i
SKRIPSI
Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat
Memperoleh Gelar Sarjana
Program Studi Teknik Informatika
Disusun oleh: I Gusti Nyoman Sedana
055314003
Program Studi Teknik Informatika
Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Sanata Dharma
Yogyakarta
ii
THESIS
Presented as Partial Fulfillment of the Requirements
to Obtain Sarjana Teknik Degree
in Informatics Engineering Department
Created by: I Gusti Nyoman Sedana
055314003
Departement of Informatics Engineering
Faculty of Science and Technology
University of Sanata Dharma
Yogyakarta
$TIII}I TEilTAF$G PEilffi I}AT{
Lw
trlru*cruNnrtr snsrntt
ruUEHry
( ' l
\ l r r . L t t [ N
q4
(St ltbun Stiqn,$T., I*T; Trregrl z tlJrnueri illfO
Lf/.&NING IV{/TNAGE*{ENT SYS TEM
Ilipcrcirpken den dituHs ohh: I Gusti Nyomrn Scdana
I(cfur
Sekretrr{g
Antrpb
Yogrrhrrtr, ?S- l-!, Ol O Faknl,tes Srins drn Tehotogi Univcrrihs Snnrte Dhema
l * 4
* - 4 tv
ffiHPolinr.
+"--. il-ftil-=
rn Ig. Arfu Imtmkq M.ss
v
PERNYATAAN KEASLIAN KARYA
Saya menyatakan dengan sesungguhnya bahwa skripsi yang saya tulis ini tidak memuat karya atau bagian karya orang lain kecuali yag telah disebutkan dalam kutipan dan daftar pustaka sebagaimana layaknya karya ilmiah.
Yogyakarta, 25 Januari 2010 Penulis
vi
LEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN
PUBLIKASI KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS
Yang bertanda tangan di bawah ini, saya mahasiswa Universitas Sanata Dharma:
Nama : I Gusti Nyoman Sedana NIM : 055314003
Demi pengembangan ilmu pengetahuan, saya memberikan kepada Perpustakaan Universitas Sanata Dharma karya ilmiah saya yang berjudul:
“STUDI TENTANG PENERIMAAN DAN PENGGUNAAN LEARNING
MANAGEMENT SYSTEM”
beserta perangkat lunak yang diperlukan (bila ada). Dengan demikian saya memberikan kepada Perpustakaan Universitas Sanata Dharma hak untuk menyimpan, mengalihkan dalam bentuk media lain, mengelolanya dalam bentuk pangkalan data, mendistribusikan secara terbatas, dan mempublikasikannya di Internet atau media lain untuk kepentingan akademis tanpa perlu meminta ijin dari saya maupun memberikan royalti kepada saya selama tetap mencantumkan nama saya sebagai penulis.
Demikian pernyataan ini saya buat dengan sebenarnya.
Dibuat di Yogyakarta
Pada tanggal: 25 Januari 2010 Yang menyatakan
vii
HALAMAN MOTO
Selalu ada solusi bagi setiap permasalahan...
Seseorang akan menemukan solusi terbaik dari permasalahannya jika ia terus berusaha untuk mencari solusi itu.. Tentu saja dalam proses mencari, harus diimbangi dengan kemauan untuk menambah literatur, kemampuan untuk berkomunikasi yang baik, dan keberanian untuk berlapang dada bagi setiap sumbangan pemikiran dari orang lain.
viii
HALAMAN PERSEMBAHAN
Karya ini didedikasikan untuk Tuhan Yang Maha Esa, untuk kebanggaan Ayah,
ix
ABSTRAK
Experiential E-Learning of Sanata Dharma University (Exelsa) adalah sebuah
Learning Management System (LMS) berbasis web yang dikembangkan oleh Universitas Sanata Dharma untuk meningkatkan efektifitas dan kualitas pembelajaran di lingkungan Universitas Sanata Dharma. Exelsa memiliki sejumlah fasilitas seperti tugas online, tes online, bahan kuliah, chating, jadwal kuliah, melihat pengumuman, forum mata kuliah, kalender kegiatan dan sebagainya. Tujuan penulisan skripsi ini adalah untuk menganalisis faktor-faktor yang paling dominan yang mendasari penerimaan dan penggunaan Exelsa di kalangan mahasiswa Universitas Sanata Dharma. Model dalam penelitian ini diadaptasi dari model UTAUT, yang diperkenalkan oleh Venkatesh dkk. tahun 2003.
Pengumpulan data dilakukan dengan cara menyebarkan kuesioner kepada mahasiswa Universitas Sanata Dharma yang memanfaatkan Exelsa dalam proses belajarnya. Data juga dikumpulkan melalui pengambilan data di basis data Exelsa. Data yang sudah ditabulasi kemudian dianalisis menggunakan Partial Least Square
(PLS). Hasil analisis menunjukkan bahwa dari keempat prediktor (performance expectancy, effort expectancy, social influence dan facilitating conditions) terhadap
behavioral intention, terbukti tiga prediktor (performance expectancy, social influence dan facilitating conditions) memiliki pengaruh signifikan pada taraf signifikansi sebesar 0,05. Variabilitas behavioral intention dapat diterangkan 27,3% dengan menggunakan keempat prediktor tersebut. Disamping itu juga dibuktikan bahwa dari kedua prediktor terhadap use behavior (behavioral intention dan
facilitating conditions), terbukti behavioral intention memiliki pengaruh signifikan terhadap use behavior. Variabilitas use behavior dapat diterangkan 5,5% dengan menggunakan variabel behavioral intention dan facilitating conditions. Hasil penelitian juga membuktikan bahwa jenis kelamin memoderatori pengaruh social influence terhadap behavioral intention. Berdasarkan hasil ini dapat disimpulkan bahwa model UTAUT belum bisa menjelaskan dengan baik penerimaan dan penggunaan LMS di kalangan mahasiswa.
x
ABSTRACT
Experiential E-Learning of Sanata Dharma University (Exelsa) is a web-based Learning Management System (LMS), which is developed by the University of Sanata Dharma to improve the effectiveness and quality of learning in Sanata Dharma University. Exelsa has a number of facilities such as online tasks, lecture materials, chatting, courses schedules, information announcement, the forum of courses, a course calendar, etc. The purpose of this thesis is to analyze the most dominant factors that underlie the acceptance and use of Exelsa among the students of Sanata Dharma University. This research model was adapted from UTAUT model, which is introduced by Venkatesh et al. in 2003.
The data was collected by distributing questionnaires to the students of Sanata Dharma University which use Exelsa in their courses. The data also collected by retrieving data from database of Exelsa. After the data was tabulated then it was analyzed using Partial Least Square (PLS). The results from the analysis showed that from four predictors (Performance Expectancy, Expectancy effort, social influence and facilitating conditions) on behavioral intention, three predictors (Performance Expectancy, social influence and facilitating conditions) were proved have a significant influence on 0.05 level of significance. Variability of behavioral intention can be explained 27.3% by using the four predictors. Besides, it was also proved that from two predictor of use behavior (behavioral intention and facilitating conditions), proved behavioral intention has a significant influence on use behavior. Variability of use behavior can be explained 5.5% by using behavioral intention and facilitating conditions. This research also shown that the influences of social influence on behavioral intention is moderated by gender. Based on this results, it can be concluded that the UTAUT model is not good enough in explaining students’ intentions in using the LMS.
xi
KATA PENGANTAR
Terima kasih atas berkat dan rahmat-Nya yang bisa mengangkat moral penulis untuk menyelesaikan skripsi yang berjudul “Studi Tentang Penerimaan dan Penggunaan Learning Management System”. Karya ini bertujuan memenuhi salah satu persyaratan memperoleh gelar kesarjanaan strata satu (S-1) Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma Yogyakarta.
Momen spesial ini penulis gunakan untuk menyampaikan rasa terima kasih kepada pihak-pihak yang telah turut membantu dan melancarkan terselesainya skripsi ini:
1. Yosef Agung Cahyanta, S.T., M.T. selaku Dekan Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Sanata Dharma dan atas izinnya untuk melakukan penelitian.
2. Puspaningtyas Sanjoyo Adi, S.T., M.T., selaku Ketua Jurusan Teknik Informatika dan atas izinnya untuk melakukan penelitian.
3. St. Wisnu Wijaya, S.T., M.T., sebagai dosen pembimbing skripsi s ekaligus dewan penguji. Terima kasih atas kesabaran, kritik dan saran dalam memperbaiki konten penulisan penelitian ini.
4. Agnes Maria Polina, S.Kom., M.Sc., dan Ir. Ig. Aris Dwiatmoko, M.Sc, selaku penguji yang sangat teliti. Terima kasih atas diskusi, saran dan kritiknya untuk perbaikan skripsi ini.
