JURNAL AKUNTANSI , 10 (2),191-205.  Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya Gedung Karol Wojtyla, Jalan Jenderal Sudirman 51 Jakarta 12930

## ANALISIS PENERIMAAN DAN PENGGUNAAN TEKNOLOGI GOOGLE DRIVE SECARA BERKELANJUTAN PADA MAHASISWA FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIKA ATMA JAYA JAKARTA
Yossie Erawan *
Rilo Pambudi †

## ABSTRACT
The  purpose  of  this  research  is  to  know  satisfaction  and  attitude  from  Fakultas Ekonomi Unika Atma Jaya students using Cloud Computing Technology (Google Drive) and this continuance effect. This research using “Technology Continuance Theory” to evaluate The effect factors for continuance using Google Drive. This research  using  Non-Probability  Sampling  and  using  Questioners  for  gathering data.  Object  research is  Fakultas Ekonomi Unika Atma Jaya students  that using Google  Drive.  There’s  108  data  gathered  and  processed  using  SPSS  21.  The output  for  this  research  shows  that  Perceived  Usefulness  and  Perceived  Ease  of Use  bring  positive  effect  for  Attitude.  Confirmation  bring  positive  effect  for Satisfaction.  Satisfaction  and  Attitude  bring  significant  effect  for  Google  Drive Continuance Usage Intentions.
Keywords :  technology continuance theory, continuance usage, cloud computing, google drive

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi komputer berbasis internet  sekarang ini telah mengarah pada  proses  pengaplikasian  sistem  yang  mudah  dan  hanya  membutuhkan  sedikit tenaga.  Namun,  ada  permasalahan  pada  jaringan,  yaitu  ketika  mengalami perubahan  aplikasi  internet  pada server dengan  jaringan  lokal.  Akibatnya,  data-
* Unika Atma Jaya, Jakarta
† Unika Atma Jaya, Jakarta, rilo.pambudi@atmajaya.ac.id
data  yang  ada  harus  diinstal  ulang  atau  disesuaikan  dengan  perubahan  yang terjadi.
Berkat  perkembangan  internet  itulah,  perkembangan  teknologi  telah memiliki  komputasi  awan ( cloud  computing ),  yaitu  gabungan  pemanfaatan teknologi komputer dalam suatu jaringan dengan pengembangan berbasis internet yang mempunyai fungsi untuk menjalankan program atau aplikasi internet melalui komputer  dengan  koneksi  internet.  Pada  c loud  computing sumber  daya,  seperti processor/computing  power,  storage,  network, sofware menjadi virtual dan diberikan sebagai layanan, dengan cara mengakses internet.
Salah  satu  kegunaan  yang  paling  populer  dari cloud  computing adalah cloud  storage . Menurut SNIA (2009), cloud  storage adalah penyimpanan virtual yang  dibuat  melalui  jaringan  dan  berbasis on  demand  service. Contoh  layanan cloud  storage adalah one  drive,  dropbox,  box,  amazon  cloud  drive ,  dan google drive .
Khasanah  (2007)  menyebutkan  bahwa google  drive cocok  digunakan oleh  mahasiswa  karena  terdapat  fitur  yang  memudahkan  mahasiswa  untuk membagikan  dokumen-dokumen  yang  dibuat  di google ke  pengguna google lainnya  dengan  pilihan  aksesibilitas,  seperti read  only atau editable .  Fungsi  lain yang  sesuai  dengan  mahasiswa  adalah google  drive yang  memungkinkan pengguna  untuk  mengerjakan  suatu  penulisan  pada  dokumen  secara  bersama- sama  dengan  pengguna google  drive lainnya,    seperti  mengerjakan  tugas  dalam kelompok.
Keberhasilan implementasi google drive haruslah diukur dan ditentukan. Salah  satu  faktor  yang  perlu  diperhatikan  dalam  pengukuran  keberhasilan implementasi google  drive adalah  dari  segi  penerimaan  mahasiswa  terhadap teknologi google  drive tersebut.  Untuk  mengukur  penerimaan  mahasiswa  dan penggunaan  berkelanjutan  terhadap google  drive ,    penelitian  menggunakan Technology Continuance Theory (TCT) sebagai model penelitiannya.
