Sistem Informasi, STMIK Nusa Mandiri, Jl.Kramat Raya No.25 Jakarta Pusat 10450, Indonesia
Abstract
Keywords: Website, female, SEM, UTAUT, and AMOS

## 1. PENDAHULUAN
Dengan kemajuan teknologi terkini banyak kaum wanita yang sepertinya tidak mau ketinggalan untuk bisa dapat mengeuasai perkembangan teknologi ini , hal ini dapat dibuktikan dengan banyaknya pengguna internet dikalangan wanita yang memang jumahnya tidak sebanyak pria, tetapi menurut beberapa survei jumlah pengguuna wanita khusunya pengguna internet semakin meningkat pesat .Sebuah pertayaan besar, kenapa pengguna internet masih banyak dikalangan pria?, hal ini dipengaruhi oleh kecendrungan pria pada layanan online yang berorientasi tindakan, sedangkan wanita cenderung mencari manfaat untuk menjalin hubungan.
Tujuan yang ingin dicapai dengan adanya penelitian ini adalah :
1. Mengetahui adakah hubungan yang positif dan signifikan antara mutu web dengan Kepuasan pengguna wanita dalam  aktivitas belajar secara online.
2. Mengetahui seberapa besar pengaruh mutu web terhadap Kepuasan pengguna wanita dalam aktivitas belajar.
3. Mengetahui seberapa besarkah minat belajar bagi wanita  secara online.
4. Mengetahui adakah dampak positif bagi wanita yang menggunakan fasilitas
pemrograman web ini di dalam aktivitas belajarnya.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini merupakan penelitian mengenai hubungan sebab akibat (kausal) dari variabel-variabel yang akan diteliti sehingga dari penelitian ini diharapkan dapat diketahui bagaimana dan apa saja faktor-faktor yang mempengaruhi mutu web terhadap kepuasan aktivitas belajar bagi pengguna wanita. Penelitian dengan system acceptance telah banyak dilakukan . Dengan menggunkan berbagai teori dasar yag berasal dari bidang psikologi,sosial dan juga teknologi, para peneliti berusaha menjawab pertanyaan mengapa akhirnya seseorang menggunaan suatu teknologi.Jawaban yang ingin dihasilkan berhubungan dengan faktor-faktor dan kepercayaan apa yang mengarahkan seseorang untuk menggunakan sistem, serta kondisi linkungan bagaimana yang memfasilitasi pengunaan tersebut. Alasan utama mengapa jawaban tersebut dibutuhkan dibutuhkan adalah bahwa perepsi user mengenai realibilitas, jaminan dan manfaat dari sistem sangat penting dalam memprediksi sikap mereka terhadap teknologi ( attitude towaard technology ) hingga akhirnya menerima ( accept )  suatu sistem.
This study aims to determine the factors that affect the quality of the web to satisfaction of learning activities for female users. Final model obtained in this study approached the research UTAUT (Unified Theory Of Aceptual and Use Of Technology) with data analysis using Structural Equation Modelling (SEM) on the software Analysis of Moment Structure (AMOS) version 6.0, a causal relationship between these factors which affect the quality of web-user satisfaction for women adalahVariabel beajar Performance Expectancy effect on Symbolic Adoption means the higher the student achievement expectations tehadap the greater web of learning opportunities to receive an online learning web mentally, Variable Effort Expectancy effect on Attitude Toward Technology means the higher expectations tehadap student effort, the greater web of learning attitude to receive online learning web, Social Influence Variables no effect on the Attitude Toward Technology mahsiswai means that studying the web with online learning medium was not influenced by others but their own consciousness to be able to learn the web, Variable Faciliting Condition effect on Symbolic Adoption means the student will receive an online learning web fasilatas when supported by adequate, Variable Attitude Toward Technology effect on Symbolic Adoption means the better the level of technology acceptance more likely to receive an online learning web mentally.

