. SMATIKA : STIKI Informatika Jurnal,12(1). doi: https://doi.org/10.32664/smatika.v12i01.657

## Analisis Penggunaan
M-Attendance Student dengan Pendekatan TAM dan UTAUT
Analysis of the Use of M-Attendance Student with the TAM and UTAUT Approach
Bayu Nugraha 1* Nurhaeni 2
M. Rizki Ikhsan 3
1,2 Sistem Informasi, Universitas Sari Mulia, Indonesia 3 Teknik Industri, Universitas Sari Mulia, Indonesia 1 naigaxeon@gmail.com, 2 nurhaeni030@gmail.com, 3 muhammadrizkiikhsan@gmail.com
*Penulis Korespondensi:
Bayu Nugraha naigaxeon@gmail.com Riwayat Artikel: Diterima : 25 Maret 2022 Direview : 4 April 2022 Disetujui : 23 Mei 2022 Terbit : 13 Juni 2022
Abstrak
M-Attendance merupakan sistem absensi online yang dapat menyederhanakan metode pencatatan kehadiran mahasiswa sehingga dapat mengurangi kesalahan serta mempercepat verifikasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat kesuksesan penerapan sistem M-Attendance Student sebagai absensi mahasiswa/i di Universitas Sari Mulia (UNISM) dengan menggunakan metode TAM ( Technology Acceptance Model ) dan UTAUT ( Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) . Metode TAM dapat digunakan untuk menjelaskan faktor-faktor dari perilaku pengguna terhadap penerimaan teknologi perilaku penerimaan pengguna terhadap teknologi, sedangkan melalui UTAUT dapat dipahami bahwa reaksi dan persepsi pengguna terhadap teknologi dapat mempengaruhi sikapnya dalam penerimaan penggunaan teknologi. Penelitian ini menggunakan semua variabel dari kedua metode tersebut. Pengukuran data yang dianalisis pada penelitian ini menggunakan kuesioner yang disebarkan kepada 100 responden yaitu mahasiswa/i di Universitas Sari Mulia. Berdasarkan hasil analisis metode TAM diperoleh bahwa niat penggunaan berpengaruh terhadap penggunaan sistem dengan sesungguhnya sebesar 77%, niat penggunaan dipengaruhi oleh sikap terhadap penggunaan sebesar 41,7% dan persepsi terhadap kebermanfaatan sebesar 43%, sikap terhadap penggunaan dipengaruhi oleh persepsi terhadap kebermanfaatan sebesar 41,5% dan persepsi terhadap kemudahan penggunaan sebesar 49,7%, persepsi terhadap kemudahan penggunaan berpengaruh terhadap persepsi terhadap kebermanfaatan sebesar 87,9%. Sedangkan berdasarkan hasil analisis metode UTAUT diperoleh bahwa niat penggunaan dan kondisi yang memfasilitasi berpengaruh terhadap perilaku pengguna sebesar 68% dan 31%, perilaku penggunaan hanya dipengaruhi oleh ekspektasi usaha sebesar 56% dan pengaruh sosial sebesar 44,6%. Ekspektasi terhadap kinerja tidak berpengaruh karena hanya mendapat nilai sebesar 0,13%.
Kata Kunci: TAM, UTAUT, M-Attendance

## Abstract
M-Attendance is an online attendance system that can simplify the method of recording student attendance so as to reduce errors and speed up verification. This study aims to determine the success rate of implementing the M-Attendance Student system as student attendance at Sari Mulia University (UNISM) using the TAM (Technology Acceptance Model) and UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) methods. The TAM method can be used to explain the factors of user behavior towards technology acceptance, user acceptance behavior towards technology, while through UTAUT it can be understood that the user's reaction and perception of technology can affect his attitude in accepting technology use. This study uses all the variables of the two methods. Measurement of the data analyzed in this study using a questionnaire distributed to 100 respondents, namely students at Sari Mulia University.Based on the results of the analysis of the TAM method, it was found that the intention to use the actual effect on the use of the system was 77%, the
intention to use was influenced by the attitude towards the use of 41.7% and the perception of the usefulness of 43%, the attitude towards the use was influenced by the perception of the usefulness of 41. 5% and the perception of the ease of use of 49.7%, the perception of the ease of use affects the perception of the usefulness of 87.9%. Meanwhile, based on the results of the analysis of the UTAUT method, it was found that the intention to use and the facilitating conditions affected user behavior by 68% and 31%, usage behavior was only influenced by business expectations by 56% and social influence by 44.6%. Expectations on performance have no effect because they only get a score of 0.13%.
Keywords: TAM, UTAUT, M-Attendance

## 1. Pendahuluan
Kehadiran mahasiswa menjadi salah satu faktor penting dalam pelaksanaan belajar dan mengajar di Perguruan Tinggi. Mengelola kehadiran menjadi catatan penting di perguruan tinggi melalui berbagai metode manual dimana kehadiran ditandai dalam lembaran kertas hingga metode otomatis menggunakan sistem informasi absensi online M-Attendence . Sistem dibuat sederhana agar meningkatkan produktivitas perguruan tinggi dari segi tenaga maupun waktu. M-attendence menyederhanakan metode pengambilan kehadiran hingga mengurangi kesalahan serta mempercepat verifikasi. Aplikasi absensi online dapat mengurangi kehilangan, kesalahan dan kecurangan mahasiswa ketika melakukan titip absen baik pada saat absensi maupun pembuatan laporan [1].
Absensi online telah diterapkan untuk menunjang proses belajar mengajar di Universitas Sari Mulia (UNISM), maka perlu diadakan penelitian untuk mengukur penerimaan mahasiswa terhadap sistem informasi tersebut. Kesuksesan penerapan sistem informasi dapat dilihat dari tingkat penerimaan pengguna dan berbagai faktor yang mempengaruhinya.
Salah satu model yang dapat menjelaskan tentang pendekatan penerimaan teknologi adalah Technology Acceptance Model (TAM). Model TAM telah banyak digunakan untuk membantu memahami dan menjelaskan perilaku pengguna terhadap sistem informasi [2]. Model TAM secara umum dapat dijadikan sebagai model penerimaan teknologi informasi oleh mahasiswa dengan fasilitas dan kondisi yang memenuhi. Model TAM memberikan gambaran pada aspek manfaat dan kemudahan dalam penggunaan teknologi informasi beserta pengaruhnya [3]. Adapun kelebihan TAM terletak pada penggunaannya yaitu tidak hanya sekedar mengetahui keterkaitan perilaku namun juga kemudahan akibat penggunaan teknologi informasi dan telekomunikasi [4].
Model lain yang juga dapat digunakan untuk menganalisis tingkat penerimaan dan penggunaan sistem informasi adalah Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). Model UTAUT menggabungkan fitur-fitur dari delapan teori penerimaan teknologi terkemuka yang telah berhasil untuk menjadi satu teori. Dari penggabungan tersebut, model UTAUT terbukti lebih berhasil dalam menjelaskan hingga 70% varian pengguna dibandingkan kedelapan teori yang lain [5]. UTAUT menjadi model yang paling baik digunakan dalam studi kasus sistem informasi akademik karena mampu mengukur sebanyak 70,7% dari aspek-aspek yang dapat digunakan untuk menilai kesuksesan penerapan sebuah sistem [6].
Pada penelitian ini digunakan model TAM dan UTAUT sebagai landasan teori yang saling berkaitan untuk mengevaluasi penggunaan M-Attendence sebagai absensi online di UNISM. Model TAM dapat menjelaskan faktor-faktor dari perilaku pengguna terhadap penerimaan teknologi, sedangkan melalui model UTAUT dapat dipahami bahwa reaksi dan persepsi pengguna terhadap teknologi dapat mempengaruhi sikapnya dalam penerimaan penggunaan teknologi. Penelitian ini menggunakan semua variabel yang ada pada kedua model tersebut.

## 2. Metode Penelitian
Gambar 1. Metode penelitian
Pengumpulan data dilakukan dengan metode kuesioner online berbasis google form yang akan diisi oleh mahasiswa. Responden yang menjadi objek dalam penelitian ini berjumlah 100 orang mahasiswa yang pernah atau masih aktif menggunakan M-attendance Student dengan rentang usia kurang dari 25 tahun.
Skala pengukuran setiap alternatif jawaban pada kuesioner yang disebarkan menggunakan skala likert. Skala likert adalah skala yang dapat digunakan untuk mengukur sikap, pendapat dan persepsi seseorang tentang suatu objek atau fenomena tertentu [7]. Skala likert yang digunakan adalah 5 (lima) skala dengan skor seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Skala likert Alternatif jawaban Skor Sangat Setuju (SS) 5 Setuju (S) 4 Netral (N) 3 Tidak Setuju (TS) 2 Sangat Tidak Setuju (STS) 1 Metode TAM
TAM ditentukan oleh 6 (enam) variabel, yaitu variabel dari luar ( external variable ), persepsi terhadap kemudahan penggunaan ( perceived ease of use ), persepsi terhadap kebermanfaatan ( perceived usefulness ), sikap terhadap penggunaan ( attitude toward using ), niat perilaku untuk menggunakan ( behavioral intention to use ), dan pemakaian nyata ( actual usage ) [8]. Model TAM [2] dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Kerangka konsep model TAM
Variabel dan item pernyataan di dalam kuesioner yang disebar pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 2 dan Tabel 3.
Tabel 2. Variabel dan item kuesioner TAM Variabel Item pernyataan Perceived Ease of Use (PEU) PEU1 Menurut saya penggunaan aplikasi mudah dipelajari PEU2 Menurut saya mendapatkan informasi yang saya butuhkan PEU3 Menu pada aplikasi tersusus dengan baik dan fitur fitur nya tersedia dan mudah digunakan PEU4 Menurut saya aplikasi ini sangat fleksible dalam berinteraksi PEU5 Menurut saya langkah-langkah dalam menggunakan aplikasi mudah diingat Perceive Usefulness (PU) PU1 Menggunakan aplikasi ini membantu saya menjadi lebih cepat dalam mencatat kehadiran PU2 Menggunakan aplikasi ini membantu saya dalam proses perkuliahan PU3 Menggunakan aplikasi ini meningkatkan produktivitas dalam perkuliahan PU4 Menggunakan aplikasi ini meningkatkan efisiensi waktu dalam belajar di kelas PU5 Secara keseluruhan aplikasi ini bermanfaat bagi saya Attitude Toward Using (ATU) ATU1 Saya senang menggunakan aplikasi ini ATU2 Saya merasa nyaman menggunakan aplikasi ini ATU3 Saya tidak suka menggunakan aplikasi ini ATU4 Saya merasa bosan menggunakan aplikasi ini Behavioral Intention of Use (BIU) BIU1 Saya ingin menggunakan aplikasi ini pada awal memasuki perkuliahan BIU2 Saya berniat ingin terus menggunakan aplikasi absensi untuk membuat rekap hasil absensi BIU3 Saya ingin pengolahan data absensi lebih cepat Actual Usage (AU) AU1 Saya menggunakan aplikasi ini selama ada jadwal perkuliahan AU2 Saya mengakses aplikasi ini rata-rata minimal selama 2-3 menit Metode UTAUT
Terdapat 4 (empat) variabel utama yang mempengaruhi niat perilaku ( behavioral intention ) dan perilaku penggunaan ( use behavior ) teknologi informasi, yaitu ekspektasi kinerja ( performance expectancy ), ekspektasi usaha ( effort expectancy ), pengaruh sosial ( social influence ), dan kondisi yang memfasilitasi ( facilitating conditions ) [9]. Model UTAUT dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Kerangka konsep model UTAUT
Tabel 3. Variabel dan item kuesioner UTAUT Variabel Item Pernyataan Performance Expectancy (PE) PE1 Sistem absensi ini dapat membantu dalam kegiatan belajar mengajar PE2 Sistem absensi meningkatkan efeksifitas dalam kegiatan belajar mengajar PE3 Sistem ini membuat lebih mudah dalam kegitan belajar mengajar Effort Expectancy (EE) EE1 Sistem absensi ini dapat membantu dalam kegiatan belajar mengajar EE2 Sistem absensi meningkatkan efeksifitas dalam kegiatan belajar mengajar EE3 Sistem ini membuat lebih mudah dalam kegitan belajar mengajar Social Influence (SI) SI1 Pihak kampus mempengaruhi saya dalam menggunakan Aplikasi Absensi SI2 Dosen mengharuskan menggunakan aplikasi absensi SI3 Dengan adanya system aplikasi Absensi membuat saya percaya diri dalam proses kegiatan belajar mengajar Facilitating Conditions (FC) FC1 Saya memilki pengetahuan yang diperlukan untuk menggunakan Aplikasi Absensi FC2 Saya bisa meminta bantuan orang lain ketika saya mengalami kesulitan dalam menggunakan aplikasi absensi FC3 Aplikasi absensi kompatible dengan teknologi yang saya gunakan Behavioral Intention (BI) BI1 Saya berniat untuk menggunakan sistem aplikasi absensi BI2 Saya memperkirakan bahwa saya akan menggunakan aplikasi absensi dalam kegiatan belajar mengajar BI3 Saya harus menggunakan aplikasi absensi di saat belajar mengajar Use Behavior (UB) UB1 Saya senang menggunakan aplikasi absensi dalam kegiatan belajar mengajar UB2 Setiap kegiatan belajar mengajar saya selalu menggunakan aplikasi absensi UB3 Saya selalu menggunakan aplikasi absensi dalam kegiatan belajar mengajar Pengujian Model Pengujian outer model didasarkan pada pengukuran 2 (dua) kriteria yaitu convergent validity, construct reliability and validity . Convergent validity dapat dilihat dari nilai outer loading > 0,7. Construct reliability and validity dilihat dari nilai composite reliability dan cronbach alpha > 0.7 dan nilai AVE > 0,5. [10]
Dengan melakukan uji Cronbach’s alpha maka akan diketahui indikator-indikator yang tidak konsisten. Suatu variabel dikatakan reliabel jika memberikan nilai Cronbach’s Alpha > 0,60 [11]. Skala dari Cronbach’s Alpha seperti pada Tabel 4 .
Tabel 4. Skala cronbach’s alpha Skala Keterangan 0.81 – 1.00 Sangat Reliabel 0.61 – 0.80 Reliabel 0.42 – 0.60 Cukup Reliabel 0.21 – 0.41 Tidak Reliabel 0.00 – 0.20 Sangat Tidak Reliabel Selain pengujian outer model , juga dilakukan pengujian inner model (pengujian terhadap model struktural) yang dilakukan dengan melihat nilai R- square (R2). Model struktural yang memiliki hasil R- square (R2) sebesar 0.67 mengindikasikan bahwa model “baik”, R- square (R2) sebesar 0.33 mengindikasikan bahwa model “moderat”, dan R- square (R2) sebesar 0.19 mengindikasikan bahwa model “lemah”. [11]

## Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis dilakukan dengan melihat output path coefficient dari hasil resampling bootstrap . Pengujian ini dilakukan untuk melihat hubungan atau pengaruh antar variabel. Jika hasil P value (nilai probabilitas) lebih kecil dari 0.050 artinya terdapat pengaruh yang signifikan antara satu variabel independen terhadap variabel dependen. Sebaliknya, apabila hasil P value lebih dari 0.050 artinya tidak ada pengaruh yang signifikan antara satu variabel independen terhadap variabel dependen. [11]

## 3. Hasil dan Pembahasan
Uji Validitas dan Realibilitas Model TAM pada M-Attendance Student

## Gambar 4. Hasil convergent validity model TAM
Hasil convergent validity model TAM disajikan dalam Tabel 5. Tabel 5. Convergen validity model TAM pada sistem M-Attendance Student
Variabel Indikator Outer Loading Keterangan Perceived Ease of Use (PEU) PEU1 0.894 Valid PEU2 0.760 Valid PEU3 0.912 Valid PEU4 0.898 Valid PEU5 0.853 Valid Perceive Usefulness (PU) PU1 0.892 Valid PU2 0.915 Valid PU3 0.887 Valid PU4 0.920 Valid PU5 0.900 Valid Attitude Toward Using (ATU) ATU1 0.971 Valid ATU2 0.967 Valid ATU3 -0.210 Tidak Valid ATU4 -0.149 Tidak Valid Behavioral Intention of Use (BIU) BIU1 0.841 Valid BIU2 0.924 Valid BIU3 0.870 Valid Actual Usage (AU) AU1 0.944 Valid AU2 0.908 Valid
Berdasarkan Tabel 5 dapat dilihat bahwa terdapat 2 (dua) indikator yang hasil outer loading -nya kurang dari 0,7 yaitu pada indikator ATU3 dan ATU4 sehingga dinyatakan tidak valid. Pernyataan pada item ATU3 (Saya tidak suka menggunakan aplikasi ini) dan ATU2 (Saya merasa
bosan menggunakan aplikasi ini) dapat dikeluarkan dari kuesioner. Construct reliability and validity model TAM ditunjukkan dalam Tabel 6.
Tabel 6. Construct reliability dan validity model TAM pada sistem M-Attendance Student Variabel Cronbach’s Alpha Keterangan Composite Reliability AVE Actual Usage (AU) 0.837 Sangat Reliabel 0.924 0.858 Attitude Toward Using (ATU) 0.533 Cukup Reliabel 0.548 0.486 Behavioral Intention of Use (BIU) 0.852 Sangat Reliabel 0.911 0.773 Perceive Usefulness (PU) 0.943 Sangat Reliabel 0.957 0.815 Perceived Ease of Use (PEU) 0.915 Sangat Reliabel 0.937 0.749
Berdasarkan pada Tabel 6, nilai construct reliability variabel AU, BIU, PU, dan PEU lebih besar dari 0.7 dan nilai AVE lebih besar dari 0.5 sehingga dapat disimpulkan variabel tersebut memiliki reliabilitas yang baik. Sedangkan variabel ATU mendapatkan nilai construct reliability kurang dari 0.7 dan AVE kurang dari 0.5 sehingga dapat disimpulkan variabel tersebut memiliki reliabilitas yang kurang baik.
Hasil uji inner model pada model TAM dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Inner model pada model TAM sistem M-Attendance Variabel R square Keterangan Actual Usage (AU) 0.591 Baik Attitude Toward Using (ATU) 0.782 Baik Behavioral Intention of Use (BIU) 0.664 Baik Perceive Usefulness (PU) 0.772 Baik Dilihat dari hasil output R- square (R2) pada Tabel 7, mengindikasikan bahwa model struktural pada penelitian ini termasuk kategori “baik”.
Hasil uji hipotesis metode TAM ditunjukkan dalam Tabel 8.
Tabel 8. Hasil uji hipotesis metode TAM Hubungan Variabel Origin Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P Value ATU → BIU 0.417 0.412 0.147 2.832 0.005 BIU → AU 0.769 0.767 0.050 15.390 0.000 PU → ATU 0.415 0.405 0.101 4.097 0.000 PU → BIU 0.430 0.433 0.146 2.948 0.003 PEU → ATU 0.497 0.501 0.093 5.335 0.000 PEU → PU 0.879 0.877 0.033 26.839 0.000 Tabel 8 menunjukkan hasil P value pada semua hubungan antar variabel adalah kurang dari 0.050, artinya terdapat pengaruh yang signifikan antar variabel [11], sehingga dapat disimpulkan bahwa:
1. Attitude Toward Using dan Perceive Usefulness berpengaruh secara signifikan terhadap Behavioral Intention of Use .
2. Behavioral Intention of Use berpengaruh secara signifikan terhadap Actual Usage .
3. Perceive Usefulness dan Perceived Ease of Use berpengaruh secara signifikan terhadap Attitude Toward Using .
4. Perceive Usefulness berpengaruh secara signifikan terhadap Behavioral Intention of Use .
5. Perceived Ease of Use berpengaruh secara signifikan terhadap Perceive Usefulness .

## Uji Validitas dan Realibilitas Model UTAUT pada M-Attendance Student
Gambar 5. Hasil uji convergen validity model UTAUT
Hasil pengukuran convergen validity disajikan dalam Tabel 9. Tabel 9. Convergen validity model UTAUT pada sistem M-Attendance Student
Variabel Indikator Outer Loading Keterangan Behavioral Intention (BI) BI1 0.955 Valid BI2 0.986 Valid BI3 0.970 Valid Effort Expectancy (EE) EE1 0.986 Valid EE2 0.947 Valid EE3 0.968 Valid Facilitating Conditions (FC) FC1 0.883 Valid FC2 0.816 Valid FC3 0.928 Valid Performance Expectancy (PE) PE1 0.926 Valid PE2 0.957 Valid PE3 0.966 Valid Social Influence (SI) SI1 0.899 Valid SI2 0.924 Valid SI3 0.814 Valid Use Behavior (UB) UB1 0.902 Valid UB2 0.939 Valid UB3 0.963 Valid
Berdasarkan Tabel 9 dapat dilihat bahwa semua indikator pada semua variabel memiliki nilai outer loading lebih besar dari 0.7 sehingga dinyatakan valid. Construct reliability and validity model UTAUT ditunjukkan dalam Tabel 10.
Tabel 10. Construct realibility dan validity model UTAUT pada sistem M-Attendance Student
Variabel Cronbach’s Alpha Composite Reliability AVE Keterangan Behavioral Intention (BI) 0.969 0.980 0.942 Sangat Reliabel Effort Expectancy (EE) 0.965 0.977 0.935 Sangat Reliabel Facilitating Conditions (FC) 0.848 0.908 0.768 Sangat Reliabel Performance Expectancy (PE) 0.946 0.965 0.902 Sangat Reliabel
Variabel Cronbach’s Alpha Composite Reliability AVE Keterangan Social Influence (SI) 0.854 0.911 0.775 Sangat Reliabel Use Behavior (UB) 0.927 0.954 0.874 Sangat Reliabel
Berdasarkan pada Tabel 10, nilai construct reliability semua variabel lebih besar dari 0.7 dan nilai AVE lebih besar dari 0.5 sehingga dapat disimpulkan semua variabel tersebut memiliki reliabilitas yang baik. Hasil uji inner model pada model UTAUT dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Inner model pada model UTAUT sistem M-Attendance Variabel R Square Keterangan Behavioral Intention (BI) 0.898 Baik Use Behavior (UB) 0.907 Baik Dilihat dari hasil output R- square (R2) pada Tabel 11, mengindikasikan bahwa model struktural UTAUT pada penelitian ini termasuk kategori “baik”. Hasil uji hipotesis metode UTAUT ditunjukkan dalam Tabel 11.
Tabel 12. Hasil uji hipotesis metode UTAUT Hubungan Variabel Origin Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P Value BI → UB 0.680 0.689 0.068 9.938 0.000 EE → BI 0.559 0.558 0.098 5.708 0.000 FC → UB 0.310 0.302 0.080 3.854 0.000 PE → BI 0.013 0.004 0.094 0.141 0.888 SI → BI 0.446 0.456 0.054 8.267 0.000 Berdasarkan hasil P Value pada Tabel 12 dapat disimpulkan bahwa: 1. Behavioral Intention dan Facilitating Conditions berpengaruh secara signifikan terhadap Use Behavior .
2. Effort Expectancy dan Social Influence berpengaruh secara signifikan terhadap Behavioral Intention .
3. Performance Expectancy tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Behavioral Intention .
4. Penutup
Berdasarkan hasil analisis terhadap penggunaan M-Attendance Student dengan pendekatan model TAM dapat disimpulkan bahwa niat penggunaan berpengaruh secara signifikan terhadap penggunaan sistem dengan sesungguhnya sebesar 77%. Niat penggunaan aplikasi absensi dipengaruhi secara signifikan oleh sikap terhadap penggunaan sebesar 41,7% dan persepsi terhadap kebermanfaatan sebesar 43%. Sikap terhadap penggunaan dipengaruhi secara signifikan oleh persepsi terhadap kebermanfaatan sebesar 41,5% dan persepsi terhadap kemudahan penggunaan sebesar 49,7%. Persepsi terhadap kemudahan penggunaan berpengaruh secara signifikan terhadap persepsi terhadap kebermanfaatan sebesar 87,9%. Indikator ATU3 dan ATU4 mendapatkan hasil outer loading < 0,7 sehingga pernyataan ATU3 (Saya tidak suka menggunakan aplikasi ini) dan ATU2 (Saya merasa bosan menggunakan aplikasi ini) dapat dikeluarkan dari item variabel Attitude Toward Using .
Sedangkan berdasarkan hasil analisis dengan pendekatan model UTAUT dapat disimpulkan bahwa niat penggunaan dan kondisi yang memfasilitasi aplikasi absensi berpengaruh secara signifikan terhadap perilaku pengguna sebesar 68% dan 31%. Perilaku penggunaan hanya dipengaruhi secara signifikan oleh ekspektasi usaha sebesar 56% dan pengaruh sosial sebesar 44,6%. Ekspektasi terhadap kinerja aplikasi tidak berpengaruh secara signifikan karena hanya mendapat nilai sebesar 0,13%.

## 5. Referensi
[1] A. Alviansyah and A. B. Kaswar, “Smart Presensi Mahasiswa,” J. Media Elektr. , vol. 17, no. 3, pp. 8–12, 2020.
[2] P. Surendran, “Technology Acceptance Model: A Survey of Literature,” Int. J. Bus. Soc. Res. , vol. 2, no. 4, pp. 175–178, 2012.
[3] E. S. A. D. F. Muntianah, Tutik S. Astuti, “Pengaruh Minat Perilaku Terhadap Actual Use Teknologi Informasi dengan Pendekatan Technology Acceptance Model (TAM),” Profit Univ. Brawijaya Malang , vol. 6, no. 1, pp. 88–113, 2012.
[4] K. R. Siregar, “Kajian Mengenai Penerimaan Teknologi dan Informasi Menggunakan Technology Accaptance Model (TAM),” Rekayasa , vol. 4, no. 1, pp. 27–32, 2011.
[5] M. Nasir, “Evaluasi Penerimaan Teknologi Informasi Mahasiswa di Palembang Menggunakan Model UTAUT,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 15–2013, 2013.
[6] H. Hamrul, B. Soedijono, and A. Amborowati, “Mengukur Kesuksesan Penerapan Sistem Informasi Akademik (Studi Kasus Penerapan Sistem Informasi STMIK Dipanegara Makassar),” Semin. Nas. Inform. 2013 , vol. 2013, no. semnasIF, pp. 140–146, 2013.
[7] S. Siregar, Statistika Deskriptif untuk Penelitian Dilengkapi Perhitungan Manual dan Aplikasi SPSS Versi 17 . Jakarta: PT Raja Grafindo Persada, 2016.
[8] F. D. Davis, “Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology,” MIS Q. Manag. Inf. Syst. , vol. 13, no. 3, pp. 319–339, 1989.
[9] V. Venkatesh, M. G. Morris, G. B. Davis, and F. D. Davis, “User acceptance of information technology: Toward a unified view,” MIS Q. Manag. Inf. Syst. , vol. 27, no. 3, pp. 425–478, 2003.
[10] I. Ghozali, Structural Equation Modeling: Metode Alternatif dengan Partial Least Square (PLS) . Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2014.
[11] I. Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program IBM SPSS19 . Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2011.