## Evaluasi Kepuasan Pengguna Aplikasi My APTIKOM Melalui Pendekatan Technology
Acceptance Model
Kannisa Adjani 1 , Sigit Hudawiguna 2
Jurnal Algoritma Sekolah Tinggi Manajemen dan Informatika LIKMI Bandung Jl. Ir. H. Juanda No. 96, Lebakgede, Kecamatan Coblong, Bandung, Jawa Barat 40132 Indonesia Email : info@likmi.ac.id
1 kannisaadjani68@gmail.com 2 sigithudawiguna@itg.ac.id
Abstrak – Dalam era saat ini, Teknologi Informasi (TI) telah menjadi suatu kebutuhan esensial bagi hampir semua organisasi, mengingat perannya yang diakui dalam meningkatkan efisiensi dan  efektivitas  proses  bisnis.  Asosiasi  khususnya  APTIKOM  (Asosiasi  Pendidikan  Tinggi Informatika dan Komputer) juga menyadari pentingnya pengelolaan TI yang baik untuk mencapai kesuksesan organisasi dan pencapaian tujuannya. Oleh karena itu, evaluasi kepuasan pengguna aplikasi  My  APTIKOM  menjadi  langkah  yang  relevan.  Penelitian  ini  menggunakan  metode Technology Acceptance Model (TAM) untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi sikap pengguna  terhadap  aplikasi  My  APTIKOM,  yaitu  persepsi  tentang  manfaat  yang  dirasakan ( Perceived Usefulness ) dan kemudahan penggunaan ( Perceived Ease of Use ). Hasil penelitian menunjukkan bahwa persepsi tentang manfaat aplikasi ( Perceived Usefulness ) memiliki pengaruh positif  yang  signifikan  terhadap  sikap  pengguna  ( Attitude  Toward  Using ),  dengan  tingkat hubungan  sekitar  47,5%.  Namun,  tidak  ditemukan  pengaruh  yang  signifikan  antara  persepsi tentang kemudahan penggunaan ( Perceived Ease of Use ) dan sikap pengguna ( Attitude Toward Using ),  yang  mengindikasikan  bahwa  kemudahan  penggunaan  mungkin  bukan  faktor  utama dalam membentuk sikap positif pengguna terhadap aplikasi. Selain itu, didapatkan hasil bahwa persepsi manfaat dan kemudahan penggunaan secara bersama-sama memiliki pengaruh positif yang  signifikan  terhadap  sikap  pengguna  ( Attitude  Toward  Using ),  dengan  tingkat  hubungan sebesar  19,2%.  Penelitian  ini  memberikan  wawasan  tentang  faktor-faktor  yang  memengaruhi sikap  pengguna  terhadap  aplikasi  My APTIKOM,  yang  dapat  digunakan  sebagai  dasar  untuk pengembangan  dan  perbaikan  selanjutnya.  Selain  itu,  kesimpulan  ini  dapat  digunakan  oleh organisasi, termasuk APTIKOM, untuk meningkatkan manajemen TI dan memastikan aplikasi yang mereka tawarkan memenuhi kebutuhan dan ekspektasi pengguna terhadap sikap pengguna ( Attitude Toward Using ), dengan tingkat hubungan sebesar 19,2%.
Kata Kunci – Analisis Kepuasan Pengguna; Technology Acceptance Mode l; Tingkat Kepuasan Pengguna.

