JURNAL TEKNIK POMITS
1
ANALISIS KUALITAS PADA APLIKASI FUEL DISTRIBUTION DI PT PERTAMINA UPMS V SURABAYA TERHADAP ASPEK KEPUASAN PENGGUNA Dian Lukitasari, Achmad Holil Noor Ali, Hanim Maria Astuti Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Tekhnologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 E-mail:
[email protected]
Abstrak - Sistem informasi perusahaan sejatinya tidak terlepas dari penggunaan aplikasi dalam menunjang keberlangsungan proses bisnisnya. Idealnya suatu perusahaan perlu melakukan analisis terhadap kualitas aplikasi yang digunakan. Kepuasan pengguna adalah salah satu aspek yang dapat digunakan untuk menganalisis kualitas pada aplikasi. Untuk mengetahui sejauh mana kepuasan pengguna tersebut dapat dilakukan analisis kualitas terhadap tiga aspek kualitas pada model kesuksesan Sistem Informasi menurut McDelone dan McLean. Ketiga aspek kualitas tersebut yaitu kualitas sistem, kualitas layanan dan kualitas informasi. PT Pertamina UPMS V di sini sebagai perusahaan yang menerapkan aplikasi Fuel Distribution menganggap penting adanya evaluasi kualitas aplikasi karena mereka memiliki masalah antara lain: 1) kurangnya ketanggapan dalam menanggapi komplain para pengguna, 2) kurangnya perlindungan yang diberikan terhadap informasi para pengguna yang mana satu hak akses digunakan untuk lebih dari satu pengguna, 3) adanya fitur yang dirasa kurang bermanfaat pada aplikasi, 4) adanya pengguna yang merasa kurang mudah untuk menggunakan aplikasi, 5) masih kurangnya ketersediaan sistem ketika dibutuhkan oleh pengguna. Permasalahan tersebut menyiratkan bahwa ketiga aspek kualitas yaitu kualitas sistem, layanan dan informasi belum dapat terpenuhi sehingga kepuasan pengguna masih dipertanyakan. Tujuan penelitian ini yaitu telah dilakukan analisis terhadap kualitas aplikasi kepada aspek kepuasan pengguna berdasarkan model kesuksesan sistem informasi menurut McDelone dan McLean. Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan cara kuantitatif melalui penyebaran kuisioner yang ditujukan kepada para stakeholder pengguna aplikasi Fuel Distribution. Alat bantu analisis yang digunakan adalah SPSS untuk melakukan kevalidan data yang terkumpul untuk selanjutnya dilakukan pengujian hipotesis dengan menggunakan metode SEM-GSCA. Hasil dari penelitian ini nantinya akan diketahui seberapa besar hubungan antara kualitas aplikasi Fuel Distribution dengan kepuasan pengguna dan usulan rekomendasi perbaikan yang mengarah pada implikasi manajerial sebagai langkah peningkatan kualitas serta kesuksesan aplikasi Fuel Distribution. Kata kunci: Model Kesuksesan Sistem Informasi, Fuel Distribution, Kepuasan pengguna, kualitas sistem, kualitas informasi, kualitas layanan
I. PENDAHULUAN Perkembangan dunia bisnis yang semakin cepat menuntut setiap organisasi yang berkembang untuk dapat secara sadar dan proaktif melakukan perubahan-perubahan yang bisa merespon perkembangan tersebut sehingga menjadikan informasi menjadi sumber daya organisasi yang