5. I Gusti Ketut Puja S.T., M.T., Drs. Tarsisius Sarkim, M.Ed., Ph.D., Damar Widjaja, S.T., M.T., PH Prima Rosa, S.Si., M.Sc. Terima kasih atas izinnya sehingga saya dapat memperoleh data untuk penelitian ini.
xii
7. Seluruh staf karyawan Lembaga Penjaminan Mutu Universitas Sanata Dharma. Terima kasih atas izin, bantuan, dan dukungan dalam pengumpulan data penelitian ini.
8. Prof. Dr. Imam Ghozali, M.Com, Akt, terima kasih atas saran-sarannya tentang metode partial least square.
9. Prof. Diogenes de Souza Bido dan Dr. Christian M. Ringle. Terima kasih atas diskusi dan referensinya mengenai metode bootstrapping dan penggunaan
partial least square path modeling dalam marketing internasional.
10. Staf akademik, staf keuangan, staf administrasi umum, staf perpustakaan, staf
cleaning service, staf parkir, staf keamanan, mohon maaf tidak bisa penulis sebutkan namanya satu persatu.
11. Drs. I Gusti Ketut Suana dan I Gusti Ayu Sulaksmi, Ayah-Ibu yang tidak henti-hentinya memberikan dukungan moril dan materiil sehingga penulis bisa bersekolah sampai lulus dari Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma. Kakak-kakakku, I Gusti Ayu Raka Laksmi dan I Gusti Bagus Wirya Agung, yang turut memberikan dukungan moril dan materiil untuk meyelesaikan penelitian ini.
12. Semua rekan yang turut membantu dalam pengambilan data; I Gede Wija Kusuma, I Komang Widya Purnama, Dya Sifa, Theresia paulin, Rai Purnama Sari, Nikolas Catur Pandoyo, Andreas Hermawan.
13. Semua rekan di Teknik Informatika. Persahabatan yang terjalin selama kuliah di Sanata Dharma, mungkin dilain waktu pertemanan tersebut dapat berlanjut dengan membangun sebuah kongsi bisnis.
xiii
Akhirnya mengingat kesempurnaan adalah milik Tuhan sebagai manusia biasa yang tidak lepas dari kesalahan tentu karya tulis ini memiliki kelemahan yang menuntut penyempurnaan. Oleh karenanya dalam kesempatan ini pula penulis memohon maaf bila ada kesalahan, semoga sumbangsih pembaca dalam bentuk saran dan kritik yang konstruktif dapat turut menyempurnakan isi karya ilmiah ini.
Yogyakarta, 25 Januari 2010
I Gusti Nyoman Sedana
xiv DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL ... i
HALAMAN JUDUL (ENGLISH)... ii
HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING ... iii
HALAMAN PENGESAHAN ... iv
PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ... v
LEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS ... vi
HALAMAN MOTO ... vii
HALAMAN PERSEMBAHAN ... viii
ABSTRAK ... ix
ABSTRACT ... x
KATA PENGANTAR ... xi
DAFTAR ISI ... xiv
DAFTAR TABEL ... xvii
DAFTAR GAMBAR ... xviii
DAFTAR LAMPIRAN ... xix
BAB I PENDAHULUAN ... 1
1.1. Latar Belakang ... 1
1.2. Rumusan Masalah ... 5
1.3. Batasan Masalah ... 6
1.4. Tujuan Penelitian ... 6
1.5. Manfaat Penelitian ... 7
1.6. Metodologi Penelitian ... 7
xv
BAB II LANDASAN TEORI ... 11
2.1 Model-Model User Acceptance ... 11
2.2 The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) ... 13
2.2.1 Performance Expectancy dan Moderatornya ... 14
2.2.2 Effort Expectancy dan Moderatornya ... 15
2.2.3 Social Influence dan Moderatornya ... 16
2.2.4 Facilitating Conditions dan Moderatornya ... 18
2.3 Exelsa – Learning Management System ... 19
BAB III RANCANG BANGUN PENELITIAN ... 21
3.1. Jenis Penelitian ... 21
3.2. Subyek Penelitian ... 22
3.3. Variabel dan Definisi Operasional Penelitian ... 23
3.3.1 Variabel Penelitian ... 23
3.3.2 Definisi Operasional... 24
3.4. Langkah Pengumpulan Data ... 26
3.5. Instrumen Penelitian ... 26
3.6. Metode Analisis Data ... 28
3.6.1 Model Pengukuran (Outer Model) ... 29
3.6.2 Model Struktural (Inner Model) ... 31
3.6.3 Model Penelitian ... 31
BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN ... 33
4.1 Profil Responden ... 34
4.1.1 Karakteristik Jenis Kelamin ... 34
4.1.2 Karakteristik Program Studi ... 35
4.2 Deskripsi Data Penelitian ... 36
xvi
4.3.1 Evaluasi Model Pengukuran (Outer Model) ... 40
4.3.2 Evaluasi Model Struktural (Inner Model) ... 42
4.4 Pembahasan ... 45
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ... 50
5.1 Kesimpulan ... 50
5.2 Saran ... 51
5.2.1 Bagi Universitas Sanata Dharma ... 51
5.2.2 Bagi Peneliti Berikutnya ... 52
DAFTAR PUSTAKA ... 53
xvii
DAFTAR TABEL
1. Tabel 3.1 Distribusi Item Skala UTAUT ... 27
2. Tabel 4.1 Karakteristik Jenis Kelamin ... 35
3. Tabel 4.2 Karakteristik Program Studi ... 35
4. Tabel 4.3 Perbandingan Data Teoritik dan Empirik ... 37
5. Tabel 4.4 Kategori Skor Instrumen Penelitian ... 38
6. Tabel 4.5 Loading Factor dari SmartPLS ... 40
7. Tabel 4.6 Korelasi Variabel Laten dan Akar AVE ... 41
8. Tabel 4.7 Composite Reliability ... 42
9. Tabel 4.8 R Square ... 43
10.Tabel 4.9 Path Coefficients (Mean, STDEV, T-Values) ... 44
11.Tabel 4.10 Path Coefficients (Mean, STDEV, T-Values) Group Comparisons (Laki-Laki) ... 44
12.Tabel 4.11 Path Coefficients (Mean, STDEV, T-Values) Group Comparisons (Perempuan) ... 45
13.Tabel 4.12 Hasil Analisis PLS Tanpa Moderator ... 49
xviii
DAFTAR GAMBAR
1. Gambar 2.1 Model UTAUT ... 14
2. Gambar 3.1 Contoh Model PLS ... 29
xix
DAFTAR LAMPIRAN
1. Surat Penelitian ... 56
2. Item-Item Kuesioner ... 60
3. Data Penelitian ... 62
1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Cara staf pengajar bekerja telah berubah pesat sejak diperkenalkannya
Learning Management System (LMS). Apakah pelajaran diajarkan sepenuhnya online
atau apakah menggunakan paduan pendekatan tradisional dan online, sebagian besar staf pengajar di universitas harus merancang dan mengembangkan materi online, dan membuat kemudian memelihara situs web pembelajaran (Zastrocky, dkk. dalam McGill, dkk., 2008), dan LMS telah menjadi sarana komunikasi yang dominan dengan siswa bagi banyak staf pengajar.
Gartner dalam Lundy dan Filho (2004) mendefinisikan LMS sebagai infrastruktur dimana e-Learning dapat dibangun dan diantarkan. Sementara
e-Learning adalah proses pembelajaran yang memanfaatkan teknologi informasi dan
diadakan untuk mendukung salah satu sasaran jangka pendek Universitas Sanata Dharma yaitu, peningkatkan efisiensi dan produktifitas. Untuk mencapai sasaran ini, sejak tahun 2008 Universitas Sanata Dharma telah mengembangkan dan mengimplementasikan sebuah LMS yang diberi nama Experiential E-Learning of
Sanata Dharma University, yang lebih dikenal dengan nama Exelsa (P3MP, 2009).
Proyek ini diikuti oleh kebijakan Universitas dengan mengadakan pelatihan penggunaan Exelsa dan pengembangan materi pembelajaran digital bagi para dosen (Tim penyusun, 2008). Disamping itu, juga dilakukan sosialisasi mengenai keberadaan Exelsa melalui penyebaran brosur-brosur di lingkungan Universitas Sanata Dharma.
Sebagai sebuah teknologi, Exelsa harus dapat diterima dan digunakan oleh para penggunanya sehingga dapat meningkatkan produktivitas (Venkatesh, dkk., 2003). Salah satu pengguna Exelsa adalah mahasiswa Universitas Sanata Dharma. Dengan demikian, terdapat kebutuhan atas penerimaan Exelsa dari perspektif mahasiswa. Sepanjang pengetahuan peneliti, belum ada penelitian mengenai penerimaan dan penggunaan Exelsa dari perspektif mahasiswa sebagai penggunanya. Oleh sebab itu, peneliti termotivasi untuk mengetahui penerimaan dan penggunaan Exelsa dari perspektif mahasiswa.
