Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) Vol.
No.
Februari 2026, hlm.
p-ISSN: 2355-7699
e-ISSN: 2528-6579
PEMODELAN LITERASI TIK DAN KUALITAS SISTEM UNTUK MEMPREDIKSI
KEPUASAN PENGGUNA: PERAN MEDIASI KEGUNAAN DAN MODERASI
KESIAPAN DIGITAL
Farrel Ibrahim*1.
Giat Karyono2.
Purwadi3.
Yusmedi Nurfaizal4
1,2,3,4
Universitas Amikom Purwokerto.
Banyumas Email : 124MA41D008@students.
id, 2giantmercy123@gmail.
purwadi@amikompurwokerto.
id, 4faizal@amikompurwokerto.
*Penulis Korespondensi (Naskah masuk: 17 Juli 2025, diterima untuk diterbitkan: 23 Oktober 2.
Abstrak Di era transformasi digital yang berlangsung cepat, kepuasan pengguna terhadap sistem teknologi tidak lagi semata-mata ditentukan oleh kinerja teknis, tetapi juga oleh kesiapan kognitif dan kontekstual pengguna.
Penelitian ini mengkaji hubungan antara literasi TIK, kualitas sistem, persepsi kegunaan, dan kepuasan pengguna, serta menelaah peran mediasi dari persepsi kegunaan dan moderasi dari kesiapan digital.
Pendekatan kuantitatif digunakan melalui pemodelan persamaan struktural Partial Least Squares (PLS-SEM) berdasarkan data dari 100 pengguna platform layanan digital.
Hasil menunjukkan bahwa literasi TIK dan kualitas sistem secara signifikan meningkatkan persepsi kegunaan dan langsung memengaruhi kepuasan pengguna.
Persepsi kegunaan juga terbukti memediasi pengaruh literasi TIK dan kualitas sistem terhadap kepuasan.
Selain itu, kesiapan digital memoderasi secara positif pengaruh persepsi kegunaan terhadap kepuasan, menunjukkan bahwa pengguna dengan kesiapan lebih tinggi memperoleh manfaat lebih besar dari sistem yang dianggap berguna.
Temuan ini memperkuat pengembangan model TAM melalui integrasi dimensi kognitif, teknologi, dan kontekstual, serta memberikan implikasi praktis bagi desain sistem akademik digital yang responsif terhadap kesiapan pengguna.
Kata kunci: kepuasan pengguna, literasi TIK, kualitas sistem, persepsi kegunaan, kesiapan digital MODELING ICT LITERACY AND SYSTEM QUALITY TO PREDICT USER
SATISFACTION: THE ROLE OF USEFULNESS AND DIGITAL READINESS
Abstract In the era of rapid digital transformation, user satisfaction with technological systems is no longer solely determined by technical performance, but also by usersAo cognitive and contextual readiness.
This study examines the relationships among ICT literacy, system quality, perceived usefulness, and user satisfaction, while exploring the mediating role of perceived usefulness and the moderating role of digital readiness.
A quantitative approach was employed using Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) based on data from 100 users of digital service platforms.
The results indicate that ICT literacy and system quality significantly enhance perceived usefulness and directly influence user satisfaction.
Perceived usefulness was also found to mediate the effects of ICT literacy and system quality on satisfaction.
Moreover, digital readiness positively moderates the influence of perceived usefulness on user satisfaction, suggesting that users with higher readiness levels gain greater benefits from systems they perceive as useful.
These findings strengthen the development of the TAM framework through the integration of cognitive, technological, and contextual dimensions, while also offering practical implications for the design of academic digital systems that are responsive to usersAo readiness levels.
Keywords: user satisfaction.
ICT literacy, system quality, perceived usefulness, digital readiness PENDAHULUAN digital, sistem informasi akademik kini menjadi komponen sentral dalam pengalaman belajar Platform digital tersebut dituntut tidak hanya efisien secara fungsional, tetapi juga mudah digunakan dan responsif terhadap kebutuhan Meski demikian, tingkat kepuasan mahasiswa terhadap sistem digital masih Transformasi digital yang berlangsung cepat di lingkungan pendidikan tinggi telah mengubah cara mahasiswa berinteraksi dengan sistem akademik.
Mulai dari proses registrasi daring, manajemen perkuliahan, hingga penilaian dan umpan balik 200 Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK).
Vol.
No.
Februari 2026, hlm.
menunjukkan ketimpangan yang cukup besar, sehingga penting untuk menelusuri faktor-faktor yang memengaruhi keterlibatan pengguna terhadap sistem akademik digital (Al-Fraihat et al.
, 2020.
Bui and Nguyen, 2023.
Acuya et al.
, 2.
Salah satu penentu utama dalam penggunaan sistem akademik secara efektif adalah literasi TIK.
Literasi ini mengacu pada kemampuan individu dalam mengakses, mengevaluasi, dan memanfaatkan informasi melalui sarana digital, yang sangat memengaruhi cara mereka berinteraksi dengan platform akademik yang kompleks (Vu.
Tran and Nguyen, 2022.
Mospan, 2.
Kekurangan dalam literasi digital dapat menjadi penghambat utama dalam memaksimalkan potensi sistem digital, yang pada akhirnya menurunkan tingkat kepuasan serta hasil belajar mahasiswa.
Permasalahan ini semakin penting dalam lingkungan pembelajaran hybrid dan daring, di mana akses terhadap teknologi digital menjadi kebutuhan mendasar.
Selain aspek individu, kualitas sistem juga memegang peran penting dalam membentuk persepsi Atribut seperti keandalan, kecepatan respons, desain antarmuka, dan kestabilan sistem sangat berpengaruh terhadap kepuasan pengguna.
Platform yang intuitif dan stabil cenderung meningkatkan kepuasan mahasiswa (Li and Zhu, 2.
