemikiran inovatif kualitas informasi
kualitas sistem kualitas pelayanan juga kepuasan pengguna sistem dalam
keberhasilan penerapan sistem informasi
Daftar Pustaka
Afthanorhan B W amp Asyraf W M (2013) A comparison of partial least square
structural equation modeling (PLS-SEM) and covariance based structural
equation modeling (CB-SEM) for confirmatory factor analysis International
Journal of Engineering Science and Innovative Technology (IJESIT) 2(5)
198ndash205
Arvidsson V Holmstroumlm J amp Lyytinen K (2014) Information systems use as
strategy practice A multi-dimensional view of strategic information system
implementation and use Journal of Strategic Information Systems 23(1) 45ndash
61 httpsdoiorg101016jjsis201401004
Creswell J W (2017) Research Design Qualitative Quantitative and Mixed
Method Aproaches SAGE Publications 203ndash223
httpsdoiorg1041359781849208956
Davis J R Alderman C W amp Robinson L A (1990) Accounting Information
Systems A Cycle Approach Wiley 3 edition (February 1990)
Davis W S amp Yen D C (1998) The Information System Consultantrsquos
Handbook Systems Analysis and Design CRC Press
Dawes J (2008) Do data characteristics change according to the number of scale
points use And experiment using 5 point 7 point and 10 point scales
International Journal of Market Research 50(1) 1ndash20 httpsdoiorgArticle
Delone W H amp McLean E R (2003) The DeLone and McLean model of
information systems success A ten-year update Journal of Management
Information Systems 19(4) 9ndash30 Retrieved from
httpmesharpemetapresscomindexpeqdjk46vy52v4q6pdf
Djamarah S B amp Zain A (2010) Strategi Belajar Mengajar (Rineka Cipta Ed)
Jakarta
Florestiyanto M Y (2012) Evaluasi Kesiapan Pengguna Dalam Adopsi Sistem
Informasi Terintegrasi Di Bidang Keuangan Menggunakan Metode
Technology Rediness Index Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF)
1(4) 288ndash296
Ghozali I (2011) Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS19 (Edisi
Keli) Semarang Universitas Diponogoro
Ghozali I amp Hengky L (2015) Partial Least Squares Konsep Teknik dan
Aplikasi Menggunakan Program SmartPLS 30 Untuk Penelitian Empiris
Semarang Badan Penerbit UNDIP
Guritno S amp Sudaryono R (2011) Theory and Application of IT Research
Metodologi Penelitian Teknologi Informasi Yogyakarta Andi
101
Gusti G (2017) Ubiquitous Computing Di Uin Syarif Hidayatullah Jakarta
Hadi S (2016) Statistik Jakarta Pustaka Pelajar
Hair J F Sarstedt M Ringle C M amp Mena J A (2012) An assessment of the
use of partial least squares structural equation modeling in marketing research
Journal of the Academy of Marketing Science 40(3) 414ndash433
Hamalik O (2008) Kurikulum dan Pembelajaran Jakarta Sinar Grafika
Howsawi E M Eager D amp Bagia R (2011) Understanding project success
The four-level project success framework IEEE International Conference on
Industrial Engineering and Engineering Management 620ndash624
httpsdoiorg101109IEEM20116117991
Hudin J M amp Riana D (2016) Kajian Keberhasilan Penggunaan Sistem
Informasi Accurate Dengan Menggunakan Model Kesuksesan Sistem
Informasi Delon Dan Mclean Jurnal Sistem Informasi (Journal Of
Information Systems) 12(1) 1ndash8
HttpsDoiOrgHttpDxDoiOrg1021609JsiV13i1500
Jogiyanto (2007) Model Kesuksesan Sistem Teknologi Informasi Yogyakarta
Andi
Kadir A (2014) Pengenalan Sistem Informasi (Edisi Revisi) Yogyakarta Andi
Offest
Koloay L P Morasa J amp Elim I (2014) Peranan Sistem Informasi Akuntansi
Dalam Efektifitas Pelaporan Informasi Akuntansi Pertanggungjawaban Pada
Pt Pos Indonesia (Persero) Manado Universitas Sam Ratulangi Manado 2(3)
254ndash265
Lazuardi L I (2017) Pengaruh Kesiapan Penerimaan Pengguna Terhadap
Penerapan Sistem Informasi diantara Lembaga Keuangan Mikro Syariah Uin
Syarif Hidayatullah
McLeod L amp MacDonell S G (2011) Factors that affect software systems
development project outcomes ACM Computing Surveys 43(4) 24ndash56
httpsdoiorg10114519788021978803
Pambudi S A (2015) Analisis Kesiapan Pengguna Sistem Informasi Akademik
Semnasteknomedia Online 3(1) 2-1ndash127
Parasuraman A (2000) Technology Readiness Index (TRI) A Multiple-item Scale
to Measure Readiness Embrace New Technologies Journal of Service
Reasearch 2(4)
Parasuraman A amp Colby C L (2015) An Updated and Streamlined Technology
Readiness Index TRI 20 Journal of Service Research 18(1) 59ndash74
httpsdoiorg1011771094670514539730
Patel C J Gali V S Patel D V amp Parmar R D (2011) The effects of
102
information and communication technologies ( ICTs ) on higher education
From objectivism to social constructivism Journal of Vocational and
Technical Educatio 3(November) 113ndash120 Retrieved from
httpwwwacademicjournalsorgijvtePDFPdf2011NovPatel et
alpdf5CnhttpwwwacademicjournalsorgIJVTE
Puspitawati L amp Anggadini S D (2011) Sistem Informasi Akuntansi
Yogyakarta Graha Ilmu
Ringle C M Silva D da amp Bido D (2015) Structural equation modeling with
the SmartPLS
Romney M B amp Steinbart P J (2012) Accounting Information Systems (12th
Edition) Accounting Information System 1ndash67
Rusmana Ni Y (2015) Sistem Informasi Pengelolaan Keuangan Dana Bantuan
Pada Kecamatan Arjosari Jurnal Speed 7(2) 38ndash41 Retrieved from
httpspeedwebidejournalindexphpSpeedarticleview89
Santoso S (2011) Elex Structural Equation Modeling (SEM) Konsep dan Apllikasi
dengan AMOS 18 Jakarta PT Elex Media Komputindo Kompas Gramedia
Sarstedt M Ringle C M amp Hair J F (2017) Partial Least Squares Structural
Equation Modeling Springer International Publishing AG 2017 C Homburg
et Al (Eds) Handbook of Market Research Retrieved from
httpsdoiorg101007978-3-319-05542-8_15-
Setiawan A B (2016) Evaluasi Kepuasan Pengguna Sistem Aplikasi Surat
Keterangan Tinggal Sementara Online (SKTS) dengan Menggunakan Metode
End-User Computing Satisfaction Surabaya Skripsi Universitas Airlangga
Sheu M amp Kim H (2008) User Readiness for IS Development An Examination
of 50 Cases Systems Research and Behavioral Science 8(3) 27ndash42
httpsdoiorg101002sres
Siregar S (2013) Statistik Parametrik untuk Penelitian Kuantitatif Dilengkapi
dengan Perhitungan Manual dan Aplikasi SPSS versi 17 Jakarta Bumi
Aksara
Slameto (2010) Belajar dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhinya Jakarta
Rineka Cipta
Subiyakto A (2017) Development of the Readiness and Success Model for
Assessing the Information System Integration The author version of the
presented paper ( In publishing ) Development of the Readiness and Success
Model for Assessing the Information System Integration In International
Conference on Science and Technology (ICOSAT) Jakarta
Subiyakto A amp Ahlan A R (2014) Implementation of Input-Process-Output
Model for Measuring Information System Project Success TELKOMNIKA
Indonesian Journal of Electrical Engineering 12(7) 5603ndash5612
103
httpsdoiorghttpdoiorg1011591ijeecsv12i7pp5603-5612
Subiyakto A Ahlan A R Kartiwi M amp Sukmana H T (2015) Influences of
the Input Factors towards Success of An Information System Project
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control)
13(2) 686 httpsdoiorg1012928telkomnikav13i21323
Subiyakto A Ahlan A R Putra S J amp Kartiwi M (2015) Validation of
Information System Project Success Model A Focus Group Study SAGE
Open 5(2) 1ndash14 httpsdoiorg1011772158244015581650
Subiyakto A Ahlan A R Kartiwi M amp Sukmana H T (2015) Measurement
of Information System Project Success Based on Perceptions of the Internal
Stakeholders International Journal of Electrical and Computer Engineering
(IJECE) 5(2) 271-279 Sugiyono (2011) Metode Penelitian Kuantitatif
Kualitatif dan RampD Bandung CV Alfabeta
Sutabri T (2004) Analisis Sistem Informasi Jakarta CVAndi Offset
Tjahjanadi N Y amp Sarosa S (nd) Evaluasi Net Benefit Sistem Informasi
Akutansi Pada Software Akutansi Accurate dan Zahir Menurut Model Delone
amp Mclean 2003 240
Wong K K K (2013) Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-
SEM) Techniques Using SmartPLS Marketing Bulletin 24(1) 1ndash32
httpsdoiorg101108EBR-10-2013-0128
Yamin S amp Kurniawan H (2011) Generasi Baru Mengolah Data Penelitian
dengan Partial Least Square Path Modeling Aplikasi dengan software
XLSTAT SmartPLS dan Visual PLS Edisi 1 Jakarta Salemaba Infotek
Yunita I (2017) Pengukuran Kepuasan Pengguna terhadap Tulis (Technology Uin
Library Information System) pada Pusat Perpustakaan UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
LAMPIRAN
viii
4 Ibu Nur Aeni Hidayah MMSI sebagai Dosen Pembimbing II yang selalu
ada setiap saat tidak pernah lelah menyemangati penulis mengingatkan
penulis untuk segera menyelesaikan skripsi ini Terima kasih atas
kesabarannya dalam membimbing penulis selalu memberi masukkan yang
positif arahan yang jelas sehingga penulis bisa menyelesaikan skripsi ini
dengan baik
5 Seluruh Dosen Program Studi Sistem Informasi yang telah membagikan
ilmunya kepada penulis selama proses perkuliahan
6 Kedua orang tua penulis Bapak Arifin Adam dan Ibu Sri Mulyati Terima
kasih untuk mama dan papa yang telah membesarkan dan mendidik penulis
dari lahir hingga saat ini terima kasih untuk seluruh cinta dan kasih yang
mama dan papa berikan untukku Terima kasih untuk doa-doa yang selalu
mengiri langkahku disegala cuaca saat senang maupun sedih
7 Adikku tersayang Laristi Lahun Laiyla Terima kasih telah mengisi hari-
hari penulis sehingga penulis tidak pernah merasa kesepian semoga kalian
akan selalu menjadi saudara dan sahabat terbaik yang mengiri langkah
penulis kedepannya
8 Sahabatku Dwi Rizki Sabarkhah Terima kasih karena telah menerima
penulis apa adanya selalu ada setiap saat dan memberikan pengaruh yang
positif tidak pernah bosan mendengar keluh kesah penulis Terima kasih
juga untuk teman-teman Nia Amel Fira Ana serta grup NASGOR GX
PEDES yang selalu menghibur penulis dengan canda dan tawanya
ix
x
DAFTAR ISI
COVER i
LEMBAR PERSETUJUAN Error Bookmark not defined
LEMBAR PENGESAHAN Error Bookmark not defined
LEMBAR PERNYATAAN iv
ABSTRAK v
KATA PENGANTAR vii
DAFTAR ISI xiii
DAFTAR GAMBAR xiii
DAFTAR TABEL xiv
BAB I PENDAHULUAN 1
11 Latar Belakang 1
12 Identifikasi Masalah 6
13 Rumusan Masalah 6
14 Ruang Lingkup dan Batasan Masalah 7
15 Tujuan dan Sasaran Penelitian 7
16 Manfaat Penelitian 8
17 Metodologi Penelitian 9
18 Model Penelitian 9
19 Pertanyaan Penelitian 10
110 Sistematika Penulisan 11
BAB II LANDASAN TEORI 2
21 Definisi Kesiapan 2
22 Definisi Keberhasilan 2
23 Definisi Pengguna Sistem 3
24 Definisi Sistem Informasi 5
25 Definisi Sistem Informasi Akuntansi 5
26 Sistem Informasi Akuntansi Accurate 7
261 SIA Accurate versi 5 8
262 Modul SIA Accurate versi 5 9
263 Kelebihan SIA Accurate versi 5 dengan versi sebelumnya 11
264 Kekurangan SIA Accurate versi 5 12
xi
27 Konsep Dasar Kesiapan Teknologi (Technology Readiness) 13
28 Konsep Dasar Keberhasilan Sistem Informasi (Success SI) 14
29 Populasi Dan Sampel 18
291 Teknik Sampling 19
292 Teknik Menentukan Ukuran Sampel 21
210 Teknik Pengumpulan Data 22
211 Skala Likert 23
212 PLS-SEM 24
211 Model yang Diadopsi 28
2111 Model IPO Logic 32
2112 Model Kesiapan Teknologi (Technology Readiness) 33
2113 Model Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information) 37
212 Penelitian Sejenis 43
213 Pengembangan Hipotesis 47
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 49
31 Pendekatan Penelitian 49
32 Prosedur Penelitian 50
33 Populasi dan Sampel 51
34 Instrumen Penelitian 52
35 Pengumpulan dan Pemrosesan Data 54
36 Analisis dan Interpretasi Data 54
BAB IV HASIL ANALISIS DAN INTERPRETASI 56
41 Hasil Analisis 56
411 Hasil Analisis Demografis 56
412 Hasil Analisis Pengukuran Model 61
413 Hasil Struktur Model 70
42 Interpretasi Hasil dan Pembahasan 78
421 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Analisis Data Demografis 78
422 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Pengukuran Model 80
423 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Struktural Model 81
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 96
51 Kesimpulan 96
xii
52 Saran 98
Daftar Pustaka 100
LAMPIRAN 114
xiii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1 1 Model Penelitian 10
Gambar 2 1 Model Pengukuran Keberhasilan Proyek SI 17
Gambar 2 2 Revisi Model 18
Gambar 2 3 IPO LOGIC 32
Gambar 2 4 Model TRI 20 33
Gambar 2 5 Model Keberhasilan SI 37
Gambar 2 6 Model Keberhasilan SI 42
Gambar 3 1 Prosedur Penelitian 50
Gambar 4 1 Diagram Jenis Kelamin Responden 56
Gambar 4 2 Diagram Pendidikan Terakhir Responden 57
Gambar 4 3 Diagram Pengetahuan Keberadaan Sistem 58
Gambar 4 4 Diagram Pengalaman Penggunaan Sistem 58
Gambar 4 5 Diagram Skala Intensitas Penggunaan Sistem 59
Gambar 4 6 StatusPosisi Pekerjaan 60
Gambar 4 7 Diagram Kemampuan Penggunaan Komputer 60
Gambar 4 8 Hasil Awal Analisis Outer Model 68
Gambar 4 9 Hasil Akhir Analisis Outer Model Setelah Penghapusan Indikator 69
Gambar 4 10 Hasil Uji T-test 72
xiv
DAFTAR TABEL
Tabel 2 1 Perbedaan Varian Accurate 5 9
Tabel 2 2 Variabel TRI dan Keberhasilan SI 29
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI 29
Tabel 3 1 Waktu Penelitian 51
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian 52
Tabel 4 1 Hasil Awal Uji Loading Factor 62
Tabel 4 2 Hasil Uji Loading Factor Setelah Penghapusan Indikator 63
Tabel 4 3 Hasil Uji Composite Reliability 64
Tabel 4 4 Hasil Uji Average Variance Extracted (AVE) 65
Tabel 4 5 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading) 66
Tabel 4 6 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading Fornell-Lackerrsquos) 67
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient 70
Tabel 4 8 Hasil Uji Coefficient of Determination (R-Square) 72
Tabel 4 9 Hasil Uji T-test 73
Tabel 4 10 Hasil Uji Effect Size 74
Tabel 4 11 Hasil Uji Predictive Relevance 75
Tabel 4 12 Hasil Uji Relative Impact 76
Tabel 4 13 Hasil Analisis Struktural Model 77
1
BAB I
PENDAHULUAN
11 Latar Belakang
Saat ini peranan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) khususnya SI telah
sering sekali kita gunakan dalam kegiatan sehari-hari Sutabri (2012) menyatakan
bahwa SI tidak lagi dipandang hanya sebagai pelengkap tetapi sudah menjadi
pendukung utama dalam proses bisnis yang ada pada suatu organisasi Oleh karena
itu Peranan TIK dapat berkontribusi pada perubahan cara manusia dalam bekerja
dan berinteraksi di bidangnya (Patel Gali Patel amp Parmar 2011)
Sistem informasi Akuntansi (SIA) adalah suatu sistem yang mengumpulkan
merekam menyimpan dan mengolah data untuk menghasilkan informasi bagi para
pembuat keputusan (Romney amp Steinbart 2012) Pemanfaatan SIA dalam industri
keuangan telah meningkat di segala bidang dan telah mengubah tatanan sistem
keuangan modern Dengan menggunakan teknologi SI terbukti dapat menekan
biaya menciptakan proses kerja yang lebih cepat dan efisien serta menawarkan
tingkat fleksbilitas yang tinggi (Arvidsson Holmstroumlm amp Lyytinen 2014) Salah
satu contoh SIA adalah SIA Accurate Penggunaan SIA Accurate sesuai dengan
salah satu tujuan utama SI yaitu untuk menyajikan informasi sebagai pendukung
pengambilan keputusan perencanaan pengendalian dan perbaikan selanjutnya
(Puspitawati amp Anggadini 2011)
Accurate adalah merupakan salah satu programsoftware SIA buatan putra-
putri bangsa Pengembang sistemnya (developer system) adalah CPSSoft (PT Cipta
2
Piranti Sejahtera) dan CPSSoft tidak melayani penjualan mereka fokus di
pengembangan program dan administrasi Berbagai perusahaan hampir di seluruh
indonesia telah menggunakan SIA Accurate dari tahun 1998 hingga sekarang
Karena SIA Accurate merupakan produk lokal yang sesuai dengan Pernyataan
Standar Akuntansi Keuangan (PSAK) dan Perpajakan di Indonesia SIA Accurate
ini merupakan salah satu program pembukuan perusahaan dalam bentuk paket
modul lengkap siap pakai yang terdiri dari General Ledger CashBank Inventory
Purchase Sales Fixed Asset dan tersedia untuk varian project dan manufaktur
yang bisa diaplikasikan di berbagai jenis dan skala usaha kecil menengah bagi
perusahaan baik yang bergerak di bidang trading distribusi service atau
manufaktur dan lain sebagainya SIA Accurate ini menyediakan layanan dengan
menggunakan Bahasa Indonesia sehingga penggunaan sistem ini akan mudah
dipahami oleh masyarakat Indonesia
Menurut Parasuraman dalam Lazuardi (2017) menyatakan bahwa setiap
orang bisa menjadi pengguna teknologi informasi (TI) atau SI namun cara
mengimplementasikannya tergantung pada derajat kesiapan seseorang dalam
menerima teknologi atau sistem tersebut Dan langkah pertama yang harus
dilakukan dalam implementasi teknologi adalah mengetahui kesiapan pengguna
dalam menerima teknologi tersebut (Parasuraman amp Colby 2015) Adanya
pengidentifikasian akan faktor-faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna
dalam pengadopsian teknologi penting agar tujuan dari adopsi teknologi dapat
tercapai dan lebih bermanfaat (Noprianto et al 2017)
3
Hasil observasi peneliti dalam penerapan SIA Accurate menemukan beberapa
masalah dari sisi pengguna dan juga kelemahan dari SIA Accurate itu sendiri
Seperti mesin pencarian SIA Accurate tidak dapat mendeteksi keyword secara
keseluruhan kalimat hanya dapat mendeteksi kata pertama dalam kalimat Contoh
lainnya adalah output atau laporan yang dihasilkan terkadang tidak sesuai dengan
filter yang telah diatur oleh pengguna Oleh karena itu para pengguna yang
menggunakan SIA Accurate masih mengalami kesulitan dalam mempelajari
halkasus baru lainnya Beberapa pengguna yang malas belajar tidak dapat
memanfaatkan sistem secara baik sehingga mengakibatkan pengguna menunda
pekerjaannya dengan menggunakan sistem atau cara lama kemudian meminta
bantuan penggunauser lainnya yang lebih mengerti untuk memindahkannya ke
SIA Accurate Melihat kasus diatas tingkat kesiapan pengguna dalam
menggunakan SIA Accurate ini mempengaruhi keberhasilan perusahaan dalam
menerapkan teknologi atau sistem baru
Selain itu belum pernah dilakukan pengujian keberhasilan penerapan SIA
Accurate dari persepsi kesiapan pengguna sehingga studi penelitian ini akan
menguji tingkat keberhasilan penerapan SIA Accurate yang dinilai dari sikap
kesiapan pengguna dan keberhasilan sistem Penelitian ini menggunakan
pengembangan model kesiapan dan keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017) Model
ini sesuai dengan kasus yang telah dijelaskan sebelumnya peneliti memilih model
ini agar mengetahui apa saja faktor-faktor yang mepengaruhi keberhasilan
penerapan sistem dari sisi pengguna maupun sistem itu sendiri Diketahuinya
faktor-faktor yang berpengaruh akan menjadi harapan dari penelitian ini untuk
4
memberikan masukan atau rekomendasi bagi para pengguna SIA Accurate dalam
memanfaatkan SIA Accurate
Menurut peneliti model yang diajukan ini memiliki sembilan variabel
dimana lima variabel diantaranya merupakan faktor dari pengguna dan empat
variabel lainnya merupakan faktor dari sistem itu sendiri Kelima faktor dari
pengguna tersebut adalah Optimism Innovativeness Discomfort Insecurity dan
User Satisfaction Sedangkan keempat faktor dari sistem adalah Indormation
Quality System Quality Service Quality dan Success Information System
Variabel di atas menjelaskan tentang faktor yang mempengaruhi pengguna
terhadap penggunaan sistem seperti apakah pengguna memiliki rasa optimis
(Optimism) atau keyakinan terhadap sistem yang akan memberikan output sesuai
ekspektasinya apakah pengguna memiliki kecenderungan dalam ingin mencoba hal
baru (Innovativeness) terhadap sistem apakah pengguna merasa terbebani
(Discomfort) karena kurang menguasai sistem apakah pengguna memiliki rasa
tidak aman (Insecurity) dan keraguan terhadap integritas sistem dan apakah
pengguna merasa puas (User Satisfaction) terhadap keseluruhan penerapan sistem
Selain itu variabel diatas juga dapat memaparkan faktor yang mempengaruhi sistem
terhadapkeberhasilan penerapannya seperti apakah kualitas output (Information
Quality) yang dihasilkan oleh sistem sudah sesuai dengan harapan pengguna
apakah kualitas sistem (System Quality) secara keseluruhan mudah digunakan
apakah peningkatan kualitas layanan (Service Quality) telah diberikan sesuai
5
kebutuhan pengguna dan apakah penerapan sistem telah berhasil (Success
Information System) dimanfaatkan sesuai dengan harapan dan kebutuhan pengguna
Upaya mengetahui tingkat kesiapan pengguna dan keberhasilan pemerapan
SI perlu adanya pengukuran sejauh mana kesiapan pengguna terhadap keberhasilan
penerapan SIA Accurate Karena kecenderungan sikap seseorang dalam
menggunakan SI akan mencerminkan kesiapan pengguna dalam pemanfaataan
sistem dan tingkat keberhasilan penerapan sistem Penggunaan model ini sesuai
dengan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menggabungkan model
kesiapan teknologi Technology Readiness Index (TRI) Parasuraman dan Colby
(2015) serta model keberhasilan SI Delone dan McLean (2003) yang telah
dimodifikasi oleh Subiyakto (2015) sebagai salah satu model alternatif pengukuran
keberhasilan proyek SI
Berdasarkan pembahasan diatas penelitian ini bermaksut untuk mencari tahu
faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi kesiapan pengguna dalam keberhasilan
menggunakan SIA Accurate Pengukuran kesiapan merupakan hal penting untuk
dilakukan karena salah satu tantangan terberat dalam penerapan sistem maupun
teknologi informasi baru adalah kesiapan dari penggunanya (Jogiyanto 2007
Pambudi 2015) Ketidaksiapan dapat menimbulkan dampak kegagalan dalam
penerapan teknologi informasi itu sendiri (Florestiyanto 2012 Subiyakto 2017)
Harapan dari penelitian ini dapat memaparkan faktor-faktor penting yang
mempengaruhi tingkat kesiapan dan keberhasilan penerapan SIA Accurate
sehingga akan menjadi rekomendasimasukan bagi para pengguna dalam
memanfaatkan SI dan teknologi informasi Oleh karena itu peneliti tertarik untuk
6
melakukan penelitian dengan judul ldquoKesiapan Keberhasilan Penerapan Sistem
Informasi Akuntansi Accurate Berdasarkan Persepsi Penggunanyardquo
12 Identifikasi Masalah
Adapun identifikasi masalah berdasarkan latar belakkang yang telah dijelaskan di
atas adalah sebagai berikut
1 Ditemukan kelemahan dari SIA Accurate seperti output dari mesin
pencarian dan laporan yang dihasilkan oleh SIA Accurate tidak sesuai
dengan harapan pengguna sehingga menyebabkan kesulitan dalam
pemanfaatan sistem
2 Ditemukan masalah dari beberapa pengguna SIA Accurate yang malas
belajar tidak dapat menggunakan sistem secara maksimal karena masih
menunda dan memberikan pekerjaannya kepada pihak lain apabila
mengalami kesulitan baru
3 Belum pernah dilakukan pengujian terkait dengan keberhasilan penerapan
SIA Accurate berdasarkan persepsi kesiapan penggunanya
13 Rumusan Masalah
Berdasarkan indentifikasi di atas Kecenderungan sikap seseorang dalam
menggunakan SI akan mencerminkan kesiapan pengguna sedangkan ketidaksiapan
dapat menimbulkan dampak kegagalan dalam penerapan TI itu sendiri
(Florestiyanto 2012 Subiyakto 2017) Dari beberapa hasil pengamatan peneliti
sedikitnya penelitian yang menguji keberhasilan penerapan SIA Accurate
7
berdasarkan persepsi kesiapan pengguna Harapan dari penelitian ini dapat
memaparkan faktor-faktor penting yang mempengaruhi tingkat kesiapan dan
keberhasilan penerapan SIA Accurate sehingga akan menjadi
rekomendasimasukan bagi para pengguna dalam memanfaatkan SI dan TI
14 Ruang Lingkup dan Batasan Masalah
Berikut beberapa batasan dalam penelitian ini
1) Peneliti mengambil sampel dengan teknik pengambilan sampel pusposive
sampling sejumlah 125 responden yaitu pengguna SIA Accurate versi 5 di
beberapa perusahaan Jakarta yang telah menggunakan sistem ini tanpa
dibatasi lamanya waktu penggunaan
2) Proses yang dilakukan pada penelitian ini adalah menguji pengaruh kesiapan
pengguna SIA Accurate terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate
3) Secara teori penelitian ini mengadopsi 9 variabel dari penggunaan model
keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017)
4) Teknik analisis data ini penulis menggunakan metode PLS SEM dan untuk
pengelolaan data yang didapat peneliti menggunakan software SmartPLS
versi 30
15 Tujuan dan Sasaran Penelitian
Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah
1) Menguji kesiapan pengguna terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate
8
2) Mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna terhadap
keberhasilan penerapan SIA Accurate
Merujuk pada tujuan penelitian diatas sasaran penelitian ini ialah
1) Diketahuinya keberhasilan penerapan SIA Accurate berdasarkan persepsi
kesiapan pengguna
2) Diketahuinya faktor-faktor yang berpengaruh dalam kesiapan pengguna
dalam keberhasilan penerapan SIA Accurate
16 Manfaat Penelitian
Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberi manfaat bagi beberapa pihak
Manfaat tersebut adalah
1) Secara teoritis penelitian ini dapat memberikan refrensi baru dalam
penggunaan model kesiapan dan keberhasilan dalam penerapan SIA
Accurate
2) Secara metodologi penelitian ini akan menambah refrensi penggunaan
pendekatan kuantitatif untuk riset pada prodi Sistem Informasi Fakultas Sains
dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
3) Secara praktis hasil penelitian ini dapat dimanfaatkan bagi pihak terkait
sebagai salah satu bahan pertimbangan dalam rencana pemanfaatan dan
perkembangan sistem berikutnya
9
17 Metodologi Penelitian
Dalam penelitian ini penulis menggunakan beberapa metode untuk membantu
dalam melakukan analisis Penelitian ini menggunakan pendekatan secara
kuantitatif dan model kesiapan dan keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017)
Kuesioner yang dibuat dari pemaduan variabel dan indikator dari kedua model
tersebut Pada penelitian ini menggunakan teknik pengambilan sampel purposive
sampling dimana sampel responden adalah seluruh pengguna sistem yang
khususnya pernah menggunakan SIA Accurate di perusahaannya masing-masing
dan berdomisili Jakarta Kuesioner disebarkan secara langsung penyebaran secara
langsung bertujuan untuk mendapatkan responden yang sesuai dan pernah
menggunakan SIA Accurate secara langsung Tahap akhir seluruh kuesioner yang
telah terisi akan ditampung di MS Excel dan nantinya akan dianalisis Penelitian
ini menggunakan teknik analisis data adalah PLS-SEM dengan tools SmartPLS
versi 30
18 Model Penelitian
Model yang digunakan pada penelitian ini adalah model kesiapan dan keberhasilan
SI dari Subiyakto (2017) yang telah menggabungkan diantara model kesiapan TRI
20 (Parasuraman amp Colby 2015) dengan model Keberhasilan SI Delone dan
McLean (2003) yang telah dimodifikasi oleh Subiyakto (2015)Model penelitian
pengukuran pengaruh kesiapan terhadap keberhasilan penerapan sistem ini terdiri
dari 9 variabel yaitu Optimism (OPT) Innovativeness (INN) Discomfort (DIS)
Insecure (INS) Information Quality (INQ) System Quality (SYQ) Service Quality
10
(SVQ) User Satisfaction (USF) Success Information System (SIS) Untuk
pengadopsian penggabungan dan pengkombinasian kedua model tersebut peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) menggunakan asumsi mengenai model logika input-
process-output oleh (Davis amp Yen 1998) Berikut model yang diajukan pada
penelitian ini
Gambar 1 1 Model Penelitian
19 Pertanyaan Penelitian
Berdasarkan tujuan dan sasaran pada penelitian ini maka pertanyaan penelitian
dalam hal ini
11
1 Apakah kesiapan pengguna berpengaruh terhadap keberhasilan penerapan
SIA Accurate
2 Apa saja faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna dalam keberhasilan
penerapan SIA Accurate dari persepsi kesiapan pengguna
21 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap INQ SYQ
SVQ dan USF
22 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap INQ SYQ
SVQ dan USF
23 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
SYQ SVQ dan USF
24 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
SYQ SVQ dan USF
25 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dam SIS
26 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan SIS
27 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan SIS
28 Apakah USF berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
110 Sistematika Penulisan
Dalam penyusunan laporan penelitian pembahasan terbagi dalam lima bab yang
secara singkat akan diuraikan sebagai berikut
12
BAB I PENDAHULUAN
Bab ini berisi latar belakang masalah rumusan masalah ruang lingkup dan batasan
tujuan dan sasaran manfaat penelitian metodologi penelitian model penelitian
pertanyaan penelitian dan sistematika penulisan
BAB II LANDASAN TEORI
Bab ini membahas mengenai dasar-dasar teori yang mendukung tentang
pengukuran pengaruh kesiapan dan keberhasilan pengguna terkait penerapan SIA
Accurate
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
Bab ini membahas tentang metodologi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu
metode pengumpulan data dan metode analisis yang digunakan
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab ini memaparkan analisis data dan hasilnya serta interpretasi hasil penelitian
dengan merujuk kepada basis teori sebelumnya
BAB V PENUTUP
Bab ini berisi kesimpulan yang berkenaan dengan hasil pemecahan masalah serta
beberapa saran untuk pengembangan keberhasilan penerapan SIA Accurate
2
BAB II
LANDASAN TEORI
21 Definisi Kesiapan
Kesiapan adalah tingkatan atau keadaan yang harus dicapai dalam proses
perkembangan perorangan pada tingkatan pertumbuhan mental fisik sosial dan
emosional (Hamalik 2008) Kesiapan adalah kondisi seseorang secara keseluruhan
yang dapat membuatnya siap untuk dapat memberikan respon atau jawaban dalam
suatu cara tertentu terhadap suatu situasi yang dihadapinya Maka seseorang akan
menyesuaikan kondisi tersebut dan akan berpengaruh atau memiliki kecenderungan
untuk memberi respon (Slameto 2010)
Definisi Kepuasan menurut Kotler dalam Abdurrahman dan Prasetyo
(2016) adalah tingkat perasaan seseorang setelah membandingkan kinerja atau hasil
dengan harapannya Kepuasan dapat dilihat dari kesesuaian harapan dengan apa
yang didapat dari suatu pelayanan (Tjiptono dalam Abdurrahman dan Prasetyo
2016) Kata kepuasan atau satisfaction berasal dari bahasa latin ldquosatisrdquo (artinya
cukup baik memadai) dan ldquofaciordquo (artinya melakukan atau membuat) sehingga
secara sederhana dapat diartikan sebagai lsquoupaya pemenuhan sesuatursquo (Tjitptono
dalam Hartono dan Wahyono 2015)
22 Definisi Keberhasilan
Dalam buku Djamarah dan Zain (2010) WJS Poerwadarminto berpendapat
bahwa keberhasilan adalah hasil yang telah dicapai (dilakukan dikerjakan dan
3
sebagainya) Sedangkan menurut Masrsquoud Khasan Abdul Qohar keberhasilan
adalah apa yang telah dapat diciptakan hasil pekerjaan hasil yang menyenangkan
hati yanng diperoleh dengan jalan keuletan kerja
Keberhasilan dari sistem informasi ditentukan bagaimana sistem itu dapat
dijalankan oleh pengguna dengan efektif dan pengguna merasa puas menggunakan
sistem tersebut dan juga bagaimana perusahaan dapat memperoleh keuntungan dari
sistem yang digunakannya Doll dan Torkzadeh dalam Istianingsih dan Wiwik
Utami (2009) menyatakan bahwa kepuasan pengguna sistem informasi dapat
digunakan sebagai tolak ukur keberhasilan suatu sistem informasi Kepuasan
pengguna akhir ini kemudian menjadi bagian dalam pengembangan model
keberhasilan sistem informasi selanjutnya
23 Definisi Pengguna Sistem
Dalam bukunya Rusdiana dan Irfan (2014) Pelaku sistem terdiri atas tujuh
kelompok yaitu sebagai berikut
1) Pemakai
Pada umumnya ada tiga jenis pemakai yaitu operasional pengawas
dan eksekutif
2) Manajemen
Ada tiga jenis manajemen yaitu manajemen pemakai yang bertugas
menangani pemakaian ketika sistem baru diterapkan manajemen sistem
yang diterapkan dalam pengembangan sistem manajemen umum yang
terlibat dalam strategi perencanaan sistem dan sistem pendukung
pengambilan keputusan
4
3) Pemeriksa
Pemeriksa menentukan segala sesuatunya berdasarkan ukuran
ukuran standar yang dikembangkan di banyak perusahaan sejenis
4) Penganalisis sistem
Fungsi dari penganalisis sistem antara lain sebagai berikut
a) Arkeolog yaitu menelusuri cara sistem lama berjalan sistem
tersebut dijalankan dan segala hal menyangkut sistem lama
b) Inovator yaitu membantu mengembangkan dan membuka
wawasan pemakai bagi kemungkinan lain
c) Mediator yaitu menjalankan fungsi komunikasi dari semua level
antara lain pemakai manajer programmer pemeriksa dan pelaku sistem
lain yang mungkin belum memiliki sikap dan cara pandangan yang sama
dan
d) Pimpinan yaitu penganalisis sistem harus personal yang
berpengalaman dari programmer atau desainer
5) Pendesain Sistem
Pendesain sistem menerima hasil penganalisis sistem berupa
kebutuhan pemakai yang tidak berorientasi pada teknologi tertentu
kemudian ditransformasikan ke desaian arsitektur tingkat tinggi dan dapat
diformulasikan oleh programmer
6) Programmer
Setelah penganalisis sistem memberikan hasil kerjanya dan diolah
oleh pendesain sistem programmer dapat mulai bekerja
5
7) Personal Pengoperasian
Pelaku ini bertugas dan bertanggung jawab di pusat komputer
misalnya jaringan keamanan perangkat lunak pencetakan back-up
24 Definisi Sistem Informasi
Sistem informasi adalah suatu sistem di dalam organisasi yang membantu
kebutuhan pengolahan transaksi harian yang mendukung fungsi operasi organisasi
yang bersifat manajerial dengan kegiatan strategi organisasi agar dapat
menyediakan laporan yang diperlukan oleh pihak luar (Sutabri 2012)
Menurut pandangan Hall dalam Kadir (2014) sistem informasi adalah
sebuah rangkaian prosedur formal di mana data dikelompokkan diproses menjadi
informasi dan didistribusikan kepada pemakai Sama halnya seperti menurut
Sidharta dalam (Rusmana 2015) bahwa sebuah sistem informasi adalah sistem
buatan manusia yang berisi himpunan terintegrasi dari komponen-komponen
manual dan komponen-komponen terkomputerisasi yang bertujuan untuk
mengumpulkan data memproses data dan menghasilkan informasi untuk pemakai
25 Definisi Sistem Informasi Akuntansi
Sistem Informasi Akuntansi sering dirancang dengan menggunakan software agar
informasi yang dihasilkan menjadi lebih akurat efisien dan tepat waktu (Davis
Alderman amp Robinson 1990) Sistem Informasi Akuntansi adalah suatu sistem
yang mengumpulkan merekam menyimpan dan mengolah data untuk
menghasilkan informasi bagi para pembuat keputusan (Romney amp Steinbart 2012)
Terdapat 6 komponen dalam Sistem Informasi Akuntansi yakni
6
1 Orang yang menggunakan sistem
2 Prosedur dan instruksi yang digunakan untuk mengumpulkan mengolah
dan menyimpan data
3 Data tentang organisasi dan kegiatan bisnisnya
4 Software yang digunakan untuk mengolah data
5 Infrastruktur teknologi informasi meliputi komputer perangkat tambahan
dan peralatan komunikasi jaringan yang digunakan dalam Sistem
Informasi Akuntansi
6 Sistem pengendalian internal dan perangkat keamanan untuk menjaga data
Sistem Informasi Akuntansi
Menurut Romney dan Steinbart (2012) sebuah sistem informasi akuntansi
yang didesain dengan baik dapat
1 Meningkatkan kualitas dan mengurangi biaya dari produk dan jasa
2 Meningkatkan efisiensi
3 Meningkatkan pembagian pengetahuan
4 Meningkatkan efisiensi dan efektivitas dari suatu rantai Supply
5 Meningkatkan struktur dari pengendalian internal
6 Meningkatkan kualitas pengambilan keputusan
Menurut Sutabri (2004) sistem informasi akuntansi meliputi beragam
aktivitas yang berkaitan dengan siklus pemrosesan akuntansi perusahaan Meskipun
tidak ada dua organisasi yang identik tetapi sebagian besar mengalami jenis
kejadian ekonomi yang serupa Kejadian-kejadian ini menghasilkantransaksi-
7
transaksi yang dapat dikelompok menjadi empat siklus aktivitas bisnis yang umum
yaitu
1 Siklus pendapatan
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan pendistribusian barang dan jasa
ke entitas-entitas lain dan pengumpulan pembayaran yang berkaitan
2 Siklus pengeluaran
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan perolehan barang dan jasa dari
entitas-entitas lain dan pelunasan kewajiban-kewajiban yang berkaitan
3 Siklus produksi
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan pengubahan sumber daya menjadi
barang dan jasa
4 Siklus keuangan
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan perolehan dan manajemen dana
modal termasuk kas
26 Sistem Informasi Akuntansi Accurate
Salah satu contoh sistem informasi akuntansi adalah Accurate Penggunaan Sistem
Informasi Akuntansi (SIA) Accurate sesuai dengan salah satu tujuan utama sistem
informasi yaitu untuk menyajikan informasi sebagai pendukung pengambilan
keputusan perencanaan pengendalian dan perbaikan selanjutnya (Puspitawati amp
Anggadini 2011) SIA Accurate merupakan salah satu program akuntansi buatan
putra-putri bangsa Pengembang sistemnya (developer system) adalah CPSSoft (PT
Cipta Piranti Sejahtera) dan CPSSoft tidak melayani penjualan mereka fokus di
pengembangan program dan administrasi Versi pertama SIA Accurate adalah
8
Accurate 2000 Accounting Software yang diliris sekitar tahun 2000 Sistem
Acccurate merupakan produk lokal yang sesuai dengan Pernyataan Standard
Akuntansi Keuangan (PSAK) dan Perpajakan di Indonesia
261 SIA Accurate versi 5
SIA Accurate ini merupakan salah satu program pembukuan perusahaan
dalam varian paket modul lengkap siap pakai dan tersedia untuk varian
project ataupun manufaktur yang bisa diaplikasikan di berbagai jenis dan
skala usaha kecil menengah bagi perusahaan baik yang bergerak di bidang
trading distribusi service atau manufaktur dan lain sebagainya SIA
Accurate ini menyediakan layanan dengan menggunakan Bahasa Indonesia
sehingga penggunaan sistem ini akan mudah dipahami oleh masyarakat
Indonesia
SIA Accurate versi 5 memiliki 3 varian paket dengan beragam
modul yang ditawarkan bagi setiap perusahaan yaitu Standard Edition
Deluxe Edition dan Enterprise Edition Untuk varian Standar Edition
cocok untuk perusahaan skala kecil seperti jasa dan dagang yang hanya
cukup menghasilkan laporan keuangan standar tanpa perlu laporan
keuangan perproyek atau perdepartment Sedangkan Deluxe Edition
merupakan perpaduan dari beberapa modul standar ditambah dengan fungsi
berupa pengisian proyek dan departemen Kalau varian Enterprice Edition
cocok untuk perusahaan manufacturing karena sudah dilengkapi dengan
Bill Of Material Production Order Production Activity Finished
Production Activity dan bahkan dapat mengetahui selisih antara Bill Of
9
Material Budged dengan Production Activity Berikut tabel perbedaan
daftar modul dan fitur pada setiap varian paket
Tabel 2 1 Perbedaan Varian Accurate 5 (sumber wwwcpssoftcom)
Modul dan Fitur Standard
Edition
Enterprise
Edition
Deluxe
Edition
Modul Pembelian
Modul Penjualan Modul Persediaan Modul Buku Besar Modul Kas Bank Modul Aktiva Tetap Modul RMA Modul Proyek Modul Manufaktur
Transaksi berulang dengan pengingat Mengakses grafik laporan dengan
tabletsmartphone
262 Modul SIA Accurate versi 5
Berikut beberapa penjelasan modul yang tersedia
1 Modul Pembelian (Purchase Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Permintaan Pembelian (Purchase
Requisition Form) Formulir Pesanan Pembelian (Purchase Order
Form) Formulir Penerimaan Barang (Received Item Form) Formulir
Faktur Pembelian (Purchase Invoice Form) Formulir Retur Pembelian
(Purchase Return Form) dan Formulir Pembayaran Pembelian
(Purchase Payment Form)
2 Modul Penjualan (Sales Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Penawaran Penjualan (Sales
Quotation Form) Formulir Pesanan Penjualan (Sales Order Form)
10
Formulir Faktur Penjualan (Sales Invoice Form) Formulir Retur
Penjualan (Sales Return Form) dan Formulir Penerimaan Penjualan
(Sales Receipt Form)
3 Modul Persediaan (Inventory Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Barang dan Jasa (List Of Item)
Formulir Penyesuain Persediaan (Inventory Adjustment Form)
Formulir Pembiayaan Pesanan (Job Costing Form) Daftar Gudang
(List Of Warehouse) Formulir Grup Barang (Item Grouping Form)
Formulir Penyesuaian Harga Jual Barang (Set Selling Price Adjustment
Form) dan Formulir Pindah Barang (Item Transfer Form)
4 Modul Buku Besar (General Ledger Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Akun (List Of Account) Daftar Mata
Uang (List Of Currency) Informasi Perusahaan (Company Info)
Formulir Bukti Jurnal (Journal Voucher Form) Proses Akhir Bulan
(Period End Process) dan Laporan Keuangan (Financial Statemen)
5 Modul Kas Bank (Cash Bank Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Pembayaran (Payment Form
Formulir Penerimaan (Deposit Form) Buku Bank (Bank Book)
Formulir Rekonsiliasi Bank (Bank Reconcile Form)
6 Modul Aktiva Tetap (Fixed Asset Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Aktiva Tetap Baru (New Fixed Asset
Form) Daftar Tipe Aktiva Tetap Pajak (List Of Fiscal Fixed Asset
11
Type) Daftar Tipe Aktiva Tetap (List Of Fixed Asset Type) Daftar
Aktiva Tetap (Fixed Asset List)
7 Modul RMA (Return Merchandise Authorization Module)
Modul ini terdiri dari Formulir RMA (RMA Form) dan Formulir
RMA Action (RMA Action Form)
8 Modul Proyek (Project Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Bahan Baku Daftar Biaya Proyek
Formulir Work Price Analysis Formulir Proyek Formulir Material In
Used Formulir Project Survey Formulir Project Bill Formulir Project
Ending
263 Kelebihan SIA Accurate versi 5 dengan versi sebelumnya
Berikut beberapa perbedaan antara SIA Accurate versi 4 dan Accurate versi
5 yaitu
1 Adanya Fitur E-Faktur
Fitur E-Faktur dibuat untuk membantu pengguna SIA Accurate
terutama Pengusaha Kena Pajak (PKP) untuk menghasilkan laporan siap
pakai sekaligus sebagai pendukung kebijakan dari Direktorat Jendral
Pajak yang mewajibkan penggunaan E-Faktur bagi perusahaan PKP
2 Database Server Firebird 25
Database firebird yang digunakan di dalam aplikasi Accurate versi
4 adalah Firebird versi 21 dan untuk Accurate versi 5 ini dikembangkan
12
dengan menggunakan database Firebird 25 dengan konfigurasi Super
Classic(SC) yang sudah diakui secara umum
3 Lisensi SIA Accurate
Di Accurate sebelumnya lisensi Accurate berupa nomor serial di-
input langsung ke SIA Accurate di masing-masing komputer Pengguna
memerlukan bantuan customer support CPSSoft atau tenaga penjual
untuk mendapatkan nomor serial yang dimaksud Di Accurate 5 License
Manager yang berkomunikasi dengan License Server CPSSoft untuk
mendapatkan nomor serial lisensi kemudian dikirimkan ke komputer
Accurate Client secara otomatis
264 Kekurangan SIA Accurate versi 5
1 Tidak bisa di Custom
SIA Accurate adalah software paket Kenapa tidak bisa Karena SIA
Accurate sudah mensurvei ke perusahaan-perusahaan dari UMKM
UKM di Indonesia dan Perusahaan menengah ke atas Jadi SIA Accurate
di buat sesuai dengan kebutuhan perusahaan-perusahaan di Indonesia
sesuai dengan PSAK dan perpajakan di Indonesia juga Laporan dan
form seperti PO Invoice dan lain-lain masih bisa di custom
2 Tidak mencakup Seluruh Operasional Perusahaan
Basic dari program SIA Accurate adalah accounting software bukan
oprasional software Contoh seperti pembayaran gaji perkaryawan belum
bisa di 5 bisa di catat secara global saja Untuk pencatatan gaji
13
perkaryawan dan SIA Accurate pajaknya baru bisa di SIA Accurate
Online
3 Tidak mendapatkan Training Pembelian Baru
Dulu SIA Accurate memang mempaket kan dalam pembelian baru
SIA Accurate maka mendapatkan training namun harganya lebih mahal
Sekarang sudah banyak SMK dan Universitas di Indonesia yang bekerja
sama dengan SIA Accurate sehingga SDM siap pakainya sudah banyak
Maka dari itu SIA Accurate menekan harga software semurah mungkin
dan jika di perusahaan Anda sudah ada karyawan yang sudah bisa
menggunakan SIA Accurate Kenapa harus mengambil jasa training
Jadi training di SIA Accurate sangat flexibel tergantung kebutuhan
perusahaan
27 Konsep Dasar Kesiapan Teknologi (Technology Readiness)
Penelitian Sheu amp Kim (2008) yang melibatkan 50 organisasi sebagai obyek
penelitian menyatakan bahwa tingkat kesiapan yang rendah menjadi sebab
kegagalan proyek SI khususnya kesiapan pengguna yang paling dominan
berpengaruh terhadap keberhasilan implementasi SI Penelitian Sheu dan Kim
menunjukkan bahwa faktor kesiapan pengguna lebih kuat pengaruhnya terhadap
keberhasilan proyek SI dibandingkan dengan keterlibatan pengguna dalam proyek
SI
Dapat disimpulkan dari penjelasan diatas bahwa adanya proses penerapan
teknologi atau sistem pada suatu organisasi menyebabkan beberapa tantangan baru
14
bagi organisasi tersebut seperti beberapa pengguna yang memiliki tingkat kesiapan
rendah pada sistem atau teknologi baru akan mengalami kesulitan dalam
mempelajari hal baru bahkan beberapa pengguna baru lainnya dapat memberikan
penolakan merasa enggan atau tidak mampu dalam menggunakan teknologi atau
sistem baru tersebut sehingga penerapan teknologi atau sistem baru pada organisasi
tersebut akan menjadi sia-sia bahkan gagal Oleh karena itu dengan adanya suatu
pengukuran dan penilaian dalam tingkat kesiapan dan kemampuan pengguna suatu
teknologi maka akan meminimalisir tingkat kesalahan kesulitan dan resiko yang
ada (Pambudi 2015)
28 Konsep Dasar Keberhasilan Sistem Informasi (Success SI)
Selama bertahun-tahun para peneliti dan praktisi telah berusaha untuk berhasil
dalam mengelola proyek SI sehingga dapat mencapai kinerja yang maksimal
Pengukuran keberhasilan proyek SI pun menjadi topik yang menarik di kalangan
peneliti dan praktisi tersebut sejak Standish Group mempublikasikan penemuan
mereka pada tahun 1994 Keberhasilan proyek adalah konsep utama tetapi teori
tersebut masih merupakan konsep yang ambigu Antara para peneliti dan praktisi
pun juga masih terjadi kurang sepakat tentang model tersebut Mereka cenderung
fokus pada satu atau sebagian dimensi Sehingga mereka belum mendapat
gambaran yang jelas tentang pengukuran keberhasilan SI
Subiyakto dan Ahlan (2014) mencoba menjawab permasalahan tersebut
dengan mengembangkan model alternatif pengukuran keberhasilan proyek
berdasarkan input-process-output (IPO) model Mereka membandingkan
15
mengadopsi mengadaptasi dan mengkombinasi teori sebelumnya yaitu Davisrsquos
IPO model teori keberhasilan proyek model Delone dan McLean dan kerangka
klasifikasi proyek
Pertama Subiyakto (2014) membandingkan dua model yaitu model Delone
dan McLean dan Model IPO Mereka menemukan bahwa model proses dan model
kausal Delone dan McLean tidak lengkap dalam istilah model IPO sebuah proyek
Model ini hanya fokus pada pemanfaatan dan layanan dari produk Dalam konteks
pengukuran keberhasilan proyek model ini kurang menjelaskan dimensi input dari
model IPO Dengan demikian model IPO lebih komprehensif dibandingkan model
Delone dan McLean
Kedua Subiyakto (2014) mengadopsi teori keberhasilan proyek
pengukuran keberhasilan SI Delone dan McLean dan kerangka klasifikasi proyek
Pengadopsian teori keberhasilan proyek dilaksanakan untuk mengembangkan
aspek kausalitas model Mereka mengadopsi semua variable model Delone dan
McLean serta tiga dari empat variabel kerangka klasifikasi proyek (McLeod amp
MacDonell 2011) yaitu konten proyek orang dan aksi konteks organisasi Hal ini
dikarenakan proses proyek akan diwakili oleh dimensi proses
Ketiga Subiyakto dan Ahlan (2014) menyesuaikan penempatan variable
sejalan dengan logika IPO dan definisi keberhasilan proyek Tiga penyesuaiannya
adalah sebagai berikut
a Menempatkan 2 dimensi model Delone dan Mclean (system creation dan
system utilization) ke dalam dimensi proses dari model Hal ini didukung
juga oleh beberapa peneliti bahwa proses proyek terdiri dari dua subproses
16
yaitu produksi produk dan pemanfaatannya Penempatan dimensi dampak
sistem dari model DeLone dan McLean sebagai dimensi output dari model
sejalan dengan definisi keberhasilan proyek
b Mengembangkan hubungan antara variabel dimensi input terhadap
variable dimensi proses Dalam hal ini masing-masing varibel dimensi
input memiliki hubungan terhadap masing-masing variabel dari dimensi
proses yang sejalan dengan model proses dan kausal dari IPO model
c Mengembangkan hubungan antara konteks organisasi terhadap semua
variabel dalam model yang berdasarkan konsep pengaruh lingkungan
sistem
Keempat model dikembangkan atas kombinasi dari empat teori yang telah
disebutkan sebelumnya Kombinasi ini dilakukan untuk menanggapi dua isu utama
di lingkup model keberhasilan proyek SI yaitu validitas dan kelengkapan
pengukuran model Kelengkapan model berarti model tersebut dikembangkan
untuk mencakup dimensi keseluruhan proyek dalam konteks aspek proses dan
kausal Validitas adalah berarti bahwa model ini mewakili secara teori keberhasilan
proyek Tiga dimensi utama yang dari model ini adalah dimensi input proses dan
output Dimensi proses terdiri dari dua subdimensi yaitu pembuatan sistem (system
creation) dan pemanfaatan sistem (system utilization) Model ini (Gambar 34)
mengandung 9 variabel dan 36 hubungan antar variable tersebut Konten proyek
(project content) orang dan aksi (people and action) dan konteks organisasi
(institutional contexts) adalah tiga variabel dimensi input Kualitas informasi
(information quality) kualitas sistem (system quality) kualitas layanan (service
17
quality) penggunaan (system use) dan kepuasan pengguna (user satisfaction)
adalah lima variabel untuk dimensi proses Manfaat bersih (net benefit) adalah
variabel untuk dimensi output
Gambar 2 1 Model Pengukuran Keberhasilan Proyek SI Berdasarkan Model IPO
(Subiyakto dan Ahlan 2014)
Selanjutnya pada tahun 2015 Subiyakto Ahlan Kartiwi dan Sukmana
memvalidasi model baru tersebut secara kualitatif untuk mengetahui kelayakan
model tersebut melalui Focus Group Study (FGS) Mereka melakukan 4 teknik FGS
yaitu interview konsultasi diskusi dan seminar Ada 16 partisipan (9 doktor 3
calon doktor dan 4 akademisi) dari 20 anggota terdaftar yang tergabung dalam
kelompok penelitian ini Mereka memiliki kepentingan keterampilan
penegtahuan dan pengalaman dalam bidang penelitian SI Mereka juga dipilih
karena kredibilitas mereka sebagai key informants
18
Hasil dari FGS mengungkapkan delapan tema menyeluruh berkaitan dengan
validitas model dan kelayakan pelaksanaan penelitian Kemudian telah disimpulkan
dalam empat poin validasi yaitu kejelasan proses pemodelan penggunaan dasar
teoritis kewajaran metode penelitian dan ketersediaan sumber daya penelitian
Berdasarkan poin tersebut Subiyakto et al merevisi modelnya melalui
penyederhanaan jumlah hubungan antar variable dengan menghapus 6 hubungan
Model tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah ini
Gambar 2 2 Revisi Model (Subiyakto et al 2015)
29 Populasi Dan Sampel
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau subyek yang
mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk
dipelajari dan ditarik kesimpulannya Guritno dan Sudaryono (2011) Dalam metode
penelitian kata populasi amat populer dipakai untuk menyebutkan
serumpunsekelompok objek yang menjadi sasaran penelitian Populasi penelitian
merupakan keseluruhan dari objek penelitian yang dapat berupa manusia hewan
tumbuh-tumbuhan udara gejala nilai peristiwa sikap hidup dan sebagainya
19
Sehingga objek-objek ini dapat menjadi sumber data penelitian (Bungin 2006)
Jenis populasi terbagi dua yaitu
1) Populasi fitnit artinya jumlah individu ditentukan
2) Populasi infinit artinya jumlah individu tidak terhingga atau tidak
diketahui dengan pasti
Sampel ialah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi
tersebut Sehingga pengambilan sampel harus menggunakan cara-cara tertentu yang
berdasarkan oleh pertimbangan-pertimbangan yang ada (Sugiyono 2011)
291 Teknik Sampling
Teknik sampling adalah teknik pengambilan sampel Terdapat dua metode dasar
penarikan sampel yaitu (Guritno amp Sudaryono 2011)
a Probability Sampling
Probability Sampling adalah teknik pengambilan sampel yang
memberikan peluang sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk
dipilih menjadi sampel Beberapa metode penarikan sampel probabilitas
adalah sebagai berikut
1 Simple Random Sampling
Simple random sampling dikatakan sederhana karena pengambilan
sampel dari populasinya dilakukan secara acak tanpa memperhatikan status
atau tingkat pendidikan yang ada dalam suatu populasi
2 Stratified Random Sampling
20
Stratified Random Sampling merupakan suatu prosedur penarikan
sampel berstrata yaitu suatu subsampel acak sederhana yang ditarik dari
setiap strata atau tingkatan yang kurang lebih sama dalam beberapa
karakteristik (Siregar 2013)
3 Cluster Sampling
Cluster Sampling merupakan suatu prosedur penarikan sampel
probabilitas yang memilih subpopulasi yang disebut cluster Kemudian
setiap elemen di dalam kelompok cluster tersebut dipilih sebagai anggota
sampel
b Nonprobability Sampling
Nonprobability Sampling merupakan suatu prosedur penarikan
sampel yang bersifat subjektif Dalam hal ini probabilitas pemilihan
elemen-elemen populasi tidak dapat ditentukan Hal ini disebabkan setiap
elemen populasi tidak memiliki peluang yang sama untuk dipilih sebagai
sampel Beberapa teknik pengambilan sampel nonprobabilitas sebagai
berikut (Guritno amp Sudaryono 2011)
1 Convience Sampling
Convience Sampling adalah teknik penarikan sampel berdasarkan
kemudahan Prosedurnya adalah semata-mata langsung menghubungi
unitunit penarikan sampel yang mudah dijumpai seperti mahasiswa dalam
satu kelas jamarsquoah tempat ibadah pengunjung toko dan lainnya Seringkali
pengambilan sampel ini dilakukan untuk menguji kuesioner atau penelitian
ekspolorasi
21
2 Quota Sampling
Quota Sampling adalah penarikan sampel berdasarkan kuota
Prinsipnya adalah karakteristik tertentu yang relevan menjelaskan dimensi
populasi Peneliti harus mengetahui distribusi populasi
3 Purposive Sampling
Purposive Sampling adalah penarikan sampel berdasarkan
pertimbangan atau kriteria tertentu
4 Snowball Sampling
Snowball Sampling adalah metode penarikan sampel dengan
responden yang berhasil diperoleh diminta untuk menunjukkan responden
lainnya secara berantai
5 Accidental Sampling
Accidental Sampling adalah metode penarikan sampel dimana
pemilihan anggota sampelnya dilakukan terhadap orangbenda yang
kebetulan ada atau dijumpai (Hadi 2016 Sugiyono 2011)
292 Teknik Menentukan Ukuran Sampel
Dalam penelitian ini untuk mendapatkan ketepatan ukuran pengukuran penelitian
ini menggunakan metode analisis SEM Berdasarkan studi penelitian Monte Carlo
berbagai estimasi penentuan sampel yang disimpulkan
1 Model SEM dengan jumlah variabel laten sampai dengan lima buah dan
setiap konstruk dijelaskan 3 atau lebih indikator jumlah sampel 100-150
sudah dianggap memadai (Santoso 2011)
22
2 Ukuran sampel untuk model SEM adalah antara 100-200 atau dengan cara
jumlah indikator dikali 5 sampai 10 (Ferdinand AT 2000)
3 Ukuran sampel untuk estimasi Maximum Likehood harus setidaknya 5x
jumlah parameter bebas dalam model termasuk error (Bentler amp Chou
1987)
4 SEM yang menggunakan model estimasi maximum likehood estimation
(MLE) adalah 100-200 sampel (Ghozali 2011)
210 Teknik Pengumpulan Data
Menurut Sugiyono (2011) teknik pengumpulan data merupakan langkah yang
paling utama dalam penelitian karena tujuan utama dari penelitian adalah
mendapatkan data Dengan metode pengumpulan data yang tepat akan
memungkinkan peneliti untuk memperoleh data yang valid sehingga dapat
membantu dalam penelitian Pengumpulan data penelitian dilakukan dengan
berbagai metode
1 Wawancara
Wawancara merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan
oleh peneliti untuk memperoleh informasi dengan cara berkomunikasi
langsung (seperti tanya jawab) antara pewawancara dan responden
2 Kuesioner
Kuesioner merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan
dengan cara memberikan seperangkat pertanyaan atau pernyataan tertulis
kepada responden untuk dijawab (Sugiyono dalam Setiawan 2016)
23
Kuesioner ini dapat membantu peneliti memperoleh informasi terkait
dengan permasalahan penelitian
3 Observasi
Observasi adalah teknik pengumpulan data yang dilakukan melalui
suatu pengamatan disertai dengan pencatatan terhadap keadaan atau
perilaku objek penelitian (Fathoni dalam Setiawan 2016) Observasi ini
dilakukan untuk memperoleh gambaran mengenai objek penelitian secara
keseluruhan
4 Studi Pustaka
Studi pustaka adalah teknik survei terhadap data yang telah ada
dengan menggali teori-teori yang telah berkembang dalam bidang ilmu
yang berkepentingan mencari metode-metode serta teknik penelitian
baik dalam mengumpulkan data atau dalam menganalisis data yang telah
pernah digunakan oleh peneliti-peneliti terdahulu (Nazir dalam Yunita
2017)
211 Skala Likert
Menurut Sugiyono (2011) skala likert digunakan untuk mengukur sikap pendapat
dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial Sewaktu
menanggapi pertanyaan dalam skala likert responden menentukan tingkat
persetujuan mereka terhadap suatu pertanyaan dengan memilih salah satu dari
pilihan yang tersedia Biasanya disediakan lima pilihan skala dengan format seperti
ini
24
1 Sangat tidak setuju
2 Tidak setuju
3 Kurang setuju
4 Setuju
5 Sangat setuju
Selain pilihan dengan lima skala seperti contoh di atas kadang digunakan juga
skala dengan tujuan atau sembilan tingkat Suatu studi empiris menemukan bahwa
beberapa karakteristik statistik hasil kuesioner dengan berbagai jumlah pilihan
tersebut ternyata sangat mirip (Dawes 2008)
212 PLS-SEM
PLS-SEM merupakan salah satu metode yang digunakan dalam menganalisis dan
dinilai kuat karena digunakan pada setiap jenis skala data seperti data interval data
nominal dan rasio serta syarat asumsi yang lebih fleksibel (Yamin amp Kurniawan
2011) Partial Least Square (PLS) dikembangkan pertama kalinya oleh Herman
Wold pada tahun 1975 Software yang digunakan untuk analisis menggunakan
PLS-SEM antara lain SmartPLS XLSTAT PLS-PM Visual PLS dan lainnya
PLS dapat digunakan untuk tujuan konfirmasi (seperti pengujian hipotesis)
dan tujuan eksplorasi PLS juga dapat menduga apakah terdapat atau tidak
hubungan antar variabel dan kemudian proposisi untuk pengujian Tujuan
utamanya adalah menjelaskan hubungan antar konstruk dan menekankan
pengertian tentang nilai hubungan tersebut Penggunaan PLS untuk prediksi dan
membangun teori serta sampel yang dibutuhkan relatif kecil dengan minimum
25
sepuluh kali item konstruk yang paling kompleks (Ghozali 2011 Ghozali amp
Hengky 2015 Yamin amp Kurniawan 2011)
Kepopuleran penggunaan PLS-SEM diantara para peneliti dan praktisi
adalah karena empat alasan Pertama algoritma PLS tidak terbatas hanya untuk
hubungan antara indikator dengan konstrak latennya yang bersifat reflektif saja
tetapi algoritma PLS juga dipakai untuk hubungan yang bersifat formatif Kedua
PLS dapat digunakan untuk menaksir model path dengan sample size yang kecil
Ketiga PLS-SEM dapat digunakan untuk model yang sangat kompleks (terdiri atas
banyak variabel laten dan manifes) tanpa mengalami masalah dalam estimasi data
Keempat PLS dapat digunakan ketika distribusi data sangat miring (skew) (Yamin
amp Kurniawan 2011)
Evaluasi model dalam PLS meliputi dua tahap yaitu evalusi outer model
atau model pengukuran dan evaluasi terhadap inner model atau model struktural
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Sarstedt 2017 Wong 2013 Yamin
2011)
1 Evaluasi Pengukuran Model (Outer Model)
Model ini meliputi pemeriksaan individual item reliability internal
consistency atau construct reliability average variance extracted dan
discriminant validity Ketiga pengukuran tersebut dikelompokkan dalam
convergent validity yaitu mengukur besarnya korelasi antara konstrak
dengan variabel laten Measurement model dilakukan untuk dapat
mengetahui hubungan antara konstrak (variabel) dengan indikator-
indikatornya (Yamin amp Kurniawan 2011)
26
Pemeriksaaan individual item reliability dapat melihat nilai
standardized loading factor Nilai ini menggambarkan besarnya korelasi
antara setiap item pengukuran (indikator) dengan konstraknya Untuk nilai
ideal loading factor berupa diatas 07 ini berarti bahwa indikator tersebut
sudah valid sebagai indikator yang dapat mengukur konstrak
Pengukuran lainnya dari convergent validity adalah melihat nilai
Average Variance Extracted (AVE) Nilai ini menggambarkan besaran varian
atau keragaman variabel manifes yang dapat dikandung oleh konstrak laten
Untuk nilai AVE ideal yaitu 05 hal ini berarti convergent validity baik
Artinya variabel laten dapat menjelaskan rata-rata lebih dari setengah varian
dari indikator-indikatornya
Discriminant validity dievaluasi melalui cross loading kemudian
membandingkan nilai AVE dengan kuadrat nilai korelasi antar konstrak
Ukuran cross loading adalah membandingkan korelasi dengan konstraknya
dan konstrak blok lainnya hal ini menunjukkan konstrak tersebut
memprediksi ukuran pada blok mereka dengan lebih baik dari blok lainnya
Ukuran discriminant validity lainnya adalah bahwa nilai akar AVE harus
lebih tinggi daripada korelasi antara konstrak dengan konstrak lainnya atau
nilai AVE lebih tinggi dari kuadrat korelasi antara konstrak
2 Evaluasi Struktural Model (Inner Model)
Pengukuran struktural model dilakukan untuk dapat mengetahui hubungan
antara konstrak yang dihipotesiskan oleh peneliti(Yamin amp Kurniawan
27
2011) Dalam model ini terdapat beberapa tahap dalam melakukan
evaluasinya
Tahap pertama adalah dengan melihat signifikansi hubungan antara
konstrak Hal ini dapat dilihat dari koefisien jalur (path coefficient) yang
menggambarkan kekuatan hubungan antara konstrak Pengukuran path
coefficient (β) memiliki nilai ambang batas diatas 01 hal ini untuk
menyatakan bahwa jalur (path) yang dimaksud mempunyai pengaruh di
dalam model
Tahap kedua adalah dengan mengevaluasi nilai R2 (coefficient of
determination) Nilai ini menjelaskan varian dari tiap target endogenous
variabel dengan standar pengukuran sekitar 067 sebagai kuat sekitar 033
moderat dan dibawah 019 menunjukan tingkat varian yang lemah
Tahap ketiga adalah dengan melihati nilai t-test dengan metode
boostrapping menggunakan uji two-tailed dengan tingkat signifikansi 5
untuk menguji hipotesis-hipotesis penelitian Bila nilai t-test lebih besar dari
196 maka hipotesis penelitian yang dibuat dapat diterima
Tahap keempat yaitu pengujian f2 (effect size) Pengujian ini dilakukan
untuk dapat memprediksi pengaruh variabel tertentu terhadap variabel
lainnya dalam struktur model dengan nilai ambang batas sekitar 002 untuk
pengaruh kecil 015 untuk pengaruh menegah dan 035 untuk pengaruh yang
besar f2 dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut
28
Tahap kelima yaitu pengujian 1198762 (predictive relevance) dengan
menggunakan metode blindfolding untuk dapat memberikan bukti bahwa
variabel tertentu yang digunakan dalam suatu model yang dibuat mempunyai
keterkaitan prediktif (predictive relevance) dengan variabel lainnya dalam
model tersebut dengan nilai ambang batas pengukuran di atas nol
Tahap keenam yaitu melakukan pengujian 1199022 (Relative Impact) dengan
menggunakan metode blindfolding juga untuk dapat mengukur relatif
pengaruh sebuah keterkaitan antara prediktif sebuah variabel tertentu dengan
variabel lainnya yang memiliki nilai ambang batas sebesar 002 untuk
pengaruh kecil 015 untuk pengaruh sedang dan 035 untuk pengaruh besar
Rumus yang digunakan dalam perhitungan 1199022 adalah sebagai berikut
211 Model yang Diadopsi
Model yang digunakan pada penelitian ini adalah model kesiapan dan keberhasilan
SI oleh Subiyakto (2017) Gambar model penelitian ini dapat dilihat di bab satu
pada gambar 11 Berikut model yang diajukan pada penelitian ini
Variabel TRI dan Keberhasilan SI
Berikut dijabarkan pengertian dari variabel yang diadopsi ke dalam model TRI
dan Keberhasilan SI lengkap dengan referensi model tersebut
29
Tabel 2 2 Variabel TRI dan Keberhasilan SI Variabel Pengertian Referensi
Optimsm (OPT) Visi yang positif tentang teknologi dan keyakinan kontrol
yang lebih besar fleksibilitas dan efisiensi dalam
kehidupan manusia (Parasuraman
amp Colby
2015
Subiyakto
2017)
Innovativness
(INN)
Kecenderungan untuk menjadi pelopor pemimpin atau
opinion-former dalam penggunaan teknologi
Discomfort (DIS) Persepsi tentang kurangnya kontrol atas teknologi dan
perasaan tertekan dalam penggunaan teknologi
Insecurity (INS) Ketidakpercayaan teknologi dan skeptisis kemampuan
diri untuk menggunakannya dengan tepat
Information
Quality (INQ)
Tingkat sejauh mana informasi yang dihasilkan secara
konsisten memenuhi persyaratan dan harapan pengguna
(Delone amp
McLean
2003
Subiyakto
2017)
System Quality
(SYQ)
Tingkat untuk mendeskripsikan kualitas dari konten yang
dimiliki sistem informasi
Service Quality
(SVQ)
Tingkat untuk menilai sebarapa baik kualitas layanan
kepada pengguna
User Satisfaction
(USF) Kepuasan pengguna menggunakan sistem informasi
Success
Information
System (SIS)
Pencapaian sistem informasi berdasarkan perencanaan
pengembangannya
Indikator TRI dan Keberhasilan SI
Setelah penjabaran dari pengertian variabel berikut ini adalah penjabaran
pengertian dari indikator-indikator yang diadopsi ke dalam model lengkap dengan
referensinya
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI
Indikator Definisi Referensi
Easiness (OPT1) Tingkat yang terkait dengan kemampuan suatu sistem
untuk memberikan kebebasan dari kendala kesulitan dan
masalah
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Connectivity
(OPT2)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan suatu sistem
untuk berhasil terhubung dengan sistem lain
Efficiency (OPT3) Tingkat yang terkait dengan pencapaian sistem untuk
menghasilkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk mencapai output
Effectiveness
(OPT4)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan sistem untuk
mencapai tujuan penggunaannya
Productivity
(OPT5)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
menghasilkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk menghasilkan output
30
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI (lanjutan)
Indikator Definisi Referensi
Problem Solving
(INN1)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
menemukan solusi terhadap masalah
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Independence
(INN2)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan sistem untuk
mendukung penggunanya agar bebas dari kontrol atau
pengaruh
Challenge (INN3) Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
berhasil menangani atau mencapai sesuatu dalam situasi
atau masalah yang sulit
Stimulatioon
(INN4)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
mendorong sesuatu untuk terjadi berkembang atau
membaik
Competitiveness
(INN5)
Tingkat yang terkait kemampuan sistem untuk sukses
pengguna dibanding kompetitornya
Complexity (DIS1) Tingkat yang terkait dengan fitur sistem yang
membingungkan atau sulit dipahami
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Difficulty (DIS2) Tingkat yang terkait dengan kondisi suatu sistem yang
tidak dapat dioperasikan dengan mudah
Dependence (DIS3) Tingkat yang terkait dengan kondisi suatu sistem yang
membutuhkan pihak lain untuk mengoperasikannya
Lack of Support
(DIS4)
Tingkat yang terkait dengan sistem yang tidak memiliki
atau cukup dukungan dalam operasinya
Inappropriateness
(DIS5) Tingkat yang berkaitan dengan keadaan yang tidak pantas
Failure (INS1) Tingkat yang terkait dengan kemungkinan bahwa sistem
tidak menyenangkan atau terdapat hal berbahaya yang
bisa terjadi
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Threat (INS2) Tingkat yang terkait dengan situasi sistem yang bisa
menimbulkan kerugian atau bahaya
Reducing
Interaction (INS3)
Tingkat yang terkait dengan implementasi sistem yang
membuat interaksi manusia semakin berkurang dalam
ukuran jumlah dan kepentingan
Distraction (INS4) Tingkat yang terkait dengan penggunaan sistem lebih
diperhatikan dan mencegah orang berkonsentrasi pada
hal lain
Incredulity (INS5) Tingkat yang terkait dengan keraguan sistem dari
penggunaannya
Accuracy (INQ1) Tingkat kelayakan dari informasi yang dihasilkan
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Timeliness (INQ2) Tingkat presisi dari proses pengolahan informasi SI pada
durasi waktu yang direncanakan
Completeness
(INQ3)
Tingkat dari informasi yang dihasilkan oleh SI utuh atau
tanpa ada bagian yang hilang
Consistency (INQ4) Kecenderungan dari SI untuk masih mendemonstrasikan
informasi yang sama dalam operasi layanan
pemeliharaan atau kualitas
Relevance (INQ5) Tingkat keterkaitan dari informasi yang dihasilkan oleh
SI dengan pokok bahasannya
31
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI (lanjutan)
Indikator Definisi Referensi
Ease of Use
(SYQ1)
Tingkat kebebasan SI dari kendala kesulitan dan
masalah selama penggunaannya
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Maintainability
(SYQ2)
Tingkat yang terkait dengan kemudahan SI dalam
pemeliaharaannya
Response Time
(SYQ3)
Tingkat yang terkait dengan jumlah waktu yang
dibutuhkan untuk menanggapi perintah dari pengguna
tersebut
Fuctionality
(SYQ4)
Tingkat yang terkait dengan SI dapat dioperasikan sesuai
dengan persyaratan yang telah direncanakan
Safety (SYQ5) Tingkat kekebalan SI dari serangan yang tak terduga
bahaya atau kerusakan
Responsiveness
(SVQ1)
Tingkat reaksi SI untuk melayani penggunanya dengan
cara waktu dan situasi yang sesuai
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Flexibilty (SVQ2) Tingkat adaptasi SI untuk melayani penggunanya sesuai
dengan kebutuhan yang diminta
Security (SVQ3) Tingkat keamanan dari sistem yang terintegrasi untuk
melayani pengguna dengan aman dari serangan bahaya
atau kerusakan yang tak terduga
Fuctionality
(SVQ4)
Tingkat yang terkait dengan cakupan layanan SI sesuai
dengan persyaratan fungsional
Extension (SVQ5) Tingkat yang terkait dengan cakupan layanan tambahan
SI yang melebihi persyaratan fungsional
Efficiency (USF1) Tingkat kepuasan pengguna SI berdasarkan pada
pencapaian sistem untuk menghasilkan output
dibandingkan dengan sumber daya yang dibutuhkan
untuk mencapai output (Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Effectivity (USF2) Tingkat kepuasan pengguna SI berdasarkan pada
kemampuan sistem untuk memenuhi kebutuhan
pengguna untuk mencapai tujuannya
Flexibility (USF3) Tingkat kepuasan pengguna SI yang terkait dengan
kemampuan beradaptasi dari sistem sesuai dengan
kebutuhan yang diminta
Overall Satisfaction
(USF4)
Tingkat kepuasan pengguna SI terkait dengan
kecukupan keseluruhan aspek sistem
IS Efficiency (SIS1) Tingkat yang terkait dengan perbandingan dari nilai
output SI dan sumber daya yang dibutuhkan untuk
mencapai output
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei 2013
Subiyakto
2017)
IS Effectivity (SIS2) Tingkat yang terkait dengan kapabilitas kemampuan
sistem untuk memenuhi kebutuhan pengguna untuk
mencapai tujuannya
User Satisfaction
(SIS3)
Sejauh mana SI dapat membantu pengguna menciptakan
nilai bagi bisnis mereka
Productictivity
Improvement
(SIS4)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
meningkatkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk menghasilkan output
Competitive
Advantage (SIS5)
Tingkat yang terkait dengan posisi yang menguntungkan
dari pengguna SI yang terintegrasi untuk bersaing dalam
kompetisi bisnis
32
2111 Model IPO Logic
Beberapa penelitian menggunakan input-process-output Logic pada model
penelitiannya Logika IPO di adopsi untuk tujuan yang sama dalam
pengukuran kualitas dari suatu sistem Teori dasar sistem ini digunakan untuk
dapat memberi gambaran akan konsep sistematis dari suatu sistem (Subiyakto
et al 2014) Model logika komputer IPO logic yang digunakan milik Davis
(1998) dan Kellogg (2004) sampai saat ini masih banyak digunakan dalam
penelitian di bidang teknologi dan informasi Logika IPO ini digunakan pada
penelitian yang bertujuan dalam hal pengukuran kualitas suatu sistem
Teori dasar IPO digunakan juga untuk menggambarkan konsep
sistematis dari suatu sistem dan mudah dimengerti oleh para pengguna para
desainer pun juga dapat mengevaluasi dan memperbaiki desain (Davis 1998
Kellogg 2004) Model logic bila digambarkan secara langsung belum tentu
dapat dilihat hubungan sebab-akibat atau hubungan tujuan dan dampak dari
program ataupun proyek secara langsung Namun ini bukan berarti bahwa
program tersebut dikatakan tidak berhasil tetapi kemungkinan adanya bahwa
program sebagai salah satu dari banyak faktor yang dapat mempengaruhi
suatu dampak yang dapat ditimbulkannya (Solihin Dadang 2012) Berikut
adalah gambar 25 merupakan alur dari IPO logic
Gambar 2 3 IPO LOGIC (Davis 1998)
33
2112 Model Kesiapan Teknologi (Technology Readiness)
Technology Readiness atau kesiapan penggunaan teknologi merupakan
kecenderungan sikap masyarakat dalam merangkul dan menggunakan
teknologi baru di rumah dan di tempat kerja (Parasuraman 2000)
Setiap orang bisa menjadi konsumen teknologi namun cara
mengimplementasikannya tergantung pada derajat kesiapan seseorang
dalam menerima teknologi tersebut Menurut Parasuraman (2000) langkah
pertama yang harus dilakukan dalam implementasi teknologi adalah
mengetahui kesiapan konsumen dalam menerima teknologi tersebut Dalam
konteks ini Technology Readiness Index dikembangkan oleh Parasuraman
(2000) untuk mengukur dan mengetahui sejauh mana seseorang atau
organisasi siap untuk mengadopsi sebuah teknologi informasi Berikut
gambar terbaru dari model TRI 20
Gambar 2 4 Model TRI20 oleh Parasuraman dan Colby 2015
(Sumber Rockresearchcom)
34
TRI merupakan skala multy-item yang terdiri dari 36 pertanyaan untuk
mengukur technology readiness Skala 36-item terdiri dari empat dimensi
