jamal maulana hudin, m.kom dr. dwiza riana, s.si., mm., m
TRANSCRIPT
i
i
Jamal Maulana Hudin, M.Kom Dr. Dwiza Riana, S.Si., MM., M.Kom
PENERBIT YAYASAN BARCODE
2020 PENGGUNAAN SMARTPLS
ii
UNTUK PENGUJIAN MODEL PADA PENELITIAN SISTEM INFORMASI
Penulis :
Jamal Maulana Hudin, M.Kom Dr. Dwiza Riana, S.Si., MM., M.Kom
Tata Letak/Desain Cover: Sulaiman Sahabuddin
Copyright © 2020
Perpustakaan Nasional: Katalog Dalam Terbitan (KDT)
ISBN: 978-623-7942-22-1
15 X 23 cm Diterbitkan pertama kali oleh:
YAYASAN BARCODE
Divisi Publikasi dan Penelitian
Jl. Kesatuan 3 No. 9 Kelurahan Maccini Parang Kecamatan Makassar Kota Makassar Email: [email protected]
Website : www.yayasanbarcode.com
HP. 0853-4039-1342
iii
KATA PENGANTAR
Puji syukur kehadirat Allah SWT yang telah
memberikan rahmat-Nya kepada kami sehingga buku ini bisa
diterbitkan. Shalawat dan salam semoga selalu tercurah untuk
Rasul Muhammad SAW.
Sistem informasi menjadi hal yang sangat penting
untuk meningkatkan kinerja dan target dari sebuah perusahaan
dan telah terintegrasi ke dalam kegiatan bisnis sehari-hari
seperti akuntansi, keuangan, manajemen operasi, pemasaran,
manajemen sumber daya manusia, atau fungsi bisnis utama
lainnya (O’Brien and Marakas, 2010:4). Pemanfaatan
sistem informasi Akuntansi dalam industri keuangan telah
meningkat segala bidang dan telah mengubah tatanan sistem
keuangan modern. Dengan menggunakan teknologi sistem
informasi terbukti dapat menekan biaya, menciptakan proses
kerja yang lebih cepat dan efisien, serta menawarkan tingkat
fleksibilitas yang tinggi (arvidsson, et al, 2014).
Update Model DeLone dan McLane (2003) telah
banyak digunakan, diantaranya oleh Dorobat (2014)
menggunakan model DeLone dan McLane yang telah
iv
dimodifikasi untuk mengukur keberhasilan sistem E-Learning
di Universitas. Kemudian Lee dan Yu (2012) yang
menggunakan model DeLone dan McLane untuk mengevaluasi
keberhasilan projek manajemen sistem informasi
Pemilihan Accurate sebagai objek penelitian
didasarkan pada Accurate dibuat oleh orang Indonesia dan
menjadi pilihan untuk di terapkan di lingkungan perusahaan
dikarenakan ditinjau dari segi harga dan fitur-fitur yang sangat
bersahabat dengan pengguna karena sebagian besar memakai
bahasa Indonesia yang mudah dimengerti oleh kalangan
masyarakat luas.
Akhir kata penulis berbesar hati apabila para pembaca
sudi memberikan kritik, saran dan masukan dalam rangka
proses penulisan dan karya berikutnya. Kesempurnaan hanya
milik Tuhan, sementara kita hanya dapat berupaya.
PENULIS
v
DAFTAR ISI
Kata Pengantar_v
Daftar Isi_vii
BAB I
PENDAHULUAN_1
BAB II
INFORMASI AKUNTANSI_4
BAB III
TINJAUAN STUDI_34
BAB IV
KERANGKA KONSEP MODEL DELONE & MCLEAN_41
BAB V
METODE OLAH DATA DENGAN SEM-PLS_48
BAB VI
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN_52
BAB VII
PENUTUP_78
DAFTAR PUSTAKA
1
BAB I
PENDAHULUAN
Sistem informasi menjadi hal yang sangat penting
untuk meningkatkan kinerja dan target dari sebuah perusahaan
dan telah terintegrasi ke dalam kegiatan bisnis sehari-hari
seperti akuntansi, keuangan, manajemen operasi, pemasaran,
manajemen sumber daya manusia, atau fungsi bisnis utama
lainnya (O’Brien and Marakas, 2010:4). Pemanfaatan
sistem informasi Akuntansi dalam industri keuangan telah
meningkat segala bidang dan telah mengubah tatanan sistem
keuangan modern. Dengan menggunakan teknologi sistem
informasi terbukti dapat menekan biaya, menciptakan proses
kerja yang lebih cepat dan efisien, serta menawarkan tingkat
fleksibilitas yang tinggi (arvidsson, et al, 2014).
Di Kota Sukabumi beberapa perusahaan, instansi dan
restoran telah mengadopsi dan menerapkan Sistem Informasi
Akuntansi berbasis komputer. Sistem Informasi Akuntansi
yang digunakan harus dapat memonitoring dan membantu
proses kinerja sehingga dapat meningkatkan kualitas pekerjaan
2
dan manfaat yang besar bagi perusahaan, hal itu dapat dicapai
dengan menerapkan perangkat lunak akuntansi yang
mengoptimasi hampir seluruh siklus akuntansi. Beberapa
contoh sistem informasi akuntansi adalah Accurate, MYOB(
Make Your Own Bussiness), DEA (Dac Easy Accounting) dan
UBS ( User Business System).
Update Model DeLone dan McLane (2003) telah
banyak digunakan, diantaranya oleh Dorobat (2014)
menggunakan model DeLone dan McLane yang telah
dimodifikasi untuk mengukur keberhasilan sistem E-Learning
di Universitas. Kemudian Lee dan Yu (2012) yang
menggunakan model DeLone dan McLane untuk mengevaluasi
keberhasilan projek manajemen sistem informasi
Pemilihan Accurate sebagai objek penelitian
didasarkan pada Accurate dibuat oleh orang Indonesia dan
menjadi pilihan untuk di terapkan di lingkungan perusahaan
dikarenakan ditinjau dari segi harga dan fitur-fitur yang sangat
bersahabat dengan pengguna karena sebagian besar memakai
bahasa Indonesia yang mudah dimengerti oleh kalangan
masyarakat luas.
Beberapa penelitian memberikan hasil bahwa kualitas
sistem dan kualitas informasi merupakan prediktor yang
3
signifikan terhadap kepuasan pemakai, penggunaan, dan
dampak individu (Roldan dan Leal 2003; McGill et al. 2003;
Hussein et al. 2005), yang lain menunjukan bahwa kualitas
sistem dan kualitas informasi merupakan prediktor yang
signifikan terhadap penggunaan akan tetapi tidak signifikan
terhadap kepuasan pemakai (Rai 2002; Hanmer 2004; Livari
2005; Radityo dan Zulaikha, 2007; Purwanto 2007). Dengan
tidak konsistennya pengujian model yang dilakukan
dibeberapa bidang penelitian tersebut, membuka peluang untuk
mengembangkan model pada objek penelitian ini.
Harapan dari penelitian ini adalah ingin menganalisis
faktor-faktor yang dapat mengukur keberhasilan model
kesuksesan sistem informasi DeLone & McLean (2003) pada
tempat,waktu dan objek yang berbeda.
4
BAB II
INFORMASI AKUNTANSI
A. Pengertian Informasi Akuntansi
Sistem informasi akuntansi adalah susunan berbagai
formulir catatan, peralatan, termasuk komputer dan
perlengkapannya serta alat komunikasi, tenaga pelaksana, dan
laporan yang terkoordinasi secara erat yang didesain untuk
mentransformasikan data keuangan menjadi informasi yang
dibutuhkan manajemen. Sistem informasi merupakan suatu
kumpulan berbagai prosedur, metode, formulir, dokumen yang
saling berkaitan untuk memproses transaksi. Komponen sistem
informasi akuntansi adalah sebagai berikut (Hall, 2004):
a. Sistem pemrosesan transaksi;
b. Sistem buku besar dan pelaporan keuangan;
c. Sistem pelaporan manajemen.
Tujuan dari suatu sistem informasi akuntansi adalah
untuk memberikan
informasi yang sesuai dengan kebutuhan manajemen bagi
proses pengambilan keputusan. Informasi akuntasi adalah
penting sekali bagi manajemen dari suatu satuan ekonomi yang
efisien (Cushing, 1989).
5
B. Sistem Informasi Akuntansi Accurate
Accurate Accounting Software diciptakan oleh
Putera/Puteri Bangsa Indonesia yang berdiri di bawah bendara
PT. Cipta Piranti Sejahtera, lebih dikenal dengan sebutan
CPSSoft, yang berlokasi di Jakarta. Accurate Accounting
Software merupakan software pertama yang dikembangkan
oleh CPSSoft. Dalam mengembangkan software, CPSSoft
selalu menggunakan pinsip dasar 3 M, yaitu Murah, Massal ,
dan ber-Manfaat.
Pertama kali di luncurkan untuk kalangan umum pada
bulan November 1999, dengan memanfaatkan event pameran
komputer terbesar di Indonesia setiap tahun yaitu Indocomtech
1999 yang diselenggarakan JHCC, Jakarta. Versi yang
diluncurkan pada waktu itu adalah Versi 1.0, dengan nama
Accurate 2000 Accounting Software. Accurate versi perdana
tersebut diluncurkan dengan angka 2000 dibelakang nama
Accurate karena waktu itu software tersebut dikembangkan
sudah Y2K Ready, dan target pasarnya adalah pengusaha kecil-
menengah yang terganggu dengan millennium bug tapi belum
menemukan solusi yang tepat, karena pada waktu, software
6
yang Y2K Ready harganya cenderung belum terjangkau oleh
pengusaha kecil.
Pada waktu pameran tersebut , CPSSoft mendapat
banyak sekali masukan yang berharga dari para user ataupun
calon usernya. Berkat masukan dari user dan mengikuti
perkembangan dunia usaha di Indonesia Accurate selalu
membenah diri dan menyesuaikan dengan perkembangan
tersebut. Hingga sekarang telah release versi 4. Pemunculan
versi 4 ini tentunya memberikan beberapa kemudahan baru
bagi user dalam menerapkan sistem akuntansinya ke dalam
Accurate.
7
Gambar 2.1 Masuk ke database Accurate
C. Fungsi dan Tujuan Sistem Informasi Akuntansi
Menurut Romney and Steinbart (2004) sistem
informasi akuntansi memiliki tiga fungsi penting dalam
organisasi yaitu sebagai berikut.
a. Mengumpulkan dan menyimpan data tentang
aktivitas-aktivitas yang dilaksanakan oleh organisasi,
sumber daya yang dipengaruhi oleh aktivitas- aktivitas
8
tersebut dan para pelaku yang terlibat dalam berbagai
aktivitas tersebut, agar pihak manajemen, para
pegawai, dan pihak-pihak luar yang berkepentingan
meninjau ulang (review) hal-hal yang telah terjadi
b. Mengubah data menjadi informasi yang berguna
bagi pihak manajemen untuk membuat keputusan
dalam aktivitas perencanaan, pelaksanaan, dan
pengawasan
c. Menyediakan pengendalian yang memadai untuk
menjaga aset-aset organisasi, termasuk data
organisasi, untuk memastikan bahwa data tersebut
tersedia saat dibutuhkan, handal, dan akurat.
Fungsi utama sistem informasi akuntansi menurut
Jogiyanto (1997:64) adalah melaksanakan empat fungsi
utamanya yaitu sebagai berikut.
Mengumpulkan dan menyimpan data dari
keseluruhan aktivitas dan transaksi perusahaan.
a. Memproses data menjadi sebuah informasi yang
memiliki value added pihak manajemen.
b. Mengklarifikasikan dan mengarsipkan data ke dalam
kelompok-kelompok yang sudah ditetapkan oleh
perusahaan.
9
c. Mengendalikan kontrol data yang cukup sehingga
asset perusahaan dapat terjaga dengan aman.
Tujuan utama dari sistem informasi akuntansi adalah
mencatat, memproses, menyimpan, meringkas, dan
mengomunikasikan informasi-informasi atas suatu organisasi
serta menyediakan suatu informasi yang relevan terhadap
stakeholder eksternal perusahaan seperti, pemegang saham,
kreditur, maupun pemerintah. Tujuan utama sistem
informasi akuntansi terhadap stakeholder internal
perusahaan yaitu menyediakan informasi keuangan bagi
pihak manajemen sehingga dapat menggunakan laporan
keuangan sebagai dasar dalam pengambilan keputusan
(Jogiyanto, 1997:64). Sementara tujuan umum sistem
informasi akuntansi menurut Jogiyanto (1997) yaitu sebagai
berikut.
a. Untuk memperbaiki informasi yang diberikan oleh
sistem dalam kualitas, ketepatan waktu atau struktur
dari informasi tersebut.
b. Untuk memperbaiki pengendalian akuntansi dan
pengecekan intern yang berarti memperbaiki daya
andal informasi akuntansi dan menyediakan catatan
10
yang lengkap sebagai pertanggungjawaban dalam
melindungi harta perusahaan.
c. Untuk menurunkan biaya dalam menyelenggarakan
catatan akuntansi.
D. Efektivitas Sistem Informasi
Jumaili (2005) mengemukakan bahwa secara umum,
efektivitas penggunaan atau pengimplementasian teknologi
sistem informasi dalam suatu perusahaan dapat dilihat dari
kemudahan pemakai dalam mengidentifikasi data, mengakses
data dan menginterpretasikan data tersebut. Data dalam
sistem informasi tersebut seharusnya merupakan data yang
terintegrasi dari seluruh unit perusahaan atau organisasi
sehingga dapat digunakan untuk berbagai kebutuhan tugas
dalam perusahaan.
Diharapkan dengan penggunaan teknologi sistem
informasi, individu dari perusahaan atau organisasi yang
merupakan pemakai sistem tersebut dapat menghasilkan
output yang semakin baik dan kinerja yang dihasilkan tentu
akan meningkat.
11
E. Pengukuran Efektivitas Sistem Informasi
Pengukuran kesuksesan atau efektifitas sistem
informasi sangat penting bagi pemahaman kita terhadap nilai
dan kekuatan dari tindakan manajemen dan investasi sistem
informasi.
William H. DeLone dan Ephraim R. McLean Model
mengemukakan pengukuran keberhasilan sistem informasi, yang
dikenal dengan D&M IS Success Model (DeLone dan
McLean,2003). Model ini dapat dilihat pada gambar 2.1
Menurut DeLone dan McLean, ada suatu rangkaian
kesatuan dari entitas individual sampai nasional yang dapat
memberi dampak (impact) bagi aktivitas sistem informasi.
Pemilihan mengenai dimana dampak ini harus diukur
tergantung kepada sistem yang dievaluasi dan tujuannya.
Untuk menghindari kerumitan dalam pemodelan, mereka
mengelompokkan semua pengukuran mengenai impact
menjadi satu variabel, yaitu net benefits.
DeLone dan McLean juga memberikan alternatif
variabel intention to use bagi variabel use, dimana intention to
use merupakan suatu sikap (attitude) sedangkan use
menunjukkan suatu perilaku (behavior). Hal ini merupakan
jawaban atas kritikan Seddon mengenai model proses dan
12
model kausal (Seddon, 1997) dalam (Widowati, 2004, p. 4)..
Namun karena sikap merupakan hal yang sulit diukur, variabel
use tetap dapat digunakan dalam model ini. Model reformulasi
D&M tersebut digambarkan pada Gambar 2.1.
Sumber: Jogiyanto, 2007, p.107
Gambar 2.2 Update Model Reformulasi D&M (2003)
Penelitian ini akan mengadopsi Model Reformulasi
D&M, dengan pertimbangan bahwa model ini cukup lengkap
dalam menjelaskan variabel-variabel yang mempengaruhi
efektivitas suatu sistem informasi.
Variabel intention to use tidak digunakan dalam
penelitian ini, tetapi peneliti menggunakan variabel use karena
user “sudah” menggunakan sistem informasi (sedangkan
variabel intention to use menunjukkan kecenderungan bahwa
user “akan” menggunakan sistem informasi tersebut).
13
F. Kualitas Sistem
Kualitas sistem didefinisikan sebagai suatu
karakteristik yang diinginkan dari sistem informasi untuk
menghasilkan informasi (DeLone 1992, 62). Kualitas sistem
(system quality) digunakan untuk mengukur kualitas sistem
teknologi informasinya sendiri.
Menurut Hamilton dan Chervany (Hamilton 1981, p.
60) beberapa penelitian menyatakan bahwa pengukuran
kualitas sistem dapat dilihat dari kekinian data yang diusulkan
(propossed data currency), tingkat waktu respon (response
time), waktu pergantian (turnaround time), keandalan
(reliability), akurasi data (data accuracy), kelengkapan
(completeness), keluwesan sistem (system flexibility), dan
kemudahan penggunaan (ease of use)
Waktu respon dan keandalan merupakan salah satu
pengukur kualitas sistem (Hamilton, 1981, p. 60). Waktu
respon adalah seberapa lama sebuah sistem memenuhi
kebutuhan pengguna (Pasternack 1998, p. 40). Kualitas sistem
menurut pengguna dapat bermanfaat jika pengguna memahami
isi pesan dan akan memperhitungkan kualitasnya dalam segala
14
bentuk, baik dari keandalan sampai pada keamanan serta
kinerjanya (Hayes, 2002, p. 38).
Keandalan berguna untuk pengukuran kuantitatif yang
mengontrol dan mengatur sistem informasi. Keandalan dapat
digunakan untuk membandingkan berbagai macam sistem
informasi, dan secara numerik pengukuran ini dapat digunakan
untuk menganalisa biaya atau keuntungan investasi dalam
pembangunan sistem informasi (Zahedi, 1997, p. 187).
Kemudahan penggunaan merupakan salah satu
komponen pengukuran kualitas sistem . Kemudahan
penggunaan adalah konsep yang saling berhubungan tentang
penilaian individu terhadap keterlibatan usahanya dalam proses
penggunaan sistem (Venkatesh, 2000, p. 344). Kemudahan
penggunaan mengacu pada tingkat dimana teknologi komputer
dirasakan mudah untuk dipahami dan digunakan (Lin, 2004, p.
101).
G. Kualitas Informasi
Informasi adalah data yang telah diubah menjadi
konteks yang berarti dan berguna bagi para user tertentu
(O’Brien 2005, p. 38). Perusahaan membutuhkan sistem
informasi yang dapat mendukung kebutuhan pengambilan
keputusan dan berbagai informasi (O’Brien 2005, p. 434).
15
Informasi yang dihasilkan perlu memiliki kualitas, yaitu
karakteristik, bernilai dan bermanfaat bagi penggunanya
(O’Brien 2005, p. 438).
Kualitas dari suatu informasi (quality of information)
tergantung dari tiga hal, yaitu informasi harus akurat
(Accurate), tepat pada waktunya (timely basis), dan relevan
(relevance).
Informasi memiliki tiga dimensi, yaitu : (1) waktu; (2)
isi; dan (3) bentuk (O’Brien 2005, p. 295). Ketiga dimensi ini
masing-masing memiliki atribut yang digunakan sebagai
pengukuran dalam menilai kualitas informasi, yaitu :
1. Dimensi Waktu
a. Ketepatan waktu : informasi harus tersedia ketika
dibutuhkan.
b. Kekinian : informasi harus selalu baru ketika
disediakan.
c. Frekuensi : informasi harus tersedia sesering yang
dibutuhkan.
d. Periode waktu : informasi harus tersedia untuk periode
waktu lampau, sekarang dan masa depan.
2. Dimensi Isi
a. Keakuratan : informasi harus bebas dari kesalahan.
16
b. Relevansi : informasi harus berhubungan dnegan
kebutuhan informasi dari penerima tertentu untuk
situasi tertentu.
c. Kelengkapan : Semua informasi yang dibutuhkan harus
tersedia.
d. Keringkasan : hanya informasi yang dibutuhkan yang
disediakan.
e. Cakupan : informasi dapat memiliki cakupan yang
sempit dan luas, atau untuk fokus internal dan eksternal.
f. Kinerja : informasi dapat menunjukkan kinerja dengan
mengukur aktivitas yang diselesaikan, kemajuan yang
dicapai, atau sumber daya yang diakumulasi.
3. Dimensi Bentuk
a. Kejelasan : informasi harus tersedia dalam bentuk yang
mudah dipahami.
b. Rinci : informasi dapat disediakan dalam bentuk rinci
dan ringkasan.
c. Urutan : informasi dapat disusun dalam urutan yang
telah ditentukan.
d. Presentasi : informasi dapat disajikan dalam bentuk
narasi, numerik, grafik, atau bentuk lainnya.
17
e. Media : informasi dapat disediakan dalam bentuk
dokumen tercetak, tampilan video, atau media lainnya.
Kualitas informasi memfokuskan pada aktualitas,
keakuratan, relevansi dan bentuk informasi yang dihasilkan
oleh sistem informasi (Seddon 1994, p. 93).
Kualitas informasi didefinisikan sebagai hasil
informasi yang memiliki karakteristik seperti keakuratan, dapat
dipahami dan aktual (DeLone 1992, p. 62).
H. Kualitas Pelayanan
Pada prinsipnya, definisi kualitas pelayananan
berfokus pada upaya pemenuhan kebutuhan dan keinginan
pelanggan, serta ketetapan penyampainnya untuk
mengimbangi harapan pelanggan. Kualitas pelayananan
berkontribusi signifikan bagi penciptaan deferensi, positioning
dan strategi bersaing setiap organisasi pemasaran, baik
perusahaan manufaktur atau penyedia jasa/pelayananan
(Tjiptono, 2005, p. 121). Menurut Sachdev (2004) dalam
(Tjiptono, 2005, p. 130), prespektif pengukuran kualitas
dikelompokkan menjadi dua jenis: internal dan eksternal.
Kualitas yang didasarkan perspektif internal diartikan sebagai
18
zero defect (“doing it right the first time” atau kesesuaian
dengan persyaratan), sedangkan perspektif eksternal
memahami kualitas berdasarkan persepsi pelanggan,
ekspektasi pelanggan, kepuasan pelanggan dan customer
delight.
Goetch dan Davis (1994) dalam (Tjiptono, 2005, p.
132), merumuskan perspektif mengenai definisi kualitas
sebagai “kondisi dinamis yang berhubungan dengan produk,
jasa, sumber daya manusia, proses, dan lingkungan yang
memenuhi atau melebihi harapan”. Dengan demikian aspek
penilaian kualitas sebuah jasa misalnya child care centre,
bisamencakup berbagai faktor yang saling terkait di antara
lokasi, biaya status akreditas, jumlah dan kualitas staf, reputasi
child care centre bersangkutan, desain kelas dan arena
bermain, variasi menu yang disajikan, jam operasi, sikap staf,
perhatian personal terhadap fasilitas bermain dan belajar.
Individu yang berbeda akan memberikan bobot kepentingan
yang berbeda pada masing-masing faktor.
Menurut Zeithaml-Parasuraman (1990) dalam
Aritonang (2005, p.25), pengukuran kualitas Pelayanan
didasarkan pada indikator-indikator:
19
1. Reliabilitas (rebility), berkaitan dengan kemampuan
perusahaan untuk memberikan layanan yang akurat sejak
pertama kali tanpa membuat kesalahan apapun dan
menyampaikan jasanya sesuai dengan waktu yang
disepakati. Seperti misalnya sistem informasi dapat
diandalkan
2. Daya tanggap (responssiveness), berkenaan dengan
kesediaan dan kemampuan para karyawan untuk membantu
para pelanggan dan merespons permintaan mereka, serta
menginformasikan kapan jasa akan diberikan dan
kemudian memberikan jasa secara cepat. Seperti misalnya
karyawan-karyawan sistem informasi memberikan
pelayanan segera kepada pemakai-pemakai
3. Jaminan (assurance), yakni perilaku para karyawan
mampu menumbuhkan kepercayaan pelanggan terhadap
perusahaan dan perusahaan bisa menciptakan rasa aman
bagi para pelanggannya. Jaminan juga berarti bahwa para
karyawan selalu bersikap sopan dan menguasai
pengetahuan dan keterampilan yang dibutuhkan untuk
menangani setiap pertanyaan atau masalah pelanggan.
Misalnya karyawan-karyawan sistem informasi
20
mempunyai pengetahuan untuk melakukan pekerjaannya
dengan baik
4. Empati (empathy), berarti perusahaan memahami masalah
para pelanggannya dan bertindak demi kepentingan
pelanggan, serta memberikan perhatian personal kepada
para pelanggan dan memiliki jam operasi yang nyaman.
Misalnya sistem informasi mempunya kepentingan
terbaikdi hati pemakai
5. Bukti fisik (tangibles), berkenaan dengan daya tarik
fasilitas fisik, perlengkapan, dan material yang digunakan
perusahaan, serta penampilan karyawan. Misalnya sistem
informasi mempunyai perangkat keras dan perangkat lunak
mutakhir.
I. Penggunaan Informasi
Menurut DeLone dan McLean (1992) dalam
(Jogiyanto, 2007, p. 19), penggunaan informasi (information
use) adalah penggunaan keluaran suatu sistem informasi oleh
penenrima. Banyak penenlitian yang menggunakan proksi
penggunaan laporan dari sistem informasi sebagai pengukur
kesuksesan sistem informasi. Dampak yang ditimbulkan
adalah jika sistem digunakan maka sistem tersebut harus sangat
21
berguna dan menghasilkan kesuksesan (Seddon 1994, p. 92).
Jika penggunaan dipaksakan, maka frekuensi penggunaan
sistem dan informasi yang disampaikan akan menurun
sehingga kesuksesan tidak tercapai (Seddon 1994, p. 93).
Manfaat suatu sistem informasi adalah tingkat dimana
seseorang percaya bahwa menggunakan sistem dengan teliti
dapat meningkatkan kinerja (Seddon 1994, p. 93).
Penggunaan memfokuskan pada penggunaan aktual,
penggunaan secara luas dalam pekerjaan, dan banyaknya
sistem informasi yang digunakan dalam pekerjaan (Almutairi
2005, p. 114). Penggunaan didefinisikan sebagai suatu
interaksi hasil informasi dengan penggunanya (DeLone 1992,
p. 62).
22
J. Kepuasan Pengguna
Kepuasan pengguna memfokuskan pada keberhasilan
interaksi antara sistem informasi dengan penggunanya
(Almutairi, 2005, p. 114).
Kepuasan merupakan hasil keluaran dari individu baik
merasa puas atau tidak puas yang telah diterima dan dievaluasi
secara berkelanjutan (Seddon 1994, p. 93). Kepuasan pengguna
adalah perasaan puas atau tidak puas dari hasil kumpulan
seluruh keuntungan yang diharapkan seseorang atas
penerimaan interaksi dengan sistem informasi (Seddon, 1994,
p. 95). Tiap pengguna memiliki perbedaan penilaian
keuntungan atau aspirasi terhadap sistem informasi.
Kepuasan pengguna merupakan pertimbangan penting
dari ukuran kesuksesan sistem informasi (Doll, 1994, p. 453).
Kepuasan pengguna ditampakkan melalui konsep yang terdiri
dari lima bagian : isi, keakuratan, bentuk, kemudahan
penggunaan dan aktualitas (Doll, 1994, p. 459).
Menurut model DeLone and McLean biasanya respon
kepuasan pengguna sistem informasi diaspirasikan oleh tiga
hal: (1) pengguna ingin sistem informasi menghasilkan
informasi yang berkualitas, (2) pengguna ingin menjadi lebih
23
berkualitas; (3) dan pengguna ingin berguna bagi pekerjaan
mereka (Seddon, 1994, p. 95).
Kepuasan pengguna sistem informasi adalah perluasan
dari kepercayaan pengguna terhadap sistem yang dapat
memenuhi kebutuhan informasi. Kepuasan pengguna sistem
informasi diasumsikan sebagai tanda akan suksesnya sebuah
sistem informasi (Lee, 1995, p. 194).
Kepuasan pengguna didefinisikan bagaimana sebuah
produk informasi dapat mempengaruhi penggunanya (DeLone,
1992, p. 62). Kepuasan pengguna menunjukkan pengaruh
positif yang berorientasi pada individu terhadap sistem
informasi dan bagaimana baiknya perasaan pengguna terhadap
sistem informasi
K. Manfaat-manfaat Bersih
Dampak dari sistem informasi sudah meningkat tidak
hanya dampaknya pada pemakai individual dan organisasi saja,
tetapi dampaknya sudah ke grup pemakai, ke antar organisasi,
konsumer, pemasok, sosial bahkan ke negara. Karena
banyaknya macam dampak ini, DeLone dan McLean (2003)
mengusulkan untuk menamakannya semua manfaat menjadi
suatu manfaat tunggal yang disebut dengan nama manfaat-
24
manfaat bersih (net benefits). Menurut DeLone dan McLane
(2003) dalam (Jogiyanto, 2007, p. 105) kategori yang
digunakan dalam mengukur Kesuksesan Sistem Informasi
umumnya :
1) Kualifikasi manfaat.
2) Untuk Siapa.
3) Tingkat analisis.
Adams.et.al (1992) mendefinisikan kemanfaatan (usefulness)
sebagai suatu tingkatan dimana seseorang percaya bahwa
penggunaan suatu subyek tertentu akan dapat meningkatkan
prestasi kerja orang tersebut. Berdasarkan definisi tersebut
dapat diartikan bahwa kemanfaatan dari penggunaan komputer
dapat meningkatkan kinerja, prestasi kerja orang yang
menggunakannya. Menurut Thompson (1991) kemanfaatan TI
merupakan manfaat yang diharapkan oleh pengguna TI dalam
melaksanakan tugasnya. Pengukuran kemanfaatan tersebut
berdasarkan frekuensi penggunaan dan diversitas/keragaman
aplikasi yang dijalankan. Individu akan menggunakan TI jika
mengetahui manfaat positif atas penggunaannya. Chin dan
Todd (1991) memberikan beberapa dimensi tentang
kemanfaatan TI. Menurut Chin dan Todd (1991) kemanfaatan
dapat dibagi kedalam dua kategori, yaitu:
25
(1) Kemanfaatan dengan estimasi satu faktor meliputi:
a. Menjadikan pekerjaan lebih mudah (makes job easier)
b. Bermanfaat (usefull)
c. Menambah produktifitas (Increase productivity)
d. Mempertinggi efektifitas (enchance efectiveness)
e. Mengembangkan kinerja pekerjaan (improve job
performance)
(2) Kemanfaatan dengan estimasi dua faktor (kemanfaatan
dan efektifitas).
Kemanfaatan dengan estimasi dua faktor oleh Chin dan
Todd (1991) dibagi menjadi dua kategori lagi yaitu
kemanfaatan dan efektifitas, dengan dimensi-dimensi
masing-masing dikelompokkan sebagai berikut:
a. Kemanfaatan meliputi dimensi :
1) menjadikan pekerjaan lebih mudah (makes job
easier),
2) bermanfaat (usefull)
3) Menambah produktifitas (Increase productivity).
b. Efektifitas meliputi dimensi:
1) mempertinggi efektifitas (enchance my
effectiveness),
26
2) mengembangkan kinerja pekerjaan (improve my job
performance).
L. Partial Least Squares (PLS)
Partial Least Squares (PLS) adalah teknik statistika
multivariate yang melakukan perbandingan antara variabel
dependen berganda dan variabel independen berganda. PLS
adalah salah satu metoda statistika SEM berbasis varian yang
didesain untuk menyelesaikan regresi berganda ketika terjadi
permasalahan spesifik pada data, seperti ukuran sampel
penelitian kecil, adanya data yang hilang (missing value) dan
multikolinearitas (Jogianto dan Abdilah, 2009, p.11).
PLS telah di uji coba pada data riil dan dalam simulasi
(Garthwaite, 1994; Tennenhaus, 1998) dalam (Jogianto dan
Abdilah, 2009, p.12). PLS sangat popular dalam sains eksakta,
seperti bidang ilmu kimia dan kemometrika yang sering
menghadapi masalah besar dalam korelasi banyak variabel dan
keterbatasan jumlah observasi(Ryan et al., 1999).
PLS adalah analisis persamaan structural (SEM)
berbasis varian yang secara simultan dapat melakukan
pengujian model pengukuran sekaligus pengujian model
struktural. Model pengukuran digunakan untuk uji validitas
27
dan reliabilitas, sedangkan model struktural digunakan untuk
uji kausalitas (Pengujian hipotesis dengan model prediksi).
Perbedaan mendasar PLS yang merupakan SEM berbasis
varian dengan LISREL atau AMOS yang berbasis kovarian
adalah tujuan penggunaannya. SEM berbasis kovarian
bertujuan untuk mengestimasi model untuk pengujian atau
konfirmasi teori, sedangkan SEM varian bertujuan untuk
memprediksi model untuk pengembangan teori. Karena itu,
PLS merupakan alat prediksi kausalitas yang digunakan untuk
pengembangan teori (Jogianto dan Abdilah, 2009, p.15).
Ada beberapa hal yang membedakan analisis PLS dengan
model analisis SEM yang lain :
1. Data tidak harus berdistribusi normal multivariate.
2. Dapat digunakan sampel kecil. Minimal sampel >30
dapat digunakan.
3. PLS selain dapat digunakan unutk mengkonfirmasikan
teori, dapat juga digunakan untuk menjelaskan ada atau
tidaknya hubungan antar variabel laten.
4. PLS dapat menganalisis sekaligus konstruk yang
dibentuk dengan indikator reflektif dan formatif
5. PLS mampu mengestimasi model yang besar dan
kompleks dengan ratusan variabel laten dan ribuan
indikator (Falk and Miller, 1992).
Ada beberapa program komputer untuk mengestimasi
model pada model persamaan struktural yaitu program
28
Smartpls, LISREL, AMOS, EQS, SAS PROC CALIS, dan
STATISTICA-SEPATH (Ghozali 2008, p. 29).
M. Perkembangan Partial Least Squares (PLS)
Analisis jalur dan pemodelan hubungan kausal
pertama kali dikenalkan oleh Wright pada 1920-an (Falk &
Miller, 1992; Wright, 1921).pada akhir 1960-an, Herman O.A
Wold mengembangkan PLS regresi untuk bidang ekonomika
yang sebelumnya telah digunakan di bidang kimia untuk studi
analitikal, fisika dan kimia klinikal (Gladi & Kowalski, 1986).
Pada dasarnya, Wold membangun PLS untuk menguji teori
yang lemah dan masalah pada asumsi normalitas distribusi data
(Wold, 1982; Wold et al., 1987).
Tujuan PLS adalah untuk memprediksi pengaruh
variabel X terhadap Y dan menjelaskan hubungan teoritikal
diantara kedua variabel. PLS adalah metoda regresi yang dapat
digunakan untuk identifikasi factor yang merupakan kombinasi
variabel X sebagai penjelas dan variael Y sebagai respon
(Talbot, 1997) dalam (Jogianto dan Abdilah, 2009, p.13). PLS
serupa dengan regresi principal components analysis (PCA)
namun merupakan alternatif yang lebih baik disbanding regresi
berganda dan metoda regresi PCA karena menghasilkan
29
parameter model yang lebih kokoh tanpa mengubah atau
mengalibrasi ulang sampel dari populasi (Falk & Miller, 1992;
Geladi & Kowalski, 1986) dalam (Jogianto dan Abdilah, 2009,
p.13).
N. PLS-SEM
Beberapa hal penting yang melandasi SEM
menggunakan PLS menurut Monecke & Leisch (2012)
diantaranya:
1. SEM menggunakan PLS terdiri tiga komponen, yaitu
model struktural, model pengukuran dan skema
pembobotan. Bagian ketiga ini merupakan ciri khusus SEM
dengan PLS dan tidak ada pada SEM yang berbasis
kovarian. Jika digambarkan model akan seperti dibawah
ini.
30
Gambar 2.2 Model PLS - SEM
2. SEM menggunakan PLS hanya mengijinkan model
hubungan antar variabel yang recursif (sarah) saja. Hal ini
sama dengan model analisis jalur (path analysis) tidak sama
dengan SEM yang berbasis kovarian yang mengijinkan
juga terjadinya hubungan non-recursif (timbal-balik).
31
3. Pada model struktural, yang disebut juga sebagai model
bagian dalam, semua variabel laten dihubungan satu
dengan yang lain dengan didasarkan pada teori substansi.
Variabel laten dibagi menjadi dua, yaitu eksogenous dan
endogenous. Variabel laten eksogenous adalah variabel
penyebab atau variabel tanpa didahului oleh variabel
lainnya dengan tanda anak panah menuju ke variabel
lainnya (variabel laten endogenous).
Gambar 2.3 Model jalur SEM dengan PLS (Sumber:
Hair, Ringle & Sarstedt, 2011)
Model di atas mempunyai dua variabel laten exogenous
(variabel bebas), yaitu Y1 dan Y2 dengan satu variabel laten
32
endogenous (variabel tergantung), yaitu Y3. Variabel Y1 dan
Y2 diukur oleh dua indikator secara formatif, yaitu X1, X2 dan
X3, X4. Sedang Variabel Y3 diukur dengan tiga indikator
secara reflektif.
O. Langkah – langkah PLS SEM
a. Langkah 1: Setiap variabel laten disusun didasarkan
dengan jumlah berbobot semua variabel manifestnya
masing-masing.
b. Langkah 2: Setiap variabel laten diestimasi dengan
menggunakan jumlah berbobot setiapvariabel laten yang
berdekatan dengan variabel laten tersebut.
c. Langkah 3: Untuk inisialisasi semua bobot adalah 1 (satu).
Kemudian bobot tersebut dihitungulang dengan
didasarkan pada nilai-nilai variabel laten yang diperoleh
pada langkah kedua.
d. Langkah 4: Pengaturan vektor bobot luar dalam suatu
matriks bobot luar untuk membuat estimasi nilai-nilai
faktor (variabel laten) dengan didasarkan pada variabel-
variabel manifest. Vektor adalah seperangkat variabel yang
dapat diwakili dengan menggunakan indeks. Suatu vektor
33
dapat berupa variabel numerik atau string dan variabel
tersebut dapat bersifat tetap atau sementara.
e. Langkah 5: Jika perubahan relatif semua bobot luar dari
suatu iterasi ke iterasi berikutnya menjadi lebih kecil
dibandingkan dengan toleransi yang sudah didefinisikan
sebelumnya; maka 5 estimasi nilai-nilai faktor yang
dilakukan pada langkah ke empat sudah dianggap final.
Jika belum, maka langkah diulangi lagi ke langkah dua.
P. SmartPLS
SmartPLS adalah aplikasi perangkat lunak yang
didesain untuk teknik structural equation model (SEM) dalam
bentuk (GUI). Model diukur dengan menggunakan metoda
analisis partial least squares (PLS). SmartPLS memungkinkan
impor data indicator variabel dalam model. Aplikasi ini
dibangun melalui proyek di Institute of Operation Management
an Organizations (School of Business), University of Mamburg
(Germany) (Jogianto dan Abdilah, 2009, p.158).
34
BAB III
TINJAUAN STUDI
Sebagai referensi beberapa penelitian terdahulu terkait
dengan penelitian ini di antaranya sebagai berikut:
Penelitian yang dilakukan oleh Firmawan dan
Marsono (2009) dengan menggunakan teori atribusi (attribute
theory) dan model penerimaan teknologi (acceptance
technologi model) bertujuan untuk menganalisis faktor-
faktor yang berpengaruh terhadap kesuksesan penggunaan
sistem informasi (system usage) oleh nasabah pada
perusahaan Bank Mandiri. Hasil dari penelitian ini adalah
faktor-faktor yang mempengaruhi penggunaan Internet
Banking Mandiri oleh nasabah Bank Mandiri adalah
perceived usefulness (PU), perceived (PE), security and
privacy (SP), internet connection (INCON), dan amount
of information (INFO), dan perceived ease of use bukan
merupakan faktor yang mempengaruhi penggunaan internet
banking. Perceived usefulness bukan merupakan faktor yang
mempengaruhi penggunaan internet banking karena nasabah
35
Bank Mandiri merasa bahwa pengguna internet banking masih
rumit.
Penelitian Istianingsih dan Wijanto (2008) dengan
menggunakan model persamaan struktur (structure equation
model) bertujuan untuk menguji pengaruh kualitas sistem
informasi, perceived usefulness, dan kualitas informasi
terhadap kepuasan pengguna akhir software akuntansi. Hasil
penelitian ini adalah kualitas sistem informasi berpengaruh
positif terhadap perceived usefulness, kualitas informasi
berpengaruh postif terhadap perceived usefulness, kualitas
sistem informasi berpengaruh positif terhadap kepuasan
pengguna sistem informasi, kualitas informasi berpengaruh
positif terhadap kepuasan pengguna sistem informasi, dan
perceived usefulness berpengaruh positif terhadap kepuasan
pengguna sistem informasi.
Purwaningsih (2010) melakukan penelitian ini
dengan menggunakan model keberhasilan sistem informasi
DeLone and McLean yang bertujuan untuk menguji dan
mendapatkan bukti-bukti empiris mengenai faktor-faktor
penentu keberhasilan penerapan SIPT. Hasil penelitian ini
adalah keberhasilan penerapan SIPT dipengaruhi secara
signifikan oleh kualitas sistem, kualitas informasi, kualitas
36
pelayanan, dan kepuasan pengguna sistem informasi, serta
kesesuaian tugas dan teknologi.
Penelitian Tjakrawala dan Cahyo (2010) dengan
menggunakan model keberhasilan sistem informasi DeLone
and McLean bertujuan untuk apakah software (komersil)
akuntansi yang diadopsi oleh perusahaan telah berhasil
diimplementasikan oleh para pengguna akhir dan memberikan
dampak positif bagi kinerja individual. Hasil penelitian ini
adalah software akuntansi yang diadopsi oleh perusahaan telah
berhasil diimplementasikan oleh para pengguna akhir yang
tercermin pada meningkatnya nilai persepsi kualitas sistem,
nilai kepuasan pengguna akhir, nilai penggunaan sistem dan
nilai dampak individual.
Untuk memudahkan memahami penelitian-penelitian
yang pernah dilakukan sebelumnya, maka dapat dilihat pada
tabel 3.1 berikut:
37
Tabel 3.1 Tinjauan Studi
Peneliti/Ta
hun
Judul Variabel Hasil
Firmawan,
Marsono,
2009
Analisis Faktor-
Faktor yang
mempengaruhi
Kesuksesan
Penggunaan
Sistem
Informasi
(System Usage)
Studi Empiris
Pada Nasabah
Bank Mandiri.
1. System Usage,
2. Perceived
Usefulness
3. Perceived Ease
Of Use
4. Perceived
Enjoyment,
5. Security and
Privacy,
6. Internet
Connection
7. Amount Of
Information
1. Faktor-faktor
yang
mempengaruhi
penggunaan
internet
banking
Mandiri oleh
nasabah Bank
Mandiri adalah
perceived
usefulness
(PU),
perceived (PE),
security and
privacy (SP),
internet
connection
(INCON), dan
amount of
information
(INFO).
2. Perceived ease of
use (PEOU) bukan
merupakan faktor
yang mempengaruhi
tingkat penggunaan
internet banking
Mandiri karena
nasabah bank Mandiri
masih merasa bahwa
penggunaan
internet
banking
Mandiri masih rumit
38
Istianingsih,
Wijayanto
Hari Setyo ,
2008
Pengaruh
Kualitas Sistem
Informasi,
Perceived
Usefulness, Dan
Kualitas
Informasi
Terhadap
Kepuasan
Pengguna Akhir
Software
Akuntansi
1. Perceived
usefulness
2. Perceived
ease of use.
3. Kualitas
sistem informasi
(quality
information
system).
4. Kualitas
informasi
(information
quality).
5. Kepuasan
pengguna sistem
informasi(user
satisfaction)
1. System quality
terbukti secara
signifikan berpengaruh
positif terhadap
perceived usefulness.
2. Information quality
terbukti secara
signifikan berpengaruh
positif terhadap
perceived usefulness.
3. System quality
terbukti secara
signifikan berpengaruh
positif terhadap user
satisfaction.
4. Information quality
terbukti secara
signifikan berpengaruh
positif terhadap
user Satisfaction.
5. Perceived usefulness
terbukti secara
signifikan berpengaruh
positif terhadap user
satisfaction.
Purwaningsi
h, 2010
Analisis
Kesuksesan
Penerapan
Sistem
Informasi Pada
Pelayanan
Sistem
Informasi
Pelayanan
Terpadu (SIPT)
Online
1. Kualitas sistem
2. (system
quality).
3. Kualitas
informasi
(information
quality).
4. Kepuasan
pengguna (user
satisfaction).
5. Kesesuaian
tugas teknologi
(task teknologi
fit).
1. Bahwa kesuksesan
penerapan Sistem
Informasi Pelayanan
Terpadu (SIPT) Online
PT Jamsostek
(Persero) dipengaruhi
secara signifikan oleh
kualitas sistem,
kualitasinformasi,
kualitas pelayanan, dan
kepuasan pengguna
serta kesesuaian tugas
dan teknologi.
39
2. Kepuasan pengguna
SIPT Online
dipengaruhi secara
signifikan oleh
kualitas sistem,
kualitas informasi, dan
kualitas pelayanan.
3. Dampak individual
penggunaan SIPT
Online dipengaruhi
secara signifikan oleh
kualitas sistem, kualitas
informasi, kualitas
pelayanan dan kepuasan
pengguna sistem
informasi
Tjakrawala,
Cahyo, 2010
Adaptasi Model
Delon And
McLean Yang
Dimodifikasi
Guna Menguji
Keberhasilan
Implementasi
Software
Akuntansi Bagi
Individu
Pengguna: Studi
empiris pada
Perusahaan
Dalam Industri
Barang
Konsumsi Yang
Terdaftar Di
BEI.
1. Kualitas sistem
(system
quality).
2. Kualitas
informasi
(information
quality).
3. Persepsi
kualitas sistem
(perceived
system quality).
4. Penggunaan
sistem (system
usage).
5. Kepuasan
pengguna akhir
(user
satisfaction).
6. Dampak Akhir
(last of impact).
1. Kualitas sistem
berpengaruh positif
terhadap persepsi
kualitas sistem.
2. Persepsi kualitas sistem
berpengaruh positif
terhadap kepuasan
pengguna akhir.
3. Kualitas informasi
berpengaruh positif
terhadap kepuasan
pengguna akhir.
4. Kepuasan pengguna
akhir berpengaruh
positif terhadap
penggunaan sistem.
5. Persepsi kualitas sistem
berpengaruh positif
terhadap penggunaan
sistem.
40
6. Kepuasan pengguna
akhir berpengaruh
positif terhadap dampak
individual.
7. Penggunaan sistem
berpengaruh positif
terhadap dampak
individual.
41
BAB IV
KERANGKA KONSEP MODEL DELONE
& MCLEAN
Model Delone & Mclean (2003) menyatakan bahwa
ada tiga variabel yang mempengaruhi variabel pengguna dan
kepuasan pengguna yaitu variabel kualitas informasi, kualitas
sistema dan kualitas pelayanan . Besar tingkat pengaruh
penggunaan sistem akan mempengaruhi kepuasan pengguna
secara positif atau negatif, dan tingkat kepuasan pengguna juga
mempengaruhi penggunaan. Penggunaan dan kepuasan
pengguna mempengaruhi langsung manfaat-manfaat bersih.
Sehingga, dalam model ini dapat dibuat suatu pengaruh antar
variabel sebagai berikut :
1. Kualitas sistem memiliki pengaruh terhadap penggunaan
dan kepuasan pengguna.
2. Kualitas informasi memiliki pengaruh terhadap
penggunaan dan kepuasan pengguna.
3. Kualitas pelayanan memiliki pengaruh terhadap
penggunaan dan kepuasan pengguna.
42
4. Penggunaan memiliki pengaruh terhadap kepuasan
pengguna .
5. Penggunaan memiliki pengaruh terhadap manfaat-manfaat
bersih.
6. Kepuasan pengguna memiliki pengaruh terhadap manfaat-
manfaat bersih.
Kualitas sistem mengukur baik atau buruknya sistem,
konsistensi tampilan pengguna, kemudahan penggunaan,
tingkat respon sistem interaktif, dokumentasi, dan kualitas
serta pemeliharaan kode program. Kualitas informasi
mengukur aktualitas, akurasi, hubungan, dan bentuk informasi
yang dihasilkan sistem informasi. Penggunaan mengukur
penggunaan sistem informasi pada umumnya, penggunaan
sistem informasi dalam lingkup pekerjaan, dan banyaknya
paket informasi yang digunakan dalam pekerjaan. Kepuasan
pengguna mengukur kesuksesan interaksi antara sistem
informasi dengan penggunaanya. Manfaat-manfaat bersih
mengukur pengaruh sistem informasi terhadap kinerja
penggunanya, dalam empa) aspek yaitu produktivitas, inovasi,
kepuasan pelanggan, dan pengendalian manajemen.
Kerangka konsep secara praktis menggambarkan
pengaruh antar variabel dalam model sukses DeLone dan
43
McLean, serta bagaimana penerapan model ini pada Sistem
Informasi Akuntansi Accurate seperti diilustrasikan pada
Gambar 2.4 berikut :
Gambar 4.1 Kerangka Konsep Pengaruh Antar Variabel
Masing-masing variabel-variabel penelitian diatas akan
ditetapkan dan diukur
indikator-indikatornya antara lain sebagai berikut :
a. Kualitas Informasi
Beberapa indikator kualitas informasi menurut (Seddon,1999)
meliputi :
1) Ketepatan waktu, informasi diberikan tepat waktu
2) Keringkasan, informasi yang di sajikan ringkas dan jelas
KI
(Kualitas Informasi)
KP
(Kualitas Pelayanan)
KS
(Kualitas Sistem)
P
(Pengguna)
KPG
(Kepuasan Pengguna)
MB
(Manfaat Bersih)
H1
H2
H3
H4
H5
H6
H7
H8
H9
44
3) Mudah dipahami
4) Aktualitas, informasi selalu disampaikan yang terkini
5) Relevansi
b. Kualitas Sistem
Menurut Hamilton dan Chervany (Hamilton, 1981), indikator
pengukuran kualitas
sistem, meliputi :
1) Ketersediaan sistem,
2) Kecepatan respon,
3) Fleksibilitas sistem,
4) Kemudahan penggunaan,
5) Kelengkapan berintegrasi,
6) Keandalan sistem dan
7) Konsistensi respon.
c. Kualitas Pelayanan
Pengukuran kualitas pelayanan didasarkan pada indikator-
indikatornya (Zeithaml-
Parasuraman, 1990) dalam (Aritonang 2005, 25), meliputi:
Program Pascasarjana Magister Ilmu Komputer STMIK Nusa
Mandiri
1) Daya tanggap (responssiveness)
2) Jaminan (assurance)
45
3) Empati (emphaty)
d. Intensitas Penggunaan
Beberapa indikator penggunaan (Iivary, 2005 ), meliputi :
1) Frekuensi penggunaan (Frequency of use)
2) Penggunaan waktu harian (Time of use)
Beberapa indikator penggunaan ( DeLone & McLean,1992),
meliputi :
3) Lama waktu koneksi (Amount of connect time)
4) Pengulangan penggunaan (recurring use)
e. Kepuasan Pengguna
Beberapa indikator kepuasan pengguna (Iivary, 2005 ),
meliputi :
1) Penilaian kepuasan penggunaan system
2) Kesulitan penggunaan system
3) Kenyamanan penggunaan system
4) Persyaratan kepuasan penggunaan system
5) Kesenangan terhadap kepuasan penggunaan sistem
f. Net Benefits
Beberapa indikator manfaat bersih (net benefits)
(DeLone & McLean,
2003)yang diusulkan dalam penelitian ini, meliputi :
1) Menumbuhkan kreativitas
46
2) Peningkatan pengetahuan
3) Manfaat
4) Kemampuan memecahkan masalah
5) Meningkatkan partisipasi
6) Tercapainya sharing pengetahuan
Berdasarkan kerangka konsep pengaruh antar variabel, maka
disusunlah hipotesis sebagai berikut :
H1: Diduga bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara
kualitas sistem (KS) terhadap penggunaan (P).
H2 : Diduga bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara
kualitas sistem (KS)
terhadap kepuasan pengguna (KPG).
H3 : Diduga bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara
kualitas informasi
(KI) terhadap penggunaan (P).
H4 : Diduga bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara
kualitas informasi
(KI) terhadap kepuasan pengguna (KPG).
H5 : Diduga bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara
kualitas pelayanan
(KP) terhadap penggunaan (P).
47
H6 : Diduga bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara
kualitas pelayanan
(KP) terhadap kepuasan pengguna (KPG).
H7 : Diduga bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara
penggunaan (P)
terhadap kepuasan pengguna (KPG).
H8 : Diduga bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara
penggunaan (P)
terhadap manfaat-manafat bersih (MB).
H9 : Diduga bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara
kepuasan pengguna
(KP) manfaat-manafat bersih (MB)
Kerangka Pemikiran
Gambar 4.2 Kerangka Pemikiran
48
BAB V
METODE OLAH DATA DENGAN SEM-
PLS
Pengembangan Model Berbasis Teori
Tujuan pengembangan model berbasis teori ini adalah
untuk mengembangkan sebuah model yang mempunyai
justifikasi (pembenaran) secara teoritis yang kuat, untuk
mendukung upaya analisis terhadap suatu masalah yang
menjadi obyek penelitian. Model yang dikembangkan SEM-
PLS berdasarkan hubungan kausalitas. Kuatnya hubungan
kausalitas antar variabel yang diajukan bukan terletak pada
metode analisis yang dipilih, tetapi terletak pada justifikasi
secara teoritis untuk mendukung analisis.
Untuk penelitian ini, model berbasis teori yang
dikembangkan merupakan adopsi model kesuksesan sistem
informasi DeLone dan McLean 2003 yang di uji dengan
aplikasi SmartPLS seperti yang dapat dilihat pada Gambar 5.1
berikut:
49
Gambar 5.1 Model DeLone & Mclean (2003)
Pada penelitian ini terdapat 3 (satu) konstruk eksogen dan
3 (tiga) konstruk endogen. Konstruk eksogen disebut dengan
sources variables atau variabel independen yang tidak
diprediksi atau tidak dipengaruhi oleh variabel yang lain pada
model meliputi.
1. Kualitas Sistem (KS)
2. Kualitas Informasi (KI)
3. Kualitas Pelayanan (KP)
50
Sedangkan konstruk endogen atau disebut variabel dependen
yaitu variabel yang dipengaruhi atau yang menerima akibat
karena adanya variabel eksogen meliputi:
Konstruk eksogen atau independen variabel meliputi :
1. Penggunaan (P)
2. Kepuasan Pengguna (KPG)
3. Manfaat-Manfaat Bersih (MB)
Konstruk (faktor) dan dimensi-dimensi yang akan
diteliti dari model teoritis diatas akan diuraikan dalam bagan
berikut ini:
Tabel 5.2 Bangunan Model Teoritis
Variabel In
dik
ato
r
Jumlah Item
Kualitas Informasi (KI) (DeLone & McLean, 2003)
X1= Ketepatan waktu 1
X2= Keringkasan 1
X3= Mudah difahami 1
X4= Aktualitas 1
X5= Relevansi 1
Kualitas System (KS)
(DeLone & McLean, 2003)
X6= Ketersediaan sistem 1
X7= Kecepatan Respon 1
X8= Flexibilitas sistem 1
X9= Kemudahan Pengguna 1
X10= Kelengkapan Berintegrasi 1
X11= Keandalan Sistem 1
X12= Konsistensi Sistem 1
Kualitas Pelayanan (KP) (DeLone & McLean, 2003)
X13= Daya Tanggap 1
X14= Jaminan 1
X15= Empati 1
51
Pengguna (P) (DeLone & McLean, 2003)
Y1= Waktu menggunakan 1
Y2= Frekuensi Penggunaan 1
Y3= Lama waktu koneksi 1
Y4= Pengulangan penggunaan 1
Kepuasan Pengguna (KPG) (DeLone & McLean, 2003)
Y5= Penilaian kepuasan pengguna sistem 1
Y6= Kesulitan penggunaan sistem 1
Y7= Kenyamanan penggunaan sistem 1
Y8= Persyaratan kepuasan penggunaan sistem
1
Y9= Kesenangan terhadap kepuasan penggunaan sistem
1
Manfaat Bersih (MB) (DeLone & McLean, 2003)
Y10= Menumbuhkan kreatifitas 1
Y11= Peningkatan pengetahuan 1
Y12= Manfaat 1
Y13= Kemampuan memecahkan masalah 1
Y14= Meningkatkan partisipasi 1
Y15= Tercapainya sharing pengetahuan 1
52
BAB VI
HASIL PENELITIAN DAN
PEMBAHASAN
A. Profil Responden
Jumlah responden dari penelitian ini, yaitu pengguna
software accurate di Kota Sukabumi adalah sebanyak 120
orang dan yang menjawab kuesioner sebanyak 100 orang,
kuesioner tersebut disebarkan secara langsung. Data profil
responden yang menjadi obyek penelitian dapat dilihat pada
Tabel berikut:
Tabel 6.1 Profil Responden Penelitian
Klasifikasi Responden Jumlah Persentase
1. Jenis Kelamin :
Laki-laki
Perempuan
37
63
63%
37%
Total 100 100%
2. Pendidikan :
SMA
D3
S1
40
24
36
40%
24%
36%
Total 100 100%
3. Usia:
53
< 25 th
25-40 th
52
65
52%
65%
Total 100 100%
Sumber : Data Primer Diolah (2015)
Berdasarkan Tabel 6.1 diatas, terlihat bahwa responden
dengan jenis kelamin laki-laki sebanyak 37 orang atau 37% dan
jumlah kelamin perempuan sebanyak 63 orang atau 63% orang.
Selanjutnya responden berdasarkan kategori pendidikan
sebanyak 40 orang dari SMA atau 40%, 24 orang dari D3 atau
24% dan 36 orang dari S1 atau 36%. Untuk responden
berdasarkan usia adalah sebanyak 52 orang dari usia < 25 th
atau 52 dan 65 orang dari usia 25-40 th atau 65%.
Data di atas sebanding dengan data kepegawaian, bahwa
mayoritas pengguna sistem informasi akuntansi adalah
perempuan. Dengan pertimbangan bahwa perempuan lebih
teliti dibandingkan laki-laki.
54
B. Hasil Penelitian
Analisis Data
A. Hasil PLS- SEM
Gambar 4.1 Hasil Uji SmartPLS
1. Evaluasi model pengukuran / measurement (outer)
model
Evaluasi model pengukuran adalah mengukur korelasi
antara indikator dengan konstruk/variabel laten. Dengan
mengetahui korelasinya akan diketahui validitas dan
reliabilitas sebuah model. Untuk mengukur validitas dan
55
reliabilitas konstruk, dilakukan dengan melihat validitas
konvergen, validitas diskriminan, dan reliabilitas konstruk
(Ghozali, 2008).
a). Validitas konvergen (convergent validity)
Nilai loading yang memiliki tingkat validitas yang
tinggi apabila memiliki nilai factor masing-masing harus
bernilai diatas 0,50 ( Jogianto dan Abdillah, 2009). Berikut
disajikan hasil dari outer loading untuk setiap indikator-
indikator yang dimiliki oleh tiap-tiap variabel laten eksogen
dan endogen dalam model penelitian yang didapat dari olah
data menggunakan SmartPLS
Tabel 6.2 Nilai Muatan OuterLoading
Variabel Indikator Muatan Ket
Kualitas Informasi
(KI) (DeLone
& McLean, 2003)
X1= Ketepatan waktu 0,882715 Valid
X2= Keringkasan 0,879582 Valid
X3= Mudah difahami 0,94744 Valid
X4= Aktualitas 0,786018 Valid
X5= Relevansi 0,808393 Valid
Kualitas System (KS)
(DeLone & McLean,
2003)
X6= Ketersediaan sistem 0,788693 Valid
X7= Kecepatan Respon 0,800338 Valid
X8= Flexibilitas sistem 0,889202 Valid
X9= Kemudahan
Pengguna 0,716598 Valid
X10= Kelengkapan
Berintegrasi 0,211788 Tidak Valid
56
X11= Keandalan Sistem 0,185467 Tidak Valid
X12= Konsistensi Sistem 0,788693 Valid
Kualitas Pelayanan
(KP) (DeLone &
McLean, 2003)
X13= Daya Tanggap 0,824252 Valid
X14= Jaminan 0,821992 Valid
X15= Empati -0,29047 Tidak Valid
Penggunaan (P)
(DeLone & McLean,
2003)
Y1= Waktu menggunakan 0,525123 Valid
Y2= Frekuensi Penggunaan 0,879582 Valid
Y3= Lama waktu koneksi -0,512589
Tidak Valid
Y4= Pengulangan
penggunaan 0,954498 Valid
Kepuasan Pengguna
(KPG) (DeLone
& McLean, 2003)
Y5= Penilaian kepuasan
pengguna sistem 0,937965 Valid
Y6= Kesulitan penggunaan
sistem 0,573519 Valid
Y7= Kenyamanan
penggunaan sistem 0,937965 Valid
Y8= Persyaratan kepuasan
penggunaan sistem 0,949078 Valid
Y9= Kesenangan terhadap
kepuasan penggunaan
sistem
0,761663 Valid
Manfaat Bersih (MB)
(DeLone & McLean,
2003)
Y10= Menumbuhkan
kreatifitas 0,730239 Valid
Y11= Peningkatan
pengetahuan 0,895159 Valid
Y12= Manfaat 0,730239 Valid
Y13= Kemampuan
memecahkan masalah 0,895159 Valid
Y14= Meningkatkan
partisipasi 0,901741 Valid
Y15= Tercapainya sharing
pengetahuan 0,220304 Tidak Valid
Sumber : Data Primer Diolah (2015)
57
Dari hasil di atas semua indikator model muatan
(loading) yang lebih besar dari 0,50. Ada beberapa indikator
yang memiliki muatan/ validitas rendah yaitu: X10, X11, X15,
Y1, Y4, Y6, Y15. Selanjut indikator-indikator tersebut perlu
diuji lebih lanjut untuk menentukan apakah akan dibuang atau
dipertahankan.
b). Validitas Diskriminan (discriminant validity)
1). AVE (average variance extracted)
Pengukuran validitas diskriminan maka digunakan hasil output
dari average value, seperti dijelaskan oleh tabel dibawah ini
Indikator dikatakan valid secara discriminant, jika nilai AVE >
0.50 (Jogianto dan Abdillah, 2009).
.
Tabel 6.3 Average Value
AVE Ket
KI 0,744408 Valid
KS 0,46647 Tidak Valid
KP 0,479617 Tidak Valid
P 0,588845 Valid
KPG 0,713872 Valid
MB 0,588465 Valid
58
Dari tabel 4.4 diketahui ada dua variabel yang tidak
valid yaitu KS = 0,46647 dan KP = 0,479617 dikarenakan
kedua variabel tersebut mempunya nilai dibawah 0,50 hal ini
terjadi dikarenakan ada indikator yang tidak valid secara
convergent validity di dalam variabel KS dan KP, oleh sebab
itu menandakan bahwa indikator yang tidak valid di variabel
KS dan KP harus dibuang (Jogianto dan Abdillah, 2009).
2). Cross Validation
Dalam cross Validation Valid jika nilai loading ke variabel
nya paling besar dibandingkan dengan ke variabel lain.
Penjelasan lebih lanjut di gambarkan dalam tabel dibawah ini:
Tabel 6.4 Average Value
KI KS KP P KPG MB
X1 0,8856 0,793047 0,742226 0,593682 0,783882 0,783969
X2 0,87729 0,785796 0,803658 0,436782 0,937965 0,895159
X3 0,9457 0,876418 0,787341 0,539625 0,949078 0,901741
X4 0,78205 0,7006 0,516853 0,385423 0,761663 0,622601
X5 0,81374 0,753728 0,759864 0,633694 0,715482 0,757942
X6 0,544718 0,80855 0,841901 0,954498 0,573519 0,730239
X7 0,877289 0,7858 0,803658 0,436782 0,937965 0,895159
X8 0,945697 0,87642 0,787341 0,539625 0,949078 0,901741
X9 0,782048 0,7006 0,516853 0,385423 0,761663 0,622601
X10 0,170022 0,2146 0,084113 0,165237 0,118286 0,139141
59
X11 0,0494 0,18787 0,115471 0,275493 0,087055 0,114585
X12 0,544718 0,80855 0,841901 0,954498 0,573519 0,730239
X13 0,544718 0,808553 0,841901 0,954498 0,573519 0,730239
X14 0,877289 0,785796 0,803658 0,436782 0,937965 0,895159
X15 -0,16799 -
0,153876 -0,29015 -0,203815 -0,14327
-0,145455
Y1 0,373035 0,450942 0,385133 0,520097 0,399038 0,399907
Y2 0,544718 0,808553 0,841901 0,954498 0,573519 0,730239
Y3 -0,36288 -
0,405117 -0,384528 -0,51259 -0,36135
-0,358741
Y4 0,544718 0,808553 0,841901 0,954498 0,573519 0,730239
Y5 0,877289 0,785796 0,803658 0,436782 0,93797 0,895159
Y6 0,544718 0,808553 0,841901 0,954498 0,57352 0,730239
Y7 0,877289 0,785796 0,803658 0,436782 0,93797 0,895159
Y8 0,945697 0,876418 0,787341 0,539625 0,94908 0,901741
Y9 0,782048 0,7006 0,516853 0,385423 0,76166 0,622601
Y10 0,544718 0,808553 0,841901 0,954498 0,573519 0,73024
Y11 0,877289 0,785796 0,803658 0,436782 0,937965 0,89516
Y12 0,544718 0,808553 0,841901 0,954498 0,573519 0,73024
Y13 0,877289 0,785796 0,803658 0,436782 0,937965 0,89516
Y14 0,945697 0,876418 0,787341 0,539625 0,949078 0,90174
Y15 0,186421 0,191357 0,092105 0,116668 0,177362 0,2203
Sumber: Data diolah (2015)
Dari tabel 6.5 diatas ada 5 variabel yang tidak
valid yaitu X10, X11, X15,Y3 dan Y15. Secara terperinci
untuk uji coba validitas antara convergent validity dan
discriminat validity disajikan dalam tabel berikut:
60
Tabel 6.5 Perbandingan convergent dan discriminant
validity
Variabel Indikator convergent discriminat
validity validity
Kualitas Informasi
(KI) (DeLone
& McLean, 2003)
X1= Ketepatan
waktu Valid Valid
X2= Keringkasan Valid Valid
X3= Mudah difahami Valid Valid
X4= Aktualitas Valid Valid
X5= Relevansi Valid Valid
Kualitas System
(KS) (DeLone &
McLean, 2003)
X6= Ketersediaan
sistem Valid Valid
X7= Kecepatan
Respon Valid Valid
X8= Flexibilitas
sistem Valid Valid
X9= Kemudahan
Pengguna Valid Valid
X10= Kelengkapan
Berintegrasi Tidak Valid Tidak Valid
X11= Keandalan
Sistem Tidak Valid Tidak Valid
X12= Konsistensi
Sistem Valid Valid
Kualitas Pelayanan
(SQ) (DeLone &
McLean, 2003)
X13= Daya Tanggap Valid Valid
X14= Jaminan Valid Valid
X15= Empati Tidak Valid Tidak Valid
Penggunaan (P)
(DeLone & McLean,
2003)
Y1= Waktu
menggunakan Valid Valid
Y2= Frekuensi
Penggunaan Valid Valid
Y3= Lama waktu
koneksi Tidak valid Tidak valid
Y4= Pengulangan
penggunaan Valid Valid
61
Kepuasan Pengguna
(KPG)
(DeLone & McLean,
2003)
Y5= Penilaian
kepuasan pengguna
sistem
Valid Valid
Y6= Kesulitan
penggunaan sistem Valid Valid
Y7= Kenyamanan
penggunaan sistem Valid Valid
Y8= Persyaratan
kepuasan penggunaan
sistem
Valid Valid
Y9= Kesenangan
terhadap kepuasan
penggunaan sistem
Valid Valid
Manfaat Bersih
(MB)
(DeLone & McLean,
2003)
Y10= Menumbuhkan
kreatifitas Valid Valid
Y11= Peningkatan
pengetahuan Valid Valid
Y12= Manfaat Valid Valid
Y13= Kemampuan
memecahkan masalah Valid Valid
Y14= Meningkatkan
partisipasi Valid Valid
Y15= Tercapainya
sharing pengetahuan Tidak Valid Tidak Valid
Sumber: Data diolah (2015)
Dari hasil tersebut sebelum di buang indikator yang
tidak valid alangkah lebih baik jika dilakukan satu uji coba lagi
umtuk memastikan variabel mana yang benar-benar harus
dihilangkan.
62
Tabel 6.6 Perbandingan convergent, discriminant
validity T- Statistic
Variabel Indikator convergent discriminat
validity validity
Kualitas Informasi
(KI) (DeLone
& McLean, 2003)
X1= Ketepatan
waktu Valid Valid
X2= Keringkasan Valid Valid
X3= Mudah difahami Valid Valid
X4= Aktualitas Valid Valid
X5= Relevansi Valid Valid
Kualitas System
(KS) (DeLone &
McLean, 2003)
X6= Ketersediaan
sistem Valid Valid
X7= Kecepatan
Respon Valid Valid
X8= Flexibilitas
sistem Valid Valid
X9= Kemudahan
Pengguna Valid Valid
X10= Kelengkapan
Berintegrasi Tidak Valid Tidak Valid
X11= Keandalan
Sistem Tidak Valid Tidak Valid
X12= Konsistensi
Sistem Valid Valid
Kualitas Pelayanan
(KP) (DeLone &
McLean, 2003)
X13= Daya Tanggap Valid Valid
X14= Jaminan Valid Valid
X15= Empati Tidak Valid Tidak Valid
Penggunaan (P)
(DeLone & McLean,
2003)
Y1= Waktu
menggunakan Valid Valid
Y2= Frekuensi
Penggunaan Valid Valid
Y3= Lama waktu
koneksi Tidak valid Tidak valid
Y4= Pengulangan
penggunaan Valid Valid
63
Kepuasan Pengguna
(KPG)
(DeLone & McLean,
2003)
Y5= Penilaian
kepuasan pengguna
sistem
Valid Valid
Y6= Kesulitan
penggunaan sistem Valid Valid
Y7= Kenyamanan
penggunaan sistem Valid Valid
Y8= Persyaratan
kepuasan penggunaan
sistem
Valid Valid
Y9= Kesenangan
terhadap kepuasan
penggunaan sistem
Valid Valid
Manfaat Bersih
(MB)
(DeLone & McLean,
2003)
Y10= Menumbuhkan
kreatifitas Valid Valid
Y11= Peningkatan
pengetahuan Valid Valid
Y12= Manfaat Valid Valid
Y13= Kemampuan
memecahkan masalah Valid Valid
Y14= Meningkatkan
partisipasi Valid Valid
Y15= Tercapainya
sharing pengetahuan Tidak Valid Tidak Valid
Sumber: Data diolah (2015)
Berdasarkan pertimbangan dari pengukuran tabel 6.6
maka indikator yang akan di hilangkan adalah X10, X11, X15,
Y3 dan Y15. Sehingga terbentuklah model akhir setelah
dilakukan penghapusan sebagai berikut:
64
Gambar 6.7 Model setelah di hitung validasi dan
signifikansi
Untuk melanjutkan uji inner model syarat yang harus
dilakukan yaitu nilai AVE > 0,5 (Jogianto dan Abdillah, 2009).
Dalam tabel AVE dibawah ini semua nilai AVE sudah > 0,5
sehingga syarat untuk ketahap berikutnya sudah terpenuhi.
65
Tabel 6.8 Hasil Akhir Average
AVE
KI 0,744383
KS 0,640708
KP 0,680944
P 0,72138
KPG 0,713904
MB 0,69828
Sumber: Data diolah (2015)
c). Composite reliability
Pengujian lainnya untuk mengevaluasi outer model adalah
dengan melihat reliabilitas konstruk variabel laten yang diukur
dengan dua kriteria yaitu composite reliability (mengukur nilai
actual konsistensi internal) dan cronbach alpha (mengukur
batas bawah nilai konsistensi internal) dari blok indikator
yang mengukur konstruk (chin dan Gopal 1995). Konstruk
dinyatakan reliabel jika nilai composite reliability maupun
nilai cronbach alpha diatas 0,70 (Jogianto dan Abdillah, 2009).
Berikut hasil ouput dari SmartPLS:
Tabel 6.9 Composite reliability dan cronbach alpha
66
Konstruk Composite Reliability
Cronbachs Alpha
KI 0,935464 0,912847
KP 0,808383 0,552259
KPG 0,923639 0,889937
KS 0,89868 0,858784
MB 0,919864 0,890181
P 0,878669 0,778511
Sumber: Data diolah (2015)
Dari hasil di atas, menunjukan nilai composite reliability
dan cronbach alpha untuk semua konstruk berada diatas 0,70.
Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa semua konstruk
memiliki reliabilitas yang baik.
2. Evaluasi model struktural / struktural (inner) model
Model struktural dalam PLS dievaluasi dengan
menggunakan R2 untuk konstruk dependen, nilai koefisien path
atau t-value tiap path untuk uji signifikasi antar konstrukdalam
model struktural. Nilai R2 digunakan untuk mengukur tingkat
variasi perubahan variabel independen terhadap variabel
dependen. Semakin tinggi R2 berarti semakin baik model
prediksi dari model penelitian yang diajukan.
Model struktural (inner model) merupakan pola
hubungan variabel penelitian. Evaluasi terhadap model
struktural adalah dengan melihat koefisien antar variabel dan
67
nilai koefisien determinasi (R2). Nilai R2 mendekati 1, dengan
kriteria batasan nilai dibagi menjadi 3 klasifikasi yaitu 0,67 =
substansial, 0,33 = moderat, dan 0,19 = lemah (Chin, 1998).
Koefisien untuk tiap jalur hipotesis dan nilai T-
Statistiknya yang diperoleh dari hasil output SmartPLS sebagai
berikut:
Tabel 6.10 koefisien dan jalur T-ststistic
Original Sample
(O)
Konstruk hubungan
Original Sample (O)
T Statistics (|O/STERR|)
Kesimpulan
H1 KI -> P -1,015384 10,6851 Tidak Signifikan
H2 KI -> KPG 0,193187 2,918923 Signifikan
H3 KS -> P 1,535491 5,773006 Signifikan
H4 KS -> KPG 0,85252 6,97737 Signifikan
H5 KP -> P 0,230001 0,975876 Tidak Signifikan
H6 KP -> KPG 0,338987 4,408317 Signifikan
H7 P -> KPG -0,501817 8,05342 Tidak Signifikan
H8 P -> MB 0,272995 21,09679 Signifikan
H9 KPG -> MB 0,799769 33,25643 Signifikan
Keterangan: * = tidak signifikan
Sumber: Data Primer Diolah (2015)
68
Menurut Hartono (2008a), ukuran signifikansi
keterdukungan hipotesis dapat digunakan pembandingan nila
T-table dan T-statistic. Jika nilai T – statistic lebih tinggi
dibandingkan T-table, berarti hipotesis terdukung. Untuk
tingkat keyakinan 95% (alpha 5%). maka nilai T-table untuk
hipotesis dua ekor (two-tail) adalah >=1,96.
3. Pengujian hipotesis
a). H1 : Kualitas informasi berpengaruh positif terhadap
penggunaan
Dari tabel 4.9 dapat dilihat bahwa kualitas
informasi terhadap penggunaan memberikan nilai koofisien
jalur sebesar -1,01 dengan signifikansi 10,67 (T-statistik > T-
tabel 1,96). Hasil negatif koofidien jalur tersebut menunjukan
bahwa kualitas informasi memiliki pengaruh negatif terhadap
penggunaan sistem informasi. Dengan demikian kualitas
informasi berbanding terbalik terhadap penggunaan, semakin
tinggi menurut pengguna kualitas informasi yang dihasilkan
dari sistem informasi, semakin enggan atau sedikit penggunaan
sistem oleh pemakai sistem informasi. Oleh sebab itu H1 tidak
terbukti dan dinyatakan ditolak.
b). H2 : Kualitas informasi berpengaruh positif terhadap
Kepuasan pengguna
69
Kualitas informasi terhadap kepuasan pengguna
memberikan kofisien jalur sebesar 0,19 dengan nilai T-statistik
sebesar 2,91, hasil ini menujukan bahwa H2 terbukti secara
empiris dan dinyatakan diterima.
c). H3 : Kualitas sistem berpengaruh positif terhadap
penggunaan
Kualitas sistem terhadap kepuasan pengguna
memberikan kofisien jalur sebesar 1,53 dengan nilai T-statistik
sebesar 5,77, hasil ini menujukan bahwa H3 terbukti secara
empiris dan dinyatakan diterima.
d). H4 : Kualitas sistem berpengaruh positif terhadap
Kepuasan pengguna
Kualitas sistem terhadap kepuasan pengguna
memberikan kofisien jalur sebesar 0,85 dengan nilai T-statistik
sebesar 6,98, hasil ini menujukan bahwa H4 terbukti secara
empiris dan dinyatakan diterima.
e). H5 : Kualitas pelayanan berpengaruh positif terhadap
penggunaan
Kualitas pelayanan terhadap penggunaan memberikan
kofisien jalur sebesar 0,23 dengan nilai T-statistik sebesar 0,97,
hasil ini menujukan bahwa (T-statistik<T-tabel 1,96) sehingga
H5 dinyatakan ditolak.
70
e). H6 : Kualitas pelayanan berpengaruh positif terhadap
penggunaan
Kualitas pelayanan terhadap kepuasan pengguna
memberikan kofisien jalur sebesar 0,33 dengan nilai T-statistik
sebesar 0,44, hasil ini menujukan bahwa (T-statistik>T-tabel
1,96) sehingga H5 dinyatakan diterima.
g). H7 : Penggunaan berpengaruh positif terhadap
kepuasan pengguna
Kualitas sistem terhadap kepuasan pengguna
memberikan kofisien jalur sebesar -0,5 dengan nilai T-statistik
sebesar 0,80, Hasil negatif koofidien jalur tersebut menunjukan
bahwa penggunaan memiliki pengaruh negatif kepuasan
pengguna sistem informasi Dengan demikian penggunaan
berbanding terbalik terhadap kepuasan pengguna, semakin
tinggi menurut penggunaan sistem informasi informasi yang
dilakukan dari sistem informasi, tidak mempengaruhi kepuasan
pengguna. Oleh sebab itu H7 juga tidak terbukti dan dinyatakan
ditolak.
h). H8 : Penggunaan berpengaruh positif terhadap
Kepuasan pengguna
71
penggunaan terhadap manfaat bersih memberikan
kofisien jalur sebesar 0,79 dengan nilai T-statistik sebesar 33,2,
hasil ini menujukan bahwa H9 terbukti secara empiris dan
dinyatakan diterima.
i). H9 : Penggunaan berpengaruh positif terhadap
Kepuasan pengguna
Kepuasan penggunaan terhadap manfaat bersih
memberikan kofisien jalur sebesar 0,27 dengan nilai T-statistik
sebesar 21,0, hasil ini menujukan bahwa H8 terbukti secara
empiris dan dinyatakan diterima.
Tabel 6.11 Rekapitulasi Pengujian hipotesis
Hipotesis Keterangan
H1
Kualitas informasi (KI)
berpengaruh positif terhadap
Penggunaan(P)
Tidak terbukti /
ditolak
H2
Kualitas informasi (KI)
berpengaruh positif terhadap
Kepuasan Pengguna(KPG)
Terbukti /
diterima
H3
Kualitas sistem (KS)
berpengaruh positif terhadap
Penggunaan(P)
Terbukti /
diterima
72
H4
Kualitas sistem (KS)
berpengaruh positif terhadap
Kepuasan Pengguna(KPG)
Terbukti /
diterima
H5
Kualitas pelayanan (KP)
berpengaruh positif terhadap
Penggunaan(P)
Tidak terbukti /
ditolak
H6
Kualitas pelayanan (KP)
berpengaruh positif terhadap
Kepuasan Pengguna(KPG)
Terbukti /
diterima
H7
Penggunaan (P) berpengaruh
positif terhadap Kepuasan
pengguna (KPG )
Tidak terbukti /
ditolak
H8
Penggunaan (P) berpengaruh
positif terhadap Manfaat
Bersih(MB)
Terbukti /
diterima
H9
Kepuasan Pengguna (KPG)
berpengaruh positif terhadap
Manfaat Bersih(MB)
Terbukti /
diterima
Sumber: Data Primer Diolah (2015)
4. Precdiction relevance (Q-Squere)
73
Prediction relevance (Q square) atau dikenal dengan
Stone-Geisser's. Uji ini dilakukan untuk mengetahui
kapabilitas prediksi dengan prosedur blinfolding. Apabila nilai
yang didapatkan 0.02 (kecil), 0.15 (sedang) dan 0.35 (besar).
Hanya dapat dilakukan untuk konstruk endogen dengan
indikator reflektif.
Gambar 6.4 Pengujian model sstruktural
Q2 = 1 – (1-R12) (1-R2
2) (1-R32)
= 1 – (1-0.89) (1-0.98) (1-0.98)
= 1 - (0.11) (0.02) (0,02)
= 1 - 0.00044
= 0.99 x 100 = 99%
74
Nilai Q2 menunjukan bukti bahwa nilai-nilai
yang diobservasi sudah direkonstruksi dengan baik, dengan
demikian model mempunyai relevan prediktif.(Ghozali, 2008).
5. Model Gabungan
Untuk validasi model secara keseluruhan, nilai goodness
of fit (GoF) digunakan ukuran tunggal untuk validasi performa
model pengukuran dan struktural yang diperoleh dari akar nilai
rata-rata communality dikalikan dengan akar nilai rata-rata R-
squere (Vinzi dkk, 2010). Nilai GoF terbentang antara 0-1
dengan interprestasi 0,1 (GoF Kecil), 0,25 (GoF Moderat) dan
0,36 (GoF Substansial). Untuk lebih jelas digambarkan pada
tabel 4.11.
Tabel 6.11 Nilai AVE dan Communality
AVE communality
KI 0,74 0,74
KS 0,64 0,64
KP 0,69 0,69
P 0,72 0,72
KPG 0,71 0,71
MB 0,69 0,69
Rata-rata Nilai 0,70 0,70
Akar Rata-rata 0,84 0,84
Nilai GoF 0,70
Sumber: Data Primer Diolah (2015)
75
Analisa gabungan terhadap model keseluruhan nilainya
adalah =0,7 menunjukan model telah sesuai secara substansial
dalam merepresentasikan hasil penelitian.
6. Uji Kesuksesan Sistem Informasi Akuntansi
Dari tanggapan 78 responden yang tampak pada tabel
4.11 selanjutnya digunakan untuk menentuka prosentase
kesuksesan dan akan dicari total rata-rata item.
Hasil keseluruhan disajikan dalam tabel 4.11 dibawah ini.
Tabel 4.12 Data Tanggapan Responden
Indikator Skala Likert
Total STS TS N S SS
76
1 2 3 4 5 Rata-rata
item pengukuran
X1 0 0 8 31 39 78 4,40
X2 0 0 13 32 33 78 4,26
X3 0 0 9 32 37 78 4,36
X4 0 0 19 27 32 78 4,17
X5 0 0 13 29 36 78 4,29
X6 0 0 19 28 31 78 4,15
X7 0 0 13 32 33 78 4,26
X8 0 0 9 32 37 78 4,36
X9 0 0 19 27 32 78 4,17
X12 0 0 19 28 31 78 4,15
X13 0 0 19 28 31 78 4,15
X14 0 0 13 32 33 78 4,26
Y1 0 0 9 52 17 78 4,10
Y2 0 0 19 28 31 78 4,15
Y4 0 0 19 28 31 78 4,15
Y5 0 0 13 32 33 78 4,26
Y6 0 0 19 28 31 78 4,15
Y7 0 0 13 32 33 78 4,26
Y8 0 0 9 32 37 78 4,36
Y9 0 0 19 27 32 78 4,17
Y10 0 0 19 28 31 78 4,15
Y11 0 0 13 32 33 78 4,26
Y12 0 0 19 28 31 78 4,15
Y13 0 0 13 32 33 78 4,26
Y14 0 0 9 32 37 78 4,36
Total Rata-rata 105,76
Sumber: Data Primer Diolah (2015)
77
= 105,7 = 4,2
25
Langkah selanjutnya adalah mencari prosentase
kesuksesan. Bobot rata-rata item pengukuran dibagi dengan
banyaknya item pengukuran dibagi dengan nilai maksimal dari
skala yaitu 5 kemudian dikalikan dengan 100%. Pembagi
tingkat kesuksesan SIA Accurate ini mengadopsi penelitian
Purwanto (2007) yang membagi 5 tingkatan pada kriteria
kesuksesan.
Prosentase Kesuksesan SIA Accurate = 4,2 x 100% = 84%.
5
78
BAB VII
PENUTUP
A. Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan pada penelitian
kesuksesansistem informasi akuntansi Accurate dapat
disimpulkan sebagai berikut:
a. Pada model kesuksesan terdapat hubungan yang terjadi
antara variabel yaitu : Kualitas informasi (KI) berpengaruh
positif terhadap Kepuasan Pengguna(KPG), Kualitas
sistem (KS) berpengaruh positif terhadap Kepuasan
Pengguna(KPG), Kualitas sistem (KS) berpengaruh positif
terhadap Kepuasan Pengguna(KPG), Kualitas pelayanan
(KP) berpengaruh positif terhadap Kepuasan
Pengguna(KPG), Penggunaan (P) berpengaruh positif
terhadap Manfaat Bersih(MB), dan .Penggunaan (P)
berpengaruh positif terhadap Manfaat Bersih(MB) semua
variabel tersebut berpengaruh yang signifikan terhadap
kesuksesan model Delon & Mclean (2003) dalam
penggunaan sistem informasi Accurate di Kota Sukabumi.
79
b. Berdasarkan hasil yang didapat dari pengujian model
secara keseluruhan adalah diperoleh nilai GoF = 0,69,
sehingga dapat disimpulkan bahwa model telah sesuai
secara substansial dalam merepresentasikan hasil
penelitian. Berdasarkan hasil analisis kesuksesan sistem
Informasi akuntansi Accurate adalah bejalan sukses /
berhasil dengan tingkat kesuksesan dari penelitian ini
adalah = 84% .
B. Saran
Hasil penelitian ini tentu masih memerlukan pengujian
dan penguatan lebih lanjut, saran bagi penelitian ini adalah:
a. Bisa dilibatkan teori-teori dan kerangka kerja selain model
kesuksesan sistem informasi Delone dan Mclean untuk
menghasilkan model analisis kesuksesan yang lebih
komprehensif.
b. Dari 9 hipotesis yang diajukan, 6 terbukti secara empiris.
Dengan demikian, secara umum model kesuksesan Delone
& Mclean merupakan kerangka yang dapat dijadikan untuk
memberikan evaluasi atas implementasi penggunaan
sistem informasi akuntasni Accurate di Kota Sukabumi.
80
c. Untuk mendapatkan hasil yang terpercaya dalam
pengambilan data dari responden, sebaiknya diberikan
pendampingan pada waktu memberikan jawaban atas
kuisioner penelitian.
d. Hasil penelitian ini dapat dikembangkan pada penelitian
selanjutnya dengan penambahan jumlah sample dan
variabel serta memodifikasi indikator menjadi lebih baik.
e. Meningkatkan kualitas informasi agar dampak negatif
terhadap pengguaan sistem informasi menjadi meningkat
dan bisa berpengaruh positif.
81
DAFTAR PUSTAKA
Hussein, R., Selamat, H., Abdul Karim, N.S. 2005. The Impact
of Technological Factors on Information Systems
Success In The Electronic government Context. The
Second International Conference on Innovations in
Information Technology (IIT’05).
Chin, J.P., Diehl, V.A. and Norman, K.L. 1988. Development
of an Instrument Measuring User Satisfaction of The
Human-Computer Interface, Conference Proceedings:
Human Factors in Computing System, NY: Association
for Computing Machinery.
McGill, T., Hobbs, V., dan Klobas, J., 2003. User-Developed
Aplications and Information Systems Success: A Test
of DeLone and McLean’s Model. Information
Resources Management Journal.
Roldan, J.L. dan Leal, A. 2003. A Validation Test of an
Adaptation of the DeLone and McLean’s Model in
Spanish EIS Field. Idea Group Publishing.
Ghozali, Imam. 2008. Structural Equation Modeling metode
alternatif dengan Partial Least Square, edisi 2.
Semarang. BP-Undip
Hanmer, Lyn. 2004. Assessment of Success of a Computerised
Hospital Information System in a Public Sector
Hospital in South Africa.
82
Livari, J. 2005. An Empirical Test of the DeLone and McLean
Model of Information System Success. Data Base for
Advances in Information Systems.
Rai, A., Lang, S.S., dan Welker, R.B. 2002. Assesing the
validity of IS Success Models: An Empirical Test and
Theoretical Analysis. Information Systems Research.