ANALISIS PENERIMAAN DAN PENGGUNAAN SISTEM INFORMASI
SYSTEM APPLICATION AND PRODUCT (SAP) MENGGUNAKAN METODE UTAUT
TESIS
Diajukan kepada Fakultas Ekonomika dan Bisnis Program Pascasarjana Magister Manajemen Untuk Memperoleh Gelar Magister Manajemen
Oleh:
Monika Anggun Jatmika Sari 912014016
FAKULTAS EKONOMIKA DAN BISNIS UNIVERSITAS KRISTEN SATYA WACANA
SALATIGA 2018
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
Teknologi informasi tidak lagi dipandang sebagai pelengkap atau pendukung. Akan tetapi sudah menjadi salah satu penentu bagi kesuksesan bisnis suatu perusahaan. Dukungan teknologi informasi terhadap bisnis perusahaan memiliki peran untuk meningkatkan produktivitas karyawan dan membantu pencapaian kualitas informasi serta memberi kepuasan bagi konsumen maupun karyawan, sehingga perusahaan sebaiknya memperhatikan pengembangan sistem informasi (Hall, 2013).
Penggunaan sistem informasi diharapkan dapat memberi manfaat yang besar terhadap dunia bisnis yang sangat kompetitif. Tidak mengherankan jika keputusan akan investasi dan perhatian terhadap faktor penentu kesuksesan pengembangan dan implementasi sistem informasi pada perusahaan dan menjadi hal yang sangat penting (Iwan, 2015) .
Solusi yang menjadi primadona bisnis saat ini adalah paket untuk mengelola sumber daya perusahaan secara keseluruhan atau yang umum dikenal dengan istilah Enterprise Resource Planning (ERP). ERP mempunyai kemampuan untuk mengintegrasikan semua proses yang ada dalam area fungsional perusahaan, antar departemen, maupun antar lokasi yang berbeda. Integrasi sistem dijelaskan bahwa data yang diperoleh dari sistem yang berbeda-beda akan diintegrasikan secara real time, dengan demikian tidak ada lagi perbedaan proses yang terjadi antar fungsi, antar departemen, maupun antar lokasi yang berbeda (Iwan, 2015).
PT Jamu dan Farmasi Sidomuncul Tbk merupakan salah satu perusahaan yang sudah menerapkan sistem ERP. Sejalan dengan itu,
ERP yang telah mulai diaplikasikan dapat membantu sebagai fasilitas organisasi dalam hal pengelolaan data dan penyampaian informasi. ERP yang digunakan pada PT Jamu dan Farmasi Sidomuncul Tbk adalah System Application and Product in Data Processing (SAP) . Selain itu SAP juga dapat digunakan sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan bisnis untuk mampu bersaing di era persaingan global. SAP pada PT Jamu dan Farmasi Sidomuncul Tbk merupakan sebuah sistem informasi yang digunakan oleh semua pegawai yang melakukan proses administrasi. Aplikasi SAP dibuat dengan harapan agar dapat membantu kelancaran proses administrasi dan pengambilan keputusan pada PT.
Jamu dan Farmasi Sidomuncul Tbk.
Aplikasi ini diaplikasikan pada tahun 2016 oleh unit - unit yang ada di PT Jamu dan Farmasi Sidomuncul Tbk, di dalam sistem informasi SAP ini terdapat beberapa fungsi untuk kemudahan proses kerja pegawai diantaranya untuk mengetahui anggaran pegawai, inventaris perusahaan, mengontrol uang yang sedang mengalir di perusahaan, pelaporan data keuangan, pengarsipan, dan dapat mengetahui seberapa efektif karena saling terintegrasi antar sistem. Namun di sisi lain penggunaan sistem informasi SAP terdapat kendala tersendiri yaitu bagi pegawai yang baru menggunakan aplikasi SAP belum memahami implementasi sistem.
Penerapan SAP di PT Jamu dan Farmasi Sidomuncul Tbk ini belum pernah dilakukan evaluasi atau penilaian terhadap keefektifan dari sudut pandang pegawai maupun top manajer, sehingga sampai saat ini belum diketahui seberapa efektif tingkat penerimaan oleh pegawai terhadap penerapan sistem informasi SAP. Melihat masalah itu, perlu upaya penelitian lebih lanjut tentang tingkat penerimaan penerapan sistem informasi SAP pada PT. Jamu dan Farmasi Sidomuncul Tbk.
Fenomena lain yang ada di PT. Jamu dan Farmasi Sidomuncul Tbk sendiri ketika mengimplementasikan sistem SAP ini adalah Sumber Daya Manusia atau karyawannya, karena meskipun telah direncanakan secara matang namun apabila sumber daya manusianya tidak mendukung maka tidak akan berhasil. Kurangnya training dan sosialisasi yang menyeluruh kepada semua karyawan perusahaan yang akan memanfaatkan sistem SAP tersebut sehingga menyebabkan implementasi SAP yang diterapkan dirasakan kurang maksimal. Hal ini berakibat pada informasi yang dihasilkanpun dirasakan kurang berkualitas.
Kesulitan penilaian kesuksesan dan keefektifan sistem informasi secara langsung mendorong banyak peneliti mengembangkan model untuk menilai kesuksesan sistem informasi. Sementara itu semakin tinggi kualitas informasi yang dihasilkan suatu sistem informasi, akan semakin meningkatkan kepuasan pemakai. Dalam sistem informasi terdapat berbagai model yang membahas faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan penggunaan sistem informasi seperti Technology Acceptance Model (TAM), Model Kesuksesan Sistem Informasi dari DeLone & McLean, dan Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). Penelitian ini berfokus pada model yang terakhir yaitu UTAUT yang dikembangkan oleh Venkatesh pada tahun 2003. Penggunaan model UTAUT ini dikarenakan UTAUT dianggap merupakan model yang terbaru dan dianggap lebih baik dibandingkan model serupa sebelumnya yaitu TAM. Selain itu UTAUT cukup baik dalam beradaptasi karena diterjemahkan ke dalam berbagai bahasa dan dapat digunakan lintas budaya (Bendi & Andayani, 2015).
Penelitian tentang penggunaan sistem informasi berdasarkan model UTAUT telah banyak dilakukan, tetapi hasil yang di dapat cenderung beragam. Salah satu penelitian yang menggunakan model UTAUT dilakukan oleh Aldillah Reza Mahendra dan Didied Poernawan Affandy
(2014). Mahendra dan Affandy menggunakan 66 responden pengguna sistem informasi pengelola keuangan daerah yang bekerja pada satuan kerja di lingkup Pemerintah Kota Blitar, Jawa Timur. Penelitian ini menggunakan tiga variabel independen, yaitu ekspektasi kinerja, ekspektasi usaha dan faktor sosial, dan satu variabel dependen yaitu minat pemanfaatan sistem informasi. Hasil dari penelitian ini menyatakan bahwa seluruh hipotesis dapat diterima sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Venkatesh et. al (2003). Artinya, ekspektasi kinerja, ekspektasi usaha dan faktor sosial secara positif signifikan mempengaruhi minat pemanfaatan sistem informasi.
Penelitian lainnya yaitu dilakukan oleh Sarbani dkk. (2013) tentang penggunaan teknologi informasi menggunakan model UTAUT.
Secara spesifik penelitian yang dilakukan Sarbani mengadopsi secara keseluruhan empat konstruk utama dari Model UTAUT dengan kondisi yang memfasilitasi langsung mempengaruhi perilaku menggunakan sistem informasi. Dengan menggunakan 70 responden tenaga kependidikan yang bekerja di sekolah-sekolah milik Perkumpulan Dharmaputri hasil penelitian menunjukan bahwa seluruh hipotesis diterima kecuali ekspektasi kinerja yang tidak memiliki pengaruh terhadap behavioral intention. Ekspektasi usaha dan pengaruh sosial secara signifikan mempengaruhi behavioral intention begitu juga behavioral intention mempengaruhi use behavior.
Berdasarkan latar belakang di atas, peneliti merasa perlu dilakukan penelitian mengenai tingkat penerimaan teknologi, yaitu sistem informasi SAP pada pegawai PT. Jamu dan Farmasi Sidomuncul Tbk.
Hasil penelitian diharapkan mampu memberikan rekomendasi saran untuk perbaikan dari sisi kebijakan menggunakan sistem dan untuk mengembangkan sistem informasi dan teknologi di lingkungan perusahaan.
1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah di atas, terlihat bahwa belum diketahuinya tingkat penerimaan teknologi, yaitu sistem informasi SAP pada pegawai PT Jamu dan Farmasi Sidomuncul Tbk, maka pertanyaan penelitian yang diajukan adalah sebagai berikut :
a. Apakah ekspektasi kinerja berpengaruh terhadap implementasi SAP pada pegawai PT. Jamu dan Farmasi Sidomuncul Tbk?
b. Apakah ekspektasi usaha berpengaruh terhadap implementasi SAP pada pegawai PT. Jamu dan Farmasi Sidomuncul Tbk?
c. Apakah faktor sosial berpengaruh terhadap implementasi SAP pada pegawai PT. Jamu dan Farmasi Sidomuncul Tbk?
d. Apakah kondisi yang memfasilitasi berpengaruh terhadap implementasi SAP pada pegawai PT. Jamu dan Farmasi Sidomuncul Tbk?
e. Apakah niat penggunaan sistem informasi berpengaruh terhadap implementasi SAP pada pegawai PT. Jamu dan Farmasi Sidomuncul Tbk?