komponen keyakinan yang berkaitan dengan teknologi yang memperngaruhi
tingkat seseorang dalam Technology Readiness Keyakinan ini menetapkan
kesediaan seseorang untuk berinteraksi dengan teknologi baru Seiring
berjalannya waktu dan perkembangan IT yang meningkat dengan pesat maka
pemilik model melakukan pembaharuan di tahun 2014 bersama Charles L
Colby sehingga menghasilkan model TRI 20 tetap dengan mempertahankan
4 dimensi sebelumnya namun perubahan serta pembaharuan instrumen
menjadi 16 butir Model TRI 20 ini terdiri dari empat dimensi dua adalah
kontributor dan dua lagi adalah inhibitor pada adopsi teknologi
Kontributornya sebagai berikut
1 Optimism (kepercayaan diri) yaitu menggambarkan sebuah ekspektasi
dari kebenaran positif teknologi
2 Innovativeness (inovasi) yaitu mengenai otoritas penggunaan teknologi
Sedangkan inhibitor adalah
3 Discomfort (ketidaknyamanan) adalah keraguan tentang jaminan orang
awam akan pengalamannya dengan teknologi
4 Insecurity (ketidakamanan) adalah resiko kemungkinan orang-orang
melakukan transaksi berbasis teknologi (technology-based transactions)
Sebagai kontributor optimisme dan inovasi sebagai penggerak dari
Technology Readiness Pada kenyataannya skor tinggi diukur pada dimensi-
dimensi ini yang pada umumnya akan memperbesar kesiapan teknologi
35
(Technology Readiness) Sabaliknya ketidaknyamanan dan ketidakamanan
mencegah atau menunda berkecenderungan membuat orang-orang untuk
menggunakan teknologi baru Dengan demikian skor tinggi yang diukur pada
dimensi-dimensi ini akan menurunkan seluruh kesiapan teknologi
(Technology Readiness) Selama bertahun-tahun TRI telah banyak
bermanfaat bagi para peneliti yang tertarik pada media sosial akses mobile
dan layanan teknologi lainnya Skala 36-item yang di bangun oleh
Parasurman telah diterjemahkan dalam berbagai bahasa untuk memfasilitasi
perkembangannya di banyak Negara dan telah digunakan di berbagai sektor
layanan termasuk pendidikan perbankan telekomunikasi kesehatan dan
layanan professional lainnya
Parasuraman (2000) memberikan tiga kategori pada pengukuran
Technology Readiness Index yaitu
1 High Technology Readiness (TRI gt 351)
2 Medium Technology Readiness (29 =lt TRI =lt 351)
3 Low Technology Readiness (TRI =lt 289)
Terdapat 5 segmen kategori pengguna sistem yang didefiniskan oleh
Parasuraman dan Colby (2015)
1 Explolers Memiliki optimisme dan rasa inovatif yang tinggi terhadap
teknologisistem sehingga memiliki antusiasme terhadap penggunaan
teknologisistem informasi
2 Pioneer Memiliki optimisme dan rasa inovatif yang tinggi terhadap
teknologisistem namun memiliki sikap kritis terhadap penggunaan
36
teknologisistem informasi Hal tersebut menyebabkan pengguna akan
selektif dalam penggunaan teknologisistem informasi
3 Paranoids Memiliki rasa optimis terhadap teknologisistem namun
memiliki rasa inovatif yang rendah Pengguna kategori ini memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang tinggi terhadap penggunaan
teknologisistem Hal ini menyebabkan rendahnya antusiasme terhadap
penggunaan teknologi
4 Laggards Memiliki rasa optimis dan rasa inovatif terhadap
teknologisistem yang rendah Jenis pegguna seperti ini memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang tinggi terhadap penggunaan
teknologisistem Hal ini menyebabkan penolakan terhadap penggunaan
teknologi
5 Skeptics Memiliki rasa optimis dan rasa inovatif yang rendah terhadap
teknologisistem Jenis pegguna seperti ini juga memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang rendah terhadap penggunaan
teknologisistem Pengguna seperti ini akan menerima teknologisistem
namun tidak memiliki antusiasme terhadap teknologisistem
37
2113 Model Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information)
Gambar 2 5 Model Keberhasilan SI (DeLone amp McLean 1992)
Model keberhasilan ini didasarkan pada proses dan hubungan kausal
dari dimensi-dimensi di model Model ini tidak mengukur ke enam dimensi
pengukuran keberhasilan sistem informasi secara independen tetapi
mengukurnya secara keseluruhan satu mempengaruhi yang lainnya
Pertimbangan proses beragumentasi bahwa suatu sistem terdiri dari
beberapa proses yaitu satu proses mengikuti proses lainnya Suatu model
proses mengusulkan bahwa suatu sistem informasi terdiri dari beberapa
proses yaitu sebagai berikut ini
a Suatu sistem informasi mula-mula dibuat berisi dengan banyak fitur
yang dapat memperlihatkan beberapa tingkat kualitas sistem dan
informasinya
b Pemakai-pemakai dan manajer-manajer mempunyai pengalaman dengan
fitur-fitur tersebut dengan menggunakan sistemnya entah mereka puas
atau tidak puas dengan sistemnya atau produk informasinya
38
c Penggunaan dari sistem dan produk informasinya kemudian mempunyai
dampak atau pengaruh (influence) di pemakai individual di dalam
melakukan pekerjaannya dan dampak-dampak individu ini secara
kolektif akan berakibat pada dampak- dampak organisasional
Berbeda dengan model proses model kausal (causal model) atau
disebut juga dengan model varian (variance model) berusaha untuk
menjelaskan kovarian (covariance) dari elemen-elemen model untuk
menentukan apakah variansi dari satu elemen dapat dijelaskan oleh variansi
dari elemen-elemen lainnya atau dengan kata lain untuk menentukan apakah
terjadi hubungan kausal diantara mereka Misalnya semakin tinggi kualitas
sistem diharapkan akan menyebabkan kepuasan pemakai dan penggunaan
yang lebih tinggi yang selanjutnya akan memperngaruhi secara positif
produktivitas individual dengan hasil peningkatan produktivitas
organisasional Model kausal ini menunjukkan bagaimana arah hubungan
satu elemen dengan elemen lain apakah menyebabkan lebih besar
(mempunyai pengaruh positif) atau lebih kecil (mempunyai pengaruh
negatif)
Dari model proses dan kausal ini maka dapat dijelaskan bahwa kualitas
sistem (system quality) dan kualitas informasi (information quality) secara
mandiri dan bersama-sama mempengaruhi baik penggunaan (use) dan
kepuasan pemakai (user satisfaction) Besarnya penggunaan (use) dapat
mempengaruhi kepuasan pemakai (user satisfaction) secara positif atau
negatif Penggunaan dan kepuasan pemakai mempengaruhi dampak
39
individual (individual impact) dan selanjutnya mempengaruhi dampak
organisasional (organization impact) Sejak tahun 1992 sampai tahun 2002
banyak penelitian yang telah merujuk dan menggunakan model Delone dan
McLean (1992) Kepopuleran model ini menunjukkan bukti yang kuat dari
kebutuhan untuk mengintegrasikan penemuan-penemuan riset secara
komprehensif di bidang sistem informasi Model ini banyak mengundang
perhatian dari para peneliti salah satunya adalah Peter B Seddon yang
melontarkan kritik terhadap model yang diajukan oleh DeLone amp Mclean
Menurut Seddon dalam Jogiyanto (2007) masalah utama dari model
DampM (DeLone amp McLean) adalah mencoba mengkombinasikan proses dan
penjelasan kausal dari keberhasilan sistem informasi di model mereka
Dengan demikian model mereka tercampur antara model proses (process
model) dan model varian (variance model) Menanggapi kritik Seddon
tersebut yang menyatakan bahwa proses dan kausal adalah dua konsep yang
berbeda dan membingungkan untuk digabungkan DeLone dan McLean
(2003) menyetujui kritik ini Pembuatan model keberhasilan sistem informasi
DampM (DampM Information Success Model) dipicu oleh suatu proses
pembuatan informasi dan dampak dari penggunaan sistem informasinya
DeLone dan McLean mendasarkan modelnya pada model proses yang terdiri
dari tiga komponen proses yaitu
a Pembuatan dari suatu sistem informasi
b Penggunaan sistem informasi tersebut
c Konsekuensi atau dampak dari penggunaan sistem
40
Masing-masing dari proses-proses ini diperlukan (necessary) tetapi
masih belum cukup (not sufficient) untuk suatu kondisi supaya dapat
memberikan hasil (outcome) Misalnya tanpa penggunaan sistem tidak akan
ada konsekuensinya atau manfaatnya Demikian juga dengan pemakaian
sistem mungkin juga tidak akan dihasilkan manfaat Dengan demikian untuk
memahami seluruh dimensi dari keberhasilan sistem informasi model varian
atau model kausal diperlukan
Kritik lainnya oleh Seddon tentang pemakaian sistem (system use)
adalah suatu perilaku (behavior) sehingga harus dikeluarkan sebagai
pengukur sukses dari model kausal DeLone dan McLean (2003) tidak
sependapat dengan kritik ini Mereka berargumentasi bahwa pemakaian
sistem (use) harus mendahului dampak dan manfaat mereka percaya bahwa
pemakaian sistem merupakan pengukur yang tepat untuk mengukur sukses di
kebanyakan kasus
DeLone dan McLean (2003) lebih lanjut mengatakan bahwa
permasalahan dengan menggunakan pemakaian sistem (use) sebagai
pengukur keberhasilan adalah pada definisinya yang terlalu sederhana tanpa
memperhatikan sifat dari penggunaannya Peneliti-peneliti harus
mempertimbangkan sifat (nature) perluasan (extent) kualitas (quality) dan
ketepatan (appropriateness) dari pemakaian sistem Sehingga penghapusan
pemakaian sistem (use) dari model ditolak oleh Delone dan McLean (2003)
Selain itu kenyataannya juga pemakaian sistem (system use atau system
41
usage) masih digunakan di banyak riset-riset empiris dan berlanjut
dikembangkan dan diuji oleh peneliti-peneliti sistem informasi
Dari kontribusi-kontribusi penelitian-penelitian sebelumnya dan akibat
perubahan-perubahan dari peran dan penanganan sistem informasi yang telah
berkembang DeLone dan McLean (2003) memperbarui modelnya dan
menyebutnya sebagai model keberhasilan sistem informasi DampM yang
diperbarui (updated DampM IS Success model) Hal-hal yang diperbarui dalam
model ini adalah sebagai berikut
a Menambah dimensi kualitas pelayanan (service quality) sebagai
tambahan dari dimensi-dimensi kualitas yang telah ada
b Menggabungkan dampak individual (individual impact) dan dampak
organisasional (organizational impact) menjadi satu variabel yaitu
manfaatmanfaat bersih (net benefits)
c Menambahkan dimensi minat memakai (intention to use) sebagai
alternative dari dimensi pemakaian (use)
d Pemakaian (use) dan kepuasan pemakai (user satisfaction) sangat erat
berhubungan Pemakaian (use) harus mendahului kepuasan pemakai
(user satisfaction) sebagai suatu proses tetapi pengalaman yang positif
karena menggunakan (use) akan mengakibatkan kepuasan pemakai yang
lebih tinggi sebagai suatu kausal Secara sama peningkatan kepuasan
pemakai akan mengakibatkan peningkatan minat menggunakan
(intention to use) dan kemudian akan menggunakan (use)
42
e Jika manfaat-manfaat bersih (net benefits) positif akan menguatkan minat
memakai dan menggunakan serta tingkat kepuasan pemakai Umpan
balik ini masih valid bahkan untuk manfaat-manfaat bersih yang negatif
f Model yang diperbarui mempunyai arah panah untuk
mendemonstrasikan hubungan yang diusulkan antar dimensi-dimensi
keberhasilan dalam bentuk proses tetapi tidak menunjukkan arah
hubungannya yang positif atau negatif dalam bentuk kausal
Dari hasil analisis tersebut maka Delone dan McLean (2003)
mengusulkan suatu model yang diperbarui yang nampak pada gambar berikut
ini
Gambar 2 6 Model Keberhasilan SI (DeLone amp McLean 2003)
43
212 Penelitian Sejenis
Tabel 2 3 Penelitian Sejenis
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
1 Peranan Sistem Informasi
Akuntansi dalam Efektifitas
Pelaporan Informasi Akuntansi
Pertanggungjawaban pada PT
Pos Indonesia (Persero)
Manado (Koloay Morasa amp
Elim 2014)
DeLone and
McLean
1 System Quality
2 Information
Quality
3 Service Quality
4 Information Use
5 User Satisfaction
6 Net Benefit
Untuk mengetahui bagaimana
peranan sistem informasi
akuntansi pertanggungjawaban
kantor cabang PT Pos
Indonesia (Persero) Manado
Penelitian menyimpulkan bahwa Sistem
Informasi Akuntansi pada PT Pos
Indonesian (Persero) Manado telah
berperan secara efektif dalam pelaporan
informasi akuntansi pertanggungjawaban
kantor cabang Terbukti dengan
terpenuhinya karakteristik output kualitatif
berupa informasi yang menjelaskan telah
tercapainya tujuan dalam perusahaan
2 Kajian Keberhasilan
Penggunaan Sistem Informasi
Accurate Dengan
Menggunakan Model
Kesuksesan Sistem Informasi
DeLone Dan Mclean (Hudin amp
Riana 2016)
Updated
DeLone dan
McLane (2003)
1 System quality
2 Information
quality
3 Service quality
4 Use
5 User satisfaction
6 Net benefit
Penelitian ini akan
menganalisis faktor-faktor
yang mengukur keberhasilan
model kesuksesan sistem
informasi DeLone amp McLean
terhadap pengguna Sistem
Informasi Akuntansi Accurate
di enam perusahaan di Kota
Sukabumi
Penelitian ini membuktikan bahwa kualitas
informasi dan kualitas pelayanan tidak
berpengaruh signifikan terhadap variabel
penggunaan dan variabel lainnya teruji
signifikan dalam mengukur keberhasilan
penggunan Sistem Accurate dengan nilai
R-square 057 untuk penggunaan 094
untuk kepuasan pengguna dan 094 untuk
manfaat bersih Selain itu nilai Goodness
of Fit (GoF) sebesar 072 atau 72
sehingga model dinyatakan telah sesuai
secara substansial dalam
merepresentasikan hasil penelitian
44
Tabel 23 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
3 Evaluasi Net Benefit Sistem
Informasi Akuntansi Pada
Software Akuntansi Accurate
dan Zahir MenurutModel
Delone amp Mclean 2003
(Tjahjanadi amp Sarosa)
Updated
DeLone dan
McLane (2003)
1 System quality
2 Information
quality
3 Service quality
4 Use
5 User satisfaction
6 Net benefit
menganalisis Net Benefit
software akuntansi menurut
model kesuksesan DeLone amp
McLean (2003)
Hasil penelitian menunjukkan bahwa
Information Quality System Quality dan
Service Quality berpengaruh terhadap User
Satisfaction User Satisfaction berpengaruh
terhadap Net Benefit Akan tetapi
Information Quality System Quality dan
Service Quality tidak berpengaruh terhadap
Use Use tidak berpengaruh terhadap User
Satisfaction dan Use tidak berpengaruh
terhadap Net Benefit
4 Evaluasi Kesiapan Pengguna
dalam Adopsi SI Terintegrasi
di bidang Keuangan
Menggunakan Metode TRI
(Florestiyanto 2012)
Technology
Readiness Index
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Melakukan evaluasi kesiapan
pengguna dalam adopsi TIK
diukur dari keyakinan positif
dan keyakinan negatif
pengguna terhadap teknologi
dengan mengadiopsi TRI 10
Seluruh variable penelitian berpengaruh
terhadap technology readiness
5 Analisis Kesiapan Pengguna
Sistem Informasi Akademik
(Pambudi 2015)
Technology
Readiness Index
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Melakukan analisis kesiapan
kompetensi teknologi
pengguna pada proses
implementasi SIA di PNM
dengan menggunakan SEM-
PLS dan metode TRI
Seluruh variable Tri berpengaruh secara
signifikan terhadap Technology Readiness
faktor ketidaknyamanan menempati urutan
teratas dan inovasi urutan terbawah
45
Tabel 23 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
6 An Updated and
Streamline Technology
Readiness Index TRI 20
(Parasuraman amp Colby
2015)
TRI 20 1 Optimism
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Pada papper ini adanya
penyederhanaan indikator
dari 36 pada TRI versi 10
kini menjadi 16 variabel pada
TRI 20
Adanya perbaharuan 16 indikator
pada model TRI 20
7 Implementation in of
Input process-output
Model for Measuring
Information System
Project Success (
Subiyakto amp Ahlan
2014)
IPO Model
Measuring IS Project
Success
1 Project Contents
People amp Actions
2 Institutinal Context
3 System Use
4 Information
Quality
5 System Quality
6 Service Quality
7 User Satisfication
8 Net Benefits
Memberikan alternative
model keberhasilan proyek
SI menggunakan IPO model
Permodelan usulan yang dibuat
berdasarkan empat teori dasar yaitu IPO
Logic Model The Project Success
Theories The DampM Success Model dan
The Project Classifictory Framework
8 Development of the
Readiness and Success
Model for Assessing the
Information System
Integration (Subiyakto
2017)
The technology
readiness and IS
success model
combination
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
5 Information
Quality
6 System Quality
7 Service Quality
8 UserSatisfication
9 Success
Information
Systems
Tujuan penelitian ini
menggabungkan dua model
menjadi satu kesiapan dan
keberhasilan sistem untuk
mengetahui pengaruh
kesiapan terhadap
keberhasilan integrasi sistem
Hasil penelitian ini menunjukkan anatara
penggabungan dua model yang
dikembangkan menjadi satu model antara
model kesiapan dengan model keberhasilan
sistem yang memiliki Sembilan variabel
dengan 23 indikator
46
Tabel 21 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
9 Pengukuran Pengaruh
Kesiapan Terhadap
Keberhasilan Penerapan
Sistem Ubiquitous
Computing Di UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
(Gregoryo Gusti 2017)
Model TRI
Parasuraman amp
Colby (2014) dan
Model Keberhasilan
Sistem Informasi
(Delone amp McLean
2003) yang
dikembangkan oleh
(Subiyakto 2017)
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
5 Information Quality
6 System Quality
7 Service Quality
8 UserSatisfication
9 Success Information
Systems
Untuk mengetahui pengaruh
kesiapan terhadap
keberhasilan penerapan
sistem Ubiquitous
Computing di UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
khususnya Fakultas Sains
dan Teknologi
Hasilnya terdapat 23 hipotesis yang diuji
11 hipotesis yang diterima atau
berpengaruh dan 12 hipotesis ditolak
Sehingga faktor-faktor pengaruh kesiapan
terhadap keberhasilan sistem yaitu OPT
melalui SYQ SVQ dan USF INN melalui
INQ dan SVQ INS berpengaruh secarah
negatif melalui INQ SYQ dan SVQ INQ
melalui USF SVQ melalui USF USF
melalui SIS
47
213 Pengembangan Hipotesis
Hipotesis dikembangkan berdasarkan teori-teori dari Parasuraman amp Colby
(2015) Delone amp McLean (2003) dan Subiyakto (2017) Maka dari itu dapat
dijabarkan hipotesis untuk variabel construct sebagai berikut
H1 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap INQ
H2 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap SYQ
H3 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap SVQ
H4 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H5 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap INQ
H6 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap SYQ
H7 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap SVQ
H8 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H9 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
H10 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SYQ
H11 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SVQ
H12 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap USF
H13 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
H14 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SYQ
H15 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SVQ
H16 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap USF
H17 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H18 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H19 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
48
H20 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H21 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H22 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H23 Apakah USF berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
49
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
31 Pendekatan Penelitian
Secara umum penelitian ini dilakukan dengan menerapkan pendekatan kuantitatif
(Creswell 2017) dan struktur penelitian yang berurutan sesuai dengan tujuannya
yaitu untuk mengetahui pengaruh kesiapan terhadap keberhasilan penerapan SIA
Accurate dan menguji hipotesis yang berhubungan antara pengaruh kesiapan
terhadap keberhasilan penerapan sistem Teknik pengumpulan data yang dilakukan
melalui pengadaan survei yang disebarkan kepada responden di beberapa
perusahaan Jakarta khususnya pengguna SIA Accurate dengan berinstrumenkan
pertanyaan kuesioner analisis data dilaksanakan secara statistik dengan
menggunakan perangkat lunak komputer sesuai kebutuhan
Dalam penelitian ini perangkat lunak yang digunakan yaitu MS Word 2016
untuk penulisan laporan MS Excell 2016 untuk membantu pengolahan data
demografis serta SmartPLS versi 30 untuk pengolahan data hasil kuesioner dari
responden yang terkumpul Serta Edraw Max 8 untuk pembuatan gambar yang
mendukung penulisan laporan penelitian (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle
2015 Sarstedt 2017 Wong 2013 Yamin amp Kurniawan 2011)
50
32 Prosedur Penelitian
Melihat dari pendekatan dan strategi penelitian yang telah dijelaskan sebelumnya
penelitian ini akan dilakukan menggunakan delapan tahapan yang secara prosedural
dan berurutan yang terdiri dari kajian pustaka pengembangan model perancangan
penelitian pembuatan instrument penelitian atau indikator pengumpulan data
analisis data interpretasi dan pembuatan laporan Berikut gambar yang akan
memperjelas urutan prosedural penelitian ini
Gambar 3 1 Prosedur Penelitian
51
Selanjutnya akan digambarkan durasi proses dari ke delapan tahapan
dalam penelitian ini beserta kegiatan strukturalnya pada tabel 31
Tabel 3 1 Waktu Penelitian
No Tahapan Nov Des Jan Feb Mar Apr Mei Jun
1 Kajian Pustaka
2 Pengembangan Model
3 Perancangan Penelitian
4 Pembuatan Instrumen
5 Pengumpulan Data
6 Analisis Data
7 Interpretasi
8 Pembuatan Laporan
33 Populasi dan Sampel
Populasi dan sampel pada penelitian ini ialah para pengguna SIA Accurate versi 5
di beberapa perusahaan Jakarta yang pernah menggunakan sistem ini tanpa dibatasi
lamanya waktu penggunaan Tahap pertama peneliti mengambil teknik sampling
melalui purposive sampling yang dilakukan untuk memilih bagian dari populasi
dimana kriteria yang dipilih adalah pengguna yang memiliki pengalaman dalam
menggunakan SIA Accurate Selanjutnya peneliti menentukan jumlah responden
berdasarkan teori dengan pertimbangan jumlah populasi keterbatasan waktu dan
biaya maka dari itu peneliti mengkerucutkan daerah penelitian pada Jakarta Selatan
Jakarta Timur Jakarta Barat Dari 15 perusahaan yang menggunakan SIA Accurate
dan dijadikan target sampel penelitian 4 diantaranya menerima permohonan
penelitian yang diajukan dan 11 perusahaan lainnya menolak Dengan perkiraan
responden yang mencapai lebih dari 100 orang hal tersebut menurut beberapa ahli
(Guritno 2011 Wong 2013) telah mencakupi sampel yang dibutuhkan dalam
Structural Equation Modeling (SEM) maka peneliti mendapatkan jumlah
responden sebanyak 125 orang
52
34 Instrumen Penelitian
Instrumen penelitian ini berupa sebuah kuesioner yang berisi lembaran surat
pengantar dari peneliti sebagai permohonan untuk pengisiannya dan lembar kedua
dan ketiga yang berisikan pertanyaaan-pertanyaan penelitian Lembar pertanyaan
penelitian ini terdiri dari tujuh pertanyaan yang ditujukan sebagai data demografi
mengenai profil responden (1) jenis kelamin (2) pendidikan terakhir (3)
pengetahuan pengguna dalam keberadaan SIA Accurate (4) pengalaman
penggunaan SIA Accurate (5) skala intensitas akses SIA Accurate (6) tingkat
kesiapan terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate (7) status responden di
perusahaan dan empat puluh empat pertanyaan ditujukan sebagai data statistik
inferensial Daftar pertanyaan lengkap penelitian dapat dilihat pada bagian
lampiran Secara khusus peneliti menggunakan lima poin skala likert dari tingkatan
ldquoSangat Tidak Setujurdquo (1) sampai ldquoSangat Setujurdquo (5) untuk pengukuran dalam
kuesioner tersebut Berikut tabel 32 indikator dan butir pertanyaan penelitian
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian
Variabel Indikator Pertanyaan
Optimism
(OPT)
Easiness Sistem bebas dari kesulitan kendala dan
masalah
Connectivity Sistem dapat mudah terhubung dengan sistem
lain
Effectiveness Sistem berjalan secara efektif
Efficiency Sistem berjalan secara efisien
Productivity Sistem berjalan secara produktif
Innovativeness
(INN)
Problem Solving Sistem merupakan alat pemecah masalah bagi
penggunanya
Independence Sistem membantu pengguna bebas dari kendali
dan pengaruh
Challenge Sistem mendukung penggunanya untuk mencapai
tujuan dalam situasi atau masalah yang sulit
Stimulation Sistem mendorong penggunanya untuk mencapai
tujuan
Competitiveness Sistem mendukung penggunanya untuk menjadi
lebih sukses daripada pesaingnya
53
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian (lanjutan)
Variabel Indikator Pertanyaan
Discomfort
(DIS)
Complexity Sistem membingungkan pengguna dalam
penggunaannya
Difficulty Sistem tidak mudah untuk digunakan
Dependence Sistem tidak bebas untuk digunakan
Lack Of Support Sistem dijalankan tanpa dukungan operasi secara
penuh
Innapropriateness Sistem tidak sesuai dengan perencanaan
pengembangannya
Insecurity
(INS)
Failure Sistem tidak berhasil dijalankan sesuai rencana
pengembangannya
Threat Sistem berada dalam kondisi yang dapat
menyebabkan bahaya
Reducing Interaction Sistem membuat penggunanya menjadi kurang
dalam berinteraksi
Distraction Sistem membuat penggunanya tidak fokus kepada
yang sebenarnya penting untuk mereka
Incredulity Sistem meragukan untuk digunakan
Information
Quality
(INQ)
Accuracy Sistem menghasilkan informasi secara akurat
Timeliness Sistem menghasilkan informasi secara tepat waktu
Completeness Sistem menghasilkan informasi secara lengkap
Consistency Sistem menghasilkan informasi secara konsisten
sepanjang operasinya
Relevance Sistem menghasilkan informasi sesuai kebutuhan
penggunanya
System
Quality
(SYQ)
Ease of Use Sistem mudah dalam penggunaannya
Maintainability Sistem mudah dalam perawatannya
Response Time Sistem mampu merespon secara cepat mengikuti
perintah yang diberikan
Fuctionality Sistem mampu melakukan semua fungsi yang
disyaratkan dalam pengembangannya
Safety Sistem aman dalam penggunaanya
Service
Quality
(SVQ)
Responsiveness Sistem memberikan layanan secara cepat
Flexibility Sistem menyediakan layanan yang fleksibel sesuai
kondisi pengguna
Security Sistem memberikan layanan yang aman
Functionality Sistem menyediakan layanan yang sesuai
persyaratan dalam pengembangannya
Extension Sistem menyediakan layanan lebih dari fungsi yang
disyaratkan
User
Satisfaction
(USF)
Efficiency Pengguna puas dengan tingkat efisiensi sistem
Effectiveness Pengguna puas dengan tingkat efektifitas sistem
Flexibility Pengguna puas dengan tingkat fleksibilitas sistem
Overall Satisfaction Pengguna puas dengan kinerja sistem
Success
Information
System
(SIS)
IS Efficiency Sistem beroperasi secara efisien
IS Effectiveness Sistem beroperasi secara efektif
User Satisfaction Sistem meningkatkan kepuasan penggunanya
Productivity Improvement Sistem meningkatkan produktivitas
Competitive Advantage Sistem meningkatkan daya saing perusahaan
54
35 Pengumpulan dan Pemrosesan Data
Proses pengumpulan data yang dilakukan oleh peneliti ialah menyebar kuesioner
secara langsung kepada respondenpengguna SIA Accurate Penyebaran kuesioner
dilakukan secara langsung pada beberapa perusahaan pengguna SIA Accurate di
Jakarta Prosedur awal yang dilakukan dalam kegiatan pengumpulan data adalah
perizinan yang diajukan peneliti kepada perusahaan terkait setelah disetujui proses
pengambilan data dilakukan dengan menyerahkan kuesioner kepada perwakilan
masing-masing perusahaan dan menjelaskan bagaimana cara pengisian kuesioner
tersebut Proses pengumpulan data dilakukan selama tiga bulan dibeberapa
perusahaan pengguna SIA Accurate di Jakarta Berdasarkan hasil penyebaran
kuesioner peneliti berhasil mengumpulkan 125 kuesioner secara langsung kepada
pengguna yang telah menggunakan SIA Accurate Keseluruhan kuesioner yang
diperoleh dinyatakan valid karena sesuai dengan kriteria dan dinyatakan lengkap
36 Analisis dan Interpretasi Data
Analisis data dibagi menjadi dua yaitu analisis demografis dan analisis statistis
inferensial Pertama peneliti melakukan analisis data demografis dengan
menggunakan perangkat lunak Ms Word 2016 Kedua peneliti melakukan analisis
statistis inferensial menggunakan SmartPLS versi 30 terdapat dua analisis yang
dilakukan oleh penelti dalam tahap ini yaitu analisis measurement model (outer
model) dan structural model (inner model) Measurement model (outer model)
dilakukan melalui proses pengujian validitas dan reliabilitas outer model melalui
indikator reliability internal consistency reliability convergent validity dan
55
discriminant validity Sedangkan pengujian structural model (inner model) melalui
path ceofficient (β) coefficient of determination (R2) t-test melalui metode
bootstrapping effect size (f2) predictive relevance (Q2) dan relative impact (q2)
menggunakan metode pengujian blindfolding Setelah itu untuk interpretasi hasil
peneliti mendiskusikan hasil analisis demografi responden dengan kondisi lapangan
yang berjalan dan juga menterjemahkan hasil analisis model secara statistik
kuantitatif dengan membandingkan dan mempertimbangkan sejumlah literatur
terkait sebelumnya
56
BAB IV
HASIL ANALISIS DAN INTERPRETASI
41 Hasil Analisis
411 Hasil Analisis Demografis
Hasil analisis demografis dilakukan pada bagian profil responden dan untuk
menghasilkan informasi demografis terkait profil responden tingkat pendidikan
dan bagaimana responden tersebut menilai kemampuannya menggunakan
komputer
1) Jenis Kelamin
Gambar 41 memperlihatkan bahwa dari 125 data responden yang
terlibat dalam penelitian ini sebagian besar responden berjenis kelamin
laki-laki yaitu sebanyak 70 orang (56) dan jumlah dari responden
perempuan yaitu sebanyak 55 orang (44)
Gambar 4 1 Diagram Jenis Kelamin Responden
Laki-laki
56
Perempuan
44
Laki-laki Perempuan
57
2) Pendidikan Terakhir
Gambar 42 menunjukan bahwa responden yang terlibat dalam
penelitian ini memiliki keragaman tingkat pendidikan Sebanyak 71
responden (57) merupakan lulusan S1 25 responden (20) lulusan
SLTA 23 responden (18) merupakan lulusan Diploma dan 6 responden
merupakan lulusan S2 (5)
Gambar 4 2 Diagram Pendidikan Terakhir Responden
3) Pengetahuan mengenai Keberadaan Sistem
Berdasarkan gambar 43 dari jumlah 125 responden mayoritas
sudah mengetahui mengenai keberadaan SIA Accurate yaitu sebanyak 119
responden (95) sisanya sebanyak 6 orang (5) belum mengetahui
mengenai adanya SIA Accurate
SLTA
20
Diploma
18S1
57
S2
5
SLTA Diploma S1 S2
58
Gambar 4 3 Diagram Pengetahuan Keberadaan Sistem
4) Pengalaman Penggunaan Sistem
Pengalaman responden dalam menggunakan sistem di institusi atau
perusahaan tersebut adalah lt1 tahun sebanyak 69 (55) 1-3 tahun
sebanyak 15 (12) 3-5 tahun sebanyak 16 (13) dan gt5 tahun sebanyak
25 (20 ) responden Gambar 44 menunjukan durasi pengalaman
responden dalam menggunakan SIA Accurate di penelitian ini
Gambar 4 4 Diagram Pengalaman Penggunaan Sistem
Tidak5
Iya95
Tidak Iya
lt 1 Tahun
55
1 - 3 Tahun
12
3 - 5 Tahun
13
gt 5 Tahun
20
lt 1 Tahun 1 - 3 Tahun 3 - 5 Tahun gt 5 Tahun
59
5) Skala Intensitas Penggunaan Sistem
Skala intensitas responden dalam menggunakan sistem dalam
pekerjaan di institusi atau perusahaan tersebut adalah ldquoselalurdquo sebanyak 79
responden (63) ldquoterkadangrdquo sebanyak 30 (24) ldquojarangrdquo sebanyak 16
(13) dan ldquotidak pernahrdquo sebanyak 0 (0 ) responden Gambar 45
menunjukan durasi pengalaman responden dalam menggunakan SIA
Accurate di penelitian ini
Gambar 4 5 Diagram Skala Intensitas Penggunaan Sistem
6) StatusPosisi Pekerjaan
Berdasarkan gambar 46 dapat diketahui bahwa responden pada
penelitian ini bagian marketing sebanyak 43 orang (34) dilanjutkan oleh
bagian logistik sebanyak 37 orang (30) bagian keuangan sebanyak 13
orang (11) bagian Admin sebanyak 24 orang (19) dan terakhir bagian
TI sebanyak 8 orang (6)
Selalu
63
Terkadang
24
Jarang
13
Selalu Terkadang Jarang
60
Gambar 4 6 StatusPosisi Pekerjaan
7) Kemampuan Penggunaan Komputer
Gambar 47 menunjukan penilaian responden atas kapabilitas
penggunaan komputer Hasil ini diambil berdasarkan jawaban responden
atas pertanyaan kemampuan penggunaan komputer yang memiliki pilihan
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil dan Sangat Tidak Terampil
Sebanyak 20 (16) responden menjawab ldquoSangat Terampilrdquo 87 (70)
responden menjawab ldquoTerampilrdquo dan 18 responden menjawab ldquoTidak
Terampilrdquo
Gambar 4 7 Diagram Kemampuan Penggunaan Komputer
Marketing
34
Keuangan
11Admin
19
Logistik
30
TI
6
Marketing Keuangan Admin Logistik TI
Sangat Terampil
17
Terampil
68
Tidak Terampil
15
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil
61
412 Hasil Analisis Pengukuran Model
Analisis pengukuran model (measurement model) dilakukan melalui empat tahap
pengujian seperti yang sudah dilakukan oleh beberapa peneliti sebelumnya Empat
pengujian itu adalah individual item reliability internal consistency reliability
average variance extracted dan discriminant validity (Afthanorhan 2013 Hair
2012 Ringle 2015 Subiyakto 2015 Wong 2013 Yamin 2011) Berikut ini adalah
penjelasan tentang pelaksanaan dan hasil dari empat pengujian tersebut
1) Uji Individual Item Reliabilty
Standardized loading factor menggambarkan besarnya korelasi
antara setiap item pengukuran (indikator) dengan konstruknya dengan
melihat nilai outer loading Nilai outer loading diatas 07 dapat dikatakan
baik artinya bahwa indikator tersebut dikatakan valid sebagai indikator yang
mengukur konstruk Mengacu pada standar nilai outer loading setelah
melalui pengujian pada SmartPLS 30 dengan hasil pada tabel 41 dan
gambar 48 dilakukan penghapusan pada tiga indikator yang memiliki outer
loading dibawah 07 yaitu INN1 INQ1 dan INQ2 Setelah penghapusan
ketiga indikator tersebut setelah diuji kembali menggunakan SmartPLS 30
seluruh outer loading sudah memenuhi syarat gt07Internal Consistency
dengan hasil pada tabel 42 dan gambar 49
62
Tabel 4 1 Hasil Awal Uji Loading Factor
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884
DIS2 0933
DIS3 0920
DIS4 0935
DIS5 0881
INN1 -0008
INN2 0895
INN3 0881
INN4 0888
INN5 0757
INQ1 0699
INQ2 0145
INQ3 0848
INQ4 0750
INQ5 0748
INS1 0893
INS2 0901
INS3 0915
INS4 0875
INS5 0840
OPT1 0856
OPT2 0856
OPT3 0855
OPT4 0793
OPT5 0818
SIS1 0894
SIS2 0897
SIS3 0902
SIS4 0899
SIS5 0890
SVQ1 0914
SVQ2 0907
SVQ3 0890
SVQ4 0897
SVQ5 0868
SYQ1 0903
SYQ2 0778
SYQ3 0852
SYQ4 0864
SYQ5 0882
USF1 0835
USF2 0821
USF3 0859
USF4 0779
63
Tabel 4 2 Hasil Uji Loading Factor Setelah Penghapusan Indikator
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884
DIS2 0933
DIS3 0920
DIS4 0935
DIS5 0881
INN1
INN2 0895
INN3 0881
INN4 0888
INN5 0757
INQ1
INQ2
INQ3 0848
INQ4 0750
INQ5 0748
INS1 0893
INS2 0901
INS3 0915
INS4 0875
INS5 0840
OPT1 0856
OPT2 0856
OPT3 0855
OPT4 0793
OPT5 0818
SIS1 0894
SIS2 0897
SIS3 0902
SIS4 0899
SIS5 0890
SVQ1 0914
SVQ2 0907
SVQ3 0890
SVQ4 0897
SVQ5 0868
SYQ1 0903
SYQ2 0778
SYQ3 0852
SYQ4 0864
SYQ5 0882
USF1 0835
USF2 0821
USF3 0859
USF4 0779
Keterangan
Dihapus
64
2) Uji Internal Consistency Reliability
Pengujian ini dilakukan dengan melihat hasil nilai composite
reliability (CR) dengan batas ambang di atas 07 Hasilnya dapat dilihat pada
Tabel 43 bahwa nilai CR dari semua variabel di atas 07 sehingga memenuhi
syarat dan valid untuk digunakan dalam model penelitian ini
Tabel 4 3 Hasil Uji Composite Reliability
Composite Reliability
DIS 0960
INN 0917
INQ 0852
INS 0948
OPT 0921
SIS 0953
SVQ 0953
SYQ 0933
USF 0894
3) Uji Average Variance Extracted
Pengujian convergent validity selanjutnya dilakukan dengan melihat
nilai average variance extracted (AVE) Nilai ini menggambarkan besaran
varian atau keragaman variabel manifes (indikator) yang dapat dikandung
oleh variabel laten (konstruk) Nilai AVE minimal 05 menunjukan ukuran
convergent validity yang baik Artinya variabel laten (konstruk) dapat
menjelaskan rata-rata lebih dari setengah variance dari indikator-
indikatornya Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 44 yang menunjukan bahwa
nilai AVE dari semua variabel di atas 05 sehingga memenuhi syarat untuk
digunakan
65
Tabel 4 4 Hasil Uji Average Variance Extracted (AVE)
Average Variance Extracted (AVE)
DIS 0829
INN 0735
INQ 0658
INS 0784
OPT 0699
SIS 0804
SVQ 0802
SYQ 0736
USF 0679
4) Discrimant Validity
Pengujian ini dapat dilakukan melalui dua cara yaitu dengan memeriksa
cross loading pertama dilakukan dengan membandingkan korelasi indikator
dengan konstruknya dan konstruk blok lainnya Bila korelasi antara indikator
dengan konstruknya lebih tinggi dari korelasi dengan konstruk blok lainnya
hal ini menunjukkan konstruk tersebut memprediksi ukuran pada blok mereka
lebih baik dari blok lainnya Selanjutnya dengan memeriksa cross loading
Fornell-Lackerrsquos yaitu dengan membandingkannya dengan nilai akar AVE
dimana nilai akar AVE harus lebih tinggi daripada korelasi antara konstruk
dengan konstruk lainnya Hasilnya dapat dilihat pada tabel 45 dan indikator
yang diberi blok kuning pada setiap variabel memiliki nilai lebih tinggi dari
korelasi dengan konstruk blok lainnya
66
Tabel 4 5 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading)
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884 0535 0039 0723 0036 0012 0095 0033 0076
DIS2 0932 0485 0040 0766 0065 0035 0166 0143 0111
DIS3 0920 0538 0038 0739 0096 0020 0124 0066 0090
DIS4 0936 0507 0080 0784 0106 0032 0166 0117 0141
DIS5 0880 0471 -0017 0704 0016 -0057 0085 0026 0026
INN2 0551 0895 0060 0539 0068 0168 0169 0146 0209
INN3 0420 0881 0135 0408 0176 0215 0232 0225 0311
INN4 0398 0889 0060 0363 0159 0174 0248 0226 0222
INN5 0539 0757 0058 0498 0120 0164 0287 0245 0197
INQ3 0082 0179 0882 0134 0542 0351 0634 0627 0524
INQ4 -0018 0004 0809 0071 0451 0182 0489 0535 0277
INQ5 0040 0011 0736 0098 0299 0334 0224 0221 0443
INS1 0744 0492 0091 0890 0018 0075 0132 0120 0120
INS2 0734 0452 0128 0901 0006 0098 0194 0168 0190
INS3 0741 0489 0125 0915 0039 0069 0174 0151 0180
INS4 0714 0443 0130 0877 0034 0084 0164 0152 0156
INS5 0718 0452 0063 0841 -0048 0033 0050 0037 0111
OPT1 0116 0213 0431 0040 0856 0446 0636 0597 0521
OPT2 0133 0161 0479 0079 0855 0487 0703 0623 0554
OPT3 0031 0131 0529 -0043 0855 0495 0672 0635 0559
OPT4 0022 0095 0366 -0023 0793 0408 0627 0577 0431
OPT5 0031 0061 0441 0025 0818 0376 0638 0599 0420
SIS1 0095 0181 0268 0109 0460 0895 0612 0523 0700
SIS2 -0039 0150 0279 0020 0475 0898 0583 0473 0701
SIS3 0039 0215 0374 0120 0480 0901 0641 0585 0791
SIS4 0010 0193 0438 0072 0505 0899 0642 0578 0736
SIS5 -0012 0216 0275 0063 0464 0890 0617 0526 0689
SVQ1 0166 0279 0435 0182 0706 0619 0914 0837 0578
SVQ2 0085 0205 0493 0100 0733 0590 0907 0744 0611
SVQ3 0154 0249 0598 0173 0657 0675 0890 0838 0682
SVQ4 0116 0243 0532 0162 0729 0660 0897 0823 0654
SVQ5 0164 0275 0496 0173 0688 0539 0868 0759 0599
SYQ1 0142 0289 0541 0192 0682 0604 0878 0905 0597
SYQ2 0028 0173 0418 0076 0496 0383 0586 0778 0518
SYQ3 0079 0158 0464 0090 0604 0478 0708 0850 0569
SYQ4 0090 0241 0494 0185 0621 0536 0787 0867 0582
SYQ5 0084 0208 0567 0107 0687 0544 0839 0883 0563
USF1 0111 0254 0489 0129 0533 0628 0587 0599 0835
USF2 0121 0137 0408 0136 0464 0650 0512 0464 0820
USF3 0043 0275 0501 0106 0491 0732 0633 0579 0858
USF4 0103 0247 0328 0225 0483 0648 0563 0526 0781
67
Tabel 4 6 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading Fornell-Lackerrsquos)
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS 0911
INN 0552 0857
INQ 0050 0096 0811
INS 0821 0523 0129 0885
OPT 0081 0160 0541 0019 0836
SIS 0021 0214 0366 0087 0532 0897
SVQ 0153 0279 0572 0176 0785 0691 0895
SYQ 0102 0253 0583 0156 0726 0600 0894 0858
USF 0112 0280 0527 0179 0598 0808 0699 0660 0824
Tabel 46 menunjukan bahwa nilai akar AVE lebih tinggi daripada
korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya Sehingga berdasarkan hasil
pemeriksaan dua tahap cross loading diketahui bahwa tidak ada masalah dalam
uji discriminant validity
68
Gambar 4 8 Hasil Awal Analisis Outer Model
69
Gambar 4 9 Hasil Akhir Analisis Outer Model Setelah Penghapusan Indikator
70
413 Hasil Struktur Model
Analisis struktur model dilakukan melalui enam tahapan pengujian yaitu
pengujian path coefficient (β) coefficient of determination (R2) t-test
menggunakan metode bootstrapping effect size (f2) predictive relevance (1198762)
dan relative impact (1199022) (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Wong 2013 Yamin
2011) Secara grafis hasilnya dapat dilihat pada Tabel 413 Berikut adalah
penjelasan dari ke enam tahap pengujian
1) Path Coefficient (β)
Pengujian ini dilakukan dengan melihat nilai ambang batas yaitu di atas 01
dimana jalur (path) dapat dinyatakan memiliki pengaruh dalam model jika
hasil nilai uji path coefficient berada diatas 01 Hasilnya dari 23 jalur
hipotesis yang ada pada model penelitian ini 8 memiliki pengaruh yang tidak
signifikan dapat dilihat pada tabel 47 dan gambar hasil nilai uji path
coefficient semuanya memiliki nilai diatas 01
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient
Jalur Β
DIS -gt INQ -0271
DIS -gt SVQ -0180
DIS -gt SYQ -0273
DIS -gt USF -0159
INN -gt INQ -0030
INN -gt SVQ 0129
INN -gt SYQ 0133
INN -gt USF 0129
INQ -gt SIS -0157
71
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient (lanjutan)
Jalur β
INQ -gt USF 0160
INS -gt INQ 0356
INS -gt SVQ 0242
INS -gt SYQ 0296
INS -gt USF 0137
OPT -gt INQ 0561
OPT -gt SVQ 0774
OPT -gt SYQ 0721
OPT -gt USF 0132
SVQ -gt SIS 0437
SVQ -gt USF 0401
SYQ -gt SIS -0152
SYQ -gt USF 0075
USF -gt SIS 0686
2) Coefficient of Determination (R2)
Pengujian ini dilakukan untuk menjelaskan varian dari tiap target endogenous
variabel (variabel yang dianggap dipengaruhi oleh variabel lain dalam model)
dengan standar pengukuran sekitar 0670 sebagai kuat sekitar 0333 moderat
dan 0190 atau di bawahnya menunjukan tingkat varian yang lemah
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Wong 2013) Tabel 48
menunjukan bahwa R2 dari Information Quality (INQ) memiliki nilai 0332
R2 dari Success Information S (SIS) memiliki nilai 0708 R2 dari Service
Quality (SVQ) memiliki nilai 0658 R2 dari System Quality (SYQ) memiliki
nilai 0575 dan R2 dari User Satisfaction (USF) memiliki nilai 0536 Hal
tersebut dapat diartikan bahwa Optimism (OPT) Innovativeness (INN)
Discomfort (DIS) Insecurity (INS) menjelaskan secara moderat (332 )
varian dari INQ selanjutnya menjelaskan secara kuat (708 ) varian dari
SIS selanjutnya menjelaskan secara moderat (658 ) varian dari SVQ
selanjutnya menjelaskan secara moderat (575 ) varian dari SYQ Disisi
72
lain INQ SVQ dan SYQ menjelaskan secara moderat (536 ) varian dari
USF
Tabel 4 8 Hasil Uji Coefficient of Determination (R-Square)
Variabel Endogen R Square
INQ 0332
SIS 0708
SVQ 0658
SYQ 0575
USF 0536
3) T-test
Pengujian ini dilakukan dengan metode bootstrapping menggunakan uji two-
tailed dengan tingkat signifikansi 5 (005) untuk menguji hipotesis-
hipotesis penelitian Hipotesis tersebut akan diterima jika memiliki t-test lebih
besar dari 196 (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Wong 2013)
Adapun tingkat signifikansi lain yaitu 10 akan diterima jika memiliki t-test
165 (Hair et al 2011)
Gambar 4 10 Hasil Uji T-test
73
Gambar 410 diatas menunjukan bahwa ada 14 dari 23 hipotesis yang
diterima dan sisanya ditolak Berikut penjelasan hasil nilai t-test yang dapat
dilihat pada tabel 49
Tabel 4 9 Hasil Uji T-test
Hubungan antar Variabel
(Dependen -gt Independen) T-test
DIS -gt INQ 1929
DIS -gt SVQ 1626
DIS -gt SYQ 2181
DIS -gt USF 1518
INN -gt INQ 0254
INN -gt SVQ 1792
INN -gt SYQ 1811
INN -gt USF 1450
INQ -gt SIS 2123
INQ -gt USF 1254
INS -gt INQ 2547
INS -gt SVQ 2527
INS -gt SYQ 2668
INS -gt USF 1433
OPT -gt INQ 7128
OPT -gt SVQ 16486
OPT -gt SYQ 14434
OPT -gt USF 0993
SVQ -gt SIS 3371
SVQ -gt USF 2412
SYQ -gt SIS 1107
SYQ -gt USF 0397
USF -gt SIS 7666
4) Effect Size (f2)
Pada tahap ini dilakukan pengujian untuk mengetahui pengaruh variabel
tertentu terhadap variabel lainnya dalam struktur model dengan nilai ambang
batas sekitar 002 untuk pengaruh kecil 015 untuk menengah dan 035 untuk
pengaruh besar Dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut
74
Dimana
Nilai yang diperoleh ketika konstruk eksogen dimasukkan ke
model
Nilai yang diperoleh ketika konstruk eksogen dikeluarkan dari
model
Seperti yang dapat dilihat pada Tabel 410 hasil dari pengujian terhadap 23
jalur yang ada pada penelitian ini 4 jalur memiliki pengaruh yang besar dan 19
jalur lainnya memiliki pengaruh yang kecil
Tabel 4 10 Hasil Uji Effect Size
Jalur f2
Analisis f2 R2-in R2-ex sum f2
DIS -gt INQ 0332 0310 003342 Kecil
DIS -gt SVQ 0658 0649 002735 Kecil
DIS -gt SYQ 0575 0552 005414 Kecil
DIS -gt USF 0536 0529 001439 Kecil
INN -gt INQ 0332 0332 000048 Kecil
INN -gt SVQ 0658 0647 003321 Kecil
INN -gt SYQ 0575 0536 009179 Kecil
INN -gt USF 0536 0525 002300 Kecil
INQ -gt SIS 0708 0693 004967 Kecil
INQ -gt USF 0536 0520 003377 Kecil
INS -gt INQ 0332 0293 005889 Kecil
INS -gt SVQ 0658 064 005370 Kecil
INS -gt SYQ 0575 0547 006591 Kecil
INS -gt USF 0551 0531 004359 Kecil
OPT -gt INQ 0332 0029 045428 Besar
OPT -gt SVQ 0658 0081 168985 Besar
OPT -gt SYQ 0575 0075 117652 Besar
OPT -gt USF 0536 0539 - 000715 Kecil
SVQ -gt SIS 0708 0674 011464 Kecil
SVQ -gt USF 0536 0512 005100 Kecil
SYQ -gt SIS 0708 0703 001548 Kecil
SYQ -gt USF 0536 0535 000146 Kecil
USF -gt SIS 0708 0480 077795 Besar
75
5) Predictive Relevance (1198762)
Pengujian ini dilakukan dengan metode blindfolding untuk memberikan bukti
bahwa variabel tertentu yang digunakan dalam model mempunyai keterkaitan
prediktif (predictive relevance) dengan variabel lainnya dalam model dengan
ambang batas pengukuran di atas nol sama seperti pada Tabel 411
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Wong 2013)
Tabel 4 11 Hasil Uji Predictive Relevance
Variabel Endogen Q Square
INQ 0201
SIS 0525
SVQ 0486
SYQ 0388
USF 0323
6) Relative Impact (1199022)
Pengujian ini dilakukan dengan metode blindfolding untuk mengukur relatif
pengaruh dari sebuah keterkaitan prediktif suatu variabel tertentu dengan
variabel lainnya dengan nilai ambang batas sekitar 002 untuk pengaruh kecil
015 untuk pengaruh menengahsedang dan 035 untuk pengaruh besar (Hair
et al 2012) Rumus yang digunakan untuk perhitungan 1199022 adalah sebagai
berikut
q2 = 1198762 119894119899119888119897119906119889119890 minus 1198762 119890119909119888119897119906119889119890
1minus 1198762 119894119899119888119897119906119889119890
Tabel 412 menunjukan hasil bahwa 3 jalur mempunyai nilai yang besar
1 memiliki pengaruh sedang dan 19 jalur lainnya memiliki pengaruh kecil
76
Tabel 4 12 Hasil Uji Relative Impact
Jalur q2
Analisis q2 Q2-in Q2-ex sum q2
DIS -gt INQ 0201 0187 0018 Kecil
DIS -gt SVQ 0486 0480 0012 Kecil
DIS -gt SYQ 0388 0372 0026 Kecil
DIS -gt USF 0323 0320 0004 Kecil
INN -gt INQ 0201 0202 - 0001 Kecil
INN -gt SVQ 0486 0487 - 0002 Kecil
INN -gt SYQ 0388 0380 0013 Kecil
INN -gt USF 0323 0318 0007 Kecil
INQ -gt SIS 0525 0514 0023 Kecil
INQ -gt USF 0323 0314 0013 Kecil
INS -gt INQ 0201 0176 0031 Kecil
INS -gt SVQ 0486 0472 0027 Kecil
INS -gt SYQ 0388 0369 0031 Kecil
INS -gt USF 0323 0321 0003 Kecil
OPT -gt INQ 0201 0012 0237 Menengah
OPT -gt SVQ 0486 0055 0839 Besar
OPT -gt SYQ 0388 0048 0556 Besar
OPT -gt USF 0323 0325 - 0003 Kecil
SVQ -gt SIS 0525 0499 0055 Kecil
SVQ -gt USF 0323 0312 0016 Kecil
SYQ -gt SIS 0525 0522 0006 Kecil
SYQ -gt USF 0323 0325 - 0003 Kecil
USF -gt SIS 0525 0353 0362 Besar
77
Tabel 4 13 Hasil Analisis Struktural Model
Hipotesis β t-test R2
f2 q2 Analyses
No Jalur R2-in R2-ex sum f2 Q2-in Q2-ex sum q2 β t-test R2 f2 Q2 q2
H1 OPT -gt INQ 0561 7128 0332 0332 0029 045428 0201 0012 0237 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Menengah
H2 OPT -gt SYQ 0721 14434 0575 0575 0075 117652 0388 0048 0556 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Besar
H3 OPT -gt SVQ 0774 16486 0658 0658 0081 168985 0486 0055 0839 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Besar
H4 OPT -gt USF 0132 0993 0536 0536 0539 - 000715 0323 0325 - 0003 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H5 INN -gt INQ -0030 0254 0332 0332 0332 000048 0201 0202 - 0001 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H6 INN -gt SYQ 0133 1811 0575 0575 0536 009179 0388 0380 0013 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H7 INN -gt SVQ 0129 1792 0658 0658 0647 003321 0486 0487 - 0002 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H8 INN -gt USF 0129 1450 0536 0536 0525 002300 0323 0318 0007 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H9 DIS -gt INQ -0271 1929 0332 0332 0310 003342 0201 0187 0018 Tidak Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H10 DIS -gt SYQ -0273 2181 0575 0575 0552 005414 0388 0372 0026 Tidak Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H11 DIS -gt SVQ -0180 1626 0658 0658 0649 002735 0486 0480 0012 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H12 DIS -gt USF -0159 1518 0536 0536 0529 001439 0323 0320 0004 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H13 INS -gt INQ 0356 2547 0332 0332 0293 005889 0201 0176 0031 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H14 INS -gt SYQ 0296 2668 0575 0575 0547 006591 0388 0369 0031 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H15 INS -gt SVQ 0242 2527 0658 0658 064 005370 0486 0472 0027 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H16 INS -gt USF 0137 1433 0551 0551 0531 004359 0323 0321 0003 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H17 INQ -gt USF 0160 1254 0536 0536 0520 003377 0323 0314 0013 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H18 INQ -gt SIS -0157 2123 0708 0708 0693 004967 0525 0514 0023 Tidak Signifikan Diterima Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H19 SYQ -gt USF 0075 0397 0536 0536 0535 000146 0323 0325 - 0003 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H20 SYQ -gt SIS -0152 1107 0708 0708 0703 001548 0525 0522 0006 Tidak Signifikan Ditolak Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H21 SVQ -gt USF 0401 2412 0536 0536 0512 005100 0323 0312 0016 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H22 SVQ -gt SIS 0437 3371 0708 0708 0674 011464 0525 0499 0055 Signifikan Diterima Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H23 USF -gt SIS 0686 7666 0708 0708 0480 077795 0525 0353 0362 Signifikan Diterima Kuat Besar Predictive Relevance Besar
78
42 Interpretasi Hasil dan Pembahasan
421 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Analisis Data Demografis
Berdasarkan hasil analisis informasi demografis responden peneliti melakukan
interpretasi dan mendiskusikan hasil analisisnya sebagai berikut
1) Jenis Kelamin
Gambar 41 memperlihatkan bahwa dari 125 data responden yang
terlibat dalam penelitian ini sebagian besar responden berjenis kelamin
laki-laki yaitu sebanyak 70 orang (56) dan jumlah dari responden
perempuan yaitu sebanyak 55 orang (44)
2) Pendidikan Terakhir
Gambar 42 menunjukan bahwa responden yang terlibat dalam
penelitian ini memiliki keragaman tingkat pendidikan Sebanyak 71
responden (57) merupakan lulusan S1 25 responden (20) lulusan
SLTA 23 responden (18) merupakan lulusan Diploma dan 6 responden
merupakan lulusan S2 (5) Beragamnya tingkat pendidikan responden
akan berimplikasi terhadap variasi jawaban serta peneliti menilai bahwa
kuesioner penelitian akan mampu dipahami
3) Pengetahuan mengenai Keberadaan Sistem
Berdasarkan gambar 43 dari jumlah 125 responden mayoritas
sudah mengetahui mengenai keberadaan SIA Accurate yaitu sebanyak 119
responden (95) sisanya sebanyak 6 orang (5) belum mengetahui
mengenai adanya SIA Accurate
79
4) Pengalaman Penggunaan Sistem
Pengalaman responden dalam menggunakan sistem di institusi atau
perusahaan tersebut adalah lt1 tahun sebanyak 69 (55) 1-3 tahun
sebanyak 15 (12) 3-5 tahun sebanyak 16 (13) dan gt5 tahun sebanyak
25 (20 ) responden Gambar 44 menunjukan durasi pengalaman
responden dalam menggunakan SIA Accurate di penelitian ini
5) Skala Intensitas Penggunaan Sistem
Skala intensitas responden dalam menggunakan sistem dalam
pekerjaan di institusi atau perusahaan tersebut adalah ldquoselalurdquo sebanyak 79
responden (63) ldquoterkadangrdquo sebanyak 30 (24) ldquojarangrdquo sebanyak 16
(13) dan ldquotidak pernahrdquo sebanyak 0 (0 ) responden Gambar 45
menunjukan durasi pengalaman responden dalam menggunakan SIA
Accurate di penelitian ini
6) StatusPosisi Pekerjaan
Berdasarkan gambar 46 dapat diketahui bahwa responden pada
penelitian ini bagian marketing sebanyak 43 orang (34) dilanjutkan oleh
bagian logistik sebanyak 37 orang (30) bagian keuangan sebanyak 13
orang (11) bagian Admin sebanyak 24 orang (19) dan terakhir bagian
TI sebanyak 8 orang (6)
7) Kemampuan Penggunaan Komputer
Gambar 47 menunjukan penilaian responden atas kapabilitas
penggunaan komputer Hasil ini diambil berdasarkan jawaban responden
atas pertanyaan kemampuan penggunaan komputer yang memiliki pilihan
80
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil dan Sangat Tidak Terampil
Sebanyak 20 (16) responden menjawab ldquoSangat Terampilrdquo 87 (70)
responden menjawab ldquoTerampilrdquo dan 18 responden menjawab ldquoTidak
Terampilrdquo Hal tersebut menandakan bahwa kemampuan responden sudah
cukup baik dalam menggunakan komputer Peneliti memperkirakan hal ini
berkaitan dengan mayoritas responden berusia dibawa 30 tahun yang
popular disebut dengan generasi Y (Anantatmula 2012) yang dianggap
telah terbiasa dengan penggunaan teknologi informasi
422 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Pengukuran Model
Berdasarkan hasil analisis model pengukuran ada beberapa poin penting
yang harus diperhatikan yaitu sebagai berikut
1) Hasil akhir dari analisis telah menunjukan bahwa pengukuran model dari
model penelitian ini telah memenuhi syarat dan memiliki karakteristik yang
baik sehingga layak untuk dilanjutkan ke tahap analisis struktur model untuk
menguji inner model
2) Terdapat tiga indikator yang memiliki nilai outer loading dibawah 07 yaitu
INN1 INQ1 dan INQ2 Namun hal tersebut masih dapat ditoleransi dengan
melihat nilai composite reliability diatas 07
Peneliti beranggapan bahwa hal-hal pada poin dua disebabkan karena
pertimbangan waktu kerja para responden menyebabkan proses pengisian
kuesioner yang tidak didampingi langsung oleh peneliti sehingga memungkinkan
adanya pemaknaan pertanyaan yang tidak tepat Terkait dengan hal ini meskipun
pembuatan instrumen dan penjelasan awal kepada beberapa pihak yang mewakili
81
penerimaan kuesioner penelititan pada setiap perusahaan dalam penelitian ini telah
dilakukan dengan sebaik mungkin hal-hal di luar rencana dan kendali tidak dapat
dihindari khususnya saat pelaksanaan penelitian di lapangan
423 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Struktural Model
Bagian ini akan memaparkan interpretasi dan diskusi berdasarkan hasil dari enam
tahap analisis struktur model yaitu path coefficient (β) coefficient of determination
(R2) t-test menggunakan metode bootstrapping effect size (f2) predictive relevance
(1198762) dan relative impact (1199022) Berikut adalah pemaparan yang dilakukan dengan
mengikuti pertanyaan-pertanyaan penelitian dan hipotesis-hipotesis yang telah
dirumuskan sebelumnya
H1 Apakah Optimisme (Optimism) berpengaruh secara signifikan terhadap
Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
pertama (H1) diterima Artinya Optimisme (Optimism) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0561 Dilihat dari nilai f2 hipotesis OPTrarrINQ memiliki pengaruh
besar tetapi q2 pengaruh yang menengah serta memiliki nilai yang lemah dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT yang terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
82
ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang
dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel OPT tidak memiliki
pengaruh yang signifikan terhadap INQ
H2 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kualitas Sistem
(System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua (H2) diterima Artinya Optimisme (Optimsm) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality) dengan nilai path coefficient
(β) 0721 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis OPTrarrSYQ memiliki pengaruh yang
besar serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of determination (R2)
Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output
(Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang
menyatakan variabel OPT memiliki nilai signifikan terhadap SYQ dan juga terdapat
pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H3 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tiga (H3) diterima Artinya Optimisme (Optimsm) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0774 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis OPTrarrSVQ memiliki
83
pengaruh yang besar serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of
determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model
input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti 2017
Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT memiliki nilai signifikan terhadap
SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini
memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output
H4 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kepuasan
Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-empat (H4) tidak diterima Artinya Optimisme (Optimsm) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
walaupun nilai path coefficient (β) 0132 Dilihat dari nilai f2 dan coefficient of
determination (R2) hipotesis OPTrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta
memiliki nilai yang cukup dilihat dari q2 Hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT memiliki nilai
signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada dimensi input dalam model
penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
84
H5 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh secara signifikan terhadap
Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-lima (H5) tidak diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
dengan nilai path coefficient (β) -0030 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INNrarrINQ memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang kecil dilihat
dari coefficient of determination (R2) Hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN memiliki nilai
signifikan terhadap INQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model
penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H6 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-enam (H6) diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality) dengan nilai path coefficient
(β) 0133 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrSYQ memiliki pengaruh
tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient
of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model
input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017)
85
yang menyatakan variabel INN terdapat pada dimensi input dalam model penelitian
ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output Namun
hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Gusti (2017) yang menyatakan
variabel INN tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap SYQ
H7 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tujuh (H7) diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0129 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrSVQ memiliki
pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti
2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN memiliki nilai signifikan
terhadap SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini
memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output
H8 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kepuasan
Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-delapan (H8) tidak diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) dengan
86
nilai path coefficient (β) 0129 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrUSF
memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang
dilakukan oleh Gusti (2017) bahwa variabel INN tidak memiliki pengaruh yang
signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
ataupun output
H9 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif secara
signifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sembilan (H9) diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information
Quality) dengan nilai path coefficient (β) -0271 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai
dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan
peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS yang
terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak
87
sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan
variabel DIS tidak memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap INQ
H10 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kualitas Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sepuluh (H10) diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
dengan nilai path coefficient (β) -0273 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
DISrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap SYQ
H11 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kualitas Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sebelas (H11) tidak diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service
88
Quality) dengan nilai path coefficient (β) -0180 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrSVQ memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup
dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap SVQ Namun hasil ini tidak
sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis
1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS
yang terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H12 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua belas (H12) tidak diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User
Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) -0159 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup
dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak
sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis
1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS
89
yang terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H13 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tiga belas (H13) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information
Quality) dengan nilai path coefficient (β) 0356 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap INQ dan juga terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output
H14 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-empat belas (H14) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
dengan nilai path coefficient (β) 0296 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrSYQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
90
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki nilai signifikan terhadap SYQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam
model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H15 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-lima belas (H15) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality)
dengan nilai path coefficient (β) 0296 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrSVQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki nilai signifikan terhadap SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam
model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H16 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
91
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-enam belas (H16) tidak diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap User Satisfaction dengan nilai
path coefficient (β) 0137 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INSrarrUSF memiliki
pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of
determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan
oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel INS tidak memiliki pengaruh negatif
yang signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS yang terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
ataupun output
H17 Apakah Kualitas Informasi (Information Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tujuh belas (H17) tidak diterima Artinya Kualitas Informasi (Information
Quality) tidak memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna
(User Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) 0160 Dilihat dari nilai f2 dan
q2 hipotesis SYQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini tidak sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti2017 Hudin et al 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan
92
variabel INQ memiliki nilai signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output
H18 Apakah Kualitas Informasi (Information Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-delapan belas (H18) diterima Artinya Kualitas Informasi (Information Quality)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) -0157 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis INQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INQ terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Gusti
(2017) bahwa INQ tidak memiliki pengaruh terhadap SIS
H19 Apakah Kualitas Sistem (System Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sembilan belas (H19) tidak diterima Artinya Kualitas Sistem (System Quality)
93
tidak memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User
Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) 0075 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis SYQrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
penelitian Gusti (2017) yang menyatakan bahwa variabel SYQ tidak berpengaruh
signifikan terdap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Hudin
et al 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SYQ yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output
H20 Apakah Kualitas Sistem (System Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh (H20) tidak diterima Artinya Kualitas Sistem (System Quality) tidak
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) -0152 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis SYQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai
dengan penelitian Gusti (2017) yang menyatakan bahwa variabel SYQ tidak
berpengaruh signifikan terhadap SIS Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
94
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SYQ yang terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output
H21 Apakah Kualitas Layanan (Service Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis ke-dua
puluh satu (H21) diterima Artinya Kualitas Layanan (Service Quality) memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) dengan
nilai path coefficient (β) 0401 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis SVQrarrUSF
memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti
2017 Hudin etal 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SVQ
berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada dimensi
process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi
output
H22 Apakah Kualitas Layanan (Service Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh dua (H22) diterima Artinya Kualitas Layanan (Service Quality)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
95
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) 0437 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis SVQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SVQ yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel SVQ tidak
memiliki pengaruh yang signifikan terhadap SIS
H23 Apakah Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) berpengaruh signifikan
terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh tiga (H23) diterima Artinya Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) 0686 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis USFrarrSIS memiliki pengaruh yang besar serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel USF
memiliki pengaruh signifikan terhadap SIS dan juga terdapat pada dimensi process
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi output
96
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
51 Kesimpulan
Berdasarkan hasil temuan peneliti berikut adalah kesimpulan penting pada
penelitian ini
1) Telah dilakukan pengukuran tentang tingkat kesiapan pengguna dalam
keberhasian penerapan SIA Accurate dan faktor apa saja yang
mempengaruhi keberhasilan SIA Accurate dalam perspektif pengguna
sistem di beberapa perusahaan jakarta
2) Adanya penghapusan 3 indikator dari 44 indikator pada penelitian ini
adapun indikator yang dihapus antara lain INN1 INQ1 dan INQ2 Dari
hasil ini peneliti beranggapan penghapusan indikator terjadi dikarenakan
kurang tepatnya item instrument pada penelitian yang dilakukan
3) Tidak diterimanya 9 dari 23 hipotesis yaitu OPTrarrUSF INNrarrINQ
INNrarrUSF DISrarrSVQ DISrarrUSF INSrarrUSF INQrarrUSF SYQrarrUSF
dan SYQrarrSIS Perbedaan hasil temuan penelitian ini dengan penelitian
terdahulu dipengaruhi beberapa faktor diantaranya adalah adanya
perbedaan objek sampel dan instrumen penelitian
4) Diterimanya 14 hipotesis yaitu OPTrarrINQ OPTrarrSYQ OPTrarrSVQ
INNrarrSYQ INNrarrSVQ DISrarrINQ DISrarrSYQ INSrarrINQ INSrarrSYQ
INSrarrSVQ INQrarrSIS SVQrarrUSF SVQrarrSIS USFrarrSIS Sehingga
dapat dilihat bahwa di beberapa perusahaan Jakarta terdapat beberapa
97
pengaruh yang terjadi antara kesiapan pengguna dalam menggunakan
sistem informasi terhadap keberhasilan sistem yaitu sebagai berikut
a Optimism (OPT) berpengaruh terhadap Information Quality (INQ) System
Quality (SYQ) dan Service Quality (SVQ) sehingga akan menjadi faktor
pendorong Success Information System (SIS)
b Innovativeness (INN) berpengaruh terhadap System Quality (SYQ) dan
Service Quality (SVQ) sehingga akan menjadi faktor pendorong Success
Information System (SIS)
c Discomfort (DIS) memiliki pengaruh negatif terhadap Information Quality
(INQ) dan System Quality (SYQ) Hal tersebut akan menjadi faktor
penghambat dalam Success Information System (SIS)
d Insecurty (INS) memiliki pengaruh negatif terhadap Information Quality
(INQ) System Quality (SYQ) dan Service Quality (SVQ) Hal tersebut akan
menjadi faktor penghambat dalam Success Information System (SIS)
e Information Quality (INQ) memiliki pengaruh terhadap Success
Information System (SIS)
f Service Quality (SVQ) memiliki pengaruh terhadap User Satisfaction (USF)
serta Success Information System (SIS)
g User Satisfaction (USF) memiliki pengaruh terhadap Success Information
System (SIS)
98
52 Saran
Bagian ini berisikan saran yang berkaitan langsung dengan temuan penelitian
sebagai pertimbangan praktis bagi pihak-pihak yang memiliki ketertarikan untuk
tindak lanjut penelitian selanjutnya
1) Berdasarkan batasan metode dan hasil penelitian peneliti memberikan
saran bagi para mahasiswa dan peneliti selanjutnya (khususnya yang tertarik
pada kajian sejenis) diharapkan dapat meninjau kembali dan memperhatikan
hal-hal berikut
a Penelitian ini memiliki keterbatasan cakupan wilayah perusahaan di
Jakarta Penelitian yang akan datang diharapkan akan mampu
mencakup wilayah yang lebih luas sehingga akan memperkaya jumlah
responden yang terlibat dan mampu memberikan hasil yang lebih
akurat
b Terkait dengan hasil analisis dan interpretasi data penelitian yang akan
datang diharapkan mampu melakukan pengelompokan analisis
berdasarkan posisi jabatan sehingga akan mampu memberikan hasil
interpretasi dari berbagai prespektif responden yang terlibat
2) Diharapkan bagi para pengguna SIA Accurate di seluruh sektor perusahaan
agar dapat memperhatikan pandangan optimisme pemikiran inovatif rasa
ketidaknyamanan rasa ketidakamanan kualitas informasi kualitas sistem
kualitas pelayanan serta kepuasan pengguna sistem yang diterima oleh
sumber daya manusia di masing-masing perusahaan karena hal-hal tersebut
menjadi faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan sistem informasi
99
Pihak-pihak manajerial alangkah baiknya agar dapat menciptakan strategi
pengimplementasian sistem informasi seperti memberikan training dan
evaluasi kepada stafnya setelah menggunakan sistem dengan upaya
meningkatkan pandangan optimisme pemikiran inovatif kualitas informasi
kualitas sistem kualitas pelayanan juga kepuasan pengguna sistem dalam
keberhasilan penerapan sistem informasi
Daftar Pustaka
Afthanorhan B W amp Asyraf W M (2013) A comparison of partial least square
structural equation modeling (PLS-SEM) and covariance based structural
equation modeling (CB-SEM) for confirmatory factor analysis International
Journal of Engineering Science and Innovative Technology (IJESIT) 2(5)
198ndash205
Arvidsson V Holmstroumlm J amp Lyytinen K (2014) Information systems use as
strategy practice A multi-dimensional view of strategic information system
implementation and use Journal of Strategic Information Systems 23(1) 45ndash
61 httpsdoiorg101016jjsis201401004
Creswell J W (2017) Research Design Qualitative Quantitative and Mixed
Method Aproaches SAGE Publications 203ndash223
httpsdoiorg1041359781849208956
Davis J R Alderman C W amp Robinson L A (1990) Accounting Information
Systems A Cycle Approach Wiley 3 edition (February 1990)
Davis W S amp Yen D C (1998) The Information System Consultantrsquos
Handbook Systems Analysis and Design CRC Press
Dawes J (2008) Do data characteristics change according to the number of scale
points use And experiment using 5 point 7 point and 10 point scales
International Journal of Market Research 50(1) 1ndash20 httpsdoiorgArticle
Delone W H amp McLean E R (2003) The DeLone and McLean model of
