## ISSN 2085-4579

## Penilaian Penerimaan Pengguna Pada Sistem Manajemen Pengetahuan Dengan Metoda UTAUT
Studi Kasus: Portal Knowledge Management System di Perusahaan Penyedia Jasa Implementor Produk dan Layanan IT
Robertus Nugroho Perwiro Atmojo, Much. Bagus Nurhasan, Karina Citra Amanda, Joanna Melisa School of Information Systems, Bina Nusantara University, Jakarta Barat, Indonesia robertus.atmojo@gmail.com
Diterima 7 Oktober 2016 Disetujui 14 November 2016
Abstract —  Ekspektasi  perusahaan  ketika  melakukan investasi  teknologi  informasi  adalah  ingin  memperoleh efektivitas  dan  efisiensi  kinerja  yang  optimal.  Namun yang  terjadi  dalam  praktik  di  lapangan  justru  hal sebaliknya,  yaitu  pemborosan  ongkos  operasional. Melalui  framework  UTAUT  yang  digunakan  dalam penelitian  ini,  ditemukan  fakta  bahwa  faktor  sosial (variabel  ekstrinsik)  lebih  mempengaruhi  intensi  dan sikap karyawan dalam hal penggunaan serta pemanfaatan  teknologi  informasi  dibandingkan  dengan faktor  intrinsiknya.  Hal  ini  tentu  saja  perlu  menjadi perhatian  bagi  para  pimpinan  perusahaan  sebelum melakukan  investasi  teknologi  berbiaya  besar.  Dengan kata  lain,  akan  lebih  bijaksana  bagi  para  pengambil keputusan  untuk  lebih  dahulu  memahami  situasi  dan kondisi  dari  aset  sosial  capital  yang  dimiliki  daripada sekedar mengikuti tren implementasi teknologi informasi yang belum tentu cocok dan pas untuk diterapkan pada lingkungan kerjanya.
Keywords—Knowledge Management System , UTAUT, Uji Penerimaan Teknologi, Partial Least Squares , Sistem Informasi/Teknologi Informasi.

## I. P ENDAHULUAN
Inovasi adalah hal fundamental dalam keunggulan daya  saing  suatu  perusahaan.  Kewajiban  untuk memiliki produk atau jasa yang inovatif dan bermanfaat serta  memenuhi  kebutuhan  pelanggan  merupakan  hal yang perlu dicapai perusahaan, khususnya perusahaan penyedia  jasa  IT  ( information  technology /teknologi informasi) dalam  memastikan bisnis  inti  mereka  tetap dapat berjalan. Hal tersebut didasari oleh alasan bahwa kompetisi  yang  ada  dalam  industri  ini  sudah  sangat ketat atau dapat dikatakan sebagai red ocean . Di mana sangat  banyak  vendor  IT  yang  bertindak  sebagai re- seller produk  dan  jasa,  sehingga  kompetisi  berujung pada  persaingan  harga  yang  sangat  sensitif.  Maka, tanpa  penciptaan  inovasi  yang  dinamis  sudah  dapat dipastikan  perusahaan  akan  mengalami  stagnasi ekonomi  dan  tentu  saja  akan  berkorelasi  dengan kebangkrutan.  Pemenuhan  produk  atau  jasa  yang inovatif  tidak  terlepas  dari  kemampuan  perusahaan mengelola sumberdaya pengetahuan baik tacit maupun
ekplisit  yang  dimiliki.  Serangkaian  proses  untuk menciptakan,  menyimpan,  mentransfer,  menerapkan, dan  mendiseminasikan  pengetahuan  lebih  sering dikenal  dengan  istilah Knowledge  Management (manajemen  pengetahuan)  [1].  Pengelolaan  dan penerapan  manajemen  pengetahuan  yang  baik  tentu saja  akan  menciptakan  nilai  yang  berharga  bagi perusahaan.  Lebih  lanjut,  manajemen  pengetahuan hanya  dapat  menjadi  berguna,  ketika  pengetahuan ditindaklanjuti  dan  dibagikan  ke  seluruh  departemen dalam  perusahaan  mulai  dari  posisi  tertinggi  hingga posisi front-liner .  Dan  tentu  saja  proses  pendekatan yang  dilakukan  oleh  perusahaan  dalam  pengelolaan pengetahuan  internal  akan  berkorelasi  dengan  budaya kerja  yang  mereka  miliki.  Dengan  kata  lain,  setiap perusahaan memiliki cara yang unik untuk menciptakan nilai  yang  esensial  dalam  menjalani  proses  bisnis mereka [2].
Untuk  dapat  mengetahui  bagaimana  langkah perusahaan  menerapkan  manajemen  pengetahuan dalam praktek sehari-hari. Di dalam penelitian ini kami bekerja  sama  dengan  salah  satu  perusahaan  penyedia jasa  implementor  produk  dan  layanan  IT  di  daerah Lippo Karawaci, Tangerang, Indonesia untuk berperan sebagai  narasumber  penelitian.  Dengan  argumentasi keterkaitan  yang  erat  antara  manajemen  pengetahuan dengan teknologi, terutama  dalam mekanisme knowledge  sharing .  Dalam  penelitian  ini  digunakan model Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of Technology (UTAUT)  sebagai  instrumen  penilai kemungkinan  keberhasilan  pengenalan  teknologi  baru dalam internal organisasi. Adapun UTAUT merupakan penggabungan  beberapa  fitur  dari  delapan  teori penerimaan  teknologi  ( technological  acceptance ) terkemuka.  Yang  mana  delapan  teori  tersebut  terdiri dari Theory  of  Reasoned  Action (TRA), Technology Acceptance Model (TAM), Motivational Model (MM), Theory  of  Planned  Behavior (TPB),  kombinasi  TAM dan TPB, Model of PC Utilization (MPCU), Innovation Diffusion  Theory (IDT),  dan Social  Cognitive  Theory (SCT) [3]–[7].
Pada  penelitian  ini  UTAUT  digunakan  untuk mengukur  pengaruh  variabel  intrinsik  (usaha  dan kinerja  dari  dalam  diri  karyawan)  dan  variabel ekstrinsik (aspek lingkungan kerja karyawan) terhadap perilaku  penggunaan  aplikasi  teknologi knowledge sharing yang  ada  dalam  perusahaan.  Di  mana  yang menjadi  permasalahan  utama  bagi  perusahaan  mitra penelitian  kami  saat  ini  adalah  kurangnya  minat karyawan untuk menggunakan platform teknologi yang sudah  ada  untuk  membantu  kinerja  mereka.  Padahal pengembangan  platform  manajemen  pengetahuan sudah  dilakukan  oleh  perusahaan  ini  semenjak  tahun 2013,  namun  sampai  saat  ini  dapat  dikatakan  tidak berfungsi  sebagaimana  mestinya.  Informasi  seputar pengetahuan-pengetahuan  umum  yang  sudah  ada  di portal online masih belum dioptimalkan pemanfaatannya  oleh  para  karyawan,  terutama karyawan  magang dan karyawan  yang  memiliki masa bakti  0-3  tahun.  Karyawan  senior  dengan  masa  bakti lebih  dari  lima  tahun  pun  seakan  enggan  berbagi pengalaman  dengan  juniornya.  Perlu  diketahui,  salah satu  tujuan  utama  perusahaan  membangun  platform manajemen  pengetahuan  internal  adalah  untuk memfasilitasi  para  pegawai  dalam  menciptakan, mengakses,  dan  berbagi  informasi.  Terutama  metode kerja perusahaan ini  yang  kerap  menempatkan  tenaga kerjanya di lokasi remote-site (jarak jauh/desentralisasi).
Namun,  yang  terjadi  di  lapangan  sangat  jauh  dari ekspektasi.  Para  karyawan  lebih  sering  berbagi informasi  melalui  mekanisme  tatap  muka  dan mentoring secara langsung. Dan hal ini tentu saja akan mengurangi esensi dari penggunaan platform manajemen  pengetahuan  yang  sejatinya  dibangun dengan alasan kemandirian dan usaha independensi [8]. Apabila hal ini terus dibiarkan terjadi, maka penerapan platform  manajemen  pengetahuan  pada  perusahaan tentu  hanya  akan  menimbulkan  biaya  operasional tambahan.  Oleh  karenanya,  dalam  penelitian  ini penggunaan  UTAUT  akan  difokuskan  untuk  mencari tahu  aspek  mana  sajakah  yang  masih  perlu diperbaiki dan dikembangkan.  Apakah  hal tersebut berhubungan dengan  permasalahan  penerimaan  teknologi  atau berhubungan  dengan  aspek  sosial  itu  sendiri. Diharapkan dengan terungkapnya permasalahan tersebut,  perusahaan  dapat  melakukan  serangkaian langkah  strategis  untuk  dapat  lebih  berinovasi  dalam proses  penciptaan  produk  dan  jasa  baru  yang  bernilai dan berdaya saing tinggi.

