ANALISIS TINGKAT KESUKSESAN MOBILE BANKING (M-BANKING) DENGAN MENGGUNAKAN RESPESIFIKASI MODEL DeLONE & McLEAN

perpustakaan.uns.ac.id

digilib.uns.ac.id

ANALISIS TINGKAT KESUKSESAN MOBILE BANKING (M-BANKING) DENGAN MENGGUNAKAN RESPESIFIKASI MODEL DeLONE & McLEAN

( Studi Kasus pada BANK PERMATA Surakarta)

SKRIPSI

Diajukan Untuk Melengkapi Tugas-tugas dan Memenuhi Syarat-syarat untuk Mencapai Gelar Sarjana Ekonomi Jurusan Akuntansi Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta

Oleh :

YANDI WIBOWO NIM. F0307093

FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA 2011 commit to user

i


digilib.uns.ac.id

commit to user

ii


digilib.uns.ac.id

commit to user

iii


digilib.uns.ac.id

PERSEMBAHAN

Skripsi ini saya persembahkan kepada:

>TuhanYesusKristus< >Keluargaku yang aku cinta dan sayangi< >Teman-temanku di Rumah,,Robert,Ferdy,Christian,Deny,Edwin..u’re my best friend ever..!!< >teman-teman akuntansi 007 yang sudah berjuang dari awal masuk,,thimo,septian,dedy, dela, awang, handoko, rija, peka,dkk…banyak cerita dan kenangan yang gak kan ku lupa,,I love u guys!<

commit to user

iv


digilib.uns.ac.id

>teman-teman GKI Coyudan yang sudah memberiku semangat rohani dan menjagaku tuk tetap tumbuh dalam DIA..thx 4 ur kindness to me!< >dan yang terakhir,,untuk seseorang yang pernah hadir di hidupku & mengajariku tuk memperjuangkan sesuatu yang BERHARGA,,,kamu sudah membuka mataku tuk terus berjuang demi masa depan,,,<

……….Thank you,……… commit to user

v


digilib.uns.ac.id

MOTTO

….Perjuangkanlah apa yang berharga dalam hidupmu,,sebab waktu hanya berjalan lurus dan engkau tak mampu tuk memutar kembali....

….Setialah pada hal-hal yang kecil,,maka hal-hal besar pun akan diberikan kepadamu,,,,

….Ketika semua berawal dari keyakinan,,maka saat itulah kau membuka jalan mu sendiri,,,,

commit to user

vi


digilib.uns.ac.id

KATA PENGANTAR Salam damai dan sejahtera, Puji dan syukur kepada Tuhan Yesus atas segala penyertaannya sehingga skripsi ini yang berjudul “ANALISIS TINGKAT KESUKSESAN MOBILE BANKING (M-BANKING) DENGAN MENGGUNAKAN RESPESIFIKASI MODEL DELONE & MCLEAN (STUDI KASUS PADA BANK PERMATA SURAKARTA) dapat diselesaikan oleh penulis sebagai syarat guna mencapai gelar Sarjana Ekonomi pada Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta. Penulis menyadari bahwa dalam penyusunan skripsi ini ada beberapa hambatan yang dihadapi, namun berkat dukungan, bantuan serta bimbingan dari berbagai pihak akhirnya skripsi ini dapat terselesaikan dengan baik. Untuk itu penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada: 1. Dr. Wisnu Untoro M.S. selaku Dekan Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret. 2. Santoso Tri Hananto, Drs, M.Si, Ak., selaku Ketua Jurusan Akuntansi Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret. 3. Arif Lukman Santoso,S.E,Ak, selaku Pembimbing Akademik. 4. Christiyaningsih Budiwati, SE, M.Si, Ak Selaku Dosen Pembimbing Skripsi yang dengan penuh kesabaran memberikan bimbingan dan arahan, sekaligus menjadi a good motivator bagi penulis serta penulis juga meminta maaf jika dalam proses bimbingan ada kata dan tingkah laku atau perbuatan yang tidak berkenan di hati Ibu. 5. Orangtuaku Santa Wijaya dan Linawati serta kedua kakakku Aries commit to user Wijaya dan Yudi Susanto yang selalu mendukungku, mendoakanku

vii


digilib.uns.ac.id

dan menjadi teman sharing tidak hanya dalam skripsi tapi semuanya, you’re the best in the world, I love you my lovely parents, saya bangga dan bersyukur telah menjadi bagian dari keluarga ini. 6. Sahabat-sahabat saya di rumah yang sudah saya anggap seperti saudara saya

sendiri,

Robert

Kristianto

Tjipto,

Andhika

Ferdian

Cahyadi,Christian Hartanto,Deny Andrianto,Edwin Hartanto, ayo teman-teman kita raih kesuksesan bersama dan semoga kita tetap kompak selalu... J 7. Teman-teman di HMJ-Ak mulai dari angkatan 2005 (mas oki, mas hendrawan, mas yoga,dll),,angkatan 2006 (mas logar,mas rofi,mba fela, mba puput, mba Finix, Mba Hani, Mba Tryaz dll),,angkatan 2007 (nanti aja,hehehe),,,angkatan 2008 (agung, randy, megan, eja, krisna, jatmiko, david, adrian, abe, andika, dll),,dan angkatan 2009 (irma, wulani, jesica, monika, nandhya, harun,dll),,,kalian semua sudah memberikan cerita yang luarrrrrr biasa!!aku bangga pernah jadi bagian dari HMJ Akt UNS!! 8. Teman-teman akuntansi angkatan 2007 (Thimo, Septian, Dedy, Dela, Awang, Rija, Handoko,Irla, Simek, Eva, Nia, Putri, Adu, Dyah, Irma, Anang, Tri, Meldan, Fajrika, Ira, Fira, Endah, Ayu, Ayus, Rina, Cui, Sanda, Spirtus, Andry,Iwak, Nani, Peka, Anis, Bimo, Adikur, Taufik, Rudy, Faris, dan masih banyak lainnyaaaaaa!). We are Accounting society! We are the best! commit to user

viii


digilib.uns.ac.id

9. Dan terakhir….dengan tanpa menyurutkan arti ucapan terimakasih itu sendiri, penulis mengucapkan terima kasih untuk….Anda! Anda yang berinteraksi dengan penulis melalui tulisan ini. Terima kasih atas kesediaan Anda membaca karya kecil ini.

Penulis menyadari bahwa penulisan skripsi ini masih jauh dari sempurna, karena itu saran dan kritik yang bersifat konstruktif dari berbagai pihak sangat penulis harapkan demi kesempurnaan dari skripsi ini. Terakhir, semoga skripsi ini dapat bermanfaat.

Surakarta, 28 Juni 2011

Penulis

commit to user

ix


digilib.uns.ac.id

DAFTAR ISI

Halaman HALAMAN JUDUL ………………………………………………

i

ABSTRAKSI ……………………………………………………...

ii

ABSTRACT .......................................................................................

iii

HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING...........……………

iv

HALAMAN PENGESAHAN ………………………………….....

v

HALAMAN PERSEMBAHAN …………………………………..

vi

HALAMAN MOTTO ………………………………….................

viii

KATA PENGANTAR …………………………………………….

ix

DAFTAR ISI ………………………………………………………

xii

DAFTAR TABEL …………………………………………………

xvi

DAFTAR GAMBAR .........................................................................

xvii

BAB I. PENDAHULUAN ................................................................

1

A. Latar Belakang Masalah ………………………………

1

B. Perumusan Masalah …………………………………..

5

C. Tujuan Penelitian ………………………………………

5

D. Manfaat Penelitian …………………………………….

5

E. Sistematika Penulisan ………………………………….

6

BAB II. TINJAUAN PUSTAKA .....................................................

8

A. Landasan Teori ………………………………………..

8

commit to user 1. Konsep Teknologi........................................................

x

8


digilib.uns.ac.id

2. Konsep E-Commerce....................................................

10

3. Konsep Mobile Banking............................................

12

4. Model Kesuksesan Sistem Informasi DeLone & McLean

14

5. Kerangka Konseptual...................................................

17

B. Penyusunan Hipotesis .............................

18

1. System Quality - Use.................................................. ....

19

2. Information Quality – Use.............................

19

3. System Quality – User Satisfication................................

20

4. Information Quality – User Satisfication....................

20

5. User Satisfication – Use…………………..……………..

21

6. Net Benefit – Use……………………………………..

21

7. Use – Net Benefit

21

……………………………........

8. User Satisfication – Net Benefit…………………………

21

9. Net Benefit – User Satisfication………………………

21

BAB III. METODE PENELITIAN ......................................................

22

A. Populasi dan Sampel..................................................................

22

B. Sumber dan Teknik Pengumpulan Data..............................

22

C. Variabel Penelitian...................................................

23

1. Variabel System Quality .............................

24

2. Variabel User Satisfication ..........................

24

3. Variabel Information Quality................................ commit to user

24

xi


digilib.uns.ac.id

4. Variabel Use........................................................

25

5. Variabel Net Benefits.........................................

25

D. Metode Analisis Data dan Pengujian HIpotesa...............

25

1. Uji Validitas ..............................................................

26

2. Uji Reliabilitas .........................................................

27

3. Persamaan Regresi ...................................................

27

4. Metode Analisa Data.................................................

29

BAB IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN ................................

33

A. Gambaran Umum Bank Permata .................................

33

1. Sejarah Berdirinya Bank Permata ...........................

33

2. Bisnis Bank Permata…………………………………

39

3. Produk Bank Permata……………………………….

42

4. Layanan Bank Permata……………………………..

43

5. Permata Mobile……………………………………

43

B. Analisis Deskriptif ........................................................

67

1. Karakteristik Responden .........................................

68

2. Tanggapan Responden ............................................

71

C. Uji Validitas ..................................................................

76

D. Uji Reliabilitas .............................................................

79

E. Uji Asumsi Model .........................................................

80

1. Normalitas Data .....................................................

80

2. Evaluasi Outliers ....................................................

82

3. Analisis Kesesuaian Model (Goodness of Fit) ............. commit to user

87

xii


digilib.uns.ac.id

4. Modifikasi Model ...................................................

88

F. Pengujian Hipotesis......................................................

90

1. Hipotesis 1 ................................................................

91

2. Hipotesis 2 ...............................................................

92

3. Hipotesis 3................................................................

93

4. Hipotesis 4 ...............................................................

94

5. Hipotesis 5 ...............................................................

94

6. Hipotesis 6 ..............................................................

95

7. Hipotesis 7 ..............................................................

96

8. Hipotesis 8 .............................................................

96

9. Hipotesis 9 ..............................................................

97

BAB V. PENUTUP .........................................................................

98

A. Kesimpulan ……………………………………………

98

B. Keterbatasan …………………………………………

100

C. Rekomendasi ..................................................................

101

DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN

commit to user

xiii


digilib.uns.ac.id

DAFTAR TABEL

4.1

Hasil Pengumpulan Data........................................................

67

4.2

Klasifikasi Responden Berdasarkan Usia……………………….

68

4.3

Klasifikasi Responden Berdasarkan Jenis Kelamin…………….

69

4.4

Klasifikasi Responden Berdasarkan Jenjang Pendidikan…….

69

4.5

Klasifikasi Responden Berdasarkan Status…………………….

70

4.6

Klasifikasi Responden Berdasarkan Pekerjan…….…………….

71

4.7

Tanggapan Responden Terhadap System Quality…..………..

72

4.8

Tanggapan Responden Terhadap User Satisfication............

73

4.9

Tanggapan Responden Terhadap Information Quality.................

74

4.10

Tanggapan Responden Terhadap Use............................

75

4.11

Tanggapan Responden Terhadap Net Benefits.........................

75

4.12

Hasil Uji Validitas Variabel.........................................................

77

4.13

Hasil Revisi Uji Validitas variabel...............................................

78

4.14

Hasil Uji Realibilitas Variabel......................................................

80

4.15

Hasil Uji Normalitas.....................................................................

81

4.16

Jarak Mahalonobis Data Penelitian..............................................

83

4.17

Hasil Uji Normalitas (Tanpa Outlier)......................................

86

4.18

Hasil Goodness-of-Fit Model......................................................

87

4.19

Hasil Goodness-of-Fit Setelah Modifikasi Model……………..

89

4.20

Regression Weights......................................................................

91

4.21

Standardized Regression Weights............................................... commit to user

91

xiv


digilib.uns.ac.id

DAFTAR GAMBAR

GAMBAR 2.1

DeLone & McLean IS Success Model tahun 1992.......................

15

2.2

DeLone & McLean IS Success Model tahun 2003.......................

17

2.2

Kerangka Pemikiran (Respesifikasi Model DeLone & McLean)

18

4.1

Tahap Registrasi Layanan M-Banking..........................................

46

4.2

Cara Registrasi PermataMobile melalui PermataBank ATM......

55

4.3

Layanan-layanan dalam format SMS...........................................

56

4.4

Contoh Isi Ulang Pulsa.................................................................

57

4.5

Contoh Transfer Online Antarbank……………………………..

57

4.6

Tarif Layanan per SMS…………………………………………

58

4.7

Menu M-Banking dalam Operator XL & Indosat……………….

58

4.8

Tampilan PermataMobile dalam Ponsel Java……………………

59

commit to user

xv


digilib.uns.ac.id

commit to user

xvi


digilib.uns.ac.id

ANALISIS TINGKAT KESUKSESAN MOBILE BANKING (M-BANKING) DENGAN MENGGUNAKAN RESPESIFIKASI MODEL DeLONE & McLEAN ( Studi Kasus pada BANK PERMATA Surakarta) YANDI WIBOWO F 0307093 ABSTRAKSI Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menganalisis tingkat kesuksesan mobile banking (m-banking) dengan menggunakan respesifikasi model milik DeLone & McLean (D&M IS Success Model) Jenis data yang digunakan adalah data primer. Data tersebut diambil dari kuesioner yang disebarkan kepada para nasabah bank Permata di Kota Surakarta yang menggunakan layanan mobile banking. Metode pengambilan sampel yang digunakan yaitu purposive sampling, sehingga sampel yang diperoleh sebanyak 200 responden, 60,5% responden Laki-laki dan 39,5% responden perempuan. Data dianalisis menggunakan Structural Equation Modeling (SEM) melalui program AMOS versi 18. Goodness of fit setelah dilakukan modifikasi atas model yang diajukan menunjukkan hasil yang baik antara lain Chi-Square (c2) sebesar 116,516, Significance Probability (p) sebesar 0,228, CMIN/DF sebesar 1,099, GFI sebesar 0,936, AGFI sebesar 0,906, TLI sebesar 0,988, CFI sebesar 0,991, dan RMSEA sebesar 0,022. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa : (1)Variabel System Quality tidak berpengaruh signifikan terhadap Use, (2)Variabel Information Quality berpengaruh signifikan terhadap Use, (3)Variabel System Quality berpengaruh signifikan terhadap User Satisfication, (4)Variabel Information Quality berpengaruh signifikan terhadap User Satisfication, (5)Variabel User Satisfication tidak berpengaruh signifikan terhadap Use, (6)Variabel Net Benefit tidak berpengaruh signifikan terhadap Use, (7)Variabel Use tidak berpengaruh signifikan terhadap Net Benefit ,(8)Variabel User Satisfication berpengaruh signifikan terhadap Net Benefit, (9)Variabel Net Benefit tidak berpengaruh signifikan terhadap User Satisfication. . Kata Kunci: mobile banking, D&M IS Success Model, system quality, information quality, use, user satisfication, net benefit.

commit to user


digilib.uns.ac.id

SUCCEDED ANALYSIS of MOBILE BANKING (M-BANKING) USING A RESPCIFICATION OF DeLONE & McLEAN INFORMATION SUCCESS MODEL ( Case Study at BANK PERMATA Surakarta) YANDI WIBOWO F 0307093 ABSTRACT The main purpose of this study is to analyze factors that successing the mobile banking (m-banking) in PermataBank Surakarta by using the Delone & McLean Information Success Model. Type of data is primary data. Data was taken from the questionnaire distributed to customers of PermataBank in the city of Surakarta who use mobile banking services that used the sampling method is purposive sampling, so that samples obtained with 200 respondents, 60,5% of respondents were men and 39,5% of respondents women. Data were analyzed using Structural Equation Modeling (SEM) through 18 versions of AMOS. Goodness of fit after the modification of the proposed model showed good results, among others, ChiSquare ( 2) amounted to 116,516, Significance Probability (p) of .228, Cmin / DF of 1.099, GFI of 0.936, AGFI of 0.908, TLI for .988, CFI of .991, and RMSEA of .022. The results of this study indicate that (1) System Quality variable has no influence toward Use, (2) Information Quality variable has influence toward Use, (3) System Quality variable has influence toward User Satisfication, (4) Information Quality variable has influence toward User Satisfication, (5) User Satisfication variable has no influence toward Use, (6) Net Benefit variable has no influence toward Use, (7) Use variable has no influence toward Net Benefit ,(8) User Satisfication variable has influence toward Net Benefit, (9) Net Benefit variable has no influence toward User Satisfication. Keywords : mobile banking, D&M IS Success Model, system quality, information quality, use, user satisfication, net benefit.

commit to user

1 digilib.uns.ac.id


BAB I PENDAHULUAN

A. LATAR BELAKANG MASALAH Dewasa ini peran teknologi informasi semakin tinggi dalam mendukung aktivitas sehari-hari. Tidak hanya untuk pekerjaan, namun dalam aktivitas normal pun manusia mengandalkan teknologi. Teknologi semakin penting manakala terus berkembang dengan cepat hingga menjadi suatu revolusi. Teknologi memberikan kemudahan untuk berkomunikasi, menembus dinding pemisah jarak, waktu dan tempat di dunia. Penerapan teknologi terbarukan terus menerus dilakukan oleh perusahaan-perusahaan dengan tujuan meningkatkan efektifitas dan efisiensi sumber daya. Perubahan teknologi informasi yang berkembang sangat cepat ini direspons oleh perusahaan-perusahaan dengan memberikan pelayanan kemudahan akses informasi dengan kliennya maupun menghubungkan bank dengan nasabahnya dengan cara mengaplikasikan teknologi informasi yang canggih, seperti internet. Salah satu pihak yang sangat mengikuti perkembangan teknologi informasi adalah perusahaan perbankan. Seperti kita ketahui, metode konvensional perbankan yang sudah diterapkan sampai saat ini, nasabah datang ke bank untuk melakukan Dengan metode ini commit transaksi-transaksi. to user