information systems success A ten-year update Journal of Management
Information Systems 19(4) 9ndash30 Retrieved from
httpmesharpemetapresscomindexpeqdjk46vy52v4q6pdf
Djamarah S B amp Zain A (2010) Strategi Belajar Mengajar (Rineka Cipta Ed)
Jakarta
Florestiyanto M Y (2012) Evaluasi Kesiapan Pengguna Dalam Adopsi Sistem
Informasi Terintegrasi Di Bidang Keuangan Menggunakan Metode
Technology Rediness Index Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF)
1(4) 288ndash296
Ghozali I (2011) Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS19 (Edisi
Keli) Semarang Universitas Diponogoro
Ghozali I amp Hengky L (2015) Partial Least Squares Konsep Teknik dan
Aplikasi Menggunakan Program SmartPLS 30 Untuk Penelitian Empiris
Semarang Badan Penerbit UNDIP
Guritno S amp Sudaryono R (2011) Theory and Application of IT Research
Metodologi Penelitian Teknologi Informasi Yogyakarta Andi
101
Gusti G (2017) Ubiquitous Computing Di Uin Syarif Hidayatullah Jakarta
Hadi S (2016) Statistik Jakarta Pustaka Pelajar
Hair J F Sarstedt M Ringle C M amp Mena J A (2012) An assessment of the
use of partial least squares structural equation modeling in marketing research
Journal of the Academy of Marketing Science 40(3) 414ndash433
Hamalik O (2008) Kurikulum dan Pembelajaran Jakarta Sinar Grafika
Howsawi E M Eager D amp Bagia R (2011) Understanding project success
The four-level project success framework IEEE International Conference on
Industrial Engineering and Engineering Management 620ndash624
httpsdoiorg101109IEEM20116117991
Hudin J M amp Riana D (2016) Kajian Keberhasilan Penggunaan Sistem
Informasi Accurate Dengan Menggunakan Model Kesuksesan Sistem
Informasi Delon Dan Mclean Jurnal Sistem Informasi (Journal Of
Information Systems) 12(1) 1ndash8
HttpsDoiOrgHttpDxDoiOrg1021609JsiV13i1500
Jogiyanto (2007) Model Kesuksesan Sistem Teknologi Informasi Yogyakarta
Andi
Kadir A (2014) Pengenalan Sistem Informasi (Edisi Revisi) Yogyakarta Andi
Offest
Koloay L P Morasa J amp Elim I (2014) Peranan Sistem Informasi Akuntansi
Dalam Efektifitas Pelaporan Informasi Akuntansi Pertanggungjawaban Pada
Pt Pos Indonesia (Persero) Manado Universitas Sam Ratulangi Manado 2(3)
254ndash265
Lazuardi L I (2017) Pengaruh Kesiapan Penerimaan Pengguna Terhadap
Penerapan Sistem Informasi diantara Lembaga Keuangan Mikro Syariah Uin
Syarif Hidayatullah
McLeod L amp MacDonell S G (2011) Factors that affect software systems
development project outcomes ACM Computing Surveys 43(4) 24ndash56
httpsdoiorg10114519788021978803
Pambudi S A (2015) Analisis Kesiapan Pengguna Sistem Informasi Akademik
Semnasteknomedia Online 3(1) 2-1ndash127
Parasuraman A (2000) Technology Readiness Index (TRI) A Multiple-item Scale
to Measure Readiness Embrace New Technologies Journal of Service
Reasearch 2(4)
Parasuraman A amp Colby C L (2015) An Updated and Streamlined Technology
Readiness Index TRI 20 Journal of Service Research 18(1) 59ndash74
httpsdoiorg1011771094670514539730
Patel C J Gali V S Patel D V amp Parmar R D (2011) The effects of
102
information and communication technologies ( ICTs ) on higher education
From objectivism to social constructivism Journal of Vocational and
Technical Educatio 3(November) 113ndash120 Retrieved from
httpwwwacademicjournalsorgijvtePDFPdf2011NovPatel et
alpdf5CnhttpwwwacademicjournalsorgIJVTE
Puspitawati L amp Anggadini S D (2011) Sistem Informasi Akuntansi
Yogyakarta Graha Ilmu
Ringle C M Silva D da amp Bido D (2015) Structural equation modeling with
the SmartPLS
Romney M B amp Steinbart P J (2012) Accounting Information Systems (12th
Edition) Accounting Information System 1ndash67
Rusmana Ni Y (2015) Sistem Informasi Pengelolaan Keuangan Dana Bantuan
Pada Kecamatan Arjosari Jurnal Speed 7(2) 38ndash41 Retrieved from
httpspeedwebidejournalindexphpSpeedarticleview89
Santoso S (2011) Elex Structural Equation Modeling (SEM) Konsep dan Apllikasi
dengan AMOS 18 Jakarta PT Elex Media Komputindo Kompas Gramedia
Sarstedt M Ringle C M amp Hair J F (2017) Partial Least Squares Structural
Equation Modeling Springer International Publishing AG 2017 C Homburg
et Al (Eds) Handbook of Market Research Retrieved from
httpsdoiorg101007978-3-319-05542-8_15-
Setiawan A B (2016) Evaluasi Kepuasan Pengguna Sistem Aplikasi Surat
Keterangan Tinggal Sementara Online (SKTS) dengan Menggunakan Metode
End-User Computing Satisfaction Surabaya Skripsi Universitas Airlangga
Sheu M amp Kim H (2008) User Readiness for IS Development An Examination
of 50 Cases Systems Research and Behavioral Science 8(3) 27ndash42
httpsdoiorg101002sres
Siregar S (2013) Statistik Parametrik untuk Penelitian Kuantitatif Dilengkapi
dengan Perhitungan Manual dan Aplikasi SPSS versi 17 Jakarta Bumi
Aksara
Slameto (2010) Belajar dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhinya Jakarta
Rineka Cipta
Subiyakto A (2017) Development of the Readiness and Success Model for
Assessing the Information System Integration The author version of the
presented paper ( In publishing ) Development of the Readiness and Success
Model for Assessing the Information System Integration In International
Conference on Science and Technology (ICOSAT) Jakarta
Subiyakto A amp Ahlan A R (2014) Implementation of Input-Process-Output
Model for Measuring Information System Project Success TELKOMNIKA
Indonesian Journal of Electrical Engineering 12(7) 5603ndash5612
103
httpsdoiorghttpdoiorg1011591ijeecsv12i7pp5603-5612
Subiyakto A Ahlan A R Kartiwi M amp Sukmana H T (2015) Influences of
the Input Factors towards Success of An Information System Project
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control)
13(2) 686 httpsdoiorg1012928telkomnikav13i21323
Subiyakto A Ahlan A R Putra S J amp Kartiwi M (2015) Validation of
Information System Project Success Model A Focus Group Study SAGE
Open 5(2) 1ndash14 httpsdoiorg1011772158244015581650
Subiyakto A Ahlan A R Kartiwi M amp Sukmana H T (2015) Measurement
of Information System Project Success Based on Perceptions of the Internal
Stakeholders International Journal of Electrical and Computer Engineering
(IJECE) 5(2) 271-279 Sugiyono (2011) Metode Penelitian Kuantitatif
Kualitatif dan RampD Bandung CV Alfabeta
Sutabri T (2004) Analisis Sistem Informasi Jakarta CVAndi Offset
Tjahjanadi N Y amp Sarosa S (nd) Evaluasi Net Benefit Sistem Informasi
Akutansi Pada Software Akutansi Accurate dan Zahir Menurut Model Delone
amp Mclean 2003 240
Wong K K K (2013) Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-
SEM) Techniques Using SmartPLS Marketing Bulletin 24(1) 1ndash32
httpsdoiorg101108EBR-10-2013-0128
Yamin S amp Kurniawan H (2011) Generasi Baru Mengolah Data Penelitian
dengan Partial Least Square Path Modeling Aplikasi dengan software
XLSTAT SmartPLS dan Visual PLS Edisi 1 Jakarta Salemaba Infotek
Yunita I (2017) Pengukuran Kepuasan Pengguna terhadap Tulis (Technology Uin
Library Information System) pada Pusat Perpustakaan UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
LAMPIRAN
ix
x
DAFTAR ISI
COVER i
LEMBAR PERSETUJUAN Error Bookmark not defined
LEMBAR PENGESAHAN Error Bookmark not defined
LEMBAR PERNYATAAN iv
ABSTRAK v
KATA PENGANTAR vii
DAFTAR ISI xiii
DAFTAR GAMBAR xiii
DAFTAR TABEL xiv
BAB I PENDAHULUAN 1
11 Latar Belakang 1
12 Identifikasi Masalah 6
13 Rumusan Masalah 6
14 Ruang Lingkup dan Batasan Masalah 7
15 Tujuan dan Sasaran Penelitian 7
16 Manfaat Penelitian 8
17 Metodologi Penelitian 9
18 Model Penelitian 9
19 Pertanyaan Penelitian 10
110 Sistematika Penulisan 11
BAB II LANDASAN TEORI 2
21 Definisi Kesiapan 2
22 Definisi Keberhasilan 2
23 Definisi Pengguna Sistem 3
24 Definisi Sistem Informasi 5
25 Definisi Sistem Informasi Akuntansi 5
26 Sistem Informasi Akuntansi Accurate 7
261 SIA Accurate versi 5 8
262 Modul SIA Accurate versi 5 9
263 Kelebihan SIA Accurate versi 5 dengan versi sebelumnya 11
264 Kekurangan SIA Accurate versi 5 12
xi
27 Konsep Dasar Kesiapan Teknologi (Technology Readiness) 13
28 Konsep Dasar Keberhasilan Sistem Informasi (Success SI) 14
29 Populasi Dan Sampel 18
291 Teknik Sampling 19
292 Teknik Menentukan Ukuran Sampel 21
210 Teknik Pengumpulan Data 22
211 Skala Likert 23
212 PLS-SEM 24
211 Model yang Diadopsi 28
2111 Model IPO Logic 32
2112 Model Kesiapan Teknologi (Technology Readiness) 33
2113 Model Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information) 37
212 Penelitian Sejenis 43
213 Pengembangan Hipotesis 47
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 49
31 Pendekatan Penelitian 49
32 Prosedur Penelitian 50
33 Populasi dan Sampel 51
34 Instrumen Penelitian 52
35 Pengumpulan dan Pemrosesan Data 54
36 Analisis dan Interpretasi Data 54
BAB IV HASIL ANALISIS DAN INTERPRETASI 56
41 Hasil Analisis 56
411 Hasil Analisis Demografis 56
412 Hasil Analisis Pengukuran Model 61
413 Hasil Struktur Model 70
42 Interpretasi Hasil dan Pembahasan 78
421 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Analisis Data Demografis 78
422 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Pengukuran Model 80
423 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Struktural Model 81
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 96
51 Kesimpulan 96
xii
52 Saran 98
Daftar Pustaka 100
LAMPIRAN 114
xiii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1 1 Model Penelitian 10
Gambar 2 1 Model Pengukuran Keberhasilan Proyek SI 17
Gambar 2 2 Revisi Model 18
Gambar 2 3 IPO LOGIC 32
Gambar 2 4 Model TRI 20 33
Gambar 2 5 Model Keberhasilan SI 37
Gambar 2 6 Model Keberhasilan SI 42
Gambar 3 1 Prosedur Penelitian 50
Gambar 4 1 Diagram Jenis Kelamin Responden 56
Gambar 4 2 Diagram Pendidikan Terakhir Responden 57
Gambar 4 3 Diagram Pengetahuan Keberadaan Sistem 58
Gambar 4 4 Diagram Pengalaman Penggunaan Sistem 58
Gambar 4 5 Diagram Skala Intensitas Penggunaan Sistem 59
Gambar 4 6 StatusPosisi Pekerjaan 60
Gambar 4 7 Diagram Kemampuan Penggunaan Komputer 60
Gambar 4 8 Hasil Awal Analisis Outer Model 68
Gambar 4 9 Hasil Akhir Analisis Outer Model Setelah Penghapusan Indikator 69
Gambar 4 10 Hasil Uji T-test 72
xiv
DAFTAR TABEL
Tabel 2 1 Perbedaan Varian Accurate 5 9
Tabel 2 2 Variabel TRI dan Keberhasilan SI 29
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI 29
Tabel 3 1 Waktu Penelitian 51
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian 52
Tabel 4 1 Hasil Awal Uji Loading Factor 62
Tabel 4 2 Hasil Uji Loading Factor Setelah Penghapusan Indikator 63
Tabel 4 3 Hasil Uji Composite Reliability 64
Tabel 4 4 Hasil Uji Average Variance Extracted (AVE) 65
Tabel 4 5 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading) 66
Tabel 4 6 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading Fornell-Lackerrsquos) 67
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient 70
Tabel 4 8 Hasil Uji Coefficient of Determination (R-Square) 72
Tabel 4 9 Hasil Uji T-test 73
Tabel 4 10 Hasil Uji Effect Size 74
Tabel 4 11 Hasil Uji Predictive Relevance 75
Tabel 4 12 Hasil Uji Relative Impact 76
Tabel 4 13 Hasil Analisis Struktural Model 77
1
BAB I
PENDAHULUAN
11 Latar Belakang
Saat ini peranan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) khususnya SI telah
sering sekali kita gunakan dalam kegiatan sehari-hari Sutabri (2012) menyatakan
bahwa SI tidak lagi dipandang hanya sebagai pelengkap tetapi sudah menjadi
pendukung utama dalam proses bisnis yang ada pada suatu organisasi Oleh karena
itu Peranan TIK dapat berkontribusi pada perubahan cara manusia dalam bekerja
dan berinteraksi di bidangnya (Patel Gali Patel amp Parmar 2011)
Sistem informasi Akuntansi (SIA) adalah suatu sistem yang mengumpulkan
merekam menyimpan dan mengolah data untuk menghasilkan informasi bagi para
pembuat keputusan (Romney amp Steinbart 2012) Pemanfaatan SIA dalam industri
keuangan telah meningkat di segala bidang dan telah mengubah tatanan sistem
keuangan modern Dengan menggunakan teknologi SI terbukti dapat menekan
biaya menciptakan proses kerja yang lebih cepat dan efisien serta menawarkan
tingkat fleksbilitas yang tinggi (Arvidsson Holmstroumlm amp Lyytinen 2014) Salah
satu contoh SIA adalah SIA Accurate Penggunaan SIA Accurate sesuai dengan
salah satu tujuan utama SI yaitu untuk menyajikan informasi sebagai pendukung
pengambilan keputusan perencanaan pengendalian dan perbaikan selanjutnya
(Puspitawati amp Anggadini 2011)
Accurate adalah merupakan salah satu programsoftware SIA buatan putra-
putri bangsa Pengembang sistemnya (developer system) adalah CPSSoft (PT Cipta
2
Piranti Sejahtera) dan CPSSoft tidak melayani penjualan mereka fokus di
pengembangan program dan administrasi Berbagai perusahaan hampir di seluruh
indonesia telah menggunakan SIA Accurate dari tahun 1998 hingga sekarang
Karena SIA Accurate merupakan produk lokal yang sesuai dengan Pernyataan
Standar Akuntansi Keuangan (PSAK) dan Perpajakan di Indonesia SIA Accurate
ini merupakan salah satu program pembukuan perusahaan dalam bentuk paket
modul lengkap siap pakai yang terdiri dari General Ledger CashBank Inventory
Purchase Sales Fixed Asset dan tersedia untuk varian project dan manufaktur
yang bisa diaplikasikan di berbagai jenis dan skala usaha kecil menengah bagi
perusahaan baik yang bergerak di bidang trading distribusi service atau
manufaktur dan lain sebagainya SIA Accurate ini menyediakan layanan dengan
menggunakan Bahasa Indonesia sehingga penggunaan sistem ini akan mudah
dipahami oleh masyarakat Indonesia
Menurut Parasuraman dalam Lazuardi (2017) menyatakan bahwa setiap
orang bisa menjadi pengguna teknologi informasi (TI) atau SI namun cara
mengimplementasikannya tergantung pada derajat kesiapan seseorang dalam
menerima teknologi atau sistem tersebut Dan langkah pertama yang harus
dilakukan dalam implementasi teknologi adalah mengetahui kesiapan pengguna
dalam menerima teknologi tersebut (Parasuraman amp Colby 2015) Adanya
pengidentifikasian akan faktor-faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna
dalam pengadopsian teknologi penting agar tujuan dari adopsi teknologi dapat
tercapai dan lebih bermanfaat (Noprianto et al 2017)
3
Hasil observasi peneliti dalam penerapan SIA Accurate menemukan beberapa
masalah dari sisi pengguna dan juga kelemahan dari SIA Accurate itu sendiri
Seperti mesin pencarian SIA Accurate tidak dapat mendeteksi keyword secara
keseluruhan kalimat hanya dapat mendeteksi kata pertama dalam kalimat Contoh
lainnya adalah output atau laporan yang dihasilkan terkadang tidak sesuai dengan
filter yang telah diatur oleh pengguna Oleh karena itu para pengguna yang
menggunakan SIA Accurate masih mengalami kesulitan dalam mempelajari
halkasus baru lainnya Beberapa pengguna yang malas belajar tidak dapat
memanfaatkan sistem secara baik sehingga mengakibatkan pengguna menunda
pekerjaannya dengan menggunakan sistem atau cara lama kemudian meminta
bantuan penggunauser lainnya yang lebih mengerti untuk memindahkannya ke
SIA Accurate Melihat kasus diatas tingkat kesiapan pengguna dalam
menggunakan SIA Accurate ini mempengaruhi keberhasilan perusahaan dalam
menerapkan teknologi atau sistem baru
Selain itu belum pernah dilakukan pengujian keberhasilan penerapan SIA
Accurate dari persepsi kesiapan pengguna sehingga studi penelitian ini akan
menguji tingkat keberhasilan penerapan SIA Accurate yang dinilai dari sikap
kesiapan pengguna dan keberhasilan sistem Penelitian ini menggunakan
pengembangan model kesiapan dan keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017) Model
ini sesuai dengan kasus yang telah dijelaskan sebelumnya peneliti memilih model
ini agar mengetahui apa saja faktor-faktor yang mepengaruhi keberhasilan
penerapan sistem dari sisi pengguna maupun sistem itu sendiri Diketahuinya
faktor-faktor yang berpengaruh akan menjadi harapan dari penelitian ini untuk
4
memberikan masukan atau rekomendasi bagi para pengguna SIA Accurate dalam
memanfaatkan SIA Accurate
Menurut peneliti model yang diajukan ini memiliki sembilan variabel
dimana lima variabel diantaranya merupakan faktor dari pengguna dan empat
variabel lainnya merupakan faktor dari sistem itu sendiri Kelima faktor dari
pengguna tersebut adalah Optimism Innovativeness Discomfort Insecurity dan
User Satisfaction Sedangkan keempat faktor dari sistem adalah Indormation
Quality System Quality Service Quality dan Success Information System
Variabel di atas menjelaskan tentang faktor yang mempengaruhi pengguna
terhadap penggunaan sistem seperti apakah pengguna memiliki rasa optimis
(Optimism) atau keyakinan terhadap sistem yang akan memberikan output sesuai
ekspektasinya apakah pengguna memiliki kecenderungan dalam ingin mencoba hal
baru (Innovativeness) terhadap sistem apakah pengguna merasa terbebani
(Discomfort) karena kurang menguasai sistem apakah pengguna memiliki rasa
tidak aman (Insecurity) dan keraguan terhadap integritas sistem dan apakah
pengguna merasa puas (User Satisfaction) terhadap keseluruhan penerapan sistem
Selain itu variabel diatas juga dapat memaparkan faktor yang mempengaruhi sistem
terhadapkeberhasilan penerapannya seperti apakah kualitas output (Information
Quality) yang dihasilkan oleh sistem sudah sesuai dengan harapan pengguna
apakah kualitas sistem (System Quality) secara keseluruhan mudah digunakan
apakah peningkatan kualitas layanan (Service Quality) telah diberikan sesuai
5
kebutuhan pengguna dan apakah penerapan sistem telah berhasil (Success
Information System) dimanfaatkan sesuai dengan harapan dan kebutuhan pengguna
Upaya mengetahui tingkat kesiapan pengguna dan keberhasilan pemerapan
SI perlu adanya pengukuran sejauh mana kesiapan pengguna terhadap keberhasilan
penerapan SIA Accurate Karena kecenderungan sikap seseorang dalam
menggunakan SI akan mencerminkan kesiapan pengguna dalam pemanfaataan
sistem dan tingkat keberhasilan penerapan sistem Penggunaan model ini sesuai
dengan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menggabungkan model
kesiapan teknologi Technology Readiness Index (TRI) Parasuraman dan Colby
(2015) serta model keberhasilan SI Delone dan McLean (2003) yang telah
dimodifikasi oleh Subiyakto (2015) sebagai salah satu model alternatif pengukuran
keberhasilan proyek SI
Berdasarkan pembahasan diatas penelitian ini bermaksut untuk mencari tahu
faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi kesiapan pengguna dalam keberhasilan
menggunakan SIA Accurate Pengukuran kesiapan merupakan hal penting untuk
dilakukan karena salah satu tantangan terberat dalam penerapan sistem maupun
teknologi informasi baru adalah kesiapan dari penggunanya (Jogiyanto 2007
Pambudi 2015) Ketidaksiapan dapat menimbulkan dampak kegagalan dalam
penerapan teknologi informasi itu sendiri (Florestiyanto 2012 Subiyakto 2017)
Harapan dari penelitian ini dapat memaparkan faktor-faktor penting yang
mempengaruhi tingkat kesiapan dan keberhasilan penerapan SIA Accurate
sehingga akan menjadi rekomendasimasukan bagi para pengguna dalam
memanfaatkan SI dan teknologi informasi Oleh karena itu peneliti tertarik untuk
6
melakukan penelitian dengan judul ldquoKesiapan Keberhasilan Penerapan Sistem
Informasi Akuntansi Accurate Berdasarkan Persepsi Penggunanyardquo
12 Identifikasi Masalah
Adapun identifikasi masalah berdasarkan latar belakkang yang telah dijelaskan di
atas adalah sebagai berikut
1 Ditemukan kelemahan dari SIA Accurate seperti output dari mesin
pencarian dan laporan yang dihasilkan oleh SIA Accurate tidak sesuai
dengan harapan pengguna sehingga menyebabkan kesulitan dalam
pemanfaatan sistem
2 Ditemukan masalah dari beberapa pengguna SIA Accurate yang malas
belajar tidak dapat menggunakan sistem secara maksimal karena masih
menunda dan memberikan pekerjaannya kepada pihak lain apabila
mengalami kesulitan baru
3 Belum pernah dilakukan pengujian terkait dengan keberhasilan penerapan
SIA Accurate berdasarkan persepsi kesiapan penggunanya
13 Rumusan Masalah
Berdasarkan indentifikasi di atas Kecenderungan sikap seseorang dalam
menggunakan SI akan mencerminkan kesiapan pengguna sedangkan ketidaksiapan
dapat menimbulkan dampak kegagalan dalam penerapan TI itu sendiri
(Florestiyanto 2012 Subiyakto 2017) Dari beberapa hasil pengamatan peneliti
sedikitnya penelitian yang menguji keberhasilan penerapan SIA Accurate
7
berdasarkan persepsi kesiapan pengguna Harapan dari penelitian ini dapat
memaparkan faktor-faktor penting yang mempengaruhi tingkat kesiapan dan
keberhasilan penerapan SIA Accurate sehingga akan menjadi
rekomendasimasukan bagi para pengguna dalam memanfaatkan SI dan TI
14 Ruang Lingkup dan Batasan Masalah
Berikut beberapa batasan dalam penelitian ini
1) Peneliti mengambil sampel dengan teknik pengambilan sampel pusposive
sampling sejumlah 125 responden yaitu pengguna SIA Accurate versi 5 di
beberapa perusahaan Jakarta yang telah menggunakan sistem ini tanpa
dibatasi lamanya waktu penggunaan
2) Proses yang dilakukan pada penelitian ini adalah menguji pengaruh kesiapan
pengguna SIA Accurate terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate
3) Secara teori penelitian ini mengadopsi 9 variabel dari penggunaan model
keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017)
4) Teknik analisis data ini penulis menggunakan metode PLS SEM dan untuk
pengelolaan data yang didapat peneliti menggunakan software SmartPLS
versi 30
15 Tujuan dan Sasaran Penelitian
Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah
1) Menguji kesiapan pengguna terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate
8
2) Mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna terhadap
keberhasilan penerapan SIA Accurate
Merujuk pada tujuan penelitian diatas sasaran penelitian ini ialah
1) Diketahuinya keberhasilan penerapan SIA Accurate berdasarkan persepsi
kesiapan pengguna
2) Diketahuinya faktor-faktor yang berpengaruh dalam kesiapan pengguna
dalam keberhasilan penerapan SIA Accurate
16 Manfaat Penelitian
Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberi manfaat bagi beberapa pihak
Manfaat tersebut adalah
1) Secara teoritis penelitian ini dapat memberikan refrensi baru dalam
penggunaan model kesiapan dan keberhasilan dalam penerapan SIA
Accurate
2) Secara metodologi penelitian ini akan menambah refrensi penggunaan
pendekatan kuantitatif untuk riset pada prodi Sistem Informasi Fakultas Sains
dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
3) Secara praktis hasil penelitian ini dapat dimanfaatkan bagi pihak terkait
sebagai salah satu bahan pertimbangan dalam rencana pemanfaatan dan
perkembangan sistem berikutnya
9
17 Metodologi Penelitian
Dalam penelitian ini penulis menggunakan beberapa metode untuk membantu
dalam melakukan analisis Penelitian ini menggunakan pendekatan secara
kuantitatif dan model kesiapan dan keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017)
Kuesioner yang dibuat dari pemaduan variabel dan indikator dari kedua model
tersebut Pada penelitian ini menggunakan teknik pengambilan sampel purposive
sampling dimana sampel responden adalah seluruh pengguna sistem yang
khususnya pernah menggunakan SIA Accurate di perusahaannya masing-masing
dan berdomisili Jakarta Kuesioner disebarkan secara langsung penyebaran secara
langsung bertujuan untuk mendapatkan responden yang sesuai dan pernah
menggunakan SIA Accurate secara langsung Tahap akhir seluruh kuesioner yang
telah terisi akan ditampung di MS Excel dan nantinya akan dianalisis Penelitian
ini menggunakan teknik analisis data adalah PLS-SEM dengan tools SmartPLS
versi 30
18 Model Penelitian
Model yang digunakan pada penelitian ini adalah model kesiapan dan keberhasilan
SI dari Subiyakto (2017) yang telah menggabungkan diantara model kesiapan TRI
20 (Parasuraman amp Colby 2015) dengan model Keberhasilan SI Delone dan
McLean (2003) yang telah dimodifikasi oleh Subiyakto (2015)Model penelitian
pengukuran pengaruh kesiapan terhadap keberhasilan penerapan sistem ini terdiri
dari 9 variabel yaitu Optimism (OPT) Innovativeness (INN) Discomfort (DIS)
Insecure (INS) Information Quality (INQ) System Quality (SYQ) Service Quality
10
(SVQ) User Satisfaction (USF) Success Information System (SIS) Untuk
pengadopsian penggabungan dan pengkombinasian kedua model tersebut peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) menggunakan asumsi mengenai model logika input-
process-output oleh (Davis amp Yen 1998) Berikut model yang diajukan pada
penelitian ini
Gambar 1 1 Model Penelitian
19 Pertanyaan Penelitian
Berdasarkan tujuan dan sasaran pada penelitian ini maka pertanyaan penelitian
dalam hal ini
11
1 Apakah kesiapan pengguna berpengaruh terhadap keberhasilan penerapan
SIA Accurate
2 Apa saja faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna dalam keberhasilan
penerapan SIA Accurate dari persepsi kesiapan pengguna
21 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap INQ SYQ
SVQ dan USF
22 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap INQ SYQ
SVQ dan USF
23 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
SYQ SVQ dan USF
24 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
SYQ SVQ dan USF
25 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dam SIS
26 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan SIS
27 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan SIS
28 Apakah USF berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
110 Sistematika Penulisan
Dalam penyusunan laporan penelitian pembahasan terbagi dalam lima bab yang
secara singkat akan diuraikan sebagai berikut
12
BAB I PENDAHULUAN
Bab ini berisi latar belakang masalah rumusan masalah ruang lingkup dan batasan
tujuan dan sasaran manfaat penelitian metodologi penelitian model penelitian
pertanyaan penelitian dan sistematika penulisan
BAB II LANDASAN TEORI
Bab ini membahas mengenai dasar-dasar teori yang mendukung tentang
pengukuran pengaruh kesiapan dan keberhasilan pengguna terkait penerapan SIA
Accurate
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
Bab ini membahas tentang metodologi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu
metode pengumpulan data dan metode analisis yang digunakan
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab ini memaparkan analisis data dan hasilnya serta interpretasi hasil penelitian
dengan merujuk kepada basis teori sebelumnya
BAB V PENUTUP
Bab ini berisi kesimpulan yang berkenaan dengan hasil pemecahan masalah serta
beberapa saran untuk pengembangan keberhasilan penerapan SIA Accurate
2
BAB II
LANDASAN TEORI
21 Definisi Kesiapan
Kesiapan adalah tingkatan atau keadaan yang harus dicapai dalam proses
perkembangan perorangan pada tingkatan pertumbuhan mental fisik sosial dan
emosional (Hamalik 2008) Kesiapan adalah kondisi seseorang secara keseluruhan
yang dapat membuatnya siap untuk dapat memberikan respon atau jawaban dalam
suatu cara tertentu terhadap suatu situasi yang dihadapinya Maka seseorang akan
menyesuaikan kondisi tersebut dan akan berpengaruh atau memiliki kecenderungan
untuk memberi respon (Slameto 2010)
Definisi Kepuasan menurut Kotler dalam Abdurrahman dan Prasetyo
(2016) adalah tingkat perasaan seseorang setelah membandingkan kinerja atau hasil
dengan harapannya Kepuasan dapat dilihat dari kesesuaian harapan dengan apa
yang didapat dari suatu pelayanan (Tjiptono dalam Abdurrahman dan Prasetyo
2016) Kata kepuasan atau satisfaction berasal dari bahasa latin ldquosatisrdquo (artinya
cukup baik memadai) dan ldquofaciordquo (artinya melakukan atau membuat) sehingga
secara sederhana dapat diartikan sebagai lsquoupaya pemenuhan sesuatursquo (Tjitptono
dalam Hartono dan Wahyono 2015)
22 Definisi Keberhasilan
Dalam buku Djamarah dan Zain (2010) WJS Poerwadarminto berpendapat
bahwa keberhasilan adalah hasil yang telah dicapai (dilakukan dikerjakan dan
3
sebagainya) Sedangkan menurut Masrsquoud Khasan Abdul Qohar keberhasilan
adalah apa yang telah dapat diciptakan hasil pekerjaan hasil yang menyenangkan
hati yanng diperoleh dengan jalan keuletan kerja
Keberhasilan dari sistem informasi ditentukan bagaimana sistem itu dapat
dijalankan oleh pengguna dengan efektif dan pengguna merasa puas menggunakan
sistem tersebut dan juga bagaimana perusahaan dapat memperoleh keuntungan dari
sistem yang digunakannya Doll dan Torkzadeh dalam Istianingsih dan Wiwik
Utami (2009) menyatakan bahwa kepuasan pengguna sistem informasi dapat
digunakan sebagai tolak ukur keberhasilan suatu sistem informasi Kepuasan
pengguna akhir ini kemudian menjadi bagian dalam pengembangan model
keberhasilan sistem informasi selanjutnya
23 Definisi Pengguna Sistem
Dalam bukunya Rusdiana dan Irfan (2014) Pelaku sistem terdiri atas tujuh
kelompok yaitu sebagai berikut
1) Pemakai
Pada umumnya ada tiga jenis pemakai yaitu operasional pengawas
dan eksekutif
2) Manajemen
Ada tiga jenis manajemen yaitu manajemen pemakai yang bertugas
menangani pemakaian ketika sistem baru diterapkan manajemen sistem
yang diterapkan dalam pengembangan sistem manajemen umum yang
terlibat dalam strategi perencanaan sistem dan sistem pendukung
pengambilan keputusan
4
3) Pemeriksa
Pemeriksa menentukan segala sesuatunya berdasarkan ukuran
ukuran standar yang dikembangkan di banyak perusahaan sejenis
4) Penganalisis sistem
Fungsi dari penganalisis sistem antara lain sebagai berikut
a) Arkeolog yaitu menelusuri cara sistem lama berjalan sistem
tersebut dijalankan dan segala hal menyangkut sistem lama
b) Inovator yaitu membantu mengembangkan dan membuka
wawasan pemakai bagi kemungkinan lain
c) Mediator yaitu menjalankan fungsi komunikasi dari semua level
antara lain pemakai manajer programmer pemeriksa dan pelaku sistem
lain yang mungkin belum memiliki sikap dan cara pandangan yang sama
dan
d) Pimpinan yaitu penganalisis sistem harus personal yang
berpengalaman dari programmer atau desainer
5) Pendesain Sistem
Pendesain sistem menerima hasil penganalisis sistem berupa
kebutuhan pemakai yang tidak berorientasi pada teknologi tertentu
kemudian ditransformasikan ke desaian arsitektur tingkat tinggi dan dapat
diformulasikan oleh programmer
6) Programmer
Setelah penganalisis sistem memberikan hasil kerjanya dan diolah
oleh pendesain sistem programmer dapat mulai bekerja
5
7) Personal Pengoperasian
Pelaku ini bertugas dan bertanggung jawab di pusat komputer
misalnya jaringan keamanan perangkat lunak pencetakan back-up
24 Definisi Sistem Informasi
Sistem informasi adalah suatu sistem di dalam organisasi yang membantu
kebutuhan pengolahan transaksi harian yang mendukung fungsi operasi organisasi
yang bersifat manajerial dengan kegiatan strategi organisasi agar dapat
menyediakan laporan yang diperlukan oleh pihak luar (Sutabri 2012)
Menurut pandangan Hall dalam Kadir (2014) sistem informasi adalah
sebuah rangkaian prosedur formal di mana data dikelompokkan diproses menjadi
informasi dan didistribusikan kepada pemakai Sama halnya seperti menurut
Sidharta dalam (Rusmana 2015) bahwa sebuah sistem informasi adalah sistem
buatan manusia yang berisi himpunan terintegrasi dari komponen-komponen
manual dan komponen-komponen terkomputerisasi yang bertujuan untuk
mengumpulkan data memproses data dan menghasilkan informasi untuk pemakai
25 Definisi Sistem Informasi Akuntansi
Sistem Informasi Akuntansi sering dirancang dengan menggunakan software agar
informasi yang dihasilkan menjadi lebih akurat efisien dan tepat waktu (Davis
Alderman amp Robinson 1990) Sistem Informasi Akuntansi adalah suatu sistem
yang mengumpulkan merekam menyimpan dan mengolah data untuk
menghasilkan informasi bagi para pembuat keputusan (Romney amp Steinbart 2012)
Terdapat 6 komponen dalam Sistem Informasi Akuntansi yakni
6
1 Orang yang menggunakan sistem
2 Prosedur dan instruksi yang digunakan untuk mengumpulkan mengolah
dan menyimpan data
3 Data tentang organisasi dan kegiatan bisnisnya
4 Software yang digunakan untuk mengolah data
5 Infrastruktur teknologi informasi meliputi komputer perangkat tambahan
dan peralatan komunikasi jaringan yang digunakan dalam Sistem
Informasi Akuntansi
6 Sistem pengendalian internal dan perangkat keamanan untuk menjaga data
Sistem Informasi Akuntansi
Menurut Romney dan Steinbart (2012) sebuah sistem informasi akuntansi
yang didesain dengan baik dapat
1 Meningkatkan kualitas dan mengurangi biaya dari produk dan jasa
2 Meningkatkan efisiensi
3 Meningkatkan pembagian pengetahuan
4 Meningkatkan efisiensi dan efektivitas dari suatu rantai Supply
5 Meningkatkan struktur dari pengendalian internal
6 Meningkatkan kualitas pengambilan keputusan
Menurut Sutabri (2004) sistem informasi akuntansi meliputi beragam
aktivitas yang berkaitan dengan siklus pemrosesan akuntansi perusahaan Meskipun
tidak ada dua organisasi yang identik tetapi sebagian besar mengalami jenis
kejadian ekonomi yang serupa Kejadian-kejadian ini menghasilkantransaksi-
7
transaksi yang dapat dikelompok menjadi empat siklus aktivitas bisnis yang umum
yaitu
1 Siklus pendapatan
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan pendistribusian barang dan jasa
ke entitas-entitas lain dan pengumpulan pembayaran yang berkaitan
2 Siklus pengeluaran
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan perolehan barang dan jasa dari
entitas-entitas lain dan pelunasan kewajiban-kewajiban yang berkaitan
3 Siklus produksi
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan pengubahan sumber daya menjadi
barang dan jasa
4 Siklus keuangan
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan perolehan dan manajemen dana
modal termasuk kas
26 Sistem Informasi Akuntansi Accurate
Salah satu contoh sistem informasi akuntansi adalah Accurate Penggunaan Sistem
Informasi Akuntansi (SIA) Accurate sesuai dengan salah satu tujuan utama sistem
informasi yaitu untuk menyajikan informasi sebagai pendukung pengambilan
keputusan perencanaan pengendalian dan perbaikan selanjutnya (Puspitawati amp
Anggadini 2011) SIA Accurate merupakan salah satu program akuntansi buatan
putra-putri bangsa Pengembang sistemnya (developer system) adalah CPSSoft (PT
Cipta Piranti Sejahtera) dan CPSSoft tidak melayani penjualan mereka fokus di
pengembangan program dan administrasi Versi pertama SIA Accurate adalah
8
Accurate 2000 Accounting Software yang diliris sekitar tahun 2000 Sistem
Acccurate merupakan produk lokal yang sesuai dengan Pernyataan Standard
Akuntansi Keuangan (PSAK) dan Perpajakan di Indonesia
261 SIA Accurate versi 5
SIA Accurate ini merupakan salah satu program pembukuan perusahaan
dalam varian paket modul lengkap siap pakai dan tersedia untuk varian
project ataupun manufaktur yang bisa diaplikasikan di berbagai jenis dan
skala usaha kecil menengah bagi perusahaan baik yang bergerak di bidang
trading distribusi service atau manufaktur dan lain sebagainya SIA
Accurate ini menyediakan layanan dengan menggunakan Bahasa Indonesia
sehingga penggunaan sistem ini akan mudah dipahami oleh masyarakat
Indonesia
SIA Accurate versi 5 memiliki 3 varian paket dengan beragam
modul yang ditawarkan bagi setiap perusahaan yaitu Standard Edition
Deluxe Edition dan Enterprise Edition Untuk varian Standar Edition
cocok untuk perusahaan skala kecil seperti jasa dan dagang yang hanya
cukup menghasilkan laporan keuangan standar tanpa perlu laporan
keuangan perproyek atau perdepartment Sedangkan Deluxe Edition
merupakan perpaduan dari beberapa modul standar ditambah dengan fungsi
berupa pengisian proyek dan departemen Kalau varian Enterprice Edition
cocok untuk perusahaan manufacturing karena sudah dilengkapi dengan
Bill Of Material Production Order Production Activity Finished
Production Activity dan bahkan dapat mengetahui selisih antara Bill Of
9
Material Budged dengan Production Activity Berikut tabel perbedaan
daftar modul dan fitur pada setiap varian paket
Tabel 2 1 Perbedaan Varian Accurate 5 (sumber wwwcpssoftcom)
Modul dan Fitur Standard
Edition
Enterprise
Edition
Deluxe
Edition
Modul Pembelian
Modul Penjualan Modul Persediaan Modul Buku Besar Modul Kas Bank Modul Aktiva Tetap Modul RMA Modul Proyek Modul Manufaktur
Transaksi berulang dengan pengingat Mengakses grafik laporan dengan
tabletsmartphone
262 Modul SIA Accurate versi 5
Berikut beberapa penjelasan modul yang tersedia
1 Modul Pembelian (Purchase Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Permintaan Pembelian (Purchase
Requisition Form) Formulir Pesanan Pembelian (Purchase Order
Form) Formulir Penerimaan Barang (Received Item Form) Formulir
Faktur Pembelian (Purchase Invoice Form) Formulir Retur Pembelian
(Purchase Return Form) dan Formulir Pembayaran Pembelian
(Purchase Payment Form)
2 Modul Penjualan (Sales Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Penawaran Penjualan (Sales
Quotation Form) Formulir Pesanan Penjualan (Sales Order Form)
10
Formulir Faktur Penjualan (Sales Invoice Form) Formulir Retur
Penjualan (Sales Return Form) dan Formulir Penerimaan Penjualan
(Sales Receipt Form)
3 Modul Persediaan (Inventory Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Barang dan Jasa (List Of Item)
Formulir Penyesuain Persediaan (Inventory Adjustment Form)
Formulir Pembiayaan Pesanan (Job Costing Form) Daftar Gudang
(List Of Warehouse) Formulir Grup Barang (Item Grouping Form)
Formulir Penyesuaian Harga Jual Barang (Set Selling Price Adjustment
Form) dan Formulir Pindah Barang (Item Transfer Form)
4 Modul Buku Besar (General Ledger Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Akun (List Of Account) Daftar Mata
Uang (List Of Currency) Informasi Perusahaan (Company Info)
Formulir Bukti Jurnal (Journal Voucher Form) Proses Akhir Bulan
(Period End Process) dan Laporan Keuangan (Financial Statemen)
5 Modul Kas Bank (Cash Bank Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Pembayaran (Payment Form
Formulir Penerimaan (Deposit Form) Buku Bank (Bank Book)
Formulir Rekonsiliasi Bank (Bank Reconcile Form)
6 Modul Aktiva Tetap (Fixed Asset Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Aktiva Tetap Baru (New Fixed Asset
Form) Daftar Tipe Aktiva Tetap Pajak (List Of Fiscal Fixed Asset
11
Type) Daftar Tipe Aktiva Tetap (List Of Fixed Asset Type) Daftar
Aktiva Tetap (Fixed Asset List)
7 Modul RMA (Return Merchandise Authorization Module)
Modul ini terdiri dari Formulir RMA (RMA Form) dan Formulir
RMA Action (RMA Action Form)
8 Modul Proyek (Project Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Bahan Baku Daftar Biaya Proyek
Formulir Work Price Analysis Formulir Proyek Formulir Material In
Used Formulir Project Survey Formulir Project Bill Formulir Project
Ending
263 Kelebihan SIA Accurate versi 5 dengan versi sebelumnya
Berikut beberapa perbedaan antara SIA Accurate versi 4 dan Accurate versi
5 yaitu
1 Adanya Fitur E-Faktur
Fitur E-Faktur dibuat untuk membantu pengguna SIA Accurate
terutama Pengusaha Kena Pajak (PKP) untuk menghasilkan laporan siap
pakai sekaligus sebagai pendukung kebijakan dari Direktorat Jendral
Pajak yang mewajibkan penggunaan E-Faktur bagi perusahaan PKP
2 Database Server Firebird 25
Database firebird yang digunakan di dalam aplikasi Accurate versi
4 adalah Firebird versi 21 dan untuk Accurate versi 5 ini dikembangkan
12
dengan menggunakan database Firebird 25 dengan konfigurasi Super
Classic(SC) yang sudah diakui secara umum
3 Lisensi SIA Accurate
Di Accurate sebelumnya lisensi Accurate berupa nomor serial di-
input langsung ke SIA Accurate di masing-masing komputer Pengguna
memerlukan bantuan customer support CPSSoft atau tenaga penjual
untuk mendapatkan nomor serial yang dimaksud Di Accurate 5 License
Manager yang berkomunikasi dengan License Server CPSSoft untuk
mendapatkan nomor serial lisensi kemudian dikirimkan ke komputer
Accurate Client secara otomatis
264 Kekurangan SIA Accurate versi 5
1 Tidak bisa di Custom
SIA Accurate adalah software paket Kenapa tidak bisa Karena SIA
Accurate sudah mensurvei ke perusahaan-perusahaan dari UMKM
UKM di Indonesia dan Perusahaan menengah ke atas Jadi SIA Accurate
di buat sesuai dengan kebutuhan perusahaan-perusahaan di Indonesia
sesuai dengan PSAK dan perpajakan di Indonesia juga Laporan dan
form seperti PO Invoice dan lain-lain masih bisa di custom
2 Tidak mencakup Seluruh Operasional Perusahaan
Basic dari program SIA Accurate adalah accounting software bukan
oprasional software Contoh seperti pembayaran gaji perkaryawan belum
bisa di 5 bisa di catat secara global saja Untuk pencatatan gaji
13
perkaryawan dan SIA Accurate pajaknya baru bisa di SIA Accurate
Online
3 Tidak mendapatkan Training Pembelian Baru
Dulu SIA Accurate memang mempaket kan dalam pembelian baru
SIA Accurate maka mendapatkan training namun harganya lebih mahal
Sekarang sudah banyak SMK dan Universitas di Indonesia yang bekerja
sama dengan SIA Accurate sehingga SDM siap pakainya sudah banyak
Maka dari itu SIA Accurate menekan harga software semurah mungkin
dan jika di perusahaan Anda sudah ada karyawan yang sudah bisa
menggunakan SIA Accurate Kenapa harus mengambil jasa training
Jadi training di SIA Accurate sangat flexibel tergantung kebutuhan
perusahaan
27 Konsep Dasar Kesiapan Teknologi (Technology Readiness)
Penelitian Sheu amp Kim (2008) yang melibatkan 50 organisasi sebagai obyek
penelitian menyatakan bahwa tingkat kesiapan yang rendah menjadi sebab
kegagalan proyek SI khususnya kesiapan pengguna yang paling dominan
berpengaruh terhadap keberhasilan implementasi SI Penelitian Sheu dan Kim
menunjukkan bahwa faktor kesiapan pengguna lebih kuat pengaruhnya terhadap
keberhasilan proyek SI dibandingkan dengan keterlibatan pengguna dalam proyek
SI
Dapat disimpulkan dari penjelasan diatas bahwa adanya proses penerapan
teknologi atau sistem pada suatu organisasi menyebabkan beberapa tantangan baru
14
bagi organisasi tersebut seperti beberapa pengguna yang memiliki tingkat kesiapan
rendah pada sistem atau teknologi baru akan mengalami kesulitan dalam
mempelajari hal baru bahkan beberapa pengguna baru lainnya dapat memberikan
penolakan merasa enggan atau tidak mampu dalam menggunakan teknologi atau
sistem baru tersebut sehingga penerapan teknologi atau sistem baru pada organisasi
tersebut akan menjadi sia-sia bahkan gagal Oleh karena itu dengan adanya suatu
pengukuran dan penilaian dalam tingkat kesiapan dan kemampuan pengguna suatu
teknologi maka akan meminimalisir tingkat kesalahan kesulitan dan resiko yang
ada (Pambudi 2015)
28 Konsep Dasar Keberhasilan Sistem Informasi (Success SI)
Selama bertahun-tahun para peneliti dan praktisi telah berusaha untuk berhasil
dalam mengelola proyek SI sehingga dapat mencapai kinerja yang maksimal
Pengukuran keberhasilan proyek SI pun menjadi topik yang menarik di kalangan
peneliti dan praktisi tersebut sejak Standish Group mempublikasikan penemuan
mereka pada tahun 1994 Keberhasilan proyek adalah konsep utama tetapi teori
tersebut masih merupakan konsep yang ambigu Antara para peneliti dan praktisi
pun juga masih terjadi kurang sepakat tentang model tersebut Mereka cenderung
fokus pada satu atau sebagian dimensi Sehingga mereka belum mendapat
gambaran yang jelas tentang pengukuran keberhasilan SI
Subiyakto dan Ahlan (2014) mencoba menjawab permasalahan tersebut
dengan mengembangkan model alternatif pengukuran keberhasilan proyek
berdasarkan input-process-output (IPO) model Mereka membandingkan
15
mengadopsi mengadaptasi dan mengkombinasi teori sebelumnya yaitu Davisrsquos
IPO model teori keberhasilan proyek model Delone dan McLean dan kerangka
klasifikasi proyek
Pertama Subiyakto (2014) membandingkan dua model yaitu model Delone
dan McLean dan Model IPO Mereka menemukan bahwa model proses dan model
kausal Delone dan McLean tidak lengkap dalam istilah model IPO sebuah proyek
Model ini hanya fokus pada pemanfaatan dan layanan dari produk Dalam konteks
pengukuran keberhasilan proyek model ini kurang menjelaskan dimensi input dari
model IPO Dengan demikian model IPO lebih komprehensif dibandingkan model
Delone dan McLean
Kedua Subiyakto (2014) mengadopsi teori keberhasilan proyek
pengukuran keberhasilan SI Delone dan McLean dan kerangka klasifikasi proyek
Pengadopsian teori keberhasilan proyek dilaksanakan untuk mengembangkan
aspek kausalitas model Mereka mengadopsi semua variable model Delone dan
McLean serta tiga dari empat variabel kerangka klasifikasi proyek (McLeod amp
MacDonell 2011) yaitu konten proyek orang dan aksi konteks organisasi Hal ini
dikarenakan proses proyek akan diwakili oleh dimensi proses
Ketiga Subiyakto dan Ahlan (2014) menyesuaikan penempatan variable
sejalan dengan logika IPO dan definisi keberhasilan proyek Tiga penyesuaiannya
adalah sebagai berikut
a Menempatkan 2 dimensi model Delone dan Mclean (system creation dan
system utilization) ke dalam dimensi proses dari model Hal ini didukung
juga oleh beberapa peneliti bahwa proses proyek terdiri dari dua subproses
16
yaitu produksi produk dan pemanfaatannya Penempatan dimensi dampak
sistem dari model DeLone dan McLean sebagai dimensi output dari model
sejalan dengan definisi keberhasilan proyek
b Mengembangkan hubungan antara variabel dimensi input terhadap
variable dimensi proses Dalam hal ini masing-masing varibel dimensi
input memiliki hubungan terhadap masing-masing variabel dari dimensi
proses yang sejalan dengan model proses dan kausal dari IPO model
c Mengembangkan hubungan antara konteks organisasi terhadap semua
variabel dalam model yang berdasarkan konsep pengaruh lingkungan
sistem
Keempat model dikembangkan atas kombinasi dari empat teori yang telah
disebutkan sebelumnya Kombinasi ini dilakukan untuk menanggapi dua isu utama
di lingkup model keberhasilan proyek SI yaitu validitas dan kelengkapan
pengukuran model Kelengkapan model berarti model tersebut dikembangkan
untuk mencakup dimensi keseluruhan proyek dalam konteks aspek proses dan
kausal Validitas adalah berarti bahwa model ini mewakili secara teori keberhasilan
proyek Tiga dimensi utama yang dari model ini adalah dimensi input proses dan
output Dimensi proses terdiri dari dua subdimensi yaitu pembuatan sistem (system
creation) dan pemanfaatan sistem (system utilization) Model ini (Gambar 34)
mengandung 9 variabel dan 36 hubungan antar variable tersebut Konten proyek
(project content) orang dan aksi (people and action) dan konteks organisasi
(institutional contexts) adalah tiga variabel dimensi input Kualitas informasi
(information quality) kualitas sistem (system quality) kualitas layanan (service
17
quality) penggunaan (system use) dan kepuasan pengguna (user satisfaction)
adalah lima variabel untuk dimensi proses Manfaat bersih (net benefit) adalah
variabel untuk dimensi output
Gambar 2 1 Model Pengukuran Keberhasilan Proyek SI Berdasarkan Model IPO
(Subiyakto dan Ahlan 2014)
Selanjutnya pada tahun 2015 Subiyakto Ahlan Kartiwi dan Sukmana
memvalidasi model baru tersebut secara kualitatif untuk mengetahui kelayakan
model tersebut melalui Focus Group Study (FGS) Mereka melakukan 4 teknik FGS
yaitu interview konsultasi diskusi dan seminar Ada 16 partisipan (9 doktor 3
calon doktor dan 4 akademisi) dari 20 anggota terdaftar yang tergabung dalam
kelompok penelitian ini Mereka memiliki kepentingan keterampilan
penegtahuan dan pengalaman dalam bidang penelitian SI Mereka juga dipilih
karena kredibilitas mereka sebagai key informants
18
Hasil dari FGS mengungkapkan delapan tema menyeluruh berkaitan dengan
validitas model dan kelayakan pelaksanaan penelitian Kemudian telah disimpulkan
dalam empat poin validasi yaitu kejelasan proses pemodelan penggunaan dasar
teoritis kewajaran metode penelitian dan ketersediaan sumber daya penelitian
Berdasarkan poin tersebut Subiyakto et al merevisi modelnya melalui
penyederhanaan jumlah hubungan antar variable dengan menghapus 6 hubungan
Model tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah ini
Gambar 2 2 Revisi Model (Subiyakto et al 2015)
29 Populasi Dan Sampel
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau subyek yang
mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk
dipelajari dan ditarik kesimpulannya Guritno dan Sudaryono (2011) Dalam metode
penelitian kata populasi amat populer dipakai untuk menyebutkan
serumpunsekelompok objek yang menjadi sasaran penelitian Populasi penelitian
merupakan keseluruhan dari objek penelitian yang dapat berupa manusia hewan
tumbuh-tumbuhan udara gejala nilai peristiwa sikap hidup dan sebagainya
19
Sehingga objek-objek ini dapat menjadi sumber data penelitian (Bungin 2006)
Jenis populasi terbagi dua yaitu
1) Populasi fitnit artinya jumlah individu ditentukan
2) Populasi infinit artinya jumlah individu tidak terhingga atau tidak
diketahui dengan pasti
Sampel ialah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi
tersebut Sehingga pengambilan sampel harus menggunakan cara-cara tertentu yang
berdasarkan oleh pertimbangan-pertimbangan yang ada (Sugiyono 2011)
291 Teknik Sampling
Teknik sampling adalah teknik pengambilan sampel Terdapat dua metode dasar
penarikan sampel yaitu (Guritno amp Sudaryono 2011)
a Probability Sampling
Probability Sampling adalah teknik pengambilan sampel yang
memberikan peluang sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk
dipilih menjadi sampel Beberapa metode penarikan sampel probabilitas
adalah sebagai berikut
1 Simple Random Sampling
Simple random sampling dikatakan sederhana karena pengambilan
sampel dari populasinya dilakukan secara acak tanpa memperhatikan status
atau tingkat pendidikan yang ada dalam suatu populasi
2 Stratified Random Sampling
20
Stratified Random Sampling merupakan suatu prosedur penarikan
sampel berstrata yaitu suatu subsampel acak sederhana yang ditarik dari
setiap strata atau tingkatan yang kurang lebih sama dalam beberapa
karakteristik (Siregar 2013)
3 Cluster Sampling
Cluster Sampling merupakan suatu prosedur penarikan sampel
probabilitas yang memilih subpopulasi yang disebut cluster Kemudian
setiap elemen di dalam kelompok cluster tersebut dipilih sebagai anggota
sampel
b Nonprobability Sampling
Nonprobability Sampling merupakan suatu prosedur penarikan
sampel yang bersifat subjektif Dalam hal ini probabilitas pemilihan
elemen-elemen populasi tidak dapat ditentukan Hal ini disebabkan setiap
elemen populasi tidak memiliki peluang yang sama untuk dipilih sebagai
sampel Beberapa teknik pengambilan sampel nonprobabilitas sebagai
berikut (Guritno amp Sudaryono 2011)
1 Convience Sampling
Convience Sampling adalah teknik penarikan sampel berdasarkan
kemudahan Prosedurnya adalah semata-mata langsung menghubungi
unitunit penarikan sampel yang mudah dijumpai seperti mahasiswa dalam
satu kelas jamarsquoah tempat ibadah pengunjung toko dan lainnya Seringkali
pengambilan sampel ini dilakukan untuk menguji kuesioner atau penelitian
ekspolorasi
21
2 Quota Sampling
Quota Sampling adalah penarikan sampel berdasarkan kuota
Prinsipnya adalah karakteristik tertentu yang relevan menjelaskan dimensi
populasi Peneliti harus mengetahui distribusi populasi
3 Purposive Sampling
Purposive Sampling adalah penarikan sampel berdasarkan
pertimbangan atau kriteria tertentu
4 Snowball Sampling
Snowball Sampling adalah metode penarikan sampel dengan
responden yang berhasil diperoleh diminta untuk menunjukkan responden
lainnya secara berantai
5 Accidental Sampling
Accidental Sampling adalah metode penarikan sampel dimana
pemilihan anggota sampelnya dilakukan terhadap orangbenda yang
kebetulan ada atau dijumpai (Hadi 2016 Sugiyono 2011)
292 Teknik Menentukan Ukuran Sampel
Dalam penelitian ini untuk mendapatkan ketepatan ukuran pengukuran penelitian
ini menggunakan metode analisis SEM Berdasarkan studi penelitian Monte Carlo
berbagai estimasi penentuan sampel yang disimpulkan
1 Model SEM dengan jumlah variabel laten sampai dengan lima buah dan
setiap konstruk dijelaskan 3 atau lebih indikator jumlah sampel 100-150
sudah dianggap memadai (Santoso 2011)
22
2 Ukuran sampel untuk model SEM adalah antara 100-200 atau dengan cara
jumlah indikator dikali 5 sampai 10 (Ferdinand AT 2000)
3 Ukuran sampel untuk estimasi Maximum Likehood harus setidaknya 5x
jumlah parameter bebas dalam model termasuk error (Bentler amp Chou
1987)
4 SEM yang menggunakan model estimasi maximum likehood estimation
(MLE) adalah 100-200 sampel (Ghozali 2011)
210 Teknik Pengumpulan Data
Menurut Sugiyono (2011) teknik pengumpulan data merupakan langkah yang
paling utama dalam penelitian karena tujuan utama dari penelitian adalah
mendapatkan data Dengan metode pengumpulan data yang tepat akan
memungkinkan peneliti untuk memperoleh data yang valid sehingga dapat
membantu dalam penelitian Pengumpulan data penelitian dilakukan dengan
berbagai metode
1 Wawancara
Wawancara merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan
oleh peneliti untuk memperoleh informasi dengan cara berkomunikasi
langsung (seperti tanya jawab) antara pewawancara dan responden
2 Kuesioner
Kuesioner merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan
dengan cara memberikan seperangkat pertanyaan atau pernyataan tertulis
kepada responden untuk dijawab (Sugiyono dalam Setiawan 2016)
23
Kuesioner ini dapat membantu peneliti memperoleh informasi terkait
dengan permasalahan penelitian
3 Observasi
Observasi adalah teknik pengumpulan data yang dilakukan melalui
suatu pengamatan disertai dengan pencatatan terhadap keadaan atau
perilaku objek penelitian (Fathoni dalam Setiawan 2016) Observasi ini
dilakukan untuk memperoleh gambaran mengenai objek penelitian secara
keseluruhan
4 Studi Pustaka
Studi pustaka adalah teknik survei terhadap data yang telah ada
dengan menggali teori-teori yang telah berkembang dalam bidang ilmu
yang berkepentingan mencari metode-metode serta teknik penelitian
baik dalam mengumpulkan data atau dalam menganalisis data yang telah
pernah digunakan oleh peneliti-peneliti terdahulu (Nazir dalam Yunita
2017)
211 Skala Likert
Menurut Sugiyono (2011) skala likert digunakan untuk mengukur sikap pendapat
dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial Sewaktu
menanggapi pertanyaan dalam skala likert responden menentukan tingkat
persetujuan mereka terhadap suatu pertanyaan dengan memilih salah satu dari
pilihan yang tersedia Biasanya disediakan lima pilihan skala dengan format seperti
ini
24
1 Sangat tidak setuju
2 Tidak setuju
3 Kurang setuju
4 Setuju
5 Sangat setuju
Selain pilihan dengan lima skala seperti contoh di atas kadang digunakan juga
skala dengan tujuan atau sembilan tingkat Suatu studi empiris menemukan bahwa
beberapa karakteristik statistik hasil kuesioner dengan berbagai jumlah pilihan
tersebut ternyata sangat mirip (Dawes 2008)
212 PLS-SEM
PLS-SEM merupakan salah satu metode yang digunakan dalam menganalisis dan
dinilai kuat karena digunakan pada setiap jenis skala data seperti data interval data
nominal dan rasio serta syarat asumsi yang lebih fleksibel (Yamin amp Kurniawan
2011) Partial Least Square (PLS) dikembangkan pertama kalinya oleh Herman
Wold pada tahun 1975 Software yang digunakan untuk analisis menggunakan
PLS-SEM antara lain SmartPLS XLSTAT PLS-PM Visual PLS dan lainnya
PLS dapat digunakan untuk tujuan konfirmasi (seperti pengujian hipotesis)
dan tujuan eksplorasi PLS juga dapat menduga apakah terdapat atau tidak
hubungan antar variabel dan kemudian proposisi untuk pengujian Tujuan
utamanya adalah menjelaskan hubungan antar konstruk dan menekankan
pengertian tentang nilai hubungan tersebut Penggunaan PLS untuk prediksi dan
membangun teori serta sampel yang dibutuhkan relatif kecil dengan minimum
25
sepuluh kali item konstruk yang paling kompleks (Ghozali 2011 Ghozali amp
Hengky 2015 Yamin amp Kurniawan 2011)
Kepopuleran penggunaan PLS-SEM diantara para peneliti dan praktisi
adalah karena empat alasan Pertama algoritma PLS tidak terbatas hanya untuk
hubungan antara indikator dengan konstrak latennya yang bersifat reflektif saja
tetapi algoritma PLS juga dipakai untuk hubungan yang bersifat formatif Kedua
PLS dapat digunakan untuk menaksir model path dengan sample size yang kecil
Ketiga PLS-SEM dapat digunakan untuk model yang sangat kompleks (terdiri atas
banyak variabel laten dan manifes) tanpa mengalami masalah dalam estimasi data
Keempat PLS dapat digunakan ketika distribusi data sangat miring (skew) (Yamin
amp Kurniawan 2011)
Evaluasi model dalam PLS meliputi dua tahap yaitu evalusi outer model
atau model pengukuran dan evaluasi terhadap inner model atau model struktural
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Sarstedt 2017 Wong 2013 Yamin
2011)
1 Evaluasi Pengukuran Model (Outer Model)
Model ini meliputi pemeriksaan individual item reliability internal
consistency atau construct reliability average variance extracted dan
discriminant validity Ketiga pengukuran tersebut dikelompokkan dalam
convergent validity yaitu mengukur besarnya korelasi antara konstrak
dengan variabel laten Measurement model dilakukan untuk dapat
mengetahui hubungan antara konstrak (variabel) dengan indikator-
indikatornya (Yamin amp Kurniawan 2011)
26
Pemeriksaaan individual item reliability dapat melihat nilai
standardized loading factor Nilai ini menggambarkan besarnya korelasi
antara setiap item pengukuran (indikator) dengan konstraknya Untuk nilai
ideal loading factor berupa diatas 07 ini berarti bahwa indikator tersebut
sudah valid sebagai indikator yang dapat mengukur konstrak
Pengukuran lainnya dari convergent validity adalah melihat nilai
Average Variance Extracted (AVE) Nilai ini menggambarkan besaran varian
atau keragaman variabel manifes yang dapat dikandung oleh konstrak laten
Untuk nilai AVE ideal yaitu 05 hal ini berarti convergent validity baik
Artinya variabel laten dapat menjelaskan rata-rata lebih dari setengah varian
dari indikator-indikatornya
Discriminant validity dievaluasi melalui cross loading kemudian
membandingkan nilai AVE dengan kuadrat nilai korelasi antar konstrak
Ukuran cross loading adalah membandingkan korelasi dengan konstraknya
dan konstrak blok lainnya hal ini menunjukkan konstrak tersebut
memprediksi ukuran pada blok mereka dengan lebih baik dari blok lainnya
Ukuran discriminant validity lainnya adalah bahwa nilai akar AVE harus
lebih tinggi daripada korelasi antara konstrak dengan konstrak lainnya atau
nilai AVE lebih tinggi dari kuadrat korelasi antara konstrak
2 Evaluasi Struktural Model (Inner Model)
Pengukuran struktural model dilakukan untuk dapat mengetahui hubungan
antara konstrak yang dihipotesiskan oleh peneliti(Yamin amp Kurniawan
27
2011) Dalam model ini terdapat beberapa tahap dalam melakukan
evaluasinya
Tahap pertama adalah dengan melihat signifikansi hubungan antara
konstrak Hal ini dapat dilihat dari koefisien jalur (path coefficient) yang
menggambarkan kekuatan hubungan antara konstrak Pengukuran path
coefficient (β) memiliki nilai ambang batas diatas 01 hal ini untuk
menyatakan bahwa jalur (path) yang dimaksud mempunyai pengaruh di
dalam model
Tahap kedua adalah dengan mengevaluasi nilai R2 (coefficient of
determination) Nilai ini menjelaskan varian dari tiap target endogenous
variabel dengan standar pengukuran sekitar 067 sebagai kuat sekitar 033
moderat dan dibawah 019 menunjukan tingkat varian yang lemah
Tahap ketiga adalah dengan melihati nilai t-test dengan metode
boostrapping menggunakan uji two-tailed dengan tingkat signifikansi 5
untuk menguji hipotesis-hipotesis penelitian Bila nilai t-test lebih besar dari
196 maka hipotesis penelitian yang dibuat dapat diterima
Tahap keempat yaitu pengujian f2 (effect size) Pengujian ini dilakukan
untuk dapat memprediksi pengaruh variabel tertentu terhadap variabel
lainnya dalam struktur model dengan nilai ambang batas sekitar 002 untuk
pengaruh kecil 015 untuk pengaruh menegah dan 035 untuk pengaruh yang
besar f2 dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut
28
Tahap kelima yaitu pengujian 1198762 (predictive relevance) dengan
menggunakan metode blindfolding untuk dapat memberikan bukti bahwa
variabel tertentu yang digunakan dalam suatu model yang dibuat mempunyai
keterkaitan prediktif (predictive relevance) dengan variabel lainnya dalam
model tersebut dengan nilai ambang batas pengukuran di atas nol
Tahap keenam yaitu melakukan pengujian 1199022 (Relative Impact) dengan
menggunakan metode blindfolding juga untuk dapat mengukur relatif
pengaruh sebuah keterkaitan antara prediktif sebuah variabel tertentu dengan
variabel lainnya yang memiliki nilai ambang batas sebesar 002 untuk
pengaruh kecil 015 untuk pengaruh sedang dan 035 untuk pengaruh besar
Rumus yang digunakan dalam perhitungan 1199022 adalah sebagai berikut
211 Model yang Diadopsi
Model yang digunakan pada penelitian ini adalah model kesiapan dan keberhasilan
SI oleh Subiyakto (2017) Gambar model penelitian ini dapat dilihat di bab satu
pada gambar 11 Berikut model yang diajukan pada penelitian ini
Variabel TRI dan Keberhasilan SI
Berikut dijabarkan pengertian dari variabel yang diadopsi ke dalam model TRI
dan Keberhasilan SI lengkap dengan referensi model tersebut
29
Tabel 2 2 Variabel TRI dan Keberhasilan SI Variabel Pengertian Referensi
Optimsm (OPT) Visi yang positif tentang teknologi dan keyakinan kontrol
yang lebih besar fleksibilitas dan efisiensi dalam
kehidupan manusia (Parasuraman
amp Colby
2015
Subiyakto
2017)
Innovativness
(INN)
Kecenderungan untuk menjadi pelopor pemimpin atau
opinion-former dalam penggunaan teknologi
Discomfort (DIS) Persepsi tentang kurangnya kontrol atas teknologi dan
perasaan tertekan dalam penggunaan teknologi
Insecurity (INS) Ketidakpercayaan teknologi dan skeptisis kemampuan
diri untuk menggunakannya dengan tepat
Information
Quality (INQ)
Tingkat sejauh mana informasi yang dihasilkan secara
konsisten memenuhi persyaratan dan harapan pengguna
(Delone amp
McLean
2003
Subiyakto
2017)
System Quality
(SYQ)
Tingkat untuk mendeskripsikan kualitas dari konten yang
dimiliki sistem informasi
Service Quality
(SVQ)
Tingkat untuk menilai sebarapa baik kualitas layanan
kepada pengguna
User Satisfaction
(USF) Kepuasan pengguna menggunakan sistem informasi
Success
Information
System (SIS)
Pencapaian sistem informasi berdasarkan perencanaan
pengembangannya
Indikator TRI dan Keberhasilan SI
Setelah penjabaran dari pengertian variabel berikut ini adalah penjabaran
pengertian dari indikator-indikator yang diadopsi ke dalam model lengkap dengan
referensinya
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI
Indikator Definisi Referensi
Easiness (OPT1) Tingkat yang terkait dengan kemampuan suatu sistem
untuk memberikan kebebasan dari kendala kesulitan dan
masalah
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Connectivity
(OPT2)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan suatu sistem
untuk berhasil terhubung dengan sistem lain
Efficiency (OPT3) Tingkat yang terkait dengan pencapaian sistem untuk
menghasilkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk mencapai output
Effectiveness
(OPT4)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan sistem untuk
mencapai tujuan penggunaannya
Productivity
(OPT5)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
menghasilkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk menghasilkan output
30
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI (lanjutan)
Indikator Definisi Referensi
Problem Solving
(INN1)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
menemukan solusi terhadap masalah
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Independence
(INN2)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan sistem untuk
mendukung penggunanya agar bebas dari kontrol atau
pengaruh
Challenge (INN3) Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
berhasil menangani atau mencapai sesuatu dalam situasi
atau masalah yang sulit
Stimulatioon
(INN4)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
mendorong sesuatu untuk terjadi berkembang atau
membaik
Competitiveness
(INN5)
Tingkat yang terkait kemampuan sistem untuk sukses
pengguna dibanding kompetitornya
Complexity (DIS1) Tingkat yang terkait dengan fitur sistem yang
membingungkan atau sulit dipahami
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Difficulty (DIS2) Tingkat yang terkait dengan kondisi suatu sistem yang
tidak dapat dioperasikan dengan mudah
Dependence (DIS3) Tingkat yang terkait dengan kondisi suatu sistem yang
membutuhkan pihak lain untuk mengoperasikannya
Lack of Support
(DIS4)
Tingkat yang terkait dengan sistem yang tidak memiliki
atau cukup dukungan dalam operasinya
Inappropriateness
(DIS5) Tingkat yang berkaitan dengan keadaan yang tidak pantas
Failure (INS1) Tingkat yang terkait dengan kemungkinan bahwa sistem
tidak menyenangkan atau terdapat hal berbahaya yang
bisa terjadi
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Threat (INS2) Tingkat yang terkait dengan situasi sistem yang bisa
menimbulkan kerugian atau bahaya
Reducing
Interaction (INS3)
Tingkat yang terkait dengan implementasi sistem yang
membuat interaksi manusia semakin berkurang dalam
ukuran jumlah dan kepentingan
Distraction (INS4) Tingkat yang terkait dengan penggunaan sistem lebih
diperhatikan dan mencegah orang berkonsentrasi pada
hal lain
Incredulity (INS5) Tingkat yang terkait dengan keraguan sistem dari
penggunaannya
Accuracy (INQ1) Tingkat kelayakan dari informasi yang dihasilkan
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Timeliness (INQ2) Tingkat presisi dari proses pengolahan informasi SI pada
durasi waktu yang direncanakan
Completeness
(INQ3)
Tingkat dari informasi yang dihasilkan oleh SI utuh atau
tanpa ada bagian yang hilang
Consistency (INQ4) Kecenderungan dari SI untuk masih mendemonstrasikan
informasi yang sama dalam operasi layanan
pemeliharaan atau kualitas
Relevance (INQ5) Tingkat keterkaitan dari informasi yang dihasilkan oleh
SI dengan pokok bahasannya
31
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI (lanjutan)
Indikator Definisi Referensi
Ease of Use
(SYQ1)
Tingkat kebebasan SI dari kendala kesulitan dan
masalah selama penggunaannya
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Maintainability
(SYQ2)
Tingkat yang terkait dengan kemudahan SI dalam
pemeliaharaannya
Response Time
(SYQ3)
Tingkat yang terkait dengan jumlah waktu yang
dibutuhkan untuk menanggapi perintah dari pengguna
tersebut
Fuctionality
(SYQ4)
Tingkat yang terkait dengan SI dapat dioperasikan sesuai
dengan persyaratan yang telah direncanakan
Safety (SYQ5) Tingkat kekebalan SI dari serangan yang tak terduga
bahaya atau kerusakan
Responsiveness
(SVQ1)
Tingkat reaksi SI untuk melayani penggunanya dengan
cara waktu dan situasi yang sesuai
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Flexibilty (SVQ2) Tingkat adaptasi SI untuk melayani penggunanya sesuai
dengan kebutuhan yang diminta
Security (SVQ3) Tingkat keamanan dari sistem yang terintegrasi untuk
melayani pengguna dengan aman dari serangan bahaya
atau kerusakan yang tak terduga
Fuctionality
(SVQ4)
Tingkat yang terkait dengan cakupan layanan SI sesuai
dengan persyaratan fungsional
Extension (SVQ5) Tingkat yang terkait dengan cakupan layanan tambahan
SI yang melebihi persyaratan fungsional
Efficiency (USF1) Tingkat kepuasan pengguna SI berdasarkan pada
pencapaian sistem untuk menghasilkan output
dibandingkan dengan sumber daya yang dibutuhkan
untuk mencapai output (Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Effectivity (USF2) Tingkat kepuasan pengguna SI berdasarkan pada
kemampuan sistem untuk memenuhi kebutuhan
pengguna untuk mencapai tujuannya
Flexibility (USF3) Tingkat kepuasan pengguna SI yang terkait dengan
kemampuan beradaptasi dari sistem sesuai dengan
kebutuhan yang diminta
Overall Satisfaction
(USF4)
Tingkat kepuasan pengguna SI terkait dengan
kecukupan keseluruhan aspek sistem
IS Efficiency (SIS1) Tingkat yang terkait dengan perbandingan dari nilai
output SI dan sumber daya yang dibutuhkan untuk
mencapai output
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei 2013
Subiyakto
2017)
IS Effectivity (SIS2) Tingkat yang terkait dengan kapabilitas kemampuan
sistem untuk memenuhi kebutuhan pengguna untuk
mencapai tujuannya
User Satisfaction
(SIS3)
Sejauh mana SI dapat membantu pengguna menciptakan
nilai bagi bisnis mereka
Productictivity
Improvement
(SIS4)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
meningkatkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk menghasilkan output
Competitive
Advantage (SIS5)
Tingkat yang terkait dengan posisi yang menguntungkan
dari pengguna SI yang terintegrasi untuk bersaing dalam
kompetisi bisnis
32
2111 Model IPO Logic
Beberapa penelitian menggunakan input-process-output Logic pada model
penelitiannya Logika IPO di adopsi untuk tujuan yang sama dalam
pengukuran kualitas dari suatu sistem Teori dasar sistem ini digunakan untuk
dapat memberi gambaran akan konsep sistematis dari suatu sistem (Subiyakto
et al 2014) Model logika komputer IPO logic yang digunakan milik Davis
(1998) dan Kellogg (2004) sampai saat ini masih banyak digunakan dalam
penelitian di bidang teknologi dan informasi Logika IPO ini digunakan pada
penelitian yang bertujuan dalam hal pengukuran kualitas suatu sistem
Teori dasar IPO digunakan juga untuk menggambarkan konsep
sistematis dari suatu sistem dan mudah dimengerti oleh para pengguna para
desainer pun juga dapat mengevaluasi dan memperbaiki desain (Davis 1998
Kellogg 2004) Model logic bila digambarkan secara langsung belum tentu
dapat dilihat hubungan sebab-akibat atau hubungan tujuan dan dampak dari
program ataupun proyek secara langsung Namun ini bukan berarti bahwa
program tersebut dikatakan tidak berhasil tetapi kemungkinan adanya bahwa
program sebagai salah satu dari banyak faktor yang dapat mempengaruhi
suatu dampak yang dapat ditimbulkannya (Solihin Dadang 2012) Berikut
adalah gambar 25 merupakan alur dari IPO logic
Gambar 2 3 IPO LOGIC (Davis 1998)
33
2112 Model Kesiapan Teknologi (Technology Readiness)
Technology Readiness atau kesiapan penggunaan teknologi merupakan
kecenderungan sikap masyarakat dalam merangkul dan menggunakan
teknologi baru di rumah dan di tempat kerja (Parasuraman 2000)
Setiap orang bisa menjadi konsumen teknologi namun cara
mengimplementasikannya tergantung pada derajat kesiapan seseorang
dalam menerima teknologi tersebut Menurut Parasuraman (2000) langkah
pertama yang harus dilakukan dalam implementasi teknologi adalah
mengetahui kesiapan konsumen dalam menerima teknologi tersebut Dalam
konteks ini Technology Readiness Index dikembangkan oleh Parasuraman
(2000) untuk mengukur dan mengetahui sejauh mana seseorang atau
organisasi siap untuk mengadopsi sebuah teknologi informasi Berikut
gambar terbaru dari model TRI 20
Gambar 2 4 Model TRI20 oleh Parasuraman dan Colby 2015
(Sumber Rockresearchcom)
34
TRI merupakan skala multy-item yang terdiri dari 36 pertanyaan untuk
mengukur technology readiness Skala 36-item terdiri dari empat dimensi
komponen keyakinan yang berkaitan dengan teknologi yang memperngaruhi
tingkat seseorang dalam Technology Readiness Keyakinan ini menetapkan
kesediaan seseorang untuk berinteraksi dengan teknologi baru Seiring
berjalannya waktu dan perkembangan IT yang meningkat dengan pesat maka
pemilik model melakukan pembaharuan di tahun 2014 bersama Charles L
Colby sehingga menghasilkan model TRI 20 tetap dengan mempertahankan
4 dimensi sebelumnya namun perubahan serta pembaharuan instrumen
menjadi 16 butir Model TRI 20 ini terdiri dari empat dimensi dua adalah
kontributor dan dua lagi adalah inhibitor pada adopsi teknologi
Kontributornya sebagai berikut
1 Optimism (kepercayaan diri) yaitu menggambarkan sebuah ekspektasi
dari kebenaran positif teknologi
2 Innovativeness (inovasi) yaitu mengenai otoritas penggunaan teknologi
Sedangkan inhibitor adalah
3 Discomfort (ketidaknyamanan) adalah keraguan tentang jaminan orang
awam akan pengalamannya dengan teknologi
4 Insecurity (ketidakamanan) adalah resiko kemungkinan orang-orang
melakukan transaksi berbasis teknologi (technology-based transactions)
Sebagai kontributor optimisme dan inovasi sebagai penggerak dari
Technology Readiness Pada kenyataannya skor tinggi diukur pada dimensi-
dimensi ini yang pada umumnya akan memperbesar kesiapan teknologi
35
(Technology Readiness) Sabaliknya ketidaknyamanan dan ketidakamanan
mencegah atau menunda berkecenderungan membuat orang-orang untuk
menggunakan teknologi baru Dengan demikian skor tinggi yang diukur pada
dimensi-dimensi ini akan menurunkan seluruh kesiapan teknologi
(Technology Readiness) Selama bertahun-tahun TRI telah banyak
bermanfaat bagi para peneliti yang tertarik pada media sosial akses mobile
dan layanan teknologi lainnya Skala 36-item yang di bangun oleh
Parasurman telah diterjemahkan dalam berbagai bahasa untuk memfasilitasi
perkembangannya di banyak Negara dan telah digunakan di berbagai sektor
layanan termasuk pendidikan perbankan telekomunikasi kesehatan dan
layanan professional lainnya
Parasuraman (2000) memberikan tiga kategori pada pengukuran
Technology Readiness Index yaitu
1 High Technology Readiness (TRI gt 351)
2 Medium Technology Readiness (29 =lt TRI =lt 351)
3 Low Technology Readiness (TRI =lt 289)
Terdapat 5 segmen kategori pengguna sistem yang didefiniskan oleh
Parasuraman dan Colby (2015)
1 Explolers Memiliki optimisme dan rasa inovatif yang tinggi terhadap
teknologisistem sehingga memiliki antusiasme terhadap penggunaan
teknologisistem informasi
2 Pioneer Memiliki optimisme dan rasa inovatif yang tinggi terhadap
teknologisistem namun memiliki sikap kritis terhadap penggunaan
36
teknologisistem informasi Hal tersebut menyebabkan pengguna akan
selektif dalam penggunaan teknologisistem informasi
3 Paranoids Memiliki rasa optimis terhadap teknologisistem namun
