TA : Analisis Penerimaan Penerapan Paris (Parking Information System) Dengan Metode Technology Acceptance Model (TAM) Pada Area Parkir Stikom Surabaya.

(1)

PADA AREA PARKIR STIKOM SURABAYA

TUGAS AKHIR

Program Studi S1 Sistem Informasi

Oleh:

DEWI AYU KHUSNUL KHOTIMAH 10.41010.0104

FAKULTAS TEKNOLOGI DAN INFORMATIKA

(2)

ix DAFTAR ISI

Halaman

ABSTRAK ...vi

KATA PENGANTAR ...vii

DAFTAR ISI ...ix

DAFTAR GAMBAR ...xii

DAFTAR TABEL ...xiii

DAFTAR LAMPIRAN ...xvi

BAB I PENDAHULUAN ...1

1.1 Latar Belakang ...1

1.2 Rumusan Masalah ...3

1.3 Batasan Masalah ...4

1.4 Tujuan ...5

1.5 Sistematika Penulisan ...6

BAB II LANDASAN TEORI ...8

2.1 Technology Acceptance Model1 (TAM 1) ...8

2.2 PARIS (Parking Information System) ...12

2.3 Jenis Penelitian (Survey) ...13

2.4 Populasi ...14

2.5 Sampel Penelitian ...15

2.6 Variabel Penelitian ...17

2.7 Operasional Variabel ...18

2.8 Uji Validitas dan Reliabilitas Penelitian ...21

(3)

x

3.2 Lokasi Penelitian ...27

3.3 Populasi dan Sampel Penelitian ...28

3.3.1 Populasi ... 28

3.3.2 Sampel Penelitian, Teknik Pengambilan Sampel dan Ukuran Sampel... 31

3.4 Jenis Data, Metode dan Instrumen Pengumpulan Data ...34

3.4.1 Jenis Data ... 34

3.4.2 Metode Pengumpulan Data dan Instrumen Penelitian ...34

3.5 Variabel Penelitian ...36

3.6 Definisi Operasional Variabel dan Hipotesis Variabel ... 36

3.6.1 Definisi Operasional Variabel ... 36

3.6.2 Hipotesis Variabel ... 39

3.7 Uji Validitas dan Reliabilitas Penelitian ...40

3.8 Analisa Data ...51

3.8.1 Analisa Korelasi dan Regresi... 51

3.8.2 Analisis Deskriptif Variabel Penelitian ... 51

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ...53

4.1 Gambaran Umum Objek Penelitian ...53

4.2 Gambaran Umum Responden ...53

4.2.1 Jabatan...54

4.2.2 Pengguna Kendaraan...55

(4)

xi

(X1)...57

4.3.2 Manfaat Penggunaan (perceived usefulness) (Y1)...60

4.3.3 Sikap terhadap perilaku (attitude toward behavior) (Y2)...63

4.3.4 Minat Perilaku (behavioral intention) (Y3) ...66

4.3.5 Perilaku (behavior) (Y4) ...69

4.4 Analisis Korelasi dan Regresi ...72

4.4.1 Analisis Korelasi ...72

4.4.2 Analisis Regresi ...75

4.5 Perhitungan Pengaruh Tidak Langsung dan Pengaruh Total ...93

4.5.1 Perhitungan Pengaruh Tidak Langsung (Indirect Effect) ...93

4.5.2 Perhitungan Pengaruh Total (Total Effect) ...96

4.6 Pengujian Hipotesis dan Pembahasan ...100

BAB V PENUTUP...107

5.1 Kesimpulan...107

5.2 Saran...111

DAFTAR PUSTAKA ...113

(5)

xii

Gambar 2.1 Model TAM 1 (Technology Acceptance Model) ... 9

Gambar 2.2 Diagram Jalur pada TAM 1 (Technology Acceptance Model) ... 17

Gambar 3.1 Tahapan Penelitian ... 25

Gambar 3.2 Hipotesis pada TAM 1 (Technology Acceptance Model) ... 40

Gambar 4.1 PARIS (Parking Information System) di Stikom Surabaya ... 53

Gambar 4.2 Grafik responden berdasarkan Jabatan ... 54

Gambar 4.3 Grafik responden berdasarkan Pengguna Kendaraan ... 56

Gambar 4.4 Grafik distribusi skor rata-rata variabel Persepsi Kemudahan Penggunaan (X1) ... 59

Gambar 4.5 Grafik distribusi skor rata-rata variabel Manfaat Penggunaan (Y1) ... 62

Gambar 4.6 Grafik distribusi skor rata-rata variabel sikap terhadap perilaku (Y2) ... 65

Gambar 4.7 Grafik distribusi skor rata-rata variabel Minat Perilaku (Y3) ... 68

Gambar 4.8 Grafik distribusi skor rata-rata variabel Perilaku (Y4) ... 70

(6)

xiii

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 3.1 Data PenunjangSurvey... 27

Tabel 3.2 Jumlah karyawan atau dosen tetap Stikom Surabaya 2016 ... 28

Tabel 3.3 Jumlah mahasiswa aktif semester 152 Stikom Surabaya ... 30

Tabel 3.4 Jumlah Sampel mahasiswa aktif semester 152 Stikom Surabaya ... 32

Tabel 3.5 SkalaLikert4 Poin ... 35

Tabel 3.6 Hasil Pengujian Instrumen Variabel Persepsi Kemudahan Penggunaan (perceived ease of use) (X1) ... 41

Tabel 3.7 Taraf Signifikansi Persepsi Kemudahan Penggunaan (X1)... 42

Tabel 3.8 Hasil Pengujian Instrumen Variabel Manfaat Penggunaan (Perceived Usefulness) (Y1) ... 43

Tabel 3.9 Taraf Signifikansi Manfaat Penggunaan (Y1)... 44

Tabel 3.10 Hasil Pengujian Instrumen Variabel Sikap Terhadap Perilaku (Attitude toward behavior) (Y2) ... 44

Tabel 3.11 Taraf Signifikansi Sikap Terhadap Perilaku (Y2)... 46

Tabel 3.12 Hasil Pengujian Instrumen Variabel Minat Perilaku (behavioral intention) (Y3) ... 46

Tabel 3.13 Taraf Signifikansi Minat Perilaku (Y3)... 48

Tabel 3.14 Hasil Pengujian Instrumen Variabel Perilaku (behavior) (Y4) ... 49

Tabel 3.15 Taraf Signifikansi Perilaku (Y4)... 50

Tabel 3.16 Uji Reliabilitas ... 50

Tabel 4.1 Responden Berdasarkan Jabatan ... 54

Tabel 4.2 Responden Berdasarkan Pengguna Kendaraan ... 55

(7)

xiv

Tabel 4.5 Distribusi Frekuensi Variabel Sikap Terhadap Perilaku (attitude toward

behavior) (Y2) ... 64

Tabel 4.6 Distribusi Frekuensi Variabel Minat Perilaku (behavioral intention) (Y3) ... 67

Tabel 4.7 Distribusi Frekuensi Variabel Perilaku (behavior) (Y4) ... 70

Tabel 4.8 Kriteria tingkat hubungan atau koefisien korelasi antar variabel .... 73

Tabel 4.9 Hasil Uji Korelasi Antar Variabel ... 73

Tabel 4.10 Taraf Signifikasi ... 74

Tabel 4.11Model SummaryX1 dengan Y1 ... 75

Tabel 4.12CoefficientsaX1 dengan Y1... 76

Tabel 4.13Model SummaryX1 dengan Y2... 77

Tabel 4.14CoefficientsaX1 dengan Y2... 78

Tabel 4.15Model SummaryY1 dengan Y2... 80

Tabel 4.16CoefficientsaY1 dengan Y2... 81

(8)

xv

(9)

xvi

Lampiran 1 Biodata Penulis ... 115

Lampiran 2 Kuisioner Penelitian ... 117

Lampiran 3 Hasil Uji Validitas ... 123

Lampiran 4 Hasil Uji Reliabilitas ...129

Lampiran 5 Data 95 Koresponden ...132

Lampiran 6 Isi Kuisioner dari 95 Koresponden ... 138

(10)

1 BAB I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

(11)

(12)

3

terlalu kompleks, serta merupakan model yang paling banyak digunakan dalam adopsi dan penggunaan teknologi informasi yang telah terbukti sangat prediktif dalam adopsi dan penggunaan teknologi informasi. TAM (Technology Acceptance Model) dianggap paling baik dalam menjelaskan perilaku pengguna terhadap sistem teknologi informasi baru. Penelitian-penelitian yang ada juga menunjukkan bahwa kebenaran TAM (Technology Acceptance Model) atas berbagai macam sistem penggunaan teknologi informasi pada berbagai jenis instansi dan perusahaan telah diakui oleh para peneliti di dunia (Vaidyanathan, 2005). Secara teoritis dan praktis, metode TAM merupakan model yang dianggap paling tepat dalam menjelaskan bagaimana pengguna menerima sebuah sistem.

