Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi (JUST-SI) Vol. 2, No. 2, Desember 2021, hlm. 99-111

## BAGAIMANA PERCEIVED BENEFIT MEMPENGARUHI KEPUTUSAN UNTUK TERUS MENGGUNAKAN SUATU TEKNOLOGI (STUDI KASUS: PERTEMUAN DARING DENGAN LATAR SERAGAM)
Gilang Pradana 1 , Diah Priharsari 2 , Andi Reza Perdanakusuma* 3
1 Universitas Brawijaya Email: 1 ghilangpradhana@student.ub.ac.id, 2 diah.priharsari@ub.ac.id, 3 andireza@ub.ac.id * Penulis Korespondensi (Naskah masuk: 15 Juli 2021, diterima untuk diterbitkan: 11 November 2021)

## Abstrak
Dengan  perkembangan  teknologi  saat  ini  banyak  organisasi  memanfaatkan  platform online meeting/conference untuk menyelenggarakan pertemuan daring seperti penggunaan platform Zoom  dan  Google  Meet.  Terdapat  beberapa  fitur  dalam platform Zoom  dan  Google  Meet yang  disediakan  untuk  mendukung  secara  langsung  maupun  tidak  langsung  pelaksanaan online  meeting .  Seperti  fitur  mengganti  latar  yang  sering  digunakan  untuk  menyeragamkan latar peserta yang sering dipakai di Indonesia. Maka, tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi  faktor  manfaat  apa  saja  yang  memengaruhi  perilaku  pengguna  untuk  terus menggunakan  teknologi  pertemuan  secara  daring  pada  penggunaan  latar  yang  seragam dengan menggunakan penelitian kuantitatif dengan Structural Equation Modelling atau SEM yang  menggunakan  tools  SPSS  dan  LISREL.  Dalam  penelitian  ini  terdapat  302  data responden yang sesuai dengan kriteria penelitian yang mana data tersebut sudah melewati fase uji  reliabilitas  dan  uji  validitas  terhadap  hipotesis  yang  telah  dibuat  diawal  penelitian  dan diujikan  untuk  mengetahui  hasil  hipotesis  yang  ditolak  dan  diterima.  Hasil  peneltian  ini mendapatkan 4 hipotesis dengan 2 hipotesis hasilnya diterima dan 2 hipotesis lainnya hasilnya ditolak atau tidak berhubungan.
Kata  kunci : pertemuan  daring, Zoom,  Google  Meet, latar  seragam,  Structural  Equation  Modelling , SPSS, LISREL

## HOW PERCEIVED BENEFITS INFLUENCE THE DECISION TO CONTINUE USING TECHNOLOGY (CASE STUDY: UNIFORM BACKGROUND IN ONLINE MEETING)

## Abstract
With current technological developments, many organizations use online meeting/conference platforms to hold online meetings such as using the Zoom and Google Meet platforms. There are several features in the Zoom and Google Meet platforms that are provided to directly or indirectly support the implementation of online meetings. Such as the feature to change the background which is often used to uniform the background of participants which is often used in Indonesia. So, the purpose of this study is to identify what beneficial factors influence user behavior to continue using online meeting technology in a uniform setting using quantitative research  with  Structural Equation  Modeling  or  SEM  using  SPSS  and  LISREL  tools.  In  this study, there were 302 respondent data that matched the research criteria, where the data had passed  the  phase  of  reliability  testing  and  validity  testing  of  the  hypotheses  that  had  been
made  at  the  beginning  of  the  study  and  tested  to  find  out  the  results  of  the  rejected  and accepted  hypotheses.  The  results  of  this  research  get  4  hypotheses  with  2  hypotheses  the results are accepted and the other 2 hypotheses are rejected or unrelated.
Keywords : online  meeting,  online  conference, Zoom,  Google  Meet, uniform  background,  Structural Equation Modelling , SPSS, LISREL

