BIT VOL 8 No 2 September 2011 ISSN :

(1)

KAJIAN PENERIMAAN BAHASA PEMROGRAMAN

BERORIENTASI OBJEK BERBASIS OPEN SOURCE

DENGAN PENDEKATAN TAM

(TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL)

STUDI KASUS UNIVERSITAS BUDI LUHUR

Ita Novita

Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260, Indonesia

e-mail : [email protected]

Abstract

The successful implementation of a technology becomes an important thing that must be considered. One of the factors that currently play an important role in the successful implementation and use of information technology is a factor the user. User's level of preparedness to receive the information technology has a major influence in determining the success or failure of implementation of these technologies. Budi Luhur University as one of the educational institutions that rely on the support of technology need to know about it. The purpose of this study is to assess the acceptance of the use of java programming language among students, the factors that influence the acceptance rate and the level of significance. Various types of object-oriented programming language based on open source. Java programming language was chosen because it is one programming language in use and included in the curriculum of Informatics Engineering Program Faculty of Information Technology. This study approaches the Technology Acceptance Model (TAM). Analytical techniques used in this study is Structural Equation Modeling (SEM), as well as data obtained from the study will be processed using the software AMOS. The results of this study is a model of acceptance of the java programming language and the factors that influence the level of acceptance.

Keywords: Java, Technology Acceptance Model (TAM), Structural Equation Modeling (SEM)

1. PENDAHULUAN

Universitas Budi Luhur adalah universitas yang dikenal sebagai pelopor di dalam penyelenggaraan pendidikan tinggi di bidang komputer di Indonesia. Sebagai salah satu institusi pendidikan

yang bergantung pada dukungan

teknologi, sudah sewajarnya Universitas Budi Luhur mengikuti perkembangan

teknologi dalam hal ini adalah

perkembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK), untuk menghasilkan lulusan yang berkualitas sesuai dengan misinya maka disusunlah kurikulum yang sesuai dan tepat agar para mahasiswa siap untuk terjun ke dunia

kerja. Perkembangan analisa dan

perkembangan sistem saat ini menuntut para mahasiswa untuk mengerti konsep analisa dan perancangan sistem berbasis

object oriented. Java sebagai salah satu

jenis bahasa pemrograman berorientasi objek berbasis open source sebagai salah satu matakuliah yang ada di fakultas teknologi informasi.

Keberhasilan penerapan teknologi tersebut dalam hal ini adalah bahasa pemrograman berorientasi objek berbasis

open source (Java) menjadi hal penting

yang harus diperhatikan. Salah satu faktor yang saat ini memegang peranan penting dalam keberhasilan penerapan

(2)

dan penggunaan teknologi informasi

adalah faktor pengguna. Tingkat

kesiapan pengguna untuk menerima teknologi informasi memiliki pengaruh besar dalam menentukan sukses atau tidaknya penerapan teknologi tersebut. masalah yang diangkat dalam penelitian ini adalah faktor-faktor apa saja yang

mempengaruhi tingkat penerimaan

bahasa pemrograman berorientasi objek berbasis open source di kalangan mahasiswa serta bagaimana hubungan

kausal antara faktor-faktor yang

mempengaruhi penerimaan bahasa

pemrograman berorientasi objek berbasis

open source.

Berbagai model telah dibangun untuk menganalisis dan memahami faktor-faktor yang mempengaruhi diterimanya penggunaan teknologi. Penelitian ini

bertujuan untuk mengetahui dan

menganalisis penerimaan bahasa

open source (Java) di kalangan mahasiswa fakultas teknologi informasi dan faktor-faktor yang mempengaruhi

tingkat penerimaannya. Pendekatan

modelnya dengan menggunakan TAM (Technology Acceptance Model) untuk

menggambarkan tingkat penerimaan

bahasa pemrograman java di kalangan

mahasiswa. Teknik analisis yang

digunakan adalah Structural Equation

Modeling (SEM), serta data-data yang

didapat dari penelitian akan diproses menggunakan software AMOS 16.

2. LANDASAN TEORI 2.1. Pengertian Open Source

Pengertian Open source menurut Clinton A. Sprauve : “Open source is

defined as software code that is available for users to examine and change freely without violating any patents, copyright laws, or licensing agreements.”

2.2. Tinjauan Bahasa Pemrograman Java

Java adalah suatu bahasa

pemrograman Object Oriented dengan

unsur-unsur seperti bahasa C++ dan bahasa-bahasa lainnya dengan libraries yang cocok untuk lingkungan internet. Bahasa pemrograman Java merupakan salah satu bahasa pemrograman yang di pakai dan termasuk ke dalam kurikulum mata kuliah Program Studi Teknik

Informatika Fakultas Teknologi

Informasi Universitas Budi Luhur.

