analisis pengaruh user experience terhadap kepuasan
TRANSCRIPT
ANALISIS PENGARUH USER EXPERIENCE TERHADAP KEPUASAN
PENGGUNA MOBILE APPLICATION E-COMMERCE SHOPEE
MENGGUNAKAN MODEL DELONE & MCLEAN
SKRIPSI
Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Komputer
Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta
Oleh :
YUSRINA AZIATI
11150930000005
PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA
2020 M / 1441 H
ii
HALAMAN JUDUL
ANALISIS PENGARUH USER EXPERIENCE TERHADAP KEPUASAN
PENGGUNA MOBILE APPLICATION E-COMMERCE SHOPEE
MENGGUNAKAN MODEL DELONE & MCLEAN
SKRIPSI
Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Komputer
Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta
Oleh :
YUSRINA AZIATI
11150930000005
PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA
2020 M / 1441 H
iii
iv
v
vi
ABSTRAK
Yusrina Aziati – 11150930000005, Analisis Pengaruh User Experience Terhadap
Kepuasan Pengguna Mobile Application E-commerce Shopee Menggunakan
Model DeLone & McLean di bawah bimbingan Sarip Hidayatuloh, MMSI. dan
Rinda Hesti Kusumaningtyas, MMSI.
Kepuasan pengguna terus menjadi prioritas utama dalam dunia e-commerce
dan menjadi faktor yang sangat penting untuk kesuksesan e-commerce. Shopee
merupakan salah satu e-commerce yang meramaikan segmen mobile marketplace
melalui aplikasi mobile untuk mempermudah transaksi jual beli melalui perangkat
ponsel. Namun, masih banyak keluhan-keluhan yang dirasakan oleh pengguna
aplikasi shopee sehingga berdampak pada kepuasan penggunanya. Oleh karena itu,
penelitian ini bertujuan untuk mengetahui seberapa besar kepuasan pengguna
berdasarkan pengaruh dari pengalaman pengguna aplikasi shopee dengan menggunakan model DeLone & McLean yang dimodifikasi dengan menambahkan
variabel perceived utilitarian dan perceived hedonic sebagai dimensi utama yang
mewakili IT user experience. Populasi penelitian ini adalah pengguna aplikasi
shopee sebagai pembeli dengan teknik pengambilan sampel purposive sampling. Sementara analisis data menggunakan pendekatan PLS-SEM dengan bantuan tools
SmartPLS 3.2.8. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa information quality,
system quality, perceived hedonic dan use memiliki pengaruh terhadap user
satisfaction, sedangkan service quality dan perceived utilitarian tidak. Dari 15
hipotesis yang diajukan, tiga diantaranya ditolak yaitu service quality terhadap use
dan user satisfaction kemudian perceived utilitarian terhadap user satisfaction.
Kata Kunci: E-commerce, Kepuasan Pengguna, User Experience, Shopee, Delone &
Mclean, PLS-SEM
V Bab + xix Halaman + 191 Halaman + 48 Gambar + 20 Tabel + Daftar Pustaka +
Lampiran
Pustaka Acuan (118, 1984-2019)
vii
KATA PENGANTAR
Assalamualaikum Wr. Wb.
Puji syukur kehadirat Allah SWT yang telah memberikan segala rahmat
dan hidayah-Nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul
“Analisis Pengaruh User Experience terhadap Kepuasan Pengguna Mobile
Application E-commerce Shopee Menggunakan Model Delone & Mclean” dengan
baik. Tak lupa Shalawat serta salam semoga senantiasa tercurah kepada Nabi Besar
Muhammad SAW beserta keluarga, sahabat serta para pengikutnya hingga akhir
zaman. Penulis sangat menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari sempurna.
Namun demikian peneliti berharap skripsi ini dapat memenuhi persyaratan guna
memperoleh gelar sarjana (S1) dalam bidang Sistem Informasi dari Fakultas Sains
dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
Penulis juga menyadari bahwa dalam proses penyusunan skripsi ini tentu ada
kesulitan dan hambatan yang dihadapi. Namun, berkat pertolongan Allah SWT
serta dukungan dari berbagai pihak. Sehingga penulis dapat mengatasi segala
kesulitan dan hambatan yang terjadi. Oleh karena itu, dengan kesempatan ini
penulis ingin menyampaikan rasa terima kasih kepada pihak-pihak yang telah turut
membantu dan mendukung penulis dalam proses penyusunan skripsi ini. Rasa
terima kasih yang sebesar-besarnya penulis sampaikan kepada:
1. Prof. Dr. Lily Surayya Eka Putri, M.Env.Stud selaku Dekan Fakultas Sains
dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
viii
2. Bapak A’ang Subiyakto, Ph.D selaku Ketua Program Studi Sistem Informasi
Fakultas Sains dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta dan Ibu
Nida’ul Hasanti, MMSI selaku Sekretaris Program Studi Sistem Informasi
Fakultas Sains dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
3. Bapak Sarip Hidayatuloh, MMSI. selaku Dosen Pembimbing I dan Ibu Rinda
Hesti Kusumaningtyas, MMSI. selaku Dosen Pembimbing II yang telah
menyediakan waktunya untuk memberikan bimbingan, arahan, ilmu, dan
dukungan kepada penulis hingga terselesaikannya skripsi ini.
4. Dosen-dosen Program Studi Sistem Informasi yang telah memberikan ilmu
selama proses perkuliahan.
5. Bapak Sutarwadi dan Ibu Erniwati selaku orangtua penulis yang selalu
memberikan dukungan, semangat, nasihat dan doa yang tiada henti sehingga
penulis dapat menyelesaikan skripsi ini dengan baik.
6. Kakakku, Diniek Wahyuni yang selalu memberikan dukungan dan
doa kepada penulis.
7. Keluarga besar penulis D’caruak Fams yang menjadi motivasi penulis dalam
menyelesaikan skripsi ini
8. Sahabat-sahabat terdekat penulis yaitu Anka, Regita, Feby, Nevi, Sarah, Tiwi,
Shofiya, Fia, Ranti serta teman – teman lainnya yang tidak bisa disebutkan
satu persatu. Terima kasih atas bantuan, dukungan, semangat dan doanya
yang menjadi motivasi penulis untuk menyelesaikan skripsi ini.
9. Keluarga besar teman – teman seperjuangan Sistem Informasi 2015 terutama
kelas SI-A. Senior serta junior Sistem Informasi lainnya yang tidak dapat
ix
peneliti sebutkan satu persatu. Terima kasih atas bantuan, dukungan,
pengalaman serta kenangannya selama ini.
10. Seluruh responden yang telah bersedia meluangkan waktunya dan
teman-teman yang telah membantu dalam penyebaran kuisioner untuk
penelitian skripsi ini. Semoga kebaikan kalian dibalas oleh Allah SWT.
11. Dan seluruh pihak-pihak yang terkait dan banyak berjasa dalam proses
penyelesaian laporan skripsi ini yang tidak dapat disebutkan satu persatu
namun tidak mengurangi rasa terima kasih sedikit pun dari penulis.
Sekali lagi terima kasih atas segala bantuan dari semua pihak. Akhir kata
peneliti menyadari bahwa skripsi ini jauh dari kata sempurna, maka dari itu peneliti
mengharapkan kritik dan saran yang bisa disampaikan melalui email penulis yaitu
[email protected]. Penulis berharap semoga laporan skripsi ini
dapat bermanfaat bagi penulis khususnya dan bagi para pembaca pada umumnya.
Wassalamualaikum Wr. Wb.
Jakarta, November 2019
Yusrina Aziati
11150930000005
x
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL ............................................................................................. ii
LEMBAR PERSETUJUAN ................................................................................ iii
PENGESAHAN UJIAN ....................................................................................... iv
LEMBAR PERNYATAAN .................................................................................. v
ABSTRAK ............................................................................................................ vi
KATA PENGANTAR ......................................................................................... vii
DAFTAR ISI .......................................................................................................... x
DAFTAR GAMBAR .......................................................................................... xvi
DAFTAR TABEL .............................................................................................. xix
BAB 1 PENDAHULUAN ..................................................................................... 1
1.1 Latar Belakang ......................................................................................... 1
1.2 Identifikasi Masalah ................................................................................. 9
1.3 Rumusan Masalah .................................................................................. 10
1.4 Batasan Masalah ..................................................................................... 10
1.5 Tujuan Penelitian .................................................................................... 11
1.6 Manfaat Penelitian .................................................................................. 12
1.7 Metodologi Penelitian ............................................................................ 12
1.8 Model Penelitian ..................................................................................... 13
xi
1.9 Sistematika Penulisan ............................................................................. 15
BAB 2 LANDASAN TEORI .............................................................................. 16
2.1 Definisi Analisis ..................................................................................... 16
2.2 Definisi Pengaruh ................................................................................... 16
2.3 Kepuasan Pelanggan ............................................................................... 17
2.3.1 Definisi Kepuasan ........................................................................... 17
2.3.2 Definisi Pelanggan .......................................................................... 17
2.3.3 Definisi Kepuasan Pelanggan ......................................................... 18
2.4 User Experience ..................................................................................... 19
2.4.1 Definisi User Experience ................................................................ 19
2.4.2 Perceived Utilitarian........................................................................ 19
2.4.3 Perceived Hedonic .......................................................................... 19
2.5 SCSI (Smart service Customer Satisfaction Index) ................................ 20
2.6 Konsep Dasar Sistem Informasi ............................................................. 22
2.6.1 Definisi Sistem ................................................................................ 22
2.6.2 Definisi Informasi ........................................................................... 23
2.6.3 Definisi Sistem Informasi ............................................................... 23
2.7 Definisi Internet dan Mobile Application ............................................... 24
2.7.1 Definisi internet ............................................................................... 24
2.7.2 Definisi Mobile Application ........................................................... 24
xii
2.8 Mobile Application Shopee .................................................................... 27
2.8.1 Langkah – langkah penggunaan aplikasi mobile Shopee ............... 32
2.9 E-Commerce ........................................................................................... 36
2.9.1 Definisi E-Commerce ...................................................................... 36
2.9.2 Bentuk Interaksi E-Commerce ........................................................ 36
2.9.3 Klasifikasi E-Commerce ................................................................. 38
2.10 Model Delone and Mclean ..................................................................... 40
2.10.1 Information Quality ......................................................................... 42
2.10.2 System Quality ................................................................................. 43
2.10.3 Service Quality ................................................................................ 43
2.10.4 Use .................................................................................................. 44
2.10.5 User Satisfaction ............................................................................. 45
2.10.6 Net Benefits ..................................................................................... 45
2.11 Penelitian Kuantitatif .............................................................................. 46
2.12 Metode Kuantitatif Dalam Penelitian Sistem Informasi ........................ 47
2.12.1 Pengelompokkan Data .................................................................... 47
2.12.2 Jenis-Jenis Penelitian ...................................................................... 48
2.12.3 Indikator dan Butir Pertanyaan mendukung Penelitian .................. 49
2.12.4 Skala Likert ..................................................................................... 52
2.12.5 Metode Pengumpulan Data ............................................................. 53
xiii
2.12.6 Populasi dan Teknik Sampling........................................................ 54
2.13 Slovin ...................................................................................................... 58
2.14 Metode Perhitungan ............................................................................... 59
2.14.1 Uji Validitas .................................................................................... 59
2.14.2 Uji Reliabilitas ................................................................................ 60
2.15 Structural Equation Modeling (SEM) .................................................... 61
2.16 Partial Least Square Structural Equation Model (PLS-SEM) ................ 62
2.16.1 Evaluasi model PLS ........................................................................ 63
2.16.2 Keunggulan dan Kelemahan PLS ................................................... 68
2.17 SmartPLS ................................................................................................ 68
2.17.1 Langkah – langkah penggunaan SmartPLS .................................... 72
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN ............................................................ 90
3.1 Pendekatan Penelitian ............................................................................. 90
3.2 Populasi dan Sampel Penelitian ............................................................. 91
3.3 Metode Pengumpulan Data .................................................................... 92
3.3.1 Observasi ......................................................................................... 92
3.3.2 Studi Literatur ................................................................................. 92
3.3.3 Kuesioner ........................................................................................ 99
3.4 Metode Analisis Data ............................................................................. 99
3.4.1 Model Usulan dan Hipotesis Penelitian .......................................... 99
xiv
3.4.2 Indikator Penelitian ....................................................................... 108
3.4.3 Pembuatan Kuesioner.................................................................... 113
3.5 Kerangka Penelitian ............................................................................. 113
BAB 4 HASIL DAN INTERPRETASI ........................................................... 115
4.1 Gambaran Umum Perusahaan .............................................................. 115
4.1.1 Visi Shopee ................................................................................... 116
4.1.2 Misi Shopee ................................................................................... 116
4.2 Analisis Demografis ............................................................................. 116
4.2.1 Hasil Analisis Demografis ............................................................ 116
4.2.2 Interpretasi dan Pembahasan Hasil Analisis Data Demografis ..... 120
4.3 Analisis Model Pengukuran (Measurement Model / Outer Model) ..... 124
4.3.1 Hasil Analisis Model Pengukuran (Outer Model) ........................ 124
4.3.2 Interpretasi dan Pembahasan Hasil Analisis Model Pengukuran
(Outer Model) .............................................................................................. 131
4.4 Analisis Model Struktural (Structural Model / Inner Model) .............. 131
4.4.1 Hasil Analisis Model Struktural (Inner Model) ............................ 131
4.4.2 Interpretasi dan Pembahasan Hasil Analisis Model Struktural (Inner
Model) 141
BAB 5 PENUTUP .............................................................................................. 155
5.1 Kesimpulan ........................................................................................... 155
xv
5.2 Saran ..................................................................................................... 157
DAFTAR PUSTAKA ........................................................................................ 159
LAMPIRAN 1 KUESIONER ........................................................................... 172
LAMPIRAN 2 DATA RESPONDEN .............................................................. 177
LAMPIRAN 3 SURAT – SURAT PENDUKUNG PENELITIAN ............... 189
xvi
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1.1 Peta Persaingan e-commerce di Indonesia Q1 2019 ......................... 2
Gambar 1.2 Peta Persaingan e-commerce di Indonesia Q2 2019 ......................... 3
Gambar 1.3 Kutipan keluhan pengguna aplikasi Shopee ...................................... 5
Gambar 1.4 Kutipan keluhan pengguna aplikasi Shopee ...................................... 5
Gambar 1.5 Model Penelitian .............................................................................. 14
Gambar 2.1 SCSI Model ..................................................................................... 21
Gambar 2.2 Tampilan Halaman Awal Aplikasi Shopee ..................................... 28
Gambar 2.3 Tampilan Menu Semua Kategori Aplikasi Shopee ......................... 29
Gambar 2.4 Tampilan Fitur Live Chat ................................................................ 30
Gambar 2.5 Langkah mencari barang belanja ..................................................... 32
Gambar 2.6 Langkah memilih barang belanja..................................................... 33
Gambar 2.7 Langkah pembelian .......................................................................... 34
Gambar 2.8 Langkah proses pembayaran............................................................ 35
Gambar 2.9 Model Kesuksesan Sistem Informasi DeLone & McLean (1992)... 40
Gambar 2.10 Model Kesuksesan sistem informasi untuk e-commerce .............. 42
Gambar 2.11 Proses Analisis PLS-SEM ............................................................. 63
Gambar 2.12 Tampilan SmartPLS....................................................................... 69
Gambar 2.13 Klasifikasi Komponen Model Struktural (Hussein, 2015) ............ 71
Gambar 2.14 Halaman awal SmartPLS ............................................................... 73
Gambar 2.15 Create New Project pada SmartPLS .............................................. 73
Gambar 2.16 Workspace pada SmartPLS ........................................................... 74
Gambar 2.17 Tampilan data yang telah diimport pada SmartPLS ...................... 74
xvii
Gambar 2.18 Tampilan untuk membuat model pada SmartPLS ......................... 75
Gambar 2.19 Tampilan Latent Variable dan indikator-indikator ........................ 75
Gambar 2.20 Menu Calculation........................................................................... 76
Gambar 2.21 Kotak dialog pada menu Calculation ............................................. 77
Gambar 2.22 Langkah pengujian Outer Loadings............................................... 77
Gambar 2.23 Langkah pengujian Composite Reliability .................................... 78
Gambar 2.24 Langkah pengujian Average Variance Extracted .......................... 79
Gambar 2.25 Langkah pengujian Cross Loading ................................................ 80
Gambar 2.26 Langkah pengujian Fornell – lacker’s ........................................... 80
Gambar 2.27 Langkah pengujian path coefficient............................................... 81
Gambar 2.28 Langkah pengujian R Square ......................................................... 82
Gambar 2.29 Langkah pengujian T-test .............................................................. 83
Gambar 2.30 Nilai 𝑅2 Include ............................................................................ 84
Gambar 2.31 Nilai R2 Exclude ........................................................................... 85
Gambar 2.32 Langkah pengujian Predictive Relevance (Q2) ............................. 86
Gambar 2.33 Nilai 𝑄2 include ............................................................................ 87
Gambar 2.34 Nilai Q2 exclude ............................................................................. 88
Gambar 3.1 Model Penelitian ............................................................................ 101
Gambar 3.2 Kerangka Penelitian ....................................................................... 114
Gambar 4.1 Logo Shopee .................................................................................. 116
Gambar 4.2 Diagram Jenis Kelamin Responden ............................................... 117
Gambar 4.3 Diagram Fakultas Responden ........................................................ 118
Gambar 4.4 Pengalaman Menggunakan Aplikasi Mobile Shopee ................... 119
xviii
Gambar 4.5 Frekuensi Menggunakan Aplikasi Mobile Shopee ........................ 120
Gambar 4.6 Hasil Uji Path Coefficient .............................................................. 133
Gambar 4.7 Hasil Uji T-test .............................................................................. 136
xix
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1 Klasifkasi Bisnis E-Commerce di Indonesia ........................................ 38
Tabel 2.2 Indikator dan Butir Pertanyaan............................................................. 49
Tabel 2.3 Skala Likert .......................................................................................... 52
Tabel 2.4 Parameter Uji Validitas dalam PLS ..................................................... 59
Tabel 3.1 Penelitian Sejenis ................................................................................. 93
Tabel 3.2 Indikator Penelitian ............................................................................ 109
Tabel 4.1 Hasil Analisis Demografis Secara Garis Besar .................................. 123
Tabel 4.2 Hasil Outer Loading ........................................................................... 125
Tabel 4.3 Hasil Composite Reliability ............................................................... 126
Tabel 4.4 Hasil Average Variance Extracted (AVE) ......................................... 127
Tabel 4.5 Hasil Cross loading ............................................................................ 128
Tabel 4.6 Nilai Fornell-Lacker's ......................................................................... 129
Tabel 4.7 Hasil Keseluruhan Analisis Outer Model ........................................... 130
Tabel 4.8 Hasil Uji Path Coefficient .................................................................. 132
Tabel 4.9 Hasil Uji Coefficient of Determination (R²) ...................................... 134
Tabel 4.10 Hasil Uji T-test ................................................................................. 135
Tabel 4.11 Hasil Analisis Effect Size ................................................................. 137
Tabel 4.12 Hasil Uji Predictive Relevance ........................................................ 138
Tabel 4.13 Hasil Uji Relative Impact ................................................................. 139
Tabel 4.14 Hasil Keseluruhan Analisis Inner Model ......................................... 140
1
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Perkembangan bisnis dalam dunia maya saat ini mulai banyak diminati oleh
masyarakat dalam bentuk Online Shop atau transaksi jual beli online (E-commerce).
Electronic commerce atau yang lebih dikenal dengan E-commerce adalah kegiatan
melakukan transaksi bisnis secara online melalui media internet dan perangkat-
perangkat yang terintregasi dengan internet. E-commerce dinilai sangat
menguntungkan untuk para penggunanya karena E-commerce memungkinkan
pembeli untuk berinteraksi dengan penjual, serta memudahkan pembeli yang
menginginkan suatu barang tanpa harus bepergian untuk membelinya (Laudon,
2012).
Salah satu wujud dari E-commerce adalah terbentuknya pasar online
(Marketplace) dimana perusahaan dapat ambil andil dalam B2B E-commerce dan
kegiatan e-business lain. E-marketplace dapat dikatakan sebagai gelombang kedua
pada E-commerce dan memperluas kombinasi dari bisnis konsumen (B2B,C2B dan
C2C) ke dalam B2B. Inti penawaran dari e-marketplace adalah mempertemukan
pembeli dan penjual sesuai dengan kebutuhan dan menawarkan efisiensi dalam
bertransaksi (Brunn, Jensen, & Skovgaard, 2002).
Asosiasi E-commerce (Yovanda, 2018) menyatakan, pertumbuhan bisnis e-
commerce di Indonesia merupakan nomor satu di dunia. Adapun pasar e-commerce
Indonesia diperkirakan naik 31% menjadi US$ 3,8 miliar pada tahun 2019,
2
didorong tingginya populasi dan pertumbuhan ekonomi serta semakin banyaknya
produk yang dijual pemain e-commerce. Sejalan dengan hal itu, setiap harinya
pertumbuhan bisnis e-commerce di Indonesia pun semakin pesat sehingga
menciptakan persaingan yang semakin ketat antar perusahaan e-commerce. Para
pemain e-commerce bersaing tidak hanya dalam hal mendapatkan jumlah
pelanggan tetapi juga dalam hal instalasi aplikasi, jumlah pengunjung situs, jumlah
karyawan, hingga pengikut di media sosial. Perbandingan tersebut dapat dilihat
pada peta persaingan e-commerce kuartal 1 (Q1) dan kuartal 2 (Q2) di tahun 2019
(iPrice Group, 2019).
Gambar 1.1 Peta Persaingan e-commerce di Indonesia Q1 2019
Sumber : (iPrice Group, 2019)
3
Selain itu, maraknya penggunaan smartphone di era teknologi saat ini juga
membuat dunia bisnis e-commerce mulai beradaptasi dan berkembang menjadi
mobile commerce (M-Commerce) (Islam, Khan, & Ramyah, 2011). Fleksibilitas
Smartphone yang dapat menunjang kebutuhan manusia mengakibatkan masyarakat
yang telah memiliki perilaku belanja online mulai beralih dari desktop ke mobile.
Hal inilah yang kemudian menjadi peluang Shopee hadir sebagai pelopor mobile
marketplace di Asia Tenggara.
Shopee adalah salah satu aplikasi marketplace yang sedang marak digunakan
(iPrice Group, 2019). CEO Shopee, Chris Feng mengatakan Shopee adalah satu dari
banyak pihak yang memanfaatkan peluang bisnis E-commerce dengan meramaikan
segmen mobile marketplace melalui aplikasi mobile mereka untuk mempermudah
Gambar 1.2 Peta Persaingan e-commerce di Indonesia Q2 2019
Sumber : (iPrice Group, 2019)
4
transaksi jual beli melalui perangkat ponsel. Aplikasi Shopee tersedia di perangkat
Android (Google Play Store ) maupun IOS (App Store) (Priambada, 2019).
Namun, sebagai marketplace yang meramaikan segmen mobile, Shopee
memiliki tantangan besar untuk ikut bersaing dengan banyak e-commerce
terdahulu lainnya seperti tokopedia, bukalapak, lazada, dan lain-lain. Seiring
pertumbuhan e-commerce yang cepat dan beragam serta menimbulkan persaingan
yang semakin ketat, mengharuskan para pemain e-commerce maupun
penyelenggara marketplace harus mampu memberikan kepuasan kepada
penggunanya demi memenangkan persaingan tersebut (Nugroho, 2018).
Kepuasan pengguna terus menjadi prioritas utama dalam dunia e-commerce
dan menjadi faktor yang sangat penting untuk kesuksesan e-commerce (Molla &
Licker, 2001). Dalam penelitian (Y. Wang & Liao, 2004), (Ives & Olson, 1984) dan
(Delone & McLean, 1992) juga mengatakan bahwa kepuasan pengguna umumnya
diakui sebagai tolak ukur terpenting keberhasilan suatu sistem. Selain itu, untuk
terus memenuhi kepuasan pada pengguna dibutuhkan sesuatu yang lebih dari
sekedar fungsionalitas pada teknologi tersebut yaitu adanya keterlibatan
pengalaman pengguna yang lebih menekankan pada perasaan senang (fun) dan
menikmati (enjoyment) teknologi tersebut (Wright, Mccarthy, & Marsh, 2001) dan
(Marcus, 2002).
Head of Business Development dari Shopee, Christin Djuarto mengatakan
bahwa Shopee berfokus pada pengalaman penggunanya (user experience) (Atarita,
2016). Dalam hal ini, Shopee menawarkan one stop mobile experience untuk
menambah pengalaman pengguna dengan menghadirkan berbagai fitur. Namun,
5
pada kenyataannya, masih terdapat kendala pada fitur maupun aplikasi Shopee. Hal
tersebut dapat diketahui dari keluhan yang dirasakan langsung oleh pengguna
aplikasi mobile Shopee di Google PlayStore maupun App store.
Gambar 1.3 Kutipan keluhan pengguna aplikasi Shopee
Sumber: (App Store, 2019)
Gambar 1.4 Kutipan keluhan pengguna aplikasi Shopee
Sumber: (Google Playstore, 2019)
6
Berdasarkan keluhan yang dirasakan pengguna cenderung mengarah pada
permasalahan kualitas sistem dan layanan pada aplikasi Shopee. Padahal semakin
tinggi kualitas layanan yang diberikan akan berpengaruh terhadap tingginya tingkat
kepuasan pengguna. Dan kualitas layanan memiliki pengaruh yang positif dan
signifikan terhadap kepuasan pengguna (Amalina & Jumhur, 2018; Deng, Turner,
Gehling, & Prince, 2010). Disisi lain, suatu sistem informasi dapat diandalkan
apabila memiliki kualitas sistem yang baik dan mampu memberikan kepuasan pada
pemakainya. Karena semakin baik persepsi kualitas sistem akan semakin
meningkatkan kepuasan penggunanya (Guimaraes et al., 1992).
Menurut penelitian (Alencia, 2018) kualitas sistem, kualitas layanan dan
kualitas informasi merupakan faktor-faktor yang menjadi fokus utama untuk
mendukung para user ataupun pelanggan pada saat melakukan kegiatan berbelanja
pada suatu e-commerce, sekaligus menjadi dampak paling signifikan bagi para
pengguna untuk mendapatkan pengalaman terbaik yang berbanding lurus dengan
kepuasan pengguna apabila suatu aplikasi atau sistem memiliki fasilitas yang baik
dalam hal kualitas dari sistem, kualitas layanan dan juga kualitas informasi yang
disediakan untuk pengguna (DeLone & McLean, 2004; Pujani, 2011)
Oleh karena itu, agar implementasi dari fitur Shopee dapat memberi manfaat-
manfaat lebih dan demi memaksimalkan fitur tersebut serta performa dari aplikasi
Shopee, maka dari pihak penyelenggara maupun developer perlu meningkatkan
kualitas pada aplikasi Shopee, baik kualitas layanan, kualitas sistem, maupun
kualitas informasi. Tentunya dengan memperhatikan dan mempertimbangkan dari
perspektif pengalaman penggunanya. Karena, pengembangan fitur-fitur tersebut
7
akan sia-sia jika fitur-fitur tersebut tidak bisa memberikan manfaat serta
pengalaman yang menyenangkan kepada user yang memakainya. Kemudian
dengan melihat dari perspektif pengalaman pengguna dapat mengetahui secara
langsung tanggapan seseorang yang dihasilkan dari penggunaan suatu sistem,
produk atau layanan (ISO, 2010).
Selain itu, alasan mengapa penyelenggara maupun developer perlu
mempertimbangkan dari perspektif pengalaman pengguna karena dari pengalaman
tersebut pengguna akan mengevaluasi nilai yang mungkin mereka dapatkan dari
sebuah bisnis (Hsu & Chen, 2018). Persepsi nilai dari pengguna yaitu perceived
utilitarian value dan hedonic value merupakan elemen penting di dalam online
shopping dan sekaligus menjadi dimensi utama yang mewakili IT user experience
(Blythe et al., 2005; Deng et al., 2010; Hassenzahl, 2003; Overby & Lee, 2006).
Menurut beberapa penelitian, persepsi nilai tersebut merupakan faktor penentu dari
kepuasan pengguna dan memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap
kepuasan pengguna (Deng et al., 2010; Shin, 2014). Untuk itu dalam hal ini,
pengalaman pengguna menjadi hal yang penting untuk diperhatikan dalam
mengimplementasikan maupun mengembangkan fitur-fitur serta meningkatkan
performa dari suatu aplikasi.
Menurut penelitian (Amalina & Jumhur, 2018; Deng et al., 2010) bahwa
pengalaman pengguna berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna. Selain
itu kepuasan pengguna juga ditekankan pada pentingnya pengalaman pengguna
terhadap suatu layanan atau produk untuk dapat mengevaluasi performa yang
dihasilkan layanan atau produk tersebut (Oliver, 1993).
8
Walau demikian, penelitian yang membahas hubungan antara user experience
dan kepuasan pengguna masih terbilang sedikit. Terlebih di Indonesia, belum ada
penelitian yang membahas pengaruh user experience terhadap kepuasan pada objek
marketplace, khususnya Shopee. Salah satu penelitian internasional (Shin, 2014)
yang juga membahas hubungan pengalaman pelanggan terhadap kepuasan
pengguna menyatakan dalam penelitian nya bahwa persepsi nilai pengguna
perceived utility dan perceived hedonicity memiliki pengaruh yang signifikan
terhadap kualitas layanan, kualitas sistem maupun kepuasan pengguna. Namun,
objek pada peneltian tersebut adalah pengguna smartphone yang berasal dari
responden masyarakat di Korea. Penelitian sosial lain membahas faktor user
experience yang mempengaruhi kepuasan pengguna pada website digital culture
heritage online collections di Malaysia (Zaihasriah, Lim, & Woods, 2014).
Selebihnya penelitian di Indonesia (Amalina & Jumhur, 2018) yang meneliti user
experience terhadap kepuasan pengguna aplikasi GAMPIL yang menjadi objek
penelitian mereka. Penelitian user experience terhadap customer satisfaction pada
pengguna operator seluler di Indonesia oleh (Marlita & Indira, 2017). Dan satu
penelitian pengalaman pengguna aplikasi mobile e-commerce di Indonesia oleh
(Mutiasanti et al., 2018), tetapi tidak membahas pengaruhnya terhadap kepuasan
pengguna.
Untuk mengukur kepuasan pengguna aplikasi e-commerce, peneliti
mengadopsi model (DeLone & McLean, 2004) yang telah dikembangkan dari versi
sebelumnya (Delone & McLean, 1992). Model DeLone & McLean memiliki
variabel-variabel yang berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna sistem
9
informasi untuk mendukung keberhasilan e-commerce seperti dikatakan pada
penelitian (Molla & Licker, 2001). Dalam (DeLone & McLean, 2004) yang
berjudul measuring e-commerce success juga dikatakan bahwa model DeLone &
McLean ini adalah model pengukuran yang sukses dan valid dalam lingkungan e-
commerce .
Berdasarkan pembahasan sebelumnya, peneliti tertarik melakukan penelitian
untuk mengukur pengaruh dari pengalaman yang didapat pengguna terhadap
kepuasan pengguna mobile aplikasi e-commerce Shopee dengan judul “Analisis
Pengaruh User Experience Terhadap Kepuasan Pengguna Mobile Application
E-commerce Shopee Menggunakan Model DeLone & McLean.”
1.2 Identifikasi Masalah
Berdasarkan latar belakang permasalahan di atas, penulis
mengidentifikasikan permasalahan yang akan dijelaskan sebagai berikut :
a. Persaingan yang semakin ketat didalam dunia e-commerce maupun
marketplace di Indonesia serta pentingnya kepuasan pengguna demi
memenangkan persaingan yang dapat dijadikan sebagai salah satu tolak
ukur keberhasilan suatu sistem dan kesuksesan e-commerce (Delone &
McLean, 1992) dan (Molla & Licker, 2001).
b. Masih adanya pengguna yang mengalami keluhan pada aplikasi mobile
Shopee sehingga hal tersebut memberikan dampak negatif pada
kepuasan pengguna
10
c. Belum diketahui pengaruh pengalaman pengguna yang di dapat dari
persepsi nilai pengguna terhadap kepuasan pengguna aplikasi mobile
Shopee.
d. Belum diketahui faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan pengguna
aplikasi mobile Shopee.
1.3 Rumusan Masalah
Berdasarkan identifikasi masalah di atas dapat dirumuskan masalah dalam
penelitian ini yaitu :
“Bagaimana pengaruh user experience terhadap kepuasan pengguna pada
aplikasi Shopee dan apa saja faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan pengguna
sehingga diharapkan pengguna puas terhadap aplikasi mobile Shopee?”
1.4 Batasan Masalah
Berdasarkan masalah yang telah dirumuskan di atas maka ruang lingkup
masalah dibatasi pada :
a. Penelitian ini dilakukan pada aplikasi mobile Shopee
b. Penelitian ini memiliki kriteria responden yaitu mahasiswa UIN Jakarta
yang aktif berbelanja menggunakan aplikasi Shopee.
c. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh user experience
berdasarkan persepsi nilai pengguna terhadap kepuasan pengguna
aplikasi Shopee.
11
d. Secara teoritis, penelitian ini menggunakan model Delone & Mclean
yang telah dikembangkan dengan menambahkan dua variabel user
experience yaitu perceived utilitarian dan perceived hedonic.
e. Secara metodologi, penelitian ini menggunakan metode kuantitatif
dengan teknik pengumpulan data menggunakan kuesioner dengan
penyebaran secara tidak langsung (online) dan menggunakan 5 pilihan
skala likert. Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah
purposive sampling dimana pengambilan sampel berdasarkan kriteria
yang ditentukan.
f. Tools yang digunakan untuk analisis data adalah SmartPLS versi 3.2.8
dengan tahapan analisis PLS-SEM.
1.5 Tujuan Penelitian
Berdasarkan yang sudah dipaparkan di atas, tujuan penelitian ini yaitu :
a. Meminimalisir adanya keluhan pada aplikasi mobile Shopee yang
memberikan dampak negatif pada kepuasan pengguna.
b. Mengukur kepuasan pengguna untuk mengetahui status kepuasan
pengguna aplikasi mobile Shopee.
c. Mengetahui pengaruh pengalaman pengguna yang di dapat dari
persepsi nilai pengguna terhadap kepuasan pengguna aplikasi mobile
Shopee.
d. Mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan pengguna
aplikasi mobile Shopee.
12
1.6 Manfaat Penelitian
Secara teoritis, penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan model alternatif
untuk mengukur kepuasan pengguna dengan adanya penambahan variabel-variabel
pengalaman pengguna.
1.7 Metodologi Penelitian
Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan pendekatan kuantitatif untuk
menganalisis pengaruh dari persepsi pengalaman pengguna terhadap kepuasan
pengguna pada aplikasi mobile Shopee dan menguji beberapa hipotesis terkait
faktor-faktor apa aja saja yang mempengaruhi kepuasan pengguna pada aplikasi
mobile Shopee. Teknik pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini
yaitu dengan penyebaran kuesioner secara tidak langsung melalui media sosial
dengan memanfaatkan fitur Google Forms untuk pengisian kuesioner dan
menggunakan 5 pilihan skala likert sebagai skala pengukuran untuk mengukur
jawaban responden.
Sedangkan teknik pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini
adalah teknik purposive sampling dimana teknik pengambilan sampel dilakukan
berdasarkan kriteria tertentu. Kriteria tersebut ditujukan untuk mahasiswa UIN
Jakarta yang aktif berbelanja menggunakan aplikasi Shopee. Untuk analisis data
dalam penelitian ini menggunakan pendekatan PLS-SEM dengan bantuan tools
SmartPLS versi 3.2.8.
13
1.8 Model Penelitian
Model yang digunakan pada penelitian ini adalah (DeLone & McLean, 2004)
yang telah dikembangkan dari versi sebelumnya pada tahun 1992 (Delone &
McLean, 1992). Penelitian (Molla & Licker, 2001) yang pertama kali mengusulkan
model Delone & Mclean untuk dikembangkan ke pengukuran e-commerce, karena
model ini memiliki enam variabel yang berkaitan dan dapat diterapkan pada
lingkungan e-commerce yaitu kualitas informasi (information quality), kualitas
sistem (system quality), kualitas layanan (service quality), penggunaan (use),
kepuasan pengguna (user satisfaction), dan manfaat bersih (net benefit) (DeLone &
McLean, 2004).
Peneliti juga menambahkan variabel perceived utilitarian dan perceived
hedonic, karena kedua variabel tersebut merupakan dimensi utama yang mewakili
IT user experience (Deng et al., 2010; Hassenzahl, 2003; Blythe et al., 2005).
Menurut beberapa penelitian juga menyatakan bahwa perceived utilitarian dan
perceived hedonic merupakan faktor penentu dari kepuasan pengguna dan
berpengaruh terhadap kepuasan pengguna (Deng et al., 2010; Shin, 2014).
(Amalina & Jumhur, 2018; Deng et al., 2010) dalam penelitiannya mengatakan
bahwa user experience berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna.
Perceived utilitarian merupakan dimensi yang menekankan pada kegunaan
dan manfaat yang dirasakan oleh pengguna terhadap suatu sistem (Chun, Lee, &
Kim, 2012), sedangkan perceived hedonic adalah dimensi yang dirasakan oleh
pengguna selain dari fungsionalitas sistem tersebut melainkan lebih kearah fun dan
enjoyment (Hassenzahl, 2001).
14
Gambar 1.5 Model Penelitian
Menurut (Shin, 2014) dan (Cheong & Park, 2005) system quality memiliki
pengaruh positif terhadap perceived utilitarian dan perceived hedonic. Service
quality juga memiliki pengaruh positif terhadap perceived utilitarian dan perceived
hedonic (Shin, 2014) dan (Negi, 2009).
