## PENGUKURAN KEPUASAN PENGGUNAAN APLIKASI LSD AIR FREIGHT CARGO DENGAN METODE  UTAUT

## Susafa’ati
Program Studi Teknik Informatika STMIK Nusa Mandiri Jakarta Jl. Damai No.8 Warung Jati Barat (Margasatwa), Jakarta Selatan
susafa.suf@bsi.ac.id
Abstract  — PT  .  LSD  has  implemented  LSD  Air Freight  Cargo  Application  for  support  services  to customers  in  transactions  shipments.  This  study aims  using  determine  of  application  and  the factors influencing the  model of  Unified Theory Of Acceptance And Use Of Technology ( UTAUT ) that have  been  modified  .  This  statistical  test  using Structural  Equation  Modeling  (  SEM  )  which  will be analyzed  using AMOS software , so expect  with this study ,  Lancar Semesta Dirgantara, PT obtain information  relating  to  factors  that  influence  the attitudes  and  behavior  of  the  users  application  . SEM  analysis  results  showed  that  model  does  not fit . Therefore, it used analysis . The results showed that  the  acceptance  and  implementation  of applications quite well . The factors that influence is Effort expectancy and social influence because it can explain 52.2 % of the variance.
Intisari — PT.  LSD  telah  menerapkan  Aplikasi LSD Air  Freight  Cargo untuk  menunjang pelayanan  kepada  customer  dalam  melakukan transaksi  pengiriman  barang.  Penelitian  ini bertujuan untuk mengetahui penggunaan aplikasi dan faktor-faktor yang mempengaruhinya dengan  model Unified  Theory  Of  Acceptance  And Use  Of  Technology (UTAUT)  yang  sudah dimodifikasi.  Uji  statistik  ini  menggunakan metode Structural Equation Modeling (SEM) yang akan  dianalisis  dengan  menggunakan software AMOS,  sehingga  diharapkan  dengan  penelitian ini,  PT.  Lancar  Semesta  Dirgantara  mendapatkan informasi terkait dengan faktor yang mempengaruhi sikap dan perilaku para pengguna aplikasi . Dari hasil analisis SEM diperoleh bahwa model  tidak  fit.  Oleh  karena  itu,  digunakan analisis.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa penerimaan  dan  penerapan  aplikasi  cukup  baik. Adapun  faktor-faktor  yang  mempengaruhinya adalah Effort  expectancy, dan social  influence karena dapat menjelaskan 52,2% dari varian.
Kata  kunci  : Aplikasi,  Pengukuran  Kepuasan, Unified  Theory  Of  Acceptance  And  Use  Of Technology (UTAUT) .

## PENDAHULUAN
Terminal kargo mempunyai tujuan untuk memberikan  pelayanan  yang  sebaik-baiknya dalam  penyediaan  informasi  bagi  customer dan pengambilan keputusan yang cepat, tepat, hemat dan  akurat,  yang  terdukung  dengan  data  yang dapat  di  percaya  ( real  time )  dan  dapat  diakses secara langsung ( online ).
Menurut  Musyafir  (2011)  Terminal kargo adalah salah satu fasilitas pokok pelayanan di  dalam  bandar  udara  yang  bertujuan  untuk kelancaran  proses  kargo,  bagi  yang  keluar maupun  ke  dalam  dan  memenuhi  persyaratan keamanan dan keselamatan penerbangan. Fungsi dari  terminal  kargo  adalah  untuk  memproses pengiriman  dan  penerimaan  muatan  udara, domestik  maupun  internasional,  agar  memenuhi persyaratan  keselamatan  penerbangan  dan persyaratan  lain  yang  ditentukan,  dan  alih  moda transportasi  dan  moda  darat  ke  udara  atau sebaliknya.
PT.  Lancar  Semesta  Dirgantara  (LSD) merupakan  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang jasa pengiriman  barang angkutan udara. PT. LSD telah  menerapkan    Aplikasi Air  Freight  Cargo berbasis  WEB  untuk  menunjang  pelayanan kepada  customer  dalam  melakukan  transaksi pengiriman  barang.    Namun  sejauh  ini  belum diketahui  apakah  penerapan  WEB  bisa  diterima dan penggunaan nya sudah berjalan dengan baik serta  faktor-faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi dan  mendukung  sikap  dan  perilaku  pengiriman barang dan penggunaan WEB. Sebelum menerapkan  Aplikasi Air  Freight  Cargo berbasis WEB,  Informasi  yang  diberikan  PT.  Lancar Semesta  Dirgantara  kepada customer masih menggunakan cara manual.
Rumusan masalah dalam penelitian ini adalah :
a. Faktor-faktor  apakah  yang  mempengaruhi penerimaan  dan  penggunaan  Aplikasi Air Freight Cargo terhadap customer.
b. Apakah ada perbedaan antara jenis kelamin dan pengalaman yang mempengaruhi faktor-faktor  yang  mendukung  penerimaan dan penggunaan aplikasi Air Freight Cargo .

