Analisis Penerimaan Teknologi Virtualisasi Museum Pada Platform SIMVONI Menggunakan UTAUT
Achmad Bias Firmansyah*, Tri Lathif Mardi Suryanto, Arista Pratama
Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur, Surabaya, Indonesia Email: 1,*achmadbias24@gmail.com, 2trilathif.si@upnjatim.ac.id, 3aristapratama.si@upnjatim.ac.id
Email Penulis Korespondensi: achmadbias24@gmail.com Submitted 13-02-2023; Accepted 26-03-2023; Published 30-04-2023
Abstrak
Pandemi Covid-19 telah mempengaruhi berbagai macam sektor di dalam maupun luar negeri. Cepatnya penyebaran virus membuat pemerintah mengeluarkan kebijakan pembatasan kegiatan masyarakat dan penutupan berbagai tempat umum, termasuk museum yang merupakan salah satu elemen pada sektor pariwisata. Hal ini membuat aktivitas museum terganggu sehingga memerlukan cara alternatif supaya masyarakat tetap dapat menikmati koleksi museum. Untuk itu, adopsi teknologi virtual tour dapat diimplementasikan dalam menyelesaikan masalah ini dan diperlukan evaluasi bagaimana penerimaan teknologi ini dimasyarakat. Penelitian ini dilakukan u ntuk menggali apa saja faktor yang mempengaruhi penerimaan tur virtual berbasis web yang bernama SIMVONI dengan metode Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) serta merekomendasikan peningkatan kepada pengembang SIMVONI berdasarkan hasil penelitian. Data yang didapatkan akan dianalisis menggunakan SEM-PLS. Adapun hasil penelitian ini ialah ditemukan faktor yang berpengaruh secara signifikan ialah social influence dan intention to use dan beberapa faktor lain yang tidak berpengaruh secara signifikan ialah performance expectancy, effort expectancy, facilitating condition, dan interaction. Adapun dampak yang ditimbulkan dari penerimaan ini ialah pengguna cenderung menyebarkan pengalaman menggunakan teknologi baru kepada orang disekitarnya serta dapat meningkatkan keinginan untuk datang langsung ke museum setelah mengunjungi layanan virtual tour. Hal ini dapat dimanfaatkan oleh pengembang SIMVONI sebagai strategi promosi dengan teknik User Generated Content (UGC) seperti pengguna diminta menyebarkan pengalaman atau testimoni dalam bentuk foto, video, atau tulisan.
Kata Kunci: Museum; Virtual Tour; Penerimaan; SIMVONI; UTAUT Abstract
The COVID-19 pandemic has paralyzed various sectors both domestically and abroad. The rapid spread of the virus has led the government to issue restrictions on public activities and the closure of various public places, including museums which are part of the tourism sector. This has disrupted museum activities, requiring alternative ways for the public to enjoy museum collections. Therefore, the adoption of virtual tour technology can be implemented to solve this problem and an evaluation is needed to see the acceptance of this technology by the public. This research was conducted to explore the factors that influence the acceptance of a web-based virtual tour called SIMVONI using the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) method and to recommend improvements to the SIMVONI developers based on the research results. The data obtained will be analyzed using SEM-PLS) The results of this research are that the significantly influential factors are social influence and intention to use, and some other factors that are not significantly influential are performance expectancy, effort expectancy, facilitating condition, and interaction. The impact of this acceptance is that users tend to share their experiences using the new technology with people around them and it can increase their desire to visit the museum in person after experiencing the virtual tour service. This can be utilized by SIMVONI developers as a promotional strategy with User Generated Content (UGC) techniques such as asking users to share their experiences or testimonials in the form of photos, videos, or writing.
Keywords: Museum; Virtual Tour; Acceptance; SIMVONI; UTAUT
1. PENDAHULUAN
Pandemi Covid-19 telah banyak mempengaruhi berbagai sektor di seluruh dunia. Virus Corona yang pertama kali terdeteksi menyebar di Wuhan, Tiongkok ini telah menyebar ke 230 negara dan menginfeksi lebih dari 600 juta jiwa di seluruh negara [1]. Pemerintah berbagai negara sempat melakukan pembatasan kegiatan masyarakat, seperti pembatasan akses keluar dan masuk negara dan penutupan tempat-tempat umum [2]. Penutupan tempat umum tentunya berpengaruh terhadap berbagai macam sektor, diantaranya adalah sektor transportasi dan pariwisata [3]. Industri pariwisata telah menjadi kebutuhan ekonomi bagi sebagian masyarakat dan komunitas sehingga muncul seruan untuk membuat pariwisata menjadi lebih berkelanjutan [4]. Salah satu bentuk kelanjutan dari sektor pariwisata ialah dengan mengimplementasikan teknologi pada sektor pariwisata, salah satunya ialah virtual tour [5].
Virtual tour adalah teknologi yang menampilkan gambar atau video yang dapat menghidupkan imajinasi pengguna seakan merasakan keadaan sesungguhnya [6] .Virtual tour merupakan inovasi yang solutif ditengah pembatasan kegiatan masyarakat. Virtual tour ini dapat menjadi sarana pengenalan tempat wisata sebelum benar-benar mengunjunginya setelah pembatasan kegiatan berakhir. Salah satu bentuk implementasi virtual tour pada bidang pariwisata ialah virtual tour museum. Umar mengatakan bahwa museum merupakan tempat untuk menyimpan benda bersejarah berupa buku, dokumen, maupun benda purbakala dan sebagai tempat pelestarian benda tersebut [7]. Museum menjadi salah satu pariwisata yang terdampak dengan adanya pembatasan masyarakat. Namun, dengan hadirnya teknologi virtual tour, koleksi museum tetap dapat dinikmati oleh masyarakat dan sangat memungkinkan untuk menjangkau wisatawan asing.