2 digilib.uns.ac.id


dirasakan kurang efisien karena waktu yang tersita cukup banyak antara lain untuk mengisi formulir, mengantri, kemudian pada saat di Teller membutuhkan waktu untuk memastikan nomor rekening benar atau tidak. Selain itu untuk meningkatkan kemampuannya dalam menghimpun dana dari masyarakat, perbankan berusaha menarik nasabah. Hal ini dilakukan perbankan salah satunya dengan cara meningkatkan pelayanan secara online. Layanan tersebut ditawarkan kepada nasabah karena informasi dewasa ini menjadi sangat penting bagi nasabah dan juga bank itu sendiri, sehingga teknologi

informasi

yang

digunakan

perbankan

bertujuan

untuk

mempermudah baik nasabah, ataupun pihak bank dalam melakukan pekerjaannya (Oktaviana dalam Widyastuti, 2007). Layanan perbankan yang dikenal dengan istilah e-banking memungkinkan nasabah untuk medapatkan informasi dan menyelesaikan berbagai urusan perbankan secara cepat, mudah dan tanpa batas tempat dan waktu. Berbagai penawaran produk jasa yang dikeluarkan bank sebagai turunan dari jasa e-banking dalam kemudahan akses oleh bank dengan nasabah, salah satunya menggunakan mobile banking. Mobile banking adalah salah satu bagian dari e-banking yang merupakan layanan informasi perbankan via wireless paling baru yang ditawarkan bank dengan menggunakan teknologi mobile phone untuk mendukung kelancaran dan kemudahan kegiatan perbankan. Dengan mobile banking, nasabah tidak perlu lagi ke ATM (Anjungan Tunai Mandiri) apalagi ke kantor bank apabila commit to user


3 digilib.uns.ac.id

hendak melakukan transaksi perbankan antara lain mentransfer uang, cek saldo, ataupun pembayaran tagihan-tagihan. Mobile sendiri dapat diartikan sebagai suatu kegiatan berpindah-pindah tanpa dibatasi atau dihalangi oleh apapun. Oleh karena itu, m-banking merupakan layanan perbankan yang dapat diakses tanpa batasan. Batasan yang dimaksud adalah ruang, waktu ataupun jarak yang selama ini menjadi kendala bagi sebagian besar nasabah ketika akan bertransaksi. Selain itu keunggulan dari m-banking adalah keamanan user-id yang tidak setiap orang bisa mengetahuinya kecuali pemiliknya. Berdasarkan keunggulan yang dimiliki oleh m-banking tersebut, pihak perbankan yakin dapat menarik minat nasabah dengan memberi layanan yang sejenis. Beberapa bank yang telah mengaplikasikan teknologi m-banking antara lain, Bank BCA, Bank Mandiri, Bank BNI, Bank Panin, Bank Permata, Bank Niaga. Banyak penelitian yang mengukur tingkat kesuksesan teknologi informasi menggunakan Model Kesuksesan Sistem Informasi Delone & McLean (Delone& McLean IS Success Model). Model ini merupakan model yang dibuat oleh Delone dan McLean tahun 1992, yang di dalamnya terdapat enam konstruk, yaitu kualitas system, kualitas informasi, kepuasan pengguna, penggunaan, dampak individu dan dampak organisasional. Seiring dengan kemajuan teknologi yang berkembang cepat, model ini mengalami perubahan tahun 2002, dimana ada penambahan konstruk baru, yaitu kualitas pelayanan dan keinginan untuk menggunakan, serta menggabungkan dampak individu commit to user dan dampak organisasional menjadi manfaat bersih. Begitu pula dengan para

4 digilib.uns.ac.id


peneliti yang memodifikasi model Delone & McLean sesuai dengan tujuan penelitian yang mereka buat. Wu & Wang (2006) merespifikasi ulang model D&M untuk mengukur Knowledge Management System (KMS). Seddon (1997) lewat riset yang dilakukan bertahun-tahun terhadap model D&M, menemukan

banyak

kejanggalan

varian

maupun

interpretasi

yang

menyebabkan hilangnya value model tersebut. Ia pun mengubah model D&M dengan beberapa konstruk tambahan. Delone & McLean sendiri pada tahun 2004 mengembangkan model untuk e-commerce atas dasar model tahun 2002. Berdasarkan uraian di atas, maka penulis ingin melakukan penelitian untuk menganalisa faktor-faktor yang mempengaruhi kesuksesan mobile banking dengan judul “ANALISIS TINGKAT KESUKSESAN MOBILE BANKING DENGAN MENGGUNAKAN RESPESIFIKASI MODEL DeLONE & McLEAN (Studi Kasus pada Bank Permata Surakarta). Peneliti sengaja mengangkat topik ini karena Bank Permata adalah bank yang memperoleh penghargaan untuk kategori mobile phone banking terbaik di Asia Pasifik tahun 2010-2011 dalam acara Asian Banker Internacional Excellence di Malaysia. Peneliti ingin meneliti apakah di kota seperti Surakarta, para nasabah Bank Permata juga ikut andil dalam mensukseskan keberhasilan m-banking Bank Permata di Indonesia.

commit to user

5 digilib.uns.ac.id


B. PERUMUSAN MASALAH Berdasarkan latar belakang masalah yang ada, maka perumusan masalah dalam penelitian ini adalah ” Dengan menggunakan Model Respesifikasi Delone & McLean, faktor-faktor apa sajakah yang mempengaruhi kesuksesan m-banking Bank Permata?”.

C. TUJUAN PENELITIAN Adapun tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi kesuksesan m-banking Bank Permata dengan menggunakan Respesifikasi Model Kesuksesan Sistem Informasi Delone & McLean.

D. MANFAAT PENELITIAN Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat kepada pihak: 1. Bagi pihak Akademisi Dapat memberikan kontribusi dalam menambah literatur mengenai penerimaan teknologi informasi. 2. Bagi Bank Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat bagi bank mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi nasabah untuk menerima atau mengadopsi layanan mobile banking dalam transaksinya sehingga commit to user

6 digilib.uns.ac.id


dapat menjadi bahan kebijakan dalam upaya meningkatkan kinerja bank dan meningkatkan pangsa pasarnya dalam dunia globalisasi saat ini. 3. Bagi Nasabah Penelitian ini diharapkan dapat memberikan tambahan informasi bagi nasabah bank dalam memanfaatkan layanan mobile banking. Kemudian bagi nasabah yang belum dapat atau belum pernah menggunakan layanan mobile banking dapat mengetahui kegunaan serta fungsi mobile banking, sehingga dapat dimanfaatkan dalam kehidupan sehari-hari untuk membantu berbagai transaksi yang dilakukan nasabah bank.

E. SISTEMATIKA PENULISAN Penelitian ini memiliki sistematika pembahasan terdiri dari lima bab. Masing-masing secara garis besar dapat dijelaskan sebagai berikut :

BAB I

PENDAHULUAN Pada bab ini berisi tentang latar belakang penelitian, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, dan sistematika penulisan.

BAB II

LANDASAN TEORI DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS Bab ini menjelaskan landasan teori dan konsep teoritis yang terkait dengan topik penelitian dan dipergunakan sebagai dasar pemikiran dalam pengembangan berbagai hipotesis yang diajukan dalam penelitian.

commit to user

7 digilib.uns.ac.id


BAB III

METODOLOGI PENELITIAN Bab

ini

menjelaskan

tentang metodologi

penelitian

yang

dipergunakan dalam penelitian, meliputi: metode pemilihan sampel, pengumpulan data, pengukuran variabel, serta alat analisis yang dipergunakan dalam pengujian hipotesis penelitian. BAB IV

ANALISIS DAN PEMBAHASAN Bab ini memaparkan mengenai hasil analisis pengujian hipotesis dan pembahasannya.

BAB V

PENUTUP Bab ini menjelaskan mengenai kesimpulan dari hasil penelitian, keterbatasan dalam penelitian, implikasi keterbatasan, serta saran bagi penelitian selanjutnya.

commit to user

8 digilib.uns.ac.id


BAB II TINJAUAN PUSTAKA

A. LANDASAN TEORI 1. Konsep Teknologi Teknologi secara harfiah dapat diartikan sebagai keseluruhan sarana untuk menyediakan barang-barang yang diperlukan bagi kelangsungan dan kenyamanan hidup manusia (Kamus Besar Bahasa Indonesia). Didasari pengertian tersebut dapat kita pahami bahwa teknologi diciptakan untuk membantu pekerjaan ataupun aktivitas manusia menjadi lebih mudah. Perkembangan kemajuan teknologi dewasa ini berlangsung sedemikian pesatnya sehingga para ahli menyebut gejala ini sebagai suatu revolusi. Perubahan-perubahan ini terjadi, terutama disebabkan berbagai kemampuan dan potensi teknologi yang memungkinkan manusia untuk saling berhubungan tanpa batasan waktu, jarak, kecepatan, dan kapasitas yang dapat diatasi seiring berkembangnya sarana informasi yang mutakhir. Teknologi dapat juga diartikan sebagai sistem komputer (hardware, software, dan data) dan jasa yang mendukung pemakai (training, help lines, dan lain-lain) yang disediakan untuk membantu pemakai dalam tugastugasnya (Goodhue dan Thompson, 1995). Teknologi dapat pula didefinisikan sebagai karangka teknis, konsep dan sesuatu yang berwujud yang dikembangkan untuk memecahkan masalah teknis dan kemampuan to user untuk memanfaatkan konsepcommit hal yang berwujud dalam cara yang efektif dan


9 digilib.uns.ac.id

disisi lain teknologi merupakan pengembangan hardware maupun software dalam pemecahan masalah operasional yang efektif dalam sebuah organisasi (Ellitan 2002). Adopsi teknologi sebagai hasil dari penerimaan teknologi oleh pemakai akhir (end user) didasarkan pada persepsi kemanfaatan serta kemudahan dalam penggunaan teknologi tersebut menghasilkan perilaku dan perhatian untuk menggunakan teknologi baru (Bahmanziari, Person, dan Crosby, 2003). Persepsi kemanfaatan dapat didefinisikan sebagai tingkat dimana individu percaya bahwa menggunakan sebuah bagian sistem dapat meningkatkan performa kerjanya, sedangkan persepsi kemudahan merupakan tingkat dimana seorang individu yang menggunakan sebuah bagian sistem akan lebih meringankan beban fisik maupun mental penggunanya (Moore dan Benbasat dalam Niagara, 2008). Keputusan untuk mengadopsi teknologi dapat pula dihubungkan dengan bagaimana pengembangan inovasi dalam teknologi informasi oleh suatu bank. Teknologi informasi adalah suatu teknologi yang meliputi segala hal yang berkaitan dengan proses, penggunaan sebagai alat bantu, manipulasi, dan pengelolaan informasi. Penggunaan informasi di dalam sistem baik bertujuan lebih kepada menarik nasabah serta mempertahankan nasabah agar terus menggunakan layanan atau jasa yang diberikan pihak bank. Teknologi informasi juga memberikan keuntungan lain bagi bank karena dalam proses perbankan sendiri segala sesuatunya menjadi lebih praktis, termanajemen, efektif dan efisien. commit to user

10 digilib.uns.ac.id


2. Konsep E-Commerce Banyak literatur terkenal ataupun akademis yang menyebutkan bahwa banyak manfaat yang bisa diambil dari e-commerce. Contoh, e-commerce mampu memperbesar ”cakupan” perusahaan tanpa harus mengorbankan ”kekayaan” (Evan & Wurster, 2000); memperoleh keunggulan kompetitif (Schuette, 2000; Warrington et al, 2000) dan mengurangi biaya operasional, administrasi dan pemasaran (Chappel & Feindt, 1999; Coppel, 2000). Namun, manfaat – manfaat tersebut tidak didukung dengan data empiris. Faktanya, studi awal menunjukkan adanya perbedaan yang cukup besar antara manfaat nyata dengan manfaat teori dari e-commerce (Marshall et al, 2000, NNI, 1999). Hal ini mendorong sejumlah peneliti untuk mencari tahu factor-faktor yang mendukung atau menghalangi kesuksesan e-commerce (Han & Noh, 1999; Turban & Gehrke, 2000). Hasilnya adalah bukan kepuasan atau keyakinan. Ditambah lagi sulitnya untuk menentukan model yang tepat dalam area ini, entah variabel independen ataupun dependen. Pelaksanaan e-commerce sebenarnya sudah ada sejak tahun 1965 saat ditemukannya Automatic Teller Machine (ATM) dan melakukan pembelian lewat kartu kredit. Hal ini didukung dengan sistem yang menembus batasbatas organisasi sehingga antar organisasi bisa saling bertukar informasi dan berbisnis secara elektronik. Hal ini yang kemudian disebut dengan interorganizational system (Senn, 2000). Hingga menyebarnya teknologi berbasis internet tahun 1990-an., sesungguhnya

perusahaan sudah menerapkan commit to user

suatu

komunikasi



terstandarisasi dan tertutup antar komputer di perusahaan yang terkenal dengan sebutan Electronic Data Interchange (EDI). Sesungguhnya, EDI dan e-commerce adalah hal yang sama (Fellenstein and Wood, 2000; Senn, 2000). Hanya saja, e-commerce mampu menarik berbagai layanan komersialisasi dan terutama, mendukung kemajuan dari World Wide Web dan aplikasi-aplikasi bisnis. Jadi, seiring dengan evolusi e-commerce, muncul perbedaan antara tradisional e-commerce dengan internet berbasis e-commerce. E-commerce punya banyak arti bagi para pengguna. Beberapa melihat sebagai “melakukan bisnis secara elektronik” (EC, 1998). Pengertian lain (OECD, 1999) melihat e-commerce merupakan internet dan jaringan TCP/IP lainnya yang menggunakan non-proprietary protocol sebagai saluran untuk melakukan bisnis secara elektronik. Definisi akademis saat ini mengacu pada dukungan aplikasi dan bisnis. Contoh, Zwass (1996) mengartikan e-commerce sebagai “the sharing of business information, maintaining business relationships and conducting business transactions by means of telecommunications networks”. Peneliti lain (Applegate, 1999, Fellenstein and Wood, 2000)

juga mendukung

definisi di atas. Berbagai usaha telah dilakukan untuk mengembangkan kerangka konseptual untuk menjelaskan perbedaan-perbedaan dalam pandangan ecommerce. Zwass (1996) mengusulkan cara terbaik untuk membentuk dan menganalisis e-commerce adalah membagi struktur dalam tiga level : commit to user



infrastruktur, jasa & produk dan struktur. Zwass mengatakan bahwa tiap level memiliki abstraksi unik di mana level yang rendah akan mengantarkan dukungan fungsional yang baik ke level yang lebih tinggi. Riggins & Rhee (1998) mengusulkan lokasi aplikasi pengguna relatif terhadap dinding pembatas sistem (internal dan eksternal) dan tipe hubungan

(pemakaian teknologi dan fasilitasnya) sebagai dua dimensi

terpisah yang mana gambaran e-commerce

bisa dibedakan. Dengan

menggabungkan kedua dimensi, Riggins & Rhee (1996) mengusulkan beberapa fungsi mulai dari focus e-commerce bertujuan membuat fasilitas baru atau memakai tipe hubungan yang ada (Business to Consumer And Business to Business) hingga sistem intraorganisasi dengan tujuan memperbaiki koordinasi internal bisnis.

3. Konsep Mobile Banking Mobile banking adalah sebuah layanan perbankan yang dapat diakses oleh nasabah melalui telepon selular (handphone) dengan menggunakan menu yang sudah tersedia di SIM Card. Mobile banking digunakan sebagai performing balance checks, transaksi keuangan, pembayaran dan sebagainya. Dengan menggunakan teknologi mobile banking, membuat layanan perbankan menjadi lebih praktis, aman dan nyaman. Secara konseptual, mobile banking terdiri dari tiga inter-relasi, yakni mobile accounting, mobile brokerage, dan mobile jasa informasi keuangan. Jenis-jenis pelayanan termasuk dalam kategori accounting dan brokerage commit to user



yang merupakan transaksi dasar. Jasa non-transaksi dasar yang merupakan hal yang esensial bagi sebuah instansi adalah mobile

jasa informasi

keuangan yang memuat jenis-jenis informasi keuangan pihak instansi tersebut (Buse, Tiwari dan Cornelius dalam Niagara, 2008). Menurut

Rahardjo

(2002) menjelaskan

bahwa ada beberapa

persyaratan dari mobile banking, antara lain : 1. Aplikasi mudah digunakan; 2. Layanan dapat dijangkau dari mana saja; 3. Murah; 4. Aman; dan 5. Dapat diandalkan (reliable). Transaksi mobile banking dapat dilakukan dimana saja dan kapan saja. Keuntungan yang diperoleh nasabah selain menghemat waktu, nasabah juga dapat mengontrol rekening mereka dan melakukan transaksi perbankan hanya dengan menggunakan ponsel nasabah saja. Jasa mobile banking memiliki produk seperti sms-banking, mobile phone, dan lain sebagainya. Kelebihan mobile banking : 1. bagi nasabah a. Mobile banking menawarkan beberapa jasa yang cukup menarik. b. Layanan mobile banking selain dapat menghemat biaya juga dapat menghemat waktu commit to user



c. Nasabah mengakses bank dan jasa-jasanya kapanpun dan dimanapun. d. Nasabah dapat mengetahui telah terjadi penarikan uang tanpa otorisasinya dan dapat memblokir kartu ATM. 2. bagi Bank a. Layanan mobile banking juga bisa menjadi strategi kompetitif pihak bank untuk memberikan value added service kepada nasabahnya. b. Biaya pengurusan nasabah pun dapat berkurang. Kekurangan mobile banking : Kekurangan mobile banking biasanya terletak pada kecepatan data saat akan melakukan transaksi yang terbilang cukup lambat (mobile banking yang berbasis sms) Mobile banking telah membawa perubahan atau bisa dikatakan sebagai revolusi terhadap cara bergaul, memperoleh hiburan atau bahkan cara berbisnis. Pada intinya, mobile banking akan meningkatkan daya tawar kepada nasabah

sehingga ketersediaan

layanan

ini

dapat

memberikan nilai lebih bagi nasabah bank.

