Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 740-752 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Analisis Penerimaan Teknologi Aplikasi Pemesanan Makanan Gofood dengan Technology Acceptance Model dan Pearson Correlation
Aliyatul Munna 1 , Kristiawan Nugroho 2 , Kristophorus Hadiono 3
1,2,3 Magister Teknologi Informasi, Universitas Stikubank Semarang, Semarang, Indonesia e-mail: 1 aliyatulmunna0002@mhs.unisbank.ac.id, 2 kristiawan@edu.unisbank.ac.id,
3 kristophorus.hadiono@edu.unisbank.ac.id
abstract
Technology  has  proven  itself  as  a  powerful  tool  to  ease  human  work  in  many  ways,  including  food ordering technology. GoFood is a popular and innovative food ordering application that has brought convenience  and  comfort  to  users  in  Indonesia.  This  research  aims  to  analyze  the  technology acceptance  of the Gofood  food ordering application using the Technology Acceptance Model (TAM). TAM  is  a  framework  used  to  understand  the  factors  that  influence  the  acceptance  and  use  of technology. In the context of food ordering apps, user acceptance of the app is critical to the success and  growth  of  the  business.  This  research  method  involves  collecting  data  through  online  surveys among  Gofood  application  users.  Respondents  were  asked  to  assess  relevant  factors  in  the  TAM, including perceived usefulness, perceived ease of use, as well as attitudes toward use and behavioral intention to use. ), and test the correlation between constructs using Pearson correlation. The results of the analysis show that these findings indicate that perceived usefulness and perceived ease of use of the  GoFood  application  contribute  to  attitudes  toward  use  and  interest  in  utilizing  and  using  the application. .
Keywords: Technology  Acceptance  Model  (TAM),  GoFood,  Pearson  Correlation,  Food  Ordering Application, Technology Acceptance
abstrak
Teknologi telah membuktikan dirinya sebagai alat yang kuat untuk meringankan pekerjaan manusia dalam banyak hal, diantaranya adalah pada  teknologi pemesanan makanan. GoFood sebagai sebuah aplikasi  pemesanan  makanan  yang  populer  dan  inovatif  yang  telah  membawa  kemudahan  dan kenyamanan kepada pengguna di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerimaan teknologi aplikasi pemesanan makanan Gofood menggunakan Technology Acceptance Model (TAM). TAM merupakan kerangka kerja yang digunakan untuk memahami faktor-faktor yang memengaruhi penerimaan  dan  penggunaan  teknologi.  Dalam  konteks  aplikasi  pemesanan  makanan,  penerimaan pengguna  terhadap  aplikasi  tersebut  sangat  penting  untuk  keberhasilan  dan  pertumbuhan  bisnis. Metode penelitian ini melibatkan pengumpulan data melalui survei online kepada pengguna aplikasi Gofood. Responden diminta untuk menilai faktor-faktor yang relevan dalam TAM, termasuk persepsi kegunaan  (perceived  usefulness),  persepsi  kemudahan  penggunaan  (perceived  ease  of  use),  serta sikap  terhadap  penggunaan  (attitude  toward  use)  dan    minat    pemanfaatan  dan  penggunaan (behavioral intention to use) ), serta uji korelasi antar konstruk menggunakan korelasi pearson. Hasil analisis  menunjukkan  bahwa  temuan  ini  menunjukkan  bahwa  persepsi  kegunaan  dan  persepsi kemudahan  penggunaan  aplikasi  GoFood  berkontribusi  terhadap  sikap  penggunaan  dan  minat pemanfaatan dan penggunaan aplikasi. .
Kata Kunci: Technology acceptance Model (TAM), GoFood, Pearson Correlation, Aplikasi Pemesanan Makanan, Penerimaan Teknologi

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  telah  membuktikan  dirinya  sebagai  alat  yang  kuat  untuk meringankan  pekerjaan  manusia  dalam  banyak  hal,  diantaranya  adalah  pada
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 740-752 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
teknologi  pemesanan  makanan[1].  Dengan  kemajuan  teknologi,  proses  memesan makanan  menjadi  lebih  efisien  dan  nyaman  bagi  konsumen.  Aplikasi  pemesanan makanan yang inovatif telah memungkinkan pengguna untuk menjelajahi beragam restoran  dan  menu,  melihat  ulasan  dan  peringkat  dari  pengguna  lain,  serta memesan  makanan  dengan  cepat  dan  mudah  melalui  perangkat  seluler  mereka. Teknologi  ini  menghilangkan  hambatan  komunikasi  dan  mempersingkat  waktu yang  diperlukan  untuk  memesan  makanan,  menggantikan  metode  lama  seperti panggilan  telepon  yang  memakan  waktu  dan  menghadirkan  potensi  kesalahan dalam  pesanan[2].  Teknologi  pemesanan  makanan  juga  memberikan  keuntungan bagi  para  pelaku  usaha  makanan  dengan  memperluas  jangkauan  mereka, meningkatkan  visibilitas,  dan  menyediakan  data  pelanggan  yang  berharga  untuk meningkatkan  pengalaman  dan  layanan  mereka.  Dalam  keseluruhan,  teknologi pemesanan makanan telah membantu mempermudah dan meningkatkan efisiensi dalam  kegiatan  sehari-hari  manusia,  memberikan  kenyamanan  yang  tak terbantahkan dalam menikmati hidangan favorit mereka dengan mudah dan cepat.
GoFood  merupakan  sebuah  aplikasi  pemesanan  makanan  yang  populer  dan inovatif  yang  telah  membawa  kemudahan  dan  kenyamanan  kepada  pengguna  di Indonesia. Melalui GoFood, pengguna dapat menjelajahi berbagai pilihan makanan dari berbagai restoran dan warung terkenal di daerah sekitar mereka. Aplikasi ini memungkinkan  pengguna  untuk  melihat  menu,  harga,  dan  ulasan  dari  pengguna lain  sebelum  mereka  memutuskan  untuk  memesan[3].  Dengan  beberapa  ketukan pada layar smartphone mereka, pengguna dapat memesan makanan favorit mereka dan  mengatur  pengiriman  langsung  ke  tempat  mereka  berada.  GoFood  juga menawarkan berbagai fitur tambahan, seperti kemampuan untuk mengatur waktu pengiriman  sesuai  dengan  keinginan  pengguna,  pembayaran  online  yang  mudah, dan pelacakan pesanan  secara  real-time.  Dengan  kemudahan  penggunaan, pilihan yang  beragam,  dan  layanan  pelanggan  yang  handal,  GoFood  telah  menjadi  solusi yang  diandalkan  bagi  masyarakat  Indonesia  dalam  memenuhi  kebutuhan  kuliner mereka dengan cepat dan praktis.
Penerimaan  pengguna  terhadap  aplikasi  GoFood  merupakan  faktor  kunci dalam  kesuksesan  dan  pertumbuhan  aplikasi[4].  Analisis  penerimaan  pengguna terhadap  GoFood  penting  karena  memberikan  pengetahuan  atau  wawasan  yang lebih komprehensif atau rinci terkait faktor-faktor dengan pengaruh  kuat terhadap pengguna  saat  pengadopsian  dan  penggunaan  aplikasi  tersebut.  Dengan mengetahui  persepsi  pengguna  terhadap  kegunaan,  kemudahan  dalam penggunaan,  serta  sikap  terhadap  penggunaan,  juga  niat  dalam  penggunaan, perusahaan  dapat  mengidentifikasi  area  yang  perlu  diperbaiki  atau  ditingkatkan dalam aplikasi GoFood.
Technology  Acceptance  Model(TAM)  sangat  berperan  dalam  pemeriksaan aspek dengan dampak signifikan pada niat perilaku untuk menggunakan berbagai teknologi. Teknologi ini termasuk platform pembelajaran online, media sosial untuk bisnis, pembayaran seluler, realitas virtual untuk pendidikan, dan kios swalayan di perpustakaan[5]. Dalam meta-analisis, disimpulkan bahwa Perceveid
Usefulness(PU) atau konstruk persepsi kemanfaatan, Perceived Ease of Use(PEOU) sebagai  representasi  persepsi  kemudahan  penggunaan  dan  pengaruh  sosial
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 740-752 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
