## USER ACCEPTANCE TERHADAP SIPADU-STIS MENGGUNAKAN TEORI TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL ( TAM ) DAN METODE ANALISIS STRUCTURAL EQUATION MODELING ( SEM )

## Abialam Koesnandy Hardjantho
Staf Badan Pusat Statistik

## Margaretha Ari Anggorowati
Dosen sekolah Tinggi Ilmu statistik

## Abstract
The successful  of  developing  and implementation  of  information sistem is depend on  the  user  acceptance.  SIPADU-STIS  is  an  academic  information  system  that  support academic’s  bisnis  process.  Technology  Acceptance  Model  (TAM)  will  be  emp loyed  for analysing  of  SIPADU-STIS  system.  Validation  of  TAM  model  will  estimate  using Structural Equation Model (SEM). The model shows that SIPADU- STIS has a high user’s acceptance .
Key words : Technology Acceptance Model (TAM), Structural EquationModeling (SEM),
SIPADU-STIS, user acceptance, perceived usefulness, perceived ease of use

## I.     PENDAHULUAN
Sekolah  Tinggi  Ilmu  Statistik  (STIS)  memiliki  sebuah  sistem  informasi  yaitu SIPADU (Sistem  Informasi  Terpadu) atau  yang dikenal  dengan SIPADU-STIS. Menurut Kang  (1998),  penerapan  suatu  sistem  informasi  baru  dalam  suatu  organisasi  akan memengaruhi  keseluruhan  organisasi  terutama  pada  sumber  daya  manusianya.  Sehingga kesuksesan  dalam  pembangunan  dan  pengembangan  sistem  informasi  sangat  bergantung pada  tingkat  penerimaan  pengguna  dari  system  informasi  tersebut.  Sehingga  kesuksesan dalam pembangunan dan pengembangan sistem informasi sangat bergantung pada tingkat penerimaan  pengguna  dari  sistem  informasi  tersebut.  Hal  tersebut  disebabkan  faktor pengguna  memiliki  pengaruh  yang  besar  dalam  menentukan  apakah  suatu  sistem informasi  dapat  menjalankan  tugas  yang  ditetapkan.    Hingga  saat  ini  terdapat  beberapa
model  yang  berkembang  untuk  menganalisis  faktor-faktor  yang  memengaruhi  perilaku pengguna terhadap teknologi  seperti Theory of  Reasoned Action (TRA) ,  Theory Planned Behavior (TPB),  dan Technology  Acceptance  Model (TAM).  Menurut    (Chuttur,  2009) TAM  banyak  digunakan  dan  dan  dikembangkan  dalam  analisis  penerimaan  pengguna. Model TAM melakukan pendekatan melalui dua variabel utama yaitu persepsi kemudahan penggunaan  ( Perceived  ease  of  use )  dan  persepsi  kegunaan  ( Perceived  usefulness ).
Analisis  model  TAM  untuk  SIPADU-STIS  membutuhkan  sebuah  alat  analisis  yang akurat. Structural  Equation  Modelling (SEM)  digunakan  sebagai  metode  analisis  dan validasi  model  TAM.  SEM  merupakan  suatu  teknik multivariate yang  menggabungkan aspek-aspek regresi berganda analisis jalur dan analisis faktor sehingga dapat memberikan kekuatan estimasi dari semua hipotesis hubungan antar variabel dalam model teoritis dan memberikan  informasi  dari  semua  hipotesis  pengaruh  secara  langsung  maupun  tidak langsung antar satu variabel dengan variabel lainnya.

