SKRIPSI PENGUKURAN TINGKAT KEBERHASILAN...

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

SKRIPSI PENGUKURAN TINGKAT KEBERHASILAN...

Documents

Transcript of SKRIPSI PENGUKURAN TINGKAT KEBERHASILAN...