## 1. PENDAHULUAN
Dengan  perkembangan  teknologi  yang  sangat  pesat  belakangan  ini  telah  banyak  membantu manusia  untuk  memenuhi  berbagai  macam  kebutuhannya  saat  ini.  Salah  satu  kebutuhan  manusia yang  telah  terbantu  dengan  adanya  perkembangan  teknologi  yaitu  penggunaan  internet  untuk kebutuhan akan komunikasi seperti pertemuan daring atau webinar. Pertemuan daring atau webinar merupakan  komunikasi  melalui  platform  atau  aplikasi  video  daring  yang  digunakan  untuk menjalankan  kegiatan  organisasi,  pertemuan  atau  keperluan  komunikasi  lain  tanpa  batasan  tempat maupun waktu secara daring sehingga memudahkan manusia untuk dapat berkumpul di dunia maya tanpa perlu melakukan tatap muka secara langsung.
Untuk  melakukan  pertemuan  secara  daring  tentunya  memerlukan  media  seperti  perangkat elektronik  dan  platform  aplikasi  sebagai  sarana  untuk  peserta  atau  panitia  pertemuan  daring berkomunikasi. Di Indonesia sendiri terdapat berbagai platform yang digunakan di antaranya Zoom pertemuan, Skype, Google Meet, dan lain sebagainya. Zoom dan Google Meet adalah platform yang paling  sering  digunakan  di  Indonesia.  Zoom  Pertemuan  dan  Google  Meet  merupakan  sebuah platform  komunikasi  dua  arah  menggunakan  video  yang  biasanya  digunakan  untuk  pembelajaran, pertemuan  daring,  webinar  atau  kebutuhan  lainnya  yang  memerlukan  komunikasi  melalui  video secara realtime.
Pertemuan secara daring menjadi perilaku yang sudah umum dilakukan bagi pengguna internet sebagai sarana komunikasi jarak jauh dan bertumbuh secara masif pada beberapa bulan belakangan ini. Hampir seluruh organisasi maupun instansi di Indonesia menggunakan pertemuan secara daring sebagai sarana untuk melakukan pertemuan formal atau informal. Demi mendukung kebutuhan akan komunikasi  tersebut  platform  pertemuan  daring  seperti  zoom  dan  google  meet  menghadirkan beberapa  fitur  utama  seperti  fitur  record  yang  fungsinya  untuk  merekam  seluruh  aktifitas  yang dilakukan  di  platform  tersebut  selama  pertemuan  daring  berlangsung,  fitur  share  screen  yang berfungsi  untuk  menampilkan  layar  untuk  mepresentasikan  atau  menujukan  hal-hal  yang  ingin dibagikan kepada seluruh peserta  pertemuan daring, fitur pin video  yang berfungsi untuk memilih video siapa yang akan muncul sebagai tampilan utama bagi para peserta pertemuan daring dan juga fitur yang bertujuan untuk memudahkan pengguna dalam berkomunikasi seperti fitur chat ataupun fitur  emoji  yang  fungsi  utamanya  untuk  berkomunikasi  tanpa  menggangu  perseta  lainnya  yang sedang berbicara pada saat pertemuan daring atau pertemuan secara daring berlangsung.
Dari  beberapa  fitur  utama  yang  dihadirkan  oleh  platform  tersebut,  adapun  fitur-fitur  lainnya yang  disediakan  oleh  Zoom  maupun  Google  Meet  yang  bertujuan  untuk  meberikan  kesan ekslusifitas  pada  masing-masing  platform  tersebut.  Fitur-fitur  tersebut  biasanya  berupa  fitur  untuk memanipulasi tampilan video pengguna yang diantaranya seperti fitur untuk mengganti background video  ataupun  filter  video.  Namun  jika  dilihat  dari  kebutuhan  pengguna  dalam  melakukan  daring pertemuan  fitur-fitur  tersebut  tidak  mempengaruhi  secara  langsung  jalannya  daring  pertemuan tersebut  tetapi    justru  sering  digunakan  dan  cenderung  digemari  oleh  pengguna  Zoom  maupun Google  Meet  untuk  keperluan-keperluan  khusus  atau  keperluan  pribadi.  Seperti  fitur  mengganti background video yang memungkinkan pengguna mengganti gambar latar belakang mereka sesuai dengan gambar yang diinginkan oleh pengguna itu sendiri. Namun pada beberapa kasus  pertemuan daring  tertentu,    para  pengguna  tidak  mengguanakan  fitur  ini  karena  dirasa  tidak  perlu  untuk digunakan.  Justru  fitur  ini  lebih  sering  digunakan  pada  pertemuan  daring  yang  bersifat  seperti
seminar  ataupun  webinar  dimana  panitia  penyelenggara  webinar  tersebut  mengharuskan  peserta daring pertemuan untuk mengubah latar belakangnya agar terlihat seragam.
Selain webinar atau seminar, penggunaan background secara seragam juga biasanya digunakan pada  organisasi  atau  instansi  yang  menggelar  pertemuan  daring  yang  bersifat  formal  seperti  rapat anggota, wisuda secara daring, ospek secara daring dan pertemuan lainnya yang dimana para peserta diminta  untuk  menggunakan  fitur  perubahan background agar background yang  digunakan  oleh peserta  seragam  dan  biasanya  desain  dan  model background sudah  disiapkan  oleh  panitia penyelenggara.  Penyeragaman  backround  tersebut  sudah  menjadi  hal  yang  lumrah  dan  sering dijumpai pada  daring pertemuan yang bersifat formal sehingga banyak organisasi maupun instansi yang  akhirnya  menerapkan  hal  yang  sama  saat  menyelenggarakan  daring  pertemuan  mereka. Memahami  bagaimana  perilaku  manusia  dalam  mengadopsi  teknologi  yang  ada  menjadi  hal  yang sangat  penting  dalam  perkembangan  sistem  informasi  saat  ini.  Mulai  dari  bagaimana  manusia menggunakan teknologi tersebut dan juga masalah-masalah apa saja yang dihadapi saat beradaptasi dengan teknologi  yang ada menjadi poin-poin utama dalam memahami perilaku manusia terhadap teknologi  tersebut.  Karena  pada  sistem  informasi  tidak  hanya  meliputi  teknologi  saja,  akan  tetapi juga  meliputi  bagaimana  cara  produk  teknologi  tersebut  dapat  tersampaikan  konteksnya  dan dampaknya dengan baik kepada komunitas atau organisasi yang dituju (Priharsari & Liliana, 2020).
Penelitian  ini  akan  mengidentifikasi  faktor  keuntunganapa  saja  yang  mempengaruhi  perilaku penggunaan  teknologi  secara  terus-menerus  seperti  penggunaan background seragam  pada pertemuan  daring.  Selain  itu,  penulis  juga  akan  membuat  model  yang  akan  diuji  dengan menggunakan metode Structural Equation Modeling (SEM). Kemudian, adapun tools yang nantinya penulis  gunakan  untuk  pengolahan  data  guna  mendapatkan  kesimpulan  data  dari  penelitian  yaitu menggunakan Lisrel.

