p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Analisa Faktor Keberlanjutan Penggunaan Wearable IoT dengan Menggunakan Metode UTAUT2 dan TTF
Shinta Dwi Ranti a1 , Rusdianto Roestam b2
a Program Studi Teknik Informatika, Universitas President Jl. Ki Hajar Dewantara, Cikarang, Bekasi
1 shinta.ranti@student.president.ac.id
2 rusdianto@president.ac.id

## Abstrak
Pemanfaatan teknologi informasi khususnya sistem informasi berbasis IoT pada masa pandemic sangat penting terutama dalam memotivasi masyarakat dalam menjaga dan meningkatkan kebugaran. Wearable fitness tracker (WFT)  merupakan  salah  satu  perangkat wearable  IoT yang  berfungsi  untuk  memonitor  berbagai  aktivitas kebugaran  atau  kesehatan.  Keberhasilan  implementasi  teknologi  sangat  mempengaruhi  niat  pengguna  untuk menggunakan perangkat ini secara berkelanjutan. Namun, sejak menurunnya tren kasus Covid-19 di Indonesia pada akhir tahun 2021 belum ada evaluasi sistem dalam hal berkelanjutan penggunaan perangkat wearable IoT khususnya fitness  tracker .  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  variabel-variabel  yang mempengaruhi  pengguna  dalam  keberlanjutan  penggunaan wearable  IoT dengan  menerapkan  penggabungan model Unified Theory  of Acceptance and Use of  Technology (UTAUT)  2  dan Task–Technology Fit (TTF), serta penambahan  karakteristik  wearables  IoT  sebagai  antesenden  dari  teori  TTF . Data  empiris  dikumpulkan  dari pengguna  aktif  wearable  fitness  tracker  melalui  online  kuesioner  dan  model  terintegrasi  diuji  menggunakan pendekatan Partial  Least  Squares  Structural  Equation  Modeling (PLS-SEM).  Hasilnya  diharapkan  akan memberikan  pemahaman  teoristis  dan  strategi  pengembangan  masa  depan  bagi  pengembang  teknologi wearable IoT sehingga perangkat memiliki fitur-fitur yang lebih baik, lebih bermanfaat dan dapat diterima sesuai dengan kebutuhan penggunanya.
Kata kunci: Continuance intention , wearable IoT, Technology Adoption, UTAUT2, TTF

## Analyzing User’s Continuous Intention of Wearable IoT using UTAUT2 and TTF Model

## Abstract
The  use  of  information  technology,  especially  IoT-based  information  systems  during  the  pandemic,  is  greatly useful, especially in motivating people to monitor their fitness. A wearable fitness tracker (WFT) is a wearable IoT  device  that  functions  to  monitor  various  fitness  or  health  activities.  The  successful  implementation  of  the technology greatly affects the user's continuous intention to use this device. However, since the declining trend of Covid-19 cases in Indonesia at the end of 2021, there has been no system evaluation in terms of sustainable use  of  IoT  wearable  devices,  especially  fitness  trackers.  Therefore,  this  study  was  conducted  to  determine  the variables  that  affect  users  in  the  continued  use  of  IoT  wearables  by  applying  the  incorporation  of  the  Unified Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology  (UTAUT)  2  and  Task–Technology  Fit  (TTF)  models,  as  well  as adding the characteristics of IoT wearables. as an antecedent of TTF theory. Empirical data were collected from active  users  of  wearable  fitness  trackers  through  online  questionnaires  and  the  integrated  model  was  tested using the Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) approach. The results are expected to provide  the  theoretical  understanding  and  future  development  strategies  for  IoT  wearable  technology developers  so  that  devices  have  better,  more  useful,  and  acceptable  features  according  to  the  needs  of  their users.
Keywords: Continuance intention , wearable IoT, Technology Adoption, UTAUT2, TTF

## I. P ENDAHULUAN
Pesatnya  perkembangan  Internet  of  Things  (IoT)  telah memfasilitasi  pengembangan  perangkat  elektronik  dan komputasi kecil yang dapat dipakai pada tubuh manusia [1]
yang  disebut  sebagai Wearable  Technology atau Wearables [2].  Wearable  Fitness  Tracker  menjadi gelombang  besar  pertama  perangkat wearables  IoT memasuki pasar konsumen [3].
Kemampuan wearablse IoT yang dapat memantau data biometrik  pengguna  termasuk  detak  jantung,  tekanan darah,  suhu,  kalori,  pola  tidur,  mengukur  metrik kebugaran  pribadi  seperti  jumlah  langkah  berjalan  atau mendaki,  detak  jantung,  pola  tidur,  dan  bahkan  tingkat stress  [4],  menarik  perhatian  masyarakat  belakangan  ini dalam  situasi  Pandemic  Covid-19,  situasi  yang  membuat banyak aspek beralih ke alternatif digital, termasuk dalam kebugaran  dan  kehatan  [5].  Menurut  laporan  Worldwide Quarterly  Wearable  Device  dari  International  Data Corporation  (IDC),  pasar  keseluruhan  untuk  wearable diperkirakan  penjualan  akan  tumbuh  lebih  dari  200  juta unit hingga tahun 2021 [6].
