Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika Vol. 4 No. 1, Juni, 2020, Hal. 11-20 DOI: 10.29408/edumatic.v4i1.1989
Evaluasi Penerimaan Modul Kepegawaian SIESTA Menggunakan Model UTAUT2
Shafira Rahmi Supriyanto 1 , Dwi Rolliawati 2 , Nita Yalina 3 . 1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sunan Ampel email: shafira.rahmi847@gmail.com 1 , dwi_roll@uinsby.ac.id 2 , nitayalina@uinsby.ac.id 3

## (Received: 15 Maret 2020/ Accepted: 29 April 2020/ Published Online: 20 Juni 2020)

## Abstrak
Keberhasilan  penerapan  teknologi  informasi  sebagian  besar  bergantung  pada  level  penerimaan masing-masing  individu  pengguna.  Oleh  sebab  itu,  dibutuhkan  interpretasi  serta estimasi  yang  tepat agar penerimaan user dapat ditingkatkan. Sebagian pengguna modul Kepegawaian SIESTA kesulitan dalam  menggunakan  sistem  ini  mendukung  dilakukannya  penelitian  dari  segi  penerimaan  sistem. Tujuan  dari  penelitian  ini  agar  dapat  memahami  aspek-aspek  yang  memiliki  dampak  terhadap penerimaan modul Kepegawaian SIESTA dengan model UTAUT2 hingga pihak RSUD Dr. Soetomo Surabaya dapat memanfaatkan hasil penelitian dalam mengembangkan dan menerapkan modul-modul SIESTA.  Data  dikumpulkan  berasal  dari  kuesioner  359  pegawai  ditentukan  dengan  teknik disproportionate stratified random sampling . Metode yang digunakan yakni kuantitatif dengan teknik SEM-PLS. Hasil penelitian ditemukan aspek yang berdampak signifikan yaitu social influence , price value , facilitating  conditions ,  serta habit .  Aspek behavioral  intention dipengaruhi  oleh social influence dan price  value ,  serta facilitating  conditions dan habit terhadap  aspek use  behavior . Sementara  tidak  satupun  dari  aspek  moderator age , gender ,  dan experience memperkuat  dampak aspek  penerimaan.  Dapat  disimpulkan  terdapat  empat  aspek  yang  berdampak  terhadap  penerimaan modul Kepegawaian SIESTA dengan tanpa diperkuat aspek moderator.
Kata  kunci: Disproportionate  Stratified  Random  Sampling ,  Penerimaan  Sistem,  SEM-PLS, UTAUT2

## Abstract
The  successful  application  of  information  technology  largely  depends  on  the  level  of  acceptance  of each user. Therefore, accurate interpretation and estimation are needed so that user acceptance can be  increased.  Some  users  of  the  modul  Kepegawaian  SIESTA  have  difficulty  using  this  system  to support  research  in  terms  of  system  acceptance.  The  purpose  of  this  research  is  to  be  able  to understand  aspects  that have  an impact  on the acceptance  of the  modul  Kepegawaian  SIESTA  with the UTAUT2 model up to the RSUD Dr. Soetomo Surabaya can utilize research results in developing and  implementing  SIESTA  modules.  Data  collected  from  359  employee  questionnaires  were determined  by  disproportionate  stratified  random  sampling  technique.  The  method  used  is quantitative with SEM-PLS technique. The results of the study found aspects that have a significant impact,  namely  social influence,  price  value,  facilitating  conditions, and  habit. Behavioral intention aspects are influenced by social influence and price value, as well as facilitating conditions and habit regarding  aspects  of  use  behavior.  While  none  of  the  moderator  aspects  of  age,  gender,  and experience strengthen the impact of the acceptance aspect. It can be concluded that four aspects have an  impact  on  the  acceptance  of  the  modul  Kepegawaian  SIESTA  without  being strengthened  by  the moderator aspect.
Keywords: Disproportionate Stratified Random Sampling, SEM-PLS, System Acceptance, UTAUT2

## PENDAHULUAN
Pada  era  modern  yang  berkembang  pesat  seperti  saat  ini  mendorong  setiap  instansi untuk  menerapkan  teknologi  informasi  (TI)  dalam  menjalankan  proses  bisnisnya  agar  lebih efisien dan lebih efektif. Namun, proses pengimplementasian TI tidak selalu berjalan sesuai
ekspektasi,  mulai  dari  proses  desain,  penyampaian,  hingga  TI  tersebut  digunakan.  Hal  itu dibuktikan dengan penelitian yang menunjukkan bahwa proyek TI berskala besar hanya dapat memberikan 56% dari manfaat yang dijanjikan (Bloch, Blumber, & Laartz, 2012). Selain itu, disebutkan  bahwa  kesuksesan  implementasi  TI  dan  perilaku user dalam  menerima  TI berhubungan  secara  signifikan  (Quadahi,  2008).  Berhasilnya  penerapan  suatu  TI  sebagian besar  tergantung  pada  level  penerimaan  dan  penggunaan  tiap  pribadi  penggunanya.  Oleh karenanya,  dibutuhkan  penafsiran  serta  perkiraan  agar  penerimaan user dapat  ditingkatkan dengan merubah karakteristik sistem dan prosedur penerapan yang dipakai.