4. Model Kesuksesan Sistem Informasi Delone & McLean Banyak penelitian telah dilakukan untuk mengidentifikasikan faktorfaktor yang menyebabkan kesuksesan sistem teknologi informasi. Salah satu penelitian yang terkenal adalah penelitian oleh DeLone and McLean commit to user



(1992). Model kesuksesan sistem teknologi informasi yang dikembangkan oleh DeLone and McLean (1992) ini cepat mendapat tanggapan. Salah satu sebabnya adalah model mereka merupakan model yang sederhana tetapi dianggap cukup valid. Seba yang lainnya adalah memang sedang dibutuhkan suatu model yang dapat menjadi acuan untuk membuat sistem teknologi informasi dapat diterapkan secara sukses di organisasi. Berdasarkan teori-teori dan hasil-hasil penelitian sebelumnya yang telah dikaji, DeLone and McLean (1992) kemudian mengembangkan suatu model parsimoni yang mereka sebut dengan Model Kesuksesan Informasi Delone & McLean (D&M IS Success Model) sebagai berikut :

Gambar 2.1 Delone & McLean IS Success Model Tahun 1992 SYSTEM QUALITY (KUALITAS SISTEM)

USE (PENGGUNAAN) INDIVIDUAL IMPACT (DAMPAK INDIVIDUAL)

INFORMATION QUALITY (KUALITAS INFORMASI)

ORGANIZATIONAL IMPACT (DAMPAK ORGANISASIONAL)

USER SATISFICATION (KEPUASAN PEMAKAI)

Keenam elemen atau faktor atau komponen atau pengukuran dari model ini adalah System Quality (Kualitas Sistem), Information Quality (Kualitas Informasi), Use (Penggunaan), User Satisfication (Kepuasan Pemakai), Dampak Individual (Individual Impact), dan Organizational Impact (Dampak Organisasional). Model kesuksesan ini didasarkan pada commit user proses dan hubungan kausal dari to dimensi-dimensi di model. Suatu model



proses mengusulkan bahwa suatu sistem informasi terdiri dari beberapa proses. Sementara model kausal atau model varian berusaha untuk menjelaskan kovarian dari elemen-elemen model untuk menentukan apakah variansi dari satu elemen dapat dijelaskan oleh variansi dari elemen-elemen lainnya atau untuk menentukan apakah terjadi hubungan kausal diantara mereka. Pengembangan model Berdasarkan kritik-kritik yang diterima dan juga berdasarkan perkembangan-perkembangan sistem teknologi infromasi dan lingkungan penggunaannya, DeLone & McLean (2003) memperbarui modelnya dengan memperluasnya. Beberapa ditambahkan dari model yang lama, yaitu : 1. Memasukkan variabel Service Quality (Kualitas Pelayanan) 2. Merubah variabel-variabel Individual Impact dan Organizational Impact menjadi Net Benefits (Manfaat-Manfaat Bersih). 3. Perbaikan dan peingkatan pengukuran-pengukuran.

commit to user



Gambar 2.2 Delone & McLean IS Success Model tahun 2003 SYSTEM QUALITY (KUALITAS SISTEM) USE (PENGGUNAAN)

INTENTION TO USE (KEINGINAN UNTUK MENGGUNAKAN)

INFORMATION QUALITY (KUALITAS INFORMASI)

NET BENEFITS (MANFAATMANFAAT BERSIH) USER SATISFICATION (KEPUASAN PEMAKAI)

SERVICE QUALITY (KUALITAS PELAYANAN)

Kerangka Konseptual Molla dan Licker (2001) yang pertama kali mengusulkan model DeLone & McLean untuk dikembangkan ke pengukuran e-commerce. Model ini sebenarnya modifikasi dari model Delone & McLean (2003) yang memasukkan konstruk service quality. Namun, peneliti melihat bahwa sebenarnya service quality merupakan bagian dari system quality sehingga peneliti menggabungkannya. Dengan demikian, ada lima konstruk yang dipakai peneliti, yaitu : System Quality, Information Quality , Use, User Satisfication, dan Net Benefits.

commit to user



Gambar 2.3 Kerangka Pemikiran (Respesifikasi Model DeLone & McLean) H6 KUALITAS SISTEM

H1

PENGGUNAAN H7 MANFAAT BERSIH

H3 H5 H2 KUALITAS INFORMASI

KEPUASAN PEMAKAI

H8

H4 H9

5. Penyusunan Hipotesis Penelitian dari (Turban & Gherke,2000; Han & Noh, 1999) yang berfokus pada e-commerce mengusulkan variabel tambahan seperti ketersediaan 24 jam, software dan hardware yang stabil, kecepatan membuka halaman, susunan sistem, tampilan visual dan aksesbilitas sebagai bagian dari kualitas system. Model yang menampilkan atributatribut tersebut akan mampu mempengaruhi Penggunaan dan Kepuasan Pengguna. Di saat kualitas informasi menjadi aset penting dalam bisnis modern saat ini, e-commerce memunculkan kualitas konten untuk mewakili informasi, data, pengetahuan dan pengalaman hingga ke level signifikansi yang lebih tinggi. Di e-commerce, konten adalah sumber nilai dan penyedia (barang, jasa dll) tanpa konten bukanlah apa-apa (Hartman et al, commit to user 2000). Kualitas Konten/Informasi mengacu pada kehadiran dan



karakteristik informasi dalam sistem e-commerce (zhang et al, 2000; Von Dran et al, 1999). Chen & Wells (1999) menemukan bahwa kualitas suatu informasi merupakan salah satu determinan perilaku positif pelanggan terhadap web site. Davis et al (1989) berpendapat bahwa Kemudahan Penggunaan Persepsian (Perceived Ease of Use) sebagai bagian dari Kualitas Sistem, berpengaruh signifikan langsung ataupun tidak langsung terhadap penggunaan. Konstruk Penggunaan dalam system e-commerce merupakan salah satu kriteria dalam mengukur kesuksesan. Tingkatan level seperti “hits” dan “visit” digunakan untuk mengukur capaian pasar dan perantara e-commerce

seperti Yahoo dan Amazon. Young & Benamati (2000),

fungsi dari system e-commerce dapat dibagi menjadi fungsi umum yang menyediakan informasi rutin dalam situs atau pun fungsi khusus yang diminta oleh pelanggan tertentu. Atas dasar teori di atas, maka hipotesis yang muncul adalah : H1 : System Quality (Kualitas Sistem) berpengaruh positif terhadap Use (Penggunaan) H2 : Information Quality (Kualitas Informasi) berpengaruh positif terhadap Use (Penggunaan)

Seddon & Kiew (2004) mensurvey 104 pengguna sistem akuntansi universitas dan menemukan adanya hubungan positif antara Kualtias Sistem dengan Kepuasan Pengguna dan Dampak Individual. Hasil ini juga commit to user



didukung oleh Wu & Wang (2006), yang mengatakan bahwa Pengalaman/Kualitas Informasi Knowledge Management System (KMS) akan sejalan dengan meningkatnya Manfaat Bersih dan Kepuasan Pengguna. Kualitas Sistem dan Kualitas Informasi secara terpisah dan bersamasama mempengaruhi Penggunaan dan Kepuasan Pengguna. Wu & Wang (2006) mengatakan bahwa Pengalaman/Kualitas Informasi punya dampak besar terhadap Manfaat Bersih dan Kepuasan Pengguna. Livari (2005) mengatakan bahwa Kualitas Sistem dan Kualitas Informasi memprediksi Kepuasan Pengguna. Doll & Torkzadeh (1988) mengembangkan instrumen pengukuran Kepuasan Pengguna dengan dua belas pertanyaan, yang dibagi dalam lima kategori : konten, akurasi, format, batas waktu, dan penggunaan persepsian. Kategori ini mengukur dua variabel yang mempengaruhi Kepuasan Pengguna : Kualitas Sistem dan Pengalaman/Kualitas Informasi. Dengan demikian, hipotesis yang muncul adalah : H3 : System Quality (Kualitas Sistem) berpengaruh positif terhadap User Satisfication (Kepuasan Pemakai) H4 : Information Quality (Kualitas Informasi) berpengaruh positif terhadap User Satisfication (Kepuasan Pemakai)

commit to user



Seddon (1997) beralasan bahwa meskipun Kepuasan Pengguna memiliki hubungan dengan Penggunaan sistem informasi, hal ini akan memecah belah ke penggantian sistem. Efek dari penggunaan dapat meningkatkan kemampuan karyawan untuk mencari dan menemukan individu berpengalaman, yang mengarah pada semakin akurat dan komplitnya suatu analisis masalah kompleks, dan penggunaan sistem merupakan instrumen penting untuk manfaat dan meningkatkan manfaat sistem dalam konteks Knowledge Management System (Wu & Wang, 2006). Pengguna dari KMS memiliki pengaruh kuat terhadap penggunaan sistem dan kepuasan pengguna (Wu & Wang 2006). Dengan demikian, hipotesis yang bisa dibuat adalah : H5 : User Satisfication (Kepuasan Pemakai) berpengaruh positif terhadap Use (Penggunaan) H6 : Net Benefit (Manfaat Bersih) berpengaruh positif terhadap Use (Penggunaan) H7 : Use (Penggunaan) berpengaruh positif terhadap Net Benefit (Manfaat bersih) H8 : User Satisfication (Kepuasan Pemakai) berpengaruh positif terhadap Net Benefit (Manfaat Bersih) H9 : Net Benefit (Manfaat Bersih) berpengaruh positif terhadap User Satisfication (Kepuasan Pemakai) commit to user



BAB III METODE PENELITIAN A. Populasi dan Sampel Populasi menunjuk pada sekelompok orang, kejadian atau segala sesuatu yang mempunyai karakteristik tertentu (Sekaran, 2006). Populasi dalam penelitian ini adalah semua nasabah bank-bank yang mengaplikasikan layanan mobile banking di Surakarta. Sampel adalah bagian dari populasi yang akan diteliti secara detail (Sekaran, 2006). Sampel dalam penelitian ini adalah nasabah

pengguna mobile banking Bank Permata yang berada di kota

Surakarta. Karena pengujian hipotesa menggunakan Structural Equation Model (SEM), jumlah kuesioner yang bisa diproses paling tidak sebanyak 100 (Hair et al, 2006).

B. Sumber Data dan Teknik Pengumpulan Data Data yang digunakan adalah data primer yaitu data langsung yang langsung diperoleh dari sumber data pertama dilokasi penelitian atau objek penelitian. Data diambil dengan menyebarkan kuesioner atau angket kepada nasabah yang telah menggunakan mobile banking. Jumlah kuesioner yang bisa diproses paling tidak sebanyak 100, karena pengujian hipotesa pada penelitian ini menggunakan Structural Equation Model (SEM) (Hair et al, 1998). Pengambilan sampel dalam penelitian ini dilakukan dengan metode commit toyaitu user teknik pengambilan sampel dari purposive with judgement sampling,



orang-orang yang memiliki karakteristik khusus dan memenuhi kriteria yang telah ditentukan oleh peneliti yang dapat memberikan informasi yang dibutuhkan (Jogiyanto, 2007). Kriteria masyarakat yang dijadikan sampel adalah : 1. Nasabah Bank Permata di Kota Surakarta 2. Nasabah Bank Permata di Kota Surakarta yang menggunakan mobile banking. Setiap responden diminta untuk memberikan penilaian atas pertanyaan yang diajukan dengan pilihan jawaban dengan skala likert dari skor atau skala 1 sampai dengan skor atau skala 4 dari sangat setuju hingga sangat tidak setuju. Peneliti memodifikasi skala Likert yang digunakan karena pada umumnya jika menggunakan lima skala Likert dengan pilihan ragu-ragu atau netral, responden cenderung akan memilih pilihan tersebut.

C. Variabel Penelitian Data yang digunakan adalah data primer yaitu data langsung yang diperoleh dengan melakukan survey secara langsung kepada responden, yaitu dengan membagikan kuesioner kepada responden yang menggunakan mobile banking. Jumlah kuesioener yang bisa diproses paling tidak sebanyak 100, karena pengujian hipotesa pada penelitian ini menggunakan Structural Equation Model (SEM) (Hair et al., 1998). Terdapat 5 variabel dalam penelitian ini. Masing-masing variabel akan diukur dengan menggunakan indikator pertanyaan yang diukur berdasarkan commit to user skala Likert, yaitu :



a. Variabel Kualitas Sistem Jogiyanto (2007) mengatakan bahwa kualitas sistem digunakan untuk mengukur kualitas informasi sistem teknologi. Ukuran Kualitas Sistem berfokus pada karakteristik peforma sistem dibawah pembelajaran. Variabel ini diukur dengan menggunakan 4 item pertanyaan milik Molla & Licker (2001), dan Palmer (2002). Adapun indikator yang digunakan adalah kemudahan, kesukaan, keamanan dan waktu respon. b. Variabel Kepuasan Pengguna Seddon & Kiew (1994) mengatakan bahwa kepuasan pengguna adalah suatu rasa murni senang atau kecewa hasil dari penerimaan manfaat yang seseorang harapkan terima yang berasal dari interaksi sistem informasi. variabel ini diukur dengan menggunakan 4 item pertanyaan milik Seddon & Kiew (1994), yaitu kebutuhan, efisiensi, efektifitas, dan kenikmatan. c. Variabel Kualitas Informasi Kualitas informasi berkaitan dengan isu relevansi, ukuran waktu, dan keakuratan informasi yang dibangun sistem informasi (Seddon,1997). Kualitas itu subjektif dan kualitas informasi tiap orang bisa berbeda. Lebih lanjut, keakuratan hanyalah satu elemen dari Kualitas Informasi dan ini dapat menjadi sumber dependen. Seringkali terjadi trade-off

antara

akurasi dan aspek lain informasi tergantung kesesuaian tugasnya. Wu & wang (2006) mengatakan pengalaman atau kualitas informasi adalah konstruk multidimensi yang punya dua komponen : kualitas konten dan konteks serta kualitas hubungan. variabel ini diukur dengan menggunakan commit to user



5 item pertanyaan milik Molla & Licker (2001) terkait keakuratan ,relevansi dan kekinian, Palmer (2002) terkait keragaman informasi, dan Zwass (1996) terkait kelengkapan. d. Variabel Penggunaan Seddon (1997) mengatakan bahwa penggunaan di sini berarti memakai sistem itu. Diperkirakan sumber daya seperti sumber daya manusia akan terserap sebanyak sistem itu berjalan. Variabel ini diukur menggunakan 1

dengan

item pertanyaan Young & Benamati, (2000), yaitu

frekuensi penggunaan. e. Variabel Manfaat Bersih. Seddon (1997) mengatakan bahwa manfaat bersih merupakan ukuran komprehensif ideal dari semua manfaat yang telah dan akan terjadi, dikurangi biaya untuk memperoleh manfaat yang telah dan akan terjadi, sebagai akibat penggunaan suatu teknologi informasi. variabel ini diukur dengan menggunakan 4 item pertanyaan Wu & Wang (2006), terkait efisiensi dan kualitas kinerja Loftus, (1997)

terkait peningkatan

pengetahuan.

D. Metode Analisa Data dan Pengujian Hipotesa Penelitian ini menggunakan instrumen kuesioner dalam pengumpulan data.

Kuesioner

ini

dibagikan

kepada

seluruh

responden,

dengan

menggunakan survey langsung karena responden. Kuesioner ini dibagi menjadi dua bagian, yaitu bagian data responden dan bagian pernyataan. Di commit to user



bagian data, peneliti ingin mengetahui data usia, jenis kelamin responden, jenjang pendidikan, status dan pekerjaan. Sementara dalam bagian pernyataan, responden diminta untuk memilih item yang sesuai dengan keadaannya dengan skala 4 Likert, yaitu Sangat Tidak Setuju sampai dengan Sangat Setuju tanpa menggunakan pilihan Netral. Penulis ingin menghindari pilihan netral yang cenderung dipilih oleh sebagian besar masyarakat sehingga data yang dihasilkan menjadi tidak valid. Uji Validitas Uji validitas merupakan ukuran yang menunjukkan tingkat kevalidan atau kesahihan suatu instrumen. Tinggi rendahnya menunjukkan sejauh mana data yang terkumpul tidak menyimpang dari gambaran tentang variabel yang dimaksud. Untuk menaksir validasi item pertanyaan, penelitian ini mengunakan Confirmatory Factor Analysis (CFA), dengan pendekatan Maximum Likelihoods (ML). Varian yang didasarkan pada pendekatan ML lebih sering digunakan karena ML tidak mengharuskan pembebanan sampel dan merupakan distribusi bebas. Skala validasi diproses dalam dua tahap: analisis validasi konvergen dan analisis validasi diskriminan. Validasi konvergen diuji dengan menggunakan tiga kriteria yang disarankan Fornell dan Larck (1981) yaitu: 1. Semua item faktor loading harus signifikan dan bernilai >0,70 2. Gabungan reliability (ρc) > 0,80 3. Average variance extracted (AVE) >0.50 atau square root dari AVE harus > 0.71

commit to user



Validasi diskriminan antar variabel ditaksir masih menggunakan rujukan Fornell dan Lacker (1981), yaitu square root dari AVE untuk tiap variabel harus melebihi korelasi diantara variabel. Uji Reliabilitas Uji Reliabilitas dimaksudkan untuk mengetahui suatu instrumen cukup dapat dipercaya untuk diinginkan sebagai alat pengumpul data dan sejauh mana hasil pengukuran konsisten konsisten. Teknik pengujian dalam penelitian ini adalah teknik analisa dengan menggunakan

Cronbach’s Alpha

yang

menunjukkan reliabilitas, konsistensi internal dan homogenitas antar butir dalam variabel yang diteliti. Instrumen yang dipakai dikatakan handal apabila Cronbach’s Alpha lebih dari 0.60 (Ghozali, 2005). Persamaan Regresi Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan model analisis

Structural

Equation Model (SEM) yang dengan software AMOS. Model Persamaan Struktural SEM merupakan teknik analisis multivariat yang memungkinkan peneliti untuk menguji hubungan antar variabel yang kompleks baik secara recursive (hubungan timbal balik) maupun non-recursive untuk memperoleh gambaran menyeluruh mengenai keseluruhan model. SEM berlandaskan pada pengujian teori, sehingga dibutuhkan landasan teori yang kuat.

