Emil Robert Kaburuan, Achmad Riesky Abrorry (2022) Analisa Penerimaan Aplikasi Mobile DapurQ pada PT XYZ. Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia, 7 (7)
E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax  Literate:  Jurnal  Ilmiah  Indonesia  p–ISSN:  2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 7, Juli 2022

## ANALISA PENERIMAAN APLIKASI MOBILE DAPURQ PADA PT XYZ

## Emil Robert Kaburuan, Achmad Riesky Abrorry
Information Systems Management, Bina Nusantara University, Department, Binus Graduate Program, Indonesia Email: emil.kaburuan@binus.ac.id, achmad.abrorry@binus.ac.id

## Asbtrak
DapurQ  adalah  sebuah  aplikasi  mobile  food  commerce  social  media  yang didirikan  oleh  PT  XYZ  yang  dapat  membantu  menghubungkan  pemiliki  usaha kecil  dan  industri  rumahan  dengan  para  pembeli  untuk  melakukan  sharing  dan transaksi jual beli makanan. DapurQ sebagai mobile food commerce social media yang diincar oleh para penggunanya untuk memenuhi kebutuhan mencari, sharing, dan  transaksi  jual  beli  makanan  secara online. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah menganalisa  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  penerimaan  aplikasi mobile DapurQ dengan  menggunakan  model  TAM.  Variabel  yang  digunakan Informastion  Quality,  System  Quality,  Service  Quality,  Perceived  Usefulness, Perceived  Ease  of  Use,  Behavioral  Intention,  dan  Actual  System  Use. Jumlah sampel  yang  diambil  sebnayak  205  responden.  Metode  statistik  yang  digunakan dengan  SmartPLS.  Hasil  analisis  empiris  menunjukkan  bahwa  variabel Information Quality tidak memiliki pengaruh terhadap Perceived Usefullness dan Perceived  Ease  of  Use. Sedangkan  variabel Service  Quality memiliki  pengaruh terhadap Perceived  Usefullness dan Perceived  Ease  of  Use, variabel System Quality memiliki pengaruh terhadap Perceived Usefullness dan Perceived Ease of  Use dan  variable Perceived  Ease  of  Use memiliki  pengaruh  terhadap Behavioral  Intention, dan  variabel Behavioral  Intention memiliki  pengaruh terhadap Actual System Use .
Kata Kunci : e-business , mobile food commerce , TAM, actual system use

## Abstract
DAPURQ  is  a  mobile  communication  commute  social  media  application application  designed  by  PT  XYZ,  and  its  small-scale  enterprise  owner  and housekeeping can be connected to the buyer to share food and sell. DAPURQ as a mobile  food  commerce  share  and  buys  food  online  as  social  media  requested  to meet  the  needs  of  search.  The  purpose  of  this  study  is  to  analyze    factors  that affect  the  acceptance  of  DAPURQ  Mobile  applications  using    TAM  models.  The variables  used  are  information  quality,  system  quality,  quality  of  service, recognized  utility,  recognized  ease  of  use,  behavior  intention,  and  actual  system usage.  The  number  of  samples  recorded  is  205  respondents.  Statistical  method used  by  SmartPLS.  The  results  of    empirical  analysis  show  that  the  fluctuating quality of information does not affect the perceived usefulness and perceived ease of  use.  Service  quality  variables  affect  perceived  usefulness  and  perceived usability, while system quality variables affect perceived usefulness and perceived
usability,  and  perceived  usage.  Ease  variables  affect  behavioral  intent. Behavioral intent variables affect actual system use.
Keywords: e-business, e-commerce, m-commerce, UTAUT, use behavior.

## Pendahuluan
Kemajuan  dunia  Internet  dan  Teknologi  Informasi  beserta  inovasinya berkembang sangat signifikan sehingga dapat dapat dimanfaatkan pada seluruh aktivitas kehidupan yang bertujuan untuk memudahkan pekerjaan manusia. Setiap orgnaisasi dan instatnsi  di  dunia  harus  menggunakan  kemajuan  Teknlogi  sebagai  modal  untuk  bisa memperkuat  posisi  dalam  persaingan  bisnis,  karena  dengan  penggunaan  dan pemanfaatan teknologi perusahaan dapat mengelola dan mendapatkan data  – data yang dapat  digunakan  untuk  melakukan  inovasi  dan  pengambilan  keputusan  yang  tepat dan akurat.  Produk  teknologi  yang  sering  digunakan  adalah  mobile  smart  phone.  Dengan adanya  teknologi mobile smartphone yang  sudah    maju  seperti  saat  ini  dapat memberikan  kemudahan  untuk  saling  bertukar  dan  mendapatkan  informasi  yang dibutuhkan.
PT. XYZ  adalah sebuah perusahaan yang memberikan layanan aplikasi berbasis IT  untuk  menghubungkan  pemilik  usaha  kecil  dan  industri  rumahan  dengan  para pembeli yang mana dapat memudahkan para pengguna aplikasi ini yang tak lain adalah para pembeli untuk dapat membeli makanan dari dapur manapun dengan mudah hanya dengan  menggunakan smartphone mereka.  Layanan  ini  berupa  aplikasi mobile yang diberi  nama  DapurQ.  Semenjak  rilis  aplikasi mobile DapurQ  mendapatkan  komplain dari para penggunanya. Berikut data komplain dari pengguna aplikasi mobile DapurQ :
Gambar 1
Data Komplain Aplikasi DapurQ
Sumber : PT XYZ
Gambar 2
Data Jumlah Transaksi Sumber : PT XYZ
Gambar 3

