JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal. 50-59

## TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL PADA USAHA KECIL MENENGAH PANTAI PANGANDARAN
Sri Lestari 1 , Siti Mardiana 2 ,R. A. E. Virgana Targa Sapanji 3 , Rosalin Samihardjo 4 , Murnawan 5 1,3,4,5 Prodi  Sistem Informasi Fakultas Teknik Universitas Widyatama Jln. Cikutra No.204A Bandung
2 University of Muhammadiyah Bandung
1 sri.lestari@widyatama.ac.id
2 siti.mardiana@umbandung.ac.id
3 rae.virgana@widyatama.ac.id
4 rosalin.samihardjo@widyatama.ac.id
5 murnawan@widyatama.ac.id

## Abstrak
Para  pelaku  Usaha  Kecil  Menengah  di  Kabupaten  Pangandaran  telah  memiliki  web  sebagai  sarana  untuk  memberikan kemudahan dalam memasarkan   produk mereka dan juga bagi para pembeli.  Penelitian ini bertujuan    untuk melihat persepsi pengguna  dalam  menggunakan  teknologi  informasi  (website).  Penelitian  ini  menggunakan  metode  deskriptif  analitis  dengan pendekatan yuridis empiris dengan jenis penelitian kuantitatif, pengambilan data  dilakukan secara purposive sampling dengan jumlah data  sebanyak   128  Usaha  Mikro  Kecil  (UMK)  di Pantai  Pangandaran  dengan  rentang  waktu  dari  tahun  2017  -  2022, menggunakan Technology  Acceptance  Model (TAM).  Pengujian  model  menggunakan Partial  Least  Square  –  Structural Equation  Modelling (PLS-SEM).  Statistik  menggunakan  bahasa  pemrograman  R  dengan  PLSPM  library.  Pada  analisa Technology  Acceptance  Model (TAM)  pada  Usaha  Mikro  Kecil  (UMK)  pelaku  usaha  di  Pantai  Pangandaran  Kabupaten Pangandaran dapat disimpulkan  bahwa  masyarakat pelaku UMK  di  Pangadaran  masih  tidak berpengaruh  /apatis  atau   kurang perhatian dengan teknologi informasi (website) yang telah dikembangkan peneliti.
Kata kunci : Usaha Kecil Mikro, Pangandaran, UKM, PLS, SEM, R Programming

## I. P ENDAHULUAN
Para  pelaku  Usaha  Kecil  Menengah  di  Kabupaten Pangandaran  telah  memiliki  web  sebagai  sarana  untuk memberikan  kemudahan  dalam  memasarkan    produk  mereka dan  juga  bagi  para  pembeli.    Penelitian  ini  bertujuan    untuk melihat  persepsi  pengguna  dalam  menggunakan  teknologi informasi dalam hal ini berupa website. Penggunaan teknologi baru  akan    menimbulkan  reaksi  pada  penggunanya  berupa penerimaan aplikasi atau  menolaknya

## Literature review
Metodologi  menggunakan PLS-SEM  (Partial  Least Squares – Structural  Equation  Modelling) dapat  digunakan untuk  menganalisis    data  statistik  pada  Model  regresi, Persamaan  Struktural  serta  Analisis  Tabel  Berganda.  Selain itu dapat digunakan  untuk mempelajari hubungan multivarian yang  kompleks  antara  variabel  yang  diamati  dengan  variabel laten,  pendekatan  analisis  data  untuk  mempelajari  satu  set blok  variabel  yang  diamati  di  mana  setiap  blok  dapat diringkas  oleh  variabel  laten  dan  bahwa  ada  hubungan  linier antara variabel laten [1, p. 3].
Teknik analisis regresi menggunakan PLS  dirancang untuk  menangani  hal  terkait  analisis  data  seperti  prediksi, eksplorasi,  klasifikasi,    visualisasi,  penjelasan,    dan  studi sistem  struktural.  Selain  itu  PLS  dapat  digunakan  untuk menganalisis banyak hubungan antara berbagai blok variabel / tabel data [1, p. 6].
.
Regulator yang digunakan memerlukan metode yang serbaguna,  mudah  digunakan  dan  dapat  menangani  model jalur  yang  kompleks  dengan  variabel  laten  /  tidak  dapat diamati  secara  langsung.  Dalam  aplikasi  pertama  pemodelan persamaan  struktural  terkecil  kuadrat  (PLS-SEM)  parsial dalam  pengujian,  menunjukkan  bagaimana  PLS-SEM  dapat digunakan untuk menjelaskan transmisi risiko sistemik [2].
Teori  tentang  ekonometrika  digunakan  dalam menentukan  hubungan  sebab  akibat  antara  satu  variabel dengan  variabel  lainnya  dan  merupakan  salah  satu  ciri  khas penelitian kuantitatif dengan analisis regresi linear [3].
Perangkat  statistik  pada  penelitian  ini  menggunakan bahasa  pemrograman  komputer  statistik  R  Programmng versi 4.2.1 [4], library PLS-PM untuk  pengujian PLS-SEM ( Partial Least Squares – Structural Equation Modelling ) [1] [5]  pada Technology Acceptance Model (TAM).
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal. 50-59
Penelitian-penelitian  sebelumnya  mengemukakan bahwa  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  adopsi  sistem pembayaran digital di UKM menggunakan Model Penerimaan Teknologi  (TAM)  pemodelan  SEM-PLS  digunakan  untuk menilai  hipotesis  yang  dikembangkan  [6],  juga  analisis pendukung adopsi E-Commerce UKM Indonesia menggunakan  PLS-SEM  diterapkan  untuk  menganalisis hubungan  antara  variabel  yang  kompleks  [7],  penelitian  lain juga  menyelidiki  pengaruh  kemudahan  penggunaan  yang dirasakan,  kegunaan  yang  dirasakan  dan  kepercayaan  yang dirasakan  pada  penerimaan  manajer  di  UKM,  mencapai  hal tersebut  menggunakan  model  penerimaan  teknologi  (TAM), hasilnya  mengungkapkan  bahwa  kepercayaan  yang  dirasakan dan  kegunaan yang  dirasakan  memiliki  efek  positif  pada  niat perilaku  manajer  UKM  yang  berpartisipasi  [8],  metode kuantitatif  telah  diterapkan  dalam  penelitian  ini  dimana pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan kuesioner yang  dikelola  sendiri  yang  dibagikan  kepada  UKM,  analisis data  menggunakan  teknik  Partial  Least  Squares  Structural Equation  Modeling  (PLS-SEM),  kegunaan  yang  dirasakan dari  Technology  Acceptance  Model  (TAM),  memediasi hubungan  masing-masing  faktor  [9],  penelitian  lain  juga mengkaji  faktor-faktor  yang  menentukan  minat  konsumen, alat  analisis  data  menggunakan  model  persamaan  struktural  - partial  least  squares  (SEM-PLS)  berdasarkan  model  stimulus teori kerangka penerimaan teknologi (STF-TAM) [10].

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  deskriptif analitis  dengan  pendekatan  yuridis  empiris    dan  jenis penelitian  kuantitatif.  Pengambilan  data  dilakukan  secara purposive  sampling dengan  jumlah  data  sebanyak  128  Usaha Mikro  Kecil  (UMK)  di  Pantai  Pangandaran  Kabupaten Pangandaran  pada  rentang  tahun  2017  -  2022,  menggunakan Technology  Acceptance  Model (TAM).  Pengujian  model menggunakan Partial  Least  Square  –  Structural  Equation Modelling (PLS-SEM)  dengan  statistik  menggunakan  bahasa pemrograman R dengan PLSPM library.
Penelitian  secara  empiris  ( Empirical  Research ) merupakan  penelitian  terhadap  fakta  empiris  yang  diperoleh berdasarkan  observasi  atau  pengalaman.  Pada  penelitian  ini peneliti  melakukan  observasi  langsung  di  Usaha  Kecil Menengah (UMK) di Pantai Pangandaran Kabupaten Bandung terhadap  fakta  atau  segala  sesuatu  yang  dialami  tanpa perantara orang lain [11, p. 28].
Penelitian  ini  berbentuk  deskriptif;  bertujuan  untuk membuat  deskripsi  secara  sistematis,  faktual  dan  akurat mengenai  fakta-fakta,  dan  sifat-sifat  populasi  Usaha  Kecil Menengah (UMK) di Pantai Pangandaran [12, p. 18].
Penelitian  ini  berbentuk  kuantitatif  didasarkan  pada pengukuran  kuantitas  atau  jumlah  Usaha  Kecil  Menengah (UMK)  di  Pantai  Pangandaran  untuk  melihat  fenomena  yang dinyatakan dalam kuantitas data.
Penelitian Technology  Acceptance  Model (TAM) pada  Usaha  Kecil  Menengah  (UMK)  di  Pantai  Pangandaran ini  dapat  diklasifikasikan  lebih  lanjut  ke  dalam  pendekatan inferensial,  eksperimental  dan  simulasi  menggunakan  PLS- SEM menggunakan bahasa pemrograman statistik R.
Tujuan  dari  pendekatan  inferensial  penelitian Technology  Acceptance  Model (TAM)  pada  Usaha  Kecil Menengah  (UMK)  di  Pantai  Pangandaran  ini  adalah  untuk membentuk  basis  data  yang  darinya  untuk  menyimpulkan karakteristik  atau  hubungan  populasi,  dimana  hasil  sampel survei  dipelajari  (dipertanyakan  atau  diamati)  untuk menentukan  karakteristiknya,  dan  kemudian  disimpulkan bahwa populasi tersebut memiliki karakteristik yang sama [13, p. 3,5].
Teknik pengambilan data dalam penelitian ini dengan purposive  sampling atau  Pengambilan  sampel yang  disengaja di  lokasi  langsung  Usaha  Kecil  Menengah  (UMK)  di  Pantai Pangandaran  Kabupaten  Pangandaran,  pengambilan  sampel yang disengaja juga dikenal sebagai non-probability sampling, metode  pengambilan  sampel  ini  melibatkan  pemilihan  yang disengaja  atau  disengaja  dari  pelaku  Usaha  Kecil  Menengah (UMK) di Pantai Pangandaran Kabupaten Pangandaran [13, p. 15].
Pengujian PLS-SEM tidak terpengaruh oleh distribusi  yang  tidak  normal,  pengujian  PLS-SEM  ( Partial Least Squares – Structural Equation Modelling ) menggunakan library PLS-PM [1] [5], untuk di implementasikan  di  pemrograman  komputer  bahasa  R    [9]., proses  ini  menghasilkan  beberapa  uji  asumsi  dan  hasil hipotesa PLS-SEM, sebagai berikut :
• Inner Model dengan 5 variabel laten (variabel eksogen : Perceived  Usefulnes (PU), Perceived  Ease  of  Use (PEOU), Social  Influence (SI),  dan    variabel  endogen  : Attitude (AT), Behavioral Intention (BI) ) :
Gambar 1. Inner model Technology Acceptance Model (TAM) UMK Pangandaran
• Outer  Model  dengan  18  variabel  manifes  (variabel eksogen : Perceived Usefulnes (PU) : (PU1 ,PU2, PU3), Perceived  Ease  of  Use (PEOU)  :  (PEOU1,  PEOU2, PEOU3), Social Influence (SI) : (SI1, SI2, SI3, SI4) , dan variabel  endogen  : Attitude (AT)  :  (AT1,  AT2,  AT3, AT4), Behavioral Intention (BI) : (BI1, BI2, BI3, BI4))
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal. 50-59
Gambar 2. Outer model Technology Acceptance Model (TAM) UMK Pangandaran
Penelitian  ini  menggunakan  128  data,  hasil wawancara  dan  pengamatan  langsung  pada  128  pelaku usaha kecil  menengah  (UMK)  di  Pantai  Pangandaran  Kabupaten Bandung.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Pengujian pertama
Pengujian pertama menggunakan 5 variabel laten dan 18 variabel manifest, dengan 128 baris data dan 18 kolom, tidak ada data yang dihapus, tidak ada variabel yang dihapus, proses pengujian menggunakan pola PLS-SEM reflective mode , hasil pengujian masih orisinil sebagai berikut :
Tabel  1.  Nilai  statistik  variabel  laten  Perceived_Usefulnes dengan 3 variabel manifest :
PU1 PU2 PU3 Min 1.000 Min 1.000 Min 1.000 1st Qu 3.000 1st Qu 3.000 1st Qu 4.000 Median 4.000 Median 3.000 Median 4.000 Mean 3.578 Mean 3.109 Mean 3.891 3rd Qu 4.000 3rd Qu 4.000 3rd Qu 4.000 Max. 5.000 Max. 5.000 Max. 5.000
Tabel  2.  Nilai  statistik  variabel  laten  Perceived_Ease_of_Use dengan 3 variabel manifest :
PEOU1 PEOU2 PEOU3 Min 1.000 Min 1.000 Min 1.000 1st Qu 3.000 1st Qu 2.000 1st Qu 2.000 Median 4.000 Median 3.000 Median 3.000 Mean 3.875 Mean 2.797 Mean 3.117 3rd Qu 4.000 3rd Qu 3.000 3rd Qu 4.000 Max. 5.000 Max. 5.000 Max. 5.000
Tabel 3. Nilai statistik variabel laten Social_Influence dengan 4 variabel manifest :
SI1 SI2 SI3 SI4 Min 2.000 Min 1.000 Min 1.000 Min 1.000 1st Qu 3.000 1st Qu 3.000 1st Qu 3.000 1st Qu 3.000 Median 4.000 Median 4.000 Median 4.000 Median 4.000 Mean 3.734 Mean 3.781 Mean 3.711 Mean 3.625
3rd Qu 4.000 3rd Qu 4.000 3rd Qu 4.000 3rd Qu 4.000 Max. 5.000 Max. 5.000 Max. 5.000 Max. 5.000
Tabel  4.  Nilai  statistik  variabel  laten  Attitude  dengan  4 variabel manifest :