RSUD  Dr.  Soetomo  Surabaya  ialah  instansi  rumah  sakit  terbesar  Wilayah  Indonesia Bagian  Timur  dengan  pegawai  berjumlah  2.797  orang.  Hal  mengenai  pencatatan  dan pelaporan data dari tiap pegawai adalah fungsi modul Kepegawaian SIESTA. Hasil observasi sesaat yang dilakukan pada 20 pegawai, 10 orang menyatakan bahwa mereka kesulitan dalam menggunakan  sistem  ini.  Penggunaan  sistem  tersebut  juga  dibatasi,  pegawai  hanya  dapat mengakses  sistem  saat  berada  di  dalam  lingkungan  rumah  sakit.  Dengan  adanya  masalah tersebut, maka penting diukur penerimaan modul Kepegawaian SIESTA yang belum pernah diteliti sebelumnya.
Terdapat  suatu  model  penerimaan  teknologi  yang  berasal  dari  penggabungan  8  model penerimaan  yakni The  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology (UTAUT). Model-model tersebut diantaranya Technology Acceptance Model (TAM), Motivation Model (MM), Model  of  PC  Utilization (MPCU), Innovation  Diffussion  Theory (IDT), Social Cognitive  Theory (SCT), Theory  of  Reasoned  Action (TRA), Theory  of  Planned  Behavior (TPB), Combined Technology Acceptance Model and Theory of Planned Behavior (C-TAM- TPB). UTAUT lebih unggul dari 8 model lain dalam mengetahui minat penggunaan suatu TI dan dapat memaparkan hingga 70% varian user (Venkatesh, Morris, Davis, & Davis, 2003). Model  UTAUT2  ialah  perkembangan  dari  UTAUT,  tampilannya  mampu  ditinjau  dalam Gambar 1.
Gambar 1. Model UTAUT2
Gambar  1  adalah  tampilan  model  UTAUT2,  terdapat  tujuh  aspek  inti  dan  tiga  aspek moderator  diantaranya performance  expectancy , effort  expectancy , social  influence , facilitating  conditions , hedonic  motivation , price  value ,  dan habit .  Aspek-aspek  tersebut dimoderasi  oleh  tiga  aspek  moderasi age , gender ,  serta experience .  (Venkatesh,  Thong,  & Xu,  2012).  Baik  UTAUT  atau  UTAUT2  memiliki  jumlah  aspek  moderator  paling  banyak
diantara  8  model  gabungan  lainnya  yang  dapat  berdampak  signifikan  terhadap  nilai  varians R 2 (Samaradiwakara & Gunawardena, 2014). Berikut rincian jumlah aspek moderator beserta nilai  varians R 2 model-model  gabungan:  TAM,  TRA,  TPB  sebesar  0.53;  0.36;  0.47  dengan dua aspek. MPCU, IDT, C-TAM-TPB sebesar 0.47; 0.40; 0.39 dengan satu aspek. Serta MM dan SCT sebesar 0.38 dan 0.36 tanpa aspek moderator.  Berdasarkan rincian nilai varians R 2 tertinggi adalah nilai model TAM sebesar 0.53. Sementara nilai model UTAUT bernilai 0.69, berarti bernilai tertinggi diantara delapan model lain. Dengan demikian, digunakan UTAUT2 dalam mengukur penerimaan modul Kepegawaian SIESTA.
Penelitian  pertama  terkait  UTAUT  adalah  penelitian  terhadap  layanan Internet  of Things (IoT)  yang  belum  diimplementasikan  di  pasaran  (Wonjun  &  Shin,  2019).  Penelitian kedua    menggunakan  model  UTAUT2  dalam  mengukur  penerimaan  aplikasi mobile messaging tanpa melibatkan aspek moderator (Mutlu & Der, 2017). Penelitian terakhir yaitu tentang  layanan mobile  banking kuesioner  yang  digunakan  kurang  relevan  (Pertiwi  & Ariyanto,  2017).  Dari  ketiga  penelitian  tersebut,  maka  perbaikan  yang  dilakukan  ialah pertanyaan  dari  item  survei  model  UTAUT2  dan  disesuaikan  dengan  sistem.  Selain  itu, penelitian  ini  juga  melibatkan  aspek  moderator  untuk  meneliti  penerimaan  modul Kepegawaian SIESTA yang berjalan.