## FAKTOR – FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MUTU WEB TERHADAP KEPUASAN AKTIVITAS BELAJAR BAGI PENGGUNA WANITA
Nita Merlina, Frieyadie
E-mail :nit_merlin@yahoo.com, frieyadie@nusamandiri.ac.id
Dari review literatur mengenai penelitian dibidang ini, ada dua pendekatan dimana konsep dan teori dasar penerimaan digunakan peneliti dalam memprediksi use behavior .
1. Pendekatan kondisi lingkungan penggunaan. Ada dua kondisi dimana suatu teknologi diguakan oleh user:
a. sukarela ( voluntary ), keinginan untuk menerima suatu teknologi muncul dari dalam drir individu. Contoh : penerimaan internet (Dhany, 2005; Gardner dan Amaroso, 2004). Penelitian-penelitan yang menghasilakan teori dasar penerimaan sebagian besar diuji cobakan pada teknologi yang digunakan secara sukarela. Dipaksa ( mandatory ), penerimaan teknologi yang dilandasi adanya paksaan dari luar dari user, baik itu dari individu lain maupun dari situasi
b. lingkungan . Contoh: penggunaan sistem ERP (Gyampah dan Salam, 2003; Nah, Tan dan The, 2004)
2. Pendekatan berdasarkan waktu pengukuran penerimaan teknologi. Pendekatan penerimaan sistem dari waktu pengukuran terbagi dua:
a. Ketika teknologi baru diadopsi, Agarwal (2000) mendifinisikan acceptance sebagai keputusan awal ketika seseorang menggunkan teknologi baru. Cooper dan Zmud (1990) memasukan acceptance sebagai urutan pertama dalam tingkatan penggunaan system. Tingkatan tersebut adalah acceptance untuk pendekatan seperti ini dilakukan setelah tidak berapa lama setelah user menggunakan sistem.
b. Teknologi baru yang menggantikan teknologi lama diukur ketika pastadopsi .
Sebuah analisis dari beberapa jurnal ilmiah menyatakan bahwa kata penerimaan ( acceptance ) sekarang ini mengalami perluasan. Apakah teknologi informasi sukses atau tidak juga merupakan bentuk user acceptance . Hal ini menyebabkan perlunya perubahan kata acceptance yang lebih diartikan dalam bentuk penggunaan yang berkelanjutan, dimana kecenderungan penggunaan yang tinggi diinterpretasikan sebagai indikasi penerimaan yang tinggi, begitu juga sebaliknya (Milchram, 2003).
Perspektif acceptance yang diambil untuk penelitian ini bukan hanya untuk teknoligi saja tapi meliputi sistem, dimana penggunaannya dam lingkungan mandatory dan dilakukan pada post-adopsi . Definisi acceptance dalam penelitian ini adalah suatu sikap mental user untuk menggunakan secara berkelanjutan suatu
sistem pembelajara web design  dimana kondisi penggunaan sistem tersebut dipakasakan atau diwajibkan oleh pihak lembaga. Penelitian ini menjadikan user mental acceptance sebagai dependent variabel dengan faktor-faktor pendorong internal pribadi dan faktor eksternal (kondisi lingkungan ) sebagai variabel independent .
Hipotesis umum yang diajukan dalam penelitian ini adalah analisa pengaruh konstruk terhadap penerimaan web belajar online berdasarkan pendekatan UTAUT. Hal ini diindikasikan bahwa dugaan matriks varians- kovarians populasi sama dengan matriks varians-kovarians pada sampel atau dinyatakan dengan ∑ p = ∑ s . H oo : ∑ p = ∑ s (Data empiris berbeda dengan teori/model → hipotesis diterima jika p ≥ 0,05) dan H oo : ∑ p ≠ ∑ s (Data empiris berbeda dengan teori/model → hipotesis diterima jika p<0,05) Sedangkan
Hipotesis khusus yang diajukan dalam penelitian ini adalah : H1 : Performance expectancy berpengaruh positif  dan signifikan terhadap Symbolic Adoption .
H2 : Performance expectancy berpengaruh positif dan signifikan terhadap Attitude toward opensource
H3 : Effort expectancy berpengaruh positif dan signifikan terhadap Symbolic Adoption
H4 : Effort expectancy berpengaruh positif dan signifikan terhadap Attitude toward opensource
H5 : Social Influence berpengaruh positif dan signifikan terhadap Attitude toward opensource
H6 : Social Influence berpengaruh positif dan signifikan terhadap Symbolic Adoption
H7 : Facilitating Condition berpengaruh positif dan signifikan terhadap Attitude toward opensource
H8 : Facilitating Condition berpengaruh positif dan signifikan terhadap Symbolic Adoption .
H9 : Attitude toward opensource berpengaruh positif dan signifikan terhadap Symbolic Adoption
Menurut Hair, Anderson, Tatham dan Black [8]: Langkah – langkah dalam pengujian model dengan menggunakan pendekatan dasar  SEM terbagi dalam 7 tahap yaitu :
1. Pengembangan Model Berbasis Teori:
2. Pengembangan Path Diagram (Diagram
Jalur) 3. Konversi Diagram Jalur ke dalam persamaan
4. Pemilihan Jenis Input Matriks dan Estimasi
Model yang Diusulkan
5. Penilaian Identifikasi Model Struktural
6. Penilaian Kriteria Goodness of  Fit
7. Interpretasi dan Modifikasi Model

