PENGARUH PEMANFAATAN SISTEM AKADEMIK ONLINE TERHADAP KEPUASAN MAHASISWA MENGGUNAKAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL (TAM)

(1)

Bisnis Dan Iptek | Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Pasundan Bandung 110

PENGARUH PEMANFAATAN SISTEM AKADEMIK ONLINE

TERHADAP KEPUASAN MAHASISWA

MENGGUNAKAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL

(TAM)

Budiman

AMIK HASS Bandung Email: budiman@gmail.com

Abstract

This study aimed to analyze the effect of Academic Information Systems Online (SIA Online) for student satisfaction in the D3 Program Information Management AMIK HASS Bandung by using models Technology Acceptance Model. The use of TAM model based on the fact that so far TAM is a concept that is considered good in explaining user behavior toward new information technology systems. The populations in this study were students D3 AMIK HASS Information Management Bandung. The sample made with proportional sampling is proportional sampling method based on sub-populations. Sampling using proportional sampling technique for the study population was spread covers college campus 1 and 2. Data were analyzed by SEM (Structural Equation Modeling) with AMOS software (Analysis of Moment Structure). Results of this study proved the hypothesis received only 8 of the total 10 hypotheses proposed. Only the following relationships are shown to have a positive effect: a) Self Efficacy (SE) with Perceived Usefulness (PU), b) Self Efficacy (SE) with Perceived Ease of Use (PEOU, c) Self Efficacy (SE) with Perceived Enjoyment ( PE), d) Perceived Enjoyment (PE) with Behavioral Intention to Use (BITU), e) Perceived Usefulness (PU) with Attitude Toward Using (ATU). f) Perceived Usefulness (PU) with Behavioral Intention to Use (BITU), g) Perceived Ease of Use (PEOU) with Attitude Toward Using (ATU), h) Behavioral Intention to Use (BITU) with Actual Use (AU). It is proved that the use of SIA Online can not be fully explained by the Technology Acceptance Model.

Keywords: self efficacy, perceived enjoyment, perceived usefulness, perceived ease of use, attitude, behavioral intention to use, actual use.

(2)

Abstrak

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh pemanfaatan Sistem Akademik Online (SIA Online) terhadap kepuasan mahasiswa pada Program D3 Manajemen Informatika AMIK HASS Bandung dengan menggunakan model Technology Acceptance Model. Penggunaan model TAM didasarkan pada kenyataan bahwa sejauh ini TAM merupakan sebuah konsep yang dianggap paling baik dalam menjelaskan perilaku user terhadap sistem teknologi informasi baru. Populasi dalam penelitian ini adalah mahasiswa D3 Manajemen Informatika AMIK HASS Bandung. Penentuan sampel dilakukan dengan proportional sampling yaitu metode pengambilan sampel secara proporsional berdasarkan sub populasi. Pengambilan sampel dengan menggunakan teknik proportionalsampling dilakukan karena populasi dalam penelitian ini menyebar meliputi kampus 1 dan kampus 2.Analisis data dilakukan dengan SEM (Structural Equation Modelling) dengan software AMOS (Analysis of Moment Structure). Hasil penelitian ini membuktikan hanya 8 hipotesis diterima dari total 10 hipotesis yang diajukan. Hanya pada hubungan berikut yang terbukti mempunyai pengaruh positif: a) Self Efficacy (SE) dengan Perceived Usefulnes (PU), b) Self Efficacy (SE) dengan Perceived Ease of Use (PEOU, c) Self Efficacy (SE) dengan Perceived Enjoyment (PE), d) Perceived Enjoyment (PE) dengan Behavioral Intention to Use (BITU), e) Perceived Usefulness (PU) dengan Attitude Toward Using (ATU). f) Perceived Usefulness (PU) dengan Behavioral Intention to Use (BITU), g) Perceived Ease of Use (PEOU) dengan Attitude Toward Using (ATU), h) Behavioral Intention to Use (BITU) dengan Actual Use (AU). Hal ini membuktikan bahwa pemanfaatan SIA Online tidak sepenuhnya dapat dijelaskan oleh Technology Acceptance Model.

Kata kunci: self efficacy, perceived enjoyment, perceived usefulness, perceived ease of use, attitude, behavioral intention to use, actual use.

PENDAHULUAN

Menjadi bangsa yang maju tentu merupakan cita-cita yang ingin dicapai oleh setiap negara di dunia. Sudah menjadi suatu rahasia umum bahwa maju atau tidaknya suatu negara di pengaruhi oleh faktor pendidikan. Begitu pentingnya pendidikan, sehingga suatu bangsa dapat diukur apakah bangsa itu maju atau mundur, seperti yang kita ketahui bahwa suatu Pendidikan tentunya akan mencetak Sumber Daya Manusia yang berkualitas baik dari segi spiritual, intelegensi dan skill dan pendidikan merupakan proses mencetak generasi penerus bangsa. Apabila output dari proses pendidikan ini gagal maka sulit dibayangkan bagaimana dapat mencapai kemajuan.

Saat ini Teknologi Informasi telah menjalankan fungsinya dengan sangat baik sehingga tidak dapat dipisahkan dalam kehidupan kita sehari-hari. Hal ini tidak terlepas dari fungsi Teknologi Informasi itu sendiri yang mempermudah kita

(3)

dalam menjalankan aktivitas. Teknologi Informasi menggunakan seperangkat komputer untuk melakukan pengolahan data sehingga menghasilkan informasi yang berkualitas, yaitu informasi yang relevan, akurat dan tepat waktu untuk digunakan demi kepentingan pribadi, pendidikan, bisnis dan juga pemerintahan. (Sidharta & Sidh, 2014; Suzanto & Sidharta, 2015; Yusup et al., 2015; Suzanto, 2015) Suatu sistem informasi yang dibangun dengan memanfaatkan teknologi informasi merupakan suatu hal positif bagi layanan pendidikan.