AT1 AT2 AT3 AT4 Min 1.00 Min 1.00 Min 1.000 Min 1.000 1st Qu 3.00 1st Qu 3.00 1st Qu 3.000 1st Qu 2.000 Median 3.00 Median 4.00 Median 3.000 Median 3.000 Mean 3.07 Mean 3.68 Mean 2.984 Mean 2.969 3rd Qu 4.00 3rd Qu 4.00 3rd Qu 3.000 3rd Qu 3.000 Max. 5.00 Max. 5.00 Max. 5.000 Max. 5.000
Tabel  5.  Nilai  statistik  variabel  laten  Behavioral_Intention dengan 4 variabel manifest :
BI1 BI2 BI3 BI4 Min 1.000 Min 1.000 Min 1.000 Min 2.000 1st Qu 3.000 1st Qu 3.000 1st Qu 3.000 1st Qu 3.000 Median 4.000 Median 4.000 Median 4.000 Median 4.000 Mean 3.836 Mean 3.633 Mean 3.609 Mean 3.547 3rd Qu 4.000 3rd Qu 4.000 3rd Qu 4.000 3rd Qu 4.000 Max. 5.000 Max. 5.000 Max. 5.000 Max. 5.000
Mengecek Unidimensionality  of  Reflective  Blocks , diagnosis  model  jalur  PLS  dimulai  dengan  menilai  kualitas model  pengukuran  Unidimensionalitas  menyiratkan  bahwa indikator  reflektif  harus  berada  dalam  ruang  geometris  satu dimensi,  variabel  manifes  dalam  blok  reflektif  dianggap sebagai disebabkan oleh variabel laten mereka.
PLS-PM  memiliki  tiga  indeks  utama  untuk  memeriksa unidimensionalitas  :  1. the  Cronbach’s  alpha ,  2. the  Dillon- Goldstein’s  rho ,  dan  3.  the  first  &  the  second  eigenvalue  of the MVs, hasil sebagai berikut :
Tabel 6. Tiga indeks utama untuk memeriksa unidimensionalitas Mode. MVs C.alpha DG.rho Eig.1s t Eig.2nd Perceived_U sefulnes A 3 0.5318 814 0.76216 029 1.5559 26 0.8189 506 Perceived_Ea se_of_Use A 3 0.4343 482 0.72575 561 1.4195 17 0.9203 039 Social_Influe nce A 4 0.7949 516 0.86729 301 2.4860 65 0.7190 722 Attitude A 4 0.2545 936 0.04950 104 1.7671 67 1.2877 400 Behavioral_I ntention A 4 0.8047 072 0.87446 543 2.5601 99 0.7620 221
Hasil  data  diatas  menggunakan  mode  A  berarti  PLS- SEM reflective  mode  analysis yang  digunakan,  MVs menyatakan  banyaknya Manifest  Variables pada  setiap Laten Variables , hasil diatas  menyatakan :
1. Perceived_Usefulnes,  CA  :  0.5318814  <  0.7  tidak  dapat diterima, tetapi DG.rho  :    0.76216029    >  0.7 dapat diterima ,  dan  eig.1st  :    1.555926    >  1  dan  eig.2nd  : 0.8189506 < 1 dapat diterima
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal. 50-59
2. Perceived_Ease_of_Use,  CA  :  0.4343482    <  0.7  tidak dapat  diterima, tetapi DG.rho  :    0.72575561    >  0.7 dapat diterima , dan eig.1st :  1.419517 > 1 dan eig.2nd : 0.9203039 < 1 dapat diterima
3. Social_Influence, CA : 0.7949516 > 0.7 dapat diterima , DG.rho :  0.86729301  > 0.7 dapat diterima , dan eig.1st :    2.486065  >  1  dan  eig.2nd  :  0.7190722  <  1 dapat diterima
4. Attitude,  CA  :  0.2545936  <  0.7 tidak  dapat  diterima , DG.rho :  0.04950104  < 0.7 tidak dapat diterima , dan eig.1st : 1.767167  > 1 dan eig.2nd : 1.2877400 > 1 tidak dapat diterima
5. Behavioral_Intention,  CA  :  0.8047072    <  0.7 dapat diterima ,  DG.rho  :    0.87446543  >  0.7 dapat  diterima , dan eig.1st :  2.560199  > 1 dan eig.2nd : 0.7620221 < 1 dapat diterima
Hasil pengecekan unidimensionalitas, yang sulit diterima adalah  Variabel  Laten  Attitude  menggunakan  3  model pemeriksaan,  CA  tidak  diterima,  DG.rho  tidak  diterima juga eig.1st vs eig.2nd tidak diterima, untuk solusinya di cek  terlebih  dahulu  biasanya  ada  nilai loadings  yang negatif.
Tabel  7.  Hasil  analisa  outer_model  pada  pengujan pertama
na
me block weight loadin g commu nality redund ancy 1 PU1  Perceived_Us efulnes 0.5936 0049 0.837 4369 0.70130 063 0.0000 0000 2 PU2 Perceived_Us efulnes 0.19068 564 0.4468 836 0.19970 494 0.0000 0000 3 PU3 Perceived_Us efulnes 0.52968 793 0.7885 449 0.62180 312 0.0000 0000 4 PEOU1 Perceived_Eas e_of_Use 0.68176 192 0.8056 526 0.64907 608 0.0000 0000 5 PEOU2 Perceived_Eas e_of_Use 0.32842 287 0.5099 451 0.26004 400 0.0000 0000 6 PEOU3 Perceived_Eas e_of_Use 0.41974 147 0.6748 419 0.45541 154 0.0000 0000 7 SI1 Social_Influen ce 0.30029 200 0.7140 908 0.50992 571 0.0000 0000 8 SI2 Social_Influen ce 0.33362 070 0.7939 105 0.63029 395 0.0000 0000 9 SI3 Social_Influen ce 0.32873 966 0.7960 348 0.45541 154 0.0000 0000 10  SI4 Social_Influen ce 0.30732 724 0.8427 858 0.71028 792 0.0000 0000 11  AT1 Attitude 0.51925 452 - 0.8443 287 0.71289 092 0.27574 345 12  AT2 Attitude 0.49416 933 - 0.8122 611 0.65976 806 0.25519 573 13  AT3 Attitude - 0.09449 862 0.1751 360 0.03067 264 0.01186 406 14  AT4 Attitude - 0.5719 0.32713 0.12653
0.25112 694 573 517 462 15  BI1 Behavioral_Int ention 0.32786 535 0.8248 162 0.68032 184 0.17498 276 16  BI2 Behavioral_Int ention 0.33676 677 0.8765 910 0.76841 174 0.19764 000 17  BI3 Behavioral_Int ention 0.32060 140 0.8553 425 0.73161 086 0.18817 460 18  BI4 Behavioral_Int ention 0.26028 074 0.6152 610 0.37854 614 0.09736 428
Analisa outer_model dari 18 variabel laten 15 memenuhi syarat  nilai  loadings  >  0.5  dan  communality  >  0.25/25%, kecuali  PU2,  AT1,  AT2  dan  AT3, terlebih  pada  AT1  dan AT2  ini  berkorelasi  negatif,  karena  “ Remember  that Cronbach’s alpha require all indicators in reflective block to be positively correlated [1, p. 60]”, untuk lebih spesifik dilihat di grafiknya sebagai berikut :
Gambar  3.  Nilai  Loadings  Versi  Pertama  pada  Outer  Model TAM  UMK  Pangandaran,  Variabel  laten  AT1  dan  Variabel AT2 berkorelasi negatif/merah
Masalah  pada  variabel  laten  AT1  dan  AT2  mungkin disebabkan kuesioner  yang  berkorelasi  negatif  dibanding  sisa kuesioner  lainnya  yang berkorelasi  positif,  atau  hal  lain yang tidak  ketahui  oleh  peneliti,  untuk  solusi  masalah  ini,  maka akan  dilakukan  proses  invers  nilai  pada  variabel  laten  AT1 dan AT2, seperti berikut :
1. data_GAB_TAM$Inverse_AT1 = -1 * data_GAB_TAM$AT1 2. data_GAB_TAM$Inverse_AT2 = -1 * data_GAB_TAM$AT2

## B. Pengujian kedua
Setelah proses inverse pada variabel laten AT1 dan AT2, maka namanya berubah menjadi Inverse_AT1 dan Inverse_AT2, hasil pengujian kedua sebagai berikut :
Tabel 8. Tiga indeks utama untuk memeriksa unidimensionalitas pada pengujian kedua
Mod M C.alpha DG.rho Eig.1s Eig.2n
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal. 50-59
e. Vs
t d
Perceived_Useful nes A 3 0.5318 814 0.7621 603 1.5559 26 0.8189 506 Perceived_Ease_ of_Use A 3 0.4343 482 0.7257 556 1.4195 17 0.9203 039 Social_Influence A 4 0.7949 516 0.8672 930 2.4860 65 0.7190 722 Attitude A 4 0.5574 185 0.7493 655 1.7671 67 1.2877 400 Behavioral_Inten tion A 4 0.8047 072 0.8744 654 2.5601 99 0.7620 221
Pada  pengujian  kedua  ini,  nilai  unidimensionlitas  untuk Attitude untuk  CA:  0.5574185    <  0.7  tidak  diterima, tetapi DG.rho  0.7493655  >  0.7 bisa  diterima dan  eig.1st 1.767167  >  1,  &  eig.2nd  1.2877400  >  1  tidak  bisa  diterima, pengujian kedua ini Attitude hanya bisa diterima oleh DG.rho, tidak  diterima  oleh  C.alpha  dan  eig.1st  &  eig2nd  (  karena eig2nd  harus  <  1),  disini  peneliti  meneruskan  dahulu  melihat nilai loading di outer model. Untuk variabel laten lainnya nilai sama dengan pengujian pertama bisa diterima .
Tabel 9. Hasil nilai loading pada outer model pada pengujian kedua
na me block weight loading  commun ality redund ancy 1 PU1  Perceived_Usef ulnes 0.59360 049 0.8374 369 0.70130 063 0.00000 000 2 PU2 Perceived_Use fulnes 0.19068 564 0.4468 836 0.199704 94 0.00000 000 3 PU3 Perceived_Use fulnes 0.52968 793 0.7885 449 0.621803 12 0.00000 000 4 PEOU1 Perceived_Ease _of_Use 0.68176 192 0.8056 526 0.649076 08 0.00000 000 5 PEOU2 Perceived_Ease _of_Use 0.32842 287 0.5099 451 0.260044 00 0.00000 000 6 PEOU3 Perceived_Ease _of_Use 0.41974 147 0.6748 419 0.455411 54 0.00000 000 7 SI1 Social_Influenc e 0.30029 200 0.7140 908 0.509925 71 0.00000 000 8 SI2 Social_Influenc e 0.33362 070 0.7939 105 0.630293 95 0.00000 000 9 SI3 Social_Influenc e 0.32873 966 0.7960 348 0.633671 39 0.00000 000 10  SI4 Social_Influenc e 0.30732 724 0.8427 858 0.710287 92 0.00000 000 11 Inverse_AT 1 Attitude 0.51925 452 0.8443 180 0.712872 80 0.27573 348 12 Inverse_AT 2 Attitude 0.49416 933 0.8122 507 0.659751 21 0.25518 648 13 AT3 Attitude 0.09452 379 0.1751 723 0.030685 32 0.01186 884 14  AT4 Attitude 0.25115 066 0.5719 863 0.327168 30 0.12654 608 15  BI1 Behavioral_Inte ntion 0.32786 535 0.8248 162 0.680321 84 0.17498 281 16  BI2 Behavioral_Inte ntion 0.33676 677 0.8765 910 0.768411 74 0.19764 005 17  BI3 Behavioral_Inte ntion 0.32060 140 0.8553 425 0.731610 86 0.18817 465 18  BI4 Behavioral_Inte ntion 0.26028 074 0.6152 610 0.378546 14 0.09736 431
Pada  pengujian  kedua,  nilai  loading  pada  outer  model, semua  nilai  loading  berkorelasi  positif  dengan  nilai  sudah memenuhi standar loading > 0.5 dan communality > 0.25/25%, kecuali variabel manifest PU2 dan AT3 , disini peneliti akan mengeluarkan  keduanya  dari  model dikarenakan  akan mengganggu nilai-nilai pada proses selanjutnya.
Gambar 4. Nilai Loadings Versi Kedua pada Outer model , semua nilai loading memenuhi standar > 0.5 dan berkorelasi positif/biru, kecuali PU2 dan AT3 nilai loading < 0.5

## C. Pengujian ketiga
Pada  pengujian  ketiga  ini  peneliti  akan  mengeluarkan variabel  manifest  PU2  dan  AT3  dari  model,  berikut  hasil proses unidimensionalitas sebagai berikut :
Tabel 10. Tiga indeks utama untuk memeriksa unidimensionalitas pada pengujian ketiga
Mode MVs C.alpha        DG.rho eig.1st      eig.2nd Perceived_Usefulnes         A      2 0.5407025   0.8132404   1.370522   0.6294775 Perceived_Ease_of_Use    A      3 0.4343482   0.7257556   1.419517   0.9203039 Social_Influence                A      4 0.7949516   0.8672930   2.486065   0.7190722 Attitude                              A      3 0.6187420   0.7979371   1.715274   0.7924135 Behavioral_Intention         A      4 0.8047072   0.8744654   2.560199   0.7620221
Pada  pengujian  ketiga  ini,  nilai  unidimensionlitas  untuk Attitude berbeda  dengan  pengujian  pertama  dan  kedua, Attitude untuk  CA:  0.6187420    <  0.7  tidak  diterima, tetapi DG.rho  0.7493655  >  0.7 bisa  diterima, dan  eig.1st 1.715274  > 1,  &  eig.2nd 0.7924135  <  1 bisa  diterima ,  pada pengujian  ketiga  ini  Attitude  bisa  diterima  oleh  DG.rho  dan eig.1st  &  eig.2nd.  Sehingga  berdasarkan  kesimpulan  pada pengujian  pertama,  kedua  dan  ketiga  maka  untuk  uji unidimensionalitas semua variabel laten bisa diterima .
Untuk  hasil  outer  model  pada  pengujian  ketiga  ini variabel manifest PU2 dan AT3 sudah dikeluarkan dari model, tampak  semua  nilai  loading  >  0.5  dan  communality  > 0.25/25%  :
Tabel 11. Outer model pada pengujian ketiga
name block weight            loading            communality redundancy
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal. 50-59
1      PU1 Perceived_Usefulnes 0.6285956   0.8431095   0.7108336 0.00000000 2      PU3 Perceived_Usefulnes 0.5789496   0.8118584   0.6591140 0.00000000 3      PEOU1 Perceived_Ease_of_Use 0.6899892   0.8109012   0.6575608 0.00000000 4      PEOU2 Perceived_Ease_of_Use 0.3357688   0.5133315   0.2635092 0.00000000 5      PEOU3 Perceived_Ease_of_Use 0.4041858   0.6633735   0.4400645 0.00000000 6      SI1 Social_Influence 0.3009561        0.7149259      0.5111190 0.00000000 7      SI2 Social_Influence 0.3355964        0.7950672      0.6321319 0.00000000 8      SI3 Social_Influence 0.3249308        0.7941641      0.6306965 0.00000000 9      SI4 Social_Influence 0.3084952        0.8426993      0.7101420 0.00000000 10 Inverse_AT1           Attitude 0.5266185        0.8540303      0.7293677 0.28385871 11 Inverse_AT2           Attitude 0.4988869        0.8289665      0.6871855 0.26744203 12    AT4 Attitude 0.2547805        0.5365064      0.2878391 0.11202255 13    BI1 Behavioral_Intention 0.3218135        0.8210333      0.6740957 0.16867811 14    BI2 Behavioral_Intention 0.3376163   0.8757331   0.7669085 0.19190254 15    BI3 Behavioral_Intention 0.3188771   0.8542406   0.7297270 0.18259865 16    BI4 Behavioral_Intention 0.2695080   0.6223221   0.3872848 0.09690978
Gambar 5. Nilai Loadings Versi Ketiga pada Outer model , semua nilai loading memenuhi standar > 0.5 dan berkorelasi positif/biru
Gambar 6. Rata-rata dari 18 indikator/ variabel manifest memenuhi syarat terbaik diatas nilai 0.7
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal. 50-59
Gambar 7. Nilai CrossLoadings
Tampak  pada  gambar  7.  merupakan  nilai CrossLoadings (pemuatan  silang),  alasan  untuk  melakukan  itu  adalah  bahwa memastikan  tidak  memiliki  indikator  pengkhianat,  setiap konstruk  di  evaluasi  memastikan  korelasi  konstruk  dengan item  pengukuran  lebih  besar  daripada  konstruk  lainnya,  pada gambar 7. tidak ada indikator pengkhianat dalam penelitian ini, sebagai  contoh  pembacaan  grafik crossloadings ini  misalnya pada sudut kanan bawah terdapat kotak chart Behavioral_Intention  –  Behavioral_Intention  (warna  ungu) dengan  indikator  BI.1,  BI.2,  BI.3,  BI.4,  bila  chart  tersebut dibandingkan  4  kotak  chart-chart  di  sebelah  kirinya  maka lebih  tinggi,  sehingga  tidak  ada  indikator  pengkhianat  pada grup  variabel  laten  Behavioral_Intention  dan  variabel  laten lainnya.
Untuk  nilai  inner  model  sebagai  berikut,  terdapat  2 persamaan/fungsi/regresi yaitu :
1. Attitude dipengaruhi oleh Perceived_Usefulnes, Perceived_Ease_of_Use, dan Social_Influence
2. Behavioral_Intention dipengaruhi oleh Attitude

