Pengembangan Model Penerimaan Website eCommerce pada Pelaku UMKM berbasis Teori Penerimaan Teknologi
Faradillah* 1 , Muhammad Fadhiel Alie 2 1,2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Indo Global Mandiri Jalan Jenderal Sudirman No. 629 Palembang e-mail: * 1 faradillah.hakim@uigm.ac.id , 2 fadhiel@uigm.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  model  maupun  teori  penerimaan teknologi  agar  selanjutnya  dapat  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  penerimaan  teknologi masyarakat/orang  (people)  terhadap  inovasi  maupun  teknologi  yang  telah  ada  dalam  upaya optimalisasi keberlangsungan bisnis proses dalam suatu organisasi. Pengujian Model dilakukan melalui pendekatan SEM dengan bantuan Smart PLS dalam pengolahan dan analisis data. Pada penelitian  ini,  beberapa  variabel  yang  diidentifikasi  dapat  mendukung  penerapan  teknologi dijadikan constructs dalam mengembangkan model penerimaan yang telah ada, yaitu: TAM, IDT, dan ECT. Hasil pengujian inner dan outer model menunjukkan hasil yang signifikan pada hampir semua dugaan yang telah dibangun. Selain itu, semua constructs yang diusulkan juga terbukti secara empiris valid dan reliabel dalam membangun model pengembangan ini. Aspek lain seperti budaya  masyarakat,  lingkungan,  infrastruktur  TI  selanjutnya  dapat  dikaji  lebih  dalam  dan menjadi constructs tambahan untuk penelitian sejenis.

## Kata kunci—Penerimaan, eCommerce, TAM, IDT, ECT

## Abstract
This research aims to develop a model and theory of technology acceptance so that it can then be used  to  measure  the  level  of  technology  acceptance  of  society/people  towards  innovation  and existing  technology  in  an  effort  to  optimize  the  sustainability  of  business  processes  in  an organization. Model testing was carried out using the SEM approach with the help of Smart PLS in  data  processing  and  analysis.  In this  research,  several  variables identified  as  being able  to support  the  application  of  technology  were  used  as  building  variables  in  developing  existing acceptance models, namely: TAM, IDT and ECT. The results of testing the inner and outer models show significant results for almost all the predictions that have been built. Apart from that, all the proposed development variables have also been empirically proven to be valid and reliable in building this development model. Other aspects such as community culture, environment, IT infrastructure  can  then  be  studied  more  deeply  and  become  additional  building  variables  for similar research.
Keywords— Acceptance, eCommerce, TAM, IDT, ECT

## 1. PENDAHULUAN
Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) merupakan sumber utama penciptaan lapangan kerja yang sering kali menjadi penggerak utama penyerapan tenaga kerja lokal melalui pemberdayaan semua  lapisan masyarakat dengan  meningkatkan  pendapatan  dan  taraf  hidup  warga  setempat, serta mendorong  pertumbuhan  bisnis  lain  di  sekitarnya[1]–[3].  UMKM  dengan  lebih  fleksibel  dalam mencoba  ide-ide  baru  dan  berinovasi  dalam  produk,  layanan,  dan  proses  bisnis.  Inovasi  ini  dapat
940  Jurnal JUPITER, Vol. 15  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2023, Hal. 939 - 950
mengarah  pada  perkembangan  sektor-sektor  lain  dalam  ekonomi[4],  [5].  UMKM  memungkinkan individu untuk memulai bisnis dengan modal yang terbatas dan dalam skala yang terbatas pula, jumlah besar  UMKM  dapat  memiliki  dampak  ekonomi  yang  signifikan  secara  kolektif  yang  dapat menciptakan nilai tambah dan menggerakkan pertumbuhan ekonomi dengan kontribusi mereka yang berkelanjutan.
Adanya Pandemi Covid-19 berdampak pada UMKM, banyak UMKM mengalami penurunan drastis  dalam  pendapatan  mereka  karena  penurunan  permintaan  dari  pelanggan[6],  [7].  Beberapa pelanggan  bahkan  mungkin  menghentikan  pembelian  produk  atau  layanan  UMKM  sepenuhnya. Pandemi membuat akses UMKM ke modal dan sumber daya finansial menjadi lebih sulit. Bank dan lembaga  keuangan  mungkin  lebih  berhati-hati  dalam  memberikan  pinjaman  kepada  UMKM, sementara  pemilik  UMKM  mungkin  juga  mengalami  kesulitan  dalam  mengelola  arus  kas  mereka. Pembatasan pergerakan barang dan layanan selama pandemi dapat menyebabkan masalah dalam rantai pasokan  UMKM[8]–[11].  Bahan  baku  yang  sulit  diakses  dan  gangguan  dalam  pengiriman  dapat menghambat produksi dan pengiriman produk. Pandemi memaksa UMKM untuk beradaptasi dengan cepat dengan mengubah model bisnis mereka. Mereka yang sebelumnya hanya beroperasi secara fisik mungkin harus beralih ke model bisnis online atau layanan pengiriman untuk tetap beroperasi[12]– [14].  UMKM  yang  terus  beroperasi  selama  pandemi  harus  menghadapi  biaya  tambahan  untuk mematuhi protokol kesehatan dan keamanan, seperti pembelian Peralatan Pelindung Diri (PPE) dan pembersihan  tambahan.  Pandemi  menciptakan  tingkat  ketidakpastian  bisnis  yang  tinggi,  dengan peraturan  yang  sering  berubah-ubah.  UMKM  harus  mampu  beradaptasi  dengan  perubahan  ini  dan seringkali  menghadapi  ketidakpastian  jangka  panjang[1],  [15]–[17].  Banyak  UMKM  yang sebelumnya belum memanfaatkan teknologi secara intensif, seperti e-Commerce atau alat kolaborasi online , harus cepat belajar dan mengadopsi teknologi ini untuk terus beroperasi dan berkomunikasi dengan pelanggan dan staf. Pandemi mendorong banyak bisnis besar untuk lebih agresif berkompetisi di pasar e-Commerce dan online . Ini dapat meningkatkan persaingan yang dihadapi oleh UMKM di ruang online[2], [9], [13], [15], [16], [18]–[21].