Menurut (Shin, 2014) dan (Deng et al., 2010) perceived utilitarian dan
perceived hedonic terbukti memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap
kepuasan pengguna dan apakah perceived utilitarian dan perceived hedonic juga
akan berpengaruh terhadap penelitian ini.
15
1.9 Sistematika Penulisan
Dalam penyusunan laporan penelitian, pembahasan terbagi dalam lima bab
yang secara singkat akan diuraikan sebagai berikut :
BAB I PENDAHULUAN
Bab ini berisi penjelasan secara singkat mengenai latar belakang masalah,
identifikasi masalah, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan dan manfaat
penelitian, metodologi penelitian, dan sistematika penulisan.
BAB II LANDASAN TEORI
Bab ini membahas mengenai dasar-dasar teori yang mendukung tentang
analisis pengaruh user experience terhadap kepuasan pengguna mobile application
e-commerce shopee menggunakan model Delone & Mclean yang telah
dikembangkan.
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
Bab ini membahas tentang metodologi yang digunakan dalam penelitian ini
BAB IV HASIL ANALISIS DAN INTERPRETASI
Bab ini menguraikan langkah penggunaan aplikasi shopee, smartpls dan
membahas hasil-hasil yang diperoleh dari pengaruh user experience terhadap
kepuasan pengguna mobile application e-commerce shopee menggunakan model
Delone & Mclean yang telah dikembangkan.
BAB V PENUTUP
Bab ini berisi kesimpulan yang berkenaan dengan hasil pemecahan masalah
serta beberapa saran.
16
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Definisi Analisis
Dalam Kamus Besar Bahasa Indonesia Departemen Pendidikan Nasional
(2005) menjelaskan bahwa analisis adalah penyelidikan terhadap suatu peristiwa
untuk mengetahui keadaan yang sebenarnya. Analisis adalah penguraian suatu
persoalan atau permasalahan serta menjelaskan mengenai hubungan antara bagian
- bagian yang ada di dalamnya untuk selanjutnya diperoleh suatu pengertian secara
keseluruhan (Maith, 2013).
2.2 Definisi Pengaruh
Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (2005: 849), pengaruh adalah daya
yang ada atau timbul dari sesuatu (orang atau benda) yang ikut membentuk watak,
kepercayaan atau perbuatan seseorang. Pengaruh juga dapat didefinisikan sebagai
kekuatan satu orang (agen) diberikan pada orang lain (target) untuk mendorong
perubahan target, termasuk perubahan dalam perilaku, pendapat, sikap, tujuan,
kebutuhan dan nilai-nilai dan kemampuan untuk mempengaruhi perilaku yang lain
dalam arah tertentu (Nikoloski, 2015).
17
2.3 Kepuasan Pelanggan
2.3.1 Definisi Kepuasan
Definisi Kepuasan menurut Kotler dalam (Abdurahman & Prasetyo, 2016)
adalah tingkat perasaan seseorang setelah membandingkan kinerja atau hasil
dengan harapannya. Kepuasan dapat dilihat dari kesesuaian harapan dengan apa
yang didapat dari suatu pelayanan. Kata kepuasan (satisfaction) berasal dari bahasa
Latin “satis” yang memiliki arti cukup baik dan facio yang memiliki arti melakukan
atau membuat, sehingga secara sederhana kata kepuasan (satisfaction) dapat
diartikan sebagai “upaya pemenuhan sesuatu” (Tjiptono, 2000).
2.3.2 Definisi Pelanggan
Pelanggan merupakan seorang individu atau kelompok yang dapat dijadikan
sebagai target pasar yang potensial untuk diberikan penawaran berupa produk, jasa,
atau informasi oleh para penjual (Turban, 2012). Pelanggan sebagai pemangku
kepentingan penting dalam organisasi dan kepuasan mereka merupakan prioritas
manajemen (Lagat, Koech, & Kemboi, 2016).
Dari definisi diatas dapat disimpulkan bahwa pelanggan adalah seseorang
atau sekelompok orang yang dapat dijadikan sasaran bagi para penjual untuk
melakukan kegiatan pembelian atau penggunaan suatu produk, jasa atau informasi
yang ditawarkan, sekaligus menjadi peran penting terhadap keberlangsungan dan
kemajuan suatu organisasi bisnis dengan memperhatikan kepuasan pelanggan
sehingga tercipta pelanggan yang loyal.
18
2.3.3 Definisi Kepuasan Pelanggan
Menurut (Kotler & Keller, 2007) yang dikutip dari buku manajemen
pemasaran mengatakan bahwa kepuasan pelanggan adalah perasaan senang atau
kecewa seseorang yang muncul setelah membandingkan antara persepsi atau kesan
terhadap kinerja (hasil) produk yang dipikirkan dengan kinerja yang diharapkan
atas produk atau jasa. Kepuasan pelanggan diperoleh jika hasil dari suatu produk
atau jasa dapat memenuhi atau melebihi harapan pelanggan, dan pelanggan akan
merasa tidak puas jika hasil dari suatu produk atau jasa tidak seperti yang
diharapkan (Kristanto, 2011). Ciri-ciri pelanggan yang puas dapat diidentifikasikan
sebagai berikut (Kotler & Keller, 2007) :
1. Umumnya lebih lama setia dalam menggunakan produk dan terus melakukan
peningkatan penggunaan.
2. Membeli lebih banyak ketika perusahaan memperkenalkan produk baru dan
meningkatkan produksi yang ada
3. Adanya komunikasi dari mulut ke mulut (word of mouth communication)
yang bersifat positif mengenai produk dan perusahaan yang menyediakan
produk.
4. Percaya produk dan layanan perusahaan lebih unggul dari pesaing.
5. Menawarkan ide produk atau layanan kepada perusahaan
6. Melakukan transaksi yang rutin atau pembelian ulang.
19
2.4 User Experience
2.4.1 Definisi User Experience
User Experience adalah presepsi seseorang dan responnya dari
penggunaan sebuah produk, sistem atau layanan (ISO, 2010). Pengalaman
pengguna (user experience) juga dapat diartikan sebagai perluasan konsep
kegunaan ke pandangan yang lebih holistik pada interaksi antara manusia dan
sistem (Schrepp et al., 2014). Perspektif pengalaman pengguna dihasilkan dari
pengalaman pengguna yang mengevaluasi nilai yang mungkin mereka dapatkan
dari sebuah bisnis (Hsu & Chen, 2018). Terdapat dua dimensi utama yang mewakili
IT user experience yaitu perceived utilitarian dan perceived hedonic (Deng et al.,
2010; Hassenzahl, 2003; Blythe et al., 2005). Selain itu, keduanya merupakan
elemen penting di dalam online shopping (Overby & Lee, 2006).
2.4.2 Perceived Utilitarian
Dimensi perceived utilitarian merupakan dimensi yang menekankan pada
kegunaan dan manfaat yang dirasakan oleh pengguna terhadap suatu sistem (Chun
et al., 2012; Shin, 2014). Sedangkan menurut (Arnould, Price, & Zinkhan, 2002),
utilitarian dapat diartikan sebagai kegunaan atau manfaat yang dirasakan seseorang
dalam kaitannya dengan kamampuan suatu produk untuk melaksanakan fungsinya.
2.4.3 Perceived Hedonic
Dimensi perceived hedonic adalah dimensi yang dirasakan oleh pengguna
selain dari fungsionalitas sistem tersebut melainkan lebih kearah fun dan enjoyment
(Hassenzahl, 2001). Pernyataan tersebut juga didukung oleh penelitian (Shin, 2014)
yang menyatakan bahwa perkembangan teknologi saat ini menambah aspek
20
hedonis pada pengalaman penggunaan teknologi karena teknologi saat ini tidak
hanya digunakan untuk tujuan fungsional (utilitarian) tetapi juga untuk tujuan
hedonis. Pengalaman pengguna yang di dapat dari aspek hedonis ini menilai
pengalaman yang di hasilkan selain dari segi fungsionalnya, namun lebih kearah
pengalaman yang menyenangkan bagi pengguna setelah menggunakan teknologi,
menikmati serta mendapat hiburan bagi si penggunanya (Deng et al., 2010;
Hassenzahl, 2003; Blythe et al., 2005).
2.5 SCSI (Smart service Customer Satisfaction Index)
SCSI (Smart service Customer Satisfaction Index) merupakan model yang
dikembangkan di dalam penelitian (Shin, 2014). Model SCSI ini merupakan
pengembangan dari model CSI (Customer Satisfaction Index). Di dalam
penelitiannya, (Shin, 2014) melakukan pengembangan model tersebut dikarenakan
penelitiannya difokuskan untuk mengukur kepuasan dalam penggunaan teknologi
smartphone. Sehingga, (Shin, 2014) memperluas variabel yang ada pada model CSI
yaitu variabel perceived quality menjadi content quality, service quality, system
quality dan variabel perceived value menjadi perceived utilitarian dan perceived
hedonic.
Utilitarian dan hedonic merupakan bagian dari persepsi nilai pengguna
(perceived value) dan keduanya juga memiliki keterkaitan yang tinggi dalam
teknologi smartphone (Shin, 2014). Selain itu, persepsi nilai dari pengguna yaitu
perceived utilitarian value dan hedonic value merupakan elemen penting di dalam
online shopping dan sekaligus menjadi dimensi utama yang mewakili IT user
21
experience (Deng et al., 2010; Hassenzahl, 2003; Blythe et al., 2005; Overby &
Lee, 2006). Berikut adalah model SCSI yang dikembangkan berdasarkan penelitian
(Shin, 2014).
Gambar 2.1 SCSI Model
Menurut beberapa penelitian menyatakan bahwa system quality dan service
quality memiliki pengaruh positif terhadap perceived utilitarian dan perceived
hedonic (Cheong & Park, 2005; Negi, 2009; Shin, 2014). Selain itu, beberapa
penelitian juga menyatakan bahwa perceived utilitarian dan perceived hedonic
merupakan faktor penentu dari kepuasan pengguna dan menghasilkan pengaruh
yang signifikan terhadap kepuasan pengguna (Deng et al., 2010; Shin, 2014).
Berdasarkan penjelasan teori diatas dapat disimpulkan bahwa variabel
perceived utilitarian dan perceived hedonic merupakan variabel yang dapat
22
mewakilkan IT user experience serta menjadi elemen penting pada online shopping.
Kedua variabel perceived utilitarian dan perceived hedonic juga memiliki
hubungan pengaruh yang signifikan terhadap beberapa variabel-variabel yang juga
digunakan dalam model penelitian ini. Oleh karena itu, peneliti dalam hal ini
menambahkan kedua variabel tersebut ke dalam model penelitian ini yaitu model
(DeLone & McLean, 2004).
2.6 Konsep Dasar Sistem Informasi
2.6.1 Definisi Sistem
Dalam kamus Besar bahasa Indonesia (1989) dijelaskan bahwa Sistem adalah
sekumpulan unsur / elemen yang saling berkaitan dan saling mempengaruhi dalam
melakukan kegiatan bersama untuk mencapai suatu tujuan. Sistem juga dapat
dikatakan sebagai kumpulan dari sekelompok komponen dan elemen yang
digabungkan menjadi satu untuk mencapai suatu tujuan tertentu. Setiap sistem
terdiri dari sekumpulan komponen yang saling berinteraksi, yang memiliki arti
saling bekerja sama dalam membentuk suatu kesatuan. Dalam suatu sistem juga
memiliki unsur-unsur. Unsur-unsur dapat berupa subsistem atau bagian-bagian dari
sistem. Setiap subsistem mempunyai sifat-sifat dari subsistem untuk menjalankan
suatu fungsi tertentu dan mempengaruhi proses sistem secara keseluruhan.
Sistem adalah kumpulan dari elemen-elemen yang berinteraksi untuk
mencapai suatu tujuan tertentu. Sistem ini menggambarkan suatu kejadian-kejadian
dan kesatuan yang nyata adalah suatu objek nyata, seperti tempat, benda, dan orang-
orang yang betul-betul ada dan terjadi (Jogiyanto, 2005).
23
Sedangkan (McLeod, 2004) mengatakan bahwa sistem adalah sekelompok
elemen-elemen yang terintegrasi dengan tujuan yang sama untuk mencapai tujuan.
Dengan demikian sistem merupakan bagian-bagian yang terdiri dari beberapa
sekelompok komponen serta elemen-elemen yang saling berinteraksi dan bekerja
sama dalam membentuk suatu kesatuan untuk memenuhi tujuan dan target sasaran
tertentu.
2.6.2 Definisi Informasi
Definisi Informasi menurut Gordon.B.Davis (1985) yang dikutip dari buku
(Ladjamudin, 2005) berpendapat bahwa Informasi adalah faktor yang terpenting
dalam sistem untuk pengambilan keputusan. Informasi sebagai data yang telah
diolah menjadi bentuk yang lebih berarti dan berguna bagi penerimanya untuk
mengambil keputusan masa kini maupun yang akan datang.
Menurut (Prahasta, 2009) Informasi adalah data yang telah diorganisasikan
ke dalam bentuk yang sesuai dengan kebutuhan seseorang, manajer, staf, atau orang
lain di dalam suatu organisasi atau perusahaan.
Dari pengertian informasi diatas, penulis dapat menympulkan bahwa
informasi adalah data yang telah diproses kemudian diolah menjadi bentuk yang
lebih berguna sesuai dengan kebutuhan penggunanya untuk mengambil keputusan
saat ini atau mendatang.
2.6.3 Definisi Sistem Informasi
Sistem informasi dapat didefinisikan sebagai suatu sistem di dalam suatu
organisasi yang merupakan kombinasi dari orang-orang, fasilitas, teknologi, media,
prosedur-prosedur dan pengendalian yang di tunjukan untuk mendapatkan jalur
24
komunikasi penting, memperoses tipe transaksi rutin tertentu, memberi sinyal
kepada manajemen dan yang lainnya terhadap kejadian-kejadian internal dan
eksternal yang penting dan menyediakan suatu dasar informasi untuk pengambil
keputusan cerdik (Jogiyanto, 2005).
Dari definisi di atas, dapat disimpulkan bahwa sistem informasi merupakan
suatu komponen yang terdiri dari manusia, teknologi informasi, dan prosedur kerja
yang mengumpulkan, mengendalikan, memproses, menyimpan, menganalisis, dan
menyebarkan informasi untuk mencapai suatu tujuan.
2.7 Definisi Internet dan Mobile Application
2.7.1 Definisi internet
Internet adalah sebuah sistem komputasi di seluruh dunia yang menggunakan
sarana umum untuk menghubungkan perangkat keras dan mentransmisikan
informasi digital, komunitas orang dengan menggunakan sebuah teknologi
komunikasi yang umum dan mendistribusikan sistem informasi secara global
(Gialamas, Nikolopoulou, & Koutromanos, 2013).
Dilihat dari segi komunikasi, internet merupakan sarana yang sangat efisien
dan efektif untuk melakukan pertukaran informasi jarak jauh. Internet, juga disebut
Net atau jaringan di seluruh dunia yang menghubungkan jutaan bisnis, lembaga
pemerintah, lembaga pendidikan, dan individu (Supriyanta, 2015).
2.7.2 Definisi Mobile Application
Mobile Application adalah istilah yang digunakan untuk mendeskripsikan
aplikasi internet yang berjalan pada smartphone dan piranti mobile lainnya.
25
Aplikasi mobile atau sering juga disingkat dengan istilah Mobile Apps merupakan
aplikasi dari sebuah perangkat lunak yang dalam pengoperasiannya dapat berjalan
diperangkat mobile (Smartphone, Tablet, iPod, dll), dan memiliki sistem operasi
yang mendukung perangkat lunak. Platform pendistribusibusian aplikasi mobile
yang tersedia, biasanya dikelola oleh owner dari mobile operating system, seperti
store (Apple App), store (Google Play), Store (Windows Phone) dan world
(BlackBerry App) (Siegler, 2008).
Melalui aplikasi mobile , pengguna juga dapat mengakses sejumlah informasi
informasi penting menggunakan smartphone yang terkoneksi dengan layanan
internet. Keunggulan utama dari aplikasi mobile yaitu memberikan kemudahan
pengguna dalam mendapatkan informasi secara portable tanpa menggunakan PC
atau netbook dan pemanfaaatannya dalam memperoleh informasi secara up to date
terpenuhi tanpa terhalang waktu dan tempat keberadaan pengguna perangkat
mobile serta areanya yang dapat terjangkau jaringan komunikasi internet (Turban,
2012).
Secara umum, aplikasi mobile memungkinkan penggunanya terhubung ke
layanan internet. Dengan demikian, aplikasi mobile dapat membantu pengguna
untuk lebih mudah mengakses layanan internet menggunakan perangkat mobile
mereka (Wang, Liao, & Yang, 2013). Manfaat Aplikasi Mobile Untuk Bisnis:
1. Memudahkan Konsumen Untuk Membeli Sebuah Produk
Seorang konsumen dapat lebih mudah dalam berbelanja dan membeli sebuah
barang dengan adanya aplikasi mobile yang mendukung kegiatan online
shopping. Dengan adanya aplikasi mobile seorang pembeli dapat membeli
26
barang yang diinginkan dimanapun dan kapan pun dengan menggunakan
smartphone.
2. Mempersingkat Waktu
Dengan adanya aplikasi mobile memudahkan pembeli yang menginginkan
suatu barang tanpa harus bepergian untuk membelinya dan juga dapat
melakukan transaksi bisnis secara online. Hal tersebut memudahkan pembeli
untuk dapat tetap melakukan kegiatan berbelanja menggunakan smartphone
melalui aplikasi mobile. Sehingga dapat menghemat waktu lebih efisien dan
efektif.
3. Media yang Informatif
Dengan adanya aplikasi mobile seorang konsumen dapat lebih mudah untuk
mengetahui tentang macam – macam informasi secara umum seperti harga,
fungsi, dan lain – lain. Dan dengan aplikasi mobile juga dapat dengan mudah
untuk mengetahui promo yang sedang di tawarkan.
Perkembangan bisnis di era digital sudah mengarah lebih spesifik pada m-
commerce (mobile commerce) menjadikan peran aplikasi mobile di dalam
pengembangan usaha menjadi semakin penting, disebabkan oleh mobilitas
konsumen dengan smartphone dan tablet mereka, yang memungkinkan mereka
berbelanja online di mana saja dan kapan saja. Saat ini aplikasi mobile yang beredar
begitu banyak dan fungsinya pun bermacam-macam, termasuk aplikasi terkait
bisnis dan belanja online. Seperti halnya sudah banyak marketplace yang
menyediakan aplikasi mobile di Google Playstore dan Apple Apps Store. Salah satu
27
contohnya marketplace Shopee. Dalam penelitian ini objek yang akan dinilai yaitu
aplikasi mobile Shopee.
2.8 Mobile Application Shopee
Shopee adalah salah satu aplikasi marketplace yang sedang marak
digunakan. Aplikasi ini merupakan wadah belanja online yang lebih fokus
pada platform mobile CEO Shopee, Chris Feng mengatakan Shopee adalah satu
dari banyak pihak yang memanfaatkan peluang bisnis E-Commerce dengan
meramaikan segmen mobile marketplace melalui aplikasi mobile mereka untuk
memudahkan penggunanya dalam melakukan kegiatan belanja online tanpa harus
membuka website melalui perangkat komputer. Aplikasi Shopee tersedia di
perangkat Android (Google Play Store ) maupun IOS (App Store).
Pada halaman awal aplikasi shopee, terdapat 20 menu pilihan yang terdiri dari
beberapa fitur-fitur hingga menu semua kategori. Menu pilihan yang terdapat di
halaman awal diantaranya Shopee mall, Men sale, Shopee Games, Shopee Live,
Gratis ongkir, Serba 10 Ribu, Bayar di tempat (COD), Shopee24, dan lain-lain.
28
Gambar 2.2 Tampilan Halaman Awal Aplikasi Shopee
Aplikasi Shopee menawarkan berbagai macam produk-produk untuk
menunjang kebutuhan sehari-hari yang mencakup fashion, gadget, kosmetik, alat
elektronik, perlengkapan olahraga, perlengkapan rumah, hobi dan koleksi,
fotografi, otomotif, makanan dan minuman, buku dan alat tulis, souvenir dan pesta,
hingga voucher belanja. Berbagai macam produk tersebut dapat dilihat pada menu
semua kategori.
29
Gambar 2.3 Tampilan Menu Semua Kategori Aplikasi Shopee
Beberapa fitur – fitur yang terdapat pada aplikasi Shopee, diantaranya:
1 Fitur Live Chat
Shopee menghadirkan fitur `Live Chat` yang menjadikannya berbeda dengan
perusahaan e-commerce lainnya. Lewat fitur Live Chat ini, pembeli bisa
langsung berbicara dengan penjual untuk bisa nego barang yang hendak
dibeli. Chris Feng, Chief Executive Officer Shopee menjelaskan, hadirnya
fitur ini sangat memudahkan pengguna Shopee, mengingat di aplikasi atau
situs e-commerce lainnya para pembeli harus menyimpan nomor telepon
penjual terlebih dahulu untuk berhubungan langsung.
30
Gambar 2.4 Tampilan Fitur Live Chat
2 Fitur Shopee24
Shopee menghadirkan layanan yang diberikan ke semua pembeli untuk bisa
mendapatkan pesanannya dalam waktu 24 jam sejak melakukan pemesanan.
Fitur ini diluncurkan pada tahun 2018 (Utami, 2018).
3 Fitur COD (Cash On Delivery)
Shopee menghadirkan fitur Cash On Delivery atau bayar di tempat. Fitur ini
dapat dilakukan oleh pembeli dengan memilih metode pembayaran COD
(bayar ditempat) yang mana nanti pembayaran dilakukan setelah barang
sampai. Tujuannya adalah untuk menjangkau pembeli baru yang belum
merasa yakin untuk melakukan belanja online, termasuk di luar kota-kota
31
besar di Indonesia. Hal ini tentu akan membuat rasa aman dan nyaman bagi
pembeli (Utami, 2018).
4 Fitur Shopeepay
ShopeePay merupakan fitur layanan dompet dan uang elektronik yang dapat
digunakan sebagai alternatif metode pembayaran di Shopee dan untuk
menampung pengembalian dana . Berikut beberapa kegunaan dari fitur
Shopeepay:
Penambahan saldo (top up) ShopeePay maksimal Rp2.000.000,- untuk
akun yang belum terverifikasi dan Rp10.000.000,- untuk akun yang sudah
terverifikasi.
Dapat digunakan untuk pembayaran transaksi di Shopee.
Dapat digunakan untuk penarikan dana dari ShopeePay, dapat dilakukan
setelah pengguna melakukan verifikasi identitas.
5 Fitur Gratis Ongkir
Fitur Gratis Ongkir merupakan bagian dari fitur andalan Shopee sekaligus
menjadi tagline Shopee yang menjadi daya tarik pelanggan e-commerce. Fitur
ini merupakan fitur yang di tawarkan oleh Shopee dengan menggunakan
voucher gratis ongkir, sehingga pembeli bisa berbelanja dan mendapatkan
promo gratis ongkir dengan minimal pembelanjaan yang ditentukan. Cara
menggunakan voucher gratis ongkir, hanya tinggal mengunjungi fitur Gratis
Ongkir dan klaim voucher yang diinginkan. Saat hendak Check Out
pembayaran, klik bagian “Voucher”, kemudian gunakan voucher yang sudah
diklaim lalu tinggal checkout.
32
2.8.1 Langkah – langkah penggunaan aplikasi mobile Shopee
1. Mencari Barang Belanja
Ketika anda ingin berbelanja menggunakan aplikasi mobile Shopee,
maka langkah pertama yang harus anda lakukan adalah membuka aplikasi
mobile Shopee di perangkat yang anda gunakan, maka akan muncul halaman
awal aplikasi mobile Shopee. Pada halaman awal ini, anda dapat memilih
barang berdasarkan kategori barang belanja yang disajikan, atau melalui
menu pencarian barang yang akan memudahkan anda dalam mencari barang
yang anda inginkan.
2. Memilih Barang Belanja
Setelah melakukan pencarian barang, langkah berikutnya adalah
memilih barang belanja yang diinginkan, pada halaman ini anda akan
Menu
pencarian
barang
Menu
pencarian
barang
Kategori
barang
belanja
Gambar 2.5 Langkah mencari barang belanja
33
disajikan barang-barang yang anda cari di kolom pencarian barang, anda bisa
mengurutkan berdasarkan barang terbaru, terlaris, atau anda juga bisa
mengurutkan tampilan barang yang disajikan berdasarkan harga, kemudian
anda juga bisa menggunakan filter untuk mencari barang yang anda inginkan
dengan lebih detil.
3. Proses Pembelian
Setelah anda memilih barang yang anda inginkan, maka langkah
selanjutnya adalah proses pembelian, dimana anda akan memilih opsi-opsi
yang diberikan penjual terhadap barang yang akan anda beli seperti warna,
ukuran, model, dan lain-lain. Kemudian anda klik tombol “ Beli sekarang “
dan anda akan diarahkan ke proses pembayaran
Tampilan
menu
filter
Menu
filter
Gambar 2.6 Langkah memilih barang belanja
34
4. Proses Pembayaran
Setelah anda melakukan pemesanan terhadap barang yang anda
inginkan dengan cara klik “Beli sekarang“, maka langkah selanjutnya adalah
melakukan pembayaran, sebelumnya anda akan masuk ke halaman keranjang
untuk memastikan kembali barang apa saja yang akan anda beli dan bayar,
jika sudah benar maka anda klik “ Checkout “ dan selanjutnya anda akan input
alamat pengiriman, dan memilih opsi-opsi metode pembayaran dan
pengiriman. Kemudian klik “ Buat pesanan “ untuk melanjutkan proses
pembayaran.
Gambar 2.7 Langkah pembelian
35
Setelah tahapan ini, anda diharuskan untuk membayar tagihan belanja
dengan menggunakan metode pembayaran yang anda pilih sebelumnya,
kemudian pembayaran anda akan diverifikasi secara langsung oleh Shopee,
jika sudah terverifikasi maka barang akan segera dikirim beserta resi
pengiriman akan diberikan.
Gambar 2.8 Langkah proses pembayaran
36
2.9 E-Commerce
2.9.1 Definisi E-Commerce
E-commerce atau Electronic commerce adalah kegiatan melakukan transaksi
bisnis secara online melalui media internet dan perangkat-perangkat yang
terintegrasi dengan internet. E-commerce dinilai sangat menguntungkan untuk para
penggunanya karena E-commerce memungkinkan pembeli untuk berinteraksi
dengan penjual, serta memudahkan pembeli yang menginginkan suatu barang tanpa
harus bepergian untuk membelinya (Laudon, 2012). Masyarakat juga
memanfaatkan e-commerce sebagai sumber informasi dalam membandingkan
harga atau sekedar melihat produk terbaru yang ditawarkan sebelum melakukan
pembelian secara online atau di toko tradisional (Khan, 2016).
2.9.2 Bentuk Interaksi E-Commerce
(Sandhusen, 2008) mengungkapkan beberapa bentuk interaksi bisnis berasal
dari tiga pihak stakeholder dalam bisnis. Yang pertama adalah pelaku bisnis, dalam
hal ini perusahaan. Simbol untuk elemen ini adalah ‘B’ (business). Yang kedua
adalah konsumen, yaitu pengguna akhir barang dan jasa yang digambarkan dengan
huruf ‘C’. Terakhir adalah pemangku kepentingan berupa pemerintah, yang
digambarkan dengan huruf ‘G’ (government). Berikut adalah penjelasan dari setiap
jenis-jenis interaksi antara pelaku-pelaku bisnis:
1. Business-to-Business (B2B)
B2B menyatakan bentuk jual-beli produk atau jasa yang melibatkan dua atau
beberapa perusahaan dan dilakukan secara elektronis. Umumnya,
perusahaan-perusahaan yang terlibat adalah pemasok, distributor, pabrik,
37
toko, dan lain-lain. Kebanyakan transaksi berlangsung secara langsung antara
dua sistem. Model seperti ini telah banyak diterapkan; misalnya, Wal-Mart
dan para pemasoknya. Contoh situs web yang menyelenggarakan B2B adalah
Global Sources. Situs ini mempertemukan antara perusahaan pembeli dan
perusahaan yang menjual produk atau jasa.
2. Business-to-Consumer (B2C)
B2C adalah bentuk jual-beli produk yang melibatkan antara perusahaan
penjual dan konsumen akhir yang dilakukan secara elektronis. Perusahaan-
perusahaan terkenal yang melayani B2C antara lain adalah Dell
(www.dell.com), Cisco (www.cisco.com), dan Amazon (www.amazon.com).
3. Consumer-to-Consumer (C2C)
Consumer-to-Consumer (C2C) atau terkadang disebut person-to-person
menyatakan model perdagangan yang terjadi antara konsumen dengan
konsumen yang dilakukan secara elektronis. C2C biasa dikelola oleh pihak
yang bertindak sebagai mediator. Situs seperti eBay (www.ebay.com)
menyediakan sarana yang memungkinkan orang-orang dapat menjual atau
membeli barang di antara mereka sendiri. Di Indonesia, Kaskus
(www.kaskus.co.id) dan Toko Bagus (www.tokobagus.com) adalah contoh
C2C atau Consumer-to-Consumer.
4. Consumer-to-Business (C2B)
Consumer to Business (C2B) merupakan kebalikan dari Business to
Consumer (B2C), dimana konsumen akhir bertindak sebagai penjual
sedangkan perusahaan bertindak sebagai pembeli dan aktivitas ini dilakukan
38
secara elektronis.Beberapa situs telah berinisiasi untuk mendukung bisnis
yang berbasiskan konsumen ke pebisnis Consumer-to-Business (C2B).
Sebagai contoh adalah situs Priceline (www.priceline.com) yang
memungkinkan seorang menjual rumah ke suatu perusahaan.Tugasnya
adalah memudahkan perorangan berhubungan dengan pebisnis.
5. Business to Government (B2G)
Merupakan turunan dari B2B, perbedaannya proses ini terjadi antara pelaku
bisnis dan instansi pemerintah
6. Government to Government (G2G)
Merupakan hubungan atau interaksi antara pemerintah dengan masyarakat.
Konsumen, dalam hal ini masyarakat, dapat dengan mudah menjangkau
pemerintah sehingga memmperoleh kemudahan dalam pelayanan sehari-hari.
2.9.3 Klasifikasi E-Commerce
Menurut (Pradana, 2015) dalam penelitiannya menghubungkan karakteristik
masyarakat Indonesia dengan jenis-jenis interaksi bisnis. Terdapat klasifkasi
variasi bisnis e-commerce di Indonesia.
Tabel 2.1 Klasifkasi Bisnis E-Commerce di Indonesia
No. Jenis Website E-
Commerce
Penjelasan Contoh
(di Indonesia)
Kelompok
Interaksi
1 Listing/Iklan
Baris
Berfungsi sebagai sebuah
platform yang di mana
para individu dapat
memasang barang jualan
mereka secara gratis.
Pendapatan diperoleh dari
iklan premium.. Jenis iklan
baris seperti ini cocok bagi
OLX,
Berniaga.com
B2C, C2C
39
penjual yang hanya ingin
menjual barang dengan
kuantitas kecil.
2 Online
Marketplace
Ini adalah model bisnis
dimana website yang
bersangkutan tidak hanya
membantu
mempromosikan barang
dagangan saja, tapi juga
memfasilitasi transaksi
uang secara
online. Seluruh transaksi
online harus difasilitasi
oleh website yang
bersangkutan
Tokopedia.com,
Bukalapak.com,
Shopee.com
C2C
3 Shopping Mall Model bisnis ini mirip
dengan marketplace, tapi
penjual yang bisa berjualan
disana haruslah penjual
atau brand ternama karena
proses verifkasi yang ketat.
blibli.com,
zalora.com,
nike.com,
mataharimall.com
B2B, B2C
4 Toko Online Model bisnis ini cukup
sederhana, yakni sebuah
toko online dengan alamat
website(domain) sendiri di
mana penjual memiliki
stok produk dan
menjualnya secara online
kepada pembeli.
lazada.com,
bhineka.com
B2C
5 Toko online di
media sosial
Banyak penjual di
Indonesia yang
menggunakan situs media
sosial seperti Facebook,
Twitter dan Instagram
untuk mempromosikan
barang dagangan mereka.
Siapapun yang
berjualan dengan
media sosial
C2C
40
6 Jenis-Jenis
website
crowdsourcing
dan crowdfunding
Website dipakai sebagai
platform untuk
mengumpulkan orang-
orang dengan skill yang
sama atau untuk
penggalangan dana secara
online.
kitabisa.com,
wujudkan.com
C2B
2.10 Model Delone and Mclean
Model Delone and Mclean merupakan model pengukuran kesuksesan sistem
informasi. Model ini pertama kali diperkenalkan berdasarkan penelitian awalnya
pada tahun 1992 dan dikenal dengan D&M Information System Success Model.
Model ini merefleksikan ketergantungan dari enam pengukuran kesuksesan sistem
informasi. Keenam variabel pengukuran kesuksesan sistem informasi dari model
ini terdiri dari kualitas sistem (system quality), kualitas informasi (information
quality), penggunaan (use), kepuasan pengguna (user satisfaction), dampak
individual (individual impact), dan dampak organisasional (organization impact)
(Delone & McLean, 1992).
Gambar 2.9 Model Kesuksesan Sistem Informasi DeLone & McLean (1992)
Sumber : (Delone & McLean, 1992)
41
Pada tahun 2003, DeLone dan McLean mengembangkan dan memperbaiki
model kesuksesan SI (updated D&M IS Success model) dimodifikasi untuk
mengatasi perubahan kebutuhan manajemen dan pengguna era e-commerce dengan
menambahkan variabel sebagai dimensi baru dari model kesuksesan SI seperti
kualitas layanan (service quality), minat memakai (intention to use) sebagai
alternatif dari variabel penggunaan (use) dan menggabungkan variabel-variabel
dampak individual dan dampak organisasional menjadi dampak tunggal atau
kategori manfaat yang mereka sebut manfaat bersih (net benefits) (DeLone &
McLean, 2003, 2016).
Selanjutnya, penelitian (Molla & Licker, 2001) telah menyelediki
keberhasilan dari sistem e-commerce dan mengusulkan agar model Delone &
Mclean dapat dikembangkan untuk mengukur keberhasilan e-commerce, karena
diketahui model Delone & Mclean memiliki variabel-variabel yang berkaitan dan
dapat diterapkan pada lingkungan e-commerce. Sehingga pada tahun 2004, DeLone
dan McLean mengadaptasi model kesuksesan sistem informasi terkini untuk
pengukuran keberhasilan sistem e-commerce yang dikenal dengan D&M
Measuring E-commerce Success Model.
Model DeLone dan McLean (2004) dimodifikasi untuk diterapkan di
lingkungan e-commerce. DeLone dan McLean juga mengusulkan agar model
tersebut dapat digunakan untuk mengukur keberhasilan e-commerce serta dampak
akhir dari e-commerce pada satu pengguna, sekelompok pengguna, organisasi, atau
seluruh industri (Chong, Cates, & Rauniar, 2010; DeLone & McLean, 2004).
DeLone dan McLean (2004) juga mengkaji artikel-artikel e-commerce dan
42
electronic data interchange (EDI) yang ada di jurnal-jurnal akademik mulai tahun
1996 sampai dengan 2002. Ternyata enam dimensi model kesuksesan sistem
informasi DeLone dan McLean (2003) cocok untuk digunakan ke dalam e-
commerce. Enam dimensi model itu terdiri dari kualitas informasi (Information
Quality), kualitas sistem (System Quality), kualitas layanan (Service Quality),
penggunaan (Use), kepuasan pengguna (User Satisfaction), dan manfaat bersih (Net
Benefits).
Gambar 2.10 Model Kesuksesan sistem informasi untuk e-commerce
Sumber : (DeLone & McLean, 2004)
Berikut adalah penjelasan enam dimensi dari model Delone & Mclean yang
bisa diterapkan dalam lingkungan e-commerce (DeLone & McLean, 2004):
2.10.1 Information Quality
Dimensi kualitas informasi dalam suatu sistem informasi menunjukkan
sebagai kesuksesan semantik. Level semantik ini merupakan kesuksesan informasi
dalam menyampaikan maksud atau arti yang diharapkan. Informasi yang
43
berkualitas menunjukkan bahwa informasi yang disajikan sesuai dengan harapan
dan kebutuhan user berdasarkan dimensi kualitas informasi. Ketika mengakses
informasi online seperti informasi yang dihasilkan melalui sistem e-commerce,
layaknya keakuratan informasi, kemudahan pemahaman, relevansi, dan keamanan
adalah faktor penting untuk diperhatikan (DeLone & McLean, 2003, 2004).
2.10.2 System Quality
Dimensi kualitas sistem merupakan ciri karakteristik kualitas yang diinginkan
dari sistem informasi itu sendiri atau kualitas kinerja sistem. Fokusnya adalah
performa dari sistem tersebut, yang merujuk pada seberapa baik kemampuan
perangkat keras, perangkat lunak, kebijakan, dan prosedur dari sistem informasi
dapat menyediakan informasi bagi kebutuhan pengguna. Kualitas sistem dalam
aplikasi e-commerce meliputi ease of use, response time, availability, reliability,
flexibility, and usefulness (DeLone & McLean, 2003).
Suatu sistem informasi dapat diandalkan apabila memiliki kualitas sistem
yang baik dan mampu memberikan kepuasan pada pemakainya. Karena semakin
baik persepsi kualitas sistem akan semakin meningkatkan kepuasan penggunanya
(Guimaraes, 1992).
