JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September  2021 | 128-136

## ANALISIS PENERIMAAN DASHBOARD MONITORING PENDATAAN SENSUS PENDUDUK 2020 PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT MENGGUNAKAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL

## Anang Zakaria
Badan Pusat Statistik Provinsi Nusa Tenggara Barat Jln. Gunung Rinjani no. 2 – Dasan Agung Baru – Kota Mataram
anangz@bps.go.id
Abstrak - Pendataan lapangan Sensus Penduduk 2020 (SP2020) telah selesai dilakukan pada bulan September.  Kegiatan pendataan lanjutan adalah pelaksanaan SP2020 Long Form pada bulan Agustus-September 2021.  Untuk keperluan pemantauan perkembangan pendataan maka BPS Provinsi NTB membuat sistem monitoring pelaporan pendataan petugas sensus. Dashboard Monitoring Pendataan SP2020 berbasis web digunakan  sebagai  media  informasi  perkembangan  kegiatan  lapangan  yang  dapat  dimanfaatkan  oleh  pemantau,  kepala  satuan  kerja, subject matter dan  unit  kerja  pengolahan  data  di  seluruh  Satuan  Kerja  Organsiasi.    Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melihat  penerimaan dashboard monitoring pendataan  SP2020  September  oleh  pengguna.    Hasil  analisis  penerimaan  ini  selanjutnya  digunakan  sebagai  masukan  untuk pengembangan Dashboard  Monitoring Pendataan  SP2020 Long  Form .    Analisis  penerimaan Dashboard  Monitoring Pendataan  SP2020 menggunakan Technology  Acceptance  Model (TAM).    Penghitungan  analisis  data  menggunakan Partial  Least  Square - Structural  Equation Model (PLS-SEM)  dengan  bantuan  perangkat  lunak  SmartPLS  versi  3.    Hasil  analisis  data  menyimpulkan  bahwa  seluruh  hipotesis  yang menghubungkan  variabel  laten  dinyatakan  diterima.  Hasil  penelitian  memperlihatkan  ada  pengaruh Behavioral  Intention (BI)  terhadap Use Behavior (UB),  ada  pengaruh Perceived  Usefulness (PU)  dan Perceived  Ease  of  Use (PEoU)  terhadap Behavioral  Intention (BI),  ada pengaruh Output  Quality (OQ)  terhadap Perceived  Usefulness (PU)  serta  ada  pengaruh Computer  Self  Efficacy (CSE)  terhadap Perceived Ease of Use (PEoU).
Kata  Kunci :  SP2020 Long  Form , Technology  Acceptance  Model,  Partial  Least  Square,  Structural  Equation  Model,  Output  Quality, Computer Self Efficacy, Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, Behavioral Intention, Use Behavior .

## I. P ENDAHULUAN
Ada  2  hal  utama  mengapa  diperlukan monitoring suatu kegiatan.  Pertama, monitoring dibutuhkan untuk memberikan informasi  tentang  sebab  akibat  suatu  kebijakan  harus dilakukan.  Kedua, dengan adanya monitoring maka antisipasi bisa  segera  dirancang  dan  diimplementasikan  jika  terjadi hambatan atau kesalahan, sehingga dampak negatif yang lebih besar  bisa  dihilangkan  atau  dikurangi  [1].    Dari  penjelasan tersebut dapat disebutkan salah satu tujuan monitoring adalah untuk  menemukan  kesalahan  sedini  mungkin  sehingga mengurangi  risiko  yang  lebih  besar  yang  bisa  menghambat pelaksanaan  kegiatan.    Hal  tersebut  senada  dengan  konsep monitoring atau  pemantauan  dalam  Peraturan  Pemerintah nomor  39  Tahun  2006  tentang  Tata  Cara  Pengendalian  dan Evaluasi  Pelaksanaan  Rencana  Pembangunan. Monitoring atau  kegiatan  pemantauan  dimaksudkan  untuk  mengamati perkembangan pelaksanaan rencana pembangunan; mengidentifikasi  serta  mengantisipasi  permasalahan  yang
timbul  dan  atau  akan  timbul  untuk  dapat  diambil  tindakan sedini mungkin [2].
Monitoring mempunyai  empat  fungsi,  yaitu:  ketaatan ( compliance ),  pemeriksaan  ( auditing ),  laporan  ( accounting ) dan  penjelasan  ( explanation ).    Dalam  Peraturan  Pemerintah Nomor  39  Tahun  2006  tentang  evaluasi  dan  pengendalian pelaksanaan  rencana  pembangunan,  bahwa monitoring merupakan  suatu  kegiatan  mengamati  secara  seksama  suatu keadaan  atau  kondisi,  termasuk  juga  perilaku  atau  kegiatan tertentu  dengan  tujuan  agar  semua  data  masukan  atau informasi yang diperoleh dari hasil pengamatan tersebut dapat menjadi  landasan  dalam  mengambil  keputusan  tindakan selanjutnya  yang  diperlukan  [3].    Dalam  melakukan  kegiatan monitoring suatu  kegiatan  diperlukan  alat  atau  media  untuk melihat secara mudah dan cepat perkembangan dan kemajuan kegiatan  yang  diamati.    Salah  satu tool yang  bisa  digunakan dalam pemantauan tersebut adalah dashboard kegiatan. Dashboard adalah  alat  visualisasi  dalam business intelligence sebagai  aplikasi  yang  berhubungan  langsung dengan pengguna akhir [4].   Dasbor kinerja atau p erformance
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September  2021 | 128-136
dashboard merupakan  suatu  sistem  penyampaian  informasi secara  berlapis  mulai  dari  jenis  informasi  itu  sendiri, peringatan  dan  wawasan  atau  pandangan  sebagaimana  yang diinginkan  oleh  pengguna  sehingga  pengguna  dapat melakukan  pengukuran,  pemantauan  dan  pengelolaan  kinerja dengan efektif [5].  Sesungguhnya dashboard diniatkan untuk menggambarkan  kinerja  organisasi  dan  individu. Dashboard ditujukan  secara  khusus  untuk  presentasi  metrik  dan peringatan  kinerja  organisasi  dan  individu.  Metrik  adalah pengukuran  aktivitas  untuk  mengevaluasi  kinerja,  sebagian besar  dalam  kerangka  waktu,  geografi,  dan  agregasi  relatif. Dashboard adalah  wajah  dari  bidang  manajemen  informasi yang  baru  muncul. Dashboard telah  menjadi  kendaraan eksekusi  untuk  beberapa  inisiatif  utama  yang  sedang diterapkan di antara organisasi di seluruh dunia [6].