1.3. Tujuan Penelitian
Berdasarkan rumusan masalah di atas, terlihat bahwa belum diketahuinya tingkat penerimaan teknologi, yaitu sistem informasi SAP pada pegawai PT Jamu dan Farmasi Sidomuncul Tbk, maka tujuan penelitian ini untuk mengetahui:
a. Untuk menganalisis pengaruh ekspektasi kinerja terhadap implementasi SAP pada pegawai PT. Jamu dan Farmasi Sidomuncul Tbk.
b. Untuk menganalisis pengaruh ekspektasi usaha terhadap implementasi SAP pada pegawai PT. Jamu dan Farmasi Sidomuncul Tbk.
c. Untuk menganalisis pengaruh faktor sosial terhadap implementasi SAP pada pegawai PT. Jamu dan Farmasi Sidomuncul Tbk.
d. Untuk menganalisis pengaruh kondisi yang memfasilitasi terhadap implementasi SAP pada pegawai PT. Jamu dan Farmasi Sidomuncul Tbk.
e. Untuk menganalisis pengaruh niat penggunaan sistem informasi terhadap implementasi SAP pada pegawai PT. Jamu dan Farmasi Sidomuncul Tbk.
1.4. Manfaat Penelitian 1.4.1. Manfaat Teoritik
Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan sumbangan bagi perkembangan ilmu pengetahuan dan sebagai referensi bila diadakan penelitian lebih lanjut bagi pihak lain yang ingin mempelajari mengenai analisis penerimaan teknologi dengan menggunakan pendekatan metode UTAUT.
1.4.2. Manfaat Praktis
a. Memberikan masukan kepada PT Jamu dan Farmasi Sidomuncul Tbk mengenai tingkat penerimaan penggunaan aplikasi sistem informasi SAP.
b. Memberikan rekomendasi saran untuk perbaikan dari sisi kebijakan menggunakan sistem dan untuk mengembangkan sistem informasi dan teknologi di lingkungan perusahaan.
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Landasan Teori
2.1.1 ERP (Enterprise Resource Planning)
Enterprise Resource Planning (ERP) adalah suatu sistem yang terintegrasi untuk mengaplikasikan proses bisnis dengan cara yang dianggap terbaik untuk sebuah perusahaan (Olson, 2014). ERP adalah sistem informasi yang dapat mendukung aliran inforrnasi di berbagai aktivitas bisnis yang berbeda Sistem ERP sering disebut sebagai suatu sistem back-office (Wibisono, 2015). Hal ini mengindikasikan bahwa pelanggan dan publik secara umum tidak
dilibatkan dalam sistem ini. Berbeda dengan Front Office System yang langsung berurusan dengan pelanggan.
Menurut Gattiker (2015), ERP adalah sebuah software yang menggabungkan dan mengotomatisasi data dan beberapa proses bisnis dari suatu perusahaan atau organisasi. Menurut teori informasi organisasi, kinerja dari suatu sistem tergantung dari bagaimana informasi diproses dan konteks informasi di dalam organisasi. Dua hal mendasar dari teori .ini adalah interdependence dan differentiation dari sub unit organisasi. Karena ERP menggabungkan data dan proses sekaligus, teori ini berpendapat bahwa ERP akan sukses jika ketergantungan antar sub unit tinggi dan differentiation rendah. Differentiation disini berarti prosedur atau cara pelaksanaan di semua fungsi atau departemen tidak jauh berbeda.
Olson (2014) menyebutkan ada beberapa keuntungan yang dapat diperoleh dari penggunaan ERP yang dapat memberikan nilai tambah bagi sebuah perusahaan. Pertama, integrasi data keuangan sehingga manajemen puncak bisa melihat dan mengontrol kinerja keuangan dengan keuangan lebih baik. Kedua, standarisasi proses operasi melalui penerapan best practice sehingga terjadi peningkatan produktivitas, penurunan inefisiensi, dan peningkatan kualitas produk. Ketiga, standarisasi data dan informasi melalui keseragaman pelaporan, terutama untuk perusahaan besar yang biasanya terdiri dari banyak unit bisnis dengan jumlah dan jenis bisnis yang berbeda- beda. Keempat, penghematan biaya operasi, bahkan mungkin menghilangkan usaha yang percuma dan duplikasi data sehingga timbul penghematan dalam biaya operasi.
2.1.2 (System Application and Product)
SAP (System Application and Product) adalah suatu software
yang dikembangkan untuk mendukung suatu organisasi dalam menjalankan kegiatan operasionalnya secara lebih efisien dan efektif.
SAP juga merupakan software Enterprise Resources Planning (ERP), yaitu suatu tools IT dan manajemen untuk membantu perusahaan merencanakan dan melakukan berbagai aktivitas sehari- hari. SAP terdiri dari sejumlah modul atau aplikasi yang mempunyai kemampuan mendukung semua transaksi yang perlu dilakukan suatu perusahaan dan tiap aplikasi bekerja secara berkaitan satu dengan yang lainnya (Seto, 2013).
SAP mampu mengintegrasikan aktifitas-aktifitas proses bisnis, sehingga penggunaan SAP sangatlah membantu perusahaan karena semua aktifitas departemen perusahaan dapat diproses dan terpantau dengan mudah. Untuk mendukung kinerja software, SAP menyediakan beberapa modul yang bergerak secarak spesifik menurut fungsi dan tujuannya. Modul-modul SAP yang ada dapat diringkas menjadi Sales and Distribution, Material management, Production planning, Quality management, Financial, dan Bussiness warehouse (Iskandar, 2014). Jadi, SAP merupakan suatu produk perangkat lunak atau software yang digunakan perusahaan dalam mempermudah kinerja pegawai dalam mencapai tujuan yang diharapkan. Dengan adanya suatu produk perangkat lunak maka pegawai tidak akan kesulitan dan lama dalam mengolah data-data yang berhubungan dengan kepegawaian ataupun yang lainnya.
SAP memiliki beberapa keuntungan diantaranya adalah: a) SAP terdiri dari sejumlah modul atau aplikasi yang mempunyai kemampuan mendukung semua transaksi yang perlu dilakukan suatu perusahaan dan tiap aplikasi bekerja secara berkaitan satu dengan yang lainnya; b) SAP mempunyai netweaver platform, yang men- support development dan software logistic; c) SAP mempunyai
ABAP atau programmer, yang mempermudah developer untuk implementasi business logic; d) mendukung integrasi proses bisnis perusahaan-perusahaan besar; e) semua informasi yang tersimpan di dalam SAP dapat diakses oleh bagian organisasi yang membutuhkan pada saat dibutuhkan (Seto, 2013).
2.1.3. Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) Model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) merupakan teori yang berpengaruh dan banyak diadopsi untuk melakukan penelitian penerimaan pengguna (user acceptance) terhadap suatu teknologi informasi. UTAUT yang dikembangkan oleh Venkatesh, et al. (2003) menggabungkan fitur-fitur yang berhasil dari delapan teori penerimaan teknologi terkemuka menjadi satu teori. Kedelapan teori terkemuka yang disatukan di dalam UTAUT adalah :
1. Theory of Reasoned Action (TRA) 2. Technology Acceptance Model (TAM) 3. Motivational Model (MM)
4. Theory of Planned Behavior (TPB) 5. Combined TAM and TPB (C-TAM-TPB) 6. Model of PC Utilization (MPCU)
7. Innovation Diffusion Theory (IDT) 8. Social Cognitive Theory (SCT).
UTAUT terbukti lebih berhasil dibandingkan kedelapan teori yang lain dalam menjelaskan hingga 70 persen varian pengguna.
No Nama Teori Peneliti Pengertian
1 Theory of Reasoned Action (TRA)
Fishbein dan Azjen (1975)
Teori untuk memprediksi perilaku manusia yaitu dengan cara menganalisis hubungan antara berbagai kriteria kinerja dan sikap
seseorang, niat, dan norma subyektif.
2 Theory of Planned Behavior (TPB)
Ajzen (1988) Teori yang digunakan untuk memenuhi keadaan ketika perilaku seseorang tidak sukarela dengan memasukkan prediktor niat dan perilaku yang mengacu pada keyakinan tentang adanya faktor yang dapat
memfasilitasi atau
menghalangi kinerja suatu perilaku tertentu.
3 Technology Acceptance Model (TAM)
Davis F.D (1989)
Mengidentifikasi reaksi dan persepsi seseorang terhadap suatu yang menentukan sikap dan perilaku orang tersebut dengan cara membuat model perilaku seseorang sebagai suatu fungsi dari tujuan perilaku dimana tujuan
perilaku ditentukan oleh sikap atas perilaku tersebut.
