Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 1076-1086 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Analisis Minat Penggunaan Fitur Permohonan Layanan Pln Pada Aplikasi New PLN Mobile Dengan Menggunakan Metode TAM 3
Latif Prasetyohadi 1 , Erma Suryani 2 1,2 Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, Indonesia e-mail: Latif.prasetyo@gmail.com
Abstract
PT PLN (Persero) as a state-owned company with a business in the electricity sector is always trying to improve the quality of service to customers. One of the efforts made is to develop an existing application platform, namely PLN Mobile into New PLN Mobile. As a development from the  previous  application,  PLN  has  added  features  for  requesting  new  installation  services, changing power, and applying for tariff changes in the New PLN Mobile application. However, with  the  addition  of  a  new  feature,  namely  the  PLN  service  request  feature  in  the  New  PLN Mobile application, it will change the PLN service  business process that has been running for years. Changes in business processes will affect customer habits in applying for  PLN  services. This  study  aims  to  determine  how  customer  acceptance  of  the  service  request  feature  in  the New PLN Mobile application is measured through the intensity (perceived usefulness) and ease of use of the customer. The method used in this research is the distribution of questionnaires followed  by  statistical  analysis  using  the  Technology  Acceptance  Model  (TAM)  3.  TAM  is  a statistical method that combines technology acceptance with a structured equation model. The results  obtained  are  Perceived  Usefulness  (PU)  is  influenced  by  Subjective  Norm  (SN),  Job Relevance  (REL),  Output  Quality  (OUT)  and  Result  of  Demonstrability  (RES),  while  Perceived Ease  of  Use  (PEOU)  is  influenced  by  Perception  of  External  Control  (PEC),  Computer  Anxiety (CANX),  Computer  Playfulness  (CPLAY)  and  Perceived  Enjoyment  (ENJ),  then  Behavioral Intention (BI) is influenced by Perceived Usefulness (PU) and Perceived Ease of Use (PEOU) and Use  Behavioral  (USE)  is  influenced  by  Behavioral  Intention  (BI).  This  research  is  expected  to provide input in developing the New PLN Mobile application and improving the quality of PLN services in the future.
Keywords :  New  PLN  Mobile  Apps,  Perception  of  Ease  of  Use,  Technology  Acceptance  Model, TAM

## Abstrak
PT PLN (Persero) sebagai perusahaan BUMN dengan usaha di bidang ketenagalistrikan selalu berusaha  meningkatkan  kualitas  pelayanan  kepada  pelanggan.  Salah  satu  upaya  yang dilakukan adalah dengan mengembangkan platform aplikasi yang telah ada yaitu PLN Mobile menjadi  New  PLN  Mobile.  Sebagai  pengembangan  dari  aplikasi  sebelumnya,  PLN menambahkan fitur permohonan layanan pasang baru, perubahan daya, hingga permohonan untuk  perubahan  tarif  pada  aplikasi  New  PLN  Mobile.  Namun  dengan  adanya  penambahan fitur baru, yaitu fitur permohonan layanan PLN pada aplikasi New PLN Mobile, akan merubah proses  bisnis  layanan  PLN  yang  sudah  berjalan  bertahun-tahun.  Perubahan  proses  bisnis tersebut akan mempengaruhi kebiasaan pelanggan dalam bermohon layanan PLN. Penelitian ini  bertujuan  untuk  mengetahui  bagaimana  penerimaan  pelanggan  terhadap  fitur permohonan  layanan  di  aplikasi  New  PLN  Mobile  diukur  melalui  intensitas  (perceived usefulness) dan kemudahan (ease of use) pelanggan. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah penyebaran angket yang dilanjutkan dengan analisis statistik menggunakan metode Technology  Acceptance  Model  (TAM)  3.  TAM  merupakan  metode  statistik  yang menggabungkan  antara  penerimaan  teknologi  dengan  model  persamaan  terstruktur.  Hasil yang didapatkan adalah Perceived Usefulness (PU) dipengaruhi oleh Subjective Norm (SN), Job Relevance  (REL),  Output  Quality  (OUT)  dan  Result  of  Demonstrability  (RES),  sedangkan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 1076-1086 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Perceived Ease of Use (PEOU) dipengaruhi oleh Perception of External Control (PEC), Computer Anxiety  (CANX),  Computer  Playfulness  (CPLAY)  dan  Perceived  Enjoyment  (ENJ),  kemudian Behavioral Intention (BI) dipengaruhi oleh Perceived Usefulness (PU) dan Perceived Ease of Use (PEOU), serta Use Behavioral (USE) dipengaruhi oleh Behavioral Intention (BI). Penelitian ini diharapkan dapat memberikan masukan dalam pengembangan aplikasi New PLN Mobile dan perbaikan kualitas layanan PLN kedepannya.