Pandemi  mendorong  banyak  bisnis  besar  untuk  lebih  agresif  berkompetisi  di  pasar e- Commerce dan online .  Ini  dapat  meningkatkan  persaingan  yang  dihadapi  oleh  UMKM  di  ruang online [22]. Dengan e-Commerce , UMKM dapat mencapai pelanggan di berbagai lokasi tanpa harus terbatas pada wilayah fisik mereka. Ini memungkinkan mereka untuk menjangkau pasar yang lebih luas dan beragam[23], [24]. E-commerce memungkinkan UMKM untuk lebih cepat mengubah strategi pemasaran mereka. Mereka dapat merespons tren dan peristiwa aktual dengan mengubah iklan online , mengadakan  promosi  khusus,  atau  menyesuaikan  konten  di  situs  web  secara  lebih  cepat  daripada bisnis fisik. E-commerce dapat membantu UMKM mengelola inventaris dan proses pesanan dengan lebih efisien, mengurangi biaya operasional, dan meningkatkan margin keuntungan [25], [26].
UMKM dapat memanfaatkan e-Commerce untuk menjual produk atau layanan tambahan atau menciptakan  lini  produk  baru,  sehingga  dapat  diversifikasi  pendapatan  mereka.  UMKM  yang menerapkan e-Commerce dapat lebih mudah menyesuaikan bisnis mereka dengan perubahan ini untuk tetap relevan di pasar. Pandemi Covid-19 telah mempercepat transformasi digital dan penggunaan e- Commerce [11], [26]–[29]. UMKM yang proaktif dalam menerapkan strategi e-Commerce dapat lebih siap menghadapi perubahan dalam perilaku konsumen dan tetap relevan di pasar yang berubah dengan cepat[11], [26], [27], [29].
Teknologi  memungkinkan  UMKM  untuk  mencapai  pelanggan  di  luar  wilayah  geografis mereka[4],  [26],  [29]–[33].  Dengan  penerimaan  teknologi  yang  baik,  UMKM  dapat  terlibat  dalam perdagangan  elektronik  ( e-Commerce )  dan  menjual  produk  mereka  di  tingkat  nasional  atau internasional. UMKM yang menerima teknologi dengan baik dapat lebih tahan terhadap perubahan ekonomi  dan  situasi  krisis[32]–[34].  Mereka  memiliki  lebih  banyak  alat  dan  sumber  daya  untuk beradaptasi  dengan  perubahan  pasar  atau  situasi  darurat.  Dengan  memahami  tingkat  penerimaan teknologi  di  kalangan  UMKM,  kita  dapat  mengidentifikasi  masalah  atau  hambatan  yang  mungkin muncul  dalam  penggunaan  teknologi[35]–[37].  Ini  memungkinkan  kita  untuk  merancang  pelatihan dan pendukung yang sesuai untuk membantu UMKM menggunakan teknologi dengan lebih efektif. Penerimaan teknologi adalah faktor kunci dalam kesuksesan pengadopsian platform e-Commerce oleh UMKM.  Model  penerimaan  teknologi,  seperti Technology  Acceptance  Model (TAM),  dapat digunakan untuk memahami faktor-faktor yang memengaruhi keputusan UMKM dalam mengadopsi platform e-Commerce . E-Commerce terus berkembang dengan kemajuan teknologi baru seperti AI ,
Big Data , dan IoT [32]–[36]. UMKM perlu memahami potensi manfaat teknologi ini dan bagaimana teknologi ini dapat meningkatkan operasi dan keuntungan mereka.
Dengan berfokus pada teori penerimaan teknologi, penelitian ini dapat memberikan wawasan yang berharga tentang faktor-faktor yang memengaruhi penerimaan website e-Commerce oleh pelaku UMKM.  Ini  dapat  membantu  UMKM  meningkatkan  efisiensi  operasional  mereka,  mencapai  lebih banyak  pelanggan,  dan  tetap  bersaing  dalam  era  digital  yang  terus  berkembang.  Pengukuran penerimaan teknologi pada UMKM penting tidak hanya untuk pertumbuhan bisnis mereka tetapi juga untuk  memastikan  bahwa  mereka  tetap  relevan  dan  berkelanjutan  dalam  era  digital  yang  terus berkembang.  Dengan  memahami  dan  mengatasi  hambatan  penerimaan,  UMKM  dapat  mengambil langkah-langkah menuju kesuksesan jangka panjang.

## 2. METODE PENELITIAN
Beberapa  tahapan  pada  penelitian  ini  antara  lain  identifikasi  masalah  maupun  topik penelitian  yang  selanjutnya  menjadi  rumusan  masalah  dan  pertanyaan  penelitian  melalui penelusuran literatur pada beberapa jurnal ilmiah bereputasi baik nasional maupun internasional. Berdasarkan  referensi  yang  telah  dikumpulkan  melalui  penelusuran  literatur,  selanjutnya kerangka  pikir  konseptual  dibangun  melalui  beberapa  teori  yang  relevan  dengan  penelitian  ini yaitu beberapa teori penerimaan teknologi yang sering digunakan pada penelitian sejenis seperti TAM,  TPB,  dan Delone  McLean .  Identifikasi  variabel  dan  indikator  dilakukan  untuk mengembangkan model pengukuran penerimaan Website e-Commerce pada Pelaku UMKM Desa Lembak.  Pada  penelitian  ini  terdapat  25  pelaku  UMKM  Kerupuk  Kemplang  Lembak  terlibat sebagai  populasi  penelitian.  Berdasarkan  jawaban  responden  akan  dilakukan  pengujian  model pengembangan  dengan  pendekatan Structural  Equation  Model (SEM)  melalui  analisis inner model dan outer  model selanjutnya  akan  menghasilkan  model  konseptual  pengembangan penerimaan Website e-Commerce pada Pelaku UMKM yang teringkas pada Gambar 1.
Gambar 1 Tahapan Penelitian
Pada  Gambar  1  dapat dilihat  beberapa  tahapan  penelitian  yaitu:  merumuskan  masalah, studi pustaka, membangun kerangka pikir, membangun model awal konseptual, menguji model konseptual  dan  menghasilkan  model  akhir  pengembangan  serta  penarikan  kesimpulan  terkait model akhir yang dihasilkan.

## 2.1 Teori Penerimaan Teknologi
Teori  penerimaan  teknologi  adalah  kerangka  kerja  yang  digunakan  untuk  memahami bagaimana  individu  atau  kelompok  orang menerima  dan  mengadopsi teknologi  baru.  Teori ini telah berkembang seiring waktu dan telah menjadi sangat penting dalam konteks pengembangan dan  penggunaan  teknologi.  Penelitian  adaptasi  inovasi,  yang  terutama  berkaitan  dengan penerimaan teknologi informasi dan sistem informasi (yaitu TI dan SI), telah membentuk berbagai model  yang  saling  melengkapi  dan  bersaing  untuk  mempelajari  adopsi. Innovation  Diffusion Theory (IDT) dikembangkan untuk menjelaskan mengapa individu memilih untuk mengadopsi atau menolak suatu inovasi berdasarkan keyakinan mereka. Konsep utama IDT adalah keputusan apakah akan mengadopsi suatu inovasi terdiri dari lima tahap: pengetahuan, persuasi, keputusan, implementasi, dan konfirmasi[38].