Penelitian tentang monitoring salah satunya telah dilakukan oleh Nuryani dan Romdoni pada tahun 2020.  Kedua peneliti membuat  perancangan  aplikasi monitoring kebersihan  baik sarana  maupun  prasarana  di  lingkungan  kampus  Universitas Bina  Bangsa  Kota  Serang.    Selama  ini  pihak  pimpinan maupun  pengelola  di  bagian  sarana  prasarana  mengalami kesulitan  dalam  memantau  kondisi  kebersihan  di  seluruh ruangan  dan  tempat  terbuka  secara real  time .  Berdasarkan alasan tersebut maka kedua peneliti merancang aplikasi untuk memantau  kebersihan  di  kampus  agar  tercipta  kualitas kebersihan  kampus  yang  lebih  baik  sehingga  dapat meningkatkan dan memperlancar proses belajar mengajar  [7]. Pada  dasarnya  aplikasi monitoring banyak  digunakan  dengan memanfaatkan  kemajuan  teknologi  informasi  sehingga informasi  pada kegiatan  yang sedang diamati dapat diperoleh dengan lebih mudah dan cepat serta tepat [8].
Sophan  dan  Sriyani  menguji  pembuatan  aplikasi  untuk memonitor  kegiatan  Kuliah  Kerja  Nyata  mahasiswa  pada Universitas Trunojoyo Madura.  Aplikasi monitoring kegiatan KKN  tersebut  mencakup  presensi,  keberadaan  lokasi mahasiswa  dan  dosen  serta  input  data  penilaian  yang dilakukan  oleh  dosen.    Pengujian  akhir  menunjukkan  bahwa 71,78%  aplikasi  efektif  diterapkan  di  lapangan  KKN  [9]. Rahmawati  et  al  membangun  aplikasi monitoring pengawas sekolah  pada  Dinas  Pendidikan  Kota  Malang.    Pada  awalnya proses  evaluasi  dan monitoring pada  pengawasan  sekolah Pendidikan  Anak  Usia  Dini  (PAUD)  dikerjakan  dengan  cara manual.    Semula  pengawas  sekolah  menyerahkan hardcopy laporan  pengawasan,  dokumen  Sasaran  Kerja Pegawai  (SKP) dan  dokumen  pendukung  lainnya.    Setelah  itu  seluruh  data pada dokumen diinput ke lembar kerja atau spreadsheet secara manual  guna  diproses  pada  tahap  selanjutnya.    Berdasarkan nilai  yang  diperoleh  dari  pengujian usability diperoleh  angka 80,62.    Dengan  nilai  sebesar  itu  dapat  disimpulkan  bahwa antarmuka  sistem  adalah  baik  dan  mudah  dipakai  oleh pengguna [10].
Nama  et  al  telah  merancang  dan  membangun  sebuah dashboard berbasis web yang  dapat  memantau  penggunaan liteBIG instant messenger. Dengan  adanya web  dashboard tersebut  membantu  petugas  dalam  memantau  status  layanan
terkini  termasuk  penggunaan  sumber  daya  dan user  statistic [11]. Sementara itu Kunang dan Purnamasari mengembangkan dashboard pemantauan cuaca pada Automatic  Weather  Station (AWS)  milik  Pusat  Sains  dan Teknologi  Atmosfer  Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa Nasional  (PSTA  LAPAN).    Dengan  keberadaan web dashboard  monitoring tersebut  maka  informasi  dapat disajikan  tepat  waktu,  baik  informasi  dari  AWS  maupun carbon logger data kepada masyarakat luas [12].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hermanto  dan  Patmawati menyimpulkan bahwa computer self efficacy (CSE) berpengaruh terhadap konstruk PU dalam penggunaan aplikasi akuntansi  oleh  mahasiswa  Sekolah  Tinggi  Ilmu  Ekonomi Surabaya  (STIESIA).    Kedua  peneliti  tersebut  menggunakan model Technology  Acceptance  Model-2 (TAM2)  dalam penelitiannya  [13].    Sementara  itu  penggunaan  sistem pembelajaran  jarak  jauh  melalui video  conference dapat diterima  oleh  siswa  [14].    Dari  hasil  penelitian  tersebut, meskipun  siswa  belum  memiliki  Kemampuan  Menggunakan Komputer  ( Computer  Self  Efficacy )  dan  belum  memiliki Persepsi  Kemudahan  Penggunaan  ( Perceived  Ease  of  Use ), Persepsi  Penggunaan  ( Perceived  Usefulness ),  Sikap  Untuk Menggunakan ( Attitide Toward Using ), dan Minat Menggunakan  ( Intention  to  Use )  memiliki  efek  yang  sangat tinggi terhadap Penggunaan Aktual ( Actual Use ) pada aplikasi konferensi  video  ( video  conference )  kegiatan  belajar  dan mengajar  jarak  jauh.    Dalam  penelitian  penggunaan  Sistem Informasi  Akademik  (SIA)  pada  Perguruan  Tinggi  Bina Sarana  Informatika  (BSI)  di  Bandung,  Wiguna  menemukan bahwa  secara  parsial  variabel Perceived  Ease  of  Use (PEoU) memperlihatkan  tidak  adanya  pengaruh  positif  yang  nyata terhadap Behavioral  Intention (BI).    Hasil  penilaian  yang diberikan  oleh  dosen  dan  karyawan  terhadap  antarmuka  SIA ternyata  menyimpulkan  tidak  mendukung  variabel  niat pengguna sistem [15].
EWSKIA  merupakan  aplikasi  yang  digunakan  oleh  bidan yang berfungsi untuk mencatat atau merekam dan pemantauan kesehatan  ibu  hamil  dan  melahirkan.    Dalam  analisis penerimaan  sistem  informasi  EWSKIA  di  Kabupaten Grobogan, Kabupeten Temanggung, dan Kota Salatiga sangat dipengaruhi  oleh  persepsi  bidan  terhadap  kemudahan penggunaan  atau  PEoU  dan  kemanfaatan  sistem  atau  PU. Dengan demikian sistem EWSKIA lebih mudah diterima oleh bidan  jika  mereka  merasa  yakin  bahwa  EWSKIA  mudah digunakan  serta  dirasakan  manfaatnya  dalam  membantu penyelesaian pekerjaan [16].
Badan Pusat Statistik (BPS) telah melaksanakan pendataan Sensus  Penduduk  2020  (SP2020)  pada  bulan  September- Oktober  2020  lalu.    Kegiatan  lapangan  SP2020  melibatkan banyak  petugas  sensus  yang  harus  bertugas  meliputi  seluruh Satuan  Lingkungan  Setempat  atau  SLS  [17].    Pada  saat pelaksanaan  lapangan  BPS  pusat  tidak  menyediakan  sistem informasi untuk pelaporan dan monitoring yang dilaksanakan oleh  PS  di  lapangan.    Sehubungan  dengan  itu  BPS  Provinsi Nusa  Tenggara  Barat  (NTB)  berinisiatif  membangun  suatu
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September  2021 | 128-136
sistem  informasi  yang  bisa  memenuhi  tujuan monitoring kegiatan lapangan berupa dashboard berbasis web .
