Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kepuasan Pengguna Situs Jejaring Sosial

Simposium Nasional Sistem Teknologi Informasi (SNSTI) Universitas Gajah Mada, 27-28 Januari 2008

Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kepuasan Pengguna Situs Jejaring Sosial Lutfi Zuchri1 [email protected] As a trend worldwide as well as In Indonesia, social networking websites have drawn many attentions from business practitioners. But as the trend continues at a great rate, there aren't so many researches focusing on this phenomenon. This research focusing on the empirical investigation of user satisfaction on social networking website based on the general model developed by Palmer (2002). The objective of this research is to evaluate the relevance of Palmer's general model on a specific social networking website setting. And then investigate empirical evidences about factors affecting user satisfaction on social networking website attributes including download delay, navigation, interaction, responsiveness, and contents. Keyword: User satisfaction, social networking website, website attributes PENDAHULUAN Latar Belakang Situs jejaring sosial telah menjadi tren di seluruh dunia. Beberapa yang terbesar seperti MySpace memiliki pengguna sekitar 246 juta, Facebook 124 juta, dan Windows Live Spaces 120 juta. Di Indonesia, komposisinya agak berbeda dengan Friendster memimpin tingkat kunjungan. Sementara Facebook.com tumbuh dengan tingkat yang sangat cepat. (www.alexa.com) Sejak diperkenalkan, situs jejaring sosial seperti MySpace, Facebook, Friendster, dan Multiply telah menarik jutaan pengguna, banyak diantaranya yang telah menjadikan situs itu bagian tak terpisahkan dari hidup mereka. Saat ini telah bermunculan berbagai situs jejaring sosial dengan berbagai jenis teknologi, menyasar berbagai jenis hobi dan kegiatan. Dengan teknologi yang relatif sama, budaya yang melingkupi situs-situs jejaring sosial sangat bervariasi. Sebagian besar mendukung terjalinnya hubungan yang telah terbentuk sebelumnya, yang lainnya memungkinkan perkenalan antarorang yang saling asing dengan kesamaan minat, pandangan politik, atau hobi. Beberapa yang lain mendasarkan pada atribut spesifik seperti suku, agama, atau negara. Situs-situs jejaring sosial juga menawarkan jenis informasi yang beragam, seperti konektivitas mobile, blog, atau berbagi foto dan video. Di antara situs jejaring sosial yang popular di awal adalah Friendster (www. friendster.com). Situs ini mengalami pertumbuhan yang pesat hingga mncul anggota1

S1 Manajemen, Fakultas Ekonomika dan Bisnis, Universitas Gadjah Mada

Page 1 of 20


anggota yang tidak menempatkan identitas sebenarnya atau disebut ‘Fakester’ dan kemudian Friendster mengambil kebijakan untuk menghapus pengguna-pengguna seperti itu. Pada gilirannya, seperti pendapat Boyd (2006), permasalahan teknis, benturan sosial, dan kurangnya kepercayaan antara Friendster dan penggunanya meruntuhkan popularitasnya di Amerika Serikat. Meski di saat yang sama Friendster mulai tumbuh pesat di Indonesia, Singapura, Malaysia, dan Filipina (Goldberg, 2007). Situs-situs serupa buatan lokal seperti Temanster atau Fupei kemudian bermunculan, meski tak mendapat perhatian yang cukup besar. Situs-situs buatan Indonesia meniru dengan tingkat kemiripan yang amat tinggi. Namun demikian popularitas Friendster dan kemudian Facebook lebih banyak mendapat perhatian pengguna di Indonesia. Akademisi dari berbagai disiplin ilmu telah menelaah situs jejaring sosial untuk memahami praktik, implikasi, kultur dan makna dari situs-situs seperti itu. Sebagaimana keterikatan pengguna dengan situs itu. Hal ini menjadi menarik untuk ditelaah dalam konteks Indonesia. Di mana situs-situs jejaring sosial seperti itu juga menjadi fenomena di dunia internet negeri ini. Faktor-faktor kepuasan yang selama ini jarang disentuh muncul sebagai pertanyaan yang akan diteliti. Palmer (2002) membuat sebuah model pengukuran kesuksesan sebuah website secara umum dengan berfokus pada usability dan kekayaan media. Namun model-model yang menelaah aspek-aspek kunci dari sebuah situs masih jarang diaplikasikan pada situs jejaring sosial. Sehingga meski sudah banyak penelitian empiris mengenai website secara umum, tak banyak yang sudah dilakukan spesifik untuk situs-situs jejaring sosial. Tujuan penelitian ini adalah untuk menelaah faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan pengguna pada situs jejaring sosial utama yang mereka pakai. Penelitian ini memulai dengan review literatur yang membahasa tentang fenomena situs jejaring sosial, aspek kepuasan pada sebuah situs dan bagaiman penelaahan empirisnya pada setting Indonesia. Kemudian diakhiri dengan kesimpulan dan rekomendasi untuk penelitian selanjutnya. Dinamika pengguna situs jejaring sosial menarik untuk dikaji, karena hingga saat ini belum ada penelitian empirik yang menelaah faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan pengguna pada sebuah situs jejaring sosial. Rumusan Masalah Faktor apa sajakah yang signifikan mempengaruhi kepuasan pengguna pada situs jejaring sosial yang dipakainya. Tujuan Penelitian Tujuan penelitian ini adalah untuk menemukan bukti empiris faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan situs jejaring social.

