## Indonesian Journal of Business Intelligence
Volume 5 | Issue 1 | June (2022)
IJUBI Indonesian Journal ---- of ---- Business Intelligence

## EVALUASI TINGKAT KESIAPAN PENGGUNA SISTEM SINGLE SIGN ON PADA PORTAL UNIVERSITAS ALMA ATA
MENGGUNAKAN METODE TECHNOLOGY READINESS INDEX (TRI)
Siti Nurhasanah 1 , Avrillaila Akbar Harahap 2 1,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Komputer dan Teknik, Universitas Alma Ata. sitinur242@gmail.com , avrillaila@almaata.ac.id Jl. Brawijaya No. 99 Yogyakarta

## Keywords:
UAA Portal, Single Sign On, Technology Readiness Index (TRI), Partial Least Square (PLS)

## Abstract
The UAA portal is an integrated information system for students to get information on academic activities. Accessing the UAA Portal often occurs obstacles in inputting passwords, so a single sign on system is applied to access services using the same account and can minimize user security risks. This research aims to find out which variables affect the level of readiness of users in receiving and using the single sign on system on the UAA Portal, using the technology readiness index (TRI) method. The data retrieval process is carried out by spreading questionnaires to active students in the class of 2018-2020 UAA Portal users so as to obtain as many as 231 respondents. The sampling technique used disproportionate stratified random sampling of 50 respondents with roscoe theory as samples in instrument testing and hypotheses using SmartPLS 3.0. The results stated that optimism and insecurity significantly affect the technological readiness of single sign on systems on the UAA Portal. While innovativeness and discomfort affect significantly the readiness of single sign on system technology on the UAA Portal.
Kata Kunci:
Portal UAA, Single
Sign On, Technology Readiness Index (TRI), Partial Least Square (PLS)

## Abstrak
Portal UAA merupakan sistem informasi terpadu bagi mahasiswa untuk mendapatkan informasi kegiatan akademik. Pengaksesan Portal UAA sering terjadi kendala dalam menginput password , sehingga diterapkan sistem single sign on untuk mengakses layanan mengunakan akun yang sama dan dapat meminimalisir resiko keamanan pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui variabel mana yang mempengaruhi tingkat kesiapan pengguna dalam menerima dan menggunakan sistem single sign on pada Portal UAA, dengan mengunakan metode technology readiness index (TRI). Proses pengambilan data dilakukan dengan cara menyebar kuesioner kepada mahasiswa aktif angkatan 2018-2020 pengguna Portal UAA sehingga memperoleh sebanyak 231 responden. Teknik pengambilan sampel menggunakan disproportionate stratified random sampling sebanyak 50 responden dengan Teori Roscoe sebagai sampel dalam pengujian instrumen dan hipotesis menggunakan SmartPLS 3.0. Hasil yang diperoleh menyatakan bahwa optimism dan insecurity mempengaruhi secara signifikan kesiapan teknologi sistem single sign on pada Portal UAA. Sedangkan innovativeness dan discomfort mempengaruhi secara tidak signifikan kesiapan teknologi sistem single sign on pada Portal UAA.

