E-ISSN: 2528-2247 x
ANALISIS PENERIMAAN APLIKASI KENTONGAN MENGGUNAKAN METODE TECHNOLOGY
ACCEPTANCE MODEL
Ila Septiyani1, Asti Herliana2, Riski Tri Prasetio3
1Jurusan Sistem Informasi Fakultas Teknik UBSI Bandung
Jl. Sekolah Internasional No. 1-2, Antapani Bandung, Telp. (022) 7100124 e-mail: [email protected]
Abstract
Kentongan application is an application on the smartphone that allows interaction between neighbors and RT heads become more smart. The problem is the least users of applications Kentongan in Indonesia on 2017 is 10.405 citizens, compared with the number of citizens in Indonesia is 262.190.000 citizens. In this research used the method Technology Acceptance Model (TAM) with 4 variables namely:
perception of ease of use (perceived ease of use), perception of usefulness (perceived usefulness), behavior satisfaction (behavior to use) and attitude toward acceptance (attitude toward using). The research was conducted through observation and questionnaires to 100 respondents representing users of Kentongan application users. All data were tested using descriptive analysis, classical assumption test, hypothesis test and path analysis (path analys). Based on the analysis of this research data known that perception of usefulness (perceived usefulness) is the variable that has the greatest value among the relationship of other coefficient value on attitude toward acceptance (attitude toward using) with the level of relationship 32.9%. And the structural relationship between perception of ease of use (perceived ease of use), perceived of usefulness (perceived usefulness), and behavior satisfaction (behavior to use) to attitude toward acceptance (attitude toward using) with the level of relationship 85.4%, and user actors' response the acceptance of the Kentongan application is positive.
Keywords: Acceptance Analysis of Kentongan Application, Technology Acceptance Model (TAM), Kentongan Application, Descriptive Analysis, Path Analysis.
1. Pendahuluan 1.1. Latar Belakang
Smartphone dewasa ini bukan lagi merupakan kebutuhan sekunder, melainkan kebutuhan primer. Hal ini dapat terlihat dari data Pengguna smartphone di Indonesia, pada tahun 2011 tercatat sebanyak 11,7 juta pengguna, pada tahun 2012-2017 selalu menunjukan peningkatan, dan di prediksi pada tahun 2018-2021 akan terus menunjukan peningkatan (eMarketer, 2016).
Hal ini menunjukan bahwa smartphone berpotensi besar terhadap penerapan aplikasi pelayanan masyarakat berbasis mobile di Indonesia. Pada penelitian ini, peneliti tertarik meneliti aplikasi Kentongan versi 2.2 yang merupakan aplikasi berbasis Android dan iOS karya komunitas teknologi informasi Yogyakarta yang memenangkan kompetisi Hackathon Merdeka 2.0. Aplikasi
ini sangat berguna untuk menghubungkan antara Rukun Tetangga (RT) dan Warga.
Sehingga Informasi dari RT ke warga ataupun dari warga ke ketua RT dapat disampaikan dengan cepat. Terdapat beberapa fitur pada aplikasi kentongan yaitu detail RT yang berisi detail informasi tentang RT. Fitur data warga meliputi data standar pengolahan administrasi. Fitur info kegiatan berisi pengumuman info kegiatan. Fitur tanda bahaya dengan menekan tombol bahaya maka seluruh warga akan menerima notifikasi tanda bahaya. Fitur laporan warga untuk menyampaikan kritik dan saran kepada RT. Fitur kas RT sebagai pencatatan alur pemasukan dan pengeluaran kas warga.
Aplikasi Kentongan di launching pada akhir tahun 2015, namum respon pemakai aplikasi Kentongan di Indonesia masih tergolong sedikit yaitu sebanyak
3.005 RT dan 10.728 warga (Kentongan, 2017) dibandingkan dengan jumlah warga di Indonesia pada tahun 2017 ini di prediksi sebanyak 262.190.000 warga (eMarketer, 2016). Saat ini warga pada desa Mandirancan yang berada di kabupaten Kuningan, provinsi Jawa Barat ini sudah menggunakan aplikasi Kentongan sebagai pelayanan RT terhadap warganya. Desa Mandirancan adalah desa yang sedang berkembang dan mulai menerapkan program desa pintar (smart village), sebagai langkah awal desa Mandirancan memanfaatkan aplikasi kentongan pada beberapa RT yang ada, Maka perlu diketahui apakah tingkat usability aplikasi kentongan tersebut sudah baik atau belum, hal ini dapat diketahui juga dengan mengukur dari seberapa besar tingkat penerimaan masyarakat terhadap aplikasi Kentongan sebagai aplikasi pelayanan masyarakat. Pada tahun 2012, Ali A, Abdelkader O, Luiz FC (2012) menyatakan bahwa masih banyak aplikasi mobile di pasaran yang susah untuk digunakan dan dipelajari dikarenakan tingkat usability yang rendah (Nurhardryani, 2013), Sedangkan James Nielsen (1993) menyatakan bahwa suatu aplikasi disebut usable jika fungsi- fungsinya dapat dijalankan secara efektif, efisien, dan memuaskan (Nurhardryani, 2013).