paling dibutuhkan saat ini. Hal ini mendorong organisasi secara optimal memanfaatkan teknologi informasi. Teknologi Informasi merupakan salah satu faktor kunci dalam proses menentukan kebijakan strategis perusahaan. Seperti yang ada di PT Pertamina UPMS V Surabaya beragam aplikasi digunakan untuk menunjang kinerja satu divisi dengan yang lain yang ada di sana. Salah satunya penggunaan aplikasi Fuel Distribution sejak tahun 2008.Aplikasi Fuel Distribution ini berfungsi untuk membantu mengetahui pergerakan arus minyak se-Jawa Timur dan Balinus yang berpusat di PT Pertamina UPMS V Surabaya. Keberhasilan suatu sistem informasi termasuk juga kepuasan pengguna dapat dilihat dari tiga segi kualitas, yaitu berdasarkan kualitas sistem, kualitas informasi dan kualitas layanan (McDelone & McLean, 2003). Dengan terpenuhinya semua kualitas tersebut maka akan memberikan rasa puas terhadap pengguna untuk membantu pekerjaan mereka. Pada akhirnya dapat meningkatkan kinerja pengguna di perusahaan. Berdasarkan wawancara dengan pihak penggunaan aplikasi Fuel Distribution yang ada di Pertamina UPMS V, menyatakan bahwa saat ini belum ada evaluasi mengenai kepuasan pengguna yang dilakukan dan kebutuhan pengguna dianggap belum dapat dipenuhi secara utuh. Beberapa hal masih dikeluhkan oleh penggunanya antara lain: 1) kurangnya tanggapan secara maksimal terhadap komplain atau pertanyaan pengguna, 2) kurangnya perlindungan yang diberikan terhadap informasi para pengguna yang mana satu hak akses digunakan untuk lebih dari satu pengguna, 3) adanya fitur yang dirasa berfungsi kurang maksimal pada aplikasi, 4) adanya pengguna yang merasa kurang memahami cara menginputkan data pada aplikasi, 5) ketersediaan sistem yang masih kurang maksimal ketika sistem dibutuhkan oleh pengguna. Dari permasalahan tersebut menyiratkan bahwa ke3 aspek masing-masing kualitas yakni kualitas sistem, kualitas informasi dan kualitas layanan belum terpenuhi sehingga kepuasan pengguna masih dipertanyakan. Dengan penjabaran di atas maka pada makalah ini dilakukan penelitian dan survei lapangan terkait penggunaan aplikasi Fuel Distribution. Analisis pengukuran kesuksesan suatu aplikasi yang dilakukan, meliputi tiga aspek kualitas yakni kualitas sistem, kualitas informasi dan kualitas layanan untuk membuktikan pengaruhnya terhadap kepuasan pengguna aplikasi Fuel Distribution dengan tujuan membantu pihak PT Pertamina UPMS V Surabaya melakukan evaluasi. Hal ini dimaksudkan agar dapat meningkatkan produkitfitas dan kesuksesan aplikasi Fuel Distribution dalam keberlangsungan proses bisnis pembuatan laporan bahan bakar
JURNAL TEKNIK POMITS
minyak, sejauh mana kualitas aplikasi terpenuhi terhadap aspek kepuasan penggunanya.
II. METODOLOGI 2.1 Metode Pengerjaan Penelitian Metode Penelitian merupakan sebuah tahapan pengerjaan final project. Bagian ini merupakan bagian yang penting, karena dapat digunakan sebagai panduan pengerjaan final project agar dapat diselesaikan secara terarah, teratur, dan sistematis.
2
III. KAJIAN PUSTAKA 3.1 Sekilas tentang Aplikasi Fuel Distribution Aplikasi ini telah dibuat sejak tahun 2008 oleh divisi IT di PT Pertamina (Persero) Upms V Surabaya yang kemudian digunakan untuk membantu kinerja di divisi keuangan. Penggunaan Aplikasi ini berpusat di Surabaya dan digunakan di beberapa lokasi lain yang tersebar di area Jawa Timur dan Balinus. Data yang di peroleh berupa laporan cetak maupun data excel yang berasal dari fungsi distribusi arus minyak dan SAP.