, sedangkan masalah teknis sering kali menyebabkan frustrasi dan pengabaian terhadap sistem, meskipun fitur yang tersedia sebenarnya Oleh karena itu, pendekatan yang mencakup baik aspek manusia maupun teknologi sangat diperlukan dalam evaluasi sistem akademik Persepsi terhadap kebermanfaatan sistem .
erceived usefulnes.
merupakan mekanisme psikologis penting yang menjembatani antara fitur sistem dan kepuasan pengguna.
Dalam kerangka Technology Acceptance Model (TAM), persepsi ini merujuk pada keyakinan bahwa penggunaan sistem akan meningkatkan kinerja akademik pengguna (Venkatesh and Davis, 2.
Kebermanfaatan menerjemahkan kapabilitas pengguna dan kualitas sistem menjadi kepuasan serta keberlanjutan penggunaan (Dokhanian et al.
, 2022.
Wu and Xie.
Faktor lain yang memperkaya hubungan antarvariabel tersebut adalah kesiapan digital .
igital readines.
, yang bertindak sebagai variabel moderasi.
Kesiapan digital mencerminkan sejauh mana pengguna merasa siap untuk beroperasi dalam lingkungan digital, mencakup aspek teknis dan motivasional (Kholifah et al.
, 2022.
Hyndel et al.
Mahasiswa dengan tingkat kesiapan digital tinggi cenderung memiliki persepsi positif terhadap sistem, bahkan ketika menghadapi hambatan teknis.
Namun, kesenjangan kesiapan digital antara mahasiswa di universitas metropolitan dan regional masih belum banyak dikaji (Mathrani et al.
, 2.
Dalam konteks pendidikan tinggi di Indonesia, banyak perguruan tinggi telah berinvestasi besar dalam infrastruktur digital pasca-pandemi.
Namun, hasil survei awal di Universitas Jenderal Soedirman dan Universitas Amikom Purwokerto menunjukkan bahwa lebih dari 40% mahasiswa menyatakan ketidakpuasan terhadap platform akademik digital, terutama karena kompleksitas sistem, lambatnya respons, dan kesiapan digital yang rendah.
Penelitian di kawasan Asia Tenggara juga mengonfirmasi bahwa kesiapan digital menjadi faktor krusial dalam efektivitas adopsi sistem pendidikan daring, sebagaimana ditunjukkan dalam studi di Malaysia (Kong et al.
, 2.
Vietnam (Tran et al.
, 2.
, dan Indonesia (Yusuf et al.
, 2.
Fakta ini menunjukkan adanya phenomenon gap, yaitu bahwa peningkatan teknologi tidak serta-merta meningkatkan kepuasan pengguna jika aspek manusia tidak diperhatikan (Rukmini et al.
, 2023.
Akbari and Pratomo, 2.
Meski banyak penelitian telah membahas literasi TIK, kualitas sistem, dan persepsi kebermanfaatan secara terpisah, sangat sedikit yang mengintegrasikan seluruh variabel ini dalam satu model prediktif untuk mengevaluasi kepuasan pengguna di pendidikan tinggi, khususnya melalui pendekatan moderated mediation dengan metode PLS-SEM (Kholifah et al.
, 2022.
Aldabbas et al.
Selain itu, mayoritas penelitian terdahulu berfokus pada mahasiswa di negara maju atau kampus metropolitan, sehingga masih terdapat research gap dalam konteks universitas di daerah yang memiliki karakteristik sumber daya dan tingkat kesiapan digital yang berbeda (Zhou, et al.
, 2025.
Setyadi et al.
, 2.
Studi ini dimaksudkan untuk mengatasi kesenjangan tersebut dengan cara menjembatani perbedaan yang ada dengan mengambil lokasi di dua perguruan tinggi terkemuka di Jawa Tengah yang memiliki karakteristik berbeda, yaitu Universitas Jenderal Soedirman sebagai perguruan tinggi negeri besar dan Universitas Amikom Purwokerto sebagai kampus swasta berbasis teknologi.
Dengan menggabungkan variabel yang berkaitan dengan sistem dan pengguna, studi ini berupaya membangun pemahaman yang komprehensif mengenai adopsi sistem digital dalam pendidikan tinggi.
Secara spesifik, penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dampak literasi TIK dan kualitas sistem terhadap kepuasan pengguna, dengan persepsi kebermanfaatan sebagai variabel mediasi dan kesiapan digital sebagai variabel moderasi.
Melalui pendekatan Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), penelitian ini memberikan validasi empiris terhadap model konseptual serta mengungkap interaksi variabel yang mungkin tidak terdeteksi dengan metode konvensional.
Temuan dari penelitian ini diharapkan mampu memberikan sumbangan yang bermakna, khususnya dalam aspek teoritis dalam memperluas model Technology Acceptance Model maupun secara Ibrahim, dkk.
Pemodelan Literasi TIK A 201 praktis, dengan memberikan masukan bagi pengelola universitas dan pengembang sistem untuk menciptakan platform digital yang lebih inklusif, efisien, dan berorientasi pada kebutuhan pengguna.
Dengan memperhatikan baik aspek teknologi maupun psikologis, institusi pendidikan dapat lebih optimal dalam mendukung kesuksesan mahasiswa di era digital.
Penelitian ini menawarkan kontribusi kebaruan dengan mengembangkan model konseptual yang memperluas kerangka Technology Acceptance Model (TAM) melalui pendekatan moderated mediation, yang secara simultan menguji pengaruh langsung dan tidak langsung dari literasi TIK dan kualitas sistem terhadap kepuasan pengguna melalui persepsi kegunaan, serta peran kesiapan digital sebagai Berbeda dari studi sebelumnya seperti Kholifah et al.
, .
yang hanya menyoroti efek moderasi, atau Aldabbas et al.
, .
yang berfokus pada kualitas sistem di negara maju, studi ini memberikan nilai tambah dengan menghadirkan bukti empiris dari konteks pendidikan tinggi di Indonesia, khususnya pada kampus di wilayah nonmetropolitan yang merepresentasikan tantangan kesiapan digital yang lebih beragam.
