Pengembangan Model Fit Human Organization Technology (HOT) Menggunakan Regresi Linier dan Neural Network
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1
Latar Belakang Masalah
Sistem pendidikan yang digunakan hingga saat ini sudah banyak memanfaatkan
sistem informasi guna meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam pelayanan di
bidang pendidikan. Keberhasilan suatu sistem informasi ialah apabila sudah dapat
memenuhi segala kebutuhan pengguna dan untuk mengetahui tingkat keberhasilan
sistem informasi tersebut perlu dilakukan suatu evaluasi.
Secara umum istilah evaluasi dapat diartikan suatu proses pemberian
pertimbangan mengenai nilai dan arti sesuatu yang dipertimbangkan. Sesuatu tersebut
dapat berupa orang, benda, kegiatan, keadaan, atau suatu kesatuan/kelompok tertentu.
Proses evaluasi selalu mengandung judgement (penilaian/penentuan) yang didasarkan
oleh kriteria tertentu. Kriteria dapat ditentukan oleh evaluator sendiri atau dari
pemberi tugas (Roswati, 2008).
Evaluasi suatu sistem informasi adalah suatu usaha nyata untuk mengetahui
kondisi sebenarnya suatu penyelenggaraan sistem informasi. Dengan evaluasi
tersebut, capaian kegiatan penyelenggaraan suatu sistem informasi dapat diketahui dan
tindakan lebih lanjut dapat direncanakan untuk memperbaiki kinerja penerapannya.
Dalam mengevaluasi penerapan suatu sistem informasi perlu dilakukan penelitian
untuk mengukur keberhasilan dari penerapan/implementasi sistem informasi tersebut.
Telah banyak dilakukan penelitian terhadap evaluasi implementasi sistem
informasi menggunakan metode HOT (Human Organization Technology) Fit. Hasil
penelitian yang dilakukan oleh Sari (2010) menyatakan bahwa komponen
organization dinilai masih kurang baik. Kekurangan organisasi karena tidak adanya
persaingan antar puskesmas dalam implementasi SIMPUS (Sistem Informasi
Manajemen Puskesmas) dan tidak dapatnya sistem dipakai untuk berkomunikasi
dengan lingkungan luar. Komponen teknologi sudah dinilai baik dalam mendukung
implementasi SIMPUS. Namun masih ada kekurangan yaitu sistem kurang fleksibel
mengikuti perubahan pengguna dan informasi yang dihasilkan SIMPUS kurang
akurat.
Penelitian yang dilakukan oleh Subagiyo (2011), mengembangkan kerangka
evaluasi HOT (Human-Organization-Technology) Fit untuk mengevaluasi Sistem
Informasi Kesehatan dengan menggabungkan model DeLone dan McLean, model
UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) dan disesuaikan
dengan TTF (Task Technology Fit) model. Hasil penelitian ini adalah bahwa kerangka
evaluasi mampu menjelaskan penggunaan dan penerimaan pengguna lebih baik
dibandingkan penelitian-penelitian sebelumnya tanpa mengabaikan faktor teknologi
dan organisasi.
Menggunakan metode HOT Fit, hasil penelitian Bayu et al. (2013) menyatakan
bahwa keberhasilan penerapan SIMRS (Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit)
di RS PKU Muhammadiyah Sruweng dipengaruhi oleh adanya dukungan dan
dorongan dari pihak manajerial kepada para pengguna SIMRS serta tersedianya
kondisi fasilitas yang memadai di lingkungan Rumah Sakit.
Yusof et al. (2013), khusus menggunakan Model HOT (Human-OrganizationTechnology) Fit untuk mengevaluasi efektivitas atau keberhasilan aplikasi Electronic
Pemerintahan Malaysia, yaitu Monitoring System Project (PMS). Hasil penelitian
menunjukkan bahwa model HOT-fit dapat diterapkan untuk mengevaluasi proyekproyek pemerintahan dan sistem informasi umum secara ketat, sistematis dan
terstruktur. Model aplikasi yang fleksibel dapat memberikan gambaran yang
komprehensif tentang faktor manusia, organisasi dan teknologi serta kesesuaian di
antara ketiga faktor tersebut.