2.3. Technology Acceptance Model (TAM)

Penelitian mengenai SI telah

menguji perilaku pengguna dan

penerimaan sistem dari berbagai

perspektif (VENKATESH et al., 2003). Dari berbagai model yang telah diteliti,

Technology Acceptance Model (TAM)

yang diadopsi dari Theory of Reasoned

Action (TRA) menawarkan sebagai

landasan untuk memperoleh pemahaman yang lebih baik mengenai perilaku

pemakai dalam penerimaan dan

penggunaan SI (DAVIS, et al., 1989). Model TAM berasal dari teori psikologis untuk menjelaskan perilaku pengguna teknologi informasi yang berlandaskan

pada kepercayaan (beliefs), sikap

(attitude), minat (intention) dan

hubungan perilaku pengguna (User

Behavior Relatioship). Tujuan model ini

adalah untuk dapat menjelaskan faktor-faktor utama dari perilaku pengguna teknologi informasi terhadap penerimaan penggunaan teknologi informasi itu sendiri. Model ini akan menggambarkan bahwa penggunaan SI akan dipengaruhi oleh variabel kemanfaatan (Usefullness) dan variabel kemudahan pemakaian (Ease of Use), dimana keduanya memiliki determinan yang tinggi dan validitas yang telah teruji secara empiris (DAVIS,1989).

(3)

([DAVIS 1989],319)

2.4. Structural Equation Modeling

(SEM)

Structural Equation Modelling

(SEM) adalah suatu teknik modeling statistik yang bersifat sangat

cross-sectional, linier dan umum. Termasuk

dalam SEM ini ialah analisis faktor, analisis jalur dan regresi.

Definisi lain menyebutkan Structural

Equation Modelling (SEM) adalah

teknik analisis multivariat yang umum dan sangat bermanfaat yang meliputi versi-versi khusus dalam jumlah metode analisis lainnya sebagai kasus-kasus khusus. Definisi berikutnya mengatakan bahwa Structural Equation Modelling

(SEM) merupakan teknik statistik yang

digunakan untuk membangun dan

menguji model statistik yang biasanya dalam bentuk model-model sebab akibat. SEM sebenarnya merupakan teknik

hibrida yang meliputi aspek-aspek

penegasan (confirmatory) dari analisis faktor, analisis jalur dan regresi yang dapat dianggap sebagai kasus khusus dalam SEM.

2.5. TINJAUAN STUDI

1) Kajian Penerimaan Teknologi

Internet pada organisasi

pemerintahan berdasarkan konsep

Technology Acceptance Model (TAM) :

Studi Kasus Direktorat Jenderal Pendidikan Islam Departemen Agama R.I . Penelitian ini di lakukan Pada

tahun 2007 oleh Dodi Irawan Syarip dan Dana Indra Sensuse. Pada penelitian ini, hanya 5 konstruksi TAM yang di teliti yaitu persepsi kemudahan, persepsi kemanfaatan, sikap pengguna, perhatian untuk menggunakan. Dan pemakaian nyata. Kontruksi variabel dari luar tidak dimasukkan ke dalam model karena kontribusinya dalam TAM dianggap

tidak signifikan, sehingga dapat

diabaikan meskipun mempunyai

pengaruh secara tidak langsung terhadap

penerimaan sebuah teknologi

([Milchrahm,2003],47) Variabel

self-efficacy (kemampuan diri) dimasukkan

ke dalam model sebagai konstruksi

tambahan untuk memprediksi

penggunaan TI, seperti yang telah dilakukan oleh [Fenech ,1998], [Hwang & Yi, 2002]. Dalam penelitian tersebut

didapat hasil bahwa persepsi

kemampuan diri di bidang komputer

(Computer Self-Efficacy) memiliki

pengaruh yang signifikan terhadap

persepsi kemudahan dan perilaku

pemakai nyata seseorang dalam

menggunakan Internet. Hal ini sejalan dengan hasil penelitian [Fenech ,1998], [Hwang & Yi, 2002] yang sama-sama menyimpulkan bahwa konstruksi CSE memiliki pengaruh yang nyata terhadap penggunaan web melalui konstruksi persepsi kemudahan dan pemakaian nyata. Keterkaitan antara penelitian ini dengan penelitian yang akan dilakukan adalah sama-sama melakukan penelitian terhadap kemampuan diri dibidang komputer (computer self-efficacy).

2) Kajian Tentang Perilaku

Pengguna Sistem Informasi Dengan Pendekatan Technology Acceptance

Model (TAM). Penelitian ini dilakukan

pada tahun 2006 oleh Arief Wibowo, dalam penelitian tersebut konstruk yang diteliti adalah Perceived Ease of Use(

PEOU), Perceived Usefulness (PU), Attitude Toward Using (ATU), Intention to Use (ITU) dan Actual Usage Behavior (AUB).

3. METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Jenis Penelitian

Penelitian ini merupakan penelitian

explanatory mengenai hubungan kausal

(sebab akibat) dari variabel-variabel yang diamati dan diteliti.

3.2 Metode Penelitian

Penelitian yang dilakukan bermaksud membuktikan hipotesa yang dibangun

dengan pendekatan Technology

Acceptance Model (TAM), diuji menggunakan perangkat lunas Amos 16. Dengan metode ini akan dilakukan analisis terhadap faktor-faktor yang

mempengaruhi penerimaan bahasa

(4)

open source (Java). Teknik pengumpulan data dilakukan dengan kuesioner terhadap mahasiswa FTI di

Universitas Budi Luhur Jakarta.