## I. PENDAHULUAN
Pada masa kini, Teknologi Informasi (TI) telah menjadi sebuah kebutuhan yang sangat vital bagi hampir semua jenis organisasi. Hal ini disebabkan oleh keyakinan bahwa TI memiliki potensi untuk memberikan kontribusi dalam meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam berbagai proses bisnis organisasi. Tidak terkecuali bagi asosiasi,  seperti APTIKOM  (Asosiasi  Pendidikan Tinggi Informatika dan  Komputer),  yang juga mengakui pentingnya  penerapan  TI.  Pencapaian  efektivitas  dan  efisiensi  dalam  proses  organisasi  membutuhkan manajemen  TI  yang  terencana  dengan  baik,  sehingga  mampu  mendukung  kesuksesan  organisasi  dalam
mencapai  tujuannya.  Keberhasilan  pengaturan  dalam  asosiasi  saat  ini  sangat  terkait  dengan  sejauh  mana pengelolaan dan pengaturan TI dilaksanakan dengan baik [1], [2].
Dalam usaha untuk meningkatkan kualitas layanan dalam suatu asosiasi atau organisasi, diperlukan langkah analisis terhadap layanan yang telah dijalankan. Tindakan analisis ini bertujuan untuk mengevaluasi tingkat kepuasan  anggota  terhadap  layanan  keanggotaan  yang  telah  disesuaikan  dengan  preferensi  dan  kebutuhan individu  masing-masing  anggota.  Kualitas  layanan  keanggotaan  yang  optimal  memiliki  potensi  untuk membawa kesuksesan dalam operasi bisnis yang dijalankan oleh asosiasi atau organisasi tersebut [3] . Dalam penelitian  Krisnawijaya  dan  Dewi  dalam  jurnal [4] melakukan  penelitian  dengan  objek  kajian  penerapan aplikasi mobile. Tujuan  dari  penelitian  tersebut  adalah  untuk  menganalisis  intensi  pengguna  dalam menggunakan  aplikasi mobile. Penelitian  tersebut  menggunakan  survei  dalam  pengambilan  data  dengan melibatkan  236  orang.  Hasil  penelitian  tersebut  menyebutkan  bahwa  aplikasi mobile yang  di  gunakan memberikan kemudahan. Langkah analisis ini dilakukan dengan tujuan untuk menilai sejauh mana tingkat kepuasan anggota terhadap layanan keanggotaan yang telah disesuaikan dengan preferensi dan kebutuhan unik dari setiap anggota. Keunggulan dalam kualitas layanan keanggotaan memiliki potensi untuk menghasilkan keberhasilan dalam menjalankan operasi bisnis yang diemban oleh asosiasi atau organisasi tersebut [5] .
Kepuasan pengguna melibatkan perbandingan antara persepsi yang dimiliki oleh pengguna terhadap layanan yang diberikan dengan harapan yang mereka miliki terhadap layanan yang diinginkan. Kualitas pelayanan yang optimal diperoleh saat harapan pengguna terpenuhi melebihi ekspektasi mereka. Sebaliknya, jika harapan tidak  terpenuhi,  kualitas  pelayanan  dianggap  kurang  memadai.  Dalam  konteks  ini,  pelayanan  dianggap memuaskan ketika persepsi pengguna sejalan dengan harapan yang dimiliki [6] . Menurut Prayoga dan Sensuse dalam jurnal [7] untuk mencapai efektivitas dan efisiensi dalam suatu aplikasi, serta memastikan kepuasan pengguna, aplikasi tersebut harus dirancang sedemikian rupa sehingga pengguna memiliki kesempatan optimal untuk menyelesaikan berbagai aktivitasnya di dalam aplikasi tersebut dengan kualitas terbaik.
PTIKOM,  sebagai  sebuah  asosiasi  dengan  jumlah  anggota  yang  signifikan,  terus  berupaya  meningkatkan layanan yang diberikan kepada anggota yang telah bergabung sejak lama maupun yang baru bergabung. Dalam upaya ini, aplikasi My APTIKOM diperkenalkan sebagai solusi yang baru, dengan harapan dapat mengatasi masalah-masalah yang muncul akibat keterbatasan sistem sebelumnya yang tidak berjalan optimal. Meskipun aplikasi My APTIKOM telah diperkenalkan dan digunakan, belum pernah ada upaya untuk mengukur tingkat kepuasan  pengguna  terhadap  penggunaan  aplikasi  tersebut.  Untuk  mengatasi  hal  ini,  pengukuran  tingkat kepuasan  pengguna  terhadap  aplikasi  My APTIKOM  dapat  dilakukan  dengan  menerapkan  metode  TAM ( Technology Acceptance Model ) [8], [9]. Melalui penelitian ini, diharapkan dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang sejauh mana aplikasi My APTIKOM memenuhi harapan dan kebutuhan anggota APTIKOM.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  pandangan  yang  lebih  jelas  tentang  faktor- faktor  yang  memengaruhi  kepuasan  pengguna  terhadap  aplikasi  ini,  sehingga  dapat  menjadi  dasar  bagi APTIKOM  dalam  mengembangkan  dan  meningkatkan  layanan  melalui  aplikasi  My APTIKOM.  Dengan pemahaman yang lebih baik tentang kebutuhan dan harapan pengguna, APTIKOM dapat mengambil langkah- langkah yang tepat untuk meningkatkan manajemen TI dan memastikan bahwa aplikasi yang mereka tawarkan memberikan manfaat maksimal kepada anggotanya.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Metode Pengumpulan Data
Berikut ini penjelasan tentang metode pengumpulan data, populasi dan sampel penelitian sebagai berikut:
1. Metode Pengumpulan Data Tahap pengumpulan data merupakan aspek krusial dalam suatu penelitian, di mana data yang berhasil terkumpul menjadi unsur pokok yang membentuk inti dari fokus penelitian.
Berdasarkan pengumpulan data, maka cara pengumpulan data dalam penelitian ini meliputi:
a. Kuesioner
Informasi  yang  berhasil  dikumpulkan  melibatkan  pengisian  kuesioner  yang  telah  dirancang sebelumnya. Kuesioner ini disusun dengan merujuk pada variabel yang sesuai dengan kerangka teori yang digunakan untuk mengukur aspek penelitian ini.
b. Studi Kepustakaan
Metode ini melibatkan akuisisi data dari sumber-sumber seperti buku dan jurnal yang relevan, dengan tujuan untuk memperoleh dasar teoritis yang akan digunakan dalam penelitian ini.
2. Populasi Penelitian Populasi  penelitian  ini  terdiri  dari  anggota  APTIKOM  yang  berjumlah  2.260  orang.  Anggota APTIKOM mencakup beragam latar belakang, pengalaman, dan kepentingan dalam bidang tersebut. Dalam konteks penelitian ini, populasi anggota APTIKOM menjadi subjek utama yang akan dievaluasi persepsi  dan  kepuasan  mereka  terhadap  aplikasi  My  APTIKOM.  Data  yang  akan  diperoleh  dari anggota  ini  akan  memberikan  wawasan  yang  berharga  untuk  meningkatkan  dan  mengembangkan layanan aplikasi tersebut sesuai dengan harapan dan kebutuhan anggotanya.
3. Sampel Penelitian Metode pengambilan sampel yang diterapkan dalam penelitian ini adalah non-probabilitas sampling dengan  pendekatan  teknik  kuota.  Pendekatan  ini  memungkinkan  pemilihan  sampel  berdasarkan karakteristik khusus dari populasi tanpa memperhitungkan jumlah keseluruhan populasi, melainkan mengelompokkannya ke dalam beberapa kelompok. Dalam rangka penelitian ini, diputuskan untuk mengambil sampel sebanyak 100 responden dari total 2.260 anggota yang ada. Pendekatan ini diadopsi untuk mengatasi kompleksitas jumlah populasi yang besar. Sampel yang diambil dalam penelitian ini terdiri dari anggota APTIKOM yang telah menggunakan aplikasi My APTIKOM.