Hasil  penelitian  ini  bertujuan  agar  dapat  bermanfaat  menjadi feedback serta  sebagai kontribusi  bagi  pihak  RSUD  Dr.  Soetomo  Surabaya  dalam  memahami  aspek-aspek  yang mempengaruhi  penerimaan  modul  Kepegawaian  SIESTA  berdasarkan  model  UTAUT2. Sehingga diharapkan sifat sistem dan proses implementasi  yang digunakan terhadap modul- modul SIESTA dapat diubah sesuai dengan penerimaan user .

## METODE PENELITIAN
Metode  yang  dipakai  yaitu  kuantitatif  dengan  teknik Structural  Equation  Modeling - Partial  Least  Square (SEM-PLS).  Suatu  penelitian  di  Jerman  tentang  penerimaan berdasarkan  model  UTAUT  dengan  membandingkan  beberapa event menggunakan  teknik analisis korelasi sebagai metode penelitiannya  (Geldmacher, Just, Kirschner, Buchmuller, & Marquardt,  2017).  Disarankan  pada  penelitian  selanjutnya  agar  menggunakan  SEM  sebagai metode.  Populasi  pada  penelitian  ini  adalah  seluruh  pegawai  RSUD  Dr.  Soetomo  Surabaya serta  sampel  ditetapkan  dengan disproportionate  stratified  random  sampling pada  tiap kategori  pegawai  dokter,  tenaga  perawat,  dan  tenaga  profesional  lain.  Data  dikumpulkan melalui survei kuesioner berisi pertanyaan dari item survei pada model penelitian UTAUT2 dengan  mencakup  seluruh  aspek  (Venkatesh  et  al.,  2012).  Indikator-indikator  tiap  aspek diantaranya:
1. Performance expectancy (PE). Indikator: perceived usefulness (PE1), extrinsic motivation (PE2), job fit (PE3), dan relative advantage (PE4).
2. Effort  expectancy (EE).  Indikator: perceived  ease  of  use (EE1), complexity (EE2),  dan ease of use (EE3).
3. Social  influence (SI).  Indikator: subjective  norm (SI1), social  factor (SI2),  dan image (SI3).
4. Facilitating  conditions (FC).  Indikator: perceived  behavioral  control (FC1), facilitating conditions (FC2), dan compatibility (FC3).
5. Hedonic motivation (HM). Indikator: fun (HM1), entertain (HM2), dan interest (HM3).
6. Price value (PV). Indikator: quality (PV1), price (PV2), dan value (PV3).
7. Habit (Hb).  Indikator: prior  use (Hb1), addiction (Hb2),  dan behavior  to  be  automatic (Hb3).
8. Behavioral intention (BI). Indikator: repurchase intentions (BI1), positive word - of - mouth communication (BI2), dan service quality (BI3).
9. Use behavior (UB). Indikator: usage time (UB1), usage frequency (UB2), dan use variety (UB3).
Pertanyaan  kuesioner  menggunakan  skala  Likert  dengan  alternatif  jawaban  1:  ‘Sangat  tidak setuju (STS)’, 2: ‘Tidak setuju (TS)’, 3: ‘Cukup setuju (CS)’, 4: ‘Setuju (S)’, dan 5: ‘Sangat setuju  (SS)’.  Setelah  kuesioner  terkumpul,  data  dianalisis  menggunakan  teknik  SEM-PLS dengan bantuan software SmartPLS 3.0. Tahapan dimulai dari pengujian outer model (model pengukuran), inner model (model struktural), hingga uji hipotesis. Analisis outer  model yakni  memvisualkan  relasi  antara  peubah  laten  beserta  variabel manifesnya.  Caranya  adalah  dengan  mengevaluasi  validitas  (konvergen  dan  diskriminan) serta  reliabilitas  ( composite  realibility dan Cronbach’s  Alpha ).  Fungsi  validitas  konvergen yaitu agar didapati mewakili  dan mendasari tidaknya suatu indikator terhadap peubah laten. Sedangkan validitas diskriminan berfungsi mengetahui apakah indikator satu dengan lainnya berbeda. Kedua uji reliabilitas berfungsi sama untuk mengukur reliabilitas instrumen.
Analisis inner  model digunakan  guna  mengevaluasi  serta  melihat  signifikansi  relasi kausalitas  masing-masing  peubah  laten.  Tahapan  yang  dilakukan  yaitu  dengan  melihat  nilai R - Square atau coefficient  determinant , Q - Square ( Q 2 ),  dan  pengujian effect  size ( f 2 ).  Selain itu  juga  dapat  menggunakan  nilai path  coefficient untuk  memprediksi  hubungan  variabel laten.Tahap  pengujian  hipotesis  dilaksanakan  melalui  metode bootstrapping .  Tingkatan signifikansi diterimanya hipotesis mampu dipakai  nilai T Statistic atau p values . Jika skor T Statistic lebih  besar  daripada  skor T  Table atau p  value bernilai  0.000,  maka  hipotesis diterima. Hipotesis yang diuji mampu ditinjau dalam Tabel 1.