Tujuan pengukuran ini digunakan untuk membantu memodelkan dan memprediksi tingkat penerimaan pengguna sehingga dapat dirancang suatu langkah perbaikan untuk meningkatkan tingkat penerimaan terhadap layanan

Parking Information System (PARIS) dalam membangun citra Stikom Surabaya agar menjadi lebih baik.

1.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan permasalahan diatas maka, dapat disimpulkan perumusan masalah sebagai berikut:

1. Apakah persepsi kemudahan penggunaan berpengaruh signifikan terhadap manfaat penggunaanParking Information System(PARIS)?

(13)

3. Apakah manfaat penggunaan berpengaruh signifikan terhadap sikap penggunaan atau sikap terhadap perilaku dalam menggunakan Parking Information System(PARIS)?

4. Apakah manfaat penggunaan berpengaruh signifikan terhadap minat perilaku dalam menggunakanParking Information System(PARIS)? 5. Apakah sikap penggunaan atau sikap terhadap perilaku berpengaruh

signifikan terhadap minat perilaku dalam menggunakan Parking Information System(PARIS)?

6. Apakah minat perilaku berpengaruh signifikan terhadap perilaku dalam menggunakanParking Information System(PARIS)?

7. Apakah manfaat penggunaan berpengaruh signifikan terhadap perilaku dalam menggunakanParking Information System(PARIS)?

1.3 Batasan Masalah

Batasan masalah ini berfungsi untuk membatasi penelitian agar tidak terlalu luas dan memperjelas obyek penelitian yang akan dilakukan. Batasan masalah yang digunakan sebagai berikut :

1. Analisis ini dilakukan pada kendaraan roda dua dan roda empat di lahan parkiran Stikom Surabaya dengan menggunakan metode Technology Acceptance Model1 (TAM 1).

(14)

5

3. Metode TAM 1 (Technology Acceptance Model1) ini disesuaikan dengan studi kasus PARIS(Parking Information System)di Stikom Surabaya.

1.4 Tujuan

Berdasarkan perumusan masalah diatas, maka tujuan dari analisis ini adalah :

1 Menguji persepsi kemudahan penggunaan apakah berpengaruh signifikan terhadap manfaat penggunaanParking Information System(PARIS).

2. Menguji persepsi kemudahan penggunaan apakah berpengaruh signifikan terhadap perilaku dalam menggunakanParking Information System(PARIS). 3. Menguji manfaat penggunaan apakah berpengaruh signifikan terhadap sikap

penggunaan atau sikap terhadap perilaku dalam menggunakan Parking Information System(PARIS).

4. Menguji manfaat penggunaan apakah berpengaruh signifikan terhadap minat perilaku dalam menggunakanParking Information System(PARIS).

5. Menguji sikap penggunaan atau sikap terhadap perilaku apakah berpengaruh signifikan terhadap minat perilaku dalam menggunakan Parking Information System(PARIS).

6. Menguji minat perilaku apakah berpengaruh signifikan terhadap perilaku dalam menggunakanParking Information System(PARIS).

(15)

1.1 Sistematika Penulisan

Untuk memudahkan dalam memahami persoalan dan pembahasannya, maka penulisan laporan Tugas Akhir ini dibuat dengan sistematika sebagai berikut:

BAB I : PENDAHULUAN

Pada bab ini menjelaskan tentang latar belakang masalah, permasalahan yang ada, tujuan, batasan masalah serta sistematika penulisan yang berisi penjelasan singkat pada masing-masing bab.

BAB II : LANDASAN TEORI

Pada bab ini menjelaskan tentang landasan teori yang merupakan teori dasar dari teori yang menjadi landasan informasi untuk mengerjakan Penelitian ini yang meliputi teori tentang Technology Acceptance Model 1 (TAM 1), Parking Information System (PARIS), Jenis Penelitian (survey), Populasi dan Sampel Penelitian, Variabel Penelitian, Operasional Variabel, Uji Validitas dan Reliabilitas Penelitian, serta Analisa Korelasi dan Regresi.

BAB III : METODE PENELITIAN

(16)

7

BAB IV : HASIL DAN PEMBAHASAN

Pada bab ini dijelaskan tentang hasil dan pembahasan dari analisa yang telah dibuat.

BAB V : PENUTUP

(17)

8

2.1 Technology Acceptance Model 1 (TAM 1)

TAM (Technology Acceptance Model) model 1 merupakan model penelitian yang pada umumnya digunakan untuk meneliti penerimaan teknologi informasi. Model penelitian TAM 1 (Technology Acceptance Model) menunjukkan bahwa penggunaan teknologi informasi semakin membantu meningkatkan efisiensi kerja seseorang sehingga akan menunjang efektifitasnya. TAM (Technology Acceptance Model) menganggap bahwa dua keyakinan individual, yaitu manfaat penggunaan dan persepsi kemudahan penggunaan yang merupakan determinan utama perilaku penerimaan teknologi dan akhirnya menggunakan teknologi. TAM (Technology Acceptance Model) berargumentasi bahwa penerimaan individual terhadap sistem teknologi informasi ditentukan oleh dua konstruk. Manfaat penggunaan dan persepsi kemudahan penggunaan keduanya mempunyai pengaruh ke minat perilaku. Pemakai teknologi akan mempunyai minat menggunakan teknologi (minat perilaku) jika merasa sistem teknologi bermanfaat dan mudah digunakan. Pengaruh kegunaan juga mempengaruhi persepsi kemudahan penggunaan tetapi tidak sebaliknya.

(18)

9

Acceptance Model) dikenal ada lima (5) konstruk yang dapat dijelaskan sebagai berikut:

Gambar 2.1Model TAM 1 (Technology Acceptance Model) Sumber: Davis,et al, (1989) dalam Jogiyanto (2007:113)

1. Persepsi Kemudahan Penggunaan (perceived ease of use) Davis, F.D dalam Nasution (2004:5) mendefinisikan kemudahan penggunaan (ease of use)

(19)

dengan orang yang bekerja tanpa menggunakan teknologi informasi (secara manual). Pengguna teknologi informasi mempercayai bahwa teknologi informasi yang lebih fleksibel, mudah dipahami dan mudah pengoperasiannya (compatible) sebagai karakteristik persepsi kemudahan penggunaan.

(20)

11

kontribusi positif bagi penggunanya.

3. Sikap terhadap perilaku (attitude toward behavior) Wibowo (2006:2) menyatakan bahwa Attitude Toward Using dalam TAM (Technology Acceptance Model) dikonsepkan sebagai sikap terhadap penggunaan sistem yang berbentuk penerimaan atau penolakan sebagai dampak bila seseorang menggunakan suatu teknologi dalam pekerjaannya. Peneliti lain menyatakan bahwa faktor sikap (attitude) sebagai salah satu aspek yang mempengaruhi perilaku individual. Sikap seseorang terdiri atas unsur kognitif atau cara pandang (cognitive), afektif (affective), dan komponen-komponen yang berkaitan dengan perilaku (behavioral components). Sikap terhadap menggunakan teknologi didefinisikan oleh Davis dalam Jogiyanto (2007:116) sebagai perasaan positif atau negatif dari seseorang jika harus melakukan perilaku yang akan ditentukan (“an individual’s positive or negative feelings aboutperforming the target behavior.”).

4. Minat perilaku (behavioral intention) Behavioral Intention to Use adalah kecenderungan perilaku untuk tetap menggunakan suatu teknologi (Wibowo, 2006:2). Minat perilaku dapat dilihat dari tingkat penggunaan sebuah teknologi komputer pada seseorang sehingga dapat diprediksi dari sikap perhatiannya terhadap teknologi tersebut, misalnya keinginanan menambah peralatan (peripheral) pendukung, motivasi untuk tetap menggunakan, serta keinginan untuk memotivasi pengguna lain. Seseorang akan melakukan sutu perilaku (behavior) jika mempunyai keinginan atau minat (Behavioral Intention)untuk melakukannya.

(21)

2006:3). Dalam konteks penggunaan sistem teknologi informasi, perilaku dikonsepkan dalam penggunaan sesungguhnya(actual use)yang merupakan bentuk pengukuran terhadap frekuensi dan durasi waktu penggunaan teknologi. Dengan kata lain, pengukuran penggunaan sesungguhnya (actual use) diukur sebagai jumlah waktu yang digunakan untuk berinteraksi dengan suatu teknologi dan besarnya frekuensi penggunaannya. Seseorang akan puas menggunakan sistem jika meyakini bahwa sistem tersebut mudah digunakan dan akan meningkatkan produktifitasnya, yang tercermin dari kondisi nyata penggunaan.