Page 2 of 20


KAJIAN LITERATUR DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS Situs Jejaring Sosial. Boyd dan Ellison (2007) mendefinisi situs jejaring sosial sebagai sebuah layanan yang (1) memungkinkan seseorang untuk membuat profil publik atau semi-publik dalam sisterm terikat. (2) mengartikulasi daftar pengguna lain yang memiliki hubungan. Dan (3) melihat dan menjelajahi pengguna lain yang memiliki hubungan dan profil lain dalam sistem itu. Sifat alami dan karakter lain mungkin berbeda dari satu situs ke situs lain. Yang membuat situs jejaring sosial unik adalah bahwa situs itu tak hanya memungkinkan seseorang berkenalan dengan orang baru tapi juga memungkinkan penggunanya mengartikulasi dan menampakkan jejaring sosial mereka. Hal ini mengakibatkan hubungan pertemanan yang sudah ada bisa tervisualisasi (Haythornthwaite, 2005). Pada situs jejaring sosial yang besar, peserta tak selalu menjalin jejaring baru atau mencari kenalan baru, namun seringnya untuk berkomunikasi dengan orang-orang yang sudah mereka kenal. Untuk mempertegas artikulasi jejaring sosial sebagai fitur organisasi yang penting, situs seperti ini kemudian dinamai situs jejaring sosial. Interaksi social secara elektronis telah hadir sejak masa awal internet. Melalui media-media sepertu Usenet, ARPANET, BBS, dan lain sebagainya. Perkembangan pesat Internet hingga penggunaan masal pada sekitar tahun 1990-an juga memunculkan situs-situs pionir dengan konsep jejaring social, seperti classmates.com pada 1995 dan sixdegrees.com pada 1997. Situs-situs ini memungkinkan pengguna-penggunanya untuk membuat profil dan bertemu orang-orang baru yang memiliki kesamaan interest. Meski demikian, situs ini ternyata tak kunjung menghasilkan laba sehingga kemudian bangkrut. Antara 2002-2004 tiga situs jejaring social muncul dengan pertumbuhan yang pesat, Friendster.com, MySpace.com, dan Bebo.com. pada 2005, MySpace menjadi situs jejaring social paling banyak dikunjungi di seluruh dunia. Namun begitu mulai 2004 Facebook.com mulai tumbuh dengan cepat, lebih jauh lagi pada 2006 Facebook.com mulai membuka diri pada komunitas universitas di luar Amerika Serikat yang kemudian makin melejitkan tingkat kunjungannya. Tumbuhnya Situs Jejaring Sosial Mulai 2003, banyak situs jejaring sosial bermunculan. Kebanyakan memakai strategi focus pada profil, mencoba mengulang kesuksesan Friendster atau menyasar target demografi yang spesifik. Terdapat bebera situs jejaring sosial yang berfokus pada komunitas bisnis dan professional seperti LinkedIn, Visible Path, dan Xing. Atau berdasar hobi tertentu seperti Dogster atau Couchster. Pada perkembangannya, bersamaan dengan fenomena media sosial dan user generater content, website yang tadinya fokus pada media sharing mulai menerapkan fitur situs jejaring sosial dan menjadi situs jejaring sosial itu sendiri. Seperti Flickr (berbagi foto), Delicious (berbagi tautan), atau YouTube (berbagi video).

Page 3 of 20


Dengan banyaknya situs-situs yang didanai pemodal ventura di Silicon Valley, banyak juga yang menemui kegagalan, bahkan yang dibuat oleh perusahaan besar. Seperti Orkut yang dibuat oleh Google, meskipun dipakai luas di Brazil. Atau Live Spaces buatan Microsoft. Tabel 1: Situs Jejaring Sosial yang Popular di Beberapa Negara Situs jejaring sosial Negara pengguna terbesar Orkut Brazil, India Mixi Jepang LunarStorm Swedia Hyves Belanda Grono Polandia Hi5 Amerika Selatan Bebo Inggris, Selandia Baru, Australia Friendster Indonesia, Filipina, Malaysia Sumber: www. alexa.com Usability dan Desain Usability dan desain sebuah situs web mendapat banyak perhatian dalam literatur interaksi manusia-komputer atau Human Computer Interaction (HCI) sebagaimana juga penelitian yang spesifik tentang web. Usability umumnya mengambil pendekatan teknik dalam upayanya mengidentifikasi prinsip-prinsip dan praktik umum yang memastikan usability sebagai keluaran sebuah desain system (Shneidermann, 1998) Sebelum meluasnya penggunaan web, usability sebuah system informasi dianggap sama dengan prinsip-prinsip desain yang terdiri atas (1) konsistensi antarmuka, (2) waktu respons, (3) mapping dan metaphor, (4) gaya interaksi, (5) multimedia dan audiovisual (Nielsen 1993). Tabel 2: Prinsip dan Definisi Usability dan Desain Prinsip Definisi Konsistensi antarmuka Penempatan perangkat navigasi yang seragam Waktu respon Kecepatan sebuah system menyediakan respon bagi aktivitas user Mapping dan metaphor Navigasi dari satu tampilan ke tampulan lain dalam system dan adopsi metafora tertentu Gaya interaksi Pesan system yang diciptakan dari respon aktivitas pengguna Multimedia dan audiovisual Kemampuan multimedia dalam desain system

Page 4 of 20


Kekayaan media Kekayaan media (media richness) adalah kemampuan relatif sebuah medium untuk menyampaikan pesan. Sebuah situs web punya kemampuan untuk menyampaikan informasi melalui teks hingga multimedia. Fungsi-fungsi ini membuat situs web sebagai medium mampu mengadopsi elemen dari media lain seperti memo, surat, faksimili, suara, hingga konferensi video.