memiliki rasa inovatif yang rendah Pengguna kategori ini memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang tinggi terhadap penggunaan
teknologisistem Hal ini menyebabkan rendahnya antusiasme terhadap
penggunaan teknologi
4 Laggards Memiliki rasa optimis dan rasa inovatif terhadap
teknologisistem yang rendah Jenis pegguna seperti ini memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang tinggi terhadap penggunaan
teknologisistem Hal ini menyebabkan penolakan terhadap penggunaan
teknologi
5 Skeptics Memiliki rasa optimis dan rasa inovatif yang rendah terhadap
teknologisistem Jenis pegguna seperti ini juga memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang rendah terhadap penggunaan
teknologisistem Pengguna seperti ini akan menerima teknologisistem
namun tidak memiliki antusiasme terhadap teknologisistem
37
2113 Model Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information)
Gambar 2 5 Model Keberhasilan SI (DeLone amp McLean 1992)
Model keberhasilan ini didasarkan pada proses dan hubungan kausal
dari dimensi-dimensi di model Model ini tidak mengukur ke enam dimensi
pengukuran keberhasilan sistem informasi secara independen tetapi
mengukurnya secara keseluruhan satu mempengaruhi yang lainnya
Pertimbangan proses beragumentasi bahwa suatu sistem terdiri dari
beberapa proses yaitu satu proses mengikuti proses lainnya Suatu model
proses mengusulkan bahwa suatu sistem informasi terdiri dari beberapa
proses yaitu sebagai berikut ini
a Suatu sistem informasi mula-mula dibuat berisi dengan banyak fitur
yang dapat memperlihatkan beberapa tingkat kualitas sistem dan
informasinya
b Pemakai-pemakai dan manajer-manajer mempunyai pengalaman dengan
fitur-fitur tersebut dengan menggunakan sistemnya entah mereka puas
atau tidak puas dengan sistemnya atau produk informasinya
38
c Penggunaan dari sistem dan produk informasinya kemudian mempunyai
dampak atau pengaruh (influence) di pemakai individual di dalam
melakukan pekerjaannya dan dampak-dampak individu ini secara
kolektif akan berakibat pada dampak- dampak organisasional
Berbeda dengan model proses model kausal (causal model) atau
disebut juga dengan model varian (variance model) berusaha untuk
menjelaskan kovarian (covariance) dari elemen-elemen model untuk
menentukan apakah variansi dari satu elemen dapat dijelaskan oleh variansi
dari elemen-elemen lainnya atau dengan kata lain untuk menentukan apakah
terjadi hubungan kausal diantara mereka Misalnya semakin tinggi kualitas
sistem diharapkan akan menyebabkan kepuasan pemakai dan penggunaan
yang lebih tinggi yang selanjutnya akan memperngaruhi secara positif
produktivitas individual dengan hasil peningkatan produktivitas
organisasional Model kausal ini menunjukkan bagaimana arah hubungan
satu elemen dengan elemen lain apakah menyebabkan lebih besar
(mempunyai pengaruh positif) atau lebih kecil (mempunyai pengaruh
negatif)
Dari model proses dan kausal ini maka dapat dijelaskan bahwa kualitas
sistem (system quality) dan kualitas informasi (information quality) secara
mandiri dan bersama-sama mempengaruhi baik penggunaan (use) dan
kepuasan pemakai (user satisfaction) Besarnya penggunaan (use) dapat
mempengaruhi kepuasan pemakai (user satisfaction) secara positif atau
negatif Penggunaan dan kepuasan pemakai mempengaruhi dampak
39
individual (individual impact) dan selanjutnya mempengaruhi dampak
organisasional (organization impact) Sejak tahun 1992 sampai tahun 2002
banyak penelitian yang telah merujuk dan menggunakan model Delone dan
McLean (1992) Kepopuleran model ini menunjukkan bukti yang kuat dari
kebutuhan untuk mengintegrasikan penemuan-penemuan riset secara
komprehensif di bidang sistem informasi Model ini banyak mengundang
perhatian dari para peneliti salah satunya adalah Peter B Seddon yang
melontarkan kritik terhadap model yang diajukan oleh DeLone amp Mclean
Menurut Seddon dalam Jogiyanto (2007) masalah utama dari model
DampM (DeLone amp McLean) adalah mencoba mengkombinasikan proses dan
penjelasan kausal dari keberhasilan sistem informasi di model mereka
Dengan demikian model mereka tercampur antara model proses (process
model) dan model varian (variance model) Menanggapi kritik Seddon
tersebut yang menyatakan bahwa proses dan kausal adalah dua konsep yang
berbeda dan membingungkan untuk digabungkan DeLone dan McLean
(2003) menyetujui kritik ini Pembuatan model keberhasilan sistem informasi
DampM (DampM Information Success Model) dipicu oleh suatu proses
pembuatan informasi dan dampak dari penggunaan sistem informasinya
DeLone dan McLean mendasarkan modelnya pada model proses yang terdiri
dari tiga komponen proses yaitu
a Pembuatan dari suatu sistem informasi
b Penggunaan sistem informasi tersebut
c Konsekuensi atau dampak dari penggunaan sistem
40
Masing-masing dari proses-proses ini diperlukan (necessary) tetapi
masih belum cukup (not sufficient) untuk suatu kondisi supaya dapat
memberikan hasil (outcome) Misalnya tanpa penggunaan sistem tidak akan
ada konsekuensinya atau manfaatnya Demikian juga dengan pemakaian
sistem mungkin juga tidak akan dihasilkan manfaat Dengan demikian untuk
memahami seluruh dimensi dari keberhasilan sistem informasi model varian
atau model kausal diperlukan
Kritik lainnya oleh Seddon tentang pemakaian sistem (system use)
adalah suatu perilaku (behavior) sehingga harus dikeluarkan sebagai
pengukur sukses dari model kausal DeLone dan McLean (2003) tidak
sependapat dengan kritik ini Mereka berargumentasi bahwa pemakaian
sistem (use) harus mendahului dampak dan manfaat mereka percaya bahwa
pemakaian sistem merupakan pengukur yang tepat untuk mengukur sukses di
kebanyakan kasus
DeLone dan McLean (2003) lebih lanjut mengatakan bahwa
permasalahan dengan menggunakan pemakaian sistem (use) sebagai
pengukur keberhasilan adalah pada definisinya yang terlalu sederhana tanpa
memperhatikan sifat dari penggunaannya Peneliti-peneliti harus
mempertimbangkan sifat (nature) perluasan (extent) kualitas (quality) dan
ketepatan (appropriateness) dari pemakaian sistem Sehingga penghapusan
pemakaian sistem (use) dari model ditolak oleh Delone dan McLean (2003)
Selain itu kenyataannya juga pemakaian sistem (system use atau system
41
usage) masih digunakan di banyak riset-riset empiris dan berlanjut
dikembangkan dan diuji oleh peneliti-peneliti sistem informasi
Dari kontribusi-kontribusi penelitian-penelitian sebelumnya dan akibat
perubahan-perubahan dari peran dan penanganan sistem informasi yang telah
berkembang DeLone dan McLean (2003) memperbarui modelnya dan
menyebutnya sebagai model keberhasilan sistem informasi DampM yang
diperbarui (updated DampM IS Success model) Hal-hal yang diperbarui dalam
model ini adalah sebagai berikut
a Menambah dimensi kualitas pelayanan (service quality) sebagai
tambahan dari dimensi-dimensi kualitas yang telah ada
b Menggabungkan dampak individual (individual impact) dan dampak
organisasional (organizational impact) menjadi satu variabel yaitu
manfaatmanfaat bersih (net benefits)
c Menambahkan dimensi minat memakai (intention to use) sebagai
alternative dari dimensi pemakaian (use)
d Pemakaian (use) dan kepuasan pemakai (user satisfaction) sangat erat
berhubungan Pemakaian (use) harus mendahului kepuasan pemakai
(user satisfaction) sebagai suatu proses tetapi pengalaman yang positif
karena menggunakan (use) akan mengakibatkan kepuasan pemakai yang
lebih tinggi sebagai suatu kausal Secara sama peningkatan kepuasan
pemakai akan mengakibatkan peningkatan minat menggunakan
(intention to use) dan kemudian akan menggunakan (use)
42
e Jika manfaat-manfaat bersih (net benefits) positif akan menguatkan minat
memakai dan menggunakan serta tingkat kepuasan pemakai Umpan
balik ini masih valid bahkan untuk manfaat-manfaat bersih yang negatif
f Model yang diperbarui mempunyai arah panah untuk
mendemonstrasikan hubungan yang diusulkan antar dimensi-dimensi
keberhasilan dalam bentuk proses tetapi tidak menunjukkan arah
hubungannya yang positif atau negatif dalam bentuk kausal
Dari hasil analisis tersebut maka Delone dan McLean (2003)
mengusulkan suatu model yang diperbarui yang nampak pada gambar berikut
ini
Gambar 2 6 Model Keberhasilan SI (DeLone amp McLean 2003)
43
212 Penelitian Sejenis
Tabel 2 3 Penelitian Sejenis
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
1 Peranan Sistem Informasi
Akuntansi dalam Efektifitas
Pelaporan Informasi Akuntansi
Pertanggungjawaban pada PT
Pos Indonesia (Persero)
Manado (Koloay Morasa amp
Elim 2014)
DeLone and
McLean
1 System Quality
2 Information
Quality
3 Service Quality
4 Information Use
5 User Satisfaction
6 Net Benefit
Untuk mengetahui bagaimana
peranan sistem informasi
akuntansi pertanggungjawaban
kantor cabang PT Pos
Indonesia (Persero) Manado
Penelitian menyimpulkan bahwa Sistem
Informasi Akuntansi pada PT Pos
Indonesian (Persero) Manado telah
berperan secara efektif dalam pelaporan
informasi akuntansi pertanggungjawaban
kantor cabang Terbukti dengan
terpenuhinya karakteristik output kualitatif
berupa informasi yang menjelaskan telah
tercapainya tujuan dalam perusahaan
2 Kajian Keberhasilan
Penggunaan Sistem Informasi
Accurate Dengan
Menggunakan Model
Kesuksesan Sistem Informasi
DeLone Dan Mclean (Hudin amp
Riana 2016)
Updated
DeLone dan
McLane (2003)
1 System quality
2 Information
quality
3 Service quality
4 Use
5 User satisfaction
6 Net benefit
Penelitian ini akan
menganalisis faktor-faktor
yang mengukur keberhasilan
model kesuksesan sistem
informasi DeLone amp McLean
terhadap pengguna Sistem
Informasi Akuntansi Accurate
di enam perusahaan di Kota
Sukabumi
Penelitian ini membuktikan bahwa kualitas
informasi dan kualitas pelayanan tidak
berpengaruh signifikan terhadap variabel
penggunaan dan variabel lainnya teruji
signifikan dalam mengukur keberhasilan
penggunan Sistem Accurate dengan nilai
R-square 057 untuk penggunaan 094
untuk kepuasan pengguna dan 094 untuk
manfaat bersih Selain itu nilai Goodness
of Fit (GoF) sebesar 072 atau 72
sehingga model dinyatakan telah sesuai
secara substansial dalam
merepresentasikan hasil penelitian
44
Tabel 23 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
3 Evaluasi Net Benefit Sistem
Informasi Akuntansi Pada
Software Akuntansi Accurate
dan Zahir MenurutModel
Delone amp Mclean 2003
(Tjahjanadi amp Sarosa)
Updated
DeLone dan
McLane (2003)
1 System quality
2 Information
quality
3 Service quality
4 Use
5 User satisfaction
6 Net benefit
menganalisis Net Benefit
software akuntansi menurut
model kesuksesan DeLone amp
McLean (2003)
Hasil penelitian menunjukkan bahwa
Information Quality System Quality dan
Service Quality berpengaruh terhadap User
Satisfaction User Satisfaction berpengaruh
terhadap Net Benefit Akan tetapi
Information Quality System Quality dan
Service Quality tidak berpengaruh terhadap
Use Use tidak berpengaruh terhadap User
Satisfaction dan Use tidak berpengaruh
terhadap Net Benefit
4 Evaluasi Kesiapan Pengguna
dalam Adopsi SI Terintegrasi
di bidang Keuangan
Menggunakan Metode TRI
(Florestiyanto 2012)
Technology
Readiness Index
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Melakukan evaluasi kesiapan
pengguna dalam adopsi TIK
diukur dari keyakinan positif
dan keyakinan negatif
pengguna terhadap teknologi
dengan mengadiopsi TRI 10
Seluruh variable penelitian berpengaruh
terhadap technology readiness
5 Analisis Kesiapan Pengguna
Sistem Informasi Akademik
(Pambudi 2015)
Technology
Readiness Index
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Melakukan analisis kesiapan
kompetensi teknologi
pengguna pada proses
implementasi SIA di PNM
dengan menggunakan SEM-
PLS dan metode TRI
Seluruh variable Tri berpengaruh secara
signifikan terhadap Technology Readiness
faktor ketidaknyamanan menempati urutan
teratas dan inovasi urutan terbawah
45
Tabel 23 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
6 An Updated and
Streamline Technology
Readiness Index TRI 20
(Parasuraman amp Colby
2015)
TRI 20 1 Optimism
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Pada papper ini adanya
penyederhanaan indikator
dari 36 pada TRI versi 10
kini menjadi 16 variabel pada
TRI 20
Adanya perbaharuan 16 indikator
pada model TRI 20
7 Implementation in of
Input process-output
Model for Measuring
Information System
Project Success (
Subiyakto amp Ahlan
2014)
IPO Model
Measuring IS Project
Success
1 Project Contents
People amp Actions
2 Institutinal Context
3 System Use
4 Information
Quality
5 System Quality
6 Service Quality
7 User Satisfication
8 Net Benefits
Memberikan alternative
model keberhasilan proyek
SI menggunakan IPO model
Permodelan usulan yang dibuat
berdasarkan empat teori dasar yaitu IPO
Logic Model The Project Success
Theories The DampM Success Model dan
The Project Classifictory Framework
8 Development of the
Readiness and Success
Model for Assessing the
Information System
Integration (Subiyakto
2017)
The technology
readiness and IS
success model
combination
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
5 Information
Quality
6 System Quality
7 Service Quality
8 UserSatisfication
9 Success
Information
Systems
Tujuan penelitian ini
menggabungkan dua model
menjadi satu kesiapan dan
keberhasilan sistem untuk
mengetahui pengaruh
kesiapan terhadap
keberhasilan integrasi sistem
Hasil penelitian ini menunjukkan anatara
penggabungan dua model yang
dikembangkan menjadi satu model antara
model kesiapan dengan model keberhasilan
sistem yang memiliki Sembilan variabel
dengan 23 indikator
46
Tabel 21 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
9 Pengukuran Pengaruh
Kesiapan Terhadap
Keberhasilan Penerapan
Sistem Ubiquitous
Computing Di UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
(Gregoryo Gusti 2017)
Model TRI
Parasuraman amp
Colby (2014) dan
Model Keberhasilan
Sistem Informasi
(Delone amp McLean
2003) yang
dikembangkan oleh
(Subiyakto 2017)
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
5 Information Quality
6 System Quality
7 Service Quality
8 UserSatisfication
9 Success Information
Systems
Untuk mengetahui pengaruh
kesiapan terhadap
keberhasilan penerapan
sistem Ubiquitous
Computing di UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
khususnya Fakultas Sains
dan Teknologi
Hasilnya terdapat 23 hipotesis yang diuji
11 hipotesis yang diterima atau
berpengaruh dan 12 hipotesis ditolak
Sehingga faktor-faktor pengaruh kesiapan
terhadap keberhasilan sistem yaitu OPT
melalui SYQ SVQ dan USF INN melalui
INQ dan SVQ INS berpengaruh secarah
negatif melalui INQ SYQ dan SVQ INQ
melalui USF SVQ melalui USF USF
melalui SIS
47
213 Pengembangan Hipotesis
Hipotesis dikembangkan berdasarkan teori-teori dari Parasuraman amp Colby
(2015) Delone amp McLean (2003) dan Subiyakto (2017) Maka dari itu dapat
dijabarkan hipotesis untuk variabel construct sebagai berikut
H1 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap INQ
H2 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap SYQ
H3 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap SVQ
H4 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H5 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap INQ
H6 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap SYQ
H7 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap SVQ
H8 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H9 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
H10 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SYQ
H11 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SVQ
H12 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap USF
H13 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
H14 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SYQ
H15 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SVQ
H16 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap USF
H17 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H18 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H19 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
48
H20 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H21 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H22 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H23 Apakah USF berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
49
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
31 Pendekatan Penelitian
Secara umum penelitian ini dilakukan dengan menerapkan pendekatan kuantitatif
(Creswell 2017) dan struktur penelitian yang berurutan sesuai dengan tujuannya
yaitu untuk mengetahui pengaruh kesiapan terhadap keberhasilan penerapan SIA
Accurate dan menguji hipotesis yang berhubungan antara pengaruh kesiapan
terhadap keberhasilan penerapan sistem Teknik pengumpulan data yang dilakukan
melalui pengadaan survei yang disebarkan kepada responden di beberapa
perusahaan Jakarta khususnya pengguna SIA Accurate dengan berinstrumenkan
pertanyaan kuesioner analisis data dilaksanakan secara statistik dengan
menggunakan perangkat lunak komputer sesuai kebutuhan
Dalam penelitian ini perangkat lunak yang digunakan yaitu MS Word 2016
untuk penulisan laporan MS Excell 2016 untuk membantu pengolahan data
demografis serta SmartPLS versi 30 untuk pengolahan data hasil kuesioner dari
responden yang terkumpul Serta Edraw Max 8 untuk pembuatan gambar yang
mendukung penulisan laporan penelitian (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle
2015 Sarstedt 2017 Wong 2013 Yamin amp Kurniawan 2011)
50
32 Prosedur Penelitian
Melihat dari pendekatan dan strategi penelitian yang telah dijelaskan sebelumnya
penelitian ini akan dilakukan menggunakan delapan tahapan yang secara prosedural
dan berurutan yang terdiri dari kajian pustaka pengembangan model perancangan
penelitian pembuatan instrument penelitian atau indikator pengumpulan data
analisis data interpretasi dan pembuatan laporan Berikut gambar yang akan
memperjelas urutan prosedural penelitian ini
Gambar 3 1 Prosedur Penelitian
51
Selanjutnya akan digambarkan durasi proses dari ke delapan tahapan
dalam penelitian ini beserta kegiatan strukturalnya pada tabel 31
Tabel 3 1 Waktu Penelitian
No Tahapan Nov Des Jan Feb Mar Apr Mei Jun
1 Kajian Pustaka
2 Pengembangan Model
3 Perancangan Penelitian
4 Pembuatan Instrumen
5 Pengumpulan Data
6 Analisis Data
7 Interpretasi
8 Pembuatan Laporan
33 Populasi dan Sampel
Populasi dan sampel pada penelitian ini ialah para pengguna SIA Accurate versi 5
di beberapa perusahaan Jakarta yang pernah menggunakan sistem ini tanpa dibatasi
lamanya waktu penggunaan Tahap pertama peneliti mengambil teknik sampling
melalui purposive sampling yang dilakukan untuk memilih bagian dari populasi
dimana kriteria yang dipilih adalah pengguna yang memiliki pengalaman dalam
menggunakan SIA Accurate Selanjutnya peneliti menentukan jumlah responden
berdasarkan teori dengan pertimbangan jumlah populasi keterbatasan waktu dan
biaya maka dari itu peneliti mengkerucutkan daerah penelitian pada Jakarta Selatan
Jakarta Timur Jakarta Barat Dari 15 perusahaan yang menggunakan SIA Accurate
dan dijadikan target sampel penelitian 4 diantaranya menerima permohonan
penelitian yang diajukan dan 11 perusahaan lainnya menolak Dengan perkiraan
responden yang mencapai lebih dari 100 orang hal tersebut menurut beberapa ahli
(Guritno 2011 Wong 2013) telah mencakupi sampel yang dibutuhkan dalam
Structural Equation Modeling (SEM) maka peneliti mendapatkan jumlah
responden sebanyak 125 orang
52
34 Instrumen Penelitian
Instrumen penelitian ini berupa sebuah kuesioner yang berisi lembaran surat
pengantar dari peneliti sebagai permohonan untuk pengisiannya dan lembar kedua
dan ketiga yang berisikan pertanyaaan-pertanyaan penelitian Lembar pertanyaan
penelitian ini terdiri dari tujuh pertanyaan yang ditujukan sebagai data demografi
mengenai profil responden (1) jenis kelamin (2) pendidikan terakhir (3)
pengetahuan pengguna dalam keberadaan SIA Accurate (4) pengalaman
penggunaan SIA Accurate (5) skala intensitas akses SIA Accurate (6) tingkat
kesiapan terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate (7) status responden di
perusahaan dan empat puluh empat pertanyaan ditujukan sebagai data statistik
inferensial Daftar pertanyaan lengkap penelitian dapat dilihat pada bagian
lampiran Secara khusus peneliti menggunakan lima poin skala likert dari tingkatan
ldquoSangat Tidak Setujurdquo (1) sampai ldquoSangat Setujurdquo (5) untuk pengukuran dalam
kuesioner tersebut Berikut tabel 32 indikator dan butir pertanyaan penelitian
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian
Variabel Indikator Pertanyaan
Optimism
(OPT)
Easiness Sistem bebas dari kesulitan kendala dan
masalah
Connectivity Sistem dapat mudah terhubung dengan sistem
lain
Effectiveness Sistem berjalan secara efektif
Efficiency Sistem berjalan secara efisien
Productivity Sistem berjalan secara produktif
Innovativeness
(INN)
Problem Solving Sistem merupakan alat pemecah masalah bagi
penggunanya
Independence Sistem membantu pengguna bebas dari kendali
dan pengaruh
Challenge Sistem mendukung penggunanya untuk mencapai
tujuan dalam situasi atau masalah yang sulit
Stimulation Sistem mendorong penggunanya untuk mencapai
tujuan
Competitiveness Sistem mendukung penggunanya untuk menjadi
lebih sukses daripada pesaingnya
53
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian (lanjutan)
Variabel Indikator Pertanyaan
Discomfort
(DIS)
Complexity Sistem membingungkan pengguna dalam
penggunaannya
Difficulty Sistem tidak mudah untuk digunakan
Dependence Sistem tidak bebas untuk digunakan
Lack Of Support Sistem dijalankan tanpa dukungan operasi secara
penuh
Innapropriateness Sistem tidak sesuai dengan perencanaan
pengembangannya
Insecurity
(INS)
Failure Sistem tidak berhasil dijalankan sesuai rencana
pengembangannya
Threat Sistem berada dalam kondisi yang dapat
menyebabkan bahaya
Reducing Interaction Sistem membuat penggunanya menjadi kurang
dalam berinteraksi
Distraction Sistem membuat penggunanya tidak fokus kepada
yang sebenarnya penting untuk mereka
Incredulity Sistem meragukan untuk digunakan
Information
Quality
(INQ)
Accuracy Sistem menghasilkan informasi secara akurat
Timeliness Sistem menghasilkan informasi secara tepat waktu
Completeness Sistem menghasilkan informasi secara lengkap
Consistency Sistem menghasilkan informasi secara konsisten
sepanjang operasinya
Relevance Sistem menghasilkan informasi sesuai kebutuhan
penggunanya
System
Quality
(SYQ)
Ease of Use Sistem mudah dalam penggunaannya
Maintainability Sistem mudah dalam perawatannya
Response Time Sistem mampu merespon secara cepat mengikuti
perintah yang diberikan
Fuctionality Sistem mampu melakukan semua fungsi yang
disyaratkan dalam pengembangannya
Safety Sistem aman dalam penggunaanya
Service
Quality
(SVQ)
Responsiveness Sistem memberikan layanan secara cepat
Flexibility Sistem menyediakan layanan yang fleksibel sesuai
kondisi pengguna
Security Sistem memberikan layanan yang aman
Functionality Sistem menyediakan layanan yang sesuai
persyaratan dalam pengembangannya
Extension Sistem menyediakan layanan lebih dari fungsi yang
disyaratkan
User
Satisfaction
(USF)
Efficiency Pengguna puas dengan tingkat efisiensi sistem
Effectiveness Pengguna puas dengan tingkat efektifitas sistem
Flexibility Pengguna puas dengan tingkat fleksibilitas sistem
Overall Satisfaction Pengguna puas dengan kinerja sistem
Success
Information
System
(SIS)
IS Efficiency Sistem beroperasi secara efisien
IS Effectiveness Sistem beroperasi secara efektif
User Satisfaction Sistem meningkatkan kepuasan penggunanya
Productivity Improvement Sistem meningkatkan produktivitas
Competitive Advantage Sistem meningkatkan daya saing perusahaan
54
35 Pengumpulan dan Pemrosesan Data
Proses pengumpulan data yang dilakukan oleh peneliti ialah menyebar kuesioner
secara langsung kepada respondenpengguna SIA Accurate Penyebaran kuesioner
dilakukan secara langsung pada beberapa perusahaan pengguna SIA Accurate di
Jakarta Prosedur awal yang dilakukan dalam kegiatan pengumpulan data adalah
perizinan yang diajukan peneliti kepada perusahaan terkait setelah disetujui proses
pengambilan data dilakukan dengan menyerahkan kuesioner kepada perwakilan
masing-masing perusahaan dan menjelaskan bagaimana cara pengisian kuesioner
tersebut Proses pengumpulan data dilakukan selama tiga bulan dibeberapa
perusahaan pengguna SIA Accurate di Jakarta Berdasarkan hasil penyebaran
kuesioner peneliti berhasil mengumpulkan 125 kuesioner secara langsung kepada
pengguna yang telah menggunakan SIA Accurate Keseluruhan kuesioner yang
diperoleh dinyatakan valid karena sesuai dengan kriteria dan dinyatakan lengkap
36 Analisis dan Interpretasi Data
Analisis data dibagi menjadi dua yaitu analisis demografis dan analisis statistis
inferensial Pertama peneliti melakukan analisis data demografis dengan
menggunakan perangkat lunak Ms Word 2016 Kedua peneliti melakukan analisis
statistis inferensial menggunakan SmartPLS versi 30 terdapat dua analisis yang
dilakukan oleh penelti dalam tahap ini yaitu analisis measurement model (outer
model) dan structural model (inner model) Measurement model (outer model)
dilakukan melalui proses pengujian validitas dan reliabilitas outer model melalui
indikator reliability internal consistency reliability convergent validity dan
55
discriminant validity Sedangkan pengujian structural model (inner model) melalui
path ceofficient (β) coefficient of determination (R2) t-test melalui metode
bootstrapping effect size (f2) predictive relevance (Q2) dan relative impact (q2)
menggunakan metode pengujian blindfolding Setelah itu untuk interpretasi hasil
peneliti mendiskusikan hasil analisis demografi responden dengan kondisi lapangan
yang berjalan dan juga menterjemahkan hasil analisis model secara statistik
kuantitatif dengan membandingkan dan mempertimbangkan sejumlah literatur
terkait sebelumnya
56
BAB IV
HASIL ANALISIS DAN INTERPRETASI
41 Hasil Analisis
411 Hasil Analisis Demografis
Hasil analisis demografis dilakukan pada bagian profil responden dan untuk
menghasilkan informasi demografis terkait profil responden tingkat pendidikan
dan bagaimana responden tersebut menilai kemampuannya menggunakan
komputer
1) Jenis Kelamin
Gambar 41 memperlihatkan bahwa dari 125 data responden yang
terlibat dalam penelitian ini sebagian besar responden berjenis kelamin
laki-laki yaitu sebanyak 70 orang (56) dan jumlah dari responden
perempuan yaitu sebanyak 55 orang (44)
Gambar 4 1 Diagram Jenis Kelamin Responden
Laki-laki
56
Perempuan
44
Laki-laki Perempuan
57
2) Pendidikan Terakhir
Gambar 42 menunjukan bahwa responden yang terlibat dalam
penelitian ini memiliki keragaman tingkat pendidikan Sebanyak 71
responden (57) merupakan lulusan S1 25 responden (20) lulusan
SLTA 23 responden (18) merupakan lulusan Diploma dan 6 responden
merupakan lulusan S2 (5)
Gambar 4 2 Diagram Pendidikan Terakhir Responden
3) Pengetahuan mengenai Keberadaan Sistem
Berdasarkan gambar 43 dari jumlah 125 responden mayoritas
sudah mengetahui mengenai keberadaan SIA Accurate yaitu sebanyak 119
responden (95) sisanya sebanyak 6 orang (5) belum mengetahui
mengenai adanya SIA Accurate
SLTA
20
Diploma
18S1
57
S2
5
SLTA Diploma S1 S2
58
Gambar 4 3 Diagram Pengetahuan Keberadaan Sistem
4) Pengalaman Penggunaan Sistem
Pengalaman responden dalam menggunakan sistem di institusi atau
perusahaan tersebut adalah lt1 tahun sebanyak 69 (55) 1-3 tahun
sebanyak 15 (12) 3-5 tahun sebanyak 16 (13) dan gt5 tahun sebanyak
25 (20 ) responden Gambar 44 menunjukan durasi pengalaman
responden dalam menggunakan SIA Accurate di penelitian ini
Gambar 4 4 Diagram Pengalaman Penggunaan Sistem
Tidak5
Iya95
Tidak Iya
lt 1 Tahun
55
1 - 3 Tahun
12
3 - 5 Tahun
13
gt 5 Tahun
20
lt 1 Tahun 1 - 3 Tahun 3 - 5 Tahun gt 5 Tahun
59
5) Skala Intensitas Penggunaan Sistem
Skala intensitas responden dalam menggunakan sistem dalam
pekerjaan di institusi atau perusahaan tersebut adalah ldquoselalurdquo sebanyak 79
responden (63) ldquoterkadangrdquo sebanyak 30 (24) ldquojarangrdquo sebanyak 16
(13) dan ldquotidak pernahrdquo sebanyak 0 (0 ) responden Gambar 45
menunjukan durasi pengalaman responden dalam menggunakan SIA
Accurate di penelitian ini
Gambar 4 5 Diagram Skala Intensitas Penggunaan Sistem
6) StatusPosisi Pekerjaan
Berdasarkan gambar 46 dapat diketahui bahwa responden pada
penelitian ini bagian marketing sebanyak 43 orang (34) dilanjutkan oleh
bagian logistik sebanyak 37 orang (30) bagian keuangan sebanyak 13
orang (11) bagian Admin sebanyak 24 orang (19) dan terakhir bagian
TI sebanyak 8 orang (6)
Selalu
63
Terkadang
24
Jarang
13
Selalu Terkadang Jarang
60
Gambar 4 6 StatusPosisi Pekerjaan
7) Kemampuan Penggunaan Komputer
Gambar 47 menunjukan penilaian responden atas kapabilitas
penggunaan komputer Hasil ini diambil berdasarkan jawaban responden
atas pertanyaan kemampuan penggunaan komputer yang memiliki pilihan
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil dan Sangat Tidak Terampil
Sebanyak 20 (16) responden menjawab ldquoSangat Terampilrdquo 87 (70)
responden menjawab ldquoTerampilrdquo dan 18 responden menjawab ldquoTidak
Terampilrdquo
Gambar 4 7 Diagram Kemampuan Penggunaan Komputer
Marketing
34
Keuangan
11Admin
19
Logistik
30
TI
6
Marketing Keuangan Admin Logistik TI
Sangat Terampil
17
Terampil
68
Tidak Terampil
15
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil
61
412 Hasil Analisis Pengukuran Model
Analisis pengukuran model (measurement model) dilakukan melalui empat tahap
pengujian seperti yang sudah dilakukan oleh beberapa peneliti sebelumnya Empat
pengujian itu adalah individual item reliability internal consistency reliability
average variance extracted dan discriminant validity (Afthanorhan 2013 Hair
2012 Ringle 2015 Subiyakto 2015 Wong 2013 Yamin 2011) Berikut ini adalah
penjelasan tentang pelaksanaan dan hasil dari empat pengujian tersebut
1) Uji Individual Item Reliabilty
Standardized loading factor menggambarkan besarnya korelasi
antara setiap item pengukuran (indikator) dengan konstruknya dengan
melihat nilai outer loading Nilai outer loading diatas 07 dapat dikatakan
baik artinya bahwa indikator tersebut dikatakan valid sebagai indikator yang
mengukur konstruk Mengacu pada standar nilai outer loading setelah
melalui pengujian pada SmartPLS 30 dengan hasil pada tabel 41 dan
gambar 48 dilakukan penghapusan pada tiga indikator yang memiliki outer
loading dibawah 07 yaitu INN1 INQ1 dan INQ2 Setelah penghapusan
ketiga indikator tersebut setelah diuji kembali menggunakan SmartPLS 30
seluruh outer loading sudah memenuhi syarat gt07Internal Consistency
dengan hasil pada tabel 42 dan gambar 49
62
Tabel 4 1 Hasil Awal Uji Loading Factor
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884
DIS2 0933
DIS3 0920
DIS4 0935
DIS5 0881
INN1 -0008
INN2 0895
INN3 0881
INN4 0888
INN5 0757
INQ1 0699
INQ2 0145
INQ3 0848
INQ4 0750
INQ5 0748
INS1 0893
INS2 0901
INS3 0915
INS4 0875
INS5 0840
OPT1 0856
OPT2 0856
OPT3 0855
OPT4 0793
OPT5 0818
SIS1 0894
SIS2 0897
SIS3 0902
SIS4 0899
SIS5 0890
SVQ1 0914
SVQ2 0907
SVQ3 0890
SVQ4 0897
SVQ5 0868
SYQ1 0903
SYQ2 0778
SYQ3 0852
SYQ4 0864
SYQ5 0882
USF1 0835
USF2 0821
USF3 0859
USF4 0779
63
Tabel 4 2 Hasil Uji Loading Factor Setelah Penghapusan Indikator
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884
DIS2 0933
DIS3 0920
DIS4 0935
DIS5 0881
INN1
INN2 0895
INN3 0881
INN4 0888
INN5 0757
INQ1
INQ2
INQ3 0848
INQ4 0750
INQ5 0748
INS1 0893
INS2 0901
INS3 0915
INS4 0875
INS5 0840
OPT1 0856
OPT2 0856
OPT3 0855
OPT4 0793
OPT5 0818
SIS1 0894
SIS2 0897
SIS3 0902
SIS4 0899
SIS5 0890
SVQ1 0914
SVQ2 0907
SVQ3 0890
SVQ4 0897
SVQ5 0868
SYQ1 0903
SYQ2 0778
SYQ3 0852
SYQ4 0864
SYQ5 0882
USF1 0835
USF2 0821
USF3 0859
USF4 0779
Keterangan
Dihapus
64
2) Uji Internal Consistency Reliability
Pengujian ini dilakukan dengan melihat hasil nilai composite
reliability (CR) dengan batas ambang di atas 07 Hasilnya dapat dilihat pada
Tabel 43 bahwa nilai CR dari semua variabel di atas 07 sehingga memenuhi
syarat dan valid untuk digunakan dalam model penelitian ini
Tabel 4 3 Hasil Uji Composite Reliability
Composite Reliability
DIS 0960
INN 0917
INQ 0852
INS 0948
OPT 0921
SIS 0953
SVQ 0953
SYQ 0933
USF 0894
3) Uji Average Variance Extracted
Pengujian convergent validity selanjutnya dilakukan dengan melihat
nilai average variance extracted (AVE) Nilai ini menggambarkan besaran
varian atau keragaman variabel manifes (indikator) yang dapat dikandung
oleh variabel laten (konstruk) Nilai AVE minimal 05 menunjukan ukuran
convergent validity yang baik Artinya variabel laten (konstruk) dapat
menjelaskan rata-rata lebih dari setengah variance dari indikator-
indikatornya Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 44 yang menunjukan bahwa
nilai AVE dari semua variabel di atas 05 sehingga memenuhi syarat untuk
digunakan
65
Tabel 4 4 Hasil Uji Average Variance Extracted (AVE)
Average Variance Extracted (AVE)
DIS 0829
INN 0735
INQ 0658
INS 0784
OPT 0699
SIS 0804
SVQ 0802
SYQ 0736
USF 0679
4) Discrimant Validity
Pengujian ini dapat dilakukan melalui dua cara yaitu dengan memeriksa
cross loading pertama dilakukan dengan membandingkan korelasi indikator
dengan konstruknya dan konstruk blok lainnya Bila korelasi antara indikator
dengan konstruknya lebih tinggi dari korelasi dengan konstruk blok lainnya
hal ini menunjukkan konstruk tersebut memprediksi ukuran pada blok mereka
lebih baik dari blok lainnya Selanjutnya dengan memeriksa cross loading
Fornell-Lackerrsquos yaitu dengan membandingkannya dengan nilai akar AVE
dimana nilai akar AVE harus lebih tinggi daripada korelasi antara konstruk
dengan konstruk lainnya Hasilnya dapat dilihat pada tabel 45 dan indikator
yang diberi blok kuning pada setiap variabel memiliki nilai lebih tinggi dari
korelasi dengan konstruk blok lainnya
66
Tabel 4 5 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading)
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884 0535 0039 0723 0036 0012 0095 0033 0076
DIS2 0932 0485 0040 0766 0065 0035 0166 0143 0111
DIS3 0920 0538 0038 0739 0096 0020 0124 0066 0090
DIS4 0936 0507 0080 0784 0106 0032 0166 0117 0141
DIS5 0880 0471 -0017 0704 0016 -0057 0085 0026 0026
INN2 0551 0895 0060 0539 0068 0168 0169 0146 0209
INN3 0420 0881 0135 0408 0176 0215 0232 0225 0311
INN4 0398 0889 0060 0363 0159 0174 0248 0226 0222
INN5 0539 0757 0058 0498 0120 0164 0287 0245 0197
INQ3 0082 0179 0882 0134 0542 0351 0634 0627 0524
INQ4 -0018 0004 0809 0071 0451 0182 0489 0535 0277
INQ5 0040 0011 0736 0098 0299 0334 0224 0221 0443
INS1 0744 0492 0091 0890 0018 0075 0132 0120 0120
INS2 0734 0452 0128 0901 0006 0098 0194 0168 0190
INS3 0741 0489 0125 0915 0039 0069 0174 0151 0180
INS4 0714 0443 0130 0877 0034 0084 0164 0152 0156
INS5 0718 0452 0063 0841 -0048 0033 0050 0037 0111
OPT1 0116 0213 0431 0040 0856 0446 0636 0597 0521
OPT2 0133 0161 0479 0079 0855 0487 0703 0623 0554
OPT3 0031 0131 0529 -0043 0855 0495 0672 0635 0559
OPT4 0022 0095 0366 -0023 0793 0408 0627 0577 0431
OPT5 0031 0061 0441 0025 0818 0376 0638 0599 0420
SIS1 0095 0181 0268 0109 0460 0895 0612 0523 0700
SIS2 -0039 0150 0279 0020 0475 0898 0583 0473 0701
SIS3 0039 0215 0374 0120 0480 0901 0641 0585 0791
SIS4 0010 0193 0438 0072 0505 0899 0642 0578 0736
SIS5 -0012 0216 0275 0063 0464 0890 0617 0526 0689
SVQ1 0166 0279 0435 0182 0706 0619 0914 0837 0578
SVQ2 0085 0205 0493 0100 0733 0590 0907 0744 0611
SVQ3 0154 0249 0598 0173 0657 0675 0890 0838 0682
SVQ4 0116 0243 0532 0162 0729 0660 0897 0823 0654
SVQ5 0164 0275 0496 0173 0688 0539 0868 0759 0599
SYQ1 0142 0289 0541 0192 0682 0604 0878 0905 0597
SYQ2 0028 0173 0418 0076 0496 0383 0586 0778 0518
SYQ3 0079 0158 0464 0090 0604 0478 0708 0850 0569
SYQ4 0090 0241 0494 0185 0621 0536 0787 0867 0582
SYQ5 0084 0208 0567 0107 0687 0544 0839 0883 0563
USF1 0111 0254 0489 0129 0533 0628 0587 0599 0835
USF2 0121 0137 0408 0136 0464 0650 0512 0464 0820
USF3 0043 0275 0501 0106 0491 0732 0633 0579 0858
USF4 0103 0247 0328 0225 0483 0648 0563 0526 0781
67
Tabel 4 6 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading Fornell-Lackerrsquos)
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS 0911
INN 0552 0857
INQ 0050 0096 0811
INS 0821 0523 0129 0885
OPT 0081 0160 0541 0019 0836
SIS 0021 0214 0366 0087 0532 0897
SVQ 0153 0279 0572 0176 0785 0691 0895
SYQ 0102 0253 0583 0156 0726 0600 0894 0858
USF 0112 0280 0527 0179 0598 0808 0699 0660 0824
Tabel 46 menunjukan bahwa nilai akar AVE lebih tinggi daripada
korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya Sehingga berdasarkan hasil
pemeriksaan dua tahap cross loading diketahui bahwa tidak ada masalah dalam
uji discriminant validity
68
Gambar 4 8 Hasil Awal Analisis Outer Model
69
Gambar 4 9 Hasil Akhir Analisis Outer Model Setelah Penghapusan Indikator
70
413 Hasil Struktur Model
Analisis struktur model dilakukan melalui enam tahapan pengujian yaitu
pengujian path coefficient (β) coefficient of determination (R2) t-test
menggunakan metode bootstrapping effect size (f2) predictive relevance (1198762)
dan relative impact (1199022) (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Wong 2013 Yamin
2011) Secara grafis hasilnya dapat dilihat pada Tabel 413 Berikut adalah
penjelasan dari ke enam tahap pengujian
1) Path Coefficient (β)
Pengujian ini dilakukan dengan melihat nilai ambang batas yaitu di atas 01
dimana jalur (path) dapat dinyatakan memiliki pengaruh dalam model jika
hasil nilai uji path coefficient berada diatas 01 Hasilnya dari 23 jalur
hipotesis yang ada pada model penelitian ini 8 memiliki pengaruh yang tidak
signifikan dapat dilihat pada tabel 47 dan gambar hasil nilai uji path
coefficient semuanya memiliki nilai diatas 01
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient
Jalur Β
DIS -gt INQ -0271
DIS -gt SVQ -0180
DIS -gt SYQ -0273
DIS -gt USF -0159
INN -gt INQ -0030
INN -gt SVQ 0129
INN -gt SYQ 0133
INN -gt USF 0129
INQ -gt SIS -0157
71
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient (lanjutan)
Jalur β
INQ -gt USF 0160
INS -gt INQ 0356
INS -gt SVQ 0242
INS -gt SYQ 0296
INS -gt USF 0137
OPT -gt INQ 0561
OPT -gt SVQ 0774
OPT -gt SYQ 0721
OPT -gt USF 0132
SVQ -gt SIS 0437
SVQ -gt USF 0401
SYQ -gt SIS -0152
SYQ -gt USF 0075
USF -gt SIS 0686
2) Coefficient of Determination (R2)
Pengujian ini dilakukan untuk menjelaskan varian dari tiap target endogenous
variabel (variabel yang dianggap dipengaruhi oleh variabel lain dalam model)
dengan standar pengukuran sekitar 0670 sebagai kuat sekitar 0333 moderat
dan 0190 atau di bawahnya menunjukan tingkat varian yang lemah
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Wong 2013) Tabel 48
menunjukan bahwa R2 dari Information Quality (INQ) memiliki nilai 0332
R2 dari Success Information S (SIS) memiliki nilai 0708 R2 dari Service
Quality (SVQ) memiliki nilai 0658 R2 dari System Quality (SYQ) memiliki
nilai 0575 dan R2 dari User Satisfaction (USF) memiliki nilai 0536 Hal
tersebut dapat diartikan bahwa Optimism (OPT) Innovativeness (INN)
Discomfort (DIS) Insecurity (INS) menjelaskan secara moderat (332 )
varian dari INQ selanjutnya menjelaskan secara kuat (708 ) varian dari
SIS selanjutnya menjelaskan secara moderat (658 ) varian dari SVQ
selanjutnya menjelaskan secara moderat (575 ) varian dari SYQ Disisi
72
lain INQ SVQ dan SYQ menjelaskan secara moderat (536 ) varian dari
USF
Tabel 4 8 Hasil Uji Coefficient of Determination (R-Square)
Variabel Endogen R Square
INQ 0332
SIS 0708
SVQ 0658
SYQ 0575
USF 0536
3) T-test
Pengujian ini dilakukan dengan metode bootstrapping menggunakan uji two-
tailed dengan tingkat signifikansi 5 (005) untuk menguji hipotesis-
hipotesis penelitian Hipotesis tersebut akan diterima jika memiliki t-test lebih
besar dari 196 (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Wong 2013)
Adapun tingkat signifikansi lain yaitu 10 akan diterima jika memiliki t-test
165 (Hair et al 2011)
Gambar 4 10 Hasil Uji T-test
73
Gambar 410 diatas menunjukan bahwa ada 14 dari 23 hipotesis yang
diterima dan sisanya ditolak Berikut penjelasan hasil nilai t-test yang dapat
dilihat pada tabel 49
Tabel 4 9 Hasil Uji T-test
Hubungan antar Variabel
(Dependen -gt Independen) T-test
DIS -gt INQ 1929
DIS -gt SVQ 1626
DIS -gt SYQ 2181
DIS -gt USF 1518
INN -gt INQ 0254
INN -gt SVQ 1792
INN -gt SYQ 1811
INN -gt USF 1450
INQ -gt SIS 2123
INQ -gt USF 1254
INS -gt INQ 2547
INS -gt SVQ 2527
INS -gt SYQ 2668
INS -gt USF 1433
OPT -gt INQ 7128
OPT -gt SVQ 16486
OPT -gt SYQ 14434
OPT -gt USF 0993
SVQ -gt SIS 3371
SVQ -gt USF 2412
SYQ -gt SIS 1107
SYQ -gt USF 0397
USF -gt SIS 7666
4) Effect Size (f2)
Pada tahap ini dilakukan pengujian untuk mengetahui pengaruh variabel
tertentu terhadap variabel lainnya dalam struktur model dengan nilai ambang
batas sekitar 002 untuk pengaruh kecil 015 untuk menengah dan 035 untuk
pengaruh besar Dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut
74
Dimana
Nilai yang diperoleh ketika konstruk eksogen dimasukkan ke
model
Nilai yang diperoleh ketika konstruk eksogen dikeluarkan dari
model
Seperti yang dapat dilihat pada Tabel 410 hasil dari pengujian terhadap 23
jalur yang ada pada penelitian ini 4 jalur memiliki pengaruh yang besar dan 19
jalur lainnya memiliki pengaruh yang kecil
Tabel 4 10 Hasil Uji Effect Size
Jalur f2
Analisis f2 R2-in R2-ex sum f2
DIS -gt INQ 0332 0310 003342 Kecil
DIS -gt SVQ 0658 0649 002735 Kecil
DIS -gt SYQ 0575 0552 005414 Kecil
DIS -gt USF 0536 0529 001439 Kecil
INN -gt INQ 0332 0332 000048 Kecil
INN -gt SVQ 0658 0647 003321 Kecil
INN -gt SYQ 0575 0536 009179 Kecil
INN -gt USF 0536 0525 002300 Kecil
INQ -gt SIS 0708 0693 004967 Kecil
INQ -gt USF 0536 0520 003377 Kecil
INS -gt INQ 0332 0293 005889 Kecil
INS -gt SVQ 0658 064 005370 Kecil
INS -gt SYQ 0575 0547 006591 Kecil
INS -gt USF 0551 0531 004359 Kecil
OPT -gt INQ 0332 0029 045428 Besar
OPT -gt SVQ 0658 0081 168985 Besar
OPT -gt SYQ 0575 0075 117652 Besar
OPT -gt USF 0536 0539 - 000715 Kecil
SVQ -gt SIS 0708 0674 011464 Kecil
SVQ -gt USF 0536 0512 005100 Kecil
SYQ -gt SIS 0708 0703 001548 Kecil
SYQ -gt USF 0536 0535 000146 Kecil
USF -gt SIS 0708 0480 077795 Besar
75
5) Predictive Relevance (1198762)
Pengujian ini dilakukan dengan metode blindfolding untuk memberikan bukti
bahwa variabel tertentu yang digunakan dalam model mempunyai keterkaitan
prediktif (predictive relevance) dengan variabel lainnya dalam model dengan
ambang batas pengukuran di atas nol sama seperti pada Tabel 411
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Wong 2013)
Tabel 4 11 Hasil Uji Predictive Relevance
Variabel Endogen Q Square
INQ 0201
SIS 0525
SVQ 0486
SYQ 0388
USF 0323
6) Relative Impact (1199022)
Pengujian ini dilakukan dengan metode blindfolding untuk mengukur relatif
pengaruh dari sebuah keterkaitan prediktif suatu variabel tertentu dengan
variabel lainnya dengan nilai ambang batas sekitar 002 untuk pengaruh kecil
015 untuk pengaruh menengahsedang dan 035 untuk pengaruh besar (Hair
et al 2012) Rumus yang digunakan untuk perhitungan 1199022 adalah sebagai
berikut
q2 = 1198762 119894119899119888119897119906119889119890 minus 1198762 119890119909119888119897119906119889119890
1minus 1198762 119894119899119888119897119906119889119890
Tabel 412 menunjukan hasil bahwa 3 jalur mempunyai nilai yang besar
1 memiliki pengaruh sedang dan 19 jalur lainnya memiliki pengaruh kecil
76
Tabel 4 12 Hasil Uji Relative Impact
Jalur q2
Analisis q2 Q2-in Q2-ex sum q2
DIS -gt INQ 0201 0187 0018 Kecil
DIS -gt SVQ 0486 0480 0012 Kecil
DIS -gt SYQ 0388 0372 0026 Kecil
DIS -gt USF 0323 0320 0004 Kecil
INN -gt INQ 0201 0202 - 0001 Kecil
INN -gt SVQ 0486 0487 - 0002 Kecil
INN -gt SYQ 0388 0380 0013 Kecil
INN -gt USF 0323 0318 0007 Kecil
INQ -gt SIS 0525 0514 0023 Kecil
INQ -gt USF 0323 0314 0013 Kecil
INS -gt INQ 0201 0176 0031 Kecil
INS -gt SVQ 0486 0472 0027 Kecil
INS -gt SYQ 0388 0369 0031 Kecil
INS -gt USF 0323 0321 0003 Kecil
OPT -gt INQ 0201 0012 0237 Menengah
OPT -gt SVQ 0486 0055 0839 Besar
OPT -gt SYQ 0388 0048 0556 Besar
OPT -gt USF 0323 0325 - 0003 Kecil
SVQ -gt SIS 0525 0499 0055 Kecil
SVQ -gt USF 0323 0312 0016 Kecil
SYQ -gt SIS 0525 0522 0006 Kecil
SYQ -gt USF 0323 0325 - 0003 Kecil
USF -gt SIS 0525 0353 0362 Besar
77
Tabel 4 13 Hasil Analisis Struktural Model
Hipotesis β t-test R2
f2 q2 Analyses
No Jalur R2-in R2-ex sum f2 Q2-in Q2-ex sum q2 β t-test R2 f2 Q2 q2
H1 OPT -gt INQ 0561 7128 0332 0332 0029 045428 0201 0012 0237 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Menengah
H2 OPT -gt SYQ 0721 14434 0575 0575 0075 117652 0388 0048 0556 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Besar
H3 OPT -gt SVQ 0774 16486 0658 0658 0081 168985 0486 0055 0839 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Besar
H4 OPT -gt USF 0132 0993 0536 0536 0539 - 000715 0323 0325 - 0003 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H5 INN -gt INQ -0030 0254 0332 0332 0332 000048 0201 0202 - 0001 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H6 INN -gt SYQ 0133 1811 0575 0575 0536 009179 0388 0380 0013 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H7 INN -gt SVQ 0129 1792 0658 0658 0647 003321 0486 0487 - 0002 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H8 INN -gt USF 0129 1450 0536 0536 0525 002300 0323 0318 0007 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H9 DIS -gt INQ -0271 1929 0332 0332 0310 003342 0201 0187 0018 Tidak Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H10 DIS -gt SYQ -0273 2181 0575 0575 0552 005414 0388 0372 0026 Tidak Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H11 DIS -gt SVQ -0180 1626 0658 0658 0649 002735 0486 0480 0012 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H12 DIS -gt USF -0159 1518 0536 0536 0529 001439 0323 0320 0004 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H13 INS -gt INQ 0356 2547 0332 0332 0293 005889 0201 0176 0031 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H14 INS -gt SYQ 0296 2668 0575 0575 0547 006591 0388 0369 0031 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H15 INS -gt SVQ 0242 2527 0658 0658 064 005370 0486 0472 0027 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H16 INS -gt USF 0137 1433 0551 0551 0531 004359 0323 0321 0003 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H17 INQ -gt USF 0160 1254 0536 0536 0520 003377 0323 0314 0013 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H18 INQ -gt SIS -0157 2123 0708 0708 0693 004967 0525 0514 0023 Tidak Signifikan Diterima Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H19 SYQ -gt USF 0075 0397 0536 0536 0535 000146 0323 0325 - 0003 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H20 SYQ -gt SIS -0152 1107 0708 0708 0703 001548 0525 0522 0006 Tidak Signifikan Ditolak Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H21 SVQ -gt USF 0401 2412 0536 0536 0512 005100 0323 0312 0016 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H22 SVQ -gt SIS 0437 3371 0708 0708 0674 011464 0525 0499 0055 Signifikan Diterima Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H23 USF -gt SIS 0686 7666 0708 0708 0480 077795 0525 0353 0362 Signifikan Diterima Kuat Besar Predictive Relevance Besar
78
42 Interpretasi Hasil dan Pembahasan
421 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Analisis Data Demografis
Berdasarkan hasil analisis informasi demografis responden peneliti melakukan
interpretasi dan mendiskusikan hasil analisisnya sebagai berikut
1) Jenis Kelamin
Gambar 41 memperlihatkan bahwa dari 125 data responden yang
terlibat dalam penelitian ini sebagian besar responden berjenis kelamin
laki-laki yaitu sebanyak 70 orang (56) dan jumlah dari responden
perempuan yaitu sebanyak 55 orang (44)
2) Pendidikan Terakhir
Gambar 42 menunjukan bahwa responden yang terlibat dalam
penelitian ini memiliki keragaman tingkat pendidikan Sebanyak 71
responden (57) merupakan lulusan S1 25 responden (20) lulusan
SLTA 23 responden (18) merupakan lulusan Diploma dan 6 responden
merupakan lulusan S2 (5) Beragamnya tingkat pendidikan responden
akan berimplikasi terhadap variasi jawaban serta peneliti menilai bahwa
kuesioner penelitian akan mampu dipahami
3) Pengetahuan mengenai Keberadaan Sistem
Berdasarkan gambar 43 dari jumlah 125 responden mayoritas
sudah mengetahui mengenai keberadaan SIA Accurate yaitu sebanyak 119
responden (95) sisanya sebanyak 6 orang (5) belum mengetahui
mengenai adanya SIA Accurate
79
4) Pengalaman Penggunaan Sistem
Pengalaman responden dalam menggunakan sistem di institusi atau
perusahaan tersebut adalah lt1 tahun sebanyak 69 (55) 1-3 tahun
sebanyak 15 (12) 3-5 tahun sebanyak 16 (13) dan gt5 tahun sebanyak
25 (20 ) responden Gambar 44 menunjukan durasi pengalaman
responden dalam menggunakan SIA Accurate di penelitian ini
5) Skala Intensitas Penggunaan Sistem
Skala intensitas responden dalam menggunakan sistem dalam
pekerjaan di institusi atau perusahaan tersebut adalah ldquoselalurdquo sebanyak 79
responden (63) ldquoterkadangrdquo sebanyak 30 (24) ldquojarangrdquo sebanyak 16
(13) dan ldquotidak pernahrdquo sebanyak 0 (0 ) responden Gambar 45
menunjukan durasi pengalaman responden dalam menggunakan SIA
Accurate di penelitian ini
6) StatusPosisi Pekerjaan
Berdasarkan gambar 46 dapat diketahui bahwa responden pada
penelitian ini bagian marketing sebanyak 43 orang (34) dilanjutkan oleh
bagian logistik sebanyak 37 orang (30) bagian keuangan sebanyak 13
orang (11) bagian Admin sebanyak 24 orang (19) dan terakhir bagian
TI sebanyak 8 orang (6)
7) Kemampuan Penggunaan Komputer
Gambar 47 menunjukan penilaian responden atas kapabilitas
penggunaan komputer Hasil ini diambil berdasarkan jawaban responden
atas pertanyaan kemampuan penggunaan komputer yang memiliki pilihan
80
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil dan Sangat Tidak Terampil
Sebanyak 20 (16) responden menjawab ldquoSangat Terampilrdquo 87 (70)
responden menjawab ldquoTerampilrdquo dan 18 responden menjawab ldquoTidak
Terampilrdquo Hal tersebut menandakan bahwa kemampuan responden sudah
cukup baik dalam menggunakan komputer Peneliti memperkirakan hal ini
berkaitan dengan mayoritas responden berusia dibawa 30 tahun yang
popular disebut dengan generasi Y (Anantatmula 2012) yang dianggap
telah terbiasa dengan penggunaan teknologi informasi
422 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Pengukuran Model
Berdasarkan hasil analisis model pengukuran ada beberapa poin penting
yang harus diperhatikan yaitu sebagai berikut
1) Hasil akhir dari analisis telah menunjukan bahwa pengukuran model dari
model penelitian ini telah memenuhi syarat dan memiliki karakteristik yang
baik sehingga layak untuk dilanjutkan ke tahap analisis struktur model untuk
menguji inner model
2) Terdapat tiga indikator yang memiliki nilai outer loading dibawah 07 yaitu
INN1 INQ1 dan INQ2 Namun hal tersebut masih dapat ditoleransi dengan
melihat nilai composite reliability diatas 07
Peneliti beranggapan bahwa hal-hal pada poin dua disebabkan karena
pertimbangan waktu kerja para responden menyebabkan proses pengisian
kuesioner yang tidak didampingi langsung oleh peneliti sehingga memungkinkan
adanya pemaknaan pertanyaan yang tidak tepat Terkait dengan hal ini meskipun
pembuatan instrumen dan penjelasan awal kepada beberapa pihak yang mewakili
81
penerimaan kuesioner penelititan pada setiap perusahaan dalam penelitian ini telah
dilakukan dengan sebaik mungkin hal-hal di luar rencana dan kendali tidak dapat
dihindari khususnya saat pelaksanaan penelitian di lapangan
423 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Struktural Model
Bagian ini akan memaparkan interpretasi dan diskusi berdasarkan hasil dari enam
tahap analisis struktur model yaitu path coefficient (β) coefficient of determination
(R2) t-test menggunakan metode bootstrapping effect size (f2) predictive relevance
(1198762) dan relative impact (1199022) Berikut adalah pemaparan yang dilakukan dengan
mengikuti pertanyaan-pertanyaan penelitian dan hipotesis-hipotesis yang telah
dirumuskan sebelumnya
H1 Apakah Optimisme (Optimism) berpengaruh secara signifikan terhadap
Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
pertama (H1) diterima Artinya Optimisme (Optimism) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0561 Dilihat dari nilai f2 hipotesis OPTrarrINQ memiliki pengaruh
besar tetapi q2 pengaruh yang menengah serta memiliki nilai yang lemah dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT yang terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
82
ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang
dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel OPT tidak memiliki
pengaruh yang signifikan terhadap INQ
H2 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kualitas Sistem
(System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua (H2) diterima Artinya Optimisme (Optimsm) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality) dengan nilai path coefficient
(β) 0721 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis OPTrarrSYQ memiliki pengaruh yang
besar serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of determination (R2)
Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output
(Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang
menyatakan variabel OPT memiliki nilai signifikan terhadap SYQ dan juga terdapat
pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H3 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tiga (H3) diterima Artinya Optimisme (Optimsm) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0774 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis OPTrarrSVQ memiliki
83
pengaruh yang besar serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of
determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model
input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti 2017
Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT memiliki nilai signifikan terhadap
SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini
memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output
H4 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kepuasan
Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-empat (H4) tidak diterima Artinya Optimisme (Optimsm) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
walaupun nilai path coefficient (β) 0132 Dilihat dari nilai f2 dan coefficient of
determination (R2) hipotesis OPTrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta
memiliki nilai yang cukup dilihat dari q2 Hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT memiliki nilai
signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada dimensi input dalam model
penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
84
H5 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh secara signifikan terhadap
Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-lima (H5) tidak diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
dengan nilai path coefficient (β) -0030 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INNrarrINQ memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang kecil dilihat
dari coefficient of determination (R2) Hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN memiliki nilai
signifikan terhadap INQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model
penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H6 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-enam (H6) diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality) dengan nilai path coefficient
(β) 0133 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrSYQ memiliki pengaruh
tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient
of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model
input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017)
85
yang menyatakan variabel INN terdapat pada dimensi input dalam model penelitian
ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output Namun
hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Gusti (2017) yang menyatakan
variabel INN tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap SYQ
H7 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tujuh (H7) diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0129 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrSVQ memiliki
pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti
2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN memiliki nilai signifikan
terhadap SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini
memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output
H8 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kepuasan
Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-delapan (H8) tidak diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) dengan
86
nilai path coefficient (β) 0129 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrUSF
memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang
dilakukan oleh Gusti (2017) bahwa variabel INN tidak memiliki pengaruh yang
signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
ataupun output
H9 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif secara
signifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sembilan (H9) diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information
Quality) dengan nilai path coefficient (β) -0271 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai
dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan
peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS yang
terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak
87
sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan
variabel DIS tidak memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap INQ
H10 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kualitas Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sepuluh (H10) diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
dengan nilai path coefficient (β) -0273 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
DISrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap SYQ
H11 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kualitas Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sebelas (H11) tidak diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service
88
Quality) dengan nilai path coefficient (β) -0180 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrSVQ memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup
dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap SVQ Namun hasil ini tidak
sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis
1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS
yang terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H12 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua belas (H12) tidak diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User
Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) -0159 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup
dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak
sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis
1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS
89
yang terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H13 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tiga belas (H13) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information
Quality) dengan nilai path coefficient (β) 0356 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap INQ dan juga terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output
H14 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-empat belas (H14) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
dengan nilai path coefficient (β) 0296 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrSYQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
90
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki nilai signifikan terhadap SYQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam
model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H15 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-lima belas (H15) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality)
dengan nilai path coefficient (β) 0296 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrSVQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki nilai signifikan terhadap SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam
model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H16 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
91
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-enam belas (H16) tidak diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap User Satisfaction dengan nilai
path coefficient (β) 0137 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INSrarrUSF memiliki
pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of
determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan
oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel INS tidak memiliki pengaruh negatif
yang signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS yang terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
ataupun output
H17 Apakah Kualitas Informasi (Information Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tujuh belas (H17) tidak diterima Artinya Kualitas Informasi (Information
Quality) tidak memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna
(User Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) 0160 Dilihat dari nilai f2 dan
q2 hipotesis SYQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini tidak sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti2017 Hudin et al 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan
92
variabel INQ memiliki nilai signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output
H18 Apakah Kualitas Informasi (Information Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-delapan belas (H18) diterima Artinya Kualitas Informasi (Information Quality)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) -0157 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis INQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INQ terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Gusti
(2017) bahwa INQ tidak memiliki pengaruh terhadap SIS
H19 Apakah Kualitas Sistem (System Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sembilan belas (H19) tidak diterima Artinya Kualitas Sistem (System Quality)
93
tidak memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User
Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) 0075 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis SYQrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
penelitian Gusti (2017) yang menyatakan bahwa variabel SYQ tidak berpengaruh
signifikan terdap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Hudin
et al 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SYQ yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output
H20 Apakah Kualitas Sistem (System Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh (H20) tidak diterima Artinya Kualitas Sistem (System Quality) tidak
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) -0152 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis SYQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai
dengan penelitian Gusti (2017) yang menyatakan bahwa variabel SYQ tidak
berpengaruh signifikan terhadap SIS Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
94
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SYQ yang terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output
H21 Apakah Kualitas Layanan (Service Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis ke-dua
puluh satu (H21) diterima Artinya Kualitas Layanan (Service Quality) memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) dengan
nilai path coefficient (β) 0401 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis SVQrarrUSF
memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti
2017 Hudin etal 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SVQ
berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada dimensi
process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi
output
H22 Apakah Kualitas Layanan (Service Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh dua (H22) diterima Artinya Kualitas Layanan (Service Quality)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
95
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) 0437 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis SVQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SVQ yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel SVQ tidak
memiliki pengaruh yang signifikan terhadap SIS
H23 Apakah Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) berpengaruh signifikan
terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh tiga (H23) diterima Artinya Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) 0686 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis USFrarrSIS memiliki pengaruh yang besar serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel USF
memiliki pengaruh signifikan terhadap SIS dan juga terdapat pada dimensi process
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi output
96
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
51 Kesimpulan
Berdasarkan hasil temuan peneliti berikut adalah kesimpulan penting pada
penelitian ini
1) Telah dilakukan pengukuran tentang tingkat kesiapan pengguna dalam
keberhasian penerapan SIA Accurate dan faktor apa saja yang
mempengaruhi keberhasilan SIA Accurate dalam perspektif pengguna
sistem di beberapa perusahaan jakarta
2) Adanya penghapusan 3 indikator dari 44 indikator pada penelitian ini
adapun indikator yang dihapus antara lain INN1 INQ1 dan INQ2 Dari
hasil ini peneliti beranggapan penghapusan indikator terjadi dikarenakan
kurang tepatnya item instrument pada penelitian yang dilakukan
3) Tidak diterimanya 9 dari 23 hipotesis yaitu OPTrarrUSF INNrarrINQ
INNrarrUSF DISrarrSVQ DISrarrUSF INSrarrUSF INQrarrUSF SYQrarrUSF
dan SYQrarrSIS Perbedaan hasil temuan penelitian ini dengan penelitian
terdahulu dipengaruhi beberapa faktor diantaranya adalah adanya
perbedaan objek sampel dan instrumen penelitian
4) Diterimanya 14 hipotesis yaitu OPTrarrINQ OPTrarrSYQ OPTrarrSVQ
INNrarrSYQ INNrarrSVQ DISrarrINQ DISrarrSYQ INSrarrINQ INSrarrSYQ
INSrarrSVQ INQrarrSIS SVQrarrUSF SVQrarrSIS USFrarrSIS Sehingga
dapat dilihat bahwa di beberapa perusahaan Jakarta terdapat beberapa
97
pengaruh yang terjadi antara kesiapan pengguna dalam menggunakan
sistem informasi terhadap keberhasilan sistem yaitu sebagai berikut
a Optimism (OPT) berpengaruh terhadap Information Quality (INQ) System
Quality (SYQ) dan Service Quality (SVQ) sehingga akan menjadi faktor
pendorong Success Information System (SIS)
b Innovativeness (INN) berpengaruh terhadap System Quality (SYQ) dan
Service Quality (SVQ) sehingga akan menjadi faktor pendorong Success
Information System (SIS)
c Discomfort (DIS) memiliki pengaruh negatif terhadap Information Quality
(INQ) dan System Quality (SYQ) Hal tersebut akan menjadi faktor
penghambat dalam Success Information System (SIS)
d Insecurty (INS) memiliki pengaruh negatif terhadap Information Quality
(INQ) System Quality (SYQ) dan Service Quality (SVQ) Hal tersebut akan
menjadi faktor penghambat dalam Success Information System (SIS)
e Information Quality (INQ) memiliki pengaruh terhadap Success
Information System (SIS)
f Service Quality (SVQ) memiliki pengaruh terhadap User Satisfaction (USF)
serta Success Information System (SIS)
g User Satisfaction (USF) memiliki pengaruh terhadap Success Information
System (SIS)
98
52 Saran
Bagian ini berisikan saran yang berkaitan langsung dengan temuan penelitian
sebagai pertimbangan praktis bagi pihak-pihak yang memiliki ketertarikan untuk
tindak lanjut penelitian selanjutnya
1) Berdasarkan batasan metode dan hasil penelitian peneliti memberikan
saran bagi para mahasiswa dan peneliti selanjutnya (khususnya yang tertarik
pada kajian sejenis) diharapkan dapat meninjau kembali dan memperhatikan
hal-hal berikut
a Penelitian ini memiliki keterbatasan cakupan wilayah perusahaan di
Jakarta Penelitian yang akan datang diharapkan akan mampu
mencakup wilayah yang lebih luas sehingga akan memperkaya jumlah
responden yang terlibat dan mampu memberikan hasil yang lebih
akurat
b Terkait dengan hasil analisis dan interpretasi data penelitian yang akan
datang diharapkan mampu melakukan pengelompokan analisis
berdasarkan posisi jabatan sehingga akan mampu memberikan hasil
interpretasi dari berbagai prespektif responden yang terlibat
2) Diharapkan bagi para pengguna SIA Accurate di seluruh sektor perusahaan
agar dapat memperhatikan pandangan optimisme pemikiran inovatif rasa
ketidaknyamanan rasa ketidakamanan kualitas informasi kualitas sistem
kualitas pelayanan serta kepuasan pengguna sistem yang diterima oleh
sumber daya manusia di masing-masing perusahaan karena hal-hal tersebut
menjadi faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan sistem informasi
99
Pihak-pihak manajerial alangkah baiknya agar dapat menciptakan strategi
pengimplementasian sistem informasi seperti memberikan training dan
evaluasi kepada stafnya setelah menggunakan sistem dengan upaya
meningkatkan pandangan optimisme pemikiran inovatif kualitas informasi
kualitas sistem kualitas pelayanan juga kepuasan pengguna sistem dalam
keberhasilan penerapan sistem informasi
Daftar Pustaka
Afthanorhan B W amp Asyraf W M (2013) A comparison of partial least square
structural equation modeling (PLS-SEM) and covariance based structural
equation modeling (CB-SEM) for confirmatory factor analysis International
Journal of Engineering Science and Innovative Technology (IJESIT) 2(5)
198ndash205
Arvidsson V Holmstroumlm J amp Lyytinen K (2014) Information systems use as
strategy practice A multi-dimensional view of strategic information system
implementation and use Journal of Strategic Information Systems 23(1) 45ndash
61 httpsdoiorg101016jjsis201401004
Creswell J W (2017) Research Design Qualitative Quantitative and Mixed
Method Aproaches SAGE Publications 203ndash223
httpsdoiorg1041359781849208956
Davis J R Alderman C W amp Robinson L A (1990) Accounting Information
Systems A Cycle Approach Wiley 3 edition (February 1990)
Davis W S amp Yen D C (1998) The Information System Consultantrsquos
Handbook Systems Analysis and Design CRC Press
Dawes J (2008) Do data characteristics change according to the number of scale
points use And experiment using 5 point 7 point and 10 point scales
International Journal of Market Research 50(1) 1ndash20 httpsdoiorgArticle
Delone W H amp McLean E R (2003) The DeLone and McLean model of
information systems success A ten-year update Journal of Management
Information Systems 19(4) 9ndash30 Retrieved from
httpmesharpemetapresscomindexpeqdjk46vy52v4q6pdf
Djamarah S B amp Zain A (2010) Strategi Belajar Mengajar (Rineka Cipta Ed)
Jakarta
Florestiyanto M Y (2012) Evaluasi Kesiapan Pengguna Dalam Adopsi Sistem
Informasi Terintegrasi Di Bidang Keuangan Menggunakan Metode
Technology Rediness Index Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF)
1(4) 288ndash296
Ghozali I (2011) Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS19 (Edisi
Keli) Semarang Universitas Diponogoro
Ghozali I amp Hengky L (2015) Partial Least Squares Konsep Teknik dan
Aplikasi Menggunakan Program SmartPLS 30 Untuk Penelitian Empiris
Semarang Badan Penerbit UNDIP
Guritno S amp Sudaryono R (2011) Theory and Application of IT Research
Metodologi Penelitian Teknologi Informasi Yogyakarta Andi
101
Gusti G (2017) Ubiquitous Computing Di Uin Syarif Hidayatullah Jakarta
Hadi S (2016) Statistik Jakarta Pustaka Pelajar
Hair J F Sarstedt M Ringle C M amp Mena J A (2012) An assessment of the
use of partial least squares structural equation modeling in marketing research
Journal of the Academy of Marketing Science 40(3) 414ndash433
Hamalik O (2008) Kurikulum dan Pembelajaran Jakarta Sinar Grafika
Howsawi E M Eager D amp Bagia R (2011) Understanding project success
The four-level project success framework IEEE International Conference on
Industrial Engineering and Engineering Management 620ndash624
httpsdoiorg101109IEEM20116117991
Hudin J M amp Riana D (2016) Kajian Keberhasilan Penggunaan Sistem
Informasi Accurate Dengan Menggunakan Model Kesuksesan Sistem
Informasi Delon Dan Mclean Jurnal Sistem Informasi (Journal Of
Information Systems) 12(1) 1ndash8
HttpsDoiOrgHttpDxDoiOrg1021609JsiV13i1500
Jogiyanto (2007) Model Kesuksesan Sistem Teknologi Informasi Yogyakarta
Andi
Kadir A (2014) Pengenalan Sistem Informasi (Edisi Revisi) Yogyakarta Andi
Offest
Koloay L P Morasa J amp Elim I (2014) Peranan Sistem Informasi Akuntansi
Dalam Efektifitas Pelaporan Informasi Akuntansi Pertanggungjawaban Pada
Pt Pos Indonesia (Persero) Manado Universitas Sam Ratulangi Manado 2(3)
254ndash265
Lazuardi L I (2017) Pengaruh Kesiapan Penerimaan Pengguna Terhadap
Penerapan Sistem Informasi diantara Lembaga Keuangan Mikro Syariah Uin
Syarif Hidayatullah
McLeod L amp MacDonell S G (2011) Factors that affect software systems
development project outcomes ACM Computing Surveys 43(4) 24ndash56
httpsdoiorg10114519788021978803
Pambudi S A (2015) Analisis Kesiapan Pengguna Sistem Informasi Akademik
Semnasteknomedia Online 3(1) 2-1ndash127
Parasuraman A (2000) Technology Readiness Index (TRI) A Multiple-item Scale
to Measure Readiness Embrace New Technologies Journal of Service
Reasearch 2(4)
