Pengukuran Semantik Suksesi HASIL DAN PEMBAHASAN

41

4.4. Pengukuran Semantik Suksesi

Pengukuran pertama dilakukan terhadap hubungan antara konstruk berdasarkan taksonomi yang tersedia pada Tabel 4.1 sampai Tabel 4.4 dan konstruk tambahan yang berasal dari faktor organisasi seperti Tabel 4.7. Dari Tabel 4.1 sampai Tabel 4.4 dan Tabel 4.7 diperoleh |w 1 | = 0,5811, |w 2 | = 0,7815, |w 3 | = 0,7408, |w 4 | = 0,5881, dan |w 5 | = 0,7778 sebagai hasil jumlah dari bobot kata. Sedangkan dari Tabel 4.1 dan Tabel 4.4 diperoleh kata yang sama: {“system”,”get”} sehingga diperoleh |w 1 ∩w 2 | = 0,13180,1426+0,01520,0139 = 0.0190. Dengan menggunakan persamaan 2.5 diperoleh similaritas antara taksonomi konstruk I “perceived usefulness” dan konstruk II “information quality” seperti berikut: simkosI,II = 0.0190sqrt0,58110,7815 = 0,0282. Dengan cara yang sama, perhitungan similaritas antara setiap pasangan konstruk didapatkan similaritas seperti Gambar 4.1. Perceiv ed Usefulness Information Quality System Qua lity User Satisf action Organisational Factors Perceived Usefulness 1.0000 Information Quality 0.0282 1.0000 System Quality 0.0306 0.0296 1.0000 User Satisfaction 0.0478 0.0493 0.0489 1.0000 Organisational Factors 0.0000 0.0051 0.0000 0.0000 1.0000 Gambar 4.1. Similaritas antara konstruk Universitas Sumatera Utara 42 Gambar 4.1 menjelaskan bahwa terdapat kesamaan yang kuat antara beberapa konstruk, tetapi konstruk tambahan tidak mempunyai kesamaan yang kuat dengan yang lain. Konstruk keempat “user satisfaction” mempunyai kesamaan secara berurutan lebih tinggi dengan kedua “information quality”, ketiga “system quality”, dan pertama “perceived usefulness” dibandingkan yang lain. Tabel 4.8. Nilai singleton Yahoo untuk konstruk No. Konstruk Ω x 1. 2. 3. 4. 5. Perceived Usefulness Information Quality System Quality User Satisfaction Organisational Factors 59300 10200000 562000 2210000 128000 Perceiv ed Usefulness Information Quality Sysem Quality User Satisf action Organisational Factors Perceived Usefulness Information Quality 5980 System Quality 5640 29500 User Satisfaction 12500 11900 14500 Organisational Factors 3900 31800 2430 5070 Gambar 4.2. Nilai doubleton untuk pasangan konstruk Perceiv ed Usefulness Sysem Quality Information Quality User Satisf action Organisational facto rs Perceived Usefulness 1,0000 System Quality 0,0006 1.0000 Information Quality 0,0005 0.0027 1.0000 User Satisfaction 0.0045 0.0043 0.0053 1.0000 Organisational factors 0.0017 0.0137 0.0010 0.0022 1.0000 Gambar 4.3. Similaritas antara konstruk berdasarkan mesin cari Yahoo Universitas Sumatera Utara 43 Melalui mesin cari Yahoo, secara konsep sosial bersama populasi teks diperoleh singleton untuk konstruk suksesi sistem informasi seperti Tabel 4.8, sedangkan doubleton untuk konstruk-konstruk adalah seperti Gambar 4.2. Dengan menggunakan persamaan 2.6 diperoleh hubungan semantik antara konstruk- konstruk, yaitu seperti Gambar 4.3. Gambar 4.3 menjelaskan terdapat beberapa konstruk yang memiliki hubungan atau secara semantik berkaitan antara satu dengan yang lain: Terutama konstruk “organizational factors” yang secara taksonomi tidak mempunyai hubungan akan memiliki hubungan yang kuat dengan konstruk “system quality”, namun demikian memiliki hubungan yang paling lemah dengan konstruk “information quality”. Hubungan secara semantik ini menyatakan bahwa secara populasi teks suksesi sistem informasi lebih sering diungkapkan melalui faktor organisasi dan mutu sistem. Tabel 4.9. Hubungan semantik antara pendekatan analisis dan konstruk berdasarkan mesin cari Yahoo dan tetapan Jaccard Pendekatan Analisis Konstruk I II III IV V PA1 0,0020 0,0410 0,0004 0,0005 0,0258 PA2 0,0001 0,0000 0,0000 0,0000 0,0001 PA3 0,0008 0,0106 0,0006 0,0011 0,0129 PA4 0,0001 0,0000 0,0000 0,0000 0,0015 PA5 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 PA6 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0001 PA7 0,0002 0,0001 0,0002 0,0000 0,0247 PA8 0,0016 0,0383 0,0004 0,0005 0,0221 Jumlah 0,0048 0,0900 0,0016 0,0021 0,0872 Rata-rata 0,0006 0,0113 0,0002 0,0003 0,0109 Pengukuran dengan melibatkan singleton masing-masing konstruk atau masing-masing pendekatan analisis, dan doubleton dari konstruk dan pendekatan analisis sekaligus, dan menggunakan rumusan 2.6 diperoleh hasil seperti Tabel 4.9, yang menjelaskan bahwa terdapat hubungan yang kuat antara PA1 dan PA8 dengan konstruk II “Information Quality” dibanding dengan yang lain. Secara umum, dapat dinyatakan bahwa terdapat 7 tujuh nilai perhitungan di atas 0,0100 atau sekitar 17.5 740, dengan mana angka 40 adalah total sel pada Tabel 4.9 dan 4 empat nilai perhitungan yang lebih rendah atau 10 440, yang berarti terdapat 27.5 dukungan secara semantik tentang suksesi sistem informasi dari sudut perencanaan. Universitas Sumatera Utara 44 Secara rata-rata, pendekatan analisis PA adalah faktor yang berkaitan langsung dengan perencanaan aktivitas dalam organisasi seperti yang diperlihatkan oleh Tabel 4.10 dengan mana konstruk tambahan V secara umum memiliki hubungan, namun demikian hubungan lain juga dibentuk antara PA dengan konstruk II “Information Quality” dari suksesi sistem informasi dan memiliki rata-rata lebih baik dibandingkan dengan yang lain. Tabel 4.10. Hubungan semantik antara pendekatan analisis dan fitur berdasarkan mesin cari Yahoo dan tetapan Jaccard FE1 FE2 FE3 FE4 FE5 FE6 PA1 0,0474 0,1044 0,1444 0,1046 0,0502 0,3929 PA2 0,0419 0,5029 0,3741 0,1636 0,1635 0,3828 PA3 0,0348 0,5972 0,2955 0,0511 0,1511 0,7471 PA4 0,0347 0,2348 0,3591 0,0426 0,1462 0,8060 PA5 0,0174 0,0904 0,1056 0,0072 0,0268 0,0344 PA6 0,0476 0,1673 0,2695 0,2002 0,0528 0,1214 PA7 0,0013 0,0062 0,0084 0,1325 0,0026 0,0046 PA8 0,0445 0,1985 0,1755 0,2045 0,0529 0,3915 Jumlah 0,2696 1,9018 1,7320 0,9102 0,6461 2,8807 Rata-rata 0,0337 0,2377 0,2165 0,1138 0,0807 0,3601 Gambar 4.4. Hubungan semantik antara pendekatan analisis dan fitur. Universitas Sumatera Utara 45 Tabel 4.10 menjelaskan bahwa terdapat hubungan yang kuat antara beberapa pendekatan analisis PA dengan teknik fitur: Hubungan yang kuat terjadi antara PA4 “normative analysis” dan FE6 “determine futurepotential requirement”. Secara rata-rata hubungan terjadi antara fitur FE6 dengan pendekatan analisis PA. Berdasarkan beberapa pengukuran similaritas seperti dilakukan di atas, hubungan antara beberapa faktor dapat divisualisasi dengan menggunakan jaringan semantik. Sebagai contoh, Gambar 2.1 dapat diubah menjadi Gambar 4.4 menurut hubungan yang terbangun pada Tabel 4.10. Tabel 4.11. Nilai survei Butir konstruk peubah terikat Kelas Kuliah I II III IV FFa. Systems easy to use FFb. Systems are user friendly FFc. Systems are easy to learn FFd. Easy to get system to do what we want to do FFe. Easy to become skillfull FFf. Output presented in useful format FFg. Satisfied with accuracy of system FFh. Information is clear FFi. Systems are accurate FFj. System provide sufficient information FFk. System provide up-to-date information FFl. I get the info I need in time FFm. System provide precise information FFn. Information contents meet my needs FFo. Accomplish tasks more quickly FFp. Using the systems improves job performance FFq. Using system increases productivity FFr. Systems make the job easier FFs. Systems enhance effectiveness in job FFt. System useful to job FFu. System adequate to meet info processing needs FFv. Systems are efficient FFw. Systems are effective FFx. Overall, satisfied with systems 0,9565 0,8261 0,9130 0,6957 0,6957 0,9130 0,6957 0,9130 0,9565 0,8261 0,7826 0,7391 0,8696 0,9130 0,9565 0,6087 0,5652 0,9130 0,8696 0,9130 0,7391 0,9565 0,9565 0,6957 0,7692 0,7692 0,6923 0,7692 0,6923 0,3846 0,7692 0,7692 0,6923 0,7692 0,8461 0,6923 0,8461 0,6923 0,6153 0,7692 0,7692 0,7692 0,8461 0,8461 0,8461 0,7692 0,8461 0,7692 0,9167 0,8333 0,8333 0,3333 0,7500 0,4167 0,3333 0,9167 0,8333 0,7500 0,2500 0,3333 0,8333 0,4167 0,9167 0,7500 0,7500 0,9167 0,5000 0,8333 0,7500 0,9167 0,8333 0,5833 0,8462 0,7692 0,7692 0,8462 0,4615 0,6154 0,6154 0,8462 0,8462 0,6154 0,6923 0,6923 0,7692 0,7692 0,6923 0,8462 0,8462 0,8462 0,5384 0,8462 0,6923 0,6923 0,8461 0,6923 Universitas Sumatera Utara 46

4.5. Evaluasi