Aspek Konten / Informasi Teori kekayaan media oleh Daft dan Lengel (1986) menyatakan bahwa kualitas, akurasi, dan reliabilitas pertukaran informasi melewati sebuah medium adalah sangat penting. Kemampuan kunci sebuah website termasuk keutuhan dan kelengkapan informasi (Shapiro dan Varian 1999). Evans dan Wurster (2000) menyoroti kekayaan media dan kualitas informasi. Kualitas dan variasi content juga adalah ukuran konsumen utama ketika berbelanja di internet (Jarvenpaa dan Todd 1997). Inilah yang mendasari hipotesis kelima. Hipotesis 1 tingginya kualitas content pada situs berhubungan positif dengan kepuasan pengguna Aspek Kecepatan / Downlad Delay Penelitian ini berfokus pada elemen situs yang bisa dikendalikan. Contohnya infrastruktur internet yang mempengaruhi kecepatan / download delay sebuah situs tak diikutkan dalam penelitian ini. Meski demikian, pengelola situs jejaring sosial bisa menentukan apakah akan mengikutkan elemen-elemen desain yang membutuhkan waktu askes lebih besar atau tidak. Menurut Levine (1996) dalam Palmer (2002) klip audio atau video memperlambat waktu akses secara signifikan. Hal ini penting karena pengguna biasanya tak mau lagi menunggu lebih lama karena akses yang lambat (Shneiderman 1998) dalam Palmer (2002). Ini menjadi dasar bagi hipotesis pertama sebagaimana juga diungkapkan oleh Rose dan Straub (2001) dalam Palmer (2002). Hipotesis 2 Situs jejaring sosial dengan akses lebih cepat berhubungan positif dengan kepuasan oleh pengguna Aspek Navigasi Nielsen (2000) dalam Palmer (2002) mengungkapkan bahwa organisasi dan navigation sebuah situs sangat mempengaruhi kesuksesannya. Elemen sebuah situs seperti desain, layout, sekuens, dan pengaturan (Schonbert et al. 2000) dalam Palmer (2002) menjadi faktor utama yang menentukan kemudahan navigation. Inilah yang mendasari hipotesis kedua. Hipotesis 3 situs yang lebih mudah dinavigasi berhubungan positif dengan kepuasan pengguna

Page 5 of 20


Aspek Interaktivitas Manipulasi dan pemanfaat informasi yang disediakan sebuah website sangat dipengaruhi oleh desain antarmuka. Kemampuan untuk menyediakan interaksi yang bisa dikustomisasi dan dipersonalisasi yang memungkinkan sebuah situs bisa mendiferensiasi produk dan jasa (Palmer dan Griffith 1998) dalam Palmer (2002) interaksi memasukan didalamnya kemampuan untuk mengkustomisasi tampilan, feel, dan content sebagaimana interaksi bagi pengguna. Ini menjadi dasar hipotesis ketiga. Hipotesis 4 interactivity situs berpengaruh positif dengan kepuasan pengguna Aspek Responsiveness Evans dan Wurster (2000) dalam Palmer (2002) menyarankan umpan balik dan akses kepada FAQ sebagai unsure penting dalam kualtias sebuah situs. Repsonsiveness adalah kunci penting dari aspek konsumen ketika berbelanja di web (Jarvenpaa dan Todd 1997) dalam Palmer (2002). Responsiveness didefinisi sebagai adanya umpan balik pada konsumen dan adanya respon dari pengelola situs. Hipotesis 5 responsiveness sebuah situs terkait positif dengan kepuasan pengguna Penelitian ini hanya menggunakan penilaian pengguna dan tidak menggunakan pengukuran oleh agen seperti dilakukan oleh Palmer (2002), karena seperti disampaikan oleh Palmer sendiri, kemungkinan bias sangat besar dalam penggunaan agent sebagai penilai karena hanya memperhatikan delay pada server bukan pada client. Sementara infrastruktur internet di Indonesia masih berada di tahap awal dengan perbedaan dan fluktuasi kualitas yang tinggi.