## B. Metode Analisis Data
Tahapan  dalam  proses  analisis  data  melibatkan  pengelompokkan  data  berdasarkan  variabel  dan  jenis responden, pembuatan tabel data berdasarkan variabel atau jenis responden, penyajian data yang terkait dengan setiap  variabel  yang  menjadi  fokus  penelitian,  pelaksanaan  perhitungan  untuk  merespons  pertanyaan penelitian, serta menjalankan perhitungan statistik guna menguji hipotesis yang telah diajukan.
1. Analisis Deskriptif
Analisis  deskriptif  dilakukan  untuk  mengetahui  tentang  deskriptif  data  yang  digunakan  dalam penelitian yang dilakukan [10].
2. Analisis Statistik
Analisis statistik dalam bentuk verifikatif diterapkan pada data berjenis kuantitatif. Proses pengujian statistik  ini  melibatkan  penerapan  uji  asumsi  klasik  sebagai  langkah  awal  untuk  mengevaluasi kesesuaian model regresi yang dipergunakan. Oleh karena itu, uji asumsi klasik harus dipenuhi terlebih dahulu.  Di  dalam  penelitian  ini,  uji  asumsi  klasik  terdiri  dari  serangkaian  pengujian,  seperti  uji normalitas, uji autokorelasi, uji multikolinieritas, uji heteroskedastisitas, dan penerapan regresi linear berganda.

## C. Uji Instrumen
1. Uji Validitas Menurut Sunyoto dalam Jurnal [4] menyebutkan uji validitas digunakan untuk mengetahui kelayakan dalam suatu daftar pertanyaan yang digunakan dalam menjelaskan suatu variabel. Agar penelitian ini menghasilkan data yang valid, maka instrument penelitian yang digunakan juga harus valid, dengan kata lain instrument tersebut harus dapat mengukur apa yang hendak diukur.
2. Uji Reliabilitas
Uji realibilias digunakan untuk mengukur apakah instrument yang digunakan benar-benar besar dari error . Nilai crobach alpha atau variabel dikatakan reliabel jika nilai > 0,7 [4].