Parasuraman A amp Colby C L (2015) An Updated and Streamlined Technology
Readiness Index TRI 20 Journal of Service Research 18(1) 59ndash74
httpsdoiorg1011771094670514539730
Patel C J Gali V S Patel D V amp Parmar R D (2011) The effects of
102
information and communication technologies ( ICTs ) on higher education
From objectivism to social constructivism Journal of Vocational and
Technical Educatio 3(November) 113ndash120 Retrieved from
httpwwwacademicjournalsorgijvtePDFPdf2011NovPatel et
alpdf5CnhttpwwwacademicjournalsorgIJVTE
Puspitawati L amp Anggadini S D (2011) Sistem Informasi Akuntansi
Yogyakarta Graha Ilmu
Ringle C M Silva D da amp Bido D (2015) Structural equation modeling with
the SmartPLS
Romney M B amp Steinbart P J (2012) Accounting Information Systems (12th
Edition) Accounting Information System 1ndash67
Rusmana Ni Y (2015) Sistem Informasi Pengelolaan Keuangan Dana Bantuan
Pada Kecamatan Arjosari Jurnal Speed 7(2) 38ndash41 Retrieved from
httpspeedwebidejournalindexphpSpeedarticleview89
Santoso S (2011) Elex Structural Equation Modeling (SEM) Konsep dan Apllikasi
dengan AMOS 18 Jakarta PT Elex Media Komputindo Kompas Gramedia
Sarstedt M Ringle C M amp Hair J F (2017) Partial Least Squares Structural
Equation Modeling Springer International Publishing AG 2017 C Homburg
et Al (Eds) Handbook of Market Research Retrieved from
httpsdoiorg101007978-3-319-05542-8_15-
Setiawan A B (2016) Evaluasi Kepuasan Pengguna Sistem Aplikasi Surat
Keterangan Tinggal Sementara Online (SKTS) dengan Menggunakan Metode
End-User Computing Satisfaction Surabaya Skripsi Universitas Airlangga
Sheu M amp Kim H (2008) User Readiness for IS Development An Examination
of 50 Cases Systems Research and Behavioral Science 8(3) 27ndash42
httpsdoiorg101002sres
Siregar S (2013) Statistik Parametrik untuk Penelitian Kuantitatif Dilengkapi
dengan Perhitungan Manual dan Aplikasi SPSS versi 17 Jakarta Bumi
Aksara
Slameto (2010) Belajar dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhinya Jakarta
Rineka Cipta
Subiyakto A (2017) Development of the Readiness and Success Model for
Assessing the Information System Integration The author version of the
presented paper ( In publishing ) Development of the Readiness and Success
Model for Assessing the Information System Integration In International
Conference on Science and Technology (ICOSAT) Jakarta
Subiyakto A amp Ahlan A R (2014) Implementation of Input-Process-Output
Model for Measuring Information System Project Success TELKOMNIKA
Indonesian Journal of Electrical Engineering 12(7) 5603ndash5612
103
httpsdoiorghttpdoiorg1011591ijeecsv12i7pp5603-5612
Subiyakto A Ahlan A R Kartiwi M amp Sukmana H T (2015) Influences of
the Input Factors towards Success of An Information System Project
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control)
13(2) 686 httpsdoiorg1012928telkomnikav13i21323
Subiyakto A Ahlan A R Putra S J amp Kartiwi M (2015) Validation of
Information System Project Success Model A Focus Group Study SAGE
Open 5(2) 1ndash14 httpsdoiorg1011772158244015581650
Subiyakto A Ahlan A R Kartiwi M amp Sukmana H T (2015) Measurement
of Information System Project Success Based on Perceptions of the Internal
Stakeholders International Journal of Electrical and Computer Engineering
(IJECE) 5(2) 271-279 Sugiyono (2011) Metode Penelitian Kuantitatif
Kualitatif dan RampD Bandung CV Alfabeta
Sutabri T (2004) Analisis Sistem Informasi Jakarta CVAndi Offset
Tjahjanadi N Y amp Sarosa S (nd) Evaluasi Net Benefit Sistem Informasi
Akutansi Pada Software Akutansi Accurate dan Zahir Menurut Model Delone
amp Mclean 2003 240
Wong K K K (2013) Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-
SEM) Techniques Using SmartPLS Marketing Bulletin 24(1) 1ndash32
httpsdoiorg101108EBR-10-2013-0128
Yamin S amp Kurniawan H (2011) Generasi Baru Mengolah Data Penelitian
dengan Partial Least Square Path Modeling Aplikasi dengan software
XLSTAT SmartPLS dan Visual PLS Edisi 1 Jakarta Salemaba Infotek
Yunita I (2017) Pengukuran Kepuasan Pengguna terhadap Tulis (Technology Uin
Library Information System) pada Pusat Perpustakaan UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
LAMPIRAN
x
DAFTAR ISI
COVER i
LEMBAR PERSETUJUAN Error Bookmark not defined
LEMBAR PENGESAHAN Error Bookmark not defined
LEMBAR PERNYATAAN iv
ABSTRAK v
KATA PENGANTAR vii
DAFTAR ISI xiii
DAFTAR GAMBAR xiii
DAFTAR TABEL xiv
BAB I PENDAHULUAN 1
11 Latar Belakang 1
12 Identifikasi Masalah 6
13 Rumusan Masalah 6
14 Ruang Lingkup dan Batasan Masalah 7
15 Tujuan dan Sasaran Penelitian 7
16 Manfaat Penelitian 8
17 Metodologi Penelitian 9
18 Model Penelitian 9
19 Pertanyaan Penelitian 10
110 Sistematika Penulisan 11
BAB II LANDASAN TEORI 2
21 Definisi Kesiapan 2
22 Definisi Keberhasilan 2
23 Definisi Pengguna Sistem 3
24 Definisi Sistem Informasi 5
25 Definisi Sistem Informasi Akuntansi 5
26 Sistem Informasi Akuntansi Accurate 7
261 SIA Accurate versi 5 8
262 Modul SIA Accurate versi 5 9
263 Kelebihan SIA Accurate versi 5 dengan versi sebelumnya 11
264 Kekurangan SIA Accurate versi 5 12
xi
27 Konsep Dasar Kesiapan Teknologi (Technology Readiness) 13
28 Konsep Dasar Keberhasilan Sistem Informasi (Success SI) 14
29 Populasi Dan Sampel 18
291 Teknik Sampling 19
292 Teknik Menentukan Ukuran Sampel 21
210 Teknik Pengumpulan Data 22
211 Skala Likert 23
212 PLS-SEM 24
211 Model yang Diadopsi 28
2111 Model IPO Logic 32
2112 Model Kesiapan Teknologi (Technology Readiness) 33
2113 Model Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information) 37
212 Penelitian Sejenis 43
213 Pengembangan Hipotesis 47
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 49
31 Pendekatan Penelitian 49
32 Prosedur Penelitian 50
33 Populasi dan Sampel 51
34 Instrumen Penelitian 52
35 Pengumpulan dan Pemrosesan Data 54
36 Analisis dan Interpretasi Data 54
BAB IV HASIL ANALISIS DAN INTERPRETASI 56
41 Hasil Analisis 56
411 Hasil Analisis Demografis 56
412 Hasil Analisis Pengukuran Model 61
413 Hasil Struktur Model 70
42 Interpretasi Hasil dan Pembahasan 78
421 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Analisis Data Demografis 78
422 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Pengukuran Model 80
423 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Struktural Model 81
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 96
51 Kesimpulan 96
xii
52 Saran 98
Daftar Pustaka 100
LAMPIRAN 114
xiii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1 1 Model Penelitian 10
Gambar 2 1 Model Pengukuran Keberhasilan Proyek SI 17
Gambar 2 2 Revisi Model 18
Gambar 2 3 IPO LOGIC 32
Gambar 2 4 Model TRI 20 33
Gambar 2 5 Model Keberhasilan SI 37
Gambar 2 6 Model Keberhasilan SI 42
Gambar 3 1 Prosedur Penelitian 50
Gambar 4 1 Diagram Jenis Kelamin Responden 56
Gambar 4 2 Diagram Pendidikan Terakhir Responden 57
Gambar 4 3 Diagram Pengetahuan Keberadaan Sistem 58
Gambar 4 4 Diagram Pengalaman Penggunaan Sistem 58
Gambar 4 5 Diagram Skala Intensitas Penggunaan Sistem 59
Gambar 4 6 StatusPosisi Pekerjaan 60
Gambar 4 7 Diagram Kemampuan Penggunaan Komputer 60
Gambar 4 8 Hasil Awal Analisis Outer Model 68
Gambar 4 9 Hasil Akhir Analisis Outer Model Setelah Penghapusan Indikator 69
Gambar 4 10 Hasil Uji T-test 72
xiv
DAFTAR TABEL
Tabel 2 1 Perbedaan Varian Accurate 5 9
Tabel 2 2 Variabel TRI dan Keberhasilan SI 29
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI 29
Tabel 3 1 Waktu Penelitian 51
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian 52
Tabel 4 1 Hasil Awal Uji Loading Factor 62
Tabel 4 2 Hasil Uji Loading Factor Setelah Penghapusan Indikator 63
Tabel 4 3 Hasil Uji Composite Reliability 64
Tabel 4 4 Hasil Uji Average Variance Extracted (AVE) 65
Tabel 4 5 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading) 66
Tabel 4 6 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading Fornell-Lackerrsquos) 67
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient 70
Tabel 4 8 Hasil Uji Coefficient of Determination (R-Square) 72
Tabel 4 9 Hasil Uji T-test 73
Tabel 4 10 Hasil Uji Effect Size 74
Tabel 4 11 Hasil Uji Predictive Relevance 75
Tabel 4 12 Hasil Uji Relative Impact 76
Tabel 4 13 Hasil Analisis Struktural Model 77
1
BAB I
PENDAHULUAN
11 Latar Belakang
Saat ini peranan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) khususnya SI telah
sering sekali kita gunakan dalam kegiatan sehari-hari Sutabri (2012) menyatakan
bahwa SI tidak lagi dipandang hanya sebagai pelengkap tetapi sudah menjadi
pendukung utama dalam proses bisnis yang ada pada suatu organisasi Oleh karena
itu Peranan TIK dapat berkontribusi pada perubahan cara manusia dalam bekerja
dan berinteraksi di bidangnya (Patel Gali Patel amp Parmar 2011)
Sistem informasi Akuntansi (SIA) adalah suatu sistem yang mengumpulkan
merekam menyimpan dan mengolah data untuk menghasilkan informasi bagi para
pembuat keputusan (Romney amp Steinbart 2012) Pemanfaatan SIA dalam industri
keuangan telah meningkat di segala bidang dan telah mengubah tatanan sistem
keuangan modern Dengan menggunakan teknologi SI terbukti dapat menekan
biaya menciptakan proses kerja yang lebih cepat dan efisien serta menawarkan
tingkat fleksbilitas yang tinggi (Arvidsson Holmstroumlm amp Lyytinen 2014) Salah
satu contoh SIA adalah SIA Accurate Penggunaan SIA Accurate sesuai dengan
salah satu tujuan utama SI yaitu untuk menyajikan informasi sebagai pendukung
pengambilan keputusan perencanaan pengendalian dan perbaikan selanjutnya
(Puspitawati amp Anggadini 2011)
Accurate adalah merupakan salah satu programsoftware SIA buatan putra-
putri bangsa Pengembang sistemnya (developer system) adalah CPSSoft (PT Cipta
2
Piranti Sejahtera) dan CPSSoft tidak melayani penjualan mereka fokus di
pengembangan program dan administrasi Berbagai perusahaan hampir di seluruh
indonesia telah menggunakan SIA Accurate dari tahun 1998 hingga sekarang
Karena SIA Accurate merupakan produk lokal yang sesuai dengan Pernyataan
Standar Akuntansi Keuangan (PSAK) dan Perpajakan di Indonesia SIA Accurate
ini merupakan salah satu program pembukuan perusahaan dalam bentuk paket
modul lengkap siap pakai yang terdiri dari General Ledger CashBank Inventory
Purchase Sales Fixed Asset dan tersedia untuk varian project dan manufaktur
yang bisa diaplikasikan di berbagai jenis dan skala usaha kecil menengah bagi
perusahaan baik yang bergerak di bidang trading distribusi service atau
manufaktur dan lain sebagainya SIA Accurate ini menyediakan layanan dengan
menggunakan Bahasa Indonesia sehingga penggunaan sistem ini akan mudah
dipahami oleh masyarakat Indonesia
Menurut Parasuraman dalam Lazuardi (2017) menyatakan bahwa setiap
orang bisa menjadi pengguna teknologi informasi (TI) atau SI namun cara
mengimplementasikannya tergantung pada derajat kesiapan seseorang dalam
menerima teknologi atau sistem tersebut Dan langkah pertama yang harus
dilakukan dalam implementasi teknologi adalah mengetahui kesiapan pengguna
dalam menerima teknologi tersebut (Parasuraman amp Colby 2015) Adanya
pengidentifikasian akan faktor-faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna
dalam pengadopsian teknologi penting agar tujuan dari adopsi teknologi dapat
tercapai dan lebih bermanfaat (Noprianto et al 2017)
3
Hasil observasi peneliti dalam penerapan SIA Accurate menemukan beberapa
masalah dari sisi pengguna dan juga kelemahan dari SIA Accurate itu sendiri
Seperti mesin pencarian SIA Accurate tidak dapat mendeteksi keyword secara
keseluruhan kalimat hanya dapat mendeteksi kata pertama dalam kalimat Contoh
lainnya adalah output atau laporan yang dihasilkan terkadang tidak sesuai dengan
filter yang telah diatur oleh pengguna Oleh karena itu para pengguna yang
menggunakan SIA Accurate masih mengalami kesulitan dalam mempelajari
halkasus baru lainnya Beberapa pengguna yang malas belajar tidak dapat
memanfaatkan sistem secara baik sehingga mengakibatkan pengguna menunda
pekerjaannya dengan menggunakan sistem atau cara lama kemudian meminta
bantuan penggunauser lainnya yang lebih mengerti untuk memindahkannya ke
SIA Accurate Melihat kasus diatas tingkat kesiapan pengguna dalam
menggunakan SIA Accurate ini mempengaruhi keberhasilan perusahaan dalam
menerapkan teknologi atau sistem baru
Selain itu belum pernah dilakukan pengujian keberhasilan penerapan SIA
Accurate dari persepsi kesiapan pengguna sehingga studi penelitian ini akan
menguji tingkat keberhasilan penerapan SIA Accurate yang dinilai dari sikap
kesiapan pengguna dan keberhasilan sistem Penelitian ini menggunakan
pengembangan model kesiapan dan keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017) Model
ini sesuai dengan kasus yang telah dijelaskan sebelumnya peneliti memilih model
ini agar mengetahui apa saja faktor-faktor yang mepengaruhi keberhasilan
penerapan sistem dari sisi pengguna maupun sistem itu sendiri Diketahuinya
faktor-faktor yang berpengaruh akan menjadi harapan dari penelitian ini untuk
4
memberikan masukan atau rekomendasi bagi para pengguna SIA Accurate dalam
memanfaatkan SIA Accurate
Menurut peneliti model yang diajukan ini memiliki sembilan variabel
dimana lima variabel diantaranya merupakan faktor dari pengguna dan empat
variabel lainnya merupakan faktor dari sistem itu sendiri Kelima faktor dari
pengguna tersebut adalah Optimism Innovativeness Discomfort Insecurity dan
User Satisfaction Sedangkan keempat faktor dari sistem adalah Indormation
Quality System Quality Service Quality dan Success Information System
Variabel di atas menjelaskan tentang faktor yang mempengaruhi pengguna
terhadap penggunaan sistem seperti apakah pengguna memiliki rasa optimis
(Optimism) atau keyakinan terhadap sistem yang akan memberikan output sesuai
ekspektasinya apakah pengguna memiliki kecenderungan dalam ingin mencoba hal
baru (Innovativeness) terhadap sistem apakah pengguna merasa terbebani
(Discomfort) karena kurang menguasai sistem apakah pengguna memiliki rasa
tidak aman (Insecurity) dan keraguan terhadap integritas sistem dan apakah
pengguna merasa puas (User Satisfaction) terhadap keseluruhan penerapan sistem
Selain itu variabel diatas juga dapat memaparkan faktor yang mempengaruhi sistem
terhadapkeberhasilan penerapannya seperti apakah kualitas output (Information
Quality) yang dihasilkan oleh sistem sudah sesuai dengan harapan pengguna
apakah kualitas sistem (System Quality) secara keseluruhan mudah digunakan
apakah peningkatan kualitas layanan (Service Quality) telah diberikan sesuai
5
kebutuhan pengguna dan apakah penerapan sistem telah berhasil (Success
Information System) dimanfaatkan sesuai dengan harapan dan kebutuhan pengguna
Upaya mengetahui tingkat kesiapan pengguna dan keberhasilan pemerapan
SI perlu adanya pengukuran sejauh mana kesiapan pengguna terhadap keberhasilan
penerapan SIA Accurate Karena kecenderungan sikap seseorang dalam
menggunakan SI akan mencerminkan kesiapan pengguna dalam pemanfaataan
sistem dan tingkat keberhasilan penerapan sistem Penggunaan model ini sesuai
dengan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menggabungkan model
kesiapan teknologi Technology Readiness Index (TRI) Parasuraman dan Colby
(2015) serta model keberhasilan SI Delone dan McLean (2003) yang telah
dimodifikasi oleh Subiyakto (2015) sebagai salah satu model alternatif pengukuran
keberhasilan proyek SI
Berdasarkan pembahasan diatas penelitian ini bermaksut untuk mencari tahu
faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi kesiapan pengguna dalam keberhasilan
menggunakan SIA Accurate Pengukuran kesiapan merupakan hal penting untuk
dilakukan karena salah satu tantangan terberat dalam penerapan sistem maupun
teknologi informasi baru adalah kesiapan dari penggunanya (Jogiyanto 2007
Pambudi 2015) Ketidaksiapan dapat menimbulkan dampak kegagalan dalam
penerapan teknologi informasi itu sendiri (Florestiyanto 2012 Subiyakto 2017)
Harapan dari penelitian ini dapat memaparkan faktor-faktor penting yang
mempengaruhi tingkat kesiapan dan keberhasilan penerapan SIA Accurate
sehingga akan menjadi rekomendasimasukan bagi para pengguna dalam
memanfaatkan SI dan teknologi informasi Oleh karena itu peneliti tertarik untuk
6
melakukan penelitian dengan judul ldquoKesiapan Keberhasilan Penerapan Sistem
Informasi Akuntansi Accurate Berdasarkan Persepsi Penggunanyardquo
12 Identifikasi Masalah
Adapun identifikasi masalah berdasarkan latar belakkang yang telah dijelaskan di
atas adalah sebagai berikut
1 Ditemukan kelemahan dari SIA Accurate seperti output dari mesin
pencarian dan laporan yang dihasilkan oleh SIA Accurate tidak sesuai
dengan harapan pengguna sehingga menyebabkan kesulitan dalam
pemanfaatan sistem
2 Ditemukan masalah dari beberapa pengguna SIA Accurate yang malas
belajar tidak dapat menggunakan sistem secara maksimal karena masih
menunda dan memberikan pekerjaannya kepada pihak lain apabila
mengalami kesulitan baru
3 Belum pernah dilakukan pengujian terkait dengan keberhasilan penerapan
SIA Accurate berdasarkan persepsi kesiapan penggunanya
13 Rumusan Masalah
Berdasarkan indentifikasi di atas Kecenderungan sikap seseorang dalam
menggunakan SI akan mencerminkan kesiapan pengguna sedangkan ketidaksiapan
dapat menimbulkan dampak kegagalan dalam penerapan TI itu sendiri
(Florestiyanto 2012 Subiyakto 2017) Dari beberapa hasil pengamatan peneliti
sedikitnya penelitian yang menguji keberhasilan penerapan SIA Accurate
7
berdasarkan persepsi kesiapan pengguna Harapan dari penelitian ini dapat
memaparkan faktor-faktor penting yang mempengaruhi tingkat kesiapan dan
keberhasilan penerapan SIA Accurate sehingga akan menjadi
rekomendasimasukan bagi para pengguna dalam memanfaatkan SI dan TI
14 Ruang Lingkup dan Batasan Masalah
Berikut beberapa batasan dalam penelitian ini
1) Peneliti mengambil sampel dengan teknik pengambilan sampel pusposive
sampling sejumlah 125 responden yaitu pengguna SIA Accurate versi 5 di
beberapa perusahaan Jakarta yang telah menggunakan sistem ini tanpa
dibatasi lamanya waktu penggunaan
2) Proses yang dilakukan pada penelitian ini adalah menguji pengaruh kesiapan
pengguna SIA Accurate terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate
3) Secara teori penelitian ini mengadopsi 9 variabel dari penggunaan model
keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017)
4) Teknik analisis data ini penulis menggunakan metode PLS SEM dan untuk
pengelolaan data yang didapat peneliti menggunakan software SmartPLS
versi 30
15 Tujuan dan Sasaran Penelitian
Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah
1) Menguji kesiapan pengguna terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate
8
2) Mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna terhadap
keberhasilan penerapan SIA Accurate
Merujuk pada tujuan penelitian diatas sasaran penelitian ini ialah
1) Diketahuinya keberhasilan penerapan SIA Accurate berdasarkan persepsi
kesiapan pengguna
2) Diketahuinya faktor-faktor yang berpengaruh dalam kesiapan pengguna
dalam keberhasilan penerapan SIA Accurate
16 Manfaat Penelitian
Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberi manfaat bagi beberapa pihak
Manfaat tersebut adalah
1) Secara teoritis penelitian ini dapat memberikan refrensi baru dalam
penggunaan model kesiapan dan keberhasilan dalam penerapan SIA
Accurate
2) Secara metodologi penelitian ini akan menambah refrensi penggunaan
pendekatan kuantitatif untuk riset pada prodi Sistem Informasi Fakultas Sains
dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
3) Secara praktis hasil penelitian ini dapat dimanfaatkan bagi pihak terkait
sebagai salah satu bahan pertimbangan dalam rencana pemanfaatan dan
perkembangan sistem berikutnya
9
17 Metodologi Penelitian
Dalam penelitian ini penulis menggunakan beberapa metode untuk membantu
dalam melakukan analisis Penelitian ini menggunakan pendekatan secara
kuantitatif dan model kesiapan dan keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017)
Kuesioner yang dibuat dari pemaduan variabel dan indikator dari kedua model
tersebut Pada penelitian ini menggunakan teknik pengambilan sampel purposive
sampling dimana sampel responden adalah seluruh pengguna sistem yang
khususnya pernah menggunakan SIA Accurate di perusahaannya masing-masing
dan berdomisili Jakarta Kuesioner disebarkan secara langsung penyebaran secara
langsung bertujuan untuk mendapatkan responden yang sesuai dan pernah
menggunakan SIA Accurate secara langsung Tahap akhir seluruh kuesioner yang
telah terisi akan ditampung di MS Excel dan nantinya akan dianalisis Penelitian
ini menggunakan teknik analisis data adalah PLS-SEM dengan tools SmartPLS
versi 30
18 Model Penelitian
Model yang digunakan pada penelitian ini adalah model kesiapan dan keberhasilan
SI dari Subiyakto (2017) yang telah menggabungkan diantara model kesiapan TRI
20 (Parasuraman amp Colby 2015) dengan model Keberhasilan SI Delone dan
McLean (2003) yang telah dimodifikasi oleh Subiyakto (2015)Model penelitian
pengukuran pengaruh kesiapan terhadap keberhasilan penerapan sistem ini terdiri
dari 9 variabel yaitu Optimism (OPT) Innovativeness (INN) Discomfort (DIS)
Insecure (INS) Information Quality (INQ) System Quality (SYQ) Service Quality
10
(SVQ) User Satisfaction (USF) Success Information System (SIS) Untuk
pengadopsian penggabungan dan pengkombinasian kedua model tersebut peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) menggunakan asumsi mengenai model logika input-
process-output oleh (Davis amp Yen 1998) Berikut model yang diajukan pada
penelitian ini
Gambar 1 1 Model Penelitian
19 Pertanyaan Penelitian
Berdasarkan tujuan dan sasaran pada penelitian ini maka pertanyaan penelitian
dalam hal ini
11
1 Apakah kesiapan pengguna berpengaruh terhadap keberhasilan penerapan
SIA Accurate
2 Apa saja faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna dalam keberhasilan
penerapan SIA Accurate dari persepsi kesiapan pengguna
21 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap INQ SYQ
SVQ dan USF
22 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap INQ SYQ
SVQ dan USF
23 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
SYQ SVQ dan USF
24 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
SYQ SVQ dan USF
25 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dam SIS
26 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan SIS
27 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan SIS
28 Apakah USF berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
110 Sistematika Penulisan
Dalam penyusunan laporan penelitian pembahasan terbagi dalam lima bab yang
secara singkat akan diuraikan sebagai berikut
12
BAB I PENDAHULUAN
Bab ini berisi latar belakang masalah rumusan masalah ruang lingkup dan batasan
tujuan dan sasaran manfaat penelitian metodologi penelitian model penelitian
pertanyaan penelitian dan sistematika penulisan
BAB II LANDASAN TEORI
Bab ini membahas mengenai dasar-dasar teori yang mendukung tentang
pengukuran pengaruh kesiapan dan keberhasilan pengguna terkait penerapan SIA
Accurate
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
Bab ini membahas tentang metodologi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu
metode pengumpulan data dan metode analisis yang digunakan
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab ini memaparkan analisis data dan hasilnya serta interpretasi hasil penelitian
dengan merujuk kepada basis teori sebelumnya
BAB V PENUTUP
Bab ini berisi kesimpulan yang berkenaan dengan hasil pemecahan masalah serta
beberapa saran untuk pengembangan keberhasilan penerapan SIA Accurate
2
BAB II
LANDASAN TEORI
21 Definisi Kesiapan
Kesiapan adalah tingkatan atau keadaan yang harus dicapai dalam proses
perkembangan perorangan pada tingkatan pertumbuhan mental fisik sosial dan
emosional (Hamalik 2008) Kesiapan adalah kondisi seseorang secara keseluruhan
yang dapat membuatnya siap untuk dapat memberikan respon atau jawaban dalam
suatu cara tertentu terhadap suatu situasi yang dihadapinya Maka seseorang akan
menyesuaikan kondisi tersebut dan akan berpengaruh atau memiliki kecenderungan
untuk memberi respon (Slameto 2010)
Definisi Kepuasan menurut Kotler dalam Abdurrahman dan Prasetyo
(2016) adalah tingkat perasaan seseorang setelah membandingkan kinerja atau hasil
dengan harapannya Kepuasan dapat dilihat dari kesesuaian harapan dengan apa
yang didapat dari suatu pelayanan (Tjiptono dalam Abdurrahman dan Prasetyo
2016) Kata kepuasan atau satisfaction berasal dari bahasa latin ldquosatisrdquo (artinya
cukup baik memadai) dan ldquofaciordquo (artinya melakukan atau membuat) sehingga
secara sederhana dapat diartikan sebagai lsquoupaya pemenuhan sesuatursquo (Tjitptono
dalam Hartono dan Wahyono 2015)
22 Definisi Keberhasilan
Dalam buku Djamarah dan Zain (2010) WJS Poerwadarminto berpendapat
bahwa keberhasilan adalah hasil yang telah dicapai (dilakukan dikerjakan dan
3
sebagainya) Sedangkan menurut Masrsquoud Khasan Abdul Qohar keberhasilan
adalah apa yang telah dapat diciptakan hasil pekerjaan hasil yang menyenangkan
hati yanng diperoleh dengan jalan keuletan kerja
Keberhasilan dari sistem informasi ditentukan bagaimana sistem itu dapat
dijalankan oleh pengguna dengan efektif dan pengguna merasa puas menggunakan
sistem tersebut dan juga bagaimana perusahaan dapat memperoleh keuntungan dari
sistem yang digunakannya Doll dan Torkzadeh dalam Istianingsih dan Wiwik
Utami (2009) menyatakan bahwa kepuasan pengguna sistem informasi dapat
digunakan sebagai tolak ukur keberhasilan suatu sistem informasi Kepuasan
pengguna akhir ini kemudian menjadi bagian dalam pengembangan model
keberhasilan sistem informasi selanjutnya
23 Definisi Pengguna Sistem
Dalam bukunya Rusdiana dan Irfan (2014) Pelaku sistem terdiri atas tujuh
kelompok yaitu sebagai berikut
1) Pemakai
Pada umumnya ada tiga jenis pemakai yaitu operasional pengawas
dan eksekutif
2) Manajemen
Ada tiga jenis manajemen yaitu manajemen pemakai yang bertugas
menangani pemakaian ketika sistem baru diterapkan manajemen sistem
yang diterapkan dalam pengembangan sistem manajemen umum yang
terlibat dalam strategi perencanaan sistem dan sistem pendukung
pengambilan keputusan
4
3) Pemeriksa
Pemeriksa menentukan segala sesuatunya berdasarkan ukuran
ukuran standar yang dikembangkan di banyak perusahaan sejenis
4) Penganalisis sistem
Fungsi dari penganalisis sistem antara lain sebagai berikut
a) Arkeolog yaitu menelusuri cara sistem lama berjalan sistem
tersebut dijalankan dan segala hal menyangkut sistem lama
b) Inovator yaitu membantu mengembangkan dan membuka
wawasan pemakai bagi kemungkinan lain
c) Mediator yaitu menjalankan fungsi komunikasi dari semua level
antara lain pemakai manajer programmer pemeriksa dan pelaku sistem
lain yang mungkin belum memiliki sikap dan cara pandangan yang sama
dan
d) Pimpinan yaitu penganalisis sistem harus personal yang
berpengalaman dari programmer atau desainer
5) Pendesain Sistem
Pendesain sistem menerima hasil penganalisis sistem berupa
kebutuhan pemakai yang tidak berorientasi pada teknologi tertentu
kemudian ditransformasikan ke desaian arsitektur tingkat tinggi dan dapat
diformulasikan oleh programmer
6) Programmer
Setelah penganalisis sistem memberikan hasil kerjanya dan diolah
oleh pendesain sistem programmer dapat mulai bekerja
5
7) Personal Pengoperasian
Pelaku ini bertugas dan bertanggung jawab di pusat komputer
misalnya jaringan keamanan perangkat lunak pencetakan back-up
24 Definisi Sistem Informasi
Sistem informasi adalah suatu sistem di dalam organisasi yang membantu
kebutuhan pengolahan transaksi harian yang mendukung fungsi operasi organisasi
yang bersifat manajerial dengan kegiatan strategi organisasi agar dapat
menyediakan laporan yang diperlukan oleh pihak luar (Sutabri 2012)
Menurut pandangan Hall dalam Kadir (2014) sistem informasi adalah
sebuah rangkaian prosedur formal di mana data dikelompokkan diproses menjadi
informasi dan didistribusikan kepada pemakai Sama halnya seperti menurut
Sidharta dalam (Rusmana 2015) bahwa sebuah sistem informasi adalah sistem
buatan manusia yang berisi himpunan terintegrasi dari komponen-komponen
manual dan komponen-komponen terkomputerisasi yang bertujuan untuk
mengumpulkan data memproses data dan menghasilkan informasi untuk pemakai
25 Definisi Sistem Informasi Akuntansi
Sistem Informasi Akuntansi sering dirancang dengan menggunakan software agar
informasi yang dihasilkan menjadi lebih akurat efisien dan tepat waktu (Davis
Alderman amp Robinson 1990) Sistem Informasi Akuntansi adalah suatu sistem
yang mengumpulkan merekam menyimpan dan mengolah data untuk
menghasilkan informasi bagi para pembuat keputusan (Romney amp Steinbart 2012)
Terdapat 6 komponen dalam Sistem Informasi Akuntansi yakni
6
1 Orang yang menggunakan sistem
2 Prosedur dan instruksi yang digunakan untuk mengumpulkan mengolah
dan menyimpan data
3 Data tentang organisasi dan kegiatan bisnisnya
4 Software yang digunakan untuk mengolah data
5 Infrastruktur teknologi informasi meliputi komputer perangkat tambahan
dan peralatan komunikasi jaringan yang digunakan dalam Sistem
Informasi Akuntansi
6 Sistem pengendalian internal dan perangkat keamanan untuk menjaga data
Sistem Informasi Akuntansi
Menurut Romney dan Steinbart (2012) sebuah sistem informasi akuntansi
yang didesain dengan baik dapat
1 Meningkatkan kualitas dan mengurangi biaya dari produk dan jasa
2 Meningkatkan efisiensi
3 Meningkatkan pembagian pengetahuan
4 Meningkatkan efisiensi dan efektivitas dari suatu rantai Supply
5 Meningkatkan struktur dari pengendalian internal
6 Meningkatkan kualitas pengambilan keputusan
Menurut Sutabri (2004) sistem informasi akuntansi meliputi beragam
aktivitas yang berkaitan dengan siklus pemrosesan akuntansi perusahaan Meskipun
tidak ada dua organisasi yang identik tetapi sebagian besar mengalami jenis
kejadian ekonomi yang serupa Kejadian-kejadian ini menghasilkantransaksi-
7
transaksi yang dapat dikelompok menjadi empat siklus aktivitas bisnis yang umum
yaitu
1 Siklus pendapatan
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan pendistribusian barang dan jasa
ke entitas-entitas lain dan pengumpulan pembayaran yang berkaitan
2 Siklus pengeluaran
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan perolehan barang dan jasa dari
entitas-entitas lain dan pelunasan kewajiban-kewajiban yang berkaitan
3 Siklus produksi
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan pengubahan sumber daya menjadi
barang dan jasa
4 Siklus keuangan
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan perolehan dan manajemen dana
modal termasuk kas
26 Sistem Informasi Akuntansi Accurate
Salah satu contoh sistem informasi akuntansi adalah Accurate Penggunaan Sistem
Informasi Akuntansi (SIA) Accurate sesuai dengan salah satu tujuan utama sistem
informasi yaitu untuk menyajikan informasi sebagai pendukung pengambilan
keputusan perencanaan pengendalian dan perbaikan selanjutnya (Puspitawati amp
Anggadini 2011) SIA Accurate merupakan salah satu program akuntansi buatan
putra-putri bangsa Pengembang sistemnya (developer system) adalah CPSSoft (PT
Cipta Piranti Sejahtera) dan CPSSoft tidak melayani penjualan mereka fokus di
pengembangan program dan administrasi Versi pertama SIA Accurate adalah
8
Accurate 2000 Accounting Software yang diliris sekitar tahun 2000 Sistem
Acccurate merupakan produk lokal yang sesuai dengan Pernyataan Standard
Akuntansi Keuangan (PSAK) dan Perpajakan di Indonesia
261 SIA Accurate versi 5
SIA Accurate ini merupakan salah satu program pembukuan perusahaan
dalam varian paket modul lengkap siap pakai dan tersedia untuk varian
project ataupun manufaktur yang bisa diaplikasikan di berbagai jenis dan
skala usaha kecil menengah bagi perusahaan baik yang bergerak di bidang
trading distribusi service atau manufaktur dan lain sebagainya SIA
Accurate ini menyediakan layanan dengan menggunakan Bahasa Indonesia
sehingga penggunaan sistem ini akan mudah dipahami oleh masyarakat
Indonesia
SIA Accurate versi 5 memiliki 3 varian paket dengan beragam
modul yang ditawarkan bagi setiap perusahaan yaitu Standard Edition
Deluxe Edition dan Enterprise Edition Untuk varian Standar Edition
cocok untuk perusahaan skala kecil seperti jasa dan dagang yang hanya
cukup menghasilkan laporan keuangan standar tanpa perlu laporan
keuangan perproyek atau perdepartment Sedangkan Deluxe Edition
merupakan perpaduan dari beberapa modul standar ditambah dengan fungsi
berupa pengisian proyek dan departemen Kalau varian Enterprice Edition
cocok untuk perusahaan manufacturing karena sudah dilengkapi dengan
Bill Of Material Production Order Production Activity Finished
Production Activity dan bahkan dapat mengetahui selisih antara Bill Of
9
Material Budged dengan Production Activity Berikut tabel perbedaan
daftar modul dan fitur pada setiap varian paket
Tabel 2 1 Perbedaan Varian Accurate 5 (sumber wwwcpssoftcom)
Modul dan Fitur Standard
Edition
Enterprise
Edition
Deluxe
Edition
Modul Pembelian
Modul Penjualan Modul Persediaan Modul Buku Besar Modul Kas Bank Modul Aktiva Tetap Modul RMA Modul Proyek Modul Manufaktur
Transaksi berulang dengan pengingat Mengakses grafik laporan dengan
tabletsmartphone
262 Modul SIA Accurate versi 5
Berikut beberapa penjelasan modul yang tersedia
1 Modul Pembelian (Purchase Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Permintaan Pembelian (Purchase
Requisition Form) Formulir Pesanan Pembelian (Purchase Order
Form) Formulir Penerimaan Barang (Received Item Form) Formulir
Faktur Pembelian (Purchase Invoice Form) Formulir Retur Pembelian
(Purchase Return Form) dan Formulir Pembayaran Pembelian
(Purchase Payment Form)
2 Modul Penjualan (Sales Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Penawaran Penjualan (Sales
Quotation Form) Formulir Pesanan Penjualan (Sales Order Form)
10
Formulir Faktur Penjualan (Sales Invoice Form) Formulir Retur
Penjualan (Sales Return Form) dan Formulir Penerimaan Penjualan
(Sales Receipt Form)
3 Modul Persediaan (Inventory Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Barang dan Jasa (List Of Item)
Formulir Penyesuain Persediaan (Inventory Adjustment Form)
Formulir Pembiayaan Pesanan (Job Costing Form) Daftar Gudang
(List Of Warehouse) Formulir Grup Barang (Item Grouping Form)
Formulir Penyesuaian Harga Jual Barang (Set Selling Price Adjustment
Form) dan Formulir Pindah Barang (Item Transfer Form)
4 Modul Buku Besar (General Ledger Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Akun (List Of Account) Daftar Mata
Uang (List Of Currency) Informasi Perusahaan (Company Info)
Formulir Bukti Jurnal (Journal Voucher Form) Proses Akhir Bulan
(Period End Process) dan Laporan Keuangan (Financial Statemen)
5 Modul Kas Bank (Cash Bank Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Pembayaran (Payment Form
Formulir Penerimaan (Deposit Form) Buku Bank (Bank Book)
Formulir Rekonsiliasi Bank (Bank Reconcile Form)
6 Modul Aktiva Tetap (Fixed Asset Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Aktiva Tetap Baru (New Fixed Asset
Form) Daftar Tipe Aktiva Tetap Pajak (List Of Fiscal Fixed Asset
11
Type) Daftar Tipe Aktiva Tetap (List Of Fixed Asset Type) Daftar
Aktiva Tetap (Fixed Asset List)
7 Modul RMA (Return Merchandise Authorization Module)
Modul ini terdiri dari Formulir RMA (RMA Form) dan Formulir
RMA Action (RMA Action Form)
8 Modul Proyek (Project Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Bahan Baku Daftar Biaya Proyek
Formulir Work Price Analysis Formulir Proyek Formulir Material In
Used Formulir Project Survey Formulir Project Bill Formulir Project
Ending
263 Kelebihan SIA Accurate versi 5 dengan versi sebelumnya
Berikut beberapa perbedaan antara SIA Accurate versi 4 dan Accurate versi
5 yaitu
1 Adanya Fitur E-Faktur
Fitur E-Faktur dibuat untuk membantu pengguna SIA Accurate
terutama Pengusaha Kena Pajak (PKP) untuk menghasilkan laporan siap
pakai sekaligus sebagai pendukung kebijakan dari Direktorat Jendral
Pajak yang mewajibkan penggunaan E-Faktur bagi perusahaan PKP
2 Database Server Firebird 25
Database firebird yang digunakan di dalam aplikasi Accurate versi
4 adalah Firebird versi 21 dan untuk Accurate versi 5 ini dikembangkan
12
dengan menggunakan database Firebird 25 dengan konfigurasi Super
Classic(SC) yang sudah diakui secara umum
3 Lisensi SIA Accurate
Di Accurate sebelumnya lisensi Accurate berupa nomor serial di-
input langsung ke SIA Accurate di masing-masing komputer Pengguna
memerlukan bantuan customer support CPSSoft atau tenaga penjual
untuk mendapatkan nomor serial yang dimaksud Di Accurate 5 License
Manager yang berkomunikasi dengan License Server CPSSoft untuk
mendapatkan nomor serial lisensi kemudian dikirimkan ke komputer
Accurate Client secara otomatis
264 Kekurangan SIA Accurate versi 5
1 Tidak bisa di Custom
SIA Accurate adalah software paket Kenapa tidak bisa Karena SIA
Accurate sudah mensurvei ke perusahaan-perusahaan dari UMKM
UKM di Indonesia dan Perusahaan menengah ke atas Jadi SIA Accurate
di buat sesuai dengan kebutuhan perusahaan-perusahaan di Indonesia
sesuai dengan PSAK dan perpajakan di Indonesia juga Laporan dan
form seperti PO Invoice dan lain-lain masih bisa di custom
2 Tidak mencakup Seluruh Operasional Perusahaan
Basic dari program SIA Accurate adalah accounting software bukan
oprasional software Contoh seperti pembayaran gaji perkaryawan belum
bisa di 5 bisa di catat secara global saja Untuk pencatatan gaji
13
perkaryawan dan SIA Accurate pajaknya baru bisa di SIA Accurate
Online
3 Tidak mendapatkan Training Pembelian Baru
Dulu SIA Accurate memang mempaket kan dalam pembelian baru
SIA Accurate maka mendapatkan training namun harganya lebih mahal
Sekarang sudah banyak SMK dan Universitas di Indonesia yang bekerja
sama dengan SIA Accurate sehingga SDM siap pakainya sudah banyak
Maka dari itu SIA Accurate menekan harga software semurah mungkin
dan jika di perusahaan Anda sudah ada karyawan yang sudah bisa
menggunakan SIA Accurate Kenapa harus mengambil jasa training
Jadi training di SIA Accurate sangat flexibel tergantung kebutuhan
perusahaan
27 Konsep Dasar Kesiapan Teknologi (Technology Readiness)
Penelitian Sheu amp Kim (2008) yang melibatkan 50 organisasi sebagai obyek
penelitian menyatakan bahwa tingkat kesiapan yang rendah menjadi sebab
kegagalan proyek SI khususnya kesiapan pengguna yang paling dominan
berpengaruh terhadap keberhasilan implementasi SI Penelitian Sheu dan Kim
menunjukkan bahwa faktor kesiapan pengguna lebih kuat pengaruhnya terhadap
keberhasilan proyek SI dibandingkan dengan keterlibatan pengguna dalam proyek
SI
Dapat disimpulkan dari penjelasan diatas bahwa adanya proses penerapan
teknologi atau sistem pada suatu organisasi menyebabkan beberapa tantangan baru
14
bagi organisasi tersebut seperti beberapa pengguna yang memiliki tingkat kesiapan
rendah pada sistem atau teknologi baru akan mengalami kesulitan dalam
mempelajari hal baru bahkan beberapa pengguna baru lainnya dapat memberikan
penolakan merasa enggan atau tidak mampu dalam menggunakan teknologi atau
sistem baru tersebut sehingga penerapan teknologi atau sistem baru pada organisasi
tersebut akan menjadi sia-sia bahkan gagal Oleh karena itu dengan adanya suatu
pengukuran dan penilaian dalam tingkat kesiapan dan kemampuan pengguna suatu
teknologi maka akan meminimalisir tingkat kesalahan kesulitan dan resiko yang
ada (Pambudi 2015)
28 Konsep Dasar Keberhasilan Sistem Informasi (Success SI)
Selama bertahun-tahun para peneliti dan praktisi telah berusaha untuk berhasil
dalam mengelola proyek SI sehingga dapat mencapai kinerja yang maksimal
Pengukuran keberhasilan proyek SI pun menjadi topik yang menarik di kalangan
peneliti dan praktisi tersebut sejak Standish Group mempublikasikan penemuan
mereka pada tahun 1994 Keberhasilan proyek adalah konsep utama tetapi teori
tersebut masih merupakan konsep yang ambigu Antara para peneliti dan praktisi
pun juga masih terjadi kurang sepakat tentang model tersebut Mereka cenderung
fokus pada satu atau sebagian dimensi Sehingga mereka belum mendapat
gambaran yang jelas tentang pengukuran keberhasilan SI
Subiyakto dan Ahlan (2014) mencoba menjawab permasalahan tersebut
dengan mengembangkan model alternatif pengukuran keberhasilan proyek
berdasarkan input-process-output (IPO) model Mereka membandingkan
15
mengadopsi mengadaptasi dan mengkombinasi teori sebelumnya yaitu Davisrsquos
IPO model teori keberhasilan proyek model Delone dan McLean dan kerangka
klasifikasi proyek
Pertama Subiyakto (2014) membandingkan dua model yaitu model Delone
dan McLean dan Model IPO Mereka menemukan bahwa model proses dan model
kausal Delone dan McLean tidak lengkap dalam istilah model IPO sebuah proyek
Model ini hanya fokus pada pemanfaatan dan layanan dari produk Dalam konteks
pengukuran keberhasilan proyek model ini kurang menjelaskan dimensi input dari
model IPO Dengan demikian model IPO lebih komprehensif dibandingkan model
Delone dan McLean
Kedua Subiyakto (2014) mengadopsi teori keberhasilan proyek
pengukuran keberhasilan SI Delone dan McLean dan kerangka klasifikasi proyek
Pengadopsian teori keberhasilan proyek dilaksanakan untuk mengembangkan
aspek kausalitas model Mereka mengadopsi semua variable model Delone dan
McLean serta tiga dari empat variabel kerangka klasifikasi proyek (McLeod amp
MacDonell 2011) yaitu konten proyek orang dan aksi konteks organisasi Hal ini
dikarenakan proses proyek akan diwakili oleh dimensi proses
Ketiga Subiyakto dan Ahlan (2014) menyesuaikan penempatan variable
sejalan dengan logika IPO dan definisi keberhasilan proyek Tiga penyesuaiannya
adalah sebagai berikut
a Menempatkan 2 dimensi model Delone dan Mclean (system creation dan
system utilization) ke dalam dimensi proses dari model Hal ini didukung
juga oleh beberapa peneliti bahwa proses proyek terdiri dari dua subproses
16
yaitu produksi produk dan pemanfaatannya Penempatan dimensi dampak
sistem dari model DeLone dan McLean sebagai dimensi output dari model
sejalan dengan definisi keberhasilan proyek
b Mengembangkan hubungan antara variabel dimensi input terhadap
variable dimensi proses Dalam hal ini masing-masing varibel dimensi
input memiliki hubungan terhadap masing-masing variabel dari dimensi
proses yang sejalan dengan model proses dan kausal dari IPO model
c Mengembangkan hubungan antara konteks organisasi terhadap semua
variabel dalam model yang berdasarkan konsep pengaruh lingkungan
sistem
Keempat model dikembangkan atas kombinasi dari empat teori yang telah
disebutkan sebelumnya Kombinasi ini dilakukan untuk menanggapi dua isu utama
di lingkup model keberhasilan proyek SI yaitu validitas dan kelengkapan
pengukuran model Kelengkapan model berarti model tersebut dikembangkan
untuk mencakup dimensi keseluruhan proyek dalam konteks aspek proses dan
kausal Validitas adalah berarti bahwa model ini mewakili secara teori keberhasilan
proyek Tiga dimensi utama yang dari model ini adalah dimensi input proses dan
output Dimensi proses terdiri dari dua subdimensi yaitu pembuatan sistem (system
creation) dan pemanfaatan sistem (system utilization) Model ini (Gambar 34)
mengandung 9 variabel dan 36 hubungan antar variable tersebut Konten proyek
(project content) orang dan aksi (people and action) dan konteks organisasi
(institutional contexts) adalah tiga variabel dimensi input Kualitas informasi
(information quality) kualitas sistem (system quality) kualitas layanan (service
17
quality) penggunaan (system use) dan kepuasan pengguna (user satisfaction)
adalah lima variabel untuk dimensi proses Manfaat bersih (net benefit) adalah
variabel untuk dimensi output
Gambar 2 1 Model Pengukuran Keberhasilan Proyek SI Berdasarkan Model IPO
(Subiyakto dan Ahlan 2014)
Selanjutnya pada tahun 2015 Subiyakto Ahlan Kartiwi dan Sukmana
memvalidasi model baru tersebut secara kualitatif untuk mengetahui kelayakan
model tersebut melalui Focus Group Study (FGS) Mereka melakukan 4 teknik FGS
yaitu interview konsultasi diskusi dan seminar Ada 16 partisipan (9 doktor 3
calon doktor dan 4 akademisi) dari 20 anggota terdaftar yang tergabung dalam
kelompok penelitian ini Mereka memiliki kepentingan keterampilan
penegtahuan dan pengalaman dalam bidang penelitian SI Mereka juga dipilih
karena kredibilitas mereka sebagai key informants
18
Hasil dari FGS mengungkapkan delapan tema menyeluruh berkaitan dengan
validitas model dan kelayakan pelaksanaan penelitian Kemudian telah disimpulkan
dalam empat poin validasi yaitu kejelasan proses pemodelan penggunaan dasar
teoritis kewajaran metode penelitian dan ketersediaan sumber daya penelitian
Berdasarkan poin tersebut Subiyakto et al merevisi modelnya melalui
penyederhanaan jumlah hubungan antar variable dengan menghapus 6 hubungan
Model tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah ini
Gambar 2 2 Revisi Model (Subiyakto et al 2015)
29 Populasi Dan Sampel
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau subyek yang
mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk
dipelajari dan ditarik kesimpulannya Guritno dan Sudaryono (2011) Dalam metode
penelitian kata populasi amat populer dipakai untuk menyebutkan
serumpunsekelompok objek yang menjadi sasaran penelitian Populasi penelitian
merupakan keseluruhan dari objek penelitian yang dapat berupa manusia hewan
tumbuh-tumbuhan udara gejala nilai peristiwa sikap hidup dan sebagainya
19
Sehingga objek-objek ini dapat menjadi sumber data penelitian (Bungin 2006)
Jenis populasi terbagi dua yaitu
1) Populasi fitnit artinya jumlah individu ditentukan
2) Populasi infinit artinya jumlah individu tidak terhingga atau tidak
diketahui dengan pasti
Sampel ialah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi
tersebut Sehingga pengambilan sampel harus menggunakan cara-cara tertentu yang
berdasarkan oleh pertimbangan-pertimbangan yang ada (Sugiyono 2011)
291 Teknik Sampling
Teknik sampling adalah teknik pengambilan sampel Terdapat dua metode dasar
penarikan sampel yaitu (Guritno amp Sudaryono 2011)
a Probability Sampling
Probability Sampling adalah teknik pengambilan sampel yang
memberikan peluang sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk
dipilih menjadi sampel Beberapa metode penarikan sampel probabilitas
adalah sebagai berikut
1 Simple Random Sampling
Simple random sampling dikatakan sederhana karena pengambilan
sampel dari populasinya dilakukan secara acak tanpa memperhatikan status
atau tingkat pendidikan yang ada dalam suatu populasi
2 Stratified Random Sampling
20
Stratified Random Sampling merupakan suatu prosedur penarikan
sampel berstrata yaitu suatu subsampel acak sederhana yang ditarik dari
setiap strata atau tingkatan yang kurang lebih sama dalam beberapa
karakteristik (Siregar 2013)
3 Cluster Sampling
Cluster Sampling merupakan suatu prosedur penarikan sampel
probabilitas yang memilih subpopulasi yang disebut cluster Kemudian
setiap elemen di dalam kelompok cluster tersebut dipilih sebagai anggota
sampel
b Nonprobability Sampling
Nonprobability Sampling merupakan suatu prosedur penarikan
sampel yang bersifat subjektif Dalam hal ini probabilitas pemilihan
elemen-elemen populasi tidak dapat ditentukan Hal ini disebabkan setiap
elemen populasi tidak memiliki peluang yang sama untuk dipilih sebagai
sampel Beberapa teknik pengambilan sampel nonprobabilitas sebagai
berikut (Guritno amp Sudaryono 2011)
1 Convience Sampling
Convience Sampling adalah teknik penarikan sampel berdasarkan
kemudahan Prosedurnya adalah semata-mata langsung menghubungi
unitunit penarikan sampel yang mudah dijumpai seperti mahasiswa dalam
satu kelas jamarsquoah tempat ibadah pengunjung toko dan lainnya Seringkali
pengambilan sampel ini dilakukan untuk menguji kuesioner atau penelitian
ekspolorasi
21
2 Quota Sampling
Quota Sampling adalah penarikan sampel berdasarkan kuota
Prinsipnya adalah karakteristik tertentu yang relevan menjelaskan dimensi
populasi Peneliti harus mengetahui distribusi populasi
3 Purposive Sampling
Purposive Sampling adalah penarikan sampel berdasarkan
pertimbangan atau kriteria tertentu
4 Snowball Sampling
Snowball Sampling adalah metode penarikan sampel dengan
responden yang berhasil diperoleh diminta untuk menunjukkan responden
lainnya secara berantai
5 Accidental Sampling
Accidental Sampling adalah metode penarikan sampel dimana
pemilihan anggota sampelnya dilakukan terhadap orangbenda yang
kebetulan ada atau dijumpai (Hadi 2016 Sugiyono 2011)
292 Teknik Menentukan Ukuran Sampel
Dalam penelitian ini untuk mendapatkan ketepatan ukuran pengukuran penelitian
ini menggunakan metode analisis SEM Berdasarkan studi penelitian Monte Carlo
berbagai estimasi penentuan sampel yang disimpulkan
1 Model SEM dengan jumlah variabel laten sampai dengan lima buah dan
setiap konstruk dijelaskan 3 atau lebih indikator jumlah sampel 100-150
sudah dianggap memadai (Santoso 2011)
22
2 Ukuran sampel untuk model SEM adalah antara 100-200 atau dengan cara
jumlah indikator dikali 5 sampai 10 (Ferdinand AT 2000)
3 Ukuran sampel untuk estimasi Maximum Likehood harus setidaknya 5x
jumlah parameter bebas dalam model termasuk error (Bentler amp Chou
1987)
4 SEM yang menggunakan model estimasi maximum likehood estimation
(MLE) adalah 100-200 sampel (Ghozali 2011)
210 Teknik Pengumpulan Data
Menurut Sugiyono (2011) teknik pengumpulan data merupakan langkah yang
paling utama dalam penelitian karena tujuan utama dari penelitian adalah
mendapatkan data Dengan metode pengumpulan data yang tepat akan
memungkinkan peneliti untuk memperoleh data yang valid sehingga dapat
membantu dalam penelitian Pengumpulan data penelitian dilakukan dengan
berbagai metode
1 Wawancara
Wawancara merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan
oleh peneliti untuk memperoleh informasi dengan cara berkomunikasi
langsung (seperti tanya jawab) antara pewawancara dan responden
2 Kuesioner
Kuesioner merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan
dengan cara memberikan seperangkat pertanyaan atau pernyataan tertulis
kepada responden untuk dijawab (Sugiyono dalam Setiawan 2016)
23
Kuesioner ini dapat membantu peneliti memperoleh informasi terkait
dengan permasalahan penelitian
3 Observasi
Observasi adalah teknik pengumpulan data yang dilakukan melalui
suatu pengamatan disertai dengan pencatatan terhadap keadaan atau
perilaku objek penelitian (Fathoni dalam Setiawan 2016) Observasi ini
dilakukan untuk memperoleh gambaran mengenai objek penelitian secara
keseluruhan
4 Studi Pustaka
Studi pustaka adalah teknik survei terhadap data yang telah ada
dengan menggali teori-teori yang telah berkembang dalam bidang ilmu
yang berkepentingan mencari metode-metode serta teknik penelitian
baik dalam mengumpulkan data atau dalam menganalisis data yang telah
pernah digunakan oleh peneliti-peneliti terdahulu (Nazir dalam Yunita
2017)
211 Skala Likert
Menurut Sugiyono (2011) skala likert digunakan untuk mengukur sikap pendapat
dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial Sewaktu
menanggapi pertanyaan dalam skala likert responden menentukan tingkat
persetujuan mereka terhadap suatu pertanyaan dengan memilih salah satu dari
pilihan yang tersedia Biasanya disediakan lima pilihan skala dengan format seperti
ini
24
1 Sangat tidak setuju
2 Tidak setuju
3 Kurang setuju
4 Setuju
5 Sangat setuju
Selain pilihan dengan lima skala seperti contoh di atas kadang digunakan juga
skala dengan tujuan atau sembilan tingkat Suatu studi empiris menemukan bahwa
beberapa karakteristik statistik hasil kuesioner dengan berbagai jumlah pilihan
tersebut ternyata sangat mirip (Dawes 2008)
212 PLS-SEM
PLS-SEM merupakan salah satu metode yang digunakan dalam menganalisis dan
dinilai kuat karena digunakan pada setiap jenis skala data seperti data interval data
nominal dan rasio serta syarat asumsi yang lebih fleksibel (Yamin amp Kurniawan
2011) Partial Least Square (PLS) dikembangkan pertama kalinya oleh Herman
Wold pada tahun 1975 Software yang digunakan untuk analisis menggunakan
PLS-SEM antara lain SmartPLS XLSTAT PLS-PM Visual PLS dan lainnya
PLS dapat digunakan untuk tujuan konfirmasi (seperti pengujian hipotesis)
dan tujuan eksplorasi PLS juga dapat menduga apakah terdapat atau tidak
hubungan antar variabel dan kemudian proposisi untuk pengujian Tujuan
utamanya adalah menjelaskan hubungan antar konstruk dan menekankan
pengertian tentang nilai hubungan tersebut Penggunaan PLS untuk prediksi dan
membangun teori serta sampel yang dibutuhkan relatif kecil dengan minimum
25
sepuluh kali item konstruk yang paling kompleks (Ghozali 2011 Ghozali amp
Hengky 2015 Yamin amp Kurniawan 2011)
Kepopuleran penggunaan PLS-SEM diantara para peneliti dan praktisi
adalah karena empat alasan Pertama algoritma PLS tidak terbatas hanya untuk
hubungan antara indikator dengan konstrak latennya yang bersifat reflektif saja
tetapi algoritma PLS juga dipakai untuk hubungan yang bersifat formatif Kedua
PLS dapat digunakan untuk menaksir model path dengan sample size yang kecil
Ketiga PLS-SEM dapat digunakan untuk model yang sangat kompleks (terdiri atas
banyak variabel laten dan manifes) tanpa mengalami masalah dalam estimasi data
Keempat PLS dapat digunakan ketika distribusi data sangat miring (skew) (Yamin
amp Kurniawan 2011)
Evaluasi model dalam PLS meliputi dua tahap yaitu evalusi outer model
atau model pengukuran dan evaluasi terhadap inner model atau model struktural
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Sarstedt 2017 Wong 2013 Yamin
2011)
1 Evaluasi Pengukuran Model (Outer Model)
Model ini meliputi pemeriksaan individual item reliability internal
consistency atau construct reliability average variance extracted dan
discriminant validity Ketiga pengukuran tersebut dikelompokkan dalam
convergent validity yaitu mengukur besarnya korelasi antara konstrak
dengan variabel laten Measurement model dilakukan untuk dapat
mengetahui hubungan antara konstrak (variabel) dengan indikator-
indikatornya (Yamin amp Kurniawan 2011)
26
Pemeriksaaan individual item reliability dapat melihat nilai
standardized loading factor Nilai ini menggambarkan besarnya korelasi
antara setiap item pengukuran (indikator) dengan konstraknya Untuk nilai
ideal loading factor berupa diatas 07 ini berarti bahwa indikator tersebut
sudah valid sebagai indikator yang dapat mengukur konstrak
Pengukuran lainnya dari convergent validity adalah melihat nilai
Average Variance Extracted (AVE) Nilai ini menggambarkan besaran varian
atau keragaman variabel manifes yang dapat dikandung oleh konstrak laten
Untuk nilai AVE ideal yaitu 05 hal ini berarti convergent validity baik
Artinya variabel laten dapat menjelaskan rata-rata lebih dari setengah varian
dari indikator-indikatornya
Discriminant validity dievaluasi melalui cross loading kemudian
membandingkan nilai AVE dengan kuadrat nilai korelasi antar konstrak
Ukuran cross loading adalah membandingkan korelasi dengan konstraknya
dan konstrak blok lainnya hal ini menunjukkan konstrak tersebut
memprediksi ukuran pada blok mereka dengan lebih baik dari blok lainnya
Ukuran discriminant validity lainnya adalah bahwa nilai akar AVE harus
lebih tinggi daripada korelasi antara konstrak dengan konstrak lainnya atau
nilai AVE lebih tinggi dari kuadrat korelasi antara konstrak
2 Evaluasi Struktural Model (Inner Model)
Pengukuran struktural model dilakukan untuk dapat mengetahui hubungan
antara konstrak yang dihipotesiskan oleh peneliti(Yamin amp Kurniawan
27
2011) Dalam model ini terdapat beberapa tahap dalam melakukan
evaluasinya
Tahap pertama adalah dengan melihat signifikansi hubungan antara
konstrak Hal ini dapat dilihat dari koefisien jalur (path coefficient) yang
menggambarkan kekuatan hubungan antara konstrak Pengukuran path
coefficient (β) memiliki nilai ambang batas diatas 01 hal ini untuk
menyatakan bahwa jalur (path) yang dimaksud mempunyai pengaruh di
dalam model
Tahap kedua adalah dengan mengevaluasi nilai R2 (coefficient of
determination) Nilai ini menjelaskan varian dari tiap target endogenous
variabel dengan standar pengukuran sekitar 067 sebagai kuat sekitar 033
moderat dan dibawah 019 menunjukan tingkat varian yang lemah
Tahap ketiga adalah dengan melihati nilai t-test dengan metode
boostrapping menggunakan uji two-tailed dengan tingkat signifikansi 5
untuk menguji hipotesis-hipotesis penelitian Bila nilai t-test lebih besar dari
196 maka hipotesis penelitian yang dibuat dapat diterima
Tahap keempat yaitu pengujian f2 (effect size) Pengujian ini dilakukan
untuk dapat memprediksi pengaruh variabel tertentu terhadap variabel
lainnya dalam struktur model dengan nilai ambang batas sekitar 002 untuk
pengaruh kecil 015 untuk pengaruh menegah dan 035 untuk pengaruh yang
besar f2 dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut
28
Tahap kelima yaitu pengujian 1198762 (predictive relevance) dengan
menggunakan metode blindfolding untuk dapat memberikan bukti bahwa
variabel tertentu yang digunakan dalam suatu model yang dibuat mempunyai
keterkaitan prediktif (predictive relevance) dengan variabel lainnya dalam
model tersebut dengan nilai ambang batas pengukuran di atas nol
Tahap keenam yaitu melakukan pengujian 1199022 (Relative Impact) dengan
menggunakan metode blindfolding juga untuk dapat mengukur relatif
pengaruh sebuah keterkaitan antara prediktif sebuah variabel tertentu dengan
variabel lainnya yang memiliki nilai ambang batas sebesar 002 untuk
pengaruh kecil 015 untuk pengaruh sedang dan 035 untuk pengaruh besar
Rumus yang digunakan dalam perhitungan 1199022 adalah sebagai berikut
211 Model yang Diadopsi
Model yang digunakan pada penelitian ini adalah model kesiapan dan keberhasilan
SI oleh Subiyakto (2017) Gambar model penelitian ini dapat dilihat di bab satu
pada gambar 11 Berikut model yang diajukan pada penelitian ini
Variabel TRI dan Keberhasilan SI
Berikut dijabarkan pengertian dari variabel yang diadopsi ke dalam model TRI
dan Keberhasilan SI lengkap dengan referensi model tersebut
29
Tabel 2 2 Variabel TRI dan Keberhasilan SI Variabel Pengertian Referensi
Optimsm (OPT) Visi yang positif tentang teknologi dan keyakinan kontrol
yang lebih besar fleksibilitas dan efisiensi dalam
kehidupan manusia (Parasuraman
amp Colby
2015
Subiyakto
2017)
Innovativness
(INN)
Kecenderungan untuk menjadi pelopor pemimpin atau
opinion-former dalam penggunaan teknologi
Discomfort (DIS) Persepsi tentang kurangnya kontrol atas teknologi dan
perasaan tertekan dalam penggunaan teknologi
Insecurity (INS) Ketidakpercayaan teknologi dan skeptisis kemampuan
diri untuk menggunakannya dengan tepat
Information
Quality (INQ)
Tingkat sejauh mana informasi yang dihasilkan secara
konsisten memenuhi persyaratan dan harapan pengguna
(Delone amp
McLean
2003
Subiyakto
2017)
System Quality
(SYQ)
Tingkat untuk mendeskripsikan kualitas dari konten yang
dimiliki sistem informasi
Service Quality
(SVQ)
Tingkat untuk menilai sebarapa baik kualitas layanan
kepada pengguna
User Satisfaction
(USF) Kepuasan pengguna menggunakan sistem informasi
Success
Information
System (SIS)
Pencapaian sistem informasi berdasarkan perencanaan
pengembangannya
Indikator TRI dan Keberhasilan SI
Setelah penjabaran dari pengertian variabel berikut ini adalah penjabaran
pengertian dari indikator-indikator yang diadopsi ke dalam model lengkap dengan
referensinya
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI
Indikator Definisi Referensi
Easiness (OPT1) Tingkat yang terkait dengan kemampuan suatu sistem
untuk memberikan kebebasan dari kendala kesulitan dan
masalah
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Connectivity
(OPT2)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan suatu sistem
untuk berhasil terhubung dengan sistem lain
Efficiency (OPT3) Tingkat yang terkait dengan pencapaian sistem untuk
menghasilkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk mencapai output
Effectiveness
(OPT4)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan sistem untuk
mencapai tujuan penggunaannya
Productivity
(OPT5)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
menghasilkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk menghasilkan output
30
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI (lanjutan)
Indikator Definisi Referensi
Problem Solving
(INN1)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
menemukan solusi terhadap masalah
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Independence
(INN2)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan sistem untuk
mendukung penggunanya agar bebas dari kontrol atau
pengaruh
Challenge (INN3) Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
berhasil menangani atau mencapai sesuatu dalam situasi
atau masalah yang sulit
Stimulatioon
(INN4)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
mendorong sesuatu untuk terjadi berkembang atau
membaik
Competitiveness
(INN5)
Tingkat yang terkait kemampuan sistem untuk sukses
pengguna dibanding kompetitornya
Complexity (DIS1) Tingkat yang terkait dengan fitur sistem yang
membingungkan atau sulit dipahami
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Difficulty (DIS2) Tingkat yang terkait dengan kondisi suatu sistem yang
tidak dapat dioperasikan dengan mudah
Dependence (DIS3) Tingkat yang terkait dengan kondisi suatu sistem yang
membutuhkan pihak lain untuk mengoperasikannya
Lack of Support
(DIS4)
Tingkat yang terkait dengan sistem yang tidak memiliki
atau cukup dukungan dalam operasinya
Inappropriateness
(DIS5) Tingkat yang berkaitan dengan keadaan yang tidak pantas
Failure (INS1) Tingkat yang terkait dengan kemungkinan bahwa sistem
tidak menyenangkan atau terdapat hal berbahaya yang
bisa terjadi
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Threat (INS2) Tingkat yang terkait dengan situasi sistem yang bisa
menimbulkan kerugian atau bahaya
Reducing
Interaction (INS3)
Tingkat yang terkait dengan implementasi sistem yang
membuat interaksi manusia semakin berkurang dalam
ukuran jumlah dan kepentingan
Distraction (INS4) Tingkat yang terkait dengan penggunaan sistem lebih
diperhatikan dan mencegah orang berkonsentrasi pada
hal lain
Incredulity (INS5) Tingkat yang terkait dengan keraguan sistem dari
penggunaannya
Accuracy (INQ1) Tingkat kelayakan dari informasi yang dihasilkan
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Timeliness (INQ2) Tingkat presisi dari proses pengolahan informasi SI pada
durasi waktu yang direncanakan
Completeness
(INQ3)
Tingkat dari informasi yang dihasilkan oleh SI utuh atau
tanpa ada bagian yang hilang
Consistency (INQ4) Kecenderungan dari SI untuk masih mendemonstrasikan
informasi yang sama dalam operasi layanan
pemeliharaan atau kualitas
Relevance (INQ5) Tingkat keterkaitan dari informasi yang dihasilkan oleh
SI dengan pokok bahasannya
31
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI (lanjutan)
Indikator Definisi Referensi
Ease of Use
(SYQ1)
Tingkat kebebasan SI dari kendala kesulitan dan
masalah selama penggunaannya
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Maintainability
(SYQ2)
Tingkat yang terkait dengan kemudahan SI dalam
pemeliaharaannya
Response Time
(SYQ3)
Tingkat yang terkait dengan jumlah waktu yang
dibutuhkan untuk menanggapi perintah dari pengguna
tersebut
Fuctionality
(SYQ4)
Tingkat yang terkait dengan SI dapat dioperasikan sesuai
dengan persyaratan yang telah direncanakan
Safety (SYQ5) Tingkat kekebalan SI dari serangan yang tak terduga
bahaya atau kerusakan
Responsiveness
(SVQ1)
Tingkat reaksi SI untuk melayani penggunanya dengan
cara waktu dan situasi yang sesuai
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Flexibilty (SVQ2) Tingkat adaptasi SI untuk melayani penggunanya sesuai
dengan kebutuhan yang diminta
Security (SVQ3) Tingkat keamanan dari sistem yang terintegrasi untuk
melayani pengguna dengan aman dari serangan bahaya
atau kerusakan yang tak terduga
Fuctionality
(SVQ4)
Tingkat yang terkait dengan cakupan layanan SI sesuai
dengan persyaratan fungsional
Extension (SVQ5) Tingkat yang terkait dengan cakupan layanan tambahan
SI yang melebihi persyaratan fungsional
Efficiency (USF1) Tingkat kepuasan pengguna SI berdasarkan pada
pencapaian sistem untuk menghasilkan output
dibandingkan dengan sumber daya yang dibutuhkan
untuk mencapai output (Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Effectivity (USF2) Tingkat kepuasan pengguna SI berdasarkan pada
kemampuan sistem untuk memenuhi kebutuhan
pengguna untuk mencapai tujuannya
Flexibility (USF3) Tingkat kepuasan pengguna SI yang terkait dengan
kemampuan beradaptasi dari sistem sesuai dengan
kebutuhan yang diminta
Overall Satisfaction
(USF4)
Tingkat kepuasan pengguna SI terkait dengan
kecukupan keseluruhan aspek sistem
IS Efficiency (SIS1) Tingkat yang terkait dengan perbandingan dari nilai
output SI dan sumber daya yang dibutuhkan untuk
mencapai output
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei 2013
Subiyakto
2017)
IS Effectivity (SIS2) Tingkat yang terkait dengan kapabilitas kemampuan
sistem untuk memenuhi kebutuhan pengguna untuk
mencapai tujuannya
User Satisfaction
(SIS3)
Sejauh mana SI dapat membantu pengguna menciptakan
nilai bagi bisnis mereka
Productictivity
Improvement
(SIS4)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
meningkatkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk menghasilkan output
Competitive
Advantage (SIS5)
Tingkat yang terkait dengan posisi yang menguntungkan
dari pengguna SI yang terintegrasi untuk bersaing dalam
kompetisi bisnis
32
2111 Model IPO Logic
Beberapa penelitian menggunakan input-process-output Logic pada model
penelitiannya Logika IPO di adopsi untuk tujuan yang sama dalam
pengukuran kualitas dari suatu sistem Teori dasar sistem ini digunakan untuk
dapat memberi gambaran akan konsep sistematis dari suatu sistem (Subiyakto
et al 2014) Model logika komputer IPO logic yang digunakan milik Davis
(1998) dan Kellogg (2004) sampai saat ini masih banyak digunakan dalam
penelitian di bidang teknologi dan informasi Logika IPO ini digunakan pada
penelitian yang bertujuan dalam hal pengukuran kualitas suatu sistem
Teori dasar IPO digunakan juga untuk menggambarkan konsep
sistematis dari suatu sistem dan mudah dimengerti oleh para pengguna para
desainer pun juga dapat mengevaluasi dan memperbaiki desain (Davis 1998
Kellogg 2004) Model logic bila digambarkan secara langsung belum tentu
dapat dilihat hubungan sebab-akibat atau hubungan tujuan dan dampak dari
program ataupun proyek secara langsung Namun ini bukan berarti bahwa
program tersebut dikatakan tidak berhasil tetapi kemungkinan adanya bahwa
program sebagai salah satu dari banyak faktor yang dapat mempengaruhi
suatu dampak yang dapat ditimbulkannya (Solihin Dadang 2012) Berikut
adalah gambar 25 merupakan alur dari IPO logic
Gambar 2 3 IPO LOGIC (Davis 1998)
33
2112 Model Kesiapan Teknologi (Technology Readiness)
Technology Readiness atau kesiapan penggunaan teknologi merupakan
kecenderungan sikap masyarakat dalam merangkul dan menggunakan
teknologi baru di rumah dan di tempat kerja (Parasuraman 2000)
Setiap orang bisa menjadi konsumen teknologi namun cara
mengimplementasikannya tergantung pada derajat kesiapan seseorang
dalam menerima teknologi tersebut Menurut Parasuraman (2000) langkah
pertama yang harus dilakukan dalam implementasi teknologi adalah
mengetahui kesiapan konsumen dalam menerima teknologi tersebut Dalam
konteks ini Technology Readiness Index dikembangkan oleh Parasuraman
(2000) untuk mengukur dan mengetahui sejauh mana seseorang atau
organisasi siap untuk mengadopsi sebuah teknologi informasi Berikut
gambar terbaru dari model TRI 20
Gambar 2 4 Model TRI20 oleh Parasuraman dan Colby 2015
(Sumber Rockresearchcom)
34
TRI merupakan skala multy-item yang terdiri dari 36 pertanyaan untuk
mengukur technology readiness Skala 36-item terdiri dari empat dimensi
komponen keyakinan yang berkaitan dengan teknologi yang memperngaruhi
tingkat seseorang dalam Technology Readiness Keyakinan ini menetapkan
kesediaan seseorang untuk berinteraksi dengan teknologi baru Seiring
berjalannya waktu dan perkembangan IT yang meningkat dengan pesat maka
pemilik model melakukan pembaharuan di tahun 2014 bersama Charles L
Colby sehingga menghasilkan model TRI 20 tetap dengan mempertahankan
4 dimensi sebelumnya namun perubahan serta pembaharuan instrumen
menjadi 16 butir Model TRI 20 ini terdiri dari empat dimensi dua adalah
kontributor dan dua lagi adalah inhibitor pada adopsi teknologi
Kontributornya sebagai berikut
1 Optimism (kepercayaan diri) yaitu menggambarkan sebuah ekspektasi
dari kebenaran positif teknologi
2 Innovativeness (inovasi) yaitu mengenai otoritas penggunaan teknologi
Sedangkan inhibitor adalah
3 Discomfort (ketidaknyamanan) adalah keraguan tentang jaminan orang
awam akan pengalamannya dengan teknologi
4 Insecurity (ketidakamanan) adalah resiko kemungkinan orang-orang
melakukan transaksi berbasis teknologi (technology-based transactions)
Sebagai kontributor optimisme dan inovasi sebagai penggerak dari
Technology Readiness Pada kenyataannya skor tinggi diukur pada dimensi-
dimensi ini yang pada umumnya akan memperbesar kesiapan teknologi
35
(Technology Readiness) Sabaliknya ketidaknyamanan dan ketidakamanan
mencegah atau menunda berkecenderungan membuat orang-orang untuk
menggunakan teknologi baru Dengan demikian skor tinggi yang diukur pada
dimensi-dimensi ini akan menurunkan seluruh kesiapan teknologi
(Technology Readiness) Selama bertahun-tahun TRI telah banyak
bermanfaat bagi para peneliti yang tertarik pada media sosial akses mobile
dan layanan teknologi lainnya Skala 36-item yang di bangun oleh
Parasurman telah diterjemahkan dalam berbagai bahasa untuk memfasilitasi
perkembangannya di banyak Negara dan telah digunakan di berbagai sektor
layanan termasuk pendidikan perbankan telekomunikasi kesehatan dan
layanan professional lainnya
Parasuraman (2000) memberikan tiga kategori pada pengukuran
Technology Readiness Index yaitu
1 High Technology Readiness (TRI gt 351)
2 Medium Technology Readiness (29 =lt TRI =lt 351)
3 Low Technology Readiness (TRI =lt 289)
Terdapat 5 segmen kategori pengguna sistem yang didefiniskan oleh
Parasuraman dan Colby (2015)
1 Explolers Memiliki optimisme dan rasa inovatif yang tinggi terhadap
teknologisistem sehingga memiliki antusiasme terhadap penggunaan
teknologisistem informasi
2 Pioneer Memiliki optimisme dan rasa inovatif yang tinggi terhadap
teknologisistem namun memiliki sikap kritis terhadap penggunaan
36
teknologisistem informasi Hal tersebut menyebabkan pengguna akan
selektif dalam penggunaan teknologisistem informasi
3 Paranoids Memiliki rasa optimis terhadap teknologisistem namun
memiliki rasa inovatif yang rendah Pengguna kategori ini memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang tinggi terhadap penggunaan
teknologisistem Hal ini menyebabkan rendahnya antusiasme terhadap
penggunaan teknologi
4 Laggards Memiliki rasa optimis dan rasa inovatif terhadap
teknologisistem yang rendah Jenis pegguna seperti ini memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang tinggi terhadap penggunaan
teknologisistem Hal ini menyebabkan penolakan terhadap penggunaan
teknologi
5 Skeptics Memiliki rasa optimis dan rasa inovatif yang rendah terhadap
teknologisistem Jenis pegguna seperti ini juga memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang rendah terhadap penggunaan
teknologisistem Pengguna seperti ini akan menerima teknologisistem
namun tidak memiliki antusiasme terhadap teknologisistem
37
2113 Model Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information)
Gambar 2 5 Model Keberhasilan SI (DeLone amp McLean 1992)
Model keberhasilan ini didasarkan pada proses dan hubungan kausal
dari dimensi-dimensi di model Model ini tidak mengukur ke enam dimensi
pengukuran keberhasilan sistem informasi secara independen tetapi
mengukurnya secara keseluruhan satu mempengaruhi yang lainnya
Pertimbangan proses beragumentasi bahwa suatu sistem terdiri dari
beberapa proses yaitu satu proses mengikuti proses lainnya Suatu model
proses mengusulkan bahwa suatu sistem informasi terdiri dari beberapa
proses yaitu sebagai berikut ini
a Suatu sistem informasi mula-mula dibuat berisi dengan banyak fitur
yang dapat memperlihatkan beberapa tingkat kualitas sistem dan
informasinya
b Pemakai-pemakai dan manajer-manajer mempunyai pengalaman dengan
fitur-fitur tersebut dengan menggunakan sistemnya entah mereka puas
atau tidak puas dengan sistemnya atau produk informasinya
38
c Penggunaan dari sistem dan produk informasinya kemudian mempunyai
dampak atau pengaruh (influence) di pemakai individual di dalam
melakukan pekerjaannya dan dampak-dampak individu ini secara
kolektif akan berakibat pada dampak- dampak organisasional
Berbeda dengan model proses model kausal (causal model) atau
disebut juga dengan model varian (variance model) berusaha untuk
menjelaskan kovarian (covariance) dari elemen-elemen model untuk
menentukan apakah variansi dari satu elemen dapat dijelaskan oleh variansi
dari elemen-elemen lainnya atau dengan kata lain untuk menentukan apakah
terjadi hubungan kausal diantara mereka Misalnya semakin tinggi kualitas
sistem diharapkan akan menyebabkan kepuasan pemakai dan penggunaan
yang lebih tinggi yang selanjutnya akan memperngaruhi secara positif
produktivitas individual dengan hasil peningkatan produktivitas
organisasional Model kausal ini menunjukkan bagaimana arah hubungan
satu elemen dengan elemen lain apakah menyebabkan lebih besar
