JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
ISSN: 2598-8719   (Online) ISSN: 2598-8700   ( Printed) Vol. 3 No.2 Mei 2019

## IMPLEMENTASI MODEL UTAUT UNTUK ANALISIS FAKTOR YANG MEMENGARUHI MINAT PEMANFAATAN DAN PERILAKU PENGGUNAAN SISTEM INFORMASI
Mesra Betty Yel 1 , Sari Agustia Ningtyas 2
Sistem Informasi, ST Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika optime.mby@gmail.com ; sariagustianingtyas16@gmail.com

## Abstrak
Based on the results of the discussion of the analysis carried out in this study, it turns out that the UTAUT method is a  method  that  can  be  used  to  determine  what  factors  influence  the  utilization  interest  and  behavior  of  using  the Executive Information System (EIS). In addition, the UTAUT method can also explain how the relationship between the dependent variable and the independent variable. Variables that influence the interest in utilization are Business Expectancy  (Effort  Expectancy)  with  a  T-statistic  value  of  3,659  and  Social  Influence  with  a  T-Statistic  value  of 3,299. While the variables that influence the Usage Behavior are Facilitating Conditions with the T-Statistic value 2,659  and  the  Interest  in  Using  (Behavioral  Intention)  with  the  T-Statistics  value  4,459.  The  relationship  between variables in the UTAUT model is as follows: a. Performance Expectancy (Performance Expectancy) does not affect EIS's Behavioral Intention, b. Business Expectancy (Effort Expectancy) has a significant and positive influence on EIS (Behavioral Intention) interest. c. Social Influence has a significant and positive influence on EIS (Behavioral Intention) interest. d. Facilitating Condition  has a significant and positive influence on the behavior of  using (Use Behavior) EIS, e. Interest Using (Behavioral Intention)  has a significant and positive influence on the behavior of using  (Use  Behavior)  EIS.  The  percentage  level  of  user  acceptance  of  EIS  within  the  Customs  and  Excise  Head Office is 81.92%.
Keywords: Utaut Model, Interest in Use, Behavior of Use of Information Systems

## I. PENDAHULUAN
Direktorat  Jenderal  Bea  dan  Cukai  (disingkat DJBC  atau  Bea  Cukai)  adalah  unit  Eselon  I  yang berada  di  bawah  naungan  Kementerian  Keuangan dan dipimpin oleh Direktur Jenderal Bea dan Cukai. DJBC mempunyai tugas menyelenggarakan perumusan  dan  pelaksanaan  kebijakan  di  bidang pengawasan,  penegakan  hukum,  pelayanan  dan optimalisasi penerimaan negara di bidang kepabeanan dan cukai dengan ketentuan perundang- undangan.  Saat  ini  DJBC  mempunyai dashboard EIS  untuk  pihak  eksekutif  dan  analis.  Pihak eksekutif  terdiri  dari  Direktur  Jenderal  Bea  dan Cukai  dan  Direktur  pada  masing-masing  direktorat yang  ada  di  Kantor  Pusat  DJBC. Dashboard tersebut menampilkan informasi secara umum yang berkaitan dengan penerimaan, impor, ekspor, cukai, fasilitas  dan  neraca  perdagangan  untuk  membantu eksekutif  dalam  proses  pengambilan  keputusan bisnis.  Tidak  hanya  untuk  pihak  eksekutif  saja, melainkan  EIS  juga  digunakan  oleh  para  analis
untuk  mengumpulkan,  menyimpan,  menganalisis dan  menyediakan  akses  terhadap  data  dan/  atau informasi.
Executive  Information  System (EIS)  atau yang  biasa  disebut  sistem  pendukung  eksekutif dapat  didefinisikan  sebagai  sistem  informasi berbasis  komputer  yang  mana  berperan  dalam mendukung  proses  komunikasi,  perencanaan  serta fungsi  manajer  kontrol  dalam  sebuah  organisasi. Secara  konvensional,  EIS  hanya  mendukung  pihak eksekutif  saja,  namun  selain  itu  juga  dapat menyebar  baik  secara  horizontal  ataupun  vertikal. Banyak  yang  menganggap  EIS  sebagai  teknologi untuk pengiriman informasi untuk semua bisnis dan pengguna.  Meskipun  pada  dasarnya  EIS  hanya dirancang  untuk  pihak  eksekutif,  namun  dalam penggunaannya  hanya  beberapa  saja  dari  pihak eksekutif  tersebut  yang  menggunakannya  secara langsung.  Mengembangkan  EIS  merupakan  suatu
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
hal  yang  mahal,  baik  untuk  kebutuhan  perangkat keras, perangkat lunak, pengembangan personel dan pelatihan. Amat disayangkan apabila sistem tersebut kurang  dimanfaatkan  dalam  penerapannya.  Oleh sebab  itu  sangat  penting  untuk  mengidentifikasi faktor-faktor  apa  saja  yang  memengaruhi  minat pemanfaatan  dan  perilaku  penggunaan  EIS  serta mengetahui seberapa besar tingkat penerimaan user terhadap  EIS.  Sebagai  suatu  sistem  informasi eksekutif,  EIS  dipandang  perlu  untuk  dievaluasi guna  mengoptimalkan  penggunaan  sistem.  Dalam mengevaluasi  EIS  ini,  sangat  dibutuhkan  umpan balik  dari  penggunanya  ( user )  untuk  dijadikan sebagai bahan evaluasi dan penyempurnaan sistem, karena  pengguna  merupakan  orang  yang  dianggap paling  mengetahui  apakah  sistem  tersebut  berjalan seperti yang diharapkan.
Banyak  model  yang  digunakan  untuk mengetahui  faktor-faktor  yang  memengaruhi  minat pemanfaatan  dan  penggunaan  suatu  sistem.  Dalam mencari  model  penerimaan  IT  yang  lebih  lengkap, Venkatesh, Morris, Davis, & Davis (2003) meninjau penerimaan literatur dan melakukan studi empiris di mana  mereka  membandingkan  delapan  model berbeda,  yaitu Theory  of  Reasoned  Action (TRA),
Technology
Acceptance
Model (TAM), Motivational  Model (MM), Theory  of  Planned Behavior (TPB),  Model  Gabungan  TAM  dan  TPB, Model  of  PC  Utilization (MPCU), Innovation Diffusion  Theory (IDT)  dan Social  Cognitive Theory (SCT).  Berdasarkan  analisis  sistematis  dan perbandingan  model-model  tersebut,  Venkatesh  at al  mengusulkan  suatu  model  terpadu  yang  disebut Teori Penerimaan dan Penggunaan Bersatu Teknologi (UTAUT). Model UTAUT mengusulkan empat variabel penentu langsung yaitu Performance Expectancy (PE), Effort  Expectancy (EE), Social Influence (SI)  dan Facilitating  Conditions (FC). Selain  keempat  variabel  tersebut  ada  empat mediator  yang  diposisikan  untuk  memperkuat keempat  variabel  utama.  Mediator  tersebut  terdiri dari jenis kelamin, usia, pengalaman dan kesukarelaan penggunaan.
Hasil  studi  empiris  menunjukkan  UTAUT menjadi  model  penerimaan  teknologi  yang  lebih baik  ketika  dibandingkan  dengan  model  yang  ada (Šumak  &  Šorgo,  2016).  Berdasarkan  penelitian
(Hamrul,  Soedijono,  &  Amborowati,  2013)  yang membandingkan  metode  TAM  dan  UTAUT menunjukkan  bahwa  metode  UTAUT  merupakan metode  yang  paling  baik  digunakan karena mampu mengukur  sebanyak  70,7%  dari  aspek-aspek  dalam mengukur  kesuksesan  penerapan  sebuah  sistem, sedangkan  metode  TAM  hanya  mampu  mengukur sebanyak 62,1%. Selain itu penelitian (Megawati & Firmandi,  2017)  juga  menunjukkan  kelebihan UTAUT  dibanding  TAM  yang  mana  UTAUT mampu mengukur sebanyak 73% aspek-aspek yang digunakan  dalam  menilai  penerimaan  sistem  dan TAM hanya mampu mengukur sebanyak 63%.
Model  UTAUT  telah  diterapkan  oleh beberapa peneliti, diantaranya (Madigan et al., 2016) yang  menyelidiki  faktor-faktor  apa  saja  yang mungkin  memengaruhi  penerimaan  kendaraan ARTS,  yang  beroperasi  di  dua  lokasi  di  Eropa. (Hikmah,  Kusyanti,  &  Perdanakusuma,  2018) melakukan  analisis  terhadap  faktor-faktor  yang memengaruhi  perilaku  pengguna Messenger ABC dalam  penerimaan  informasi  pada  Lembaga  XYZ dan  (Destaningrum,  Suprapto,  &  Wardani,  2018) yang  menganalisa  faktor dan  penerimaan pengguna E-Learning SMA Negeri di Kota Blitar.

## II. LITERATUR DAN METODE
2.1 Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT)
UTAUT merupakan salah satu model penerimaan teknologi terkini yang dikembangkan  oleh  Venkatesh  dan  beberapa peneliti  lainnya.  (Venkatesh  et  al.,  2012) mengkaji  teori-teori  yang  berkaitan  tentang model  penerimaan  sebuah  teknologi  oleh pemakai ( user ) sistem.
Model ini menggabungkan  delapan  model  sekaligus, yaitu:
1. Model Penerimaan Teknologi ( Technology Acceptance Model atau TAM)
2. Teori Tindakan Beralasan ( Theory
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
ISSN: 2598-8719   (Online) ISSN: 2598-8700   ( Printed) Vol. 3 No.2 Mei 2019
Of Reasoned Action atau TRA) 3. Model Motivasional ( Motivational Model atau MM)
4. Teori Perilaku Rencanaan ( Theory Of Planned Behavior atau TPB)
5. Model Gabungan TAM Dan TPB
( A Model Combining the Technology  Acceptance  Model and  the  Theory  of  Planned
Behavior atau TAM+TPB)
6. Model Pemanfaatan PC ( Model of PC Utilization atau MPCU)
7. Teori Difusi Inovasi ( Innovation Diffusion Theory atau IDT)
8. Teori Kognitif Sosial ( Social Cognitive Theory atau SCT)
Dari  kedelapan  teori-teori  yang  sudah  ada sebelumnnya tersebut, maka dikembangkan sebuah  model  baru  yang  dinamakan  teori gabungan  penerimaan  dan  penggunaan  teknologi UTAUT.  Model  Penelitian  UTAUT  dapat  dilihat pada gambar di bawah ini:
Gambar 2.5 Model Penelitian UTAUT
Terdapat tujuh variabel yang merupakan determinan langsung yang signifikan dari niat atau
penggunaan  dalam  satu  atau  lebih  dari  masing- masing  model.  Dari  ketujuh  variabel  tersebut, hanya  empat  variabel  utama  yang  dianggap mempunyai  peran  penting  sebagai  determinan langsung  terhadap  penerimaan  pengguna  dan perilaku  penggunaan,  yaitu  ekspektansi  kinerja ( performance  expectancy atau  PE),  ekspektansi usaha ( effort expectancy atau EE), pengaruh sosial ( social  influence atau  SI),  dan  kondisi  yang memfasilitasi  ( facilitating  condition atau  FC). Selain  itu  juga  terdapat  empat  moderator  yang memoderasi  dampak  dari  empat  variabel  utama pada Behavioral  Intention dan Use  Behavior , yaitu:
a. Jenis Kelamin ( Gender )
b. Usia ( Age )
c. Pengalaman ( Experience )
d. Kesukarelaan ( Voluntariness of Use )

## III. METODE PENELITIAN
Metode penelitian kuantitatif adalah metode penelitian yang berlandaskan pada filsafat positivisme,  digunakan  untuk  meneliti  populasi  atau sampel  tertentu,  pengumpulan  data  menggunakan instrument penelitian, analisis data bersifat kuantitatif  atau  statistik,  dengan  tujuan  untuk menguji hipotesis yang telah ditetapkan.
a. Desain Penelitian
Desain penelitian yang digunakan dapat dilihat pada gambar di bawah ini:
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
ISSN: 2598-8719   (Online) ISSN: 2598-8700   ( Printed) Vol. 3 No.2 Mei 2019
Gambar 3. Desain Penelitian
b. Populasi dan Sampel
Populasi  adalah  wilayah  generalisasi  yang terdiri  atas  obyek/subyek  yang  mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan  oleh  peneliti  untuk  dipelajari  dan kemudian  ditarik  kesimpulannya  (Sugiyono, 2016). Sedangkan  menurut Suharsimi  Arikunto (2002:  104)  dalam  (Samidi,  2015)  populasi adalah  keseluruhan  subyek  penelitian.  Populasi dalam  penelitian  ini  adalah  pengguna  EIS  di Lingkungan Kantor Pusat DJBC yang memiliki user untuk  mengakses  EIS  yaitu  sebanyak  60 orang yang terdiri dari 10 Direktorat.
Sampel  penelitian  menurut  Suharsimi  Arikunto (2002:  104)  dalam  (Samidi,  2015)  adalah “sekedar ancer-ancer apabila subyeknya kurang dari  100  orang  lebih  baik  diambil  semua, sehingga  penelitiannya  merupakan  peneliatian populasi”. Sedangkan sampel menurut (Sugiyono, 2016) adalah bagian dari jumlah dan karekteristik  yang  dimiliki  oleh  populasi tersebut.  Ada  dua  teknik  sampling  dalam menentukan sampel, yaitu: Probability
Sampling dan Non Probability Sampling .
Teknik sampling  yang digunakan dalam penelitian ini adalah nonprobability sampling . Nonprobability sampling adalah  teknik  pengambilan  sampel  yang tidak  memberi  peluang/kesempatan  sama  bagi setiap  unsur  atau  anggota  populasi  untuk  dipilih menjadi sampel. Dari beberapa teknik sampel pada nonprobability  sampling terdapat  sampling  jenuh. Sampling  jenuh  adalah  teknik  penentuan  sampel bila  semua  anggota  populasi  digunakan  sebagai sampel.  Istilah  lain  sampel  jenuh  adalah  sensus, dimana semua anggota populasi dijadikan sampel.
Berdasarkan  teori  di  atas,  maka  teknik  sampling yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah sampling  jenuh,  dimana  jumlah  sampel  pada penelitian ini adalah 60 orang yang merupakan
pengguna EIS di  lingkungan Kantor Pusat DJBC.
c. Jenis dan Metode Pengumpulan Data
Jenis  data  yang  akan  digunakan  merupakan  data primer  yang  mana  data  primer  adalah  data  yang diolah  sendiri  oleh  suatu  organisasi  atau  perorangan langsung dari obyeknya (Supranto, 2016). Data yang diolah  dalam  rangka  pengujian  hipotesis  merupakan data  primer  yang  diperoleh  dari  pengguna  EIS  yang ada  di  lingkungan  Kantor  Pusat  DJBC.  Data  primer ini  diperoleh  dari  responden  melalui  pengisian kuesioner  yang  disebar  menggunakan  media google form .

## d. Instrumen Penelitian
Instrumen  penelitian  yang  akan  digunakan  pada penelitian ini disusun berdasarkan adaptasi item-item kuesioner  yang  sudah  digunakan  pada  penelitian- penelitian  sebelumnya.  Hal  ini  dilakukan  karena konstruk-konstruk  penelitian  kali  ini  merupakan konstruk  dari  teori  UTAUT  yang  sudah  lama dikembangkan.
Kuesioner  yang  akan  disebar  kepada  responden terdiri  dari  dua  bagian,  yaitu  bagian  yang  berisi identitas  responden  serta  petunjuk  pengisian,  dan bagian  yang  berisi  sejumlah  pernyataan  yang
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
ISSN: 2598-8719   (Online) ISSN: 2598-8700   ( Printed) Vol. 3 No.2 Mei 2019
terstruktur  mengenai  konstruk-konstruk  penelitian meliputi  variabel  independen  yang  terdiri  dari: ekspektasi kinerja ( performance expectancy ), ekspektasi  usaha  ( effort  expectancy ),  faktor  sosial ( social  influence ),  dan  kondisi  yang  memfasilitasi ( facilitating condition ) serta variabel dependen  yang terdiri dari: minat pemanfaatan ( behavioral intention ) dan perilaku penggunaan ( use behavior ).
Untuk  menentukan  nilai  dari  setiap  jawaban  pada masing-masing  pernyataan  yang  diajukan,  peneliti menggunakan  skala Likert .Skala Likert digunakan untuk  mengukur  sikap,  pendapat,  dan  persepsi seseorang  atau  sekelompok  orang  tentang  fenomena sosial. Dengan skala likert, maka variabel yang akan diukur  dijabarkan  menjadi  indikator  variabel. Kemudian  indikator  tersebut  dijadikan  sebagai  titik tolak  untuk  menyusun  instrumen-instrumen  yang dapat berupa pernyataan atau  pertanyaan (Sugiyono, 2016).
Skala likert yang digunakan mempunyai gradasi dari sangat positif sampai sangat negatif. Mulai dari Skor 1  dengan  kriteria  ‘Sangat  Tidak  Setuju’,  skor  2 dengan kriteria ‘Tidak Setuju’, skor 3 dengan kriteria ‘Ragu-ragu’, skor 4 dengan kriteria ‘Setuju’ dan skor 5 dengan kriteria ‘Sangat  Setuju’.  Berikut merupakan tabel skala likert:
Singkatan Kriteria Jawaban Skor STS Sangat Tidak Setuju 1 TS Tidak Setuju 2 R Ragu-ragu 3 S Setuju 4 SS Sangat Setuju 5 Tabel 1. Skala Likert
Pada  penelitian  ini  terdapat  20  pertanyaan  yang dibuat  berdasarkan  model  UTAUT  yang  telah dimodifikasi.  Pertanyaan-pertanyaan  tersebut  telah mewakili  tiap  indikator  dari  masing-masing variabel yang terdapat dalam metode UTAUT yang diadaptasi dari (Venkatesh et al., 2012).
Tabel 2. Daftar Pertanyaan Kuesioner
Variabel Indikator Pertanyaan Kod e Ekpektasi Kinerja ( Performan ce Expectation ) (PE) Kegunaan Persepsian EIS membantu pekerjaan saya menjadi lebih mudah PE1 ( Percieved Usefulness ) Motivasi ekstrinsik EIS mudah untuk PE2 (Extrinsic motivation) diimplementasik an Kesesuaian- pekerjaan ( Job-fit ) EIS meningkatkan PE3 efisiensi dalam proses penyajian dan analisa data Keuntungan relative ( Relative Advantage ) EIS lebih baik dibanding peyajian data secara PE4 manual ( by excel ) Ekspektasi- ekspektasi Saat ini EIS sudah sesuai PE5 hasil ( Outcome Expectantion s ) dengan apa yang di harapkan Ekpektasi Usaha ( Effort Expectancy ) (EE) Merasakan kemudahaan penggunaan ( Perceived Ease of EIS mudah dipelajari dalam penggunaannya EE1 Use ) Kerumitan Data pada EIS mudah EE2 ( Complexity ) diakses Kemudahan penggunaan EIS merupakan aplikasi yang user friendly EE3 ( Ease of Use ) Pengaruh Norma subyektif Orang-orang terdekat saya SI1 Sosial ( Subjective Norm ) meyakinkan saya untuk
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
ISSN: 2598-8700   ( Printed) Vol. 3 No.2 Mei 2019 ( Social menggunakan EIS Influence ) Faktor-faktor Saya akan menggunakan SI2 (SI) sosial ( Social EIS jika orang- orang Factors ) terdekat saya menggunakanny a Image Menggunakan EIS SI3 meningkatkan kepercayaan diri saya saat bekerja Kondisi yang K ontrol perilaku Saya cukup memiliki
FC1 Memfasilita si persepsian
Perceived pengetahuan bagaimana ( Facilitatin g Behavioral Control ) cara menggunakan EIS Conditions ) Kondisi yang Ada pegawai yang siap
FC2
(FC) memfasilitasi membantu jika saya ( Facilitating kesulitan menggunakan Conditions ) EIS Kompabilitas EIS dapat membantu FC3 ( Compatibilit y ) pekerjaan selain pekerjaan saya sehari-hari Minat Repurchase Saya berniat untuk BI1 Pemanfaata n intentions menggunakan EIS ( Behavioral seterusnya Intention ) Positive wordof- Saya memperkirakan BI2 (BI) mouth bahwa saya akan
communicati on menggunakan EIS untuk seterusnya Service quality Saya rasa kualitas EIS saat BI3 ini sudah baik Perilaku Usage time Saya senang menggunakan UB1 Penggunaan EIS kapanpun dan (Use dimanapun Behavior) Usage Saya sudah sering UB2 (UB) frequency menggunakan EIS
Use variety Saya selalu menggunakan UB3 EIS untuk keperluan lain (melihat perbandingan target dan realisasi, melihat tren dari bulan ke bulan tiap tahunnya, dll)
Menggunakan  pendekatan  PLS (Partial  Lest Square) yang  mana  analisa  data  dilakukan  dengan menggunakan software SmartPLS  3.0.  Menurut (Ghozali  &  Latan,  2015)  PLS  merupakan  metode analisis  yang  powerfull,  karena  tidak  didasarkan pada banyak asumsi, sampel  yang digunakan  pun tidak harus besar. PLS digunakan untuk menjelaskan ada tidaknya hubungan antar variabel laten.  Analisis  data  pada  PLS  dilakukan  dengan  3 tahapan, yaitu:
1) Analisa model pengukuran ( outer model) 2) Analisa model struktural ( inner model)
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
ISSN: 2598-8719   (Online) ISSN: 2598-8700   ( Printed) Vol. 3 No.2 Mei 2019

## 3) Pengujian hipotesis

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Karakteristik Responden
Berdasarkan  hasil  data  responden  yang  ada,  maka data  profil  responden  yang  menjadi  obyek penelitian  ini  diklasifikasikan  berdasarkan  jenis kelamin, usia, jenjang pendidikan, jabatan, pengalaman  menggunakan  EIS  dan  bagian  dari menu  EIS  yang  sering  digunakan.  Data  lengkap mengenai  profil  responden  yang  menjadi  obyek penelitian dapat dilihat pada tabel dibawah ini.

## Tabel 3. Karakteristik Responden
Karakteristik Responden Jumlah % Jenis Kelamin: Laki-laki 44 73% Perempuan 16 27% Usia: <25 tahun 4 7% 25-35 tahun 40 67% 36-45 tahun 12 20% >45 tahun 4 7% Pendidikan Terakhir: SMA/SMK/D1 5 8% D3 21 35% D4/S1 29 49% S2/S3 5 8% Jabatan: Eselon II,III,IV,V 17 28% Pejabat Fungsional & Pelaksana 43 72% Periode menggunakan: <1 tahun 11 18% 1-4 tahun 36 60% >4 tahun 13 22% Menu yang digunakan: Menu Utama 24 40% Analisis 13 22% Menu Utama & Analisis 23 38% Evaluasi Model Pengukuran ( Outer Model ) Evaluasi model  pengukuran  ( outer  model )  dilakukan  untuk menilai validitas dan reliabilitas model.
 Uji Validitas
Uji  validitas  convergent  indikator  refleksi dengan  program  SmartPLS  3.0  dapat  dilihat dari  nilai  korelasi  antara  nilai  indikator  dengan nilai konstruknya. Rule of thumb yang biasanya digunakan  untuk  menilai  validitas convergent yaitu  nilai  korelasinya  harus  lebih  dari  0,7. Namun  menurut  Chin,  1998  dalam  (Ghozali  & Latan,  2015)  untuk  penelitian  tahap  awal  dari pengembangan  skala  pengukuran  nilai loading 0,5  sampai  0,6  dianggap  cukup  memadai.  Jika dalam  penelitian  ini  batas loading  factor yang digunakan  adalah  0,5,  maka semua indikator di atas  tidak  ada  yang  dikeluarkan  dari  model sehingga  indikator  untuk  semua  variabel dinyatakan  valid  atau  layak  untuk  digunakan dalam penelitian dan bisa dianalisa lebih lanjut. Berikut  merupakan  niilai outer  loading dari masing- masing indikator:
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
ISSN: 2598-8719   (Online) ISSN: 2598-8700   ( Printed)
Vol. 3 No.2 Mei 2019 Tabel 4. Outer Loading
Variabel Indikator Outer Ket Loading PE PE1 0,712 Valid PE2 0,868 Valid PE3 0,834 Valid PE4 0,698 Valid PE5 0,789 Valid EE EE1 0,846 Valid EE2 0,556 Valid EE3 0,888 Valid SI SI1 0,708 Valid SI2 0,798 Valid SI3 0,820 Valid FC FC1 0,705 Valid FC2 0,898 Valid FC3 0,561 Valid BI BI1 0,920 Valid BI2 0,920 Valid BI3 0,793 Valid UB UB1 0,808 Valid UB2 0,757 Valid UB3 0,831 Valid
Setelah  melakukan  uji  validitas  convergent,  maka selanjutnya  dilakukan  uji  validitas  discriminant . Cara  yang  dapat  digunakan  untuk  menguji  validitas discriminant,  yaitu  dengan  membandingkan  akar kuadrat dari AVE untuk setiap konstruk dengan nilai korelasi  antar  konstruk  dalam  model.  Validitas discriminant  yang  baik  ditunjukkan  apabila  akar kuadrat  AVE  (√AVE)  untuk  setiap  konstruk  lebih besar dari korelasi antar konstruk dalam model atau nilai latent  variable  correlation .  Perbandingan  nilai AVE  dan  (√AVE)  serta latent  variable  correlation dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 5. Hasil Uji AVE Variabel AVE √AVE Behavioral Intention 0,774 0,8797 Variabel AVE √AVE Effort Expectancy 0,605 0,7778 Facilitating Conditions 0,540 0,7348 Performance Expectation 0,613 0,7829 Social Influence 0,603 0,7765 Use Behavior 0,639 0,7993 Tabel 6. Hasil Uji Latent Variable Correlation BI EE FC PE SI UB BI 1 EE 0,68 1 FC 0,67 0,66 1
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
ISSN: 2598-8719   (Online)
ISSN: 2598-8700   ( Printed) Vol. 3 No.2 Mei 2019 PE 0,63 0,72   0,60 1 SI 0,54 0,33   0,48   0,33 1 UB 0,72 0,63   0,67   0,50   0,37 1
Dengan  demikian  dapat  dinyatakan  bahwa  setiap variabel  yang  ada  telah  memenuhi discriminant validity yang baik.

##  Uji Reliabilitas
Uji  reliabilitas  dilakukan  untuk  membuktikan akurasi,  konsisten  dan  ketepatan  instrumen.  Dalam PLS-SEM  dengan  menggunakan  Smart-PLS  3.0, untuk  mengukur  relabilitas  sutu  konstruk  dapat dilakukan  dengan  dua  cara,  yaitu cronbach’s  alpha dan composite  reliability. Pada  tahap  ini,  konstruk dinyatakan reliabel  jika  nilai cronbach’s  alpha dan composite  reliability >  0,70.  Hasil  uji cronbach’s alpha dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 7. Hasil Uji Cronbach's Alpha Variabel Cronbach’s Alpha Behavioral Intention 0,851 Effort Expectancy 0,657 Facilitating Conditions 0,559 Performance Expectation 0,842 Social Influence 0,685 Use Behavior 0,716
Namun,  menurut  Chin,  1998  dalam  (Ghozali  & Latan,  2015)  penggunaan cronbach’s  alpha untuk menguji  reliabilitas  konstruk  akan  memberikan nilai  yang  lebih  rendah  ( under  estimate )  sehingga
lebih  disarankan  untuk  menggunakan composite reliability dalam menguji reliabilitas suatu konstruk.
Tabel 8. Hasil Uji Composite Reliability Variabel Composite Reliability Behavioral Intention 0,911 Effort Expectancy 0,816 Facilitating Conditions 0,772 Performance Expectation 0,887 Social Influence 0,820 Use Behavior 0,841 Nilai Composite Reliability yang ada pada tabel di atas menunjukkan bahwa nilai dari masing-masing konstruk sudah > 0,70. Sehingga dapat disimpulkan  bahwa  semua  konstruk  dalam  model tersebut sudah memiliki reliabilitas yang baik.
c. Evaluasi Model Struktural ( Inner Model )
Evaluasi  model  struktural  (inner  model)  bertujuan untuk  memprediksi  hubungan  antar  variabel  laten. Inner  model  dievaluasi  dengan  melihat  besarnya presentase  variance  yang  dijelaskan  yaitu  dengan melihat  nilai  R-Square  untuk  konstruk  laten endogen.  Perubahan  nilai  R-  Square  dapat digunakan  untuk  menjelaskan  pengaruh  variabel dependen  tertentu  terhadap  variabel  indeoenden apakah  memiliki pengaruh  yang  substantive. Hasil nilai  R-Square  dapat  dilihat  pada  tabel  di  bawah ini:
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
ISSN: 2598-8719   (Online) ISSN: 2598-8700   ( Printed) Vol. 3 No.2 Mei 2019
Tabel 9. Hasil Uji R-Square
Variabel R-Square Behavioral Intention 0,595 Use Behavior 0,584
Berdasarkan  tabel  di  atas,  didapat  nilai  R-Square pada  variabel Behavioral  Intention sebesar  0,595, yang  menunjukkan  bahwa  kemampuan  PE,  EE  dan SI  menjelaskan  variabel  dependen Behavioral Intention adalah 59,5% (moderat) dan sisanya 40,5% dijelaskan  oleh  variabel  independen  lain  diluar penelitian  ini.  Sedangkan  kemampuan  variabel  FC dan BI menjelaskan variabel dependen Use Behavior adalah  58,4%  (moderat)  dan  sisanya  41,6% dijelaskan  oleh  variabel  independen  lain  diluar penelitian ini.

##  Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis merupakan tahap yang dilakukan untuk  menentukan  hipotesis  penelitian,  apakah hipotesis  tersebut diterima atau ditolak. Uji hipotesis dilakukan  dengan  melihat  t-statistik  dan path coeffisients . Nilai t-statistik menunjukkan signifikansi konstruk,  sedangkan path  coeffisients ( original sample /O)  menunjukkan  sifat  hubungan  antar konstruk (positif atau negatif).
Untuk  pengujian  hipotesis  menggunakan  nilai statistik  dapat  dilihat  dengan  membandingkan  nilai Thitung  dengan  Ttabel.  Hipotesis  diterima  jika Thitung >= Ttabel. Sebaliknya,  hipotesis ditolak jika Thitung  <  Ttabel.  Untuk  menentukan  nilai  t-tabel, perlu dilakukan perhitungan dengan ketentuan nilai α 5%  (0.05)  dan degree  of  freedom (DF)  sebessar  n-2. Dikarenakan  jumlah  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  60,  maka  nilai  DF  adalah  58. Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  nilai  Ttabel  yang didapat untuk DF 58 dan nilai α 0.05 adalah 2.001.
Berikut  merupakan  hasil  t-statistic  dan path coeffisients dengan menggunakan metode bootstrapping:
Tabel 10. Hasil t-Test dengan SmartPLS Hubungan antar variabael T- Statistic P Values PE → BI 1,856 0,064 EE → BI 3,659 0,000 SE → BI 3,299 0,001 FC → UB 2,659 0,008 BI → UB 4,459 0,000
Berdasarkan  hasil  yang  didapat,  ada  hubungan antar  variabel  yang  nilai  T-  statistik  nya  <  2.001 yaitu  hubungan  antara  variabel  Performance Expectation → Behavioral Intention yang memiliki nilai  T-  statistik  hanya  1,856.  Hal  tersebut menunjukkan  bahwa  dari  kelima  hipotesis  yang ada  dalam  penelitian  ini,  hanya  4  hipotesis  yang dapat diterima dan 1 hipotesis yang ditolak.
c. Tingkat  Penerimaan User Terhadap  EIS
Untuk menentukan tingkat penerimaan
EIS,  maka  tahap  awal  yang  dilakukan  adalah mencari  nilai  rata-rata  tiap  indikator  dengan menggunakan rumus sebagai berikut:

## Rata − rata item pengukuran
= ∑(skala x bobot skala item pengukuran) 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛𝑑𝑒𝑛 Selanjutnya untuk menghitung
presentase penerimaan EIS dapat enggunakan rumus berikut:
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
ISSN: 2598-8719   (Online) ISSN: 2598-8700   ( Printed) Vol. 3 No.2 Mei 2019
presentase penerimaan 𝑢𝑠𝑒𝑟 = Rata − rata item pengukuran 𝑠𝑘𝑎𝑙𝑎 𝑥 100%
Tingkat penerimaan user atau tingkat kesuksesan dari suatu  sistem  dalam  (Ardhini  Warih  Utami,  2013) menunjukkan  seberapa  besar  kepuasan  sistem terhadap  user.  Tingkatan  kesuksesan  dari  item pengukuran  terhadap  elemen yang  dipilih  pada  tiap item  pengukuran  mengadopsi  tingkatan  kesuksesan yang  dihasilkan  oleh  Purwanto  (2007).  Tabel tingkatan  kesuksesan  menurut  Purwanto  (2007) adalah sebagai berikut:
Tabel 11. Tabel Tingkat Kesuksesan % Kesuksesan Makna 0-20% Sangat Tidak Sukses 21-40% Tidak Sukses 41-60% Cukup Sukses 61-80% Sukses

## 81-100%
Sangat Sukses (SS)
Hasil  perhitungan  tiap  indikator  dapat  dilihat  pada tabel di bawah ini:
Tabel 12. Data Tanggapan Responden
1 2 3 4 5 Rata- rata % PE1 0 0 2 19 39 4,6 92,3 PE2 0 1 2 26 31 4,5 89,0 PE3 0 0 3 30 27 4,4 88,0
PE4 0 3 6 28 23 4,2 83,7 PE5 0 7 14 31 8 3,7 73,3 EE1 0 1 6 37 16 4,1 82,7 EE2 0 2 10 34 14 4,0 80,0 EE3 0 4 6 34 16 4,0 80,7 SI1 0 1 10 39 10 4,0 79,3 SI2 0 1 10 43 6 3,9 78,0 SI3 0 2 5 41 12 4,1 81,0 FC1 0 1 3 40 16 4,2 83,7 FC2 0 3 3 27 27 4,3 86,0
FC3 0 1 15 39 5 3,8 76,0 BI1 0 0 5 33 22 4,3 85,7
BI2 0 0 5 33 22 4,3 85,7 BI3 0 4 5 41 10 4,0 79,0 UB1 0 7 20 23 10 3,6 72,0 UB2 0 1 12 26 21 4,1 82,3 UB3 0 6 7 28 19 4,0 80,0 Rata- Rata 4,1   81,9
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
ISSN: 2598-8719   (Online) ISSN: 2598-8700   ( Printed) Vol. 3 No.2 Mei 2019
Berdasarkan data pada tabel di atas, maka diketahui tingkat  penerimaan  user  terhadap  EIS  di  DJBC sebesar 81.92% atau “Sangat Sukses”.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  analisis  yang  telah dilakukan  dalam  penelitian  ini,  ternyata  metode UTAUT  merupakan  sebuah  metode  yang  dapat digunakan untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang  memengaruhi  minat  pemanfaatan  dan perilaku  penggunaan  Sistem  Informasi  Eksekutif (EIS).  Selain  itu  metode  UTAUT  juga  dapat menjelaskan  bagaimana  hubungan  antara  variabel dependen  dengan  variabel  independen.  Hasil  dari penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Variabel yang memengaruhi Minat Pemanfaatan adalah  Ekspektansi  Usaha  ( Effort  Expectancy ) dengan  nilai  T-  Statistiknya  3.659  dan  Pengaruh Sosial ( Social Influence ) dengan nilai T- Statistiknya  3.299.  Sedangkan  variabel  yang memengaruhi Perilaku Penggunaan adalah Kondisi yang Memfasilitasi ( Facilitating Condition ) dengan  nilai  T-  Statistiknya  2.659  dan  Minat Menggunakan  ( Behavioral  Intention )  dengan  nilai T- Statistiknya 4.459