Pada penelitian yang dilakukan oleh Perdana tahun 2021, terdapat lima karakteristik yang digunakan  sebagai  kerangka  umum  faktor  penentu  diterimanya  sebuah  inovasi  melalui penggunaan  PPDB online yaitu relative  advantage,  compatibility,  complexity,  trialability,  and observability .
Pada  penelitian  Yuen  dkk  menunjukkan  bahwa  penerimaan  dan  proses  pengambilan keputusan terhadap inovasi berkaitan dengan atribut atau karakteristik inovasi, yang dapat diukur melalui  lima  aspek  yaitu:  keunggulan  relatif,  kompatibilitas,  kompleksitas,  eksperimental,  dan observabilitas. Dalam penelitiannya juga Yuen et al mencoba mengintegrasikan beberapa variabel pada Technology Acceptance Model (TAM) sehingga menghasilkan model akhir yang berhasil mensintesis variabel pada IDT dan TAM.
Pada penelitian yang dilakukan oleh Al Rahmi dkk tahun 2021 menunjukkan hasil yang tidak jauh berbeda dengan penelitian Yuen Dkk, Al Rahmi dkk juga melakukan integrasi model penerimaan IDT dan TAM untuk melihat penerimaan e-Learning pada siswa. Hasil penelitian Al Rahmi menunjukkan bahwa hasil integrasi IDT dan TAM divalidasi untuk mengukur penerimaan siswa terhadap penggunaan e-Learning .  Sebelumnya Al Rahmi juga pernah melakukan penelitian serupa  pada  tahun  2019  yang  bertujuan  untuk  mengeksplorasi  dan  menyelidiki  faktor-faktor potensial yang memengaruhi niat perilaku siswa untuk menggunakan sistem e -learning . Studi ini mengusulkan model penerimaan teknologi yang diperluas yang telah diuji dan diperiksa melalui penggunaan  teori  difusi  inovasi  (IDT)  dan  model  penerimaan  teknologi  terintegrasi  (TAM). Penelitian  ini  dilakukan  pada  1286  siswa  yang  memanfaatkan  sistem e-learning di  Malaysia. Temuan  tersebut  diperoleh  melalui  metode  penelitian  kuantitatif.  Temuan  ini  menggambarkan bahwa  enam  persepsi  karakteristik  inovasi  khususnya  berdampak  pada  niat  perilaku  sistem e- learning siswa. Pengaruh keunggulan relatif, kemampuan observasi, kemampuan untuk dicoba, kesesuaian yang dirasakan, kompleksitas, dan kenikmatan yang dirasakan terhadap kemudahan penggunaan  patut  diperhatikan.  Selain  itu,  pengaruh  keunggulan  relatif,  kompleksitas, kemampuan  untuk  dicoba,  kemampuan  observasi,  kesesuaian  yang  dirasakan,  dan  kenikmatan yang  dirasakan  terhadap  kegunaan  yang  dirasakan  memiliki  dampak  yang  kuat.  Hasil  empiris pada penelitian Al rahmi ini  memberikan dukungan kuat terhadap pendekatan integratif antara TAM dan IDT. Temuan ini menyarankan perluasan model TAM dengan IDT untuk penerimaan sistem e-learning yang  digunakan  untuk  meningkatkan  kinerja  belajar  siswa,  yang  dapat membantu  pengambil  keputusan  di  pendidikan  tinggi,  universitas  serta  perguruan  tinggi  untuk mengevaluasi,  merencanakan  dan  melaksanakan  penggunaan e-learning pada  sistem pembelajaran[42].
Pada penelitian Nasser dan hairul tahun 2022, penelitian mereka membangun hubungan antara pengaruh sosial, kebutuhan interaksi manusia, resistensi teknologi, kecemasan teknologi, kegagalan  teknologi,  persepsi  kegunaan,  dan  persepsi  kemudahan  penggunaan  dengan  niat konsumen  untuk  menggunakan  produk  sendiri.  teknologi  layanan  berdasarkan  Teori  Difusi Inovasi dan Model Penerimaan Teknologi. Hubungan ini ditemukan signifikan dalam berbagai penelitian [43] Tidak jauh berbeda dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Rahma dkk pada tahun  2021  yang  menunjukkan  bahwa  Innovation  Diffusion  Theory  (IDT)  dapat  digunakan sebagai model untuk mengukur kinerja TI [44]
Beberapa penelitian yang mengkaji adanya keberhasilan integrasi IDT dan TAM dalam mengukur  aspek  difusi  inovasi  dan  penerimaan  teknologi  terhadap  keinginan  pengguna  dalam menerapkan  teknologi  yang  berfokus  pada  pada  proses  penyebaran  inovasi  di  masyarakat.  Ini membagi  masyarakat  menjadi  kelompok-kelompok,  seperti  inovator,  early  adopter,  early majority, late majority, dan laggard, dan mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi adopsi inovasi oleh kelompok-kelompok ini dan TAM berfokus pada persepsi kebergunaan dan persepsi kemudahan  penggunaan  sebagai  faktor-faktor  utama  yang  memengaruhi  niat  pengguna  untuk mengadopsi  teknologi.  Namun  belum  dapat  mengkonfirmasi  harapan  pengguna  terhadap pengalaman yang mereka alami dengan suatu produk atau teknologi, dan bagaimana konfirmasi atau diskonfirmasi tersebut memengaruhi sikap, niat, dan perilaku mereka terkait dengan produk atau  teknologi  tersebut.  Pada  penelitian  ini  aspek  tersebut  dikaji  melalui  integrasi Expectation Confirmation Theory (ECT) terhadap IDT dan TAM.
