## ANALISIS KESIAPAN UMKM KABUPATEN KARAWANG TERHADAP ADOPSI CLOUD COMPUTING DALAM KONTEKS INDUSTRI 4.0
Rianita Puspa Sari *) , Deri Teguh Santoso, Dewi Puspita
Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang, Jl. H.S. Ronggowaluyo, Kampus Unsika Telukjambe Timur, Karawang, Indonesia 41361
(Received: November 16, 2019/ Accepted: May 29, 2020)

## Abstrak
Indonesia  salah  satu  negara  yang  terkena  dampak  industri  4.0  merancang  Making  Indonesia  4.0  sebagai roadmap  dan  strategi  percepatan  implementasi  Industri  4.0.  Dua  dari  empat  strategi  yaitu  pemanfaatan teknologi  digital  untuk  memacu  produktivitas  UMKM  dan  pemanfaatan  teknologi  cloud  computing  dalam perindustrian nasional. Karawang adalah daerah dengan jumlah UMKM sebesar 38.904 pada tahun 2015, namun  tidak  menempatkan  UMKM  pada  posisi  menguntungkan  karena  keterbatasan  dan  rendahnya penggunaan  teknologi  informasi.  Kesuksesan  dalam  adopsi  teknologi  baru  sangat  ditentukan  oleh  faktor kesiapan,  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kesiapan  dan kategori  tingkat  kesiapan  UMKM  Kabupaten  Karawang  terhadap  adopsi  cloud  computing  dalam  konteks Industri 4.0 dengan variabel Technology Organization and Environment (TOE), Technology Readiness Index (TRI)  dan  cloud  computing  adoption  (CCA)  dan  pendekatan  Structural  Equation  Modelling-Partial  Least Square  (SEM-PLS).  Hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa  faktor  dari  variabel  TOE  berpengaruh  terhadap kesiapan  CCA  dan  TRI  dengan  path  coefficient  (0.529)  dan  (0.717)  serta  p-values  <0.001  dan  tingkat kesiapan yang diukur melalui TRI menunjukkan UMKM Kabupaten Karawang berada pada kategori tingkat kesiapan yang tinggi dengan nilai 3.64.
Kata kunci: cloud computing; kesiapan; SEM-PLS; UMKM; industri 4.0

## Abstract
[Analysis  e-readiness  MSMEs  Kabupaten  Karawang  for  cloud  computing  adoption  in  the  context  of Industry 4.0] Indonesia be the one of country has an impact industry 4.0, contrive Making Indonesia 4.0 as a roadmap and strategy for acceleration of industry 4.0 implementation. Two of the four strategies for Making Indonesia 4.0 are the use of digital technology to boost MSMEs productivity and the use of cloud computing technology in the national industry. Karawang is a region with the number of MSMEs was 38.904 in 2015, but  it  does  not  make  MSMEs  in  an  advantageous  position  because  of  the  limitation  and  low  adoption  of information technology.The successful adoption of new technology is largely determined by the e-readiness factor, so this research aims to find out the factors that influence e-readiness and e-readiness level of MSMEs Kabupaten  Karawang  for  cloud  computing  adoption  in  the  context  of  industry  4.0  with  variables  of Technology, Organization and Environment (TOE), Technology Readiness Index (TRI) and Cloud Computing Adoption  (CCA)  and  approach  Structural  Equation  Modelling-Partial  Least  Square  (SEM-PLS).  The evaluation  result  show  that  factors  of  variable  TOE  has  a  significant  effect  for  CCA  and  TRI  with  path coefficient (0.529), (0.717) and p-values <0.001, and the level of e-readiness measured by the TRI variable shows that MSMEs Kabupaten Karawang are at a category high level with value 3.64.
Keywords: cloud computing; readiness; SEM-PLS; UMKM; industri 4.0

## 1. Pendahuluan
Industri  4.0  adalah  era  revolusi  industri  ke-4 atau era revolusi digital  yang ditandai dengan hadirnya digitalisasi dan otomatisasi akibat pesatnya
perkembangan teknologi informasi dalam mengintegrasikan  dunia  fisik  dan  digital  berbasis internet  (Hamdan,  2018).  Hadirnya  Industri  4.0 membawa dampak terhadap peningkatan perekonomian karena  industri  memegang  peran  penting  disemua sektor kehidupan di seluruh dunia  (Suwardana, 2017).
Indonesia  yaitu  negara  dengan  sektor  industri sebagai  kontributor  terbesar  dalam  perekonomiannya
*Penulis Korespondensi. E-mail: rianita.puspasari@ft.unsika.ac.id
(Nugroho,  2015);  (Sari  &  Santoso,  2019)  membuat Indonesia  mengantisipasi  kehadiran  Industri  4.0  melalui Kementerian Perindustrian Indonesia dengan peluncuran Making Indonesia 4.0 . Making Indonesia 4.0 merupakan roadmap dan  strategi  yang  terintegrasi  dalam  upaya percepatan implementasi Industri 4.0 untuk meningkatkan  daya  saing  industri  nasional  melalui pemanfaatan  teknologi  terkini  dan  inovasi. Making Indonesia 4.0 berisi tentang empat  langkah  strategi,  dua dari  empat  langkah  strategi  yang  menjadi  fokus  dalam penelitian  ini adalah pemanfaatan teknologi digital  yang lebih  optimal  seperti Autonomous  Robots,  Cloud Computing,  Big  Data,  Cybersecurity dan Augmented Reality dalam  perindustrian    nasional  dan  pemanfaatan teknologi  digital  dalam  memacu  produktivitas  bagi Usaha  Mikro  Kecil  dan  Menengah  (UMKM)  agar mampu menembus pasar global  (Satya, 2018).