(mempunyai pengaruh positif) atau lebih kecil (mempunyai pengaruh
negatif)
Dari model proses dan kausal ini maka dapat dijelaskan bahwa kualitas
sistem (system quality) dan kualitas informasi (information quality) secara
mandiri dan bersama-sama mempengaruhi baik penggunaan (use) dan
kepuasan pemakai (user satisfaction) Besarnya penggunaan (use) dapat
mempengaruhi kepuasan pemakai (user satisfaction) secara positif atau
negatif Penggunaan dan kepuasan pemakai mempengaruhi dampak
39
individual (individual impact) dan selanjutnya mempengaruhi dampak
organisasional (organization impact) Sejak tahun 1992 sampai tahun 2002
banyak penelitian yang telah merujuk dan menggunakan model Delone dan
McLean (1992) Kepopuleran model ini menunjukkan bukti yang kuat dari
kebutuhan untuk mengintegrasikan penemuan-penemuan riset secara
komprehensif di bidang sistem informasi Model ini banyak mengundang
perhatian dari para peneliti salah satunya adalah Peter B Seddon yang
melontarkan kritik terhadap model yang diajukan oleh DeLone amp Mclean
Menurut Seddon dalam Jogiyanto (2007) masalah utama dari model
DampM (DeLone amp McLean) adalah mencoba mengkombinasikan proses dan
penjelasan kausal dari keberhasilan sistem informasi di model mereka
Dengan demikian model mereka tercampur antara model proses (process
model) dan model varian (variance model) Menanggapi kritik Seddon
tersebut yang menyatakan bahwa proses dan kausal adalah dua konsep yang
berbeda dan membingungkan untuk digabungkan DeLone dan McLean
(2003) menyetujui kritik ini Pembuatan model keberhasilan sistem informasi
DampM (DampM Information Success Model) dipicu oleh suatu proses
pembuatan informasi dan dampak dari penggunaan sistem informasinya
DeLone dan McLean mendasarkan modelnya pada model proses yang terdiri
dari tiga komponen proses yaitu
a Pembuatan dari suatu sistem informasi
b Penggunaan sistem informasi tersebut
c Konsekuensi atau dampak dari penggunaan sistem
40
Masing-masing dari proses-proses ini diperlukan (necessary) tetapi
masih belum cukup (not sufficient) untuk suatu kondisi supaya dapat
memberikan hasil (outcome) Misalnya tanpa penggunaan sistem tidak akan
ada konsekuensinya atau manfaatnya Demikian juga dengan pemakaian
sistem mungkin juga tidak akan dihasilkan manfaat Dengan demikian untuk
memahami seluruh dimensi dari keberhasilan sistem informasi model varian
atau model kausal diperlukan
Kritik lainnya oleh Seddon tentang pemakaian sistem (system use)
adalah suatu perilaku (behavior) sehingga harus dikeluarkan sebagai
pengukur sukses dari model kausal DeLone dan McLean (2003) tidak
sependapat dengan kritik ini Mereka berargumentasi bahwa pemakaian
sistem (use) harus mendahului dampak dan manfaat mereka percaya bahwa
pemakaian sistem merupakan pengukur yang tepat untuk mengukur sukses di
kebanyakan kasus
DeLone dan McLean (2003) lebih lanjut mengatakan bahwa
permasalahan dengan menggunakan pemakaian sistem (use) sebagai
pengukur keberhasilan adalah pada definisinya yang terlalu sederhana tanpa
memperhatikan sifat dari penggunaannya Peneliti-peneliti harus
mempertimbangkan sifat (nature) perluasan (extent) kualitas (quality) dan
ketepatan (appropriateness) dari pemakaian sistem Sehingga penghapusan
pemakaian sistem (use) dari model ditolak oleh Delone dan McLean (2003)
Selain itu kenyataannya juga pemakaian sistem (system use atau system
41
usage) masih digunakan di banyak riset-riset empiris dan berlanjut
dikembangkan dan diuji oleh peneliti-peneliti sistem informasi
Dari kontribusi-kontribusi penelitian-penelitian sebelumnya dan akibat
perubahan-perubahan dari peran dan penanganan sistem informasi yang telah
berkembang DeLone dan McLean (2003) memperbarui modelnya dan
menyebutnya sebagai model keberhasilan sistem informasi DampM yang
diperbarui (updated DampM IS Success model) Hal-hal yang diperbarui dalam
model ini adalah sebagai berikut
a Menambah dimensi kualitas pelayanan (service quality) sebagai
tambahan dari dimensi-dimensi kualitas yang telah ada
b Menggabungkan dampak individual (individual impact) dan dampak
organisasional (organizational impact) menjadi satu variabel yaitu
manfaatmanfaat bersih (net benefits)
c Menambahkan dimensi minat memakai (intention to use) sebagai
alternative dari dimensi pemakaian (use)
d Pemakaian (use) dan kepuasan pemakai (user satisfaction) sangat erat
berhubungan Pemakaian (use) harus mendahului kepuasan pemakai
(user satisfaction) sebagai suatu proses tetapi pengalaman yang positif
karena menggunakan (use) akan mengakibatkan kepuasan pemakai yang
lebih tinggi sebagai suatu kausal Secara sama peningkatan kepuasan
pemakai akan mengakibatkan peningkatan minat menggunakan
(intention to use) dan kemudian akan menggunakan (use)
42
e Jika manfaat-manfaat bersih (net benefits) positif akan menguatkan minat
memakai dan menggunakan serta tingkat kepuasan pemakai Umpan
balik ini masih valid bahkan untuk manfaat-manfaat bersih yang negatif
f Model yang diperbarui mempunyai arah panah untuk
mendemonstrasikan hubungan yang diusulkan antar dimensi-dimensi
keberhasilan dalam bentuk proses tetapi tidak menunjukkan arah
hubungannya yang positif atau negatif dalam bentuk kausal
Dari hasil analisis tersebut maka Delone dan McLean (2003)
mengusulkan suatu model yang diperbarui yang nampak pada gambar berikut
ini
Gambar 2 6 Model Keberhasilan SI (DeLone amp McLean 2003)
43
212 Penelitian Sejenis
Tabel 2 3 Penelitian Sejenis
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
1 Peranan Sistem Informasi
Akuntansi dalam Efektifitas
Pelaporan Informasi Akuntansi
Pertanggungjawaban pada PT
Pos Indonesia (Persero)
Manado (Koloay Morasa amp
Elim 2014)
DeLone and
McLean
1 System Quality
2 Information
Quality
3 Service Quality
4 Information Use
5 User Satisfaction
6 Net Benefit
Untuk mengetahui bagaimana
peranan sistem informasi
akuntansi pertanggungjawaban
kantor cabang PT Pos
Indonesia (Persero) Manado
Penelitian menyimpulkan bahwa Sistem
Informasi Akuntansi pada PT Pos
Indonesian (Persero) Manado telah
berperan secara efektif dalam pelaporan
informasi akuntansi pertanggungjawaban
kantor cabang Terbukti dengan
terpenuhinya karakteristik output kualitatif
berupa informasi yang menjelaskan telah
tercapainya tujuan dalam perusahaan
2 Kajian Keberhasilan
Penggunaan Sistem Informasi
Accurate Dengan
Menggunakan Model
Kesuksesan Sistem Informasi
DeLone Dan Mclean (Hudin amp
Riana 2016)
Updated
DeLone dan
McLane (2003)
1 System quality
2 Information
quality
3 Service quality
4 Use
5 User satisfaction
6 Net benefit
Penelitian ini akan
menganalisis faktor-faktor
yang mengukur keberhasilan
model kesuksesan sistem
informasi DeLone amp McLean
terhadap pengguna Sistem
Informasi Akuntansi Accurate
di enam perusahaan di Kota
Sukabumi
Penelitian ini membuktikan bahwa kualitas
informasi dan kualitas pelayanan tidak
berpengaruh signifikan terhadap variabel
penggunaan dan variabel lainnya teruji
signifikan dalam mengukur keberhasilan
penggunan Sistem Accurate dengan nilai
R-square 057 untuk penggunaan 094
untuk kepuasan pengguna dan 094 untuk
manfaat bersih Selain itu nilai Goodness
of Fit (GoF) sebesar 072 atau 72
sehingga model dinyatakan telah sesuai
secara substansial dalam
merepresentasikan hasil penelitian
44
Tabel 23 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
3 Evaluasi Net Benefit Sistem
Informasi Akuntansi Pada
Software Akuntansi Accurate
dan Zahir MenurutModel
Delone amp Mclean 2003
(Tjahjanadi amp Sarosa)
Updated
DeLone dan
McLane (2003)
1 System quality
2 Information
quality
3 Service quality
4 Use
5 User satisfaction
6 Net benefit
menganalisis Net Benefit
software akuntansi menurut
model kesuksesan DeLone amp
McLean (2003)
Hasil penelitian menunjukkan bahwa
Information Quality System Quality dan
Service Quality berpengaruh terhadap User
Satisfaction User Satisfaction berpengaruh
terhadap Net Benefit Akan tetapi
Information Quality System Quality dan
Service Quality tidak berpengaruh terhadap
Use Use tidak berpengaruh terhadap User
Satisfaction dan Use tidak berpengaruh
terhadap Net Benefit
4 Evaluasi Kesiapan Pengguna
dalam Adopsi SI Terintegrasi
di bidang Keuangan
Menggunakan Metode TRI
(Florestiyanto 2012)
Technology
Readiness Index
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Melakukan evaluasi kesiapan
pengguna dalam adopsi TIK
diukur dari keyakinan positif
dan keyakinan negatif
pengguna terhadap teknologi
dengan mengadiopsi TRI 10
Seluruh variable penelitian berpengaruh
terhadap technology readiness
5 Analisis Kesiapan Pengguna
Sistem Informasi Akademik
(Pambudi 2015)
Technology
Readiness Index
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Melakukan analisis kesiapan
kompetensi teknologi
pengguna pada proses
implementasi SIA di PNM
dengan menggunakan SEM-
PLS dan metode TRI
Seluruh variable Tri berpengaruh secara
signifikan terhadap Technology Readiness
faktor ketidaknyamanan menempati urutan
teratas dan inovasi urutan terbawah
45
Tabel 23 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
6 An Updated and
Streamline Technology
Readiness Index TRI 20
(Parasuraman amp Colby
2015)
TRI 20 1 Optimism
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Pada papper ini adanya
penyederhanaan indikator
dari 36 pada TRI versi 10
kini menjadi 16 variabel pada
TRI 20
Adanya perbaharuan 16 indikator
pada model TRI 20
7 Implementation in of
Input process-output
Model for Measuring
Information System
Project Success (
Subiyakto amp Ahlan
2014)
IPO Model
Measuring IS Project
Success
1 Project Contents
People amp Actions
2 Institutinal Context
3 System Use
4 Information
Quality
5 System Quality
6 Service Quality
7 User Satisfication
8 Net Benefits
Memberikan alternative
model keberhasilan proyek
SI menggunakan IPO model
Permodelan usulan yang dibuat
berdasarkan empat teori dasar yaitu IPO
Logic Model The Project Success
Theories The DampM Success Model dan
The Project Classifictory Framework
8 Development of the
Readiness and Success
Model for Assessing the
Information System
Integration (Subiyakto
2017)
The technology
readiness and IS
success model
combination
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
5 Information
Quality
6 System Quality
7 Service Quality
8 UserSatisfication
9 Success
Information
Systems
Tujuan penelitian ini
menggabungkan dua model
menjadi satu kesiapan dan
keberhasilan sistem untuk
mengetahui pengaruh
kesiapan terhadap
keberhasilan integrasi sistem
Hasil penelitian ini menunjukkan anatara
penggabungan dua model yang
dikembangkan menjadi satu model antara
model kesiapan dengan model keberhasilan
sistem yang memiliki Sembilan variabel
dengan 23 indikator
46
Tabel 21 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
9 Pengukuran Pengaruh
Kesiapan Terhadap
Keberhasilan Penerapan
Sistem Ubiquitous
Computing Di UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
(Gregoryo Gusti 2017)
Model TRI
Parasuraman amp
Colby (2014) dan
Model Keberhasilan
Sistem Informasi
(Delone amp McLean
2003) yang
dikembangkan oleh
(Subiyakto 2017)
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
5 Information Quality
6 System Quality
7 Service Quality
8 UserSatisfication
9 Success Information
Systems
Untuk mengetahui pengaruh
kesiapan terhadap
keberhasilan penerapan
sistem Ubiquitous
Computing di UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
khususnya Fakultas Sains
dan Teknologi
Hasilnya terdapat 23 hipotesis yang diuji
11 hipotesis yang diterima atau
berpengaruh dan 12 hipotesis ditolak
Sehingga faktor-faktor pengaruh kesiapan
terhadap keberhasilan sistem yaitu OPT
melalui SYQ SVQ dan USF INN melalui
INQ dan SVQ INS berpengaruh secarah
negatif melalui INQ SYQ dan SVQ INQ
melalui USF SVQ melalui USF USF
melalui SIS
47
213 Pengembangan Hipotesis
Hipotesis dikembangkan berdasarkan teori-teori dari Parasuraman amp Colby
(2015) Delone amp McLean (2003) dan Subiyakto (2017) Maka dari itu dapat
dijabarkan hipotesis untuk variabel construct sebagai berikut
H1 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap INQ
H2 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap SYQ
H3 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap SVQ
H4 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H5 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap INQ
H6 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap SYQ
H7 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap SVQ
H8 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H9 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
H10 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SYQ
H11 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SVQ
H12 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap USF
H13 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
H14 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SYQ
H15 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SVQ
H16 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap USF
H17 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H18 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H19 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
48
H20 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H21 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H22 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H23 Apakah USF berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
49
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
31 Pendekatan Penelitian
Secara umum penelitian ini dilakukan dengan menerapkan pendekatan kuantitatif
(Creswell 2017) dan struktur penelitian yang berurutan sesuai dengan tujuannya
yaitu untuk mengetahui pengaruh kesiapan terhadap keberhasilan penerapan SIA
Accurate dan menguji hipotesis yang berhubungan antara pengaruh kesiapan
terhadap keberhasilan penerapan sistem Teknik pengumpulan data yang dilakukan
melalui pengadaan survei yang disebarkan kepada responden di beberapa
perusahaan Jakarta khususnya pengguna SIA Accurate dengan berinstrumenkan
pertanyaan kuesioner analisis data dilaksanakan secara statistik dengan
menggunakan perangkat lunak komputer sesuai kebutuhan
Dalam penelitian ini perangkat lunak yang digunakan yaitu MS Word 2016
untuk penulisan laporan MS Excell 2016 untuk membantu pengolahan data
demografis serta SmartPLS versi 30 untuk pengolahan data hasil kuesioner dari
responden yang terkumpul Serta Edraw Max 8 untuk pembuatan gambar yang
mendukung penulisan laporan penelitian (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle
2015 Sarstedt 2017 Wong 2013 Yamin amp Kurniawan 2011)
50
32 Prosedur Penelitian
Melihat dari pendekatan dan strategi penelitian yang telah dijelaskan sebelumnya
penelitian ini akan dilakukan menggunakan delapan tahapan yang secara prosedural
dan berurutan yang terdiri dari kajian pustaka pengembangan model perancangan
penelitian pembuatan instrument penelitian atau indikator pengumpulan data
analisis data interpretasi dan pembuatan laporan Berikut gambar yang akan
memperjelas urutan prosedural penelitian ini
Gambar 3 1 Prosedur Penelitian
51
Selanjutnya akan digambarkan durasi proses dari ke delapan tahapan
dalam penelitian ini beserta kegiatan strukturalnya pada tabel 31
Tabel 3 1 Waktu Penelitian
No Tahapan Nov Des Jan Feb Mar Apr Mei Jun
1 Kajian Pustaka
2 Pengembangan Model
3 Perancangan Penelitian
4 Pembuatan Instrumen
5 Pengumpulan Data
6 Analisis Data
7 Interpretasi
8 Pembuatan Laporan
33 Populasi dan Sampel
Populasi dan sampel pada penelitian ini ialah para pengguna SIA Accurate versi 5
di beberapa perusahaan Jakarta yang pernah menggunakan sistem ini tanpa dibatasi
lamanya waktu penggunaan Tahap pertama peneliti mengambil teknik sampling
melalui purposive sampling yang dilakukan untuk memilih bagian dari populasi
dimana kriteria yang dipilih adalah pengguna yang memiliki pengalaman dalam
menggunakan SIA Accurate Selanjutnya peneliti menentukan jumlah responden
berdasarkan teori dengan pertimbangan jumlah populasi keterbatasan waktu dan
biaya maka dari itu peneliti mengkerucutkan daerah penelitian pada Jakarta Selatan
Jakarta Timur Jakarta Barat Dari 15 perusahaan yang menggunakan SIA Accurate
dan dijadikan target sampel penelitian 4 diantaranya menerima permohonan
penelitian yang diajukan dan 11 perusahaan lainnya menolak Dengan perkiraan
responden yang mencapai lebih dari 100 orang hal tersebut menurut beberapa ahli
(Guritno 2011 Wong 2013) telah mencakupi sampel yang dibutuhkan dalam
Structural Equation Modeling (SEM) maka peneliti mendapatkan jumlah
responden sebanyak 125 orang
52
34 Instrumen Penelitian
Instrumen penelitian ini berupa sebuah kuesioner yang berisi lembaran surat
pengantar dari peneliti sebagai permohonan untuk pengisiannya dan lembar kedua
dan ketiga yang berisikan pertanyaaan-pertanyaan penelitian Lembar pertanyaan
penelitian ini terdiri dari tujuh pertanyaan yang ditujukan sebagai data demografi
mengenai profil responden (1) jenis kelamin (2) pendidikan terakhir (3)
pengetahuan pengguna dalam keberadaan SIA Accurate (4) pengalaman
penggunaan SIA Accurate (5) skala intensitas akses SIA Accurate (6) tingkat
kesiapan terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate (7) status responden di
perusahaan dan empat puluh empat pertanyaan ditujukan sebagai data statistik
inferensial Daftar pertanyaan lengkap penelitian dapat dilihat pada bagian
lampiran Secara khusus peneliti menggunakan lima poin skala likert dari tingkatan
ldquoSangat Tidak Setujurdquo (1) sampai ldquoSangat Setujurdquo (5) untuk pengukuran dalam
kuesioner tersebut Berikut tabel 32 indikator dan butir pertanyaan penelitian
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian
Variabel Indikator Pertanyaan
Optimism
(OPT)
Easiness Sistem bebas dari kesulitan kendala dan
masalah
Connectivity Sistem dapat mudah terhubung dengan sistem
lain
Effectiveness Sistem berjalan secara efektif
Efficiency Sistem berjalan secara efisien
Productivity Sistem berjalan secara produktif
Innovativeness
(INN)
Problem Solving Sistem merupakan alat pemecah masalah bagi
penggunanya
Independence Sistem membantu pengguna bebas dari kendali
dan pengaruh
Challenge Sistem mendukung penggunanya untuk mencapai
tujuan dalam situasi atau masalah yang sulit
Stimulation Sistem mendorong penggunanya untuk mencapai
tujuan
Competitiveness Sistem mendukung penggunanya untuk menjadi
lebih sukses daripada pesaingnya
53
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian (lanjutan)
Variabel Indikator Pertanyaan
Discomfort
(DIS)
Complexity Sistem membingungkan pengguna dalam
penggunaannya
Difficulty Sistem tidak mudah untuk digunakan
Dependence Sistem tidak bebas untuk digunakan
Lack Of Support Sistem dijalankan tanpa dukungan operasi secara
penuh
Innapropriateness Sistem tidak sesuai dengan perencanaan
pengembangannya
Insecurity
(INS)
Failure Sistem tidak berhasil dijalankan sesuai rencana
pengembangannya
Threat Sistem berada dalam kondisi yang dapat
menyebabkan bahaya
Reducing Interaction Sistem membuat penggunanya menjadi kurang
dalam berinteraksi
Distraction Sistem membuat penggunanya tidak fokus kepada
yang sebenarnya penting untuk mereka
Incredulity Sistem meragukan untuk digunakan
Information
Quality
(INQ)
Accuracy Sistem menghasilkan informasi secara akurat
Timeliness Sistem menghasilkan informasi secara tepat waktu
Completeness Sistem menghasilkan informasi secara lengkap
Consistency Sistem menghasilkan informasi secara konsisten
sepanjang operasinya
Relevance Sistem menghasilkan informasi sesuai kebutuhan
penggunanya
System
Quality
(SYQ)
Ease of Use Sistem mudah dalam penggunaannya
Maintainability Sistem mudah dalam perawatannya
Response Time Sistem mampu merespon secara cepat mengikuti
perintah yang diberikan
Fuctionality Sistem mampu melakukan semua fungsi yang
disyaratkan dalam pengembangannya
Safety Sistem aman dalam penggunaanya
Service
Quality
(SVQ)
Responsiveness Sistem memberikan layanan secara cepat
Flexibility Sistem menyediakan layanan yang fleksibel sesuai
kondisi pengguna
Security Sistem memberikan layanan yang aman
Functionality Sistem menyediakan layanan yang sesuai
persyaratan dalam pengembangannya
Extension Sistem menyediakan layanan lebih dari fungsi yang
disyaratkan
User
Satisfaction
(USF)
Efficiency Pengguna puas dengan tingkat efisiensi sistem
Effectiveness Pengguna puas dengan tingkat efektifitas sistem
Flexibility Pengguna puas dengan tingkat fleksibilitas sistem
Overall Satisfaction Pengguna puas dengan kinerja sistem
Success
Information
System
(SIS)
IS Efficiency Sistem beroperasi secara efisien
IS Effectiveness Sistem beroperasi secara efektif
User Satisfaction Sistem meningkatkan kepuasan penggunanya
Productivity Improvement Sistem meningkatkan produktivitas
Competitive Advantage Sistem meningkatkan daya saing perusahaan
54
35 Pengumpulan dan Pemrosesan Data
Proses pengumpulan data yang dilakukan oleh peneliti ialah menyebar kuesioner
secara langsung kepada respondenpengguna SIA Accurate Penyebaran kuesioner
dilakukan secara langsung pada beberapa perusahaan pengguna SIA Accurate di
Jakarta Prosedur awal yang dilakukan dalam kegiatan pengumpulan data adalah
perizinan yang diajukan peneliti kepada perusahaan terkait setelah disetujui proses
pengambilan data dilakukan dengan menyerahkan kuesioner kepada perwakilan
masing-masing perusahaan dan menjelaskan bagaimana cara pengisian kuesioner
tersebut Proses pengumpulan data dilakukan selama tiga bulan dibeberapa
perusahaan pengguna SIA Accurate di Jakarta Berdasarkan hasil penyebaran
kuesioner peneliti berhasil mengumpulkan 125 kuesioner secara langsung kepada
pengguna yang telah menggunakan SIA Accurate Keseluruhan kuesioner yang
diperoleh dinyatakan valid karena sesuai dengan kriteria dan dinyatakan lengkap
36 Analisis dan Interpretasi Data
Analisis data dibagi menjadi dua yaitu analisis demografis dan analisis statistis
inferensial Pertama peneliti melakukan analisis data demografis dengan
menggunakan perangkat lunak Ms Word 2016 Kedua peneliti melakukan analisis
statistis inferensial menggunakan SmartPLS versi 30 terdapat dua analisis yang
dilakukan oleh penelti dalam tahap ini yaitu analisis measurement model (outer
model) dan structural model (inner model) Measurement model (outer model)
dilakukan melalui proses pengujian validitas dan reliabilitas outer model melalui
indikator reliability internal consistency reliability convergent validity dan
55
discriminant validity Sedangkan pengujian structural model (inner model) melalui
path ceofficient (β) coefficient of determination (R2) t-test melalui metode
bootstrapping effect size (f2) predictive relevance (Q2) dan relative impact (q2)
menggunakan metode pengujian blindfolding Setelah itu untuk interpretasi hasil
peneliti mendiskusikan hasil analisis demografi responden dengan kondisi lapangan
yang berjalan dan juga menterjemahkan hasil analisis model secara statistik
kuantitatif dengan membandingkan dan mempertimbangkan sejumlah literatur
terkait sebelumnya
56
BAB IV
HASIL ANALISIS DAN INTERPRETASI
41 Hasil Analisis
411 Hasil Analisis Demografis
Hasil analisis demografis dilakukan pada bagian profil responden dan untuk
menghasilkan informasi demografis terkait profil responden tingkat pendidikan
dan bagaimana responden tersebut menilai kemampuannya menggunakan
komputer
1) Jenis Kelamin
Gambar 41 memperlihatkan bahwa dari 125 data responden yang
terlibat dalam penelitian ini sebagian besar responden berjenis kelamin
laki-laki yaitu sebanyak 70 orang (56) dan jumlah dari responden
perempuan yaitu sebanyak 55 orang (44)
Gambar 4 1 Diagram Jenis Kelamin Responden
Laki-laki
56
Perempuan
44
Laki-laki Perempuan
57
2) Pendidikan Terakhir
Gambar 42 menunjukan bahwa responden yang terlibat dalam
penelitian ini memiliki keragaman tingkat pendidikan Sebanyak 71
responden (57) merupakan lulusan S1 25 responden (20) lulusan
SLTA 23 responden (18) merupakan lulusan Diploma dan 6 responden
merupakan lulusan S2 (5)
Gambar 4 2 Diagram Pendidikan Terakhir Responden
3) Pengetahuan mengenai Keberadaan Sistem
Berdasarkan gambar 43 dari jumlah 125 responden mayoritas
sudah mengetahui mengenai keberadaan SIA Accurate yaitu sebanyak 119
responden (95) sisanya sebanyak 6 orang (5) belum mengetahui
mengenai adanya SIA Accurate
SLTA
20
Diploma
18S1
57
S2
5
SLTA Diploma S1 S2
58
Gambar 4 3 Diagram Pengetahuan Keberadaan Sistem
4) Pengalaman Penggunaan Sistem
Pengalaman responden dalam menggunakan sistem di institusi atau
perusahaan tersebut adalah lt1 tahun sebanyak 69 (55) 1-3 tahun
sebanyak 15 (12) 3-5 tahun sebanyak 16 (13) dan gt5 tahun sebanyak
25 (20 ) responden Gambar 44 menunjukan durasi pengalaman
responden dalam menggunakan SIA Accurate di penelitian ini
Gambar 4 4 Diagram Pengalaman Penggunaan Sistem
Tidak5
Iya95
Tidak Iya
lt 1 Tahun
55
1 - 3 Tahun
12
3 - 5 Tahun
13
gt 5 Tahun
20
lt 1 Tahun 1 - 3 Tahun 3 - 5 Tahun gt 5 Tahun
59
5) Skala Intensitas Penggunaan Sistem
Skala intensitas responden dalam menggunakan sistem dalam
pekerjaan di institusi atau perusahaan tersebut adalah ldquoselalurdquo sebanyak 79
responden (63) ldquoterkadangrdquo sebanyak 30 (24) ldquojarangrdquo sebanyak 16
(13) dan ldquotidak pernahrdquo sebanyak 0 (0 ) responden Gambar 45
menunjukan durasi pengalaman responden dalam menggunakan SIA
Accurate di penelitian ini
Gambar 4 5 Diagram Skala Intensitas Penggunaan Sistem
6) StatusPosisi Pekerjaan
Berdasarkan gambar 46 dapat diketahui bahwa responden pada
penelitian ini bagian marketing sebanyak 43 orang (34) dilanjutkan oleh
bagian logistik sebanyak 37 orang (30) bagian keuangan sebanyak 13
orang (11) bagian Admin sebanyak 24 orang (19) dan terakhir bagian
TI sebanyak 8 orang (6)
Selalu
63
Terkadang
24
Jarang
13
Selalu Terkadang Jarang
60
Gambar 4 6 StatusPosisi Pekerjaan
7) Kemampuan Penggunaan Komputer
Gambar 47 menunjukan penilaian responden atas kapabilitas
penggunaan komputer Hasil ini diambil berdasarkan jawaban responden
atas pertanyaan kemampuan penggunaan komputer yang memiliki pilihan
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil dan Sangat Tidak Terampil
Sebanyak 20 (16) responden menjawab ldquoSangat Terampilrdquo 87 (70)
responden menjawab ldquoTerampilrdquo dan 18 responden menjawab ldquoTidak
Terampilrdquo
Gambar 4 7 Diagram Kemampuan Penggunaan Komputer
Marketing
34
Keuangan
11Admin
19
Logistik
30
TI
6
Marketing Keuangan Admin Logistik TI
Sangat Terampil
17
Terampil
68
Tidak Terampil
15
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil
61
412 Hasil Analisis Pengukuran Model
Analisis pengukuran model (measurement model) dilakukan melalui empat tahap
pengujian seperti yang sudah dilakukan oleh beberapa peneliti sebelumnya Empat
pengujian itu adalah individual item reliability internal consistency reliability
average variance extracted dan discriminant validity (Afthanorhan 2013 Hair
2012 Ringle 2015 Subiyakto 2015 Wong 2013 Yamin 2011) Berikut ini adalah
penjelasan tentang pelaksanaan dan hasil dari empat pengujian tersebut
1) Uji Individual Item Reliabilty
Standardized loading factor menggambarkan besarnya korelasi
antara setiap item pengukuran (indikator) dengan konstruknya dengan
melihat nilai outer loading Nilai outer loading diatas 07 dapat dikatakan
baik artinya bahwa indikator tersebut dikatakan valid sebagai indikator yang
mengukur konstruk Mengacu pada standar nilai outer loading setelah
melalui pengujian pada SmartPLS 30 dengan hasil pada tabel 41 dan
gambar 48 dilakukan penghapusan pada tiga indikator yang memiliki outer
loading dibawah 07 yaitu INN1 INQ1 dan INQ2 Setelah penghapusan
ketiga indikator tersebut setelah diuji kembali menggunakan SmartPLS 30
seluruh outer loading sudah memenuhi syarat gt07Internal Consistency
dengan hasil pada tabel 42 dan gambar 49
62
Tabel 4 1 Hasil Awal Uji Loading Factor
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884
DIS2 0933
DIS3 0920
DIS4 0935
DIS5 0881
INN1 -0008
INN2 0895
INN3 0881
INN4 0888
INN5 0757
INQ1 0699
INQ2 0145
INQ3 0848
INQ4 0750
INQ5 0748
INS1 0893
INS2 0901
INS3 0915
INS4 0875
INS5 0840
OPT1 0856
OPT2 0856
OPT3 0855
OPT4 0793
OPT5 0818
SIS1 0894
SIS2 0897
SIS3 0902
SIS4 0899
SIS5 0890
SVQ1 0914
SVQ2 0907
SVQ3 0890
SVQ4 0897
SVQ5 0868
SYQ1 0903
SYQ2 0778
SYQ3 0852
SYQ4 0864
SYQ5 0882
USF1 0835
USF2 0821
USF3 0859
USF4 0779
63
Tabel 4 2 Hasil Uji Loading Factor Setelah Penghapusan Indikator
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884
DIS2 0933
DIS3 0920
DIS4 0935
DIS5 0881
INN1
INN2 0895
INN3 0881
INN4 0888
INN5 0757
INQ1
INQ2
INQ3 0848
INQ4 0750
INQ5 0748
INS1 0893
INS2 0901
INS3 0915
INS4 0875
INS5 0840
OPT1 0856
OPT2 0856
OPT3 0855
OPT4 0793
OPT5 0818
SIS1 0894
SIS2 0897
SIS3 0902
SIS4 0899
SIS5 0890
SVQ1 0914
SVQ2 0907
SVQ3 0890
SVQ4 0897
SVQ5 0868
SYQ1 0903
SYQ2 0778
SYQ3 0852
SYQ4 0864
SYQ5 0882
USF1 0835
USF2 0821
USF3 0859
USF4 0779
Keterangan
Dihapus
64
2) Uji Internal Consistency Reliability
Pengujian ini dilakukan dengan melihat hasil nilai composite
reliability (CR) dengan batas ambang di atas 07 Hasilnya dapat dilihat pada
Tabel 43 bahwa nilai CR dari semua variabel di atas 07 sehingga memenuhi
syarat dan valid untuk digunakan dalam model penelitian ini
Tabel 4 3 Hasil Uji Composite Reliability
Composite Reliability
DIS 0960
INN 0917
INQ 0852
INS 0948
OPT 0921
SIS 0953
SVQ 0953
SYQ 0933
USF 0894
3) Uji Average Variance Extracted
Pengujian convergent validity selanjutnya dilakukan dengan melihat
nilai average variance extracted (AVE) Nilai ini menggambarkan besaran
varian atau keragaman variabel manifes (indikator) yang dapat dikandung
oleh variabel laten (konstruk) Nilai AVE minimal 05 menunjukan ukuran
convergent validity yang baik Artinya variabel laten (konstruk) dapat
menjelaskan rata-rata lebih dari setengah variance dari indikator-
indikatornya Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 44 yang menunjukan bahwa
nilai AVE dari semua variabel di atas 05 sehingga memenuhi syarat untuk
digunakan
65
Tabel 4 4 Hasil Uji Average Variance Extracted (AVE)
Average Variance Extracted (AVE)
DIS 0829
INN 0735
INQ 0658
INS 0784
OPT 0699
SIS 0804
SVQ 0802
SYQ 0736
USF 0679
4) Discrimant Validity
Pengujian ini dapat dilakukan melalui dua cara yaitu dengan memeriksa
cross loading pertama dilakukan dengan membandingkan korelasi indikator
dengan konstruknya dan konstruk blok lainnya Bila korelasi antara indikator
dengan konstruknya lebih tinggi dari korelasi dengan konstruk blok lainnya
hal ini menunjukkan konstruk tersebut memprediksi ukuran pada blok mereka
lebih baik dari blok lainnya Selanjutnya dengan memeriksa cross loading
Fornell-Lackerrsquos yaitu dengan membandingkannya dengan nilai akar AVE
dimana nilai akar AVE harus lebih tinggi daripada korelasi antara konstruk
dengan konstruk lainnya Hasilnya dapat dilihat pada tabel 45 dan indikator
yang diberi blok kuning pada setiap variabel memiliki nilai lebih tinggi dari
korelasi dengan konstruk blok lainnya
66
Tabel 4 5 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading)
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884 0535 0039 0723 0036 0012 0095 0033 0076
DIS2 0932 0485 0040 0766 0065 0035 0166 0143 0111
DIS3 0920 0538 0038 0739 0096 0020 0124 0066 0090
DIS4 0936 0507 0080 0784 0106 0032 0166 0117 0141
DIS5 0880 0471 -0017 0704 0016 -0057 0085 0026 0026
INN2 0551 0895 0060 0539 0068 0168 0169 0146 0209
INN3 0420 0881 0135 0408 0176 0215 0232 0225 0311
INN4 0398 0889 0060 0363 0159 0174 0248 0226 0222
INN5 0539 0757 0058 0498 0120 0164 0287 0245 0197
INQ3 0082 0179 0882 0134 0542 0351 0634 0627 0524
INQ4 -0018 0004 0809 0071 0451 0182 0489 0535 0277
INQ5 0040 0011 0736 0098 0299 0334 0224 0221 0443
INS1 0744 0492 0091 0890 0018 0075 0132 0120 0120
INS2 0734 0452 0128 0901 0006 0098 0194 0168 0190
INS3 0741 0489 0125 0915 0039 0069 0174 0151 0180
INS4 0714 0443 0130 0877 0034 0084 0164 0152 0156
INS5 0718 0452 0063 0841 -0048 0033 0050 0037 0111
OPT1 0116 0213 0431 0040 0856 0446 0636 0597 0521
OPT2 0133 0161 0479 0079 0855 0487 0703 0623 0554
OPT3 0031 0131 0529 -0043 0855 0495 0672 0635 0559
OPT4 0022 0095 0366 -0023 0793 0408 0627 0577 0431
OPT5 0031 0061 0441 0025 0818 0376 0638 0599 0420
SIS1 0095 0181 0268 0109 0460 0895 0612 0523 0700
SIS2 -0039 0150 0279 0020 0475 0898 0583 0473 0701
SIS3 0039 0215 0374 0120 0480 0901 0641 0585 0791
SIS4 0010 0193 0438 0072 0505 0899 0642 0578 0736
SIS5 -0012 0216 0275 0063 0464 0890 0617 0526 0689
SVQ1 0166 0279 0435 0182 0706 0619 0914 0837 0578
SVQ2 0085 0205 0493 0100 0733 0590 0907 0744 0611
SVQ3 0154 0249 0598 0173 0657 0675 0890 0838 0682
SVQ4 0116 0243 0532 0162 0729 0660 0897 0823 0654
SVQ5 0164 0275 0496 0173 0688 0539 0868 0759 0599
SYQ1 0142 0289 0541 0192 0682 0604 0878 0905 0597
SYQ2 0028 0173 0418 0076 0496 0383 0586 0778 0518
SYQ3 0079 0158 0464 0090 0604 0478 0708 0850 0569
SYQ4 0090 0241 0494 0185 0621 0536 0787 0867 0582
SYQ5 0084 0208 0567 0107 0687 0544 0839 0883 0563
USF1 0111 0254 0489 0129 0533 0628 0587 0599 0835
USF2 0121 0137 0408 0136 0464 0650 0512 0464 0820
USF3 0043 0275 0501 0106 0491 0732 0633 0579 0858
USF4 0103 0247 0328 0225 0483 0648 0563 0526 0781
67
Tabel 4 6 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading Fornell-Lackerrsquos)
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS 0911
INN 0552 0857
INQ 0050 0096 0811
INS 0821 0523 0129 0885
OPT 0081 0160 0541 0019 0836
SIS 0021 0214 0366 0087 0532 0897
SVQ 0153 0279 0572 0176 0785 0691 0895
SYQ 0102 0253 0583 0156 0726 0600 0894 0858
USF 0112 0280 0527 0179 0598 0808 0699 0660 0824
Tabel 46 menunjukan bahwa nilai akar AVE lebih tinggi daripada
korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya Sehingga berdasarkan hasil
pemeriksaan dua tahap cross loading diketahui bahwa tidak ada masalah dalam
uji discriminant validity
68
Gambar 4 8 Hasil Awal Analisis Outer Model
69
Gambar 4 9 Hasil Akhir Analisis Outer Model Setelah Penghapusan Indikator
70
413 Hasil Struktur Model
Analisis struktur model dilakukan melalui enam tahapan pengujian yaitu
pengujian path coefficient (β) coefficient of determination (R2) t-test
menggunakan metode bootstrapping effect size (f2) predictive relevance (1198762)
dan relative impact (1199022) (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Wong 2013 Yamin
2011) Secara grafis hasilnya dapat dilihat pada Tabel 413 Berikut adalah
penjelasan dari ke enam tahap pengujian
1) Path Coefficient (β)
Pengujian ini dilakukan dengan melihat nilai ambang batas yaitu di atas 01
dimana jalur (path) dapat dinyatakan memiliki pengaruh dalam model jika
hasil nilai uji path coefficient berada diatas 01 Hasilnya dari 23 jalur
hipotesis yang ada pada model penelitian ini 8 memiliki pengaruh yang tidak
signifikan dapat dilihat pada tabel 47 dan gambar hasil nilai uji path
coefficient semuanya memiliki nilai diatas 01
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient
Jalur Β
DIS -gt INQ -0271
DIS -gt SVQ -0180
DIS -gt SYQ -0273
DIS -gt USF -0159
INN -gt INQ -0030
INN -gt SVQ 0129
INN -gt SYQ 0133
INN -gt USF 0129
INQ -gt SIS -0157
71
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient (lanjutan)
Jalur β
INQ -gt USF 0160
INS -gt INQ 0356
INS -gt SVQ 0242
INS -gt SYQ 0296
INS -gt USF 0137
OPT -gt INQ 0561
OPT -gt SVQ 0774
OPT -gt SYQ 0721
OPT -gt USF 0132
SVQ -gt SIS 0437
SVQ -gt USF 0401
SYQ -gt SIS -0152
SYQ -gt USF 0075
USF -gt SIS 0686
2) Coefficient of Determination (R2)
Pengujian ini dilakukan untuk menjelaskan varian dari tiap target endogenous
variabel (variabel yang dianggap dipengaruhi oleh variabel lain dalam model)
dengan standar pengukuran sekitar 0670 sebagai kuat sekitar 0333 moderat
dan 0190 atau di bawahnya menunjukan tingkat varian yang lemah
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Wong 2013) Tabel 48
menunjukan bahwa R2 dari Information Quality (INQ) memiliki nilai 0332
R2 dari Success Information S (SIS) memiliki nilai 0708 R2 dari Service
Quality (SVQ) memiliki nilai 0658 R2 dari System Quality (SYQ) memiliki
nilai 0575 dan R2 dari User Satisfaction (USF) memiliki nilai 0536 Hal
tersebut dapat diartikan bahwa Optimism (OPT) Innovativeness (INN)
Discomfort (DIS) Insecurity (INS) menjelaskan secara moderat (332 )
varian dari INQ selanjutnya menjelaskan secara kuat (708 ) varian dari
SIS selanjutnya menjelaskan secara moderat (658 ) varian dari SVQ
selanjutnya menjelaskan secara moderat (575 ) varian dari SYQ Disisi
72
lain INQ SVQ dan SYQ menjelaskan secara moderat (536 ) varian dari
USF
Tabel 4 8 Hasil Uji Coefficient of Determination (R-Square)
Variabel Endogen R Square
INQ 0332
SIS 0708
SVQ 0658
SYQ 0575
USF 0536
3) T-test
Pengujian ini dilakukan dengan metode bootstrapping menggunakan uji two-
tailed dengan tingkat signifikansi 5 (005) untuk menguji hipotesis-
hipotesis penelitian Hipotesis tersebut akan diterima jika memiliki t-test lebih
besar dari 196 (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Wong 2013)
Adapun tingkat signifikansi lain yaitu 10 akan diterima jika memiliki t-test
165 (Hair et al 2011)
Gambar 4 10 Hasil Uji T-test
73
Gambar 410 diatas menunjukan bahwa ada 14 dari 23 hipotesis yang
diterima dan sisanya ditolak Berikut penjelasan hasil nilai t-test yang dapat
dilihat pada tabel 49
Tabel 4 9 Hasil Uji T-test
Hubungan antar Variabel
(Dependen -gt Independen) T-test
DIS -gt INQ 1929
DIS -gt SVQ 1626
DIS -gt SYQ 2181
DIS -gt USF 1518
INN -gt INQ 0254
INN -gt SVQ 1792
INN -gt SYQ 1811
INN -gt USF 1450
INQ -gt SIS 2123
INQ -gt USF 1254
INS -gt INQ 2547
INS -gt SVQ 2527
INS -gt SYQ 2668
INS -gt USF 1433
OPT -gt INQ 7128
OPT -gt SVQ 16486
OPT -gt SYQ 14434
OPT -gt USF 0993
SVQ -gt SIS 3371
SVQ -gt USF 2412
SYQ -gt SIS 1107
SYQ -gt USF 0397
USF -gt SIS 7666
4) Effect Size (f2)
Pada tahap ini dilakukan pengujian untuk mengetahui pengaruh variabel
tertentu terhadap variabel lainnya dalam struktur model dengan nilai ambang
batas sekitar 002 untuk pengaruh kecil 015 untuk menengah dan 035 untuk
pengaruh besar Dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut
74
Dimana
Nilai yang diperoleh ketika konstruk eksogen dimasukkan ke
model
Nilai yang diperoleh ketika konstruk eksogen dikeluarkan dari
model
Seperti yang dapat dilihat pada Tabel 410 hasil dari pengujian terhadap 23
jalur yang ada pada penelitian ini 4 jalur memiliki pengaruh yang besar dan 19
jalur lainnya memiliki pengaruh yang kecil
Tabel 4 10 Hasil Uji Effect Size
Jalur f2
Analisis f2 R2-in R2-ex sum f2
DIS -gt INQ 0332 0310 003342 Kecil
DIS -gt SVQ 0658 0649 002735 Kecil
DIS -gt SYQ 0575 0552 005414 Kecil
DIS -gt USF 0536 0529 001439 Kecil
INN -gt INQ 0332 0332 000048 Kecil
INN -gt SVQ 0658 0647 003321 Kecil
INN -gt SYQ 0575 0536 009179 Kecil
INN -gt USF 0536 0525 002300 Kecil
INQ -gt SIS 0708 0693 004967 Kecil
INQ -gt USF 0536 0520 003377 Kecil
INS -gt INQ 0332 0293 005889 Kecil
INS -gt SVQ 0658 064 005370 Kecil
INS -gt SYQ 0575 0547 006591 Kecil
INS -gt USF 0551 0531 004359 Kecil
OPT -gt INQ 0332 0029 045428 Besar
OPT -gt SVQ 0658 0081 168985 Besar
OPT -gt SYQ 0575 0075 117652 Besar
OPT -gt USF 0536 0539 - 000715 Kecil
SVQ -gt SIS 0708 0674 011464 Kecil
SVQ -gt USF 0536 0512 005100 Kecil
SYQ -gt SIS 0708 0703 001548 Kecil
SYQ -gt USF 0536 0535 000146 Kecil
USF -gt SIS 0708 0480 077795 Besar
75
5) Predictive Relevance (1198762)
Pengujian ini dilakukan dengan metode blindfolding untuk memberikan bukti
bahwa variabel tertentu yang digunakan dalam model mempunyai keterkaitan
prediktif (predictive relevance) dengan variabel lainnya dalam model dengan
ambang batas pengukuran di atas nol sama seperti pada Tabel 411
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Wong 2013)
Tabel 4 11 Hasil Uji Predictive Relevance
Variabel Endogen Q Square
INQ 0201
SIS 0525
SVQ 0486
SYQ 0388
USF 0323
6) Relative Impact (1199022)
Pengujian ini dilakukan dengan metode blindfolding untuk mengukur relatif
pengaruh dari sebuah keterkaitan prediktif suatu variabel tertentu dengan
variabel lainnya dengan nilai ambang batas sekitar 002 untuk pengaruh kecil
015 untuk pengaruh menengahsedang dan 035 untuk pengaruh besar (Hair
et al 2012) Rumus yang digunakan untuk perhitungan 1199022 adalah sebagai
berikut
q2 = 1198762 119894119899119888119897119906119889119890 minus 1198762 119890119909119888119897119906119889119890
1minus 1198762 119894119899119888119897119906119889119890
Tabel 412 menunjukan hasil bahwa 3 jalur mempunyai nilai yang besar
1 memiliki pengaruh sedang dan 19 jalur lainnya memiliki pengaruh kecil
76
Tabel 4 12 Hasil Uji Relative Impact
Jalur q2
Analisis q2 Q2-in Q2-ex sum q2
DIS -gt INQ 0201 0187 0018 Kecil
DIS -gt SVQ 0486 0480 0012 Kecil
DIS -gt SYQ 0388 0372 0026 Kecil
DIS -gt USF 0323 0320 0004 Kecil
INN -gt INQ 0201 0202 - 0001 Kecil
INN -gt SVQ 0486 0487 - 0002 Kecil
INN -gt SYQ 0388 0380 0013 Kecil
INN -gt USF 0323 0318 0007 Kecil
INQ -gt SIS 0525 0514 0023 Kecil
INQ -gt USF 0323 0314 0013 Kecil
INS -gt INQ 0201 0176 0031 Kecil
INS -gt SVQ 0486 0472 0027 Kecil
INS -gt SYQ 0388 0369 0031 Kecil
INS -gt USF 0323 0321 0003 Kecil
OPT -gt INQ 0201 0012 0237 Menengah
OPT -gt SVQ 0486 0055 0839 Besar
OPT -gt SYQ 0388 0048 0556 Besar
OPT -gt USF 0323 0325 - 0003 Kecil
SVQ -gt SIS 0525 0499 0055 Kecil
SVQ -gt USF 0323 0312 0016 Kecil
SYQ -gt SIS 0525 0522 0006 Kecil
SYQ -gt USF 0323 0325 - 0003 Kecil
USF -gt SIS 0525 0353 0362 Besar
77
Tabel 4 13 Hasil Analisis Struktural Model
Hipotesis β t-test R2
f2 q2 Analyses
No Jalur R2-in R2-ex sum f2 Q2-in Q2-ex sum q2 β t-test R2 f2 Q2 q2
H1 OPT -gt INQ 0561 7128 0332 0332 0029 045428 0201 0012 0237 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Menengah
H2 OPT -gt SYQ 0721 14434 0575 0575 0075 117652 0388 0048 0556 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Besar
H3 OPT -gt SVQ 0774 16486 0658 0658 0081 168985 0486 0055 0839 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Besar
H4 OPT -gt USF 0132 0993 0536 0536 0539 - 000715 0323 0325 - 0003 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H5 INN -gt INQ -0030 0254 0332 0332 0332 000048 0201 0202 - 0001 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H6 INN -gt SYQ 0133 1811 0575 0575 0536 009179 0388 0380 0013 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H7 INN -gt SVQ 0129 1792 0658 0658 0647 003321 0486 0487 - 0002 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H8 INN -gt USF 0129 1450 0536 0536 0525 002300 0323 0318 0007 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H9 DIS -gt INQ -0271 1929 0332 0332 0310 003342 0201 0187 0018 Tidak Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H10 DIS -gt SYQ -0273 2181 0575 0575 0552 005414 0388 0372 0026 Tidak Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H11 DIS -gt SVQ -0180 1626 0658 0658 0649 002735 0486 0480 0012 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H12 DIS -gt USF -0159 1518 0536 0536 0529 001439 0323 0320 0004 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H13 INS -gt INQ 0356 2547 0332 0332 0293 005889 0201 0176 0031 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H14 INS -gt SYQ 0296 2668 0575 0575 0547 006591 0388 0369 0031 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H15 INS -gt SVQ 0242 2527 0658 0658 064 005370 0486 0472 0027 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H16 INS -gt USF 0137 1433 0551 0551 0531 004359 0323 0321 0003 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H17 INQ -gt USF 0160 1254 0536 0536 0520 003377 0323 0314 0013 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H18 INQ -gt SIS -0157 2123 0708 0708 0693 004967 0525 0514 0023 Tidak Signifikan Diterima Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H19 SYQ -gt USF 0075 0397 0536 0536 0535 000146 0323 0325 - 0003 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H20 SYQ -gt SIS -0152 1107 0708 0708 0703 001548 0525 0522 0006 Tidak Signifikan Ditolak Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H21 SVQ -gt USF 0401 2412 0536 0536 0512 005100 0323 0312 0016 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H22 SVQ -gt SIS 0437 3371 0708 0708 0674 011464 0525 0499 0055 Signifikan Diterima Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H23 USF -gt SIS 0686 7666 0708 0708 0480 077795 0525 0353 0362 Signifikan Diterima Kuat Besar Predictive Relevance Besar
78
42 Interpretasi Hasil dan Pembahasan
421 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Analisis Data Demografis
Berdasarkan hasil analisis informasi demografis responden peneliti melakukan
interpretasi dan mendiskusikan hasil analisisnya sebagai berikut
1) Jenis Kelamin
Gambar 41 memperlihatkan bahwa dari 125 data responden yang
terlibat dalam penelitian ini sebagian besar responden berjenis kelamin
laki-laki yaitu sebanyak 70 orang (56) dan jumlah dari responden
perempuan yaitu sebanyak 55 orang (44)
2) Pendidikan Terakhir
Gambar 42 menunjukan bahwa responden yang terlibat dalam
penelitian ini memiliki keragaman tingkat pendidikan Sebanyak 71
responden (57) merupakan lulusan S1 25 responden (20) lulusan
SLTA 23 responden (18) merupakan lulusan Diploma dan 6 responden
merupakan lulusan S2 (5) Beragamnya tingkat pendidikan responden
akan berimplikasi terhadap variasi jawaban serta peneliti menilai bahwa
kuesioner penelitian akan mampu dipahami
3) Pengetahuan mengenai Keberadaan Sistem
Berdasarkan gambar 43 dari jumlah 125 responden mayoritas
sudah mengetahui mengenai keberadaan SIA Accurate yaitu sebanyak 119
responden (95) sisanya sebanyak 6 orang (5) belum mengetahui
mengenai adanya SIA Accurate
79
4) Pengalaman Penggunaan Sistem
Pengalaman responden dalam menggunakan sistem di institusi atau
perusahaan tersebut adalah lt1 tahun sebanyak 69 (55) 1-3 tahun
sebanyak 15 (12) 3-5 tahun sebanyak 16 (13) dan gt5 tahun sebanyak
25 (20 ) responden Gambar 44 menunjukan durasi pengalaman
responden dalam menggunakan SIA Accurate di penelitian ini
5) Skala Intensitas Penggunaan Sistem
Skala intensitas responden dalam menggunakan sistem dalam
pekerjaan di institusi atau perusahaan tersebut adalah ldquoselalurdquo sebanyak 79
responden (63) ldquoterkadangrdquo sebanyak 30 (24) ldquojarangrdquo sebanyak 16
(13) dan ldquotidak pernahrdquo sebanyak 0 (0 ) responden Gambar 45
menunjukan durasi pengalaman responden dalam menggunakan SIA
Accurate di penelitian ini
6) StatusPosisi Pekerjaan
Berdasarkan gambar 46 dapat diketahui bahwa responden pada
penelitian ini bagian marketing sebanyak 43 orang (34) dilanjutkan oleh
bagian logistik sebanyak 37 orang (30) bagian keuangan sebanyak 13
orang (11) bagian Admin sebanyak 24 orang (19) dan terakhir bagian
TI sebanyak 8 orang (6)
7) Kemampuan Penggunaan Komputer
Gambar 47 menunjukan penilaian responden atas kapabilitas
penggunaan komputer Hasil ini diambil berdasarkan jawaban responden
atas pertanyaan kemampuan penggunaan komputer yang memiliki pilihan
80
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil dan Sangat Tidak Terampil
Sebanyak 20 (16) responden menjawab ldquoSangat Terampilrdquo 87 (70)
responden menjawab ldquoTerampilrdquo dan 18 responden menjawab ldquoTidak
Terampilrdquo Hal tersebut menandakan bahwa kemampuan responden sudah
cukup baik dalam menggunakan komputer Peneliti memperkirakan hal ini
berkaitan dengan mayoritas responden berusia dibawa 30 tahun yang
popular disebut dengan generasi Y (Anantatmula 2012) yang dianggap
telah terbiasa dengan penggunaan teknologi informasi
422 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Pengukuran Model
Berdasarkan hasil analisis model pengukuran ada beberapa poin penting
yang harus diperhatikan yaitu sebagai berikut
1) Hasil akhir dari analisis telah menunjukan bahwa pengukuran model dari
model penelitian ini telah memenuhi syarat dan memiliki karakteristik yang
baik sehingga layak untuk dilanjutkan ke tahap analisis struktur model untuk
menguji inner model
2) Terdapat tiga indikator yang memiliki nilai outer loading dibawah 07 yaitu
INN1 INQ1 dan INQ2 Namun hal tersebut masih dapat ditoleransi dengan
melihat nilai composite reliability diatas 07
Peneliti beranggapan bahwa hal-hal pada poin dua disebabkan karena
pertimbangan waktu kerja para responden menyebabkan proses pengisian
kuesioner yang tidak didampingi langsung oleh peneliti sehingga memungkinkan
adanya pemaknaan pertanyaan yang tidak tepat Terkait dengan hal ini meskipun
pembuatan instrumen dan penjelasan awal kepada beberapa pihak yang mewakili
81
penerimaan kuesioner penelititan pada setiap perusahaan dalam penelitian ini telah
dilakukan dengan sebaik mungkin hal-hal di luar rencana dan kendali tidak dapat
dihindari khususnya saat pelaksanaan penelitian di lapangan
423 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Struktural Model
Bagian ini akan memaparkan interpretasi dan diskusi berdasarkan hasil dari enam
tahap analisis struktur model yaitu path coefficient (β) coefficient of determination
(R2) t-test menggunakan metode bootstrapping effect size (f2) predictive relevance
(1198762) dan relative impact (1199022) Berikut adalah pemaparan yang dilakukan dengan
mengikuti pertanyaan-pertanyaan penelitian dan hipotesis-hipotesis yang telah
dirumuskan sebelumnya
H1 Apakah Optimisme (Optimism) berpengaruh secara signifikan terhadap
Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
pertama (H1) diterima Artinya Optimisme (Optimism) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0561 Dilihat dari nilai f2 hipotesis OPTrarrINQ memiliki pengaruh
besar tetapi q2 pengaruh yang menengah serta memiliki nilai yang lemah dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT yang terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
82
ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang
dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel OPT tidak memiliki
pengaruh yang signifikan terhadap INQ
H2 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kualitas Sistem
(System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua (H2) diterima Artinya Optimisme (Optimsm) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality) dengan nilai path coefficient
(β) 0721 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis OPTrarrSYQ memiliki pengaruh yang
besar serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of determination (R2)
Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output
(Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang
menyatakan variabel OPT memiliki nilai signifikan terhadap SYQ dan juga terdapat
pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H3 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tiga (H3) diterima Artinya Optimisme (Optimsm) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0774 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis OPTrarrSVQ memiliki
83
pengaruh yang besar serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of
determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model
input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti 2017
Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT memiliki nilai signifikan terhadap
SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini
memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output
H4 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kepuasan
Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-empat (H4) tidak diterima Artinya Optimisme (Optimsm) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
walaupun nilai path coefficient (β) 0132 Dilihat dari nilai f2 dan coefficient of
determination (R2) hipotesis OPTrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta
memiliki nilai yang cukup dilihat dari q2 Hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT memiliki nilai
signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada dimensi input dalam model
penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
84
H5 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh secara signifikan terhadap
Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-lima (H5) tidak diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
dengan nilai path coefficient (β) -0030 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INNrarrINQ memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang kecil dilihat
dari coefficient of determination (R2) Hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN memiliki nilai
signifikan terhadap INQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model
penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H6 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-enam (H6) diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality) dengan nilai path coefficient
(β) 0133 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrSYQ memiliki pengaruh
tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient
of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model
input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017)
85
yang menyatakan variabel INN terdapat pada dimensi input dalam model penelitian
ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output Namun
hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Gusti (2017) yang menyatakan
variabel INN tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap SYQ
H7 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tujuh (H7) diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0129 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrSVQ memiliki
pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti
2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN memiliki nilai signifikan
terhadap SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini
memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output
H8 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kepuasan
Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-delapan (H8) tidak diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) dengan
86
nilai path coefficient (β) 0129 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrUSF
memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang
dilakukan oleh Gusti (2017) bahwa variabel INN tidak memiliki pengaruh yang
signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
ataupun output
H9 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif secara
signifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sembilan (H9) diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information
Quality) dengan nilai path coefficient (β) -0271 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai
dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan
peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS yang
terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak
87
sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan
variabel DIS tidak memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap INQ
H10 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kualitas Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sepuluh (H10) diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
dengan nilai path coefficient (β) -0273 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
DISrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap SYQ
H11 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kualitas Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sebelas (H11) tidak diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service
88
Quality) dengan nilai path coefficient (β) -0180 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrSVQ memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup
dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap SVQ Namun hasil ini tidak
sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis
1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS
yang terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H12 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua belas (H12) tidak diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User
Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) -0159 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup
dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak
sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis
1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS
89
yang terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H13 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tiga belas (H13) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information
Quality) dengan nilai path coefficient (β) 0356 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap INQ dan juga terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output
H14 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-empat belas (H14) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
dengan nilai path coefficient (β) 0296 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrSYQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
90
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki nilai signifikan terhadap SYQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam
model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H15 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-lima belas (H15) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality)
dengan nilai path coefficient (β) 0296 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrSVQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki nilai signifikan terhadap SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam
model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H16 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
91
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-enam belas (H16) tidak diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap User Satisfaction dengan nilai
path coefficient (β) 0137 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INSrarrUSF memiliki
pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of
determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan
oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel INS tidak memiliki pengaruh negatif
yang signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS yang terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
ataupun output
H17 Apakah Kualitas Informasi (Information Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tujuh belas (H17) tidak diterima Artinya Kualitas Informasi (Information
Quality) tidak memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna
(User Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) 0160 Dilihat dari nilai f2 dan
q2 hipotesis SYQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini tidak sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti2017 Hudin et al 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan
92
variabel INQ memiliki nilai signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output
H18 Apakah Kualitas Informasi (Information Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-delapan belas (H18) diterima Artinya Kualitas Informasi (Information Quality)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) -0157 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis INQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INQ terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Gusti
(2017) bahwa INQ tidak memiliki pengaruh terhadap SIS
H19 Apakah Kualitas Sistem (System Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sembilan belas (H19) tidak diterima Artinya Kualitas Sistem (System Quality)
93
tidak memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User
Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) 0075 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis SYQrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
penelitian Gusti (2017) yang menyatakan bahwa variabel SYQ tidak berpengaruh
signifikan terdap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Hudin
et al 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SYQ yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output
H20 Apakah Kualitas Sistem (System Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh (H20) tidak diterima Artinya Kualitas Sistem (System Quality) tidak
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) -0152 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis SYQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai
dengan penelitian Gusti (2017) yang menyatakan bahwa variabel SYQ tidak
berpengaruh signifikan terhadap SIS Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
94
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SYQ yang terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output
H21 Apakah Kualitas Layanan (Service Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis ke-dua
puluh satu (H21) diterima Artinya Kualitas Layanan (Service Quality) memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) dengan
nilai path coefficient (β) 0401 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis SVQrarrUSF
memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti
2017 Hudin etal 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SVQ
berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada dimensi
process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi
output
H22 Apakah Kualitas Layanan (Service Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh dua (H22) diterima Artinya Kualitas Layanan (Service Quality)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
95
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) 0437 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis SVQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SVQ yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel SVQ tidak
memiliki pengaruh yang signifikan terhadap SIS
H23 Apakah Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) berpengaruh signifikan
terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh tiga (H23) diterima Artinya Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) 0686 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis USFrarrSIS memiliki pengaruh yang besar serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel USF
memiliki pengaruh signifikan terhadap SIS dan juga terdapat pada dimensi process
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi output
96
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
51 Kesimpulan
Berdasarkan hasil temuan peneliti berikut adalah kesimpulan penting pada
penelitian ini
1) Telah dilakukan pengukuran tentang tingkat kesiapan pengguna dalam
keberhasian penerapan SIA Accurate dan faktor apa saja yang
mempengaruhi keberhasilan SIA Accurate dalam perspektif pengguna
sistem di beberapa perusahaan jakarta
2) Adanya penghapusan 3 indikator dari 44 indikator pada penelitian ini
adapun indikator yang dihapus antara lain INN1 INQ1 dan INQ2 Dari
hasil ini peneliti beranggapan penghapusan indikator terjadi dikarenakan
kurang tepatnya item instrument pada penelitian yang dilakukan
3) Tidak diterimanya 9 dari 23 hipotesis yaitu OPTrarrUSF INNrarrINQ
INNrarrUSF DISrarrSVQ DISrarrUSF INSrarrUSF INQrarrUSF SYQrarrUSF
dan SYQrarrSIS Perbedaan hasil temuan penelitian ini dengan penelitian
terdahulu dipengaruhi beberapa faktor diantaranya adalah adanya
perbedaan objek sampel dan instrumen penelitian
4) Diterimanya 14 hipotesis yaitu OPTrarrINQ OPTrarrSYQ OPTrarrSVQ
INNrarrSYQ INNrarrSVQ DISrarrINQ DISrarrSYQ INSrarrINQ INSrarrSYQ
INSrarrSVQ INQrarrSIS SVQrarrUSF SVQrarrSIS USFrarrSIS Sehingga
dapat dilihat bahwa di beberapa perusahaan Jakarta terdapat beberapa
97
pengaruh yang terjadi antara kesiapan pengguna dalam menggunakan
sistem informasi terhadap keberhasilan sistem yaitu sebagai berikut
a Optimism (OPT) berpengaruh terhadap Information Quality (INQ) System
Quality (SYQ) dan Service Quality (SVQ) sehingga akan menjadi faktor
pendorong Success Information System (SIS)
b Innovativeness (INN) berpengaruh terhadap System Quality (SYQ) dan
Service Quality (SVQ) sehingga akan menjadi faktor pendorong Success
Information System (SIS)
c Discomfort (DIS) memiliki pengaruh negatif terhadap Information Quality
(INQ) dan System Quality (SYQ) Hal tersebut akan menjadi faktor
penghambat dalam Success Information System (SIS)
d Insecurty (INS) memiliki pengaruh negatif terhadap Information Quality
(INQ) System Quality (SYQ) dan Service Quality (SVQ) Hal tersebut akan
menjadi faktor penghambat dalam Success Information System (SIS)
e Information Quality (INQ) memiliki pengaruh terhadap Success
Information System (SIS)
f Service Quality (SVQ) memiliki pengaruh terhadap User Satisfaction (USF)
serta Success Information System (SIS)
g User Satisfaction (USF) memiliki pengaruh terhadap Success Information
System (SIS)
98
52 Saran
Bagian ini berisikan saran yang berkaitan langsung dengan temuan penelitian
sebagai pertimbangan praktis bagi pihak-pihak yang memiliki ketertarikan untuk
tindak lanjut penelitian selanjutnya
1) Berdasarkan batasan metode dan hasil penelitian peneliti memberikan
saran bagi para mahasiswa dan peneliti selanjutnya (khususnya yang tertarik
pada kajian sejenis) diharapkan dapat meninjau kembali dan memperhatikan
hal-hal berikut
a Penelitian ini memiliki keterbatasan cakupan wilayah perusahaan di
Jakarta Penelitian yang akan datang diharapkan akan mampu
mencakup wilayah yang lebih luas sehingga akan memperkaya jumlah
responden yang terlibat dan mampu memberikan hasil yang lebih
akurat
b Terkait dengan hasil analisis dan interpretasi data penelitian yang akan
datang diharapkan mampu melakukan pengelompokan analisis
berdasarkan posisi jabatan sehingga akan mampu memberikan hasil
interpretasi dari berbagai prespektif responden yang terlibat
2) Diharapkan bagi para pengguna SIA Accurate di seluruh sektor perusahaan
agar dapat memperhatikan pandangan optimisme pemikiran inovatif rasa
ketidaknyamanan rasa ketidakamanan kualitas informasi kualitas sistem
kualitas pelayanan serta kepuasan pengguna sistem yang diterima oleh
sumber daya manusia di masing-masing perusahaan karena hal-hal tersebut
menjadi faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan sistem informasi
99
Pihak-pihak manajerial alangkah baiknya agar dapat menciptakan strategi
pengimplementasian sistem informasi seperti memberikan training dan
evaluasi kepada stafnya setelah menggunakan sistem dengan upaya
meningkatkan pandangan optimisme pemikiran inovatif kualitas informasi
kualitas sistem kualitas pelayanan juga kepuasan pengguna sistem dalam
keberhasilan penerapan sistem informasi
Daftar Pustaka
Afthanorhan B W amp Asyraf W M (2013) A comparison of partial least square
structural equation modeling (PLS-SEM) and covariance based structural
equation modeling (CB-SEM) for confirmatory factor analysis International
Journal of Engineering Science and Innovative Technology (IJESIT) 2(5)
198ndash205
Arvidsson V Holmstroumlm J amp Lyytinen K (2014) Information systems use as
strategy practice A multi-dimensional view of strategic information system
implementation and use Journal of Strategic Information Systems 23(1) 45ndash
61 httpsdoiorg101016jjsis201401004
Creswell J W (2017) Research Design Qualitative Quantitative and Mixed
Method Aproaches SAGE Publications 203ndash223
httpsdoiorg1041359781849208956
Davis J R Alderman C W amp Robinson L A (1990) Accounting Information
Systems A Cycle Approach Wiley 3 edition (February 1990)
Davis W S amp Yen D C (1998) The Information System Consultantrsquos
Handbook Systems Analysis and Design CRC Press
Dawes J (2008) Do data characteristics change according to the number of scale
points use And experiment using 5 point 7 point and 10 point scales
International Journal of Market Research 50(1) 1ndash20 httpsdoiorgArticle
Delone W H amp McLean E R (2003) The DeLone and McLean model of
information systems success A ten-year update Journal of Management
Information Systems 19(4) 9ndash30 Retrieved from
httpmesharpemetapresscomindexpeqdjk46vy52v4q6pdf
Djamarah S B amp Zain A (2010) Strategi Belajar Mengajar (Rineka Cipta Ed)
Jakarta
Florestiyanto M Y (2012) Evaluasi Kesiapan Pengguna Dalam Adopsi Sistem
Informasi Terintegrasi Di Bidang Keuangan Menggunakan Metode
Technology Rediness Index Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF)
1(4) 288ndash296
Ghozali I (2011) Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS19 (Edisi
Keli) Semarang Universitas Diponogoro
Ghozali I amp Hengky L (2015) Partial Least Squares Konsep Teknik dan
Aplikasi Menggunakan Program SmartPLS 30 Untuk Penelitian Empiris
Semarang Badan Penerbit UNDIP
Guritno S amp Sudaryono R (2011) Theory and Application of IT Research
Metodologi Penelitian Teknologi Informasi Yogyakarta Andi
101
Gusti G (2017) Ubiquitous Computing Di Uin Syarif Hidayatullah Jakarta
Hadi S (2016) Statistik Jakarta Pustaka Pelajar
Hair J F Sarstedt M Ringle C M amp Mena J A (2012) An assessment of the
use of partial least squares structural equation modeling in marketing research
Journal of the Academy of Marketing Science 40(3) 414ndash433
Hamalik O (2008) Kurikulum dan Pembelajaran Jakarta Sinar Grafika
Howsawi E M Eager D amp Bagia R (2011) Understanding project success
The four-level project success framework IEEE International Conference on
Industrial Engineering and Engineering Management 620ndash624
httpsdoiorg101109IEEM20116117991
Hudin J M amp Riana D (2016) Kajian Keberhasilan Penggunaan Sistem
Informasi Accurate Dengan Menggunakan Model Kesuksesan Sistem
Informasi Delon Dan Mclean Jurnal Sistem Informasi (Journal Of
Information Systems) 12(1) 1ndash8
HttpsDoiOrgHttpDxDoiOrg1021609JsiV13i1500
Jogiyanto (2007) Model Kesuksesan Sistem Teknologi Informasi Yogyakarta
Andi
Kadir A (2014) Pengenalan Sistem Informasi (Edisi Revisi) Yogyakarta Andi
Offest
Koloay L P Morasa J amp Elim I (2014) Peranan Sistem Informasi Akuntansi
Dalam Efektifitas Pelaporan Informasi Akuntansi Pertanggungjawaban Pada
Pt Pos Indonesia (Persero) Manado Universitas Sam Ratulangi Manado 2(3)
254ndash265
Lazuardi L I (2017) Pengaruh Kesiapan Penerimaan Pengguna Terhadap
Penerapan Sistem Informasi diantara Lembaga Keuangan Mikro Syariah Uin
Syarif Hidayatullah
McLeod L amp MacDonell S G (2011) Factors that affect software systems
development project outcomes ACM Computing Surveys 43(4) 24ndash56
httpsdoiorg10114519788021978803
Pambudi S A (2015) Analisis Kesiapan Pengguna Sistem Informasi Akademik
Semnasteknomedia Online 3(1) 2-1ndash127
Parasuraman A (2000) Technology Readiness Index (TRI) A Multiple-item Scale
to Measure Readiness Embrace New Technologies Journal of Service
Reasearch 2(4)
Parasuraman A amp Colby C L (2015) An Updated and Streamlined Technology
Readiness Index TRI 20 Journal of Service Research 18(1) 59ndash74
httpsdoiorg1011771094670514539730
Patel C J Gali V S Patel D V amp Parmar R D (2011) The effects of
102
information and communication technologies ( ICTs ) on higher education
From objectivism to social constructivism Journal of Vocational and
Technical Educatio 3(November) 113ndash120 Retrieved from
httpwwwacademicjournalsorgijvtePDFPdf2011NovPatel et
alpdf5CnhttpwwwacademicjournalsorgIJVTE
Puspitawati L amp Anggadini S D (2011) Sistem Informasi Akuntansi
Yogyakarta Graha Ilmu
Ringle C M Silva D da amp Bido D (2015) Structural equation modeling with
the SmartPLS
Romney M B amp Steinbart P J (2012) Accounting Information Systems (12th
Edition) Accounting Information System 1ndash67
Rusmana Ni Y (2015) Sistem Informasi Pengelolaan Keuangan Dana Bantuan
Pada Kecamatan Arjosari Jurnal Speed 7(2) 38ndash41 Retrieved from
httpspeedwebidejournalindexphpSpeedarticleview89
Santoso S (2011) Elex Structural Equation Modeling (SEM) Konsep dan Apllikasi
dengan AMOS 18 Jakarta PT Elex Media Komputindo Kompas Gramedia
Sarstedt M Ringle C M amp Hair J F (2017) Partial Least Squares Structural
Equation Modeling Springer International Publishing AG 2017 C Homburg
et Al (Eds) Handbook of Market Research Retrieved from
httpsdoiorg101007978-3-319-05542-8_15-
Setiawan A B (2016) Evaluasi Kepuasan Pengguna Sistem Aplikasi Surat
Keterangan Tinggal Sementara Online (SKTS) dengan Menggunakan Metode
End-User Computing Satisfaction Surabaya Skripsi Universitas Airlangga
Sheu M amp Kim H (2008) User Readiness for IS Development An Examination
of 50 Cases Systems Research and Behavioral Science 8(3) 27ndash42
httpsdoiorg101002sres
Siregar S (2013) Statistik Parametrik untuk Penelitian Kuantitatif Dilengkapi
dengan Perhitungan Manual dan Aplikasi SPSS versi 17 Jakarta Bumi
Aksara
Slameto (2010) Belajar dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhinya Jakarta
Rineka Cipta
Subiyakto A (2017) Development of the Readiness and Success Model for
Assessing the Information System Integration The author version of the
presented paper ( In publishing ) Development of the Readiness and Success
Model for Assessing the Information System Integration In International
Conference on Science and Technology (ICOSAT) Jakarta
Subiyakto A amp Ahlan A R (2014) Implementation of Input-Process-Output
Model for Measuring Information System Project Success TELKOMNIKA
Indonesian Journal of Electrical Engineering 12(7) 5603ndash5612
103
httpsdoiorghttpdoiorg1011591ijeecsv12i7pp5603-5612
Subiyakto A Ahlan A R Kartiwi M amp Sukmana H T (2015) Influences of
the Input Factors towards Success of An Information System Project
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control)
