UNIVERSITAS INDONESIA
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENERIMAAN
PENGGUNA TERHADAP SISTEM INFORMASI
ONLINE
:
STUDI KASUS PADA SISTEM MULTIFINANCE CONFINS
DI PT. SASANA ARTHA FINANCE
KARYA AKHIR
FELISIA IRMA AKEMIRASTIWI
1106144733
FAKULTAS ILMU KOMPUTER
PROGRAM STUDI MAGISTER TEKNOLOGI INFORMASI
JAKARTA
UNIVERSITAS INDONESIA
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENERIMAAN
PENGGUNA TERHADAP SISTEM INFORMASI
ONLINE
:
STUDI KASUS PADA SISTEM MULTIFINANCE CONFINS
DI PT. SASANA ARTHA FINANCE
KARYA AKHIR
Diajukan sebagai suatu syarat untuk memperoleh gelar Magister Teknologi Informasi
FELISIA IRMA AKEMIRASTIWI
1106144733
FAKULTAS ILMU KOMPUTER
PROGRAM STUDI MAGISTER TEKNOLOGI INFORMASI
JAKARTA
Segala puji bagi Tuhan Yesus dan berkat rahmat-Nya penulis berhasil menyelesaikan Karya Akhir yang berjudul Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Penerimaan Pengguna terhadap Sistem Informasi Online: Studi Kasus pada Sistem Multifinance Confins di PT Sasana Artha Finance tepat pada waktu yang direncanakan. Penulis menyadari bahwa dalam penulisan Karya Akhir ini masih jauh dari sempurna, oleh karena itu kritik dan saran dari semua pihak yang bersifat membangun selalu penulis harapkan demi kesempurnaan Karya Akhir ini. Selanjutnya penulis menyampaikan terima kasih kepada:
1. Bapak Riri Satria MM, yang telah mengarahkan dan membimbing penulis dengan penuh kesabaran selama mengerjakan Karya Akhir ini.
2. Seluruh karyawan PT Sasana Artha Finance khususnya teman-teman di divisi ICT.
3. Mas Henry, Mas Haris, dan Nila yang selalu memberi dukungan masukan dan membantu penulis dalam menyelesaikan Karya Akhir ini.
4. Orang Tua, Mama dan Papa yang telah mendukung penulis diberbagai aspek agar hasil penulisan Karya Akhir ini baik dan berguna.
5. Nathaniel yang selalu memberi dukungan dan kepercayaan dalam penulis menyelesaikan Karya Akhir ini
6. Teman-teman angkatan “ABRI” semester ini yang telah bersama-sama berjuang untuk meraih gelar MTI UI.
7. Teman-teman MTI UI 2011FA yang telah bersama-sama dengan penulis dalam perkuliahan di MTI.
Akhir kata semoga Karya Akhir ini dapat bermanfaat bagi penulis dan juga untuk pengembangan ilmu pengetahuan.
Jakarta, Januari 2014
Nama : Felisia Irma Akemirastiwi Program Studi : Magister Teknologi Informasi
Judul Karya Akhir : Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Penerimaan Pengguna Terhadap Sistem Informasi Online: Studi Kasus pada Sistem Multifinance Confins di PT Sasana Artha Finance
PT. Sasana Artha Finance (SAF) mempunyai Sistem Multifinance lama yaitu eMF seiring berjalannya waktu sistem ini digantikan oleh sistem baru yaitu Sistem Confins. Kenyataan sistem yang tidak sesuai dengan harapan merupakan kendala yang dihadapi SAF saat ini. Salah satu penyebabnya adalah tidak pernah melakukan evaluasi terhadap sistem yang berjalan. Penelitian ini akan melakukan evaluasi penerimaan terhadap sebuah sistem dengan tujuan untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi penerimaan Sistem Confins. Model penerimaan yang digunakan adalah UTAUT2 dan dianalisa menggunakan konsep Structural Equation Modeling (SEM) berbasis varian dengan menggunakan perangkat lunak SmartPLS. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penerimaan Sistem Confins dipengaruhi oleh Effort Expectancy, Facilitating Condition, dan Habit.
Kata Kunci: UTAUT, UTAUT2, SEM, PLS, Confins, model penerimaan, acceptance model
Name : Felisia Irma Akemirastiwi
Program : Master of Information Technology
Title : Factors that Influence User Acceptance of Online Information System: Case Study of Confins Multifinance System at PT. Sasana Artha Finance
PT. Sasana Artha Finance (SAF) has old multifinance system named eMF, over time this system was replaced by a new system named Confins System. The fact that the system is not in accordance with the expectations of the constraints faced by the SAF today. One of the reasons is that SAF has never performed an evaluation of this system. This study will evaluate the acceptability of a system in order to determine the factors that influence the acceptance of Confins System. The model is using UTAUT2. The Analyzed method is using the concept of Structural Equation Modeling (SEM) based variants using software SmartPLS. The results of this study indicate that the admission system Confins influenced by Effort Expectancy, Facilitating Condition, and Habit.
HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS ... ii
HALAMAN PENGESAHAN ... iii
KATA PENGANTAR ... iv
HALAMAN PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA AKHIR UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS ... v
ABSTRAK ... vi
ABSTRACT ... vii
DAFTAR ISI ... viii
DAFTAR GAMBAR ... xi
DAFTAR TABEL ... xiii
BAB 1 PENDAHULUAN ... 1
1.1 Latar Belakang ... 1
1.2 Identifikasi Masalah ... 2
1.2.1 Harapan terhadap Sistem Confins di SAF ... 2
1.2.2 Keadaan Sistem Confins di SAF saat ini ... 3
1.2.3 Kerangka Tulang Ikan ... 7
1.2.4 Pertanyaan Penelitian ... 9
1.3 Ruang Lingkup Penelitian ... 9
1.4 Tujuan Penelitian ... 10
1.5 Manfaat Penelitian ... 10
1.6 Sistematika Penulisan ... 10
BAB 2 LANDASAN TEORI ... 12
2.1 Tingkat Penerimaan Pengguna ... 12
2.1.1 Theory of Reasoned Action (TRA) ... 12
2.1.2 Theory of Planned Behaviour(TPB) ... 13
2.1.3 Technology Acceptance Model (TAM) ... 14
2.1.4 Technology Acceptance Model 2 (TAM 2) ... 16
2.1.5 Technology Acceptance Model 3 (TAM 3) ... 18
2.1.6 The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT)... 20
2.1.7 The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2
(UTAUT2)... 25
2.2 Structural Equation Model (SEM) ... 26
2.2.1 Definisi Structural Equation Model (SEM) ... 26
2.2.2 Variabel – variabel dalam SEM ... 29
2.2.3 SEM Berbasis Varian dan Kovarian ... 30
2.2.4 Tahapan Penggunaan SEM ... 33
2.2.5 Model Pengukuran (Outer Model) ... 34
2.2.6 Model Struktural (Inner Model) ... 36
2.2.7 Uji Efek Moderasi ... 36
2.3 Penelitian Terdahulu ... 36
2.3.1 Penelitian menggunakan ADUTAUT di Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta ... 37
2.3.4 Penelitian menggunakan UTAUT di Kecamatan
Gondokusuman Yogyakarta ... 41
2.3.5 Penelitian menggunakan UTAUT pada sistem e-goverment di Saudi ... 43
2.3.6 Penelitian menggunakan UTAUT2 di Direktorat Jendral Pendidikan Anak Usia Dini ... 45
2.4 Kerangka Pemikiran ... 46
2.4.1 Alasan Pemilihan Model UTAUT2 ... 47
2.5 Hipotesis Penelitian ... 47
2.6 Variabel Penelitian ... 49
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN ... 54
3.1 Tahapan Penelitian ... 54
3.2 Populasi dan Sampel ... 57
3.2.1 Populasi ... 57
3.2.2 Sampel ... 58
3.3 Metode Penelitian dan Pengumpulan Data ... 60
3.3.1 Data Primer ... 60
3.3.2 Data Sekunder ... 60
3.4 Metode Pengolahan Data dan Analisis Data ... 60
BAB 4 PROFIL ORGANISASI ... 63
4.1 PT. Sasana Artha Finance (SAF) ... 63
4.2 Struktur Organisasi Grup MPM ... 63
4.3 Visi dan Misi SAF ... 64
4.3.1 Misi SAF ... 64
4.3.2 Visi SAF ... 64
4.3.3 Ikrar SAF ... 64
4.4 Nilai-Nilai Utama SAF ... 65
4.5 Struktur Organisasi SAF ... 65
4.6 Consumer Finance& Leasing Solution (Confins) ... 68
BAB 5 ANALISIS DAN PEMBAHASAN ... 72
5.1 Data Responden ... 72
5.2 Asumsi-asumsi dalam SEM ... 76
5.3 Model Awal Penelitian ... 76
5.4 Uji Validitas ... 77
5.4.1 Uji Validitas Konvergen ... 78