## II. METODOLOGI
Technology  Acceptance  Model (TAM)  merupakan  suatu  model  yang  digunakan untuk  menjelaskan  penerimaan  dari  sisi  pengguna  terhadap  suatu  sistem  informasi tertentu. Menurut Davis (1993), TAM memberikan representasi yang informatif dari suatu mekanisme  pemilihan  desain  yang  memengaruhi  penerimaan  pengguna,  sehingga  dapat diterapkan  untuk  memprediksi  dan  mengevaluasi  penerimaan  pengguna  dari  suatu teknologi  informasi.  Model  TAM  dalam  memprediksi  dan  mengevaluasi  penerimaan pengguna  berdasarkan  pada  2  variabel  utama,  yaitu  persepsi  kegunaan  ( perceived usefulness )  dan  persepsi  kemudahan  penggunaan  ( perceived  ease  of  use )  yang  akan memengaruhi niat dan  sikap seseorang terhadap  penggunaan  ( attitude toward using ), hal tersebut kemudian berpengaruh terhadap niat dan perilaku seseorang untuk menggunakan ( behavior of intention to use ) hingga  akhirnya menunjukkan pada penggunaan nyata dari suatu sistem tertentu ( actual system use ).
Selanjutnya,  Venkantesh  dan  Bala  (2008)  melakukan  penelitian  dengan menggabungkan  model  TAM  2  dan  menjelaskan  faktor-faktor  penentu  yang mempengaruhi  persepsi  kemudahan  penggunaan  ( Perceived  ease  of  use ).  Model  TAM  3 berkembang  untuk  menganalisis  pada  lingkup  yang  lebih  luas  yaitu  lingkup  organisasi. Berbeda  dari  TAM  2  yang  lebih  fokus  pada  analisis  pengguna  dalam  mengambil keputusan  untuk  menggunakan  atau  tidak  menggunakan  suatu  teknologi  di  tempat  kerja. Model  TAM  3  memberikan  representasi  suatu  jaringan  yang  lengkap  berkaitan  faktor- faktor penentu untuk adaptasi dan penggunaan suatu sistem tertentu.
Pada  penelitian  ini  model  TAM  disesuaikan  pada  karakteristik  responden,  sistem informasi  dan  organisasi  yang  diteliti. Perceived  usefulness (PU)  dipengaruhi  oleh subjective  norm (SUBNORM), job  relevance (JOBREL), result  demonstrability (RESDEMO), perceived  ease  of  use (PEOU). Perceived  ease  of  use dipengaruhi  oleh perceptions  of  external  control (PEC)  dan perceived  enjoyment (PENJ).  Gambar  2 menunjukkan kosntruk model TAM yang akan digunakan dalam penelitian ini.
Perceived Usefulness Perceived Ease of Use Behavior Intention to Use Attitude Toward Using Actual System External Variables
Gambar 2. Technology Acceptance Model

## Gambar 2. Konstruk model TAM
Dalam  buku  Wijanto  (2008), Structural  Equation  Modeling (SEM)  adalah  suatu teknik  statistik  yang  menganalisis  variabel  teramati,  variabel  laten  dan  error.  SEM merupakan suatu teknik analisis yang berupa gabungan dan pengembangan dari beberapa teknik-teknik multivariate statistik  seperti  regresi  berganda,  analisis  faktor  dan  analisis jalur  yang  dapat  digunakan  dalam  menganalisis  rangkaian  variabel  yang  rumit  atau multidimensional.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh    Anggorowati  (2013)  dengan  judul “Pengembangan  Metode  Estimasi  SEM Non- Standar  Pada  Analisis Technology Acceptance  Model ”. Hasil  pada  penelitian  ini  menunjukkan  3  hubungan  signifikan  yaitu management  support kepada subjective  norm,  subjective  norm kepada perceived usefulness, perceptions of external control kepada perceived ease of use .

