Ilmiah Indonesia, 7 (6). E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 6, Juni 2022

## ANALISIS  FAKTOR-FAKTOR  YANG  MEMPENGARUHI  PENGGUNAAN SISTEM MANAJEMEN PENGETAHUAN OLEH PEGAWAI SEKTOR PUBLIK: MENGGUNAKAN MODEL UTAUT

## Ahmad Zaky, Retno Kusumastuti
Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Indonesia, Indonesia Email: ahmad.zaky01@ui.ac.id, r.kusumastuti@ui.ac.id

## Abstrak
Penelitan ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengauhi penerimaan dan penggunaan sistem manajemen pengetahuan pada Badan Pendidikan dan Pelatihan Keuangan (BPPK). Model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT)  digunakan  untuk  menganalisis  faktor-faktor  yang mempengaruhi  pegawai  BPPK  dalam  menggunakan  sistem  manajemen pengetahuan.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif,  dengan  populasi penelitan  adalah  pegawai  BPPK  yang  telah  mengikuti e-learning manajemen pengetahuan.  Pengumpulan  data  menggunakan  metode  survey  dengan  instrumen penelitiannya adalah kuesioner. Kuesioner yang dikembalikan dan lengkap diisi oleh responden  adalah  sebanyak  156.  Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  faktor effort expectancy, social influence dan facilitating condition secara statistik mempengaruhi behavior intention dan use behavior karena memiliki nilai signifikansi < 0,05 dan t- statistik  >  1,96,  sedangkan  faktor performance  expectancy tidak  terbukti mempengaruhi penggunaan sistem manajemen pengetahuan. Sehingga faktor-faktor yang  mempengaruhi  pegawai  BPPK  dalam  menggunakan  sistem  manajemen pengetahuan  adalah  kemudahan  dalam  menggunakan  dan  mempelajari  sistem manajemen  pengetahuan,  pengaruh  dan  rekomendasi  dari  orang-orang  disekitar pegawai  dan  adanya  dukungan  teknis  dalam  penggunaan  sistem  manajemen pengetahuan.
Kata kunci : Pengaruh Sistem; Manajemen; Pegawai; Medel Utaut.

## Abstract
This  study  aims  to  determine  factors  that  influence  the  acceptance  and  use  of  the knowledge  management  system  at  the  Financial  Education  and  Training  Agency (BPPK). The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) model is used to analyze the factors that influence BPPK employees in using the knowledge management  system.  This  study  uses  a  quantitative  method,  with  the  research population was BPPK employees who have participated in knowledge management e-learning.  Data  collected  by  a  survey  method  with  questionnaire  as  a  research instrument.    The  number  of  data  that  has  been  succesfully  collected  are  156.  The results showed that the effort expectancy, social influence and facilitating condition factors statistically influenced behavior intention and use behavior because they had a  significance  value  of  <  0.05  and  t-statistics  >  1.96,  while  the  performance
expectancy factor is not proven to affect the use of knowledge management systems. So  that  the  factors  that  influence  BPPK  employees  in  using  the  knowledge management system are the ease of using and studying the knowledge management system, the influence and recommendations of the people around the employees and the existence of technical support in the use of the knowledge management system.
Keywords: Influence Management System; Employee; Medel Utaut.