## Data Komplain Aplikasi berdasarkan kategori
Sumber : PT XYZ
Berdasarkan gambar  1, gambar 2, dan gambar  3 diatas, dapat dijelaskan bahwa kondisi  dilapangan  mengalami  komplain  dari  para  penggunanya  yang  dapat dikategorikan  menjadi  4  faktor  utama  yaitu Information , Service , System, dan actual system  use .  Kondisi  factual  tentang  implementasi  aplikasi mobile DapurQ  PT  XYZ sebagaimana  disebutkan  diatas,  sekaligus  merupakan  tantangan  dalam  meningkatkan kualitas informasi serta kualitas layanan, kualitas system dan actual system use aplikasi mobile DapurQ.  Kondisi  tersebut  digunakan  sebagai  titik  angkat  dan  landasan  empiris yang  dapat  digunakan  untuk  analisis  lebih  lanjut  tentang  penerimaan  aplikasi mobile DapurQ oleh para penggunanya. Dengan adanya penelitian ini maka diharapkan aplikasi mobile DapurQ dapat meningkatkan kualitas informasi, layanan, dan sistemnya.
Berdasarkan  data  –  data  komplian  diatas  untuk  melakukan  analisa  lebih  lanjut maka model Technology Acceptance Model TAM dapat menjadi acuan untuk penelitian ini.  TAM  sendiri  dikembangkan  dari  teori  psikologi,  menjelaskan  perilaku  pengguna komputer  yaitu  berlandaskan  pada  kepercayaan,  sikap,  keinginan,  dan  hubungan perilaku  pengguna  (Agustian  &  Syafari,  2014).  TAM  bertujuan  untuk  menjelaskan faktor – faktor utama dari perilaku pengguna terhadap penerimaan teknologi.
Dimensi  lain  yang  digunakan  untuk  pengukuran  model  penerimaan  sistem informasi adalah information quality, system quality, dan service quality yang dimiliki oleh model DeLone dan McLean (DeLone & McLean, 2003).
Secara  detil  menjelaskan  penerimaan  aplikasi mobile DapurQ  dengan  dimensi- dimensi  tertentu  yang  dapat  mempengaruhi  diterimanya  aplikasi mobile DapurQ  oleh pengguna.

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunaka  model  TAM  (Technology  Acceptance  Model)  untuk mencari  tahu  bagaimana  penerimaan  aplikasi  mobile  DapurQ  serta  sumber permasalahan  dari  setiap  masalah  yang  sudah  di  jelaskan  dan  dijabarkan  pada  bab  1. Model TAM menjelaskan bahwa keinginan untuk menggunakan sebuah aplikasi mobile tertnetu  dapat  dilakukan  pengukuran  menggunakan  empat  dimensi  pengukuran  model TAM  yaitu  :  perceived  usefulness  (PU),  perceived  ease  of  use  (PEOU),    attitude towards  usage  of  the  new  technology    (AT)  dan  intention  toward  usage  of  the  new technology.  Banyak  studi  yang  menggunakan  model  TAM  untuk  mencari  tahu  sejauh mana  tingkat  penerimaan  dan  pemakaian  teknologi  baru  dan  digunakan  juga  untuk menemukan masalah utama pada teknologi baru tersebut.
Variabel -variabel yang dapat mempengaruhi penggunaan aplikasi mobile DapurQ yang  akan  diteliti  dan  dijelaskan  pada  penelitian  ini  seperti  yang  sudah  dijelaskan sebelumnya  pada  landasan  teori  yaitu  dengan  menggunakan  referensi  model  TAM. Penelitian-penelitian  sebelumnya  sudah  banyak  membuktikan  penerimaan  sebuah teknologi  baru  di  sebuah  perusahaan,  organisasi,  dan  daerah  dengan  memilki  factor- faktor  eksternal  yang  dapat  memberikan manfaat  dan  kemudahan  bagi  pengguna  yang akan membuat pengguna ingin menggunakan teknologi tersebut

## Hasil dan Pembahasan

## 1. Hasil Analisa Kuisioner
Populasi  penelitian ini adalah  seluruh  pengguna  aplikasi  dengan jumlah  411 pengguna.  Jumlah  sample  pada  penelitian  ini  menggunakan  rumus  slovin  dengan  n adalah jumlah  sample yang  dicari N adalah jumlah  populasi, dan  e adalah margin error yang ditoleransi sebesar 5%.
n =
n =
n =
n =
n =
n = 202,71
Sehingga  didapatkan  ukuran  sampel  yang  harus  diperoleh  minimal  sebesar 202,71, atau sebesar 203 orang.
Kuisioner  yang  disebarkan  melalui google  form ,  di  tarik  menjadi  bentuk excel . Pada file excel ini, terlihat hasil dari setiap respon kuisioner yang didapatkan. Kuisioner  ini  ditargetkan  kepada  para  pengguna  apliaksi mobile  DapurQ yang dimiliki  oleh  PT  XYZ.  Total  responden  dari  kuisoner  yang  sudah  disebarkan, memiliki jumlah total 205 responden.
2. Identifikasi Koresponden
Responden  dalam  penelitian  ini  merupakan  pengguna  apliaksi mobile DapurQ yang  dimiliki  oleh  PT  XYZ.  Berdasarkan  kuesioner  yang  telah dikumpulkan  menggunakan google form didapatkan  karakteristik  responden  seperti umur, jenis kelamin, pendidikan terakhir. Secara rinci akan diulas, yaitu:
a. Karakteristik responden berdasarkan jenis kelamin
Berdasarkan  jenis  kelamin,  responden  dibagi  dua  menjadi  laki-laki  dan perempuan.  Dengan  hasil  66,829%  adalah  laki-laki  dan  33,171%  adalah perempuan.

## Gambar 1 Demografi Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
b. Karakteristik responden berdasarkan usia
Berdasarkan Umur responden diberikan kebebasan dalam mengisi umurnya tanpa ada di gruping. Dengan hasil yang berumur 10-20 tahun, ada 11 orang atau 4,39  %.  Yang  berumur  21-30  tahun  ada  64  orang  atau  31,220%.  Yang  berumur 31-40  tahun  ada  90  orang  atau  40,902%.  Yang  berumur  ada  40  ke  atas  ada  40 orang atau 19,512%.

## Gambar 2
Demografi Responden Berdasarkan Usia
c. Karakteristik responden berdasarkan pendidikan terakhir
Berdasarkan  tingkat  pendidikan,  responden  dibagi  empat  grup  yaitu SMA/Sederajat,  D3/Sederajat,  Sarjana/S1  dan  Magister/S2.  Dengan  hasil  4,39% atau 9 koresponden adalah SD. Sebesar 8,78% atau 18 koresponden adalah SMP. Sebesar  40,98%  atau  84  koresponden  adalah  SMA.  Sebesar  9,27%  atau  19 koresponden adalah D3. Sebesar 5,37% atau 11 koresponden adalah D4. Sebesar 27,80% atau 57 koresponden adalah S1. Sebesar 2,93% atau 6 koresponden adalah S2. Sebesar 0,49% atau 1 koresponden adalah S3.

