BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.4 Pengujian Hipotesis
Setelah data memenuhi syarat pengukuran, maka dapat dilanjutkan dengan melakukan metode bootstrapping pada SmartPLS 3.2.4. Metode bootstrapping adalah prosedur pengambilan sampel baru secara berulang sebanyak N sampel baru dari data asal berukuran n, di mana untuk sebuah sampel baru dilakukan pengambilan titik sampel dari data asal dengan cara satu persatu sampai n kali dengan pengambilan (Efron & Tibshirani, 1998).
Untuk uji simultan digunakan Uji T-statistic yang dimaksudkan untuk menguji signifikansi pengaruh variabel-variabel eksogen Xi secara keseluruhan terhadap variabel endogen Y. Pengujian ini dilakukan dengan cara membandingkan anatara nilai T yang dihasilkan dari perhitungan T-statistic dengan nilai T-tabel. Hipotesis nol akan diterima apabila nilai T-statistic lebih kecil dari nilai T-tabel (T-statistic < T-table), ini berarti hipotesis alternatif yang ditolak. Sebaliknya, hipotesis nol akan ditolak apabila nilai T-statistic lebih besar atau sama dengan nilai T-tabel (T-statistic T-table), ini berarti hipotesis alternatif yang diterima. Nilai T-tabel dapat diketahui berdasarkan taraf signifikansi 0,05 dengan jumlah observasi 178, yaitu 1,65356. Tabel berikut ini merupakan hasil uji t-statistik.
Tabel 4.14 : Uji statistic hipotesis nol
Hipotesis Statistik ξ η t-statistic
H01 Harapan kinerja Niat penggunaan 1.094
H02 Persepsi Usaha Niat penggunaan 1.259
H03 Faktor Sosial Niat penggunaan 0.588
H04 Dukungan fasilitas Niat penggunaan 2.118
H05 Dukungan fasilitas Perilaku penggunaan 1.228
H06 Motivasi hedonis Niat penggunaan 1.789
Tabel 4.14 : Uji statistic hipotesis nol (lanjutan)
Hipotesis Statistik ξ η t-statistic
H08 Kebiasaan Perilaku penggunaan 7.391
H09 Niat penggunaan Perilaku penggunaan 1.975
Sumber: data diolah (2016)
Berdasaran model persamaan pada gambar 3.1 tersebut, dibuat persamaan struktural dalam diagram jalur serta uji hipotesis statistic untuk pengujian masing-masing hipotesis penelitian sebagai berikut:
H1: Harapan kinerja berpengaruh positif terhadap niat penggunaan Exelsa. H01 : 1 0 : Harapan kinerja (ξ1) tidak berpengaruh positif
terhadap niat penggunaan Exelsa (η1).
Ha1 : 1 > 0 : Harapan kinerja (ξ1) berpengaruh positif terhadap niat penggunaan Exelsa (η1).
T-statistic(H01) = 1,094. 1,094 < 1,65356
T-statistic(H01) < T-table, maka H01 diterima (Ha1 ditolak).
H2: Persepsi usaha berpengaruh positif terhadap niat penggunaan Exelsa.
H02 : 2 0 : Persepsi usaha (ξ2) tidak berpengaruh positif terhadap niat penggunaan Exelsa (η1).
Ha2 : 2 > 0 : Persepsi usaha (ξ2) berpengaruh positif terhadap niat penggunaan Exelsa (η1).
T-statistic(H02) = 1,259 1,259 < 1,65356
H3: Faktor sosial berpengaruh positif terhadap niat penggunaan Exelsa
H03 : 3 0 : Faktor sosial (ξ3) tidak berpengaruh positif terhadap niat penggunaan Exelsa (η1).
Ha3 : 3 > 0 : Faktor sosial (ξ3) berpengaruh positif terhadap niat penggunaan Exelsa (η1).
T-statistic(H03) = 0,588 0,588 < 1,65356
T-statistic(H03) < T-table, maka H03 diterima (Ha3 ditolak).
H4a: Dukungan fasilitas berpengaruh positif terhadap niat penggunaan Exelsa. H04 : 4 0 : Dukungan fasilitas (ξ4) tidak berpengaruh positif
terhadap niat penggunaan Exelsa (η1)..
Ha4 : 4 > 0 : Dukungan fasilitas (ξ4) berpengaruh positif terhadap niat penggunaan Exelsa (η1).
T-statistic(H04) = 2,118 2,118 1,65356
T-statistic(H04) T-table, maka H04 ditolak (Ha4 diterima).
H4b: Dukungan fasilitas berpengaruh positif terhadap perilaku penggunaan Exelsa.
H05 : 5 0 : Dukungan fasilitas (ξ5) tidak berpengaruh positif terhadap perilaku penggunaan Exelsa (η2).
Ha5 : 5 > 0 : Dukungan fasilitas (ξ5) berpengaruh positif terhadap perilaku penggunaan Exelsa (η2).
1,228 < 1,65356
T-statistic(H05) < T-table, maka H05 diterima (Ha5 ditolak).
H5: Motivasi hedonis berpengaruh positif terhadap niat penggunaan Exelsa. H06 : 6 0 : Motivasi hedonis (ξ6) tidak berpengaruh positif
terhadap niat penggunaan Exelsa (η1).
Ha6 : 6 > 0 : Motivasi hedonis (ξ6) berpengaruh positif terhadap niat penggunaan Exelsa (η1).
T-statistic(H06) = 1,789 1,789 1,65356
T-statistic(H06) T-table, maka H06 ditolak (Ha6 diterima). H6a: Kebiasaan berpengaruh positif terhadap niat penggunaan Exelsa.
H07 : Kebiasaan (ξ7) tidak berpengaruh positif terhadap niat penggunaan Exelsa (η1).
Ha7 : Kebiasaan (ξ7) berpengaruh positif terhadap niat penggunaan Exelsa (η1).
T-statistic(H07) = 8,716 8,716 1,65356
T-statistic(H07) T-table, maka H07 ditolak (Ha7 diterima).
H6b: Kebiasaan berpengaruh positif terhadap perilaku penggunaan Exelsa. H08 : Kebiasaan (ξ8) tidak berpengaruh positif terhadap perilaku
penggunaan Exelsa (η2).
Ha8 : Kebiasaan (ξ8) berpengaruh positif terhadap perilaku penggunaan Exelsa (η2).
T-statistic(H08) = 7,391 7,391 1,65356
T-statistic(H08) T-table, maka H08 ditolak (Ha8 diterima).
H7: Niat penggunaan berpengaruh positif terhadap perilaku penggunaan Exelsa. H09 : Niat penggunaan (η1) tidak berpengaruh positif terhadap
perilaku penggunaan Exelsa (η2).
Ha9 : Niat penggunaan (η1) berpengaruh positif terhadap perilaku penggunaan Exelsa (η2).
T-statistic(H09) = 1,975 1,975 1,65356
T-statistic(H09) T-table, maka H09 ditolak (Ha9 diterima).
Apabila dalam hasil pengujian inner model merupakan signifikan, maka dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh yang bermakna dari variabel independen terhadap variabel dependen. Sedangkan kuatnya pengaruh hubungan antar variabel dapat dilihat dari nilai inner weight. Jika nilai inner weight menunjukkan angka 0,67; 0,33; dan 0,19 mengindikasikan bahwa pengaruh antar variabel kuat, moderat dan lemah (Ghozali, 2008). Tabel 4.15 menunjukkan hasil analisis jalur.
Tabel 4.15 : Hasil Analisis Jalur Hipotesis Penelitian Hubungan Koefisien Jalur t-statistic p-value Keterangan H1
Harapan Kinerja berpengaruh positif terhadap Niat Penggunaan Exelsa
0.101 1.094 0.137 Ditolak
H2
Persepsi Usaha berpengaruh positif terhadap Niat Penggunaan Exelsa
-0.073 1.259 0.104 Ditolak
H3 Faktor Sosial berpengaruh positif
terhadap Niat Penggunaan Exelsa -0.035 0.588 0.278 Ditolak
H4a
Dukungan Fasilitas berpengaruh positif terhadap Niat Penggunaan Exelsa
0.149 2.118 0.017 Diterima
H4b
Dukungan Fasilitas berpengaruh positif terhadap Perilaku
Penggunaan Exelsa
-0.069 1.228 0.110 Ditolak
H5
Motivasi Hedonis berpengaruh positif terhadap Niat Penggunaan Exelsa
0.187 1.789 0.037 Diterima
H6a Kebiasaan berpengaruh positif
terhadap Niat Penggunaan Exelsa 0.587 8.716 0.000 Diterima
H6b
Kebiasaan berpengaruh positif terhadap Perilaku Penggunaan Exelsa
0.730 7.391 0.000 Diterima
H7
Niat Penggunaan berpengaruh positif terhadap Perilaku Penggunaan Exelsa
0.231 1.975 0.024 Diterima
Sumber : Data diolah (2016)
Data di atas menunjukkan t-statistic lebih besar dari 1,65356 yang membuktikan bahwa 5 hipotesis penelitian yang diterima (H4a, H5, H6a, H6b, H7). Kebenaran dalam uji hipotesis di atas ditunjukkan dengan menolak Ho, sehingga hipotesis penelitian tersebut dapat diterima.
Berdasarkan model UTAUT2 (Venkatesh et al., 2012) pengujian dilakukan untuk mengetahui apakah usia, jenis kelamin dan tingkat pengalaman mampu memoderasi model dalam penelitian. Pengujian moderasi dalam penelitian ini dilakukan dengan 2 langkah yaitu analisis moderating effect dan
analisis multiple group. Hasil pengujian moderasi menggunakan analisis moderating effect dapat dilihat pada tabel 4.16.
Tabel 4.16 : Hasil Analisis Jalur Moderasi Usia
Pengaruh Moderasi Koefisien
Jalur
t-statistic
p-value
Usia memperkuat pengaruh Harapan Kinerja
terhadap Niat Penggunaan Exelsa 0.019 0.188 0.426 Usia memperkuat pengaruh Persepsi Usaha
terhadap Niat Penggunaan Exelsa 0.096 1.461 0.072 Usia memperkuat pengaruh Faktor Sosial
terhadap Niat Penggunaan Exelsa 0.060 0.955 0.170 Usia memperkuat pengaruh Dukungan Fasilitas
terhadap Niat Penggunaan Exelsa -0.018 0.237 0.406 Usia memperkuat pengaruh Dukungan Fasilitas
terhadap Perilaku Penggunaan Exelsa -0.022 0.323 0.373 Usia memperkuat pengaruh Motivasi Hedonis
terhadap Niat Penggunaan Exelsa -0.048 0.488 0.313 Usia memperkuat pengaruh Kebiasaan terhadap
Niat Penggunaan Exelsa -0.122 1.433 0.076
Usia memperkuat pengaruh Kebiasaan terhadap
Perilaku Penggunaan Exelsa -0.061 1.118 0.132 Sumber: Data diolah (2016)
Berdasarkan hasil analisis jalur pada tabel 4.16 dapat disimpulkan bahwa secara umum variabel usia tidak memoderasi (tidak memperkuat dan tidak memperlemah) hubungan antara variabel harapan kinerja, persepsi usaha, faktor sosial, dukungan fasilitas, motivasi hedonis, kebiasaan terhadap niat dan perilaku penggunaan). Hal ini dilihat berdasar tabel 4.16 bahwa nilai p-value lebih besar dari 0,05.
Tabel 4.17 : Hasil Analisis Jalur Moderasi Jenis Kelamin
Pengaruh Moderasi Koefisien
Jalur
t-statistic
p-value
JenisKelamin memperkuat pengaruh Harapan
Kinerja terhadap Niat Penggunaan Exelsa 0.182 1.823 0.034 JenisKelamin memperkuat pengaruh Persepsi
Usaha terhadap Niat Penggunaan Exelsa 0.003 0.049 0.481 JenisKelamin memperkuat pengaruh Faktor
Sosial terhadap Niat Penggunaan Exelsa 0.105 1.660 0.049* JenisKelamin memperkuat pengaruh Dukungan
Fasilitas terhadap Niat Penggunaan Exelsa -0.050 0.731 0.233 JenisKelamin memperkuat pengaruh Dukungan
Fasilitas terhadap Perilaku Penggunaan Exelsa -0.028 0.483 0.315 JenisKelamin memperkuat pengaruh Motivasi
Hedonis terhadap Niat Penggunaan Exelsa -0.110 1.149 0.125 JenisKelamin memperkuat pengaruh Kebiasaan
terhadap Niat Penggunaan Exelsa -0.080 0.798 0.213 JenisKelamin memperkuat pengaruh Kebiasaan
terhadap Perilaku Penggunaan Exelsa -0.070 1.199 0.116 Sumber: Data diolah (2016)
* menunjukkan p < 0.05 berarti hipotesisi diterima / didukung
Data di atas menunjukkan nilai p-values (0.049) lebih kecil dari 0.05 yang membuktikan bahwa variabel jenis kelamin memoderasi hubungan antar variabel faktor sosial terhadap variabel niat penggunaan. Berdasarkan tabel 4.16 hubungan variabel Faktor Sosial – Niat Penggunaan memiliki t-statistic sebesar 0.955, dengan adanya moderasi jenis kelamin sehingga memperkuat hubungan variabel Faktor Sosial – Niat Penggunaan sehingga nilai t-statistic menjadi 1.660.
Tabel 4.18 : Hasil Analisis Jalur Moderasi Tingkat Pengalaman
Pengaruh Moderasi Koefisien
Jalur
t-statistic
p-value
TgktPengalaman memperkuat pengaruh Harapan
Kinerja terhadap Niat Penggunaan Exelsa -0.011 0.163 0.435 TgktPengalaman memperkuat pengaruh Persepsi
Usaha terhadap Niat Penggunaan Exelsa -0.006 0.094 0.463 TgktPengalaman memperkuat pengaruh Faktor
Sosial terhadap Niat Penggunaan Exelsa -0.134 1.776 0.038* TgktPengalaman memperkuat pengaruh
Dukungan Fasilitas terhadap Niat Penggunaan Exelsa
-0.044 0.731 0.233 TgktPengalaman memperkuat pengaruh
Dukungan Fasilitas terhadap Perilaku Penggunaan Exelsa
0.097 1.084 0.139 TgktPengalaman memperkuat pengaruh Motivasi
Hedonis terhadap Niat Penggunaan Exelsa 0.020 0.288 0.387 TgktPengalaman memperkuat pengaruh
Kebiasaan terhadap Niat Penggunaan Exelsa 0.033 0.279 0.390 TgktPengalaman memperkuat pengaruh
Kebiasaan terhadap Perilaku Penggunaan Exelsa -0.036 0.304 0.381 Sumber: Data diolah (2016)
* menunjukkan p < 0.05 berarti hipotesisi diterima / didukung
Berdasarkan hasil analisis jalur pada tabel 4.18 dapat disimpulkan bahwa variabel tingkat pengalaman memoderasi hubungan variabel dukungan fasilitas terhadap niat penggunaan. Hal ini dilihat berdasar tabel 4.18 bahwa hubungan variabel Dukungan Fasilitas – Niat Penggunaan memiliki nilai p-value (0.038) lebih kecil dari 0,05. Berdasarkan pada table 4.16 hubungan variabel Dukungan Fasilitas – Niat Penggunaan memiliki nilai t-statistic sebesar 0.237, dengan adanya moderasi tingkat pengalaman sehingga memperkuat hubungan variabel Dukungan Fasilitas – Niat Penggunaan sehingga nilai t-statistic menjadi 1.776.
Selanjutnya pengujian moderasi kedua adalah mengetahui adanya pengaruh variabel harapan kinerja, persepsi usaha, faktor sosial, dukungan fasilitas,
motivasi hedonis, kebiasaan terhadap variabel niat dan perilaku penggunaan berdasarkan kelompok data usia, jenis kelamin dan tingkat pengalaman, dilakukan analisis multigrup menggunakan PLS-MGA (Partial Least Square – Multiple Group Analysis). Berdasarkan Henseler (2009), analisis multiple group memungkinkan untuk menguji apakah kelompok data yang telah ditetapkan memiliki perbedaan yang signifikan dalam estimasi parameter kelompok-spesifik (misalnya, bobot luar, beban luar dan koefisien jalur). Proses PLS-MGA melibatkan data yang akan dibagi menjadi subsamples berdasarkan variabel moderasi yang berteori dan model jalur masing-masing sub-sampel (kelompok) untuk dibandingkan. Dengan kata lain, model yang sama dapat digunakan untuk memperkirakan setiap kelompok diskrit menggunakan rumus (Henseler, 2012:498).
Dalam penelitian ini penulis mengelompokkan responden dalam 3 kelompok berdasarkan jenis kelamin, usia dan tingkat pengalaman menggunakan Exelsa. Setelah itu penulis mengukur pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen berdasarkan pengelompokan tersebut menggunakan PLS-MGA (Partial Least Square – Multiple Group Analysis).
4.4.1 Kelompok berdasarkan usia
Pengelompokan berdasarkan usia bertujuan untuk mengetahui tingkat pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen dari segi usia. Pengelompokan usia dibedakan menjadi kelompok usia 1 (≤ 30 tahun), usia 2 (31 -40 tahun), usia 3 (41-50 tahun), usia 4 (51-60 tahun) dan usia 5 (>60 tahun).
Menurut Henseler (2012), untuk perbandingan kelompok minimal 30 responden setiap kelompok. Berdasarkan tabel 4.2 deskripsi responden berdasar usia, bahwa jumlah kelompok usia yang memenuhi syarat PLS-MGA adalah kelompok usia 2 (38 responden), usia 3 (80 responden), dan usia 4 (40 responden).
Tabel 4.19 : Hasil PLS-MGA Kelompok Usia
Usia 31-40 tahun 41-50 tahun 51-60 tahun
Hubungan t-statistic p-value t-statistic p-value t-statistic p-value HK – NP 1.628 0.052 1.350 0.089 0.769 0.221 PU – NP 0.316 0.376 0.527 0.299 0.702 0.242 FS – NP 0.830 0.204 0.142 0.444 0.359 0.360 DF – NP 2.634 0.004* 0.071 0.472 1.069 0.143 DF – PP 1.850 0.032* 1.296 0.098 0.545 0.293 MH – NP 0.469 0.320 2.119 0.017* 1.877 0.031* K – NP 2.164 0.015* 6.527 0.000* 3.540 0.000* K – PP 3.244 0.001* 7.330 0.000* 2.977 0.002* NP – PP 5.898 0.000 0.683 0.247 1.877 0.031* Sumber : Data diolah (2016)
* menunjukkan p < 0.05 berarti hipotesisi diterima / didukung
Berdasarkan tabel 4.16 dapat dilihat bahwa hubungan variabel harapan kinerja, persepsi usaha, faktor sosial, dukungan fasilitas, motivasi hedonis, dan kebiasaan terhadap variabel niat dan perilaku penggunaan tidak diperkuat atau tidak diperlemah oleh usia. Secara umum, pengaruh dari variabel eksogen terhadap variabel endogen tidak dimoderasi oleh usia, akan tetapi berbeda dalam setiap kelompok data. Data dikelompokkan menurut usia 31-40 tahun, 41-50 tahun dan 51-60 tahun kemudian diuji kembali untuk masing-masing kelompok.
PLS-MGA digunakan untuk membandingkan model jalur antara kelompok usia 2 (31-40 tahun), usia 3 (41-50 tahun), dan usia 4 (51-60 tahun). Terdapat perbedaan faktor yang mempengaruhi niat dan perilaku penggunaan antar setiap
kelompok usia. Bagi dosen yang berusia 31-40 tahun, faktor yang mempengaruhi penerimaan dan penggunaan Exelsa adalah harapan kinerja, dukungan fasilitas dan kebiasaan. Sedangkan bagi dosen yang berusia 41-50 tahun, faktor yang mempengaruhi penerimaan dan penggunaan Exelsa adalah motivasi hedonis dan kebiasaan dalam menggunakan Exelsa. Terakhir adalah bagi dosen yang berusia 51-60 tahun faktor yang mempengaruhi penerimaan dan penggunaan Exelsa adalah motivasi hedonis, kebiasaan dan niat dalam menggunakan Exelsa.
Dari ketiga kelompok usia ini, faktor utama yang paling menentukan penerimaan dan penggunaan Exelsa adalah kebiasaan. Kebiasaan dalam hal ini mengacu pada kebiasaan berinteraksi menggunakan sistem informasi. Semakin terbiasa berinteraksi dengan sistem informasi tersebut maka semakin bisa menerima dan menggunakannya, karena dengan frekuensi penggunaan yang tinggi, individu tersebut dapat lebih terampil menggunakan system informasi sehingga mempermudah penggunaan.
4.4.2 Kelompok berdasarkan jenis kelamin
Pengelompokan berdasarkan jenis kelamin bertujuan untuk mengetahui tingkat pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen dari segi jenis kelamin pria maupun wanita. Mayoritas responden dalam penelitian ini adalah pria (66,67%) dan sisanya wanita (33,33%). Menurut Henseler (2012), untuk perbandingan kelompok, minimal 30 responden setiap kelompok. Henseler menambahkan bahwa PLS-MGA memungkinkan analisis yang akan dilakukan
antara kelompok dengan kesenjangan yang besar dalam jumlah responden dalam hal ini, pria 118 dan wanita 60.
Tabel 4.20 : Hasil PLS-MGA Kelompok Jenis Kelamin
Jenis Kelamin PRIA WANITA
Hubungan t-statistic p-value t-statistic p-value
HK – NP 0.137 0.446 2.266 0.012* PU – NP 0.937 0.175 1.286 0.100 FS – NP 1.325 0.093 1.118 0.132 DF – NP 1.703 0.045* 1.134 0.129 DF – PP 0.775 0.219 1.596 0.056 MH – NP 2.658 0.004* 0.501 0.308 K – NP 7.930 0.000* 3.009 0.001* K – PP 6.891 0.000* 3.362 0.000* NP – PP 0.962 0.168* 2.842 0.002*
Sumber: Data diolah (2016)
* menunjukkan p < 0.05 berarti hipotesisi diterima / didukung
Berdasarkan tabel 4.17 dapat dilihat bahwa hubungan variabel harapan kinerja, persepsi usaha, dukungan fasilitas, motivasi hedonis, dan kebiasaan terhadap variabel niat dan perilaku penggunaan tidak dimoderasi oleh jenis kelamin. Sedangkan variabel faktor sosial terhadap niat penggunaan dimoderasi oleh jenis kelamin. Secara umum, pengaruh dari variabel harapan kinerja, persepsi usaha, dukungan fasilitas, motivasi hedonis, dan kebiasaan terhadap variabel niat dan perilaku penggunaan tidak dimoderasi oleh jenis kelamin, akan tetapi berbeda dalam setiap kelompok data. Data dikelompokkan menurut jenis kelamin pria dan wanita kemudian diuji kembali untuk masing-masing kelompok.
PLS-MGA digunakan untuk membandingkan model jalur antara dosen pria dan wanita dalam menggunakan Exelsa. Terdapat adanya perbedaan faktor yang mempengaruhi niat dan perilaku penggunaan antara dosen pria dan wanita. Bagi dosen pria, faktor yang mempengaruhi penerimaan dan penggunaan Exelsa adalah
faktor dukungan fasilitas, motivasi hedonis, dan kebiasaan. Sedangkan bagi dosen wanita, faktor yang mempengaruhi penerimaan dan penggunaan Exelsa adalah harapan kinerja, kebiasaan dan niat untuk menggunakan Exelsa.
Berdasarkan kelompok jenis kelamin, faktor utama yang paling menentukan penerimaan dan penggunaan Exelsa adalah kebiasaan. Kebiasaan dalam hal ini mengacu pada kebiasaan berinteraksi menggunakan sistem informasi. Semakin terbiasa berinteraksi dengan sistem informasi tersebut maka semakin bisa menerima dan menggunakannya, karena dengan frekuensi penggunaan yang tinggi, individu tersebut dapat lebih terampil menggunakan system informasi sehingga mempermudah penggunaan.
4.4.3 Kelompok berdasarkan tingkat pengalaman menggunakan Exelsa Pengelompokan berdasarkan tingkat pengalaman menggunakan Exelsa bertujuan untuk mengetahui tingkat pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen dari segi tingkat pengalaman dosen selama kurang dari 1 tahun (EXP1), 1-3 tahun (EXP2), 3-4 tahun (EXP3) dan lebih dari 4 tahun (EXP3). Menurut Henseler (2012), untuk perbandingan kelompok minimal 30 responden setiap kelompok. Berdasarkan tabel 4.5 Deskripsi Responden berdasar Tingkat Pengalaman, bahwa jumlah kelompok tingkat pengalaman yang memenuhi syarat PLS-MGA adalah kelompok EXP1 (74 responden), EXP3 (40 responden), dan exp4 (47 responden).
Tabel 4.21 : Hasil PLS-MGA Kelompok Pengalaman
Pengalaman < 1 tahun 3-4 tahun > 4 tahun
Hubungan t-statistic p-value t-statistic p-value t-statistic p-value HK – NP 1.406 0.080 0.030 0.488 0.848 0.198 PU – NP 0.226 0.411 2.145 0.016* 1.077 0.141 FS – NP 0.180 0.428 1.584 0.057 0.321 0.374 DF – NP 2.555 0.005* 1.503 0.067 0.810 0.209 DF – PP 0.211 0.416 0.581 0.281 0.994 0.160 MH – NP 0.614 0.270 2.279 0.012* 1.843 0.033* K – NP 4.102 0.000* 3.211 0.001* 6.297 0.000* K – PP 4.547 0.000* 7.224 0.000* 3.502 0.000* NP – PP 1.272 0.102 0.195 0.423 1.333 0.092 Sumber : Data diolah (2016)
* menunjukkan p < 0.05 berarti hipotesisi diterima / didukung
Berdasarkan tabel 4.18 dapat dilihat bahwa hubungan variabel harapan kinerja, persepsi usaha, faktor sosial, motivasi hedonis, dan kebiasaan terhadap variabel niat dan perilaku penggunaan tidak dimoderasi oleh tingkat pengalaman. Sedangkan variabel dukungan fasilitas terhadap niat penggunaan dimoderasi oleh tingkat pengalaman. Secara umum, pengaruh dari variabel harapan kinerja, persepsi usaha, faktor sosial, motivasi hedonis, dan kebiasaan terhadap variabel niat dan perilaku penggunaan tidak dimoderasi oleh tingkat pengalaman, akan tetapi berbeda dalam setiap kelompok data. Data dikelompokkan menurut tingkat pengalaman kurang dari 1 tahun, 3-4 tahun, dan lebih dari 4 tahun kemudian diuji kembali untuk masing-masing kelompok.
PLS-MGA digunakan untuk membandingkan model jalur antara kelompok pengalaman EXP1 2 (< 1 tahun), EXP3 (3-4 tahun), dan EXP4 (> 4 tahun). Terdapat perbedaan faktor yang mempengaruhi niat dan perilaku penggunaan antar setiap kelompok pengalaman. Bagi dosen dengan tingkat pengalaman Exelsa
kurang dari 1 tahun, faktor yang mempengaruhi penerimaan dan penggunaan Exelsa adalah dukungan fasilitas, kebiasaan dan niat penggunaan. Bagi dosen dengan tingkat pengalaman Exelsa 3-4 tahun, faktor yang mempengaruhi penerimaan dan penggunaan Exelsa adalah persepsi usaha, motivasi hedonis, dan kebiasaan. Terakhir bagi dosen dengan tingkat pengalaman Exelsa 3-4 tahun, faktor yang mempengaruhi penerimaan dan penggunaan Exelsa adalah motivasi hedonis dan kebiasaan.
Berdasarkan tabel 4.21 di atas, dapat diperoleh kesimpulan bahwa berdasarkan tingkat pengalaman, faktor utama yang mempengaruhi penerimaan dan penggunaan Exelsa adalah kebiasaan. Semakin tinggi frekuensi penggunaan Exelsa maka dosen semakin terbiasa dan akrab ketike menggunakan Exelsa.