2.2 PARIS (Parking Information System)

(22)

13

tiket cetak dan dikenai biaya tertentu sesuai dengan berapa lama waktu yang dihabiskan untuk parkir dilahan parkiran Stikom Surabaya. Metode ini berfungsi sebagai sortir setiap kendaraan yang akan menggunakan area parkir seperti jenis kendaraan (motor dan mobil), Status (Dosen, Mahasiswa, dan Tamu), dan jurusan mahasiswa (Sistem Informasi, Desain Komunikasi Visual, Manajemen Informatika, Komputerisasi Perkantoran dan Kesekretariatan, Komputer Multimedia, Desain Grafis, Sistem Komputer, akutansi, dan manajemen).

Dengan adanya sistem perparkiran ini, maka diharapkan dapat membantu mengelola informasi, dan mendata pengguna kendaraan yang keluar dan masuk diarea parkir Stikom Surabaya serta dapat membantu dalam menyediakan informasi yang lebih akurat, cepat dan mudah diakses. Sistem baru tersebut diharapkan mampu mengontrol seluruh sistem parkiran dengan mengetahui jumlah kendaraan dalam lahan parkir yang dimiliki oleh Stikom Surabaya, dan kapasitas lahan parkir bisa dipantau dengan mudah. Sebelum menggunakan

Parking Information System(PARIS), maka proses yang dilakukan oleh karyawan parkir adalah secara manual seperti melakukan proses pencatatan kendaraan yang masuk dan keluar, maka akan memakan waktu yang cukup lama untuk mengelola informasi terhadap data kendaraan tersebut sehingga tidak efisien. Kemungkinan lainnya yang dapat terjadi yaitu data yang dicatat pada lembaran kertas tersebut dapat hilang, kotor, ataupun terbakar.

2.3 Jenis Penelitian (Survey)

(23)

penyelidikan informasi yang berhubungan dengan prevalensi, distribusi dan hubungan antar variabel dalam suatu populasi (Basirun 2009). Dalam penelitian survei, peneliti mengambil sampel dari satu populasi dan menggunakan kuisioner sebagai alat pengumpul data yang pokok (Singarimbun, 1998).

2.4 Populasi

Populasi merupakan kumpulan dari keseluruhan obyek yang akan diukur dalam penelitian (Cooper dan Schindler, 2003:179). Sedangkan pengertian populasi menurut Sugiyono (2009: 80) adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas objek atau subjek yang mempunyai karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Margono (2004:119-120) pun menyatakan bahwa persoalan populasi penelitian harus dibedakan ke dalam sifat berikut ini:

1. Populasi yang bersifat homogen, yakni populasi yang unsur-unsurnya memiliki sifat yang sama, sehingga tidak perlu dipersoalkan jumlahnya secara kuantitatif. Misalnya, seorang dokter yang akan melihat golongan darah seseorang, maka ia cukup mengambil setetes darah saja. Dokter itu tidak perlu satu botol, sebab setetes dan sebotol darah, hasilnya akan sama saja.

(24)

15

2.5 Sampel Penelitian

Menurut Sugiyono (2008:116) “sampel adalah sebagian dari jumlah dan

karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut”. Jika jumlah subjeknya besar

dapat diambil antara 10-15% atau 20-55% atau lebih tergantung sedikit banyaknya dari kemampuan peneliti dilihat dari waktu dan sempit luasnya wilayah pengamatan dari setiap subyek. Apabila populasi besar, dan peneliti tidak mungkin mempelajari semua yang ada pada populasi, hal ini dikarenakan adanya keterbatasan maka peneliti dapat menggunakan sampel yang diambil dari populasi tersebut. Untuk itu sampel yang diambil dari populasi harus benar-benar representatif atau mewakili. Penggunaan sampel dalam kegiatan penelitian dilakukan dengan berbagai alasan. Nawawi dalam Margono (2004:121), mengungkapkan beberapa alasan tersebut, yaitu:

1. Ukuran Populasi

Dalam hal populasi tak terbatas atau tak terhingga berupa parameter yang jumlahnya tidak diketahui dengan pasti, pada dasarnya bersifat konseptual. Karena itu sama sekali tidak mungkin mengumpulkan data dari populasi seperti itu. Demikian juga dalam populasi terbatas atau terhingga yang jumlahnya sangat besar, tidak praktis untuk mengumpulkan data dari populasi lima puluh (50) juta murid sekolah dasar yang tersebar di seluruh pelosok Indonesia, misalnya.

2. Masalah Biaya

(25)

3. Masalah Waktu

Penelitian sampel selalu memerlukan waktu yang lebih sedikit daripada penelitian populasi. Sehubungan dengan hal itu, apabila waktu yang tersedia terbatas, dan kesimpulan diinginkan dengan segera, maka penelitian sampel dalam hal ini, lebih tepat.

4. Percobaan yang sifatnya merusak

Banyak penelitian yang tidak dapat dilakukan pada seluruh populasi karena dapat merusak atau merugikan. Misalnya, tidak mungkin mengeluarkan semua darah dari tubuh seseorang pasien yang akan dianalisis keadaan darahnya, juga tidak mungkin mencoba seluruh neon untuk diuji kekuatannya. Karena itu penelitian harus dilakukan hanya pada sampel.

5. Masalah Ketelitian

Masalah ketelitian adalah salah satu segi yang diperlukan agar kesimpulan cukup dapat dipertanggungjawabkan. Ketelitian, dalam hal ini meliputi pengumpulan, pencatatan, dan analisis data. Penelitian terhadap populasi belum tentu ketelitian terselenggara. Boleh jadi peneliti akan bosan dalam melaksanakan tugasnya. Untuk menghindarkan itu semua, penelitian terhadap sampel memungkinkan ketelitian dalam suatu penelitian.

6. Masalah Ekonomis

(26)

17

penelitian sampel pada dasarnya akan lebih ekonomis daripada penelitian populasi.

2.6 Variabel Penelitian

Variabel penelitian ini terdiri dari variabel dependent dan independent. Variabel independent (variabel bebas) adalah variabel yang menjadi sebab perubahannya atau timbulnya variabel dependent. Variabel dependent (variabel terikat) adalah variabel yang menjadi akibat, karena adanya variabel bebas. Variabel-variabel yang ada dalam metode TAM 1 (Technology Acceptance Model) memiliki beberapa indikator yang digunakan untuk meneliti penerimaan penggunaan.(Guritno,Suryo,.dkk.2011).

Diagram jalur memberikan secara eksplisit hubungan kausal (sebab-akibat) antar variabel, berdasarkan pada teori TAM 1 (Technology Acceptance Model). Model diagram Jalur tersebut dapat digambarkan sebagai berikut :

Gambar 2.2: Diagram Jalur pada TAM 1 (Technology Acceptance Model)

(27)

2.7 Operasional Variabel

Definisi operasional variabel merupakan penegasan dari kontrak atau variabel yang digunakan dengan cara tertentu untuk mengukurnya, sehingga dapat menghindari salah pengertian dan penafsiran yang berbeda (Kerlinger, 1993). Tipe-tipe variabel penelitian dapat diklasifikasikan berdasarkan beberapa pendekatan, di antaranya berdasarkan :

1. Fungsi Variabel

Tipe-tipe variabel dapat diklasifikasikan berdasarkan fungsi variabel dalam hubungan antar variabel, yaitu :

a. Variabel Independen dan Variabel Dependen

Variabel independen atau biasa juga disebut variabel bebas adalah variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahannya atau timbulnya variabel dependen atau terikat . Variabel dependen atau biasa disebut sebagai variabel terikat adalah variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat, karena adanya variabel bebas (Sugiyono,1999:33).

b. VariabelModerating (Variable Contingency)

Variabel moderating atau variable contingency adalah variabel yang mempengaruhi (memperkuat dan memperlemah) hubungan antara variabel independen dengan dependen (Sugiyono,1999:33).

c. VariabelIntervening

(28)

19

d. Variabel Kontrol

Variabel kontrol adalah variabel yang dikendalikan atau dibuat konstan sehingga pengaruh variabel independen terhadap dependen tidak dipengaruhi oleh faktor luar yang tidak diteliti (Sugiyono,1999:33).

2. Sifat Variabel

Berdasarkan sifat aslinya, variabel-variabel penelitian diklalsifikasikan menjadi 2 (dua), yaitu :

a. Variabel Kontinu

Varibel kontinu adalah variabel yang dapat mengambil nilai pecahan, sehingga antara dua nilai bulat yang berdekatan tidak terputus tetapi masih ada nilai-nilai lain secara bersambung (Hasan, 2002:19).

b. Variabel Kategori

Varibel kategori (diskrit) adalah variabel yang dibagi menjadi golongan-golongan atau kategori-kategori dengan ciri-ciri tertentu untuk setiap golongan-golongan atau kategori.