Dengan demikian, unsur orisinalitas dalam studi ini tidak terletak pada pengembangan teori baru, melainkan pada integrasi komprehensif variabelvariabel yang sebelumnya banyak diteliti secara terpisah, serta penerapannya pada konteks perguruan tinggi di daerah dengan tingkat kesiapan digital yang belum merata.
Pendekatan ini diharapkan dapat memperkaya literatur global dengan perspektif dari negara berkembang dan memberikan landasan empiris yang relevan bagi perumusan kebijakan sistem akademik digital yang lebih inklusif di Indonesia.
METODE PENELITIAN
Tujuan Penelitian dan Kerangka Analisis Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi bagaimana literasi TIK dan kualitas sistem memengaruhi tingkat kepuasan pengguna terhadap sistem informasi akademik, dengan memperhatikan peran persepsi kebermanfaatan sebagai variabel mediasi dan kesiapan digital sebagai variabel Studi ini menggunakan pendekatan kuantitatif dan menerapkan metode Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), yang sesuai untuk menguji hubungan kompleks antar variabel laten dan mampu mengatasi distribusi data yang tidak normal secara efektif (Hair et al.
, 2.
Populasi dan Teknik Sampling Populasi sasaran dalam penelitian ini adalah mahasiswa sarjana aktif di Universitas Jenderal Soedirman dan Universitas Amikom Purwokerto, yang keduanya telah menerapkan platform akademik digital seperti SIAKAD dan sistem e-learning.
Sebanyak 100 responden dipilih menggunakan teknik purposive sampling berdasarkan kriteria inklusi: .
mahasiswa aktif minimal semester kedua, .
pengguna rutin platform akademik digital, dan .
bersedia secara sukarela mengisi kuesioner.
Penentuan jumlah sampel mempertimbangkan analisis kekuatan sampel .
ower analysi.
mengacu Cohen, .
, merekomendasikan jumlah minimum 80Ae100 responden untuk model struktural dengan kompleksitas sedang dan tingkat signifikansi 5%.
Dengan demikian, jumlah 100 responden dalam studi ini dinilai memadai secara statistik.
Penelitian ini dilaksanakan dengan mematuhi prinsip-prinsip etika Sebelum pengumpulan data, seluruh responden diberikan informasi mengenai tujuan studi, kerahasiaan data, serta hak mereka untuk berpartisipasi secara sukarela.
Desain Instrumen dan Skala Pengukuran Instrumen penelitian dikembangkan dengan mengadaptasi item pengukuran yang telah divalidasi dari penelitian terdahulu, dan disesuaikan dengan konteks akademik lokal.
Seluruh pernyataan diukur menggunakan skala Likert lima poin, dengan rentang nilai dari 1 .
angat tidak setuj.
hingga 5 .
angat setuj.
, guna merepresentasikan persepsi responden secara optimal.
Item untuk Literasi TIK diambil dari Hatlevik et al.
, .
, mencakup keterampilan teknis dan kemampuan kognitif dalam menggunakan Kualitas Sistem menggunakan indikator dari model keberhasilan sistem informasi yang diperbarui oleh DeLone dan McLean, sebagaimana disempurnakan oleh AlFraihat et al.
, .
Persepsi Kebermanfaatan mengacu pada kerangka Technology Acceptance Model (TAM) yang dikembangkan oleh Venkatesh and Davis, .
, yang menilai keyakinan pengguna terhadap manfaat sistem dalam meningkatkan kinerja Kesiapan Digital dinilai melalui indikator kesiapan teknis dan sikap mahasiswa terhadap lingkungan digital, berdasarkan model dari Kholifah (Kholifah et al.
, 2.
Terakhir.
Kepuasan Pengguna diukur menggunakan konstruk yang umum digunakan dalam evaluasi sistem informasi pendidikan, sebagaimana diusulkan oleh Salam and Farooq, .
Pendekatan ini dirancang secara teoritis dan sistematis untuk memastikan validitas dan reliabilitas instrumen bagi populasi sasaran.
Prosedur Analisis Data Pengolahan memanfaatkan perangkat lunak SmartPLS versi 4.
Tahapan analisis meliputi: .
evaluasi model pengukuran guna menguji validitas konvergen, validitas diskriminan, dan reliabilitas.
evaluasi model struktural untuk mengukur nilai RA .
oefisien determinas.
, fA .
esar efe.
, dan QA .
elevansi 202 Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK).
Vol.
No.
Februari 2026, hlm.
pengujian hipotesis menggunakan teknik bootstrapping dengan 5.
000 re-sampling untuk mengetahui signifikansi jalur pengaruh.
Model Struktural Model menggambarkan pengaruh langsung literasi TIK dan kualitas sistem terhadap kepuasan pengguna, pengaruh tidak langsung melalui persepsi kebermanfaatan, serta efek moderasi dari kesiapan Pendekatan terintegrasi ini bertujuan untuk memberikan pemahaman yang menyeluruh mengenai faktor teknologi dan psikologis yang memengaruhi kepuasan mahasiswa terhadap platform akademik Gambar 1.
Hubungan Antara Variabel Penelitian Literasi TIK berpengaruh positif terhadap persepsi kegunaan sistem Mahasiswa dengan tingkat literasi TIK yang tinggi cenderung memiliki persepsi yang lebih positif terhadap kegunaan sistem informasi akademik.
Literasi TIK tidak hanya mencakup kemampuan teknis dasar, tetapi juga keterampilan kognitif seperti evaluasi informasi, pemecahan masalah, dan kemampuan adaptif, yang semuanya mendukung interaksi efektif dengan sistem pembelajaran digital Hatlevik et al.
, .
and Pelaez-Sanchez et al.
Penelitian oleh Rodafinos et al.
, .
dan Zhao et al.