Platform Google Trends mencatat adanya peningkatan penelusuran virtual tour sejak Maret 2020 dan terus mengalami peningkatan fluktuatif [7] sehingga hal ini menarik untuk dikembangkan. Salah satu bentuk implementasi virtual tour ialah Aplikasi Museum Virtual Indonesia (SIMVONI). Website yang beralamatkan di
https://www.museumindonesia.org merupakan hasil Kerjasama antara Dinas Pariwisata dan Kebudayaan Kota Surabaya dengan Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur [8]. Hadirnya SIMVONI menjadi alternatif kunjungan ke museum dan dapat meningkatkan produktifitas museum disaat sulitnya mengadakan pameran koleksi.
Saat ini pandemi Covid-19 di Indonesia sedang melandai dan telah banyak dilakukan pelonggaran pembatasan kegiatan masyarakat. Pada akhir tahun 2022, presiden Joko Widodo menyatakan pencabutan Pemberlakukan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM) di seluruh wilayah di Indonesia yang tertuang pada Instruksi Mendagri nomor 50 dan 51 tahun 2022 [9]. Walaupun pembatasan masyarakat telah dicabut dan masyarakat dapat datang langsung ke museum, tidak lantas menghilangkan manfaat dari adanya virtual tour ini. Virtual tour museum ini tetap dapat dijadikan sarana pengenalan museum atau preview terhadap koleksi museum sebelum seseorang datang langsung ke lokasi [7].
Pada website SIMVONI, terdapat dua museum yang dapat dikunjungi secara virtual, yakni Museum Mpu Tantular di Sidoarjo dan Museum 10 Nopember di Surabaya. Koleksi yang ada di museum Mpu Tantular dominan pada benda arkeologi seperti bejana perunggu, tengkorak manusia purba, dan beberapa arca pada masa Hindu-Budha[10]. Koleksi pada Museum 10 Nopember dominan pada benda-benda bersejarah pada masa pertempuran Surabaya [11].
Penelitian yang pernah dilakukan oleh Tri Lathif, sebanyak 87% masyarakat menyatakan tidak mengunjungi museum selama pandemi Covid-19 sebelum menggunakan aplikasi SIMVONI. Setelah menggunakan aplikasi SIMVONI, minat masyarkaat naik sebesar 44% [12]. Adapun penelitian lain yang dilakukan oleh Baitun mengenai penerimaan aplikasi SIMVONI dengan pendekatan TAM ditemukan bahwa varibael perceived usefulness, ease of use, social norm, dan perceived enjoyment mempengaruhi intention to use sebesar 64% dan 36% sisanya dipengaruhi oleh faktor lain. Variabel information quality dan user experience mempengaruhi percieved ease of use sebesar 56,1% dan 43,9% dipengaruhi oleh variabel lain. Variabel user experience, information quality, dan perceived ease of use mempengaruhi perceived usefulness sebesar 58,8% dan 41,2% dipengaruhi oleh variabel lain [8].
Meninjau dua fakta di atas, maka perlu dilakukan analisis faktor lain yang mempengaruhi penerimaan website SIMVONI menggunakan pendekatan lain. Hal ini merupakan bentuk kontribusi penelitian untuk mengetahui faktor yang tidak diamati pada penelitian sebelumnya sehingga dapat dijadikan dasar dan masukan bagi pengembang SIMVONI dalam meningkatkan website ini. Berdasarkan penjelasan di atas, maka perumusan masalah dalam penelitian ini ialah apa saja faktor yang mempengaruhi penerimaan website virtual tour SIMVONI, bagaimana dampak yang ditimbulkan dari penerimaan pengguna terhadap SIMVONI, dan apa saja rekomendasi yang dapat diberikan kepada pengembang SIMVONI berdasarkan hasil penelitian. Tujuan penulis melakukan penelitian ini ialah untuk menggali faktor penerimaan yang belum diamati pada penelitian sebelumnya, mengidentifikasi dampak penerimaan aplikasi, dan merekomendasikan pengembangan dan peningkatan aplikasi kepada pengembang SIMVONI.
Adapun teori yang dapat digunakan untuk mengetahui faktor lain yang belum diamati ialah pendekatan Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). Tujuan menggunakan model ini ialah untuk mengetahui sejauh mana pengguna bereaksi terhadap penggunaan aplikasi [13]. UTAUT pertama kali dikemukakan oleh Venkatesh pada 2003 dan memiliki 4 konstruk yang berperan penting sebagai penentu penerimaan (intention to use), terbiasa menggunakan (use behavior), yakni performance expectancy, effort expectancy, social influence, dan facilitating condition [14].
Adapun beberapa penelitian terdahulu yang menggunakan teori maupun studi kasus serupa ialah penelitian yang dilakukan oleh Huei-Ming Chiao tentang analisis online virtual tour guiding platform for cultular tourism education dengan pendekatan UTAUT. Hasilnya ialah terdapat pengaruh yang positif dan signifikan antara variabel performance expectancy, effort expectancy, interaction, social influence dengan variabel intention to use dan terdapat pengaruh yang positif dan signifikan antara facilitating dengan use behavior [15]. Selain itu terdapat penelitian lain yang dilakukan oleh Novianti tentang analisis adopsi Integrated License Service Information System dengan model UTAUT dengan kesimpulan variabel yang paling memperngaruhi minat penggunaan aplikasi adalah performance expectancy yang dipengaruhi oleh jenis kelamin dan usia pengguna [16]. Adapun penelitian lain yang dilakukan oleh Mesra tentang analisis faktor yang mempengaruhi minat penggunaan sistem informasi dengan pendekatan UTAUT dengan kesimpulan faktor yang mempengaruhi behavioral intention secara signifikan ialah effort expectancy dan social influence [17].
