BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1. Karakteristik...

54

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

4.1. Karakteristik Responden Dalam proses memperoleh gambaran sampel dalam

penelitian ini karakterisitik responden dalam penelitian

adalah Mahasiswa Strata 1 (S1) UKSW angkatan 2008

sampai 2012 dengan jumlah responden adalah 140 orang di

ambil masing-masing 10 responden secara acak dari 14

fakultas yang terdapat di UKSW.

Penelitian terhadap 140 responden berdasarkan

angkatan dapat dilihat dalam table 4.1

Tabel 4.1 Data responden berdasarkan angkatan

No Angkatan Jumlah 1 2008 16 responden

2 2009 49 responden

3 2010 40 responden

4 2011 24 responden

5 2012 11 responden

Jumlah 140

1.2 Statistik Analisis Deskriptif Dalam mendeskiptifkan data kuesioner menggunakan

SPSS terdapat dua cara yakni secara deskriptif dan

frekuensi. Analisis deskriptif digunakan untuk

55

mendeskiptifkan secara keseluruhan variabel-variabel yang

dipilih dengan cara mengkalkulasi data sesuai kebutuhan

pengguna (Nugroho, 2011)

1.2.1 Statistik Deskriptif Pada statistik Deskriptif untuk mendeskriptifkan

secara keseluruhan variabel-variabel yang dipilih dengan

cara mengkalkulasikan data sesuai kebutuhan pengguna,

seperti penentuan mean (rata-rata), standar deviasi, range,

varians, sum dan beberapa fungsi lain (Nugroho 2011)

4.2.1.1 Statistik Deskriptif Kualitas sistem Hasil pengukuran deskriptif variabel kualitas sistem

diukur dengan menggunakan enam indikator disajikan

dalam tabel 4.2 berikut

Tabel 4.2 Variabel Kualitas sistem

Variabel indikator N Min Max Mean Std.

Deviation item 1 140 2.0 5.0 3,6929 0,74810

item 2 140 2.0 5.0 3,8000 0,68067 Kualitas sistem item 3 140 2.0 5.0 4,1214 0,77244

item 4 140 2.0 5.0 3,8214 0,79809

item 5 140 1.0 5.0 3,3714 1,04807

item 6 140 1.0 5.0 4,0500 0,71293

Total 140 1.0 5.0 3,809 0,7933 Sumber : Data primer, 2013.

56

Dari tabel 4.2 diatas, statistik deskriptif kualitas

sistem menjelaskan ada mahasiswa yang memberikan skor

nilai terendah 1.0 dan nilai tertinggi 5.0, sedangkan rata-

rata kualitas sistem secara keseluruhan 3,809 dengan

standar deviasi sebesar 0.793.

4.2.1.2 Statistik Deskriptif Persepsi kemanfaatan Hasil pengukuran deskriptif variabel Persepsi

kemanfaatan diukur dengan menggunakan enam indikator

disajikan dalam tabel 4.3 berikut :

Tabel 4.3 Variabel Persepsi kemanfaatan


Deviation item 1 140 2.0 5.0 3,9571 0,79451

item 2 140 2.0 5.0 3,8857 0,73048 Persepsi

kemanfaatan item 3 140 2.0 5.0 4,0071 0,70452

item 4 140 3.0 5.0 4,2429 0,62180

item 5 140 2.0 5.0 3,6786 0,77985

item 6 140 2.0 5.0 3,7357 0,73564


Dari tabel 4.3 statistik deskriptif persepsi

kemanfaatan diatas, berdasarkan jawaban mahasiswa

diketahui skor nilai terendah adalah 2.0 dan nilai tertinggi

5.0 dengan rata-rata persepsi kemanfaatan secara

keseluruhan adalah 3.917 dengan standar deviasi 0.7278.

57

4.2.1.3 Statistik Deskriptif Penggunaan Nyata Hasil pengukuran deskriptif variabel penggunaan

nyata diukur dengan menggunakan dua indikator disajikan

dalam tabel 4.4 berikut :

Tabel 4.4 Variabel Penggunaan Nyata


Deviation item 1 140 1.0 5.0 2,6143 0,72554

Penggunaan Nyata item 2 140 1.0 5.0 2,8286 0,75810


Dari tabel 4.4 statistik deskriptif variabel penggunaan

nyata diatas, berdasarkan jawaban mahasiswa diketahui

skor nilai terendah adalah 1.0 dan nilai tertinggi 5.0 dengan

rata-rata penggunaan nyata secara keseluruhan adalah

2.721 dengan standar deviasi 0.74182.

4.2.1.4 Statistik Deskriptif Kepuasan penggunaan

Hasil pengukuran deskriptif variabel kepuasan

penggunaan diukur dengan menggunakan tujuh indikator

disajikan dalam tabel 4.5 berikut :

58

Tabel 4.5 Variabel Kepuasan penggunaan

Variabel indikator N Min Max Mean Std. Deviation

item 1 140 2.0 5.0 3,5929 0,70860

item 2 140 2.0 5.0 3,5143 0,76324 Kepuasan

Penggunaan item 3 140 2.0 5.0 3,6786 0,70218

item 4 140 2.0 5.0 3,7571 0,72837

item 5 140 2.0 5.0 3,5000 0,75389

item 6 140 2.0 5.0 3,7286 0,71814

item 7 140 1.0 5.0 3,7071 0,82668


Dari tabel 4.5 statistik deskriptif variabel kepuasan

penggunaan diatas, berdasarkan jawaban mahasiswa

diketahui skor nilai terendah adalah 1.0 dan nilai tertinggi

5.0 dengan rata-rata kepuasan penggunaan secara

keseluruhan adalah 3.639 dengan standar deviasi 0.74301.