Tabel 1. Hipotesis Statistik Hipotesis Rumusan H1 PE berdampak positif pada BI secara signifikan H2 EE berdampak positif pada BI secara signifikan H3 SI berdampak positif pada BI secara signifikan H4 FC berdampak positif pada BI secara signifikan H5 HM berdampak positif pada BI secara signifikan H6 PV berdampak positif pada BI secara signifikan H7 Hb berdampak positif pada BI secara signifikan H8 FC berdampak positif pada UB secara signifikan H9 Hb berdampak positif pada UB secara signifikan H10 BI berdampak positif pada UB secara signifikan H11 Age , gender , dan experience memperkuat dampak FC pada BI H12 Age , gender , dan experience memperkuat dampak HM pada BI
H13 Age dan gender memperkuat dampak PV pada BI H14 Age , gender , dan experience memperkuat dampak Hb pada BI H15 Age , gender , dan experience memperkuat dampak Hb pada UB
Setelah  diketahui  hipotesis  yang  diterima  dan  ditolak,  dapat  disusun  kesimpulan  dan  saran yang  dapat  dilakukan  untuk  meningkatkan  penerimaan  berdasarkan  tiap  aspek  yang berdampak.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Obyek Penelitian
Total populasi pada penelitian ini berjumlah 2.797 orang. Berdasarkan kalkulasi rumus Slovin  dengan error  tolerance 5%,  sampel  yang  dibutuhkan  yaitu  350.  Sementara  besar sampel tiap kategori yaitu dokter sebesar 79 sampel, tenaga perawat 241 sampel, dan tenaga
profesional lain 40. Setelah dilakukan penyebaran terhadap 360 kuesioner, ada satu kuesioner yang tidak memenuhi hingga data yang dipakai sebanyak 359.
Berdasarkan tampilan gambar model UTAUT2, variabel independen pada penelitian ini yakni  aspek performance  expectancy , effort  expectancy , social  influence , facilitating conditions , hedonic motivation , price value , serta habit . Sementara behavioral intention dan use  behavior sebagai  variabel  dependen.  Aspek  moderator  sebagai  variabel  moderasi  yaitu age dengan indikator usia (tahun), gender dengan jenis kelamin (L/P), serta experience terdiri dari  dua  indikator  yakni  masa  kerja  (tahun)  dan  pendidikan  terakhir  (diploma/S1/S2/S3). Tampilan  rancangan  model  penelitian  dapat  diperhatikan  dalam  Gambar  2.  Pada  Gambar  2 dapat diketahui Jumlah indikator tiap variabel berbeda-beda, tergantung jumlah indikator tiap aspek.  Contohnya  pada  aspek performance  expectancy (PE):  indikator  PE1  merupakan perceived  usefulness ,  indikator  PE2  yakni extrinsic  motivation ,  indikator  PE3 job  fit ,  dan indikator PE4 mewakili relative advantage .

## Gambar 2. Rancangan Model Pada SmartPLS

## Analisis Pengujian Validitas Konvergen
Convergent validity dapat diukur dari skor standardized loading factor ( outer loading ) atau  besaran  korelasi  yang  dikeluarkan  oleh  variabel  indikator.  Ukuran  refleksif  individual dinyatakan baik jika skor loading factor 0,5-0,6 dikira cukup dalam awal penelitian (Ghozali, 2014).  Tiap  skor outer  loadings melampaui  syarat  yaitu  lebih  dari  0,5.  Daftar  indikator lengkap beserta nilai outer loading mampu ditinjau dalam Tabel 2. Dapat diketahui indikator exp_2  (pendidikan  terakhir)  bernilai  0.238  sehingga  harus  dihapus  karena  dibawah  0,5. Setelah  dihapus,  terdapat  perubahan  pada  beberapa  nilai outer  loadings yang  indikatornya berhubungan dengan experience , kecuali indikator behavioral intention behavioral intention * experience .  Dengan  demikian  seluruh  indikator  dinyatakan  melewati  uji  validitas  dengan nilai terendah 0.714 pada indikator PV3_2.