Namun,  terlepas  dari  terus  meningkatnya  adopsi teknologi,  masalah  terbesar  yang  dihadapi  adalah bagaimana  mempertahankan  pelanggan  yang  sudah  ada untuk  terus  menggunakannya  [7].  Penerimaan  konsumen untuk  terus  menggunakan  teknologi  berbasis  IoT  ini masih terbilang sulit yang mana data statistik menunjukkan  bahwa  sekitar  30%  perangkat  wearable ditinggalkan,  bahkan  setelah  beberapa  bulan  digunakan [8],  [9].  Hal  ini  menunjukan  bahwa  penelitian  untuk mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  niat penggunaan berkelanjutan menjadi hal kritis.
Berbagai teori atau model terkait penerimaan teknologi telah  tersedia,  namun  model  yang  dianggap  paling mutakhir  dalam  adopsi  teknologi  dan  memiliki  kekuatan prediksi yang paling tinggi di antara model lainnya adalah UTAUT2  [10].  Seiring  dengan  perkembangan  penelitian, model  UTAUT2  yang  sebelumnya  hanya  fokus  pada identifikasi faktor adopsi teknologi oleh konsumen, dalam beberapa  tahun  terakhir  menunjukkan  bahwa  konstruksi model UTAUT2 juga dapat digunakan untuk memprediksi penggunaan  berkelanjutan  dari  suatu  teknologi  oleh konsumen [10]–[15].
Akan  tetapi,  menurut  Faqih  &  Jaradat,  [16]  bahwa salah  satu  tantangan  terbesar  yang  dihadapi  suatu  inovasi teknologi adalah mencapai kompatibilitas dan keselarasan antara  teknologi  dan  tugas  terkait.  Dengan  kata  lain, meskipun pengguna suatu teknologi merasakan keuntungan  dari  penggunaan  teknologi  tersebut,  mereka tidak  menggunakannya  karena  mereka  pikir  teknologi  ini tidak  sesuai  dengan  kebutuhan  tugas  mereka.  Untuk mengidentifikasi  masalah  tersebut  kerangka  teori Task Technology Fit (TTF) akan diadopsi untuk diintegrasikan dengan model UTAUT2.
Berdasarkan  pembahasan  diatas,  tujuan  penelitian  ini adalah mengidentifikasi variabel-variabel yang mempengaruhi  niat  penggunaan  berkelanjutan  wearables IoT  dengan  mengintegrasikan  model  UTAUT2  dan  TTF serta  mengidentifikasi  variabel  atensenden  dari  teori TTF menjadi beberapa sub variabel ( Connectivity, Intelligence, Interactivity, Reliability dan Security ) sesuai dengan tugas dan  karakteristik Internet  of  Things (IoT) pada  wearables technology[4]. Data  empiris  dikumpulkan  dari  pengguna aktif  wearable  fitness  tracker  dan  model  terintegrasi  diuji menggunakan pendekatan Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM).
Bagaian  ini  berisi  seluruh  tahapan  mulai  dari  awal pengumpulan data hingga tahap analisis data empiris yang terkumpul.

## A. Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  diawali  dengan  melakukan  identifikasi permasalahan  yang  didukung  dengan  literature  penelitian sebelumnya.  Kemudian,  teori  dan  model  yang  digunakan dalam penelitian terkait ditinjau secara kritis sebagai dasar pengembangan  untuk  mendefinikan  model  konseptual sekaligus  sebagai  penentuan  rumusan  hipotesis,  variabel dan indikator yang diterapkan dalam penelitian ini.
Pengumpulan  data  didistribusikan  melalui  metode kuisioner  online  yang  akan  disebarkan  kepada  pengguna aktif Wearable Fitness Tracker di Jabodetabek. Kemudian, data empiris yang terkumpul dievaluasi dengan menggunakan  metode  analisis Partial  Least  Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM).

## B. Konseptual Model
Penelitian  ini  mengusulkan  model  penelitian  dengan menggabungkan  model  UTAUT2  dan  TTF  serta menambahkan  variabel  antesenden  dari  model  TFF berdasarkan  tugas  dan  karakteristik  IoT  pada  wearable IoT. Terdapat 14 variabel yang digunakan pada penelitian ini yaitu Continue Intention (CI), Performance Expectanc (PE), Effort Expectancy (EE) , Facilitatig Condition (FC), Social  Influence (SI) ,  Habit (HA) ,  Hedonic  Motivation (HM), Task  Technology  Fit (TTF), Connectivity (CNN), Intelligence (INT), Interactivity (INY), Reliability(REY), Security (SEC).
