## PENERAPAN METODE UTAUT UNTUK MEMPREDIKSI BEHAVIORAL INTENTIONS USER DALAM MENGGUNAKAN APLIKASI ZABBIX
Beni Mediyanto 1 , Irfan Mahendra 2
1, 2 Program Studi Sistem Informasi
STMIK Nusa Mandiri Jakarta http://www.nusamandiri.ac.id benimedi2103@nusamandiri.ac.id ; irfan.iha@nusamandiri.ac.id
Abstract  Use  of  information  technology  is essential  for  the  company,  because  it  can  increase the  effectiveness  and  efficiency  of  the  company's performance.  But  the  application  of  information technology  is  not  always  successful.  One  of  the critical  success  factors  of  the  application  of information  technology  is  the  attitude  of  the  users who  use  the  technology.  UTAUT  also  used  by  some researchers to look at the intentions and behavior of users  of  information  technology  in  several  areas  of the company. Therefore, this study was developed by adopting the model to see the intentions of the user UTAUT  Zabbix  Application  in  PT  Media  Nusantara Citra  Tbk.  Four  constructs  of  UTAUT  used  as determinants  that  influence  the  behavioral intentions  (behavioral  intentions  user),  namely performance  expectancy,  effort  expectancy,  social influence  and  facilitating  conditions.  Data  in  the study  were  tested  by  means  of  SEM  (Structural Equation  Model).  SEM  is  a  statistical  analysis  tool used  to  complete  multilevel  research  model simultaneously. SEM can be used to solve equations with  variables  that  make  up  a  path.  Data  obtained through  50  questionnaires  distributed  to  PT  Media Nusantara  Citra  Tbk  and  in  particular  the  IT Infrastructure  Division.  The  analysis  showed  that behavioral intentions are significantly influenced by the  user,  effort  expectancy  and  facilitating conditions,  while  the  performance  expectancy  and social factors influence found no significant effect.
Key word : UTAUT, Zabbix, infrastructure, Struktural Equation Model
Intisaris  Pemanfaatan teknologi informasi merupakan  hal  yang  penting  bagi  perusahaan, karena  dapat  meningkatkan  efektifitas  dan efisiensi  kinerja  perusahaan.  Namun  penerapan teknologi  informasi  tidak  selalu  berhasil.  Salah satu  faktor  penentu  keberhasilan  penerapan teknologi  informasi  adalah  sikap  pengguna  yang memanfaatkan teknologi tersebut. UTAUT merupakan  kombinasi  delapan  model user acceptance of technology yang telah dikembangkan sebelumnya. UTAUT juga digunakan oleh beberapa peneliti untuk melihat niat dan perilaku pengguna
teknologi informasi di beberapa bidang perusahaan.  Sehubungan  dengan  itu,  maka penelitian  ini  juga  dikembangkan  dengan mengadopsi  model  UTAUT  untuk  melihat  niat pengguna  Aplikasi  Zabbix  di  PT  Media  Nusantara Citra Tbk. Empat konstruk dari UTAUT digunakan sebagai determinan yang mempengaruhi behavioral  intentions  user ,  yaitu performance expectancy,  effort  expectancy,  social  influence dan facilitating  conditions .  Data  dalam  penelitian  diuji dengan  alat  analisis  SEM  ( Struktural  Equation Model ).  SEM  adalah  alat  analisis  statistik  yang dipergunakan untuk menyelesaikan model penelitian bertingkat secara  serempak. SEM dapat dipergunakan  untuk  menyelesaikan  persamaan dengan  variabel  yang  membentuk  jalur (path) . Data  didapatkan  melalui  50  kuesioner  yang disebarkan kepada karyawan PT Media Nusantara Citra  Tbk,  khususnya  di  Divisi  IT  Infrastruktur. Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  behavioral intentions user secara  signifikan dipengaruhi oleh effort  expectancy dan facilitating  conditions , sedangkan performance  expectancy dan factor social  influence ditemukan  tidak  berpengaruh secara signifikan.
Kata Kunci : UTAUT, Zabbix, infrastructure, Struktural Equation Model

## PENDAHULUAN
Sistem  informasi  merupakan  kombinasi teratur dari manusia, hardware , software , jaringan komunikasi,  dan  sumber  daya  data,  yang mengumpulkan  mengubah,  dan  menyebarkan informasi dalam suatu organisasi untuk mendukung pembuatan keputusan dan mengontrol  organisasi. Penggunaan sistem informasi selain memberikan banyak manfaat, ada juga  organisasi  yang  gagal  dalam  penerapannya. Banyak  proyek  pengembangan  sistem  telah  gagal menghasilkan  sistem  yang  bermanfaat.  Kegagalan penerapan  sistem  teknologi  informasi  pada organisasi  dapat  disebabkan  oleh  beberapa  faktor baik  internal  maupun  eksternal.  Keputusan  untuk
mengadopsi  suatu  sistem  teknologi  informasi  ada ditangan manajer, tetapi keberhasilan penggunaan teknologi  tersebut  tergantung  pada  penerimaan dan  penggunaan  setiap  individu  pemakainya. Perilaku  ( behavioral )  pemakai  sistem  terbentuk dari sikap dan persepsi terhadap sistem informasi tersebut.  Sehingga  dengan  demikian,  salah  satu cara  yang  dapat  dilakukan  dalam  meningkatkan kualitas  aplikasi  adalah  dengan  melakukan evaluasi  terhadap  untuk  mengetahui  sejauh  mana pengguna  menerima  dan  menggunakan  aplikasi. Selain  itu  juga  untuk  mengetahui  apa  saja  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  pengguna  dalam menerima dan menggunakan aplikasi tersebut.
Salah  satu  model  yang  banyak  digunakan untuk  menganalisis  tingkat  penerimaan  dan penggunaan  sistem  informasi  adalah  UTAUT ( Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of Technology ). UTAUT dikembangkan oleh Venkatesh  dkk  pada  tahun  2003  berdasarkan delapan  teori  mengenai  penerimaan  teknologi, yaitu Theory of Reasoned Action (TRA), Technology Acceptance Model (TAM), Motivational Model (MM), Theory  of  Planned  Behavior  (PTB),  Model Combining  the  Technology  Acceptance  Model  and Theory of Planned Behavior, Model of PC Utilization (MPCU),  Innovation  Diffusion  Theory  (IDT), dan Social Cognitive Theory (SCT) (Jogiyanto, 2008) . Menurut Venkatesh et al. (2003), terdapat empat konstruk utama yang mempengaruhi minat keperilakuan (behavioral  intention) dan  perilaku menggunakan (use  behavior) teknologi  informasi,
yaitu
ekspektansi kinerja (performance expectancy), ekspektansi usaha (effort expectancy), pengaruh  sosial (social  influence), dan  kondisi- kondisi pemfasilitasi (facilitating conditions) . Sistem  informasi  aplikasi  monitoring infrastruktur  (Zabbix)  berbasis  web  yang dikenalkan  kepada  pengguna  di  lingkungan  Divisi IT  Infrastruktur  PT.  Media  Nusantara  Citra  Tbk diterapkan  untuk  membantu  memonitor  semua perangkat  yang  ada  di datacenter, seperti server, network device dan lain-lain. Dengan adanya sistem informasi  aplikasi  Zabbix  diharapkan  kepada semua  pengguna  dapat  berperan  aktif  dalam proses  penggunaannya,  karena  suatu  sistem informasi  dapat  dikatakan  berhasil  jika  sistem informasi tersebut dapat digunakan dengan mudah dan dapat memenuhi kebutuhan pengguna.
Hingga saat ini, PT MNC  Tbk masih belum pernah  melakukan  evaluasi  untuk  mengetahui sejauh  mana  tingkat  penerimaan  dan  penggunaan Aplikasi  Zabbix  oleh  para  penggunanya.  Dalam jangka panjang, hal ini akan menjadi masalah bagi keberhasilan  dalam  penerapan  Aplikasi  Zabbix  di PT  MNC  Tbk.  Karena  tanpa  melakukan  evaluasi, perusahaan  tidak  akan  memiliki  informasi  yang cukup  untuk  memberikan  perlakuan (treatment)
yang  tepat  untuk  mengendalikan  perilaku pengguna.
Berdasarkan  paparan  di  atas,  maka dipandang perlu untuk melakukan penelitian lebih lanjut untuk mengevaluasi tingkat penerimaan dan penggunaan sistem informasi Aplikasi Zabbix di PT MNC  Tbk.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  judul Penggunaan  Metode  UTAUT  Untuk  Memprediksi Behavioral  Intentions  User Dalam  Menggunakan Aplikasi  Zabbix  di  PT.  Media  Nusantara  Citra  Tbk Jakarta.

## BAHAN DAN METODE

## 1. Instrumen Penelitian
Ekspektasi  kinerja,  ekspektasi  usaha, faktor  sosial,  dan  kondisi  yang  memfasilitasi pengguna  merupakan  variabel  independen  diukur berdasarkan instrumen Davis, et al. (1989), Moore dan Benbasat (1991), Thompson, et al . (1991), dan Compeau, et  al .  (1999)  dalam  Jati  dan  Laksito (2012).  Dalam  penelitian  ini,  minat  pemanfaatan teknologi  informasi  dan  niat  perilaku  penggunaan teknologi  informasi  sebagai  variabel  dependen diukur  dengan  menggunakan  instrumen  Davis, et al. (1989) dan Thompson, et al .  (1991) dalam Jati dan Laksito (2012).
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan UTAUT  yang  sudah  diadaptasi  sesuai  dengan tujuan  penelitian.  Adapun  instrumen  penelitian yang digunakan dalam penelitian ini mengacu pada model penellitian sebagai berikut :
Ekspektasi kinerja
(Performance Expectancy)
Ekspektasi usaha (Effort Expectancy) Faktor sosial (Social Influence) Kondisi-kondisi Pemfasilitasi (Facilitating Conditions) (Behavioral Intentions User) H1 H2 H3 H4

## Sumber: Mediyanto & Mahendra (2016) Gambar 2 Model Penelitian
2. Metode Pengumpulan Data
Ada beberapa pemodelan skala sikap dalam pengukuran  ordinal  yang  telah  banyak  dikenal dalam bidang penelitian dan statistik, diantaranya likert,  Guttman,  diferensial  semantik,  peringkat ( rating ) dan thurstone . Skala likert termasuk dalam tipe  skala  pengukuran  ordinal.  “Skala  ordinal menurut  Sekaran  dan  Bougie  (2009:142)  dalam Indrawati (2015:130) merupakan skala yang tidak hanya  mengelompokan  suatu  variabel  yang  ada, namun  juga  memberikan  urutan  (rangking)  antar kategori”.
Dalam  pengukuran  menggunakan  skala likert,  kita  harus  menentukan  skala  variabel  yang
harus  dijabarkan  menjadi  beberapa  indikator  dan subindikator  yang  akan  digunakan  untuk menyusun pernyataan responden. Adapun penyataan  yang  dapat  digunakan  dalam  skala likert  terdiri  dari  2  jenis,  yaitu  penyataan  positif dan  penyataan  negatif  dan  setiap  pernyataan tersebut diberi nilai (score ).
Pilihan  jawaban  dapat  dibuat  beragam, tergantung  pada  pendapat  responden  terhadap pernyataan  yang  diberikan.  Dicontohkan,  untuk tiap  pernyataan  dapat  berupa  jawaban  sangat setuju,  setuju,  netral,  tidak  setuju,  sangat  setuju, sangat  tidak  setuju.  Pernyataan  positif  diberikan skor  5  untuk  jawaban  sangat  setuju,  skor  4 untuk jawaban setuju, skor 3 untuk jawaban netral, skor 2  untuk  jawaban  tidak  setuju  dan  skor  1  untuk jawaban  sangat  tidak  setuju.  Hal  ini  berlaku kebalikannya  untuk  pernyataan  negatif.  Pilihlah jawaban  terhadap  pernyataan  dalam  skala  likert dapat beragam jumlahnya. Ada yang menggunakan 5 atau 7 pilihan jawaban.
3. Populasi dan Sampel Penelitian
a. Populasi
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah pengguna  aplikasi  Zabbix  pada  PT  Media Nusantara  Citra  Tbk  khususnya  Divisi  IT Infrastruktur  yang  berjumlah  sebanyak  50  orang dengan  berbagai  level  akses.  Menurut  Furchan (2005:193) dalam
Tukiran
(2011:33) menyimpulkan  bahwa,  “populasi  dirumuskan sebagai  semua  anggota  kelompok  orang  kejadian atau  obyek  yang  telah  dirumuskan  secara  jelas atau  kelompok  lebih  besar  yang  menjadi  sasaran generalisasi”.

## b. Sampel Penelitian
Pengambilan  sampel  dalam  penelitian  ini menggunakan  teknik  atau  metode Proportionate Stratified  Random  Sampling .  Teknik  ini  digunakan karena  populasinya  tidak  homogen,  menurut Sugiyono (2012:93) bahwa, “ Proportionate Stratified  Random  Sampling digunakan  bila populasi  mempunyai  anggota  atau  unsur  yang tidak homogen dan berstrata secara proporsional”. Strata  yang  dimaksudkan  dalam  penelitian  ini yaitu  usia  responden,  jenis  kelamin,  pendidikan terakhir  Diploma 3, S1, S2, S3 dan lama bekerja di bidang  IT.  Alasan  teknik  ini  digunakan  peneliti untuk  mengambil  sampel,  disebabkan  karena dapat  memperkecil  galat  ( errors )  penarikan sampel  serta  meningkatkan  peluang  setiap  strata yang  terwakili  dalam  sampel,  selain  itu  juga  agar mendapatkan  ketepatan  yang  lebih  tinggi,  karena stratifikasi  akan  menghasilkan  presisi  yang  lebih baik dalam melakukan estimasi terhadap sifat-sifat
populasi.  Seluruh  anggota  populasi  menjadi sample penelitian.
4. Metode Analisis Data
Kuesioner  yang  telah  dikembalikan  oleh responden akan ditabulasi menggunakan software Microsoft  Excel.  Analisis  deskriptif  dan  analisis validitas  dan  reliabilitas  menggunakan software SPSS. Sedangkan untuk analisis data menggunakan metode  Structural  Equation  Model (SEM) software yang digunakan untuk analisis struktural AMOS.
a. Analisis Deskriptif
Sebanyak  50  kuesioner  kemudian  ditabulasi menggunakan software
SPSS untuk mengumpulkan  tanggapan  para  responden tentang variabel penelitian.
Kemudian akan diolah beberapa ukuran, yaitu tanggapan maksimum dan minimum responden,  ukuran  pemusatan  data  ( mean ), ukuran penyebaran data ( standard deviasi ).
b. Analisis Tingkat Penerimaan User terhadap Aplikasi Zabbix Deskriptif Untuk  mendapatkan  tingkat  penerimaan aplikasi  Zabbix,  diambil  dari  persentase kuesioner  masing-masing  variabel  penelitian menggunakan skala likert.
Hasil  persentase  setiap  variabel  akan dibandingkan dengan tabel kriteria interprestasi Score untuk mengukur penerimaan dari masing-masing variabel.
c. Uji  Asumsi  Model  Structural  Equation Modeling (SEM)
Pada  tahapan  ini  membuat  model  SEM  dan melakukan  pengujian  asumsi-asumsi  yang seharusnya dipenuhi dalam SEM.
a) Uji Normalitas Sebaran dan Linieritas.
b) Uji Validitas dan Reliabilitas

## 5. Analisis Korelasi dan Regresi dengan Metode SEM
Analisis  Korelasi  dan  Regresi  dengan Metode  SEM  untuk  menguji  kerangka  konseptual UTAUT  dan  menguji  hipotesis.  Pemrosesan  dan analisis  data  dilakukan  dengan  menggunakan bantuan microsoft excel, program SPSS, dan AMOS. Adapun  tahapan  dalam  analisis  data  adalah sebagai berikut:
a. Membuat  sebuah  Model  SEM  ( Model Specification ). Pada tahap ini, sebuah model dengan berdasar teori  tertentu  dibuat,  baik  dalam  bentuk equation  (persamaan-persamaan  matematis) maupun  dalam  bentuk  diagram.  Diagram tersebut  akan  memasukkan  measurement model  dan  structural  model.  Dalam  membuat model SEM, langkah pertama adalah
pengembangan  diagram  jalur.  Di  dalam permodelan  SEM,  peneliti  biasanya  bekerja dengan  variabel-variabel  atau  faktor-faktor yaitu  konsep-konsep  yang  memiliki  pijakan teoritis  yang  cukup  kuat  untuk  menjelaskan berbagai bentuk hubungan.
b. Menyiapkan desain penelitian dan pengumpulan data.
Setelah  model  dibuat,  sebelum  model  diuji, akan  dilakukan  pengujian  asumsi-asumsi  yang seharusnya  dipenuhi  dalam  SEM,  perlakuan terhadap  missing  data  (jika  ada  dan  cukup banyak), dan mengumpulkan data.
c. Identifikasi model ( model identification ). Setelah sebuah model dibuat dan desain sudah ditentukan.,  pada  model  dilakukan  uji identifikasi,  apakah  model  dapat  dianalisis lebih  lanjut.  Penghitungan  besar degree  of freedom menjadi bagian penting pada tahap ini. Pada  tahap  ini  juga  dilakukan  pengujian evaluasi  kriteria goodness  of  fit (uji  kesesuaian indeks).
d. Menguji  model  ( model  testing dan model estimation ). Setelah  model  dibuat  dan  dapat  diidentifikasi,
tahapan dilanjutkan dengan menguji measurement  model  kemudian  menguji structural  model .  Dari  pengujian  mesurement model, akan didapat keeratan hubungan antara indikator dengan konstruknya. Jika
measurement  model dapat  dianggap  valid,
pengujian  pada structural  model untuk memperoleh sejumlah korelasi yang
menunjukkan  hubungan  antar  konstruk. Termasuk dalam kegiatan ini adalah kemungkinan dilakukannya model
respesification pada sebuah model SEM.
e. Pengujian hipotesis.
Uji hipotesis dilakukan untuk menganalisis dan menarik  kesimpulan  terhadap  permasalahan yang  diteliti. Pengujian  ini  dimaksudkan  untuk mengetahui hubungan kausalitas yang sebagaimana  dinyatakan  dalam  hipotesis  yang telah diajukan dalam penelitian ini.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Profil Aplikasi Zabbix
Zabbix  adalah  salah  satu software gratis yang digunakan untuk memonitoring jaringan dan status  dari  berbagai network  services,  servers dan network hardware lainnya. Keunggulan  yang  dimiliki  oleh  Zabbix adalah software ini  merupakan open  source yang dapat dengan mudah didapatkan dan gratis. Selain itu  Zabbix  juga  memiliki Graphical  User  Interface (GUI) yang bagus sehingga mudah dimengerti oleh penggunanya  (menyediakan  visualisasi  seperti
map  dan  grafik  sehingga  memudahkan  dalam pengaturan  administrasi  maupun  sistemnya.  Dan bisa  memilih  dengan  bebas  jenis  dan  tipe  laporan yang  dinginkan,  apakah  perminggu  atau  jangka waktu  tertentu  lainnya.  Ditinjau  dari  segi keamanan,  Zabbix  juga  mempunyai  sistem keamanannya  sendiri,  seperti  authentifikasi dengan IP  Address dan  memberikan  informasi masalah  ( troubleshooting )  dengan  cepat,  melalui email atau sms. Dengan  keunggulan  yang  dimiliki  oleh Zabbix, software ini  dapat  memainkan  peranan penting  dalam  memonitor  infrastruktur  jaringan dan  dapat  membantu team  system  administrator, network  engineer,  technical  support,  network operation  center,  data  center  operation dan helpdesk support dalam melakukan pekerjaannya. Aplikasi opensource yang  diterapkan  di Perusahaan  Media  Nusantara  Citra  Tbk  dengan tujuan untuk meningkatkan mutu pelayanan.
2. Karakteristik Responden Penelitian
Gambaran  secara  umum  responden  dalam penelitian  ini  adalah  Karyawan  PT  Media Nusantara  Citra  Tbk  khususnya  Divisi  IT Infrastruktur  yang  meliputi  jenis  kelamin,  usia, pendidikan dan lama bekerja.
3. Analisis Deskripsi Variabel Penelitian Analisis  Deskripsi  adalah  menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan  data  yang  telah  terkumpul  dan diolah,  yaitu:  Ekspektasi  Kinerja (Performance Expectancy) , Ekspektasi Usaha (Effort Expectancy), Faktor  sosial (Social  Influence), Kondisi  yang memfasilitasi (Facilitating  Conditions), Niat perilaku pengguna (Behavioral Intentions User).
Tabel 2. Deskripsi Variabel Penelitian
N Min Max Mean Std. Deviation PE1 50 3 5 4,06 0,793 PE2 50 3 5 3,98 0,685 PE3 50 2 5 3,72 0,882 PE4 50 1 5 2,96 1,212 Valid N (listwise) 50 3,68 EE1 50 1 5 3,22 0,975 EE2 50 1 5 3,58 0,95 EE3 50 2 5 3,20 0,808 EE4 50 2 5 3,84 0,766 Valid N (listwise) 50 3,46 SI1 50 2 5 3,42 0,835 SI2 50 2 5 3,24 1,041 SI3 50 2 5 3,16 0,976 SI4 50 3 5 3,94 0,586 Valid N (listwise) 50 3,44 FC1 50 2 5 4,00 0,7 FC2 50 3 5 4,12 0,627 FC3 50 2 5 3,96 0,832 FC4 50 2 5 3,62 0,697 Valid N 50 3,925
(listwise) BIU1 50 2 5 3,78 0,582 BIU2 50 2 5 3,82 0,596 BIU3 50 1 4 2,32 0,819 Valid N (listwise) 50 3,31 Sumber: Mediyanto & Mahendra (2016)

## Asumsi Model
1) Uji Normalitas Sebaran dan Linieritas
Uji  normalitas  sebaran  dilakukan  dengan Kurtosis  Value  dari  data  yang  digunakan  yang biasanya  disajikan  dalam  statistik  deskriptif.  Nilai statistik  untuk  menguji  normalitas  itu  disebut Z- value . Bila nilai-Z lebih besar dari nilai kritis maka dapat  diduga  bahwa  distribusi  data  adalah  tidak normal.  Nilai  kritis  dapat  ditentukan  berdasarkan tingkat signifikansi 0,01 [1%] yaitu sebesar ± 2,58. Hasil  pengujian  Normalitas  pada  penelitian  ini akan ditampilkan pada tabel berikut:
Tabel 3. Hasil Pengujian Normalitas Var. Min Max Skew c.r. Kurtosis c.r. BIU3 1 4 -0,42 -1,21  -0,98 -1,42 BIU2 2 5 -0,52 -1,5  0,93 1,34 BIU1 2 5 -0,58 -1,67  0,86 1,24 FC2 3 5 -0,09 -0,25  -0,47 -0,68 FC3 2 5 -0,14 -0,41  -1,04 -1,50 FC4 2 5 -0,07 -0,20  -0,21 -0,30 SI1 2 5 0,06 -0,18  -0,60 -0,86 SI2 2 5 0,17 0,48  -0,21 -1,75 SI3 2 5 0,21 0,60  -1,10 -1,60 SI4 3 5 -0,01 0,01  -0,06 -0,08 EE1 1 5 0,32 -0,92  -0,51 -0,74 EE3 2 5 -0,09 0,27  -0,64 -0,93 EE4 2 5 -0,28 -0,78  -0,23 -0,33 PE1 3 5 -0,11 0,31  -1,37 -1,98 PE2 3 5 0,02 0,07  -0,83 -1,20 PE3 2 5 0,03 0,09  -0,90 -1,30 PE4 1 5 -0,13 -0,38  -1,05 -1,52 Multivariate 13,92 1,94 Sumber: Mediyanto & Mahendra (2016) 2) Uji Outliers Outliers adalah  observasi  yang  muncul dengan  nilai-nilai  ekstrim,  baik  secara  univariat maupun  multivariat.  Observasi  tersebut  muncul karena  kombinasi  karakteristik  unik  yang dimilikinya  dan  terlihat  sangat  jauh  berbeda  dari observasi  lainnya. Outliers dapat  diatasi  asal diketahui  bagaimana  munculnya outliers itu.  Pada dasarnya outliers dapat muncul.
Tabel 4. Outliers Observation number Mahalanobis d- squared p1 p2 21 31,924 ,015 ,539 29 27,523 ,051 ,729 24 26,936 ,059 ,572 33 26,818 ,061 ,362 27 26,741 ,062 ,196 3 26,096 ,073 ,154 28 25,633 ,081 ,109 23 24,353 ,110 ,180 25 24,227 ,113 ,108 13 22,185 ,178 ,396 43 21,565 ,202 ,431 47 20,713 ,239 ,550 17 20,055 ,271 ,625 10 19,920 ,278 ,543 30 18,830 ,338 ,763
Observation number Mahalanobis d- squared p1 p2 34 18,789 ,341 ,672 7 18,573 ,354 ,631 20 18,521 ,357 ,534 18 18,261 ,373 ,510 48 17,818 ,400 ,556 22 17,524 ,419 ,551 16 17,481 ,422 ,453 46 17,481 ,422 ,343 40 16,756 ,471 ,505 4 16,737 ,472 ,400 14 16,353 ,499 ,438 44 16,353 ,499 ,330 37 15,588 ,553 ,520 26 15,495 ,560 ,445 8 15,492 ,560 ,337 6 14,727 ,615 ,534 5 14,405 ,638 ,554 11 14,330 ,644 ,468 50 14,116 ,659 ,440 35 13,875 ,676 ,423 49 13,735 ,686 ,362 41 13,445 ,706 ,361 32 13,343 ,713 ,286 19 12,699 ,756 ,420 15 12,318 ,781 ,448 2 12,118 ,793 ,396 38 11,925 ,805 ,337
Observation number Mahalanobis d- squared p1 p2 31 11,790 ,813 ,256 36 10,492 ,882 ,621 1 9,672 ,917 ,766 45 9,347 ,929 ,717 9 8,968 ,941 ,662 39 6,182 ,992 ,992 42 6,182 ,992 ,937 12 5,590 ,996 ,800
Sumber: Mediyanto & Mahendra (2016)
Mahalanobis  distance untuk  mengukur apakah data kita ada yang outliers yaitu mendekati apakah  skor  observasi  ada  yang  jauh  berbeda dengan  skor  centroid  untuk  mendapatkan  50 responden.  Data  dengan  probalitas  (p)  yaitu  p1 atau  p2  lebih  kecil  dari  0.05  mengalami  oulier. Data  yang  bebas  dari outlier harus  memiliki  p1 atau  p2  >  0.05.  Sehingga  dapat  disimpulkan  dari data diatas bebas dari outlier, p1 atau p2 > 0.05.
3) Uji Validitas dan Reliabilitas Untuk menguji validitas peneliti menyebarkan kuesioner pada 50 responden. Nilai r tabel signifikan 1%. Df=(N-2). Df=50-2 = 48, maka r  tabel  =  0.3610.  ketentuan  validitas  instrumen apabila  r  hitung  lebih  besar  dengan  r  tabel.  Dasar pengambilan  keputusan,  r  hitung  >  r  tabel  maka variabel valid r hitung < r tabel maka variabel tidak valid.

## Tabel 5. Uji Validitas
tem Korekasi skor item terhadap skor total r tabel Keterangan (Corrected item-total correlation) PE1 0.856 0.3610 Valid PE2 0.887 0.3610 Valid PE3 0.932 0.3610 Valid PE4 0.886 0.3610 Valid EE1 0.835 0.3610 Valid EE2 0.895 0.3610 Valid EE3 0.636 0.3610 Valid EE4 0.815 0.3610 Valid SI1 0.861 0.3610 Valid SI2 0.935 0.3610 Valid SI3 0.947 0.3610 Valid SI4 0.428 0.3610 Valid FC1 0.756 0.3610 Valid FC2 0.911 0.3610 Valid FC3 0.884 0.3610 Valid FC4 0.687 0.3610 Valid BIU 1 0.802 0.3610 Valid BIU 2 0.854 0.3610 Valid BIU 3 0.686 0.3610 Valid
Sumber: Mediyanto & Mahendra (2016)
Setelah  pengujian  validitas,  maka  tahap selanjutnya adalah pengujian reliabilitas. Reliabilitas  dalam  pengujian  ini  diuji  dengan metode  Cronbach’s  Alpha  dengan  bantuan software SPSS.  Data  dikatakan  reliable  jika  Nilai Cronbach’s  Alpha  ≥  0,6.  Hasil  uji  reliabilitas  bisa dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 6. Nilai Cronbach’s Alpha Variabel Nilai Cronbach's Alpha Keteran gan Performance Expectancy 0.893 Reliable Effort Expectancy 0.808 Reliable Social Influence 0.834 Reliable Facilitating Conditions 0.820 Reliable Behavioral Intentions User 0.633 Reliable Sumber: Mediyanto & Mahendra (2016) 4. Pengujian Model Pada  model  SEM,  model  pengukuran  dan model struktural parameter-parameternya diestimasi  secara  bersama-sama.  Cara  ini  sedikit mengalami kesulitan dalam memenuhi tuntutan fit model.  Kemungkinan  terbesar  disebabkan  oleh terjadinya  interaksi  antara measurement  model dan structural  model yang  diestimasi  secara bersama-sama  ( One  Step  Approach  to SEM). One step  aprroach  to SEM  digunakan  apabila  model diyakini  bahwa  dilandasi  teori  yang  kuat  serta validitas  &  reliabilitas  data  sangat  baik.  Hasil estimasi  dan  fit  model one  step  approach  to SEM dengan  menggunakan  program  aplikasi  Amos terlihat pada Gambar dan Tabel Goodness of Fit di bawah ini.
Sumber: Mediyanto & Mahendra (2016) Gambar 3. Goodness of Fit
Tabel 7. Kesimpulan Model Goodness of Fit Kriteria Hasil Nilai Kritis Evaluasi Model Cmin/DF 4,145 ≤ 2,00 Kurang Baik Probaility 0 ≥ 0,05 Kurang Baik RMSEA 0,253 ≤ 0,08 Kurang Baik GFI 0,458 ≥ 0,90 Kurang Baik AGFI 0,355 ≥ 0,90 Kurang Baik TLI 0,485 ≥ 0,95 Kurang Baik CFI 0,554 ≥ 0,94 Kurang Baik
Sumber: Mediyanto & Mahendra (2016)
Berdasarkan  hasil  evaluasi  terhadap model one  step  base model  ternyata  dari  semua kriteria  goodness  of  fit yang  digunakan,  belum seluruhnya  menunjukkan  hasil  evaluasi  model yang  Kurang  Baik,  berarti  model  masih  belum sesuai  dengan  data.  Artinya,  model  konseptual yang dikembangkan dan dilandasi oleh teori belum sepenuhnya didukung oleh fakta. Dengan demikian model  ini  masih  perlu  dimodifikasi  sebagaimana terdapat  pada  lampiran  hasil  penelitian.  Berikut adalah  hasil  model  pengukuran  kualitas One  Step Approach setelah di modifikasi:
Sumber: Mediyanto & Mahendra (2016) Gambar 4. One Step Approach
Tabel 7. Kesimpulan One Step Appriach Kriteria Hasil Nilai Kritis Evaluasi Model Cmin/DF 1,207 ≤ 2,00 Baik Probaility 0,106 ≥ 0,05 Baik RMSEA 0,065 ≤ 0,08 Baik GFI 0,85 ≥ 0,90 Cukup Baik AGFI 0,693 ≥ 0,90 Kurang Baik TLI 0,969 ≥ 0,95 Baik CFI 0,983 ≥ 0,94 Baik Sumber: Mediyanto & Mahendra (2016)
Berdasarkan  hasil  evaluasi  terhadap model one  step modifikasi  ternyata  dari  semua kriteria goodness  of  fit yang  digunakan,  sebagian besar  menunjukkan  hasil  evaluasi  model  yang baik,  berarti  model  telah  sesuai  dengan  data. Artinya,  model  konseptual  yang  dikembangkan dan  dilandasi  oleh  teori  telah  sepenuhnya didukung  oleh  fakta.  Dengan  demikian  model  ini adalah  model  yang  terbaik  untuk  menjelaskan keterkaitan antar variabel dalam model.

## 5. Pengujian Hipotesis dan Hubungan Klausal
Besaran  koefisien  regresi  masing-masing faktor  dapat  terlihat  pada  tabel  uji  kausalitas  di bawah ini.

## Tabel 6. Pengujian Hipotesis
Estimate S.E. C.R. P Label BIU <--- SI 1,387 0,665 2,086 0,037 BIU <--- FC -0,416 0,492 - 0,845 0,398 BIU <--- EE -,787 0,299 2,636 0.008 BIU <--- PE -0.134 0,13 - 1,033 0,302 Std. Estimate Prob. Performance Expectary  Behavioral Intentions User (Niat Pelaku Pengguna) 0,130 0,302 Effort Expectary  Behavioral Intentions User (Niat Pelaku Pengguna) 0,299 0,008 Social Influence  Behavioral Intentions User (Niat Pelaku Pengguna) 0,665 0,037 Facilitating Conditiion  Behavioral Intentions User (Niat Pelaku Pengguna) 0,492 0,398 Batas Significan ≤ 0,10 Sumber: Mediyanto & Mahendra (2016)
Dilihat  dari  tingkat  probabilitas  arah hubungan kausal, dapat diketahui bahwa: 1.  Ekspektasi  Kinerja  ( Performance  Expectancy ) tidak  berpengaruh  terhadap  Niat  Perilaku Pengguna ( Behavioral Intentions User ), tidak dapat diterima [Prob. kausalnya 0,302 > 0,10].
2. Ekspektasi Usaha ( Effort Expectancy ) berpengaruh  terhadap  Niat  Perilaku  Pengguna ( Behavioral Intentions User ), dapat diterima [Prob. kausalnya 0,008 < 0,10].
3.  Faktor  Sosial  ( Social  Influence )  berpengaruh terhadap  Niat  Perilaku  Pengguna  ( Behavioral Intentions  User ),  dapat  diterima  [Prob.  kausalnya 0,037 < 0,10].
4.  Kondisi  yang  Memfasilitasi  ( Facilitating Conditions )  tidak  berpengaruh  terhadap  Niat Perilaku  Pengguna  (Behavioral  Intentions  User),
tidak  dapat  diterima  [Prob.  kausalnya  0,398  > 0,10].

## KESIMPULAN
Hasil  dari  model  pengukuran  dengan menggunakan  metode  UTAUT,  menunjukkan bahwa  semua  indikator  variabel  merupakan indikator  yang  valid  mencerminkan  variabel penelitian,  sehingga  didapatkan  kesimpulan sebagai berikut: 1) berdasarkan pada hasil analisis deskriptif  didapatkan  bahwa  aplikasi  Zabbix memiliki  tanggapan  penerimaan  teknologi  yang positif dari para user, hal ini dapat dilihat dari nilai rata-rata  tiap  variabel  yang  berada  pada  rentang 3,31 sampai dengan 3,925 (dari skala 1 sampai 5); 2)  ekspektasi  Kinerja  ( Performance  Expectancy ) tidak  berpengaruh  positif  terhadap  Niat  Perilaku Pengguna  ( Behavioral  Intentions  User ).  Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa tingkat ukuran dimana  pengguna  belum  percaya  pada  saat menggunakan teknologi akan membantunya dalam menyelesaikan  berbagai  permasalahan  dalam pekerjaannya;  3)  ekspektasi  Usaha  ( Effort Expectancy )  berpengaruh  positif  terhadap  Niat Perilaku  Pengguna  ( Behavioral  Intentions  User ). Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  tingkat  keinginan pengguna  untuk  menggunakan  aplikasi  tersebut dalam  memperlancar  kegiatan  pekerjaannya sangat  kuat;  4)  faktor  Sosial  ( Social  Influence ) berpengaruh  terhadap  Niat  Perilaku  Pengguna ( Behavioral  Intentions  User ).  Hasil  penelitian  ini menunjukkan bahwa pengguna selalu memanfaatkan  sistem  informasi  dan  selalu mendapat dukungan dari pengguna lainnya; dan 5
Kondisi yang
Memfasilitasi ( Facilitating Conditions )  tidak  berpengaruh  terhadap  Niat Perilaku  Pengguna  ( Behavioral  Intentions  User ). Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  dari pengguna belum merasa yakin bahwa perusahaan dan  infrastruktur  teknologi  yang  ada  untuk mendukung  pekerjaan  demi  kelancaran  sistem informasi di lingkungan perusahaan.

## REFERENSI
Indrawati,  (2015),  Metode  Penelitian  Manajemen dan Bisnis, Konvergensi Teknologi
Komunikasi  dan  Informasi,  Bandung:  PT Refika Aditama
Jatmiko  Jati,  Nugroho  &  Herry  Laksito,  (2012).
Analisis Faktor-Faktor yang
Mempengaruhi  Minat  Pemanfaatan  dan
Penggunaan  Sistem E-Ticket (Studi Empiris  pada  Biro  Perjalanan  di  Kota Semarang).  Semarang  :  Jurnal  Akuntansi Kursor  Volume  1,  Nomor  2,  Tahun  2012:
1-15.  Diambil  dari  :  http://ejournal-s1- undip.ac.id/index.php/accounting.
Jogiyanto,  (2008),  Sistem  Informasi  Keperilakuan (Edisi Revisi), Yogyakarta : C.V Andi Offset
Noor,  Juliansyah.  (2015)  Metode  Penelitian:
Skripsi,  Tesis,  Disertasi  dan  Karya  Ilmiah, Jakarta : Prenadamedia Group.
Sugiyono  (2012)  Metode  Penelitian  Administrasi.
Cetakan Ke-20. Penerbit Alfabeta. Bandung. Taniredja, Tukiran &  Hidayati Mustafidah, (2012). Penelitian Kuantitatif (Sebuah Pengantar),Bandung:C.V Alfabeta.
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., and Davis, F. D. 2003. User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View. MIS Quarterly. September. Vol. 27. No. 3. H. 425- 478.