Kuesioner diberikan kepada mahasiswa

secara langsung. Mahasiswa dapat

mengisinya setelah selesai perkuliahan,

sehingga kuesioner dapat segera

dikumpulkan kembali untuk ditabulasi dan dianalisis.

3.3 Populasi dan Sampel Penelitian

Populasi untuk untuk survey ini adalah keseluruhan mahasiswa yang

sudah menggunakan bahasa

open source (Java) di FTI-Universitas

Budi Luhur.

Responden atau sampel diambil dari FTI-Universitas Budi Luhur. Dari populasi tersebut diambil individu yang dapat dijadikan responden atau sampel

yaitu yang menggunakan bahasa

open source (Java).

Mengingat populasi pengguna bahasa pemrograman berorientasi objek berbasis

open source (Java) tidak terdeteksi

secara pasti, maka sampel diambil secara non random dengan menggunakan teknik snowball sampling ([Goodman, L.A. (1961)]. "Snowball sampling". Annals of Mathematical Statistics 32: 148–170). Namun, ([HAIR 1996],126)

merekomendasikan jumlah sampel

minimal untuk SEM adalah 100-200. Sesuai dengan rekomendasi ([HAIR 1996],126), banyaknya sampel penelitian yang ditetapkan minimal adalah 100 sampel (responden). Teknik snow ball sampling yaitu pengumpulan data yang dimulai dari beberapa orang yang memenuhi kriteria untuk dijadikan subyek, yang kemudian subyek tersebut

menjadi sumber informasi tentang

orang-orang yang dapat dijadikan

sampel. Hal ini dilakukan peneliti karena tidak adanya gambaran yang jelas tentang berapa banyak individu yang

telah menggunakan bahasa

open source (Java).

3.4 Metode Pengumpulan Data 3.4.1 Penelitian Kepustakaan

Dimaksudkan untuk mendapatkan data atau fakta yang bersifat teoritis yang berhubungan dengan penelitian ini, yang diperoleh dengan cara mempelajari

literatur-literatur, jurnal-jurnal

penelitian, bahan kuliah dan sumber-sumber lain yang ada hubungannya dengan permasalahan yang peneliti bahas. Penulisan pustaka menggunakan

system Harvard Referencing Standard.

Semua yang tertera dalam daftar pustaka harus dirujuk dalam tulisan atau paper .

3.4.2 Kuesioner

Pengumpulan data dilakukan

melalui kuesioner yang berupa

pertanyaan-pertanyaan yang dibuat oleh peneliti untuk mengetahui bagaimana

pengaruh antara Variabel Persepsi

Kemudahan Penggunaan (Perceived

Ease of Use/PEOU), Persepsi

Kemanfaatan (Perceived

Usefulness/PU), Perilaku Pengguna (Behavioral Intention to Use /ITU),

sikap pengguna (Attitude Toward

Using/ATU) dan Perilaku Nyata (Actual Usage Behaviour/ASU) dari responden

terhadap bahasa pemrograman

berorientasi objek berbasis open source (Java) dapat lihat pada Tabel 1.

3.4.3 Instrumen Penelitian

Data dari sampel atau responden didapatkan dari instrumen kuesioner, dengan menggunakan closed questions dimana responden dapat dengan cepat

dan mudah menjawab kuesioner,

sehingga data dari kuesioner dapat dengan cepat dianalisis secara statistik. Isi kuesioner dibuat menggunakan skala interval atau semantic diferensial yang diperlukan bagi penelitian ini dan diberikan kepada responden yang terdiri dari mahasiswa semester 2,3,4,5,6,7,8

Fakultas Teknologi Informasi

Universitas Budi Luhur. Hasil kuesioner berupa data, akan disimpan dalam

(5)

format excel dan langsung digunakan sebagai data mentah untuk analisa dengan software AMOS 16.

4. ANALISIS DAN INTERPRETASI

4.1 Data Profil Responden

Responden untuk penelitian ini adalah mahasiswa semester 2 sampai dengan semester 8 jurusan Teknik

Informatika Fakultas Teknologi

Informasi Universitas Budi Luhur. Kuesioner disebarkan secara langsung ke responden dengan total yang menjawab

kuesioner sebanyak 128 orang. Data

Profil responden yang menjadi obyek penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.

Tabel 1 Profil Responden Penelitian Klasifikasi Responden Jumlah % dari seluruh responden Status: Mahasiswa semester 2 Mahasiswa semester 3 Mahasiswa semester 4 Mahasiswa semester 5 Mahasiswa semester 6 Mahasiswa semester 7 Mahasiswa semester 8 5 20 20 11 20 20 32 3% 16% 16% 8% 16% 16% 25% Jumlah 128 100% Jenis Kelamin: Laki-laki: Perempuan: 85 43 66% 34% Jumlah 128 100%

Dari profil responden penelitian ini, jumlah responden terbanyak adalah mahasiswa semester 8 yaitu 25%, mahasiswa semester 7, 6, 4 dan 3

masing-masing 16%, mahasiswa

semester 5 sebanyak 8% dan mahasiswa semester 2 sebanyak 3% dengan jenis kelamin Laki-laki sebanyak 66% dan jenis kelamin perempuan sebanyak 34%.