## II. S TUDI PUSTAKA

## Sistem Informasi
Menurut  Satzinger,  Jackson,  &  Burd  [9]  sistem informasi  adalah  sekumpulan  komponen  yang  saling terkait dalam mengumpulkan, memproses, menyimpan, dan  menyediakan  data  sebagai  luaran  dari  informasi yang  dibutuhkan  untuk  menyelesaikan  tugas-tugas bisnis yang biasa dianggap sebagai “masalah”. Menurut O’Brien & Marakas [10] sistem informasi didefinisikan sebagai kombinasi orang yang terorganisir, hardware , software ,  jaringan  komunikasi,  sumber  daya  data, kebijakan, dan prosedur yang menyimpan, mengambil,
mengubah, dan  menyebarkan informasi dalam  sebuah organisasi. O’Brien & Marakas [10] juga menyebutkan bahwa aplikasi sistem informasi yang diimplementasikan  dalam  dunia  bisnis  saat  ini  dapat dibedakan  dengan  beberapa  sudut  pandang  yang berbeda.  Adapun,  beberapa  jenis  sistem  indormasi dapat  diklasifikasikan  sebagai Operations  Support Systems (OSS)  dan Management  Support  Systems (MSS). Operations  Support  Systems terdiri  dari Transaction  Processing  Systems (TPS), Process Control Systems (PCS), dan Enterprise  Collaboration Systems (ECS).  Sedangkan Management  Support Systems terdiri dari Management Information  Systems (MIS), Decision Support Systems (DSS), dan Executive Information  Systems (EIS).  Kombinasi  dari  kedua sistem pendukung keputusan tersebut juga menghasilkan  sebuah  subset  yang  dinamakan  sebagai Specialized  Processing  Systems (SPS)  yang  secara spesifik menghasilkan disiplin sistem informasi terapan yakni: Expert  Systems (sistem  pakar), Knowledge
Management Systems (sistem manajemen
pengetahuan), Strategic  Information  Systems (sistem informasi  strategis),  dan Functional  Business  Systems (sistem bisnis fungsional).
Berdasarkan  beberapa  pengertian  dari  penelitian terdahulu,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem informasi  merupakan  sekumpulan  komponen  yang saling  terhubung  satu  sama  lain  berguna  untuk mengumpulkan,  memproses,  dan  menghasilkan  suatu informasi  yang  bernilai  yang  dibutuhkan  oleh organisasi  bisnis  untuk  menyelesaikan  tugas-tugas strategisnya.  Dalam  menjalankan  proses  bisnis,  TSS diberdayakan  sebagai  pencatat  transaksi  rutin  harian yang  diperlukan. Enterprise  Collaboration  Systems dirancang  untuk  mendukung  tugas  administrasi perkantoran. Process Control Systems dirancang untuk memonitor  dan  mengontrol  proses  industri  atau  fisik. Management  Information  Systems pada  dasarnya berkaitan  dengan  konversi  data  dari  sumber  data internal  menjadi  informasi  berharga  yang  kemudian dikomunikasikan  kepada  para  manajer  di  semua tingkatan  dan  di  semua  departemen  fungsional  untuk membuat  keputusan  yang  tepat  sasaran,  efektif,  dan efektif terhadap proses perencanaan, proses memimpin, dan  proses  pengendalian  kegiatan  dalam  tugas  dan tanggung  jawab  mereka. Decision  Support  Systems dirancang  untuk  membantu  para  manajer  dalam pengambilan keputusan yang membutukan pemodelan, perumusan, perhitungan rinci, komparasi, dan memilih alternatif  pilihan  yang  terbaik  atau  memprediksi skenario.  Sedangkan, Executive  Information  Systems memberikan  akses  bagi  senior  manajer  untuk  dapat membantu  dalam  mengambil  keputusan  strategis  dan taktis.

## Pengetahuan
Pengetahuan  ( knowledge )  menurut  Whitten  & Bentley  [11]  didefinisikan  sebagai  data  dan  informasi yang lebih disempurnakan berdasarkan fakta, kebenaran (realita), fenomena, keyakinan, pengalaman penilaian, dan keahlian dari penerima. Informasi  yang ideal  mengarah  pada  hal  kebijaksanaan.  Dan