Masih menggunakan model HOT Fit, Poluan et al. (2014), dalam penelitian-nya
menunjukkan
bahwa
hubungan antara
variabel
Human,
Organization,
dan
Technology mempunyai hubungan yang cukup kuat dan positif yang saling
mempengaruhi satu dengan yang lain serta ketiganya mempunyai hubungan yang kuat
dan searah terhadap Net Benefit dari sistem.
Demikian juga dengan Murnita (2014) menggunakan model HOT Fit dalam
penelitiannya menyatakan bahwa kinerja SIM farmasi dikategorikan baik hanya dari
aspek technology sedangkan dari aspek human dan organization dikategorikan kurang
baik. Dari hal tersebutlah yang menyebabkan belum terpenuhinya kebutuhan
keakuratan dan kecepatan penyediaan informasi.
Dengan beragamnya penelitian yang sudah dilakukan menggunakan model HOT
Fit dan memperoleh hasil yang berbeda-beda dalam evaluasi implementasi sistem
informasi, maka peneliti mengembangkan model HOT Fit untuk mengukur tingkat
keberhasilan sistem informasi akademik menggunakan neural network.
Yusof et al. (2006) menyatakan bahwa model HOT Fit menempatkan komponen
penting dalam sistem informasi yakni Manusia (Human), Organisasi (Organization)
dan Teknologi (Technology) dan kesesuaian hubungan di antaranya. Dari beberapa
hasil penelitian yang telah dilakukan, maka model yang dipakai pada penelitian ini
merupakan replikasi model penelitian yang telah dilakukan oleh Yusof et al. (2013),
sehingga terdapat empat variabel dari evaluasi implementasi sistem informasi yang
akan dilakukan, yaitu :
a.
Manajemen Puncak (Top Management)
b.
Manusia (Human) difokuskan pada Pengguna (User)
c.
Teknologi (Technology)
d.
Organisasi (Organization)
Peranan manajemen puncak mengandung banyak variabel didalamnya. Terdapat
tiga variabel dari peranan manajemen puncak yang diuji terhadap kesuksesan
implementasi sistem informasi, yaitu (Tripalguna, 2012) :
a.
Dukungan manajemen puncak (Support)
b.
Partisipasi atau keikutsertaan manajemen puncak (involvement)
c.
Komitmen manajemen puncak (commitment)
Menggunakan
Model
TUTO
(Top
Management-User-Technology-
Organization), diharapkan evaluasi yang dilakukan terhadap implementasi sistem
informasi akademik akan lebih kompleks dan akurat. Sistem informasi akademik
yang akan dikaji menggunakan regresi linier dan Neural Network (Jaringan Syaraf
Tiruan) dengan metode feedforward backpropagation.
Penelitian
menggunakan
neural
network
dengan
metode
feedforward
backpropagation juga telah banyak dilakukan. Penelitian Abdullah et al. (2010),
menyatakan bahwa hasil simulasi dan percobaan membuktikan bahwa tingkat
ketelitian pengenalan pola tergantung pada jumlah epoch yang digunakan serta
setting learning ratenya. Algoritma feedforward backpropagation telah terbukti
dapat digunakan untuk pengenalan pola sidik jari dan memiliki error recognition
yang sangat kecil.
Febrina et al. (2013) hasil penelitiannya mengatakan bahwa menggunakan
jaringan multi layer feedforward diperoleh nilai MAPE pengujian data sebesar
5,7134% yang artinya tingkat akurasi termasuk sangat baik karena dibawah 10%
sehingga menunjukkan verifikasi data antara data aktual dengan JST tidak ada
perbedaan
yang signifikan. Demikian juga hasil penelitian Tanjung (2015)
mengatakan bahwa pengujian jaringan saraf dilakukan dengan memasukkan data
pelatihan dan pengujian diperoleh hasil pengujian sampai 100% sesuai dengan target
yang di inginkan.
Regresi linier digunakan untuk mengetahui hubungan antara satu variabel bebas
dengan variabel terikat dan nilai masing-masing yang dihasilkan akan menjadi bobot
dalam arsitektur multilayer neural network (arsitektur layar jamak) yang akan
digunakan. Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan sistem adaptif yang dapat
mengubah strukturnya untuk memecahkan masalah berdasarkan informasi eksternal
maupun internal yang mengalir melalui jaringan tersebut. JST dapat digunakan untuk
memodelkan hubungan yang kompleks antara input dan output untuk menemukan
pola-pola pada data. Secara sederhana, JST adalah sebuah alat pemodelan data
statistik nonlinier. Dalam JST apabila dimasukkan informasi baru yang belum pernah
dipelajari, maka JST itu masih akan tetap dapat memberikan tanggapan yang baik,
memberikan keluaran yang paling mendekati.