Keterlibatan  UMKM  dalam Making Indonesia 4.0 memiliki tujuan menjadikan Indonesia masuk dalam 10 besar negara yang memiliki perekonomian terkuat di dunia  Tahun  2030  dan  meningkatkan  pertumbuhan ekonomi  tahunan  sebesar  2%  untuk  menjadi  negara berpenghasilan menengah tahun 2025, karena terbukti UMKM  berpengaruh  terhadap  sektor  ekonomi Indonesia  yang  secara  kolektif  mewakili  99%  jumlah total  bisnis  yang  mampu  menyerap  97%  tenaga  kerja dan  menyumbang  sebesar  57%  terhadap product domestic bruto tahunan Indonesia  (Satya, 2018). Besarnya  pengaruh  UMKM  yang  diberikan tentu  didukung  dengan  meningkatnya  pertumbuhan jumlah  UMKM  sebanyak  7.3%  di  tahun  2015  dari 2012  (Badan  Pusat  Statistik,  2015).  Tingginya pertumbuhan  UMKM  dan  peran  strategis  UMKM  di Indonesia,  tidak  menempatkan  UMKM  dalam  posisi yang  menguntungkan  karena  ketatnya  kompetisi terutama  menghadapi  perusahaan  besar  dan  pesaing modern.  Sebagian  besar  UMKM  menjalankan  usaha dengan  cara  tradisional  termasuk  dalam  produksi  dan pemasaran,  padahal  pemanfaatan  teknologi  informasi dalam  hal  ini  internet  memungkinkan  UMKM  dapat mengembangkan  usaha  secara  global    (Basry  &  Sari, 2018). Kurangnya pemahaman peran strategis teknologi  informasi  terkait  pemasaran,  hubungan dengan  konsumen  bahkan  pengembangan  produk  dan layanan  diduga  sebagai  sebab  rendahnya  adopsi teknologi  informasi  di  UMKM  Indonesia.  Hal  ini sejalan dengan hasil survei Kementerian Koperasi dan UMKM,  terdapat  36%  pelaku  UMKM  belum  melek komputer dan internet dan hanya 12% pelaku UMKM menggunakan  komputer  dan  internet  untuk  usahanya (Koperasi & UMKM, 2017).
Karawang  merupakan  salah  satu  daerah  yang memiliki  perkembangan  UMKM  yang  cukup  pesat, dan  merupakan  kawasan  yang  potensial  untuk mengembangkan  sektor  UMKM  menurut  Menteri BUMN  Rini  M.  Soemarno.  Berdasarkan  data  Tahun 2015,  UMKM  Kabupaten  Karawang  mengalami peningkatan sebesar 14. 183 jika dibandingkan Tahun 2012    (Badan  Pusat  Statistik  Karawang,  2015). Pesatnya pertumbuhan UMKM di Karawang juga tidak
terlepas  dari  beberapa  permasalahan  yang  dihadapi seperti,  pemodalan,  pengembangan  produk  unggulan, sulitnya  memasarkan  produk,  kurangnya  kompetensi sumber  daya  manusia,  keterampilan  manajemen  dan rendahnya penggunaan teknologi  informasi  (Maknum, 2018).  Pemerintah  Kabupaten  Karawang  melakukan upaya sebagai antisipasi dan penyelesaian masalah pada UMKM  melalui Badan Pemberdayaan Masyarakat dan Pemerintah Desa (BPMPD) untuk melakukan pengembangan  dan  pemanfaatan  teknologi  yang  dapat meningkatkan  kualitas  dan  kuantitas  berbagai  jenis produk yang dihasilkan (Fauzi, 2014).
Pemanfaatan teknologi cloud computing merupakan  solusi  yang  dapat  menjawab  kebutuhan UMKM  Indonesia  akan  teknologi  informasi  yang efektif  dan  efisien  melalui  model  layanan  berupa Infrastructure as a Service, Software as a Service dan Platform  as  a  Service untuk  meningkatkan  performa bisnis  UMKM  yang  memiliki  sumber  daya  terbatas, baik  dari  segi  modal,  sumber  daya  manusia  maupun kurangnya  pemahaman  akan  teknologi  informasi (Fardani & Surendro, 2011). Pendapat tersebut sejalan dengan Making Indonesia 4.0, bahwa cloud computing merupakan  peranan  penting  untuk  mempercepat implementasi industri 4.0. Kelebihan cloud computing ,  yaitu  menghemat  biaya  investasi  dan waktu  sehingga  dapat  fokus  dan  berkembang  dengan cepat,  membuat  operasional  dan  manajemen  lebih mudah  karena  tersambung  dalam  satu cloud sehingga dapat dimonitor dan diatur dengan mudah, menjadikan kolaborasi  yang  terpercaya  serta  meningkatkan ketersedian  data  bagi  UMKM    (Ashari  &  Setiawan, 2011).  Hadirnya Making Indonesia  4.0  diharapkan menjadi  indikasi  dorongan  pelaku  UMKM  Indonesia untuk  adopsi  teknologi cloud  computing yang  dapat menjawab semua tantangan di era Industri 4.0.
Kesiapan organisasi  menjadi  bagian dari tahapan adopsi cloud  computing di  Indonesia  untuk  mengetahui kondisi UMKM seperti sumber daya manusia, keuangan dan  infrastruktur  agar  dapat  membuat  keputusan  yang tepat dalam implementasi cloud computing di organisasinya    (Fardani  & Surendro, 2011).  Kesuksesan adopsi  suatu  teknologi  baru  pada  sebuah  organisasi sangatlah  ditentukan  oleh  faktor  kesiapan    (Pambudi, 2015).  Tujuannya  untuk  meminimalisir  kesalahan, kesulitan  maupun  resiko  (Forestyanto,  2012). E- readiness (kesiapan)  dapat  digunakan  untuk  mengukur kesiapan dalam mengadopsi, menggunakan dan memanfaatkan  teknologi  informasi  pada  lingkup  mikro (organisasi)  maupun  makro  (negara)    (Sari  &  Santoso, 2019).  Kesiapan  adopsi  teknologi  dapat  diukur menggunakan model Technology Readiness Index (TRI) dan Technology  Organization  and  Environment (TOE) (Aboelmaged,  2014).  Pada  penelitian  (Sari  &  Santoso, 2019)  menyatakan  diperlukannya  eksplorisasi  faktor kesiapan UMKM di Kabupaten Karawang di era industri 4.0.  Namun  pada  penelitian  Sari  dan  Santoso  (2019) hanya  mengembangkan  model  kesiapan  dan  analisa survey  serta  tidak  fokus  pada  adopsi cloud  computing, begitu   pula   pada   penelitian   Hendri    (2015)    hanya
Tabel 1. Model Layanan Cloud Computing (Heripracoyo, 2014) Model Layanan Definisi Contoh Platform as a Service (PaaS) Kemampuan yang diberikan kepada konsumen untuk menyebarkan aplikasi yang dibuat konsumen ke infrastruktur cloud computing dengan bahasa pemrograman dan peralatan yang didukung oleh provider Bukalapak, Shopee, Lazada, Tokopedia, Akulaku, Go-jek, Grab, Tiket.com dan Traveloka . Software as a Service (SaaS) Kemampuan yang diberikan kepada konsumen untuk menggunakan aplikasi yang beroperasi pada infrastruktur cloud dan dapat diakses dari berbagai perangkat seperti web browser Microsoft ( Microsoft office versi Web , Skydrive , hotmail ), Video Site ( Youtube, Vimeo ), Yahoo mail , Document (google drive) dan Social Networking ( Facebook, WA, Twitter, Pinterest, Instagram, LinkedIn ) Infrastructure as a Service (IaaS) Kemampuan yang diberikan kepada konsumen untuk memproses, menyimpan, berjaringan dan kegiatan komputasi lain. Konsumen dapat menyebarkan dan menjalankan secara bebas,
mencakup sistem operasi dan aplikasi
Moso/Rackspace, AT&T, Amazon EC3 & S3, Verizon. GoGrid, Flexiscale, AppNexeus, Joyent, Hp, Laptop, Computer, wifi, storage, Memory, Network, dan RAM
penjelasan  adopsi cloud  computing dengan  pendekatan framework  TAM  (Technologies  Acceptance  Model) namun  tidak  mengukur  tingkat  kesiapan  berdasarkan skor  TRI . Sedangkan  penelitian  Harfoushi  dkk  (2016) serta  Hassan  dkk  (2017)  menganalisis  faktor  kesiapan dari TOE namun tidak  mengukur TRI.  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  faktor- faktor  kesiapan  dan  mengategorikan  tingkat  kesiapan UMKM  Kabupaten  Karawang  terhadap  adopsi cloud computing dalam Konteks Industri 4.0.