## ISSN 2085-4579
pengetahuan adalah hasil sintesis dari sebuah kesatuan mengenai  cara  memproses  data  mentah  menjadi informasi  yang  berguna.  Menurut  Dalkir  [8] pengetahuan  adalah  cara  yang  lebih  subjektif  untuk mengetahui  sesuatu  dan  biasanya  didasarkan  pada pengalaman  atau  nilai-nilai  individu,  persepsi,  dan pengalaman.  Nonaka  dan  Takeuchi  [12]  berpendapat bahwa pengetahuan adalah proses mengenai bagaimana pengetahuan  tersebut  diproduksi,  digunakan,  dan disebarkan  dalam  organisasi  dan  juga  mengenai bagaimana  cara  pengetahuan  tersebut  memberikan kontribusi  terhadap  penyebaran  inovasi.  Berdasarkan pengertian  para  ahli  tersebut  maka  dapat  dikatakan bahwa  pengetahuan  merupakan  suatu  informasi  yang sudah diketahui oleh seseorang yang memiliki keahlian berdasarkan  fakta  dan  pengalaman  di  lapangan;  yang dibuat,  digunakan,  dan  didistribusikan  untuk  tujuan menghasilkan suatu informasi yang berguna dan dapat berpartisipasi dalam melahirkan suatu inovasi.
Menurut  Dalkir  [8]  ada  dua  jenis  model pengetahuan,  yaitu  pengetahuan  bertipe  tacit  dan pengetahuan  bertipe  eksplisit. Tacit  Knowledge dapat dikatakan  sebagai  pengetahuan  yang  terdapat  pada seseorang  dan  relatif  sulit  untuk  diterjemahkan  atau didokumentasikan  (dibuat  dalam  bentuk  formal). Sehingga  sulit  untuk  dideskripsikan  dalam  kata,  teks, atau  gambar,  biasanya  tipe  pengetahuan  ini  berwujud dalam manifesto ide atau gagasan. Explicit Knowledge merupakan pengetahuan yang sudah dapat dikemukakan  dalam  bentuk  baris  data  (teks),  manual, formula,  gambar,  video,  dan  sebagainya. Explicit Knowledge juga  telah  menjadi  milik  organisasi  serta siap untuk dibagikan ataupun didiseminasikan ke setiap individu dalam organisasi  tersebut dengan  formal dan sistematis.  Interaksi  antara  pengetahuan  bertipe  tacit dan eksplisit dapat disebut proses konversi pengetahuan ( process  of  knowledge  conversion ).  Proses  ini  berasal dari pengetahuan yang memiliki sifat tacit atau eksplisit untuk  diubah  menjadi  pengethuan  yang  bersifat  lain dari  sebelumnya  seperti:  eksplisit  ke  tacit,  tacit  ke eksplisit,  dan  sebagainya.  Jika  pengetahuan  masih bersifat  eksplisit,  maka  pengetahuan  dapat  digunakan untuk  beberapa  hal.  Antara  lain  untuk  menghasilkan proses  penciptaan  produk  baru  ( idea  and  concept generator ) dan melakukan pelayanan yang lebih baik. Namun  jika  pengetahuan  telah  diubah  menjadi eksplisit, maka pengetahuan akan siap untuk dibagikan ataupun ditransfer  kepada  seluruh  karyawan  yang  ada dalam  perusahaan  tersebut,  atau  dapat  juga  dijadikan masukan  bagi  sistem  pakar.  Salah  satu  mekanisme interaksi atau konversi antara pengetahuan bertipe tacit dan eksplisit yang kerap dijadikan acuan dalam industri dalam proses penciptaan pengetahuan organisasi ialah model  SECI  (Sosialisasi,  Eksternalisasi,  Kombinasi, dan Internalisasi) versi Nonaka dan Takeuchi [12] (lihat Gambar 1 ).
Gambar 1. Model Sosialisasi, Eksternalisasi, Kombinasi, dan Internalisasi (SECI) versi Nonaka dan Takeuchi [12]
Tahap sosialisasi ( tacit to tacit )
Merujuk  pada  konversi  pengetahuan tacit  to  tacit . Istilah  sosialisasi  digunakan  untuk  penekanan  pada pentingnya  proses  interaksi  (kegiatan  bersama)  antara sumber pengetahuan atau narasumber dengan penerima pengetahuan.  Pengetahuan  tacit  sangat  dipengaruhi oleh  konteks  sosial  dan  sangat  sulit  untuk  dijadikan formal (didokumentasikan), maka agar dapat melakukan distribusi pengetahuan dari satu individu ke individu  yang  lain  diperlukan  pengalaman  berbentuk interaksi bersama, seperti berada bersama di dalam satu kantin  untuk  bertukar  pikiran  sambil  makan  siang, menghabiskan waktu bersama dalam kegiatan outbond untuk  menyampaikan  pengetahuan,  rapat  Mingguan dengan suasana kekeluargaan, diskusi atau beraktivitas di  lingkungan site implementasi, dan  lain  sebagainya. Dalam  lingkungan  perusahaan  atau  organisasi, kegiatan-kegiatan  tersebut  dapat  memicu  karyawan untuk  saling  berbagi  pengetahuan  dan  berbagi pengalaman  kerja  yang  dimiliki  sehingga  dari  proses tersebut  berpotensi  untuk  menghasilkan  pengetahuan yang baru.
Tahap eksternalisasi ( tacit to explicit )
Merujuk  pada  konversi  pengetahuan  tacit  ke pengetahuan eksplisit. Istilah eksternalisasi merupakan mekanisme untuk mengartikulasikan, menerjemahkan, mengkodekan, hingga mendokumentasikan (menjadikannya  berbentuk  formal)  pengetahuan  tacit menjadi  bentuk  yang  lebih  jelas  dan  mudah  untuk didistribusikan ke pihak lain sehingga dapat digunakan menjadi  dasar  pembentukan  pengetahuan  baru (eksplisit).  Proses  ini  bisa  didapatkan  dengan menggunakan  beberapa  pendekatan  atau  metode, sebagai contoh penggunaan buku catatan, alat perekam suara, dan kamera video untuk merekam aktivitas rapat bulanan  pada  suatu perusahaan.  Dari  hasil perekaman tersebut  seorang  administrator  dapat  melakukan pentranslasian dan perangkuman hasil rapat yang ada. Kemudian  hasil  rangkuman  tadi  dapat  dikodekan  dan diklasifikasikan  ke  dalam  bentuk  yang  lebih terorganisir,  misalkan  hasil  rapat  bulanan  yang membahas  mengenai  kinerja  pegawai  dan  capaian
target penjualan. Dan hasil klasifikasi tadi dicatat dalam bentuk  dokumen  dan  disimpan  ke  dalam  sistem  basis data  agar  dapat  diakses  dengan  mudah  apabila diperlukan  oleh  bagian  terkait.  Apabila  hal  tersebut dapat  dilakukan  dengan  terstruktur  maka  proses eksternalisasi  pengetahuan  dapat  dicapai.  Sehingga proses distribusi, berbagi, dan diseminasi pengetahuan dalam  internal  organisasi  dapat  dilakukan  dengan konsisten.
Tahap kombinasi ( explicit to explicit )
Tahapan proses kombinasi eksplisit ke eksplisit adalah proses  di  mana  perusahaan  menggabungkan  data  dan informasi  baku  yang  ada  untuk  kemudian  dilakukan analisis  bersama  demi  menghasilkan  luaran  strategis yang diperlukan. Pada tahap ini, proses komparasi data kerap  dilakukan.  Sebagai  contoh,  seorang  manajer penjualan dan pemasaran senior pada industri otomotif (misal:  mobil penumpang)  melakukan  komparasi data laporan penjualan dari bulan ke  bulan  selama  periode tiga tahun menggunakan alat bantu sistem pengambilan keputusan.  Kemudian  dari  beberapa  input  yang diberikan,  sistem  menghasilkan  beberapa  alternatif pengambilan  keputusan  yang  dirangkum  ke  dalam laporan  statistik  penjualan  dan  disajikan  juga  dalam bentuk  grafis  (diagram  dan  lainnya).  Laporan menunjukan  bahwa  hasil  analisis  selama  tiga  tahun menunjukkan bahwa segmen mobil penumpang dengan warna  merah  dan  transmisi  otomatis  mendominasi angka  penjualan  perusahaan.  Dengan  demikian  hasil luaran  ini  sangat  berguna  bagi  para  eksekutif  untuk mengambil  keputusan  ketika  hendak  melakukan peluncuran  produk  baru  lebih  memperbanyak  stok kendaraan dengan warna merah dan dilengkapi dengan transmisi otomatis.
Tahap internalisasi ( explicit to tacit )
Seperti  roda  yang  terus  berputar,  siklus  belajar  pada organisasi dan insan yang ada di dalamnya juga harus terus dinamis. Tanpa proses belajar yang terus menerus dilakukan maka penciptaan inovasi tidak akan berjalan dengan baik. Tahap transformasi eksplisit ke tacit pada esensinya  merupakan  tahap  di  mana  perusahaan mempelajari  dan  menganalisis  kembali  sumberdaya yang  telah  dimiliki  untuk  tujuan  pengembangan  dan eksplorasi.  Dalam  tahap  ini,  diharapkan  pemanfaatan sumber  daya  pengetahuan  yang  baik  akan  memicu kemampuan  perusahaan  untuk  menghasilkan  ide  atau konsep yang inovasi yang terbarukan pula.

## Manajemen Pengetahuan
Manajemen pengetahuan ( knowledge management ) menurut  Dalkir  [8]  dapat  diartikan  sebagai  sebuah koordinasi  sistematis  dalam  sebuah  organisasi  atau perusahaan yang mengelola sumber daya manusia (aset intelektual),  teknologi,  struktur,  dan  proses  bisnis dalam  rangka  untuk  meningkatkan  nilai  melalui penggunaan  sumber  daya  berulang  dan  penciptaan inovasi.  Koordinasi  dan  integrasi  beberapa  aspek tersebut  dapat  tercapai  dengan  cara  menciptakan, membagi,  mengaplikasikan,  dan  mengeksploitasi pengetahuan  dengan  menggunakan  pengalaman  dan tindakan  yang  telah  diambil  dari  perusahaan  demi
kelangsungan  pembelajaran  organisasi.  Manajemen pengetahuan  mengatur  bahwa,  keberhasilan  bisnis bukan hanya dipandang dari rangkaian koleksi produk melainkan  juga  dipandang  dari  dasar  pengetahuan khusus  yang  dengan  optimal  dimanfaatkan  oleh  intra organisasi. Kemampuan organisasi dalam memanfaatkan  sumber  daya  pengetahuan  yang  telah dimiliki  adalah  kunci  keberhasilan  yang  akan meningkatkan  kekuatan  daya  saing  dalam  kompetisi pasar  di  kemudian  hari.  Dalam  Dalkir  [8]  juga disebutkan bahwa manajemen pengetahuan merupakan suatu alat,  teknik,  dan  strategi  yang  dibutuhkan  untuk menguasai, menganalisis, mengatur, mengembangkan, dan berbagi keahlian bisnis.
Berdasarkan  Al-Mamary  [13]  disebutkan  bahwa Sistem Manajemen Pengetahuan ( Know. Management System ) adalah sistem informasi berbasis pengetahuan yang mendukung penciptaan, tata kelola organisasi, dan penyebaran  pengetahuan  bisnis  untuk  karyawan, manajer,  dan  para  eksekutif  pengambil  keputusan  di internal perusahaan. Al-Mamary [13] juga menambahkan bahwa manajemen pengetahuan adalah penyebaran  informasi  yang  komprehensif  yang  dapat meningkatkan pertumbuhan pengetahuan intra organisasi.  Dengan  demikian  dapat  dikatakan  pula bahwa manajemen pengetahuan merupakan serangkaian    alat,  teknik,  dan  strategi  serta    aktivitas atau  kegiatan  yang  mengembangkan  sistem  sebagai suatu wadah penyimpanan ( repository ) berisikan data, kemampuan  akan  pengalaman-pengalaman  terbaik ( skill  of  best  practices ),  dan  infornasi  untuk  dikelola oleh  perusahaan  dalam  rangka  untuk  meningkatkan nilai  melalui  penggunaan  kembali  dan  penciptaan inovasi serta membantu menjalankan tugas dan proses pengambilan keputusan.

## Model Uji Penerimaan Pengguna Terhadap Teknologi - UTAUT
Dalam  penelitian  ini  digunakan Unified  Theory  of Acceptance  and  Use  of  Technology (UTAUT),  yang dikembangkan  oleh  Venkatesh  [3].  Teori  ini mempunyai  metode  yang  berguna  untuk  menilai peluang keberhasilan pengenalan teknologi baru dalam organisasi.  UTAUT  menggabungkan  fitur-fitur  yang sukses  dari  delapan  teori  penerimaan  teknologi terkemuka  lainnya  ke  dalam  satu  model  uji.  Delapan teori  yang  menjadi  basis  penciptaan  UTAUT  adalah Theory  of  Reasoned  Action (TRA), Technology Acceptance Model (TAM), Motivational Model (MM), Theory  of  Planned  Behavior (TPB), Combined TAM and TPB, Model of PC utilization (MPCU), Innovation Diffusion  Theory (IDT),  dan Social  Cognitive  Theory (SCT). Setelah melakukan evaluasi terhadap kedelapan model  uji  penerapan  teknologi,  Venkatesh  [3] menemukan empat konstruk utama yang memerankan peranan penting sebagai determinan/pembeda langsung dari behavioral  intention dan use  behavior .  Dalam penelitian ini, kami menerapkan tiga determinan yaitu, performance  expectacy , effort  expetacy ,  dan social influence .  Sedangkan  beberapa  variabel  lainnya  tidak relevan  sebagai  determinan  langsung  dari behavior intention . Adapun model UTAUT yang digunakan pada

## ISSN 2085-4579
penelitian ini merujuk pada penelitian oleh Pardamean &  Susanto  [7];  karena  memiliki  karakteristik  uji  yang hampir serupa. Model penelitian tersebut dapat dilihat pada Gambar 2 .
 Performance Expectancy dengan Behavioral intention
Performance  Expectancy dapat  diartikan  sebagai tingkat di mana seorang individu mempercayai apabila sistem  dapat  membantu  individu  terkait  dalam mendapatkan keuntungan kinerja pada tugas pekerjaannya. Hal ini sejalan dengan hubungan antara Performance  Expectancy (PE)  dengan Behavioral Intention (BI)  dalam  artian  apabila  seorang  individu memiliki  keyakinan  bahwa  dengan  menggunakan sistem dapat meningkatkan kinerja pekerjaannya, maka semakin  tinggi  pula  niat/intensi  mereka  dalam menggunakan teknologi tersebut ( Behavioral Intention ). Hal itu diduga bahwa antara PE dengan BI memiliki  hubungan  sebab-akibat  yang  saling  terkait dikarenakan  jika  variabel  PE  cukup  tinggi  maka  juga berpotensi  meningkatkan  nilai  dari  variabel  BE. Adapun  variabel Performance  Expectancy tersebut merupakan  susunan dari beberapa  gabungan observed variable
(indikator) di antaranya Perceived Usefuleness , Job-Fit , Relative Advantage , dan Outcome Expectations . Performance Expectancy Effort Expectancy Social Influence Behavioral Intention Use Behavior H1 H4 H2 H3 Gambar 2. Model uji UTAUT
Pada  dasarnya  PE  berpengaruh  terhadap  BI, Venkatesh  [3]  menyatakan  bahwa  adan  hubungan positif  dan  signifikan  antara  PE, Effort  Expectancy (EE), dan Social  Influence (SI)  terhadap  niat  individu untuk menggunakan sistem (BI). Dalam penelitian yang dilakukan  oleh  Pardamean  [7]  PE  memiliki  pengaruh positif dan signifikan terhadap BI. Pada penelitian yang dilakukan oleh Nammah & Sensuse [14] dari hasil uji tersebut  menyebutkan  bahwa  PE  berpengaruh  secara positif  dan  signifikan  terhadap  BI,  dan  hal  ini memverifikasi  kebenaran  teori  model  UTAUT  versi Venkatesh [3].
Berdasarkan argumentasi tersebut maka kami membangun hipotesis satu (H1) yang berupa
H1: Performance  expectancy berpengaruh  secara positif  dengan  tingkat  intensi  para  karyawan  untuk menggunakan Knowledge Management System sebagai
sarana  untuk  berbagi  pengetahuan  dan  mendapatkan pengetahuan.
 Effort Expectancy dengan Behavioral Intention
Variabel Effort Expectancy (EE) dengan Behavioral Intention (BI)  diasumsikan  memiliki  hubungan  sebab akibat  yang  saling  terkait.  Hal  tersebut  sesuai  dengan teori  model  UTAUT  yang  dikembangkan  oleh Venkatesh  [3],  bahwa  EE  didefinisikan  sebagai ekspektasi usaha yang diharapkan oleh pengguna dalam menggunakan  sistem  yang  diaplikasikan  dapat mengurangi  usaha  (tenaga  dan  waktu)  mereka  dalam melakukan  pekerjaannya.  Hal  ini  sejalan  dengan hubungan  antara  EE  dengan  BI  yang  dapat  diartikan sebagai tingkat kemudahan dalam menggunakan sistem yang  dapat  mengurangi  usaha  individu  untuk melakukan pekerjaan ( Effort Expectancy ). Jika seorang pengguna  merasakan  kemudahan  dalam  usaha menggunakan  sistem  tersebut  maka  diasumsikan bahwa hal tersebut akan dapat meningkatkan niat dalam menggunakan teknologi ( Behavioral Intention ). Hal ini dapat  menunjukan  hubungan  sebab-akibat  antara  EE dengan BI dan diduga apabila nilai variabel EE cukup tinggi maka juga berpotensi untuk meningkatkan nilai dari  variabel  BI.  Venkatesh  [3]  menjelaskan  bahwa dengan adanya hubungan positif dan signifikan antara, Effort  Expectancy terhadap Behavioral  Intention .  Hal tersebut  dapat  menggambarkan  secara  jelas  bahwa semakin  mudah  penggunaan  sistem  aplikasi  yang dibangun  maka  akan  meningkatkan  intensi  pengguna dalam menggunakannya.
Berdasarkan  argumentasi  tersebut  maka  kami membangun hipotesis dua (H2) yang berupa
H2: Effort  expectancy berpengaruh  secara  positif dengan  intensi  para  karyawan  untuk  menggunakan Knowledge Management System sebagai sarana untuk berbagi pengetahuan dan mendapatkan pengetahuan.
 Social Influence dengan Behavioral Intention
Variabel Social  Influence (SI)  dengan Behavioral Intention (BI)  memiliki  hubungan  sebab-akibat  yang positif.  Disebutkan  oleh  Venkatesh  [3]  bahwa  SI merupakan suatu indikator nilai mengenai sejauh mana seorang individu memandang bahwa kepentingan yang diyakini oleh orang lain akan dapat mempengaruhinya dalam menggunakan sistem yang baru. Hal ini selaras dengan  hubungan  antara  SI  dengan  BI  yang  dapat diartikan  juga  apabila  seorang  pengguna  dapat terpengaruh oleh orang lain dalam menggunakan sistem baru  maka  pengguna  tersebut  akan  meningkatkan niat/intensinya  dalam  menggunakan  sistem  yang  baru tersebut ( Behavioral Intention ).
Berdasarkan  argumentasi  tersebut  maka  kami membangun hipotesis tiga (H3) yang berupa
H3: Social influence berpengaruh secara positif dengan intensi para karyawan untuk menggunakan Knowledge Management  System sebagai  sarana  untuk  berbagi pengetahuan dan mendapatkan pengetahuan.
 Behavioral Intention dengan Use Behavior
Kemampuan  seorang  pengguna  dalam  menguasai teknologi  ditentukan  oleh  seberapa  sering  ia menggunakan  aplikasi  tersebut  [3].  Dengan  kata  lain, tingkat  pemanfaatan  teknologi  akan  semakin  efektif dan  efisien  apabila  si  pengguna  menguasai  cara pemakaiannya.  Dalam  hal  ini,  portal  manajemen pengetahuan yang ada dalam perusahaan akan menjadi wadah  berbagi  informasi  yang  baik  apabila  para karyawan  memanfaatkannya  dengan  optimal.  Segala macam teknologi, secanggih apapun infrastruktur yang dimiliki,  tak  akan  menjadikan  kinerja  organisasi menjadi  lebih  baik  apabila  teknologi  tersebut  tidak digunakan. Oleh  karenanya,  intensi  atau  niat  dari  tiap individu pegawai dalam penggunaan teknologi diduga kuat akan berpotensi mempengaruhi pola kerja seluruh organisasi. Use  behavior merupakan  hasil  akhir  dari akumulasi  intensi  pegawai  dalam  penggunaan  dan pemanfaatan  teknologi.  Diduga,  semakin  tinggi  niat pegawai  untuk  menggunakan  portal  manajemen pengetahuan yang ada, maka akan semakin tinggi pula frekuensi harapan penggunaannya. Namun sebaliknya, semakin  rendah  niat  pegawai  untuk  menggunakan aplikasi  yang  ada,  maka  hal  tersebut  akan  berkorelasi dengan  rendahnya  frekuensi  penggunaan  teknologi. Dan  yang  perlu  diperhatikan  adalah,  rendahnya penggunaan  teknologi  yang  sudah  terimplementasi akan  berujung  pada  pemborosan  biaya  operasional perusahaan.
Berdasarkan  argumentasi  tersebut  maka  kami membangun hipotesis empat (H4) yang berupa
H4: Behavioral  intention berpengaruh  secara  positif dengan level pemakaian sebenarnya atau Use Behavior dari Knowledge  Management  System sebagai  sarana untuk berbagi pengetahuan dan mendapatkan pengetahuan.

## III. METODE
Penelitian  ini  menggunakan  metode  purposive sampling dalam pengumpulan data. Metode purposive sampling  dirasakan  paling  tepat  penggunaannya mengingat  natur  perusahaan  yang  banyak  memiliki karyawan  tersebar  di  lokasi remote-site .  Tingkat turnover  karyawan  yang  relatif  tinggi  menyebabkan populasi  karyawan  dalam  perusahaan  ini  selalu dinamis. Sehingga hal tersebut menyebabkan probability  sampling  sulit  dilakukan  dalam  konteks penelitian  ini.  Untuk  instrumen  pengumpulan  data, kami menggunakan survey kuesioner  mode hybrid; di mana kuesioner yang kami sebarkan terdiri dari media cetak  dan  online  (google  docs).  Penelitian  ini menggunakan beberapa konstruk variabel dan indikator pengukuran  yang  diadaptasi  dari  Venkatesh  [3]. Adapun penggunaannya dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1. Variabel dan indikator pengukuran diadaptasi dari Venkatesh [3]
Constructs No. Indicators Performance Expectancy PE1 Knowledge Management System bermanfaat bagi saya
Tabel 1. Variabel dan indikator pengukuran diadaptasi dari Venkatesh [3] Constructs No. Indicators PE2 Knowledge Management System memungkinkan saya untuk mendapatkan pengetahuan (informasi) baru. PE3 Knowledge Management System memudahkan saya untuk membagikan pengetahuan (informasi) yang saya miliki. PE4 Dengan menggunakan Knowledge Management System akan banyak pengetahuan yang terdokumentasi
PE5 Knowledge Management System
mempercepat saya dalam mendapatkan pengetahuan (informasi) baru PE6 Knowledge Management System
mempercepat saya dalam membagikan pengetahuan (informasi) baru PE7
Knowledge Management System dapat meningkatkan kinerja saya. Effort Expectancy
EE1 Saya mengerti bagaimana menggunakan
Knowledge Management System EE2 Saya mengerti bagaimana membagikan pengetahuan (informasi) menggunakan Knowledge Management System EE3 Saya mengerti bagaimana mendapatkan pengetahuan (informasi) menggunakan Knowledge Management System
EE4 Knowledge Management System mudah dipelajari EE5 Saya memahami seluruh fitur yang terdapat pada Knowledge Management System EE6 Menggunakan Knowledge Management System lebih menghabiskan waktu
Social Influence SI1 Lingkungan yang mempengaruhi perilaku saya, dapat membuat saya menggunakan Knowledge Management System untuk berbagi pengetahuan (informasi) yang  saya milki
SI2 Lingkungan yang mempengaruhi perilaku saya, dapat membuat saya menggunakan Knowledge Management System untuk mendapatkan pengetahuan
(informasi) yang saya butuhkan SI3 Orang yang penting bagi saya, dapat mempengaruhi saya untuk menggunakan Knowledge Management System dalam mendapatkan pengetahuan (informasi) yang saya butuhkan SI4 Orang yang penting bagi saya, dapat mempengaruhi saya untuk menggunakan Knowledge Management
System dalam membagikan pengetahuan
(informasi) yang saya miliki SI5 Secara umum, perusahaan telah mendukung para karyawan untuk membagikan pengetahuan (informasi) yang dimiliki dengan  menggunakan Knowledge Management System yang telah disediakan SI6
Secara umum, perusahaan telah mendukung para karyawan untuk mendapatkan pengetahuan (informasi) yang dibutuhkan dengan menggunakan

## ISSN 2085-4579
Tabel 1. Variabel dan indikator pengukuran diadaptasi dari Venkatesh [3]
Constructs No. Indicators Knowledge Management System yang telah disediakan Behavioral Intention BI1 Saya berniat menggunakan Knowledge Management System untuk membagikan pengetahuan pada masa yang akan datang BI2 Saya memperkirakan bahwa saya akan menggunakan Knowledge Management System untuk mendapatkan pengetahuan pada masa yang akan datang BI3 Saya berencana menggunakan Knowledge Management System pada masa yang akan datang Use Behavior
UB1
Saya menggunakan Knowledge Management System ketika berada dalam lingkungan kantor UB2 Saya menggunakan Knowledge Management System untuk
mendiseminasikan informasi penting yang saya ketahui dengan segera UB3 Saya menggunakan Knowledge Management System untuk membantu
karyawan lain menguasai best practice tertentu
Dari  konstruk  variabel  dan  indikator  pengukuran yang  ada  pada Tabel  1 selanjutnya  kami  melakukan analisis  data.  Adapun  dalam  penelitian  ini  kami menggunakan skala likert dengan interval 1-5 (rendah- tinggi)  dan  menggunakan  metode  Structural  Equation Modeling-Partial Least Squares (SEM-PLS) versi 3.2.6 [15].  Penggunaan  SEM-PLS  dalam  penelitian  ini didasari  asumsi  bahwa  ketika  suatu  penelitian  tidak dapat mengetahui data yang akurat dari populasi yang digunakan  maka  SEM-PLS  merupakan  pilihan  alat analisis yang paling tepat [16].

## IV. HASIL DAN DISKUSI
Berdasarkan hasil  pengumpulan data yang diperoleh,  dari  150  lembar  kuesioner  cetak  dan kuesioner elektronik (google docs) yang dikirimkan ke 50  orang  responden  via  email  kepegawaian;  kami mendapatkan  154  respon  yang  valid.  Komposisinya adalah 120 orang responden memberikan jawaban valid atas  kuesioner  cetak  dan  34  orang  responden memberikan  jawaban  valid  atas  kuesioner  elektronik. Berdasarkan  data  demografis  responden,  didapati sebanyak 91 orang responden berjenis kelamin pria dan 63  orang  sisanya  merupakan  responden  wanita. Mayoritas responden didominasi oleh pegawai dengan rentang  usia  25-40  tahun  (78%),  kemudian  diikuti dengan  rentang  usia  45-55  tahun  (12%),  dan  sisanya merupakan  pegawai  magang  (usia  pelajar  menengah atas/mahasiswa) ataupun diperbantukan (perpanjangan masa bakti). Sebanyak 52% responden didominasi oleh karyawan dengan masa bakti 0-3 tahun. Sebanyak 45% responden merupakan karyawan dengan masa bakti 3- 10 tahun. Dan 3% sisanya merupakan karyawan dengan masa  bakti  >10  tahun.  Adapun  3%  karyawan  ini
merupakan  team  alpha  yang  terlibat  dalam  proses pendirian dan pengembangan bisnis perusahaan hingga saat ini.
Diskusi  mengenai  metode  sampling,  pendekatan yang  digunakan  adalah  non-probability  sampling dengan  menerapkan  purposive  sampling.  Penggunaan metode purposive sampling dalam penelitian ini dirasa merupakan mekanisme yang paling tepat. Hal tersebut didasari  oleh  banyaknya  karyawan  yang  tersebar  di berbagai  lokasi remote-site dan  tingkat  turnover karyawan  yang  relatif  tinggi.  Sehingga  cukup  sulit untuk  memetakan  populasi  karyawan  dengan  akurat. Untuk  transformasi  data  dari  kualitatif  (skala  ordinal) ke  kuantitatif (skala  interval),  digunakan  metode MSI ( Method  of  Successive  Interval )  [17],  [18].  Setelah transformasi data dilakukan, langkah berikutnya adalah pembersihan  data.  Teknik  yang  digunakan  dalam  uji outliers  adalah  dengan  metode  Mahalanobis  Distance (SPSS  software)  [19].  Berdasarkan  hasil  uji  outliers didapatkan data bersih sebanyak 144 records data. Pada Gambar 3 ditampilkan hasil olahan data inner model penelitian ini.
Gambar 3. Inner model untuk nilai koefisien jalur dan koefisien determinasi R 2

## Tabel 2. Determination Coef. Value
Var/R 2 Use Behavior (UB) Behavioral Intention R 2 .520
.485
Note R 2 =  0.75  =  Substansial;  R 2 =  0.50  =  Moderate;  R 2 = 0.25 = Weak. Kwong [20]; Hair et al [21].
R 2 =  0.67  =  Substansial;  R 2 =  0.33  =  Moderate;  R 2 = 0.19 = Weak. Chin [22]
Berdasarkan  koefisien R 2 yang  ditampilkan  dalam Tabel 2 . Dapat dikatakan bahwa, Behavioral Intention (BI)  secara  moderat  menjelaskan  terjadinya  52% variansi  di  dalam  Use  Behavior  (UB).  Kemudian, Performance Expectancy (PE), Effort Expectancy (EE),
dan Social Influence (SI) secara moderat menjelaskan terjadinya 48.5% variansi dalam Use Behavior (UB).
Berdasarkan hasil yang terdapat pada Gambar 3 , maka dapat  dikatakan  bahwa  BI  memiliki  nilai  dampak terkuat terhadap UB (BI  UB), yaitu dengan nilai path coef.  sebesar  .721.  Kemudian,  nilai  dampak  terkuat kedua  ditunjukan  oleh  relasi  antara  SI  terhadap  BI (SI  BI),  yaitu  dengan  nilai  path  coef.  sebesar  .602. Nilai dampak BI  UB dan nilai dampak SI  BI dapat dikatakan statistically significant karena memiliki nilai path coef. > 0.1 [20], [23].
Pada Tabel  3 ditampilkan  hasil  pengukuran  outer model reflektif.

## Tabel 3. Results of Reflective Outer Model
Measurement Cronbach Alpha Rho_A Composite Reliability Average Variance Extracted BI .715 .718 .840 .637 EE .814 .828 .864 .516 PE .846 .848 .883 .520 SI .833 .837 .877 .544 UB .782 .793 .873 .696
Berdasar  hasil  yang  disajikan  dalam Tabel  3 ,  dengan nilai  rho_A  >  0.4  dan  nilai  Cronbach  α  >  0.7  maka model  pengukuran  pada  penelitian  ini  memiliki  nilai reliabilitas  individual  yang  baik.  Dan  hasil  tersebut sudah  memenuhi  persyaratan  penelitian  konfirmatori yang diperlukan [20], [23]. Nilai Composite Reliability seluruh  indikator  yang  berada  pada  status  >  0.6 menunjukkan bahwa model pengukuran yang digunakan  telah  memenuhi  kriteria  yang  diharapkan [24].  Menurut  [20]  &  [23]  mengenai  validitias konvergen, nilai threshold Average Variance Extracted (AVE)  yang  diperlukan  disarankan  ada  pada  status  > 0.5.  Dalam  penelitian  ini  variabel  penelitian  telah berada  >  0.5,  dengan  demikian  bahwa  validitas konvergen yang ada dapat dikonfirmasi validitasnya.
Pada Tabel  4 ditampilkan  hasil  Fornel-Larcker Criterion analysis untuk mengukur validitas diskriminan.
Tabel 4. Fornel-Larcker Criterion Analysis for Discriminant Validity Measurement
BI EE
PE SI UB
BI .798* EE .482 .718*
PE .498 .651 .721* SI .689 .631 .609 .737* UB .721 .554 .510 .628 .834*
Untuk mengukur validitas diskriminan diperlukan akar kuadrat  dari  setiap  nilai  AVE.  Di  mana  hasil  tersebut dituangkan  pada Tabel  4 yang  berisikan  analisis Fornel-Larcker. Dapat diperhatikan bahwa nilai-nilai * tersebut  telah  memiliki  nilai  yang  lebih  besar dibandingkan  dengan  nilai  korelasi  variabel  lainnya pada tiap kolom. Contoh pada kolom 1: korelasi antara BI-BI (.798) > EE-BI; PE-BI; SI-BI; UB-BI (.482; .498; .689; .721). Dan pada kolom 3: korelasi antara PE-PE (.721) > SI-PE; UB-PE (.609; .510).

## Bootstrapping
Dengan  jumlah  sampel  sebanyak  144  records,  dalam prosedur bootstrapping kami menggunakan sub sampel sebanyak  5000  data, two-tailed  test , no-sign  changes , dan complete  bootstrapping .  Dalam  proses  kalkulasi ini, digunakan setting heap memory sebesar 2048 MB. Hasil  inner  model  dari  analisis  bootstrapping  dapat dilihat pada Gambar 4 .
Gambar 4. Inner Model After Bootstrapping Pada Tabel 5 juga disajikan nilai-nilai path coefficient pada inner model setelah melakukan bootstrapping.

## Tabel 5. Path Coefficients on Inner Model After
Bootstrapping
Original Sample Sample Mean STDEV T- Statistics P-Values BI  UB .721 .722 .043 16.737 .000 EE  BI .029 .036 .104 .279 .780 PE  BI .113 .112 .087 1.300 .194 SI  BI .602 .602 .074 8.139 .000
Untuk pengukuran tingkat signifikansi path coefficient pada inner & outer model, Kwong [20] membandingkan nilai T-statistics dengan nilai critical t- value dengan ketentuan sebagai berikut:
(a) calculation  analysis  using  two-tailed  t-test .  (b)
Untuk level signifikansi 10%, nilai kritis t-value yang digunakan  sebesar  1.65.  (c)  Untuk  level  signifikansi 1%, nilai kritis t-value yang digunakan sebesar 2.58. (d)

## ISSN 2085-4579
Untuk  level  signifikansi  5%,  nilai  kritis  t-value  yang digunakan sebesar 1.96.
Berdasarkan  nilai  path  coef.  yang  ada  pada Tabel  5 dengan  merujuk  pada  level  signifikansi  sebesar  5%, maka  path  coef.  pada  inner  model  yang  memiliki hubungan  positif  dan  signifikan  adalah  relasi  antara Behavioral  Intention  (BI)  Use  Behavior  (UB) dengan nilai koenfisien sebesar 16.737 (p-values < .05) dan  relasi  antara  Social  Influence  (SI)  Behavioral Intention (BI) dengan nilai koefisien sebesar 8.139 (p- values  <  .05).  Sedangkan  variabel  Effort  Expectancy (EE)  tidak berpengaruh  terhadap Behavioral Intention (BI)  (p-values  [.78]  >  .05)  dan  variabel  Performance Expectancy  (PE)  juga  tidak  berpengaruh  terhadap Behavioral Intention (BI) (p-values [.194] > .05).

## Uji Hipotesis (Total Effects)
Dalam  uji  hipotesis  pada  penelitian  ini  ditampilkan hasil  total  effects  setelah  mekanisme  bootstrapping. Adapun hasilnya dapat dilihat pada Tabel 6 .

## Tabel 6. Total Effects for Hypotheses Testing
Original Sample Sample Mean STDEV T- Statistics P- Values BI  UB .721 .722 .043 16.737 .000** EE  BI .029 .036 .104 .279 .780 EE  UB .021 .026 .075 .278 .781 PE  BI .113 .112 .087 1.300 .194 PE  UB .081 .081 .063 1.291 .197 SI  BI .602 .602 .074 8.139 .000** SI  UB .434 .435 .063 6.899 .000**
**,* Statistically significant pada level 1% dan 5%
Berdasarkan  nilai  total  effects  yang  disajikan  dalam Tabel 6 , dapat dikatakan bahwa:
H1: Performance expectancy (PE) berpengaruh secara positif dengan tingkat intensi (BI) para karyawan untuk menggunakan Knowledge Management System sebagai  sarana  untuk  berbagi  pengetahuan  dan mendapatkan  pengetahuan.  ( H1  ditolak ,  p-values [.194] > .05).
H2: Effort expectancy (EE) berpengaruh secara positif dengan intensi (BI) para karyawan untuk menggunakan Knowledge Management System sebagai sarana untuk berbagi  pengetahuan  dan  mendapatkan  pengetahuan. ( H2 ditolak , p-values [.780] > .05).
H3: Social  influence (SI)  berpengaruh  secara  positif dengan intensi (BI) para karyawan untuk menggunakan Knowledge Management System sebagai sarana untuk berbagi  pengetahuan  dan  mendapatkan  pengetahuan. ( H3 diterima , p-values signifikan pada [.000**] < .01 dan < .05 sekaligus).
H4: Behavioral  intention berpengaruh  secara  positif dengan level pemakaian sebenarnya atau Use Behavior
dari Knowledge  Management  System sebagai  sarana untuk berbagi pengetahuan dan mendapatkan pengetahuan.  ( H4  diterima ,  p-values  signifikan  pada [.000**] < .01 dan < .05 sekaligus).