## 3. PEMBAHASAN DAN HASIL
Dari hasil penelitian faktor-faktor yang mempengaruhi pengunaan OSS  sebagai sarana pendukung sistem pembelajaran Web dengan variabel independen atau konstruk eksogen performance expectancy ( harapan prestasi ), effort expectancy ( harapan upaya ), social influence ( pengaruh sosial ) , facilitating conditions ( situasi yag memfasilitasi ) Pada penelitian ini sample yang diambil sebanyak 170 responden berdasarkan perhitungan  (Riduwan, 2004, p65)
Dimana : S = Jumlah sampel n = Jumlah anggota populasi Sehingga jumlah samplenya adalah 480 x
35,22% =  169,056 ≈ 170 responden wanita.

## A. Hasil Penelitian
Pengujian atau analisa terhadap statistik deskriptif  yang memberikan penjelasan berupa nilai mean (rata-rata), standar deviasi, varian, maksimum, range, kurtosis dan skewness . Dari pengujian atau analisa terhadap statisktik deskriptif hasil sum memiliki nilai minimal 452 dan maximal 596. Standar Deviation memiliki nilai minimal 0.933 dan maximal 1.456. Serta nilai c.r pada skewness dan kurtosis dalam kisaran nilai yang
direkomendasikan yaitu antara -2.58 sampai 2.58.
Pengujian model berbasis teori dilakukan dengan menggunakan software AMOS Versi 6.0. Berikut ini adalah hasil pengujian model tersebut :
Gambar 1. Hasil Model Awal Penelitian Dengan AMOS 6.0
Gambar 2 Hasil Model Akhir Penelitian Dengan AMOS 6.0

## B. Pengujian Validitas dan Reliabitas
Pengujian Validitas Pengujian terhadap validitas variabel laten dilakukan dengan melihat  nilai signifikansi (Sig) yang diperoleh tiap variabel
1000 - n S = 15% +                      . (50% - 15%)
1000-100
1000 - 480 S = 15% +                    . (50% - 15%)
1000-100
=   15% +  0.577778(35%) =   35,22%
indikator  kemudian dibandingkan dengan nilai ά (0.05). Jika Sig ≤ 0.05 maka Tolak H 0 , artinya variabel indikator tersebut merupakan konstruktor yang valid  bagi variabel laten tertentu (Widodo,2006, p.59).

## C. Pengujian Reliabilitas

## 1). Pengujian langsung
Pengujian ini dapat dilihat secara langsung dari output AMOS dengan melihat R 2 ( Squared Multiple Correlation ). Reliabilitas dari suatu indikator dapat dilihat dengan mempertahankan nilai R 2 . R 2 menjelaskan mengenai seberapa besar proporsi varians indikator yang dijelaskan oleh variabel laten (sedangkan sisanya dijelaskan oleh measurement error ) oleh Ghozali (2005,73), (WIBOWO 2006, 50). Hasil output AMOS mengenai nilai R 2 ( Squared Multiple Correlation ) dapat dilihat pada tabel 1.
Berdasarkan Tabel 1 dapat dilihat bahwa variabel indikator SA2 memiliki nilai R 2 tertinggi yaitu sebesar .865 sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel laten FC berkontribusi terhadap varians SA2 sebesar 86 % sedangkan sisanya 14 % dijelaskan oleh measurement error.
Variabel indikator AT3 merupakan indikator yang paling kurang realibel dari variabel laten ATT, karena nilai R 2 yang dimilikinya adalah paling kecil dibandingkan dengan variabel indikator lainnya.
Hasil output di atas menghasilkan uji reliabilitas secara individual.
Tabel 1. Squared Multiple Correlation
Berdasarkan Tabel 1 dapat dilihat bahwa variabel indikator SA2 memiliki nilai R 2 tertinggi yaitu sebesar .865 sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel laten FC berkontribusi terhadap varians SA2 sebesar 86 % sedangkan sisanya 14 % dijelaskan oleh measurement error.
Variabel indikator AT3 merupakan indikator yang paling kurang realibel dari variabel laten ATT, karena nilai R 2 yang dimilikinya adalah paling kecil
dibandingkan dengan variabel indikator lainnya. Hasil output di atas menghasilkan uji reliabilitas secara individual.

## 2). Pengujian tidak langsung
Dengan melakukan uji reliabilitas gabungan, pendekatan yang dianjurkan adalah mencari besarnya Composite Reliability dan Variance Extracted dari masing-masing variabel laten dengan menggunakan informasi loading factor dan measurement error dari indikator-indikator sebuah konstruk yang menunjukan derajat sampai sejauh mana masing-masing indikator itu mengindikasikan sebuah kontruk/laten yang umum. Sedangkan Variance Extracted menunjukan indikator- indikator tersebut telah mewakili secara baik kontruk laten yang dikembangkan (Ghozali, 2005:61).
Composite Reliability diperoleh dengan rumus sebagai berikut :
Variance Extracted dapat diperoleh dengan rumus sebagai berikut :
Setelah dilakukan uji validasi variabel indikator terhadap variabel laten, maka didapatkan model sementara seperti yang tertera pada Gambar 2.

## Analisis Statistik Inferensial
Uji Asumsi Model 1). Ukuran Sampel
Ukuran sampel yang harus dipenuhi dalam pemodelan SEM, minimum berjumlah 100. Penelitian ini menggunakan 170 sampel, oleh karena itu jumlah sampel tersebut telah memenuhi persyaratan ukuran sampel.

## 2). Uji Normalitas
Hasil Uji Normalitas disajikan pada Tabel Assesment of Normality yang terdapat pada lampiran 1, dapat dilihat bahwa nilai yang berada pada kolom c.r. semuanya berada dalam kisaran nilai yang direkomendasikan yaitu antara -2.58 sampai 2.58.  Oleh karena itu dapat dikatakan bahwa data terdistribusi secara normal. Data memenuhi syarat untuk dilakukan analisis selanjutnya.

## 3). Outliers
Pada Tabel Mahalanobis distance yang terdapat pada lampiran 2, dapat dilihat pada Mahalanobis d-squared bahwa ada nilai yang diuji yang lebih besar dari χ 2 tabel,  artinya terdapat outlier .

## D. Uji kesesuaian model
Hipotesis yang menjelaskan kondisi data empiris dengan model adalah : H 0 : Data empirik identik dengan teori atau model (Hipotesis diterima   apabila P ≥ 0.05). H 1 :  Data empirik berbeda dengan teori atau model (Hipotesis ditolak apabila  P <
0.05). Berdasarkan Gambar 1, diperlihatkan bahwa model teori yang diajukan pada penelitian ini tidak  sesuai dengan model populasi yang diobservasi, karena diketahui bahwa nilai probability (P) tidak memenuhi persyaratan karena hasilnya di bawah nilai yang direkomendasikan yaitu > 0.05 (GHOZALI 2005, 83).
Untuk sementara diketahui output model tersebut belum memenuhi persyaratan penerimaan Ho, sehingga tidak dapat dilakukan uji hipotesis selanjutnya. Agar model yang diajukan dinyatakan fit, maka dapat dilakukan modifikasi model sesuai dengan yang disarankan oleh program AMOS. Berdasarkan hasil Estimasi dan Regression Wieght , maka dilakukan modifikasi dengan menghapus variabel laten dan variabel indikator yang bukan merupakan konstruktor yang valid bagi model struktural yang diajukan dengan ketentuan : a. Jika nilai estimate pada loading factor ( λ ) dari suatu variabel indikator < 0.5 maka indikator tersebut hendaknya di drop (dihapus).
b.    Selanjutnya melihat signifikansi (Sig), nilai yang dipersyaratkan adalah <0.05. Jika nilai Sig > 0.05 maka dapat dikatakan bahwa indikator tersebut bukan merupakan konstruktor yang valid  bagi suatu variebel laten dan sebaiknya hal ini di drop (dihapus). Kriteria fit atau tidaknya model menyangkut kriteria lain yang meliputi ukuran
Absolut Fit Measures , Incremental Fit Measures dan Parsimonious Fit Measaures. Untuk membandingkan nilai yang didapat pada model ini dengan batas nilai kritis pada masing- masing kriteria pengukuran tersebut, maka dapat dilihat pada Tabel 2 :
Tabel 2 Uji Perbandingan Kesesuaian Model Ukuran kesesuaian Batas nilai kritis Hasil model ini Ket eran gan 1.  Absolut Fit Measures  Chi-Squares
Χ 2 (CMI N)  Probability  Chi-Squares
Χ 2 Relatif (CMI
N/DF)  GFI
 RMSEA
Kecil, ≤ χ 2
ά ; df ≥ 0.05 ≤ 2.0 ≥ 0.90 ≤ 0.08 81,478 0,110 1,216 0.943 0.036 Baik Baik Baik Baik Baik
2. Incremental Fit Measures  AGFI  TLI
 NFI  CFI ≥ 0.90 ≥ 0.95 ≥ 0.90 ≥ 0.95 0.910 0,977 0.914 0,983 Baik Baik Baik Baik