Cloud  Computing: salah  satu  faktor  penting dalam  adopsi  Industri  4.0  merujuk  pada  karakteristik industri  4.0    (Kinzel,  2016;  Oesterreich  &  Teuteberg, 2016). National Institute of  Standards and  Technology (NIST)  berpendapat  bahwa cloud  computing adalah suatu model teknologi informasi yang memberikan rasa nyaman,  dapat  diakses  dimana-mana  bersama-sama dengan  sumber  daya  komputasi    (Warjiyono,  2014). Pendapat  lain, cloud  computing yaitu  gabungan  dari pemanfaatan  teknologi  komputer  dan  pengembangan internet  (Hendri,  2015).  Model  layanan cloud computing dikategorikan ke dalam tiga  jenis  menurut NIST  (Heripracoyo, 2014) seperti pada Tabel 1.
Adopsi merupakan penerimaan awal dari suatu objek  dan  pada  tahap  adopsi  teknologi  yang  terjadi adalah pembelian dan penggunaan teknologi, sedangkan  dalam  konteks  penggunaan  teknologi  baru oleh  organisasi  adalah  melakukan  pembelian  dan mengimplementasikan  teknologi  tersebut    (Saifullah, 2015). Jadi,  ad opsi cloud  computing dapat  diartikan sebagai serangkaian tahapan sampai tindakan menerima, menggunakan dan mengimplementasikan cloud computing dimanapun dan kapanpun melalui internet. Kesiapan  (e-readiness): kesediaan  seseorang untuk  berbuat  sesuatu    (Soemanto,  2012). E-readiness (kesiapan  elektronik)  merupakan  salah  satu  alat  untuk mengevaluasi  kesiapan  suatu  negara  atau  usaha  dengan cara  terintegrasi  untuk  mengadopsi,  menggunakan  dan memanfaatkan  teknologi  informasi  sehingga  dapat dikembangkan  untuk  merasionalisasikan  tindakan, meningkatkan  daya  saing  dan  mengelola  sumber  daya
secara  efisien    (Sari  &  Santoso,  2019).  Kesiapan  ( e- readiness )  dalam  adopsi  suatu teknologi  dapat  diukur menggunakan Techonology Organization and Environment (TOE)  dan Technology  Readiness  Index (TRI) (Aboelmaged, 2014).
Techonology,  Organization  and  Environment (TOE)  dikembangkan  Tornatzky  dan  Fleischer  1990 untuk  menjelaskan  kesiapan  adopsi  teknologi  oleh sebuah  organisasi  berdasarkan  konteks  teknologi, organisasi  dan  lingkungan  yang  mempengaruhi  proses organisasi dalam mengadopsi, menerapkan, dan menggunakan  inovasi  teknologi    (Aulia,  Hartanto,  & Fauziati, 2016). Kesiapan organisasi berdasarkan konteks Techonology,  Organization  and  Environment (TOE) dalam adposi teknologi  (Hassan dkk, 2017), yaitu:
1) Konteks technology ,  menggambarkan  teknologi baru  yang  tersedia/muncul  atau  yang  sedang digunakan  untuk  organisasi  baik  pada  proses pengembangan maupun peralatan teknologi.
2) Konteks organization, menyinggung karakteristik organisasi seperti ukuran organisasi, ruang  lingkup  dan  sumber  daya  yang  relevan dengan adopsi teknologi.
3) Konteks environment terdiri  dari  karakteristik lingkungan dimana organisasi melakukan operasionalnya  yang  dapat  berupa  kendala  atau pendukung untuk adopsi teknologi.
Faktor-faktor kesiapan berdasarkan TOE, yaitu Perceived Benefits/PB, Top Management Support /TMS, IT  Resourcess /ITR,  dan  E xternal  Pressure /EP  (Hassan dkk, 2017).
Technology  Readiness  Index dikembangkan oleh  Parasuraman,  2000  untuk  mengukur  dan mengetahui  kesiapan  seseorang  dalam  mengadopsi teknologi  informasi  untuk  menyelesaikan  beberapa tujuan  (Parasuraman  &  Colby,  2015).  Dimensi  TRI terdiri  dari  4  faktor  yang  digolongkan  menjadi  faktor pendorong ( contributor ) yaitu optimisme ( Optimism /OPT) merupakan pandangan optimis seseorang  terhadap  penggunaan  teknologi  dan  Inovatif ( Innovativeness /INN)  yaitu  kecenderungan  seseorang
mencoba  dan  melakukan  eksplorasi  terhadap  teknologi baru  serta faktor  penghambat  ( inhibitor )  yaitu ketidaknyamanan  ( Discomfort /DIS)  menggambarkan kurangnya  penguasaan  terhadap  penggunaan  teknologi sehingga merasa terbebani dan ketidakamanan ( Insecurity /INS),  yaitu  kurangnya  kepercayaan  terhadap integritas teknologi sehingga menimbulkan keraguan atas penggunaan teknologi  (Parasuraman & Colby, 2015).
Tiga  kategori  tingkat  kesiapan  individu berdasarkan
Technology Readiness Index
(Parasuraman & Colby, 2015) , yaitu:
1) High Technology Readiness (TRI > 3.51)
2) Medium  Technology  Readiness (2.9  ≤  TRI  ≥ 3.51)
3) Low Technology Readiness (TRI ≤ 2.89)

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  merupakan penelitian explanatory research yakni  bertujuan  untuk  menjelaskan  hubungan antar  variabel  dan  menguji  hipotesis  penelitian  dengan sifat pendekatan kuantitatif melalui instrumen penelitian (Sugiyono, 2014). Populasi yang digunakan adalah  UMKM  Kabupaten  Karawang  berdasarkan data  Tahun  2015  berjumlah  38.904  unit  usaha. Berdasarkan  rumus  slovin  jumlah  sampel  100 responden  pelaku  UMKM  (Sugiyono,  2014).  Teknik penarikan  sampel  yang  digunakan  adalah Simple random  Sampling yaitu  pemilihan  sampel  dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata pada populasi itu  (Sugiyono, 2014).