## 1. Attitude :
Tabel 12. Hasil akhir persamaan variabel laten Attitude Estimate Std. Error         t value Pr(>|t|)
Intercept 8.558703e-18   0.07018497    1.219449e-16     1.000000e+00 Perceived_Usefulnes -1.258907e-01 0.09345064   -1.347136e+00 1.803931e-01 Perceived_Ease_of_Use -1.713884e-01 0.08534236   -2.008246e+00 4.679001e-02 Social_Influence -4.398042e-01 0.08620032    -5.102117e+00 1.225723e-06 Persamaannya adalah :
Attitude  Perceived_Usefulnes + Perceived_Ease_of_Use + Social_Influence +    Intercept Attitude  (-0.1258907) +            (-0.1713884) +   (-0.4398042)     + 8.558703e-18 Attitude  (-12.58907%) +            (-17.13884%) +   (-43.98042%)    + 8.558703e-18 Nilai Probabilitas/Signifikasi : Perceived_Usefulnes :  1.803931e-01/0.18/18%,  tidak signifikan > 0.05/5%, signifikan < 0.2/20% Perceived_Ease_of_Use  : 4.679001e-02/0.046/4.6%, signifikan < 0.05/5%
Social_Influence : 1.225723e-06, sangat signifikan < 0.01/1%, signifikan < 0.05/5%
Kesimpulan Attitude :
1. Perceived_Usefulnes  (-12.58907%)  tidak  berpengaruh (negatif)  terhadap  Attitude  dengan  sig  1.803931e- 01/0.18/18% pada signifikasi  0.2/20%
2. Perceived_Ease_of_Use (-17.13884%) tidak berpangaruh  (negatif)  terhadap  Attitude  dengan  sig 4.679001e-02/0.046/4.6% secara signifikan < 0.05/5% 3. Social_Influence (-43.98042%) tidak berpangaruh (negatif)  terhadap  Attitude  dengan  sig  1.225723e-06 sangat signifikan < 0.01/1% < 0.05/5%

## 2. Behavioral_Intention :
Tabel 13. Hasil akhir persamaan variabel laten Behavioral_Intention
Estimate Std. Error          t value Pr(>|t|) Intercept 1.717625e-17    0.07713991    2.226636e-16     1.000000e+00 Attitude -5.002287e-01 0.07713991   -6.484693e+00 1.830628e-09

## Persamaannya adalah :
Behavioral_Intention  Attitude       +       Intercept Behavioral_Intention  ( -0.5002287 )   +  ( 1.717625e-17) Behavioral_Intention  ( -50.02287% )  +  ( 1.717625e-17) Nilai Probabilitas/Signifikasi : Behavioral_Intention : 1.830628e-09 , sangat signifikan < 0.01/1%, signifikan < 0.05/5%

## Kesimpulan Behavioral Intention :
Attitude  (-50.02287%)  tidak  berpengaruh  (negatif)  terhadap Behavioral_Intention  dengan  sig  1.830628e-09  sangat signifikan < 0.01/1% < 0.05/5%
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal. 50-59
Gambar 6. Gambar Inner Model, 3 variabel eksogen PU, PEOU, SI bernilai negatif (tidak berpengaruh) dan 2 variabel endogen AT dan BI menyatakan sama (tidak berpengaruh)
Setelah  kesimpulan  outer  model  dan  inner  model  yang merupakan  inti  dari  penelitian  ini,  peneliti  akan  melanjutkan pada tahap akhir pengujian metrik kualitas, sebagai berikut :
Metrik kualitas 1 : R2 , dengan hasil sebagai berkut :
Tabel 14 Matrik Kualitas 1, R2
R2 Perceived_Usefulnes 0.0000000 Perceived_Ease_of_Use 0.0000000 Social_Influence 0.0000000 Attitude                0.3891846 Behavioral_Intention 0.2502287
R2  artinya  jumlah  varians  dalam  variabel  laten  endogen (dependent)  yang  dijelaskan  oleh  variabel  laten  eksogen (independent).
Kesimpulan R2 :
1. Attitude
: memiliki R^2 = 0.3891846  atau  38.91%  merupakan  nilai  sedang  > 0.3,  sisanya  100%-38.91%  =  61.09%  laten  Attitude ini dijelaskan oleh varians lain
2. Behavioral_Intention : memiliki R^2 =
0.2502287  atau  25.02%  merupakan  nilai  rendah  < 0.3, sisanya 100%-25.02% = 74.98% laten Behavioral_Intention ini dijelaskan oleh varians lain
Metrik  kualitas  2  : Mean  Redudancy  dan  AVE ,  dengan hasil sebagai berikut :
Tabel 15. Metrik Kualitas 2, Mean Redudancy dan AVE Type R2 Block_Comm Mean_Redundancy       AVE Perceived_Usefulnes Exogenous   0.0000000  0.6849738 0.0000000 0.6849738 Perceived_Ease_of_Use Exogenous   0.0000000 0.4537115         0.0000000 0.4537115 Social_Influence Exogenous   0.0000000  0.6210224 0.0000000 0.6210224 Attitude Endogenous 0.3891846  0.5681308 0.2211078 0.5681308 Behavioral_Intention Endogenous 0.2502287  0.6395040 0.1600223 0.6395040
Mean Redundansi mengukur persentase varians indikator dalam  blok  endogen  yang  diprediksi  dari  variabel  laten independen  yang  terkait  dengan  LV  endogen  (variabel  laten endogen).  Definisi  redundansi  lain  adalah  jumlah  varians dalam  konstruk  endogen  yang  dijelaskan  oleh  variabel  laten independennya.  Dengan  kata  lain,  itu  mencerminkan
kemampuan  satu  set  variabel  laten  independen  untuk menjelaskan variasi dalam variabel laten dependen. Redundansi  tinggi  berarti  kemampuan  memprediksi  yang tinggi.

## Kesimpulan Mean Redudancy :
Attitude                :  0.2211078    =  22.11%,  kemampuan  model memprediksi hanya 22.11%
Behavioral_Intention : 0.1600223  = 16%   , kemampuan model memprediksi hanya 16%
Kesimpulan AVE :
1. AVE Teknik 1, AVE < 0.5 = Valid :
AVE perceived_Usefulnes      : 0.6849738/68.49% > 0.5 valid secara konvergen AVE Perceived_Ease_of_Use : 0.4537115/45.37% < 0.5 bisa dianggap tidak valid secara konvergen AVE Social_Influence             : 0.6210224/62.1%  > 0.5 valid secara konvergen
AVE Attitude :  0.5681308/56.81%  >  0.5 valid secara konvergen
AVE Behavioral_Intention      : 0.6397226/63.97% > 0.5 valid secara konvergen
2. AVE Teknik 2, AVE > R^2 = Valid :
1. AVE (perceived_Usefulnes, Perceived_Ease_of_Use, Social_Influence) > R2 (perceived_Usefulnes, Perceived_Ease_of_Use,  Social_Influence)  =  Valid secara konvergen
2. Attitude  :  memiliki  R^2  =  0.3891846  atau  38.91%, AVE  Attitude  :  0.5681308/56.81%  >  R^2  = 0.3891846 atau 38.91% = Valid secara konvergen
3. Behavioral_Intention      : memiliki R^2 = 0.2502287 atau  25.02%,    AVE  Behavioral_Intention    : 0.6395040/63.95%  >  R^2  =  0.2502287  atau  25.02% = Valid secara konvergen
Kesimpulan Akhir AVE :
1. Teknik pertama AVE > 0.5 : maka
Perceived_Ease_of_Use  (PEOU)  tidak  Valid  secara konvergen 2. Teknik kedua AVE > R^2 : maka
Perceived_Ease_of_Use  (PEOU)  Valid  tidak  secara konvergen < 0.5

## Saran :
Untuk  menghasilkan  AVE  >  lebih  besar  dari  50% keluarkan laten dan indikator rendah dari model!
Metrik  kualitas  3  : GoF  (Goodness  of  fit) ,  dengan  hasil sebagai berikut :
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal. 50-59
GoF  (Goodness  of  fit)  atau  Indeks  GoF  adalah  ukuran Goodness of fit semua yang memperhitungkan kualitas model baik  pada  model  pengukuran  maupun  struktural,  GoF  dapat digunakan  kriteria  global  yang  membantu  kita  untuk mengevaluasi  kinerja  model  dalam  model  dalam  dan  luar. Pada  dasarnya,  GoF  menilai  kinerja  prediksi  keseluruhan model.  Kelemahan  utama  dengan  indeks,  GoF  adalah  bahwa tidak  ada  ambang  batas  yang  memungkinkan  kita  untuk menentukan signifikansi statistiknya.
Kesimpulan Nilai GoF : model ini adalah  0.4351757 = 43.51% < 0.7/70%
Gambar 8. Sebaran nilai paramater PLS SEM – Scores 50 data UMKM

## Gambar 9. Cluster Analysis sebaran nilai paramater PLS SEM – Scores 50 data UMKM
Pada  gambar  gambar  8  dan  9  merupakan latent  variable scores :  “ are  calculated  as  weighted  sums  of  their indicators/manifest variables ”, merupakan cara termudah dan tercepat  untuk  mendeteksi  kelas  dengan  melakukan  analisis kluster  standar  pada  skor  yang  diperoleh  dari  variabel  laten. Dengan  analisis  kluster  adanya  kelompok  tim  yang  dibentuk sedemikian  rupa  sehingga  mencerminkan  efek  kinerja, terdapat  5  kluster  meskipun  analisis  kluster  hierarki  bisa menarik dan bermanfaat, pengelompokan ini dapat membantu kita mengungkapkan beberapa informasi tentang data.
Pada  gambar  8  dan  9  menggambarkan  tampak  sebaran posisi 50 data UMKM penelitian ini, pada gambar 9 pengaruh variabel  laten  Attitude  terhadap  Behavioral_Intention  terbagi menjadi 5 kluster data, tampak sangat jelas pendapat UMKM berkaitan  dengan  pertanyaan  penelitian  ini  lebih  banyak  di area  nilai  negatif,  kecendrungan  responden  pesimis  dengan penerimaan teknologi informasi.

## IV. K ESIMPULAN
Pada analisa Technology Acceptance Model (TAM) pada Usaha  Mikro  Kecil  (UMK)  pelaku  usaha  di  Pantai Pangandaran  Kabupaten  Pangandaran  dapat  disimpulkan bahwa  masyarakat  pelaku  UMK  di  Pangadaran  masih  tidak berpengaruh  atau  apatis  atau  kurang  perhatian  dengan teknologi  informasi  (website)  yang  telah  dikembangkan peneliti.
A.  Dari  hasil  analisa  model  bisa  terlihat  bahwa  pada persamaan pertama yaitu Attitude :
1. Perceived_Usefulnes (-12.58907%) tidak berpengaruh  (negatif)  terhadap  Attitude  dengan  sig 1.803931e-01/0.18/18% pada signifikasi  0.2/20% 2. Perceived_Ease_of_Use (-17.13884%) tidak berpangaruh  (negatif)  terhadap  Attitude  dengan  sig 4.679001e-02/0.046/4.6% secara signifikan < 0.05/5%
3. Social_Influence  (-43.98042%)  tidak  berpangaruh (negatif)  terhadap  Attitude  dengan  sig  1.225723e-06 sangat signifikan < 0.01/1% < 0.05/5%
B.  Dari  hasil  analisa  model  bisa  terlihat  bahwa  pada persamaan  kedua  yaitu  Behavioral  Intention  :  Attitude  (-
50.02287%) tidak berpangaruh (negatif) terhadap
Behavioral_Intention  dengan  sig  1.830628e-09  sangat signifikan < 0.01/1% < 0.05/5%
Penyebab masyarakat pelaku UMK di Pangadaran masih tidak  berpengaruh  atau  apatis  atau  kurang  perhatian  dengan gelar tekonologi informasi yang telah dikembangkan peneliti,
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal. 50-59
bisa  dikarenakan  bapak/ibu  pelaku  UMK  di  Pangandaran sudah  sibuk  dengan  usahanya  sehari-hari,  sehingga  mungkin saat  ini  penggunaan  teknologi  informasi  untuk  memperluas usaha  belum  menjadi  prioritas  utama,  karena  prioritas  utama adalah gelar dagangan secara fisik bukan online.

## V. S ARAN
Penelitian  ini  dapat  dijadikan  rujukan  terkait  Technology Acceptance Model.
R

## EFERENSI
[1] G. Sanchez, PLS Path Modeling with R . [1]  G. Sanchez, PLS Path Modeling with R . 2013.
[2] N.  K.  Avkiran,  C.  M.  Ringle,  and  R.  Low, “Monitoring transmission of systemic risk : Application  of  PLS-SEM  in  financial  stress  testing Monitoring transmission of systemic risk : Application of  PLS-SEM  in  financial  stress  testing,” J.  Risk ,  vol.
20, pp. 83–115, 2018.
[3] A.  Tri  Basuki, Pengantar  Ekonometrika  (Dilengkapi Penggunaan Eviews) . 2016.
[4] G.  Casella,  S.  Fienberg,  and  I.  Olkin,  “An Introduction to Statistical Programming in R,” 2007.
[5] A. Gaston, L. Trinchera, and G. Russolillo, “Package ‘ plspm ,’” 2017.
[6] M. Najib and F. Fahma, “Investigating the adoption of digital  payment  system  through  an  extended technology  acceptance  model:  An  insight  from  the Indonesian small and medium enterprises,” Int. J. Adv. Sci. Eng. Inf. Technol. , vol. 10, no. 4, pp. 1702–1708,
2020.
[7] A.  D.  Ramdansyah  and  H.  E.  R.  Taufik,  “Adoption model  of  E-commerce  from  SMEs  perspective  in developing  country  evidence  –  Case  study  for Indonesia,” Eur. Res. Stud. J. , vol. 20, no. 4, pp. 227– 243, 2017.
[8] F.  Herzallah  and  M.  Mukhtar,  “The  impact  of percieved  usefulness,  ease  of  use  and  trust  on managers’  acceptance  of  e-commerce  services  in small  and  medium-sized  enterprises  (SMEs)  in Palestine,” Int.  J.  Adv. Sci.  Eng. Inf.  Technol. , vol. 6, no. 6, pp. 922–929, 2016.
[9] H.  Lb.  Aj.  Kk.  Ss.  Fewer,  “B2b  e-commerce technology  factors...  preview  &  related  info  | Mendeley.” [Online]. Available: https://www.mendeley.com/catalogue/62dab960- 6ac6-320f-9b21-24127d6e3961/.  [Accessed:  18-Mar- 2023].
[10] L.  D.  U.  Manalu,  I.  Hermadi,  and  J.  Ratono, “Studying  The  Determinants  of  Intention  To  Use Tokopedia for SMEs Agribusiness Products Purchase,” Indones. J. Bus. Entrep. , Jan. 2020.
[11] E.  Radjab  and  A.  Jam’an, Metodologi  Penelitian Bisnis .  Lembaga  Perpustakaan  dan  Penerbitan, Universitas Muhammadiyah Makassar, 2017.
[12] S.  Prof.  Dr.  MSi.,  “Metodologi  Penelitian : Metodologi  Penelitian  Model  Prakatis  Penelitian Kuantitatif  dan  Kualitatif,” Univ.  Pendidik.  Indones. , pp. 1–243, 2012.
[13] C.  R.  Kothari, Research  Methodology .  New  Age International (P) Limited, 2004.
[14] T.  W.  Yee, Vector  Generalized  Linear  and  Additive Models: With an Implementation in R . 2015.