5.4.1.1 Uji Validitas Konvergen Performance Expectancy (PE) 78 5.4.1.2 Uji Validitas Konvergen Effort Expectancy(EE) ... 80
5.4.1.3 Uji Validitas Konvergen Social Influence (SI) ... 80
5.4.1.4 Uji Validitas Konvergen Facilitating Condition (FC) ... 81
5.4.1.5 Uji Validitas Konvergen Habit (HT) ... 82
5.4.1.6 Uji Validitas Konvergen Behavioral Intention (BI)... 83
5.4.1.7 Uji Validitas Konvergen Use Behaviour (U) ... 84
5.4.1.8 Rangkuman Uji Validitas Konvergen ... 84
5.8 Uji Efek Moderasi ... 92
5.8.1 Uji Efek Moderasi Usia (Age) ... 92
5.8.1.1 Moderasi Usia Pengaruh Effort Expectancy terhadap Behavioral Intention ... 93
5.8.1.2 Moderasi Usia Pengaruh Facilitating Condition terhadap Behavioral Intention ... 94
5.8.1.3 Moderasi Usia Pengaruh Habit terhadap Behavioral Intention ... 95
5.8.1.4 Moderasi Usia Pengaruh Facilitating Condition terhadap Uee Behavior ... 96
5.8.1.5 Moderasi Usia Pengaruh Habit terhadap Use Behavior 97 5.8.2 Uji Efek Moderasi Jenis Kelamin (Gender)... 98
5.8.2.1 Moderasi Jenis Kelamin Pengaruh Effort Expectancy terhadap Behavioral Intention ... 99
5.8.2.2 Moderasi Jenis Kelamin Pengaruh Facilitating Condition terhadap Behavioral Intention ... 100
5.8.2.3 Moderasi Jenis Kelamin Pengaruh Habit terhadap Behavioral Intention ... 101
5.8.2.4 Moderasi Jenis Kelamin Pengaruh Habit terhadap Use Behaviour... 102
5.8.3 Uji Efek Moderasi Pengalaman Kerja (Experience) ... 103
5.8.3.1 Moderasi Pengalaman Kerja Pengaruh Effort Expectancy terhadap Behavioral Intention ... 103
5.8.3.2 Moderasi Pengalaman Pengaruh Facilitating Condition terhadap Behavioral Intention ... 105
5.8.3.3 Moderasi Pengalaman Pengaruh Habit terhadap Behavioral Intention ... 106
5.8.3.4 Moderasi Pengalaman Pengaruh Facilitating Condition terhadap Use Behaviour ... 107
5.8.3.5 Moderasi Pengalaman Pengaruh Habit terhadap Use Behaviour... 108
5.8.4 Rangkuman Uji Efek Moderasi ... 109
5.9 Pembahasan Hasil Penelitian ... 112
5.9.1 Implikasi Penelitian pada Sistem Confins... 114
5.9.2 Implikasi Penelitian pada Manajemen SAF ... 115
5.9.3 Implikasi Penelitian pada Penelitian Selanjutnya ... 116
BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN ... 117
6.1 Kesimpulan ... 117
6.2 Saran ... 118
6.2.1 Saran Untuk Manajemen SAF ... 118
6.2.2 Saran Untuk Penelitian Selanjutnya ... 119
DAFTAR PUSTAKA ... 120
Gambar 1. 1 Sistem Pembayaran Online SAF-Confins periode 8 Juli-12
September 2013 ... 5
Gambar 1. 2 Kerangka Tulang Ikan ... 8
Gambar 2. 1 Theory of Reasoned Action (Fishbein & Ajzen, 1975) ... 13
Gambar 2. 2 Theory of Planned Behaviour (Ajzen, 1991) ... 14
Gambar 2. 3 Technology Acceptance Model (Davis F. , 1989) ... 15
Gambar 2. 4 Model TAM 2 (Venkatesh & Davis, 2000)... 17
Gambar 2. 5 Model TAM3 (Venkatesh & Bala, 2008)... 19
Gambar 2. 6 Model UTAUT (Venkatesh, V, et al, 2003) ... 22
Gambar 2. 7 Model UTAUT2 (Venkatesh, Thong, & Xu, 2012) ... 26
Gambar 2. 8 Variabel Laten Endogen dan Eksogen (Wijanto, 2008) ... 29
Gambar 2. 9 Simbol Variabel Teramati (Wijanto, 2008)... 30
Gambar 2. 10 Kerangka Pemikiran (Muthahhari, 2011)... 38
Gambar 2. 11 Kerangka Pemikiran (Sitorus, 2011) ... 39
Gambar 2. 12 Kerangka Pemikiran (Wu, Tao, & Yang, 2003) ... 40
Gambar 2. 13 Kerangka Pemikiran (Indriani, Santosa, & Kusumawardani, 2012) ... 42
Gambar 2. 14 Kerangka Pemikiran (Alshehri, Drew, & AlGhamdi, 2012) ... 44
Gambar 2. 15 Kerangka Pemikiran (Aji, 2013) ... 45
Gambar 2. 16 Kerangka Pemikiran ... 46
Gambar 3. 1 Tahapan Penelitian ... 54
Gambar 4. 1 Struktur Organisasi Grup MPM ... 64
Gambar 4. 2 Struktur Organisasi Pusat ... 66
Gambar 4. 3 Struktur Organisasi Cabang ... 67
Gambar 4. 4 Portofolio Confins ... 68
Gambar 4. 5 Model Bisnis Confins ... 69
Gambar 4. 6 Tampilan Awal Confins ... 70
Gambar 4. 7 Modul-Modul Confins ... 70
Gambar 5. 1 Pie Chart Data Responden berdasarkan Jenis Kelamin ... 74
Gambar 5. 2 Pie Chart data responden berdasarkan jenis kelamin ... 74
Gambar 5. 3 Pie Chart data responden berdasarkan pengalaman kerja ... 75
Gambar 5. 4 Model Awal Penelitian ... 76
Gambar 5. 5 Uji Outer Model ... 78
Gambar 5. 6 Uji Validitas Konvergen PE ... 79
Gambar 5. 7 Uji Validitas PE setelah PE5 dihapus ... 79
Gambar 5. 8 Uji Validitas Konvergen EE ... 80
Gambar 5. 9 Uji Validitas Konvergen SI ... 81
Gambar 5. 10 Uji Validitas Konvergen SI setelah SI4 dihapus ... 81
Gambar 5. 11 Uji Validitas Konvergen FC ... 82
Gambar 5. 12 Uji Validitas Konvergen FC setelah FC4 dihapus ... 82
Gambar 5. 13 Uji Validitas Konvergen HT ... 83
Gambar 5. 14 Uji Validitas Konvergen HT setelah HT1 dihapus ... 83
Gambar 5. 15 Uji Validitas Konvergen BI ... 84
Gambar 5. 21 Model Pengujian Moderasi Usia terhadap FC dan BI... 94
Gambar 5. 22 Model Pengujian Moderasi Usia terhadap HT dan BI ... 95
Gambar 5. 23 Model Pengujian Moderasi Usia terhadap FC dan U ... 97
Gambar 5. 24 Model Pengujian Moderasi Usia terhadap HT dan U ... 98
Gambar 5. 25 Model Pengujian Moderasi Jenis Kelamin terhadap EE dan BI .... 99
Gambar 5. 26 Model Pengujian Moderasi Jenis Kelamin terhadap FC dan BI .. 100
Gambar 5. 27 Model Pengujian Moderasi Jenis Kelamin terhadap HT dan BI .. 101
Gambar 5. 28 Model Pengujian Moderasi Jenis Kelamin terhadap HT dan U ... 102
Gambar 5. 29 Model Pengujian Moderasi Pengalaman terhadap EE dan BI ... 104
Gambar 5. 30 Model Pengujian Moderasi Pengalaman terhadap FC dan BI ... 105
Gambar 5. 31 Model Pengujian Moderasi Pengalaman terhadap HT dan BI ... 106
Gambar 5. 32 Model Pengujian Moderasi Pengalaman terhadap FC dan U ... 107
Gambar 5. 33 Model Pengujian Moderasi Pengalaman terhadap HT dan U ... 108
Tabel 2. 1 Perbandingan SEM Berbasis Kovarian dan SEM berbasis Varian ... 31
Tabel 2. 2 Parameter Uji Validitas dalam Model Pengukuran PLS (Jogiyanto, 2011) ... 35
Tabel 2. 3 Hipotesis Penelitian... 47
Tabel 2. 4 Indikator Pengukuran ... 49
Tabel 2. 5 Kuesioner Penelitian ... 51
Tabel 3. 1 Populasi Penelitian ... 57
Tabel 3. 2 Sampel Populasi ... 59
Tabel 5. 1 Jumlah Sampel ... 72
Tabel 5. 2 Rangkuman Uji Validitas parameter AVE dan Communality ... 85
Tabel 5. 3 Rangkuman Uji Validitas parameter Loading Factor... 85
Tabel 5. 4 Nilai AVE dan Akar AVE ... 87
Tabel 5. 5 Nilai Korelasi antar Variabel Laten ... 87
Tabel 5. 6 Uji Reliabilitas ... 88
Tabel 5. 7 Nilai R2 pada Uji Struktural ... 89
Tabel 5. 8 Uji Hipotesis berdasarkan Variabel Utama ... 90
Tabel 5. 9 Rangkuman Uji Hipotesis Variabel Utama ... 91
Tabel 5. 10 Total Effects Moderasi EE*AgeBI ... 93
Tabel 5. 11 Total Effects Moderasi FC*AgeBI ... 95
Tabel 5. 12 Total Effects Moderasi HT*AgeBI ... 96
Tabel 5. 13 Total Effects Moderasi FC*AgeU ... 96
Tabel 5. 14 Total Effects Moderasi HT*AgeU ... 97
Tabel 5. 15 Total Effects Moderasi EE*GenderBI ... 99
Tabel 5. 16 Total Effects Moderasi FC*GenderBI ... 100
Tabel 5. 17 Total Effects Moderasi HT*GenderBI ... 101
Tabel 5. 18 Total Effects Moderasi HT*GenderU ... 102
Tabel 5. 19 Total Effects Moderasi EE*ExperienceBI ... 103
Tabel 5. 20 Total Effects Moderasi FC*ExperienceBI ... 105
Tabel 5. 21 Total Effects Moderasi HT*ExperienceBI ... 106
Tabel 5. 22 Total Effects Moderasi FC*ExperienceU ... 107
Tabel 5. 23 Total Effects Moderasi HT*ExperienceU ... 109
Tabel 5. 24 Rangkuman Hipotesis Efek Moderasi Awal ... 109
BAB 1 PENDAHULUAN
Bab ini membahas latar belakang penelitian beserta perumusan masalah, tujuan serta ruang lingkup penelitian.