2.10.3 Service Quality
Dimensi kualitas pelayanan adalah keseluruhan dukungan yang diberikan
oleh penyedia layanan kepada pelanggan. Konsep kualitas layanan (service quality)
yang diadopsi oleh (Delone & McLean, 1992) menyatakan bahwa service quality
merupakan perbandingan antara apa yang seharusnya ditawarkan (offered) dan apa
yang disediakan (provided). Terdapat dua hal penting yang dikembangkan oleh
44
perusahaan-perusahaan dalam meningkatkan kemampuan service yaitu sistem
informasi untuk keperluan manajemen dan motivasi karyawan dan sistem informasi
yang digunakan untuk menyebarkan nilai (value) bermanfaat bagi para pelanggan
sistem informasi.
Dimensi ini penting dalam lingkungan e-commerce karena perdagangan
elektronik perlu adanya customer service sebagai suatu pelayanan yang diberikan
oleh sistem e-commerce yang dapat mengatasi permasalahan yang timbul pada
pelanggan ketika melakukan transaksi. Pengujian kualitas layanan sistem informasi
dianggap penting untuk menentukan komponen layanan apa saja yang akan
diperoleh pengguna dan digunakan secara optimal. Tingkat kepuasan akan
mengukur antara harapan dan kenyataan yang diterima untuk menentukan kualitas
layanan yang baik atau buruk. Karena semakin baik kualitas layanan yang
diberikan akan berpengaruh terhadap tingginya tingkat kepuasan pengguna.
Sebaliknya, kualitas layanan yang buruk akan berdampak pada kepuasan dan
hilangnya pelanggan (DeLone & McLean, 2004; Kertahadi, 2016).
2.10.4 Use
Dimensi penggunaan (use) adalah tingkatan dan cara dimana pengguna
memanfaatkan kemampuan dari suatu sistem informasi. Use mengukur konsumsi
dari pengunaaan suatu sistem informasi. Besarmya penggunaan (use) dapat
mempengaruhi kepuasan pengguna (user satisfaction) secara positif maupun
negatif, dan nantinya akan berpengaruh pada pengguna untuk terus menggunakan
atau berhenti menggunakan sistem informasi tersebut (DeLone & McLean, 2016).
45
2.10.5 User Satisfaction
Dimensi kepuasan pengguna (User Satisfaction) adalah keseluruhan
evaluasi dari pengalaman pengguna dalam menggunakan sistem informasi dan
dampak potensial dari sistem informasi serta perasaan bersih dari senang atau tidak
senang dalam menerima sistem informasi dari keseluruhan manfaat yang
diharapkan seseorang dimana perasaan tersebut dihasilkan dari interaksi dengan
sistem informasi (Seddon, Patry, & Kiew, 1994).
(DeLone & McLean, 2004) dalam penelitiannya measuring e-commerce
success menyatakan bahwa kepuasan pengguna adalah faktor penting untuk
mengukur dan mengetahui keseluruhan yang dirasakan pelanggan setelah
menggunakan sistem e-commerce dan harus mencakup keseluruhan siklus
pengalaman pelanggan dari pencarian informasi melalui pembelian, pembayaran,
penerimaan, dan layanan.
2.10.6 Net Benefits
Dimensi Net Benefits merupakan ukuran keberhasilan yang paling penting
karena mencakup penggabungan antara dampak individual (individual impact) dan
dampak organisasional (organizational impact) dari e-commerce. Penggabungan
ini sebagai dampak peningkatan dari sistem informasi yang tidak hanya dampaknya
pada pemakai individual dan organisasi saja, melainkan sudah berdampak pada hal
yang lebih luas yaitu ke pengguna, ke antar organisasi, bahkan masyarakat secara
keseluruhan (Kertahadi, 2016).
Ukuran keberhasilan manfaat bersih (Net Benefits) mengatasi dampak yang
paling besar dari sistem e-commerce. Oleh karena itu, dimensi ini mewakili kategori
46
pengukuran yang penting dalam keberhasilan sistem e-commerce. Namun, dimensi
ini tidak dapat dianalisis dan dipahami tanpa pengukuran "kualitas sistem" dan
"kualitas informasi". Misalnya, dalam lingkungan e-commerce, dampak dari desain
situs Web pada pembelian pelanggan tidak dapat sepenuhnya dipahami tanpa
evaluasi kegunaan situs Web dan relevansi untuk keputusan pembelian dari
informasi yang diberikan kepada calon pembeli (DeLone & McLean, 2004).
2.11 Penelitian Kuantitatif
Secara umum, penelitian kuantitatif adalah penelitian yang datanya berupa
angka-angka dan dianalisis menggunakan perhitungan statistik (Alfianika, 2018).
Menurut (Sugiyono, 2013) metode penelitian kuantitatif dapat diartikan sebagai
metode penelitian yang berlandaskan pada filsafat positivisme yang digunakan
untuk meneliti populasi dan sampel. Pengumpulan data menggunakan instrumen
penelitian dan analisis data bersifat kuantitatif dengan tujuan untuk menguji
hipotesis yang telah ditetapkan.
Penelitian kuantitatif menekankan fenomena-fenomena objektif dan dikaji
secara kuantitatif. Maksimalisasi objektivitas desain penelitian ini dilakukan
dengan menggunakan angka-angka, pengolahan statistik, struktur dan percobaan
terkontrol (Hamdi & Bahruddin, 2015).
Ciri-ciri penelitian kuantitatif adalah digunakan untuk menguji teori,
menyajikan fakta atau pendeskripsian statistik, menjelaskan hubungan antara
variabel, bersifat mengembangkan konsep, memiliki hipotesis. Selain itu, penelitian
kuantitatif memiliki tujuan yaitu mengembangkan dan menggunakan model-model
47
matematis, teori-teori dan hipotesis yang dikaitkan dan mempunyai kejelasan unsur
(Alfianika, 2018).
2.12 Metode Kuantitatif Dalam Penelitian Sistem Informasi
2.12.1 Pengelompokkan Data
Menurut (Siregar, 2013) secara garis besar pengelompokkan data dibagi ke
dalam beberapa kelompok, yaitu sebagai berikut :
1) Kelompok data menurut cara memperolehnya:
a. Data Primer, adalah data yang dikumpulkan sendiri oleh peneliti dari
sumber pertama atau tempat objek penelitian dilakukan.
b. Data Sekunder, adalah data yang telah diolah, disimpan, disajikan dalam
format atau bentuk tertentu oleh pihak tertentu untuk kepentingan tertentu
(Abdillah, 2018).
2) Kelompok data menurut waktu pengumpulannya:
a. Data Time Series, adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu pada
satu objek dengan tujuan untuk menggambarkan perkembangan dari objek
tersebut.
b. Data Cross Section, adalah data yang dikumpulkan di satu periode tertentu
pada beberapa objek dengan tujuan untuk menggambarkan keadaan.
3) Kelompok data menurut sifatnya:
a. Data Kualitatif, adalah data yang berupa pendapat (pernyataan) atau
judgement sehingga tidak berupa angka, tetapi berupa kata-kata atau
48
kalimat.
b. Data Kuantitatif, adalah data yang berupa angka. Sesuai dengan
bentuknya, data kuantitatif dapat diolah dan dianalisis dengan
menggunakan teknik perhitungan statistik.
2.12.2 Jenis-Jenis Penelitian
Menurut Direktorat Tenaga Kependidikan Departemen Pendidikan
Nasional (2008), penelitian dapat dikategorikan menjadi 3 jenis, yaitu :
1) Penelitian berdasarkan fungsinya:
a. Penelitian Dasar: Sebuah penelitian yang bertujuan meningkatkan
pemahaman dengan prinsip dan hukum ilmiah yang dilakukan dengan cara
mengembangkan konsep, prinsip, dalil dari teori yang sudah ada.
Penelitian ini bukanlah untuk menemukan masalah atau solusi dari suatu
peristiwa. Melainkan hanya penemuan sebuah dasar yang nantinya dapat
dikembangkan lebih lanjut.
b. Penelitian Terapan: Tindak lanjut dari penelitian dasar. Inilah penelitian
menindaklanjuti, mengembangkan dan menerapkan suatu data atau teori
yang dihasilkan dari penelitian dasar.
c. Penelitian Evaluatif: Penelitian yang dilakukan untuk mengukur sebuah
teori atau data dengan cara membandingkan dengan target dan pencapaian.
2) Penelitian berdasarkan pendekatannya:
a. Penelitian Kuantitatif: Jenis penelitian yang bertujuan untuk menolak atau
mendukung sebuah teori. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan
deret ukur matematis hingga menemukan kesimpulan tertentu.
49
b. Penelitian Kualitatif: Penelitian yang dilakukan dengan cara mendatangi
langsung objek yang diteliti baik berupa orang atau sebuah peristiwa.
3) Penelitian berdasarkan tujuannya:
a. Penelitian Eksplorasi: Definisi yang paling mudah untuk penelitian
eksplorasi ialah jenis penelitian yang dilakukan untuk mengenalkan suatu
gagasan atau topik baru kepada masyarakat luas, menjelaskan gambaran
umum secara sederhana tentang gagasan yang akan dibahas dan
pekembangan teori yang bersifat tentatif.
b. Penelitian Pengembangan: Jenis penelitian yang dilakukan untuk
mengembangkan teori yang sudah ada.
c. Penelitian Verifikasi: Penelitian yang dilakukan untuk menguji keakuratan
teori yang sudah ada, baik dalam bentuk dasar, prosedur, konsep ataupun
prinsip dari teori itu sendiri.
2.12.3 Indikator dan Butir Pertanyaan mendukung Penelitian
Tabel 2.2 Indikator dan Butir Pertanyaan
Variabel Indikator Pertanyaan
Information Quality
(Kualitas Informasi)
Accuracy (Keakuratan) Aplikasi Shopee menyediakan informasi
yang akurat.
Relevance
(Relevansi Kebutuhan)
Aplikasi Shopee menyediakan informasi
yang sesuai dengan kebutuhan saya.
Completeness
(Kelengkapan)
Aplikasi Shopee menyediakan informasi
yang lengkap mencakup seluruh informasi
yang dibutuhkan oleh pengguna.
Timeliness (Ketepatan
Waktu)
Aplikasi Shopee menyediakan informasi
yang up to date.
Understandability
(Mudah dipahami)
Aplikasi Shopee menyediakan informasi
yang mudah untuk saya pahami.
50
System Quality
(Kualitas Sistem)
Reliability (Keandalan)
Aplikasi Shopee memberikan performa
yang baik dan dapat diandalkan karena
jarang adanya kendala (error).
Response Time
(Waktu Respon)
Aplikasi Shopee merespon dengan cepat
sesuai dengan permintaan saya.
Security (Keamanan) Aplikasi Shopee memberikan kenyamanan
dan keamanan dalam bertransaksi.
Ease of Use
(Kemudahan digunakan)
Aplikasi Shopee bersifat user friendly
sehingga mudah untuk digunakan
Service Quality
(Kualitas Layanan)
Responsiveness
(Ketanggapan)
Customer care Shopee bersedia membantu
ketika saya membutuhkan bantuan.
Assurance (Jaminan)
Customer care Shopee memiliki
pengetahuan yang mampu menjawab
pertanyaan sesuai dengan permintaan saya
atau berkaitan dengan masalah yang saya
alami.
Empathy (Empati)
Customer care Shopee bersedia
memberikan perhatian penuh ketika saya
sedang mengalami masalah dalam
menggunakan aplikasi Shopee.
Perceived Utilitarian
(Manfaat yang
dirasakan)
Usefulness (Kegunaan) Aplikasi Shopee sangat bermanfaat bagi
saya
Efficiency (Efisiensi) Aplikasi Shopee meningkatkan efisiensi
saya dalam berbelanja.
Productivity
(Produktivitas)
Aplikasi Shopee meningkatkan
produktivitas saya dalam berbelanja.
Perceived Hedonic
(Kesenangan yang
dirasakan)
Enjoyable Experiences
(Pengalaman yang
menyenangkan)
Aplikasi Shopee.memberikan pengalaman
yang menyenangkan bagi saya.
Attractiveness
(Daya Tarik)
Saya tertarik menggunakan aplikasi
Shopee
51
Novelty (Keunikan)
Saya merasa aplikasi Shopee memiliki
keunikan yang berbeda dengan aplikasi
mobile e-commerce yang lain.
Use
(Penggunaan)
Daily Use
(Penggunaan Rutin)
Saya selalu menggunakan aplikasi Shopee
dalam berbelanja online.
Nature of Use
(Sifat Penggunaan)
Saya menggunakan aplikasi Shopee untuk
kepentingan berbelanja.
Intention to Reuse
(Niat untuk menggunakan
kembali)
Saya berniat untuk menggunakan kembali
aplikasi Shopee
User Satisfaction
(Kepuasan Pengguna)
Kinerja situs e-commerce Kinerja aplikasi Shopee sudah sesuai dan
memenuhi harapan saya.
Overall Satisfaction
(Kepuasan secara
keseluruhan)
Secara keseluruhan, saya puas dengan
aplikasi Shopee.
Mengajak orang lain untuk
melakukan pembelian
melalui aplikasi
Saya akan mengajak orang lain untuk
melakukan
pembelian melalui Aplikasi Shopee.
Repeat purchase intentions
(Niat Pembelian Ulang)
Saya akan melakukan pembelian kembali
melalui Aplikasi Shopee.
Net Benefits
(Manfaat - Manfaat
bersih)
Meningkatkan
pengetahuan pelanggan
Adanya informasi toko-toko pada Aplikasi
Shopee dapat meningkatkan pengetahuan
saya
Time Saving
(Hemat Waktu)
Adanya aplikasi Shopee dapat menghemat
waktu saya dalam berbelanja tanpa
berpergian.
Mengurangi lama
pencarian informasi
Adanya menu pencarian dan menu
kategori dapat mengurangi lama pencarian
informasi
Meningkatkan dukungan
dan pelayanan
Adanya review dan diskusi produk dapat
meningkatkan dukungan dan pelayanan
Cost Saving (Hemat Biaya) Adanya aplikasi Shopee dapat menghemat
biaya berbelanja
52
2.12.4 Skala Likert
Skala likert adalah skala pengukuran yang dikembangkan oleh Likert
(1932). Nama skala ini diambil dari nama Rensis Likert, pendidik dan ahli psikolog
Amerika Serikat. Rensis Likert telah mengembangkan sebuah skala untuk
mengukur sikap masyarakat sejak tahun 1932.
Skala likert adalah suatu skala psikometrik yang umum digunakan dalam
kuesioner dan merupakan skala yang paling banyak digunakan dalam riset beberapa
survei. Skala ini mempunyai empat atau lebih butir pertanyaan yang
dikombinasikan sehingga membentuk suatu skor atau nilai yang merepresentasikan
sifat individu, seperti pengetahuan, sikap, dan perilaku. Pada saat menanggapi
pertanyaan atau pernyataan dalam skala likert, responden akan menentukan tingkat
persetujuan mereka terhadap suatu pertanyaan atau pernyataan dengan memilih
salah satu dari pilihan yang tersedia. Biasanya disediakan lima poin skala dengan
format seperti : [1] sangat tidak setuju, [2] tidak setuju, [3] netral, [4] setuju, dan
[5] sangat setuju (Syofian et al., 2015).
Tabel 2.3 Skala Likert
Jawaban Singkatan Skala
Sangat Tidak Setuju STS 1
Tidak Setuju TS 2
Netral N 3
Setuju S 4
Sangat Setuju SS 5
53
2.12.5 Metode Pengumpulan Data
Menurut (Sugiyono, 2013) metode atau teknik pengumpulan data
merupakan langkah yang paling utama dalam penelitian, karena tujuan utama dari
penelitian adalah untuk mendapatkan suatu informasi atau data yang dibutuhkan
dalam mencapai tujuan penelitian. Dengan metode pengumpulan data yang tepat
akan memungkinkan peneliti untuk memperoleh data yang valid sehingga dapat
membantu dalam penelitian. Pengumpulan data penelitian dilakukan dengan
berbagai metode yaitu :
1) Wawancara
Wawancara merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan untuk
mendapatkan informasi secara langsung yaitu dengan cara berkomunikasi
langsung mengungkapkan pertanyaan-pertanyaan (seperti tanya jawab)
antara pewawancara dan responden (Subagyo, 2011).
2) Kuesioner
Kuesioner merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara
memberikan seperangkat pertanyaan atau pernyataan tertulis kepada
responden untuk dijawabnya. Kuesioner ini cocok digunakan bila jumlah
responden cukup besar dan tersebar di wilayah yang luas. Kuesioner dapat
berupa pertanyaan/pernyataan tertutup atau terbuka, dapat diberikan kepada
responden secara langsung atau dikirim melalui pos atau internet (Sugiyono,
2013).
54
3) Observasi
Observasi adalah teknik pengumpulan data yang dilakukan melalui suatu
pengamatan disertai dengan pencatatan terhadap keadaan atau perilaku
objek penelitian. Orang yang melakukan observasi disebut pengobservasi
(observer), dan pihak yang diobservasi disebut terobservasi (observee).
Observasi ini dilakukan untuk memperoleh gambaran mengenai objek
penelitian secara keseluruhan. Kelebihan observasi adalah data yang
diperoleh lebih dapat dipercaya karena dilakukan pengamatan sendiri
(Fathoni, 2006).
4) Studi Pustaka
Studi pustaka merupakan langkah awal dalam metode pengumpulan data.
Studi pustaka merupakan metode pengumpulan data yang diarahkan kepada
pencarian data dan informasi melalui dokumendokumen, baik dokumen
tertulis, foto-foto, gambar, maupun dokumen elektronik yang dapat
mendukung dalam proses penelitian (Sugiyono, 2013).
2.12.6 Populasi dan Teknik Sampling
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau subyek
yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti
untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Populasi bukan hanya
sekedar orang, tetapi juga objek dan benda-benda alam yang lain. Populasi juga
bukan sekedar jumlah yang ada pada objek atau subjek yang dipelajari, tetapi
meliputi seluruh karakteristik atau sifat yang dimiliki oleh subjek atau objek itu
(Sugiyono, 2013).
55
Dalam buku prinsip statistik, populasi diartikan sebagai kumpulan dari
keseluruhan pengukuran, objek, atau individu yang sedang dikaji. Jadi, pengertian
populasi dalam statistik tidak terbatas pada sekelompok atau kumpulan orang-
orang, namun mengacu pada seluruh ukuran, hitungan atau kualitas yang menjadi
fokus perhatian suatu penelitian (Harinaldi, 2005).
Menurut (Sugiyono, 2013) sampel dapat didefinisikan sebagai bagian dari
jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Sampel adalah
sebagian, atau subset (himpunan bagian) dari suatu populasi. Dikarenakan populasi
mencakup data dengan jumlah yang besar, mengakibatkan tidak mungkin atau sulit
dilakukan penelitian terhadap seluruh data tersebut. Sehingga, suatu penelitian
dapat dilakukan terhadap sampelnya saja (Harinaldi, 2005).
Sedangkan dalam melakukan pengambilan sampel diperlukan suatu teknik
yang dinamakan teknik sampling. Teknik sampling adalah teknik pengambilan
sampel. Untuk menentukan sampel yang akan digunakan dalam penelitian, terdapat
berbagai teknik sampling yang dapat digunakan. Teknik sampling pada dasarnya
dapat dikelompokkan menjadi dua, yaitu (Sugiyono, 2013) :
1) Probability Sampling
Probability Sampling adalah teknik pengambilan sampel yang memberikan
peluang sama bagi setiap unsur (anggota) populasi untuk dipilih menjadi
sampel. Teknik ini meliputi:
56
a. Simple Random Sampling
Dikatakan simple (sederhana) karena cara pengambilan sampel dari semua
anggota populasi dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata yang
ada dalam populasi itu.
b. Proportionate Stratified Random Sampling
Teknik ini digunakan bila populasi mempunyai anggota/unsur yang tidak
homogen dan berstrata secara proporsional. Suatu organisasi yang
mempunyai pegawai dari latar belakang pendidikan berstrata, maka
populasi pegawai itu berstrata.
c. Disproportionate Stratified Random Sampling
Teknik Disproportionate Stratified Random Sampling ini digunakan untuk
menentukan jumlah sampel.
d. Cluster Sampling
Sampel cluester sampling adalah teknik sampling daerah yang digunakan
untuk menentukan sampel bila obyek yang akan diteliti atau sumber data
sangat luas. Teknik ini sering digunakan melalui dua tahap, yaitu tahap
pertama menentukan sampel daerah, dan tahap berikutnya menentukan
orang-orang yang ada pada daerah itu secara sampling juga.
2) Non Probability Sampling
Non Probability Sampling merupakan teknik pengambilan sampel yang tidak
memberi peluang atau kesempatan sama bagi setiap unsur atau anggota
populasi untuk dipilih menjadi sampel. Teknik non probility sampling ini
meliputi :
57
a. Teknik Sampling Sistematis
Teknik Sampling Sistematis adalah teknik pengambilan sampel
berdasarkan urutan dari anggota populasi yang telah diberi nomor urut.
b. Teknik Sampling Kuota
Teknik Sampling Kuota adalah teknik untuk menentukan sampel dari
populasi yang mempunyai ciri-ciri tertentu sampai jumlah (kuota) yang
diinginkan.
c. Insidental Sampling
Insidental Sampling adalah teknik penentuan sampel berdasarkan
kebetulan, yaitu siapa saja yang secara kebetulan/insidental bertemu
dengan peneliti maka dapat digunakan sebagai sampel, apabila orang yang
kebetulan ditemui cocok sebagai sumber data.
d. Sampling Jenuh
Sampling Jenuh adalah teknik penentuan sampel bila semua anggota
populasi digunakan sebagai sampel. Hal ini sering dilakukan bila jumlah
populasi relatif kecil kurang dari 30 orang.
e. Snowball Sampling
Snowball Sampling adalah metode penarikan sampel dengan responden
yang berhasil diperoleh diminta untuk menunjukan responden lainnya
secara berantai.
58
f. Purposive Sampling
Purposive Sampling adalah teknik pengambilan sampel sumber data bukan
didasarkan atas strata, random, atau daerah tetapi berdasarkan
pertimbangan atau kriteria tertentu.
Dalam penelitian ini teknik sampling yang digunakan yaitu non probability
sampling dengan teknik purposive sampling. Alasan peneliti menggunakan teknik
Purposive Sampling karena pada penelitian ini akan diuji bagaimana kepuasan
terhadap sebuah aplikasi mobile Shopee, maka peneliti menetapkan kriteria sebagai
syarat untuk dijadikan sampel yaitu para pengguna yang pernah menggunakan
aplikasi tersebut.
2.13 Slovin
Slovin merupakan rumus dalam perhitungan sample yang dikembangkan
oleh slovin (1960). Rumus slovin digunakan untuk penelitian yang memiliki
populasi yang besar dengan konfigurasi confidence coefficient sebesar 95% dan
margin of error sebesar 5% (0,05) karena dianggap bahwa tingkat margin of error
pada konfigurasi ini dapat mempresentasikan total populasi (Isip, n.d.). Dalam
menentukan sample dengan slovin yaitu dengan mengetahui jumlah populasi dan
menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑛 =𝑁
1 + 𝑁 𝑒2
Keterangan Rumus:
𝑛 = ukuran sampel
𝑁 = ukuran populasi
𝑒 = kelonggaran ketidaktelitian karena kesalahan pengambilan sampel yang
dapat di tolerir
59
2.14 Metode Perhitungan
2.14.1 Uji Validitas
Validitas adalah kriteria utama keilmiahan suatu penelitian. Uji validitas
digunakan untuk mengukur sah atau valid tidaknya suatu kuesioner. Suatu
kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan kuesioner mampu untuk mengungkapkan
sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner tersebut (Hasiholan, 2019). Validitas
menunjukkan apakah hasil penelitian dapat diterima oleh khalayak dengan kriteria-
kriteria terentu (Abdillah, 2018).
Menurut (Sugiyono, 2013) instrument yang valid berarti alat ukur yang
digunakan untuk mendapatkan data (mengukur) itu valid. Valid berarti instrument
tersebut dapat digunakan untuk mengukur apa yang seharusnya diukur.
Secara umum, uji validitas diklasifikasikan menjadi validitas internal dan
validitas eksternal. Validitas internal menunjukkan bahwa hubungan relasional atau
kausalitas antar variabel-variabel atau konstruk yang diuji dalam penelitian
menunjukkan bahwa hubungan tersebut hanya terjadi pada variabel-variabel
tersebut dan tidak oleh variabel lain. Sedangkan validitas eksternal menunjukkan
bahwa hasil dari suatu penelitian adalah valid yang dapat digeneralisir ke semua
objek, situasi, dan waktu yang berbeda (Abdillah, 2018).
Tabel 2.4 Parameter Uji Validitas dalam PLS
Uji Validitas Parameter Rule of Thumbs
Konvergen Faktor loading Lebih dari 0,7
Average variance extracted
(AVE)
Lebih dari 0,5
Communality Lebih dari 0,5
60
Diskriminan Akar AVE dan Korelasi
variabel laten
Akar AVE > Korelasi
variabel laten
Cross loading Lebih dari 0,7 dalam
satu variabel
Sumber : Diadaptasi dari (Chin, 1995)
2.14.2 Uji Reliabilitas
Selain uji validitas, dalam PLS juga melakukan uji reliabilitas. Uji
reliabilitas adalah alat untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator
dan variabel atau konstruk. Suatu kuesioner dikatakan reliabel atau handal jika
jawaban seseorang terhadap pernyataan adalah konsisten dari waktu ke waktu
(Jayanti et al., 2017). Menurut (Sugiyono, 2013) instrument yang reliable adalah
instrument yang bila digunakan beberapa kali untuk mengukur obyek yang sama,
akan menghasilkan data yang sama.
Uji reliabilitas dilakukan untuk mengukur konsistensi internal alat ukur.
Reliabilitas menunjukkan akurasi, konsistensi, dan ketepatan suatu alat ukur dalam
melakukan pengukuran. Uji reliabilitas dalam PLS dapat menggunakan dua
metode, yaitu Cronbach’s alpha dan Composite reliability (Abdillah, 2018).
Cronbach’s alpha mengukur batas bawah nilai reliabilitas suatu konstruk,
sedangkan Composite reliability mengukur nilai sesungguhnya reliabilitas suatu
konstruk. Namun Composite reliability dinilai lebih baik dalam mengestimasi
konsistensi internal suatu konstruk (Abdillah, 2018).
61
2.15 Structural Equation Modeling (SEM)
Menurut (Yamin & Kuniawan, 2011) Structural Equation Modeling (SEM)
adalah teknik statistik yang memiliki kemampuan untuk menganalisis pola
hubungan antara variabel laten dan indikatornya, variabel laten yang satu dengan
lainnya serta kesalahan pengukuran secara langsung. SEM digunakan untuk menilai
hubungan antara konstruk-konstruk bersama-sama dan juga untuk menilai kekuatan
pengujian dari model penelitian (Jogiyanto, 2007).
SEM mengutamakan pemodelan konfirmatori dibandingkan pemodelan
eksploratori sehingga lebih tepat digunakan untuk pengujian teori studi kuantitatif
dibandingkan pengembangan teori strudi kualitatif. SEM memiliki kemampuan
mengukur variabel laten yang tidak secara langsung diukur, tetapi melalui estimasi
indikator atau parameternya. Selain itu, SEM dapat melakukan analisis faktor,
analisis jalur dan regresi (Abdillah, 2018).
Terdapat dua pendekatan di dalam mengestimasi SEM yaitu pendekatan
berdasarkan kovarian (covariance-based approach) yang dikenal dengan
Covariance-Based SEM (CB-SEM) dan pendekatan varian (variance-based
approach) yang dikenal dengan Partial Least Sqares SEM (PLS-SEM). SEM
berbasis varian adalah SEM yang menggunakan varian dalam proses iterasi atau
blok varian antarindikator atau parameter yang diestimasi dalam satu variabel laten
dan tidak mengorelasi indikator-indikator antarvariabel laten lain dalam satu model
penelitian.Sementara, SEM berbasis kovarian melakukan interkorelasi atau
membebaskan indikator-indikatornya untuk saling berkorelasi dengan indikator
dan variabel laten lainnya. Banyak teknis statistika yang menggunakan SEM
62
berbasis varian. Salah satu SEM berbasis varian yang mulai banyak digunakan
adalah PLS (Partial Least Square). Dan teknik SEM berbasis kovarian adalah
LISREL dan AMOS (Analysis MOment Structure) (Abdillah, 2018; Widarjono,
2015).
Pengguna SEM berbasis kovarian atau yang dikenal dengan Covariance-
Based SEM (CB-SEM) dapat menggunakan sejumlah software pengolah data
seperti Lisrel, AMOS, dan EQS. Sedangkan pengguna SEM berbasis varian atau
yang dikenal dengan Partial Least Sqares SEM (PLS-SEM) dapat menggunakan
software seperti SmartPLS, Visual PLS, XLSTAT PLS-PM, PLS Graph dan
sebagainya (Yamin & Kuniawan, 2011).
2.16 Partial Least Square Structural Equation Model (PLS-SEM)
Partial Least Square (PLS) adalah teknik statistika multivariat yang
melakukan pembandingan antara variabel dependen berganda dan variabel
independen jamak. PLS adalah salah satu teknik pengukuran Struktural Equation
Modeling (SEM) berbasis varian yang dikembangkan pertama kali oleh Herman
O.A. Wold dalam bidang ekonometrika pada akhir 1960-an (Abdillah, 2018).
Partial Least Square (PLS) adalah salah satu PLS atau sering disebut sebagai
PLS-SEM ini merupakan generasi kedua SEM. Generasi pertama SEM disebut
sebagai CB-SEM (Covarian Based Structural Equation Modeling). Dibandingkan
dengan generasi pertama atau CB-SEM, PLS-SEM memiliki tingkat fleksibilitas
yang lebih tinggi untuk penelitian regresi yang menghubungkan antara teori dan
data, serta mampu melakukan analisis jalur (path) dengan variabel laten. PLS juga
memiliki kemampuan dan tujuan untuk memprediksi pengaruh variabel X terhadap
63
Y, menjelaskan hubungan antar variabel, hubungan variabel dengan indikatornya
dan untuk mengukur tingkat hubungan di antara variabel tersebut (Abdillah, 2018;
Rifai, 2015).
Kepopuleran penggunaan PLS-SEM diantara para peneliti dan praktisi adalah
karena empat alasan. Pertama, algoritma PLS tidak terbatas hanya untuk hubungan
antara indikator dengan konstrak latennya yang bersifat reflektif saja tetapi
algoritma PLS juga dipakai untuk hubungan yang bersifat formatif. Kedua, PLS
dapat digunakan untuk menaksir model path dengan sample size yang kecil. Ketiga,
PLS-SEM dapat digunakan untuk model yang sangat kompleks (terdiri atas banyak
variabel laten dan manifes) tanpa mengalami masalah dalam estimasi data.
Keempat, PLS dapat digunakan ketika distribusi data sangat miring (skew) (Yamin
& Kuniawan, 2011).
Menurut (Ringle et al., 2018), empat aspek proses analisis PLS-SEM yang
terstruktur bahwa penelitian sebelumnya mengenai penggunaan PLS-SEM
diidentifikasi sebagai relevan: (1) menentukan tujuan penelitian, (2) spesifikasi
model struktural, (3) spesifikasi model pengukuran, dan (4) hasil evaluasi.
Gambar 2.11 Proses Analisis PLS-SEM
Sumber : (Ringle et al., 2018)
2.16.1 Evaluasi model PLS
Evaluasi model dalam PLS meliputi dua tahap yaitu evaluasi outer model
atau pengukuran model dan evaluasi terhadap inner model atau struktural model
64
(Ringle et al., 2018; Hair et al., 2012; Subiyakto et al., 2015; Wong, 2013; Yamin
& Kuniawan, 2011) :
1) Evaluasi Pengukuran Model (Outer Model)
Evaluasi terhadap pengukuran model (outer model) merupakan model
pengukuran untuk menilai validitas dan reliabilitas model. Evaluasi
terhadap pengukuran model meliputi pemeriksaan individual item
reliability, internal consistency atau construct reliability, average variance
extracted (AVE), dan discriminant validity. Ketiga pengukuran pertama
dikelompokkan dalam convergent validity. Convergent validity mengukur
besarnya korelasi antara konstrak dengan variabel laten.
Dalam evaluasi convergent validity dari pemeriksaan individual item
reliability, dapat dilihat dari nilai standardized loading factor. Standardized
loading factor menggambarkan besarnya korelasi antara setiap item
pengukuran (indikator) dengan konstraknya. Nilai loading factor diatas 0,7
dapat dikatakan ideal, artinya bahwa indikator tersebut dikatakan valid
sebagai indikator yang mengukur konstrak.
Selanjutnya melihat internal consistency reliability dari nilai
composite reliability. Composite reliability dapat digunakan untuk
mengevaluasi internal consistency. Selain itu juga bisa digunakan
Cronbach’s alpha. Akan tetapi, Composite reliability lebih baik dalam
mengukur internal consistency dibandingkan cronbach’s alpha dalam
model SEM dikarenakan composite reliability tidak mengasumsikan
kesamaan boot dari setiap indikator. Cronbach’s alpha cenderung menaksir
65
lebih rendah construct reliability dibandingkan composite reliability. Nilai
batas 0,7 ke atas berarti dapat diterima dan diatas 0,8 dan 0,9 berarti sangat
memuaskan.
Ukuran lain dari convergent validity adalah nilai average variance
extracted (AVE). AVE digunakan untuk mengevaluasi convergent validity.
Nilai ini menggambarkan besaran varian atau keragaman variabel manifes
yang dapat dikandung oleh konstrak laten. Nilai AVE minimal 0,5
menunjukan ukuran convergent validity yang baik. Artinya, variabel laten
dapat menjelaskan rata-rata lebih dari setengah variance dari indikator-
indikatornya.
Discriminant validity dievaluasi melalui dua metode yaitu cross
loading variabel indikator dan Fornell-Larcker. Ukuran cross loading
adalah membandingkan korelasi variabel indikator terhadap variabel laten
dan variabel laten yang lainnya. Cross loading variabel indikator terhadap
variabel laten harus lebih besar nilainya terhadap variabel laten yang lain.
Sedangkan ukuran discriminant validity lainnya yaitu Fornell-Larcker.
Fornell-Larcker adalah akar dari AVE untuk setiap laten variabel harus lebih
besar dari korelasi antarvariabel laten atau nilai AVE lebih tinggi dari kuadrat
korelasi antara konstrak (Widarjono, 2015).
2) Evaluasi Struktural Model (Inner Model)
Setelah melakukan evaluasi outer model yaitu model pengukuran
variabel laten, langkah berikutnya adalah evaluasi model persamaan
struktural (inner mode) yang menjelaskan pengaruh variabel laten
66
independen terhadap variabel dependen. Ada beberapa tahap untuk
mengevaluasi struktural model. Pertama adalah melihat signifikansi
hubungan antara konstrak. Hal ini dapat dilihat dari koefisien jalur (path
coefficient) yang menggambarkan kekuatan hubungan antara konstrak. Path
coefficient (β) diuji dengan nilai ambang batas diatas 0,1 untuk menyatakan
bahwa jalur (path) yang dimaksud mempunyai pengaruh di dalam model.
Kedua, mengevaluasi nilai R2 (coefficient of determination) untuk
menjelaskan varian dari tiap target endogenous variabel dengan standar
pengukuran sekitar 0,67 sebagai kuat, sekitar 0,33 moderat, dan 0,19 atau
dibawahnya menunjukan tingkat varian yang lemah.
Ketiga, melihat nilai t-test dengan metode bootstrapping
menggunakan uji two-tailed dengan tingkat signifikansi 5% untuk menguji
hipotesis-hipotesis penelitian. Hipotesis penelitian akan diterima jika
memiliki t-test lebih besar dari 1,96.
Keempat, pengujian f2 (effect size) untuk memprediksi pengaruh
variabel tertentu terhadap variabel lainnya dalam struktur model dengan
nilai ambang batas sekitar 0,02 untuk pengaruh kecil, 0,15 untuk menengah,
dan 0,35 untuk pengaruh besar. Sementara nilai effect size di bawah 0.02
mengindikasikan tidak memiliki pengaruh dalam struktur model (Hair et al.,
2017; Yamin & Kuniawan, 2011). f2 dihitung dengan menggunakan rumus
sebagai berikut :
𝑓2 =𝑅2 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 − 𝑅2 𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒
1 − 𝑅2 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒
67
Kelima, menguji Q2 (predictive relevance) dengan metode
blindfolding untuk memberikan bukti bahwa variabel tertentu yang
digunakan dalam model mempunyai keterkaitan prediktif (predictive
relevance) dengan variabel lainnya dalam model dengan ambang batas
pengukuran diatas nol.
Keenam, melakukan pengujian q2 (Relative Impact) masih dengan
metode blindfolding untuk mengukur relatif pengaruh sebuah keterkaitan
prediktif sebuah variabel tertentu dengan variabel lainnya dengan nilai
ambang batas sekitar 0,02 untuk pengaruh kecil, 0,15 untuk pengaruh
menengah/sedang, dan 0,35 untuk pengaruh besar (Hair et al., 2017; Yamin
& Kuniawan, 2011). Rumus yang digunakan untuk perhitungan q2 adalah
sebagai berikut :
Keterangan Rumus:
𝑓 2 : Effect size
𝑅2 : Coefficient of Determination
𝑅2 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 : Nilai 𝑅2 yang diperoleh ketika konstruk eksogen
dimasukkan ke model
𝑅2 𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 : Nilai 𝑅2 yang diperoleh ketika konstruk eksogen
dikeluarkan dari model.
Keterangan Rumus:
𝑞2 : Relative Impact
𝑄2 : Predictive relevance
𝑄2 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 : Nilai 𝑞2 yang diperoleh ketika konstruk eksogen dimasukkan
ke model
𝑄2 𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 : Nilai 𝑞2 yang diperoleh ketika konstruk eksogen dikeluarkan
dari model.