## Gambar 3
Demografi Responden Berdasarkan Pendidikan Terakhir
d. Uji Measurement Model
Sebelum  hasil  kuisioner  yang  disebarkan  digunakan  untuk  uji  hipotesis, dilakukan terlebih dahulu uji validity dan realibilty . Kedua pengujian ini dilakukan dengan menggunakan applikasi SmartPLS.

## Pengujian Validitas

## Hasil Pengujian Validitas
Dalam menentukan hasil pengujian nilai loading factor pada aplikasi SmartPLS. Jika  indikator  pertanyaan  memiliki  nilai  loading  factor  dibawah  0,7  maka  indikator tersebut  dinilai  tidak  valid,  dan  jika  nilai loading  factor diatas  0,7  maka  indikator pertanyaan dianggap valid. Pada uji validitas ini menggunakan nilai loading factor yang dijalankan pada aplikasi SmartPLS untuk menguji setiap butir pertanyaan pada masing- masing variabel. Berikut adalah hasil uji validitas pada aplikasi SmartPLS.

## Tabel 1

## Hasil Pengujian Convergent Validity
Variabel Indikator Loading Factor Information Quality INQ1 0,569 INQ2 0,854 INQ3 0,771 System Quality SYQ1 0,746 SYQ2 0,634 SYQ3 0,705 Service Quality SEQ1 0,704 SEQ2 0,648 SEQ3 0,682 SEQ4 0,692 Perceived Usefulness PUS1 0,514 PUS2 0,704 PUS3 0,524 PUS4 0,735 Perceived Ease of Use PEU1 0,669 PEU2 0,785 PEU3 0,544 Behavioral Intention BI1 0,726 BI2 0,615 BI3 0,776 Actual System Use SU1 0,741 SU2 0,529 SU3 0,627
Berdasarkan  hasil  uji  validitas  pada  aplikasi  SmartPLS,  dapat  dilihat  bahwa  12 buah pernyataan yang diajukan untuk penelitian ini memiliki loading factor diatas 0,7. Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  12  pernyataan  adalah  valid  sebagai instrumen pengukur dalam penelitian ini.
Tabel 2

## Hasil Pengujian Discriminant Validity
Indikator X1 X2 X3 X4 Y1 Y2 Y3 Syarat Keterangan INQ1 0,569 > 0.7 Not Valid INQ2 0,854 > 0.7 Valid INQ3 0,771 > 0.7 Valid SYQ1 0,746 > 0.7 Valid SYQ2 0,634 > 0.7 Not Valid SYQ3 0,705 > 0.7 Valid SEQ1 0,704 > 0.7 Valid SEQ2 0,648 > 0.7 Not Valid SEQ3 0,682 > 0.7 Not Valid SEQ4 0,692 > 0.7 Not Valid PUS1 0,514 > 0.7 Not Valid PUS2 0,704 > 0.7 Valid PUS3 0,524 > 0.7 Not Valid PUS4 0,735 > 0.7 Valid PEU1 0,669 Valid PEU2 0,785 Valid PEU3 0,544 Not Valid BI1 0,726 > 0.7 Valid BI2 0,615 > 0.7 Not Valid BI3 0,776 > 0.7 Valid SU1 0,741 > 0.7 Valid SU2 0,529 > 0.7 Not Valid SU3 0,627 > 0.7 Not Valid

## Pengujian Reliabilitas
Uji Reliability dilakukan dengan menggunakan Cronbach’s Alpha dengan tujuan untuk menguji tingakat reliability atau konsistensi dari seluruh indikator yang digunakan pada  kuisioner.  Uji reliability pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan aplikasi SmartPLS dan jika nilai Cronbach’s alpha ≥ 0, 6.

## Table 3 Hasil Pengujian Reliability (Cronbach's Alpha)
Cronbach’s Alpha Batas Minimum Cronbach’s Alpha Keterangan Information Quality 0,564 0.6 Not Reliable System Quality 0,349 0.6 Not Reliable
Service Quality 1,000 0.6 Reliable Perceived Usefulness 0,470 0.6 Not Reliable Perceived Ease of Use 1,000 0.6 Reliable Behavioral Intention 0,507 0.6 Not Reliable Actual System Use 1,000 0.6 Reliable
Gambar 4
Cronboach's Alpha
Berdasarkan hasil uji reliability menggunakan Cronbach’s Alpha terhadap tujuh variabel yang digunakan pada penelitian ini, dapat dinyatakan bahwa tiga variabel yang digunakan adalah reliable karena nilai Cronbach’s Alpha – nya bernilai lebih besar atau di atas 0,6.
Selain  menggunakan  nilai Cronbach’s  Alpha ,  pengujian reliability juga dilakukan  dengan  melihat  nilai Composite    Realibility atau  yang  disebut  juga  dengan Construct reliability . Nilai minimum yang di gunakan dalam penelitian ini agar variabel dinyatakan reliable adalah ≥ 0,6.

## Table 4
Hasil Pengujian Reliability (Composite Realibility) Composite Realibility Batas  Minimum Composite Realibility Keterangan Information Quality 0,817 0.6 Sangat Reliabel System Quality 0,754 0.6 Reliabel Service Quality 1,000 0.6 Sangat Reliabel Perceived Usefulness 0,790 0.6 Reliabel Perceived Ease of Use 1,000 0.6 Sangat Reliabel Behavioral Intention 0,801 0.6 Reliabel Actual System Use 1,000 0.6 Sangat Reliabel

## Gambar 5

## Composite Reliability
Berdasarkan  hasil  uji reliability menggunakan Composite  Reliability ,  dapat dinyatakan  bahwa  ketujuh  variabel  yang  digunakan reliable karena  nilai composite reliability yang dihasilkan berada di atas atau lebih besar dari 0,6.