1.1 Latar Belakang
PT. Sasana Artha Finance (SAF) adalah salah satu dari perusahaan pembiayaan/kredit sepeda motor Honda. Seiring dengan perkembangannya, SAF memiliki 36 cabang yang tersebar diseluruh Indonesia. eMF (Electronic Multifinance) adalah aplikasi multifinance berbasis web yang digunakan oleh SAF saat ini untuk menjalankan proses bisnisnya. Seluruh data operasional berada di wilayah Jakarta sebagai kantor utama (Head Office).
Seiring dengan perkembangan teknologi dan bisnis pada perusahaan multifinance, SAF mengambil langkah untuk mengimplementasikan sistem baru sebagai pengganti eMF yang dipakai oleh beberapa multifinance yang ada di Indonesia dan merupakan aplikasi standar multifinance untuk Grup Mitra Pinastikha Mustika (MPM). Sistem aplikasi yang akan digunakan adalah Confins. Confins merupakan aplikasi multifinance yang dikembangkan oleh AdIns (Advance Innovation, 2013) dengan penyesuaian mengikuti kegiatan operasional dan prosedur yang ada di SAF.
Implementasi sistem baru dan proses migrasi dari sistem lama ke sistem baru (eMF ke Confins) bukan merupakan hal pertama yang dialami oleh SAF. Pada awal tahun 2000 dilakukan implementasi sistem eMF sebagai pengganti sistem Clipper (aplikasi terdistribusi). Proses implementasi eMF tersebut memakan waktu hampir 2 tahun hingga seluruh cabang berhasil menggunakan eMF. Pada tahun 2013 ini dilakukan migrasi sistem eMF ke Confins dengan beberapa gelombang. Gelombang pertama meliputi 7 cabang yaitu Surabaya, Sidoarjo, Jakarta I (Kebayoran), Jakarta II (Klender), Bogor, Tangerang dan Head Office
(Jakarta). Diharapkan sebelum akhir tahun 2013, seluruh cabang SAF sudah menggunakan Confins.
1.2 Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah akan dilakukan dengan cara melihat harapan berkaitan dengan penggunaan sistem Confins di SAF dengan keadaan saat ini. Gap antara harapan dan keadaan saat ini dapat didefinisikan menjadi masalah pada penelitian ini. Data yang dikumpulkan untuk memperoleh harapan dan fakta-fakta terhadap sistem Confins dilakukan dengan metode wawancara utama terhadap manajer ICT (Information Communication and Technology) SAF, Bapak Wangaratta, diiikuti dengan wawancara pendukung terhadap bebeberapa orang yang telah menggunakan Confins di cabang-cabang gelombang 1.
1.2.1 Harapan terhadap Sistem Confins di SAF
Sistem Confins yang baru diterapkan di SAF saat ini, sebenarnya sudah cukup dikenal dikalangan Grup MPM sebagai holding company dari SAF. Adanya keberadaan Eloan (Sistem Confins model lama) yang digunakan oleh PT. Mitra Pinastika Mustika Finance membuat top level management dari SAF bersepakat untuk mengubah sistem eMF yang ada dengan sistem Confins dengan harapan bahwa Confins akan membawa perubahan yang lebih baik untuk kinerja SAF di segala aspek departemen. Sistem yang sudah dipakai oleh beberapa perusahan finance ini seperti yang terlihat di dalam website AdIns (Advance Innovation, 2013) diharapkan mampu menjadi sistem yang dapat diandalkan untuk membangun proses bisnis SAF menjadi lebih baik lagi.
Harapan lain juga tertumpu pada proses pembayaran online. SAF memiliki patner third party untuk menjembatani proses pembayaran konsumen dengan menggunakan BCA dan Kantor Pos secara online yaitu dengan PT Sarana Yukti Bandana (SYB). Pada saat sistem ini berjalan di eMF ada beberapa masalah yang terjadi seperti misalnya hasil rekonsiliasi antara BCA, SYB, dan SAF yang sering tidak sesuai yang menyebabkan SAF harus melakukan pembatalan penerimaan. Adanya teknologi dan pengembangan sistem yang lebih baik, Confins diharapkan
mampu menangani permasalahan yang terjadi di sistem pembayaran online SAF ini.
Sistem pembayaran online ini bekerja sama dengan empat pihak yaitu SAF, SYB (sebagai mediator), BCA dan POS. Relasi antara empat pihak ini dihubungkan oleh suatu jaringan. Dari sisi SAF sendiri ada dua sistem yang terhubung secara langsung yaitu sistem internal SAF dan sistem internal pembayaran online. Sistem ini saling berkaitan satu dengan yang lain. Jika sistem internal SAF dan sistem internal pembayaran online ini tidak terhubung/timeout akan menyebabkan tagihan tidak akan masuk ke sistem internal pembayaran online dan konsumen tidak bisa membayar melalui POS atau BCA.
Sistem eMF yang berbasis Java dengan teknologi open source kerap kali mengalami kendala seperti sistem sering down atau out of memory. Adanya sistem Confins yang berbasis .net yang menggunakan platform Microsoft harapanya adalah Confins menjadi lebih baik tidak terlalu sering down mengalami error atau kendala.
1.2.2 Keadaan Sistem Confins di SAF saat ini
Sistem Confins yang sudah berjalan di 6 cabang dan kantor pusat saat ini pada kenyataan tidak berjalan sesuai yang diharapkan. Ada sisi positif namun ada sisi negatif yang seharusnya sudah bukan lagi menjadi masalah, mengingat sisi negatif dari sistem Confins ini ternyata sudah pernah di alami pada sistem eMF sehingga dirasakan oleh beberapa para narasumber adalah sistem ini kurang efektif dalam perjalanannya.
Menurut (Siagian, 2001), efektivitas adalah pemanfaatan sumber daya, sarana dan prasarana dalam jumlah tertentu yang secara sadar ditetapkan sebelumnya untuk menghasilkan sejumlah barang atas jasa kegiatan yang dijalankannya. Efektivitas menunjukkan keberhasilan dari segi tercapai tidaknya sasaran yang telah ditetapkan. Jika hasil kegiatan semakin mendekati sasaran, berarti makin tinggi efektivitasnya. Menurut (Abdurahmat, 2003), efektivitas adalah pemanfaatan sumber daya, sarana dan prasarana dalam jumlah tertentu yang secara sadar
ditetapkan sebelumnya untuk menghasilkansejumlah pekerjaan tepat pada waktunya. Menurut (Hidayat, 1986) yang menjelaskan bahwa, efektifitas adalah suatu ukuran yang menyatakan seberapa jauh target (kuantitas,kualitas dan waktu) telah tercapai, dimana makin besar prosentasetarget yang dicapai, makin tinggi efektifitasnya. Sehingga dapat ditarik kesimpulan efektif adalah pencapaian hasil sesuai dengan tujuan yang telah ditetapkan dalam pengertian yang lebih singkat adalah tepat sasaran.
Adanya banyak harapan terhadap sistem Confins ini, namun tidak semua harapan tersebut terpenuhi. Seperti wawancara yang telah dilakukan penulis dengan Ibu Mardiana, Bapak Wangaratta,dan Ibu Metta Sari, dari sisi internal sistem sendiri, sistem ini ternyata masih terdapat banyak bug atau error seiring masa implementasinya. Hal ini tentu saja menjadi masalah pada SAF, mengingat jika error pada sistem dapat menyebabkan proses bisnis di SAF menjadi terhambat dan pengguna tidak bisa melakukan pekerjaannya. Contoh bug yang bermasalah adalah pada proses pembuatan kontrak yang mengakibatkan sistem penjurnalan di SAF mengalami selisih, selain itu juga ada juga error yang sering terjadi adalah pada saat login dan pada saat klik menu terutama pada modul Application Manager, modul yang digunakan untuk mengatur pengguna dan hak akses pengguna. Selain itu error yang paling bermasalah adalah pada modul payment receive atau penerimaan angsuran konsumen, menurut Jurnal Pelaksanaan 1.01 (Revisi 4) 12 Maret 2008 yang dikeluarkan oleh SAF bahwa kuitansi atau bukti penerimaan uang tidak boleh ditulis manual yang diperbolehkan hanya kuitansi sementara bukan kuitansi asli. Adapun syarat-syarat kuitansi sementara juga tertuang dalam jurnal pelaksanaan 1.01a 6 Januari 2009 dimana tidak semua orang berhak membuat kuitansi sementara ini sehingga jika modul ini error dampaknya adalah penumpukan konsumen karena tidak bisa melakukan pembayaran.