Page 6 of 20


Gambar 1: Model Penelitian

METODA PENELITIAN Sampling dilakukan dengan teknik convenience sampling untuk kemudian responden diberikan kuesioner berdasar variabel indicator sebagaimana disusun oleh Palmer (2002) Tabel 3: Variabel Independen dan Dependen Variabel Laten Independen Indikator Content Amount of Information / Jumlah Informasi CON Richness of Information / Kekayaan Informasi Quality of Information / Kualitas Informasi Variation of Information / Variasi Informasi Speed Speed between Pages / Kecepatan antarhlm SPD Initial Speed / Kecepatan awal Navigation Layout / Tataletak NAV Link / Tautan Organization / Pengaturan Sequence / Sekuens Interactivity Interactivity / Interaktivitas INT Customization / Kustomisasi

Kode CON1 CON2 CON3 CON3 SPD1 SPD2 NAV1 NAV2 NAV3 NAV4 INT1 INT2

Page 7 of 20


Responsivess RES

Help / Bantuan Feedback / Umpan Balik

RES1 RES2

Variabel Laten Dependen Satisfaction SAT

Indikator Duration / Durasi Pemakaian Frequency / Frekuensi Pemakaian Satisfaction / Frekuensi Pemakaian

Kode SAT1 SAT2 SAT3

Penelitian ini menggunakan alat analisis Structural Equation Modeling (SEM) dengan metode alternatif yaitu Partial Least Square (PLS). Software yang digunakan adalah software SmartPLS versi 2.0 M3 Menurut Wold (1985) dalam Ghozali (1996), PLS merupakan metode analisis yang powerful karena tidak didasarkan banyak asumsi. Data tidak harus terdistribusi normal multivariate (indikator dengan skala kategori sampai ratio dapat digunakan pada model yang sama), dan jumlah sampel tidak harus besar (dapat berkisar 30-100 kasus). Spesifikasi Model dengan PLS Model path analysis (analisis jalur) semua variabel laten dalam Partial Least Square (PLS) terdiri dari tiga set hubungan: 1. Inner Model Inner model menggambarkan hubungan antar variabel laten berdasarkan pada substantive theory. Model persamaannya dapat ditulis seperti di bawah ini. η = β 0 + β η | + Γξ + ζ Dimana η menggambarkan vektor endogen (dependen) variabel laten, ξ adalah vektor variabel laten eksogen, dan ζ adalah vektor variabel residual (unexplained variance). 2. Outer Model Outer Model mendefinisikan bagaimana setiap blok indikator berhubungan dengan variabel latennya. Blok dengan indikator berhubungan dengan variable latennya. Blok dengan indikator refleksif dapat ditulis persamaannya sebagai berikut: x = Λ xξ + ε x y = Λ yη + ε x Dimana x dan y adalah indikator atau manifest variabel untuk variabel laten eksogen (ξ) dan endogen (η). Sedangkan Λx dan Λy merupakan matrik loading yang menggambarkan koefisien regresi sederhana yang menghubungkan variable laten dengan indikatornya. Residual yang diukur dengan εy dan εx dapat diinterprestasikan sebagai kesalahan pengukuran atau noise.

Page 8 of 20


3. Weight Relation Weight relation digunakan untuk menciptakan komponen skor variabel laten yang didapat berdasarkan bagaimana inner model dan outer model dispesifikasi. Model persamaannya dapat ditulis:

ξb = ∑ kbwkb x kb ηi = ∑ kiwki y ki Dimana wkb dan wki adalah k weight yang digunakan untuk membentuk estimasi variabel laten ξb dan ηi. Estimasi variabel laten adalah linier agregat dari indicator dengan nilai weight pada prosedur estimasi PLS dispesifikasikan oleh inner model dan outer model. Simbol η adalah vektor variabel laten endogen (dependen) dan simbol ξ adalah vektor variabel laten eksogen (independen), simbol ζ merupakan vektor residual dan simbol β serta Г adalah matrik koefisien jalur (path coefficient).

Evaluasi Model Menurut Chin (1998) dalam Ghozali (2006) Partial Least Square (PLS) tidak mengasumsikan adanya distribusi tertentu untuk estimasi parameter, maka teknik parametik untuk menguji signifikansi parameter tidak diperlukan. Model evaluasi Partial Least Square (PLS) berdasarkan pada pengukuran prediksi yang mempunyai sifat non parametrik. Outer model (measurement model) dengan indikator refleksif dievaluasi dengan convergent validity dan discriminant validity dari indikatornya dan composite reliability untuk block indikator. Menurut Stone (1974) dan Geisser (1975) yang dikutip Ghozali (2006) model struktural atau inner model dievaluasi dengan melihat persentase variance yang dijelaskan dengan melihat nilai R square untuk konstruk laten dependen dan juga melihat besarnya koefisien jalur strukturalnya. Stabilitas dari estimasi ini dievaluasi dengan menggunakan uji t-statistik yang diperoleh lewat prosedur bootstraping.