## Hasil Pengujian Model Struktural (Inner Model Analysis) (SEM)
Tahapan selanjutnya adalah pengujian inner model untuk mengetahui kontribusi dari  variabel-variabel  independen  pada  penelitian  ini  terhadap  variabel  dependen  (Y). Kriteria-kriteria yang harus dipenuhi dalam pengujian model struktural ( inner model) ini meliputi  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 ),  serta  rangkaian  pengujian  yang  meliputi predictive relevance (Q 2 ).
Analisis  Koefisien  Determinasi  (R ² )  digunakan  untuk  mengukur  seberapa  jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variable dependen.
Tabel 5 Hasil Pengujian Koefisien Determinasi Dependent Variable R Square R Square Adjusted Perceived Usefulness (Y1) 0,130 0,117 Perceived Ease of Use (Y2) 0,160 0,147 Behavioral Intention (Y3) 0,199 0,191 Actual System Use (Y4) 0,056 0,051
Berdasarkan  hasil  pengujian  koefisien  determinasi  yang  disajikan  pada  Tabel 4.10,  dapat  diketahui  nilai R-Square untuk  variabel  Perceived  Usefulness (Y1) adalah sebesar  0,130    atau  sebesar  13%,  nilai R-Square untuk  variabel  Perceived Ease  of  Use (Y2)  adalah  sebesar  0,160  atau  sebesar  16%.  nilai R-Square untuk  variabel  Behavioral Intention  (Y3)  adalah  sebesar  0,199  atau  sebesar  19,9%.  nilai R-Square untuk  variabel Actual System Use (Y4) adalah sebesar 0,056 atau sebesar 5,6%.
Hasil pengujian ini menunjukkan model secara keseluruhan fit dengan data atau mampu  mencerminkan  realitas  dan  fenomena  yang  ada  dilapangan.  Sehingga  hasil penelitian ini dapat dinyatakan valid dan reliabel.

## Gambar 6 Nilai Path Coefficient
Keterangan variable :
X1 : Information Quality                Y1 :  Perceived Usefulness                    Y4 :  Actual System Use
X2  : System Quality                   Y2 : Perceived Ease of Use X3 : Service Quality                    Y3 : Behavioral Intention
Tabel 6

## Hasil Pengujian Hipotesis
Hipotesis Variabel T-Statistics P-Values Keterangan H1 Information  Quality  (X1)  -  Perceived Usefulness (Y1) 1,378 0,084 H1 ditolak H2 Information  Quality (X1) - Perceived Ease of Use (Y2) 0,738 0,230 H2 ditolak H3 Service    Quality  (X3)  -  Perceived Usefulness (Y1) 2,534 0,006 H3 diterima H4 Service  Quality  (X3)  -  Perceived  Ease  of Use (Y2) 4,151 0,000 H4 diterima H5 System    Quality  (X2)  –  Perceived Usefulness (Y1) 3,098 0,001 H5 diterima H6 System    Quality  (X2)  -  Perceived  Ease  of Use (Y2) 2,440 0,008 H6 diterima H7 Perceived  Usefulness  (Y1)  –  Behavioral Intention (Y3) 5,224 0,000 H7 diterima H8 Perceived  Ease  of  Use  (Y2)  –  Behavioral Intention (Y3) 2,851 0,002 H8 diterima H9 Behavioral  Intention  (Y3)  -  Actual  System Use (Y4) 3,526 0,000 H9 diterima
Berikut  ini  adalah  tabel  hasil  pengujian  hipotesis  dengan  menggunakan  data yang diperoleh.

## Gambar 7 Hasil Output Bootstrapping
Keterangan variable :
X1 : Information Quality                Y1 :  Perceived Usefulness                    Y4 :  Actual System Use
X2  : System Quality                   Y2 : Perceived Ease of Use X3 : Service Quality                    Y3 : Behavioral Intention