Sistem Informasi Akademik Online adalah sebuah sistem informasi berbasis web yang dibangun dengan tujuan untuk pengorganisasian data dan informasi akademik di AMIK HASS Bandung secara online. Adapun pengorganisasian data dan informasi yang dimaksud meliputi: pengelolaan Kartu Rencana Studi (KRS), pengorganisasian nilai mahasiswa (KHS), informasi jadwal kuliah pengelolaan sistem registrasi mahasiswa, informasi penjadwalan perkuliahan. Sistem Informasi Akademik Online dapat diakses secara online melalui jaringan internet dengan alamat: http://www.amikhass.ac.id.

Dari uraian latar belakang maka perumusan penelitian ini adalah bagaimana pengaruh Self Efficacy terhadap Perceived Usefulnes, Perceived Ease of Use dan Perceived Enjoyment; bagaimana pengaruh Perceived Enjoyment terhadap Behavioral Intention to Use, Attitude Toward Using dan Behavioral Intention to Use; bagaimana pengaruh Perceived Ease of Use terhadap Attitude Toward Using dan Perceived Usefulness; bagaimana pengaruh Attitude Toward Using terhadap Behavioral Intention to Use; bagaimana pengaruh Behavioral Intention to Use terhadap Actual Use.

Sedangkan tujuan dari penelitian ini bertujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh pengaruh Self Efficacy terhadap Perceived Usefulnes, Perceived Ease of Use dan Perceived Enjoyment; seberapa besar pengaruh Perceived Enjoyment terhadap Behavioral Intention to Use, Attitude Toward Using dan Behavioral Intention to Use; seberapa besar pengaruh Perceived Ease of Use terhadap Attitude Toward Using dan Perceived Usefulness; seberapa besar pengaruh Attitude Toward Using terhadap Behavioral Intention to Use; seberapa besar pengaruh Behavioral Intention to Use terhadap Actual Use.

Agar pembahasan tidak menyimpang dari pokok permasalahan yang sebenarnya, maka peneliti memberi pembatasan masalah. Penelitian ini hanya dilakukan kepada Mahasiswa D3 Manajemen Informatika AMIK HASS Bandung. Dalam tesis ini menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) dengan teknik analisis multivariat yang dilakukan menggunakan Structural Equation Modeling (SEM). Penelitian ini diharapkan dapat memberikan bukti empiris tentang pengaruh pemanfaatan SIA Online terhadap kepuasan mahasiswa dengan

(4)

menggunakan Technology Acceptance Model (TAM). Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi praktis bagi mahasiswa, khususnya untuk meningkatkan pemanfaatan SIA Online, sehingga dapat meningkatkan kepuasan mahasiswa.

KAJIAN LITERATUR

Pemanfaatan Teknologi Informasi

Theory of Reasoned Action dikembangkan oleh Fishbein dan Ajzen (1975) yang mendasarkan pada psikologi sosial. Menurut Theory of Reasoned Action, kinerja individu dari perilaku yang telah ditetapkan akan ditentukan oleh maksud dari tindakan yang akan dilakukan dengan tujuan perilaku secara bersama-sama ditentukan oleh sikap individu dan norma-norma subjektif. Tujuan dari perilaku menurut Fishbein dan Ajzen (1975) merupakan kekuatan seseorang untuk melakukan tindakan yang ditentukan.Tujuan perilaku tersebut didefinisikan sebagai perasaan positif atau negatif mengenai suatu tindakan.Norma subjektif diartikan sebagai persepsi seseorang bahwa kebanyakan orang adalah penting baginya untuk memperkirakan perlu tidaknya melakukan suatu tindakan.

Technology Acceptance Model (TAM)

Technology Acceptance Model (TAM) dikembangkan oleh Davis (1989) dengan bersandar pada Theory of Reasoned Action (TRA). TAM berfokus pada sikap terhadap pemakai teknologi informasi, dimana pemakai mengembangkannya berdasarkan persepsi manfaat dan kemudahan dalam pemakaian teknologi informasi.Sasaran dari TAM adalah untuk menyediakan sebuah penjelasan dari faktor-faktor penentu penerimaan komputer yang umum.TAM kurang umum dibandingkan dengan TRA.TAM didesain hanya untuk perilaku penggunaan komputer, namun karena menggabungkan berbagai temuan yang diakumulasi dari riset-riset dalam beberapa dekade, maka TAM sesuai sebagai modelling penerimaan komputer.

Tujuan inti dari TAM adalah untuk menyediakan sebuah gambaran yang mendasari pengaruh faktor-faktor eksternal terhadap kepercayaan (belief) internal, sikap dan tujuan.TAM diformulasikan dalam usaha untuk mencapai tujuan-tujuan tersebut dengan mengidentifikasi variabel-variabel yang mendasar seperti yang disarankan oleh riset-riset sebelumnya yang menyalurkan faktor kognitif dan afektif dari penerimaan komputer dan menggunakan TRA sebagai dasar teoritis untuk model hubungan teoritis diantara variabel-variabel tersebut. TRA digunakan sebagai dasar teoritis untuk menentukan hubungan sebab akibat antara dua kunci belief, yaitu (1) perasaan kegunaan, dan (2) perasaan kemudahan dari penggunaan terhadap sikap user dan tujuan perilaku adopsi komputer sesungguhnya. Kedua kunci belief tersebut relevan untuk perilaku penerimaan komputer (Kurniawan, 2008).