Model Pengukuran (Outer Model) Convergent validity dari model pengukuran dengan refleksif indikator dinilai berdasarkan korelasi antara item score/component score dengan construct score yang dihitung dengan Partial Least Square (PLS). Menurut Chin (1998) dalam Ghozali (2006), ukuran refleksif individual dikatakan tinggi jika berkorelasi lebih dari 0,70 dengan konstruk yang ingin diukur. Namun untuk penelitian tahap awal dari pengembangan skala pengukuran nilai loading 0,50 sampai 0,60 dianggap cukup. Discriminant validity dari model pengukuran dengan indikator refleksif dinilai berdasarkan cross loading pengukuran dengan konstruk. Jika korelasi konstruk dengan item pengukuran lebih besar daripada ukuran konstruk lainnya, maka menunjukkan bahwa konstruk laten memprediksi ukuran pada blok mereka lebih baik daripada ukuran pada blok lainnya. Fornell dan Larcker (1981) dalam Ghozali (2006) mengatakan bahwa metode lain untuk mengukur discrimanant validity adalah membandingkan nilai square root of average variance extracted (AVE) setiap konstruk

Page 9 of 20


dengan korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya dalam model. Jika nilai akar AVE setiap konstruk lebih besar daripada nilai korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya dalam model, maka dikatakan memiliki nilai discriminant validity yang baik. Composite reliability blok indikator yang mengukur suatu konstruk dapat dievaluasi dengan ukuran internal consistency yang dikembangkan oleh Werts, Linn dan Joreskog (1974) yang dikutip (Ghozali, 2006), sedangkan menurut Fornell dan Larcker (1981) yang dikutip Ghozali (2006) menyatakan bahwa pengukuran Average Variance Extracted (AVE) dapat digunakan untuk mengukur raliabilitas component score variabel laten dan hasilnya lebih konservatif dibandingkan dengan composite reliability.

Model Struktural (Inner Model) Model struktural dievalusi dengan menggunakan R-square untuk konstruk dependen, dan uji t serta signifikansi dari koefisien parameter jalur struktural. Dalam menilai model dengan Partial Least Square (PLS) dengan melihat R-square untuk setiap variabel laten dependen. Interprestasinya sama dengan interprestasi pada regresi. Perubahan pada nilai Rsquare digunakan untuk melihat pengaruh variable laten independen tertentu terhadap variabel laten dependen apakah mempunyai pengaruh yang substantive. HASIL PENELITIAN Sampel Dan Pengumpulan Data Kuesioner disebarkan pada 100 responden dengan 56 yang kembali dan semuanya bisa diolah (response rate 56%). Jumlah ini memenuhi besaran sampel minimal yang disyaratkan PLS yaitu 30 sampel. Berikut profil demografi dari responden yang menjadi subjek penelitian. Tabel 4: Demografi Berdasar Jenis Kelamin Frequency 1 (Laki-laki) 34 2 (Perempuan) 20 Total 54 System 2 56

Valid

Missing Total

Percent 60.7 35.7 96.4 3.6 100.0

Valid Percent 63.0 37.0 100.0

Cumulative Percent 63.0 100.0

Tabel 5: Demografi Berdasar Jenis Usia

Valid

17

Frequency Percent 2 3.6

Valid Percent 3.7

Cumulative Percent 3.7

Page 10 of 20


18 20 21 22 23 24 28 Total Missing System Total

6 7 20 12 5 1 1 54 2 56

10.7 12.5 35.7 21.4 8.9 1.8 1.8 96.4 3.6 100.0

11.1 13.0 37.0 22.2 9.3 1.9 1.9 100.0

14.8 27.8 64.8 87.0 96.3 98.1 100.0

Uji Validitas dan Reliabilitas Convergent Validity Convergent validity dinilai berdasarkan korelasi antara skor indikator dengan skor konstruk yang dihitung dengan Partial Least Square (PLS). Convergent validity digunakan untuk mengetahui validitas setiap hubungan antara indikator dengan konstruk (variabel) latennya. Ukuran refleksif individual dikatakan tinggi jika berkorelasi lebih dari 0,70 dengan konstruk yang ingin diukur. Namun untuk penelitian tahap awal dari pengembangan skala pengukuran nilai loading 0,50 sampai 0,60 dianggap cukup (Ghozali, 2006). Berdasarkan kriteria ini, indikator-indikator yang loadingnya kurang dari 0,50 di drop dari analisis dan dilakukan reestimate. Tabel menunjukkan nilai outer loading.

Tabel 6: Outer Loadings Original Sample Mean Standard Deviation Standard Error t-statistics Sample (O) (M) (STDEV) (STERR) CONTENT (CON) CON1

0.813080

0.807881

0.062893

0.062893

12.927899

CON2

0.811273

0.808640

0.044540

0.044540

18.214608

CON3

0.859513

0.862086

0.032009

0.032009

26.852029

CON4

0.861090

0.860314

0.035309

0.035309

24.387430

SPD1

0.926412

0.893801

0.207510

0.207510

4.464413

SPD2

0.887501

0.860313

0.176372

0.176372

5.031984

0.729332

0.713940

0.103473

0.103473

7.048506

SPEED

NAVIGATION (NAV) NAV1

Page 11 of 20


NAV2

0.800815

0.788765

0.072354

0.072354

11.067969

NAV3

0.871023

0.860143

0.041538

0.041538

20.969469

NAV4

0.822573

0.814147

0.078498

0.078498

10.478893

INT1

0.613762

0.565045

0.368493

0.368493

1.665601

INT2

0.956942

0.843506

0.285037

0.285037

3.357261

RES1

0.898642

0.636649

0.563557

0.563557

1.594591

RES2

0.873707

0.690963

0.505570

0.505570

1.728163

SAT1

0.699552

0.691423

0.130131

0.130131

5.375762

SAT2

0.618350

0.608310

0.149384

0.149384

4.139346

SAT3

0.931183

0.916777

0.039978

0.039978

23.292614

INTERACTIVITY (INT)

RESPONSIVENESS (RES)

SATISFACTION (SAT)

Dari hasil pengujian outer loading tidak ada nilai original sample di bawah 0,5 jadi semua variable indikator bisa dimasukkan dalam model.