## V. S IMPULAN
Berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  yang  diperoleh, dapat  dikatakan  bahwa  dari  empat  hipotesis  yang diajukan  hanya  terdapat  dua  hipotesis  yang  diterima. Adapun kondisi yang pertama adalah Social Influence (SI)  memiliki  pengaruh  secara  positif  dan  signifikan terhadap  Behavioral  Intention  (BI)  dengan  nilai  T- Statistics  sebesar  8.139  (p-values  .000**).  Dengan mediasi variabel BI ternyata SI juga memiliki pengaruh tidak  langsung  yang  positif  dan  signifikan  terhadap variabel Use Behavior (UB) hal itu ditunjukkan dengan nilai T-Statistics sebesar 6.899 (p-values .000**). Pada kondisi yang kedua, Performance Expectancy (PE) dan Effort  Expectancy  (EE)  ternyata  tidak  memiliki pengaruh langsung terhadap Behavioral Intention (BI). Lebih  lanjut,  variabel PE dan  EE juga  tidak  memiliki pengaruh  apapun  terhadap  mekanisme  pembentukan Use  Behavior  (UB).  Dengan  demikian  dapat disimpulkan  bahwa  karyawan  yang  bekerja  pada perusahaan  narasumber  kami  ternyata  menggunakan portal Knowledge Management System (KMS) ketika orang-orang  di  sekeliling  mereka  (karyawan  lainnya) juga menggunakan portal yang sama. Motivasi intrinsik karyawan ternyata tidak membuat mereka berkeinginan untuk  memanfaatkan  sistem  yang  ada  untuk meningkatkan  performa  kerja  mereka.  Dengan  kata lain, lingkungan kantor sangat berpengaruh pada intensi maupun  sikap  dari  para  karyawan  untuk  mau menggunakan sistem yang ada.
Untuk mengatasi situasi tersebut, perusahaan dapat menerapkan aturan yang sedikit “memaksa” karyawan untuk  konsisten  menggunakan  aplikasi  KMS.  Hal tersebut  perlu  dilakukan  demi  mengoptimasi  biaya operasional  yang  terus  dianggarkan  untuk  ongkos pemeliharaan dan pengembangan sistem. Dipergunakan  maupun  tidak,  sebuah  sistem  yang terhosting  dalam  proses  bisnis  tentu  saja  akan membutuhkan biaya operasional. Tentu saja hal tesebut akan  menjadi  pemborosan  apabila  perusahaan  tidak memanfaatkannya  sebagai  suatu  sumberdaya  yang potensial.  Memaksa  karyawan  untuk  menggunakan aplikasi  KMS  secara  konsisten  berarti  juga  memaksa mereka  untuk  mengubah  pola  dan  budaya  kerja  di kantor. Tanpa pendekatan sosial yang tepat hal tersebut akan  semakin  memicu  tingginya  turnover  karyawan yang  saat  ini  sedang  dialami  oleh  perusahaan.  Oleh karena  itu,  demi  meningkatkan  motivasi  karyawan dalam  penggunaan  sistem.  Alangkah  bijaksananya apabila  perusahaan  memiliki  kebijakan  kantor  yang dapat  menyenangkan,  seperti  pemberian  bonus, pemberian  beasiswa  pendidikan/training  profesional, ataupun apresiasi kinerja lainnya. Dalam hal ini sudah tergambar  dengan  jelas  bahwa  janji  kemudahan  dan efisiensi  yang  ditawarkan  oleh  produk  teknologi  baru
tidak sepenuhnya dapat menarik minat karyawan untuk memanfaatkannya.  Faktor  tradisi  dan  budaya  kerja diduga menjadi hal kritikal yang dapat mempengaruhi etos kerja para karyawan. Oleh karena itu, kemampuan para pimpinan perusahaan dalam memetakan, mengatur, dan mengendalikan perilaku kerja karyawan serta  membangun  suatu  prosedur  operasional  dan suasana kerja yang baik tentu saja akan lebih menjadi pilihan  yang  bijaksana  sebelum  melakukan  investasi teknologi [25].
D AFTAR P USTAKA
[1]  K.  C.  Laudon  and  J.  P.  Laudon, Management  Information Systems: Managing the Digital Firm , vol. 14. 2016.
[2]  I. Nonaka, “A Dynamic Theory of Organizational Knowledge Creation Ikujiro Nonaka,” Organ. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 14–37, 1994.
[3]  V. Venkatesh, J. Y. L. Thong, F. K. Y. Chan, P. J. H. Hu, and S.  A.  Brown,  “Extending  the  two-stage  information  systems continuance model: Incorporating UTAUT predictors and the role of context,” Inf. Syst. J. , vol. 21, no. 6, pp. 527–555, 2011.
[4]  B. Simeonova, P. Bogolyubov, E. Blagov, and R. Kharabsheh, “Cross-cultural Validation of UTAUT: The Case of University VLEs  in  Jordan,  Russia  and  the  UK,” Electron.  J.  Knowl. Manag. , vol. 12, no. 1, pp. 25–34, 2010.
[5]  J.  P.  Li  and  R.  Kishore,  “How  robust  is  the  UTAUT instrument? A multigroup invariance analysis in the context of acceptance  and  use  of  online  community  weblog  systems,” Proc. 2006 ACM SIGMIS CPR Conf. Comput. Pers. Res. , pp. 183–189, 2006.
[6]  I.  G.  N.  Sedana  and  S.  W.  Wijaya,  “UTAUT  model  for understanding learning management system,” Internetworking Indones. J. , vol. 2, no. 2, pp. 27–36, 2010.
[7]  B.  Pardamean  and  M.  Susanto,  “Assessing  user  acceptance toward  blog  technology  using  the  UTAUT  model,” Int.  J. Math. Comput. Simul. , vol. 6, no. 1, pp. 203–212, 2012.
[8]  I. Kitimbo and K. Dalkir, “Learning from project experience: Creating, capturing and sharing knowledge,” Knowl. Manag. , vol. 12, pp. 59–74, 2013.
[9]  S. D. Satzinger, John W.; Jackson, Robert B.; Burd, “Systems Analysis and Design in a Changing World,” Cengage ,  2012. [Online].
Available:
https://bookshelf.vitalsource.com/#/books/9781285404882/cfi /0%5Cnhttp://www.cengage.com/search/productOverview.do; jsessionid=4B5ABC4417723948AEC400165C0EB347?N=16
&Ntk=all%7CP_Isbn13&Ntt=burd%7C9781111534158&Ntx =mode%2Bmatchallpartial.
[10]  J.  O’Brien  and  G.  Marakas,  “Introduction  to  Information
Systems,” Inf. Syst. J. , vol. 18, p. 576, 2005.
[11]  J.  L.  Whitten  and  Lonnie  D.  Bentley, Systems  Analysis  and Design Methods , no. 1. 2007.
[12]  I. Nonaka and H. Takeuchi, “Knowledge-Creating Company,” Knowledge-Creating Company . pp. 3–19, 1995.
[13]  Y.  H.  Al-mamary,  A.  Shamsuddin,  and  N.  Aziati,  “The  Role Of  Different  Types  Of  Information  Systems  In  Business Organizations - A Review,” Int. J. Res. , vol. 1, no. 7, pp. 1279– 1286, 2014.
[14]  C.  D.  Nammah  and  D.  I.  Sensuse,  “Analisis  Penerimaan Teknologi  Internet  Oleh  Pengajar  Dengan  Menggunakan Model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT),” 2013.
[15]  C.  M.  Ringle,  S.  Wende,  and  A.  Will,  “SmartPLS  3.0,” Available on http://www. smartpls. de , 2005.
[16]  M. Sarstedt, J. F. Hair, C. M. Ringle, K. O. Thiele, and S. P. Gudergan, “Estimation issues with PLS and CBSEM: Where the bias  lies!,” J.  Bus.  Res. ,  vol.  69,  no.  10,  pp.  3998–4010, 2016.
[17]  J. Sarwono, “Mengubah Data Ordinal ke Data Interval Dengan Metode Suksesif Interval (MSI).”
[18]  Asdar  and  Badrullah,  “Method  of  Successive  Interval  in Community Research (Ordinal Transformation Data to Interval Data  in  Mathematic  Education  Studies),” Int.  J.  Soc.  Sci. Humanit. Res. , vol. 4, no. 2, pp. 356–363, 2016.
[19]  J.  P.  Stevens,  M.  Kemmelmeier,  D.  Ph,  D.  Cousineau,  S. Chartier, K. Sarkar, H. Midi, S. Rana, D. Knoke, M. Bakker, J. M. Wicherts,  a H. M. R. Imon,  a S. Hadi, J. Starkweather, S. Support,  and  R.  B.  Measurement,  “Multivariate  outlier detection with Mahalanobis ’ distance .,” Int. J. Psychol. Res. , vol. 11, no. 1, pp. 1–16, 2013.
[20]  K.  K.  Wong,  “Partial  Least  Squares  Structural  Equation Modeling ( PLS-SEM ) Techniques Using SmartPLS,” 2013.
[21]  J.  F.  Hair,  W.  C.  Black,  B.  J.  Babin,  and  R.  E.  Anderson, Multivariate Data Analysis . 2010.
[22]  W. W. Chin, “The Partial Least Square Approach to Structural Equation  Modeling,”  in Modern  Methods  for  Business Research , 1998, pp. 295–336.
[23]  H. Latan, C. M. Ringle, and C. J. C. Jabbour, “Whistleblowing Intentions Among Public Accountants in Indonesia: Testing for the Moderation Effects,” J. Bus. Ethics , pp. 1–16, 2016.
[24]  J.  F.  J.  Hair,  G.  T.  M.  Hult,  C.  Ringle,  and  M.  Sarstedt, A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) , vol. 46, no. 1–2. 2014.
[25]  R.  N.  P.  Atmojo,  S.  Adi,  and  V.  U.  Tjhin,  “Social  Capital  a Fundamental Asset on IS/IT Investment,” Soc. Sci. , vol. 10, no. 3, pp. 279–284, 2015.