Pengembangan  model  penelitian: penelitian ini  akan  menggunakan  tiga  variabel  laten/konstruk, yaitu Technology,  Organization  and  Environment (TOE), Technology  Readiness  Index (TRI) dan cloud computing Adoption (CCA), seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Model penelitian
Adapun variabel penelitian yang digunakan adalah:
1. Variabel Independent (Variabel  Bebas),  dalam penelitian  ini  adalah Technology,  Organization and Environment (TOE). Merujuk pada penelitian Alemeye  &  Getahun  (2015),  penelitian  ini  akan membentuk Technology, Organization and Environment (TOE) dalam satu variabel independent karena  penggunaan  faktor perceived benefits (PB)  dalam  konteks  teknologi    oleh Aboelmaged  (2014)  dan  Hassan  dkk,  (2017)
dalam  konteks  organisasi  yang  diindikasikan bahwa  setiap  faktor  dapat  mengukur  setiap konteks  dalam Technology,  Organization  and Environment (TOE).  Disimpulkan  dari  beberapa pernyataan  bahwa  variabel  TOE  dengan  faktor- faktor  yang  digunakan  yaitu perceived  benefits (PB), Top  Management  Support (TMS), IT Resources (ITR) dan external pressure (EP).
2. Variabel Dependent (Variabel  Terikat), dalam penelitian  ini  adalah Cloud  Computing  Adoption (CCA) dan Technology Readiness Index (TRI) . Nugroho  (2015)  menyatakan  adopsi  teknologi dalam  bentuk behavioral  to  use, yakni  perilaku seserorang  untuk  menggunakan  atau  mengadopsi teknologi  informasi. Cloud  storage sebagai  bagian dari cloud  computing serta cloud  computing merupakan  salah  satu  bagian  dari  teknologi informasi    (Rosmayanti,  Aryadita,  &  Herlambang, 2018). Berdasarkan beberapa penyataan baik cloud computing  adoption,  behavioral  to  use atau cloud storage secara umum memiliki arti saling berkaitan, maka cloud computing adoption digunakan sebagai variabel dependent karena telah  mencakup definisi antara behavioral to use dan cloud storage.
Technology  Readiness  Index (TRI)  diukur  melalui empat  variabel  berdasarkan  dimensi  TRI  yaitu optimisme, inovatif, ketidaknyaman dan ketidakamanan (Rosmayanti, Aryadita, & Herlambang, 2018). Akan tetapi dimensi TRI tidak saling  bergantung  satu  sama  lain  yang  berarti bahwa  seorang  individu  dapat  secara  bersamaan sebagai pendorong ( contributor ) maupun penghambat  ( inhibitor )  terhadap  kesiapan  adopsi teknologi   (Smit, Lombard, & Mpinganjira, 2018). Pada  penelitian  ini,  sejalan  dengan  penelitian Nugroho  (2015),  bahwa  TRI  akan  diukur berdasarkan dimensi optimisme, inovatif,
ketidaknyamanan dan ketidakamanan.
3. Variabel Mediasi ( Variabel Intervening ) Variabel mediasi adalah variabel yang
memperkuat dan memperlemah hubungan langsung  antara  variabel independent dengan dependent . Technology  Readiness  Index (TRI) baru  akan  dihipotesiskan  menjadi  variabel mediasi.
Perumusan  hipotesis  penelitian: dilakukan berdasarkan  hasil  pengembangan  model  penelitian pada  Gambar  1  dan  hasil  identifikasi  variabel penelitian. Perumusan hipotesis penelitian ini ditunjukkan oleh Gambar 1:
H1 :  Technology,  Organization  and  Environment (TOE)  memberikan  pengaruh  yang  signifikan terhadap  adopsi cloud  computing di  UMKM Kabupaten Karawang
H2 : Technology,  Organization  and  Environment (TOE)  memberikan  pengaruh  yang  signifikan terhadap Technology  Readiness  Index (TRI) UMKM Kabupaten Karawang
TOE CCA TRI E-Readiness H2 H1 H3
H3 : Technology  Readiness  Index (TRI)  memberikan pengaruh  yang  signifikan  terhadap  adopsi cloud computing di UMKM Kabupaten Karawang
Definisi  operasionalisasi  variabel  penelitian: merupakan  konstruk  atau  sifat  yang  akan  dipelajari sehingga  menjadi  variabel  yang  dapat  diukur  yaitu variabel cloud  computing  adoption (CCA), Technology, Organization  and  Environment (TOE)  dan Technology Readiness Index (TRI) seperti pada Tabel 2.
Hasil  definisi  operasionalisasi  variabel  akan digunakan dalam penyusunan  instrumen penelitian yaitu kuesioner sebagai teknik pengumpulan data. Penyusunan kuesioner  terbagi  menjadi  dua  bagian,  bagian  pertama adalah  pernyataan  umum  untuk  memperoleh  demografi profiling responden. Bagian kedua mengenai pernyataan operasionalisasi  penelitian  yang  diperoleh  dari  hasil operasionalisasi  variabel  pada  Tabel  2.  Baik  jumlah maupun  isi  akan  diajukan  kepada  responden  dengan menggunakan 1-5 point skala likert .
