## ANALISIS PENERIMAAN MAHASISWA TERHADAP SISTEM INFORMASI AKADEMIK (SIAKAD) DENGAN METODE TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL
(TAM)
Dison Librado
Program Studi Teknik Informatika STMIK AKAKOM
Jl. Raya Janti no. 143, Yogyakarta Email: disonlibrado@gmail.com

## ABSTRACT
Computer  based  data  processing  is  expected  to  improve  user  performance,  but  the computer  was  not  completely  accepted  by  individuals.  STMIK  AKAKOM  in  one  of  their activities  applied  information  technology  to  SIAKAD  that  provides  some  features  for  learning activities on campus
The  analysis  of  SIAKAD  acceptance  by  students  using  the  technology  acceptance model (TAM), with partial least square , is to know how  the  behavior of SIAKAD users as the end  user?  It  would  be  related  to  usefulness  (PU),  ease  of  use  (PEOU),  attitude  toward  using (ATU), and behavioral intention to use (BITU).
From  the  analysis  of  data,  the  results  is  mention  that  there  were  a  positive  and significant  influence  between  the  variables.  Technology  acceptance  factors  that  inflict  attitude to use SIAKAD by student in their learning activities is the ease of use and usefulness )
Keyword: attitude, ease of use, intention, SIAKAD, TAM,  usefulness

## PENDAHULUAN
Penerapan teknologi dalam berbagai  bidang  telah menjadi  hal  yang biasa  dijumpai,  karena  teknologi  itu dipandang sebagai alat bantu yang dapat memudahkan pekerjaan manusia.
Meningkatnya kebutuhan informasi
mengakibatkan meningkatnya
kebutuhan  akan  pengembangan  sistem informasi. Dalam menjalankan kegiatannya, organisasi selalu
diharuskan untuk mengatur proses yang terjadi mulai dari pengumpulan, pemilahan, pemasukan, dan pengolahan
data, hingga penyimpanan, dan penyampaian
informasi dari aktivitasnya sehari-hari. Pengolahan data dengan bantuan komputer diharapkan
dapat meningkatkan kinerja pemakainya. Kehadiran  komputer  tidak  sepenuhnya diterima  secara  positif  oleh  setiap individu.  Keberadaan  komputer  belum tentu  dapat  dirasakan  manfaatnya  oleh setiap  pemakainya  (Thompson  dalam Sekundera,  2006).  Teknologi  dinilai tidak selalu dapat memenuhi kebutuhan pemakai, karena tidak selalu
mendatangkan kemudahan bagi pemakainya, bahkan dapat mendatangkan kesulitan bagi pemakainya. Padahal
teknologi
komputer memiliki potensi untuk memperbaiki kinerja sehingga organisasi  mau  melakukan  investasi untuk  berbagai  aplikasi  komputer.  Di sisi  lain,  manfaat  potensial  komputer untuk  membantu  dalam  pembuatan keputusan  manajerial  belum  secara penuh  dapat  direalisasikan  karena tingkat  penerimaan  ( acceptance )  yang rendah  dari  pemakainya.  Beberapa model telah dibangun untuk menganalisis  dan  memahami  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  diterimanya penggunaan teknologi komputer.
STMIK  AKAKOM adalah salah satu  perguruan  tinggi  swasta  yang berada  di  wilayah  KOPERTIS  V, Daerah
Istimewa Yogyakarta. Kompetensi bidang ilmu yang diajarkan adalah  Teknologi  Informasi.  Tentu dalam kesehariannya kebanyakan pekerjaan  dan  materi  pembelajaran didistribusikan  menggunakan  peralatan komputer. Salah satu penerapan teknologi informasi pada bidang akademik  sistem  informasi  akademik berbasis teknologi internet yang dinamai SIAKAD. Sistem ini
menyediakan fitur-fitur yang diperlukan dalam  proses  pembelajaran  di  kampus, seperti  untuk  pengurusan  KRS  (kartu rencana  studi),  pengunduhan  materi kuliah,  informasi  mata  kuliah,  dan informasi nilai mahasiswa. Pemanfaatan teknologi  informasi  merupakan  sarana penunjang  dalam  mencapai  tujuan organisasi. Pemanfaatan ini dapat dilakukan  secara  efektif  jika  anggota organisasi  memiliki  kemampuan  dan keahlian  dalam  mengunakan  teknologi itu  dengan  baik.  Dengan  demikian diperlukan usaha-usaha untuk mengetahui  faktor-faktor  apa  saja  kah yang mempengaruhi penerimaan SIAKAD,  dengan  menggunakan  salah satu  model  untuk  penerimaan teknologi yaitu Technology  Acceptance  Model (TAM).  Penggunaan  metode  TAM  ini didasarkan  pada  pernyataan  Davis (2000), bahwa sejauh ini TAM merupakan  konsep  yang  dianggap paling  baik  di  dalam  menjelaskan perilaku  pengguna  terhadap  sistem teknologi informasi baru. Secara empiris  terbukti  bahwa  TAM  dapat menjelaskan  40%  niat  perilaku  untuk menggunakan  ( behavior  intension  to use ) (Davis, 2000).