## 3. Parsimonious Fit Measaures
 PNFI  PGFI ≥ 0.60 ≥ 0.60 0.677 0.601 Baik Baik (Sumber:Olah data AMOS 6.0 sesuai dengan batas  nilai kritis (WIDODO 2006, 54))
Berdasarkan tabel 2, maka dapat dikatakan secara keseluruhan model dinyatakan  fit (sesuai) secara keseluruhan

## E. Interpretasi Model
Berdasarkan modifikasi model dan pengujian hipotesis maka dapat dijelaskan bahwa model yang didapat pada penelitian ini adalah sebagai berikut :
Gambar 4.
Gambar model  Akhir
Model akhir yang didapat pada penelitian ini adalah model TAM (Technology Acceptance Model) yang dikembangkan oleh Money & Turner (2004) yang sesuai dengan  penelitian ini adalah variable-variabel antara lain : 1. Variabel Performance Expectancy (PE) atau harapan prestasi dengan indikator berpengaruh langsung terhadap variabel Symbolic Adoption (SA ) sebesar 0.52 atau 52%
2. Variabel Effort Expectancy (EE) atau harapan Upaya berpengaruh langsung terhadap terhadap variabel Attitude Toward Technology (ATT) / sebesar 0.19 atau 19%
3. variabel Social Infuence (SI) atau pengaruh sosial tidak berpengaruh terhadap terhadap variabel Attitude Toward Technology (ATT) dan variabel Symbolic Adoption (SA ) , dikarenakan mahasiswi belajar web secara online atas kesadaran mahasiswi tersebut artinya tidak ada pengaruh dr orang lain dalam hal pembelajaran web ini secara online .
4. Variabel Facilitng Conditions (FC ) atau kondisi yang memfasilitasi berpengaruh langsung terhadap  variabel Symbolic Adoption (SA ) sebesar 0.03 atau 3%
5. Variabel Attitude Toward Technology (ATT) / sikap terhaap teknologi berpengaruh langsung terhadap variabel Symbolic Adoption (SA ) sebesar 0.14 atau 14%
Berdasarkan model di atas, maka dapat dikatakan bahwa penggunaan web terhadap kepuasan aktivitas belajar bagi pengguna wanita variabel Performance Expectancy (PE) yang berpengaruh langsung dengan variabel Symbolic Adoption (SA ) sedangkan Effort Expectancy (EE), variabel berpengaruh langsung dengan variabel Attitude toward technology (ATT), yang berpengaruh langsung dengan Attitude toward technology (ATT) dan Facilitng Conditions (FC ) berpengaruh langsung dengan
variabel Attitude toward technology (ATT). Hal ini dapat diperjelas antara lain:
A. Variabel Performance Expectancy (PE) bagi pembelajaran web berpengaruh terhadap Symbolic Adoption (SA ) artinya semakin tinggi harapan prestasi mahasiswi tehadap pembelajaran web maka semakin besar peluang untuk dapat menerima web belajar online secara mental. B. Variabel Effort Expectancy (EE)  bagi pembelajaran web berpengaruh terhadap Attitude Toward Technology (ATT) artinya semakin tinggi harapan upaya mahasiswa tehadap pembelajaran web maka semakin besar pula sikap untuk menerima  web belajar online.
C. Variabel Social Influence (SI)  bagi pembelajaran web tdk  berpengaruh terhadap Attitude Toward Technology (ATT)  artinya mahsiswai yang belajar web dengan menggunakan media belajar online merasa tidak dipengaruhi oleh orang lain melainkan kesadaran mereka sendiri D. Adoption (SA) artinya mahasiswa akan menerima web belajar online bila didukung oleh fasilatas yang memadai .