Salah satu model terbaru untuk menjelaskan penerimaan pengguna (user
acceptance) dalam bidang Sistem Informasi dikembangkan oleh Venkatesh, dkk.
dengan UTAUT). UTAUT menunjukkan bahwa niat untuk bertindak (behavioral
intention) dan perilaku untuk menggunakan suatu teknologi (use behavior)
dipengaruhi oleh persepsi orang-orang terhadap ekspektansi kinerja (performance
expectancy), ekspektansiusaha(effort expectancy), pengaruh sosial(social influence)
dan kondisi yang membantu (facilitating conditions) yang dimoderatori oleh jenis kelamin (gender), usia (age), pengalaman (experience) dan kesukarelaan
(voluntariness). Teori ini menyediakan alat yang berguna bagi para manajer yang
perlu menilai kemungkinan keberhasilan pengenalan teknologi baru dan membantu mereka memahami penggerak penerimaan dengan tujuan untuk proaktif mendesain intervensi (termasuk pelatihan, sosialisasi, dll.) yang ditargetkan pada populasi pengguna yang mungkin cenderung kurang untuk mengadopsi dan menggunakan sistem baru (Venkatesh, dkk., 2003).
Model asli UTAUT divalidasi menggunakan data yang dikumpulkan dari lingkungan non akademik. Meskipun demikian, beberapa peneliti telah menerapkan model ini di lingkungan akademik. Dasgupta, dkk. (2007) menerapkan model UTAUT untuk memahami persepsi mahasiswa terhadap penerimaan dan penggunaan
Case tools. Hasilnya effort expectancy tidak berpengaruh terhadap behavioral
intention. Marchewka, dkk. (2007), Sedana dan Wijaya (2009) juga melaporkan
adanya perbedaan dengan model asli UTAUT ketika mereka menerapkan UTAUT di lingkungan akademik. Menurut laporan Marchewka, dkk. (2007), performance
Sementara dalam laporan studi pendahuluan yang dilakukan oleh Sedana dan Wijaya (2009), effort expectancy tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan
behavioral intention. Sedana dan Wijaya (2009) juga melaporkan bahwa facilitating
conditions memiliki hubungan yang signifikan dengan behavioral intention.
Meskipun hasil penelitian-penelitian dengan UTAUT di lingkungan akademik sedikit berbeda dengan model aslinya, UTAUT masih memberikan konstribusi untuk memperoleh pemahaman yang lebih baik terhadap penerimaan dan penggunaan teknologi informasi dan komunikasi di lingkungan akademik. Dengan mempertimbangkan penggunaan Exelsa di Universitas Sanata Dharma tidak diwajibkan, pengalaman responden (mahasiswa) menggunakan Exelsa relatif sama, dan usia responden masih dalam satu kelompok usia yang sama, maka penelitian ini hanya menggunakan jenis kelamin sebagai variabel moderator. Sehingga, penelitian ini akan menguji: 1) pengaruh performance expectancy, effort expectancy, social
influence, facilitating conditions terhadap behavioral intention, 2) pengaruh
facilitating conditions, behavioral intention terhadap use behavior, 3) pengaruh
moderator jenis kelamin dalam memoderatori pengaruh performance expectancy,
effort expectancy, social influence, pada behavioral intention mahasiswa Universitas
1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah yang telah dikemukan, secara detail hipotesis yang akan diuji dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
H1 : Performance expectancy akan memberikan pengaruh yang signifikan pada
behavioral intention.
H2 : Effort expectancy akan memberikan pengaruh yang signifikan pada
behavioral intention.
H3 : Social influence akan memberikan pengaruh yang signifikan pada
behavioral intention.
H4 : Facilitating condition tidak akan memberikan pengaruh yang signifikan pada behavioral intention.
H5 : Facilitating condition akan memberikan pengaruh yang signifikan pada
use behavior.
H6 : Behavioral intention akan memberikan pengaruh yang signifikan pada use
behavior.
H7 : Pengaruh performance expectancy pada behavioral intention akan dimoderasi oleh jenis kelamin.
H8 : Pengaruh effort expectancy pada behavioral intention akan dimoderasi oleh jenis kelamin.
1.3. Batasan Masalah
Batasan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
1) Teori yang digunakan adalah UTAUT.
2) Responden adalah mahasiswa strata 1 Universitas Sanata Dharma di kampus I (Mrican) dan kampus III (Paingan) yang menggunakan Exelsa. Berdasarkan studi pendahuluan diperoleh informasi bahwa ada mata kuliah di lima program studi yang berbeda yang telah memanfaatkan Exelsa dalam proses belajarnya. Kelima program studi tersebut adalah Teknik Informatika, Teknik Mesin, Teknik Elektro, Pendidikan Akuntansi, dan Bimbingan dan Konseling. 3) Metode yang digunakan untuk mengevaluasi model adalah Partial Least
Square (PLS) dengan bantuan perangkat lunak SmartPLS versi 2.0 M3.
1.4. Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Untuk mengidentifikasi dan menganalisis faktor-faktor yang paling dominan yang mendasari penerimaan dan penggunaan Exelsa di kalangan mahasiswa Universitas Sanata Dharma.
2. Untuk mengindentifikasi dan menganalisis pengaruh variabel moderasi yaitu jenis kelamin terhadap variabel performance expectancy, effort expectancy,
1.5. Manfaat Penelitian
Manfaat-manfaat yang dapat diperoleh dari hasil penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Memberikan masukan kepada Universitas Sanata Dharma dalam memenuhi kebutuhan mahasiswanya dengan cara memahami faktor-faktor yang mempengaruhi niat mahasiswa untuk menggunakan Learning Management System.
2. Memberikan tambahan wawasan mengenai penerimaan dan penggunaan
Learning Management System di Indonesia dengan studi kasus Exelsa.
1.6. Metodologi Penelitian
Adapun langkah-langkah yang akan dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Memilih masalah.
Masalah yang dipilih adalah penerimaan dan penggunaan LMS dengan studi kasus Exelsa di Universitas Sanata Dharma.
2. Studi pendahuluan.
Studi pendahuluan dilakukan dengan membaca literatur baik teori maupun penemuan-penemuan (hasil penelitian terdahulu) mengenai model UTAUT, berkonsultasi dengan dosen untuk memperoleh informasi, membuka website
mengenai mata kuliah di program studi yang berbeda, yang telah memanfaatkan Exelsa dalam proses belajarnya.
3. Merumuskan masalah.
Pada langkah ini peneliti merumuskan masalah dengan mengajukan beberapa hipotesis yang nantinya akan dibuktikan atau diuji kebenarannya.
4. Memilih pendekatan
Pendekatan di sini maksudnya adalah jenis atau tipe penelitian yang diambil, dipandang dari segi tujuan. Penelitian ini dikelompokkan sebagai penelitian korelasional.
5. Menentukan variabel dan sumber data.
Langkah ke-5 ini akan menjawab apa yang akan diteliti dan dari mana data diperoleh. Kedua hal ini harus diidentifikasi secara jelas agar dengan tepat dapat ditentukan alat apa yang akan digunakan untuk mengumpulkan data. 6. Menentukan dan menyusun instrumen.
Instrumen yang digunakan adalah angket atau kuesioner. Kuesioner adalah sejumlah pertanyaan tertulis yang digunakan untuk memperoleh informasi dari responden dalam arti laporan tentang pribadinya, atau hal-hal yang ia ketahui.
7. Mengumpulkan data.
dilaksanakan secara objektif, tidak dipengaruhi oleh keinginan pengamat. 8. Menganalisis data.
Setelah data terkumpul kemudian dilanjutkan dengan melakukan verifikasi terhadap kelengkapan data untuk memastikan bahwa responden mengisi identitas pribadi dan semua pernyataan kuesioner. Selanjutnya akan dilakukan tabulasi data yaitu dengan memberikan skor terhadap item-item kuesioner dan memberikan kode terhadap jenis kelamin. Langkah terakhir adalah menganalisis data menggunakan metode partial least square dengan bantuan perangkat lunak SmartPLS versi 2.0 M3.
9. Menarik kesimpulan.
Langkah ke-9 ini sebenarnya sudah merupakan langkah terakhir dari kegiatan penelitian. Pekerjaan meneliti telah selesai, dan peneliti tinggal mengambil kesimpulan dari hasil pengolahan data, dicocokkan dengan hipotesis yang telah dirumuskan.
