6
BAB II
LANDASAN TEORI
2.1 Tinjauan Pustaka 2.1.1 Pengertian Sistem
Sistem adalah suatu jaringan kerja dari prosedur-prosedur yang saling berhubungan berkumpul bersama-sama untuk melakukan kegiatan atau untuk melakukan sasaran tertentu (Hutahaean, 2014).
Menurut Sujarweni (2015) “Sistem adalah kumpulan elemen yang saling berkaitan dan bekerja sama dalam melakukan kegiatan untuk mencapai suatu tujuan”.
2.1.2 Pengertian Sistem Keuangan Desa (Siskeudes)
Siskeudes atau Sistem Keuangan Desa adalah sebuah aplikasi untuk pembuatan anggaran, pembukuan, dan pelaporan keuangan desa yang disediakan oleh Pemerintah secara gratis Pemerintah Kabupaten/Kota juga dapat menggunakan Siskeudes untuk mengompilasi Anggaran Pendapatan dan Belanja Desa (APBDes) dan Laporan Realisasi APBDes semua desa (BPKP,2015).
2.1.3 Technology Acceptance Model (TAM)
Model yang disebut sebagai Technology Acceptance Model (TAM) adalah model sistem informasi yang menunjukkan bagaimana pengguna menerima dan menggunakan teknologi, model ini menunjukkan bahwa ketika pengguna disajikan dengan teknologi baru, sejumlah faktor mempengaruhi keputusan mereka tentang bagaimana dan kapan mereka akan menggunakannya terutama pada Perceived Usefulness dan Perceived easy of use serta sikap merka terhadap penggunaan sistem informasi yang baru (Fiyah et al., 2019).
TAM mendasarkan diri pada Theory of Reasoned Action (TRA) yang dikemukakan Ajzen dan Fisbein (1980). TRA menjelaskan adanya reaksi dan persepsi penggunaan Teknologi Informasi (TI) yang pada akhirnya akan mempengaruhi sikapnya dalam penerimaan terhadap teknologi tersebut, tujuan utama TAM adalah memberikan penjelasan tentang penentuan penerimaan komputer secara umum, memberikan penjelasan tentang perilaku atau sikap pengguna dalam suatu populasi (Sayekti & Putarta, 2016).
Menurut Aziz et al (2013) dalam Hunaifi (2018) Model penerimaan teknologi (Teknology Acceptance Model) merupakan suatu model penerimaan sistem teknologi informasi yang akan digunakan oleh pemakai. Model TRA dapat diterapkan karena keputusan yang dilakukan oleh individu untuk menerima suatu teknologi sistem informasi merupakan tindakan sadar yang dapat dijelaskan dan diprediksi oleh minat perilakunya.
TAM menambahkan dua konstruk utama ke dalam mode TRA, dua konstruk utama ini adalah kegunaan persepsian (perceived usefulnes) dan kemudahan penggunaan
persepsian (perceived ease of use). TAM berargumentasi bahwa penerimaan individu terhadap teknologi informasi ditentukan oleh dua konstruk tersebut. Kegunaan persepsian (perceived usefulnes) dan kemudahan penggunaan persepsian (perceived ease of use) keduanya mempunyai pengaruh ke minat perilaku (behavioral intention). Pemakai teknologi akan mempunyai minat menggunakan teknologi (minat perilaku) jika merasa sistem teknologi bermanfaat dan mudah digunakan.
2.1.4 Partial Least Square (PLS)
Partial Least Square (PLS) dikembangkan sebagai alternatif CBSEM. Secara filosofis, perbedaan antara CBSEM dan PLS menurut Wold dalam Ghozali (2012) adalah orientasi model persamaan struktural yang digunakan untuk menguji teori atau untuk mengembangkan teori (tujuan prediksi). Pendekatan untuk mengestimasi variabel laten dianggap sebagai kombinasi linear dari indikator sehingga menghindarkan masalah indeterminacy dan memberikan definisi yang pasti dari komponen skor Ghozali (2012).