Hal lain yang juga terjadi adalah pada pembayaran online SAF melalui BCA dan POS, terdapat beberapa kendala dan kendala tersebut justru datang dari cabang yang menggunakan sistem Confins. Hal ini dikarenakan ada kendala pada sistem internal SAF yang menggunakan Confins dan sistem internal pembayaran online
sering timeout. Padahal dari sisi sistem internal SAF yang menggunakan eMF dan sistem internal pembayaran online tidak terjadi masalah. Menurut data yang diterima per tanggal 12 September 2013 (8 Juli 2013 – 12 September 2013), untuk error log yang terjadi akibat sistem pembayaran timeout dan mengakibatkan konsumen tidak bisa melakukan pembayaran kepada SAF.
Dari Gambar 1. 1di bawah ini dapat dilihat bahwa dari awal sistem Confins di pakai oleh SAF, terdapat banyak kendala terutama masalah timeout, dari log file yang terlihat 59,09% mengalami waktu time out. Hal ini tentunya menjadi penghambat bagi berjalannya proses bisnis di SAF.
Gambar 1. 1 Sistem Pembayaran Online SAF-Confins periode 8 Juli-12 September 2013
Permasalahan dari internal sistem juga dialami oleh tim ICT support dan beberapa narasumber yang lain, dimana tim ICT Support ini berperan untuk mengatur menu-menu dan hak akses pagi para pengguna. Menurut wawancara dengan divisi Support yaitu Ibu Mardiana dan Ibu Metta Sari mereka mendapati bahwa Confins ini kurang user friendly seperti misalnya pada saat akan mengatur cabang Jakarta I kemudian jika ingin mengatur cabang Jakarta II, maka mereka harus melakukan logout sistem. Ini berbeda dengan eMF yang dari awal bisa melakukan proses ganti cabang tanpa melakukan logout ataupun juga saat memilih hak akses cabang untuk pengguna terdapat kerumitan seperti pemilihan data yang ditampilkan lebih
dari satu halaman pengguna harus menekan tombol simpan terlebih dahulu baru kemudian bisa melanjutkan ke halaman berikutnya untuk melakukan pemilihan. Padahal jika dilakukan di eMF, eMF bisa menyimpan record berapapun untuk pergantian halaman sebelum disimpan tanpa perlu menyimpan record pada tiap halaman.
Dari pihak manajemen SAF sendiri ada masalah lain yang juga dihadapi oleh SAF setelah implementasi sistem Confins adalah prosedur kerja di eMF dan Confins agak sedikit berbeda, ada beberapa model prosedur eMF yang tidak bisa diterapkan di Confins. Hal ini berdampak pada pengguna yang mengalami kesulitan pada pengenalan sistem baru. Dari narasumber kami seperti yang dikemukakan oleh Ibu Daesy seperti pada contoh proses pencairan klaim asuransi yang biasa dilakukan di eMF hanya melakukan satu kali release BPKP (Bukti Kepemilikan Kendaraan Bermotor) sedangkan di Confins harus dilakukan beberapa kali proses sebelum akhirnya bisa di release BPKB. Juga belum adanya prosedur yang baru untuk pengaturan sistem Confins juga menjadi kendala bagi pengguna yang ingin melakukan proses di sistem, karena jika menggunakan prosedur sistem eMF akan ada kendala karena perbedaan proses di sistem tersebut. Juga job desk eMF yang berbeda dari Confins dan itu belum diatur kembali juga menyebabkan kesulitan pagi para pengguna untuk menggunakan sistem Confins ini. Ketidakjelaskan mengenai siapa yang seharusnya mengoperasikan modul menjadi hambatan sistem ini berjalan dengan maksimal.
Selain itu juga dari pihak pengguna adanya penolakan terhadap sistem Confins, kenyamanan selama beberapa tahun bersama eMF membuat keengganan tersendiri bagi para pengguna untuk mempelajari sistem baru dan menyesuaikan diri dengan kondisi sistem yang berbeda. Sistem Confins yang dibangun saat ini adalah sistem secara standar bukan sistem yang sudah diperbaharui seperti sistem eMF sehingga banyak data-data atau laporan yang ada di eMF tidak ada di Confins, hal ini menyebabkan pula kesulitan bagi pengguna untuk melanjutkan pekerjaannya. Kurangnya pengetahuan pengguna akan sistem baru ini juga menjadi kendala sistem ini berjalan kurang efektif. Ada beberapa pengguna yang
tidak tahu bagaimana harus melakukan suatu proses tertentu yang biasa terjadi di eMF. Seperti yang diutarakan oleh beberapa narasumber kami seperti Ibu Anastasia, yang merasa kurang paham akan modul-modul yang ada di Confins. Selain itu ketakutan akan kesalahan pada proses input data yang tinggi menyebabkan proses di sistem Confins menjadi lambat dan menghambat beberapa pekerjaan pengguna.
Dari sisi evaluasi terhadap sistempun, menurut narasumber, semenjak SAF berdiri belum pernah dilakukan evaluasi sebuah sistem. Berdasarkan banyak sebab yang dijelaskan di atas, ada satu faktor penyebab sistem Confins ini kurang efektif yaitu adanya sedikit penolakan dari pengguna terhadap sistem Confins ini. Penggunaan sistem Confins adalah keharusan bagi pengguna atau disebut sebagai penggunaan yang bersifat mandatory. Kurangnya penerimaan pengguna tersebut dapat menyebabkan pengguna hanya sekedar terpaksa menggunakan dan tanpa diimbangi dengan penggunaan yang handal pada sistem tersebut. Selain itu juga dapat menyebabkan ketidakpuasan bagi pengguna terhadap sistem tersebut. Keengganan dan penolakan dari pengguna ini dapat menjadi penyebab tidak diperolehnya manfaat dan keuntungan dari sistem tersebut yang secara tidak langsung menyebabkan kegagalan impementasi sistem (Nah, Xin, & Hing, 2004) 1.2.3 Kerangka Tulang Ikan
Setelah melihat adanya perbedaan antara harapan dan kondisi Confins saat ini seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya, maka berikut ini akan digambarkan kerangka tulang ikan untuk permasalahan yang terjadi di SAF pasca implementasi sistem Confins :
Pada dasarnya sistem yang telah diimplementasikan di banyak perusahaan atau organisasi dengan biaya yang tidak sedikit. Permasalahan yang sering timbul adalah penggunaan sistem yang masih rendah atau kurang suksesnya sistem dioperasikan. Rendahnya penggunaan sistem diidentifikasikan sebagai penyebab utama yang mendasari terjadinya productivity paradox yaitu investasi yang mahal di bidang sistem tetapi menghasilkan return yang rendah (Venkatesh & Davis, 2000). Productivity paradox ini menandakan bahwa sistem dalam perusahaan atau organisasi tidak efektif. Banyak faktor yang dapat mengakibatkan sistem tidak efektif, diantaranya berasal dari pengguna maupun sistem itu sendiri.
Sehubungan dengan adanya sistem Confins di SAF saat ini dan melihat kembali masalah yang terjadi di atas, maka sangat penting untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi pengguna dalam hal penerimaan atau penggunaan sistemConfins. Jika penelitian ini tidak dilakukan maka tidak akan diketahui masukan untuk perbaikan kedepan terhadap sistem Confins ini.
1.2.4 Pertanyaan Penelitian
Berdasarkan fakta-fakta yang telah dijabarkan oleh penulis, maka dapat dirumuskan sebuah pertanyaan penelitian : Faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi penerimaan pengguna terhadap Sistem Confins di SAF? 1.3 Ruang Lingkup Penelitian
Ruang lingkup penelitian ini adalah :
a. Objek dari penelitian adalah karyawan SAF yang telah menggunakan sistem Confins pada saat penelitian ini berlangsung adalah seluruh cabang gelombang 1 meliputi Jakarta HO, Surabaya, Sidoarjo, Jakarta I, Jakarta II, Tangerang, dan Bogor
b. Identifikasi dan analisis penelitian difokuskan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan pengguna Confins.
c. Moderasi pengalaman menggunakan pengalaman kerja selama di SAF karena sebelumnya pernah ada sistem sejenis Confins yaitu eMF yang sudah berjalan selama 10 tahun.
1.4 Tujuan Penelitian
Tujuan yang ingin dicapai dari penelitian ini adalah:
a. Mendapatkan model penerimaan untuk sistem Confins.
b. Menganalisis faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi penerimaan pengguna terhadap sistem Confins.