𝑞2 =𝑄2 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 − 𝑄2 𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒
1 − 𝑄2 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒
68
2.16.2 Keunggulan dan Kelemahan PLS
PLS mempunyai keunggulan-keunggulan dan kelemahan-kelemahan.
Keunggulan-keunggulan dari PLS adalah sebagai berikut (Abdillah, 2018):
1. Mampu memodelkan banyak variabel dependen dan variabel independen
(model komplek).
2. Hasil tetap kokoh (robust) walaupun terdapat data yang tidak normal dan
hilang (missing value).
3. Dapat digunakan pada sampel kecil
4. Menghasilkan variabel laten independen secara langsung berbasis cross
product yang melibatkan variabel laten dependen sebagai kekuatan prediksi.
Sedangkan kelemahan-kelemahan PLS antara lain :
1. Sulit menginterpretasi loading variabel laten independen jika berdasarkan
pada hubungan crossproduct yang tidak ada (Seperti pada teknik analisis
factor berdasarkan korelasi antar manifest variabel independen).
2. Properti distribusi estimasi yang tidak diketahui menyebabkan tidak
diperolehnya nilai signifikansi kecuali melakukan proses bootstrap.
3. Terbatas pada pengujian model estimasi statistika.
2.17 SmartPLS
SmartPLS adalah salah satu software yang biasa digunakan dalam analisis
menggunakan PLS-SEM. SmartPLS adalah software yang digunakan untuk
pemodelan jalur (grafis) dengan variabel laten menggunakan pendekatan PLS
69
(Hubona, 2009). Software ini dikembangkan oleh University of Hamburg, Jerman
(Ghazali & Latan, 2015).
SmartPLS merupakan salah satu software yang digunakan untuk eksekusi
analisis PLS-SEM. Smartpls mempunyai GUI user friendly yang memudahkan
pengguna untuk melakukan estimasi model jalur PLS (Hair et al., 2014). Berikut
adalah gambar tampilan halaman SmartPLS yang terdiri dari menu bar, tools bar,
project explorer, indicators, serta halaman kerja.
Gambar 2.12 Tampilan SmartPLS
70
Terdapat beberapa komponen pada SmartPLS yaitu (Hussein, 2015) :
a. Konstruk Eksogen
Konstruk eksogen merupakan variabel independen yang terdapat pada suatu
model yang tidak dapat diprediksi oleh variabel lainnya. Konstruk ini yang
nantinya mempengaruhi konstruk endogen.
b. Konstruk endogen
Konstruk endogen merupakan variabel dependen yang menjadi faktor-faktor
yang dapat memprediksi satu atau beberapa konstruk endogen lainnya, namun
hanya dapat berhubungan kausal dengan konstruk endogen.
c. Variabel Laten
Variabel yang tidak dapat diamati dan diukur secara langsung (Santoso,
2012). Variabel laten ini terbagi menjadi dua yaitu variabel eksogen (bersifat
independen) dan variabel endogen (bersifat dependen), dimana variabel
eksogen adalah variabel yang mempengaruhi variabel endogen.
d. Observed Variable
Observed Variable biasa dikenal variabel manifest adalah variabel yang
besaran kuantitatif nya dapat diketahui secara langsung, misalnya dari skor
respons subjek terhadap instrument pengukuran. Berikut contoh penggunaan
konstruk pada model struktural menggunakan SmartPLS.
71
Dalam penggunaannya, tentu SmartPLS memiliki keunggulan, berikut
adalah beberapa keunggulan dari SmartPLS (Sander & Lee, 2014):
SmartPLS dapat digunakan pada penelitian dengan populasi yang sangat
spesifik
SmartPLS tidak membutuhkan adanya asumsi distribusi, sedangkan
software SEM lainnya membutuhkan asumsi distribusi data yang normal.
SmartPLS dapat digunakan pada penelitian ilmiah dengan objekif yang
berbeda
SmartPLS memiliki kemampuan untuk menggunakan skala yang reflektif
dan formatif
Gambar 2.13 Klasifikasi Komponen Model Struktural (Hussein, 2015)
72
SmartPLS tidak membatasi penggunaan model formatif dan reflektif pada
satu konstruk
SmartPLS dapat menggunakan berbagai variabel untuk mengidentifikasi
hasil.
SmartPLS dapat menggunakan skala metrik, quasimetri, ordinal, atau skala
kategori.
SmartPLS dapat digunakan untuk model yang sangat kompleks dengan
banyak variabel laten dan manifes dengan skala yang berbeda
Selain itu, SmartPLS juga memiliki beberapa kelemahan dalam
penggunaannya, diantaranya:
Model evaluasi harus dilakukan pada r-Square dari variabel mediasi dan
variabel dependen yang berbeda.
Kompleksitas realita tidak dapat ditunjukkan dengan sempurna dengan
SmartPLS
Seringkali terjadi bias karena ketidaksesuaian model yang ada dengan
kompleksitas realita.
2.17.1 Langkah – langkah penggunaan SmartPLS
Berikut langkah – langkah dalam mengolah data menggunakan SmartPLS
versi 3.2.8 yang dilakukan dalam penelitian ini adalah:
1. Buka aplikasi SmartPLS. Kemudian akan muncul tampilan halaman awal
sebagai berikut
73
Gambar 2.14 Halaman awal SmartPLS
2. Langkah selanjutnya, membuat project baru dengan cara klik “file”, lalu
pilih “Create New Project”.
Gambar 2.15 Create New Project pada SmartPLS
3. Kemudian muncul tampilan kotak dialog seperti pada gambar 3a. Ketik
nama project baru yang akan dibuat, kemudian klik “OK”. Setelah itu, jika
project telah berhasil dibuat, maka tampilannya adalah seperti pada gambar
3b. Kemudian klik dua kali pada “Double-click to import data!”, maka
muncul kotak dialog untuk import data (data yang dapat digunakan adalah
data dengan format csv (comma delimited).
74
3a. 3b.
Gambar 2.16 Workspace pada SmartPLS
4. Jika data berhasil diimport, maka tampilannya adalah sebagai berikut.
Gambar 2.17 Tampilan data yang telah diimport pada SmartPLS
5. Klik “SkripsiRina” guna membuat model yang telah ditentukan. Kemudian
buat model dengan cara klik “Latent Variabel” dan selanjutnya klik pada
area halaman SmartPLS yang digunakan untuk membuat model.
75
Hubungkan variabel yang ada sesuai dengan hipotesis yang telah digunakan
dengan cara menggunakan fitur “Connect”.
Gambar 2.18 Tampilan untuk membuat model pada SmartPLS
6. Masukkan semua indikator sesuai dengan variabel yang ada sehingga warna
variabel berubah menjadi biru semua seperti pada gambar dibawah ini.
Gambar 2.19 Tampilan Latent Variable dan indikator-indikator
76
Setelah indikator semua telah dimasukkan ke dalam variabel, maka langkah
selanjutnya adalah melakukan pengujian pada outer model (model pengukuran)
yang terdiri dari empat tahap pengujian yaitu individual indicator reliability,
internal consistency reliability, average variance extracted, dan discriminan
validity
1. Tahap pengujian individual indicator reliability dilakukan untuk melihat
hasil outer loading dengan cara Klik Calculate > pilih PLS Algorithm.
Gambar 2.20 Menu Calculation
77
Klik “start calculation”
Gambar 2.21 Kotak dialog pada menu Calculation
Klik “outer loadings” untuk melihat nilai outer loading. Nilai ambang
batas yang digunakan adalah 0,7. Sedangkan nilai diatas 0,6 masih bisa
dipertimbangkan kembali.
Gambar 2.22 Langkah pengujian Outer Loadings
78
2. Selanjutnya pengujian Internal Consistency Reliability dengan cek nilai
Construct Reliabilitty and Validity. Perhatikan nilai Composite Reliability
(CR) dengan ambang batas yang digunakan CR adalah 0.7.
Gambar 2.23 Langkah pengujian Composite Reliability
3. Pengujian Average Variance Extracted (AVE) dengan Klik Construct
Reliabilitty and Validity. Perhatikan nilai AVE. Ambang batas yang
digunakan AVE adalah 0,5.
79
Gambar 2.24 Langkah pengujian Average Variance Extracted
4. Tahap pengujian discriminan validity untuk memeriksa nilai cross loading
dan cross loading fornell-lacker’s.
a. Cek nilai cross loading dengan klik discriminant validity > pilih cross
loadings (lingkaran merah). Kemudian bandingkan korelasi antara
indikator dengan variabelnya. Korelasi antar indikator dengan
variabelnya (kotak merah) harus lebih tinggi dari variabel lainnya (kotak
biru).
80
Gambar 2.25 Langkah pengujian Cross Loading
b. Cek nilai cross loading Fornell-Lacker’s dengan Klik Discriminant
Validity > Pilih fornell-larcker’s creation (lingkaran merah). Kemudian
cek nilai akar AVE (kotak merah) lebih tinggi dari nilai korelasi antar
variabel dengan variabel lainnya (Kotak Biru).
Gambar 2.26 Langkah pengujian Fornell – lacker’s
81
Setelah semua persyaratan outer model terpenuhi, selanjutnya adalah tahap
pengujian inner model (model struktural) yang terdiri dari enam tahapan pengujian
yaitu pengujian path coefficient (β), coefficient of determination (R²), t-test
menggunakan metode bootstraping, effect size (f2), predictive relevance (Q2), dan
relative impact (𝑞2). Pada perhitungan kali ini, digunakan untuk menentukan
hipotesis mana yang diterima.
1. Pengujian path coefficient (β) dengan cara klik “Calculate” > pilih “PLS
Algorithm” > klik “start calculation” > klik “Path Coefficients”. Kemudian
akan muncul tampilan seperti dibawah ini. Nilai ambang batas yang
digunakan adalah 0,1. Fungsi penghitungan ini adalah untuk mengetahui
signifikansi hubungan antar variabel. Nilai yang ada dilingkaran merah
adalah hubungan antar variabel yang tidak signifikan karena nilainya
dibawah 0.1.
Gambar 2.27 Langkah pengujian path coefficient
82
2. Selanjutnya pengujian Coefficient of Determination (R²) dengan cara klik
R square
Gambar 2.28 Langkah pengujian R Square
3. Pengujian t-test dilakukan dengan metode boostrapping dengan uji two-
tailed dimana tingkat signifikan yang digunakan adalah 5% yang artinya
nilai t-test harus lebih besar dari 1.96. Caranya klik Calculate > pilih
Bootsrapping > klik “start calculation”. Lihat nilai “T statistic” atau “t-
test”yang dikotak merah. Jika terdapat nilai dibawah 1,96 maka jalur
hipotesis tersebut dapat dikatakan ditolak.
83
Gambar 2.29 Langkah pengujian T-test
4. Pengujian Effect Size (f2) dilakukan untuk memprediksi seberapa besar
pengaruh hubungan variabel tertentu terhadap variabel lainnya dalam
struktural model. Pengujian f2 dihitung dengan menggunakan rumus sebagai
berikut :
Untuk dapat menghitung nilai f2 maka harus dilakukan beberapa langkah:
𝑓2 =𝑅2 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 − 𝑅2 𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒
1 − 𝑅2 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒
Keterangan Rumus:
𝑓 2 : Effect size
𝑅2 : Coefficient of Determination
𝑅2 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 : Nilai 𝑅2 yang diperoleh ketika konstruk eksogen dimasukkan
ke model
𝑅2 𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 : Nilai 𝑅2 yang diperoleh ketika konstruk eksogen dikeluarkan
dari model.
84
a. Mengetahui nilai 𝑅2 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒, diketahui nilai 𝑅2 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 merupakan nilai
yang sama dengan nilai 𝑅2 (Coefficient of Determination) atau nilai
𝑅2 yang diperoleh ketika konstruk eksogen dimasukkan ke model. Nilai
𝑅2 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 diperoleh dengan cara klik “Calculate” > pilih “PLS
Algorithm” > klik “start calculation” lihat pada gambar model
diSmartPLS, maka nilai akan terlihat seperti dibawah ini (lingkaran
merah).
Gambar 2.30 Nilai 𝑅2 Include
b. Mengetahui nilai 𝑅2 𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒, diketahui nilai 𝑅2 𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 merupakan
nilai 𝑅2 yang diperoleh ketika konstruk eksogen dikeluarkan dari model.
Salah satu contohnya untuk mengetahui 𝑅2 𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 dari hubungan IQ →
U, caranya dengan hapus sementara atau keluarkan konstruk eksogen yaitu
IQ. Kemudian klik “calculate” > pilih “PLS Algorithm” > klik “start
85
calculation” lalu lihat pada gambar model diSmartPLS. Ketika IQ
dikeluarkan dari model maka nilai U adalah 0,359 dan nilai ini dikatakan
sebagai nilai 𝑅2 𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 pada hubungan IQ → U. Dapat dilihat pada
gambar berikut (lingkaran merah).
Gambar 2.31 Nilai R2 Exclude
c. Setelah mengetahui nilai 𝑅2 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 dan nilai 𝑅2 𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 dari seluruh
hubungan antar variabel maka langkah selanjutnya dapat menghitung nilai
effect size dengan menggunakan rumus yang terdapat diatas. Sehingga
nantinya dapat mengetahui seberapa besar pengaruh hubungan variabel
tertentu terhadap variabel lainnya dengan memiliki tiga standar
86
pengukuran yaitu 0,02 untuk pengaruh kecil, 0,15 untuk pengaruh
menegah dan 0,35 untuk pengaruh yang besar, sementara nilai effect size
di bawah 0.02 mengindikasikan tidak memiliki pengaruh dalam struktur
model
5. Pengujian Predictive Relevance (Q2) dengan cara klik “calculate” > pilih
“blindfolding” > klik “start calculation”. Maka akan muncul nilai Q2 seperti
pada gambar berikut (kotak merah).
Gambar 2.32 Langkah pengujian Predictive Relevance (Q2)
6. Pengujian Relative Impact (𝑞2) dilakukan dengan menggunakan rumus yang
sebelumnya harus diketahui nilai 𝑄2 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 dan Q2 exclude dengan cara
klik “calculate” > pilih “blindfolding” > klik “start calculation” lihat pada
gambar model diSmartPLS, maka dapat diketahui nilai 𝑄2 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 seperti
gambar dibawah ini (lingkaran merah).
87
Gambar 2.33 Nilai 𝑄2 include
Kemudian untuk mengetahui nilai 𝑄2 𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 salah satu contohnya yaitu
hubungan IQ → U, caranya dengan hapus sementara atau keluarkan konstruk
eksogen yaitu IQ. Kemudian klik “calculate” > pilih “blindfolding” > klik
“start calculation” lihat pada gambar model diSmartPLS. Ketika IQ
dikeluarkan dari model maka nilai U adalah 0,257 dan nilai ini dikatakan
sebagai nilai 𝑄2 𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 pada hubungan IQ → U. Dapat dilihat pada gambar
berikut (lingkaran merah).
88
Gambar 2.34 Nilai Q2 exclude
Sehingga selanjutnya dapat dilakukan perhitungan pengujian q2 (Relative
Impact). Sehingga dapat diketahui hasil uji relative impact pada penelitian ini
dengan nilai ambang batas 0,02 untuk pengaruh kecil, 0,15 untuk pengaruh
menengah dan 0,35 untuk pengaruh besar menggunakan rumus sebagai
berikut:
𝑞2 =𝑄2 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 − 𝑄2 𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒
1 − 𝑄2 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒
89
Keterangan Rumus:
𝑞2 : Relative Impact
𝑄2 : Predictive relevance
𝑄2 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 : Nilai 𝑞2 yang diperoleh ketika konstruk eksogen dimasukkan
ke model
𝑄2 𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 : Nilai 𝑞2 yang diperoleh ketika konstruk eksogen dikeluarkan
dari model.
90
BAB 3
METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Pendekatan Penelitian
Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan pendekatan kuantitatif untuk
menganalisis pengaruh dari persepsi pengalaman pengguna terhadap kepuasan
pengguna pada aplikasi mobile Shopee dan menguji beberapa hipotesis terkait
faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi kepuasan pengguna pada aplikasi mobile
Shopee. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif sehingga diperlukan
adanya metode pengumpulan data dan analisis data. Pengumpulan data dilakukan
dengan penyebaran kuesioner kepada pengguna aplikasi mobile Shopee serta
melakukan observasi langsung pada aplikasi mobile Shopee. Sedangkan untuk
analisis data dilakukan secara statistik dengan menggunakan perangkat lunak yang
mendukung untuk pengolahan data statistik.
Perangkat lunak yang mendukung penelitian ini diantaranya adalah Ms. Word
2013 digunakan untuk penulisan laporan, untuk membantu dalam pengolahan data
demografis peneliti menggunakan Ms. Excel 2013, Mendeley Desktop untuk
penulisan referensi dalam laporan penelitian, dan SmartPLS versi 3.2.8 yang
digunakan untuk membantu mengolah data hasil penyebaran kuesioner. Selain itu,
metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode PLS-SEM.
Alasannya karena penggunaan PLS-SEM memang dianjurkan untuk penelitian
yang bertujuan mengembangkan teori yang ada (Hair et al., 2012).
91
3.2 Populasi dan Sampel Penelitian
Dalam penelitian ini teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah
purposive sampling. Teknik purposive sampling merupakan teknik pengambilan
sampel berdasarkan kriteria tertentu, dimana kriteria responden dalam penelitian ini
yaitu mahasiswa UIN Jakarta yang aktif berbelanja menggunakan aplikasi Shopee.
Kemudian, untuk populasi dalam penelitian ini adalah seluruh jumlah
mahasiswa UIN Jakarta. Jumlah populasi tersebut diketahui berdasarkan informasi
yang diperoleh dari website forlap ristek ditki (https://forlap.ristekdikti.go.id/).
Berdasarkan informasi tersebut, diketahui bahwa populasi pada penelitian ini
adalah sebanyak 34.188 orang. Selanjutnya, dalam menentukan jumlah sampel,
peneliti menggunakan metode Slovin dengan error 5%.
𝑛 =34.188
1 + 34.188 0,52
𝑛 = 396
Jadi, dapat disimpulkan jumlah minimum sampel yang diperlukan dalam
penelitian ini berkisar 396 sampel. Dalam penelitian ini diperoleh 423 sampel yang
mana telah mencapai dan melebihi jumlah minimum sampel yang diperlukan yaitu
396 sampel, sehingga dapat dikatakan bahwa penelitian ini telah memenuhi syarat.
Keterangan Rumus:
𝑛 = ukuran sampel
𝑁 = ukuran populasi
𝑒 = kelonggaran ketidaktelitian karena kesalahan pengambilan sampel yang
dapat di tolerir
92
3.3 Metode Pengumpulan Data
3.3.1 Observasi
Pada tahap observasi, peneliti melakukan pengamatan terhadap aplikasi
Shopee melalui komentar yang ada di Google PlayStore maupun AppStore.
Sehingga dengan dilakukan observasi memberikan informasi mengenai komentar
yang didapat langsung dari perspektif pengalaman pengguna yang menggunakan
aplikasi mobile Shopee. Observasi dilakukan pada tanggal 07 Juli sampai 1 Agustus
2019.
3.3.2 Studi Literatur
Studi literatur yang dilakukan peneliti yaitu dengan mempelajari beberapa
literatur dan hasil penelitian sejenis maupun terdahulu yang pernah dilakukan oleh
peneliti sebelumnya dengan tujuan sebagai bahan pendukung penelitan. Dalam hal
ini peneliti mencari bahan literatur dari berbagai sumber mencakup artikel,
penelitian sejenis, buku-buku, dan jurnal-jurnal mengenai teori, metode serta model
penelitian yang berhubungan dan mendukung penelitian ini.
Dari hasil studi literatur yang dilakukan, peneliti menggunakannya sebagai
acuan yang akan dikemukakan dan juga sebagai pembanding atas penelitian yang
akan dilakukan. Berikut ini merupakan beberapa penelitian sejenis yang dapat
menjadi acuan untuk mendukung penelitian ini.
93
Tabel 3.1 Penelitian Sejenis
No Penulis Sumber Judul Penelitian Model Variabel Tujuan Penelitian Hasil Penelitian
1.
Asti Shofi
Damayanti1, Yusi
Tyroni Mursityo, &
Admaja Dwi
Herlambang
(2018)
Jurnal
Pengembangan
Teknologi
Informasi dan Ilmu
Komputer, Vol. 2,
No. 11.
Evaluasi Kepuasan
Pengguna Aplikasi
Tapp Market
Menggunakan
Metode EUCS (End
User Computing
Satisfaction)
EUCS Content dan
Timeliness
Mendeskripsikan
kepuasan pengguna
terhadap Aplikasi Tapp
Market dari aspek
Content dan Timeliness
serta Merumuskan
rekomendasi untuk
meningkatkan kualitas
Content dan Timeliness.
Pada variabel content pada
indikator kelengkapan
mendapat kategori Tinggi
artinya pengguna Sangat
Puas terhadap aplikasi
Tapp Market dari aspek
variabel content pada
indikator kelengkapan.,
sedangkan pada variabel
timeliness yaitu ketepatan
waktu masuk dalam
kategori rendah yang
berarti pengguna tidak puas
terhadap variabel tersebut.
2.
Muhammad Syarif
Hartawan
(2017)
Incomtech, VoL 6,
No 1.
Evaluasi Kepuasan
User Interface
Desain Aplikasi
Android
Menggunakan End
EUCS
Content, Accuracy,
Format, Ease of Use,
Timeliness
Mengukur tingkat
kepuasan pengguna
aplikasi android dengan
menggunakan metode
EUCS pada aplikasi
Hasil penelitian ini
menunjukkan bahwa
tingkat kepuasan terhadap
desain user interface secara
keseluruhan termasuk ke
94
User Computing
Satisfaction
(EUCS) Pada
Aplikasi Android
Sciencom
android sciencom,
sehingga terciptanya
kesesuaian desain user
interface.
dalam kategori setuju dan
merasa puas menggunakan
aplikasi android, dengan
nilai persentase sebesar
92,5%.
3.
Suharno
Pawirosumarto
(2016)
Jurnal Ilmiah
Manajemen,
Volume VI, No. 3
Pengaruh Kualitas
Sistem, Kualitas
Informasi, dan
Kualitas Layanan
Terhadap Kepuasan
Pengguna Sistem E-
Learning.
Delone &
Mclean
Kualitas sistem,
Kualitas informasi,
Kualitas layanan, dan
Kepuasan Pengguna.
Mengetahui dan
menganalisis pengaruh
kualitas sistem, kualitas
informasi, kualitas
layanan terhadap
kepuasan pengguna
sistem elearning di
Program Studi Magister
Manajemen UMB.
Hasil penelitian
menunjukkan
bahwa kualitas sistem,
kualitas informasi, dan
kualitas layanan
berpengaruh signifikan
terhadap kepuasan
pengguna sistem e-
learning.
4.
Yi-Shun Wang & Yi-
Wen Liao
(2007)
Computers in
Human Behavior
Elsevier
The
Conceptualization
and Measurement
of M-Commerce
User Satisfaction.
M-Commerce
User
Satisfaction
(MCUS)
Content quality,
Appearance, Service
quality, Ease of Use,
M-Commerce User
Satisfaction.
Mengembangkan model
dan instrumen yang
komprehensif
untuk mengukur
kepuasan pengguna
dengan sistem m-
commerce.
Instrumen MCUS
menunjukkan keandalan
dan validitas yang
memadai di berbagai
sistem m-commerce.
95
5.
Nadia Amalina &
Helni Mutiarsih
Jumhur
(2018)
International
Journal of Scientific
and Research
Publications,
Volume 8, Issue 3
The Influence of
User Experience
towards User
Satisfaction of E-
Government
Service: a Case
Study of GAMPIL
Application
Research
Framework
(Deng et al
2010) (Kotler
Keller 2012 )
User Experience
(Functionality,
Emotional, Trust,
Service Quality), dan
User Satisfacition.
Menganalisa dan
mengetahui pengaruh
pengalaman pengguna
terhadap kepuasan
pengguna pada Aplikasi
GAMPIL.
Hasil penelitian
menunjukkan bahwa
pengalaman pengguna
memiliki pengaruh yang
signifikan terhadap
kepuasan pengguna pada
Aplikasi GAMPIL.
6.
Hsiu-Fen Lin
(2007)
Total Quality
Management &
Business
Excellence, Vol.
18, No. 4.
The Impact of
Website Quality
Dimensions on
Customer
Satisfaction in
the B2C E-
commerce Context.
Set of seven
Antecedents
Variables
from (Delone
& Mclean,
2004) (Barati
&
Chaudhury,
2004)
System Quality
(website design,
interactivity),
Information
Quality
(informativeness,
security), Service
Quality
(responsiveness, trust,
empathy), and
Customer Satisfaction.
Memahami pengaruh
dimensi kualitas situs web
(kualitas sistem, kualitas
informasi, dan kualitas
layanan) pada kepuasan
pelanggan.
Hasil penelitian
menunjukkan bahwa
desain situs web,
interaktivitas,
informativeness, keamanan
responsif, dan kepercayaan
mempengaruhi kepuasan
pelanggan, sedangkan
empati tidak memiliki
pengaruh signifikan
terhadap kepuasan
pelanggan.
96
7.
Radin Dewa
(2016) Skripsi
Analisis Kepuasan
Pengunaan
Terhadap Portal
Program Studi
Informatika
Menggunakan Eucs
(End User
Computing
Satisfaction)
EUCS
Content, Accuracy,
Format, Ease of use,
Timeliness
Menganalisis kepuasan
penguna terhadap portal
program studi informatika
menggunakan eucs di
Universitas Binadarma
Palembang.
Hasil penelitian ini
menunjukkan bahwa
adanya pengaruh positif
yang signifikan pada
masing-masing variabel
eucs terhadap kepuasan
pemakai website
Universitas Bina Darma
8.
Winda Septianita,
Wahyu Agus Winarno,
& Alfi Arif
(2014)
e-Journal Ekonomi
Bisnis dan
Akuntansi, 2014,
Volume 1.
Pengaruh Kualitas
Sistem, Kualitas
Informasi, Kualitas
Pelayanan Rail
Ticketing System
(RTS) Terhadap
Kepuasan
Pengguna (Studi
Empiris Pada PT.
KERETA API
INDONESIA
(PERSERO) DAOP 9 JEMBER)
Delone &
Mclean
System Quality,
Information Quality,
Service Quality, User
Satisfaction.
Menguji pengaruh
kualitas sistem, kualitas
informasi, serta kualitas
pelayanan Rail Ticketing
System (RTS) pada
kepuasan penguna (studi
empiris pada PT. Kereta
Api Indonesia (Persero)
Daop 9 Jember).
Hasil penelitian
menunjukkan bahwa
kualitas sistem, kualitas
informasi serta kualitas
pelayanan semuanya
mempunyai pengaruh
positif terhadap kepuasan
pengguna. Artinya sistem,
informasi serta pelayanan
RTS yang ada di PT.KAI
(Persero) Daop 9 Jember
dapat dianggap cukup baik.
97
9.
Candra Gunawan
(2018)
Master's thesis,
Universitas Islam
Indonesia.
Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kepercayaan dan Kepuasan Pengguna E-Money Berbasis Aplikasi Pada Aplikasi Go Pay
Delone &
Mclean
Kualitas Sistem,
Kualitas Informasi,
Kualitas Desain
Antarmuka,
Keamanan,
Kepercayaan,
Kepuasan Konsumen
Menilai kepuasan peng-
guna aplikasi Go Pay,
yaitu pengaruh kualitas
sistem, kualitas informasi,
kualitas desain antarmuka
dan keamanan pada
keper-cayaan dan
kepuasan konsumen.
Hasil penelitian
menunjukkan bahwa
kualitas sistem, kualitas
informasi, kualitas desain
antar- muka dan keamanan
secara signifikan
mempengaruhi kepuasan
pelanggan. Kemudian
kualitas sistem dan kualitas
informasi secara signifikan
mempengaruhi
kepercayaan.
10.
Bikrant Kesari & Sunil
Atulkar
(2016)
Journal of Retailing
and Consumer
Services
Satisfaction of Mall Shoppers: A Study on Perceived Utilitarian and Hedonic Shopping Values
Research
framework
(Kesari &
Atulkar,
2016)
Utilitarian Value,
Hedonic Value dan
Customer Satiscation
Mengidentifikasi
pengaruh perceived
utilitarian dan perceived
hedonic pada Customer
Satisfaction.
Hasil penelitian
menunjukkan bahwa
perceived utilitarian dan
hedonic berpengaruh
positif signifikan pada
customer satisfaction.
11.
Dong-Hee Shin
(2014)
Telecommunication
s Policy Elsevier
Effect of The Customer Experience on Satisfaction With Smartphones: Assessing Smart
Smart service
Customer
Satisfaction
Index (SCSI)
Content Quality,
Service Quality,
System Quality,
Perceived Utilitarian,
Mengembangkan Smart
service Customer
Satisfaction Index (SCSI)
Hasil penelitian ini
menunjukkan bahwa
model SCSI yang
dimodifikasi secara akurat
98
Satisfaction Index With Partial Least Squares
Perceived Hedonic,
Customer Satisfaction,
Customer Compliant,
Customer Loyalty.
mampu menggambarkan
persepsi layanan dan
kepuasan pelanggan
pengguna smartphone.
12.
Wann-Yih Wu,
Ching-Ching Ke, &
Phuoc-Thien Nguyen
(2018)
International
Journal of
Enterpreneurship,
Volume 22.
Online Shopping Behavior in Electronic Commerce: An Integrative Model From Utilitarian and Hedonic Perspectives
Integrated
Model to
Customer’s
Behavior
Electronic
Commerce
Hedonic Related
Website Design,
Functional Related
Website Design,
Hedonic Value,
Utilitarian Value,
Emotional Trust,
Rational Trust,
Affective Based
Attitude, Cognitive
Based Attitude,
Electronic Word of
Mouth
Mengintegrasikan kedua
faktor utilitarian dan
hedonis dengan
mengevaluasi pengaruh
keduanya terhadap sikap,
kepuasan dan niat
pembelian kembali dari
individu dan perusahaan.
Hasil penelitian ini
menemukan bahwa
functional related website
design dapat meningkatkan
perceived utilitarian value
dan rational trust, dan
hasilnya memperkuat
aspek kognitif dan afektif
dari perilaku konsumen.
Hasil ini juga
membuktikan bahwa
perceived hedonic value
akan menghasilkan niat
dalam pembelian online
99
3.3.3 Kuesioner
Pengumpulan data dilakukan dengan penyebaran kuesioner kepada pengguna
aplikasi mobile Shopee. Pertanyaan dari kuesioner mengacu pada model penelitian
dan indikator yang didapat dari penelitian sejenis. Sehingga dari pertanyaan
kuesioner dapat diketahui skala penilaian berdasarkan lima poin skala Likert yang
terdiri dari skala 1 sampai 5 sebagaimana terlampir pada tabel 2.3. Penyebaran
kuesioner ini dilakukan secara tidak langsung dengan bantuan media sosial seperti
whatsapp, line, instagram, twitter dan menggunakan fitur Google Forms untuk
pengisian kuesioner. Tujuan dari penyebaran kuesioner ini untuk memperoleh data
dari pengguna aplikasi mobile Shopee dan selanjutnya data akan dianalisis untuk
mengetahui tingkat kepuasan pengguna serta faktor-faktor apa saja yang
mempengaruhi kepuasan pengguna aplikasi Shopee.
3.4 Metode Analisis Data
3.4.1 Model Usulan dan Hipotesis Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana pengaruh pengalaman
pengguna terhadap kepuasan pengguna pada aplikasi mobile Shopee. Untuk
mengetahui hal tersebut, maka akan dilakukan pengukuran tingkat kepuasan
pengguna serta pengaruh yang didapat dari persepsi pengalaman pengguna terhadap
kepuasan pengguna aplikasi mobile Shopee.
Berdasarkan studi literatur yang telah dilakukan, model yang digunakan pada
penelitian ini adalah D&M E-Commerce Success Model yang dikembangkan oleh
100
Delone dan Mclean pada tahun 2004 (DeLone & McLean, 2004) sebagai model
dasar penelitian. Karena menurut penelitian (Molla & Licker, 2001) menyatakan
bahwa model Delone & Mclean cocok untuk dikembangkan ke pengukuran e-
commerce. Model ini juga memiliki enam variabel yang berkaitan dan dapat
diterapkan pada lingkungan e-commerce yaitu kualitas informasi (information
quality), kualitas sistem (system quality), kualitas layanan (service quality),
penggunaan (use), kepuasan pengguna (user satisfaction), dan manfaat bersih (net
benefit) (DeLone & McLean, 2004).
Selanjutnya, peneliti memodifikasi model Delone & Mclean dengan
menambahkan dua variabel yaitu variabel perceived utilitarian dan perceived
hedonic, karena kedua variabel tersebut merupakan dimensi utama yang mewakili
IT user experience (Deng et al., 2010; Hassenzahl, 2003; Blythe et al., 2005).
Menurut beberapa penelitian juga menyatakan bahwa perceived utilitarian dan
perceived hedonic merupakan faktor penentu dari kepuasan pengguna dan
berpengaruh terhadap kepuasan pengguna (Deng et al., 2010; Shin, 2014).
Selain itu, menurut (Shin, 2014) dan (Cheong & Park, 2005) variabel system
quality memiliki pengaruh positif terhadap perceived utilitarian dan perceived
hedonic. Dan variabel Service quality juga memiliki pengaruh positif terhadap
perceived utilitarian dan perceived hedonic (Shin, 2014) dan (Negi, 2009).
Sehingga, model penelitian usulan yang digunakan dalam penelitian ini terdiri
dari 8 variabel yaitu information quality, system quality, service quality, perceived
utilitarian, perceived hedonic, use, user satisfaction, dan net benefit. Model
penelitian tersebut dapat dilihat pada gambar 3.1
101
Berikut merupakan penjelasan dari variabel-variabel yang membentuk
model penelitian
1. Information Quality (IQ)
Variabel kualitas informasi merupakan output dari penggunaan sistem
informasi oleh pengguna, berfokus pada kualitas informasi yang dihasilkan sistem
dan kegunaannya bagi pengguna (Trihandayani et al., 2018). Variabel kualitas
informasi dalam penelitian ini menilai seberapa baik informasi yang disajikan untuk
para pengguna. Sehingga, dengan kualitas informasi yang baik akan menghasilkan
informasi yang berguna bagi pengguna dan pengguna akan merasa puas dari sisi
kualitas informasi yang dihasilkan sistem. Hal tersebut membawa dampak positif
bagi pengguna sebagai alasan untuk menggunakan sistem (DeLone & McLean,
2016).
Gambar 3.1 Model Penelitian
102
Menurut beberapa penelitian, varibel information quality terbukti
berpengaruh serta berhubungan langsung dengan use dan satisfaction. Seperti
dalam penelitian (Trihandayani et al., 2018), (Pawirosumarto, 2016), (DeLone &
McLean, 2016) dan (Almutairi et al., 2016) menyatakan bahwa variabel kualitas
informasi memiliki hubungan positif yang signifikan dengan variabel penggunaan
(use) dan variabel kepuasan pengguna (user satisfaction). Oleh karena itu, peneliti
mengambil hipotesis sebagai berikut:
H1 : Apakah information quality (IQ) berpengaruh secara signifikan terhadap
use (U)?
H2 : Apakah information quality (IQ) berpengaruh secara signifikan terhadap
user satisfaction (US)?
2. System Quality (SQ)
Kualitas sistem merupakan kinerja keseluruhan sistem yang dapat diukur
menurut persepsi pengguna sistem . Variabel System Quality atau kualitas sistem
merepresentasikan kualitas dari kombinasi perangkat keras dan perangkat lunak
yang dimanfaatkan dalam sebuah sistem informasi (Augusto, Rachmadi, &
Herlambang, 2019). Variabel kualitas sistem dalam penelitian ini berfokus pada
performa sistem secara menyeluruh. Suatu sistem dapat diandalkan apabila
memiliki kualitas sistem yang baik dan mampu memberikan manfaat serta
kesenangan hingga nantinya akan berdampak pada niat penggunaan dan kepuasan
pada pemakainya (Guimaraes, 1992) dan (Shin, 2014).
103
Berdasarkan penjelasan tersebut, peneliti menyimpulkan bahwa kualitas
sistem akan memberikan dampak terhadap manfaat dan kesenangan yang dirasakan
oleh pengguna dan juga berdampak pada penggunaan dan kepuasan pengguna
sistem. Selain itu, penelitian terdahulu juga telah membuktikan bahwa terdapat
hubungan pengaruh pada variabel system quality dengan variabel-variabel yang
lain. Dalam penelitian (Isaac et al., 2018; DeLone & McLean, 2003; Molla &
Licker, 2001) mengatakan bahwa system quality memiliki pengaruh terhadap use
dan user satisfaction. Penelitian (Shin, 2014) dan (Cheong & Park, 2005)
mengatakan bahwa system quality memiliki pengaruh positif terhadap perceived
utilitarian dan perceived hedonic. Oleh karena itu, peneliti mengambil hipotesis
sebagai berikut:
H3 : Apakah System Quality (SQ) berpengaruh secara signifikan terhadap
Perceived Utilitarian (PU)?
H4 : Apakah System Quality (SQ) berpengaruh secara signifikan terhadap
Perceived Hedonic (PH)?
H5 : Apakah System Quality (SQ) berpengaruh secara signifikan terhadap Use
(U)?
H6 : Apakah System Quality (SQ) berpengaruh secara signifikan terhadap
User Satisfaction (US)?
3. Service Quality (ServQ)
Kualitas layanan merupakan kualitas pelayanan yang diberikan kepada
pengguna ketika menggunakan suatu sistem (DeLone & McLean, 2016). Variabel
Service Quality atau kualitas layanan merepresentasikan kualitas dari pelayanan
104
kepada pengguna yang diberikan oleh pengembang sistem layanan, sehingga
pengguna merasa yakin bahwa sistem informasi tersebut mampu menyelesaikan
permasalahan dengan baik (Radityo & Zulaikha, 2007). Variabel kualitas layanan
dalam penelitian ini berfokus pada kinerja pelayanan yang diberikan kepada
pengguna. Kualitas layanan secara langsung mepengaruhi niat penggunaan, nilai
yang dirasakan pengguna dan kepuasan pengguna (DeLone & McLean, 2003; Shin,
2014).
Pada penelitian (Shin, 2014) dan (Negi, 2009) menyatakan bahwa service
quality memiliki pengaruh positif terhadap perceived utilitarian dan perceived
hedonic. Selain itu, pada penelitian (Agung et al., 2015; Lin & Lin, 2010;
Trihandayani et al., 2018) service quality memiliki pengaruh positif juga terhadap
use dan user satisfaction. Oleh karena itu, peneliti mengambil hipotesis sebagai
berikut:
H7 : Apakah Service Quality (SERVQ) berpengaruh secara signifikan
terhadap Perceived Utilitarian (PU)?
H8 : Apakah Service Quality (SERVQ) berpengaruh secara signifikan
terhadap Perceived Hedonic (PH)?
H9 : Apakah Service Quality (SERVQ) berpengaruh secara signifikan
terhadap Use (U)?
H10 : Apakah Service Quality (SERVQ) berpengaruh secara signifikan
terhadap User Satisfaction (US)?
105
4. Perceived Utilitarian (PU)
Perceived utilitarian merupakan preferensi pengguna dalam menggunakan
suatu sistem atau layanan aplikasi dengan berfokus pada fungsionalitas yang
dihasilkan oleh suatu sistem tersebut (Chun et al., 2012). Variabel ini merupakan
variabel yang mewakili persepsi nilai pengguna yang didasarkan pada pengalaman
pengguna ketika menggunakan sistem. Dalam penelitian (Deng et al., 2010;
Hassenzahl, 2003; Blythe et al., 2005; Overby & Lee, 2006) menyatakan bahwa
perceived utilitarian merupakan elemen penting di dalam online shopping dan
sekaligus menjadi dimensi utama yang mewakili IT user experience.
Pada penelitian (Deng et al., 2010; Shin, 2014) menyatakan bahwa perceived
utilitarian faktor penentu dari kepuasan pengguna dan memiliki pengaruh positif
yang signifikan terhadap kepuasan pengguna. Oleh karena itu, peneliti mengambil
hipotesis sebagai berikut:
H11 : Apakah Perceived Utilitarian (PU) berpengaruh secara signifikan
terhadap User Satisfaction (US)?
5. Perceived Hedonic (PH)
Perceived hedonic adalah preferensi pengguna yang berkaitan dengan
perasaan senang atau pengalaman yang menyenangkan ketika menggunakan suatu
sistem atau layanan aplikasi (Hassenzahl, 2003; Blythe et al., 2005; Overby & Lee,
2006). Variabel perceived hedonic dalam penelitian ini akan mewakili nilai yang
dirasakan oleh pengguna selain dari fungsionalitas sistem tersebut melainkan lebih
kearah fun dan enjoyment.
106
Variabel ini juga mewakili dimensi IT user experience dan dapat menjadi
faktor penentu dari kepuasan pengguna (Deng et al., 2010; Shin, 2014). Oleh karena
itu, peneliti mengambil hipotesis sebagai berikut:
H12 : Apakah Perceived Hedonic (PH) berpengaruh secara signifikan terhadap
User Satisfaction (US)?
6. Use (U)
Penggunaan (use) adalah tingkatan dan cara dimana pengguna memanfaatkan
kemampuan dari suatu sistem informasi. Variablel use mengukur konsumsi dari
pengunaaan suatu sistem informasi mengacu pada seberapa sering pengguna
memakai sistem informasi. Besarmya penggunaan (use) dapat mempengaruhi
kepuasan pengguna (user satisfaction) secara positif maupun negatif, dan nantinya
akan berpengaruh pada pengguna untuk terus menggunakan atau berhenti
menggunakan sistem informasi tersebut (DeLone & McLean, 2016; Rahayu, 2018).
Beberapa penelitian (Augusto et al., 2019; Rahayu, 2018; Yuningsih, 2019)
telah membuktikan bahwa variabel penggunaan memiliki hubungan yang positif
dengan variabel kepuasan pengguna dan variabel manfaat bersih. Hal ini juga
didukung dalam penelitian (Y. Wang & Wang, 2008) yang menyatakan bahwa
setiap peningkatan atau perubahan yang terjadi pada variabel penggunaan juga akan
berpengaruh terhadap kepuasan pengguna dan manfaat bersih. Oleh karena itu,
peneliti mengambil hipotesis sebagai berikut:
H13 : Apakah Use (U) berpengaruh secara signifikan terhadap User
Satisfaction (US)?
H14 : Apakah Use (U) berpengaruh secara signifikan terhadap Net Benefits
107
(NB)?
7. User Satisfaction (US)
Kepuasan pengguna adalah respon pengguna terhadap kegunaan yang
dihasilkan dari suatu sistem informasi (DeLone & McLean, 2016). Variabel user
satisfaction atau kepuasan pengguna merepresentasikan respon pengguna setelah
menggunakan sebuah sistem informasi, dimana hal tersebut merupakan kriteria
subjektif mengenai seberapa suka dan puas pengguna terhadap aplikasi yang
digunakan (Augusto et al., 2019). Variabel kepuasan pengguna dalam penelitian ini
mewakili tingkat kepuasan dari pengguna terhadap kinerja aplikasi Shopee.
Beberapa penelitian (Chong et al., 2010; Solling & Ikbal, 2017; M. Wang &
Yang, 2016) telah membuktikan bahwa terdapat hubungan yang positf dan
signifikan antara user satisfaction terhadap variabel net benefit. Oleh karena itu,
peneliti mengambil hipotesis sebagai berikut:
H15 : Apakah User Satisfaction (US) berpengaruh secara signifikan terhadap
Net Benefits (NB)?
8. Net Benefits (NB)
Net Benefits atau manfaat bersih merupakan pengaruh yang dihasilkan dari
keberadaan dan pemakaian sebuah sistem informasi terhadap kualitas kinerja
individual (Individual Impact) maupun organisasional (Organizational Impact).
Dalam penelitian ini, fokus dari net benefits adalah pada Individual Impact karena
perspektif yang digunakan adalah perspektif dari pengguna aplikasi (Augusto et al.,
2019). Berdasarkan penjelasan sebelumnya bahwa net benefits dipengaruhi oleh
108
dua faktor yaitu use dan user satisfaction (M. Wang & Yang, 2016; Y. Wang &
Wang, 2008).
3.4.2 Indikator Penelitian
Berdasarkan model penelitian dan penjabaran setiap variabel serta hipotesis
penelitian yang telah diambil, berikut adalah indikator dari setiap variabel yang
digunakan dalam penelitian ini. Selanjutnya dengan mengacu pada indikator
penelitian, menghasilkan butir-butir pertanyaan sebagai bahan dalam penyebaran
kuesioner yang akan diberikan kepada responden.
109
Tabel 3.2 Indikator Penelitian
Kode Nama Indikator
IQ 1Accuracy
(Keakuratan)
Tingkat ketepatan
informasi yangdihasilkan
aplikasi Shopee.
Aplikasi Shopee
menyediakan informasi
yang akurat.
IQ 2
Relevance
(Relevansi
Kebutuhan)
Informasi yang
disediakan oleh aplikasi
Shopee memenuhi
kebutuhan
Aplikasi Shopee
menyediakan informasi
yang memenuhi kebutuhan
saya.
IQ 3Completeness
(Kelengkapan)
Kelengkapan atau
ketersediaan informasi
yang ada di aplikasi
Shopee.
Aplikasi Shopee
menyediakan informasi
yang lengkap mencakup
seluruh informasi yang
dibutuhkan oleh pengguna.
IQ 4Timeliness
(Ketepatan Waktu)
Kemampuan apilkasi
Shopee dalam
menyediakan informasi
terkini (tepat waktu).
Aplikasi Shopee
menyediakan informasi
yang up to date.
IQ 5Understandability
(Mudah dipahami)
Informasi yang
disediakan oleh aplikasi
Shopee mudah dipahami
oleh pengguna.
Aplikasi Shopee
menyediakan informasi
yang mudah untuk saya
pahami.
Information Quality
(Kualitas Informasi)IQ
(DeLone & McLean,
2004, 2016; Doll &
Torkzadeh, 1988;
Rahayu, 2018; Rosyadi,
2017; Trihandayani et
al., 2018)
ReferensiKode VariabelIndikator
Definisi Pertanyaan
110
Kode Nama Indikator
SQ 1Reliability
(Keandalan)
Kemampuan aplikasi
Shopee untuk dapat
berjalan dengan baik
tanpa adanya kendala.
Aplikasi Shopee
memberikan performa
yang baik tanpa adanya
kendala (error).
SQ 2Response Time
(Waktu Respon)
Kecepatan waktu
merespon aplikasi
Shopee saat digunakan.
Aplikasi Shopee merespon
dengan cepat sesuai
dengan permintaan saya.
SQ 3Security
(Keamanan)
Kemampuan sistem
aplikasi Shopee dalam
memberikan
kenyamanan dan
keamanan bertransaksi.
Aplikasi Shopee
memberikan kenyamanan
dan keamanan dalam
bertransaksi.
SQ 4
Ease of Use
(Kemudahan
digunakan)
Kemudahan yang
dirasakan oleh
pengguna dalam
menggunakan sistem
aplikasi Shopee.
Aplikasi Shopee bersifat
user friendly sehingga
mudah untuk digunakan
SERVQ 1Responsiveness
(Ketanggapan)
Kecepatan respon dan
kesediaan untuk
membantu Pelanggan.
Customer care Shopee
bersedia membantu ketika
saya membutuhkan
bantuan.
SERVQ 2Assurance
(Jaminan)
Kemampuan customer
care dalam menjawab
pertanyaan pelanggan.
Customer care Shopee
memiliki pengetahuan yang
mampu menjawab
pertanyaan sesuai dengan
permintaan saya atau
berkaitan dengan masalah
yang saya alami.
SERVQ3 Empathy (Empati)
Kemampuan customer
care dalam
memperhatikan dan
peduli terhadap
pelanggan.
Customer care Shopee
bersedia memberikan
perhatian penuh ketika
saya sedang mengalami
masalah dalam
menggunakan aplikasi
Shopee.
SERVQService Quality
(Kualitas Layanan)
(DeLone & McLean,
2004; Jogiyanto, 2007;
Juliansyah, 2018; Li,
2013; Rahayu et al .,
2018)
SQSystem Quality (Kualitas
Sistem)
(DeLone & McLean,
2004, 2016; Li, 2013;
Molla & Licker, 2001;
Rosyadi, 2017;
Trihandayani et al .,
2018)
Kode VariabelIndikator
Definisi Pertanyaan Referensi
111
Kode Nama Indikator
PU 1Usefulness
(Kegunaan)
Sejauh mana aplikasi
Shopee memberikan
manfaat bagi
penggunanya.
Aplikasi Shopee sangat
bermanfaat bagi saya
PU 2Efficiency
(Efisiensi)
Sejauh mana tingkat
efisiensi pengguna
ketika menggunakan
aplikasi Shopee
Aplikasi Shopee
meningkatkan efisiensi
saya dalam berbelanja.
PU 3Productivity
(Produktivitas)
Sejauh mana tingkat
produktivitas pengguna
ketika menggunakan
aplikasi Shopee
Aplikasi Shopee
meningkatkan produktivitas
saya dalam berbelanja
PH 1
Enjoyable
Experiences
(Pengalaman yang
menyenangkan)
Pengalaman
menyenangkan yang
dirasakan oleh
pengguna ketika
berinteraksi dengan
aplikasi Shopee.
Aplikasi Shopee
memberikan pengalaman
yang menyenangkan bagi
saya.
PH 2Attractiveness
(Daya Tarik)
Persepsi pengguna
terhadap ketertarikan
dalam menggunakan
aplikasi Shopee
Saya tertarik menggunakan
aplikasi Shopee
PH 3 Novelty (Keunikan)
Persepsi pengguna
terhadap keunikan pada
aplikasi Shopee
Saya merasa aplikasi
Shopee memiliki keunikan
yang berbeda dengan
aplikasi mobile e-
commerce yang lain.
U 1Daily Use
(Penggunaan Rutin)
Selalu menggunakan
aplikasi Shopee dalam
berbelanja online.
Saya selalu menggunakan
aplikasi Shopee dalam
berbelanja online.
U 2Nature of Use
(Sifat Penggunaan)
Penggunaan aplikasi
Shopee yang sesuai
dengan fungsinya.
Saya menggunakan
aplikasi Shopee untuk
kepentingan berbelanja.
U3
Intention to Reuse
( Niat untuk
menggunakan
kembali)
Niat menggunakan
kembali
Saya berniat untuk
menggunakan kembali
aplikasi Shopee
Use (Penggunaan)U
(DeLone & McLean,
2003, 2016;
Pawirosumarto, 2016)
PH
Perceived Hedonic
(Kesenangan yang
dirasakan)
(Carpenter et al., 2005;
Kim & Hwang, 2012;
Park et al., 2012; Shin,
2014; Van der Heijden,
2004)
PU
Perceived Utilitarian
(Manfaat yang
dirasakan)
(Carpenter et al .,
2005; Kim & Hwang,
2012; Park, Han, Kim,
Cho, & Park, 2012;
Shin, 2014; Van der
Heijden, 2004)
ReferensiKode VariabelIndikator
Definisi Pertanyaan
112
Kode Nama Indikator
US 2
Overall
Satisfaction
(Kepuasan secara
keseluruhan)
Tingkat kepuasan
pelanggan secara
menyeluruh
Secara keseluruhan, saya
puas dengan aplikasi
Shopee.
NB 2Time Saving
(Hemat Waktu)
Aplikasi Shopee dapat
menghemat waktu.
Adanya aplikasi Shopee
dapat menghemat waktu
saya dalam berbelanja
tanpa berpergian.
NB 3Mengurangi lama
pencarian informasi
Aplikasi Shopee dapat
mengurangi lama
pencarian informasi.
Adanya menu pencarian
dan menu kategori dapat
mengurangi lama
pencarian informasi
NB 5Cost Saving
(Hemat Biaya)
Aplikasi Shopee dapat
menghemat biaya.
Saya lebih hemat
berbelanja dengan aplikasi
Shopee.
NB
Adanya review dan diskusi
produk dapat
meningkatkan dukungan
NB 4
Meningkatkan
dukungan dan
pelayanan
Aplikasi Shopee dapat
meningkatkan dukungan
dan pelayanan.
Referensi
Kinerja situs e-
commerce
Kinerja aplikasi Shopee
sudah sesuai dan
memenuhi harapan saya.
Mengajak orang lain
untuk melakukan
pembelian melalui
aplikasi
Saya akan mengajak orang
lain untuk melakukan
pembelian melalui Aplikasi
Shopee.
IndikatorDefinisi Pertanyaan
Meningkatkan
pengetahuan
Aplikasi Shopee dapat
meningkatkan
Adanya informasi toko-
toko pada Aplikasi Shopee
Pembelian kembali
melalui aplikasi
Repeat purchase
intentions (Niat
Pembelian Ulang)
Variabel
Net Benefits (Manfaat
bersih)
USUser Satisfaction
(Kepuasan Pengguna)
US 1
Tingkat kemampuan
kinerja aplikasi Shopee
dalam memenuhi
harapan pelanggan.
(DeLone & McLean,
2004, 2016; Doll &
Torkzadeh, 1988;
Juliansyah, 2018; Li,
2013; Urbach &
Müller, 2012;
Yuningsih, 2019)US 3
Niat untuk mengajak
orang lain untuk
melakukan pembelian
menggunakan aplikasi
Shopee.
US 4
Saya akan melakukan
pembelian kembali melalui
Aplikasi Shopee.
Kode
(DeLone & McLean,
2003; Jogiyanto, 2007;
Rosyadi, 2017;
Trihandayani et al.,
2018; Yuningsih, 2019)
NB 1
113
3.4.3 Pembuatan Kuesioner
Pembuatan kuesioner mengacu berdasarkan model penelitian yang digunakan
dalam penelitian ini. Kuesioner pada penelitian ini terdiri dari 7 pertanyaan profil
responden yang juga terdapat 3 pertanyaan umum untuk menghasilkan data
demografis penelitian. Kemudian terdapat 30 pertanyaan untuk pengujian hipotesis.
Sehingga total pertanyaan pada kuesioner penelitian ini adalah 37 pertanyaan (
dapat dilihat pada lampiran 1 ).
3.5 Kerangka Penelitian
Berikut ini adalah kerangka penelitian yang menjadi acuan peneliti dalam
melakukan penelitian.
114
Gambar 3.2 Kerangka Penelitian
115
BAB 4
HASIL DAN INTERPRETASI
4.1 Gambaran Umum Perusahaan
Shopee merupakan perusahaan perdagangan elektronik (e-commerce) yang
didirikan oleh Chris Feng yang merupakan lulusan terbaik dari Universitas
Singapura. Selain menjadi pendiri Shopee, Chris Feng juga menjadi Chief
Executive Officer (CEO) Shopee. Shopee pertama kali bergerak pada jenis bisnis
C2C (Customer to Customer) sebagai pelopor mobile marketplace pertama di Asia
Tenggara. CEO Shopee, Chris Feng mengatakan Shopee lebih memfokuskan
sebagai market place berbasis mobile, dikarenakan era teknologi saat ini mulai
beralih dari desktop ke mobile sehingga sekarang ini mayoritas orang lebih
menggunakan perangkat mobile ketimbang komputer. Hal ini tentunya untuk
memudahkan penggunanya dalam melakukan penjualan dan pembelian secara
fleksibel dan cepat.
Shopee resmi diperkenalkan di Singapura pada tahun 2015 dan mulai masuk
ke pasar Indonesia pada akhir bulan Mei 2015, kemudian mulai beroperasi pada
akhir bulan Juni 2015 di Indonesia. Hingga kini, Shopee tumbuh dan berkembang
di beberapa negara di kawasan Asia Tenggara seperti Singapura, Malaysia,
Vietnam, Thailand, Filipina, dan Indonesia. Shopee Indonesia beralamat di Wisma
77 Tower 2, Jalan Letjen. S. Parman, Palmerah, Daerah Khusus Ibukota Jakarta
11410, Indonesia.
116
4.1.1 Visi Shopee
Sebagai pelopor mobile marketplace pertama di Asia Tenggara. Shopee
memiliki visi yaitu “Menjadi mobile marketplace nomor 1 di Asia Tenggara”.
4.1.2 Misi Shopee
Mengembangkan jiwa kewirausahaan bagi para penjual di Asia Tenggara.
4.2 Analisis Demografis
4.2.1 Hasil Analisis Demografis
Dalam tahapan ini dilakukan analisis demografis dengan menganalisis
jawaban-jawaban responden pada kuesioner mengenai pertanyaan profil responden
dan penggunaan aplikasi mobile Shopee. Berdasarkan hasil penyebaran kuesioner
diperoleh 423 sampel dalam kurun waktu 17 hari (29 September – 15 Oktober
2019). Berikut ini hasil analisis demografis yang dihasilkan pada tahapan ini
meliputi jenis kelamin, fakultas, pengalaman menggunakan aplikasi mobile Shopee,
frekuensi per bulan menggunakan aplikasi mobile Shopee.
Gambar 4.1 Logo Shopee
117
1. Jenis Kelamin
Dapat dilihat pada gambar 4.2 diketahui bahwa dari 423 data responden
mayoritas berjenis kelamin perempuan sebanyak 267 responden (63%) dan
selebihnya berjenis kelamin laki-laki sebanyak 167 responden (37%).
Gambar 4.2 Diagram Jenis Kelamin Responden
2. Fakultas
Berdasarkan gambar 4.3 diketahui bahwa sebagian besar didominasi oleh
responden dari Fakultas Sains dan Teknologi sebanyak 60 responden (14%)
Sedangkan, jumlah responden yang paling sedikit yaitu responden yang
berasal dari Fakultas Dakwah dan Ilmu Komunikasi yaitu dengan jumlah 15
responden (4%).
118
Gambar 4.3 Diagram Fakultas Responden
3. Pengalaman Menggunakan Aplikasi Mobile Shopee
Berdasarkan gambar 4.4 diketahui bahwa sebanyak 220 responden (52%)
mendapatkan pengalaman yang baik dalam menggunakan aplikasi mobile
Shopee dan sebanyak 113 responden (27%) mendapatkan pengalaman yang
sangat baik dalam menggunakan aplikasi mobile Shopee, sisanya yaitu
sebanyak 90 responden (21%) mendapatkan pengalaman yang cukup baik
dalam menggunakan aplikasi mobile Shopee dan tidak terdapat responden
yang mendapatkan pengalaman tidak baik (0%).
10% 4%
11%
10%
9%
6%9%
8%
14%
12%
7%
Fakultas
Adab dan Humaniora
Dakwah dan Ilmu Komunikasi
Dirasat Islamiyah
Ekonomi dan Bisnis
Ilmu Kesehatan
Ilmu Sosial dan Politik
Ilmu Tarbiyah dan Keguruan
Kedokteran
Sains dan Teknologi
Syariah dan Hukum
Ushuluddin
119
4. Frekuensi Per Bulan Menggunakan Aplikasi Mobile Shopee
Dilihat pada gambar 4.5 diketahui bahwa sebanyak 212 responden (50%)
menggunakan aplikasi mobile Shopee dengan range 1-3 kali per bulan,
sebanyak 84 responden (20%) menggunakan aplikasi mobile Shopee dengan
range 4-6 kali per bulan, sebanyak 75 responden (18%) menggunakan
aplikasi mobile Shopee dengan range lebih dari 10 kali per bulan, dan
sebanyak 52 responden (12%) menggunakan aplikasi mobile Shopee dengan
range 7-10 kali per bulan.
Tidak Baik
0%
Cukup Baik
21%
Baik
52%
Sangat Baik
27%
Pengalaman Menggunakan Aplikasi
Mobile Shopee
Gambar 4.4 Pengalaman Menggunakan Aplikasi Mobile Shopee
120
4.2.2 Interpretasi dan Pembahasan Hasil Analisis Data Demografis
Berdasarkan hasil analisis demografis yang telah dilakukan, selanjutnya
peneliti akan melakukan interpretasi dan pembahasan terkait hasil analisis tersebut.
1. Jenis Kelamin
Dapat dilihat pada gambar 4.2 hasil analisis demografis menunjukan
bahwa dari 423 data responden mayoritas berjenis kelamin perempuan
sebanyak 267 responden (63%) dan selebihnya berjenis kelamin laki-laki
sebanyak 156 responden (37%). Hal ini dapat terjadi dikarenakan pada saat
penyebaran secara tidak langsung atau online (via google form) mayoritas
responden perempuan yang mengisi kuesioner. Hal ini juga sesuai pada riset
1-3 Kali
50%
4-6 Kali
20%
7-10 Kali
12%
>10 Kali
18%
Berapa Kali Anda Menggunakan Aplikasi
Mobile Shopee Dalam Sebulan
Gambar 4.5 Frekuensi Menggunakan Aplikasi Mobile Shopee
121
snapchart yang mengungkapkan bahwa pembelanja rutin e-commerce
didominasi oleh perempuan.
2. Fakultas
Dapat dilihat pada gambar 4.3 hasil analisis demografis menunjukan
bahwa dari 423 data responden mayoritas berasal dari Fakultas Sains dan
Teknologi sebanyak 60 responden (14%). Sedangkan, jumlah responden yang
paling sedikit yaitu responden yang berasal dari Fakultas Dakwah dan Ilmu
Komunikasi yaitu dengan jumlah 15 responden (4%). Hal ini dapat terjadi
dikarenakan pada saat penyebaran secara tidak langsung atau online (via
google form) peneliti menyebarkan dilingkungan sekitar peneliti yang berasal
dari Fakultas Sains dan Teknologi (FST).
3. Pengalaman Menggunakan Aplikasi Mobile Shopee
Dapat dilihat pada gambar 4.4 hasil analisis demografis menunjukan
bahwa sebanyak 220 responden (52%) mendapatkan pengalaman yang baik
dalam menggunakan aplikasi mobile Shopee dan sebanyak 113 responden
(27%) mendapatkan pengalaman yang sangat baik dalam menggunakan
aplikasi mobile Shopee, sisanya yaitu sebanyak 90 responden (21%)
mendapatkan pengalaman yang cukup baik dalam menggunakan aplikasi
mobile Shopee dan tidak terdapat responden yang mendapatkan pengalaman
tidak baik (0%). Hal ini dikarenakan rentang usia responden yang lebih
didominasi oleh generasi milenial, sehingga mereka lebih mudah untuk
beradaptasi serta menggunakan aplikasi mobile Shopee.
122
4. Frekuensi Per Bulan Menggunakan Aplikasi Mobile Shopee
Dapat dilihat pada gambar 4.5 hasil analisis demografis menunjukan
bahwa sebanyak 212 responden (50%) menggunakan aplikasi mobile Shopee
dengan range 1-3 kali per bulan, sebanyak 84 responden (20%) menggunakan
aplikasi mobile Shopee dengan range 4-6 kali per bulan, sebanyak 75
responden (18%) menggunakan aplikasi mobile Shopee dengan range lebih
dari 10 kali per bulan, dan sebanyak 52 responden (12%) menggunakan
aplikasi mobile Shopee dengan range 7-10 kali per bulan. Hal ini dikarenakan
masyarakat modern saat ini sudah semakin mengenal dunia e-commerce dan
cenderung mengandalkan smartphone dalam memenuhi kebutuhan mereka
sehingga dapat menghemat waktu, biaya serta tenaga tanpa harus berpergian.
123
Tabel 4.1 Hasil Analisis Demografis Secara Garis Besar
No. Kategori Item Jumlah Persentase(%)
1. Jenis Kelamin Laki-laki 156 37%
Perempuan 267 63%
2 Fakultas
Adab dan Humaniora 41 10%
Dakwah dan Ilmu
Komunikasi 15 4%
Dirasat Islamiyah 46 11%
Ekonomi dan Bisnis 44 10%
Ilmu Kesehatan 37 9%
Ilmu Sosial dan Ilmu politik 25 6%
Ilmu Tarbiyah dan Keguruan 39 9%
Kedokteran 35 8%
Sains dan Teknologi 60 14%
Syariah dan Hukum 49 12%
Ushuluddin 32 7%
2
Apakah anda pernah
menggunakan aplikasi
mobile Shopee?
Pernah 423 100%
Belum pernah 0 0%
3 Pengalaman menggunakan
aplikasi mobile Shopee
Tidak Baik 0 0%
Cukup Baik 90 21%
Baik 220 52%
Sangat Baik 113 27%
4
Berapa kali anda
menggunakan aplikasi
mobile Shopee dalam
sebulan?
1-3 Kali 212 50%
4-6 Kali 84 20%
7-10 Kali 52 12%
>10 Kali 75 18%
124
4.3 Analisis Model Pengukuran (Measurement Model / Outer Model)
4.3.1 Hasil Analisis Model Pengukuran (Outer Model)
Dalam tahapan ini dilakukan analisis pengukuran model (Outer Model).
Tahapan yang terdapat dalam analisis pengukuran model terdiri dari empat tahap
pengujian yaitu individual indicator reliability, internal consistency reliability,
average variance extracted, dan discriminan validity (Hair et al., 2017; Wong,
2013; Yamin & Kuniawan, 2011).
1. Individual Indicator Reliability
Pengujian yang dilakukan dalam tahapan ini untuk mengetahui standardized
loading factor yang menggambarkan besarnya korelasi antara setiap indikator
dengan variabelnya yaitu dengan melihat hasil outer loading. Diketahui
bahwa nilai outer loading dengan nilai di atas 0,7 dikatakan sangat ideal dan
valid, artinya indikator – indikator tersebut mampu mengukur variabelnya
(Yamin & Kuniawan, 2011). Akan tetapi, jika diketahui nilai outer loading
di atas 0,6 maka masih dapat dikatakan cukup valid dan diterima (Ghozali,
2011; Sander & Lee, 2014). Hasil uji outer loading dapat dilihat pada tabel
4.2 diketahui bahwa seluruh outer loading sudah memenuhi syarat. Sehingga
seluruh item pertanyaan dikatakan valid dan dapat digunakan dalam
penelitian ini.
125
Tabel 4.2 Hasil Outer Loading
2. Internal Consistency Reliability
Pengujian yang dilakukan dalam tahapan ini untuk mengukur nilai reliabilitas
suatu konstruk dengan mengetahui hasil nilai composite reliability (CR).
Nilai composite reliability memiliki ambang batas di atas 0,7 (Joseph F Hair
et al., 2017). Hasil uji nilai composite reliability dapat dilihat pada tabel 4.3
diketahui bahwa nilai composite reliability dari seluruh variabel dalam
IQ NB PH PU SERVQ SQ U US
IQ1 0,757
IQ2 0,794
IQ3 0,846
IQ4 0,781
IQ5 0,774
NB1 0,772
NB2 0,831
NB3 0,733
NB4 0,791
NB5 0,707
PH1 0,898
PH2 0,894
PH3 0,747
PU1 0,893
PU2 0,893
PU3 0,834
SERVQ1 0,875
SERVQ2 0,912
SERVQ3 0,918
SQ1 0,705
SQ2 0,796
SQ3 0,806
SQ4 0,803
U1 0,862
U2 0,878
U3 0,904
US1 0,820
US2 0,850
US3 0,835
US4 0,854
Variabel
Indikator
126
penelitian ini memiliki nilai di atas 0,7, artinya semua variabel dapat diterima
dan valid juga memenuhi syarat untuk digunakan.
Tabel 4.3 Hasil Composite Reliability
Variabel Composite Reliability (CR)
Information Quality (IQ) 0,893
Net Benefits (NB) 0,878
Perceived Hedonic (PH) 0,885
Perceived Utilitarian (PU) 0,906
Service Quality (SERVQ) 0,929
System Quality (SQ) 0,860
Use (U) 0,913
User Satisfaction (US) 0,906
3. Average Variance Extracted (AVE)
Pengujian yang dilakukan dalam tahapan ini untuk mengetahui nilai average
variance extracted (AVE). Nilai AVE ini menunjukkan besarnya varian
indikator yang terkandung dalam variabel laten (konstruk). Nilai AVE
minimal 0,5 atau >0,5 untuk menunjukan sebagai ukuran convergent validity
yang baik (Ghozali, 2011; Joseph F Hair et al., 2017; Yamin & Kuniawan,
2011). Hasil uji nilai AVE pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel 4.4
menunjukan bahwa nilai AVE dalam setiap variabel sudah melebihi 0,5
sehingga dapat diterima dan dikatakan baik untuk digunakan pada penelitian
ini.
127
Tabel 4.4 Hasil Average Variance Extracted (AVE)
Variabel Average Variance Extracted (AVE)
Information Quality (IQ) 0,626
Net Benefits (NB) 0,590
Perceived Hedonic (PH) 0,721
Perceived Utilitarian (PU) 0,764
Service Quality (SERVQ) 0,813
System Quality (SQ) 0,606
Use (U) 0,777
User Satisfaction (US) 0,706
4 Discriminant Validity
Pengujian yang dilakukan dalam tahapan ini melalui dua cara yaitu dengan
cara memeriksa nilai cross loading antar indikator dan cross loading Fornell-
Lacker’s. Cross loading antar indikator dilakukan dengan membandingkan
nilai outer loading indikator dengan variabelnya dan variabel pada blok
lainnya dimana nilai antara indikator dengan variabelnya harus lebih tinggi
dari korelasi dengan variabel blok lainnya (Hair et al., 2017). Nilai cross
loading pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel 4.5. Berdasarkan tabel
tersebut diketahui bahwa nilai cross loading antar indikator dengan
variabelnya menunjukkan nilai lebih tinggi jika dibandingkan dengan nilai
cross-loading pada variabel lainnya dimana dalam hal ini telah sesuai dengan
ketentuan atau syarat pengujian.
128
Selanjutnya, cross loading Fornell-Lacker’s dilakukan dengan
membandingkan nilai akar AVE antara konstruk dengan konstruk lainnya.
Nilai akar AVE harus lebih tinggi daripada korelasi antara konstruk dengan
konstruk lainnya atau nilai AVE lebih tinggi dari kuadrat korelasi antara
konstruk (Hair et al., 2017). Hasilnya dapat dilihat pada tabel 4.6.
Berdasarkan tabel tersebut diketahui bahwa nilai AVE lebih tinggi jika
IQ NB PH PU SERVQ SQ U US
IQ1 0,757 0,457 0,455 0,422 0,459 0,466 0,403 0,502
IQ2 0,794 0,527 0,562 0,536 0,429 0,467 0,543 0,527
IQ3 0,846 0,529 0,494 0,479 0,437 0,460 0,465 0,509
IQ4 0,781 0,504 0,462 0,556 0,408 0,448 0,481 0,507
IQ5 0,774 0,557 0,540 0,557 0,424 0,610 0,515 0,528
NB1 0,544 0,772 0,551 0,455 0,403 0,483 0,495 0,615
NB2 0,521 0,831 0,577 0,570 0,344 0,486 0,537 0,595
NB3 0,452 0,733 0,455 0,438 0,332 0,408 0,423 0,485
NB4 0,539 0,791 0,528 0,501 0,349 0,487 0,458 0,501
NB5 0,444 0,707 0,561 0,530 0,300 0,413 0,538 0,497
PH1 0,608 0,635 0,898 0,728 0,446 0,645 0,661 0,691
PH2 0,576 0,667 0,894 0,719 0,395 0,622 0,693 0,728
PH3 0,424 0,455 0,747 0,507 0,338 0,478 0,569 0,526
PU1 0,640 0,596 0,740 0,893 0,431 0,614 0,658 0,642
PU2 0,595 0,609 0,686 0,893 0,400 0,596 0,581 0,611
PU3 0,444 0,489 0,600 0,834 0,295 0,476 0,558 0,537
SERVQ1 0,483 0,423 0,393 0,385 0,875 0,486 0,384 0,371
SERVQ2 0,508 0,409 0,437 0,385 0,912 0,494 0,348 0,429
SERVQ3 0,484 0,390 0,428 0,407 0,918 0,469 0,357 0,440
SQ1 0,420 0,358 0,434 0,375 0,401 0,705 0,342 0,486
SQ2 0,447 0,469 0,490 0,427 0,519 0,796 0,432 0,546
SQ3 0,521 0,517 0,620 0,597 0,356 0,806 0,508 0,557
SQ4 0,535 0,487 0,581 0,581 0,410 0,803 0,482 0,528
U1 0,474 0,492 0,639 0,587 0,299 0,446 0,862 0,601
U2 0,520 0,520 0,605 0,537 0,319 0,472 0,878 0,575
U3 0,609 0,661 0,743 0,678 0,427 0,581 0,904 0,742
US1 0,537 0,555 0,581 0,519 0,415 0,583 0,523 0,820
US2 0,580 0,529 0,649 0,583 0,402 0,623 0,557 0,850
US3 0,531 0,584 0,626 0,537 0,379 0,507 0,596 0,835
US4 0,543 0,688 0,721 0,652 0,355 0,573 0,760 0,854
Indikator
Variabel
Tabel 4.5 Hasil Cross loading
129
dibandingkan korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya. Hal ini juga
sesuai dengan ketentuan atau syarat pengujian.
Setelah dilakukan empat tahapan pengujian pengukuran model (outer model)
diketahui bahwa ke empat tahapan pengujian tersebut telah memenuhi syarat
di setiap pengujiannya sehingga dapat disimpulkan bahwa model yang
terdapat pada penelitian ini memiliki karakteristik yang baik. Terdapat hasil
keseluruhan pada pengujian outer model dapat dilihat pada tabel 4.7
IQ NB PH PU SERVQ SQ U US
IQ 0,791
NB 0,653 0,768
PH 0,638 0,699 0,849
PU 0,648 0,651 0,777 0,874
SERVQ 0,545 0,451 0,465 0,435 0,902
SQ 0,622 0,594 0,691 0,648 0,535 0,779
U 0,612 0,641 0,757 0,687 0,402 0,574 0,881
US 0,652 0,706 0,771 0,686 0,459 0,680 0,733 0,840
Indikator
Variabel
Tabel 4.6 Nilai Fornell-Lacker's
130
Tabel 4.7 Hasil Keseluruhan Analisis Outer Model
Keterangan:
IQ : Information Quality US : User Satisfaction
NB : Net Benefits AVE : Average Variance Extracted
PH : Perceived Hedonic CR : Composite Reliability
PU : Perceived Utilitarian
SERVQ : Service Quality
SQ : System Quality
U : Use
IQ NB PH PU SERVQ SQ U US
IQ1 0,757 0,757 0,457 0,455 0,422 0,459 0,466 0,403 0,502
IQ2 0,794 0,794 0,527 0,562 0,536 0,429 0,467 0,543 0,527
IQ3 0,846 0,846 0,529 0,494 0,479 0,437 0,460 0,465 0,509
IQ4 0,781 0,781 0,504 0,462 0,556 0,408 0,448 0,481 0,507
IQ5 0,774 0,774 0,557 0,540 0,557 0,424 0,610 0,515 0,528
NB1 0,772 0,544 0,772 0,551 0,455 0,403 0,483 0,495 0,615
NB2 0,831 0,521 0,831 0,577 0,570 0,344 0,486 0,537 0,595
NB3 0,733 0,452 0,733 0,455 0,438 0,332 0,408 0,423 0,485
NB4 0,791 0,539 0,791 0,528 0,501 0,349 0,487 0,458 0,501
NB5 0,707 0,444 0,707 0,561 0,530 0,300 0,413 0,538 0,497
PH1 0,898 0,608 0,635 0,898 0,728 0,446 0,645 0,661 0,691
PH2 0,894 0,576 0,667 0,894 0,719 0,395 0,622 0,693 0,728
PH3 0,747 0,424 0,455 0,747 0,507 0,338 0,478 0,569 0,526
PU1 0,893 0,640 0,596 0,740 0,893 0,431 0,614 0,658 0,642
PU2 0,893 0,595 0,609 0,686 0,893 0,400 0,596 0,581 0,611
PU3 0,834 0,444 0,489 0,600 0,834 0,295 0,476 0,558 0,537
SERVQ1 0,875 0,483 0,423 0,393 0,385 0,875 0,486 0,384 0,371
SERVQ2 0,912 0,508 0,409 0,437 0,385 0,912 0,494 0,348 0,429
SERVQ3 0,918 0,484 0,390 0,428 0,407 0,918 0,469 0,357 0,440
SQ1 0,705 0,420 0,358 0,434 0,375 0,401 0,705 0,342 0,486
SQ2 0,796 0,447 0,469 0,490 0,427 0,519 0,796 0,432 0,546
SQ3 0,806 0,521 0,517 0,620 0,597 0,356 0,806 0,508 0,557
SQ4 0,803 0,535 0,487 0,581 0,581 0,410 0,803 0,482 0,528
U1 0,862 0,474 0,492 0,639 0,587 0,299 0,446 0,862 0,601
U2 0,878 0,520 0,520 0,605 0,537 0,319 0,472 0,878 0,575
U3 0,904 0,609 0,661 0,743 0,678 0,427 0,581 0,904 0,742
US1 0,820 0,537 0,555 0,581 0,519 0,415 0,583 0,523 0,820
US2 0,850 0,580 0,529 0,649 0,583 0,402 0,623 0,557 0,850
US3 0,835 0,531 0,584 0,626 0,537 0,379 0,507 0,596 0,835
US4 0,854 0,543 0,688 0,721 0,652 0,355 0,573 0,760 0,854
CR
IQ 0,626 0,893
NB 0,590 0,878
Variabel IndikatorOuter
Loadings
Cross LoadingsAVE
PH 0,721 0,885
PU 0,764 0,906
SERVQ 0,813 0,929
SQ 0,606 0,860
U 0,777 0,913
US 0,706 0,906
131
4.3.2 Interpretasi dan Pembahasan Hasil Analisis Model Pengukuran (Outer
Model)
Berdasarkan hasil analisis pengukuran model yang sebelumnya telah
dilakukan, berikut merupakan interpretasi serta pembahasan hasil analisis outer
model.
1. Dilihat dari hasil analisis model pengukuran terhadap model yang digunakan
dalam penelitian ini dapat dikatakan bahwa hasilnya telah memenuhi syarat
di setiap tahapan pengujiannya sehingga dapat disimpulkan bahwa model
yang terdapat pada penelitian ini memiliki karakteristik yang baik serta layak
untuk dilanjutkan ke tahap selanjutnya yaitu pengujian model struktural
(inner model).
4.4 Analisis Model Struktural (Structural Model / Inner Model)
4.4.1 Hasil Analisis Model Struktural (Inner Model)
Pada analisis model struktural (Inner Model) terdapat enam tahapan
pengujian yaitu pengujian path coefficient (β), coefficient of determination (R²), t-
test menggunakan metode bootstraping, effect size (f2), predictive relevance (Q2),
dan relative impact (𝑞2). Pengukuran struktural model dilakukan untuk dapat
mengetahui hubungan antara konstrak yang dihipotesiskan oleh peneliti (Yamin &
Kurniawan, 2011). Berikut ini penjabaran dari ke enam tahapan pengujian dalam
model struktural (Inner Model).
132
1. Path Coefficient (β)
Pengujian path coefficient dilakukan untuk mengetahui signifikansi
hubungan antar variabel. Nilai path coefficient yang dikatakan memiliki
pengaruh terhadap model penelitian memiliki ambang batas 0,1 (Hair et al.,
2017). Berdasarkan tabel 4.8 hasil uji nilai path coefficient dari 15 jalur yang
ada pada model penelitian ini terdapat tiga jalur yang tidak signifikan
memiliki nilai di bawah 0,1 yaitu SERVQ → U (0,010) , SERVQ → US
(0,011) dan PU → US (0,042). Dapat dilihat juga pada gambar 4.11 hasil uji
Path Coefficient pada hubungan masing – masing jalur antar variabel.
Tabel 4.8 Hasil Uji Path Coefficient
Hubungan antar Variabel Path Coefficient (β)
IQ → U 0,413
IQ → US 0,134
SQ → PU 0,582
SQ → PH 0,619
SQ → U 0,312
SQ → US 0,195
SERVQ → PU 0,123
SERVQ → PH 0,134
SERVQ → U 0,010
SERVQ → US 0,011
PU → US 0,042
PH → US 0,304
U → US 0,276
U → NB 0,266
US → NB 0,511
133
Gambar 4.6 Hasil Uji Path Coefficient
2. Coefficient of Determination (R²)
Pengujian pada tahap ini dilakukan untuk mengukur seberapa besar variabel
laten dependen yang dianggap dipengaruhi oleh variabel laten independen.
Pengujian ini memiliki tiga standar pengukuran yaitu 0,670 diartikan kuat,
0,333 diartikan moderat, dan 0,190 atau di bawahnya menunjukan tingkat
varian yang lemah (Sander & Lee, 2014; Yamin & Kuniawan, 2011).
Pada penelitian ini terdapat lima variabel laten dependen yaitu Net Benefits,
Perceived Hedonic, Perceived Utilitarian, Use dan User Satisfaction.
134
Pengujian nilai Coefficient of Determination (R²) pada variabel dependen
dalam model penelitian ini dapat dilihat pada tabel 4.9
Tabel 4.9 Hasil Uji Coefficient of Determination (R²)
Variabel R2
Net Benefits (NB) 0,532
Perceived Hedonic (PH) 0,490
Perceived Utilitarian (PU) 0,431
Use (U) 0,436
User Satisfaction (US) 0,691
Berdasarkan tabel 4.9 diketahui hasil uji coefficient of determination terdapat
satu variabel yang memiliki nilai R² tertinggi yaitu US (0,691) artinya
variabel information quality (IQ), system quality (SQ), service quality
(SERVQ), perceived utilitarian (PU), perceived hedonic (PH) dan use (U)
mampu menjelaskan varian US secara kuat sebesar 69,1%. Sementara ke
empat variabel lainnya yaitu NB, PH, PU dan U menunjukan R² secara
moderat.
3. T-test atau T-Statistic
Pengujian t-test dilakukan dengan metode boostrapping dengan uji two-tailed
dimana tingkat signifikan yang digunakan adalah 5% yang artinya nilai t-test
harus lebih besar dari 1.96 (Joseph F Hair et al., 2017; Yamin & Kuniawan,
2011). Hasil untuk uji t-test pada penelitian ini terdapat hanya 3 jalur hipotesis
yang ditolak dari 15 hipotesis yang ada karena memiliki nilai t-test dibawah
1,96 yaitu SERVQ → U (0,210), SERVQ → US (0,298) dan PU → US
135
(0,819). Sedangkan 12 hipotesis lainnya diterima.. Berikut hasil uji t-test
untuk setiap jalur dapat dilihat pada tabel 4.10.
Tabel 4.10 Hasil Uji T-test
Hubungan antar Variabel t-test Analisis
IQ → U 8,665 Diterima
IQ → US 2,751 Diterima
SQ → PU 13,984 Diterima
SQ → PH 18,628 Diterima
SQ → U 6,472 Diterima
SQ → US 4,773 Diterima
SERVQ → PU 3,052 Diterima
SERVQ → PH 3,303 Diterima
SERVQ → U 0,210 Ditolak
SERVQ → US 0,298 Ditolak
PU → US 0,819 Ditolak
PH → US 5,684 Diterima
U → US 5,291 Diterima
U → NB 5,352 Diterima
US → NB 10,292 Diterima
136
Gambar 4.7 Hasil Uji T-test
4. Effect Size (f2)
Pengujian ini dilakukan untuk dapat memprediksi serta mengetahui seberapa
besar pengaruh hubungan variabel tertentu terhadap variabel lainnya dalam
struktural model. Pengujian Effect Size memiliki tiga standar pengukuran
yaitu 0,02 untuk pengaruh kecil, 0,15 untuk pengaruh menegah dan 0,35
untuk pengaruh yang besar, sementara nilai effect size di bawah 0.02
mengindikasikan tidak memiliki pengaruh dalam struktur model (Joseph F
Hair et al., 2017; Yamin & Kuniawan, 2011). Hasil uji effect size pada
penelitian ini dapat dilihat pada tabel 4.11
137
Tabel 4.11 Hasil Analisis Effect Size
Hipotesis f2 Analisis f2
Hx Hubungan R2-in R2-ex sigmaR2
H1 IQ → U 0,436 0,342 0,166 Menengah
H2 IQ → US 0,691 0,683 0,024 Kecil
H3 SQ → PU 0,431 0,189 0,425 Besar
H4 SQ → PH 0,490 0,217 0,536 Besar
H5 SQ → U 0,436 0,381 0,097 Kecil
H6 SQ → US 0,691 0,675 0,050 Kecil
H7 SERVQ → PU 0,431 0,42 0,019 Kecil
H8 SERVQ → PH 0,490 0,478 0,024 Kecil
H9 SERVQ → U 0,436 0,436 -0,001 Kecil
H10 SERVQ → US 0,691 0,691 -0,001 Kecil
H11 PU → US 0,691 0,69 0,002 Kecil
H12 PH → US 0,691 0,666 0,079 Kecil
H13 U → US 0,691 0,661 0,096 Kecil
H14 U → NB 0,532 0,498 0,072 Kecil
H15 US → NB 0,532 0,414 0,251 Menengah
Berdasarkan tabel 4.11 diketahui bahwa hubungan jalur hipotesis SQ → PU
(0,425) dan SQ → PH (0,536) memiliki nilai effect size yang besar sehingga
dapat dikatakan bahwa hipotesis ini memiliki pengaruh yang besar terhadap
struktur model. Kemudian IQ → U (0,166) dan US → NB (0,251) memiliki
pengaruh menengah. Sedangkan 11 hipotesis yang lain memiliki pengaruh
yang kecil terhadap struktur model.
5. Predictive Relevance (Q2)
Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan metode blindfolding untuk
dapat membuktikan bahwa variabel tertentu yang digunakan dalam suatu
model memiliki keterkaitan secara prediktif (predictive relevance) dengan
variabel lainnya dalam model tersebut dengan ambang batas pengukuran di
138
atas nol (Joseph F Hair et al., 2017). Hasil uji predictive relevance pada
penelitian ini dapat dilihat pada tabel 4.12 yang menunjukan bahwa nilai Q2
dari kelima variabel dependen yang ada pada penelitian ini memiliki nilai di
atas nol yang artinya memiliki keterkaitan secara prediktif.
Tabel 4.12 Hasil Uji Predictive Relevance
Variabel Q2
Net Benefits (NB) 0,291
Perceived Hedonic (PH) 0,332
Perceived Utilitarian (PU) 0,308
Use (U) 0,315
User Satisfaction (US) 0,454
6. Relative Impact (𝑞2)
Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan metode blindfolding untuk
mengukur dampak relatif sebuah keterkaitan prediktif sebuah variabel
tertentu dengan variabel lainnya dengan nilai ambang batas 0,02 untuk
pengaruh kecil, 0,15 untuk pengaruh menengah dan 0,35 untuk pengaruh
besar (Joseph F Hair et al., 2017). Hasil uji relative impact pada penelitian ini
dapat dilihat pada tabel 4.13
139
Tabel 4.13 Hasil Uji Relative Impact
Hipotesis q2 Analisis q2
Hx Hubungan Q2-in Q2-ex sigmaQ2
H1 IQ → U 0,315 0,248 0,098 Kecil
H2 IQ → US 0,454 0,449 0,009 Kecil
H3 SQ → PU 0,308 0,135 0,250 Menengah
H4 SQ → PH 0,332 0,147 0,277 Menengah
H5 SQ → U 0,315 0,276 0,057 Kecil
H6 SQ → US 0,454 0,443 0,020 Kecil
H7 SERVQ → PU 0,308 0,3 0,012 Kecil
H8 SERVQ → PH 0,332 0,324 0,012 Kecil
H9 SERVQ → U 0,315 0,315 0,000 Kecil
H10 SERVQ → US 0,454 0,454 0,000 Kecil
H11 PU → US 0,454 0,454 0,000 Kecil
H12 PH → US 0,454 0,437 0,031 Kecil
H13 U → US 0,454 0,436 0,033 Kecil
H14 U → NB 0,291 0,273 0,025 Kecil
H15 US → NB 0,291 0,226 0,092 Kecil
Berdasarkan tabel 4.13 diketahui bahwa terdapat dua hipotesis yang memiliki
nilai 𝑞2 menengah yaitu SQ → PU (0,250) dan SQ → PH (0,277). Sementara
13 hipotesis lainnya memiliki nilai 𝑞2 dibawah 0.02 yang artinya tergolong
kecil.
140
Tabel 4.14 Hasil Keseluruhan Analisis Inner Model
Keterangan:
β : Path Coefficient K : Kuat IQ : Information Quality
R² : Coefficient of Determinant M : Moderat SQ : System Quality
f2 : Effect Size b : Besar SERVQ : Service Quality
Q2 : Predictive Relevance m : Menengah PU : Perceived Utilitarian
𝑞2 : Relative Impact k : Kecil PH : Perceived Utilitarian
Sign : Signifikan U : Use
Insign : Tidak Signifikan US : User Satisfaction
PR : Predivtive Relevance NB : Net Benefits
Hx Hubungan R2-in R2-ex ƩR2 Q2-in Q2-ex ƩQ2 β t-test R2 f2 Q2 q2
H1 IQ → U 0,413 8,665 0,436 0,436 0,342 0,166 0,315 0,315 0,248 0,098 Sign Diterima M m PR k
H2 IQ → US 0,134 2,751 0,691 0,691 0,683 0,024 0,454 0,454 0,449 0,009 Sign Diterima K k PR k
H3 SQ → PU 0,582 13,984 0,431 0,431 0,189 0,425 0,308 0,308 0,135 0,250 Sign Diterima M b PR m
H4 SQ → PH 0,619 18,628 0,490 0,490 0,217 0,536 0,332 0,332 0,147 0,277 Sign Diterima M b PR m
H5 SQ → U 0,312 6,472 0,436 0,436 0,381 0,097 0,315 0,315 0,276 0,057 Sign Diterima M k PR k
H6 SQ → US 0,195 4,773 0,691 0,691 0,675 0,050 0,454 0,454 0,443 0,020 Sign Diterima K k PR k
H7 SERVQ → PU 0,123 3,052 0,431 0,431 0,42 0,019 0,308 0,308 0,3 0,012 Sign Diterima M k PR k
H8 SERVQ → PH 0,134 3,303 0,490 0,490 0,478 0,024 0,332 0,332 0,324 0,012 Sign Diterima M k PR k
H9 SERVQ → U 0,010 0,210 0,436 0,436 0,436 -0,001 0,315 0,315 0,315 0,000 Insign Ditolak M k PR k
H10 SERVQ → US 0,011 0,298 0,691 0,691 0,691 -0,001 0,454 0,454 0,454 0,000 Insign Ditolak K k PR k
H11 PU → US 0,042 0,819 0,691 0,691 0,69 0,002 0,454 0,454 0,454 0,000 Insign Ditolak K k PR k
H12 PH → US 0,304 5,684 0,691 0,691 0,666 0,079 0,454 0,454 0,437 0,031 Sign Diterima K k PR k
H13 U → US 0,276 5,291 0,691 0,691 0,661 0,096 0,454 0,454 0,436 0,033 Sign Diterima K k PR k
H14 U → NB 0,266 5,352 0,532 0,532 0,498 0,072 0,291 0,291 0,273 0,025 Sign Diterima M k PR k
H15 US → NB 0,511 10,292 0,532 0,532 0,414 0,251 0,291 0,291 0,226 0,092 Sign Diterima M m PR k
Q2q2 AnalisisHipotesis
β t-test R2f2
141
4.4.2 Interpretasi dan Pembahasan Hasil Analisis Model Struktural (Inner
Model)
Setelah mengetahui hasil analisis struktural model. Selanjutnya, pada tahapan
ini menjelaskan interpretasi dan pembahasan hasil analisis struktural model yang
telah dilakukan dengan mengikuti pertanyaan dan hipotesis yang telah dijabarkan
pada sub bab sebelumnya.
1. H1 : Apakah information quality (IQ) berpengaruh secara signifikan
terhadap use (U)?
Berdasarkan hasil t-test pada analisis struktural model menunjukan
bahwa H1 yaitu hubungan IQ → U diterima. Hal ini dapat dikatakan bahwa
information quality (IQ) memiliki pengaruh terhadap use (U). Selain itu
dibuktikan juga dengan hasil nilai path coefficient (β) sebesar 0,413 yang
artinya hipotesis IQ → U memiliki pengaruh yang signifikan secara positif.
Dapat dikatakan bahwa keakuratan, relevansi kebutuhan, kelengkapan,
ketepatan waktu, dan understandability yang merupakan bagian indikator
information quality ini mampu mempengaruhi dan memiliki hubungan
signifikan terhadap variabel use. Hasil hipotesis ini sesuai dengan hasil pada
beberapa penelitian yang menyatakan bahwa information quality (IQ)
berpengaruh positif dan signifikan dengan use (U), dapat diartikan bahwa
kualitas informasi yang baik akan menghasilkan informasi yang berguna bagi
pengguna dan akan membawa dampak positif terhadap pengguna dalam
penggunaan sistem (Almutairi et al., 2016; DeLone & McLean, 2016; Ou,
142
Davison, & Huang, 2016; Ramírez-Correa et al., 2017; Trihandayani,
Aknuranda, & Mursityo, 2018).
2. H2 : Apakah information quality (IQ) berpengaruh secara signifikan
terhadap user satisfaction (US)?
Berdasarkan hasil t-test pada analisis struktural model menunjukan
bahwa H2 yaitu hubungan IQ → US diterima. Hal ini dapat dikatakan bahwa
information quality (IQ) memiliki pengaruh terhadap user satisfaction (U).
Selain itu dibuktikan juga dengan hasil nilai path coefficient (β) sebesar 0,134
yang artinya hipotesis IQ → U memiliki pengaruh yang signifikan secara
positif.
Dapat dikatakan bahwa keakuratan, relevansi kebutuhan, kelengkapan,
ketepatan waktu, dan understandability yang merupakan bagian indikator
information quality ini mampu mempengaruhi dan memiliki hubungan
signifikan terhadap variabel user satisfaction. Hasil hipotesis ini sesuai
dengan beberapa penelitian lainnya yang menyatakan bahwa information
quality (IQ) berpengaruh positif dan signifikan dengan user satisfaction (US),
dapat diartikan bahwa kualitas informasi yang baik akan menghasilkan
informasi yang berguna bagi pengguna sehingga pengguna akan merasa puas
dari sisi kualitas informasi yang dihasilkan sistem (Almutairi et al., 2016;
DeLone & McLean, 2016; Ou et al., 2016; Trihandayani et al., 2018; Urbach
& Müller, 2012).
143
3. H3 : Apakah System Quality (SQ) berpengaruh secara signifikan
terhadap Perceived Utilitarian (PU)?
Berdasarkan hasil t-test pada analisis struktural model menunjukan
bahwa H3 yaitu hubungan SQ → PU diterima. Hal ini dapat dikatakan bahwa
system quality (SQ) memiliki pengaruh terhadap perceived utilitarian (PU).
Selain itu dibuktikan juga dengan hasil nilai path coefficient (β) sebesar 0,582
yang artinya hipotesis SQ → PU memiliki pengaruh yang signifikan secara
positif. Kemudian juga didukung nilai f2 hipotesis ini memiliki nilai pengaruh
yang besar dan q2 dengan nilai pengaruh menengah.
Dapat dikatakan bahwa bagian indikator system quality yang terdiri dari
keandalan, waktu respon, keamanan dan kemudahan yang dirasakan oleh
pengguna dalam menggunakan sistem aplikasi shopee mampu mempengaruhi
dan memiliki hubungan signifikan terhadap variabel perceived utilitarian.
Hasil hipotesis ini sesuai dengan beberapa penelitian lainnya yang
menyatakan bahwa system quality (SQ) berpengaruh positif dan signifikan
terhadap perceived utilitarian (PU), dapat diartikan bahwa suatu sistem dapat
diandalkan apabila memiliki kualitas sistem yang baik dan mampu
memberikan manfaat bagi penggunanya (Cheong & Park, 2005; Guimaraes,
1992; Hau, Kim, & Kim, 2012; Shin, 2014).
4. H4 : Apakah System Quality (SQ) berpengaruh secara signifikan
terhadap Perceived Hedonic (PH)?
Berdasarkan hasil t-test pada analisis struktural model menunjukan
bahwa H4 yaitu hubungan SQ → PH diterima. Hal ini dapat dikatakan bahwa
144
system quality (SQ) memiliki pengaruh terhadap perceived hedonic (PH).
Selain itu dibuktikan juga dengan hasil nilai path coefficient (β) sebesar 0,619
yang artinya hipotesis SQ → PH memiliki pengaruh yang signifikan secara
positif. Kemudian juga didukung nilai f2 hipotesis ini memiliki nilai pengaruh
yang besar dan q2 dengan nilai pengaruh menengah.
Dapat dikatakan bahwa bagian indikator system quality yang terdiri dari
keandalan, waktu respon, keamanan dan kemudahan yang dirasakan oleh
pengguna dalam menggunakan sistem aplikasi shopee mampu mempengaruhi
dan memiliki hubungan signifikan terhadap variabel perceived hedonic. Hasil
hipotesis ini sesuai dengan beberapa penelitian lainnya yang menyatakan
bahwa system quality (SQ) berpengaruh positif dan signifikan terhadap
perceived hedonic (PH), dapat diartikan bahwa suatu sistem dapat diandalkan
apabila memiliki kualitas sistem yang baik dan tidak hanya terfokus pada
fungsionalitas tetapi mampu memberikan kesan pengalaman yang
menyenangkan bagi pengguna dalam menggunakan teknologi tersebut
sehingga dapat menumbuhkan rasa senang dan puas (Cheong & Park, 2005;
Deng et al., 2010; Guimaraes, 1992; Hau et al., 2012; Shin, 2014).
5. H5 : Apakah System Quality (SQ) berpengaruh secara signifikan
terhadap Use (U)?
Berdasarkan hasil t-test pada analisis struktural model menunjukan
bahwa H5 yaitu hubungan SQ → U diterima. Hal ini dapat dikatakan bahwa
system quality (SQ) memiliki pengaruh terhadap use (U). Selain itu
145
dibuktikan juga dengan hasil nilai path coefficient (β) sebesar 0,312 yang
artinya hipotesis SQ → U memiliki pengaruh yang signifikan secara positif.
Dapat dikatakan bahwa bagian indikator system quality yang terdiri dari
keandalan, waktu respon, keamanan dan kemudahan yang dirasakan oleh
pengguna dalam menggunakan sistem aplikasi shopee mampu mempengaruhi
dan memiliki hubungan signifikan terhadap variabel use. Hasil hipotesis ini
sesuai dengan hasil pada beberapa penelitian yang menyatakan bahwa system
quality (SQ) berpengaruh positif dan signifikan terhadap use (U), dapat
diartikan bahwa adanya peningkatan kualitas sistem akan berdampak pada
penggunaan sistem yang juga semakin meningkat (DeLone & McLean, 2003;
HUDA, 2018; Iivari, 2005; M. Wang & Yang, 2016).
6. H6 : Apakah System Quality (SQ) berpengaruh secara signifikan
terhadap User Satisfaction (US)?
Berdasarkan hasil t-test pada analisis struktural model menunjukan
bahwa H6 yaitu hubungan SQ → US diterima. Hal ini dapat dikatakan bahwa
system quality (SQ) memiliki pengaruh terhadap user satisfaction (US).
Selain itu dibuktikan juga dengan hasil nilai path coefficient (β) sebesar 0,195
yang artinya hipotesis SQ → US memiliki pengaruh yang signifikan secara
positif.
Dapat dikatakan bahwa bagian indikator system quality yang terdiri dari
keandalan, waktu respon, keamanan dan kemudahan yang dirasakan oleh
pengguna dalam menggunakan sistem aplikasi shopee mampu mempengaruhi
dan memiliki hubungan signifikan terhadap variabel user satisfaction. Hasil
146
hipotesis ini sesuai dengan hasil pada beberapa penelitian (Aldholay et al.,
2018; Cheng, 2012; DeLone & McLean, 2004, 2016; Ou et al., 2016; Urbach,
Smolnik, & Riempp, 2010; M. Wang & Yang, 2016) yang menyatakan bahwa
system quality (SQ) berpengaruh positif dan signifikan terhadap user
satisfaction (US), dapat diartikan bahwa kualitas sistem sebanding dengan
tingkat kepuasan yang dirasakan oleh pengguna terhadap kinerja teknis dan
fungsional sistem (Putri & Pujani, 2019).
7. H7 : Apakah Service Quality (SERVQ) berpengaruh secara signifikan
terhadap Perceived Utilitarian (PU)?
Berdasarkan hasil t-test pada analisis struktural model menunjukan
bahwa H7 yaitu hubungan SERVQ → PU diterima. Hal ini dapat dikatakan
bahwa service quality (SERVQ) memiliki pengaruh terhadap perceived
utilitarian (PU). Selain itu dibuktikan juga dengan hasil nilai path coefficient
(β) sebesar 0,123 yang artinya hipotesis SERVQ → PU memiliki pengaruh
yang signifikan secara positif.
Dapat dikatakan bahwa responsiveness, assurance dan empathy yang
merupakan bagian indikator service quality ini mampu mempengaruhi dan
memiliki hubungan signifikan terhadap variabel perceived utilitarian. Hasil
hipotesis ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh (Negi, 2009; Shin,
2014) yang menyatakan bahwa service quality (SERVQ) berpengaruh positif
signifikan terhadap perceived utilitarian (PU), dapat diartikan bahwa kualitas
layanan yang baik secara langsung mempengaruhi serta memberikan nilai
manfaat bagi pengguna.
147
8. H8 : Apakah Service Quality (SERVQ) berpengaruh secara signifikan
terhadap Perceived Hedonic (PH)?
Berdasarkan hasil t-test pada analisis struktural model menunjukan
bahwa H8 yaitu hubungan SERVQ → PH diterima. Hal ini dapat dikatakan
bahwa service quality (SERVQ) memiliki pengaruh terhadap perceived
hedonic (PH). Selain itu dibuktikan juga dengan hasil nilai path coefficient
(β) sebesar 0,134 yang artinya hipotesis SERVQ → PH memiliki pengaruh
yang signifikan secara positif.
Dapat dikatakan bahwa responsiveness, assurance dan empathy yang
merupakan bagian indikator service quality ini mampu mempengaruhi dan
memiliki hubungan signifikan terhadap variabel perceived hedonic. Hasil
hipotesis ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh (Negi, 2009; Shin,
2014) yang menyatakan bahwa service quality (SERVQ) berpengaruh positif
signifikan terhadap perceived hedonic (PH), dapat diartikan bahwa kualitas
layanan yang baik dan sesuai harapan akan memberikan kesan pengalaman
yang menyenangkan bagi pengguna.
9. H9 : Apakah Service Quality (SERVQ) berpengaruh secara signifikan
terhadap Use (U)?
Berdasarkan hasil t-test pada analisis struktural model menunjukan
bahwa H9 yaitu hubungan SERVQ → U ditolak. Hal ini dapat dikatakan
bahwa service quality (SERVQ) tidak memiliki pengaruh terhadap use (U).
Selain itu dibuktikan juga dengan hasil nilai path coefficient (β) 0,010 yang
artinya hipotesis SERVQ → U memiliki hubungan yang tidak signifikan dan
148
berdasarkan nilai f2 dan q2 hipotesis ini juga memiliki nilai pengaruh yang
kecil.
Dapat dikatakan bahwa responsiveness, assurance dan empathy yang
merupakan bagian indikator service quality ini tidak berpengaruh secara
signifikan terhadap use. Kemudian diketahui bahwa berdasarkan nilai dari
ketiga indikator pada service quality terdapat indikator responsiveness yang
memiliki nilai terkecil pada pengujian path coefficient dengan nilai 0,875
sehingga dengan nilai indikator tersebut mewakili variabel service quality
dengan hubungannya terhadap use yang dinyatakan ditolak. Adanya kualitas
layanan yang dihasilkan tidak mempengaruhi seseorang dalam menggunakan
suatu teknologi. Hal ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh (Chong
et al., 2010; Tam & Oliveira, 2016; Urbach et al., 2010) yang menyatakan
bahwa service quality (SERVQ) tidak mempengaruhi use (U).
10. H10 : Apakah Service Quality (SERVQ) berpengaruh secara signifikan
terhadap User Satisfaction (US)?
Berdasarkan hasil t-test pada analisis struktural model menunjukan
bahwa H10 yaitu hubungan SERVQ → US ditolak. Hal ini dapat dikatakan
bahwa service quality (SERVQ) tidak memiliki pengaruh terhadap user
satisfaction (US). Selain itu dibuktikan juga dengan hasil nilai path
coefficient (β) 0,011 yang artinya hipotesis SERVQ → US memiliki hubungan
yang tidak signifikan dan berdasarkan nilai f2 dan q2 hipotesis ini juga
memiliki nilai pengaruh yang kecil.
149
Dapat dikatakan bahwa bahwa responsiveness, assurance dan empathy
yang merupakan bagian indikator service quality ini tidak berpengaruh secara
signifikan terhadap kepuasan pengguna. Kemudian diketahui bahwa
berdasarkan nilai dari ketiga indikator pada service quality terdapat indikator
responsiveness yang memiliki nilai terkecil pada pengujian path coefficient
dengan nilai 0,875 sehingga dengan nilai indikator tersebut mewakili variabel
service quality dengan hubungannya terhadap user satisfaction yang
dinyatakan ditolak.
Pengguna aplikasi mobile Shopee cenderung berpendapat bahwa
dukungan pelayanan yang diberikan tidak berpengaruh terhadap kepuasan
pengguna saat menggunakan aplikasi Mobile Shopee ini karena pelayanan
yang diberikan dirasa masih kurang memuaskan bagi pengguna sehingga
tidak mempengaruhi kepuasan penggunanya. Hal ini sesuai dengan penelitian
yang dilakukan oleh (Chiu, Chiu, & Chang, 2007; Ou et al., 2016; Urbach et
al., 2010) yang menyatakan bahwa service quality (SERVQ) tidak
mempengaruhi user satisfaction (US).
11. H11 : Apakah Perceived Utilitarian (PU) berpengaruh secara signifikan
terhadap User Satisfaction (US)?
Berdasarkan hasil t-test pada analisis struktural model menunjukan
bahwa H11 yaitu hubungan PU → US ditolak. Hal ini dapat dikatakan bahwa
perceived utilitarian (PU) tidak memiliki pengaruh terhadap use (U). Selain
itu dibuktikan juga dengan hasil nilai path coefficient (β) 0,042 yang artinya
hipotesis PU → US memiliki hubungan yang tidak signifikan dan
150
berdasarkan nilai f2 dan q2 hipotesis ini juga memiliki nilai pengaruh yang
kecil.
Dapat dikatakan bahwa usefulness, efficiency dan productivity yang
merupakan bagian indikator perceived utilitarian ini tidak berpengaruh secara
signifikan terhadap kepuasan pengguna. Kemudian diketahui bahwa
berdasarkan nilai dari ketiga indikator pada perceived utilitarian terdapat
indikator productivity yang memiliki nilai terkecil pada pengujian path
coefficient dengan nilai 0,834 sehingga dengan nilai indikator tersebut
mewakili variabel perceived utilitarian dengan hubungannya terhadap user
satisfaction yang dinyatakan ditolak.
Manfaat yang dirasakan oleh pengguna masih kurang memuaskan,
melainkan pengguna lebih merasa puas dengan nilai hedonis atau kesenangan
yang dirasakan dalam penggunaan teknologi. Berdasarkan (Deng et al., 2010)
dipercaya bahwa tingkat kepuasan pengguna yang tinggi ditemukan dari
teknologi informasi yang memberikan kesan menyenangkan bagi pengguna
dalam menggunakan teknologi tersebut sehingga penggunaan teknologi tidak
hanya terfokus pada fungsionalitas (utilitarian), namun dapat menumbuhkan
rasa senang dan puas bagi pengguna. Hasil hipotesis ini sesuai dengan
penelitian yang dilakukan oleh (Chen, Huang, & Chou, 2008) yang
menyatakan bahwa utilitarian tidak berpengaruh signifikan terhadap user
satisfaction.
12. H12 : Apakah Perceived Hedonic (PH) berpengaruh secara signifikan
terhadap User Satisfaction (US)?
151
Berdasarkan hasil t-test pada analisis struktural model menunjukan
bahwa H12 yaitu hubungan PH → US diterima. Hal ini dapat dikatakan
bahwa perceived hedonic (PH) memiliki pengaruh terhadap user satisfaction
(US). Selain itu dibuktikan juga dengan hasil nilai path coefficient (β) sebesar
0,304 yang artinya hipotesis PH → US memiliki pengaruh yang signifikan
secara positif.
Dapat dikatakan bahwa enjoyable experience, attractiveness dan
novelty yang merupakan bagian indikator perceived hedonic ini mampu
mempengaruhi dan memiliki hubungan signifikan terhadap variabel user
satisfaction. Hasil hipotesis ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh
(Kesari & Atulkar, 2016; Kim, Galliers, Shin, Ryoo, & Kim, 2012; Shin,
2014) yang menyatakan bahwa perceived hedonic (PH) berpengaruh positif
signifikan terhadap user satisfaction (US), dapat diartikan bahwa pengalaman
menyenangkan yang dirasakan pengguna terhadap suatu sistem akan
berpengaruh terhadap kepuasan pengguna. Pengalaman yang menyenangkan
akan meningkatkan kepuasan belanja online sehingga pelanggan
menghabiskan lebih banyak waktu untuk menelusuri barang-barang lainnya
(Seock & Bailey, 2008).
13. H13 : Apakah Use (U) berpengaruh secara signifikan terhadap User
Satisfaction (US)?
Berdasarkan hasil t-test pada analisis struktural model menunjukan
bahwa H13 yaitu hubungan U → US diterima. Hal ini dapat dikatakan bahwa
use (U) memiliki pengaruh terhadap user satisfaction (US). Selain itu
152
dibuktikan juga dengan hasil nilai path coefficient (β) sebesar 0,276 yang
artinya hipotesis U → US memiliki pengaruh yang signifikan secara positif.
Dapat dikatakan bahwa daily use, nature of use dan intention to reuse
yang merupakan bagian indikator use ini mampu mempengaruhi dan
memiliki hubungan signifikan terhadap variabel user satisfaction. Hasil
hipotesis ini sesuai dengan hasil pada beberapa penelitian (Aldholay et al.,
2018; DeLone & McLean, 2004, 2016; Tam & Oliveira, 2016; Urbach &
Müller, 2012; M. Wang & Yang, 2016) yang menyatakan bahwa use (U)
berpengaruh positif dan signifikan terhadap user satisfaction (US).
Penggunaan harus mendahului kepuasan pengguna sehingga pengalaman
pengguna yang baik akan mengarah pada meningkatnya kepuasan pengguna
(DeLone & McLean, 2003).
14. H14 : Apakah Use (U) berpengaruh secara signifikan terhadap Net
Benefits (NB)?
Berdasarkan hasil t-test pada analisis struktural model menunjukan
bahwa H14 yaitu hubungan U → NB diterima. Hal ini dapat dikatakan bahwa
use (U) memiliki pengaruh terhadap net benefits (NB). Selain itu dibuktikan
juga dengan hasil nilai path coefficient (β) sebesar 0,266 yang artinya hipotesis
U → NB memiliki pengaruh yang signifikan secara positif.
Dapat dikatakan bahwa daily use, nature of use dan intention to reuse
yang merupakan bagian indikator use ini mampu mempengaruhi dan
memiliki hubungan signifikan terhadap variabel net benefits. Hasil hipotesis
153
ini sesuai dengan hasil pada beberapa penelitian (DeLone & McLean, 2004,
2016; Ou et al., 2016; M. Wang & Yang, 2016) yang menyatakan bahwa use
(U) berpengaruh positif dan signifikan terhadap net benefits (NB). Sehingga
dapat dikatakan bahwa dari penggunaan suatu sistem akan menghasilkan
manfaat yang diterima dari penggunaan terhadap suatu sistem tersebut.
15. H15 : Apakah User Satisfaction (US) berpengaruh secara signifikan
terhadap Net Benefits (NB)?
Berdasarkan hasil t-test pada analisis struktural model menunjukan
bahwa H15 yaitu hubungan US → NB diterima. Hal ini dapat dikatakan
bahwa user satisfaction (US) memiliki pengaruh terhadap net benefits (NB).
Selain itu dibuktikan juga dengan hasil nilai path coefficient (β) sebesar 0,511
yang artinya hipotesis US → NB memiliki pengaruh yang signifikan secara
positif dan berdasarkan nilai f2 hipotesis ini memiliki nilai pengaruh pada
tingkat menengah.
Dapat dikatakan bahwa tingkat kemampuan kinerja aplikasi Shopee
yang sesuai dan memenuhi harapan serta mampu membuat seseorang
melakukan pembelian kembali melalui aplikasi dan berniat untuk mengajak
orang lain melakukan pembelian menggunakan aplikasi Shopee adalah hal –
hal yang mempengaruhi variabel net benefits. Jadi, ketika pengguna merasa
puas pada aplikasi mobile Shopee, maka pengguna cenderung menerima
manfaat yang dihasilkan oleh aplikasi mobile Shopee tersebut. Hal ini sesuai
dengan penelitian yang dilakukan oleh (Chong et al., 2010; Ou et al., 2016;
Solling & Ikbal, 2017; M. Wang & Yang, 2016) yang menyatakan bahwa
154
user satisfaction (US) berpengaruh positif dan signifikan terhadap net
benefits (NB).
155
BAB 5
PENUTUP
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian mengenai analisis pengaruh user experience
terhadap kepuasan pengguna Mobile Application E-commerce Shopee, maka dapat
disimpulkan sebagai berikut :
1. Variabel perceived hedonic, use, system quality dan information quality dapat
meningkatkan kepuasan pengguna pada aplikasi mobile Shopee sehingga
Shopee dapat bersaing dengan e-commerce lainnya. Hal ini dibuktikan
berdasarkan hasil penelitian bahwa keempat variabel tersebut memiliki
pengaruh secara signifikan terhadap variabel user satisfaction dengan nilai
path coefficient diatas ambang batas 0,1 dan t-test diatas 1,96 yaitu PH →
US (0,304) dan t-test (5,684), U → US (0,276) dan t-test (5,291), SQ → US
(0,195) dan t-test (4,773), IQ → US (0,134) dan t-test (2,751).
2. Hubungan antara service quality terhadap use dan user satisfaction
dinyatakan ditolak karena berdasarkan hasil pengujian t-test pada penelitian
ini kedua hubungan tersebut berada dibawah ambang batas t-test yaitu 1,96
dengan nilai SERVQ → U (0,210) dan SERVQ → US (0,298) dan
berdasarkan nilai f2 dan q2 hipotesis ini juga memiliki nilai pengaruh yang
kecil sehingga dapat dikatakan bahwa hipotesis keduanya tidak memiliki
pengaruh signifikan. Hal ini berkaitan dengan keluhan yang dialami oleh
pengguna aplikasi mobile Shopee yang cenderung merasakan kualitas
156
layanan yang diberikan masih kurang baik sehingga dalam penelitian ini tidak
mempengaruhi penggunaan dan kepuasan mereka sebagai pengguna aplikasi
mobile Shopee.
3. Variabel perceived utilitarian (PU) dan perceived hedonic (PH) adalah
variabel yang mewakili user experience. Hubungan antara perceived
utilitarian (PU) terhadap user satisfaction (US) tidak memiliki pengaruh
signifikan karena berdasarkan hasil pengujian path coefficient dan t-test pada
penelitian ini berada dibawah ambang batas yaitu PU → US (0,042) dan nilai
t-test (0,819), sedangkan hubungan antara perceived hedonic (PH) terhadap
user satisfaction (US) memiliki pengaruh signifikan dengan nilai path
coefficient dan t-test yang melebihi ambang batas yaitu PH → US (0,304) dan
nilai t-test (5,684). Sehingga dapat diartikan bahwa tingkat kepuasan
pengguna aplikasi mobile Shopee dipengaruhi berdasarkan pengalaman yang
menyenangkan bagi pengguna dalam menggunakan aplikasi mobile Shopee.
4. Faktor–faktor yang mempengaruhi kepuasan pengguna aplikasi mobile
Shopee adalah kualitas informasi (Information Quality), kualitas sistem
(System Quality), kesenangan yang dirasakan (Perceived Hedonic), dan
penggunaan (Use) yang berpengaruh terhadap kepuasan pengguna (User
Satisfaction) secara signifikan.
5. Berdasarkan hasil pengolahan data yang didapat dari indikator Overall
Satisfaction pada variabel User Satisfaction dalam penelitian ini diketahui
bahwa 83% dari 423 responden menyatakan puas dengan aplikasi mobile
157
Shopee. Sehingga dapat disimpulkan bahwa sebagian besar pengguna merasa
puas terhadap aplikasi mobile Shopee.
5.2 Saran
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, maka terdapat beberapa
saran yang sekiranya dapat menjadi bahan pertimbangan untuk penelitian
selanjutnya maupun untuk instansi terkait, yaitu sebagai berikut :
1. Bagi peneliti selanjutnya diharapkan dapat mempertimbangkan beberapa hal
berikut.
a. Memperluas penyebaran kuesioner ke berbagai kalangan di luar lingkup
mahasiswa UIN Jakarta
b. Memperluas daerah penyebaran kuesioner di wilayah JABODETABEK
c. Mengkombinasikan dengan variabel lain selain Perceived Utilitarian dan
Perceived Hedonic.
2. Berdasarkan hasil riset peneliti, variabel yang ditolak adalah hubungan antara
variabel SERVQ → U dan SERVQ → US yang indikatornya antara lain
responsiveness, assurance dan empathy. Dari ketiga indikator terdapat
indikator responsiveness yang memiliki nilai terkecil diantara indikator
lainnya. Sehingga menyebabkan hubungan variabel tersebut ditolak. Maka
peneliti menyarankan adanya peninjauan kembali terhadap indikator
responsiveness dari variabel service quality.
3. Selanjutnya berdasarkan hasil penelitian ini juga menyatakan bahwa
hubungan antara variabel PU → US juga ditolak yang indikatornya antara
158
lain usefulness, efficiency dan productivity. Sedangkan indikator yang
memiliki nilai terkecil adalah indikator productivity sehingga dapat dikatakan
indikator tersebut menyebabkan hubungan variabel tersebut ditolak. Maka
peneliti menyarankan adanya peninjauan kembali terhadap indikator
productivity dari variabel perceived utilitarian.
159
DAFTAR PUSTAKA
Abdillah, Wi. (2018). Metode Penelitian Terpadu Sistem Informasi. Yogyakarta:
Andi.
Abdurahman, D., & Prasetyo, T. F. (2016). Mengukur Tingkat Kepuasan
Mahasiswa dalam Pembelajaran dengan menggunakan Sistem Pakar (Studi
Kasus: Mahasiswa Teknik Informatika). J-ENSITEC.
Agung, G., Wisudiawan, A., Informatika, F., Telkom, U., Delone, M., Seddon,
M., & Moment, P. P. (2015). Analisis faktor kesuksesan sistem informasi
menggunakan model delone and mclean. II(1), 55–59.
Aldholay, A. H., Isaac, O., Abdullah, Z., & Ramayah, T. (2018). The role of
transformational leadership as a mediating variable in DeLone and McLean
information system success model: The context of online learning usage in
Yemen. Telematics and Informatics, 35(5), 1421–1437.
https://doi.org/10.1016/j.tele.2018.03.012
Alencia, C. (2018). Sentimen Analisis Kepuasan Pelanggan E-commerce
Menggunakan Lexicon Classification dengan R. Konferensi Nasional Sistem
Informasi.
Alfianika, N. (2018). Buku ajar metode penelitian pengajaran bahasa Indonesia.
Deepublish.
Almutairi, H., Subramanian, G. H., & Almutalri, H. (2016). An Empirical
Application of the Delone and Mclean Model in the Kuwaiti Private Sector
AN EMPIRICAL APPLICATION OF THE DELONE AND MCLEAN
MODEL IN THE KUWAITI PRIVATE SECTOR. 4417(February).
https://doi.org/10.1080/08874417.2005.11645849
Amalina, N., & Jumhur, H. M. (2018). The Influence of User Experience towards
User Satisfaction of E-Government Service: a Case Study of GAMPIL
Application. International Journal of Scientific and Research Publications
(IJSRP), 8(3), 254–259. https://doi.org/10.29322/ijsrp.8.3.2018.p7538
160
Arnould, E. J., Price, L., & Zinkhan, G. M. (2002). Consumers. McGraw-
Hill/Irwin.
Atarita, I. (2016). Meningkatkan Pengalaman Berbelanja Online. Retrieved
August 14, 2019, from https://id.wantedly.com/journals/140
Augusto, Y. F., Rachmadi, A., & Herlambang, A. D. (2019). Analisis Kesuksesan
Aplikasi Mobile Pemesanan Tiket Bioskop M-Tix Cinema 21 Berdasarkan
Perspektif Pengguna di Kota Malang Menggunakan Pendekatan Delone and
McLean Success Model. 3(1), 7–12.
Blythe, M. A., Overbeeke, K., Monk, A. F., & Wright, P. C. (2005). Funology:
From Usability to Enjoyment (Human Comp; J. Karat & J. Vanderdonckt,
Eds.). https://doi.org/https://doi.org/10.1007/1-4020-2967-5
Brunn, P., Jensen, M., & Skovgaard, J. (2002). e-Marketplaces: Crafting A
Winning Strategy. European Management Journal, 286–298.
Chen, W.-K., Huang, H.-C., & Chou, S. T. (2008). UNDERSTANDING
CONSUMER RECOMMENDATION. ECIS.
Cheng, Y. (2012). Effects of quality antecedents on e-learning acceptance. 22(3),
361–390. https://doi.org/10.1108/10662241211235699
Cheong, J. H., & Park, M. C. (2005). Mobile internet acceptance in Korea.
Internet Research, 125–140.
Chin. (1995). On the use, usefulness, and ease of use of structural equation
modeling in MIS research: a note of caution. MIS Quarterly, 19(2), 237–246.
Chiu, C., Chiu, C., & Chang, H. (2007). Examining the integrated influence of
fairness and quality on learners’ satisfaction and Web-based learning
continuance intention. 271–287.
Chong, H., Cates, D., & Rauniar, R. (2010). Validity of Delone and Mclean’s E-
Commerce Model in B2C Student Loan Industry. Journal of International
Technology and Information Management, 19(1), 75–III.
161
https://doi.org/10.1504/IJEB.2009.023611
Chun, H., Lee, H., & Kim, D. (2012). The Integrated Model of Smartphone
Adoption : Hedonic and Utilitarian Value Perceptions of Smartphones
Among Korean College Students. Cyberpsychology, Behavior, and Social
Networking, 15(9), 473–479. https://doi.org/10.1089/cyber.2012.0140
Delone, W. H., & McLean, E. R. (1992). Information Systems Success: The Quest
for the Dependent Variable. Information Systems Research. The Institute of
Management Sciences (Now INFORMS), 3(1), 60–95.
DeLone, W. H., & McLean, E. R. (2003). The DeLone and McLean model of
information systems success: A ten-year update. Journal of Management
Information Systems, 19(4), 9–30.
https://doi.org/10.1080/07421222.2003.11045748
DeLone, W. H., & McLean, E. R. (2004). Measuring e-Commerce Success:
Applying the DeLone & McLean Information Systems Success Model.
International Journal of Electronic Commerce, 9(1), 31–47.
https://doi.org/10.1080/10864415.2004.11044317
DeLone, W. H., & McLean, E. R. (2016). Information Systems Success
Measurement. Foundations and Trends® in Information Systems, 2(1), 1–
116. https://doi.org/10.1561/2900000005
Deng, L., Turner, D. E., Gehling, R., & Prince, B. (2010). User experience,
satisfaction, and continual usage intention of IT. European Journal of
Information Systems, 19(1), 60–75. https://doi.org/10.1057/ejis.2009.50
Fathoni, A. (2006). Metodologi Penelitian dan Teknik Penyusunan Skripsi.
Jakarta: PT Rineka Cipta.
Ghazali, I., & Latan, H. (2015). Partial Least Squares : Konsep, Teknik dan
Aplikasi Menggunakan Program SmartPLS 3.0 Untuk Penelitian Empiris.
Semarang: Badan Penerbit UNDIP.
162
Ghozali. (2011). Structural Equation Modeling Metode Alternatif dengan Partial
Least Square. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Gialamas, V., Nikolopoulou, K., & Koutromanos, G. (2013). Student’s Teacher
Perceptions About The Impact of Internet Usage on Their Learning and
Jobs, Computers & Education, 1-7.
Guimaraes. (1992). The determinants of DSS success: An integrated model.
Decision Sciences, 23, 409–430.
Hair. (2014). Partial least squares structural equation modeling ( PLS-SEM ) An
emerging tool in business research. European Business Review, 106–121.
https://doi.org/10.1108/EBR-10-2013-0128
Hair, Joe F., Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Mena, J. A. (2012). An assessment of
the use of partial least squares structural equation modeling in marketing
research. Journal of the Academy of Marketing Science, 40(3), 414–433.
https://doi.org/10.1007/s11747-011-0261-6
Hair, Joseph F, Hult, G. T. M., & Ringle, C. M. (2017). A Primer on Partial Least
Squares Structural Equation Modeling ( PLS-SEM ).
Hamdi, A. S., & Bahruddin, E. (2015). Metode penelitian kuantitatif aplikasi
dalam pendidikan. Deepublish.
Harinaldi. (2005). Prinsip - Prinsip Statistik untuk Teknik dan Sains. Jakarta:
Erlangga.
Hasiholan, L. B. (2019). THE EFFECT OF SERVICE QUALITY AND
INTEREST RATE ON CUSTOMER LOYALTY WITH CREDIT LOAN
INTEREST AS A MEDIATION VARIABLE (Studi Kasus Pada KTA
Sistem Payroll CIMB Niaga Gayamsari). Journal of Management, 1–9.
Hassenzahl, M. (2001). The Effect of Perceived Hedonic Quality on Product
Appealingness. International Journal of Human-Computer Interaction, 481–
499.
163
Hassenzahl, M. (2003). The Thing and I: Understanding the Relationship Between
User and Product. In Funology: From Usability to Enjoyment (pp. 31–42).
https://doi.org/https://doi.org/10.1007/1-4020-2967-5
Hau, Y. S., Kim, G., & Kim, B. (2012). Antecedents of user satisfaction in the
context of mobile data services: The moderating role of variety and rate of
usage. International Journal of Mobile Communications, 10(6), 617–636.
https://doi.org/10.1504/IJMC.2012.049759
Hsu, C. ., & Chen, M. . (2018). How Gamification Marketing Activities Motivate
Desirable Consumer Behaviors: Focusing on the Role of Brand Love.
Computers in Human Behavior, 121–133.
Hubona, G. S. (2009). Structural Equation Modeling ( SEM ) Using SmartPLS
Software : Analyzing Path Models Using Partial Least Squares ( PLS ) Based
SEM. Americas Conference on Information Systems (AMCIS).
HUDA, M. A. (2018). Dengan Model Delone Dan Mclean Pada Bca Kantor
Cabang Utama ( Kcu ) Diponegoro Surabaya.
Hussein, A. S. (2015). Penelitian Bisnis dan Manajemen Menggunakan Partial
Least Squares (PLS) dengan SmartPLS 3.0. Modul Ajar: Universitas.
Iivari, J. (2005). An Empirical Test of the DeLone-McLean Model of Information
System Success. Data Base for Advances in Information Systems, 36(2), 8–
27. https://doi.org/10.1145/1066149.1066152
iPrice Group. (2019). The Map of E-commerce in Indonesia. Retrieved April 16,
2019, from https://iprice.co.id/insights/mapofecommerce/
Irene, K., & Zuva, T. (2018). Assessment of e-learning readiness in South African
Schools. IEEE.
Isip, F. (n.d.). Encouraging The Use Of Slovin’s Formula In Computing Sizes in
DMS Survei Related Projects. Retrieved from
https://www.academia.edu/8664340/P_O_S_I_T_I_O_N_P_A_P_E_R_-
164
ISIP_Position_Paper_Encouraging_the_use_of_Slovins_Formula_in_comput
ing_sample_sizes_in_DMS_survey_related_projects?auto=download
Islam, A. M., Khan, A. M., & Ramyah, T. (2011). The Adoption of Mobile
Commerce Service among Employed Mobile phone Users in Bangladesh:
Self-efficacy as A Moderator. International Business Research.
ISO. Human centred design for interactive systems. , (2010).
Ives, B., & Olson, M. (1984). User involvement and MIS success: a review of
research. Management Science, 586.
Jayanti, K. M., Yuniarta, G. A., & Julianto, P. (2017). Pengaruh Kemampuan
Teknik Personal, Pendidikan Dan Pelatihan Pengguna Serta Dukungan
Manajemen Puncak Terhadap Kinerja SIstem Informasi Akuntansi Pada
SPPBE di Kabupaten Tabanan. E-Journal S1 Ak., 8(2).
Jogiyanto. (2007). Model Kesuksesan Sistem Teknologi Informasi. Yogyakarta:
Andi.
Jogiyanto, H. (2005). Analisis dan Desain Informasi. Yogyakarta: Andi.
Kertahadi. (2016). Kesuksesan Sistem Informasi Perguruan Tinggi Dan Good
University Governance. UB Press.
Kesari, B., & Atulkar, S. (2016). Journal of Retailing and Consumer Services
Satisfaction of mall shoppers : A study on perceived utilitarian and hedonic
shopping values. Journal of Retailing and Consumer Services, 31, 22–31.
https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2016.03.005
Khan, A. G. (2016). Electronic Commerce: A Study on Benefits and Challenges
in an Emerging Economy. Global Journal of Management and Business
Research: Economics and Commerce, 16(1).
Kim, C., Galliers, R. D., Shin, N., Ryoo, J., & Kim, J. (2012). Electronic
Commerce Research and Applications Factors influencing Internet shopping
value and customer repurchase intention. Electronic Commerce Research
165
and Applications, 11(4), 374–387.
https://doi.org/10.1016/j.elerap.2012.04.002
Kotler, P., & Keller, K. L. (2007). Marketing Management. Prentice-Hall of India.
Kristanto, P. L. (2011). Psikologi pemasaran; Integrasi Ilmu Psikologi dalam
Kegiatan Pemasaran. Yogyakarta: CAPS.
Ladjamudin. (2005). Analisis dan Desain Sistem Informasi. Yogyakarta: Graha
Ilmu.
Lagat, C., Koech, J., & Kemboi, A. (2016). Supply Chain Management Practices ,
Customer Satisfaction and Customer Loyalty. European Journal of Business
and Management, 8(21), 1–11.
Laudon. (2012). E-commerce 2012 (Business, Technology, Society). Pearson.
Lin, H., & Lin, H. (2010). Total Quality Management & Business The Impact of
Website Quality Dimensions on Customer Satisfaction in the B2C E-
commerce Context The Impact of Website Quality Dimensions on Customer
Satisfaction in the B2C E-commerce Context. (January 2014), 37–41.
https://doi.org/10.1080/14783360701231302
Maith, H. A. (2013). ANALISIS LAPORAN KEUANGAN DALAM
MENGUKUR KINERJA KEUANGAN PADA PT. HANJAYA
MANDALA SAMPOERNA TBK. Jurnal EMBA: Jurnal Riset Ekonomi,
Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi, 1(3), 619–628.
Marcus, A. (2002). The cult of cute: the challenge of user experience design.
Interactions, 29–34.
Marlita, Y., & Indira, R. (2017). Pengaruh User Experience Terhadap Customer
Satisfaction Pada Pengguna Operator Seluler Di Indonesia. EProceedings of
Management.
McLeod, R. (2004). Sistem Informasi Manajemen. Jakarta: PT. Indeks.
Molla, A., & Licker, P. S. (2001). E-Commerce Systems Success: An Attempt to
166
Extend and Respecify the Delone and MaClean Model of IS Success. J.
Electron. Commerce Res., 2(4), 131–141.
Mutiasanti, S. (2018). Evaluasi Pengalaman Pengguna Pada Aplikasi Mobile E-
Commerce Di Indonesia Dengan Menggunakan UX Honeycomb. Jurnal
Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 3601–3608.
Negi, R. (2009). User’s perceived service quality of mobile communications:
experience from Ethiopia. International Journal of Quality & Reliability
Management, 699–711.
Nikoloski, K. (2015). LEADERSHIP AND MANAGEMENT : PRACTICE OF
THE ART OF INFLUENCE. Annals of the „Constantin Brâncu ş i”
University of Târgu Jiu, Economy Series, 1(2), II(1), 31–39.
Nugroho, S. A. (2018). Analisis Pengaruh Kepuasan Konsumen Terhadap
Loyalitas Konsumen dalam Berbelanja Online Melalui Situs Belanja
Tokopedia. Yogyakarta: Fakultas Ekonomi Universitas Islam Indonesia.
Oliver, R. (1993). Cognitive, affective, and attribute bases of the satisfaction
process. Journal of Consumer Research, 418–430.
Ou, C. X. J., Davison, R. M., & Huang, V. Q. (2016). The Social Networking
Application Success Model: An Empirical Study of Facebook and Twitter.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology,
6(1), 5–39. https://doi.org/10.5865/ijkct.2016.6.1.005
Overby, J. W., & Lee, E. J. (2006). The effects of utilitarian and hedonic online
shopping value on consumer preference and intentions. Journal of Business
Research, 59(10–11), 1160–1166.
https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2006.03.008
Pawirosumarto, S. (2016). Pawirosumarto 416 - 433 MIX: Jurnal Ilmiah
Manajemen, Volume VI, No. 3, Okt 2016. Jurnal Ilmiah Manajemen, VI(3),
416–433.
167
Pérez, M., Thomaschewski, J., Schrepp, M., & Gonçalves, R. (2014). Efficient
Measurement of the User Experience . A Portuguese Version. Procedia -
Procedia Computer Science, 27(34), 491–498.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2014.02.053
Pradana, M. (2015). KLASIFIKASI BISNIS E-COMMERCE DI INDONESIA.
27(2), 163–174.
Prahasta, E. (2009). Sistem Informasi Geografis Konsep-Konsep Dasar. Bandung:
Informatika Bandung.
Priambada, A. (2019). Shopee Ramaikan Mobile Marketplace Indonesia.
Retrieved from https://dailysocial.id/post/shopee/
Pujani, V. (2011). Use of Ecommerce Websites in Developing Countries.
International Journal of Social, Behavioral, Educational, Economic,
Business and Industrial Engineering, 5(6), 790–795.
Putri, W. K., & Pujani, V. (2019). The influence of system quality, information
quality, e-service quality and perceived value on Shopee consumer loyalty in
Padang City. The International Technology Management Review, 8(1), 10.
https://doi.org/10.2991/itmr.b.190417.002
Rahayu, F. S. (2018). Analisis Kesuksesan Sistem Informasi Kemahasiswaan (
SIKMA ) dengan Pendekatan Model DeLone dan McLean. Indonesian
Journal of Information Systems, 1(1), 34–46.
Ramírez-Correa, P. E., Rondan-Cataluña, F. J., Arenas-Gaitán, J., & Alfaro-Perez,
J. L. (2017). Moderating effect of learning styles on a learning management
system’s success. Telematics and Informatics, 34(1), 272–286.
https://doi.org/10.1016/j.tele.2016.04.006
Rifai, A. (2015). PARTIAL LEAST SQUARE-STRUCTURAL EQUATION
MODELING ( PLS-SEM ) UNTUK MENGUKUR EKSPEKTASI
PENGGUNAAN REPOSITORI LEMBAGA ( PILOT STUDI DI UIN SYARIF
HIDAYATULLAH JAKARTA ). 14, 56–65.
168
Ringle, C. M., Sarstedt, M., & Mitchell, R. (2018). Partial least squares structural
equation modeling in HRM research. International Journal of Human
Resource Management, 5192, 1–27.
https://doi.org/10.1080/09585192.2017.1416655
Sander, T., & Lee, T. phoey. (2014). SMARTPLS FOR THE HUMAN
RESOURCES FIELD New Challenges of Economic and Business
Development – 2014. New Challenges of Economic and Business
Development.
Sandhusen, Ri. L. (2008). Marketing. New York: Barron’s Educational Series.
Seddon, P., Patry, M., & Kiew, M. (1994). A Partial Test and Development of the
DeLone and McLean Model of IS Success A PARTIAL TEST AND
DEVELOPMENT OF THE DeLONE. International Conference on
Information Systems (ICIS).
Seock, Y., & Bailey, L. R. (2008). The influence of college students ’ shopping
orientations and gender differences on online information searches and
purchase behaviours. 32(2004), 113–121. https://doi.org/10.1111/j.1470-
6431.2007.00647.x
Septikhtiarif, F., & Handayaningsih, S. (2017). Pengukuran E-Readiness
Menggunakan Framework Stope Pada Proses Pengajuan Cuti Akademik
Perguruan Tinggi. Prosiding Annual Research Seminar 2017Computer
Science and ICT, 3(1), 173–177.
Shin, D. H. (2014). Effect of the customer experience on satisfaction with
smartphones: Assessing smart satisfaction index with partial least squares.
Telecommunications Policy, 39(8), 627–641.
https://doi.org/10.1016/j.telpol.2014.10.001
Siregar, S. (2013). Statistik Parametrik untuk Penelitian Kuantitatif: Dilengkapi
dengan Perhitungan Manual dan Aplikasi SPSS Versi 17. Bumi Aksara.
Solling, R., & Ikbal, M. (2017). Analisis Dampak Kepercayaan pada Penggunaan
169
Media Pemasaran Online ( E-Commerce ) yang Diadopsi oleh UMKM :
16(3), 310–337.
Subagyo, J. (2011). Metode Penelitian dalam Teori dan Praktik. Jakarta: PT
Rineka Cipta.
Subiyakto, A., Ahlan, A. R., Kartiwi, M., & Sukmana, H. T. (2015). Influences of
the input factors towards the success of an information system project.
Telkomnika (Telecommunication Computing Electronics and Control), 13(2),
686–693. https://doi.org/10.12928/TELKOMNIKA.v13i2.1323
Sugiyono. (2013). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Bandung:
Alfabeta.
Supriyanta. (2015). Interaksi Manusia Dan Komputer. Yogyakarta: Deepublish.
Syofian, S., Timor, S., & Nur, S. (2015). Otomatisasi metode penelitian skala
likert berbasis web. Prosiding Semnastek., 2–3.
Tam, C., & Oliveira, T. (2016). Computers in Human Behavior Understanding the
impact of m-banking on individual performance : DeLone & McLean and
TTF perspective. Computers in Human Behavior, 61, 233–244.
https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.03.016
Tjiptono, F. (2000). Perspektif Manajemen & Pemasaran. Yogyakarta: ANDI.
Trihandayani, L. H., Aknuranda, I., & Mursityo, Y. T. (2018). Penerapan Model
Kesuksesan Delone dan Mclean pada Website Fakultas Ilmu Komputer (
FILKOM ) Universitas Brawijaya. Jurnal Pengembangan Teknologi
Informasi Dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) Universitas Brawijaya, 2(12).
Turban, E. (2012). Electronic Commerce 2012: A Managerial and Social
Networks Perspective. Pearson 7th-Global Edition.
Urbach, N., & Müller, B. (2012). The Updated DeLone and McLean Model of
Information Systems Success. 1. https://doi.org/10.1007/978-1-4419-6108-2
Urbach, N., Smolnik, S., & Riempp, G. (2010). An empirical investigation of
170
employee portal success. Journal of Strategic Information Systems, 19(3),
184–206. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2010.06.002
Utami, A. (2018). Siap-siap! Shopee akan Hadirkan 3 Fitur Baru. Retrieved
August 26, 2019, from https://telset.id/238738/siap-siap-shopee-akan-
hadirkan-3-fitur-baru/
Wachid Marindra Hary, S., Winarno, W. W., & Emha Taufiq, L. (2016). Evaluasi
Kesiapan Perguruan Tinggi Dalam Penerapan Sistem Informasi Akademik.
Informa, 1, 52–60.
Wang, M., & Yang, T. (2016). Asia Paci fi c Management Review Investigating
the success of knowledge management : An empirical study of small- and
medium-sized enterprises. Asia Pacific Management Review.
https://doi.org/10.1016/j.apmrv.2015.12.003
Wang, Y., & Liao, Y.-W. (2004). The conceptualization and measurement of m-
commerce user satisfaction. Computers In.
Wang, Y., & Wang, Y. (2008). and McLean model of IS success. 529–557.
https://doi.org/10.1111/j.1365-2575.2007.00268.x
Widarjono, A. (2015). Analisis Multivariat Terapan Dengan Program SPSS,
AMOS, dan SMARTPLS. Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
Wong, K. K.-K. (2013). Partial Least Squares Structural Equation Modeling
(PLS-SEM) Techniques Using SmartPLS. Marketing Bulletin, 24, 1–32.
Wright, P., Mccarthy, J., & Marsh, T. (2001). From usability to user experience.
British HCI Group Members Magazine 46, 4–11.
Yamin, S., & Kuniawan, H. (2011). Generasi Baru Mengolah Data dengan
Partial Least Square Path Modeling. Jakarta: Salemba Infotek.
Yovanda, Y. R. (2018). Pertumbuhan E-Commerce Indonesia Nomor Satu di
Dunia. Retrieved August 30, 2019, from
https://ekbis.sindonews.com/read/1350523/34/pertumbuhan-e-commerce-
171
indonesia-nomor-satu-di-dunia-1540899072
Yuningsih, Y. (2019). Metode Delone dan Mclean Dalam Kepuasan Konsumen
Terhadap Aplikasi Shopee. 6(1), 55–64.
Zaihasriah, Z., Lim, Y. P., & Woods, P. C. (2014). Understanding the user
experience (UX) factors that influence user satisfaction in digital culture
heritage online collections for non-expert users. Science and Information
Conference. IEEE.
172
LAMPIRAN 1
KUESIONER
173
Kuesioner Penelitian Kepuasan Pengguna
Mobile Application E-commerce Shopee
Assalamu'alaikum Wr.Wb. Selamat Pagi/Siang/Sore/Malam
Yth. Kepada Teman-teman Responden mahasiswa UIN Jakarta
Perkenalkan saya Yusrina Aziati, Mahasiswi Program Studi Sistem Informasi,
Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah
Jakarta. Saya sedang melakukan penelitian yang berjudul "Analisis Pengaruh
User Experience Terhadap Kepuasan Pengguna Mobile Application E-
commerce Shopee Menggunakan Model Delone dan Mclean."
Kuesioner ini ditujukan kepada mahasiswa UIN Jakarta yang aktif
menggunakan aplikasi Mobile Shopee dalam berbelanja online. Untuk itu, saya
memohon bantuan dan kesediaan teman - teman semua untuk berkenan mengisi
kuesioner penelitian ini dengan baik dan benar. Segala informasi yang anda
berikan hanya digunakan untuk kepentingan penelitian ini saja dan dijamin
kerahasiaannya.
Jika ada informasi yang kurang jelas atau ingin ditanyakan, dapat menghubungi
peneliti melalui
e-mail 📧 : [email protected]
SMS/Whatsapp 📱: 083812906672
Terima Kasih atas partisipasi dan kesediaannya dalam mengisi kuesioner ini 😊
Wassalamu'alaikum Wr.Wb.
Hormat Saya,
Yusrina Aziati
**Akan ada hadiah bagi 10 orang responden yang beruntung berupa pulsa atau
saldo Go-Pay
174
A. Pertanyaan Profil
NO Pertanyaan
1 Nama
2 E-mail
Ilmu Tarbiyah dan Keguruan
Dirasat Islamiyah
Ilmu Sosial dan Ilmu Politik
Sains dan Teknologi
Ekonomi dan Bisnis
Syariah dan Hukum
Adab dan Humaniora
Ushuluddin
Kedokteran
Ilmu Kesehatan
Dakwah dan Ilmu Komunikasi
4 Jenis Kelamin ◻ Laki-laki ◻ Perempuan
5
Apakah anda pernah
menggunakan aplikasi
mobile Shopee ?
Pernah Belum pernah
Tidak Baik
Cukup Baik
Baik
Sangat Baik
Fakultas3
1-3 KaliBerapa kali anda
menggunakan aplikasi
mobile Shopee dalam
sebulan?
7 4 - 6 Kali
7 - 10 Kali
> 10 Kali
Pilihan Jawaban
Pengalaman
menggunakan aplikasi
mobile Shopee6
◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻
◻
◻
◻◻
◻◻◻◻
◻◻◻◻◻◻◻
◻
◻◻
◻◻
◻◻◻◻
◻◻◻
◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻◻
◻
◻
◻
◻
◻
◻◻◻◻
◻◻◻
◻◻
◻
◻
◻
◻
◻
◻◻◻◻
◻◻◻
◻◻◻◻◻◻◻
◻ ◻
175
B. Pertanyaan Pada Kuesioner
No. Pertanyaan STS TS N S SS
1. Aplikasi Shopee menyediakan informasi yang akurat
2.Aplikasi Shopee menyediakan informasi yang sesuai dengan
kebutuhan saya.
3.Aplikasi Shopee menyediakan informasi yang lengkap mencakup
seluruh informasi yang dibutuhkan oleh pengguna.
4. Aplikasi Shopee menyediakan informasi yang up to date.
5.Aplikasi Shopee menyediakan informasi yang mudah untuk saya
pahami.
No. Pertanyaan STS TS N S SS
6.Aplikasi Shopee memberikan performa yang baik dan dapat
diandalkan karena jarang adanya kendala (error).
7.Aplikasi Shopee merespon dengan cepat sesuai dengan permintaan
saya.
8.Aplikasi Shopee memberikan kenyamanan dan keamanan dalam
bertransaksi.
9.Aplikasi Shopee bersifat user friendly sehingga mudah untuk
digunakan
No. Pertanyaan STS TS N S SS
10.Customer care Shopee bersedia membantu ketika saya
membutuhkan bantuan.
11.
Customer care Shopee memiliki pengetahuan yang mampu
menjawab pertanyaan sesuai dengan permintaan saya atau
berkaitan dengan masalah yang saya alami.
12.
Customer care Shopee bersedia memberikan perhatian penuh
ketika saya sedang mengalami masalah dalam menggunakan
aplikasi Shopee.
No. Pertanyaan STS TS N S SS
13. Aplikasi Shopee sangat bermanfaat bagi saya
14. Aplikasi Shopee meningkatkan efisiensi saya dalam berbelanja.
15.Aplikasi Shopee meningkatkan produktivitas saya dalam
berbelanja.
Secara umum, bagaimana kualitas informasi mempengaruhi kepuasan Anda terhadap Aplikasi mobile
Shopee?
Information Quality
System Quality
Secara umum, bagaimana kualitas sistem mempengaruhi kepuasan Anda terhadap Aplikasi mobile
Shopee?
Service Quality
Secara umum, bagaimana kualitas layanan mempengaruhi kepuasan Anda terhadap Aplikasi mobile
Shopee?
Perceived Utilitarian
Secara umum, bagaimana manfaat yang dirasakan mempengaruhi kepuasan Anda terhadap Aplikasi
mobile Shopee?
176
No. Pertanyaan STS TS N S SS
16.Aplikasi Shopee.memberikan pengalaman yang menyenangkan
bagi saya.
17. Saya tertarik menggunakan aplikasi Shopee
18.Saya merasa aplikasi Shopee memiliki keunikan yang berbeda
dengan aplikasi mobile e-commerce yang lain.
No. Pertanyaan STS TS N S SS
19. Saya selalu menggunakan aplikasi Shopee dalam berbelanja online.
20. Saya menggunakan aplikasi Shopee untuk kepentingan berbelanja.
21. Saya berniat untuk menggunakan kembali aplikasi Shopee
No. Pertanyaan STS TS N S SS
22. Kinerja aplikasi Shopee sudah sesuai dan memenuhi harapan saya.
23. Secara keseluruhan, saya puas dengan aplikasi Shopee.
24.Saya akan mengajak orang lain untuk melakukan pembelian melalui
Aplikasi Shopee.
25. Saya akan melakukan pembelian kembali melalui Aplikasi Shopee.
No. Pertanyaan STS TS N S SS
26.Adanya informasi toko-toko pada Aplikasi Shopee dapat
meningkatkan pengetahuan saya
27.Adanya aplikasi Shopee dapat menghemat waktu saya dalam
berbelanja tanpa berpergian.
28.Adanya menu pencarian dan menu kategori dapat mengurangi lama
pencarian informasi
29.Adanya review dan diskusi produk dapat meningkatkan dukungan
dan pelayanan
30. Adanya aplikasi Shopee dapat menghemat biaya berbelanja
Secara umum, bagaimana penggunaan mempengaruhi kepuasan Anda terhadap Aplikasi mobile
Shopee?
User Satisfaction
Secara umum, bagaimana kepuasan Anda terhadap Aplikasi mobile Shopee?
Net Benefits
Secara umum, bagaimana manfaat-manfaat bersih mempengaruhi kepuasan Anda terhadap Aplikasi
mobile Shopee?
Use
Perceived Hedonic
Secara umum, bagaimana kesenangan yang dirasakan mempengaruhi kepuasan Anda terhadap Aplikasi
mobile Shopee?
177
LAMPIRAN 2
DATA RESPONDEN
178
IQ SQ SERVQ PU PH U US NB
4 5 4 5 5 4 4 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 4 4 4 5 5
3 4 3 4 4 4 5 5 5 3 3 3 5 5 5 4 5 2 3 3 4 4 4 4 4 3 3 4 5 4
4 4 5 5 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4
4 4 4 4 4 5 3 4 5 4 4 4 5 3 3 4 5 3 3 5 5 4 4 4 4 5 5 5 5 3
3 2 2 2 3 2 3 3 2 2 3 2 2 3 2 2 3 3 2 2 3 2 2 3 2 2 3 3 2 3
4 4 4 4 5 4 4 5 5 4 4 4 4 5 5 4 5 4 3 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4
4 5 5 4 5 4 4 5 5 5 5 4 5 4 4 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 4
4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
4 5 4 5 5 3 3 5 4 4 4 4 5 5 5 4 4 4 2 3 4 4 4 3 3 4 5 5 4 4
3 4 4 4 5 4 3 4 4 3 3 3 4 4 3 3 4 4 3 4 4 4 4 3 3 3 5 4 4 4
5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 4 4 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4
4 5 4 5 3 2 3 2 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 3 3 4 3 3 3 3 4 5 5 5 4
4 3 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
3 4 2 4 3 2 2 5 4 2 2 2 5 4 4 4 5 2 4 4 4 3 3 4 4 3 3 3 3 4
5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 3 4 4 4 4
3 4 4 5 3 2 1 4 1 3 3 3 4 4 3 2 5 2 2 3 4 2 2 3 5 3 5 4 5 3
4 4 2 2 1 1 5 5 3 3 3 3 4 2 4 4 4 2 1 3 5 4 4 4 4 2 4 4 4 4
4 4 5 5 4 3 2 4 4 5 5 4 4 3 2 3 3 3 2 3 3 3 3 2 3 4 5 4 5 5
4 4 3 5 4 2 3 4 4 5 5 5 4 4 3 4 5 4 4 4 5 4 4 5 5 4 5 4 5 4
4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 4 4 3 4 4 4 2 4 4 4 4 3 4 4 4 4 5 4
5 5 5 5 5 4 5 5 5 3 3 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
4 4 5 4 5 4 4 4 5 3 3 3 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 5 5 5 4
5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 5 4 5 4 4 4 4 4 5 4 5 4 4 4 4
4 4 5 4 5 5 5 5 5 4 4 4 5 5 5 5 5 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3
3 4 4 4 5 3 3 3 4 3 3 3 4 4 4 4 4 3 3 5 5 4 4 4 4 4 5 5 5 5
4 4 4 4 5 3 4 5 5 4 4 3 5 5 4 4 5 5 4 4 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5
5 5 4 4 5 4 5 5 5 5 3 4 5 5 1 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 3
4 4 4 4 4 3 3 4 4 3 3 3 4 4 4 4 5 4 3 4 5 4 4 4 4 3 4 4 4 4
4 5 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
4 4 3 2 3 3 4 4 4 3 4 4 4 4 5 4 4 4 2 4 4 2 4 4 4 4 4 4 3 4
4 4 4 4 4 3 2 4 5 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 4 4 3 5 4 4 5 4 3 4
4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4
3 5 4 3 5 3 3 5 5 4 3 4 5 5 5 4 5 4 5 5 5 4 5 5 5 4 5 4 5 5
3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3 3 5 5 3 4 5 4 5 5 5 5 5 3 4 5 5 5 5 5
5 5 3 5 5 3 3 5 5 4 3 3 5 5 5 5 5 3 5 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 3 4 4 3 3 4 4 4 4 4 3 4
5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 5 4 4 4 4 5
179
4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3 4 4 5 3 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
3 3 3 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 2
4 4 4 3 5 3 3 4 5 3 3 3 4 4 4 4 4 3 4 4 4 3 3 3 4 4 3 4 4 3
4 4 4 4 4 3 4 4 5 4 4 3 4 4 4 3 5 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 2 4 5
4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 3 3 4 4 4 3 4 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 3
4 4 4 4 4 3 4 4 5 4 4 4 3 4 4 4 5 4 4 5 5 4 4 5 5 4 5 4 4 5
3 4 3 2 4 4 2 4 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4 5 5 5 4 4 4 4 3 4 4 4 4
3 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 4 4 4 4 4 5 5 3 5 4 4 4 3 4
5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4 5 4 4 4
4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 5 5 5 4 4 4 4 3 4 4 4 4
5 4 4 4 4 5 4 5 5 3 3 3 4 5 4 4 4 3 3 3 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5
4 5 4 3 5 5 5 5 5 4 4 4 5 5 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4
4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
4 4 5 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 4
3 4 4 4 3 3 3 3 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4
4 4 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 4 5 5 5 5
4 4 3 4 5 4 4 5 5 4 3 3 4 5 5 4 4 5 5 5 5 4 4 4 4 3 4 4 5 3
4 4 4 5 5 4 4 5 5 4 3 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5
5 5 4 4 4 4 5 4 4 4 5 4 4 5 5 4 5 5 5 4 5 4 5 4 4 5 4 4 4 4
3 4 3 3 4 3 3 4 4 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4
4 4 4 4 4 4 4 5 5 4 3 3 5 5 5 4 4 5 5 5 5 4 4 4 4 5 5 5 5 4
4 5 4 4 4 4 4 5 5 4 4 5 5 5 5 4 5 5 4 4 5 4 4 5 5 3 4 4 4 4
4 4 4 5 4 4 4 4 5 4 4 4 4 3 4 5 5 5 4 5 5 4 4 4 5 5 4 4 4 5
4 4 4 5 5 3 4 5 5 4 4 4 5 3 3 4 5 5 4 4 5 4 4 4 4 4 5 5 5 4
4 4 5 4 4 5 5 5 5 4 4 4 5 5 5 5 5 5 4 4 5 4 5 5 5 4 5 5 5 5
3 4 5 5 5 4 4 4 5 4 4 4 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3
5 5 5 5 5 4 4 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 2
3 4 4 4 4 3 4 4 5 3 3 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5
3 4 4 4 4 3 3 4 3 3 3 3 4 4 4 3 3 3 2 4 3 4 4 3 3 4 4 4 4 3
3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
3 4 4 4 4 2 2 3 3 3 2 2 4 3 3 3 4 2 2 2 3 3 4 2 3 4 4 4 4 3
4 5 4 4 5 5 4 4 4 5 5 5 4 5 5 4 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5
5 4 4 5 5 4 4 4 5 4 4 4 5 5 4 5 5 5 4 4 5 4 4 5 5 5 5 5 5 5
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
3 4 4 5 5 5 4 5 5 5 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
4 4 4 5 5 4 4 4 4 5 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 5 4 4 5 4 5
4 5 4 5 4 5 4 5 5 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 4 5 3 4 4 5 5
4 4 4 4 4 3 3 4 4 3 3 3 5 5 5 4 5 4 5 4 5 4 4 5 5 3 5 5 5 5
3 4 3 4 4 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 4 3 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 5 3
180
4 5 5 5 5 4 4 5 4 3 3 3 5 5 5 5 5 5 3 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5
3 5 5 5 5 2 4 2 4 4 4 5 5 5 5 5 3 1 5 5 5 3 4 3 4 4 4 4 5 4
3 4 3 3 3 4 4 4 4 3 3 3 4 4 4 4 5 4 5 5 5 4 4 4 5 4 5 5 5 3
4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 5 4 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4
2 4 4 3 4 4 4 4 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 5 4 4 4
5 5 5 4 5 4 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 5 3 3 4 4 4 4 4 3 4 5 5 3
4 4 4 5 5 4 4 5 5 4 4 4 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 4 5 4 5 5
4 4 4 4 5 5 5 4 5 5 4 4 4 4 4 4 5 4 5 5 5 4 4 5 5 3 5 5 5 5
4 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4
4 4 5 5 5 4 4 5 5 4 4 4 5 5 5 5 5 3 5 5 5 4 5 5 5 4 5 5 5 5
4 3 4 5 5 4 4 5 5 2 3 3 4 5 5 4 5 5 4 5 4 4 5 3 4 5 5 4 5 3
5 5 5 4 5 3 1 4 5 4 4 4 5 5 4 5 5 3 4 5 5 3 4 4 5 5 5 2 5 5
4 5 5 4 4 4 4 5 5 4 4 3 5 5 5 4 5 5 5 5 5 4 4 5 5 5 5 5 5 5
5 5 5 4 5 4 5 5 5 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3
4 4 4 3 4 3 3 4 3 3 3 3 4 4 3 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 3 4 4 4 3
5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5
4 4 4 4 4 3 4 4 3 4 3 3 4 4 4 3 3 4 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4
4 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5
3 4 4 4 4 3 3 4 4 3 3 3 4 5 5 5 5 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5
4 4 4 4 4 5 3 5 5 4 4 4 4 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5
5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5
4 4 4 4 5 4 4 5 5 4 4 3 4 5 4 4 5 3 4 3 4 4 4 3 5 4 4 4 4 5
4 4 4 5 3 2 3 3 3 4 4 4 4 4 3 3 3 2 2 4 3 3 4 3 3 4 4 4 4 3
4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 5 5 4 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
4 4 4 4 5 5 4 5 5 5 4 4 5 5 5 4 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 5 5 5 5
5 4 4 3 5 3 4 5 5 4 4 4 5 5 5 4 5 5 4 4 4 4 5 5 5 4 5 4 5 3
4 3 3 4 4 3 4 3 5 3 3 3 2 3 3 3 2 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3
4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
2 5 4 4 4 4 3 3 2 1 1 3 3 3 5 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 2 2 3 3 3
5 5 5 5 5 4 4 4 5 4 4 4 5 5 5 5 5 5 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
4 4 5 4 3 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 3 4 3 3 3 3 4 4 3 4 3 4 5 5 5
4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4
4 4 4 4 4 3 4 4 4 2 3 2 4 3 2 4 4 3 2 3 4 4 4 4 4 5 4 4 5 4
4 4 4 5 5 4 5 5 5 5 5 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 4 4 5 5 5 5 5 5 5
5 5 4 2 4 4 2 4 4 3 3 3 4 4 3 4 4 3 1 5 4 4 4 2 3 1 5 5 5 2
4 4 4 4 4 3 4 4 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 3 5 4 4 4
5 5 5 5 5 4 4 5 5 4 4 4 5 5 4 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 3 5 5
4 5 4 3 5 4 4 5 5 5 5 5 4 5 4 4 5 5 5 2 5 4 4 3 5 3 4 4 5 3
4 4 4 4 4 5 5 5 5 4 4 4 5 5 4 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5
4 4 4 4 4 3 3 4 4 5 4 4 4 5 4 5 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4
4 4 5 4 5 3 2 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 5 5 5 5 4 3 3 4 4 4 4 4 4
181
4 5 5 5 5 4 4 4 5 5 4 4 5 5 5 5 5 3 4 4 5 4 4 3 4 5 5 5 5 5
5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
4 4 5 4 5 3 4 5 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3 5 5 5 5 4 5
4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5
3 4 3 4 5 3 4 3 4 3 3 4 3 5 3 3 4 3 2 3 3 4 5 3 3 4 5 3 4 3
3 4 2 3 4 2 5 5 5 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 3 4 4 5 4 5 5 5 5
4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 5 4 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 5 4
3 4 3 4 4 3 3 4 3 3 3 3 4 4 3 4 4 4 3 3 4 3 4 3 4 3 4 4 4 3
4 4 3 3 4 3 3 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4
5 4 5 5 5 5 5 5 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
4 5 5 5 5 5 4 5 5 4 4 4 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
3 3 3 3 3 3 2 3 4 3 4 4 4 4 5 4 4 3 1 1 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3
5 5 5 5 5 5 5 5 5 3 3 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
3 4 4 4 4 3 4 4 4 3 3 4 4 4 3 4 4 3 3 3 4 4 4 3 4 3 4 4 5 4
4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 5 5 5 3
3 4 3 4 4 4 4 3 2 4 4 4 4 4 3 3 4 3 2 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 2
4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3 5 5 5 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
3 3 3 4 3 2 2 3 3 3 3 2 4 4 4 3 4 4 3 4 4 3 3 4 4 3 4 3 4 4
4 4 5 5 5 4 5 4 5 3 3 3 5 5 5 5 5 3 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 5 4
4 5 5 5 5 4 4 4 5 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
3 4 4 4 5 4 4 5 5 4 4 4 5 5 5 5 4 4 4 5 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4
3 4 3 3 4 4 3 3 4 4 3 3 3 4 3 3 4 4 4 3 4 3 3 4 4 3 4 4 3 3
4 4 4 4 4 3 4 5 4 3 3 3 4 4 4 3 4 3 3 4 4 3 4 4 3 3 3 4 5 3
4 5 5 4 4 2 3 5 5 4 2 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3 4 5 5 5 5 5 5 5
3 4 3 4 3 2 3 4 4 3 3 3 4 4 4 3 4 4 5 5 5 4 3 4 5 4 4 4 4 5
3 3 3 3 4 3 3 4 3 2 3 3 3 3 3 3 4 4 3 4 3 3 3 3 4 3 3 3 4 5
4 4 3 4 4 3 4 3 5 5 5 5 4 4 4 4 4 5 4 3 4 4 3 3 4 4 4 5 5 3
3 4 3 3 4 4 4 4 4 3 4 4 5 5 5 5 5 5 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 4
5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
4 5 4 4 5 3 3 4 5 3 4 3 5 4 4 4 5 5 5 5 5 4 5 3 4 4 4 4 3 4
3 3 3 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 4 3 4 4 3 2 4 4 4 4 4 3 4 2 4 4 3
4 4 4 4 3 4 4 2 3 4 3 4 3 5 5 3 4 4 4 4 4 4 3 5 4 5 5 5 5 5
4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4
4 5 4 4 5 4 5 5 4 3 3 3 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 3 3 5 5 5 2 5 5
4 4 4 3 4 4 3 5 4 4 4 3 4 4 3 3 4 4 2 3 3 3 4 3 3 4 4 3 5 3
4 4 4 5 4 5 5 5 5 3 3 3 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 2
3 3 4 3 4 4 2 4 4 3 3 3 4 4 3 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 3 3 4 3 3
4 4 4 5 4 5 4 5 5 3 3 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 2 4 5 5 4 4 4 5 4
4 4 4 4 4 3 3 4 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 5 4 3
4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 4 4 4 5 5 3 2 3 4 3 3 5 5 4 5 5 4 4
3 4 4 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 5
182
4 4 5 5 5 4 4 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
4 4 4 4 4 3 3 3 4 3 3 3 4 4 4 3 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2
4 5 4 4 5 4 4 4 5 4 4 4 5 5 4 4 5 4 5 5 5 4 4 5 5 4 4 5 5 5
5 5 5 5 5 3 4 5 4 4 4 4 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
4 4 4 5 4 3 4 4 5 5 5 5 5 5 4 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
4 4 4 4 4 2 2 4 4 4 2 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
4 5 4 4 4 4 5 4 5 4 4 4 5 5 5 5 5 5 3 4 4 5 5 5 4 4 5 4 4 4
5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 3 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5
4 5 4 5 5 3 4 5 5 3 3 3 5 5 5 5 5 4 5 5 5 4 4 4 5 4 5 5 5 5
5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
3 3 3 4 4 3 3 4 4 4 3 3 4 4 4 3 4 4 4 5 5 4 4 4 5 4 5 5 5 4
5 5 5 5 4 3 3 4 4 2 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 3 4 3
5 5 5 5 5 3 3 4 5 3 4 3 5 5 4 4 5 4 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4
4 2 3 5 4 2 2 4 4 4 3 3 5 4 4 3 2 3 2 2 2 2 2 3 2 2 3 2 4 3
3 4 5 5 5 3 4 4 5 3 3 3 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5
5 5 5 5 5 4 4 5 5 3 4 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3 4 4 5 5 5 5 5 5
4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 3 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 5
4 4 4 4 5 4 4 4 5 3 3 3 5 5 5 4 5 5 5 5 5 4 4 4 5 5 5 5 5 5
4 4 4 5 5 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4
3 4 4 4 4 3 5 4 4 3 3 3 5 5 4 5 5 5 5 5 5 4 4 4 5 3 5 4 4 5
3 4 3 3 4 3 2 3 2 3 3 3 4 1 2 4 3 2 2 4 4 3 3 3 3 4 4 3 4 2
5 5 4 5 5 4 5 5 5 5 4 4 5 4 5 5 5 5 3 5 5 4 4 4 5 5 4 5 5 4
5 4 4 4 5 4 4 5 5 4 3 4 5 4 4 4 5 4 5 4 5 4 5 5 5 4 4 5 5 4
4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 5 3 4 4 4 5 3 3 4 3 4 4 5 3 4 4 4 4
4 4 4 3 5 3 3 3 5 2 3 2 4 5 5 4 4 5 4 4 5 3 4 3 4 3 5 5 5 5
4 4 5 4 5 3 4 4 5 4 5 5 4 4 3 3 3 3 2 2 3 3 3 3 2 3 4 4 4 4
3 4 4 4 3 3 3 2 3 4 4 3 3 4 2 3 4 2 2 4 3 3 3 4 3 4 3 5 5 3
4 4 4 3 4 3 4 5 4 4 3 3 4 4 3 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 3 4 3 4 4
4 4 4 4 5 5 5 5 5 4 5 4 5 5 5 5 5 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 4
3 4 4 4 5 3 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 4 4 3 4 3 5 3 4 3
4 4 4 4 4 4 3 5 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 5 5 5 5
3 4 3 3 4 4 4 4 5 4 4 3 3 4 4 4 4 3 2 2 3 4 4 3 3 5 4 4 5 4
4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 5 4 5 5 5 4 4 5 5 5
4 4 5 4 4 5 5 4 4 3 4 4 4 4 4 4 5 5 3 4 5 4 5 4 4 3 4 4 5 4
3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 3 3 4 4 3 4 4 4 4 4 4 5 4
4 3 3 4 4 4 3 4 5 3 3 3 4 4 3 3 4 4 3 3 4 4 4 3 5 4 5 4 4 4
4 4 4 4 4 2 2 4 2 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4
5 5 5 5 4 4 3 5 4 4 4 3 5 5 4 5 5 5 3 4 5 5 5 4 4 4 5 5 5 4
183
4 3 3 4 3 3 4 3 3 5 2 3 3 3 4 2 1 5 3 4 3 3 4 2 3 3 2 5 2 1
5 5 4 5 4 3 3 5 5 4 4 4 5 5 5 5 5 4 5 5 5 4 4 5 5 4 4 5 5 4
4 4 4 5 5 5 4 5 3 4 4 4 5 5 5 5 5 4 3 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5
4 3 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 3 4 4 3 4 4 3 4 4 4 4 3 4 4 3
5 5 5 4 3 4 4 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 4 5 5 4 5 4 5 5 5 5 5 5
4 5 5 5 4 3 4 5 5 5 4 4 5 5 5 4 5 4 5 5 5 4 4 5 5 4 5 4 5 5
4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4
5 5 5 5 5 4 5 4 5 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 4
3 4 3 2 2 2 1 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2
3 4 4 4 4 4 3 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 5 3 3 3 2 3 3 3 3 4 4
4 4 4 4 4 3 5 5 4 4 4 3 4 4 3 4 4 3 3 4 5 4 3 4 5 5 5 5 5 4
5 5 5 5 5 5 5 5 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
5 4 4 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4
4 5 5 5 5 3 3 4 3 4 3 4 5 5 5 4 5 3 4 5 5 3 3 4 5 4 5 5 5 5
3 3 3 3 3 3 4 4 4 3 3 3 4 4 4 3 3 3 3 3 4 3 3 3 4 3 4 4 4 4
3 3 3 4 3 4 3 2 3 3 3 2 3 3 3 2 3 2 1 4 2 3 3 3 3 3 4 4 2 2
4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
4 4 4 4 3 3 2 3 3 2 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
3 4 4 3 4 5 5 3 4 5 5 5 4 4 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4
4 4 4 4 4 3 3 4 4 3 3 4 4 4 4 3 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4
4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 3 3 5 5 5 4 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5
4 4 4 5 5 3 4 5 5 4 4 4 5 5 5 5 5 5 4 5 5 4 4 5 5 4 5 4 5 4
4 5 4 4 5 5 4 5 5 4 4 3 4 4 5 4 4 3 3 4 4 4 4 3 4 4 5 5 5 3
4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
4 4 4 3 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 5 5 4 4 4 4 5 4
4 5 5 4 4 4 4 5 5 4 4 4 5 5 5 5 5 4 4 4 5 4 5 5 5 4 5 2 5 4
3 3 4 3 4 3 3 3 4 3 3 3 3 4 2 3 3 2 2 3 3 3 3 2 3 3 4 4 5 2
2 4 2 4 4 4 3 5 4 3 2 2 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 4 2 4 4 4 3 2 2
4 4 3 3 3 3 4 4 4 3 4 4 4 3 4 4 3 2 1 3 5 4 4 3 4 4 4 4 3 3
4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 3 4 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4
4 5 4 4 5 4 5 5 5 5 4 3 4 5 3 4 4 5 2 4 4 4 3 3 4 4 5 5 5 5
4 4 4 3 4 4 4 4 5 3 3 3 3 4 4 3 4 3 3 3 3 3 4 4 4 3 4 4 4 4
4 5 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 4 3 4 3 3 4 4 4 4 3 4 3 4 3 3 4
4 4 4 5 5 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 4 4 5 4 4 4 4 4 5 5 5 5
3 4 4 4 4 4 3 4 3 3 3 3 4 4 4 3 4 3 3 4 4 3 4 3 4 3 4 4 4 4
4 4 4 5 5 4 4 4 5 4 4 4 5 5 5 4 4 5 5 5 5 4 4 4 5 4 4 4 5 5
3 4 4 3 4 4 4 4 4 3 3 3 4 4 3 3 4 3 3 4 3 3 4 3 3 3 4 4 4 3
4 3 3 4 4 3 3 4 4 3 3 3 4 4 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4
3 5 4 4 5 3 4 5 5 4 4 3 5 4 4 4 4 3 5 5 4 4 4 4 5 4 5 5 4 3
3 4 3 4 4 5 4 5 3 4 3 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 3 5 3 5 5 5 5
4 4 4 4 5 4 5 5 5 4 3 4 4 5 3 4 5 4 4 3 4 4 5 4 4 5 4 4 5 4
184
4 4 4 3 3 3 4 4 4 5 4 4 4 4 3 4 5 4 5 5 4 4 4 4 5 5 5 4 5 4
2 3 3 4 3 4 4 4 4 3 3 3 4 4 3 4 4 4 4 4 4 3 4 3 4 4 5 4 4 4
3 4 3 4 3 4 4 4 5 3 3 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 3 4 4 4 3 5 3 5 4
4 4 4 4 4 3 3 4 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5
3 3 3 3 3 4 4 5 5 3 3 3 5 4 5 4 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4
4 4 3 4 5 3 4 5 5 3 3 3 5 5 5 5 5 3 3 3 4 5 5 5 5 4 5 5 5 5
4 4 3 3 5 2 5 5 3 5 3 5 4 4 3 3 4 3 2 4 4 2 3 3 4 5 5 5 5 4
3 4 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 3 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 3
4 4 4 5 4 4 5 5 5 4 4 4 5 5 5 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4 5 4 4 5 4
3 5 3 4 4 3 4 5 4 4 3 4 5 5 4 4 5 4 4 4 5 4 4 4 5 4 5 4 5 5
5 5 5 5 5 3 5 5 5 5 4 4 5 5 2 5 5 5 3 5 4 5 5 5 3 5 5 5 5 2
3 3 3 3 3 2 2 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 2 4 4 4 3
4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
4 4 4 4 4 4 3 4 4 3 4 3 5 5 5 4 4 4 3 3 4 4 5 4 5 3 5 5 5 5
4 4 4 4 4 3 3 4 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5
3 4 4 4 5 4 2 4 5 3 3 4 5 5 5 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 4
4 4 3 4 3 2 2 4 2 3 3 3 4 5 5 2 3 2 1 1 4 2 2 4 4 4 4 5 5 5
3 5 5 5 5 4 3 4 4 3 3 4 5 5 5 5 5 4 5 4 5 5 5 3 4 5 5 5 5 5
3 3 3 4 3 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 3 4 3 3 4 3 4 4 3 4 3 4 4 4 4
3 4 2 3 4 1 3 4 4 5 3 4 4 4 5 4 4 4 5 5 5 2 3 4 4 5 5 5 5 4
4 4 4 4 4 4 3 5 4 3 3 3 4 2 5 4 5 4 2 5 5 4 4 4 5 5 5 5 5 4
4 4 4 3 4 4 3 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
4 4 4 4 4 3 3 4 3 3 3 3 3 4 3 4 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4
2 4 4 4 4 4 4 5 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4 2 3 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4
4 4 4 3 4 3 3 4 4 4 4 3 4 4 3 4 4 3 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4
4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 1 1 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 1
4 4 4 4 4 5 4 4 5 5 4 5 5 4 4 4 4 4 5 4 5 5 4 5 4 4 5 5 4 4
5 5 5 5 5 4 4 3 3 2 4 4 5 5 5 5 5 3 3 5 5 2 5 5 5 5 5 5 4 5
4 4 3 3 4 3 3 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 3 4 4 2 2 4 4 4 4 4 4 3
3 4 4 4 5 2 4 5 5 4 4 4 4 4 5 5 4 4 2 4 4 3 3 3 4 5 5 5 5 5
4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 5 4 4
4 5 4 4 3 4 5 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4 5 5 4 5 4 4 4 4 4 4 5 5
4 5 5 5 5 3 3 5 5 4 4 4 5 5 5 4 4 5 4 5 5 4 4 4 4 4 5 5 5 5
3 4 3 4 3 4 4 3 3 4 3 3 4 4 4 4 4 3 4 5 5 3 4 3 3 4 3 4 3 5
3 4 3 3 4 2 2 4 5 2 3 3 4 4 4 3 4 5 5 4 4 3 3 3 3 3 4 4 5 5
4 4 3 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
5 5 5 5 5 2 2 4 5 4 4 4 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3 5 4 5 5
3 5 3 4 5 3 5 4 4 5 5 4 4 4 4 4 5 5 3 2 5 5 5 3 4 5 3 5 5 3
4 4 4 4 4 3 4 4 3 4 4 4 3 4 4 3 4 4 3 4 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4
3 3 2 3 3 3 3 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4
185
3 3 4 4 4 3 2 3 2 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 4 3 4 4 4 4
5 5 5 5 5 4 4 5 5 4 4 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5
4 3 5 4 5 5 4 4 5 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 3 4 5 4 3 4 4 5 4 5 4
5 5 5 5 5 2 3 4 5 5 5 4 3 4 5 4 4 3 4 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5
4 3 3 3 4 3 4 4 4 4 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 4 4 3 4 5 4 4 5 3
5 5 5 4 5 4 4 5 4 5 5 4 5 5 5 4 5 4 5 5 5 3 5 4 4 4 4 4 4 4
3 4 4 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
4 5 4 5 5 5 3 4 5 4 3 3 5 5 3 4 5 4 5 5 4 3 4 5 5 4 5 4 5 5
4 5 5 5 5 4 4 4 5 5 4 4 5 5 5 5 5 3 4 4 5 4 4 3 4 5 5 5 5 5
5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
4 4 5 4 5 3 4 5 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3 5 5 5 5 4 5
4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5
3 4 3 4 5 3 4 3 4 3 3 4 3 5 3 3 4 3 2 3 3 4 5 3 3 4 5 3 4 3
3 4 2 3 4 2 5 5 5 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 3 4 4 5 4 5 5 5 5
4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 5 4 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 5 4
3 4 3 4 4 3 3 4 3 3 3 3 4 4 3 4 4 4 3 3 4 3 4 3 4 3 4 4 4 3
4 4 3 3 4 3 3 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4
5 4 5 5 5 5 5 5 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
4 5 5 5 5 5 4 5 5 4 4 4 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
3 3 3 3 3 3 2 3 4 3 4 4 4 4 5 4 4 3 1 1 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3
5 5 5 5 5 5 5 5 5 3 3 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
3 4 4 4 4 3 4 4 4 3 3 4 4 4 3 4 4 3 3 3 4 4 4 3 4 3 4 4 5 4
4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 5 5 5 3
3 4 3 4 4 4 4 3 2 4 4 4 4 4 3 3 4 3 2 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 2
4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3 5 5 5 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
3 3 3 4 3 2 2 3 3 3 3 2 4 4 4 3 4 4 3 4 4 3 3 4 4 3 4 3 4 4
4 4 5 5 5 4 5 4 5 3 3 3 5 5 5 5 5 3 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 5 4
4 5 5 5 5 4 4 4 5 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
3 4 4 4 5 4 4 5 5 4 4 4 5 5 5 5 4 4 4 5 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4
3 4 3 3 4 4 3 3 4 4 3 3 3 4 3 3 4 4 4 3 4 3 3 4 4 3 4 4 3 3
4 4 4 4 4 3 4 5 4 3 3 3 4 4 4 3 4 3 3 4 4 3 4 4 3 3 3 4 5 3
4 5 5 4 4 2 3 5 5 4 2 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3 4 5 5 5 5 5 5 5
3 4 3 4 3 2 3 4 4 3 3 3 4 4 4 3 4 4 5 5 5 4 3 4 5 4 4 4 4 5
3 3 3 3 4 3 3 4 3 2 3 3 3 3 3 3 4 4 3 4 3 3 3 3 4 3 3 3 4 5
4 4 3 4 4 3 4 3 5 5 5 5 4 4 4 4 4 5 4 3 4 4 3 3 4 4 4 5 5 3
3 4 3 3 4 4 4 4 4 3 4 4 5 5 5 5 5 5 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 4
5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
4 5 4 4 5 3 3 4 5 3 4 3 5 4 4 4 5 5 5 5 5 4 5 3 4 4 4 4 3 4
3 3 3 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 4 3 4 4 3 2 4 4 4 4 4 3 4 2 4 4 3
4 4 4 4 3 4 4 2 3 4 3 4 3 5 5 3 4 4 4 4 4 4 3 5 4 5 5 5 5 5
4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4
186
4 5 4 4 5 4 5 5 4 3 3 3 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 3 3 5 5 5 2 5 5
4 4 4 3 4 4 3 5 4 4 4 3 4 4 3 3 4 4 2 3 3 3 4 3 3 4 4 3 5 3
4 4 4 5 4 5 5 5 5 3 3 3 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 2
3 3 4 3 4 4 2 4 4 3 3 3 4 4 3 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 3 3 4 3 3
4 4 4 5 4 5 4 5 5 3 3 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 2 4 5 5 4 4 4 5 4
4 4 4 4 4 3 3 4 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 5 4 3
4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 4 4 4 5 5 3 2 3 4 3 3 5 5 4 5 5 4 4
3 4 4 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 5
4 4 5 5 5 4 4 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
4 4 4 4 4 3 3 3 4 3 3 3 4 4 4 3 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2
4 5 4 4 5 4 4 4 5 4 4 4 5 5 4 4 5 4 5 5 5 4 4 5 5 4 4 5 5 5
5 5 5 5 5 3 4 5 4 4 4 4 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
4 4 4 5 4 3 4 4 5 5 5 5 5 5 4 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
4 4 4 4 4 2 2 4 4 4 2 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
4 5 4 4 4 4 5 4 5 4 4 4 5 5 5 5 5 5 3 4 4 5 5 5 4 4 5 4 4 4
5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 3 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5
4 5 4 5 5 3 4 5 5 3 3 3 5 5 5 5 5 4 5 5 5 4 4 4 5 4 5 5 5 5
5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
3 3 3 4 4 3 3 4 4 4 3 3 4 4 4 3 4 4 4 5 5 4 4 4 5 4 5 5 5 4
5 5 5 5 4 3 3 4 4 2 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 3 4 3
5 5 5 5 5 3 3 4 5 3 4 3 5 5 4 4 5 4 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4
4 2 3 5 4 2 2 4 4 4 3 3 5 4 4 3 2 3 2 2 2 2 2 3 2 2 3 2 4 3
3 4 5 5 5 3 4 4 5 3 3 3 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5
5 5 5 5 5 4 4 5 5 3 4 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3 4 4 5 5 5 5 5 5
4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 3 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 5
4 4 4 4 5 4 4 4 5 3 3 3 5 5 5 4 5 5 5 5 5 4 4 4 5 5 5 5 5 5
4 4 4 5 5 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4
3 4 4 4 4 3 5 4 4 3 3 3 5 5 4 5 5 5 5 5 5 4 4 4 5 3 5 4 4 5
3 4 3 3 4 3 2 3 2 3 3 3 4 1 2 4 3 2 2 4 4 3 3 3 3 4 4 3 4 2
5 5 4 5 5 4 5 5 5 5 4 4 5 4 5 5 5 5 3 5 5 4 4 4 5 5 4 5 5 4
5 4 4 4 5 4 4 5 5 4 3 4 5 4 4 4 5 4 5 4 5 4 5 5 5 4 4 5 5 4
4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 5 3 4 4 4 5 3 3 4 3 4 4 5 3 4 4 4 4
4 4 4 3 5 3 3 3 5 2 3 2 4 5 5 4 4 5 4 4 5 3 4 3 4 3 5 5 5 5
4 4 5 4 5 3 4 4 5 4 5 5 4 4 3 3 3 3 2 2 3 3 3 3 2 3 4 4 4 4
3 4 4 4 3 3 3 2 3 4 4 3 3 4 2 3 4 2 2 4 3 3 3 4 3 4 3 5 5 3
4 4 4 3 4 3 4 5 4 4 3 3 4 4 3 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 3 4 3 4 4
4 4 4 4 5 5 5 5 5 4 5 4 5 5 5 5 5 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 4
3 4 4 4 5 3 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 4 4 3 4 3 5 3 4 3
187
4 4 4 4 4 4 3 5 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 5 5 5 5
3 4 3 3 4 4 4 4 5 4 4 3 3 4 4 4 4 3 2 2 3 4 4 3 3 5 4 4 5 4
4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 5 4 5 5 5 4 4 5 5 5
4 4 5 4 4 5 5 4 4 3 4 4 4 4 4 4 5 5 3 4 5 4 5 4 4 3 4 4 5 4
3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 3 3 4 4 3 4 4 4 4 4 4 5 4
4 3 3 4 4 4 3 4 5 3 3 3 4 4 3 3 4 4 3 3 4 4 4 3 5 4 5 4 4 4
4 4 4 4 4 2 2 4 2 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4
5 5 5 5 4 4 3 5 4 4 4 3 5 5 4 5 5 5 3 4 5 5 5 4 4 4 5 5 5 4
4 3 3 4 3 3 4 3 3 5 2 3 3 3 4 2 1 5 3 4 3 3 4 2 3 3 2 5 2 1
5 5 4 5 4 3 3 5 5 4 4 4 5 5 5 5 5 4 5 5 5 4 4 5 5 4 4 5 5 4
4 4 4 5 5 5 4 5 3 4 4 4 5 5 5 5 5 4 3 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5
4 3 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 3 4 4 3 4 4 3 4 4 4 4 3 4 4 3
5 5 5 4 3 4 4 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 4 5 5 4 5 4 5 5 5 5 5 5
4 5 5 5 4 3 4 5 5 5 4 4 5 5 5 4 5 4 5 5 5 4 4 5 5 4 5 4 5 5
4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4
5 5 5 5 5 4 5 4 5 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 4
3 4 3 2 2 2 1 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2
3 4 4 4 4 4 3 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 5 3 3 3 2 3 3 3 3 4 4
4 4 4 4 4 3 5 5 4 4 4 3 4 4 3 4 4 3 3 4 5 4 3 4 5 5 5 5 5 4
5 5 5 5 5 5 5 5 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
5 4 4 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4
4 5 5 5 5 3 3 4 3 4 3 4 5 5 5 4 5 3 4 5 5 3 3 4 5 4 5 5 5 5
3 3 3 3 3 3 4 4 4 3 3 3 4 4 4 3 3 3 3 3 4 3 3 3 4 3 4 4 4 4
3 3 3 4 3 4 3 2 3 3 3 2 3 3 3 2 3 2 1 4 2 3 3 3 3 3 4 4 2 2
4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
4 4 4 4 3 3 2 3 3 2 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
3 4 4 3 4 5 5 3 4 5 5 5 4 4 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4
4 4 4 4 4 3 3 4 4 3 3 4 4 4 4 3 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4
4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 3 3 5 5 5 4 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5
4 4 4 5 5 3 4 5 5 4 4 4 5 5 5 5 5 5 4 5 5 4 4 5 5 4 5 4 5 4
4 5 4 4 5 5 4 5 5 4 4 3 4 4 5 4 4 3 3 4 4 4 4 3 4 4 5 5 5 3
4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
4 4 4 3 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 5 5 4 4 4 4 5 4
4 5 5 4 4 4 4 5 5 4 4 4 5 5 5 5 5 4 4 4 5 4 5 5 5 4 5 2 5 4
3 3 4 3 4 3 3 3 4 3 3 3 3 4 2 3 3 2 2 3 3 3 3 2 3 3 4 4 5 2
2 4 2 4 4 4 3 5 4 3 2 2 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 4 2 4 4 4 3 2 2
4 4 3 3 3 3 4 4 4 3 4 4 4 3 4 4 3 2 1 3 5 4 4 3 4 4 4 4 3 3
4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 3 4 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4
4 5 4 4 5 4 5 5 5 5 4 3 4 5 3 4 4 5 2 4 4 4 3 3 4 4 5 5 5 5
4 4 4 3 4 4 4 4 5 3 3 3 3 4 4 3 4 3 3 3 3 3 4 4 4 3 4 4 4 4
4 5 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 4 3 4 3 3 4 4 4 4 3 4 3 4 3 3 4
188
4 4 4 5 5 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 4 4 5 4 4 4 4 4 5 5 5 5
3 4 4 4 4 4 3 4 3 3 3 3 4 4 4 3 4 3 3 4 4 3 4 3 4 3 4 4 4 4
4 4 4 5 5 4 4 4 5 4 4 4 5 5 5 4 4 5 5 5 5 4 4 4 5 4 4 4 5 5
3 4 4 3 4 4 4 4 4 3 3 3 4 4 3 3 4 3 3 4 3 3 4 3 3 3 4 4 4 3
4 3 3 4 4 3 3 4 4 3 3 3 4 4 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4
3 5 4 4 5 3 4 5 5 4 4 3 5 4 4 4 4 3 5 5 4 4 4 4 5 4 5 5 4 3
3 4 3 4 4 5 4 5 3 4 3 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 3 5 3 5 5 5 5
4 4 4 4 5 4 5 5 5 4 3 4 4 5 3 4 5 4 4 3 4 4 5 4 4 5 4 4 5 4
4 4 4 3 3 3 4 4 4 5 4 4 4 4 3 4 5 4 5 5 4 4 4 4 5 5 5 4 5 4
2 3 3 4 3 4 4 4 4 3 3 3 4 4 3 4 4 4 4 4 4 3 4 3 4 4 5 4 4 4
3 4 3 4 3 4 4 4 5 3 3 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 3 4 4 4 3 5 3 5 4
4 4 4 4 4 3 3 4 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5
3 3 3 3 3 4 4 5 5 3 3 3 5 4 5 4 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4
4 4 3 4 5 3 4 5 5 3 3 3 5 5 5 5 5 3 3 3 4 5 5 5 5 4 5 5 5 5
189
LAMPIRAN 3
SURAT – SURAT PENDUKUNG
PENELITIAN
190
191