## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.6, No.1, Juli 2022, pp. 16~24 e-ISSN:2548-6861

## Analisis Penerimaan Aplikasi Transportasi Online di Kepulauan Riau Menggunakan Metode Technology Acceptance Model
Mangapul Siahaan 1 *, Kelvin Kurniawan 2 * * Sistem Informasi, Ilmu Komputer, Universitas Internasional Batam mangapul.siahaan@uib.ac.id 1 , 1831171.kelvin@uib.edu 2
Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received 2021-10-19 Revised 2021-12-07 Accepted 2021-02-14 Traffic density in the Riau Islands area is increasing day by day. Population density that has exceeded this threshold causes congestion on the road which causes losses to people who are carrying out activities. As e-commerce grows rapidly, it becomes a push for e-commerce applications that develop in line with the community's need for online application-based services that operate on smartphones. The application of online application-based transportation services that are growing rapidly. One of the factors of this online application-based transportation service innovation is the growing number of internet services offered by internet service providers and more and more internet users, so that the  internet becomes a  necessity and lifestyle  for the community. This research is a development of previous research in examining the  factors  that  influence  public  acceptance  of  online  transportation  applications using  the  UTAUT2  research  model;  the  current  study  uses  the  Technology Acceptance  Model  research  model.  This  questionnaire  was  distributed  to  400 respondents to the residents of the Riau Islands using Amos and SPSS. The results of the analysis of transportation application online acceptance in Riau Kepulauan using  Technology  Acceptance  Model  were  seen  from  the  construct  of  behavioral intention  use  to  attitude  toward  using  is  100%,  actual  system  use  to  behavioral intention to use is 94.7%, perceived usefulness to perceived ease of use is 80.3%, attitude  toward  using  to  perceived  usefulness  is  47.6%  whereas  behavioral intention use to perceived usefulness is not effected as positive.
Keyword:
Technology Acceptance Model, Transportation application online,
Information system
This is an openaccess article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Kepadatan lalu lintas di daerah Kepulauan Riau kian hari semakin  meningkat.  Kepadatan  penduduk  yang  telah melebihi  ambang  batas  ini  menimbulkan  kemacetan  dijalan yang  mengakitbatkan  kerugian  pada  masyarakat  yang sedang melakukan aktivitas. Kepadatan lalu lintas di daerah Kepulauan  Riau  kian  hari  semakin  meningkat.  Kepadatan penduduk  yang  telah  melebihi  ambang  batas  ini menimbulkan  kemacetan  dijalan  yang  mengakibatkan kerugian pada masyarakat yang sedang melakukan aktivitas. Layanan  jasa  transportasi online merupakan  kemajuan bantuan terbaru di bidang bisnis internet di mana pelanggan bisa  melakukan  pemesanan  kendaraan  dan  sekaligus merespon pesanan melalui aplikasi yang sudah diinstalasi[1].
Seiring e-commerce  yang  bertumbuh pesatnya,  menjadi sebuah  mendorong  untuk  aplikasi e-commerce yang
berkembang  sejalan  dengan  kebutuhan  masyarakat  akan layanan  berbasis  aplikasi online yang  beroperasi  pada smartphone [2].
Dengan adanya aplikasi layanan jasa transportasi berbasis aplikasi online yang  sedang  berkembang  pesat,  sangat mempengaruhi  masyarakat  melalui  setiap  aktivitas  dengan efisien  dan  cepat  [3].  Salah  satu  faktor  yang  dari  inovasi layanan  transportasi  berbasis  aplikasi  online  ini  ialah  pihak penyedia  layanan  provider internet kian  berkembang  juga layanan  internet  yang  ditawarkan  dan  semakin  besarnya pengguna internet , sehingga internet menjadi kebutuhan dan gaya hidup bagi masyarakat [4].
Penelitian  penerimaan  layanan  jasa  transportasi  berbasis aplikasi online terdapat  banyak  kriteria  yang  harus diperhatikan.  Maka  diperlukan  metode  yang  dapat membantu dalam proses penelitian penerimaan layanan jasa transportasi berbasis aplikasi online. Technology Acceptance
e-ISSN: 2548-6861
17
Model (TAM)  adalah  model  dalam  melakukan  penelitian yang  bertujuan  melakukan  penelitian  terhadap  perilaku pengguna saat menerima menggunakan aplikasi transportasi online di Kepulauan Riau [5].
Penelitian  ini  merupakangan  pengembangan  dari penelitian  sebelumnya  yang  berjudul  Faktor-Faktor Penerimaan  Aplikasi  Transportasi  Online  di  Batam  dengan mengadopsi model UTAUT2 dan model Information System Success [13].  Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  didapat bahwa  faktor  kepuasan  pengguna  berpengaruh  positif terhadap  perilaku  pengguna  sebesar  91.2%,  sedangkan kualitas  sistem  terhadap  kepuasan  pengguna  sebesar  68% [13].
Penelitian  ini  ingin  menganalisa  penerimaan  aplikasi transportasi online dengan menggunakan metode Technology Acceptance  Model dengan  membandingkan motode  UTAUT2  dan Information  System  Success  Model [11] .