Gambar 1. Konseptual Model
Berikut ialah tabel definisi dari variabel penelitian yang diusulkan
TABEL I D EFINISI O PRASIONAL
Definisi
PE
Mengacu pada sejauh mana penggunaan WFT memberikan manfaat kepada pengguna
EE
Mengacu  pada  perspektif  pengguna  terkait kemudahan  dalam  penggunaan  perangkat
WFT SI
Mengacu  pada  pemikiran,  perasaan,  sikap,
atau  perilaku  penggunaan  perangkat WFT sebagai hasil dari interaksi sosial
FC Mengacu  pada  persepsi  pengguna  bahwa  ada sumber  dan  dukungan  untuk  menggunakan perangkat WFT HM Mengacu  pada  sejauh  mana  pengguna  akhir menganggap perangkat WFT sebagai kesenangan untuk dipakai. HA Mengacu  pada  sejauh  mana  orang  cenderung melakukan  perilaku  secara  otomatis  karena belajar TTF
Mengacu pada sejauh mana teknologi membantu  individu  dalam  melakukan  tugas masing-masing
CNN Mengacu  pada  kemampuan  sistem  perangkat untuk  saling  terhubung  baik  perangkat  keras atau perangkat lunak
INT Mengacu  pada  kemampuan  sistem  beroperasi secara  mandiri  dan  terarah  tanpa  campur tangan pengguna. INY Mengacu pada
kemampuan sistem
berkomunikasi informasi dua  arah dan respon tepat waktu.
REY Mengacu  pada  kemampuan  teknologi  yang muncul bekerja secara konsisten dan akurat SEC Mengacu  pada  keampuan  teknologi  terhadap tingkat  jaminan  untuk  masalah  keamanan seperti privasi dan informasi akun
CI Mengacu pada sejauh mana seseorang bersedia untuk terus menggunakan perangkat WFT

## C. Analisis Data
Terdapat beberapa tahapan data analisis pada penelitian ini yaitu analisis deskrptif dan analisis PLS-SEM.
Analisis  deskriptif  adalah  penyederhanaan  data  untuk menentukan ciri-ciri penting dari hasil penelitian. Analisis deskriptif  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  gambaran mengenai karakteristik responden dan gambaran hasil data yang  berasal  dari  jawaban  responden  dari  masing-masing variabel.
Analisis  PLS-SEM  digunakan  untuk  mengevaluasi model  dan  menguji  hipotesis  yang  diajukan  pada penelitian  ini.  Terdapat  dua  jenis  analisis  yang  dilakukan pada  tahap  analisis  statistikk  ini,  yaitu  Evaluasi  Model Pengukuran (outer  model) dan  Evaluasi Model Struktural (inner  model).  Tools  yang  digunakan  untuk  analisa  ini ialah SmartPLS versi 3.3.7
III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisis Deskriptif
Penelitian  ini  dilakukan  khusus  untuk  responden  yang berdomisili  di  Jobodetabek,  dengan  cara  melakukan survey  online  yang  dilakukan  selama  bulan  Febuari  – Maret 2022. Jumlah data yang di dapat sebanyak 296 data, sementara  data  yang  dapat  digunakan  dan  valid  terdapat
210  data,  sementara  data  lainnya  yang  tidak  digunakan karena  pengisian  kuisioner  dari  peserta  yang  berdomisili di  luar  Jobodetabek.  Pengolahan  statistik  deskriptif  profil responden  yang  terdapat  pada  kuisioner  ini  adalah  jenis  , usia,  pekejaan,  dan  pengalaman  penggunaan  WFT. Berikut merupakan hasil pengolahan statistik deskriptif :
1) Jenis  Kelamin:  Dalam  karakteristik  ini,  responden diklasifikasikan  menjadi  Pria  dan  Wanita.  persentase responden  perempuan  lebih  dominan  daripada responden  laki-laki.  54.8%  responden  perempuan sama  dengan  115  responden,  sedangkan  45.2% responden laki-laki sama dengan 95 responden.
2) Usia:  karakteristik  responden  berdasarkan  usia, diketahui  bahwa  sebagian  besar  responden  berusia antara  17  –  25  tahun  menunjukkan  dengan  jumlah 192  responden  (91.4%),  dilanjutkan  dengan  15 responden  (7.1%)  berusia  antara  26  –  35  tahun,  2 responden  (1.0%)  berusia  36  –  45  tahun,  dan  1 responden (0.5%) berusia 46 – 55 tahun.
3) Pekerjaan:  91  responden  (43.3%)  adalah  mahasiswa, sedangkan  77  responden  (36.7%)  adalah  karyawan, dilanjutkan  oleh  22  responden  (10.5%)  Pelajar,  13 responden  (6.2%)  wirausaha,  sedangkan  sisanya  7 responden  (3.3%)  adalah  pekerjaan  lainnya  yang tidak  disebutkan,  sebagai  responden  data  pada penelitian ini.