## Pengujian Hipotesis
Untuk  menunjukan  bahwa  Hipotesis  yang  sebelumnya  di  tuliskan  pada  Bab  3 dapat  di  terima  atau  tidak,  maka  dilakukan  perbandingan  nilai  P–Value.  Nilai  ini didaptkan dari hasil perhitungan SmartPLS, agar sebuah hipotesis dapat diterima adalah jika nilai P-Valuenya berada di bawah 0,5.
H1. Information Quality tidak memiliki pengaruh terhadap Perceived Usefullness . H2. Information Quality tidak memiliki pengaruh terhadap Perceived Ease of Use H3. System Quality memiliki pengaruh terhadap Perceived Usefulness .
H4. Service Quality memiliki pengaruh terhadap Perceived Ease of Use .
H5. System Quality memiliki pengaruh terhadap Perceived Usefulness.
H6. Service Quality memiliki pengaruh terhadap Perceived Ease of Use .
H7. Perceived Usefulness memiliki pengaruh terhadap Behavioral Intention .
H8. Perceived Ease of Use memiliki pengaruh terhadap Behavioral Intention.
H9. Behavioral Intention memiliki pengaruh terhadap Actual System Use.
Analisis  masing–masing  hipotesa  dan  nilai  p–valuenya,  adalah  sebagai berikut:
A. H1 (Hipotesis 1)
H1  pada  penelitian  ini  menyatakan  bahwa Information  Quality tidak berpengaruh terhadap Perceived Usefulness . Pada tabel 4.6 dapat dilihat bahwa nilai P – Value antara variabel INQ ( Information Quality ) dan PUS ( Perceived Usefulness ) adalah 0,084 dimana nilai ini lebih besar dari 0,05 (0,084 > 0,05) sehingga hipotesis ini  dapat ditolak .  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa Information  quality pada model Technology  Acceptance Model (TAM) tidak berpengaruh terhadap Perceived Usefulness aplikasi mobile food commerce DapurQ.
B. H2 (Hipotesis 2)
H2  pada  penelitian  ini  menyatakan  bahwa Information  Quality tidak berpengaruh terhadap Perceive Ease of Use . Pada tabel 4.6 dapat dilihat bahwa nilai P – Value antara variabel IQ ( Information Quality ) dan PEU ( Perceive Ease of Use ) adalah 0,23 dimana nilai ini lebih besar dari 0,05 (0,23 > 0,05) sehingga hipotesis ini dapat ditolak . Sehingga dapat disimpulkan bahwa Information quality pada model Technology  Acceptance Model (TAM) tidak berpengaruh terhadap Perceive Ease of Use aplikasi mobile food commerce DapurQ.
C. H3 (Hipotesis 3)
H3 pada penelitian ini menyatakan bahwa System Quality berpengaruh terhadap P erceived  Usefulness .  Pada  tabel  4.6,  dapat  dilihat  bahwa  nilai  P  –  Value  antara variabel SYQ ( System Quality ) dan PUS ( Perceived Usefulness ) adalah 0,006 dimana nilai  ini  lebih  kecil  dari  0,05  (0,006  <  0,05)  sehingga  hipotesis  ini  dapat diterima.
Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa System  Quality pada  model Technology Acceptance  Model (TAM)  berpengaruh  positif  terhadap Perceived  Usefulness aplikasi mobile food commerce DapurQ.
D. H4 (Hipotesis 4)
H4  pada  penelitian  ini  menyatakan  bahwa Service  Quality berpengaruh terhadap Perceive  Ease  of  Use .  Pada  tabel  4.6  dapat  dilihat  bahwa  nilai  P  –  Value antara  variabel  SQ  ( Service  Quality )  dan  PEU  ( Perceive  Ease  of  Use )  adalah  0, dimana nilai ini lebih kecil dari 0,05 (0 < 0,05) sehingga hipotesis ini dapat diterima .
Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa Service  Quality pada  model Technology Acceptance  Model (TAM)  berpengaruh  positif  terhadap Perceive  Ease  of  Use aplikasi mobile food commerce DapurQ.
E. H5 (Hipotesis 5)
H5 pada penelitian ini menyatakan bahwa System Quality berpengaruh terhadap Perceived  Usefulness .  Pada  tabel  4.6  dapat  dilihat  bahwa  nilai  P  –  Value  antara variabel SQ ( System Quality ) dan PUS ( Perceived Usefulness ) adalah 0,001 dimana nilai  ini  lebih  kecil  dari  0,05  (0,001  ≤  0,05)  sehingga  hipotesis  ini  dapat diterima .
Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa System  Quality pada  model Technology
Acceptance  Model (TAM)  berpengaruh  positif  terhadap Perceived  Usefulness aplikasi mobile food commerce DapurQ.
F. H6 (Hipotesis 6)
H6 pada penelitian ini menyatakan bahwa System Quality berpengaruh terhadap Perceive  Ease  of  Use .  Pada  tabel  4.6  dapat  dilihat  bahwa  nilai  P  –  Value  antara variabel SQ ( System  Quality ) dan PEU ( Perceive Ease of Use ) adalah 0,008 dimana nilai  ini  lebih  kecil  dari  0,05  (0,008  ≤  0,05)  sehingga  hipotesis  ini  dapat diterima.
Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa System  Quality pada  model Technology Acceptance  Model (TAM)  berpengaruh  positif  terhadap Perceive  Ease  of  Use aplikasi mobile food commerce DapurQ.
G. H7 (Hipotesis 7)
H7  pada  penelitian  ini  menyatakan  bahwa Perceived  Usefulness berpengaruh terhadap Behavioral  Intention .  Pada  tabel  13  dapat  dilihat  bahwa  nilai  P  –  Value antara  variabel  PUS  ( Perceived  Usefulness )  dan  BEI  ( Behavioral  Intention )  adalah 0,000 dimana nilai ini lebih kecil dari 0,05 (0,000 ≤ 0,05) sehingga hipotesis ini dapat diterima .  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa Perceived  Usefulness pada  model Technology    Acceptance  Model (TAM)  berpengaruh  positif  terhadap Behavioral Intention aplikasi mobile food commerce DapurQ.
H. H8 (Hipotesis 8)
H8 pada penelitian ini menyatakan bahwa Perceived Ease of Use berpengaruh terhadap Behavioral  Intention .  Pada  tabel  13  dapat  dilihat  bahwa  nilai  P  –  Value antara variabel PEU ( Perceived Ease of Use ) dan BEI ( Behavioral Intention ) adalah 0,002  dimana  nilai  ini  lebih  kecil  dari  0,05  (0,002  ≤  0,05).  Sehingga  hipotesis  ini dapat diterima .  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa Perceived  Ease  of  Use pada model Technology    Acceptance  Model (TAM)  berpengaruh  positif  terhadap Behavioral Intention aplikasi mobile food commerce DapurQ.
I. H9 (Hipotesis 9)
H9  pada  penelitian  ini  menyatakan  bahwa Behavioral  Intention berpengaruhterhadap Actual  System  Use .  Pada  tabel  13  dapat  dilihat  bahwa nilai  P  –  Value  antara  variabel  BEI  ( Behavioral  Intention )  dan  ASU  ( Actual System Use ) adalah 0,000 dimana nilai ini lebih kecil dari 0,05 (0,000 ≤ 0,05) sehingga  hipotesis  ini  dapat diterima .  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa Behavioral  Intention pada  model Technology    Acceptance  Model (TAM) berpengaruh  positif  terhadap Actual  System  Use aplikasi mobile  food commerce DapurQ.
Kesimpulan  dari  hasil  uji  hipotesis  yang  dilakukan  dapat  dilihat  pada  tabel  di bawah ini:
Table 7 Kesimpulan Pengujian Hipotesis Hipotesis Deskripsi P–Value  Keterangan H1 Information  Quality tidak memiliki  pengaruh terh ad ap Perceived Usefullness. 0,084 Ditolak H2 Information  Quality  (X1) tidak  memiliki  pengaruh Perceived Ease of Use (Y2) 0,230 Ditolak H3 Service    Quality  (X3) memiliki  pengaruh  terhadap Perceived Usefulness (Y1) 0,006 Diterima H4 Service    Quality  (X3) memiliki  pengaruh  terhadap Perceived Ease of Use (Y2) 0,000 Diterima H5 System  Quality  (X1) memiliki  pengaruh  terhadap Perceived Usefulness (Y2) 0,001 Diterima H6 System    Quality  (X2) memiliki  pengaruh  terhadap Perceived Ease of Use (Y2) 0,008 Diterima H7 Perceived Usefulness (Y1 ) memiliki pengaruh terhadap Behavioral Intention (Y3) 0,000 Diterima H8 Perceived  Ease  of  Use  (Y2) memiliki  pengaruh terhadap Behavioral Intention (Y3) 0,002 Diterima H9 Behavioral Intention (Y3) memiliki pengaruh terhadap Actual System Use (Y4) 0,000 Diterima
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  pertama  disimpulkan  bahwa Information Quality tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan terhadap Perceived  Usefullness ,  hasil ini tidak  sejalan dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh (Mousa Jaradat & Al Rababaa, 2013) & (Sair & Danish, 2018) terlihat pada nilai p-value sebesar 0,084 . Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  kedua  disimpulkan  bahwa Information Quality tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Perceived Ease of Use , dapat dilihat pada nilai p-value 0,230. Hasil ini tidak sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh (Mousa Jaradat & Al Rababaa, 2013) & (Abrah ã o et al., 2016),
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  ketiga  disimpulkan  bahwa Service Quality memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap Perceived  Usefulness ,  hasil  ini selaras  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Mousa  Jaradat  &  Al  Rababaa,  2013), (Abrah ã o  et  al.,  2016)  &  (Z.  Lin  &  Theingi,  2019)  dapat  dilihat  pada  nilai p-value 0,006.
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  keempat  disimpulkan  bahwa Service Quality memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap Perceived  Ease  of  Use ,  dapat dilihat pada nilai p-value 0,000.
Berdasarkan hasil pengujian hipotesis kelima disimpulkan bahwa System Quality memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap Perceived  Usefulness ,  dapat  dilihat  pada nilai p-value 0,001 .
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  keenam  disimpulkan  bahwa System Quality memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap Perceived  Ease  of  Use ,  dapat dilihat pada nilai p-value 0,008 .
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  ketujuh  disimpulkan  bahwa Perceived Usefulness memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap Behavioral  Intention ,  dapat dilihat pada nilai p-value 0,000 .
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  kedelapan  disimpulkan  bahwa Perceived Ease  of  Use memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap Behavioral  Intention ,  dapat dilihat pada nilai p-value 0,002 .
Berdasarkan hasil pengujian hipotesis kesembilan disimpulkan bahwa Behavioral Intention memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Actual System Use , dapat dilihat pada nilai p-value 0,000.