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Transportasi Online
Transportasi  Online  merupakan  layanan  transportasi berbasis  internet,  setiap  transaksi,  mulai  dari  pemesanan, antrian,  pembayaran  hingga  evaluasi  layanan  transportasi online.  “ transportare ”  bahasa  latin  dari  transportasi.  Trans maksudnya  melintas  ataupun  di  sebelahnya,  sedangkan portare  maksudnya  membawa  atau  memikul.  Transportasi dapat  didefinisikan  sebagai  bisnis  yang  melibatkan pemindahan  orang  dan  barang  melalui  suatu  titik  ke  titik lainnya.
Dalam  mengakses  aplikasi  transportasi  online,  pengguna menggunakan tools berupa  berupa smartpohone ,  dimana aplikasi  tersebut  di  install  di smartpohone pengguna. Dengan  mengakses  aplikasi  transportasi  online  di smartphone , penumpang transportasi online tidak lagi harus pergi  ke  halte  ojek  atau  menunggu  di  pinggir  jalan.  Selain itu,  penumpang  tidak  perlu  ikut  serta  dalam  negosiasi, karena tarif juga ditentukan berdasarkan jarak tempuh dalam aplikasi.

## B. Smartphone
Smartphone merupakan  alat  seluler  yang  memiliki kapasitas  yang  mana  kegunaan  serta perannya  yang  hampir sama  dengan  komputer,  dan  salah  satu  ilustrasi  keunggulan telepon  pintar  melalui  sudut  pandang  software  ialah  akses data  yang  tersedia  layanannya.  Layanan  tersebut  bisa digunakan  bagi smartphone apa  saja  sehingga  pengguna dapat  terhubung  ke  Internet  kapan  saja.  Pada smartphone, layanan akses data ini sangat berguna demi chatting, email, browsing,  memesan  makanan,  dan  belanja  online. Smartphone juga  bukan  perangkat  yang  hanya  bisa  SMS, melakukan  dan  menerima  panggilan,  adanya application center di  setiap smartphone ,  kemudian smartphone bisa digunakan  sebagai  media  komersial  (e-commerce),  fasilitas e-learning dan fasilitas hiburan atau game.

## C. Technology Acceptance Model
Model  penerimaan  teknologi  adalah  sebuah  gambaran penerimaan  sistem  informasi  yang  dipakai  oleh user . Melalui  Davis  et  al  yang  mengembangkan  TAM  ini. Bersumber model Theory of Reasoned Action (TRA), TAM mengembangkan  TRA  dengan  ditambahkannya  2  konstruk utama  kedalam  model  TRA  [5]. Perceived  of  usefulness (Kegunaan persepsi) dan perceived ease of use (kemudahan penggunaan  persepsian)  ialah  Dua  konstruk  utama  [11]. Perceived  of  usefulness (Kegunaan  persepsi)  dan perceived ease  of  use (kemudahan  penggunaan  persepsian)  kedua konstruk  memiliki pengaruh  pada behavior  intention to use (niat perilaku untuk menggunakan). P erceived of ease of use (Kemudahan  penggunaan  persepsian)  memperngaruhi perceived  usefulness (kegunaan  persepsian).  Variabel  yang digunakan  model Technology  Acceptance  Model adalah Perceived userfulness, perceived easy of use, attitude toward using, behavioral intention to use, actual system use [11].

## Gambar 1. Model Technology Acceptance Model [11]
Sewaktu  memakai  sistem  informasi  persepsi perceived ease  of  use memberikan  cerminan  tingkat  kepercayaan seseorang  yang  nyaman  dan  tidak  membutuhkan  banyak usaha.
Perceived  usage menggambarkan  tingkat  kepercayaan pengguna  dalam  menggunakan  sistem  yang  akan meningkatkan kinerja. Orang menggunakan sistem informasi dan  teknologi  karena  mereka  percaya  kinerja  akan meningkat.
Sikap  terhadap  perilaku  pengguna  adalah  reaksi  pertama terhadap  keadaan  yang  menyenangkan  atau  tidak menyenangkan sehubungan dengan objek tertentu.
Niat  perilaku  ialah  dorongan  individu  guna  mengadopsi sikap tertentu untuk terus menggunakan teknologi tertentu.
Penggunaan  yang  sebenarnya  hanya  sulit  diamati  dan dinilai dari daftar pertanyaan. Penggunaan  yang sebenarnya bisa  diperkirakan  dengan  baik  memakai  variabel  niat perilaku.
18

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Model Penelitian
Penelitian  yang  dijalankan  memanfaatkan  model penelitian Technology  Acceptance  Model yang  mencakup dari  5  konstruk  yaitu  kegunaan  persepsi  ( Percieved Usefulness ),  kemudahan  penggunaan  persepsi  ( Percieved Ease Of Use ), sikap terhadap penggunaan ( Attitude Towards Using ),  minat  perilaku  untuk  menggunakan  ( Behavior Intention to Use ), penggunaan sesungguhnya ( Actual System Use ).  Model  Penelitian  dari  penelitian  ini  akan  dijelaskan pada gambar 2 seperti dibawah ini:

## Gambar 2. Model Penelitian Analisis Penerimaan Transportasi Online
Bersumber  gambar  model  penelitian  di  atas,  maka menghasilkan enam hipotesis, dengan hipotesis berikut:
H1 Kemudahan penggunaan persepsi akan mempengaruhi secara positif pada kegunaan persepsi H2 Kegunaan persepsi akan mempengaruhi secara positif pada sikap terhadap penggunaan
H3 Kemudahan penggunaan persepsi akan mempengaruhi secara positif pada sikap terhadap penggunaan
H4 Sikap terhadap penggunaan akan mempengaruhi secara positif pada minat perilaku terhadap penggunaan
H5 Kegunaan persepsi akan mempengaruhi secara positif pada minat perilaku terhadap penggunaan
H6 Minat perilaku terhadap penggunaan akan mempengaruhi secara positif pada penggunaan sesungguhnya

## B. Perancangan  Instrumen Penelitian

## 1)  Populasi Penelitian
Populasi  merupakan  banyaknya  keseluruhan  objek penelitian,  objek  tersebut  biasanya  objek  perhatian  yang dikumpulkan  dan  berhubungan  dengan  penelitian.  Populasi yang  diambil  dalam  penelitian  ini  diambil  berdasarkan jumlah  penduduk  Kepulauan  Riau  dengan  jumlah  populasi penduduk di kepulauan riau sebanyak 206456. Data ini nanti digunakan  untuk  melakukan  perhitungan  jumlah  responden [12].