1.5 Manfaat Penelitian
Manfaat penelitian ini dapat dilihat dari 2 sisi, yaitu bagi ilmu pengetahuan dan bagi organisasi (SAF) :
a. Manfaat bagi ilmu pengetahuan
Penelitian ini diharapkan dapat memberi kontribusi sebagai tambahan referensi yang lebih memperkaya pengetahuan pada model penerimaan pengguna untuk teknologi sistem informasi.
b. Manfaat bagi PT Sasana Artha Finance
Hasil penelitian ini diharapkan mampu menjadi referensi bagi manajemen SAF dalam upaya memaksimalkan penggunaan sistem Confinsdi SAF. 1.6 Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan Karya Akhir ini akan terbagi menjadi enam bab, yang diawali dengan bab pendahuluan, bab landasan teori, bab metodologi penelitian, bab profil organisasi, bab analisis data dan pembahasan dan bab kesimpulan dan saran. Selain itu Karya Akhir ini juga dilengkapi dengan abstraksi dan daftar pustaka. Berikut adalah penjelasan mengenai masing-masing bagian yang ada di dalam laporan Karya Akhir ini :
BAB I PENDAHULUAN
Bab pertama ini berisi latar belakang pengambilan topik, permasalahan penelitian, pertanyaan penelitian, ruang lingkup penelitian, tujuan dan manfaat penelitian serta sistematika penelitan yang digunakan dalam penyusunan penelitian ini.
BAB II LANDASAN TEORI
Bab kedua berisi beberapa teori-teori yang akan digunakan dalam penelitian ini yaituTheory of Reasoned Action (TRA), Theory of Planned Behaviour (TPB), Technology Acceptance Model (TAM), The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), Structural Equation Model (SEM) dan beberapa penelitian terdahulu yang relevan, kerangka pemikiran dan hipotesis yang ada dalam penelitian ini.
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
Bab ketiga berisi tahapan penelitian, populasi dan sampel, metode pengumpulan data, metode pengolahan data yang akan digunakan dalam penelitian.
BAB IV PROFIL ORGANISASI
Bab keempat berisi penjelasan singkat mengenai profil organisasi yaitu, sejarah singkat, visi, misi dan struktur organisasi dari objek penelitian yang diambil.
BAB V ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Bab kelima berisi hasil pengolahan data yang kemudian akan dianalisis oleh peneliti. Secara lebih jelas akan dijelaskan langkah-langkah yang diambil dalam melakukan analisis data.
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN
Bab keenam berisi kesimpulan dari penelitian ini serta saran-saran yang diberikan kepada organisai tempat objek penelitian berdasarkan hasil penelitian.
BAB 2
LANDASAN TEORI
Bab ini membahas mengenai beberapa teori yang digunakan dalam penelitian, beberapa penelitian terdahulu yang relevan dan kerangka pemikiran yang digunakan dalam penelitian ini.
2.1 Tingkat Penerimaan Pengguna
Subbab ini akan membahas beberapa teori yang berkaitan dengan tingkat penerimaan pengguna. Teori-teori lama yang ada dalam landasan teori digunakan untuk melihat perbandingan antara penerimaan model yang lama dengan penelitian yang baru dan model penelitian yang digunakan oleh peneliti dalam penelitian ini.
2.1.1 Theory of Reasoned Action (TRA)
Theory of Reasoned Action (TRA) adalah suatu teori yang berhubungan dengan sikap (attitude toward behavior) dan pengaruh social (subjective norms) dalam melaksanakan kegiatan.Model ini dikembangkan oleh Fishbein dan Ajzen (Fishbein & Ajzen, 1975). Dalam TRA ini, Ajzen menyatakan untuk melakukan suatu perilaku, menentukan akan dilakukan atau tidak dilakukannya perilaku tersebut tergantung dari niat pelaku tersebut.
Lebih lanjut, Ajzen mengemukakan bahwa niat melakukan atau tidak melakukan perilaku tertentu dipengaruhi oleh dua penentu dasar, yang pertama berhubungan dengan sikap (attitude towards behavior) dan yang lain berhubungan dengan pengaruh sosial yaitu norma subyektif (subjective norms).
Komponen pertama mengacu pada sikap terhadap perilaku. Sikap ini merupakan hasil pertimbangan untung dan rugi dari perilaku tersebut (outcome of the behavior). Disamping itu juga dipertimbangkan pentingnya konsekuensi-konsekuensi yang akan terjadi bagi individu (evaluation regarding the outcome). Komponen kedua mencerminkan dampak dari norma-norma subyektif. Norma
sosial mengacu pada keyakinan seseorang terhadap bagaimana dan apa yang dipikirkan orang-orang yang dianggapnya penting (referent person) dan motivasi seseorang untuk mengikuti pikiran tersebut.
Gambar 2. 1 Theory of Reasoned Action (Fishbein & Ajzen, 1975)
2.1.2 Theory of Planned Behaviour(TPB)
Theory of Planned Behavior (TPB) merupakan perilaku yang direncanakan ataudiprogram dalam pemanfaatan dan penggunaan teknologi sistem informasi. TPB ini merupakan penyempurnaan dari Theory of Reasoned Action (TRA). Inti dari dari model TPB adanya unsur kontrol perilaku (perceived behavioral control) yang dirasakan dalam mempengaruhi perilaku sebagai faktor tambahan yang mempengaruhi niat konsumen untuk menggunakan teknologi sistem informasi. Dalam hal ini, perilaku individu bukan dibiarkan dalam pemanfaatan dan penggunaan teknologi sistem informasi, tetapi dikendalikan dengan berbagai alat kontrol terkait dengan perilaku individu tersebut.
Menurut TPB, tindakan individu pada perilaku ditentukan oleh niat individu tersebut untuk melakukan perilaku. Niat yang tinggi terhadap penggunaan teknologi sistem informasi akan mempengaruhi perilaku dalam mengoptimalkan kinerja teknologi sistem informasi. Niat itu sendiri dipengaruhi sikap terhadap perilaku, norma subyektif yang mempengaruhi perilaku dan kontrol keperilakuan yang dirasakan. Sikap terhadap perilaku menunjukkan tingkatan seseorang mempunyai evaluasi yang baik atau yang kurang baik tentang perilaku tertentu.
Evaluasi ini diukur dengan perilaku individu dalam pemanfaatan dan penggunaan teknologi sistem informasi. Norma subyektif menunjukkan tekanan sosial yang dirasakan untuk melakukan atau tidak melakukan tindakan, sedangkan kontrol keperilakuan yang dirasakan menunjukkan mudahnya atau sulitnya seseorang melakukan tindakan dan dianggap sebagai cerminan pengalaman masa lalu di samping halangan atau hambatan yang terantisipasi. Norma subyektif meliputi dukungan pimpinan puncak, hubungan antar rekan atau relasi kerja, lingkungan pekerjaan yang kondusif atau tidak dan berbagai faktor lainnya. Kontrol keperilakuan berupa kesesuaian pendidikan, kompetensi pada individu, pengalaman terkait dengan penggunaan sistem informasi, kemudahan dalam pembelajaran sesuatu yang baru serta adaptasi pada lingkungan yang baru.
Gambar 2. 2 Theory of Planned Behaviour (Ajzen, 1991)
2.1.3 Technology Acceptance Model (TAM)
Model TAM berasal dari teori psikologis untukmenjelaskan perilaku pengguna teknologi informasi yang berlandaskan pada kepercayaan (belief), sikap (attitude), minat (intention) dan hubungan perilaku pengguna (user behavior relationship). Tujuan model ini adalah untuk dapatmenjelaskan faktor-faktor utama dari perilaku pengguna teknologi informasi terhadap penerimaanpenggunaan teknologi informasi itu sendiri.
Model ini akan menggambarkan bahwa penggunaanteknologi sistem informasi akan dipengaruhi oleh variabel kemanfaatan (usefulness) dan variabel kemudahan
pemakaian (ease of use), dimana keduanya memiliki determinan yang tinggi dan validitas yang telah teruji secara empiris (Davis F. , 1989). TAM meyakini bahwa penggunaan teknologi sistem informasi akan meningkatkan kinerja individu atau perusahaan. Di samping itu penggunaan teknologi sistem informasi adalah mudah dan tidak memerlukan usaha keras dari penggunanya. Dengan menggunakan perceived usefulness dan perceived ease of use, maka TAM diharapkan dapat menjelaskan penerimaan pemakai sistem informasi terhadap sistem informasi itu sendiri.