## Kesimpulan
Dari  hasil  pengumpulan  data  berupa  kuesioner  yang  disebarkan  411  orang,  dan diseleksi  terdapat  205  orang  yang  menggunakan  aplikasi  DapurQ,  sehingga  penulis menyimpulkan sebagai berikut:
1. Model  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggabungkan  7  variabel yang  terdiri  dari  information  quality,  system  quality,  service  quality,  perceived usefulness, perceived ease of use, behavioral intention,dan actual system use.
2. Terdapat 9 hipotesis yang diuji, 7 diterima dan 2 ditolak, diuraikan sebagai berikut:
a. H1,  Information  Quality  berpengaruh  negatif  terhadap  Perceived  Usefullness pengguna  aplikasi  DapurQ.  Hasil  uji  statistik  menunjukan  nilai  signifikansi  (p- value) sebesar 0,084 yang bernilai lebih besar dari α = 0.05, yang artinya variabel Information  Quality  berpengaruh  negatif  terhadap  Perceived  Usefullness, sehingga hipotesis H1 ditolak.
b. H2,  Information  Quality  berpengaruh  negatif  terhadap  Perceived  Ease  of  Use pengguna  DapurQ.  Hasil  uji  statistik  menunjukan  nilai  signifikansi  (p-value) sebesar  0,23  yang  bernilai  lebih  besar  dari  α  =  0.05,  yang  artinya  variabel Information  Quality  berpengaruh  negatif  terhadap  Perceived  Ease  of  Use, sehingga hipotesis H2 ditolak.
c. H3, Service Quality berpengaruh positif terhadap Perceived Usefulness pengguna aplikasi  DapurQ.  Hasil  uji  statistik  menunjukan  nilai  signifikansi  (p-value) sebesar 0,006 yang bernilai lebih kecil dari α = 0.05, yang artinya variabel Service Quality berpengaruh positif terhadap Perceived Usefulness, sehingga hipotesis H3 dapat diterima.
d. H4, Service Quality berpengaruh poitif terhadap Perceived Ease of Use pengguna aplikasi  DapurQ.  Hasil  uji  statistik  menunjukan  nilai  signifikansi  (p-value) sebesar 0,000 yang bernilai lebih kecil dari α = 0.05, yang artinya variabel Service Quality berpengaruh positif terhadap Perceived Ease of Use sehingga hipotesis H4 dapat diterima.
e. H5,  System  Quality  berpengaruh  poitif  terhadap  Perceived  Usefulness  pengguna aplikasi  DapurQ.  Hasil  uji  statistik  menunjukan  nilai  signifikansi  (p-value) sebesar 0,001 yang bernilai lebih kecil dari α = 0.05, yang artinya variabel System Quality berpengaruh positif terhadap Perceived Usefulness, sehingga hipotesis H5 bisa diterima.
f. H6, System Quality berpengaruh positif terhadap Perceived Ease of Use pengguna aplikasi  DapurQ.  Hasil  uji  statistik  menunjukan  nilai  signifikansi  (p-value) sebesar 0,001 yang bernilai lebih kecil dari α = 0.05, yang artinya variabel System Quality  berpengaruh  positif  terhadap  Perceived  Ease  of  Use,  sehingga  hipotesis H6 bisa diterima.
g. H7,  Perceived  Usefulness  berpengaruh  poitif  terhadap  Behavioral  Intention pengguna  aplikasi  DapurQ.  Hasil  uji  statistik  menunjukan  nilai  signifikansi  (p- value) sebesar 0,001 yang bernilai lebih kecil dari α = 0.05, yang artinya variabel Perceived Usefulness berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention, sehingga hipotesis H7 bisa diterima.
h. H8,  Perceived  Ease  of  Use  berpengaruh  positif  terhadap  Behavioral  Intention pengguna  aplikasi  DapurQ.  Hasil  uji  statistik  menunjukan  nilai  signifikansi  (p- value) sebesar 0,001 yang bernilai lebih kecil dari α = 0.05, yang artinya variabel Perceived  Ease  of  Use  berpengaruh  positif  terhadap  Behavioral  Intention, sehingga hipotesis H8 bisa diterima.
i. H9,  Behavioral  Intention  berpengaruh  positif  terhadap  Actual  System  Use pengguna  aplikasi  DapurQ.  Hasil  uji  statistik  menunjukan  nilai  signifikansi  (p- value) sebesar 0,001 yang bernilai lebih kecil dari α = 0.05, yang artinya variabel Behavioral  Intention  berpengaruh  positif  terhadap  Actual  System  Use,  sehingga hipotesis H9 bisa diterima.

## BIBLIOGRAFI
DeLone,  W.  H.,  &  McLean,  E.  R.  (2003).  The  DeLone  and  McLean  model  of information  systems  success:  A  ten-year  update.  Journal  of  Management Information Systems, 19(4), 9–30. https://doi.org/10.1080/07421222.2003.11045748 Aditia, E., Nengah Tela, I., Saleh, N., & Ilona, D. (n.d.). Understanding the Behavioral Intention to Use a University Web-Portal. https://doi.org/10.1051/matecconf/2018248050
Agustian, W., & Syafari, R. (2014). Pendekatan Technology Acceptance Model (TAM) Untuk  Mengidentifikasi  Pemanfaatan  Internet  Usaha  Kecil  dan  Menengah Sumatera Selatan.
Akroush,  M.  N.,  Dawood,  S.  A.,  &  Affara,  I.  B.  (2015).  Service  quality,  customer satisfaction  and  loyalty  in  the  Yemeni  mobile  service  market.  International Journal of Services, Economics and Management, 7(1), 53–73. https://doi.org/10.1504/IJSEM.2015.076323
Akuntansi Universitas Muria Kudus, J., Jl Lkr Utara, K., Kulon, K., Bae, K., & Kudus, K. (2020). Izza Ashsifa (Vol. 3, Issue 1).
Alharbi,  S.,  &  Drew,  S.  (2014).  Using  the  Technology  Acceptance  Model  in Understanding  Academics’  Behavioural  Intention  to  Use  Learning  Management Systems. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 5(1). https://doi.org/10.14569/ijacsa.2014.050120
Appiah,  B.,  Kretchy,  I.  A.,  Yoshikawa,  A.,  Asamoah-Akuoko,  L.,  &  France,  C.  R. (2021).  Perceptions  of  a  mobile  phone-based  approach  to  promote  medication adherence:  A  cross-sectional  application  of  the  technology  acceptance  model. Exploratory  Research  in  Clinical  and  Social  Pharmacy,  1,  100005. https://doi.org/10.1016/j.rcsop.2021.100005
Badrick, T. (2008). The Quality Control System Validation study on ME/CFS + projects on Pathology Quality and Efficacy View project Measurement Uncertainty View project  The  Quality  Control  System.  In  Clin  Biochem  Rev  (Vol.  29). https://www.researchgate.net/publication/23317903
Bakar,  K.  A.  A.,  Supriyati,  Y.,  &  Hanafi,  I.  (2019).  The  Evaluation  of  Admission Student  Policy  based  on  Zoning  Sys-tem  for  Acceleration  Education  Quality  in Indonesia. Journal of Management
Info, 6(2), 19–24.
https://doi.org/10.31580/jmi.v6i2.883
Boell,  S.  K.,  &  Cecez-Kecmanovic,  D.  (2015).  What  is  an  information  system? Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences, 2015-March, 4959–4968. https://doi.org/10.1109/HICSS.2015.587
Chang,  C.  C.  (2015).  Exploring  mobile  application  customer  loyalty:  The  moderating effect  of  use  contexts.  Telecommunications  Policy,  39(8),  678–690. https://doi.org/10.1016/j.telpol.2015.07.008
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly: Management Information Systems, 13(3), 319–339. https://doi.org/10.2307/249008
Ferdira,  B.  G.,  Gulo,  A.  P.  N.,  Nugroho,  Y.  I.  D.,  &  Andry,  J.  F.  (2019).  ANALISIS
PERILAKU  PENGGUNA  APLIKASI  MOBILE  MATAHARIMALL.COM MENGGUNAKAN  TECHNOLOGY  ACCEPTANCE  MODEL  (TAM).  Jurnal SITECH : Sistem Informasi Dan Teknologi, 1(2), 107–116.
https://doi.org/10.24176/sitech.v1i2.2790
Hanaysha,  J.  (2016).  Improving  employee  productivity  through  work  engagement: Evidence  from  higher  education  sector.  Management  Science  Letters,  61–70. https://doi.org/10.5267/j.msl.2015.11.006
Hasan, Y., Al-Mamary, S., ﻦﺴﺣ , ا ﺮﻤﻌﻤﻟ ي , د , ﺮﺳﺎﻳ , Shamsuddin, A., Aziati, A. H. N., Al-
Mamary, Y. H., &  Aziati, N. (2014). The Relationship between System Quality, Information Quality, and Organizational Performance Cloud Computing Services for Higher Education: Architecture , Strategy and Recommendations for Effective Adaptation.  View  project  An  Investigation  Study  of  Current  Practices  And Barriers  Of  Industry  4.0  Implementation  In  Manufacturing  Firms  Of  Malaysia View project The Relationship between System Quality, Information Quality, and Organizational Performance. International Journal of Knowledge and Research in Management & E-Commerce, 4. https://www.researchgate.net/publication/269463861
Hayes, D., Cappa, F., & Le-Khac, N. A. (2020). An effective approach to mobile device management:  Security  and  privacy  issues  associated  with  mobile  applications. Digital Business, 1(1), 100001. https://doi.org/10.1016/j.digbus.2020.100001
Karabeg,  D.,  Rudan,  S.,  &  Lachica,  R.  (2008).  Quality,  relevance  and  importance  in information retrieval with fuzzy semantic networks.
https://www.researchgate.net/publication/228524888
Khidzir,  K.  A.  M.,  Ismail,  N.  Z.,  &  Abdullah,  A.  R.  (2018).  Validity  and  River. International  Journal  of  Development  and  Sustainability,  7(3),  1026–1037. www.isdsnet.com/ijds