Tabel 2. Nilai Outer Loadings ( Loading Factor ) Indikator Outer Loadings Indikator Outer Loadings PE1 0.737 PV2_2 0.838 PE2 0.863 PV3 0.859 PE3 0.824 PV3_2 0.714 PE4 0.835 Hb1 0.874 EE1 0.814 Hb1_2 0.853 EE1_2 0.828 Hb2 0.831 EE2 0.833 Hb3 0.835 EE3 0.843 BI1 0.863 SI1 0.829 BI2 0.860 SI2 0.838 BI3 0.865 SI3 0.807 UB1 0.814 SI3_2 0.764 UB2 0.886 FC1 0.760 UB3 0.844 FC1_2 0.819 age 1.000 FC2 0.789 gender 1.000 FC2_2 0.796 exp_1 0.990 -> 1.000 FC3 0.847 exp_2 0.238 HM1 0.791 Facilitating Conditions * experience 1.018 -> 1.033 HM2 0.857 Hedonic Motivation * experience 1.108 -> 1.105 HM3 0.866 Habit * experience (Hb-BI) 1.002 -> 1.029 PV1 0.805 Habit * experience (Hb-UB) 1.002 -> 1.029 PV2 0.834 Behavioral Intention * experience 1.095

## Analisis Pengujian Validitas Diskriminan dan Reliabilitas Konstruk
Discriminant  validity mampu  diukur  melalui  pengkomparasian  skor square  root  of average  variance  extracted (AVE)  yang  dikeluarkan  oleh  tiap  peubah  laten.  Begitu  pula pengujian  reliabilitas,  keduanya  dihasilkan  peubah  laten.  Daftar  variabel  secara  lengkap beserta skor AVE, composite reliability , dan Cronbach’s Alpha mampu ditinjau dalam Tabel 3.
Tabel 3. Skor AVE, Composite Reliability , dan Cronbach’s Alpha
Variabel AVE Composite Reliability Cronbach’s Alpha Performance Expectancy 0.666 0.888 0.832 Effort Expectancy 0.688 0.898 0.849 Social Influence 0.656 0.884 0.825 Facilitating Conditions 0.644 0.900 0.862 Hedonic Motivation 0.703 0.876 0.789 Price Value 0.659 0.906 0.870 Habit 0.720 0.911 0.870 Behavioral Intention 0.744 0.897 0.828 Use Behavior 0.720 0.885 0.805
Berdasarkan Tabel 3 dapat diketahui AVE bernilai terendah 0.644 pada variabel facilitating conditions . Variabel mempunyai validitas diskriminan yang baik yakni variabel bernilai AVE diatas  0,5  (Ghozali,  2014).  Peubah  disebut  reliabel  ketika  skor composite  reliability serta Cronbach’s  Alpha lebih  dari  0,7  dan  0,6  (Eisingerich  &  Rubera,  2010).  Seluruh  skor composite  reliability dengan  nilai  terendah  0.876  pada  variabel hedonic  motivation ,  sama
halnya  dengan Cronbach’s  Alpha .  Seluruh  variabel  yang  dimoderasi age , gender ,  dan experience dari  nilai  AVE  hingga Cronbach’s  Alpha bernilai  sebesar  1.000.  Maka,  seluruh indikator dan variabel dinyatakan valid dan reliabel.
Analisis Skor R - Square ( R 2 ) dan Q - Square ( Q 2 ) Persentase variance melalui  skor R 2 dapat  memaparkan  dampak  antara  konstruk independen dengan dependen dan besar dampaknya secara simultan berkategori 0,67 tinggi, 0,33  sedang,  serta  0,19  rendah.  Skor R 2 ditinjau  dari R  Square  Adjusted peubah  dependen. Nilai R 2 keduanya  melampaui  nilai  0.67.  Maka,  kedua  variabel  tersebut  baik  dalam memaparkan  variasi  pada  konstruk  dengan  0.747  konstruk behavioral  intention dan  0.735 konstruk use  behavior .  Fungsi  skor Q 2 memberi  bukti  peubah  memiliki  relevansi  prediktif dengan  standar Q 2 >  0.  Ketika  skor Q 2 <  0,  maka  model  kurang  bernilai  relevansi  prediktif (Ghozali,  2014).  Semakin  mendekati  1,  semakin  baik  pula  model  tersebut.  Seluruh  skor mencapai  standar  dengan  nilai  terendah  0.333  pada  indikator  PE1.  Maka  tiap  variabel  dan indikator terbukti memiliki relevansi prediktif.
Analisis Nilai Effect Size ( f 2 ), Path Coefficients (Koefisien Jalur), dan Uji Hipotesis Nilai f 2 berfungsi  melihat  tingkat  kebaikan  model  serta  memprediksi  dampak  manifes terhadap  peubah  laten  pada  struktur  model  bernilai  ambang  0,02  (rendah),  0,15  (sedang), serta 0,35 (tinggi). Nilai kurang dari 0,02 dapat tidak dihiraukan. Jika path coefficient bernilai (+) maka variabel berdampak positif, dan sebaliknya (Hair, Hult, Ringle, & Sarstedt, 2017). Fungsi path  coefficient untuk  melihat  seberapa  besar  dampak  peubah  laten.  Nilai f 2 , path coefficient , serta T Statistic mampu ditinjau dalam Tabel 4.