## Pendahuluan
Kehidupan suatu organisasi sangat dinamis mengikuti perkembangan yang terjadi pada lingkungan internal maupun eksternal organisasi. Perkembangan tersebut membuat organisasi harus selalu beradaptasi dengan cepat agar bisa bertahan. Pada era pandemi covid-19 seperti sekarang ini, faktor lingkungan ekternal sangat mempengaruhi eksistensi organisasi salah satunya adalah adaptasi terhadap perubahan pola kerja dan penggunaan teknologi. Pola kerja yang berubah dari pola onsite menjadi pola online dan pola kerja anywhere, menyebabkan kurangnya interaksi antarpegawai dalam menyelesaikan suatu pekerjaan  dan  menyulitkan  proses  transfer  pengetahuan  antarpegawai.  Kesulitan  ini terlebih lagi dialami oleh pegawai baru, baik pegawai yang baru mutasi kerja dari tempat lain ataupun pegawai freshgraduate.
Salah  satu  solusi  dalam  mengatasi  hambatan  dalam  transfer  pengetahuan antarpegawai adalah dengan penggunaan teknologi yaitu sistem manajemen pengetahuan. Fungsi dari sistem manajemen pengetahuan ini adalah sebagai sarana pegawai melakukan proses  manajemen  pengetahuan  seperti knowledge  acquisition,  knowledge  sharing maupun  knowledge  application .  Dengan adanya  sistem  manajemen  pengetahuan maka prosedur-prosedur  kerja  berupa  SOP,  dokumen-dokumen  kerja  atau  pengetahuan  lain yang bersifat explicit bisa didigitalisasikan kedalam repository. Selain itu pengetahuan- pengetahun  yang  bersifat tacit yang  ada  dikepala  pegawai  dan  juga best  practice dan pengalaman dari pegawai senior/pimpinan dapat ditangkap, dikonversi dan disimpan ke dalam repository sistem manajemen pengetahuan.
Teknologi  informasi  menjadi  menjadi enabler dalam  proses  manajemen pengetahuan  seperti aquiring,  creating,  collating,  updating,  diseminating ,  dan capitalizing (Pandey,  2016).  Teknologi  infomasi  yang  dijadikan  alat  bantu  dalam mengumpulkan,  menyimpan,  kodifikasi  dan  menyebarkan  pengetahuan  dalam  rangka menjalankan mekanisme pengelolaan pengetahuan skaligus mekanisme sosial/struktural disebut sebagai sistem manajemen pengetahuan (Becerra-Fernandez & Sabherwal, 2015). Penggunaan dan pemanfaatan sistem manajemen pengetahuan semakin hari semakin vital karena perubahan pola kerja dan perubahan organisasi. Pemanfaatan sistem manajemen pengetahuan  tidak  hanya  dibutuhkan  oleh  organisasi  swasta,  tetapi  juga  oleh  oranisasi publik.  Pada  organisasi  publik,  sistem  manajemen  pengetahuan  memungkinkan organisasi  untuk  memelihara  kemampuan  dalam  mengidentifikasi  informasi  relevan yang dibutuhkan dalam memenuhi misi organisasi, memperkuat olaborasi antarunit, dan menyimpan pengetahuan berharga untuk masa depan (McNabb, 2007).
Badan  Pendidikan  dan  Pelatihan  Keuangan  (BPPK)  merupakan  unit  organisasi eselon  I  di  lingkngan  Kementerian  Keuangan  (Kemenkeu)  yang  memiliki tugas  dalam pengembangan sumber daya manusia dan pengelolaan pengetahuan. Tugas pengelolaan pengetahuan  yang  dijalankan  BPPK  tidak  hanya  melingkupi  pengetahuan  strategis  di level  kementerian  tetapi  juga  melakukan  pengelolaan  pengetahuan  di  internal organisasinya.  Implementasi  manajemen  pengetahuan  yang  dilakukan  BPPK  mengacu pada Peraturan Menteri Keuangan (PMK) No. 226/PMK.011/2019 tentang Manajemen Pengetahuan dan pada prosesnya dilakukan melalui sistem manajemen pengetahuan yang diberi  nama Kemenkeu  Learning  Center (KLC).  KLC  tidak  hanya  bertindak  sebagai wadah  pengelolaan  pengetahuan  tetapi  juga  wadah  pembelajaran  bagi  pegawai Kemenkeu.
Dalam  menjalankan  fungsinya  sebagai  wadah  pengelolaan  pengetahuan,  KLC dibekali dua fitur yaitu pusat pengetahuan dan KMS. Pengetahuan yang ada pada KLC ada yang bersifat publik maupun terbatas. Pengetahuan yang bersifat publik bisa diakses oleh siapa saja termasuk oleh masyarakat umum. Sedangkan yang bersiat terbatas hanya bisa diakses dalam lingkup Kementerian atau hanya unit eselon I. KLC merupakan alat bantu dalam proses manajemen pengetahuan sehingga tingkat keterisian dan pemanfaatan pengetahuan  tergantung  dari  orang/atau  pegawai  yang memakainya.  Untuk  menaikkan tingkat pemanfaatan KLC, BPPK melakukan berbagai sosialisasi dan pelatihan tentang bagaimana  berbagi  pengetahuan  di  KLC  salah  satunya  adalah  e-learning  Manajemen Pengetahuan: Dokumentasi Pengetahuan. E-learning tersebut merupakan diselenggarakan pada tahun 2020 dan 2021 dan wajib diikuti oeh pegawai BPPK.
Hasil dari sosialisasi dan pelatihan terkait manajemen pengetahun yang dilakukan BPPK  adalah  terisinya  dokumen  pengetahuan  pada  fitur  KMS  di  KLC  yaitu  sebanyak 177 pengetahuan dari 112 pegawai pada Desember 2021 (KLC, 2021). Namun jumlah tersebut  hanya  sekitar  9%  dari  jumlah  pegawai  yang  mengikuti  e-learning  Manajemen Pengetahuan:  Dokumentasi  Pengetahuan  yaitu  sebanyak  1161  pegawai.  Hal  tersebut mengindikasikan  rendahnya  tingkat  pemanfaatan  atau  penggunaan  KLC  oleh  pegawai BPPK.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut  maka  pertanyaan  penelitian  yang  diajukan adalah  “ Faktor-faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi  pegawai  BPPK  dalam menggunakan sistem manajemen pegetahuan pada KLC ?”
Penggunaan teknologi sangat dipengaruhi oleh persepsi  pengguna, jika pengguna merasa bahwa teknologi tersebut dapat dipercaya dan bermanfaat baginya maka ia akan memiliki persepsi positif terhadap penggunaannya (Hung, Tsai, & Chuang, 2014). Bagi pengembang  sistem,  informasi  tentang  persepsi  pengguna  juga  berguna  untuk mendapatkan feedback terkait  sistem  informasi  yang  dikembangkan.  Teori  dan  model tentang  penggunaan  dan  penerimaan  pengguna  teknologi  sudah  banyak  dikembangkan yaitu seperti Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), Technology Acceptance  Model (TAM),  dan Diffusion  of  Innovations  Theory (DOI)  (Taherdoost, 2018).
Salah satu model pengkuran penerimaan dan penggunaan teknologi yang populer adalah Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology (UTAUT)  yang
dikembangkan oleh (Venkatesh, Morris, Davis, & Davis, 2003). Ventakatesh melakukan review ,  mensintesis,  dan  menyatukan  teori/model  penerimaan  teknologi  yang  ada kedalam UTAUT. Depalan model penerimaan teknologi yang disatukan adalah Theory of reasoned action, Technology Acceptance Model (TAM), Model Dan Theory of Planned Behavior , Model  PC  Utilization,  Innovation  Diffusion  Theory ,  dan Social  Cognitive Theory.
UTAUT  merupakan  model  penerimaan  dan  penggunaan  teknologi  yang terintegrasi.  Model-model  sebelumnya  memang  mampu  memprediksi  penggunaan teknologi, namun hanya UTAUT yang mempertimbangkan banyak moderator sehingga mampu memberikan gambaran yang lebih komprehensif. Hasil penelitian (Venkatesh et al., 2003) menunjukkan bahwa kedelapan model yang diteliti akan memberikan performa yang  leih  baik  ketika  digunakan  secara  terintegrasi  dari  pada  sendiri-sendiri.  UTAUT sudah  digunakan  dalam  penelitian  empiris  tentang  penggunaan  teknologi  dengan berbagai macam latar belakang seperti eropa, asia, amerika utara, amerika selatan, serta asia tenggara (Attuquayefio & Addo, 2014).

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif,  karena  permasalahan  penelitian dianalisis  dan  dijawab  berdasarkan  teori  yang  sudah  ada.  Dengan  menggunakan pendekatan  kuantitatif  diharapkan  hasil  penelitian  menjadi  lebih  valid.  Ditinjau  dari tujuannya,  maka  penelitian  ini  termasuk explanatory  research karena  berusaha menjelaskan  terjadinya  suatu  kejadian  dengan  menggunakan  suatu  hipotesis  yang menjelaskan bagaimana pengaruh vaiabel independen terhadap variabel dependen dengan menguji hipotesis yang dibangun (Cooper, Schindler, & Sun, 2006).
Pengumpulan data pada penelitian ini menggunakan teknik kuantitatif yaitu dimana data  diperoleh  melalui  survei  menggunakan  instrumen  kuesioner.  Pertanyaan  dalam kuesioner disusun berdasarkan indikator-indikator dai variabel yang diukur dan mengacu pada  kuesioner  yang  disusun  oleh  (Venkatesh  et  al.,  2003).  Pengambilan  sampel menggunakan teknik purposif sampling karena sampel diambil hanya dari pegawai BPPK yang  telah  mengikuti  e-learning  Manajemen  Pengetahuan:  Dokumentasi  Pengetahuan sebagai populasi penelitian. Jumlah sampel minimal mengikuti ketentuan dari (Anderson & Black, 2010) yaitu berkisar antara 100 s.d. 200 responden.
Hasil  pengumpulan  data  akan  dianalisis  menggunakan  statistik  deskriptif  dan inferensial.  Statistik  deskriptif  akan  menggambarkan  demografi  responden.  Statistik inferensial  akan  menglah  data  yang  bertujuan  untuk  menjawab  hipotesis  penelitian. Analisis  statistik  inferensial  akan  menggunakan metode  Structural  Equation  Modeling Partial Least Squares (SEM-PLS) menggunakan program SmartPLS versi 3.2.9. Tahapan  analisis  statistik  inferensial  menggunakan  menggunanakan  SEM-PLS adalah sebagai berikut:
1. Membuat Spesifikasi Model Struktural
Pada tahap ini digambarkan diagram yang menunjukkan hubungan antara variabel laten  /  konstruk  eksogen/independen  dengan  variabel  endogen  (dependen).
Variabel  disusun  berdasarkan  urutan  dari  kiri  ke  kanan  dengan  diberikan  tanda panah dari variabel eksogen menuju variabel eksogen.
2. Membuat Spesifikasi Model Pengukuran Setiap konstruk pada model struktural yang telah dibuat disisipkan indikator/item yang  mengukurnya.  Arah  panah  dari  indikator  menuju  konstruk  pada  model pengukuran formatif sedangkan pada model pengukuran reflektif arah panah dari kontruk menuju indikator.
3. Evaluasi Model Pengukuran
4. Evaluasi  model  pengukuran  akan  menguji  validitas  dan  reliabilitas  instrumen penelitian.  Dalam  SmartPLS  dapat  dilakukan  pengujian  reliabilitas  indikator, reliabilitas konsistensi internal, validitas konvergen, dan validitas diskriminan.
5. Evaluasi Model Struktural
6. Setelah  model  pengukuran  dinyatakan  valid  dan  reliabel  maka  langkah selanjutnya adah melakukan evaluasi terhadap model struktural. Evaluasi model struktural  dilakukan  dengan  menilai  signifikansi  dan  relevansi  hubungan struktural.  Nilai  signifikansi  akan  menentukan  apakah  hipotesis  diterima  atau ditolak.
7. Interpretasi Hasil dan Kesimpulan
8. Hasil dari pengujian atas hipotesis akan dibahas dengan membandingkan dengan penelitian terdahulu dan ditarik kesimpulan dalam konteks objek penelitian.

## Hasil dan Pembahasan Demografi Responden
Kuesioner disebarkan melalui e-mail kepada pegawai BPPK yang telah mengikuti e-learning  Manajemen  Pengetahuan:  Dokumentasi  Pengetahuan.  Pengumpulan  data dilakukan selama 18 hari dari tanggal 14 s.d. 31 Maret 2022. Hasilnya adalah sebanyak 156  responden  menjawab  kuesioner  secara  lengkap  dan  bisa  dilanjutkan  ke  tahap pengolahan  data.  Jika  dilihat  dari  demografi  responden,  maka  mayoritas  responden berjenis  kelamin  laki-laki,  selain  itu  responden  mayoritas  berusia  30-40  tahun  dengan masa kerja mayoritas 11-15 tahun. Mayoritas responden menggunakan sistem manajemen pengetahuan secara sukarela.
Tabel 1

## Demografi Responden
Klasifikasi Jumlah Presentase Jenis Kelamin Laki-laki 107 69% Perempuan 49 31% Usia <30 tahun 17 11% 30-40 tahun 99 63% 41-50 tahun 15 10% >50 tahun 25 16%
Pengalaman Kerja 0-5 tahun 13 8% 6-10 tahun 35 22% 11-15 tahun 80 51% lebih  dari  15 tahun 28 18% Alasan Penggunaan KMS Sukarela 86 55% Tidak Sukarela 70 45% Sumber : Hasil olahan peneliti

## Pembuatan Spesifikasi Model Struktural
Berdasarkan  kerangka  teoritis  penelitian  maka  dibuatlah  model  struktural  awal menggunakan program SmartPLS. Model awal struktural dapat dilihat pada gambar 3. Terdapat  4  variabel  independen/eksogen  yaitu Performance  Expectancy  (PE),  Effort Expectancy  (EE),  Social  Influence  (SI),  Facilitating  Condition  (FC) dan  2  variabel dependen/endogen  yaitu Behavioral  Intention  (BI) dan Use  Behavior  (UB). Variabel eksogen diletakkan disisi kiri dan mempunyai anak panah yang mengarah pada variabel endogen.

## Gambar 1. Model Struktural Awal Pembuatan Spesifikasi Model Pengukuran
Model  pengukuran  menunjukkan  hubungan  antara  variabel/kontruk  dengan indikator/item. Model pengukuran pada penelitian ini menggunakan model pengukuran reflektif yaitu dimana anak panah berasal dari konstruk menuju variabel.

## Gambar 2. Model Pengukuran

## Uji Reliabilitas Indikator
Tahap pertama dalam menguji model pengukuran reflektif adalah dengan menguji seberapa  besar  setiap  varian  indikator  bisa  dijelaskan  oleh  kontruknya,  yang diindikasikan  oleh  reliabilitas  indikator.  Reliabilitas  indikator  didapatkan  jika  nilai indicator loading / loading factor lebih besar dari 0,7 (Latan & Ghozali, 2012). Indikator yang  memiliki  nilai indicator  loading dibawah  0,7  sebaiknya  dihapus . Pada  progam SmartPLS, nilai indicator loading dapat dilihat pada matrik outer loading sebagaimana . Hasil estimasi algoritma PLS, bahwa semua indikator memiliki nilai indicator loading diatas 0,7 sehingga lolos uji reliabilitas indikator.
Tabel 2. Matrik Outer Loading BI EE FC PE SI UB BI1 0,942 BI2 0,958 BI3 0,955 EE1 0,823 EE2 0,879 EE3 0,897 EE4 0,886 FC1 0,776 FC2 0,826 FC3 0,707 FC4 0,767 PE1 0,934 PE2 0,961 PE3 0,951 PE4 0,804
SI1 0,773 SI2 0,858 SI3 0,856 SI4 0,710 UB1 0,881 UB2 0,880 UB3 0,884 UB4 0,900
Sumber: Hasil olahan peneliti

## Uji Reliabilitas Konsistensi Internal
Tahap kedua dalam menguji model pengukuran reflektif adalah dengan menguji reliabilitas  konsistensi  internal.  Reliabilitas  konsistensi  internal  adalah  sejauh  mana indikator-indikator yang mengukur konstruk yang sama berhubungan atu sama lain. Salah satu  ukuran  dalam  menguji  reliabilitas  konsistensi  internal  adalah  menggunakan  nilai Composite  Reliability dan  nilai yang  disarankan  adalah  lebih  besar  sama  dengan  0,7 (Hair, Sarstedt, Ringle, & Mena, 2012). Tabel 4 menunjukkan bahwa model pengukuran lulus uji reliabilitas konsistensi internal karena seluruh nilai Composite Reliability lebih besar sama dengan dari 0,7.
Tabel 3. Nilai Composite Reliability Composite Reliability BI 0,967 EE 0,927 FC 0,853 PE 0,953 SI 0,877 UB 0,936

## Sumber: Hasil olahan peneliti

## Uji Validitas Konvergen
Tahap  ketiga  dalam  evaluasi  model  pengukuran  reflektif  adlaah  uji  validitas konvergen.  Pengujian  ni  untuk  menunjukkan  ahwa  sebuah  indikator/item  berkorelasi positif dengan indikator/item alternatif untuk konstruk yang sama. Dalam mengevaluasi validitas  konvergen  dapat  digunakan  Average  Variance  Extracted  (AVE).  AVE merupakan  rata-rata  loading  yang  dikuadratkan  dari  indikator-indikator  konstruk,  nilai AVE yang diharapkan agar terdapat validitas konvergen adalah > 0,5 (Sarstedt, Ringle, & Hair, 2017). Hasil estimasi AVE dengan program SmartPLS menunjukan bahwa model pengukuran lulus uji validitas konvergen.

## Tabel 4. Nilai Average Variance Extracted (AVE)
Average Variance Extracted (AVE) BI 0,906 EE 0,760 FC 0,593 PE 0,837 SI 0,643 UB 0,785

## Sumber: Hasil olahan peneliti

## Uji Validitas Diskriminan
Validitas  diskriniman  menunjukkan  tingkatan  seberapa  besar  sebuah  variabel laten benar-benar berbeda dengan variabel laten lain sebagaimana ditunjukkan penelitian empiris. Cross-Loading merupakan pendekatan yang dilakukan dalam menilai vailidtas diskriminan. Loading sebuah indikator pada kontruk yang diukur seharusnya lebih besar dari  pada  loading  terhadap  konstruk  lain ( Cross-Loading ).  Cara  terbaik  dalam  menilai cross-loading adalah dengan menguggunakan matrik. Tabel 6 menunjukkan bahwa setiap konstruk  dalam  model  memiliki cross-loading yang  baik,  sehingga  model  pengukuran lolos uj validitas diskriminan.
Tabel 5. Matrik Cross Loadings BI EE FC PE SI UB BI1 0,942 0,474 0,520 0,464 0,553 0,556 BI2 0,958 0,391 0,468 0,455 0,531 0,534 BI3 0,955 0,436 0,460 0,470 0,513 0,548 EE1 0,423 0,823 0,504 0,577 0,536 0,607 EE2 0,332 0,879 0,566 0,497 0,489 0,542 EE3 0,435 0,897 0,588 0,411 0,460 0,516 EE4 0,382 0,886 0,566 0,348 0,456 0,465 FC1 0,534 0,435 0,776 0,318 0,460 0,428 FC2 0,320 0,563 0,826 0,446 0,504 0,519 FC3 0,402 0,461 0,707 0,211 0,358 0,293 FC4 0,342 0,499 0,767 0,255 0,448 0,445 PE1 0,475 0,518 0,415 0,934 0,649 0,710 PE2 0,472 0,506 0,389 0,961 0,624 0,724 PE3 0,461 0,503 0,407 0,951 0,665 0,725 PE4 0,360 0,386 0,293 0,804 0,563 0,627 SI1 0,369 0,296 0,357 0,613 0,773 0,515 SI2 0,527 0,391 0,466 0,563 0,858 0,611 SI3 0,451 0,441 0,485 0,597 0,856 0,594 SI4 0,424 0,662 0,551 0,431 0,710 0,507 UB1 0,565 0,649 0,560 0,666 0,633 0,881 UB2 0,539 0,531 0,482 0,678 0,576 0,880
BI EE FC PE SI UB UB3 0,422 0,476 0,443 0,687 0,606 0,884 UB4 0,487 0,493 0,494 0,672 0,659 0,900

## Sumber: Hasil olahan peneliti

## Evaluasi Model Struktural
Setelah melewati melewati uji validitas dan reliabilitas, tahapan berikutnya adalah melakukan evaluasi terhadap model struktural. Evaluasi tersebut untuk melihat hubungan antara    variabel  eksogen  dengan  variabel  endogen.  Pengujian  yang  dilakukan  yaitu dengan menilai signifikansi dan relevansi hubungan model struktural serta menilai tingkat koefisien determinasi R 2 .
Dalam menilai signifikansi dapat menggunakan koefisien jalur ( path coefficient ) maupun nilai t dan p empiris pada metode bootstraping SEM-PLS. Nilai koefisien jalur memiliki standardized  values antara  -1  sampai  +1.  Nilai  1  (positif  maupun  negatif) menunjukkan adanya pengaruh kuat dan signifikan secara statistik, sedangkan nilai yang mendekati  0  umumnya  tidak  signifikan.  Tabel  7  menunjukkan  bahwa  semua  variabel eksogen dari BI yitu EE, PE dan SI memiliki pengaruh yang kuat dan signifikan terhadap BI, dengan SI yang memiliki dampak paling kuat. Variabel eksogen dari UB yaitu BI dan FC juga memiliki pengaruh yang kuat dan signifikan terhadap UB, dengan BI sebagai variabel  yang  memiliki  dampak  terbesar.  Sehingga  hubungan  antarvariabel  dalam penelitian ini dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Hubungan hipotesis antara BI dan UB secara statistik adalah signifikan.
2. Hubungan hipotesis antara EE dan BI secara statistik adalah signifikan.
3. Hubungan hipotesis antara FC dan UB secara statistik adalah signifikan.
4. Hubungan hipotesis antara PE dan BI secara statistik adalah signifikan.
5. Hubungan hipotesis antara SI dan BI secara statistik adalah signifikan.
Tabel 6. Nilai Koefisien Jalur BI EE FC PE SI UB BI 0,388 EE 0,179 FC 0,366 PE 0,146 SI 0,360 UB Sumber: Hasil olahan peneliti
Selain dari koefisien jalur, nilai signifikansi juga tergantung standard error yang diperoleh  dengan  metode bootstrap dalam  SEM-PLS.  Dengan bootstraping akan diperoleh nilai t dan p statistik yang akan menentukan signifikansi hubungan. Pada tingkat signifikansi 5%, maka nilai t statistik diatas 1,96 dinyatakan signifikan seara statistik dan nilai  p  yang  dibawah  0,05  juga  dinyatakan  signifikan  secara  statistic  (Sarstedt  et  al., 2017).  Hasil  perhitungan bootstraping SEM-PLS  menunjukkan  bahwa  hubungan
hipotesis  antara  P  dengan  BI  tidak  signifikan  secara  statistik  karena  memilii  t  statistik kurang  dari  1,96  dan  nilai  p  lebih  dari  0,05,  sedangkan  hubungan  hipotesis  antara  BI dengan UB, EE dengan BI, FC dengan UB, dan SI degan BI dinyatakan signifikan secara statistik.
Tabel 7. Nilai T dan P Statistik Original Sample (O) T Statistics (|O/STDEV|) P Values Hipotesis  Kesimpulan BI -> UB 0,388 5,267 0,000 H5 Diterima EE -> BI 0,179 1,972 0,049 H2 Diterima FC -> UB 0,366 4,695 0,000 H4 Diterima PE -> BI 0,146 1,119 0,264 H1 Ditolak SI -> BI 0,360 2,632 0,009 H3 Diterima
Sumber: Hasil olahan peneliti
Berdasarkan  pengujian  signifikansi  dan  relevansi  hubungan  maka  didapatkan model  umum  penggunaan  sistem  manajemen  pengetahun  pada  BPPK  dan  koefisien jalurnya adalah seperti gambar 5.
Gambar 3. Model Penggunaan Sistem Manajemen Pengetahuan pada BPPK Sumber: Hasil olahan peneliti
Koefisien determinasi R 2 menunjukkan ukuran kekuatan prediksi model. Nilai R 2 memiliki  nilai  dari  0  sampai  dengan  1  dimana  nilai  yang  semakin  tinggi  menunjukan akurasi  prediksi  yang  semakin  tinggi.  (Sarstedt  et  al.,  2017)  mengelompokan  nilai  R 2 menjadi tiga yaitu R 2 sebesar 0,75 memilii kekuatan prediksi substansial, nilai R 2 sebesar 0,5  memiliki  kekuatan  prediksi  moderat  dan  nilai  R 2 sebesar  0,25  memilki  kekuatan prediksi lemah. Tabel 9 menunjukkan bahwa BI dan U memiliki kekuatan prediksi yang moderat. Nilai 0,354 pada BI bisa diartikan bahwa 35,4% variansi perubahan variabel BI dapat dijelaskan oleh variabel eksogennya sementara sisanya dijelaskan oleh variabel lain diluar  model  penelitian.  Nilai  0,429  pada  UB  bisa  diartikan  bahwa  42,9%  variansi
perubahan  pada  UB  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  eksogennya.,  sedangkan  sisanya dijelaskan variabel lain diluar model penelitian.
Tabel 8. Nilai R 2 R Square BI 0,354 UB 0,429

## Sumber: Hasil olahan peneliti

## Hasil Pengujian Hipotesis
Setelah  dilakukan  berbagai  pengujian  baik  dalam  evaluasi  model  pengukuran maupun evaluasi model struktural, diketahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi secarasignifikan terhadap penerimaan dan penggunaan sistem manajemen pengetahuan di BPPK. Hasil pengujian hipotesis dapat dilihat ada tabel
Tabel 9. Hasil Pengujian Hipotesis Hipotesis Hasil Uji Alasan H1 Perfomance Expectancy memiliki pengaruh signifikan terhadap Behavioral Intention Ditolak T-Statisics <  1,96  dan  P- Values > 0,05 H2 Effort Expectancy memiliki  pengaruh  signifikan terhadap Behavioral Intention Diterima T-Statisics >  1,96  dan  P- Values <  0,05 H3 Social Influence memiliki  pengaruh  signifikan terhadap Behavioral Intention Diterima T-Statisics >  1,96  dan  P- Values <  0,05 H4 Facilitating  Condition memiliki  pengaruh  signifikan terhadap Use Behavior Diterima T-Statisics >  1,96  dan  P- Values <  0,05 H5 Behavioral Intention memiliki  pengaruh  signifikan terhadap Use Behavior Diterima T-Statisics >  1,96  dan  P- Values <  0,05 Sumber: Hasil olahan peneliti

## Hubungan Perfomance Expectancy terhadap Behavioral Intention (H1)
Hipotesis  1  menguji  hubungan  antara Perfomance  Expectancy terhadap Behavioral Intention, hasilnya adalah T-Statistics hubungan tersebut sebesar  1,119 dan P-values 0,264. Secara statistik Perfomance Expectancy tidak memiliki pengaruuh yang signifikan terhadap Behavioral  Intention sehingga  hipotesis  1  ditolak.  Penelitian  ini menunjukkan bahwa kegunaan  sistem manajemen pengetahuan (PE1) sebagai alat bantu menyelesaikan  pekerjaan  (PE2),  meningkatkan  produktivitas  (PE2),  dan  meningkatkan kemungkinan  kenaikan  gaji  (PE4)  tidak  mempengaruhi  niat  pegawai  dalam
menggunakan  sistem  manajemen  pengetahuan.    Hasil  ini  berbeda  dengan  temuan (Khanam, Mahfuz, & Ahmed, 2016) dan (Mabitsela & Pretorius, 2016) yang menyatakan bahwa Perfomance  Expectancy mempengaruhi  niat  pengguna  sistem  manajemen pengetahun.

## Hubungan  Effort Expectancy terhadap Behavioral Intention
Hipotesis  2  menguji  hubungan  antara Effort  Expectancy terhadap Behavioral Intention, hasilnya  adalah T-Statistics hubungan  tersebut  sebesar  1,972  dan P-values 0,049.  Secara  statistik Effort  Expectancy memiliki  pengaruh  signifikan terhadap Behavioral Intention, sehingga hipotesis 2 diterima. Penelitian ini menunjukkan bahwa kemudahan  pegawai  dalam  mempelajari  dan  menjalankan  sistem  manajemen pengetahuan  mempengaruhi  niat  pegawai  dalam  menggunakan  sistem  manajemen pengetahuan.  Hasil  ini  mengkonfirmasi  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh (Wang & Pai, 2011), (Mabitsela & Pretorius, 2016), (Yoo & Huang, 2013) dan (Khanam et al., 2016).

## Hubungan  Social Influence terhadap Behavioral Intention
Hipotesis  3  menguji  hubungan Social  Influence terhadap Behavioral  Intention , hasilnya adalah T-Statistics hubungan tersebut sebesar 2,632 dan P-values 0,009. Secara statistik Social  Influence memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap Behavioral  Intention, sehingga hipotesis 3 diterima. Penelitan ini  menunjukkan bahwa pengaruh orang-orang disekitar pegawai yang merekomendasikan penggunaan sistem manajemen pengetahuan mempengaruhi niat pegawai dalam menggunakan sistem manajemen pengetahuan. Hasil ini mengkonfirmasi teman penelitian sebelumnya oleh (Mabitsela & Pretorius, 2016)  dan (Yoo & Huang, 2013).

## Hubungan Facilitating Condition terhadap Use Behavior
Hipotesis  4  menguji  hubungan Facilitating  Condition terhadap Use  Behavior, hasilnya adalah T-Statistics hubungan tersebut sebesar 4,695 dan P-values 0,000. Secara statistik Facilitating  Condition memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap Use  Behavior, sehingga  hipotesis  4  diterima.  Penelitan  ini  menunjukkan  bahwa  adanya  dukungan fasilitas  dari  kantor  baik  berupa  sumber  daya  maupun manual  book terkait  sistem manajemen  pengetahuan  mempengaruhi  pegawai  dalam  menggunakan  sistem manajemen pengetahuan. Hasil ini mengkonfirmasi temuan sebelumnya oleh  (Wang & Pai, 2011) dan  (Mabitsela & Pretorius, 2016).

## Hubungan Behavioral Intention terhadap Use Behavior
Hipotesis  5  menguji  hubungan Behavioral  Intention terhadap Use  Behavior, hasilnya adalah T-Statistics hubungan tersebut sebesar 5,267dan P-values 0,000. Secara statistik Behavioral  Intention memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap Use  Behavior, sehingga  hipotesis  5  diterima.  Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  niat  dan  keinginan pengguna  mampu  mempengaruhi  penggunaan  sesungguhnya  sistem  manajemen pengetahuan oleh pegawai.

## Kesimpulan
Penelitian menunjukkan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan dan penggunaan  sistem  manajemen  pengetahuan  oleh  pegawai  BPPK  adalah Effort Expectancy,  Social  Influence, dan Facilitating  Condition. Jika  pimpinan  BPPK menginginkan  adanya engagement antara  pegawai  dengan  sistem  manajemen pengetahuan  dan  sekaligus  meningkatkan  penggunaannya,  maka  hal-hal  yang  perlu dilakukan adalah
1. Membuat  sistem  manajemen  pengetahuan  yang  mudah  digunakan  ( user  friendly ), sehingga pegawai merasa nyaman dalam menggunakannya dan tidak membutuhkan waktu lama dalam menguasai penggunaannya.
2. Membuat manual  book yang  mudah  dimengerti,  sehingga  memudahkan  pegawai untuk mempelajari penggunaan sistem manajemen pengetahuan.
3. Selain melakukan sosialisasi secara laus, juga mendorong pimpinan unit atau atasan untuk  melakukan direct  marketing penggunaan  sistem  manajemen  pengetahuan kepada bawahannya.
4. Membuat helpdesk yang  responsif  untuk  membantu  pegawai  apabila  menemui kesulitan dalam penggunaan sistem manajemen pengetahuan.
Penelitian ini juga menemukan bahwa kekuatan prediksi variabel eksogen terhadap Behavioral  Intention dan Use  Behavior (nilai  determinasi  R 2 )  tergolong  moderat, sehingga ada variabel lain diluar model yang mampu menjelaskan Behavioral Intention dan Use  Behavior. Oleh  karena  itu  untuk  peneltian  selanjutnya  sebaiknya  memasukan variabel  lain  diluar  variabel  UTAUT  yang  mempunyai  pengauh  terhadap Behavioral Intention dan Use Behavior.

## BIBLIOGRAFI
Anderson,  Hair,  &  Black,  B.  (2010). Multivariate  data  analysis  7th  edition .  Pearson Perntice Hall.
Attuquayefio,  Samuel,  &  Addo,  Hilla.  (2014).  Review  of  studies  with  UTAUT  as conceptual framework. European Scientific Journal , 10 (8).
Becerra-Fernandez,  I.,  &  Sabherwal,  R.  (2015).  Knowledge  Management  Systems.  In Knowledge  Management  Systems  and  Processes (p.  64).  Routledge  Taylor  &
Francis.
Cooper,  Donald  R.,  Schindler,  Pamela  S.,  &  Sun,  Jianmin.  (2006). Business  research methods (Vol. 9). Mcgraw-hill New York.
Hair,  Joe  F.,  Sarstedt,  Marko,  Ringle,  Christian  M.,  &  Mena,  Jeannette  A.  (2012).  An assessment  of  the  use  of  partial  least  squares  structural  equation  modeling  in marketing research. Journal of the Academy of Marketing Science , 40 (3), 414–433.
Hung,  Shin  Yuan,  Tsai,  Jacob  Chia  An,  &  Chuang,  Chun  Chin.  (2014).  Investigating primary health care nurses’ intention to use information technology: An empirical study in Taiwan. Decision Support Systems , 57 , 331–342.
Khanam,  Liza,  Mahfuz,  Mohammad  Abdullah,  &  Ahmed,  Ezaz.  (2016).  Employee behavioral  intention  to  adopt  knowledge  management  systems  (KMS)  in Bangladesh. European  Conference  on  Knowledge  Management ,  445.  Academic Conferences International Limited.
Latan,  Hengky,  &  Ghozali,  Imam.  (2012).  Partial  Least  Square:  Konsep,  Teknik,  dan Aplikasi SmartPLS 2.0 M3. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro .
Mabitsela, Tebogo, & Pretorius, Agnieta. (2016). Adoption of knowledge management systems:  A  case  of  an  enterprise  data  warehouse. International  Conference  on Intellectual  Capital  and  Knowledge  Management  and  Organisational  Learning , 182. Academic Conferences International Limited.
McNabb, David E. (2007). Knowledge management in the public sector: A blueprint for innovation in government . ME Sharpe.
Pandey,  Krishna  Nath.  (2016). Paradigms  of  Knowledge  Management:  With  Systems Modelling Case Studies-Volume 60 . Springer.
Sarstedt,  Marko,  Ringle,  Christian  M.,  &  Hair,  Joseph  F.  (2017).  Partial  least  squares structural equation modeling. Handbook of Market Research , 26 (1), 1–40.
Taherdoost, Hamed. (2018). A review of technology acceptance and adoption models and theories. Procedia Manufacturing , 22 , 960–967.
Venkatesh, Viswanath, Morris, Michael G., Davis, Gordon B., & Davis, Fred D. (2003).
User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly , 425–478.
Wang, Chih Yao, & Pai, Jung Chi. (2011). An Empirical Study of the Acceptance and Use of Knowledge Management Systems in Taiwanese Insurance Industry .
Yoo, Sun Joo, & Huang, Wen Hao David. (2013). Employees’ acceptance of knowledge management systems and its impact on creating learning organizations. Knowledge Management & E-Learning: An International Journal , 5 (4), 434–454.

## Copyright holder:
Ahmad Zaky, Retno Kusumastuti (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: