SKRIPSI PENGUKURAN TINGKAT KEBERHASILAN … · 2020. 10. 23. · 11. Teman-teman Sistem Informasi...

SKRIPSI

PENGUKURAN TINGKAT KEBERHASILAN IMPLEMENTASI

APLIKASI MOBILE LEARNING DIANTARA PELAJAR SD

SAMPAI DENGAN SLTA DI JABODETABEK

Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Komputer

Fakultas Sains dan Teknologi

Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta

Disusun Oleh :

Noni Erlina

11160930000023

PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI

FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI

UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH

JAKARTA

2020 M / 1442

SKRIPSI


APLIKASI MOBILE LEARNING DINTARA PELAJAR SD

SAMPAI DENGAN SLTA DI JABODETABEK




Disusun Oleh :

Noni Erlina

11160930000023




JAKARTA

2020 M / 1442 H

iii


APLIKASI MOBILE LEARNING DIANTARA PELAJAR SD SAMPAI

DENGAN SLTS DI JABODETABEK

SKRIPSI




Disusun Oleh:

NONI ERLINA

11160930000023




JAKARTA

2020 M / 1442

vi

LEMBAR PERNYATAAN

DENGAN INI SAYA MENYATAKAN BAHWA SKRIPSI INI BENAR-

BENAR HASIL KARYA DAN BELUM PERNAH DIAJUKAN SEBAGAI

SKRIPSI ATAU KARYA ILMIAH PADA PERGURUAN TINGGI ATAU

LEMBAGA MANAPUN

Jakarta, 1 Oktober 2020

NONI ERLINA

1116093000023

viii

ABSTRAK

Noni Erlina – 11160930000023 Pengukuran Tingkat Keberhasilan Implementasi

Aplikasi Mobile Learning diantara Pelajar SD sampai dengan SLTA di

Jabodetabek, di bawah bimbingan A’ang Subiyakto, Ph,D dan Yuni Sugiarti,

M.Kom.

Kemunculan teknologi internet dan seluler telah membuat proses transformasi belajar

melalui pembelajaran jarak jauh berbasis seluler, layanan pembelajaran mobile (m-

learning) telah meramaikan sektor pendidikan sejak hampir lima tahun di Indonesia. Hal

ini menunjukkan bahwa aplikasi m-learning berpotensi untuk berkembang lebih maksimal

dalam penerapannya sehingga penting diketahui faktor-faktor apa saja dalam keberhasilan

penerapan m-learning. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah

sistem yang sudah diterapkan sesuai dengan fungsi kebermanfaatan berdasarkan persepsi

pengguna. Peneliti menggunakan model Delone & Mclean (2003) sebagai model utama

dengan menambahkan variabel Content (CO) dan User Motivation (UM). Responden

penelitian ini adalah pelajar yang menggunakan m-learning daerah Jobodetabek. Penelitian

ini menggunakan metode kuantitatif dengan pengumpulan data survei pengambilan sampel

menggunakan teknik purposive sampling dan snowball sampling. Analisis data

menggunakan PLS-SEM dengan SmartPLS 3.3.2. Hasil penelitian ini adalah ditolaknya 6

dari 18 hipotesis. Faktor kualitas sistem, kualitas informasi, konten, serta melihat kepuasan

pengguna memiliki pengaruh yang signifikan terhadap keberhasilan penerapan aplikasi

yang mempengaruhi seseorang untuk menggunakan aplikasi Mobile Learning sebagai

media pembelajaran.

Kata Kunci: Pengukuran Keberhasilan, Mobile learning, Delone and Mclean,

PLS-SEM.

BAB I-V + 212 Halaman + xx Halaman + 25 Gambar + 30 Tabel + Daftar Pustaka

+ Lampiran

Pustaka Acuan (59, 2002-2019)

x

KATA PENGANTAR

Bismillaahirrohmaanirrohiim

Segala puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT karena atas

limpahan rahmat dan hidayah-Nya penulis dapat menyelesaikan skripsi dengan

judul “Pengukuran Tingkat Keberhasilan Implementasi Aplikasi Mobile

Learning diantara Pelajar SD Sampai SLTA di Jabodetabek”.

Dalam penyusunan skripsi ini, penulis telah banyak mendapatkan bantuan,

saran, bimbingan, dan dukungan dari berbagai pihak. Tanpa bantuan dari berbagai

pihak tentunya proses penyusunan skripsi ini akan terasa sulit untuk diselesaikan,

Oleh karena perkenankanlah penulis menyampaikan ungkapan terima kasih kepada

:

1. Mama, Bapak, Bg Kembar, dan keluarga besar penulis yang selalu

memberikan doa, semangat,dan dukungan yang terus mengalir kepada

peneliti.

2. Ibu Prof. Dr. Lily Surraya Eka Putri, M.Env.Stud selaku Dekan Fakultas

Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah

Jakarta.

3. Bapak Aang Subiyakto, Ph.D selaku Ketua Program Studi Sistem

Informasi dan Ibu Nidaul Hasanati, MMSI selaku Sekretaris Prodi

Sistem Informasi.

4. Bapak Aang Subiyakto, Ph.D selaku dosen pembimbing I dan Yuni

Sugiarti, M.Kom selaku dosen pembimbing II yang telah memberikan

xi

ilmu dan pengetahuannya dalam membimbing penulis sehingga laporan

ini dapat terselesaikan.

5. Dosen-dosen Program Studi Sistem Informasi yang telah memberikan

ilmu selama perkuliahan.

6. Seluruh karyawan Fakultas Sains dan Teknologi yang telah membantu

peneliti selama perkuliahan.

7. Seluruh Responden-Responden yang telah membantu dan meluangkan

waktunya untuk mengisi kuesioner penelitian ini.

8. Sahabat-sahabat yang telah memberikan bantuan, doa, dukungan, dan

menemani penulis dalam menyelesaikan skripsi ini, khususnya firna,

Mifta, Viranda, Ulin, Hanna, Rika, Indah dan Devika.

9. Fajri, Pandu, dan Wahyu yang telah memberikan semangat dan berjuang

bersama dalam mengerjakan skripsi.

10. Bang Anjar, bang Heri, kak tiwi, kak Tiara, bang Rekha dan bang Bernat

yang telah menjadi tempat berbagi keluh kesah dan membimbing dalam

pengerjaan skripsi.

11. Teman-teman Sistem Informasi 2016 Kelas A, yang selalu mendukung

dan telah berjuang bersama selama perkuliahan.

12. Teman Aspi Laili, Itoh, Anggi, Fitri dan teman KKN Prima, Rere, Ara

dan Gita yang selalu memberikan semangat dan dukungan.

13. Semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu per satu yang telah

membantu hingga skripsi ini terselesaikan.

xii

Dalam penyusunan skripsi ini, penulis menyadari bahwa masih

banyak kekurangan, maka dari itu penulis memohon maaf atas segala

kekurangan dan penulis mengharapkan segala bentuk saran dan kritik

yang bersifat konstruktif bagi penulis dapat dikirimkan melalui email

[email protected]. Semoga skripsi ini dapat dipahami bagi

siapapun yang membacanya dan bermanfaat bagi kita semua.

Jakarta, 1 Oktober 2020

Noni Erlina

11160930000023

mailto:[email protected]

xiv

DAFTAR ISI

LEMBAR PERNYATAAN ................................................................................... vi

ABSTRAK ............................................................................................................ vii

KATA PENGANTAR ......................................................................................... viii

DAFTAR ISI ........................................................................................................ xiii

DAFTAR TABEL ............................................................................................... xvii

DAFTAR GAMBAR ........................................................................................... xix

BAB 1 PENDAHULUAN ..................................................................................... 1

1.1 Latar Belakang .............................................................................................. 2

1.2 Identifikasi Masalah ...................................................................................... 8

1.3 Rumusan Masalah ......................................................................................... 9

1.4 Ruang LingkupPenelitian ............................................................................ 10

1.5 Tujuan Penelitian ......................................................................................... 11

1.6 Manfaat Penelitian ....................................................................................... 11

1. 7 Metodologi Penelitian ................................................................................ 12

1.8 Sistematika Penulisan .................................................................................. 13

BAB II LANDASAN TEORI ................................................................................. 2

2.1 Konsep Dasar Pengukuran ............................................................................ 2

2.3 Pengertian Implementasi ............................................................................... 3

xv

2.5 Mobile Learning ............................................................................................ 3

2.6 Teori-teori Keberhasilan Teknologi .............................................................. 5

2.7 Konsep dasar Delone Mclean ........................................................................ 5

2.8 Pengembangan Hipotesis dan Model Penelitian ........................................... 9

2.9 Populasi dan sampel .................................................................................... 20

2.10 Skala Likert ............................................................................................... 25

2.11 Kuesioner ................................................................................................... 25

2.12 SEM (Structural Equation Modelling) ...................................................... 26

2.13 PLS (Partial Least Square) ........................................................................ 27

2.14 SmartPLS ................................................................................................... 32

BAB III METODOLOGI PENELITIAN.............................................................. 34

3.1 Pendekatan Penelitian .................................................................................. 35

3.2 Prosedur Penelitian ...................................................................................... 35

3.3 Populasi dan Sampel penelitian ................................................................... 37

3.4 Instrumen Penelitian .................................................................................... 38

3.5 Metode Pengumpulan Data ......................................................................... 41

3.6 Analisis dan Interpretasi Data ..................................................................... 41

3.7 Sudi Literatur Sejenis .................................................................................. 43

BAB IV ISI DAN PEMBAHASAN ..................................................................... 50

4.1 Analisis data Tes awal (Pretest) .................................................................. 51

xvi

4.1.1 Hasil Analisi Demografi Pretest ........................................................... 51

4.1.2 Hasil Analisis pengukuran Model Pretest ............................................. 52

4.2 Analisis Demografi ...................................................................................... 57

4.2.1 Hasil analisis Demografi ....................................................................... 57

4.2.2 Interpretasi Hasil Analisis Demografi ................................................. 71

4.3 Analisis Model Pengukuran ........................................................................ 79

4.3.1 Hasil Analisis pengukuran .................................................................... 79

4.3.2 Interpretasi Hasil Analisis Model Pengukuran ..................................... 86

4.4 Analisis Model Struktur .............................................................................. 87

4.4.1 Hasil Analisis Struktur Model .............................................................. 87

4.4.2 Interpretasi Hasil Analisis Struktur model............................................ 98

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ............................................................. 109

5.1 Kesimpulan ................................................................................................ 110

5.2 Saran .......................................................................................................... 112

Daftar Pustaka ..................................................................................................... 114

xvii

DAFTAR TABEL

Tabel 2. 1 Definisi Indikator System Quality ....................................................... 13

Tabel 2. 2 Definisi Indikator Information Quality ................................................ 14

Tabel 2. 3 Definisi Indikator Service Quality ....................................................... 15

Tabel 2. 4 Definisi Indikator content .................................................................... 16

Tabel 2. 5 Definisi Indikator System Use ............................................................. 17

Tabel 2. 6 Definisi Indikator User Satisfaction ..................................................... 18

Tabel 2. 7 Defisini Indikator User Motivation ...................................................... 18

Tabel 2. 8 Definisi Indikator Net Benefit.............................................................. 19

Tabel 2. 9 Ketentuan Skala Likert ........................................................................ 25

Tabel 3. 1 butir pernyataan indikator……………………………………………..39

Tabel 3. 2 Studi Literatur Sejenis .......................................................................... 43

Tabel 4. 1 Hasil Analisis Demografi Pretest…………………………………….51

Tabel 4. 2 Hasil Outer Loading pretest ................................................................. 53

Tabel 4. 3 Hasil CR Pretest ................................................................................... 54

Tabel 4. 4 Hasil AVE Pretest ................................................................................ 55

Tabel 4. 5 Nilai Fornell-Larcker Criterion Pretest ................................................ 56

Tabel 4. 6 Outer Loading Awal ............................................................................ 79

Tabel 4. 7 Outer Loading yang sudah valid .......................................................... 80

Tabel 4. 8 Composite Reability ............................................................................. 82

Tabel 4. 9 Average Variance Extracted ................................................................ 82

Tabel 4. 10 cross loading ...................................................................................... 83

xviii

Tabel 4. 11 Fornell-Larcker .................................................................................. 84

Tabel 4. 12 Ringkasan Analisis Model pengukuran ............................................. 85

Tabel 4. 13 Path Coefficient.................................................................................. 87

Tabel 4. 14 Coefficient of Determination ............................................................. 90

Tabel 4. 15 Hasil Uji T-test ................................................................................... 91

Tabel 4. 16 Hasil Effect size ................................................................................. 93

Tabel 4. 17 Predictive Relevance .......................................................................... 94

Tabel 4. 18 Relative Impact .................................................................................. 95

Tabel 4. 19 Ringkasan Hasil Struktur Model ........................................................ 96

xix

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2. 1 Model keberhasilan (Delone & Mclean,1992) ................................... 6

Gambar 2. 2 Model Keberhasilan (Delone&Mclean, 2003) ................................... 6

Gambar 2. 3 Model Delone Mclean yang dikembangkan ................................... 11

Gambar 3. 1 Prosedur Penelitian…………………………………………………36

Gambar 4. 1 Diagram lingkaran jenis kelamin……………………………………58

Gambar 4. 2 Diagram Lingkaran Tingkat Pendidikan .......................................... 59

Gambar 4. 3 Diagram Lingkaran Tingkat Kelas SD ............................................. 59

Gambar 4. 4 Diagram Lingkaran Tingkat Kelas SMP .......................................... 60

Gambar 4. 5 Diagram Lingkaran Tingkat Kelas SMA ......................................... 61

Gambar 4. 6 Diagram Lingkaran Jenis Sekolah.................................................... 61

Gambar 4. 7 Diagram Lingkaran Pekerjaan Ayah ................................................ 62

Gambar 4. 8 Diagram Lingkaran Pekerjaan Ibu ................................................... 63

Gambar 4. 9 Diagram Lingkaran Asal Kota ......................................................... 63

Gambar 4. 10 Diagram Lingkaran Tempat Tinggal .............................................. 64

Gambar 4. 11 Diagram Lingkaran Jenis Jaringan Internet ................................... 65

Gambar 4. 12 Diagram Durasi Penggunaan Internet ............................................ 65

Gambar 4. 13 Diagram Intensitas menggunakan aplikasi ..................................... 66

Gambar 4. 14 Diagram Lingkaran Aplikasi yang digunakan ............................... 67

Gambar 4. 15 Diagram Lingkaran Lama Pengalaman sebagai pengguna ............ 68

Gambar 4. 16 Diagram Lingkaran Jenis Konten Terpopuler ................................ 68

Gambar 4. 17 Diagram Bar Materi Pelajaran yang sering dilihat ......................... 69

Gambar 4. 18 Diagram Lingkaran kursus Offline ................................................ 70

xx

Gambar 4. 19 Diagram Lingkaran Penilaian Keberhasilan Aplikasi .................... 71

Gambar 4. 20 Hasil Uji Path Coefficient .............................................................. 89

Gambar 4. 21 Hasil Uji T-test ............................................................................... 92

2

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Pada era revolusi 4.0 ini, teknologi informasi dan komunikasi (TIK) sudah

menjadi lumrah bagi masyarakat di dunia, hal ini membawa pengaruh pada

perkembangan banyak bidang kehidupan manusia, meliputi ekonomi perdagangan

atau bisnis, sosial, kesehatan, perbankan, transportasi, dan pendidikan. Pendidikan

adalah salah satu yang terkena dampak pengaruh perkembangan dari TIK, dampak

dari perkembangan TIK tersebut adalah dibangunnya sistem pembelajaran secara

elektronik untuk meningkatkan efektivitas dan efesiensi pembelajaran sehingga

meningkatkan kompetensi dan kualitas Sumber daya manusia (SDM).

Perkembangan TIK semakin membawa pengaruh terjadinya proses

transformasi dalam bidang pendidikan, pembelajaran yang awalnya menggunakan

model konvensional sudah beralih dengan pemanfaatan TIK dalam pembelajaran

digital yang menerapkan pembelajaran online yang disebut e-learning (Kristiawan,

2014), dengan TIK semua informasi dapat diakses dengan mudah seolah-olah

informasi hanyalah berada di ujung jari. Perkembangan teknologi membawa tren

terbaru dalam dunia e-learning melalui pemanfaatan media protabel atau mobile

device seperti smartphone dan PC tablet untuk mengakses sistem pembelajaran

online yang disebut dengan istilah Mobile learning.

Teknologi gadget seperti Smartphone semakin memudahkan orang

memanfaatkan internet untuk mendapatkan semua kebutuhan online. Generasi yang

3

memanfaatkan TIK tersebut seringkali dinamakan dengan generasi millineal,

generasi/kaum millenial adalah generasi muda yang terlahir antara tahun 1980an

sampai 2000an dimana dunia modern dan teknologi canggih diperkenalkan publik

(Gideon, 2018). Jika mengaitkan kebiasaan anak-anak zaman sekarang dimana

Studi yang dilakukan oleh (Ericsson & Smith, 2011) rata-rata mereka

menghabiskan waktu di depan layar perangkat mobile sekitar tiga jam sehari.

Angka tersebut melambung sebesar 20% empat tahun kemudian maka hal tersebut

khususnya pada bidang pendidikan kecenderungan untuk menggunakan Mobile

Learning semakin meningkat sejalan dengan perkembangan TIK.

Tuntutan global menuntut dunia pendidikan untuk selalu senantiasa

menyesuaikan perkembangan teknologi terhadap usaha dalam peningkatan mutu

pendidikan. Di Indonesia Mobile Learning yang sedang marak sebut saja Ruang

Guru, Quipper serta Zenius menurut Suara.com ketiganya menjadi pemain utama

dalam kategori Education Technology atau Edtech dan aplikasi Mobile Learning

terbaru yang baru diluncurkan pada tahun 2019 yaitu Ruang guru, Zenius, Quipper,

Pahamify, dan Nuadu merupakan salah satu platform yang bergerak dalam bidang

pendidikan dan salah satu perusahan penyedia layanan dan konten yang berbasis

Mobile Learning di indonesia, mereka hadir dalam bentuk aplikasi yang mudah

diakses hanya dengan jaringan internet diberbagai gadget.

Tingkat permintaan akan kebutuhan pendidikan online semakin meningkat

setiap tahunnnya. Indonesia menjadi negara dengan tren positif dalam industri

pendidikan online dengan menempati urutan ke-8 di seluruh dunia menurut data

elearningindustry.com, berdasarkan total market e-learning setiap tahunnya yaitu

4

sebesar 25%. Menurut data laporan Docebo.com, total market e-learning ada 51,5

Milyar USD di tahun 2016 dengan angka pertumbuhan rata-rata per tahun 7,9% di

seluruh dunia. Sedangkan Asia memiliki total market 7,1 Milyar USD dengan

angka pertumbuhan per tahun 17,3%. Bahkan Indonesia menjadi salah satu Negara

yang mencatatkan total pertumbuhan market e-learning rata-rata sebesar 25%

melebihi rata-rata di Asia dan seluruh dunia setiap tahunnya.

Jumlah pengguna aplikasi Mobile Learning yang ada di indonesia saat ini

seperti Ruang guru telah memiliki sepuluh juta lebih pengguna, Zenius dan Quipper

memiliki satu juta lebih pengguna, dan juga Pahamify dan Nuadu memiliki ribuan

pengguna. Hal ini menunjukkan bahwa aplikasi Mobile Learning berpotensi untuk

berkembang lebih maksimal dalam penerapannya sehingga penting diketahui

faktor-faktor apa saja dalam keberhasilan penerapan mobile learning.

Disisi lain berdasarkan pengamatan peneliti ditemukan masih banyak pengguna

pada masing-masing aplikasi memberikan komentar pada google playstore yang

mengutarakan permasalahan atau kendala dan kesulitan dalam menggunakan

aplikasi, seperti sistem error ketika membuka aplikasi, tidak dapat mengakses file

materi yang diinginkan, video penjelasan materi yang terlalu besar sehingga

pengguna tidak dapat melihat video, dan juga kesulitan dalam log-in dan sign-in

aplikasi, hal ini membuat manfaat dari penggunaan aplikasi belum optimal. Selain

itu Sejak sistem diterapkan hampir lima tahun lalu, belum pernah dilakukan

pengukuran tingkat mengenai keberhasilan pengguna terhadap aplikasi Mobile

Learning dari persepsi pengguna . Oleh karena itu, penting untuk diketahui apakah

sistem yang sudah diterapkan sesuai dengan kepuasan pengguna atau belum

5

terutama dari persepsi pengguna akhir negara berkembang. (Subiyakto & Ahlan,

2014) menyatakan salah satu tantangan dari penerapan sistem baru adalah

menjamin tingkat keberhasilannya.

Penelitian (Bustomi, 2010; Hakim & Sumbawati, 2015; Purbasari, Kahfi, &

Yunus, 2013) menunjukkan bahwa implementasi Mobile Learning dapat

meningkatkan pemahaman siswa dalam mata pelajaran biologi, matematikan, dan

elektonika. Penelitian yang dilakukan (El-Mouelhy, Poon, Hui, & Sue-Chan, 2013)

juga menyimpulkan bahwa penggunaan mobile dalam pembelajaran mampu

meningkatkan pemahaman materi pada peserta didik.

Menurut (Abror, 2017) dalam penelitiannya mengenai implementasi Mobile

Learning menyatakan pentingnya suatu proses pembelajaran dalam kegiatan

belajar mengajar sangat perlu dikembangkan dan diimplementasikan dengan baik

dan benar. Dibutuhkan beberapa komponen-komponen yang dapat mendukung

perkembangan proses pembelajaran demi tercapainya mutu pendidikan ke arah

yang lebih baik.

Menurut (Sobirin, 2015) dalam penelitiannya menyatakan bahwa Mobile

Learning merupakan salah satu alternatif yang sangat potensial untuk

dikembangkan saat ini. Hal ini didasarkan pada fakta yang ada bahwa jumlah

pengguna perangkat mobile untuk aktivitas internet sangat meningkat. Menurut

laporan terakhir menurut Nielsen, sekitar 78% pengguna internet menggunakan

mobile phone, 29% menggunakan laptop, 31% menggunakan desktop computer,

dan 2% menggunakan tablet. Data tersebut menunjukkan bahwa pengguna internet

6

yang mengakses via mobile melebihi jumlah pengguna yang mengakses

menggunakan desktop computer.

Menurut (Majid, 2012) karena Mobile Learning masih relatif baru bila

dibandingkan dengan model yang lain oleh karenanya perlu kajian lebih lanjut

untuk dikembangkan, menurut (Wicaksana, Hartanto, & Nugroho, 2017)

menyatakan bahwa terdapat tiga faktor dari keberhasilan suatu sistem baru yaitu

kualitas sistem, kualitas layanan, dan kualitas informasi yang sangat penting dan

berpengaruh dalam keberhasilan jalannya suatu sistem.

Menurut (Novantara, 2017) dalam penelitian mengenai keberhasilan Mobile

Learning menyatakan bahwa Teknologi Mobile Learning masih memiliki

kekurangan yaitu kurang optimalnya fitur dan layanan Mobile Learning dalam

pembelajaran pada pengguna, hal ini dikarenakan masih banyak kelebihan dan

kemampuan lain yang dapat dioptimalkan dari penggunaan mobile learning.

Menurut penelitian (Chung, Hwang, and Lai 2019) dalam penelitiannya mengenai

A review of experimental Mobile Learning research in 2010–2016 based on the

activity theory framework menyatakan bahwa pembelajaran seluler telah diakui

sebagai pendekatan pendidikan yang potensial, Teknologi seluler bisa memperluas

kegiatan pembelajaran dan dapat diintegrasikan dengan berbagai jenis teknologi

baru, Oleh karena itu, dalam makalah ini, kami sistem secara sistematis

mengevaluasi dan mengkategorikan studi pembelajaran mobile yang diterbitkan

selama periode 2010-2016 di jurnal akademik untuk mencerminkan dampak dari

kemajuan terbaru dalam teknologi seluler.

7

Menurut penelitian (Moreira et al. 2017) dalam penelitian mengenai

implementasi Mobile Learning menyatakan bahwa teknologi seluler semakin

menjadi elemen yang harus dipertimbangkan sebagai paradigm perubahan dalam

pendidikan secara umum. Karena itu, beberapa konsep dari e-learning dan m-

learning muncul. Oleh karena itu, sangat penting untuk memahami apakah

pengguna reseptif dan sadar untuk beradaptasi dengan paradigma baru ini sebelum

memutuskan menerapkan metode belajar mengajar berbasis teknologi seluler.

Sebuah teknologi dikatakan berhasil apabila bisa dimanfaatkan oleh user

semaksimal mungkin dan diterima oleh user. Oleh karena itu penelitian ini

dilakukan untuk mengetahui tingkat keberhasilan Mobile Learning sebagai media

pembelajaran. Berdasarkan kajian teori dan penelitian sejenis, penulis memutuskan

untuk menggunakan model Delone & Mclean (2003) sebagai model utama dimana

pada model ini terdapat 6 variabel yaitu System quality, information quality, service

quality memiliki System use dan Use system dengan melihat Net Benefit dalam

penerapan Aplikasi, dengan menambahkan variabel content (CO) dan User

Motivation (UM).

Tujuan menambahkan variabel content adalah pada penelitian (Fatmawati &

Adri, 2019) variabel content memiliki tingkat capaian tinggi 78,68% masuk

kategori kuat dalam kepuasan pengguna terhadap aplikasi ujian nasional berbasis

computer, faktor content juga telah terbukti sebagai predictor signifikan dari

respons positif dalam penelitian kepuasan dan penggunaan aplikasi, content yang

tidak menarik cenderung mengurangi penggunaan aplikasi tersebut, sebaliknya

content yang menarik dan unik dapat memberikan kepuasan yang besar dan

8

mendorong penggunaan layanan tersebut dalam jangka waktu yang lebih lama. Dan

Tujuan menambahkan variabel User Motivation menurut penelitian Odera (2011)

menghasilkan Pengguna media komputer mampu membuat motivasi belajar

pengguna secara efektif dan signifikan terhadap kebermanfaatan media komputer

yang digunakan, maka dari itu variabel ini digunakan untuk mengetahui apakah

dengan motivasi pengguna dalam menggunakan aplikasi Mobile Learning dapat

meningkatkan manfaat dari sebuah aplikasi yang baru diterapkan. Mencapai fungsi

yang diinginkan dan berkembang saat ini merupakan topik penting dalam

penggunaan mobile Hsu & Ho (2012).

Berdasarkan uraian dari latar belakang permasalahan di atas penulis tertarik

untuk melakukan penelitian yang berjudul “PENGUKURAN TINGKAT

KEBERHASILAN IMPLEMENTASI APLIKASI MOBILE LEARNING

DIANTARA PELAJAR SD SAMPAI SLTA DI JABODETABEK”.

1.2 Identifikasi Masalah

Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan, maka dapat diidentifikasi

masalah dalam penelitian ini adalah:

1. Masih banyaknya masalah atau kendala dan kesulitan pengguna dalam

menggunakan aplikasi Mobile Learning seperti sistem error ketika

membuka aplikasi, tidak dapat mengakses file materi yang diinginkan,

video penjelasan materi yang terlalu besar sehingga pengguna tidak

dapat melihat video, dan juga kesulitan dalam log-in dan sign-in

aplikasi. Hal ini berdampak kepada status keberhasilannya.

9

2. Aspek kualitas sistem, kualitas layanan, kualitas informasi, pengguna

sistem, dan kepuasan pengguna merupakan aspek yang sangat penting

dalam keberhasilan sistem dan belum pernah dilakukan penelitian

terkait hal tersebut pada aplikasi mobile learning.

3. Belum diketahuinya faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat

keberhasilan implementasi aplikasi Mobile Learning dari persepsi

pengguna.

4. Belum dilakukannya pengukuran terhadap pengguna Mobile Learning

yang hanya diperuntukan untuk pelajar SD sampai SLTA tidak untuk

tingkat perguruan tinggi atau profesional maka dari itu dilakukan

pengujian untuk mengetahui apakah dengan adanya aplikasi ini berhasil

memberikan manfaat bagi pelajar atau tidak.

1.3 Rumusan Masalah

Dari identifikasi masalah di atas dapat disimpulkan bahwa belum terlihat

secara optimal penggunaan aplikasi mobile learning. Sehingga pengguna

Mobile Learning kurang merasakan manfaat dari keberadaan aplikasi, Disisi

lain perusahan penyedia layanan dan konten yang berbasis Mobile Learning

memiliki keinginan untuk terus meningkatkan penerapan Mobile Learning lebih

baik lagi. Maka dari itu penelitian ini perlu dilakukan untuk mengetahui sejauh

mana tingkat keberhasilan penerapan aplikasi mobile learning.

Maka dari itu berdasarkan permasalahan di atas, rumusan masalah yang

akan dibahas dalam penelitian adalah “Bagaimana Tingkat keberhasilan dalam

implementasi aplikasi Mobile Learning dari persepsi pengguna akhir?”

10

1.4 Ruang Lingkup Penelitian

Adapun ruang lingkup penelitian ini adalah sebagai berikut;

1. Penelitian ini akan dilakukan terhadap aplikasi Mobile Learning di

Indonesia yaitu Ruang Guru, Zenius, Quipper, Pahamify dan Nuadu

pada aplikasi Mobile Learning dengan sistem operasi berbasis Android

atau IOS.

2. Proses yang dilakukan penelitian fokus kepada tingkat keberhasilan

implementasi aplikasi Mobile Learning menggunakan model Delone &

Mclean (2003) dengan memodifikasi model dengan menambahkan

variabel content dan user motivation.

3. Responden pada penelitian ini adalah pelajar SD sampai SLTA yang

menggunakan aplikasi Mobile Learning daerah Jobodetabek

4. Penelitian fokus kepada aplikasi Mobile Learning dalam Bahasa

Indonesia.

5. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan teknik

pengumpulan data survei kepada pengguna mobile learning.

6. Kuesioner dirancang dalam bentuk pertanyaan tertutup dengan lima

skala Likert.

7. Teknik pengambilan sampel menggunakan teknik purposive sampling

dan snowball sampling.

8. Analisis data menggunakan PLS-SEM dengan SmartPLS 3.3.2.

11

1.5 Tujuan Penelitian

Tujuan dari penelitian ini dibagi menjadi dua bagian, yaitu tujuan umum dan

tujuann khusus. Tujuan umum dari penelitian ini adalah untuk Mengetahui

seberapa jauh penerapan dari moblie learning dapant dikatakan berhasil atau

tidak dalam menjalankan fungsinya berdasarkan persepsi pengguna. Sedangkan

tujuan khusus dalam penelitian ini adalah:

1. Mengetahui satatus keberhasilan penerapan aplikasi Mobile Learning pada

persepsi pengguna.

2. Mengetahui seberapa besar aspek kualitas sistem, kualitas layanan, kualitas

informasi, pengguna sistem, dan kepuasan pengguna mempengaruhi dalam

keberhasilan penerapan aplikasi mobile learning.

3. Mengetahui faktor-faktor apa saja mempengaruhi keberhasilan atas

penerapan Aplikasi Mobile Learning dengan model yang diajukan

pengguna.

1.6 Manfaat Penelitian

Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat sebagai berikut;

1. Secara teoritis, penelitian ini diharapkan dapat memberikan masukan

bagi penelitian selanjutnya atau pihak lain dalam memahami kepuasan

pengguna sistem.

2. Secara metodologi, penelitian ini diharapkan dapat mendorong

pemanfaatan metode kuantitatif dalam penyusunan skripsi di program

studi Sistem Informasi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta yang

berdasarkan hasil pengamatan peneliti masih terbatas.

12

3. Secara praktis, sebagai masukan dan bahan pertimbangan bagi pihak

yang bersangkutan untuk rencana pengembangan Aplikasi Mobile

Learning yang akan datang.

1. 7 Metodologi Penelitian

Metode penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan model Delone

& Mclean (2003) dimana pada model ini terdapat 6 variabel yaitu System quality,

information quality, service quality memiliki System use dan Use system dengan

melihat Net Benefit dalam penerapan Aplikasi. Pada penelitian ini sampel

responden adalah pengguna aplikasi Mobile Learning seperti Ruang guru, Zenius,

GreatEdu, Quipper dan aplikasi Mobile Learning lainnya. Kuesioner disebarkan

secara tidak langsung, untuk penyebaran penyebaran tidak langsung dilakukan

penelitian menggunakan media social yang berkembang saat ini (whatsApp,

instagram, twitter, email) dengan dibantu fitur google forms untuk pengisiannya.

Untuk tahap pengambilan sampel dilakukan dengan dua tahap. Tahap pertama,

purposisive sampling yaitu memilih bagian dari populasi yang memenuhi kriteria

dimana kriteria yang dipilih adalah yang memiliki pengalaman dalam

menggunakan aplikasi mobile learning. tahap kedua, snowball sampling yaitu

meminta bantuan responden yang terpilih untuk ikut menyebarkan dan menunjuk

responden lainnya secara berantai. Tahap akhir seluruh kuesioner yang telah terisi

akan dikumpulkan dalam format MS. Excell dan nantinya akan dianalisis. Analisis

penelitian ini secara kuantitatif menggunakan pendekatan PLS-SEM dengan

Smartpls Versi 3.3.2.

13

1.8 Sistematika Penulisan

Dalam penyusunan laporan penelitian, pembahasan terbagi dalam lima bab

yang secara singkat akan diuraikan sebagai berikut :

BAB I PENDAHULUAN

Bab ini berisi penjelasan secara singkat mengenai latar

belakang masalah, rumusan masalah, ruang lingkup

penelitian, tujuan dan manfaat penelitian, metode penelitian,

dan sistematika penulisan

BAB II LANDASAN TEORI

Bab ini membahas mengenai dasar-dasar teori yang

mendukung pengukuran keberhasilan implementasi aplikasi

mobile learning.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Bab ini membahas tentang metodologi yang digunakan

dalam penelitian ini yaitu metode pengumpulan data dan

metode analisis sistem yang digunakan

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

Bab ini menguraikan profil singkat perusahaan dan

membahas hasil-hasil yang diperoleh dari hasil analisis

sistem

BAB V PENUTUP

14

Bab ini kesimpulan yang berkenaan dengan hasil pemecahan

masalah serta beberapa saran untuk pengembangan

aplikasiMobile learning.

2

BAB II

LANDASAN TEORI

2.1 Konsep Dasar Pengukuran

Pengukuran (measurement) Sridadi (2007) merupakan suatu proses yang

dilakukan secara sistematis guna memperoleh besaran kuantitatif dari suatu objek

tertentu dengan yang diukur dengan menggunakan alat ukur baku dengan tujuan

untuk mendapatkan informasi suatu objek yang dinyatakan dengan skala

kuantitatif. Menurut pengukuran adalah suatu proses dalam pengumpulan data

melalui pengamatan empiris untuk mendapatkan informasi yang relevan dengan

tujuan yang telah ditentukan Cangelosi (2006).

Para peneliti menyatakan bahwa dengan mengetahui faktor-faktor yang

mempengaruhi suatu pengukuran dapat menjadikan awalan untuk mengetahui gap

yang ada, pengukuran memiliki dua karakteristik yang sama yaitu penggunaan

angka dan skala tertentu dan menurut aturan atau formula tertentu. Pengukuran juga

merupakan proses dimana kita dapat mengetahui dan mendeskripsikan

performances seseorang menggunakan suatu skala kuantitatif yang nantinya ifar

kualitatif dari performance seseorang tersebut dapat dinyatakan dengan angka-

angka.

Pengkuran merupakan cara untuk dapat memantau dan menelusuri

kemajuan dari tujuan strategi, maka dari itu mengukuran dapat disimpulkan adalah

proses pengumpulan data secara sistematis yang diperoleh dengan menggunakan

3

skala tertentu serta mempertimbangkan beberapa aspek untuk menelusuri tujuan

strategi tertentu.

2.3 Pengertian Implementasi

Implementasi menurut (Wahab, 2012) merupakan sebuah tindakan yang

dilakukan, baik secara individu maupun kelompok, kelompok yang dimaksud untuk

mencapai tujuan yang telah dirumuskan. Implementasi pada prinsipnya adalah cara

yang dilakukan agar dapat mencapai tujuan yang diinginkan. Adapun unsur-unsur

penerapan yaitu adanya program yang dilaksanakan, adanya kelompok target, dan

adanya pelaksanaan. Berdasarkan unsur-unsur penerapan maka penerapan dapat

terlaksana apabila adanya program-program yang memiliki sasaran serta dapat

memberi manfaat pada target yang ingin dicapai.

Sedangkan menurut beberapa ahli berpendapat bahwa, penerapan adalah

suatu perbuatan mempraktekkan suatu teori, metode, dan hal lain untuk mencapai

tujuan tertentu dan untuk suatu kepentingan yang diinginkan oleh suatu induvidu

atau kelompok yang telah terencana dan tersusun sebelumnya.

2.5 Mobile Learning

Mobile Learning didefenisikan oleh Clark Quinn sebagai the intersection

of Mobile Learning and e-leaning, Mobile Learning adalah model pembelajaran

yang memanfaatkan teknologi informasi dan komunikasi, Mobile Learning sering

didefenisikan sebagai e-learning melalui perangkat komputasi mobile. Mobile

Learning juga merupakan penyampaian bahan pembelajaran elektronik pada alat

komputasi mobile agar dapat diakses darimana saja dan kapan saja (Ally, 2009).

Pada umumnya, perangkat mobile berupa telepon seluler digital dan PDA. Namun,

secara lebih umum dapat didefinisikan sebagai perangkat apapun yang berukuran

cukup kecil, dapat bekerja sendiri, dapat dibawa setiap waktu dalam kehidupan

4

sehari-hari, dan yang dapat digunakan untuk beberapa bentuk pembelajaran.

Perangkat kecil ini dapat dilihat sebagai alat untuk mengakses konten, baik

disimpan secara localpada device maupun dapat dijangkau melalui interkoneksi.

Perangkat ini juga dapat menjadi alat untuk berinteraksi dengan orang lain, baik

melalui suara, maupun saling bertukar pesan tertulis, gambar diam dan gambar

bergerak.

Mobile Learning menurut Abdul Majid (2012) bagian dari pembelajaran

elektronik atau lebih di kenal dengan e-learning. Terkait dengan jumlah pengguna

perangkat bergerak yang banyak di Indonesia, Mobile Learning dapat dijadikan

sebagai salah satu alternatif untuk memecahkan permasalahan. Adapun tujuan

program Mobile Learning yaitu, untuk mempermudah belajar siswa di mana dan

kapan pun. Karena memiliki karakteristik yang praktis di bawa kemanapun, maka

Mobile Learning memiliki ketertarikan tersendiri. Dengan mobile yang terkoneksi

dengan internet, maka sudah pasti bisa menjelajah dunia manapun termasuk dalam

mencari bahan ajar yang mendukung bagi pembejaran. Pada konsep pembelajaran

tersebut Mobile Learning membawa manfaat ketersediaan materi ajar yang dapat

diakses setiap saat dan visualisasi materi yang menarik. Hal penting yang perlu

diperhatikan bahwa tidak setiap materi pengajaran cocok memanfaatkan Mobile

Learning.

Mobile learning merupakan interseksi dari mobile computing dan e-

learning yang menyediakan sumber daya yang dapat diakses dari manapun,

kemampuan sistem pencarian yang tangguh, interaksi yang kaya, dukungan yang

penuh terhadap pembelajaran yang efektif dan penilaian berdasarkan kinerja.

5

2.6 Teori-teori Keberhasilan Teknologi

Penerapan suatu teknologi dihadapkan kepada dua hal yaitu keberhasilan

atau kegagalan sistem, pengukuran suatu sistem sangat penting guna mendapatkan

hasil yang sesuai dengan harapan dan keinginan baik individu atau kelompok.

Konsep keberhasilan sistem merupakan suatu konsep yang digunakan dalam

berbagai riset dasar untuk mengevaluasi sistem (Rai, Lang, & Welker, 2002). Untuk

mengukur keberhasilan sistem banyak model yang digunakan sebagai metode

pengukuran diantaranya Theory of Reasoned Action (TRA), Technology of

Acceptance Model (TAM), Task Technology Fit (TTF), User Computing

Satisfaction (EUCS), selanjutnya IS Success Model yang dikembangkan oleh

DeLone dan McLean (1992, 2003), dan Human Organization and Technology

(HOT FIT) model yang dikembangkan oleh Yusuf et al.

2.7 Konsep dasar Delone Mclean

Dalam melakukan suatu pengukuran terhadap pendekatan terhadap sistem baru

model dari H. Delone dan Ephraim R. Mclean adalah salah satu dari model

pengukuran keberhasilan dalam penelitian mereka yang berjudul Information

System Success: The Quest For The Dependent Variable pada tahun 1992. Berikut

ini Gambar 2.1 model keberhasilan Delone dan Mclean (Delone & Mclean,1992) :

6

Gambar 2. 1 Model keberhasilan (Delone & Mclean,1992)

Dengan perkembangan sistem informasi dan kritik masukan, Delone dan

Mclean pada tahun 2003 memperbaharui modelnya dengan memperluas dengan

menyebutkan D&M diperbaharui (The Reformulaated D&M IS Success Model),

berikut Gambar 2.2 Model kesuksesan Delon dan Mclean yang diperbaharui

(Delone&Mclean, 2003):

Gambar 2. 2 Model Keberhasilan (Delone&Mclean, 2003)

Model ini kemudian banyak mengalami perubahan dan penambahan, yaitu:

7

1. Penambahan variabel Service Quality yang diberikan oleh pengembangan

sistem

2. Intention to use sebagai alternatif dari Use

3. Penggabungan antara Individual impact dan impact Organization menjadi

satu yaitu Net Benefit.

Untuk setiap masing-masing variabelnya akan dijelaskan sebagai berikut:

2.7.1 System Quality (kualitas Sistem)

Tentang kualitas sistem sering dikaitkan dengan kinerja sistem. Kualitas

sistem termasuk pada kinerja sistem dan user interface, seperti kemudahan

pengguna, kemudahan belajar, kegunaan, waktu respon, dll. Dengan demikian

penting untuk menentukan dalam sistem apakah kualitas sistem memenuhi

kebutuhan yang diproyeksikan, mudah digunakan, dan sesuai dengan pola kerja

profesional yang dimaksudkan untuk sistem kesehatan.

2.7.2 Information Quality (Kualitas Informasi)

Kualitas informasi dilakukan melalui pengujian akurasi, reliabilitas, dan

kepercayaan. Kriteria yang dapat digunakan dalam sistem adalah kelengkapan

informasi, kesesuaian data yang masuk, akurasi, ketersediaan, dan relevansi.

2.7.3 Service Quality (kualitas layanan)

Kualitas layanan berkaitan dengan dukungan yang diberikan oleh penyedia

layanan disistem atau teknologi. Kualitas layanan dapat diukur dengan

dukungan teknis, respon cepat, jaminan, dan layanan tindak lanjut.

8

2.7.4 System Use (Penggunaan Sistem)

Penggunaan sistem berkaitan dengan frekuensi fungsi sistem, penggunaan

sistem yang sebenarnya sebagai ukuran keberhasilan mengacu pada

penggunaan sukarela dan bukan wajib. Dalam kaitannya dalam hal ini penting

untuk membedakan apakah pemakaiannya termasuk keharusan yang tidak bisa

dihindari atau sukarela. Variabel ini diukur dengan seberapa sering pengguna

menggunakan sistem tersebut frequency of use.

2.7.5 User satisfaction (Kepuasan Pengguna)

Kepuasan pengguna merupakan respon umpan balik yang dimunculkan

pengguna setelah menggunakan sistem informasi. Sikap pengguna terhadap

sistem merupakan kriteria subjektif mengenai seberapa suka pengguna terhadap

sistem yang digunakan. Kepuasan pengguna juga sering digunakan untuk

mengukur keberhasilan sistem. Kepuasan pengguna dapat dikaitkan dengan

kepuasan secara keseluruhan, kenyamanan dan sikap pengguna terhadap sistem

oleh karakteristik pribadinya.

2.7.6 Net Benefit (Manfaat Bersih)

Sistem dapat menguntungkan satu pengguna, kelompok, atau keseluruhan

industry. Manfaat bersih menangkap keseimbangan dampak positif atau negatif

bagi pengguna. Dampak bersih dapat dinilai dengan menggunakan efektivitas ,

efesiensi, kualitas keputusan, dan pengurangan kesalahan.

9

2.8 Pengembangan Hipotesis dan Model Penelitian

2.8 1 Pengembangan Model

Penelitian ini menggunakan variabel yang ada pada model yang

dikembangkan oleh Delone & Mclean (2003) dimana pada model ini terdapat 6

variabel yaitu System quality, information quality, service quality memiliki System

use dan Use system dengan melihat Net Benefit dalam penerapan Aplikasi, Selain

itu, peneliti menambahkan variabel eksternal yang digunakan untuk mendapatkan

pemahaman yang lebih baik tentang tindakan yang dapat diambil untuk

meningkatkan penerimaan dari sebuah sistem, pada penelitian ini peneliti

menambahkan variabel yaitu variabel content (CO) yang diadopsi dari Jung, Perez-

Mira, & Wiley-Patton (2009) dan variabel user motivation (UM) yang diadopsi dari

Oyeyemi et al., (2013). Berikut merupakan penjelasan dari setiap variabel yang

peneliti gunakan :

1. System quality

System quality (kualitas sistem) sering dihubungkan dengan kinerja

sistem. Mengukur karakterisitik yang diinginkan dari suatu sistem

contohnya adalah kualitas sistem dari kemudahan pengguna, ketersediaan,

keandalan, kelengkapan, fleksibilitas sistem, keamanan, dan kemampuan

beradaptasi.

2. Information Quality

10

Information Quality (kualitas informasi) ukurannya bisa subjektif

dikarenakan pengukuran kualitas informasi berasal dari prespektif

penggunanya. Kriteria yang dapat digunakan adalah harus akurat, lengkap,

relevan, mudah dimengerti, dan tepat waktu.

3. Service Quality

Service quality (kualitas layanan)berkaitan dengan keseluruhan

dukungan menyeluruh yang diberikan oleh penyediaan layanan sistem dan

teknologi.

4. System Use

System use (pengguna sistem) berkaitan dengan frekuensi dan keluasan

pertanyaan dan fungsi sistem.

5. User Satisfaction

System Satisfaction (kepuasan pengguna) berkaitan dengan pengukuran

terhadap pendapat pelanggan/pengguna secara menyeluruh terhadap

kualitas sistem, informasi dan layanan terkait dengan pengalaman setelah

menggunakan sistem.

6. User Motivation

Indikator didalamnya terdapat factor yang menilai motivasi pengguna

dalam menggunakan sistem apakah sesuai dengan hasil yang diinginkannya

apa tidak.

7. Content

11

Content sebagai penilaian pengguna terhadap konten yang tersedia

oleh pihak sistem apakah konten masih relevan, up-todate, dan tersedia

lengkap.

8. Net Benefit

Net Benefit (manfaat) dimana berkaitan dengan manfaat sistem bisa

menguntungkan satu pengguna, sekelompok pengguna, organisasi atau

keseluruhan organisasi. Dengan demikian, manfaat bersih individu dapat

dinilai dengan menggunakan efek kerja, efesiensi, efektivitas, kualitas

keputusan, dan pengurangan kesalahan.

Gambar 2. 3 Model Delone Mclean yang dikembangkan

Keterangan:

SQ = System Quality

IQ = Information Quality

12

SVQ = Service Quality

CO = Content

SU = System Use

US = User Satisfaction

UM = User Motivation

NB = Net Benefit

2.8.2 Pengembangan Hipotesis Penelitian

Hipotesis tidak dapat terjadi begitu saja, hipotesis dapat dikembangkan dengan

menggunakan teori yang logic, relevan, teori yang benar atau teori yang jelas

dengan penjelasan-penjelasan dan hasil penelitian sebelumnya. Hipotesis

dikembangkan untuk mengembangkan penelitian dengan tujuan untuk menerima

hipotesis dan riset dan mencapai tujuan yang ditentukan .

Berdasarkan penelitian yang dilakukan (Krisbiantoro, Suyanto, & Luthfi, 2015)

telah membuktikan bahwa variabel System Quality memberikan pengaruh

signifikan terhadap variabel system use dan system satisfaction. Poluan, Lumenta,

and Sinsuw (2014) membuktikan juga bahwa variabel System Quality memberikan

pengaruh signifikan terhadap variabel system use,system satisfaction, dan, user

motivation. Oleh karena itu, peneliti mengadopsi variabel system quality dari

penelitian Yusof et al. (2008) dengan indikatornya yaitu user friendly(SQ1),

accessibility (SQ2), Ease of learning (SQ3), Ease of use (SQ4), dan Realibility

(SQ5). Sehingga, peneliti menghipotesis bahwa:

H1 :System Quality berpengaruh signifikan terhadap system use

13

H2 :System Quality berpengaruh signifikan terhadapUser Motivation

H3 :System Quality berpengaruh signifikan terhadapUser Satisfaction

Kemudian penjelasan mengenai definisi indikator beserta referensinya dapat dilihat

pada tabel berikut.

Tabel 2. 1 Definisi Indikator System Quality

Kode Indikator Pengertian Referensi

SQ1 User

friendly

Tingkat tampilan sistem

untuk kemudahan

penggunanya

(Abda'u, Winarno,

& Henderi, 2018;

Krisbiantoro et al.,

2015; Luky, 2019) SQ2 Accessbility Tingkat kemudahan

pengguna dalam mengakses

Mobile learning

SQ3 Ease of

learning

Tingkat kemampuan sistem

mudah dipelajari

SQ4 Ease of use Tingkat sistem mudah

digunakan

SQ5 Realibility Tingkat sistem bebas dari

error atau kesalahan

Berdasarkan penelitian yang dilakukan (Murnita, Sediyono, & Purnami,

2016) bahwa variabel Information Quality memberikan pengaruh signifikan

terhadap variabel system use dan system satisfaction, ini juga didukung oleh

(Abda'u et al., 2018) bahwa variabel Information Quality memberikan pengaruh

signifikan terhadap variabel system use, system satisfaction, dan user motivation.

Oleh karena itu, peneliti mengadopsi variabel Information quality dari penelitian

14

Yusof et al. (2008) dengan indikatornya yaitu timely(IQ1), usefulness (IQ2),

completeness (IQ3), dan Relevan (IQ4) sehingga menghipotesis bahwa:

H4 :Information Quality berpengaruh signifikan terhadap System Use

H5 :Information Quality berpengaruh signifikan terhadap User Motivation

H6 :Information Quality berpengaruh signifikan terhadap User Satisfaction


pada tabel berikut.

Tabel 2. 2 Definisi Indikator Information Quality


IQ1 Timely Tingkat informasi yang diberikan

update sehingga pengguna

mendapat informasi terkini

(Abda'u et al.,

2018;

Krisbiantoro

et al., 2015;

Luky, 2019) IQ2 Usefulness Tingkat informasi yang dihasilkan

aplikasi mudah diterima ringkas,

padat, informatif, dan penting

IQ3 Completeness Tingkat informasi yang diberikan

aplikasi lengkap dan detail

IQ4 Relevan Tingkat informasi yang dihasilkan

memberikan arti berguna bagi

pengguna

IQ5 Accuracy Tingkat ketepatan informasi yang

diberikan aplikasi bagi pengguna

Berdasarkan penelitian (Deharja & Santi, 2018) membuktikan bahwa

Service Quality berpengaruh signifikan terhadap variabel system use dan system

satisfaction, (Yusof et al., 2016) membuktikan juga bahwa variabel Service Quality

memberi berpengaruh signifikan terhadap variabel system user, system satisfaction,

dan user motivation. Oleh karena itu, peneliti mengadopsi variabel service quality

15

dengan indikatornya yaitu usage guide (SVQ1), responsiveness (SVQ2),

Aksesibilitas (SVQ3), sehingga menghipotesis bahwa:

H7 :Service Quality berpengaruh signifikan terhadap System Use

H8 :Service Quality berpengaruh signifikan terhadap SystemMotivationH9

: Service Quality berpengaruh signifikan terhadap User Satisfaction


pada tabel berikut.

Tabel 2. 3 Definisi Indikator Service Quality


SVQ1 Usage guide Adanya panduan

penggunaan aplikasi mobile

learning

(Abda'u et al.,

2018;

Krisbiantoro

et al., 2015;

Luky, 2019) SVQ2 Responsiveness Tingkat layanan aplikasi

memiliki respon yang cepat

jika dibutuhkan bantuan

SVQ3 Aksesibilitas Tingkat aplikasi dapat di

akses dimanapun dan

kapanpun

Berdasarkan penelitian (Prasetyo, 2017) variabel content berpengaruh

signifikan terhadap penggunaan sistem (system use), dan juga berdasarkan

penelitian (Ardianto, Fauziati, & Nugroho, 2014) variabel content berpengaruh

signifikan terhadap kepuasan pengguna (user satisfaction)dan user motivation.

Oleh karena itu, peneliti mengadopsi variabel content dengan indikator yaitu

relevan (CO1), Timeliness (CO2, dan suffesiency (CO3), sehingga menghipotesis

bahwa:

H10 :Content berpengaruh secara signifikan terhadap System Use

16

H11 :Content berpengaruh secara signifikan terhadap UserMotivation

H12 : Content berpengaruh secara signifikan terhadap User Satisfaction


pada tabel berikut.

Tabel 2. 4 Definisi Indikator content


CO1 Relevan Aplikasi menyediakan

konten yang diminati dan

dibutuhkan

(Jeong, Kim,

Yum, &

Hwang, 2016)

CO2 Timeliness Aplikasi menyediakan

konten yang up-to-date

CO3 Sufficiency Penyediaan konten yang

cukup beragam

Berdasarkan penelitian (Rozanda & Masriana, 2017)membuktikan bahwa

variabel user system berpengaruh terhadapuser satisfaction,net benefit,dan, user

motivation.Oleh karena itu, peneliti mengadopsi variabel system usedengan

indikator yaitu kemudahan pengguna (SU1), interaksi yang fleksibel (SU2), sering

menggunakan dalam keseharian (SU3), dan merasa nyaman dalam

menggunakan(SU4), sehingga menghipotesis bahwa:

H13 :System Use berpengaruh secara signifikan terhadap Net Benefit

H14 :System Use berpengaruh secara signifikan terhadap User Motivation

H15 :System Use berpengaruh secara signifikan terhadap User Satisfaction


pada tabel berikut.

17

Tabel 2. 5 Definisi Indikator System Use


SU1 Purpose of use Tingkat tujuan penggunaan

sistem

(Krisbiantoro

et al., 2015;

Mujianto,

Soedijono, &

Henderi,

2017)

SU2 Level of use Tingkat penggunaan sistem

dilakukan sesuai dengan

tingkat kemampuan yang

dimiliki pengguna

SU3 Recurring use Penggunaan secara

berulang

SU4 Expectation/Belief Tingkat

Ekspektasi/harapan

Berdasarkan penelitian (Wiyati & Sarja, 2019)user satisfaction berpengaruh

signifikan terhadap net benefit dan user motivation, Oleh karena itu, peneliti

mengadopsi variabel user satisfaction dengan indikator yaitu membantu tugas

pekerjaan (US1), display interface (US2), sistem yang berkualitas(US3), dan

fasilitas-fasilitas yang ditampilkan(US4), sehingga menghipotesis bahwa:

H16 :User Satisfaction berpengaruh secara signifikan terhadap User

Motivation

H17 :User Satisfaction berpengaruh secara signifikan terhadap Net Benefit


pada tabel berikut.

18

Tabel 2. 6 Definisi Indikator User Satisfaction


US1 Perceived

Usefulness

Persepsi kebermanfaatan (Krisbiantoro

et al., 2015;

Mujianto et

al., 2017) US2 Overall

satisfaction

Tingkat kepuasan secara

keseluruhan

US3 Enjoyment Tingkat kenyamanan

Pengguna

US4 Display interface Tingkat Tampilan interface

Berdasarkan penelitian (Putri & Adhiani, 2016)membuktikan bahwa user

motivation berpengaruh signifikan terhadap net benefit. Sehingga mengadopsi

variabel user motivation dengan indikator ekspectations (UM1), instumentalits

(UM2), dan valence (UM3) sehingga menghipotesis bahwa:

H18 :User Motivation berpengaruh signifikan terhadap Net Benefit


pada tabel berikut.

Tabel 2. 7 Defisini Indikator User Motivation


UM1 Ekspectations Tingkat sejauh mana

aplikasi sesuai dengan

harapan pengguna

Oyeyemi et

al., 2013)

UM2 Instumentalist Penggunaan aplikasi sesuai

dengan hasil yang

diinginkan

UM3 Valence Pengguna aplikasi

menghasilkan sesuatu

melebihi harapan

19

Untuk Variabel Net Benefit peneliti mengadopsi penelitian yusof et al. (2008)

dengan indikator yaitu Efficient (NB1), Effective (NB2), Problem solution (NB3),

dan Decision making quality(NB4). Kemudian penjelasan mengenai definisi

indikator beserta referensinya dapat dilihat pada tabel berikut.

Tabel 2. 8 Definisi Indikator Net Benefit


NB1 Efficient Meningkatkan efesiensi

dalam mengerjakan tugas

(Krisbiantoro

et al., 2015;

Wiyati &

Sarja, 2019) NB2 Effective Membantu pencapaian

tujuan dengan efektif

NB3 Problem solution Aplikasi membantu

permasalahan sehari-hari

NB4 Decision making

quality

Membantu dalam

pengambilan keputusan

20

2.9 Populasi dan sampel

2.9.1 Pengertian Populasi

Menurut Firdaus (2018) populasi adalah sekelompok subjek atau data dengan

karakteristik tertentu. Populasi merupakan Keseluruhan elemen yang akan dijadikan

wilayah generalisasi yang terdiri dari obyek/subyek yang mempunyai kuantitas dan

karakteritas yang ditetapkan peneliti untuk dipelajari dan ditarik kesimpulannya.

Populasi termasuk didalamnya adalah orang, makhluk hidup, dan benda-benda.

Populasi juga bukan hanya sekedar yang ada pada obyek atau subyek akan tetapi semua

karakteristik dan sifat-sifat yang dimiliki subyek dan obyek tersebut hingga akhirnya

dapat diamati dan mendapatkan kesimpulan dari penelitian tersebut. Populasi

ditentukan oleh topik atau tujuan survei dan juga populasi harus relevan dengan topik

dan tujuan survei yang diteliti.

2.9.2 Pengertian Sampel

Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi

(Sugiyono, 2014). Sampel pada prosedur pengambilan data dimana hanya sebagian

populasi saja yang digunakan untuk menemukan karakteristik dari populasi tersebut.

Sampel yang baik adalah sampel yang akurat dan tepat. Sampel akurat dan tepat adalah

sampel yang tidak bias dan sampel yang mempunyai presisi yang tinggi yang

mempunyai kesalahan pengambilan sampel yang rendah. Sehingga dibutuhkan sampel

yang akurat dan tepat untuk mendapatkan kesimpulan yang sesuai dengan harapan dan

tidak menyesatkan.

21

2.9.3 Teknik Sampling

Teknik sampling adalah teknik yang digunakan untuk menentukan sampel ,

didalam pengambilannya terdapat maka diperlukan metode yang sesuai. Ada dua

metode dalam pengambilan sampel, yaitu:

1. Probability Sampling

Probability sampling adalah metode teknik pengambilan sampel yang

memberikan peluang sama bagi anggota populasi yang diambil sebagai sampel.

a) Simple Random Sampling

Simple random sampling adalah teknik pengambilan sampel yang

paling sederhana dengan mengambil secara acak dari anggota setiap

populasi. Teknik ini akan efektif jika dipakai apabila populasi tidak besar

dan relatif homogen.

b) Systematic Random Sampling

Systematic random sampling adalah metode pengambilan sampel yang

secara sistematik yaitu dilakukan secara acak untuk unsur pertama dari

populasi dan untuk unsur berikutnya mengikuti deret

c) Stratified Random sampling

Stratified random sampling adalah penarikan sampel dengan

melakukan statifikasi populasi terlebih dahulu berdasarkan pada suatu

karakteristik sebelum menentukan sampel pada populasi.

d) Cluster Random Sampling

22

Cluster random sampling adalah pengambilan sampel dari gugus atau

klaster tertentu dalam populasi, yang membuat sampel menjadi

berkelompok.

e) Multistage Random sampling

Mulistage random samplingadalah pengembangan dari cluster random

sampling teknik ini digunakan apabila populasi yang luas dan heterogen.

f) Area Random Sampling

Area random sampling adalah bentuk lain dari mulistage random

sampling. Teknik ini dapat digunakan apabila populasi dapat

diidentifikasikan secara geografis.

2. Nonprobability Sampling

Nonprobability sampling adalah kebalikan dari teknik probability

sampling, dimana teknik ini tidak memberikan peluang yang sama bagi anggota

populasi untuk diambil sebagai sampel.

a) Convenience Sampling

Convenience sampling adalah teknik pengambilan sampel tanpa

dilakukan mekanisme tertentu. Menurut pengambilan sampel ini tidak

mewakili populasi.

b) Quota Sampling

Quota sampling adalah pengambilan sampel dengan adanya

pembatasan jumlah kuota dan terdapat kriteria tertentu yang dapat dijadikan

responden.

23

c) Purposive Sampling

Purposive sampling adalah pengambilan sampel yang diambil sesuai

dengan kriteria, pemikiran, atau pengetahuan pengambilan. Sehingga

sampel benar-benar mewakili seluruh populasi.

d) Snowball Sampling

Snowball sampling adalah teknik pengambilan sampel yang dimulai

dari kecil, kemudian mengambil sampel berikutnya sesuai dengan

rekomendasi dari sampel sebelumnya. Karena peneliti merasa kurang

dengan sampel yang ada maka peneliti mencari lagi sampel yang sesuai.

e) Incendental Sampling

Incedental sampling adalah pengambilan sampek yang digunakan

secara kebetulan bertemu dengan peneliti apabila orang tersebut memenuhi

kriteria penelitian.

f) Saturated Sampling

Saturated sampling adalah teknik pengambilan sampel yang diartikan

sebagai sampel yang sudah maksimum apabila ditambah dengan sampel

baru maka tidak akan merubah keterwakilan populasi.

g) Total Sampling

Total sampling adalah teknik pengambilan sampel dimana semua

anggota populasi dijadikan sampel.

24

2.9.4 Ukuran Sampel

Sugiyono (2019), jumlah sampel biasa dinyatakan dalam ukuran sampel,

jumlah sampel diharapkan dapat 100% mendekati populasi sehingga tidak

terjadi kesalahan. Jumlah sampel yang semakin besar atau mendekati populasi

dapat dikatakan memperkecil peluang kesalahan dan sebaliknya apabila jumlah

sampel semakin mengecil arau menjauhi populasi dapat dikatakan

memperbesar peluang kesalahan.

Hair Jr, Hult, Ringle, and Sarstedt (2016) menjelaskan bahwa ukuran

sampel minimum dalam analisis PLS-SEM adalah 10 kali dari jumlah

maksimum anak panah (jalur) yang mengenai variabel laten dalam model.

Cooper and Schindler (2014) memberikan saran dalam penelitian untuk

menentukan sampel sebagai berikut:

1. Ukuran sampel yang layak dalam penelitian adalah antara 30 sampai 500

2. Bila sampel dibagi dalam kategori, maka jumlah anggota sampel setiap

kategori minimal 30.

3. Bila penelitian akan melakukan analisis dengan Multivariate (kolerasi atau

regresi ganda), maka jumlah anggota sampel minimal 10 kali dari jumlah

variabel yang diteliti.

4. Penelitian eksperimen yang sederhana, yang menggunakan kelompok

eksperimen dan kelompok control maka jumlah anggota sampel masing-

masing antara 10 sampai dengan 20.

25

2.10 Skala Likert

Skala likert merupakan skala pengukuran yang dikembangkan oleh Rensis

Likert pada tahun 1930. Pada skala likert ini terdapat empat atau lebih butir pertanyaan

yang dikombinasikan sehingga membentuk sebuah skor atau nilai yang

mempresentasikan sifat individu seperti pengetahuan, sikap, dan perilaku seseorang

mengenai variabel penelitian. Sakal likert digunakan dalam penelitian survey kepada

orang dengan menyatakan sikap atau tanggapan lain yang sehubungan dengan kategori

tingkat ordinal seperti setuju atau tidak setuju (Budiaji, 2013). Berikut ini keterangan

dan skor dari skala likert yang memiliki gradasi positif sampai negatif, yang dapat

dilihat sebagai berikut:

Tabel 2. 9 Ketentuan Skala Likert

KETERANGAN SKOR

POSITIF NEGATIF

Sangat setuju 5 1

Setuju 4 2

Kurang setuju 3 3

Tidak setuju 2 4

Sangat Tidak Setuju 1 5

2.11 Kuesioner

Kuesioner merupakan alat pengumpulan data primer dengan metode survei

untuk memperoleh opini responden. Peneliti juga harus merancang bentuk

kuesionernya, yaitu pertanyaan yang sifatnya terbuka atau tertutup. Pertanyaan terbuka

memungkinkan responden menjawab bebas dan seluas-luasnya terhadap pertanyaan

26

namun dalam pertanyaan tertutup, responden hanya diberi kesempatan memilih

jawaban yang tersedia(Pujihastuti, 2010).

Kuesioner merupakan cara pengumpulan data dengan memberikan pertanyaan

yang disusun sistematis oleh peneliti secara tertulis yang akan dijawab oleh responden,

guna peneliti memperoleh data lapangan/empiris untuk memecahkan masalah

penelitian dan menguji hipotesis yang telah ditetapkan. Menurut kuesioner cocok

digunakan bila jumlah responden cukup besar dan tersebar di wilayah yang luas.

2.12 SEM (Structural Equation Modelling)

SEM adalah teknik statistik yang digunakan untuk membangun dan menguji

model statistik yang biasanya dalam bentuk sebab akibat (Sarwono, 2010). Jika model

menggunakan sebuah dependen variabel, maka teknik regresi dapat digunakan. Akan

tetapi jika suatu model menggunakan lebih dari satu variabel dependen, maka

penyelesainnya tidak efektif menggunakan regresi. Untuk itu SEM adalah teknik

analisis yang dapat digunakan untuk menganalisis suatu model yang menggunakan

lebih dari satu variabel dependen.

Menurut Bahri and Zamzam (2014) SEM merupakan suatu teknik modeling

statistik yang bersifat cross sectional, linear dan umum, termasuk didalamnya terdapat

faktor analis, path analysis dan regression yang digunakan untuk menguji statistik

model dalam bentuk sebab akibat.

27

Metode SEM mempunyai kemampuan analisis dan prediksi yang lebih baik

dibandingkan analisis jalur dan regresi berganda karena SEM dapat menganalisis

sampai pada level terdalam terhadap variabel yang diteliti. Analisis jalur dan berganda

hanya mampu menjangkau level variabel laten sehingga mengalami kesulitan dalam

mengurai atau menganalisis fenomena empiris yang terjadi pada level-level butir atai

indikator-indikator variabel. Sementara dengan menggunakan metode SEM lebih

kopherensif dalam menjelaskan fenomena penelitian setiap indikator-indikatornya.

SEM dapat berbasis varian atau kovarian. SEM berbasis varian yang mulai

banyak digunakan adalah PLS, SEM berbasis varian dapat digunakan untuk model

prediksi, membangun teori baru dengan dasar teori yang lemah, dan dapat digunakan

untuk mengolah data yang sampel yang kecil. Sementara, teknik SEM berbasis

kovarian banyak digunakan adalah LISREAL, EQS, dan AMOS. SEM berbasis

kovarian ini dapat digunakan untuk mengukur model estimasi dimana dibutuhkan dasar

teori yang kuat dan membutuhkan data sampel yang besar.

Proses pemodelan SEM terdiri dari dua tahapan dasar, yaitu validasi model

pengukuran dan pengujian model structural. SEM mengutamakan pemodelan

konfimator dibandingkan pemodelan eksploratoti sehingga lebih dapat digunkan untuk

pengujian teori (studi kuantitatif) dibandingkan pengembangan teori (studi kualitatif).

2.13 PLS (Partial Least Square)

Analisis Partial Least Square (PLS) adalah teknik multivariate yang melakukan

pebandingan antara variabel dependen berganda dan variabel independen berganda.

28

PLS merupakan salah satu metode statistik SEM berbasis varian yang didesain untuk

menyelesaikan regresi berganda ketika terjadi permasalahan spesifik pada data, seperti

ukuran sampel penelitian yang kecil, adanya data ang hilang dan

multikolineritas(Hartono & Abdillah, 2009). Multikonelineralitas yang tinggi

meningkat resiko secara teoritikal penolakan hipotesis dalam pengujian dalam regresi.

Tujuan PLS adalah memprediksi pengaruh variabel X terhadap Y dan

menjelaskan hubungan teoritikal di antara kedua variabel. PLS adalah meode regresi

yang dapat digunakan untuk identifikasi faktor yang merupakan kombinasi X sebagai

penjelas dan variabel Y sebagai variabel respon.

2.13.1 Evaluasi model PLS

Evaluasi model PLS dilakukan dengan mengevaluasi outer model dan inner

model.

1. Outer Model

Merupakan suatu model pengukuran yang digunakan untuk mengetahui

kemampuan instrument penelitian mengukur apa yang seharusnya diukur(Cooper

& Schindler, 2014).

Model ini terdiri dari uji validitas terhadap model penelitian meliputi individual

item reliability, internal consistency, average variance extracted, dan discriminant

validity.

individual item reliability dapat dilihat dari nilaiouter loading. Nilai outer

loading di atas 0,7 dapat dikatakan ideal, artinya indikator tersebut dikatakan valid

sebagai indikator yang mengukur konstruk, dan nilai outer loading yang lemah

29

biasanya dieliminasi atau dihapus. Namun nilai diatas 0,5 masih bisa digunkana

dan dipertimbangkan terlebih dahulu sebelum dihapus apabila nilai composite

reliability dari nilai variabel tersebut masih di atas 0,7(Yasmin & Kurniawan,

2011).

Selanjutnya, melihat internal consistency reliability dari nilai composite

reability, nilai batas 0,8 dan 0,9 dikatakan sangat memuaskan (Yasmin &

Kurniawan, 2011).

Rumus dari CR adalah sebagai berikut :

CR = (∑ 𝜆𝜄)2

(∑ 𝜆𝜄)2+ ∑ 𝜀𝜄

Selanjutnya menguji nilai average viriance extracted (AVE). Nilai AVE

minimal 0,5 yang menunjukkan ukuran convergent validity yang baik, artinya

variabel laten dapat menjelaskan rata-rata lebih dari setengah variance dari

indikator-indikatornya. Nilai ini diperoleh dari penjumlahan kuadrat outer loading

dibagi dengan error.

Rumus dari AVE adalah sebagai berikut :

AVE = (∑ 𝜆𝜄)2

(∑ 𝜆𝜄)2+ ∑ 𝜄𝜎2 (𝜀𝜄)

Selanjutnya Discriminant Validity dievaluasi melalui cross loading dan

Fornell-Larcker criterion. Pada cross loading, membandingkan nilai outer loading

indikator dengan variabelnya dan dengan variabel lainnya. Bila nilai antara

indikator dengan variabelnya lebih tinggi dari kolerasi dengan variabel blok

lainnya, mak hal ini menggambarkan bahwa variabel tersebut memprediksi ukuran

30

pada blok mereka lebih baik dari bloknya. Pada Fornell-Larcker criterion,

membandingkan nilaiAVE dengan kuadrat nilai kolerasi antar konstruk. Nilai akar

AVE harus lebih tinggi dibandingkan dengan kolerasi antara konstruk lainnya atau

nilai AVE lrbih tinggi dari pada kuadrat kolerasi antar konstruk.

2. Inner Model

Model struktural pada PLS ada beberapa tahap. Pertama yaitu, melihat

signifikansi hubungan antara konstruk. Hal ini dilihat dari koefisien jalur (path

coefficient) yang menunjukkan tingkat signifikansi dalam pengujian hipotesis atau

menggambarkan kekuatan hubungan antara konstruk. Path coefficient (β) diuji

dengan nilai ambang batas di atas 0,1 untuk menyatakan bahwa jalur (path) yang

dimaksud mempunya pengaruh dalam model.

Dilanjutkan tahap kedua yaitu mengukur tingkat variasi perubahan variabel

independen dan variabel dependen dengan melihat nilaicoefficient of

determinationR2 . Pengklasifikasian nilai R2 dibagi menjadi tiga yaitu 0,67 sebagai

substansial, 0,33 sebagai moderat, dan 0,19 sebagai tingkat varian yang lemah

(Yamin & Kurniawan, 2011).

Tahap ketiga dilakukan dengan melihat nilai t-test dengan metode

bootstrapping menggunakan uji one-tailed dengan nilai tingkat signifikansi. Besar

tingkat signifikansi yang akhir-akhir ini dipakai untuk uji two-tailedadalah 1,65

(tingkat signifikan 10%), 1,96 (tingkat signifikan 5%), dan 2,57 (signifikan 1%).

31

Nilai t-test ini untuk menguji hipotesis-hipotesis penelitian. Bila nilai t-test lebih

besar dari tingkat signifikansi yang digunakan, maka hipotesis penelitian yang

diajukan dapat diterima.

Langkah keempat yaitu melakukan pengujian 𝑓2 (effect size). Dalam struktur

model dengan nilai ambang batas sekitar 0,02 untuk pengaruh kecil, 0,15 untuk

pengaruh menengah, dan 0,35 untuk pengaruh yang besar, sementara nilai effect

size di bawah 0,02mengindikasikan tidak memiliki pengaruh struktur

model.Pengujian ini dilakukan untuk memprediksi pengaruh variabel tertentu

terhadap variabel lainnya.

Rumus dari Rumus 𝑓2 (effect size) :

𝑓2 = R2 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 − R2 𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒

1 − R2 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒

Keterangan :

-R2 include : Nilai R2 yang diperoleh ketika konstruk eksogen dimasukkan ke

model.

-R2 exclude : Nilai R2 yang diperoleh ketika konstruk eksogen dikeluarkan ke

model.

Tahap kelima yaitu pengujian Q2 (predictive relevance) dengan menggunakan

metode blindfolding untuk dapat memberikan bukti bahwa variabel tertentu yang

32

digunakan dalam suatu model yang dibuat mempunyai keterkaitan prediktif

(predictive relevance) dengan variabel lainnya dalam model tersebut dengan nilai

ambang batas pengukuran di atas nol.

Tahap keenam yaitu melakukan pengujian 𝑞2 (relatif impact) dengan

menggunakan metode blindfolding juga untuk dapat mengukur relatif pengaruh

sebuah keterkaitan antara prediktif sebuah variabel tertentu sengan variabel lainnya

yang memiliki nilai ambang batas sebesar 0,02 untuk pengaruh kecil, 0,15 untuk

pengaruh sedang, dan 0,35 untuk pengaruh besar.

Rumus 𝑞2 (relatif impact) :

𝑞2 = 𝑞2included − 𝑞2exclude

1−𝑞2𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒

Keterangan :

-𝑞2include : Nilai 𝑄2yang diperoleh ketika konstruk eksogen dimasukkan ke

model.

-𝑞2exclude : Nilai 𝑄 2yang diperoleh ketika konstruk eksogen dikeluarkan ke

model.

2.14 SmartPLS

Smartpls adalah salah satu software yang digunakan untuk tool analisis data

yang menggunakan metode PLS, Aplikasi (software) ini dikembangkan oleh university

of humburg, Jerman (Ghozali & Latan, 2015). Penggunaan SmartPls sangat dianjurkan

33

ketika peneliti memiliki keterbatasan jumlah sampel sementara model yang dibangun

komplek, kelebihan lainnya SmartPls kemampuannya dalam mengolah data yang

baik untuk model SEM formatif atau reklektif, model SEM formatif adalah panah

mengarah dari variabel konstruk ke variabel indikator. Sedangkan model SEM

reklektif adalah dimana variabel indikator ke variabel laten, konsekuensinya adalah

tidak akan ada nilai error pada variabel indikator. Berikut penjelasan variabel pada

Smartpls, yaitu:

1. Variabel Eksogen

Variabel eksogen adalah variabel independen yang memengaruhi

variabel dependen. Variabel eksogen dianggap sebagai variabel laten yang

mempengaruhi terhadap variabel yang lain.

2. Variabel Endogen

Variabel endogen adalah variabel dependen yang dipengaruhi oleh

variabel independen .variabel endogen dianggap sebagai variabel laten yang

dipengaruhi oleh satu atau beberapa variabel yang lain.

35

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Pendekatan Penelitian

Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif untuk menganalisis

tingkat keberhasilan penerapan Mobile Learning dan menguji hipotesis terkait

faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi keberhasilan mobile learning. Dengan

menggunakan pendekatan kuantitatif maka diperlukan metode pengumpulan data

dan analisis data untuk penelitian ini. Pengumpulan data pada penelitian ini

dilakukan menggunakan instumen kuesioner yang disebarkan kepada responden

yang sesuai yaitu pengguna aplikasi mobile learningseperti Ruang guru, Zenius,

Quipper, Pahamify, dan Nuadu.

Analisis data yang dilakukan secara statistik dengan menggunakan

Microsoft Excel 2016 untuk membantu pengolahan data demografis dan untuk

pengolahan kuesioner menggunakan aplikasi pengolahan data yaitu SmartPLS

3.3.2. Serta Microsoft Visio 2016 untuk pembuatan gambar yang mendukung

penulisan laporan penelitian.

3.2 Prosedur Penelitian

Berdasarkan pendahuluan dan landasan teori yang telah dijabarkan pada

bab sebelumnya, maka dapat dibuat kerangka penelitian sebagai penuntun, alur

pikir, dan dasar penelitian. Prosedur pada penelitian ini terdiri dari delapan tahap.

Kerangka penelitian tersebut ditunjukan pada Gambar 3.1

36

1.

Kajian Pustaka

2.

Pengembangan Model

3.

Perancangan Penelitian

7.

Interpretasi Data

6.

Analisis Data

(Tools: SmartPLS 3.0)

5.

Pengumpulan Data

(Penyebaran Quesioner)

4.

Pembuatan Instumen

Program Penelitian

Model Penelitian

Rancangan Penelitian

Instrumen Penelitian

Data

Hasil Data

Hasil Interpretasi

8.

Pembuatan Laporan

Mulai

Hasil Penelitian

Gambar 3. 1 Prosedur Penelitian

37

3.3 Populasi dan Sampel penelitian

Populasi dalam penelitian ini adalah pengguna aplikasi Mobile Learning

seperti Ruang guru, Zenius, Quipper, Pahamify, dan Nuadu yaitu pelajar SD, SMP,

dan SMA yang memanfaatkan aplikasi Mobile Learning sebagai media

pembelajaran. Teknik pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini

menggunakan dua tahap Purposive sampling dan Snowball sampling. Tahap

pertama yaitu Purposive sampling merupakan teknik pengambilan sampel dengan

memilih sampel yang memiliki pengalaman dalam menggunakan aplikasi mobile

learning. Tahap kedua snowball sampling yaitu meminta bantuan responden yang

terpilih ikut menyebarkan dan menunjuk responden lainnya secara berantai.

Metode pengambilan sampel adalah non probalitas dengan menggunakan

teori dari hair et al (2011), teori ini diambil karena pada menelitian ini

menggunakan metode analisis PLS-SEM. Menurut Hair et al. (2011), sampel yang

diperlukan dalam analisis PLS-SEM berkisar antara 100-200 sampel, sampel

minimum yaitu 10 kali dari jumlah maksimum anak panah (jalur) yang mengenai

variabel laten dalam model PLS-SEM. Pada penelitian ini terdapat 18 anak panah,

jika dikalikan 10 maka minimum sampel yang digunakan dalam penelitian ini

adalah 180 orang.

Dengan mempertimbangkan banyaknya populasi, waktu dan biaya,

sejumlah 316 orang sampel pengguna aplikasi Mobile Learning di jabodetabek

sudah cukup mewakili populasi yang ada.

38

3.4 Instrumen Penelitian

Instrumen dalam penelitian adalah kuesioner yang terdiri dari 2 bagian.

Bagian pertama berupa surat permohonan peneliti untuk mengisi kuesioner.

Selanjutnya bagian kedua merupakan pertanyaan yang terdiri pertanyaan yang

berhubungan degan profil responden pertanyaan mengenai pengguna mobile

learning, serta pertanyaan pengujian terdiri dari 5 pertanyaan system quality, 5

pertanyaan information quality, 3 pertanyaan service quality, 4 pertanyaan system

use, 4 pertanyaan user satisfaction, 3 pertanyaan content, 3 pertanyaan user

motivation, dan 4 pertanyaan net benefit.

Pada penelitian ini, peneliti menggunakan 5 poin skala likert, dalam skala

likert ini menggunakan 5 alternatif jawaban untuk setiap pertanyaan yaitu :

Poin 1 : Sangat Tidak Setuju

Poin 2 : Tidak Setuju

Poin 3 : Tidak Tahu

Poin 4 : Setuju

Poin 5 : Sangat Setuju

Untuk menjamin validitas reabilitas instrumen penelitian ini, peneliti

mengadopsi beberapa item indikator dari penelitian sebelumnya. Berikut daftar

indikator dan pertanyaan pengujian.

39

Tabel 3. 1 butir pernyataan indikator

Variabel KODE Indikator Pernyataan

SQ SQ1 User friendly Tampilan sistem memudahkan saya

dalam menggunakan aplikasi

SQ2 Accessbillity Saya merasa sistem tidak memerlukan

waktu yang lama untuk mengakses

aplikasi

SQ3 Ease of learning Saya merasa sistem mudah dipelajari

SQ4 Ease of use Saya merasa sistem mudah digunakan

SQ5 Realibility Saya merasa sistem jarang mengalami

error dan kesalahan

IQ IQ1 Timely Saya merasa informasi yang diberikan

aplikasi update informasi sehingga

pengguna mendapat informasi terkini

IQ2 Usefulness Saya merasa informasi yang

dihasilkan aplikasi mudah diterima

ringkas, padat, informatif, dan

penting

IQ3 Completeness Saya merasa informasi yang diberikan

aplikasi lengkap dan detail

IQ4 Relevan Saya merasa informasi yang

dihasilkan memberikan arti berguna

kepada pengguna

IQ5 Accuracy Saya merasa informasi sudah tepat

SVQ SVQ1 Usage guide Saya merasa dimudahkan dengan

adanya panduan penggunaan aplikasi

mobile learning

SVQ2 Responsiveness Saya merasa layanan aplikasi

memiliki respon yang cepat jika

dibutuhkan bantuan

SVQ3 Aksesibilitas Saya merasa aplikasi dapat di akses

dimanapun dan kapanpun

CO CO1 Relevan Saya merasa sistem menyediakan

konten yang diminati pengguna

CO2 Timeliness Saya merasa konten yang diberikan

sudah update

40

CO3 Sufficiency Saya merasa konten yang diberikan

cukup beragam

SU SU1 Purpose of use Aplikasi sesuai dengan tujuan yang

saya inginkan

SU2 Level of use Penggunaan aplikasi sesuai dengan

tingkat kemampuan yang saya miliki

SU3 Recurring use Aplikasi sering saya gunakan secara

berulang

SU4 Expectation/Belief Aplikasi sesuai dengan ekspektasi dan

harapan saya

US US1 Perceived

Usefulness

Saya merasakan manfaat keberadaan

aplikasi

US2 Overall

satisfaction

Saya merasa puas dengan keberadaan

aplikasi

SU3 Enjoyment Saya merasa nyaman dalam

menggunakan aplikasi

US4 Display interface Saya tertarik untuk menggunakan

aplikasi karena tampilannya yang

menarik

UM UM1 Ekspetatioons Aplikasi sesuai dengan harapan yang

diinginkan

UM2 Instumentalist Aplikasi memberikan keberhasilan

terhadap tugas yang saya miliki

UM3 Valence Aplikasi Mobile Learning

memberikan hasil melebihi harapan

saya

NB NB1 Efficient Saya merasa dalam pengerjaan tugas

dan studi saya menjadi lebih cepat

dengan menggunakan aplikasi Mobile

Learning

NB2 Effective Saya merasa dalam pengerjaan tugas

dan studi saya menjadi lebih baik

dengan menggunakan aplikasi Mobile

Learning

NB3 Problem solution Aplikasi membantu dalam

mengurangi kesalahan dalam tugas

dan studi saya

NB4 Decision making

Quality

Aplikasi membantu membuat

keputusan dalam tugas dan studi saya

41

3.5 Metode Pengumpulan Data

Proses pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan dengan penyebaran

kuesioner tidak langsung kepada responden. Penyebaran tidak langsung melalui

media social seperti whatsApp, instagram, twitter, dan email dengan menyebarkan

link kuesioner. Peneliti menggunakan bantuan google form sebagai media

pengisiannya.

Peneliti melakukan pengujian awal terlebih dahulu terhadap desain awal

kuesioner. Pengujian ini dilakukan terhadap 50 pengguna mobile learning. Tujuan

dari pengujian awal adalah untuk mendapatkan masukan dan perbaikan kuesioner

pada penelitian sebelum kuesioner tersebut disebar luaskan. Setelah mendapatkan

50 sampel, peneliti melakukan evaluasi model pengukuran tersebut untuk

mengetahui apakah indikator-indikator yang digunakan memenuhi syarat sehingga

pertanyaan yang digunakan dalam penelitian lebih baik dan bebas dari error.

Setalah evaluasi model, peneliti melanjutkan untuk menyebarkan kuesioner secara

luas. Penyebaran kuesioner ini dilakukan dari mulai tanggal 24 mei 2020 sampai

19 juni 2020 untuk mencapai target dari jumlah sampel yang diinginkan.

Berdasarkan penyebaran kuesioner, peneliti berhasil mendapatkan sampel

sebanyak 316 sampel, jumlah kuesioner yang terkumpul diklasifikasikan

menggunakan perangka lunak pengolah angka MS. Excel 2016.

3.6 Analisis dan Interpretasi Data

Pada penelitian ini dilakukan tahap-tahap analisis. Pertama, peneliti

melakukan analisis data demografi dengan menggunakan perangkat lunak pengolah

42

angka Microsoft Excel 2016. Data yang telah didapatkan, dikelompokkan

berdasarkan data demografi.

Kedua, peneliti melakukan analisis statistik menggunakan smartpls 3.3.2.

peneliti melakukan analisis dengan tahap-tahap yangpertama yaitumeasurement

modelpada tahap ini dilakukan pengujian realibilitas dan validitas outer modeldan

analisis struktur model. Pengujian tersebut dilakukan dengan indicator realibility,

internal consistency reliability, convergent vaidity, dan drisciminant reliability.

Selanjutnya tahap pengujian struktural model dilakukan dengan menggunakan

method bootstrapping untuk menguji path coefficient (𝛽), coefficient of

determination (𝑅2), t-test, kemudian menggunkan metode pengujian blindfolding

untuk menguji effect size (𝑓2), predictive relevance (𝑄2), dan relative impact (𝑞2).

Pada interpretasi hasil, peneliti mendiskusikan hasil demografi secara

statistik dengan membandingkan literature sebelumnya yang masih terkait dengan

penelitian ini. Hasil analisis dan interpretasi tersebut secara lengkap akan dijelaskan

secara lengkap pada Bab IV.

43

3.7 Sudi Literatur Sejenis

Pada penelitian ini terdapat beberapa contoh penelitian sejenis terkait dengan pengukuran tingkat keberhasilan dengan

menggunakan metode delone dan Mclean dan beberapa metode lain yang digunakan dalam penelitian pengukuran keberhasilan,

antara lain:

Tabel 3. 2 Studi Literatur Sejenis

NO Peneliti Judul Model Hasil

1. (Hudin & Riana,

2016)

Kajian keberhasilan penggunaan

sistem informasi accurate dengan

menggunakan model kesuksesan

sistem informasi delon dan

mclean

Delon dan

Mclean

Penelitian ini membuktikan bahwa kualitas

informasi dan kualitas pelayanan tidak

berpengaruh signifikan terhadap variabel

penggunaan, sedangkan variabel lainnya teruji

signifikan dalam mengukur keberhasilan

pengguna sistem informasi akuntansi Accurate

dengan nilai R-square 0,57 untuk penggunaan,

0,94 untuk kepuasan pengguna dan 0,94 untuk

manfaat bersih. Selain itu, nilai goodness of fit

44

(gof) sebesar 0,72 atau 72%, sehingga model

dinyatakan telah sesuai secara substansial dalam

merepresentasikan hasil penelitian.

2. (Ramayasa, 2017) Evaluasi Sistem Informasi Online

Di STMIK STIKOM Bali dengan

Model Delone dan Mclean

Delon dan

Mclean

Berdasarkan hasil pengujian hipotesis dengan

metode korelasional ditemukan bahwa terdapat

enam hipotesis yang terbukti sehingga dapat

disimpulkan bahwa sistem informasi absensi

online telah berhasil diterapkan ke STIKOM

Bali.

3. (Aldholay, Isaac,

Abdullah, &

Ramayah, 2018)

The Role of Transformational

Leadership as a Mediating

Variable in DeLone and McLean

Information System Success

Model: The Context of Online

Learning usage in Yemen

Delon and

Mclean

Hasilnya mengungkapkan bahwa kerangka yang

diusulkan itu berhasil menunjukkan konstruk

dampak pada kinerja akademik siswa

menggunakan pembelajaran online. Itu studi

juga menemukan bahwa kepemimpinan

transformasional memainkan peran penting

dalam memprediksi penggunaan aktual

pembelajaran online, selain itu secara signifikan

memediasi hubungan antara kualitas

keseluruhan dan penggunaan aktual. Ini

45

menunjukkan hal itu praktisi harus fokus pada

faktor seperti itu untuk memaksimalkan peluang

kinerja yang lebih baik.

4. (Jeyaraj, 2020) Delone and Mclean model of

information system succsess :

Critical Metareview and research

direction

Delon and

Mclean

PU dan NB dapat dipertukarkan, IU dapat

menjadi dimensi ISS, RQ relevan dalam

semua konteks, hubungan timbal balik antara

NB dan SU atau AS adalah dapat dipertahankan,

dimensi dan saling ketergantungan ISS

didukung, efek moderasi pada keterkaitan antara

dimensi ISS Sions tetap tidak ditentukan, dan

fokus pada dimensi ISS menghalangi

pemeriksaan faktor penting lainnya dalam jaring

nomologis ISS.

5. (Poluan et al.,

2014)

Evaluasi implementasi sistem e-

learning menggunakan model

evaluasi hot fit studi kasus

universitas sam ratulangi

Hot Fit Hubungan antara variabel human, organization,

dan technology mempunyai hubungan yang

cukup kuat dan positif yang saling

mempengaruhi satu dengan yang lain serta

46

ketiganya mempunyai hubungan yang kuat dan

searah terhadap net benefit dari sistem.

6. (Ramayasa, 2015) Evaluation model of succsess nd

acceptance of e-learning

Hot Fit Mendeskripsikan faktor human, organization,

dan technology dapat mempengaruhi

keberhasilan sistem informasi dan penerimaan

penggunaan terhadap e-learning.

7. (Ayuni, Dewi, &

Suwintana, 2019)

Hot Fit pada sistem e-learning

politeknik negeri bali dengan self

efficacy sebagai variabel

moderator

Hot Fit Terdapat pengaruh langsung yang signifikan

antara Environment terhadap Net Benefit. Hal

ini menunjukkan bahwa lingkungan organisasi

berpengaruh signifikan terhadap

kebermanfaatan sistem e-learning PNB 2.

Terdapat pengaruh langsung yang signifikan

antara Organisasi terhadap Self Efficacy dan

Self Efficacy terhadap Net Benefit. Artinya,

peran organisasi berpengaruh signifikan

terhadap kepercayaan diri seseorang dalam

menggunakan e-learning dan kepercayaan diri

ini berpengaruh signifikan terhadap

kebermanfaatan sistem e-learning PNB. 3.

47

Variabel Self Efficacy tidak berhasil memediasi

pengaruh dari variabel Environment (E),

Information Quality (IQ), Organization (O),

Service Quality (SerQ), dan System Quality

(SQ) terhadap variabel Net Benefit.

8. (Mirabolghasemi,

Choshaly, & Iahad,

2019)

Using Hot-fit model to predict the

determinants pf E-learning

readiness in higher education: a

developing country’s perspective

Hot Fit Hasil menunjukkan komputer itu

self-efficacy, dukungan manajemen,

keunggulan relatif, kompatibilitas, dan

kompleksitas

adalah faktor signifikan yang mempengaruhi

kesiapan belajar siswa. Temuan ini memberikan

dasar untuk menilai faktor-faktor penentu

kesiapan e-learning dalam pengembangan

negara.

9. (Renanda, 2018) Evaluasi kualitatif keberhasilan

sistem institutional repository di

Uin Syarif Hidayatullah Jakarta

Hot Fit Sebanyak 15 tema penelitian yang diajukan

dapat diterima dan memiliki pengaruh terhadap

keberhasilan sistem, sehingga tema yang

memiliki pengaruh paling besar ialah kualitas

sistem (system quality) terhadap penggunaan

48

sistem (system use). Penelitian ini memberikan

hasil kepada Pusat Perpustakaan UIN Syarif

Hidayatullah Jakarta berdasarkan eksplorasi

faktor-faktor yang berpengaruh bahwa sistem

Institutional Repository UIN Syarif

Hidayatullah Jakarta sudah berhasil

diimplementasi serta untuk pengembangan

dapat diperhatikan terkait kelengkapan data,

kualitas sistem, sosialisasi maupun

pemberdayaan SDM yang terlibat.

10. (Pamugar,

Winarno, & Najib,

2014)

Model Evaluasi Kesuksesan dan

Penerimaan Sistem Informasi E-

Learning pada Lembaga Diklat

Pemerintah

Hot Fit Hasil penelitian ditunjukkan bahwa model

evaluasi kesuksesan dan penerimaan SI e-

learning pada lembaga diklat pemerintah dapat

menggambarkan faktor-faktor yang

mempengaruhi kesuksesan sistem informasi dan

penerimaan pengguna terhadap sistem informasi

serta dapat menggambarkan kesesuaian antara

manusia (pegawai), teknologi (SI elearning) dan

organisasi (instansi pemerintah).

49

Ringkasan penelitian sejenis di atas merupakan referensi penulis dalam melakukan penelitian ini. Dari beberapa penelitian di

atas indikator mengemukakan bahwa variabel system use dan user satisfaction berpengaruh signifikan terhadap net benefitsuatu

penerapan sistem baru. Penelitian ini mempunyai kelebihan pada variabel yang mengadopsi model Delone Mclean sebagai model dasar

yang dimodifikasi dengan menambahkan variabel Content dan User motivation.

51

BAB IV

ISI DAN PEMBAHASAN

4.1 Analisis data Tes awal (Pretest)

Pada tahap ini peneliti melakukan pretest atau disebut juga dengan pilot

study untuk mengetahui seberapa besar tinggi rendahnya tingkat reabilitas dan juga

validitas atas kuesioner yang digunakan dalam penelitian. Prestet ini dilakukan

kepada 50 pengguna mobile learning. Pengolahan data pretest ini menggunakan

Smartpls.

4.1.1 Hasil Analisi Demografi Pretest

Pada tahap ini menampilkan informasi demografi mengenai

karakteristik responden pada pretest. Hasil menunjukkan bahwa responden

didominasi oleh responden perempuan sebanyak (71%), kemudian

responden berdomisili Jakarta (42%), didominasi responden tingkat sekolah

SMA (69%), dan didominasi pengguna aplikasi Mobile Learning

Ruangguru (41%).

Tabel 4. 1 Hasil Analisis Demografi Pretest

Kategori Item %

Jenis Kelamin Perempuan 71

Laki-laki 29

Domisili Pengguna Tangerang 26

Jakarta 42

Bogor 12

Bekasi 12

Tangerang Selatan 10

Usia 7-12 tahun 8

13-15 tahun 26

16-18 tahun 12

>18 tahun 55

52

Kategori Item %

Tingkat Sekolah SD 4

SMP 22

SMA 69

Jenis Sekolah Negeri 78

Swasta 22

Homescooling 0

Sekolah Keagamaan atau

Pesantren

Ya 73

Tidak 27

Aplikasi Mobile Learning yang

digunakan

Ruangguru 47

Zenius 41

Quipper 10

GreatEdy 0

Nuadu 2

Banyaknya penggunaan Mobile

Learning dalam sehari

1 kali 29

2 kali 23

3 kali 23

4 kali 8

>5 kali 16

Lama sudah menggunakan

mobile learning

<6 bulan 49

6 bulan – 1 tahun 25

1-2 tahun 16

2-3 tahun 4

>3 tahun 6

Jenis konten yang sering dilihat Teks 14

Gambar 4

Audio 4

Video 78

Penilaian keberhasilan Aplikasi Tidak Baik 40

Cukup Baik 40

Tidak Tahu 0

Baik 20

Sangat Baik 0

4.1.2 Hasil Analisis pengukuran Model Pretest

1. Individual Item Reliability

Pengujian ini dilakukan dengan melihat nilai outer loadings yang

menggambarkan besarnya kolerasi antara setiap indikator dengan

variabelnya outer loadings dengan nilai di atas 0,7 dikatakan valid, setelah

53

melakukan perhitungan pretest ini, maka dapat dilihat pada Tabel 4.2. Dari

outer loading tersebut terdapat 3 indikator yang memiliki nilai <0,7 yaitu

SQ1, SQ5, dan US4.

Tabel 4. 2 Hasil Outer Loading pretest

CO IQ NB SVQ SU SQ UM US

CO1 0.872

CO2 0,884

CO3 0,780

IQ1 0,721

IQ2 0,782

IQ3 0,780

IQ4 0,912

IQ5 0.901

NB1 0,757

NB2 0,911

NB3 0,847

NB4 0,819

SVQ1 0,701

SVQ2 0,860

SVQ3 0,742

SU1 0,869

SU2 0,733

SU3 0,815

SU4 0,861

SQ1 0,694

SQ2 0,740

SQ3 0,809

SQ4 0,832

SQ5 0,684

UM1 0,929

UM2 0,915

UM3 0,924

US1 0,905

US2 0,928

US3 0,916

US4 0,669

54

2. Internal Consistency Reliability

Pengujian pada tahap ini dengan melihat hasil Composite Reliability

(CR). Nilai CR 0,6 hingga 0,7 dikatakan dapat diterima. Pretest ini

menghasilkan perhitungan tingkat reabilitas yang baik dengan nilai

(CR) di atas 0,7. sehingga memenuhi syarat dan valid untuk digunakan

dalam model penelitian ini,

dan perhitungan tingkat validitas yang baik dengan nilai average

Variance Extraced (AVE) di atas 0,5. Hasil menunjukkan bahwa nilai

CR dari semua variabel di atas 0,7 sehingga memenuhi syarat dan valid

untuk digunakan dalam model penelitian ini.

Tabel 4. 3 Hasil CR Pretest

variabel Composite Reability

CO 0,883

IQ 0,912

NB 0,902

SQ 0,867

SU 0,892

SVQ 0,813

UM 0,945

US 0,919

55

3. Average Variance Extracted

Pada tahap ini merupakan pengujian Convergent validity

selanjutntya dilihat dari nilai Average Variance Extracted (AVE). nilai

minimal AVE adalah 0,5 yang menunjukkan bahwa nilai convergent

validity yang baik. Hasil menunjukkan nilai AVE semua variabel sudah di

atas ambang batas 0,5 sehingga semua nilai AVE dapat diterima.

Tabel 4. 4 Hasil AVE Pretest

variabel average Variance

Extraced

CO 0,717

IQ 0,677

NB 0,689

SQ 0,569

SU 0,674

SVQ 0,593

UM 0,852

US 0,741

4. Discriminan Validity

Pada tahap ini membandingkan nilai AVE dengan Fornell-Lacrker

dimana nilai akar AVE harus lebih tinggi daripada kolerasi antara

variabel dengan variabel lainnya. Hasil pada tahap ini nilai Fornell-

Lacrker lebih tinggi dari nialai AVE.

56

Tabel 4. 5 Nilai Fornell-Larcker Criterion Pretest

CO IQ NB SQ SU SVQ UM US

CO 0,847

IQ 0,714 0,822

NB 0,504 0,590 0,835

SQ 0,750 0,790 0,477 0,754

SU 0,654 0,767 0,637 0,718 0,821

SVQ 0,742 0,697 0,487 0,695 0,598 0.770

UM 0,532 0,660 0,792 0,528 0,729 0,495 0,923

US 0,666 0,794 0,686 0,750 0,821 0,652 0,795 0,861

Setelah dilakukannya pretest yang menghasilkan beberapa indikator dengan

perbaikan penggunaan item pertanyaan yang kurang tepat sehingga kalimat

pertanyaan yang lebih mudah dimengerti khususnya pada indikator SQ1, SQ5, dan

US4, dan tidak ada penghapusan indikator. Hasil pretsest ini juga menghasilkan

tambahan perbaikan pada data demografi awalnya hanya 11 data menjadi 19 data

demografi yang didapatkan.

57

4.2 Analisis Demografi

4.2.1 Hasil analisis Demografi

Pada tahap analisis ini, dilakukan analisi jawaban responden terhadap

pertanyaan dan pernyataan yang sudah diberikan yang berkaitan dengan profil

responden dan pengguna aplikasi mobile learning. Hal ini bertujuan untuk

menampilkan data informasi demografi berkenaan karakteristik responden dan

tingkat keberhasilan penggunaan terhadap aplikasi mobile learning. Data

responden yang berhasil diperoleh peneliti dalam waktu 25 hari (24 mei 2020

sampai 19 juni 2020) adalah sebanyak 319, namun 3 diantaranya tidak valid,

sehingga data yang dapat diproses sebanyak 316. Informasi demografi yang

dihasilkan berupa jenis kelamin, tingkat pendidikan saat ini, tingkat kelas SD,

tingkat kelas SMP, tingkat kelas SMA, jenis sekolah, pekerjaan bapak, pekerjaan

ibu, asal kota, jenis tempat tinggal, jenis jaringan internet, durasi penggunaan

internet dalam sehari, intensitas menggunakan aplikasi dalam sehari, aplikasi

Mobile Learning yang digunakan, lama pengalaman sebagai pengguna aplikasi

mobile learning, jenis konten terpopuler, materi pelajara yang sering dilihat,

mengikuti kursus offline, dan status penilaian keberhasilan penggunaan aplikasi

mobile learning.Berikut merupakan hasil analisisnya.

58

1. Jenis kelamin

Berdasarkan Gambar 4.1 menunjukkan dari 316 responden yang

didapatkan pada penelitian ini, sebagian besar responden berjenis kelamin

perempuan sebanyak 246 orang (77%). Sedangkan, responden berjenis

kelamin laki-laki sebanyak 70 orang (23%).

Gambar 4. 1 Diagram lingkaran jenis kelamin

2. Tingkat Pendidikan saat ini

Berdasarkan Gambar 4.2 responden sedang menjalani tingkat pendidikan

SD sebanyak 20 orang (6%), SMP 51 orang (26%), dan sebagian besar

sedang menjalani pendidikan di tingkat SMA 245 (78%).

23%

77%

Laki-laki

Perempuan

59

Gambar 4. 2 Diagram Lingkaran Tingkat Pendidikan

3. Tingkat Kelas SD

Berdasarkan Gambar 4.3 responden kelas 1 sebanyak 4 orang (12%), kelas

3 sebanyak 2 orang (6%), kelas 4 sebanyak 3 orang (9%), kelas 5 sebanyak

4 orang (12%), dan kelas 6 sebanyak 21 orang (61%).

Gambar 4. 3 Diagram Lingkaran Tingkat Kelas SD

6%

16%

78%

SD

SMP

SMA

12%

6%

9%

12%61%

kelas 1

kelas 3

kelas 4

kelas5

kelas 6

60

4. Tingkat kelas SMP

Berdasarkan Gambar 4.4responden kelas 7 sebanyak 18 orang (33%), kelas

8 sebanyak 10 orang (20%), dan kelas 9 sebanyak 47 orang (47%).

Gambar 4. 4 Diagram Lingkaran Tingkat Kelas SMP

5. Tingkat kelas SMA

Berdasarkan Gambar 4.5 responden kelas 10 sebanyak 40 orang (19%),

kelas 11 sebanyak 60 orang (29%), dan kelas 12 sebanyak 107 orang

(52%).

33%

20%

47%kelas 7

kelas 8

kelas 9

61

Gambar 4. 5 Diagram Lingkaran Tingkat Kelas SMA

6. Jenis Sekolah

Berdasarkan Gambar 4.6 responden jenis sekolah negeri sebanyak 232

(74%), dan swasta sebanyak 82 (26%).

Gambar 4. 6 Diagram Lingkaran Jenis Sekolah

19%

29%

52%

kelas 10

kelas 11

kelas 12

74%

26%

Negeri

Swasta

62

7. Pekerjaan Ayah

Berdasarkan Gambar 4.7 responden sebagian besar memiliki ayah

berprofesi pegawai swasta sebanyak 105 (33%), Wirausaha sebanyak 58

orang (18%), PNS/ASN/TNI/POLRI sebanyak 47 orang (14%),

Guru/Dosen sebanyak 64 orang (20%), Pedagang sebanyak 14 orang (4%),

petani sebanyak 15 orang (5%), Wiraswasta sebanyak 7 orang (2%), tidak

bekerja sebanyak 3 orang (2%), dan Pensiunan sebanyak 3 orang (2%).

Gambar 4. 7 Diagram Lingkaran Pekerjaan Ayah

8. Pekerjaan Ibu

Berdasarkan Gambar 4.8 responden sebagian besar memiliki ibu bekerja

sebagai Ibu rumah tangga sebanyak 202 (71%), PNS/ASN/TNI/POLRI

sebanyak 31 orang (9%), Guru/Dosen sebanyak 24 orang (5%), pegawai

swasta sebanyak 28 (7%), Wirusaha sebanyak 17 orang (4%), pedagang

sebanyak 11 orang (2%), petani sebanyak 2 orang (1%), dan pensiunan

sebanyak 1 orang (1%).

18%

33%

14%

20%

2%2%

4%5% 2%

Wirausaha

Pegawai swasta

PNS/ASN/TNI/POLRI

Guru/dosen

Tidak Bekerja

Pensiunan

Pedagang

Petani

Wiraswasta

63

Gambar 4. 8 Diagram Lingkaran Pekerjaan Ibu

9. Asal Kota

Berdasarkan Gambar 4.9 Sebagian responden berasal dari kota Jakarta

sebanyak 106 orang (34%), Bogor sebanyak 36 orang (11%), Depok 46

orang (15%), Tangerang sebanyak 79 orang (25%), da Bekasi sebanyak 49

orang (15%).

Gambar 4. 9 Diagram Lingkaran Asal Kota

71%

9%

7%

5%

4%2%1%1%

Ibu rumah tangga

PNS/ASN

Pegawai Swasta

Guru/Dosen

Wirausaha

Pedagang

Petani

Pensiunan

34%

11%

15%

25%

15%

Jakarta

Bogor

Depok

Tangerang

Bekasi

64

10. Jenis Tempat Tinggal

Berdasarkan Gambar 4.10 sebagian besar Responden jenis tempat tinggal

perumahan sebanyak 190 orang (160%), kampung 120 (38%),

Asrama/perumahan dinas 3 orang (1%), dan Kavling sebanyak 3 orang

(1%).

Gambar 4. 10 Diagram Lingkaran Tempat Tinggal

11. Jenis Jaringan Internet

Berdasarkan Gambar 4.11 responden sebagian besar berjenis jaringan

internet paket data sebanyak 201 orang (64%), dan berlangganan bulanan

115 orang (36% ).

60%

38%

1%1%

Perumahan

kampung

Asram/perumahan dinas

kavling

65

Gambar 4. 11 Diagram Lingkaran Jenis Jaringan Internet

12. Durasi penggunaan internet dalam sehari

Berdasarkan Gambar 4.12 responden yang menggunakan internet durasi

<1 jam sebanyak 4 orang (1%), 1-2 jam sebanyak 32 orang (10%), 3 jam

sebanyak 35 orang (11%), 3-6 jam sebanyak 92 orang (29%), dan >6 jam

sebanyak 153 orang (48%).

Gambar 4. 12 Diagram Durasi Penggunaan Internet

64%

36%

Paket data

Berlangganan bulanan

1%10%

11%

29%

49%

<1 jam

1-2 jam

3 jam

3-6 jam

>6 jam

66

13. Intensitas menggunakan aplikasi Mobile Learning dalam sehari

Berdasarkan Gambar 4.13 responden menggunakan aplikasi Mobile

Learning 1 kali dalam sehari sebanyak 61 orang (19%), 2 kali sehari

sebanyak 85 orang (27%), 3 kali sehari sebanyak 77 orang (25%), 4 kali

sehari sebanyak 23 orang (7%), dan >5 kali sebanyak 70 orang (22%).

Gambar 4. 13 Diagram Intensitas menggunakan aplikasi

14. Aplikasi Mobile Learning yang digunakan

Berdasarkan Gambar 4.14 sebagian responden pengguna aplikasi Mobile

Learning Ruangguru sebanyak 149 orang (47%), Zenius sebanyak 129

(41%), Quipper sebanyak 28 orang (9%), Pahamify sebanyak 9 orang (2%),

dan Nuadu sebanyak 1 orang (1%).

19%

28%

24%

7%

22%

1 kali

2 kali

3 kali

4 kali

>5 kali

67

Gambar 4. 14 Diagram Lingkaran Aplikasi yang digunakan

15. Lama pengalaman sebagai pengguna mobile learning

Berdasarkan Gambar 4.15 responden berpengalaman sebagai pengguna

Mobile Learning <6 bulan sebanyak 122 orang (39%), 6 bulan – 1 tahun

sebanyak 119 orang (37%), 1-2 tahun sebanyak 48 orang (15%), 2-3 tahun

sebanyak 18 orang (6%), >3 tahun sebanyak 9 orang (3%).

47%

41%

9%2%1%

Ruangguru

Zenius

Quipper

Pahamify

Nuadu

68

Gambar 4. 15 Diagram Lingkaran Lama Pengalaman sebagai pengguna

16. Jenis Konten Terpopuler

Berdasarkan Gambar 4.16 sebagian Besar Responden memilih jenis konten

video sebanyak 236 orang (75%), Teks sebanyak 57 orang (18%), Gambar

sebanyak 20 orang (6%), dan Audio sebanyak 3 orang (1%).

Gambar 4. 16 Diagram Lingkaran Jenis Konten Terpopuler

39%

37%

15%

6%3%

<6 bulan

6 bulan - 1 tahun

1-2 tahun

2-3 tahun

>3 tahun

75%

18%

6% 1%

Video

Teks

Gambar

Audio

69

17. Materi Pelajaran yang sering dilihat

Berdasarkan Gambar 4.17 responden memilih mata pelajaran yang sering

dilihat Bahasa Indonesia sebanyak 113 orang (36%), Bahasa Inggris

sebanyak 92 orang (29%), Matematika sebanyak 238 orang (75%), IPA

sebanyak 156 orang (49%), dan IPS sebanyak 69 orang (21%).

Gambar 4. 17 Diagram Bar Materi Pelajaran yang sering dilihat

18. Kursus Offline di luar sekolah

Berdasarkan Gambar 4.18 responden sebagian besar yang tidak mengikuti

kursus offline di luar sekolah sebanyak 211 orang (67%), dan yang

mengikuti kursus offline di luar sekolah sebanyak 105 orang (33%).

0 50 100 150 200 250

IPS

IPA

Matematika

Bahasa Inggris

Bahasa Indonesia

70

Gambar 4. 18 Diagram Lingkaran kursus Offline

19. Penilaian keberhasilan Aplikasi

Berdasarkan Gambar 4.19 sebagian besar responden menyatakan baik

sebanyak 131 or

ang (41%), Sangat baik sebanyak 104 orang (33%), Cukup baik sebanyak

74 orang (23%), dan tidak Tahu sebanyak 6 orang (2%).

33%

67%

ya

tidak

71

Gambar 4. 19 Diagram Lingkaran Penilaian Keberhasilan Aplikasi

4.2.2 Interpretasi Hasil Analisis Demografi

Berdasarkan hasil Demografi yang telah dilakukan, peneliti dapat

menginterpretasikan beberapa hasil analisis sebagai berikut:

1. Jenis kelamin

Berdasarkan Gambar 4.1 menunjukkan dari 316 responden yang

didaptkan pada penelitian ini, sebagian besar responden berjenis kelamin

perempuan sebanyak 246 orang (77%). Sedangkan, responden berjenis

kelamin laki-laki sebanyak 70 orang (23%). Berdasarkan data tersebut,

dapat disimpulkan bahwa perempuan lebih banyak menggunakan aplikasi

Mobile Learning sebagai media belajar dibandingkan laki-laki.

2. Tingkat Pendidikan saat ini

Berdasarkan Gambar 4.2 responden sedang menjalani tingkat

pendidikan SD sebanyak 20 orang (6%), SMP 51 orang (26%), dan sebagian

33%

42%

23%

2%

Sangat baik

Baik

Cukup baik

Tidak tahu

72

besar sedang menjalani pendidikan di tingkat SMA 245 (78%).Berdasarkan

data tersebut, pengguna aplikasi lebih banyak sedang duduk di

bangkusekolah menengah atas. Peneliti berpendapat siswa SMA lebih

cenderung memilih menggunakan aplikasi mobile learningsebagai media

tambahan untuk belajar.

3. Tingkat Kelas SD


kelas 3 sebanyak 2 orang (6%), kelas 4 sebanyak 3 orang (9%), kelas 5

sebanyak 4 orang (12%), dan kelas 6 sebanyak 21 orang (61%). Berdasarkan

data tersebut, dikalangan siswa yang sedang duduk di bangkusekolah dasar

yang banyak menggunakan aplikasi Mobile Learning yaitu siswa kelas 6

yaitu siswa tingkat akhir dibandingkan dengan siswa kelas 1,3, dan 4.

4. Tingkat kelas SMP


kelas 8 sebanyak 10 orang (20%), dan kelas 9 sebanyak 47 orang

(47%).Berdasarkan data tersebut, dikalangan siswa yang sedang duduk di

bangku sekolah menengah pertama, siswa yang banyak menggunakan

aplikasi mobile leaning yaitu siswa kelas 9 yaitu siswa tingkat akhir

dibandingkan siswa kelas 7 dan 8.

5. Tingkat kelas SMA


kelas 11 sebanyak 60 orang (29%), dan kelas 12 sebanyak 107 orang (52%).

dikalangan siswa yang sedang duduk di bangku sekolah menengah atas,

73

siswa yang banyak menggunakan aplikasi mobile leaning yaitu siswa kelas

12 yaitu siswa tingkat akhir dibandingkan siswa kelas 10 dan 11.

6. Jenis Sekolah

Berdasarkan Gambar 4.6 responden jenis sekolah negeri sebanyak 232

(74%), dan swasta sebanyak 82 (26%). Alasan peneliti menggunakan

pertanyaan ini karena ingin mengetahui apakah jenis sekolah

mempengaruhi pengguna dalam menggunakan aplikasi mobile learning.

Berdasarkan data tersebut yang menggunakan aplikasi Mobile Learning

tidak hanya dari sekolah yang negeri akan tetapi juga dari sekolah swasta.

Namun, yang lebih banyak menggunakan aplikasi.

7. Pekerjaan Ayah

Berdasarkan Gambar 4.7 responden sebagian besar memiliki ayah

berprofesi pegawai swasta sebanyak 105 (33%), Wirausaha sebanyak 58

orang (18%), PNS/ASN/TNI/POLRI sebanyak 47 orang (14%),

Guru/Dosen sebanyak 64 orang (20%), Pedagang sebanyak 14 orang (4%),

petani sebanyak 15 orang (5%), Wiraswasta sebanyak 7 orang (2%), tidak

bekerja sebanyak 3 orang (2%), dan Pensiunan sebanyak 3 orang (2%).

Alasan peneliti menggunakan pertanyaan ini karena ingin mengetahui

apakah pekerjaan orang tua dengan berpenghasilan sesuai profesi masing-

masing mempengaruhi pengguna dalam menggunakan aplikasi mobile

learning. Berdasarkan data tersebut tidak hanya memiliki ayah yang

berpenghasilan tinggi dapat menjadi pengguna aplikasi Mobile Learning

74

akan tetapi dengan berpenghasilan menengah juga dapat menjadi pengguna

aplikasi mobile learning.

8. Pekerjaan Ibu

Berdasarkan Gambar 4.8 responden sebagian besar memiliki ibu

bekerja sebagai Ibu rumah tangga sebanyak 202 (71%),

PNS/ASN/TNI/POLRI sebanyak 31 orang (9%), Guru/Dosen sebanyak 24

orang (5%), pegawai swasta sebanyak 28 (7%), Wirausaha sebanyak 17

orang (4%), pedagang sebanyak 11 orang (2%), petani sebanyak 2 orang

(1%), dan pensiunan sebanyak 1 orang (1%). . Berdasarkan data tersebut

tidak hanya memiliki ibu yang berpenghasilan dapat menjadi pengguna

aplikasi Mobile Learning akan tetapi dengan memiliki ibu yang didominasi

hanya sebagai ibu rumah tangga yang dapat dikatakan tidak berpenghasilan

dapat menjadi pengguna aplikasi mobile learning.

9. Asal Kota

Berdasarkan Gambar 4.9 Sebagian responden berasal dari kota Jakarta

sebanyak 106 orang (34%), Bogor sebanyak 36 orang (11%), Depok 46

orang (15%), Tangerang sebanyak 79 orang (25%), da Bekasi sebanyak 49

orang (15%). Berdasarkan data tersebut, peneliti berpendapat bahwa

penduduk Jakarta lebih banyak dibandingkan kota Bogor, Depok,

Tangerang, dan Bekasi sehingga responden didominasi oleh pengguna

aplikasi yang berdomisili Jakarta.

10. Jenis Tempat Tinggal

Berdasarkan Gambar 4.10 sebagian besar Responden jenis tempat

tinggal perumahan sebanyak 190 orang (160%), kampung 120 (38%),

75

Asrama/perumahan dinas 3 orang (1%), dan Kavling sebanyak 3 orang

(1%). Berdasarkan data tersebut, peneliti berpendapat bahwa pengguna

didominasi yang berjenis tempat tinggal perumahan dibandingkan

kampung, asrama, dan rumah kavling.

11. Jenis Jaringan Internet

Berdasarkan Gambar 4.11 responden sebagian besar berjenis jaringan

internet paket data sebanyak 201 orang (64%), dan berlangganan bulanan

sebanyak 115 orang (36% ). Berdasarkan data tersebut, pengguna

didominasi jenis jaringan paket yang digunakanan adalah paket data

dibandingkan dengan berlangganan bulanan.

12. Durasi penggunaan internet dalam sehari

Berdasarkan Gambar 4.12 responden yang menggunakan internet

durasi <1 jam sebanyak 4 orang (1%), 1-2 jam sebanyak 32 orang (10%), 3

jam sebanyak 35 orang (11%), 3-6 jam sebanyak 92 orang (29%), dan >6

jam sebanyak 153 orang (48%). Berdasarkan data tersebut, tingkat durasi

pengguna dalam menggunakan internet sangat cukup tinggi, dibuktikan

dengan banyak responden yang menggunakan internet dalam sehari >6 jam.

13. Intensitas menggunakan aplikasi Mobile Learning dalam sehari

Berdasarkan Gambar 4.13 responden menggunakan aplikasi Mobile

Learning 1 kali dalam sehari sebanyak 61 orang (19%), 2 kali sehari

sebanyak 85 orang (27%), 3 kali sehari sebanyak 77 orang (25%), 4 kali

sehari sebanyak 23 orang (7%), dan >5 kali sebanyak 70 orang (22%).

Berdasarkan data tersebut, peneliti berpendapat bahwa tingkat intensitas

76

pengguna menggunakan aplikasi Mobile Learning dalam sehari sangat

rendah. Hal ini dibuktikan dengan jawaban responden yang banyak

menjawab menggunakan aplikasi dalam sehari hanya 2 kali.

14. Aplikasi Mobile Learning yang digunakan

Berdasarkan Gambar 4.14 sebagian responden pengguna aplikasi

Mobile Learning Ruangguru sebanyak 149 orang (47%), Zenius sebanyak

129 (41%), Quipper sebanyak 28 orang (9%), Pahamify sebanyak 9 orang

(2%), dan Nuadu sebanyak 1 orang (1%). Berdasarkan data tersebut

pengguna Mobile Learning didominasi oleh pengguna aplikasi Ruangguru

ini juga terbukti bahwa ruanggguru platform belajar pertama di Indonesia

dibandingkan platform belajar lain.

15. Lama pengalaman sebagai pengguna mobile learning

Berdasarkan Gambar 4.15 responden berpengalaman sebagai

pengguna Mobile Learning <6 bulan sebanyak 122 orang (39%), 6 bulan –

1 tahun sebanyak 119 orang (37%), 1-2 tahun sebanyak 48 orang (15%), 2-

3 tahun sebanyak 18 orang (6%), >3 tahun sebanyak 9 orang (3%).

Berdasarkan data tersebut, peneliti berpendapat banyak pengguna baru

dalam menggunakan aplikasi mobile learning. Ini dibuktikan dengan

banyaknya responden menjawab <6 bulan lama pengalaman sebagai

pengguna mobile learning.

16. Jenis Konten Terpopuler

Berdasarkan Gambar 4.16 sebagian Besar Responden memilih jenis

konten video sebanyak 236 orang (75%), Teks sebanyak 57 orang (18%),

77

Gambar sebanyak 20 orang (6%), dan Audio sebanyak 3 orang (1%).

Berdasarkan data tersebut, peneliti berpendapat bahwa konten video lebih

digemari oleh pengguna dibandingkan dengan jenis konten lainnya.

17. Materi Pelajaran yang sering dilihat

Berdasarkan Gambar 4.17 responden memilih mata pelajaran yang sering

dlihat Bahasa Indonesia sebanyak 113 orang (36%), Bahasa Inggris

sebanyak 92 orang (29%), Matematika sebanyak 238 orang (75%), IPA

sebanyak 156 orang (49%), dan IPS sebanyak 69 orang (21%). Berdasarkan

data tersebut, peneliti berpendapat materi yang berhubungan dengan angka

yang banyak sering dilihat oleh pengguna sehingga lebih didominasi materi

pelajaran yan sering dilihat adalah materi pelajaran yang membahas soal

matematika.

18. Kursus Offline di luar sekolah

Berdasarkan Gambar 4.18 responden sebagian besar yang tidak

mengikuti kursus offline di luar sekolah sebanyak 211 orang (67%), dan

yang mengikuti kursus offline di luar sekolah sebanyak 105 orang (33%).

Berdasarkan data tersebut, pengguna yang sudah menggunakan aplikasi

Mobile Learning banyak yang tidak mengikuti kursus offline di luar

sekolah.

19. Penilaian keberhasilan Aplikasi

Berdasarkan Gambar 4.19 sebagian besar responden menyatakan baik

sebanyak 131 orang (41%), Sangat baik sebanyak 104 orang (33%), Cukup

baik sebanyak 74 orang (23%), dan tidak Tahu sebanyak 6 orang (2%).

78

Berdasarkan data tersebut, dalam penilaian keberhasilan terhadap aplikasi

Mobile Learning sudah dikatakan baik. Hal ini dibuktikan banyaknya

responden memberikan penilaian baik terhadap keberhasilan aplikasi

mobile learning.

79

4.3 Analisis Model Pengukuran

4.3.1 Hasil Analisis pengukuran

Analisis pengukuran model (Measuremet model) dalam pengukuran ini

dilakukan empat tahap pengujian. Empat pengujian yaitu individual indicator

reliability, internal consistency reliability, average variance extracted, dan

discriminan validity. Berikut adalah penjabaran dari keempat hasil pengujian

tersebut.

1. Individual indicator reliability

Tahap pengujian dilakukan dengan melihat nilai dari outer loading.

Nilai outer loading tersebut menunjukkan besarnya kolerasi antara tiap item

pengukuran atau indikator dengan konstruknya. Nilai yang dikatakan ideal

adalah di atas 0,7. Berdasarkan hal tersebut, pada table 4.6 menunjukkan

hasil outer loading serta dilakukannya penghapusan tiga indikator yang

memiliki nilai dibawah ambang 0,7, terdapat tiga indikator yang perlu

dihapus yaitu SQ5, SVQ3, dan US4. Hasil analisis tersebut dapat dilihat

pada Tabel 4.6.

Tabel 4. 6 Outer Loading Awal


CO1 0,885

CO2 0,849

CO3 0,880

IQ1 0,744

IQ2 0,813

IQ3 0,791

IQ4 0,844

IQ5 0,839

80

NB1 0,849

NB2 0,881


NB3 0,835

NB4 0,817

SQ1 0,803

SQ2 0,722

SQ3 0,784

SQ4 0,822

SQ5 0,512

SU1 0,860

SU2 0,814

SU3 0,729

SU4 0,848

SVQ1 0,773

SVQ2 0,850

SVQ3 0,663

UM1 0,879

UM2 0,851

UM3 0,876

US1 0,869

US2 0,893

US3 0,904

US4 0,655

Setelah dilakukan penghapusan indikator selanjutnya melakukan

pengujian kembali untuk mengetauhi semua nilai outer loading di atas 0,7,

sehinngga menunjukkan hasil outer loading sudah valid dan dapat

melakukan pengujian berikutnya. Pada Tabel 4.7 menunjukkan hasil outer

loading yang sudah valid.

Tabel 4. 7 Outer Loading yang sudah valid


CO1 0,885

CO2 0,849

CO3 0,880

IQ1 0,743

81

IQ2 0,813

IQ3 0,790


IQ4 0,844

IQ5 0,840

NB1 0,850

NB2 0,882

NB3 0,834

NB4 0,816

SQ1 0,816

SQ2 0,705

SQ3 0,795

SQ4 0,834

SU1 0,861

SU2 0,814

SU3 0,729

SU4 0,847

SVQ1 0,853

SVQ2 0,885

UM1 0,879

UM2 0,849

UM3 0,876

US1 0,906

US2 0,916

US3 0,907

2. Internal Consistency Realibility

Pengujian pada tahap ini dengan melihat hasil composite reability (CR),

NIlai CR untuk ambang batas yang digunakan adalah di atas 0,7. Nilai CR

dapat dilihat pada Tabel 4.8 dan diketahui bahwa nilai CR dari semua

variabel yang digunakan sudah memenuhi nilai ambang batas yaitu 0,7,

sehingga memenuhi syarat dan valid untuk digunakan dalam model

penelitian ini.

82

Tabel 4. 8 Composite Reability

Composite Reability

CO 0,905

IQ 0,903

NB 0,909

SQ 0,868

SU 0,887

SVQ 0,860

UM 0,902

US 0,935

3. Average Variance Extracted

Pengujian selanjutnya dengan melihat niai AVE, pada tahap ini menjelaskan

besaran varian atau keragaman variabel manifest (indikator) yang

terkandung oleh variabel laten (konstruk). Nilai minimal AVE adalah 0,5

yang menunjukkan bahwa convergent validity yang baik. Hasil uji AVE

dapat dilihat pada Tabel 4.9 yang menunjukkan bahwa nilai AVE pada

setiap variabel telah berada di atas ambang batas 0,5 sehingga semua nilai

AVE dapat diterima.

Tabel 4. 9 Average Variance Extracted

Average Variance Extracted

CO 0,760

IQ 0,651

NB 0,715

SQ 0,623

SU 0,663

SVQ 0,755

UM 0,754

83

US 0,828

4. Discriminant validity

Pada tahap ini dilakukan dengan dua tahap pemeriksaan nilai cross loading,

pada tahap pertama dilakukan dengan membandingkan nilai cross loading

antara indikator dan cross loading Fornell-Lacker’s. Indikator dengan

variabelnya harus lebih tinggi dari korelasi dengan variabel blok lainnya.

Nilai cross loading pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4.10.

Berdasarkan Tabel tersebut dapat dilihat bahwa nilai cross loading pada

indikator terhadap variabelnya lebih tinggi jika dibandingkan dengan nilai

cross loading pada variabel lainnya.

Tabel 4. 10 cross loading


CO1 0,885 0,707 0,499 0,640 0,629 0,490 0,590 0,622

CO2 0,849 0,617 0,384 0,549 0,524 0,512 0,482 0,540

CO3 0,880 0,673 0,482 0,571 0,574 0,501 0,552 0,584

IQ1 0,613 0,743 0,369 0,535 0,426 0,430 0,473 0,453

IQ2 0,583 0,813 0,486 0,566 0,549 0,437 0,542 0,582

IQ3 0,599 0,790 0,463 0,536 0,504 0,489 0,562 0,574

IQ4 0,631 0,844 0,502 0,572 0,576 0,516 0,556 0,588

IQ5 0,669 0,840 0,555 0,605 0,591 0,546 0,584 0,584

NB1 0,450 0,509 0,850 0,415 0,482 0,357 0,594 0,503

NB2 0,518 0,608 0,882 0,497 0,580 0,484 0,631 0,615

NB3 0,393 0,428 0,834 0,352 0,441 0,434 0,504 0,414

NB4 0,399 0,437 0,816 0,361 0,437 0,426 0,525 0,448

SQ1 0,540 0,522 0,318 0,816 0,540 0,448 0,445 0,516

SQ2 0,496 0,452 0,354 0,705 0,433 0,443 0,343 0,391

SQ3 0,509 0,563 0,408 0,795 0,602 0,391 0,525 0,596

SQ4 0,587 0,643 0,447 0,834 0,555 0,455 0,497 0,628

SU1 0,607 0,575 0,494 0,594 0,861 0,444 0,598 0,692

SU2 0,548 0,575 0,401 0,595 0,814 0,455 0,562 0,590

84

SU3 0,423 0,393 0,405 0,470 0,729 0,278 0,518 0,547

SU4 0,565 0,586 0,569 0,557 0,847 0,457 0,704 0,696

SVQ1 0,477 0,478 0,367 0,423 0,426 0,853 0,484 0,404


SVQ2 0,518 0,563 0,500 0,519 0,455 0,885 0,541 0,476

UM1 0,599 0,648 0,552 0,561 0,720 0,561 0,879 0,730

UM2 0,500 0,526 0,574 0,466 0,601 0,450 0,849 0,621

UM3 0,523 0,580 0,622 0,488 0,593 0,525 0,876 0,615

US1 0,589 0,623 0,489 0,646 0,681 0,428 0,636 0,906

US2 0,613 0,631 0,556 0,583 0,730 0,457 0,719 0,916

US3 0,625 0,636 0,570 0,648 0,716 0,501 0,703 0,907

Pada Tabel di atas memperlihatkan bahwa semua nilai cross loading indikator

dengan variabel lebih tinggi dari variabel blok lain. Selanjutnya pengujian tahap

kedua yaitu dengan melihat nilai Fornell-Larcker Criterion dimana

membandingkan nilai AVE dengan kuadrat nilai kolerasi antar variabel. Nilai akar

AVE harus lebih tinggi daripada kolerasi antara variabel dengan variabel lainnya.

Nilai Fornell-Larcker criterion pada penelitian dapat dilihat pada Tabel 4.11.

Tabel 4. 11 Fornell-Larcker


CO 0,872

IQ 0,766 0,807

NB 0,525 0,593 0,846

SQ 0,675 0,698 0,486 0,789

SU 0,663 0,660 0,579 0,682 0,814

SVQ 0,574 0,601 0,503 0,545 0,508 0,869

UM 0,624 0,675 0,671 0,583 0,736 0,591 0,868

US 0,670 0,693 0,593 0,688 0,780 0,509 0,755 0,910

Berdasarkan Tabel tersebut diketahui bahwa nilai AVE lebih tinggi daripada

korelasi antara variabel dengan variabel lainnya. Sehingga berdasarkan hasil

85

pemeriksaan dua tahap cross loading disimpulkan bahwa sudah tidak ditemukan

masalah dalam pengujian dicriminant validity.

Dari keempat pengujian yang dilakukan, dapat diketahui bahwa keempat

pengujian tersebut sudah memenuhi standar. Hal tersebut membuktikan bahwa

model yang digunakan dalam penelitian ini telah memiliki karakteristik yang baik

sesuai dengan ketetapan dalam setiap pengujian. Secara ringkas, hasil dari

pengukuran yang telah dilakukan pada outer model dapat dilihat pada Tabel 4.12.

Tabel 4. 12 Ringkasan Analisis Model pengukuran

VAR IND OL Cross loading

CR AVE CO IQ NB SQ SU SVQ UM US

CO

CO1 0,885 0,885 0,707 0,499 0,640 0,629 0,490 0,590 0,622

0,905 0,760 CO2 0,849 0,849 0,617 0,384 0,549 0,524 0,512 0,482 0,540

CO3 0,880 0,880 0,673 0,482 0,571 0,574 0,501 0,552 0,584

IQ

IQ1 0,743 0,613 0,743 0,369 0,535 0,426 0,430 0,473 0,453

0,903 0,651

IQ2 0,813 0,583 0,813 0,486 0,566 0,549 0,437 0,542 0,582

IQ3 0,790 0,599 0,790 0,463 0,536 0,504 0,489 0,562 0,574

IQ4 0,844 0,631 0,844 0,502 0,572 0,576 0,516 0,556 0,588

IQ5 0,840 0,669 0,840 0,555 0,605 0,591 0,546 0,584 0,584

NB NB1 0,850 0,450 0,509 0,850 0,415 0,482 0,357 0,594 0,503

0,909 0,715 NB2 0,882 0,518 0,608 0,882 0,497 0,580 0,484 0,631 0,615

NB3 0,834 0,393 0,428 0,834 0,352 0,441 0,434 0,504 0,414

NB4 0,816 0,399 0,437 0,816 0,361 0,437 0,426 0,525 0,448

SQ

SQ1 0,816 0,540 0,522 0,318 0,816 0,540 0,448 0,445 0,516

0,868 0,623 SQ2 0,705 0,496 0,452 0,354 0,705 0,433 0,443 0,343 0,391

SQ3 0,795 0,509 0,563 0,408 0,795 0,602 0,391 0,525 0,596

SQ4 0,834 0,587 0,643 0,447 0,834 0,555 0,455 0,497 0,628

SU

SU1 0,861 0,607 0,575 0,494 0,594 0,861 0,444 0,598 0,692

0.887 0,663 SU2 0,814 0,548 0,575 0,401 0,595 0,814 0,455 0,562 0,590

SU3 0,729 0,423 0,393 0,405 0,470 0,729 0,278 0,518 0,547

SU4 0,847 0,565 0,586 0,569 0,557 0,847 0,457 0,704 0,696

SVQ SVQ1 0,853 0,477 0,478 0,367 0,423 0,426 0,853 0,484 0,404

0,860 0,755 SVQ2 0,885 0,518 0,563 0,500 0,519 0,455 0,885 0,541 0,476

UM

UM1 0,879 0,599 0,648 0,552 0,561 0,720 0,561 0,879 0,730

0,902 0,754 UM2 0,849 0,500 0,526 0,574 0,466 0,601 0,450 0,849 0,621

UM3 0,876 0,523 0,580 0,622 0,488 0,593 0,525 0,876 0,615

86

US

US1 0,906 0,589 0,623 0,489 0,646 0,681 0,428 0,636 0,906

0,935 0,828 US2 0,916 0,613 0,631 0,556 0,583 0,730 0,457 0,719 0,916

US3 0,907 0,625 0,636 0,570 0,648 0,716 0,501 0,703 0,907

4.3.2 Interpretasi Hasil Analisis Model Pengukuran

Dari analisi pengukuran model, berikut hasil dari pengukuran model

tersebut.

1. Terdapat tiga indikator yang perlu dihapus yaitu SQ5, SVQ3, dan

US4. Penghapusan indikator karena nilai outer loading indikator-

indikator tersebut berada di bawah 0,7 dimana nilai tersebut

dikatakan tidak ideal sehingga perlu dilakukannya pengahapusan

terhadap tiga indikator tersebut.

2. Setelah dilakukan penghapusan pengujian pada penelitian ini layak

dilanjutkan ke analisis model struktur (inner model) karena

pengukuran (outer model) pada penelitian telah memenuhi syarat.

87

4.4 Analisis Model Struktural

4.4.1 Hasil Analisis Struktur Model

Pada analisis struktur model dilakukan dengan enam tahap pengujian,

yaitu melihat nilai path coefficient, coefficient of determinatif, t-test, effect size,

predictive relevance, dan relative impact. Berikut dapat dilihat penjabaran dari

setiap pengujian yang dilakukan.

1. Path Coefficient (β)

Pengujian ini dilakukan dengan melihat nilai pada jalur (Path). Nilai

path coefficient memiliki ambang batas di atas 0.1 yang artinya memiliki

pengaruh terhadap model dalam penelitian. Dari hasil pengujian terdapat 5

dari 18 jalur yang tidak signifikan, yaitu SQ->UM, SVQ->SU, SVQ->US,

CO->UM, CO->US. yang memiliki nilai di bawah 0,1. Artinya, jalur

tersebut tidak memiliki pengaruh yang signifikan. Berikut hasil path

coefficient yang dapat dilihat pada Tabel 4.1

Tabel 4. 13 Path Coefficient

Hipotesis Jalur (β) Keterangan

HI SQ->SU 0,349 Signifikan

H2 SQ->UM -0,112 Tidak Signifikan

H3 SQ->US 0,161 Signifikan

H4 IQ->SU 0,192 Signifikan

H5 IQ->UM 0,171 Signifikan

H6 IQ->US 0,183 Signifikan

H7 SVQ->SU 0,062 Tidak Signifikan

H8 SVQ->UM 0,205 Signifikan

H9 SVQ->US 0,013 Tidak Signifikan

H10 CO->SU 0,245 Signifikan

H11 CO->UM -0,002 Tidak Signifikan

88

H12 CO->US 0,095 Tidak Signifikan

H13 SU->NB 0,118 Signifikan

H14 SU->UM 0,308 Signifikan

H15 SU->US 0,480 Signifikan

H16 US->UM 0,371 Signifikan

H17 US->NB 0,440 Signifikan

H18 UM->NB 0,477 Signifikan

89

Gambar 4. 20 Hasil Uji Path Coefficient

90

2. Coefficient of Determination

Pada pengujia ini nilai menggambarkan tingkat variasi perubahan

variabel independen terhadap variabel dependen. Batasan nilai dapat

diklasifikasikan menjadi tiga yaitu 0,67 sebagai akurat, 0,33 sebagai

moderat, dan 0,19 sebagai tingkat varian yang lemah. Nilai dapat dilihat

pada table 4.14.

Tabel 4. 14 Coefficient of Determination

Variabel R Square Keterangan

SU 0,558 Moderat

US 0,682 Akurat

UM 0,678 Akurat

NB 0,472 Moderat

3. T-test/ T-Statistics

pada pengujian t-test dilakukan dengan mode boostraping dengan

uji two-tailed dimana tingkah signifikan yang digunakan adalah 5% dimana

nilai t-test harus lebih besar dari 1,96. Terdapat cara lain untuk menentukan

tingkat signifikan yaitu dengan melihat p value yaitu tingkat signifikan 10%

(p value < 0,1), 5% (p value < 0,05), dan 1% (p value < 0,01). Berdasarkan

table 4.15 diketahui bahwa terdapat 6 dari 18 hipotesis yang ditolak karena

memiliki t-test di bawah 1,96. Hipotesis tersebut diantaranya adalah SQ-

>UM, SVQ->SU, SVQ->US, CO->UM, CO->US, dan SU->NB.

91

Tabel 4. 15 Hasil Uji T-test

Hipotesis Jalur T-test P Values Keterangan

HI SQ->SU 5,538 0,000 Diterima

H2 SQ->UM 1,901 0,058 Ditolak

H3 SQ->US 2,902 0,004 Diterima

H4 IQ->SU 1,964 0,050 Diterima

H5 IQ->UM 2,501 0,018 Diterima

H6 IQ->US 2,594 0,013 Diterima

H7 SVQ->SU 0,965 0,335 Ditolak

H8 SVQ->UM 4,142 0,000 Diterima

H9 SVQ->US 0,236 0,000 Ditolak

H10 CO->SU 3,123 0,814 Diterima

H11 CO->UM 0,027 0,002 Ditolak

H12 CO->US 1,454 0,979 Ditolak

H13 SU->NB 1,521 0,129 Ditolak

H14 SU->UM 5,083 0,000 Diterima

H15 SU->US 8,165 0,000 Diterima

H16 US->UM 6,291 0,046 Diterima

H17 US->NB 1,998 0,000 Diterima

H18 UM->NB 5,010 0,000 Diterima

92

Gambar 4. 21 Hasil Uji T-test

4. Effect size ()

Pada tahap pengujian ini, menghitung nilai () untuk memprediksi

pengaruh variabel tertentu terhadap variabel lainnya dalam struktur model.

Ambang batas Nilai effect size memiliki sekitar 0,02 untuk pengaruh kecil,

0,15 untuk pengaruh menengah, dan 0,45 untuk pengaruh besar.

Berdasarkan Tabel 4.16 dapat diketahui bahwa hipotesis SU->US dan UM

-> NB memiliki nilai effect size yang besar yaitu 0,315 dan 0,155

menandakan bahwa hipotesis ini memiliki pengaruh yang menengah

93

terhadap struktur model. Sedangkan 16 hipotesis lain memiliki pengaruh

kecil. Berikut Tabel 4.16 memperlihatkan hasil perhitungan effect size.

Tabel 4. 16 Hasil Effect size

Hipotesis Jalur -in -ex ∑ Keterangan

HI SQ->SU 0,558 0,503 0,124 Kecil

H2 SQ->UM 0,678 0,673 0,015 Kecil

H3 SQ->US 0,682 0,672 0,031 Kecil

H4 IQ->SU 0,558 0,545 0,029 Kecil

H5 IQ->UM 0,678 0,669 0,027 Kecil

H6 IQ->US 0,682 0,671 0,034 Kecil

H7 SVQ->SU 0,558 0,556 0,004 Kecil

H8 SVQ->UM 0,678 0,654 0,074 Kecil

H9 SVQ->US 0,682 0,682 0,000 Kecil

H10 CO->SU 0,558 0,536 0,049 Kecil

H11 CO->UM 0,678 0,678 0,000 Kecil

H12 CO->US 0,682 0,679 0,009 Kecil

H13 SU->NB 0,472 0,467 0,009 Kecil

H14 SU->UM 0,678 0,646 0,099 Kecil

H15 SU->US 0,682 0,581 0,317 Menengah

H16 US->UM 0,678 0,634 0,136 Kecil

H17 US->NB 0,472 0,465 0,013 Kecil

H18 UM->NB 0,472 0,390 0,155 Menengah

94

5. Predictive Relevance ()

Pada tahap Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan metode

blindfolding guna memberikan bahwa variabel tertentu yang digunakan

pada dalam model memiliki keterkaitan prediktif (predictive relevance)

dengan variabel lainnya. memiliki nilai ambang batas di atas nol.

Berdasarkan hasil uji predictive relevance pada Tabel 4.17 diketahui bahwa

keempat variabel dependen memiliki nilai di atas nol, sehingga dapat

disimpulkan bahwa seluruh nilai yang dihasilkan telah memenuhi ambang

batas yang ditentukan.

Tabel 4. 17 Predictive Relevance

Variabel Keterangan

SU 0,361 Predictive Relevance

US 0,550 Predictive Relevance

UM 0,498 Predictive Relevance

NB 0,325 Predictive Relevance

6. Relative Impact ()

Pada tahap pengujian ini, menghitung nilai () untuk mengukur

relative pengaruh dari sebuah keterkaitan prediktif suatu variabel dengan

variabel lainnya. nilai memiliki nilai ambang batas 0,02 untuk pengaruh

kecil, 0,15 untuk pengaruh menengah dan 0,35 untuk pengaruh besar.

Berdasarkan Tabel4.18 dapat diketahui bahwa hanya satu hipotesis yang

memiliki nilai q² yang tergolong menengah yaitu SU->US sebesar 0,182

sementara 17 hipotesis lainnya memiliki nilai q² yang tergolong kecil.

Berikut Tabel 4.18 memperlihatkan hasil perhitungan Relative Impact.

95

Tabel 4. 18 Relative Impact

Hipotesis Jalur -in -ex ∑ Keterangan

HI SQ->SU 0,361 0,326 0,054 Kecil

H2 SQ->UM 0,498 0,496 0,003 Tidak

Berpengaruh

H3 SQ->US 0,550 0,498 0,115 Kecil

H4 IQ->SU 0,361 0,354 0,010 Kecil

H5 IQ->UM 0,498 0,492 0,011 Kecil

H6 IQ->US 0,550 0,543 0,015 Kecil

H7 SVQ->SU 0,361 0,361 0,000 Tidak

Berpengaruh

H8 SVQ->UM 0,498 0,481 0,033 Kecil

H9 SVQ->US 0,550 0,551 -0,001 Tidak

Berpengaruh

H10 CO->SU 0,361 0,349 0,018 Kecil

H11 CO->UM 0,498 0,500 -0,003 Tidak

Berpengaruh

H12 CO->US 0,550 0,551 -0,002 Tidak

Berpengaruh

H13 SU->NB 0,325 0,323 0,002 Tidak

Berpengaruh

H14 SU->UM 0,498 0,474 0,047 Kecil

H15 SU->US 0,550 0,468 0,182 Menengah

H16 US->UM 0,498 0,465 0,065 Kecil

H17 US->NB 0,325 0,325 0,000 Kecil

H18 UM->NB 0,325 0,266 0,087 Kecil

96

Hasil analisis struktur model yang telah dilakukan, secara ringkasan dapat dilihat pada Tabel 4.19

Tabel 4. 19 Ringkasan Hasil Struktur Model

Hipotesis (β)

T-

test

(β) T-test

Analisis

Hip Jalur -in -ex ∑ -in -ex ∑

HI SQ->SU 0,3

49 5,538 0,558 0,558 0,503 0,124 0,361 0,361 0,326 0,054 Signifikan Diterima Moderat Kecil PR Kecil

H2 SQ->UM

-

0,1

12

1,910 0,678 0,678 0,673 0,015 0,498 0,498 0,496 0,003 Tidak

Signifikan Ditolak Akurat Kecil PR

Tidak

Berpengar

uh

H3 SQ->US 0,1

61 2,902 0,682 0,682 0,672 0,031 0,550 0,550 0,498 0,115 Signifikan Diterima Akurat Kecil PR Kecil

H4 IQ->SU 0,1


H5 IQ->UM 0,1


H6 IQ->US 0,1


H7 SVQ-

>SU

0,0

62 2,501 0,558 0,558 0,556 0,004 0,361 0,361 0,361 0,000

Tidak

Signifikan Ditolak Moderat Kecil PR

Tidak

Berpengar

uh

H8 SVQ-

>UM

0,2


H9 SVQ-

>US

0,0

13 0,965 0,682 0,682 0,682 0,000 0,550 0,550 0,551

-

0,001

Tidak


Tidak

Berpengar

uh

97

H10 CO->SU 0,2


H11 CO->UM

-

0,0

02

0,236 0,678 0,678 0,678 0,000 0,498 0,498 0,500 -

0,003

Tidak


Tidak

Berpengar

uh

H12 CO->US 0,0

95 1,454 0,682 0,682 0,679 0,009 0,550 0,550 0,551

-

0,002

Tidak


Tidak

Berpengar

uh

H13 SU->NB 0,1

18 1,521 0,558 0,472 0,467 0,009 0,325 0,325 0,323 0,002 Signifikan Ditolak Moderat Kecil PR

Tidak

Berpengar

uh

H14 SU->UM 0,3


H15 SU->US 0,4

80 8,165 0,682 0,682 0,581 0,317 0,550 0,550 0,468 0,182 Signifikan Diterima Akurat Menengah PR Menengah

H16 US->UM 0,3


H17 US->NB 0,4


H18 UM->NB 0,4

77 5,010 0,558 0,472 0,390 0,155 0,325 0,325 0,266 0,087 Signifikan Diterima Moderat Menengah PR Kecil

98

4.4.2 Interpretasi Hasil Analisis Struktur model

Bagian ini memaparkan interpretasi dan hasil diskusi berdasarkan

enam pengujian dalam analisis struktur model , berikut adalah pemaparan

dari hipotesis yang telah dirumuskan sebelumnya :

H1 : Apakah System Quality (SQ) berpengaruh signifikan terhadap

system use (SU) ?

Berdasarkan hasil analisis struktur model, pengujian t-test yang didapatkan

adalah 5,538 menunjukkan bahwa H1 diterima yang berarti kualitas sistem

memiliki pengaruh terhadap penggunaan sistem dimana hal ini didukung

oleh nilai path coefficient 0,349 yang berarti SQ memiliki pengaruh

signifikan terhadap SU. Selain itu, berdasarkan pengujian didapatkan nilai

0,124 dan didapatkan nilai 0,04 yang berarti pengaruh SQ terhadap SU

adalah kecil. Hal ini sejalan dengan pendapat Poluan et al. (2014) bahwa

kualitas sistem mempengaruhi penggunaan sistem. Peneliti berpendapat

bahwa hal ini sesuai dengan kenyataan yang ada, misalnya aplikasi jarang

mengalami error serta aplikasi dapat dengan mudah di akses. Hal ini

memberikan pengaruh yang signifikan terhadap pengguna dalam

menggunakan aplikasi mobile learning.


User Motivation (UM) ?


adalah 1,910 menunjukkan bahwa H2 ditolak yang berarti kualitas sistem

99

tidak memiliki pengaruh terhadap motivasi pengguna dimana hal ini

didukung oleh nilai path coefficient -0,122 yang berarti SQ tidak memiliki

pengaruh signifikan terhadap UM. Selain itu, berdasarkan pengujian

didapatkan nilai 0,015 dan didapatkan nilai 0,003 yang berarti pengaruh SQ

terhadap US adalah kecil dan tidak berpengaruh. Hal ini tidak sejalan

dengan pendapat (Putri & Adhiani, 2016) bahwa kualitas sistem

mempengaruhi motivasi pengguna. Peneliti berpendapat bahwa layanan

sistem yang disediakan aplikasi tidak dapat meningkatkan motivasi

pengguna secara langsung melainkan dimediasi oleh IQ dan SVQ.


User Satisfaction (US) ?


adalah 2,901 menunjukkan bahwa H3 diterima yang berarti kualitas sistem

memiliki pengaruh terhadap kepuasan pengguna dimana hal ini didukung

oleh nilai path coefficient 0,161 yang berarti SQ memiliki pengaruh

signifikan terhadap US. Selain itu, berdasarkan pengujian didapatkan nilai

0,031 dan didapatkan nilai 0,115 yang berarti pengaruh SQ terhadap US

adalah kecil. Hal ini sejalan dengan pendapat Poluan et al. (2014) bahwa

kualitas sistem mempengaruhi kepuasan pengguna. Peneliti beranggapan

bahwa dengan tampilan yang mudah dioperasikan dan memiliki fitur yang

mudah digunakan hal ini membuat pengguna merasa puas dengan kualitas

sistem pada aplikasi mobile learning.

100

H4 : Apakah Information Quality (IQ) berpengaruh secara signifikan

terhadap System Use (SU) ?


adalah 1,964 menunjukkan bahwa H4 diterima yang berarti kualitas

informasi memiliki pengaruh terhadap penggunaan sistem, dimana hal ini

didukung oleh nilai path coefficient 0,192 yang berarti IQ memiliki

pengaruh signifikan terhadap SU. Selain itu, berdasarkan pengujian

didapatkan nilai 0,029 dan didapatkan nilai 0,010yang berarti pengaruh IQ

terhadap SU adalah kecil. Hal ini sejalan dengan pendapat (Abda'u et al.,

2018) bahwa kualitas Informasi mempengaruhi penggunaan sistem.

Peneliti berpendapat dengan adanya kualitas informasi yang ditampilkan

lengkap dan mudah diterima meningkatkan atau dapat menarik pengguna

dalam menggunakan aplikasi.

H5: Apakah Information Quality (IQ) berpengaruh signifikan

terhadap User Motivation (UM) ?



informasi memiliki pengaruh terhadap motivasi pengguna, dimana hal ini


pengaruh signifikan terhadap US. Selain itu, berdasarkan pengujian

didapatkan nilai 0,027 dan didapatkan nilai 0,011 yang berarti pengaruh IQ

terhadap UM adalah kecil. Peneliti berpendapat bahwa dengan tingkat

101

kualitas informasi yang baik dapat meningkatkan motivasi pengguna dalam

menggunakan aplikasi.

H6 : Apakah Information Quality (IQ) berpengaruh signifikan

terhadap User Satisfaction (US) ?



informasi memiliki pengaruh terhadap kepuasan pengguna, dimana hal ini




terhadap US adalah kecil. Hal ini sejalan dengan pendapat (Abda'u et al.,

2018) bahwa kualitas Informasi mempengaruhi kepuasan pengguna.

Peneliti berpendapat dengan adanya informasi yang ditampilkan update dan

terkini membuat pengguna merasa puas dengan kualitas informasi yang ada

pada aplikasi mobile learning.

H7 : Apakah Service Quality (SVQ) berpengaruh signifikan terhadap

System Use (SU) ?


adalah 0,965 menunjukkan bahwa H7 ditolak yang berarti kualitas layanan

tidak memiliki pengaruh terhadap penggunaan sistem, dimana hal ini

didukung oleh nilai path coefficient 0,062 yang berarti SVQ tidak memiliki

pengaruh signifikan terhadap SU. Selain itu, berdasarkan pengujian

102


terhadap SU adalah kecil dan tidak berpengaruh. Hal ini tidak sejalan

dengan pendapat (Deharja & Santi, 2018)bahwa kualitas layanan

mempengaruhi penggunaan sistem. Peneliti berpendapat bahwa layanan

sistem yang tersedia pada aplikasi tidak dapat meningkatkan pengguna

dalam menggunakan aplikasi secara langsung melainkan dimediasi oleh SQ,

IQ, dan CO.


User Motivation(UM) ?



layanan memiliki pengaruh terhadap motivasi pengguna, dimana hal ini

didukung oleh nilai path coefficient 0,205 yang berarti SVQ memiliki


didapatkan nilai 0,074 dan didapatkan nilai 0,033 yang berarti pengaruh

SVQ terhadap UM adalah kecil. Peneliti berpendapat bahwa dengan

layanan aplikasi yang dapat diakses kapanpun dan dimanapun

meningkatkan motivasi pengguna dalam menggunakan aplikasi.




adalah 0,236 menunjukkan bahwa H9 ditolak yang berarti kualitas layanan

103

tidak memiliki pengaruh terhadap kepuasan pengguna, dimana hal ini

didukung oleh nilai path coefficient0,013 yang berarti SVQ tidak memiliki


didapatkan nilai 0,000 dan didapatkan nilai -0,001 yang berarti pengaruh

SVQ terhadap US adalah kecil dan tidak berpengaruh. Hal ini tidak sejalan

dengan pendapat (Deharja & Santi, 2018) bahwa kualitas layanan

mempengaruhi kepuasan pengguna. Hal ini menunjukkan bahwa layanan

sistem yang tersedia pada aplikasi tidak dapat meningkatkan kepuasan

pengguna dan dimungkinkan bahwa ada faktor lain selain layanan sistem

dapat meningkatkan kepuasan pengguna.

H10 : Apakah Content (CO) berpengaruh secara signifikan terhadap

System Use (SU) ?


adalah 3,123 menunjukkan bahwa H10 diterima yang berarti konten

memiliki pengaruh terhadap penggunaan sistem dimana hal ini didukung

oleh nilai path coefficient 0,245 yang berarti CO memiliki pengaruh

signifikan terhadap SU. Selain itu, berdasarkan pengujian didapatkan nilai

0,049 dan didapatkan nilai 0,018 yang berarti pengaruh CO terhadap SU

adalah kecil. Hal ini sejalan dengan pendapat (Prasetyo, 2017) bahwa

konten mempengaruhi penggunaan sistem. Peneliti berpendapat bahwa

konten yang update, beragam dan konten yang cukup beragam dapat

menarik pengguna dalam menggunakan aplikasi.

104


User Motivation (UM) ?


adalah 0,027 menunjukkan bahwa H11 ditolak yang berarti konten tidak

memiliki pengaruh terhadap motivasi pengguna dimana hal ini didukung

oleh nilai path coefficient -0,002 yang berarti CO tidak memiliki pengaruh

signifikan terhadap UM. Selain itu, berdasarkan pengujian didapatkan nilai

0,000 dan didapatkan nilai -0,003 yang berarti pengaruh CO terhadap SU

adalah kecil dan tidak berpengaruh. Hal ini tidak sejalan dengan pendapat

(Ardianto et al., 2014) bahwa konten mempengaruhi motivasi pengguna.

Hal ini menunjukkan konten yang tersedia pada aplikasi tidak dapat

meningkatkan motivasi pengguna dalam menggunakan aplikasi.


User Satisfaction (US)?


adalah 1,454 menunjukkan bahwa H12 ditolak yang berarti konten tidak

memiliki pengaruh terhadap kepuasan pengguna dimana hal ini didukung

oleh nilai path coefficient 0,095 yang berarti CO tidak memiliki pengaruh

signifikan terhadap US. Selain itu, berdasarkan pengujian didapatkan nilai

0,009 dan didapatkan nilai -0,002 yang berarti pengaruh CO terhadap SU

adalah kecil dan tidak berpengaruh. Hal ini tidak sejalan dengan pendapat

(Prasetyo, 2017)bahwa konten mempengaruhi kepuasan pengguna. Hal ini

105

menunjukkan bahwa konten yang ada pada aplikasi tidak dapat

meningkatkan kepuasan pengguna.

H13 : Apakah System Use (SU) berpengaruh secara signifikan terhadap

Net Benefit (NB) ?


adalah 1,521 menunjukkan bahwa H13 ditolak yang berarti pengguna

sistem tidak memiliki pengaruh terhadap manfaat, namun nilai path

coefficient 0,118 yang berarti SU memiliki pengaruh signifikan terhadap

NB. Selain itu, berdasarkan pengujian didapatkan nilai 0,009 dan

didapatkan nilai 0,002 yang berarti pengaruh CO terhadap SU adalah kecil

dan tidak berpengaruh. Hal ini tidak sejalan dengan pendapat (Rozanda &

Masriana, 2017)bahwa pengguna aplikasi mempengaruhi manfaat aplikasi.

Hal ini menunjukkan bahwa pengguna sistem tidak dapat meningkatkan

atau mempengaruhi nilai manfaat bagi penggunanya.


User motivation (UM) ?


adalah 5,083 menunjukkan bahwa H14 diterima yang berarti penggunaan

aplikasi memiliki pengaruh terhadap motivasi pengguna, dimana hal ini

didukung oleh nilai path coefficient 0,308 yang berarti SU memiliki


didapatkan nilai 0,047 dan didapatkan nilai 0,033 yang berarti pengaruh US

106

terhadap UM adalah kecil. Hal ini menunjukkan bahwa pengguna aplikasi

dapat meningkatkan motivasi pengguna dalam menggunakan aplikasi.




adalah 8,165 menunjukkan bahwa H15 diterima yang berarti penggunan

sistem pengaruh terhadap kepuasan pengguna, dimana hal ini didukung oleh

nilai path coefficient 0,480 yang berarti SU memiliki pengaruh signifikan

terhadap US. Selain itu, berdasarkan pengujian didapatkan nilai 0,317 dan

didapatkan nilai 0,182 yang berarti pengaruh IQ terhadap US adalah

menengah. Hal ini sejalan dengan pendapat (Rozanda & Masriana, 2017)

bahwa penggunaan sistem mempengaruhi kepuasan pengguna. Hal ini

menunjukkan apabila pengunaan sistem meningkat maka akan terjadi pula

peningkatan kepuasan pengguna dalam menggunakan aplikasi.

H16 : Apakah User Satisfaction (US) berpengaruh secara signifikan

terhadap User Motivation (UM) ?


adalah 6,291 menunjukkan bahwa H16 diterima yang berarti kepuasan

pengguna memiliki pengaruh terhadap motivasi pengguna, dimana hal ini

didukung oleh nilai path coefficient 0,371 yang berarti US memiliki


didapatkan nilai 0,136 dan didapatkan nilai 0,065yang berarti pengaruh US

107

terhadap UM adalah kecil. Hal ini menunjukkan bahwa semakin tinggi

tingkat kepuasan pengguna maka semakin tinggi motivasi pengguna dalam

menggunakan aplikasi.

H17 : Apakah User Satisfaction (US) berpengaruh secara signifikan

terhadap Net Benefit (NB) ?


adalah 1,998 menunjukkan bahwa H17 diterima yang berarti kepuasan

pengguna berpengaruh terhadap manfaat aplikasi, dimana hal ini didukung

oleh nilai path coefficient 0,371 yang berarti US memiliki pengaruh

signifikan terhadap NB. Selain itu, berdasarkan pengujian didapatkan nilai

0,013 dan didapatkan nilai 0,000yang berarti pengaruh IQ terhadap US

adalah kecil. Hal ini sejalan dengan pendapat (Wiyati & Sarja, 2019) bahwa

kepuasan pengguna mempengaruhi manfaat aplikasi. Hal ini menunjukkan

bahwa semakin tinggi tingkat kepuasan pengguna semakin tinggi nilai

pemanfaatan aplikasi.

H18 : Apakah User Motivation (UM) berpengaruh signifikan terhadap

Net Benefit (NB) ?


adalah 5,010 menunjukkan bahwa H18 diterima yang berarti motivasi

pengguna berpengaruh terhadap manfaat aplikasi, dimana hal ini didukung

oleh nilai path coefficient 0,477 yang berarti UM memiliki pengaruh

signifikan terhadap NB. Selain itu, berdasarkan pengujian didapatkan nilai

108

0,155 dan didapatkan nilai 0,087yang berarti pengaruh IQ terhadap US

adalah menengah. Hal ini sejalan dengan pendapat (Putri & Adhiani, 2016)

bahwa motivasi pengguna mempengaruhi manfaat aplikasi. Hal ini

menunjukkan bahwa semakin tinggi motivasi pengguna dalam

menggunakan aplikasi semakin tinggi nilai pemanfaatan aplikasi.

110

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Penelitian ini telah berhasil mengetahui pengaruh keberhasilan terhadap

penggunaan aplikasi mobile learning, mengetahui status keberhasilan pengguna

aplikasi Mobile Learning dan mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi

keberhasilan aplikasi mobile learning.

Berdasarkan hasil pembahasan terkait faktor-faktor keberhasilan aplikasi

menggunakan model Delone Mclean, maka dapat diambil kesimpulan berdasarkan

hasil penelitian yang telah dilakukan, sebagai berikut :

1. Berdasarkan Hasil pengolahan data dari 316 responden yang telah

menggunakan aplikasi mobile learning. Sebanyak 131 responden (41%)

merasa penggunaan aplikasi sudah baik, Sangat baik sebanyak 104

responden (33%), Cukup baik sebanyak 74 responden (23%), dan tidak

Tahu sebanyak 6 responden (2%). Sehingga dapat disimpulkan

keberadaan aplikasi sudah baik, dan status keberhasilan penggunaan

sistem berdasarkan persepsi pengguna pada tingkat yang baik, layanan

Mobile Learning bermanfaat dalam membantu responden dalam

mengerjakan tugas dan menjadikan Mobile Learning sebagai media

pembelajaran.

2. Berdasarkan pengujian model pengukuran terdapat penghapusan 3

indikator dari 31 indikator pada penelitian ini. Indikator yang dihapus

111

yaitu SQ5, SVQ3, dan US4. Berdasarkan hal tersebut, peneliti

beranggapan penghapusan indikator disebabkan karena penggunaan

item pertanyaan kuesioner indikator tersebut belum cukup tepat dan

mewakili. Selain itu data yang lebih banyak didapatkan secara online,

sehingga tidak ada pendamping secara langsung saat pengisian

kuesioner, hal ini memungkinkan adanya pertanyaan yang kurang

dipahami oleh responden.

3. Berdasarkan pengujian struktur model, 12 dari 18 hipotesis diterima,

faktor mayoritas yang memepengaruhi kerberhasilan Mobile Learning

adalah kualitas sistem, kualitas informasi, dan konten karena

mempengaruhi penggunaan sistem dan kepuasan pengguna, hal ini

dilihat dari nilia t-test > 1,96.

4. Dari 18 hipotesis terdapat 6 hipotesis yang ditolak, SQ->UM, SVQ-

>SU, SVQ->US, CO->UM, CO->US, dan SU->NB. Keenam hipotesis

tersebut belum memenuhi nilai statistik (T-test).

5. Pengguna aplikasi Mobile Learning akan terus menggunakan aplikasi

sebagai media belajar, karena nilai outer loading SU3 adalah 0,729

memiliki nilai di atas ambang batas yaitu > 0,7.

6. Hipotesis yang memiliki pengaruh paling besar diantara 18 hipotesis

adalah SU->US. Peneliti menyimpulkan bahwa semakin tinggi tingkat

penggunaan aplikasi artinya pengguna akan semakin merasakan

kepuasan dalam menggunakan aplikasi tersebut sebagai media

pembelajaran. karena kepuasan pengguna dianggap salah satu indikator

112

utama ketika menilai keberhasilan suatu penerapan aplikasi baru,

sehingga kepuasan pengguna mengacu sejauh mana pengguna

merasakan suatu aplikasi berguna dan ingin menggunakannya lagi.

7. Dari hasil data demografi dapat disimpulkan bahwa pengguna aplikasi

lebih banyak digunakan oleh pelajar yang sedang duduk di bangku SMA

dengan berjenis kelamin perempuan. Selain itu, berdasarkan data

peneliti berpendapat bahwa aplikasi Ruangguru adalah aplikasi paling

banyak digemari oleh pelajar karena pada setiap daerah didominasi oleh

pengguna dari Ruanggu dibandingkan jenis aplikasi lainnya.

5.2 Saran

Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, peneliti memiliki beberapa saran

yang dapat dipertimbangkan oleh peneliti selanjutnya dan pihak terkait sebagai

berikut :

1. Bagi peneliti selanjutnya diharapkan dapat mempertimbangkan beberapa

saran sebagai berikut :

a. Berdasarkan hasil penelitian terutama pada pengujian kuesioner,

agar meninjau kembali indikator yang digunakan, dan mendapatkan

saran dan masukan dari para ahli guna menguatkan indikator serta

memperhatikan Bahasa yang digunakan sehingga dapat dipahami

oleh responder dari berbagai latar belakang pendidikan SD, SMP,

dan SMA, sehingga tidak terjadi penghapusan indikator.

113

b. Meninjau kembali dalam penambahan indikator maupun variabel

yang diperlukan agar penilaian terhadap aplikasi lebih dalam dan

rinci.

c. Menyebarkan kuesioner secara langsung agar dapat mendampingi

responden saat mengisi kuesioner sehingga tidak terjadi kesalah

pahaman dalam penafsiran pertanyaan yang diberikan.

d. Memperkecil kuran populasi dan sampel hanya fokus terhadap satu

daerah.

e. Untuk responden pelajar SD dan SMP apabila penyebaran dilakukan

secara tidak langsung untuk penyebaran kuesioner diberikan melalui

bantuan orangtua siswa sehingga orantua dapat mendampingi

pengguna dalam menjawab kuesioner.

2. Bagi pihak penyedia platform aplikasi Mobile Learning terutama pada pihak

pengembangan aplikasi diharapkan dapat meningkatkan keberhasilan

aplikasi sebagai media pembelajaran dengan mempertimbangkan persepsi

kualitas sistem, kualitas informasi, konten, serta melihat kepuasan

pengguna. keempat faktor tersebut terbukti memiliki pengaruh yang

signifikan terhadap keberhasilan penerapan aplikasi yang mempengaruhi

seseorang untuk menggunakan aplikasi Mobile Learning sebagai media

pembelajaran.

114

Daftar Pustaka

Abda'u, P. D., Winarno, W. W., & Henderi, H. (2018). Evaluasi Penerapan SIMRS

Menggunakan Metode HOT-Fit di RSUD dr. Soedirman Kebumen.

INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem

Informasi, 2(1), 46-56.

https://ojs.unpkediri.ac.id/index.php/intensif/article/view/11817 diakses

pada tanggal 14 Februari 2020

Abror, I. Z. (2017). Pengembangan Media Pembelajaran Mobile Learning (M-

Learning) Berbasis Android untuk Siswa Kelas XI pada Materi Struktur dan

Fungsi Organel Sel di MAN 3 Kota Banda Aceh. UIN Ar-Raniry Banda

Aceh,. https://repository.ar-raniry.ac.id/id/eprint/2569/ diakses pada

tanggal 24 September 2019

Aldholay, A. H., Isaac, O., Abdullah, Z., & Ramayah, T. (2018). The role of

transformational leadership as a mediating variable in DeLone and McLean

information system success model: The context of online learning usage in

Yemen. Telematics and Informatics, 35(5), 1421-1437.

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S073658531730814

6 diakses pada tanggal 13 Januari 2020

Ally, M. (2009). Mobile learning: Transforming the delivery of edu cation and

training: Athabasca University Press. diakses pada tanggal 23 Februari

2020

Ardianto, A., Fauziati, S., & Nugroho, E. (2014). Faktor-Faktor Yang

Mempengaruhi Kepuasan Pengguna Akhir Sistem Informasi Sumber Daya

https://ojs.unpkediri.ac.id/index.php/intensif/article/view/11817

115

Manusia (Studi Kasus Di BPK RI). Semnasteknomedia online, 2(1), 2-07-

29. https://ojs.amikom.ac.id/index.php/semnasteknomedia/article/view/399

diakses pada tanggal 19 Februari 2020

Ayuni, N. W. D., Dewi, K. C., & Suwintana, I. K. (2019). HOT Fit Pada Sistem E-

Learning Politeknik Negeri Bali Dengan Self Efficacy Sebagai Variabel

Mediator. Jurnal Matematika Vol, 9(2), 66-77. diakses pada tanggal 8 Maret

2020

Bahri, S., & Zamzam, F. (2014). Model penelitian kuantitatif berbasis SEM-Amos.

Yogyakarta: Deepublish. diakses pada tanggal 27 Februari 2020

Budiaji, W. (2013). Skala pengukuran dan jumlah respon skala likert. Jurnal ilmu

pertanian dan perikanan, 2(2), 127-133. diakses pada tanggal 5 Maret 2020

Bustomi, A. Y. (2010). Aplikasi Pembelajaran Panca Indra Pada Manusia Berbasis

Android. Telematika, 3(1). diakses pada tanggal 23 September 2019

Cangelosi, J. S. (2006). Merancang tes untuk menilai prestasi siswa. Terjemahan

Lilian D. Tedjasudhana, Bandung: ITB. diakses pada tanggal 23 Februari

2020

Chung, Ching-jung, Gwo-jen Hwang, and Chiu-lin Lai. 2019. “Computers &

Education A Review of Experimental Mobile Learning Research in 2010 –

2016 Based on the Activity Theory Framework.” Computers & Education

129(July 2017): 1–13. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2018.10.010.

diakses pada tanggal 3 Maret 2020

Cooper, D., & Schindler, P. (2014). Business Research Methods.© The McGraw−

Hill Companies. diakses pada tanggal 28 Januari 2020

116

http://dln.jaipuria.ac.in:8080/jspui/bitstream/123456789/8296/1/Business

%20Research%20Methods.pdf diakses pada tanggal 18 Maret 2020

Decabo.com. (2020). Jumlah Peningkatan market learning

https://www.docebo.com/blog/ten-key-facts-on-the-e-learning-market/


Deharja, A., & Santi, M. W. (2018). The evaluation of hospital information system

management based on hot-fit model at rsu dr. h. koesnadi bondowoso 2018.

Paper presented at the Proceeding of the International Conference on Food

and Agriculture.

https://publikasi.polije.ac.id/index.php/ProceedingICOFA/article/view/133

5 diakses pada tanggal 8 Maret 2020

El-Mouelhy, I., Poon, I. H. C., Hui, A. N. N., & Sue-Chan, C. (2013). Does a

creative learning medium matter? impact of low cost android tablets on

elementary students’ english comprehension, perceived performance and

memory retention. Creative Education, 4(12), 42.

https://www.scirp.org/html/41432.html doakses pada tanggal 24 September

2019

Ericsson, K. A., & Smith, J. (2011). Prospects and limits of the empirical study of

expertise: An introduction. Foundations of cognitive psychology, 393-424.

http://www.umpalangkaraya.ac.id/dosen/dwisariusop/wpcontent/uploads/2

016/11/COGNITIVE-PSYCHOLOGY.pdf#page=534 dikases pada tanggal

22 September 2019

117

Fatmawati, F., & Adri, M. (2019). Analisis Tingkat Kepuasan Aplikasi Ujian

Nasional Berbasis Komputer Dengan Metode End User Computing

Satisfaction. Jurnal Kapita Selekta Geografi, 2(3), 9-19.

http://ksgeo.ppj.unp.ac.id/index.php/ksgeo/article/view/179 diakses pada

tanggal 2 Februari 2020

Firdaus, E. Z. (2018). Perbedaan Kepemimpinan Diri (Self Leadership) Dilihat dari

Tipe Kepribadian Big Five pada Karyawan di Koperasi Simpan Pinjam

Harapan Kita Purwosari. Skripsi Jurusan Psikologi-Fakultas Pendidikan

Psikologi UM. http://karya-ilmiah.um.ac.id/index.php/Fak-

Psikologi/article/view/66796 diakses pada tanggal 22 Maret 2020

Ghozali, I., & Latan, H. (2015). Partial Least Squares, konsep, teknik dan aplikasi

menggunakan program Smartpls 3.0 untuk penelitian empiris. Semarang:

Badan Penerbit UNDIP. diakses pada tanggal 25 Februari 2020

Gideon, S. (2018). Peran Media Bimbingan Belajar Online Â€ Œruangguruâ€

Dalam Pembelajaran Ipa Bagi Siswa Smp Dan Sma Masa Kini: Sebuah

Pengantar. Jurnal Dinamika Pendidikan, 11(2), 167-182.

http://ejournal.uki.ac.id/index.php/jdp/article/view/813 diakses pada


Hair Jr, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C., & Sarstedt, M. (2016). A primer on partial

least squares structural equation modeling (PLS-SEM): Sage publications.


Hakim, L., & Sumbawati, M. S. (2015). Pengembangan Aplikasi Andronika

Berbasis Android pada Mata Pelajaran Teknik Elektronika di SMK Negeri

118

2 Surabaya. Jurnal Pendidikan Teknik Elektro, 4(3).

https://jurnalmahasiswa.unesa.ac.id/index.php/jurnal-pendidikan-teknik-

elektro/article/view/12609 diakses pada tanggal 25 Februari 2020

Hartono, J., & Abdillah, W. (2009). Konsep dan Aplikasi PLS (Partial Least

Square) Untuk Penelitian Empiris. Edisi I, BPFE, Yogyakarta. diakses pada

tanggal 4 Maret 2020

Hsu, C.-C., & Ho, C.-C. (2012). The design and implementation of a competency-

based intelligent Mobile Learning system. Expert Systems with

Applications, 39(9),8030-8043.


0 diakses pada 28 Juli 2020

Hudin, J. M., & Riana, D. (2016). Kajian Keberhasilan Penggunaan Sistem

Informasi Accurate Dengan Menggunakan Model Kesuksesan Sistem

Informasi Delon Dan Mclean. Jurnal Sistem Informasi, 12(1), 1-8. diakses


Jeong, S.-H., Kim, H., Yum, J.-Y., & Hwang, Y. (2016). What type of content are

smartphone users addicted to?: SNS vs. games. Computers in Human

Behavior,54,10-17.


7 diakses pada tanggal 27 Juli 2020

Jeyaraj, A. (2020). DeLone & McLean models of information system success:

Critical meta-review and research directions. International Journal of

Information Management, 54, 102139.

119


7 diakses pada tanggal 23 Juli 2020

Jung, Y., Perez-Mira, B., & Wiley-Patton, S. (2009). Consumer adoption of mobile

TV: Examining psychological flow and media content. Computers in

Human Behavior, 25(1), 123-129.

sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0747563208001441 diakses

pada tanggal 23 Maret 2020

Krisbiantoro, D., Suyanto, M., & Luthfi, E. T. (2015). Evaluasi keberhasilan

implementasi sistem informasi dengan pendekatan HOT Fit model (Studi

kasus: Perpustakaan STMIK AMIKOM Purwokerto). Proceedings

Konferensi Nasional Sistem Dan Informatika (Kns&I).

http://www.ejournal.stikom-bali.ac.id/index.php/knsi/article/view/561

diakses pada tanggal 1 April 2020

Kristiawan, M. (2014). A Model for Upgrading Teachers Competence on Operating

Computer as Assistant of Instruction. Global Journal of Human-Social

Science Research, 14(5), 2014. https://www.example.edu/paper.pdf diakses

pada tanggal 21 September 2019

Liputan6.com. (2019). Jumlah Puluhan Pengguna Pahamify

https://www.liputan6.com/tekno/read/4017108/pahamify-optimistis

unggul-di-industri-startup-edutech diakses pada tanggal 5 Oktober 2020

Luky, R. D. (2019). Evaluasi Faktor Kesuksesan dan Penerimaan Pengguna

Terhadap Aplikasi Info Pdam Jember Menggunakan Model Terintegrasi

(Studi Kasus: PDAM Jember).

120

https://repository.unej.ac.id/handle/123456789/92077 diakses pada tanggal

4 Maret 2020

Majid, A. (2012). Mobile learning. Makalah tidak diterbitkan. Sekolah Pasca

Sarjana (S-3). Bandung: Universitas Pendidikan Indonesia. diakses pada

tanggal 1 Desember 2019

Mirabolghasemi, M., Choshaly, S. H., & Iahad, N. A. (2019). Using the HOT-fit

model to predict the determinants of E-learning readiness in higher education:

a developing Country’s perspective. Education and Information Technologies,

24(6), 3555-3576. https://link.springer.com/article/10.1007/s10639-019-

09945-9 diakses pada tanggal 16 Febeuari 2020

Moreira, Fernando, Carla Santos Pereira, Natércia Durão, and Maria João Ferreira.

2017. “A Comparative Study about Mobile Learning in Iberian Peninsula

Universities : Are Professors Ready ?” Telematics and Informatics.

https://doi.org/10.1016/j.tele.2017.09.010.

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0960982217306309

diakses pada tanggal 2 Desember 2019

Mujianto, A. H., Soedijono, B., & Henderi, H. (2017). Pengukuran tingkat

kesuksesan penerapan website Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) online

di perguruan tinggi swasta dengan pendekatan Human Organization

Technology (HOT) Fit model. Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem

Informasi, 3(1), 24-33.

https://www.journal.unipdu.ac.id/index.php/register/article/view/712


121

Murnita, R., Sediyono, E., & Purnami, C. T. (2016). Evaluasi Kinerja Sistem

Informasi Manajemen Farmasi Di Rs Roemani Muhammadiyah Dengan

Metode Hot Fit Model. Jurnal Manajemen Kesehatan Indonesia, 4(1), 11-

19. https://ejournal.undip.ac.id/index.php/jmki/article/view/12691 diakses


Newsroom. (2019) Jumlah Pengguna Nuadu Indonesia

https://newsroom.nuadu.com/tag/indonesia/ di akses pada tanggal 5

Oktober 2020

Novantara, P. (2017). Implementasi dan efektifitas Mobile Learning dengan

menggunakan metode synchronous dan asynchronous learning pada

pembelajaran bahasa inggris di universitas kuningan berbasis android.

Buffer Informatika, 3(1).

https://www.journal.uniku.ac.id/index.php/buffer/article/view/932 diakses

pada tanggal 1 Desember 2019

Pamugar, H., Winarno, W. W., & Najib, W. (2014). Model evaluasi kesuksesan dan

penerimaan sistem informasi e-learning pada lembaga diklat pemerintah.

Scientific Journal of Informatics, 1(1), 13-27.

https://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/sji/article/view/3638

Poluan, F., Lumenta, A., & Sinsuw, A. (2014). Evaluasi Implementasi Sistem E-

Learning Menggunakan Model Evaluasi Hot Fit Studi Kasus Universitas

Sam Ratulangi. Jurnal Teknik Informatika, 4(2).

https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/informatika/article/view/6985 dikses


122

Prasetyo, P. E. (2017). Effect of Reliability, Responsiveness And Tangible

Satisfaction And Loyalty Acceptor KB On Board Unit for Women's

Empowerment and Family Planning district Kedunggalar Ngawi. eAbstract

Excellent, 3(1). diakses pada tanggal 22 Maret 2020

Pujihastuti, I. (2010). Prinsip Penulisan Kuesioner Penelitian. CEFARS: Jurnal

Agribisnis dan Pengembangan Wilayah, 2(1), 43-56. Pujihastuti, I. (2010).

Prinsip Penulisan Kuesioner Penelitian. CEFARS: Jurnal Agribisnis dan

Pengembangan Wilayah, 2(1), 43-56. diakses pada tanggal 17 Maret 2020

Purbasari, R. J., Kahfi, M. S., & Yunus, M. (2013). Pengembangan aplikasi android

sebagai media pembelajaran matematika pada materi dimensi tiga untuk

siswa SMA kelas X. Jurnal Online Universitas Negeri Malang, 1(4), 1-10.

https://journal.unsika.ac.id/index.php/supremum/article/view/1897 diakses


Putri, W. N., & Adhiani, B. (2016). Faktor–Faktor Yang Mempengaruhi

Keberhasilan Sistem Ticketing Berbasis Oracle Dalam Rangka

Meningkatkan Intensitas Penggunaan Sistem. Akun-T, 2(1). diakses pada

tanggal 22 Maret 2020

Rai, A., Lang, S. S., & Welker, R. B. (2002). Assessing the validity of IS success

models: An empirical test and theoretical analysis. Information systems

research, 13(1), 50-69.

https://pubsonline.informs.org/doi/abs/10.1287/isre.13.1.50.96 diakses


123

Ramayasa, I. P. (2015). Evaluation model of success and acceptance of e-learning.

Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 82(3), 462.

http://www.jatit.org/volumes/Vol82No3/16Vol82No3.pdf diakses pada

tanggal 5 Februari 2020

Ramayasa, I. P. (2017). Evaluasi Sistem Informasi Online Di STMIK STIKOM

Bali dengan Model Delone dan Mclean. Jurnal Sistem dan Informatika,

11(2). https://media.neliti.com/media/publications/130448-ID-evaluasi-

sistem-informasi-online-di-stmi.pdf diakses pada tanggal 17 April 2020

Renanda, T. (2018). Evaluasi kualitatif keberhasilan sistem institutional repository

di Uin Syarif Hidayatullah Jakarta. Fakultas Sains dan Teknologi

Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah. diakses pada tanggal 23 April

2020

Rozanda, N., & Masriana, A. (2017). Perbandingan Metode Hot Fit dan Tam dalam

Mengevaluasi Penerapan Sistem Informasi Manajemen Kepegawaian

(SIMPEG). Paper presented at the Seminar Nasional Teknologi Informasi

Komunikasi dan Industri. diakses pada tanggal 5 April 2020

Sarwono, Y. (2010). Pengertian dasar structural equation modeling (SEM). Ilmiah

Manajemen Bisnis. diakses pada tanggal 15 Maret 2020

Sobirin, (2015). Pengembangan Aplikasi M-learning sebagai Media Alternatif

Persiapan Ujian Nasional Siswa Sekolah Menengah Atas (SMA). Jurnal

Pendidikan Teknik Informatika, 4 (4), 34- 42. diakses pada tanggal 24

September 2019

124

Sridadi, B. (2007). Diktat Mata Kuliah Evaluasi Pembelajaran Penjas. Yogyakarta:

FIK UNY. diakses pada tanggal 24 Maret 2020

Suara.com. (2020). Tren aplika si mobile learning di indonesia

https://ispringindonesia.com/pembelajaran-mobile-learning-tren-2020/


Subiyakto, A., & Ahlan, A. (2014). Implementation of input-process-output model

for measuring information system project success. TELKOMNIKA

Indonesian Journal of Electrical Engineering, 12(7), 5603-5612. diakses

pada tanggal 23 September 2019

Sugiyono, P. (2014). Populasi dan sampel. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif

dan R&D, 291, 292. diakses pada tanggal 28 Februari 2020

Sugiyono, P. (2019). Metode penelitian kuantitatif dan kualitatif dan R&D.

Bandung (ID): Alfabeta. diakses pada tanggal 22 Maret 2020

Wahab, S. A. (2012). Analisis kebijakan: dari formulaasi ke penyusunan model-

model implementasi kebijakan publik. Jakarta: Bumi Aksara, 77. diakses

pada tanggal 17 April 2020

Wicaksana, I. S., Hartanto, R., & Nugroho, L. E. (2017). Mengukur Kesuksesan

Layanan Digital Library Universitas Gadjah Mada (UGM). Prosiding

SNATIF,217-221.

https://jurnal.umk.ac.id/index.php/SNA/article/view/1266 diakses pada


125

Wiyati, R. K., & Sarja, N. L. A. K. Y. (2019). Evaluasi penerapan sistem informasi

absensi Online dengan hot fit model. Jurnal Teknologi Informasi dan

Komputer, 5(1). diakses pada tanggal 18 Maret 2020

Yasmin, S., & Kurniawan, H. (2011). Generasi baru mengolah data penelitian

dengan partial least square path modeling. Jakarta: Salemba Infotek.

diakses pada tanggal 22 april 2020

Wiyati, R. K., & Sarja, N. L. A. K. Y. (2019). Evaluasi penerapan sistem informasi

absensi Online dengan hot fit model. Jurnal Teknologi Informasi dan

Komputer, 5(1). diakses pada tanggal 21 Februari 2020

Yasmin, S., & Kurniawan, H. (2011). Generasi baru mengolah data penelitian

dengan partial least square path modeling. Jakarta: Salemba Infotek.

Diakses pada tanggal 22 Maret 2020

LAMPIRAN I

KUESIONER

Kepada Yth.

Adik-Adik Pengguna

Aplikasi Mobile learning

Assalamu’alaikum Wr.Wb.

Perkenalkan saya Noni Erlina, mahasiswa di Program Studi Sistem

Informasi, Fakultas Sains dan teknologi, Universitas Islam Negeri (UIN) Syarif

Hidayatullah Jakarta. Saya sedang melakukan penelitian yang berjudul

“Pengukuran Tingkat Keberhasilan Implementasi Aplikasi Mobile learning”.

Kuesioner ini ditunjukkan kepada pengguna Mobile Learning tingkat

pendidikan SD , SMP, dan SMA. Untuk itu saya memohon kepada Adik-adik

sekalian dapat mengisi kuesioner penelitian ini dengan baik dan benar. Data yang

diberikan akan saya jaga kerahasiaannya dan akan saya jadikan masukan untuk

yang bersangkutan.

Terimakasih atas partisipasinya

Wassalamualikum Wr.Wb.

Mengetahui, Padang, Mei 2020

Tim dosen pembimbing Peneliti,

A’ang Subiyakto, Ph.D Noni Erlina

NIP. 19760219200710 1 002 NIM. 11160930000023

A. Profil Responden

1. Nama :

Jawablah dengan memberikan tanda ( √ ) pada salah satu jawaban yang

tersedia!

2. Jenis Kelamin: O Laki-laki O Perempuan

3. Tingkat Pendidikan saat ini :

O SD

O SMP

O SMA

4. SD Kelas

O Kelas 1

O Kelas 2

O Kelas 3

O Kelas 4

O Kelas 5

O Kelas 6

5. SMP Kelas

O Kelas 7

O Kelas 8

O Kelas 9

6. SMA Kelas

O Kelas 10

O Kelas 11

O Kelas 12

7. Jenis Sekolah

O Negeri

O Swasta

O Home Schooling

8. Pekerjaan Bapak

O PNS/ASN/TNI/POLRI

O Pegawai Swasta

O Guru/Dosen

O Wirausaha

O Pedagang

O Petani

O Lainnya, sebutkan: …

9. Pekerjaan Ibu

O PNS/ASN/TNI/POLRI

O Pegawai Swasta

O Guru/Dosen

O Wirausaha

O Pedagang

O Petani

O Lainnya, sebutkan: …

10. Kota Domisili:

O Jakarta

O Bogor

O Depok

O Tangerang

O Bekasi

O lain-lain, sebutkan…

11. Jenis tempat tinggal

O Perumahan

O Asrama/perumahan dinas

O Kampung

O Apartemen

O Perumahan

O lain-lain, sebutkan…

12. Jenis jaringan internet:

O Paket Data

O Berlangganan Bulanan

13. Berapa lama penggunaan internet dalam sehari

O <1 jam

O 1-2 jam

O 3 jam

O 3-6 jam

O >6 jam

14. Berapa kali Anda menggunakan Mobile Learning dalam sehari :

O 1 kali

O 2 kali

O 3 kali

O 4 kali

O >5 kali

15. Aplikasi Mobile Learning apa yang Anda gunakan ?

O Ruang guru

O Zenius

O Quipper

O GreatEdu

O Lain-lain, Sebutkan…

16. Sudah berapa lama Anda menggunakan aplikasi Mobile Learning ?

O < 6 bulan

O 6 bulan -1 tahun

O 1-2 tahun

O 2-3 tahun

O > 3 tahun

17. Jenis konten apa yang sering dilihat :

O Teks

O Gambar

O Audio

O Video

18. Materi pelajaran yang sering dilihat : (pilihan bisa lebih dari satu)

O Bahasa Indonesi

O Bahasa Inggris

O Matematika

O IPA

O IPS

19. Apakah Anda juga mengikuti kursus offline di luar sekolah

O Ya

O Tidak

20. Secara umum, berikan penilaian Anda dalam keberhasilan penggunaan aplikasi

Mobile Learning ?

O Tidak baik

O Cukup baik

O Tidak tahu

O Baik

O Sangat Baik

B. Daftar Pertanyaan

Keterangan untuk pengisian pertanyaan selanjutnya

Skala Penilaian Singkatan Nilai

STS Sangat Tidak Setuju 1

TS Tidak Setuju 2

BS Biasa Saja 3

S Setuju 4

SS Sangat Setuju 5

A. Kualitas Sistem (SQ)

Bagaimana menurut anda pengaruh kualitas sistem terhadap penggunaan

aplikasi?

NO. Pertanyaan STS TS BS S SS

21 Aplikasi memiliki tampilan yang mudah dioperasikan

22 Aplikasi tidak butuh waktu lama untuk diakses

23 Aplikasi mudah dipelajari

24 Aplikasi memiliki fitur yang mudah digunakan

25 Aplikasi jarang mengalami error

B. Kualitas Informasi (IQ)

Bagaimana menurut anda pengaruh kualitas Informasi terhadap penggunaan

aplikasi?


26 Informasi yang ditampilkan update/terkini

27 Informasi yang ditampilkan mudah diterima

28 Informasi yang ditampilkan lengkap

29 Informasi yang ditampilkan memberikan arti berguna

30 Informasi yang ditampilkan akurat dan tepat

C. Kualitas Layanan (SVQ)

Bagaimana menurut anda pengaruh kualitas layanan terhadap penggunaan aplikasi?


31 Aplikasi menyediakan panduan penggunaan

32 Aplikasi memberikan respon cepat saat saya

membutuhkan bantuan

33 Aplikas dapat diakses dimana pun dan kapan pun

D. Content (CO)

Bagaimana Content mempengaruhi anda dalam penggunaan aplikasi?


34 Aplikasi menyediakan konten yang diminati dan

dibutuhkan

35 Aplikasi menyediakan konten yang terkini

36 Aplikasi menyediakan konten yang cukup beragam

E. Pengguna Sistem (SU)

Bagaimana pengaruh penggunaan sistem terhadap penggunaan aplikasi?


37 Aplikasi sesuai dengan tujuan yang saya inginkan

38 Aplikasi sesuai dengan tingkat kemampuan yang saya

miliki

39 Aplikasi sering saya gunakan secara berulang

40 Aplikasi sesuai dengan harapan saya

F. Kepuasan Pengguna (US)

Bagaimana kepuasan pengguna mempengaruhi anda dalam penggunaan aplikasi?


41 Saya merasakan manfaat keberadaan aplikasi

42 Saya merasa puas dengan keberadaan aplikasi

43 Saya merasa nyaman dalam menggunakan aplikasi

44 Saya tertarik menggunakan aplikasi karena tampilannya

yang menarik

G. Motivasi Pengguna (UM)

Bagaimana Motivasi mempengaruhi anda dalam penggunaan aplikasi?


45 Aplikasi sesuai dengan harapan yang saya inginkan

46 Aplikasi memberikan keberhasilan terhadap tugas yang

saya miliki

47 Aplikasi memberikan hasil melebihi harapan saya

H. Manfaat (NB)

Bagaimana manfaat yang anda rasakan dalam penggunaan aplikasi?


48 Aplikasi membuat pengerjaan tugas menjadi lebih cepat

49 Aplikasi membuat tugas saya menjadi lebih baik

50 Aplikasi membantu mengurangi kesalahan tugas

51 Aplikasi membantu membuat keputusan dalam

menyelesaikan tugas

LAMPIRAN II

HASIL PRETEST

NO SQ1 SQ2 SQ3 SQ4 SQ5 IQ1 IQ2 IQ3 IQ4 IQ5 SVQ1

1 5 4 4 4 5 4 4 5 5 5 4

2 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5

3 3 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5

4 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5

5 4 4 5 5 4 5 5 4 5 5 4

6 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

7 5 4 4 4 4 3 4 5 5 4 5

8 5 5 5 5 5 4 5 5 5 4 4

9 4 5 4 4 4 4 5 5 5 4 3

10 5 5 5 5 3 4 5 5 5 5 5

11 4 4 4 4 3 4 5 5 5 4 4

12 5 5 5 5 5 4 5 4 5 5 5

13 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 3

14 4 4 4 4 3 3 3 4 3 3 4

15 5 3 5 5 4 4 4 5 5 5 5

16 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

17 4 4 5 5 4 4 5 5 5 4 4

18 3 3 4 4 3 4 4 4 4 4 3

19 4 3 4 3 4 3 4 3 4 3 4

20 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5

21 4 4 5 5 4 4 4 5 4 4 4

22 5 4 5 5 4 4 5 5 5 5 5

23 5 3 5 5 2 5 3 4 4 3 3

24 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 3

25 4 4 3 4 4 4 4 5 4 4 4

26 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4

27 5 4 4 5 4 5 5 5 5 5 5


28 4 3 4 4 3 3 5 3 3 3 3

29 4 3 4 5 2 3 3 4 5 5 5

30 5 5 3 5 3 4 4 3 4 4 5

31 4 3 4 4 3 4 4 4 4 4 4

32 3 4 4 4 3 3 3 3 3 3 4

33 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

34 5 3 4 4 3 5 5 5 5 5 5

35 5 3 5 4 3 5 5 4 5 4 5

36 5 3 4 3 3 4 4 4 4 4 3

37 5 4 5 5 4 4 5 3 5 4 3

38 5 5 5 5 4 5 4 5 5 5 5

39 4 2 5 5 3 5 5 4 5 5 3

40 4 2 5 5 3 4 4 4 4 4 5

41 3 1 3 3 1 3 3 3 3 2 3

42 4 3 3 4 3 4 4 3 4 3 5

43 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4

44 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3

45 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4

46 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5

47 4 4 5 5 5 3 4 5 5 5 4

48 5 5 5 5 3 4 4 4 5 4 4

49 5 5 5 5 3 5 5 5 5 5 5

50 4 3 4 3 3 3 4 3 4 3 4

NO SVQ2 SVQ3 CO1 CO2 CO3 SU1 SU2 SU3 SU4 US1 US2

1 3 5 5 5 5 4 4 5 4 4 4

2 5 5 5 5 5 5 5 4 4 5 5

3 5 5 5 5 5 4 5 2 5 5 3

4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

5 3 5 5 4 4 4 4 4 5 4 4

6 5 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5

7 2 4 3 4 5 4 4 2 3 5 4

8 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

9 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

10 5 5 4 3 5 4 4 5 4 5 5

11 5 4 5 4 5 5 5 5 5 5 5

12 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

13 5 5 4 3 5 4 3 5 5 4 4

14 3 5 5 4 5 4 4 4 3 3 3

15 5 5 5 5 5 5 4 3 3 4 4

16 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

17 4 5 5 4 4 5 5 4 4 5 5

18 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4

19 3 4 3 4 3 4 3 4 3 4 4

20 3 4 4 4 4 5 5 5 4 4 4

21 4 5 5 5 5 4 4 5 5 5 5

22 5 5 4 4 5 4 4 4 5 5 5

23 4 5 5 5 5 2 3 3 4 4 4

24 3 4 4 4 3 4 4 3 4 4 4

25 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4

26 3 4 4 3 3 3 4 3 3 3 3


27 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

28 2 4 3 2 4 4 5 3 4 3 4

29 5 5 4 4 5 5 5 5 4 5 5

30 4 5 5 4 4 4 4 3 3 3 3

31 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

32 3 5 3 4 4 3 3 2 3 4 3

33 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

34 4 5 4 5 4 4 4 5 5 5 5

35 4 5 5 5 5 5 3 5 4 5 5

36 3 4 4 4 4 3 4 3 3 4 3

37 3 5 5 4 4 5 5 5 5 5 5

38 4 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5

39 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

40 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

41 3 3 3 3 4 3 1 3 3 3 3

42 3 3 3 4 4 3 4 3 2 4 3

43 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

44 4 4 3 3 4 4 4 3 4 4 4

45 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

46 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

47 3 5 5 4 3 4 5 5 4 5 5

48 4 4 5 4 4 5 4 4 5 5 5

49 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5

50 3 3 4 3 3 3 3 4 3 4 4

NO US3 US4 UM1 UM2 UM3 NB1 NB2 NB3 NB4

1 4 4 4 4 4 4 4 4 4

2 5 5 4 5 5 4 5 5 5

3 4 2 3 4 3 5 5 4 5

4 5 4 5 5 5 5 5 4 4

5 4 5 5 5 5 5 5 5 4

6 5 5 4 5 5 5 5 5 5

7 4 5 3 3 3 5 3 3 4

8 5 5 5 5 4 4 5 5 5

9 4 4 4 4 4 4 4 4 4

10 5 4 4 5 5 5 5 4 4

11 5 5 5 5 5 5 5 5 5

12 5 5 5 5 5 4 5 4 5

13 4 4 4 4 4 5 4 5 5

14 4 4 3 3 3 4 3 4 4

15 4 4 4 4 4 3 3 3 3

16 5 5 5 5 5 5 5 5 5

17 5 4 5 5 5 4 4 4 5

18 4 4 4 4 4 3 4 4 4

19 3 4 3 4 3 4 3 4 3

20 4 4 4 4 4 4 4 4 4

21 5 5 5 4 4 4 4 4 4

22 5 5 5 5 5 5 5 5 5

23 4 4 4 3 3 5 3 4 3

24 4 4 4 4 3 3 3 3 4

25 4 4 3 4 3 4 4 4 4

26 4 3 3 3 3 3 3 4 3

27 5 5 5 5 5 4 5 4 5


28 1 2 3 1 3 4 3 3 2

29 5 4 4 4 4 4 4 5 5

30 3 5 3 4 2 3 3 4 3

31 4 4 4 4 3 3 4 4 4

32 3 2 3 3 3 3 4 4 3

33 5 5 5 5 5 4 3 4 5

34 5 5 5 5 4 5 5 5 4

35 4 5 5 5 5 4 5 5 5

36 3 3 3 4 3 4 4 4 4

37 5 4 5 5 5 5 5 5 5

38 5 4 5 4 4 5 5 4 4

39 5 2 5 5 5 4 5 5 3

40 4 4 4 4 4 4 3 3 4

41 3 3 5 5 5 4 5 5 5

42 3 2 2 2 2 2 2 3 3

43 4 4 4 4 4 3 3 3 4

44 4 5 4 5 3 4 4 4 4

45 4 4 4 4 4 4 4 4 4

46 5 5 5 5 4 5 5 5 5

47 5 3 5 5 5 5 5 4 5

48 5 5 5 5 4 4 4 4 4

49 5 5 5 5 5 5 5 5 5

50 3 4 3 4 4 3 4 4 4

LAMPIRAN III

HASIL KESIONER


1 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4

2 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

3 4 2 4 4 3 4 4 4 4 3 2

4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

5 4 3 3 4 5 4 4 5 5 5 5

6 4 5 5 4 4 4 4 5 5 5 4

7 5 4 5 5 4 5 5 4 5 5 4

8 1 1 2 1 3 1 1 1 1 1 3

9 4 4 4 4 3 4 3 4 4 4 4

10 5 5 5 5 3 3 4 3 5 4 5

11 4 4 5 5 4 5 5 5 4 4 5

12 5 5 3 5 4 5 5 5 5 5 5

13 5 5 5 5 4 5 4 4 5 5 5

14 5 5 5 5 4 5 5 4 5 4 5

15 4 3 4 4 3 4 4 3 3 3 4

16 5 5 5 5 4 5 5 4 5 5 5

17 5 4 4 4 4 4 5 4 5 4 5

18 4 5 5 3 5 4 5 4 4 4 5

19 5 5 5 5 4 4 5 5 5 5 5

20 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 5

21 4 4 3 4 2 2 3 3 4 3 2

22 4 4 4 5 3 5 5 4 5 5 4

23 5 5 4 4 5 4 4 3 4 4 3

24 5 5 5 5 4 5 5 5 5 4 5

25 4 2 4 3 3 3 4 3 4 4 4

26 4 1 4 5 4 5 5 5 4 4 3


27 3 3 2 5 5 5 5 5 5 4 5

28 4 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3

29 5 5 5 5 3 5 5 5 5 5 5

30 4 4 4 4 3 4 4 4 5 4 4

31 5 4 5 5 4 5 5 5 5 5 5

32 4 5 4 4 4 5 4 4 4 5 2

33 5 4 4 5 4 4 4 3 3 3 3

34 3 3 4 3 2 3 4 2 5 4 3

35 5 1 5 5 1 5 5 5 5 5 5

36 4 4 5 5 4 5 4 4 5 4 4

37 4 5 4 4 4 5 5 5 5 5 5

38 5 4 4 5 3 4 4 5 5 5 5

39 5 5 5 5 4 3 5 4 5 5 4

40 5 4 5 5 4 4 5 4 4 4 4

41 4 4 4 4 4 4 3 3 4 3 3

42 3 4 3 3 4 4 3 3 4 4 1

43 5 4 5 5 4 5 5 5 4 4 4

44 5 5 5 5 4 5 5 5 4 4 4

45 5 5 5 5 4 5 5 5 4 4 4

46 4 4 3 4 4 4 3 2 3 3 5

47 5 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4

48 4 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5

49 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5

50 4 4 5 5 5 5 5 5 5 4 3

51 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5

52 4 2 5 4 4 5 4 4 5 5 4


53 4 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5

54 5 5 5 5 4 4 5 4 5 5 4

55 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5

56 5 4 4 4 4 4 5 4 4 5 4

57 5 5 5 5 4 5 5 5 4 5 5

58 5 4 4 5 4 5 4 4 5 5 5

59 4 5 4 4 2 5 4 4 4 4 3

60 4 4 3 3 3 4 4 4 4 3 4

61 4 3 5 5 3 3 4 4 4 4 4

62 4 3 5 4 3 4 3 3 3 3 2

63 5 5 5 5 4 5 5 5 5 4 5

64 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

65 4 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5

66 5 5 1 5 5 5 2 4 4 3 5

67 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

68 3 3 4 4 3 4 4 4 4 3 5

69 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5

70 4 4 5 4 3 3 4 5 4 4 4

71 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

72 4 5 4 4 3 4 4 5 4 4 5

73 4 4 5 3 3 4 3 4 5 4 4

74 4 4 5 3 3 4 3 5 5 4 5

75 5 4 5 5 5 4 4 4 4 4 4

76 4 4 5 4 2 5 4 4 5 2 4

77 4 4 5 4 5 3 3 3 4 4 4

78 5 5 5 5 4 4 5 5 5 5 5


79 4 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4

80 4 3 5 4 5 4 5 5 5 5 3

81 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 4

82 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

83 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

84 4 5 3 3 5 5 5 5 4 4 4

85 5 5 4 5 5 5 4 4 5 5 5

86 4 2 2 4 2 2 3 3 3 4 4

87 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 3

88 4 4 5 4 4 5 5 5 5 5 3

89 4 3 4 4 3 5 5 4 5 4 4

90 4 3 4 4 3 5 5 4 5 4 4

91 4 4 4 4 4 5 4 3 4 5 5

92 4 4 4 5 3 3 3 4 4 4 4

93 5 5 5 5 2 5 5 5 5 4 5

94 5 3 5 5 4 5 5 5 5 5 4

95 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

96 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4

97 5 5 4 5 4 5 4 5 5 5 5

98 5 4 5 5 5 4 5 4 5 5 5

99 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3

100 3 4 4 3 2 3 4 3 4 4 4

101 5 5 5 5 4 4 5 4 5 5 4

102 4 4 3 4 2 4 4 4 5 4 4

103 5 5 5 5 3 4 5 5 5 4 5

104 5 5 5 4 4 5 4 4 5 5 3


105 4 5 5 5 4 5 4 4 4 4 4

106 5 4 4 5 4 3 5 4 5 4 2

107 4 3 3 4 4 3 4 3 3 3 4

108 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

109 5 5 5 5 4 5 5 4 5 5 4

110 5 5 4 4 4 4 3 3 4 3 5

111 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

112 4 5 4 5 5 5 5 4 5 5 5

113 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 4

114 5 5 5 5 4 5 5 4 5 5 5

115 4 4 5 5 3 4 5 5 4 5 4

116 4 3 4 4 2 3 5 4 5 4 3

117 5 5 5 5 4 4 5 5 4 4 4

118 3 3 4 4 2 4 3 3 2 3 1

119 5 5 3 5 4 4 4 4 4 5 5

120 4 3 4 3 3 3 4 3 4 4 3

121 5 5 5 5 3 5 5 5 5 5 5

122 5 5 5 3 4 4 4 5 4 4 4

123 4 4 5 5 5 3 4 5 5 5 4

124 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5

125 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

126 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4

127 3 2 4 4 3 4 4 3 4 4 3

128 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3

129 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4

130 4 3 3 4 3 4 4 4 4 3 5


131 3 1 3 3 1 3 3 3 3 2 3

132 4 5 4 4 3 5 5 4 5 3 4

133 4 5 4 5 3 3 4 2 3 4 3

134 4 2 4 4 3 4 4 4 4 4 3

135 4 5 3 4 4 4 5 4 4 3 4

136 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 3

137 5 3 4 4 3 4 4 4 4 4 4

138 5 4 3 4 3 5 3 5 5 4 5

139 4 4 5 5 5 5 5 4 5 4 4

140 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

141 5 4 4 5 4 5 5 5 5 4 4

142 4 5 5 5 4 5 5 5 5 5 4

143 4 2 5 4 3 4 4 4 4 4 5

144 4 2 5 5 3 5 5 4 5 5 3

145 5 4 5 5 4 4 3 5 3 4 3

146 5 3 4 3 3 4 4 4 4 4 3

147 5 4 4 4 5 4 4 5 5 5 4

148 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5

149 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4

150 5 4 5 4 5 4 5 3 4 4 3

151 5 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4

152 5 5 5 5 3 5 5 4 5 4 5

153 5 4 5 5 4 5 5 5 5 5 4

154 5 5 5 5 4 5 5 4 5 5 5

155 5 5 5 5 3 5 5 3 5 5 5

156 5 5 5 4 5 5 5 4 5 5 5


157 5 5 5 5 5 5 5 4 5 4 4

158 5 2 5 5 4 5 5 4 4 4 5

159 3 2 4 4 3 3 4 2 3 3 4

160 5 4 5 5 3 5 4 3 5 4 4

161 4 4 3 4 2 4 4 3 4 4 3

162 4 5 4 5 4 4 4 4 5 4 5

163 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

164 4 3 4 4 3 4 4 4 4 4 4

165 3 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5

166 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5

167 4 4 5 5 4 5 5 4 5 5 4

168 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

169 5 4 4 4 4 3 4 5 5 4 5

170 5 5 5 5 5 4 5 5 5 4 4

171 4 5 4 4 4 4 5 5 5 4 3

172 5 5 5 5 3 4 5 5 5 5 5

173 4 5 4 4 4 4 5 5 5 4 3

174 5 5 5 5 5 4 5 4 5 5 5

175 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 3

176 4 4 4 4 3 3 3 4 3 3 4

177 5 4 3 4 4 4 4 4 4 4 3

178 5 3 5 5 4 4 4 5 5 5 5

179 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

180 4 4 5 5 4 4 5 5 5 4 4

181 3 3 4 4 3 4 4 4 4 4 3

182 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5


183 4 4 5 5 4 4 4 5 4 4 4

184 5 4 5 5 4 4 5 5 5 5 5

185 5 3 5 5 2 5 3 4 4 3 3

186 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 3

187 4 4 3 4 4 4 4 5 4 4 4

188 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4

189 5 4 4 5 4 5 5 5 5 5 5

190 4 3 4 4 3 3 5 3 3 3 3

191 4 3 4 5 2 3 3 4 5 5 5

192 5 5 3 5 3 3 4 4 3 4 4

193 4 3 4 4 3 4 4 4 4 4 4

194 3 4 4 4 4 3 3 3 3 3 3

195 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

196 5 5 5 5 2 5 5 5 5 5 5

197 4 4 5 5 4 5 5 3 5 5 4

198 5 5 5 5 4 5 5 4 5 4 4

199 5 4 4 4 3 5 4 4 4 3 4

200 5 4 4 4 3 5 4 4 4 3 4

201 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

202 4 2 5 5 3 5 5 5 5 5 5

203 3 3 4 4 4 3 3 3 3 3 4

204 2 2 3 4 3 3 3 3 4 4 3

205 3 1 5 5 1 5 5 5 5 5 3

206 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

207 5 3 4 3 2 3 1 3 3 1 5

208 4 4 4 4 3 3 4 3 4 3 4


209 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

210 4 3 3 4 2 2 3 1 3 3 1

211 3 5 5 5 5 3 5 4 5 5 5

212 4 3 5 5 4 3 3 2 2 3 1

213 3 2 4 4 4 5 5 4 4 5 5

214 4 4 5 4 5 5 5 5 5 4 4

215 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

216 4 4 5 5 4 4 5 5 4 4 4

217 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

218 4 4 5 3 4 4 5 5 4 5 4

219 5 5 5 4 4 4 4 4 4 3 4

220 4 3 4 4 3 4 4 4 4 4 3

221 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 4

222 4 4 4 5 2 3 5 5 5 5 5

223 5 5 4 5 1 5 5 4 5 5 5

224 3 3 2 4 2 3 4 3 4 3 2

225 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4

226 3 4 3 4 4 5 4 4 4 4 4

227 4 3 4 4 3 3 4 5 5 5 5

228 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 3

229 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5

230 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 5

231 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

232 5 5 5 5 3 4 5 4 3 3 4

233 5 4 5 5 4 5 4 5 5 4 3

234 4 5 4 4 5 4 4 4 5 4 3


235 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

236 3 3 3 3 4 3 3 4 4 4 4

237 3 4 4 4 4 4 3 4 4 3 4

238 5 5 5 5 4 5 4 5 4 5 4

239 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4

240 4 4 4 4 3 3 4 3 5 3 4

241 5 5 5 5 3 5 5 5 5 5 5

242 4 4 5 5 3 5 4 4 5 4 4

243 5 5 5 5 1 5 5 5 4 5 5

244 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

245 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5

246 5 5 5 5 3 4 5 4 5 5 5

247 5 5 5 5 3 3 5 5 5 5 5

248 4 3 5 4 2 4 4 4 4 4 4

249 5 5 4 5 3 4 4 4 5 4 4

250 5 4 5 5 5 5 5 5 5 4 5

251 5 5 5 5 3 5 5 5 5 5 5

252 4 3 3 4 2 3 4 3 3 3 5

253 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

254 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5

255 5 5 5 5 4 4 3 4 5 4 4

256 5 4 4 5 5 5 5 5 5 5 3

257 5 5 5 5 5 5 4 4 4 5 5

258 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5

259 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4

260 5 1 5 5 5 5 5 5 5 5 3


261 5 5 5 5 4 5 5 4 5 5 4

262 5 5 5 5 3 5 4 5 5 5 4

263 4 5 5 4 5 5 4 3 5 5 4

264 4 3 4 4 3 4 3 4 4 4 4

265 3 4 4 4 4 5 4 4 4 3 4

266 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5

267 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

268 5 5 5 5 4 5 5 4 5 5 5

269 3 4 4 4 3 3 4 3 4 3 4

270 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

271 5 3 4 4 4 4 4 5 5 4 2

272 4 5 5 5 4 5 4 5 5 5 5

273 4 3 4 5 4 4 3 4 5 4 3

274 4 3 4 4 3 4 4 4 4 4 4

275 5 5 5 5 5 5 5 4 5 4 4

276 5 5 5 5 3 5 4 4 5 4 4

277 4 4 4 4 3 5 5 4 5 4 4

278 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4

279 4 3 5 4 5 4 4 5 4 4 4

280 5 4 5 5 4 5 5 5 5 5 5

281 5 4 4 5 3 3 5 4 5 4 5

282 4 4 4 4 2 4 4 4 4 4 3

283 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

284 3 2 2 4 4 5 5 3 4 3 2

285 3 2 4 4 2 3 5 4 4 3 2

286 5 5 5 5 3 5 3 4 4 4 4


287 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 1

288 5 5 5 5 4 3 4 4 5 4 3

289 4 3 4 4 2 4 4 3 5 5 4

290 5 3 5 4 4 5 4 4 5 5 5

291 4 5 5 4 3 3 5 4 5 4 4

292 4 4 4 4 3 4 4 3 4 3 4

293 5 4 4 5 4 5 5 4 5 4 3

294 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5

295 4 3 4 4 3 4 4 4 4 3 4

296 4 4 4 4 3 5 5 4 4 4 5

297 4 3 4 4 3 4 3 3 5 4 4

298 4 4 5 5 3 4 5 5 3 3 2

299 5 4 4 4 4 4 3 4 4 4 5

300 5 5 4 4 3 4 4 3 4 4 5

301 4 3 4 4 3 4 4 4 4 4 4

302 4 4 3 4 3 4 4 4 4 4 3

303 5 5 5 5 3 5 5 4 5 4 4

304 4 5 4 5 5 5 5 5 4 5 3

305 4 5 5 5 3 5 5 4 5 4 2

306 4 4 4 4 3 5 4 4 4 4 5

307 5 5 5 5 3 5 5 5 5 5 5

308 5 5 5 5 3 4 5 5 5 5 3

309 5 3 4 4 3 3 4 4 4 3 3

310 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4

311 5 5 5 4 5 4 5 3 4 4 3

312 5 4 4 5 3 4 5 4 5 5 5


313 5 5 5 5 3 3 5 3 5 5 5

314 5 3 4 5 3 5 5 5 5 5 5

315 4 5 4 5 4 5 5 3 3 5 4

316 5 5 5 5 5 2 2 4 3 4 3


1 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4

2 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

3 2 2 3 3 3 4 4 4 4 4 4

4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

5 5 5 3 5 4 4 5 5 5 5 5

6 4 4 5 5 5 5 4 4 5 5 5

7 4 5 5 5 5 5 4 5 4 4 5

8 1 1 1 1 1 2 2 3 2 1 1

9 3 4 3 4 4 4 4 5 4 5 4

10 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5

11 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5

12 3 4 4 5 5 4 5 5 5 5 5

13 4 4 5 4 5 4 5 5 4 4 4

14 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5

15 3 4 4 4 4 3 3 2 3 3 3

16 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

17 5 5 5 4 4 4 4 4 4 5 5

18 4 4 5 4 5 4 5 5 5 4 5

19 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

20 4 3 3 4 4 4 4 3 4 5 4

21 3 5 3 2 4 3 3 4 3 4 3

22 5 5 4 4 5 5 4 4 5 5 5

23 3 4 3 4 4 4 4 3 3 4 4

24 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

25 4 3 4 3 5 5 4 4 4 4 4

26 4 4 3 3 4 5 4 3 4 5 4


27 2 2 5 4 4 4 4 4 4 4 4

28 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3

29 5 5 5 5 5 4 4 5 3 5 5

30 3 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5

31 4 5 5 5 5 4 5 5 4 5 5

32 2 5 5 5 5 4 4 3 4 4 4

33 3 4 4 4 4 4 3 4 4 5 5

34 3 5 3 4 3 3 4 3 3 3 3

35 1 5 5 1 5 5 5 5 5 5 5

36 3 5 4 4 4 4 3 3 4 4 4

37 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

38 4 5 5 5 5 5 5 4 4 5 5

39 3 5 4 3 3 5 5 5 5 5 5

40 4 5 5 4 4 4 4 5 4 5 5

41 2 5 3 3 4 4 4 2 4 4 4

42 2 5 3 3 3 2 2 3 3 3 2

43 3 5 5 5 5 5 4 4 4 5 5

44 3 5 5 4 5 5 4 4 4 5 5

45 3 5 5 4 5 5 4 4 4 5 5

46 3 4 3 3 3 3 3 4 2 3 3

47 4 4 4 5 5 5 5 5 4 5 4

48 5 5 5 5 5 5 4 4 5 5 5

49 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5

50 3 5 5 4 5 5 5 3 4 5 4

51 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5

52 3 5 5 4 4 5 5 2 2 5 5


53 5 5 5 5 5 5 4 4 5 5 5

54 4 5 4 4 5 5 5 4 5 5 5

55 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

56 4 4 4 5 5 4 5 4 4 4 4

57 5 5 5 4 5 5 4 4 5 5 5

58 4 5 4 4 4 4 4 5 4 5 5

59 4 5 5 5 5 5 5 3 4 4 4

60 3 4 4 4 4 3 3 3 3 4 4

61 3 5 4 4 5 4 4 5 4 5 5

62 3 3 4 4 3 3 3 4 4 3 4

63 4 5 5 5 4 5 5 5 4 5 4

64 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

65 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

66 4 5 3 5 4 1 3 4 1 4 3

67 4 4 4 4 4 5 4 4 3 4 4

68 4 4 4 4 4 5 5 4 4 4 4

69 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4

70 3 4 5 5 4 4 4 5 4 5 4

71 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

72 5 5 5 4 5 5 5 4 5 5 5

73 3 5 4 4 4 5 3 5 3 3 4

74 3 5 4 4 4 5 3 5 3 3 4

75 4 5 5 4 4 4 4 5 4 5 4

76 4 2 4 4 5 4 4 5 2 5 4

77 4 4 5 3 3 5 4 4 5 4 4

78 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5


79 4 4 4 4 4 4 4 4 3 5 4

80 3 4 4 3 3 5 5 4 4 5 5

81 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

82 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

83 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5

84 3 5 4 5 5 3 3 2 4 5 3

85 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4

86 2 2 5 5 5 5 4 5 4 4 5

87 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

88 4 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5

89 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4

90 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4

91 3 5 5 5 5 5 4 4 4 5 5

92 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

93 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

94 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5

95 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

96 3 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4

97 4 5 5 4 5 4 5 4 4 5 5

98 4 5 5 5 4 5 5 4 5 5 5

99 4 5 5 4 4 4 4 5 4 4 4

100 3 3 4 3 4 4 4 3 4 4 3

101 4 5 5 4 5 4 5 5 4 4 4

102 4 5 4 4 4 5 4 4 4 4 4

103 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

104 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4


105 3 5 5 5 5 4 4 4 3 4 4

106 4 5 5 4 4 5 4 4 5 5 5

107 3 5 1 3 3 3 2 3 2 3 2

108 5 5 5 5 5 5 4 5 4 5 5

109 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5

110 4 5 4 4 4 4 4 2 4 3 3

111 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

112 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5

113 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

114 4 5 5 5 5 5 5 4 5 5 4

115 4 5 5 5 5 4 4 5 4 4 4

116 2 5 5 4 5 5 5 5 4 5 5

117 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4

118 1 5 3 3 3 3 3 2 1 5 4

119 4 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5

120 4 3 3 4 3 3 3 3 4 3 4

121 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5

122 5 4 4 5 4 4 5 5 5 5 5

123 3 5 5 4 3 4 5 5 4 5 5

124 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

125 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 5

126 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

127 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4

128 4 4 3 3 4 4 4 3 4 4 4

129 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

130 3 3 3 4 4 3 4 3 2 5 3


131 3 3 3 3 4 3 1 3 3 3 3

132 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4

133 4 5 4 3 3 4 4 4 2 3 3

134 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

135 5 3 4 5 4 4 4 4 5 5 5

136 3 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5

137 4 4 5 5 5 4 4 3 4 4 4

138 4 3 4 5 5 4 4 3 4 3 3

139 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5

140 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

141 4 5 4 4 4 4 5 4 4 4 4

142 3 5 5 5 5 4 5 4 5 5 5

143 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

144 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

145 3 5 5 4 4 5 5 5 5 5 5

146 3 4 4 4 4 3 4 3 3 4 3

147 3 5 5 5 5 4 4 5 4 4 4

148 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5

149 4 5 4 4 4 5 4 5 4 4 4

150 3 5 5 4 4 4 4 5 3 4 3

151 4 4 4 4 4 5 4 5 5 4 5

152 3 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5

153 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

154 4 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5

155 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

156 4 5 5 5 5 5 5 3 5 5 5


157 4 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5

158 3 4 4 4 4 5 5 5 5 5 4

159 3 5 3 4 4 4 4 3 3 4 5

160 4 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5

161 2 4 4 4 4 3 4 4 4 4 3

162 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4

163 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

164 3 4 4 4 3 4 4 5 4 4 4

165 5 5 5 5 5 4 5 2 5 5 3

166 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

167 3 5 5 4 4 4 4 5 4 4 4

168 5 3 5 5 5 5 5 5 4 5 5

169 2 4 3 4 5 4 4 2 3 5 4

170 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

171 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

172 5 5 5 3 5 4 4 5 4 5 5

173 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

174 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

175 5 5 4 3 5 4 3 5 5 4 4

176 3 5 5 4 5 4 4 4 3 3 3

177 4 5 4 4 4 4 3 3 3 3 3

178 5 5 5 5 5 5 4 3 3 4 4

179 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

180 4 5 5 4 4 5 5 4 4 5 5

181 3 3 3 4 4 4 4 3 4 4 4

182 3 4 4 4 4 5 5 5 4 4 4


183 4 5 5 5 5 4 4 5 5 5 5

184 5 5 4 4 5 4 4 4 5 5 5

185 4 5 5 5 5 2 3 3 4 4 4

186 3 4 4 4 3 4 4 3 4 4 4

187 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4

188 3 4 4 3 3 3 4 3 3 3 3

189 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

190 2 4 3 2 4 4 5 3 4 3 4

191 5 5 4 4 5 5 5 5 4 5 5

192 5 4 5 5 4 4 4 3 3 3 3

193 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

194 3 4 3 5 3 4 4 3 3 2 3

195 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

196 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5

197 3 4 5 5 5 4 5 4 4 5 4

198 5 5 5 4 5 5 5 5 4 5 5

199 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

200 4 5 4 3 4 4 5 4 3 5 3

201 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

202 5 5 5 5 5 4 4 2 5 5 5

203 4 4 3 3 3 3 3 3 3 4 4

204 2 4 3 4 3 3 3 4 3 3 3

205 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

206 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3

207 2 3 2 4 4 5 5 5 5 5 5

208 3 3 4 4 5 4 4 4 3 4 4


209 4 4 4 4 4 1 4 3 3 3 3

210 2 3 2 3 3 3 3 4 3 4 4

211 5 5 5 4 3 3 4 3 5 5 5

212 3 5 2 2 2 4 3 3 3 4 3

213 4 5 5 5 5 4 4 2 3 4 4

214 4 5 5 5 5 4 3 3 3 4 4

215 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

216 4 5 3 4 3 4 4 3 4 4 5

217 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

218 5 5 5 5 4 5 4 5 4 3 4

219 3 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4

220 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4

221 4 4 4 4 4 5 4 5 5 5 5

222 5 5 5 5 5 4 4 3 5 5 5

223 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

224 3 4 3 4 4 4 3 5 4 3 4

225 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

226 3 3 3 4 5 4 4 4 3 4 4

227 4 5 5 5 5 4 3 3 3 5 5

228 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

229 5 5 5 5 5 5 5 3 5 5 5

230 3 5 5 5 5 4 4 4 3 4 4

231 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4

232 4 5 4 4 4 4 5 5 4 5 4

233 5 5 4 5 4 4 4 4 5 5 4

234 3 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4


235 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

236 3 3 4 3 4 3 4 4 3 4 4

237 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 4

238 4 5 5 5 5 5 5 4 5 4 4

239 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

240 3 5 3 3 3 3 4 4 3 4 3

241 5 5 5 5 5 5 3 4 4 5 5

242 3 3 4 4 4 4 4 5 4 5 4

243 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5

244 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5

245 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

246 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

247 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

248 4 5 5 4 4 4 4 5 4 5 5

249 3 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4

250 5 5 5 4 5 4 5 5 5 5 5

251 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4

252 3 4 4 3 4 4 3 2 3 4 4

253 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

254 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

255 4 5 5 4 4 4 5 4 4 5 4

256 5 5 3 5 5 5 5 5 4 5 5

257 2 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

258 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

259 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

260 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5


261 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5

262 5 5 4 5 5 5 4 5 4 5 5

263 3 5 5 4 5 5 4 3 5 5 4

264 4 4 5 4 4 5 4 5 4 5 5

265 3 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4

266 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

267 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

268 4 5 5 5 5 5 4 5 4 5 5

269 3 4 4 3 4 4 4 5 4 4 3

270 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

271 1 4 4 4 4 4 5 5 4 4 4

272 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5

273 3 4 4 4 5 4 4 5 3 5 5

274 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

275 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

276 3 5 5 5 5 5 4 5 4 4 4

277 4 5 5 4 5 5 5 5 4 5 4

278 5 5 4 5 5 4 4 5 5 5 5

279 4 4 4 4 4 4 2 4 4 4 4

280 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

281 5 4 5 4 5 5 4 5 4 5 5

282 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4

283 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5

284 1 5 4 4 5 2 3 4 3 3 4

285 1 5 4 4 4 4 4 5 4 4 4

286 3 5 5 5 5 5 5 5 4 5 3


287 4 5 5 5 5 5 2 5 4 5 5

288 4 5 4 3 4 4 4 4 4 4 4

289 3 5 4 3 4 4 4 3 4 4 4

290 4 5 4 3 4 4 5 5 4 3 3

291 3 3 3 4 4 4 4 5 4 5 5

292 3 4 4 4 4 4 3 4 4 4 3

293 3 3 5 5 5 4 4 3 3 4 4

294 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4

295 4 5 4 4 4 4 4 3 4 4 4

296 5 5 5 5 4 4 4 4 4 5 4

297 3 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4

298 2 5 5 4 2 4 4 5 4 5 5

299 4 5 4 4 4 3 4 3 4 4 4

300 3 5 4 5 4 5 4 5 4 4 4

301 4 4 3 4 4 4 4 3 4 4 4

302 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

303 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

304 3 4 5 5 5 4 4 5 4 5 5

305 3 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5

306 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

307 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

308 3 5 5 4 5 5 4 5 5 5 5

309 3 4 5 4 5 5 4 5 5 5 5

310 4 5 5 4 5 4 4 5 5 4 5

311 4 5 4 4 5 4 5 5 4 5 5

312 3 5 5 4 5 4 5 5 4 5 4


313 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

314 5 4 5 3 5 5 5 5 3 5 5

315 4 5 4 3 5 3 5 3 3 4 3

316 3 5 4 5 5 5 5 5 4 5 3


1 4 4 4 4 4 4 4 4 4

2 5 5 5 5 5 5 5 5 5

3 4 3 3 3 3 3 4 2 2

4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

5 4 4 4 4 5 4 5 5 5

6 5 4 5 5 4 5 5 4 5

7 5 5 4 5 4 5 5 5 4

8 1 3 1 1 2 1 1 3 2

9 4 4 4 4 3 4 4 5 4

10 5 5 5 5 4 5 5 5 5

11 5 4 4 4 4 5 5 5 4

12 5 5 5 5 5 4 5 5 5

13 4 5 5 4 4 3 4 4 4

14 5 5 5 5 5 5 5 4 4

15 3 3 3 3 3 3 3 3 3

16 5 5 5 5 5 4 4 4 4

17 5 5 4 4 5 4 5 5 5

18 5 5 5 5 4 5 5 5 5

19 5 5 5 5 5 5 5 5 5

20 4 5 4 4 4 3 3 3 3

21 4 4 3 3 2 3 3 3 4

22 5 5 5 5 4 5 5 5 4

23 3 3 3 4 3 4 4 4 4

24 5 5 5 5 5 5 5 5 5

25 4 3 4 4 4 3 4 5 5

26 5 4 5 5 3 3 3 4 4


27 4 4 4 2 3 3 5 2 2

28 3 2 3 3 3 3 3 3 3

29 5 5 4 4 5 5 5 5 5

30 4 5 4 3 4 4 4 4 4

31 5 4 4 4 4 4 5 5 5

32 3 2 4 4 3 5 4 5 5

33 4 4 4 3 3 3 3 3 3

34 3 3 3 2 3 3 3 3 3

35 5 5 5 5 5 5 5 5 5

36 4 5 4 3 4 3 3 4 4

37 4 4 5 5 4 5 4 4 5

38 5 5 5 5 4 5 5 5 5

39 4 3 5 5 4 5 5 5 5

40 4 5 5 4 4 4 4 4 4

41 3 2 3 3 3 3 4 4 4

42 3 4 2 3 2 3 2 2 2

43 5 5 4 4 4 4 4 4 5

44 5 5 4 4 4 4 4 4 5

45 5 5 4 4 4 4 4 4 5

46 3 2 2 2 2 2 2 3 3

47 4 5 5 4 4 4 4 4 4

48 5 5 5 5 4 4 5 5 5

49 5 5 5 5 5 5 5 4 4

50 4 3 4 4 4 3 4 3 3

51 5 5 5 5 5 5 5 4 4

52 4 2 4 4 4 4 4 2 1


53 5 5 5 5 4 4 5 5 5

54 4 4 5 4 2 2 4 2 2

55 5 5 5 5 5 5 5 5 5

56 4 4 5 4 4 4 4 4 4

57 5 5 5 4 4 4 5 5 5

58 4 4 5 4 4 5 5 5 5

59 4 5 5 3 3 3 3 3 3

60 3 3 4 4 3 3 4 4 3

61 5 5 4 4 3 4 4 4 5

62 3 4 3 4 4 3 4 4 3

63 5 5 4 4 4 4 4 4 5

64 5 5 5 5 5 5 5 5 5

65 5 4 5 4 4 4 4 4 4

66 3 4 2 4 2 1 3 4 1

67 3 4 3 4 4 3 4 3 3

68 4 4 4 4 3 3 3 5 5

69 4 4 4 4 4 4 4 5 4

70 4 4 4 4 3 4 4 3 3

71 4 4 4 4 4 4 4 4 4

72 4 4 4 4 4 3 4 4 4

73 4 4 3 4 3 3 4 4 4

74 4 4 3 4 3 3 4 4 4

75 5 4 4 5 4 4 5 4 4

76 4 5 4 4 4 4 4 4 4

77 4 4 3 4 4 4 4 4 5

78 5 5 5 5 5 5 5 5 5


79 4 4 4 4 4 4 4 4 4

80 5 3 5 5 4 4 4 4 4

81 5 5 5 5 5 4 5 5 5

82 5 5 5 5 4 3 5 5 5

83 5 5 5 5 5 5 5 5 5

84 3 5 4 3 3 4 4 4 4

85 5 5 4 4 4 4 5 5 5

86 4 4 4 4 3 3 3 5 3

87 4 4 4 4 4 4 4 3 4

88 5 3 5 4 4 4 4 3 3

89 4 5 4 4 3 3 4 4 4

90 4 5 4 4 3 3 4 4 4

91 4 4 4 4 3 3 4 3 4

92 4 4 4 4 4 4 4 4 4

93 5 5 5 5 4 5 5 4 4

94 5 5 5 5 5 5 5 3 2

95 5 5 5 5 5 5 5 5 5

96 4 3 4 4 3 4 3 3 3

97 5 5 5 4 5 5 4 4 4

98 5 5 4 5 4 3 3 4 4

99 4 4 4 4 4 4 4 4 4

100 3 3 3 3 3 3 3 4 4

101 5 5 4 4 4 4 4 3 3

102 4 4 4 5 4 5 5 4 4

103 5 4 5 4 5 4 4 4 4

104 5 5 5 4 3 4 4 3 5


105 4 4 4 5 4 4 4 4 4

106 5 4 4 4 4 5 5 4 4

107 2 2 1 3 1 2 3 3 4

108 5 5 5 2 5 3 5 5 3

109 5 5 4 4 4 4 5 5 5

110 3 5 3 3 3 3 4 4 4

111 5 5 5 5 5 5 5 5 5

112 5 5 5 5 5 5 5 5 5

113 5 5 5 5 4 4 4 4 4

114 4 5 5 4 4 3 4 4 3

115 4 5 4 4 4 4 4 4 4

116 5 3 3 4 3 5 4 4 3

117 4 3 4 4 4 4 5 4 4

118 4 1 1 3 3 3 3 3 3

119 5 5 5 5 4 4 5 5 4

120 4 3 4 3 4 3 4 4 4

121 5 5 5 5 5 5 5 5 5

122 5 5 5 5 4 4 4 4 4

123 5 3 5 5 5 5 5 4 5

124 5 5 5 5 4 5 5 5 5

125 5 5 4 4 4 4 4 4 4

126 4 4 4 4 4 4 4 4 4

127 4 4 5 4 3 5 5 4 4

128 4 5 4 5 3 4 4 4 4

129 4 4 4 4 4 3 3 3 4

130 3 2 2 2 3 2 2 3 3


131 3 4 5 5 5 4 5 5 5

132 5 4 4 4 4 3 3 4 4

133 3 3 2 3 1 3 3 3 3

134 3 4 4 4 3 4 4 4 4

135 4 4 5 3 4 5 5 5 5

136 4 4 4 4 3 3 4 4 4

137 4 4 4 4 4 4 3 3 4

138 5 5 3 5 4 5 5 5 5

139 5 5 5 5 5 5 5 5 5

140 5 5 5 5 5 5 5 5 5

141 4 5 4 5 3 3 4 4 5

142 5 5 5 5 5 5 5 5 5

143 4 4 4 4 4 4 3 3 4

144 5 2 5 5 5 4 5 5 3

145 5 4 5 5 5 5 5 5 5

146 3 3 3 4 3 4 4 4 4

147 4 4 4 4 4 4 4 4 4

148 5 5 4 5 5 5 5 5 5

149 4 4 4 4 4 4 4 4 5

150 4 5 4 4 3 4 4 3 4

151 5 4 4 4 5 5 5 5 5

152 5 5 5 5 5 5 5 5 5

153 5 4 5 3 3 4 4 5 5

154 5 5 5 5 5 5 5 5 5

155 5 2 5 5 4 2 4 4 1

156 5 5 5 4 4 4 4 4 4


157 5 3 5 5 4 4 4 4 4

158 5 4 4 4 3 3 4 4 3

159 4 4 3 4 2 2 3 3 4

160 5 3 4 3 3 4 4 4 3

161 3 2 4 4 4 4 3 3 3

162 4 4 4 4 4 4 4 4 3

163 5 5 5 5 5 5 5 5 5

164 4 4 4 4 4 4 4 4 4

165 4 2 3 4 3 5 5 4 5

166 5 4 5 5 5 5 5 4 4

167 5 5 5 5 5 5 5 5 4

168 5 5 5 5 5 5 5 5 5

169 4 5 3 3 3 5 3 3 4

170 5 5 5 5 4 4 5 5 5

171 4 4 4 4 4 4 4 4 4

172 5 4 5 5 5 5 5 4 4

173 4 4 4 4 4 4 4 4 4

174 5 5 5 5 5 4 5 4 5

175 4 4 4 4 4 5 4 5 5

176 4 4 3 3 3 4 3 4 4

177 3 4 3 3 3 3 3 4 4

178 4 4 4 4 4 3 3 3 3

179 5 5 5 5 5 5 5 5 5

180 5 4 5 5 5 4 4 4 5

181 4 4 4 4 4 3 4 4 4

182 4 4 4 4 4 4 4 4 4


183 5 5 5 4 4 4 4 4 4

184 5 5 5 5 5 5 5 5 5

185 4 4 4 3 3 5 3 4 3

186 4 4 4 4 3 3 3 3 4

187 4 4 3 4 3 4 4 4 4

188 4 3 3 3 3 3 3 4 3

189 5 5 5 5 5 4 5 4 5

190 1 2 3 1 3 4 3 3 2

191 5 4 4 4 4 4 4 5 5

192 3 5 3 4 3 3 3 4 3

193 4 4 4 4 3 3 4 4 4

194 4 3 3 2 3 3 3 4 3

195 5 5 5 5 5 4 3 4 5

196 5 5 5 4 5 4 5 5 4

197 4 5 4 5 5 4 4 5 5

198 4 4 4 5 4 5 5 4 3

199 5 5 5 5 5 5 5 5 5

200 5 4 4 5 3 5 4 5 4

201 5 5 5 5 5 5 5 5 5

202 4 4 4 5 5 5 5 2 5

203 4 3 4 4 4 4 3 4 3

204 3 3 3 3 3 4 3 5 4

205 5 5 5 5 5 5 4 5 5

206 3 3 3 3 3 3 3 2 3

207 5 5 5 5 5 1 1 1 1

208 3 4 4 3 3 3 3 4 4


209 3 5 4 4 4 1 1 1 1

210 3 2 2 3 2 3 4 2 3

211 5 5 5 4 3 5 5 5 4

212 3 2 3 4 2 4 3 3 2

213 4 5 4 4 3 4 4 4 4

214 4 5 4 3 3 3 3 4 4

215 5 3 5 4 5 4 5 5 5

216 4 5 5 4 4 4 4 4 4

217 3 3 3 3 3 3 3 3 3

218 4 5 4 5 4 5 4 5 5

219 4 4 3 3 3 3 4 3 4

220 4 3 4 4 3 4 4 4 4

221 5 5 5 5 5 5 5 5 5

222 5 5 5 5 5 5 5 5 5

223 5 5 5 5 5 5 5 5 5

224 2 4 3 4 4 4 4 4 4

225 4 4 4 4 4 5 4 4 4

226 4 4 4 4 4 5 5 5 4

227 5 5 3 4 4 3 4 2 4

228 5 3 3 4 3 5 5 4 3

229 5 5 4 4 4 5 5 4 4

230 4 4 4 3 4 3 3 4 4

231 4 4 4 4 4 4 4 4 4

232 4 5 5 4 4 4 4 4 4

233 4 5 3 2 5 5 5 5 5

234 4 4 4 4 4 4 4 4 4


235 4 4 4 4 4 4 4 4 4

236 3 3 3 4 3 4 4 4 4

237 3 3 3 4 3 3 4 4 4

238 4 4 4 5 5 4 4 4 4

239 4 4 4 4 4 4 4 4 4

240 4 3 3 4 3 2 3 3 4

241 5 3 5 3 3 3 3 3 4

242 4 4 4 4 3 4 4 4 4

243 5 5 5 5 5 5 5 5 5

244 5 5 5 5 5 4 4 5 5

245 5 5 5 5 5 4 5 4 4

246 5 5 5 5 4 4 5 5 4

247 5 5 5 5 5 5 5 5 5

248 5 5 5 5 4 3 4 3 4

249 4 5 4 3 3 4 4 3 4

250 5 5 5 5 5 5 5 5 5

251 3 4 5 5 4 4 5 4 4

252 4 4 4 4 3 4 5 5 5

253 5 5 5 5 4 5 5 4 5

254 5 5 5 5 5 5 4 3 5

255 5 5 4 4 3 4 5 5 5

256 5 3 5 4 3 3 4 3 2

257 5 5 5 5 5 5 5 5 5

258 5 5 5 5 5 5 5 5 5

259 5 5 5 5 5 4 5 5 5

260 5 5 5 5 2 5 5 5 5


261 5 3 4 4 4 5 5 5 4

262 5 4 4 5 5 5 5 5 5

263 5 5 5 4 3 5 5 5 3

264 4 3 4 4 4 5 4 4 4

265 4 4 4 4 4 4 4 4 4

266 5 4 5 4 4 4 5 4 4

267 5 5 5 5 5 5 5 5 5

268 5 5 4 5 5 4 5 5 5

269 4 3 3 3 3 3 4 4 3

270 5 5 5 5 5 5 5 5 5

271 3 3 3 4 3 2 2 4 4

272 5 5 5 5 5 5 5 5 5

273 4 4 3 5 4 3 4 5 5

274 4 4 4 4 4 3 3 3 3

275 5 4 5 4 5 5 5 5 5

276 4 3 3 4 3 4 4 4 4

277 4 4 4 4 4 4 4 4 3

278 5 4 4 5 5 5 4 5 4

279 4 2 4 4 4 4 4 4 4

280 5 5 5 5 4 4 4 4 4

281 5 5 4 5 4 4 5 4 5

282 5 4 4 3 4 4 4 4 4

283 4 4 5 4 4 3 4 4 5

284 2 4 2 4 3 5 4 3 3

285 5 3 3 4 4 4 4 4 3

286 4 4 4 5 4 4 4 3 3


287 5 5 4 3 5 3 5 5 5

288 4 4 4 4 4 4 4 4 4

289 3 4 5 3 3 3 4 4 4

290 3 4 4 3 4 3 4 4 4

291 5 5 5 4 4 4 4 4 4

292 4 3 3 4 3 4 4 3 3

293 3 3 4 3 3 3 3 3 3

294 4 5 4 5 4 3 4 5 4

295 4 5 4 4 3 3 4 3 3

296 4 5 5 5 4 3 3 4 4

297 4 3 4 4 3 3 4 4 4

298 5 3 3 4 3 2 3 3 3

299 3 2 4 3 3 3 3 3 4

300 4 5 3 3 2 3 4 3 3

301 4 3 4 4 4 4 4 3 4

302 4 3 3 4 3 3 4 3 4

303 5 5 5 5 5 5 5 4 5

304 5 3 4 4 3 4 4 3 3

305 5 5 4 3 3 3 4 4 4

306 5 5 5 5 5 4 4 4 4

307 5 5 5 4 4 4 4 4 5

308 5 5 5 5 5 5 4 4 4

309 5 4 5 5 4 3 3 1 4

310 4 4 4 4 4 4 4 4 4

311 5 3 4 5 4 4 4 5 5

312 4 3 4 4 3 3 5 3 4


313 5 5 5 5 5 5 5 5 5

314 3 5 5 5 5 4 4 5 5

315 4 4 3 4 4 5 4 4 5

316 4 3 3 3 2 3 3 4 4

SKRIPSI PENGUKURAN TINGKAT KEBERHASILAN … · 2020. 10. 23. · 11. Teman-teman Sistem Informasi...

Documents

Transcript of SKRIPSI PENGUKURAN TINGKAT KEBERHASILAN … · 2020. 10. 23. · 11. Teman-teman Sistem Informasi...