Tabel 4. Skor f 2 , Path Coefficients , dan T Statistics Pengaruh f 2 Path Coefficients T Statistics Performance Expectancy -> Behavioral Intention 0.000 0.007 0.051 Effort Expectancy -> Behavioral Intention 0.001 0.033 0.552 Social Influence -> Behavioral Intention 0.100 0.321 4.445 Facilitating Conditions -> Behavioral Intention 0.000 0.005 0.064 Facilitating Conditions -> Use Behavior 0.086 0.261 3.832 Hedonic Motivation -> Behavioral Intention 0.019 0.129 1.794 Price Value -> Behavioral Intention 0.090 0.350 3.682 Habit -> Behavioral Intention 0.009 0.112 1.283 Habit -> Use Behavior 0.396 0.563 7.837 Behavioral Intention -> Use Behavior 0.016 0.099 0.952 age (FC) -> Behavioral Intention 0.000 -0.037 0.220 age (HM) -> Behavioral Intention 0.013 -0.210 1.503 age (PV) -> Behavioral Intention 0.003 -0.067 0.699 age (Hb-BI) -> Behavioral Intention 0.011 0.268 1.406 age (Hb-UB) -> Use Behavior 0.002 0.059 0.824 gender (FC) -> Behavioral Intention 0.000 -0.014 0.152 gender (HM) -> Behavioral Intention 0.009 0.074 1.447 gender (PV) -> Behavioral Intention 0.001 -0.037 0.529 gender (Hb-BI) -> Behavioral Intention 0.000 0.004 0.045 gender (Hb-UB) -> Use Behavior 0.001 0.014 0.384 exp (FC) -> Behavioral Intention 0.000 -0.002 0.015 exp (HM) -> Behavioral Intention 0.016 0.236 1.711 exp (Hb-BI) -> Behavioral Intention 0.005 -0.180 0.959 exp (Hb-UB) -> Use Behavior 0.000 -0.030 0.417
Berdasarkan Tabel 4 dapat diketahui hipotesis yang diterima dan ditolak, diantaranya:

## H1: PE berdampak positif terhadap BI secara signifikan
Performance expectancy tidak berpengaruh signifikan sebab nilai T Statistic 0.051 lebih kecil dari T Table 1.966. Maka, hipotesis H1 ditolak .

## H2: EE berpengaruh positif terhadap BI secara signifikan
Effort expectancy tidak berpengaruh signifikan sebab nilai T Statistic 0.552 lebih kecil dari T Table 1.966. Maka, hipotesis H2 ditolak . H3: SI berdampak positif pada BI secara signifikan Social  influence berdampak  positif  dari path  coefficient sebesar  0.321.  Sementara  nilai T Statistic 4.445  diatas  1.966  yang  berarti  aspek  ini  berdampak  signifikan  pada behavioral intention .  Maka,  hipotesis H3  diterima .  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian  (Prasetyo,  2017; Issaramanoros, Khlaisang, & Pugsee, 2018; Zaini, Hamad, & Najim, 2020). Aspek ini diukur terhadap  orang  lain  berdampak  dalam  penggunaan  TI.  Hal  yang  dapat  dilakukan  adalah sosialisasi  pada  pengguna  agar  bersedia  mengajak  atau  menyarankan  menggunakan  sistem ketika bekerja.
H4: FC berpengaruh positif terhadap BI secara signifikan Facilitating conditions tidak berpengaruh signifikan sebab nilai T Statistic 0.064 lebih kecil dari T Table 1.966. Maka, hipotesis H4 ditolak .

## H5: HM berpengaruh positif terhadap BI secara signifikan
Hedonic  motivation aspek  tidak  berpengaruh  signifikan  sebab  nilai T  Statistic 1.794  lebih kecil dari T Table 1.966. Maka, hipotesis H5 ditolak . H6: PV berdampak positif pada BI secara signifikan Price value berdampak positif dari path coefficient sebesar 0.350. Sementara nilai T Statistic 3.682  diatas  1.966  yang  berarti  aspek  ini  berdampak  signifikan  pada behavioral  intention . Maka,  hipotesis H6  diterima .  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian  (Akbar,  Irianto,  &  Rofiq, 2018;  Nanggong,  2018;  Tavares  &  Oliveira,  2017).  Aspek  ini  diukur  dari  keterjangkauan biaya  yang  dikeluarkan  dan  kesesuaian  dengan  nilai  manfaat  yang  diperoleh.  Hal  yang mampu  dilaksanakan  ialah  meningkatkan  lebih  banyak  nilai  manfaat  pada  sistem  yang kemudian disosialisasikan.
H7: Hb berpengaruh positif terhadap BI secara signifikan Habit tidak  berpengaruh  signifikan  sebab  nilai T  Statistic 1.283  lebih  kecil  dari T  Table 1.966. Maka, hipotesis H7 ditolak . H8: FC berdampak positif pada UB secara signifikan Facilitating conditions berdampak positif dari path coefficient sebesar 0.261. Sementara nilai T Statistic 3.832 diatas 1.966 yang berarti aspek ini berdampak signifikan pada use behavior . Maka,  hipotesis H8  diterima .  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian  (Butarbutar  &  Haryanto, 2017; Yalina & Iriawan, 2011; Nugraha & Yadnyana, 2018). Aspek ini diukur dari keadaan eksternal  yang  melingkupi  fasilitas  keadaan resource serta  teknologi.  Hal  yang  dapat dilakukan  adalah  senantiasa  menyediakan  dan  merawat  fasilitas  dukungan  dalam menggunakan sistem.
H9: Hb berdampak positif pada UB secara signifikan Habit berdampak positif dari path coefficient sebesar 0.563. Sementara nilai T Statistic 7.837 diatas 1.966 yang berarti aspek ini berdampak signifikan pada use behavior . Maka, hipotesis H9 diterima . Hal ini sesuai dengan penelitian (Pertiwi & Ariyanto, 2017; Palos-Sanchez & Saura,  2018;  Moura,  Gosling,  Christino,  &  Macedo,  2017).  Aspek  ini  diukur  dari  tingkat pengguna  terbiasa  dalam  menggunakan  sistem  baru.  Hal  yang  mampu  dilaksanakan  ialah menyediakan fitur-fitur yang mengharuskan pegawai terbiasa menggunakan sistem.
H10: BI berpengaruh positif terhadap UB secara signifikan Behavioral intention tidak berpengaruh signifikan sebab nilai T Statistic 0.952 lebih kecil dari T Table 1.966. Maka, hipotesis H10 ditolak .
H11: Age , gender , dan experience memperkuat pengaruh FC terhadap BI T  Statistic  age 0.220; gender 0.152; experience 0.015  berarti  ketiganya  tidak  berpengaruh signifikan  (tidak  memperkuat  pengaruh  FC  ->  BI)  sebab  <1.966.  Maka,  hipotesis H11 ditolak .
H12: Age , gender , dan experience memperkuat pengaruh HM terhadap BI T  Statistic  age 1.503; gender 1.447; experience 1.711  berarti  ketiganya  tidak  berpengaruh signifikan  (tidak  memperkuat  pengaruh  HM  ->  BI)  sebab  <1.966.  Maka,  hipotesis H12 ditolak . H13: Age dan gender memperkuat pengaruh PV terhadap BI T  Statistic  age 0.699; gender 0.529  berarti  keduanya  tidak  berpengaruh  signifikan  (tidak memperkuat pengaruh PV -> BI) sebab <1.966. Maka, hipotesis H13 ditolak . H14: Age , gender , experience memperkuat pengaruh Hb terhadap BI T  Statistic  age 1.406; gender 0.045; experience 0.959  berarti  ketiganya  tidak  berpengaruh signifikan  (tidak  memperkuat  pengaruh  Hb  ->  BI)  sebab  <1.966.  Maka,  hipotesis H14 ditolak . H15: Age , gender , experience memperkuat pengaruh Hb terhadap UB T  Statistic  age 0.824; gender 0.384; experience 0.417  berarti  ketiganya  tidak  berpengaruh signifikan  (tidak  memperkuat  pengaruh  Hb  ->  UB)  sebab  <1.966.  Maka,  hipotesis H15 ditolak .

## SIMPULAN
Aspek-aspek  yang  berdampak  pada  penerimaan  modul  Kepegawaian  SIESTA  yakni social  influence , facilitating  conditions , price  value ,  dan habit .  Di  lain  sisi,  perbedaan  dan kesenjangan  umur,  jenis  kelamin,  serta  masa  kerja  tidak  memperkuat  dampak  terhadap penerimaan. Hasil penelitian mampu menjadi kontribusi agar penerimaan dapat ditingkatkan dengan  memperhatikan  aspek  yang  berdampak.  Bagi  pihak  rumah  sakit  agar  menjadikan feedback dalam mengembangkan dan menerapkan sistem. Bagi penelitian selanjutnya dapat dilakukan penelitian pada modul-modul SIESTA lainnya atau sistem rumah sakit lain dengan proportionate stratified random sampling agar mewakili tiap kategori.

## REFERENSI
Akbar, M. R., Irianto, G., & Rofiq, A. (2018). Purchase Behaviour Determinants on Online Mobile  Game  in  Indonesia. International  Journal  of  Multicultural  and  Multireligious Understanding , 5 (6), 16–27.
Bloch,  M.,  Blumber,  S.,  &  Laartz,  J.  (2012).  Delivering  large-scale  IT  projects  on  time, budget and value. McKinsey Quarterly .
Butarbutar, F. T. S., & Haryanto, Y. (2017). Kajian Signifikansi Faktor yang Mempengaruhi Penggunaan E-Learning pada Siswa SMK Global Informatika Tangerang. Jurnal RESTI , 1 No. 1 , 9–18.
Eisingerich,  A.  B.,  &  Rubera,  G.  (2010).  Drivers  of  Brand  Commitment:  A  Cross  National Investigation. Journal of International Marketing , 18 (2), 27.
Geldmacher,  W.,  Just,  V.,  Kirschner,  C.,  Buchmuller,  M.,  &  Marquardt,  K.  (2017).  The Correlation  of  Information  and  Knowledge  in  Regard  to  The  Acceptance  Level  and Their Implication on Self-Driving Cars in Germany. Ecoforum Journal , 6 No. 13 (3). Ghozali,  I.  (2014). Structural  Equation  Modeling  Metode  Alternatif  dengan  Partial  Least Squares (PLS) . Semarang: Universitas Dipenegoro Semarang. Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2017). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) 2nd Edition . California: SAGE. Issaramanoros, E., Khlaisang, J., & Pugsee, P. (2018). Auto Mechanic Students’ Perceptions and Readiness toward Mobile Learning in Thailand. International Journal of Interactive
Mobile Technologies , 12 (5), 28–42.
Moura, A. C. de, Gosling, M. de S., Christino, J. M. M., & Macedo, S. B. (2017). Acceptance and Use of Technology by Older Adults for Choosing A Tour-ism Destination: A Study Using UTAUT2. Brazilian Journal of Tourism Research , 11 (2), 239–269.
Mutlu, H. M., & Der, A. (2017). Unified Theory of Acceptance and Use of Technology: The Adoption  of  Mobile  Messaging  Application. International  Scientific  Conference  on Economic and Social Development , 14 (1) , 169–186.
Nanggong,  A.  (2018).  Perilaku  Pasca-Adopsi  Teknologi  Personal  terhadap  Intensi  Perilaku Berkelanjutan. Jurnal Manajemen Teknologi , 17 (1) , 10–26.
Nugraha, S., & Yadnyana, K. (2018). Penerapan Model UTAUT dalam Menjelaskan Faktor Minat  dan  Penggunaan  Sistem  Informasi  Manajemen  Daerah. E-Jurnal  Akuntansi Universitas Udayana , 24 (2), 959–987.
Palos-Sanchez,  P.,  &  Saura,  J.  R.  (2018).  The  Effect  of  Internet  Searches  on  Afforestation: The Case of A Green Search Engine. Forests , 9 (51) , 1–24.
Pertiwi,  N.  W.  D.  M.  Y.,  &  Ariyanto,  D.  (2017).  Penerapan  Model  UTAUT2  untuk Menjelaskan  Minat  dan  Perilaku  Penggunaan  Mobile  Banking  di  Kota  Denpasar. E- Jurnal Akuntansi Universitas Udayana , 18 (2) , 1369–1397.
Prasetyo, D. Y. (2017). Penerapan Metode UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of  Technology)  dalam  Memahami  Penerimaan  dan  Penggunaan  Website  KKN  LPPM UNISI. Jurnal SISTEMASI , 6 (2) , 26–34.
Quadahi, J. (2008). A Qualitative Analysis of Factors Associated with User Acceptance and Rejection of a New Workplace Information System in the Public Sector: A Conceptual Model. Canadian Journal of Administrative Sciences , 201–213.
Samaradiwakara,  G.  D.  M.  N.,  &  Gunawardena,  C.  G.  (2014).  Comparison  of  Existing Technology  Acceptance  Theories  and  Models  to  Suggest  A  Well  Improved Theory/Model. International Technical Sciences Journal , 1 (1) , 21–36. Tavares,  J.,  &  Oliveira,  T.  (2017).  Electronic  Health  Record  Portal  Adoption:  A  Cross Country Analysis. BMC , 17 (97), 1–17.
Venkatesh,  V.,  Morris,  M.  G.,  Davis,  G.  B.,  &  Davis,  F.  D.  (2003).  User  Acceptance  of Information  Technology:  Toward  A  Unified  View. MIS  Quarterly:  Management Information Systems , 27 (3) , 425–478.
Venkatesh,  V.,  Thong,  J.  Y.  L.,  &  Xu,  X.  (2012).  Consumer  Acceptance  and  Use  of Information  Technology:  Extending  the  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of Technology. MIS Quarterly: Management Information Systems , 36 (1) , 157–178. Wonjun,  L.,  &  Shin,  S.  (2019).  An  Empirical  Study  of  Consumer  Adoption  of  Internet  of Things Services. International Journal of Engineering and Technology Innovation , 9(1) , 01–11.
Yalina,  N.,  &  Iriawan,  N.  (2011).  Evaluasi  Penerapan  Sistem  Informasi  Perencanaan Pembangunan  Daerah  Pemerintah  Provinsi  Jawa  Timur  Menggunakan  Metode  TAM. Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XIV , (978-602-97491-3–7), 1–8. Zaini, W. H. A., Hamad, M. K., & Najim, A. S. (2020). Factors Affecting The Adoption of An  Accounting  Information  System  Based  on  UTAUT2  and  Its  Implementation  in  A Tourism Corporation. African Journal of Hospitality, Tourism and Leisure , 9 (1) , 1–14.