Tabel 2. Definisi Operasionalisasi Variabel Variabel Laten Kode Indikator Sumber Cloud Computing Adoption (CCA) CCA1 Software as a Service Adaptasi (Heripracoyo, 2014;  Harfoushi dkk, 2016; Hassan dkk, 2017;) CCA2 Infrastructure as a Service CCA3 Platform as a Service Technology Organization Environment (TOE)
PB1 Hubungan Pelanggan
Adaptasi (Aboelmaged, 2014; Hassan dkk, 2017) PB2 Produk dan Layanan PB3 Biaya Operasi PB4 Menambah tenaga kerja PB5 Aset Keuangan PB6 Produktivitas tenaga kerja TMS1 Investasi dana Adaptasi (Alemeye  Getahun, 2015; Hassan dkk, 2017) TMS2 Keinginan (motivasi) TMS3 Dukungan pelaksanaan TMS4 Keterlibatan Manajemen puncak TMS5 Resiko penggunaan TMS6 Sumber daya TMS7 Pemahaman ITR1 Kemampuan teknologi Adaptasi (Hassan dkk, 2017) ITR2 Infrastruktur
EP1 Kerugian Adaptasi
(Hassan dkk, 2017)
EP2
Pengaruh pesaing (kompetitor) EP3 Tekanan pesaing EP4 Pengikut EP5 Persaingan EP6 Strategi bersaing Technology Readiness Index
(TRI)
OPT1 Kontribusi teknologi terhadap kualitas pekerjaan Adaptasi (Aboelmaged, 2014;  Parasuraman Colby, 2015; Nugroho, 2015;
Rosmayanti, Aryadita,
Herlambang, 2018) OPT2 Kemudahan mobilitas OPT3 Kontrol pekerjaan dengan teknologi OPT4 Produktivitas INN1 Kemampuan memberi penjelasan terkait teknologi INN2 Penguasaan penggunaan teknologi INN3 Kemandirian penggunaan teknologi INN4 Mengikuti perkembangan teknologi DIS1 Keraguan saat menghadapi masalah pada teknologi DIS2 Keraguan atas dukungan teknis penggunaan teknologi DIS3 Kepercayaan diri dalam penggunaan teknologi DIS4 Ketidakpahaman bahasa panduan teknis INS1 Ketergantungan terhadap teknologi INS2 Presepsi bahaya penggunaan teknologi INS3 Presepsi atas interaksi langsung INS4 Keraguan penggunaan teknologi online

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil  penelitian  ini  diperoleh  dari  proses pengumpulan data dengan menggunakan teknik kuesioner.  Populasi  penelitian  merupakan  UMKM  Kab. Karawang sebanyak 38.904 UMKM, dengan menggunakan  rumus  slovin  sampel  yang  dibutuhkan sebanyak  100  UMKM  dengan  teknik  pengambilan sampel  berupa convience  sampling. Proses  pengolahan data  dan  pembahasan  setelah  data  100  UMKM Kabupaten Karawang terkumpul.
Statistik Deskriptif: dilakukan dalam pengolahan  data  mengenai  identitas  responden (UMKM  Kabupaten  Karawang)  sebagai  sampel penelitian  dengan  membuat  demografi  responden untuk  mendapatkan profiling atau  karakteristik responden seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Profiling Responden Penelitian Informasi Umum Responden Jumlah Persentase (%) Jenis Kelamin Pria 42 42 Wanita 58 58 Total 100 100 Usia Di bawah 21 Tahun 9 9 21 - 30 Tahun 56 56 31 - 40 Tahun 24 24 41 - 50 Tahun 5 5 Di atas 50 Tahun 6 6 Total 100 100 Lama UMKM Terbentuk Di bawah dari 5 Tahun 81 81 5 - 10 Tahun 13 13 10 - 15 Tahun 5 5 15 - 20 Tahun 1 1 Di atas 20 Tahun 0 0 Total 100 100 Keikutsertaan UMKM dalam Organisasi Iya Aktif 8 8 Iya Tidak 15 15 Tidak 77 77 Total 100 100 Klasifikasi Usaha Kecil sama dengan 50 Jt 90 90 50 jt - 500 jt 10 10 500 jt - 10 M 0 0 Besar dari 10 M 0 0 Total 100 100 Penggunaan Teknologi Industri 4.0 Iya 97 97 Tidak 3 3 Total 100 100 Lama Penggunaan Teknologi Industri 4.0 untuk Usaha Kurang dari 3 Tahun 80 83 3 - 5 Tahun 15 15 Di atas 5 Tahun 2 2 Total 97 100
Uji  Instrumen  Penelitian: dilakukan  untuk menilai  kualitas  data  sehingga  diketahui  keabsahannya karena  hasil  penelitian  sangat  ditentukan  oleh  alat  ukur atau  instrumen  penelitian.  Uji  validitas  bertujuan  untuk mengetahui  tepat  atau  tidaknya  suatu  pernyataan  yang ingin  diukur  di  dalam  item  kuesioner  dengan membandingkan nilai r hitung dan r tabel (Fridayanthie, 2016) melalui program IBM SPSS Statistic 22 dengan hasil uji validitas  dapat  dilihat  dari  40  indikator  memiliki  nilai r hitung r tabel (0.1996)  dan  signifikansi  0.05  dan  dapat disimpulkan,  instrumen  penelitian  berdasarkan  variabel TOE,  TRI  dan  CCA  menghasilkan  data  yang  memiliki nilai  ketepatan  atau  mampu  mengungkapkan  kesiapan UMKM  Kabupaten  Karawang  terhadap  adopsi cloud computing.
Uji  reliabilitas  bertujuan  untuk  mengetahui konsistensi  alat  ukur  yang  digunakan  dengan  melihat nilai cronbach  alpha melalui  bantuan  program  IBM SPSS Statistic 22    (Fridayanthie,  2016)  dengan  hasil uji  reliabilitas  dari  40  indikator  menunjukkan  nilai cronbach  alpha 0.70  sehingga  data  yang  diperoleh dari  instrumen  penelitian  memiliki  nilai  konsistensi dalam  mengukur  kesiapan  UMKM  Kabupaten Karawang terhadap adopsi cloud computing . Uji  normalitas  data: menggunakan  metode kolmogorof-smirnov dengan  program  IBM  SPSS Statistic 22 untuk mengetahui sebaran data berdistribusi normal atau tidak dengan hasil pada seperti pada Tabel 9  (Oktaviani    Notobroto,  2014).  Hasil  uji menunjukkan  signifikansi  setiap  variabel  yaitu  sig. 0.000  atau  sig.    0.05  yang  artinya  data  tidak berdistribusi  normal  sehingga  dapat  memenuhi  uji asumsi SEM-PLS karena SEM-PLS terpenuhi apabila data tidak berdistribusi normal.
Analisis SEM-PLS terdiri dari dua proses tahapan yaitu  pengujian  model outer  model dan  pengujian inner model dengan  bantuan program  WarpPLS 3.0.  Evaluasi outer model  adalah  evalusi  untuk  mendeskripsikan hubungan antara variabel laten/konstruk dengan indikatornya.
1. Convergent Validity Pengujian Convergent  validity yaitu  melihat korelasi  antara  skor  indikator  dengan  konstruknya ( loading factor ). Hasil pengujian convergent validity pada  Tabel  10  merupakan  hasil  pengujian  ketiga.
Pengujian convergent  validity pertama,  terdapat  9 indikator  yaitu  PB3  (0.336),  PB4  (0.245),  EP2 (0.385),  EP3  (0.390),  INN3  (0.354),  DIS2  (0.397), INS1  (0.281),  INS2  (0.211)  dan  INS4  (0.237) yang harus dihapus karena loading factor 0.4, kemudian dihitung kembali . Hasil kedua, indikator DIS3 (0.380) memiliki  nilai loading  factor 0.4  sehingga  harus dihapus  dan  perhitungan  dengan  hasil  pada  Tabel  10 yang  menunjukkan  nilai loading  factor semua indikator 0.4.
Indikator dengan nilai loading factor 0.4 artinya data memiliki  dan  memenuhi convergent  validity atau setiap  indikator  mampu  mendefinisikan  variabel konstruknya.  Pertimbangan  mempertahankan  dan tidak  menghapus  indikator  dengan loading  factor
antara 0.4 – 0.7 karena mempunyai kontribusi terhadap validitas isi konstruk.
2. Discriminant Validity
Discriminant  validity dinilai  dengan  dua  cara  yaitu cross-loading dan kriteria  ( square  roots ) average variance  extracted (AVE’s).  Hasil  pengujian menunjukkan setiap indikator memenuhi discriminant validity atau indikator mampu mendefinisikan variabel konstruknya  karena cross  loading lebih  besar  ke konstruknya  daripada  ke  konstruk  lain  dan  nilai AVE’s    0.5  artinya  tiap  variabel  berbeda  konsep dalam  mengukur  kesiapan  UMKM  Kabupaten Karawang.
3. Composite Reliability Hasil composite  reliability dan cronbach  alpha memiliki  nilai    0.7,  artinya composite  reliability telah  terpenuhi  dan  indikator  dari  setiap  variabel mempunyai  nilai  konsistensi  dalam  mengukur kesiapan  UMKM  Kabupaten  Karawang  terhadap adopsi cloud computing.
Pengujian  inner  model: Pengujian  model struktural  ( inner  model) terdiri  dari  uji model  fit ,  R - square, Q-square, dan effect size (f 2 ). 1. Model Fit Tabel  4.  menampilkan  hasil  tiga  kriteria  model fit yaitu APC, ARS dan AVIF.
Tabel 4. Hasil Uji Model Fit Index p-value Kriteria APS 0.453 p0.001 P0.05 ARS 0.442 P0.001 P0.05 AVIF 1.682 Good if 5
Hasil  ketiga  penilaian  model  dapat  dikatakan  telah memenuhi  kriteria model  fit dimana  nilai    p    0.05 untuk ARS dan APS serta  5 untuk AVIF, sehingga model  memiliki  kecocokan  dalam  mengukur kesiapan  UMKM  Kabupaten  Karawang  terhadap adopsi cloud computing.
2. R -square Hasil  pengujian  R- Square menunjukkan  bahwa variabel endogen CCA dan TRI mampu dijelaskan secara  moderat  (setengah)  oleh  variabel  eksogen
TOE yang  mengindikasikan  bahwa  sebanyak 37% variansi  data  konstruk  CCA  dan  51,4%  variansi data konstruk TRI dipengaruhi oleh konstruk TOE . 3. Q-square Q- Square digunakan  untuk  mengukur  seberapa  baik observasi dengan hasil bahwa TOE → CCA sebesar 0.369  dan  TOE  →  TRI  sebesar  0.529  memenuhi relevansi  prediktif  karena  nilai Q 2 0  atau penelitian  ini  memiliki  nilai  observasi  yang  baik dalam  mengukur  kesiapan  UMKM  Kabupaten Karawang terhadap adopsi cloud computing.
4. Effect size (f 2 ) Effect  Size ( f 2 )  dengan  hasil  pengaruh  TOE memiliki  efek  yang  besar  terhadap  TRI  (0.514), efek  TOE  pada  CCA  kategori  menengah, sedangkan efek TRI terhadap CCA dalam kategori lemah.
Pengujian  efek  mediasi: dilakukan  dengan pengujian direct effect, indirect effect dan perhitungan nilai VAF. Hasil direct effect seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Direct Effect TOE terhadap CCA
Gambar  3.  menunjukkan  hasil indirect  effect antara variabel TRI memediasi variabel TOE terhadap CCA. Hasil pengujian efek mediasi variabel TRI antara variabel TOE terhadap variabel CCA adanya penurunan nilai  antara direct  effect (0.60)  dengan indirect  effect (0.53)  artinya  bentuk  mediasi  TRI  adalah partial mediation (mediasi  parsial),  berdasarkan  nilai  VAF sebesar 0.1166 atau 11.66%, maka mediasi parsial yang terjadi  sangat  kecil  bahkan  tidak  memberikan  efek mediasi  karena    20%.  Hal  ini  berarti  kesiapan organisasi  (TOE)  UMKM  Kabupaten  Karawang  dapat mempengaruhi  secara  langsung  tanpa  harus  adanya pengaruh  kesiapan  individu  (TRI)  dalam  adopsi cloud computing (CCA).
R² = 0.36 TOE (R) 17i CCA (R) 3i β = 0.60 (P  0.001) R² = 0.37 TRI (R) 10i TOE (R) 17i CCA (R) 3i β =0.114 (P = 0.182) β =0.529 (P  0.001) β =0.717 (P  0.001) R² = 0.51
Tabel 5. Pengujian Hipotesis Penelitian Hipotesis Path Path Coefficient  p-value Keterangan H1 TOE → CCA 0.529 0.001 Signifikan H2 TOE → TRI 0.717 0.001 Signifikan H3 TRI →CCA 0.114 0.182 Tidak Signifikan Tabel 6. Hasil Pengukuran Tingkat Kesiapan Dimensi TRI Kode Pernyataan Total Skor Optimisme ( Optimism ) OPT1 0.24 OPT2 0.25 OPT3 0.25 OPT4 0.25 Jumlah 0.99 Inovatif ( Innovativeness ) INN1 0.24 INN2 0.19 INN3 0.24 INN4 0.24 Jumlah 0.91 Ketidaknyamanan ( Discomfort ) DIS1 0.23 DIS2 0.20 DIS3 0.21 DIS4 0.18 Jumlah 0.82 Ketidakamanan ( Insecurity ) INS1 0.21 INS2 0.23 INS3 0.24 INS4 0.24 Jumlah 0.92 Jumlah Total Skor TRI 3.64
Hipotesis  Penelitian: Pengujian  hipotesis dilakukan  berdasarkan  nilai path coefficient dan p- value (Setyawan, 2016)  dengan  hasil pengujian  hipotesis pada Tabel 5. Hipotesis 1 : Hasil pengolahan data menunjukkan bahwa nilai path coefficient sebesar (0.529) atau  0.1 dan p- value 0.001 atau p  0.5 yang artinya signifikan maka faktor-faktor kesiapan organisasi berdasarkan Technology, Organization  and  Environment (TOE)  yaitu perceived bebenfits,  top  management  support,  IT  Resourcess dan external  pressure signifikan  mempengaruhi  adopsi cloud computing (CCA)  pada  UMKM  Kabupaten  Karawang atau disimpulkan diterima .