, .
menunjukkan bahwa kompetensi digital secara signifikan memengaruhi persepsi terhadap nilai dan efektivitas sistem pembelajaran berbasis teknologi.
Kualitas sistem memberikan pengaruh positif terhadap persepsi pengguna mengenai kegunaan Kualitas sistem meliputi aspek reliabilitas, kemudahan penggunaan, dan kecepatan respons mempengaruhi penilaian kognitif pengguna terhadap kegunaan sistem informasi akademik.
Penelitian terdahulu menegaskan bahwa sistem yang stabil dan intuitif cenderung dianggap lebih berguna oleh pengguna dalam menyelesaikan tugas dan mengakses informasi (Dokhanian et al.
, 2022.
Motia and Maruf.
Guo et al.
, .
menambahkan bahwa responsivitas dan kejelasan antarmuka secara signifikan meningkatkan persepsi kegunaan, memperkuat pentingnya kualitas teknis sistem dalam membentuk pengalaman pengguna.
Literasi TIK berpengaruh positif terhadap kepuasan pengguna Mahasiswa dengan literasi TIK yang tinggi umumnya menunjukkan tingkat kepuasan yang lebih besar dalam menggunakan sistem informasi Kompetensi digital memungkinkan mereka berinteraksi secara efektif, mengurangi frustasi dan meningkatkan hasil pembelajaran (Mathrani et al.
, 2.
Penelitian oleh Alias et al.
Kholifah et al.
, .
, dan Aman et al.
menunjukkan bahwa literasi digital berperan sebagai faktor pendorong kepuasan karena memberikan otonomi dalam pengelolaan platform Kualitas sistem berpengaruh positif terhadap kepuasan pengguna Sistem akademik yang fungsional dan intuitif memberikan kontribusi langsung terhadap tingkat kepuasan pengguna.
Studi oleh Leonnard, .
dan Nuryanti et al.
, .
menunjukkan bahwa stabilitas teknis dan desain antarmuka yang ramah pengguna meningkatkan penilaian positif terhadap sistem Kualitas sistem yang tinggi memberikan pengalaman yang konsisten dan dapat diandalkan, yang secara signifikan memengaruhi evaluasi afektif pengguna (Achmadi & Siregar, 2021.
Rahim & Razak, 2.
Persepsi terhadap kegunaan sistem memiliki dampak positif terhadap tingkat kepuasan Persepsi bahwa suatu sistem berguna secara signifikan meningkatkan kepuasan pengguna.
Hal ini sesuai dengan kerangka Technology Acceptance Model (TAM), yang menegaskan bahwa kepercayaan pengguna terhadap kegunaan sistem berkorelasi positif dengan kepuasan (Denovan & Marsasi, 2025.
Lai et al.
, 2.
Penelitian oleh Zhang et al.
, .
dan Nuryakin et al.
, .
juga memperlihatkan bahwa persepsi kegunaan menjadi prediktor utama dalam memengaruhi keberlanjutan penggunaan sistem akademik digital.
Persepsi kegunaan memediasi hubungan antara literasi TIK dan kepuasan pengguna Literasi TIK meningkatkan kepuasan pengguna secara tidak langsung melalui persepsi kegunaan.
Zhou et al.
, .
menemukan bahwa mahasiswa dengan kemampuan TIK yang baik cenderung lebih menghargai fitur sistem dan memperoleh manfaat yang lebih besar darinya.
Hasil ini diperkuat oleh studi Chi et al.
, .
, dan Lee et al.
, .
, yang menyoroti peran sentral persepsi kegunaan sebagai mediator antara keterampilan teknis dan hasil afektif seperti kepuasan.
Persepsi kegunaan memediasi hubungan antara kualitas sistem dan kepuasan pengguna Kualitas sistem memengaruhi kepuasan pengguna melalui persepsi kegunaan.
Menurut Ibrahim, dkk.
Pemodelan Literasi TIK A 203 Kholifah et al.
, .
dan Aldabbas et al.
, .
sistem dengan kualitas tinggi dinilai lebih efektif dan secara tidak langsung meningkatkan kepuasan Hal ini diperkuat oleh Li & Zhu, .
dan Nuryanti et al.
, .
yang menjelaskan bahwa persepsi terhadap kegunaan menjembatani antara performa teknis sistem dan respons emosional Kesiapan digital memoderasi hubungan antara persepsi kegunaan dan kepuasan pengguna Kesiapan digital memperkuat hubungan antara persepsi kegunaan dan kepuasan pengguna.
Mahasiswa dengan kesiapan digital yang tinggi lebih mampu merespon nilai yang dirasakan dari suatu sistem dan menerjemahkannya menjadi kepuasan (Meridha, 2024.
Hyndel et al.
, 2.
Sebaliknya, kesiapan yang rendah menghambat kemampuan pengguna dalam mengoptimalkan fitur sistem meskipun mereka menganggapnya berguna, sehingga memperlemah hubungan antara kegunaan dan HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Analisis Data Evaluasi Model Pengukuran (Outer Loading.
Tabel 1.
Outer Loadings of Measurement Items Konstruk
Indikator Loading Digital Readiness (DR) DR_Q1 0,960 DR_Q2 0,959 DR_Q3 0,951 DR_Q4 0,944 DR_Q5 0,950 ICT Literacy (IL) ICT_Q1 0,827 ICT_Q2 0,846 ICT_Q3 0,855 ICT_Q4 0,881 ICT_Q5 0,850 ICT_Q6 0,843 Perceived Usefulness (PU) PU_Q1 0,828 PU_Q2 0,804 PU_Q3 0,869 PU_Q4 0,830 System Quality (SQ) SQ_Q1 0,824 SQ_Q2 0,828 SQ_Q3 0,764 SQ_Q4 0,854 SQ_Q5 0,709 User Satisfaction (US) US_Q1 0,922 US_Q2 0,947 US_Q3 0,939 US_Q4 0,942 US_Q5 0,947 Interaksi (DR y PU) DR y PU
1,000
Tabel 1 menyajikan nilai outer loading dari seluruh indikator pengukuran terhadap konstruk laten masing-masing.