## D. Uji Asumsi Klasik

## 1. Uji Normalitas
2. Pengujian  normalitas  memiliki  tujuan  untuk  mengidentifikasi  apakah  data  yang  telah  terhimpun memiliki distribusi normal atau berasal dari populasi yang mengikuti distribusi normal. Uji normalitas ini melibatkan evaluasi terhadap pola sebaran data dalam suatu kelompok data atau variabel [11].
3. Uji Autokorelasi Menurut  Ghozali  dalam  jurnal  [12]  Durbin-Watson  digunakan  sebagai  metode  untuk  menguji autokorelasi, di mana penolakan hipotesis nol mengindikasikan keberadaan pola tertentu dalam data residual.  Jika  nilai  asymp  dari  Durbin-Watson  kurang  dari  5%,  maka  hipotesis  nol  ditolak,  yang mengimplikasikan bahwa adanya pola yang tidak acak dalam data residual.
4. Uji Multikolineritas
Menurut Anggryeny  dalam  jurnal  [12]  ketika multikolinearitas  terjadi,  penggunaan  metode  regresi dapat menjadi kurang akurat karena dapat menyebabkan tidak stabilnya hasil regresi dan koefisien variabel  yang  menjadi  sangat  signifikan.  Deteksi  adanya  multikolinearitas  melibatkan  beberapa tindakan, dan ada beberapa faktor yang dapat diperhatikan dalam proses ini:
a. Tingginya nilai R-squared serta nilai F-stat yang signifikan, namun sebagian besar dari t-   stat tidak signifikan.
b. Korelasi antar dua variabel bebas cukup tinggi (biasanya > 0,8).
c. Nilai condition number lebih dari 20 atau 30.
Selain ketiga hal di atas, data dikatakan terdapat kolinieritas tinggi apabila nilai VIF yang dihasilkan lebih besar dari 10,00 dan nilai TOL yang dihasilkan lebih kecil dari 0,10.
4. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Menurut Ghozali dalam jurnal [10] mengatakan bahwa model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi heteroskedastisitas .

## E. Pengaruh Antar Variabel
Berikut ini pengaruh antar variabel diantaranya analisis regresi linier berganda, pengujian hipotesis.
1. Regresi Linier Berganda Pengujian regresi lenier berganda dilakukan untuk melihat bagaimana pengaruh variabel independent terhadap dependen [6].
2. Uji Hipotesis
a. Uji Parsial (Uji t)
Uji t dilaksanakan untuk menguji sejauh mana pengaruh secara parsial dari variabel independen terhadap variabel dependen memiliki tingkat signifikansi. Dalam pengujian ini, ambang tingkat signifikansi yang digunakan adalah 5%. Apabila tingkat signifikansi kurang dari 0,05 dan nilai t yang dihitung melebihi nilai t tabel, maka dapat disimpulkan bahwa variabel independen secara individual memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen [5].
b. Uji Serentak (Uji f)
Uji  F  digunakan  untuk  mengevaluasi  apakah  terdapat  pengaruh  bersama-sama  dari  variabel independen terhadap variabel dependen. Pada konteks ini, uji F digunakan untuk menguji apakah variabel " Perceived Usefulness " dan " Perceived Ease of Use " secara bersama-sama mempengaruhi variabel " Attitude Toward Using ". Uji F berguna dalam menilai apakah ada pengaruh signifikan dari  kedua  variabel  independen  tersebut  terhadap  variabel  dependen.  Proses  pengambilan keputusan dalam uji F melibatkan perbandingan nilai F yang dihitung dengan nilai F tabel yang diperoleh melalui rumus yang telah ditentukan [5].
Ftabel = F(k ; n-k-1)
Keterangan:
n = Banyaknya Sampel
k = Banyaknya Variabel Bebas
Dengan keterangan: Taraf signifikan 0,05 Apabila nilai signifikan <0,05 atau T hitung >T tabel H a diterima dan H 0 ditolak.
Vol. 20; No. 2; 2023; Hal 233-242
Apabila nilai signifikan >0,05 atau T hitung <T tabel H a ditolak dan H 0 diterima.
3. Uji R square
Uji Rsquare dilakukan penulis untuk mengetahui seberapa besarnya hubungan yang diberikan variabel bebas (X 1 ) dan (X 2 ) terhadap variabel terikat (Y) secara simultan (bersama-sama) dan besar pengaruh variabel  lain  yang  berbeda  diluar  model  ditentukan  dengan  menggunakan  rumus  dalam  koefisien determinan sebagai berikut:
KD = r2 x 100%
Keterangan: KD = Nilai koefisien determinasi
r 2 = kuadrat koefisien korelasi
Untuk mengetahui seberapa besarnya nilai yang dipengaruhi variabel X 1 dan X 2 terhadap Y secara parsial dapat diketahui dari tabel correlations pada pearson correlation SPSS versi 21. Berdasarkan penjelasan diatas, maka model penelitian ini dapat digambarkan seperti gambar berikut:
Gambar 1: Diagram Tahapan penelitian Sumber: Olah Data Penulis
Maka Uji hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini adalah: Hipotesis 1 Ho: Perceived Ease of Use tidak berpengaruh signifikan terhadap Attitude Toward Using Ha: Perceived Ease of Use berpengaruh signifikan terhadap Attitude Toward Using
Hipotesis 2 Ha: Perceived Usefulness tidak berpengaruh signifikan terhadap Attitude Toward Using Ho: Perceived Usefulness berpengaruh signifikan terhadap Attitude Toward Using
Hipotesis 3 Ha: Perceived  Ease  of  Use dan Perceived  Usefulness tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap Attitude Toward Using Ho: Perceived  Ease  of  Use dan Perceived  Usefulness berpengaruh  signifikan  terhadp Attitude Toward Using