Dengan  latar  belakang  tersebut dapat  dirumuskan  permasalahan  yaitu
bagaimanakah perilaku
pemakai SIAKAD  sebagai  pemakai  akhir  dalam menghadapi  masalah  dan  kesulitan dalam penggunaan sistem?  Hal tersebut akan berhubungan dengan Kemanfaatan ( usefulness ),  Kemudahan  Penggunaan ( ease  of  use ),  sikap  yang  mengarahkan penggunaan  ( attitude  toward  using ), dan niat perilaku menggunakan ( behavioral  intention  to  use )  dari pemakai  akhir  dalam  menggunakan SIAKAD.  Berdasarkan  model  TAM nantinya  dapat  diketahui  bahwa  aspek keperilakuan
pemakai turut
mempengaruhi  persepsi  dan  sikap dalam  menerima  penggunaan  teknologi informasi dengan  variabel  kemanfaatan
(usefulness) dan kemudahan penggunaan (ease  of  use). Tujuannya adalah  untuk  mengetahui  seberapa  jauh penerimaan  mahasiswa  pada  Sistem Informasi  Akademik  (SIAKAD)  yang telah  dikembangkan  dalam  bentuk sistem  informasi  dengan  memanfaatkan teknologi  informasi  berbasis  web  dan internet.
Titik  awal  paling  baik  untuk mempelajari faktor-faktor penentu perilaku individu pada umumnya adalah dari Theory  of  Reasoned  Action  /  TRA (Fishbein dan Azjen, 1975), selanjutnya model  yang  disusun  oleh  Davis  (1989)
yaitu Technology  Acceptance  Model (TAM) untuk  menjelaskan  penerimaan teknologi  yang  akan  digunakan  oleh pengguna teknologi.
TAM ini mendasarkan pada TRA, yang mengidentifikasi dua factor kunci pendahulu,  yaitu  Persepsi  Kemudahan Penggunaan  ( Perceived  Ease  of  Use / PEOU ) dan Persepsi Kegunaan ( Perceived  Usefulness / PU )  bagi pengguna dalam menerima dan menerapkan teknologi. TAM menghipotesiskan bahwa sikap
pengguna terhadap teknologi ditentukan oleh  Persepsi  Kemudahan  Penggunaan ( Perceived  Ease  of  Use )  dan  Persepsi Kegunaan  ( Perceived  Usefulness )  dari teknologi tersebut yang akan mempengaruhi niat mereka untuk
menggunakan teknologi tersebut ( Intention  to  Use ).  Secara  empiris prediksi  dari  Persepsi  Kemudahan Penggunaan  ( Perceived  Ease  of  Use ) dan  Persepsi  Kegunaan  ( Perceived Usefulness )  pada  penerimaan  teknologi individu telah terbukti dan dikonfirmasi oleh  berbagai  penelitian  (Lee  dkk.., 2003).
Selain itu, TAM juga menyatakan bahwa Persepsi
Kemudahan  Penggunaan  ( Perceived Ease  of  Use )  mempengaruhi  Persepsi
Kegunaan ( Perceived Usefulness ) karena sesuatu yang dipersepsikan lebih mudah digunakan akan lebih bermanfaat.  Niat  untuk  menggunakan teknologi  itu  dapat  dipengaruhi  oleh banyak  variable  eksternal.  Persepsi mengenai  kemudahan  dan  kegunaan teknologi  menjadi  perantara  terhadap pengaruh  variabel  eksternal  pada  sikap dan niat untuk menggunakan teknologi. Tujuan  model  TAM  adalah  untuk menjelaskan  faktor-faktor  utama  dari perilaku pengguna terhadap penerimaan pengguna teknologi.