Hipotesis 2 : Hasil pengolahan data menunjukkan bahwa  nilai path  coefficient sebesar  (0.717)  atau    0.1 dan p- value 0.001 atau p  0.5 yang artinya signifikan dengan  kata  lain  faktor-faktor  kesiapan  organisasi berdasarkan Technology, Organization and Environment (TOE)  signifikan  mempengaruhi  kesiapan  individu ( Technology  Readiness  Index/ TRI)  UMKM  Kabupaten Karawang atau dapat disimpulkan diterima .
Hipotesis 3 : Hasil pengolahan data menunjukkan bahwa  nilai path  coefficient sebesar  (0.114)  atau    0.1 dan  p- value 0.125  atau  p    0.5  yang  artinya  tidak signifikan  maka  faktor  kesiapan  individu  berdasarkan Technology  Readiness  Index (TRI)  tidak  signifikan mempengaruhi  adopsi cloud  computing (CCA)  pada UMKM  Kabupaten  Karawang  atau  dapat  disimpulkan ditolak .
Pengukuran  Tingkat  Kesiapan: Tingkat kesiapan UMKM Kabupaten Karawang terhadap adopsi cloud  computing diukur  melalui  jumlah  total  skor jawaban  responden  terhadap  empat  dimensi Technology Readiness  Index (TRI).  Jumlah  total  skor  diperoleh  dari penjumlahan total skor yaitu perkalian bobot  (25% / 4 = 6.25% ≈ 0.0625) dengan mean (rata-rata jumlah jawaban responden  ( n )  dikali f (numerikal  skala likert )) (Lazuardi,  2013).  Hasil  pengukuran  tingkat  kesiapan ditunjukkan oleh Tabel 6.

## 4. Kesimpulan
Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kesiapan UMKM  Kabupaten  Karawang  terhadap  adopsi cloud computing dalam  konteks  Industri  4.0  yang  diukur berdasarkan kesiapan organisasi bahwa variabel Technology,  Organization  and  Environment (TOE) berpengaruh signifikan dengan path coefiicient 0.529 dan p- value 0.001 terhadap cloud  computing  adoption (CCA)  dan  berpengaruh  signifikan  terhadap  kesiapan individu  ( Technology  Readiness  Index/ TRI)  pelaku UMKM  Kabupaten  Karawang  dengan path  coefiicient 0.717  dan  p- value 0.001.  Terdapat  17  indikator  dari Variabel TOE yang berkontribusi memberikan pengaruh diantaranya dari persepsi manfaat ( perceived benefits/ PB) dengan 4 indikator yaitu PB1, PB2, PB5 dan PB6.  Dukungan  manajemen  puncak  ( Top  Management Support/ TMS)  dengan  7  indikator  yaituTMS1,  TMS2, TMS3,  TMS4,  TMS5,  TMS6  dan  TMS7  serta IT
Resources (ITR) dengan 2 indikator TR1 dan ITR2. Dari tekanan  eksternal  ( external  pressure/ EP)  dengan  4 indikator yaitu EP1, EP2, EP5 dan EP6.
Tingkat  kesiapan  UMKM  Kabupaten  Karawang terhadap adopsi cloud computing dalam konteks Industri 4.0  diperoleh  jumlah  total  skor Technology  Readines Index (TRI)  adalah 3.64 dengan  kontribusi  total  skor dimensi  optimisme  ( optimism )  sebesar  0.99,  dimensi inovatif ( innovativeness ) sebesar 0.82, dimensi ketidaknyamanan ( discomfort ) sebesar 0.91 dan dimensi ketidakamanan  ( insecurity )  sebesar  0.92.    Nilai  TRI tersebut  menunjukkan  para  pelaku  UMKM  Karawang memiliki  tingkat  kesiapan  yang  tinggi  dalam  adopsi cloud computing karena berada pada tingkat  3.51 yang berarti mereka telah siap menerima, mengimplementasikan dan menggunakan dalam usaha.
Pada Penelitian ini TOE framework tidak di ukur secara  terpisah  dari  segi  teknologi,  organisasi  maupun lingkungan,  sehingga  pada  penelitian  selanjutnya diperlukan  eksplorasi  terpisah  pada  konstruk framework TOE  agar  lebih  spesifik  dalam  mengetahui  kesiapan yang harus dipersiapkan UMKM.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Terimakasih penulis sampaikan pada Kementerian  Riset,  Teknologi  dan  Pendidikan  Tinggi, serta  LPPM  Universitas  Singaperbangsa  Karawang melalui  DRPM  Hibah  Dana  Penelitian  Dosen  Pemula (2019).

## 6. Daftar Pustaka
Aboelmaged,  M.  G.  (2014).  Predicting  e-readiness  at firm-level:  An  analysis  of  Technological, Organizational and Environmental (TOE) Effects on  e-Maintenance  Readiness  in  Manufacturing Firms. International  Journal  of  Information Management , 639–651.
Alemeye,  F.,    Getahun,  F.  (2015).  Cloud  Readiness Assesment  Framework  and  Recommendation System. IEEE .
Ashari, A.,  Setiawan, H. (2011). Cloud Computing:
Solusi  ICT? Jurnal  Sistem  Informasi  (JSI) ,  3. No. 2 , 336-345.
Aulia,  K.,  Hartanto,  R.,    Fauziati,  S.  (2016). Model Konseptual  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi Pengelolaan  Konten  Website  pada  Pemerintah Daerah. Semarang: SNIK.
Badan  Pusat  Statistik  Karawang.  (2015). Booklet Gambaran  Umum  Kabupaten  Karawang  Tahun 2014. Karawang: Badan Pusat Statistik Karawang.
Basry,  A.,    Sari,  E.  M.  (2018).  Penggunaan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) pada Usaha  Mikro  Kecil  dan  Menengah  (UMKM). IKRA-ITH Informatika , 2 No. 3 . Fardani,  A.,    Surendro,  K.  (2011).  Strategi  Adopsi Teknologi  Informasi  Berbasis  Cloud  Computing untuk  Usaha  Kecil  dan  Menengah  di  Indonesia. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi.
Fauzi,  Y.  (  2014,  Oktober  22  ). Karawang  Today . Retrieved Mei 27, 2019, from http://karawangtoday.com/wp/?p=8986.
Forestyanto,  M.  Y.  (2012).  Evaluasi  Kesiapan Pengguna  dalam  Adopsi  Sistem  Informasi Terintegrasi  di  Bidang  Keuangan  menggunakan Metode  Technology  Readiness  Index. Seminar Nasional Informatika. Yogyakarta.