## 2. DASAR TEORI

## 2.1. Persoalan Sistem Informasi
Pesatnya perkembangan sistem informasi erat kaitannya dengan perkembangan teknologi  yang sesuai  dengan  perkembangan  zaman.  Saat  ini,  hubungan  yang  terjadi  tidak  hanya  mempengaruhi keduanya  saja,  akan  tetapi  juga  mempengaruhi  bagaimana  kehidupan  sosial  dimasyarakat.  Maka dari itu banyak persoalan yang terjadi dari hal tersebut karena dibutuhkan penyesuaian yang sangat cepat  juga  untuk  mengimbangi  perkembangan  dari  kedua  hal  tersebut  yang  akhirnya  berdampak terhadap kehidupan atau komponen sosial. Dirujuk dari Priharsari & Liliana, 2020 menjadi suatu hal yang penting untuk mengetahui dan mengidentifikasi bagaimana teknologi tersebut dapat digunakan oleh  organisasi/komunitas  pada  suatu  konteks  dan  menghasilkan  dampak  bagi  penggunanya sehingga perlu dilakukannya suatu penelitian.

## 2.2. Faktor Penggunaan Teknologi
Peneliti telah banyak menggunakan TAM untuk mencari tahu dan melakukan pengukuran suatu faktor terhadap penggunaan teknologi. Technology Acceptance Model (TAM) Tujuan dari model ini adalah untuk menjelaskan dan memprediksi akseptabilitas suatu informasi teknologi, menganalisis dan  mengeksplorasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  akseptabilitas  suatu  teknologi  informasi tertentu.  TAM  memiliki  2  konstruk  utama  yaitu  Perceive  Ease  of  Use  (PEOU)  dan  Perceived Usefulness  (PU).  TAM  menunjukkan  bahwa  Perceive  Ease  of  Use  (PEOU)  dan  Perceived Usefulness (PU) adalah dua faktor yang dapat mempengaruhi sikap pengguna untuk menggunakan suatu  sistem.  (Tarhini,  Hone,  Liu,  &  Tarhini,  2017).  Perceive  Ease  of  Use  (PEOU)  memiliki pengaruh  positif  dan  efek  yang  bersifat  langsung  pada  niat  pengguna  untuk  menggunakan  sistem dan  hasilnya  didukung  oleh  peneliti lain.  Begitupun  dengan  Perceived  Usefulness  (PU)  yang  juga berpengaruh secara langsung terhadap niat atau perilaku penggunaan teknologi.
Dalam  faktor  penggunaan  teknologi  juga  erat  kaitannya  dengan  Perceived  Benefit.  Perceived Benefit atau manfaat yang dirasakan yaitu keyakinan tentang hasil positif atau menguntungkan yang
terkait  dengan  perilaku  dalam  menanggapi  usaha  nyata  atau  yang  dirasakan.    Secara  sederhana manfaat  yang  dirasakan  sering  kali  diartikan  sebagai  hubungan  antara  keuntungan  yang  didapat kemudian  dibandingkan  dengan  usaha  atau  pengorbanan  yang  telah  dilakukan.  Terdapat  berbagai jenis manfaat secara umum yang telah ditetapkan oleh para peneliti sebelumnya. Misalnya, manfaat yang  dirasakan  pengguna  adalah  pengalaman  yang  baik,  personalisasi  pengguna,  dan  hubungan yang  baik  antara  penyedia  system  dengan  pengguna  tersebut.  Manfaat  atau  Benefits  dapat didefinisikan  sebagai  interactive  relativistic  preference  experience  yaitu  perbandingan  antara  hasil manfaat  yang  dirasakan  cenderung  bervariasi  dari  satu  orang  ke  orang  lain  dan  bergantung  pada situasi  dan  kondisi  yang  dialami.  Dengan  demikian  preferensi  benefit  didasarkan  pada  pengaruh kontekstual  yang  subjektif.  Adupun  jenis-jenis  benefit  yang  dapat  dikelompokkan  secara  umum yaitu Economic Benefits, Hedonic Benefits, Social Benefits, dan Altruistic Benefits.
Economic Benefits mengacu pada pengalaman yang terkait dengan tujuan konsumen, misalnya, keuntungan  finansial  atau  kemajuan  karier  (Priharsari  &  Mastio,  forthcoming).  Hedonic  Benefits mencerminkan  unsur  hiburan  dan  nilai  emosional  dan  dapat  ditunjukkan  dengan  peningkatan keinginan,  keterlibatan,  persepsi  kebebasan,  pelarian,  fantasi,  dan  aspek  emosi  dari  pengalaman (Peng  &  Kim,  2014).  Hedonic  Benefits  diwujudkan  ketika  kesenangan  untuk  dirinya  sendiri, diwujudkan  melalui  pengalaman  konsumsi,  misalnya  kesenangan,  kenikmatan,  dan  bermain-main (Priharsari & Mastio, forthcoming). Social Benefits mengacu pada pengalaman yang terkait dengan tanggapan  orang  lain,  misalnya,  kesan  baik  yang  dapat  dirasa  meningkatkan  status  (Priharsari  & Mastio,  forthcoming).    Altruistic  Benefits  muncul  dari  pengalaman  konsumsi  ketika  orang  lain terpengaruh secara positif, seperti dalam perilaku etis atau memberikan sumbangan amal (Priharsari & Mastio, forthcoming).

## 2.3. Structural Equation Modeling (SEM)
SEM sebagai model metode analisis, dapat secara sederhana dapat dipahami sebagai kombinasi analisis  faktor  dan  model  regresi  ganda.  Elemen  analisis  faktor  model  SEM  difokuskan  pada penilaian  kesesuaian  variabel  yang  digunakan  dalam  model,  sedangkan  elemen  regresi  berganda difokuskan pada estimasi efek hipotesis dari beberapa variabel terhadap variabel lain. SEM sangat berguna  ketika  peneliti  menangani  data  yang  diperoleh  melalui  pertanyaan  responden  melalui metode  pengumpulan  data  primer  seperti  survei  dan  eksperimen.  Karena  data  tersebut  tidak  dapat langsung  diperoleh  melalui  sumber  sekunder  dan  seringkali  merupakan  satu-satunya  cara  untuk menguji  hipotesis  teoritis  yang  menarik,  SEM  telah  muncul  sebagai  alat  analisis  yang  berharga dalam  manajemen  dan  domain  terkait  di  mana  efek  dari  konsep  psikologis/organisasi/strategis tertentu  sangat  penting  untuk  dilakukan  untuk  pembangunan  teori  (Davvetasa,  Diamantopoulosb, Zaefarian, & Sichtmann, 2020).
Berdasarkan  penjelasan  di  atas,  SEM  muncul  sebagai  salah  satu  alat  pemodelan  yang diperlukan  dalam  konteks  penelitian  berikut  ini.  Pertama,  mampu  menilai  struktur  kovarians variabel  melalui  analisis  faktor  konfirmatori  dengan  cara  yang  lebih  ketat  daripada  pendekatan analisis  faktor  eksplorasi,  SEM  sangat  membantu  untuk  menguji  sifat  psikometrik  instrumen pengukuran  dan  mengisolasi  kesalahan  pengukuran  yang  akan  merugikan  pengujian  proposisi teoretis.  Kedua,  SEM  sangat  berguna  ketika  peneliti  tertarik  dalam  mengembangkan  skala pengukuran  baru  untuk  konstruksi  dan  dengan  demikian  perlu  menilai  validitas,  reliabilitas,  dan prediktabilitas skala tersebut untuk aplikasi masa depan. Terakhir, tidak seperti model regresi khas yang mencoba memperkirakan efek dari satu set variabel independen pada variabel kriteria tunggal, SEM  menawarkan  kemampuan  untuk  secara  bersamaan  memperkirakan  struktur model  yang  jauh lebih kompleks yang melibatkan variabel yang beroperasi secara bersamaan sebagai penyebab dan hasil dari variabel lain di model (Davvetasa, Diamantopoulosb, Zaefarian, & Sichtmann, 2020).

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1. Rancangan Penelitian
Rancangan  penelitian  ini  dimulai  dari  identifikasi  masalah  dari  faktor  yang  mempengaruhi perilaku  manusia  dalam  penggunaan background seragam  pada  pertemuan  daring.  Kemudian dilanjutkan dengan studi literatur untuk mendukung asumsi permasalahan dan menunjang informasi terhadap  penelitian.  Tahap  selanjutnya  yaitu menyiapkan  instrumen  penelitian  yang  nantinya  akan menjadi  acuan  dan  bahan  untuk  melakukan  pengumpulan  data.  Jika  instrumen  sudah  siap  maka langkah selanjutnya yaitu melakukan pengumpulan data kepada target penonton yang kemudian data tersebut diolah dan dianalisis di tahap berikutnya. Setelah hasil dari analisis data didapatkan  maka tahap  selanjutnya  yaitu  membuat  kesimpulan  dari  penelitian.  Adapun  tahap-tahap  rancangan pelaksanaan penilitian dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Rancangan Penelitian

## 3.2. Identifikasi Masalah
Pada  tahap  awal  penelitian  hal  yang  dilakukan  pertama  kali  yaitu  melakukan  identifikasi masalah  dengan  cara  mencari  tahu  bagaimana  perilaku  panitia  penyelenggara  saat  melakukan pertemuan daring yang kemudian perilaku tersebut dapat menjadi acuan terhadap faktor-faktor apa saya  yang  mempengaruhi  panitia  untuk menggunakan background seragam  dalam  kegiatan  online pertemuan  itu  sendiri.  Padahal  sesuai  dengan  apa  yang  sudah  jelaskan  sebelumnya  bahwa sebenarnya  melakukan  pengubahan background tidak  mempengaruhi  jalannya  pertemuan  daring secara langsung .

## 3.3. Studi Literature
Melalui studi literatur, dapat menghasilkan askpek-aspek yang menjelaskan penelitian. Seperti penjalasan  terhadap  faktor-faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi  perilaku  pertemuan  daring  dengan
Identifikasi Masalahan Mengidentifikasi masalah yang mempengaruhi perilaku online meeting dengan menggunakan background seragam. Identifikasi Masalahan Mengidentifikasi masalah yang mempengaruhi perilaku online meeting dengan menggunakan background seragam. Studi Literatur Mencari faktor apa saja yang mempengaruhi perilaku online meeting dengan menggunakan background seragam. Studi Literatur Mencari faktor apa saja yang mempengaruhi perilaku online meeting dengan menggunakan background seragam.