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pengujian-pengujian yang dilakukan terhadap hipotesis, maka dapat disimpulkan hal-hal sebagai berikut : Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tingkat penerimaan web belajar online. Model akhir yang diperoleh pada penelitian ini mendekati dengan penelitian  UTAUT ( Unified Theory Of Aceptual and Use Of Technology [Nah, Tan dan The 2004] ., walaupun ada sedikit modefikasi model.  Variabel yang mempengaruhi penggunaan Open Source Software pada penelitian ini meliputi Performance Expectancy (PE), Effort Expetancy (EE), Social Influence (SI),
Facilitating Conditions (FC) , Attitude Toward
Technology (ATT) , Technology Trust (TT) , Habit (HB) dan Symbolic Adoption (SA) ) Hubungan kausal antara faktor-faktor yang mempengaruhi mutu web terhadap aktivitas belajar  bagi pengguna wanita adalah sebagai berikut:
A. Variabel Performance Expectancy (PE)  bagi pembelajaran web berpengaruh terhadap Symbolic Adoption (SA ) artinya semakin tinggi harapan prestasi mahasiswi tehadap pembelajaran web maka semakin besar peluang untuk dapat menerima web belajar online secara mental.
B. Variabel Effort Expectancy (EE)  bagi pembelajaran web berpengaruh  terhadap
Attitude Toward Technology (ATT) artinya semakin tinggi harapan upaya mahasiswa tehadap pembelajaran web maka semakin besar pula sikap untuk menerima  web belajar online.
C. Variabel Social Influence (SI)  bagi pembelajaran web tdk  berpengaruh terhadap Attitude Toward Technology (ATT)  artinya mahsiswai yang belajar web dengan menggunakan media belajar online merasa tidak dipengaruhi oleh orang lain melainkan kesadaran mereka sendiri untuk dapat belajar web secara online
D. Variabel Faciliting Condition (FC)    bagi pembelajaran web berpengaruh terhadap Symbolic Adoption (SA) artinya mahasiswa akan menerima web belajar online bila didukung oleh fasilatas yang memadai .
E. Variabel Attitude Toward Technology (ATT)        bagi  pembelajaran  web berpengaruh terhadap Symbolic Adoption (SA ) artinya semakin baik tingkat penerimaan teknologi mahasiswa maka semakin besar peluang untuk dapat menerima web belajar online  secara mental.

## Daftar Pustaka
Davis. 1989. Perceived Usefulness, Rerceived Ease of Use and User Acceptance of Information Tehnology, Management Information System Quarterly
Ferdinand, Augusty. 2002. Structural Equation Modeling Dalam Penelitian manajemen. Semarang: BP UNDIP,
Ghozali, Imam. 2005. A Model Persamaan Struktural– konsep dan aplikasi dengan program AMOS Ver 5.0, Semarang: BP UNDIP.
Hair, J. F., Multivariat Data Analysis, Prentice Hall. , New Jersey, 1998.
Heijden, Hans Van Der. 2000. “Using The
TAM To Predict Website Usage : Extention And Empirical Test”. Serie Resarch Memoranda, vrije universiteit Amsterdam http://ideas.repec.org/p/dgr/vuarem/2000- 25.html .
Money, W., Turner, A. 2004. “Application of the Technology Acceptance, Model to a Knowledge Management System”, In Proceedings of the 37th Hawaii International Conference on Systems Sciences
Santoso, Singgih. 2002. Structural Equation Modelling Konsep dan Aplikasi dengan AMOS. Jakarta: Elexmedia Komputindo.
Wibowo, Arif. Kajian Tentang Perilaku Pengguna Sistem Informasi dengan Pendekatan Technology acceptance Model (TAM), Universitas Budi Luhur, http:// peneliti.bl.ac.id/wpcontent/uploads/2008/0 2/arif+wibowo.pdf