semuanya dianggap sebagai prediktor dengan dampak kuat dari niat perilaku untuk menggunakan platform pembelajaran online[6] dan menghasilkan hal serupa untuk realitas  virtual  untuk  pendidikan[7].  PU,  PEOU,  dan  kondisi  yang  memfasilitasi semuanya  merupakan  penentu  yang  berpengaruh  dari  niat  perilaku  untuk menggunakan  situs  jejaring  sosial  untuk  bisnis[8].  Selain  itu    PU,  PEOU,  dan kepercayaan  juga  merupakan  prediktor  signifikan  dari  niat  perilaku  untuk menggunakan pembayaran seluler[9].
TAM menguraikan penerimaan dan penggunaan teknologi oleh pengguna. Ini pertama kali diusulkan oleh Davis[10]  dan telah sering diimplementasikan dalam berbagai studi seperti bidang sistem informasi. Model TAM memiliki dua konstruksi utama, PU dan PEOU. PU mengacu pada sejauh mana pengguna memiliki keyakinan mengaplikasikan  suatu  teknologi  berdampak  pada  kinerja  pekerjaan  yang meningkat.  PEOU  merujuk  pada  seberapa  jauhnya  pengguna  yakin  dengan penggunaan  suatu  teknologi  akan  tidak  terbebani  oleh  usaha[11].  Model  TAM berpendapat  bahwa  PU  dan  PEOU  akan  mengarah  pada  niat  perilaku  pengguna untuk  menggunakan  teknologi  tersebut,  yang  merupakan  kemungkinan  bahwa mereka  akan  benar-benar  menggunakannya[12].  Niat  perilaku  kemudian  secara langsung terkait dengan penggunaan aktual. Model TAM telah diuji dalam berbagai konteks  dan  dengan  teknologi  yang  berbeda.  Secara  umum,  model  tersebut  telah ditemukan  sebagai  prediktor  yang valid dan  dapat  diandalkan  untuk  penerimaan pengguna  terhadap  teknologi.  Model  ini  dapat  digunakan  untuk  memprediksi teknologi mana yang mungkin diadopsi oleh pengguna, dan melakukan identifikasi hal-hal  yang  berdampak  pada  penerimaan  oleh  pengguna  untuk  melakukan perancangan  dan  mengimplementasikan  teknologi  sehingga  lebih  mungkin diterima oleh pengguna.
PU  mencerminkan  sejauh  mana  pengguna  memandang  aplikasi  GoFood sebagai  alat  yang  bermanfaat  dalam  memenuhi  kebutuhan  mereka,  sementara persepsi  kemudahan  penggunaan  menggambarkan  sejauh  mana  pengguna memandang  aplikasi  tersebut  mudah  untuk  digunakan[13].  Selain  itu, attitude toward  use (ATU)  yang  memiliki  makna  sikap  terhadap  penggunaan  dan  niat perilaku  penggunaan  sebagai  konstruk behavioral  intention  to  use (BITU)  juga merupakan  faktor  penting  dalam  TAM.  ATU    mencerminkan  kecenderungan individu  untuk  menerima  dan  menggunakan  aplikasi,  sedangkan  BITU menggambarkan  niat  atau  kecenderungan  individu  untuk  menggunakan  suatu teknologi  atau  sistem  secara  aktif  di  masa  depan[14].  Dengan  menerapkan  TAM, hal-hal yang berdampak pada penerimaan teknologi oleh pengguna aplikasi GoFood dapat  diidentifikasi,  sehingga  pengembang  dapat  melakukan  perbaikan  atau penyesuaian  yang  sesuai  untuk  meningkatkan  penerimaan  dan  penggunaan aplikasi tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penyebaran  kuesioner  secara  online  dan  pengumpulan  data  merupakan  hal pertama yang dilakukan dalam penelitian ini. Langkah selanjutnya dalam penelitian adalah melakukan  uji valid asi pada  data  dengan tujuan  menghasilkan  status valid serta  reliabel  dari  data  yang  dikumpulkan,  dan  dapat  dipercaya  untuk  digunakan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 740-752 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dalam analisis[15]. Setelah melakukan uji valid asi data, langkah selanjutnya adalah melakukan  analisis  TAM.  Analisis  TAM  akan  melibatkan  penggunaan  metode statistik  seperti  regresi  untuk  menguji  hubungan  antara  variabel-variabel  dalam TAM,  seperti  PU,  PEOU,  ATU  dan  BITU[16].  Hasil  analisis  TAM  akan  memberikan pemahaman tentang apakah  semua  variabel memiliki pengaruh pada penerimaan teknologi yang diteliti.

## Gambar 1. Diagram Penelitian

## 2.1. Technology Acceptance Model (TAM)
TAM  disebut  sebagai  suatu  kerangka  kerja  teoritis  yang  berperan  dalam memahami  dan  menjelaskan  apakah    sebuah  teknologi  dapat  diterima  pengguna. Model  TAM  merupakan  pengembangan  Fred  Davis,  beberapa  tahun  belakangan sering  diterapkan  digunakan  dalam  studi  penerimaan  teknologi.  TAM  didasarkan pada asumsi bahwa perilaku pengguna dalam mengadopsi ada dua hal utama yang mendasari: persepsi kegunaan (PU) dan hal kedua yaitu persepsi kemudahan dalam menggunakan  (PEOU).  Persepsi  kegunaan  mengacu  pada  pandangan  subjektif pengguna  tentang  seberapa  banyak  peningkatan  efektivitas  atau  kinerja  setelah menggunakan  teknologi.  Berikutnya,  persepsi  kemudahan  dalam  menggunakan teknologi  mencerminkan  seberapa  besar  pengguna  berpandangan  terhadap teknologi sebagai alat yang mudah digunakan dan dipahami[16].

## 2.2. Perceived Ease of Use (PEOU)
PEOU mengacu pada pandangan subjektif individu tentang sejauh mana suatu teknologi  atau  aplikasi  dianggap  mudah  untuk  digunakan[16].  Ini  mencerminkan persepsi  individu  tentang  ketersediaan  dan  aksesibilitas  yang  disediakan  oleh teknologi serta tingkat kesulitan yang terkait dengan penggunaannya.
Dalam  konteks  aplikasi  pemesanan  makanan,  PEOU  merepresentasikan seberapa besar persepsi pengguna bahwa suatu aplikasi mudah untuk dieksplorasi, dipahami,  dan  dioperasikan.  Hal  ini  dapat  melibatkan  kemudahan  navigasi antarmuka  pengguna,  kejelasan  instruksi,  responsivitas  aplikasi,  dan kesederhanaan proses pemesanan makanan.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 740-752 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.3. Perceived Usefulness (PU)
PU  diartikan  sebagai  pandangan  subjektif  dari  pengguna  aplikasi  tentang sejauh  mana  suatu  teknologi  atau  sistem  dianggap  bermanfaat  dan  dapat meningkatkan  kinerja  atau  efektivitas  mereka  dalam  mencapai  tujuan  yang diinginkan[16].  Dalam  konteks  penerimaan  teknologi, perceived  usefulness mencerminkan persepsi seorang pengguna pada kemanfaatan dari suatu teknologi pada aplikasi setelah digunakan.
Perceived  usefulness  tidak  hanya  terkait  dengan  kegunaan  aktual  suatu teknologi,  tetapi  juga  melibatkan  persepsi  individu  terhadap  manfaat  yang diharapkan  atau  diantisipasi.  Misalnya,  jika  seorang  pengguna  yakin  jika  suatu teknologi  digunakan  akan  berdampak  peda  peningkatan  kecepatan  pekerjaan mereka,  menghemat  waktu,  atau  meningkatkan  efisiensi,  mereka  akan  cenderung menganggap teknologi tersebut bermanfaat.
Penting  untuk  memahami perceived  usefulness karena  persepsi  ini  dapat memengaruhi sikap individu terhadap penggunaan teknologi, niat penggunaan, dan akhirnya  tingkat  adopsi  dan  penggunaan  yang  sebenarnya.  Dalam  konteks pemesanan  makanan  melalui  aplikasi,  perceived  usefulness  akan  mencerminkan besarnya  kepercayaan  oleh  pengguna  bahwa  aplikasi  pemesanan  makanan  yang digunakan  menguntungkan  dan  memudahkan  mereka  dalam  memesan  makanan dengan lebih efisien dan nyaman.

## 2.4. Attitude Towards Use
Attitude  toward  use (sikap  terhadap  penggunaan)  adalah  konsep  yang mengacu pada sikap subjektif individu terhadap penggunaan suatu teknologi atau aplikasi. Hal ini mencerminkan penilaian individu terhadap nilai positif atau negatif, keinginan,  dan sikap umum mereka  terhadap  penggunaan  teknologi tersebut[17]. Sikap  yang  positif  terhadap  penggunaan  aplikasi  pemesanan  makanan  dapat mendorong  individu  untuk  secara  aktif  menggunakan  dan  mengadopsi  aplikasi tersebut.  Mereka  mungkin  menganggapnya  sebagai  solusi  yang  nyaman,  efisien, dan  dapat  memenuhi  kebutuhan  makanan  mereka  dengan  mudah.  Sikap  yang positif juga dapat mendorong pengguna untuk merekomendasikan aplikasi kepada orang  lain,  yang  dapat  berkontribusi  pada  pertumbuhan  penggunaan  dan popularitas aplikasi.

## 2.5. Behavioral Intention to Use (BITU)
BITU  dapat  menjadi  indikator  penting  untuk  mengukur  adopsi  dan penggunaan  yang  berkelanjutan  dari  aplikasi  pemesanan  makanan.  Individu dengan  niat  penggunaan  yang  kuat  cenderung  lebih  mungkin  untuk  mengunduh dan  menggunakan  aplikasi,  serta  melakukan  transaksi  pembelian  melalui  aplikasi tersebut secara berulang[17]. Niat ini juga dapat menjadi prediktor perilaku nyata dalam  menggunakan  aplikasi,  seperti  frekuensi  penggunaan  aplikasi[18][19], jumlah pesanan, dan tingkat keterlibatan dalam fitur-fitur aplikasi.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 740-752 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## a. Komponen Penelitian
Penelitian  ini  melibatkan  empat  variabel  utama  yang  menjadi  fokus  dalam analisis,  pengumpulan  data,  dan  penelusuran  hubungan  antar  variabel  tersebut seperti tertera pada Tabel 1.
Tabel 1. Variabel yang digunakan dalam Penelitian Variabel Penelitian Penjelasan Variabel P PEOU Q PU R ATU S BITU

## b. Hipotesis
Hipotesis yang digunakan dalam studi ini meliputi hal-hal berikut :
1) H 1 ,  ada  dampak  signifikan  serta  positif  antara  PU  terhadap  PEOU  pada penggunaan aplikasi gofood.
2) H 2 , ada dampak signifikan serta positif PU terhadap ATU.
3) H 3 , ada dampak signifikan serta positif PEOU terhadap BITU.
4) H 4 , ada dampak signifikan serta positif ATU terhadap BITU.

## c. Skala Pengukuran Jawaban Responden
Dalam  penelitian  ini,  menggunakan  skala  Likert  yang  mempunyai  nilai  1 sampai  dengan  5  untuk  mendapatkan  skala  pengukuran  tingkat  apakah  seorang responden setuju  atau pada item  kuesioner yang terkait  dengan  variabel-variabel yang diteliti. Ada 5 pilihan jawaban sebagai skala, yaitu "sangat tidak setuju", "tidak setuju", "netral", "setuju" hingga "sangat setuju". Responden dihadapkan pada satu pilihan  jawaban  yang  paling  sesuai  dengan  pandangan  atau  pendapat  mereka terkait  dengan  pernyataan  yang  diberikan  dalam  kuesioner.  Skala  Likert  ini memberikan  fleksibilitas  dalam  mengukur  tingkat  respons  dari  responden  dan memungkinkan  peneliti  untuk  menggambarkan  variasi  dalam  tanggapan  yang diberikan.
Tabel 2. Nilai Skor Jawaban Responden Nilai Jawaban Deskripsi Jawaban 5 Sangat Setuju 4 Setuju 3 Netral 2 Tidak setuju 1 Sangat tidak setuju

## d. Uji Reliabilitas
Uji  ini  digunakan  untuk  mendapatkan  hasil  apakah  suatu  data  kuesioner dapat  diandalkan.  Pada  penelitian  diterapkan  metode  Cronbach's  alpha  dimana merupakan metode umum yang digunakan untuk menilai kestabilan  internal atau keandalan  dari  sebuah  instrumen  pengukuran,  seperti  kuesioner[20].  Metode  ini menghitung  sejauh  mana  semua  item  atau  pertanyaan  dalam  kuesioner  saling berkorelasi satu sama lain dengan formula sebagai berikut : α = (N / (N - 1)) * (1 - (ΣVariances of Items / Variance of Total Scores))
(1)
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 740-752 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Keterangan:
α  =    Nilai  Cronbach's  alpha,  mengindikasikan  tingkat  reliabilitas  atau  konsistensi alat ukur.
N =    Jumlah total responden atau partisipan dalam penelitian.
ΣVariances of Items = Jumlah varian dari masing-masing item dalam alat ukur. Variance of Total Scores = Varian dari total skor   yang dihitung dari seluruh item dalam alat ukur.

## e. Uji Validitas
Uji  ini  diterapkan  untuk  mendapatkan validitas dan  memastikan  instrumen pengukuran  suatu  kuesioner valid ,  sehingga  tepat  untuk  dilakukan  pengukuran pada sebuah variabel [21]. Variabel dinyatakan valid jika r hitung > r tabel . Pada  pengujian  signifikansi,  dilakukan  perbandingan  antara  hasil  pengujian dengan nilai kritis yang ditentukan berdasarkan tabel distribusi. Sebagai sample(n) dalam  penelitian,  telah  dikumpulkan  52  jawaban  dari  responden.  Untuk  tingkat signifikansi( alpha )  yang  diimplementasikan  sebesar  0,05.  Berdasarkan  tabel distribusi, untuk n = 52, nilai kritisnya ditetapkan 0,2732. Jika yang diuji memiliki nilai lebih besar jikan dibandingkan dengan nilai kritis ditetapkan, dapat dikatakan bahwa pernyataan atau indikator valid [22].

## f. Korelasi Pearson
Metode Korelasi Pearson digunakan untuk melakukan pengukuran seberapa kuat dan orientasi relasi linier pada dua buah variabel. Metode ini ditemukan oleh Karl Pearson pada tahun 1896 dan biasa digunakan untuk analisis  korelasi dalam berbagai studi[23].
Korelasi  Pearson  menghasilkan  koefisien  korelasi,  yang  mengindikasikan sejauh mana hubungan relasi pada variabel pertama dan kedua bergerak pada arah yang  sam.  Koefisien  korelasi(r)  ditetapkan  pada  skala  nilai  -1  sampai  dengan  +1. Jika nilai r  semakin  dekat  dengan angka +1,  dikatakan bahwa ada  hubungan nilai positif  yang  kuat  antara  variabel  pertama  dan  kedua,  sedangkan  sebuah  nilai  r semakin  dekat  dengan  -1,  dikatakan  bahwa  ada  hubungan  negatif  yang  kuat.  Jika nilai r berada disekitar angka 0, maka hubungan antara variabel pertama dan kedua dianggap rapuh atau tidak terdapat hubungan searah atau linier[24].
Untuk melakukan pengujian korelasi Pearson, digunakan p-value atau nilai p. Nilai  p  menggambarkan  probabilitas  mendapatkan  hasil  korelasi  yang  sama  atau lebih ekstrem jika hipotesis diterima. Jika nilai p yang dihasilkan kurang dari nilai signifikansi yang ditentukan (biasanya 0,05), maka hipotesis ditolak. Hal ini berarti bahwa terdapat hubungan linier yang signifikan antara kedua variabel[25].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Data Penelitian
Pada  rentang  waktu  antara  29  Mei  2023  hingga  22  Juni  2023,  dilakukan pengambilan  data  kuesioner  melalui Google Form .  Kuesioner  tersebut  disebarkan ke  beberapa  grup  WhatsApp  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  tanggapan  dari para  responden.  Setelah  melalui  proses  pengumpulan  data,  berhasil  terkumpul
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 740-752 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
sebanyak  52  responden  terhadap  kuesioner  dan  akan  digunakan  dalam  analisis data yang akan dilakukan selanjutnya.

## 3.2. Pengujian Reliabilitas
Berdasarkan pengujian variabel P, Q, R, S sebagai berikut:

## Tabel 3. Hasil Pengujian Reliabilitas
No  Variabel Penelitian Nilai Cronbach's Alpha Kesimpulan 1 PEOU 0,65 Reliabel 2 PU 0,75 Reliabel 3 ATU 0,72 Reliabel 4 BITU 0,78 Reliabel

## 3.3. Pengujian Validitas
Hasil  uji  validitas  dari  setiap  pertanyaaan  yang  ada  pada  kuesioner  adalah sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil Pengujian Validitas
Variabel  Nilai r hitung Nilai r tabel Kesimpulan 1= valid , 0=tidak valid P 1 0,6859 0,2732 1 P 2 0,3748 0,2732 1 P 3 0,5662 0,2732 1 P 4 0,6241 0,2732 1 P 5 0,5801 0,2732 1 P 6 0,6451 0,2732 1 Q 1 0,71 0,2732 1 Q 2 0,6092 0,2732 1 Q 3 0,7243 0,2732 1 Q 4 0,5513 0,2732 1 Q 5 0,5620 0,2732 1 R 1 0,6923 0,2732 1 R 2 0,7303 0,2732 1 R 3 0,3131 0,2732 1 R 4 0,531 0,2732 1 S 1 0,6668 0,2732 1 S 2 0,6297 0,2732 1 S 3 0,484 0,2732 1 S 4 0,6476 0,2732 1 S 5 0,5868 0,2732 1
Berdasarkan  hasil  pada  uji validitas dapat  disimpulkan  bahwa  setiap  item berupa pertanyaan dalam kuesioner bernilai 1 atau valid . Ini menunjukkan bahwa item-item tersebut secara efektif mengukur konstruk dalam kuesioner.