Kegiatan  SP2020  masih  berlanjut  pada  tahun  2021  pada bulan  Agustus  yang  disebut  sebagai  SP2020 Long  Form . Sebagaimana  dengan  kegiatan  lapangan  SP2020  September maka  diperlukan  sistem  pemantauan  kegiatan  pada  kegiatan lapangan SP2020 Long Form . Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui  tingkat  penerimaan Dashboard  Monitoring Pendataan  Lapangan  SP2020.    Informasi  tersebut  dianggap penting  karena  sistem  serupa  direncanakan  akan  digunakan kembali  pada  kegiatan  pendataan  SP2020 Long  Form pada bulan Agustus 2021 jika BPS pusat tidak menyediakan sistem monitoring pendataan lapangan.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif. Kerangka  model  TAM  dalam  penelitian  ini  diadopsi  dari kerangka  teoritis  TAM3  dengan  penyesuaian  sesuai  kondisi objek  penelitian.    Gambar  1 menunjukkan  model  penerimaan Dashboard  Monitoring Pendataan  SP2020  yang  digunakan dalam penelitian ini.
Gambar  1.    Model  Penerimaan Dashboard  Monitoring Pendataan  SP2020 (mengadopsi Venkatesh & Bala, 2008)
Technology Acceptance Model (TAM) merupakan pengembangan dari Theory of Reasoned Action (TRA).  TRA pertama  kali  dikenalkan  oleh  Ajzen  dan  Fishbein  pada  tahun 1980  dalam  bukunya  yang  berjudul Understanding  Attitudes and  Predicting  Social  Behavior [18].    Kemudian  pada  tahun 1986 TRA dikembangkan menjadi TAM oleh Davis et al [19]. Sebagai  pengembangan  dari  TRA  pada  kerangka  TAM ditambahkan  2  konstruk  utama  ke  dalam  TRA  yakni: Perceived  Usefulness dan Perceived  Ease  of  Use sebagai faktor  penentu  perilaku  penerimaan  komputer  [20].  Pencetus TAM  berkesimpulan  bahwa  penerimaan  seseorang  terhadap teknologi informasi ditentukan oleh 2 kontruk utama tersebut [18][21]  mengembangkan  TAM  menjadi  TAM2.  Venkatesh dan  Bala  menggabungkan  TAM2  dan  model  determinan persepsi kemudahan penggunaan  [22] untuk mengembangkan model terintegrasi penerimaan teknologi menjadi TAM3 [23].
Berikut penjelasan masing-masing konstruk yang digunakan dalam penelitian ini:
 Output  Quality (OQ)  adalah  sejauh  mana  pengguna percaya  bahwa  sistem  mampu  bekerja  sesuai  tugasnya
[21].  Pertimbangan pengguna terhadap kemampuan sistem tersebut  disebut  sebagai Perceived Output  Quality [24]. Selain  itu Output  Quality memiliki  pengaruh  interaktif yang  positif  terhadap Perceived  Usefulness [21]  [24]. Computer  Self  Efficacy (CSE)  adalah  seberapa  tingkat keyakinan  pengguna  terhadap  kemampuan  menggunakan komputer  secara  kompeten. Self-efficacy secara  umum dimaksudkan  sebagai  tingkat  keyakinan  bahwa  seseorang memiliki  kemampuan  untuk  melakukan  perilaku  tertentu yang merupakan konstruksi penting dalam psikologi sosial [25][26].
 Perceived  Usefulness (PU)  adalah  sejauh  mana  seseorang percaya  dengan  menggunakan  sistem  akan  meningkatkan kinerjanya  [18][26][27]. Perceived  Easy  of  Use (PEoU) adalah  sejauh  mana  seseorang  percaya  bahwa  dengan menggunakan  sistem  akan  terbebas  dari  upaya  fisik  dan mental [18][26].
 Behavioral  Intention (BI)  adalah  sejauh  mana  seseorang telah meurumuskan untuk melakukan atau tidak melakukan  suatu  perilaku  yang  telah  ditentukan  [28][29]. Selama  bertahun-tahun,  BI  telah  menjadi  penentu penggunaan  teknologi  informasi  yang  paling  umum  ke dalam  adopsi  teknologi  informasi  tingkat  individu  dan model  serta  dalam  studi  penggunaan  [30].  Menurut  TAM bahwa  niat  perilaku  dalam  penggunaan  teknologi merupakan fungsi dari Perceived Usefulness dan Perceived Easy of Use [23]. Secara lebih spesifik bahwa  niat  seperti hal  itu  disebut  sebagai  niat  implementasi  (niat  untuk menggunakan  sistem)  dalam  pencapaian  tujuan  yakni meningkatkan kinerja [27].
 Use  Behavior (UB)  didefinisikan  sebagai  sebarapa  sering frekuensi  seseorang  menggunakan  suatu  sistem  dalam kurun  waktu  tertentu  [26][23].    penggunaannya.  Bentuk pengukuran  penggunaan  sesungguhnya  atau  senyatanya ( actual use ) adalah frekuensi dan durasi waktu penggunaan terhadap  teknologi  informasi.  Penggunaan  teknologi sesungguhnya  ( actual  technology  use ),  diukur  dengan jumlah  waktu  yang  digunakan  untuk  berinteraksi  dengan teknologi dan frekuensi penggunaan [31].
Data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  data  primer  yang dikumpulkan  langsung  dari  pengguna Dashboard  Monitoring Pendataan  SP2020.    Pengguna web dashboard tersebut tersebar  di  BPS  Provinsi  NTB  dan  seluruh  BPS kabupaten/kota  yang  terlibat  langsung  dalam  kegiatan monitoring kegiatan  SP2020.    Pengumpulan  data  dilakukan dengan menggunakan kuesioner yang berisi daftar pernyataan sesuai  indikator  dalam  konstruk  model  yang  digunakan  yaitu 20  indikator.    Sedangkan  setiap  pernyataan  pada  indikator menggunakan 4 skala Likert: 1. Sangat Tidak Setuju (STS), 2. Tidak Setuju (TS), 3. Setuju (S), 4. Sangat Setuju (SS).
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September  2021 | 128-136

## A. Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan data primer melalui pengumpulan  data  ke  pengguna Dashboard  Monitoring Pendataan  SP2020  yang  tersebar  di  seluruh  satker  BPS  se NTB.   Jumlah kuesioner  yang  masuk  sebanyak 63 responden yang  seluruhnya  menjawab  dengan  lengkap  20  pertanyaan. Daftar  variabel  dan  indikator  dalam  penelitian  ini  bersumber dari [23] dan [13] secara rinci dapat dilihat pada lampiran.