Mengacu pada standar umum untuk model pengukuran reflektif, nilai outer loading di atas 0,70 dianggap menunjukkan reliabilitas indikator yang kuat serta validitas konvergen yang memadai (Hair et al.
, 2.
Seluruh indikator dalam penelitian ini memenuhi kriteria tersebut, menegaskan kontribusi signifikan mereka terhadap konstruk yang Untuk konstruk Digital Readiness, kelima indikator (DR_Q1 hingga DR_Q.
menunjukkan nilai loading sangat tinggi, yaitu antara 0,944 hingga 0,960.
Hal ini mencerminkan konsistensi internal dan reliabilitas pengukuran yang sangat baik.
Enam indikator ICT Literacy (ICT_Q1 sampai ICT_Q.
juga menunjukkan performa yang memuaskan dengan nilai loading antara 0,827 hingga 0,881.
Meskipun indikator ICT_Q6 sempat menunjukkan reliabilitas rendah pada pengujian awal, nilai terkini sebesar 0,843 telah memenuhi ambang batas kelayakan untuk dipertahankan dalam model.
Konstruk Perceived Usefulness (PU_Q1 hingga PU_Q.
memperlihatkan nilai loading antara 0,804 hingga 0,869, yang menegaskan validitas indikator dalam merepresentasikan persepsi kegunaan sistem oleh pengguna.
Demikian pula, seluruh lima indikator dari konstruk System Quality memiliki nilai di atas 0,70, dengan kisaran antara 0,709 hingga 0,854, mencerminkan tingkat reliabilitas yang dapat diterima meskipun terdapat variasi antar item.
Konstruk User Satisfaction menunjukkan konsistensi yang sangat tinggi, dengan nilai loading berkisar antara 0,922 hingga 0,947 untuk seluruh lima Terakhir, konstruk interaksi antara Digital Readiness y Perceived Usefulness menunjukkan nilai loading sempurna sebesar 1,000.
Hal ini mengindikasikan bahwa variabel interaksi tersebut telah dibentuk secara ortogonal dan layak digunakan dalam analisis jalur moderasi.
Secara keseluruhan, hasil evaluasi menunjukkan bahwa seluruh indikator memenuhi kriteria outer loading, sehingga model pengukuran dapat dinyatakan valid dan reliabel.
Reliabilitas dan Validitas Konvergen Untuk menjamin keandalan dan validitas konstruk dalam penelitian ini, evaluasi dilakukan terhadap nilai CronbachAos Alpha.
Composite Reliability (CR), serta Average Variance Extracted (AVE), yang dirangkum dalam Tabel 2.
Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh konstruk telah memenuhi kriteria psikometrik yang direkomendasikan dalam literatur PLS-SEM terkini (Hair et al.
, 2.
Nilai CronbachAos alpha berkisar antara 0,853 .
ntuk konstruk Perceived Usefulnes.
hingga 0,975 .
ntuk konstruk Digital Readines.
, yang seluruhnya melebihi ambang batas minimum 0,70.
Hal ini mengindikasikan konsistensi internal yang tinggi antar item dalam masing-masing konstruk laten.
Nilai Composite Reliability yang diperoleh berada dalam rentang 0,897 hingga 0,980, menegaskan keandalan konstruk secara keseluruhan, bahkan melebihi yang dapat ditangkap oleh CronbachAos Alpha, khususnya dalam model dengan variasi bobot indikator yang Secara khusus, konstruk Digital Readiness (CR = 0,.
dan User Satisfaction (CR = 0,.
204 Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK).
Vol.
No.
Februari 2026, hlm.
menunjukkan tingkat reliabilitas yang sangat baik.
Seluruh nilai AVE untuk setiap konstruk melampaui batas minimum 0,50, yang menunjukkan validitas konvergen yang memadai.
Nilai AVE berkisar antara 0,636 .
ntuk System Qualit.
hingga 0,908 .
ntuk Digital Readines.
, yang mengindikasikan bahwa sebagian besar varians indikator dapat dijelaskan oleh konstruk yang mendasarinya, bukan oleh kesalahan Secara umum, temuan ini mengonfirmasi bahwa model pengukuran yang diterapkan dalam penelitian telah memenuhi persyaratan reliabilitas serta validitas konvergen, sehingga konstruk yang diteliti dapat dikatakan terukur secara akurat dan konsisten.
Tabel 2.
Reliability and Convergent Validity of Constructs Konstruk Cronbach's Composite Average Alpha Reliability Variance Extracted (AVE) Validitas Diskriminan Ae Kriteria Fornell-Larcker Validitas diskriminan dalam penelitian ini dievaluasi menggunakan kriteria FornellAeLarcker, yang membandingkan akar kuadrat dari Average Variance Extracted (AVE) setiap konstruk dengan korelasi antar konstruk lainnya.
Menurut pendekatan ini, akar kuadrat dari AVE untuk setiap konstruk seharusnya lebih besar dibandingkan nilai korelasinya dengan konstruk lain dalam model.
Hal ini menunjukkan bahwa setiap konstruk laten bersifat unik secara empiris dan tidak saling tumpang tindih (Fornell and Larcker, 1.
Sebagaimana ditampilkan pada Tabel 3, seluruh nilai diagonal yang mewakili akar kuadrat AVE terlihat lebih tinggi daripada nilai korelasi antarkonstruk .
ilai off-diagona.
dalam baris dan kolom yang bersesuaian.
Sebagai contoh, nilai akar kuadrat AVE untuk konstruk Digital Readiness adalah 0,953, yang lebih tinggi dibandingkan korelasinya dengan ICT Literacy .
Perceived Usefulness .
System Quality .
, maupun User Satisfaction .