Kata  kunci :  Aplikasi  PLN  Mobile,  Persepsi  Kemudahan  Penggunaan,  Technology  Acceptance Model
1. PENDAHULUAN
Aplikasi  New  PLN  Mobile  merupakan  inovasi  PLN  untuk  kemudahan pelayanan  pelanggan.  Ini  merupakan  wujud  dari  Transformasi  PLN  pada pilar  customer  focused.  Adapun  pilar  transformasi  mencakup  empat  fokus antara lain: Lean, memastikan pengadaan listrik yang andal dan esien, Green, meningkatkan  kapasitas  pembangkitan  dengan  fokus  pada  EBT,  untuk mendukung  tercapainya  pengadaan  listrik  yang  lebih  ramah  lingkungan, Innovative, meraih pendapatan dari sumber-sumber baru seperti fiber optic dan Electric Vehicle, dan Customer focused, menjadi pilihan nomor satu bagi pelanggan dan mengejar target 100% elektrikasi.
Rating  harian  yang  diterima  aplikasi  New  PLN  Mobile  belum  stabil, bahkan  cenderung  mengalami  penurunan,  karenanya  dilakukan  evaluasi terhadap keluhan maupun rating buruk yang diterima aplikasi. Berdasarkan evaluasi  keluhan  yang  diterima  PLN,  sangat  banyak  keluhan  yang  masuk terkait  dengan  proses  pasang  baru  maupun  permohonan  lainnya  di  PLN, pelanggan  dan  calon  pelanggan  mengeluhkan  kesulitan  dalam  melakukan tracking status permohonan yang telah dibuat. Karenanya, pada tahun 2021, PLN meluncurkan aplikasi New PLN Mobile dengan banyak fitur tambahan, utamanya fitur permohonan berbagai layanan PLN.
Fitur  terbaru  pada  aplikasi  New  PLN  Mobile  adalah  permohonan layanan  pasang  baru  dan  perubahan  daya.  Fitur  tersebut  memungkinkan pelanggan  dan  calon  pelanggan  melakukan  permohonan  terhadap  layanan PLN langsung dari aplikasi, tanpa harus datang ke kantor PLN seperti pada prosedur  layanan  sebelum  tahun  2021.  Pelanggan  juga  dapat  melakukan monitoring terhadap proses permohonan yang sedang dibuat.
Berdasarkan data di PT PLN (Persero) UIW Sulselrabar, yang digunakan sebagai  tempat  studi  kasus,  jumlah  pelanggan  PT  PLN  (Persero)  UIW Sulselrabar  saat  ini  adalah  3.394.140  pelanggan.  Dari  jumlah  pelanggan tersebut,  sebanyak  567.105  pelanggan  atau  setara  dengan  17%  pelanggan menggunakan aplikasi New PLN Mobile.
Berdasarkan  data  tersebut,  terlihat  bahwa  di  PT  PLN  (Persero)  UIW Sulselrabar,  pengguna  aplikasi  new  PLN  Mobile  masih  sangat  rendah.  Pada sepanjang  tahun  2021  hingga  bulan  maret  2022,  terdapat  366.422 permohonan dengan rincian 254.903 permohonan pasang baru, dan 111.539 permohonan  perubahan  daya.  Dari  total  permohonan  tersebut,  16,78% permohonan atau setara 61.502 permohonan dibuat dari aplikasi New PLN Mobile.  Data  tersebut  menunjukkan  persentase  calon  pelanggan  yang
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 1076-1086 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
memanfaatkan fitur permohonan di aplikasi New PLN Mobile adalah 5% dari total  permohonan  pasang  baru,  atau  senilai  11.576  permohonan.  Untuk permohonan  rubah  daya,  45%  atau  sejumlah  49.926  permohonan  dibuat melalui aplikasi New PLN Mobile.
