DETERMINASI PENERAPAN SISTEM INFORMASI LAYANAN AKADEMIKBERBASIS WEB

## Diah Ernawati
Perbanas Institute diah.ernawati@perbanas.id
ABSTRACT: This research aims to determine the level of user (students) acceptance to the system by using the approach to the Technology Acceptance Model combined with the Structural  Equation  Model.  The  method  used  is  the  method  of  causal  variables  to  be studied. This method will describe what factors are affecting the acceptance of Academic Services  Information  Web-Based    System  and  the  causal  relationship  between  these factors. Given this research can be known what factors affect the acceptance of Academic Services  Information  Web-Based    System,  such  as  a  factor  of  Perceived  Ease  of  Use,  a factor of Perceieved Usefulness, a factor of Attitude Toward Using and a factor of Actual System  Usage,  as  well  as  the  causal  relationship  between  these  factors.  Moreover,  the author can provide information, advice and feedback  to stakeholders to improve services and student satisfaction.
Keywords: Academic Services Information Web-Based  System, Technology Acceptance Model, Structural Equation Model

## PENDAHULUAN
Upaya  meningkatkan  kualitas  suatu  perguruan  tinggi,  dituntut  untuk dapat  meningkatkan  sistem  pengolahan  data/informasi  khususnya  pada manajemen modern saat ini.Seperti diketahui bahwa semakin banyak organisasi- organisasi  yang  mengalihkan  perhatiannya  kepada  pengguna  dan  kemudian mengorientasikan  kinerjanya  pada  mutu  pelayanan  karena  tidak  dapat dipungkiri  bahwa  pelayanan  memegang  peranan  yang  sangat  penting(Retno, 2008).Pelayanan yang dilakukan oleh setiap organisasi merupakan investasi yang tak  ternilai  harganya.  Untuk  itu  sistem  pelayanan  yang  diterapkan  harus mempunyai  kualitas  yang  baik  serta  mempunyai  tingkat  keoptimalan  yang tinggi.
Menurut  Hermana  (2007);Handayani,  dkk.(2013);  Prastyo,  dkk.  (2013); Yulianingsih  &  Tujni  (2014);  dan  Suzanto  &  Sidharta  (2015),terdapat  berbagai metode yang dapat digunakan untuk mengukur tingkat keoptimalan dari suatu sistem  di  antaranya  adalah  Theory  of  Reasoned  Action,  Theory  of  Planned Behaviour,  Task-Technology  Fit  Theory,    dan    Technology  Acceptance  Model (TAM).  Technology  Acceptance  Model  (TAM)  lebih  banyak  digunakan  dalam penelitian sistem informasi karena dengan metode ini, dapat mengetahui reaksi pengguna terhadap sistem informasi serta dapat mengukur tingkat keoptimalan dari  suatu  sistem  yang  dianalisis.Kecenderungan End  User  Computing dipengaruhi  oleh  meningkatnya  pengetahuan  tentang  komputer  di  pihak pengguna seiring dengan peningkatan teknologi perangkat keras dan perangkat
lunak  yang  dapat  digunakan.  Perkembangan  sistem  informasi  yang  semula berbasis client-server menjadi  berbasis  web  yang  diproses  di  sisi client ,  telah melahirkan  sikap  pe-nerimaan  atau  penolakan  dari user dalam  proses penggunaannya.Suksesnya  penerapan  teknologi  informasi  sangat  bergantung pada penerimaan oleh user sebagai pengguna teknologi. Model TAM secara rinci menjelaskan  penerimaan  teknologi  informasi  dengan  dimensi-dimensi  tertentu yang dapat mempengaruhi  penerimaan teknologi oleh pengguna (Davis, 1989); (Alberto Un Jan & Vilma Contreras, 2011).Model ini menempatkan faktor sikap, niat  dan  perilaku  pengguna  dengan  menggunakan  2  variabel  masukan  utama yaitu kemanfaatan (usefulness) dan kemudahan (easy of use). Secara empiris model ini telah terbukti memberikan gambaran perilaku pengguna teknologi informasi, yakni  banyak  pengguna  teknologi  informasi  dapat  menerima  TI  karena  sesuai dengan  apa  yang  diinginkan  (Iqbaria,  1997),  (Margaret  Meiling  Luo  &  William Remus,  2014).    Tingkat  penerimaan  pengguna  teknologi  informasi  ditentukan oleh 4 (empat) variabel laten  yang telah dimodifikasi dari model penelitian TAM sebelumnya  yaitu:  Persepsi  tentang  kemudahan   menggunakan (Perceived  Ease Of  Use) ,  persepsi  terhadap  kemanfaatan (Perceived  Usefulness) ,  sikap  pengguna (Attitude Toward Using) ,  dan  perilaku  nyata penggunaan sistem (Actual System Usage) (Davis, 1989).
Menurut  Handayani,  Kusrini  &  Sunyoto  (2013)  tingkat  penerimaan user terhadap  penerapan    SiAkad  dikatakan  baik  (setuju).  Faktor-faktor  yang mempengaruhi  tingkat  penerimaan  SiAkad    untuk  variabel  TAM  menurut Handayani, Kusrini & Sunyoto (2013), Jon-Chao Hong  dkk (2011)yaitu persepsi pengguna  terhadap  kemudahan (perceived  ease  of  use) dan  persepsi  pengguna terhadap  kegunaan/manfaat (perceived  usefulness) ,  sedangkan  sikap  pengguna terhadap  penggunaan (attitude  toward  using) tidak  mempengaruhi  tingkat penerimaan SiAkad berdasarkan uji ke-sesuaian.  Untuk variabel Usability , yang tidak  mempengaruhi  tingkat  penerimaan  SiAkad  adalah error sehingga pengguna masih sulit  untuk menemukan informasi dalam suatu situs web.
Yulianingsih  &  Tujni  (2014),  dengan  menggunakan  model    Technology Acceptance  Model    (TAM)  yaitu  sebuah  model  penerimaan  teknologi informasi.Variabel  Kemanfaatan  dan  Kemudahan  Penggunaan  terbukti  tidak dapat mempengaruhi kepuasan pengguna sebagai pemakai akhir penggunaan e- learning.  Sedangkan  analisis  dengan  menggunakan  model EndUser  Computing Satisfaction (EUCS)  diperoleh  bahwa  variabel  bentuk  (format),  dan  variabel kemudahan ( ease )  dapat    mempengaruhi kepuasan pengguna sebagai pemakai akhir  dalam  penggunaan e-learning .    Namun  untuk  variabel  Kemanfaatan ( usefulness ),    kemudahan  penggunaan  ( ease  of  use ),    Isi  (c ontent ),    Keakuratan ( accuracy ),  dan  ketepatan  waktu  ( timeliness )    tidak  mempengaruhi  kepuasan pengguna sebagai pemakai akhir dalam penggunaan e-learning .
Berdasarkan uraian di atas, maka penelitian ini menggunakan model TAM karena model ini mampu mengkaji perilaku pengguna dalam penerapan Sistem Informasi  Layanan  Akademik  Berbasis  Web  di  IKPIA  Perbanas.Tujuan  dari penelitian  ini  adalah:  1)  mengidentifikasi    faktor-faktor  yang  mempengaruhi tingkat  penerimaan  Sistem  Informasi  Layanan  Akademik  Berbasis  Web;  2)
mengkaji  penerapan    Sistem  Informasi  Layanan  Akademik  Berbasis  Web  di IKPIA Perbanas Jakarta.

## TINJAUAN TEORITIS DAN HIPOTESIS
Sistem Informasi adalah sebuah sistem yang mengarah pada penggunaan teknologi  komputer  dalam  organisasi  yang  menyajikan  informasi  kepada pemakai  (O’Brien,  2003).  Pendapat  lain  mengatakan  bahwa  sistem  informasi adalah    suatu  kegiatan dari  prosedur-prosedur  yang  diorganisasikan, bilamana dieksekusi  akan  menyediakan  informasi  untuk  mendukung  pengambilan keputusan  dan pengendalian di dalam organisasi (Jogiyanto, 2000). Di sisi lain Jogiyanto juga menyatakan bahwa sistem informasi adalah suatu sistem di dalam suatu organisasi yang mempertemukan kebutuhan pengolahan transaksi harian, mendukung  operasi,  bersifat  manajerial  dan  kegiatan  strategi  dari  suatu organisasi  dan  menyediakan  pihak  luar  tertentu  dengan  laporan-laporan  yang diperlukan (Jogiyanto, 2005).Pertimbangan perilaku dalam menggunakan suatu teknologi perlu mendapat perhatian khusus dalam konteks penerapan teknologi (Syam, 1999).Penggunaan Teknologi Informasi  (TI) bagi  perusahaan ditentukan oleh  beberapa  faktor,  antara  lain  adalah  karakteriksik  pengguna  TI.  Perbedaan karakteristik  pengguna  TI  juga  dipengaruhi  oleh  aspek  persepsi,  sikap  dan perilaku  dalam  menerima  penggunaan  TI.  Pengguna  suatu  sistem  adalah manusia yang secara psikologis memiliki perilaku (behavior) tertentu yang telah ada pada dirinya,  yang menyebabkan aspek perilaku pengguna suatu teknologi informasi  menjadi  faktor  yang  penting  pada  setiap  orang  yang  menggunakan teknologi informasi (Syam, 1999).
Perilaku  pengguna  dan personil  sistem  diperlukan  dalam  pengembangan sistem,  dan  hal  ini  berkaitan  dengan  cara  pandang  pengguna  sistem  tersebut. Dengan  demikian  dapat  dikatakan  bahwa  persepsi  para  personil  yang  terlibat dalam  implementasi  sistem  akan  berpengaruh  pada  akhir  suatu  sistem.  Dalam hal ini yang dimaksud adalah apakah sistem itu berhasil atau tidak, bermanfaat atau  tidak  jika  diterapkan  (Trisnawati,  1998).Penerapan  TI  dalam  suatu organisasi  mendorong  terjadinya  perubahan  revolusioner  terhadap  perilaku individu  dalam  bekerja,  dan  dalam  konteks  penggunaan  PC,  kemungkinan seseorang  mempunyai  keyakinan  bahwa  penggunaan    komputer    akan memberikan  manfaat  bagi  dirinya  dan  pekerjaannya  (Nur,  2000).  Faktor  sikap (attitude) merupakan  salah  satu  aspek  yang  mempengaruhi  perilaku  individu.
Sikap  seseorang  terdiri  dari  komponen  kognisi (cognitive) ,  afeksi (affective) ,  dan komponen-komponen    yang  berkaitan  dengan  perilaku (behavioral  components) (Thompson, 1991).
Berdasarkan  beberapa  uraian  teoritis  dan  hasil  penelitian  empiris  yang diuraikan  di  atas,  dapat  dipahami  bahwa  aspek  perilaku  dalam  penerapan  TI merupakan  salah  satu  aspek  yang  penting,  karena  berhubungan  langsung dengan pengguna (user) . Interaksi antara pengguna dengan perangkat komputer yang  digunakan  sangat  dipengaruhi  oleh  persepsi,  sikap,  afeksi  sebagai  aspek perilaku  yang  melekat  pada  diri  manusia  sebagai user .    Dengan  demikian penerapan  suatu  sistem  dan  teknologi  informasi  tidak  terlepas  dari  aspek perilaku.Pengembangan  sistem  terkait  dengan  masalah  individu  dan organisasional  sebagai  pengguna  sistem.Sistem  yang  dikembangkan  harus
berorientasi  kepada  penggunanya.  Beberapa  model  yang  dibangun  untuk menganalisis  dan  memahami  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  diterimanya penggunaan  teknologi  komputer,  diantaranya  yang  tercatat  dalam  berbagai literatur dan  referensi hasil riset di bidang teknologi  informasi adalah: Theory of Reasoned  Action (TRA), Theory  of  Planned  Behaviour (TPB),  dan Technology Acceptance  Model (TAM). Technology  Acceptance  Model (TAM)    pertama  kali dikembangkan  oleh  Davis  pada  tahun 1989.   Model  TAM  sebenarnya  diadopsi dari model TRA yaitu teori tindakan yang beralasan dengan satu premis bahwa reaksi dan persepsi seseorang terhadap sesuatu hal, akan menentukan sikap dan perilaku orang tersebut. Reaksi dan persepsi pengguna Teknologi Informasi (TI) akan mempengaruhi sikapnya dalam penerimaan terhadap teknologi. Salah satu faktor  yang  dapat  mempengaruhinya  adalah  persepsi  pengguna  terhadap kemanfaatan  dan  kemudahan  penggunaan  TI  sebagai  suatu  tindakan  yang beralasan  dalam  konteks  pengguna  teknologi.Alasan  seseorang  dalam  melihat manfaat  dan  kemudahan  penggunaan  TI  menjadikan  tindakan/perilaku  orang tersebut sebagai tolok ukur dalam penerimaan sebuah teknologi.
Model  TAM  yang  dikembangkan  dari  teori  psikologis,  menjelaskan perilaku  pengguna  komputer  yaitu  berlandaskan  pada  kepercayaan (belief) , sikap (attitude) ,  keinginan (intention) ,  dan  hubungan  perilaku  pengguna (user behavior relationship) .  Tujuan model ini untuk menjelaskan  faktor-faktor utama dari perilaku pengguna terhadap penerimaan pengguna teknologi. Secara lebih terinci  menjelaskan  tentang  penerimaan  TI  dengan  dimensi-dimensi  tertentu yang  dapat  mempengaruhi  diterimanya  TI  oleh  pengguna (user) .Model  ini menempatkan faktor sikap dari tiap-tiap perilaku pengguna dengan dua variabel yaitu: 1) kemudahan penggunaan (ease of use) ; 2) kemanfaatan (usefulness) . Kedua variabel ini dapat menjelaskan aspek keperilakuan pengguna.Model TAM dapat menjelaskan  bahwa  persepsi  pengguna  akan  menentukan  sikapnya  dalam kemanfaatan  penggunaan  TI.  Model  ini  secara  lebih  jelas  menggambarkan bahwa  pe-nerimaan  penggunaan  TI  dipengaruhi  oleh  kemanfaatan (usefulness) dan  kemudahan  penggunaan  ( ease  of  use ).Tingkat  penerimaan  pengguna teknologi  informasi  ditentukan  oleh  5  (lima)  konstruk  yang  telah  dimodifikasi dari  model  penelitian  TAM  sebelumnya  yaitu:  Persepsi  tentang  kemudahan penggunaan (Perceived Ease Of Use) , persepsi  terhadap kemanfaatan (Perceived Usefulness) ,  sikap  penggunaan (Attitude  Toward  Using) ,  perilaku  untuk  tetap menggunakan (Behavioral Intention To Use) , dan kondisi nyata penggunaan sistem (Actual System Usage) (Davis, 1989; Rahardja, Wahid & Haryani, 2009). Kemanfaatan (usefulness) diartikan  sebagai  suatu  ukuran  kepercayaan seseorang  terhadap  penggunaan  sesuatu  untuk  dapat    meningkatkan  prestasi kerja  orang  yang  menggunakannya  (Davis,  1989;  Adam,  1992).  Kegunaan  TI merupakan  manfaat  yang  diharapkan  oleh  pengguna  TI  untuk  dapat melaksanakan  tugasnya,  pengukurannya  didasarkan  pada  frekuensi penggunaan  dan  keragaman  aplikasi  yang  dijalankan  (Thompson, 1991).Intensitas penggunaan dan interaksi antar pengguna ( user ) dengan sistem dapat  menunjukkan  kemudahan  penggunaan  (Adam,  1992).Kemudahan penggunaan ( ease of use ) sebagai suatu ukuran bahwa seseorang percaya bahwa komputer  dapat  dengan  mudah  dipahami.  Beberapa  indikator  kemudahan
penggunaan  teknologi  informasi  meliputi:  komputer  sangat  mudah  dipelajari, komputer  mengerjakan  dengan  mudah  apa  yang  diinginkan  oleh  pengguna, ketrampilan  pengguna  dapat  bertambah  dengan  menggunakan  komputer, komputer sangat mudah untuk dioperasikan (Davis, 1989).
Penelitian ini merupakan salah satu penelitian lanjutan yangdikembangkan dari teori TAM yang diperkenalkan Davis pada tahun 1989,  yang menguji dua faktor  penerimaan  teknologi  yaitu Perceived  Ease  of  Use (PEOU)  dan Perceived Usefulness (PU).  Kerangka  teori  yang  dijadikan  landasan  pemikiran  adalah modifikasi  dari  penelitian  TAM  sebelumnya,  yaitu  menggunakan  model  yang meniadakan faktor  eksternal.  Pada  penelitian  ini  meniadakan faktor Behavioral Intention  to  Use karena  faktor  ini  bersifat mandatory (wajib)  kepada penggunanya.Model TAM yang digunakan dalam penelitian ini tergambar pada model berikut:
Gambar1 Model Penelitian Sumber: Davis (1989)

## METODE
Penelitian  ini  termasuk  ke  dalam  jenis  penelitian explaratory ,  yaitu penelitian yang berisi pembuktian hipotesa yang dibangun melalui teori dengan pendekatan Technology Acceptance  Model (TAM), diuji  menggunakan perangkat lunak AMOS.Metode yang digunakan untuk mendapatkan data empiris melalui kuesioner  berskala  Semantik  diferensial.  Dengan  metode  ini  diharapkan  dapat diperoleh rating penerimaan  pengguna    Sistem  Informasi  Layanan  Akademik Berbasis Web  pada  IKPIA Perbanas Jakarta  dan memperkecil kesalahan dalam penelitian.

## Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah    mahasiswa    IKPIA  Perbanas  Jakarta pengguna  Sistem  Informasi  Layanan  Akademik  Berbasis  Web.  Jumlah  sampel yang dijadikan responden adalah sebanyak 170 responden, dimana keseluruhan respondennya  adalah  mahasiswa.  Penelitian  ini  menggunakan  instrumen kuesioner  yang  dibuat  denganmenggunakan closed  questions .    Dengan
menggunakan closed  questions ,responden  dapat  dengan  mudah  menjawab kuesioner  dan  data  dari  kuesioner      itu  dapat  dengan  cepat  dianalisis  secara statistik, serta pernyataan yang sama   dapat diulang dengan mudah.  Kuesioner yang  dibuat  dengan  menggunakan    skala  interval  atau Semantic  Differential . Kisi-kisi  kuesioner  pada  penelitian  ini    berisi  sejumlah  variabel  indikator  yang digunakan untuk  mengukur variabel  laten.
Kisi-kisi variabel yang dipakai dalam penelitian ini sebagai berikut:
Tabel 1 Kisi-kisi variabel VARIABEL LATEN VARIABEL INDIKATOR Perceived Ease Of Use = Kemudahan Menggunakan (KM) (Davis, 1989) X1 = Mudah untuk dipelajari X2 = Mudah untuk digunakan X3 = Mudah untuk dipahami dan dimengerti X4 = Fleksibilitas
X5 = Mudah untuk diakses melalui fasilitas kampus X6 = Mudah untuk diakses dari luar kampus
Perceived Usefulness = Manfaat (M) (Davis, 1989) (Nasution, 2004) Y1 = Mendapatkan informasi yang dibutuhkan Y2 = Menghemat waktu Y3 = Meningkatkan efektivitas Y4 = Menghemat biaya Attitude Toward Using = Sikap Pengguna (SP) (Davis, 1989) (Nasution, 2004) Y 5 = Mendapatkan otoritas login Y6 = Menerima model tampilan / fitur Y7 = Rasa Penolakan Y8 = Perasaan personal (afektif) Actual System Usage = Perilaku Nyata Pengguna (PNP) (Davis, 1989) Y9 = Frekuensi penggunaan Y10 = Actual Usage (Pemakaian secara nyata)
Y11 = Kepuasan Pengguna
Hasil Penelitian dan Pembahasan Model awal dari penelitian ini model berbasis teori dan pengujian dilakukan dengan menggunakan software AMOS.
Gambar 2 Model Awal Penelitian KM .61 M .68 SP .56 PNP .78 .31 X6 e6 .56 .41 X5 e5 .64 .46 X4 e4 .68 .56 X3 e3 .75 .58 X2 e2 .76 .43 X1 e1 .65 .66 Y1 f1 .81 .66 Y2 f2 .81 .52 Y3 f3 .72 .37 Y4 f4 .61 .45 Y5 f5 .67 .59 Y6 f6 .77 .13 Y7 f7 .36 .49 Y8 f8 .70 .41 Y11 f11 .39 Y10 f10 .63 .26 Y9 f9 .51 .64 .75 .53 .34 r1 r2 r3 MODEL AWAL UJI HIPOTESIS ABSOLUT FIT MEASURES Chi-Square = 316.041 Probability = .000 CMIN/DF =2.748 GFI = .814 RMSEA = .102 INCREMENTAL FIT MEASURES AGFI = .753 TLI = .804 NFI = .765 CFI = .834 PARSIMONIOUS FIT MEASURES PNFI = .647 PGFI = .612
Diah  Ernawati: Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  PenerapanSistem Informasi Layanan Akademik Berbasis Web

## Uji Validitas
Uji validitas atau confirmatory dilakukan terhadap masing-masing variabel laten dengan menghapus variabel indikator yang bukan merupakan konstruktor yang valid  bagi  suatu  variabel  laten  pada  model  struktural  yang  diajukan.  Jika  nilai estimate pada loading factor (λ) dari suatu variabel indikator < 0.5 maka indikator tersebut hendaknya di- drop (dihapus) (Ghozali, 2011).Berdasarkan hasil Uji Chi- squares diperoleh model tidak fit yaitu dengan nilai Chi-squares 54.608 dengan probabilitas  p  =  0.000.  Demikian  pula  dengan  kriteria  fit  yang  lain,  nilainya masih  dibawah  yang  direkomendasikan,  seperti  yang  terlihat  pada  tabel  di bawah ini:
Tabel 2 Uji Perbandingan Kesesuaian Model Konstruk “Kemudahan Menggunakan” Ukuran kesesuaian Batas nilai kritis Hasil Analisis Evaluasi Model 1.  Absolut Fit Measures Chi-Squares Χ 2 (CMIN)
Probability Chi-Squares Χ 2 Relatif (CMIN/DF) GFI RMSEA Kecil, ≤ χ 2 ά ; df ≥ 0.05 ≤ 2.0 ≥ 0.90 ≤ 0.08 54.608 0.000 6.068 0.896 0.173 Tidak Baik Tidak fit Tidak Baik Tidak Baik Tidak Baik 2. Incremental Fit Measures AGFI TLI NFI CFI ≥ 0.90 ≥ 0.95 ≥ 0.90 ≥ 0.95 0.756 0.791 0.856 0.874 Tidak Baik Tidak Baik Tidak Baik Tidak Baik 3 . Parsimonious Fit Measaures PNFI PGFI ≥ 0.60 ≥ 0.60 0.513 0.384 Tidak Baik Tidak Baik Sumber: data diolah (2015) Langkah selanjutnya adalah melihat nilai convergent validity yaitu indikator dengan  faktor loading di  bawah  0.50,  yang  dinyatakan  tidak  valid  sebagai pengukur  konstruk  Kemudahan  Menggunakan  (KM).Hasil  Uji  Chi-squares menunjukkan bahwa semua indikator memiliki nilai loading factor (λ) di atas 0,5, sehingga  sudah  memenuhi  nilai convergent  validity (tidak  ada  indikator  yang dihapus).Adapun  variabel  indikator  X  yang  paling  besar  mempengaruhi konstruk  “Kemudahan  Menggunakan  (KM)”  adalah  X3  yaitu  “Mudah  untuk dipahami dan dimengerti”.
Hasil  Uji  Chi-squares 6.149 dengan probabilitas p =  0.046 masih tidak fit, tetapi  seperti  kita  ketahui  bahwa  Chi-square  sensitif  terhadap  jumlah  sampel. Oleh sebab itu harus dilihat kriteria fit yang lain yaitu GFI, AGFI dan TLI, yang semuanya menunjukkan nilai fit yaitu sesuai dengan yang direkomendasikan di atas  0.90.  Sedangkan  RMSEA  masih  tidak  fit  yaitu  di  atas  0.08,  seperti  yang terlihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 3 Uji Perbandingan Kesesuaian Model Konstruk “Manfaat” Ukuran kesesuaian Batas nilai kritis Hasil Analisis Evaluasi Model 1.  Absolut Fit Measures Chi-Squares Χ 2 (CMIN)
Probability
Chi-Squares Χ 2 Relatif (CMIN/DF) GFI RMSEA Kecil, ≤ χ 2 ά ; df ≥ 0.05 ≤ 2.0 ≥ 0.90 ≤ 0.08 6.149 0.046 3.074 0.983 0.111 Baik Tidak fit Tidak Baik Baik Tidak Baik 2. Incremental Fit Measures AGFI TLI NFI CFI ≥ 0.90 ≥ 0.95 ≥ 0.90 ≥ 0.95 0.914 0.951 0.976 0.984 Baik Baik Baik Baik 3 . Parsimonious Fit Measaures PNFI PGFI ≥ 0.60 ≥ 0.60 0.325 0.197 Tidak Baik Tidak Baik Sumber: data diolah (2015)
Semua indikator pada uji konfirmatori Manfaat (M) sudah memenuhi nilai convergent  validity karenamemilikinilai loading  factor (λ)  di  atas  0,5.Adapun variabel  indikator  Y  yang  paling  besar  mempengaruhi  variabel  laten  “Manfaat (M)” adalah Y2 yaitu “Menghemat waktu”.
Hasil Uji Chi-squares 2.494 pada sikap pengguna dengan probabilitas p = 2.287  telah  memenuhi  kriteria  model  fit.  Demikian  pula  dengan  nilai  kriteria lainnya,  seperti  CMIN/DF,  GFI,  RMSEA,  AGFI,  TLI,  NFI,  CFI  yang  semuanya menunjukkan nilai fit. Sedangkan PNFI dan PGFI masih tidak fit yaitu di bawah 0.60, seperti yang terlihat pada tabel di bawah ini:

## Tabel 4 Uji Perbandingan Kesesuaian Model Konstruk “Sikap Pengguna”
Ukuran kesesuaian Batas nilai kritis Hasil Analisis Evaluasi Model 1.  Absolut Fit Measures Chi-Squares Χ 2 (CMIN)
Probability
Chi-Squares Χ 2 Relatif (CMIN/DF) GFI RMSEA Kecil, ≤ χ 2 ά ; df ≥ 0.05 ≤ 2.0 ≥ 0.90 ≤ 0.08 2.494 0.287 1.247 0.993 0.038 Baik Fit Baik Baik Baik
2. Incremental Fit Measures AGFI TLI NFI CFI ≥ 0.90 ≥ 0.95 ≥ 0.90 ≥ 0.95 0.965 0.989 0.983 0.996 Baik Baik Baik Baik
3 . Parsimonious Fit Measaures
Diah  Ernawati: Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  PenerapanSistem Informasi Layanan Akademik Berbasis Web
Ukuran kesesuaian Batas nilai kritis Hasil Analisis Evaluasi Model PNFI PGFI ≥ 0.60 ≥ 0.60 0.328 0.199 Tidak Baik Tidak Baik Sumber: data diolah (2015)
Pada  uji  konfirmatori  Sikap  Pengguna  (SP)  ini  terdapat  indikator  yang memiliki nilai loading factor (λ) di bawah 0,5 yaitu Y7 dengan nilai 0,33, sehingga indikator tersebut harus dihapus.Adapun variabel indikator Y yang paling besar mempengaruhi variabel laten “Sikap Pengguna (SP)” adalah Y6 yaitu “Menerima model tampilan/fitur”.
Hasil  uji  konfirmatori  Perilaku  Nyata  Pengguna  (PNP)  menunjukkan bahwa  tidak  didapatkan  nilai  probabilitas  dan  nilai  kriteria  fit  lainnya.  Hal  ini disebabkan  oleh  indikator  yang  diuji  terlalu  sedikit.  Pada  uji  konfirmatori Perilaku  Nyata  Pengguna  (PNP)  ini  terdapat  indikator  yang  memiliki loading factor (λ)  lebih  kecil  dari  0,5  yaitu  Y11  dengan  nilai0,41,  sehingga  indikator tersebut  harus  dihapus.Adapun  variabel  indikator  Y  yang  paling  besar mempengaruhi  variabel  laten  “Perilaku  Nyata  Pengguna  (PNP)”  adalah  Y10 yaitu “ Actual Usage (Pemakaian secara nyata)”.

## Uji Reliabilitas
Reliabilitas  adalah  ukuran  konsistensi  internal  dari  indikator-indikator suatu  variabel  bentukan  yang  menunjukkan  derajat  sampai  di  mana  masing- masing  indikator  mengindikasikan  sebuah  variabel  bentukan  yang  umum. Terdapat  dua  cara  yang  dapat  digunakan,  yaitu composite  (construct)  realibility dan variance  extracted.  Cut-off  value dari construct  realibility adalah  minimal  0.70, sedangkan cut-off value untuk variance extracted adalah minimal 0.50. Hasil  perhitungan variance  extracted menunjukkan bahwa  semua konstruk memenuhi  syarat cut-off  value minimal  0,50,  kecuali  konstruk  Kemudahan Menggunakan dengan nilai variance extracted 0,456.
Berdasarkan  hasil  uji  reliabilitas  di  atas,  maka  dapat  diketahui  bahwa:  1) sesuai  dengan  hasil  perhitungan construct  reliability, konstruk  Perilaku  Nyata Pengguna (PNP) yang memiliki nilai 0,670 masih dapat diterima dengan syarat validitas indikator dalam model baik; 2) menurut perhitungan variance extracted menunjukkan  bahwa  semua  konstruk  memenuhi  syarat cut-off  value minimal 0,50, kecuali konstruk Kemudahan Menggunakan dengan nilai variance extracted 0,456  (hampir  mendekati  angka  yang  diisyaratkan);  3)  semua  konstruk  sudah mencukupi untuk menjustifikasi hasil penelitian  seperti yang disyaratkan.

## Model Penelitian Setelah Uji Confirmatory
Model  penelitian  setelah  dilakukan  uji  konfirmatori  terhadap  variabel  laten dalam penelitian ini, sebagai berikut:
Kemudahan Menggunakan .61 Manfaat .63 Sikap Pengguna .26 Perilaku Nyata Pengguna .78 .45 .40 .51 .43 X1 e1 .65 .58 X2 e2 .76 .56 X3 e3 .75 .45 X4 e4 .67 .40 X5 e5 .64 .31 X6 e6 .56 .67 Y1 f1 .82 .65 Y2 f2 .81 .53 Y3 f3 .73 .37 Y4 f4 .61 .38 Y9 f9 .62 .66 Y10 f10 .81 .46 Y8 f8 .68 .63 Y6 f6 .79 .47 Y5 f5 .68 UJI HIPOTESIS ABSOLUT FIT MEASURES Chi-Square = 221.845 Probability = .000 CMIN/DF =2.580 GFI = .848 RMSEA = .097 INCREMENTAL FIT MEASURES AGFI = .788 TLI = .848 NFI = .814 CFI = .875 PARSIMONIOUS FIT MEASURES PNFI = .667 PGFI = .608 r1 r2 r3

## MODEL SETELAH UJI KONFIRMATORY
Gambar 3 Model Setelah Uji Konfirmatory
]Berdasarkan  hasil  Uji  Konfirmatory,  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  p  > 0.05 (Ghozali, 2011).
Untuk sementara dapat dikatakan bahwa output model belum memenuhi persyaratan  penerimaan  H 0 ,  sehingga  tidak  dapat  dilakukan  uji  hipotesis selanjutnya.  Namun  demikian,  agar  model  yang  diajukan  dinyatakan  fit,  maka dapat dilakukan modifikasi model sesuai dengan yang disarankan oleh AMOS.

## Uji kesesuaian model
Kriteria fit atau tidaknya model tidak hanya dilihat dari nilai probability- nya saja, tetapi juga 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 berikut:
KM .42 M .45 SP .17 PNP .65 .33 .41 .41 r1 r3 r2 UJI HIPOTESIS ABSOLUT FIT MEASURES Chi-Square = .164 Probability = .921 CMIN/DF =.082 GFI = 1.000 RMSEA = .000 INCREMENTAL FIT MEASURES AGFI = .998 TLI = 1.025 NFI = .999 CFI = 1.000 PARSIMONIOUS FIT MEASURES
PNFI = .333
PGFI = .200

## Tabel 6 Uji Perbandingan Kesesuaian Model
Ukuran kesesuaian Batas nilai kritis Hasil model ini Keterangan 1.  Absolut Fit Measures Chi-Squares Χ 2 (CMIN)
Probability Chi-Squares Χ 2 Relatif (CMIN/DF) GFI RMSEA Kecil, ≤ χ 2 ά ; df ≥ 0.05 ≤ 2.0 ≥ 0.90 ≤ 0.08 221.845 0.000 2.580 0.848 0.097 Tidak Baik Tidak fit Tidak Baik Tidak Baik Tidak Baik 2. Incremental Fit Measures AGFI TLI NFI CFI ≥ 0.90 ≥ 0.95 ≥ 0.90 ≥ 0.95 0.788 0.848 0.814 0.875 Tidak Baik Tidak Baik Tidak Baik Tidak Baik 3 . Parsimonious Fit Measaures PNFI PGFI ≥ 0.60 ≥ 0.60 0.667 0.608 Baik Marginal Sumber: data diolah (2015)
Berdasarkan tabel di atas, maka dapat dikatakan secara keseluruhan model dinyatakan  tidak  fit  (tidak  sesuai).  Model  yang  diajukan  pada  penelitian  ini didukung oleh fakta di lapangan. Hal  ini  diindikasikan bahwa  dugaan matriks varians-kovarians populasi tidak sama dengan matriks varians-kovarians sampel (data observasi) atau dapat dinyatakan ∑ p ≠∑ s. Pada penelitian ini karena melihat hasil  uji  konfirmatori  pada  variabel  KM,  M,  SP  dan  PNP    tidak  didapat  nilai probabilitinya dan setelah dilakukan modifikasi, maka terlihat nilai probability < 0.05.  Oleh  karena  hasil  uji  kesesuaian  model  tidak  memberi  dukungan  pada model penelitian bahwa fit atau sesuai (cocok) dengan model populasinya, maka hubungan  kausal  sebagaimana  yang  telah  disampaikan  hanya  berlaku  untuk sampel  penelitian  saja  atau  tidak  bisa  digene-ralisir,  sehinggadalam  penelitian inidilakukan perubahan model dengan  menggunakan analisis jalur.

## Model Penelitian Setelah Uji kesesuaian model
Setelah  dilakukan  modifikasi  model  dengan  analisis  jalur,  maka  didapatkan model analisis jalursebagai berikut:
Gambar 4  Hasil Pengujian Model Analisis Jalur
Hasil  analisis  jalur  setelah  uji  kesesuaian  model  menunjukkan  bahwa variabel  Kemudahan  Menggunakan  (KM)  dapat  mempengaruhi  variabel Manfaat (M) dan Sikap Pengguna (SP).Variabel Manfaat (M) juga mempengaruhi variabel  Sikap  Pengguna  (SP),  selanjutnya  variabel  Sikap  Pengguna  (SP) mempengaruhi variabel Perilaku Nyata Pengguna (PNP).

## 3. Interpretasi hasil
Berdasarkan  hasil Estimasi dan Regression  Wieght ,  maka  model  diestimasi, residual  kovariannya  haruslah  kecil  atau  mendekati  nol  dan  distribusi frekuensi dari residual kovarian harus bersifat simetrik.
Tabel 7 Regression Weights : (Group number 1 - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label M <---  KM .462  .042  11.004  ***  par_1 SP <---  KM .175  .039  4.467  ***  par_2 SP <---  M .301  .055  5.504  ***  par_3 PNP  <---  SP .314  .053  5.883  ***  par_4 Sumber: data diolah (2015)
Hasil  pengujian dengan AMOS 21.0 yang tertuang dalam tabel Regression Weights tersebut  dapat  dijelaskan  bahwa  nilai  t  hitung  ditunjukkan  dalam besaran  nilai  cr  ( critical  value s),  sehingga  secara  lebih  rinci  dapat  dijabarkan sebagai berikut:
Pengaruh Variabel KM (Kemudahan Menggunakan)terhadap Manfaat Tingkat  signifikansi  Kemudahan  Menggunakanlebih  kecil  dari  0,05  (5%) yang ditunjukkan dengan nilai P = ***, maka didapat nilai t tabel sebesar 1,96dan hasil  perhitungan  regresi  diperoleh  t hitung (cr)  untuk  variabel  KM  (Kemudahan Menggunakan)sebesar  11,004.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  hasil  uji  t  pada variabel  independen  lebih  besar  dari  nilai  t tabel (t hitung >  t tabel ),  dimana  (11,004 >1,96), sehingga terbukti bahwa variabel independen variabel KM (Kemudahan Menggunakan)mempunyai  pengaruh  signifikan  terhadap  variabel  dependen yaitu  M  (Manfaat).  Berdasarkan  hasil  uji  t  maka  dapat  dinyatakan  bahwa semakin  mudah user menggunakan  SISTEM  INFORMASI  LAYANAN AKADEMIK BERBASIS WEB,maka akan memberikan manfaat yang berarti.

## Pengaruh Variabel KM (Kemudahan Menggunakan)terhadap Sikap Pengguna
Hasil  perhitungan  regresi  diperoleh  t hitung (cr)  untuk  variabel  KM (Kemudahan  Menggunakan)sebesar  4,467.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  uji  t pada variabel independen lebih besar dari nilai t tabel (t hitung > t tabel ), dimana (4,467 >1,96), sehingga terbukti bahwa variabel independen variabel KM (Kemudahan Menggunakan)mempunyai  pengaruh  terhadap  variabel  dependen  yaitu  SP (Sikap  Pengguna).  Berdasarkan  hasil  uji  t  maka  dapat  disimpulkan  bahwa semakin  mudah user menggunakan  SISTEM  INFORMASI  LAYANAN AKADEMIK  BERBASIS  WEB,maka  akan  mempengaruhi  sikap  dalam menggunakan Sistem Informasi tersebut.

## Pengaruh Variabel ManfaatterhadapSikap Pengguna
Hasil perhitungan regresi diperoleh t hitung (cr) untuk variabel M (Manfaat) sebesar  5,504.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  uji  t  pada  variabel  dependen  lebih besar dari nilai t tabel (t hitung > t tabel ), dimana (5,504 >1,96), sehingga terbukti bahwa variabel  dependen  variabel  M  (Manfaat)secara  simultan  mempunyai  pengaruh terhadap variabel dependen yaitu SP (Sikap Pengguna). Berdasarkan hasil uji t maka  dapat  disimpulkan  saat user merasakan  manfaat  saat  menggunakan SISTEM  INFORMASI  LAYANAN  AKADEMIK  BERBASIS  WEB,  maka  akan mempengaruhi sikap dalam menggunakan Sistem Informasi tersebut.

## Pengaruh Variabel Sikap Pengguna terhadap Perilaku Nyata Pengguna
Nilai  t hitung (cr)  untuk  variabel  SP  (Sikap  Pengguna) sebesar  5,883. Hal  ini menunjukkan  bahwa  uji  t  pada  variabel  dependen  lebih  besar  dari  nilai  t tabel (t hitung >  t tabel ),  dimana (5,883>1,96), sehingga  terbukti  bahwa  variabel  dependen variabel  SP  (Sikap  Pengguna)secara  simultan  mempunyai  pengaruh  terhadap variabel dependen yaitu PNP (Perilaku Nyata Pengguna). Berdasarkan hasil uji t maka dapat disimpulkan bahwa sikap saat menggunakan SISTEM INFORMASI LAYANAN  AKADEMIK  BERBASIS  WEB,akan  mempengaruhi  perilaku  yang nyata dalam menggunakan Sistem Informasi tersebut.

## 4. Hasil Pengujian Hipotesis
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  mengenai  pengaruh  variabel kemudahan menggunakan terhadap manfaat dan sikap pengguna, variabel manfaat  terhadap  sikap  pengguna  dan  variabel  sikap  pengguna  terhadap perilaku nyata sikap pengguna, diperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 8 Hasil Pengujian Hipotesis Hipotesis Sig Hasil Hipotesis H 1 (KM – M) 0.000 Tolak H 0 Hı (KM – SP) 0.000 Tolak H 0 Hı (M–  SP) 0.000 Tolak H 0 Hı (SP – PNP) 0.000 Tolak H 0 Sumber: data diolah (2015)
Berdasarkan hasil pengujian hipotesis penelitian ini maka dapat dikatakan behwa:  1)  Kemudahan  Menggunakan ( KM /Perceived  Ease  Of  Use) Sistem Informasi  Layanan  Akademik  Berbasis  Web  secara  signifikan  berpengaruh terhadap  Manfaat ( M /Perceived  Usefulness) ; 2)Kemudahan  Menggunakan ( KM /Perceived  Ease  of  Use) Sistem  Informasi  Layanan  Akademik  Berbasis  Web secara  signifikan  berpengaruh  terhadap  Sikap  Pengguna ( SP/ Attitude  Toward Using) ; 3) Manfaat ( M /Perceived Usefulness) Sistem Informasi Layanan Akademik
Berbasis Web secara signifikan berpengaruh terhadap Sikap Pengguna ( SP /Attitude  Toward  Using ;4)Sikap  Pengguna  ( Attitude  Toward  Using ) Sistem  Informasi  Layanan  Akademik  Berbasis  Web  secara  signifikan berpengaruh terhadap Perilaku Nyata Pengguna ( PNP /Actual System Usage) .
Penggunaan Sistem Informasi Akademik Berbasis Web dipengaruhi oleh 4 variabel  laten  yaitu  Kemudahan  Menggunakan (PEOU/Perceived  of  Usefulness) atau  kemudahan  dalam  menggunakan,  Manfaat (PU/Perceived  usefulness) atau manfaat  yang  dirasakan  ketika  menggunakan  sistem,  Sikap  Pengguna (ATU/Attitude Toward Using) atau sikap pengguna saat menggunakan sistem dan Perilaku Nyata Pengguna ( ASU/Actual System Usage )atau perilaku pengguna saat menggunakan sistem.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan modifikasi model dan hasil pengujian hipotesis, maka dapat dijelaskan  bahwa  model  yang  didapatkan  pada  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:

## Gambar 5 Model TAM Penerimaan Sistem Informasi Layanan Akademik Berbasis Web
Berdasarkan  model  tersebut  di  atas,  maka  dapat  dikatakan  bahwa penerimaan Sistem Informasi Akademik Berbasis Web  dipengaruhi oleh variabel Kemudahan  Menggunakan  (PEOU/ Perceived  Ease  of  Usefulness ),  Manfaat ( Perceived Usefulness ). Kemudahan yang dirasakan oleh user ketika menggunakan Sistem  Informasi  Layanan  Akademik  Berbasis  Web  berpengaruh  terhadap manfaat  yang  didapat  saat  menggunakan  Sistem  Informasi  tersebut.Setelah dirasakan  mudah  dan  memberikan  manfaat  ketika  menggunakan  Sistem Informasi  Layanan  Akademik  Berbasis  Web,  maka  mempengaruhi  Sikap Pengguna  untuk  menggunakan  sistem  tersebut  sehingga  memiliki  pengaruh terhadap  pemakaian  nyata  sistem.Dalam  penelitian  ini  ditemukan  bahwa  saat seseorang  merasakan  kemudahan  dan  manfaat  dari  sebuah  sistem  khususnya Sistem Informasi Layanan Akademik Berbasis Web maka secara langsung akan mempengaruhi  sikap  pengguna,  sehingga  memiliki  pengaruh  terhadap pemakaian nyata sistem tersebut/perilaku nyata pengguna.
Variabel kemudahan (PEOU) berpengaruh terhadap variabel kemanfaatannya  (PU),  sesuai  dengan  (Davis,  1989).  Artinya  semakin  mudah
Kemudahan Menggunakan (PEOU) Manfaat (PU) Sikap Pengguna (ATU) Perilaku Nyata
Pengguna
(ASU)
Sistem  Informasi  Layanan  Akademik  Berbasis  Webuntuk  digunakan,  maka semakin  meningkat  kemanfaatan  Sistem  Informasi  tersebut,  sehingga  dapat dikatakan  bahwa  faktor  utama  Sistem  Informasi  Akademik  Berbasis Webditerima  dengan  baik  oleh  penggunanya  adalah  karena software mudah untuk  digunakan  dan  memiliki  manfaat.  Kemudahan  dalam  hal  ini  adalah fleksibel  dan  mudah  dipelajari.Sedangkan  kemanfaatan  dalam  hal  ini  adalah memperbaiki  kinerja  dan  memudahkan  pekerjaan.Menu  yang  terdapat  pada Sistem  Informasi  Layanan  Akademik  Berbasis  Web  memungkinkan  pengguna dapat  dengan  mudah  menggunakannya  karena  tersusun  sesuai  dengan kebutuhan pengguna.
Alasan yang dapat dijelaskan pada hasil hipotesis ini, yakni jika pengguna merasakan  kemudahan  dan  kemanfaatan  dari  Sistem  Informasi  Layanan Akademik  Berbasis  Web,    maka  akan  diaktualisasikan  dalam  bentuk  sikap pengguna  dan  dalam  pemakaian  nyata  sistem.  Menurut  keterangan  responden dikatakan  bahwa  Sistem  Informasi  Layanan  Akademik  Berbasis  Web  lebih mudah  digunakan  dalam  pengadministrasian  nilai,  melihat  jadwal  kuliah, pengumuman,  dan  sebagainya.  Selain  itu  Sistem  Informasi  Layanan  Akademik Berbasis Web memiliki banyak manfaat seperti pengadministrasian nilai menjadi tertib dan mempermudah pekerjaan. Dengan kata lain, karena kemudahan dan kemanfaatan  tertentu  Sistem  Informasi  Layanan  Akademik  Berbasis  Web,maka pengguna mengaktualisasikan dalam menggunakan sistem informasi tersebut.