## B. Pengolahan Data
Selanjutnya  data  sebanyak  63  responden  diolah  dengan menggunakan software SmartPLS 3 menggunakan teknik path analysis .  Untuk  melakukan  analisis  data  hasil  pengumpulan data  primer  dalam  penelitian  ini  menggunakan Partial  Least Square - Structural  Equation  Model (PLS-SEM).      PLS-SEM merupakan  metode  analisis  statistik  yang  cukup  andal. Keunggulan  PLS-SEM  salah  satunya  dapat  diimplemtasikan pada  semua  skala  data  pengukuran  termasuk  skala  ordinal. Selain  itu dalam PLS-SEM tidak  memerlukan banyak asumsi serta jumlah kasus yang diolah tidak harus besar [32][33][34]. Penelitian  menggunakan  PLS  atau  kuadrat  terkecil  parsial merupakan  bagian  dari  analisis  jalur  atau path  analysis . Banyak  peneliti  menggunakan  PLS  sebagai  alat  analisis  data karena kemampuannya yang baik dalam menelaah model yang melibatkan  banyak  variabel  konstruk  dengan  berbagai  skala pengukuran.    Dalam  pengolahan  data  dengan  jumlah  kasus kecil  sekitar  20-50  sampel  maka  PLS  dianggap  cocok  untuk diterapkan [35].

## C. Hipotesis
Berdasarkan  model  penelitian  yang  terdapat  pada  Gambar 1,  berikut  adalah  hipotesis  yang  akan  diuji  menggunakan metode PLS-SEM:
H1: Output  Quality (OQ)  berpengaruh  terhadap Perceived Usefulness (PU)
H2: Self  Computer  Efficacy (CSE)  berpengaruh  terhadap Perceived Ease of Use (PeoU)
H3: Perceived  Ease  of  Use (PeoU)  berpengaruh  terhadap Perceived Usefulness (PU)
H4: Perceived  Usefulness (PU)  berpengaruh  terhadap Behavioral Intention (BI)
H5: Perceived  Ease  of  Use (PeoU)  berpengaruh  terhadap Behavioral Intention (BI)
H6: Behavioral  Intention (BI)  berpengaruh  terhadap Use Behavior (UB)

## D. Tahapan Analisis Data
Sebelum melakukan analisis data perlu dirancang kerangka kerja  analisis  data.    Dalam  kerangka  tersebut  dimulai  dari perancangan model hingga pengujian hipotesis.
Gambar  2  menunjukkan  alur  kerangka  kerja  analisis  data menggunakan PLS-SEM.  Inti dari analisis data dimulai pada alur  ke  3  dan  4  setelah  dilakukan  penghitungan  di  perangkat
lunak  SmartPLS  dengan  menggunakan  data  hasil  survei pengguna Dashboard Monitoring Pendataan SP2020.
Gambar 2. Kerangka Kerja Analisis Data

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dashboard  monitoring dibuat  dengan  prinsip  mudah, sederhana  dan  informatif.    Prinsip  mudah  dalam  pengertian cepat  dalam  pembuatan  karena  keterbatasan  waktu  tetapi mudah  digunakan. Dashboard  monitoring dibuat  sederhana tanpa  banyak  tampilan  gambar  dan  hanya  tampilan  grafik setengah  lingkaran  untuk  memudahkan  dalam  melihat gambaran  progres  pendataan  lapangan  SP2020. Web dashboard  monitoring dibuat  untuk  setiap  satuan  kerja (satker)  mulai  provinsi  hingga  10  kabupaten/kota  atau sebanyak  11  alamat web .    Pembuatan  11 web  dashboard dimaksudkan  untuk  meringankan  akses  dibandingkan  seluruh satker berada dalam satu web dashboard .  Adapun alamat web Dashboard  Monitoring Pendataan  Lapangan  SP2020  adalah https://monsp20sXXXX.glideapp.io (XXXX=kode wilayah).
Prinsip  informatif  dalam dashboard  monitorin g  SP2020 ditunjukkan  dengan  beberapa  data  yang  berkaitan  dengan jumlah  penduduk.    Informasi  yang  ada  di dashboard monitoring selain  hasil  laporan  yang  dikirim  lewat  Telegram seperti  jumlah  penduduk  dan  jumlah  keluarga  juga ditampilkan sex  ratio ,  jumlah  penduduk  hasil  Sensus Penduduk  2010  (SP2010),  jumlah  penduduk  hasil  proyeksi Survei  Penduduk  Antar  Sensus  2015  (Supas  2015)  dan persentase  SLS  yang  telah  diselesaikan  terhadap  target. Angka-angka  tersebut  ditampilkan  dengan  harapan  dapat digunakan  sebagai  indikator  peringatan  dini  terhadap  progres atau  pencapaian  kegiatan  pendataan  lapangan  SP2020. Gambar  3  adalah  contoh  tangkapan  layar web Dashboard Monitoring Pendataan SP2020.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September  2021 | 128-136
Gambar 3.  Contoh Tampilan Dashboard Monitoring Pendataan SP2020

## A. Uji Validitas dan Uji Reliabilitas
Secara  lengkap  kriteria  untuk  melakukan  pengujian validitas  dan  reliabilitas  dengan  menggunakan  penghitungan dari  perangkat  lunak  SmartPLS  dapat  dilihat  pada  Tabel  1 berikut
TABEL I. KRITERIA PENGUJIAN VALIDITAS DAN RELIABILITAS Jenis Pengujian Pengukuran Kriteria Uji validitas Convergent validity Indikator valid jika outer loading ≥ 0,7 AVE Variabel  laten  valid  jika  nilai AVE ≥ 0,5 Uji reliabilitas Composite reliability Variabel  laten  reliabel  jika  nilai composite reliability ≥ 0,7 Cronbach’s Alpha Variabel  laten  reliabel  jika
Cronbach’s Alpha ≥ 0,7
Batasan  umum  yang  digunakan  dalam convergent  validity untuk  menentukan  apakah  suatu  indikator  valid  adalah  jika nilai outer loadings ≥ 0,7 [33].
TABEL II. NILAI OUTER LOADINGS INDIKATOR
Dari  Tabel  2  terlihat  seluruh  indikator  berstatus  valid terlihat dari nilai outer loadings lebih dari 0,70 artinya bahwa seluruh  indikator  layak  digunakan  dalam  model  pengukuran. Keputusan  tersebut  memberikan  petunjuk  bahwa  proses berikutnya  pengujian  reliabilitas  pada  variabel  laten.  Hasil pengujian  reliabilitas  dan  validitas  pada  variabel  laten  dapat dilihat pada Tabel 3.