## 2) Sampel Penelitian
Sampel  ialah  dimiliki  oleh  populasi  pada  elemen  akan besaran  dan  individualitas.  Pada  penelitian  yang  dijalankan peneliti  memanfaatkan  teknik  pengambilan  sampel (Sampling)  sebab  keterbatasan  peneliti  menggapai kesuluruhan  populasi  dari  penelitian.  Rumus  slovin  ialah pengambilan sampel yang dipakai guna menemukan jumlah sampel  yang sesuai dengan tujuan penelitian. Rumus slovin pada bidang statistik ialah sebuah rumus yang sering dipakai untuk menghitung populasi data besar dalam bentuk survey.
𝑛 = 𝑁 1 + 𝑁𝑒 2
𝑛 = 2064564
1 + 2064564 (0,05) 2
𝑛 = 2064564 1 + 2064564 (0,0025)
𝑛 = 2064564 1 + 5161,41 𝑛 = 2064564 5261,41 = 399,9 = dibulatkan menjadi 400
Keterangan: n = ukuran sampel N = ukuran populasi
e = kelonggaran atau ketidaktelitian karena kesalahan pengambilan sampe yang ditoleransi / margin error

## 3)  Teknik Pengumpulan
Kuesioner  menjadi  teknik  yang  dipakai  dalam pengumpulan  data.  Kuesioner  yang  disalurkan  tersebut secara online dengan menyebarkan pertanyaan menggunakan google form.

## 4) Sumber Data
Data  merupakan  kumpulan  catatan  informasi  yang diperoleh  berdasarkan  fakta  yang  sudah  terjadi  yang  bisa digambarkan dengan  simbol,  kode, angka, dan lain-lainnya. Sumber  data  yang  dikumpulkan  dengan  kuesioner  yang sudah  disebar  berdasarkan  konstruk-konstruk  dari  metode Technology Acceptance Model.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisis Data
Kuesioner  ini  didasarkan  pada  contoh-contoh  dari berbagai  penelitian.  Kuesioner  ini  dibagikan  kepada  400 responden  warga  Kepulauan  Riau.  Penyebaran  kuesioner kepada  responden  akan  dimulai  dari  awal  Juli  2021  hingga September  2021.  Penyebaran  kuesioner  juga  dilakukan langsung  oleh  peneliti  dengan  menyebarkan URL atau link dari google form yang sudah dibuat oleh peneliti. Kuesioner
Analisis Penerimaan Aplikasi Transportasi Online di Kepulauan Riau Menggunakan Metode Technology Acceptance Model (Mangapul Siahaan, dan Kelvin Kurniawan)
19 yang  sudah  diisi  oleh  responden  dapat  diolah  karena  tidak dapat kuesioner cacat atau tidak lengkap.
Berikut  karakter  responden  berdasarkan  jenis  kelamin, usia, tingkat pendidikan, pengalaman menggunakan aplikasi transportasi online dan asal kota dari responden.
TABEL I

## K
ARAKTERISTIK R ESPONDEN Kategori Tipe Total % Jenis Kelamin Pria 224 56% Perempuan 176 44% Usia 15-18 59 14.8% 19-25 225 56.3% 26-30 58 14.5% 31-40 58 14.5% >40 0 0% Pendidikan Terakhir SLTA 220 55% D3 40 10% S1 138 34.5% S2 2 0.5% Pengalaman Menggunaka n Aplikasi Grab/Gojek < 1 Tahun 14 3.5% 1-2 Tahun 143 35.8% >2 Tahun 243 60.7% Asal Kota Batam 173 43.3% Tanjungpinan g 159 39.7% Balai Karimun 68 17%
1)  Kriteria Responden Berdasarkan Usia : Berdasarkan dari faktor usia responden berusia 19 sampai 25 tahun sebanyak 225 responden atau 56.3%, diikuti oleh responden berusia 15 sampai  18  tahun  berjumlah  59  responden  atau  14.8%, responden 26 sampai 30 tahun berjumlah 58 responden atau 14.5%,  dan  responden  31  sampai  40  tahun  berjumlah  58 responden atau 14.5% terlihat sebagai berikut.
2)  Kriteria  Responden  Berdasarkan  Jenis  Kelamin: Berdasarkan  jenis  kelamin,  responden  yang  dominan  yakni laki-laki  sebanyak  224  orang  atau  56%,  sedangkan  jumlah responden wanita berjumlah 176 orang atau 44%.
3) Kriteria  Responden  Berdasarkan  Pendidikan  Terakhir: Berdasarkan jenjang pendidikan  yakni SLTA  sebanyak 220 responden atau 55%, Strata 1 (S1) sebanyak 138 responden atau 34.5%, Diploma (D3) sebanyak 40 responden atau 10%, dan Strata 2 (S2) sebanyak 2 responden atau 0.5%.
4) Kriteria Responden Berdasarkan
Pengalaman:
Berdasarkan  dari  faktor  pengalaman  menggunakan  aplikasi Gojek, Grab, dan Maxim yang kurang dari 1 tahun sebanyak
14 responden atau 3.5%,  responden  yang pengalamannya 1 sampai 2 tahun 143 orang atau 35.8%, dan responden yang pengalamannya lebih dari 2 tahun berjumlah 243 orang atau 60.7%.
5) Kriteria Responden Berdasarkan Asal Kota: Berdasarkan dari  asal  kota  responden  yang  berasal  dari  kota  Batam berjumlah  173  responden  atau  43.3%,  responden  yang berasal  dari  kota  Tanjungpinang  berjumlah  159  responden atau  39.6%,  dan  responden  yang  berasal  dari  kota  Balai Karimun berjumlah 68 responden atau 17%.
6) Kriteria Responden Berdasarkan
Pekerjaan: Berdasarkan  profesi  pekerjaan  responden  yakni  mahasiswa sebanyak  205  responden  atau  51.2%,  pegawai  swasta  188 responden atau 47%, pelajar 4 responden atau 1%, pegawai negeri  2  responden  atau  0.5%,  dan  dosen  1  responden  atau 0.3%.

## B. Statistik Deskriptif
Statistik  deskriptif  disajikan  dengan  tujuan  guna menyodorkan  perhitungan  atas  data  yang  dikumpulkan untuk menarik kesimpulan umum [7]. Melalui penelitian ini, variabel yang dipakai ialah persepsi kemudahan penggunaan (PEOU),  persepsi  utilitas  (PU),  sikap  terhadap  penggunaan aplikasi transportasi online  ( attitude  against use /ATU), niat perilaku  menggunakan  aplikasi  transportasi  online ( behavior ).  /  BIU),  penggunaan  aktual  (penggunaan  sistem yang sebenarnya / ASU) dan pengajian selanjutnya.
TABEL III S TATISTIK D ESKRIPTIF N Min Max Mean Std.D Total_PEO U 400 14 25 22.94 2.607 Total_PU 400 13 25 22.76 2.625 Total_AT U 400 9 21 18.49 2.163 Total_BIU 400 8 25 22.64 2.938 Total_ASU  400 7 25 22.57 3.064 Valid N (listwise) 400
1)  Konstruk PEOU : Nilai minimum dengan jumlah 14, nilai maksimum  dengan  jumlah  25,  mean  dengan  jumlah  22.94 dan  standar  deviasi  2.607.  Data  persepsi  kemudahan dibagikan  dengan  skor  rata  –  rata  (M)  dan  SD. Pengelompokkan  variabel  persepsi  kemudahan  berdasarkan tabel 4.6 dan 4.7 diatas, sehingga dengan demikian penilaian responden terhadap persepsi kemudahan adalah setuju
2)  Konstruk  PU: Hasil  analisis  deskriptif  variabel  persepsi penggunaan  diperoleh  nilai  minimum  dengan  jumlah  13, nilai  maksimum  dengan  jumlah  25,  mean  dengan  jumlah 22.76  dan  standar  deviasi  2.625.  Data persepsi  penggunaan dikelompokkan dengan skor rata  – rata (M) dan simpangan baku  (standar  deviasi/SD).  Jumlah  pertanyaan  variabel
20
persepsi  kemudahan  penggunaan  adalah  sebanyak  5 pertanyaan  dengan  penilaian  kejujuran  dalam  bentuk  angka yaitu 1,2,3,4 dan 5.
3)  Konstruk ATU: Hasil analisis deskriptif variabel aptitude for use didapati nilai minimum 9, nilai maksimum 21, mean 18,49  dan  standar  deviasi  2,163.  Data  sikap  terhadap penggunaan dikelompokkan dengan skor rata – rata (M) dan simpangan  baku  (standar  deviasi/SD).  Jumlah  pertanyaan variabel  sikap  terhadap  penggunaan  adalah  sebanyak  5 pertanyaan  dengan  penilaian  kejujuran  dalam  bentuk  angka yaitu 1,2,3,4 dan 5. Pengelompokkan variabel sikap terhadap penggunaan  berdasarkan  tabel  4.6  dan  4.9  diatas,  sehingga dengan  demikian  penilaian  responden  terhadap  sikap terhadap penggunaan adalah setuju.
4) Konstruk  BIU: Nilai  paling  kecil  dengan  jumlah  8  dari hasil  analisa,  nilai  maksimum  dengan  jumlah  25,  mean dengan  jumlah  22.64  serta  standar  deviasi  2.938.  Jumlah pertanyaan  variabel  niat  perilaku  mencakup  5  pertanyaan dengan penilaian kejujuran dalam bentuk angka yaitu 1,2,3,4 dan  5.  Pengelompokkan  variabel  niat  perilaku  pada penggunaan berdasarkan tabel 4.6 dan 4.10 diatas.
5)  Konstruk  ASU: Hasil  analisis  deskriptif  variabel penggunaan sesungguhnya didapat nilai paling kecil dengan jumlah 7, nilai maksimum dengan jumlah 25, mean dengan jumlah  22.57  dan  standar  deviasi  3.064.  Data  penggunaan sesungguhnya  dikelompokkan  ke  skor  mean  (M)  dan simpangan  baku  (standar  deviasi/SD).  Total  pertanyaan penggunaan  sesungguhnya  adalah  sebanyak  5  pertanyaan dengan penilaian kejujuran dengan angka yakni 1,2,3,4 dan 5.  Pengelompokkan  variabel  penggunaan  sesungguhnya berdasarkan  tabel  4.6  dan  4.11  diatas,  oleh  karena  itu  nilai responden pada penggunaan sesungguhnya yakni setuju.

## C. Uji Reabilitas
TABEL IIIII U JI R EABILITAS Variabel Cronbach’s Alpha Keterangan Persepsi Kemudahan 0,981 VALID Persepsi Pengunaan 0,955 VALID Sikap Terhadap Penggunaan 0,782 VALID Niat Pada Perilaku Penggunaan 0,969 VALID Penggunaan Sesungguhnya 0,927 VALID Persepsi Kemudahan 0,981 VALID
Melalui  paparan  tabel  ini  bisa  didapati  kalau  variabel ialah  normal  dan  sah.  Dapat  kita  ketahui  hal  tersebut  dari signifikansi  seluruh  variabel  persepsi  kemudahan,  persepsi penggunaan, sikap terhadap penggunaan, niat pada perilaku
penggunaan, dan penggunaan sesungguhnya yang mempunyai nilai singnifikansi diatas dari 0,6.

## D. Uji Validitas
Uji  validitas  bertujuan  guna  melakukan  pengukuran apakah  sah  atau  tidak  sebuah  kuesioner  pertanyaan.  Uji validitas  ini  dilakukan  dengan  memakai  rumus  yaitu hubungan timbal balik product moment [8]. r didapatkan dari hasil output, dan akan diteruskan dengan perbandingan nilai r  tabel  dari  statistik  buku  dan  r  tabel  disesuaikan  dengan jumlah sampel yang telah ditentukan.

## TABEL IVV U
JI VALIDITAS
Konstruk Indikator R Hitung Keterangan Persepsi Kemudahan PEOU.1 0,882 Valid PEOU.2 0,901 Valid PEOU.3 0,904 Valid PEOU.4 0,873 Valid PEOU.5 0,891 Valid Persepsi Penggunaan PU.1 0,855 Valid PU.2 0,871 Valid PU.3 0,880 Valid PU.4 0,865 Valid PU.5 0,895 Valid Sikap Terhadap Perilaku ATU.1 0,906 Valid ATU.2 0,901 Valid ATU.3 0,125 Valid ATU.4 0,125 Valid ATU.5 0,809 Valid Niat Terhadap Perilaku BIU.1 0,902 Valid BIU.2 0,870 Valid BIU.3 0,908 Valid BIU.4 0,892 Valid BIU.5 0,929 Valid Penggunaan Sesungguhnya ASU.1 0,750 Valid ASU.2 0,819 Valid ASU.3 0,923 Valid ASU.4 0,815 Valid ASU.5 0,857 Valid

## E. Uji Normalitas
Uji  normalitas  dikerjakan  demi  kepastian  data  yang dipakai  menyebar  dengan  normal.  Uji  normalitas  dengan cara  univariate    adalah  dengan  melihat  nilai  dari  skewness yang  ada  di  data  ada  di  antara  -2,58  sampai  2,58  dan  nilai kurtosis  <  7,  jadi  data  penelitian  yang  dipakai  bisa dinyatakan  normal.  Data  dalam  penelitian  ini  secara multivariate dengan nilai C.R kurtosis 1,998< 7.
TABEL V U JI N ORMALITAS
Var Min Max Skew C.r Kurt C.r ASU5 1,000 5,000 -,760 -1,379 ,547 2,298
e-ISSN: 2548-6861
Analisis Penerimaan Aplikasi Transportasi Online di Kepulauan Riau Menggunakan Metode Technology Acceptance Model (Mangapul Siahaan, dan Kelvin Kurniawan)
21
ASU4 1,000 5,000 -,335 -2,309 -,601 -2,525 ASU3 1,000 5,000 -,551 -1,626 ,484 2,034 ASU2 1,000 5,000 -,384 -2,225 -,109 -,459 ASU1 1,000 5,000 -,894 -,509 ,603 2,531 ASU5 1,000 5,000 -,760 -1,379 ,547 2,298 BIU5 1,000 5,000 -,905  -2,200 ,811 1,403 BIU4 1,000 5,000 -,551  -1,624 -,476 -1,998 BIU3 1,000 5,000 -,647  -1,436 ,020 ,085 BIU2 1,000 5,000 -1,144 -2,105 1,360 ,908 BIU1 1,000 5,000 -,509  -2,275 -,196 -,822 ATU5 1,000 5,000 -,684  -1,744 ,020 ,085 ATU4 1,000 5,000 -1,102  -1,249 1,323 1,751 ATU3 1,000 5,000 -,747  -2,271 ,425 1,783 ATU2 1,000 5,000 ,104 ,875 -,322 -1,350 ATU1 1,000 5,000 ,082 ,690 -,146 -,615 PU5 1,000 5,000 -,130  -1,090 -,286 -1,200 PU4 1,000 5,000 -,996  -2,366 ,939 1,940 PU3 1,000 5,000 -,773  -1,493 ,830 2,487 PU2 1,000 5,000 -,534  -1,485 ,157 ,658 PU1 1,000 5,000 -,241  -1,021 -,216 -,908 PEOU5  1,000 5,000 -,754  -2,330 ,956 1,015 PEOU4  1,000 5,000 -,545  -,576 ,385 1,615 PEOU3  1,000 5,000 -,465  -1,908 ,335 1,407 PEOU2  1,000 5,000 -,521  -1,374 1,398 ,868 PEOU1  1,000 5,000 -,268  -1,249 ,265 1,112 Multiv ariate 3,775 1,998

## Gambar 3.Standard Residual ATU
Berdasarkan  gambar  diatas  pembagian  titik  dalam persamaan  regresi  ATU  = 𝛽 0 + 𝛽 1 X 1 + 𝛽 2 X 2 menyebar disekitar  garis  dan  mengikuti  garis  diagonal  sehingga  nilai residual adalah normal .

## Gambar 4.Standard Residual BIU
Berdasarkan  gambar  diatas  pembagian  titik  dalam persamaan regresi BIU = 𝛽 0 + 𝛽 1 X 1 + 𝛽 2 X 2 + 𝛽 3 X 3 meluas di wilayah  garis  dan  sejejar  gari  diagonal  sehingga  nilai residual adalah normal .

## Gambar 5.Standard Residual ASU
Berdasarkan  gambar  diatas  pembagian  titik  dalam persamaan regresi ASU = 𝛽 0 + 𝛽 1 X 1 + 𝛽 2 X 2  + 𝛽 3 X 3 +  𝛽 4 X 4 meluas  di  wilayah  garis  dan  ikut  garis  diagonal  sehingga nilai residual adalah normal .

## F. Uji Hipotesis
1) Hipotesis  SPSS :  Analisa  regresi  liner  sederhana digunakan  untuk  mengukur  hubungan  statistik  yang terjadi  antara  2  variabel  yakni  variabel  bebas  dan variabel  terikat  [9].  Koefisien  korelasi  (r)  persepsi kemudahan  terhadap  persepsi  penggunaan  sebesar 0,925>  0,098  dan  signifikasi  0,000  <  0,005.
Kesimpulan  mecakup  bahwa  variabel  persepsi kemudahan  memiliki  signifikansi  dengan  variabel persepsi penggunaan.
TABEL VI H ASIL U JI SPSS
Hipotesis Pearson Correlation Sig.(2- tailed) N PEOU -> PU 0,925 0.000 400 PU -> ATU 0,78 0.000 400 PEOU -> ATU 0,698 0.000 400 ATU -> BIU 0,811 0.000 400 PU -> BIU 0,902 0.000 400 BIU -> ASU 0,892 0.000 400
a. Koefisien  korelasi  (r)  persepsi  kemudahan terhadap  persepsi  penggunaan  sebesar  0,925    > 0,098 dan signifikasi 0,000 < 0,005.
b. Koefisien korelasi (r) persepsi kegunaan terhadap sikap terhadap perilaku sebesar 0,780 > 0,098 dan signifikasi 0,000 < 0,005.
c. Koefisien  korelasi  (r)  persepsi  kemudahan terhadap sikap terhadap perilaku  sebesar 0,698 > 0,098 dan signifikasi 0,000 < 0,005.
d. Koefisien  korelasi  (r)  sikap  terhadap  perilaku terhadap  niat  perilaku  terhadap  penggunaan sebesar  0,811  >  0,098  dan  signifikasi  0,000  < 0,005.
e. Koefisien korelasi (r) persepsi kegunaan terhadap niat  perilaku  pada  penggunaan  sebesar  0,902  > 0,098 dan signifikasi 0,000 < 0,005.
f. Koefisien  korelasi  (r)  niat  perilaku  pada penggunaan  terhadap  penggunaan  sesungguhnya sebesar  0,892  >  0,098  dan  signifikasi  0,000  < 0,005.
2) Hipotesis  AMOS :  Pengujian  hipotesis  amos  yaitu Structural  Equation  Modeling adalah  metode  analisis statistik  yang  menggunakan  pendekatan  struktural  untuk memecahkan  masalah  atau  fenomena  yang  muncul[10]. SEM  digunakan  dengan  membandingkan  nilai critical ratio (CR) dan nilai probabilitas (P) hasil pengolahan data dengan batasan statistik yang dipersyaratkan, dengan nilai CR  di  atas  1,96  dan  untuk  nilai  P  di  bawah  0,05  harus dianalisis  (probabilitas).  Bilamana  hasil  pengolahan  data sesuai  dengan  persyaratan,  dengan  demikian  usulan hipotesis dalam penelitian bisa diterima.
Berdasarkan  dari  grafik  hasil  uji  penelitian,  dapat disimpulkan  konstruk  yang  berpengaruh  secara  signifikan dan  konstruk  yang  tidak  berpengaruh  secara  signifikan. Grafik  hasil  uji  penelitian  bisa  diamati  pada  gambar berikut.
. Gambar 3. Hasil Grafik SPSS Amos
TABEL VII
H ASIL U JI SPSS A
MOS No Hipotesis Estimate S.E. C.R. P Keterangan 1 PEOU -> PU 0,803 0,084 9,540 *** Memiliki Pengaruh Positif 2 PU -> ATU 0,476 0,077 6,177 *** Memiliki Pengaruh Positif 3 PEOU -> ATU 0,319 0,066 4,807 *** Memiliki Pengaruh Positif 4 ATU -> BIU 1,166 0,171 6,836 *** Memiliki Pengaruh Positif 5 PU -> BIU 0,223 0,118 1,89 0,59 Tidak Memiliki Pengaruh Positif 6 BIU -> ASU 0,947 0,049 19,269 *** Memiliki Pengaruh Positif
a. Nilai  CR  persepsi  kemudahan  terhadap  persepsi penggunaan  sebesar  9,540  >  1,96  dan  nilai  P sebesar  0,000  <  0,05.  Hasil  dari  kedua  nilai  ini menunjukkan  bahwa  terdapat  pengaruh  positif persepsi kemudahan terhadap persepsi penggunaan. Dengan  begitu  bisa  diambil  kesimpulan  kalau hipotesis 1 penelitian ini diterima. Hasil kontribusi yang  diberikan  persepsi  kemudahan  terhadap persepsi  penggunaan  sebesar  0,803  setiap  satu satuannya.
b. Nilai  CR  persepsi  penggunaan  terhadap  sikap terhadap  perilaku  sebesar  6,177>  1,96  dan  nilai  P sebesar  0,000  <  0,05.  Hasil  dari  kedua  nilai  ini menunjukkan  kalau  didapati  pengaruh  positif persepsi  penggunaan  terhadap  sikap  terhadap perilaku.  Dengan  begitu  bisa  diambil  kesimpulan kalau  hipotesis  2  penelitian  ini  diterima.  Hasil kontribusi  yang  diberikan  persepsi  penggunaan terhadap  sikap  terhadap  perilakusebesar  0,476 setiap satu satuannya.
c. Nilai  CR  persepsi  kemudahan  terhadap  sikap terhadap  perilaku  sebesar  4,807>  1,96  dan  nilai  P sebesar  0,000  <  0,05.  Hasil  dari  kedua  nilai  ini menunjukkan  kalau  didapati  pengaruh  positif persepsi  kemudahan  terhadap  sikap  terhadap
Analisis Penerimaan Aplikasi Transportasi Online di Kepulauan Riau Menggunakan Metode Technology Acceptance Model (Mangapul Siahaan, dan Kelvin Kurniawan)
23
perilaku.  Dengan  begitu  bisa  diambil  kesimpulan kalau  hipotesis  3  penelitian  ini  diterima.  Hasil kontribusi  yang  diberikan  persepsi  kemudahan terhadap  sikap  terhadap  perilaku  sebesar  0,319 setiap satu satuannya.
d. Nilai  CR  sikap  terhadap  perilaku  terhadap  niat perilaku pada penggunaan sebesar 6,836> 1,96 dan nilai P sebesar 0,000 < 0,05. Hasil dari kedua nilai ini  menunjukkan  kalau  didapati  pengaruh  positif sikap terhadap perilaku terhadap niat perilaku pada penggunaan. Dengan begitu bisa diambil kesimpulan  kalau  hipotesis  4  penelitian  ini diterima.  Hasil  kontribusi  yang  diberikan  sikap terhadap  perilaku  terhadap  niat  perilaku  pada penggunaan sebesar 1,166 setiap satu satuannya.
e. Nilai  CR  persepsi  kemudahan  terhadap  niat perilaku pada penggunaan sebesar  1.89 < 1,96 dan nilai P sebesar 0,059 < 0,05. Hasil dari kedua nilai ini  menunjukkan  tidak  pengaruh  positif  persepsi kemudahan terhadap niat perilaku pada penggunaan.
f. Nilai  CR  niat  perilaku  pada  penggunaan  terhadap penggunaan  sesungguhnya  sebesar  19,269>  1,96 dan  nilai  P  sebesar  0,000  <  0,05.  Hasil  dari  kedua nilai  ini  menunjukkan  kalau  didapati  pengaruh positif  niat  perilaku  pada  penggunaan  terhadap penggunaan  sesungguhnya.  Dengan  begitu  bisa diambil kesimpulan kalau hipotesis 6 penelitian ini diterima.
TABEL VIII
H ASIL A NALISIS
H 1 Kemudahan penggunaan persepsi mempengaruhi secara positif terhadap kegunaan persepsi
H 2 Kegunaan persepsi mempengaruhi secara positif pada sikap terhadap penggunaan
H 3 Kemudahan penggunaan persepsi mempengaruhi secara positif pada sikap terhadap penggunaan
H 4 Sikap terhadap penggunaan mempengaruhi secara positif pada minat perilaku terhadap penggunaan
H 5 Kegunaan persepsi tidak mempengaruhi secara positif pada minat perilaku terhadap penggunaan H 6 Minat perilaku terhadap penggunaan mempengaruhi secara positif pada penggunaan sesungguhnya
Berdasarkan penelitian sebelumnya yang berjudul faktor- faktor yang mempengaruhi penerimanaan aplikasi transportasi  pada  Kota  Batam  dengan  menggunakan  model UTAUT2  dan  model Information  Success  Model didapat hasil variabel user satisfaction (kepuasan pengguna) terhadap behavioral  intention (perilaku  pengguna)  menghasilkan nilai sebesar  91.2%,  dan  kualitas  sistem  terhadap  kepuasan pengguna  sebesar  68%.  Sedangkan  menurut  penelitian dengan menggunakan model Technology Acceptance Model variabel Behavioral  Intention  to  Use (Perilaku  Pengguna)
berpengaruh  positif  terhadap Actual  System  use (Sistem aktual)  sebesar  94%,  dan variable  Attitude  toward  using (sikap  pengguna)  terhadap Behavioral  Intention  to  Use (Perilaku Pengguna) sebesar 100%

## V. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisa  penerimaan aplikasi  transportasi online di  Kepulauan  Riau  dengan menggunakan model Technology Acceptance Model (TAM). Variabel  terdiri  dari  5  konstruk  utama  pada  TAM  seperti persepsi  kemudahan,  persepsi  penggunaan,  sikap  terhadap perilaku,  niat  perilaku  terhadap  penggunaan,  penggunaan sesungguhnya. Menurut hasil penelitian didapat hipotesa H 1 , H 2 , H 3 , H 4 dan H 6 diterima, sedangkan hipotesa H 5 ditolak.
1 Variabel  perceived  easy  of  use  (persepsi  kemudahan penggunaan  aplikasi)  bepengaruh  positif  terhadap perceived  userfulness  (persepsi  penggunaan)  dalam menggunakan  aplikasi  transportasi  online  sebesar 80.3%.
2 Variabel  perceived  userfulness  (persepsi  penggunaan) berpengaruh  positif  terhadap  attitude  toward  using (sikap terhadap perilaku penggunaan) dalam menggunakan  aplikasi  transportasi  online  sebesar 47.6%.
3 Variabel  perceived  easy  of  use  (persepsi  kemudahan penggunaan  aplikasi)  berpengaruh  positif  terhadap attitude  toward  using  (sikap  terhadap  perilaku penggunaan)  dalam  menggunakan  aplikasi  transportasi online sebesar 31.9%.
4 Variabel  attitude  toward using (sikap terhadap perilaku penggunaan)  berpengaruh  positif  pada  behavioral intention  to  use  (minat  perilaku  terhadap  penggunaan) aplikasi transportasi online sebesar 100%.
5 Variabel  perceived  userfulness  (persepsi  penggunaan) tidak  pengaruh  positif  terhadap  behavioral  intention  to use  (minat  perilaku  terhadap  penggunaan)  pada penggunaan aplikasi transportasi online.
6 Variabel  behavioral  intention  to  use  (minat  perilaku terhadap  penggunaan)  berpengaruh  positif  terhadap actual  system  use  (penggunaan  sesungguhnya)  dalam menggunakan  aplikasi  transportasi  online  sebesar 94.7%.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  M. Ashoer, M. H. Syahnur, R. R. Taufan, and A. N. Siangka, “Menyelidiki Loyalitas Millenial pada Transportasi Online; Studi Mediasi berbasis SEM-PLS,” Benefit J. Manaj. dan Bisnis , vol. 5, no. 2, pp. 183–198, 2020, doi:
10.23917/benefit.v5i2.11179.
[2]  Hanifurohman, “Analisa Keamanan Aplikasi Mobile E- Commerce Berbasis Android Menggunakan Mobile Security Framework,” Proc. … , 2020, [Online]. Available: http://openjournal.unpam.ac.id/index.php/Proceedings/article/vi ew/5195.
[3]  M. A. F. Ramadhan, “Pengaruh Citra Merek, Kepercayaan, Dan Komitmen Terhadap Loyalitas Pelanggan Aplikasi
24
Transportasi Online Gojek Di Kota Malang,” J. Ilmu Manaj. , vol. 4, no. 2, p. 153, 2020, doi:
10.33474/manajemen.v4i2.3733.
[4]  D. M. Istiana, “Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kepuasan Pelanggan pada Transportasi Online Roda Dua PT X,” J. Manaj. , vol. 12, no. 2, p. 60, 2021, doi: 10.32832/jm- uika.v12i2.4113.
[5]  Y. A. Gerhana, M. Irfan, and C. Slamet, “Implementasi Technology Acceptance Model untuk Mengukur Penerimaan Guru terhadap Inovasi Pembelajaran (Studi Kasus Model Pembelajaran CBR di SMK),” J. Tek. Inform. UIN Sunan Gunung Djati Bandung , vol. X, no. 2, pp. 1–18, 2017.
[6]  F. S. Rahayu, D. Budiyanto, and D. Palyama, “Analisis Penerimaan E-Learning Menggunakan Technology Acceptance Model (Tam) (Studi Kasus: Universitas Atma Jaya Yogyakarta),” J. Terap. Teknol. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 87–98, 2017, doi: 10.21460/jutei.2017.12.20.
[7]  M. Maswar, “Analisis Statistik Deskriptif Nilai UAS Ekonomitrika Mahasiswa dengan Program SPSS 23 & Eviews 8.1,” J. Pendidik. Islam Indones. , vol. 1, no. 2, pp. 273–292, 2017, doi: 10.35316/jpii.v1i2.54.
[8]  A. C. S. Wijonarko and S. E. Wahyuningsih, “Dinamika Industri dan Inovasi Produk Batik di Kampung Pesindon Kota
Pekalongan.,” TEKNOBUGA J. Teknol. Busana dan Boga , vol. 8, no. 1, pp. 25–30, 2020, doi: 10.15294/teknobuga.v8i1.21749.
[9]  K. Nisa, “Analisa Pengaruh Jumlah Penduduk terhadap Jumlah Angkatan Kerja pada Kota Bekasi Menggunakan Metode Regresi Linear,” Inf. Manag. Educ. Prof.  J. Inf. Manag. , vol. 5, no. 2, p. 21, 2021, doi: 10.51211/imbi.v5i2.1468.
[10]  M. Darwin and K. Umam, “Indirect Effect Analysis on Structural Equation Modeling ( Comparative Study of Using Amos and SmartPLS Software ),” Nucleus , pp. 50–57, 2020, doi: https://doi.org/10.37010/nuc.v1i2.160.
[11]  F.  D.  Davis,  R.  P.  Bagozzi,  and  P.  R.  Warshaw,  “User Acceptance  of  Computer  Technology:  A  Comparison  of  Two Theoretical  Models,”  Manage.  Sci.,  vol.  35,  no.  8,  pp.  982– 1003, 1989, doi: 10.1287/mnsc.35.8.982.
[12]  Jumlah penduduk provinsi Kepulauan Riau, “Jumlah  penduduk hasil sensus penduduk (SP) (Jiwa), 2010-2020”. https://kepri.bps.go.id/indicator/12/48/1/jumlah-penduduk.html
[13] Siahaan,  M.,  &  Legowo,  N.  (2019).  The  Citizens Acceptance  Factors  of  Transportation  Application  Online  in Batam:  An  Adaptation  of  the  UTAUT2  Model  and Information  System  Success  Model.  Journal  of  Theoretical and Applied Information Technology, 1666 – 1676.