4.2.2 Statistik Analisis Frekuensi Analisis frekuensi digunakan untuk mendefinisikan

data yang diinput pada masing-masing variabel (Nugroho

2011). Pada analisis frekuensi ini ditampilkan data dengan

nilai terendah hingga tertinggi didekriptifkan dalam masing-

masing kelompok nilai disajikan dalam tabel 4.6.

59

Tabel 4.6 Tanggapan responden berdasarkan analisis frekuensi

Variabel indikator STS TS N S SS Jumlah

1

0

0%

8

5,7%

43

30,7%

73

52,1% 16

11,4%

140

100%

2

0

0%

6

4,3%

31

22,1%

88

62,9% 15

10,7%

140

100%

Kualitas sistem 3

0

0%

6

4,3%

16

11,4%

73

52,1% 45

32,1%

140

100%

4

0

0%

10

7,1%

29

20,7%

77

55,0% 24

17,1%

140

100%

5

3

2,1%

31

22,1%

37

26,4%

49

35,0% 20

14,3%

140

100%

6

1

0,7%

0

0%

26

18,6%

77

55,0% 36

25,7%

140

100%


1

0

0%

6

4,3%

29

20,7%

70 50,0%

35

25,0%

140

100%

2

0

0%

2

1,4%

40

28,6%

70 50,0%

28

20,0%

140

100%

Persepsi kemanfaatan 3

0

0%

3

2,1%

25

17,9%

80 57,1%

32

22,9

140

100%

4

0

0%

0

0%

14

10,0%

78 55,7%

48

34,3%

140

100%

5

0

0%

9

6,4%

45

32,1%

68 48,6%

18

12,9%

140

100%

60

6

0

0%

5

3,6%

46

32,9%

70 50,0%

19

13,6%

140

100%


1

1

0,7%

70 50,0%

52

37,1%

16

11,4%

1

0,7%

140

100%

Penggunaan nyata 2

1

0,7%

48

34,4%

68 48,6%

20

14,3%

3

2,1%

140

100%


1

0

0%

7

5,0%

54

38,6%

68 48,6%

11

7,9%

140

100%

Kepuasan Penggunaan

2

0

0%

13

9,3%

52

37,1%

65 46,4%

10

7,1%

140

100%

3

0

0%

5

3,6%

49

35,0%

72 51,4%

14

10,0%

140

100%

4

0

0%

5

3,6%

43

30,7%

72 51,4%

19

13,6%

140

100%

5 0

0%

11

7,9%

59 42,1%

59 42,1%

11

7,9%

140

100%

6

0

0%

6

4,3%

42

30,0%

76 54,3%

16

11,4%

140

100%

7

2

1,4%

7

5,0%

41

29,3%

70 50,0%

20

14,2%

140

100%

61

Dari hasil analisis frekuensi pada tabel 4.6 diatas

tidak jauh beda pada hasil analisis deskriptif. Hasil

penelitian menunjukkan respon mahasiswa terhadap

jawaban pada tiap indikator dalam variabel rata-rata

mahasiswa cenderung menjawab setuju. Sedangkan

jawaban mahasiswa terhadap dua indikator dalam variabel

penggunaan nyata berdasarkan hasil penelitian,

berdasarkan lamanya penggunaan sebanyak 70 responden

atau 50% penggunaan SIASAT oleh mahasiswa hanya

kurang dari 30 menit sedangkan tanggapan mahasiswa

terbanyak untuk penggunaan harian pada saat proses

SIASAT hingga proses penyesuaian (AJUSMEN) intensitas

penggunaan mahasiswa 3-4 kali dalam seminggu.

4.3 Uji Pemodelan Struktural Equation Model 4.3.1 Confirmatory Factor Analysis

Ferdinand (2002), menjelaskan Confirmatory faktor

analysis (analisis faktor konfirmasi) ini ditujukan untuk

mengestimasi measurement model dengan menguji

unidimensionalitas dari konstruk-konstruk eksogen dan

endogen. Pada tahap ini model akan dikonfirmasi apakah

variabel yang diamati dapat mencerminkan faktor yang

dianalisis.

62

4.3.1.1 Uji konfirmatori antar konstruk Eksogen Hair et al., (2006) menyatakan bahwa konstruk

eksogen adalah variabel yang mempengaruhi variabel lain

tanpa pernah dipengaruhi oleh variabel lain dalam satu

rangkaian hubungan kausalitas antar variabel. Konstruk

eksogen disebut juga Independent variables yang tidak

dapat diprediksi oleh variabel lain dalam model (Ferdinand,

2002). Dalam model penelitian ini, digolongkan dua

konstruk eksogen yakni (1) Kualitas sistem, (2) Persepsi

kemanfaatan, seperti tampak pada gambar 4.1 berikut.

Gambar 4.1 Posisi awal Uji konfirmatori konstruk Eksogen

63

Dari gambar diatas, dapat dilihat indikator dengan

loading factor dengan nilai dibawah 0.50 dinyatakan tidak

valid sebagai pengukur konstruk eksogen yakni X4,

sehingga harus dikeluarkan untuk analisis data selanjutnya

yakni indeks modifikasi, sehingga posisi awal Goodnes of fit

indices dapat dilihat pada Tabel 4.7 berikut.

Tabel 4.7 Posisi awal Goodness-of-fit Indices

Konstruk Eksogen

Goodness-of-fit Indices

Cut-off Value Hasil Analisis

Evaluasi Model

Chi Square Diharapkan kecil 152.19 Kurang baik

Significance Probability

≥ 0.05 0.000 Kurang baik

RMSEA ≤ 0.08 0.116 Kurang baik

CMIN /DF ≤2.00 2.872 Kurang baik

GFI >0.90 0.824 Kurang baik

AGFI ≥ 0.90 0.741 Kurang baik

TLI >0.90 0.775 Kurang baik

CFI >0.95 0.820 Kurang baik

Dari Tabel 4.7 Goodness-of-fit Indices diatas dapat

dilihat bahwa semua indeks tidak memenuhi kecocokan

kriteria yang baik seperti GFI, AGFI, TLI dan CFI > 90.

Sedangkan RMSEA dan nilai P dari X2 juga belum

64

memenuhi kriteria yang baik. Untuk meningkatkan

kecocokan keseluruhan model dapat meggunakan indeks

modifikasi (modification Indices) dan hasilnya seperti pada

gambar 4.2 berikut.

Gambar 4.2 Modifikasi uji konfirmatori konstruk eksogen

Dari gambar 4.2 diatas dapat dilihat hasil dari tiap-

tiap indikator dari msing-masing variabel laten setelah

melakukan indeks modifikasi sudah memenuhi syarat yaitu

loading faktor di atas 0.05. sehingga dapat diterima.

65

Sedangkan nilai Goodness-of-fit Indices pada konstruk

eksogen dapat dilihat pada tabel 4.8 berikut.

Tabel 4.8 Modifikasi Goodness-of-fit Indices Konstruk Eksogen



Evaluasi Model

Chi Square Diharapkan kecil 28.624 Baik


≥ 0.05 0.328 Baik

RMSEA ≤ 0.08 0.027 Baik

CMIN /DF ≤2.00 1.101 Baik

GFI >0.90 0.964 Baik

AGFI ≥ 0.90 0.909 Baik

TLI >0.90 0.989 Baik

CFI >0.95 0.995 Baik

Berdasarkan tabel 4.8 Output modifikasi Goodness-of-

fit Indices diatas dapat dilihat bahwa hasil chi-square 28.624

dengan probabilitas p = 0.326 begitu juga nilai kriteria fit

CMIN/DF, GFI, AGFI, TLI, CFI dan RMSEA menunjukkan

hasil goodness of fit model baik.

4.3.1.2 Uji Konfirmatori antar konstruk Endogen Hair et al., (2006) menjelaskan konstruk endogen

sebagai variabel yang dipengaruhi oleh variabel lain tetapi

66

bisa saja variabel ini pada saat bersamaan juga

mempengaruhi variabel lain dalam suatu hubungan

kausalitas antar variabel. Dalam model ini digolongkan dua

variabel endogen yakni Penggunaan Nyata dan Kepuasan.

Selanjutnya uji konfirmatori konstruk endogen dapat

dilihat pada gambar 4.3 dan keseluruhan goodness of fit

dapat dilihat pada tabel 4.9 berikut.

Gambar 4.3 posisi awal uji konfirmatori konstruk endogen

67

Tabel 4.9 Posisi awal Goodness-of-fit Indices Konstruk Endogen



Evaluasi Model










Dari gambar 4.9 diatas dapat dilihat bahwa semua

indikator konstruk endogen memiliki nilai loading faktor

>0.05 sehingga dapat disimpulkan bahwa semua indikator

adalah valid. Namun dari hasil Goodness of fit statistics

pada tabel 4.9 semua indeks tidak memenuhi kecocokan

kriteria yang baik seperti GFI, AGFI, TLI dan CFI > 90.

Sedangkan RMSEA dan nilai P dari X2 juga belum

memenuhi kriteria yang baik. Untuk meningkatkan

kecocokan keseluruhan model meggunakan indeks

modifikasi (modification Indices) dan hasilnya seperti pada

68

gambar 4.4 dan pada tabel 4.10 modifikasi Goodness-of-fit Indices berikut.

Gambar 4.4 modifikasi uji konfirmatori konstruk endogen

Tabel 4.10 Modifikasi Goodness-of-fit Indices Konstruk Endogen



Evaluasi Model

Chi Square Diharapkan kecil 16.09 Baik


≥ 0.05 0.711 Baik

RMSEA ≤ 0.08 0.000 Baik

CMIN /DF ≤2.00 0.805 Baik

GFI >0.90 0.974 Baik

69

AGFI ≥ 0.90 0.941 baik

TLI >0.90 1.021 Baik

CFI >0.95 1.000 Baik

Dari Goodness of fit tabel 4.10 modifikasi diatas dapat

dilihat bahwa semua indeks memenuhi kecocokan kriteria

yang baik. Jadi dapat disimpulkan bahwa kecocokan

seluruh model adalah baik. 4.3.2 Full Struktural Equation Model Analysis

Ferdinand 2002 menjelaskan teknik full structural

equation model digunakan untuk menguji model kausalitas

yang telah dinyatakan sebelumnya dalam berbagai

hubungan sebab akibat (causal model) dengan analisis ini

dapat dilihat ada tidaknya kesesuaian model dan hubungan

kausalitas yang dibangun dalam model yang diuji.

4.3.2.1 Uji Kesesuaian Model Setelah dilakukan analisis faktor konfirmasi, langkah

selanjutnya adalah melakukan estimasi model full structural

yang hanya memasukkan konstruk eksogen dan endogen

yang telah diuji dengan analisis faktor konfirmasi. Tersaji

pada gambar 4.5 beserta tampilan tabel 4.11 Goodness of fit

berikut.

70

Gambar 4.5 Posisi awal full model struktural

Tabel 4.11 Posisi awal Goodness-of-fit Indices Konstruk Eksogen dan

Endogen Goodness-of-fit

Indices Cut-off Value Hasil

Analisis Evaluasi Model










71

Dari tampilan tabel 4.11 diatas posisi awal Goodness-

of-fit Indices model yang dihasilkan kurang baik dengan nilai

chi-square sebesar 328.093 dan nilai probabilitas P= 0.000

< 0.05, begitu juga dengan kriteria Goodness-of-fit yang lain

seperti GFI, AGFI, TLI dan CFI masih jauh dari yang

dipersyaratkan yakni >0.90. Oleh karena itu perlu

dilakukan modifikasi untuk membuat model menjadi fit.

Modifikasi dilakukan dengan melakukan korelasi seperti

pada gambar 4.6 beserta hasil tabel 4.12 modifikasi

goodness of fit yang ternyata setelah melakukan modifikasi

semua kriteria Goodness-of-fit yang digunakan

menunjukkan kecocokan yang baik. Hal ini menjelaskan

bahwa model yang digunakan telah memenuhi kelayakan.

72

Gambar 4.6 modifikasi full model struktural

Tabel 4.12 Modifikasi Goodness-of-fit Indices Konstruk Eksogen dan

Endogen Goodness-of-fit

Indices Cut-off Value Hasil

Analisis Evaluasi Model

Chi Square Diharapkan kecil 119.454 baik


≥ 0.05 0.715 baik

RMSEA ≤ 0.08 0.000 baik

73

CMIN /DF ≤2.00 0.926 baik

GFI >0.90 0.926 baik

AGFI ≥ 0.90 0.879 baik

TLI >0.90 1.014 baik

CFI >0.95 1.000 baik

4.4 Analisis Data Kualitas data yang dihasilkan dari penggunaan

instrumen penelitian dapat dievaluasi melalui uji validitas

dan Reliabilitas, pengujian ini dapat diketahui konsistensi

dan akurasi data yang dikumpulkan dari penggunaan

intrumen sebagai berikut.

4.4.1 Uji Validitas Dalam pengujian validitas untuk mengukur sah atau

valid tidaknya suatu kuesioner (Ghozali, 2005). Pengujian

validitas digunakan untuk mengukur kualitas atau

kelayakan dari suatu pertanyaan dalam kuesioner,

dikatakan layak suatu kuesioner jika pertanyaan dalam

kuesioner mampu untuk menggungkapkan sesuatu yang

akan diukur oleh kuesioner tersebut. Kuesioner dikatakan

valid jika memiliki validitas yang tinggi sebaliknya kuesioner

yang kurang valid berarti memiliki validitas yang rendah.

Dalam pengujian ini menggunakan kriteria Azwar, 2003

74

yang menyatakan setiap item dikatakan valid jika korelasi

antar item tersebut dengan skor total ≥ 0.30. dapat dilihat

dalam tabel 4.13 berikut :

Tabel 4.13 Hasil Uji Validitas

Variabel Item valid Nilai r

Kualitas Sistem

item1 .629

item2 .606

item3 .582

item5 .699

item6 .664

Persepsi Kemanfaatan

item1 .808

Item 2 .719

Item 3 .782

Item 4 .667

Item 5 .650

Item 6 .771

Pengunaan Nyata Item1 .634

Item2 .809

Kepuasan Pengguna

item1 0,755

item2 0,697

item3 0,766

item4 0,679

item5 0,670

item6 0,734

Item 7 0,721 Sumber : Data primer, 2013.

Dari tabel 4.13 dapat dilihat bahwa r hitung

Correlated Item – Total Corellation dari tiap-tiap item

75

dalam variabel dengan nilai r hitung > dari r tabel 0.30,

sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa indikator

yang digunakan valid.

4.4.2 Uji Reliabilitas Reliabilitas adalah ukuran mengenai konsistensi

internal dari indikator-indikator sebuah konstruk yang

menunjukkan derajad sampai dimana masing-masing

indikator itu mengindikasikan sebuah konstruk laten yang

umum (Ferdinand, 2002). Pengukuran menggunakan uji

statistik Alpha Cronbach . Instrumen dianggap reliabel jika

memiliki koefisien Alpha Cronbach > 0,60 (Nunnaly dan

Gozali, 2005), hasil perhitungan reliabilitas disajikan pada

tabel 4.14 berikut

Tabel 4.14 Hasil Uji Reliabilitas

Variabel Koefisien Alpha

Batas Alpha

Keterangan

Kualitas sistem Persepsi kemanfaatan Pengguna nyata Kepuasan pemakai

0,667 0,827 0,775 0,841

0,6 0,6 0,6 0,6

Reliabel Reliabel Reliabel Reliabel

Sumber : Data primer, 2013.

Dari hasil output uji reliabilitas pada Tabel 4.14

menunjukkan bahwa semua nilai koefisien alfa > 0.6. Hal

76

ini menandakan bahwa semua konstruk penelitian adalah

reliable.

4.5 Uji Asumsi Klasik Pengujian statistik dengan analisis regersi dapat

dilakukan dengan pertimbangan tidak adanya pelanggaran

terhadap uji asumsi klasik. Diantaranya sebagai berikut :

4.5.1 Uji Normalitas Uji normalitas digunakan untuk menguji apakah

distribusi data normal atau tidak (Nugroho, 21011). Uji

Normalitas yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji

One Sample – Kolmogorov – Smirnov Test dan berikut hasil

uji normalitas tersebut.

Tabel 4.15 Hasil Uji Normalitas

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

kualitas persepsi penggunaan kepuasan

N 140 140 140 140 Normal Parametersa Mean 22.8571 23.5071 5.4429 25.4786

Std. Deviation 2.94938 3.20633 1.09460 3.72715

Most Extreme Differences

Absolute .088 .110 .179 .109 Positive .088 .110 .179 .109 Negative -.071 -.067 -.173 -.058

Kolmogorov-Smirnov Z 1.039 1.306 2.112 1.286 Asymp. Sig. (2-tailed) .242 .066 .078 .073 a. Test distribution is Normal. Sumber : Data primer, 2013.

77

Dilihat dari tabel 4.15, hasil uji normalitas di atas

diperoleh signifikansi masing-masing variabel diatas > 0,05

maka data dapat dikatakan berdistribusi normal.

4.5.2 Uji Multikolinearitas Uji multikolinieritas bertujuan untuk mengetahui

apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar

variabel independen (Nugroho, 2011). Ada tidaknya

multikolinearitas dapat dilihat dari nilai Tolerance ataupun

nilai VIF. Uji multikolinieritas disajikan dalam tabel 4.16

berikut :

Tabel 4.16

Hasil Uji Multikolinearitas

Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients

t Sig.

Collinearity

Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) 3.497 1.989 1.758 .081

kualitas .337 .109 .240 3.096 .002 .570 1.755

persepsi .635 .091 .546 6.983 .000 .561 1.782

penggunaan .120 .201 .035 .597 .551 .979 1.021

a. Dependent Variable: kepuasan

Hasil perhitungan Kualitas, persepsi kemanfaatan dan

penggunaan nyata pada tabel 4.16 menunjukkan nilai

78

tolerance > 0,10 dan nilai VIF < 10. Oleh karena itu dapat

disimpulkan bahwa variabel independen yang digunakan

dalam model regresi penelitian ini adalah terbebas dari

multikolinearitas atau dapat dipercaya dan obyektif.

4.5.3 Uji Heteroskedastisitas Heterokedastisitas menunjukkan bahwa variasi

(varians) variabel tidak sama untuk semua pengamatan

(Ghozali, 2005). Hasil uji glesjer model persamaan regresi

dapat dilihat dalam Tabel 4.17 berikut.

Table 4.17

Hasil Uji Heteroskedasatisitas

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized

Coefficients

t Sig. B Std. Error Beta

1 (Constant) -.833 1.186 -.703 .483

kualitas -.036 .065 -.062 -.561 .576

persepsi .134 .054 .274 2.476 .095

penggunaan .068 .120 .048 .568 .571

a. Dependent Variable: ABS_res2

Dari tabel 4.17 menunjukkan bahwa variabel bebas

tidak secara signifikan mempengaruhi nilai absolut e dari

model regresi yang digunakan karena nilai dignifikansi

79

terhadap residual lebih dari 0.05. Jadi dapat disimpulkan

model regresi tidak mengandung heterokedastisitas.

4.6 Pengujian Hipotesis Pengujian hipotesis dilakukan untuk mengetahui

signifikan atau tidaknya pengaruh antara variabel

independen terhadap variabel dependen sesuai dengan yang

telah dihipotesiskan dalam Bab II.

Berikut ini adalah ringkasan pengujian SEM output

regression Weights pada tabel 4.18 dari analisis faktor

konfirmatori beserta hasil pengujian regresi diringkas pada

tabel 4.19 berikut:

Tabel 4.18 Regression Weights

Estimate S.E. C.R. P Label persepsi <--- kualitas 1.075 .167 6.433 *** par_20 penggunaan <--- kualitas .089 .103 .860 .390 par_17 penggunaan <--- persepsi .091 .093 .970 .332 par_18 kepuasan <--- penggunaan 4.462 3.104 1.438 .151 par_19 Sumber : data primer, 2013

Tabel 4.19 Hasil pengujian regresi

β Standar error t Sig.

Persepsi <--- Kualitas sistem 0,790 0,078 10,155 0,000 penggunaan <--- Kualitas sistem 0,013 0,035 0,366 0,715 penggunaan <--- persepsi 0,043 0,029 1,494 0,137

Kepuasan <--- Penggunaan nyata 0,380 0,288 1,320 0,189


80

4.6.1 Uji Hipotesis 1 Pengujian hipotesis pertama dilakukan untuk

mengetahui kualitas sistem berpengaruh positif terhadap

persepsi kemanfaatan sistem. Dari hasil perhitungan regresi

pada tabel 4.19 diatas diperoleh bahwa nilai β sebesar 0,790

dengan standar error 0,078 dan nilai t hitung sebesar

10,155 dengan signifikansi 0,000 atau < 0.05. Didukung

dengan nilai critical ratio (CR) 6.433 dan nilai p-value 0.000

pada tabel 4.18. Nilai-nilai tersebut sesuai dengan batasan

statistik yang dipersyaratkan yaitu CR ≥ 2.00 dan p ≤ 0.05

maka dapat dikatakan hipotesis pertama diterima.

4.6.2 Uji Hipotesis 2 Pengujian hipotesis kedua dilakukan untuk

mengetahui kualitas sistem berpengaruh positif terhadap

penggunaan nyata sistem. Dari hasil perhitungan regresi

padat tabel 4.19 diatas diperoleh bahwa nilai β sebesar

0,013 dengan standar error 0,035 dan nilai t hitung sebesar

0,366 dengan signifikansi 0,715 atau > 0.05 maka hipotesis

dua ditolak. didukung dengan nilai CR 0.860 dan nilai p-

value 0.390 padat tabel 4.18. Nilai-nilai tersebut tidak

sesuai dengan batasan statistik yang disyaratkan yaitu ≥

2.00 dan p ≤ 0.05.