10. Menulis laporan.
1.7. Sistematika Penulisan
Tugas akhir ini dibuat dengan sistematika penulisan sebagai berikut:
Bab I. Pendahuluan: Bab ini menjelaskan tentang latar belakang, rumusan
masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian, dan sistematika penulisan.
Bab II. LandasanTeori: Bab ini menjelaskan tentang user acceptance dan
teori UTAUT yang digunakan untuk menganalisis penerimaan dan penggunaan Exelsa.
Bab III. Rancang Bangun Penelitian: Bab ini menjelaskan tentang jenis
penelitian, subyek penelitian, variabel dan definisi operasional penelitian, langkah pengumpulan data, instrumen penelitian, dan metode analisis data.
Bab IV. Analisis Data dan Pembahasan: Bab ini menjelaskan tentang
temuan-temuan yang diperoleh berdasarkan metode analisis dan kemungkinan-kemungkinan yang menjadi penyebab dari temuan.
Bab V. Kesimpulan: Bab ini berisi kesimpulan yang diperoleh dari penelitian
11
BAB II
LANDASAN TEORI
2.1 Model-Model User Acceptance
Menurut Dillon (dalam Azhari dan Sari, 2007) user acceptance
didefinisikan sebagai keinginan sebuah grup user dalam memanfaatkan Teknologi Informasi (TI) yang didesain untuk membantu pekerjaan mereka. Individu-individu di organisasi dan sistem informasi merupakan suatu bagian yang tidak dapat dipisahkan karena keduanya adalah komponen-komponen organisasi yang saling berinteraksi. Organisasi mulai bergantung pada sistem informasi. Walaupun manajer-manajer senior yang mengambil keputusan untuk mengadopsi suatu sistem informasi, tetapi keberhasilan penggunaan sistem tersebut tergantung dari penerimaan dan penggunaan oleh individu-individu. Dengan demikian, manfaat dan dampak langsung dari suatu sistem informasi adalah terhadap individu pengguna yang kemudian akan meningkatkan produktivitas organisasi (Jogiyanto, 2007).
memprediksi user acceptance terhadap teknologi apa pun berdasarkan dua faktor,
perceived usefulness (tingkat dimana user percaya bahwa dengan menggunakan
sistem akan meningkatkan performa mereka dalam bekerja) dan perceived ease of use (tingkat dimana user percaya bahwa dengan sistem tersebut dapat digunakan dengan mudah dan bebas dari masalah). TAM sendiri merupakan evolusi dari model yang dikembangkan oleh Ajzen (1980), yaitu Theory of Reasoned Action (TRA).
Lee ( dalam Azhari dan Sari, 2007) mengatakan seiring dengan berjalannya waktu, TAM mengalami perkembangan karena adanya kritikan-kritikan. Salah satu kritikannya adalah TAM ternyata kurang mempunyai kekuatan untuk memprediksi
user acceptance. Venkatesh dan Davis kemudian mengembangkan TAM asli yang
kemudian menghasilkan TAM2. Walaupun demikian, dengan banyaknya model selain TAM yang ada justru membuat para peneliti dan pengembang sistem kebingungan untuk memilih suatu model yang cocok untuk mengembangkan sistemnya. Dengan alasan ini Venkatesh kemudian mengevaluasi delapan model user
acceptance terkemuka kemudian mengintegrasikannya ke dalam sebuah model yang
baru. Hasilnya adalah sebuah model baru yang dinamakan the Unified Theory of
Acceptance and Use of Technology (UTAUT). Adapun kedelapan model user
acceptance tersebut adalah sebagai berikut: 1) Theory of Reasoned Action (TRA), 2)
Theory of Planned Behavior (TPB), 3) Motivational Model (MM), 4) Model of PC
Utilization (MPCU), 5) Innovation Diffusion Theory (IDT), 6) Technology
Acceptance Model and Technology Acceptance Model Two (TAM/TAM2), 7)
2.2 The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT)
Terdapat delapan model berbeda yang menggunakan penerimaan individu terhadap teknologi sebagai suatu prediktor bagi munculnya perilaku, tetapi masing-masing memiliki kekurangan-kekurangan. UTAUT menggabungkan fitur-fitur yang berhasil dari kedelapan teori menjadi satu teori. UTAUT terbukti lebih berhasil dibandingkan dengan kedelapan teori yang lain dalam menjelaskan hingga 70 persen varian pengguna. Sehingga UTAUT menyediakan alat yang berguna bagi manajer, yang perlu menilai kemungkinan keberhasilan pengenalan teknologi baru, dan membantu manajer untuk memahami penggerak penerimaan dengan tujuan untuk proaktif mendisain intervensi (termasuk pelatihan, sosialisasi, dan sebagainya) (Venkatesh, dkk., 2003).
Dalam laporan Venkatesh, dkk. (2003) dikatakan bahwa terdapat tujuh konstruk yang nampak selalu signifikan menjadi determinan langsung terhadap niat
(intention) atau terhadap penggunaan (usage) di satu atau lebih model-model
sebelumnya. Konstruk-konstruk tersebut adalah performance expectancy, effort
expectancy, social influence, facilitating conditions, attitude toward using
technology, self-efficacy, dan anxiety. Setelah pengujian lebih lanjut, Venkatesh, dkk.
(2003) memperoleh hasil hanya empat konstruk yang mempunyai peran utama dalam memberikan pengaruh langsung terhadap penerimaan pengguna dan perilaku penggunaan. Keempat konstruk ini adalah: performance expectancy, effort
expectancy, social influence, dan facilitating conditions. Selain itu, terdapat pula
menggunakan (voluntariness of use), dan pengalaman (experience). Gambar 2.1, memperlihatkan suatu skema tentang keterkaitan determinan dan moderator ini.
2.2.1 Performance Expectancy dan Moderatornya
Performance expectancy didefinisikan sebagai tingkat kepercayaan seorang
individu pada sejauh mana penggunaan suatu sistem akan menolong ia untuk mendapatkan keuntungan-keuntungan kinerja di pekerjaannya (Venkatesh, dkk., 2003). Lima konstruk yang termasuk dalam performance expectancy yang diperoleh dari beberapa model sebelumnya adalah perceived usefulness (TAM/TAM2 dan C-TAM-TPB), extrinsic motivation (MM), job-fit (MPCU), relative advantage (IDT),
dan outcome expectations (SCT).
Gambar 2.1 Model UTAUT.
Venkatesh, dkk. (2003) menemukan bahwa performance expectancy lebih banyak dimoderasi oleh jenis kelamin dan usia. Studi menemukan bahwa laki-laki cenderung lebih terfokus pada penyelesaian tugas sehingga performansi lebih penting bagi laki-laki. Usia juga memiliki keterkaitan erat dengan jenis kelamin yang berbeda sebab faktor utama yang berhubungan dalam pekerjaan cenderung mengubah wanita pada saat terjun dalam pekerjaan (gugus tugas) dan pengasuhan anak. Gejala ini memang lazim, namun jenis kelamin dan usia mendorong efek perubahan yang signifikan terhadap pengukuran yang mengukur performance expectancy (Venkatesh, dkk., 2003).
2.2.2 Effort Expectancy dan Moderatornya
Effort expectancy merupakan tingkat kemudahan terkait dengan penggunaan
suatu sistem. Tiga konstruk yang berasal dari model-model sebelumnya sudah ada yang menangkap konsep effort expectancy ini. Ketiga konstruk tersebut adalah
perceived ease of use (TAM/TAM2), complexity (MPCU), dan ease of use (IDT).
Effort expectancy menjadi kurang signifikan melalui penggunaan secara terus
2.2.3 Social Influence dan Moderatornya
Social influencedidefinisikan sebagai tingkat dimana seorang individu merasa
bahwa orang-orang yang penting baginya percaya sebaiknya dia menggunakan sistem baru. Social influence sebagai determinan langsung behavioral intention
dilambangkan sebagai subjective norm di dalam TRA, TAM2, TPB / DTPB dan C-TAM-TPB, social factors di dalam MPCU, dan image di dalam IDT. Thompson, dkk. (1991) menggunakan istilah social norms dalam mendefinisikan konstruk mereka, dan mengakui kesamaannya dengan subjective norm dalam TRA. Meskipun mereka memiliki label yang berbeda, masing-masing konstruk berisi gagasan eksplisit atau implisit bahwa individual’s behavior dipengaruhi oleh cara mereka percaya kepada orang lain akan dilihat sebagai akibat dari teknologi yang digunakan.