(5)

Gambar 1. Hubungan Antar Komponen Dalam TAM

Sumber: Davis (1986)

Seperti terlihat pada gambar TAM memiliki lima buah konstruksi, antara lain : 1. Perceived Ease of Use (PEOU)

Persepsi tentang kemudahan penggunaan sebuah teknologi didefinisikan sebagai suatu ukuran dimana seseorang percaya bahwa suatu teknologi dapat dengan mudah dipahami dan digunakan.

2. Perceived Usefulness (PU)

Persepsi terhadap kemanfaatan didefinisikan sebagai suatu ukuran dimana penggunaan suatu teknologi dipercaya akan mendatangkan manfaat bagi orang yang menggunakannya.

3. Attitude Toward Using (ATU)

Attitude Toward Using dalam TAM dikonsepkan sebagai sikap terhadap penggunaan teknologi yang berbentuk penerimaan atau penolakan sebagai dampak bila seseorang menggunakan suatu teknologi dalam pekerjaan atau aktivitasnya.

4. Behavioral Intention to Use (BITU)

Behavioral Intention to Use adalah kecenderungan perilaku untuk tetap menggunakan suatu teknologi.Tingkat penggunaan teknologi pada seseorang dapat diprediksi dari sikap perhatiannya terhadap teknologi tersebut, misalnya motivasi untuk tetap menggunakan serta keinginan untuk memotivasi.

5. Actual Use (AU)

Actual Use adalah kondisi nyata penggunaan sistem. Hal ini terlihat dari kepuasan seseorang dalam menggunakan teknologi dimana mereka akan meyakini bahwa teknologi tersebut mudah digunakan dan akan meningkatkan produktifitas mereka. Jika diterapkan dalam waktu yang lama maka dapat dilihat pula dari frekuensi dan durasi waktu penggunaan teknologi tersebut. Self Efficacy

Menurut Bandura (1997) Self Efficacy adalah kepercayaan individu pada kemampuannya untuk berhasil melakukan tugas tertentu. Individu dengan Self Efficacy yang rendah mungkin menghindari hal-hal yang melibatkan banyak tugas, khususnya untuk tugas-tugas yang menantang, sedangkan individu dengan

(6)

Self Efficacy yang tinggi mempunyai keinginan yang besar dalam memotivasi dirinya untuk mengerjakan tugas-tugas yang dianggap menantang. Bandura (1997) mengemukan, bahwa keyakinan Self Efficacy juga mempengaruhi pemilihan tugas, usaha, ketekunan, ketahanan, dan prestasi.

Perceived Enjoyment (Persepsi Kesenangan)

Persepsi kesenangan menurut Davis et al., (1992) adalah motivasi intrinsik seseorang untuk menerima dan menggunakan teknologi atau dengan kata lain pribadi orang tersebut senang dengan aktivitas menggunakan teknologi. Dalam penelitian ini, persepsi kesenangan adalah sejauh mana seseorang memandang aktivitas menggunakan SIA Online menyenangkan secara pribadi dalam dirinya. Orang yang secara intrinsik merasa senang dengan SIA Online tidak melihat penggunaan SIA Online sebagai usaha yang serius dan melaksanakan tugas-tugasnya dengan lebih cepat, serta berniat untuk menggunakan SIA Online secara berkesinambungan. Penelitian-penelitian sebelumnya menunjukkan persepsi kesenangan berpengaruh langsung signifikan terhadap niat menggunakan teknologi (Santoso, 2012; Teo & Noyes. 2011; Suki & Suki, 2011).

Kerangka Pemikiran dan Hipotesis

Adapun kerangka pemikiran dalam penelitian ini adalah sebagai berikut;

Gambar 2 Kerangka Pemikiran Teoritis Sumber: dikembangkan untuk penelitian

Hipotesa Penelitian

H1a : Self Efficacy mempunyai hubungan yang positif dengan Perceived Usefulnes dalam pemanfaatan SIA Online.

H1b : Self Efficacy mempunyai hubungan yang positif dengan Perceived Ease of Use dalam pemanfaatan SIA Online.

H1c: Self Efficacy mempunyai hubungan yang positif dengan Perceived Enjoyment dalam pemanfaatan SIA Online.

Perceived Enjoyment Self Efficacy Perceived Usefullness Perceived Ease of Use Attitude Toward Using Behavioral Intention to Use Actual Use H1a H2a H3a H3b H3c H3d H4a _H5a H1b H1c

(7)

H2a : Persepsi kesenangan pengguna (Perceived Enjoyment) berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention to Use dalam pemanfaatan SIA Online. H3a : Perceived Usefulness mempunyai hubungan yang positif dengan Attitude

Toward Using dalam penerimaan SIA Online.

H3b : Perceived Usefulness mempunyai hubungan yang positif dengan Behavioral Intentionto Use dalam penerimaan SIA Online.

H3c : Perceived Ease of Use mempunyai hubungan yang positif dengan Attitude Toward Using dalam penerimaan SIA Online.

H3d : Perceived Ease of Use mempunyai hubungan yang positif dengan Perceived Usefulness dalam penerimaan SIA Online.

H4a : Attitude Toward Using mempunyai hubungan yang positif dengan Behavioral Intention to Use dalam penerimaan SIA Online.

H5a : Behavioral Intention to Use mempunyai hubungan yang positif dengan Actual Use dalam penerimaan SIA Online.