Demikian pula, konstruk User Satisfaction memiliki nilai diagonal tertinggi sebesar 0,939, yang juga lebih besar daripada korelasinya dengan konstruk lainnya seperti Perceived Usefulness .
dan ICT Literacy .
Tabel 3.
FornellAeLarcker Discriminant Validity Konstruk Temuan ini menegaskan bahwa seluruh konstruk laten dalam model telah memenuhi kriteria validitas diskriminan secara memadai.
Dengan demikian, setiap konstruk dapat disimpulkan merepresentasikan dimensi yang berbeda dan menunjukkan varians yang tidak tumpang tindih dengan konstruk lainnya dalam model.
Koefisien Determinasi (RA) Dalam pendekatan Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), koefisien determinasi (RA) digunakan untuk mengukur sejauh mana varians dari variabel endogen dapat dijelaskan oleh konstruk-konstruk eksogen yang relevan.
Secara umum, nilai RA sebesar 0,75, 0,50, dan 0,25 masingmasing diklasifikasikan sebagai tingkat penjelasan yang substansial, moderat, dan lemah (Hair et al.
Sebagaimana ditunjukkan pada Tabel 4, konstruk Perceived Usefulness memperoleh nilai RA sebesar 0,635.
Ini menunjukkan bahwa sekitar 63,5% varians pada persepsi kegunaan dapat dijelaskan oleh dua konstruk prediktor, yaitu ICT Literacy dan System Quality.
Nilai ini mencerminkan kekuatan penjelasan yang moderat, serta mengindikasikan bahwa kedua variabel tersebut berkontribusi penting dalam membentuk persepsi pengguna terhadap kegunaan sistem akademik.
Lebih lanjut, konstruk User Satisfaction mencatat nilai RA yang sangat tinggi, yaitu sebesar 0,942.
Hal ini berarti bahwa kombinasi dari Perceived Usefulness.
ICT Literacy.
System Quality, dan Digital Readiness mampu menjelaskan hingga 94,2% varians dalam kepuasan pengguna.
Nilai determinasi yang sangat kuat ini menegaskan bahwa model struktural yang diajukan memiliki kemampuan prediktif yang sangat baik terhadap kepuasan pengguna dalam konteks penggunaan sistem informasi akademik.
Temuan ini memberikan dukungan empiris yang kuat terhadap daya jelaskan dari model konseptual yang dikembangkan, khususnya dalam memprediksi hasil-hasil kepuasan pengguna secara Tabel 4.
Coefficient of Determination (RA) R-square Perceived Usefulness 0,635 User Satisfaction 0,942 Relevansi Prediktif (QA) Ae Blindfolding Untuk mengukur sejauh mana model struktural mampu memprediksi variabel endogen, penelitian ini menggunakan statistik QA dari Stone-Geisser yang dihitung melalui prosedur blindfolding.
Teknik ini secara sistematis menghilangkan sebagian data dari matriks dan memperkirakan nilai yang hilang menggunakan algoritma PLS-SEM.
Nilai QA yang lebih besar dari nol menunjukkan bahwa model memiliki relevansi prediktif yang memadai terhadap konstruk endogen yang dianalisis (Hair et al.
, 2.
Sebagaimana disajikan dalam Tabel 5, konstruk Perceived Usefulness memperoleh nilai QA sebesar 0,430, sementara konstruk User Satisfaction Ibrahim, dkk.
Pemodelan Literasi TIK A 205 mencatat nilai yang lebih tinggi, yaitu sebesar 0,812.
Kedua nilai ini menunjukkan kemampuan prediktif yang kuat.
Berdasarkan literatur yang ada, nilai QA sebesar 0,02, 0,15, dan 0,35 masing-masing diinterpretasikan sebagai relevansi prediktif yang kecil, sedang, dan besar (Hair et al.
, 2.
Oleh karena itu, hasil ini mengindikasikan bahwa model memiliki relevansi prediktif yang besar terhadap kedua konstruk tersebut.
Sebaliknya, konstruk Digital Readiness.
ICT Literacy, dan System Quality menunjukkan nilai QA sebesar 0,000.
Hal ini wajar mengingat ketiganya berperan sebagai variabel eksogen dalam model, sehingga tidak menjadi objek prediksi dalam analisis Secara keseluruhan, hasil ini memperkuat kekuatan prediktif model struktural, khususnya dalam menjelaskan varians pada Perceived Usefulness dan User Satisfaction, sekaligus menegaskan konsistensi hubungan antarvariabel dalam model yang dikembangkan.
Tabel 5.
Coefficient of Determination (RA) QA (=1-SSE/SSO) Digital Readiness 0,000 ICT_Literacy 0,000 Perceived Usefulness 0,430 System Quality 0,000 User Satisfaction 0,812 Pengujian Hipotesis sebagaimana direkomendasikan dalam literatur PLSSEM (Hair et al.
, 2.
Seluruh delapan hipotesis yang diajukan dalam studi ini didukung secara statistik pada tingkat signifikansi p < 0,001.
Secara khusus.
ICT Literacy terbukti memberikan pengaruh langsung yang signifikan terhadap Perceived Usefulness (H1: = 0,560.
p = 0,.
dan User Satisfaction (H3: = 0,196.
p = 0,.
Demikian pula.
System Quality Perceived Usefulness (H2: = 0,360.
p = 0,.
dan User Satisfaction (H4: = 0,151.
p = 0,.
Temuan ini menegaskan bahwa baik faktor kompetensi pengguna maupun kualitas sistem berperan penting dalam membentuk persepsi dan kepuasan pengguna.
Selanjutnya.
Perceived Usefulness secara signifikan memengaruhi User Satisfaction (H5: = 0,380.
p = 0,.
, yang memperkuat peran sentralnya sebagai mediator antara faktor pendahulu dan hasil Analisis mediasi menunjukkan bahwa Perceived Usefulness secara signifikan memediasi hubungan antara ICT Literacy (H6: = 0,213.
dan System Quality (H7: = 0,137.
p = 0,.
terhadap User Satisfaction.