4 Motivational Model (MM)
Davis, et al.
(1992)
Teori motivasi yang dikembangkan untuk
memprediksi penerimaan dan penggunaan teknologi.
5 Combined TAM and TPB (C-
TAM-TPB)
Taylor dan Todd (1995)
Model hibrida dari TPB dengan TAM yang memberikan penjelasan akurat mengenai penentu penerimaan dan perilaku penggunaan suatu teknologi tertentu.
6 Model of PC Utilization
(MPCU)
Thompson, et al.
(1991)
Menilai pengaruh dari kondisi-kondisi yang mempengaruhi dan
memfasilitasi, faktor sosial, kompleksitas, kesesuaian tugas dan konsekuensi jangka panjang terhadap
pemanfaatan PC.
7 Innovation Diffusion Theory (IDT)
Rogers (1962) Diadopsi dari penerapan teknologi IDT dapat mengukur persepsi masyarakat dengan
menggunakan tujuh atribut kunci.
8 Social Cognitive Theory (SCT)
Bandura (1977) Mengidentifikasi perilaku manusia sebagai interaksi dari faktor pribadi, perilaku, dan lingkungan yang bertujuan memberikan kerangka untuk memahami, memprediksi, dan mengubah perilaku manusia.
Tabel 2.1 Teori-teori konstruk yang mendasari Model UTAUT UTAUT merupakan salah satu model penerimaan teknologi informasi. Implentasi suatu teknologi informasi selalu berhubungan dengan penerimaan pengguna. Sejauh mana pengguna dapat memahami teknologi tersebut adalah hal penting untuk mengetahui tingkat keberhasilan dari implementasi tersebut. Dalam UTAUT terdapat empat variabel independen yang dapat mempengaruhi tingkat penerimaan dan penggunaan sebuah teknologi informasi, dalam masing – masing variabel independen tersebut memiliki indikator – indikator yang diturunkan dari beberapa teori terkemuka seperti TAM, TRA, TPB, MM, IDT, dan MPCU.
Konsep UTAUT
Akar Konsep Model Sumber
Performance Perceived Usefulness TAM
Expectancy Extrinsic Motivation MM
Job Fit MPCU
Realtive Advantage IDC
Outcome Expectations SCT
Effort Perceive Ease of Use TAM
Exectancy Complexity MPCU
Ease of Use IDT
Social Subjective Norm TRA, TPB, C-TAM-TPB
Influence Social Factors MPCU
Image IDT
Facilitating Conditions
Perceived Behavior Control
TRA, TPB, C-TAM-TPB Facilitating Conditions MPCU
Compatibility IDT
Tabel 2.2 Model konsep UTAUT 2.1.4. Ekspektasi Kinerja (Performance Expectancy)
Venkatesh, et al. (2003) mendefinisikan Ekspektasi Kinerja (performance expectancy) sebagai tingkat dimana seseorang mempercayai dengan menggunakan sistem tersebut akan membantu orang tersebut untuk memperoleh keuntungan-keuntungan kinerja pada pekerjaan. Dalam konsep ini terdapat gabungan variabel- variabel yang diperoleh dari model penelitian sebelumnya tentang model penerimaan dan penggunaan teknologi. Adapun variabel tersebut adalah:
1. Persepsi Terhadap Kegunaan (perceived usefulness) 2. Motivasi Ekstrinsik (extrinsic motivation)
3. Kesesuaian Pekerjaan (job fit)
4. Keuntungan Relatif (relative advantage)
5. Ekspektasi-ekspektasi Hasil (outcome expectations) 2.1.5. Ekspektasi Usaha (Effort Expectancy)
Ekspektasi usaha (effort expectancy) merupakan tingkat kemudahan penggunaan sistem yang akan dapat mengurangi upaya (tenaga dan waktu) individu dalam melakukan pekerjaannya.
Variabel tersebut diformulasikan berdasarkan 3 konstruk pada model atau teori sebelumnya yaitu persepsi kemudahaan penggunaan (perceived easy of use-PEOU) dari model TAM, kompleksitas dari model of PC utilization (MPCU), dan kemudahan penggunaan dari teori difusi inovasi (IDT) (Venkatesh, et al. 2003).
Davis (1989) mengidentifikasikan bahwa kemudahan pemakaian mempunyai pengaruh terhadap penggunaan teknologi informasi. Hal ini konsisten dengan penelitian Adam (2013) dan Iqbaria (2014). Kemudahan penggunaan teknologi informasi akan menimbulkan perasaan dalam diri seseorang bahwa sistem itu mempunyai kegunaan dan karenanya menimbulkan rasa yang nyaman bila bekerja dengan menggunakannya. Kompleksitas yang dapat membentuk konstruk ekspektasi usaha didefinisikan oleh Rogers dan Shoemaker (1971) dalam Venkatesh, et al. (2003) adalah tingkat dimana inovasi dipersepsikan sebagai sesuatu yang relatif sulit untuk diartikan dan digunakan oleh individu. Adam (2013) menemukan adanya hubungan yang negatif antara kompleksitas dan pemanfaatan teknologi informasi.
2.1.6. Pengaruh Sosial (Social Influence)
Pengaruh sosial diartikan sebagai tingkat dimana seorang individu menganggap bahwa orang lain menyakinkan dirinya bahwa dia harus menggunakan sistem baru. Dalam konsep ini terdapat gabungan variabel-variabel yang diperoleh dari model penelitian sebelumnya tentang model penerimaan dan penggunaan teknologi.
Adapun variabel tersebut adalah:
1.Norma subyektif (subjective norms) 2. Faktor-faktor sosial (social factors) 3. Gambaran (image)
Pengaruh sosial merupakan faktor penentu terhadap tujuan perilaku dalam menggunakan teknologi informasi yang direpresentasikan sebagai norma subyektif dalam TRA, TAM, TPB, faktor sosial dalam MPCU, serta citra dalam teori difusi inovasi (IDT). (Venkatesh, et al., 2003).
2.1.7. Kondisi yang Memfasilitasi (Facilitating Conditions)
Teori sikap dan perilaku (theory of attitude and behavior) dari Triandis (1980) dalam Iqbaria (2014) menyatakan bahwa pemanfaatan teknologi informasi oleh pekerja dipengaruhi oleh perasaan individual (affect) terhadap penggunaan komputer personal, norma sosial (social norms) dalam tempat kerja yang memperhatikan penggunaan komputer personal, kebiasaan (habit) sehubungan dengan penggunaan komputer, konsekuensi individual yang diharapkan (consequencies) dari penggunaan komputer personal, dan kondisi yang memfasilitasi (facilitating conditions) dalam penggunaan teknologi informasi.
Penelitian Adam (2013) menemukan bahwa tidak ada hubungan antara kondisi yang memfasilitasi pemakai dengan penggunaan teknologi informasi.
Dalam konsep ini terdapat gabungan variabel-variabel yang diperoleh dari model penelitian sebelumnya tentang model penerimaan dan penggunaan teknologi. Adapun variabel tersebut adalah:
1. Kontrol perilaku persepsian (perceived behavioral control) 2. Kondisi-kondisi yang memfasilitasi (facilitating conditions) 3. Kompatibilitas (compatibility)
2.1.8 Niat Berperilaku (Behavioral Intention)
Niat berperilaku (behavioral intention) didefinisikan sebagai tingkat keinginan atau niat pemakai menggunakan sistem secara terus menerus dengan asumsi bahwa mereka mempunyai akses terhadap informasi. Seorang akan berminat menggunakan suatu teknologi informasi yang baru apabila si pengguna tersebut meyakini dengan menggunakan teknologi informasi tersebut akan meningkatkan kinerjanya, menggunakan teknologi informasi dapat dilakukan dengan mudah, dan si pengguna tersebut mendapatkan pengaruh lingkungan sekitarnya dalam menggunakan teknologi informasi tersebut (Iqbaria, 2014).
2.1.9 Perilaku Pengguna (Use Behavior)
Perilaku penggunaan teknologi informasi (use behavior) didefinisikan sebagai intensitas dan atau frekuensi pemakai dalam menggunakan teknologi informasi. Perilaku penggunaan teknologi informasi sangat bergantung pada evaluasi pengguna dari sistem tersebut. Suatu teknologi informasi akan digunakan apabila pemakai teknologi informasi tersebut berminat dalam menggunakan teknologi informasi tersebut karena keyakinan bahwa menggunkan teknologi informasi tersebut dapat meningkatkan kinerjanya, menggunakan teknologi informasi dapat dilakukan dengan mudah, dan pengaruh lingkungan sekitarnya dalam menggunakan teknologi informasi tersebut. Selain itu, perilaku penggunaan teknologi informasi juga dipengaruhi oleh kondisi yang memfasilitasi pemakai dalam menggunakan teknologi informasi tersebut karena apabila teknologi informasi tersebut tidak didukung oleh peralatan-peralatan, dan fasilitas-fasilitas yang diperlukan maka penggunaan teknologi informasi tersebut tidak dapat terlaksana (Adam, 2013).
2.2. Kerangka Penelitian
Kerangka pemikiran teoritis dalam penelitian ini adalah tentang analisis pengembangan teknologi informasi dengan menerapkan model UTAUT oleh Venkatesh, et al. (2003). Gambar 2.1 menyajikan kerangka pemikiran teoritis untuk pengembangan hipotesis pada penelitian ini.
Variabel penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah variabel dependen, yaitu perilaku penggunaan (use behavior) dan minat pemanfaatan (behavioral intention). Sedangkan variabel independen, yaitu ekspektasi kinerja (performance expectancy), ekspektasi usaha (effort expectancy), faktor sosial (social influence), dan kondisi yang memfasilitasi (facilitating condition). Hubungan masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen adalah jika seseorang mempercayai dan merasakan bahwa dengan menggunakan teknologi informasi dapat memberikan manfaat terhadap pekerjaan dan menjadikan kinerjanya meningkat, maka minat pemanfaatan teknologi informasi akan semakin meningkat dan perilaku penggunaan teknologi informasi menjadi lebih baik.
Gambar 2.1 Model Penelitian 2.3. Hipotesis
2.3.1 Pengaruh Ekspektasi Kinerja (Performance Expectancy) Terhadap Niat Berperilaku (Behavioral Intention).
Ekspektasi kinerja (performance expectancy) didefinisikan sebagai tingkat dimana seorang individu meyakini bahwa dengan menggunakan sistem akan membantu dalam meningkatkan kinerjanya. Konsep ini menggambarkan manfaat sistem bagi pemakainya yang berkaitan dengan perceived usefulness, motivasi ekstrinsik, job fit, keuntungan relatif (relative advantage) (Venkatesh, et al., 2003). Minat pemanfaatan teknologi informasi (behavioral intention) didefinisikan sebagai tingkat keinginan atau niat pemakai menggunakan sistem secara terus menerus dengan asumsi bahwa mereka mempunyai akses terhadap informasi.
Dengan melihat kegunaan, motivasi, dan keuntungan yang dihasilkan dari penggunaan teknologi informasi, maka timbul minat pemanfaatan akan teknologi informasi oleh pengguna untuk meningkatkan kinerja mereka.
Penelitian yang dilakukan Jati (2015) maupun Iryanto (2016) menyatakan bahwa konstruk ekspektasi kinerja merupakan prediktor yang kuat dari minat pemanfaatan teknologi informasi dalam setting sukarela maupun wajib. Hal tersebut konsisten dengan penelitian yang dilakukan oleh Venkatesh, et al. (2003).
Berdasarkan uraian di atas, maka diajukan hipotesis penelitian sebagai berikut:
H1: Ekspektasi kinerja mempunyai pengaruh positif terhadap niat berperilaku.
2.3.2 Pengaruh Ekspektasi Usaha (Effort Expectancy) Terhadap Niat Berperilaku (Behavioral Intention).
Ekspektasi usaha (effort expectancy) merupakan tingkat kemudahan penggunaan sistem yang akan dapat mengurangi upaya
(tenaga dan waktu) individu dalam melakukan pekerjaannya.
Variabel tersebut diformulasikan berdasarkan 3 konstruk pada model atau teori sebelumnya yaitu persepsi kemudahaan penggunaan (perceived easy of use-PEOU) dari model TAM, kompleksitas dari model of PC utilization (MPCU), dan kemudahan penggunaan dari teori difusi inovasi (IDT) (Venkatesh, et al., 2003). Kemudahan penggunaan teknologi informasi akan menimbulkan perasaan minat dalam diri seseorang bahwa sistem itu mempunyai kegunaan dan karenanya menimbulkan rasa yang nyaman bila bekerja dengan menggunakannya (Venkatesh dan Davis 2000).
Kirana (2017) mengidentifikasikan bahwa kemudahan pemakaian mempunyai pengaruh terhadap penggunaan teknologi informasi. Iryanto (2016) menyebutkan bahwa ekspektasi usaha berpengaruh signifikan positif terhadap minat pemanfaatan meskipun dengan pengalaman yang terbatas. Hal ini konsisten dengan penelitian Venkatesh, et al. (2003), dimana ekspektasi usaha mempunyai hubungan yang signifikan dengan minat pemanfaatan teknologi informasi hanya selama periode pasca pelatihan tetapi kemudian menjadi tidak signifikan pada periode implementasi.
Berdasarkan uraian di atas, maka diajukan hipotesis penelitian sebagai berikut:
H2: Ekspektasi usaha mempunyai pengaruh positif terhadap niat berperilaku.
2.3.3. Pengaruh Sosial (Social Influence) Terhadap Niat Berperilaku (Behavioral Intention)
Faktor sosial diartikan sebagai tingkat dimana seorang individu menganggap bahwa orang lain menyakinkan dirinya
bahwa dia harus menggunakan sistem baru. Faktor sosial ditunjukkan dari besarnya dukungan rekan kerja, atasan, dan organisasi. Menurut Iryanto (2016) faktor sosial memiliki hubungan positif dengan pemanfaatan teknologi informasi. Hal ini menunjukkan bahwa individu akan meningkatkan pemanfaatan teknologi informasi jika mendapat dukungan dari individu lainnya.
Jati (2016) menemukan hubungan yang positif dan signifikan antara faktor-faktor sosial pemakai sistem, dimana faktor-faktor sosial ditunjukkan dari besarnya dukungan teman sekerja, manajer senior, pimpinan dan organisasi. Sedangkan Davis (1989) menunjukkan tidak ada hubungan yang signifikan antara norma- norma sosial terhadap pemanfaatan teknologi informasi.
Sesuai teori Venkatesh, et al. (2003) yang menyatakan hubungan signifikan positif faktor sosial terhadap minat pemanfaatan teknologi informasi dan bukti empiris yang mendukung lainnya, maka diajukan hipotesis penelitian sebagai berikut:
H3: Pengaruh sosial mempunyai pengaruh positif terhadap niat berperilaku.
2.3.4. Pengaruh Kondisi yang Memfasilitasi (Facilitating Conditions) Terhadap Perilaku Pengguna (Use Behavior)
Perilaku penggunaan teknologi informasi (use behavior) didefinisikan sebagai intensitas dan atau frekuensi pemakai dalam menggunakan teknologi informasi. Triandis (1980) mengemukakan bahwa perilaku seseorang merupakan ekspresi dari keinginan atau minat seseorang (intention), dimana keinginan tersebut dipengaruhi oleh faktor-faktor sosial, perasaan (affect), dan konsekuensi - konsekuensi yang dirasakan (perceived consequences). Perilaku penggunaan teknologi informasi sangat bergantung pada evaluasi pengguna dari sistem tersebut. Jadi, dengan kata lain, penggunaan
sistem adalah indikator dari penilaian kinerja terhadap pemanfaatan dan penerimaan sebuah teknologi informasi. Sebuah teknologi informasi itu baik atau buruk sangat tergantung pada apa yang dirasakan oleh pengguna setelah menggunakan teknologi informasi tersebut. Kondisi yang memfasilitasi penggunaan teknologi informasi adalah tingkat dimana seseorang percaya bahwa infrastruktur organisasi dan teknis ada untuk mendukung penggunaan sistem. Triandis (1980) mendefinisikan kondisi yang memfasilitasi sebagai “faktor-faktor obyektif” yang dapat mempermudah melakukan suatu tindakan. Kemudahan akan melakukan tindakan apabila didukung oleh minat untuk memanfaatkan suatu teknologi informasi akan menghasilkan perilaku penggunaan yang dapat mendukung kinerja menjadi lebih baik.
Iryanto (2016) menemukan bukti empiris bahwa kondisi- kondisi yang memfasilitasi pemanfaatan teknologi informasi merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi penggunaan teknologi informasi. Al Awadhi dan Morris (2014) mengemukakan bahwa facilitating conditions memiliki pengaruh signifikan positif terhadap use behavior, seperti halnya penelitian Venkatesh, et al.
(2003) yang menyatakan bahwa kondisi-kondisi yang memfasilitasi pemakai mempunyai pengaruh pada perilaku penggunaan teknologi informasi pada karyawan.
Berdasarkan uraian di atas, maka diajukan hipotesis penelitian sebagai berikut:
H4: Kondisi yang memfasilitasi mempunyai pengaruh positif terhadap perilaku penggunaan teknologi informasi.
2.3.5. Pengaruh Niat Berperilaku (Behavioral Intention) Terhadap Perilaku Pengguna (Use Behavior)
Dukungan empiris untuk hubungan faktor sosial telah terbukti dibeberapa penelitian. Misalnya Kirana (2017) telah menguji dalam penelitianya apakah terdapat hubungan positif antara minat pemanfaatan dengan penggunaan teknologi informasi. Hasil penelitian menemukan bukti bahwa terdapat hubungan positif antara minat pemanfaatan dengan penggunaan teknologi informasi, dimana keyakinan seseorang akan kegunaan teknologi informasi akan meningkatkan minat mereka dan pada akhirnya individu tersebut akan menggunakan teknologi informasi dalam pekerjaannya.