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Uji Reliabilitas
Uji  reliabilitas  bertujuan  untuk  mengevaluasi  apakah  pernyataan  yang  terdapat  dalam  kuesioner  dapat dianggap konsisten dan stabil dalam mengukur konsep yang diukur. Pengujian reliabilitas melibatkan penilaian terhadap  nilai Cronbach  Alpha yang  terdapat  dalam  tabel Reliability  Statistic yang  telah  diolah  melalui perangkat lunak statistik SPSS 21. Analisis reliabilitas ini dapat ditemukan dalam Tabel 1.
Tabel  1: Hasil Uji Reliabilitas

## ATU
PU

## PEO
U
Variabel Cronbach Alpha Standar Alpha Keterangan Perceived Usefulness 0,707 0,70 Reliabel Perceived Ease of Use 0,770 0,70 Reliabel Attitude Toward Using 0,729 0,70 Reliabel Sumber: Data diolah penulis dengan IBM SPSS versi 21
Berdasarkan tabel 2 dinyatakan bahwa nilai Croncbach Alpha > 0,70 dan dapat disimpulkan semua variabel atau konstruk dalam penelitian adalah reliabel.

## B. Uji Normalitas
Uji normalitas adalah analisis statistika untuk melihat data apakah data tersebut berdistribusi normal atau tidak normal. Hasil uji normalitas nampak pada gambar 2 di bawah ini:
Gambar 2: Hasil Uji Normalitas
Sumber: Data diolah penulis dengan IBM SPSS versi 21
Pada grafik Gambar 2 "Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual ," sumbu x ( Observed Cum Prob ) menggambarkan  persentil  teoretis  dari  distribusi  normal,  sedangkan  sumbu  y  ( Expected  Cum  Prob ) menggambarkan  persentil  sampel  dari  residu.  Titik-titik  pada  grafik  mewakili  residu,  dan  jika  titik-titik tersebut mengikuti garis diagonal, dapat disimpulkan bahwa residu berdistribusi normal. Sebaliknya, jika titik- titik tersebut tidak mengikuti garis diagonal, maka data tidak berdistribusi normal dalam konteks penelitian ini.

## C. Uji Multikolineritas
Multikolineritas merujuk  pada  adanya  hubungan  yang  kuat  atau  mendekati  sempurna  antara  variabel independen dalam suatu model. Dalam analisis regresi, preferensi terhadap tidak adanya korelasi signifikan antar variabel independen diinginkan. Evaluasi atas adanya multikolineritas dilakukan dengan menggunakan Variance  Inflation  Factor (VIF).  Nilai  VIF  seharusnya  tidak  melebihi  10,  jika  melebihi  batas  ini,  dapat diindikasikan bahwa multikolineritas hadir. Hasil dari uji multikolineritas dalam penelitian ini dapat ditemukan pada Tabel 2 di bawah ini:

## Tabel 2: Hasil Pengujian Asumsi Multikolineritas
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 3,354 1,444 2,323 ,025 PU ,202 ,089 ,475 2,274 ,028 ,394 2,540 PEOU -,022 ,092 -,049 -,236 ,814 ,394 2,540
a. Dependent Variable: ATU
Sumber: Data diolah penulis dengan IBM SPSS 21
Berdasarkan Tabel 2 hasil dari pengukuran tolerance dan VIF menunjukkan bahwa tidak terdapat korelasi yang sangat kuat di antara variabel independen. Nilai tolerance yang sebesar 0,394 lebih besar dari nilai ambang (α), dan nilai VIF sebesar 2,540 jauh lebih kecil dari batas 10. Oleh karena itu, dapat disarikan bahwa tidak ada indikasi adanya multikolineritas antara variabel bebas yang ada.

## D. Uji Heteroskedastisitas
Keberadaan heteroskedastisitas dalam suatu situasi dapat berdampak pada ketidakefisienan dalam estimasi koefisien regresi, yang pada akhirnya menghasilkan hasil taksiran yang tidak akurat atau menyimpang dari nilai  seharusnya.  Oleh  karena  itu,  untuk  memastikan  bahwa  koefisien  regresi  memberikan  informasi  yang dapat diandalkan, diperlukan langkah-langkah untuk menghilangkan dampak heteroskedastisitas dari model regresi. Uji heteroskedastisitas dilakukan dengan memeriksa pola scatterplot data. Jika tidak ada pola yang terlihat jelas, dan titik-titik data tersebar secara merata di sekitar nilai 0 pada sumbu Y, maka dapat disimpulkan bahwa heteroskedastisitas tidak terjadi. Informasi lebih lanjut tentang hasil uji heteroskedastisitas penelitian ini terdapat pada Gambar 3 yang disajikan di bawah:
Gambar 3: Hasil Heteroskedastisitas Sumber: Data diolah penulis dengan IBM SPSS versi 21
Dalam konteks Gambar 3, dapat dilihat bahwa titik-titik data tersebar secara merata di sekitar nilai nol, tanpa adanya kecenderungan untuk hanya berkumpul di atas atau di bawah nilai nol. Penyebaran titik-titik data tidak membentuk pola yang berulang dengan perubahan lebar dan sempitnya, serta tidak menunjukkan pola tertentu. Oleh  karena  itu,  dari  Gambar  3  tersebut  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  tidak  ada  tanda-tanda heteroskedastisitas yang terjadi dalam data.

## E. Uji Parsial (Uji t)
Uji t bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh parsial (sendiri) yang diberikan variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y).
Tabel 3: Hasil Uji signifikan parsial (uji t) Perceived Usefulness dan Perceived Ease of Use terhadap Attitude Toward Using
Model Unstandardized Standardized T Sig. Collinearity Statistics Coefficients Coefficients B Std. Error Beta Tolerance VIF (Constant) 3,354 1,444 2,323 ,025 1 PU ,202 ,089 ,475 2,274 ,028 ,394 2,540 PEOU -,022 ,092 -,049 -,236 ,814 ,394 2,540
Sumber: Data diolah penulis dengan IBM SPSS 21
Dari  informasi  yang  diberikan  pada  Tabel  3,  dapat  diidentifikasi  bahwa  nilai  signifikansi  untuk  dampak Perceived Usefulness pada Attitude Toward Using adalah 0,028, yang lebih kecil daripada ambang signifikansi 0,05. Selain itu, nilai t hitung adalah 2,274, yang juga lebih besar daripada nilai t tabel 1,678. Oleh karena itu, dengan menolak hipotesis nol (H0) dan menerima hipotesis alternatif (H1), dapat disarankan bahwa tidak ada bukti yang cukup untuk mendukung pengaruh variabel X 1 terhadap variabel Y.

## F. Uji Simultan (Uji f)
Tujuan  dari  uji  F  adalah  untuk  mengidentifikasi  apakah  terdapat  dampak  yang  bersamaan  dari  beberapa variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y).
Tabel 4: Pengujian F Simultan ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 15,510 2 7,755 5,576 ,007 b Residual 65,370 47 1,391 Total 80,880 49 a. Dependent Variable: ATU
b. Predictors: (Constant), PEOU, PU
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  terdapat  dalam  Tabel  4,  dapat  dinyatakan  bahwa  nilai  signifikansi  untuk dampak bersama dari variabel Perceived Usefulness (X 1 ) dan Perceived Ease of Use (X 2 ) terhadap Attitude Toward Using (Y) adalah 0,007, yang lebih rendah dari nilai ambang 0,05. Selain itu, nilai F hitung sebesar 5,576 juga melebihi nilai kritis F tabel 3,20. Oleh karena itu, berdasarkan hasil ini, kita dapat menyimpulkan bahwa  hipotesis  nol  (H 0 ),  yang  menyatakan  bahwa  tidak  terdapat  pengaruh  signifikan  antara Perceived Usefulness dan Perceived Ease of Use terhadap Attitude Toward Using , ditolak dan hipotesis alternatif (H 3 ), yang menyatakan bahwa terdapat pengaruh signifikan antara kedua variabel tersebut terhadap Attitude Toward Using , diterima. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh signifikan secara bersama- sama  antara  variabel Perceived  Usefulness (X 1 )  dan Perceived  Ease  of  Use (X 2 )  terhadap Attitude Toward Using (Y).
Vol. 20; No. 2; 2023; Hal 233-242

## G. Uji Rsquare
Pengujian  koefisien  determinasi  (R-Square)  dilaksanakan  untuk mengukur sejauh  mana  dampak  gabungan variabel  independen  (X)  terhadap  variabel  dependen  (Y)  secara  bersama-sama,  serta  besarnya  pengaruh variabel lain yang tidak termasuk dalam model. Hasil uji R-Square dalam penelitian ini dapat ditemukan pada Tabel 5 yang terletak di bawah ini:
Tabel 5: Hasil Uji Rsquare Model Summary b
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 ,438 a ,192 ,157 1,179 2,498
a. Predictors: (Constant), PEOU, PU
b. Dependent Variable: ATU
Sumber: Data diolah penulis dengan IBM SPSS versi 21
Dari Tabel 5, terlihat bahwa nilai Rsquare adalah 0,192, menunjukkan bahwa pengaruh yang diberikan secara bersama-sama oleh Perceived Usefulness (X 1 ) dan Perceived Ease of Use (X 2 ) terhadap Attitude Toward Using (Y)  adalah  sebesar  0,192,  atau  setara  dengan  19,2%  dalam  bentuk  persentase.  Sisanya,  sebanyak  80,8%, dipengaruhi oleh faktor-faktor lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian ini.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  pada  anggota  APTIKOM  mengenai  pengujian  kepuasan penggunaan aplikasi My APTIKOM, dapat diambil kesimpulan persepsi kemanfaatan ( Perceived Usefulness ) berpengaruh positif terhadap sikap pengguna ( Attitude Toward Using ) dengan tingkat hubungan 0,475 atau 47,5%. Hal ini menunjukkan bahwa aplikasi My APTIKOM dapat bermanfaat dan mengakomodir kebutuhan penggunanya.  Persepsi  kemudahan  penggunaan  ( Perceived  Ease  of  Use )  berpengaruh  signifikan  negatif terhadap sikap pengguna ( Attitude Toward Using ) dengan tingkat hubungan  -0,049 atau -0,49%. Pengaruh negatif tersebut menggambarkan bahwa pengguna tidak mengartikan persepsi kemudahan sebagai tolak ukur dalam menggunakan aplikasi My APTIKOM. Semakin baik persepsi kemanfaatan ( Perceived Usefulness ) dan persepsi  kemudahan  penggunaan  ( Perceived  of  Use )  secara  simultan  berpengaruh  positif  terhadap  sikap pengguna  ( Attitude  Toward  Using )  dengan  tingkat  hubungan  R square 0,192  =  19,2%.  Dalam  konteks pengembangan  lebih  lanjut,  sejumlah  rekomendasi  dapat  diajukan.  Pertama,  pengembang  dapat mempertimbangkan peningkatan fitur-fitur yang meningkatkan manfaat bagi pengguna, yang dapat membantu meningkatkan  kepuasan  pengguna.  Kedua,  evaluasi  antarmuka  pengguna  (UI)  harus  tetap  menjadi  fokus, meskipun  bukan  faktor  utama,  agar  pengalaman  pengguna  menjadi  lebih  intuitif.  Selanjutnya,  penyediaan sumber  daya  pelatihan,  tutorial,  atau  panduan  yang  mudah  diakses  dapat  membantu  pengguna  dalam memaksimalkan potensi aplikasi. Terakhir, penelitian lanjutan dan umpan balik langsung dari pengguna dapat memberikan wawasan yang lebih mendalam mengenai kebutuhan dan harapan anggota APTIKOM. Dengan mengintegrasikan  temuan  penelitian  ini  dan  rekomendasi-rekomendasi  yang  diusulkan,  aplikasi  My APTIKOM  dapat  terus  ditingkatkan  untuk  mendukung  tujuan APTIKOM  dan  meningkatkan  pengalaman pengguna secara keseluruhan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H. Budiman, “Peran Teknologi Informasi Dan Komunikasi Dalam Pendidikan,” Al-Tadzkiyyah: Jurnal Pendidikan Islam , vol. 8, no. 1, p. 31, 2017, doi: 10.24042/atjpi.v8i1.2095.
[2] D. Setiawan, “Dampak Perkembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi Terhadap Budaya,” Jurnal
Simbolika:  Research  and  Learning  in  Communication  Study ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  62–72,  2018,  doi: 10.31289/simbollika.v4i1.1474.
[3] S. Syaifullah, I. G. P. S. Wijaya, and A. Y. Husodo, “Satisfaction Information System of Academic Administration Services Based on IPA (Importance Performance Analysis) Study Case in Faculty of Engineering,  Mataram  University,” Journal  of  Computer  Science  and  Informatics  Engineering  (J- Cosine) , vol. 2, no. 1, pp. 37–43, 2018, doi: 10.29303/jcosine.v2i1.50.
[4] A. Mulyanto, S. Sumarsono, T. F. Niyartama, and A. K. Syaka, “Penerapan Technology Acceptance Model (TAM) dalam Pengujian Model Penerimaan Aplikasi MasjidLink,” Semesta Teknika , vol. 23, no. 1, pp. 27–38, 2020, doi: 10.18196/st.231253.
[5] H.  Setiawan  and  D.  Novita,  “Analisis  Kepuasan  Pengguna  Aplikasi  KAI  Access  Sebagai  Media Pemesanan Tiket Kereta Api Menggunakan Metode EUCS,” Jurnal Teknologi Sistem Informasi , vol. 2, no. 2, pp. 162–175, 2021, doi: 10.35957/jtsi.v2i2.1375.
[6] I. Kurniasih and D. Pibriana, “Pengaruh Kepuasan Pengguna Aplikasi Belanja Online Berbasis Mobile Menggunakan Metode EUCS,” JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) , vol. 8, no. 1, pp. 181–198, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i1.787.
[7] K.  Mayasari,  P.  Muljono,  and A.  Fatchiya,  “Kepuasan  Pengguna  Informasi  Pertanian  Dan  Strategi Diseminasi Teknologi Pertanian Melalui Pemanfaatan Aplikasi Itani,” Jurnal Penyuluhan , vol. 16, no. 1, pp. 174–184, 2020.
[8] A. Mulyanto, S. Sumarsono, T. F. Niyartama, and A. K. Syaka, “Penerapan Technology Acceptance Model (TAM) dalam Pengujian Model Penerimaan Aplikasi MasjidLink,” Semesta Teknika , vol. 23, no. 1, pp. 27–38, 2020, doi: 10.18196/st.231253.
[9] T. Irawati, E. Rimawati, and N. A. Pramesti, “Penggunaan Metode Technology Acceptance Model ( TAM ) Dalam Analisis Sistem Informasi Alista ( Application Of Logistic And Supply Telkom Akses ),” vol. 04, no. 2019, pp. 106–120, 2020, doi: 10.34010/aisthebest.v4i02.2257.
[10]  M. Marzuki, “Pengaruh Return on Equity, Debt To Equity Ratio Dan Size Terhadap Harga Saham Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia (Bei),” Bisma , vol. 13, no. 1, p. 27, 2019, doi: 10.19184/bisma.v13i1.8882.
[11]  D. Fahmeyzan, S. Soraya, and D. Etmy, “Uji Normalitas Data Omzet Bulanan Pelaku Ekonomi Mikro Desa Senggigi dengan Menggunakan Skewness dan Kurtosi,” Jurnal VARIAN , vol. 2, no. 1, pp. 31–36, 2018, doi: 10.30812/varian.v2i1.331.
[12]  Azizah, “Model terbaik uji multikolinearitas untuk analisis faktor-faktor yang mempengaruhi produksi padi di Kabupaten Blora tahun 2020,” Prosiding Seminar Nasional UNIMUS , vol. 4, pp. 61–69, 2021.