Pada  penelitian  Fazrin,  membuktikan  bahwa  ketika  masalah Security pada Digital Platform diperhatikan dengan benar, hal itu dapat meningkatkan kepuasan pengguna. Selain itu, kepuasan  pengguna  dan  niat  pengguna  menggunakan  kembali  sebuah  teknologi  juga  memiliki pengaruh yang signifikan terhadap loyalitas yang tumbuh dalam diri pengguna. Pada penelitian Fazrin  juga  menunjukan  bahwa  Security  memiliki  pengaruh  yang  positif  terhadap Satisfaction yang berlanjut kepada Continuance Intention yang juga akan memengaruhi Loyalitas[45]. Pada  penelitian  Puspitasari  dkk  mengkaji  faktor-faktor  kunci  yang  memengaruhi kepuasan pelanggan dan niat untuk terus menggunakan layanan dan aplikasi e-wallet berdasarkan integrasi  teori  Difusi  Inovasi,  Model  Penerimaan  Teknologi  (TAM),  dan  Teori  Ekspektasi- Konfirmasi  (ECT).  Hasil  penelitian  Psupitasari  menunjukkan  bahwa  konfirmasi,  persepsi kemudahan  penggunaan,  kompatibilitas,  dan  kemampuan  uji  coba  mempunyai  dampak  positif terhadap  kepuasan  pelanggan,  dan  persepsi  kegunaan,  kepuasan,  dan  kebiasaan  berkontribusi terhadap niat untuk terus menggunakan e-wallet . Selain itu, pelanggan mengutamakan keamanan dibandingkan kemudahan penggunaan saat menggunakan e-wallet dan menganggapnya sebagai bagian dari kegunaan e-wallet [46].
Selanjutnya,  meskipun  ECT  merupakan  kerangka  teoritis  yang  dikembangkan  dengan baik untuk mempelajari perilaku pasca-adopsi, kesederhanaannya menyebabkan keterbatasannya dalam  menjelaskan  secara  spesifik  hubungan  antara  konfirmasi  dan  kepuasan.25  Dengan  kata lain, karena kepuasan pengguna terhadap suatu produk juga bisa sangat signifikan. Terkait dengan persepsinya  tentang  produk,  penelitian  sebelumnya  telah  mencoba  mengidentifikasi  dimensi persepsi  spesifik  yang  terlibat.  Khususnya,  dalam  kaitannya  dengan  penggunaan  teknologi, Thong  et  al.25  mengintegrasikan  ECT  dan  TAM,  berdasarkan  kekuatan  dua  elemen  persepsi TAM  yaitu  persepsi  kegunaan  (PU)  dan  persepsi  kemudahan  penggunaan  (PEOU)  untuk memprediksi  niat  perilaku  masyarakat  mengadopsi/menggunakan  sebuah  teknologi.  Artinya, menurut TAM awal, ketika masyarakat merasakan tingkat kegunaan suatu teknologi yang lebih tinggi  dan  tingkat  kesulitan  yang  lebih  rendah  dalam  menggunakannya,  maka  semakin  besar kemungkinan  mereka  untuk  menggunakan  teknologi  tersebut.15  Sejak  TAM  awal  diusulkan, penelitian dilakukan di banyak bidang akademis yang berbeda telah memberikan banyak bukti yang mendukung pentingnya pengaruh kuat PU dan PEOU terhadap penentuan niat berperilaku masyarakat terkait adopsi/penggunaan teknologi.29 Berfokus pada temuan sebelumnya, Thong dkk.25  menggabungkan  dua  hal  utama  tersebut.  Komponen  TAM menjadi  ECT, mengusulkan versi ECT yang diperluas[47].
Sementara  itu  penelitian  Han  Lu  ini  menunjukkan  kenyamanan  menjadi  faktor  utama dalam  meningkatkan  kepuasan  pengguna  yang  juga  memengaruhi  keiniginan  untuk menggunakan kembali teknologi.
Penelitian sejenis selama ini banyak berfokus pada penerimaan teknologi dengan TAM dan  difusi  inovasi  dengan  IDT  [38],  [41],  [42],  [44],  [49]–[51],  penelitian  ini  mengkaji  difusi inovasi  terkait  penerimaan  TI  dan  ECT  dalam  aspek  penerimaan  masyarakat  terhadap  inovasi yang  baru  diterapkan.  Berdasarkan  penelitian-penelitian  terdahulu,  penelitian  ini  melihat kesenjangan pada aspek yang dikaji pada beberapa model inetgrasi yang telah dilakukan yaitu: IDT  dan  TAM,  TAM dan  ECT  sehingga  pengembangan  model  pada  penelitian  ini fokus  pada
944  Jurnal JUPITER, Vol. 15  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2023, Hal. 939 - 950
variabel-variabel yang telah diuji dan ditemukan signifikan berpengaruh sebagai enabler adopsi teknologi  dan  berpengaruh  terhadap  keinginan  untuk  melanjutkan  dan  atau  menggunakan teknologi baru sebagai inovasi.

## 2. 2 Pengembangan Model Konseptual
Pengembangan  model  dilakukan  melalui  identifikasi  variabel  pembangun  model  penerimaan teknologi berdasarkan penelitian terdahulu. Variabel tersebut antara lain:
• Relative  Advantage (Keunggulan  relative),  didefinisikan  sebagai  tingkat  dimana masyarakat berasumsi bahwa inovasi baru lebih baik dibandingkan inovasi lama.
• Complexity (Kompleksitas),  didefinisikan  sebagai  tingkat  kesulitan  dalam  memahami inovasi dan kemudahan penggunaannya yang dirasakan oleh pengguna akhir.
• Observability ,  Observabilitas  didefinisikan  sebagai  tingkat  di  mana  hasil inovasi  dapat dilihat oleh orang lain.
• Trialability (Dapat  dicoba),  mengacu  pada  sejauh  mana  orang  berpikir  bahwa  mereka perlu merasakan inovasi sebelum membicarakan keputusan untuk mengadopsinya atau tidak. Inovasi yang dapat diuji coba cenderung mempunyai lebih sedikit ketidakpastian yang  dirasakan  oleh  individu  yang  mempertimbangkan  untuk  mengadopsinya  dan individu tersebut cenderung belajar melalui pengalaman ini.
• Compatibility ( kompatibilitas), mengacu pada fakta di mana peserta didik merasa bahwa inovasi tersebut  sesuai  dengan  standar mereka,  keterlibatan  sebelumnya  dan  keinginan calon pengadopsi.
• Perceived  usefulness (Kegunaan  yang  dirasakan),  istilah  yang  digunakan  untuk mencerminkan pendapat pelaku UMKM mengenai apakah mereka merasa bahwa sistem dalam hal ini e-Commerce website tertentu dapat meningkatkan kinerja UMKM.
• Perceived  ease  of  use (Persepsi  kemudahan  penggunaan),  istilah  yang  mengacu  pada kesan peserta didik bahwa sistem tertentu mudah atau mudah untuk ditangani.
• Behavioral  intention  to  use (Niat  berperilaku  untuk  menggunakan)  dikenal  sebagai pilihan pelaku UMKM apakah akan terus menggunakan teknologi berupa e-Commerce atau tidak dan istilah ini dipandang sebagai faktor penentu penggunaan suatu teknologi.