5. Hasil Penelitian

5.1. Pengujian Model Berbasis Teori

1) Uji Validitas

Uji validitas atau confimatory

dilakukan terhadap masing-masing

variabel laten dengan menghapus

variabel indikator yang bukan

merupakan konstruktor yang valid bagi

suatu variabel laten pada model

structural yang diajukan. Jika nilai estimate pada loading factor (λ) dari suatu variabel indikator < 0.5 maka indikator tersebut hendaknya di drop (dihapus) ([GHOZALI 2004],96).

a) Uji validitas PEOU

Gambar 2 Uji validitas PEOU

b) Uji validitas PU

Gambar 3 Uji validitas PU

Dari gambar diatas diketahui

bahwa variabel Y5 dibawah ketentuan yang seharusnya yaitu bernilai 0,10. Untuk melakukan modifikasi terhadap model yang dibangun adalah dengan menghapus Y5 (memperbaiki kinerja dalam perkuliahan). Berikut adalah

gambar uji validitas PU setelah

dimodifikasi.

Gambar 4 Uji validitas PU Setelah Modifikasi

c) Uji validitas ATU

Gambar 5 Uji validitas ATU 0; ,78 PEOU 4,00 X1 0; ,34 d1 1,00 1 3,97 X2 0; ,53 d2 ,94 1 3,81 X3 0; ,38 d3 ,86 1 3,81 X4 0; ,21 d4 ,89 1 3,59 X5 0; ,44 d5 ,62 1 3,78 X6 0; ,22 d6 ,94 1

ABSOLUT FIT MEASURES Chi-Square = 40,435 Probability = ,000 CMIN/DF =4,493 GFI = \gfi RMSEA = ,166 INCREMENTAL FIT MEASURES AGFI = \agfi

TLI = ,894 NFI = ,921 CFI = ,937

PARSIMONIOUS FIT MEASURES PNFI = ,552 PGFI = \pgfi 0 PU 4,38 Y1 0; ,37 e1 1,00 1 4,19 Y2 0; ,18 e2 1,15 1 4,00 Y3 0; ,36 e3 ,70 1 3,94 Y4 0; ,54 e4 ,84 1 4,13 Y6 0; ,73 e6 ,69 1 0; ,55 R1 1

ABSOLUT FIT MEASURES Chi-Square = 43,560 Probability = ,000 CMIN/DF =4,840 GFI = \gfi RMSEA = ,174 INCREMENTAL FIT MEASURES AGFI = \agfi TLI = ,778 NFI = ,841 CFI = ,867 PARSIMONIOUS FIT MEASURES PNFI = ,505 PGFI = \pgfi 2,90 Y5 0; ,68 e5 1 ,10 0 PU 4,38 Y1 0; ,37 e1 1,00 1 4,19 Y2 0; ,18 e2 1,15 1 4,00 Y3 0; ,36 e3 ,70 1 3,94 Y4 0; ,55 e4 ,84 1 4,13 Y6 0; ,73 e6 ,68 1 0; ,55 R1 1

ABSOLUT FIT MEASURES Chi-Square = 34,993 Probability = ,000 CMIN/DF =6,999 GFI = \gfi RMSEA = ,217 INCREMENTAL FIT MEASURES AGFI = \agfi TLI = ,765 NFI = ,868 CFI = ,882 PARSIMONIOUS FIT MEASURES PNFI = ,434 PGFI = \pgfi 0 ATU 3,94 Y7 0; ,50 e7 1,00 1 4,09 Y8 0; ,07 e8 1,26 1 4,38 Y9 0; ,57 e9 ,73 1 3,94 Y10 0; ,37 e10 ,59 1 4,00 Y11 0; ,36 e11 ,90 1 3,84 Y12 0; ,37 e12 ,69 1 0; ,56 R2 1

ABSOLUT FIT M EASURES Chi-Square = 34,101 Probability = ,000 CM IN/DF =3,789 GFI = \gfi RM SEA = ,148 INCREM ENTAL FIT M EASURES AGFI = \agfi TLI = ,883 NFI = ,909 CFI = ,930 PARSIM ONIOUS FIT M EASURES PNFI = ,545 PGFI = \pgfi

(6)

d) Uji validitas BITU

Gambar 6 Uji validitas BITU

e) Uji validitas ASU

Gambar 7 Uji validitas ASU

Dari gambar diatas diketahui

bahwa variabel Y19 dibawah ketentuan yang seharusnya yaitu bernilai 0,28. Hal ini diketahui dari data yang ada bahwa

tidak banyak mahasiswa yang

menggunakan bahasa pemrograman

berorientasi objek berbasis open source (Java) dikampus setiap hari. Untuk melakukan modifikasi terhadap model

yang dibangun adalah dengan

menghapus Y19 (penggunaan bahasa

pemrograman berorientasi objek

berbasisi open source (Java) dikampus setiap hari).Berikut adalah gambar uji validitas ASU setelah dimodifikasi.

Gambar 8 Uji validitas ASU Setelah Modifikasi

2) Uji Realibilitas

Reliabilitas adalah ukuran

konsistensi internal dari

indikator-indikator suatu variabel bentukan yang

menunjukkan derajat setiap indikator sebagai konstruktur sebuah variabel bentukan [Prabowo 2007]. [Nunally dan Bernstein 2004] memberikan pedoman bahwa dalam penelitian eksploratori, reliabilitas yang sedang antara 0,5 – 0,6

dinilai sudah mencukupi untuk

menjustifikasi sebuah hasil penelitian. Berdasarkan data dari penelitian dapat diketahui bahwa konstruk PEOU, PU, ATU dan BITU sudah mencukupi untuk menjustifikasi hasil penelitian.

Sedangkan konstruk ASU hampir

mendekati angka yang disyaratkan [Nunally dan Bernstein 2004] untuk menjustifikasi hasil penelitian.

5.2. Model Penelitian Setelah Uji

Confirmatory

Setelah dilakukan uji confirmatory variabel indikator terhadap variabel laten, maka didapatkan model sementara seperti yang tertera pada Gambar 9.

Gambar 9 Model sementara setelah uji

confirmatory

Hipotesis yang menjelaskan

kondisi data empiris dengan

model/teori adalah :

H0 : Data empirik identik dengan

teori atau model (Hipotesis diterima apabila P ≥ 0.05).

H1 : Data empirik berbeda dengan

teori atau model (Hipotesis ditolak apabila P < 0.05).

Berdasarkan Gambar 9,

diperlihatkan bahwa model teori yang diajukan pada penelitian ini tidak sesuai dengan model populasi yang diobservasi, karena diketahui bahwa 0 BITU 4,31 Y13 0; ,54 e13 1,00 1 4,28 Y14 0; ,30 e14 1,37 1 3,91 Y15 0; ,63 e15 1,53 1 4,22 Y16 0; ,08 e16 2,63 1 4,47 Y17 0; ,57 e17 1,95 1 0; ,11 R3 1

ABSOLUT FIT M EASURES Chi-Square = 36,818 Probability = ,000 CM IN/DF =7,364 GFI = \gfi RM SEA = ,224 INCREM ENTAL FIT M EASURES AGFI = \agfi TLI = ,699 NFI = ,834 CFI = ,849 PARSIM ONIOUS FIT M EASURES PNFI = ,417 PGFI = \pgfi 0 ASU 3,63 Y18 0; ,22 e18 1,00 1 3,28 Y19 0; ,71 e19 ,28 1 3,78 Y20 0; ,77 e20 ,76 1 4,13 Y21 0; ,58 e21 ,63 1 0; ,70 R4 1

ABSOLUT FIT M EASURES Chi-Square = 14,306 Probability = ,001 CM IN/DF =7,153 GFI = \gfi RM SEA = ,220 INCREM ENTAL FIT M EASURES AGFI = \agfi TLI = ,600 NFI = ,855 CFI = ,867

PARSIM ONIOUS FIT M EASURES PNFI = ,285 PGFI = \pgfi 0 ASU 3,63 Y18 0; ,36 e18 1,00 1 3,78 Y20 0; ,80 e20 ,89 1 4,13 Y21 0; ,51 e21 1,00 1 0; ,47 R4 1

ABSOLUT FIT M EASURES Chi-Square = 11,433 Probability = ,001 CM IN/DF =11,433 GFI = \gfi RM SEA = ,272 INCREM ENTAL FIT M EASURES AGFI = \agfi TLI = ,140 NFI = ,855 CFI = ,857

PARSIM ONIOUS FIT M EASURES PNFI = ,142 PGFI = \pgfi

,67

PEOU PU

ATU BITU ASU

,38 ,05 2,25 Y1 ,39 e1 1,00 1 Y2 ,14 e2 1,20 1 Y3 ,36 e3 ,71 1 Y4 ,55 e4 ,85 1 Y6 ,74 e6 ,68 1 X6 ,25 d6 1 X5 ,43 d5 1 X2 ,50 d2 1 X1 ,30 d1 1 Y12 ,35 e12 1,00 1 Y11 ,32 e11 1,31 1 Y10 ,36 e10 ,84 1 Y9 ,48 e9 1,15 1 Y8 ,17 e8 1 Y7 ,56 e7 1 ,64 1,67 1,32 -,19 ,82 Y13 ,55 e13 1,00 1 Y14 ,32 e14 1,39 1 Y15 ,61 e15 1,68 1 Y16 ,22 e16 2,50 1 Y17 ,42 e17 2,37 1 Y21 ,15 e21 1,00 1 Y20 1,07 e20 1 Y18 ,61 e18 ,66 1 ,26 R11 ,04 R2 1 ,01 R3 ,19 R4 1 ,37 1

ABSOLUT FIT MEASURES Chi-Square = 1951,519 Probability = ,000 CMIN/DF =7,255 GFI = ,563 RMSEA = ,222 INCREMENTAL FIT MEASURES AGFI = ,472 TLI = ,447 NFI = ,471 CFI = ,504 PARSIMONIOUS FIT MEASURES PNFI = ,423 PGFI = ,466 X3 ,41 d3 1 X4 ,23 d4 1 1,00 ,68 ,95 ,91 1,111,04

(7)

nilai probability (P) tidak memenuhi persyaratan karena hasilnya di bawah nilai yang direkomendasikan yaitu p > 0.05 ([GHOZALI 2005], 83).

Untuk sementara dapat

disimpulkan bahwa output model

belum memenuhi persyaratan

penerimaan H0, sehingga tidak dapat

dilakukan uji hipotesis selanjutnya. Namun demikian, agar model yang diajukan dinyatakan fit, maka dapat dilakukan modifikasi model sesuai dengan yang disarankan oleh AMOS.

5.2.1. Uji Kesesuaian Model

Kriteria fit atau tidaknya model tidak hanya dilihat dari nilai probability nya tapi juga menyangkut kriteria lain yang meliputi ukuran Absolut Fit

Measures, Incremental Fit Measures dan Parsimonious Fit Measaures.

Berdasarkan data penlitian, dapat

dikatakan secara keseluruhan model dinyatakan tidak fit (tidak sesuai). Model yang diajukan pada penelitian ini didukung oleh fakta di lapangan. Hal ini diindikasikan bahwa dugaan matriks varians-kovarians populasi tidak sama

dengan matriks varians-kovarians

sampel (data observasi) atau dapat dinyatakan ∑p ≠∑s. Pada penelitian ini

karena melihat hasil uji konfirmatori pada variabel PEOU, PU, ATU, BITU

dan ASU tidak didapat nilai

probablitinya dan setelah dilakukan modifikasi maka terlihat nilai Probability < 0.05, Oleh karena hasil uji kesesuaian model tidak memberi dukungan pada model penelitian bahwa fit atau sesuai (cocok) dengan model populasinya, maka hubungan kausal sebagaimana yang telah disampaikan hanya berlaku untuk sampel penelitian saja atau tidak bisa di generalisir. Sehingga penelitian ini perlu melakukan perubahan model dengan menggunakan analisis jalur.

Adapun model analisis jalur seperti yang tertera pada Gambar 10 dibawah ini.

Gambar 10 Hasil Pengujian dengan Menggunakan

Analisis Jalur

Tabel 2 Regression Weights:

(Group number 1 - Default model)

Berdasarkan gambar 10 model diestimasi. Diketahui bahwa Regression

Wieght untuk PEOU terhadap ATU tidak

signifikan, dimana PEOU tidak

mempengaruhi ATU yaitu faktor

kemudahan tidak mempengaruhi

terhadap sikap untuk menggunakan bahasa pemrograman berorientasi objek berbasis open source (Java). Untuk itu perlu dilakukan modifikasi dengan

menghapus hubungan dari

ATU<-PEOU.

Setelah dilakukan uji signifikansi sebagaimana yang telah disampaikan dari hasil uji kesesuaian model diatas, hasil modifikasi model uji signifikansi analisis jalur didapatkan seperti yang tertera pada Gambar 11 yang juga merupakan model akhir penelitian.

PU

23,78 PEOU

ATU BITU ASU

,52 ,43 ,37 6,24 R1 1 6,96 R2 1,00 1 3,77 R3 1 3,97 R4 1 -,11

ABSOLUT FIT MEASURES Chi-Square = 19,526 Probability = ,001 CMIN/DF =4,882 GFI = ,947 RMSEA = ,175

INCREMENTAL FIT MEASURES AGFI = ,803

TLI = ,899 NFI = ,950 CFI = ,959

PARSIMONIOUS FIT MEASURES PNFI = ,380

PGFI = ,253 ,26

(8)

Gambar 11 Model Akhir Penelitian

5.3. Hasil Pengujian

Berdasarkan hasil model akhir penelitian, maka didapatkan:

1. Persepsi kemudahan penggunaan

bahasa pemrograman berorientasi objek berbasis open source (Java) (Perceived

Ease of Use/PEOU) mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap

persepsi kemanfaatan bahasa

open source (Java) (Perceived of Usefulness/PU) dengan nilai 0,52.

Sehingga hipotesis yang dibangun

diawal yaitu H1 = Diduga bahwa faktor kemudahan (perceived easy of use)

terbukti mempengaruhi dalam

kemanfaatan (perceived of usefulness)

2. Persepsi kemanfaatan bahasa

open source (Java) (Perceived of Usefulness/PU) mempunyai pengaruh

yang signifikan terhadap sikap

penggunaan bahasa pemrograman

berorientasi objek berbasis open source

(Java) (AttitudeToward Using/ATU)

dengan nilai 0,89. Sehingga hipotesis yang dibangun diawal yaitu H3= Diduga bahwa faktor kemanfaatan (perceived of

usefullness) terbukti mempengaruhi

dalam sikap penggunaan (attitude

toward using)

3. Persepsi kemanfaatan bahasa

open source (Java) (Perceived of

Usefulness/PU) mempunyai pengaruh

yang signifikan terhadap minat

(Java) (Behavioral Intention to

Use/BITU) dengan nilai 0,26. Sehingga

hipotesis yang dibangun diawal yaitu H4 = Diduga bahwa faktor kemudahan

(perceived easy of use) terbukti

mempengaruhi dalam minat

menggunakan teknologi (Behavioral

intention to use)

4. Sikap penggunaan bahasa

open source (Java) (AttitudeToward Using/ATU) mempunyai pengaruh yang

signifikan terhadap minat menggunakan bahasa pemrograman berorientasi objek berbasis open source (Java) (Behavioral

Intention to Use/BITU) dengan nilai

0,43. Sehingga hipotesis yang dibangun diawal yaitu H5 = Diduga bahwa sikap penggunaan (attitude toward using) terbukti mempengaruhi dalam minat

menggunakan teknologi (Behavioral

intention to use)

5. Minat menggunakan bahasa

open source (Java) (Behavioral Intention to Use/BITU) mempunyai pengaruh

yang signifikan terhadap prilaku

pemakaian bahasa pemrograman

berorientasi objek berbasis open source (Java) (Actual System Usage /ASU) dengan nilai 0,37. Sehingga hipotesis yang dibangun diawal yaitu H6 = Diduga bahwa minat menggunakan teknologi (Behavioral intention to use) terbukti mempengaruhi dalam prilaku pemakaian (Actual System Usage).

5.4. Interpretasi Model

Berdasarkan modifikasi model dan hasil pengujian hipotesis, maka dapat dijelaskan bahwa model yang didapatkan pada penelitian ini adalah sebagai berikut :

23,78

PEOU PU

ATU BITU ASU

,89 ,43 ,37 6,24 R1 1 7,10 R2 3,77 R3 1 3,97 R4 1 ,52

ABSOLUT FIT MEASURES Chi-Square = 21,968 Probability = ,001 CMIN/DF =4,394 GFI = ,939 RMSEA = ,163 INCREMENTAL FIT MEASURES AGFI = ,818 TLI = ,911 NFI = ,944 CFI = ,956 PARSIMONIOUS FIT MEASURES PNFI = ,472 PGFI = ,313

,26

(9)

Gambar 12 Model TAM Penerimaan Bahasa Pemrograman

Berorientasi Objek Berbasis Open Source (Java)

Berdasarkan model di atas, maka

dapat dikatakan bahwa penerimaan

berorientasi objek berbasis open source dipengaruhi oleh variabel kemudahan (PEOU) dan oleh variabel kemanfaatan

(PU). Setelah pengguna merasakan

kemudahan dan kemanfaatannya, maka akan meningkatkan sikap penggunaan (ATU) dan minat dalam menggunakan bahasa pemrograman berorientasi objek berbasis open source (BITU), kemudian

akan berpengaruh terhadap perilaku

penggunaan (ASU).

Variabel kemudahan (PEOU)

berpengaruh terhadap variabel

kemanfaatannya (PU). Variabel

kemanfaatan (PU) berpengaruh terhadap variabel pemakaian nyata sistem (ASU) dan variabel menggunakan teknologi (BITU). Variabel menggunakan teknologi (BITU) berpengaruh terhadap variabel perilaku pemakaian (ASU) sesuai dengan ([DAVIS 1989]). Artinya semakin mudah bahasa pemrograman berorientasi objek

berbasis open source (Java) untuk

digunakan maka akan meningkatkan kemanfaatannya . Kemudahan dalam hal ini adalah mudah dipahami dan mudah dipelajari. Sedangkan manfaat dalam hal

ini adalah dapat meningkatkan

produktivitas mahasiswa dan bahasa

open source (Java) merupakan salah satu

teknologi yang berguna. Jika seseorang sudah merasakan manfaat dari bahasa pemrograman berorientasi objek berbasis

open source (Java), maka akan mempengaruhi sikap penggunaannya yang menganggap belajar bahasa pemorgraman berorientasi objek berbasis open source (Java) merupakan hal yang positif dan

menguntungkan serta mempengaruhi

perilaku niat untuk meningkatkan

penggunaannya. Dari sisi perilaku niat

menggunakan akan mempengaruhi

perilaku penggunaan bahasa pemorgraman berorientasi objek berbasis open source (Java) dalam kesehariannya.

6. KESIMPULAN

Berdasarkan pengujian-pengujian yang dilakukan terhadap hipotesis, maka dapat disimpulkan hal-hal sebagai berikut :

1. Faktor-faktor yang mempengaruhi

penerimaan penggunaan bahasa

open source (java) pada penelitian ini

meliputi kemudahan dalam menggunakan bahasa pemrograman berorientasi objek berbasis open source (java) (Perceived

Ease of Use), manfaat yang diberikan dari

bahasa pemrograman berorientasi objek berbasis open source (java) PU (Perceived

Percieved Ease of Use Perceived of Usefulness Attitude Toward Using Behavioral Intention to use Actual System Usage

(10)

Usefulness), sikap menggunakan bahasa

open source (java) ATU (Attitude Toward Using) dan niat untuk menggunakan

bahasa pemrograman berorientasi objek berbasis open source (java) BITU (Behavioral Intention tu Use) yang

akhirnya menpengaruhi dalam hal

berorientasi objek berbasis open source (java) ASU (Actual System Usage). 2. Hubungan kausal antara faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan bahasa pemrograman berorientasi objek berbasis

open source (Java) adalah sebagai berikut:

a. Variabel PEOU (kemudahan) secara

signifikan berpengaruh terhadap

variabel PU (kemanfaatan).

b. Variabel PU (kemanfaatan) secara

signifikan berpengaruh terhadap

variabel ATU (sikap menggunakan). c. Variabel PU (kemanfaatan) secara

signifikan berpengaruh terhadap

variabel BITU (perilaku niat untuk menggunakan).

d. Variabel ATU (sikap menggunakan)

secara signifikan berpengaruh

terhadap variabel BITU (perilaku niat untuk menggunakan)

e. Variabel BITU (perilaku niat untuk

menggunakan) secara signifikan

berpengaruh terhadap variabel ASU

(perilaku penggunaan aktual).

3. Model akhir yang diperoleh dari penelitian ini adalah model yang terdiri dari kemudahan dalam penggunaan bahasa pemrograman berorientasi objek berbasis

open source (Java), manfaat yang

diberikan dari bahasa pemrograman

(Java), sikap menggunakan bahasa

open source (Java), perilaku niat

berorientasi objek berbasis open source (Java) dapat mempengaruhi perilaku

berorientasi objek berbasis open source (Java).

4. Hasil uji kesesuaian model tidak memberi dukungan pada model penelitian bahwa fit atau sesuai (cocok) dengan model populasinya, maka kesimpulan yang disampaikan butir 1 sampai butir 4 hanya berlaku untuk sampel penelitian saja atau tidak bisa di generalisir (ditarik ke kesimpulan secara umum).

DAFTAR PUSTAKA

[1] Adams Denis, Nelson Ryan,Todd Peter, 1992, “Perceived Usefullness, ease of

use, and Usage of information

Technology : Replication“. Management Information System Quarterly, Ghozali. [2] Ajzen, I., 2005, Attitudes, Personality

and Behavior, (2nd edition), Berkshire, UK: Open University Press-McGraw Hill Education.

[3] Wibowo, Arif, 2006, “Kajian Tentang Perilaku Pengguna Sistem Informasi

Dengan Pendekatan Technology

Acceptance Model (TAM)”.

[4] Davis F. D, 1989, Perceived Usefukness,

Perceived Ease of Use, of Information

Tchnology, MIS Quarterly.

url:http://wings.buffalo.edu/mgmt/course s/mgtsand/success/davis.html, (retrived 01 April 2010).

[5] Dodi Irawan Syarip, Dana Indra Sensuse,

2007, “Kajian Penerimaan Teknologi Internet Pada Organisasi Pemerintah

Berdasarkan Konsep Technology

Acceptance Model (TAM) Studi Kasus Direktorat Jenderal Pendidikan Islam Departemen Agama RI”.

[6] Fishbein, M, & Ajzen, I., 1975, Belief, Attitude, Intention, and Behavior: An Introduction to Theory and Research, Reading, MA: Addison-Wesley.

[7] Ghozali, Imam, 2005, Model Persamaan Struktural Konsep dan Aplikasi Dengan AMOS Versi 5.0, Semarang ,Badan Penerbit Universitas Diponegoro.

[8] Hermawan, Benny, 2004, Menguasai

JAVA 2 & Object Oriented

Programming, Yogyakarta, ANDI.

[9] Hair, J.F., Anderson, R.E, Tatham, R.,

dan Black, W.C, 1998, “Multivariate Data Analysis With Readings” (5th Ed.), NewYork, Macmillan.

[10] Iqbaria, M., Zinatelli, N., Cragg, P. and Cavaye, A. L. M, 1997, ”Personal computing acceptance factors in small

(11)

firms: A structural equation model”, MIS Quartely, 21(3), 279-305.

[11] Nasution, 2009, Penggunaan Teknologi Informasi Berdasarkan Aspek Prilaku.

http://www.library.usu.ac.id/akuntansi-fahmi.pdf (retrive 14 Januari 2010) [12] Paul Vin-Cent Chang, 2004, “The validity

of an Extended Technology Accpetance

Model (TAM) for Predicting

Intranet/Portal Usage”.

[13] Santoso, Singgih, 2007, Konsep dan Aplikasi dengan AMOS, elex Media

Komputindo, ISBN

9792712801,9789792712803

[14] Sprauve, Clinton A. Implementing a Performance Test Strategy Using Open Source Software [Online], Tersedia:

www.psqtconference.com/2004east/t racks/Tuesday/Performance_Test__Strate gy_OpenSource.pdf [20 April 2010].

[15] Shellly, Gary B., Cashman, Thomas J., Vermaat, Misty E, 2007, Discovering

Computers: Fundamentals, 3th ed,

Jakarta, Salemba Infotek.

[16] Taylor, S. and Todd, P, 1995, “Assessing IT usage: The role of prior Experience”. MIS Quarterly, 19, 561–570.

[17] Thompson, R., Higgins, C. A. and Howell, J. M., 1991 , “Personal Computing: Toward a conceptual model of utilization”, MIS Quarterly, 15, 125– 143.

[18] Widodo, Prabowo, Pudjo, 2006,

Langkah-Langkah Dalam SEM

Pemodelan Persamaan Struktural Seri SEM, Jakarta.

[19] Widodo, Prabowo, Pudjo, 2007, Seri Structural Equation