Menurut  Liao,  Palvia,  dan  Chen  (2009)  TCT  merupakan  model  yang mengukur  intensi  penggunaan  berkelanjutan  pengguna  terhadap  suatu  teknologi. TCT merupakan hasil integrasi dari tiga model pengukuran yang sudah ada, yaitu
Technology  Acceptance  Model (TAM)  (Davis,  1986;  Davis  et  al.,  1989), Expectation  Confirmation  Model (ECM)  (Bhattacherjee,  2001),  dan Cognitive Model (Oliver (1980, diacu dalam Bhattacherjee, 2001)). TCT menggunakan tiga tingkat dengan IS continuance intention sebagai dependent terakhir.
Berdasarkan  uraian  dan  penelitian  terdahulu,  penelitian  ini  diberi  judul “Analisis  Penerimaan  dan  Penggunaan  Teknologi Google  Drive secara Berkelanjutan  pada  Mahasiswa  Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis  Unika  Atma  Jaya Jakarta.”

## 2. TINJAUAN LITERATUR
Liao,  dkk.  (2009)  dalam  penelitiannya  berjudul  “Information  Technology Adoption  Behavior  Life  Cycle:  Toward  a  Technology  Continuance  Theory (TCT)”  meneliti  penggabungan  tiga  model  yang  mengukur  penerimaan  dan penggunaan  berkelanjutan  dari  suatu  teknologi  dengan  menggunakan Structural Equation  Model (SEM).  Penggabungan  antara  TAM,  ECM,  dan Confirmation model dinamainya TCT.
Penelitiannya  mengungkapkan  dalam  tiga  sudut  pandang  dari  setiap model  penggabungan.  Pertama  dari  sudut  pandang  TAM, continuance  intention (INT)  dipengaruhi  oleh perceived  usefulness (PU)  dan attitude (ATT).  Lalu perceived  ease  of  use (EOU)  memengaruhi  PU  dan  ATT.  Dalam  ECM  model,
INT dipengaruhi oleh satisfaction (SAT) dan PU, sementara confirmation (CON) memengaruhi  PU  dan  SAT.  Terakhir,  dalam confirmation  model Liao,  dkk. mengungkapkan  bahwa  INT  dipengaruhi  oleh  SAT  dan  ATT,  lalu  SAT memengaruhi ATT juga, dan CON memengaruhi SAT.
Penelitian sejenis lainnya berjudul “Technology Acceptance: Perception of People  Towards  Google”  dilakukan  oleh  Kaur  dan  Grover  (2013).  Mereka meneliti  penerimaan  terhadap  salah  satu  bentuk  c loud  computing, yaitu Google Plus di  Delhi  selatan.  Kaur  dan  Grover  menemukan  bahwa  tidak  ada  perbedaan
yang  signifikan  antara  usia  dan  dua  faktor  TAM  lainnya,  yaitu  persepsi kemudahan penggunaan dan persepsi kegunaan.
Thiruselvi,  dkk.  (2013)  meneliti  penggunaan  sistem  informasi  dengan menggunakan  TCT  di  Penang,  Malaysia.  Penelitian  mereka  yang  berjudul “Continuance  Intention  Usage  Towards  Electric  Human  Resource  Management (E-HRM)”    membuktikan  beberapa  hubungan,  di  antaranya  persepsi  kemudahan penggunaan  yang  berperan  penting  dalam  membuat  E-HRM  menjadi  dirasakan kegunaannya  oleh user .  Lalu  konfirmasi  juga  bepengaruh  secara  positif  pada persepsi  kegunaan.  Persepsi  kegunaan  juga  memiliki  pengaruh  yang  signifikan terhadap  kepuasan,  sikap,  dan  penggunaan  berkelanjutan  E-HRM,  dengan kepuasan  memiliki  pengaruh  yang  lebih  kuat  dibandingkan  dengan  dua  faktor lainnya.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  terbagi  menjadi  tiga  tahap  pengujian  model.  Tahap  pertama pengujian  regresi  dengan perceived  usefulness (PU)  dan perceived  ease  of  use (EOU)  sebagai  variabel  independen,  dan attitude (ATT)  sebagai  variabel dependen. Tahap kedua adalah confirmation (CON) sebagai variabel independen, dan satisfaction (SAT)  sebagai  variabel  dependen.  Terakhir,  ATT  dan  SAT menjadi variabel independen, sementara google drive continuance usage intention (INT) menjadi variabel dependen.
