P
uji dan syukur kehadirat Tuhan Yang Maha Esa atas karunia dan lindunganNya sehingga Jurnal CCIT untuk Volume 2 Nomor 3 Bulan Mei Tahun 2009 dapat diterbitkan tepat waktu.Penerbitan jurnal ini dimaksudkan sebagai media dokumentasi dan informasi ilmiah yang sekiranya dapat membantu para dosen, staf dan mahasiswa dalam menginformasikan/mempublikasikan hasil penelitian, opini, tulisan dan kajian ilmiah lainnya kepada berbagai komunitas ilmiah.
Penerbitan Jurnal Volume 2 Nomor 3 ini berisikan 7 artikel yang mencakup bidang informatika dan komputer, walaupun tidak seluruhnya merupakan hasil penelitian, diharapkan dapat bermanfaat bagi pembacanya.
Jurnal ini diterbitkan dengan memuat artikel mengenai: Pengontrolan Mutu sistem informasi dengan metode database Health Monitoring, Kajian Persepsi Pengguna Teknologi Pembelajaran Raharja Multimedia Edutainment (RME) Menggunakan Technology Acceptance Model, Pengelolaan Bandwith Menggunakan Metode Banjarsari Bandwith Management Pada ISP Wan, SMS Voting Dengan Menggunakan Bahasa Pemrograman Visual Basic, Pengembangan Sistem Database Penempatan Tenaga Kerja Berbasis Web, Smart Wheeled Robotic (SWR) Yang Mampu Menghindari Rintangan Secara Otomatis, Rancang Bangun Program Kriptografi Advanced Encription Standard. Tak lupa pula pada kesempatan ini kami mengundang pembaca untuk mengirimkan naskah ringkasan penelitiannya ke redaksi kami. Akhirnya tak lupa kami mengucapkan banyak terima kasih kepada semua pihak yang telah membantu penerbitan jurnal ini.
Tangerang, 1 Mei 2009
Maimunah, M. Kom. Sekretaris Redaksi
CCIT terbit tiga kali dalam satu tahun, setiap bulan Januari, Mei, September Pelindung:
Drs. Po. Abas Sunarya, M.Si. Ketua Dewan Editor: Ir. Untung Rahardja, M.T.I.
Sekretaris Redaksi: Maimunah, M.Kom. Mitra Bestari:
Prof. Drs. Suryo Guritno Mstats. Ph.D (Universitas Gajah Mada) Dr. Ir. Richardus Eko Indrajit, M.Sc., MBA (STIMIK PERBANAS)
Dr. Zainal A. Hasibuan (Universitas Indonesia) Drs.Tri Kuntoro Priyambodo, M.Sc. (Universitas Gajah Mada)
Dr. Iping Supriyana (Institut Teknologi Bandung) Jazi Eko Istiyanto, M.Sc., Ph.D (Universitas Gajah Mada)
Dewan Editor: Prof. Dr. Susanto Rahardja Dr. Ir. Sunar Abdul Wahid, MS.
Dr. Ir. Djoko Soetarno, DEA. Henderi, M. Kom. Abdul Hayat, M.T.I. Redaksi Pelaksana:
Padeli, S. Kom. Sugeng Santoso, S. Kom. Euis Siti Nuraisyah, S. Kom.
Drs. Sugeng Widada
Redaksi menerima tulisan yang belum pernah diterbitkan dari kalangan akademisi, peneliti dan praktisi. Blind review dilakukan untuk menentukan tulisan yang akan dimuat.
Pedoman penulisan tercantum pada bagian akhir jurnal ini. Tulisan yang diserahkan harus disertai softcopynya.
Alamat Redaksi: Raharja Enrichment Centre (REC) Jl. Jenderal Sudirman Nomor 40 Cikokol - Tangerang Email: untung@pribadiraharja.com, maimunah@pribadiraharja.com,
1
3
4
5
Pengontrolan Mutu sistem informasi dengan metode database Health
Monitoring...214 - 230 Kajian Persepsi Pengguna Teknologi Pembelajaran Raharja Multimedia Edutainment (RME) Menggunakan Technology Acceptance Model...231- 256 Pengelolaan Bandwith Menggunakan Metode Banjarsari Bandwith
Management Pada ISP Wan...257- 274 SMS Voting Dengan Menggunakan Bahasa Pemrograman Visual
Basic...275 - 292 Pengembangan Sistem Database Penempatan Tenaga Kerja Berbasis
Web...293 - 313 Smart Wheeled Robotic (SWR) Yang Mampu Menghindari Rintangan Secara Otomatis...314 - 335 Rancang Bangun Program Kriptografi Advanced Encription Standard.336 - 353 Pedoman Penulisan...354 - 355
Formulir Persetujuan Pembuatan Artikel Jurnal...356
Formulir Kriteria dan Bobot Penilaian Karya Tulis Ilmiah...357 - 358 Formulir Editor Bahasa Karya Tulis Ilmiah...359
Formulir Editor Layout dan Artistik Karya Tulis Ilmiah...360
Formulir Penyelesaian Artikel. ...361
Formulir Kesediaan Mitra Bestari Jurnal Ilmiah...362
Index Judul...363 Index Penulis...364 Index Subjek...367
2
6
7
PENGONTROLAN MUTU SISTEM INFORMASI DENGAN METODE DATABASE HEALTH MONITORING
Untung Rahardja1 Muhamad Yusup2 Lilik Agustin33 untung@pribadiraharja.com, m.yusup@pribadiraharja.com, lilik@pribadiraharja.com ABSTRAKSI
Di era globalisasi seperti sekarang ini, sistem informasi bukan hal yang asing lagi. Sistem informasi yang ada saat ini telah mendukung seluruh kegiatan organisasi maupun perusahaan dalam pengolahan data untuk menghasilkan informasi. Sistem informasi akan memberikan banyak manfaat jika memiliki database yang ‘sehat’. Definisi database yang ‘sehat’ adalah database memiliki tingkat keakuratan data yang tinggi. sebaliknya manfaatnya kurang dirasakan jika sistem informasi memiliki database yang ‘tidak sehat’ akibat dari data anomaly. Karena data anomaly mempengaruhi proses memasukkan, menghapus dan memodifikasi data dalam relations. Selain itu, database yang ‘tidak sehat’ karena dari kesalahan-kesalahan pada saat penginputan data karena perbedaan standar yang diterapkan. Belum adanya indikator yang dapat mendeteksi kesalahan-kesalahan data anomaly dan hal-hal yang tidak mungkin. Untuk mengatasi hal tersebut maka dibutuhkan suatu metodologi yang disebut Database Health Monitoring (DHM) yang menggabungkan metode Database Self Monitoring (DSM) dan Server Health Indicator (SHI). DHM didefinisikan sebagai dashboard system yang menampilkan indikator sistem informasi dan indikator kapasitas penyimpanan data secara bersamaan, dengan DHM dapat mengantisipasi segala kemungkinan data anomaly dengan menggunakan teknik pengendalian mandiri untuk memperbaiki mutu sistem informasi dan pengendalian mandiri kapasitas penyimpanan. Pada artikel ini, diidentifikasikan masalah yang dihadapi perusahaan dalam hal peningkatan mutu sebuah sistem informasi, didefinisikan 4 ciri khas dengan menggunakan metode DHM sebagai langkah pemecahan masalah, dan 7 manfaat dari penerapan konsep baru tersebut. Selain itu, ditampilkan listing program yang ditulis menggunakan Active Server Pages. Dapat disimpulkan bahwa dengan metodologi DHM ini dapat menjadi sebuah evaluasi terkini dalam meningkatkan mutu informasi, serta mendukung seluruh kegiatan organisasi maupun perusahaan dengan lebih stabil, terkontrol dan termonitor lebih baik.
Kata kunci : Database Health Monitoring, Mutu Sistem Informasi
1. Dosen Jurusan Sistem Informasi, STMIK Raharja
Jl. Jend Sudirman No.40 Modern Cikokol-Tangerang Telp 5529692
2. Dosen Jurusan Teknik Informatika, AMIK Raharja Informatika
PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi dan komputer yang pesat telah memberikan dukungan yang besar pada kegiatan organisasi ataupun perusahaan, teknologi informasi dan komputer tersebut pada umumnya digunakan untuk mendukung pengolahan data transaksional harian organisasi ataupun perusahaan untuk dapat menghasilkan informasi yang cepat, tepat, akurat dan relevan.
Sistem informasi akan memberikan banyak manfaat jika memiliki database yang ‘sehat’. Definisi database yang ‘sehat’ adalah database memiliki tingkat keakuratan data yang tinggi. sebaliknya manfaatnya kurang dirasakan jika sistem informasi memiliki database yang ‘tidak sehat’ akibat dari data anomaly. Karena data anomaly mempengaruhi proses memasukkan, menghapus dan memodifikasi data dalam relations. Beberapa data penting bisa hilang jika diperbaharui relations yang berisi database anomaly. Selain itu, database yang ‘tidak sehat’ timbul dari kesalahan-kesalahan pada saat penginputan data karena perbedaan standar yang diterapkan pada proses transaksional. Walaupun sudah diterapkan standar pengontrolan input dengan peringatan, bisa saja ditemukan kesalahan. Begitupun dengan user control melakukan penginputan dengan teliti, bisa juga ditemukan kesalahan. Akibatnya data yang dihasilkan tidak konsisten, misalnya ditemukan kesalahan penginputan nama, tanggal, punctuation yang mengakibatkan sistem informasi akan membacanya sebagai kesalahan. Selain itu kesalahan juga bisa didapatkan dari sumber data eksternal pada saat proses extraction transform and loading. Serta informasi yang tidak mungkin ada misalnya seorang mahasiswa terdaftar di salah satu kampus dengan usia 4 tahun atau seorang karyawan terdaftar di salah satu perusahaan dengan usia 123 tahun.
Mutu dari sebuah sistem informasi tersebut akan semakin tinggi apabila sistem informasi yang digunakan sebagai pendukung seluruh kegiatan operasional dan transaksional organisasi ataupun perusahaan dilengkapi dengan pengontrolan yang berguna untuk memonitor kinerja sistem secara mandiri, dimana dapat mengantisipasi kemungkinan-kemungkinan apabila terjadinya kesalahan. Pengontrolan yang baik merupakan hal yang penting untuk mencegah hal-hal yang akan menghambat seluruh kegiatan organisasi ataupun perusahaan.
Untuk menentukan mutu sistem informasi digunakan tiga sudut pandang diantaranya adalah organisasi, manajemen dan teknik. Untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik dari sifat sistem informasi dalam menentukan kualitas dengan cara berbeda dari perangkat lunak yang berkualitas.
Dimensi kualitas tersebut perlu digali dan dinyatakan lebih khusus dalam kaitannya dengan sifat dan perubahan situasi terhadap sistem yang digunakan. Karakteristik kualitas dari perangkat lunak ini pasti akan berbeda dari sistem informasi yang merupakan bagian dari organisasi. Sebuah sistem informasi dapat didefinisikan
dalam kaitannya dengan fungsi dan struktur: berisi orang, proses, data, model, teknologi, formalized bahasa dalam struktur kohesif yang melayani keperluan beberapa organisasi atau fungsi (Hirschheim, dkk, 1995; Davis & Olson , 1985; Alter, 1996).
Sebagai sebuah sistem informasi melibatkan orang-orang dan mereka bekerja dalam praktik konteks sebuah organisasi, kualitas harus dinilai dalam konteks yang sama oleh mengevaluasi seberapa baik yang sehari-hari yang memenuhi kebutuhan informasi. Seberapa baik kebutuhan sehari-hari ini akan dipenuhi mencerminkan kualitas sebuah sistem informasi. Pandangannya adalah organisasi yang tertarik pada dampak sistem dan teknologi ada pada cara kerja organisasi. Sebuah organisasi yang menekankan pendekatan useability dari sistem dan memahami bahwa sebuah sistem informasi tidak hanya memberikan arti baru dari suatu organisasi, tetapi juga mempengaruhi wilayah di luar lingkup dari tujuan utama (Alter, 1996: 191).
Efektivitas akan dicapai melalui peningkatan kualitas sistem utilization. Peningkatan kualitas mungkin telah disebabkan oleh perbaikan layanan yang disediakan dengan komputer berbasis sistem informasi. Tingkat kualitas yang tersebut di atas tergantung pada layanan elemen intangible dan banyak dipengaruhi oleh pengguna persepsi tentang sistem dan keuntungannya. Adopsi Teknologi Informasi akan menimbulkan perubahan dalam organisasi dan struktur kontrol. Kemampuan untuk membuat dan mengelola strategis yang berhasil mengubah beberapa organisasi yang kurang berhasil. Meskipun kecepatan dan isi perubahan sangat tergantung pada lingkungan yang kompetitif organisasi, kualitas sistem informasi memainkan peranan penting dalam proses ini, dimana memerlukan pemahaman tentang peran teknologi di dalam organisasi dan pengaruh pada proses organisasi.
Tantangan yang utama adalah untuk meyakinkan manajemen dan pengguna harus terlibat dalam pengembangan sistem informasi. Dalam banyak organisasi menunjukan keengganan untuk berpartisipasi dalam persyaratan definisi, pengembangan dan penerapan sistem informasi. Akibatnya, operasional tersebut dibiarkan di tangan profesional TI yang prioritasnya agak berbeda dari orang-orang yang terlibat di dalam organisasi secara keseluruhan. Manajemen harus mengatasi hambatan psikologis ini jika ingin menggunakan kontrol atas fungsi sistem informasi. (Ahituv, 1992)
Salah satu cara melakukan pengontrolan dalam sebuah sistem informasi ialah dengan menampilkan suatu indikator terhadap kemungkinan-kemungkinan yang dapat menyebabkan terjadinya hal-hal yang tidak diinginkan, indikator yang digunakan dapat berupa sebuah dashboard. Dalam hal ini, pengontrolan dengan menggunakan dashboard dapat menjadi pilihan, karena sistem dapat melakukan pengendalian mandiri dan dapat mencegah terjadinya kesalahan sistem. Dengan kata lain sistem dapat mengantisipasi
Dashboard merupakan teknologi terkini di dalam memanfaatkan teknologi informasi oleh organisasi ataupun perusahaan saat ini, tidak hanya sebatas sebagai pendukung pengolahan data transaksional dan pendukung pengambilan keputusan, tetapi juga bisa menjadi tools untuk evalusi. (Rahardja, 2004)
Pada prinsipnya banyak hal yang dapat dijadikan sebagai indikator untuk proses monitor. Tergantung bagaimana kita menentukan apa saja yang ingin kita monitor apakah secara keseluruhan atau hanya beberapa bagian saja yang dianggap penting untuk dijadikan sebagai indikator.
PERMASALAHAN
Banyak ditemukan di dalam sebuah sistem informasi yang berjalan pada organisasi ataupun perusahaan, masih terdapat kendala-kendala yang menghambat jalannya sebuah sistem informasi, salah satunya yaitu menghambat upaya dalam peningkatan performance sebuah sistem informasi.
Namun, kendala-kendala itu disebabkan karena masih rendahnya mutu sebuah sistem informasi, dimana sistem tersebut masih banyak mendapatkan keluhan dari berbagai pihak untuk dilakukan perbaikan pada sebuah sistem informasi. Hal ini pula yang dapat menyebabkan timbulnya permasalahan pada sistem informasi, dimana sistem informasi yang baik mempunyai sebuah indikator, yang berguna untuk mendeteksi kemungkinan-kemungkinan kesalahan yang dapat terjadi di dalam jalannya sistem informasi, inilah permasalahan dari sebuah sistem informasi dimana menghambat kinerja sebuah sistem dan kualitas mutu dari sistem informasi dianggap masih rendah. Untuk mencegah agar hal-hal yang tidak diinginkan dapat terjadi di dalam sebuah sistem informasi dan berjalan sebagaimana mestinya, salah satu cara yang biasa dilakukan yaitu dengan menggunakan dashboard sebagai sebuah indikator di dalam sistem informasi. Sistem yang buruk ialah sistem yang terdapat banyak kekurangan dan dijalankan pada saat tahap uji coba, namun sebuah sistem informasi yang baik adalah sistem yang telah digunakan pada tahap implementasi dan berjalan sesuai yang diinginkan yaitu mendapatkan sistem informasi yang bermutu baik. CRITICAL REVIEW
Sejumlah critical review akan dicari untuk Database Health Monitoring atau yang berhubungan dengannya. Setelah itu hasilnya akan dikategorikan, dicari persamaan dan perbedaannya, kemudian mendeteksi kelemahan dan kekuatannya. Beberapa critical review tersebut yaitu sebagai berikut :
1. Penelitian yang dilakukan oleh James H. Taylor, 2005, menjelaskan tentang Intelligent Information, monitoring, and Control Technology of Industrial Process Application, bagaimana sebuah sistem menawarkan perilaku cerdas di tingkat
sistem dengan menggunakan agent yang menghasilkan perilaku reaktif dalam proses monitoring.
2. Penelitian yang dilakukan oleh Mikael Berndtsson, Jorgen Hansson, 1993, Department of Computer Science, University of Skovde, menjelaskan tentang real-time database dianggap sebagai teknologi yang penting untuk mendukung aplikasi-aplikasi non-tradisional seperti computer integrated manufacturing (CIM), menangani penggabungan real-time database. Dalam penelitian ini beberapa masalah dan pertanyaan ditemukan seperti pembagian waktu dan kendala pada rule. Hal-hal yang terkait dalam penelitian ini adalah tentang de-tection, aturan seleksi dan evaluasi aktif dalam basis data real-time system. Sebuah real-time event mendeteksi metode untuk multi level real-time.
3. Penelitian yang dilakukan oleh Martin Sköld, 1997, dari Department of Computer and Information Science Linköping University, Linköping, Sweden, menjelaskan tentang Active Database Management Systems for Monitoring and Control. Penelitian ini membahas tentang eksplorasi terhadap masalah secara real time database system, memperkenalkan karakteristik dari data dan transaksi secara real time database juga terkait dengan pemrosesan waktu transaksi, pencarian sumber masalah dalam pemulihan dan penanganan pengelolaan I/O overloads Real time database.
4. Penelitian yang dilakukan oleh Dushyanth Narayanan, Eno Thereska, Anastassia Ailamaki, 2005, dari Microsoft Research, Cambridge dan Carnegie Mellon University, tentang Continuous resource monitoring for self-predicting DBMS, membahas tentang bagaimana tugas-tugas administrasi semakin mendominasi total biaya kepemilikan sistem manajemen database. Tugas utamanya sangat sulit diterapkan untuk administrator. Ada beberapa kekurangan dalam sistem ini dimana kondisi database sistem tidak dirancang hanya terbatas pada penawaran bantuan kepada administrator saja.
5. Penelitian yang dilakukan oleh Jason Lee, Dan Gunter, Martin Stoufer, Brian Tierney, 2002, dari Lawrence Berkeley National Laboratory, tentang Monitoring data archives for grid environments, membahas tentang sebuah arsip data pemantauan penghubung yang dirancang untuk menangani efisien volume yang tinggi terhadap aliran monitoring data. Penelitian ini menyajikan sebuah metode tentang arsip instrumentasi dan layanan yang dapat digunakan untuk mengumpulkan dan agregat rincian kepada pemantauan informasi akhir dari aplikasi yang didistribusikan. Penelitian yang dilakukan sekarang dapat juga lebih jauh mengadopsi dashboard system bagaimana melakukan aliran monitoring data dan memiliki keterkaitan dengan artikel ini. (Hossain,2001).
6. Penelitian yang dilakukan oleh Shang-Wen Cheng, 2002, dari School of Computer Science, Carnegie Mellon University,tentang Using Architectural Style as a Basis for System Self-repair memberikan gambaran bagaimana sistem informasi mempunyai kemampuan untuk beradaptasi pada waktu berjalan untuk mengakomodasi berbagai sistem kesalahan, dan mengubah persyaratan, dapat memperbaiki sistem, salah satu masalah yang sulit menentukan perubahan bila diperlukan, dan mengetahui apa saja yang diperlukan adaptasi. Dalam penelitian ini mempunyai keunggulan bagaimana sistem dapat menjalankan waktu monitoring, deteksi kesalahan, dan perbaikan secara mandiri dan memiliki keterkaitan dengan artikel ini.
PEMECAHAN MASALAH
Di dalam menjalankan sistem, hal yang paling penting ialah menjaga dan meningkatkan kualitas mutu dari sebuah sistem informasi. Salah satu cara didalam pengontrolan sistem informasi ialah dengan metode kontrol sistem informasi (Inti,2008).
Gambar 1. Pengontrolan di dalam Sistem
Pengontrolan yang diterapkan pada prosedur online atau secara entri job remote , yaitu:
2. Kontrol proses, meliputi penerimaan pekerjaan, perakitan pekerjaan dan pemisahan pekerjaan.
3. Kontrol output meliputi pemrosesan output dan pendistribusian output.
Gambar 2. Kontrol data fungsi dan pengorganisasiannya
Kontrol input mencakup aktivitas yang berhubungan dengan penerimaan data mentah, pengecekannya, dan pengubahannya ke dalam bentuk yang bisa dibaca oleh komputer. Pengorganisasian kontrol meliputi kontrol keakuratan. Adapun tujuan dari pengontrolan adalah untuk mengarahkan aktivitas menuju tercapainya tujuan yang ditetapkan. Ada banyak jenis kontrol (kebanyakan sesuai atau cocok dengan sistem computer), kontrol manajemen, kontrol operasional, kontrol prosedur, kontrol kinerja dan kontrol data bisa juga digunakan. Pada prinsipnya sama untuk seluruhnya dan mampu diadaptasikan dengan berbagai situasi dan kondisi.
Kontrol memerlukan data akan berdampak pada orang yang sedang menjalankan pekerjaan. Perlu memperoleh tingkat kontrol yang benar dalam sistem tertentu dan perlu memelihara keseimbangan antara resiko yang mungkin terjadi, kebutuhan kontrol dan sistem kontrol. Tujuan kontrol disini adalah untuk memelihara tingkat kewenangan yang diperlukan, kesopanan dan keakuratan dalam pekerjaan yang dilakukan, bersama dengan ketepatan dari data yang dihasilkan, untuk mencapainya perlu mempertimbangkan kontrol kebijaksanaan, kontrol organisasional, kontrol manajemen kontrol operasional, kontrol data dan kontrol perpindahan data.
Gambar 3. Sistem Kontrol
Dalam hal ini, kontrol sistem informasi dengan menggunakan metode Database Health Monitoring (DHM) merupakan konsep baru sebagai sebuah indikator di dalam pengontrolan, yang merupakan gabungan dari ketiga point diatas. Selain itu DHM dapat dikatakan sebuah dashboard indikator dimana sistem dapat mengantisipasi kemungkinan timbulnya masalah yang tidak diinginkan, sehingga dapat mencegah kendala-kendala yang menimbulkan keluhan-keluhan dari berbagai pihak yaitu manajemen organisasi ataupun perusahaan.
Adapun 4 ciri khas sekaligus merupakan konsep pengontrolan dengan metode DHM, diantaranya sebagai berikut :
1. DHM dapat mendeteksi kemungkinan-kemungkinan kesalahan yang akan terjadi pada sistem informasi
2. DHM dapat mengantisipasi dan mencegah kemungkinan terjadinya permasalahan di dalam sistem.
3. DHM dapat digunakan sebagai indikator dalam mengontrol kinerja sistem dan dapat memonitor kapasitas penyimpanan data secara mandiri.
4. DHM sebagai Dashboard Indikator Sistem.
Gambar 4. Dashboard Technology
Keunggulan dari DHM yaitu sebelum adanya DHM manajemen sulit mendeteksi kemungkinan kesalahan yang akan terjadi pada sistem, setelah menggunakan DHM maka manajemen lebih mudah mendeteksi kemungkinan-kemungkinan permasalahan yang akan terjadi pada sistem informasi sejak dini.
7 (tujuh) manfaat menggunakan Database Health Monitoring diantaranya: 1. Meningkatkan Mutu Sistem Informasi.
2. Meningkatkan kemudahan manajemen dalam memonitor kemungkinan-kemungkinan yang dapat terjadi pada sistem informasi.
3. Meningkatkan pelayanan terhadap pengguna sistem informasi terutama manajemen untuk menghasilkan informasi.
4. Meningkatkan produktivitas manajemen.
5. Meningkatkan kinerja sistem sehingga pengolahan data lebih efisien 6. Sistem informasi yang berjalan dapat lebih terkontrol dengan baik.
7. Dapat mengontrol kapasitas penyimpanan data sehingga dapat mengantisipasi kemungkinan-kemungkinan yang dapat menggangu kinerja sistem itu sendiri.
Dengan metode DHM maka manajemen akan lebih mudah melakukan pengontrolan terhadap sistem informasi sehingga sistem dapat berjalan dengan stabil dan mutu dari informasi yang dihasilkan akan semakin meningkat.
LISTING PROGRAM
Untuk menerapkan metode DHM pada sistem informasi, salah satunya dapat menggunakan Active Server Pages (ASP), karena ASP merupakan suatu framework yang dapat digunakan untuk membuat web dinamis. ASP banyak digunakan untuk aplikasi yang berhubungan dengan database, baik menggunakan Microsoft Access database hingga SQL Server atau Oracle database. Scripting yang paling banyak digunakan dalam menulis ASP adalah Vbscript.
Program pendukung untuk menampilkan informasi dengan metode DHM adalah Macromedia Dreamweaver, yaitu sebuah program web editor yang dapat digunakan untuk membuat dan mendesain web. Dreamweaver mempunyai kehandalan dalam membuat dan mendesain web tanpa harus menuliskan tag-tag HTML satu persatu, dreamweaver juga memiliki kemampuan untuk mendukung pemrograman Server Side dan Client Side. Server Side digunakan untuk memproses data yang berhubungan dengan server, misal pengolahan database. Client Side sebagai pelengkap dari bahasa pemrograman lainnya.
Berikut adalah beberapa tampilan potongan script ASP yang digunakan pada sistem yang menerapkan metode DHM, sebagai berikut :
1. Bagian script yang berfungsi sebagai koneksi ke dalam database Set conn=server.CreateObject(“ADODB.Connection”) conn.open “PROVIDER=MSDASQL;DRIVER={SQLSERVER};SERVER=Raharja;DATABASE=RME;” Set conn2=server.CreateObject(“ADODB.Connection”) conn2.open “PROVIDER=MSDASQL;DRIVER={SQL ERVER};SERVER=Raharja;DATABASE=RCE;”
Fungsi ini digunakan sebagai penghubung koneksi ke dalam database yang akan digunakan. Database yang digunakan dapat bersumber dari beberapa database. 2. Bagian Script yang berfungsi sebagai seleksi database
<%
d=day(now)-1 m=month(now) y=year(now)
Sql=”select * from ao_absensi where Tanggal=’”&cdate(d&”/”&m&”/”&y)&”’” set rs=conn.execute(Sql)
Sql2=”select * from ampuh” set rs2=conn2.execute(Sql2) Sql3=”select * from ao_kelas” set rs3=conn.execute(Sql3) %>
Fungsi ini digunakan untuk seleksi tabel yang ada dalam database yang akan digunakan pada metode DHM, tabel-tabel apa saja yang akan diperlukan disesuaikan dengan kebutuhan-kebutuhan dari manajemen.
3. Bagian script sebagai pengontrolan <% dim persenjum if isnull(jum) then Rjum=0 else Rjum=(jum) end if persenjum=(Rjum/100)*0.1 persenjum=formatpercent(persenjum,0) %> <% dim img if Rjum<=500 then img=”red.gif”
else if Rjum=>700 then img=”yel.gif”
else if Rjum=1000 then img=”finish.gif”
end if end if end if %>
Fungsi ini merupakan salah satu dari metode DHM dimana pada script ini menunjukan pengontrolan terhadap presentase jumlah foto mahasiswa yang diambil dari database SIS pada tabel Mahasiswa, dimana pengontrolan tersebut dilakukan dengan menggunakan lampu sebagai indikator.
IMPLEMENTASI
Perguruan Tinggi Raharja merupakan perguruan tinggi yang bergerak di bidang ilmu komputer yang berada di Propinsi Banten dan terletak hanya 10 (sepuluh) menit dari Bandara Internasional Soekarno-Hatta. Banyak penghargaan yang telah di raih, salah satunya adalah memenangkan WSA 2009 - Indonesia E-Learning and Education category of Intranet Product Raharja Multimedia Edutainment (RME). Pada saat ini Perguruan Tinggi Raharja pun telah meningkatkan mutu dan kualitasnya melalui sertifikat akreditasi Badan Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi (BAN-PT) diantaranya menyatakan bahwa program studi Diploma Tiga Komputerisasi Akuntansi di AMIK Raharja Informatika terakreditasi A. Selain itu, Perguruan Tinggi Raharja telah masuk peringkat teratas 100 universitas dan perguruan tinggi terbaik di Republik Indonesia.
Perguruan Tinggi Raharja mempunyai 4 (empat) pilar IT E-learning yang terdiri dari SIS (Student Information Services), RME (Raharja Multimedia Edutainment), INTEGRAM (Integrated Raharja Marketing), dan GO (Green Orchestra) adalah instrumen Perguruan Tinggi Raharja menjadi kampus unggulan sesuai dengan visinya yaitu menuju perguruan tinggi unggulan yang menghasilkan lulusan yang berkompeten di bidang sistem informasi, teknik informatika dan sistem komputer serta memiliki daya saing yang tinggi dalam era globalisasi.
SIS (Student Informatoion Services) merupakan sebuah software yang dirancang khusus untuk meningkatkan mutu pelayanan kepada mahasiswa dan berfungsi untuk memberikan informasi tentang : jadwal kuliah mahasiswa berdasarkan semester terpilih, Kartu Hasil Studi (KHS) mahasiswa (persemester), tabel Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), daftar nilai, serta menyediakan layanan pembuatan form yang dapat digunakan oleh mahasiswa dalam mengikuti kegiatan perkuliahan dan sebagainya secara cepat dan real time. (Rahardja dkk, 2007).