1.2
Rumusan Masalah
Hal-hal yang akan dikaji dari penelitian ini adalah variabel manajemen puncak,
pengguna, teknologi dan organisasi yang mana belum diketahui dapat bekerja secara
optimum berhubungan dengan variabel layanan sistem informasi akademik.
Berkenaan dengan hal itu, beberapa pertanyaan yang perlu diperhatikan ialah sebagai
berikut :
a.
Bagaimana hubungan antara manajemen puncak dengan layanan sistem informasi
akademik, pengguna dengan layanan sistem informasi akademik, teknologi
dengan layanan sistem informasi akademik dan organisasi dengan layanan sistem
informasi akademik
b.
Bagaimana mengukur keberhasilan implementasi sistem informasi akademik
dinilai dari layanan sistem informasi akademik, dilihat dari variabel keberhasilan
manajemen puncak (top management), pengguna (user), teknologi (technology),
dan organisasi (organization) dengan pengujian terhadap variabel-variabel
menggunakan uji validitas, uji reliabilitas dan uji regresi
c.
Bagaimana mengukur tingkat kelayakan implementasi sistem informasi akademik
tersebut
menggunakan
neural
network
dengan
metode
feedforward
backpropagation.
1.3
Batasan Masalah
Dalam mengevaluasi implementasi sistem informasi akademik, maka peneliti
membuat batasan masalah yang akan dibahas pada :
a.
Manajemen Puncak (top management) yang diharapkan memberikan dukungan,
partisipasi dan komitmen
b.
Pengguna (user) yang akan diteliti adalah beberapa mahasiswa dalam sebuah
institusi perguruan tinggi yang aktif pada tahun ajaran 2014/2015 semester genap
c.
Teknologi (technology) yang akan diteliti adalah sebuah sistem informasi
akademik yang telah diimplementasi hingga tahun ajaran 2014/2015 semester
genap
d.
Organisasi (organization) yang akan diteliti adalah sebuah institusi perguruan
tinggi swasta
e.
Digunakan neural network dengan metode feedforward backpropagation untuk
mengukur tingkat kelayakan implementasi sistem informasi akademik.
1.4
Tujuan Penelitian
Menjawab pertanyaan pada rumusan masalah, maka tujuan dalam penelitian ini
adalah:
a.
Mengetahui hubungan antara manajemen puncak dengan layanan sistem
informasi akademik, pengguna dengan layanan sistem informasi akademik,
teknologi dengan layanan sistem informasi akademik dan organisasi dengan
layanan sistem informasi akademik
b.
Mengukur keberhasilan implementasi sistem informasi akademik dinilai dari
layanan sistem informasi akademik, dilihat dari variabel keberhasilan manajemen
puncak (top management), pengguna (user), teknologi (technology), organisasi
(organization) dengan pengujian terhadap variabel-variabel menggunakan uji
validitas, uji reliabilitas dan uji regresi
c.
Mengukur tingkat kelayakan implementasi sistem informasi akademik tersebut
menggunakan neural network dengan metode feedforward backpropagation.
1.5
Manfaat Penelitian
Dengan tercapainya tujuan dari penelitian ini, maka manfaat yang diperoleh adalah :
a.
Dari keempat faktor antara manajemen puncak (top management), pengguna
(user), teknologi (technology), organisasi (organization) dapat diketahui faktor
mana yang lebih berpengaruh terhadap implementasi sistem informasi akademik
b.
Mengetahui tingkat keberhasilan implementasi sistem informasi akademik yang
dinilai dari layanan sistem informasi akademik, dilihat dari variabel keberhasilan
manajemen puncak (top management), pengguna (user), teknologi (technology),
organisasi
(organization)
dengan
pengujian
terhadap
variabel-variabel
menggunakan uji validitas, uji reliabilitas dan uji regresi
c.
Mengetahui tingkat kelayakan implementasi sistem informasi akademik tersebut
menggunakan neural network dengan metode feedforward backpropagation.
PENDAHULUAN
1.1
Latar Belakang Masalah
Sistem pendidikan yang digunakan hingga saat ini sudah banyak memanfaatkan
sistem informasi guna meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam pelayanan di
bidang pendidikan. Keberhasilan suatu sistem informasi ialah apabila sudah dapat
memenuhi segala kebutuhan pengguna dan untuk mengetahui tingkat keberhasilan
sistem informasi tersebut perlu dilakukan suatu evaluasi.
Secara umum istilah evaluasi dapat diartikan suatu proses pemberian
pertimbangan mengenai nilai dan arti sesuatu yang dipertimbangkan. Sesuatu tersebut
dapat berupa orang, benda, kegiatan, keadaan, atau suatu kesatuan/kelompok tertentu.
Proses evaluasi selalu mengandung judgement (penilaian/penentuan) yang didasarkan
oleh kriteria tertentu. Kriteria dapat ditentukan oleh evaluator sendiri atau dari
pemberi tugas (Roswati, 2008).
Evaluasi suatu sistem informasi adalah suatu usaha nyata untuk mengetahui
kondisi sebenarnya suatu penyelenggaraan sistem informasi. Dengan evaluasi
tersebut, capaian kegiatan penyelenggaraan suatu sistem informasi dapat diketahui dan
tindakan lebih lanjut dapat direncanakan untuk memperbaiki kinerja penerapannya.
Dalam mengevaluasi penerapan suatu sistem informasi perlu dilakukan penelitian
untuk mengukur keberhasilan dari penerapan/implementasi sistem informasi tersebut.
Telah banyak dilakukan penelitian terhadap evaluasi implementasi sistem
informasi menggunakan metode HOT (Human Organization Technology) Fit. Hasil
penelitian yang dilakukan oleh Sari (2010) menyatakan bahwa komponen
organization dinilai masih kurang baik. Kekurangan organisasi karena tidak adanya
persaingan antar puskesmas dalam implementasi SIMPUS (Sistem Informasi
Manajemen Puskesmas) dan tidak dapatnya sistem dipakai untuk berkomunikasi
dengan lingkungan luar. Komponen teknologi sudah dinilai baik dalam mendukung
implementasi SIMPUS. Namun masih ada kekurangan yaitu sistem kurang fleksibel
mengikuti perubahan pengguna dan informasi yang dihasilkan SIMPUS kurang
akurat.
Penelitian yang dilakukan oleh Subagiyo (2011), mengembangkan kerangka
evaluasi HOT (Human-Organization-Technology) Fit untuk mengevaluasi Sistem
Informasi Kesehatan dengan menggabungkan model DeLone dan McLean, model
UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) dan disesuaikan
dengan TTF (Task Technology Fit) model. Hasil penelitian ini adalah bahwa kerangka
evaluasi mampu menjelaskan penggunaan dan penerimaan pengguna lebih baik
dibandingkan penelitian-penelitian sebelumnya tanpa mengabaikan faktor teknologi
dan organisasi.
Menggunakan metode HOT Fit, hasil penelitian Bayu et al. (2013) menyatakan
bahwa keberhasilan penerapan SIMRS (Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit)
di RS PKU Muhammadiyah Sruweng dipengaruhi oleh adanya dukungan dan
dorongan dari pihak manajerial kepada para pengguna SIMRS serta tersedianya
kondisi fasilitas yang memadai di lingkungan Rumah Sakit.
Yusof et al. (2013), khusus menggunakan Model HOT (Human-OrganizationTechnology) Fit untuk mengevaluasi efektivitas atau keberhasilan aplikasi Electronic
Pemerintahan Malaysia, yaitu Monitoring System Project (PMS). Hasil penelitian
menunjukkan bahwa model HOT-fit dapat diterapkan untuk mengevaluasi proyekproyek pemerintahan dan sistem informasi umum secara ketat, sistematis dan
terstruktur. Model aplikasi yang fleksibel dapat memberikan gambaran yang
komprehensif tentang faktor manusia, organisasi dan teknologi serta kesesuaian di
antara ketiga faktor tersebut.
Masih menggunakan model HOT Fit, Poluan et al. (2014), dalam penelitian-nya
menunjukkan
bahwa
hubungan antara
variabel
Human,
Organization,
dan
Technology mempunyai hubungan yang cukup kuat dan positif yang saling
mempengaruhi satu dengan yang lain serta ketiganya mempunyai hubungan yang kuat
dan searah terhadap Net Benefit dari sistem.
Demikian juga dengan Murnita (2014) menggunakan model HOT Fit dalam
penelitiannya menyatakan bahwa kinerja SIM farmasi dikategorikan baik hanya dari
aspek technology sedangkan dari aspek human dan organization dikategorikan kurang
baik. Dari hal tersebutlah yang menyebabkan belum terpenuhinya kebutuhan
keakuratan dan kecepatan penyediaan informasi.
Dengan beragamnya penelitian yang sudah dilakukan menggunakan model HOT
Fit dan memperoleh hasil yang berbeda-beda dalam evaluasi implementasi sistem
informasi, maka peneliti mengembangkan model HOT Fit untuk mengukur tingkat
keberhasilan sistem informasi akademik menggunakan neural network.
Yusof et al. (2006) menyatakan bahwa model HOT Fit menempatkan komponen
penting dalam sistem informasi yakni Manusia (Human), Organisasi (Organization)
dan Teknologi (Technology) dan kesesuaian hubungan di antaranya. Dari beberapa
hasil penelitian yang telah dilakukan, maka model yang dipakai pada penelitian ini
merupakan replikasi model penelitian yang telah dilakukan oleh Yusof et al. (2013),
sehingga terdapat empat variabel dari evaluasi implementasi sistem informasi yang
akan dilakukan, yaitu :
a.
Manajemen Puncak (Top Management)
b.
Manusia (Human) difokuskan pada Pengguna (User)
c.
Teknologi (Technology)
d.
Organisasi (Organization)
Peranan manajemen puncak mengandung banyak variabel didalamnya. Terdapat
tiga variabel dari peranan manajemen puncak yang diuji terhadap kesuksesan
implementasi sistem informasi, yaitu (Tripalguna, 2012) :
a.
Dukungan manajemen puncak (Support)
b.
Partisipasi atau keikutsertaan manajemen puncak (involvement)
c.
Komitmen manajemen puncak (commitment)
Menggunakan
Model
TUTO
(Top
Management-User-Technology-
Organization), diharapkan evaluasi yang dilakukan terhadap implementasi sistem
informasi akademik akan lebih kompleks dan akurat. Sistem informasi akademik
yang akan dikaji menggunakan regresi linier dan Neural Network (Jaringan Syaraf
Tiruan) dengan metode feedforward backpropagation.
Penelitian
menggunakan
neural
network
dengan
metode
feedforward
backpropagation juga telah banyak dilakukan. Penelitian Abdullah et al. (2010),
menyatakan bahwa hasil simulasi dan percobaan membuktikan bahwa tingkat
ketelitian pengenalan pola tergantung pada jumlah epoch yang digunakan serta
setting learning ratenya. Algoritma feedforward backpropagation telah terbukti
dapat digunakan untuk pengenalan pola sidik jari dan memiliki error recognition
yang sangat kecil.
Febrina et al. (2013) hasil penelitiannya mengatakan bahwa menggunakan
jaringan multi layer feedforward diperoleh nilai MAPE pengujian data sebesar
5,7134% yang artinya tingkat akurasi termasuk sangat baik karena dibawah 10%
sehingga menunjukkan verifikasi data antara data aktual dengan JST tidak ada
perbedaan
yang signifikan. Demikian juga hasil penelitian Tanjung (2015)
mengatakan bahwa pengujian jaringan saraf dilakukan dengan memasukkan data
pelatihan dan pengujian diperoleh hasil pengujian sampai 100% sesuai dengan target
yang di inginkan.
Regresi linier digunakan untuk mengetahui hubungan antara satu variabel bebas
dengan variabel terikat dan nilai masing-masing yang dihasilkan akan menjadi bobot
dalam arsitektur multilayer neural network (arsitektur layar jamak) yang akan
digunakan. Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan sistem adaptif yang dapat
mengubah strukturnya untuk memecahkan masalah berdasarkan informasi eksternal
maupun internal yang mengalir melalui jaringan tersebut. JST dapat digunakan untuk
memodelkan hubungan yang kompleks antara input dan output untuk menemukan
pola-pola pada data. Secara sederhana, JST adalah sebuah alat pemodelan data
statistik nonlinier. Dalam JST apabila dimasukkan informasi baru yang belum pernah
dipelajari, maka JST itu masih akan tetap dapat memberikan tanggapan yang baik,
memberikan keluaran yang paling mendekati.
