Volume 7 Nomor 1, Tahun 2024 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## PENERIMAAN TEKNOLOGI KESEHATAN MASYARAKAT ALODOKTER MENGGUNAKAN METODE TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL
(TAM)

## ACCEPTANCE OF ALODOKTER PUBLIC HEALTH TECHNOLOGY USING THE TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL (TAM) METHOD
Erno Sumantri 1 , Yoni Maulana 2 1,2 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika, Jakarta, Indonesia dosen01835@unpam.ac.id 1 , yonymaulana@gmail.com 2

## ABSTRACT
The development of technology is increasingly massive, plus the pandemic and post-pandemic, public concern for health is increasing. So that technology in terms of health increases. Until it raises behavior or habits in health technology, one of which is in health consultation. Only with a cellphone from anywhere, patients can access various kinds of health information and communicate with experts such as doctors without having to come directly to the hospital. The Alodokter application is a health service or online health consultation service in the form of a website and digital-based application that offers chat features, making appointments with doctors, e-pharmacy, health information or articles, to health protection. Alodokter has succeeded in becoming the number one digital health platform in Indonesia, with the number of active users every month reaching 30 million. The large number of  users  of  the  Alodokter  application  does  not  guarantee  its  acceptance  in  the  community  in  all  circles.  The purpose  of  this  analysis  is  to  provide  understanding  and  knowledge  about  the  behavior  of people  who  adopt Health technology and see public acceptance of Health technology for the Alodokter application for application service development and business needs. The population in this study is the DKI Jakarta Community who uses the Alodokter Application, for the Community sample will be determined by distributing questionnaires via google form. The questionnaire is analyzed before use to ensure its feasibility and quality. Survey analysis conducted validity test and reliability test. The result of this study is that the community is quite accepting of this Alodokter application with a total of 4 hypotheses tested, 3 hypotheses show significant results with the condition that the t- statistic value has a value above 1.96 and a p-value significance level below 5% or 0.05. However, 1 hypothesis shows insignificant results with a t-statistic having a value below 1.96 and a p-value significance level above 5% or 0.05, which is rejected, but the community response is positive. In this case, based on observations of internet limitations and user understanding of the use of medical services on mobile applications, these assumptions do not apply.
Keywords : Smart-Pls, Sem-Pls, Covid-19, Alodokter, Technology Acceptance Model

## ABSTRAK
Perkembangan  teknologi  yang  semakin  massif,  ditambah  pandemic  dan  pasca  pandemic,  Konsen  masyarakat kepada Kesehatan meningkat. Sehingga teknologi dalam hal Kesehatan meningkat. Hingga memunculkan prilaku atau kebiasaan pada teknologi Kesehatan salah satunya dalam konsultasi kesehatan. Hanya dengan ponsel dari mana saja, pasien dapat mengakses berbagai macam informasi Kesehatan serta berkomunikasi dengan tenaga ahli seperti dokter tanpa harus datang langsung ke rumah sakit. Aplikasi  Alodokter adalah layanan kesehatan atau layanan konsultasi kesehatan daring berupa situs web dan aplikasi dengan berbasis digital yang menawarkan fitur chat,  membuat  janji  dengan  dokter, e-pharmacy ,  informasi  atau  artikel  kesehatan,  hingga  proteksi  kesehatan. Alodokter berhasil menjadi platform kesehatan digital nomor satu di Indonesia, dengan jumlah pengguna aktif setiap bulannya yang mencapai 30 juta jiwa. Banyaknya pengguna aplikasi Alodokter tidak memberikan jaminan diterimanya oleh masyarakat di semua kalangan. Tujuan dari analisis ini adalah untuk memberikan pemahaman dan pengetahuan tentang perilaku masyarakat yang mengadopsi teknologi Kesehatan serta melihat penerimaan masyarakat terhadap teknologi Kesehatan terhadap aplikasi Alodokter guna pengembangan layanan aplikasi dan kebutuhan  bisnis.  Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  Masyarakat  DKI  Jakarta  yang  menggunakan  Aplikasi Alodokter,  untuk  sampel  Masyarakat  akan  ditentukan  dengan  menyebar  kuesioner  melalui  google  form. Kuesioner  dianalisis  sebelum  digunakan  untuk  memastikan  kelayakan  dan  kualitasnya.  Analisis  survey  yang dilakukan dengan uji validitas dan uji reliabilitas. Hasil dari penelitian ini adalah Masyarakat cukup menerima aplikasi Alodokter ini dengan total 4 hipotesis yang uji, 3 hipotesis menunjukan hasil yang signifikan dengan kondisi nilai t-statistik memiliki nilai diatas 1,96 dan tingkat siginifikansi p-value dibawah 5% atau 0,05. Namun 1 hipotesis menunjukan hasil yang tidak signifikan dengan t-statistik memiliki nilai dibawah 1,96 dan tingkat siginifikansi p-value diatas 5% atau 0,05 yang nilainya di tolak, namun respon Masyarakat bernilai positif. Dalam
hal ini, berdasarkan pengamatan keterbatasan internet dan pemahaman pengguna tentang penggunaan layanan medis pada aplikasi seluler, asumsi tersebut tidak berlaku.
Kata Kunci : Smart-Pls, Sem-Pls, Covid-19, Alodokter, Technology Acceptance Model .

## PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi yang semakin  massif,  ditambah  pandemic  dan pasca  pandemic,  Konsen  masyarakat kepada  Kesehatan  meningkat.  Sehingga teknologi dalam hal Kesehatan meningkat. Hingga memunculkan prilaku atau kebiasaan  pada  teknologi  Kesehatan  salah satunya  dalam  konsultasi  kesehatan. Hadirnya  teknologi  mampu  memberikan kemudahan  bagi  masyarakat.  Terutama dalam mengakses informasi dan pelayanan kesehatan.  Tujuannya,  untuk  memberikan pelayanan  kesehatan  terbaik  kepada masyarakat.  Salah  satunya  pemanfaatan aplikasi kesehatan online.
Alodokter  adalah  sistem  aplikasi Kesehatan  masyrakat.  Alodokter  adalah layanan  kesehatan atau layanan konsultasi kesehatan  daring  berupa  situs  web  dan aplikasi  dengan  berbasis  digital  yang menawarkan  fitur  chat,  membuat  janji dengan dokter, e-pharmacy, informasi atau artikel kesehatan, hingga proteksi kesehatan.  Alodokter  juga  meluncurkan platform  Alomedia  yang  ditunjukan  bagi para  dokter.  Alodokter  berhasil  menjadi platform  kesehatan  digital  nomor  satu  di Indonesia,  dengan  jumlah  pengguna  aktif setiap  bulannya  yang  mencapai  30  juta jiwa. Selain itu ada lebih dari 70 ribu dokter yang  bergabung  dengan  Alodokter. Menjadi  hal  penting  baik  Alodokter  dan msyarakat  yang  menggunakan  untuk melihat  aplikasi  ini  kedepan  baik  dari  sisi pelayanan Kesehatan dan bisnis.
Saat  ini  perkembangan  teknologi informasi  dan  telekomunikasi  terus meningkat  sehingga  dapat  membuat aplikasi  canggih  dengan  nilai  ekonomis tinggi.  Apabila  hambatan  teknis  dapat teratasi, hal tersebut menjadi faktor sangat penting dalam berkembangnya kemampuan untuk menciptakan aplikasi bagi pengguna. Untuk  mencapai  tujuan,  aplikasi  butuh  di terima dan direspon di msyarakat.
Salah  satu  penggunaan  metode penerimaan adalah Technology Acceptance Model  atau  disingkat  TAM.  TAM  sediri mendefinisikan dua hal yang memengaruhi penerimaan  pengguna  terhadap  teknologi yaitu  persepsi  pengguna  terhadap  manfaat dari  teknologi  dan  kemudahan  dalam menggunakan teknologi. Beberapa penelitian  mengungkapkan  tam  memiliki efektifias  dan  baik  digunakan  untuk penelitian penerimaan masyarakat terhadap sistem informasi Kesehatan

## METODE
Studi  kasus  yang  dibahas  adalah penerimaan  teknologi  masyarakat  yaitu pada aplikasi Alodokter. Data penelitian ini bersumber  dari  hasil  studi  pustaka, observasi,  kuesioner,  serta  wawancara terhadap  koresponden  yang  menggunakan aplikasi  Alodokter.  Responden  yang berpartisipasi  dalam  penelitian  ini  adalah masyarakat  DKI  Jakarta.  Untuk  sampel penelitian  akan  diambil  menggunakan metode slovin.

## Aplikasi Alodokter
Alodokter  adalah  sistem  aplikasi Kesehatan  masyrakat.  Alodokter  adalah layanan  kesehatan  atau layanan  konsultasi kesehatan  daring  berupa  situs  web  dan aplikasi  dengan  berbasis  digital  yang menawarkan  fitur  chat,  membuat  janji dengan dokter, e-pharmacy, informasi atau artikel kesehatan, hingga proteksi kesehatan.  Alodokter  juga  meluncurkan platform  Alomedia  yang  ditunjukan  bagi para  dokter.  Alodokter  berhasil  menjadi platform  kesehatan  digital  nomor  satu  di Indonesia,  dengan  jumlah  pengguna  aktif setiap  bulannya  yang  mencapai  30  juta jiwa. Selain itu ada lebih dari 70 ribu dokter yang  bergabung  dengan  Alodokter. Menjadi  hal  penting  baik  Alodokter  dan msyarakat  yang  menggunakan  untuk melihat  aplikasi  ini  kedepan  baik  dari  sisi pelayanan Kesehatan dan bisnis.

## 2.1.2.   Metode Slovin
Rumus  slovin  adalah  salah  satu rumus  yang  dipelajari  dalam  statistika. Rumus  slovin  ini  diterapkan  dalam penentuan  banyaknya  sampel  minimum yang diperlukan dalam suatu penelitian.
Rumus slovin sebagai berikut :

## Gambar 1. Rumus Slovin
Keterangan:
n = Ukuran sampel/jumlah responden N
= Ukuran populasi E = Presentase kelonggaran ketelitian kesalahan pengambilan sampel yang masih bisa ditolerir; e=0,1
Dalam  rumus  Slovin  ada  ketentuan sebagai berikut:
Nilai e = 0,1 (10%) untuk populasi dalam jumlah besar Nilai e = 0,2 (20%) untuk populasi dalam jumlah kecil
Jadi  rentang  sampel  yang  dapat diambil dari teknik Solvin adalah antara 10- 20 % dari populasi penelitian.
Populasi  adalah  keseluruhan  objek sasaran  yaitu  seluruh  masyarakat  DKI Jakarta  yang  menggunakan  aplikasi Alodokter.
Metode pengambilan yang digunakan adalah kuesioner yaitu teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara memberi pertanyaan atau pernyataan tertulis. Untuk menentukan jumlah sampel maka menggunakan  rumus  Slovin  Berikut Rumusnya:
𝑛 =
11.240.000 1 + 112400(0.1 + )
𝑛 =  100
Berdasarkan  perhitungan  diatas, maka diperoleh besaran sampel sebesar 100 responden. Selanjutnya dalam penelitian ini 100  sampel  tersebut  akan  disebar  dan diperoleh data dalam bentuk kuesioner pada masyarakat kota DKI Jakarta.
2.1.3.  Penerapan Metodologi
Penelitian  ini  mengangkat  topik penelitian penerimaan teknologi Kesehatan masyarakat Alodokter menggunakan metode  Technology  Acceptance  Model (TAM).  Pada  penelitian  ini  penerapan metodologi berdasarkan penelitian sebelumnya. Dalam penerapan metodelogi ini  menerapkan  kerangka  kerja  seperti berikut.
Penelitian  ini  menggunakan  jenis penelitian  deskriptif  kuantitatif,  cara pengumpulan  data  dilakukan  dengan analisis dokumen kuesioner (angket) yang dibagikan kepada responden. Variable yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah kriteria pengukuran suatu sistem berdasarakan metode Technology Acceptance  Model (TAM)  yaitu  persepsi kemanfaatan ( perceived usefulness ),
persepsi  kemudahan  ( perceived  ease  of use ), intensitas perilaku pengguna ( behavioral  intention  to  use )  dan penggunaan  sistem  secara  actual  ( actual system use ).
Metodologi  penelitian  bertujuan untuk  menyelesaikan  masalah  yang  ada secara  terstruktur.  Berikut  pembagian  dari flow  chart penelitian  ditunjukan  dalam gambar 2. dibawah ini.
Gambar 2. Flow Chart metodologi Penelitian
2.1.4.  Metode Pengumpulan Data Dalam  teknik  pengumpulan  data, didapat dua jenis data sebagai berikut:
a. Data Primer Data primer diperoleh dari hasil wawancara, observasi, dan penyebaran
kuisioner  yang  dilakukan.  Dalam penelitian  ini,  diperoleh  dari  hasil kuesioner  yang  disebar  dan  diisi  oleh responden.
b. Data Sekunder Data  sekunder  diperoleh  secara  tidak langsung  melalui  media  perantara seperti jurnal, studi literature, buku dan dokumen yang berkaitan dengan judul dan metode penelitian. Dalam penelitian  ini,  data  sekunder  yang digunakan adalah buku/studi literature terkait metode Technology Acceptance Model  (TAM),  jurnal  ilmiah,  serta informasi  yang  berkaitan  dengan penerimaan sistem informasi terhadap penggunaan teknologi kesehatan.

## 2.1.5.  Model Penelitian dan Hipotesis
Bagan  kerangka  penelitian  ini memberikan  gambaran  bahwa  terdapat pengaruh  dari  sejumlah  faktor  yaitu perceived usefulness dan perceived ease of use  berpengaruh  terhadap  attitude  of  use, attitude  of  use  berpengaruh  terhadap behavioral  intention  of  use,    behavioral intention  of  use  berpengaruh  terhadap actually  system  use.  Berdasarkan  uraian yang  telah  dikemukakan  sebelumnya,  ini dapat  dirumuskan  melalui  suatu  kerangka pemikiran sebagai berikut :

## Gambar 3. Model Penelitian
1. Perceived Usefulness : Persepsi
Kebermanfaatan
2. Perceived  Ease  Of  Use :  Persepsi Kemudahan Penggunaan
3. Behavioral  Intention  to  Use :  Intensitas Perilaku Penggunaan
4. Actual System Use : Penggunaan Sistem Secara Aktual
Sehingga dalam penilitan ini diajukan hipotesis, sebagai berikut : H1 : Persepsi Kebermanfaatan ( Perceived Usefulness ) terhadap Intensitas
Perilaku Penggunaan ( Behavioral Intention to Use )
H2
: Persepsi Kemudahan Penggunaan
( Perceived  Ease  Of  Use )  terhadap Intensitas Perilaku Penggunaan ( Behavioral Intention to Use ).
H3 :  Intensitas  Perilaku  Penggunaan ( Behavioral  Intention  to  Use )  terhadap Penggunaan Sistem Secara Aktual ( Actual System Use ).
H4 : Persepsi Kemudahan Penggunaan ( Perceived  Ease  Of  Use )  terhada  Persepsi Kebermanfaatan (Perceived Usefulness ).

## 2.1.6.   Instrumen Penelitian
Berdasarakan  tahapan  yang  telah dilakukan  maka  diketahui  permasalahan yang  terjadi  pada  pengguna  teknologi kesehatan  Alodokter  dengan  metode Technologhy  Acceptance  Model  (TAM). Metode  dalam  pengumpulan  data  adalah penyebaran  kuesioner  dengan  bantuan instrument  penelitian  adalah  skala  likert. Skala likert ini digunakan untuk mengukur jawaban  respon  kedalam  4  poin  skala dengan  interval  yang  sama  dapat  dilihat pada tabel 3.1 berikut:
Tabel 2.1. Skala Likert (Suryani, 2015)
2.1.7.   Menentukan Variable dan Indikator Penelitian Kuesioner  yang  akan  dirancang disesuaikan  dengan  indikator  setiap variabel  yang  telah  dimodifikasi  pada metode  Technologhy  Acceptance  Model (TAM).  Pada  penelitian  ini,  setiap variabelnya  diberi  kode  item  yaitu Kemudahan  pengguna  (perceived  ease  of use) diberi kode PEOU, Presepsi kegunaan penggunaan  (perceived  usefulness)  diberi kode  PU,  Sikap  penggunaan  (attitude toward  using)  diberi  kode  ATU  dan Penerimaan pengguna teknologi pendidikan  (actually  system  use)  diberi kode  AU.  Variabel  dan  indikator  yang
Keterangan Intensitas Kesetujuan Pernyataan didalam Angket Angka 1 2 3 4 5
Keterangan Sangat tidak setuju Tidak setuju Netral Setuju Sangat setuju
digunakan  dapat  dilihat  pada  Tabel  3.2 sebagai berikut:
Tabel 2.2 Variabel dan Indikator Penelitian