3.2 Kepuasan Pengguna
Gambar 1 Flowchart Pengerjaan Makalah
Tahap pertama yang harus dilakukan adalah mengidentifikasikan permasalahan dalam penelitian ini, tahap ini merupakan tahap awal dalam melakukan penelitian. Tahap identifikasi awal ini terdiri dari studi pustaka, mengumpulkan data informasi tempat studi kasus, merancang model struktural dan mengidentifikasi indikator masing-masing variable. Tahap kedua dalam penelitian ini adalah pra pengumpulan data dengan menguji model structural dengan hipotesis sebagai berikut : 1. H1: Kualitas sistem berpengaruh terhadap kepuasan pengguna aplikasi Fuel Distribution 2. H2: Kualitas informasi berpengaruh terhadap kepuasan pengguna aplikasi Fuel Distribution 3. H3: Kualitas layanan berpengaruh terhadap kepuasan pengguna aplikasi Fuel Distribution. Tahap ketiga setelah kusioner sudah diverifikasi maka kuisioner siap disebarkan yaitu ke seluruh pengguna di lokasi Region/unit dan TBBM serta DPPU se-Jatim Balinus. Tahap keempat adalah analisis data yang merupakan cara yang digunakan untuk mengetahui sejauh mana variabel satu dengan yang lain saling mempengaruhi atau tidak. Agar data yang terkumpul dapat dipahami oleh pembaca, maka data harus diolah dan dianalisis sehingga dapat dijadikan sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan. Tahap kelima adalah memberikan rekomendasi perbaikan yang berisi mengenai kenyataan yang terjadi sesungguhnya di PT Pertamina UPMS V dengan mengacu berdasarkan kekurangan yang dirasakan dari penilaian langsung dari presepsi pengguna terhadap aplikasi Fuel Distribution ini. Untuk selanjutnya membuat kesimpulan dan saran kedepan dari hasil analisis yang telah dilakukan tahap demi tahap di atas.
Menurut peneliti [1] Kepuasan didefinisikan sebagai perasaan senang atau kecewa yang ditunjukkan seseorang yang timbul atas perbandingan atas kesannya terhadap suatu kinerja atau produk yang dihasilkan dengan harapannya. Sedangkan kinerja adalah capaian atas hasil dari pelaksanaan tugas yang telah dilakukannya (Kotler, 2003). Sedangkan user atau pengguna memiliki definisi yaitu seorang yang menggunakan teknologi informasi (TI) untuk membantu melakukan pekerjaannya maupun dalam kehidupan sehari-harinya [2]. Kepuasan pengguna dianggap sebagai hasil perbandingan antara harapan atau kebutuhan pengguna atas sistem informasi dan kinerja sistem informasi yang diterima [3].
3.2.1Model Dasar Kesuksesan Sistem Informasi Dari kontribusi beberapa penelitian sebelumnya dan akibat perubahan peran dan penanganan sistem informasi yang telah berkembang DeLone dan Mclean memperbarui modelnya dan menyebutnya sebagai Model Kesuksesan Sistem Informasi D&M Diperbarui (Updated D&M IS Success Model). Model yang diusulkan ini merefleksikan ketergantungan dari enam pengukuran kesuksesan sistem informasi.
Gambar 2 Model Kesuksesan Sistem Informasi D&M yang diperbarui
Pada gambar 3 menjelaskan ke-4 elemen atau faktor atau komponen atau pengukuran dari model tersebut yang diterapkan pada penelitian makalah ini adalah sebagai berikut: 1. Kualitas Sistem (System Quality) digunakan untuk mengukur kualitas sistem teknologi informasinya sendiri. 2. Kualitas Informasi (Information Quality) mengukur kualitas keluaran dari sistem informasi.
JURNAL TEKNIK POMITS
3.
4.
Kualitas Pelayanan (Service Quality) awalnya digunakan di penelitian pemasaran (marketing). Penelitian-penelitian sistem informasi yang memasukkan pengukuran kualitas pelayanan ke dalam model D&M meminjamnya dari penelitian pemasaran. Kepuasan Pemakai (User Satisfaction) adalah respon pemakai terhadap penggunaan keluaran sistem informasi.
3.3 Teori KMO, Uji Validitas dan Reliabilitas Sumber data sebuah penelitian ada kalanya menggunakan data dari hasil penyebaran kuesioner seperti pada penelitian ini. Tentunya dalam penyusunan sebuah kuesioner harus benar-benar bisa menggambarkan tujuan dari penelitian tersebut (valid) dan juga dapat konsisten bila pertanyaan tersebut dijawab dalam waktu yang berbeda (reliabel) [4].
3.4 Structural Equation Model SEM bagi para peneliti memberikan kemampuan untuk melakukan analisis jalur (path) dengan variabel laten. Analisis ini sering disebut sebagai generasi kedua dari analisis multivariate (Fonell, 1987). Manfaat utama SEM dibandingkan dengan generasi pertama multivariate seperti principal component analysis, factor analysis, discriminant analysis, yang mana SEM memiliki fleksibilitas yang lebih tinggi bagi peneliti untuk menghubungkan antara teori dan data [5].
3.4.1 Generalized Structured Component Analysis GSCA dapat dipandang sebagai component based SEM dimana variabel laten didefinisikan sebagai komponen tertimbang dari variable observed. GSCA meliputi juga model pengukuran (measurement model) yang menggambarkan hubungan antara indikator dan konstruk. Serta model structural yang menghubungkan antara konstruk. GSCA memberikan ukuran overall model fit yang disebut FIT. Nilai FIT berkisar dari 0 sampai 1.Semakin besar nilai FIT semakin besar variance dari data yang dapat dijelaskan oleh model.Namun demikian nilai FIT dipengaruhi oleh kompleksitas model sehingga dikembangkan Adjusted FIT (AFIT) yang telah memasukkan kompleksitas model. Derajatbebas (degree of freedom) untuk null model (W=0 dan A=0) dan yang merupakan derajat bebas model yang diuji, dan parameter bebas.
IV. ANALISIS DATA
3
Tabel 1 Perbandingan Target dan Relisasi Sampel Kuisioner Responden
Target Sampel (Orang)
Pengguna Aplikasi Fuel Distribution
62
32
Relisasi responden terhadap kenyataan disebabkan karena adanya keterbatasan waktu pengerjaan penelitian. Selain itu pada waktu penyebaran kuisioner jadwal rekonsialisasi yaitu rapat besar pertemuan para karyawan seJatim Balinus yang diadakan dalam masa tri-wulan telah lewat. Dalam masa pengumpulan data kuisioner terkendala atas perijinan untuk metode penyebarannya, karena tepat pada masa mendekati tutup buku tahunan sehingga cukup menunggu waktu dalam menunggu data kuisioner dapat terkumpul. 4.2 Pengolahan Data Kuisioner Pengolahan data berupa analisis deskriptif mengenai demografi responden dan masing-masing pernyataan dalam angket. Pengolahan statistik deskriptif dilakukan pada kuisioner yang memenuhi persyaratan yaitu sebanyak 32 kuisioner. Pengolahan statistik deskriptif dilakukan pada profil responden dan variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian. Pengolahan statistik deskriptif disajikan dalam bentuk pie chart dengan bantuan microsoft excel. Untuk analisis yang dilakukan berdasarkan statistika deskriptif data kuisioner dari skala 1 sampai 5 meliputi item-item pernyataan kepuasan yang diajukan untuk kualitas sistem, informasi maupun layanan, kebanyakan responden masih menjawab skala 4 yaitu jawaban yang menyatakan setuju terhadap itemitem pernyataan kuisioner tersebut. Namun ada pula sekitar 10% responden yang menjawab direntang skala 1 atau 2 yang menyatakan masih sangat tidak setuju atau tidak setuju. 4.3 Uji Asumsi Kualitas Pengukuran Pada uji asumsi kualitas pengukuran yaitu asumsi dimana terpenuhinya data bersifat multinormal dan linearitas, sedangkan untuk menguji kecukupan data yaitu menggunakan uji KMO. Asumsi tersebut sebagai syarat agar data agar dapat dianalisis lebih lanjut. Berikut ringkasan mengenai uji yang telah dilakukan yang dapat di lihat pada tabel di bawah ini: No 1
Pengujian Sampel
Teknik KMO
2
Uji Validitas
Spearman
4.1 Data Penyebaran kuisioner diperuntukkan bagi para pengguna aplikasi Fuel Distribution di lokasi region/unit dan TBBM serta DPPU se-Jatim Balinus. Berikut ini tabel perbandingan antara target dan relisasi dari persebaran angket untuk responden sesuai dengan responden yang diperkirakan sebelumnya.
Realisasi
Hasil masingmasing variabel telah lebih dari batas nilai KMO sebesar 0,5 masingmasing variabel kualitas dan kepuasan
Keterangan uji asumsi KMO terpenuhi atau data telah cukup untuk dianalisis lebih lanjut. item-item pertanyaan yang membentuk variabel untuk
JURNAL TEKNIK POMITS
4
pengguna mempunyai Rhitung lebih besar daripada Rtabel yaitu 0,34
3
Uji Reliabilitas
Standart of Cronbach’s Alpha (Lunaly,19 94)
4
Uji Linearitas
Curve FIT
rata-rata setiap indikator tingkat reliabilitas di atas 0,5 hubungan antara variabel dependent dengan independent telah signifikan, berarti model bersifat linear karena nilai signifikansi kurang dari 5% (P Value < 0,5)
masingmasing kualitas, sudah valid atau mengukur atribut yang sama. Sehingga bisa dilakukan analisis lebih lanjut. telah konsisten responden dalam menjawab pernyataan kuisioner. Asumsi mengenai uji linearitas ini dilakukan karena ingin mengetahui apakah model cocok menggunakan metode linear dan mengetahui tidak adanya kebiasan hubungan antara variabel dependent dengan independent.
V. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Analisis GSCA Di bawah ini akan dijabarkan mengenai hasil analisis output program Gesca dan interpretasinya. Tabel 2 Model Fit Model Fit FIT
0.441
AFIT
0.416
NPAR
19
4.1.1 Identifikasi Goodness of FIT FIT = 0,441 Fit menunjukkan varian total dari semua variabel yang dapat dijelaskan oleh model tertentu. Nilai FIT berkisar dari 0 sampai 1. Jadi, model yang terbentuk dapat menjelaskan semua variabel yang ada sebesar 0,441. Keragaman variabel kualitas sistem, kualitas informasi dan kualitas layanan serta kepuasan pengguna yang dapat dijelaskan oleh model adalah sebesar 44,1% dan sisanya (55,9%) dapat dijelaskan oleh
variabel lain. Hal ini mengartikan bahwa model kurang baik untuk menjelaskan fenomena yang dikaji. 4.1.2 Identifikasi Indikator-indikator Latent Variable - Variabel Kualitas Sistem Untuk variabel kualitas sistem terdapat 5 indikator yang mempengaruhi terbentuknya variabel. Jika dilihat dari nilai estimate pada weight yang diperoleh untuk setiap indikator, indikator kegunaan sistem mencapai nilai CR yang paling tinggi yaitu 1,01 dengan estimate 0,738 yang berarti berpengaruh positif sehingga perlu dipertahankan.
-
Variabel Kualitas Informasi
Untuk variabel kualitas informasi terdapat 5 indikator yang mempengaruhi terbentuknya variabel. Jika dilihat dari nilai estimate pada weight yang diperoleh untuk setiap indikator, indikator keamanan informasi mencapai nilai CR yang paling tinggi yaitu 1,36 dengan estimate 1,074 yang berarti berpengaruh positif sehingga perlu dipertahankan -
Variabel Kualitas Layanan
Untuk variabel kualitas informasi terdapat 5 indikator yang mempengaruhi terbentuknya variabel. Jika dilihat dari nilai estimate pada weight yang diperoleh untuk setiap indikator, indikator Empati mencapai nilai CR yang paling tinggi yaitu 1,26 dengan estimate 1,423 yang berarti berpengaruh positif sehingga perlu dipertahankan. -
Variabel Kepuasan Pengguna
Hasil nilai AVE yang dicapai Kepuasan Pengguna pada penelitian ini sebesar 0.924. Rata-rata nilai AVE berada di atas nilai AVE minimal yang direkomendasikan yaitu 0.5, karena kedua variabel mencapai nilai AVE yang melebihi dari 0,5 sehingga menunjukkan ke-2 indikator penyusun variabel kepuasan pengguna mencapai nilai discriminant validity yang baik. Nilai composite reliability dapat dilihat dari nilai α yang ada di atas nilai α minimal 0.5 sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel kepuasan pengguna Valid dan Reliabel.
4.1.3 Model Hasil Penelitian Tabel 3 Model Struktural
JURNAL TEKNIK POMITS
5
Nilai koefisien jalur dari kualitas sistem ke kepuasan pengguna sebesar 0,570 menunjukan bahwa kualitas sistem berpengaruh positif terhadap kepuasan pengguna, namun pengaruhnya tidak signifikan pada tingkat signifikansi 95% (nilai critical ratio 1,44 < 1,96, dikatakan signifikan pada α = 0,05 jika nilai t statistik/critical ratio > 1,96 atau nilai critical ratio < -1,96). Nilai koefisien jalur dari kualitas informasi ke kepuasan pengguna sebesar -0,231 yang menunjukkan bahwa kualitas informasi berpengaruh negatif terhadap kepuasan pengguna aplikasi Fuel Distribution di PT Pertamina UPMS V Surabaya, namun pengaruhnya tidak signifikan pada tingkat signifikansi 95% (nilai critical ratio 1,44< 1,96, dikatakan signifikan pada α = 0,05 jika nilai t statistik/critical ratio > 1,96 atau nilai critical ratio < -1,96). Nilai koefisien jalur dari kualitas layanan ke kepuasan pengguna sebesar 0,578 menunjukan bahwa kualitas layanan berpengaruh positif terhadap kepuasan pengguna, namun pengaruhnya tidak signifikan pada tingkat signifikansi 95% (nilai critical ratio 1,44 < 1,96, dikatakan signifikan pada α = 0,05 jika nilai t statistik/critical ratio > 1,96 atau nilai critical ratio < -1,96). Sehingga dihubungkan dengan beberapa literatur yang membahas model Kesuksesan Sistem Informasi D&M Diperbarui (Updated D&M IS Success Model) yaitu antara kualitas sistem, informasi, dan layanan terhadap kepuasan pengguna tidak semua menghasilkan korelasi yang signifikan seperti yang dilakukan dalam penelitian [7]. Namun adapun literatur lain yang mengadaptasi model ini dengan studi kasus yang berbeda yaitu signifikansi model struktural yang diterapkan untuk Sistem Informasi E-Government antara kualitas sistem, informasi dan layanan terhadap kepuasan penggunanya [8]. 4.2 Analisis Hipotesis berdasarkan GSCA
Masing-Masing
Jalur
dengan
Berdasarkan analisis yang dilakukan maka menghasilkan hipotesis seperti yang tertulis di bawah ini. 4.2.1 Hasil Hipotesis: Kualitas sistem berpengaruh terhadap kepuasan pengguna (Hipotesis ditolak) Kualitas informasi berpengaruh terhadap kepuasan pengguna (Hipotesis ditolak) Kualitas layanan berpengaruh terhadap kepuasan pengguna (Hipotesis ditolak) Penolakan maupun penerimaan hipotesis di atas disesuaikan dengan hasil evaluasi model struktural pada Tabel
4 6 Model Struktural. Sedangkan untuk nilai kritis yang diperoleh masing-masing kualitas tidak signifikan pada tingkat kepercayaan 95%, sehingga ke-3 aspek kualitas yaitu kualitas sistem, informasi dan layanan ternyata bukanlah merupakan hal yang mempengaruhi atau menjadi prioritas utama yang diinginkan oleh pengguna aplikasi Fuel Distributin di PT Pertamina UPMS V Surabaya, namun kemmungkinan besar lebih kepada hal-hal diluar ke-3 aspek kualitas yang dibahas.
VI. KESIMPULAN DAN SARAN KESIMPULAN Berdasarkan nilai CR hasil analisis menggunakan metode GSCA menunjukkan bahwa model struktural ketiga kualitas yaitu kualitas sistem, informasi dan layanan terhadap kepuasan pengguna aplikasi Fuel Distribution yang diterapkan di PT Pertamina UPMS V Surabaya tidak bersignifikan namun saling berkorelasi dengan beberapa alasan di bawah ini: Berdasarkan nilai FIT atau varian total dari semua variabel yang dapat dijelaskan oleh model suatu penelitian, nilai FIT berkisar dari 0 sampai 1. Untuk model struktural pada penelitian ini hanya dapat menjelaskan semua variabel yang ada sebesar 0,441. Dengan kata lain keragaman variabel kualitas sistem, kualitas informasi dan kualitas layanan serta kepuasan pengguna yang dapat dijelaskan oleh model hanya sebesar 44,1% untuk sisanya 55,9% dapat dijelaskan oleh variabel lain. Hal ini mengartikan bahwa dengan melihat nilai FIT, model masih kurang sempurna untuk digunakan sebagai model yang tepat atau model struktural yang digunakan kurang mewakili untuk menjelaskan fenomena yang dikaji pada penelitian dalam tugas akhir ini yaitu ingin mengetahui sejauh mana kesuksesan aplikasi telah terpenuhi. Model struktural tidak mencapai batas signifikansi T Statistik (> 1,96) atau tingkat kepercayaan 95% pada nilai CR Path Coefficient setelah di jalankan di SEM-GSCA sehingga cenderung model struktural kurang sempurna menggambarkan korelasi antar variabel. Namun karena penelitian ini merupakan riset positivis sehingga berdasarkan dugaan hipotesis yang dibuat di awal hasilnya menyatakan beberapa kondisi yaitu: Menolak H1 yaitu kualitas sistem berpengaruh terhadap kepuasan pengguna Menolak H2 yaitu kualitas informasi berpengaruh terhadap kepuasan pengguna Menolak H3 yaitu kualitas layanan berpengaruh terhadap kepuasan pengguna Dari penolakan hipotesis tersebut dapat dinyatakan bahwa ketiga kualitas memiliki pengaruh terhadap kepuasan pengguna aplikasi Fuel Distribution. Karena walaupun tidak bersignifikan namun untuk kualitas sistem dan layanan memiliki hubungan positif sedangkan
JURNAL TEKNIK POMITS
6
kualitas informasi memiliki hubungan negatif terhadap kepuasan pengguna dan pada penelitian ini belum dapat membuktikan apa yang menjadi penyebab bahwa kualitas informasi ini diterima negatif oleh pengguna aplikasi Fuel Distribution tersebut. Ada beberapa rekomendasi untuk Tim IT PT Pertamina UPMS V Surabaya guna meningkatkan kualitas pada aplikasi Fuel Distribution berdasarkan hasil analisis deskriptif kuisioner yaitu jawaban responden pada skala 1 atau 2 yang menyatakan jawaban ketidaksetuju-an terhadap beberapa pernyataan kepuasan yang diajukan dalam penelitian ini mencapai prosentase lebih dari 10%. Pernyataan tersebut adalah pernyataan beberapa indikator antara lain 1) indikator ketersediaan sistem yaitu mengenai jadwal maintenance atau pemeliharaan aplikasi, 2) indikator respon waktu sistem yaitu kecepatan upload dan download aplikasi, 3) indikator kemudahan beradaptasi sistem di seluruh lokasi TBBM dan DPPU se-Jatim Balinus, 4) indikator kemudahan dimengerti yaitu penyampaian pesan admin, definisi item-item setiap fitur aplikasi, 5) indikator keamanan informasi yaitu keamanan akun atau username setiap pengguna, 6) indikator kesesuaian informasi laporan yang ditampilkan pada aplikasi, 7) indikator ketanggapan yaitu penanganan tim IT terhadap kebutuhan teknis yang terdesak, penyampaian info penyelesaian permasalahan dari tim IT kepada pengguna, dan 8) indikator empati yaitu kebersamaan Tim IT untuk membangun aplikasi yang familier bagi pengguna. Oleh karena itu, ada baiknya Tim IT di Pertamina UPMS V Surabaya dapat mempertimbangkan hal-hal yang mencangkup kualitas