Discriminant Validity Discriminant validity digunakan untuk menunjukkan bahwa konstruk (variabel) laten memprediksi ukuran pada blok mereka lebih baik daripada ukuran pada blok lainnya. Discriminant validity dapat dilihat dari nilai cross loading. Nilai korelasi indikator terhadap konstruknya harus lebih besar dibandingkan nilai korelasi antara indikator dengan konstruk lainnya. Tabel 7: Cross Loading antarvariabel Interactivity Speed

Content

INT1

0.613762

0.292484

-0.049769 0.082621 0.395958

0.091084

INT2

0.956942

0.361129

0.089904

0.224715 0.395441

0.434425

SPD1

0.296234

0.926412

0.240793

0.306490 0.446538

0.309624

SPD2

0.438496

0.887501

0.214150

0.250426 0.496028

0.424955

CON1

0.040751

0.148778

0.813080

0.438933 0.029000

0.208955

CON2

-0.038730

0.142333

0.811273

0.456079 0.284647

0.097012

CON3

0.057454

0.319506

0.859513

0.536441 0.313016

0.104838

CON4

0.152510

0.210507

0.861090

0.407338 0.085622

0.270359

SAT1

0.102751

0.029912

0.186641

0.699552 0.063980

-0.043605

SAT2

0.148924

0.273315

0.113703

0.618350 0.195900

-0.016087

Kepuasan Navigation Respons

Page 12 of 20


SAT3

0.209699

0.315876

0.642958

0.931183 0.408204

0.188019

NAV1

0.411185

0.388156

0.263640

0.237468 0.729332

0.198375

NAV2

0.430969

0.486556

0.035099

0.294999 0.800815

0.294925

NAV3

0.309132

0.501541

0.221492

0.329220 0.871023

0.060977

NAV4

0.351160

0.293857

0.217001

0.320170 0.822573

0.001679

RES1

0.287773

0.323416

0.157751

0.120972 0.130402

0.898642

RES2

0.420861

0.385165

0.192529

0.109091 0.156958

0.873707

Pada tabel terlihat semua loading korelasi antara masing-masing variable lebih besar daripada loading korelasi dengan variabel lainnya. Hal ini menunjukkan konstruk laten mampu memprediksi ukuran pada blok mereka lebih baik daripada ukuran pada blok lainnya. Artinya semua variable memiliki discriminant variable yang baik Composite Reliability dihitung berdasar Alpha Cronbach dengan kriteria nilai di atas 0,7 bagi sebuah variable untuk bisa dikatakan reliabel.

Tabel 8: Composite Reliability Variabel (Cronbach’s α) Content (CON)

0.903102

Speed (SPD)

0.902836

Navigation (NAV)

0.881919

Interactivity (INT)

0.777124

Responsiveness (RES) 0.879820 Satisfaction (SAT)

0.800434

Pada tabel terlihat semua variabel laten dapat diterima. Pengukuran dengan composite reliability semua variabel berada di atas 0,70. Dengan demikian, konstruk yang dibangun menunjukkan akurasi dan ketepatan dari pengukurnya atau reliabel.

Page 13 of 20


Pengujian Hipotesis Tabel 9: Path Coefficients Original Sample

Sample Mean

Standard Deviation

Content (CON)

0.502152

0.496356

0.064557

0.064557

7.778437

Speed (SPD)

0.076602

0.071218

0.121717

0.121717

0.629341

Navigation (NAV)

0.183154

0.196967

0.115240

0.115240

1.589326 0.382489

Interactivity (INT)

0.097775

0.111279

0.100627

0.100627

0.971663

Responsiveness (RES)

-0.067289

-0.057148

0.101809

0.101809

0.660928

Standard Error t-statistic R-Square

Pada tabel variabel dapat dilihat bahwa nilai R-square sebesar 0,382. Hal ini berarti Satisfaction yang dapat dijelaskan oleh variabel Interactivity, Speed, Content, Navigation, dan Responsiveness adalah sebesar 38,2% sedangkan sisanya 61,8% dijelaskan oleh variabel lain diluar penelitian ini.

Hipotesis 1: tingginya kualitas content pada situs berhubungan positif dengan kepuasan pengguna Uji hubungan antara variabel laten Content dan Satisfaction tampak pada nilai T-statistik hitung yaitu sebesar 7,778 signifikan karena lebih besar dari T-tabel yaitu 1,960 dengan tingkat signifikansi 0,05. Hasil uji T menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara Content dan Satisfaction. Koefisien parameter hubungan antara Content dan Satisfaction sebesar 0,502 bernilai positif. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa H1 dapat diterima. Terdapat hubungan positif yang signifikan antara Content dan Satisfaction.