METODELOGI PENELITIAN

Metodelogi penelitian merupakan rancangan penelitian yang digunakan sebagai pedoman dalam melakukan proses penelitian. Metodelogi penelitian akan berguna bagi semua pihak yang terlibat dalam proses penelitian, karena langkah dalam melakukan penelitian mengacu kepada metodelogi penelitian yang telah dibuat. Menurut Sugiyono (2007) Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri dari atas obyek atau subyek yang mempunyai kuantitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Jumlah sampel secara menyeluruh ditetapkan berdasarkan persamaan Slovin dengan tingkat alpha 5% di peroleh sampel sebanyak 202 responden. Jumlah sampel per kampus ditetapkan berdasarkan proporsi populasi dari masing-masing kampus, untuk populasi kampus 1 adalah sebesar (99/410) x 100% = 24,15% jadi sampel dari Kampus 1 adalah sebanyak 24,15% x 202 = 48,77561 ditetapkan sampel 49 responden. Sedangkan, untuk populasi kampus 2 adalah sebesar (311/410) x 100% = 75,85% jadi sampel dari Kampus 2 adalah sebanyak 75,85% x 202 = 153,2244 ditetapkan sampel sebanyak 153 responden.Menurut Singgih (2012) jumlah sampel sebanyak 200 data pada umumnya dapat diterima sebagai sampel yang representatif pada analisis SEM.

Structural Equation Model (SEM)

Persamaan pemodelan struktural (Structural Equation Modelling atau SEM) merupakan teknik statistik untuk menguji dan mengestimasi hubungan kausal menggunakan kombinasi data statistik dan asumsi kausal kualitatif.Model (SEM) memungkinkan pemodelan kedua konfirmatori dan eksplorasi, yang menandakan kecocokan untuk kedua pengujian teori dan pengembangan teori. Pemodelan konfirmasi biasanya dimulai dengan suatu hipotesis yang akan direpresentasikan dalam model kausal. Konsep yang digunakan dalam model kemudian harus

(8)

dioperasionalkan untuk memungkinkan pengujian hubungan antara konsep-konsep dalam model.Kemudian model ini diuji terhadap data pengukuran yang diperoleh untuk menentukan seberapa baik model tersebut sesuai data.Asumsi kausal yang tertanam di dalam model sering memiliki implikasi difalsifikasi yang dapat diuji terhadap data (Wijanto, 2008).

Berikut adalah variabel-variabel yang terdapat di dalam SEM : a. Variabel Laten

Dalam SEM variabel kunci yang menjadi perhatian adalah variabel laten atau konstruk laten. Variabel laten hanya dapat diamati secara tidak langsung dan tidak sempurna melalui efeknya pada variabel teramati. SEM mempunyai 2 (dua) jenis variabel laten yaitu eksogen dan endogen. Kedua variabel ini dibedakan bedasarkan atas keikutsertaan sebagai variabel terikat pada persamaan-persamaan dalam model.Variabel eksogen selalu muncul sebagai variabel bebas pada semua persamaan yang ada dalam model.Sedangkan variabel endogen merupakan variabel terikat pada satu persamaan atau lebih di dalam model, meskipun semua persamaan sisanya variabel tersebut ada variabel bebas.

b. Variabel Teramati

Variabel teramati atau variabel terukur adalah variabel yang dapat diamati atau dapat diukur secara empiris dan sering disebut indikator. Variabel teramati merupakan efek atau ukuran dari variabel laten. Pada metode survey dengan menggunakan kuesioner, setiap pertanyaan pada kuesioner mewakili sebuah variabel teramati dan variabel ini berkaitan atau merupakan efek dari variabel laten eksogen.

HASIL DAN PEMBAHASAN Persamaan Model Struktural

Analisis selanjutnya setelah analisis konfirmatori adalah analisis Structural Equation Model (SEM) secara Full Model yang digunakan untuk menguji model dan kekuatan hubungan dari tiap variabel yang dikembangkan dalam penelitian ini. Seperti halnya dalam confirmatory factor analysis, pengujian pada Structural Equation Model juga dilakukan dengan dua macam pengujian, yaitu uji kesesuaian model serta uji signifikansi kausalitas. Hasil pengujian dapat dilihat pada gambar 3 sebagai berikut:

(9)

Gambar 3. Hasil Pengujian Structural Equation Model

Gambar 3 menunjukkan hasil full analisis model yang menggambarkan hubungan antar variabel. Sebagai contoh adalah hubungan antara Perceived Usefulness (PU) dengan Self Efficacy (SE). Hubungan antara Perceived Usefulness (PU) dengan Self Efficacy (SE) adalah positif sebesar 0,623 yang menunjukkan bahwa semakin tinggi Self Efficacy (SE) maka semakin tinggi Perceived Usefulness (PU).

Berdasarkan gambar di atas diperoleh persamaan struktural sebagai berikut: PU = 0,623*SE + 0,126*PEOU, Errorvar = 0,52, R² = 0.48

PE = 0,436*SE, Errorvar = 0,81, R² = 0,19 PEOU = 0,465*SE, Errorvar = 0,78, R² = 0,22

ATU = 0,189*PU + 0,383*PEOU, Errorvar = 0,76, R² = 0,24

BITU = 0,219*PE + 0,293*PU + 0,147*ATU, Errorvar = 0,77, R² = 0,23 AU = 0,356*BITU, Errorvar = 0,87, R² = 0,13

(10)

Goodness of Fit Pengujian Model Penelitian

Untuk mengetahui apakah model memenuhi goodnees of fit indeks dilakukan uji kelayakan full model dengan hasil yang ditampilkan pada Tabel 1 di bawah ini. Pengujian tersebut dilakukan untuk melihat apakah model yang dikembangkan dalam penelitian ini tergolong sebagai model yang baik. Hasil evaluasi model dikatakan baik jika hasil analisis memenuhi persyaratan yang terdapat pada cut off value.