## Pendahuluan
Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) membawa pengaruh pada semua bidang terutama dalam bidang pendidikan yang dimanfaatkan untuk proses kegiatan akademik [1]. Perguruan tinggi sebagai suatu lembaga pendidikan tinggi yang dikelola dengan berpedoman pada kepentingan civitas akademika yang dalam pelaksanaannya harus dilengkapi dengan berbagai fasilitas guna mendukung keberhasilan tujuan dari program perguruan tinggi. Universitas Alma Ata sudah menerapkan TIK untuk menunjang kegiatan akademik menggunakan Portal Universitas
Alma Ata (Portal UAA). Portal UAA adalah sistem informasi terpadu yang digunakan seluruh civitas akademika Universitas Alma Ata terutama bagi mahasiswa untuk memperoleh informasi terkait kegiatan akademik [2]. Portal diakses menggunakan username dan password sebagai kunci utama, namun sering terjadi kendala dimana mahasiswa lupa dengan password yang dimiliki sehingga banyak laporan masuk ke pihak CISDT UAA yang merupakan unit yang mengelola/mengembangkan TI di Universita Alma Ata. Berdasarkan permasalahan tersebut maka solusi yang diberikan dengan menerapkan sistem single sign on (SSO) pada Portal UAA menggunakan akun google (@almaata.ac.id) selama kegiatan akademik untuk mempermudah pengaksesan dan meminimalisir resiko keamanan dari pengguna portal bagi mahasiswa. Penerapan yang dilakukan merupakan salah satu bentuk perubahan di dalam organisasi yang mengharuskan SDM untuk mampu menyesuaikan diri atau siap menghadapi perubahan. Kesiapan merupakan kondisi keseluruhan seseorang yang membuat dirinya siap dalam memberikan respon dengan cara tertentu terhadap situasi dan kondisi yang dihadapinya [3]. Pengukuran kesiapan pengguna terknologi baru menggunakan metode technology readiness index (TRI) yang bertujuan dalam mencapai kehidupan sehari- hari dan pekerjaan. Pengukuran menggunakan empat variabel yaitu optimism (optimisme),
innovativeness (inovasi), discomfort (ketidaknyamanan), dan insecurity
(ketidakamanan). Metode TRI yang dikembangkan Parasuraman memiliki keunggulan [4]. 1. Mampu membedakan dengan baik antara pengguna dan bukan pengguna sebuah teknologi.
2. Mampu menggolongkan pengguna berdasarkan keyakinan positif dan negatif terhadap teknologi yang lebih canggih.
3. Mampu mengidentifikasi kelompok- kelompok pengguna yang memiliki rasa kenyamanan dan ketidakamanan secara signifikan.

## Landasan Teori
A. Evaluasi Evaluasi adalah proses penetapan suatu keputusan tentang kualitas objek atau kegiatan dengan melibatkan pertimbangan nilai berdasarkan data dan informasi yang dikumpulkan, dianalisis dan ditafsirkan secara sistematis [5]. Evaluasi terhadap penggunaan atau penerapan TI di suatu organisasi/instansi diperlukan, hal ini bertujuan untuk pengembangan TI dan organisasi/instansi tersebut menuju lebih baik. B. Kesiapan Kesiapan sebagai keseluruhan kondisi seseorang yang membuat dirinya siap untuk memberikan respon dengan cara tertentu terhadap suatu situasi dan kondisi yang dihadapinya [3].
Pada penerapan TI sebagai solusi dalam pengembangan organisasi/instansi, faktor kesiapan menjadi hal penting. Penerapan TI merupakan inovasi bagi seluruh elemen organisasi/instansi, termasuk SDM didalamnya seperti yang telah dijelaskan di pendahuluan. Kesiapan serta pemahaman mahasiswa terhadap inovasi baru yaitu SSO yang diterapkan sangat perlu diketahui.

## C. Single Sign On (SSO)
Sistem Single Sign On adalah teknologi yang memperbolehkan pengguna untuk mengakses layanan dalam satu jaringan menggunakan username dan password atau akun yang sama untuk login ke setiap aplikasi yang disediakan [6]. Pada gambar 1 proses sign on dan gambar 2 proses single sign on [7].

## Gambar 1. Sign On
Gambar 2. Single Sign On
Keuntungan sistem single sign on (SSO) yaitu pengguna bisa menggunakan satu akun saja dan mendapatkan kemudahan serta keamanan dalam mengakses layanan aplikasi. Sedangkan kekurangan sistem single sign on (SSO) yaitu proses identifikasi bersifat terpusat yang hanya dioperasikan oleh server tunggal dan pengguna harus menjaga kerahasiaan password tersebut [8].