## Persiapan Instrumen
Menyiapkan Instrumen dengan menentukan responden, membuat model uji dan menyusun pertanyaan survey Persiapan Instrumen Menyiapkan Instrumen dengan menentukan responden, membuat model uji dan menyusun pertanyaan survey Uji Validitas dan Reliabilitas Instrumen Melakukan pengujian terhadap instrumen dengan malakukan survey melalui dua atau lebih periode survey. Uji Validitas dan Reliabilitas Instrumen Melakukan pengujian terhadap instrumen dengan malakukan survey melalui dua atau lebih periode survey. Analisis Hasil dan Pembahasan Melakukan analisis dan pengolahan data menggunakan metode SEM dengan tools LISREL. Analisis Hasil dan Pembahasan Melakukan analisis dan pengolahan data menggunakan metode SEM dengan tools LISREL. Kesimpulan Setelah melakukan semua tahap maka dapat diambil kesimpulan tehadap penelitian Kesimpulan Setelah melakukan semua tahap maka dapat diambil kesimpulan tehadap penelitian
104 Jurnal Sistem Informasi,Teknologi Informasi,dan Edukasi Sistem Informasi(JUST-SI) ,Vol.2,No.2,Desember2021,hlm. 99-111
background seragam. Faktor-faktor yang telah ditemukan kemudian akan direlasikan pada beberapa manfaat penggunan teknologi seperti Economic Value, Social Value, Hedonic Value, dan Altruistic Value (Holbrook, 2006). Contoh ilustrasinya dapat dilihat pada gambar 2.
Implementasi  faktor  yang  sudah  dijabarkan  pada  bab  sebelumnya  dalam  faktor-faktor penggunaan teknologi online  pertemuan yang menggunakan background seragam  dapat dilihat di gambar 3..
Implementasi  faktor  yang  sudah  dijabarkan  pada  bab  sebelumnya  dalam  faktor-faktor penggunaan teknologi online pertemuan yang menggunakan background seragam  dapat dilihat di gambar  3.  Pada  gambar  3  juga  ditunjukkan  dimana  variabel  didalam  faktor-faktor  yang  ada  yang akan diteliti pada penelitian ini yaitu variabel Perceived Benefit yang dihubungkan dengan variabel yang ada pada Continuation Intention .
Gambar 3. Implementasi Faktor pada Model Uji

## 3.4. Persiapan Identifikasi
Pada  tahap  persiapan  instrumen  dilakukan  beberapa  aktvitas  seperti  menentukan  responden, membuat  model  uji  serta  menyusun  pertanyaan  survey  yang  berfungsi  sebagai  alat  dan  acuan penulis dalam melakukan penelitian agar penelitian yang dilakukan sesuai dan mencapai hasil yang diharapkan.  Responden  yang  akan  dipilih  adalah  yang  sudah  pernah  mengikuti online  pertemuan baik peserta online meeting ataupun penyelenggara online meeting itu sendiri dan pertanyaan survey yang dipakai dapat dilihat pad tabel 1.
Table 1. Tabel Pertanyaan Kuesioner
No. Continuation Intention
1. Saya berniat untuk terus menggunakan virtual background yang seragam pada online  meeting selanjutnya (Lee, Choi, Kim, & Hong, 2007).
2. Saya memprediksi akan tetap memakai virtual background yang seragam (Lee, Choi, Kim, & Hong, 2007).
3. Saya berencana akan sering menggunakan virtual background yang seragam pada saat online meeting  (Lee, Choi, Kim, & Hong, 2007).
4. Saya pasti akan terus menggunakan virtual background yang seragam pada saat online meeting.
5. Saya tidak berniat untuk menggunakan virtual background yang seragam pada online meeting selanjutnya.
No. Perceived Social Benefit
1. Menggunakan virtual Background yang seragam dapat membuat saya merasa diterima oleh kelompok (Sweeney & Soutar, 2001).
2. Menggunakan virtual Background yang seragam dapat membuat saya menerima perhatian yang baik dari orang lain (Sweeney & Soutar, 2001).
No. Continuation Intention
3. Menggunakan virtual Background yang seragam dapat memberikan impresi yang baik pada orang lain (Sweeney & Soutar, 2001).
No. Perceived Social Benefit
4. Menggunakan virtual Background yang seragam dapat memberikan penerimaan sosial untuk penggunanya (Sweeney & Soutar, 2001).
5. Menggunakan virtual Background yang seragam dapat membuat saya merasa lebih layak berada dalam kelompok.
No. Perceived Altruistic Benefit
1. Penggunaan virtual Background seragam penting agar memberikan kesempatan yang sama terhadap peserta dalam pelaksanaan online meeting (Bouman, Steg, & Kiers, 2018).
2. Penggunaan virtual Background seragam penting agar dapat mengatur orang yang tidak memperhatikan keadaan lingkungannya (Bouman, Steg, & Kiers, 2018).
3. Penggunaan virtual Background seragam penting agar dapat memastikan semua orang diperlakukan dengan adil (Bouman, Steg, & Kiers, 2018).
4. Penggunaan virtual Background seragam dapat mencegah permasalahan atau konflik dalam pelaksanaan online meeting (Bouman, Steg, & Kiers, 2018).
5. Penggunaan virtual Background seragam dapat membantu orang lain (Bouman, Steg, & Kiers,
2018).

## 3.5. Uji Validitas dan Uji Reliabiltas
Pada tahap ini juga dilakukan pilot-test dengan cara menyebarkan kuesioner ke grup-grup kecil untuk menguji validitas dan reliabilitas variabel. Pada pilot-test yang telah dilakukan mendapatkan 34 responden. Setelahnya, dilakukan pengecekan reliabilitas dengan mengecek nilai alpha cronbach di  SPSS  yang  mana  setelah  dilakukan  pengecekkan  awal  pada  12  Varibel  yang  sudah  ditentukan pada  penelitian  ini,  terdapat  variabel  yang  mempunyai  nilai  alpha  cronbach  dibawah  0.5  yaitu variabel  Time  Preception  dan  variabel  Context.  Maka  variabel  dengan  nilai  dibawah  0.5  tersebut perlu dihapus dari model sehingga menyisakan 10 variabel. Setelah ditetapkan menjadi 10 variabel yang  diuji,  kemudian  dilakukan  pengecekan  alpha  cronbach  variabel  akhir  untuk  melihat  apakah terdapat  perubahan  dari  nilai  yang  dihasilkan  setelah  variabel  yang  tidak  sesuai  sebelumnya dihilangkan. Pada tabel 2 ditunjukkan alpha cronbach variabel yang dipakai dalam penelitian ini.
Table 2. Tabel Alpha Cronbach variabel Variabel Alpha Cronbach PEB .860 PHB .885 PSB .899 PAB .876 CI .848