Venkatesh, et al. (2003) menyatakan bahwa terdapat adanya hubungan langsung dan signifikan antara minat pemanfaatan teknologi informasi terhadap penggunaan teknologi informasi.
Berdasarkan uraian di atas, maka diajukan hipotesis penelitian sebagai berikut:
H5: Niat berperilaku mempunyai pengaruh positif terhadap perilaku penggunaan teknologi informasi.
2.4. Definisi Konsep Variabel
Definisi operasional adalah suatu definisi yang diberikan pada suatu variabel dengan cara memberikan arti atau mespesifikasikan kegiatan ataupun memberikan suatu operasional yang diperlukan untuk mengukur suatu variabel tersebut. Untuk itu guna mempermudah pencarian data di lapangan serta pengukuran analisis data, masing-masing variabel dituangkan dalam definisi operasional berikut ini.
1. Perilaku Pengguna (Y2)
Didefinisikan sebagai intensitas dan atau frekuensi pemakai dalam menggunakan teknologi informasi. Penelitian tentang perilaku penggunaan (use behavior) teknologi
informasi telah menjadi isu kontemporer pada penelitian- penelitian sebelumnya. Use behavior dalam banyak penelitian empiris selalu digunakan sebagai variabel dependen (Kirana, 2016). Perilaku penggunaan teknologi informasi sangat bergantung pada evaluasi pengguna dari sistem tersebut. Jadi, dengan kata lain, penggunaan sistem adalah indikator dari kesuksesan dan penerimaan teknologi informasi.
2. Minat Pemanfaatan / Behavioral Intention (Y1)
Didefinisikan sebagai tingkat keinginan atau niat pemakai menggunakan teknologi informasi secara terus menerus dengan asumsi bahwa mereka mempunyai akses terhadap informasi. Minat pemanfaatan (behavioral intention) adalah seberapa besar keinginan seseorang dalam mengupayakan penggunaan teknologi informasi dalam suatu lingkungan untuk mendukung kinerjanya. perilaku seseorang merupakan ekspresi dari keinginan atau minat seseorang (intention), dimana keinginan tersebut dipengaruhi oleh faktor-faktor sosial, perasaan (affect), dan konsekuensi- konsekuensi yang dirasakan (perceived consequences).
3. Ekspektasi Kinerja/Performance Expectancy (X1)
Didefinisikan suatu tingkat dimana seseorang mempercayai dengan menggunakan teknologi informasi tersebut akan membantu orang tersebut untuk memperoleh keuntungan-keuntungan kinerja pada pekerjaan (Venkatesh, et al., 2003). Dalam konsep ini terdapat gabungan variabel- variabel yang diperoleh dari model penelitian sebelumnya tentang model penerimaan dan penggunaan teknologi, yaitu:
persepsi terhadap kegunaan (perceived usefulness), motivasi ekstrinsik (extrinsic motivation), kesesuaian pekerjaan (job
fit), keuntungan relatif (relative advantage), dan ekspektasi- ekspektasi hasil (outcome expectations).
4. Ekspektasi usaha/Effort Expectancy (X2)
Mmerupakan tingkat kemudahan penggunaan teknologi informasi yang akan dapat mengurangi upaya (tenaga dan waktu) individu dalam melakukan pekerjaannya. Dalam penelitian ini, ekspektasi usaha (effort expectancy) memudahkan pengguna dalam mengadapi kompleksitas dari sebuah teknologi informasi. Variabel tersebut diformulasikan berdasarkan 3 konstruk pada model atau teori sebelumnya yaitu persepsi kemudahaan penggunaan (perceived easy of use/PEOU) dari model TAM, kompleksitas dari model of PC utilization (MPCU), dan kemudahan penggunaan dari teori difusi inovasi (IDT) (Venkatesh, et al., 2003).
5. PengaruhSosial/Social Influence (X3)
Diartikan sebagai tingkat dimana seorang individu menganggap bahwa orang lain menyakinkan dirinya bahwa dia harus menggunakan sistem baru. Faktor sosial (social influence) bertujuan memberikan pengaruh kepada seseorang untuk menggunakan teknologi informasi dalam mendukung kinerjanya. Faktor sosial ditunjukkan dari besarnya dukungan rekan kerja, atasan, dan organisasi. Menurut Jati (2016) faktor sosial memiliki hubungan positif dengan pemanfaatan teknologi informasi. Hal ini menunjukkan bahwa individu akan meningkatkan pemanfaatan teknologi informasi jika mendapat dukungan dari individu lainnya.
6. Kondisi yang memfasilitasi/Facilitating Conditions (X4) Dalam penggunaan teknologi informasi adalah tingkat dimana seseorang percaya bahwa infrastruktur organisasi dan
teknis ada untuk mendukung penggunaan sistem. Iryanto (2016) mendefinisikan kondisi yang memfasilitasi sebagai
“faktor – faktor obyektif” yang dapat mempermudah melakukan suatu tindakan.
BAB III
METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data
Berdasarkan masalah dalam penelitian ini, jenis penelitian yang digunakan adalah deskriptif dengan pendekatan kuantitatif. Sugiyono (2013) menjelaskan bahwa penelitian deskriptif merupakan penelitian yang memberikan gambaran secara cermat mengenai permasalahan yang diangkat dalam penelitian. Sugiyono juga menjelaskan bahwa pendekatan kuantitatif merupakan pendekatan untuk meneliti populasi atau sampel tertentu yang sesuai dengan permasalahan penelitian. Pengolahan data dengan pendekatan ini dilakukan dengan pengujian secara statistik terhadap hipotesis yang telah ditetapkan.
3.2. Variabel Penelitian dan Indikator
Menurut Sugiyono (2013), variabel adalah apa pun yang dapat membedakan dan merubah nilai. Variabel penelitian ini terdiri dari variabel independen dan variabel dependen. Variabel dependen adalah variabel yang diprediksikan oleh satu atau beberapa variabel
yang lain dalam model, sedangkan variabel independen adalah variabel yang tidak diprediksikan oleh variabel lain dalam model).
Variabel-variabel tersebut adalah:
Variabel dependen :
- Use Behavior (Perilaku Penggunaan) - Behavioral Intention (Minat Pemanfaatan)
Variabel independen:
- Performance Expectancy (Ekspektasi Kinerja) - Effort Expectancy (Ekspektasi Usaha)
- Social Influence (Faktor Sosial)
- Facilitating Conditions (Kondisi yang Memfasilitasi) No Variabel Indikator Pernyataan 1 Ekspektansi
Kinerja
Manfaat yang dirasakan
Tingkat dimana orang percaya bahwa
menggunakan sistem akan meningkatkan pekerjaannya Motivasi Ekstrinsik Kegiatan untuk
mencapai hasil berbeda dihargai , seperti penigkatan prestasi kerja, gaji, promosi.
Kesesuaian Kinerja Bagaimana kemampuan dari sistem untuk meningkatkan prestasi kerja bagi individu.
Keuntungan Relatif Hasil harapan
berhubungan dengan konsekuensi perilaku.
2 Ekspektasi Usaha
Kemudahan Penggunaan Aplikasi
Tingkat dimana seseorang percaya bahwa menggunakan sistem akan
meminimalkan usaha dalam proses bekerja.
Kenyamanan dalam
Tingkat dimana sebuah sistem dianggap relatif
Menggunakan Sistem
sulit untuk memahami dan menggunakan.
Mengurangi Upaya (Waktu dan
Tenaga)
Sejauh mana
menggunakan teknologi baru dianggap sulit untuk digunakan.
3 Pengaruh Sosial
Besarnya
Dukungan Orang Sekitar
Persepsi seseorang bahwa harus atau tidak harus untuk
menggunakan sebuah sistem baru.
Memberikan Manfaat dan dapat Mendukung
Pelaksanaan Tugas
Internalisasi individu dari referensi kelompok budaya subjektif, dan interpersonal bahwa individu telah dibuat orang lain untuk
menggunakan teknologi baru.
Aturan yang Ditetapkan
Sejauh mana
penggunaan dianggap meningkatkan citra seseorang atau status sosial.
4 Kondisi yang Memfasilitasi
Fasilitas yang mendukung penggunaan SAP
Mencerminkan persepsi internal dan kendala eksternal pada perilaku yang meliputi fasilitas kondisi sumber daya dan fasilitas kondisi teknologi.
Ketersediaan Pengetahuan
Faktot-faktor objektif dalam lingkungan pengamat yang setuju membuat tindakan yang mudah dilakukan, termasuk ketentuan dukungan komputer.
Ketersediaan Petunjuk Penggunaan
Tingkat dimana sebuah inovasi dirasakan sebagai konsisten dengan nilai-nilai, kebutuhan yang ada,
dan pengalaman pengadopsi potensial.
5 Niat untuk Berperilaku
Niat Pengguna untuk
Menggunakan Sistem Secara Terus Menerus
Seseorang memiliki kesadaran untuk menggunakan suatu teknologi baru.
6 Perilaku untuk Menggunakan Teknologi
Mendukung
Kinerja yang Lebih Baik
Tingkat kesadaran seseorang jika
menggunakan teknologi baru akan memberi keuntungan untuk pekerjaannya.
Tabel 3.1 Definisi Operasional Variabel Penelitian 3.3. Populasi dan Sample Penelitian
Populasi adalah kumpulan individu atau obyek penelitian yang memiliki kualitas serta ciri-ciri yang telah ditetapkan, yang memiliki suatu persamaan karakteristik. Populasi pada penelitian ini adalah karyawan pada PT Jamu dan Farmasi Sidomuncul Tbk.
Sugiyono (2013) berpendapat bahwa sampel adalah sebagian dari populasi yang memiliki karakteristik relatif sama yang dianggap dapat mewakili populasi di tingkat kesalahan maksimum yang dapat ditoleransi.
Penelitian ini menggunakan sampling semua karyawan yang bertanggung jawab menggunakan aplikasi SAP pada PT Jamu dan Farmasi Sidomuncul Tbk yaitu sebanyak 68 orang.
3.4. Teknik Pengumpulan Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer yang diperoleh melaui survei dengan cara menyebarkan kuesioner secara personal untuk mengetahui pendapat responden yang akan menjawab ertnyaan terkait dengan variabel yang diteliti.
3.5. Teknik Analisis Data
Penelitian ini menggunakan Partial Least Square (PLS) sebagai alat analisis. PLS merupakan salah satu metode untuk melaksanakan model Structural Equation Modelling (SEM). PLS merupakan metode analisis yang powerfull karena dapat dilakukan pada semua skala data, tidak membutuhkan banyak asumsi dan ukuran sample tidak harus besar (Meilita, 2016). Selain dapat digunakan untuk mengkonfirmasi teori, PLS juga dapat digunakan untuk menjelaskan ada tidaknya hubungan antar variabel laten.
3.5.1 Model Pengukuran atau Outer Model
Convergent validity dari model pengukuran dengan model refelktif indikator dinilai berdasarkan korelasi antara item skor/komponen skor dengan konstruk skor yang dihitung dengan PLS. Ukuran reflektif dikatakan tinggi jika berkorelasi lebih dari 0,70 dengan konstruk yang ingin diukur. Namun demikian untuk penelitian tahap awal dari pengembangan skala pengukuran nilai loading 0,5 sampai 0,60 dianggap cukup (Ghozali, 2011).
Discriminant validity dari model pengukuran dengan reflektif indikator dinilai berdasarkan cross loading pengukuran dengan konstruk. Jika korelasi konstruk dengan item pengukuran lebih besar daripada ukuran konstruk lainnya, maka akan menunjukkan bahwa konstruk laten memprediksi ukuran pada blok yang lebih baik daripada ukuran blok lainnya.
Metode lain untuk menilai discriminant validity adalah membandingkan nilai square root of Average Variance Extracted (AVE) setiap konstruk dengan korelasi antara konstruk lainnya dalam model. Jika nilai akar AVE setiap konstruk lebih besar daripada nilai korelasi antar konstruk dengan konstruk
lainnya dalam model, maka dikatakan memiliki nilai discriminant validity yang baik. Pengukuran ini dapat digunakan untuk mengukur reabilitas component score variabel laten dan hasilnya lebih konservatif dibandingkan dengan composite reability. Direkomendasikan nilai AVE harus lebih besar 0,50 (Ghozali, 2011). Composite reability yang mengukur suatu konstruk dapat dievaluasi dengan dua macam ukuran yaitu internal consistency dan Cronbach’s Alpha (Ghozali, 2011).
3.5.2. Model Struktural atau Inner Model
Inner model (inner relation, structural model dan substantive theory) menggambarkan hubungan antar variabel laten berdasarkan pada teori substantif. Model struktural dievaluasi dengan menggunakan R-square untuk konstruk dependen, Stone-GeisserQ-square test untuk predictive relevance dan uji t serta signifikansi dari koefisien parameter jalur struktural.
Dalam menilai modal dengan PLS dimulai dengan melihat R2 untuk setiap variabel laten dependen. Interpretasinya sama dengan interpretasi pada regresi. Perubahan nilai R-square dapat digunakan untuk menilai pengaruh variabel laten terhadap variabel laten independen tertentu terhadap variabel laten dependen apakah mempunyai pengaruh yang substantif (Ghozali, 2011). Disamping melihat nilai Rsquare, model PLS juga dievaluasi dengan melihat Q-square prediktif relevansi untuk model konstruktif. Q-square mengukur seberapa baik nilai observasi dihasilkan oleh model dan juga estimasi parameternya.
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bab ini akan dijelaskan mengenai hasil penelitian dari tahap awal sampai pada pengujian hipotesis untuk menjawab rumusan masalah penelitian ini. Selanjutnya akan dibahas hasil penelitian tersebut secara mendalam dan dikaitkan antara hasil penelitian dengan dengan teori yang ada dalam tinjauan pustaka.
4.1 Studi Literatur
Dalam pengerjaan penelitian ini langkah awal yang harus dilakukan adalah melakukan studi literatur. Pada studi literatur ini menghasilkan pengertian atau penjelasan dari masing-masing dasar teori yang berhubungan dengan proses penyelesaian masalah yang ada.
Hasil dari studi literatur dapat dilihat pada Bab 2 landasan teori yang terdiri dari penelitian sebelumnya, penerimaan teknologi informasi, variabel penelitian, indikator, pernyataan, pertanyaan, hipotesis, model UTAUT, populasi dan sampel, teknik sampling, skala pengukuran, analisis deskriptif, pengujian alat ukur yang terdiri dari outer model dan inner model, analisis Partial Least Square dengan SmartPLS.
Hasil studi literatur tersebut digunakan untuk menyelesaikan langkah- langkah pengerjaan selanjutnya dalam menyelesaikan sebuah permasalahan.
4.2 Pengumpulan Data
Hasil dari mengumpulkan data dapat disimpulkan bahwa SAP merupakan sistem yang digunakan PT. Jamu dan Farmasi Sidomuncul Tbk yang berbasis dekstop. Menurut data yang diambil dari Unit
Sistem Informasi PT. Industri Jamu dan Farmasi Sidomuncul Tbk pengguna SAP sebanyak 68 pegawai. Pegawai memiliki hak akses dalam menggunakan SAP untuk mengetahui data perusahaan secara real time.
4.3 Gambaran Umum Responden
a) Karakteristik Berdasarkan Jenis Kelamin
Distribusi responden berdasarkan jenis kelamin dapat dilihat pada Tabel 4.1 di bawah ini.
No Jenis Kelamin n %
1 Laki – laki 39 57, 35
2 Perempuan 29 42, 65
Jumlah 68 100
Tabel 4.1 Distribusi Jenis Kelamin Responden Berdasarkan tabel mengenai karakteristik responden menurut jenis kelamin di atas, maka dapat diketahui bahwa jumlah responden laki-laki sebesar 39 orang atau 57,35%. Hal tersebut lebih banyak dari pada responden perempuan yang hanya sebesar 29 orang atau 42,65%.
b) Karakteristik Berdasarkan Usia
Usia responden dibagi menjadi tiga kategori yaitu; usia 17-25 tahun, 26-35 tahun, dan 36-45 tahun. Rentang usia responden pada penelitian ini berusia 17-45 tahun. Distribusi responden berdasarkan usia dapat dilihat pada Tabel 4.2 di bawah ini.
No Usia n %
1 17 – 25 tahun 35 51, 47
2 26 – 35 tahun 31 45, 59
3 36 – 45 tahun 2 02, 94
Jumlah 68 100
Tabel 4.2 Distribusi Usia Responden
Berdasarkan tabel 4.2 mengenai karakteristik responden menurut usia, jumlah responden terbesar adalah responden yang berusia 17-25 tahun yakni sebanyak 35 orang atau sebesar 51,47%. Sedangkan responden paling sedikit berumur 36-45 tahun yaitu sebanyak dua orang atau sebesar 2,94%. Untuk usia 26-35 sebanyak 31 orang atau 45,59%.
c) Karakteristik Pengalaman
Pengalaman responden dibagi menjadi tiga kategori yaitu;
lama kerja 1-2 tahun, 3-5 tahun dan enam tahun ke atas. Rentang lama kerja responden pada penelitian ini berusia 1-30 tahun.
Distribusi responden berdasarkan usia dapat dilihat pada table 4.3 di bawah ini.
No Lama Kerja n %
1 1 – 2 tahun 13 19, 12
2 3 – 7 tahun 30 44, 12
3 8 tahun ke atas 25 36, 76
Jumlah 68 100
Tabel 4.3 Distribusi Lama Kerja Responden
Berdasarkan gambar 4.4 mengenai karakteristik responden menurut pengalaman, jumlah responden terbesar adalah responden yang lama kerja 3-5 tahun yakni sebanyak 30 orang atau sebesar 44,12%. Sedangkan responden paling sedikit berumur 1-2 tahun yaitu sebanyak 13 orang atau sebesar 19,12%. Untuk lama kerja 6 tahun ke atas sebanyak 25 orang atau 36,76%.
4.4 Deskripsi Variabel
a) Variabel Ekspektasi Kinerja
Berdasarkan delapan indikator ekspektasi kinerja, maka dapat direkapitulasi dan ditabulasi. Hasilnya adalah sebagai berikut :
No Pernyataan
Jawaban
Mean STS
(1)
TS (2)
S (3)
SS (4) 1 Menggunakan sistem
dalam pekerjaan saya akan memungkinkan saya untuk menyelesaikan tugas-tugas lebih cepat.
19 49 3, 72
2 Menggunakan sistem akan meningkatkan pekerjaan kinerja saya.
3 11 54 3, 75
3 Menggunakan sistem dalam pekerjaan saya akan meningkatkan produktivitas saya.
2 12 54 3, 76
4 Menggunakan sistem akan meningkatkan efektifitas pada pekerjaan.
2 14 52 3, 74
5 Penggunaan sistem akan berpengaruh pada hasil pekerjaan saya.
2 19 47 3, 66
6 Penggunaan sistem menguntungkan waktu yang diperlukan untuk tanggungjawab penting pekerjaan saya.
2 18 48 3, 68
7 Menggunakan sistem meningkatkan prestasi pekerjaan yang saya lakukan.
2 13 53 3, 75
8 Menggunakan sistem membuat lebih mudah untuk melakukan pekerjaan saya.
2 17 49 3, 69
Tabel 4.4 Distribusi Jawaban Responden Terhadap Ekspektasi Kinerja
Tabel di atas menunjukkan bahwa jawaban responden terhadap ekspektasi kinerja sebagian besar menyatakan sangat setuju.
Sementara itu, juga dapat dilihat bahwa rata-rata masing-masing item kuesioner pada tabel 4.4 memiliki nilai di atas angka 3 dan mendekati nilai angka 4.
b) Variabel Ekspektasi Usaha
Berdasarkan enam indikator ekspektasi usaha, maka dapat direkapitulasi dan ditabulasi. Hasilnya adalah sebagai berikut :
No Pernyataan
Jawaban
Mean STS
(1)
TS (2)
S (3)
SS (4) 1 Belajar untuk
mengoperasikan sistem baru akan mudah bagi saya.
1 16 51 3, 74
2 Interaksi saya dengan sistem secara jelas dan dapat dimengerti.
1 12 55 3, 79
3 Menggunakan sistem ini akan mudah bagi saya untuk menjadi terampil.
1 11 56 3, 81
4 Bekerja dengan sistem ini tidak rumit, tidak sulit untuk memahami apa yang terjadi.
2 11 55 3, 78
5 Interaksi saya dengan sistem ini jelas dan dimengerti.
5 13 50 3, 66
6 Saya percaya bahwa menggunakan sistem adalah untuk melakukan apa yang saya ingin lakukan.
1 15 52 3, 75
Tabel 4.5 Distribusi Jawaban Responden Terhadap Ekspektasi Usaha Tabel di atas menunjukkan bahwa jawaban sebagian besar responden terhadap ekspektasi usaha menyatakan sangat setuju.
Sementara itu, juga dapat dilihat bahwa rata-rata masing-masing item kuesioner pada tabel 4.5 memiliki nilai di atas angka 3 dan mendekati nilai angka 4.
c) Variabel Pengaruh Sosial
Berdasarkan enam indikator pengaruh sosial, maka dapat direkapitulasi dan ditabulasi. Hasilnya adalah sebagai berikut :
No Pernyataan
Jawaban
Mean STS
(1)
TS (2)
S (3)
SS (4) 1 Orang-orang yang
mempengaruhi perilaku saya dalam berpikir bahwa saya harus belajar menggunakan sistem.
1 14 53 3, 76
2 Saya menggunakan sistem karena tuntutan dan perusahaan yang menggunakan sistem.
1 10 57 3, 82
3 Manajemen senior telah membantu dalam menggunakan sistem.
2 20 46 3, 65
4 Atasan saya sangat mendukung penggunaan sistem untuk pekerjaan saya.
5 15 48 3, 63
5 Orang-orang dalam organisasi saya yang menggunakan sistem memiliki prestise lebih daripada mereka yang tidak.
1 15 52 3, 75
6 Orang-orang dalam organisasi saya yang menggunakan sistem memiliki profil tinggi.
1 17 50 3, 72
Tabel 4.6 Distribusi Jawaban Responden Terhadap Pengaruh Sosial
Tabel di atas menunjukkan bahwa jawaban sebagian besar responden terhadap pengaruh sosial. Sementara itu, juga dapat dilihat bahwa rata-rata masing-masing item kuesioner pada tabel 4.6 memiliki nilai di atas angka 3 dan mendekati nilai angka 4.
d) Variabel Kondisi yang Memfasilitasi
Berdasarkan enam indikator kondisi yang memfasilitasi, maka dapat direkapitulasi dan ditabulasi. Hasilnya adalah sebagai berikut :
No Pernyataan
Jawaban
Mean STS
(1)
TS (2)
S (3)
SS (4) 1 Saya memiliki sumber
daya yang diperlukan untuk menggunakan sistem.
2 10 56 3, 79
2 Saya memiliki pengetahuan yang diperlukan untuk menggunakan sistem.
3 13 52 3, 72
3 Tersedia pelatihan untuk saya pada penggunaan sistem.
2 12 54 3, 76
4 Instruksi khusus dan unit tertentu tersedia untuk bantuan mengenai kesulitan pada sistem.
2 13 53 3, 75
5 Orang tertentu (atau kelompok) tersedia untuk bantuan pada kesulitan sistem.
2 14 52 3, 74
6 Menggunakan sistem ini kompatibel dan sesuai dengan semua aspek pekerjaan saya.
2 17 49 3, 69
Tabel 4.7 Distribusi Jawaban Responden Terhadap Kondisi yang Memfasilitasi
Tabel di atas menunjukkan bahwa jawaban sebagian responden terhadap kondisi yang menfasilitasi sangat setuju.
Sementara itu, juga dapat dilihat bahwa rata-rata masing-masing item kuesioner pada tabel 4.7 memiliki nilai di atas angka 3 dan mendekati nilai angka 4.
e) Variabel Niat untuk Berperilaku
Berdasarkan dua indikator niat untuk berperilaku, maka dapat direkapitulasi dan ditabulasi. Hasilnya adalah sebagai berikut :
No Pernyataan
Jawaban
Mean STS
(1)
TS (2)
S (3)
SS (4) 1 Saya berniat untuk terus
menggunakan SAP dalam proses pekerjaan.
17 51 3, 75
2 Saya berencana untuk terus menggunakan SAP sesering yang
dibutuhkan.
1 21 46 3, 66
Tabel 4.8 Distribusi Jawaban Responden Terhadap Niat untuk Berperilaku Tabel di atas menunjukkan bahwa jawaban sebagian besar responden terhadap niat untuk berperilaku sangat setuju. Semantara itu, juga dapat dilihat bahwa rata-rata masing-masing item kuesioner pada tabel 4.8 memiliki nilai di atas angka 3 dan mendekati nilai angka 4.
f) Variabel Perilaku untuk Menggunakan Teknologi
Berdasarkan dua indikator perilaku untuk menggunakan teknologi, maka dapat direkapitulasi dan ditabulasi. Hasilnya adalah sebagai berikut :
No Pernyataan
Jawaban
Mean STS
(1)
TS (2)
S (3)
SS (4) 1 Penggunaan SAP
menguntungkan bagi saya.
19 49 3,72
2 Penggunaan SAP dapat mendukung proses pekerjaan yang saya lakukan agar menjadi lebih baik lagi.
1 22 45 3,65
Tabel 4.9 Distribusi Jawaban Responden Terhadap Perilaku untuk Menggunakan Teknologi
Tabel di atas menunjukkan bahwa jawaban sebagian besar responden terhadap perilaku untuk menggunakan teknologi sangat setuju. Sementara itu, juga dapat dilihat bahwa rata-rata masing- masing item kuesioner pada tabel 4.9 memiliki nilai di atas angka 3 dan mendekati nilai angka 4.
4.5 Pengujian Outer Model
Analisa outer model mendefinisikan bagaimana setiap indikator berhubungan dengan variabel latennya. Uji yang dilakukan pada outer model diantaranya adalah:
1. Convergent Validity. Nilai convergent validity adalah nilai loading faktor pada variabel laten dengan indikator- indikatornya. Nilai yang diharapkan > 0.7. atau sering digunakan batas 0,6 sebagai batasan minimal dari nilai loading faktor.
2. Average Variance Extracted (AVE). Nilai AVE yang
diharapkan > 0.5.
3. Discriminant Validity. Nilai ini merupakan nilai cross loading faktor yang berguna untuk mengetahui apakah konstruk memiliki diskriminan yang memadai yaitu dengan cara membandingkan nilai loading pada konstruk yang dituju harus lebih besar dibandingkan dengan nilai loading dengan konstruk yang lain.
4. Composite Reliability. Data yang memiliki composite reliability > 0.7 mempunyi reliabilitas yang tinggi.
5. Cronbach Alpha. Uji reliabilitas diperkuat dengan Cronbach Alpha. Nilai diharapkan > 0.6 untuk semua konstruk.
4.5.1 Uji Convergent Validity
Validitas konvergen (Convergent Validity) bertujuan untuk mengetahui validitas setiap hubungan antara indikator dengan konstruk atau variabel latennya. Validitas konvergen dari model pengukuran dengan refleksif indikator dinilai berdasarkan korelasi antara skor item atau component score dengan skor variabel laten atau construct score yang diestimasi dengan program PLS.
Berikut adalah gambar hasil kalkulasi model SEM PLS, selanjutnya dilihat nilai loading faktor indikator-indikator pada setiap variabel.
Gambar 4.1 Model PLS 1
a. Variabel X1 (Ekspektasi Kinerja)
Berikut ini adalah hasil kalkulasi model SEM PLS semua indikator Ekspektasi Kinerja (X1) yang menunjukkan loading factor.
Gambar 4.2 Output Variabel X1 (Ekspektasi Kinerja) Dari hasil pengolahan data dengan PLS yang terlihat pada gambar 4.6 di atas, dapat dilihat bahwa mayoritas indikator pada masing variabel ekspektasi kinerja dalam penelitian ini memiliki nilai loading yang lebih besar dari 0,70. Hal ini menunjukkan bahwa indikator variabel yang memiliki nilai loading lebih besar dari 0,70 memiliki tingkat validitas yang tinggi, sehingga memenuhi convergent validity.
b. Variabel Ekspektasi Usaha (X2)
Berikut ini adalah hasil kalkulasi model SEM PLS semua indikator ekpektasi usaha (X2) yang menunjukkan nilai loading factor.
Gambar 4.3 Output Variabel X2 (Ekspektasi Usaha)
Dari hasil pengolahan data dengan PLS yang terlihat pada gambar 4.7 di atas, dapat dilihat bahwa mayoritas indikator pada masing variabel ekspektasi kinerja dalam penelitian ini memiliki nilai loading yang lebih besar dari 0,70. Hal ini menunjukkan bahwa indikator variabel yang memiliki nilai loading lebih besar dari 0,70 memiliki tingkat validitas yang tinggi, sehingga memenuhi convergent validity.
c. Variabel Pengaruh Sosial (X3)
Berikut ini adalah hasil kalkulasi model SEM PLS semua indikator pengaruh sosial (X3) yang menunjukkan nilai loading factor.
Gambar 4.4 Output Variabel X3 (Pengaruh Sosial)
Dari hasil pengolahan data dengan PLS yang terlihat pada gambar 4.8 di atas, dapat dilihat bahwa mayoritas indikator pada masing variabel ekspektasi kinerja dalam penelitian ini memiliki nilai loading yang lebih besar dari 0,70. Hal ini menunjukkan bahwa indikator variabel yang memiliki nilai loading lebih besar dari 0,70 memiliki tingkat validitas yang tinggi, sehingga memenuhi convergent validity.
d. Variabel Kondisi yang Memfasilitasi (X4)
Berikut ini adalah hasil kalkulasi model SEM PLS semua indikator kondisi yang memfasilitasi (X4) yang menunjukkan nilai loading factor.
Gambar 4.5 Output Variabel X4 (Kondisi yang Memfasilitasi) Dari hasil pengolahan data dengan PLS yang terlihat pada gambar 4.9 di atas, dapat dilihat bahwa mayoritas indikator pada masing variabel ekspektasi kinerja dalam penelitian ini memiliki nilai loading yang lebih besar dari 0,70. Hal ini menunjukkan bahwa indikator variabel yang memiliki nilai loading lebih besar dari 0,70 memiliki tingkat validitas yang tinggi, sehingga memenuhi convergent validity.
e. Variabel Niat untuk Berperilaku (Y1)
Berikut ini adalah hasil kalkulasi model SEM PLS semua indikator niat untuk berperilaku (Y1) yang menunjukkan nilai loading faktor.
Gambar 4.6 Output Variabel Y1 (Niat untuk Berperilaku) Dari hasil pengolahan data dengan PLS yang terlihat pada gambar 4.10 di atas, dapat dilihat bahwa mayoritas indikator pada masing variabel ekspektasi kinerja dalam penelitian ini memiliki nilai loading yang lebih besar dari 0,70. Hal ini menunjukkan bahwa indikator variabel yang memiliki nilai loading lebih besar dari 0,70 memiliki tingkat validitas yang tinggi, sehingga memenuhi convergent validity.
f. Variabel Perilaku untuk Menggunakan Teknologi (Y2) Berikut ini adalah hasil kalkulasi model SEM PLS semua indikator perilaku untuk menggunakan teknologi (Y2) yang menunjukkan nilai loading factor.
Gambar 4.7 Output Variabel Y2 (Perilaku untuk Menggunakan Teknologi)
Dari hasil pengolahan data dengan PLS yang terlihat pada gambar 4.10 di atas, dapat dilihat bahwa mayoritas indikator pada masing variabel ekspektasi kinerja dalam penelitian ini memiliki nilai loading yang lebih besar dari 0,70. Hal ini menunjukkan bahwa indikator variabel yang memiliki nilai loading lebih besar dari 0,70 memiliki tingkat validitas yang tinggi, sehingga memenuhi convergent validity.
4.5.2 Uji Average Varience Extracted (AVE)
Convergent validity juga dapat dilihat dari nilai Average Variance Extracted (AVE). Pada penelitian ini nilai AVE masing- masing konstruk berada di atas 0,5. Oleh karenanya tidak ada permasalahan convergent validity pada model yang diuji.
Tabel 4.10 AVE 1
Gambar 4.8 AVE 2
Dari table dan gambar di atas diketahui bahwa nilai AVE masing-masing konstruk berada di atas 0,5. Oleh karenanya tidak ada permasalahan convergent validity pada model yang diuji sehingga konstruk dalam model penelitian ini dapat dikatakan memiliki validitas diskriminan yang baik.
4.7.3 Uji Discriminant Validity
Validitas diskriminan digunakan untuk memastikan bahwa setiap konsep dari masing-masing konstruk atau variabel laten berbeda dengan variabel lainnya. Menurut Latan dan Ghozali (2012), sebuah model memiliki discriminant validity yang baik apabila nilai korelasi konstruk dengan item pengukuran lebih besar daripada nilai korelasi dengan konstruk lainnya.
Pada cross loading, nilai koefisien korelasi indikator terhadap konstruk asosiasinya dibandingkan dengan koefisien korelasi dengan konstruk lain. Nilai koefisien korelasi indikator terhadap konstruk asosiasinya harus lebih besar daripada konstruk lain. Nilai tersebut mengindikasikan kesesuaian suatu indikator untuk menjelaskan konstruk asosiasinya dibandingkan menjelaskan konstruk-konstruk lain. Sedangkan pada Fornell-Lacker Criterion, uji validitas diskriminan dilakukan dengan membandingkan korelasi antara variable dengan . Model pengukuran mempunyai discriminant validity yang baik jika pada variabel itu sendiri lebih besar daripada korelasi antar variabel lainnya. Hasil uji discriminant validity dengan cross loading dapat dilihat pada tabel 4.13.
Tabel 4.11 Cross Loading
Tabel di atas menunjukkan bahwa nilai loading dari masing- masing item terhadap konstruk nya lebih besar dari pada nilai cross loading nya. Dari hasil analisa cross loading tampak bahwa tidak terdapat permasalahan discriminant validity.
4.5.3 Uji Composite Reability dan Cronbach Alpha
Outer model selain diukur dengan menilai validitas kovergen dan validitas diskriminan juga dapat dilakukan dengan melihat reliabilitas konstruk atau variabel laten yang diukur dengan melihat
nilai composite reliability dari blok indikator yang mengukur konstruk.
Hasil output PLS untuk nilai composite reliability dan cronbach alpha dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 4. 12 Composite Reability
Tabel di atas menunjukkan nilai composite reliability untuk semua konstruk berada diatas nilai 0,70. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa semua konstruk memiliki reliabilitas yang baik sesuai dengan batas nilai minimun yang disyaratkan.
Tabel di atas menunjukkan nilai cronbach alpha untuk semua konstruk berada diatas nilai 0,60. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa semua konstruk memiliki reliabilitas yang baik sesuai dengan batas nilai minumun yang disyaratkan.
4.6 Analisa Inner Model
Evaluasi inner model dapat dilakukan dengan tiga analisis, yaitu dengan melihat dari R2, Q2 dan F2 .
4.6.1 Analisa R2
Nilai R2 menunjukkan tingkat determinasi variabel eksogen terhadap endogennya. Nilai R2 semakin besar menunjukkan tingkat determinasi yang semakin baik.