Gambar 2. 3 Technology Acceptance Model (Davis F. , 1989)
Berikut penjelasan tiap-tiap variabel pada model TAM(Davis F. , 1989) : a. External Variable
External Variable adalah faktor-faktor dari luar yang dapat mempengaruhi tingkat penerimaan seseorang untuk menggunakan sebuah teknologi.
b. Perceived Ease of Use (PEOU)
Perceived Ease of Use didefinisikan sebagai tingkat dimana seseorang meyakini bahwa penggunaan sistem informasi merupakan hal yang mudah dan tidak memerlukan usaha keras dari penggunanya. Konsep ini mencakup kejelasan tujuan penggunaan SI dan kemudahaan penggunaan sistem untuk tujuan sesuai dengan keinginan pemakai.
c. Perceived Usefulness (PU)
Perceived Usefullness didefinisikan sebagai tingkat keyakinan individu bahwa penggunaan sistem informasi tertentu akan meningkatkan kinerjanya. Konsep ini menggambarkan manfaat sistem bagi penggunanya yang
berkaitan dengan produktivitas, kinerja tugas, efektivitas, pentingnya suatu tugas dan overall usefulness.
d. Attitude Toward Using (ATU)
Attitude Toward Using didefinisikan sebagai perasaan-perasaan positif atau negatif dari seseorang individu jika harus menggunakan suatu teknologi atau juga dapat dilihat sebagai suatu bentuk evaluasi pemakai tentang ketertarikannya menggunakan suatu sistem.
e. Behavioral Intention (BI)
Behavioral Intention adalah tingkatan dimana seseorang telah merumuskan rencana sadar untuk melakukan atau tidak melakukan beberapa perilaku tertentu masa depan.
f. Actual Usage (AU)
Actual Usage adalah kondisi dimana sistem secara nyata digunakan oleh pengguna. Variabel AU ini dikonsepkan dalam bentuk pengukuran terhadap frekuensi dan durasi waktu pada penggunaan teknologi informasi.
2.1.4 Technology Acceptance Model 2 (TAM 2)
Pada tahun 2000, melalui jurnal (Venkatesh & Davis, 2000) yang berjudul “A Theoretical Extension of the Technology Acceptance Model Four Longitudinal Field Studies” mereka membuat pengembangan dari TAM yaitu TAM2. Versi baru dari TAM ini memasukkan faktor-faktor baru dan menambahkannya ke dalam model TAM versi yang pertama. Faktor-faktor ini ditambahkan karena penggunaan teknologi yang makin lama makin berkembang dari sisi ilmu pengetahuan. Faktor-faktor tersebut adalah norma subyektif (subjective norm), image, pekerjaan (job relevance), kualitas keluaran (output quality), penunjukan hasil (result demonstrability), dan persepsi kemudahaan penggunaan (perceived ease of use) dengan dua moderator yaitu pengalaman (experience) dan sukarela (voluntariness).
Gambar 2. 4 Model TAM 2 (Venkatesh & Davis, 2000)
Berikut penjelasan beberapa variabel untuk model TAM 2 : a. Subjective Norm
Norma Subyektif (Subjective Norm) adalah tingkat dimana seorang individu merasa bahwa kebanyakan orang yang berarti dalam hidupnya berpikir harus atau tidak harusnya menggunakan teknologi sistem informasi (Venkatesh & Davis, 2000), (Fishbein & Ajzen, 1975).
b. Image
Image adalah tingkat dimana seseorang merasakan bahwa penggunaaninovasi akan meningkatkan statusnya di dalam sistem social (Moore & Benbasat, 1991).
c. Job Relevance
Job Relevance adalah tingkat dimana seseorang percaya bahwa target dari sistem dapat dipakai untuk pekerjaannya (Venkatesh & Davis, 2000).
d. Output Quality
Output Quality adalah tingkat dimana seseorang percaya bahwa sistem melakukan tugas-tugas pekerjaan dengan baik (Venkatesh & Davis, 2000).
e. Result Demonstrability
Result Demonstrability adalah tingkat dimana seseorang percaya bahwa hasil menggunakan sistem yang nyata, diamati, dan menular (Moore & Benbasat, 1991).
2.1.5 Technology Acceptance Model 3 (TAM 3)
Venkatesh & Bala menggabungkan TAM2 dan model determinan dari persepsi kemudahan penggunaan (perceived ease of use) dan membangun model penerimaan yang disebut TAM3 (Venkatesh & Bala, 2008). TAM3 menambahkan variabel yang termasuk golongan adjustment dan anchor yang berhubungan dengan variabel persepsi kemudahan penggunaan (perceived ease of use)
Berikut ini adalah penjelasan beberapa variabel dari TAM3 : a. Computer Self-efficacy
Computer Self-efficacy adalah tingkat dimana seseorang percaya bahwa dia memiliki kemampuan untuk melakukan tugas tertentu / pekerjaan menggunakan komputer.
b. Perceived of External Control
Perceived of External Control adalah tingkat dimana seseorang percaya bahwa sumber daya organisasi dan teknis ada untuk mendukung penggunaan sistem.
c. Computer Anxiety
Computer Anxiety adalah tingkat ketakutan individu, atau bahkan ketakutan, ketika seseorang tersebut dihadapkan dengan kemungkinan menggunakan komputer (Venkatesh V. , 2000).
d. Computer Playfulness
Gambar 2. 5 Model TAM3 (Venkatesh & Bala, 2008)
e. Perceived Enjoyment
Perceived Enjoyment adalah sejauh mana aktivitas untuk menggunakan sistem yang spesifik dianggap menyenangkan dalam dirinya sendiri, selain dari konsekuensi kinerja yang dihasilkan dari penggunaan sistem (Venkatesh V. , 2000).
f. Objective Usability
Objective Usability adalah perbandingan sistem berdasarkan tingkat aktual (bukan persepsi) dari usaha yang dibutuhkan untuk menyelesaikan tugas-tugas tertentu (Venkatesh V. , 2000).
2.1.6 The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT)
The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) merupakan salah satu model penerimaan teknologi yang dikembangkan oleh Venkatesh, Morris dan beberapa peneliti lain. Model UTAUT ini sebenarnya merupakan sintesis atau penggabungan daripada elemen-elemen yang terdapat dalam delapan model penerimaan teknologi terkemuka lainnya dengan tujuan untuk memperoleh kesatuan pandangan mengenai pengguna(Venkatesh, V, et al, 2003). Delapan model yang dijadikan acuan pada metodologi UTAUT yaitu
Theory Reasoned Action (TRA)
Seperti yang pernah dijelaskan sebelumnya teori ini mempunyai dua variabel utama yaitu sikap (attitude toward behavior) dan pengaruh sosial (subjective norms). Kedua variabel ini yang digunakan untuk membangun model UTAUT.
Theory Acceptance Model (TAM)
TAM juga telah dijelaskan pada subbab sebelumnya, teori ini mempunyai variabel utama yaitu perceived ease of use dan perceived usefulness. Pada pengembangan UTAUT ada satu variabel yang digunakan untuk membangun UTAUT yaitu subjective norm (TAM 2).
Motivational Model (MM)
Penelitian dalam bidang psikologi yang telah mendukung teori motivasi umum sebagai penjelasan tingkah laku. Penelitian yang ini dilakukan oleh Davis, Bagozzi, Warshaw pada tahun 1992 (Davis, Bagozzi, & Warshaw, 1992) mempunyai dua variabel utama yaitu Extrinsic Motivation (dengan penguatan) dan Intrinsic Motivation (tanpa penguatan).
Theory of Planned Behaviour (TPB)
TPB juga telah dijelaskan pada subab sebelumnya, pengembangan UTAUT mengambil variabel Attitude Toward Behavior, Subjective Norm, Perceived Behavioral Control.
Model ini sering disebut sebagai Decomposed Theory of Planned Behaviour. Perbedaan model teori ini terletak pada faktor penentu sikap dimana tidak hanya tergantung pada persepsi kegunaan dan persepsi kemudahan penggunaan saja tetapi juga dipengaruhi oleh kecocokan. Variabel yang digunakan untuk membangun UTAUT adalah Attitude Toward Behavior, Subjective Norm, Perceived Behavioral Control, Perceived Usefulness. Model of PC Utilization (MPTU)
Model teori ini dikembangkan dengan menggunakan pendekatan faktor-faktor yang mempengaruhi sebuah perilaku dalam konteks sistem informasi untuk memprediksi pemanfaatan PC (Personal Computer). Variabel yang digunakan untuk membangun UTAUT adalah Job-fit, Complexity, Long-term Consequences, Affect Towards Use, Social Factors, dan Facilitating Conditions.
Innovation Diffusion Theory (IDT)
Model ini didasarkan pada teori Diffusion of Innovations yang dikembangkan oleh Everett M. Rogers pada tahun 1960 dengan mempelajari berbagai inovasi. Variabel yang digunakan untuk membangun UTAUT adalah Relative Advantage, Ease of Use, Image, Visibility, Compatibility, Results Demonstrability, Voluntariness of Use.
Social Cognitive Theory (SCT).
Teori SCT banyak digunakan untuk menerangkan teori perilaku manusia dalam konteks pengggunaan computer. Variabel yang digunakan untuk membangun UTAUT adalah Outcome Expectations, Performance Outcome, Expectation Personal, Self-Efficacy, Affect, Anxiety.
Model UTAUT sendiri terdiri dari 4 variabel utama yakni Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, Facilitating Condition. Dan juga terdiri dari 4 variabel tambahan atau moderator, yakni Gender, Age, Experience dan Voluntariness of Use. Dalam metodologi UTAUT ini menggambarkan keterkaitan antara masing-masing variabel utama dan variabel pendukung seperti terlihat dalam Gambar 2. 6.