3. Perlakuan terhadap Variabel

Klasifikasi variabel berdasarkan pada perlakuan peneliti terhadap variabel penelitian atau dapat tidaknya dimanipulasi yaitu :

a. Variabel Aktif

(29)

b. Variabel Atribut

Variabel atribut (variabel subyek) adalah variabel yang tidak dapat dimanipulasi, yaitu peneliti tidak dapat melakukan perubahan yang menyangkut variabel pada subjek penelitian. Tidak semua variabel penelitian dapat dimanipulasi, misalnya variabel-variabel yang berkaitan dengan karakteristik manusia seperti: umur, intelegensi, sikap, jenis kelamin, status sosial ekonomi (Hasan, 2002:19).

4. Skala Ukur

Menurut Moh. Nazir (2003:130) skala pengukuran variabel penelitian dibedakan menjadi 4 macam, antara lain :

a. Ukuran Nominal

Ukuran nominal adalah ukuran sederhana, di mana angka yang diberikan kepada objek mempunyai arti sebagai label saja dan tidak menunjukkan tingkatan apa-apa.

b. Ukuran Ordinal

Ukuran ordinal adalah angka yang diberikan di mana angka-angka tersebut mengandung pengertian tingkatan. Ukuran nominal digunakan untuk mengurutkan obyek dari yang terendah ke tertinggi atau sebaliknya. Ukuran ini tidak memberikan nilai absolut terhadap obyek, tetapi hanya memberikan urutan (ranking) saja.

c. Ukuran Interval

(30)

21

sifat obyek yang diukur. d. Ukuran Rasio

Ukuran rasio adalah ukuran yang mencakup semua ukuran di atas, ditambah dengan satu sifat lain, yaitu ukuran ini memberikan keterangan tentang nilai absolut dari obyek yang diukur.

2.8 Uji Validitas dan Reliabilitas Penelitian

Uji validitas dan reliabilitas dilakukan untuk menunjukkan sejauh mana suatu alat pengukur itu mengukur apa yang diukur dan menunjukkan sejauh mana suatu alat pengukur dapat dipercaya atau dapat diandalkan. Apabila data sudah

valid dan reliable, maka penelitian dapat dilanjutkan. Berikut rumus yang digunakan untuk analisis validitas.

Dimana:

r = Koefisien validitas N = Banyaknya subjek X = Nilai pembanding

Y = Nilai dari instrumen yang akan dicari validitasnya

Ketentuan validitas instrumen apabila r hitung lebih besar dengan r tabel. Dasar pengambilan keputusan, r hitung > r tabel maka variabel dikatakan valid.r hitung < r table maka variabel tidak valid. Cronbach’s alphadigunakan untuk

(31)

mengukur keandalan indikator-indikator yang digunakan dalam kuesioner penelitian. Data dikatakan reliabel jika Nilai Cronbach’s Alpha diatas 0.5. (Ghozali I. , 2005). Adapun rumus untuk menentukan reliabilitas, yaitu:

Dimana:

k = Jumlah instrumen pertanyaan

∑sj2= Jumlah varians tiap instrumen

sx2 = Varians dari kesuluruhaninstrument

2.9 Analisis Korelasi dan Regresi

Regresi pada dasarnya adalah studi mengenai ketergantungan variabel

dependen (terikat) dengan satu atau lebih variabel independen (bebas) dengan tujuan untuk mengestimasi atau memprediksi rata-rata populasi atau nilai rata-rata variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen yang diketahui. Hasil dari analisis regresi adalah koefisien untuk masing-masing variabel independen. Langkah ini berfungsi untuk menentukan H0dan H1pada suatu penelitian, dengan

tujuan menguji karakteristik populasi berdasarkan informasi dari suatu sampel. Analisis korelasi menyatakan derajat hubungan antara dua variabel tanpa memperhatikan variabel mana yang jadi peubah. Karena itu hubungan korelasi belum diartikan sebagai sebab-akibat. (Prastito, 2000).

Dalam penelitian ini, metode yang digunakan untuk uji korelasi adalah

(32)

23

menguji hipotesis hubungan antara dua variabel. Statistik ini kadang disebut rho

ditulis dengan rsyang merupakan ukuran asosiasi (hubungan atau relasi) dimana kedua variabel yang diukur sekurang-kurangnya dalam skala ordinal sehingga obyek-obyek atau individu yang dipelajari dapat dirangking dalam dua rangkaian berurut. Pengukuran asosiasi menggunakan nilai numerik untuk mengetahui tingkatan asosiasi atau kekuatan hubungan antara variabel. Dua variabel dikatakan berasosiasi jika perilaku variabel yang satu mempengaruhi variabel yang lain. Jika tidak terjadi pengaruh, maka kedua variabel tersebut disebut independen. Nilai korelasi Spearman berada diantara -1 < rs< 1. Bila nilai rs= 0, berarti tidak ada

korelasi atau tidak ada hubungannya antara variabel independen dan dependen. Nilai rs = +1 berarti terdapat hubungan yang positif antara variabel

independen dan dependen. Nilai = -1 berarti terdapat hubungan yang negatif antara variabel independen dan dependen. Hal ini berlaku jika tanda “+” dan “-“

menunjukkan arah hubungan di antara variabel yang sedang dioperasikan. Untuk rumus statistik uji korelasispearmanadalah sebagai berikut:

a. Sampel Kecil: RR = ( p-value≤α) atau,

={ | _ ≤− _( ) _ ≥_ }

= 1 −

∑ ... (2.3)

Untuk observasi yang berangka sama maka rumus yang digunakan untuk menentukan _ adalah sebagai berikut:

=

∑ ∑ ∑

(33)

Dimana:

∑ = − ∑ ,untuk observasi yang sama di variabel X

∑ = − ∑ , untuk observasi yang sama di variabel Y

=

,

b. Sampel Besar:

= √ − 1 ... (2.5)

= { ≤ − ≥ }

Banyak statistik untuk memakai pendekatan distribusi “t” dengan rumus sebagai berikut :

= − 2

1 −

(34)

25 BAB III

METODE PENELITIAN

Gambar 3.1 dibawah ini, menggambarkan tentang tahapan-tahapan penelitian yang akan digunakan untuk meneliti penerimaan penerapan PARIS (Parking Information System) dengan metode TAM 1 (Technology Acceptance Model) pada area parkir Stikom Surabaya.

(35)

Langkah pertama (1) adalah tahap pendahuluan, terdapat jenis penelitian yang akan digunakan dan data-data penunjang survey untuk mendapatkan data yang dibutuhkan oleh peneliti. Langkah kedua (2) terdiri dari beberapa langkah seperti tahap pengumpulan data, peneliti akan menentukan objek yang akan diteliti kemudian peneliti akan menghitung populasi dan sampel yang akan diambil, serta menentukan teknik dan ukuran pada pengambilan sampel. Peneliti juga harus menentukan jenis data, metode dan instrumen pengumpulan data yang akan digunakan. Kemudian peneliti menentukan variabel penelitian berdasarkan metode TAM 1 (Technology Acceptance Model), dan mendefinisikan operasional variabel berdasarkan kuisioner yang telah disebarkan kepada 95 koresponden. Hasil penyebaran kuisioner tersebut, akan didapatkan data dari 95 koresponden yang akan ditabulasi data menggunakan aplikasi SPSS 23 danExcel2010.

(36)

27

3.1 Jenis Penelitian

Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian explanatory

(penjelasan).Penelitian ini merupakan penelitian kausalitas, yang bertujuan untuk menganalisis hubungan dan pengaruh (sebab-akibat) dari dua atau lebih fenomena. Untuk teknik pengumpulan informasi, dilakukan dengan cara menyusun daftar pernyataan yang diajukan pada responden dengan survey secara langsung menggunakan kuesioner. Berikut ini merupakan data penunjang survey

untuk mendapatkan data yang dibutuhkan oleh peneliti, yaitu:

Tabel 3.1Data PenunjangSurvey

No Sumber Data yang di Dapat

1. Bagian PPTI 1. Data mahasiswa Stikom Surabaya aktif semester 152.

2. Data karyawan dan dosen tetap Stikom Surabaya dalam satu (1) tahun terakhir.

2. Kuesioner 1. Data pengguna PARIS (Parking Information System) yaitu mahasiswa, karyawan dan dosen Stikom Surabaya yang menggunakan kendaraan roda dua dan roda empat.

2. Data hasil dari kuisioner (Mahasiswa, Karyawan dan Dosen) yang dihitung dengan aplikasi SPSS 23.

3.2 Lokasi Penelitian

(37)

3.3 Populasi dan Sample Penelitian 3.3.1 Populasi

Penulis menetapkan populasi dalam penelitian ini adalah mahasiswa atau mahasiswi, dosen dan karyawan pengguna PARIS (Parking Information System), yang menggunakan kendaraan roda dua dan roda empat dan aktivitas tetapnya berada di pintu masuk dan keluar di parkiran Stikom Surabaya. Berikut adalah tabel 3.2 yang menyajikan data karyawan atau dosen tetap Stikom Surabaya dalam satu tahun terakhir dan Tabel 3.3 menyajikan data mahasiswa aktif semester 152.

Tabel 3.2Jumlah karyawan atau dosen tetap Stikom Surabaya 2016

No Pengguna PARIS (Karyawan) Jumlah

1 Administrasi Akademik dan Kemahasiswaan 7

2 Administrasi Umum 23

3 Business Development 9

4 DIII Komputer Grafis dan Cetak 3

5 DIII Manajemen Informatika 3

6 DIV Komputer Multimedia 6

7 Fakultas Ekonomi dan Bisnis 3

8 Fakultas Teknologi dan Informatika 3

9 Hubungan Masyarakat 3

10 Kemahasiswaan, Alumni dan Bursa Kerja 5

11 Keuangan 5

12 Komputerisasi Perkantoran dan Kesekretariatan 5

13 Laboratorium Komputer 7

(38)

29

No Pengguna PARIS (Karyawan) Jumlah

15 Penerimaan Mahasiswa Baru 8

16 Pengembangan dan Penerapan Teknik Informatika 8

17 Pengembangan Sumber Daya Manusia 4

18 Perpustakaan 7

19 Pimpinan 4

20

Pusat Pengembangan Pendidikan dan Aktivitas

Instansi 3

21 Pusat Penjaminan Mutu 3

22 S1 Akuntansi 4

23 S1 Desain Grafis 2

24 S1 Desain Komunikasi Visual 7

25 S1 Manajemen 5

26 S1 Sistem Informasi 24

27 S1 Sistem Komputer 13

28 Sekretaris Lembaga 1

29 Solusi Sistem Informasi 10

30 Staf Ahli 1

31 StikomCareer Center dan Alumni 2

32 StikomDesign and Printing Center 3

Total

194

(39)

Tabel 3.3Jumlah Mahasiswa Aktif semester 152 Stikom Surabaya

No. Jurusan Jumlah

Mahasiswa

1 D3 Manajemen Informatika 84

2 D3 Komputer Perkantoran dan Kesekretariatan 40

3 S1 Sistem Informasi 761

4 S1 Komputer Akuntansi 69

5 S1 Sistem Komputer 254

6 S1 Desain Komunikasi Visual 228

7 S1 Desain Grafis 28

8 S1 Manajemen 21

9 S1 Akuntansi 13

10 D4 Komputer Multimedia 147

Total 1.645

Sumber: Data PPTI Stikom Surabaya tahun 2016

Berikut adalah perhitungan untuk menentukan jumlah populasi yang akan digunakan oleh peneliti, dengan rumus Slovin yang mengambil 10% sebagai tingkat kesalahan sehingga dapat dihitung sebagai berikut:

N

n = ... (3.1) N(e)2 + 1

1.839

n = = 95 (A)

1.839 (0,10)2 + 1

Keterangan:

(40)

31

N = ukuran populasi (didapatkan dari hasil total Jumlah keseluruhan karyawan atau dosen tetap Stikom Surabaya dan Jumlah keseluruhan mahasiswa aktif semester 152 Stikom Surabaya).

e = Persen kesalahan pengambilan sampel yang di tolerir (Agung, 2012).

Berdasarkan hasil diatas, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa jika dihitung menggunakan rumus Slovindengan tingkat kesalahan 10% maka jumlah populasi dalam penelitian ini adalah 95 orang. Hasil dari populasi tersebut akan digunakan untuk menghitung sampel, sehingga 95 dianggap sebagai variabel A.

3.3.2 Sampel Penelitian, Teknik Pengambilan Sampel dan Ukuran Sampel Penentuan jumlah keseluruhan sampel dalam peneltian ini dihitung dengan menggunakan rumusSlovindan persen kesalahan dalam penarikan sampel sebesar 10%. Jumlah sampel penelitian ini mengacu pada perhitungan sampel untuk karyawan atau dosen tetap dan tabel 3.2 yang dapat dihitung sebagai berikut:

a. Sampel untuk karyawan atau dosen tetap N x A

s = ... (3.2) n

Keterangan:

s = ukuran sampel

n = ukuran populasi

(41)

A = hasil perhitungan populasi menggunakan rumusSlovin

194 x 95

s = = 10

1.839

Jadi berdasarkan rumus diatas dan nilai yang dimasukkan maka jumlah sampel untuk karyawan atau dosen tetap dalam penelitian ini adalah 10 orang.

b. Sampel untuk mahasiswa aktif semester 152

Tabel 3.4Jumlah Sampel mahasiswa aktif semester 152 Stikom Surabaya

No. Jurusan Jumlah

Mahasiswa

Jumlah Sampel

1 D3 Manajemen Informatika 84 4

2 D3 Komputer Perkantoran dan Kesekretariatan 40 2

3 S1 Sistem Informasi 761 39

4 S1 Komputer Akuntansi 69 4

5 S1 Sistem Komputer 254 13

6 S1 Desain Komunikasi Visual 228 12

7 S1 Desain Grafis 28 1

8 S1 Manajemen 21 1

9 S1 Akuntansi 13 1

10 D4 Komputer Multimedia 147 8

11 Jumlah sampel untuk karyawan atau dosen tetap (tabel 3.2) 10

Total 1.645 95

(42)

33

N x A s =

n Keterangan:

s = ukuran sampel

n = ukuran populasi

N = jumlah mahasiswa aktif semester 152

A = hasil perhitungan populasi menggunakan rumusSlovin

1645 x 95

s = = 85

1.839

Jadi, berdasarkan rumus diatas dan nilai yang dimasukkan maka, jumlah sampel untuk mahasiswa aktif semester 152 dalam penelitian ini adalah 85 orang.

(43)

3.4 Jenis Data, Metode dan Instrumen Pengumpulan Data 3.4.1 Jenis Data

Jenis data pada penelitian ini adalah data kuantitatif yaitu data yang berbentuk angka, atau data kualitatif yang diangkakan (scoring). Sementara itu, Sumber data yang diperlukan dalam penelitian berasal dari:

1. Data Primer, yaitu data yang diperoleh langsung dari responden melalui kuesioner yang dibagikan dan responden tersebut mengunakan PARIS (Parking Information System).

2. Data Sekunder, yaitu data yang diperoleh dari dokumen, laporan atau rekap data yang telah dibuat Stikom Surabaya. Bentuk data sekunder yang dibutuhkan dalam penelitian ini data mahasiswa, dosen dan karyawan tetap Stikom Surabaya.

3.4.2 Metode Pengumpulan Data dan Instrumen Penelitian

(44)

35

Tabel 3.5SkalaLikert4 Poin Pernyataan Positif Nilai Sangat Setuju (SS) 4

Setuju (S) 3

Tidak Setuju (TS) 2 Sangat Tidak Setuju (STS) 1

Sumber: Rensis Likert (1932) dalam Djaali (2008:28)

Skala Likert dikembangkan oleh Rensis Likert pada tahun 1932, yang menurut Djali (2008:28) merupakan skala item yaitu skala yang digunakan untuk mengukur sikap positif terhadap suatu objek dengan cara mengajukan sejumlah pertanyaan atau pernyataan dimana pernyataan tersebut dalam bentuk kuisioner yang dapat dihitung melalui skala jawaban dengan bobot dan kategori yang dapat dilihat pada tabel 3.5 diatas. Dengan sejumlah pernyataan tesebut, kemudian diambil suatu kesimpulan yang dilihat dari berbagai prosedur. Pada prosedur ini, dibentuk dengan cara sebagai berikut :

1. Menentukkan variabel pada metode TAM 1 (Technology Acceptance Model) yang akan diteliti.

2. Menyusun penyataan sesuai dengan indikator masing-masing variabel. 3. Setelah menyusun pernyataan, responden diminta untuk menyatakan

(45)

4. Pemberian nilai (scoring). Untuk jawaban Sangat Setuju (SS) diberikan nilai 4, dan seterusnya menurun sampai pada jawaban Sangat Tidak Setuju (STS) yang diberikan nilai 1.

3.5 Variabel Penelitian

Variabel penelitian ini terdiri dari variabel dependent dan independent. Variabel-variabel yang ada dalam metode TAM 1 (Technology Acceptance Model) memiliki beberapa indikator yang digunakan untuk meneliti penerimaan penggunaan Parking Information System (PARIS) di Parkiran Stikom Surabaya.

Pengelompokan variabel dapat di lihat dibawah ini:

Yang termasuk dalam variabelindependentyaitu :

A. Persepsi Kemudahan Penggunaan (perceived ease of use) (X1) Yang termasuk dalam variabeldependentyaitu :

B. Manfaat Penggunaan (perceived usefulness) (Y1)

C. Sikap Terhadap Perilaku (attitude toward behavior) (Y2) D. Minat Perilaku (behavioral intention) (Y3)

E. Perilaku (behavior) (Y4).

3.6 Definisi Operasional Variabel dan Hipotesis Variabel 3.6.1 Definisi Operasional Variabel

(46)

37

Variabel independent:

A. Persepsi Kemudahan penggunaan (perceived ease of use) (X1)

Persepsi Kemudahan Penggunaan didefinisikan sebagai tingkat kemudahan pengguna dalam menggunakan sistem Parking Information System

(PARIS). indikatornya adalah:

1. Mudah dipelajari (X1.1) 2. Mudah digunakan (X1.2) 3. Mudah dimengerti (X1.3)

4. Mudah mendapat informasi (X1.4)

Variabel dependent:

B. Manfaat Penggunaan (perceived usefulness) (Y1)

Manfaat Penggunaan didefinisikan sebagai tingkat dimana pengguna yakin bahwa penggunaan sistem Parking Information System (PARIS) akan membantunya dalam meningkatkan kinerjanya. indikatornya adalah:

1. Kecepatan (Y1.1) 2. Efektivitas (Y1.2)

3. Kebutuhan informasi (Y1.3)

C. Sikap terhadap perilaku (attitude toward behavior) (Y2)

Sikap terhadap perilaku didefinisikan sebagai afeksi (perasaan) pengguna untuk menerima atau menolak ketika menggunakan Parking Information System

(47)

skala evaluatif dua (2) kutub misalnya baik atau jelek, setuju atau menolak, dan sebagainya. indikatornya adalah:

1. Sikap menerima (Y2.1) 2. Perasaan senang (Y2.2) 3. Perasaanenjoy(Y2.3)

D. Minat Perilaku (behavioral intention) (Y3)

Minat Perilaku didefinisikan sebagai tingkatan dimana kecenderungan pengguna sudah memformulasikan rencana untuk tetap menggunakan atau tidak menggunakanParking Information System(PARIS). indikatornya adalah:

1. Kesempatan menggunakan (Y3.1) 2. Motivasi karena pengguna lain (Y3.2) 3. Motivasi tetap menggunakan (Y3.3)

E. Perilaku (behavior) (Y4)

Perilaku didefinisikan sebagai sebuah pengukuran penggunaan yang sesungguhnya (actual use), yang diukur sebagai besarnya frekuensi dalam penggunaannya Parking Information System (PARIS). Seseorang akan puas menggunakan Parking Information System (PARIS) jika, sistem tersebut mudah digunakan dan akan meningkatkan produktifitasnya yang tercermin dari kondisi nyata penggunaan. indikatornya adalah:

(48)

39

Pada definisi operasional variabel TAM 1 (Technology Acceptance Model), penulis menyesuaikan indikator variabel dependent dan independent

berdasarkan studi kasus yang diambil oleh peneliti, sehingga tidak semua indikator variabel dependent dan independent dapat diterapkan pada PARIS

Parking Information Systemdi Stikom Surabaya.

3.6.2 Hipotesis Variabel

Model-model hipotesis penelitian dengan objek Parking Information System (PARIS) ini, diambil dari hubungan antara variabel dependent dan

independentyang telah diuraikan sebagai berikut:

H1 = Persepsi kemudahan penggunaan berpengaruh signifikan terhadap

manfaat penggunaanParking Information System(PARIS).

H2 = Persepsi kemudahan penggunaan berpengaruh signifikan terhadap

perilaku dalam menggunakanParking Information System(PARIS).

H3 = Manfaat penggunaan berpengaruh signifikan terhadap sikap

penggunaan atau sikap terhadap perilaku dalam menggunakan Parking Information System(PARIS).

H4 = Manfaat penggunaan berpengaruh signifikan terhadap minat perilaku

dalam menggunakanParking Information System(PARIS).

H5 =Sikap penggunaan atau sikap terhadap perilaku berpengaruh signifikan

terhadap minat perilaku dalam menggunakan Parking Information System

(49)

H6 = Minat perilaku berpengaruh signifikan terhadap perilaku dalam

menggunakanParking Information System(PARIS).

H7 =Manfaat penggunaan berpengaruh signifikan terhadap perilaku dalam

menggunakanParking Information System(PARIS).

Model hipotesis pada TAM 1 (Technology Acceptance Model) ini disesuaikan dengan pernyataan yang ada pada TAM 1 (Technology Acceptance Model) dan disesuaikan dengan studi kasus pada PARIS (Parking Information System)di Stikom Surabaya. Model hipotesis tersebut dapat digambarkan sebagai berikut :

Gambar 3.2Hipotesis pada TAM 1 (Technology Acceptance Model)

3.7 Uji Validitas dan Reliabilitas Penelitian

(50)

41

A. Uji Validitas

Tabel 3.6Hasil Pengujian Instrumen Variabel Persepsi Kemudahan Penggunaan (perceived ease of use) (X1)

PARIS (Parking Information System) sangat mudah

Informasi penggunaan pada PARIS (Parking Information System) mudah untuk

Terdapat informasi yang berupa panduan menggunakan PARIS (Parking Information System) saat masuk parkir.

0,745** Valid

Sumber :Lampiran 2 (Pengukuran Validitas Instrumen) tahun 2016

Keterangan:

*.Correlation is significant at the0.05level(2-tailed).

**.Correlation is significant at the0.01level(2-tailed).

(51)

signifikan atau signifikan sangat kuat pada angka signifikansi (2-tailed) sebesar 0,01 padalevelatau taraf 1% . Jika korelasi signifikan pada 1% maka sudah pasti juga signifikan pada 5%, tetapi jika signifikan pada 5% belum tentu signifikan padalevel 1% (Nisfiannoor, 2009). Hubungan pada tabel diatas signifikan karena angka signifikansi lebih kecil dari 0,05 (Nisfiannoor, 2009). Korelasi Signifikan atau peluang kesalahan alpha ini diberi lambang huruf p (probability of Alpha Error). Besar peluang kesalahan (tertulis “sig” pada outputprogram SPSS) dapat dilihat pada taraf signifikansi, sebagai berikut:

Tabel 3.7Taraf Signifikansi Persepsi Kemudahan Penggunaan (X1)

Taraf Signifikasi Tingkat Signifikansi

Jika sig (p) < 0,01 Sangat signifikan (signifikan yang kuat) Jika sig (p) < 0,05 Signifikan

Jika sig (p) > 0,05 Tidak signifikan

Sumber :Data Taraf Signifikasi Berdasarkan Nisfiannoor (2009)

(52)

43

Tabel 3.8Hasil Pengujian Instrumen Variabel Manfaat Penggunaan (Perceived Usefulness) (Y1)

PARIS (Parking Information System) bekerja sangat cepat.

0,920** Valid

2. Efektivitas

(Y1.2)

PARIS (Parking Information System) bekerja dengan efektiv.

0,873** Valid

3. Kebutuhan

Informasi

(Y1.3)

PARIS (Parking Information System) memenuhi kebutuhan informasi yang diminta oleh pengguna.

0,756** Valid

Keterangan :

(53)

atau peluang kesalahan alpha ini diberi lambang huruf p (probability of Alpha Error). Besar peluang kesalahan (tertulis “sig” pada outputprogram SPSS) dapat dilihat pada taraf signifikansi, sebagai berikut:

Tabel 3.9Taraf Signifikansi Manfaat Penggunaan (Y1)

Pada tabel 3.8 dijelaskan bahwa nilai tertinggi untuk uji validitas ini terletak pada indikator Y1.1 yaitu kecepatan dan nilai terendah ada pada indikator Y1.3 yaitu kebutuhan informasi. Pengguna merasa PARIS (Parking Information System) sangat cepat untuk digunakan saat parkir, sehingga banyak pengguna yang setuju jika PARIS (Parking Information System) dapat mempercepat akses mereka untuk parkir kendaraan di Stikom Surabaya.

Tabel 3.10Hasil Pengujian Instrumen Variabel Sikap Terhadap Perilaku (Attitude toward behavior) (Y2)

Indikator Pernyataan Korelasi Item

dengan Total Skor

Keterangan

1. Sikap

Menerima

(Y2.1)

Pengguna menerima keberadaan PARIS (Parking Information System).

(54)

45

Keterangan :

Keterangan diatas memiliki pengertian untuk tanda dua bintang (**) memiliki arti korelasi sangat signifikan atau signifikan sangat kuat pada angka signifikansi (2-tailed) sebesar 0,01 pada level atau taraf 1% . Jika korelasi signifikan pada 1% maka sudah pasti juga signifikan pada 5%, tetapi jika signifikan pada 5% belum tentu signifikan pada level 1% (Nisfiannoor, 2009). Hubungan pada tabel diatas signifikan karena angka signifikansi lebih kecil dari 0,05 (Nisfiannoor, 2009). Korelasi Signifikan atau peluang kesalahan alpha ini diberi lambang huruf p (probability of Alpha Error). Besar peluang kesalahan

(55)

Tabel 3.11Taraf Signifikansi Sikap Terhadap Perilaku (Y2)

Pada tabel 3.10 dijelaskan bahwa nilai tertinggi untuk uji validitas ini terletak pada indikator Y2.2 yaitu perasaan senang dan nilai terendah ada pada indikator Y2.3 yaitu perasaan enjoy. Pengguna merasa senang saat menggunakan PARIS (Parking Information System), karena pengguna menerima dalam menggunakan teknologi baru yang dapat mengidentifikasi, mengontrol, dan memberikan keamanan yang tinggi untuk kendaraan mereka.

Tabel 3.12Hasil Pengujian Instrumen Variabel Minat Perilaku (behavioral intention) (Y3)

dengan Total

Skor

Keterangan

1. Kesempatan

Menggunakan

(Y3.1)

Pengguna memiliki kesempatan untuk menggunakan PARIS (Parking Information System).

(56)

47 PARIS (Parking Information System) karena termotivasi oleh pengguna lain.

0,814** Valid

3. Motivasi Tetap

Menggunakan

(Y3.3)

Pengguna memiliki motivasi dan memotivasi pengguna lain untuk tetap menggunakan PARIS (Parking Information System).

0,888** Valid

Keterangan :

(57)

atau peluang kesalahan alpha ini diberi lambang huruf p (probability of Alpha Error). Besar peluang kesalahan (tertulis “sig” pada outputprogram SPSS) dapat dilihat pada taraf signifikansi, sebagai berikut:

Tabel 3.13Taraf Signifikansi Minat Perilaku (Y3)

(58)

49

Tabel 3.14Hasil Pengujian Instrumen Variabel Perilaku (behavior) (Y4)

Dalam pemakaian nyata, pengguna selalu menggunakan PARIS (Parking Information System). PARIS (Parking Information System) lebih dari dua (2) kali dalam sehari.

0,749** Valid

3. Kepuasan

Pengguna (Y4.3)

Pengguna merasa puas menggunakan PARIS (Parking Information System).

0,871** Valid

Keterangan :

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

(59)

(tertulis “sig” pada output program SPSS) dapat dilihat pada taraf signifikansi, sebagai berikut:

Tabel 3.15Taraf Signifikansi Perilaku (Y4)

Pada tabel 3.14 dijelaskan bahwa nilai tertinggi untuk uji validitas ini terletak pada indikator Y4.3 yaitu kepuasan pengguna dan nilai terendah ada pada indikator Y4.2 yaitu frekuensi penggunaan. Pengguna merasa puas saat menggunakan PARIS (Parking Information System), karena PARIS (Parking Information System) dinilai saat ini sudah dapat membantu kinerja banyak pihak, baik dipihak pengelola parkir maupun pihak dari pengguna parkir.

B. Uji Reliabilitas

Tabel 3.16Uji Reliabilitas

Indikator Jumlah

Item

Cronbach’s Alpha Keterangan

1. Persepsi Kemudahan

Penggunaan (perceived

ease of use) (X1)

4 0,874 Reliable

2. Manfaat Penggunaan

(Perceived Usefulness) (Y1)

(60)

51

Indikator Jumlah

Item

Cronbach’s Alpha Keterangan

3. Sikap Terhadap Perilaku

(Attitude toward behavior)

(Y2)

3 0,863 Reliable

4. Minat Perilaku (behavioral

intention) (Y3)

3 0,763 Reliable

5. Perilaku (behavior) (Y4) 3 0,736 Reliable

Sumber :Lampiran 3 (Pengukuran Reliabilitas Instrumen) tahun 2016

3.8 Analisa Data

Kuesioner yang telah dikembalikan oleh responden akan ditabulasi menggunakan perangkat lunakMicrosoft excel2010.

3.8.1 Analisa Korelasi dan Regresi

Pada penelitian ini yang termasuk pada variabelidependent(bebas) adalah persepsi kemudahan penggunaan (perceived ease of use) dan pada variabel

dependen (terikat) adalah manfaat penggunaan (perceived usefulness), sikap terhadap perilaku (attitude toward behavior), minat perilaku (behavioral intention), dan perilaku (behavior). Analisa korelasi menyatakan derajat hubungan antara dua variabel (terikat dan bebas) tanpa memperhatikan variabel mana yang jadi peubah.

3.8.2 Analisis Deskriptif Variabel Penelitian

(61)

usefulness), sikap terhadap perilaku (attitude toward behavior), minat perilaku (behavioral intention), dan perilaku (behavior).

(62)

53 BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Gambaran Umum Objek Penelitian

PARIS (Parking Information System) merupakan sistem informasi perparkiran di Stikom Surabaya yang menggunakan teknologi RFID (Radio Frequency Identification). PARIS (Parking Information System) membantu untuk mengelola informasi dan mendata kendaraan yang keluar dan masuk diarea parkir Stikom Surabaya. Berikut ini adalah gambar dari tampilan PARIS (Parking Information System) di Stikom Surabaya:

Gambar 4.1PARIS (Parking Information System) di Stikom Surabaya Sumber:Solusi Sistem Informasi (SSI) Stikom Surabaya tahun 2015

4.2 Gambaran Umum Responden

(63)

Surabaya yang menggunakan kendaraan roda dua dan roda empat. Jumlah sampel yang diminta untuk mengisi kuesioner adalah 95 orang. Jumlah tersebut sudah ditentukan dengan menggunakan rumusSlovinpada bab III.

4.2.1 Jabatan

Berdasarkan jabatan dari pengguna PARIS (Parking Information System), dibedakan menjadi mahasiswa atau mahasiswi dan keseluruhan karyawan yang terdiri dari dosen tetap, danstaffyang lainnya. Jumlah responden dalam penelitian ini lebih banyak mahasiswa atau mahasiswi sebagaimana ditunjukkan pada Tabel 4.1.

Tabel 4.1Responden Berdasarkan Jabatan

Jabatan Jumlah (orang) Persentase

Mahasiswa/Mahasiswi 85 89,5%

Seluruh Karyawan 10 10,5%

Total 95 100.0%

Sumber: Data Kuisioner yang telah diolahexcelpada lampiran 4 tahun 2016

Gambar 4.2Grafik responden berdasarkan Jabatan

Sumber: Data Kuisioner yang telah diolahexcelpada lampiran 4 tahun 2016 89%

11%

Grafik Responden Berdasarkan Jabatan

(64)

55

Berdasarkan grafik responden jabatan diatas, dijelaskan bahwa responden mahasiswa atau mahasiswi sebesar 89,5% dan responden seluruh karyawan sebesar 10,5%. Hal ini menunjukkan bahwa lebih banyak populasi mahasiswa atau mahasiswi, daripada populasi seluruh karyawan Stikom Surabaya yang dijadikan sampel penelitian.

4.2.2 Pengguna Kendaraan

Berdasarkan pengguna kendaraan, dibedakan menjadi pengguna kendaraan roda dua dan roda empat, serta pengguna yang menggunakan semua kendaraan roda dua dan roda empat.

Pada tabel 4.2 membahas tentang pengguna yang menggunakan semua kendaraan roda dua dan roda empat, serta pengguna yang hanya menggunakan kendaraan roda dua dan roda empat saja. Jumlah responden dalam penelitian ini lebih banyak pengguna yang hanya menggunakan kendaraan roda dua saja sebagaimana ditunjukkan pada Tabel berikut ini:

Tabel 4.2Responden Berdasarkan Pengguna Kendaraan

Pengguna Kendaraan

Jumlah

(Orang) Persentase Pengguna Semua Kendaraan (Roda Dua dan

Roda Empat) 10 10,53%

Roda Dua 77 81,05%

Roda Empat 8 8,42%

Total 95 100%

(65)

Gambar 4.3Grafik responden berdasarkan Pengguna Kendaraan Sumber: Data Kuisioner yang telah diolahexcelpada lampiran 4 tahun 2016

Berdasarkan grafik 4.3 dijelaskan bahwa responden yang menggunakan semua kendaraan (roda dua dan roda empat), memiliki persentase nilai sebesar 10,53% atau 11 % dan responden yang menggunakan kendaraan khususnya roda dua memiliki persentase paling besar yaitu 81,05%. Responden pengguna kendaraan roda empat memiliki persentase paling kecil yaitu 8,42%. Hal ini menunjukkan bahwa responden yang menggunakan kendaraan roda dua lebih banyak di Stikom Surabaya dikarenakan roda dua lebih praktis saat digunakan.

4.3 Analisis Deskriptif Variabel Penelitian

TAM 1 terdiri dari lima (5) dimensi yaitu: Persepsi Kemudahan penggunaan (perceived ease of use) (X1), Manfaat Penggunaan (perceived usefulness) (Y1), Sikap terhadap perilaku (attitude toward behavior) (Y2), Minat Perilaku (behavioral intention) (Y3), dan Perilaku (behavior) (Y4).