PU  atau  persepsi  kegunaan  didefinisikan  sejauh  mana  seseorang  percaya bahwa  menggunakan  suatu  teknologi  akan  meningkatkan  kinerja  pekerjaannya (Jogiyanto,  2007). Dapat dilihat bahwa persepsi  kegunaan juga merupakan suatu kepercayaan  ( belief )  mengenai  proses  pengambilan  putusan.  Seseorang  akan memutuskan  menggunakan  suatu  sistem  informasi  jika  orang  tersebut  percaya bahwa suatu sistem informasi tersebut memberi kegunaan pada dirinya.
Jogiyanto  (2007)  mendefinisikan  EOU  atau  persepsi  kemudahan penggunaan  sebagai  sejauh  mana  seseorang  percaya  bahwa  menggunakan  suatu
teknologi  akan  membebaskan  dari  usaha.  Dari  definisi  tersebut,  dapat  dilihat bahwa  persepsi  kemudahan  penggunaan  merupakan  suatu  kepercayaan  ( belief ) mengenai proses pengambilan putusan. Seseorang akan memutuskan menggunakan  suatu  sistem  informasi  jika  orang  tersebut  percaya  bahwa  sistem informasi tersebut mudah digunakan.
CON  atau  konfirmasi  merupakan  hasil  penilaian  dari  ekspektasi  awal pengguna  sebelum  pemakaian  teknologi  dan  kinerja  yang  dirasakan  setelah pemakaian  teknologi  (Bhattacherjee,  2001).  Konfirmasi  terkait  positif  dengan kepuasan  karena  merupakan  bentuk  realisasi  dari  keuntungan  yang  diharapkan dari penggunaan sistem informasi.
Oliver (1980, diacu dalam  Bhattacherjee, 2001)  mendefinisikan  kepuasan adalah rangkuman keadaan psikologis  yang dihasilkan ketika emosi mengelilingi ekspektasi  yang  tidak  dibenarkan  ( disconfirmed  expectations )  dan  digabungkan dengan  perasaan  mengenai  pengalaman  konsumsi.  Jika  kinerja  jasa  yang dirasakan  konsumen  lebih  baik  daripada  yang  diharapkan  pada  awalnya,    ada positive  disconfirmation antara  ekspektasi  dan  kinerja  yang  berujung  pada kepuasan pengguna. Kepuasan pengguna adalah penggerak yang paling cepat dan efektif untuk  menentukan niat seseorang dalam  penggunaan berkelanjutan (Liao, dkk., 2009).
Davis  (1989,  diacu  dalam  Jogiyanto  2007)  mengungkapkan  bahwa  ATT atau  sikap  merupakan  perasaan  positif  atau  negatif  dari  seseorang  ketika  harus melakukan  perilaku  tertentu.  Mathieson  (1991)  mendefinisikan  sikap  adalah evaluasi  pemakai  mengenai  ketertarikan  seseorang  untuk  menggunakan  sistem. Sikap  dipengaruhi  oleh  tiga  variabel  lainnya,  yaitu  persepsi  kegunaan,  persepsi kemudahan  penggunaan,  dan  kepuasan.  Sikap  juga  berpengaruh  secara  positif pada  penggunaan berkelanjutan (Liao, dkk., 2009)
INT  atau  penggunaan  berkelanjutan  pada  teknologi google  drive merupakan  penggabungan  dari  dua  konstruk  utama  dalam  penelitian  ini,  yaitu kepuasan  dan  sikap.  Kepuasan  bersifat  sementara  dan  dipengaruhi  oleh pengalaman khusus pengguna setelah menggunakan sistem informasi, sedangkan sikap  lebih  bertahan  lama  melampaui  pengalaman-pengalaman  sebelumnya.
