“Analisa Pengaruh Negatif Game Pada Perubahan Psikologis Siswa SMP Negri 1 Kelapa Dua Terhadap Game Online Menggunakan Technology

(1)

“Analisa Pengaruh Negatif Game Pada Perubahan Psikologis Siswa SMP Negri 1 Kelapa Dua Terhadap Game Online Menggunakan Technology

Acceptance Model ”.

SKRIPSI

Diajukan untuk memenuhi salah satu syarat kelulusan Program Sarjana

MUHAMAD FIRDAUS ALFIANDA NIM : 16180095

Program Studi Sistem Informasi Universitas BSI

bandung

2019

(2)

ABSTRAK

Tujuan penelitian ini untuk mengetahui minat siswa terhadap game online menggunakan Technology Acceptance Model. Metode penelitian yang digunakan yaitu Technology Acceptance Model dengan 3 variabel = Perceived Usefulness, Perceived Ease Of Use dan Attitude Toward Using. Populasi pada penelitian ini adalah siswa SMP Negri 1 Kelapa dua, dengan sampel seluruh siswa 8 dan 9. Berdasarkan hasil penelitian dan pengujian hipotesis menggunakan SPSS 25, analisis data dengan menggunakan Independent Sample T-Test untuk uji pihak kanan pada angket dengan 𝛼 = 0,05. Pada pengujian Uji F diperoleh fhitung sebesar 12.599, kemudian pada uji Independent Sample T-Test diperoleh nilai Sig. sebesar 0,000 karena 0,000 < 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa Ho ditolak. Dari hasil dua pengujian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan Technology Acceptaned Model dapat mempengaruhi Minat Siswa SMP 1 Kelapa Dua Tangerang Terhadap Game Online.

Kata Kunci : Minat, Game Online, Technology Acceptance Model

(3)

ABSTRACT

The purpose of this study was to determine students' interest in online games using the Technology Acceptance Model.

The research method used is the Technology Acceptance Model with 3 variables = Perceived Usefulness, Perceived Ease Of Use and Attitude Toward Using. the population in this study were SMP NEGERI 1 KELAPA DUA students, with a sample of all grade 8 and 9 students. Based on the results of the research and hypothesis testing using SPSS 25, data analysis was using the Independent Sample T-Test for the right-hand test on the questionnaire with 0.05. in the test F test obtained f count of 12,599, then the test Independent Sample T-Test obtained the value of Sig. amounting to 0,000 because 0,000 <0,05 so that it can be concluded that Ho is rejected. From the results of the two tests that have been carried out, it can be concluded that by using Technology Acceptaned Model can influence the Interest of Students of MI Muhammadiyah Sumilir Against Online Games.

Keywords: Interest, Online Game, Technology Acceptance Model

(4)

BAB I

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang Masalah

Teknologi informasi pada saat ini telah mengalami perkembangan yang sangat pesat, dari perusahaan besar, menengah, instansi dan lembaga ikut menggunakan teknologi informasi sebagai pendukung segala aktivitas dan untuk membantu dalam mengembangkan usaha mereka. Sistem informasi dan komunikasi ini banyak sekali memiliki peranan dan dampaknnya dalam berbagai bidang, terutama gadget.

Meningkatnya penggunaan gadget atau alat-alat yang dapat dengan mudah terkoneksi internet ini, mengalami peningkatan dari waktu ke waktu. Saat ini kurang lebih 45 juta menggunakan internet, dimana sembilan juta diantaranya menggunakan ponsel untuk mengakses internet (Hidayat & Junianto, 2017). Dengan adanya internet semakin memberi kemudahan manusia dalam melakukan berbagai hal, tidak terkecuali dalam dunia game online. Game online muncul di Indonesia pada tahun 2001 yang pertama kali diperkenalkan oleh Nexian Online dalam bentuk game online yang masih sangat sederhana dan mudah (Prasetyo, Hardanto, & Sarimin, 2017). Game online sendiri merupakan Game online adalah sebuah game atau permainan yang dimainkan secara online via internet, bisa menggunakan PC (personal computer) atau konsul game biasa seperti PS2 X-Box dan sejenisnya (Latubessy & Ahsin, 2016). Game online tidak hanya menjamur di kota-kota besar tetapi juga telah merambah di pelosok pedesaan, hal ini terlihat dari banyaknya jumlah game center yang muncul dengan pelanggan yang sering kali lebih banyak daripada pengunjung warung internet (Fauziah, 2013).

Technology Acceptance Model (TAM) merupakan Technology Acceptance Model (TAM)

merupakan suatu model penerimaan sistem teknolgi informasi yang dapat digunakan untuk

(5)

mengukur sikap manusia sebagai pengguna terhadap sistem informasi yang baru, dalam hal ini ialah e-faktur (Angin, Respati, & Kusumawati, 2017). Penggunaan Technology Acceptance Model (TAM) dalam penelitian ini terkait dengan penerimaan penggunaan teknologi yang sudah dilakukan oleh beberapa peneliti di negara yang berbeda dan penerapan teknologi yang berbeda pula untuk menguji keakuratan TAM (Akram, et al, 2017). Di TAM terdapat dua indikator, yaitu:

Persepsi kegunaan (Perceived usefulness) dan Persepsi kemudahan penggunaan (Perceived Ease of Use) (Sinarwati & Yuniarta, 2017).

Penelitian sebelumnya dilakukan dengan menggunakan metode statistik kualitatif. Hasil analisa statistik didapatkan nilai persentase minat siswa terhadap permainan Tee Ball pada siswa kelas V Se-Gugus V Kecamatan Ponorogo Kabupaten Ponorogo yang tergolong minat sangat tinggi sejumlah 99 siswa dengan persentase 57,23% sedangkan yang tergolong minat tinggi sejumlah 74 siswa dengan persentase 42,77% dan yang tergolong minat sedang, rendah dan sangat rendah tidak ada (Hardiansyah & Hartati, 2017).

Berdasarkan uraian di atas penulis tertarik untuk melakukan penelitian dengan judul

“Analisa

Pengaruh Negatif Game Pada Perubahan Psikologis

Siswa SMP Negri 1 Kelapa Dua

**Terhadap Game Online Menggunakan Technology Acceptance Model ”.**

(6)

1.2. Ruang Lingkup

Untuk memperjelas dan membatasi ruang lingkup penelitian dengan tujuan untuk menghasilkan uraian penelitian yang sistematis dan Analisa yang objective, diperlukan pembatasan masalah. Maka penulis membuat Batasan yang spesifik sebagai berikut:

1. Penulis melakukan penelitian pada siswa SMP Negri 1 Kelapa Dua yang pernah bermain game online, jika ada siswa yang belum pernah bermain game online siswa tersebut akan disuruh bermain game online.

2. Fokus penelitian terbatas pada minat siswa terhadap game online.

3. Objek penelitian adalah siswa SMP Negri 1 Kelapa Dua .

4. Penulis menggunakan metode TAM (Technology Acceptance Model) dengan 3 (tiga) variabel yaitu: Perceived Usefulness, Perceived Ease Of Use dan Attitude Toward Using.

1.3. Maksud dan Tujuan

Adapun maksud dari penulisan skripsi ini, antara lain:

1. Untuk mengetahui analisa persepsi manfaat (perceived usefulness) terhadap sikap pengguna (attitude toward using).

2. Untuk mengetahui analisa persepsi pengguna penggunaan (perceived ease of use) terhadap sikap pengguna (attitude toward using).

3. Untuk mengetahui persepsi manfaat (perceived usefulness) dan persepsi pengguna penggunaan (perceived ease of use) terhadap sikap pengguna (attitude toward using).

Tujuan penelitian ini adalah sebagai syarat yang telah ditentukan dalam mencapai kelulusan

program Strata 1 (Satu) pada Universitas BSI.

(7)

BAB II METODE

2.1.1. Game Online

Prasetyo, et al (2016:80) menyatakan bahwa “Game online adalah game berbasis elektronik dan visual”. Game online dimainkan dengan memanfaatkan media visual elektronik menggunakan jaringan internet. Game online menyebabkan kecanduan dan mempengaruhi gaya hidup seseorang, bahkan secara ekstrim mempengaruhi mental dan perilaku pemainnya. Menurut Latubessy & Ahsin (2016:688) mendefinisikan bahwa “Game online adalah sebuah game atau permainan yang dimainkan secara online via internet, bisa menggunakan PC (personal computer) atau konsul game biasa seperti PS2 X-Box dan sejenisnya”. Biasanya dalam bermain game online ini disediakan berbagai tambahan layanan atau fitur dari perusahaan penyedia jasa online, serta dapat diakses langsung melalui sistem yang disediakan dari perusahaan yang menyediakan permainan tersebut. Game online memiliki jenis yang banyak, mulai dari permainan sederhana berbasis teks sampai permainan yang menggunakan grafik kompleks dan membentuk dunia virtual yang ditempati oleh banyak pemain sekaligus.

2.1.2. Technology Acceptance Model (TAM)

Technology Acceptance Model (TAM) pertama kali dikenalkan oleh Davis (1989) merupakan salah satu model penelitian yang paling populer untuk memprediksi penggunaan dan penerimaan dari sistem informasi dan teknologi oleh pengguna individu (Hsieh and Wang dalam Akram, et al, 2017). Salah satu manfaat dari penggunaan TAM adalah bahwa model ini menyediakan suatu kerangka kerja yang digunakan untuk menginvestigasi dampak dari variabel eksternal pada niat perilaku dalam penerimaan teknologi informasi. TAM diadopsi dari Theory of Reasoned Action (TRA) dengan mengganti determinan attitudinal yang dipisahkan menjadi perilaku pengguna dengan menggunakan dua perangkat variabel, yaitu persepsi kegunaan dan persepsi mengenai kemudahaan penggunaan yang diterapkan pada berbagai konteks penerimaan teknologi informasi (Akram, et al, 2017).

TAM merupakan adaptasi dari Theory of Reasoned Action (TRA) yang secara khusus telah disesuaikan dengan model penerimaan sistem informasi oleh pengguna (Amborowati, Hamrul, & Soedijono, 2013). Di TAM terdapat dua indikator yaitu: Persepsi kegunaan (Perceived Usefulness) dan Persepsi kemudahan penggunaan (Perceived Ease of Use) (Sinarwati & Yuniarta, 2017).

(8)

TAM dikembangkan oleh Davis (1989) menawarkan sebuah teori sebagai landasan untuk mempelajari dan memahami perilaku pemakai dalam menerima dan menggunakan sistem informasi (Wiyogo, Adiasih, & Hatane, 2017). Technical Acceptance Model (TAM) adalah sebuah teori yang menilai kualitas Sistem Informasi Akuntansi berdasarkan menyebabkan faktor-faktor yang munculnya sikap terbaik terhadap sistem dan kemudian dapat menerima serta menerapkan sistem tersebut (Mulyani, et al, 2017). Tujuan utama TAM adalah untuk memberikan dasar untuk penelusuran pengaruh faktor eksternal terhadap kepercayaan, sikap, dan tujuan pengguna (Yuliyani, Budiman, &

Dewi, 2016).

(9)

BAB III HASIL

3.1.1. Sampel Penelitian

Menurut Sugiyono dalam Hidayat, et al (2015:26) “Sampel adalah sebagian dari jumlah dan karateristik yang dimiliki oleh populasi tersebut”. Teknik pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini yaitu dengan menggunakan pendekatan non probability sampling dengan teknik purposive sampling merupakan metode pengambilan sampel yang ditentukan melalui kriteria-kriteria tertentu oleh peneliti (Sari & Priyadi, 2016). Penarikan sampel dilakukan dengan pertimbangan jumlah populasi yang terlalu banyak, serta adanya keterbatasan kemampuan, waktu dan biaya. Yang menjadi sampel dalam penelitian ini adalah siswa SMP Negri 1 Kelapa Dua yang bermain game online

Rumus yang digunakan oleh penulis untuk menentukan jumlah sampel dalam penelitian ini adalah rumus Slovin sebagai berikut:

n = N

1 + N(e)²

n : Ukuran Sampel N : Ukuran Populasi

e² : Kelonggaran ketelitian karena kesalahan sampel yang dapat di tolerir e : 5% = 0,05

dengan demikian

n = 55

1 + 55(0,0025)

n = 55 1,1375 𝑛 = 48,35

Dari perhitungan tersebut, dapat ditemukan jumlah sampel minimal sebesar 48,35 atau dibulatkan 49.

Sementara itu peneliti mengambil sampel sebesar 50 untuk dijadikan responden.

(10)

Data yang diperoleh melalui penyebaran kuesioner terhadap siswa pada SMP Negri 1 Kelapa Dua diolah secara statistika deskriptif untuk mengetahui tanggapan responden minat siswa terhadap game online . Tanggapan responden tersebut dikategorikan ke dalam 5 (lima) tingkatan yang terdiri dari “Sangat Setuju”, “Setuju”, “Kurang Setuju”,

“Tidak Setuju”, “Sangat Tidak Setuju” dengan perhitungan dasar sebagai berikut:

panjang kelas =data terbesar − data terkecil jumlah kelas inteval

Sumber: (Hidayat & Junianto, 2017:169)

Sedangkan, jika diaplikasikan pada penelitian ini, maka perhitungan statistik deskritif tersebut sebagai berikut:

interval skor kategori = Sit − Sir Jumlah kategori Keterangan:

a. Sit (skor ideal item tertinggi) = skor tertinggi x jumlah sampel x jumlah pernyataan

b. Sir (skor ideal item terendah) = skor terendah x jumlah sampel x jumlah pernyataan

STB TB CB B SB

Gambar III.1.

Garis Kontinum

Keterangan:

STB = Sangat Tidak Baik

TB = Tidak Baik

CB = Cukup Baik

B = Baik

SB = Sangat Baik

(11)

Uji Validitas

Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan bantuan program SPSS 21.0 dengan uji Correlate Bivariate.

Apabila nilai koefisien korelasi mempunyai taraf signifikasi < 0,05 (α=5% atau r hitung > r tabel (tingkat kepercayaan 95 %, α=5%) maka item pertanyaan yang digunakan dalam instrumen tersebut valid (Khasan &

Fatta, 2016).

Uji Parsial (Uji t)

Uji yang dikenal dengan uji parsial yaitu untuk menguji bagaimana pengaruh masing – masing variabel bebasnya secara sendiri-sendiri terhadap variabel terikatnya. Uji t bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh parsial (sendiri) yang diberikan variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y).

Sumber: Wiguna dan Saputra(2016) Keterangan:

α = Taraf signifikan 0,05 n = Banyaknya Sampel k = Banyaknya Variabel Bebas Dengan keterangan:

a. Taraf signifikan 0,05

b. Apabila nilai signifikan <0,05 atau T

hitung

>T

tabel

H

a

diterima dan H

0

ditolak.

c. Apabila nilai signifikan >0,05 atau T

hitung

<T

tabel

H

a

ditolak dan H

0

diterima.

Uji Serentak (Uji f)

Uji F dilakukan oleh penulis untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh variabel bebas secara simultan (bersama- sama) terhadap variabel terikat. Kegunaan dari uji F ini adalah untuk menguji apakah variabel perceived usefulness dan perceived ease of use secara simultan berpengaruh terhadap cariabel attitude toward using. Dan dasar pengambilan dalam uji F ini harus dengan mengetaui nilai f tabel dengan menggunakan rumus f tabel.

Ftabel = F(k ; n-k-1) Keterangan:

n = Banyaknya Sampel

Ttabel = t(α;n-k-1)

(12)

k = Banyaknya Variabel Bebas Dengan keterangan:

a. Taraf signifikan 0,05

b. Apabila nilai signifikan <0,05 atau T

hitung

>T

tabel

H

a

diterima dan H

0

ditolak.

c. Apabila nilai signifikan >0,05 atau T

hitung

<T

tabel

H

a

ditolak dan H

0

diterima.

Uji Rsquare

Uji Rsquare dilakukan penulis untuk mengetahui seberapa besarnya hubungan yang diberikan variabel bebas (X1) dan (X2) terhadap variabel terikat (Y) secara simultan (bersama-sama) dan besar pengaruh variabel lain yang berbeda diluar model ditentukan dengan menggunakan rumus dalam koefisien determinan sebagai berikut:

KD = r2 x 100%

Keterangan:

KD = Nilai koefisien determinasi r² = kuadrat koefisien korelasi

Untuk mengetahui seberapa besarnya nilai yang dipengaruhi variabel X1 dan X2 terhadap Y secara parsial dapat diketahui dari tabel correlatons pada pearson correlation SPSS.

Analisis Jalur (Path Analysis)

Analisis jalur digunakan sebagai metode untuk mempelajari pengaruh secara langsung dan secara tidak langsung dari variabel bebas terhadap variabel terikat.

Y = a + ρyx1 X1 + ρyx2 X2

Keterangan

Y = Variabel Dependen

X1 dan X2 = Variabel Independen ρyx1 X1 + ρyx2 X2= Nilai koefisien regresi variabel

a = Konstanta

(13)

BAB IV PEMBAHASAN

4.1. Deskripsi Data

Penyebaran kuesioner kepada responden langsung dilakukan oleh peneliti dengan mendatangi lokasi penelitian di SMP NEGERI KELAPA DUA. Penyebaran kuesioner secara langsung ini bertujuan untuk memperoleh tingkat pengembalian kuesioner keseluruhan. Pengisian kuesioner didampingi peneliti langsung oleh peneliti dengan mendatangi lokasi penelitian. Tingkat pengembalian kuesioner dari kuesioner yang dibagikan 100%

4.2 Profil responden

A.

Berdasarkan penelitian yang dilakukan terhaap 50 orang responden merupakan siswa SMP NEGERI KELAPA DUA didappatkan gambaran umum mengenai profil responden yang diklasifikasikan berdasarkan jennis kelamin umur dan tingkat kelas. Jenis Kelamin

Karateristik Respoden Berdasarkan Jenis Kelamin

Jenis Kelamin

Frekuensi Presentasi (%)

Laki-Laki 28 56%

Perempuan 23 44%

Jumlah 50 100%

Sumber: Data Responden

Berdasarkan tabel IV.2 dapat dilihat bahwa dari total 46 orang responden, kelompok berjenis kelamin laki-laki sebanyak 28 orang (28%) dan responden yang berjenis kelamin pereempuan sebanyak 23 orang (23%). Berdasarkan data diatas dapat diketahui bahwa minat siswa terhadap game online lebih banyak digunakan oleh responden yang berjenis kelamin laki-laki.

B. Tingkatan Kelas

(14)

Karateristik Respoden Berdasarkan Kelas

Kelas Frekuensi Presentasi (%)

Kelas 8 23 46%

Kelas 9 27 54%

Jumlah 50 100%

Sumber: Data Responden

Berdasarkan tabel IV.3 dapat dilihat bahwa dari total 50 orang responden, kelompok responden dengan tingkat kelas 8 sebanyak 23 orang (23%) dan responden dengan tingkat kelas 9 sebanyak 27 orang (27%). Berdasarkan data diatas dapat diketahui bahwa minat siswa terhadap game online lebih banyak digunakan oleh responden kelas 9.

dapat dilihat bahwa 14% responden menyatakan sangat tidak setuju, 22% responden menyatkan tidak setuju, 32% responden menyatakan sangat kurang setuju, 28% responden menyatakan setuju dan 4% responden menyatakan sangat sangat setuju. Jadi dapat diketahui bahwa mayoritas responden menyatakan kurang setuju bermain game online dapat membuat kita lebih fokus dalam belajar.

Berikut ini adalah total jawaban responden untuk variabel Perceived Usefulness dengan tingkat interval.

Rumusnya Adalah =Skor tertinggi − Skor terendah Kategori (Lima)

Diketahui skor tertinggi (STT)

STT = Skor tertinggi × Jumlah responden × Jumlah nomor pertanyaan

= 5 × 50× 10

= 2.500 Diketahui skor terendah (STR)

STR = Skor terendah × Jumlah responden × Jumlah nomor pertanyaan

= 1 × 50× 10

= 500 Range = STT − STR

5 = 2500 − 500

5 = 2000 5 = 400

a. 500 + 400 = 900

b. 900 + 400 = 1300

c. 1300 + 400 = 1700

(15)

d. 1700 + 400 = 2100 e. 2100 + 400 = 2500

Tingkat interval:

a. 500 – 900 = Sangat Buruk b. 901 – 1300 = Buruk c. 1301 – 1700 = Cukup Baik d. 1701 – 2100 = Baik e. 2101 – 2500 = Sangat Baik

Secara keseluruhan untuk mengetahui bagaimana variabel Perceived Usefulness menurut tanggapan responden berdasarkan indikator-indikator pertanyaan yang telah ditetapkan dalam kuesioner oleh peneliti, dapat diketahui melalui cara statistika sebagai berikut:

Akumulasi Tanggapan Responden Terhadap Variabel Perceived Usefulness (X1)

Butir Pertanyaan

Skor

Total % SS

(5) S (4)

KS (3)

KS (2)

STS (1) A1 Apakah game online dapat

meningkatkan efektifitas dalam bersosialisasi saya

5 21 14 7 3 168 33,6%

A2 Saat bermain game online dapat memberi rasa rileks dari kesibukan rutin di sekolah

9 21 17 3 0 186 37,2%

A3 Saat bermain game online dapat

menghilangkan stress dan suntuk 17 16 10 6 1 192 38,4%

A4 Apakah dengan bermain game online anda menjadi bersemangat dalam bermain

13 14 17 3 2 189 37,8%

A5 Apakah prestasi bermain anda

meningkat karena game online 10 14 17 5 4 171 34,2%

A6

Dengan bermain

game online

membuat waktu menjadi lebih efisien dalam beraktifitas

4 15 25 5 1 166 33,2%

A7 Saat bermain game online membuat waktu saya tidak terbuang sia-sia

5 15 20 6 4 161 32,2%

A8 Penggunaan game online dapat mempengaruhi dalam pengerjaan tugas atau PR saya

7 25 12 5 1 182 36,4

(16)

A9 Bermain game online meningkatkan pengalaman saya dalam bermain game

7 18 18 5 2 173 34,6

A10 Bermain game online dapat membuat kita lebih fokus dalam belajar

2 14 16 11 7 143 28,6

Total 1731 34,62%

Sumber: Olah Data Statistik (2018)

Pada variabel Perceived Usefulness dengan jumlah pertanyaan sebanyak 5 item dan jumlah responden sebanyak 50 responden, diperoleh skor total sebesar 1.731. Maka, interval skor setiap kategori ditentukan sebagai berikut:

𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑣𝑎𝑙 𝑠𝑘𝑜𝑟 𝑘𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖 = 𝑆𝑇𝑇 − 𝑆𝑇𝑅 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖

=(5 × 50 × 10) − (1 × 50 × 10) 5

=2500 − 500 5 = 400

Jadi, panjang interval untuk setiap kategori adalah 400. Dari interval yang sudah dihitung tersebut dapat diketahui kategori variabel Perceived Usefulness sebagai berikut:

Garis Kontinum Variabel Perceived Usefulness

Berdasarkan interval skor di atas skor total variabel Perceived Usefulness sebesar 1731 berada pada interval 1700 – 2100. Artinya variabel Perceived Usefulness

tanggapan dengan minat siswa terhadap game online terhadap kemudahan penggunaan. Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa 4% responden menyatakan sangat tidak setuju, 4% responden menyatkan tidak setuju, 34% responden

(17)

menyatakan sangat kurang setuju, 36% responden menyatakan setuju dan 22% responden menyatakan sangat sangat setuju. Jadi dapat diketahui bahwa mayoritas responden menyatakan setuju game online mudah digunakan.

Berikut ini adalah total jawaban responden untuk variabel Perceived Ease Of Use dengan tingkat interval.

= 5 × 50× 19

= 4750 Diketahui skor terendah (STR)

= 1 × 50× 19

5 = 4750 − 950

5 = 3800 5 = 760

a. 950 + 760 = 1710 b. 1710 + 760 = 2470 c. 2470 + 760 = 3230 d. 3230+ 760 = 3990 e. 3990+ 760 = 4750 Tingkat interval:

a. 950 – 1710 = Sangat Buruk

b. 1711 – 2470 = Buruk

c. 2471 – 3230 = Cukup Baik

d. 3231 – 3990 = Baik

e. 3991 – 4750 = Sangat Baik

(18)

Secara keseluruhan untuk mengetahui bagaimana variabel Perceived Ease Of Use menurut tanggapan responden berdasarkan indikator-indikator pertanyaan yang telah ditetapkan dalam kuesioner oleh peneliti, dapat diketahui melalui cara statistika sebagai berikut:

Akumulasi Tanggapan Responden Terhadap Variabel Perceived Ease Of Use (X2)

Butir Pertanyaan

Skor

Total % SS

(5) SS (4)

KS (3)

KS (2)

STS (1) B1 Bermain game online tidak asing

saat mencoba pertama kali 13 19 11 5 2 186 37,2%

B2 Saya tidak menemukan kesulitan

saat bermain game online 9 18 16 6 1 178 35,6%

B3

Saya tidak menemukan kebingungan saat bermain game online

8 13 21 7 1 170 34%

B4

Saya mudah memahami pada waktu pertama kali bermain game online

9 18 17 3 3 177 35,4%

B5 Saya tidak melakukan kesalahan

saat bermain game online 8 17 16 8 1 173 34,6%

B6

Saat saya bermain game online , saya dapat mengoperasikan sesuai keinginan saya

11 17 12 5 5 174 34,8%

B7

Saya dapat melakukan berbagai aktivitas sambil bermain game online

7 18 15 6 4 168 33,6%

B8 Saya dapat bermain game online

dimana dan kapan saja 6 23 15 1 1 177 35,4%

B9 Saya rasa game online

merupakan hiburan yang bagus 10 23 15 1 1 190 38%

B10 Interaksi saya dengan game

online adalah fleksibel 8 20 16 6 0 180 36%

B11

Interaksi saya dengan game online adalah jelas dan dapat dipahami

9 21 17 2 1 185 37%

B12

Apakah anda merasa menjadi pemain professional mudah dilakukan

12 14 17 4 3 178 35,6%

B13

Apakah anda merasa mudah untuk berpartisipasi dalam game online

10 15 18 4 3 175 35%

B14 Apakah game online mudah

dipelajari 8 24 12 6 0 175 36,8%

B15 Apakah game online mudah

dipahami 11 21 13 5 0 188 37,6%

(19)

B16

Apakah anda membutuhkan waktu lama untuk

mengoperasikan game online

5 24 15 5 1 177 34,4%

B17 Apakah penggunaan game online

fleksibel 4 22 16 6 2 170 34%

B18

Saya merasa dapat dengan mudah belajar mengoperasikam game online

6 19 17 5 3 170 34%

B19 Menurut saya game online

mudah digunakan 11 18 17 2 2 184 36,8%

Total 3384 35,6%

Pada variabel Perceived Ease Of Use dengan jumlah pertanyaan sebanyak 5 item dan jumlah responden sebanyak 50 responden, diperoleh skor total sebesar 3384. Maka, interval skor setiap kategori ditentukan sebagai berikut:

=(5 × 50 × 19) − (1 × 50 × 19) 5

=4750 − 950 5 = 760

Jadi, panjang interval untuk setiap kategori adalah 760. Dari interval yang sudah dihitung tersebut dapat diketahui kategori variabel Perceived Ease Of Use sebagai berikut:

Garis Kontinum Variabel Perceived Ease Of Use

Berdasarkan interval skor di atas skor total variabel Perceived Ease Of Use sebesar 3384 berada pada interval 3230 – 3990. Artinya variabel Perceived Ease Of Use dikategorikan “Baik”. Hal ini mengidikasikan bahwa variabel Perceived Usefulness direspon positif oleh siswa SMP NEGERI KELAPA DUA. Dari tabulasi, diketahui skor X2

variabel Perceived Ease Of Use sebagai berikut:

Hasil Skor Perceived Ease Of Use

Variabel Skor total variabel Variabel Kategori

(20)

X2 3384 Perceived Ease Of Use Baik Sumber: Olah Data Statistik (2018)

tanggapan dengan minat siswa terhadap game online terhadap kemudahan penggunaan. Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa 4% responden menyatakan sangat tidak setuju, 20% responden menyatkan tidak setuju, 34% responden menyatakan sangat kurang setuju, 36% responden menyatakan setuju dan 4% responden menyatakan sangat sangat setuju. Jadi dapat diketahui bahwa mayoritas responden menyatakan setuju berinteraksi dengan game online bisa membuat nyaman.

Berikut ini adalah total jawaban responden untuk variabel Attitude Toward Using dengan tingkat interval.

= 5 × 50× 11

= 2750 Diketahui skor terendah (STR)

= 1 × 50× 11

5 = 2750 − 550

5 = 2200 5 = 440

a. 550 + 440 = 990

b. 990 + 440 = 1430

c. 1430 + 440 = 1870

d. 1870+ 440 = 2310

e. 2310+ 440 = 2750

Tingkat interval:

(21)

a. 550 – 990 = Sangat Buruk b. 991 – 1430 = Buruk c. 1431 – 1870 = Cukup Baik d. 1871 – 2310 = Baik e. 2311 – 2750 = Sangat Baik

Secara keseluruhan untuk mengetahui bagaimana variabel Attitude Toward Using menurut tanggapan responden berdasarkan indikator-indikator pertanyaan yang telah ditetapkan dalam kuesioner oleh peneliti, dapat diketahui melalui cara statistika sebagai berikut:

Akumulasi Tanggapan Responden Terhadap Variabel Attitude Toward Using (Y)

Butir Pertanyaan

Skor

Total % SS

(5) S (4)

KS (3)

KS (2)

STS (1)

C1 Bermain game online

meningkatkan motivasi atau semangat dalam bermain

9 28 10 1 2 191 38,2%

C2 Bermain dengan game online

memberikan rasa puas atau senang 12 19 16 3 0 190 38%

C3 Saya merasa puas dengan

kemudahan bermain game online 8 20 18 3 1 181 36,2%

C4 Saya suka melakukan sesuatu

sambil bermain game online 5 12 20 10 3 156 31,2%

C5 Bermain game online adalah pilihan yang tepat untuk memperoleh hiburan

6 33 6 2 3 187 37,4%

C6 Game online memudahkan saya

mencari teman bermain. 5 20 19 3 3 171 34,2%

C7 Saya merasa senang pada saat

bermain game online 13 22 10 3 2 191 38,2%

C8 Saya merasa menikmati pada saat

bermain game online 13 24 6 5 2 191 38,2%

C9 Menurut saya bermain game online merupakan hal yang menyenangkan

10 29 7 4 0 195 39%

C10 Bermain game online merupakan

keputusan yang tepat 11 16 14 7 2 177 35,4%

C11 Saya merasa nyaman berinteraksi

pada saat bermain game online 3 18 17 10 2 160 32%

Total 1990 36,1%

(22)

Pada variabel Attitude Toward Using dengan jumlah pertanyaan sebanyak 5 item dan jumlah responden sebanyak 50 responden, diperoleh skor total sebesar 1990. Maka, interval skor setiap kategori ditentukan sebagai berikut:

=(5 × 50 × 11) − (1 × 50 × 11) 5

=2750 − 550 5 = 440

Jadi, panjang interval untuk setiap kategori adalah 440. Dari interval yang sudah dihitung tersebut dapat diketahui kategori variabel Attitude Toward Using sebagai berikut:

Gambar IV.3.

Garis Kontinum Variabel Attitude Toward Using

Berdasarkan interval skor di atas skor total variabel Attitude Toward Using sebesar 1990 berada pada interval 1870 – 2310. Artinya variabel Attitude Toward Using dikategorikan “Baik”. Hal ini mengidikasikan bahwa variabel Attitude Toward Using direspon positif oleh siswa SMP NEGERI KELAPA DUA. Dari tabulasi, diketahui skor X2

variabel Attitude Toward Using sebagai berikut:

Hasil Skor Attitude Toward Using

Variabel Skor total variabel Variabel Kategori

Y 1990 Attitude Toward Using Baik

Hasil Uji Normalitas

Perceived Usefulnes

Perceived Ease Of

Use

Attitude Toward Using

N 50 50 50

Normal Parameters^a,b Mean 34.76 67.54 39.70

Std. Deviation 4.123 8.693 6.031

Most Extreme Differences Absolute .103 .075 .088

Positive .062 .075 .064

(23)

Negative -.103 -.065 -.088

Test Statistic .103 .075 .088

Asymp. Sig. (2-tailed) .200^c,d .200^c,d .200^c,d a. Test distribution is Normal.

b. Calculated from data.

c. Lilliefors Significance Correction.

d. This is a lower bound of the true significance.

Sumber: Data diolah penulis dengan IBM SPSS versi 25

Berdasarkan tabel IV.52 diatas menunjukan bahwa pada variable X1, X2, Y berdistribusi normal dan menggunakan statistic parametric, dapat dilihat pada Asymp. Sig. (2-tailed) yaitu 0,2 (X1), 0,2 (X2) dan 0,2 (Y) hasil tersebut diatas 0,05. Artinya variabel Perceived Usefulness, Perceived Ease Of Use dan Attitude Toward Using bedistribusi normal dan menggunakan statistic parametic.

A. Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi adalah sebuah nilai pada sampel tertentu yang sangat dipengaruhi oleh nilai sampel sebelumnya. Umumnya pada kasus ini banyak yang terjadi pada data time series (runtut waktu). Gejala autokorelasi ini dapat dideteksi dengan menggunakan uji Durbin Watson. Jika nila DW diantara 2 sampai +2 dan jika du ≤ DW ≤ 4-du maka tidak terjadi autokorelasi. Hasil uji Durbin Watson (DW) penelitian ini dapat dilihat pada table dibawah ini:

Nilai Durbin Watson Untuk Uji Autokorelasi Model Model Summary^b

Model R R Square Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate Durbin-Watson

1 .590^a .348 .321 4.972 2.312

a. Predictors: (Constant), Perceived Ease Of Use, Perceived Usefulnes b. Dependent Variable: Attitude Toward Using

Berdasarkan tabel IV.53 uji autkorelasi dilakukan dengan melihat hasil Durbin Watson yang nilainya sebesar 2.312. Diketahui jumlah sampel (n) adalah 50 daari jumlah variabel bebas (k) adalah 2, maka nilai dL dan dU diperoleh dari tabel Durbin Watson dibawah ini:

Tabel Durbin Watson

N k-1 k-2

dL dU dL dU

48 1.492 1.577 1.450 1.623

(24)

49 1.498 1.581 1.456 1.625

50 1.503 1.584 1.464 1.628

51 1.508 1.588 1.468 1.630

52 1.513 1.595 1.474 1.633

Berdasarkan tabel IV.54 terdapat nilai dL=1.464 dan nilai dU=1.628. karena nilai DW 2.312 diatas +2 maka terjadi autokorelasi negative.

Hasil Pengujian Asumsi Multikolineritas Coefficients Coefficients^a

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

Collinearity Statistics

B Std.

Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) 6.637 6.659 .997 .324

Perceived

Usefulnes

.628 .201 .430 3.122 .003 .732 1.365

Perceived

Ease Of Use

.166 .095 .240 1.741 .088 .732 1.365 a. Dependent Variable: Attitude Toward Using

Berdasarkan tabel IV.55 nilai

tolerance dan VIF yang diperoleh seperti tabel IV.54 diatas

menunjukan tidak ada kolerasi yang sangat kuat antara variabel bebas dimana nilai tolerance sebesar

0.732 >α dan nilai VIF sebesar 1.365 <10 maka dapat disimpulkan tidak terdapat multiolineritas antara

kedua vaiabel bebas.

Grafik Heteroskedastisitas

(25)

Berdasarkan Pola Gambar IV.4 menjelaskan bahwa titik-titik data menyebar diatas dan dibawah angka nol, titik-titik data tidak mengumpul hanya diatas atau dibawah saja, penyebaran titik-titik data tidak membentuk pola bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar kembali, penyebaran tiitk-titik sata tidak berpola. Sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas

Hasil Analisis Regresi Liner Berganda Coefficients^a

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

Collinearity Statistics

B Std.

Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) 6.637 6.659 .997 .324

Perceived

Usefulnes

.628 .201 .430 3.122 .003 .732 1.365

Perceived

Ease Of Use

.166 .095 .240 1.741 .088 .732 1.365 a. Dependent Variable: Attitude Toward Using

Dari tabel diatas dibentuk persamaan regresi liner sebagai berikut:

Y = α +

ρ

^yx1 +

ρ

^yx²

= 6.637 + 0.430X1 + 0.240X2

Dimana:

α = Konstanta

Y = Rasio variabel Dependet Attitude Toward Using X1 = Variabel Perceived Usefulness

X2 = Variabel Perceived Ease Of Use

a. Koefisien

perceived Usefulness yang secara langsung mempengaruhi Attitude Toward Using

sebesar 0.430 = 0.430 atau 43.%.

b. Koefisien

Perceived Ease Of Use yang secara langsung mempengaruhi Attitude Toward Using

sebesar 0.240 = 0.240 atau 24%.

Setelah nilai dari model secara keseluruhan diketahui dan hubungan kausalitas seperti yang dihipotesiskan sudah diuji, maka dilakukan pembahasan dari hasil penelitian sebagai berikut:

(26)

a. Analisis Pengaruh Perceived Usefulness terhadap Attitude Toward Using Pengaruh Perceived Usefulness terhadap Attitude Toward Using

Coefficients^a

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

Collinearity Statistics

B Std.

Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) 6.637 6.659 .997 .324

Perceived

Usefulnes

.628 .201 .430 3.122 .003 .732 1.365

Perceived

Ease Of Use

.166 .095 .240 1.741 .088 .732 1.365 a. Dependent Variable: Attitude Toward Using

Berdasarkan Tabel IV.65 diketahui bahwa pesepsi kemanfaatan (Perceived Usefulness) berpengaruh signifikan positif terhadap sikap pengguna (Attitude Toward Using) dengan tingkat hubungan 0.430 = 43% Dan setelah pengujian hipotesis dinyatakan signifikan sehingga kesimpulannya adalah semakin baik persepsi kemanfataan (Perceived Usefulness) maka dapat meningkatkan penggunaan (Attitude Toward Using)

b. Analisis Pengaruh Perceived Ease Of Use terhadap Attitude Toward Using

Berdasarkan Tabel IV.65 diketahui bahwa persepsi penggunaan (Perceived Ease Of Use) berpengaruh signifikan positif terhadap sikap pengguna (Attitude Toward Using) dengan tingkat hubungan 0.240 atau 2,4%. Dan setelah pengujian hipotesis dinyatakan signifikan sehingga kesimpulannya adalah semakin baik persepsi penggunaan (Perceived Ease Of Use) maka dapat meningkatkan penggunaan (Attitude Toward Using).

c. Analisis Perceived Usefulness dan Pengaruh Perceived Ease Of Use terhadap Attitude Toward Using

Pengaruh X1 dan X2 terhadap Y

Model R R Square Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate Durbin-Watson

1 .590^a .348 .321 4.972 2.312

a. Predictors: (Constant), Perceived Ease Of Use, Perceived Usefulnes b. Dependent Variable: Attitude Toward Using

Berdasarkan tabel IV.66 diketahui bahwa pesepsi kemanfaatan (Perceived Usefulness), persepsi penggunaan (Perceived Ease Of Use) berpengaruh signifikan positif terhadap sikap pengguna (Attitude Toward Using) dengan tingkat hubungan R²square = 0.348 = 34.8%. Dan setelah pengujian hipotesis dinyatakan signifikan sehingga

(27)

kesimpulannya adalah semakin baik pesepsi kemanfaatan (Perceived Usefulness), persepsi penggunaan (Perceived Ease Of Use) maka dapat meningkatkan penggunaan (Attitude Toward Using).

(28)

BAB V

5.1. Kesimpulan

Hasil pengujian atas model yang diajukan menunjukan hasil yang baik. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan pada siswa SMP Negri 1 Kelapa Dua mengenai pengujian Minat Siswa SMP Negri 1 Kelapa Dua Terhadap Game Online, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :

1. Semakin baik persepsi kemanfataan (Perceived Usefulness) maka dapat meningkatkan penggunaan (Attitude Toward Using).

2. Semakin baik persepsi penggunaan (Perceived Ease Of Use) maka dapat meningkatkan penggunaan (Attitude Toward Using).

3. Semakin baik pesepsi kemanfaatan (Perceived Usefulness), persepsi penggunaan (Perceived Ease Of

Use) maka dapat meningkatkan penggunaan (Attitude Toward Using),

Dari kesimpulan tersebut dapat diinterpretasikan bahwa Technology Acceptance Model berpengaruh terhadap minat siswa SMP Negri 1 Kelapa Dua terhadap game online.

(29)

DAFTAR PUSTAKA

Akram, Animah, & Basuki, P. (2017). Universitas mataram. Jurnal Magister Manajemen, 6(1), 1–16. Retrieved from http://jmm.unram.ac.id/index.php/jurnal/article/viewFile/235/209

Amborowati, A., Hamrul, H., & Soedijono, B. (2013). Mengukur Kesuksesan Penerapan Sistem Informasi Akademik ( Studi Kasus Penerapan Sistem Informasi Stmik Dipanegara Makassar ). Seminar Nasional Informatika, 140–

146. Retrieved from

http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/semnasif/article/viewFile/852/746

Amin, A. R. (2014). Sistem pembelajaran Pendidikan Agama Islam Pada Perguruan Tinggi Umum. Yogyakarta.

Aprisilya, T., & Mawardi, W. (2016). Analisis Pengaruh Current Ratio, Size, Debt To Equity Ratio, dan Total Asset Turnover Terhadap Dividend Yield dengan Return On Asset sebagai Variabel Intervening. Diponegoro Journal of Marketing, 5(2), 1–14.

Azhar, Wuradji, & Siswoyo, D. (2015). Pendidikan Kader Dan Pesantren Muallimin Muhammadiyah Yogyakarta.

Pembangunan Pendidikan, 3(2), 113–125.

Aziz, I. (2016). Dasar-Dasar Penelitian Olahraga. Jakarta.

Fatimah, F. N. (2013). Penerapan Teknik Self-Instruction Untuk Mengurangi Perilaku Off Task Siswa Kelas X Di Smk Negeri 12 Surabaya, 4(1), 259–265.

Fatin, I., & Camalia, M. (2015). Big Book Bahasa Indonesia & Inggris SMP Kelas 1,2, & 3. Jakarta.

Fauziah, E. R. (2013). Pengaruh Game Online Terhadap Perubahan Perilaku Anak Smp Negeri 1 Samboja, 1(3), 1–

16.

Gerhana, Yana Aditia., Irfan, M., & Slamet, C. (2017). Implementasi Technology Acceptance Model Untuk Mengukur Penerimaan Guru Terhadap Inovasi (Studi Kasus Model Pembelajaran Cbr Di Smk), X(2), 1–18.

Handayani, L. P. M. (2017). Pola Pembelajaran Multikultur Pada Pasraman Lingga Yoni Di Desa Adat Tangeb Kelurahan Abianbase Kecamatan Mengwi Kabupaten Badung, 1(2), 174–180. Retrieved from http://ejournal.ihdn.ac.id/index.php/JPAH/article/download/233/197

Hardiansyah, F. F., & Hartati, S. C. Y. (2017). Analisis Minat Siswa Terhadap Permainan Tee Ball Pada Siswa Kelas V Sd Se- Gugus V Kecamatan Ponorogo Kabupaten Ponorogo. Jurnal Pendidikan Olahraga Dan Kesehatan, 5(3), 425–429. Retrieved from http://jurnalmahasiswa.unesa.ac.id/index.php/jurnal-pendidikan- jasmani/article/viewFile/19604/17921

Hidayat, A. R., & Junianto, E. (2017). Pengaruh Gadget Terhadap Prestasi Siswa SMK Yayasan Islam Tasikmalaya Dengan Metode TAM | Hidayat | Jurnal Informatika. Jurnal Informatika, 4(2), 163–173. Retrieved from http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji/article/view/2096

Hidayat, S., Rachmawaty, D., Tanjung, W. N., & AmaliaMarthayodha, C. (2015). Analisis Model Rantai Pasok Universitas Al Azhar Indonesia Bagian II - Bidang Penelitian, 3(1), 23–33.

Iqbal, F., S.patja, D., & Ktut, S. (2016). Pengaruh kepuasan kerja dan komitmen organisasi terhadap Organizational Citizenship Behavior (OCB). Fundamental Management Journal, 9220(1), 40–53.

Jalil, I., Yunus, M., & Chan, S. (2015). Pengaruh Promotion Mix Dan Kualitas Pelayanan Terhadap Customers Trust Serta Dampaknya Pada Loyalitas Pelanggan Konsumen Toko Dan Swalayan Di Aceh Barat Dan Aceh Jaya.

Jurnal Manajemen Pascasarjana Universitas Syiah Kuala, 4(2), 118–127.

Khairullah, Soedijono, B., & al fatta, H. (2017). Pengukuran Kualitas Sistem Informasi Inventaris Asetitas Muhammadiyah Bengkulu Menggunakan Metode Mccal, 2(2), 84–92.

Khasan, N., & Fatta, H. Al. (2016). Analisis Sistem Informasi Manajemen Dalam Perspektif Human Computer Interaction ( Studi Kasus Dinas Pendidikan Kabupaten Brebes ), 9(2), 36–51.

Kurniawati, H. A., Winarno, W. A., & Arif, A. (2017). Analisis Minat Penggunaan Mobile Banking Dengan Pendekatan Technology Acceptance Model ( TAM ) Yang Telah Dimodifikasi ( Analysis Behavioral Intention to Uses of Mobile Banking Technology Acceptance Model ( TAM ) Approach Modified ). E-Journal Ekonomi Bisnis Dan Akuntansi, IV(1), 24–29. Retrieved from https://jurnal.unej.ac.id/index.php/e- jebauj/article/download/4563/3374

(30)

Latubessy, A., & Ahsin, M. N. (2016). Hubungan Antara Adiksi Game Terhadap Keaktifan Pembelajaran Anak Usia 9-11 Tahun. Simetris, 7(2), 687–692.

Lusiana, N., Andriyani, R., & Megasari, M. (2015). Metodologi Penelitian Kebidanan. Yogyakarta.

Nasution, L. M. (2017). Statistik Deskriptif. Jurnal Hikmah, 14(1), 49–55.

Prasetio, R. T., Ramdhani, Y., Anshory, I. F., Rismayadi, A. A., & Mubarok, A. (2018). Analisis Penerimaan Microsoft Office dengan Pendekatan Technology Acceptance Model pada Warga Desa Karyamukti Kecamatan Cililin. Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol., 1(3), 494–502.

Rahman, A., & Dewantara, R. Y. (2017). Pengaruh Kemudahan Penggunaan Dan Kemanfaatan Teknologi Informasi Terhadap Minat Menggunakan Situs Jual Beli Online ” ( Studi Kasus Pada Pengguna Situs Jual Beli “ Z ”).

Jurnal Administrasi Bisnis, 52(1), 1–7. Retrieved from

http://administrasibisnis.studentjournal.ub.ac.id/index.php/jab/article/viewFile/2149/2541 Santosa, S. (2016). Panduan Lengkap SPSS Versi 23. Jakarta.

Sari, R. A. I., & Priyadi, M. P. (2016). Pengaruh Leverage , Profitabilitas , Size , Dan Growth Opportunity Terhadap Nilai Perusahaan. Jurnal Ilmu Dan Riset Manajemen, 5(10), 2–17. Retrieved from https://ejournal.stiesia.ac.id/jirm/article/viewFile/2640/2357

Selang, C. A. . (2013). Bauran Pemasaran (Marketing Mix) Pengaruhnya Terhadap Loyalitas Konsumen Pada Fresh Mart Bahu Mall Manado. Jurnal EMBA, 1(3), 71–80.

Sinarwati, N. K., & Yuniarta, G. A. (2017). VARIABEL MODERASI ( Studi Kasus Pada Dinas Kesehatan Kabupaten Buleleng ). Junal Sistem Informasi, 07(01). Retrieved from

https://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/S1ak/article/viewFile/9425/6034

Siri, M., Fitriyani, & Herliana, A. (2017). Analisis Sikap Pengguna Paytren Menggunakan Technology Acceptance Model. Jurnal Informatika, 4(1), 66–75.

Siyoto, S., & Sodik, M. A. (2015). Dasar Metodologi Penelitian. STRADA Ebook.

Retrieved from

http://stikesstrada.ac.id/omp/index.php/ebook/catalog/view/3/3/10-1

Susilo, M. A., & Susanto, A. (2018). Pengembangan Media Pembelajaran Berbasis Audio Video Sistem Rem Sepeda Motor Untuk Meningkatkan Minat Belajar Siswa Smk. Jurnal Pendidikan Teknik Otomotif, 12(02), 106–110.

Retrieved from

http://ejournal.umpwr.ac.id/index.php/autotext/article/viewFile/4880/4484

Wiguna, W., & Riana, D. (2016). Pengaruh Adopsi ASTRA Dealer Management System menggunakan Technology Acceptance Model Terhadap Kinerja Layanan Purna Jual Kendaraan Daihatsu. Jurnal TICOM, 5(1), 16–24.

Wiyogo, W., Adiasih, P., & Hatane, E. (2017). Pengaruh Transformational Leadership Dan Erp System Self-Efficacy Terhadap Erp System Usage Pada Perusahaan Di Indonesia. Business Accounting Review, 5(5), 541–552.

Retrieved from http://publication.petra.ac.id/index.php/akuntansi-bisnis/article/viewFile/6631/6013

Yuliana, Y., Sanjaya, R., & Shobary, M. N. (2016). Layanan Unit Sistem Informasi Menggunakan Technology Acceptance Model Di Pt Kereta Api Indonesia. Informatika, 3(September), 290–298.

Yuliyani, Budiman, A., & Dewi, M. S. (2016). Generasi Y Dan Adopsi Terhadap Internet Banking Pada Nasabah Di Indonesia Menggunakan Kerangka Technology Acceptance Model (Tam). Jurnal Wawasan Manajemen, 4(3), 233. Retrieved from

http://jwm.ulm.ac.id/id/index.php/jwm/article/download/97/97