## III.    HASIL DAN PEMBAHASAN

## Estimasi Parameter
Pada  penelitian  ini  metode  estimasi  yang  digunakan  adalah Robust  Maximum Likelihood. Hasil estimasi dari berbagai parameter dari model SEM ( λ X , λ Y , ε , γ, β, ζ ) yang disajikan pada Gambar 3.
PEOU PU JOBREL RESDEMO PEC PENJ SUBNORM

## Gambar 3. Estimasi parameter Model SEM

## Uji Kecocokan Model
Dalam menilai Goodness of fit antara data dengan model pada metode SEM tidak dapat dilakukan secara langsung dilakukan seperti pada teknik multivariate lainnya. SEM tidak memiliki satu uji yang terbaik yang dapat menjelaskan fit atau tidaknya suatu model. Sebagai  gantinya,  pada  metode  SEM  menggunakan  beberapa  ukuran Goodness  Of  Fit Indices (GOFI). Pada uji kebaikan model, model SEM memenuhi  10 kriteria baik ( good fit ),  2  kriteria  cukup  baik  ( marginal  fit )  dan  3  kriteria  kurang  baik.  Oleh  karena  itu,  dari keseluruhan hasil uji dapat disimpulkan bahwa model yang digunakan merupakan model yang baik ( good fit ) . Hail uji kebaikan model ditunjukkan oleh Tabel 1.
Tabel 1. Hasil uji kecocokan model ( goodness of fit )

## Analisis Model Pengukuran
Tahap  selanjutnya  yang  harus  dilakukan  setelah  pengujian  kecocokan  model adalah analisis model pengukuran. Analisis model pengukuran meliputi evaluasi terhadap validitas  variabel  teramati  (indikator)  dan  evaluasi  reliabilitas  dari  model  pengukuran setiap variabel laten.
Setelah melakukan pengolahan dengan menggunakan program LISREL 8.8 berupa model SEM SLF dan t-value , dapat diperoleh informasi beberapa indikator yang dianggap telah valid sehingga dilakukan eliminasi untuk indikator tersebut.
No Goodness of Fit Cut Off Hasil Estimasi Tingkat Kecocokan ( 1 ) ( 2 ) ( 3 ) (5) ( 4 ) Uji Kecocokan Absolut 1 Chi-Square Nilai yang kecil p-value > 0,05 Chi-square= 801,91 p-value=0,0000 Kurang Baik 2 NCP Nilai yang kecil Interval yang sempit NCP : 383,91 Interval : (307,67 ; 467,94) Kurang Baik 3 GFI GFI ≥ 0,9 0,82 Marginal Fit 4 RMR Standardized RMR ≤ 0,05 0,066 Kurang Baik 5 RMSEA RMSA ≤ 0,08 0,052 Baik ( good fit ) 6 ECVI Nilai yang kecil dan dekat dengan ECVI saturated M* :2,81 S*  :2,91 I*   :36,12 Baik ( good fit ) Uji Kecocokan Inkremental 7 NNFI NNFI ≥ 0,9 0,96 Baik ( good fit ) 8 NFI NFI ≥ 0,9 0,93 Baik ( good fit ) 9 AGFI AGFI ≥ 0,9 0,80 Marginal Fit 10 RFI RFI ≥ 0,9 0,93 Baik ( good fit ) 11 IFI IFI ≥ 0,9 0,97 Baik ( good fit ) 12 CFI CFI ≥ 0,9 0,97 Baik ( good fit ) Uji Kecocokan Parsimoni 13 AIC Nilai yang kecil dan dekat dengan AIC saturated M* : 957,91 S*  : 992,00 I*   : 12317,96
Baik ( good fit ) 14 CAIC Nilai yang kecil dan dekat dengan CAIC saturated M* : 1335,02 S*  : 3390,07 I*   : 12467,84
Baik ( good fit )

## Ukuran Kecocokan Hoetler’s Critical N
15 CN CN ≥ 200 208,60 Baik ( good fit )
Gambar 3. Model SEM: nilai standardized loading factor

## Interpretasi Model Pengukuran
Pada  Gambar  3  dapat  kita  peroleh  informasi  berupa  nilai  muatan  faktor  standar ( standardized  loading  factor )  yang  menunjukkan  seberapa  besar  kontribusi  variabel teramati  dalam  pembentukan  variabel  latennya.  Variabel  teramati  yang  memiliki  nilai standardized  loading  factor terbesar  memberikan  informasi  bahwa  variabel  teramati tersebut  dapat  dengan  baik  menggambarkan  variabel  laten  yang  di  ukurnya.  Selanjutnya nilai variance  extracted yang  dihasilkan  menunjukkan  seberapa  besar  informasi  dalam variabel teramati dapat diwakili oleh variabel latennya.