Dalam  konteks  penggunaan  berkelanjutan,  keduanya  memengaruhi  perilaku  dan niat  perilaku  terhadap  penggunaan  sistem  informasi  secara  berkelanjutan,  dalam hal ini google drive .
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah    mahasiswa/i  di  Fakultas  Ekonomi Unika  Atma  Jaya,  Jakarta  yang  menggunakan  teknologi cloud  computing, yaitu google  drive .    Fakultas  yang  dipilih  hanyalah  Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis, alasannya  adalah  supaya  menghasilkan  data  yang  homogen,  sehingga  penelitian akan  memberikan  gambaran  yang  lebih  akurat.  Subjek  penelitian  yang  dipilih adalah  mahasiswa  Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis  yang  menggunakan  teknologi cloud computing . Harapannya agar penelitian dapat mendapatkan hasil yang dapat menjelaskan perilaku mahasiswa sebagai calon karyawan/pekerja, setelah mereka lulus  nanti.  Penelitian  ini  ingin  melihat  perilaku  penggunaan  berkelanjutan  dari teknologi  pada  mahasiswa,  dengan  asumsi  mereka  yang  menggunakannya  saat berkuliah akan menggunakannya lagi saat mereka sudah menjadi karyawan/pekerja.  Hal  tersebut  penting  untuk  diketahui,  karena  pastilah mahasiswa  yang  sudah  pernah  menggunakan  atau  terbiasa  untuk  menggunakan teknologi cloud  computing saat  berkuliah  akan  lebih  mudah  beradaptasi  ketika dituntut atau membantu pekerjaan mereka.
Penelitian  ini  menggunakan non  probability  sampling ,  yang  berarti penelitian  ini  memiliki  populasi  yang  tidak  diketahui  jumlah  pastinya.    Sampel ditentukan  dengan  mengalikan  jumlah  variabel  yang  dipakai  dalam  penelitian dengan  25  (minimal  10).  Variabel  dalam  penelitian  ini  berjumlah  enam,  maka sampel  yang  akan  diteliti  adalah  6  x  15  =  90.  Teknik  pengambilan  sampel menggunakan purposive  sampling, yakni  penetapan  sampel  berdasarkan  kriteria tertentu.  Kriteria  yang  berlaku  untuk  penelitian  ini  adalah  mahasiswa  Fakultas Ekonomi dan Bisnis Unika Atma Jaya dan menggunakan google drive .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut merupakan hasil dan pembahasan analisis pengaruh variabel PU dan EOU terhadap ATT.
Tabel 1. Korelasi Pearson model EOU dan PU terhadap ATT
Tabel  1  menunjukkan  hasil  korelasi  metode  Pearson  dua  variabel  bebas, yaitu  PU  dan  EOU,  terhadap  variabel  terikat  ATT.  Nilai  Pearson  variabel  PU terhadap  ATT  adalah  0,530  dengan  nilai  signifikansi  0,000,  lebih  kecil  daripada 0,05,  artinya  ada  korelasi  di  antara  kedua  variabel.  Hasil  tersebut  juga  memberi pengertian  bahwa  semakin  seseorang  berpikir  bahwa google  drive memberikan kegunaan bagi kegiatan berkuliahnya, semakin besar kemungkinan orang tersebut untuk berperilaku baik ketika menggunakan google drive .
Selanjutnya,  variabel  EOU  terhadap  ATT  menunjukkan  nilai  0,655. Artinya semakin baik/ ahli seseorang ketika menggunakan google  drive ,  semakin  besar  kemungkinan  orang  tersebut  untuk  berperilaku  baik ketika menggunakan google drive .
Tabel 2. Koefisien determinasi R 2 model EOU dan PU terhadap ATT
Tabel model summary menjelaskan besar nilai korelasi atau hubungan (R) antara skor PU dan EOU terhadap ATT. Dari Tabel 2 dapat dilihat bahwa besar  R adalah  0,728  atau  72,8%.  Dari  hasil  tersebut,  didapat  koefisien  determinasi  (R2) sebesar  0,530,  yang  berarti  pengaruh  PU  dan  EOU  sebagai  variabel  bebas terhadap ATT adalah 53% dan sisanya dipengaruhi oleh variabel lainnya.