Selanjutnya, penelitian yang dilakukan oleh Mutiara tentang memahami niat dan perilaku pengguna Gopay dengan metode UTAUT yang berkesimpulan bahwa faktor yang mempengaruhi keinginan untuk menggunakan Go-Pay adalah Performance Expectancy dan Social Influence. Hasil pada penelitian ini ditemukan bahwa Facilitating Condition dan Behavioral Intention merupakan faktor yang mempengaruhi keinginan untuk menggunakan Go-pay. Sedangkan faktor Effort Expectancy tidak berpengaruh terhadap keinginan untuk penggunaan Go-Pay [18]. Penelitian yang dilakukan oleh Eltira dkk tentang faktor penggunaan pada aplikasi GOBIS yang berkesimpulan bahwa terdapat pengaruh yang positif dan signifikan antara variabel Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence dengan Behavioral Intention.
Variabel Attitude Toward PT dan Attitude Toward Car berpengaruh positif namun tidak signifikan terhadap Behavioral Intention. Adapun variabel yang berpengaruh negatif namun tidak signifikan, yakni variabel Facilitating Condition memiliki terhadap Behavioral Intention [19].
2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Alur Penelitian
Berikut merupakan gambar alur penelitian yang dilakukan pada penelitian ini.
Gambar 1. Alur Penelitian
Menurut gambar di atas, penelitian ini dimulai dengan studi literatur dan identifikasi masalah guna menemukan model yang sesuai dengan tujuan penelitian. Lalu dilanjutkan dengan tahap penyusunan model sesuai dengan literatur yang ditemukan. Penggunaan strutural model dalam penelitian ini berdasarkan pada struktural model yang digunakan pada penelitian yang dilakukan oleh Chiao.
Setelah model terbentuk, dilanjutkan dengan penyusunan hipotesis sesuai dengan model dan penyusunan instrumen kuesioner yang sesuai dengan literatur yang didapatkan. Instrumen yang telah terbentuk lalu diujikan kepada 30 responden guna mengecek apakah instrumen tersebut sudah efektif [20]. Jika hasil pengujian pre-test kuesioner bernilai valid dan reliabel maka kuesioner dianggap efektif dan bisa diisi oleh responden dengan jumlah yang lebih besar.
Bila hasilnya tidak valid dan reliabel maka perlu dilakukan perubahan terhadap instrumen yang tidak valid dan reliabel.
Setelah didapatkan responden dengan jumlah yang telah ditentukan, maka dilakukan analisis terhadap hasil kuesioner dengan menggunakan metode PLS-SEM. Dari hasil pengujian kemudian ditarik kesimpulan dan saran untuk penelitian selanjutnya.
2.2 Perumusan Masalah
Pada proses perumusan masalah, peneliti mengidentifikasi penelitian yang telah dilakukan sebelumnya mengenai studi kasus serupa, yakni penelitian yang dilakukan oleh Baitun mengenai faktor yang mempengaruhi penerimaan virtual tour SIMVONI menggunakan metode Technologhy Acceptance Model (TAM). Selain itu, literatur berupa artikel ilmiah menjadi tambahan informasi dalam merumuskan masalah. Rumusan masalah yang ditemukan peneliti ialah analisis faktor yang mempengaruhi penerimaan website virtual tour SIMVONI menggunakan metode UTAUT yang dianalisis menggunakan metode SEM-PLS.
2.3 Konseptual Model
Gambar 2. Model Konseptual
Gambar 2 merupakan konseptual model UTAUT yang diadopsi dari penelitian yang dilakukan oleh Chiao tahun 2018 [21] yang telah dimodifikasi sesuai dengan penelitian dengan studi kasus SIMVONI. Pada model di atas terdapat lima variabel independen, satu variabel dependen, satu variabel intervening. Perbedaan model penelitian ini dengan model asli UTAUT yang dikemukaan oleh Venkatesh tahun 2003 [22] ialah penambahan variabel interaction yang berhubungan dengan intention to use.
2.4 Instrumen Penelitian
Berikut merupakan instrument penelitian yang berupa pernyataan kuesioner dari masing-masing variabel.
Tabel 1. Instrumen Penelitian
No Variabel Item Pernyataan Sumber
1 Performance Expectancy
PE1 Menggunakan SIMVONI dapat meningkatkan produktifitas dalam mempelajari sejarah
[22]
PE2 Adanya SIMVONI memudahkan aktivitas kunjungan virtual ke museum
[23]
PE3 Menggunakan SIMVONI dapat meningkatkan kualitas pengetahuan Saya akan sejarah dan musuem
PE4 Penggunaan SIMVONI dapat meningkatkan efektivitas kunjungan ke museum
2 Effort Expectancy EE1 Interaksi dalam SIMVONI jelas dan mudah dimengerti [22]
EE2 Mudah bagi Saya untuk mempelajari penggunaan SIMVONI EE3 Saya dapat dengan mudah mengakses SIMVONI
3 Social Influence SI1 Teman Saya menganjurkan menggunakan SIMVONI [23]
SI2 Seseorang yang berpengaruh bagi saya menyarankan menggunakan SIMVONI
[22]
SI3 Seseorang yang penting bagi saya menganjurkan saya untuk menggunakan SIMVONI
4 Interaction INT1 Website SIMVONI memungkinkan komunikasi mengenai pertanyaan lebih lanjut tentang layanan virtual tour
[24]
INT2 Website SIMVONI dapat menjawab pertanyaan spesifik saya dengan cepat
INT3 Website SIMVONI memungkinkan interaksi yang nyaman INT4 Website SIMVONI memungkinkan akses informasi yang cepat 5 Facilitating
Condition
FC1 Saya memiliki pengetahuan yang diperlukan untuk menggunakan SIMVONI
[22]
FC2 Saya mendapatkan panduan menggunakan SIMVONI
FC3 Saya bisa mendapatkan bantuan dari orang lain ketika saya mengalami kesulitan dalam menggunakan SIMVONI
6 Intention to Use IU1 Saya sudah pernah menggunakan SIMVONI sebelumnya [22]
IU2 Saya berusaha menggunakan SIMVONI demi mempelajari sejarah IU3 Saya berencana untuk sering menggunakan SIMVONI
7 Use Behavior UB1 Saya sering menggunakan SIMVONI [22]
UB2 Saya biasa memantau perkembangan sejarah dan museum melalui SIMVONI
UB3 Saya lebih memilih menggunakan SIMVONI daripada harus datang langsung ke museum
2.5 Hipotesis
Hipotesis pada penelitian ini berdasarkan model penelitian pada gambar 2 ialah sebagai berikut :
H1: Performance Expectancy berpengaruh positif signifikan terhadap Intention to Use pada penggunaan SIMVONI H2: Effort Expectancy berpengaruh positif signifikan terhadap Intention to Use pada penggunaan SIMVONI H3: Social Influence berpengaruh positif signifikan terhadap Intention to Use pada penggunaan SIMVONI H4: Interaction berpengaruh positif signifikan terhadap Intention to Use pada penggunaan SIMVONI
H5: Facilitating Condition berpengaruh positif signifikan terhadap Behavioral Use pada penggunaan SIMVONI H6: Intention to Use berpengaruh positif signifikan terhadap Behavioral Use pada penggunaan SIMVONI 2.6 Populasi dan Sampel
Populasi merupakan keseluruhan objek dari apa yang akan diteliti [25]. Populasi dari penelitian ini ialah pengakses website SIMVONI dari rentang waktu bulan Januari hingga Agustus 2022 dengan total 1610 pengakses [26]. Data ini didapatkan dari statistik website SIMVONI.
Sampel merupakan sebagian dari objek yang mewakili objek penelitian secara keseluruhan [25]. Teknik sampling yang digunakan ialah Probability Sampling dengan jenis Random Sampling. Penghitungan jumlah sampel dilakukan dengan menggunakan rumus Slovin [27] dan ditemukan jumlah responden minimal sebanyak 321 orang.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini dilakukan evaluasi outer model untuk menguji validitas dan reliabilitas, evaluasi inner model untuk mengetahui kausalitas antar variabel laten yang digunakan [28], dan pengujian model untuk pembuktian hipotesis.
3.1 Outer Model
Outer model dilakukan untuk menguji apakah instrumen yang digunakan sudah bernilai valid dan reliabel atau belum.
Adapun beberapa output yang dihasilkan dari evaluasi ini ialah nilai validitas konvergen, nilai validitas diskriminan, nilai composite reliability, dan cronbach’s alpha [28]. Validitas konvergen berupa nilai Outer Loadings dan nilai Average Variance Extracted (AVE) validitas diskriminan berupa nilai Cross-Loadings dan nilai akar AVE atau Fornell-Larcker Criterion.
a. Validitas Konvergen
Validitas konvergen dilihat dari nilai Outer Loadings dan nilai Average Variance Extracted (AVE). Bila Outer Loadings bernilai >0.5 dan AVE bernilai >0.5 maka validitas konvergen terpenuhi [29]–[31]. Nilai Outer Loadings dapat dilihat pada tabel 2 dan nilai AVE dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 2. Nilai Outer Loadings Effort
Expectancy
Facilitating Condition
Intention
to Use Interaction Performance Expectancy
Social Influence
Use Behavior
EE1 0.871
EE2 0.854
EE4 0.721
FC2 0.752
FC3 0.717
FC4 0.797
IU1 0.806
IU2 0.721
IU3 0.760
INT1 0.738
INT2 0.761
INT3 0.762
INT4 0.720
PE1 0.721
PE2 0.848
PE3 0.822
PE4 0.724
SI1 0.900
SI2 0.929
SI3 0.882
UB1 0.899
UB2 0.822
UB3 0.787
Tabel 3. Nilai AVE
Average Variance Extracted (AVE)
Effort Expectancy 0.670
Facilitating Condition 0.571
Intention to Use 0.583
Interaction 0.556
Performance Expectancy 0.610
Social Influence 0.817
Use Behavior 0.701
Berdasarkan tabel 2 dan 3 di atas, maka instrumen yang digunakan dalam penelitian ini memenuhi validitas konvergen karena nilai Loading Factor dan nilai AVE lebih dari 0.5.
b. Validitas Diskriminan
Validitas diskriminan dilihat dari nilai Cross-Loadings dan nilai akar AVE atau Fornell-Lecker Criterion. Variabel dianggap memenuhi validitas diskriminan bila nilai Cross Loadings setiap indikator variabelnya merupakan nilai tertinggi dalam satu baris dan nilai teratas Fornell-Lecker Criterion merupakan nilai tertinggi dalam satu kolom tersebut [32]. Nilai Cross Loadings dapat dilihat pada tabel 4 dan nilai Fornell-Lecker Criterion dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 4. Nilai Cross-Loadings Effort
Expectancy
Facilitating
Condition Interaction Intention to Use
Performance Expectancy
Social Influence
Use Behavior
EE1 0.871 0.553 0.589 0.372 0.542 0.433 0.403
EE2 0.854 0.560 0.606 0.442 0.590 0.527 0.493
EE3 0.721 0.437 0.488 0.292 0.446 0.307 0.208
FC1 0.623 0.752 0.534 0.386 0.602 0.370 0.367
FC2 0.426 0.717 0.503 0.344 0.487 0.268 0.226
FC3 0.397 0.797 0.503 0.509 0.453 0.469 0.417
INT1 0.493 0.494 0.738 0.330 0.548 0.329 0.326
INT2 0.622 0.492 0.761 0.451 0.463 0.526 0.583
INT3 0.459 0.559 0.762 0.385 0.556 0.339 0.299
INT4 0.447 0.460 0.720 0.250 0.519 0.247 0.189
IU1 0.366 0.395 0.298 0.806 0.311 0.522 0.751
IU2 0.412 0.479 0.399 0.721 0.399 0.461 0.451
IU3 0.281 0.426 0.457 0.760 0.436 0.482 0.520
PE1 0.369 0.450 0.459 0.344 0.721 0.397 0.313
PE2 0.667 0.628 0.629 0.411 0.848 0.420 0.395
PE3 0.563 0.561 0.572 0.438 0.822 0.430 0.416
PE4 0.389 0.451 0.484 0.329 0.724 0.282 0.197
SI1 0.472 0.451 0.434 0.596 0.464 0.900 0.680
SI2 0.514 0.467 0.502 0.612 0.458 0.929 0.684
SI3 0.449 0.463 0.438 0.525 0.414 0.882 0.570
UB1 0.394 0.396 0.415 0.708 0.320 0.665 0.899
UB2 0.343 0.359 0.448 0.620 0.380 0.588 0.822
UB3 0.447 0.421 0.402 0.598 0.397 0.541 0.787
Tabel 5. Nilai Fornell Lecker Criterion Effort
Expectancy
Facilitating Condition
Intention
to Use Interaction Performance Expectancy
Social Influence
Use Behaviour Effort
Expectancy
0.818 Facilitating
Condition
0.637 0.756
Intention to Use
0.459 0.560 0.763
Interaction 0.690 0.675 0.493 0.746
Performance Expectancy
0.649 0.675 0.492 0.691 0.781
Social Influence
0.530 0.509 0.641 0.507 0.494 0.904
Use Behavior
0.470 0.467 0.769 0.502 0.433 0.716 0,837
Berdasarkan tabel 4 dan 5 di atas, semua indikator variabel dan variabel telah memenuhi ketentuan sehingga memenuhi validitas diskriminan.
c. Reliabilitas
Instrumen penelitian dianggap reliabel bila composite reliability bernilai lebih dari 0,7 [33] dan cronbach’s alpha bernilai lebih dari 0.6 [32]. Tabel 6 menampilkan hasil uji reliabilitas yang dilihat dari nilai composite reliability dan cronbach’s alpha.
Tabel 6. Tabel Uji Reliabilitas
Cronbach's Alpha Composite Reliability
Effort Expectancy 0.755 0.858
Facilitating Condition 0.639 0.800
Intention to Use 0.645 0.807
Interaction 0.742 0.834
Performance Expectancy 0.786 0.861
Social Influence 0.888 0.930
Use Behavior 0.785 0.875
Dari tabel 6 di atas, instrumen penelitian ini dianggap reliabel karena nilai composite reliability dan cronbach’s alpha dari setiap variabel lebih dari 0.7 dan 0.6.
3.2 Inner Model
Evaluasi inner model dilakukan untuk menguji hubungan antar variabel laten [28]. Inner model dapat diuji dengan melihat nilai R square untuk mengetahui apakah ada hubungan antara variabel independent dan variabel dependen [18]. Nilai R square dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 7. R square R Square Intention to Use 0.460
Use Behavior 0.593
Dari tabel di atas, dapat dipahami bahwa variabel performance expectancy, effort expectancy, social influence, dan interaction mempengaruhi variabel intention to use sebesar 46% dan 54% dipengaruhi oleh variabel lain. Variabel facilitating condition dan intention to use mempengaruhi variabel use behavior sebesar 59,3% dan 41,7% dipengaruhi oleh variabel lain.
3.3 Pengujian Hipotesis
Pembuktian hipotesis dilakukan dengan teknik bootstrapping menggunakan aplikasi SmartPLS 3.0. Adapun rule of thumb pada pengujian hipotesis ini ialah hipotesis diterima bila Original Sample bernilai positif yang mengartikan hubungan variabel bebas dengan variabel terikat ialah positif [34] dan T-Statistic bernilai lebih dari 1,96 yang mengartikan variabel bebas berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat [35]. Hasil pengujian hipotesis ditampilkan pada tabel 10.
Tabel 8. Hasil Pengujian Hipotesis
Original Sample (O) T Statistics (|O/STDEV|) Keterangan
Effort Expectancy -> Intention to Use 0.007 0.081 Ditolak
Facilitating Condition -> Use Behavior 0.053 1.092 Ditolak
Intention to Use -> Use Behavior 0.740 17.641 Diterima
Interaction -> Intention to Use 0.133 1.298 Ditolak
Performance Expectancy -> Intention to Use 0.150 1.689 Ditolak
Social Influence -> Intention to Use 0.495 7.759 Diterima
Berdasarkan tabel 10, semua relasi memiliki nilai original sampel positif, namun terdapat dua variabel yang memiliki nilai T-statistic lebih dari 1,96 yakni variabel Social Influence dan Intention to Use, sehingga terdapat dua hipotesis yang diterima, yakni H3 dan H6. Adapun empat hipotesis yang ditolak ialah H1, H2, H4, dan H5.
Performance expectancy dipahami sebagai sejauh mana individu percaya bahwa sistem akan membantu mereka melakukan pekerjaan dengan baik [21]. Variabel performance expectancy berpengaruh positif terhadap intention to use namun tidak signifikan karena original sample bernilai positif namun nilai T-statistics < 1,96. Temuan ini bertentangan dengan hasil riset yang dilakukan oleh Chiao yang menyatakan bahwa ketika siswa percaya bahwa sistem akan membantu mereka melakukan pekerjaan dengan baik, maka akan meningkatkan niat untuk menggunakannya. Temuan ini membuktikan bahwa walaupun pengguna merasa menggunakan virtual tour dapat memudahkan kunjungan ke museum tidak lantas meningkatkan niat dalam menggunakan layanan virtual tour museum. Hal ini dikarenakan rasa yang ditimbulkan dari kunjungan ke museum secara langsung berbeda dan tidak dapat menggantikan kunjungan ke museum secara virtual.
Effort expectancy didefinisikan sebagai sejauh mana pengguna percaya bahwa sistem dapat digunakan dengan mudah. Variabel effort expectancy berpengaruh positif terhadap intention to use namun tidak siginifikan karena original sample bernilai positif namun nilai T-statistics < 1,96. Temuan ini bertentangan dengan hasil riset yang dilakukan oleh Chiao yang menyatakan bahwa siswa merasa belajar dengan mengoperasikan platform tidak sulit untuk mencari informasi yang mereka butuhkan. Temuan ini membuktikan bahwa walaupun pengguna merasa mudah menggunakan layanan virtual tour SIMVONI tidak lantas meningkatkan niat pengguna dalam menggunakan layanan virtual tour museum. Hal ini dikarenakan aplikasi yang masih baru sehingga masyarakat perlu melakukan adaptasi terhadap penggunaan layanan virtual tour. Pengembang SIMVONI dapat menambahkan userguide sebagai rujukan masyarakat bila menemui kesulitan dalam menggunakan layanan virtual tour.
Social influence dimaknai sebagai sejauh mana orang lain mempengaruhi seseorang dalam menggunakan sistem [21]. Variabel social influence yang berpengaruh secara positif signifikan terhadap intention to use karena original sample bernilai positif dan nilai T-statistics > 1,96. Temuan ini sesuai dengan hasil riset yang dilakukan oleh Chiao bahwa orang- orang disekitar akan mempengaruhi niat seseorang dalam penggunaan suatu aplikasi. Masyarakat yang menggunakan
layanan virtual tour museum akan menarik perhatian orang lain yang belum menggunakan layanan ini karena hal ini merupakan suatu hal yang baru. Hal ini sejalan dengan teori Word of Mouth yang dikemukaan oleh Priansa, yakni aktivitas pemasaran yang melibatkan pemberian informasi tentang suatu produk atau jasa dari satu pelanggan ke pelanggan lain untuk membicarakan, mempromosikan, dan menjual merek kepada orang lain [36]. Berdasarkan temuan ini, pengembang SIMVONI dapat menggencarkan promosi dengan teknik promosi dari mulut ke mulut untuk menyebarluaskan adanya layanan virtual tour museum ke masyarakat.
Interaction didefinisikan sebagai kapasitas untuk kontak dua arah dan komunikasi antara pengguna dan situs web [24]. Variabel interaction memiliki pengaruh positif namun tidak signifikan terhadap intention to use karena original sample bernilai positif namun nilai T-statistics<1,96. Temuan ini bertentangan dengan hasil riset yang dilakukan oleh Chiao yang menyatakan bahwa platform dirancang dengan baik sehingga mereka dapat berinteraksi dengan platform untuk mendapatkan informasi yang mereka butuhkan, seperti bermain gim, merencanakan perjalanan, dan berinteraksi dengan sumber lokal yang unik. Temuan ini membuktikan bahwa adanya interaksi antara pengguna dengan foto 360 museumtidak lantas meningkatkan niat menggunakan layanan virtual tour SIMVONI. Hal ini dikarenakan minimnya interaksi yang dapat dilakukan oleh pengguna saat ini pada website SIMVONI. Pengguna mengakses layanan tur virtual yang hanya dapat diklik pada titik tertentu untuk berpindah tempat bila pengguna mengakses dengan perangkat handphone/laptop jika pengguna tidak memiliki perangkat yang lebih mendukung seperti kacamata virtual reality.
Berdasarkan temuan ini, saran yang dapat diberikan kepada pengembang SIMVONI adalah dengan menambah fitur pendukung seperti reservasi tur virtual atau menampilkan detail koleksi unggulan dengan menampilkan benda dalam bentuk 3 dimensi dengan penjelasan yang lengkap.
Facilitating condition dimaknai sebagai dukungan dari organisasi terhadap penggunaan sistem [21]. Variabel facilitating condition berhubungan secara positif namun tidak signifikan terhadap use behaviour karena original sample yang bernilai positif namun nilai T-statistics<1,96. Temuan ini bertentangan dengan hasil riset yang dilakukan oleh Chiao yang menyatakan bahwa ketika siswa merasa sumber daya cukup untuk mendukung penggunaan sistem, maka kemungkinan mereka menggunakan sistem tersebut makin besar. Temuan ini membuktikan bahwa walaupun fasilitas yang digunakan untuk mengakses layanan virtual tour telah mendukung, tidak lantas membuat pengguna menggunakan layanan virtual tour secara kontinyu. Adapun salah satu faktor yang membuat ditolaknya hipotesis ini karena masih banyak masyarakat yang belum memiliki deviceyang tepat untuk menikmati layanan virtual tour, yakni kacamata virtual reality, karena harga kacamata yang cukup mahal dan masih belum sesuai dengan kebutuhan masyarakat pada umumnya saat ini. Sehingga saran yang dapat diberikan kepada pengembang SIMVONI adalah membuat fitur yang dapat dinikmati oleh masyarakat yang tidak memiliki kacamata virtual reality.
Intention to use didefinisikan sebagai sejauh mana individu melakukan perencanaan terhadap apa yang akan dan apa yang tidak akan Ia lakukan pada waktu mendatang [37][. Variabel intention to use berhubungan secara positif signifikan terhadap use behaviour karena nilai original sample yang bernilai positif dan nilai T-statistics>1,96. Penemuan ini sesuai dengan hasil riset yang dilakukan oleh Chiao bahwa pengguna yang memiliki niat untuk menggunakan suatu aplikasi akan terus menggunakan aplikasi tersebut secara berkelanjutan.
4. KESIMPULAN
Berdasarkan serangkaian penelitian yang telah dilakukan, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa social influence dan intention to use merupakan faktor berpengaruh secara signifikan terhadap penerimaan website virtual tour SIMVONI.
Dari dua variabel ini, dapat dipersepsikan bahwa masyarakat menerima dan menggunakan website virtual tour SIMVONI dari orang di sekitarnya yang juga menggunakan virtual tour museum ini. Hal ini juga berhubungan dengan faktor lain yang berpengaruh secara signifikan, yakni intention to use berupa penggunaan secara berkelanjutan yang dipengaruhi oleh lingkungan sekitar yang juga menggunakan layanan virtual tour dan dapat meningkatkan keinginan pengguna untuk datang langsung ke museum setelah mengunjungi virtual tour. Adapun dampak penerimaan terhadap SIMVONI ialah pengguna cenderung menyebarkan pengalamannya kepada orang lain setelah menggunakan layanan virtual tour. Hal ini dapat digunakan oleh pengembang SIMVONI sebagai strategi promosi dengan teknik User Generate Content (UGC), seperti pengguna diminta mengunggah foto, video, atau tulisan yang berisi pengalaman dan testimoni setelah menggunakan layanan virtual tour SIMVONI.
REFERENCES
[1] Worldometers, “COVID-19 CORONAVIRUS PANDEMIC,” 15 September 2022.
[2] S. Osler, Coronavirus Outbreak: All the secrets revealed about the Covid-19 pandemic. A complete rational guide of its Evolution, Expansion, Symptoms and First Defense. A.B. Lawal, 2020.
[3] A. Sharma dan J. L. Nicolau, “An open market valuation of the effects of COVID-19 on the travel and tourism industry,” Ann Tour Res, vol. 83, Jul 2020, doi: 10.1016/j.annals.2020.102990.
[4] O. El-Said dan H. Aziz, “Virtual Tours a Means to an End: An Analysis of Virtual Tours’ Role in Tourism Recovery Post COVID-19,” J Travel Res, vol. 61, no. 3, hlm. 528–548, Mar 2022, doi: 10.1177/0047287521997567.
[5] M. Sigala, “Tourism and COVID-19: Impacts and implications for advancing and resetting industry and research,” J Bus Res, vol. 117, hlm. 312–321, Sep 2020, doi: 10.1016/j.jbusres.2020.06.015.
[6] R. Muhammad, D. Mutiarin, dan J. Damanik, “Virtual Tourism Sebagai Alternatif Wisata Saat Pandemi,” Journal of Indonesian Tourism, Hospitality and Recreation, vol. 4, no. 1, hlm. 53–60, Apr 2021, doi: 10.17509/jithor.v4i1.31250.
[7] T. Umar dkk., “PEMANFAATAN VIRTUAL TOUR MUSEUM (VTM) DALAM PEMBELAJARAN SEJARAH DI MASA PANDEMI COVID-19,” Prosiding Seminar Nasional Pendidikan FKIP Universitas Sultan Ageng Tirtayasa, vol. 3, no. 1, hlm.
402–408, 2020, [Daring]. Tersedia pada: https://museumhack.com/
[8] B. Nadhiroh, “Analisis Penerimaan Gen Z Terhadap Simvoni dengan Pendekatan TAM,” Skripsi, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur, Surabaya, 2022.
[9] Kementerian Komunikasi dan Informatika, “Presiden Umumkan Pencabutan Kebijakan PPKM,” 31 Desember 2022.
https://www.kominfo.go.id/content/detail/46629/presiden-umumkan-pencabutan-kebijakan-ppkm/0/berita (diakses 11 Januari 2023).
[10] Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia, “Sistem Registrasi Nasional Museum,” 2019.
https://museum.kemdikbud.go.id/museum/profile/eyJpdiI6InNKY3ZXcXkyRmlXVG92NHB1d0t1Zmc9PSIsInZhbHVlIjoiTm lVWVI1SzY3S29XUDJ1RUE4MTdodz09IiwibWFjIjoiMmNhMDA4NDBhMTQyNWI1YjYyNzk2OGEwZTAwMzkxZmY1 NzUyZTg4NjdjZmQxYjk1OGE0NzQxMGE2YjUxZjA4YyJ9 (diakses 16 September 2022).
[11] SIMVONI, “SIMVONI,” 1 Juli 2021. https://museumindonesia.org (diakses 16 September 2022).
[12] T. L. M. Suryanto, N. C. Wibowo, dan B. Nadhiroh, “ANALISIS PENERAPAN APLIKASI MUSEUM VIRTUAL INDONESIA (SIMVONI),” Jurnal Sistem Informasi Dan Bisnis Cerdas (SIBC), vol. 15, no. 1, hlm. 49–54, 2022.
[13] D. Y. Prasetyo, “PENERAPAN METODE UTAUT (UNIFIED THEORY OF ACCEPTANCE AND USE OF TECHNOLOGY) DALAM MEMAHAMI PENERIMAAN DAN PENGGUNAAN WEBSITE KKN LPPM UNISI,” Jurnal SISTEMASI, vol. 6, no. 2, hlm. 26–34, 2017.
[14] V. Venkatesh, R. H. Smith, M. G. Morris, G. B. Davis, F. D. Davis, dan S. M. Walton, “Quarterly USER ACCEPTANCE OF INFORMATION TECHNOLOGY: TOWARD A UNIFIED VIEW1,” 2003.
[15] H. M. Chiao, Y. L. Chen, dan W. H. Huang, “Examining the usability of an online virtual tour-guiding platform for cultural tourism education,” J Hosp Leis Sport Tour Educ, vol. 23, hlm. 29–38, Nov 2018, doi: 10.1016/j.jhlste.2018.05.002.
[16] N. Puspitasari, M. B. Firdaus, C. A. Haris, dan H. J. Setyadi, “An application of the UTAUT model for analysis of adoption of integrated license service information system,” dalam Procedia Computer Science, 2019, vol. 161, hlm. 57–65. doi:
10.1016/j.procs.2019.11.099.
[17] M. B. Yel dan S. A. Ningtyas, “Implementasi Model UTAUT Untuk Analisis Faktor Yang Memengaruhi Minat Pemanfaatan Dan Perilaku Penggunaan Sistem Informasi,” Journal of Information System Applied, Management, Accounting and Research, vol. 3, no. 2, hlm. 25–38, 2019.
[18] M. Indah dan H. Agustin, “PENERAPAN MODEL UTAUT (UNIFIED THEORY OF ACCEPTANCE AND USE OF TECHNOLOGY) UNTUK MEMAHAMI NIAT DAN PERILAKU AKTUAL PENGGUNA GO-PAY DI KOTA PADANG,”
Jurnal Eksplorasi Akuntansi, vol. 1, no. 4, 2019, [Daring]. Tersedia pada: http://jea.ppj.unp.ac.id/index.php/jea/issue/view/16 [19] E. Warastuti, T. L. M. Suryanto, dan M. Safitri, “FAKTOR PENGGUNAAN PADA PENERAPAN APLIKASI GOBIS MILIK
DINAS PERHUBUNGAN KOTA SURABAYA,” Jurnal Informatika dan Sistem Informasi (JIFoSI), vol. 02, no. 1, hlm. 2722–
130, 2021.
[20] T. v. Perneger, D. S. Courvoisier, P. M. Hudelson, dan A. Gayet-Ageron, “Sample size for pre-tests of questionnaires,” Quality of Life Research, vol. 24, no. 1, hlm. 147–151, Jan 2015, doi: 10.1007/s11136-014-0752-2.
[21] H. M. Chiao, Y. L. Chen, dan W. H. Huang, “Examining the usability of an online virtual tour-guiding platform for cultural tourism education,” J Hosp Leis Sport Tour Educ, vol. 23, hlm. 29–38, Nov 2018, doi: 10.1016/j.jhlste.2018.05.002.
[22] V. Venkatesh, R. H. Smith, M. G. Morris, G. B. Davis, F. D. Davis, dan S. M. Walton, “Quarterly USER ACCEPTANCE OF INFORMATION TECHNOLOGY: TOWARD A UNIFIED VIEW1,” 2003.
[23] W. Bharata dan P. W. Widyaningrum, “ANALISIS PENERIMAAN DAN PENGGUNAAN SISTEM INFORMASI AKADEMIK MELALUI PENGEMBANGAN MODEL UTAUT Studi Pada Mahasiswa Fakultas Ekonomi Universitas Muhammadiyah Ponorogo,” 2017.
[24] ángel Herrero dan H. San Martín, “Developing and testing a global model to explain the adoption of websites by users in rural tourism accommodations,” Int J Hosp Manag, vol. 31, no. 4, hlm. 1178–1186, Des 2012, doi: 10.1016/j.ijhm.2012.02.005.
[25] S. Arikunto, Prosedur Penelitian. Jakarta: Rineka Cipta, 1998.
[26] SIMVONI, “SIMVONI,” 1 Juli 2021. https://museumindonesia.org (diakses 16 September 2022).
[27] Sugiyono, Metode Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Bandung: Alfabeta, 2013.
[28] W. Abdillah, Metode Penelitian Terpadu Sistem Informasi. Yogyakarta: Andi, 2018.
[29] W. W. Chin, “The Partial Least Squares Approach to Structural Equation Modeling,” 1998. [Daring]. Tersedia pada:
http://www.researchgate.net/publication/232569511
[30] J. F. Hair Jr, W. C. Black, B. J. Babin, dan R. E. Anderson, Multivariate Data Analysis. In Pharmaceutical Quality by Design: A Practical Approach, 7 ed. Pearson Education Limited, 2014.
[31] M. Höck dan C. M. Ringle, “Local strategic networks in the software industry: An empirical analysis of the value continuum,”
International Journal of Knowledge Management Studies, vol. 4, no. 2, hlm. 132–151, 2006, doi: 10.1504/IJKMS.2010.030789.
[32] G. D. Garson, “PARTIAL LEAST SQUARES: Regression & Structural Equation Models,” 2016, 2016. [Daring]. Tersedia pada:
www.statisticalassociates.com
[33] J. Henseler, C. M. Ringle, dan M. Sarstedt, “Using Partial Least Squares Path Modeling in International Advertising Research:
Basic Concepts and Recent Issues,” 2012. doi: 10.4337/9781848448582.00023.
[34] J. M. Hartono dan W. Abdillah, Konsep dan Aplikasi PLS untuk Penelitian Empiris. Yogyakarta, 1 ed., vol. 1. Yogyakarta:
BPFE, 2014.
[35] N. A. Ainul Bashir, “Penerapan Model UTAUT 2 Untuk Mengetahui Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Penggunaan SIORTU,”
Elinvo (Electronics, Informatics, and Vocational Education), vol. 5, no. 1, Sep 2020, doi: 10.21831/elinvo.v5i1.30636.
[36] D. J. Priansa, Komunikasi Pemasaran Terpadu. Bandung: Pustaka Setia, 2017.
[37] P. R. Warshaw dan F. D. Davis, “Disentangling Behavioral Intention and Behavioral Expectation,” 1985.