Perkembangan  teknologi  informasi  akan  selalu  menimbulkan  pro  dan kontra,  untuk  itu  dilakukan  berbagai  penelitian  untuk  menciptakan  model yang  dapat  mengukur  serta  menganalisis  faktor-faktor  yang  memengaruhi penerimaan  teknologi  informasi  (TI).  Salah  satu  model  yang  banyak digunakan  yaitu Technology  Acceptance  Model (TAM).  TAM  diperkenalkan oleh (Davis, 1989) model ini berasumsi bahwa variable perceived usefulness dan  perceived  ease  of  use  menjadi  dasar  yang  mempengaruhi  perilaku pengguna  dan  tingkat  penerimaan  teknologi  informasi.  Manfaat  serta kemudahan  yang  ditawarkan  fitur  permohonan  layanan  pada  aplikasi  New PLN Mobile dapat mempengaruhi peningkatan penggunanya. Ketika sebuah produk  memiliki  manfaat  dan  kemudahan  ketika  digunakan  dalam kehidupan sehari-hari, maka kemungkinan produk tersebut akan digunakan oleh masyarakat luas. Begitu pula dengan fitur permohonan layanan Aplikasi New  PLN  Mobile  yang  dirasa  sangat  membantu  untuk  kepentingan pembuatan permohonan layanan, bukan tidak mungkin meningkatkan minat masyarakat  untuk  menikmati  lebih  banyak  layanan  dari  PLN  sehingga mampu  mendukung  upaya  peningkatan  penjualan.  Menurut  (Jogiyanto, 2007)  kepercayaan  adalah  penilaian  seorang  individu  setelah  memperoleh, memproses, dan mensintesis informasi dan menghasilkan berbagai penilaian dan  anggapan.  Konsep  tingkat  kepercayaan  disini  adalah  kehandalan  PLN sebagai  penyedia  layanan  listrik  dalam  menjamin  keandalan  dan  dapat memberikan  informasi  kepada  konsumen  terkait  pemakaian  energi  listrik untuk membuat penggunanya percaya

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Langkah  dan  prosedur  ini  merupakan  perwujudan  dari  kerangka  alur metodologi penelitian, yang ditunjukkan pada gambar berikut:
Gambar 1 . Kerangka Alur Metodologi Penelitian
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 1076-1086 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.1. Studi Literatur
Langkah pertama dari penelitian ini adalah studi literatur. Tujuan dari literature  review  adalah  untuk  mengumpulkan  berbagai  teori  serta  hasil penelitian sebelumnya tentang TAM serta untuk mencari informasi mengenai perusahaan dan aplikasi yang akan diteliti. Tahapan tinjauan pustaka dimulai dengan mengumpulkan tinjauan, kemudian memeriksa apakah tinjauan yang dikumpulkan  relevan  dengan  penelitian,  jika  demikian,  dan  kemudian melakukan  penelitian  Penelitian  memilih  jurnal  yang  relevan  dengan penelitian. Kemudian dilanjutkan dengan pengumpulan data.

## 2.2. Pengumpulan Data
Data  primer  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Kuesioner  digunakan sebagai alat dari hasil pengumpulan data eksperimen terkait hipotesis untuk mengumpulkan  data  tentang  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  niat menggunakan  teknologi  aplikasi  PLN  Mobile  untuk  melakukan  klaim permintaan  layanan  PLN.  Peneliti  mengumpulkan  data  persepsi  pengguna dengan  menyebarkan  kuesioner secara online kepada pelanggan PLN yang memanfaatkan  permintaan  layanan  PLN  di  wilayah  kerja  unit  utama  PLN wilayah  Sulselrabar  yaitu  di  Sulawesi  Selatan,  Sulawesi  Tenggara  dan Sulawesi Barat.