## 2.1.8.  Mengumpulkan Data
Data yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  data  primer,  data primer adalah sumber data penelitian yang diperoleh  secara  langsung  dari  sumber aslinya berupa wawancara, kuesioner, atau Angket  dan  jejak  pendapat  dari  individu atau  kelompok  serta  hasil  observasi  dari suatu  objek,  kejadian  atau  hasil  pengujian (Sugiyono, 2016: 142). Metode
pengumpulan  data  dapat  dibedakan menjadi 2, yaitu :
1. Pengumpulan Data Sekunder Data  sekunder  adalah  jenis  data  yang telah  diterbitkan  dalam  buku,  surat kabar, majalah, jurnal, portal online, dan lain-lain. Ada banyak data yang tersedia dari  sumber-sumber  tersebut  terkait bidang  penelitian  Anda,  terlepas  dari sifat bidang penelitian.
Oleh karena itu, penerapan seperangkat kriteria  yang  tepat  untuk  memilih  data sekunder  yang  akan  digunakan  dalam penelitian ini memainkan peran penting dalam  hal  meningkatkan  tingkat validitas  dan  reliabilitas  penelitian. Kriteria  ini  termasuk  (tetapi  tidak terbatas  pada)  tanggal  publikasi, kredensial  penulis,  keandalan  sumber, kualitas  diskusi,  kedalaman  analisis, tingkat kontribusi teks untuk
pengembangan  bidang  penelitian  dan lain-lain.
2.  Pengumpulan Data Primer Metode pengumpulan data primer dapat dibagi  menjadi  dua  kelompok  besar yaitu  teknik  dalam  metode  penelitian kuantitatif dan penelitian kualitatif.
a. Penelitian Kuantitatif Metode penelitian kuantitatif menggambarkan dan mengukur tingkat  kejadian  berdasarkan  angka dan perhitungan. Selain itu, pertanyaan  “berapa  banyak?”  dan “seberapa  sering?”  sering  diajukan dalam  studi  kuantitatif.  Dengan demikian, metode pengumpulan data kuantitatif didasarkan pada angka dan perhitungan  matematis.  Penelitian kuantitatif dapat digambarkan sebagai  penelitian  yang  melibatkan pengumpulan  data  numerik  dan menunjukkan  pandangan  hubungan antara  teori  dan  penelitian  yang bersifat  deduktif,  kecenderungan untuk  pendekatan  ilmu  pengetahuan alam, dan memiliki konsepsi objektivis  tentang  realitas  sosial. Dengan  kata  lain,  studi  kuantitatif terutama  meneliti  hubungan  antara variabel  bebas  dan  terikat  yang diukur  secara  numerik  dengan penerapan  teknik  statistik  dan statistika. Metode pengumpulan data kuantitatif didasarkan pada pengambilan  sampel  acak  (random sampling) dan instrumen pengumpulan data terstruktu. Metode pengumpulan data tersebut termasuk kuesioner
dengan pertanyaan tertutup, eksperimen, metode analisis korelasi dan regresi, rata-rata (mean), modus  dan  median  dan  lain-lain. Temuan  studi  kuantitatif  biasanya mudah disajikan, dirangkum, dibandingkan, dan digeneralisasi.
b. Penelitian Kualitatif
Metode  pengumpulan  data  kualitatif bersifat  eksploratif  dan  terutama berkaitan untuk mendapatkan
wawasan  dan  pemahaman  tentang
No Variabel Indikator
Kode Item
1. Kemudahan Pengguna ( Perceived Kemudahan untuk dipelajari/dipahami PEOU1
Ease Of Use )
Kemudahan untuk digunakan PEOU2 Kemudahan untuk mencapai tujuan PEOU3 Fleksibilitas PEOU4 Kemudahan untuk berinteraksi PEOU5 2. Persepsi Kegunaan Penggunaan Mempertinggi efektifitas
PU1 ( perceived usefullness ) Menjawab kebutuhan infomasi
PU2
Meningkatkan kinerja PU3 Meningkatkan efesiensi PU4 3. Intensitas Perilaku  Penggunaan ( Behavioral Intention to Use)
Sikap penolakan terhadap sistem ATU1 Sikap penolakan terhadap sistem ATU2
Sikap penerimaan terhadap sistem ATU3 Sikap penerimaan terhadap sistem ATU4 4. Penggunaan Sistem Secara Aktual Motivasi untuk tetap menggunakan ACC1 ( Actual System Use) Frekuensi penggunaan ACC2 Kepuasan penggunaan ACC3 Memotivasi pengguna lain ACC4
alasan dan motivasi yang mendasarinya. Metode pengumpulan data  kualitatif  muncul  setelah diketahui bahwa metode pengumpulan data kuantitatif tradisional tidak dapat mengekspresikan perasaan dan emosi manusia. Polonsky dan Waller (2011) mengkategorikan visi, gambar, bentuk  dan  struktur  di  berbagai media, serta kata yang diucapkan dan dicetak  dan  rekaman  suara  menjadi metode pengumpulan data kualitatif.
Metode  kualitatif  sering  dianggap sebagai menyediakan data yang kaya tentang  orang-orang  dan  situasi kehidupan  nyata  dan  lebih  mampu memahami  perilaku  dalam  konteks yang  lebih  luas.  Namun,  penelitian kualitatif  sering  dikritik  karena kurang dapat digeneralisasikan,
terlalu  bergantung  pada  interpretasi subyektif  dari  peneliti  dan  tidak mampu  dilakukannya  replikasi  oleh peneliti berikutnya. Metode pengumpulan  data  kualitatif  yang paling  banyak  digunakan  dalam penelitian termasuk wawancara mendalam, diskusi kelompok terfokus,  observasi  partispatif,  dan penelitian  tindakan.  Selain  itu, grounded theory dan analisis dokumen  dapat  juga  digunakan sebagai  metode  pengumpulan  data dalam studi kualitatif.
2.1.9.  Rancangan Pengujian Penelitian ini menggunakan kuesioner  untuk  pengumpulan  data.  daftar pertanyaan  dianalisis  sebelum  digunakan,
hanya  untuk  memastikan  kelayakan  dan kualitas. Analisis investigasi yang dilakukan  adalah  tes  Uji  validitas  dan  Uji reliabilitas.
2.1.10. Uji Validitas Uji validitas adalah derajat reliabilitas  dan  validitas  alat  ukur diperlukan  Suatu  perangkat  dikatakan valid, artinya ia menampilkan meteran yang
valid  digunakan  untuk  mendapatkan informasi yang valid atau dapat digunakan mengukur  apa  yang  seharusnya  diukur (Sugiyono, 2004). Karena, Instrumen yang valid  adalah  instrumen  yang  benar-benar cocok  mengukur  apa  yang  perlu  diukur. Dengan kata lain uji validitas adalah tahap uji  isi  (content)  instrumen,  dengan  tujuan mengukur ketelitian instrumen (kuesioner). Digunakan  dalam  penelitian.  Ketahui kualifikasinya  Alat  pendataan  bagaimana setiap skor respons yang sesuai berkorelasi dengan skor total Hasil korelasi kemudian dibandingkan dengan nilai total.
Hasilnya  ditentukan  untuk  masing- masing  variabel  dan  kemudian  hasil korelasinya  dibandingkan  nilai  kritis  pada taraf  signifikan  0,05  dan  0,01.  Kualifikasi tinggi  dan  rendah.  Tinggi  rendahnya validitas  instrumen  akan  menunjukkan sejauh  mana  data  yang  terkumpul  tidak menyimpang  dari  gambaran  tentang variabel yang dimaksud (Putra,2014). Menurut  Arikunto  (2012:  87),  rumus korelasi product moment sebagai berikut : Gambar  3.4  rumus  korelasi  product moment
Dimana : N = banyaknya responden X = skor pertanyaan Y = skor total rxy  =  koefisien  korelasi  antara  variabel  X dan variabel Y Dasar mengambil keputusan :
▪  Jika  r  hitung  >  r  table,  maka  instrument atau  item  pertanyaan  berkorelasi signifikan terhadap skor total (dinyatakan valid).
▪  Jika  r  hitung  <  r  table,  maka  instrument atau  item  pertanyaan  tidak  berkorelasi signifikan terhadap skor total (dinyatakan tidak valid). Uji Validitas yang digunakan untruk instrumen  pengetahuan  yang  berupa  skor dikotomi  yaitu  bernilai  0  untuk  jawaban salah  dan  1  untuk  jawaban  benar  dan angket,  yang  bertujuan  untuk  mengetahui pendapat  seseorang  mengenai  sesuatu
seperti: sikap ilmiah siswa, kreativitas, dan motivasi  yang  mana  menggunakan  data berskala  yang  sering  digunakan  adalah Skala Linkert, yaitu skala yang berisi lima tingkat  jawaban  yang  merupakan  skala jenis ordinal, misalnya: sangat setuju di beri kode= 5; Setuju di beri kode = 4; Ragu-ragu diberi kode = 3; Tidak Setuju di beri kode = 2; dan Sangat Tidak Setuju di beri kode = 1. Penentuan kategori dari validitas instrumen yang  mengacu  padan  pengklasifikasian validitas yang dikemukakan oleh Guilford (dalam  Suherman,2003:  113)  adalah sebagai berikut :
0,90  ≤  rxy  ≤1,00  :  validitas  sangat  tinggi (sangat baik)
0,70 ≤ rxy < 0,90 : validitas tinggi (baik)
0,40 ≤ rxy < 0,70 : validitas sedang (cukup)
0,20 ≤ rxy < 0,40 : validitas rendah (kurang)
0,00 ≤ rxy < 0,20 : validitas sangat rendah
(sangat kurang) rxy < 0,00 : tidak valid

## 2.1.11  Uji Realibilitas
Uji  Reliabilitas  adalah  data  untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari variabel atau konstruk. Suatu kuesioner  dikatakan  reliabel  atau  handal jika jawaban seseorang terhadap pernyataan adalah konsisten atau stabil dari waktu  ke  waktu.  Kehandalan  yang menyangkut  kekonsistenan  jawaban  jika diujikan  berulang  pada  sampel  yang berbeda.
Misalnya, alat ukur yang berupa alat penimbang dengan satuan berat gr (gram), ons,  dan  kg  (kilogram)  dapat  digunakan secara  konsisten  untuk  mengukur  satuan berat sesuatu oleh siapa pun dan kapan pun, dengan  kata  lain  ketika  kaitkan  dengan penelitian pendidikan kita harus memastikan soal-soal/ instrument penelitian  yang  kita  buat  untuk  mengukur hasil  belajar  harus  benarbenar  konsisten walaupun  di  gunakan  oleh  siapa  pun  dan kapan  pun.  Dalam  beberapa  penelitian untuk  menentukan  reliabilitas  dengan menggunakan  metode  Alpha  Cronbach. Metode  Alpha  sangat  cocok  digunakan pada skor berbentuk skala (misal 1-4, 1-5)
atau  skor  rentangan  (misal  0-20,  0-50) (Putra,2014).
Rumus dari metode Alpha Cronbach adalah sebagai berikut :
Dimana : 𝜎 = nilai reliabilitas instrumen k = banyaknya butir pertanyaan K = jumlah responden ∑ 𝜎 ² 𝑏 = jumlah semua varian tiap butir 𝜎 ² 𝑡 = varian total X = skor pertanyaan Y = skor total Kategori  koefisien  reliabilitas  (Guilford, 1956: 145) adalah sebagai berikut:
0,80 < r11 ≤ 1,00: reliabilitas sangat tinggi
0,60 < r11 ≤ 0,80: reliabilitas tinggi
0,40 < r11 ≤ 0,60: reliabilitas sedang
0,20 < r11 ≤ 0,40: reliabilitas rendah.
-1,00  ≤  r11  ≤  0,20:  reliabilitas  sangat rendah (tidak reliable).

## 2.1.12  Uji Hipotesis
Tahapan menentukan hipotesis adalah  tahapan  untuk  mendapatkan jawaban  sementara/  asumsi  terhadap rumusan  masalah  dalam  penelitian  yang dilakukan. Dalam setiap penelitian dirancang  hipotesis  untuk  diuji  dalam penelitian  lanjutan  dengan  membuktikan hipotesis  tersebut  benar  atau  tidak  sesuai teori  yang  diterap-  kan.  Adapun  hipotesis dalam penelitian ini dapat dilihat Tabel 3.3 sebagai berikut:
Tabel 2.3. Skala Likert
Jalur Hipotesa
Keterangan Hipotesis H1 Persepsi kemudahan pengguna ( perceived ease of use ) terhadap presepsi kegunaan  penggunaan  ( perceived  use- fulness ) H2 Persepsi kemudahan pengguna ( perceived  ease  of  use )  terhadap  sikap pengguaan ( attitude toward using ) H3 Persepsi kegunaan penggunaan ( perceived  usefullness )  terhadap  sikap penggunaan ( attitude toward using )
H4 Persepsi kegunaan penggunaan ( perceived usefullness ) terhadap penerimaan  pengguna  sistem  e-learning ( accep- tance of e-learning system ), H5 Sikap  penggunaan  ( attitude toward using )  terhadap  pe-  nerimaan  pengguna sistem  e-learning  ( acceptance  of  e- learning system )

## DAFTAR PUSTAKA
A.  A.  Alqudah,  M.  Al-emran,  and  K.
Shaalan, “ilmu,” 2021.
A.  Ahmad,  T.  Rasul,  A.  Yousaf,  and  U.
Zaman, “Understanding factors
influencing elderly diabetic patients’ continuance  intention  to  use  digital health  wearables:  Extending  the technology acceptance model (TAM),”  J.  Open  Innov.  Technol. Mark. Complex., vol. 6, no. 3, pp. 1– 15, 2020,
doi: 10.3390/JOITMC6030081. A.  L.  L.  Gaol,  A.  Mawarni,  and  D. Nugroho, “Analisis evaluasi implementasi  SIK  5NG  pada  bidan desa dengan metode TAM di wilayah kerja  Dinas  Kesehatan  Kabupaten Demak  tahun  2016,”  J.  Kesehat.
Masy.,  vol.  5,  no.  4,  pp.  180–189,
2017, [Online]. Available: http://ejournal3.undip.ac.id/index.ph
p/jkm
A. P. Aristio, S. Supardi, R. A. Hendrawan, and  A.  A.  Hidayat,  “Analysis  on purchase  intention  of  Indonesian backpacker in accommodation booking through online travel agent,” Procedia Comput. Sci., vol. 161, pp. 885–893, 2019, doi: 10.1016/j.procs.2019.11.196.
B.  Alsajjan  and  C.  Dennis,  “Internet banking  acceptance  model:  Cross- market  examination,”  J.  Bus.  Res., vol. 63, no. 9–10, pp. 957–963, 2010, doi: 10.1016/j.jbusres.2008.12.014. C. M. Tsai and C. H. Chang, “The Effect of Privacy Concerns on the Acceptance of  the  Global  Navigation  Satellite System (GNSS): The Application of Technology Acceptance Model
(TAM),” ACM Int. Conf. Proceeding
Ser.,  pp.  119–124,  2022,  doi: 10.1145/3572647.3572665.
Christian,  H.  Wijangga,  and  B.  Christian,
“Analisa  Faktor  Minat  Penggunaan Aplikasi  Pedulilindungi  Anak  Muda Surabaya Dengan Metode Tam,” Zo. J.  Sist.  Inf.,  vol.  4,  no.  2,  pp.  1–10, 2022, doi: 10.31849/zn.v4i2.10078.
D.  M.  Tam,  “Pengaruh  Gadget  Terhadap Prestasi  Siswa  SMK  Yayasan  Islam Tasikmalaya,” vol. 4, no. 2, pp. 163– 173, 2017.
D.  Tao,  T.  Wang,  T.  Wang,  T.  Zhang,  X. Zhang,  and  X.  Qu,  A  systematic review  and  meta-analysis  of  user acceptance  of  consumer-oriented health information technologies, vol. 104. 2020. doi: 10.1016/j.chb.2019.09.023. F.  Sayekti  and  P.  Putarta,  “Penerapan Technology Acceptance Model (TAM)  Dalam  Pengujian  Model Penerimaan Sistem Informasi
Keuangan  Daerah,”  J.  Manaj.  Teor. dan Ter. J. Theory Appl. Manag., vol.
9,  no.  3,  pp.  196–209,  2016,  doi: 10.20473/jmtt.v9i3.3075.
Fatmasari and M. Ariandi, “PENERAPAN
METODE TECHNOLOGY ACCEPTANCE  MODEL  (  TAM  ) TERHADAP  PENERIMAAN  KRS ONLINE ( STUDI KASUS : Mahasiswa Ilmu Komputer Universitas Bina Darma Palembang  ),”  J.  Imiah  MATRIK, vol. 16, no. 2, pp. 1–9, 2014. G.  S.  A,  E.  K.  B,  and  K.  K.  B, “ScienceDirect,”  vol.  219,  pp.  832– 839, 2023, doi: 10.1016/j.procs.2023.01.357. H.  A.  Kurniawati,  A.  Arif,  and  W.  A. Winarno, “Analisis Minat Penggunaan Mobile Banking Dengan Pendekatan  Technology  Acceptance Model (TAM) Yang Telah Dimodifikasi,” e-Journal Ekon.
Bisnis dan Akunt., vol. 4, no. 1, p. 24, 2017, doi: 10.19184/ejeba.v4i1.4563. H. Rafique, A. O. Almagrabi, A. Shamim, F.  Anwar,  and  A.  K.  Bashir, “Investigating  the  Acceptance  of Mobile Library Applications with an
Extended  Technology  Acceptance Model (TAM),” Comput. Educ., vol. 145, 2020, doi: 10.1016/j.compedu.2019.103732. I. A. Firmansyah, R. Yasirandi, and R. G.
Utomo,  “The  influence  of  efficacy,
credibility, and normative pressure to M-banking adoption level in Indonesia,”  Procedia  Comput.  Sci., vol.  197,  pp.  51–60,  2021,  doi:
10.1016/j.procs.2021.12.117. I.  W.  R.  Imamah,  E.  Witcahyo,  and  S. Utami,  “Analisis  Penerimaan  Simrs Dengan Metode Technology Acceptance  Model  Di  Rsd  Balung Kabupaten  Jember,”  J-REMI    J.
Rekam Med. dan Inf. Kesehat., vol. 3, no.  2,  pp.  147–158,  2022,  doi: 10.25047/j-remi.v3i2.2484.
M.  Al-Emran,  V.  Mezhuyev,  and  A. Kamaludin, “Technology Acceptance Model  in  M-learning  context:  A systematic  review,”  Comput.  Educ., vol.  125,  pp.  389–412,  2018,  doi: 10.1016/j.compedu.2018.06.008.
M. C. Roziqin, D. R. P. Mudiono, and N. Amalia, “Analisis Penerimaan
SIMPUS  Ditinjau  dari  Persepsi Pengguna  di  Puskesmas  Mojoagung dengan Metode TAM,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 8, no. 1, p. 47, 2021, doi: 10.25126/jtiik.0812907.
M.  O.  Pranoto  and  R.  G.  Setianegara,
“ANALISIS PENGARUH PERSEPSI  MANFAAT,  PERSEPSI KEMUDAHAN, DAN KEAMANAN TERHADAP MINAT NASABAH MENGGUNAKAN MOBILE  BANKING  (Studi  Kasus pada  PT  Bank  Rakyat  Indonesia (Persero)  Tbk  Kantor  Cabang Semarang Pandanaran),” Keunis, vol.
8,  no.  1,  p.  1,  2020,  doi: 10.32497/keunis.v8i1.2117.
2008 Jogiyanto,  “Analisis  Faktor-Faktor Yang  Memengaruhi  Penggunaan  E- Learning  Moodle  Oleh  Guru  Smk
Negeri  2  Yogyakarta  Dengan Pendekatan  Technology  Acceptance Model  (Tam),”  Skripsi,  pp.  1–129, 2016.
M. Rouidi, A. E. Elouadi, A. Hamdoune, K. Choujtani,  and  A.  Chati,  “TAM- UTAUT  and  the  acceptance  of remote  healthcare  technologies  by healthcare professionals:
A
systematic review,” Informatics Med. Unlocked,  vol.  32,  2022,  doi: 10.1016/j.imu.2022.101008.
M.  Z.  Irawan,  F.  F.  Bastarianto,  and  S. Priyanto, “Using an integrated model of  TPB  and  TAM  to  analyze  the pandemic impacts on the intention to use  bicycles  in  the  post-COVID-19 period,” IATSS Res., vol. 46, no. 3, pp. 380–387, 2022, doi:
10.1016/j.iatssr.2022.05.001.
M. Zhou, L. Zhao, N. Kong, K. S. Campy, S.  Qu,  and  S.  Wang,  “Factors influencing  behavior  intentions  to telehealth  by  Chinese  elderly:  An extended  TAM  model,”  Int.  J.  Med. Inform., vol. 126, no. 2, pp. 118–127, 2019, doi:
10.1016/j.ijmedinf.2019.04.001. N. A. Rumana, E. I. Apzari, D. R. Dewi, L. Indawati, and N. Yulia, “Penerimaan Pasien Terhadap Sistem Pendaftaran Online  Menggunakan  Technology Acceptance Model di RSUP Fatmawati,” Fakt. Exacta, vol. 13, no. 1, p. 44, 2020,
doi:
10.30998/faktorexacta.v13i1.5611. N.  K.  Jokar,  S.  A.  Noorhosseini,  M.  S.
Allahyari,  and  C.  A.  Damalas, “Consumers’ acceptance of medicinal  herbs:  An  application  of the  technology  acceptance  model (TAM),”  J.  Ethnopharmacol.,  vol. 207,  pp.  203–210,  2017,  doi: 10.1016/j.jep.2017.06.017.
N. Wilis and Manik Lindung Parningotan, “THE  EFFECT  OF  VISUAL
APPEAL, SOCIAL INTERACTION, ENJOYMENT, AND COMPETITION ON MOBILE ESPORTS ACCEPTANCE BY
URBAN CITIZENS,” vol. 17, pp. 1–
23, 2022. R.  D.  Agung,  M.  D.  S.  C.  Tan,  M.  C. Adinugraha, T. F. Sijabat, and E. R. Handoyo, “Pengukuran Tingkat Penerimaan  Masyarakat  Terhadap Layanan Telemedisin Isoman
Kementerian  Kesehatan  Dengan Metode  Technology  Acceptance
Model (Tam),” Tek. Teknol. Inf. dan Multimed.,  vol.  3,  no.  1,  pp.  31–40, 2022, doi: 10.46764/teknimedia.v3i1.59.
R.  J.  Holden  and  B.  T.  Karsh,  “The Technology  Acceptance  Model:  Its past and its future in health care,” J.
Biomed.  Inform.,  vol.  43,  no.  1,  pp. 159–172, 2010, doi: 10.1016/j.jbi.2009.07.002. R.  P. ;  S. ;  R.  K.  Aritonang,  “Jurnal Teknologi  ,  Kesehatan  dan  Ilmu Sosial  Kajian  Tingkat  Kepuasan Mahasiswa Terhadap Sistem Informasi  Berbasis  Web  dengan Metode TAM,” Tekesnos, vol. 1, no. 1, pp. 40–47, 2019.
S.  A.  Kamal,  M.  Shafiq,  and  P.  Kakria,
“Investigating acceptance of telemedicine  services  through  an extended  technology  acceptance model  (TAM),”  Technol.  Soc.,  vol. 60,  no.  September  2019,  2020,  doi: 10.1016/j.techsoc.2019.101212.
S.  Alexandra,  P.  W.  Handayani,  and  F. Azzahro, “Indonesian hospital telemedicine  acceptance  model:  the influence  of  user  behavior  and technological  dimensions,”  Heliyon, vol.  7,  no.  12,  2021,  doi: 10.1016/j.heliyon.2021.e08599.
S. alimah Syafiqah, F. amir Parumpu, and R. Hardani,
“Analisis Tam (Technology  Acceptance  Model) Aplikasi Medscape® Pada Mahasiswa Jurusan Farmasi Universitas  Tadulako,”  PREPOTIF J.  Kesehat.  Masy.,  vol.  6,  no.  2,  pp. 1776–1781, 2022, doi: 10.31004/prepotif.v6i2.5229.
S. Kim, K. Z. Gajos, M. Muller, and B. J. Grosz,  “Acceptance  of  mobile technology  by  older  adults:  A preliminary  study,”  Proc.  18th  Int. Conf.  Human-Computer  Interact. with Mob. Devices Serv. MobileHCI 2016,  no.  September,  pp.  147–157, 2016, doi: 10.1145/2935334.2935380.
S.  R.  Natasia,  Y.  T.  Wiranti,  and  A.
Parastika,  “Acceptance  analysis  of NUADU as e-learning platform using the  Technology  Acceptance  Model (TAM) approach,” Procedia Comput. Sci.,  vol.  197,  pp.  512–520,  2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.12.168.
S. Suaidah, “Analisis Penerimaan Aplikasi Web Engineering Pelayanan Pengaduan Masyarakat Menggunakan Technology Acceptance  Model,”  JATISI  (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 8,  no.  1,  pp.  299–311,  2021,  doi: 10.35957/jatisi.v8i1.600. Sefrika,  “Implementasi  Metode  TAM Untuk Menganlisa Penerimaan Teknologi Aplikasi Peduli Lindungi,” J. Sains Komput. Inform., vol. 5, no. 2, pp. 1060–1065, 2021.
T.  A.  Cahyono  and  T.  D.  Susanto, “Acceptance factors and user design of  mobile  e-government  website (Study case e-government website in Indonesia),”  Procedia  Comput.  Sci., vol.  161,  pp.  90–98,  2019,  doi: 10.1016/j.procs.2019.11.103. V.  Dutot,  V.  Bhatiasevi,  and  N. Bellallahom, “Applying the technology  acceptance  model  in  a three-countries  study  of  smartwatch adoption,”  J.  High  Technol.  Manag. Res., vol. 30, no. 1, pp. 1–14, 2019, doi: 10.1016/j.hitech.2019.02.001.
Y. C. Huang, L. N. Li, H. Y. Lee, M. H. E. M. Browning, and C. P. Yu, “Surfing in  virtual  reality:  An  application  of extended  technology  acceptance model  with  flow  theory,”  Comput. Hum.  Behav.  Reports,  vol.  9,  no.  1, 2023, doi:
10.1016/j.chbr.2022.100252. Y. Yao, P. Wang, Y. J. Jiang, Q. Li, and Y. Li,  “Innovative  online  learning strategies for the successful construction of student self- awareness  during  the  COVID-19 pandemic: Merging TAM with TPB,” J. Innov. Knowl., vol. 7, no. 4, 2022, doi: 10.1016/j.jik.2022.100252.