Ghozali

(2004) menjelaskan bahwa model persamaan struktural didasarkan pada hubungan kausalitas, dimana perubahan satu variabel diasumsikan akan commit tolainnya. user Kuatnya hubungan kausalitas berakibat pada perubahan variabel



antara dua variabel yang diasumsikan oleh peneliti bukan terletak pada metode analisis yang dipilih, tetapi terletak pada justifikasi (pembenaran) secara teoritis untuk mendukung analisis. Jadi jelas bahwa hubungan antar variabel dalam model merupakan deduksi dan teori. Persamaan berganda disusun sebagai berikut :

MB = α1 + β1P + β2KP + e1 P = α2 + β3KI + β4KS + β5 KP + e2 KP = α3 + β6KI + β7KS + β8P + e3 Dimana : MB : Manfaat Bersih P : Penggunaan KP : Kepuasan Pengguna KI : Kualitas Informasi KS : Kualitas Sistem α1,2,3 : Konstanta β1-8 : Koefisien regresi berganda e1,2,3 : Tingkat kesalahan (error)

commit to user

regresi



Metode Analisa Data Semua data yang dikumpulkan dikelompokan sesuai dengan karakteristik responden yang dituju yaitu: pengguna mobile banking. Data-data tersebut berupa data tentang data demograpi responden dan data untuk pengujian hipotesa. Semua data tersebut dikumpulkan secara sitematis dan disajikan secara informatif, ilmiah (scientific) dan bisa dipertanggungjawabkan (responsible). Data-data yang telah dikumpulkan selanjutnya diolah secara komprehensif dan bersifat deskriptif-analitik. Analisis yang berkaitan dengan penjelasan berbagai perilaku variabel dilakukan dengan analisis deskriptif berdasarkan pada berbagai teori dan pendekatan yang relevan. Analisis keterkaitan antara berbagi variabel dilakukan dengan pendekatan uji statistik berupa analisa persamaan struktural (Structural Equation Model, SEM). Pendekatan SEM merupakan sekumpulan teknik-teknik statistikal yang memungkinkan pengujian sebuah rangkaian hubungan yang relatif komplek secara simultan. Hubungan yang komplek tersebut dibangun antara satu atau lebih variabel dependen dengan satu atau beberapa variabel independen. Masing-masing variabel dependen dan independen dapat berbentuk faktor atau konstruk yang dibangun dari berbagai indikator. Setiap koefisien regresi pada persamaan tersebut dilakukan uji satu sisi reflektif arah hubungan pada kajian teori. Selain itu juga dilakukan uji model secara keseluruhan dengan mengikuti persyaratan SEM. Di samping itu, data tersebut juga dilakukan uji validitas dan reliabilitasnya. Selanjutnya data diolah dengan menggunakan commit to user rumus-rumus atau aturan-aturan yang ada, sesuai dengan model penelitian.



Untuk mengestimasi model, teknik estimasi yang akan digunakan adalah generalized Maximum Likelihoods. Teknik estimasi ini sangat cocok untuk jumlah sampel di atas 100 tapi di bawah 2.500 observasi. Selanjutnya dilakukan berbagai uji fit index untuk mengukur derajat kesesuaian antara model dengan data yang diperoleh. Uji tersebut adalah: 1. Uji Chi-square statistic (X2) untuk mengukur overall fit. Alat yang paling umum untuk mengukur overall fit adalah chi-square statistic. Model yang dikategorikan baik harus mempunyai nilai chi-square yang kecil (karena dalam uji beda chi-square, χ2=0, berarti benarbenar tidak ada perbedaan, Ho diterima) dan diterima berdasarkan probabilitas dengan cut-off value sebesar α > 0.05 atau α > 0.10. Model penyesuaian yang baik bisa ditunjukkan ketika rasio χ2 dengan tingkat kebebasannya kurang dari 2. 2. Root Mean Square Error of Approximation untuk mengkompensasi Chi-square statistic dalam sampel besar. Nilai RMSEA ≤ 0.08 merupakan indeks yang baik untuk menerima kesesuaian sebuah model.

RMSEA

merupakan

indeks

pengukuran

yang

tidak

dipengaruhi oleh besarnya sampel sehingga biasanya indeks ini digunakan untuk mengukur fit model pada jumlah sampel yang besar. 3. Goodness of Fit Index mengukur proporsi tertimbang dari varian dalam matrik kovarian sampel yang dijelaskan oleh matrik kovarian populasi yang terestimasikan. GFI mencerminkan tingkat kesesuaian commityang to user model secara keseluruhan dihitung dari residual kuadrat dari



model yang diprediksi dibanding dengan data yang sebenarnya. Nilai GFI bisa dari 0 sampai 1. Semakin besar jumlah sampel penelitian maka nilai GFI akan 42 semakin besar. Nilai GFI dikatakan baik jika nilainya adalah ≥ 0.90. 4. Parsimonious Normal Fit Index merupakan modifikasi dari Normed Fit Index untuk menguji diterima tidak suatu model. Kegunaan utama dari PNFI adalah untuk membandingkan model dengan degree of freedom yang berbeda. Digunakan untuk membandingkan model alternatif sehingga tidak ada nilai yang direkomendasikan sebagai nilai fit yang diterima. Nilai indeks penerimaan kesesuaian sebuah model yang direkomendasikan adalah apabila nilai PNFI 0.60-0.90. 5. Tucker Lewis Index untuk mengukur kelebihan suatu model dengan model yang lain. TLI merupakan indeks fit yang kurang dipengaruhi oleh ukuran sampel. Semakin TLI mendekati 1 maka model tersebut semakin baik. Nilai penerimaan yang direkomendasikan adalah nilai ≥ 0.95. Penggunaan alat analisa

Structural Equation Model (SEM)

didasarkan pada beberapa alasan, yaitu: pertama, SEM dapat menguji lebih dari satu variabel yang saling berhubungan untuk mengetahui derajat interrelasinya, dimana alat 46 analisa lainnya misalanya faktor eksploratori, analisa regresi berganda dan analisa diskriminasi tidak dapat menghitung secara simultan vaiabel dependen tersebut. SEM adalah commit to user yang memungkinkan pengujian sekumpulan tehnik – tehnik statistikal



sebuah rangkaian hubungan yang rumit dan simultan (Ferdinand, 2006). Jadi kelebihan SEM dibandingkan alat analisa lainnya adalah bahwa SEM dapat menghitung secara bersamaan penelitian yang menggunakan variabel yang multidimensional seperti model penelitian ini. Kedua, SEM mensyaratkan model yang akan diuji merupakan model yang telah baku. Model penelitian yang akan diuji seperti gambar 2 merupakan model yang telah baku karena telah diuji oleh sejumlah peneliti dan dapat diterima sebagai model yang dapat menerangkan perilaku individu dalam pengadopsian teknologi informasi. Ketiga, pengujian SEM yang lengkap terdiri measurement model dan

structural

model.

Measurement

model

ditujukan

untuk

mengkonfrontasi sebuah dimensi atas faktor berdasarkan indikator – indikator empirisnya. Sedangkan Structural Model mengenai struktur hubungan yang membentuk atau menjelaskan kausaltas antar faktor (Hair et al, 1998). Dari pemaparan tersebut, maka pengujian menggunakan SEM dirasakan cukup memberikan jawaban yang lebih baik dalam menjelaskan suatu fenomena secara simultans.

commit to user



BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

Bab ini membahas analisis data dan hasil penelitian tentang kesukesan mobile banking dengan menggunakan Model Kesuksesan Sistem Informasi DeLone & McLean. Analisis ini dibagi menjadi lima bagian, yaitu: Bagian Pertama, profil Bank Permata. Bagian kedua, hasil pengumpulan data yang menjelaskan mengenai jumlah data yang siap dianalisis. Ketiga, deskripsi responden merupakan hasil penelitian tentang nasabah bank pengguna mobile banking yang menjadi target penelitian: usia, jenis kelamin jenjang pendidikan terakhir, status dan pekerjaan. Keempat, hasil pengujian data yang berkaitan dengan uji validitas dan reliabilitas. Kelima, pembahasan hasil penelitian yang berkaitan dengan uji hipotesis.

A. GAMBARAN UMUM BANK PERMATA 1. Sejarah dan Berdirinya Bank Permata Bank Permata dibentuk sebagai hasil merger dari 5 bank di bawah pengawasan Badan Penyehatan Perbankan Nasional (BPPN), yakni PT Bank Bali Tbk, PT Bank Universal Tbk, PT Bank Prima Express, PT Bank Artamedia, dan PT Bank Patriot pada tahun 2002. Di tahun 2004, Standard Chartered Bank dan PT Astra International Tbk mengambil alih Bank Permata

dan memulai proses transformasi commit secara to userbesar-besaran didalam organisasi.



Selanjutnya, sebagai wujud komitmennya terhadap Bank Permata, kepemilikan gabungan pemegang saham utama ini meningkat menjadi 89,01% pada tahun 2006. Kombinasi unik dari kedua pemegang saham strategis merupakan salah satu kekuatan utama Bank Permata. PT Astra International Tbk merupakan perusahaan Indonesia yang besar dan memiliki pengalaman kuat di pasar domestik. Standard Chartered Bank dengan keahlian dan pengalaman global terkemuka yang dimilikinya menjadikan Bank Permata berada dalam posisi yang unik. Dan saat ini Bank Permata telah berkembang menjadi sebuah bank swasta utama yang menawarkan produk dan jasa inovatif serta komprehensif terutama disisi delivery channel-nya termasuk Internet Banking dan Mobile Banking. Bank Permata memiliki aspirasi untuk menjadi penyedia jasa keuangan terkemuka di Indonesia, dengan fokus di segmen Konsumer dan Komersial. Melayani sekitar 1,9 juta nasabah di 55 kota di Indonesia, Bank Permata memiliki 278 cabang (termasuk 10 cabang Syariah) dan 631 ATM dengan akses tambahan di lebih dari 40.000 ATM (VisaPlus, Visa Electron, MC, Alto, ATM Bersama dan ATM Prima).

commit to user



Pengakuan terkini atas pencapaian Bank Permata adalah sebagai berikut : ·

Best Mobile Phone Banking Award in Asia Pacific in the 2010 International Excellence in Retail Financial Services Awards Programme by The Asian Banker (March)

·

Bank nasional terbaik tahun 2010

·

The Most Profitable and The Most Efficient Syariah Unit 2009 dalam The Islamic Award Nite 2010

·

The Asian Banker Sebagai Bank dengan Cash Management Terbaik di Indonesia 2010

·

The Most Prestigious Carre' dalam CCSL's Annual Call Center Award 2010 selama lima kali berturut-turut

·

Peringkat pertama Annual Report Award 2008 untuk kategori listed private bank dan juara umum “Annual Report Award 2008 untuk seluruh kategori

·

Peringkat pertama terbaik e-Company Award 2008 untuk seluruh kategori

·

Corporate Governance Award untuk kategori Best Equitable Treatment of Shareholders dari Business Review

·

commit to user Asosiasi Emiten Indonesia dan IICD



·

Posisi kedua The Best CEO in Asia Best

Managed

Companies

Corporate

dan

delapan

besar

The

Best

Governance in Asia Best Managed Companies dari Finance Asia Magazine ·

Banking Service Excellence Awards 2009 (10 konvensional dan 7 syariah) dari MRI & InfoBank

·

Penghargaan dari MURI untuk Nabung Serentak di 12 kota bagi pelajar

·

The Prestigious Service Quality Diamond Award 2009 dari Carre - Center for Service Satisfaction & Loyalty (CCSL) & Marketing Magazine dan Banking Efficiency Award 2009 dari Bisnis Indonesia.

Visi dan Brand Promise Bank Permata Visi : Pelopor dalam memberikan solusi finansial yang inovatif Brand Promise : Menjadikan hidup lebih bernilai Nilai-nilai Budaya Bank Permata Budaya Kerja Bank Permata adalah way of life bagi setiap jajaran staf. Budaya Kerja Bank Permata adalah seperangkat nilai dan perilaku yang harus diamalkan dan dijalankan oleh setiap staf selama berkarya di Bank Permata. Adapun nilai budaya tersebut adalah : commit to user



·

Partnership

·

Responsiveness

·

Innovation

·

Caring

·

Excellence

Pemegang Saham dan Pengurus Bank

Pemegang Saham (per 31 Desember 2010)

1. PT Astra International Tbk 44,515% 2. Standard Chartered Bank 44,515% 3. Public

10,970%

Total

100,00%

Pengurus Bank

Dewan Komisaris Komisaris Utama

: Raymond J. Ferguson

Wakil Komisaris Utama : Gunawan Geniusahardja Komisaris Independen : Lukita D. Tuwo commit to user



Komisaris Independen : I. Supomo Komisaris Independen : David Allen Worth Komisaris Independen : John A. Prasetio Komisaris Independen : A. Tony Prasetiantono Komisaris

: Mark Spencer Greenberg

Komisaris

: Ajay Chamanlal Kanwal

Direksi Direktur Utama

: David Martin Fletcher

Wakil Direktur Utama : Herwidayatmo Direktur

: Mirah Wiryoatmodjo

Direktur

: Lauren Sulistiawati

Direktur

: Giridhar Srinivasaraghava Varadachari

Direktur

: Indri Koesindrijastoeti H.

Direktur

: Timothy Utama

Direktur

: Michael Coye commit to user



2. Bisnis Bank Permata Tanggung Jawab Sosial Bank Permata memiliki komitmen untuk terus berusaha lebih giat dalam mewujudkan konsep dasar Tanggung Jawab Sosial Perusahaan (Corporate Social Responsibility - CSR) melalui berbagai kegiatan yang sepenuhnya melibatkan karyawan PermataBank (PermataBankers) sebagai relawan. Program CSR dimulai tahun 2002 dengan nama PermataBank Peduli. Pada bulan Oktober 2010, dengan tujuan untuk semakin memperkuat komitmen dalam program CSR, PermataBank Peduli berubah nama menjadi PermataHati. Perubahan ini bukan hanya perubahan nama, namun juga menyangkut perubahan terhadap logo, slogan dan framework baru yang menjadi landasan bagi seluruh kegiatan CSR. Seluruh perubahan ini merupakan hasil dari survei yang dilakukan ke seluruh stakeholder di penghujung tahun 2009. Dari survei tersebut disimpulkan bahwa pendidikan dalam bentuk beasiswa adalah hal penting yang menjadi fokus dari kegiatan CSR PermataHati dimana keterlibatan PermataBankers sebagai relawan adalah kunci dari keberhasilan program CSR Permatahati.

commit to user



Logo

PermataHati

yang

baru

melambangkan

komitmen

PermataBankers dalam menciptakan keharmonisan bersama dengan masyarakat/komunitas sekitarnya untuk masa depan yang lebih baik, dan slogan "Senyummu untuk Masa Depan" memiliki makna bahwa setiap bantuan yang kita berikan akan menghasilkan senyuman bagi mereka untuk masa depan yang lebih cerah. Program PermataHati difokuskan pada dua payung besar kegiatan yaitu : ·

Education, yang dititikberatkan pada berbagai kegiatan diseputar dunia pendidikan baik bagi pengembangan sumber daya manusianya, perbaikan fasilitas-fasilitas penunjang pendidikan dan pemberdayaan komunitas, dan

·

humanitarian

aid,

yang

fokus

pada

kegiatan

bantuan

kemanusiaan terhadap korban bencana alam nasional.

Tiga Pilar Utama PermataHati

Sesuai dengan tujuan PermataHati, yaitu "memberikan kualitas kehidupan yang lebih baik bagi anak bangsa," program PermataHati mempunyai tiga pilar utama yaitu: Human Development, Facility Enhancement dan Community Empowerment. Setiap pilar mempunyai beberapa menu kegiatan yang dapat dipilih dan dijalankan oleh PermataBankers.

commit to user



Keterlibatan PermataBankers sebagai kunci sukses PermataHati Sebagai sebuah program CSR, PermataHati juga membuat suatu terobosan dengan melibatkan segenap PermataBankers dalam menjalankan kegiatan PermataHati. Setiap PermataBankers memiliki sebuah buku paspor yang disebut Poin Senyum Passpor untuk mencatat setiap kegiatan PermataHati yang telah dijalankan. PermataBankers, baik secara individu atau group, dapat menjalankan kegiatan PermataHati sesuai dengan menu program yang tercantum diatas. Tentunya menu kegiatan yang dipilih berdasarkan hasil survei kebutuhan dari pihak penerima manfaat (beneficiary). Dengan menjalankan salah satu bentuk kegiatan PermataHati, PermataBankers akan menerima Poin Senyum dalam bentuk stiker PermataHati yang akan dicantumkan dalam Poin Senyum Passpor mereka masing-masing. Setiap menu kegiatan memiliki nilai poin senyum yang berbeda-beda. Poin-poin senyum inilah yang nantinya akan menentukan berapa banyak beasiswa yang akan diberikan kepada anak-anak bangsa. Untuk setiap 10 poin yang berhasil dikumpulkan PermataBankers dalam setahun, PermataBank akan memberikan satu beasiswa untuk satu tahun ajaran kepada anak-anak bangsa yang membutuhkan.

commit to user



Dengan begitu, semakin aktif PermataBankers terlibat dalam kegiatan CSR, maka semakin banyak juga anak-anak bangsa yang menerima beasiswa, dan semakin banyak juga anak-anak bangsa yang akan tersenyum di masa depan.

3. Produk Bank Permata Sepanjang tahun, Bank Permata melanjutkan pelaksanaan berbagai kegitan yang bertujuan untuk meningkatkan brand awareness terhadap berbagai produk rekening tabungan dan giro serta meningkatkan portofolio pendanaan. Beberapa produk rekening Tabungan yang saat ini tersedia. Adapun produknya berupa : ·

Liabilities : Permata Tabungan; Permata Tabungan OPTIMA; Permata Tabungan Bebas; PermataFamilionaire; PermataBintang; PermataGiro; PermataPayrollAstra; PermataSmartPoint.

·

Perbankan UKM

·

Konsumer :

Permata

PermataKPR

BIjak;

KPR”Jaminan Proses Permata

KPR

KPR Cicilan

5

hari”; Tetap;

PermataHomeReadyCash; PermataPembiayaan Pemilikan Rumah. ·

Credit Card & Personal Loan

·

Invesment Services

·

PermataSyariah.

commit to user



4. Layanan Bank Permata ·

PermataBankPriority kesempurnaan layanan bagi pribadi bernilai

·

PermataTel layanan perbankan tanpa batas ruang dan waktu

·

PermataBankATM fasilitas transaksi 24-jam dengan jangkauan lebih luas

·

PermataMobile kemudahan dan kenyamanan bertransaksi tanpa batas

·

PermataNet transaksi on-line leluasa dan tetap aman.

5. Permata Mobile Salah satu layanan yang sedang gencar dipromosikan adalah layanan permatamobile, yaitu suatu layanan berbasis gerak (mobile) yang mana mampu menyediakan layanan-layanan penting di manapun dan kapanpun secara real-time. Adapun kelebihan yang dimiliki sebagai berikut : 1. Informasi Tanpa

perlu

mendaftarkan

nomor

rekening/nomor

tagihan

Informasi saldo, 4 transaksi terakhir, nilai tukar mata uang asing, tagihan : PermataKartuKredit, cicilan kredit, biaya pendidikan dan informasi tagihan (Telkom, Ponsel, PLN dll). commit to user



2. Transfer Online Dan Real Time Tanpa perlu mendaftarkan nomor rekening tujuan. Semudah mengirim SMS untuk melakukan : ·

Transfer dana antar rekening PermataBank

·

Transfer dana ke e-wallet / e-saving

·

Transfer dana ke bank lain (bank tertentu) anggota jaringan ALTO, ATM Bersama dan Prima (BCA)

3. Isi Ulang Pulsa

Bisa isi pulsa ke nomor ponsel siapapun tanpa harus mendaftarkan terlebih dahulu. Beragam isi ulang pulsa ponsel dapat dengan mudah Anda lakukan, antara lain : simPATI, kartu As, Mentari, IM3, XL/bebas, Esia, Fren, Flexi, StarOne dan 3.

4. Pembayaran ·

Layanan Umum : Telkom, Telkom Speedy, PLN, Palyja dan PAM Bintaro

·

Tagihan Ponsel kartuHALO, Matrix, Xplor, Flexy, Esia, Fren dan StarOne

·

Kartu Kredit : PermataKartuKredit, Citibank, HSBC, Danamon, Niaga, BNI, Standard Chartered, AMEX, ABN Amro, Visa dan MasterCard Bank Lain yang terbit di Indonesia commit to user



·

Cicilan Kredit : ACC (Astra Credit Company), FIF (Federal International Finance) dan TA Finance

·

Personal Loan : KTA SCB, KTA HSBC, Pinjaman HSBC, Personal Loan Citibank, dan ABN AMRO

·

Asuransi : Prudential, Allianz, Astra Buana (Garda Oto), Cigna dan Sequist

·

Biaya Pendidikan : Universitas Parahyangan, Politeknik POS Bandung, Universitas Kristen Satya Wacana, BPK Penabur, Atmajaya Yogyakarta, Al-Azhar Syifa Budi, Universitas AKI, Universitas Sebelas Maret, Universitas Balikpapan, Universitas Indonesia, Al Izhar

·

Tiket : Garuda Indonesia, Air Asia, Lion Air & Adam Air

·

Televisi : Astro

·

Internet : CBN, Telkom Speedy

5. Penonaktifan Dan Pengaktifan Fasilitas Permatamobile

Fasilitas layanan PermataMobile dapat Anda nonaktifkan untuk menghindari penyalahgunaan fasilitas layanan

6. Mengubah Rekening Utama

Untuk memilih rekening yang akan digunakan (jika lebih dari satu rekening dalam satu Kartu Permata Visa Electron) commit to user



Cara Melakukan Registrasi m-banking Layanan m-banking diperoleh saat pengguna telah menjadi nasabah bank Permata, yang mendaftarkan diri untuk dapat mengakses fitur ini. Adapun tahapan yang dilakukan sebagai berikut :

Gambar 4.1 Tahap Registrasi Layanan M-Banking Ketik SMS

Nasabah Bank Permata

Registrasi di ATM Permata

Mendapatkan TIN (Telephone Identification Number)

akses layanan Menu di HP anda

Keterangan : 1. Hal pertama yang harus dilakukan tentu adalah menjadi nasabah Bank Permata terlebih dahulu, sehingga Anda memiliki Permata Visa Electron atau e-wallet. 2. Langkah berikutnya, silahkan datang ke PermataBank ATM atau PermataMini ATM untuk melakukan registrasi (cara registrasi ada di Petunjuk Penggunaan Permata Mobile ). 3. Anda akan mendapatkan TIN (Telephone Identification Number) via SMS (3939), yang mana tiap nasabah tidak sama. commit to user



4. Setelah Anda mendapatkan TIN, maka Anda secara resmi sudah dapat menggunakan layanan m-banking. Anda dapat mengaksesnya lewat SMS atau Menu m-banking yang tertera di HP anda (cara mengakses ada di Petunjuk Penggunaan Permata Mobile). Syarat dan Ketentuan PermataMobile Panduan Penggunaan Layanan Mobile Banking Bagi Nasabah 1. Definisi Untuk menyederhanakan panduan ini, pengertian berikut ini akan digunakan:

PermataBank adalah PT Bank Permata Tbk.

a) PermataBank Mobile Banking adalah salah satu direct electronic channel yang dimiliki oleh PermataBank yang disediakan untuk Nasabah. b) Kode Verifikasi adalah nomor TIN (Telephone Identification Number) dan/atau kode-kode rahasia lainnya yang diberikan oleh PermataBank yang memungkinkan Nasabah untuk melakukan transaksi melalui Layanan Mobile Banking. c) Layanan Mobile Banking adalah seluruh produk dan layanan dari PermataBank Mobile Banking, yang antara lain mencakup transaksi: commit to user



1. Informasi saldo 2. Pembayaran tagihan 3. Isi ulang pulsa 4. Pemindahbukuan d) Nasabah adalah pemilik Rekening dan pemegang kartu e-Wallet dan Visa Electron yang dikeluarkan oleh PermataBank. e) Rekening adalah semua rekening tabungan yang dibuka oleh Nasabah pada PermataBank yang dapat digunakan untuk keperluan bertransaksi melalui Layanan Mobile Banking. f) Instruksi adalah perintah yang diberikan oleh Nasabah kepada PermataBank melalui Layanan Mobile Banking yang sesuai dengan prosedur dan ketentuan PermataBank.

2. Persyaratan dan Ketentuan

a) Semua Instruksi terhadap suatu Rekening hanya dilakukan apabila PermataBank dapat mengkonfirmasikan kepada Nasabah yang bersangkutan bahwa Instruksi tersebut adalah benar dan asli. Konfirmasi dapat diberikan apabila Kode Verifikasi yang dimasukkan Nasabah terbukti benar dan asli. b) Nasabah wajib mengikuti segala ketentuan dan persyaratan yang ditetapkan oleh PermataBank sehubungan dengan Instruksi tersebut. commit to user



c) Nasabah tidak dapat mengubah Instruksi yang diberikan kepada Bank dan karenanya Instruksi sah mengikat Nasabah pada saat pesan diterima oleh Bank. d) PermataBank tidak berkewajiban untuk menjalankan setiap Instruksi yang diberikan Nasabah dan berhak membatalkannya jika dana yang tersedia dalam Rekening tidak mencukupi. e) Nasabah bertanggung jawab terhadap segala resiko yang timbul akibat

kelalaian,

kekeliruan,

pemalsuan,

penipuan,

kesalahpahaman, ketidakjelasan Instruksi dan akan menjadi resiko dan tanggung jawab Nasabah sepenuhnya.

3. Penyediaan dan Batas Layanan

PermataBank, dengan pemberitahuan tertulis terlebih dahulu kepada Nasabah dalam waktu 7 (tujuh) hari sebelumnya, berhak untuk:

a) Menetapkan, mengubah, atau membatalkan limit untuk setiap transaksi, fasilitas, jasa, dan produk yang bisa digunakan melalui Mobile Banking PermataBank; b) Membatasi, membatalkan, atau menghentikan seluruh atau sebagian Layanan Mobile Banking; c) Menambah,

menarik

kembali,

atau,

mengubah

tipe/bentuk

transaksi yang sudah ada atau yang dapat dilakukan melalui Layanan Mobile Banking commit to user



4. Kata Sandi Rahasia a) Kerahasiaan Kode Verifikasi menjadi tanggung jawab Nasabah sepenuhnya. b) Nasabah tidak diperkenankan memberikan Kode Verifikasi tersebut di atas kepada pihak lain baik secara sengaja maupun tidak. c) PermataBank tidak bertanggung jawab atas setiap penyalahgunaan TIN oleh pihak lain. d) Nasabah akan tetap bertanggung jawab terhadap semua Instruksi, setelah Instruksi tersebut dianggap sah oleh Bank. e) Apabila Nasabah mengetahui atau mencurigai bahwa Kode Verifikasi telah diketahui atau digunakan oleh pihak lain, maka Nasabah

harus

segera

memberitahukan

PermataBank

agar

PermataBank dapat segera mengambil langkah-langkah yang diperlukan dalam prosedur pemblokiran. f) Nasabah tetap bertanggung jawab atas segala Instruksi sampai ada pemberitahuan resmi dari Nasabah kepada PermataBank untuk melakukan pemblokiran atas Rekening dan Kode Verifikasi tersebut. g) PermataBank setiap saat dapat mencabut atau menonaktifkan Kode Verifikasi tanpa pemberitahuan terlebih dahulu kepada Nasabah.

commit to user



5. Biaya-Biaya a) Nasabah berkewajiban membayar kepada PermataBank semua biaya yang timbul akibat penggunaan Layanan Mobile Banking, yang meliputi biaya Layanan Mobile Banking, biaya transaksi, pajak dan biaya lainnya. b) Pembayaran atas segala biaya yang timbul sehubungan dengan penggunaan Layanan Mobile Banking akan langsung didebet oleh PermataBank melalui Rekening. c) PermataBank, dengan pemberitahuan terlebih dahulu kepada Nasabah,

berhak

atas

pertimbangannya

sendiri

mengubah,

menambah atau menarik jenis-jenis biaya yang akan dikenakan oleh PermataBank terhadap Nasabah untuk setiap kali transaksi perbankan melalui Layanan Mobile Banking. d) Nasabah berkewajiban membayar seluruh biaya termasuk pajakpajak yang ditentukan sesuai dengan ketentuan Undang-undang maupun peraturan/ketentuan pemerintah yang menjadi kewajiban Nasabah. e) PermataBank berhak untuk memperhitungkan dan membebankan kepada Nasabah, termasuk untuk melaksanakan pendebetan langsung terhadap Rekening atas jumlah-jumlah yang wajib dibayar oleh Nasabah sebagaimana dimaksud dalam butir 5.1 yang telah dibayarkan terlebih dahulu oleh PermataBank. commit to user



6. Penyampaian dan Penanganan Informasi a) Nasabah harus segera menginformasikan kepada PermataBank jika menerima data atau informasi yang tidak lengkap atau salah, ataupun informasi yang tidak dikehendaki oleh Nasabah dan Nasabah setuju memberi kuasa kepada PermataBank untuk membatalkan data atau informasi tersebut. b) Nasabah yang mepunyai rekening lain yang mempunyai fasilitas untuk dapat diakses melalui electronic channel selain daripada Rekening dapat memberi kuasa kepada PermataBank untuk menghubungkan semua rekening yang dimiliki untuk dapat digunakan dalam Layanan Mobile Banking. 7. Pengecualian dan Ganti Rugi

PermataBank tidak bertanggung jawab atas segala kerugian atau kerusakan yang timbul sebagai akibat dari hal-hal sebagai berikut:

a) kerusakan pada peralatan keras dan lunak dari Industri Handphone; b) kerusakan pada perangkat keras dan lunak dari Operator Seluler; c) gangguan dari virus handphone atau komponen-komponen yang membahayakan lain-nya; d) penyalahgunaan Kode Verifikasi; e) kesalahan penyampaian Instruksi oleh Nasabah; f) kelalaian Nasabah untuk mengikuti instruksi, prosedur dan petunjuk penggunaan Layanan Mobile Banking; commit to user



8. Pemindahbukuan a) Nasabah dapat melakukan pemindahbukuan dana melalui Layanan Mobile Banking baik antar rekening yang ada di PermataBank maupun pemindahbukuan dari Rekening ke rekening yang ada di bank lain. b) Kebenaran dan keabsahan dari data yang dimasukkan oleh Nasabah sehubungan dengan perintah pemindahbukuan adalah tanggung jawab Nasabah sepenuhnya. c) PermataBank tidak bertanggung jawab atas terjadinya double payment terhadap pembayaran yang sama yang dilakukan melalui fasilitas

layanan

lain

di

PermataBank

maupun

di

luar

PermataBank. Transaksi pembayaran yang telah dilakukan tidak dapat dibatalkan kembali dengan suatu alasan apapun. d) PermataBank tidak bertanggung jawab atas segala keterlambatan maupun akibat yang ditimbulkan oleh keterlambatan proses pemindahbukuan yang disebabkan oleh hal-hal yang terjadi di luar kuasa PermataBank terutama dalam proses pemindahbukuan ke rekening di bank lain. 9. Informasi Nilai Tukar Mata Uang

Data kurs yang tercantum dalam Layanan PermataBank adalah benar dan hanya merupakan informasi kepada Nasabah, bukan sebagai dasar ataupun acuan yang digunakan untuk melakukan transaksi. Data yang commit to user adalah kurs yang berlaku saat digunakan untuk melakukan transaksi



transaksi dilakukan. PermataBank dapat sewaktu-waktu melakukan perubahan terhadap data yang ada berdasarkan data kurs yang berlaku. Segala kerugian yang mungkin timbul akibat dikeluarkannya informasi data kurs menjadi tanggung jawab Nasabah, kecuali apabila kerugian tersebut timbul karena kelalaian dari PermataBank.

10. Perubahan Data Nasabah a) Nasabah dapat mengubah data Nasabah dengan cara yang sama dengan yang dilakukan pada saat registrasi Layanan Mobile Banking pertama kali. b) Kebenaran atas data yang diberikan sehubungan dengan perubahan data tersebut sepenuhnya menjadi tanggung jawab Nasabah. c) Perubahan yang telah dilakukan tidak dapat dibatalkan kembali kecuali melalui proses permohonan perubahan kembali. d) Nasabah membebaskan PermataBank atas segala tuntutan terhadap

perubahan data yang dilakukan.

Petunjuk Penggunaan Permata Mobile Seperti yang sudah dijelaskan di gambar 4.1 , ketika nasabah akan melakukan registrasi, maka nasabah tersebut harus datang ke PermataBank ATM atau PermataMini ATM. Urutan registrasinya dapat dilihat di bawah ini :

commit to user



Gambar 4.2 Cara Registrasi PermataMobile melalui PermataBank ATM

Setelah mendapatkan TIN, maka nasabah dapat mengakses layanan m-banking dengan dua cara, yaitu SMS dan Menu pada HP. Adapun petunjuk penggunaan masing-masing layanan adalah sebagai berikut :

commit to user



1. Ketik SMS Mobile Banking yang berbasis SMS, yang mengharuskan nasabah mengetik format SMS tertentu apapun operator GSM / CDMA dan ponsel Anda untuk bertransaksi.

Gambar 4.3 Layanan-layanan dalam format SMS

commit to user



Gambar 4.4 Contoh Isi Ulang Pulsa

Gambar 4.5 Contoh Transfer Online Antarbank

commit to user



Gambar 4.6 Tarif layanan per SMS

2. Menu Mobile Banking yang berbasis Menu dirancang sedemikian rupa sehingga mudah digunakan untuk bertransaksi (user friendly) ·

Menu pada SIM Card (XL dan Indosat) Fasilitas menu m-Permata sudah terdapat di SIM Card, sehingga nasabah dapat memilih menu tertentu untuk melakukan transaksi

Gambar 4.7 Menu M-banking dalam operator XL & Indosat

commit to user



·

Menu pada ponsel Dapat dinikmati bagi pengguna ponsel seri tertentu yang memiliki aplikasi Java atau Windows Mobile. Cara melakukan aktivasi Menu PermataMobile,

dapat

mend-download

file

aplikasi

menu

PermataMobile di web site PermataBank (www.permatabank.com)

Gambar 4.8 Tampilan PermataMobile dalam Ponsel Java

commit to user



Menu pada Ponsel berlaku untuk ponsel yang tidak menggunakan operator XL ataupun Indosat. Adapun standar yang harus dimiliki sebuah HP untuk dapat memasukkan Menu tersebut adalah merupakan kelompok HP Java & Windows

mobile

serta

memiliki

fasilitas

Java

MIDP10_CLDC10_WMA11, Java MIDP10_CLDC11_WMA11, Java MIDP20_CLDC10_WMA11, Java MIDP20_CLDC11_WMA11, Java MIDP20_CLDC11_WMA20, Windows Mobile 2003 dan Windows Mobile 2005.

Adapun seri Handphone yang termasuk kelompok di atas : Merk

Seri

File Menu PermataMobile

6255, 6235, 6235i, 3152, 6152, 6155, 3155, 6155i, 3155i, 6265i, 6265, 2855, 6165, N72, 6131, 6070, 6136, 6125, 6126, 6103, 6282, 7360, 9300i, MIDP 2.0, CLDC 1.1, WMA 7370, 6280, 6270, 6111, N90, N70, 1.1 6060, 5140i, 8801, 8800, 6030, 6230i, 6021, 6101, 6102, 6682, 6680, 6681, 6822, 6020, 7710, 7260, 7270, 9300, 6170, 6630, 3220, 9500, 5140, 6230 Nokia E50, 5500, N73, 6233, 6234, 3250

MIDP 2.0, CLDC 1.1, WMA 1.1

N93, N71, N80, N92, E61, E60, E70, N91


3230, 6670, 6260, 7610, 6620, 6600


commit to user 6651, N-Gage QD, 6010, 6280, 6810,

MIDP 1.0, CLDC 1.0, WMA



7200, 3660, 3620, 7600, 3200, 3100, 7250i, 3600, 6220, 3300 Americas, 3300, 3595, N-Gage

1.1

D750i, F500, J300, K300, K500, K600, MIDP 2.0, CLDC 1.1, WMA K608, K700, K750, S700, V600i, V800, 1.1 W700, W800, Z520, Z525, Z800

Sony Ericsson

K310, K320, K510, K610, K618, K790, K800, M600, P990, W300, W550, MIDP 2.0, CLDC 1.1, WMA W600i, W710, W810, W830, W850, 1.1 W900, W950, Z310, Z530, Z550, Z558, Z610, Z710 P910


E1000, E1070, E398, E680i, i265, i275, i355, i415, i450, i580, i605, i615, i670, i760, i830, i833/i836, i835, i850, i855, i860, i870, i875, i880, i930, ic402, MIDP 2.0, CLDC 1.0, WMA ic502, L6, L6i, MOTOMING A1200, 1.1 MOTOPEBL U6, MOTORAZR, V3, MOTORAZR V3i, MOTOROKR E1, MOTOROKR E2, MOTOSLVR L7, V1050, V300, V975 Motorola A630, i275, i450, i580, i605, i615, i670, i730/i710, i833/i836, i850, i855, MIDP 2.0, CLDC 1.0, WMA i860, i870, i875, i880, i930, ic402, 1.1 ic502, MOTORAZR V3, V220, V360, V500, V550, V551, V600, V620, V80 C650, i275, i450, i580, i605, i615, MIDP 1.0, CLDC 1.0, WMA i670, i850, i855, i860, i870, i875, i880, 1.1 i930, ic402, ic502 SGH-E330, SGH-E630, SGH-E800, Samsung SGH-E820, SGH-X460

commit to user SGH-C130, SGH-C300, SGH-E300,

MIDP 1.0, CLDC 1.0, WMA 1.1 MIDP 2.0, CLDC 1.1, WMA



SGH-E310, SGH-E530, SGH-E710, SGH-E720, SGH-E810, SGH-P400, SGH-P510, SGH-X300, SGH-X450, SGH-X480, SGH-X500, SGH-X510, SGH-X630, SGH-X660, SGH-X680, SGH-Z105, SGH-Z107

BenQ Siemens

1.1

SGH-D500, SGH-D520, SGH-D600, SGH-D800, SGH-D830, SGH-D900, SGH-E340, SGH-E350, SGH-E360, SGH-E370, SGH-E380, SGH-E390, SGH-E500, SGH-E570, SGH-E730, SGH-E760, SGH-E770, SGH-E780, SGH-E900, SGH-E870, SGH-P300, SGH-P310, SGH-T509, SGH-T809, SGH-X640, SGH-X700, SGH-X820, SGH-Z140, SGH-Z150, SGH-Z230, SGH-Z300, SGH-Z500, SGH-Z400, SGH-Z560, SGH-Z540, SGH-Z720


AX75, AX72, AF51


CX75, CX70-EMOTY, CX70, CX65, CL75, CFX65, CF75/CF76, C81, C72, C70, C65


C75


EL71, EF91, EF51, E81, E71


EF81


ME75, M81, M75, M65


SXG75, SL80, SL75, SL65, SK65,

MIDP 2.0, CLDC 1.1, WMA

commit to user



SFG75, S81, S75, S68, S65

1.1

SL91


P51


Windows Mobile 2003 & 2005 for PPC

PermataMobile.CAB

Windows Mobile 2003 for SmartPhone

PermataMobileSPCF1.CAB

Windows Mobile 2005 for SmartPhone

PermataMobileSP.CAB

Langkah terakhir adalah dengan memasukkan Menu tersebut ke HP lewat computer. Berikut pemaparannya :

1. Melalui Bluetooth : 1. Untuk sistem operasi Windows XP (Service Pack 1) : 1. Aktifkan

perangkat

Bluetooth

pada

telepon

selular/handphone Nasabah. 2. Buka file instalasi PermataMobile Java based pada PC. 3. Pilih versi file .jar di PC sesuai dengan tipe handphone Nasabah

"PermataMIDP1.jar"

untuk

handphone

Nasabah yang mendukung aplikasi Java versi MIDP 1.0, "PermataMIDP2.jar" untuk handphone Nasabah yang mendukung aplikasi Java versi MIDP 2.0. commit to user



4. Klik kanan pada file .jar yang dipilih. 5. Pilih "Send to" dari menu pop-up. 6. Pilih "Bluetooth", lalu pilih dan klik "Other ..." 7. Sebuah dialog box akan muncul, lalu klik tombol "Refresh". 8. Setelah proses pencarian perangkat Bluetooth pada PC selesai, akan muncul sebuah dialog box. Pilih "nama perangkat Bluetooth" yang ingin dituju yang tertera di PC, lalu klik "Open". 9. Akan muncul sebuah box konfirmasi pada sudut kanan bawah layar monitor PC untuk menanyakan kode PIN Bluetooth. Klik box konfirmasi tersebut untuk mengiyakan. 10. Masukkan angka kode PIN Bluetooth yang diminta pada PC, contoh "12345", lalu klik "OK". 11. Secara otomatis Nasabah akan diminta untuk memasukkan kode PIN pada handphone Nasabah. Masukkan angka yang sama sesuai dengan kode PIN yang telah di input di PC Cabang, contoh dalam hal ini "12345", lalu klik "Ok" pada handphone Nasabah. File .jar aplikasi Java akan didownload ke handphone Nasabah. 2. Untuk sistem operasi Windows XP (Service Pack 2) : 1. Aktifkan

perangkat

selular/handphone Nasabah. commit to user

Bluetooh

pada

telepon



2. Buka file instalasi PermataMobile Java based pada PC. 3. Pilih versi file jar di PC sesuai dengan tipe handphone Nasabah: "PermataMIDP1.jar" untuk handphone Nasabah yang mendukung

aplikasi

Java

versi

MIDP

1.0,

"PermataMIDP2.jar" untuk handphone Nasabah yang mendukung aplikasi Java versi MIDP 2.0. 4. Klik kanan pada file .jar yang dipilih. 5. Pilih "Send to" dari menu pop-up. 6. Pilih dan klik "Bluetooth Device". 7. Sebuah dialog box akan muncul, lalu klik tombol "Browse". 8. Setelah proses pencarian perangkat Bluetooth pada PC selesai, akan muncul sebuah dialog box. Pilih "nama perangkat Bluetooth" yang ingin dituju yang tertera di PC, lalu klik "nama perangkat Bluetooth tersebut". 9. Akan muncul sebuah dialog box lagi. Pada sudut tengah dialog

box terdapat

sebuah

box konfirmasi

untuk

menanyakan kode PIN Bluetooth. Klik box konfirmasi tersebut. 10. Masukkan angka kode PIN Bluetooth yang diminta pada PC, contoh "12345", lalu klik "Next". 11. Secara otomatis Nasabah akan diminta untuk memasukkan kode PIN pada handphone Nasabah. Masukkan angka yang commit to user



sama sesuai dengan kode PIN yang telah di input di PC, contoh

dalam

hal

ini

"12345",

lalu

klik

"Ok".

File .jar aplikasi Java akan di-download ke handphone Nasabah. 2. Melalui Infra Red : 1. Aktifkan perangkat Infra Red pada telepon selular/handphone Nasabah. 2. Buka file instalasi PermataMobile Java based pada PC. 3. Arahkan secara langsung pemancar Infra Red pada handphone Nasabah ke perangkat MA-660 pada PC. Saat handphone Nasabah dan perangkat MA-660 telah terhubung secara Infra Red, akan muncul sebuah icon Infra Red di sudut kanan bawah pada Task Bar Windows. 4. Pilih versi file .jar di PC "PermataMIDP1.jar" untuk handphone Nasabah yang mendukung aplikasi Java versi MIDP 1.0, atau "PermataMIDP2.jar"

untuk

handphone

Nasabah

yang

mendukung aplikasi Java versi MIDP 2.0. 5. Klik kanan pada file .jar yang dipilih. 6. Pilih "Send to" dari menu pop-up. 7. Pilih dan klik "Anearby computer". File .jar aplikasi Java akan didownload ke handphone Nasabah.

Dengan demikian, handphone anda sudah terdapat Menu m-banking. commit to user



B. Analisis Deskriptif Metode pengumpulan data seperti yang telah dijelaskan dalam bab tiga, dengan menggunakan kuesioner. Adapun metode pengambilan sampel dalam penelitian ini dilakukan dengan cara purposive judgement sampling. Dalam hal ini subjek responden adalah para nasabah pengguna mobile banking di Bank Permata Surakarta. Hasil pengumpulan data yang berupa kuesioner yang berhasil dikembalikan dan memenuhi syarat adalah sebagai berikut : Tabel 4.1 Hasil Pengumpulan Data Keterangan

Jumlah

%

Kuisoner yang disebar

200

100 %

Kuisoner yang kembali

200

100 %

Kuisoner yang pengisiannya tidak lengkap Kuisoner yang memenuhi syarat

0 200

0% 100 %

Sumber: Data primer yang diolah (2011)

Dari tabel 4.1 dapat disimpulkan bahwa jumlah kuesioner yang disebarkan ke responden sebanyak 200 (100%). Dari 200 kuesioner yang disebarkan tersebut, semuanya telah dikembalikan kepada peneliti dan 200 (100%) telah diisi oleh responden secara lengkap, dan tidak ada kuesioner yang diisi tidak lalengkap 0 (0%). Sehingga, kuesioner yang memenuhi syarat penelitian ini sebanyak 200 (100%).

commit to user



1. Karakteristik Responden Berdasarkan Usia Berdasarkan usia responden, terdiri atas 5 kategori, yaitu: 17 – 20, 21 – 25 tahun, 26 – 30 tahun, 31 - 40 tahun, dan di atas 40 tahun. Data karakteristik responden berdasarkan usia dapat ditunjukkan pada tabel berikut: Tabel 4.2 Klasifikasi Responden Berdasarkan Usia USIA 17-20 21-25 26-30 31-40 di atas 40 TOTAL

JUMLAH 0 39 19 51 91 200

PERSENTASE 0,00 19,50 9,50 25,50 45,50 100,00


Data di atas menunjukkan bahwa responden yang berusia 17 - 20 tahun tidak ada. Lalu responden berusia 21 - 25 tahun sebanyak 39 responden (19,5 %). Kemudian yang berusia antara 26-30 tahun, yaitu sebanyak 19 responden (9,5 %) dan yang berusia antara 31-40 tahun sebanyak 51 (25,5 %) serta yang berusia di atas 40 tahun sebanyak 91 orang (45,5 %). Hal ini menunjukkan bahwa usia sampel yang diperoleh dalam penelitian ini sebagian besar adalah nasabah-nasabah yang sudah berumur yang banyak memanfaatkan jasa mobile banking untuk mendukung aktivitas sehari-hari. commit to user



Berdasarkan Jenis Kelamin Berdasarkan jenis kelamin responden, terdiri atas 2 kategori, yaitu: Laki-laki, dan Perempuan. Data karakteristik responden berdasarkan jenis kelamin dapat ditunjukkan pada tabel berikut: Tabel 4.3 Klasifikasi Responden Berdasarkan Jenis Kelamin JENIS KELAMIN LAKI-LAKI PEREMPUAN TOTAL

JUMLAH 121 79 200

PERSENTASE 60,50 39,50 100,00


Dari data di atas menunjukkan bahwa responden mayoritas berjenis kelamin laki-laki, yaitu sebanyak 121 responden (60,5 %). Sisanya, yaitu sebanyak 79 responden (39,5 %) berjenis kelamin perempuan. Berdasarkan Jenjang Pendidikan Ada enam kategori, yaitu : SLTA, D3, S1, S2, S3 dan Lainnya. Berikut hasil yang diperoleh oleh peneliti : Tabel 4.4 Klasifikasi Responden Berdasarkan Jenjang Pendidikan JENJANG PENDIDIKAN SLTA D3 S1 S2 S3 LAINNYA TOTAL

JUMLAH 28 22 121 29 0 0 200

PERSENTASE 14,00 11,00 60,50 14,50 0,00 0,00 100,00


commit to user



Data di atas menunjukkan bahwa nasabah yang memiliki ijazah SLTA berjumlah 28 (14 %). Nasabah dengan gelar ahli madya atau D3 berjumlah 22 (11%). Lalu nasabah dengan gelar S1 ada 121 orang (60,5 %). Kemudian nasabah dengan gelar S2 berjumlah 29 (14,5 %). Terakhir, nasabah dengan S3 dan LAINNYA berjumlah 0 orang. Hal ini menunjukkan bahwa para pengguna m-banking bank Permata adalah para lulusan S1 yang paham menggunakan fasilitas tersebut. Berdasarkan Status Berdasarkan Status, terdiri dari 3 kategori, yaitu : Menikah, Belum Menikah dan Duda/Janda. Berikut hasil data yang diperoleh peneliti : Tabel 4.5 Klasifikasi Responden Berdasarkan Status STATUS MENIKAH BELUM MENIKAH DUDA/JANDA TOTAL

JUMLAH PERSENTASE 108 54,00 92 0 200

46,00 0,00 100,00


Dari data di atas menunjukkan bahwa responden mayoritas sudah menikah, yaitu sebanyak 108 responden (54 %). Sisanya, yaitu sebanyak 92 responden (46 %) belum menikah. Ini menunjukkan bahwa saat ini mobile banking memiliki peran penting dalam kehidupan berkeluarga.

commit to user



Berdasarkan Pekerjaan Ada empat kategori, yaitu : PNS, Swasta, Wiraswasta, dan Pelajar. Berikut hasil yang diperoleh oleh peneliti : Tabel 4.6 Klasifikasi Responden Berdasarkan Pekerjaan PEKERJAAN PNS PEGAWAI SWASTA WIRASWASTA PELAJAR LAINNYA TOTAL

JUMLAH 35 70 71 24 0 200

PERSENTASE 17,50 35,00 35,50 12,00 0,00 100,00


Data di atas menunjukkan bahwa nasabah yang bekerja sebagai PNS berjumlah 35 (17,5 %). Nasabah dengan status Pegawai Swasta berjumlah 70 (35%). Lalu nasabah dengan status wiraswasta ada 71 orang (35,5 %). Kemudian nasabah dengan status Pelajar berjumlah 24 (12%). Hal ini menunjukkan bahwa para pengguna m-banking Bank Permata adalah para pegawai swasta dan para wirausahawan yang sibuk dengan aktivitas bisnisnya.

2. Tangggapan Responden Tanggapan Responden Mengenai System Quality Deskripsi tanggapan responden sebanyak 200 orang terhadap item pernyataan pengguna terhadap System Quality sebanyak 4 item. Pernyataan pertama yang tercermin pada pernyataan SQ1-SQ4. Data commit to user



kuesioner yang terdapat pada lampiran menunjukkan tanggapan responden pada setiap item pertanyaan sebagai berikut: Tabel 4.7 Tanggapan Responden Terhadap System Quality PERTANYAAN 1. mobile-banking mudah digunakan 2. m-banking disukai pengguna 3. saya merasa aman dan percaya dalam melakukan transaksi perbankan menggunakan m-banking 4. waktu respon yang diberikan oleh mbanking cepat (balasan dari provider/bank cepat)

KODE SS S TS STS TOTAL SQ1 67 125 8 0 200 SQ2 37 144 19 0 200 SQ3

44 127

29

0

200

SQ4

45 132

22

1

200


Berdasarkan tabel 4.7 dapat diketahui bahwa mayoritas responden sebanyak 125 orang atau 62, 5 % menjawab sangat setuju atas item pernyataan mudah digunakan. Sebanyak 144 orang atau 72 % menjawab setuju atas item pernyataan disukai pengguna. Sebanyak 127 orang atau 63, 5 % menjawab setuju atas item pernyataan keamanan dan kepercayaan. Sebanyak 132 orang atau 66 % menjawab setuju atas item pernyataan waktu respon. a. Tanggapan Responden Mengenai User Satisfication Pernyataan

kedua

berkaitan

dengan

User

Satisfication

tercermin pada pernyataan US1 – US4. Data kuesioner yang terdapat pada lampiran menunjukkan tanggapan responden pada setiap item pertanyaan sebagai berikut:

commit to user



Tabel 4.8 Tanggapan Responden Terhadap User Satisfication PERTANYAAN 1. saya puas dengan m-banking karena memberikan informasi yang ingin saya ketahui 2. saya puas dengan m-banking karena memberikan efisiensi (waktu) 3. saya puas karena m-banking efektif (membantu memenuhi infromasi yang anda butuhkan) 4. saya menikmati menggunakan m-banking

KODE SS

S

TS

US1

37 139

23

1

200

US2

41 136

23

0

200

US3 US4

59 128 39 142

13 19

0 0

200 200


Berdasarkan tabel 4.8 dapat diketahui bahwa mayoritas responden sebanyak 37 orang atau 18, 5 % menjawab sangat setuju atas item pernyataan kepuasan informasi yang diberikan. Sebanyak 41 orang atau 20, 5 % menjawab sangat setuju atas item pernyataan efisiensi waktu. Sebanyak 128 orang atau 64 % menjawab setuju atas item pernyataan efektif. Sebanyak 142 orang atau 71 % menjawab setuju atas item pernyataan kenikmatan penggunaan. b. Tanggapan Responden Mengenai Information Quality Pernyataan kedua berkaitan dengan Information Quality tercermin pada pernyataan IQ1 – IQ5. Data kuesioner yang terdapat pada lampiran menunjukkan tanggapan responden pada setiap item pertanyaan sebaga berikut :

commit to user

STS TOTAL



Tabel 4.9 Tanggapan Responden Terhadap Information Quality PERTANYAAN 1. m-banking memberikan informasi yang saya butuhkan 2. informasi yang dihasilkan m-banking jelas 3. informasi yang dihasilkan m-banking real time (contoh : saldo terakhir di rekening) dan akurat 4. m-banking menyediakan informasi yang cukup terkait transaksi perbankan yang Anda lakukan 5. m-banking menyediakan informasi yang Anda butuhkan dengan tepat

KODE SS

S

TS

STS TOTAL

IQ1 IQ2

38 140 24 38

21 68

1 70

200 200

IQ3

33 138

27

2

200

IQ4

64 121

14

1

200

IQ5

52 122

25

1

200


Berdasarkan tabel 4.9 dapat diketahui bahwa mayoritas responden sebanyak 140 orang atau 70 % menjawab setuju atas item pernyataan kebutuhan informasi. Sebanyak 70 orang atau 35 % menjawab sangat tidak setuju atas item pernyataan kejelasan informasi. Sebanyak 33 orang atau 16,5 % menjawab setuju atas item pernyataan real-time. Sebanyak 64 orang atau 32 % sangat setuju atas item pernyataan informasi transaksi perbankan. Terakhir, sebanyak 122 orang atau 61% menjawab setuju atas item pernyataan ketepatan informasi. c. Tanggapan Responden Mengenai Use Pernyataan kedua berkaitan dengan Use pernyataan U1. Data

tercermin pada

kuesioner yang terdapat pada lampiran

menunjukkan tanggapan responden pada setiap item pertanyaan sebaga berikut: commit to user



Tabel 4.10 Tanggapan Responden Terhadap Use PERTANYAAN 1. Anda sering menggunakan m-banking (frekuensi penggunaan)

KODE SS U1

S

TS

100 100

STS 0

TOTAL

0

200


Berdasarkan tabel 4.10 dapat diketahui bahwa mayoritas responden sebanyak 42 orang atau 21 % menjawab setuju atas item pernyataan frekuensi penggunaan. Artinya, banyak dari mereka menggunakan m-banking dalam kurun seminggu sekali/lebih. d. Tanggapan Responden Mengenai Net Benefit Pernyataan kedua berkaitan dengan Net Benefit tercermin pada pernyataan NB1 – NB4. Data kuesioner yang terdapat pada lampiran menunjukkan tanggapan responden pada setiap item pertanyaan sebagai berikut: Tabel 4.11 Tanggapan Responden Terhadap Net Benefit PERTANYAAN 1. m-banking memungkinkan saya menelesaikan pekerjaan saya lebih efisien (lebih cepat) 2. m-banking meningkatkan kinerja saya 3. m-banking meningkatkan kualitas pekerjaan saya 4. banyak manfaat yang saya dapatkan dengan menggunakan m-banking

KODE SS

S

TS

STS TOTAL

NB1 NB2

39 138 34 118

23 47

0 1

200 200

NB3

28 113

59

0

200

NB4

36 136

27

1

200


Berdasarkan tabel 4.11 dapat diketahui bahwa mayoritas responden sebanyak 138 orang atau 69 % menjawab setuju atas item pernyataan keefisienan m-banking. Sebanyak 118 orang atau 59 % commit to user menjawab setuju atas item pernyataan peningkatan kinerja. Sebanyak



113 orang atau 56,5 % setuju atas item pernyataan peningkatan kualitas kerja. Terakhir, 136 orang atau 68 % setuju atas item pernyataan perolehan manfaat.

C. Uji Validitas Instrumen yang valid adalah alat ukur yang digunakan untuk mendapatkan data yang valid dan dapat digunakan untuk mengukur apa yang hendak diukur (Sugiyono, 2002). Dikarenakan konstruk yang hendak di uji merupakan pengujian kembali dari penelitian yang telah dilakukan sebelumnya, di mana pada penelitian yang sebelumnya telah berhasil mengidentifikasi faktor-faktor yang membentuk konstruk maka dalam penelitian ini teknik analisis yang dipakai adalah menggunakan Confirmatory Factor Analysis (Ghozali, 2008), dengan bantuan program Amos versi 18. Pedoman umum untuk analisis faktor adalah nilai lambda atau factor loading ³ 0,5 (Ferdinand, 2006). Hasil uji validitas dari Confirmatory Factor Analysis (CFA) dapat dilihat pada tabel 4.10 berikut ini:

commit to user



Tabel 4.12 Hasil Uji Validitas Variabel Nilai Keterangan Item pengukuran Lambda SQ1 <--- system quality 0,787 VALID VALID SQ2 <--- system quality 0,572 SQ3 <--- system quality

0,581

VALID

SQ4 <--- system quality

0,507

VALID

IQ5 <--- information quality

0,801

VALID


0,723

VALID


0,665

VALID


0,703

VALID


0,569

VALID

NB1 <--- net benefit

0,661

VALID


0,901

VALID


0,808

VALID


0,264

US4 <--- user satisfication

0,768

VALID


0,712

VALID


0,577

VALID


0,727

VALID

TIDAK VALID


Berdasarkan hasil Confirmatory Factor Analysis dari tabel di atas dapat disimpulkan bahwa ada satu item pertanyaan yang tidak valid yaitu pernyataan NB4 karena nilai factor loading < 0,5. Sedangkan pernyataan yang lain telah valid karena nilai factor loading ³ 0,5. Untuk analisis selanjutnya commit to user



item pernyataan AT3 harus dikeluarkan karena tidak valid. Sehingga variabel Net Benefit terdiri dari tiga item pernyataan. Hasil CFA dengan revisi dapat dilihat pada tabel 4.12 A dimana itemitem yang tidak valid maka tidak akan diikutsertakan dalam analisis.

Tabel 4.13 Hasil Uji Validitas Variabel (Revisi) Item Pengukuran Nilai Lambda Keterangan SQ1 <--- system quality 0,787 VALID SQ2 <--- system quality 0,572 VALID SQ3 <--- system quality

0,581

VALID

SQ4 <--- system quality

0,508

VALID


0,801

VALID


0,723

VALID


0,665

VALID


0,703

VALID


0,569

VALID


0,652

VALID


0,911

VALID


0,809

VALID


0,767

VALID


0,712

VALID


0,577

VALID


0,728

VALID


commit to user



Setelah diadakan revisi pengujian CFA maka didapatkan hasil bahwa semua item pernyataan telah valid dan dapat dianalisis selanjutnya.

D. Uji Reliabilitas Uji reliabilitas dalam penelitian ini dimaksudkan untuk mengetahui sejauh mana hasil pengukuran tetap konsisten, apabila dilakukan pengukuran dua kali atau lebih terhadap gejala yang sama dengan menggunakan alat pengukur yang sama pula. Peneliti melakukan uji reliabilitas dengan menghitung Cronbach Alpha dari masing-masing item dalam suatu variabel. Instrumen yang dipakai dalam variabel itu dikatakan handal apabila memiliki Cronbach’s Alpha lebih dari 0.60 (Nunnaly, 1967 dalam Ghozali, 2004). Uji reliabilitas hanya dilakukan terhadap semua butir pertanyaan yang sudah lolos uji validitas. Kriteria yang digunakan untuk mengetahui tingkat relibalilitas adalah besarnya nilai Cronbach’s Alpha. Nilai Cronbach’s Alpha semakin mendekati angka 1 mengindikasikan bahwa instrumen semakin tinggi reliabilitasnya. Nilai Cronbach’s Alpha antara 0,80 s.d 1,0 dikategorikan reliabilitas baik, nilai Cronbach’s Alpha antara 0,60 s.d 0,79 dikategorikan relibalilitas diterima, dan nilai Cronbach’s Alpha kurang dari 0,60 dikategorikan reliabilitas kurang baik (Sekaran, 1992). Berikut hasil perhitungan dengan SPSS v.16 :

commit to user



Tabel 4.14 Hasil Uji Reliabilitas Variabel Penelitian Cronbach’s Variabel Keterangan alpha System Quality (SQ) 0,695 Dapat diterima User Satisfication (US) 0,788 Dapat diterima Information Quality (IQ) 0,817 Baik Use (U) Net Benefit (NB) 0,822 Baik Sumber: Data primer yang diolah (2011)

Berdasarkan koefisien Cronbach’s Alpha dari masing-masing variabel pada tabel 4.16 maka dapat dikatakan bahwa kuesioner yang digunakan sudah reliabel, karena masing-masing variabel memiliki koefisien Cronbach’s Alpha ≥ 0,60 (Ghozali, 2008), kecuali variabel Use yang tidak bisa diukur karna hanay memiliki 1 item manifes. Berdasarkan kriteria Sekaran (2006) dapat diketahui bahwa variabel System Quality dan User Satisfication memiliki reliabilitas yang dapat diterima, sementara Information Quality dan Net Benefit memiliki realibilitas yang baik. E. Uji Asumsi Model 1. Normalitas Data Normalitas univariate dan multivariate terhadap data yang digunakan dalam analisis ini diuji dengan menggunakan AMOS 18. Hasilnya adalah seperti yang disajikan dalam tabel berikut ini:

commit to user



Tabel 4.15 Hasil Uji Normalitas Variable Use US3 US1 US2 US4 NB3 NB2 NB1 IQ1 IQ2 IQ3 IQ4 IQ5 SQ4 SQ3 SQ2 SQ1 Multivariate

min 3,000 1,000 1,000 1,000 1,000 2,000 2,000 2,000 1,000 2,000 2,000 2,000 2,000 1,000 2,000 2,000 2,000

max 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000

skew ,000 -,112 -,344 -,235 -,146 ,180 ,082 ,173 -,326 ,158 ,132 ,132 ,088 -,172 -,015 ,644 ,127

c.r. ,000 -,646 -1,984 -1,355 -,843 1,041 ,473 ,999 -1,882 ,915 ,760 ,760 ,511 -,995 -,085 3,715 ,734

kurtosis -2,000 ,855 1,500 ,373 1,089 -,567 -,505 ,552 1,373 ,638 -,424 ,381 ,293 ,238 -,259 1,617 -,539 35,153

c.r. -5,774 2,469 4,331 1,077 3,144 -1,638 -1,457 1,593 3,965 1,841 -1,225 1,101 ,846 ,687 -,746 4,669 -1,556 9,780


Dari tabel 4.13 terlihat hasil pengujian normalitas data dalam penelitian ini. Evaluasi normalitas diidentifikasi baik secara univariate maupun multivariate. Secara univariate untuk nilai-nilai dalam C.r skewness, terdapat 1 item yang menunjukkan nilai diatas harga mutlak ± 2,58 yaitu SQ2. Sedangkan untuk nilai-nilai dalam C.r kurtosis, terdapat 5 item yang menunjukkan nilai diatas harga mutlak ± 2,58 yaitu Use, US1, US4, IQ1, dan SQ2. Dalam penelitian ini dapat dikatakan bahwa data tidak terdistribusi normal secara univariate. Sementara nilai yang tertera di pojok kanan bawah pada tabel 4.13 menandakan bahwa data dalam penelitian ini

committerdistribusi to user tidak normal secara multivariate,



karena nilai 9,780 lebih besar dari harga mutlak 2,58. Analisis terhadap data yang tidak normal dapat mengakibatkan pembiasan intrepretasi karena nilai chi-square hasil analisis cenderung meningkat sehingga nilai probability level akan mengecil. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang disajikan apa adanya dari penelitian yang berasal dari data primer berdasarkan jawaban responden yang sangat beragam sehingga sulit untuk memperoleh data yang mengikuti distribusi normal secara sempurna. Menurut Hair et al. (1998) ukuran sampel yang besar cenderung untuk mengurangi efek yang merugikan (distorsi hasil analisis) dari non-normalitas data yang akan dianalisis. Namun, peneliti mencoba untuk mendeteksi data-data Outlier, yang diharapkan bisa mengembalikan normalitas data.

2. Evaluasi Outliers Uji

terhadap

multivariate

outliers

dilakukan

dengan

menggunakan kriteria jarak mahalanobis pada tingkat p<0,05. Jarak mahalanobis

dievaluasi dengan menggunakan nilai mahalanobis d-

squared (Ghozali, 2008). Mahalanobis d-squared digunakan untuk mengukur jarak skor hasil observasi terhadap nilai cetroidnya. Nilai ini diikuti oleh dua kolom yaitu p1 dan p2 yang menunjukkan probabilitas d-squared dengan asumsi normal. Sebuah data termasuk outlier jika mempunyai angka p1 dan p2 yang kurang dari 0,05. Jika salah satu commit to user



pengukuran sudah di atas 0,05, maka dapat dianggap bukan sebuah outlier (Santoso, 2007). Tabel 4.14 berikut menyajikan hasil hasil evaluasi jarak Mahalanobis dengan memperhatikan output dari program AMOS 18. Tabel 4.16 Jarak Mahalanobis Data Penelitian Observation number Mahalanobis d-squared p1 52,540 ,000 16 50,903 ,000 22 43,201 ,001 181 38,488 ,003 198 37,211 ,005 174 36,013 ,007 115 34,907 ,010 15 34,269 ,012 112 32,817 ,018 127 32,758 ,018 13 32,120 ,021 102 31,598 ,025 36 31,158 ,028 172 30,883 ,030 35 30,195 ,036 86 29,499 ,043 110 29,204 ,046 74 143 28,497 ,055 20 28,463 ,055 33 28,366 ,057 51 28,171 ,060 135 27,738 ,066 50 27,653 ,068 8 27,211 ,075 48 26,890 ,081 19 26,823 ,082 7 26,543 ,088 14 26,070 ,098 190 25,719 ,106 162 25,690 ,107 54 commit to user 25,666 ,108

p2 ,006 ,000 ,000 ,005 ,003 ,003 ,004 ,003 ,009 ,003 ,004 ,004 ,004 ,003 ,006 ,012 ,011 ,028 ,016 ,010 ,009 ,014 ,009 ,016 ,021 ,014 ,017 ,036 ,053 ,037 ,025



Observation number 185 31 184 104 193 176 3 161 24 12 28 194 123 92 155 61 149 26 192 93 131 34 199 82 107 69 178 56 126 145 27 134 87 18 94 173 72 133 96 177

Mahalanobis d-squared 25,666 25,635 25,579 25,475 25,320 25,284 25,061 24,697 24,581 24,464 24,405 24,247 23,818 23,630 23,429 23,305 23,179 23,021 22,813 22,781 22,781 22,773 22,639 22,624 22,348 22,284 22,225 21,793 21,578 21,576 21,493 21,434 21,212 21,163 21,037 20,866 20,784 20,520 20,353 commit to user 20,069

p1 ,108 ,108 ,110 ,112 ,116 ,117 ,123 ,133 ,137 ,140 ,142 ,147 ,161 ,168 ,175 ,179 ,184 ,190 ,198 ,199 ,199 ,199 ,205 ,205 ,217 ,220 ,222 ,241 ,251 ,251 ,255 ,258 ,269 ,271 ,278 ,286 ,290 ,304 ,313 ,329

p2 ,015 ,010 ,007 ,005 ,005 ,003 ,004 ,009 ,009 ,008 ,006 ,006 ,018 ,022 ,028 ,027 ,028 ,031 ,042 ,032 ,022 ,015 ,016 ,011 ,021 ,018 ,015 ,048 ,068 ,050 ,047 ,041 ,062 ,053 ,059 ,075 ,073 ,121 ,149 ,238



Observation number 25 111 30 148 142 183 73 141 189 53 85 64 171 119 97 39 186 29 196 128 167 65 55 103 164 118 179 91 180

Mahalanobis d-squared 19,932 19,928 19,872 19,841 19,706 19,632 19,587 19,464 19,374 19,360 19,307 19,194 19,098 18,999 18,526 18,348 18,303 18,216 18,163 18,102 17,997 17,903 17,845 17,826 17,801 17,761 17,654 17,646 17,572

p1 ,337 ,337 ,340 ,342 ,350 ,354 ,357 ,364 ,369 ,370 ,373 ,380 ,386 ,392 ,422 ,433 ,436 ,441 ,445 ,449 ,456 ,462 ,466 ,467 ,469 ,471 ,479 ,479 ,484

p2 ,265 ,221 ,206 ,180 ,204 ,198 ,180 ,199 ,203 ,170 ,158 ,171 ,179 ,187 ,431 ,504 ,480 ,487 ,470 ,459 ,480 ,494 ,481 ,439 ,402 ,377 ,401 ,353 ,353


Dari tabel di atas terlihat bahwa terdapat 17 kasus yang dikategorikan sebagai outliers. Hasil Normalitas setelah data – data outlier dihapus dapat dilihat di tabel 4. 13 A berikut ini :

commit to user



Tabel 4.17 Hasil Uji Normalitas (Tanpa Outlier) Variable Use US3 US1 US2 US4 NB3 NB2 NB1 IQ1 IQ2 IQ3 IQ4 IQ5 SQ4 SQ3 SQ2 SQ1 Multivariate

min 3,000 2,000 2,000 2,000 2,000 2,000 2,000 2,000 2,000 2,000 2,000 2,000 2,000 1,000 2,000 2,000 2,000

max 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000

skew -,033 ,198 ,071 ,132 ,155 ,172 ,064 ,236 ,056 ,268 ,376 ,173 ,217 -,189 -,008 ,783 ,209

c.r. -,181 1,095 ,394 ,730 ,858 ,950 ,352 1,302 ,311 1,477 2,075 ,955 1,201 -1,043 -,046 4,324 1,157

kurtosis -1,999 ,090 ,800 -,702 ,756 -,553 -,402 ,689 ,507 ,657 -,472 ,421 ,535 ,284 -,184 1,724 -,591 17,918

c.r. -5,520 ,248 2,209 -1,938 2,088 -1,527 -1,111 1,903 1,401 1,814 -1,304 1,162 1,478 ,783 -,508 4,762 -1,632 4,768


Secara univariate untuk nilai-nilai dalam C.r skewness, terdapat 1 item yang menunjukkan nilai diatas harga mutlak ± 2,58 yaitu SQ2 kembali. Sedangkan untuk nilai-nilai dalam C.r kurtosis, terdapat 2 item yang menunjukkan nilai diatas harga mutlak ± 2,58 yaitu Use, dan SQ2. Dalam penelitian ini dapat dikatakan bahwa data tidak terdistribusi normal secara univariate. Sementara nilai yang tertera di pojok kanan bawah pada tabel 4.13 menandakan bahwa data dalam penelitian ini tidak terdistribusi normal secara multivariate, karena nilai 4,768 lebih besar dari harga mutlak 2,58. commit to user



Sesuai dengan hasil di atas, dapat dikatakan bahwa tidak ada perubahan normalitas sebelum dan sesudah penghapusan data outlier, baik secara univariate ataupun multivariate. Sesuai dengan pernyataan Ferdinand (2006), apabila tidak terdapat alasan khusus untuk mengeluarkan kasus yang mengindikasikan adanya outliers, maka kasus tersebut harus tetap diikutsertakan dalam analisis selanjutnya (Ferdinand, 2006). Dengan kata lain, dalam analisis selanjutnya, peneliti tetap menggunakan sampel data 200, dan bukan 183. 3. Analisis Kesesuaian Model (Goodness of Fit) Evaluasi nilai goodness-of-fit dari model penelitian yang diajukan dapat dilihat pada tabel berikut ini: Tabel 4.18 Hasil Goodness-of-Fit Model Goodness-of-fit Indices Chi-Square (c2) Significance Probability (p) CMIN/DF GFI AGFI TLI CFI RMSEA

Nilai yang diharapkan Diharapkan kecil ³ 0,05 £ 2,0 ³ 0,9 ³ 0,9 ³ 0,9 ³ 0,9 £ 0,08

Hasil 208,529 0,000 1,896 0,885 0,840 0,892 0,913 0,07

Evaluasi Model Buruk Buruk Marjinal Marjinal Marjinal Marjinal Baik Marjinal


Pada tabel 4.15 dapat dilihat bahwa nilai Chi-Square (c2) pada penelitian ini sebesar 208,529 dengan probabilitas 0,000 menunjukkan ini indikasi yang buruk. Dengan demikian, terdapat perbedaan antara matrik kovarian sampel dengan matrik kovarian populasi yang diamati. commit to user Sementara nilai CMIN/df sebesar 1,896 merupakan indikasi marjinal



karena mempunyai nilai kurang dari 2. Nilai GFI sebesar 0,885 dan nilai AGFI sebesar 0,840 merupakan indikasi yang marjinal. Begitu juga dengan indeks TLI, yaitu sebesar 0,892. Nilai CFI sebesar 0,913 merupakan indikasi yang baik. Nilai RMSEA sebesar 0,07 merupakan indikasi yang marjinal. Dari keseluruhan pengukuran goodness of fit tersebut di atas mengindikasikan bahwa beberapa pengukuran dalam model yang diajukan belum dapat diterima ditambah lagi dengan nilai probabilitas yang masih jauh dari memenuhi syarat. Karena model yang diajukan dalam

penelitian

mempertimbangkan

ini

belum

untuk

dapat

melakukan

diterima modifikasi

maka model

peneliti untuk

membentuk model alternatif yang mempunyai goodness of fit yang lebih baik. 4. Modifikasi Model Modifikasi model dilakukan selain untuk mendapatkan kriteria goodness of fit dari model yang dapat diterima, juga untuk mendapatkan hubungan-hubungan baru yang mempunyai pijakan teori yang kuat. Karena SEM ditujukan untuk menguji model yang mempunyai pijakan teori yang “benar” dan bukan untuk menghasilkan teori (Ferdinand, 2006). Melalui nilai modification indices dapat diketahui ada tidaknya kemungkinan modifikasi terhadap model yang dapat diusulkan. commit to user Modification indices yang dapat diketahui

dari output AMOS akan



menunjukkan

hubungan-hubungan

yang

perlu

diestimasi

yang

sebelumnya tidak ada dalam model supaya terjadi penurunan pada nilai chi-square untuk mendapatkan model penelitian yang lebih baik. Nilai modification indices yang mengakibatkan penurunan yang signifikan pada chi-square jika suatu hubungan diestimasi, adalah nilai yang mencapai lebih besar atau sama dengan 4,0 (Ferdinand, 2006). Untuk mendapatkan kriteria model yang dapat diterima, peneliti mencoba mengestimasi hubungan korelasi antar error term. Dengan demikian peneliti telah melakukan sebanyak 2 korelasi pada model penelitian, sehingga akan diperoleh kriteria goodness of fit yang baru. Tabel 4.16 merupakan hasil goodness of fit model yang telah dimodifikasi. Tabel 4.19 Hasil Goodness-of-Fit Setelah Modifikasi Model Hasil Goodness-ofNilai yang Evaluasi Hasil sebelum Setelah modifikasi fit Indices Diharapkan Model Modifikasi 208,529 Chi-Square Diharapkan 116,516 2 kecil (c ) 0,000 Significance 0,228 Baik ³ 0,05 Probability (p) 1,896 CMIN/DF 1,099 Baik £ 2,0 0,885 GFI 0,936 Baik ³ 0,9 0,840 AGFI 0,908 Baik ³ 0,9 0,892 TLI 0,988 Baik ³ 0,9 0,913 CFI 0,991 Baik ³ 0,9 0,07 RMSEA 0,022 Baik £ 0,08 Sumber: Data primer yang diolah (2011)

commit to user



Pada tabel 4.16 dapat dilihat bahwa nilai CMIN/df sebesar 1,099 merupakan indikasi yang baik karena mempunyai nilai kurang dari 2. Nilai GFI 0,936 dan nilai AGFI 0,908, yang mendekati satu, berarti baik. Nilai AGFI sebesar 0,908, yang berarti baik. Nilai TLI sebesar 0,988, nilai CFI sebesar 0,991, yang juga baik karena mendekati nilai satu. Nilai RMSEA sebesar 0,023 merupakan indikasi yang baik karena mempunyai nilai mendekati nol. Indeks goodness of fit lain yang masih mempunyai kriteria marginal adalah Chi-Square (c2) sebesar 116,516. Nilai probabilitas sebesar 0,228 telah memenuhi syarat dari nilai yang diharapkan. Berdasarkan keseluruhan pengukuran goodness of fit setelah modifikasi model tersebut di atas mengindikasikan bahwa model yang diajukan dalam penelitian dapat diterima.

F. Pengujian Hipotesis Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan Structural Equation Modeling (SEM) dengan bantuan program AMOS versi 18. Analisis ini dilihat dari signifikansi besaran regression weight model dan standardized regression weight yang dapat dilihat pada tabel berikut ini :

commit to user



Tabel 4.20 Regression Weights Item Pengukuran Estimate user satisfication <--- system quality 0,221 user satisfication <--- information quality 0,269 Use <--- system quality 0,132 Use <--- information quality -0,342 net benefit <--- user satisfication 1,210 user satisfication <--- net benefit -0,251 Use <--- net benefit -0,009 net benefit <--- Use 0,014 Use <--- user satisfication -0,226

S.E. 0,094 0,114 0,095 0,121 0,203 0,287 0,151 0,086 0,208

C.R. 2,359 2,350 1,383 -2,832 5,975 -0,874 -0,060 0,162 -1,090

P 0,018 0,019 0,167 0,005 *** 0,382 0,952 0,871 0,276


Tabel 4.21 Standardized Regression Weights Item Pengukuran Estimate user satisfication <--- system quality 0,329 user satisfication <--- information quality 0,309 Use <--- system quality 0,123 Use <--- information quality -0,245 net benefit <--- user satisfication 0,785 user satisfication <--- net benefit -0,387 Use <--- net benefit -0,009 net benefit <--- Use 0,014 Use <--- user satisfication -0,141 Sumber: Data primer yang diolah (2011)

1. H1

: System Quality (Kualitas Sistem) berpengaruh positif

terhadap Use (Penggunaan) Berdasarkan hasil perhitungan pada tabel 4.20, uji signifikansi terhadap hipotesis 1 terbukti tidak signifikan, karena diperoleh nilai probabilitas 0,167 atau lebih besar dari 0,05 (H1 ditolak). Hasil penilitian ini sesuai dengan penelitian Radityo & commit to user Zulaikha (2007) yang menyatakan bahwa tidak ada pengaruh



signifikan antara Sytem Quality dengan Use. Yang berarti, kualitas sistem yang baik tidak menjamin seorang nasabah menggunakan mobile banking. Bisa jadi hal ini disebabkan nasabah masih terbiasa dengan fasilitas-fasilitas umum di luar sana atau masih gaptek (gagap teknologi).

2. H2 : Information Quality (Kualitas Informasi) berpengaruh positif terhadap Use (Penggunaan). Berdasarkan hasil perhitungan pada tabel 4.20, uji signifikansi terhadap hipotesis 2 terbukti signifikan, karena diperoleh nilai probabilitas 0,005 atau lebih kecil dari 0,05 yang berarti signifikan pada taraf signifikansi 5% (H2 diterima). Hasil estimasi pengaruh Information

Quality

terhadap

Use

diperoleh

koefisien

jalur

(standardized regression weight estimate) dari tabel 4.21 sebesar 0,245. Artinya hubungan antara kedua variabel tersebut negatif atau cukup lemah. Hasil ini penelitian ini mendukung penelitian Seddon & Kiew (1994), yang menyatakan bahwa ada pengaruh signifikan antara Kualitas Informasi dengan Penggunaan. Ini berarti, informasi yang berkualitas akan membuat seorang nasabah mau menggunakan mbanking, karena informasi tersebut dibutuhkan oleh nasabah untuk aktivitas sehari-hari. commit to user



3. H3 : System Quality (Kualitas Sistem) berpengaruh positif terhadap User Satisfication (Kepuasan Pemakai) Hipotesis ini bertujuan untuk menguji apakah Kualitas Sistem (System Quality) memiliki pengaruh terhadap User Satisfication (Kepuasan Pemakai). Berdasarkan hasil perhitungan pada tabel 4.20, uji signifikansi terhadap hipotesis 3 terbukti signifikan, karena diperoleh nilai probabilitas 0,018 atau lebih kecil dari 0,05 yang berarti signifikan pada taraf signifikansi 5% (H3 diterima). Hasil estimasi pengaruh System Quality terhadap User Satisfication diperoleh koefisien jalur (standardized regression weight estimate) di table 4.21 sebesar 0,329. Artinya hubungan antara kedua variable tersebut positif atau cukup kuat. Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian milik Livari (2005) dan Wu & Wang (2006) yang menyatakan bahwa ada pengaruh yang signifikan antara System Quality dengan User Satisfication. Ini berarti, ketika nasabah melihat kualitas sistem m– banking baik, mereka merasa puas, sebab m-banking bukanlah hal yang membingungkan di mata mereka.

commit to user



4. H4 : Information Quality (Kualitas Informasi) berpengaruh positif terhadap User Satisfication (Kepuasan Pemakai) Berdasarkan hasil perhitungan pada tabel 4.20, uji signifikansi terhadap hipotesis 4 terbukti signifikan, karena diperoleh nilai probabilitas 0,019 atau lebih kecil dari 0,05 yang berarti signifikan pada taraf signifikansi 5% (H4 diterima). Hasil estimasi pengaruh Information Quality terhadap User Satisfication diperoleh koefisien jalur (standardized regression weight estimate) di tabel 4.21 sebesar 0,309. Artinya hubungan antara kedua variabel tersebut positif atau cukup kuat. Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian Wu & Wang (2006) dan Livari (2005) yang menyatakan bahwa semakin baik kualitas informasi m-banking, maka nasabah akan semakin puas. Ini berarti, informasi atau fitur yang disediakan oleh Bank Permata mampu menjangkau kebutuhan para nasabah, sehingga nasabah merasa puas.

5. H5 : User Satisfication (Kepuasan Pemakai) berpengaruh positif terhadap Use (Penggunaan) Berdasarkan hasil perhitungan pada tabel 4.20, uji signifikansi terhadap hipotesis 5 terbukti tidak signifikan, karena diperoleh nilai probabilitas 0,276 atau lebih besar dari 0,05 yang berarti tidak signifikan pada taraf signifikansi 5% (H5 ditolak). commit to user



Hasil penelitian ini mendukung penelitian Raditya dan Zulaikha (2007) yang menemukan bahwa Kepuasan Pengguna tidak berpengaruh signifikan terhadap Penggunaan. Ini berarti, kepuasan nasabah tidak menjamin mereka akan terus menggunakan m-banking, yang mana disesuaikan dengan waktu dan keadaan. Hasil ini berbeda dengan penelitian WU &Wang (2006) yang menyatakan ada pengaruh signifikan antara User Satisfication dengan Use.

6. H6 : Net Benefit (Manfaat Bersih) berpengaruh positif terhadap Use (Penggunaan). Berdasarkan hasil perhitungan pada tabel 4.20, uji signifikansi terhadap hipotesis 6 terbukti tidak signifikan, karena diperoleh nilai probabilitas 0,962 atau lebih besar dari 0,05 yang berarti tidak signifikan pada taraf signifikansi 5% (H6 ditolak). Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian Lisa & Judy (2009),

yang menyatakan bahwa Perceived

Usefulness tidak

berpengaruh signifikan terhadap Attitude toward mobile phone banking. Ini berarti, nasabah yang mendapat manfaat dari m-banking tidak serta merta membuat mereka akan menggunakannya kembali. Hal ini bisa dikarenakan fitur-fitur yang ada tidak memberikan manfaat yang signifikan daripada saat mereka menggunakan fasilitas-fasilitas umum sehari-hari. commit to user



7. H7 : Use (Penggunaan) berpengaruh positif terhadap Net Benefit (Manfaat bersih) Berdasarkan hasil perhitungan pada tabel 4.20, uji signifikansi terhadap hipotesis 7 terbukti tidak signifikan, karena diperoleh nilai probabilitas 0,871 atau lebih besar dari 0,05 yang berarti tidak signifikan pada taraf signifikansi 5% (H7 ditolak). Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian milik Wu & Wang (2006) yang menyatakan bahwa semakin sering penggunaan mbanking oleh nasabah tidak menjamin bahwa nasabah akan mendapatkan lebih banyak manfaat, sebab penggunaan pada dasarnya menggunakan m-banking adalah suatu pilihan, bukan suatu keharusan. Penilitian oleh Livari (2005) juga menyatakan bahwa Use tidak berpengaruh signifikan terhadap Individual Impact, yang berarti penggunaan oleh nasabah tidak menjamin mereka akan mendapat manfaat lebih.

8. H8 : User Satisfication (Kepuasan Pemakai) berpengaruh positif terhadap Net Benefit (Manfaat Bersih) Berdasarkan hasil perhitungan pada tabel 4.20, uji signifikansi terhadap hipotesis 8 terbukti signifikan, karena diperoleh nilai probabilitas ***. Dalam AMOS, nilai tersebut berarti lebih kecil dari 0,05 yang berarti signifikan pada taraf signifikansi 5% (H8 diterima). Hasil estimasi pengaruh User Satisfication terhadap Net Benefit commit to user



diperoleh koefisien jalur (standardized regression weight estimate) di tabel 4.21 sebesar 0,785. Artinya hubungan antara kedua variabel tersebut positif atau sangat kuat, sebaab di atas 0,5. Hasil ini sesuai dengan penelitian milik Livari (2005) yang menyatakan bahwa User Satisfication berpengaruh positif pada Individual Impact, atau manfaat terhadap pribadi. Ini berarti, nasabah merasa puas dengan m-banking yang mereka gunakan (dalam hal ini m-banking bank Permata) sebab nasabah tersebut mendapatkan manfaat dari m-banking.

9. H9 : Net Benefit (Manfaat Bersih) berpengaruh positif terhadap User Satisfication (Kepuasan Pemakai) Berdasarkan hasil perhitungan pada tabel 4.20, uji signifikansi terhadap hipotesis 9 terbukti tidak signifikan, karena diperoleh nilai probabilitas 0,383 atau lebih besar dari 0,05 yang berarti tidak signifikan pada taraf signifikansi 5% (H9 ditolak). Hasil ini kurang sesuai dengan penelitian Wu & Wang (2006) yang menyatakan bahwa Net Benefit berpengaruh signifikan terhadap User Satification. Bisa jadi, nasabah memang mendapat manfaat dari m-banking, namun kepuasan itu relatif. Sementara nasabah melihat mbanking adalah cara lain dalam melaksanakan aktivitas-aktivitas yang mereka lakukan, yang belum tentu orang mau beralih dari kebiasannya.

commit to user



BAB V PENUTUP

A. KESIMPULAN Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, peneliti dapat mengambil kesimpulan sebagai berikut : 1. Model kesuksesan sistem informasi DeLone and Mc Lean’s Model tidak sepenuhnya terbukti secara empiris dalam kasus layanan mobile banking Bank Permata di Surakarta. 2. Variabel System Quality yang tidak berpengaruh signifikan terhadap Use bisa menjelaskan bahwa kualitas sistem yang baik tidak menjamin seorang nasabah menggunakan mobile banking. Bisa jadi hal ini disebabkan nasabah masih terbiasa dengan fasilitas-fasilitas umum di luar sana atau masih gaptek (gagap teknologi) 3. Variabel Information Quality yang berpengaruh signifikan terhadap Use bisa menjelaskan bahwa ketika m-banking bank Permata Surakarta menyediakan informasi yang baik, mudah dipahami dan bersifat atraktif, nasabah mau untuk menggunakannya. 4. Variabel System Quality yang berpengaruh signifikan terhadap User Satisfication bisa menjelaskan bahwa ketika nasabah melihat kualitas sistem m–banking baik, mereka merasa puas, sebab m-banking bukanlah hal yang membingungkan commit to userdi mata mereka..



5. Variabel Information Quality yang berpengaruh signifikan terhadap User Satisfication bisa menjelaskan bahwa informasi atau fitur yang disediakan oleh bank Permata mampu menjangkau kebutuhan para nasabah, sehingga nasabah merasa puas. 6. Variabel User Satisfication yang tidak berpengaruh signifikan terhadap Use bisa menjelaskan bahwa kepuasan nasabah tidak menjamin mereka akan terus menggunakan m-banking, yang mana disesuaikan dengan waktu dan keadaan. 7. Variabel Net Benefit yang tidak berpengaruh signifikan terhadap Use bisa menjelaskan bahwa nasabah yang mendapat manfaat dari mbanking tidak serta merta membuat mereka akan menggunakannya kembali. Hal ini bisa dikarenakan fitur-fitur yang ada tidak memberikan manfaat yang berbeda dibandingkan jika nasabah mendapat manfaat di fasilitas-fasilitas umum lainnya yang sudah jadi keseharian mereka. 8. Variabel Use yang tidak berpengaruh signifikan terhadap Net Benefit bisa menjelaskan bahwa semakin sering penggunaan m-banking oleh nasabah tidak menjamin bahwa nasabah akan mendapatkan lebih banyak manfaat, sebab penggunaan pada dasarnya menggunakan mbanking adalah suatu pilihan, bukan suatu keharusan. 9. Variabel User Satisfication yang berpengaruh signifikan terhadap Net Benefit bisa menjelaskan bahwa nasabah merasa puas dengan mbanking

yang mereka gunakan (dalam hal ini m-banking bank commit to user



Permata) sebab nasabah tersebut mendapatkan manfaat dari mbanking. 10. Variabel Net Benefit yang tidak berpengaruh signifikan terhadap User Satisfication bisa menjelaskan bahwa nasabah memang mendapat manfaat dari m-banking, namun kepuasan itu relatif. Sementara nasabah melihat m-banking

adalah cara lain dalam melaksanakan

aktivitas-aktivitas yang mereka lakukan, yang belum tentu mereka mau beralih dari kebiasannya..

B. KETERBATASAN Penelitian ini memiliki beberapa keterbatasan yang perlu diperhatikan untuk penelitian selanjutnya. Keterbatasan-keterbatasan tersebut antara lain: 1. Belum dilakukannya pre-test untuk mengetahui berbagai penyimpangan penafsiran karena faktor transliterasi. Hal ini menyebabkan adanya beberapa indikator yang harus dikeluarkan dari analisis karena mempunyai factor loading yang rendah. 2. Penelitian ini memiliki jumlah sampel 200 responden yang sedikit dan terbatas untuk populasi nasabah bank Permata di kota Surakarta. 3. Ruang lingkup penelitian hanya di wilayah Surakarta, sehingga kurang bisa mewakili persepsi atau tingkat pemahaman layanan m-banking secara keseluruhan. commit to user



4. Keterbatasan yang melekat dalam metode survei yaitu peneliti tidak bisa mengontrol jawaban responden apabila responden tidak jujur dalam menjawab pertanyaan yang diajukan dan tidak lengkapnya pengisian kuesioner. Hal ini bisa terlihat dari normalitas data yang rendah, bahkan setelah dilakukan penghapusan outlier.

C. REKOMENDASI Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, maka peneliti memberikan beberapa rekomendasi sebagai berikut: 1. Penelitian yang akan datang mengenai aspek yang sama sebaiknya melakukan pre-test untuk memperkecil kemungkinan indikator-indikator yang tidak valid sehingga data yang diperoleh dapat memberikan gambaran yang lebih jelas tentang keadaan yang sesungguhnya. 2. Jumlah sampel ditingkatkan, agar mendapatkan hasil yang sesuai dengan olahan data (dalam hal ini AMOS). 3. Ruang lingkup penelitian untuk penelitian selanjutnya dapat diperluas lagi sehingga tingkat generalisasi ke populasinya bisa lebih luas. Bisa juga dengan membandingkan layanan m-banking antar bank di Surakarta, sehingga dapat diketahui layanan mana yang paling diterima masyarakat Surakarta, khususnya. 4. Untuk penelitian selanjutnya diharapkan menggunakan survei wawancara selain kuesioner, hal ini bertujuan untuk menghindari adanya respon bias. commit to user

ANALISIS TINGKAT KESUKSESAN MOBILE BANKING (M-BANKING) DENGAN MENGGUNAKAN RESPESIFIKASI MODEL DeLONE & McLEAN

Recommend Documents