## 3.4. Uji pada Hipotesis
Hasil uji korelasi menggunakan metode Pearson antara PU dan PEOU dapat dilihat pada Gambar 2.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 740-752 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 2. korelasi Pearson antara PU dan PEOU
Hasil  uji  korelasi  Pearson  antara PU dan PEOU pada  kasus  penerimaan teknologi dalam penggunaan aplikasi GoFood, ditemukan hubungan dengan  nilai positif yang kuat antara variabel PU dan PEOU, dengan nilai koefisien korelasi (r) 0.73.  Nilai  pada  p  yang  sangat  signifikan  (p=7.4e-10)  menunjukkan  bahwa hubungan  tersebut  memiliki  dasar  yang  kuat  secara  statistik.  Dengan  demikian, berdasarkan  temuan  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  ada  pengaruh  kuat  atau signifikan  antara PU dan EOU ,  sehingga  Hipotesis  1  diterima.  Pengujian  korelasi Pearson antara PU dan ATU ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Korelasi Pearson antara PU dan ATU
Dalam pengujian korelasi Pearson antara PU dan ATU pada kasus penerimaan teknologi  dalam  penggunaan  aplikasi  GoFood,  ditemukan  hubungan  dengan  nilai positif  dan  dampat  yang  kuat  antara  variabel PU dan ATU ,  dengan  hasil  nilai koefisien  korelasi  (r)  sebesar  0.67.  Nilai  p  yang  sangat  signifikan  (p=4.3e-08) menunjukkan bahwa hubungan tersebut memiliki dasar yang kuat secara statistik. Dengan  demikian,  berdasarkan  temuan  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  ada pengaruh signifikan antara PU dan ATU , sehingga hipotesis 2 diterima. Pengujian korelasi Pearson antara PEOU dan BITU dapat dilihat pada Gambar 4.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 740-752 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Dalam  pengujian  korelasi  Pearson  antara PEOU dan BITU ,  ditemukan hubungan dengan nilai positif yang sedang antara variabel PEOU dan BITU , dengan hasil  nilai  koefisien  korelasi  (r) sebesar  0.45.  Nilai  pada  p  yang  sangat  signifikan (p=0.00077)  menunjukkan  bahwa  hubungan  tersebut  memiliki  dasar  yang  kuat. Dengan demikian, berdasarkan temuan ini, dapat disimpulkan bahwa ada dampak signifikan antara PEOU dan BITU , mendukung hipotesis 3.
Gambar 4. Korelasi Pearson antara PEOU dan BITU
Pengujian korelasi Pearson antara ATU dan BITU ditunjukkan pada gambar 5. Dalam  pengujian  korelasi Pearson antara ATU dan BITU pada  kasus  penerimaan teknologi  dalam  penggunaan  aplikasi  GoFood,  ditemukan  hubungan  dengan  nilai positif yang kuat antara kedua variabel ATU dan BITU , dengan hasil nilai koefisien korelasi (r) 0.72. Nilai  p yang sangat signifikan (p=1.9e-09) menunjukkan bahwa hubungan  tersebut  memiliki  dasar  yang  kuat  secara  statistik.  Dengan  demikian, berdasarkan temuan ini, dapat disimpulkan bahwa ada pengaruh signifikan antara ATU dan BITU . Hipotesis 4 diterima.
Gambar 5. Korelasi Pearson antara ATU dan BITU
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 740-752 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  uji  yang  telah  diimplementasikan  terhadap  empat  ajuan hipotesis,  didapatkan  temuan  yang  mendukung  keempat  hipotesis. Pertama , terdapat  hubungan  positif  dan  signifikan  antara  persepsi  kegunaan  dan  persepsi kemudahan penggunaan atau PU dan PEOU pada aplikasi GoFood. Hal ini diartikan, semakin  pengguna  merasakan  manfaat  dan  kemudahan  dalam  menggunakan aplikasi,  semakin  tinggi  persepsi  mereka  terhadap  aplikasi  tersebut. Kedua , terdapat  hubungan  signifikan  dengan  nilai  positif  antara  persepsi  kegunaan  dan sikap penggunaan atau PU dan BITU . Dengan ini dapat dikatakan bahwa pada saat pengguna  mendapatkan  perasaan  kemanfaatan  dari  aplikasi  yang  digunakan, semakin  positif  sikap  mereka  terhadap  penggunaan  aplikasi  tersebut. Ketiga , terdapat  hubungan  signifikan  dengan  nilai  positif  antara  persepsi  kemudahan penggunaan dan minat pemanfaatan dan penggunaan atau PEOU dan BITU . Dengan kata lain, semakin pengguna merasakan kemudahan dalam menggunakan aplikasi GoFood,  semakin  tinggi  minat  mereka  untuk  memanfaatkan  dan  menggunakan aplikasi tersebut. Terakhir , terdapat hubungan positif dan signifikan pada variabel sikap  penggunaan  terhadap  minat  pemanfaatan  dan  penggunaan  atau ATU dan BITU .  Hal  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  sikap  pengguna  terhadap  penggunaan aplikasi  GoFood  yang  positif  berhubungan  dengan  tingginya  minat  mereka  untuk memanfaatkan dan menggunakan aplikasi tersebut. Secara keseluruhan, temuan ini memberikan  dukungan  kuat  terhadap  keempat  hipotesis  yang  diajukan.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  variabel  persepsi  kegunaan( PU ),  variabel  persepsi kemudahan  penggunaan( PEOU ),  variabel  sikap  penggunaan( ATU ),  dan  variabel minat  pemanfaatan  dan  penggunaan( BITU )  saling  terkait  dalam  konteks penggunaan aplikasi GoFood.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. Ray, A. Dhir, P. K. Bala, and P. Kaur, “Why do people use food delivery apps (FDA)? A  uses  and  gratification  theory  perspective,” Journal  of  Retailing  and  Consumer Services , vol. 51, pp. 221–230, Nov. 2019, doi: 10.1016/j.jretconser.2019.05.025.
[2]  C.  Muangmee,  S.  Kot,  N.  Meekaewkunchorn,  N.  Kassakorn,  and  B.  Khalid,  “Factors Determining the Behavioral Intention of Using Food Delivery Apps during COVID-19 Pandemics,” Journal  of  Theoretical  and  Applied  Electronic  Commerce  Research ,  vol. 16, no. 5, pp. 1297–1310, Apr. 2021, doi: 10.3390/jtaer16050073.
[3]  B.  M.  Izzati,  “Analysis  of  Customer  Behavior  in  Mobile  Food  Ordering  Application Using  UTAUT  Model  (Case  Study:  GoFood  Application),” International  Journal  of Innovation  in  Enterprise  System ,  vol.  4,  no.  01,  pp.  23–34,  Jan.  2020,  doi: 10.25124/ijies.v4i01.45.