Tabel 1. Goodness of Fit Pengujian Model Penelitian

Indikator Fit Cut off

Value Hasil Penelitia n Evaluasi Model Absolute Fit

Probabilitas p > 0.05 0,000 Tidak Signifikan Normed Chi-Square (X2/df) < 2 2 < X2/df <5 1,898 Over Fitting Good Fit RMSEA < 0.10 < 0.05 < 0.01 0,066 Good Fit Very Good Fit Outstanding Fit

GFI > 0.90 0,767 Good Fit

AGFI > 0.90 0,738 Good Fit

Comparative Fit

NFI 0.9 0,792 Good Fit

NNFI or Tucker Lewis Index

(TLI) 0.9 0,881 Good Fit

CFI 0.9 0,889 Good Fit

RFI 0.9 0,778 Good Fit

Parsimonious Fit

PNFI 0-1 0,681 Lebih besar lebih

baik

PGFI 0-1 0,718 Lebih besar lebih

baik

Tabel 1 menunjukkan hasil uji goodness of fit model. Pada kolom kedua menunjukkan nilai cut off value sedangkan pada kolom ketiga menunjukkan hasil analisis. Hasil analisis tersebut kemudian dibandingkan dengan nilai cut off value untuk menyimpulkan apakah model memenuhi goodness of fit model. Berdasarkan tabel diatas dapat dilihat bahwa nilai RMSEA 0,066 menunjukkan bahwa model Good Fit, sedangkan berdasarkan indikator lainnya model cukup fit.

Pengujian Hipotesis

Pengujian yang selanjutnya dilakukan adalah pengujian regression weights (uji kekuatan hubungan). Pengujian ini dilakukan untuk melihat kekuatan hubungan

(11)

dari tiap variabel yang diajukan dalam penelitian ini.Hasil pengujian ini dapat dilihat pada Tabel 2 di bawah ini.

Tabel 2. Regression Weights

Regression Weights: (Group number 1 - Default model)

Dependent Independent Estimate S.E. C.R. P Label PEOU <--- SE ,386 ,068 5,673 *** PU <--- SE ,548 ,079 6,974 *** PU <--- PEOU ,133 ,073 1,824 ,068 PE <--- SE ,365 ,069 5,254 *** ATU <--- PEOU ,378 ,082 4,604 *** ATU <--- PU ,177 ,074 2,393 ,017 BITU <--- PE ,217 ,074 2,923 ,003 BITU <--- PU ,276 ,075 3,682 *** BITU <--- ATU ,148 ,077 1,927 ,054 AU <--- BITU ,406 ,086 4,744 *** x13 <--- PU 1,000 x14 <--- PU 1,139 ,086 13,239 *** x15 <--- PU ,955 ,071 13,471 *** x16 <--- PU ,877 ,068 12,925 *** x17 <--- PU ,959 ,073 13,196 *** x18 <--- PU 1,051 ,075 14,083 *** x12 <--- PE 1,000 x11 <--- PE ,686 ,087 7,875 *** x10 <--- PE 1,006 ,087 11,594 *** x9 <--- PE ,959 ,081 11,798 *** x8 <--- PE 1,022 ,084 12,123 *** x7 <--- SE 1,000 x6 <--- SE 1,131 ,111 10,205 *** x5 <--- SE 1,226 ,122 10,055 *** x4 <--- SE ,927 ,123 7,539 *** x3 <--- SE 1,108 ,107 10,377 *** x2 <--- SE ,829 ,100 8,321 *** x1 <--- SE ,989 ,100 9,869 *** x24 <--- PEOU 1,000 x23 <--- PEOU ,983 ,081 12,206 *** x22 <--- PEOU 1,055 ,085 12,433 *** x21 <--- PEOU ,903 ,072 12,580 *** x20 <--- PEOU 1,036 ,082 12,571 *** x19 <--- PEOU 1,007 ,086 11,662 *** x33 <--- ATU 1,000 x32 <--- ATU ,973 ,085 11,437 *** x31 <--- ATU ,905 ,081 11,126 ***

(12)

Dependent Independent Estimate S.E. C.R. P Label x30 <--- ATU ,961 ,078 12,374 *** x29 <--- BITU 1,000 x28 <--- BITU ,991 ,082 12,023 *** x27 <--- BITU 1,148 ,088 13,098 *** x26 <--- BITU 1,137 ,084 13,610 *** x25 <--- BITU 1,113 ,081 13,723 *** x34 <--- AU 1,000 x35 <--- AU ,902 ,068 13,226 *** x36 <--- AU 1,039 ,066 15,854 *** x37 <--- AU ,967 ,063 15,448 *** x38 <--- AU ,997 ,061 16,326 *** x39 <--- AU ,986 ,063 15,630 ***

Sumber data: hasil analisis data primer

Tabel diatas menunjukkan hasil uji hipotesis, pada kolom dependent menunjukkan variabel tergantung, variabel independent menunjukkan variabel bebas, nilai estimate menunjukkan koefisien regresi dan nilai CR serta nilai P menunjukkan nilai kritis penerimaan dan penolakan hipotesis. Apabila nilai CR kurang dari 2 dan nilai P lebih besar dari 0.05 atau 0,01 menunjukkan bahwa hubungan kedua variabel adalah tidak signifikan secara statistik. Sebagai contoh pada hubungan yang terjadi antara variabel Self Efficacy (SE) denganPerceivedEaseofUse (PEOU) memiliki nilai CR = 5,673 (> 1,96) dengan probabilitas 0,000 < 0,05. Hal ini berarti variabel SelfEfficacy (SE) memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap variabel PerceivedEaseofUse (PEOU).

Hipotesis 1

H1a : SelfEfficacy (SE) mempunyai hubungan yang positif dengan PerceivedUsefulness (PU).