Gambar 1 menunjukkan model penerimaan teknologi  tersebut.  Mulyani  (_)  ingin memperoleh bukti empiris terkait penerimaan teknologi Student Information Terminal (S-IT) dari
penggunaan  kerangka  model  TAM dengan  variabel eksternal desain portal, organisasi e-resources, dan user abilities dan skill. Hasil
pengujiannya menunjukkan ada dan tidaknya pengaruh antar variabel yang ditelitinya. Soenhadji  dkk.  (2008),  memp rediksi keyakinan  mahasiswa  akan  manfaat fasilitas Studentsite dengan  pendekatan Technology Acceptance Model. Tujuannya untuk memprediksi
keyakinan  mahasiswa  dan  menganalisis pemanfaatan fasilitas studentsite dengan
pendekatan model Technology Acceptance  (TAM).  Hasil independen sample  test mengarah  pada  penetapan variabel  PEOU  (sig.0,003)  Dengan demikian variabel tersebut dapat menentukan keyakinan mahasiswa. Pengujian analisis diskriminan menghasilkan group covariance matrices (sig  0,985).  Hasil predicted group membership secara umum menjelaskan keyakinan mahasiswa akan manfaat  fasilitas studentsite sebesar  54 persen.
Gambar 1. Technology Acceptance Model / TAM (Davis, 1989)
Yanti  (2012)  meneliti  tentang pertumbuhan  internet  yang  cukup  baik di  Indonesia  perlahan  berperan  dalam meningkatkan  budaya  belanja  melalui internet  (online  shopping)  di  Indonesia. Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk menganalisis  faktor-faktor  penerimaan teknologi terhadap niat konsumen untuk berbelanja  kembali  melalui  internet serta  menganalisis  pengaruh  variabel moderasi yaitu sikap konsumen terhadap  internet  dalam  menimbulkan
Behaviora l Intention of Use Actual Use of Technolog y Attitude Toward Using Perceived Of Usefulnes s Perceived Ease of Use
niat konsumen untuk berbelanja kembali melalui internet.
Persepsi tentang kemudahan penggunaan suatu teknologi didefinisikan dengan ukuran kepercayaan  seseorang  pada  komputer bahwa  komputer  ini  dapat  dengan mudah dipahami dan digunakan (Davis, 1989). Hipotesis yang dapat dikembangkan  untuk  menguji  preposisi
H1 (Hipotesis 1) adalah tingkat Persepsi Kemudahan Penggunaan (PEOU) SIAKAD  akan  mempengaruhi  secara positif pada Persepsi Kegunaannya (PU) Pengguna dapat mengembangkan sikap negative terhadap  sistem  ketika  mereka  menjadi frustrasi  karena  kesulitan  menggunakan sistem  (Dennis  dkk.,  2009).  Sikap mahasiswa untuk menggunakan SIAKAD semakin besar
kemungkinannya  terhadap  teknologi yang lebih mudah. Hipotesis yang dapat dikembangkan  untuk  menguji  preposisi H2 (Hipotesis 2) adalah tingkat Persepsi Kemudahan Penggunaan (PEOU) SIAKAD  akan  mempengaruhi  secara positif  pada  Sikap  yang  Mengarahkan Penggunaannya (ATU).
Persepsi  terhadap  kemanfaatan didefinisikan  sebagai  suatu  ukuran penggunaan suatu teknologi yang
dipercaya  akan  mendatangkan  manfaat bagi  orang  yang  menggunakannya (Davis, 1989).  Kekuatan untuk menarik pengguna  terletak  pada  manfaat  dan kegunaan teknologi, dan ia mendefinisikan Persepsi Kegunaan
( Perceived  Usefulness /  PU)  sebagai keyakinan bahwa menggunakan aplikasi akan  meningkatkan  kinerja  seseorang (Davis,  1989).  Hipotesis  yang  dapat dikembangkan  untuk  menguji  preposisi H3  (Hipotesis  3)  adalah  H3  tingkat Persepsi  kegunaan  (PU)  SIAKAD  oleh mahasiswa  akan  mempengaruhi  secara positif  pada  Sikap  yang  Mengarahkan Penggunaannya (ATU).
Attitude  Toward  Using dalam TAM dikonsepkan sebagai sikap terhadap  penggunaan  sistem yang berbentuk  penerimaan  atau  penolakan sebagai dampak bila seseorang menggunakan  suatu  teknologi  dalam pekerjaannya  (Davis,  1989).  Sikap orang  memasukkan  ke  dalam  kerangka pikiran  untuk  menyukai  atau  tidak menyukai sesuatu hal, untuk
menggunakan  atau  tidak  menggunakan internet (Petty dkk.., 1991). Berdasarkan konsep itu akan dikembangkan hipotesis untuk preposisi H4  (Hipotesis  4)  yaitu  Sikap  yang Mengarahkan Penggunaan (ATU)
SIAKAD  akan  mempengaruhi  secara positif pada Niat Perilaku
Menggunakannya  (ITU) . Behavioral
Intention  to  Use adalah  kecenderungan perilaku untuk tetap menggunakan suatu teknologi.  Tingkat  penggunaan  sebuah teknologi  komputer  pada  seseorang dapat diprediksi dari sikap perhatiannya terhadap  teknologi  tersebut,  misalnya keinginanan menambah peripheral pendukung, motivasi untuk tetap menggunakan,  serta  keinginan  untuk memotivasi  pengguna  lain  (Davis, 1989).