## Analisis Model Struktural
Analisis model struktural merupakan analisis  yang dilakukan untuk mengevaluasi parameter-parameter  yang  menunjukkan  hubungan  kausal  atau  pengaruh  antar  variabel laten  dalam  penelitian.  Berdasarkan  diagram  jalur  yang  dihasilkan,  dapat  diperoleh pengaruh antar variabel laten. Model struktural yang dihasilkan adalah :
PU = 0,11*PEOU + 0,24*SUBNORM + 0,56*JOBREL + 0,082*RESDEMO,
PEOU = 0,88*PEC + 0,20*PENJ, Errorvar.= 0,064
Signifikansi koefisien jalur pada model struktural ditunjukkan oleh Tabel 2.
Tabel 2. Evaluasi signifikansi koefisien pada model struktural
Jalur Estimasi t-value Kesimpulan (1) (2) (3) (5) SUBNORM  PU 0,24 2,00 Signifikan JOBREL  PU 0,56 4,69 Signifikan RESDEMO  PU 0,082 0,68 Tidak Signifikan PEOU  PU 0,11 0,95 Tidak Signifikan PEC  PEOU 0,88 4,35 Signifikan PENJ  PEOU 0,20 2,08 Signifikan a) Hipotesis 1: Subjective norm diduga memiliki pengaruh terhadap perceived usefulness
Koefisien jalur antara variabel subjective Norm dengan perceived usefulness yaitu 0,24  dan  nilai t-value sebesar  2,00  lebih  besar  dari  nilai  t- tabel  pada  taraf  signifikan  α =0,05  yaitu  1,96  yang  menyatakan subjective  norm yang  dimiliki  atau  dirasakan berpengaruh  signifikan  terhadap perceived  usefulness pengguna  SIPADU-STIS. Sedangkan nilai positif pada koefisien parameter menunjukkan semakin tingginya tingkat subjective norm yang dimiliki atau dirasakan maka akan semakin tinggi tingkat perceived usefulness pengguna SIPADU-STIS.
b) Hipotesis 2: Job relevance diduga memiliki pengaruh terhadap perceived usefulness
Koefisien  jalur  antara  variabel job  relevance dengan perceived  usefulness yaitu 0,56  dan  nilai t-value sebesar  4,69  lebih  besar  dari  nilai  t- tabel  pada  taraf  signifikan  α =0,05 yaitu 1,96 yang menyatakan job relevance yang dimiliki atau dirasakan berpengaruh signifikan terhadap perceived usefulness pengguna SIPADU-STIS. Sedangkan nilai positif pada  koefisien  parameter  menunjukkan  semakin  tingginya  tingkat job  relevance yang dimiliki atau dirasakan maka akan semakin tinggi tingkat perceived usefulness pengguna SIPADU-STIS.
c) Hipotesis 3: Result demonstrability diduga memiliki pengaruh terhadap

## perceived usefulness
Koefisien jalur antara variabel result demonstrability dengan perceived usefulness yaitu  0,082  dan  nilai  statistik  tabel  sebesar  0,68  lebih  kecil  dari  nilai  t-tabel  pada  taraf signifikan α =0,05 yaitu 1,96 yang menyatakan result demonstrability yang dimiliki atau dirasakan tidak berpengaruh signifikan terhadap perceived usefulness pengguna SIPADU- STIS.  Sedangkan  nilai  positif  pada  koefisien  parameter  menunjukkan  semakin  tingginya tingkat result  demonstrability yang  dimiliki  atau  dirasakan  maka  akan  semakin  tinggi tingkat perceived usefulness pengguna SIPADU-STIS.
d) Hipotesis 4: Perceived ease of use diduga memiliki pengaruh terhadap