sistem, informasi dan layanan tersebut untuk melakukan tindakan peningkatan. SARAN Saran untuk perbaikan Tugas Akhir ini: Seperti yang telah dibahas pada bab 4, perlu melakukan penelitian lebih lanjut mengenai hal-hal apa saja yang membuat ketiga kualitas yaitu kualitas sistem, informasi dan layanan tidak bersignifikansi terhada kepuasan pengguna aplikasi Fuel Distribution. Caranya adalah dengan menganalisis kembali beberapa hal, antara lain: Menganalisis kembali jumlah data responden Menganalisis kembali item pernyataan yang mungkin kurang tepat, terutama indikatorindikator yang membentuk variabel kualitas sistem, informasi dan layanan agar lebih disesuaikan lagi dengan penggunanya. Setelah melihat pengaruh antara ketiga kualitas yang tidak bersignifikan terhadap kepuasan pengguna aplikasi Fuel Distribution, dilihat juga hubungan masing-masing kualitas. Salah satu diantara kedua kualitas yaitu kualitas informasi yang berhubungan negatif terhadap kepuasan pengguna aplikasi Fuel Distribution mengartikan bahwa
ketika dilakukan peningkatan kualitas informasi, ternyata berpengaruh negatif terhadap kepuasan pengguna aplikasi Fuel Distribution. Oleh karena itu, tim TI di PT Pertamina UPMS V Surabaya perlu melakukan analisis yang mendalam terhadap behaviour pengguna aplikasi tersebut untuk mengetahui apa yang menjadi penyebab ketika dilakukan peningkatan kualitas informasi, penggunanya malah menerima negatif hal tersebut. Nilai FIT yang dicapai dari 32 responden menunjukkan bahwa evaluasi model secara keseluruhan mencapai 44,1% yang berarti bahwa model pada penelitian kurang bisa menjelaskan fenomena yang dikaji dalam penelitian ini. Sisanya yakni 55,9% mengindikasikan bahwa ada faktor- faktor lain di luar model yang kemungkinan memliki pengaruh lebih besar terhadap kepuasan pengguna. Kemungkinan faktor lain ini merupakan indikator- indikator yang memiliki nilai CR paling tinggi pada evaluasi model pengukuran. Indikator-indikator tersebut dapat dijadikan sebagai variabel untuk riset ke depan. Dalam kasus ini item indikator yang memiliki mean paling tinggi yang dapat dianggap sebagai faktor paling mempengaruhi peningkatan kualitas sistem, informasi dan layanan adalah: 1) kemudahan aplikasi dioperasikan, 2) keakuratan informasi yang ditampilkan, dan 3) kebutuhan operasional pengguna yang terpenuhi.\ UCAPAN TERIMA KASIH Terima kasih kepada PT. Pertamina UPMS V Surabaya dan tidak lupa kepada Bapak Achmad Holil Noor Ali, Ibu Hanim Maria Astuti selaku dosen pembimbing yang selama ini memberikan pencerahan dan motivasi kepada penulis. DAFTAR PUSTAKA [1] [2]
[3]
[4] [5]
[6] [7]
[8] [9]
Irawan, H. (2002). 10 Prinsip Kepuasan Pelanggan, Jakarta: PT. Elex Media Komputindo, Kelompok Gramedia. Philip Kotler, Marketing Management, Analysis, Planning, Implementation, and Control, 9th ed. New Jersey: Prentice Hall, 1997. James A. Senn, Information Technology in Business; Principles, Practices, and Opportunities, 2nd ed. New Jersey: Prentice Hall, 1998. Remenyi, Dan. 1995. Effective Measurement & Management of IT. Butterworth-Heinemann. Oxford Santoso, Singgih (2009). Panduan Lengkap Menguasai Statistik dengan SPSS 17, Jakarta: PT. Elex Media Komputindo, Kelompok Gramedia. Ghozali, I. (2008). Generalized Structured Component Analysis. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Stacie Petter William DeLone and Ephraim McLean, “Measuring information systems success: models, dimensions, measures, and interrelationships”, 2008. W. C. Ching, “ Impact of quality anteced ents on taxpayer satisfaction with online tax-filing systems-An empirical study ”, 2010. Robert P. Marble, “A system implementation study: management commitment to project management”, 2003.