## SIMPULAN DAN SARAN Simpulan
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  dalam  penelitian  ini,  maka  dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan penggunaan Sistem Informasi Layanan  Akademik  Berbasis  Web  pada  penelitian  ini  meliputi  faktor Kemudahan  Menggunakan  (KM)sebagai  faktor  utama,  diikuti  oleh  faktor Manfaat  (M),  faktor    Sikap  Pengguna  (SP)  dan    faktor  Perilaku  Nyata Pengguna (PNP).
2. Hasil  kajian  penerapanSistem  Informasi  Layanan  Akademik  Berbasis  Web adalah sebagai berikut:
1) Variabel KM (Kemudahan Menggunakan) secara signifikan berpengaruh terhadap variabel M (Manfaat).
2) Variabel  KM (Kemudahan Menggunakan)secara signifikanberpengaruh terhadap variabel SP (Sikap Pengguna).
3) Variabel M (Manfaat) secara signifikanberpengaruh terhadap variabel SP (Sikap Pengguna).
4) Variabel  SP  (Sikap  Pengguna)  secara  signifikan  berpengaruh  terhadap variabel PNP (Perilaku Nyata Pengguna).

## Saran
1. Pihak manajemen harus bisa menjaga kepuasan pihak user agar metode baru yang  dipakai  dapat  terus  diterima  dan  dapat  terus  dikembangkan.  Hal  ini dapat  dilakukan  dengan  cara  antara  lain  membuat  regulasi  penggunaan sistem,  mengadakan  sosialisasi  terhadap user (mahasiswa),    mengadakan evaluasi  rutin  setiap  semester  untuk  peningkatan  kualitas  dan
menyelenggarakan pelatihan penggunaan komputer dan aplikasinya untuk para user.
2. Pihak manajemen diharapkan dapat memperbaiki infrastruktur dengan cara penambahan bandwith yang  cukup  agar  pengaksesan website menjadi  lebih cepat,  meningkatkan  keamanan  agar  sembarang user tidak  mudah  dapat login ke website Sistem Informasi Layanan Akademik,membuat back up data, merubah dan menyempurnakan tampilan website serta membuat fleksibilitas pengaksesan sistem untuk semua browser termasuk handphone.

## DAFTAR PUSTAKA
Adam Denis,  Nelson Ryan, dan Todd Peter. 1992. Perceived Usefullness,Ease of Use,  and  Usage  of  Information  Technology:Areplication. Management Information System Quarterly .
Chao Hong,Jon,Ming-Yueh Hwang, Hsuan-Fang Hsu, Wan-Tzu Wong, dan Mei- Yung Chen. (2011).  Applying the technology acceptance model in a study of  the  factors  affecting  usage  of  the  Taiwan  digital  archives  system Original Research. Computers & Education , Volume 57, Issue 3, November 2011.
Davis,  F.  D.  1989.  Perceived  usefulness,  perceived  ease  of  use  of  information technology. Management Information System Quarterly . Ghozali, Imam. 2011. Model persamaan structural konsep dan  aplikasi dengan program Amos 21.0.Penerbit Undip, Semarang.
Handayani,  Trie;  Kusrini  &  Sunyoto,  Andi.(2013).  Analisis  penerimaan  system akademik  berbasis  WEB  menggunakan  Technology  Acceptance  Model (TAM)  dan  usability  Studi  kasus  pada  STTNAS  Yogyakarta. Jurnal Angkasa .Volume V, Nomor 1, Mei 2013.
Hermana, Budi.2007. Blog Archive.  Model Adopsi Teknologi Informasi.Accessed 10 Februari 2011.
Iqbaria, M. 1994. An Examination of the Factors Contributing to Micro Computer Technology  Acceptance, Journal  of  Information  System ,  Elsiever  Science, USA.
Jan,  Alberto  Un  dan  Vilma  Contreras.(2011).  Technology  acceptance  model  for the  use  of  information  technology  in  universities  Original  Research Article. Computers in Human Behavior , Volume 27, Issue 2, March 2011. Jogiyanto.2000.  “Sistem  Informasi  Berbasis  Komputer”,  Penerbit  BPFE Yogyakarta.
___________.  2005.    “Analisis  dan  Desain  Sistem  Informasi”  Andi  Yogyakarta, 2005.
Luo,  Margaret  Meiling dan  William  Remus. (2014). Uses and  gratifications  and acceptance  of  Web-based  information  services:  An  integrated  model Original  Research  Article. Computers  in  Human  Behavior ,  Volume  38,
September 2014. Nasution,  Fahmi  Natigor.  2004.    “Teknologi  Informasi  Berdasarkan  Apek Perilaku (Behavior Ascpect)”, USU Digital Library, http://library.usu.ac.id (diakses 7 Maret 2011).
Nur, Indriantoro. 2000.  Pengaruh Computer Anxiety Terhadap Keahlian Dosen Dalam Penggunaan Komputer. Jurnal Akuntansi dan Auditing (JAAI). Vol.3 No.1, FE UII. Yogyakarta.
O’brien, James A. 2003. Introduction to Information System.Eleventh Edition, Mc Graw Hill.
Prastyo, Tika Dedy; Kusrini& Fatta, Hanif Al. (2013).Pengujian system pangkalan data Perguruan Tinggi pada Kopertis Wilayah VII Jawa Timur.Duta.com. Vol. 5 (1), September 2013.
Raharja,  Untung,  Sunar  Abdul  Wahid  &  Nia  Haryani.  2009.  Analisis  kinerja student information services menggunakan technology acceptance model (TAM). Jurnal  CCIT  (Creative  Communication  and  Innovative Technology) Vol.2 (2), Januari 2009.
Retno Sayekti. 2008. Mutu Pelayanan Pada Organisasi Profit dan Organisasi not for profit,  www.litagam.ogr. Accessed 14 Februari 2011.
Suzanto,  Boy  &  Sidharta,  Iwan  (2015).Pengukuran  End  User  Computing Satisfaction Atas Penggunaan Sistem Informasi Akademik. Jurnal Ekonomi, Bisnis & Entrepreneurship . Vol.9 (1), April 2015, 16-28.
Syam, Fazli. 1999. Dampak Kompleksitas Teknologi Informasi bagi Strategi Dan Kelangsungan  Usaha. Jurnal  Akuntansi  dan  Auditing  (JAAI) Vol.3  (1),  FE UII, Yogyakarta.
Thompson,  R.,  Higgin,  C.  A.,  dan  Howell,  J.  M..  1991.    Personal  Computing: Toward a Conceptual Model of Utilization, MIS Quartery.
Trisnawati, Rina. 1998. Pertimbangan Perilaku dan Faktor Penentu Keberhasilan
Pengembangan Sistem Informasi. Jurnal Kajian Bisnis .Yogyakarta. Yulianingsih, Evi& Tujni, Baibul. (2014).Evaluasi pengguna akhirmenggunakanTechnology  Acceptance  Model  dan  end  user computing  satisfaction  terhadap  penerapan  e-learning  di  beberapa
Perguruan di kota Palembang. Prosiding SNIT 2014 : Hal. A-127-129.