H1b : SelfEfficacy (SE) mempunyai hubungan yang positif dengan PerceivedEnjoyment (PE).

H1c : SelfEfficacy (SE) mempunyai hubungan yang positif dengan PerceivedEaseofUse (PEOU).

Tabel 3. Hasil Pengujian Hipotesis 1

Pengaruh t hitung df t tabel P Keterangan Kesimpulan

SE ---> PU 6,974

692 1,96

0,000 H1a diterima Signifikan SE ---> PE 5,254 0,000 H1b diterima Signifikan SE ---> PEOU 5,673 0,000 H1c diterima Signifikan

Berdasarkan tabel di atas, diperoleh kesimpulan sebagai berikut:

1. Nilai t hitung SelfEfficacy (SE) terhadapPerceivedUsefulness (PU) adalah 6,974. Karena nilai t hitung (6,974) lebih besar dari t tabel (1,96) dan

(13)

Probabilitas (P) dibawah (0,05) , maka H1a diterima, artinya SelfEfficacy (SE) mempunyai hubungan yang positif dengan PerceivedUsefulnes (PU). Dari hasil ini disimpulkan bahwa semakin tinggi penilaian mahasiswa AMIK HASS terhadap kemampuan dirinya dalam mengorganisasi dan memutuskan tindakan yang diperlukan untuk mencapai kinerja yang diinginkan, maka semakin tinggi persepsi mereka terhadap manfaat yang akan diterima dari pemanfaatan SIA Online. 2. Nilai t hitung SelfEfficacy (SE) terhadapPerceivedEnjoyment (PE) adalah

5,254. Karena nilai t hitung (5,254) lebih besar dari t tabel (1,96) dan Probabilitas (P) dibawah (0,05), maka H1b diterima, artinya SelfEfficacy (SE) mempunyai hubungan yang positif dengan PerceivedEnjoyment (PE). Dari hasil ini disimpulkan bahwa semakin tinggi penilaian mahasiswa AMIK HASS terhadap kemampuan dirinya dalam mengorganisasi dan memutuskan tindakan yang diperlukan untuk mencapai kinerja yang diinginkan, maka semakin tinggi persepsi kesenangan seorang mahasiswa AMIK HASS memandang aktivitas menggunakan SIA Online yang menyenangkan secara pribadi dalam dirinya.

3. Nilai t hitung SelfEfficacy (SE) terhadapPerceived Ease of Use (PEOU) adalah 5,673. Karena nilai t hitung (5,673) lebih besar dari t tabel (1,96) dan Probabilitas (P) dibawah (0,05), maka H1c diterima, artinya SelfEfficacy (SE) mempunyai hubungan yang positif dengan Perceived Ease of Use (PEOU). Dari hasil ini disimpulkan bahwa semakin tinggi penilaian mahasiswa AMIK HASS terhadap kemampuan dirinya dalam mengorganisasi dan memutuskan tindakan yang diperlukan untuk mencapai kinerja yang diinginkan, maka semakin tinggi persepsi kemudahan dalam menggunakan SIA Online.

Hipotesis 2

H2a : Perceived Usefulness (PU) mempunyai hubungan yang positif dengan Attitude Toward Using (ATU).

H2b : Perceived Usefulness (PU) mempunyai hubungan yang positif dengan BehavioralIntentiontoUse (BITU).

PU ---> ATU 2,393

692 1,96 0,017 H2a diterima Signifikan PU ---> BITU 3,682 0,000 H2b diterima Signifikan

1. Nilai t hitung Perceived Usefulness (PU) terhadap Attitude Toward Using (ATU) adalah 2,393. Karena nilai t hitung (2,393) lebih besar dari t tabel

(14)

(1,96) dan Probabilitas (P) di bawah (0,05), maka H2a diterima, artinya Perceived Usefulness (PU) mempunyai hubungan yang positif dengan Attitude Toward Using (ATU). Dengan demikian disimpulkan bahwa peningkatan dan penurunan persepsi mengenai pemanfaatan SIA Online yang digunakan berdampak pada sikap mahasiswa AMIK HASS terhadap SIA Online. Hasil ini mendukung hasil penelitian Davis (1989) yang menyatakan bahwa PerceivedUsefulness (PU) mempengaruhi AttitudeTowardUsing (ATU).

2. Nilai t hitung Perceived Usefulness (PU) terhadap BehavioralIntentiontoUse (BITU) adalah 3,682. Karena nilai t hitung (3,682) lebih besar dari t tabel (1,96) dan Probabilitas (P) dibawah (0,05), maka H2b diterima, artinya Perceived Usefulness (PU) mempunyai hubungan yang positif dengan BehavioralIntentiontoUse (BITU). Dari hasil ini disimpulkan bahwa semakin tinggi persepsi terhadap kegunaan SIA Online, maka semakin tinggi juga perilaku mahasiswa AMIK HASS dalam menggunakan SIA Online.

Hipotesis 3

H3a : Perceived Ease of Use (PEOU)mempunyai hubungan yang positif dengan Perceived Usefulness (PU).

H3b : Perceived Ease of Use (PEOU) mempunyai hubungan yang positif dengan Attitude Toward Using (ATU).