13(2) 686 httpsdoiorg1012928telkomnikav13i21323
Subiyakto A Ahlan A R Putra S J amp Kartiwi M (2015) Validation of
Information System Project Success Model A Focus Group Study SAGE
Open 5(2) 1ndash14 httpsdoiorg1011772158244015581650
Subiyakto A Ahlan A R Kartiwi M amp Sukmana H T (2015) Measurement
of Information System Project Success Based on Perceptions of the Internal
Stakeholders International Journal of Electrical and Computer Engineering
(IJECE) 5(2) 271-279 Sugiyono (2011) Metode Penelitian Kuantitatif
Kualitatif dan RampD Bandung CV Alfabeta
Sutabri T (2004) Analisis Sistem Informasi Jakarta CVAndi Offset
Tjahjanadi N Y amp Sarosa S (nd) Evaluasi Net Benefit Sistem Informasi
Akutansi Pada Software Akutansi Accurate dan Zahir Menurut Model Delone
amp Mclean 2003 240
Wong K K K (2013) Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-
SEM) Techniques Using SmartPLS Marketing Bulletin 24(1) 1ndash32
httpsdoiorg101108EBR-10-2013-0128
Yamin S amp Kurniawan H (2011) Generasi Baru Mengolah Data Penelitian
dengan Partial Least Square Path Modeling Aplikasi dengan software
XLSTAT SmartPLS dan Visual PLS Edisi 1 Jakarta Salemaba Infotek
Yunita I (2017) Pengukuran Kepuasan Pengguna terhadap Tulis (Technology Uin
Library Information System) pada Pusat Perpustakaan UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
LAMPIRAN
xi
27 Konsep Dasar Kesiapan Teknologi (Technology Readiness) 13
28 Konsep Dasar Keberhasilan Sistem Informasi (Success SI) 14
29 Populasi Dan Sampel 18
291 Teknik Sampling 19
292 Teknik Menentukan Ukuran Sampel 21
210 Teknik Pengumpulan Data 22
211 Skala Likert 23
212 PLS-SEM 24
211 Model yang Diadopsi 28
2111 Model IPO Logic 32
2112 Model Kesiapan Teknologi (Technology Readiness) 33
2113 Model Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information) 37
212 Penelitian Sejenis 43
213 Pengembangan Hipotesis 47
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 49
31 Pendekatan Penelitian 49
32 Prosedur Penelitian 50
33 Populasi dan Sampel 51
34 Instrumen Penelitian 52
35 Pengumpulan dan Pemrosesan Data 54
36 Analisis dan Interpretasi Data 54
BAB IV HASIL ANALISIS DAN INTERPRETASI 56
41 Hasil Analisis 56
411 Hasil Analisis Demografis 56
412 Hasil Analisis Pengukuran Model 61
413 Hasil Struktur Model 70
42 Interpretasi Hasil dan Pembahasan 78
421 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Analisis Data Demografis 78
422 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Pengukuran Model 80
423 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Struktural Model 81
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 96
51 Kesimpulan 96
xii
52 Saran 98
Daftar Pustaka 100
LAMPIRAN 114
xiii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1 1 Model Penelitian 10
Gambar 2 1 Model Pengukuran Keberhasilan Proyek SI 17
Gambar 2 2 Revisi Model 18
Gambar 2 3 IPO LOGIC 32
Gambar 2 4 Model TRI 20 33
Gambar 2 5 Model Keberhasilan SI 37
Gambar 2 6 Model Keberhasilan SI 42
Gambar 3 1 Prosedur Penelitian 50
Gambar 4 1 Diagram Jenis Kelamin Responden 56
Gambar 4 2 Diagram Pendidikan Terakhir Responden 57
Gambar 4 3 Diagram Pengetahuan Keberadaan Sistem 58
Gambar 4 4 Diagram Pengalaman Penggunaan Sistem 58
Gambar 4 5 Diagram Skala Intensitas Penggunaan Sistem 59
Gambar 4 6 StatusPosisi Pekerjaan 60
Gambar 4 7 Diagram Kemampuan Penggunaan Komputer 60
Gambar 4 8 Hasil Awal Analisis Outer Model 68
Gambar 4 9 Hasil Akhir Analisis Outer Model Setelah Penghapusan Indikator 69
Gambar 4 10 Hasil Uji T-test 72
xiv
DAFTAR TABEL
Tabel 2 1 Perbedaan Varian Accurate 5 9
Tabel 2 2 Variabel TRI dan Keberhasilan SI 29
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI 29
Tabel 3 1 Waktu Penelitian 51
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian 52
Tabel 4 1 Hasil Awal Uji Loading Factor 62
Tabel 4 2 Hasil Uji Loading Factor Setelah Penghapusan Indikator 63
Tabel 4 3 Hasil Uji Composite Reliability 64
Tabel 4 4 Hasil Uji Average Variance Extracted (AVE) 65
Tabel 4 5 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading) 66
Tabel 4 6 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading Fornell-Lackerrsquos) 67
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient 70
Tabel 4 8 Hasil Uji Coefficient of Determination (R-Square) 72
Tabel 4 9 Hasil Uji T-test 73
Tabel 4 10 Hasil Uji Effect Size 74
Tabel 4 11 Hasil Uji Predictive Relevance 75
Tabel 4 12 Hasil Uji Relative Impact 76
Tabel 4 13 Hasil Analisis Struktural Model 77
1
BAB I
PENDAHULUAN
11 Latar Belakang
Saat ini peranan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) khususnya SI telah
sering sekali kita gunakan dalam kegiatan sehari-hari Sutabri (2012) menyatakan
bahwa SI tidak lagi dipandang hanya sebagai pelengkap tetapi sudah menjadi
pendukung utama dalam proses bisnis yang ada pada suatu organisasi Oleh karena
itu Peranan TIK dapat berkontribusi pada perubahan cara manusia dalam bekerja
dan berinteraksi di bidangnya (Patel Gali Patel amp Parmar 2011)
Sistem informasi Akuntansi (SIA) adalah suatu sistem yang mengumpulkan
merekam menyimpan dan mengolah data untuk menghasilkan informasi bagi para
pembuat keputusan (Romney amp Steinbart 2012) Pemanfaatan SIA dalam industri
keuangan telah meningkat di segala bidang dan telah mengubah tatanan sistem
keuangan modern Dengan menggunakan teknologi SI terbukti dapat menekan
biaya menciptakan proses kerja yang lebih cepat dan efisien serta menawarkan
tingkat fleksbilitas yang tinggi (Arvidsson Holmstroumlm amp Lyytinen 2014) Salah
satu contoh SIA adalah SIA Accurate Penggunaan SIA Accurate sesuai dengan
salah satu tujuan utama SI yaitu untuk menyajikan informasi sebagai pendukung
pengambilan keputusan perencanaan pengendalian dan perbaikan selanjutnya
(Puspitawati amp Anggadini 2011)
Accurate adalah merupakan salah satu programsoftware SIA buatan putra-
putri bangsa Pengembang sistemnya (developer system) adalah CPSSoft (PT Cipta
2
Piranti Sejahtera) dan CPSSoft tidak melayani penjualan mereka fokus di
pengembangan program dan administrasi Berbagai perusahaan hampir di seluruh
indonesia telah menggunakan SIA Accurate dari tahun 1998 hingga sekarang
Karena SIA Accurate merupakan produk lokal yang sesuai dengan Pernyataan
Standar Akuntansi Keuangan (PSAK) dan Perpajakan di Indonesia SIA Accurate
ini merupakan salah satu program pembukuan perusahaan dalam bentuk paket
modul lengkap siap pakai yang terdiri dari General Ledger CashBank Inventory
Purchase Sales Fixed Asset dan tersedia untuk varian project dan manufaktur
yang bisa diaplikasikan di berbagai jenis dan skala usaha kecil menengah bagi
perusahaan baik yang bergerak di bidang trading distribusi service atau
manufaktur dan lain sebagainya SIA Accurate ini menyediakan layanan dengan
menggunakan Bahasa Indonesia sehingga penggunaan sistem ini akan mudah
dipahami oleh masyarakat Indonesia
Menurut Parasuraman dalam Lazuardi (2017) menyatakan bahwa setiap
orang bisa menjadi pengguna teknologi informasi (TI) atau SI namun cara
mengimplementasikannya tergantung pada derajat kesiapan seseorang dalam
menerima teknologi atau sistem tersebut Dan langkah pertama yang harus
dilakukan dalam implementasi teknologi adalah mengetahui kesiapan pengguna
dalam menerima teknologi tersebut (Parasuraman amp Colby 2015) Adanya
pengidentifikasian akan faktor-faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna
dalam pengadopsian teknologi penting agar tujuan dari adopsi teknologi dapat
tercapai dan lebih bermanfaat (Noprianto et al 2017)
3
Hasil observasi peneliti dalam penerapan SIA Accurate menemukan beberapa
masalah dari sisi pengguna dan juga kelemahan dari SIA Accurate itu sendiri
Seperti mesin pencarian SIA Accurate tidak dapat mendeteksi keyword secara
keseluruhan kalimat hanya dapat mendeteksi kata pertama dalam kalimat Contoh
lainnya adalah output atau laporan yang dihasilkan terkadang tidak sesuai dengan
filter yang telah diatur oleh pengguna Oleh karena itu para pengguna yang
menggunakan SIA Accurate masih mengalami kesulitan dalam mempelajari
halkasus baru lainnya Beberapa pengguna yang malas belajar tidak dapat
memanfaatkan sistem secara baik sehingga mengakibatkan pengguna menunda
pekerjaannya dengan menggunakan sistem atau cara lama kemudian meminta
bantuan penggunauser lainnya yang lebih mengerti untuk memindahkannya ke
SIA Accurate Melihat kasus diatas tingkat kesiapan pengguna dalam
menggunakan SIA Accurate ini mempengaruhi keberhasilan perusahaan dalam
menerapkan teknologi atau sistem baru
Selain itu belum pernah dilakukan pengujian keberhasilan penerapan SIA
Accurate dari persepsi kesiapan pengguna sehingga studi penelitian ini akan
menguji tingkat keberhasilan penerapan SIA Accurate yang dinilai dari sikap
kesiapan pengguna dan keberhasilan sistem Penelitian ini menggunakan
pengembangan model kesiapan dan keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017) Model
ini sesuai dengan kasus yang telah dijelaskan sebelumnya peneliti memilih model
ini agar mengetahui apa saja faktor-faktor yang mepengaruhi keberhasilan
penerapan sistem dari sisi pengguna maupun sistem itu sendiri Diketahuinya
faktor-faktor yang berpengaruh akan menjadi harapan dari penelitian ini untuk
4
memberikan masukan atau rekomendasi bagi para pengguna SIA Accurate dalam
memanfaatkan SIA Accurate
Menurut peneliti model yang diajukan ini memiliki sembilan variabel
dimana lima variabel diantaranya merupakan faktor dari pengguna dan empat
variabel lainnya merupakan faktor dari sistem itu sendiri Kelima faktor dari
pengguna tersebut adalah Optimism Innovativeness Discomfort Insecurity dan
User Satisfaction Sedangkan keempat faktor dari sistem adalah Indormation
Quality System Quality Service Quality dan Success Information System
Variabel di atas menjelaskan tentang faktor yang mempengaruhi pengguna
terhadap penggunaan sistem seperti apakah pengguna memiliki rasa optimis
(Optimism) atau keyakinan terhadap sistem yang akan memberikan output sesuai
ekspektasinya apakah pengguna memiliki kecenderungan dalam ingin mencoba hal
baru (Innovativeness) terhadap sistem apakah pengguna merasa terbebani
(Discomfort) karena kurang menguasai sistem apakah pengguna memiliki rasa
tidak aman (Insecurity) dan keraguan terhadap integritas sistem dan apakah
pengguna merasa puas (User Satisfaction) terhadap keseluruhan penerapan sistem
Selain itu variabel diatas juga dapat memaparkan faktor yang mempengaruhi sistem
terhadapkeberhasilan penerapannya seperti apakah kualitas output (Information
Quality) yang dihasilkan oleh sistem sudah sesuai dengan harapan pengguna
apakah kualitas sistem (System Quality) secara keseluruhan mudah digunakan
apakah peningkatan kualitas layanan (Service Quality) telah diberikan sesuai
5
kebutuhan pengguna dan apakah penerapan sistem telah berhasil (Success
Information System) dimanfaatkan sesuai dengan harapan dan kebutuhan pengguna
Upaya mengetahui tingkat kesiapan pengguna dan keberhasilan pemerapan
SI perlu adanya pengukuran sejauh mana kesiapan pengguna terhadap keberhasilan
penerapan SIA Accurate Karena kecenderungan sikap seseorang dalam
menggunakan SI akan mencerminkan kesiapan pengguna dalam pemanfaataan
sistem dan tingkat keberhasilan penerapan sistem Penggunaan model ini sesuai
dengan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menggabungkan model
kesiapan teknologi Technology Readiness Index (TRI) Parasuraman dan Colby
(2015) serta model keberhasilan SI Delone dan McLean (2003) yang telah
dimodifikasi oleh Subiyakto (2015) sebagai salah satu model alternatif pengukuran
keberhasilan proyek SI
Berdasarkan pembahasan diatas penelitian ini bermaksut untuk mencari tahu
faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi kesiapan pengguna dalam keberhasilan
menggunakan SIA Accurate Pengukuran kesiapan merupakan hal penting untuk
dilakukan karena salah satu tantangan terberat dalam penerapan sistem maupun
teknologi informasi baru adalah kesiapan dari penggunanya (Jogiyanto 2007
Pambudi 2015) Ketidaksiapan dapat menimbulkan dampak kegagalan dalam
penerapan teknologi informasi itu sendiri (Florestiyanto 2012 Subiyakto 2017)
Harapan dari penelitian ini dapat memaparkan faktor-faktor penting yang
mempengaruhi tingkat kesiapan dan keberhasilan penerapan SIA Accurate
sehingga akan menjadi rekomendasimasukan bagi para pengguna dalam
memanfaatkan SI dan teknologi informasi Oleh karena itu peneliti tertarik untuk
6
melakukan penelitian dengan judul ldquoKesiapan Keberhasilan Penerapan Sistem
Informasi Akuntansi Accurate Berdasarkan Persepsi Penggunanyardquo
12 Identifikasi Masalah
Adapun identifikasi masalah berdasarkan latar belakkang yang telah dijelaskan di
atas adalah sebagai berikut
1 Ditemukan kelemahan dari SIA Accurate seperti output dari mesin
pencarian dan laporan yang dihasilkan oleh SIA Accurate tidak sesuai
dengan harapan pengguna sehingga menyebabkan kesulitan dalam
pemanfaatan sistem
2 Ditemukan masalah dari beberapa pengguna SIA Accurate yang malas
belajar tidak dapat menggunakan sistem secara maksimal karena masih
menunda dan memberikan pekerjaannya kepada pihak lain apabila
mengalami kesulitan baru
3 Belum pernah dilakukan pengujian terkait dengan keberhasilan penerapan
SIA Accurate berdasarkan persepsi kesiapan penggunanya
13 Rumusan Masalah
Berdasarkan indentifikasi di atas Kecenderungan sikap seseorang dalam
menggunakan SI akan mencerminkan kesiapan pengguna sedangkan ketidaksiapan
dapat menimbulkan dampak kegagalan dalam penerapan TI itu sendiri
(Florestiyanto 2012 Subiyakto 2017) Dari beberapa hasil pengamatan peneliti
sedikitnya penelitian yang menguji keberhasilan penerapan SIA Accurate
7
berdasarkan persepsi kesiapan pengguna Harapan dari penelitian ini dapat
memaparkan faktor-faktor penting yang mempengaruhi tingkat kesiapan dan
keberhasilan penerapan SIA Accurate sehingga akan menjadi
rekomendasimasukan bagi para pengguna dalam memanfaatkan SI dan TI
14 Ruang Lingkup dan Batasan Masalah
Berikut beberapa batasan dalam penelitian ini
1) Peneliti mengambil sampel dengan teknik pengambilan sampel pusposive
sampling sejumlah 125 responden yaitu pengguna SIA Accurate versi 5 di
beberapa perusahaan Jakarta yang telah menggunakan sistem ini tanpa
dibatasi lamanya waktu penggunaan
2) Proses yang dilakukan pada penelitian ini adalah menguji pengaruh kesiapan
pengguna SIA Accurate terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate
3) Secara teori penelitian ini mengadopsi 9 variabel dari penggunaan model
keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017)
4) Teknik analisis data ini penulis menggunakan metode PLS SEM dan untuk
pengelolaan data yang didapat peneliti menggunakan software SmartPLS
versi 30
15 Tujuan dan Sasaran Penelitian
Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah
1) Menguji kesiapan pengguna terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate
8
2) Mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna terhadap
keberhasilan penerapan SIA Accurate
Merujuk pada tujuan penelitian diatas sasaran penelitian ini ialah
1) Diketahuinya keberhasilan penerapan SIA Accurate berdasarkan persepsi
kesiapan pengguna
2) Diketahuinya faktor-faktor yang berpengaruh dalam kesiapan pengguna
dalam keberhasilan penerapan SIA Accurate
16 Manfaat Penelitian
Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberi manfaat bagi beberapa pihak
Manfaat tersebut adalah
1) Secara teoritis penelitian ini dapat memberikan refrensi baru dalam
penggunaan model kesiapan dan keberhasilan dalam penerapan SIA
Accurate
2) Secara metodologi penelitian ini akan menambah refrensi penggunaan
pendekatan kuantitatif untuk riset pada prodi Sistem Informasi Fakultas Sains
dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
3) Secara praktis hasil penelitian ini dapat dimanfaatkan bagi pihak terkait
sebagai salah satu bahan pertimbangan dalam rencana pemanfaatan dan
perkembangan sistem berikutnya
9
17 Metodologi Penelitian
Dalam penelitian ini penulis menggunakan beberapa metode untuk membantu
dalam melakukan analisis Penelitian ini menggunakan pendekatan secara
kuantitatif dan model kesiapan dan keberhasilan SI oleh Subiyakto (2017)
Kuesioner yang dibuat dari pemaduan variabel dan indikator dari kedua model
tersebut Pada penelitian ini menggunakan teknik pengambilan sampel purposive
sampling dimana sampel responden adalah seluruh pengguna sistem yang
khususnya pernah menggunakan SIA Accurate di perusahaannya masing-masing
dan berdomisili Jakarta Kuesioner disebarkan secara langsung penyebaran secara
langsung bertujuan untuk mendapatkan responden yang sesuai dan pernah
menggunakan SIA Accurate secara langsung Tahap akhir seluruh kuesioner yang
telah terisi akan ditampung di MS Excel dan nantinya akan dianalisis Penelitian
ini menggunakan teknik analisis data adalah PLS-SEM dengan tools SmartPLS
versi 30
18 Model Penelitian
Model yang digunakan pada penelitian ini adalah model kesiapan dan keberhasilan
SI dari Subiyakto (2017) yang telah menggabungkan diantara model kesiapan TRI
20 (Parasuraman amp Colby 2015) dengan model Keberhasilan SI Delone dan
McLean (2003) yang telah dimodifikasi oleh Subiyakto (2015)Model penelitian
pengukuran pengaruh kesiapan terhadap keberhasilan penerapan sistem ini terdiri
dari 9 variabel yaitu Optimism (OPT) Innovativeness (INN) Discomfort (DIS)
Insecure (INS) Information Quality (INQ) System Quality (SYQ) Service Quality
10
(SVQ) User Satisfaction (USF) Success Information System (SIS) Untuk
pengadopsian penggabungan dan pengkombinasian kedua model tersebut peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) menggunakan asumsi mengenai model logika input-
process-output oleh (Davis amp Yen 1998) Berikut model yang diajukan pada
penelitian ini
Gambar 1 1 Model Penelitian
19 Pertanyaan Penelitian
Berdasarkan tujuan dan sasaran pada penelitian ini maka pertanyaan penelitian
dalam hal ini
11
1 Apakah kesiapan pengguna berpengaruh terhadap keberhasilan penerapan
SIA Accurate
2 Apa saja faktor yang mempengaruhi kesiapan pengguna dalam keberhasilan
penerapan SIA Accurate dari persepsi kesiapan pengguna
21 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap INQ SYQ
SVQ dan USF
22 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap INQ SYQ
SVQ dan USF
23 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
SYQ SVQ dan USF
24 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
SYQ SVQ dan USF
25 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dam SIS
26 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan SIS
27 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan SIS
28 Apakah USF berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
110 Sistematika Penulisan
Dalam penyusunan laporan penelitian pembahasan terbagi dalam lima bab yang
secara singkat akan diuraikan sebagai berikut
12
BAB I PENDAHULUAN
Bab ini berisi latar belakang masalah rumusan masalah ruang lingkup dan batasan
tujuan dan sasaran manfaat penelitian metodologi penelitian model penelitian
pertanyaan penelitian dan sistematika penulisan
BAB II LANDASAN TEORI
Bab ini membahas mengenai dasar-dasar teori yang mendukung tentang
pengukuran pengaruh kesiapan dan keberhasilan pengguna terkait penerapan SIA
Accurate
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
Bab ini membahas tentang metodologi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu
metode pengumpulan data dan metode analisis yang digunakan
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab ini memaparkan analisis data dan hasilnya serta interpretasi hasil penelitian
dengan merujuk kepada basis teori sebelumnya
BAB V PENUTUP
Bab ini berisi kesimpulan yang berkenaan dengan hasil pemecahan masalah serta
beberapa saran untuk pengembangan keberhasilan penerapan SIA Accurate
2
BAB II
LANDASAN TEORI
21 Definisi Kesiapan
Kesiapan adalah tingkatan atau keadaan yang harus dicapai dalam proses
perkembangan perorangan pada tingkatan pertumbuhan mental fisik sosial dan
emosional (Hamalik 2008) Kesiapan adalah kondisi seseorang secara keseluruhan
yang dapat membuatnya siap untuk dapat memberikan respon atau jawaban dalam
suatu cara tertentu terhadap suatu situasi yang dihadapinya Maka seseorang akan
menyesuaikan kondisi tersebut dan akan berpengaruh atau memiliki kecenderungan
untuk memberi respon (Slameto 2010)
Definisi Kepuasan menurut Kotler dalam Abdurrahman dan Prasetyo
(2016) adalah tingkat perasaan seseorang setelah membandingkan kinerja atau hasil
dengan harapannya Kepuasan dapat dilihat dari kesesuaian harapan dengan apa
yang didapat dari suatu pelayanan (Tjiptono dalam Abdurrahman dan Prasetyo
2016) Kata kepuasan atau satisfaction berasal dari bahasa latin ldquosatisrdquo (artinya
cukup baik memadai) dan ldquofaciordquo (artinya melakukan atau membuat) sehingga
secara sederhana dapat diartikan sebagai lsquoupaya pemenuhan sesuatursquo (Tjitptono
dalam Hartono dan Wahyono 2015)
22 Definisi Keberhasilan
Dalam buku Djamarah dan Zain (2010) WJS Poerwadarminto berpendapat
bahwa keberhasilan adalah hasil yang telah dicapai (dilakukan dikerjakan dan
3
sebagainya) Sedangkan menurut Masrsquoud Khasan Abdul Qohar keberhasilan
adalah apa yang telah dapat diciptakan hasil pekerjaan hasil yang menyenangkan
hati yanng diperoleh dengan jalan keuletan kerja
Keberhasilan dari sistem informasi ditentukan bagaimana sistem itu dapat
dijalankan oleh pengguna dengan efektif dan pengguna merasa puas menggunakan
sistem tersebut dan juga bagaimana perusahaan dapat memperoleh keuntungan dari
sistem yang digunakannya Doll dan Torkzadeh dalam Istianingsih dan Wiwik
Utami (2009) menyatakan bahwa kepuasan pengguna sistem informasi dapat
digunakan sebagai tolak ukur keberhasilan suatu sistem informasi Kepuasan
pengguna akhir ini kemudian menjadi bagian dalam pengembangan model
keberhasilan sistem informasi selanjutnya
23 Definisi Pengguna Sistem
Dalam bukunya Rusdiana dan Irfan (2014) Pelaku sistem terdiri atas tujuh
kelompok yaitu sebagai berikut
1) Pemakai
Pada umumnya ada tiga jenis pemakai yaitu operasional pengawas
dan eksekutif
2) Manajemen
Ada tiga jenis manajemen yaitu manajemen pemakai yang bertugas
menangani pemakaian ketika sistem baru diterapkan manajemen sistem
yang diterapkan dalam pengembangan sistem manajemen umum yang
terlibat dalam strategi perencanaan sistem dan sistem pendukung
pengambilan keputusan
4
3) Pemeriksa
Pemeriksa menentukan segala sesuatunya berdasarkan ukuran
ukuran standar yang dikembangkan di banyak perusahaan sejenis
4) Penganalisis sistem
Fungsi dari penganalisis sistem antara lain sebagai berikut
a) Arkeolog yaitu menelusuri cara sistem lama berjalan sistem
tersebut dijalankan dan segala hal menyangkut sistem lama
b) Inovator yaitu membantu mengembangkan dan membuka
wawasan pemakai bagi kemungkinan lain
c) Mediator yaitu menjalankan fungsi komunikasi dari semua level
antara lain pemakai manajer programmer pemeriksa dan pelaku sistem
lain yang mungkin belum memiliki sikap dan cara pandangan yang sama
dan
d) Pimpinan yaitu penganalisis sistem harus personal yang
berpengalaman dari programmer atau desainer
5) Pendesain Sistem
Pendesain sistem menerima hasil penganalisis sistem berupa
kebutuhan pemakai yang tidak berorientasi pada teknologi tertentu
kemudian ditransformasikan ke desaian arsitektur tingkat tinggi dan dapat
diformulasikan oleh programmer
6) Programmer
Setelah penganalisis sistem memberikan hasil kerjanya dan diolah
oleh pendesain sistem programmer dapat mulai bekerja
5
7) Personal Pengoperasian
Pelaku ini bertugas dan bertanggung jawab di pusat komputer
misalnya jaringan keamanan perangkat lunak pencetakan back-up
24 Definisi Sistem Informasi
Sistem informasi adalah suatu sistem di dalam organisasi yang membantu
kebutuhan pengolahan transaksi harian yang mendukung fungsi operasi organisasi
yang bersifat manajerial dengan kegiatan strategi organisasi agar dapat
menyediakan laporan yang diperlukan oleh pihak luar (Sutabri 2012)
Menurut pandangan Hall dalam Kadir (2014) sistem informasi adalah
sebuah rangkaian prosedur formal di mana data dikelompokkan diproses menjadi
informasi dan didistribusikan kepada pemakai Sama halnya seperti menurut
Sidharta dalam (Rusmana 2015) bahwa sebuah sistem informasi adalah sistem
buatan manusia yang berisi himpunan terintegrasi dari komponen-komponen
manual dan komponen-komponen terkomputerisasi yang bertujuan untuk
mengumpulkan data memproses data dan menghasilkan informasi untuk pemakai
25 Definisi Sistem Informasi Akuntansi
Sistem Informasi Akuntansi sering dirancang dengan menggunakan software agar
informasi yang dihasilkan menjadi lebih akurat efisien dan tepat waktu (Davis
Alderman amp Robinson 1990) Sistem Informasi Akuntansi adalah suatu sistem
yang mengumpulkan merekam menyimpan dan mengolah data untuk
menghasilkan informasi bagi para pembuat keputusan (Romney amp Steinbart 2012)
Terdapat 6 komponen dalam Sistem Informasi Akuntansi yakni
6
1 Orang yang menggunakan sistem
2 Prosedur dan instruksi yang digunakan untuk mengumpulkan mengolah
dan menyimpan data
3 Data tentang organisasi dan kegiatan bisnisnya
4 Software yang digunakan untuk mengolah data
5 Infrastruktur teknologi informasi meliputi komputer perangkat tambahan
dan peralatan komunikasi jaringan yang digunakan dalam Sistem
Informasi Akuntansi
6 Sistem pengendalian internal dan perangkat keamanan untuk menjaga data
Sistem Informasi Akuntansi
Menurut Romney dan Steinbart (2012) sebuah sistem informasi akuntansi
yang didesain dengan baik dapat
1 Meningkatkan kualitas dan mengurangi biaya dari produk dan jasa
2 Meningkatkan efisiensi
3 Meningkatkan pembagian pengetahuan
4 Meningkatkan efisiensi dan efektivitas dari suatu rantai Supply
5 Meningkatkan struktur dari pengendalian internal
6 Meningkatkan kualitas pengambilan keputusan
Menurut Sutabri (2004) sistem informasi akuntansi meliputi beragam
aktivitas yang berkaitan dengan siklus pemrosesan akuntansi perusahaan Meskipun
tidak ada dua organisasi yang identik tetapi sebagian besar mengalami jenis
kejadian ekonomi yang serupa Kejadian-kejadian ini menghasilkantransaksi-
7
transaksi yang dapat dikelompok menjadi empat siklus aktivitas bisnis yang umum
yaitu
1 Siklus pendapatan
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan pendistribusian barang dan jasa
ke entitas-entitas lain dan pengumpulan pembayaran yang berkaitan
2 Siklus pengeluaran
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan perolehan barang dan jasa dari
entitas-entitas lain dan pelunasan kewajiban-kewajiban yang berkaitan
3 Siklus produksi
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan pengubahan sumber daya menjadi
barang dan jasa
4 Siklus keuangan
Kejadian-kejadian yang berkaitan dengan perolehan dan manajemen dana
modal termasuk kas
26 Sistem Informasi Akuntansi Accurate
Salah satu contoh sistem informasi akuntansi adalah Accurate Penggunaan Sistem
Informasi Akuntansi (SIA) Accurate sesuai dengan salah satu tujuan utama sistem
informasi yaitu untuk menyajikan informasi sebagai pendukung pengambilan
keputusan perencanaan pengendalian dan perbaikan selanjutnya (Puspitawati amp
Anggadini 2011) SIA Accurate merupakan salah satu program akuntansi buatan
putra-putri bangsa Pengembang sistemnya (developer system) adalah CPSSoft (PT
Cipta Piranti Sejahtera) dan CPSSoft tidak melayani penjualan mereka fokus di
pengembangan program dan administrasi Versi pertama SIA Accurate adalah
8
Accurate 2000 Accounting Software yang diliris sekitar tahun 2000 Sistem
Acccurate merupakan produk lokal yang sesuai dengan Pernyataan Standard
Akuntansi Keuangan (PSAK) dan Perpajakan di Indonesia
261 SIA Accurate versi 5
SIA Accurate ini merupakan salah satu program pembukuan perusahaan
dalam varian paket modul lengkap siap pakai dan tersedia untuk varian
project ataupun manufaktur yang bisa diaplikasikan di berbagai jenis dan
skala usaha kecil menengah bagi perusahaan baik yang bergerak di bidang
trading distribusi service atau manufaktur dan lain sebagainya SIA
Accurate ini menyediakan layanan dengan menggunakan Bahasa Indonesia
sehingga penggunaan sistem ini akan mudah dipahami oleh masyarakat
Indonesia
SIA Accurate versi 5 memiliki 3 varian paket dengan beragam
modul yang ditawarkan bagi setiap perusahaan yaitu Standard Edition
Deluxe Edition dan Enterprise Edition Untuk varian Standar Edition
cocok untuk perusahaan skala kecil seperti jasa dan dagang yang hanya
cukup menghasilkan laporan keuangan standar tanpa perlu laporan
keuangan perproyek atau perdepartment Sedangkan Deluxe Edition
merupakan perpaduan dari beberapa modul standar ditambah dengan fungsi
berupa pengisian proyek dan departemen Kalau varian Enterprice Edition
cocok untuk perusahaan manufacturing karena sudah dilengkapi dengan
Bill Of Material Production Order Production Activity Finished
Production Activity dan bahkan dapat mengetahui selisih antara Bill Of
9
Material Budged dengan Production Activity Berikut tabel perbedaan
daftar modul dan fitur pada setiap varian paket
Tabel 2 1 Perbedaan Varian Accurate 5 (sumber wwwcpssoftcom)
Modul dan Fitur Standard
Edition
Enterprise
Edition
Deluxe
Edition
Modul Pembelian
Modul Penjualan Modul Persediaan Modul Buku Besar Modul Kas Bank Modul Aktiva Tetap Modul RMA Modul Proyek Modul Manufaktur
Transaksi berulang dengan pengingat Mengakses grafik laporan dengan
tabletsmartphone
262 Modul SIA Accurate versi 5
Berikut beberapa penjelasan modul yang tersedia
1 Modul Pembelian (Purchase Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Permintaan Pembelian (Purchase
Requisition Form) Formulir Pesanan Pembelian (Purchase Order
Form) Formulir Penerimaan Barang (Received Item Form) Formulir
Faktur Pembelian (Purchase Invoice Form) Formulir Retur Pembelian
(Purchase Return Form) dan Formulir Pembayaran Pembelian
(Purchase Payment Form)
2 Modul Penjualan (Sales Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Penawaran Penjualan (Sales
Quotation Form) Formulir Pesanan Penjualan (Sales Order Form)
10
Formulir Faktur Penjualan (Sales Invoice Form) Formulir Retur
Penjualan (Sales Return Form) dan Formulir Penerimaan Penjualan
(Sales Receipt Form)
3 Modul Persediaan (Inventory Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Barang dan Jasa (List Of Item)
Formulir Penyesuain Persediaan (Inventory Adjustment Form)
Formulir Pembiayaan Pesanan (Job Costing Form) Daftar Gudang
(List Of Warehouse) Formulir Grup Barang (Item Grouping Form)
Formulir Penyesuaian Harga Jual Barang (Set Selling Price Adjustment
Form) dan Formulir Pindah Barang (Item Transfer Form)
4 Modul Buku Besar (General Ledger Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Akun (List Of Account) Daftar Mata
Uang (List Of Currency) Informasi Perusahaan (Company Info)
Formulir Bukti Jurnal (Journal Voucher Form) Proses Akhir Bulan
(Period End Process) dan Laporan Keuangan (Financial Statemen)
5 Modul Kas Bank (Cash Bank Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Pembayaran (Payment Form
Formulir Penerimaan (Deposit Form) Buku Bank (Bank Book)
Formulir Rekonsiliasi Bank (Bank Reconcile Form)
6 Modul Aktiva Tetap (Fixed Asset Module)
Modul ini terdiri dari Formulir Aktiva Tetap Baru (New Fixed Asset
Form) Daftar Tipe Aktiva Tetap Pajak (List Of Fiscal Fixed Asset
11
Type) Daftar Tipe Aktiva Tetap (List Of Fixed Asset Type) Daftar
Aktiva Tetap (Fixed Asset List)
7 Modul RMA (Return Merchandise Authorization Module)
Modul ini terdiri dari Formulir RMA (RMA Form) dan Formulir
RMA Action (RMA Action Form)
8 Modul Proyek (Project Module)
Modul ini terdiri dari Daftar Bahan Baku Daftar Biaya Proyek
Formulir Work Price Analysis Formulir Proyek Formulir Material In
Used Formulir Project Survey Formulir Project Bill Formulir Project
Ending
263 Kelebihan SIA Accurate versi 5 dengan versi sebelumnya
Berikut beberapa perbedaan antara SIA Accurate versi 4 dan Accurate versi
5 yaitu
1 Adanya Fitur E-Faktur
Fitur E-Faktur dibuat untuk membantu pengguna SIA Accurate
terutama Pengusaha Kena Pajak (PKP) untuk menghasilkan laporan siap
pakai sekaligus sebagai pendukung kebijakan dari Direktorat Jendral
Pajak yang mewajibkan penggunaan E-Faktur bagi perusahaan PKP
2 Database Server Firebird 25
Database firebird yang digunakan di dalam aplikasi Accurate versi
4 adalah Firebird versi 21 dan untuk Accurate versi 5 ini dikembangkan
12
dengan menggunakan database Firebird 25 dengan konfigurasi Super
Classic(SC) yang sudah diakui secara umum
3 Lisensi SIA Accurate
Di Accurate sebelumnya lisensi Accurate berupa nomor serial di-
input langsung ke SIA Accurate di masing-masing komputer Pengguna
memerlukan bantuan customer support CPSSoft atau tenaga penjual
untuk mendapatkan nomor serial yang dimaksud Di Accurate 5 License
Manager yang berkomunikasi dengan License Server CPSSoft untuk
mendapatkan nomor serial lisensi kemudian dikirimkan ke komputer
Accurate Client secara otomatis
264 Kekurangan SIA Accurate versi 5
1 Tidak bisa di Custom
SIA Accurate adalah software paket Kenapa tidak bisa Karena SIA
Accurate sudah mensurvei ke perusahaan-perusahaan dari UMKM
UKM di Indonesia dan Perusahaan menengah ke atas Jadi SIA Accurate
di buat sesuai dengan kebutuhan perusahaan-perusahaan di Indonesia
sesuai dengan PSAK dan perpajakan di Indonesia juga Laporan dan
form seperti PO Invoice dan lain-lain masih bisa di custom
2 Tidak mencakup Seluruh Operasional Perusahaan
Basic dari program SIA Accurate adalah accounting software bukan
oprasional software Contoh seperti pembayaran gaji perkaryawan belum
bisa di 5 bisa di catat secara global saja Untuk pencatatan gaji
13
perkaryawan dan SIA Accurate pajaknya baru bisa di SIA Accurate
Online
3 Tidak mendapatkan Training Pembelian Baru
Dulu SIA Accurate memang mempaket kan dalam pembelian baru
SIA Accurate maka mendapatkan training namun harganya lebih mahal
Sekarang sudah banyak SMK dan Universitas di Indonesia yang bekerja
sama dengan SIA Accurate sehingga SDM siap pakainya sudah banyak
Maka dari itu SIA Accurate menekan harga software semurah mungkin
dan jika di perusahaan Anda sudah ada karyawan yang sudah bisa
menggunakan SIA Accurate Kenapa harus mengambil jasa training
Jadi training di SIA Accurate sangat flexibel tergantung kebutuhan
perusahaan
27 Konsep Dasar Kesiapan Teknologi (Technology Readiness)
Penelitian Sheu amp Kim (2008) yang melibatkan 50 organisasi sebagai obyek
penelitian menyatakan bahwa tingkat kesiapan yang rendah menjadi sebab
kegagalan proyek SI khususnya kesiapan pengguna yang paling dominan
berpengaruh terhadap keberhasilan implementasi SI Penelitian Sheu dan Kim
menunjukkan bahwa faktor kesiapan pengguna lebih kuat pengaruhnya terhadap
keberhasilan proyek SI dibandingkan dengan keterlibatan pengguna dalam proyek
SI
Dapat disimpulkan dari penjelasan diatas bahwa adanya proses penerapan
teknologi atau sistem pada suatu organisasi menyebabkan beberapa tantangan baru
14
bagi organisasi tersebut seperti beberapa pengguna yang memiliki tingkat kesiapan
rendah pada sistem atau teknologi baru akan mengalami kesulitan dalam
mempelajari hal baru bahkan beberapa pengguna baru lainnya dapat memberikan
penolakan merasa enggan atau tidak mampu dalam menggunakan teknologi atau
sistem baru tersebut sehingga penerapan teknologi atau sistem baru pada organisasi
tersebut akan menjadi sia-sia bahkan gagal Oleh karena itu dengan adanya suatu
pengukuran dan penilaian dalam tingkat kesiapan dan kemampuan pengguna suatu
teknologi maka akan meminimalisir tingkat kesalahan kesulitan dan resiko yang
ada (Pambudi 2015)
28 Konsep Dasar Keberhasilan Sistem Informasi (Success SI)
Selama bertahun-tahun para peneliti dan praktisi telah berusaha untuk berhasil
dalam mengelola proyek SI sehingga dapat mencapai kinerja yang maksimal
Pengukuran keberhasilan proyek SI pun menjadi topik yang menarik di kalangan
peneliti dan praktisi tersebut sejak Standish Group mempublikasikan penemuan
mereka pada tahun 1994 Keberhasilan proyek adalah konsep utama tetapi teori
tersebut masih merupakan konsep yang ambigu Antara para peneliti dan praktisi
pun juga masih terjadi kurang sepakat tentang model tersebut Mereka cenderung
fokus pada satu atau sebagian dimensi Sehingga mereka belum mendapat
gambaran yang jelas tentang pengukuran keberhasilan SI
Subiyakto dan Ahlan (2014) mencoba menjawab permasalahan tersebut
dengan mengembangkan model alternatif pengukuran keberhasilan proyek
berdasarkan input-process-output (IPO) model Mereka membandingkan
15
mengadopsi mengadaptasi dan mengkombinasi teori sebelumnya yaitu Davisrsquos
IPO model teori keberhasilan proyek model Delone dan McLean dan kerangka
klasifikasi proyek
Pertama Subiyakto (2014) membandingkan dua model yaitu model Delone
dan McLean dan Model IPO Mereka menemukan bahwa model proses dan model
kausal Delone dan McLean tidak lengkap dalam istilah model IPO sebuah proyek
Model ini hanya fokus pada pemanfaatan dan layanan dari produk Dalam konteks
pengukuran keberhasilan proyek model ini kurang menjelaskan dimensi input dari
model IPO Dengan demikian model IPO lebih komprehensif dibandingkan model
Delone dan McLean
Kedua Subiyakto (2014) mengadopsi teori keberhasilan proyek
pengukuran keberhasilan SI Delone dan McLean dan kerangka klasifikasi proyek
Pengadopsian teori keberhasilan proyek dilaksanakan untuk mengembangkan
aspek kausalitas model Mereka mengadopsi semua variable model Delone dan
McLean serta tiga dari empat variabel kerangka klasifikasi proyek (McLeod amp
MacDonell 2011) yaitu konten proyek orang dan aksi konteks organisasi Hal ini
dikarenakan proses proyek akan diwakili oleh dimensi proses
Ketiga Subiyakto dan Ahlan (2014) menyesuaikan penempatan variable
sejalan dengan logika IPO dan definisi keberhasilan proyek Tiga penyesuaiannya
adalah sebagai berikut
a Menempatkan 2 dimensi model Delone dan Mclean (system creation dan
system utilization) ke dalam dimensi proses dari model Hal ini didukung
juga oleh beberapa peneliti bahwa proses proyek terdiri dari dua subproses
16
yaitu produksi produk dan pemanfaatannya Penempatan dimensi dampak
sistem dari model DeLone dan McLean sebagai dimensi output dari model
sejalan dengan definisi keberhasilan proyek
b Mengembangkan hubungan antara variabel dimensi input terhadap
variable dimensi proses Dalam hal ini masing-masing varibel dimensi
input memiliki hubungan terhadap masing-masing variabel dari dimensi
proses yang sejalan dengan model proses dan kausal dari IPO model
c Mengembangkan hubungan antara konteks organisasi terhadap semua
variabel dalam model yang berdasarkan konsep pengaruh lingkungan
sistem
Keempat model dikembangkan atas kombinasi dari empat teori yang telah
disebutkan sebelumnya Kombinasi ini dilakukan untuk menanggapi dua isu utama
di lingkup model keberhasilan proyek SI yaitu validitas dan kelengkapan
pengukuran model Kelengkapan model berarti model tersebut dikembangkan
untuk mencakup dimensi keseluruhan proyek dalam konteks aspek proses dan
kausal Validitas adalah berarti bahwa model ini mewakili secara teori keberhasilan
proyek Tiga dimensi utama yang dari model ini adalah dimensi input proses dan
output Dimensi proses terdiri dari dua subdimensi yaitu pembuatan sistem (system
creation) dan pemanfaatan sistem (system utilization) Model ini (Gambar 34)
mengandung 9 variabel dan 36 hubungan antar variable tersebut Konten proyek
(project content) orang dan aksi (people and action) dan konteks organisasi
(institutional contexts) adalah tiga variabel dimensi input Kualitas informasi
(information quality) kualitas sistem (system quality) kualitas layanan (service
17
quality) penggunaan (system use) dan kepuasan pengguna (user satisfaction)
adalah lima variabel untuk dimensi proses Manfaat bersih (net benefit) adalah
variabel untuk dimensi output
Gambar 2 1 Model Pengukuran Keberhasilan Proyek SI Berdasarkan Model IPO
(Subiyakto dan Ahlan 2014)
Selanjutnya pada tahun 2015 Subiyakto Ahlan Kartiwi dan Sukmana
memvalidasi model baru tersebut secara kualitatif untuk mengetahui kelayakan
model tersebut melalui Focus Group Study (FGS) Mereka melakukan 4 teknik FGS
yaitu interview konsultasi diskusi dan seminar Ada 16 partisipan (9 doktor 3
calon doktor dan 4 akademisi) dari 20 anggota terdaftar yang tergabung dalam
kelompok penelitian ini Mereka memiliki kepentingan keterampilan
penegtahuan dan pengalaman dalam bidang penelitian SI Mereka juga dipilih
karena kredibilitas mereka sebagai key informants
18
Hasil dari FGS mengungkapkan delapan tema menyeluruh berkaitan dengan
validitas model dan kelayakan pelaksanaan penelitian Kemudian telah disimpulkan
dalam empat poin validasi yaitu kejelasan proses pemodelan penggunaan dasar
teoritis kewajaran metode penelitian dan ketersediaan sumber daya penelitian
Berdasarkan poin tersebut Subiyakto et al merevisi modelnya melalui
penyederhanaan jumlah hubungan antar variable dengan menghapus 6 hubungan
Model tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah ini
Gambar 2 2 Revisi Model (Subiyakto et al 2015)
29 Populasi Dan Sampel
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau subyek yang
mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk
dipelajari dan ditarik kesimpulannya Guritno dan Sudaryono (2011) Dalam metode
penelitian kata populasi amat populer dipakai untuk menyebutkan
serumpunsekelompok objek yang menjadi sasaran penelitian Populasi penelitian
merupakan keseluruhan dari objek penelitian yang dapat berupa manusia hewan
tumbuh-tumbuhan udara gejala nilai peristiwa sikap hidup dan sebagainya
19
Sehingga objek-objek ini dapat menjadi sumber data penelitian (Bungin 2006)
Jenis populasi terbagi dua yaitu
1) Populasi fitnit artinya jumlah individu ditentukan
2) Populasi infinit artinya jumlah individu tidak terhingga atau tidak
diketahui dengan pasti
Sampel ialah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi
tersebut Sehingga pengambilan sampel harus menggunakan cara-cara tertentu yang
berdasarkan oleh pertimbangan-pertimbangan yang ada (Sugiyono 2011)
291 Teknik Sampling
Teknik sampling adalah teknik pengambilan sampel Terdapat dua metode dasar
penarikan sampel yaitu (Guritno amp Sudaryono 2011)
a Probability Sampling
Probability Sampling adalah teknik pengambilan sampel yang
memberikan peluang sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk
dipilih menjadi sampel Beberapa metode penarikan sampel probabilitas
adalah sebagai berikut
1 Simple Random Sampling
Simple random sampling dikatakan sederhana karena pengambilan
sampel dari populasinya dilakukan secara acak tanpa memperhatikan status
atau tingkat pendidikan yang ada dalam suatu populasi
2 Stratified Random Sampling
20
Stratified Random Sampling merupakan suatu prosedur penarikan
sampel berstrata yaitu suatu subsampel acak sederhana yang ditarik dari
setiap strata atau tingkatan yang kurang lebih sama dalam beberapa
karakteristik (Siregar 2013)
3 Cluster Sampling
Cluster Sampling merupakan suatu prosedur penarikan sampel
probabilitas yang memilih subpopulasi yang disebut cluster Kemudian
setiap elemen di dalam kelompok cluster tersebut dipilih sebagai anggota
sampel
b Nonprobability Sampling
Nonprobability Sampling merupakan suatu prosedur penarikan
sampel yang bersifat subjektif Dalam hal ini probabilitas pemilihan
elemen-elemen populasi tidak dapat ditentukan Hal ini disebabkan setiap
elemen populasi tidak memiliki peluang yang sama untuk dipilih sebagai
sampel Beberapa teknik pengambilan sampel nonprobabilitas sebagai
berikut (Guritno amp Sudaryono 2011)
1 Convience Sampling
Convience Sampling adalah teknik penarikan sampel berdasarkan
kemudahan Prosedurnya adalah semata-mata langsung menghubungi
unitunit penarikan sampel yang mudah dijumpai seperti mahasiswa dalam
satu kelas jamarsquoah tempat ibadah pengunjung toko dan lainnya Seringkali
pengambilan sampel ini dilakukan untuk menguji kuesioner atau penelitian
ekspolorasi
21
2 Quota Sampling
Quota Sampling adalah penarikan sampel berdasarkan kuota
Prinsipnya adalah karakteristik tertentu yang relevan menjelaskan dimensi
populasi Peneliti harus mengetahui distribusi populasi
3 Purposive Sampling
Purposive Sampling adalah penarikan sampel berdasarkan
pertimbangan atau kriteria tertentu
4 Snowball Sampling
Snowball Sampling adalah metode penarikan sampel dengan
responden yang berhasil diperoleh diminta untuk menunjukkan responden
lainnya secara berantai
5 Accidental Sampling
Accidental Sampling adalah metode penarikan sampel dimana
pemilihan anggota sampelnya dilakukan terhadap orangbenda yang
kebetulan ada atau dijumpai (Hadi 2016 Sugiyono 2011)
292 Teknik Menentukan Ukuran Sampel
Dalam penelitian ini untuk mendapatkan ketepatan ukuran pengukuran penelitian
ini menggunakan metode analisis SEM Berdasarkan studi penelitian Monte Carlo
berbagai estimasi penentuan sampel yang disimpulkan
1 Model SEM dengan jumlah variabel laten sampai dengan lima buah dan
setiap konstruk dijelaskan 3 atau lebih indikator jumlah sampel 100-150
sudah dianggap memadai (Santoso 2011)
22
2 Ukuran sampel untuk model SEM adalah antara 100-200 atau dengan cara
jumlah indikator dikali 5 sampai 10 (Ferdinand AT 2000)
3 Ukuran sampel untuk estimasi Maximum Likehood harus setidaknya 5x
jumlah parameter bebas dalam model termasuk error (Bentler amp Chou
1987)
4 SEM yang menggunakan model estimasi maximum likehood estimation
(MLE) adalah 100-200 sampel (Ghozali 2011)
210 Teknik Pengumpulan Data
Menurut Sugiyono (2011) teknik pengumpulan data merupakan langkah yang
paling utama dalam penelitian karena tujuan utama dari penelitian adalah
mendapatkan data Dengan metode pengumpulan data yang tepat akan
memungkinkan peneliti untuk memperoleh data yang valid sehingga dapat
membantu dalam penelitian Pengumpulan data penelitian dilakukan dengan
berbagai metode
1 Wawancara
Wawancara merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan
oleh peneliti untuk memperoleh informasi dengan cara berkomunikasi
langsung (seperti tanya jawab) antara pewawancara dan responden
2 Kuesioner
Kuesioner merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan
dengan cara memberikan seperangkat pertanyaan atau pernyataan tertulis
kepada responden untuk dijawab (Sugiyono dalam Setiawan 2016)
23
Kuesioner ini dapat membantu peneliti memperoleh informasi terkait
dengan permasalahan penelitian
3 Observasi
Observasi adalah teknik pengumpulan data yang dilakukan melalui
suatu pengamatan disertai dengan pencatatan terhadap keadaan atau
perilaku objek penelitian (Fathoni dalam Setiawan 2016) Observasi ini
dilakukan untuk memperoleh gambaran mengenai objek penelitian secara
keseluruhan
4 Studi Pustaka
Studi pustaka adalah teknik survei terhadap data yang telah ada
dengan menggali teori-teori yang telah berkembang dalam bidang ilmu
yang berkepentingan mencari metode-metode serta teknik penelitian
baik dalam mengumpulkan data atau dalam menganalisis data yang telah
pernah digunakan oleh peneliti-peneliti terdahulu (Nazir dalam Yunita
2017)
211 Skala Likert
Menurut Sugiyono (2011) skala likert digunakan untuk mengukur sikap pendapat
dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial Sewaktu
menanggapi pertanyaan dalam skala likert responden menentukan tingkat
persetujuan mereka terhadap suatu pertanyaan dengan memilih salah satu dari
pilihan yang tersedia Biasanya disediakan lima pilihan skala dengan format seperti
ini
24
1 Sangat tidak setuju
2 Tidak setuju
3 Kurang setuju
4 Setuju
5 Sangat setuju
Selain pilihan dengan lima skala seperti contoh di atas kadang digunakan juga
skala dengan tujuan atau sembilan tingkat Suatu studi empiris menemukan bahwa
beberapa karakteristik statistik hasil kuesioner dengan berbagai jumlah pilihan
tersebut ternyata sangat mirip (Dawes 2008)
212 PLS-SEM
PLS-SEM merupakan salah satu metode yang digunakan dalam menganalisis dan
dinilai kuat karena digunakan pada setiap jenis skala data seperti data interval data
nominal dan rasio serta syarat asumsi yang lebih fleksibel (Yamin amp Kurniawan
2011) Partial Least Square (PLS) dikembangkan pertama kalinya oleh Herman
Wold pada tahun 1975 Software yang digunakan untuk analisis menggunakan
PLS-SEM antara lain SmartPLS XLSTAT PLS-PM Visual PLS dan lainnya
PLS dapat digunakan untuk tujuan konfirmasi (seperti pengujian hipotesis)
dan tujuan eksplorasi PLS juga dapat menduga apakah terdapat atau tidak
hubungan antar variabel dan kemudian proposisi untuk pengujian Tujuan
utamanya adalah menjelaskan hubungan antar konstruk dan menekankan
pengertian tentang nilai hubungan tersebut Penggunaan PLS untuk prediksi dan
membangun teori serta sampel yang dibutuhkan relatif kecil dengan minimum
25
sepuluh kali item konstruk yang paling kompleks (Ghozali 2011 Ghozali amp
Hengky 2015 Yamin amp Kurniawan 2011)
Kepopuleran penggunaan PLS-SEM diantara para peneliti dan praktisi
adalah karena empat alasan Pertama algoritma PLS tidak terbatas hanya untuk
hubungan antara indikator dengan konstrak latennya yang bersifat reflektif saja
tetapi algoritma PLS juga dipakai untuk hubungan yang bersifat formatif Kedua
PLS dapat digunakan untuk menaksir model path dengan sample size yang kecil
Ketiga PLS-SEM dapat digunakan untuk model yang sangat kompleks (terdiri atas
banyak variabel laten dan manifes) tanpa mengalami masalah dalam estimasi data
Keempat PLS dapat digunakan ketika distribusi data sangat miring (skew) (Yamin
amp Kurniawan 2011)
Evaluasi model dalam PLS meliputi dua tahap yaitu evalusi outer model
atau model pengukuran dan evaluasi terhadap inner model atau model struktural
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Sarstedt 2017 Wong 2013 Yamin
2011)
1 Evaluasi Pengukuran Model (Outer Model)
Model ini meliputi pemeriksaan individual item reliability internal
consistency atau construct reliability average variance extracted dan
discriminant validity Ketiga pengukuran tersebut dikelompokkan dalam
convergent validity yaitu mengukur besarnya korelasi antara konstrak
dengan variabel laten Measurement model dilakukan untuk dapat
mengetahui hubungan antara konstrak (variabel) dengan indikator-
indikatornya (Yamin amp Kurniawan 2011)
26
Pemeriksaaan individual item reliability dapat melihat nilai
standardized loading factor Nilai ini menggambarkan besarnya korelasi
antara setiap item pengukuran (indikator) dengan konstraknya Untuk nilai
ideal loading factor berupa diatas 07 ini berarti bahwa indikator tersebut
sudah valid sebagai indikator yang dapat mengukur konstrak
Pengukuran lainnya dari convergent validity adalah melihat nilai
Average Variance Extracted (AVE) Nilai ini menggambarkan besaran varian
atau keragaman variabel manifes yang dapat dikandung oleh konstrak laten
Untuk nilai AVE ideal yaitu 05 hal ini berarti convergent validity baik
Artinya variabel laten dapat menjelaskan rata-rata lebih dari setengah varian
dari indikator-indikatornya
Discriminant validity dievaluasi melalui cross loading kemudian
membandingkan nilai AVE dengan kuadrat nilai korelasi antar konstrak
Ukuran cross loading adalah membandingkan korelasi dengan konstraknya
dan konstrak blok lainnya hal ini menunjukkan konstrak tersebut
memprediksi ukuran pada blok mereka dengan lebih baik dari blok lainnya
Ukuran discriminant validity lainnya adalah bahwa nilai akar AVE harus
lebih tinggi daripada korelasi antara konstrak dengan konstrak lainnya atau
nilai AVE lebih tinggi dari kuadrat korelasi antara konstrak
2 Evaluasi Struktural Model (Inner Model)
Pengukuran struktural model dilakukan untuk dapat mengetahui hubungan
antara konstrak yang dihipotesiskan oleh peneliti(Yamin amp Kurniawan
27
2011) Dalam model ini terdapat beberapa tahap dalam melakukan
evaluasinya
Tahap pertama adalah dengan melihat signifikansi hubungan antara
konstrak Hal ini dapat dilihat dari koefisien jalur (path coefficient) yang
menggambarkan kekuatan hubungan antara konstrak Pengukuran path
coefficient (β) memiliki nilai ambang batas diatas 01 hal ini untuk
menyatakan bahwa jalur (path) yang dimaksud mempunyai pengaruh di
dalam model
Tahap kedua adalah dengan mengevaluasi nilai R2 (coefficient of
determination) Nilai ini menjelaskan varian dari tiap target endogenous
variabel dengan standar pengukuran sekitar 067 sebagai kuat sekitar 033
moderat dan dibawah 019 menunjukan tingkat varian yang lemah
Tahap ketiga adalah dengan melihati nilai t-test dengan metode
boostrapping menggunakan uji two-tailed dengan tingkat signifikansi 5
untuk menguji hipotesis-hipotesis penelitian Bila nilai t-test lebih besar dari
196 maka hipotesis penelitian yang dibuat dapat diterima
Tahap keempat yaitu pengujian f2 (effect size) Pengujian ini dilakukan
untuk dapat memprediksi pengaruh variabel tertentu terhadap variabel
lainnya dalam struktur model dengan nilai ambang batas sekitar 002 untuk
pengaruh kecil 015 untuk pengaruh menegah dan 035 untuk pengaruh yang
besar f2 dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut
28
Tahap kelima yaitu pengujian 1198762 (predictive relevance) dengan
menggunakan metode blindfolding untuk dapat memberikan bukti bahwa
variabel tertentu yang digunakan dalam suatu model yang dibuat mempunyai
keterkaitan prediktif (predictive relevance) dengan variabel lainnya dalam
model tersebut dengan nilai ambang batas pengukuran di atas nol
Tahap keenam yaitu melakukan pengujian 1199022 (Relative Impact) dengan
menggunakan metode blindfolding juga untuk dapat mengukur relatif
pengaruh sebuah keterkaitan antara prediktif sebuah variabel tertentu dengan
variabel lainnya yang memiliki nilai ambang batas sebesar 002 untuk
pengaruh kecil 015 untuk pengaruh sedang dan 035 untuk pengaruh besar
Rumus yang digunakan dalam perhitungan 1199022 adalah sebagai berikut
211 Model yang Diadopsi
Model yang digunakan pada penelitian ini adalah model kesiapan dan keberhasilan
SI oleh Subiyakto (2017) Gambar model penelitian ini dapat dilihat di bab satu
pada gambar 11 Berikut model yang diajukan pada penelitian ini
Variabel TRI dan Keberhasilan SI
Berikut dijabarkan pengertian dari variabel yang diadopsi ke dalam model TRI
dan Keberhasilan SI lengkap dengan referensi model tersebut
29
Tabel 2 2 Variabel TRI dan Keberhasilan SI Variabel Pengertian Referensi
Optimsm (OPT) Visi yang positif tentang teknologi dan keyakinan kontrol
yang lebih besar fleksibilitas dan efisiensi dalam
kehidupan manusia (Parasuraman
amp Colby
2015
Subiyakto
2017)
Innovativness
(INN)
Kecenderungan untuk menjadi pelopor pemimpin atau
opinion-former dalam penggunaan teknologi
Discomfort (DIS) Persepsi tentang kurangnya kontrol atas teknologi dan
perasaan tertekan dalam penggunaan teknologi
Insecurity (INS) Ketidakpercayaan teknologi dan skeptisis kemampuan
diri untuk menggunakannya dengan tepat
Information
Quality (INQ)
Tingkat sejauh mana informasi yang dihasilkan secara
konsisten memenuhi persyaratan dan harapan pengguna
(Delone amp
McLean
2003
Subiyakto
2017)
System Quality
(SYQ)
Tingkat untuk mendeskripsikan kualitas dari konten yang
dimiliki sistem informasi
Service Quality
(SVQ)
Tingkat untuk menilai sebarapa baik kualitas layanan
kepada pengguna
User Satisfaction
(USF) Kepuasan pengguna menggunakan sistem informasi
Success
Information
System (SIS)
Pencapaian sistem informasi berdasarkan perencanaan
pengembangannya
Indikator TRI dan Keberhasilan SI
Setelah penjabaran dari pengertian variabel berikut ini adalah penjabaran
pengertian dari indikator-indikator yang diadopsi ke dalam model lengkap dengan
referensinya
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI
Indikator Definisi Referensi
Easiness (OPT1) Tingkat yang terkait dengan kemampuan suatu sistem
untuk memberikan kebebasan dari kendala kesulitan dan
masalah
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Connectivity
(OPT2)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan suatu sistem
untuk berhasil terhubung dengan sistem lain
Efficiency (OPT3) Tingkat yang terkait dengan pencapaian sistem untuk
menghasilkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk mencapai output
Effectiveness
(OPT4)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan sistem untuk
mencapai tujuan penggunaannya
Productivity
(OPT5)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
menghasilkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk menghasilkan output
30
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI (lanjutan)
Indikator Definisi Referensi
Problem Solving
(INN1)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
menemukan solusi terhadap masalah
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Independence
(INN2)
Tingkat yang terkait dengan kemampuan sistem untuk
mendukung penggunanya agar bebas dari kontrol atau
pengaruh
Challenge (INN3) Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
berhasil menangani atau mencapai sesuatu dalam situasi
atau masalah yang sulit
Stimulatioon
(INN4)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
mendorong sesuatu untuk terjadi berkembang atau
membaik
Competitiveness
(INN5)
Tingkat yang terkait kemampuan sistem untuk sukses
pengguna dibanding kompetitornya
Complexity (DIS1) Tingkat yang terkait dengan fitur sistem yang
membingungkan atau sulit dipahami
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Difficulty (DIS2) Tingkat yang terkait dengan kondisi suatu sistem yang
tidak dapat dioperasikan dengan mudah
Dependence (DIS3) Tingkat yang terkait dengan kondisi suatu sistem yang
membutuhkan pihak lain untuk mengoperasikannya
Lack of Support
(DIS4)
Tingkat yang terkait dengan sistem yang tidak memiliki
atau cukup dukungan dalam operasinya
Inappropriateness
(DIS5) Tingkat yang berkaitan dengan keadaan yang tidak pantas
Failure (INS1) Tingkat yang terkait dengan kemungkinan bahwa sistem
tidak menyenangkan atau terdapat hal berbahaya yang
bisa terjadi
(Parasuraman
amp
Colby 2014
Subiyakto
2017)
Threat (INS2) Tingkat yang terkait dengan situasi sistem yang bisa
menimbulkan kerugian atau bahaya
Reducing
Interaction (INS3)
Tingkat yang terkait dengan implementasi sistem yang
membuat interaksi manusia semakin berkurang dalam
ukuran jumlah dan kepentingan
Distraction (INS4) Tingkat yang terkait dengan penggunaan sistem lebih
diperhatikan dan mencegah orang berkonsentrasi pada
hal lain
Incredulity (INS5) Tingkat yang terkait dengan keraguan sistem dari
penggunaannya
Accuracy (INQ1) Tingkat kelayakan dari informasi yang dihasilkan
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Timeliness (INQ2) Tingkat presisi dari proses pengolahan informasi SI pada
durasi waktu yang direncanakan
Completeness
(INQ3)
Tingkat dari informasi yang dihasilkan oleh SI utuh atau
tanpa ada bagian yang hilang
Consistency (INQ4) Kecenderungan dari SI untuk masih mendemonstrasikan
informasi yang sama dalam operasi layanan
pemeliharaan atau kualitas
Relevance (INQ5) Tingkat keterkaitan dari informasi yang dihasilkan oleh
SI dengan pokok bahasannya
31
Tabel 2 3 Indikator TRI dan Keberhasilan SI (lanjutan)
Indikator Definisi Referensi
Ease of Use
(SYQ1)
Tingkat kebebasan SI dari kendala kesulitan dan
masalah selama penggunaannya
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Maintainability
(SYQ2)
Tingkat yang terkait dengan kemudahan SI dalam
pemeliaharaannya
Response Time
(SYQ3)
Tingkat yang terkait dengan jumlah waktu yang
dibutuhkan untuk menanggapi perintah dari pengguna
tersebut
Fuctionality
(SYQ4)
Tingkat yang terkait dengan SI dapat dioperasikan sesuai
dengan persyaratan yang telah direncanakan
Safety (SYQ5) Tingkat kekebalan SI dari serangan yang tak terduga
bahaya atau kerusakan
Responsiveness
(SVQ1)
Tingkat reaksi SI untuk melayani penggunanya dengan
cara waktu dan situasi yang sesuai
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Flexibilty (SVQ2) Tingkat adaptasi SI untuk melayani penggunanya sesuai
dengan kebutuhan yang diminta
Security (SVQ3) Tingkat keamanan dari sistem yang terintegrasi untuk
melayani pengguna dengan aman dari serangan bahaya
atau kerusakan yang tak terduga
Fuctionality
(SVQ4)
Tingkat yang terkait dengan cakupan layanan SI sesuai
dengan persyaratan fungsional
Extension (SVQ5) Tingkat yang terkait dengan cakupan layanan tambahan
SI yang melebihi persyaratan fungsional
Efficiency (USF1) Tingkat kepuasan pengguna SI berdasarkan pada
pencapaian sistem untuk menghasilkan output
dibandingkan dengan sumber daya yang dibutuhkan
untuk mencapai output (Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei
2013
Subiyakto
2017)
Effectivity (USF2) Tingkat kepuasan pengguna SI berdasarkan pada
kemampuan sistem untuk memenuhi kebutuhan
pengguna untuk mencapai tujuannya
Flexibility (USF3) Tingkat kepuasan pengguna SI yang terkait dengan
kemampuan beradaptasi dari sistem sesuai dengan
kebutuhan yang diminta
Overall Satisfaction
(USF4)
Tingkat kepuasan pengguna SI terkait dengan
kecukupan keseluruhan aspek sistem
IS Efficiency (SIS1) Tingkat yang terkait dengan perbandingan dari nilai
output SI dan sumber daya yang dibutuhkan untuk
mencapai output
(Delone amp
McLean
2003 Al-
Debei 2013
Subiyakto
2017)
IS Effectivity (SIS2) Tingkat yang terkait dengan kapabilitas kemampuan
sistem untuk memenuhi kebutuhan pengguna untuk
mencapai tujuannya
User Satisfaction
(SIS3)
Sejauh mana SI dapat membantu pengguna menciptakan
nilai bagi bisnis mereka
Productictivity
Improvement
(SIS4)
Tingkat yang terkait dengan dukungan sistem untuk
meningkatkan output dibandingkan dengan sumber daya
yang dibutuhkan untuk menghasilkan output
Competitive
Advantage (SIS5)
Tingkat yang terkait dengan posisi yang menguntungkan
dari pengguna SI yang terintegrasi untuk bersaing dalam
kompetisi bisnis
32
2111 Model IPO Logic
Beberapa penelitian menggunakan input-process-output Logic pada model
penelitiannya Logika IPO di adopsi untuk tujuan yang sama dalam
pengukuran kualitas dari suatu sistem Teori dasar sistem ini digunakan untuk
dapat memberi gambaran akan konsep sistematis dari suatu sistem (Subiyakto
et al 2014) Model logika komputer IPO logic yang digunakan milik Davis
(1998) dan Kellogg (2004) sampai saat ini masih banyak digunakan dalam
penelitian di bidang teknologi dan informasi Logika IPO ini digunakan pada
penelitian yang bertujuan dalam hal pengukuran kualitas suatu sistem
Teori dasar IPO digunakan juga untuk menggambarkan konsep
sistematis dari suatu sistem dan mudah dimengerti oleh para pengguna para
desainer pun juga dapat mengevaluasi dan memperbaiki desain (Davis 1998
Kellogg 2004) Model logic bila digambarkan secara langsung belum tentu
dapat dilihat hubungan sebab-akibat atau hubungan tujuan dan dampak dari
program ataupun proyek secara langsung Namun ini bukan berarti bahwa
program tersebut dikatakan tidak berhasil tetapi kemungkinan adanya bahwa
program sebagai salah satu dari banyak faktor yang dapat mempengaruhi
suatu dampak yang dapat ditimbulkannya (Solihin Dadang 2012) Berikut
adalah gambar 25 merupakan alur dari IPO logic
Gambar 2 3 IPO LOGIC (Davis 1998)
33
2112 Model Kesiapan Teknologi (Technology Readiness)
Technology Readiness atau kesiapan penggunaan teknologi merupakan
kecenderungan sikap masyarakat dalam merangkul dan menggunakan
teknologi baru di rumah dan di tempat kerja (Parasuraman 2000)
Setiap orang bisa menjadi konsumen teknologi namun cara
mengimplementasikannya tergantung pada derajat kesiapan seseorang
dalam menerima teknologi tersebut Menurut Parasuraman (2000) langkah
pertama yang harus dilakukan dalam implementasi teknologi adalah
mengetahui kesiapan konsumen dalam menerima teknologi tersebut Dalam
konteks ini Technology Readiness Index dikembangkan oleh Parasuraman
(2000) untuk mengukur dan mengetahui sejauh mana seseorang atau
organisasi siap untuk mengadopsi sebuah teknologi informasi Berikut
gambar terbaru dari model TRI 20
Gambar 2 4 Model TRI20 oleh Parasuraman dan Colby 2015
(Sumber Rockresearchcom)
34
TRI merupakan skala multy-item yang terdiri dari 36 pertanyaan untuk
mengukur technology readiness Skala 36-item terdiri dari empat dimensi
komponen keyakinan yang berkaitan dengan teknologi yang memperngaruhi
tingkat seseorang dalam Technology Readiness Keyakinan ini menetapkan
kesediaan seseorang untuk berinteraksi dengan teknologi baru Seiring
berjalannya waktu dan perkembangan IT yang meningkat dengan pesat maka
pemilik model melakukan pembaharuan di tahun 2014 bersama Charles L
Colby sehingga menghasilkan model TRI 20 tetap dengan mempertahankan
4 dimensi sebelumnya namun perubahan serta pembaharuan instrumen
menjadi 16 butir Model TRI 20 ini terdiri dari empat dimensi dua adalah
kontributor dan dua lagi adalah inhibitor pada adopsi teknologi
Kontributornya sebagai berikut
1 Optimism (kepercayaan diri) yaitu menggambarkan sebuah ekspektasi
dari kebenaran positif teknologi
2 Innovativeness (inovasi) yaitu mengenai otoritas penggunaan teknologi
Sedangkan inhibitor adalah
3 Discomfort (ketidaknyamanan) adalah keraguan tentang jaminan orang
awam akan pengalamannya dengan teknologi
4 Insecurity (ketidakamanan) adalah resiko kemungkinan orang-orang
melakukan transaksi berbasis teknologi (technology-based transactions)
Sebagai kontributor optimisme dan inovasi sebagai penggerak dari
Technology Readiness Pada kenyataannya skor tinggi diukur pada dimensi-
dimensi ini yang pada umumnya akan memperbesar kesiapan teknologi
35
(Technology Readiness) Sabaliknya ketidaknyamanan dan ketidakamanan
mencegah atau menunda berkecenderungan membuat orang-orang untuk
menggunakan teknologi baru Dengan demikian skor tinggi yang diukur pada
dimensi-dimensi ini akan menurunkan seluruh kesiapan teknologi
(Technology Readiness) Selama bertahun-tahun TRI telah banyak
bermanfaat bagi para peneliti yang tertarik pada media sosial akses mobile
dan layanan teknologi lainnya Skala 36-item yang di bangun oleh
Parasurman telah diterjemahkan dalam berbagai bahasa untuk memfasilitasi
perkembangannya di banyak Negara dan telah digunakan di berbagai sektor
layanan termasuk pendidikan perbankan telekomunikasi kesehatan dan
layanan professional lainnya
Parasuraman (2000) memberikan tiga kategori pada pengukuran
Technology Readiness Index yaitu
1 High Technology Readiness (TRI gt 351)
2 Medium Technology Readiness (29 =lt TRI =lt 351)
3 Low Technology Readiness (TRI =lt 289)
Terdapat 5 segmen kategori pengguna sistem yang didefiniskan oleh
Parasuraman dan Colby (2015)
1 Explolers Memiliki optimisme dan rasa inovatif yang tinggi terhadap
teknologisistem sehingga memiliki antusiasme terhadap penggunaan
teknologisistem informasi
2 Pioneer Memiliki optimisme dan rasa inovatif yang tinggi terhadap
teknologisistem namun memiliki sikap kritis terhadap penggunaan
36
teknologisistem informasi Hal tersebut menyebabkan pengguna akan
selektif dalam penggunaan teknologisistem informasi
3 Paranoids Memiliki rasa optimis terhadap teknologisistem namun
memiliki rasa inovatif yang rendah Pengguna kategori ini memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang tinggi terhadap penggunaan
teknologisistem Hal ini menyebabkan rendahnya antusiasme terhadap
penggunaan teknologi
4 Laggards Memiliki rasa optimis dan rasa inovatif terhadap
teknologisistem yang rendah Jenis pegguna seperti ini memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang tinggi terhadap penggunaan
teknologisistem Hal ini menyebabkan penolakan terhadap penggunaan
teknologi
5 Skeptics Memiliki rasa optimis dan rasa inovatif yang rendah terhadap
teknologisistem Jenis pegguna seperti ini juga memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang rendah terhadap penggunaan
teknologisistem Pengguna seperti ini akan menerima teknologisistem
namun tidak memiliki antusiasme terhadap teknologisistem
37
2113 Model Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information)
Gambar 2 5 Model Keberhasilan SI (DeLone amp McLean 1992)
Model keberhasilan ini didasarkan pada proses dan hubungan kausal
dari dimensi-dimensi di model Model ini tidak mengukur ke enam dimensi
pengukuran keberhasilan sistem informasi secara independen tetapi
mengukurnya secara keseluruhan satu mempengaruhi yang lainnya
Pertimbangan proses beragumentasi bahwa suatu sistem terdiri dari
beberapa proses yaitu satu proses mengikuti proses lainnya Suatu model
proses mengusulkan bahwa suatu sistem informasi terdiri dari beberapa
proses yaitu sebagai berikut ini
a Suatu sistem informasi mula-mula dibuat berisi dengan banyak fitur
yang dapat memperlihatkan beberapa tingkat kualitas sistem dan
informasinya
b Pemakai-pemakai dan manajer-manajer mempunyai pengalaman dengan
fitur-fitur tersebut dengan menggunakan sistemnya entah mereka puas
atau tidak puas dengan sistemnya atau produk informasinya
38
c Penggunaan dari sistem dan produk informasinya kemudian mempunyai
dampak atau pengaruh (influence) di pemakai individual di dalam
melakukan pekerjaannya dan dampak-dampak individu ini secara
kolektif akan berakibat pada dampak- dampak organisasional
Berbeda dengan model proses model kausal (causal model) atau
disebut juga dengan model varian (variance model) berusaha untuk
menjelaskan kovarian (covariance) dari elemen-elemen model untuk
menentukan apakah variansi dari satu elemen dapat dijelaskan oleh variansi
dari elemen-elemen lainnya atau dengan kata lain untuk menentukan apakah
terjadi hubungan kausal diantara mereka Misalnya semakin tinggi kualitas
sistem diharapkan akan menyebabkan kepuasan pemakai dan penggunaan
yang lebih tinggi yang selanjutnya akan memperngaruhi secara positif
produktivitas individual dengan hasil peningkatan produktivitas
organisasional Model kausal ini menunjukkan bagaimana arah hubungan
satu elemen dengan elemen lain apakah menyebabkan lebih besar
(mempunyai pengaruh positif) atau lebih kecil (mempunyai pengaruh
negatif)
Dari model proses dan kausal ini maka dapat dijelaskan bahwa kualitas
sistem (system quality) dan kualitas informasi (information quality) secara
mandiri dan bersama-sama mempengaruhi baik penggunaan (use) dan
kepuasan pemakai (user satisfaction) Besarnya penggunaan (use) dapat
mempengaruhi kepuasan pemakai (user satisfaction) secara positif atau
negatif Penggunaan dan kepuasan pemakai mempengaruhi dampak
39
individual (individual impact) dan selanjutnya mempengaruhi dampak
organisasional (organization impact) Sejak tahun 1992 sampai tahun 2002
banyak penelitian yang telah merujuk dan menggunakan model Delone dan
McLean (1992) Kepopuleran model ini menunjukkan bukti yang kuat dari
kebutuhan untuk mengintegrasikan penemuan-penemuan riset secara
komprehensif di bidang sistem informasi Model ini banyak mengundang
perhatian dari para peneliti salah satunya adalah Peter B Seddon yang
melontarkan kritik terhadap model yang diajukan oleh DeLone amp Mclean
Menurut Seddon dalam Jogiyanto (2007) masalah utama dari model
DampM (DeLone amp McLean) adalah mencoba mengkombinasikan proses dan
penjelasan kausal dari keberhasilan sistem informasi di model mereka
Dengan demikian model mereka tercampur antara model proses (process
model) dan model varian (variance model) Menanggapi kritik Seddon
tersebut yang menyatakan bahwa proses dan kausal adalah dua konsep yang
berbeda dan membingungkan untuk digabungkan DeLone dan McLean
(2003) menyetujui kritik ini Pembuatan model keberhasilan sistem informasi
DampM (DampM Information Success Model) dipicu oleh suatu proses
pembuatan informasi dan dampak dari penggunaan sistem informasinya
DeLone dan McLean mendasarkan modelnya pada model proses yang terdiri
dari tiga komponen proses yaitu
a Pembuatan dari suatu sistem informasi
b Penggunaan sistem informasi tersebut
c Konsekuensi atau dampak dari penggunaan sistem
40
Masing-masing dari proses-proses ini diperlukan (necessary) tetapi
masih belum cukup (not sufficient) untuk suatu kondisi supaya dapat
memberikan hasil (outcome) Misalnya tanpa penggunaan sistem tidak akan
ada konsekuensinya atau manfaatnya Demikian juga dengan pemakaian
sistem mungkin juga tidak akan dihasilkan manfaat Dengan demikian untuk
memahami seluruh dimensi dari keberhasilan sistem informasi model varian
atau model kausal diperlukan
Kritik lainnya oleh Seddon tentang pemakaian sistem (system use)
adalah suatu perilaku (behavior) sehingga harus dikeluarkan sebagai
pengukur sukses dari model kausal DeLone dan McLean (2003) tidak
sependapat dengan kritik ini Mereka berargumentasi bahwa pemakaian
sistem (use) harus mendahului dampak dan manfaat mereka percaya bahwa
pemakaian sistem merupakan pengukur yang tepat untuk mengukur sukses di
kebanyakan kasus
DeLone dan McLean (2003) lebih lanjut mengatakan bahwa
permasalahan dengan menggunakan pemakaian sistem (use) sebagai
pengukur keberhasilan adalah pada definisinya yang terlalu sederhana tanpa
memperhatikan sifat dari penggunaannya Peneliti-peneliti harus
mempertimbangkan sifat (nature) perluasan (extent) kualitas (quality) dan
ketepatan (appropriateness) dari pemakaian sistem Sehingga penghapusan
pemakaian sistem (use) dari model ditolak oleh Delone dan McLean (2003)
Selain itu kenyataannya juga pemakaian sistem (system use atau system
41
usage) masih digunakan di banyak riset-riset empiris dan berlanjut
dikembangkan dan diuji oleh peneliti-peneliti sistem informasi
Dari kontribusi-kontribusi penelitian-penelitian sebelumnya dan akibat
perubahan-perubahan dari peran dan penanganan sistem informasi yang telah
berkembang DeLone dan McLean (2003) memperbarui modelnya dan
menyebutnya sebagai model keberhasilan sistem informasi DampM yang