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  akan  menunjuk mahasiswa  sebagai  objek  penelitian yang  berperan  sebagai  pengguna  akhir Sistem Informasi Akademik (SIAKAD). Untuk  memperoleh  tanggapan  dari responden, maka dari populasi mahasiswa tersebut akan diambil beberapa  sampel  sebagai  responden.
Sampling adalah suatu cara pengumpulan  data  yang  sifatnya  tidak menyeluruh,  artinya  tidak  mencangkup seluruh  objek  penelitian  (populasi), tetapi  hanya  sebagaian  dari  populasi saja  (yang  menjadi  sampel)  yang diambil dari populasi tersebut (Supranto,  1981). Data  yang  akan
diperoleh  merupakan  data  primer  yang diperoleh dari  jawaban  responden terhadap  kuesioner  yang  disampaikan secara langsung kepada pengguna akhir. Penelitian ini akan menggunakan teknik survey,  yaitu  yang  dilakukan  dengan menyebarkan kuesioner. Setelah penyebaran kuesioner, diharapkan dapat kembali  sesuai  dengan  jumlah  yang diharapkan.
Sebelum  dilakukan  pengujian hipotesis  dari  data  yang  diperoleh digunakanlah model empiris. Koefisien- koefisien  dalam  model  empiris  ini menunjukkan  hubungan  kausal  antar variabelnya. Hubungan kausal ini mewakili  hipotesis-hipotesis  yang  telah dibuat dan akan diuji. Berikut ini adalah model empiris yang digunakan.
Gambar 2  Model Empiris Penelitian Selanjutnya  akan  dilakukan  dua macam  pengujian  yaitu pengujian instrumen  penelitian  dan  pengujian terhadap  hipotesis  yang  ada.  Dalam Kartika (2013), Cooper menyatakan jika pengujian instrument merupakan pengujian yang dilakukan pada instrumen  penelitian.  Data  penelitian
Behavioral Intention of Use Attitude Toward Using Perceived Usefulness Perceived Ease Of Use
yang  diperoleh  tidak  akan  memberikan manfaat apabila instrumen yang digunakan  untuk  mengumpulkan  data penelitian tidak memiliki reliabilitas dan validitas  yang  tinggi.  Oleh  karena  itu dalam  hal  ini  akan  dilakukan  pengujian terhadap  validitas  dan  reliabilitas  data yang diperoleh
Uji  validitas  akan  berhubungan dengan  ketepatan  alat  ukur  untuk melakukan  tugasnya  mencapai  sasaran (Jogiyanto, 2008),  yang dikelompokkan menjadi  dua  yaitu  validitas  isi  ( content validity )  dan  validitas  konstruk.  Uji Reliabilitas  adalah  untuk  mengetahui tingkat  seberapa  besar  suatu  pengukur mengukur  dengan  stabil  dan  konsisten (Jogiyanto,  2008).  Suatu  konstruk dianggap reliabel apabila nilai composite reliability nya  di  atas  0,7, namun demikian pada riset pengembangan skala loading 0,5 sampai 0,6  masih  dapat  diterima  (Ghozali, 2012).
Uji  hipotesis  akan  dilakukan dengan  alat  analisis Partial  Least Square (PLS),  yang  secara  simultan dapat  melakukan  pengujian  model pengukuran  ( Outer  model )  sekaligus pengujian  model  struktural  ( Inner model ). Outer  model digunakan  untuk uji  validitas  dan  reliabilitas,  sedangkan
inner  model digunakan  untuk  uji kausalitas  (pengujian  hipotesis  dengan model prediksi) (Jogiyanto dan Abdillah, 2010:14). Teknik ini
menggunakan statistika multivariat yang  akan  membandingkan  antara variabel  dependen  berganda  dengan variabel  independen  berganda.  Model evaluasi PLS mendasarkan pada pengukuran  prediksi  yang  bersifat  non- parametrik. Evaluasi dengan model PLS dilakukan  dengan  mengevaluasi outer model dan inner model .
Model struktural dievaluasi
dengan menggunakan R 2 untuk konstruk  dependen,  nilai  koefisien path atau t-values tiap path diuji signifikansi antar  konstruk  dalam  model  struktural. Semakin  tinggi  nilai  R 2 maka  semakin baik model prediksi dari model penelitian  tersebut,  tetapi  R 2 tidaklah menjadi  satu-satunya  parameter  yang absolute  dalam  mengukur  kepetapan model prediksi karena dasar hubungannya  adalah  parameter  yang paling  utama  yang  dapat  menjelaskan hubungan  kausalitas  tersebut.  Nilai koefisien path atau inner  model menunjukkan tingkat signifikansi dalam pengujian  hipotesis.  Nilai  koefisien yang  ditunjukkan  dari T-statistic harus >  1,96  untuk  hipotesis two  tail atau T-
statistic >  1,64  untuk  hipotesis one  tail pada  alpha  5%  dan  power  80%  (Hair dkk.., 1998)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum  melakukan  pengujian terhadap  model  terlebih  dulu  dilakukan model  pengukuran  untuk  uji  validitas konstruk dan reliabilitas. Validitas harus diuji  agar  dapat  diketahui  kemampuan instrument penelitian ini dalam mengukur  hal-hal  yang  ingin  diukur. Selanjutnya pengujian reliabilitas dilakukan  untuk  mengukur  konsistensi alat  ukur  dan  konsistensi  responden dalam  menjawab  instrument  penelitian ini.  Pengujian  validitas  dan  reliabilitas dalam  penelitian  ini  menggunakan  alat bantu software  Partial  Least  Square (SmartPLS versi 3.0).
Validitas  konvergensi  diukur
dengan  loading  faktor  indicator  dari masing-masing  konstruk.  Hasil  dari outer  loading untuk  melihat  tingkat validitas  indikator  dengan  nilai loading factor diatas 0,7  pada Gambar 3.
Tingkat  validitas  indikator  akan didasarkan  pada  nilai loading  factor dengan  kriteria  nilai  diatas  0,7.  Tabel  1 berikut  adalah  hasil loading  factor dari masing-masing indikator.
Tabel 1 Hasil Outer Loading
(Mean, STDEV, T-Values) ATU ITU PEOU PU ATU 1 0,908 ATU 2 0,865 ITU 1 0,885 ITU 2 0,797 PEOU 1 0,740 PEOU 2 0,792 PEOU 3 0,735 PU 1 0,783 PU 2 0,798 PU 3 0,752 PU 4 0,775 Sumber: Hasil Output SmartPLS 3.0.
Gambar  3  Tampilan Output PLS Algorithm(Outer Model)

## Berdasarkan  Gambar  3  dan
Tabel  1  dapat  dilihat  bahwa  nilai loading setiap  indikator  berada  di  atas 0,70,  sehingga  setiap  indikator  yang digunakan dikatakan valid.
Validitas  diskriminan  digunakan untuk  menunjukkan  bahwa  konstruk laten  dapat  memprediksi  ukuran  pada blok mereka lebih baik daripada ukuran pada blok lainnya. Angka tercetak tebal pada  Tabel  2  menunjukkan  bahwa  nilai korelasi  indikator  terhadap  konstruknya (variabel laten) lebih besar dibandingkan  dengan  nilai  korelasi antara indikator dengan konstruk lainnya.
Tabel 2. Hasil Outer Loading
(Mean, STDEV, T-Values) ATU ITU PEOU PU ATU 1 0,908 0,671 0,459 0,584 ATU 2 0,865 0,504 0,338 0,577 ITU 1 0,630 0,885 0,379 0,570 ITU 2 0,485 0,797 0,131 0,309 PEOU 1 0,331 0,216 0,740 0,242 PEOU 2 0,306 0,210 0,792 0,234 PEOU 3 0,377 0,282 0,735 0,404 PU 1 0,478 0,408 0,401 0,783 PU 2 0,503 0,456 0,293 0,798 PU 3 0,426 0,411 0,306 0,752 PU 4 0,608 0,403 0,266 0,775 Sumber: Hasil Output SmartPLS 3.0. Pengujian  validitas  diskriminan juga dapat dilakukan dengan
membandingkan akar AVE untuk setiap konstruk dengan korelasi antar konstruk lainnya  dalam  model. Nilai  AVE  dan
akar AVE dari setiap konstruk ditunjukkan dalam  Tabel 3 berikut.
Tabel 3. AVE dan Akar AVE AVE AKAR AVE PU 0,604 0,777 PEOU 0,572 0,756 ATU 0,787 0,887 ITU 0,709 0,842
Sumber: Hasil Output SmartPLS 3.0.
Selanjutnya  nilai  akar  AVE  itu akan  diperbandingkan  dengan  koefisien korelasi  antar  variabel,  yang  data hasilnya terlihat dalam Tabel 4.
Tabel 4. Variable Correlations dan
Akar AVE ATU ITU PEOU PU ATU 0,887 ITU 0,669  0,852 PEOU  0,455  0,321 0,756 PU 0,654  0,539 0,407 0,777 Sumber: Hasil Output SmartPLS 3.0. Berdasarkan Tabel 4 yang menunjukkan hasil perbandingan antara nilai  akar  AVE  dengan  koefisien korelasi antar variabelnya maka perbandingan-perbandingan  itu  dapat menunjukkan bahwa pengukur (indikator)  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  telah  memenuhi  kriteria validitas diskriminan.
Reliabilitas suatu konstruk dapat dinilai dengan melihat nilai Cronbach’s alpha dan Composite Reliability .
Metode  uji  reliabilitas  dalam  penelitian ini  adalah Composite  Reliability karena lebih baik dalam mengestimasi konsistensi  internal  suatu  konstruk
(Werts  dkk..,  1974  dalam  Salisbury dkk..,  2002)  yang  dikutip  Hartono  dan Abdillah (2009). Rule  of  thumb nilai alpha atau Composite  Reliability harus lebih  besar  dari  0,7  meskipun  nilai  0,6 masih  dapat  diterima  pada  studi  yang sifatnya eksploratory (Hair  dkk..., 1998).  Tabel  5.  menunjukkan  hasil  uji reliabilitas  konstruk,  dimana  masing- masing  konstruk  di  atas  0,7  sehingga pengukur dalam penelitian ini reliable .
Model  struktural  dievaluasi  dengan menggunakan R-Square untuk  konstruk dependen,  uji-t,  serta  signifikansi  dari koefisien  parameter  jalur  struktural. Tabel  6   menunjukkan  R-Square  yang perubahan  nilainya  akan digunakan untuk  menilai  pengaruh  variabel  laten independen  tertentu  dengan  variabel laten  dependen  serta  melihat  adanya pengaruh substantif.
Tabel 5. Composite Reliability
Konstruk Composite Reliability Kriteria > 0,7 PU 0,859 PEOU 0,800 ATU 0,880 ITU 0,830 Sumber: Hasil Output SmartPLS 3.0. Tabel 6. R-Square R-Square ATU 0,470 ITU 0,448 PU 0,165 Sumber: Hasil Output SmartPLS 3.0
Dari Tabel 6 dapat dilihat bahwa nilai  R-Square  untuk  variabel  Sikap yang  Mengarahkan  Penggunaan  (ATU) adalah sebesar 0,470 yang berarti bahwa 47% variance Sikap yang Mengarahkan Penggunaan  (ATU)  dijelaskan  oleh variabel  Persepsi  Kegunaan  (PU)  dan Persepsi Kemudahan
Penggunaan
(PEOU), sedangkan sisanya 53%
dijelaskan  oleh  variabel  lain  di  luar penelitian  ini.  Nilai  R-Square  untuk variabel Niat Perilaku untuk Menggunakan  (ITU)  adalah  sebesar 0,448 yang artinya 44,8% Niat Perilaku untuk  Menggunakan  mampu  dijelaskan oleh  variabel  Sikap  yang  Mengarahkan Penggunaan  (ATU)  sedangkan  lainnya sebesar  55.2%  dijelaskan  oleh  variabel lain  dari  luar  penelitian  ini.  Berikutnya untuk  nilai  R-Square  variabel  Persepsi Kegunaan  (PU)  yang  bernilai  0,165 berarti  bahwa  16,5%  variabel  Persepsi Kegunaan dapat dijelaskan oleh variabel Persepsi Kemudahan Penggunaan (PEOU)  sementara  sisanya  sebesar 83,5% dijelaskan oleh variabel lain dari luar penelitian ini.
Nilai T-statistic dalam  tabel Path coefficient digunakan dalam model struktural untuk  melihat  hubungan antara  variabel  independen  ke  variabel dependen, sehingga dapat dinilai
mengenai  signifikansi  model  prediksi. Tabel  7  adalah  hasil  pengolahan  data untuk  uji signifikansi. Hasil pengolahan data PLS Algorithm ditunjukkan dengan Gambar 4.
Tabel 7. Path koefisien (Mean, STDEV,
T Statistic) Origin al Sampl e (O) Samp le Mean (M) Standar d Deviati on (STDE V) T Statistic s (|O/ST ERR|) ATU -> ITU 0,669 0,661 0,069 9,725 PEOU - > ATU 0,226 0,262 0,126 1,798 PEOU - > PU 0,407 0,434 0,107 3,818 PU -> ATU 0,562 0,532 0,123 4,570

## Sumber: Hasil Output SmartPLS 3.0
Dari hasil pengolahan data, pada tingkat siginifikansi 0,05 (t-statistik >  t- tabel  1,64)  maka  hipotesis  1  yang menyatakan  bahwa  tingkat  kemudahan penggunaan  teknologi  dalam  kegiatan akademik melalui
SIAKAD
dipersepsikan  oleh  seorang  mahasiswa akan  mempengaruhi  secara  positif  pada kegunaan  SIAKAD  adalah  signifikan dan terdukung. Hasil penelitian tersebut sejalan dengan temuan beberapa penelitian  sebelumnya  yaitu  Calisir et.al.. (2009) mengatakan bahwa kegunaan  mengacu  pada  sejauh  mana sebuah situs web memfasilitasi pengguna  untuk  memanfaatkan  fungsi dengan  mudah  dan  tepat,  serta  temuan penelitian  dari  Pearson  dan  Green (2007)  bahwa  jika  seorang  pengguna menemukan  situs  yang  sulit  untuk digunakan (kegunaan), biasanya mereka tidak  akan  tetap  pada  situs  tersebut untuk menentukan apakah isi (kegunaan) memenuhi persyaratan mereka.  Definisi  mudah  itu  adalah bebas  dari  kesulitan  atau  usaha  yang besar,  seperti  menurut  Davis  (1989) bahwa persepsi kemudahan penggunaan
mengacu  pada  derajat  kepercayaan seseorang  bahwa  menggunakan  sistem tertentu akan bebas dari suatu usaha.
Dari  hasil  pengolahan  data  itu dapat  juga  ditunjukkan  bahwa  tingkat kemudahan penggunaan teknologi dalam kegiatan akademik melalui SIAKAD  dipersepsikan  oleh  seorang mahasiswa  dan  sikap  mahasiswa  yang mengarahkan  penggunaan  SIAKAD memiliki hubungan positif dan signifikan  pada  tingkat    siginifikansi 0,05  (t-statistik>t-tabel  1,64),  sehingga hipotesis  2  terdukung  secara  statistik oleh  data  yang  diolah.Hasil  penelitian mengenai  adanya  hubungan  positif antara  tingkat  kemudahan  penggunaan teknologi  dalam  kegiatan  akademik melalui  SIAKAD  dipersepsikan  oleh seorang mahasiswa dengan sikap
mahasiswa yang
mengarahkan
penggunaan  SIAKAD  tersebut,  sejalan dengan  penelitian  dari  Dennis  dkk. (2009)  yaitu  ketika  pengguna  merasa frustrasi  karena  kesulitan  menggunakan sistem mereka menjadi bersikap negatif terhadap sistem.
Dari  hasil  pengolahan  data  itu dapat  juga  dilihat  bahwa  tingkat kegunaan  dari  SIAKAD  dengan  sikap yang mengarahkan penggunaan SIAKAD  memiliki  hubungan  positif
dan signifikan pada tingkat siginifikansi 0,05 (t-statistik>t-tabel 1,64), sehinggan hipotesis  3  terdukung  secara  statistik oleh  data  yang  ada.  Hasil  penelitian  ini sejalan  dengan  penelitian  dari  Moon dan  Kim  (2001)  menyatakan  bahwa persepsi kegunaan ( Perceived Usefulness /  PU)  memiliki  pengaruh signifikan positif terhadap kepercayaan, sikap dan niat perilaku.
Dari  hasil  pengolahan  data  itu terlihat bahwa Sikap yang Mengarahkan Penggunaan SIAKAD seperti dipersepsikan  oleh  seorang  mahasiswa dengan  Niat  Perilaku  Menggunakan SIAKAD  memiliki  hubungan  positif dan signifikan pada tingkat siginifikansi 0,05 (t-statistik>t-tabel 1,64), sehinggan hipotesis  4  terdukung  secara  statistik oleh data yang ada.

## SIMPULAN
Dengan  pembahasan  yang  telah dilakukan dapat  disimpulkan.bahwa terdapat  pengaruh  yang  positif  dan signifikan  antara  variabel-variabel  yang digunakan.  Faktor-faktor  penerimaan teknologi  yang  menimbulkan  sikap mahasiswa  untuk  melakukan  kegiatan akademik menggunakan SIAKAD adalah  kemudahan  ( ease  of  use ) dan kegunaan ( usefulness ). Mahasiswa akan
melalukan kegiatan akademiknya
dengan  menggunakan  SIAKAD  adalah karena merasa mendapatkan kemudahan dalam proses. Sementara persepsi kegunaan  tanpa  adanya  kemudahan tidak akan menimbulkan niat
mahasiswa  untuk  melakukan  kegiatan akademiknya melalui SIAKAD. Penelitian  ini  masih  dibatasi  oleh variabel persepsi kemudahan penggunaan (Perceived  Ease  of  Use), persepsi
kegunaan (Perceived Usefulness), sikap  yang  mengarahkan penggunaan  ( Attitude  Toward  Using ) , dan niat perilaku menggunakan ( Behavioral  Intention  To  Use )  saja sehingga  masih  dimungkinkan  untuk memasukkan unsur variabel yang lain

## DAFTAR PUSTAKA
Calisir,  F.,  Gumussoy,  C.A.,  Bayram,
A., 2009, "Predicting the behavioral intention to use
enterprise resource planning systems: An exploratory extension of the technology acceptance  model",  Management
Research  News,  Vol.  32  Issue:  7, pp.597-613, https://doi.org/10.1108/01409170
910965215 Davis,  F.D., 1989, Measurement  Scales for  Perceived  Usefulness  and
Perceived Ease of Use, http://wings.buffalo.edu/mgmt/co urses/mgtsand/success/davis.html,
(retrieved 23 Desember 2005)
Davis, F.D., 2000, Percieved Usefulness,  Percieved  Ease  of Use,  and  User  Acceptance  of Information  Technology.  MIS Querterly,  (Online),  Vol  13,  No. 3, pp. 319-340 Dennis, C., Jayawardhena, C., Merrilees,  W.  dan  Wright,  L.  T., 2009, eConsumer Behaviour. European  Journal  of  Marketing , Vol.  43,  Nos.  9/10,  pp.  1121- 1139.
Fishbein,  M.,  Azjen,  1975,  Belief, Attitude,  Intention  and  Behavior:
An  Introduction  to  Theory  and Research.  Reading,  MA:  Addison – Wesley
Ghozali,  I.,  2012, Structural  Equation Modeling Metode Alternatif Dengan  Partial  Least  Square (PLS) . Badan Penerbit Universitas Diponegoro, Semarang.
Hartono, J., Abdillah, W., 2009, Konsep dan  Aplikasi  Partial  Least  Square (PLS)  untuk  Penelitian  Empiris.
Yogyakarta: Penerbit BPFE.
Hair,  JF,  Anderson  RE  Tatham,  RL., 1998,  Multivariate  Analysis,  5 Edition, Prentice Hall International, Inc. Jogiyanto,  H.M.,  2008, Metodologi Penelitian Sistem Informasi , Penerbit ANDI, Yogyakarta
Jogiyanto,  H.M.,  Abdillah,  W.,  2010,
Konsep dan Aplikasi PLS (Partial Least  Square)  untuk  penelitian empiris , BPFE Yogyakarta, Yogyakarta
Kartika,  2013, Technology  Acceptance Model : Menguji Keefektivan
Penerimaan  Sistem  Informasi  Terpadu (SISTER)  di  Lingkungan  Universitas
Jember , Universitas Jember, Jember.
Lee, Younghwa, Kenneth A. Kozar, and
Larsen,  2003,  The  Technology Acceptance  Model:  past,  present, and future, Communication of the Association for Information System, 12(50:752-780). Moon, J., Kim, Y., 2001, Extending the TAM  for  a  World-Wide-Web context. Information and Management, 38, 217-230. Mulyani,  Asri,  _,  Analisis  Penerimaan Teknologi Student  Information Terminal (S-IT) dengan Menggunakan Technology Acceptance  Model  (TAM) (Studi Kasus:  AMIK  Garut),  AMIK
Garut.
Pearson,  J.M.,  Pearson,  A.,  Green,  D.,
2007, "Determining the importance  of  key  criteria  in  web usability", Management  Research News ,  Vol.  30  Issue:  11,  pp.816- 828,
https://doi.org/10.1108/01409170 710832250 Petty,  R.  E.,  R.  H.  Unnava  dan  A.  J. Strathman, A.J., 1991, Theories of
Attitude  Change’,  in  T.  S.
Robertson  dan  H.  H.  Kassarjian. (eds.) Handbook of
Consumer  Behavior  (Prentice-
Hall,  Englewood  Cliffs,  NJ),  pp. 241–280.
Sekundera P.L., Charlesto, 2006. Analisis  Penerimaan  Pengguna Akhir dengan Menggunakan Technology  Acceptance  Model dan End User Computing
Satisfaction terhadap  Penerapan Sistem  Core  Banking  pada  Bank
ABC ,  Universitas  Diponegoro,
Semarang.
Soenhadji,  Murtono,  I.,  dkk,  2008,
Prediksi  Keyakinan  Mahasiswa akan  Manfaat  Fasilitas  Studentsite dengan  Pendekatan Technology Acceptance Model. SNATI 2008
Supranto,  J.,  1981, Metode  Riset: Aplikasi dalam Pemasaran,
Lembaga , Penerbitan FE-UI, Jakarta.
Yanti  ,S.,  2012, Sikap  Konsumen terhadap Teknologi Informasi
Sebagai Pemoderasi Kepercayaan
Belanja  Online  dengan  Niat Belanja  Kembali ,  STMIK  EL RAHMA,Yogyakarta.