## 3.6. Analisis dan Hasil
Tahapan  selanjutnya  dari  penelitian  ini  setelah  melakukan  pengambilan  data  dan  data  yang dinginkan  sudah  terkumpul  yaitu  melakukan  analisis  terhadap  nilai  yang  dihasilkan  oleh  tools LISREL.  Analisis  pada  penilitian  ini  akan  bersifat  kuantitatif  atau  statistik.  Nilai  dari  hasil pengolahan tools LISREL tadi akan berupa skor laten yang didapat dari masing-masing indokator. Selanjutnya  dari  skor  tersebut  dapat  dilakukan  analisis  lanjutan  untuk  menghasilkan  confirmatory factor  analysis  yang  selanjutnya  menjadi  bahan  analisa  terhadap  hubungan  pada  variabel  laten tersebut.
106
Jurnal Sistem Informasi,Teknologi Informasi,dan Edukasi Sistem Informasi(JUST-SI) ,Vol.2,No.2,Desember2021,hlm. 99-111

## 3.7. Kesimpulan
Tahap  ini  merupakan  tahapan  terakhir  dari  penelitian  yang  dilakukan  setelah  seluruh  tahap sebelumnya telah dilakukan. Pada tahapan ini akan dapat diambil kesimpulan dari hasil analisa dan identifikasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  perilaku  panitia  dalam  melakukan  online  meeting dengan background seragam.  Kesimpulan  diambil  dari  bagaimana  hasil  analisa  terhadap  hipotesa yang  dibuat  sebelumnya  dengan  data  yang  dihasilkan  oleh  penelitian  ini.  Kemudian  harapannya hasil dari penelitian ini dapat dipertimbangkan menjadi saran atau rekomendasi kepada pihak terkait dalam pelaksanaan online meeting terutama pada pemanfaatan background seragam.

## 4. PENGAMBILAN DATA

## 4.1. Uji Normalitas
Pada tahap ini, dilakukan uji normalitas untuk melihat apakah data yang dipakai pada penelitian ini  adalah  data  yang  normal  atau  tidak  dengan  melihat  nilai skewness dan kurtosis pada  setiap variabel  indikator  yang  ada  paada  model  hipotesis  yang  telah  dibuat. Skewness dan kurtosis pada semua indikator harus berada diantara angka -3 hingga 3. Jika ada data indikator yang tidak normal maka  variabel  indikator  tersebut  perlu  untuk  dihilangkan  (Priharsari  &  Perdanakusuma,  2020). Pengujian normalitas dapat diuji menggunakan aplikasi SPSS. Seperti yang ditunjukkan pada tabel 4.1 dibawah ini semua variabel yang ada menunjukkan nilai Skewness dan Kurtosis adalah normal tidak ada yang diluar dari jangkauan angka  -3 hingga 3. Berarti, tidak ada variabel indikator yang harus  dihilangkan.  Setelah  data  lolos  uji  normalitas,  maka  bisa  dilanjutkan  untuk  uji multicollinearity . Hasil dari pengujian normalitas dapat dilihat pada tabel 3.
Table 3. Tabel Uji Normalitas Var. Indikator Skewness  Kurtosis PEB1 -.101 .140 PEB2 .224 .152 PEB3 -.138 -.048 PEB4 -.550 .432 PEB5 -.292 .231 PHB1 -045 .595 PHB2 .007 -.511 PHB3 -.316 .000 PHB4 -.220 -.388 PHB5 -.301 -.091 PSB1 -.274 -.312 PSB2 -.234 -.301 PSB3 -.601 474 PSB4 -.622 .332 PSB5 -.381 -.219 PAB1 -.534 -.034 PAB2 -.491 0.17 PAB3 -.320 -.230 PAB4 -.222 -.453 PAB5 -.138 -.278 CI1 -.258 .191 CI2 -.303 .050 CI3 -.351 -.147 CI4 -.011 -.067 CI5 -.259 -.066

## Uji Multicollinearity
Setelah data lolos tahap uji normalitas, maka data masih perlu dilakukan uji multicollinear yang mana  bertujuan  untuk  menyimpan  nilai  faktor  dan  seluruh  konstruk  yang  ada  pada  model  dengan menetapkan  mana  variabel  dependent  dan  mana  variabel  independent.  Yang  harus  diperhaikan dalam tahap ini adalah nilai Tolerance dan VIF dari setiap masing-masing hubungan antara variabel dependent dan variabel independent yang diuji. Nilai Tolerance yang sudah ditetapkan yaitu harus lebih besar dari 0.1 dan nilai VIF yang ditetapkan yaitu harus dibawah 10. Hasil uji multicollinearity bisa  dilihat  bahwa  antara Perceived Social Benefit dan Perceived Altruistic  Benefit sebagai dependent variable serta Continuation Intention sebagai independent variable adalah normal. Hal itu dibuktikan dari nilai tolerance dan VIF setiap variabel sesuai dengan standar nilai.
Table 4.  Nilai Multicollinear ESA
Var. Dependent Var. Independent Tolerance  VIF CI PSB 1.000 1.000 PAB 1.000 1.000 PSB 1.000 1.000 PAB 1.000 1.000

## 4.2. Uji Outlier
Uji outlier guna mengetahui apakah ada data yang abnormal diantara data lainnya. Karena jika terdapat data  yang abnormal pada setiap variabel yang dihubungkan dapat berpengaruh pada hasil hipotesis. Indikator utama yang harus diperhatikan pada outlier adalah nilai Cook’s Distance yang mana nilai yang ditetapkan harus dibawah 1. Jika nilai Cook’s Distance berada diatas 1 maka data tersebut  perlu  dihilangkan  agar  tidak  mempengaruhi  hasil  hipotesis  yang  modelnya  sudah  dibuat sebelumnya  (Priharsari  &  Perdanakusuma,  2020).  Dari  hasil  pengujian  seluruh  nilai Cook’s Distance hasilnya tidak diluar dari syarat yang berlaku.