Tabel 3. Uji regresi F model EOU dan PU terhadap ATT
Selanjutnya  adalah  bagian  ANOVA  yang  menjelaskan  adanya  pengaruh nyata  dan  signifikan  antara  PU  dan  EOU  terhadap  ATT.  Dari  output  yang  telah dihasilkan,  terlihat  bahwa  F  hitung  adalah  61,359  dengan  tingkat  signifikansi 0,000  <  0,5,  maka  regresi  dapat  dipakai  untuk  memprediksi  sikap  pengguna terhadap google drive .
Tabel 4. Uji regresi T model EOU dan PU terhadap
ATT
Pada  tabel  koefisien,  kolom  beta  pada standardized  coefficients menunjukkan angka PU adalah 0,340 atau 34%, dan EOU adalah 0,534 atau 53%.
Data tersebut menginterpretasikan bahwa EOU berkontribusi lebih besar terhadap ATT daripada PU.
Simpulannya, nilai  t  hitung PU adalah 4,842 dengan probabilitas 0.000 < 0,05,  artinya  ada  pengaruh  signifikan  PU  terhadap  ATT.  Kedua,  nilai  t  hitung EOU  adalah  7,596  dengan  probabilitas  0,000  <  0,05,  yang  berarti  ada  pengaruh yang signifikan EOU terhadap ATT.
Berikut  merupakan  hasil  dan  pembahasan  analisis  pengaruh  variabel  CON terhadap SAT.
Tabel 5. Korelasi Pearson model CON terhadap SAT
Nilai  Pearson  variabel  CON  terhadap  SAT  adalah  0,633  dengan  nilai signifikansi  0,000,  lebih  kecil  daripada  0,05,  artinya  ada  korelasi  di  antara kedua variabel. Hasil tersebut juga memberi pengertian bahwa hubungan CON dan SAT berbanding searah, yaitu semakin harapan atau ekspektasi seseorang terhadap  google  drive  dikonfirmasi  positif,  semakin    puas  dengan  google drive.
Tabel 6. Koefisien Determinasi R 2 model CON terhadap SAT
Tabel model  summary menjelaskan  besar  nilai  korelasi/hubungan  (R) antara  variabel  CON  dan  SAT,  yaitu  0,633.  Selanjutnya,  didapat    hasil  nilai pengkuadratan R  yang  menunjukkan koefisien  determinasi  (R2),  yaitu  0,401. R2 memiliki  arti  bahwa  pengaruh  yang  dibentuk  dari  hasil  interaksi  variabel  CON
terhadap  variabel  SAT    sebesar  40,1%,  sedangkan  sisanya  dipengaruhi  oleh variabel lainnya.

## Tabel 7. Uji regresi F model CON terhadap SAT
Tabel  ANOVA  di  atas  menjelaskan  pengaruh  yang  signifikan  variabel CON  terhadap  variabel  SAT.  Dari  output  tesebut  didapat  hasil  F  hitung  sebesar 73,525  dengan  tingkat  signifikansi  0,000.  Melihat  ketentuan  pengambilan simpulan  di  atas,    model  regresi  tersebut  dapat  dipakai  untuk  memprediksi  atau mengukur variabel SAT.
Tabel 8. Uji regresi T model CON terhadap

## SAT
Tabel  terakhir,  yaitu  tabel  koefisien,  menginformasikan  model  regresi yang diperoleh dengan konstanta dan koefisien variabel yang ada di dalam kolom unstandardized  coefficients .  Dari  hasil  Tabel  8  diperoleh  model  persamaan regresi:
Y=6,729 + 0,511 x1
Koefisien  b  menyatakan  perubahan  rata-rata  variabel  SAT  untuk  setiap perubahan  sebesar  satu  satuan  pada  variabel  CON.  Konstanta  sebesar  6,729 menjelaskan bahwa jika nilai CON tidak ada,  nilai SAT adalah 6,729. Koefisien regresi SAT sebesar 0,511, artinya setiap penambahan satu nilai CON, maka nilai SAT bertambah 0,511 juga.