Temuan ini memperkuat pentingnya persepsi kegunaan sebagai mekanisme penjelas dalam model.
Akhirnya, efek interaksi antara Digital Readiness dan Perceived Usefulness terhadap User Satisfaction juga signifikan (H8: = 0,181.
, menandakan bahwa kesiapan digital berperan sebagai moderator yang memperkuat hubungan antara persepsi kegunaan dan kepuasan pengguna.
Secara keseluruhan, model struktural yang dikembangkan menunjukkan dukungan empiris yang kuat untuk semua jalur pengaruh yang dihipotesiskan, baik secara langsung maupun tidak langsung, dalam konteks sistem digital akademik.
Pembahasan Gambar 2.
Structural Equation Model Hip.
Tabel 6.
Ringkasan Pengujian Hipotesis Jalur Pengaruh
p-value Hasil
IL Ie PU
0,560
0,000
Didukung SQ Ie PU
0,360
0,000
Didukung IL Ie US
0,196
0,000
Didukung SQ Ie US
0,151
0,000
Didukung PU Ie US
0,380
0,000
Didukung IL Ie PU Ie US
0,213
0,000
Didukung SQ Ie PU Ie US
0,137
0,000
Didukung DR y PU Ie US
0,181
0,000
Didukung Tabel 6 menyajikan ringkasan hasil pengujian hipotesis dalam model struktural, yang mencakup koefisien jalur .
ath coefficient.
, nilai p, dan kesimpulan dari tiap hubungan yang diuji.
Evaluasi terhadap pengaruh langsung, tidak langsung .
, serta moderasi dilakukan melalui prosedur sub-sampel.
Kompetensi TIK Meningkatkan Persepsi Terhadap Kegunaan Sistem Temuan bahwa literasi TIK berpengaruh signifikan terhadap persepsi kegunaan menunjukkan bahwa pengguna yang memiliki kompetensi digital tinggi cenderung menilai sistem akademik sebagai lebih bermanfaat dan sesuai dengan kebutuhannya.
Temuan ini konsisten dengan hasil penelitian terdahulu yang menyatakan bahwa keterampilan digital memudahkan pengguna dalam mengevaluasi fungsi sistem secara positif (Nuryanti et al.
, 2.
Dalam konteks layanan digital seperti e-learning, individu yang menguasai teknologi cenderung memaksimalkan fitur sistem, mengurangi beban kognitif, dan meningkatkan persepsi performa.
Penelitian oleh Rodafinos et al.
Alias et al.
Kholifah et al.
Vaszkun & Mihalkov Szakycs, serta Yang et al.
turut mengonfirmasi bahwa literasi digital berperan penting dalam membentuk penilaian kognitif terhadap kegunaan sistem (Kholifah et al.
, 2022.
Rodafinos et al.
, 2024.
Vaszkun & Mihalkov 206 Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK).
Vol.
No.
Februari 2026, hlm.
Szakycs, 2025.
Yang et al.
, 2025.
Alias et al.
, 2.
Literasi TIK bukan hanya meningkatkan kefasihan operasional, tetapi juga mendukung terbentuknya model mental yang positif terhadap sistem digital.
Sistem Berkualitas Tinggi Dipersepsikan Lebih Berguna Kualitas sistem yang tinggi berkontribusi positif terhadap persepsi kegunaan pengguna.
Sistem yang responsif, stabil, dan memiliki antarmuka intuitif meningkatkan keyakinan pengguna bahwa sistem tersebut efektif dalam mendukung tugas akademik.
Hal ini sejalan dengan temuan Dokhanian et al.
Motia & Maruf yang menekankan pentingnya kualitas teknis terhadap persepsi kegunaan (Dokhanian et al.
, 2022.
Motia & Maruf, 2.
Selanjutnya, studi oleh Nuryanti et al.
dan Li & Zhu membuktikan bahwa kualitas sistem yang baik tidak hanya menjamin layanan yang andal, tetapi juga meningkatkan persepsi nilai guna dari platform digital (Nuryanti et al.
, 2021.
Li & Zhu, 2.
Oleh karena itu, memastikan performa sistem yang konsisten merupakan strategi penting dalam memperkuat persepsi pengguna terhadap manfaat Literasi TIK Meningkatkan Kepuasan Pengguna Hubungan positif antara literasi TIK dan kepuasan pengguna menegaskan pentingnya penguasaan keterampilan digital untuk mendukung interaksi yang efektif dengan sistem akademik.
Nuryakin et al.
menemukan bahwa pengguna yang melek TIK lebih puas karena mengalami hambatan teknis yang lebih sedikit (Nuryakin.
Rakotoarizaka and Musa, 2.
Temuan ini didukung oleh Alias et .
Kholifah et al.
, serta Ahuja & Kalra yang menunjukkan bahwa literasi TIK tidak hanya meningkatkan kepuasan, tetapi juga loyalitas pengguna terhadap sistem digital (Ahuja & Kalra.
Kholifah et al.
, 2022.
Alias et al.
, 2.
Dengan demikian, kompetensi digital berperan sebagai penyangga terhadap hambatan penggunaan dan meningkatkan pengalaman sistem secara Kualitas Sistem Berkontribusi Langsung terhadap Kepuasan Pengguna Dampak signifikan kualitas sistem terhadap kepuasan pengguna menunjukkan bahwa keandalan, kecepatan, dan desain antarmuka yang baik menjadi faktor penting dalam membentuk persepsi positif.
Temuan ini selaras dengan model kesuksesan sistem informasi yang dikembangkan oleh DeLone dan McLean serta diperkuat oleh temuan di bidang pendidikan dan kesehatan (Achmadi & Siregar, 2021.
Rahim & Razak, 2.