Berdasarkan Tabel 3 terlihat seluruh variabel laten berstatus valid yang ditunjukkan oleh nilai AVE seluruhnya lebih besar dari  0,70.    Sedangkan  reliabilitas  variabel  laten  dapat  dilihat dari nilai Cronbach's Alpha atau Composite Reliability .  Dari Tabel  3  nilai Cronbach's  Alpha atau Composite  Reliability seluruhnya  lebih  besar  dari  0,70  yang  bermakna  bahwa seluruh variabel laten bersifat reliabel.
TABEL III.

## RELIABILITAS DAN VALIDITAS VARIABEL LATEN
Variabel Laten Cronbach's Alpha *) Composite Reliability *) Average Variance Extracted (AVE) **) Output Quality (OQ) 0,859 0,914 0,781 Computer Self Efficacy (CSE) 0,729 0,843 0,643 Perceived Usefulness (PU) 0,928 0,949 0,822 Perceived Ease of Use (PEoU) 0,899 0,930 0,768 Behavioral Intention (BI) 0,903 0,939 0,838 Use Behavior (UB) 0,868 0,919 0,791
*) = Reliabel (≥ 0,70), **) = Valid (≥ 0,50)
Berdasarkan evaluasi terhadap hasil pengujian validitas dan reliabilitas dapat disimpulkan bahwa model pengukuran ( outer model )  yang  terdiri  atas  indikator  dan  variabel  laten  layak untuk dilakukan proses berikutnya yaitu pengukuran model fit dan  pengujian  hipotesis  untuk  melihat  validitas  model struktural ( inner model ).
TABEL IV. PENGUKURAN MODEL FIT Saturated Model Kriteria SRMR 0,067 SRMR < 0,10 model dianggap cocok NFI 0,753 NFI  bernilai  antara  0  dan  1,  jika mendekati 1 berarti model semakin baik Sumber : [36]
Tabel 4 memperlihatkan hasil penghitungan PLS Algorithm pada  perangkat  lunak  SmartPLS.    Ukuran  yang  digunakan untuk  melakukan  evaluasi model  fit adalah  SRMR ( Standardized Root Mean Square Residual ) dan NFI ( Normal Fit Index ).  Dengan menggunakan kriteria nilai SRMR < 0,10 maka  model  dikatakan  cocok,  sedangkan  jika  nilai  NFI
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September  2021 | 128-136
mendekati 1 berarti model semakin baik.  Berdasarkan Tabel 4 dengan  nilai  SRMR  sebesar  0,067  maka  model  dikatakan cocok, sedangkan nilai NFI sebesar 0,753 yang  menunjukkan model ke arah semakin baik.  Kesimpulan dari evaluasi kedua ukuran  tersebut  adalah  model  struktural  dianggap  cocok  atau fit dan semakin baik.
TABEL V. KOEFISIEN DETERMINAN VARIABEL LATEN ENDOGEN Variabel Laten Endogen R Square R Square Adjusted Perceived Usefulness (PU) 0.674 0.663 Perceived Ease of Use (PEoU) 0.406 0.396 Behavioral Intention (BI) 0.698 0.688 Use Behavior (UB) 0.228 0.216
Nilai  koefisien  determinan  atau  R Square (R2)  variabel laten  dapat  dilihat  pada Tabel  5  nilai  R Square menunjukkan besaran koefisien determinasi pada variabel endogen. Nilai R Square sebesar lebih dari 0,7 dikatakan kuat; 0,67 substansial; 0,33  moderat  dan  0,19  dikategorikan  lemah  [33].    Variabel UB  (R2=0,228)  yang  merupakan  dependent  variable  hanya bisa dijelaskan variasinya oleh variabel PU dan PEoU melalui variabel  BI  sebesar  22,8%,  dengan  kata  lain  ada  sebesar 77,2% variasi ditentukan oleh faktor lain.  Oleh karena nilai R Square variabel UB sebesar 22,8% maka bisa dikelompokkan koefisien determinasinya lemah.
Adapun  variasi  variabel  BI  dapat  dijelaskan  oleh  variabel PU  dan  PEoU  sebesar  69,8%  yang  berarti  ada  30,2%  variasi yang  dijelaskan  oleh  faktor  lain.    Nilai  R Square sebesar 69,8% menunjukkan bahwa koefisien determinasinya substansial.
Setelah  dilakukan  pengujian  validitas  dan  reliabilitas  serta mengamati model  fit yang  diperoleh  dari  penghitungan  PLS Algorithm yang  menghasilkan  keputusan  valid,  reliabel  dan model  cocok  atau  baik  maka  tahap  berikutnya  adalah pengujian  hipotesis  pada  model  struktural.    Untuk mendapatkan  nilai  statistik  pada  uji  hipotesis  maka  pada perangkat lunak SmartPLS menyediakan metode bootstrapping .  Pada  penghitungan bootsrapping dengan menggunakan  nilai default 500 subsampel dan  300  iterasi maksimum  diperoleh  nilai  statistik  sebagaimana  ditampilkan pada Tabel 6.

## B. Uji Hipotesis
Pada  Tabel  6  seluruh  hipotesis  H1  sampai  dengan  H6 dinyatakan  diterima  dengan  taraf  nyata  α=5%.    Hal  tersebut dapat  dilihat  dari  nilai  p Value yang  seluruhnya  lebih  kecil dari taraf nyata 5% dengan kata lain ada pengaruh antara satu konstruk  terhadap  konstruk  yang  lain.    Cara  lain  untuk memutuskan  pengujian  hipotesis  adalah  dengan  membanding nilai t hitung atau t Statistic (to) dengan nilai t table (tα).  Jika to  <  tα  maka  hipotesis  ditolak  dengan  taraf  nyata  α.    Nilai  t
table dengan α=5% adalah 1,988 (tα) sedangkan nilai to dapat dilihat pada Tabel pada kolom t Statistic .  Pada tabel tersebut terlihat  pada  seluruh  variabel  laten  nilai  to  >  tα  yang memberikan kesimpulan seluruh  hipotesis diterima pada taraf nyata 5%.    Arah hubungan (positif atau  negatif) dapat dilihat dari tanda pada angka Original Sample (O).
TABEL VI.