Gambar 2. 6 Model UTAUT (Venkatesh, V, et al, 2003)
Penjelasan untuk tiap-tiap variabel pada UTAUT menurut (Venkatesh, V, et al, 2003) adalah sebagai berikut
a. Performance Expectancy
Performance Expectancy didefinisikan sebagai sejauh mana seorang individu percaya bahwa menggunakan sistem akan membantunya untuk mencapai keuntungan dalam kinerja pekerjaannya. Performance Expectancy merupakan variabel yang memberikan prediksi terkuat terkait Intention, dan tetap signifikan pada semua titik pengukuran baik pada pengguna wajib maupun sukarela. Hubungan antara Performance Expectancy dan Intention (niat), dipengaruhi oleh 2 moderator, yaitu age (usia) dan gender (jenis kelamin).
Teori-teori yang tergabung dalam faktor ini adalah: 1. Perceived Usefulness
2. Extrinsic Motivation 3. Job-fit
4. Relative Advantage 5. Outcome Expectations
b. Effort Expectancy
Effort Expectancy didefinisikan sebagai tingkat kemudahan dalam menggunakan sistem. Seperti halnya Performance Expectancy, konstruk Effort Expectancy juga signifikan dalam kedua konteks penggunaan sukarela dan wajib dalam memberikan prediksi terkait Intention, namun masing-masing signifikan hanya selama periode awal penggunaaan sistem saja, dan menjadi tidak signifikan untuk periode berkelanjutan. Hubungan antara Effort Expectancy dan Intention, dipengaruhi oleh 3 moderator, yaitu age (usia), gender (jenis kelamin), dan experience (pengalaman).
Teori-teori yang tergabung dalam faktor ini adalah: 1. Perceived Ease of Use
2. Complexity 3. Ease of Use c. Social Influence
Social Influence didefinisikan sebagai sejauh mana seorang individu memandang bahwa pentingnya keberadaan orang lain dalam menggunakan sistem baru akan mempengaruhi individu tersebut dalam menggunakan sistem baru tersebut juga. Pengaruh sosial juga sebagai variabel penentu langsung terkait intention. Hubungan antara Social Influence dan Intention, dipengaruhi oleh 4 moderator, yaitu age (usia), gender (jenis kelamin), experience (pengalaman), dan volutariness of use.
Teori-teori yang tergabung dalam faktor ini adalah: 1. Subjective Norm
2. Social Factor 3. Image
d. Facilitating Condition
Facilitating Condition didefinisikan sebagai sejauh mana seorang individu percaya bahwa infrastruktur organisasi dan teknis hadir untuk mendukung penggunaan sistem. Berdasarkan pada model-model yang telah ada sebelumnya, bila terdapat Performance Expectancy dan Effort Expectancy, maka Facilitating Condition menjadi tidak signifikan dalam memprediksi
Intention, dan ketika Facilitating Condition dimoderatori oleh experience (pengalaman) dan age (usia), Facilitating Condition akan memiliki pengaruh signifikan dalam memprediksi Use Behaviour.
Teori-teori yang tergabung dalam faktor ini adalah: 1. Perceived Behavioral Control
2. Facilitating Condition 3. Compatibility
e. Behavioral Intention
Behavioral Intention (niat perilaku) memiliki pengaruh positif yang signifikan dalam memprediksi Use Behaviour (penggunaan teknologi). f. Gender
Gender dimasukkan sebagai moderate variabel, karena penelitian mengenai perbedaan gender mengindikasikan bahwa laki-laki cenderung lebih task oriented dibanding perempuan. Oleh karena itu, Performance Expectancy, yang fokus pada penyelesaian pekerjaan, lebih menonjol pada laki-laki. Sedangkan pada wanita yang lebih menonjol adalah Effort Expectancy (Venkatesh, V, et al, 2003).
g. Age
Sama seperti gender, age secara teori memiliki peran sebagai moderating variabel. Age dianggap mempunyai efek pada sikap (attitude), dimana efek tersebut akan lebih kuat bagi pekerja yang lebih muda (Venkatesh, V, et al, 2003).
h. Experience
Experience termasuk sebagai variabel moderator. Pengaruh Effort Expectancy adn Social Influence terhadap Behavioral Intention akan kuat pada awal experience (pengalaman) pemakaian sistem. Begitu juga dengan pengaruh Facilitating Condition pada pemakaian (use) akan dipengaruhi Experience, yakni efek akan semakin kuat dengan meningkatkatnya Experience (Venkatesh, V, et al, 2003).
i. Voluntariness of Use
Voluntariness of Use adalah apakah sistem yang digunakan secara sukarela atau merupakan suatu keharusan. Variabel moderator ini akan
mempengaruhi Social Influence, yakni akan mempengaruhi Social Influence jika dalam keadaan mandatory pada awal pemakaian sistem (Venkatesh, V, et al, 2003).
2.1.7 The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2)
UTAUT2 adalah penelitian dengan mengadopsi model penerimaan sebelumnya yaitu UTAUT. Model penerimaan UTAUT2 dibuat oleh Venkatesh, Thong, dan Xin Xu (Venkatesh, Thong, & Xu, 2012) dalam penelitian yang berjudul “Consumer Acceptance and Use Information Technology : Exentending The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology”. UTAUT2 menggunakan variabel-variabel dalam UTAUT. Model yang diajukan pada UTAUT2 adalah model UTAUT yang ditambah dengan 3 (tiga) variabel baru yaitu Hedonic Motivation, Price Value, dan Habit. Penelitian yang dilakukan oleh Venkantesh dkk ini menunjukkan, dalam konteks penggunaan konsumen atas teknologi, pengaruh hedonic motivation, price value, dan habit adalah sangat kompleks. Pertama dampak dari hedonic motivation dan behavioral intention dimoderatori oleh usia, jenis kelamin, dan pengalaman konsumen. Kedua, pengaruh price value atas behavioral intention dimoderatori oleh usia dan jenis kelamin konsumen. Habit memiliki dampak-dampak secara langsung maupun termediasi atas penggunaan teknologi dan dampak-dampak tersebut dimoderatori oleh perbedaan-perbedaan individu konsumen. Berikut ini adalah model UTAUT2 yang diusulkan oleh Venkatesh dkk pada tahun 2012 seperti yang terlihat pada Gambar 2. 7. Secara umum studi oleh Venkatesh dkk ini mengkonfirmasi peran penting dari hedonic motivation, price value, dan habit dalam mempengaruhi penggunaan teknologi pada konsumen (Venkatesh, Thong, & Xu, 2012).
Berikut adalah definisi variabel baru yang ada di UTAUT2 : 1 Hedonic Motivation
Hedonic Motivation adalah tingkatan kesenangan seseorang atas penggunaan teknologi.
Price Value adalah tingkatan pengaruh harga terhadap penggunaan teknologi. 3 Habit
Habit adalah tingkatan kebiasaan orang dalam menggunakan teknologi menjadi penentu penggunaan teknologi yang lain
Gambar 2. 7 Model UTAUT2 (Venkatesh, Thong, & Xu, 2012)
2.2 Structural Equation Model (SEM)
Subbab ini akan membahas beberapa teori yang berkaitan dengan Structural Equation Model (SEM).
2.2.1 Definisi Structural Equation Model (SEM)
Menurut (Jogiyanto, 2011) jika suatu model hanya menggunakan satu variabel dependen saja maka suatu teknik regresi dapat digunakan. Namun, apabila suatu model sudah menggunakan lebih dari satu dependen variabel, maka penyelesaian model menggunakan beberapa persamaan regresi akan menjadi tidak tepat,
sehingga dibutuhkan teknik analisis SEM yang mempunyai model yang berbentuk struktur banyak dependen variabel.
SEM adalah teknik yang memungkinkan hubungan yang terpisah untuk masing-masing set variabel dependen. Dalam pengertian yang paling sederhana, pemodelan persamaan struktural memberikan teknik estimasi yang paling efisien untuk serangkaiaan persamaan regresi.
Secara umum, teknik di dalam SEM terbagi menjadi dua :
a. Mengestimasi beberapa persamaan yang saling berhubungan secara simultan (Structural Model).
b. Merepresentasikan variabel construct berdasarkan variabel observed (Measurement Model).
Structural Equation Model (SEM) merupakan sebuah teknik analisis statistika yang mengkombinasikan beberapa aspek yang terdapat pada analisis jalur dan analisis faktor konfirmatori untuk mengestimasi beberapa persamaan secara simultan.
Menurut (Jogiyanto, 2011) SEM dapat digunakan untuk pengujian beberapa statistika lanjutan. Pengujian-pengujian yang dapat dilakukan oleh SEM meliputi : Invariance, yaitu ekspresi nilai yang tidak berubah ketika dilakukan proses eksekusi atau iterasi atau nilai yang tidak dapat diubah dalam proses transformasi.
Multiple Group Comparison, yaitu teknik yang digunakan untuk mengatasi masalah yang timbul ketika seperangkat data diuji secara simultan melalui teknik statistika inferensi.
Latent Growth Modeling, yaitu teknik analisis longitudinal yang digunakan dalam rerangka SEM untuk mengestimasi garis kurva pertumbuhan di sepanjang periode waktu tertentu.
Hierarchical/multilevel model, yaitu moda statistis parameter yang bervariasi pada lebih dari satu jenjang. Model ini dapat juga dilihat sebagai GLM walaupun dapat juga digunakan pada pengembangan model non-linear.