Penelitian lain oleh Li & Zhu dan Nuryanti et al.
juga mengindikasikan bahwa stabilitas performa dan kemudahan navigasi secara signifikan memengaruhi penilaian emosional pengguna terhadap sistem digital (Li & Zhu, 2022.
Nuryanti et al.
, 2.
Oleh karena itu, organisasi harus memprioritaskan desain sistem yang ramah pengguna untuk meningkatkan kepuasan.
Persepsi Kegunaan Meningkatkan Kepuasan Pengguna Secara Signifikan Persepsi kegunaan terbukti memiliki pengaruh kuat terhadap kepuasan pengguna.
Pengguna yang percaya bahwa sistem membantu pencapaian akademik mereka cenderung merasa lebih puas.
Hal ini selaras dengan hasil studi oleh Denovan & Marsasi serta Huang yang menekankan pentingnya nilai kognitif terhadap respon emosional pengguna (Huang, 2021.
Denovan & Marsasi, 2.
Bukti tambahan dari Nuryakin et al.
dan Lai et al.
menunjukkan bahwa persepsi terhadap kegunaan merupakan prediktor utama terhadap kepuasan dan loyalitas pengguna dalam sistem pembelajaran daring (Nuryakin et al.
, 2023.
Lai et al.
, 2.
Maka dari itu, sistem akademik harus dirancang untuk menampilkan manfaatnya secara eksplisit agar mendorong kepuasan.
Persepsi Kegunaan Memediasi Pengaruh Literasi TIK terhadap Kepuasan Analisis mediasi mengungkapkan bahwa persepsi kegunaan menjadi mekanisme kognitif yang menghubungkan literasi TIK dengan kepuasan Artinya, keterampilan digital perlu dikombinasikan dengan persepsi manfaat agar dapat menghasilkan pengalaman positif (Chi.
Ou and Wang, 2.
Pola ini juga terlihat pada studi Lai et dan Lee et al.
yang menyatakan bahwa kegunaan sistem menjadi perantara yang penting antara keterampilan teknis dan kepuasan pengguna (Lai et , 2024.
Lee et al.
, 2.
Oleh karena itu, peningkatan literasi digital perlu disertai dengan edukasi mengenai nilai sistem.
Kegunaan Sistem Menjembatani Pengaruh Kualitas Sistem terhadap Kepuasan Temuan bahwa persepsi kegunaan memediasi hubungan antara kualitas sistem dan kepuasan pengguna menekankan bahwa evaluasi kognitif menjadi kunci dalam pembentukan kepuasan.
Kualitas sistem harus ditafsirkan secara positif oleh pengguna agar menghasilkan respons emosional yang diharapkan (Kholifah et al.
, 2022.
Aldabbas et al.
Penelitian oleh Nuryanti et al.
dan Li & Zhu menunjukkan bahwa persepsi manfaat merupakan lensa yang menentukan bagaimana kualitas teknis dipersepsi dan dihargai oleh pengguna (Li & Zhu.
Nuryanti et al.
, 2.
Dengan demikian, desain sistem harus memperhatikan aspek teknis sekaligus dimensi psikologis pengguna.
Kesiapan Digital Memperkuat Pengaruh Persepsi Kegunaan terhadap Kepuasan Efek interaksi antara kesiapan digital dan persepsi kegunaan terhadap kepuasan pengguna menunjukkan bahwa konteks individu memperkuat pengaruh evaluasi kognitif.
Meridha dan Kholifah et menekankan bahwa kesiapan digital, termasuk memengaruhi bagaimana pengguna memaknai manfaat sistem (Kholifah et al.
, 2022.
Meridha.
Temuan ini juga diperkuat oleh Hyndel et al.
Ibrahim, dkk.
Pemodelan Literasi TIK A 207 dan Nuryanti et al.
yang menyatakan bahwa kesiapan digital tidak hanya mempengaruhi hasil langsung tetapi juga memperkuat jalur tidak langsung dalam model struktural (Hyndel et al.
, 2020.
Nuryanti et al.
Oleh karena itu, kesiapan digital harus meningkatkan kepuasan pengguna terhadap layanan KESIMPULAN Penelitian ini memberikan pemahaman mendalam mengenai bagaimana literasi TIK, kualitas sistem, dan kesiapan digital secara kolektif memengaruhi kepuasan pengguna melalui persepsi terhadap kegunaan sistem.
Temuan menunjukkan bahwa kompetensi digital dan performa teknis sistem tidak hanya memiliki pengaruh yang signifikan secara individual, tetapi juga saling berinteraksi dalam membentuk evaluasi dan pengalaman Persepsi kegunaan terbukti sebagai konstruk kunci yang memediasi pengaruh literasi TIK dan kualitas sistem terhadap kepuasan pengguna.
Selain itu, analisis interaksi menunjukkan bahwa kesiapan digital memperkuat hubungan antara persepsi kegunaan dan kepuasan, yang menekankan pentingnya kemampuan adaptif pengguna dalam lingkungan digital.
Model yang dikembangkan dalam penelitian ini memberikan kontribusi teoretis dengan memperluas kerangka Technology Acceptance Model (TAM) melalui integrasi jalur mediasi dan moderasi secara bersamaan, sehingga mampu merepresentasikan hubungan kompleks antara faktor teknologi, persepsi kegunaan, dan kesiapan digital individu.
Secara praktis, temuan ini memiliki implikasi langsung bagi desain kebijakan dan pengembangan sistem akademik di Indonesia, di mana peningkatan kualitas teknis sistem perlu dibarengi dengan strategi penguatan literasi digital mahasiswa.
Dengan demikian, hasil penelitian ini dapat menjadi dasar bagi perguruan tinggi dan pemangku kebijakan dalam merancang pelatihan berbasis kebutuhan serta mengevaluasi sistem digital tidak hanya dari aspek
fungsional, tetapi juga dari pengalaman dan kesiapan DAFTAR PUSTAKA