## BAHAN DAN METODE
A. Mandatory dan Voluntary Use Voluntary  use yaitu  pemakai  sistem informasi  mempunyai  kebebasan    ( freedom ) untuk memutuskan memakai atau tidak memakai sistem  informasi  tersebut.  Dan  sebaliknya, mandatory  use adalah  karyawan  tidak  memiliki kebebasan  tersebut  karena  dipaksa  memakai oleh perusahaan atau organisasi yang
menerapkan sistem
informasi tersebut (Rawstorne,  1998).  Oleh  karena  itu,  menurut Rawstorne et .al  terdapat  perbedaan  dalam penerimaan  ( acceptance )  sistem  informasi  dari kedua  lingkungan  yang  berbeda  tersebut (Rawsorne, 1998).
Dalam  lingkungan voluntary    use , kesuksesan  penerapan  sistem  informasi  adalah intention  to  use . Intention  to  use yang  dimaksud adalah  seberapa  sering  karyawan  menggunakan aplikasi  yang  dipergunakan  oleh  perusahaan untuk menunjang kinerja pekerjaannya. Sedangkan  dalam  lingkungan mandatory  use , karyawan  harus  sering  menggunakan  sistem informasi  tersebut  untuk  meningkatkan  kinerja ( perfomance )  mereka.  Oleh  karena  itu, intention to  use tidak  dapat  diterapkan  dalam  lingkungan sistem  yang  bersifat mandatory    use (Brown, 2002).
B .  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of Technology (UTAUT)
Model UTAUT merupakan sebuah  model berbasis teori yang dikembangkan oleh Vankatesh, et  al. pada  tahun  2003.  Model  ini menggambarkan berbagai faktor yang mempengaruhi  penerimaan  individu  terhadap suatu teknologi informasi (TI). UTAUT dikembangkan melalui pengkajian delapan model teori  penerimaan/adopsi  teknologi  yang  banyak digunakan dalam penelitian TI sebelumnya. Delapan teori/model yang dimaksud adalah: a. Theory of Reasoned Action (TRA) b. Technology Acceptance Model (TAM)
c. Motivational Model (MM) . d. Theory of Planned Behavior (TPB)
e. Combined TAM and TPB (C-TAM_TPB)
f. Model of PC Utilization (MPCU)
g. Innovation Diffusion Theory (IDT)
h. Social Cognitive Theory (SCT) Dalam
UTAUT terdapat empat variable/konstruk  yang  menjadi  faktor  penentu langsung  yang  bersifat  signifikan  terhadap penerimaan  maupun  penggunaan  teknologi. Keempat variabel tersebut adalah faktor harapan kinerja ( performance expectancy) , Harapan usaha (effort  expectancy) , Pengaruh  sosial (social influence) ,  dan  kondisi-kondisi  pemfasilitasi (facilitating  condition). Terdapat  pula  empat
moderator:  jenis  kelamin  ( gender ),  usia  ( age ), pengalaman ( experince ), dan kesukarelaan penggunaan  ( voluntariness  of  use )    yang diposisikan  untuk  memoderasi  dampak  dari empat  konstruk  utama  pada behavioral  intention dan usebehavior . Gambar 1 merupakan keterkaitan  antara  determinan-determinan  dan moderator pendukung.

## Gambar 1. Model UTAUT
Sumber : (Venkatesh, 2003)

## Gambar 1. Model UTAUT

## C. Kerangka Pemikiran
Penerapan  Aplikasi  LSD Air  Freight  Cargo berbasis  WEB  yang  digunakan  oleh  customer  di PT. Lancar Semesta
Dirgantara bersifat mandatory  use dimana  pemakai  tidak  memiliki kebebasan  penggunaan  sistem  informasi  yang dipergunakan oleh perusahaan.
Model  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  mengadopsi  model  yang  dikembangkan  oleh Venkates  et  al.  (2003)  dengan  menggabungkan/ memodifikasi dari model-model penelitian sebelumnya yang relevan dengan penelitian ini.
Penerimaan  dan  penggunaan  Aplikasi LSD Air  Freight  Cargo dalam  model  UTAUT dipengaruhi empat faktor yaitu :
1. Performance  Expectancy ,  yaitu  tingkatan keyakinan user bahwa dengan menggunakan sistem  akan  membantu user menghasilkan performansi kerja yang maksimal.
2. Effort Expectancy , yaitu tingkatan kemudahan  yang  dirasakan user dalam menggunakan sistem.
3. Social  Influence ,  yaitu  kesadaran  seseorang mengenai adanya orang lain yang menggunakan sistem.
4. Facilitating  Condition ,  yaitu  keyakinan adanya  fasilitas  organisasi  dan  teknis  yang mendukung aktifitas user .
Gambar  berikut  menunjukkan  model  penelitian yang akan diuji.
Merancang Penelitian
Menentukan Populasi dan Sampel Menentukan Model Penelitian Mendefinisikan Variabel dan Indikator Penelitian Kuesioner Mengumpulkan Data
Menganalisis
Data
Analisis SEM dengan AMOS Menarik Kesimpulan Sumber : (Venkatesh, 2003)
Gambar 2.  Model Penerimaan dan Penggunaan Aplikasi LSD Air Freight Cargo