## D. Technology Readiness Index (TRI)
Technology readiness atau kesiapan teknologi mengacu kepada kecenderungan seseorang dalam menggunakan dan memanfaatkan teknologi baru untuk mencapi tujuan mereka baik dalam kehidupan sehari-hari maupun dunia pekerjaan [4]. Technology Readiness Index
dikembangkan
untuk mengukur
dan mengetahui sejauh mana kesiapan seseorang maupun organisasi untuk mengadopsi sebuah teknologi informasi. Ada empat komponen penting yang dapat mempengaruhi tingkat kesiapan pengguna dalam menggunakan dan memanfaatkan teknologi [4].
1. Optimism (Optimisme) Diperlukan pandangan yang positif terhadap terknologi dan percaya bahwa teknologi akan meningkatkan kontrol,
fleksibilitas, dan efisiensi dalam kehidupan.
2. Innovativeness (Inovatif)
Diperlukan kecenderungan, sifat dan kebiasaan untuk menjadi pelopor dalam penggunan teknologi terbaru dan dapat menggunakan teknologi yang terus terbarui. 3. Discomfort (Ketidaknyamanan) Rasa ketidaknyamanan dalam penggunaan teknologi dan kecenderungan menggunakan cara tradisional. 4. Insecurity (Ketidakamanan) Rasa ketidakamanan pengguna terhadap teknologi dalam keseharian karena alasan pribadi atau privacy.
Technology readiness mempunyai dua dimensi [4]. 1. Contributors keyakinan dari optimism dan innovativeness untuk meningkatkan kesiapan pengguna terhadap teknologi.
2. Inhibitors keyakinan dari discomfort dan insecurity untuk menekan kesiapan terhadap teknologi. Model Technology Readiness (TR) yang dikembangkan oleh Parasuraman [4] pada gambar 3.
Gambar 3. Technology Readiness (TR) Sumber: Parasuraman dalam Noprianto (2017) [9].
Berikut ini beberapa penelitian terkait tentang metode TRI: Penelitian terkait No. Peneliti Judul Objek penelitian Hasil penelitian 1. Fahmi Yusuf, Tri Septiar Syamfith riani , Nita Analisi s Tingkat Kesiap an Penggu na E- E-learning Optimisme, inovasi, ketidaknya manan dan ketidakama nan tidak berpengaru
Mirantik a (2020) Learni ng Univer sitas Kuning an dengan Mengg unakan Model Techno logy Readin ess Index (TRI)
h terhadap eclass pada kelompok sceptics yang masuk dalam kategori rendah (low). 2. Hersy Ayu Qadrya (2017) Faktor- Faktor yang Mempe ngaruh i Kesiap an Penera pan Sistem Single Sign- On (SSO) di UIN Syarif Hidaya tullah Jakarta Sistem Single Sign-On (SSO) Discomfort tidak berpengaru h, sedangkan optimism, innovativen ess dan insecurity berpengaru h terhadap persons and actions.
2. Innovativen ess tidak berpengaru h, sedangkan optimism, discomfort dan insecurity berpengaru h terhadap content system 3. Discomfort dan insecurity tidak berpengaru h, sedangkan optimism dan innovativen ess berpengaru h terhadap context organizatio n 4. Persons
and actions, content system dan SSO.R berpengaru h terhadap context organizatio n 5. Innovativen ess dan discomfort tidak berpengaru h, sedangkan optimism dan insecurity berpengaru h secara signifikan terhadap Single Sign On Readiness (SSO.R) 3. I Putu Agus Eka Darma Udayana , Lie Jasa (2016) Imple mentas i dan Analisi s Single Sign On pada Sistem Inform asi Univer sitas Udaya na Sistem Informasi Sistem single sign on diintegrasik an dengan sistem informasi universitas udayana seperti simak, e- learning dan blog system telah mampu menangani otentikasi secara terpusat dan dapat diintegrasik an dengan aplikasi yang tidak menggunak an Lighweight Directory Access Protocol
(LDAP). Metode Penelitian ini menggunakan pendeketan kuantitatif dalam metode, teknik dan instrumen penelitiannya. Waktu penelitian dilakukan pada bulan Juni – Desember 2021 di Universitas Alma Ata dengan responden mahasiswa aktif pengguna Portal UAA angkatan 2018 – 2020. Pengumpulan data menggunakan kuesioner skala likert lima level dan disebarkan kepada responden secara online menggunakan google form . Teknik pengambilan sampel menggunakan disproportionate stratified random sampling , apabila populasi tidak homogen berstrata tetapi kurang proposional [10]. Penentu ukuran sampel menggunakan Teori Roscoe yang menyatakan bahwa ketentuan ukuran sampel yang layak dalam penelitian antara 30 sampai dengan 500 [11]. Jumlah sampel yang ditentukan oleh peneliti dalam setiap strata sebanyak 50 sampel dengan menggunakan rumus dari Sugiyono [12].
n = Jumlah Populasi Strata
Jumlah Populasi Seluruhnya × Jumlah Sampel Ditentukan (1) Angkatan 2018 = 470 2390 × 50 = 9,83 (dibulatkan 10) Angkatan 2019 = 760 2390 × 50 = 15,89 (dibulatkan 16) Angkatan 2020 = 1160 2390 × 50 = 24,26 (dibulatkan 24)
Hasil perhitungan yang diperoleh sebanyak 50 sampel dari setiap strata angkatan 2018 sebanyak 10 sampel, 2019 sebanyak 16 sampel dan 2020 sebanyak 24 sampel. Teknik analisis menggunakan Partial Least Square (PLS) merupakan analisis persamaan Structural Equation Modeling (SEM) yang berbasis varian secara simultan mampu melakukan pengujian model pengukuran untuk menguji validitas dan reliabilitas dan pengujian model struktural untuk uji kuasalitas berupa pengujian hipotesis dengan model prediksi. Evaluasi dalam penelitian ini berdasarkan rule of thumb yang memiliki dua model evaluasi PLS yaitu model pengukuran ( outer model ) dan model struktural ( inner model) menggunakan SmartPLS 3.0 [13]. Penelitian ini memiliki variabel independent
adalah optimisme (X1), inovasi (X2),
ketidaknyamanan (X3) dan ketidakamanan (X4).
Sedangkan variabel dependent adalah kesiapan teknologi (Y). Model penelitian technology readiness index (TRI) yang dikembangkan oleh Parasuraman digunakan untuk pengukuran tingkat kesiapan pengguna teknologi baru [5] , seperti gambar 4.

## Gambar 4. Model Technology Readiness Index
Terdapat empat hipotesis pada penelitian ini H1: Optimism memiliki pengaruh positif terhadap technology readiness (kesiapan teknologi)
H2: Innovativeness memiliki pengaruh positif terhadap technology readiness (kesiapan teknologi)
H3: Discomfort memiliki pengaruh positif terhadap technology readiness (kesiapan teknologi)
H4: Insecurity memiliki pengaruh positif terhadap technology readiness (kesiapan teknologi)
Instrumen penelitian menggunakan kuesioner bersifat tertutup dimana pertanyaan yang disedikan sudah memiliki jawaban yang telah ditentukan oleh peneliti.
Tabel 1. Instrumen Penelitian Variabel Kode Pertanyaan Optimism OP1 Sistem SSO memberikan kontrol lebih dalam mengakses Portal UAA OP2 Portal UAA yang menggunakan sistem SSO lebih nyaman digunakan OP3 Saya senang menggunakan komputer untuk mengakses Portal UAA OP4 Saya nyaman menggunakan sistem SSO dalam mengakses Portal UAA OP5 Sistem SSO pada Portal UAA sesuai kebutuhan saya OP6 Sistem SSO membuat
saya lebih efisien dalam mengakses Portal UAA OP7 Sistem SSO memberikan kemudahan akses Portal UAA OP8 Saya memperoleh informasi dalam mempelajari sistem SSO Innovativeness IN1 Orang lain lebih paham tentang sistem SSO dibandingkan saya IN2 Saya lebih dahulu mengetahui sistem SSO dibandingkan orang lain IN3 Saya mengetahui perkembangan Portal UAA tanpa bantuan orang lain IN4 Saya menggunakan sistem SSO dalam semua kegiatan akademik IN5 Saya mampu dan tidak mengalami kendala dalam menggunakan Portal UAA Discomfort DISC1 Sistem SSO hanya digunakan oleh orang tertentu saja DISC2 Buku pedoman Portal UAA sulit dipahami DISC3 Saya ketergantungan menggunakan sistem SSO dalam mengakses Portal UAA DISC4 Merasa malu disaat orang lain melihat saya mengalami kendala dalam menggunakan sistem SSO DISC5 Sistem SSO mengalami kendala saat akan saya gunakan Insecurity INSE1 Saya merasa khawatir, jika informasi pribadi pada Portal UAA dapat dilihat oleh orang lain INSE2 Saya selalu mengakses Portal UAA untuk memastikan bahwa informasi yang didapatkan sesuai INSE3 Saya merasa kurang percaya, jika harus memberikan informasi pada Portal UAA Technology Readiness TR1 Sistem SSO memiliki keuntungan TR2 Sistem SSO mudah diimplementasikan TR3 Sistem SSO sesuai dengan kebutuhan pengguna Portal UAA, terutama bagi mahasiswa
TR4 Saya pernah menggunakan sistem SSO di layanan lain selain Portal UAA Kuesioner disusun menggunakan skala likert untuk untuk mengukur sikap dengan pernyataan setuju atau ketidaksetujuan terhadap subjek, objek atau peristiwa tertentu [14] pada tabel 2. Tabel 2. Skala Likert Pilihan Jawaban Singkatan Skor Sangat Setuju SS 5 Setuju S 4 Netral N 3 Tidak Setuju TS 2 Sangat Tidak Setuju STS 1

## Hasil dan Pembahasan
Data yang diperoleh selama pengumpulan sebanyak 231 responden, kemudian dilakukan pengambilan sampel sebanyak 50 responden dengan Teori Roscoe. Pada penelitian ini 50 responden terdiri dari berjenis kelamin laki-laki sebanyak 16 responden dan berjenis kelamin perempuan sebanyak 34 responden dengan angkatan 2018 sebanyak 10 responden, angkatan 2019 sebanyak 16 responden dan angkatan 2020 sebanyak 24 responden yang berasal dari 9 prodi dan 5 fakultas.
A. Evaluasi Outer Model
Outer model dilakukan untuk menilai validitas dan reliabilitas suatu model dengan tiga tahapan :
1. Convergent Validity Dilakukan untuk memastikan variabel indikator memiliki korelasi tinggi dari suatu variabel latennya dengan nilai loading factor lebih dari 0,7 dan nilai average variance extracted (AVE) lebih dari 0,5 maka dinyatakan valid [13]. Setelah dilakukan penghapusan 11 indikator (IN1, IN2, IN3, IN5, DISC1, DISC2, DISC4, DISC5, INSE1, INSE3, TR4) hasil loading factor pada tabel 3 dan AVE pada tabel 4.
Tabel 3. Loading Factor
Indikator Outer Loading Keterangan OP1 0.786 Valid OP2 0.930 Valid OP3 0.797 Valid OP4 0.882 Valid OP5 0.858 Valid OP6 0.875 Valid OP7 0.903 Valid
OP8 0.848 Valid IN4 1.000 Valid DISC3 1.000 Valid INSE2 1.000 Valid TR1 0.899 Valid TR2 0.947 Valid TR3 0.898 Valid Tabel 4. Average Variance Extracted (AVE) Variabel Average Variance Extracted (AVE) Keterangan OP 0.741 Valid IN 1.000 Valid DISC 1.000 Valid INSE 1.000 Valid TR 0.837 Valid 2. Discriminat Validity Untuk memastikan variabel indikator pada variabel laten yang berbeda tidak berkorelasi tinggi dari variabel laten itu sendiri dengan nilai cross loading lebih dari 0,7 dan nilai AVE untuk setiap variabel laten lebih besar dari korelasi antara variabel laten dalam model maka dinyatakan valid [13]. Hasil cross loading pada tabel 5 dan nilai akar AVE untuk setiap variabel laten lebih besar dari korelasi antara variabel laten dalam model pada tabel 6.
Tabel 5. Cross Loading OP IN DISC INSE TR OP1 0.786 0.477 0.383 0.429 0.609 OP2 0.930 0.466 0.428 0.675 0.648 OP3 0.797 0.385 0.321 0.508 0.523 OP4 0.882 0.359 0.389 0.584 0.509 OP5 0.858 0.366 0.366 0.528 0.507 OP6 0.875 0.408 0.261 0.647 0.503 OP7 0.903 0.428 0.309 0.547 0.719 OP8 0.848 0.304 0.293 0.376 0.586 IN4 0.467 1 0.339 0.338 0.441 DISC3 0.400 0.339 1 0.354 0.245 INSE2 0.622 0.338 0.354 1 0.618 TR1 0.566 0.404 0.191 0.564 0.899 TR2 0.566 0.404 0.166 0.525 0.947 TR3 0.687 0.424 0.305 0.602 0.898 Tabel 6. Akar AVE dan Korelasi antar Variabel Laten DISC IN INSE OP TR DISC 1.000 IN 0.399 1.000 INSE 0.354 0.338 1.000 OP 0.400 0.467 0.622 0.861 TR 0.245 0.441 0.618 0.679 0.915 1. Reliabilitas Untuk mengetahui konsistensi hasil terhadap pengulangan dengan nilai cronbach’s alpha maupun composite reliability harus lebih dari 0,7,
maka dinyatakan reliabel [13]. Hasil perhitungan cronbach’s alpha dan composite reliability pada tabel 7.
Tabel 7. Cronbach’s Alpha dan Composite
Reliability Variabel Cronbach’s Alpha Composite Reliability Keterangan OP 0.860 0.861 Reliabel IN 1.000 1.000 Reliabel DISC 1.000 1.000 Reliabel INSE 1.000 1.000 Reliabel TR 0.914 0.915 Reliabel B. Evaluasi Inner Model Inner model dilakukan untuk menunjukan kekuatan estimasi antar variabel laten dengan lima tahapan :

## 1. R-S quare
Untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel independent tertentu terhadap variabel dependent dengan nilai pengukuran 0,75 model kuat, 0,50 model sedang dan 0,25 model lemah [13]. Pada tabel 8 disimpulkan bahwa semua variabel independent secara simultan berpengaruh terhadap technology readiness sebesar 54,7% dengan variabel lain 44,7% dari penelitian lainnya dan termasuk dalam pengaruh sedang sebesar 0,506.
Tabel 8. R Square
Variabel R Square R Square Adjusted Keterangan TR 0.547 0.506 Sedang 2. Effect Size (f²)
Untuk melihat pengaruh subtantif variabel independent terhadap variabel dependent dengan nilai batas 0,02 pengaruh kecil, 0,15 pengaruh sedang, dan 0,35 pengaruh besar [13]. Pada tabel 9 disimpulkan bahwa pengaruh optimism terhadap technology readiness sebesar 0,227 termasuk sedang, pengaruh innovativeness terhadap technology readiness sebesar 0,042 termasuk kecil, pengaruh discomfort terhadap technology readiness sebesar 0,018 termasuk kecil dan pengaruh insecurity terhadap technology readiness sebesar 0,139 termasuk kecil.
Tabel 9. Effect Size (f²) Variabel Effect Size (f²) Keterangan OP->TR 0.227 Sedang IN->TR 0.042 Kecil DISC->TR 0.018 Kecil INSE->TR 0.139 Kecil

## 3. Q² Predictive Relevance
Pengujian dilakukan menggunakan blindfolding
untuk membuktikan bahwa variabel tertentu dalam model mempunyai keterkaitan secara prediktif dengan variabel lain. Fit model apabila variabel dependent memiliki nilai lebih dari variabel independent dengan nilai batas 0,02 fit model lemah, 0,15 fit model moderate dan 0,35 fit model kuat [13]. Pada tabel 10 disimpulkan bahwa fit model baik karena variabel technology readiness sebesar 0,428 lebih besar dari variabel
optimism, innovativeness, discomfort dan insecurity yang masing-masing memiliki nilai sebesar 0,000.
Tabel 10. Q² Predictive Relevance Variabel SSO SEE Q² (=1-SSE/SSO) OP 400.000 400.000 0.000 IN 50.000 50.000 0.000 DISC 50.000 50.000 0.000 INSE 50.000 50.000 0.000 TR 150.000 85.843 0.428 4. q² Predictive Relevance
Pengujian dilakukan menggunakan blindfolding untuk melihat nilai prediksi hasil pengamatan kontribusi terhadap pembentukan variabel dependent dengan nilai batas 0,02 pengaruh kecil, 0,15 pengaruh sedang dan 0,35 pengaruh besar [13]. Untuk memperoleh q² harus menggunakan rumus
� 2 = � 2 �������� − � 2 �������� 1 − � 2 ��������
Pada tabel 11 disimpulkan bahwa pengaruh kontribusi terhadap variabel technology readiness sebesar 0,145 termasuk kecil.
Tabel 11. q² Predictive Relevance Variabel Q² Included Q² Included q² Ket TR 0.428 0.345 0.145 Kecil 5. Signifikansi (two-tailed) Pengujian dilakukan menggunakan bootstrapping untuk uji hipotesis dalam penelitian dinyatakan signifikan apabila nilai t- statistics lebih dari 1,96 dengan tingkat signifikan nilai p- value kurang dari 0,05 [13].
Tabel 12. T- Statistics dan P- Values Variabel T Statistics P Values keterangan OP->TR 2.767 0.006 Signifikan IN->TR 1.221 0.223 Tidak Signifikan DISC->TR 0.738 0.461 Tidak Signifikan
INSE->TR 2.189 0.029 Signifikan Pada tabel 12 dijelaskan bahwa: H1: Optimism memiliki pengaruh positif terhadap technology readiness (kesiapan teknologi)
Hasil pengujian menunjukan bahwa nilai t- statistics sebesar 2,767 lebih dari 1,96 dengan p- value sebesar 0,006 kurang dari 0,05. Dapat disimpulkan bahwa variabel optimism memiliki pengaruh signifikan terhadap technology readiness, sehingga hipotesis pertama penelitian ini diterima.
H2: Innovativeness memiliki pengaruh positif terhadap technology readiness (kesiapan teknologi)
Hasil pengujian menunjukan bahwa nilai t- statistics sebesar 1,221 kurang dari 1,96 dengan p- value sebesar 0,223 lebih dari 0,05. Dapat disimpulkan bahwa variabel innovativeness memiliki pengaruh tidak signifikan terhadap technology readiness, sehingga hipotesis kedua penelitian ini ditolak.
H3: Discomfort memiliki pengaruh positif terhadap technology readiness (kesiapan teknologi)
Hasil pengujian menunjukan bahwa nilai t- statistics sebesar 0,738 kurang dari 1,96 dengan p- value sebesar 0,461 lebih dari 0,05. Dapat disimpulkan bahwa variabel discomfort memiliki pengaruh tidak signifikan terhadap technology readiness, sehingga hipotesis ketiga penelitian ini ditolak.
H4: Insecurity memiliki pengaruh positif terhadap technology readiness (kesiapan teknologi) Hasil pengujian menunjukan bahwa nilai t- statistics sebesar 2,189 lebih dari 1,96 dengan p- value sebesar 0,029 kurang dari 0,05. Dapat disimpulkan bahwa variabel insecurity memiliki pengaruh signifikan terhadap technology readiness, sehingga hipotesis keempat penelitian ini diterima.

## Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan hasil analisis data tentang tingkat kesiapan pengguna sistem single sign on pada Portal Universitas Alma Ata menggunakan metode technology readiness index (TRI) dapat disimpulkan bahwa:
1. Optimism mempengaruhi secara signifikan technology readiness sistem single sign on pada Portal Universitas Alma Ata.
2. I nnovativeness mempengaruhi secara tidak signifikan technology readiness sistem single sign on pada Portal Universitas Alma Ata.
3. Discomfort mempengaruhi secara tidak signifikan technology readiness sistem single sign on pada Portal Universitas Alma Ata.
4. Insecurity mempengaruhi secara signifikan technology readiness sistem single sign on pada Portal Universitas Alma Ata.
Technology readiness dalam sistem single sign on dengan mayoritas responden nilai skala tiga sampai lima sehingga dapat disimpulkan bahwa sistem single sign on mudah dipahami dan sesuai dengan kebutuhan pengguna Portal Universitas Alma Ata bagi mahasiswa.
Adapun saran yang diberikan (1) Bagi penelitian selanjutnya, diharapkan dapat menggunakan metode lain untuk menentukan kesiapan teknologi dalam pengukuran tingkat kesiapan pengguna sistem single sign on pada Portal Universitas Alma Ata. (2) Bagi Universitas Alma Ata, diharapkan dapat menjadi bahan pertimbangan dalam mengembangkan sistem single sign on yang telah diterapkan.

## Referensi
[1]
S. Suryadi, “Peranan Perkembangan Teknologi Informasi Dan Komunikasi Dalam Kegiatan Pembelajaran Dan Perkembangan Dunia Pendidikan,” J. Ilm.
Amik Labuhan Batu , Vol. 3, No. 3, Pp. 9–19,
2015, Doi: 10.36987/Informatika.v3i3.219.
[2]
A. Ratnasari, “Analisis Kepuasan Mahasiswa Terhadap Konerja Portal Universitas Alma Ata Menggunakan Pendekatan End-User Computing Satisfaction Dan Delone And Mclane Model,” Indones. J. Bus. Intell. , Vol. 1, No.
2, Pp. 66–75, 2018.
[3] Slameto, Belajar Dan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhinya . Bina Aksara, 2010.
[4] A. Parasuraman, “Technology Readiness Index ( Tri ) A Multiple-Item Scale To Embrace New Technologies,” J. Serv. Res. , Vol. 2, No. May, Pp. 307–320, 2000.
[5] A. Rukajat, Teknik Evaluasi Pembelajaran , 1st Ed. Yogyakarta: Deepublish, 2018.
[6]
R. Ponnapalli, “Secure Implementation Of Enterprise Single Sign-On Product In An Organization,” Sans Inst. Infosec Read. Room , 2005. [7] Z. Musliyana, T. Y. Arif, And R. Munadi, “Peningkatan Sistem Keamanan Autentikasi Single Sign On (Sso) Menggunakan Algoritma Aes Dan One- Time Password Studi Kasus: Sso Universitas Ubudiyah Indonesia,” J. Rekayasa Elektr. , Vol. 12, No. 1, p. 21, 2016, Doi: 10.17529/Jre.v12i1.2896.
[8] M. Y. A. Saputro, K. I. Satoto, And A. F. Rochim, “Implementasi Sistem Single Sign On / Single Sign Out Berbasis Central Authentication Service Protocol Pada Jaringan Lightweight Directory Access Protocol Universitas Diponegoro,” Transient , Vol. 1, No. 3, Pp.
35–42, 2012.
[9]
R. Noprianto, W. W. Winarno, And W. Najib, “Evaluasi Kesiapan Pengguna Dalam Adopsi Sistem Informasi Manajemen Seip Menggunakan Metode Technology Readiness Index,” J. Buana Inform. , Vol. 8, No. 2, Pp. 107–118, 2017, Doi: 10.24002/Jbi.v8i2.1082.
[10] H. Ahyar, D. J. Sukmana, And H. Andriani, Buku Metode Penelitian Kualitatif & Kuantitatif . Yogyakarta: Penerbit Pustaka Ilmu, 2020. [11] Fauziyah And M. R. Sholihin, “Mendongkrak Volume Penjualan Produk Umkm Melalui Akun Organisasi E-Commerce,” Wiga J. Penelit. Ilmu Ekon. , Vol. 9, No. 2, Pp. 99–109, 2019, Doi: 10.30741/Wiga.v9i2.465.
[12] Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif Dan R&D . Bandung: Alfabeta, 2010.
[13] I. Ghozali And H. Latan, Partial Least Squares Konsep, Teknik Dan Aplikasi Menggunakan Program Smartpls 3.0 Untuk Penelitian Empiris . Semarang: Badan Penerbit Undip, 2015. [14] F. Yusuf, T. S. Syamfithriani, And N. Mirantika, “Analisis Tingkat Kesiapan Pengguna E-Learning Universitas Kuningan Dengan Menggunakan Model

## Techonology Readiness Index (Tri),”
Nuansa Inform. , Vol. 14, No. 2, Pp. 39–50, 2020, Doi: 10.25134/Nuansa.v14i2.2991.