11%

81% 8%

Pengguna Kendaraan

(66)

57

Pada analisis deskriptif ini memiliki nilai tertinggi yang didapatkan dari skala likert 4 poin yaitu angka empat (4) sebagai pernyataan sangat setuju (SS), dan memiliki nilai terendah yaitu satu (1) sebagai pernyataan sangat tidak setuju (STS), sehingga jika dihitung menjadi 4-1 = 3 : 4 = 0,75. Sebagai pedoman untuk memberikan interpretasi dalam melakukan analisis deskriptif ini, peneliti menggunakan satuan angka-angka sebagai berikut:

1. Sangat Buruk/Sangat Rendah : 1-1,75 2. Buruk/Rendah : 1,75-2,5 3. Baik/Tinggi : 2,5-3,25 4. Sangat Baik/Sangat Tinggi : 3,25-4

4.3.1 Persepsi Kemudahan Penggunaan (perceived ease of use) (X1)

(67)

Tabel 4.3Distribusi Frekuensi Variabel Persepsi Kemudahan Penggunaan

Akumulasi Mean F 103 222 39 16 _3,085 _Tinggi

% 27,11 58,42 10,26 4,21

(68)

59

Gambar 4.4Grafik distribusi skor rata-rata variabel Persepsi Kemudahan Penggunaan (X1)

Sumber: Data Kuisioner yang telah diolahexceltahun 2016

Maka dapat ditarik kesimpulan bahwa mean yang tertinggi pada grafik diatas mencapai nilai sebesar 3,14 pada pernyataan kuisioner X1.2 PARIS (Parking Information System) sangat mudah digunakan. Hal ini menunjukkan bahwa pengguna merasa sangat mudah saat menggunakan PARIS (Parking Information System) dalam kehidupan sehari-hari. Dengan adanya PARIS (Parking Information System), pengguna merasa bahwa teknologi baru tersebut tidak mempersulit pengguna serta tidak perlu berlama-lama antri dengan antrian yang panjang pada saat jam operasional seperti pagi dan sore hari.

Nilai terendah ada pada variabel X1.4 Terdapat informasi yang berupa panduan menggunakan PARIS (Parking Information System) saat masuk parkir dengan nilai 2,96. Pengguna merasa bahwa saat menggunakan PARIS (Parking Information System), tidak terdapat panduan yang secara nyata seperti cara penggunaan yang benar sehingga pengguna hanya mendengarkan suara yang

2,85

X1.1 X1.2 X1.3 X1.4 Akumulasi Mean

3,13 3,14

3,11

2,96

3,085

Grafik Distribusi Skor Rata-Rata

(69)

keluar dari mesin tappingkartu dan mengandalkan pengalaman pengguna, seperti pengalaman saat mereka parkir di tempat yang terdapat teknologi seperti sistem perparkiran yang ada di pusat perbelanjaan seperti mall atau toko buku, dan lain sebagainya.

Pada variabel X1.1 PARIS (Parking Information System) sangat mudah dipelajari dengan nilai sebesar 3,13 menggambarkan bahwa pengguna merasa sangat mudah dalam mempelajari cara penggunaan PARIS (Parking Information System) karena berdasarkan pengalaman pengguna yang pernah menggunakan sistem perparkiran seperti PARIS (Parking Information System) serta melihat pengguna lain saat menggunakannya. Pada variabel X1.3 Informasi penggunaan pada PARIS (Parking Information System) mudah untuk dimengerti dengan nilai sebesar 3,11 yang memiliki arti bahwa pengguna mudah untuk mengerti tentang informasi cara penggunaan PARIS (Parking Information System) yang ada pada mesin tapping kartu. Hanya menempelkan kartu tanda pengenal seperti KTM (Kartu tanda mahasiswa) maupun kartu tanda pegawai, maka palang parkir otomatis akan terbuka dan menutup saat kita melewatinya.

4.3.2 Manfaat Penggunaan (perceived usefulness) (Y1)

(70)

61

Tabel 4.4Distribusi Frekuensi Variabel Manfaat Penggunaan (perceived usefulness) (Y1)

(71)

Gambar 4.5Grafik distribusi skor rata-rata variabel Manfaat Penggunaan (Y1) Sumber: Data Kuisioner yang telah diolahexceltahun 2016

Maka dapat ditarik kesimpulan bahwa mean yang tertinggi pada grafik diatas mencapai 2,74 pada pernyataan kuisioner Y1.3 PARIS (Parking Information System) memenuhi kebutuhan informasi yang diminta oleh pengguna. Nilai tersebut menggambarkan bahwa pengguna merasa terpenuhi akan informasi yang mereka butuhkan, seperti kertas parkir pengganti KTM (kartu tanda mahasiswa) ataupun kartu tanda pegawai Stikom Surabaya yang digunakan sebagai bukti dan informasi parkir kendaraan pengguna. Pada kertas parkir tersebut terdapat informasi mengenai waktu yang kita tempuh saat pertama kali parkir dan terhitung saat kita akan keluar parkiran, dari waktu tersebut akan dihitung dan dikenakan tarif biaya sesuai dengan ketentuan yang berlaku.

Nilai terendah ada pada variabel Y1.1 PARIS (Parking Information System) bekerja sangat cepat dengan nilai 2,59. Pengguna merasa bahwa PARIS (Parking Information System) tidak bekerja sangat cepat karena sering terjadinya

2,5 2,55 2,6 2,65 2,7 2,75

Y1.2 Y1.3 Akumulasi Mean

2,61

2,74

2,65

(72)

63

errorsaat proses tappingkartu, maupun palang parkir yang tidak terbuka. Hal ini memicu mahasiswa atau mahasiswi serta seluruh pegawai menunggu dengan antrian yang sangat panjang saat jam produksi seperti pagi dan sore hari. Banyak mahasiswa atau mahasiswi yang telat datang ke kelas untuk mengikuti perkuliahan karena harus lama antri didepan parkiran. Sehingga, membuat pegawai parkiran membuka jalur alternatif lain dan mulai menggunakan sistem manual, seperti memberikan kartu parkir kendaraan sehingga antrian panjangnya mulai berkurang.

Pada variabel Y1.2 PARIS (Parking Information System) bekerja dengan efektif dengan nilai sebesar 2,61 yang berarti bahwa PARIS (Parking Information System) melakukan fungsinya secara tepat serta bekerja lebih baik dari pada sistem perparkiran secara manual.

4.3.3 Sikap terhadap perilaku (attitude toward behavior) (Y2)

(73)

Tabel 4.5Distribusi Frekuensi Variabel Sikap Terhadap Perilaku (attitude toward

% 23,51 57,54 15,79 3,16

(74)

65

Gambar 4.6Grafik distribusi skor rata-rata variabel sikap terhadap perilaku (Y2) Sumber: Data Kuisioner yang telah diolahexceltahun 2016

Maka dapat ditarik kesimpulan bahwa mean yang tertinggi pada grafik diatas mencapai nilai sebesar 3,04 pada pernyataan kuisioner Y2.2 Pengguna merasa senang menggunakan PARIS (Parking Information System). Nilai tersebut memiliki arti bahwa pengguna lebih senang menggunakan PARIS (Parking Information System) daripada menggunakan sistem manual seperti sebelumnya. PARIS (Parking Information System) dapat mengidentifikasi, mengontrol kendaraan pengguna menjadi lebih aman serta dapat memberikan kemudahan untuk parkiran Stikom Surabaya yang memiliki tingkat mobilitas yang tinggi pada tempat parkir roda dua dan roda empat.

Nilai terendah ada pada variabel Y2.1 Pengguna menerima keberadaan PARIS (Parking Information System) yaitu 2,99. Nilai tersebut menggambarkan bahwa tidak semua pengguna di Stikom Surabaya menerima keberadaan sistem informasi perparkiran yang baru seperti PARIS (Parking Information System), karena sistem perparkiran tersebut masih terdapat beberapa kekurangan yang

2,96

Y2.1 Y2.2 Y2.3 Akumulasi Mean

2,99

3,04

3,01 3,01

(75)

dirasakan oleh penggunanya. Pengguna berharap jika PARIS (Parking Information System) dapat ditinjau kembali agar pengembang dapat memberikan

value bagi si pengguna dan pihak Stikom Surabaya. Sehingga, dana yang dikeluarkan oleh pihak Stikom Surabaya untuk pembuatan PARIS (Parking Information System) dapat bermanfaat sesuai dengan dana yang dikeluarkan.

Pada variabel Y2.3 Pengguna merasa enjoy saat menggunakan PARIS

(Parking Information System) memiliki nilai sebesar 3,01 yang memiliki arti bahwa pengguna merasa lebih menikmati saat menggunakan PARIS (Parking Information System) tanpa harus menunggu petugas parkiran untuk mendapatkan kartu nomor kendaraan, serta pengguna menikmati fasilitas yang telah disediakan gratis oleh Stikom Surabaya. Pengguna merasa aman dan tidak khawatir lagi mengenai kehilangan kendaraan mereka, karena PARIS (Parking Information System) diklaim sebagai sistem perparkiran yang mampu mengontrol semua kendaraan yang masuk pada gerbang pintu masuk parkiran hingga sampai ke pintu gerbang keluar parkiran.

4.3.4 Minat Perilaku (behavioral intention) (Y3)