## D.  Hipotesis
Hipotesis  dalam  penelitian  ini  meliputi hipotesis umum dan hipotesis khusus. Hipotesis umum pada penelitian ini adalah :
H1:Diduga  Aplikasi  ini  dapat  diterima  dan digunakan di Perusahaan.
H2  :Diduga  ada  perbedaan  antara  jenis  kelamin ( gender )  dan  pengalaman  ( Experience )  customer terhadap penerimaan dan penggunaan Aplikasi di Perusahaan.
Sedangkan hipotesis  khusus pada penelitian ini adalah sebagai berikut : H3  : Diduga Performance  Expectancy (PE) berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap perilaku penerimaan dan penggunaan Aplikasi. H4:
Diduga
Effort
Expectancy (EE)
berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap perilaku penerimaan dan penggunaan Aplikasi.
H5:
Diduga Social Influence (SI) berpengaruh positif dan signifikan terhadap perilaku penerimaan dan penggunaan Aplikasi. H6: Diduga
Facilitating
Condition (FC)
berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap perilaku penerimaan dan penggunaan Aplikasi. H7 : Diduga jenis kelamin( Gender ), mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  terhadap Performance  Expectancy yang  mempengaruhi perilaku penerimaan dan penggunaan Aplikasi. H8 : jenis  kelamin  ( Gender ),  mempunyai pengaruh  yang  signifikan  terhadap Effort Expectancy yang mempengaruhi perilaku penerimaan dan penggunaan Aplikasi. H9 : Diduga jenis kelamin ( Gender ), mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  terhadap Social  Influence yang  mempengaruhi  perilaku penerimaan dan penggunaan Aplikasi. H10 : Diduga pengalaman ( Experience ) , mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  terhadap
Effort  Expectancy yang  mempengaruhi  perilaku penerimaan dan penggunaan Aplikasi.
H11 : Diduga pengalaman ( Experience ), mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  terhadap Social  Influence yang  mempengaruhi  perilaku penerimaan dan penggunaan Aplikasi.
H12 : Diduga
pengalaman ( Experience ),
mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  terhadap Facilitating Condition yang mempengaruhi perilaku penerimaan dan penggunaan Aplikasi.

## Metode penelitian Langkah-langkah Penelitian
Tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini dapat dilihat pada gambar berikut ini:

## Sumber : (Indriantoro, 1999)

## Gambar 3. Langkah-Langkah Penelitian

## 1. Merancang Penelitian
Penelitian  yang  dilakukan  merupakan penelitian  kuantitatif  dengan  menggunakan pendekatan  survei.  Menurut  Indrianto  dan Supomo,  “Pendekatan  kuantitatif  adalah  suatu pendekatan  penelitian  yang  menekankan  pada pengujian teori-teori melalui pengukuran variabel-variabel  penelitian  dengan  angka  dan melakukan  analisis  data  dengan  prosedur statistik, pendekatan ini bertujuan untuk menguji hipotesis  melalui  validasi  teori  atau  pengujian teori pada keadaan tertentu” (Indriantoro, 1999).

## 2. Menentukan Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah keseluruhan customer yang menggunakan Aplikasi  LSD Air  Freight  Cargo di  PT.  Lancar Semesta Dirgantara.
Proses  pemilihan  sampel  yang  digunakan pada  penelitian  ini  menggunakan  metode non- random  sampling artinya  jenis  sampel  yang diambil tidak dipilih secara acak. Dan teknik yang digunakan  dalam  penarikan  sampel  adalah purposive  sampling yaitu  teknik  penarikan
H3 H4 H5 H6 H7 H8 H9 H12 H10 H11 Performance Expectancy Effort Expectancy Social Influence Facilitating Conditions Use Behavior Gender Experience
sampel yang dilakukan berdasarkan karakteristik yang ditetapkan terhadap elemen populasi target yang  disesuaikan  dengan  tujuan  atau  masalah penelitian.  (HAIR  2006)  merekomendasikan jumlah  sampel  minimal  untuk  SEM  adalah  100- 200.

## 3. Menentukan Model Penelitian
Model  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  model  adopsi  teknologi  yang dikembangkan  oleh  Venkatesh et.al ,  yaitu  model UTAUT (Venkatesh, 2003).
4. Mendefinisikan  Variabel  dan  Indikator Penelitian
Variabel yang digunakan
dalam penelitian  ini  terdiri  dari  variabel  eksogen (variabel independen), variabel endogen (variabel  dependen)  dan  variabel  moderating. Variabel  eksogen  dalam  penelitian  ini  adalah performance  expectancy , effort  expectancy , social influence ,  dan facilitating  condition .  Variabel endogen  yang  digunakan  adalah use  behavior . Dan  variabel  moderating  yang  digunakan  adalah gender dan experience .
Instrumen yang digunakan untuk mengukur  semua  variabel  yang  diteliti  sebanyak 18 item pertanyaan.  Instrumen  tersebut  dinilai dengan  menggunakan  skala  interval  atau semantic  differential dengan  skala  1-6  dimulai dari STS untuk pernyataan Sangat Tidak Setuju sampai SS untuk  pernyataan Sangat  Setuju . Kuesioner  dikirimkan  kepada  responden  dengan cara  mendistribusikannya  secara  langsung. Instrumen  penelitian  ini  disajikan  pada  tabel dibawah ini:
Tabel 1. Indikator yang digunakan Variabel Indikator Jumlah Performance Expectancy (PE) [VENKATESH 2003] PE1 : meningkatkan efektivitas PE2 : kemudahan mendapatkan informasi PE3 : menyelesaikan tugas pekerjaan lebih cepat PE4 : manfaat Aplikasi 1 1 1 1 Effort expectancy (EE) [VENKATESH 2003] EE1 : kemudahan dalam penggunaan EE2 : kemudahan dalam memahami EE3 : kemudahan dalam mempelajari EE4 : memahami interaksi 1 1 1 1 Social Influence (SI) [VENKATESH 2003] SI1 :  banyak yang menggunakan SI2 :  adanya dukungan dari perusahaan SI3 :  adanya bantuan dalam penggunaan 1 1 1 Facilitating Condition (FC) [VENKATESH FC1 : kompatibel dengan sistem lain FC2 : adanya fasilitas multimedia 1 1
2003] FC3 : adanya bantuan petugas 1 Gender [VENKATESH 2003] Pria atau Wanita - Experience [VENKATESH 2003] Sudahpernah mengguakan Belum pernah menggunakan - Use Behavior (UB) [VENKATESH 2003] UB1 : actual usage (penggunaan aktual) UB2 :   frekuensi penggunaan UB3 :  bersedia menggunakan jangka panjang
UB4 :   tidak bermasalah menyediakan sumber daya berupa dana dan waktu 1 1 1 1

## Sumber : Data Olahan (2014)

## 5. Membuat Kuesioner
Setelah  mendefinisikan  variabel  dan indikator  penelitian,    maka  dibuat  suatu kuesioner untuk dijadikan sebagai data pengujian dari  hipotesis  penelitian  ini.  Metode  yang digunakan  untuk  mendapatkan  data  empiris melalui  kuesioner  berskala semantic  diferensial yang  digunakan  untuk  mengukur  sikap,  tidak dalam bentuk pilihan ganda atau checklist, tetapi tersusun  dari  sebuah  garis  kontinyu,  nilai  yang sangat  negative  terletak  dikiri  sedangkan  yang sangat prositif terletak di sebelah kanan.

## 6. Mengumpulkan Data
Dalam    penelitian  ini  menggunakan beberapa  metode  dalam  proses  pengumpulan datanya,  yaitu  metode  kepustakaan  dan  metode penelitian lapangan.

## 7. Menganalisis Data
Analisis data dilakukan dengan menggunakan  teknik  SEM  berbasis covariance (covariance  based  SEM) .  Beberapa  teknik  yang digunakan dalam menganalisis data yaitu :
a. Analisis  Statistik  Deskriptif  adalah  analisis dengan  cara  mengubah  data  mentah menjadi bentuk yang lebih mudah dipahami dan  diinterpretasikan.  Analisis  ini  memberi gambaran  atau  deskripsi  suatu  data (GHOZALI, 2006: 19).
b. Analisis  Statistik  Inferensial,  Tujuan  utama analisis statistic inferensial dengan menggunakan SEM adalah untuk memperoleh  model  yang Plausible atau fit (sesuai cocok) dengan masalah yang sedang dikaji  pada  penelitian  ini.  Tujuan  analisis SEM  yang  lain  adalah  untuk  mengetahui hubungan  kausal  antar  variable  eksogen atau endogen pada model yang dibangun.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Data Demografi Responden
Dari  sejumlah  200  kuesioner  yang disebarkan, responden yang menjawab kuesioner sebanyak  200  orang  dan  terisi  dengan  lengkap. Data  profil  responden  yang  menjadi  obyek penelitian  ini  diklasifikasikan  berdasarkan  jenis kelamin  ( gender ),  dan  pengalaman  ( experience ). Data  lengkap  mengenai  profil  responden  yang menjadi  obyek  penelitian  dapat  dilihat  dalam tabel berikut:

## Tabel 2. Profil Responden
Klasifikasi Responden Jumlah Persentase Jenis Kelamin Pria (P) 103 51.5% Wanita (W) 97 48.5% Jumlah 200 100.00% Pengalaman A (Sudah Pernah Menggunakan) 178 89.0% B (Belum Pernah Menggunakan) 22 11.0% Jumlah 200 100.00% Sumber : Data Olahan (2014) B. Analisis  Data  dengan  Pendekatan  SEM dengan AMOS
1. Membuat Model SEM Berdasarkan Teori penelitian ini meliputi beberapa variabel
yaitu berupa variabel
eksogen adalah Performance  Expectancy (PE), Effort  Expectany (EE), Social  Influence (SI), Facilitating  Conditions (FC),  dan  variabel  endogen  adalah Use  Behavior (UB).  Variabel  eksogen  melibatkan  14  indikator dan variabel endogen melibatkan 4 indikator.
2. Membuat Path Diagram
Hubungan kausal antara variabel eksogen dan endogen diperlihatkan pada gambar berikut:
Sumber : Hasil Model Awal Penelitian (2014)
Gambar 4.  Model Awal Penelitian 3. Konversi Diagram Jalur Ke Dalam Persamaan Struktural
a.  Konvers  Persamaan-persamaan  Struktural ( Structural Equation )
Persamaan  ini  dirumuskan  untuk  menyatakan hubungan  kausalitas  antar  berbagai  konstruk dengan  membentuk  model  pengukuran  variabel laten eksogen dan endogen, bentuk persamaannya antara lain : UB = γ11 PE + γ12 EE + γ13 SI + γ14FC+ z1
b.  Persamaan  Spesifikasi  Model  Pengukuran ( Measurement Model )
Bentuk  persamaan  indikator  variabel  laten eksogen  dan  indikator  variabel  laten  endogen antara lain :
1.) Konstruk Eksogen : Performance Expectancy (PE)
PE1 = λ1 PE + e1 PE2 = λ2 PE + e2
PE3 = λ3 PE + e3
PE4 = λ4 PE + e4
2.) Konstruk Eksogen : Effort Expectancy (EE)
EE1 = λ5EE + e5 EE2 = λ6EE + e6
EE3 = λ7EE + e7
EE4 = λ8EE + e8
3.) Konstruk Eksogen : Social Influence (SI) SI1 = λ9SI + e9
SI2 = λ10SI + e10 SI3 = λ11SI + e11
4.) Konstruk  Eksogen  : Facilitating  Condition (FC) FC1 = λ12FC + e12 FC2 = λ13FC + e13 FC3 = λ14FC + e14 5.) Konstruk Endogen : Use Behavior (UB) UB1 = λ15UB + e15
UB2 = λ16UB + e16 UB3 = λ17UB + e17