Green Orchestra (GO) adalah instrumen IT financial accounting system pada Perguruan Tinggi Raharja untuk memberikan service excellence kepada Pribadi Raharja secara online dengan bentuk memberikan kenyamanan kas register bagi petugas maupun mahasiswa dari segi kecepatan layanan maupun keakuratan data. (Rahardja, 2008)
INTEGRAM (Integrated Raharja Marketing) merupakan sebuah sistem informasi berbasis web yang dirancang secara khusus untuk melayani proses penerimaan mahasiswa baru di Perguruan Tinggi Raharja. Dengan adanya INTEGRAM, pelayanan penerimaan mahasiswa baru menjadi lebih cepat dan pengontrolan dapat dilakukan dengan baik. (Lilik, 2008).
RME (Raharja Multimedia Edutainment) mengandung pengertian bahwa Perguruan Tinggi Raharja dalam mengembangkan konsep proses pembelajaran berbasis multimedia yang dikemas secara entertainment sehingga menghadirkan konsep Interactive Digital Multimedia Learning (IDML) yang menyentuh kekuatan panca indra meliputi teks, gambar, dan suara untuk memberikan pelayanan dalam proses belajar mengajar kepada seluruh civitas akademika dan secara terus menerus melakukan perbaikan (countinues improvment) menuju kesempurnaan dalam materi bahan ajar yang selalu berkembang seiring dengan kemajuan dan perkembangan teknologi.
Dengan adanya RME dapat memudahkan civitas akademika untuk memperoleh informasi tentang SAP, Silabi dan bahan ajar, dosen dengan mudah dapat menuangkan presentasi bahan ajarnya kedalam RME untuk di presentasikan kepada mahasiswa, serta sistem pengkontrolan dibidang akademik untuk mengambil keputusan mudah dilakukan. (Rahardja, dkk. 2007).
Sebagai bentuk uji coba dan pembuktian dari metode DHM ini, berikut adalah prototipe dari metode DHM, dimana DHM diimplementasikan pada salah satu Perguruan Tinggi yang ada di Kota Tangerang. Implementasi ini dilakukan pada Perguruan Tinggi Raharja dimana memiliki sistem yang berfungsi memberikan pelayanan prima kepada seluruh Pribadi Raharja (Rahardja, 2007). Metode DHM akan diterapkan pada database ketiga sistem yaitu RME (Raharja Multimedia Edutainment), SIS (Student Information Services), dan GO (Green Orchestra). Dimana dengan metode HDM selain dapat
memonitor mutu sebuah sistem informasi juga dapat memonitor kapasitas menyimpanan data secara bersamaan.
Gambar 6. Prototipe Penerapan Metode DHM
Gambar diatas merupakan prototipe penerapan metode DHM, dimana DHM ini digunakan sebagai indikator dari tiga buah database yaitu database RME, SIS, dan GO dan indikator untuk memonitor kapasitas penyimpanan data. Seperti tampak pada gambar, metode DHM digambarkan sebagai sebuah dashboard yang digunakan untuk melakukan indikator guna memonitor kinerja sistem sehingga mengantisipasi kemungkinan-kemungkinan kesalahan yang tidak diinginkan dapat terjadi dan mencegah sebelum timbulnya komplain-komplain dari berbagai pihak di dalam manajemen organisasi ataupun perusahaan, indikator pada DHM digambarkan melalui gambar indikator yang memiliki arti dan menandakan sesuatu hal yang dapat terjadi.
Berikut salah satu contoh yang menggambarkan proses kerja DHM, dimana DHM memiliki dashboard, yang dapat digunakan sebagai interface di dalam indikator guna memonitor sistem informasi, dimana dengan adanya DHM ini maka sistem dapat melakukan pengendalian mandiri.
Gambar 7. Dashboard Anomaly Data
Gambar diatas, adalah indikator yang menampilkan dashboard untuk mengukur tingkat anomaly data dalam dalam RME, dimana menandakan di dalam sistem perlu dilakukan pengawasan sebagai peringatan untuk mencegah hal-hal yang tidak diinginkan, contohnya yaitu jarum indikator Anomaly Data yang ada di RME berada di wilayah merah, menunjukkan angka 16% artinya bahwa database diatas tidak ‘sehat’untuk itu perlu penanganan lebih lanjut. Dengan adanya dashboard indikator ini, maka pencegahan terhadap hal-hal yang tidak diinginkan dapat segera di antisipasi.
Gambar 8. Lampu indikator kapasitas penyimpanan data
Gambar diatas merupakan salah satu bentuk dashboard menggunakan lampu indicator untuk melakukan pengontrolan di dalam sistem yaitu untuk mengontrol kapasitas penyimpanan data, dimana digunakan untuk melakukan monitor terhadap total kapasitas data, kapasitas yang telah digunakan dan sisa kapasitas penyimpanannya. kapasitas
penyimpanan data diatas menunjukan lampu berwarna merah dengan sisa kapasitas 6.811.025.408 byte. Hal ini menandakan bahwa kapasitasnya sudah hampir penuh sehingga dapat dilakukan langkah antisipasi untuk menambah kapasitas penyimpanan data sehingga pelayanan terhadap informasi kepada seluruh Pribadi Raharja tetap berjalan dengan baik.
KESIMPULAN
Dalam melakukan pengontrolan pada sebuah sistem informasi untuk menjaga mutu informasi secara terus menerus, dapat diambil kesimpulan bahwa Database Health Monitoring (DHM), berfungsi untuk menjaga stabilitas sistem yang berjalan. Indikator-indikator dalam tampilan digital dashboard mutlak membantu monitoring sistem sehingga memudahkan deteksi kemungkinan-kemungkinan anomaly data yang mungkin terjadi, yang pada akhirnya dapat menimbulkan permasalahan yang tidak diinginkan pada sistem tersebut. Metode DHM harus selalu ditanam pada sebuah Sistem Informasi yang kehandalannya sangat dibutuhkan.
DAFTAR PUSTAKA
1. Berndtsson Mikael, Hansson Jorgen. (1993) Real-Time Database, Department of Computer Science, University of Skovde.
2. Hadi, Mulya. (2006). Dreamweaver 8 untuk Orang Awam, Maxikom, Palembang. 3. Hellens, L. A. von. (1997). Information Systems Quality versus Software Quality,
School of Computing and Information Technology, Griffith University, Brisbane, Australia.
4. Lee Jason, Gunter Dan, Stoufer Martin, dan Tierney Brian. (2002). Monitoring data archives for grid environments, Lawrence Berkeley National Laboratory.
5. Narayanan Dushyanth, Thereska Eno, Ailamaki Anastassia. (2005). Continuous resource monitoring for self-predicting DBMS, Microsoft Research, Cambridge dan Carnegie Mellon University.
6. Priyambodo, Tri Kuncoro, Rahardja, U, dan Chalifatullah, Siti. (2008). Pengontrolan Mutu Sistem Informasi dengan Metode Database Self Monitoring, Jurnal CCIT, Vol 1No. 3/Mei. Tangerang: Perguruan Tinggi Raharja.
7. Sköld, Martin. (1997). Active Database Management Systems for Monitoring and Control, Sweden: Department of Computer and Information Science Linköping University.
8. Rahardja U, Budiarto Mukti, dan Maimunah. (2007). Absensi Online (AO). Jurnal Cyber Raharja Edisi 7 Th IV/April. Tangerang: Perguruan Tinggi Raharja. 9. Rahardja U, Henderi, dan Maimunah. (2006). Dashboard Technology Sistem Evaluasi
Kinerja Mandiri Cybercorp. Jurnal Cyber Raharja Edisi 5 Th. III/April, Tangerang: Perguruan Tinggi Raharja.
10. Renaldy, Bernard Suteja. (2006). Membuat Aplikasi Web Interaktif dengan ASP, Informatika, Bandung.
11. Yuswanto dan Subari. (2005). Mengolah database dengan SQL Server 2000, Prestasi Pustaka, Jakarta.
12. Wen Cheng, Shang, (2002). Using Architectural Style as a Basis for System Self-repair, School of Computer Science, Carnegie Mellon University
Kajian Persepsi Pengguna Teknologi Pembelajaran Raharja Multimedia Edutainment (RME) Menggunakan Metode Technology
Acceptance Model Prabowo Pudjo Widodo1
Maimunah2
Henderi3
maimunah@pribadiraharja.com; henderi@pribadiraharja.com
ABSTRAKSI
Pemanfaatan teknologi informasi (TI) oleh berbagai organisasi secara umum bertujuan untuk memudahkan dan mempercepat pelaksanaan proses bisnis, meningkatkan efisiensi, kualitas dan kemampuan kompetitif. Demikian pula dengan Perguruan Tinggi Raharja sebagai organisasi yang bergerak di bidang pendidikan. Melalui penerapan teknologi informasi, berbagai kegiatan dapat dilaksanakan secara lebih mudah, cepat, efektif, efisien, dan kebutuhan berbagai jenis informasi yang dibutuhkan semua tingkatan manajemen di Perguruan Tinggi Raharja yang merupakan critical success factor (CSF) bagi organisasi dapat dipenuhi secara cepat, akurat dan hemat. Satu diantara produk teknologi informasi yang telah diciptakan dan digunakan oleh Perguruan Tinggi Raharja tersebut adalah Raharja Multimedia Edutainment (RME). Teknologi ini digunakan untuk mendukung dan memperlancar pelaksanaan kegiatan belajar mengajar, dan memenuhi kebutuhan informasi yang berhubungan dengannya. Sehubungan dengan hal itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi diterima dengan baik atau tidaknya RME oleh penggunanya. Juga ingin diketahui hubungan antara faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan RME. Model yang digunakan untuk mengetahui penerimaan RME pada penelitian ini adalah model TAM (Technology Acceptance Model). Model TAM secara rinci menjelaskan penerimaan teknologi informasi (TI) dengan dimensi-dimensi tertentu yang dapat mempengaruhi penerimaan teknologi oleh pengguna. Model ini menempatkan faktor sikap dan tiap-tiap perilaku pengguna dengan menggunakan dua variabel utama yaitu kemanfaatan (usefulness) dan kemudahan penggunaan (easy of use). Diduga penerimaan RME ini juga dipengaruhi oleh faktor lain antara lain: Attitude Toward Using (ATU) atau sikap untuk menggunakan, Intention to Use (ITU) atau niat untuk menggunakan terhadap produk/ servis dan Actual System Usage (ASU) atau perilaku penggunaan.
Kata kunci : RME, TAM, usefulness, easy of use
1 . Dosen Magister Komputer, Eresha School of Information Technology
Jl. H. Samali No. 51 Kalibata Jakarta Selatan 12510 Telp. +6221 798 9705
2 . Dosen Jurusan Manajemen Informatika, AMIK Raharja Informatika
Jl. Jend Sudirman No.40 Modern Cikokol-Tangerang Telp 5529692
1. PENDAHULUAN
Selain digunakan untuk memudahkan pelaksanaan proses bisnis dan meningkatkan kemampuan kompetitif, pemanfaatan dan penerapan teknologi informasi (TI) juga dapat mempengaruhi kecepatan, efisien dan efektivitas pelaksanaan kegiatan bisnis organisasi (termasuk organisasi yang bergerak dibidang pelaksanaan pendidikan). Selain itu, TI juga telah menawarkan banyak peluang kepada organisasi untuk meningkatkan dan mentransformasi pelayanan, pasar, proses kerja, dan hubungan-hubungan bisnis. Dalam aspek penyelenggaraan pendidikan, penerapan TI telah mempengaruhi strategi dan pelaksanaan proses belajar mengajar. Strategi pembelajaran pada era ini telah dipengaruhi oleh TI dan mengarah kepada cara belajar siswa-mahasiswa aktif yang diwarnai dengan problem-base-learning. Dengan demikian, cara belajar guru-dosen aktif semakin ditinggalkan dengan cara melakukan pengayaan dan penggunaan fasilitas teknologi informasi (high impact learning).
Konsep pembelajaran high impact learning tersebut, oleh Perguruan Tinggi Raharja diterapkan dengan menciptakan tools pembelajaran Raharja Multimedia Edutainment (RME) yang didukung oleh teknologi informasi. Melalui penerapan TI dengan konsep RME, hasil belajar-mengajar diharapkan eksponensial/non linier, karena RME mengintegrasikan bidang pendidikan dan teknologi informasi. Selain itu, RME juga mengandung konsep Interactive digital multimedia learning (IDML), library by Lecturer, continues improvement, dan entertainment, dilahirkan dan dikembangkan secara bersama oleh Pribadi Raharja. Teknologi ini menuntut penguasaan teknologi informasi dan media multimedia untuk kegiatan pembelajaran mahasiswa. Penggunaan teknologi berbasis multimedia ini digunakan agar proses pembelajaran mahasiswa dapat dilakukan secara interaktif dan mendukung penguasaan informasi serta teknologi baru. Karenanya, penerapan RME pada proses belajar mengajar di Perguruan Tinggi Raharja termasuk strategi higt impact learning dengan ciri-ciri (henderi, 2004): (a) belajar secara interaktif, (b) belajar secara just in time learning, (c) belajar secara hipernavigasi, (d) belajar secara networking, (e) belajar secara kolaboratif, dan (f) belajar secara engaged learning.
Selain digunakan sebagai tools pembelajaran, RME juga mempunyai kemampuan dalam menyediakan dan memenuhi kebutuhan informasi yang berhubungan dengan proses belajar mengajar secara cepat, tepat, dan hemat yang merupakan salah satu Critical Success Factor (CSF) bagi sebuah Perguruan Tinggi. Dengan demikian, penggunaan teknologi ini menuntut penguasaan teknologi informasi dan media multimedia yang termasuk teknologi yang relatif baru untuk dapat mencapai tujuan yang telah ditetapkan.
penerimaan (Acceptance) maupun penolakan (Avoidence). Namun demikian, dengan tidak terbendungnya sebuah teknologi masuk ke dalam suatu proses bisnis, maka perlu diketahui bagaimana penerimaan sebuah teknologi tersebut bagi penggunanya. 2. PERMASALAHAN
Masalah yang ingin dikemukakan dan dibahas dalam penelitian ini adalah
1. Apa saja faktor-faktor yang saling berhubungan dan berpengaruh terhadap tingkat penerimaan teknologi khususnya Raharja Multimedia Edutainment bagi para dosen dan mahasiswa di Perguruan Tinggi Raharja ?
2. Bagaimana bentuk model penerimaan teknologi informasi yaitu Raharja Multimedia Edutainment yang diterapkan di Perguruan Tinggi Raharja ? 3. HIPOTESIS
Hipotesis umum yang diajukan dalam penelitian ini adalah:
Diduga model yang diajukan pada penelitian ini didukung oleh fakta di lapangan. Hal ini diindikasikan bahwa dugaan matriks varians-kovarians populasi sama dengan matriks varians-kovarians sampel (data observasi) atau dapat dinyatakan
Hipotesis-hipotesis khusus pada penelitian ini adalah :
1. Diduga Persepsi Kemudahan menggunakan Raharja Multimedia Edutainment (Perceived Ease of Use/PEOU) berpengaruh terhadap Persepsi Kemanfaatan (Percieved Usefulness/PU). Semakin mudah Raharja Multimedia Edutainment untuk digunakan maka semakin tinggi tingkat kemanfaatannya.
2. Diduga Persepsi Kemanfaatan Raharja Multimedia Edutainment (Percieved Usefulness/PU) berpengaruh terhadap Sikap Pengguna (Attitude Toward Using/ ATU). Semakin tinggi tingkat kemanfaatan software AMOS maka semakin positif sikap pengguna dalam menggunakan Raharja Multimedia Edutainment tersebut. 3. Diduga Persepsi Kemudahan menggunakan Raharja Multimedia Edutainment
(Perceived Ease of Use/PEOU) berpengaruh terhadap Sikap Pengguna (Attitude Toward Using/ATU). Semakin mudah Raharja Multimedia Edutainment untuk digunakan maka semakin positif sikap pengguna dalam menggunakan Raharja Multimedia Edutainment tersebut.
4. Diduga Sikap Pengguna Raharja Multimedia Edutainment (Attitude Toward Using/ ATU) berpengaruh terhadap Perilaku Pengguna (Behavioral Intention to Use/ITU). Semakin positif sikap pengguna dalam menggunakan Raharja Multimedia Edutainment maka semakin meningkat niat untuk menggunakannya.
5. Diduga Persepsi Kemanfaatan Raharja Multimedia Edutainment (Percieved Usefulness/PU) berpengaruh terhadap Perilaku Pengguna (Behavioral Intention to Use/ITU). Semakin tinggi tingkat kemanfaatan Raharja Multimedia Edutainment maka semakin meningkat niat untuk menggunakannya.
6. Diduga Perilaku Pengguna Raharja Multimedia Edutainment (Behavioral Intention to Use/ITU) berpengaruh terhadap Pemakaian Nyata (Actual System Usage/ASU). Semakin tinggi niat untuk menggunakan software AMOS maka semakin positif perilaku dalam menggunakannya.
4. LANDASAN TEORI
a. Critical Success Factor (CSF)
Secara sederhana, Luftman J (1996) mendefinisikan critical success factirs (CSF) adalah segala hal (sesuatu) yang ada dalam organisasi yang harus dilakukan dengan sukses atau berhasil dengan baik. Definisi ini selanjutnya dalam pembahasan penelitian ini diterjemahkan dalam konteks konseptual, dimana critical success factirs (CSF) merupakan factor kunci efektivitas perencanaan penerapan teknologi informai oleh organisasi.
b. Raharja Multimedia Edutainment (RME)
Raharja Multimedia Edutainment (RME) adalah sebuah tools pembelajaran berbasis teknologi informasi yang mengandung konsep Interactive digital multimedia learning (IDML), library by lecturer, continues improvement, dan entertainment, recource sharing, dilahirkan dan dikembangkan secara bersama oleh Pribadi Raharja (Rahardja Untung, Henderi, et all: 2007). Raharja Multimedia Edutainment merupakan strategi implementasi teknologi baru pada kegiatan pembelajaran di Perguruan Tinggi Raharja. Teknologi ini menuntut penguasaan teknologi informasi dan media multimedia untuk kegiatan pembelajaran mahasiswa. Penggunaan teknologi berbasis multimedia ini digunakan agar proses pembelajaran mahasiswa dapat dilakukan secara interaktif dan mendukung penguasaan informasi serta teknologi baru.
c. Technology Acceptance Model (TAM)
Model yang dibangun untuk menganalisis dan memahami faktor-faktor yang mempengaruhi diterimanya penggunaan teknologi komputer, diantaranya yang tercatat dalam berbagai literatur dan referensi hasil riset dibidang teknologi informasi adalah
Model TAM sebenarnya diadopsi dari model TRA (Theory of Reasoned Action) yaitu teori tindakan yang beralasan dengan satu premis bahwa reaksi dan persepsi seseorang terhadap sesuatu hal, akan menentukan sikap dan perilaku orang tersebut (Ajzen,1975) pada (DAVIS 1989). Reaksi dan persepsi pengguna TI akan mempengaruhi sikapnya dalam penerimaan pengguna TI, yaitu salah satu faktor yang dapat mempengaruhi adalah persepsi pengguna antar kemanfaatan dan kemudahan penggunaan TI sebagai suatu tindakan yang beralasan dalam konteks pengguna teknologi informasi sehingga alasan seseorang dalam melihat manfaat dan kemudahan penggunaan TI menjadikan tindakan orang tersebut dapat menerima penggunaan TI. Model TAM yang dikembangkan dari teori psikologis, menjelaskan prilaku pengguna komputer yaitu berlandaskan pada kepercayaan (belief), sikap (attitude), intensitas (intention), dan hubungan perilaku pengguna (user behaviour relationship). Tujuan model ini untuk menjelaskan faktor-faktor utama dari perilaku pengguna TI terhadap penerimaan pengguna TI, secara lebih terinci menjelaskan penerimaan TI dengan dimensi-dimensi tertentu yang dapat mempengaruhi dengan mudah diterimanya TI oleh si pengguna (user). Model ini menempatkan faktor sikap dari tiap-tiap perilaku pengguna dengan dua variabel yaitu: (a) Kemudahan penggunaan (ease of use), (b) Kemanfaatan (usefulness). Kedua variabel ini dapat menjelaskan aspek keperilakuan pengguna (Davis 1989) dalam Iqbaria et al, 1997). Kesimpulannya adalah model TAM dapat menjelaskan bahwa persepsi pengguna akan menentukan sikapnya dalam penerimaan penggunaan TI. Model ini secara lebih jelas menggambarkan bahwa penerimaan penggunaan TI dipengaruhi oleh kemanfaatan (usefulness) dan kemudahan penggunaan (ease of use).
Tingkat penerimaan pengguna teknologi informasi ditentukan oleh 6 konstruk yaitu: Variabel dari luar sistem (external variable), Persepsi pengguna terhadap kemudahan (perceived ease of use), persepsi pengguna terhadap kegunaan (perceived usefulness), sikap pengguna (attitude toward using), kecenderungan tingkah laku (behavioral intention), dan pemakaian aktual (actual usage) (DAVIS 1989).
d. Perceived Ease of Use (PEOU)
Persepsi kemudahan penggunaan didefinisikan sebagai suatu ukuran dimana seseorang percaya bahwa komputer dapat dengan mudah dipahami. Beberapa indikator kemudahan penggunaan teknologi informasi (DAVIS 1989) meliputi:
a. Komputer sangat mudah dipelajari
b. Komputer mengerjakan dengan mudah apa yang diinginkan oleh pengguna c. Keterampilan pengguna dapat bertambah dengan menggunakan komputer d. Komputer sangat mudah untuk dioperasikan
e. Perceived Usefulness (PU)
Persepsi kemanfaatan didefinisikan sebagai suatu ukuran dimana kepercayaan seseorang terhadap penggunaan sesuatu akan dapat meningkatkan prestasi kerja orang yang menggunakannya (DAVIS 1989). Beberapa dimensi tentang kegunaan TI, dimana kegunaan tersebut dibagi kedalam dua kategori, yaitu: 1) kegunaan dengan estimasi satu faktor, dan 2) kegunaan dengan estimasi dua faktor (Kegunaan dan efektivitas) (Todd, 1995) pada (NASUTION 2004). Kegunaan dengan satu faktor meliputi :
a. Menjadikan pekerjaan lebih mudah b. Bermanfaat
c. Menambah produktivitas d. Mempertinggi efektivitas
e. Mengembangkan kinerja pekerjaan
Sedangkan kegunaan dengan estimasi dua faktor meliputi dimensi-dimensi: a. Kegunaan meliputi dimensi: menjadikan pekerjaan lebih mudah, bermanfaat,
menambah produktivitas
b. Efektivitas meliputi dimensi: mempertinggi efektivitas, mengembangkan kinerja pekerjaan
f. Attitude Toward Using (ATU)
Attitude toward using the system yang dipakai dalam TAM didefinisikan sebagai suatu tingkat penilaian yang dirasakan (negatif atau positif) yang dialami sebagai dampak bila seseorang menggunakan suatu teknologi dalam pekerjaannya (DAVIS 1989). Peneliti lain menyatakan bahwa faktor sikap (attitude) sebagai salah satu aspek yang mempengaruhi perilaku individual. Sikap seseorang terdiri atas komponen kognisi (cognitive), afeksi (affective), dan komponen-komponen yang berkaitan dengan perilaku (behavioral components). (Thompson 1991) pada (NASUTION 2004).
g. Intention to Use (ITU)
Intention to Use adalah kecenderungan tingkah laku untuk mengetahui seberapa kuat perhatian seorang pengguna untuk menggunakan sebuah teknologi.
Tingkat penggunaan sebuah teknologi komputer pada seseorang dapat diprediksi dengan akurat dari sikap perhatiannya terhadap teknologi tersebut, misalnya keinginanan menambah peripheral pendukung, motivasi untuk tetap menggunakan, serta keinginan untuk memotivasi pengguna lain (DAVIS 1989). Peneliti selanjutnya menyatakan bahwa sikap perhatian untuk menggunakan adalah prediksi yang baik untuk mengetahui Actual Usage (MALHOTRA 1999).
h. Actual System Usage (ASU)
Perilaku pemakaian nyata pertama kali dikonsepkan dalam bentuk pengukuran frekuensi dan durasi waktu terhadap penggunaan sebuah teknologi (DAVIS 1989). Seseorang akan puas menggunakan sistem jika mereka meyakini bahwa sistem tersebut mudah digunakan dan akan meningkatkan produktifitas mereka, yang tercermin dari kondisi perilaku nyata pemakai (Iqbaria 1997).
5. Metodologi Penelitian 5.1. Jenis Penelitian
Penelitian ini termasuk ke dalam jenis penelitian Explaratory, yaitu penelitian yang berisi pembuktian hipotesa yang dibangun melalui teori dengan pendekatan Technology Acceptance Model (TAM), diuji menggunakan perangkat lunak AMOS.
5.2. Populasi dan Sampel Penelitian
Metode yang digunakan untuk mendapatkan data empiris melalui kuesioner berskala Semantik diferensial. Dengan metode ini diharapkan dapat diperoleh rating penerimaan pengguna Raharja Multimedia Edutainment pada Perguruan Tinggi Raharja dan memperkecil kesalahan dalam penelitian.
Populasi pengguna Raharja Multimedia Edutainment pada Perguruan Tinggi Raharja adalah dosen dan mahasiswa di Perguruan Tinggi Raharja. Jumlah dosen dan mahasiswa yang hendak dijadikan responden adalah sebanyak 120 responden, dimana 60% adalah dosen dan 40% lagi adalah mahasiswa.
5.3. Metode Pengumpulan Data
Untuk mendapatkan data atau fakta yang bersifat teoritis yang berhubungan dengan penelitian ini dilakukan penelitian kepustakaan, dengan cara mempelajari literatur-literatur, jurnal-jurnal penelitian, bahan kuliah dan sumber-sumber lain yang ada hubungannya dengan permasalahan yang penulis bahas.
Selain melalui penelitian pustaka, pengumpulan data juga dilakukan dengan cara menggunakan kuesioner. Kuesioner berisi pertanyaan-pertanyaan yang dibuat untuk mengetahui bagaimana pengaruh antara variabel Persepsi Kemudahan Menggunakan (Perceived Ease of Use/PEOU), Persepsi Kemanfaatan (Perceived Usefulness/PU), Sikap Pengguna (Attitude Toward Using/ATU), Perilaku Pengguna (Behavioral Intention To Use /ITU) dan Perilaku Nyata (Actual System Usage/ASU) dari responden terhadap Raharja Multimedia Edutainment pada Perguruan Tinggi Raharja.
5.4. Instrumen Penelitian
Penelitian ini menggunakan instrumen kuesioner yang dibuat dengan menggunakan closed questions. Dengan menggunakan closed questions, responden dapat dengan mudah menjawab kuesioner dan data dari kuesioner itu dapat dengan cepat dianalisis secara statistik, serta pernyataan yang sama dapat diulang dengan mudah. Kuesioner yang dibuat dengan menggunakan skala interval atau Semantec Differential.
5.4.1. Konstruk Eksogenous (Exogenous Constructs)
Konstruk ini dikenal sebagai sources variables atau independen variabel yang tidak diprediksi oleh variabel yang lain dalam model. Pada penelitian ini konstruk eksogenous meliputi Perceived Ease of Use (PEOU) yaitu suatu tingkatan dimana seseorang percaya bahwa sebuah teknologi dapat dengan mudah digunakan.
5.4.2. Konstruk Endogen (Endogenous Constructs)
Adalah faktor-faktor yang diprediksi oleh satu atau beberapa konstruk. Konstruk endogen dapat memprediksi satu atau beberapa konstruk endogen lainnya, tetapi konstruk endogen hanya dapat berhubungan kausal dengan konstruk endogen. Pada penelitian ini konstruk endogen meliputi Perceived Usefulness (PU), Attitude Toward Using (ATU), Intention To Use (ITU) dan Actual System Usage (ASU). Dengan jumlah kuesioner yang disebarkan hanya sebanyak 120 eksemplar dan mengantisipasi tingkat pengembalian yang rendah, maka penelitian ini menggunakan tingkat signifikansi palingmoderat, yaitu sebesar 10% dengan asumsi untuk mengolah kuesioner dengan jumlah yang mendekati batas minimal sampel yang dipersyaratkan.
5.4.3. Konversi diagram alur ke dalam persamaan
Setelah langkah 1 dan 2 dilakukan, peneliti dapat memulai mengkonversi spesifikasi model tersebut kedalam rangkaian persamaan, diantaranya adalah: Persamaan-persamaan Struktural (Structural Equations)
Persamaan ini dirumuskan untuk menyatakan hubungan kausalitas antar berbagai konstuk, dengan membentuk model pengukuran variabel laten eksogenous dan endogenous, bentuk persamaannya antara lain:
PU = ã11PEOU + ò1 (1) ATU = ã21PEOU + â21PU + ò2 (2) ITU = â32ATU + â31PU + ò3 (3) ASU = â43ITU + ò4 (4) Persamaan spesifikasi model pengukuran (Measurement Model) Peneliti menentukan variabel mana mengukur konstruk mana, serta serangkaian matriks yang menunjukkan korelasi yang dihipotesakan antar konstruk atau variabel. Bentuk persamaan indikator variabel laten eksogenous dan indikator variabel laten endogenous antara lain :
Persamaan pengukuran indikator variabel eksogenous X1 = ë11PEOU + ä1 X2 = ë21PEOU + ä2 X3 = ë31PEOU + ä3 X4 = ë41PEOU + ä4 X5 = ë51PEOU + ä5 Persamaan pengukuran indikator variabel endogenous
y1 = ë11PU + å1 y2 = ë21PU + å2 y3 = ë31PU + å3 y4 = ë41PU + å4 y5 = ë51PU + å5 y6 = ë62ATU + å6 y7 = ë72ATU + å7 y8 = ë82ATU + å8 y9 = ë93ITU + å9 y10 = ë103ITU + å10 y11 = ë113ITU+ å11 y12 = ë124ASU+ å12 y13 = ë134ASU+ å13 y14 = ë144ASU+ å14
dimana kedua variabel eksogenous dan variabel endogenous ini penjelasannya dapat dilihat pada tabel 1. Variabel Penelitian yang Diobservasi dibawah ini.
Tabel 1
Variabel Penelitian yang Diobservasi
5.4.4. Pengujian Model Berbasis Teori
Pengujian model berbasis teori dilakukan dengan menggunakan software AMOS Versi 17.0. Berikut ini adalah hasil pengujian model tersebut :
Hipotesis yang menjelaskan kondisi data empiris dengan model/teori adalah : H0 :Data empirik identik dengan teori atau model (Hipotesis diterima apabila P 0.05).
H1 : Data empirik berbeda dengan teori atau model (Hipotesis ditolak apabila P < 0.05.
Berdasarkan Gambar 2 diperlihatkan bahwa model teori yang diajukan pada penelitian ini tidak sesuai dengan model populasi yang diobservasi, karena diketahui bahwa nilai probability (P) tidak memenuhi persyaratan karena hasilnya di bawah nilai yang direkomendasikan yaitu > 0.05 (GHOZALI 2005).
Untuk sementara dapat disimpulkan bahwa output model belum memenuhi persyaratan penerimaan Ho, sehingga tidak dapat dilakukan uji hipotesis selanjutnya. Namun demikian, agar model yang diajukan dinyatakan fit, maka dapat dilakukan modifikasi model sesuai dengan yang disarankan oleh AMOS.
Penelitian ini menggunakan Model Developmental Strategy, strategi ini memungkinkan dilakukannya modifikasi model jika model yang diajukan belum memenuhi persyaratan yang direkomendasikan. Modifikasi dilakukan untuk mendapatkan model yang fit (sesuai) dengan persyaratan pengujian (WIDODO 2006).
Berdasarkan justifikasi teoritis yang telah ada, maka dilakukan modifikasi model dengan asumsi perubahan model struktural harus dilandasi dengan teori yang kuat (GHOZALI 2005).
Berdasarkan hasil Estimasi dan Regression Wieght, maka dilakukan modifikasi dengan menghapus variabel indikator yang bukan merupakan konstruktor yang valid bagi suatu variabel laten pada model struktural yang diajukan. Jika nilai stimate pada loading factor dari suatu variabel indikator < 0.5 maka indikator tersebut hendaknya di drop (dihapus) (GHOZALI 2004). Selanjutnya untuk melihat signifikansi (Sig), nilai yang dipersyaratkan adalah <0.05. Jika nilai Sig > 0.05 maka dapat dikatakan bahwa indikator tersebut bukan merupakan konstruktor yang valid bagi suatu variebel laten dan sebaiknya hal ini di drop (dihapus) (WIDODO 2006). Modifikasi dilakukan dengan tujuan untuk mendapatkan nilai Probability > 0.05 sehingga model dinyatakan fit (sesuai). Pada penelitian ini modifikasi dilakukan dalam tiga tahap.
Langkah pertama untuk melakukan modifikasi terhadap model yang dibangun adalah dengan menghapus X3 (kemudahan untuk dipelajari) dan X5 (kemudahan untuk dipahami) yang merupakan indikator yang valid bagi pengukuran PEOU (Perceived Ease of Use). Penghapusan dilakukan karena loading factor untuk indikator yang nilainya rendah yaitu di bawah 0.50 dikeluarkan dari model.
Langkah kedua untuk melakukan modifikasi terhadap model yang dibangun adalah dengan menghapus Y5 (menghemat biaya) yang merupakan indikator yang
valid bagi pengukuran PU (Perceived Usefulness). Penghapusan dilakukan karena loading factor untuk indikator yang nilainya rendah yaitu di bawah 0.50 dikeluarkan dari model.
Langkah ketiga untuk melakukan modifikasi terhadap model yang dibangun adalah dengan menghapus Y14 (kepuasan pelanggan) yang merupakan indikator yang valid bagi pengukuran ASU (Actual System Usage). Penghapusan dilakukan karena loading factor untuk indikator yang nilainya rendah yaitu di bawah 0.50 dikeluarkan dari model.
Tabel 2 Langkah Modifikasi
Setelah dilakukan modifikasi model, maka didapatkan model yang fit seperti yang tertera pada Gambar 3.
5.4.5. Uji Kesesuaian Model
Kriteria fit atau tidaknya model tidak hanya dilihat dari nilai probability nya tapi juga menyangkut kriteria lain yang meliputi ukuran Absolut Fit Measures, Incremental Fit Measures dan Parsimonious Fit Measaures. Untuk membandingkan nilai yang didapat pada model ini dengan batas nilai kritis pada masing-masing kriteria pengukuran tersebut, maka dapat dilihat pada Tabel berikut ini :
(Sumber :Olah data AMOS 17.0 sesuai dengan batas nilai kritis (WIDODO 2006) Berdasarkan tabel di atas, maka dapat dikatakan secara keseluruhan model dinyatakan fit (sesuai). model yang diajukan pada penelitian ini didukung oleh fakta di lapangan. Hal ini diindikasikan bahwa dugaan matriks varians-kovarians populasi sama dengan matriks varians-kovarians sampel (data observasi) atau dapat dinyatakan
Pada penelitian ini dilakukan analisis model dua tahap yaitu analisis CFA (Confirmatory Factor Analysis) dan selanjutnya analisis full model. Kedua analisis tersebut mengindikasikan bahwa model dinyatakan fit (sesuai) baik untuk masing-masing variabel laten maupun untuk model secara keseluruhan.
6. Hasil Pengujian
6.1. Uji Parameter Model Pengukuran Variabel Laten Pengujian ini berkaitan dengan pengujian validitas dan reliabilitas. 1. Pengujian Validitas
Pengujian terhadap validitas variabel laten dilakukan dengan melihat nilai Signifikansi (Sig) yang diperoleh tiap variabel indikator kemudian dibandingkan dengan nilai Ü (0.05). Jika Sig d” 0.05 maka Tolak H0, artinya variabel indikator tersebut merupakan konstruktor yang valid bagi variabel laten tertentu (WIDODO 2006). A. Variabel Laten Eksogen
1. PEOU (Perceived Ease of Use)
Tabel 3 Uji Parameter Variabel PEOU
B. Variabel Laten Endogen 1. PU (Perceived Usefulness)
2. ATU (Attitude Toward Using)
Tabel 5 Uji Parameter Variabel ATU
3. ITU (Intention to Use)
Tabel 6 Uji Parameter Variabel ITU
4. ASU (Actual System Usage)
Tabel 7 Uji Parameter Variabel ASU
2. Pengujian Reliabilitas
1. Pengujian Secara Langsung
Pengujian ini dapat dilihat secara langsung dari output AMOS dengan melihat R2 (Squared Multiple Correlation). Reliabilitas dari suatu indikator dapat dilihat
proporsi varians indikator yang dijelaskan oleh variabel laten (sedangkan sisanya dijelaskan oleh measurement error) oleh Ghozali (2005), (WIBOWO 2006).
Hasil output AMOS mengenai nilai R2 (Squared Multiple Correlation) adalah
sebagai berikut :
Tabel 8 Squared Multiple Correlation untuk variabel X (Eksogen)
Tabel 9 Squared Multiple Correlation untuk variabel Y (Endogen)
Berdasarkan Tabel di atas dapat dilihat bahwa variabel indikator X12 memiliki nilai R2 tertinggi yaitu sebesar 0.780 sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel laten
PEOU berkontribusi terhadap varians X12 sebesar 78 % sedangkan sisanya 22 % dijelaskan oleh measurement error.
Variabel indikator Y16 merupakan indikator yang paling kurang realibel dari variabel laten ITU, karena nilai R2 yang dimilikinya adalah paling kecil dibandingkan
dengan variabel indikator lainnya. Hasil output di atas menghasilkan uji reliabilitas secara individual.
2. Pengujian Tidak Langsung
Dengan melakukan uji reliabilitas gabungan, pendekatan yang dianjurkan adalah adalah mencari nilai besaran Composite Reliability dan Variance Extracted dari masing-masing variabel laten dengan menggunakan informasi pada loading factor dan measurement error.
Composite Reliability menyatakan ukuran konsistensi internal dari indikator-indikator sebuah konstruk yang menunjukkan derajat sampai dimana masing-masing indikator itu mengindikasikan sebuah konstruk/laten yang umum. Sedangkan Variance Extracted menunjukkan indikator-indikator tersebut telah mewakili secara baik konstruk laten yang dikembangkan (GHOZALI 2005) dan (FERDINAND).
Composite Reability diperoleh dengan rumus sebagai berikut : Constuct – Reability =
Variance extracted dapat diperoleh melalui rumus dibawah ini: Variance – extracted =
Tabel 10 Uji Reliabilitas Gabungan
Pada Tabel di atas terlihat bahwa PEOU, PU, ATU dan ITU memiliki nilai Composite Reliability di atas 0.70. Sedangkan ASU nilai Composite Reliability nya masih di bawah 0.70 tetapi masih dapat dikatakan realibel karena masih berada pada range nilai yang diperbolehkan. Batas nilai kritis yang direkomendasikan untuk Composite Reliability adalah 0.70. Namun angka tersebut bukanlah sebuah ukuran yang “mati”. Artinya, bila penelitian yang dilakukan bersifat eksploratori, maka nilai di bawah batas kritis tersebut (0.70) pun masih dapat diterima (FERDINAND 2002). Nunally dan Berstein (1994) dalam (WIDODO 2006) memberikan pedoman bahwa dalam penelitian eksploratori, nilai reliabilitas di antara 0.5 – 0.6 dinilai sudah mencukupi untuk menjustifikasi sebuah hasil penelitian. Variabel laten PEOU, PU, ATU, ITU dan ASU mememuhi batas nilai Variance Extracted yaitu e” 0.50. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa masing-masing variabel memiliki realibilitas yang baik.
2. Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis ini untuk mengetahui pengaruh antar variabel laten—external system—seperti pada tabel 11 Hasil Pengujian Hipotesis di bawah ini.
Tabel 11 Hasil Pengujian Hipotesis
Berdasarkan Tabel di atas, dapat dijelaskan bahwa :
1. Variabel Perceived Ease of Use (PEOU) berpengaruh terhadap variabel Perceived Usefulness (PU)
2. Variabel Perceived Usefulness (PU) berpengaruh terhadap variabel Attitude Toward Using (ATU).
3. Variabel Perceived Ease of Use (PEOU) berpengaruh terhadap Attitude Toward Using (ATU).
4. Variabel Attitude Toward Using (ATU) berpengaruh terhadap variabel Intention to Use (ITU).
5. Variabel Perceived Usefulness (PU) berpengaruh terhadap variabel Intention to Use (ITU).
6. Variabel Intention to Use (ITU) berpengaruh terhadap variabel Actual System Usage(ASU).
Berdasarkan uji hipotesis di atas, maka dapat dijelaskan bahwa penggunaan software RME dipengaruhi oleh 5 variabel laten yaitu Perceived Ease of Use (PEOU), Perceived Usefulness (PU) , Actual System Usage (ASU), Intention to Use (ITU) dan Attitude Toward Using (ATU).
6.2. Interpretasi Model
Berdasarkan modifikasi model dan hasil pengujian hipotesis, maka dapat dijelaskan bahwa model yang didapatkan pada penelitian ini adalah sebagai berikut :
Gambar 4 Model Penelitian
Berdasarkan model pada gambar 4 didapatkan bahwa model pada penelitian ini adalah model TAM (Technology Acceptance Model) oleh Davis (1989) . Variabel yang mempengaruhi penggunaan software RME pada penelitian ini meliputi PU (Perceived Usefulness), PEOU (Perceived Easy of Use), Attitude Toward Using (ATU), Intention to Use (ITU) dan ASU (Actual System Usage ).
Variabel kemudahan (PEOU) penggunaan software RME berpengaruh terhadap variabel kemanfaatannya (PU), sesuai dengan ([DAVIS 1989], 320). Artinya semakin mudah software RME untuk digunakan maka semakin meningkat kemanfaatan software tersebut dapat dikatakan bahwa faktor utama software RME diterima dengan baik oleh penggunanya adalah karena software mudah untuk digunakan.
Variabel kemudahan (PEOU) penggunaan software RME berpengaruh terhadap Attitude Toward Using (ATU). Mudahnya menggunakan software RME menimbulkan sikap positif untuk menggunakannya.
Variabel kemanfaatan (PU) berpengaruh terhadap Attitude Toward Using (ATU) dimana setelah pengguna mengetahui manfaatnya maka akan menimbulkan sikap positif untuk menggunakannya.
Variabel kemanfaatan (PU) berpengaruh terhadap Variabel Intention to Use (ITU) dimana setelah pengguna mengetahui manfaatnya maka akan timbul niat untuk menggunakannya.
Variabel Attitude Toward Using (ATU) berpengaruh terhadap Intention to Use (ITU) dimana sikap yang potif untuk menggunakan software RME menimbulkan niat untuk menggunakannya.
Variabel Intention to Use (ITU) berpengaruh terhadap ASU (Actual System Usage) dimana niat untuk menggunakan software RME menimbulkan perilaku pengguna untuk menggunakannya.
Dari model yang ada pada gambar 4 terlihat bahwa Variabel yang mempengaruhi penggunaan software RME pada penelitian ini meliputi PU (Perceived Usefulness), PEOU (Perceived Easy of Use), Attitude Toward Using (ATU), Intention to Use (ITU) dan ASU (Actual System Usage ).
Menurut Ajzen (1988), banyak sekali perilaku-perilaku yang dilakukan oleh manusia dalam kehidupan sehari-hari dilakukan dibawah kontrol kemauan (volitional control) pelaku. Melakukan perilaku dibawah kontrol kemauan (volitional control) adalah melakukan kegiatan perilaku atas kemauannya sendiri. Perilaku-perilaku dibawah kontrol kemauan ini disebut dengan perilaku volitional (volitional behaviour) yang didefinisikan sebagai perilaku-perilaku yang individual-individual menginginkannya atau menolak tidak menggunakannya jika mereka memutuskan untuk melawannya. Perilaku-perilaku volitional (volitional behaviour) disebut juga dengan istilah perilaku-perilaku yang diinginkan (willfull behaviours).
Lawan dari perilaku atas kemauan sendiri (volitional behaviour) adalah perilaku diwajibkan (mandatory behaviour) adalah perilaku yang bukan atas kemauannya sendiri tetapi karena memang tuntutan atau kewajiban dari kerja. Perilaku yang diwajibkan misalnya adalah perilaku operator komputer menggunakan komputer untuk memasukkan data.
Sebenarnya software RME adalah model mandatory yaitu model dimana perilaku diwajibkan (mandatory behaviour) / perilaku yang bukan atas kemauannya sendiri tetapi karena memang tuntutan atau kewajiban dari kerja.
Berdasarkan hal tersebut maka dilakukan uji kembali dengan meniadakan Attitude Toward Using (ATU) dan Intention to Use (ITU). Akhirnya didapatkan model akhir sebagai berikut :
Gambar 5 Model Akhir Penelitian
Model akhir penelitian ini diuji-ulang dengan software AMOS untuk mengetahui tingkat validitas dan reliabilitas setiap indikator ketiga variabel serta uji hipotesis untuk mengetahui tingkat pengaruh antara variabel eksogen terhadap kedua variabel endogen dan pengaruh antar kedua variabel endogen seperti pada beberapa tabel di bawah ini. 6.3. Uji Validitas Model Akhir
A. Variabel Laten Eksogen PEOU (Perceived Ease of Use) Tabel 12 Uji Parameter Variabel PEOU
B. Variabel Laten Endogen 1. PU (Perceived Usefulness)
Tabel 13 Uji Parameter Variabel PU
2. ASU (Actual System Usage)
Tabel 14 Uji Parameter Variabel ASU
Uji Reliabilitas
Pengujian Secara Langsung
Hasil nilai R2 (Squared Multiple Correlation) adalah seperti pada tabel 15 dan
tabel 16 di bawah ini.
Tabel 16 Squared Multiple Correlation untuk variabel Y (Endogen)
Dimana variabel indikator Y13 memiliki nilai R2 tertinggi yaitu sebesar 0.851 sehingga
dapat disimpulkan bahwa variabel laten ASU berkontribusi terhadap varians sebesar 85 % sedangkan sisanya 15 % dijelaskan oleh measurement error.
Variabel indikator Y4 merupakan indikator yang paling kurang reliable dari variabel laten PU, karena nilai R2 yang dimilikinya adalah paling kecil dibandingkan dengan
variabel indikator lainnya. Hasil output di atas menghasilkan uji reliabilitas secara individual.
Uji Hipotesis
Tabel 17 Hasil Pengujian Hipotesis
Berdasarkan model pada gambar 5 didapatkan bahwa model akhir pada penelitian ini adalah modifikasi dari model TAM (Technology Acceptance Model) oleh Davis (1989). Variabel yang mempengaruhi penggunaan software RME pada penelitian ini meliputi PU (Perceived Usefulness), PEOU (Perceived Easy of Use) dan ASU (Actual System Usage ).
Variabel kemudahan (PEOU) penggunaan software RME berpengaruh terhadap variabel kemanfaatannya (PU), sesuai dengan (DAVIS 1989). Artinya semakin mudah software RME untuk digunakan maka semakin meningkat kemanfaatan software tersebut dapat dikatakan bahwa faktor utama software RME diterima dengan baik oleh penggunanya adalah karena software mudah untuk digunakan.
Variabel kemudahan (PEOU) penggunaan software RME berpengaruh terhadap ASU (Actual System Usage ). Mudahnya menggunakan software RME menimbulkan perilaku pengguna untuk menggunakannya.
Variabel kemanfaatan (PU) berpengaruh terhadap ASU (Actual System Usage). Pengguna RME setelah pengguna mengetahui manfaatnya maka akan menimbulkan perilaku pengguna untuk menggunakannya.
7. Kesimpulan
Berdasarkan pengujian-pengujian yang dilakukan terhadap hipotesis, maka dapat disimpulkan hal-hal sebagai berikut :
1. Model penelitian pada penelitian ini adalah mandatory artinya model yang dibuat harus dipakai oleh pengguna atau diwajibkan jadi sikap dan niat untuk menggunakan tidak diperhatikan.
2. Model akhir yang diperoleh pada penelitian ini adalah modifikasi dari model TAM (Technology Acceptance Model) oleh [DAVIS 1989].
3. Variabel yang mempengaruhi penggunaan software RME pada penelitian ini meliputi PU (Perceived Usefulness), PEOU (Perceived Easy of Use) dan Actual System Usage (ASU).
4. Variabel Perceived Ease of Use (PEOU) berpengaruh terhadap variabel Perceived Usefulness (PU)
5. Variabel Perceived Usefulness (PU) berpengaruh terhadap variabel Actual System Usage (ASU).
6. Variabel Perceived Ease of Use (PEOU) berpengaruh terhadap variabel Actual System Usage (ASU).
8. Saran
Adapun saran yang diajukan sesuai dengan penelitian yang telah dilakukan adalah:
1. Penggunaan software RME harus didukung secara penuh oleh pihak manajemen dan diberikan fasilitas pendukung untuk matakuliah tertentu, misalnya adanya software windows media player untuk menonton video.
2. Penggunaan software RME dari segi sistemnya harus dikembangkan lagi untuk kemanfaatannya misalnya untuk absensi mahasiswa sehingga dosen dengan menggunakan software RME dapat memantau kehadiran mahasiswa. 3. Moderating factor untuk the basic structure of user TAM / the factor of interest
terdiri dari gender, age, experience, intelectual capacity dan type of techonolgy. Pada penelitian ini moderating factornya tidak terlalu diperhatikan dan diharapkan pada penelitan selanjutnya moderating factor tersebut harus diperhatikan dengan baik karena dengan memperhatikan moderating factor hasilnya akan lebih baik dan model yang dihasilkan juga baik.