4) Pengalaman penggunaan WFT: pengalaman responden  menggunakan  perangkat  WFT  paling signifikan berada di kurun waktu kurang dari 6 bulan dengan  angka  59.5%  atau  125  responden,  kemudian 23.3%  atau  49 responden  di antaranya  menggunakan perangkat  WFT  dalam  kurun  waktu  6  –  12  bulan, sedangkan  17.1%  atau  36  responden  sisanya menunjukan  penggunaan  dalam  kurun  waktu  lebih dari 12 bulan.
B. Evaluasi Model Pengukuran (Outer Model)
Pada  tahap  model  pengukuran  ini,  pertama  dilakukan uji  validitas  masing-masing  indikator  dalam  setiap variabel  (outer  loading),  Persyaratan  minimum Outer Loading adalah 0,60 namun di atas 0,70
direkomendasikan [17]. Berikut hasil Outer Loading pada penelitian ini.
TABEL II
H ASIL OUTER LOADING
Variabel Kode_Item Loading Factor Continue Intention CI1 0.924 CI2 0.903 Connectivity CNN1 0.734 CNN2 0.777 CNN3 0.875
CNN4 0.867 Effort Expectancy EE1 0.805 EE2 0.885 EE3 0.845 EE4 0.808 Facilitating Condition FC1 0.869 FC2 0.873 FC3 0.850 FC4 0.894 Habit HA1 0.835 HA2 0.857 HA3 0.765 Hedonic Motivation HM1 0.840 HM2 0.858 HM3 0.846 Intelligent INT1 0.852 INT2 0.853 INT3 0.873 INT4 0.849 Interactivity INY1 0.872 INY2 0.892 INY3 0.886 Performance Expectancy PE1 0.914 PE2 0.909 PE3 0.905 PE4 0.901 Reliability REY1 0.873 REY2 0.874 REY3 0.890 REY4 0.876 Security SEC1 0.956 SEC2 0.972 SEC3 0.955 Social Influence SI1 0.929 SI2 0.928 SI3 0.778 Task-Technology Fit TTF1 0.888 TTF2 0.902 TTF3 0.833
Tabel  II  diatas  menunjukan  bahwa  sebanyak  44  item dari keseluruhan variabel memiliki nilai Loading Factor ≥ 0,7. Oleh karena itu, semua indicator dinyatakan valid Selanjutnya, dilakukan evaluasi nilai Reliability . Dalam mengevaluasi  nilai Reliability penelitian  ini  dilakukan
dengan  melihat  nilai  uji Cronbach's  Alpha (CA)  dan Composite  Reliability (CR) . Hasil  uji  CA  harus  memiliki nilai  minimal  0,70,  sedangkan  nilai  CR  setiap  indikator harus  berada  pada  kisaran  0,80-0,95  [18]–[20].  Tabel  III menunjukkan  bahwa  semua  item  penelitian  ini  telah memenuhi kriteria reliabilitas.
TABEL III H ASIL CA , CR , DAN AVE CA CR AVE CNN  0.835  0.888 0.665 CI 0.802  0.910 0.835 EE 0.857  0.903 0.699 FC 0.894  0.927 0.760 HA 0.763  0.860 0.672 HM 0.808  0.885 0.719 INT 0.879  0.917 0.734 INY 0.859  0.914 0.780 PE 0.928  0.949 0.823 REY  0.901  0.931 0.771 SEC 0.959  0.973 0.924 SI 0.855  0.912 0.777 TTF 0.846  0.907 0.765
Dalam  hal  validitas  konvergen,  pengujian  dilakukan dengan menghitung Indikator Average Variance Extracted (AVE).  Nilai  AVE  yang  lebih  dari  0,50  menunjukkan bahwa  item-item  suatu  variabel  memiliki  validitas konvergen  yang  cukup[21].  TABEL  III  menunjukkan bahwa  konstruk  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini memiliki  nilai  AVE  di  atas  0,5.  Oleh  karena  itu,  setiap konstruk memenuhi syarat uji validitas konvergen.

## C. Evaluasi Model Struktural (Inner Model)
Penilaian  model  struktural  dalam  PLS  yang  dilakukan terlebih  dahulu  mengetahui  pengaruh  variabel  laten terhadap  variabel  laten  lainnya  dengan  menggunakan prosedur bootstrap. Kriteria yang digunakan adalah nilai t koefisien  jalur  dari  satu  variabel  laten  ke  variabel  lain harus  minimal  1,65  dan  nilai  p-value  >0,05  untuk dianggap  signifikan  pada  tingkat  kepercayaan  95%  uji (one tail) [10].
Berdasarkan  hasil  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  IV, independen  variabel  yang  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  CI  berturut-turut  dari  yang  tertinggi sampai  yang  terendah  adalah  SI,  HA,  TTF  dan  PE.  Tiga variabel  yaitu  EE,  FC  dan  HM  tidak  berpengaruh signifikan terhadap CI.
EE  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  CI, Berdasarkan  analisa  profil  responden,  91.4%  responden penelitian ini berasal dari kategori usia muda sekitar 17-25, yang dinilai lebih berani dan tidak takut mengambil risiko
dalam  penggunaan  suatu  teknologi,  termasuk  wearable fitness  tracker.  Oleh  karena  itu,  tingkat  kemudahan  tidak menjadi  pertimbangan  bagi  mereka.  Hasil  ini  juga mengkonfirmasi  hasil  penelitian  sebelumnya  yang dilakukan oleh Indrawati and D. A. Putri [10].
FC  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  CI,  menurut A.  A.  Alalwan  [11]  dan  Indrawati  dan  D.  A.  Putri  [10] menemukan  fakta  bahwa FC lebih  terkait  dengan pengalaman  langsung  pelanggan  terhadap  penggunaan teknologi, jadi ketika pelanggan telah memiliki pengalaman  penggunaan  teknologi  tersebut,  maka FC tidak  lagi  menjadi  faktor  yang  berperan  mempengaruhi konsumen  untuk  terus  menggunakan  teknologi  tersebut. Oleh  karena  itu  dalam  objektif  identifikasi  penggunaan berkelanjutan, FC tidak  lagi  menjadi  faktor  yang signifikan mempengaruhi.
HM  tidak  berpengaruh  signifkan  terhadap  CI,  menurut A.  Rubin  dan  J.  Ophoff  [22]  hasil  tersebut  menjelaskan bahwa  pengguna  WFT  tidak  menikmati  pengalaman mereka saat menggunakan perangkat dengan tujuan utama sebagai  alat  yang  membantu  monitor  kebugaran  dan kesehatan,  dengan  tambahan  konten  sistem  seperti  game online,  situs  web  hiburan,  belanja,  dan  layanan  seluler. Sebagaimana dibenarkan dalam penelitian yang dilakukan oleh  Patel  dan  O'Kane  [23]  yang  menjelaskan  bahwa pengguna terganggu selama rutinitas latihan mereka.
TABEL IV H ASIL U JI H IPOTESIS
PE  berpengaruh  positif  dan  signifkan  terhadap  CI, Temuan serupa diperoleh dari penelitian sebelumnya yang diterapkan  pada  domain  penelitian  SI/TI  yang  berbeda [10]–[12],  [14],  [15].  Hail  ini  menunjukkan  bahwa  para pengguna wearable IoT khususnya fitness tracker percaya bahwa  teknologi  tersebut  akan  meningkatkan  kinerja mereka, ketika melakukan pemantauan aktifikas kebugaran  dan  kesehatan  dan,  oleh  karena  itu,  memiliki hubungan positif dengan niat berkelanjutan.
SI berpengaruh positif dan signifkan terhadap CI, Hasil ini mengungkapkan bahwa CI pelanggan yang menggunakan perangkat wearable fitness tracker mungkin dipengaruhi  oleh  suasana  sosial.  Ketika  pelanggan memahami  manfaat  perangkat  wearable  fitness  tracker, ada  kemungkinan  mereka  untuk  dapat  memengaruhi  niat orang  lain,  sehingga  meningkatkan  efisiensi  promosi perangkat pelacak kebugaran yang dapat dikenakan. Hasil ini  juga  sesuai  dengan  penelitian  sebelumnya  yang mengidentifikasi  penggunaan  berkelanjutan  teknologi Personal  Cloud  Services [13]  dan  Food  Delivery  Apps [14].
HA  berpengaruh  positif  dan  signifkan  terhadap  CI, Faktor Habit memperlihatkan  hasil  yang  signifikan menunjukan  bahwa  selain  faktor  fungsionalitas  dan pengaruh sosial, niat penggunaan berkelanjutan konsumen terhadap  perangkat  wearable  fitness  tracker  juga dipengaruhi  oleh  kecendurungan  prilaku  yang  dilakukan secara  otomatis  atau  berulang  karena  pengalaman  atau belajar  (habit).  Hasil  temuan  ini  juga  sejalan  dengan penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  S.  S. Binyamin  dan  M.  R.  Hoque  [24],  ketika  penggunaan teknologi  wearable  fitness  tracker  menjadi  alami  bagi pengguna  atau  pengguna  merasa  perlu  untuk  memakai teknologi  pemantauan  kesehatan  yang  dapat  dikenakan setiap  saat  untuk  mengamati  aktivitas  kesehatan  dan kebugaran mereka. Artinya, penggunaan teknologi secara terus-menerus  ini  berubah  menjadi  kebiasan  (habit) sehingga menjadi faktor penggunaan berkelanjutan [24].
TTF  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  CI, Hasil  tersebut  menyiratkan  bahwa,  jika  perangkat wearable  IoT  khususnya fitness  tracker memiliki  fungsi yang  tepat  untuk  menyesuaikan  dengan  kebutuhan pengguna  dalam    tujuan  memonitor  aktifitas  kesehatan dan  kebugaran  sehari-hari  pengguna,  maka  pengguna akan  termotivasi  untuk  terus  menggunakan  perangkat tersebut  secara  berkelanjutan.  Oleh  karena  itu,  pengguna tidak  akan  melakukan  penggunaan  berkelanjutan  kecuali mereka  yakin  bahwa  teknologi  dapat  memberikan dukungan yang memadai bagi pengguna untuk melaksanakan  tugas  spesifik  mereka  secara  efektif  dan efisien [7]
Selain itu, untuk mengetahui lebih dalam terkait faktor apa  yang  menjadi  fokus  atau  perhatian  pengguna  yang mempengaruhi perspektif mereka terhadap Task Technology  Fit. maka, tugas  dan   karakteristik dasar IoT pada  perangkat  wearable  diusulkan  pada  penelitian  ini
Hipotesis Path Coefficient T Statistik P Values Signifik an PE → CI 0.321 1.750 0.040* HI Diterima EE → CI -0.196 1.450 0.074 H2 Ditolak FC → CI -0.076 0.528 0.299 H3 Ditolak SI → CI 0.283 2.649 0.004** H4 Diterima HA → CI 0.300 2.224 0.013* H5 Diterima HM → CI -0.045 0.252 0.401 H6 Ditolak TTF → CI 0.363 1.896 0.029* H7 Diterima TTF → PE 0.519 5.279 0.000*** H8 Diterima TTF → EE 0.795 15.422 0.000*** H9 Diterima CNN → TTF 0.084 2.024 0.022* H10 Diterima INT → TTF 0.250 3.626 0.000*** H11 Diterima INY → TTF 0.333 4.582 0.000*** H12 Diterima REY→ TTF 0.304 3.127 0.001*** H13 Diterima SEC → TTF 0.052 2.030 0.021* H14 Diterima
sebagai  antensenden  variabel Task  Technology  Fit, sebagaimana  yang  terlihat  pada  hipotesis10,  11,  12,  13 dan 14. Hasilnya kelima variabel Connectivity , Intelligence , Interactivity,  Reliability, dan Security yang diusulkan menunjukan hasil yang positif dan signifikan.
Jika  diurutkan  dari  pengaruh  tertinggi  ke  terendah berturut-turut maka faktor yang memiliki pengaruh paling kuat  ialah Interactivity,  Intelligence, kemudian  diikuti oleh Reliability, ketiga  faktor  ini  menunjukan  tingkat signifikan  99,9%.  Selanjutnya  faktor Security dan  yang terakhir ialah Connectivity.
Gambar 2. Hasil Analisis Model
Pengukuran  terakhir  pada  uji  Inner  Model  adalah memvalidasi  model  dengan  melihat  nilai  R-square  (R2) dan  Predictive  Relevance  (Q2).  R2  menunjukan  nilai sejauh  mana  konstruk  eksogen  menjelaskan  konstruk endogen,  semakin  tinggi  nilai  R2,  semakin  baik  model prediksi  dari  model  penelitian  yang  diusulkan.  Kriteria evaluasi  ialah  0.75  (substansial),  0.50  (sedang)  dan  0.25 (lemah)  [17],  [21].  Sedangkan  Q2  dilakukan  untuk megukur  seberapa  baik  nilai  observasi  dihasilkan  oleh model.  Nilai  Q2  >  0  menunjukkan  model  memiliki predictive  relevance;  sebaliknya  jika  nilai  Q2  ≤  0 menunjukkan model kurang memiliki predictive relevance.
TABEL V H ASIL R2 DAN Q2
R2 Q2 CI 0.698  0.540 EE 0.632  0.425 PE 0.269  0.214 TTF 0.810  0.608
Nilai  R2  untuk CI sebesar  0.698  dan  diinterpretasikan sebagai  Sedang.  Artinya,  persentase CI yang  dapat dijelaskan oleh PE, EE, FC, SI, HA, HM, dan TTF adalah 69,8%, sedangkan sisanya 30,2% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.
Kemudian, EE diinterpretasikan  juga  sebagai  Sedang, dengan  nilai  R2  sebesar    0.632.  Sehingga,  presentase EE
yang dapat dijelaskan oleh TTF adalah 63,2% dan 36,8% dijelaskan  oleh  variabel  lain  yang  tidak  diteliti  dalam penelitian ini.
Berbeda  dengan  variabel  endogen  CI  dan  EE.  PE memiliki  nilai  R2  yang  lemah  yaitu  0.269,  sehingga memiliki  presentase  26,9%  yang  dijelaskan  oleh  variabel TTF sedangkan  sisanya  73,1%  dijelaksan  oleh  variabel lain yang tidak ada dalam penelitian ini.
Selanjutnya  adalah  Task  Technology  Fit  yang  mana konstruksi  ini  memiliki  nilai  R2  yang  diinterpretasikan paling  kuat  sebesar  0.810  (81%),  yang  mana  dijelaskan oleh variabel CNN , INT, INY, REY, dan SEC sedangkan sisanya  sebesar  19%  ialah  variabel  yang  tidak  dijelaskan pada penelitian ini.
Setelah  evaluasi  nilai  R-square,  selanjutnya  adalah evaluasi  nilai  Predictive  Relevance  (Q2).  Berdasarkan Tabel  4.4.1  empat  konstruk  endogen  pada  penelitian  ini keempatnya  menunjukan  nilai  Q-square  >  0  nilai predictive  relevance,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  model mempunyai predictive relevance yang baik dan sesuai.

## Kesimpulan
Penelitian  ini  membahas  tema  tentang  teknologi wearable  IoT  khsusnya  wearable  fitness  tracker.  Dalam literature  IS  konsep,  identifikasi  niat  penggunaan berkelanjutan  belum  dieksplorasi  secara  mendalam mengenai berbagai teknologi terutama teknologi wearable IoT.  Untuk  mengisi  celah  ini,  penelitian  ini  mengusulkan kerangka  teoretis  yang  inovatif  dengan  menggabungkan UTUAT2  dan  TTF  serta  penambahan  karakteristik wearables  IoT  sebagai  antesenden  dari  teori  TTF,  untuk lebih memahami maksud kelanjutan.
Hasil  empiris  menunjukkan  bahwa    ada  4  variabel dalam  penelitian  ini  yang  terbukti  secara  langsung berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  continuance intention  konsumen  wearable  IoT.  Variabel-variabel tersebut  diurutkan  dari  pengaruh  tertinggi  ke  terendah diantaranya: Social Influence , Habit , Task Technology Fit dan Performance  Expectancy .  Selain  itu,  faktor  dari karakteristik wearables IoT yang paling kuat mempengaruhi  prespektif  konsumen  terhadap Task Technology Fit ialah Interactivity, Intelligence , Reliability dengan tingkat kepercayaan 99,9%, kemudian diikuti oleh faktor Security dan Connectivity dengan  tingkat kepercayaan 95%.
Model yang diusulkan dari penelitian ini memiliki nilai Predictive  Relevance  (Q2)  lebih  besar  dari  nol  untuk empat  konstruk  endogen  pada  penelitian  ini,  yang  berarti model  ini  memiliki  daya  prediksi  yang  baik  untuk memprediksi  continuance  intention  pelanggan  terhadap perangkat  wearable  IoT.  Oleh  karena  itu,  model  yang diusulkan  ini  dapat  digunakan  untuk  diimplementasikan dalam  memutuskan  program  pemasaran  manajemen wearable  IoT  untuk  meningkatkan  niat  pelanggan  untuk melanjutkan adopsi wearable IoT
D AFTAR P USTAKA
[1] N. Niknejad, W. B. Ismail, A. Mardani, H. Liao, and I. Ghani, “A comprehensive overview of smart wearables: The state of the art literature, recent advances, and future challenges,” Eng. Appl.  Artif.  Intell. ,  vol. 90,  no.  January,  p. 103529, 2020,  doi: 10.1016/j.engappai.2020.103529.
[2] A.  Lunney,  N.  R.  Cunningham,  and M.  S.  Eastin,  “Wearable fitness  technology:  A  structural  investigation  into  acceptance and perceived fitness outcomes,” Comput. Human Behav. , vol. 65, pp. 114–120, 2016, doi: 10.1016/j.chb.2016.08.007.
[3] F.  John  Dian,  R.  Vahidnia,  and  A.  Rahmati,  “Wearables  and the  Internet  of  Things  (IoT),  Applications,  Opportunities,  and Challenges: A Survey,” IEEE Access , vol. 8, no. Figure 1, pp. 69200–69211, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2986329.
[4] H.  Raad, Fundamentals  of  IoT  and  Wearable  Technology Design . 2020.
[5] J.  Cording,  “How  COVID-19  Is  Transforming  The  Fitness Industry,” FORBES , 2020. https://www.forbes.com/sites/jesscording/2020/07/13/covid-
19-transforming-fitness-industry/?sh=459e493830a7.
[6] G. Shin et al. , “Wearable activity trackers, accuracy, adoption, acceptance and health impact: A systematic literature review,” J.  Biomed.  Inform. ,  vol.  93,  no.  September,  2019,  doi: 10.1016/j.jbi.2019.103153.
[7] R. Z. Wu and X. F. Tian, “Investigating the impact of critical factors on continuous usage intention towards enterprise social networks: An integrated model of is success and ttf,” Sustain. , vol. 13, no. 14, 2021, doi: 10.3390/su13147619.
[8]
Gartner, “Gartner Survey Shows Wearable Devices Need to Be More Useful,” Dec. 07, 2016.
https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2016- 12-07-gartner-survey-shows-wearable-devices-need-to-be- more-useful (accessed Jan. 07, 2022).
[9] H.  Wang,  D.  Tao,  N.  Yu,  and  X.  Qu,  “Understanding consumer  acceptance  of  healthcare  wearable  devices:  An integrated  model  of  UTAUT  and  TTF,” Int.  J.  Med.  Inform. , vol. 139, 2020, doi: 10.1016/j.ijmedinf.2020.104156.
[10] Indrawati  and  D.  A.  Putri,  “Analyzing  Factors  Influencing Continuance Intention of E-Payment Adoption Using Modified UTAUT 2 Model,” Inf. Commun. Technol. (ICoICT), 2018 6th Int. Conf. , vol. 2018, no. 5, pp. 167–173, 2018.
[11] A.  A.  Alalwan,  “Mobile  food  ordering  apps:  An  empirical study  of  the  factors  affecting  customer  e-satisfaction  and continued intention to reuse,” Int. J. Inf. Manage. , vol. 50, no. February 2019, pp. 28–44, 2020, doi:
10.1016/j.ijinfomgt.2019.04.008.
[12] Y. Cheng, S. Sharma, and K. M. M. C. B. Kulathunga, “Role of  personalization  in continuous use intention  of  mobile  news apps  in  India:  Extending  the  UTAUT2  model,” Multidiscip.
Digit.  Publ.  Inst. ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  1–23,  2020,  doi: 10.3390/info11010033.
[13] Shih-Chih  Chen,  S.-H.  Li,  S.-C.  Liu,  D.  C.  Yen,  and  A.
Ruangkanjanases,  “Assessing  Determinants  of  Continuance Intention  towards  Personal  Cloud  Services:  Extending UTAUT2  with  Technology  Readiness,” Symmetry  (Basel). , 2021.
[14] S.  W.  Lee,  H.  J.  Sung,  and  H.  M.  Jeon,  “Determinants  of continuous  intention  on  food  delivery  apps:  Extending UTAUT2 with information quality,” Sustain. ,  vol.  11,  no.  11, 2019, doi: 10.3390/su11113141.
[15] C. Tam, D. Santos, and T. Oliveira, “Exploring the influential factors of continuance intention to use mobile Apps: Extending the expectation confirmation model,” Inf. Syst. Front. , vol. 22, no. 1, pp. 243–257, 2020, doi: 10.1007/s10796-018-9864-5.
[16] K. M. S. Faqih and M. I. R. M. Jaradat, “Integrating TTF and UTAUT2  theories  to  investigate  the  adoption  of  augmented reality technology in education: Perspective from a developing country,” Technol.  Soc. ,  vol.  67,  no.  October,  2021,  doi: 10.1016/j.techsoc.2021.101787.
[17] Hair,  M.  Sarstedt,  and  C.  M.  Ringle,  “Partial  Least  Squares Structural  Equation  Modeling,”  2017,  no.  September,  p. Chapter 15, doi: 10.1007/978-3-319-05542-8.
[18] N. Niknejad, A. R. C. Hussin, I. Ghani, and F. A. Ganjouei, “A confirmatory  factor analysis  of  the behavioral  intention  to  use smart  wellness  wearables  in  Malaysia,” Univers.  Access  Inf.
Soc. Springer-Verlag  GmbH  Ger.  part  Springer Nat. ,  vol.  19, no. 3, pp. 633–653, 2020, doi: 10.1007/s10209-019-00663-0.
[19] R.  R.  Bagozzi  and  Y.  Yi,  “On  the  Evaluation  of  Structural Equation Models,” J. Acad. Mark. Sci. , vol. 16, no. 1, 1988.
[20]
J. C. Nunnally and I. . Bernstein, “Psychometric Theory,” 1994.
[21] J. F. Hair, J. J. Risher, M. Sarstedt, and C. M. Ringle, “When to  use  and  how  to  report  the  results  of  PLS-SEM,” Emerald Publ. Ltd. , 2019.
[22] A.  Rubin  and  J.  Ophoff,  “Investigating  Adoption  Factors  of Wearable  Technology  in  Health  and  Fitness,” 2018  Open Innov.  Conf.  IEEE  2018 ,  pp.  176–186,  2018,  doi: 10.1109/OI.2018.8535831.
[23] M. Patel and A. A. O’kane, “Contextual influences on the use and  non-use  of  digital  technology  while  exercising  at  the gym,” Conf.  Hum.  Factors  Comput.  Syst.  -  Proc. ,  vol.  2015- April, pp. 2923–2932, 2015, doi: 10.1145/2702123.2702384.
[24] S.  S. Binyamin and M.  R.  Hoque,  “Understanding  the  drivers of wearable health monitoring technology: An extension of the unified theory of acceptance and use of technology,” Sustain. , vol. 12, no. 22, pp. 1–20, 2020, doi: 10.3390/su12229605.