## perceived usefulness
Koefisien jalur antara variabel perceived ease of  use dengan perceived usefulness yaitu 0,11 dan nilai t-value sebesar 0,95 lebih kecil dari nilai t- tabel pada taraf signifikan α =0,05  yaitu  1,96  yang  menyatakan perceived  ease  of  use yang  dimiliki  atau  dirasakan berpengaruh  signifikan  terhadap perceived  usefulness pengguna  SIPADU-STIS. Sedangkan nilai positif pada koefisien parameter menunjukkan semakin tingginya tingkat perceived  ease  of  use yang  dimiliki  atau  dirasakan  maka  akan  semakin  tinggi  tingkat perceived usefulness pengguna SIPADU-STIS.
e) Hipotesis 5: Perceptions of external control diduga memiliki pengaruh terhadap perceived ease of use
Koefisien  jalur  antara  variabel perceptions  of  external  control dengan perceived ease of use yaitu 0,88 dan nilai t-value sebesar 4,35 lebih besar dari nilai t-tabel pada taraf signifikan  α  =0,05  yaitu  1,96  yang  menyatakan perceptions  of  external  control yang dimiliki  atau  dirasakan  berpengaruh  signifikan  terhadap perceived  ease  of  use pengguna SIPADU-STIS.  Sedangkan  nilai  positif  pada  koefisien  parameter  menunjukkan  semakin tingginya tingkat perceptions of external control yang dimiliki atau dirasakan maka akan semakin tinggi tingkat perceived ease of use pengguna SIPADU-STIS.
f) Hipotesis 6: Perceived enjoyment diduga memiliki pengaruh terhadap perceived ease of use
Koefisien jalur antara variabel perceived enjoyment dengan perceived ease of use yaitu 0,20 dan nilai t-value sebesar 2,08 lebih besar dari nilai t-tabel pada taraf signifikan α  =0,05  yaitu  1,96  yang  menyatakan perceived  enjoyment yang  dimiliki  atau  dirasakan berpengaruh  signifikan  terhadap perceived  ease  of  use pengguna  SIPADU-STIS. Sedangkan nilai positif pada koefisien parameter menunjukkan semakin tingginya tingkat perceived  enjoyment yang  dimiliki  atau  dirasakan  maka  akan  semakin  tinggi  tingkat perceived ease of use pengguna SIPADU-STIS.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  studi  kasus  sistem  SIPADU,  variabel result  demonstrability tidak berpengaruh    signifikan  terhadap  persepsi  kegunaan  (PU)  dan  variabel    persepsi kemudahan (PEOU) tidak  berpengaruh  signifikan terhadap persepsi kegunaan (PU).
Variabel  job  relevance  memiliki  pengaruh  lebih  kuat  pada  persepsi  kemudahan dibandingkan dengan variabel subjective norm dan PEOU dan result demonstrability , dan variabel perception  of  external  control memiliki  pengaruh  yang  lebih  kuat  pada  PEOU dibandingkan dengan variabel percieved enjoyment .
Perlu  dilakukan  pengembangan  SIPADU  lebih  lanjut  khususnya  ketersediaan sumberdaya yang dibutuhkan dalam penggunaan SIPADU. Kenyamanan pengguna dalam menggunakan  SIPADU  menjadi  faktor  yang  cukup  berperan  dalam  persepsi  kemudahan bagi  pengguna  SIPADU.  Fungsi-fungsi  pada  SIPADU  sebaiknya  selalu  dikembangkan sesuai  dengan  tugas  pokok  para  pengguna,  sehingga  dengan  fungsi  SIPADU  yang  terus berkembang akan selalu mendukung proses kerja dari pengguna ( job relevance ).

## DAFTAR PUSTAKA
Arikunto,  Suharsimi.  (2006). Prosedur  Penelitian  Suatu  Pendekatan  Praktik .  Jakarta: Rineka Cipta.
Anggorowati,  M.A.  (2013). Pengembangan  Metode  Estimasi  SEM  Non-Standar  Pada Analisis  Technology  Acceptance  Model [Disertasi].  Surabaya:  Institut  Teknologi Sepuluh November
Azwar, Saifuddin. (1997). Reliabilitas dan Validitas . Yogyakarta: Pustaka Pelajar.
Chuttur.  M.Y.  (2009).  Overview  Of  The  Technology  Acceptance  Model:  Origins, Developments  And  Future  Directions.  Indiana  University,  USA. Sprouts:Working paper on information systems .
Cochran, G., William. (1991). Teknik Penarikan Sampel Jilid III. Jakarta: UI Press.
Davis, F. (1989), Perceived Usefulness, Perceived Ease Of Use And User Acceptance Of Information Technology. MIS Quartely, Vol . 13 (3),hal. 319-339.
Davis,  F.  (1993).  User  Acceptance  Of  Information  Technology:  System  Characteristics, User Perceptions. Int. J. Man Machine Studies, Vol . 38 (3),hal. 475-87.
Diponegoro,  Ahmad  Muhammad.  (2005).  Validitas  Konstruk  Skala  Afek. Humanitas: Indonesian Psychological Journal, 2 No.1 Januari 2005: 64-74.
Djaali, & Pudji. (2008). Pengukuran dalam Bidang Pendidikan. Jakarta: Grasindo.
Ghozali, Imam. (2008). Structural Equation Modeling Teori Konsep dan Aplikasi dengan Program Lisrel 8.80 + CD. Semarang: Universitas Diponegoro.
Hair,  J.F.  Jr.,  Anderson,  R.E.,  Tatham,  R.L.,  &  Black,  W.C.  (1998). MultivariateData Analysis, (5 th Edition) . Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.
Hair,  J.F.  Jr.,Babin,  B.J.,  Anderson,  R.E.,  &  Black,  W.C.  (2010). Multivariate  Data Analysis, (7 th Edition). Prentice Hall.
Jöreskog,  K.  G.,  &  Sörbom,  D.  (1996). LISREL  8  user’s  reference  guide .  Uppsala, Sweden: Scientific Software International.
Kang,  Sungmin.  (1998).  Information  Technology  Acceptance  :  Evolving  With  The Changes In The Network Environment Center For Information
System  Management  Department  Of  Management  Science  And  Information  System Graduate School Of Business. The University of Texas at Austin. IEEE . 118
Maruyama,  G.,  (1997).  Basics  Of  Structural  Equation  Modeling.  1st  Edn., Sage Publications, Thousand Oaks , ISBN-10: 0803974086, pp: 311.
Mike, Rosebush. (2011). Validition of the Character Mosaic Report. Technical Report.
Singarimbun, Masri & Sofyan Effendi. (1989). Metode Penelitian Survei , LP3ES.
Jakarta.
Sugiyono. (2008). Metode Penelitian Bisnis . Bandung: Alfabeta.
Takdir. (2011). SIPADU STIS versi Juli 2011. 12 Juli 2014.
Venkatesh,  V.,  &  Davis,  F.D.,  (2000).  A  Theoretical  Extension  Of  The  Technology Acceptance  Model:  Four  Longitudinal  Field  Studies. Management  Science .  Vol.  46, No. 2, pp. 186-204.
Venkatesh,  V.  &  H.  Bala,  (2008).  Technology  Acceptance  Model  3  And  A  Research Agenda On Interventions. Decision Sci., 39: 273-315.
Venkatesh,  V.,  &  Michael  G.  Moris,  (2000),  Why  on‟t  Men  Ever  Stop  to  Ask  for
Directions? Gender, Social  Influence,  and Their  Role in  Technology Acceptance  and Usage Behavior, MIS Quarterly .
Wibisono,  Dermawan.  (2003). Riset  Bisnis:  Panduan  bagi  Praktisi  dan  Akademisi . Jakarta: Gramedia Pustaka Utama.
Wijanto, Setyo Hari. (2008). Structural Equation Modeling dengan Lisrel 8.8: Konsep dan Tutorial . Jakarta: Graha Ilmu.