1.2
Rumusan Masalah
Hal-hal yang akan dikaji dari penelitian ini adalah variabel manajemen puncak,
pengguna, teknologi dan organisasi yang mana belum diketahui dapat bekerja secara
optimum berhubungan dengan variabel layanan sistem informasi akademik.
Berkenaan dengan hal itu, beberapa pertanyaan yang perlu diperhatikan ialah sebagai
berikut :
a.
Bagaimana hubungan antara manajemen puncak dengan layanan sistem informasi
akademik, pengguna dengan layanan sistem informasi akademik, teknologi
dengan layanan sistem informasi akademik dan organisasi dengan layanan sistem
informasi akademik
b.
Bagaimana mengukur keberhasilan implementasi sistem informasi akademik
dinilai dari layanan sistem informasi akademik, dilihat dari variabel keberhasilan
manajemen puncak (top management), pengguna (user), teknologi (technology),
dan organisasi (organization) dengan pengujian terhadap variabel-variabel
menggunakan uji validitas, uji reliabilitas dan uji regresi
c.
Bagaimana mengukur tingkat kelayakan implementasi sistem informasi akademik
tersebut
menggunakan
neural
network
dengan
metode
feedforward
backpropagation.
1.3
Batasan Masalah
Dalam mengevaluasi implementasi sistem informasi akademik, maka peneliti
membuat batasan masalah yang akan dibahas pada :
a.
Manajemen Puncak (top management) yang diharapkan memberikan dukungan,
partisipasi dan komitmen
b.
Pengguna (user) yang akan diteliti adalah beberapa mahasiswa dalam sebuah
institusi perguruan tinggi yang aktif pada tahun ajaran 2014/2015 semester genap
c.
Teknologi (technology) yang akan diteliti adalah sebuah sistem informasi
akademik yang telah diimplementasi hingga tahun ajaran 2014/2015 semester
genap
d.
Organisasi (organization) yang akan diteliti adalah sebuah institusi perguruan
tinggi swasta
e.
Digunakan neural network dengan metode feedforward backpropagation untuk
mengukur tingkat kelayakan implementasi sistem informasi akademik.
1.4
Tujuan Penelitian
Menjawab pertanyaan pada rumusan masalah, maka tujuan dalam penelitian ini
adalah:
a.
Mengetahui hubungan antara manajemen puncak dengan layanan sistem
informasi akademik, pengguna dengan layanan sistem informasi akademik,
teknologi dengan layanan sistem informasi akademik dan organisasi dengan
layanan sistem informasi akademik
b.
Mengukur keberhasilan implementasi sistem informasi akademik dinilai dari
layanan sistem informasi akademik, dilihat dari variabel keberhasilan manajemen
puncak (top management), pengguna (user), teknologi (technology), organisasi
(organization) dengan pengujian terhadap variabel-variabel menggunakan uji
validitas, uji reliabilitas dan uji regresi
c.
Mengukur tingkat kelayakan implementasi sistem informasi akademik tersebut
menggunakan neural network dengan metode feedforward backpropagation.
1.5
Manfaat Penelitian
Dengan tercapainya tujuan dari penelitian ini, maka manfaat yang diperoleh adalah :
a.
Dari keempat faktor antara manajemen puncak (top management), pengguna
(user), teknologi (technology), organisasi (organization) dapat diketahui faktor
mana yang lebih berpengaruh terhadap implementasi sistem informasi akademik
b.
Mengetahui tingkat keberhasilan implementasi sistem informasi akademik yang
dinilai dari layanan sistem informasi akademik, dilihat dari variabel keberhasilan
manajemen puncak (top management), pengguna (user), teknologi (technology),
organisasi
(organization)
dengan
pengujian
terhadap
variabel-variabel
menggunakan uji validitas, uji reliabilitas dan uji regresi
c.
Mengetahui tingkat kelayakan implementasi sistem informasi akademik tersebut
menggunakan neural network dengan metode feedforward backpropagation.