Menurut Jogiyanto dan Abdillah (2010) PLS adalah analisis persamaan struktural (SEM) berbasis varian yang secara simultan dapat melakukan pengujian model pengukuran sekaligus pengujian model struktural. Model pengukuran digunakan untuk uji validitas dan reliabilitas, sedangkan model struktural digunakan untuk uji kausalitas (Pengujian hipotesis dengan model prediksi). Perbedaan mendasar PLS yang merupakan SEM berbasis varian dengan LISREL atau AMOS yang berbasis kovarian adalah tujuan penggunaannya. SEM berbasis konvarian bertujuan untuk mengestimasi model untuk pengujian atau konfirmasi teori, sedangkan SEM varian bertujuan untuk memprediksi
model untuk pengembangan teori, karena itu, PLS merupakan alat prediksi kausalitas yang digunakan untuk pengembangan teori.
Ada beberapa hal yang membedakan analisis PLS dengan model analisis SEM yang lain:
1. Data tidak harus berdistribusi normal multivariate
2. Dapat digunakan sampe kecil. Minimal sampel > 30 dapat digunakan.
3. PLS selain dapat digunakan untuk mengkonfirmasikan teori, dapat juga digunakan untuk menjelaskan ada atau tidaknya hubungan antar variabel laten. 4. PLS dapat menganalisis sekaligus konstruk yang di bentuk dengan indikator
reflektif dan formatif
Ada beberapa program komputer untuk mengestimasi model pada model persamaan struktural yaitu program Smartpls, LISREL, AMOS, EQS, SAS PRODUCCALIS, dan STATISTICA SEPATH.
2.1.5 PLS-SEM
Beberapa hal penting yang melandasi SEM menurut Monecke & Leisch (2012) menggunakan PLS diantaranya :
SEM menggunakan PLS terdiri tiga komponen, yaitu model struktural, model pengukuran dan skema pembobotan. Bagian ketiga ini merupakan ciri khusus SEM dengan PLS dan tidak ada pada SEM yang berbasis kovarian.
1. SEM menggunakan PLS hanya mengijinkan model hubungan antar variabel yang recursif (sarah) saja. Hal ini sama dengan model analisis jalur (path analysis)
tidak sama dengan SEM yang berbasis kovarian yang mengijinkan juga terjadinya hubungan non-recursif (timbal-balik).
2. Pada model struktural, yang disebut juga sebagai model bagian dalam, semua variable laten dihubungkan satu dengan yang lain dengan didasarkan pada teori subtansi. Variable laten dibagi menjadi dua, yaitu eksogenous dan endogenous. Variaabel laten eksogenous adalah variable penyebab atau variable tanpa di dahului oleh variabel lainnya dengan tanda anak panah menuju ke variabel lainnya (variable laten endorgenous).
Sumber : Monecke & Leisch (2012)
Gambar II.1 Alur Algoritma PLS A. Langkah-langkah PLS SEM
a. Langkah 1: Setiap variabel laten disusun didasarkan dengan jumlah berbobot semua variabel manifestnya masing-masing.
b. Langkah 2: Setiap variabel laten diestimasi dengan menggunakan jumlah berbobot setiap variabel laten yang berdekatan dengan variabel laten tersebut. c. Langkah 3: untuk inisialisasi semua bobot adalah 1 ( satu ). Kemudian bobot
tersebut dihitung ulang dengan didasarkan pada nilai-nilai variabel laten yang diperoleh pada langkah kedua.
d. Langkah 4: pengaturan vektor bobot luar dalam suatu matriks bobot luar untuk membuat estimasi nilai-nilai faktor (variabel laten) dengan didasarkan pada variabel-variabel maifesi. Vektor adalah seperangkat variabel yang dapat diwakili dengan menggunakan indeks. Suatu vektor dapat berupa variabel numerik atau string dan variabel tersebut dapat bersifat tetap atau sementara. e. Langkah 5: jika perubahan relatif semua bobot dari suatu iterasi ke iterasi
berikutnya menjadi lebih kecil dibandingkan dengan toleransi yang sudah didefinisikan sebelumnya; maka 5 estimasi nilai-nilai faktor yang dilakukan pada langkah ke empat sudah dianggap final. Jika belum, maka langkah diulangi lagi ke langkah dua.
2.1.6 Pengertian SMARTPLS
Pengertian SmartPLS menurut Latan (2012) “merupakan teknik alternative dari SEM berbasis vaiance seperti AMOS dan LISREL. Software ini dikembangkan oleh Institut Of Hamburg Jerman. Aplikasi ini digunakan untuk (grafis) pemodelan jalur dengan variabel laten (LVP). The Pertial Least Squares (PLS) -method (PLS) yang digunakan untuk menganalisis software ini. Smartpls menggunakan bahasa pemrograman JAVA.
2.2 Penelitian Terkait
Penelitian mengenai penerimaan teknologi dengan menggunakan model TAM diantaranya:
1. Penelitian yang dilakukan oleh Fran Sayekti (2016) membahas mengenai Penerapan Techonologi Acceptance Model (TAM) dalam Pengujian Model Penerimaan Sistem Informasi Keuangan Daerah, secara simultan persepsi kemudahan penggunaan (PEU) dan persepsi kemanfaatan (POU) mempengaruhi penerimaan SIPKD. Dalam hal ini user SIPKD akan lebih mudah menerima SIPKD apabila mereka merasa bahwa SIPKD mudah digunakan dan mempunyai manfaat dalam pekerjaan mereka.
2. Penelitian yang dilakukan oleh Nurfiyah et al (2019) membahas mengenai Penerapan Techonologi Acceptance Model (TAM) pada Aplikasi Platform Perdagangan Elektronik di Kalangan Mahasiswa. Penelitian ini membuktikan bahwa faktor Perceived usefulness, Perceive ease of use, Attitude, dan Intention to use semua berpengaruh signifikan pada penerimaan penggunaan aplikasi Shopee.
3. Penelitian yang dilakukan oleh Galih Widagdo et al (2019) membahas mengenai Techonologi Acceptance Model (TAM) Pada Penerimaan Siswa Terhadap Sistem UNBK, penerimaan siswa terhadap Sistem UNBK dipengaruhi oleh kegunaan, kemudahan dan minat perilaku terhadap menggunakan teknologi. Dari uji statistik yang dilakukan, tingkat pengaruh yang lebih tinggi dalam penerimaan siswa terhadap Sistem UNBK adalah kemudahan penggunaan terhadap kegunaan menggunakan Sistem UNBK dengan nilai sebesar 16.843.
Pada Mei 2015 Pemerintah Indonesia melalui Badan Pengawasan Keuangan dan Pembangunan (BPKP) mengembangkan Siskeudes atas rekomendasi Komisi Pemberantasan Korupsi (KPK) dan Instruksi dari Komisi X Dewan Perwakilan Rakyat (DPR). Selanjutnya Siskeudes menjadi produk bersama BPKP dan Kementrian Dalam Negeri dan diluncurkan pada Juli 2015. Siskeudes mulai diimplementasikan didesa-desa pada awal 2016.
Tujuan dibuatnya siskeudes memudahkan pemerintah Desa membuat anggaran, pembukuan dan pelaporan keuangan.
2.3.1 Fitur Aplikasi Siskeudes Pemerintah Desa
Masuk kehalaman http://siskeudes-sukabumikab.simdacloud.id/ atau mengklik aplikasi RDP aplikasi Siskeudes, pengguna dapat memanfaatkan fitur yang tersedia. Berikut fungsi dari fitur yang terdapat dalam aplikasi siskeudes, diantaranya :
1. Halaman Login
Halaman login adalah halaman pertama kali ketika pengguna akan mengakses aplikasi sikeudes.
Sumber : Aplikasi Siskeudes
Gambar II. 2 Tampilan Halaman Login
2. Halaman Utama
Didalam halaman utama terdapat beberapa fitur yang tersedia diantaranya menu File, Parameter, Data Entry, Laporan, Tool dan Help.
a. File
Berfungsi untuk mengganti password dan untuk keluar dari aplikasi. b. Parameter
Berfungsi untuk mengisi parameter pemda, parameter kode kecamatan dan desa, parameter rekening APBDes, parameter bidang, sub bidang dan kegiatan, parameter kode sumber dana, parameter standar satuan harga, parameter
referensi peraturan, parameter belanja operasional, parameter mapping korolasi, dan parameter rekening kas desa.
c. Data Entry
Berfungsi untuk menginput transaksi APBDes dari mulai perancanaan sampai dengan penatausahaan.
d. Laporan
Berfungsi untuk mencetak laporan APBDes Desa. e. Help
Berfungsi untuk membantu pengguna saat kesulitan mengoperasikan sistemnya.
Sumber : Aplikasi Siskeudes
