D. HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN
2. Hasil Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif bertujuan untuk mengetahui berapa banyak distribusi frekuensi jawaban responden terhadap pernyataan dari setiap indikator pada masing-masing variabel yaitu Pengalaman, kerumitan ,Persepsi Kegunaan, Persepsi kemudahan penggunaan, Niat untuk menggunakan, Penggunan secara nyata. Deskripsi jawaban dari responden pada setiap variabel dijabarkan sebagai berikut:
Tabel 5. Jawaban Responden
Rata – Rata 3.922
Berdasarkan tabel diatas dapat di ketahui pada variabel pengalaman terdapat beberapa indikator yang menghasilkan nilai rata rata sebesar 3,887 yang bisa di kategorikan memiliki hasil yang baik. Indikator Lama waktu atau masa kerja yang telah ditempuh menghasilkan nilai rata-rata tertinggi yaitu sebesar 3,967, dengan ini bisa di jelaskan bahwa keterampilan para pengguna menjadi faktor yang terpenting dalam menentukan pengalaman seseorang dalam bekerja. Sementara itu indikator tingkat pengetahuan pengguna mendapatkan nilai rata-rata terendah yaitu sebesar 3,907. Dari hasil itu bisa di simpulkan bahwa tingkat pengetahuan para pengguna tidak cukup untuk dapat menyelesaikan pekerjaan dengan baik.
Variabel Kerumitan menghasilkan nilai rata – rata sebesar 3,937 yang berarti bisa di katergorikan memiliki nilai yang baik. Indikator kerusakan computer (error system) menghasilkan nilai rata – rata tertinggi yaitu sebesar 4,227 dengan ini dapat dijelaskan bahwa para pengguna aplikasi sering mengalami kesulitan dalam mengoperasikan aplikasi ketika terjadi error system. Indikator rentan kehilangan data menghasilkan nilai terendah pada variabel kerumitan yaitu sebesar 3,813 dengan itu dapat di simpulkan bahwa rentan kehilangan data mungkin saja menjadi kesulitan tersendiri bagi para pekerja akan tetapi indikator yang lainnya pada variabel kerumitan bisa jadi permasalahan yang terlebih dahulu terjadi sebelum kehilangan data.
Variabel persepsi kegunaan menghasilkan nilai rata-rata sebesar 3,922 yang berarti bisa di katergorikan memiliki nilai yang baik. Pada indikator penggunaan teknologi mampu meningkatkan kinerja individu menghasilkan nilai rata-rata tertinggi yaitu 4,220 dengan itu dapat dijelaskan bahwa kemampuan seseorang dalam mengunakan teknologi bisa membantu menyelesaikan pekerjaan dengan mudah. Indikator Penggunaan teknologi mampu meningkatkan efektifitas kinerja individu menghasilkan nilai rata-rata terendah yaitu sebesar 3,820 dengan ini dapat dijelaskan bahwa tingkat penggunaan teknologi tidak sepenuhnya mampu meningkatkan keefektifan kinerja seseorang hal ini bisa terjadi di karenakan meskipun tingkat kemampuan menggunakan teknologi seseorang sangat baik tetapi sistem teknologi itu sendiri masih kurang baik atau masih belum stabil maka akan berpengaruh terhadap keefektifan kinerja seseorang.
Variabel persepsi kemudahan penggunaan menghasilkan nilai rata-rata sebesar 3,905 yang berarti bisa di katergorikan memiliki nilai yang baik. Pada indikator Sistem mudah digunakan menghasilkan nilai rata-rata tertinggi yaitu sebesar 4,093 dengan ini dapat dijelaskan bahwa ketika sebuah teknologi mudah untuk di gunakan maka pengguna akan lebih optimal dan efektif dalam mengoperasikannya. Indikator tidak dibutuhkan banyak usaha untuk berinteraksi dengan teknologi tersebut menghasilkan nilai rata-rata sebesar 3,753 dengan ini dapat dijelaskan bahwa dalam menggunakan sebuah
teknologi diperlukan banyak usaha dan rutin dalam berinteraksi dengan teknologi tersebut.
Variabel niat untuk menggunakan menghasilkan nilai rata-rata sebesar 3,816 yang berarti bisa di katergorikan memiliki nilai yang baik. Indikator selalu mencoba menggunakan menghasilkan nilai rata-rata terbesar yaitu sebanyak 3,867 dengan itu dapat dijelaskan bahwasemakin sering pengguna mencoba mengoperasikan sebuah teknologi maka akan memudahkan pengguna untuk beradaptasi dalam menggunakannya. Indikator berlanjut dimasa yang akan datang menghasilkan nilai rata-rata terkecil yaitu sebesar 4,00 yang berarti dapat di simpulkan bahwa sebuah teknologi yang sekarang digunakan mungkin saja sangat berpengaruh dan bermanfaat pada saat ini, akan tetapi di masa yang akan datang bisa saja terjadi regenerasi dari teknologi tersebut.
Variabel Penggunaan secara nyata menghasilkan nilai rata-rata sebesar 3,827 yang berarti bisa di katergorikan memiliki nilai yang baik. Indikator Penggunaan teknologi sesungguhnya dalam praktek (actual technology use) menghasilkan nilai rata-rata terbesar yaitu sebesar 3,833 hal ini berarti penggunaan teknologi secara nyata mampu membuktikan bisa meningkatkan produktifitas kinerja seseorang. Sedangkan indikator Frekuensi dan durasi waktu penggunaan terhadap TIK menghasilkan nilai 3,820. Dari hasil tersebut dapat dijelaskan bahwa tingkat frekuensi dan durasi seseorang dalam menggunakan sebuah teknologi tidk bisa menjadi acuan bahwa pengguna itu dapat mengoptimalkan teknologi tersebut secara nyata.
Tabel 6. Hasil Evaluasi Convergent Validity Variabel Indikator Outer loading Keterangan
Pengalaman (Experience)
X1.1 0,857 Valid
X1.2 0,767 Valid
X1.3 0,835 Valid
X1.4 0,734 Valid
Kerumitan (Complexity)
X2.1 0,805 Valid
X2.2 0,871 Valid
X2.3 0,847 Valid
X2.4 0,793 Valid
X2.5 0,726 Valid
Berdasarkan tabel di atas menunjukkan hasil uji convergent validity bahwa semua indikator memiliki nilai outer loading ≥ 0,5 yang berarti bahwa semua indikator pada variabel Pengalaman, kerumitan, Persepsi Kegunaan, Persepsi kemudahan penggunaan, Niat untuk menggunakan,Penggunan secara nyata dinyatakan valid untuk mengukur variabelnya.
Hasil Evaluasi Discriminant Validity
Nilai dricriminant validity berdasarkan hasil pengujian average varian extracted dapat dilihat pada tabel 6 berikut:
Tabel 7. Hasil evaluasi Dicriminant Validity
Variabel
Average Varian
Extracted (AVE) Keterangan
Pengalaman (Experience) 0,800 Valid
Kerumitan (Complexity) 0,810 Valid
Persepsi Kegunaan (Perceived
Usefulness) 0,833 Valid
Persepsi Kemudahan Penggunaan
(Perceived Ease Of Use) 0,749 Valid
Niat Untuk Menggunakan
(Behavioral Intention to Use) 0,824 Valid
Penggunaan secara nyata (Actual
Use) 0,897 Valid
Tabel di atas menunjukkan bahwa nilai dicriminant validity pada Pengalaman kerumitan, Persepsi Kegunaan, Persepsi kemudahan
penggunaan, Niat untuk menggunakan dan Penggunan secara nyata masing-masing variabel memiliki nilai average varian extracted (AVE) ≥ 0,5 sehingga model dalam penelitian ini dinyatakan setiap variabel memiliki nilai dicriminant validity yang baik dan valid dalam melakukan pengukuran.
Hasil pengujian reliability dapat dilihat berdasarkan nilai composite reliability dan cronbach’s alpha pada tabel 13 berikut
Tabel 8. Hasil Evaluasi Composite Reliability dan Cronbach’s Alpha Variabel Composite Reliability Cronbach's Alpha
Pengalaman (Experience) 0,876 0,811
Kerumitan (Complexity) 0,905 0,868
Persepsi Kegunaan
(Perceived Usefulness) 0,901 0,853
Persepsi Kemudahan Penggunaan (Perceived
Ease Of Use) 0,836 0,742
Niat Untuk Menggunakan (Behavioral Intention to
Use) 0,864 0,763
Penggunaan secara nyata
(Actual Use) 0,892 0,762
Berdasarkan tabel 13 di atas dapat diketahui bahwa semua variabel dalam penelitian ini memiliki nilai composite reliability dan cronbach’s alpha ≥ 0,5 yang berarti bahwa semua variabel tersebut memiliki nilai reliabilitas yang baik dan reliabel untuk melanjutkan pengukuran.
a. Hasil Analisis Inner Model
Analisis inner model digunakan untuk melakukan pengujian terhadap hubungan antara konstruk laten atau dengan kata lain analisis inner model digunakan untuk mengukur tingkat ketepatan model penelitian secarakeseluruhan dengan dibentuk melalui beberapa konstruk beserta indikator-indikatornya.
1) Hasil Koefisien Determinasi (R2) atau Besarnya Kontribusi Variabel Laten Eksogen Terhadap Variabel Laten Endogen
R-square menunjukkan kemampuan konstruk eksogen dalam menjelaskan variailitas kontruk endoegn dan juga menunjukkan kuat atau lemahnya suatu model penelitian. Hasil nilai R-square dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel 14 berikut:
Tabel 9. Hasil Koefisien Determinasi (R2)
N
Nilai koefisien determinasi atau R-square dari variabel Persepsi Kegunaan sebesar 0,974 yang berarti mampu menejelaskan sebesar 97,4%
dan sisanya sebesar 2,6% di jelaskan pada variabel di luar penelitian ini.
Untuk selanjutnya pada variabel Persepsi Kemudahan Penggunaan menghasilkan nilai sebesar 0,795 yang berarti bahwa variabel Persepsi Kemudahan Penggunaan mampu menjelaskan sebesar 79,5% dan sisanya sebesar 20,5% di jelaskan pada variabel lain di luar penelitian ini.
Variabel Niat untuk menggunakan menghasilkan nilai 0,553 yang berarti mampu menjelaskan sebesar 55,3% dan sisanya sebesar 44,7% di jelaskan variabel lain di luar penelitian ini. Dan Penggunaan secara nyata menghasilkan nilai sebesar 0,531 yang berarti bahwa variabel Penggunaan secara nyata mampu menjelaskan sebesar 53,1% dan sisanya sebesar 46,9%
di jelaskan variabel lain di luar penelitian ini.
Koefisien determinasi total atau Q-square adalah sebuah alat pengukur seberapa baik observasi yang dilakukan dapat memberikan hasil
Variabel Nilai R Square
Persepsi Kegunaan (Perceived
Usefulness) 0,974
Persepsi Kemudahan Penggunaan
(Perceived Ease Of Use) 0,795
Niat Untuk Menggunakan
(Behavioral Intention to Use) 0,553
Penggunaan secara nyata (Actual
Use) 0,531
terhadap model penelitian. Rumus untuk menghitung dan mencari koefisien determinasi total atau Q-square (Q2) sebagai berikut:
Q2 = 1- (1-R21) (1-R22) Hasil perhitungan berdasarkan rumus di atas adalah:
Q2 = 1 – (1 - 0,974) (1 – 0,795) (1-0,553) (1-0,531)
= 1 – (0,026) (0,205) (0,447) (0,469)
= 1 – 0,0011
= 0,9989
Hasil perhitungan di atas dapat disimpulkan bahwa nilai koefisien determinasi total dalam menjelaskan keempat hubungan konstruk laten pada model penelitian di atas adalah sebesar 0,9989 atau 99,89% atas kontribusi variabel yang ada dalam penelitian baik secara langsung maupun tidak langsung dan sisanya sebesar 0,11 atau 1,1%
dijelaskan oleh konstruk lain di luar penelitian ini.
Gambar 3. Model Fit Hasil Analisis Partial Least Square (PLS)
Tabel 10. Hasil Uji Hipotesis
1. Hasil Uji Pengaruh Langsung
Hasil uji hipotesis pada pengaruh langsung terhadap dua variabel dapat dilihat pada tabel berikut:
H1 : Pengalaman (Experience) tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Persepsi Kegunaan (Perceived Usefulness)
Hipotesis pertama menguji pengaruh langsung Pengalaman terhadap Persepsi Kegunaan. Berdasarkan hasil penelitian diketahui bahwa nilai koefisien jalur sebesar 0,054 ; standard deviation sebesar 0,040; T-statistic sebesar 1,347; dan nilai P-Values sebesar 0,179 yang dapat ditarik kesimpulan bahwa Pengalaman tidak berpengaruh signifikan terhadap Persepsi Kegunaan karena nilai T-statistik < 1,96 dan nilai P-Values nya >0,05
H2 : Pengalaman (Experience) berpengaruh secara signifikan terhadap Persepsi Kemudahan Penggunaan (Perceived Ease Of Use).
Hipotesis kedua menguji pengaruh langsung Pengalaman terhadap Persepsi Kemudahan Penggunaan. Berdasarkan hasil penelitian diketahui bahwa nilai koefisien jalur sebesar 0,892 ; standard deviation sebesar 0,016; T-statistic sebesar 56,999; dan nilai P-Values sebesar 0,000 yang dapat ditarik kesimpulan bahwa terdapat pengaruh signifikan antara Pengalaman terhadap Kemudahan Penggunaan karena nilai T-statistik >1,96 dan nilai P-Values nya <0,05.
H3 : Kerumitan (Complexity) berpengaruh secara signifikan terhadap Persepsi Kegunaan (Perceived Usefulness)
Hipotesis ketiga menguji pengaruh Kerumitan terhadap Persepsi Kegunaan. Berdasarkan hasil penelitian diketahui bahwa nilai koefisien jalur sebesar 1,009 ; standard deviation sebesar 0,015; T- statistic sebesar 68,573; dan nilai P-Values sebesar 0,000 yang dapat ditarik kesimpulan bahwa terdapat pengaruh signifikan antara Kerumitan terhadap Persepsi Kegunaan karena nilai T-statistik >1,96 dan nilai P-Values nya <0,05.
H4 : Persepsi Kemudahan Penggunaan (Perceived Ease Of Use) berpengaruh secara signifikan terhadap Persepsi Kegunaan (Perceived Usefulness)
Hipotesis keempat menguji pengaruh Persepsi Kemudahan Penggunaan terhadap Persepsi Kegunaan. Berdasarkan hasil penelitian diketahui bahwa nilai koefisien jalur sebesar 0,744 ; standard deviation sebesar 0,042; T- statistic sebesar 17,684; dan nilai P-Values sebesar 0,000 yang dapat ditarik kesimpulan bahwa terdapat pengaruh signifikan antara Persepsi Kemudahan Penggunaan terhadap Persepsi Kegunaan karena nilai T-statistik >1,96 dan nilai P-Values nya <0,05.
H5 : Persepsi Kegunaan (Perceived Usefulness) berpengaruh secara signifikan terhadap Niat Untuk Menggunakan (Behavioral Intention to Use)
Hipotesis kelima menguji pengaruh Persepsi Kegunaan terhadap Niat Untuk Menggunakan. Berdasarkan hasil penelitian diketahui bahwa nilai koefisien jalur sebesar 0,084 ; standard deviation sebesar 0,040; T- statistic sebesar 2,096 ; dan nilai P-Values sebesar 0,037 yang dapat ditarik kesimpulan bahwa terdapat pengaruh signifikan antara Persepsi Kegunaan terhadap Niat Untuk Menggunakan karena nilai T-statistik
>1,96 dan nilai P-Values nya <0,05.
H6 : Niat Untuk Menggunakan (Behavioral Intention to Use) berpengaruh secara signifikan terhadap penggunaan secara nyata (Actual Use).
Hipotesis keenam menguji pengaruh Niat Untuk Menggunakan (BIU) terhadap penggunaan secara nyata. Berdasarkan hasil penelitian diketahui bahwa nilai koefisien jalur sebesar 0,729 ; standard deviation sebesar 0,039; T- statistic sebesar 18,797; dan nilai P-Values sebesar 0,000 yang dapat ditarik kesimpulan bahwa terdapat pengaruh signifikan antara Niat Untuk Menggunakan terhadap penggunaan secara nyata karena nilai T-statistik >1,96 dan nilai P-Values nya <0,05.