## Gambar 5 Uji Outlier PHB

## Gambar 6 Uji Outlier PSB

## 5. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 5.1. Confirmatory Factor Analysis
Confirmatory Factor Analysis adalah analisis yang digunakan untuk memverifikasi apakah item dikelompokkan  pada  cluster  nilai  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Pada  model  persamaan Structural Equation Modeling (SEM) juga metode ini lebih umum dipakai (Bouman, Steg, & Kiers, 2018).  Pada  penelitian  ini,  CFA  sendiri  dilakukan  di  LISREL  dan  digunakan  untuk  melihat  nilai faktor standardized loading dan nilai error dari setiap instrumen yang ada untuk memastikan apakah ada indikator yang harus dihilangkan lagi seperti pada proses sebelumnya  yaitu uji reliabilitas dan uji validitas. Pada tahap ini, ada 3 standar yang diberlakukan yaitu, nilai standardized loading factor atau  yang  muncul  dan  harus  berada  di  lebih  dari  0.50;  Nilai Composite  Reliability (CR)  harus melebihi  0,6;  dan Average  Variance  Extracted (AVE)  dari  setiap  konstruksi  harus  melebihi  0,5 (Priharsari & Perdanakusuma, 2020). Ketika nilai Standardized Loading indikator variabel bernilai dibawah  atau  sama  dengan  0.50  indikator  tersebut  perlu  dihilangkan  sehingga  tidak  dipakai  lagi untuk menghitung nilai CR dan AVE dan tidak akan mempengaruhi nilai CR dan AVE. Berdasarkan hasil perhitungan Standardized Loading di LISREL  indikator variabel CI5 tidak dihitung.
Table 5.  Tabel Hasil CFA Var. Indikator CR AVE PEB 0.864628 0.56263 PHB 0.887393 0.612736 PSB 0.900337 0.900337 PAB 0.877384 0.877384 CI 0.930514 0.770144

## 5.2. Causal Model
Setelah dilakukan analisis CFA, tahap selanjutnya adalah membuat Causal Model yang mana dimaksudkan  untuk  melihat  ataupun  menguji  hipotesis  mana  yang  berhubungan  atau  tidak berhubungan dan juga melihat nilai kebaikan dari instrument yang dipakai pada penelitian ini. Yang sebelumnya  data  yang  akan  dipakai  telah  diuji  dan  dipastikan  telah  lolos  uji  reliabilitas  dan  uji validitasnya. Pada tahap ini, indikator yang dihilangkan karena nilai faktornya dibawah standar pada tahap CFA tidak akan dipakai lagi.
Pada hasil Goodness of Fit Statistics yang ditampilkan pada kolom diatas menunjukkan bahwa hasil nilai indikator utama sudah memenuhi standar yang diharuskan. Dapat dilihat pada nilai CFI atau Comparative  Fit  Index adalah  sebesar  0.97  yang  mana  standarnya  harus  berada  diatas  0.90 sedangkan nilai RMSEA atau Root Mean Square Error of Approximation adalah sebesar 0.060 dan nilai RMSR atau Root Mean Square Residual adalah sebesar 0.56 yang mana nilai yang ditetapkan harus  bernilai  dibawah  0.08.  Maka  dengan  ini,  hipotesis  yang  sudah  dibuat,  diuji  dan  sudah ditampilkan pada gambar 5.2 dapat disimpulkan seperti pada tabel 6.
Table 6.  Tabel Jalur Hipotesis
Jalur Indikator T-Value s AVE H1: PEB → CI 2.31  Accepted H2: PHB → CI 9.70  Accepted H3: PSB → CI 1.66  Rejected H4: PAB → CI -0.58  Rejected CFI: 0.97; RMSEA: 0.60; RMSR: 0.056

## 5.3. Interpretasi Hasil
Berdasarkan  hasil  hipotesis  beserta  nilai T-Values yang  sudah  dirangkum  dalam  tabel  6 disimpulkan  bahwa  terdapat  4  hipotesis  denga  2  hipotesis  yang  diterima  atau  berhubungan  dan  2
hipotesis yang ditolak atau tidak berhubungan. Hubungan antara Perceived Economic Benefit (PEB) dengan Continuance  Intention (CI)  memiliki  hubungan  atau  diterima  dengan  nilai T-Values 2.31 serta    hubungan  antara Perceived  Hedonic  Benefit (PHB)  dengan Continuance  Intention (CI) memiliki  hubungan  atau  diterima  dengan  nilai T-Values 9.70.  Hubungan  antara Perceived  Social Benefit (PSB)  dengan Continuance  Intention (CI)  tidak  memiliki  hubungan  atau  tidak  diterima dengan nilai T-Values 1.66. Dan juga  hubungan antara Perceived Alturistic Benefit (PAB) dengan Continuance Intention (CI) tidak meiliki hubungan atau tidak diterima dengan nilai T-Values -0.58.