Peran social influence pada keputusan penerimaan teknologi merupakan hal yang kompleks dan banyak dipengaruhi oleh pengaruh-pengaruh kontingensi. Menurut Venkatesh dan Davis (2000) pengaruh sosial mempunyai dampak pada perilaku individu melalui tiga mekanisme yaitu, ketaatan (compliance), internalisasi (internalization), dan identifikasi (identification).
ketaatan ini konsisten dengan hasil-hasil di literatur penerimaan teknologi yang menyatakan bahwa ketaatan terhadap pendapat orang lain adalah signifikan pada
setting mandatori (Hartwick dan Barki, 1994, dalam Venkatesh, dkk., 2003),
khususnya pada tahap awal dari pengalaman (Agarwal dan Prasad, 1997; Hartwick dan Barki 1994; Karahanna, dkk., 1999; Taylor dan Todd, 1995a; Thompson, dkk., 1994; Venkatesh dan Davis, 2000; dalam Venkatesh, dkk., 2003).
Setelah proses ketaatan, proses selanjutnya adalah internalisasi dan identifikasi. Proses internalisasi dan identifikasi adalah proses merubah struktur kepercayaan individual yang menyebabkan individual merespon kepada keuntungan-keuntungan status sosial yang potensial (Venkatesh, dkk. 2003).
2.2.4 Facilitating Conditions dan Moderatornya
Facilitating conditions didefinisikan sebagai tingkat kepercayaan seorang
individu terhadap ketersediaan infrastruktur teknik dan organisasional di tempat kerja untuk mendukung penggunaan sistem. Definisi ini menangkap konsep yang tercantum dalam tiga konstruk: perceived behavioral control (TPB/DTPB, C-TAM-TPB), facilitating conditions (MPCU), dan compatibility (IDT).
Bukti empiris yang disajikan dalam laporan Venkatesh, dkk. (2003) menunjukkan bahwa hubungan antara masing-masing konstruk (perceived behavioral
control, facilitating conditions, dan compatibility) dan intention adalah sama. Secara
khusus, perceived behavioral control adalah signifikan di pengaturan sukarela dan wajib segera setelah pelatihan, tetapi pengaruh konstruk ini pada intention
menghilang pada pengukuran yang dilakukan sebulan setelah sistem diimplementasikan. Ini menunjukkan bahwa masalah-masalah yang berhubungan dengan dukungan infrastruktur−konsep utama dalam konstruk facilitating
conditions−sebagian besar ditangkap dalam konstruk effort expectancy yang
menangkap kemudahan terkait dengan alat digunakan (Venkatesh, dkk., 2003). Venkatesh (2000) dalam Venkatesh, dkk. (2003) menemukan dukungan untuk mediasi penuh dari pengaruh facilitating conditions pada intention oleh effort
expectancy. Tentunya, jika effort expectancy tidak ada dalam model (seperti halnya
memprediksi intention namun, dalam kasus lain (MPCU dan IDT), nonsignifikan dalam memprediksi intention. Berdasarkan argumen ini, maka facilitating conditions
dihipotesiskan tidak akan memberikan pengaruh yang signifikan pada behavioral intention.
Hasil empiris dalam laporan Venkatesh, dkk. (2003) menunjukkan bahwa
facilitating conditions juga memiliki pengaruh langsung pada penggunaan (usage)
selain yang dijelaskan oleh behavioral intentions sendiri. Sesuai dengan TPB/DTPB,
facilitating conditions juga dimodelkan sebagai antesenden langsung pada usage
(yakni, tidak sepenuhnya dimediasi oleh intention). Sebenarnya, pengaruh ini diharapkan meningkat dengan pengalaman seperti pengguna teknologi menemukan beberapa cara untuk membantu dan mendukung seluruh organisasi, sehingga menghapus hambatan untuk penggunaan yang berkelanjutan (Bergeron dkk. 1990 dalam Venkatesh, dkk., 2003). Psikolog organisasi telah mencatat bahwa pekerja yang lebih tua memiliki kepentingan yang lebih untuk menerima bantuan dan asisten pada pekerjaan (misalnya, Hall dan Mansfield 1975). Dengan demikian, apabila dimoderasi oleh pengalaman dan usia, facilitating conditions akan memiliki pengaruh yang signifikan pada usage behavior.
2.3 Exelsa – Learning Management System
Experiential E-Learning of Sanata Dharma University (Exelsa) merupakan
diharapkan dapat meningkatkan kualitas pembelajaran dan pendidikan di Universitas Sanata Dharma. Exelsa menyediakan sejumlah fasilitas pembelajaran seperti tugas
online, tes online, bahan kuliah, chating, menjawab kuesioner, melihat pengumuman,
forum mata kuliah, kalender kegiatan, dan sebagainya.
Lebih lanjut, keberadaan Exelsa di Universitas Sanata Dharma diharapkan dapat meningkatkan efektifitas dan kualitas pembelajaran dengan pendekatan
knowledge management diantara berbagai pihak seperti dosen, mahasiswa, program
21
BAB III
RANCANG BANGUN PENELITIAN
3.1. Jenis Penelitian
Penelitian ini dapat dikelompokkan sebagai penelitian korelasional
(correlation studies). Penelitian korelasional bertujuan untuk mengetahui ada
tidaknya hubungan antara dua atau beberapa variabel. Dengan teknik korelasi dapat diketahui hubungan variasi dalam sebuah variabel dengan variasi yang lain. Besarnya atau tingginya hubungan tersebut dinyatakan dalam bentuk koefisien korelasi (Arikunto, 2007).
Penelitian korelasional di sini diartikan sebagai: 1) pengaruh variabel independen performance expectancy, effort expectancy, social influence, dan
facilitating conditions terhadap variabel dependen behavioral intention, 2) pengaruh
variabel independen facilitating conditions dan behavioral intention terhadap variabel dependen use behavior 3) pengaruh moderator jenis kelamin dalam memoderatori pengaruh performance expectancy, effort expectancy, social influence, pada
Dharma. Variabel independen tersebut akan diuji untuk mengetahui apakah memberi
kontribusi yang signifikan.
3.2. Subyek Penelitian
Populasi merupakan wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek/subyek yang
mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk
dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono, 2009). Sedangkan sampel
adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut
(Sugiyono, 2009).
Subyek dalam penelitian ini adalah mahasiswa Universitas Sanata Dharma
yang menggunakan Exelsa. Jumlah minimal sampel untuk pengujian model dengan
Partial Least Square (PLS) seperti yang direkomendasikan oleh Barclay, Higgins,
dan Thompson dalam Henseler, dkk. (2009) adalah (1) sepuluh kali jumlah indikator
dari suatu skala dengan jumlah indikator formatif terbesar, atau (2) sepuluh kali dari
jumlah terbesar dari structural path yang diarahkan pada suatu konstruk tertentu
3.3. Variabel dan Definisi Operasional Penelitian
3.3.1 Variabel Penelitian
Variabel penelitian adalah suatu atribut atau sifat atau nilai dari orang, obyek
atau kegiatan yang mempunyai variasi tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk
dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono, 2009:38). Variabel yang
digunakan dalam penelitian ini adalah :
1. Variabel Independen (Eksogen)
Variabel independen adalah variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi
sebab perubahannya atau timbulnya variabel dependen (Sugiyono, 2009:39).
Variabel ini sering disebut sebagai variabel bebas, stimulus, prediktor,
antecedent. Dalam penelitian ini yang menjadi variabel independen terhadap
behavioral intention adalah performance expectancy, effort expectancy, social
influence dan facilitating condition. Sementara variabel independen terhadap
usebehavior adalah behavioral intention dan facilitating condition.
2. Variabel Dependen (Endogen)
Variabel dependen adalah variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat
karena adanya variabel independen (Sugiyono, 2009:39). Variabel ini sering
disebut sebagai variabel tergantung, output, kriteria, konsekuen. Dalam
effort expectancy, social influence dan facilitating condition adalah
behavioral intention. Sementara variabel dependen dari behavioral intention
dan facilitating condition adalah usebehavior.
3. Variabel Moderator
Variabel moderator adalah variabel yang mempengaruhi (memperkuat atau
memperlemah) hubungan antara variabel independen dengan dependen
(Sugiyono, 2009:39). Dalam penelitian ini yang menjadi variabel moderator
adalah jenis kelamin.
3.3.2 Definisi Operasional
Definisi operasional adalah spesifikasi kegiatan penelitian dalam mengukur
variabel dengan kata lain penegasan arti dari konstruk atau variabel yang digunakan
dengan cara tertentu untuk mengukurnya (kerlinger, 2000).
Variabel behavioral intention dalam penelitian ini berperan sebagai variabel
dependen dan juga sebagai variabel independen. Dalam dokumen ini definisi
operasionalnya ada di bagian variabel dependen.
Definisi operasional diambil dari Venkatesh, dkk. (2003) yang disesuaikan
dengan konteks penelitian di Universitas Sanata Dharma. Adapun definisi operasional
1) Variabel Independen
a. Performance expectancy didefinisikan sebagai tingkat kepercayaan seorang
individu pada sejauh mana penggunaan Exelsa akan menolong ia untuk
mendapatkan keuntungan-keuntungan kinerja di pekerjaannya.
b. Effort Expectancy didefinisikan sebagai tingkat kemudahan terkait dengan
penggunaan Exelsa.
c. Social Influence didefinisikan sebagai tingkat dimana seorang individu merasa
bahwa orang-orang yang penting baginya percaya sebaiknya dia
menggunakan Exelsa.
d. Facilitating condition didefinisikan sebagai tingkat kepercayaan seorang
individu terhadap ketersediaan infrastruktur teknik dan organisasional untuk
mendukung penggunaan Exelsa.
2) Variabel Dependen
a. Behavioral intention adalah keinginan yang terdapat di dalam hati seorang
individu yang menggerakkannya untuk menggunakan Exelsa.
b. Use behavior merupakan perilaku penggunaan Exelsa oleh seorang individu.
3) Variabel Moderator
Jenis kelamin merupakan perbedaan biologis laki-laki dan perempuan berikut
3.4. Langkah Pengumpulan Data
Langkah-langkah dalam mengumpulkan data dalam penelitian ini adalah
sebagai berikut:
a. Mengeksplorasi beberapa dokumen dan makalah yang berhubungan dengan
penelitian ini.
b. Menyebarkan angket/kuesioner. Langkah ini dilakukan untuk memperoleh
data primer, yaitu data yang diperoleh secara langsung dari subyek penelitian
melalui pengisian angket/kuesioner. Angket yang digunakan dalam penelitian
ini merupakan angket langsung, yaitu angket yang secara langsung diisi oleh
responden.
c. Mengumpulkan data melalui basis data Exelsa. Langkah ini dilakukan untuk
memperoleh data sekunder mengenai frekuensi penggunaan Exelsa oleh
seorang mahasiswa.
3.5. Instrumen Penelitian
Instrumen penelitian yang dipakai yaitu skala UTAUT. Skala UTAUT
diadaptasi dari skala penelitian Venkatesh dkk. (2003). Skala ini mencakup lima
aspek yaitu performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating
conditions, dan behavioral intention, yang terdiri dari 19 item. Tabel 3.1
menunjukkan jumlah item skala UTAUT yang digunakan dalam penelitian. Lebih
Tabel 3.1
Jumlah Item Skala UTAUT.
No. Variabel Definisi Operasional Jumlah
Item
1. Performance
Expectancy
Tingkat kepercayaan seorang individu pada sejauh mana penggunaan Exelsa akan menolong ia untuk mendapatkan keuntungan-keuntungan kinerja di pekerjaannya.
4
2. Effort Expectancy Tingkat kemudahan terkait dengan
penggunaan Exelsa. 4
3. Social Influence
Tingkat dimana seorang individu merasa bahwa orang-orang yang penting baginya percaya sebaiknya dia menggunakan Exelsa.
4
4. Facilitating
Conditions
Tingkat kepercayaan seorang individu terhadap ketersediaan infrastruktur teknik dan organisasional untuk mendukung penggunaan Exelsa.
4
5. Behavioral
Intention
Keinginan yang terdapat di dalam hati seorang individu yang menggerakkannya untuk menggunakan Exelsa.
3
Total 19
Model penilaian pernyataan terdiri dari lima alternatif jawaban yang diberi
skor berkisar dari 1 sampai 5. Klasifikasi jawabannya adalah Sangat Tidak Setuju
(STS), Tidak Setuju (TS), Netral (N), Setuju (S) dan Sangat Setuju (SS).
Sedangkan untuk mengukur konstruk use behavior akan digunakan frekuensi
login mahasiswa dalam 5 minggu. Frekuensi login akan diperoleh dengan cara
mengolah data dari basis data Exelsa milik Lembaga Penjaminan Mutu Universitas
3.6. Metode Analisis Data
Partial Least Square (PLS) akan digunakan untuk mengevaluasi model dalam
penelitian ini dengan bantuan perangkat lunak SmartPLS versi 2.0 M3. Wold dalam
Ghozali (2008) mengatakan bahwa PLS merupakan metode analisis yang powerfull
karena tidak didasarkan banyak asumsi. Data tidak harus berdistribusi normal
multivariate (indikator dengan skala kategori, ordinal, interval, sampai rasio dapat
digunakan pada model yang sama), sampel tidak harus besar. Selain digunakan untuk
mengkonfirmasi teori, PLS juga dapat digunakan untuk menjelaskan ada atau
tidaknya hubungan antar variabel laten (konstruk).
PLS tidak mengasumsikan adanya distribusi tertentu untuk mengestimasi
parameter, sehingga teknik parametrik untuk menguji signifikansi parameter tidak
diperlukan (Chin, 1998). Evaluasi model PLS berdasarkan pengukuran prediksi yang
bersifat non-parametrik. Chin (1998) dalam Henseler, dkk. (2009) memberikan
kriteria untuk mengevaluasi model PLS dengan 2 langkah, yang mencakup (1)
evaluasi terhadap outer model dan (2) evaluasi terhadap inner model. Gambar 3.1
menampilkan sebuah contoh dari model PLS. Model pengukuran (outer model)
dengan indikator refleksif dievaluasi dengan convergent dan discriminant validity
dari indikatornya dan composite reliability untuk blok indikator. Model struktural
(inner model) dievaluasi dengan melihat persentase variance yang dijelaskan yaitu
dengan melihat nilai R2 untuk variabel dependen dan juga melihat besarnya koefisien
jalur strukturalnya. Stabilitas dari estimasi ini dievaluasi dengan menggunakan uji t
3.6.1 Model Pengukuran (Outer Model)
Pada model ini akan dilakukan uji validitas dan reliabilitas terhadap model
dengan indikator refleksif dan formatif. Uji validitas digunakan untuk mengetahui
seberapa tepat dan cermat suatu alat ukur melakukan fungsi pengukurannya (Azwar,
2007:5). Valid berarti instrumen tersebut dapat digunakan untuk mengukur apa yang
seharusnya diukur.
Keterangan:
ξ : variabel laten (konstruk).
X : variabel manifes (indikator).
ε : residual.
Gambar 3.1. Contoh Model PLS.
Konstruk dengan indikator refleksif mengasumsikan bahwa konstruk
mempengaruhi indikator (arah hubungan kausalitas dari konstruk ke indikator).
Model indikator refleksif dikembangkan berdasarkan pada classical test theory yang
mengasumsikan bahwa variasi skor pengukuran konstruk merupakan fungsi dari true
score ditambah error. Di lain pihak, konstruk dengan indikator formatif
mengasumsikan bahwa indikator-indikator akan mempengaruhi konstruk (arah
hubungan kausalitas dari indikator ke konstruk).
Dengan menggunakan PLS akan diuji convergent dan discriminant validity
untuk konstruk dengan indikator refleksif. Convergent validity dinilai berdasarkan
korelasi antara skor item dengan skor konstruk yang dihitung dengan PLS (Ghozali,
2008). Ukuran refleksif individual dikatakan tinggi jika berkorelasi lebih dari 0,70
dengan konstruk yang ingin diukur (Chin, 1998). Discriminantvalidity dinilai dengan
membandingkan nilai square root of average variance extracted (akar kuadarat AVE)
setiap konstruk dengan korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya dalam
model. Jika nilai akar kuadrat AVE setiap konstruk lebih besar daripada nilai korelasi
antara konstruk dengan konstruk lainnya dalam model, maka dikatakan memiliki nilai
discriminantvalidity yang baik (Fornell dan Larcker, 1981).
Composite reliability merupakan pengujian reliabilitas untuk konstruk dengan
indikator refleksif dalam PLS. Tujuan utama pengujian reliabilitas adalah untuk
mengetahui konsistensi hasil pengukuran suatu instrumen tersebut apabila digunakan
kembali sebagai alat ukur suatu obyek atau responden (Azwar, 2008). Hasil uji
berdasarkan tingkat kemantapan dan ketepatan suatu alat ukur atau bisa disebut juga
hasil pengukuran yang didapatkan merupakan ukuran yang benar dari sesuatu yang
diukur. Composite reliability nilainya harus di atas 0,60.
3.6.2 Model Struktural (Inner Model)
Model struktural (inner model) dievaluasi dengan melihat persentase variance
yang dijelaskan yaitu dengan melihat nilai R-square (R2) untuk variabel dependen
dan juga melihat besarnya koefisien jalur strukturalnya. Stabilitas dari estimasi ini
dievaluasi dengan menggunakan uji t yang diperoleh lewat prosedur bootstraping.
3.6.3 Model Penelitian
Konstruk facilitating condition dalam penelitian ini dihipotesiskan tidak
memberikan pengaruh yang signifikan pada behavioral intention. Walaupun
demikian untuk mengujinya maka terlebih dahulu konstruk ini dibuat memiliki
pengaruh terhadap behavioral intention. Sehingga, model dalam penelitian ini
Dari gambar 3.2 dapat dilihat bahwa semua konstruk, kecuali use behavior
dimodelkan menggunakan indikator refleksif sehingga akan dilakukan pengujian
convergent validity, discriminant validity dan composite reliability. Sementara uji
sejenis tidak dilakukan pada konstruk use behavior karena konstruk ini dimodelkan
menggunakan satu indikator formatif. Pendapat ini didasarkan pada model
operationalism yang menyatakan bahwa “suatu konsep akan menjadi pengukuran dan
tidak mempunyai makna di luar pengukuran itu sendiri... jika keseluruhan makna
dari konsep dikaitkan dengan pengukurannya dan konsep teoritis, hanya satu dan
mempunyai satu pengukuran “, Bagozzi (1982) dalam ghozali (2008).
33
BAB IV
ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
Bab ini bertujuan untuk melakukan analisis, apakah variabel independen memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependen dan apakah ada pengaruh variabel moderator dalam memoderatori hubungan antara variabel independen dengan dependen pada mahasiswa Universitas Sanata Dharma dan mengetahui seberapa besar kontribusi variabel independen tersebut.
Penggunaan Exelsa tidak bersifat wajib bagi mahasiswa. Namun demikian, ada beberapa mata kuliah di beberapa program studi yang telah memanfaatkan Exelsa. Dalam penelitian ini sampel diambil dari mahasiswa yang dalam kuliahnya memanfaatkan Exelsa. Kuesioner disebarkan di dalam kelas untuk meminimalisir kesalahan dalam mengisi kuesioner. Namun, ada beberapa kuesioner yang disebarkan di luar kelas (sebelum kuliah dimulai, atau setelah kuliah berakhir) agar jumlah responden berimbang dari sisi jenis kelamin. Sejumlah 232 mahasiswa mengisi kuesioner, dari jumlah tersebut 214 kuesioner dinyatakan layak untuk dianalisis sedangkan sisanya tidak layak untuk dianalisis karena ada pernyataan yang tidak diisi.
diperoleh hasil berupa frekuensi login mahasiswa (mahasiswa yang telah mengisi kuesioner) dari tanggal 16 September sampai 21 Oktober 2009. Rentang waktu ini didasarkan pada pertimbangan bahwa ini adalah masa dimana mahasiswa akan, sedang, dan ada beberapa yang sudah menempuh ujian tengah semester. Menurut kalender akademik Universitas Sanata Dharma tahun ajaran 2009/2010, masa ujian tengah semester untuk semester gasal adalah tanggal 5-17 Oktober 2009. Meskipun demikian, semua kelas dimana sampel diambil menyelesaikan ujian akhir semester lebih cepat dari batas yang ditentukan. Berdasarkan pertimbangan ini, penelitian ini ingin memperoleh data dari perilaku penggunaan Exelsa pada saat mahasiswa akan, sedang, dan telah menempuh ujian tengah semester.
Data kuesioner yang telah terverifikasi merupakan data primer sedangkan data yang diambil dari basis data Exelsa merupakan data sekunder. Kedua jenis data ini akan diolah secara statistik dan diinterpretasikan dalam sub topik pembahasan.
4.1 Profil Responden
4.1.1 Karakteristik Jenis Kelamin
Tabel 4.1
Karakteristik Jenis Kelamin.
No. Jenis Kelamin Jumlah Responden Persentase
1. Laki-Laki 107 50%
2. Perempuan 107 50%
Total 214 100%
Sumber:Data primer yang telah diolah, 2009.
4.1.2 Karakteristik Program Studi
Responden penelitian berasal dari lima program studi, yaitu Teknik Informatika (TI) sebanyak 78 responden atau sebesar 36,45%, Teknik Mesin (TM) sebanyak 49 responden atau sebesar 22,90%, Teknik Elektro (TE) sebanyak 20 responden atau sebesar 9,35%, Pendidikan Akuntansi (PAK) sebanyak 35 responden atau sebesar 16,36%, dan Bimbingan dan Konseling (BK) sebanyak 32 responden atau sebesar 14,95%.
Tabel 4.2
Karakteristik Program Studi.
No. Program Studi Jumlah Responden Persentase
1 TI 78 36,45%
2 TM 49 22,90%
3 TE 20 9,35%
4 PAK 35 16,36%
5 BK 32 14,95%
Total 214 100%
4.2 Deskripsi Data Penelitian
Sebagai suatu hasil ukur berupa angka (kuantitatif), skor skala memerlukan suatu norma pembanding agar dapat diinterpretasikan secara kualitatif. Pada dasarnya, interpretasi skor selalu bersifat normatif, artinya makna skor diacukan pada posisi relatif skor dalam suatu kelompok yang telah dibatasi terlebih dahulu. Hal ini dapat dilakukan dengan bantuan statistik deskriptif dari distribusi data skor kelompok yang umumnya mencakup banyaknya subyek (n) dalam kelompok, mean skor skala (M), deviasi standar skor skala (s), skor minimum (Xmin) dan skor maksimum (Xmaks), dan statistik-statistik lain yang dirasa perlu (Azwar, 2007). Deskripsi data ini memberikan gambaran mengenai keadaan distribusi skor skala pada kelompok subyek yang dikenai pengukuran dan berfungsi sebagai sumber informasi mengenai keadaan subyek pada aspek atau variabel yang diteliti.
Skor mentah yang dihasilkan suatu skala merupakan penjumlahan dari skor
item-item dalam skala tersebut. Skor mentah belum dapat bercerita banyak mengenai
individu yang diukur jika berdiri sendiri. Untuk memberikan makna yang memiliki nilai diagnostik, skor mentah perlu diderivasi dan diacukan pada suatu norma kategorisasi.
social influence (SI), facilitating conditions (FC), behavioral intention (BI) dan use
behavior (USE) tersaji dalam tabel 4.3.
Tabel 4.3
Perbandingan Data Teoritik dan Empirik.
PE EE SI
Teoritik Empirik Teoritik Empirik Teoritik Empirik
Skor Min 4 5 4 5 4 4
Skor Max 20 20 20 20 20 20
Mean 12 14,332 12 13,958 12 12,762
Deviasi Standar 2,667 2,56 2,667 2,577 2,667 2,984
Sumber: Data primer yang telah diolah, 2009.
Tabel 4.3
Perbandingan Data Teoritik dan Empirik (Lanjutan).
FC BI USE
Teoritik Empirik Teoritik Empirik Teoritik Empirik
Skor Min 4 4 3 3 0 0
Skor Max 20 20 15 15 23 23
Mean 12 12,608 9 9,486 12 5,579
Deviasi Standar 2,667 2,839 2 2,367 3,83 4,470
Sumber: Data primer dan sekunder yang telah diolah, 2009.
teoritik, menurut tingkat kepercayaan yang diinginkan (dalam penelitian ini tingkat kepercayaannya 95% atau taraf signifikansi α=0,05). Berikut rumusan intervalnya:
µ − t(α/2, n-1) (S/√n) ≤ X ≤ µ + t(α/2, n-1) (S/√n) dimana:
µ : Mean teoritik skala.
t(α/2, n-1) : Harga kritis t pada taraf signifikansi α/2 dan derajat kebebasan n-1.
S : Deviasi standar skor empirik. n : Jumlah responden.
X : Skor empirik responden.
Interval ini merupakan interval skor yang digolongkan sebagai kategori
sedangpada taraf signifikansi sebesar α. Skor yang lebih besar dari batas atas interval
akan diinterpretasikan sebagai tinggi sedangkan skor-skor yang lebih kecil dari batas bawah interval dikategorikan sebagai rendah (Azwar, 2007). Berdasarkan rumusan interval ini, maka diperoleh hasil kategori seperti yang disajikan dalam tabel 4.4 berikut.
Tabel 4.4
Kategori Skor Instrumen Penelitian.
Skala Interval Kategori
Rendah Sedang Tinggi
PE 12 ≤ X ≤ 13 27 (12,62%) 43 (20,09%) 144 (67,29%)
EE 12 ≤ X ≤ 13 31 (14,49%) 54 (25,23%) 129 (60,28%)
SI 12 ≤ X ≤ 13 48 (22,43%) 74 (34,58%) 92 (42,99%)
FC 12 ≤ X ≤ 13 59 (27,57%) 79 (36,92%) 76 (35,51%)
BI 3 ≤ X ≤ 4 0 (0%) 6 (2,80%) 208 (97,20%)
USE 12 ≤ X ≤ 13 186 (86,92%) 15 ( 7,01%) 13 (6,07%)
Dari tabel 4.4 dapat diketahui bahwa sebagian besar responden memiliki tingkat performance expectancy (PE), effort expectancy (EE), social influence (SI),
dan behavioral intention (BI) yang tinggi, facilitating conditions (FC) yang sedang,
dan tingkat use behavior (USE) yang rendah. Secara berturut-turut persentasenya adalah 67.29%, 60.28%, 42.99%, 97.20%, 36.92%, dan 86,92%.
4.3 Analisis Data
Untuk membuktikan hipotesis-hipotesis yang dikembangkan dalam penelitian ini maka dilakukan pengujian hipotesis dengan partial least square (PLS). Proses pengujian dilakukan melalui komputasi perangkat lunak SmartPLS Versi 2.0 M3. Analisis ini bertujuan untuk mengetahui (1) apakah variabel performance expectancy,
effort expectancy, social influence, facilitating conditions, berpengaruh signifikan
terhadap variabel behavioral intention dan mengetahui seberapa besar kontribusi keempat prediktor tersebut. (2) apakah variabel facilitating conditions, dan
behavioral intention berpengaruh signifikan terhadap variabel use behavior dan
mengetahui seberapa besar kontribusi kedua prediktor tersebut. (3) apakah variabel jenis kelamin merupakan variabel moderator yang memoderatori pengaruh variabel
performance expectancy, effort expectancy, social influence, terhadap variabel
behavioral intention. Analisis dibagi ke dalam dua tahap; menguji hipotesis H1-H6
Comparisons PLS dilakukan dengan membagi sampel berdasarkan karakteristik jenis kelamin kemudian masing-masing grup dievaluasi model strukturalnya dengan PLS.
4.3.1 Evaluasi Model Pengukuran (Outer Model)
Convergent validity dinilai berdasarkan korelasi antara skor item dengan skor
konstruk yang dihitung dengan PLS (Ghozali, 2008). Ukuran refleksif individual dikatakan tinggi jika berkorelasi lebih dari 0,70 dengan konstruk yang ingin diukur (Chin, 1998). Tabel 4.5 memperlihatkan semua item memiliki loading factor di atas 0,70 sehingga memiliki convergent validity yang tinggi. Gambar hasil komputasinya dapat dilihat pada lampiran 4.
Tabel 4.5
Loading Factor dari SmartPLS.
konstruk Item Loading Factor
PE
PE_1 0,800
PE_2 0,781
PE_3 0,767
PE_4 0,809
EE
EE_1 0,745
EE_2 0,799
EE_3 0,785
EE_3 0,719
SI_2 0,767
SI_3 0,745
SI_4 0,731
FC
FC_1 0,802
FC_2 0,732
FC_3 0,750
FC_4 0,737
BI
BI_1 0,930
BI_2 0,943
BI_3 0,927
Discriminant validity dinilai dengan membandingkan nilai square root of
average variance extracted (akar kuadrat AVE) setiap konstruk dengan korelasi
antara konstruk dengan konstruk lainnya dalam model. Dari tabel 4.6 dapat diketahui bahwa nilai discriminantvalidity tergolong baik karena nilai akar kuadrat AVE setiap konstruk lebih besar daripada nilai korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya dalam model.
Tabel 4.6
Korelasi Variabel Laten dan Akar AVE.
BI EE FC PE SI
BI 0,934
EE 0,291 0,763
FC 0,441 0,370 0,756
PE 0,349 0,399 0,389 0,789
SI 0,267 0,068 0,137 0,192 0,758
Masing-masing konstruk dalam penelitian ini memiliki reliabilitas yang tinggi. Hal ini dapat dilihat dari tabel 4.7 dimana composite reliability memiliki nilai yang tinggi (di atas 0,80).
Tabel 4.7
Composite Reliability.
Composite Reliability
BI 0,953
EE 0,847
FC 0,842
PE 0,869
SI 0,844
4.3.2 Evaluasi Model Struktural (Inner Model)
Pengujian terhadap model struktural dilakukan dengan melihat nilai R-square
yang merupakan uji goodness-fit model. Dari tabel 4.8 dapat diketahui bahwa model penelitian ini memberikan nilai R-square sebesar 0,273 dan 0,055. Gambar hasil komputasinya dapat dilihat pada lampiran 4. Hasil ini dapat diinterpretasikan sebagai berikut, (1) besarnya varian konstruk behavioral intention yang dijelaskan oleh varian konstruk performance expectancy, effort expectancy, social influence, dan
facilitating conditions adalah 27,3% sedangkan 72,7% dijelaskan oleh variabel lain di
varian konstruk facilitating conditions dan behavioral intention adalah 5,5% sedangkan 94,5% dijelaskan oleh variabel lain di luar yang diteliti.
Tabel 4.8
R Square.
Variabel Independen
Variabel Dependen
R
Square
PE
BI 0,273
EE SI FC
FC
USE 0,055
BI
Pengujian kemudian dilanjutkan dengan melihat signifikansi pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen dengan melihat nilai signifikansi statistik t dan nilai koefisien parameter. Dari tabel 4.9 dapat diketahui bahwa
performance expectancy, social influence, dan facilitating conditions memiliki
pengaruh signifikan terhadap behavioral intention karena nilai |t| hitung lebih besar daripada nilai t tabel (1,97) pada taraf signifikansi sebesar 0,05. Behavioral intention juga memiliki pengaruh signifikan terhadap use behavior. Sementara effort
expectancy tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap behavioral intention
begitu pula facilitating conditions tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap
Nilai koefisien parameter pengaruh performance expectancy, social influence,
dan facilitating conditions terhadap behavioral intention secara berturut-turut adalah
0.147, 0.188, 0.322. Dan Nilai koefisien parameter pengaruh behavioral intention
terhadap use behavior adalah 0,244.
Tabel 4.9
Path Coefficients (Mean, STDEV, T-Values).
Original Sample
(O)
Sample
Mean (M)
Standard Deviation (STDEV) Standard Error (STERR) T Statistics (|O/STERR|)
PE - > BI 0,147 0,147 0,064 0,064 2,299
EE - > BI 0,100 0,102 0,074 0,074 1,339
SI - > BI 0,188 0,198 0,070 0,070 2,676
FC - > BI 0,322 0,324 0,081 0,081 3,969
FC - > U SE -0,025 -0,026 0,072 0,072 0,352
BI - > USE 0,244 0,244 0,070 0,070 3,468
Untuk mengetahui apakah jenis kelamin adalah variabel moderator maka data akan diuji dengan group comparisons PLS. Berdasarkan tabel 4.10 dan 4.11 dapat diketahui bahwa jenis kelamin hanya memoderatori pengaruh social influence
terhadap behavioral intention karena nilai t hitung lebih besar daripada nilai t tabel (1,98) pada taraf signifikansi sebesar 0,05.
Tabel 4.10
Path Coefficients (Mean, STDEV, T-Values) Group Comparisons (Laki-Laki).
Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) Standard Error (STERR) T Statistics (|O/STERR|)
PE -> BI 0,196 0,187 0,115 0,115 1,709
EE -> BI 0,153 0,154 0,108 0,108 1,421
Tabel 4.11
Path Coefficients (Mean, STDEV, T-Values) Group Comparisons (Perempuan).
Original Sample
(O)
Sample Mean (M)
Standard Deviation (STDEV)
Standard Error (STERR)
T Statistics (|O/STERR|)
PE -> BI -0,034 -0,012 0,077 0,077 0,446
EE -> BI -0,070 -0,047 0,089 0,089 0,796
SI -> BI 0,226 0,228 0,085 0,085 2,642
4.4 Pembahasan
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang paling dominan yang mendasari penerimaan dan penggunaan Exelsa di kalangan mahasiswa Universitas Sanata Dharma dan juga untuk menganalisis pengaruh jenis kelamin sebagai variabel moderator. Hasil olah data empiris yang bersumber dari sampel mahasiswa Universitas Sanata Dharma yang menggunakan Exelsa memperlihatkan bahwa: (1) dari keempat prediktor terhadap behavioral intention yang diuji
(performance expectancy, effort expectancy, social influence, dan facilitating
conditions), terbukti tiga prediktor memiliki pengaruh signifikan (|t| hitung > t tabel).
Nilai koefisien parameter ketiga prediktor tersebut (performance expectancy, social
influence, dan facilitating conditions) secara secara berturut-turut adalah 0.147,
0.188, 0.322. (2) dari kedua prediktor terhadap use behavior yang diuji (facilitating
conditions dan behavioral intention), terbukti behavioral intention memiliki pengaruh
tersebut adalah 0.244. (3) jenis ke
