The Model HOT-Fit dalam Evaluasi INLISLite untuk Meningkatkan Layanan Informasi Perpustakaan Daerah

Cahya Tri Wulan; Rada Rada; Erwin Erwin

doi:10.31004/riggs.v5i2.11446

Authors

Cahya Tri Wulan ISB Atma Luhur Pangkal Pinang
Rada Rada ISB Atma Luhur Pangkalpinang
Erwin Erwin ISB Atma Luhur Pangkalpinang

DOI:

https://doi.org/10.31004/riggs.v5i2.11446

Keywords:

INLISLite, Integrated Library System, HOT-Fit, Sistem Informasi Perpustakaan, Perpustakaan Daerah

Abstract

Transformasi digital pada sektor perpustakaan merupakan bagian penting dari upaya peningkatan kualitas layanan informasi publik melalui pemanfaatan teknologi informasi. Salah satu bentuk implementasi transformasi digital tersebut adalah penggunaan Integrated Library System (INLISLite) sebagai sistem otomasi perpustakaan yang dikembangkan oleh Perpustakaan Nasional Republik Indonesia. Meskipun telah banyak diimplementasikan pada perpustakaan daerah, keberhasilan pemanfaatan INLISLite tidak hanya ditentukan oleh kualitas teknologi, tetapi juga dipengaruhi oleh kesiapan sumber daya manusia dan dukungan organisasi. Oleh karena itu, diperlukan suatu evaluasi yang komprehensif untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi keberhasilan implementasi sistem tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh Human, Organization, dan Technology terhadap Net Benefits implementasi aplikasi INLISLite pada perpustakaan daerah dengan menggunakan model Human-Organization-Technology Fit (HOT-Fit). Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan desain explanatory survey. Data dikumpulkan melalui penyebaran kuesioner kepada pengguna internal aplikasi INLISLite pada perpustakaan daerah. Instrumen penelitian disusun berdasarkan indikator pada setiap konstruk HOT-Fit dan diukur menggunakan skala Likert lima tingkat. Analisis data dilakukan menggunakan metode Structural Equation Modeling–Partial Least Squares (SEM-PLS) melalui tahapan evaluasi model pengukuran (outer model), evaluasi model struktural (inner model), serta pengujian hipotesis. Penelitian ini diharapkan menghasilkan model empiris yang menjelaskan pengaruh komponen manusia, organisasi, dan teknologi terhadap manfaat implementasi INLISLite. Hasil penelitian diharapkan memberikan kontribusi teoritis dalam pengembangan model HOT-Fit pada konteks sistem otomasi perpustakaan serta memberikan rekomendasi praktis bagi pengelola perpustakaan dan pemerintah daerah dalam meningkatkan efektivitas implementasi sistem informasi guna mendukung kualitas layanan informasi publik yang lebih efektif, efisien, dan berkelanjutan.

Downloads

Download data is not yet available.

References

[1] International Federation of Library Associations and Institutions (IFLA), IFLA Trend Report Update, The Hague, Netherlands, 2021.

[2] UNESCO, Recommendation on Open Science, Paris: UNESCO, 2021.

[3] Republik Indonesia, Undang-Undang Nomor 43 Tahun 2007 tentang Perpustakaan, Jakarta, 2007.

[4] Republik Indonesia, Peraturan Presiden Republik Indonesia Nomor 95 Tahun 2018 tentang Sistem Pemerintahan Berbasis Elektronik, Jakarta, 2018.

[5] William H. DeLone and Ephraim R. McLean, "The DeLone and McLean Model of Information Systems Success: A Ten-Year Update," Journal of Management Information Systems, vol. 19, no. 4, pp. 9–30, 2003.

[6] Perpustakaan Nasional Republik Indonesia, Pedoman Implementasi INLISLite Versi Terbaru, Jakarta, Perpusnas RI.

[7] Mohamad K. Yusof, R. J. Paul, and L. K. Stergioulas, "Towards a Framework for Health Information Systems Evaluation," International Journal of Medical Informatics, vol. 77, no. 6, pp. 386–398, 2008.

[8] John W. Creswell and J. David Creswell, Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches, 6th ed. Thousand Oaks, CA: SAGE Publications, 2023.

[9] Uma Sekaran and Roger Bougie, Research Methods for Business: A Skill-Building Approach, 9th ed. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2023.

[10] Alan Bryman, Social Research Methods, 6th ed. Oxford: Oxford University Press, 2021.

[11] W. Lawrence Neuman, Social Research Methods: Qualitative and Quantitative Approaches, 8th ed. New York: Pearson, 2021.

[12] Rensis Likert, "A Technique for the Measurement of Attitudes," Archives of Psychology, vol. 22, no. 140, pp. 1–55, 1932.

[13] Joseph F. Hair Jr., G. Tomas M. Hult, Christian M. Ringle, and Marko Sarstedt, A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), 3rd ed. Thousand Oaks, CA: SAGE Publications, 2022.

[14] Christian M. Ringle, Sven Wende, and Jan-Michael Becker, SmartPLS 4 User Manual, SmartPLS GmbH, 2024.

[15] Mohamad K. Yusof, R. J. Paul, and L. K. Stergioulas, "Towards a Framework for Health Information Systems Evaluation," International Journal of Medical Informatics, vol. 77, no. 6, pp. 386–398, 2008.

[16] John W. Creswell and J. David Creswell, Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches, 6th ed. Thousand Oaks, CA: SAGE Publications, 2023.

[17] Uma Sekaran and Roger Bougie, Research Methods for Business: A Skill-Building Approach, 9th ed. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2023.

[18] Robert F. DeVellis and Thorsten D. Voss, Scale Development: Theory and Applications, 5th ed. Thousand Oaks, CA: SAGE Publications, 2021.

[19] Joseph F. Hair Jr., Christian M. Ringle, and Marko Sarstedt, Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) Using R, Cham: Springer, 2022.

[20] Joseph F. Hair Jr., G. Tomas M. Hult, Christian M. Ringle, and Marko Sarstedt, A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), 3rd ed. Thousand Oaks, CA: SAGE Publications, 2022.

[21] Christian M. Ringle, Sven Wende, and Jan-Michael Becker, SmartPLS 4 User Manual. Oststeinbek, Germany: SmartPLS GmbH, 2024.