## 6. PENUTUP

## 6.1. Kesimpulan
Faktor  yang  diuji  dalam  penelitian  ini  adalah  faktor Perceived  Benefit yang  dihubungkan dengan  faktor Continuance  Intention dan  menghasilkan  2  hipotesis.  Dimana  2  hipotesis  tersebut didapat  dari  2  variabel  dari Perceived  Benefit .  Kemudian  dari  faktor  tesebut  disusun instrument pengujian hipotesis yang diuji dengan Pilot Test dan uji reliabilitas sehingga dihasilkan instrument yang sudah sesuai.
Jumlah  data  responden  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  sebanyak  302  responden yang mana data tersebut sudah melewati pengujian data tanpa variasi dan setelahnya dilakukan uji reliabilitas, lalu selanjutnya dilakukan uji validitas sebelum pengujian hipotesis.
Dalam  pengujian  validitas Confirmatory  Factor  Analysis terdapat  1  indikator  variabel  yang harus  dihilangkan  yaitu  CI5.Sehingga  indikator  tersebut  tidak  dimasukkan  kedalam  pengujian hipotesis.  Dari  pengujian  seluruh  hipotesis  didapatkan  H1  dan  H2  berhubungan  atau  diterima sedangkan H1, H2 adalah hipotesis yang tidak berhubungan atau ditolak.

## DAFTAR PUSTAKA
Abbott, M. L. (2011). Understanding Educational Statistics Using Microsoft Excel and SPSS. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.
Aseniero,  B.  A.,  Constantinides,  M.,  Joglekar,  S.,  Zhou,  K.,  &  Quercia,  D.  (2020).  MeetCues: Supporting Online Meetings Experience. 1.
Bouman, T., Steg, L., & Kiers, H. A. (2018). Measuring Values in Environmental Research A Test of an Environmental Portrait Value Questionnaire. Frontiers in Psychology , 564. Bussines Insider: https://www.businessinsider.com/what-is-google-meet?r=US&IR=T Cowell,  J.  M.,  &  Bergren,  M.  D.  (2021).  Editorial  Advisory  Board  Virtual  Meetings. Journal  of School Nursing, 31 (1), 1.
Davvetasa,  V.,  Diamantopoulosb,  A.,  Zaefarian,  G.,  &  Sichtmann,  C.  (2020).  Ten  basic  questions about  structural  equations  modeling  you  should  know  the  answers  to – But  perhaps  you don't. Industrial Marketing Management , 252-263. edukasi.org. (2019, July 1). Blog: Pelatihan SEM dengan LISREL . Retrieved February 1, 2021, from edukasi.org: https://www.edukasi.org/memahami-olah-data-sem-menggunakan-software- lisrel/
Gupta, S. (2014). SEM for Experimental Designs: An Information Systems Example. The Electronic Journal of Business Research Methods, 12 (1 ), 27-40.
Holbrook. (2006). Consumption experience, customer value, and subjective personal introspection: An illustrative photographic essay. Journal of Business Research, 59 (6), 714-725.
Jones, R. E., & Abdelfattah, K. R. (2020). Virtual Interviews in the Era of COVID-19: A Primer for Applicants. Journal of Surgical Education, 77 (4), 733-734.
Kauffeld,  S.,  &  Lehmann-Willenbrock,  N.  (2012).  Meetings  matter:  Effects  of  team  meetings  on team and organizational success. Small Group Research, 43 (2), 130 – 158.
Lee,  I.,  Choi,  B.,  Kim,  J.,  &  Hong,  S.  (2007).  Culture-Technology  Fit:  Effects  of  Cultural Characteristics on the Post-Adoption Beliefs of Mobile Internet User. International Journal of Electronic Commerce, 11 (4), 11-51.
Minglei,  Z.  (2020).  When  at  Home:  A  Phenomenological  Study  of  Zoom  Class  Experience.
Technology  and  the  Future  of  the  Home  Conference,  Missouri  University  of  Science  and Technology , 2-10.
Peng, C., & Kim, Y. G. (2014). Application of the Stimuli-Organism-Response (S-O-R) Framework to Online Shopping Behavior. Journal of Internet Commerce, 13 , 159 – 176.
Priharsari, D. (2019, December 6). Value Co-Creation in  Firm Sponsored  Online Communities of Interest: Enablers, Constraints, and Shaper. Doctoral Dissertation , 79.
Priharsari,  D.  (2020).  Pengolahan  SEM  covariance-based  dengan  R  modul  lavaan  pada  penelitian sistem  informasi. Jurnal  Sistem  Informasi,  Teknologi  Informasi,  dan  Edukasi  Sistem Informasi, 1 (1), 46-56.
Priharsari, D., & Liliana, D. Y. (2020). Persoalan Sistem Informasi Dan Metode Yang Dapat Dipilih Untuk  Mempelajarinya. Jurnal  Sistem  Informasi,  Teknologi  Informasi,  dan  Edukasi  Sistem Informasi (JUST-SI) , 1-2.
Priharsari, D., & Mastio, E. (under second-round review). Sponsored Online Community Types and Participant’s Perceived Value . Asia Pacific Journal of Information Systems , 1-20.
Romano, N. C., & Nunamaker, J. F. (2001). Meeting analysis: Findings from research and practice. IEEE Conference on System Sciences (pp. 13 – pp). IEEE. Statistics  Solutions.  (2021,  January  24). Home  :  Academic  Solutions  :  Directory  of  Statistical Analyses  :  Factor  Analysis  &  SEM  :  LISREL .  Retrieved  January  24,  2021,  from  Statistics Solutions: https://www.statisticssolutions.com/lisrel/
Sweeney, J. C., & Soutar, G. N. (2001). Consumer Perceived value: The development of a multiple item scale. Journal ot Retailtng, 77 , 203-220.
Tarhini, A., Hone, K., Liu, X., & Tarhini, T. (2017). Examining the moderating effect of individual- level cultural values on users’ acceptance of E -learning in developing countries: a Structural Equation  Modeling of  an  extended  technology  acceptance  model. Journal  of  Interactive Learning Environments , 307-324. Zoom.  (2021,  January  10). Plans  &  Pricing .  Retrieved  January  10,  2021,  from  zoom.us: https://zoom.us/pricing