81

4.6.3 Uji hipotesis 3 Pengujian hipotesis ketiga dilakukan untuk

mengetahui persepsi kemanfaatan berpengaruh positif

terhadap penggunaan nyata sistem. Dari hasil perhitungan

regresi pada tabel 4.19 diatas diperoleh bahwa nilai β

sebesar 0,043 dengan standar error 0,029 dan nilai t hitung

sebesar 1,494 dengan signifikansi 0,137. Dikarenakan nilai

signifikansi > 0,05 maka dapat dikatakan hipotesis ketiga

ditolak. Didukung dengan hasil critical ratio (CR) 0.970 dan

p-value 0.332 padat tabel 4.18. Nilai-nilai tersebut tidak

sesuai dengan batasan statistik yang disyaratkan yaitu ≥

2.00 dan p ≤ 0.05.

4.6.4 Uji Hipotesis 4 Pengujian hipotesis keempat dilakukan untuk

mengetahui penggunaan nyata berpengaruh positif terhadap

kepuasan pengguna sistem. Dari hasil perhitungan regresi

pada tabel 4.19 diatas diperoleh bahwa nilai β sebesar 0,380

dengan standar error 0,288 dan nilai t hitung sebesar 1,320

dengan signifikansi 0,189. Dikarenakan nilai signifikansi >

0,05 maka hipotesis empat ditolak. Didukung dengan hasil

critical ratio (CR) 1.438 dan p-value 0.151 pada tabel 4.18.

Nilai-nilai tersebut tidak sesuai dengan batasan statistik

yang disyaratkan yaitu ≥ 2.00 dan p ≤ 0.05

82

Secara keseluruhan hasil uji hipotesis dirangkum

dalam tabel 4.20 dibawah ini :

Tabel 4.20 Rangkuman Kesimpulan Hasil Uji Hipotesis

Hipotesis Pernyataan Hipotesis Nilai t dan P Keterangan

H1 Kualitas sistem berpengaruh positif terhadap persepsi kemanfaatan sistem

t = 10,155

P = 0,000 Diterima

H2 Kualitas sistem berpengaruh positif terhadap penggunaan nyata sistem

t = 0,366

P = 0,715 Ditolak

H3 Persepsi kemanfaatan berpengaruh positif terhadap penggunaan nyata

t = 1,494

P = 0,137 Ditolak

H4 Penggunaan nyata berpengaruh positif terhadap kepuasan pengguna

t = 1,320

P = 0,189 Ditolak


4.7 Pembahasan Pada bagian ini, akan menguraikan pembahasan dari

analisis yang telah dijelaskkan agar dapat menjawab soal-

soal penelitian yang telah diajukan, selain itu pembahasan

juga akan menguraikan hasil uji hipotesis dalam penelitian

ini.

83

4.7.1 Pengaruh kualitas sistem SIASAT terhadap Persepsi Kemanfaatan sistem

Setelah dilakukan analisis data dan pengujian pada

masing-masing hipotesis penelitian yang diajukan sesuai

dengan model teoritis, maka hasil yang diperoleh

menunjukkan bahwa hipotesa pertama menyatakan bahwa

Kualitas sistem dalam SIASAT terbukti secara signifikan

terhadap persepsi kemanfaatan, maka hasilnya mendukung

hipotesa pertama, artinya semakin baik kualitas sistem

yang terdapat dalam SIASAT maka semakin tinggi pulang

pemanfaatan yang diperoleh oleh mahasiswa dalam

menggunakan SIASAT.

Sistem informasi yang diterapkan UKSW dalam proses

akademik sudah dikatakan baik karena kualitas yang

terdapat dalam SIASAT sudah memiliki kemanfaatan bagi

mahasiswa selaku pengguna. Perilaku seorang mahasiswa

dalam memanfaatkan SIASAT dan merasakan manfaat

dalam proses administrasi akademisnya seperti akurasi

data dan informasi, waktu respon yang dapat diakses dalam

maupun luar kampus, keamanan sistem dan Keandalan

sistem memberikan kemudahan bagi mahasiswa dalam

mgnggunakan SIASAT, hal ini diperkuat dengan hasil

analisis frekuensi pada tabel 4.6 dimana respon mahasiswa

pada tiap indikator variabel kualitas sistem dan persepsi

kemanfaatan cenderung menjawab setuju.

84

Penelitian ini memperkuat model TAM oleh Davis yang

medefinikan kualitas sistem sebagai kemudahan sistem

memiliki pengaruh yang signifikan terhadap persepsi

kemanfaatan (Instianingsih et al, 2009). Serta Delone dan

McLean yang menyatakan kualitas sistem berpengaruh

signifikan dengan kualitas informasi yang dalam model TAM

didefinikan oleh Davis sebagai persepsi kemanfaatan

(jogiyanto (2007).

Hasil ini juga memperkuat hasil penelitian

sebelumnya yaitu Adams et.al. Chin dan Todd Iqbaria et al.,

dan Iqbaria dan Zinattely dalam Instianingsih et al 2009,

yang menyatakan bahwa Kualitas sistem berpengaruh kuat

terhadap persepsi kemanfaatan. Jika mahasiswa yakin

dengan kualitas sistem yang digunakan dalam SIASAT maka

mereka akan percaya bahwa dengan meggunakan SIASAT

akan mendapatkan manfaat yang baik dan meningkatkan

kinerja mereka.

4.7.2 Pengaruh kualitas sistem SIASAT terhadap penggunaan nyata Hipotesa kedua dalam penelitian menyatakan bahwa

kualitas sistem dari SIASAT berpengaruh positif dalam

mempengaruhi penggunaan nyata. Pada hasil pengujian

hipotesis didapatkan bahwa kualitas sistem pada SIASAT

tidak secara lansung mempengaruhi penggunaan nyata dari

85

SIASAT. Di tunjukkan dengan nilai t sebesar 0,366 dengan

nilai signifikasi 0.715 dimana nilai signifikasi tersebut lebih

besar dari 0.05.

Adanya pengaruh yang tidak signifikan dari kualitas

sistem SIASAT terhadap penggunaan nyata dalam penelitian

ini menunjukkan bahwa meskipun pemanfaatan sistem

dapat dipengaruhi oleh kualitas sistem namun tidak

memberikan pengaruh terhadap penggunaan nyata dari

SIASAT. Tidak diterimanya hipotesa kedua pada penelitian

ini dikarenakan, walaupun kualitas sistem dipersepsikan

baik oleh mahasiswa tetapi dalam proses penggunaan

secara nyata, tidak berpengaruh antara kualitas sistem dan

penggunaan nyata oleh mahasiswa. Mahasiwa

menggunakan SIASAT secara nyata ketika sedang

dibutuhkan tanpa memperhatikan kualitas dari sistem

tersebut. Yang dibutuhkan mahasiswa hanyalah manfaat

dan informasi yang diperoleh dalam menggunaka SIASAT

sedangkan kualitas sistem hanyalah pendukung dari

penggunaan nyata yang berfungsi untuk mempermudah

penggunaan SIASAT dan mendapatkan output dengan cepat

dan tepat.

Hasil penelitian tidak sejalan dengan Model

kesuksesan Delone dan Mclean yang menjadi dasar teoritis

dalam penelitian ini yang menyatakan Kualitas sistem

(system quality) memiliki pengaruh terhadap penggunaan

86

sistem (system use) (jogiyanto 2007), serta model TAM oleh

Davis yang mendefinisikan Kualitas sistem sebagai persepsi

kemudahan (Perceived ease of use) dalam mempengaruhi

penggunaan nyata (intention to use) (Surachman, 2008).

Tetapi penelitian ini sejalan dengan penelitian yang

dilakukan oleh wibowo 2008, menjelaskan persepi

kemudahan penggunaan dalam hal ini kualitas sistem

informasi tidak bersinergi atau tidak adanya signifikasi

terhadap penggunaan sistem. Hal ini memungkinkan karna

objek penelitian penggunaan sistem informasi yang

dilakukan bersifat wajib (mandatory), sejalan dengan

penelitian ini, bahwa mahasiswa selaku pengguna memang

dituntut untuk menggunakan SIASAT karena merupakan

prosedur dalam perencanaan studi meliputi prosedur kartu

rencan studi (KRS), transkip, jadwal kuliah/kartu studi

tetap(KST,) serta administrasi keuangan yang merupakan

kewajiban setiap siswa harus digunakan selama mereka

studi. Dengan demikian baik atau tidaknya kualiatas sistem

dalam SIASAT tidak akan mempengaruhi sikap mahasiswa

terhadap penggunaan sistem SIASAT.

4.7.3 Pengaruh Persepsi kemanfaatan sistem terhadap penggunaan nyata

Pada hipotesa ketiga dalam penelitian menyatakan

bahwa Persepsi kemanfaatan dalam sistem SIASAT

87

berpengaruh dalam penggunaan nyata dari SIASAT. Dari

hasil pengujian dilihat dari nilai t sebesar 1.494 dan nilai

signifikasi 0.137 > 0.05 pada tabel 4.18 maka hasilnya tidak

mendukung hipotesa ketiga dan pengaruhnya bersifat

negatif yang berarti persepsi kemanfaatan pada SIASAT

tidak secara lansung mempengaruhi penggunaan

mahasiswa terhadap sistem SIASAT.

Hal ini berhubungan dengan sikap mahasiswa dalam

proses penggunaan. Dilihat dari tanggapan mahasiswa

terhadap intensitas penggunaan nyata, mahasiswa tidak

membutuhkan banyak waktu dalam menggunakan SIASAT

berdasarkan analisis frekuensi pada variabel penggunaan

sebagian besar atau 50% penggunaannya kurang dari 30

menit, sehingga dapat dikatakan intensitas penggunaan

SIASAT oleh mahasiswa dinilai rendah.

Tidak adanya pengaruh kemanfaatan sistem terhadap

penggunaan nyata juga dipengaruhi penggunaan SIASAT

yang bersifat wajib (mandatory). Mahasiswa dituntut dalam

penggunaan SIASAT karena merupakan bagian dari proses

akademik yang harus dilakukan. Dengan demikian adanya

pemanfaatan dalam penggunaan SIASAT tidak

mempengaruhi sikap mahasiswa dalam menggunakan

SIASAT

Hasil penelitian ini tidak mendukung penelitian

Delone dan McLean dalam jogiyanto 2007 yang

88

mempersepsikan kemanfaatan sistem sebagai kualitas dari

informasi yang memiliki pengaruh terhadap penggunaan

sistem. Penelitian ini juga tidak mendukung Teori

Acceptance Model (TAM) yang berfokus pada sikap terhadap

penggunaan teknologi informasi dimana sikap pemakai

ditentukan oleh kemanfaatan sistem.

Hasil penelitian ini juga tidak sejalan dengan

penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh surachman

(2008), Zsajna dalam Lihawa (2012) yang menyatakan

variabel persepsi kemanfaatan berpengaruh signifikan

dalam menjelaskan sikap terhadap penggunaan nyata

sistem informasi.

Namun penelitian ini sejalan denga penelitian yang

dilakukan oleh Santoso (2010), menjelaskan persepsi

kemanfaatan terhadap sikap penggunaan sistem informasi

tidak signifikan terhadap tingkat penilaian akan dampak

yang dialami penggunaan sistem. hal ini disebabkan karena

teknologi yang digunakan cukup lama sehingga hal tersebut

biasa bagi pemakai teknologi, hal ini dilihat berdasarkan

tingkat pendidikan dan intensitas penggunaan.

4.7.4 Pengaruh penggunaan nyata terhadap kepuasan pengguna

Pengujian hipotesis keempat dari hasil penelitian

meyatakan bahwa pengaruh penggunaan nyata terhadap

89

kepuasan pengguna dalam menggunakan SIASAT tidak

berpengaruh positif yang berarti penggunaan SIASAT secara

nyata oleh mahasiswa dirasakan kurang memuaskan.

Penelitian ini tidak sesuai dengan model kesuksesan

Delone dan Mclean yang menyatakan adanya pengaruh

antara penggunaan nyata dengan kepuasan penggunaan

(jogiyanto 2007). Tetapi hasil penelitian ini sejalan dengan

penemuan dari penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh

Haryani dan pranoto (2006) serta Haryani (2008), mengukur

kinerja SIASAT dalam mempengaruhi kepuasan pengguna,

ditemukan bahwa mahasiswa menyatakan ketidakpuasan

pada SIASAT.

Penemuan ini juga sejalan dengan penemuan dari

penelitian yang dilakukan oleh Livari 2005 yang

menerapkan model Delone dan Mclean dalam meneliti

model kesuksesan sistem informasi di sektor publik dimana

penelitian ini juga bersifat mandatory atau wajib digunakan,

hasilnya menyatakan bahwa penggunaan nyata dalam

memprediksi kepuasan pemakai tidak memiliki pengaruh

yang signifikan.

Pada umumnya penggunaan sistem informasi SIASAT

memiliki persepsi positif, dilihat dari deskriptif analisis rata-

rata jawaban mahasiswa cenderung setuju terhadap

variabel kepuasan penggunaan SIASAT, karena mahasiswa

memiliki keyakinan terhadap persepsi kemanfaatan yang

90

memiliki dampak lansung terhadap perilaku penggunaan

SIASAT. Namun tidak sedikit mahasiwa yang ragu-ragu

akan kepuasan SIASAT dilihat dari indikator deskriptif

analisis frekuensi pada tabel 4.6 jawaban mahasiwa

menyatakan keraguan terbanyak kedua dari setiap indikator

akan kepuasan penggunaan, hal ini menunjukkan bahwa

banyak mahasiswa menyatakan keraguan terhadap

kepuasan penggunaan. Persepsi negatif ini muncul sebagai

dampak setelah mahasiswa menggunakan sistem secara

nyata dan dalam proses penggunaan, mahasiwa mengalami

pengalaman buruk terhadap penggunaan SIASAT tersebut.

Mahasiswa dalam penggunaan SIASAT selain karena

tuntutan akademis, mereka juga dapat merasakan manfaat

dalam penggunaannya tetapi dalam proses penggunaan

banyak persoalan-persoalan yang terjadi seperti keraguan

mahasiswa akan tingkat kebutuhan informasi ditunjukkan

pada tabel 4.6 deskiptif analisis frekuensi bahwa 54 atau

35% mahasiswa masih ragu terhadap pemahaman informasi

yang dihasilkan, 59 atau 42.1% mahasiwa menyatakan

keraguan akan informasi yang disajikan belum bersifat

realtime, 42 atau 30.0% mahasiswa menyatakan keraguan

akan kemudahan dalam penggunaan, 49 atau 35%

mahasiswa menyatakan keraguan terhadap fitur-fitur

SIASAT itu sendiri seperti isi/konten akurasi dan format

misalkan informasi yang diperoleh kurang valid seperti

91

informasi tagihan pembayaran, pada saat proses

pembayaran online beda dengan informasi yanag terdapat

dalam SIASAT, adanya pengeluhan siswa tentang

perubahan nilai dalam data transkrip, mahasiswa hanya

bisa menerima karena tidak memperoleh kesempatan dalam

memberikan masukan dan kontribusi dalam pengembangan

sistem SIASAT.

Sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh

Haryani (2008), menjelaskan bahwa kurangnya partisipasi

dan pemahaman mahasiswa berdampak lansung terhadap

kepuasan mahasiswa. Tingkat pastisipasi rendah karena

mereka tidak diberi kesempatan oleh UKSW untuk

memberikan masukan dalam pengembangan sistem

sedangkan pada tingkat pemahaman mahasiswa dikatakan

rendah karena mereka memiliki sedikit kesempatan untuk

bersosialisasi dengan sistem SIASAT. sehingga hasilnya

adanya ketidak puasan mahasiswa terhadap penggunaan

SIASAT.

Dari penjelasan masing-masing hipotesis dapat

diambil makna sesuai dengan topik penelitian ini yakni

sikap mahasiswa sebagai aspek yang mempengaruhi

perilaku mahasiswa dalam penggunaan SIASAT, perlu

mendapat perhatian dalam proses pengembangan SIASAT,

karena perilaku mahasiswa dan penerapan sistem SIASAT

sangat berkaitan dengan pemahaman dan cara pandang

92

mahasiswa dalam menggunakan SIASAT. Dengan demikian

dapat disimpulkan bahwa persepsi dari mahasiswa dalam

implementasi sistem SIASAT di UKSW sangat berpengaruh

pada akhir penggunaan SIASAT.

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1. Karakteristik...

Documents

Transcript of BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1. Karakteristik...