• Confirmation (konfirmasi),  didefinisikan  sebgaai  hasil  evaluasi  pendapat  pengguna dalam merasakan keuntungan yang diharapkan dari produk maupun jasa yang digunakan
• Satisfaction (kepuasan  pengguna),  didefinisikan  sebagai  ukuran  sikap  positif  yang dirasakan pengguna setelah menggunakan teknologi
• Convenience (kenyamanan),  didefinisikan sebagai  kenyamanan  pengguna  yaitu  Pelaku UMKM dalam menggunakan teknologi berupa e-Commerce website
Variabel  tersebut  selanjutnya  menjadi constructs model  yang  nantinya  digunakan  untuk  mengukur penerimaan  teknologi  berdasarkan  keinginan  maupun  niat  pengguna  dalam  menerapkan  teknologi. Berdasarkan hasil penelitian terdahulu sejenis, diperoleh beberapa variabel yang selanjutnya dijadikan dasar dalam membangun hipotesis sehingga menjadi model konseptual dan hipotesis pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 2 Model Konseptual Pengembangan Penerimaan Website e-Commerce pada Pelaku UMKM
Berdasarkan Gambar 2 dapat dilihat 23 hipotesis yang dibangun (berpengaruh secara positif dan signifikan) pada penelitian ini, yaitu:
H1: Confirmation terhadap Satisfaction H2: Confirmation terhadap Perceived Usefulness H3: Convenience terhadap Satisfaction H4: Convenience terhadap Perceived Usefulness H5: Compatibility terhadap Perceived Usefulness H6: Compatibility terhadap Intention to Use eCommerce Website H7: Triability terhadap Perceived Usefulness H8: Triability terhadap Intention to Use eCommerce Website H9: Triability terhadap Perceived Ease of Use H10: Complexity terhadap Perceived Usefulness H11: Complexity terhadap Intention to Use eCommerce Website H12: Complexity terhadap Perceived Usefulness H13: Relative Advantage terhadap Perceived Usefulness H14: Relative Advantage terhadap Perceived Ease of Use H15: Relative Advantage terhadap Intention to Use eCommerce Website H16: Observability terhadap Perceived Usefulness H17: Observability terhadap Perceived Ease of Use H18: Observability terhadap Intention to Use eCommerce Website H19: Perceived Ease of Use terhadap Satisfaction H20: Perceived Ease of Use terhadap Intention to Use eCommerce Website H21: Perceived Usefulness terhadap Satisfaction H22: Perceived Usefulness terhadap Intention to Use eCommerce Website H23: Satisfaction terhadap Intention to Use eCommerce Website
Perceived Usefulness Perceived Ease of Use Satisfaction Confirmation Convenience Compatibility Triability Complexity Relative Advantages Observability Intention to Use eCommerce Website H1 H2 H3 H4 H5 H6 H7 H8 H9 H10 H11 H12 H13 H14 H15 H16 H17 H20 H18 H19 H21 H22 H23

## 2. 3 Pengujian Model Konseptual
Model Persamaan Struktural ( Structural Equation Model atau SEM ) PLS adalah metode statistik multivariat yang digunakan untuk menguji dan mengukur hubungan kompleks antara variabel- variabel  dalam  satu  kerangka  kerja  analisis.  Adanya  pengembangan  model  melalui  integrasi variabel pada beberapa teori penerimaan teknologi pada penelitian ini, sehingga pengujian model dilakukan  mengikuti  langkah  pengujian  model  SEM,  yaitu  melalui  pengujian inner  model dan outer model . Pada penelitian ini pengujian dilakukan menggunakan Smart PLS.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini dilakukan penyebaran kuesioner kepada sebanyak 25 Pelaku UMKM secara langsung, untuk menguji keterbacaan item kuesioner dilakukan pendampingan pengisian. Selanjutnya  jawaban  responden  ditabulasi  dan  direkap  menggunakan  Ms  Excel.  Hasil pengumpulan  data  selanjutnya  dilakukan  analisis  SEM  PLS  dengan  bantuan  Smart  PLS. pengujian Model dilakukan melalui pengukuran Outer Model dengan Uji Validitas berdasarkan nilai  validitas  konvergen  atau outer  loading/loading  factor dan  validitas  diskriminan  dan  nilai Average Variance Extracted (AVE). Hasil perhitungan outer loading dapat dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1 Nilai Muatan Outer Loading
Tabel 2 Nilai Muatan Outer Loading Lanjutan CP CV CM CPX RA TR OB PU PEU SF IUEW CM1 0,901 CM2 0,912 CM3 0,903 CM4 0,927 CM5 0,914 CV1 0,934 CV2 0,928 CV3 0,911 CV4 0,956 CV5 0,987 CP1 0,938 CP2 0,922 CP3 0,953 CP4 0,915 CP5 0,919 TR1 0,921 TR2 0,933 TR3 0,942 TR4 0,926 TR5 0,961 CPX1
0,937
CPX2
0,965 CPX3 0,925 CPX4 0,958
CPX5 0,961 RA1 0,922 RA2 0,943 RA3 0,911 RA4 0,955 RA5 0,912 RA6 0,928 CP CV CM CPX RA TR OB PU PEU SF IUEW OB1 0,911 OB2 0,923
OB3
0,954
OB4
0,925 OB5 0,931 PU1 0,988 PU2 0,976 PU3 0,965
PU4
0,981 PU5 0,979 PEU1 0,982 PEU2 0,973
PEU3
0,967
PEU4
0,965 PEU5 0,978 SF1 0,989 SF2 0,991 SF3 0,975 SF4 0,983 SF5 0,909
IUEW1
0,993
IUEW2
0,978
IUEW3
0,956
IUEW4
0,968
IUEW5 0,99 IUEW6 0,932
Dapat dilihat pada tabel 1 dan 2 nilai outer loading untuk semua indicator bernilai > 0,7 sehingga dapat disimpulkan semua indicator pada penelitian ini valid. Pengukuran validitas diskriminan dilakukan  untuk  melihat  semua  diskriminan  yang  diajukan  pada  penelitian  ini  dikatakan  valid melalui  pengukuran  nilai  Hasil  pengukuran Average  Variance  Extracted (AVE).  Pengujian Reliabilitas  ditunjukkan  melalui  nilai Cronbach’s  Alpha dan Composite  Relibaility .  Hasil perhitungan diringkas pada Tabel 3.
Tabel 3 Hasil perhitungan AVE, Cronbach Alpha dan Composite Reliability dengan Smart PLS
Berdasarkan Tabel 3 dapat dilihat bahwa semua nilai AVE untuk setiap variabel berada di atas 0,50 sehingga dapat dikatakan semua variabel pada penelitian ini valid secara diskriminan, begitu juga nilai Cronbach Alpha dan Composite Reliability yang menunjukkan nilai > 0,70 sehingga dapat dikatakan semua variabel/ constructs pada penelitian ini reliabel.
Pengujian inner model juga dilakukan untuk melihat penerimaan hipotesis yang dibangun pada penelitian ini. Hasil perhitungan P Value dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Ringkasan hasil perhitungan P Values
Menurut Saluza Dkk, Besar nilai p-value adalah 0.000 dengan tingkat signifikansi sebesar α = 5%.  Berdasarkan  Tabel  4  dapat  dilihat  bahwa  dari  23  hipotesis  yang  diabngun  terdapat  22 hipotesis yang diterima berdasarkan nilai p Value dan terdapat satu hipotesis yang ditolak yaitu H17: Observability berpengaruh  secara  positif  dan  signifikan  terhadap Perceived  Ease  of  Use dengan nilai p-Value sebesar 0,052.
Variabel Average Variance Extracted (AVE) Cronbach's Alpha Composite Reliability Confirmation 0,899 0,901 0,922 Convenience 0,987 0,926 0,912 Compatibility 0,911 0,908 0,905 Triability 0,923 0,922 0,928 Complexity 0,907 0,905 0,921 Relative Advantage 0,956 0,976 0,982 Observability 0,865 0,911 0,931 Perceived Ease of Use 0,977 0,981 0,939 Perceived Usefulness 0,981 0,991 0,911 Satisfaction 0,992 0,995 0,992 Intention to Use eCommerce Website 0,926 0,937 0,941
Hipotesis
P Values
Confirmation -> Satisfaction 0,000 Confirmation -> Usefulness 0,002 Convenience -> Satisfaction 0,031 Convenience -> Perceived Usefulness 0,012 Compatibility -> Perceived Usefulness 0,006 Compatibility -> Intention to Use eCommerce Website 0,021 Triability -> Perceived Usefulness 0,001 Triability -> Intention to Use eCommerce Website 0,000 Triability -> Perceived Ease of Use 0,000 Complexity -> Perceived Usefulness 0,011 Complexity -> Intention to Use eCommerce Website 0,028 Complexity -> Perceived Usefulness 0,006 Relative Advantage -> Perceived Usefulness 0,000 Relative Advantage -> Perceived Ease of Use 0,000 Relative Advantage -> Intention to Use eCommerce Website 0,000 Observability -> Perceived Usefulness 0,005 Observability -> Perceived Ease of Use 0,052 Observability -> Intention to Use eCommerce Website 0,025 Perceived Ease of Use -> Satisfaction 0,006 Perceived Ease of Use -> Intention to Use eCommerce Website 0,000 Perceived Usefulness -> Satisfaction 0,027 Perceived Usefulness -> Intention to Use eCommerce Website 0,000 Satisfaction -> Intention to Use eCommerce Website 0,000

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengolahan data dan analisis yang telah dilakukan pada penelitian ini, disimpulkan bahwa dari 23 hipotesis yang diajukan pada penelitian ini terdapat 22 hipotesisi yang diterima dan hanya satu yang  ditolak yaitu adanya dugaan variabel observabilitas berpengaruh terhadap  kemudahan  penggunaan  website  ecommerce  pada  pelaku  UMKM  Desa  Lembak. Pengembangan model berhasil dilakukan melalui integrasi TAM, IDT dan ECT yang ditunjukkan oleh hasil, uji validitas dan reliabilitas semua constructs bernilai bagus. Selain itu pengujian inner dan outer model memenuhi syarat fit model.

## 5. SARAN
Pada  penelitian  ini,  perlu  dilakukan  analisis  lebih  lanjut  terhadap  hipotesis  yang  tidak diterima  yaitu  pada  variabel  observabilitas  terhadap  kemudahan  penggunaan  website  e- commerce. Faktor Pendidikan, serta budaya yang melekat juga dapat diteliti lebih dalam untuk melihat hubungan tersebut sebagai upaya dalam mencapai tujuan penerapan teknologi berupa e- Commerce website pada Pelaku UMKM Desa Lembak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. A. Widiawaty, K. C. Lam, M. Dede, and N. H. Asnawi, “Spatial differentiation and determinants of COVID-19 in Indonesia,” BMC Public Health , vol. 22, no. 1, Dec. 2022, doi: 10.1186/s12889- 022-13316-4.
[2] J. Perbendaharaan et al. , “INDONESIAN TREASURY REVIEW DAMPAK PANDEMI COVID- 19 TERHADAP PENGELOLAAN KEUANGAN NEGARA.”
[3] M. Fadhiel Alie and I. Saluza, “Pengukuran Kesiapan Penerapan Website eCommerce pada Pelaku UMKM berbasis Teori Penerimaan Teknologi,” 2023.
[4] D. O. Amofah and J. Chai, “Sustaining Consumer E-Commerce Adoption in Sub-Saharan Africa: Do Trust and Payment Method Matter?,” Sustainability , vol. 14, no. 14, p. 8466, Jul. 2022, doi: 10.3390/su14148466.
[5] Y. Amornkitvikai, S. Y. Tham, C. Harvie, and W. W. Buachoom, “Barriers and Factors Affecting the E-Commerce Sustainability of Thai Micro-, Small- and Medium-Sized Enterprises (MSMEs),” Sustainability , vol. 14, no. 14, p. 8476, Jul. 2022, doi: 10.3390/su14148476.
[6] A.  Kohont  and  M.  Ignjatović,  “Organizational  Support  of  Working  from  Home:  Aftermath  of COVID-19 from the Perspective of Workers and Leaders,” Sustainability (Switzerland) , vol. 14, no. 9, May 2022, doi: 10.3390/su14095107.
[7] A. Khalil, M. E. A. Abdelli, and E. Mogaji, “Do Digital Technologies Influence the Relationship between the COVID-19 Crisis and SMEs’ Resilience in Developing Countries?,” Journal of Open Innovation:  Technology,  Market,  and  Complexity ,  vol.  8,  no.  2,  p.  100,  Jun.  2022,  doi: 10.3390/joitmc8020100.
[8] J. J. Saverimuttu, “An Exploratory Study on Effectively Upskilling Employees During COVID- 19,” 2022.
[9] D.  P.  Srirahayu et  al. ,  “Information  Institution  Services  in  Indonesia  during  the  COVID-19 Pandemic  Academic  Library  Services  in  Indonesia  during  the  COVID-19  pandemic.”  [Online]. Available: https://covid19.go.id,
[10] S. Adam et al. , “Entrepreneurial Orientation and Organizational Performance of Online Business in  Malaysia:  The  Mediating  Role  of  the  Knowledge  Management  Process,” Sustainability (Switzerland) , vol. 14, no. 9, May 2022, doi: 10.3390/su14095081.
[11] A. Hussain, M. Akbar, A. Shahzad, P. Poulova, A. Akbar, and R. Hassan, “E-Commerce and SME Performance: The Moderating Influence of Entrepreneurial Competencies,” Adm Sci , vol. 12, no. 1, Mar. 2022, doi: 10.3390/admsci12010013.
[12] A. Usas, E. Jasinskas, V. Zagurska-Antoniuk, V. Savitskyi, and P. Fuhelo, “COVID-19 impact on e.commerce usage,” Independent Journal of Management & Production , vol. 12, no. 6, pp. s445– s462, Nov. 2021, doi: 10.14807/ijmp.v12i6.1750.
[13] R.  Rosita,  “PENGARUH  PANDEMI  COVID-19  TERHADAP  UMKM  DI  INDONESIA,” JURNAL LENTERA BISNIS , vol. 9, no. 2, p. 109, Nov. 2020, doi: 10.34127/jrlab.v9i2.380.
[14] B. Malay and P. Kulkarni, “Impact of COVID-19 on the Indian ICT Industry,” CARDIOMETRY , no. 23, pp. 699–709, Aug. 2022, doi: 10.18137/cardiometry.2022.23.699709.
[15] E. DeFilippis, S. M. Impink, M. Singell, J. T. Polzer, and R. Sadun, “The impact of COVID-19 on digital  communication  patterns,” Humanit  Soc  Sci  Commun ,  vol.  9,  no.  1,  Dec.  2022,  doi: 10.1057/s41599-022-01190-9.
[16] E. DeFilippis, S. M. Impink, M. Singell, J. T. Polzer, and R. Sadun, “The impact of COVID-19 on digital  communication  patterns,” Humanit  Soc  Sci  Commun ,  vol.  9,  no.  1,  Dec.  2022,  doi: 10.1057/s41599-022-01190-9.
[17] M. A. Widiawaty, K. C. Lam, M. Dede, and N. H. Asnawi, “Spatial differentiation and determinants of COVID-19 in Indonesia,” BMC Public Health , vol. 22, no. 1, Dec. 2022, doi: 10.1186/s12889- 022-13316-4.
[18] L.  Lara,  M.  Saracostti,  and  X.  de-Toro,  “Adaptation  and  psychometric  properties  of  the  school engagement and contextual factors questionnaires for Covid-19 and post Covid-19 context,” PLoS One , vol. 17, no. 9 September, Sep. 2022, doi: 10.1371/journal.pone.0272871.
[19] E. F. A. K. C. D. M. R. Russo, “The Tokyo 2020 Olympic Games: impacts of COVID-19 and digital transformation,” Cad. EBAPER.BR , vol. 20, no. 2, pp. 318–332, 2022.
[20] F. Winarni, “Pengaturan Pengendalian Covid-19 Dalam Perspektif Hak Atas Lingkungan Hidup Yang Baik Dan Sehat,” Jurnal Hukum Ius Quia Iustum , vol. 29, no. 2, pp. 392–414, May 2022, doi: 10.20885/iustum.vol29.iss2.art8.
[21] M.  Laurimäe,  T.  Paas,  and  A.  Paulus,  “The  effect  of  COVID-19  and  the  wage  compensation measure  on  income-related  gender  disparities,” Baltic  Journal  of  Economics ,  vol.  22,  no.  2,  pp. 146–166, Jul. 2022, doi: 10.1080/1406099X.2022.2149976.
[22] “FACTORS  AFFECTING  SOCIAL  ECOMMERCE  ADOPTION  IN  AN  ARAB  COUNTRY: FINDINGS  FROM  A  QUALITATIVE  STUDY,” Issues  In  Information  Systems ,  2017,  doi: 10.48009/2_iis_2017_123-135.
[23] M. Albashrawi, “Intention to Adopt E-Commerce: A Comparative Review Across Developed and Developing Economies,” 2021. [Online]. Available:
https://digitalcommons.kennesaw.edu/ajisAvailableat:https://digitalcommons.kennesaw.edu/ajis/v ol13/iss1/6
[24] F. Pollák, M. Konečný, and D. Ščeulovs, “Innovations in the management of e-commerce: analysis of customer interactions during the covid-19 pandemic,” Sustainability (Switzerland) , vol. 13, no. 14, Jul. 2021, doi: 10.3390/su13147986.
[25] Badan Pusat Statistik Indonesia, “Statistik E-Commerce 2022,” Jakarta, Dec. 2022.
[26] A.  A.  Agus,  G.  Yudoko,  N.  Mulyono,  and  T.  Imaniya,  “E-Commerce  Performance,  Digital Marketing  Capability  and  Supply  Chain  Capability  within  E-Commerce  Platform:  Longitudinal Study Before and After COVID-19,” International Journal of Technology , vol. 12, no. 2, pp. 360– 370, 2021, doi: 10.14716/ijtech.v12i2.4122.
[27] H. Md Billal, H. Kyun Shin  Corresponding Author, and W. Jun Sim, “Critical  Success  Factors (CSF) on e-Commerce Adoption in Bangladesh SMEs,” 2019.
[28] D. Chen, H. Guo, Q. Zhang, and S. Jin, “E-commerce Adoption and Technical Efficiency of Wheat Production  in  China,” Sustainability  (Switzerland) ,  vol.  14,  no.  3,  Feb.  2022,  doi: 10.3390/su14031197.
[29] A. A. Amalyah et al. , “E-commerce Platform Performance, Digital Marketing and Supply Chain Capabilities,” International Research Journal of Business Studies | , vol. XIII, no. 01, pp. 63–80, 2020, doi: 10.21632/irjbs.
[30] B.  Li  and  Z.  Zhou,  “Research  on  Network  Platform  System  under  Mobile  Internet  and  Smart Electronic  Commerce  Big  Data  Digitization,”  in Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  IOP Publishing Ltd, Dec. 2021. doi: 10.1088/1742-6596/2083/3/032091.
[31] D. O. Amofah and J. Chai, “Sustaining Consumer E-Commerce Adoption in Sub-Saharan Africa: Do Trust and Payment Method Matter?,” Sustainability , vol. 14, no. 14, p. 8466, Jul. 2022, doi: 10.3390/su14148466.
[32] A. B. Ferreira Da Costa, “Benefits and Barriers of E-commerce in the context of a Pandemic Health Crisis-COVID-19,” 2021.
[33] J. Gu, “CEO Information Ability, Absorptive Capacity, and E-Commerce Adoption among Small, Medium, and Micro Enterprises in China,” Sustainability (Switzerland) , vol. 14, no. 2, Jan. 2022, doi: 10.3390/su14020839.
[34] H. O. Awa, O. U. Ojiabo, and B. C. Emecheta, “Integrating TAM, TPB and TOE frameworks and expanding their characteristic constructs for e-commerce adoption by SMEs,” Journal of Science
950  Jurnal JUPITER, Vol. 15  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2023, Hal. 939 - 950
and Technology Policy Management , vol. 6, no. 1, pp. 76–94, Mar. 2015, doi: 10.1108/JSTPM-04- 2014-0012.
[35] Z.  Feng  and  M.  Chen,  “Platformance-Based  Cross-Border  Import  Retail  E-Commerce  Service Quality Evaluation Using an Artificial Neural Network Analysis,” Journal of Global Information Management , vol. 30, no. 11, pp. 1–17, Apr. 2022, doi: 10.4018/JGIM.306271.
[36] N.  Huang,  H.  Wu,  and  L.  Han,  “An  Empirical  Study  on  the  factors  affecting  the  Student’s Willingness to Use of Mobile Social E-commerce Based on UTAUT 2,” in IOP Conference Series: Earth  and  Environmental  Science ,  IOP  Publishing  Ltd,  Mar.  2021.  doi:  10.1088/1755- 1315/692/2/022046.
[37] Y. Fadila, N. Oktaviani, P. A. Studi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Bina Darma Jalan Jenderal Yani No, and S. Selatan, “Analisa Tingkat Kepuasan Penggunaan E-learning Pada SMAN 2 Lahat Menggunakan Metode EUCS (End User Computing Satisfaction).”
[38] R. Fitriyani and D. Syamsuar, “Integrasi TAM dan IDT untuk Mengetahui Persepsi Penerimaan Video Conference dalam Proses Pembelajaran,” Jurnal TEKNO KOMPAK, vol. 16, no. 1, pp. 69– 82, 2022.
[39] A.  L.  Perdana  and  S.  Suharni,  “Analisis  Adopsi  Inovasi  Teknologi  Informasi  Menggunakan Innovation and Diffusion Theory (IDT) Pada PPDB Online SMKN 3 Gowa,” Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia , vol. 1, no. 7, pp. 269–274, Jul. 2021, doi: 10.52436/1.jpti.57.
[40] K. F. Yuen, L. Cai, G. Qi, and X. Wang, “Factors influencing autonomous vehicle adoption: an application of the technology acceptance model and innovation diffusion theory,” Technol  Anal Strateg Manag , vol. 33, no. 5, pp. 505–519, 2021, doi: 10.1080/09537325.2020.1826423.
[41] W. M. Al-Rahmi, N. Yahaya, M. M. Alamri, I. Y. Alyoussef, A. M. Al-Rahmi, and Y. Bin Kamin, “Integrating innovation diffusion theory with technology acceptance model: supporting students’ attitude  towards  using  a  massive  open  online  courses  (MOOCs)  systems,” Interactive  Learning Environments , vol. 29, no. 8, pp. 1380–1392, 2021, doi: 10.1080/10494820.2019.1629599.
[42] W.  M.  Al-Rahmi et  al. ,  “Integrating  Technology  Acceptance  Model  with  Innovation  Diffusion Theory:  An  Empirical  Investigation  on  Students’  Intention  to  Use  E-Learning  Systems,” IEEE Access , vol. 7, pp. 26797–26809, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2899368.
[43] M. K. Nasser Ali and M. S. Khairul Anuar, “Factors Influencing Consumer’s Intention to Use Self Service Technology in Retail,” Global Business and Management Research , vol. 14, no. 3s, pp. 1044–1052, 2022.
[44] N. R. S. O. P. Y. Y. P. , A. O. S. Ananda Lakunti Ardiatama1), “PEMANFAATAN INNOVATION DIFFUSION THEORY (IDT) DALAM PENGUKURAN KINERJA TEKNOLOGI INFORMASI (LITERATUR REVIEW),” in Seminar SITASI , 2021, pp. 48–55.
[45] FAZRIN AL BANJARI, “Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Loyalitas Digital Platform Travel (Traveloka, Tiket.com, Pegipegi) Berbasis Mobile Dengan Menggunakan Extended Expectation- Confirmation Model (ECM),” 2020.
[46] I. Puspitasari, A. N. R. Wiambodo, and P. Soeparman, “The impact of expectation confirmation, technology compatibility, and customer’s acceptance on e-wallet continuance intention,” in AIP Conference Proceedings , American Institute of Physics Inc., Feb. 2021. doi: 10.1063/5.0042269.
[47] J. Cho and H. E. Lee, “Post-adoption beliefs and continuance intention of smart device use among people  with  physical  disabilities,” Disabil  Health  J ,  vol.  13,  no.  2,  Apr.  2020,  doi: 10.1016/j.dhjo.2019.100878.
[48] H. H. Lu, W. S. Lin, C. Raphael, and M. J. Wen, “A study investigating user adoptive behavior and the continuance intention to use mobile health applications during the COVID-19 pandemic era: Evidence  from  the  telemedicine  applications  utilized  in  Indonesia,” Asia  Pacific  Management Review , vol. 28, no. 1, pp. 52–59, Mar. 2023, doi: 10.1016/j.apmrv.2022.02.002.
[49] M. Yusril, H. Setyawan, M. Harry, and K. Saputra, “KOMBINASI IDT-TAM UNTUK ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENGGUNAAN APLIKASI PERUSAHAAN,” 2022.
[50] I. A. Wulandari, G. Y. K. S. Siregar, and M. I. Dacholfany, “Analisis Minat Mahasiswa dalam menggunakan e-learning dengan mengintegrasikan TAM dan IDT,” Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika) , vol. 6, no. 1, pp. 1–9, Aug. 2022, doi: 10.31603/komtika.v6i1.7289.
[51] R.  A.  Febriawan  and  P.  Kartikasari,  “Evaluasi  Desain  Antarmuka  Pengguna  pada  Website Broadband  Learning  Center  Menggunakan  Metode  Innovation  Difussion  Theory-Technology Acceptance Model (IDT-TAM),” Journal of Technology and Informatic (JoTI) , vol. 1, no. 2, pp. 89–94, 2020.