Kuesioner  ini  akan  dibagikan  kepada  pelanggan  PLN  menggunakan fungsi formulir kuesioner digital yaitu Google Forms . Metode yang digunakan untuk  mengisi  kuesioner  adalah  dalam  bentuk  self-administered  survey dimana kuesioner diisi  oleh responden sendiri.

## 2.3. Penyusunan Model TAM
Tahapan  selanjutnya  dari  penelitian  ini  yaitu  penyusunan  model  TAM menggunakan  variabel-variabel  yang  ditentukan.  Beberapa  variabel  yang mendukung penelitian ini berdasarkan model TAM adalah :
1. Perceived usefulness of new system , variabel berupa tingkat kegunaan fitur permohonan layanan di aplikasi new PLN Mobile,
2. Perceived ease of use , variabel berupa tingkat kemudahan penggunaan fitur permohonan layanan di aplikasi new PLN Mobile,
3. Attitude of toward the system , variabel berupa sikap yang ditunjukan terhadap penggunaan fitur permohonan layanan melalui aplikasi new PLN Mobile,
4. Compatibility  with  existing  system ,  variabel  eksternal  yang mempengaruhi  penggunaan  fitur  permohonan  layanan  melalui aplikasi new PLN Mobile, berupa kemampuan sistem yang baru untuk bisa terintegrasi dengan sistem yang lama,
5. Facilitating condition , variabel yang mempengaruhi penggunaan SFA, berupa  fasilitas  yang  mendukung  penggunaan  fitur  permohonan layanan melalui aplikasi new PLN Mobile.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 1076-1086 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.4. Pengolahan Data
Structural  Equation  Modelling (SEM)  digunakan  dalam  melakukan analisis  dan  penilaian  data  dengan  3  langkah  yaitu  analisis  awal,  distribusi frekuensi  dan  analisis  SEM-PLS.  Aplikasi  WarpPLS  8.0  digunakan  sebagai aplikasi untuk membuat pemodelan SEM-PLS.

## 2.5. Uji Validitas dan Uji Reliabilitas
Tahap  analisis  data  diawali  dengan  pengecekan  validitas  dan reliabilitas  model  pengukuran.  Tujuannya  adalah  untuk  memperoleh model pengukuran dengan karakteristik :
1.  Validitas, berarti masing-masing indikator mengukur variabel dengan tepat.
2.  Reliabilitas, berarti indikator yang digunakan mengukur variabel yang bersifat konsisten.
Syarat suatu indikator dikatakan valid dan reliabel adalah :
1.  Apabila bobot faktor signifikan secara statistic, artinya koefisien bobot faktor mampu menghasilkan nilai P-value yang lebih kecil atau sama dengan  cut-off  value  dengan  tingkat  kesalahan  5%  (0.05).  Serta masing-masing  indikator  memiliki  estimasi  koefisien  bobot  faktor yang distandarkan tidak kurang dari 0.40 atau 0.50.
2.  Indikator  yang  memiliki  koefisien  R2  tidak  kurang  dari  0.70  atau tingkat  kesalahan  pengukurannya  (measurement  error)  kurang  dari 0.51  atau  51%  dapat  dikatakan  sebagai  indikator  yang  reliable  atau dominan  sebagai  pembentuk  suatu  konstruk  (variabel  laten) (Kusnendi dalam Hair et al., 2006).
Verifikasi  terhadap  hasil  akan  dilakukan  setelah  penyusunan  hasil menggunakan  WarpPLS  8.0.  Apabila  hasil  kuisioner  telah  terverifikasi  dan dapat  dijalankan  sesuai  dengan  diagram  jalurnya,  maka  selanjutnya  akan dilakukan pengujian data.