2.  Hubungan  antar  variabel  dalam  model  UTAUT adalah sebagai berikut:
a. Ekspektansi  Kinerja  ( Performance
Expectancy ) tidak berpengaruh terhadap minat pemanfaatan ( Behavioral Intention ) EIS b. Ekspektansi Usaha ( Effort Expectancy )  mempunyai  pengaruh signifikan  dan  positif  terhadap  minat pemanfaatan  ( Behavioral  Intention ) EIS
c. Pengaruh  Sosial  ( Social  Influence ) mempunyai  pengaruh  signifikan  dan positif  terhadap  minat  pemanfaatan
( Behavioral Intention ) EIS
d. Kondisi yang Memfasilitasi ( Facilitating  Condition )  mempunyai pengaruh  signifikan  dan  positif terhadap perilaku menggunakan ( Use Behaviour ) EIS
e. Minat Menggunakan ( Behavioral Intention ) mempunyai pengaruh signifikan dan positif terhadap perilaku menggunakan ( Use Behaviour ) EIS
3.  Persentase  tingkat  penerimaan user terhadap  EIS di  lingkungan  Kantor  Pusat  Bea  dan  Cukai  adalah 81.92% atau “Sangat Sukses”.

## REFERENSI
[1]  Ardhini  Warih  Utami,  F.  S.  (2013).  Analisis Kesuksesan  Sitem  Informasi  Akademik (SIAKAD)  di  Perguruan  Tinggi  dengan Menggunakan D&M IS Succes Model (Studi Kasus:  ITS  Surabaya). Jurnal  Sistem Informasi , 4 (5),294–309.
[2]  Ghozali, I., & Latan, H. (2015). Partial Least Squares  Konsep,  Teknik  dan  Aplikasi Menggunakan  Program  Smart  PLS  3.0 (Edisi 2). Semarang: Universitas Diponegoo Semarang.
[3] Hamrul, H., Soedijono, B., & Amborowati, A. (2013).  Mengukur  Kesuksesan  Penerapan Sistem  Informasi  Akademik  (  Studi  Kasus
Penerapan Sistem Informasi Stmik Dipanegara  Makassar  ). Seminar  Nasional Informatika   2013 , 2013 (semnasIF),   140– 146. https://doi.org/ISSN: 1979-2328 Hikmah, A. F., Kusyanti, A., & Perdanakusuma,
[4]  A.  R.  (2018).  Analisis  Faktor-Faktor  yang Memengaruhi
Perilaku  pengguna  Messenger  ABC  dalam Penerimaan  Informasi  pada  Lembaga  XYZ dengan  Menggunakan  The  Unified  Theory
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
ISSN: 2598-8719   (Online) ISSN: 2598-8700   ( Printed) Vol. 3 No.2 Mei 2019
of    Acceptance    and  Use      of  Technology  ( UTAUT ). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi  Dan  Ilmu  Komputer , 2 (4),  1372– 1381.
[5]  Indrayani,  E.,  &  Humdiana.  (2008). Sistem Informasi  Manajemen (Vol.  1).  Jakarta: Mitra Wacana Media.
[6]  Madigan,  R.,  Louw,  T.,  Dziennus,  M., Graindorge,  T.,  Ortega,  E.,  Graindorge, M.,  &  Merat,  N.  (2016).  Acceptance  of Automated  Road  Transport  Systems
(ARTS):  An  Adaptation  of  the  UTAUT Model. Transportation Research Procedia , 14 (0), 2217–2226. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2016.05.23 7
[7]  Megawati,  &  Firmandi,  R.  (2017).  Analisis Perbandingan  Metode  Tam  dan  Utaut
Dalam Mengevaluasi Penerimaan Pengguna  Sistem  Informasi  Manajemen Rumah  Sakit  (SIMRS)  (Studi  Kasus: Rumah  Sakit  Jiwa  Tampan  Provinsi
Riau). Seminar Nasional Teknologi
Informasi,  Komunikasi  Dan  Industri (SNTIKI) , 18–19.
[8]Samidi. (2015). Pengaruh Strategi Pembelajaran Student Team Heroic
Leadership  terhadap  Kreativitas  Belajar Matematika  pada  Siswa  SMP  Negeri  29
Medan  T.P 2013/2014. Journal  EduTech ,
1 .
[9]Sugiyono.  (2016). METODE PENELITIAN
kuantitatif, kualitatif dan tindakan.
Bandung: Alfabeta.
[10]Šumak,  B.,  &  Šorgo,  A.  (2016).  The acceptance and use of interactive whiteboards  among  teachers:  Differences in UTAUT determinants between pre- and post-  adopters. Computers  in  Human Behavior , 64 , 602–620.
[11] https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.07.037
Supranto, J.(2016). Statistik -Teori dan Aplikasi.pdf . Jakarta: Erlangga.