## PENGUJIAN HIPOTESIS HUBUNGAN ANTAR VARIABEL LATEN
Hipotesis Hubungan Original Sample (O) t Statistics p Values Keputusan Hipotesis *) H1 Output Quality (OQ) -> Perceived Usefulness (PU) 0,553 4,052 0,000 Terima H2 Computer Self Efficacy (CSE) -> Perceived Ease of Use (PEoU) 0,637 9,189 0,000 Terima H3 Perceived Ease of Use (PEoU) -> Perceived Usefulness (PU) 0,319 2,296 0,022 Terima H4 Perceived Usefulness (PU) -> Behavioral Intention (BI) 0,523 3,930 0,000 Terima H5 Perceived Ease of Use (PEoU) -> Behavioral Intention (BI) 0,372 2,968 0,003 Terima H6 Behavioral Intention (BI) -> Use Behavior (UB) 0,478 4,873 0,000 Terima *) Two tailed test (α=5%), hipotesis diterima jika p Value < 0,05 [33]
Pada  Tabel  6  terlihat  arah  hubungan  seluruh  hipotesis memiliki  arah  postif . Pada  hipotesis  H1  dapat  disimpulkan bahwa  ada  konstruk Output  Quality (OQ)  berpengaruh terhadap  konstruk Perceived  Usefulness (PU)  dengan  arah positif.    Arah  pengaruh  positif  memberikan  arti  bahwa  pada H1 jika kenaikan satuan pada variabel OQ maka PU juga akan naik.   Berdasarkan angka Original Sample pada Tabel 6 jika OQ naik satu satuan maka PU akan naik 0,553 satuan dengan asumsi  tidak  ada  pengaruh  dari  variabel  yang  lain. Kesimpulan serupa dengan pernyataan tersebut berlaku untuk hipotesis  H2  sampai  dengan  H6.    Berikut  penjelasan  setiap hipotesis.
H1: Output  Quality (OQ)  berpengaruh  terhadap Perceived Usefulness (PU)
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  OQ  berpengaruh dengan  arah  positif  terhadap  PU.    Hal  tersebut  terlihat  dari
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September  2021 | 128-136
nilai p Value (0,000) yang lebih kecil dari taraf nyata α (0,05) dengan  nilai  koefisien  jalur  sebesar  0,553.    Keputusan  hasil pengujian H1 ini sesuai dengan kesimpulan Arsyika et al yang meneliti  penggunaan  layanan cloud  storage di  Dinas Perpustakaan dan Arsip Kota Pekanbaru [37].
H2: Computer  Self  Efficacy (CSE)  berpengaruh  terhadap Perceived Ease of Use (PEoU) Dengan  nilai  p Value sebesar  0,000  dan Original  Sample (O)  sebesar  0,637  sebagai  koefisien  jalur  maka  hipotesis  H2 diterima  yang  berarti  ada  pengaruh  variabel  CSE  terhadap PEoU  dengan  arah  positif.    Hasil  ini  mendukung  penelitian Wang (2003) yang menganalisis penggunaan sistem pengisian pajak  secara  elektronik  di  Taiwan.    Kemampuan  diri  dalam menggunakan  sangat  berpengaruh  pada  persepsi  bahwa  suatu sistem mudah digunakan atau tidak memerlukan upaya mental dan fisik [38][13].  Secara khusus dalam penelitian Al Azawei et al  menyebut bahwa  variabel Computer Self Efficacy sesuai subjek  penelitiannya  dinamakan blended  e-learning  system self-efficacy (BELSSE).    Hasil  penelitian  Al  Azawei  et  al dengan  menggunakan  PLS-SEM  menyimpulkan  bahwa  ada pengaruh positif variabel BELSSE terhadap PEoU pada kajian pengaruh gaya pembelajaran pada e-learning system [39].
H3: Perceived  Ease  of  Use (PEoU)  berpengaruh  terhadap Perceived Usefulness (PU)
Dari  Tabel  6  terlihat  bahwa  pada  hipotesis  H3  memiliki nilai  p Value sebesar  0,022  atau  2,2%  yang  juga  lebih  kecil dari taraf 5%.  Dengan demikian hipotesis H3 diterima dengan arah pengaruh antara variabel PeoU terhadap PU positif (nilai O=  0,319).    Hasil  serupa  bisa  ditemukan  pada  penelitian [38][40][39][41][37].
H4: Perceived  Usefulness (PU)  berpengaruh  terhadap Behavioral Intention (BI), dan H5: Perceived  Ease  of  Use (PEoU)  berpengaruh  terhadap Behavioral Intention (BI)
Hipotesis H4 diterima  yang ditunjukkan oleh nilai p Value sebesar 0,000 yang berarti sangat signifikan pada taraf α=5% dengan arah positif (O=0,532).
Serupa  dengan  kesimpulan  pada  H4,  pada  H5  variabel PEoU  berpengaruh  positif  terhadap  variabel  BI  yang ditunjukkan  oleh  nilai  p Value sebesar  0,003  dan  koefisien jalur sebear 0,372.  Pengaruh positif variabel PU dan variabel PEoU  terhadap  niat  perilaku  BI  juga  ditemukan  pada penelitian lain seperti [38][42][41][37].
H6: Behavioral  Intention (BI)  berpengaruh  terhadap Use Behavior (UB)
Bedasarkan  Tabel  6  hipotesis  H6  dapat  diterima  secara signifikan  dengan  p Value =  0,000  dan  dengan  arah  positif (O=0,478).    Dengan  demikian  ada  pengaruh  positif  variabel BI  terhadap  UB.    Pada  beberapa  penelitian  variabel Use Behavior disebut  juga  dengan Actual  Use atau Actual Technology  Use atau Actual  System  Use .    Hasil  penelitian yang  serupa  dengan  kesimpulan  H6  dapat  ditemukan  pada penelitian [13][37][41][43].
Gambar  4  merupakan  model  kerangka  penelitian  yang sudah  dilengkapi  dengan  informasi  seperti:  nilai  R Square (pada  lingkaran  variabel  laten),  nilai  koefisien  jalur  (pada panah  antar  variabel  laten)  dan  nilai  t Statistic (pada  panah antara indikator dan viariabel laten).
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September  2021 | 128-136

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  analisis  data  di  atas hipotesis yang diajukan seluruhnya diterima.  Variabel Output Quality berpengaruh  positif  terhadap Percieved  Usefulness , variabel Computer  Self  Efficacy berpengaruh  positif  terhadap Percieved  Ease  of  Use ,  variable Percieved  Ease  of  Use berpengaruh  positif  terhadap Percieved  Usefulness ,  variabel Percieved Usefulness dan Percieved Ease of Use berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention , dan variabel Behavioral Intention berpengaruh positif terhadap Use Behavior . Koefisien  determinan  atau  R Square model  struktural sebesar  0,228  yang  berarti  bahwa  variasi  pada  variabel dependen Use  Behavior hanya  bisa  dijelaskan  sebesar  22,8% oleh Perceived Usefulness dan Perceived Ease of Use melalui variabel Behavioral  Intention .    Sedangkan  sisanya  yaitu sebesar  77,2%  variasi  pada  variabel Use  Behavior dijelaskan oleh faktor lain di luar model.
Dari  fakta  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa Dashboard Monitoring Pendataan  SP2020  bisa  diterima  oleh  pengguna baik  dengan  alasan  manfaat  penggunaan  maupun  kemudahan dalam  penggunaan.    Keputusan  penerimaan  sistem  tersebut juga  timbul  karena  alasan  kualitas  output  ( Output  Quality ) yang  baik  sesuai  kemampuan  mandiri  pengguna  dalam  hal kekomputeran  ( Computer  Self  Efficacy )  yang  memadai. Kondisi  tersebut  memberikan  kesimpulan  bahwa Dashboard Monitoring Pendataan  SP2020  dipertimbangkan  untuk digunakan  kembali  pada  kegiatan  pendataan  SP2020 Long Form .
U CAPAN T ERIMA K ASIH
Pada  akhirnya  penulis  selayaknya  mengucapkan  terima kasih dan penghargaan setinggi-tingginya kepada pihak-pihak yang turut berkontribusi dalam penelitian ini, yaitu:
1. Kepala Pusdiklat Badan Pusat Statistik dan jajarannya.
2. Dr.  Novianto  Budi  Kurniawan  (Fungsional  Pranata Komputer  Ahli  Madya  di    Badan  Pusat  Statistik)  selaku coach .
3. Teman-teman  sejawat  di  Badan  Pusat  Statistik  Provinsi Nusa Tenggara Barat.
Semoga Allah SWT membalas kebaikan bapak/ibu semua.

## R EFERENSI
[1]  Setkab,  “Pengertian  Monitoring  dan  Evaluasi  Kebijakan Pemerintah,” 2015. https://setkab.go.id/pengertian- monitoring-dan-evaluasi-kebijakan-pemerintah (accessed Apr. 17, 2021).
[2]  Peraturan Pemerintah Nomor 39, Tata Cara Pengendalian  dan  Evaluasi  Pelaksanaan  Rencana Pembangunan . MENTERI HUKUM DAN HAK ASASI MANUSIA, 2006.
[3]  William N.  Dunn, “William-N.-Dunn-Pengantar- Analisis-Kebijakan-Pulblik-Gadjah-Mada-University- Press-2003_compressed-1.pdf.” p. 710, 2003.
[4]  F. M. Putra and R. Sari, “Aplikasi Business Intelligence Dashboard  sebagai  Alat  Monitoring  dan  Bahan
Pengambilan Keputusan Sales and Account Receivable,” MULTINETICS , vol. 2, no. 1, pp. 35–42, 2016. pp.35-42. [5]  W. W. Eckerson and J. Wiley, Performance Dashboards:  Measuring,  Monitoring  and  Managing Your  Business ,  2nd  ed.  Hoboken,  New  Jersey:  John Wiley & Sons, Inc., 2012.
[6]  S.  Malik, Enterprise  Dashboard:  Design  and  Best Practices  for  IT ,  vol.  53,  no.  9.  Hoboken,  New  Jersey: John Wiley & Sons, Inc., 2005.
[7]  E.  Nuryani  and  M.  Y.  Romdoni,  “Aplikasi  Monitoring Kebersihan Sarana dan Prasarana Kampus Berbasis Web Menggunakan  Teknik  Responsif  pada  Android,”  vol.  7, no. 2, pp. 89–96, 2020.
[8]  S.  Sutarti  and A.  Alfiyansyah,  “Analisis  dan Implementasi  Sistem  Monitoring  Koneksi  Internet Menggunakan  The  Dude  di  STIKOM  Al  Khairiyah,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 4, pp. 39–45, 2017.
[9]  M.  K.  Sophan  and  Sriyani,  “Monitoring  kegiatan  kuliah kerja nyata menggunakan fitur location based service,” J. Sist.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.  Prima  (JUSIKOM  PRIMA) , vol. 1, no. 2, pp. 1–14, 2018.
[10]  F.  A.  Rahmawati,  H.  Tolle,  and  R.  Rokhmawati, “Pengembangan  Sistem  Informasi  Monitoring  Dan Evaluasi  Hasil  Kegiatan  Pengawas  Berbasis  Web  (Studi Kasus:  Dinas  Pendidikan  Kota  Malang)  Aulia,” J. Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  3,  no.  3, pp. 2452–2458, 2019.
[11]  G. F. Nama, A. Munif Hanafi, M. Bagus Nurfaif, and M. Tesar  Sandikapura,  “Dashboard  Monitoring  System Berbasis  Web  Sebagai  Pemantau  Layanan  liteBIG Instant Messenger,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 19–26, 2017.
[12]  Y.  N.  Kunang  and  S.  D.  Purnamasari,  “Pengembangan dashboard monitoring stasiun cuaca berbasis web,” 2017, no. April 2017.
[13]  S.  B.  Hermanto  and  P.  Patmawati,  “Determinan Penggunaan Aktual Perangkat Lunak Akuntansi Pendekatan  Technology  Acceptance  Model,” J.  Akunt. dan Keuang. , vol. 19, no. 2, pp. 67–81, 2017.
[14]  Sefrika  and  T.  E.  Alawiah,  “Acceptance  of  Video Conference  Technology  as  a  Distance  Learning  Media with the TAM Method,” Int. J. Inf. Syst. Technol. , vol. 4, no. 36, pp. 465–470, 2020.
[15]  W.  Wiguna,  “Adopsi  Sistem  Informasi  Akademik Perguruan Tinggi,” J. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 189–197, 2017.
[16]  A.  P.  Widodo,  F.  Agushybana,  and  S.  P.  Jati, “Pengukuran  Penerimaan  Sistem  Informasi  EWSKIA Berdasarkan  Persepsi  Pengguna  dengan  Menggunakan Technology Acceptance Model,” J. Sist. Inf. Bisnis , vol. 8, no. 2, p. 166, 2018.
[17]  BPS, Pedoman Teknis BPS Provinsi dan Kabupaten/Kota SP2020 . Jakarta: BPS, 2019.
[18]  F.  D.  Davis,  “A  technology  acceptance  model  for empirically  testing  new  end-user  information  systems:
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September  2021 | 128-136
Theory and results,” Management ,  vol.  Ph.D.,  no.  May, p. 291, 1985.
[19]  Jogiyanto, Sistem  Informasi  Keperilakuan ,  Ed.  1. Yogyakarta: Andi Publisher, 2007.
[20]  F.  D.  Davis,  R.  P.  Bagozzi,  and  P.  R.  Warshaw,  “User Acceptance of  Computer  Technology:  A Comparison of Two Theoretical Models,” Manage.  Sci. ,  vol.  35,  no.  8, pp. 982–1003, 1989.