Dengan  demikian,  disimpulkan  bahwa  nilai  t  hitung  adalah  8,575  dengan  nilai signifikansi 0,000, maka H3 diterima, karena 0,000 < 0,05. Artinya ada pengaruh yang signifikan variabel CON terhadap variabel SAT.
Berikut  merupakan  hasil  dan  pembahasan  analisis  pengaruh  variabel  ATT  dan SAT terhadap INT.
Tabel 9. Korelasi Pearson model SAT dan ATT terhadap INT
Tabel  9  menunjukkan  hasil  korelasi  metode  Pearson  antara  dua  variabel bebas SAT dan ATT terhadap variabel INT sebagai variabel terkait. Nilai Pearson dari  variabel  SAT  terhadap  INT  adalah  0,582  dengan  nilai  signifikansi  0,000, lebih  kecil  daripada  0,05,  artinya  ada  korelasi  di  antara  kedua  variabel.  Lalu variabel  ATT  terhadap  INT  menunjukkan  nilai  0,628,  artinya  semakin  baik perilaku  seseorang  ketika  menggunakan google  drive ,  semakin  besar kemungkinan  orang  tersebut  untuk  menggunakan google  drive secara berkelanjutan.
Tabel 10. Koefisien determinasi R 2 model SAT dan ATT terhadap INT
Pada  tabel model  summary ,  besar  korelasi/hubungan  (R)  kedua  variabel bebas  terhadap  variabel  INT  sebesar  0,641  atau  64,1%.  Selanjutnya,  didapat koefisien  determinasi  (R2)  sebesar  0,412,  yang  berarti  pengaruh  variabel  bebas SAT  dan  ATT  terhadap  variabel  terikat  INT    sebesar  41,2%  dan  sisanya dipengaruhi oleh variabel lainnya.
Tabel 11. Uji regresi F model SAT dan ATT terhadap
INT
Selanjutnya  adalah  bagian  ANOVA  yang  menjelaskan  adanya  pengaruh nyata  dan  signifikan  antara  SAT  dan  ATT  terhadap  INT.  Ouput  Tabel  11 menunjukkan bahwa  F hitung adalah 38,111 dengan tingkat  signifikansi  0,000 < 0,5,  maka  regresi  dapat  dipakai  untuk  memprediksi  penggunaan  google  drive secara berkelanjutan.
Pada  tabel  koefisien,  kolom  beta  pada  standardized  diagnostics menunjukkan  angka  SAT  adalah  0,220  atau  22%,  dan  ATT  adalah  0,451  atau 45%.  Data  tersebut  menginterpretasikan  bahwa  ATT  berkontribusi  lebih  besar terhadap INT, dibandingkan pengaruh SAT terhadap INT
Tabel 12. Uji regresi T model SAT dan ATT terhadap INT
Simpulannya,  nilai  t  hitung  variabel  SAT  terhadap  INT  adalah  1,782 dengan  probabilitas  0,000  <  0,05,  yang  berarti  ada  pengaruh  yang  signifikan variabel  SAT  terhadap  INT.  Untuk  t  hitung  variabel  ATT  terhadap  INT  adalah 3,658 dengan probabilitas 0,000 < 0,05, yang berarti ada pengaruh yang signifikan variabel ATT terhadap INT.

## 5. SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  dari  model Technology  Continuance  Theory yang disesuaikan  untuk  penelitian  ini,  telah  terbagi  menjadi  tiga  model  regresi,  yaitu model perceived  usefulness dan perceived  ease  of  use terhadap  attitude, confirmation terhadap satisfaction , serta attitude dan satisfaction terhadap google drive continuance usage intentions . Dari model tersebut,  diperoleh hasil sebagai berikut.
a. Perceived  usefulness dan perceived  ease  of  use berpengaruh  secara signifikan  pada attitude .  Jadi  ketika user dikenalkan  dengan  suatu teknologi  dan  dia  merasa  bahwa  teknologi  tersebut  memiliki  kegunaan untuk  pekerjaannya,    ia  akan  memiliki  perasaan  positif  ketika menggunakan  teknologi  tersebut.  Begitu  juga  bila user merasa  percaya bahwa  ia  bisa  menggunakan  suatu  teknologi,  semakin  tinggi  pula perasaan positif ketika menggunakan teknologi tersebut.
b. Confirmation berpengaruh  secara  signifikan  pada satisfaction .  Setiap orang  yang  dihadapkan  pada  suatu  teknologi  akan  memiliki  ekspektasi mengenai kegunaan, kemudahan, dan efek yang akan ditimbulkan karena penggunaan  teknologi  tersebut.  Setelah user menggunakan  teknologi tersebut,  ekspektasinya  akan  dikonfirmasi  oleh    pengalaman user tersebut.  Dari    simpulan  pengaruh confirmation terhadap satisfaction , user tersebut akan merasa puas karena konfirmasi yang terpenuhi.
c. Satisfaction dan attitude berpengaruh secara signifikan pada google drive continuance  usage  intentions .  Artinya    ketika user puas  terhadap penggunaan teknologi tertentu dan memiliki perasaan yang positif ketika menggunakan  teknologi  tersebut, user tersebut  akan  memiliki  intensi untuk menggunakan teknologi tersebut secara berkelanjutan.
Penelitian  ini  menggunakan  sampel  mahasiswa  Fakultas  Ekonomi  dan Bisnis  sebagai  subjek  penelitian.  Harapannya  adalah  hasil  penelitian  ini merefleksikan  perilaku  mahasiswa  sebagai  calon  profesional  yang  akan  bekerja dalam  dunia  kerja  setelah  lulus,  khususnya  sebagai  akuntan.  Selanjutnya mahasiswa  yang  menggunakan  teknologi cloud  computing saat  berkuliah    juga diharapkan  menggunakan  teknologi  serupa  saat  mereka  bekerja,  baik  untuk penyimpanan  pribadi  maupun  penyimpanan  untuk  perusahaan  tempat  mereka bekerja.
Oleh  karena  itu,  disarankan    penelitian  selanjutnya  tidak  hanya mengembangkan model penelitian, tetapi juga menggunakan subjek karyawan/pekerja  yang  baru  saja  lulus  dari  perkuliahan  dan  juga  menggunakan teknologi cloud  computing .  Tujuannya  untuk  melihat  kesinambungan  hasil penelitian  ini  dengan  penelitian  yang  menggunakan  karyawan/pekerja  yang  baru saja lulus dari perkuliahan dan menggunakan teknologi cloud computing .

## DAFTAR RUJUKAN
Bhattacherjee,  A.  (2001).  Understanding  Information  Systems  Continuance:  An Expectation-Confirmation  Model.  Information  Systems  and  Decision Sciences. USA: University of South Florida.

## BERKELANJUTAN PADA MAHASISWA FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIKA
ATMA JAYA JAKARTA
[YOSSIE ERAWAN DAN RILO PAMBUDI]
Jogiyanto. (2007). Sistem informasi keperilakuan. Yogyakarta: Penerbit Andi. Kaur,  K.  &  Grover,  A.  (August  2012-July-2013).  Technology  acceptance: Perception  of  people  towards  google  plus. A  National  Journal  of Management, 1 , 1. Okhla: New Delhi Institution of Management. King,  William  R.  &  Jun  He.  (2006). A  meta-analysis  of  the  Technology Acceptance Model. Science Direct . USA: ELSEVIER. Khasanah, A.Z. (2011). Mengenal Google Drive Lebih Dalam.
http://IlmuKomputer.Com
Liao,  C,  Palvia,  P.,  and  Chen,  J-L.  (2009)  “Information  Technology  Adoption Behavior Life Cycle: Toward a Technology Continuance Theory (TCT).” International Journal of Information Management. 29(4), pp. 309-320.
Mathieson, K. (1991). Predicting User Intentions: Comparing the Technology Acceptance Model  with  the  Theory  of  Planned  Behavior, Information  Systems  Research (3:3), pp. 173-191.
Oliver,  R.  L.  (1980).  A  Cognitive  Model  for  the  Antecedents  and  Consequences of Satisfaction, Journal of Marketing Research (17), pp. 460-469.