Hipotesis 2: Situs jejaring sosial dengan akses lebih cepat berhubungan positif dengan kepuasan oleh pengguna Uji hubungan antara variabel laten Speed dan Satisfaction tampak pada nilai T-statistik hitung yaitu sebesar 0,629 tidak sign ifikan karena lebih kecil dari T-tabel yaitu 1,960 dengan tingkat signifikansi 0,05. Hasil uji T menunjukkan bahwa tidak terdapat hubungan yang signifikan antara Speed dan Satisfaction. Koefisien parameter hubungan antara Speed dan Satisfaction sebesar 0,076 bernilai positif. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa H2 tidak dapat diterima. Tidak terdapat hubungan positif yang signifikan antara Speed dan Satisfaction.

Hipotesis 3: situs yang lebih mudah dinavigasi berhubungan positif dengan kepuasan pengguna

Page 14 of 20


Uji hubungan antara variabel laten Navigation dan Satisfaction tampak pada nilai Tstatistik hitung yaitu sebesar 1,589 tidak signifikan karena lebih kecil dari T-tabel yaitu 1,960 dengan tingkat signifikansi 0,05. Hasil uji T menunjukkan bahwa tidak terdapat hubungan yang signifikan antara Navigation dan Satisfaction. Koefisien parameter hubungan antara Navigation dan Satisfaction sebesar 0,183 bernilai positif. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa H3 tidak dapat diterima. Tidak terdapat hubungan positif yang signifikan antara Navigation dan Satisfaction.

Hipotesis 4: interactivity berpengaruh positif dengan kepuasan pengguna Uji hubungan antara variabel laten Interactivity dan Satisfaction tampak pada nilai Tstatistik hitung yaitu sebesar 0,971 tidak signifikan karena lebih kecil dari T-tabel yaitu 1,960 dengan tingkat signifikansi 0,05. Hasil uji T menunjukkan bahwa tidak terdapat hubungan yang signifikan antara Interactivity dan Satisfaction. Koefisien parameter hubungan antara Interactivity dan Satisfaction sebesar 0,097 bernilai positif. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa H4 tidak dapat diterima. Tidak terdapat hubungan positif yang signifikan antara Interactivity dan Satisfaction

Hipotesis 5: responsiveness sebuah situs terkait positif dengan kepuasan pengguna Uji hubungan antara variabel laten Responsiveness dan Satisfaction tampak pada nilai Tstatistik hitung yaitu sebesar 0,66 tidak signifikan karena lebih kecil dari T-tabel yaitu 1,960 dengan tingkat signifikansi 0,05. Hasil uji T menunjukkan bahwa tidak terdapat hubungan yang signifikan antara Responsiveness dan Satisfaction. Koefisien parameter hubungan antara Responsiveness dan Satisfaction sebesar 0,067 bernilai negatif. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa H1 tidak dapat diterima. Tidak terdapat hubungan positif yang signifikan antara Responsiveness dan Satisfaction.

KESIMPULAN DAN SARAN Berdasarkan analisis faktor-faktor (variabel independen) yang berpengaruh terhadap satisfaction (variabel dependen) dalam penggunaan situs jejaring sosial pada bagian sebelumnya, dapat dilihat pada table yang merupakan rangkuman hasil pengujian t-statistik terhadap hipotesis ke-1 sampai dengan hipotesis ke-5 Tabel 10: Ringkasan Hasil Hipotesis Content (CON) Speed (SPD) Navigation (NAV) Interactivity (INT) Responsiveness (RES)

Koefisien 0.502152 0.076602 0.183154 0.097775 -0.067289

t-hitung 7.778437 0.629341 1.589326 0.971663 0.660928

t-tabel 1,96 1,96 1,96 1,96 1,96

Hasil pengujian H1 diterima H2 tidak diterima H3 tidak diterima H4 tidak diterima H5 tidak diterima

Page 15 of 20


Gambar 2: Hasil Penelitian

Hanya satu hipotesis yang diterima yaitu hipotesis ketiga, hubungan positif antara konten dengan kepuasan pengguna. Dengan signifikansi yang jauh melampaui koefisien yang lain. Hal ini menandakan betapa besar pengaruh konten pada kepuasan penggunaan situs jejaring sosial jauh di atas faktor lain. Penelitian empirik lain yang juga membahas hal ini belum ditemukan, namun hal ini sesuai dengan paparan dari Boyd dan Ellison (2007) tentang pentingnya informasi pertemanan bagi pengguna sebuah situs jejaring sosial. Penelitian ini memberikan bukti empiris tidak signifikannya aspek lain pada kepuasan pengguna situs jejaring sosial. Meninjau ulang penelitian awal dari Palmer (2002) pada setting situs secara umum, berikut adalah temuan dari studi Palmer. Table 11 Hasil Regresi oleh Palmer (2002) (Constant)

Coefficients 1,89

Std. Error 0,61

Std Coefficient

t 3,12

Sig, 0,002

Page 16 of 20


Speed Navigation Content Interactivity Multimedia R2 = 0,44

-0,48 0,21 0,28 0,02 0,12

0,27 0,08 0,09 0.06 0,18

0,37 0,27 0,26 0,04 0,06

-1.81 2,75 3,00 0,53 0,67

0,086 0.007 0,003 0,60 0,51

Pada aplikasi model oleh Palmer (2002), Palmer menemukan bahwa selain aspek konten, aspek navigasi juga penting bagi kesuksesan sebuah situs. Namun pada setting khusus seperti pada situs jejaring sosial, aspek navigasi tak menunjukkan signifikansi yang mencukupi meskipun memang lebih tinggi dari aspek-aspek lainnya. Meninjau hasil uji validitas dan reliabilitas yang dilakukan, model yang dibuat oleh Palmer ini sudah memenuhi syarat valid dan reliabel. Meski demikian nilai R2 yang tak terlalu tinggi menunjukkan masih banyak faktor lain yang mempengaruhi kepuasan pengguna situs jejaring sosial.

Simpulan 1. Terdapat hubungan positif signifikan antara variabel Content dengan variabel Satisfaction 2. Tidak terdapat hubungan positif signifikan antara variabel Speed dengan variabel Satisfaction 3. Tidak terdapat hubungan positif signifikan antara variabel Navigation dengan variabel Satisfaction 4. Tidak terdapat hubungan positif signifikan antara variabel Interactivity dengan variabel Satisfaction 5. Tidak terdapat hubungan positif signifikan antara variabel Responsiveness dengan variabel Satisfaction 6. Keseluruhan variabel hanya mampu menjelaskan 38,2% persen dari seluruh faktor yang mempengaruhi satisfaction Implikasi bagi pebisnis dan pengelola situs Penelitian ini memberikan pengatahuan tentang faktor-faktor yang mempengaruhi kesuksesan sebuah situs dari segi kepuasannya. Penggunaan pengukuran berdasar speed akses sangat relevan dengan aspek infrastruktur di Indonesia. Meski demikian faktor-faktor lain juga sangat berpengaruh dan bisa menjadi pertimbangan dalam membangun dan mengelola sebuah situs. Pada kasus khusus situs jejaring sosial seperti pada temuan empirik penelitian ini, ternyata hanya faktor kontenlah yang signifikan mempengaruhi kepuasan pengguna. Tanpa mengesampingkan faktor lainnya, faktor konten inilah yang harus diperhatikan dalam pembuatan dan pengelolaan sebuah situs jejaring sosial. Dan juga agar aspek lain dirancang khusus untuk mendukung aspek ini.

Page 17 of 20


Kesuksesan sebuah situs sangat penting bagi bisnis berbasis internet. Penelitian ini memberi bukti empiris berdasar metrik-metrik yang diusulkan Palmer (2002) yang bisa digunakan untuk mengidentifikasi elemen sebuah situs yang sukses. Sebagaimana Fenton (2004) berpendapat dalam analisisnya tentang kompleksitas metrik sebuah perangkat lunak, bahwa ada tantangan dalam pencarian sebuah pengukuran umum terkait dengan karakteristik, kinerja, dan penggunaan sebuah situs.

Saran Penelitian berikutnya perlu memperluas sampel yang digunakan dan mengkaji lebih lanjut aspek-aspek lain dalam kepuasan pengguna situs secara umum dan situs jejaring sosial secara khusus. Penelitian ini dilakukan dengan setting yang sangat sempit. Tak tertutup kemungkinan bagi masuknya metrik lain terutama yang lebih kontekstual terkait dengan jenis-jenis situs lain dengan setting Indonesia. Sebagaimana juga disarankan oleh Palmer (2002) penilaian oleh pengguna mungkin juga perlu diperkuat oleh penilaian oleh software penilai atau agen untuk mendapat hasil yang lebih robust. Tentu dengan teknik sampling yang tepat agar tak terjadi bias karena fluktuasi dan perbedaan kualitas yang terlalu tinggi di Indonesia.

Page 18 of 20


DAFTAR PUSTAKA Achjari, Didi, 2004, Partial Least Squares: Another Method of Structural Equation Modelling Analysis, Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia, FEB UGM Boyd, D. M., & Ellison, N. B. ,2007, Social network sites: Definition, history, and scholarship. Journal of Computer-Mediated Communication, 13(1), article 11 Fenton, N., 1994, Software measurement—A necessary scientific basis. IEEE Transaction and Software Engineeringg. 20(3) IEEE Ghozali, Imam. 2006. Stuctural Equation Modeling, Metode Alternatif dengan Partial Least Square (PLS). Semarang: Badan Penerbit-Undip Goldberg, S., 2007, Analysis: Friendster is doing just fine. Digital Media Wire. July 30, 2007 from http://www.dmwmedia.com/news/2007/05/14/analysis-friendster-isdoing-just-fine Haythornthwaite, C., 2005, Social networks and Internet connectivity effects. Information, Communication, & Society, 8 (2), 125-147. Hiltz, S. Roxanne, dan Turoff, Murray, 1993, The Network Nation, Addison-Wesley Palmer, Jonathan, W. 2002, Web Site Usability, Design, and Performance Metrics, Information Systems Research, halaman 151 Pingdom, 2008, Social network popularity around the world http://royal.pingdom.com/2008/08/12/social-network-popularity-around-the-world/

Page 19 of 20


Sekaran, Uma, 2006, Research Method for Business: A Skill Building Approach, John Wiley and Sons

Page 20 of 20

Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kepuasan Pengguna Situs Jejaring Sosial

Recommend Documents