Fridayanthie, E. W. (2016). Analisis Sistem Informasi Upload  Promosi  Harga  Menggunakan  SAP terhadap  Keputusan  Pengguna  pada  PT  Hero Supermarket TBK. Jurnal Khatulistiwa Informatika , 4. No. 01 .
Hamdan.  (2018).  Industri  4.0:  Pengaruh  Revolusi Industri pada Kewirausahaan Demi Kemandirian Ekonomi. Jurnal Nusamba , 3 No. 2 .
Harfoushi  dkk,  ".  (2016).  Factors  Affecting  the Intention  of  Adopting  Cloud  Computing  in Jordanian Hospitals. Communication and Network , 88-101.
Hassan  dkk,  H.  (2017).  Factors  Influencing  Cloud Computing Adoption Small Medium Enterprises. Journal of ICT , 16 No.116 No.1 .
Hendri.  (2015).  Adopsi  Cloud  Computing  untuk Usaha  Mikro  Kecil  dan  Menengah  (UMKM)  di provinsi Jamb. Jurnal Ilmiah Media Processor Heripracoyo,  S.  (2014).  Analisa  Studi  Literatur Manfaat  Implementasi  Komputasi  Awan  untuk Perusahaan. ComTech , 5 No. 1 , 154 -162. Irfan,  A.,    Santosa,  P.  I.  (2015).  Adopsi  Cloud
Computing  pada  UKM  di  Indonesia. Seminar Nasional Teknologi dan Multimedia.
Yogyakarta.
Kinzel,  H.  (2016,  September).  Industry  4.0  -  Where does this Leave the Human Factor?
Koperasi    UMKM.  (2017). Saatnya  UMKM Berbisnis  Lewat  Medsos. Jakarta:  Koperasi UMKM Indonesia.
Lazuardi,  A.  (2013). Tingkat  Kesiapan  (Readiness) Pengadopsian  Teknologi  Informasi:  Studi  Kasus Panin Bank. Jakarta: Universitas Indonesia.
Maknum,  I.  (2018).  Peran  Kelompok  Usaha  dan
Pemberdayaan  Ekonomi  Keluarga  (KUPEK) Assolahiyah dalam Upaya Menciptakan
Kemandirian  Masyarakat  di  Bidang  Ekonomi. Jurnal Resolusi Konflik, CSR dan Pemberdayaan , 1 No. 01 , 26-31.
Nugroho,  M.  A.  (  2015).  Impact  of  Goverment Support  and  Competitor  Pressure  on  the Readiness of SMEs in Indonesia in Adopting the Infomation  Technology. Procedia  Computer Science.
Oesterreich,  T.  D.,    Teuteberg,  F.  (2016). Understanding  the  Implications  of  Digitisation and Automation in the Context of Industy 4.0: A Tringullation  Approach  and  Elements  of  a Research  Agenda  for  the  Contruction  Industry. Computers in Industry . Oktaviani,  M.  A.,    Notobroto,  H.  B.  (2014). Perbandingan  tingkat  Konsistensi  Normalitas
Distribusi  metode  Kolgomorov-Smirnov,  Liliefors, Shapiro  Wilk  dan  Skewness-Kurtosis. Jurnal Biometrika dan Kependudukan , 3 No. 02 , 127  - 135.
Pambudi,  S.  A.  (2015).  Analisis  Kesiapan  Pengguna Sistem  Informasi  Akademik. Seminar  Nasional Teknologi dan Multimedia.
Parasuraman,    Colby.  (2015).  An  Update  and Streamlined  Technology  Readiness  Index:  TRI 2.0. Journal of Service Research , 18. No. 1. , 59- 74.
Rosmayanti,  H.,  Aryadita,  H.,    Herlambang,  A.  D. (2018).  Analisis  Penerimaan  Teknologi  Cloud Storage  Menggunakan  Technology  Reainess Acceptance Model (TRAM) pada Badan Eksekutif  Mahasiswa  InstitutTeknologi  Sepuluh November. Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer ,  2  No. 10 , 3632 - 3639.
Saifullah,  M.  R.  (  2015).  Adopsi  Inovasi  dalam Pemanfaatan  Teknologi  Informasi  pada  UMKM Kampung  Sepatu  di  Tambak  Osowilangon, Kecamatan  Benowo  Kota  Surabaya. Kebijakan dan Manajemen Publik , 3, No. 2 . Sanusi,  A.  (2011). Metodologi  Penelitian  Bisnis. Jakarta: Salemba Empat.
Sari,  R.  P.,    Santoso,  D.  T.  (2019).  Pengembangan Model  Kesiapan  UMKM  di  Era  Revolusi Industri  4.0. Jurnal  Media  Teknik  dan  Sistem Industri (JMTSI) , 3. No. 1 .
Satya,  V.  E.  (2018). Bidang  Ekonomi  dan  Kebijakan Pemerintah  Publik  'INFO  SINGKAT'  Kajian Singkat  terhadap  Isu  Aktual  dan  Strategis. Jakarta: Penelitian Badan Keahlian DPR RI.
Setyawan,  N.  (2016). Analisis  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi  Niat  Menggunakan  Kembali Aplikasi  Mobile  berbasis  Informasi  Studi  Kasus Aplikasi  ABC  pada  PT.  XYZ. Universitas Indonesi: Jakarta.
Sholihin,  M.,    Ratmono,  D.  (2013). Analisis  SEM- PLS  dengan  warp  pls  3.0  untuk  hunungan  non linier  dalam  penelitian  sosial  dan  bisnis. Yogyakarta: Andi Yogyakarta.
Smit, C., Lombard, M. R.,  Mpinganjira, M. (2018). Technology  Readiness  and  Mobile  Self-Service Technology Adoption in the Airline Industry: An Emerging  Market  Perspective,"  Independent Research  Journal  in  the  Management  Sciences., (pp. 1-12).
Soemanto,  W.  (2012). Psikologi  Pendidikan. Jakarta: Rineka Cipta.
Sugiyono.  (2014). Metode  Penelitian  Pendidikan Pendekatan  Kuantitatif,  Kualitatif  dan  RD. Bandung: Alfabeta.
Suwardana,  H.  (2017).  Revolusi  Industri  Berbasis Revolusi Mental. JATI UNIK , 1 No.2 , 102-110. Warjiyono.  (2014).  "Kajian  E-Business  Berbasis Cloud  Computing  dalam  Menghadapi  Pasar Bebas  ASEAN  Economic  Community  2015. Bianglala Informatika , 2 No. 2 , 7 - 14.