## 2.6. Pengujian Hipotesis
Hipotesis  dan  data  diuji  berdasarkan  model  penelitian.  Tools  yang digunakan pada pengujian ini adalah WarpPLS yang menghasilkan nilai P (P- Value).  Nilai  P  ini  akan  digunakan  untuk  memutuskan  apakah  hipotesis diterima  dengan  membandingkannya dengan nilai alpha (α) = 5% dengan ketentuan sebagai berikut:
a.  P-value  ≤  nilai  α,  maka  keputusannya  adalah  hipotesis  diterima. Hipotesis  diterima  yaitu  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  antara variabel bebas terhadap variabel terikat.
b.  P-value  >  nilai  α,  maka  keputusannya  adalah  hipotesis  ditolak. Hipotesis  ditolak  yang  artinya  tidak  ada  pengaruh  variabel  bebas terhadap variabel terikat.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 1076-1086 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Peneliti melakukan pengumpulan data dengan menyebarkan kuisioner kepada  920  pelanggan  PLN,  peneliti  memanfaatkan  Google  Form  dalam penyebarannya.  Kuisioner  ini  menggunakan  skala  likert  di  dalam penilaiannya. Skala tersebut bernilai 1 hingga 4, dengan kriteria :
1 = Sangat Tidak Setuju 2 = Tidak Setuju 3 = Setuju 4 = Sangat Setuju
Dalam  kuisioner  yang  disebarkan,  terdapat  37  pertanyaan  sesuai dengan  variabel  dan  indikator  dalam  TAM  3  yang  digunakan  dalam penelitian ini.

## 3.1. Pengumpulan dan Screening Data
Pada  langkah  ini,  data  mentah  dari  hasil  pengumpulan  jawaban responden  terhada  kuisioner  yang  disebar,  diproses  awal  oleh  aplikasi WarpPLS  8.0  dengan  standarisasi.  Data  yang  telah  terstandarisasi mempunyai  nilai  rata-rata  nol  dan  deviasi  standar  1.  Screening  data dilakukan  dengan  analisis  outlier  dan  missing  value.  Berdasarkan  hasil pengujian  outlier,  terdapat  1  responden  yang  memiliki  nilai  z-score  diluar rentang  -4  dan  4,  sehingga  dikategorikan  sebagai  outlier.  Setelah diidentifikasi,  peneliti  mempertahankan  outlier  karena  dianggap merepresentasikan  elemen  dari  populasi.  Langkah  selanjutnya  adalah identifikasi missing  value. Pada  hasil  olah  data  tidak  terdapat  nilai missing value .

## 3.2. Pembuatan Model
Dalam penelitian ini, model TAM3 dibuat dengan menggunakan aplikasi WarpPLS 8.0 yang ditunjukkan oleh gambar berikut
Gambar 2. Model TAM 3
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 1076-1086 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Model yang ditunjukkan pada gambar 2 merupakan model TAM3 yang telah  dibuat  menggunakan  WarpPLS  8.0.  Variabel subjective  norm memberikan  pengaruh  terhadap image , perceived usefulness dan behavioral intention .  Variabel image , job relevance , output quality dan result of demonstrability memberikan  pengaruh  terhadap perceived usefulness .
Variabel perceived ease of use memberikan  pengaruh  terhadap behavioral intention dan perceived usefulness ,  serta  mendapat  pengaruh  dari computer self - efficacy , perception of external control , computer anxienty , computer playfulness , perceived enjoyment dan objective usability . Behavioral intention memberikan pengaruh terhadap use behavioral dan mendapatkan pengaruh dari subjective norm , perceived usefulness , dan perceived ease of use . Terdapat dua variabel eksternal dalam model ini, yaitu experience dan voluntariness .

## 3.3. Uji Validitas
Uji  validitas  dilakukan  dengan  melihat  nilai  dari  Average  Variance Extracted  (AVE)  dari  masing-masing  konstruk.  Syarat  agar  terpenuhi validitas secara konvergen adalah nilai ambang batas AVE harus >0,50 (Hair dkk, 2013). Tabel 1 menunjukkan nilai AVE dari keseluruhan konstruk.
Tabel 1. Nilai Average Variance Extracted (AVE) per konstruk Indikator AVE Indikator AVE USE 1000 CSE 0.682 BI 0.829 PEC 0.758 PU 0.818 CANX 0.835 PEOU 0.710 CPLAY 0.570 SN 0.548 ENJ 0.839 IMG 1000 OU 1000 REL 1000 EXP 1000 OUT 0.555 VOL 0.707 RES 0.764
Nilai  AVE  setiap  konstruk  berkisar  pada  0,555  hingga  1  yang  berarti konstruk  mencapai  ambang  batas  yang  dipersyaratkan.  Oleh  karena  itu, secara kovergen dapat dikatakan valid.