Item Response Theory (IRT) model, yaitu inti teori yang menggambarkan aplikasi model matematika suatu data dari kuesioner dan menguji sebagai dasar pengukuran kemampuan, sikap atau variabel lain. Tujuan IRT adalah membangun kerangka berfikir untuk mengevaluasi kinerja dan menilai kualitas individu terhadap pekerjaan.
Mixture model (latent class) SEM, yaitu model probabilistik untuk estimasi populasi yang menggunakan distribusi campuran. Model ini dapat dianalogikan sebagai tipe pengklasteran.
Multi-method multi-trait model (MTMM), yaitu suatu pendekatan untuk menguji validitas konstruk dengan mengukur kesamaan dan perbedaan sifat (trait) sebagai bentuk pengujian validitas konvergen dan diskriminan. Terdapat enam pertimbangan ketika menguji validitas konstruk melalui matrik MTMM, yaitu :
a. Evaluasi validitas konvergen, yaitu pengujian yang didesain untuk mengukur bahwa indikator-indikator dalam konstruk yang sama harus saling berkorelasi.
b. Evaluasi validitas diskriminan, yaitu indikator-indikator di suatu konstruk seharusnya tidak saling berkorelasi dengan indikator di konstruk lain. c. Unit metode trait, yaitu setiap pengujian yang digunakan untuk mengukur
suatu konstruk dimasukkan ke dalam unit metode trait sehingga varian dalam pengukuran merupakan bagian dari trait dan metode. Secara umum, peneliti menginginkan varian spesifik metode lebih rendah sedangkan varian trait lebih tinggi.
d. Multi-metode/trait, yaitu lebih dari satu trait dan metode yang harus digunakan untuk menguji validitas diskriminan dan kontribusi relatif varian spesifik dari metode dan trait.
e. Metodologi berbeda, yaitu ketika menggunakan metode beragam, perbedaan ukuran aktual harus dipertimbangkan, seperti pengukuran dengan skala wawancara dan pembacaan psikomatik harus berbeda. f. Karakteristik trait, yaitu trait harus berbeda untuk dapat dibedakan tetapi
2.2.2 Variabel – variabel dalam SEM
Ada 2 macam variabel dalam SEM yaitu variabel laten dan variabel teramati. Berikut akan dibahas kedua variabel tersebut.
1. Variabel Laten
Variabel Laten biasa disebut Latent Variabel (LV) merupakan konsep abstrak yang hanya dapat diamati secara tidak langsung dan tidak sempurna melalui efeknya pada variabel teramati. Variabel Laten terbagi menjadi 2 yaitu variabel laten eksogen dan variabel laten endogen. Variabel laten eksogen selalu muncul sebagai variabel bebas pada semua persamaan yang ada dalam model. Sedangkan variabel endogen merupakan variabel terikat pada paling sedikit satu persamaan dalam model.
Gambar 2. 8 Variabel Laten Endogen dan Eksogen (Wijanto, 2008)
2. Variabel Teramati
Variabel teramati (observed variabel) atau variabel terukur (measured variabel) adalah variabel yang dapat diamati atau dapat diukur secara empiris dan sering disebut sebagai indikator. Variabel teramati merupakan efek dari variabel laten eksogen (ksi/xi) diberi notasi matematik dengan label X, sedangkan yang bekaitan dengan variabel laten endogen (eta) diberi label Y.
Gambar 2. 9 Simbol Variabel Teramati (Wijanto, 2008)
2.2.3 SEM Berbasis Varian dan Kovarian
SEM dapat berbasis varian atau kovarian. SEM berbasis varian adalah SEM yang menggunakan varian dalam proses iterasi atau blok varian antar indikator atau parameter yang diestimasi dalam suatu variabel laten tanpa mengkorelasikannya dengan indikator-indikator yang ada di variabel laten lain dalam suatu model penelitian. Berbeda dengan SEM berbasis kovarian yang melakukan interkorelasi atau membebaskan indikator-indikatornya saling berkorelasi dengan indikator dan variabel laten lainnya.
Konsekuensi proses iterasi berbasis varian adalah adanya pengabaian efek multikolinearitas antarindikator dan variabel laten. Selain itu, iterasi berbasis varian tidak menuntut berbagai asumsi yang rigid, sehingga informasi yang dihasilkan tidak cukup untuk model estimasi. Sebaliknya, metode ini tepat digunakan untuk model prediksi yang hanya mengukur efek kausalitas pada jenjang variabel laten.
Banyak teknik statsitika yang menggunakan SEM berbasis varian. Salah satu SEM berbasis varian yang mulai banyak digunakan adalah PLS (Partial Least Square). sedangkan teknik statistika menggunakan SEM berbasis kovarian diantaranya adalah LISREL (Linear Structural Relationship) dan AMOS (Analysis Moment Structure). Berikut ini adalah perbandingan SEM berbasis kovarian (AMOS, LISREL) dengan SEM berbasis varian (PLS).
Tabel 2. 1 Perbandingan SEM Berbasis Kovarian dan SEM berbasis Varian (Jogiyanto, 2011)
Parameter Pembanding
SEM berbasis Kovarian (Lisrel dan
AMOS)
SEM berbasis Varian (PLS)
Keunggulan Canggih dan handal untuk model estimasi pada pengujian teori dan pada model yang
kompleks atau hipotesis model
Informasi yang dihasilkan efisien dan mudah
diinterpretasikan terutama pada model yang
kompleks atau hipotesis model, dapat digunakan pada data set yang kecil, tidak mensyaratkan asumsi normalitas, linearitas dan heteroskedatisitas, serta dapat digunakan pada indikator yang bersifat reflektif dan formatif terhadap variabel latennya. Keterbatasan Rumit dan mensyaratkan
data set yang besar, asumsi normalitas dan indikator yang bersifat reflektif terhadap variabel latennya
Lemah secara dasar statistika atau matematika dalam mengestimasi model, aplikasi perangkat lunak yang dikembangkan masih terbatas dan
membutuhkan aplikasi perangkat lunak lain untuk menghasilkan output tertentu, misal probabilitas signifikansi.
Parameter Pembanding
SEM berbasis Kovarian (Lisrel dan
AMOS)
SEM berbasis Varian (PLS)
membutuhkan sampel besar
sampel kecil
Basis Teori Mensyaratkan dasar teori yang kuat
Dapat menguji model penelitian dengan dasar teori yang lemah Asumsi Distribusi Harus memenuhi asumsi
distribusi normal
Tidak mensyaratkan data terdistribusi normal Sifat Konstruk Reflektif Reflektif dan formatif Pengujian
Signifikansi
- Model dapat diuji dan difalsifikasi
- Estimasi parameter dan uji kelayakan model (GOF)
- Tidak dapat diuji dan difalsifikasi
- Estimasi parameter dapat dilakukan tetapi tidak untuk uji kelayakan model
Jenis Pemodelan Model estimasi Model prediksi Maksimasi
Komponen
- Faktor atau kovarian berdasarkan kovarian penjelas - Kovarian diminimasi maksimum korelasi - Komponen berdasarkan maksimasi varian - Residual Variance diminimasi minimasi perbedaan
Estimasi poin - Probabilitas data yang diobservasi
- Memaksimalkan model hipotesis yang dibangun
- Fixed point estimation, sama dengan teknik least square
Optimasi Fokus pada penyelesaian masalah optomasi global
Terbatas dalam kemampuan optimasi global melalui metode
Parameter Pembanding
SEM berbasis Kovarian (Lisrel dan
AMOS)
SEM berbasis Varian (PLS)
dasar OLS (Ordinary Least Square)
Error Software Sering bermasalah dengan inadmissible dan faktor indeterminacy
Relatif tidak menghadapi masalah (crashing) dalam proses menjalankan (iterasi) model. 2.2.4 Tahapan Penggunaan SEM
Menurut (Jogiyanto 2011) secara garis besar, tahapan dalam menggunakan SEM adalah sebagai berikut:
1. Spesifikasi Model, yaitu membangun model yang sesuai dengan tujuan dan masalah penelitian dengan landasan teori yang kuat
2. Estimasi parameter bebas, yaitu komparasi matrik kovarian yang merepresentasi hubungan antarvariabel dan mengestimasinya ke dalam model yang paling sesuai. Parameter untuk mengukur kesesuaian model adalah maximum likehood, weighted least squares atau asymptotically distribution-free methods. Berbagai program yang dapat digunakan antara lain SPSS, AMOS, EQS, LISREL dan Mplus.
3. Assesment of fit, yaitu eksekusi estimasi kesesuaian model dengan menggunakan parameter antara lain: Chi-Square (ukuran dasar kesesuaian model yang secara konseptual merupakan fungsi dari ukuran sampel dan perbedaan antara matrik kovarian yang diobservasi dengan matrik kovarian model), Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA), Standarized Root Mean Residual (SRMR) dan Comparative Fit Index (CFI).
4. Modifikasi model, yaitu mengembangkan model yang diuji di awal untuk meningkatkan goodness-of-fit (GOF) model. Peluang untuk mengembangkan model tergantung besarnya degree of freedom dari model. Namun