Tabel 5. Hasil Pengujian Hipotesis 3 Pengaruh t

hitung df t

tabel P Keterangan Kesimpulan

PEOU ---> PU 1,824 69 2 1,96 0,06 8 H3a ditolak Tidak Signifikan PEOU ---> ATU 4,604 0,00 0 H3b diterima Signifikan Sumber data: hasil analisis data primer

1. Nilai t hitung Perceived Ease of Use (PEOU)terhadap Perceived usefulness (PU) adalah 1,824. Karena nilai t hitung lebih besar dari t tabel (1,824) dan Probabilitas (P) di atas (0,05), maka H3a ditolak, artinya Perceived Ease of Use (PEOU)tidakmempunyai hubungan yang positif dengan Perceived usefulness (PU). Dari hasil ini disimpulkan bahwa peningkatan dan penurunan persepsi mengenai kemudahan menggunakan SIA Online tidak berdampak pada persepsi kemudahan dalam menggunakan SIA Online.

2. Nilai t hitung Perceived Ease of Use (PEOU)terhadap Attitude Toward Using (ATU) adalah 4,604. Karena nilai t hitung lebih besar dari t tabel (1,96), maka H3b diterima dan Probabilitas (P) di bawah (0,05), artinya

(15)

Perceived Ease of Use (PEOU)mempunyai hubungan yang positif dengan Attitude Toward Using (ATU). Dari hasil ini disimpulkan bahwa semakin tinggi persepsi mengenai kemudahan menggunakan SIA Online, maka semakin tinggi sikap mahasiswa AMIK HASS dalam menggunakan SIA Online.

Hipotesis 4

H4 : Attitude Toward Using (ATU) mempunyai hubungan yang positif dengan BehavioralIntentiontoUse (BITU).

ATU ---> BITU 1,927 692 1,96 0,054 H4 ditolak Tidak Signifikan Sumber data: hasil analisis data primer

Berdasarkan tabel di atas, Nilai t hitung Attitude Toward Using (ATU) terhadap dengan BehavioralIntentiontoUse (BITU) adalah 1,927. Karena nilai t hitung lebih kecil dari t tabel (1,96), maka H4 ditolak dan Probabilitas (P) di atas (0,05), artinya Attitude Toward Using (ATU) tidak mempunyai hubungan yang positif dengan BehavioralIntentiontoUse (BITU). Hal ini menunjukkan bahwa sikap mahasiswa terhadap SIA Online tidak berdampak pada perilaku mahasiswa untuk tetap menggunakan SIA Online.

Hipotesis 5

BITU ---> AU 4,744 692 1,96 0,010 H5 diterima Signifikan Sumber data: hasil analisis data primer

Berdasarkan tabel di atas, Nilai t hitung BehavioralIntentiontoUse (BITU) terhadap dengan Actual Use (AU) adalah 4,744. Karena nilai t hitung lebih besar dari t tabel (1,96) dan Probabilitas (P) dibawah (0,05), maka H5 diterima, artinya BehavioralIntentiontoUse (BITU) mempunyai hubungan yang positif dengan Actual Use (AU). Dari hasil ini disimpulkan bahwa semakin tinggi perilku mahasiswa dalam menggunakan SIA Online, maka semakin tinggi kondisi nyata penggunaan sistem. Hal ini terlihat dari kepuasan seseorang dalam menggunakan teknologi dimana mereka akan meyakini bahwa teknologi tersebut mudah digunakan dan akan meningkatkan produktifitas mereka.

H5 : BehavioralIntentiontoUse (BITU) mempunyai hubungan yang positif dengan Actual Use (AU).

(16)

Hipotesis 6

PE ---> BITU 2,923 692 1,96 0,003 H6 diterima Signifikan Sumber data: hasil analisis data primer

Berdasarkan tabel di atas, Nilai t hitung Perceived Enjoyment (PE) terhadap BehavioralIntentiontoUse (BITU) adalah 2,923. Karena nilai t hitung lebih besar dari t tabel (1,96) dan Probabilitas (P) dibawah (0,05), maka H6 diterima, artinya Perceived Enjoyment (PE) mempunyai hubungan yang positif denganBehavioral Intention to Use (BITU). Dari hasil ini disimpulkan bahwa semakin tinggi persepsi kesenangan menggunakan SIA Online, maka semakin tinggi perilaku untuk tetap menggunakan SIA Online. Berdasarkan pengujian hipotesis model penelitian akhir terlihat pada gambar dibawah ini.

Gambar 2. Model Penelitian Akhir

KESIMPULAN

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis proses penerimaan (acceptance) SIA Online dengan menggunakan TAM (Technology Acceptance Model) pada mahasiswa Program D3 Manajemen Informatika AMIK HASS Bandung. Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah model TAM pada SIA Online. Variabel penelitian meliputi Self Efficacy (SE), Perceived Enjoyment (PE), Perceived Usefulness (PU), Perceived Ease of Use (PEOU), Behavioral Intention to Use (BITU), Attitude Toward Using (ATU) dan Actual Use (AU). Berdasarkan analisis dan hasil penelitian, maka penelitian ini menyimpulkan bahwa:

H6 : Perceived Enjoyment (PE) mempunyai hubungan yang positif dengan BehavioralIntentiontoUse (BITU). Perceived Enjoyment Self Efficacy Perceived Usefullnes s Perceived Ease of Use Attitude Toward Using Behavioral Intention to Use Actual Use H1a diterima H2a diterima H3a diterima H3b diterima H3c diterima H3d ditolak

H4a ditolak H5a diterima

H1b diterima

(17)

1. Self Efficacy (SE) mempunyai hubungan yang positif dengan Perceived Usefulnes (PU). Hal ini mengindikasikan tinggi rendahnya kemampuan mahasiswa untuk mengambil tindakan berdampak pada persepsi manfaat dalam menggunakan SIA Online.

2. Self Efficacy (SE) mempunyai hubungan yang positif dengan Perceived Ease of Use (PEOU). Hal ini mengindikasikan tinggi rendahnya kemampuan mahasiswa untuk mengambil tindakan berdampak pada persepsi kemudahan dalam pemanfaatan SIA Online.