[21]  V. Venkatesh and F. D. Davis, “Theoretical extension of the  Technology  Acceptance  Model:  Four  longitudinal field studies,” Manage. Sci. , vol. 46, no. 2, pp. 186–204, 2000.
[22]  V.  Venkatesh,  “Determinants  of  Perceived  Ease  of  Use: Integrating  Control,  Intrinsic  Motivation,  and  Emotion into the Technology Acceptance Model,” Inf. Syst. Res. , vol. 11, no. 4, pp. 342–365, 2000.
[23]  V.  Venkatesh  and  H.  Bala,  “Technology  acceptance model 3 and a research agenda on interventions,” Decis. Sci. , vol. 39, no. 2, pp. 273–315, 2008.
[24]  F.  D.  Davis,  R.  P.  Bagozzi,  and  P.  R.  Warshaw, “Extrinsic and Intrinsic Motivation to Use Computers in the  Workplace,” J.  Appl.  Soc.  Psychol. ,  vol.  22,  no.  14, pp. 1111–1132, 1992.
[25]  B. D. R. Compeau and C. A. Higgins, “Development of a Measure  and  Initial  Test  Background-Social,”  vol.  19, no. 2, pp. 189–211, 1995.
[26]  F.  D.  Davis,  “Perceived  Usefulness  ,  Perceived  ,  And User Acceptance,” MIS  Q. ,  vol.  13,  no.  3,  pp.  319–339, 1989.
[27]  F.  D.  Davis  and  V.  Venkatesh,  “Toward  preprototype user  acceptance  testing  of  new  information  systems: Implications  for  software  project  management,” IEEE Trans. Eng. Manag. , vol. 51, no. 1, pp. 31–46, 2004.
[28]  P.  R.  Warshaw  and  F.  D.  Davis,  “Disentangling behavioral intention and behavioral expectation,” J. Exp. Soc. Psychol. , vol. 21, no. 3, pp. 213–228, 1985.
[29]  L.  M.  Maruping,  H.  Bala,  V.  Venkatesh,  and  S.  A. Brown, “Going Beyond Intention: Integrating Behavioral Expectation  Into  the  Unified  Theory  of  Acceptance  and Use of Technology,” J. Assoc. Inf. Sci. Technol. , pp. 1– 15, 2016.
[30]  V.  Venkatesh,  M.  G.  Morris,  G.  B.  Davis,  and  F.  D. Davis,  “User  Acceptance  of  Information  Technology: Toward  A  Unified  View,” MIS  Q. ,  vol.  27,  no.  3,  pp. 425–478, 2003.
[31]  F.  D.  Davis,  “Perceived  Usefulness,  Perceived  Ease  Of Use,  and User Acceptance of Information Technology,”
MIS Q. , vol. 13, no. 3, pp. 319–340, 1989.
[32]  I.  G.  N.  M.  Jaya  and  I.  M.  Sumertajaya,  “Pemodelan Persamaan  Structural  dengan  Partial  Least  Square,” Semnas  Mat.  dan  Pendidik.  Mat.  2008 ,  pp.  118–132, 2008.
[33]  J.  Sarwono  and  U.  Narimawati, Membuat  skripsi,  tesis dan  disertasi  dengan  Partial  Least  Square  SEM  (PLS SEM) . Yogyakarta: Andi Publisher, 2015.
[34]  Z.  Hamidiana,  C.  Meidiana,  and  H.  Suwasono,  “Model Struktural Partial Least Square Karakteristik Masyarakat Terhadap Kuantitas dan Kualitas Mata  Air (Studi Kasus Desa  Gunungsari  Kota  Batu),” J-Pal ,  vol.  7,  no.  2,  pp. 104–111, 2016.
[35]  Jogiyanto, Model Kesuksesan Sistem Teknologi Informasi , Ed. 1. Yogyakarta: Andi Publisher, 2007
[36]  Hu  Li-tze.  and  Peter  M.  Bentler,  “Cutoff  criteria  for  fit indexes  in  covariance  structure  analysis:  Conventional criteria  versus  new  alternatives,” Struct.  Equ.  Model.  A Multidiscip. J. , vol. 6, no. 1, pp. 1–55, 1999.
[37]  A.  Z.  Arsyika,  E.  Safrianti,  and  L.  O.  Sari,  “Analisis Tingkat  Penerimaan  Pengguna  Layanan  Cloud  Storage menggunakan  Metode  Technology  Acceptance  Model  3 (TAM3)  pada  Dinas  Perpustakaan  dan  Arsip  Kota Pekanbaru,” Jom  FTEKNIK ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  1–11, 2019.
[38]  Y.  S.  Wang,  “The  adoption  of  electronic  tax  filing systems: An empirical study,” Gov.  Inf.  Q. ,  vol.  20,  no. 4, pp. 333–352, 2003.
[39]  A.  Al-Azawei,  P.  Parslow,  and  K.  Lundqvist, “Investigating the effect of learning styles in a blended e- learning  system:  An  extension  of  the  technology acceptance model (TAM),” Australas. J. Educ. Technol. , vol. 33, no. 2, pp. 1–23, 2017.
[40]  F.  S.  Rahayu,  D.  Budiyanto,  and  D.  Palyama,  “Analisis Penerimaan  E-Learning  Menggunakan  Technology Acceptance  Model  (Tam)  (Studi  Kasus:  Universitas Atma  Jaya  Yogyakarta),” J.  Terap.  Teknol.  Inf. ,  vol.  1, no. 2, pp. 87–98, 2017.
[41]  P.  J.  Pesak,  J.  J.  Sondakh,  and  H.  Gamaliel,  “Faktor- Faktor  yang  Mempengaruhi  Penggunaan  Sistem  E-audit Pada  Badan  Pemeriksa  Keuangan  Republik  Indonesia Perwakilan Provinsi Sulawesi Utara,” J. Ris. Akunt. Dan Audit. “Goodwill,” vol. 10, no. 2, p. 170, 2019.
[42]  P.  Mauliana  and  S.  Risnanto,  “Pengukuran  Sistem Informasi  Akademik  Universitas  Sangga  Buana  YPKP Menggunakan Technology Acceptance Model,” Infotronik  J. Teknol. Inf. dan Elektron. , vol. 4, no. 1, p. 33, 2019.
[43]  S.  Karouw,  B.  Narasiang,  and  J.  Litouw,  “Analisis Pengukuran  Model  Penerimaan  Teknologi  OpenSID  di Area  Rural  dan  Urban,” Cogito  Smart  J. ,  vol.  5,  no.  2, pp. 191–202, 2019.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September  2021 | 128-136