Uji  validitas  yang  kedua  yaitu  menguji  aspek  validitas  secara diskriminan.  Uji  ini  didasarkan  pada  logika  bahwa  indikator  dari  suatu konstruk berbeda ( diverge ) dengan konstruk lain. Menurut Hair dkk, (2014) sebuah  konstruk  mempunyai  validitas  diskriminan  apabila  indikator konstruk  tersebut  mempunyai  nilai  loading  (nilai  akar  AVE)  paling  tinggi pada  kelompok  konstruknya  sendiri  (Hair  dkk,  2014).  Oleh  karena  itu, konstruk  dikatakan  tervalidasi  secara  diskriminan  ketika  nilai  akar  AVE dapat menjelaskan konstruknya sendiri.
Tabel 2. Nilai akar kuadrat AVE untuk validitas diskriminan USE BI PU PEOU SN IMG REL OUT RES CSE PEC CANX  CPLAY  ENJ OU EXP VOL USE 1.000 BI 0.616 0.910 PU 0.585  0.648 0.904
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 1076-1086 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
PEOU  0.596  0.729  0.730 0.843
SN 0.587  0.588  0.650  0.698 0.741 IMG 0.503  0.523  0.537  0.595  0.642 1.000
REL 0.466  0.556  0.582  0.638  0.618  0.625 1.000 OUT 0.528  0.597  0.626  0.673  0.676  0.650  0.633 0.745 RES 0.524  0.571  0.586  0.651  0.676  0.594  0.531  0.574 0.874 CSE 0.413  0.449  0.444  0.469  0.510  0.474  0.365  0.506  0.538 0.826 PEC 0.556  0.646  0.621  0.698  0.694  0.571  0.526  0.638  0.613  0.568 0.870 CANX  0.425  0.510  0.545  0.553  0.446  0.400  0.449  0.428  0.471  0.366  0.566 0.914 CPLAY  0.565  0.628  0.597  0.732  0.677  0.576  0.532  0.629  0.627  0.534  0.700 0.497 0.755
ENJ 0.573  0.614  0.680  0.682  0.646  0.534  0.534  0.627  0.582  0.483  0.628 0.444 0.674 0.916 OU 0.426  0.382  0.478  0.452  0.472  0.399  0.313  0.390  0.424  0.378  0.417 0.259 0.498  0.515 1.000 EXP 0.449  0.361  0.330  0.398  0.412  0.305  0.287  0.328  0.363  0.376  0.341 0.268 0.447  0.364  0.393 1.000 VOL 0.597  0.608  0.596  0.649  0.567  0.479  0.514  0.525  0.504  0.426  0.602 0.448 0.606  0.597  0.414  0.393 0.841
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  nilai  akar  kuadrat  AVE  dari  masing- masing konstruk lebih besar jika dibandingkan nilai korelasi antar konstruk. Dengan  hasil  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  pengukuran  dengan pengujian diskriminan per-item konstruk adalah valid secara diskriminan

## 3.4. Uji Reliabilitas
Aturan  yang  umum  digunakan  adalah  nilai  dari cronbach’s alpha dan composite reliability ≥ 0,70 (Hair, dkk 2014). Pendapat lain oleh Kock (2018) menyatakan  bahwa cronbach’s alpha cenderung  meng- underestimate dalam pengukuran  reliabilitas  dan  dianggap  terlalu  sensitif  terhadap  jumlah indikator yang digunakan, sedangkan composite reliability dianggap sebagai closer approximation dengan asumsi estimasi parameter lebih akurat. Tabel 3 menunjukkan nilai dari hasil uji reliabilitas pada konstruk penelitian.