[4]  K.  Sohn  and  O.  Kwon,  “Technology  acceptance  theories  and  factors  influencing artificial Intelligence-based intelligent products,” Telematics and Informatics , vol. 47, p. 101324, Apr. 2020, doi: 10.1016/j.tele.2019.101324.
[5]  Y. EL ARCHI and B. BENBBA, “The Applications of Technology Acceptance Models in Tourism  and  Hospitality  Research:  A  Systematic  Literature  Review,” Journal  of Environmental  Management  and  Tourism ,  vol.  14,  no.  2,  p.  379,  Mar.  2023,  doi: 10.14505/jemt.v14.2(66).08.
[6]  R.  BAKI,  B.  BIRGOREN,  and  A.  AKTEPE,  “A  Meta  Analysis  of  Factors  Affecting Perceived  Usefulness  and  Perceived  Ease  of  Use  in  The  Adoption  of  E-Learning
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 740-752 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Systems,” Turkish  Online  Journal  of  Distance  Education ,  pp.  4–42,  Oct.  2018,  doi:
10.17718/tojde.471649.
[7]  C.  Jin,  L.  Dai,  and  T.  Wang,  “The  application  of  virtual  reality  in  the  training  of laparoscopic surgery: A systematic review and meta-analysis,” International Journal of Surgery , vol. 87, p. 105859, Mar. 2021, doi: 10.1016/j.ijsu.2020.11.022.
[8]  I. M. Rhamdhani, “Analisis Niat Beli Konsumen Melalui Online Food Delivery Di Era Pandemic Covid-19,” Kajian Bisnis Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Widya Wiwaha , vol. 29, no. 2, pp. 18–28, May 2021, doi: 10.32477/jkb.v29i2.242.
[9]  M. Q. Al-Hamad, H. O. Mbaidin, A. Q. M. AlHamad, M. T. Alshurideh, B. H. Al Kurdi, and N. Q. Al-Hamad, “Investigating students’ behavioral intention to use mobile learning in higher education in UAE during Coronavirus-19 pandemic,” International Journal of Data and Network Science , pp. 321–330, 2021, doi: 10.5267/j.ijdns.2021.6.001.
[10]  P.  Silva,  “Davis’  Technology  Acceptance  Model  (TAM)  (1989),”  pp.  205–219.  doi: 10.4018/978-1-4666-8156-9.ch013.
[11]  J.  Sorce  and  R.  R.  A.  Issa,  “Extended  Technology  Acceptance  Model  (TAM)  for adoption  of  Information  and  Communications  Technology  (ICT)  in  the  US Construction  Industry,” Journal  of  Information Technology  in  Construction ,  vol.  26, pp. 227–248, May 2021, doi: 10.36680/j.itcon.2021.013.
[12]  T.-T.-N. Nguyen, T. Anh Nguyen, S. Tien Do, and V. T. Nguyen, “Assessing stakeholder behavioural intentions of BIM uses in Vietnam’s construction projects,” International Journal of Construction Management , pp. 1–9, Mar. 2022, doi:
10.1080/15623599.2022.2051241.
[13]  F. Effendy, R. Hurriyati, and H. Hendrayati, “Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use,  and  Social  Influence:  Intention  to  Use  e-Wallet,”  2021.  doi: 10.2991/aebmr.k.210831.060.
[14]  T.  Teo,  “Students  and  Teachers’  Intention  to  Use  Technology:  Assessing  Their Measurement  Equivalence  and  Structural  Invariance,” Journal  of  Educational Computing  Research ,  vol.  57,  no.  1,  pp.  201–225,  Mar.  2019,  doi: 10.1177/0735633117749430.
[15]  C.  L.  Kimberlin  and  A.  G.  Winterstein,  “ Valid ity  and  reliability  of  measurement instruments used in research,” American Journal of Health-System Pharmacy , vol. 65, no. 23, pp. 2276–2284, Dec. 2008, doi: 10.2146/ajhp070364.
[16]  P.  Y.  K.  Chau  and  K.  Y.  Tam,  “Factors  Affecting  the  Adoption  of  Open  Systems:  An Exploratory  Study,” MIS  Quarterly ,  vol.  21,  no.  1,  p.  1,  Mar.  1997,  doi: 10.2307/249740.
[17]  S.  R.  Natasia,  Y.  T.  Wiranti,  and  A.  Parastika,  “Acceptance  analysis  of  NUADU  as  e- learning  platform  using  the  Technology  Acceptance  Model  (TAM)  approach,” Procedia Comput Sci , vol. 197, pp. 512–520, 2022, doi: 10.1016/j.procs.2021.12.168.
[18]  D.  R.  Bailey,  N.  Almusharraf,  and  A.  Almusharraf,  “Video  conferencing  in  the  e- learning  context:  explaining  learning  outcome  with  the  technology  acceptance model,” Educ  Inf  Technol  (Dordr) ,  vol.  27,  no.  6,  pp.  7679–7698,  Jul.  2022,  doi: 10.1007/s10639-022-10949-1.
[19]  K. S. Qader et al. , “The impact of Technological acceptance model (TAM) outcome on implementing  accounting  software,” International  Journal  of  Engineering,  Business and Management , vol. 6, no. 6, pp. 14–24, 2022, doi: 10.22161/ijebm.6.6.3.
[20]  P. Sukmasetya, A. Setiawan, and E. R. Arumi, “Penggunaan Usability Testing Sebagai Metode  Evaluasi Website Krs Online Pada Perguruan Tinggi,” JST (Jurnal Sains dan Teknologi) , vol. 9, no. 1, pp. 58–67, Jun. 2020, doi: 10.23887/jstundiksha.v9i1.24691.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 740-752 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[21]  E.  Rosita,  W.  Hidayat,  and  W.  Yuliani,  “Uji Validitas Dan  Reliabilitas  Kuesioner Perilaku Prososial,” FOKUS (Kajian Bimbingan & Konseling dalam Pendidikan) , vol. 4, no. 4, p. 279, Jul. 2021, doi: 10.22460/fokus.v4i4.7413.
[22]  N.  A.  Soviaturrini,  “Pengaruh  Self  Efficacy  dan  Locus  of  Control  Terhadap  Kinerja Karyawan  BPRS  Sarana  Prima  Mandiri  (SPM)  Pamekasan,”  IAIN  Madura, Pamekasan, 2021.
[23]  F. Zinzendoff Okwonu, B. Laro Asaju, and F. Irimisose Arunaye, “Breakdown Analysis of  Pearson  Correlation  Coefficient  and  Robust  Correlation  Methods,” IOP Conf Ser Mater  Sci  Eng ,  vol.  917,  no.  1,  p.  012065,  Sep.  2020,  doi:  10.1088/1757- 899X/917/1/012065.
[24]  J.  Lee  Rodgers  and  W.  A.  Nicewander,  “Thirteen  Ways  to  Look  at  the  Correlation Coefficient,” Am  Stat ,  vol.  42,  no.  1,  pp.  59–66,  Feb.  1988,  doi: 10.1080/00031305.1988.10475524.
[25]  R. L. Nuzzo, “An Introduction to Bayesian Data Analysis for Correlations,” PM&R , vol. 9, no. 12, pp. 1278–1282, Dec. 2017, doi: 10.1016/j.pmrj.2017.11.003.