diperbarui (updated DampM IS Success model) Hal-hal yang diperbarui dalam
model ini adalah sebagai berikut
a Menambah dimensi kualitas pelayanan (service quality) sebagai
tambahan dari dimensi-dimensi kualitas yang telah ada
b Menggabungkan dampak individual (individual impact) dan dampak
organisasional (organizational impact) menjadi satu variabel yaitu
manfaatmanfaat bersih (net benefits)
c Menambahkan dimensi minat memakai (intention to use) sebagai
alternative dari dimensi pemakaian (use)
d Pemakaian (use) dan kepuasan pemakai (user satisfaction) sangat erat
berhubungan Pemakaian (use) harus mendahului kepuasan pemakai
(user satisfaction) sebagai suatu proses tetapi pengalaman yang positif
karena menggunakan (use) akan mengakibatkan kepuasan pemakai yang
lebih tinggi sebagai suatu kausal Secara sama peningkatan kepuasan
pemakai akan mengakibatkan peningkatan minat menggunakan
(intention to use) dan kemudian akan menggunakan (use)
42
e Jika manfaat-manfaat bersih (net benefits) positif akan menguatkan minat
memakai dan menggunakan serta tingkat kepuasan pemakai Umpan
balik ini masih valid bahkan untuk manfaat-manfaat bersih yang negatif
f Model yang diperbarui mempunyai arah panah untuk
mendemonstrasikan hubungan yang diusulkan antar dimensi-dimensi
keberhasilan dalam bentuk proses tetapi tidak menunjukkan arah
hubungannya yang positif atau negatif dalam bentuk kausal
Dari hasil analisis tersebut maka Delone dan McLean (2003)
mengusulkan suatu model yang diperbarui yang nampak pada gambar berikut
ini
Gambar 2 6 Model Keberhasilan SI (DeLone amp McLean 2003)
43
212 Penelitian Sejenis
Tabel 2 3 Penelitian Sejenis
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
1 Peranan Sistem Informasi
Akuntansi dalam Efektifitas
Pelaporan Informasi Akuntansi
Pertanggungjawaban pada PT
Pos Indonesia (Persero)
Manado (Koloay Morasa amp
Elim 2014)
DeLone and
McLean
1 System Quality
2 Information
Quality
3 Service Quality
4 Information Use
5 User Satisfaction
6 Net Benefit
Untuk mengetahui bagaimana
peranan sistem informasi
akuntansi pertanggungjawaban
kantor cabang PT Pos
Indonesia (Persero) Manado
Penelitian menyimpulkan bahwa Sistem
Informasi Akuntansi pada PT Pos
Indonesian (Persero) Manado telah
berperan secara efektif dalam pelaporan
informasi akuntansi pertanggungjawaban
kantor cabang Terbukti dengan
terpenuhinya karakteristik output kualitatif
berupa informasi yang menjelaskan telah
tercapainya tujuan dalam perusahaan
2 Kajian Keberhasilan
Penggunaan Sistem Informasi
Accurate Dengan
Menggunakan Model
Kesuksesan Sistem Informasi
DeLone Dan Mclean (Hudin amp
Riana 2016)
Updated
DeLone dan
McLane (2003)
1 System quality
2 Information
quality
3 Service quality
4 Use
5 User satisfaction
6 Net benefit
Penelitian ini akan
menganalisis faktor-faktor
yang mengukur keberhasilan
model kesuksesan sistem
informasi DeLone amp McLean
terhadap pengguna Sistem
Informasi Akuntansi Accurate
di enam perusahaan di Kota
Sukabumi
Penelitian ini membuktikan bahwa kualitas
informasi dan kualitas pelayanan tidak
berpengaruh signifikan terhadap variabel
penggunaan dan variabel lainnya teruji
signifikan dalam mengukur keberhasilan
penggunan Sistem Accurate dengan nilai
R-square 057 untuk penggunaan 094
untuk kepuasan pengguna dan 094 untuk
manfaat bersih Selain itu nilai Goodness
of Fit (GoF) sebesar 072 atau 72
sehingga model dinyatakan telah sesuai
secara substansial dalam
merepresentasikan hasil penelitian
44
Tabel 23 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
3 Evaluasi Net Benefit Sistem
Informasi Akuntansi Pada
Software Akuntansi Accurate
dan Zahir MenurutModel
Delone amp Mclean 2003
(Tjahjanadi amp Sarosa)
Updated
DeLone dan
McLane (2003)
1 System quality
2 Information
quality
3 Service quality
4 Use
5 User satisfaction
6 Net benefit
menganalisis Net Benefit
software akuntansi menurut
model kesuksesan DeLone amp
McLean (2003)
Hasil penelitian menunjukkan bahwa
Information Quality System Quality dan
Service Quality berpengaruh terhadap User
Satisfaction User Satisfaction berpengaruh
terhadap Net Benefit Akan tetapi
Information Quality System Quality dan
Service Quality tidak berpengaruh terhadap
Use Use tidak berpengaruh terhadap User
Satisfaction dan Use tidak berpengaruh
terhadap Net Benefit
4 Evaluasi Kesiapan Pengguna
dalam Adopsi SI Terintegrasi
di bidang Keuangan
Menggunakan Metode TRI
(Florestiyanto 2012)
Technology
Readiness Index
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Melakukan evaluasi kesiapan
pengguna dalam adopsi TIK
diukur dari keyakinan positif
dan keyakinan negatif
pengguna terhadap teknologi
dengan mengadiopsi TRI 10
Seluruh variable penelitian berpengaruh
terhadap technology readiness
5 Analisis Kesiapan Pengguna
Sistem Informasi Akademik
(Pambudi 2015)
Technology
Readiness Index
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Melakukan analisis kesiapan
kompetensi teknologi
pengguna pada proses
implementasi SIA di PNM
dengan menggunakan SEM-
PLS dan metode TRI
Seluruh variable Tri berpengaruh secara
signifikan terhadap Technology Readiness
faktor ketidaknyamanan menempati urutan
teratas dan inovasi urutan terbawah
45
Tabel 23 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
6 An Updated and
Streamline Technology
Readiness Index TRI 20
(Parasuraman amp Colby
2015)
TRI 20 1 Optimism
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
Pada papper ini adanya
penyederhanaan indikator
dari 36 pada TRI versi 10
kini menjadi 16 variabel pada
TRI 20
Adanya perbaharuan 16 indikator
pada model TRI 20
7 Implementation in of
Input process-output
Model for Measuring
Information System
Project Success (
Subiyakto amp Ahlan
2014)
IPO Model
Measuring IS Project
Success
1 Project Contents
People amp Actions
2 Institutinal Context
3 System Use
4 Information
Quality
5 System Quality
6 Service Quality
7 User Satisfication
8 Net Benefits
Memberikan alternative
model keberhasilan proyek
SI menggunakan IPO model
Permodelan usulan yang dibuat
berdasarkan empat teori dasar yaitu IPO
Logic Model The Project Success
Theories The DampM Success Model dan
The Project Classifictory Framework
8 Development of the
Readiness and Success
Model for Assessing the
Information System
Integration (Subiyakto
2017)
The technology
readiness and IS
success model
combination
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
5 Information
Quality
6 System Quality
7 Service Quality
8 UserSatisfication
9 Success
Information
Systems
Tujuan penelitian ini
menggabungkan dua model
menjadi satu kesiapan dan
keberhasilan sistem untuk
mengetahui pengaruh
kesiapan terhadap
keberhasilan integrasi sistem
Hasil penelitian ini menunjukkan anatara
penggabungan dua model yang
dikembangkan menjadi satu model antara
model kesiapan dengan model keberhasilan
sistem yang memiliki Sembilan variabel
dengan 23 indikator
46
Tabel 21 Penelitian Sejenis (lanjutan)
No Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
9 Pengukuran Pengaruh
Kesiapan Terhadap
Keberhasilan Penerapan
Sistem Ubiquitous
Computing Di UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
(Gregoryo Gusti 2017)
Model TRI
Parasuraman amp
Colby (2014) dan
Model Keberhasilan
Sistem Informasi
(Delone amp McLean
2003) yang
dikembangkan oleh
(Subiyakto 2017)
1 Optimisme
2 Innovativeness
3 Discomfort
4 Insecurity
5 Information Quality
6 System Quality
7 Service Quality
8 UserSatisfication
9 Success Information
Systems
Untuk mengetahui pengaruh
kesiapan terhadap
keberhasilan penerapan
sistem Ubiquitous
Computing di UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
khususnya Fakultas Sains
dan Teknologi
Hasilnya terdapat 23 hipotesis yang diuji
11 hipotesis yang diterima atau
berpengaruh dan 12 hipotesis ditolak
Sehingga faktor-faktor pengaruh kesiapan
terhadap keberhasilan sistem yaitu OPT
melalui SYQ SVQ dan USF INN melalui
INQ dan SVQ INS berpengaruh secarah
negatif melalui INQ SYQ dan SVQ INQ
melalui USF SVQ melalui USF USF
melalui SIS
47
213 Pengembangan Hipotesis
Hipotesis dikembangkan berdasarkan teori-teori dari Parasuraman amp Colby
(2015) Delone amp McLean (2003) dan Subiyakto (2017) Maka dari itu dapat
dijabarkan hipotesis untuk variabel construct sebagai berikut
H1 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap INQ
H2 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap SYQ
H3 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap SVQ
H4 Apakah OPT berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H5 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap INQ
H6 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap SYQ
H7 Apakah INN berpengaruh secara signifikan terhadap SVQ
H8 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H9 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
H10 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SYQ
H11 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SVQ
H12 Apakah DIS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap USF
H13 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap INQ
H14 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SYQ
H15 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap SVQ
H16 Apakah INS berpengaruh negatif secara signifikan terhadap USF
H17 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H18 Apakah INQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H19 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
48
H20 Apakah SYQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H21 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap USF
H22 Apakah SVQ berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
H23 Apakah USF berpengaruh secara signifikan terhadap SIS
49
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
31 Pendekatan Penelitian
Secara umum penelitian ini dilakukan dengan menerapkan pendekatan kuantitatif
(Creswell 2017) dan struktur penelitian yang berurutan sesuai dengan tujuannya
yaitu untuk mengetahui pengaruh kesiapan terhadap keberhasilan penerapan SIA
Accurate dan menguji hipotesis yang berhubungan antara pengaruh kesiapan
terhadap keberhasilan penerapan sistem Teknik pengumpulan data yang dilakukan
melalui pengadaan survei yang disebarkan kepada responden di beberapa
perusahaan Jakarta khususnya pengguna SIA Accurate dengan berinstrumenkan
pertanyaan kuesioner analisis data dilaksanakan secara statistik dengan
menggunakan perangkat lunak komputer sesuai kebutuhan
Dalam penelitian ini perangkat lunak yang digunakan yaitu MS Word 2016
untuk penulisan laporan MS Excell 2016 untuk membantu pengolahan data
demografis serta SmartPLS versi 30 untuk pengolahan data hasil kuesioner dari
responden yang terkumpul Serta Edraw Max 8 untuk pembuatan gambar yang
mendukung penulisan laporan penelitian (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle
2015 Sarstedt 2017 Wong 2013 Yamin amp Kurniawan 2011)
50
32 Prosedur Penelitian
Melihat dari pendekatan dan strategi penelitian yang telah dijelaskan sebelumnya
penelitian ini akan dilakukan menggunakan delapan tahapan yang secara prosedural
dan berurutan yang terdiri dari kajian pustaka pengembangan model perancangan
penelitian pembuatan instrument penelitian atau indikator pengumpulan data
analisis data interpretasi dan pembuatan laporan Berikut gambar yang akan
memperjelas urutan prosedural penelitian ini
Gambar 3 1 Prosedur Penelitian
51
Selanjutnya akan digambarkan durasi proses dari ke delapan tahapan
dalam penelitian ini beserta kegiatan strukturalnya pada tabel 31
Tabel 3 1 Waktu Penelitian
No Tahapan Nov Des Jan Feb Mar Apr Mei Jun
1 Kajian Pustaka
2 Pengembangan Model
3 Perancangan Penelitian
4 Pembuatan Instrumen
5 Pengumpulan Data
6 Analisis Data
7 Interpretasi
8 Pembuatan Laporan
33 Populasi dan Sampel
Populasi dan sampel pada penelitian ini ialah para pengguna SIA Accurate versi 5
di beberapa perusahaan Jakarta yang pernah menggunakan sistem ini tanpa dibatasi
lamanya waktu penggunaan Tahap pertama peneliti mengambil teknik sampling
melalui purposive sampling yang dilakukan untuk memilih bagian dari populasi
dimana kriteria yang dipilih adalah pengguna yang memiliki pengalaman dalam
menggunakan SIA Accurate Selanjutnya peneliti menentukan jumlah responden
berdasarkan teori dengan pertimbangan jumlah populasi keterbatasan waktu dan
biaya maka dari itu peneliti mengkerucutkan daerah penelitian pada Jakarta Selatan
Jakarta Timur Jakarta Barat Dari 15 perusahaan yang menggunakan SIA Accurate
dan dijadikan target sampel penelitian 4 diantaranya menerima permohonan
penelitian yang diajukan dan 11 perusahaan lainnya menolak Dengan perkiraan
responden yang mencapai lebih dari 100 orang hal tersebut menurut beberapa ahli
(Guritno 2011 Wong 2013) telah mencakupi sampel yang dibutuhkan dalam
Structural Equation Modeling (SEM) maka peneliti mendapatkan jumlah
responden sebanyak 125 orang
52
34 Instrumen Penelitian
Instrumen penelitian ini berupa sebuah kuesioner yang berisi lembaran surat
pengantar dari peneliti sebagai permohonan untuk pengisiannya dan lembar kedua
dan ketiga yang berisikan pertanyaaan-pertanyaan penelitian Lembar pertanyaan
penelitian ini terdiri dari tujuh pertanyaan yang ditujukan sebagai data demografi
mengenai profil responden (1) jenis kelamin (2) pendidikan terakhir (3)
pengetahuan pengguna dalam keberadaan SIA Accurate (4) pengalaman
penggunaan SIA Accurate (5) skala intensitas akses SIA Accurate (6) tingkat
kesiapan terhadap keberhasilan penerapan SIA Accurate (7) status responden di
perusahaan dan empat puluh empat pertanyaan ditujukan sebagai data statistik
inferensial Daftar pertanyaan lengkap penelitian dapat dilihat pada bagian
lampiran Secara khusus peneliti menggunakan lima poin skala likert dari tingkatan
ldquoSangat Tidak Setujurdquo (1) sampai ldquoSangat Setujurdquo (5) untuk pengukuran dalam
kuesioner tersebut Berikut tabel 32 indikator dan butir pertanyaan penelitian
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian
Variabel Indikator Pertanyaan
Optimism
(OPT)
Easiness Sistem bebas dari kesulitan kendala dan
masalah
Connectivity Sistem dapat mudah terhubung dengan sistem
lain
Effectiveness Sistem berjalan secara efektif
Efficiency Sistem berjalan secara efisien
Productivity Sistem berjalan secara produktif
Innovativeness
(INN)
Problem Solving Sistem merupakan alat pemecah masalah bagi
penggunanya
Independence Sistem membantu pengguna bebas dari kendali
dan pengaruh
Challenge Sistem mendukung penggunanya untuk mencapai
tujuan dalam situasi atau masalah yang sulit
Stimulation Sistem mendorong penggunanya untuk mencapai
tujuan
Competitiveness Sistem mendukung penggunanya untuk menjadi
lebih sukses daripada pesaingnya
53
Tabel 3 2 Indikator dan Butir Pertanyaan Penelitian (lanjutan)
Variabel Indikator Pertanyaan
Discomfort
(DIS)
Complexity Sistem membingungkan pengguna dalam
penggunaannya
Difficulty Sistem tidak mudah untuk digunakan
Dependence Sistem tidak bebas untuk digunakan
Lack Of Support Sistem dijalankan tanpa dukungan operasi secara
penuh
Innapropriateness Sistem tidak sesuai dengan perencanaan
pengembangannya
Insecurity
(INS)
Failure Sistem tidak berhasil dijalankan sesuai rencana
pengembangannya
Threat Sistem berada dalam kondisi yang dapat
menyebabkan bahaya
Reducing Interaction Sistem membuat penggunanya menjadi kurang
dalam berinteraksi
Distraction Sistem membuat penggunanya tidak fokus kepada
yang sebenarnya penting untuk mereka
Incredulity Sistem meragukan untuk digunakan
Information
Quality
(INQ)
Accuracy Sistem menghasilkan informasi secara akurat
Timeliness Sistem menghasilkan informasi secara tepat waktu
Completeness Sistem menghasilkan informasi secara lengkap
Consistency Sistem menghasilkan informasi secara konsisten
sepanjang operasinya
Relevance Sistem menghasilkan informasi sesuai kebutuhan
penggunanya
System
Quality
(SYQ)
Ease of Use Sistem mudah dalam penggunaannya
Maintainability Sistem mudah dalam perawatannya
Response Time Sistem mampu merespon secara cepat mengikuti
perintah yang diberikan
Fuctionality Sistem mampu melakukan semua fungsi yang
disyaratkan dalam pengembangannya
Safety Sistem aman dalam penggunaanya
Service
Quality
(SVQ)
Responsiveness Sistem memberikan layanan secara cepat
Flexibility Sistem menyediakan layanan yang fleksibel sesuai
kondisi pengguna
Security Sistem memberikan layanan yang aman
Functionality Sistem menyediakan layanan yang sesuai
persyaratan dalam pengembangannya
Extension Sistem menyediakan layanan lebih dari fungsi yang
disyaratkan
User
Satisfaction
(USF)
Efficiency Pengguna puas dengan tingkat efisiensi sistem
Effectiveness Pengguna puas dengan tingkat efektifitas sistem
Flexibility Pengguna puas dengan tingkat fleksibilitas sistem
Overall Satisfaction Pengguna puas dengan kinerja sistem
Success
Information
System
(SIS)
IS Efficiency Sistem beroperasi secara efisien
IS Effectiveness Sistem beroperasi secara efektif
User Satisfaction Sistem meningkatkan kepuasan penggunanya
Productivity Improvement Sistem meningkatkan produktivitas
Competitive Advantage Sistem meningkatkan daya saing perusahaan
54
35 Pengumpulan dan Pemrosesan Data
Proses pengumpulan data yang dilakukan oleh peneliti ialah menyebar kuesioner
secara langsung kepada respondenpengguna SIA Accurate Penyebaran kuesioner
dilakukan secara langsung pada beberapa perusahaan pengguna SIA Accurate di
Jakarta Prosedur awal yang dilakukan dalam kegiatan pengumpulan data adalah
perizinan yang diajukan peneliti kepada perusahaan terkait setelah disetujui proses
pengambilan data dilakukan dengan menyerahkan kuesioner kepada perwakilan
masing-masing perusahaan dan menjelaskan bagaimana cara pengisian kuesioner
tersebut Proses pengumpulan data dilakukan selama tiga bulan dibeberapa
perusahaan pengguna SIA Accurate di Jakarta Berdasarkan hasil penyebaran
kuesioner peneliti berhasil mengumpulkan 125 kuesioner secara langsung kepada
pengguna yang telah menggunakan SIA Accurate Keseluruhan kuesioner yang
diperoleh dinyatakan valid karena sesuai dengan kriteria dan dinyatakan lengkap
36 Analisis dan Interpretasi Data
Analisis data dibagi menjadi dua yaitu analisis demografis dan analisis statistis
inferensial Pertama peneliti melakukan analisis data demografis dengan
menggunakan perangkat lunak Ms Word 2016 Kedua peneliti melakukan analisis
statistis inferensial menggunakan SmartPLS versi 30 terdapat dua analisis yang
dilakukan oleh penelti dalam tahap ini yaitu analisis measurement model (outer
model) dan structural model (inner model) Measurement model (outer model)
dilakukan melalui proses pengujian validitas dan reliabilitas outer model melalui
indikator reliability internal consistency reliability convergent validity dan
55
discriminant validity Sedangkan pengujian structural model (inner model) melalui
path ceofficient (β) coefficient of determination (R2) t-test melalui metode
bootstrapping effect size (f2) predictive relevance (Q2) dan relative impact (q2)
menggunakan metode pengujian blindfolding Setelah itu untuk interpretasi hasil
peneliti mendiskusikan hasil analisis demografi responden dengan kondisi lapangan
yang berjalan dan juga menterjemahkan hasil analisis model secara statistik
kuantitatif dengan membandingkan dan mempertimbangkan sejumlah literatur
terkait sebelumnya
56
BAB IV
HASIL ANALISIS DAN INTERPRETASI
41 Hasil Analisis
411 Hasil Analisis Demografis
Hasil analisis demografis dilakukan pada bagian profil responden dan untuk
menghasilkan informasi demografis terkait profil responden tingkat pendidikan
dan bagaimana responden tersebut menilai kemampuannya menggunakan
komputer
1) Jenis Kelamin
Gambar 41 memperlihatkan bahwa dari 125 data responden yang
terlibat dalam penelitian ini sebagian besar responden berjenis kelamin
laki-laki yaitu sebanyak 70 orang (56) dan jumlah dari responden
perempuan yaitu sebanyak 55 orang (44)
Gambar 4 1 Diagram Jenis Kelamin Responden
Laki-laki
56
Perempuan
44
Laki-laki Perempuan
57
2) Pendidikan Terakhir
Gambar 42 menunjukan bahwa responden yang terlibat dalam
penelitian ini memiliki keragaman tingkat pendidikan Sebanyak 71
responden (57) merupakan lulusan S1 25 responden (20) lulusan
SLTA 23 responden (18) merupakan lulusan Diploma dan 6 responden
merupakan lulusan S2 (5)
Gambar 4 2 Diagram Pendidikan Terakhir Responden
3) Pengetahuan mengenai Keberadaan Sistem
Berdasarkan gambar 43 dari jumlah 125 responden mayoritas
sudah mengetahui mengenai keberadaan SIA Accurate yaitu sebanyak 119
responden (95) sisanya sebanyak 6 orang (5) belum mengetahui
mengenai adanya SIA Accurate
SLTA
20
Diploma
18S1
57
S2
5
SLTA Diploma S1 S2
58
Gambar 4 3 Diagram Pengetahuan Keberadaan Sistem
4) Pengalaman Penggunaan Sistem
Pengalaman responden dalam menggunakan sistem di institusi atau
perusahaan tersebut adalah lt1 tahun sebanyak 69 (55) 1-3 tahun
sebanyak 15 (12) 3-5 tahun sebanyak 16 (13) dan gt5 tahun sebanyak
25 (20 ) responden Gambar 44 menunjukan durasi pengalaman
responden dalam menggunakan SIA Accurate di penelitian ini
Gambar 4 4 Diagram Pengalaman Penggunaan Sistem
Tidak5
Iya95
Tidak Iya
lt 1 Tahun
55
1 - 3 Tahun
12
3 - 5 Tahun
13
gt 5 Tahun
20
lt 1 Tahun 1 - 3 Tahun 3 - 5 Tahun gt 5 Tahun
59
5) Skala Intensitas Penggunaan Sistem
Skala intensitas responden dalam menggunakan sistem dalam
pekerjaan di institusi atau perusahaan tersebut adalah ldquoselalurdquo sebanyak 79
responden (63) ldquoterkadangrdquo sebanyak 30 (24) ldquojarangrdquo sebanyak 16
(13) dan ldquotidak pernahrdquo sebanyak 0 (0 ) responden Gambar 45
menunjukan durasi pengalaman responden dalam menggunakan SIA
Accurate di penelitian ini
Gambar 4 5 Diagram Skala Intensitas Penggunaan Sistem
6) StatusPosisi Pekerjaan
Berdasarkan gambar 46 dapat diketahui bahwa responden pada
penelitian ini bagian marketing sebanyak 43 orang (34) dilanjutkan oleh
bagian logistik sebanyak 37 orang (30) bagian keuangan sebanyak 13
orang (11) bagian Admin sebanyak 24 orang (19) dan terakhir bagian
TI sebanyak 8 orang (6)
Selalu
63
Terkadang
24
Jarang
13
Selalu Terkadang Jarang
60
Gambar 4 6 StatusPosisi Pekerjaan
7) Kemampuan Penggunaan Komputer
Gambar 47 menunjukan penilaian responden atas kapabilitas
penggunaan komputer Hasil ini diambil berdasarkan jawaban responden
atas pertanyaan kemampuan penggunaan komputer yang memiliki pilihan
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil dan Sangat Tidak Terampil
Sebanyak 20 (16) responden menjawab ldquoSangat Terampilrdquo 87 (70)
responden menjawab ldquoTerampilrdquo dan 18 responden menjawab ldquoTidak
Terampilrdquo
Gambar 4 7 Diagram Kemampuan Penggunaan Komputer
Marketing
34
Keuangan
11Admin
19
Logistik
30
TI
6
Marketing Keuangan Admin Logistik TI
Sangat Terampil
17
Terampil
68
Tidak Terampil
15
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil
61
412 Hasil Analisis Pengukuran Model
Analisis pengukuran model (measurement model) dilakukan melalui empat tahap
pengujian seperti yang sudah dilakukan oleh beberapa peneliti sebelumnya Empat
pengujian itu adalah individual item reliability internal consistency reliability
average variance extracted dan discriminant validity (Afthanorhan 2013 Hair
2012 Ringle 2015 Subiyakto 2015 Wong 2013 Yamin 2011) Berikut ini adalah
penjelasan tentang pelaksanaan dan hasil dari empat pengujian tersebut
1) Uji Individual Item Reliabilty
Standardized loading factor menggambarkan besarnya korelasi
antara setiap item pengukuran (indikator) dengan konstruknya dengan
melihat nilai outer loading Nilai outer loading diatas 07 dapat dikatakan
baik artinya bahwa indikator tersebut dikatakan valid sebagai indikator yang
mengukur konstruk Mengacu pada standar nilai outer loading setelah
melalui pengujian pada SmartPLS 30 dengan hasil pada tabel 41 dan
gambar 48 dilakukan penghapusan pada tiga indikator yang memiliki outer
loading dibawah 07 yaitu INN1 INQ1 dan INQ2 Setelah penghapusan
ketiga indikator tersebut setelah diuji kembali menggunakan SmartPLS 30
seluruh outer loading sudah memenuhi syarat gt07Internal Consistency
dengan hasil pada tabel 42 dan gambar 49
62
Tabel 4 1 Hasil Awal Uji Loading Factor
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884
DIS2 0933
DIS3 0920
DIS4 0935
DIS5 0881
INN1 -0008
INN2 0895
INN3 0881
INN4 0888
INN5 0757
INQ1 0699
INQ2 0145
INQ3 0848
INQ4 0750
INQ5 0748
INS1 0893
INS2 0901
INS3 0915
INS4 0875
INS5 0840
OPT1 0856
OPT2 0856
OPT3 0855
OPT4 0793
OPT5 0818
SIS1 0894
SIS2 0897
SIS3 0902
SIS4 0899
SIS5 0890
SVQ1 0914
SVQ2 0907
SVQ3 0890
SVQ4 0897
SVQ5 0868
SYQ1 0903
SYQ2 0778
SYQ3 0852
SYQ4 0864
SYQ5 0882
USF1 0835
USF2 0821
USF3 0859
USF4 0779
63
Tabel 4 2 Hasil Uji Loading Factor Setelah Penghapusan Indikator
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884
DIS2 0933
DIS3 0920
DIS4 0935
DIS5 0881
INN1
INN2 0895
INN3 0881
INN4 0888
INN5 0757
INQ1
INQ2
INQ3 0848
INQ4 0750
INQ5 0748
INS1 0893
INS2 0901
INS3 0915
INS4 0875
INS5 0840
OPT1 0856
OPT2 0856
OPT3 0855
OPT4 0793
OPT5 0818
SIS1 0894
SIS2 0897
SIS3 0902
SIS4 0899
SIS5 0890
SVQ1 0914
SVQ2 0907
SVQ3 0890
SVQ4 0897
SVQ5 0868
SYQ1 0903
SYQ2 0778
SYQ3 0852
SYQ4 0864
SYQ5 0882
USF1 0835
USF2 0821
USF3 0859
USF4 0779
Keterangan
Dihapus
64
2) Uji Internal Consistency Reliability
Pengujian ini dilakukan dengan melihat hasil nilai composite
reliability (CR) dengan batas ambang di atas 07 Hasilnya dapat dilihat pada
Tabel 43 bahwa nilai CR dari semua variabel di atas 07 sehingga memenuhi
syarat dan valid untuk digunakan dalam model penelitian ini
Tabel 4 3 Hasil Uji Composite Reliability
Composite Reliability
DIS 0960
INN 0917
INQ 0852
INS 0948
OPT 0921
SIS 0953
SVQ 0953
SYQ 0933
USF 0894
3) Uji Average Variance Extracted
Pengujian convergent validity selanjutnya dilakukan dengan melihat
nilai average variance extracted (AVE) Nilai ini menggambarkan besaran
varian atau keragaman variabel manifes (indikator) yang dapat dikandung
oleh variabel laten (konstruk) Nilai AVE minimal 05 menunjukan ukuran
convergent validity yang baik Artinya variabel laten (konstruk) dapat
menjelaskan rata-rata lebih dari setengah variance dari indikator-
indikatornya Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 44 yang menunjukan bahwa
nilai AVE dari semua variabel di atas 05 sehingga memenuhi syarat untuk
digunakan
65
Tabel 4 4 Hasil Uji Average Variance Extracted (AVE)
Average Variance Extracted (AVE)
DIS 0829
INN 0735
INQ 0658
INS 0784
OPT 0699
SIS 0804
SVQ 0802
SYQ 0736
USF 0679
4) Discrimant Validity
Pengujian ini dapat dilakukan melalui dua cara yaitu dengan memeriksa
cross loading pertama dilakukan dengan membandingkan korelasi indikator
dengan konstruknya dan konstruk blok lainnya Bila korelasi antara indikator
dengan konstruknya lebih tinggi dari korelasi dengan konstruk blok lainnya
hal ini menunjukkan konstruk tersebut memprediksi ukuran pada blok mereka
lebih baik dari blok lainnya Selanjutnya dengan memeriksa cross loading
Fornell-Lackerrsquos yaitu dengan membandingkannya dengan nilai akar AVE
dimana nilai akar AVE harus lebih tinggi daripada korelasi antara konstruk
dengan konstruk lainnya Hasilnya dapat dilihat pada tabel 45 dan indikator
yang diberi blok kuning pada setiap variabel memiliki nilai lebih tinggi dari
korelasi dengan konstruk blok lainnya
66
Tabel 4 5 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading)
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS1 0884 0535 0039 0723 0036 0012 0095 0033 0076
DIS2 0932 0485 0040 0766 0065 0035 0166 0143 0111
DIS3 0920 0538 0038 0739 0096 0020 0124 0066 0090
DIS4 0936 0507 0080 0784 0106 0032 0166 0117 0141
DIS5 0880 0471 -0017 0704 0016 -0057 0085 0026 0026
INN2 0551 0895 0060 0539 0068 0168 0169 0146 0209
INN3 0420 0881 0135 0408 0176 0215 0232 0225 0311
INN4 0398 0889 0060 0363 0159 0174 0248 0226 0222
INN5 0539 0757 0058 0498 0120 0164 0287 0245 0197
INQ3 0082 0179 0882 0134 0542 0351 0634 0627 0524
INQ4 -0018 0004 0809 0071 0451 0182 0489 0535 0277
INQ5 0040 0011 0736 0098 0299 0334 0224 0221 0443
INS1 0744 0492 0091 0890 0018 0075 0132 0120 0120
INS2 0734 0452 0128 0901 0006 0098 0194 0168 0190
INS3 0741 0489 0125 0915 0039 0069 0174 0151 0180
INS4 0714 0443 0130 0877 0034 0084 0164 0152 0156
INS5 0718 0452 0063 0841 -0048 0033 0050 0037 0111
OPT1 0116 0213 0431 0040 0856 0446 0636 0597 0521
OPT2 0133 0161 0479 0079 0855 0487 0703 0623 0554
OPT3 0031 0131 0529 -0043 0855 0495 0672 0635 0559
OPT4 0022 0095 0366 -0023 0793 0408 0627 0577 0431
OPT5 0031 0061 0441 0025 0818 0376 0638 0599 0420
SIS1 0095 0181 0268 0109 0460 0895 0612 0523 0700
SIS2 -0039 0150 0279 0020 0475 0898 0583 0473 0701
SIS3 0039 0215 0374 0120 0480 0901 0641 0585 0791
SIS4 0010 0193 0438 0072 0505 0899 0642 0578 0736
SIS5 -0012 0216 0275 0063 0464 0890 0617 0526 0689
SVQ1 0166 0279 0435 0182 0706 0619 0914 0837 0578
SVQ2 0085 0205 0493 0100 0733 0590 0907 0744 0611
SVQ3 0154 0249 0598 0173 0657 0675 0890 0838 0682
SVQ4 0116 0243 0532 0162 0729 0660 0897 0823 0654
SVQ5 0164 0275 0496 0173 0688 0539 0868 0759 0599
SYQ1 0142 0289 0541 0192 0682 0604 0878 0905 0597
SYQ2 0028 0173 0418 0076 0496 0383 0586 0778 0518
SYQ3 0079 0158 0464 0090 0604 0478 0708 0850 0569
SYQ4 0090 0241 0494 0185 0621 0536 0787 0867 0582
SYQ5 0084 0208 0567 0107 0687 0544 0839 0883 0563
USF1 0111 0254 0489 0129 0533 0628 0587 0599 0835
USF2 0121 0137 0408 0136 0464 0650 0512 0464 0820
USF3 0043 0275 0501 0106 0491 0732 0633 0579 0858
USF4 0103 0247 0328 0225 0483 0648 0563 0526 0781
67
Tabel 4 6 Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading Fornell-Lackerrsquos)
DIS INN INQ INS OPT SIS SVQ SYQ USF
DIS 0911
INN 0552 0857
INQ 0050 0096 0811
INS 0821 0523 0129 0885
OPT 0081 0160 0541 0019 0836
SIS 0021 0214 0366 0087 0532 0897
SVQ 0153 0279 0572 0176 0785 0691 0895
SYQ 0102 0253 0583 0156 0726 0600 0894 0858
USF 0112 0280 0527 0179 0598 0808 0699 0660 0824
Tabel 46 menunjukan bahwa nilai akar AVE lebih tinggi daripada
korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya Sehingga berdasarkan hasil
pemeriksaan dua tahap cross loading diketahui bahwa tidak ada masalah dalam
uji discriminant validity
68
Gambar 4 8 Hasil Awal Analisis Outer Model
69
Gambar 4 9 Hasil Akhir Analisis Outer Model Setelah Penghapusan Indikator
70
413 Hasil Struktur Model
Analisis struktur model dilakukan melalui enam tahapan pengujian yaitu
pengujian path coefficient (β) coefficient of determination (R2) t-test
menggunakan metode bootstrapping effect size (f2) predictive relevance (1198762)
dan relative impact (1199022) (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Wong 2013 Yamin
2011) Secara grafis hasilnya dapat dilihat pada Tabel 413 Berikut adalah
penjelasan dari ke enam tahap pengujian
1) Path Coefficient (β)
Pengujian ini dilakukan dengan melihat nilai ambang batas yaitu di atas 01
dimana jalur (path) dapat dinyatakan memiliki pengaruh dalam model jika
hasil nilai uji path coefficient berada diatas 01 Hasilnya dari 23 jalur
hipotesis yang ada pada model penelitian ini 8 memiliki pengaruh yang tidak
signifikan dapat dilihat pada tabel 47 dan gambar hasil nilai uji path
coefficient semuanya memiliki nilai diatas 01
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient
Jalur Β
DIS -gt INQ -0271
DIS -gt SVQ -0180
DIS -gt SYQ -0273
DIS -gt USF -0159
INN -gt INQ -0030
INN -gt SVQ 0129
INN -gt SYQ 0133
INN -gt USF 0129
INQ -gt SIS -0157
71
Tabel 4 7 Hasil Uji Path Coefficient (lanjutan)
Jalur β
INQ -gt USF 0160
INS -gt INQ 0356
INS -gt SVQ 0242
INS -gt SYQ 0296
INS -gt USF 0137
OPT -gt INQ 0561
OPT -gt SVQ 0774
OPT -gt SYQ 0721
OPT -gt USF 0132
SVQ -gt SIS 0437
SVQ -gt USF 0401
SYQ -gt SIS -0152
SYQ -gt USF 0075
USF -gt SIS 0686
2) Coefficient of Determination (R2)
Pengujian ini dilakukan untuk menjelaskan varian dari tiap target endogenous
variabel (variabel yang dianggap dipengaruhi oleh variabel lain dalam model)
dengan standar pengukuran sekitar 0670 sebagai kuat sekitar 0333 moderat
dan 0190 atau di bawahnya menunjukan tingkat varian yang lemah
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Wong 2013) Tabel 48
menunjukan bahwa R2 dari Information Quality (INQ) memiliki nilai 0332
R2 dari Success Information S (SIS) memiliki nilai 0708 R2 dari Service
Quality (SVQ) memiliki nilai 0658 R2 dari System Quality (SYQ) memiliki
nilai 0575 dan R2 dari User Satisfaction (USF) memiliki nilai 0536 Hal
tersebut dapat diartikan bahwa Optimism (OPT) Innovativeness (INN)
Discomfort (DIS) Insecurity (INS) menjelaskan secara moderat (332 )
varian dari INQ selanjutnya menjelaskan secara kuat (708 ) varian dari
SIS selanjutnya menjelaskan secara moderat (658 ) varian dari SVQ
selanjutnya menjelaskan secara moderat (575 ) varian dari SYQ Disisi
72
lain INQ SVQ dan SYQ menjelaskan secara moderat (536 ) varian dari
USF
Tabel 4 8 Hasil Uji Coefficient of Determination (R-Square)
Variabel Endogen R Square
INQ 0332
SIS 0708
SVQ 0658
SYQ 0575
USF 0536
3) T-test
Pengujian ini dilakukan dengan metode bootstrapping menggunakan uji two-
tailed dengan tingkat signifikansi 5 (005) untuk menguji hipotesis-
hipotesis penelitian Hipotesis tersebut akan diterima jika memiliki t-test lebih
besar dari 196 (Afthanorhan 2013 Hair 2012 Ringle 2015 Wong 2013)
Adapun tingkat signifikansi lain yaitu 10 akan diterima jika memiliki t-test
165 (Hair et al 2011)
Gambar 4 10 Hasil Uji T-test
73
Gambar 410 diatas menunjukan bahwa ada 14 dari 23 hipotesis yang
diterima dan sisanya ditolak Berikut penjelasan hasil nilai t-test yang dapat
dilihat pada tabel 49
Tabel 4 9 Hasil Uji T-test
Hubungan antar Variabel
(Dependen -gt Independen) T-test
DIS -gt INQ 1929
DIS -gt SVQ 1626
DIS -gt SYQ 2181
DIS -gt USF 1518
INN -gt INQ 0254
INN -gt SVQ 1792
INN -gt SYQ 1811
INN -gt USF 1450
INQ -gt SIS 2123
INQ -gt USF 1254
INS -gt INQ 2547
INS -gt SVQ 2527
INS -gt SYQ 2668
INS -gt USF 1433
OPT -gt INQ 7128
OPT -gt SVQ 16486
OPT -gt SYQ 14434
OPT -gt USF 0993
SVQ -gt SIS 3371
SVQ -gt USF 2412
SYQ -gt SIS 1107
SYQ -gt USF 0397
USF -gt SIS 7666
4) Effect Size (f2)
Pada tahap ini dilakukan pengujian untuk mengetahui pengaruh variabel
tertentu terhadap variabel lainnya dalam struktur model dengan nilai ambang
batas sekitar 002 untuk pengaruh kecil 015 untuk menengah dan 035 untuk
pengaruh besar Dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut
74
Dimana
Nilai yang diperoleh ketika konstruk eksogen dimasukkan ke
model
Nilai yang diperoleh ketika konstruk eksogen dikeluarkan dari
model
Seperti yang dapat dilihat pada Tabel 410 hasil dari pengujian terhadap 23
jalur yang ada pada penelitian ini 4 jalur memiliki pengaruh yang besar dan 19
jalur lainnya memiliki pengaruh yang kecil
Tabel 4 10 Hasil Uji Effect Size
Jalur f2
Analisis f2 R2-in R2-ex sum f2
DIS -gt INQ 0332 0310 003342 Kecil
DIS -gt SVQ 0658 0649 002735 Kecil
DIS -gt SYQ 0575 0552 005414 Kecil
DIS -gt USF 0536 0529 001439 Kecil
INN -gt INQ 0332 0332 000048 Kecil
INN -gt SVQ 0658 0647 003321 Kecil
INN -gt SYQ 0575 0536 009179 Kecil
INN -gt USF 0536 0525 002300 Kecil
INQ -gt SIS 0708 0693 004967 Kecil
INQ -gt USF 0536 0520 003377 Kecil
INS -gt INQ 0332 0293 005889 Kecil
INS -gt SVQ 0658 064 005370 Kecil
INS -gt SYQ 0575 0547 006591 Kecil
INS -gt USF 0551 0531 004359 Kecil
OPT -gt INQ 0332 0029 045428 Besar
OPT -gt SVQ 0658 0081 168985 Besar
OPT -gt SYQ 0575 0075 117652 Besar
OPT -gt USF 0536 0539 - 000715 Kecil
SVQ -gt SIS 0708 0674 011464 Kecil
SVQ -gt USF 0536 0512 005100 Kecil
SYQ -gt SIS 0708 0703 001548 Kecil
SYQ -gt USF 0536 0535 000146 Kecil
USF -gt SIS 0708 0480 077795 Besar
75
5) Predictive Relevance (1198762)
Pengujian ini dilakukan dengan metode blindfolding untuk memberikan bukti
bahwa variabel tertentu yang digunakan dalam model mempunyai keterkaitan
prediktif (predictive relevance) dengan variabel lainnya dalam model dengan
ambang batas pengukuran di atas nol sama seperti pada Tabel 411
(Afthanorhan 2013 Hair 2012 Wong 2013)
Tabel 4 11 Hasil Uji Predictive Relevance
Variabel Endogen Q Square
INQ 0201
SIS 0525
SVQ 0486
SYQ 0388
USF 0323
6) Relative Impact (1199022)
Pengujian ini dilakukan dengan metode blindfolding untuk mengukur relatif
pengaruh dari sebuah keterkaitan prediktif suatu variabel tertentu dengan
variabel lainnya dengan nilai ambang batas sekitar 002 untuk pengaruh kecil
015 untuk pengaruh menengahsedang dan 035 untuk pengaruh besar (Hair
et al 2012) Rumus yang digunakan untuk perhitungan 1199022 adalah sebagai
berikut
q2 = 1198762 119894119899119888119897119906119889119890 minus 1198762 119890119909119888119897119906119889119890
1minus 1198762 119894119899119888119897119906119889119890
Tabel 412 menunjukan hasil bahwa 3 jalur mempunyai nilai yang besar
1 memiliki pengaruh sedang dan 19 jalur lainnya memiliki pengaruh kecil
76
Tabel 4 12 Hasil Uji Relative Impact
Jalur q2
Analisis q2 Q2-in Q2-ex sum q2
DIS -gt INQ 0201 0187 0018 Kecil
DIS -gt SVQ 0486 0480 0012 Kecil
DIS -gt SYQ 0388 0372 0026 Kecil
DIS -gt USF 0323 0320 0004 Kecil
INN -gt INQ 0201 0202 - 0001 Kecil
INN -gt SVQ 0486 0487 - 0002 Kecil
INN -gt SYQ 0388 0380 0013 Kecil
INN -gt USF 0323 0318 0007 Kecil
INQ -gt SIS 0525 0514 0023 Kecil
INQ -gt USF 0323 0314 0013 Kecil
INS -gt INQ 0201 0176 0031 Kecil
INS -gt SVQ 0486 0472 0027 Kecil
INS -gt SYQ 0388 0369 0031 Kecil
INS -gt USF 0323 0321 0003 Kecil
OPT -gt INQ 0201 0012 0237 Menengah
OPT -gt SVQ 0486 0055 0839 Besar
OPT -gt SYQ 0388 0048 0556 Besar
OPT -gt USF 0323 0325 - 0003 Kecil
SVQ -gt SIS 0525 0499 0055 Kecil
SVQ -gt USF 0323 0312 0016 Kecil
SYQ -gt SIS 0525 0522 0006 Kecil
SYQ -gt USF 0323 0325 - 0003 Kecil
USF -gt SIS 0525 0353 0362 Besar
77
Tabel 4 13 Hasil Analisis Struktural Model
Hipotesis β t-test R2
f2 q2 Analyses
No Jalur R2-in R2-ex sum f2 Q2-in Q2-ex sum q2 β t-test R2 f2 Q2 q2
H1 OPT -gt INQ 0561 7128 0332 0332 0029 045428 0201 0012 0237 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Menengah
H2 OPT -gt SYQ 0721 14434 0575 0575 0075 117652 0388 0048 0556 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Besar
H3 OPT -gt SVQ 0774 16486 0658 0658 0081 168985 0486 0055 0839 Signifikan Diterima Cukup Besar Predictive Relevance Besar
H4 OPT -gt USF 0132 0993 0536 0536 0539 - 000715 0323 0325 - 0003 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H5 INN -gt INQ -0030 0254 0332 0332 0332 000048 0201 0202 - 0001 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H6 INN -gt SYQ 0133 1811 0575 0575 0536 009179 0388 0380 0013 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H7 INN -gt SVQ 0129 1792 0658 0658 0647 003321 0486 0487 - 0002 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H8 INN -gt USF 0129 1450 0536 0536 0525 002300 0323 0318 0007 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H9 DIS -gt INQ -0271 1929 0332 0332 0310 003342 0201 0187 0018 Tidak Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H10 DIS -gt SYQ -0273 2181 0575 0575 0552 005414 0388 0372 0026 Tidak Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H11 DIS -gt SVQ -0180 1626 0658 0658 0649 002735 0486 0480 0012 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H12 DIS -gt USF -0159 1518 0536 0536 0529 001439 0323 0320 0004 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H13 INS -gt INQ 0356 2547 0332 0332 0293 005889 0201 0176 0031 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H14 INS -gt SYQ 0296 2668 0575 0575 0547 006591 0388 0369 0031 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H15 INS -gt SVQ 0242 2527 0658 0658 064 005370 0486 0472 0027 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H16 INS -gt USF 0137 1433 0551 0551 0531 004359 0323 0321 0003 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H17 INQ -gt USF 0160 1254 0536 0536 0520 003377 0323 0314 0013 Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H18 INQ -gt SIS -0157 2123 0708 0708 0693 004967 0525 0514 0023 Tidak Signifikan Diterima Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H19 SYQ -gt USF 0075 0397 0536 0536 0535 000146 0323 0325 - 0003 Tidak Signifikan Ditolak Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H20 SYQ -gt SIS -0152 1107 0708 0708 0703 001548 0525 0522 0006 Tidak Signifikan Ditolak Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H21 SVQ -gt USF 0401 2412 0536 0536 0512 005100 0323 0312 0016 Signifikan Diterima Cukup Kecil Predictive Relevance Kecil
H22 SVQ -gt SIS 0437 3371 0708 0708 0674 011464 0525 0499 0055 Signifikan Diterima Kuat Kecil Predictive Relevance Kecil
H23 USF -gt SIS 0686 7666 0708 0708 0480 077795 0525 0353 0362 Signifikan Diterima Kuat Besar Predictive Relevance Besar
78
42 Interpretasi Hasil dan Pembahasan
421 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Analisis Data Demografis
Berdasarkan hasil analisis informasi demografis responden peneliti melakukan
interpretasi dan mendiskusikan hasil analisisnya sebagai berikut
1) Jenis Kelamin
Gambar 41 memperlihatkan bahwa dari 125 data responden yang
terlibat dalam penelitian ini sebagian besar responden berjenis kelamin
laki-laki yaitu sebanyak 70 orang (56) dan jumlah dari responden
perempuan yaitu sebanyak 55 orang (44)
2) Pendidikan Terakhir
Gambar 42 menunjukan bahwa responden yang terlibat dalam
penelitian ini memiliki keragaman tingkat pendidikan Sebanyak 71
responden (57) merupakan lulusan S1 25 responden (20) lulusan
SLTA 23 responden (18) merupakan lulusan Diploma dan 6 responden
merupakan lulusan S2 (5) Beragamnya tingkat pendidikan responden
akan berimplikasi terhadap variasi jawaban serta peneliti menilai bahwa
kuesioner penelitian akan mampu dipahami
3) Pengetahuan mengenai Keberadaan Sistem
Berdasarkan gambar 43 dari jumlah 125 responden mayoritas
sudah mengetahui mengenai keberadaan SIA Accurate yaitu sebanyak 119
responden (95) sisanya sebanyak 6 orang (5) belum mengetahui
mengenai adanya SIA Accurate
79
4) Pengalaman Penggunaan Sistem
Pengalaman responden dalam menggunakan sistem di institusi atau
perusahaan tersebut adalah lt1 tahun sebanyak 69 (55) 1-3 tahun
sebanyak 15 (12) 3-5 tahun sebanyak 16 (13) dan gt5 tahun sebanyak
25 (20 ) responden Gambar 44 menunjukan durasi pengalaman
responden dalam menggunakan SIA Accurate di penelitian ini
5) Skala Intensitas Penggunaan Sistem
Skala intensitas responden dalam menggunakan sistem dalam
pekerjaan di institusi atau perusahaan tersebut adalah ldquoselalurdquo sebanyak 79
responden (63) ldquoterkadangrdquo sebanyak 30 (24) ldquojarangrdquo sebanyak 16
(13) dan ldquotidak pernahrdquo sebanyak 0 (0 ) responden Gambar 45
menunjukan durasi pengalaman responden dalam menggunakan SIA
Accurate di penelitian ini
6) StatusPosisi Pekerjaan
Berdasarkan gambar 46 dapat diketahui bahwa responden pada
penelitian ini bagian marketing sebanyak 43 orang (34) dilanjutkan oleh
bagian logistik sebanyak 37 orang (30) bagian keuangan sebanyak 13
orang (11) bagian Admin sebanyak 24 orang (19) dan terakhir bagian
TI sebanyak 8 orang (6)
7) Kemampuan Penggunaan Komputer
Gambar 47 menunjukan penilaian responden atas kapabilitas
penggunaan komputer Hasil ini diambil berdasarkan jawaban responden
atas pertanyaan kemampuan penggunaan komputer yang memiliki pilihan
80
Sangat Terampil Terampil Tidak Terampil dan Sangat Tidak Terampil
Sebanyak 20 (16) responden menjawab ldquoSangat Terampilrdquo 87 (70)
responden menjawab ldquoTerampilrdquo dan 18 responden menjawab ldquoTidak
Terampilrdquo Hal tersebut menandakan bahwa kemampuan responden sudah
cukup baik dalam menggunakan komputer Peneliti memperkirakan hal ini
berkaitan dengan mayoritas responden berusia dibawa 30 tahun yang
popular disebut dengan generasi Y (Anantatmula 2012) yang dianggap
telah terbiasa dengan penggunaan teknologi informasi
422 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Pengukuran Model
Berdasarkan hasil analisis model pengukuran ada beberapa poin penting
yang harus diperhatikan yaitu sebagai berikut
1) Hasil akhir dari analisis telah menunjukan bahwa pengukuran model dari
model penelitian ini telah memenuhi syarat dan memiliki karakteristik yang
baik sehingga layak untuk dilanjutkan ke tahap analisis struktur model untuk
menguji inner model
2) Terdapat tiga indikator yang memiliki nilai outer loading dibawah 07 yaitu
INN1 INQ1 dan INQ2 Namun hal tersebut masih dapat ditoleransi dengan
melihat nilai composite reliability diatas 07
Peneliti beranggapan bahwa hal-hal pada poin dua disebabkan karena
pertimbangan waktu kerja para responden menyebabkan proses pengisian
kuesioner yang tidak didampingi langsung oleh peneliti sehingga memungkinkan
adanya pemaknaan pertanyaan yang tidak tepat Terkait dengan hal ini meskipun
pembuatan instrumen dan penjelasan awal kepada beberapa pihak yang mewakili
81
penerimaan kuesioner penelititan pada setiap perusahaan dalam penelitian ini telah
dilakukan dengan sebaik mungkin hal-hal di luar rencana dan kendali tidak dapat
dihindari khususnya saat pelaksanaan penelitian di lapangan
423 Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Struktural Model
Bagian ini akan memaparkan interpretasi dan diskusi berdasarkan hasil dari enam
tahap analisis struktur model yaitu path coefficient (β) coefficient of determination
(R2) t-test menggunakan metode bootstrapping effect size (f2) predictive relevance
(1198762) dan relative impact (1199022) Berikut adalah pemaparan yang dilakukan dengan
mengikuti pertanyaan-pertanyaan penelitian dan hipotesis-hipotesis yang telah
dirumuskan sebelumnya
H1 Apakah Optimisme (Optimism) berpengaruh secara signifikan terhadap
Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
pertama (H1) diterima Artinya Optimisme (Optimism) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0561 Dilihat dari nilai f2 hipotesis OPTrarrINQ memiliki pengaruh
besar tetapi q2 pengaruh yang menengah serta memiliki nilai yang lemah dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT yang terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
82
ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang
dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel OPT tidak memiliki
pengaruh yang signifikan terhadap INQ
H2 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kualitas Sistem
(System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua (H2) diterima Artinya Optimisme (Optimsm) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality) dengan nilai path coefficient
(β) 0721 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis OPTrarrSYQ memiliki pengaruh yang
besar serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of determination (R2)
Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output
(Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang
menyatakan variabel OPT memiliki nilai signifikan terhadap SYQ dan juga terdapat
pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H3 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tiga (H3) diterima Artinya Optimisme (Optimsm) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0774 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis OPTrarrSVQ memiliki
83
pengaruh yang besar serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of
determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model
input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti 2017
Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT memiliki nilai signifikan terhadap
SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini
memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output
H4 Apakah Optimisme (Optimsm) berpengaruh positif terhadap Kepuasan
Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-empat (H4) tidak diterima Artinya Optimisme (Optimsm) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
walaupun nilai path coefficient (β) 0132 Dilihat dari nilai f2 dan coefficient of
determination (R2) hipotesis OPTrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta
memiliki nilai yang cukup dilihat dari q2 Hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel OPT memiliki nilai
signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada dimensi input dalam model
penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
84
H5 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh secara signifikan terhadap
Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-lima (H5) tidak diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
dengan nilai path coefficient (β) -0030 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INNrarrINQ memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang kecil dilihat
dari coefficient of determination (R2) Hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN memiliki nilai
signifikan terhadap INQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model
penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H6 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-enam (H6) diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality) dengan nilai path coefficient
(β) 0133 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrSYQ memiliki pengaruh
tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient
of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model
input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017)
85
yang menyatakan variabel INN terdapat pada dimensi input dalam model penelitian
ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output Namun
hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Gusti (2017) yang menyatakan
variabel INN tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap SYQ
H7 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kualitas
Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tujuh (H7) diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) memiliki pengaruh yang
siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality) dengan nilai path
coefficient (β) 0129 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrSVQ memiliki
pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti
2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN memiliki nilai signifikan
terhadap SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini
memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun output
H8 Apakah Inovasi (Innovativeness) berpengaruh positif terhadap Kepuasan
Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-delapan (H8) tidak diterima Artinya Inovasi (Innovativeness) tidak memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) dengan
86
nilai path coefficient (β) 0129 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INNrarrUSF
memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang
dilakukan oleh Gusti (2017) bahwa variabel INN tidak memiliki pengaruh yang
signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INN terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
ataupun output
H9 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif secara
signifikan terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sembilan (H9) diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information
Quality) dengan nilai path coefficient (β) -0271 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai
dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan
peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS yang
terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak
87
sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan
variabel DIS tidak memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap INQ
H10 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kualitas Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sepuluh (H10) diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
dengan nilai path coefficient (β) -0273 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
DISrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap SYQ
H11 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kualitas Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sebelas (H11) tidak diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service
88
Quality) dengan nilai path coefficient (β) -0180 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrSVQ memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup
dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap SVQ Namun hasil ini tidak
sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis
1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS
yang terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H12 Apakah Ketidaknyamanan (Discomfort) berpengaruh negatif terhadap
Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua belas (H12) tidak diterima Artinya Ketidaknyamanan (Discomfort) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User
Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) -0159 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis DISrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup
dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel DIS tidak
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak
sesuai dengan asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis
1998) dan peneliti sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel DIS
89
yang terdapat pada dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk
mempengaruhi dimensi process ataupun output
H13 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Informasi (Information Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tiga belas (H13) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Informasi (Information
Quality) dengan nilai path coefficient (β) 0356 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrINQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
lemah dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap INQ dan juga terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output
H14 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-empat belas (H14) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Sistem (System Quality)
dengan nilai path coefficient (β) 0296 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrSYQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
90
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki nilai signifikan terhadap SYQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam
model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H15 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-lima belas (H15) diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) memiliki
pengaruh negatif yang siginifikan terhadap Kualitas Pelayanan (Service Quality)
dengan nilai path coefficient (β) 0296 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis
INSrarrSVQ memiliki pengaruh tetapi pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS
memiliki nilai signifikan terhadap SVQ dan juga terdapat pada dimensi input dalam
model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process ataupun
output
H16 Apakah Ketidakamanan (Insecure) berpengaruh negatif secara signifikan
terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
91
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-enam belas (H16) tidak diterima Artinya Ketidakamanan (Insecure) tidak
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan terhadap User Satisfaction dengan nilai
path coefficient (β) 0137 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis INSrarrUSF memiliki
pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari coefficient of
determination (R2) Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan
oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel INS tidak memiliki pengaruh negatif
yang signifikan terhadap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal
peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya
(Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INS yang terdapat pada dimensi input
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi process
ataupun output
H17 Apakah Kualitas Informasi (Information Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-tujuh belas (H17) tidak diterima Artinya Kualitas Informasi (Information
Quality) tidak memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna
(User Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) 0160 Dilihat dari nilai f2 dan
q2 hipotesis SYQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini tidak sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti2017 Hudin et al 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan
92
variabel INQ memiliki nilai signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output
H18 Apakah Kualitas Informasi (Information Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-delapan belas (H18) diterima Artinya Kualitas Informasi (Information Quality)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) -0157 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis INQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel INQ terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Gusti
(2017) bahwa INQ tidak memiliki pengaruh terhadap SIS
H19 Apakah Kualitas Sistem (System Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-sembilan belas (H19) tidak diterima Artinya Kualitas Sistem (System Quality)
93
tidak memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User
Satisfaction) dengan nilai path coefficient (β) 0075 Dilihat dari nilai f2 dan q2
hipotesis SYQrarrUSF memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang
cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
penelitian Gusti (2017) yang menyatakan bahwa variabel SYQ tidak berpengaruh
signifikan terdap USF Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Hudin
et al 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SYQ yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output
H20 Apakah Kualitas Sistem (System Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh (H20) tidak diterima Artinya Kualitas Sistem (System Quality) tidak
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) -0152 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis SYQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang cukup dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai
dengan penelitian Gusti (2017) yang menyatakan bahwa variabel SYQ tidak
berpengaruh signifikan terhadap SIS Namun hasil ini tidak sesuai dengan asumsi
awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
94
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SYQ yang terdapat pada
dimensi process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi output
H21 Apakah Kualitas Layanan (Service Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis ke-dua
puluh satu (H21) diterima Artinya Kualitas Layanan (Service Quality) memiliki
pengaruh yang siginifikan terhadap Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) dengan
nilai path coefficient (β) 0401 Dilihat dari nilai f2 dan q2 hipotesis SVQrarrUSF
memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki nilai yang cukup dilihat dari
coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan asumsi awal peneliti
dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti sebelumnya (Gusti
2017 Hudin etal 2016 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SVQ
berpengaruh secara signifikan terhadap USF dan juga terdapat pada dimensi
process dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi
output
H22 Apakah Kualitas Layanan (Service Quality) berpengaruh positif secara
signifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information
System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh dua (H22) diterima Artinya Kualitas Layanan (Service Quality)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
95
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) 0437 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis SVQrarrSIS memiliki pengaruh yang kecil serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel SVQ yang terdapat pada
dimensi input dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi
dimensi process ataupun output Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan
penelitian yang dilakukan oleh Gusti (2017) yang menyatakan variabel SVQ tidak
memiliki pengaruh yang signifikan terhadap SIS
H23 Apakah Kepuasan Pengguna (User Satisfaction) berpengaruh signifikan
terhadap Keberhasilan Sistem Informasi (Success Information System)
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
ke-dua puluh tiga (H23) diterima Artinya Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap Keberhasilan Sistem Informasi
(Success Information System) dengan nilai path coefficient (β) 0686 Dilihat dari
nilai f2 dan q2 hipotesis USFrarrSIS memiliki pengaruh yang besar serta memiliki
nilai yang kuat dilihat dari coefficient of determination (R2) Hasil ini sesuai dengan
asumsi awal peneliti dengan model input-process-output (Davis 1998) dan peneliti
sebelumnya (Gusti 2017 Subiyakto 2017) yang menyatakan variabel USF
memiliki pengaruh signifikan terhadap SIS dan juga terdapat pada dimensi process
dalam model penelitian ini memungkinkan untuk mempengaruhi dimensi output
96
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
51 Kesimpulan
Berdasarkan hasil temuan peneliti berikut adalah kesimpulan penting pada
penelitian ini
1) Telah dilakukan pengukuran tentang tingkat kesiapan pengguna dalam
keberhasian penerapan SIA Accurate dan faktor apa saja yang
mempengaruhi keberhasilan SIA Accurate dalam perspektif pengguna
sistem di beberapa perusahaan jakarta
2) Adanya penghapusan 3 indikator dari 44 indikator pada penelitian ini
adapun indikator yang dihapus antara lain INN1 INQ1 dan INQ2 Dari
hasil ini peneliti beranggapan penghapusan indikator terjadi dikarenakan
kurang tepatnya item instrument pada penelitian yang dilakukan
3) Tidak diterimanya 9 dari 23 hipotesis yaitu OPTrarrUSF INNrarrINQ
INNrarrUSF DISrarrSVQ DISrarrUSF INSrarrUSF INQrarrUSF SYQrarrUSF
dan SYQrarrSIS Perbedaan hasil temuan penelitian ini dengan penelitian
terdahulu dipengaruhi beberapa faktor diantaranya adalah adanya
perbedaan objek sampel dan instrumen penelitian
4) Diterimanya 14 hipotesis yaitu OPTrarrINQ OPTrarrSYQ OPTrarrSVQ
INNrarrSYQ INNrarrSVQ DISrarrINQ DISrarrSYQ INSrarrINQ INSrarrSYQ
INSrarrSVQ INQrarrSIS SVQrarrUSF SVQrarrSIS USFrarrSIS Sehingga
dapat dilihat bahwa di beberapa perusahaan Jakarta terdapat beberapa
97
pengaruh yang terjadi antara kesiapan pengguna dalam menggunakan
sistem informasi terhadap keberhasilan sistem yaitu sebagai berikut
a Optimism (OPT) berpengaruh terhadap Information Quality (INQ) System
Quality (SYQ) dan Service Quality (SVQ) sehingga akan menjadi faktor
pendorong Success Information System (SIS)
b Innovativeness (INN) berpengaruh terhadap System Quality (SYQ) dan
Service Quality (SVQ) sehingga akan menjadi faktor pendorong Success
Information System (SIS)
c Discomfort (DIS) memiliki pengaruh negatif terhadap Information Quality
(INQ) dan System Quality (SYQ) Hal tersebut akan menjadi faktor
penghambat dalam Success Information System (SIS)
d Insecurty (INS) memiliki pengaruh negatif terhadap Information Quality
(INQ) System Quality (SYQ) dan Service Quality (SVQ) Hal tersebut akan
menjadi faktor penghambat dalam Success Information System (SIS)
e Information Quality (INQ) memiliki pengaruh terhadap Success
Information System (SIS)
f Service Quality (SVQ) memiliki pengaruh terhadap User Satisfaction (USF)
serta Success Information System (SIS)
g User Satisfaction (USF) memiliki pengaruh terhadap Success Information
System (SIS)
98
52 Saran
Bagian ini berisikan saran yang berkaitan langsung dengan temuan penelitian
sebagai pertimbangan praktis bagi pihak-pihak yang memiliki ketertarikan untuk
tindak lanjut penelitian selanjutnya
1) Berdasarkan batasan metode dan hasil penelitian peneliti memberikan
saran bagi para mahasiswa dan peneliti selanjutnya (khususnya yang tertarik
pada kajian sejenis) diharapkan dapat meninjau kembali dan memperhatikan
hal-hal berikut
a Penelitian ini memiliki keterbatasan cakupan wilayah perusahaan di
Jakarta Penelitian yang akan datang diharapkan akan mampu
mencakup wilayah yang lebih luas sehingga akan memperkaya jumlah
responden yang terlibat dan mampu memberikan hasil yang lebih
akurat
b Terkait dengan hasil analisis dan interpretasi data penelitian yang akan
datang diharapkan mampu melakukan pengelompokan analisis
berdasarkan posisi jabatan sehingga akan mampu memberikan hasil
interpretasi dari berbagai prespektif responden yang terlibat
2) Diharapkan bagi para pengguna SIA Accurate di seluruh sektor perusahaan
agar dapat memperhatikan pandangan optimisme pemikiran inovatif rasa
ketidaknyamanan rasa ketidakamanan kualitas informasi kualitas sistem
kualitas pelayanan serta kepuasan pengguna sistem yang diterima oleh
sumber daya manusia di masing-masing perusahaan karena hal-hal tersebut
menjadi faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan sistem informasi
99
Pihak-pihak manajerial alangkah baiknya agar dapat menciptakan strategi
pengimplementasian sistem informasi seperti memberikan training dan
evaluasi kepada stafnya setelah menggunakan sistem dengan upaya
meningkatkan pandangan optimisme pemikiran inovatif kualitas informasi
kualitas sistem kualitas pelayanan juga kepuasan pengguna sistem dalam
keberhasilan penerapan sistem informasi
Daftar Pustaka
Afthanorhan B W amp Asyraf W M (2013) A comparison of partial least square
structural equation modeling (PLS-SEM) and covariance based structural
equation modeling (CB-SEM) for confirmatory factor analysis International
Journal of Engineering Science and Innovative Technology (IJESIT) 2(5)
198ndash205
Arvidsson V Holmstroumlm J amp Lyytinen K (2014) Information systems use as
strategy practice A multi-dimensional view of strategic information system
implementation and use Journal of Strategic Information Systems 23(1) 45ndash
61 httpsdoiorg101016jjsis201401004
Creswell J W (2017) Research Design Qualitative Quantitative and Mixed
Method Aproaches SAGE Publications 203ndash223
httpsdoiorg1041359781849208956
Davis J R Alderman C W amp Robinson L A (1990) Accounting Information
Systems A Cycle Approach Wiley 3 edition (February 1990)
Davis W S amp Yen D C (1998) The Information System Consultantrsquos
Handbook Systems Analysis and Design CRC Press
Dawes J (2008) Do data characteristics change according to the number of scale
points use And experiment using 5 point 7 point and 10 point scales
International Journal of Market Research 50(1) 1ndash20 httpsdoiorgArticle
Delone W H amp McLean E R (2003) The DeLone and McLean model of
information systems success A ten-year update Journal of Management
Information Systems 19(4) 9ndash30 Retrieved from
httpmesharpemetapresscomindexpeqdjk46vy52v4q6pdf
Djamarah S B amp Zain A (2010) Strategi Belajar Mengajar (Rineka Cipta Ed)
Jakarta
Florestiyanto M Y (2012) Evaluasi Kesiapan Pengguna Dalam Adopsi Sistem
Informasi Terintegrasi Di Bidang Keuangan Menggunakan Metode
Technology Rediness Index Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF)
1(4) 288ndash296
Ghozali I (2011) Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS19 (Edisi
Keli) Semarang Universitas Diponogoro
Ghozali I amp Hengky L (2015) Partial Least Squares Konsep Teknik dan
Aplikasi Menggunakan Program SmartPLS 30 Untuk Penelitian Empiris
Semarang Badan Penerbit UNDIP
Guritno S amp Sudaryono R (2011) Theory and Application of IT Research
Metodologi Penelitian Teknologi Informasi Yogyakarta Andi
101
Gusti G (2017) Ubiquitous Computing Di Uin Syarif Hidayatullah Jakarta
Hadi S (2016) Statistik Jakarta Pustaka Pelajar
Hair J F Sarstedt M Ringle C M amp Mena J A (2012) An assessment of the
use of partial least squares structural equation modeling in marketing research
Journal of the Academy of Marketing Science 40(3) 414ndash433
Hamalik O (2008) Kurikulum dan Pembelajaran Jakarta Sinar Grafika
Howsawi E M Eager D amp Bagia R (2011) Understanding project success
The four-level project success framework IEEE International Conference on
Industrial Engineering and Engineering Management 620ndash624
httpsdoiorg101109IEEM20116117991
Hudin J M amp Riana D (2016) Kajian Keberhasilan Penggunaan Sistem
Informasi Accurate Dengan Menggunakan Model Kesuksesan Sistem
Informasi Delon Dan Mclean Jurnal Sistem Informasi (Journal Of
Information Systems) 12(1) 1ndash8
HttpsDoiOrgHttpDxDoiOrg1021609JsiV13i1500
Jogiyanto (2007) Model Kesuksesan Sistem Teknologi Informasi Yogyakarta
Andi
Kadir A (2014) Pengenalan Sistem Informasi (Edisi Revisi) Yogyakarta Andi
Offest
Koloay L P Morasa J amp Elim I (2014) Peranan Sistem Informasi Akuntansi
Dalam Efektifitas Pelaporan Informasi Akuntansi Pertanggungjawaban Pada
Pt Pos Indonesia (Persero) Manado Universitas Sam Ratulangi Manado 2(3)
254ndash265
Lazuardi L I (2017) Pengaruh Kesiapan Penerimaan Pengguna Terhadap
Penerapan Sistem Informasi diantara Lembaga Keuangan Mikro Syariah Uin
Syarif Hidayatullah
McLeod L amp MacDonell S G (2011) Factors that affect software systems
development project outcomes ACM Computing Surveys 43(4) 24ndash56
httpsdoiorg10114519788021978803
Pambudi S A (2015) Analisis Kesiapan Pengguna Sistem Informasi Akademik
Semnasteknomedia Online 3(1) 2-1ndash127
Parasuraman A (2000) Technology Readiness Index (TRI) A Multiple-item Scale
to Measure Readiness Embrace New Technologies Journal of Service
Reasearch 2(4)
Parasuraman A amp Colby C L (2015) An Updated and Streamlined Technology
Readiness Index TRI 20 Journal of Service Research 18(1) 59ndash74
httpsdoiorg1011771094670514539730
Patel C J Gali V S Patel D V amp Parmar R D (2011) The effects of
102
information and communication technologies ( ICTs ) on higher education
From objectivism to social constructivism Journal of Vocational and
Technical Educatio 3(November) 113ndash120 Retrieved from
httpwwwacademicjournalsorgijvtePDFPdf2011NovPatel et
alpdf5CnhttpwwwacademicjournalsorgIJVTE
Puspitawati L amp Anggadini S D (2011) Sistem Informasi Akuntansi
Yogyakarta Graha Ilmu
Ringle C M Silva D da amp Bido D (2015) Structural equation modeling with
the SmartPLS
Romney M B amp Steinbart P J (2012) Accounting Information Systems (12th
Edition) Accounting Information System 1ndash67
Rusmana Ni Y (2015) Sistem Informasi Pengelolaan Keuangan Dana Bantuan
Pada Kecamatan Arjosari Jurnal Speed 7(2) 38ndash41 Retrieved from
httpspeedwebidejournalindexphpSpeedarticleview89
Santoso S (2011) Elex Structural Equation Modeling (SEM) Konsep dan Apllikasi
dengan AMOS 18 Jakarta PT Elex Media Komputindo Kompas Gramedia
Sarstedt M Ringle C M amp Hair J F (2017) Partial Least Squares Structural
Equation Modeling Springer International Publishing AG 2017 C Homburg
et Al (Eds) Handbook of Market Research Retrieved from
httpsdoiorg101007978-3-319-05542-8_15-
Setiawan A B (2016) Evaluasi Kepuasan Pengguna Sistem Aplikasi Surat
Keterangan Tinggal Sementara Online (SKTS) dengan Menggunakan Metode
End-User Computing Satisfaction Surabaya Skripsi Universitas Airlangga
Sheu M amp Kim H (2008) User Readiness for IS Development An Examination
of 50 Cases Systems Research and Behavioral Science 8(3) 27ndash42
httpsdoiorg101002sres
Siregar S (2013) Statistik Parametrik untuk Penelitian Kuantitatif Dilengkapi
dengan Perhitungan Manual dan Aplikasi SPSS versi 17 Jakarta Bumi
Aksara
Slameto (2010) Belajar dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhinya Jakarta
Rineka Cipta
Subiyakto A (2017) Development of the Readiness and Success Model for
Assessing the Information System Integration The author version of the
presented paper ( In publishing ) Development of the Readiness and Success
Model for Assessing the Information System Integration In International
Conference on Science and Technology (ICOSAT) Jakarta
Subiyakto A amp Ahlan A R (2014) Implementation of Input-Process-Output
Model for Measuring Information System Project Success TELKOMNIKA
Indonesian Journal of Electrical Engineering 12(7) 5603ndash5612
103
httpsdoiorghttpdoiorg1011591ijeecsv12i7pp5603-5612
Subiyakto A Ahlan A R Kartiwi M amp Sukmana H T (2015) Influences of
the Input Factors towards Success of An Information System Project
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control)
13(2) 686 httpsdoiorg1012928telkomnikav13i21323
Subiyakto A Ahlan A R Putra S J amp Kartiwi M (2015) Validation of
Information System Project Success Model A Focus Group Study SAGE
Open 5(2) 1ndash14 httpsdoiorg1011772158244015581650
Subiyakto A Ahlan A R Kartiwi M amp Sukmana H T (2015) Measurement
of Information System Project Success Based on Perceptions of the Internal
Stakeholders International Journal of Electrical and Computer Engineering
(IJECE) 5(2) 271-279 Sugiyono (2011) Metode Penelitian Kuantitatif
Kualitatif dan RampD Bandung CV Alfabeta
Sutabri T (2004) Analisis Sistem Informasi Jakarta CVAndi Offset
Tjahjanadi N Y amp Sarosa S (nd) Evaluasi Net Benefit Sistem Informasi
Akutansi Pada Software Akutansi Accurate dan Zahir Menurut Model Delone
amp Mclean 2003 240
Wong K K K (2013) Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-
SEM) Techniques Using SmartPLS Marketing Bulletin 24(1) 1ndash32
httpsdoiorg101108EBR-10-2013-0128
Yamin S amp Kurniawan H (2011) Generasi Baru Mengolah Data Penelitian
dengan Partial Least Square Path Modeling Aplikasi dengan software
XLSTAT SmartPLS dan Visual PLS Edisi 1 Jakarta Salemaba Infotek
Yunita I (2017) Pengukuran Kepuasan Pengguna terhadap Tulis (Technology Uin
Library Information System) pada Pusat Perpustakaan UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
LAMPIRAN