Berdasarkan pemaparan mengenai aplikasi Kentongan, maka perlu dilakukannya penelitian untuk mengetahui seberapa besar tingkat penerimaan masyarakat pengguna aplikasi Kentongan yang ada di desa Mandirancan terhadap aplikasi Kentongan pelayanan masyarakat.
Penerimaan yang dimaksudkan adalah seberapa besar tingkat usability dalam arti kemudahan penggunaan dan manfaat yang dihasilkan aplikasi kentongan dengan menggunakan metode Technology Acceptance Model (TAM). metode ini digunakan karena metode ini menawarkan suatu penjelasan kuat dan sederhana untuk penerimaan teknologi dan perilaku penggunanya, serta variabel yang terdapat pada TAM dianggap sudah cukup untuk menjawab perumusan masalah yang akan digunakan. Penggunaan model TAM didasarkan pada pendapat Shroff, R.H., Deneen, C.C., dan Ng, E.M.W (2011) menyatakan bahwa Technology Acceptance Model (TAM) merupakan salah satu pendekatan yang paling banyak digunakan dan secara empiris merupakan pendekatan
yang valid dalam penelitian sistem informasi (Sumarlinda, 2015). Penelitian ini menggunakan 4 variabel yang terdapat pada TAM yaitu persepsi kemudahaan penggunaan (perceived ease of use), persepsi kemanfaatan (perceived usefulness), perilaku kepuasan (Behavior To Use) dan sikap penerimaan penggunaan (attitude toward using). Struktur model pada TAM membutuhkan sebuah analisis data yaitu analisis data deskriptif berupa karakteristik responden, distribusi kuesioner dan tanggapan responden atas pernyataan dalam kuesioner, uji asumsi klasik untuk menilai apakah di dalam sebuah model regresi linear Ordinary Least Square (OLS) terdapat masalah-masalah asumsi klasik, uji hipotesis, dan analisis jalur (Path Analysis) untuk mengetahui pengaruh secara langsung dan tidak langsung antara variabel bebas terhadap variabel terikat.
1.2. Hipotesa
H1: Terdapat pengaruh yang signifikan antara Perceived Ease Of Use (PEOU) terhadap Attitude Toward Using (ATT).
H2: Terdapat pengaruh yang signifikan antara Perceived Usefulness (PU) terhadap Attitude Toward Using (ATT).
H3: Terdapat pengaruh yang signifikan antara Behavioral to Use (BU) terhadap Attitude Toward Using (ATT).
H4: Terdapat pengaruh yang signifikan antara Perceived Ease Of Use (PEOU), Perceived Usefulness (PU) dan Behavioral to Use (BU) terhadap Attitude Toward Using (ATT).
2. Metode Penelitian 2.1. Pengumpulan Data
Terdapat 2 jenis yaitu data yang tidak berasal langsung dari lapangan (Sekunder) dan data yang berasal langsung dari lapangan (Primer). Untuk memperoleh data Sekunder, dilakukan pengumpulan data melalui jurnal dan Internet. Sedangkan untuk memperoleh data Primer, dilakukan metode survey dengan studi lapangan yaitu observasi langsung ke lapangan yaitu pada desa Mandirancan, wawancara dengan pengguna aplikasi Kentongan yaitu pada beberapa warga dan ketua RT desa Mandirancan. Penyebaran kuesioner
kepada pengguna aplikasi Kentongan di desa Mandirancan.
2.2. Populasi Penelitian
Populasi penelitian merupakan seluruh subjek peneilitian yang akan diteliti pada penilitian ini yaitu pengguna aplikasi Kentongan pada warga desa Mandirancan RT 01 sampai dengan RT 10 dengan jumlah 443 orang.
2.3. Sampel Penelitian
Dalam menentukan sampel, Peneliti menggunakan teknik sampling purposive yaitu teknik penetuan sampel dengan pertimbangan tertentu (Mahendra, 2016).
Dengan menggunakan rumus slovin:
Sumber:Mahendra (2016) Dimana:
n= Ukuran sampel N= Ukuran populasi
d= Tingkat persen kesalahan pengambilan sampel yang ditolerir (Ditetapkan sebesar 10%)
maka dapat dihitung ukuran sampel sebagai berikut:
n=
n=
n= 81,58
Maka jumlah sampel dalam penelitian ini adalah sebesar 81,58 dibulatkan menjadi 82 sampel. Pada penelitian ini, peneliti mengambil sampel sebesar 100 untuk dijadikan responden, agar penyebaran kuesioner tersebar rata pada setiap RT yaitu 10 kuesioner.
2.4. Analisis Deskriptif
analisis deskriptif digunakan untuk menggambarkan tanggapan responden terhadap variabel-variabel penelitian. Data yang diperoleh dari hasil penyebaran kuesioner kepada masyarakat desa Mandirancan dan dikategorikan kedalam
lima tingkatan yaitu “Sangat Rendah”,
“Rendah”, “Cukup Tinggi”, “Tinggi”, “Sangat Tinggi”, dengan memberikan skor pada jawaban kuesioner dengan skala likert kedalam sebuah garis kontinum serta untuk perbandingan menggunakan uji beda (Uji t).
Dengan ketentuan perhitungan dalam garis kontinum adalah sebagai berikut:
1.Mencari Nilai Indeks (NI) Maksimal:
NI Maksimum = skor tertinggi x jumlah pertanyaan x jumlah responden
2.Mencari Nilai Indeks (NI) Minimum : NI Minimum = skor terendah x jumlah pertanyaan x jumlah responden 3.Mencari panjang interval kelas:
Panjang interval kelas = NI Maksimum – NI Minimum Banyak interval kelas 4.Mencari Persentase skor:
(Skor Total : NilaiMaksimum) x 100%
Sumber : Fathina (2014)
Gambar 1. Garis Kontinum
Pengukuran variabel penelitian ini menggunakan skala likert dan menggunakan 5 kategori penilaian dengan skor masing-masing 1-5 yang dijelaskan pada tabel II.1 sebagai berikut.
Tabel 1. Skala Likert
Keterangan Skor
Sangat Setuju (SS) Setuju (S) Netral (N) Tidak Setuju (TS) Sangat Tidak Setuju (STS)
5 4 3 2 1 Sumber : Fathina (2014)
2.5. Analisis Statistik
Untuk membahas data kuantitatif pada penelitian ini, maka dilakukan analisis statistik menggunakan uji asumsi klasik sebagai persyaratan statistik yang harus dipenuhi pada analisis regresi jalur (Path Analysis). Pada penelitian ini ada Empat Uji Asumsi Klasik, yaitu Uji Normalitas, Uji Multikolinearitas, Uji Autokorelasi, dan Uji Heteroskedastisitas.
3. Hasil dan Pembahasan 3.1. Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas
Uji Normalitas dilakukan dengan melihat angka Kolmogorov Smirov untuk megetahui apakah nilai residual dari 443
443 . (0,1) 2 + 1 5,43
seluruh variabel berdistribusi normal atau tidak.
Tabel 2. Hasil Uji Normalitas
dapat dilihat nilai dari Asymp. Sig. (2- tailed) yaitu sebesar 0,200, hasil tersebut lebih besar dari 0,05. Artinya nilai residual dari kesluruhan data berdistribusi normal.
b. Uji Autokolerasi
Uji autokolerasi untuk mengetahui apakah ada hubungan kolerasi antara sampel tertentu dengan sampel lain pada data runtut waktu (Time series). Uji ini dapat dilakukan dengan uji Durbin-Watson.
Tabel 3. Hasil Uji Autokolerasi
Diketahui nilai du= 1,7364, maka dapat diperoleh perhitungan 1,7364 < 2,044 <
2,2636, artinyatidak terjadi autokolerasi karena du ≤ DW ≤ 4-du.
c. Uji Multikolineritas
Uji Multikolineritas dilakukan dengan melihat nilai tolerance dan variance inflation factor (VIF) untuk mengetahui ada tidaknya variabel bebas yang memiliki kemiripan dengan variabel bebas lain dalam satu model.
Tabel 4. Hasil Uji Multikolineritas
Ketiga variabel tersebut memiliki nilai tolerance lebih tinggi dari 0,10 dan memiliki nilai VIF < 10, artinya tidak terjadi multikolineritas.
d. Uji Heteroskedastisitas
Untuk mengetahui apakah dalam sebuah regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual suatu pengamatan ke pengamatan lain. Dengan melihat pola scatterplot.
Gambar 2. Grafik Heteroskedastisitas Titik-titik data menyebar diatas dan dibawah angka 0 sumbu Y, penyebaran titik-titik data tidak membentuk pola. Dapat disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas.
3.2. Uji Hipotesis a. Uji t
Tabel 5. Hasil Uji t
Diketahui nilai t tabel=1,98498, maka nilai t hitung dari variabel bebas lebih besar dari nilai t tabel, dan nilai signifikan lebih kecil dari 0,05. Maka H1 H2 dan H3 menolak H0, menerima Ha.
b. Uji F
Tabel 6. Hasil Uji F
Diketahui nilai F tabel=2,70, maka nilai F hitung lebih besar dari nilai F tabel dan nilai signifikan kurang dari 0,05. Maka H4 menolak H0, menerima Ha.
c. Uji R square
Tabel 7. Hasil Uji Rsquare
Nilai Rsquare sebesar 0,854, maka terdapat pengaruh PEOU,PU,BU secara simultan terhadap ATT sebesar 0,854 (85,4%). Sisanya dipengaruhi oleh variabel lain dari luar model sebesar 1 - 0,854 = 0,146 (14,6%).
3.3. Analisis Jalur (Path Analysis)
Gambar 3. Analisis jalur
4. Kesimpulan & Saran 4.1 Kesimpulan
Hasil pengujian atas model yang diajukan menunjukkan hasil yang baik yaitu:
a. PEOU berpengaruh signifikan positif terhadap ATT karena memiliki nilai signifikan 0,001 dan tingkat hubungan 0,1952 = 0,038 (3,8%).
b. PU berpengaruh signifikan positif terhadap ATT karena memiliki nilai signifikan 0,000 dan tingkat hubungan 0,5742 = 0,329 (32,9%).
c. BU berpengaruh signifikan positif terhadap ATT karena memiliki nilai signifikan 0,000 dan tingkat hubungan 0,2632 = 0,069 (6,9%).
d. PEOU, PU, BU berpengaruh signifikan positif terhadap ATT karena memiliki nilai signifikan 0,000 dan tingkat hubungan Rsquare = 0,854 (85,4%).
4.2 Saran
a. Menambahkan variabel Actual Technology Use
b. Menggunakan metode UTAUT
c. Dari variabel PEOU perlu ditambahkan fungsi search untuk meningkatkan kemudahan penggunaan.
d. Dari variabel PU perlu ditambahkan fitur perencanaan pembangunan untuk meningkatkan tingkat kemanfaatan.
e. Dari variabel BU perlu ditambahkan fitur berita terkini untuk meningkatkan tingkat kepuasan.
f. Dari variabel ATT perlu merubah icon kedalam bentuk 3D.
Referensi
eMarketer. (2016). Number Of Smartphone Users In Indonesia From 2011 to 2021. Dipetik April 5, 2017, dari Statista.com:
https://www.statista.com/statistics/2 66729/smartphone-users-in- indonesia/
Fathina, D. N. (2014). Upaya Meningkatkan Loyalitas Pelanggan Jasa Marga Tour Bandung Melalui Service Encounter Quality. Tourism and Hospitality Essentials (THE) Journal, Vol.IV No.1, 733-740.
Kentongan. (2017). Kentongan. Dipetik April 5, 2017, dari Kentongan.org:
Kentongan.org
Mahendra, I. (2016, September 2). Analisa Penerimaan Sistem Enterprise Resource Planning (ERP) Pada PT GBS Menggunaka Unified Theory Of Acceptance And Use Of Technology (UTAUT). Jurnal Pilar Nusa Mandiri, Vol. XII, No.2, 190- 200.
Nurhardryani, S. H. (2013). Pengujian Usability untuk Meningkatkan Antarmuka Aplikasi Mobile. ilmu komputer agri-informatika, Volume 2 Nomor 2, 83-93.
Sumarlinda, S. (2015, April). Evaluasi Implementasi Sistem Kartu Rencana Studi Berbasis Web Dengan Technology Acceptance Model. jurnal ilmiah teknologi informasi dan komunikasi, Volume 8 Nomor 1 .