## UB4 = λ18UB + e18
4. Pengujian Validitas dan Reliabilitas
a. Pengujian validitas Pengujian  validitas  digunakan  untuk menguji kemampuan (keakuratan) suatu
indikator sehingga dapat mewakili suatu variabel laten. Pada  penelitian  ini  dilakukan  analisis model Confirmatory  Factor  Analysis (CFA) terhadap  variabel  laten  eksogen  dan  endogen. Berdasarkan  hasil  uji  CFA  dapat  disampaikan  uji validitas sebagai berikut:
1). Konstruk eksogen performance expectancy
Tabel 3.  uji validitas variabel PE
Indikator  Estimasi  Keterangan PE1 0.386  Konstruk tidak valid PE2 0.882  Konstruk valid PE3 0.757  Konstruk valid PE4 0.335  Konstruk tidak valid
Sumber : Data Olahan (2014)
PE2,  dan  PE3  memiliki  nilai  di  atas  0.5,  berarti merupakan  konstruk  yang  valid.  Sedangkan indikator PE1 dan PE4 < 0.5 merupakan konstruk yang  tidak  valid  dan  harus  dikeluarkan  dari variabel laten performance expectancy .
2). Konstruk eksogen effort expectancy
Tabel 4.  Uji validitas variabel EE Indikator Estimasi Keterangan EE1 0.610  Konstruk valid EE2 0.782  Konstruk valid EE3 0.930  Konstruk valid EE4 0.679  Konstruk valid Sumber : Data Olahan (2014)
3).  Konstruk eksogen social influence Tabel 5.  Uji validitas variabel SI Indikator  Estimasi  Keterangan SI1 0.606  Konstruk valid SI2 0.705  Konstruk valid SI3 0.859  Konstruk valid Sumber : Data Olahan (2014)
4). Konstruk eksogen facilitating conditions Tabel 6.  Uji validitas variabel FC Indikator  Estimasi  Keterangan FC1 0.763  Konstruk  valid FC2 0.779  Konstruk  valid FC3 0.777  Konstruk  valid
Sumber : Data Olahan (2014)
5). konstruk endogen use behavior
Tabel 7.  Uji validitas variabel UB
Indikator  Estimasi  Keterangan UB1 0.670  Konstruk valid UB2 0.897  Konstruk valid UB3 0.824  Konstruk valid UB4 0.540  Konstruk valid Sumber : Data Olahan (2014) b. Pengujian reliabilitas
Dengan melakukan uji reliabilitas gabungan,  pendekatan  yang  dianjurkan  adalah mencari  nilai  besaran Construct  Reliability dan Variance  Extracted dari  masing-masing  variabel laten  dengan  menggunakan  informasi  pada loading  factor dan measurement error. Construct Reliability diperoleh  dengan  rumus  sebagai berikut:
Construct – Reliability = (  std. loading ) 2 (  std. loading ) 2 +   j
Variance  Extracted dapat  diperoleh melalui rumus sebagai berikut:
Variance Extracted =  std. loading 2  std. loading 2 +   j
Cut-off  value  dari  construct  reliability adalah minimal 0,70 sedangkan cut-off value dari variance  extracted  minimal  0,50.  Perhitungan hasil pengujian reliabilitas masing-masing konstruk dapat dilihat pada tabel 8 berikut:
Tabel 8. Uji Reliabilitas Gabungan Variabel Laten Construct Reliability Variance Extracted PE 0.801 0.668 EE 0.842 0.577 SI 0.771 0.534 FC 0.746 0.595 UB 0.875 0.592 Nunally dan Bernstein (1994) memberikan  pedoman  bahwa  dalam  penelitian eksploratori,  reliabilitas  yang  sedang  antara  0.5
– 0.6 dinilai sudah mencukupi untuk menjustifikasi  sebuah  hasil  penelitian.  Sehingga berdasarkan tabel 4.7 dapat disimpulkan bahwa PE,  EE,  SI,  FC,  dan  UB  memiliki  nilai Construct Reliability yang  sedang  antara  0.6-0.7.  Dengan demikian  dapat    dikatakan  bahwa  masing- masing  variabel  laten  memiliki  realibilitas  yang baik.
…... (1)
…... (2)
5. Pembentukkan  Model  dari  hasil  uji Validitas dan Reliabilitas
Model  dilakukan  dengan  tujuan  untuk mendapatkan  nilai  Probalility  >=  0.05  sehingga model dinyatakan fit (sesuai). Pada penelitian ini modifikasi  yang  dilakukan  adalah  dengan menghapus  PE1  dan  PE4  yang  merupakan variabel  indikator  pada  PE  ( performance expectancy ).  Variabel  indikator  PE1  dan  PE4 merupakan  konstruk  yang  tidak  valid  untuk mengukur  PE,  artinya  responden  banyak  yang tidak  setuju  dengan  pernyataan-pernyataan tersebut.  Setelah  dilakukan  uji confirmatory variabel  indikator  terhadap  variabel  laten,  maka didapatkan model sementara seperti yang tertera pada Gambar 5.

## Sumber : Hasil Setelah Pengujian (2014)

## Gambar 5.  Model Penelitian Setelah Uji Validitas dan Reliabilitas
6. Uji Kesesuaian Model
Untuk  menyatakan  suatu  model fit (diterima)  atau  tidak,  perlu  dilakukan  uji  model secara  menyeluruh  guna  mengukur  kesesuaian antara  matriks  varians  kovarians  sampel  (data observasi)  dengan  matriks  varians  kovarians. Kriteria  utama  sebagai  dasar    pengambilan keputusan  adalah;  jika probability (P)  0.05 maka  matriks  varians-kovarians  sampel  sama (tidak  berbeda)  dengan  matriks  varians- kovarians  populasi  dugaan,  artinya  model fit . Sebaliknya  jika  nilai  P  0.05  maka  model  tidak fit . Berdasarkan Gambar 4.2, diperlihatkan bahwa model  teori  yang  diajukan  pada  penelitian  ini tidak    sesuai  dengan  model  populasi  yang diobservasi,  karena  diketahui  bahwa  nilai probability (P)  tidak  memenuhi  persyaratan karena hasilnya di bawah nilai yang direkomendasikan  yaitu  ≥  0.05  (Ghozali  2005, p.83).
Kriteria fit atau tidaknya model menyangkut  kriteria  lain  yang  meliputi  ukuran Absolut  Fit  Measures , Incremental  Fit  Measures dan Parsimonious Fit Measaures. Untuk membandingkan  nilai  yang  didapat  pada  model ini  dengan  batas  nilai  kritis  pada  masing-masing kriteria pengukuran tersebut, maka dapat dilihat pada Tabel 9 :
Tabel  9. Uji Kesesuaian Model Goodness of Fit Index Cut-off Value Hasil Model Keterangan Chi Square χ2 271,168 Tidak Fit Probability ≥ 0,05 0,000 Tidak Fit Chi Square χ2 Relatif ≤ 2,0 2,854 Tidak Fit GFI ≥ 0,90 0,842 Tidak Fit RMSEA 0,101 Tidak Fit AGFI ≥ 0,90 0,773 Tidak fit TLI ≥ 0,95 0,838 Tidak Fit NFI ≥ 0,90 0,819 Tidak Fit CFI ≥ 0.95 0,872 Tidak Fit PNFI ≥ 0,60 0,648 Fit PGFI ≥ 0.60 0,588 Tidak Fit
Sumber : Hasil Pengujian (2014)
Berdasarkan  tabel  9,  dikatakan  model dinyatakan  tidak  fit  (tidak  sesuai),  maka  uji kriteria  lain  seperti; absolut  fit  measure , incremental  fit  measures ,  dan parsimonious  fit measures tidak  dilanjutkan.  Langkah  selanjutnya dalam penelitian ini adalah menggunakan analisis jalur ( path analysis ).

## 7. Model Jalur ( Path Analysis)
Model  struktural  akan  dikonversikan  dengan model  jalur.  Hal  ini  dapat  dilihat  pada  gambar  6 dibawah ini:

## Sumber :Hasil diagram Jalur(2014)

## Gambar 6.  Model Penelitian Diagram Jalur

## A. Uji Signifikansi
Dari  hasil  analisis  jalur  didapatkan koefisien  regresi  untuk  setiap  variabelnya.  Uji
signifikansi  adalah  mengecek  apakah  terdapat nilai yang negatif atau nilai yang tidak signifikan, maka  dilakukan  penghapusan  atau  drop. Kemudian  dibuat  model  baru  dengan  analisis jalur.
Tabel 10.  Uji Signifikansi Model Jalur

## Sumber : Hasil Pengujian (2014)
Dari hasil
analisa diatas, maka ditentukan hubungan kausal yang akan digunakan  dan  yang  tidak  akan  digunakan. Hubungan  kausal  akan  digunakan  apabila memenuhi  kriteria  nilai  P  <  0.05  dan  koefisien regresi  positif.  Didapatkan  hasil  dari  hipotesis operasional  yang  telah  dibuat  sebelumnya,  yaitu seperti  yang  tertera  pada  tabel  dibawah  ini dimana  hipotesis  H 1 diterima  apabila  nilai  P  < 0.05 sedangkan hipotesis  H 1 ditolak apabila  nilai P ≥ 0.05. Tabel  11. Hasil Hipotesis Operasional
Hip o tesi s Hipotesis Deskriptif Hipotesi s Statistik Hasil H1 Di duga kinerja harapan ( Performance
expectancy) berpengaruh  secara signifikan  terhadap
prilaku  penggunaan ( use behavior ). PE ke UB
H 1 Ditolak (non Signifika n) H2 Di duga kinerja usaha ( Effort expectancy )
berpengaruh  secara signifikan  terhadap
prilaku  penggunaan ( use behavior ).
EE ke UB
H 1
Diterima (Signifik an) H3 Di duga kondisi social ( social influence) berpengaruh  secara signifikan  terhadap prilaku  penggunaan
( use behavior ).
SI ke UB H 1 Diterima (Signifik an) H4 Di duga kondisi yang memfasilitasi ( facilitating
conditions) berpengaruh  secara signifikan  terhadap prilaku  penggunaan
( use behavior ).
FC ke UB
H 1 Ditolak (Non- Signifika n)

## Sumber : Hasil Pengujian (2014)
Penerimaan  Aplikasi  LSD Air  Freight Cargo hanya  dipengaruhi  oleh  variabel Effort expectancy,  dan  social  influence, terhadap use behavior .  Variabel  yang  lain  tidak  berpengaruh,
yaitu facilitating  conditions dan Performance expectancy .

## B. Model Akhir
Setelah dilakukan uji signifikansi, maka didapatkan koefisien regresi yang dituangkan dalam gambar 7 dan tabel 12 dibawah ini :
Sumber : Hasil Uji Signifikansi Jalur Akhir (2014)
Gambar 7. Uji Signifikansi Model Jalur Akhir
Tabel 12. Koefisien Regresi Model Jalur Akhir

## Sumber : Hasil Pengujian (2014)
Tabel  13. Koefisien Regresi Model Jalur Akhir
Variabel Endogen R 2 Intercept UB 52.2% .522 Sumber : Hasil Pengujian (2014)

## 8. Interpretasi Model
Setelah  dilakukan  uji  signifikansi,  maka dilanjutkan  dengan  membuat  persamaan  model akhir.  Persamaan  dari  variabel  endogen  model akhir : UB =  38.6 + 0.427EE + 0.563SI Hasil  penelitian  menjelaskan  variabel endogen use  behavior (UB)  dipengaruhi  oleh effort  expectancy (EE),  dan social  influence (SI) terjadi sebanyak 38.6 %. Sedangkan faktor-faktor lain  yaitu facilitating  conditions (FC),  dan performance  expectancy (PE)  sebanyak  61.4  % tidak berpengaruh terhadap penelitian ini.
Koefisien Regresi P UB <---  PE .010 .846 UB <---  EE .415 *** UB <---  SI .410 *** UB <---  FC .048 .353 Hubungan kausal Deskripsi Koefisien Regresi P U B <- EE
Kemudahan penggunaan berpengaruh terhadap perilaku penggunaan. .424 *** U B <- SI
Pengaruh sosial berpengaruh terhadap perilaku penggunaan .414 ***

## 9. Uji Moderating
Dalam  uji  signifikansi  moderating  ini akan  di  teliti  berpengaruh  atau  tidaknya keragaman  gender,    dan  pengalaman  pengguna terhadap  perilaku  penerimaan  dan  penggunaan aplikasi  yang  disebabkan  oleh  kemudahan penggunaan, dan pengaruh sosial.
a. Keragaman Gender
Analisis keragaman variabel moderating berdasarkan  kriteria  gender  dibagi  menjadi  dua kategori  yaitu  kategori  pria  dan  wanita. Berdasarkan  hasil output pada  tabel model  fit summary bagian unconstrained dapat  dilihat bahwa  nilai probability -nya  adalah  tak  hingga yang  berarti  di  atas  0.05.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  H 0 diterima  yang  berarti use  behavior penerimaan  dan  penggunaan  Aplikasi  tidak membedakan keragaman gender.
b.  Keragaman Experience
Kriteria experience dibagi  menjadi  dua kategori yaitu kategori sudah pernah menggunakan  dan  belum  pernah  menggunakan. Berdasarkan  hasil output pada  tabel model  fit summary bagian unconstrained dapat  dilihat bahwa  nilai probability -nya  adalah  tak  hingga yang  berarti  di  atas  0.05.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  H 0 diterima  yang  berarti use  behavior penerimaan  dan  penggunaan  Aplikasi  tidak membedakan keragaman experience .

## Tabel 14. Ringkasan Hasil Pengujian
Hipotesis Khusus Hipotesis Keputusan H7 Diduga  signifikansi  perilaku penerimaan penggunaan aplikasi yang disebabkan
harapan usaha (effort Expectancy ) tidak membedakan  jenis  kelamin ( Gender ). Diterima H8 Diduga  signifikansi  perilaku penerimaan penggunaan aplikasi yang disebabkan harapan
sosial (social
influence )  tidak  membedakan jenis kelamin ( Gender ).
Diterima H9 Diduga pengalaman (Experience) ,
mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap  e ffort  expectancy yang  mempengaruhi  perilaku penerimaan  dan  penggunaan aplikasi ( use behavior ). Diterima H10 Diduga pengalaman (Experience) ,
mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap  s ocial  influence yang mempengaruhi perilaku penerimaan  dan  penggunaan
aplikasi ( use behavior ).
Diterima
Sumber : Hasil Pengujian (2014)

## KESIMPULAN
Adapun  kesimpulan  yang  didapatkan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Variabel performance expectancy dan facilitating  conditions tidak  berpengaruh terhadap  perilaku  penerimaan  penggunaan Aplikasi  LSD Air  Freight  Cargo pada  PT.
Lancar  Semesta  Dirgantara,  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  harus  adanya  perbaikan dan pengembangan pada fasilitas Aplikasi .
2. Variabel effort expectancy dan social influences berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap perilaku  penerimaan  dan  penggunaan  atas implementasi  sistem  Aplikasi  LSD Air  Freight Cargo.
3. Pengujian  keragaman  berdasarkan  jenis kelamin  ( gender )  dapat  ditarik  kesimpulan yaitu  keragaman  jenis  kelamin  ( gender ) customer  dengan  kategori  pria  dan  wanita memiliki  tingkat  penerimaan  yang  sama dalam  menggunakan  Aplikasi  LSD Air  Freight Cargo .  Hal  ini  dipengaruhi  oleh  kemudahan ( effort expectancy ) dan pengaruh sosial ( social influence).
Pengujian keragaman pengalaman
( experience )  dapat  ditarik  kesimpulan  yaitu kemudahan ( effort
expectancy )
tidak berpengaruh  pada  keragaman  pengalaman pengguna  ( experience )  kategori  sudah  pernah menggunakan sedangkan
keragaman pengalaman  ( experience )  yang  belum  pernah menggunakan  dipengaruhi  oleh  sosial  ( social expectancy ).
Ada beberapa saran sebagai berikut:
a. Penelitian  selanjutnya  dapat  dikembangkan dengan  menambahkan  variabel  lain  yang belum  digunakan  dalam  penelitian  ini  dan memodifikasi  indikator-indikator  yang  telah digunakan dalam penelitian ini.
b. Hasil penelitian ini diharapkan dapat dijadikan  sebagai  bahan  masukan  untuk peningkatan  Aplikasi  LSD Air  Freight  Cargo , sehingga  tercapai  proses  pelayanan  yang optimal.
c. Perusahaan  sebaiknya  terus  melakukan penyesuaian dengan perkembangan teknologi baik software maupun hardware .  Dengan harapan  dapat  meningkatkan  produktivitas proses pengiriman barang.
d. Perusahaan  terus  melakukan  penyesuaian dengan perkembangan teknologi baik software maupun hardware .  Dengan  harapan dapat  meningkatkan  produktivitas  proses pengiriman barang.

## REFERENSI
Brown,  S.  A.,  A.  P.  Massey,  M.  M.  Montoya-Weiss, and J. R. Burkman, 2002. “Do I really have to?  User  acceptance  of  mandated technology,” European Journal of Information Systems (11) 4, pp. 283-295. Ghozali, Imam, 2006. “ Aplikasi Analisis Multivariate  dengan  program  SPSS”,
Cetakan  IV.  Badan  Penerbit  Universitas Diponegoro, Semarang.
Hair, J.F.,  Jr., Andersons, R.E., Tatham, R.L., Black, W.C.,  1998. Multivariate  Data  Analysis ,
Upper  Saddler  River,  New  Jersey, Prentice-Hall, Inc.
Indriantoro,  Nur  dan  Bambang  Supomo,  1999.
Metode  Penelitian  Bisnis  untuk  Akuntansi dan Manajemen Edisi Pertama , BPFE. Musyafir, 2011, “Studi Evaluasi Kinerja Terminal Kargo Bandara Udara Hasanuddin” . Rawstorne,  P.,  R  Jayasuriya,  P  Caputi,  1998.  “An Integrative  of  Information  Systems  Use in Mandatory Environments”,
International  Conference  on  Information
Systems , Pages : 325-330. Venkatesh, V., Morris, M.G., Davis, G.B., dan Davis,
F.D..  User  Acceptance  of  Information
Technology:  Toward  a  Unified  View. MIS Quarterly vol. 27, no.3 2003, pp.425-478.

## BIODATA PENULIS
Susafa’ati,  M.Kom ,  Lahir  di Jepara,  30  Januari  1988. Setelah  lulus  SMEA  langsung Melanjutkan Studi ke Diploma III (D3) dengan Program Studi yang diambil Manajemen Informatika  (MI)  di  AMIK  BSI Jakarta dan lulus Tahun 2010, Setelah  Lulus  D3  Melanjutkan kuliah  ke  Program  Sarjana  (S1)  dengan  Program Studi  Sistem Informasi  dari  STMIK Nusa Mandiri Jakarta  dan  Lulus  tahun  2012.  Melanjutkan Kuliah  Program  Pasca  Sarjana  (S2)  dengan Program  Studi  Ilmu  Komputer  di  STMIK  Nusa Mandiri  Jakarta  dan  Lulus  Tahun  2014.  Saat  ini Menjadi Pengajar di AMIK BSI Jakarta.