3. Self Efficacy (SE) mempunyai hubungan yang positif dengan PerceivedEnjoyment (PE). Hal ini mengindikasikan tinggi rendahnya kemampuan mahasiswa untuk mengambil tindakan berdampak pada persepsi kesenangan dalam pemanfaatan SIA Online.

4. Perceived Enjoyment (PE) mempunyai hubungan yang positif dengan Behavioral Intention to Use (BITU). Hal ini mengindikasikan tinggi rendahnya persepsi kesenangan berdampak pada perilaku mahasiswa dalam pemanfaatan SIA Online.

5. Perceived Usefulness (PU) mempunyai hubungan yang positif dengan Attitude Toward Using (ATU). Hal ini mengindikasikan bahwa tinggi rendahnya persepsi kemanfaatan sistem berdampak pada sikap mahasiswa dalam menggunakan SIA Online.

6. Perceived Usefulness (PU) mempunyai hubungan yang positif dengan Behavioral Intentionto Use (BITU). Hal ini mengindikasikan tinggi rendahnya persepsi kemanfaatan sistem berdampak pada perilaku mahasiswa dalam pemanfaatan SIA Online.

7. Perceived Ease of Use (PEOU)mempunyai hubungan yang positif dengan Attitude Toward Using (ATU). Hal ini mengindikasikan tinggi rendahnya persepsi kemudahan sistem berdampak pada sikap mahasiswa dalam pemanfaatan SIA Online.

8. Perceived Ease of Use (PEOU) tidakmempunyai hubungan yang positif dengan Perceived usefulness (PU). Hal ini mengindikasikan bahwa persepsi kemudahan sistem tidak berdampak pada persepsi kemanfaatan dari SIA Online.

9. Attitude Toward Using (ATU) tidak mempunyai hubungan yang positif dengan Behavioral Intentionto Use (BITU). Hal ini mengindikasikan bahwa sikap mahasiswa tidak berdampak pada perilaku mahasiswa dalam pemanfaatan SIA Online.

10. Behavioral Intention to Use (BITU) mempunyai hubungan yang positif dengan Actual Use (AU). Hal ini mengindikasikan bahwa tinggi rendahnya perilaku mahasiswa berdampak pada kondisi nyata penggunaan SIA Online.

(18)

Saran

1. Faktor yang mempengaruhi mahasiswa dalam pemanfaatan SIA Online adalah Self Efficacy, Perceived Enjoyment, Perceived Usefulness dan Actual Use. Oleh karena perancangan strategis SIA Online AMIK HASS Bandung harus mempertimbangkan faktor-faktor tersebut untuk meningkatkan kepuasan mahasiswa.

2. Penelitian ini hanya berskala organisasional, tidak berskala industri sehingga diperlukan kehati-hatian dalam melakukan generalisasi hasil penelitian. Seandainya memungkinkan dilakukan dalam skala industrial, penelitian lain diharapkan mempertimbangkan untuk melakukan penelitian dalam skala yang lebih luas.

REFERENSI

Ajzen, I. (1985). From intentions to actions: A theory of planned behavior. In J. Kuhl & J. Beckmann (Eds), Action-control: From cognition to behavior (pp. 11-39). Heldelberg: Springer.

Bandura, A. (1997). Self-efficacy: The exercise of control. New York: Freeman. Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user

acceptance of information technology. MIS quarterly, 319-340.

Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1992). Extrinsic and intrinsic motivation to use computers in the workplace1. Journal of applied social psychology, 22(14), 1111-1132.

Fishbein, M., & Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, intention and behavior: An introduction to theory and research. Reading, MA: Addison-Wesley. Kurniawan, R. (2008). Analisis Pengaruh Teknologi Informasi Pada Kinerja

Organisasi Study Empiris PT. Bank Rakyat Indonesia (PERSERO) Tbk Unit Kantor Cabang Tegal, Kantor Wilayah Semarang. Tesis Tidak Diplubikasikan, MAKSI UNDIP.

Santoso, B. (2012). Pengaruh perceived usefulness, perceived ease of use, dan perceived enjoyment terhadap penerimaan teknologi informasi (Studi Empiris di Kabupaten Sragen). Jurnal Studi Akuntansi Indonesia, 1-15. Sidharta, I., & Suzanto, B. (2015). Pengaruh Kepuasan Transaksi Online

Shopping Dan Kepercayaan Konsumen Terhadap Sikap Serta Perilaku Konsumen Pada E-Commerce. Jurnal Computech & Bisnis, 9(1), 23-36. Sidharta, I., & Sidh, R. (2014). Pengukuran Persepsi Manfaat Dan Persepsi

Kemudahan Terhadap Sikap Serta Dampaknya Atas Penggunaan Ulang Online Shopphing Pada E-Commerce. Jurnal Computech & Bisnis, 8(2), 92-100.

(19)

Suki, N. M., & Suki, N. M. (2011). Exploring the relationship between perceived usefulness, perceived ease of use, perceived enjoyment, attitude and subscribers’ intention towards using 3G mobile services. Journal of Information Technology Management, 22(1), 1-7.

Teo, T., & Noyes, J. (2011). An assessment of the influence of perceived enjoyment and attitude on the intention to use technology among pre-service teachers: A structural equation modeling approach. Computers & Education, 57(2), 1645-1653.

Wijayanto, S. (2008). Structural Equation Modelling dengan Lisrel 8.8. Jakarta: Graha Ilmu.

Yusup, M., Hardiyana, A., & Sidharta, I. (2015). User Acceptance Model on E-Billing Adoption: A Study of Tax Payment by Government Agencies. Asia Pacific Journal of Multidisciplinary Research, 3(4), 150-157.