Tabel 3. Nilai parameter reliabilitas Indikator Composite Reliability  Cronbach’s Alpha USE 1000 1000 BI 0.906 0.793 PU 0.900 0.777 PEOU 0.907 0.863 SN 0.854 0.782 IMG 1000 1000 REL 1000 1000 OUT 0.750 0.519(a) RES 0.866 0.691(a) CSE 0.811 0.533(a) PEC 0.862 0.680(a) CANX 0.910 0.803 CPLAY 0.823 0.704 ENJ 0.912 0.808 OU 1000 1000 EXP 1000 1000 VOL 0.829 0.586
Tabel  3  menunjukkan  nilai cronbach’s alpha dan composite reliability untuk  semua  konstruk,  terlihat  bahwa  terdapat  4  konstruk  yang  memiliki nilai cronbach’s alpha kurang  dari  0,70  yakni  OUT,  RES,  CSE  dan  PEC. Selanjutnya,  nilai composite reliability setiap  konstruk  lebih  dari  0,70.  Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa semua konstruk dikatakan reliabel
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 1076-1086 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.5. Uji Hipotesis
Uji  hipotesis  dengan  model  struktural  diawali  dengan  terlebih  dahulu melakukan  uji  kesesuaian  model  ( fit )  yang  berdasarkan  pada  pengolahan data  menggunakan  alat  analisis  WarpPLS  8.0.  Menurut  Kock,  2018  suatu model dapat dikatakan fit atau sesuai, terlihat dari nilai APC, ARS, AARS, AVIF AFVIF  dan  Gof.  Tabel  4  menunjukkan  nilai  dari  indikator  model  fit  dan  p- value sebagai berikut :
Tabel 4. Model fit (kualitas model) Indikator Nilai Syarat (Knock, 2018) Kesim- pulan Average path coefficient (APC) 0,207, P <0,001 P <0,001 Diterima Average R-squared (ARS) 0,544, P <0,001 P <0,001 Diterima Average adjusted R-squared (AARS) 0,542, P <0,001 P <0,001 Diterima Average block VIF (AVIF) 2,244 ≤ 5 Ideal Average full collinearity VIF (AFVIF) 2,552 ≤ 5 Ideal Tenenhaus GoF (GoF) 0,669 Kecil ≥0,1 Medium ≥0,25 Kuat ≥0,36 Model Kuat
Evaluasi  berikutnya  yaitu  menampilkan  hasil  yang  diperoleh  dari tahapan  pengujian  model  struktural,  yaitu  nilai  koefisien  determinasi ( adjusted  R-squared ),  koefisien  jalur  ( β ),  tingkat  signifikansinya  ( P-value ), beserta  effect  size  untuk  koefisien  jalur,  yang  berguna  dalam  pengambilan kesimpulan  dari  pengujian  hipotesis  yang  dilakukan.  Analisis  model struktural  ini  juga  dapat  menjelaskan  relevansi  konstruk  laten  eksogen terhadap konstruk laten endogen yang dipengaruhi.

## Gambar 3. Model Analisis untuk hipotesis jalur
Hasil uji hipotesis H1, H2, H3, H4, H5, H6, H7, H8, H9, H10, H11, H12, H13, H14, H15, H16, H17, H18, H19, H20 dapat dilihat secara lengkap pada gambar 4.2 dan tabel 4.10 dengan hasil :
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 1076-1086 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
1. Behavioral  Intention (BI)  berpengaruh  positif  (β  =  0,618)  dan signifikan (p < 0,01) terhadap USE
2. Perceived  Usefullness (PU)  berpengaruh  positif  (β  =  0,197)  dan signifikan (p <0,01) terhadap BI
3. Perceived  Ease  of  Use (PEOU)  berpengaruh  positif  (β  =  0,484)  dan signifikan (p <0,01) terhadap BI serta berpengaruh positif (β = 0,442) dan signifikan (p <0,01) terhadap PU
4. Subjective Norm (SN) berpengaruh positif (β = 0,095) dan signifikan (p <0,01)  terhadap  BI,  serta  berpengaruh  positif  (β  =  0,170)  dan signifikan  (p  <0,01)  terhadap  PU,  serta  berpengaruh  positif  (β  = 0,643) dan signifikan (p<0,01) terhadap IMG
5. Image (IMG) tidak berpengaruh (β = -0,000) terhadap PU
6. Job Relevance (REL) berpengaruh positif (β = 0,102) dan signifikan (p <0,01) terhadap PU
7. Output Quality (OUT) berpengaruh positif (β = 0,124) dan signifikan (p <0,01) terhadap PU
8. Result  of  Demonstrability (RES)  berpengaruh  positif  (β  =  0,079)  dan signifikan (p <0,01) terhadap PU
9. Computer Self-Efficacy (CSE) tidak berpengaruh (β = -0,000) terhadap PEOU
10. Perception  of External  Control (PEC)  berpengaruh  positif  (β  =  0,228) dan signifikan (p <0,01) terhadap PEOU
11. Computer  Anxienty (CANX)  berpengaruh  positif  (β  =  0,149)  dan signifikan (p <0,01) terhadap PEOU
12. Computer  Playfulness (CPLAY)  berpengaruh  positif  (β  =  0,325)  dan signifikan (p <0,01) terhadap PEOU
13. Perceived  Enjoyment (ENJ)  berpengaruh  positif  (β  =  0,230)  dan signifikan (p <0,01) terhadap PEOU
14. Objective  Usability (OU)  berpengaruh  positif  (β  =  0,124)  dan  tidak signifikan (p >0,05) terhadap PEOU
15. Experience (EXP)  tidak  signifikan  (p  >  0,05)  sebagai  pemoderasi hubungan antara SN dan PU, serta tidak signifikan (p=0,054 , p >0,05) sebagai pemoderasi hubungan antara SN dan BI
16. Volluntaries (VOL) signifikan (p <0,01) sebagai pemoderasi hubungan antar SN dengan BI

## 4.  SIMPULAN
Pada penelitian ini memberikan hasil bahwa Perceived Usefulness (PU) dipengaruhi  oleh Subjective  Norm (SN), Job  Relevance (REL), Output Quality (OUT) dan Result of Demonstrability (RES), sedangkan Perceived Ease of Use (PEOU)  dipengaruhi  oleh Perception  of  External  Control (PEC), Computer Anxiety (CANX), Computer  Playfulness (CPLAY)  dan Perceived  Enjoyment (ENJ),  kemudian Behavioral  Intention (BI)  dipengaruhi oleh  Perceived Usefulness (PU) dan Perceived Ease of Use (PEOU), serta Use Behavioral (USE) dipengaruhi oleh Behavioral Intention (BI).
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 1076-1086 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  Seberapa  sering  pengguna  akan memanfaatkan  fitur  permohonan  di  aplikasi  PLN  Mobile  dipengaruhi  oleh Loyalitas pelanggan untuk terus menggunakan fitur permohonan layanan di aplikasi  new  PLN  Mobile  yang  dipengaruhi  oleh  Kepercayaan  pelanggan terhadap penggunaan fitur permohonan layanan di aplikasi new PLN Mobile dapat meningkatkan produktifitasnya dan Persepsi pelanggan bahwa dengan menggunakan  fitur  permohonan  layanan  di  aplikasi  new  PLN  Mobile  akan membantu pelanggan. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan masukan dalam  pengembangan  aplikasi  New  PLN  Mobile  dan  perbaikan  kualitas layanan PLN kedepannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   D.  F.  Davis,  "Perceived  Usefulness,  Perceived  Ease  of  Use,  and  User,"
MIS Quarter, vol. 13, pp. 319-339, 1989.
[2]   J.  Hair,  G.  Hault,  C.  Ringle  and  M.  Sarstedt,  A  Primer  On  Partial  Least Structural  Equations  Modeling  (PLS-SEM),  Sage:  United  States  of America, 2014.
[3]   J.  Hair,  W.  Black,  B.  Babin,  R.  Anderson  and  R.  Tatham,  Multivariate Data Analysis 6th ed, Prentice Hall, 2006.
[4]   Jogiyanto, "Sistem Informasi Keperilakuan," 2007.
[5]   N.  Kock,  WarpPLS  User  Manual:  Version  6.0,  Laredo  TX  Script  Warp System, 2018.