Kurnia  Rahayu,  S.,  Widilestariningtyas,  O.,  &  Rachmanto,  A.  (n.d.).  Survey  pada Pemerintah  Daerah  Kotawaringin  Barat  Kalimantan  Tengah.  In  Majalah  Ilmiah UNIKOM (Vol. 13, Issue 1).
Lai,  P.  (2017).  THE  LITERATURE  REVIEW  OF  TECHNOLOGY  ADOPTION MODELS AND THEORIES FOR THE NOVELTY TECHNOLOGY. Journal of
Information Systems and Technology Management, 14(1). https://doi.org/10.4301/S1807-17752017000100002
Lee, Y., Kozar, K. A., & Larsen, K. R. T. (2003). The Technology Acceptance Model: Past,  Present,  and  Future.  Communications  of  the  Association  for  Information Systems, 12. https://doi.org/10.17705/1cais.01250
Lew,  S.,  Tan,  G.  W.  H.,  Loh,  X.  M.,  Hew,  J.  J.,  &  Ooi,  K.  B.  (2020).  The  disruptive mobile  wallet  in  the  hospitality  industry:  An  extended  mobile  technology acceptance model. Technology in Society, 63. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2020.101430
Ma,  Y.  J.,  Gam,  H.  J.,  &  Banning,  J.  (2017).  Perceived  ease  of  use  and  usefulness  of sustainability labels on apparel products: application of the technology acceptance model. Fashion and Textiles, 4(1). https://doi.org/10.1186/s40691-017-0093-1
Made,  N.,  Putri,  K.  I.,  Wayan,  N.,  &  Suprapti,  S.  (2016).  APLIKASI  MODEL  TAM DALAM  MENJELASKAN  NIAT  MENGGUNAKAN  MOBILE  COMMERCE DI KOTA DENPASAR. 5(4), 2341–2368.
Mohd,  F.  B.,  &  Rosli,  M.  H.  (2016).  Social  commerce  (S-Commerce):  Towards  the future of retailing market industry. https://www.researchgate.net/publication/302225487
Naik,  C.  N.  K.  (2010).  Service  Quality  (Servqual)  and  its  Effect  on  Customer Satisfaction  in  Retailing.  In  European  Journal  of  Social  Sciences  (Vol.  16,  Issue 2).
Napitupulu,  D.,  Simarmata,  J.,  Andretti  Abdillah,  L.,  Ikhsan  Setiawan,  M.,  Saleh Ahmar,  A.,  Rahim,  R.,  Nurdiyanto,  H., Albra,  W.,  Abdullah,  D.,  Hidayat,  R., & Ita  Erliana,  C.  (2018).  Analysis  of  Technology  Acceptance  Model  (TAM)  on  E- Learning System. https://doi.org/10.2991/icedutech-17.2018.49
OBrien_Introduction_to_Information_Syste. (n.d.).
Prakasha,  A.,  &  Mohanty,  R.  P.  (2013).  Understanding  service  quality.  Production Planning and Control, 24(12), 1050–1065. https://doi.org/10.1080/09537287.2011.643929
Rafique,  H.,  Almagrabi,  A.  O.,  Shamim,  A.,  Anwar,  F.,  &  Bashir,  A.  K.  (2020).
Investigating  the  Acceptance  of  Mobile  Library  Applications  with  an  Extended Technology  Acceptance  Model  (TAM).  Computers  and  Education,  145. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2019.103732
Rahayu,  A.  T.,  Woro,  O.,  Handayani,  K.,  &  Setyawati,  H.  (2020).  Effect  of  Exercise Variations  Against  Kick  Accuracy  Into  Hurdles  (Shooting):  Game  Football Extracurricular Male Students of SMA Negeri 1 Kampar Kiri.
Rahayu, F. S., Budiyanto, D., & Palyama, D. (2017).  Analisis Penerimaan E-Learning Menggunakan  Technology  Acceptance  Model  (Tam)  (Studi  Kasus:  Universitas Atma  Jaya  Yogyakarta).  Jurnal  Terapan  Teknologi  Informasi,  1(2),  87–98. Https://Doi.Org/10.21460/Jutei.2017.12.20
Ramayah, T.  (2006).  Interface  Characteristics,  Perceived  Ease  of  Use  and  Intention  to Use  an  Online  Library  in  Malaysia.  Information  Development,  22(2),  123–133. https://doi.org/10.1177/0266666906065575
Setiyawati,  H.,  &  Doktoralina,  C.  M.  (2019).  The  importance  of  quality  accounting information  management  in  regional  governments  in  Indonesia.  Management Science Letters, 9(12), 2083–2092. https://doi.org/10.5267/j.msl.2019.6.025
Shulhan, F., & Oetama, R. S. (2019).  Analysis of Actual System Use from Bukareksa Mutual Fund Feature Using Technology Acceptance Model. Proceedings of 2019 International  Conference  on  Information  Management  and  Technology, ICIMTech 2019, 186–191. https://doi.org/10.1109/ICIMTech.2019.8843752
Singaraj, M. A. A., Phil, M., Awasthi, D. K., India, U. P., Bhoi, T., Ramya, M. N., &
Dharanipriya,  K.  (2019).  SERVICE  QUALITY  AND  ITS  DIMENSIONS  Chief Editor  Editor  EDITORIAL  ADVISORS  SERVICE  QUALITY  AND  ITS DIMENSIONS A Kowsalya 2. https://www.researchgate.net/publication/333058377
Yang, L., Bian, Y., Zhao, X., Liu, X., & Yao, X. (2021). Drivers’ acceptance of mobile navigation  applications:  An  extended  technology  acceptance  model  considering drivers’  sense  of  direction,  navigation  application  affinity  and  distraction perception.  International  Journal  of  Human  Computer  Studies,  145. https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2020.102507
Copyright holder: Emil Robert Kaburuan, Achmad Riesky Abrorry (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: