## EVALUASI KESUKSESAN IMPLEMENTASI SAP DI MASA PANDEMI COVID-19 MENGGUNAKAN MODEL UTAUT 3 PADA PT. KAI
Lina Zulaikah* 1) , Warih Puspitasari 2) , Lutfia Septiningrum 3)
1. Universitas Telkom,Bandung, Indonesia
2. Universitas Telkom,Bandung, Indonesia
3. Universitas Telkom,Bandung, Indonesia
Article Info ABSTRAK
Kata  Kunci: UTAUT-3,  SAP,  SEM- PLS
Keywords: UTAUT-3, SAP, SEM- PLS
Article history: Received 16 November 2022 Revised 30 November 2022 Accepted 7 December 2022 Available online 1 March 2023
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v8i1.3278
* Corresponding author. Corresponding Author E-mail address: linazulaikah@student.telkomuniversity .ac.id
Proses  bisnis  PT  KAI  didukung  oleh  integrasi  sistem  SAP  sejak  tahun  2012 hingga  keadaan  pandemi  saat  ini,  ditemukan  beberapa  permasalahan  dalam implementasi yaitu terjadinya penurunan nilai kinerja karyawan pengguna SAP pada PT KAI selama penerapan metode kerja hybrid yang merupakan imbas dari pandemi  COVID-19.  Berdasarkan  dari  permasalahan  tersebut  penelitian  ini berfokus  pada  analisa  kesuksesan  implementasi  SAP  yang  dilihat  dari  sikap pengguna  dalam  menerima  implementasi  SAP  dimasa  pandemi  COVID-19 melalui model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT- 3)  dengan  variabel  Performance  Expectancy,  Effort  Expectancy,  Social Influence,  Facilitating  Conditions,  Hedonic  Motivation,  Habit,  Price  Value, Behavioral Intention, Use Behaviour, dan  Innovation. Hubungan antar variabel perlu  diketahui  untuk  melihat  persepsi  serta  perilakunya  pengguna  dalam penerimaan  penggunaan  implementasi  SAP  di  masa  pandemi.  Penelitian dilakukan  terhadap  20  responden  pengguna  SAP  pada  PT  KAI  yang  diolah menggunakan aplikasi SmartPLS 3.3.9 melalui metode SEM-PLS. Analisa hasil responden  dilakukan  dan  diketahui  bahwa  variabel  Price  Value  memiliki pengaruh positif, signifikan, dan kuat terhadap Behavioral Intention, lalu variabel Innovation,  dan  Behavioral  Intention  berpengaruh  positif,  signifikan,  dan  kuat terhadap Use Behaviour. Variabel Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, Facilitating Conditions, dan Hedonic Motivation berpengaruh negatif, tidak signifikan, dan lemah terhadap Behavioral Intention, serta variabel Habit berpengaruh negatif, tidak signifikan, dan lemah terhadap Use Behavior.

## ABSTRACT
PT KAI's business processes are supported by the integration of the SAP system since 2012 until the current pandemic situation, several problems were found in implementation, namely a decrease in the performance value of employees using SAP at PT KAI during the implementation of the hybrid work method which was the impact of the COVID-19 pandemic. Based on these problems, this research focuses on analyzing the success of SAP implementation as seen from the attitude of users in accepting SAP implementation in the COVID-19 pandemic through the  Unified Theory of  Acceptance  and  Use  of  Technology  (UTAUT-3)  model with the variables Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, Facilitating  Conditions,  Hedonic  Motivation,  Habit,  Price  Value,  Behavioral Intention,  Use  Behavior,  and  Innovation.  The  relationship  between  variables needs to be known to see the perceptions and behavior of users in accepting the use of SAP implementation in the pandemic period. The research was conducted on 20 respondents using SAP at PT KAI who were processed using the SmartPLS 3.3.9 application through the SEM-PLS method. Analysis of respondents' results was  carried  out  and  it  was  found  that  the  Price  Value  variable  had  a  positive, significant,  and  strong  effect on  Behavioral  Intention,  then  the  Innovation  and Behavioral  Intention variables  had  a  positive,  significant, and  strong  effect  on Use  Behavior.  The  variables  of  Performance  Expectancy,  Effort  Expectancy, Social  Influence,  Facilitating  Conditions,  and  He-donic  Motivation  have  a negative, insignificant, and weak effect on Behavioral Intention, and the Habit variable has a negative, insignificant, and weak effect on Use Behavior.

## I. P ENDAHULUAN
UMBER daya manusia (SDM) adalah produktivitas suatu individu yang berperan untuk menggerakan suatu organisasi  atau  perusahaan  sekaligus  menjadi  aset  perusahaan  yang  perlu  untuk  dikembangkan  dan  di berikan pelatihan untuk keterampilan individunya [1]. Produktifitas setiap individu dapat digunakan untuk mengukur tingkat kinerja SDM yang ada serta menjadi acuan dalam upaya peningkatan kinerja. Kinerja merupakan bentuk hasil dari sebuah proses yang diukur dan mengacu terhadap produktivitas individu selama periode waktu tertentu  berdasarkan  parameter  yang  sudah  ditetapkan  sebelumnya  [2].  Kinerja  sumber  daya  manusia  dapat digunakan sebagai elemen dalam meningkatkan produktifitas dan mencapai tujuan suatu perusahaan, mengetahui tingginya efektifitas suatu sistem yang di implementasikan dalam perusahaan. Pengelolaan sumber daya manusia pada  PT.  KAI  melibatkan  integrasi Enterprise  Resources  Planning (ERP)  menggunakan  perangkat System Application  and  Product  in  data  processing (SAP)  sejak  tahun  2012.  Kendala  terkait  pemahaman  penerapan teknologi sering dialami oleh individu yang baru bergabung, terlebih pada kondisi pandemi Corona Virus Disease (COVID-19), keterbatasan pelatihan yang diberikan hingga akses komunikasi berpengaruh pada kinerja individu didalamnya, tercatat adanya perubahan sistem kerja ini berpengaruh dengan kinerja individu karyawan PT.KAI, menurut  Endro  Raharjo  selaku  Kepala  Divisi  Sistem  Informasi  PT.  KAI  (02/12),  pemberlakuan  sistem hybrid dalam jam kerja karyawan PT. KAI berpengaruh pada tingkat kinerja karyawan di dalamnya. Menurut data yang diberikan oleh pihak KAI, dari total 94 data nilai karyawan terjadi penurunan kinerja karyawan yaitu pada tahun 2019 tingkat ketercapaian KPI mencapai angka 106,8 sedangkan KPI pada tahun 2020 yaitu 97,8 dengan skala maksimal yaitu 110 poin.
Penurunan  kinerja  yang  dialami  perlu  diamati  untuk  mengetahui  aspek  apa  saja  yang  dapat  ditingkatkan, sehingga pada penelitian ini penulis bertujuan untuk menganalisis tingkat kesuksesan implementasi ERP dengan perangkat SAP di masa pandemi Covid-19 pada PT. KAI dengan model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology  3 (UTAUT  3)  yang  akan  diolah  menggunakan  metode  analisis  data  menggunakan  pendekatan Structural Equation Modeling-Partial Least Squares (SEM-PLS).
Model UTAUT merupakan model penelitian yang mengamati penerimaan dalam implementasi teknologi informasi  .  model  penerimaan  ini  dikembangkan  oleh  Venkatesh.  Penentuan  variabel-variabel  penelitian dikembangkan dengan berlandaskan pada konsep yang diperoleh dari hasil studi pustaka. Venkatesh melakukan review  terhadap  model-model  penerimaan  yang  ada  dan  telah  dipublikasikan  dari  berbagai  perspektif  teori mengenai  user  acceptance  dan  usage.  Faktor-faktor  yang  diidentifikasi,  memiliki  kemiripan  di  bagian-bagian tertentu. Model yang menggambarkan relasi antar faktor hasil penyeragaman tersebut dinamakan dengan model UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Usage of Technology). Pada penelitian kesuksesan implementasi ERP pada PT. Semen Padang menggunakan model UTAUT telah dilakukan pada tahun 2021 oleh peneliti Lutfi dkk [3]. Kemudian pada tahun 2022 peneliti Agostinho dkk telah menggunakan model UTAUT 3 dalam analisa penerimaan dalam sektor pariwisata di negara Portugal [4]. Lalu pada tahun 2021 model UTAUT 3 digunakan dalam penelitian Mahmood Ali terkait penerimaan E-learning pada masa pandemi COVID-19 [5]. Ketiga penelitian tersebut masih menggunakan variabel usia dan gender dalam pengaruh penerimaan suatu implementasi yang dilakukan, sedangkan pada penelitian ini kedua variabel  moderat dieliminasi karena dengan adanya perkembangan teknologi usia serta gender bukan menjadi halangan dalam mempelajari lebih lanjut suatu bidang ilmu, sehingga dalam peneltian ini dapat lebih berfokus pada 10 variabel yang mempengaruhi individu terhadap penerapan teknologi yaitu variabel Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, Facilitating Conditions, Hedonic Motivation , Habit, Price  Value,  Behavioral  Intention,  Use  Behaviour, dan Innovation .  Dengan  demikian,  penelitian  ini menyumbangkan kontribusi teoritis melalui penerapan model UTAUT-3 berdasarkan dengan mempertimbangkan beberapa penelitian sebelumnya sebagai dasar dalam menentukan hipotesis penelitian.

## II. M ETODE PENELITIAN

## A. Model Konseptual
Model  konseptual  berfungsi  sebagai  ilustrasi  kebutuhan  dalam  penelitian  serta menjelaskan  hubungan  entitas yang diperlukan, sehingga dapat diketahui letak solusi dari permasalahan penelitian dengan jelas. [6].

## S

## Gambar 1. Model Konseptual
Kerangka  ini  digunakan  untuk  membahas  mengenai  analisis  penerimaan  karyawan  dalam  implementasi  SAP pada  masa  pandemi  COVID-19  yang  diketahui  mengalami  penurunan  kinerja.  Menggunakan  metode  evaluasi dengan analisis deskriptif, uji validitas dan reliabilitas, serta uji hipotesis menggunakan data yang telah diperoleh melalui  penyebaran  kuesioner  terhadap  karyawan  PT.  KAI,  dengan  dasar  ilmu  pengetahuan    terkait System Application  and  Product  in  data  processing (SAP ) menggunakan  perangkat  SmartPLS  versi  3.3.9  dengan  hasil akhir yaitu berupa laporan hipotesis dengan model UTAUT 3 .

## B. Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 3 (UTAUT-3)
Model  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology  (UTAUT)  merupakan  sebuah  model pengembangan  yang  dipublikasikan  oleh  Venkatesh  berguna  untuk  mengetahui  dan  menjelaskan  perilaku pengguna  terhadap  penerimaan  teknologi  informasi  yang  diterapkan  [7].  UTAUT  3  merupakan  bentuk perkembangan dari model UTAUT sebelumnya, dimana terdapat penambahan konstruk, sebanyak 3 konstruk baru yang dapat membantu mengerucutkan dalam penelitian terkait penerimaan teknologi [8].

## Gambar 2. Model UTAUT-3
Pada Gambar 2 menjelaskan terkait kerangka dari Model UTAUT 3 yang akan diteliti, yaitu harapan kinerja atau performance  expectancy berpengaruh  dengan  keinginan  dalam  penggunaan  atau behavioural  intention (H1).
Harapan kemudahan atau e ffort expectancy berpengaruh dengan keinginan dalam penggunaan atau behavioural intention (H2).  Pengaruh  social  atau social  influence berpengaruh  dengan  keinginan  dalam  penggunaan  atau behavioural  intention (H3).  Kondisi  fasilitas  atau facilitating  conditions berpengaruh  dengan  keinginan  dalam penggunaan  atau behavioural  intention (H4).  Motivasi  hedonis  atau hedonic  motivation berpengaruh  dengan keinginan dalam penggunaan atau behavioural intention (H5). Kebiasaan atau habit berpengaruh dengan perilaku penggunaan  atau use  behaviour (H6).  Nilai  harga  atau price  value berpengaruh dengan  keinginan  dalam penggunaan atau behavioural intention (H7). Kreatifitas atau innovation berpengaruh dengan perilaku penggunaan use  behaviour (H8). Keinginan  dalam  penggunaan  atau behavioural  intention berpengaruh  dengan  perilaku penggunaan use behaviour (H9).
T ABEL I
HIPOTESIS PENELITIAN Hipotesis Penelitian Pengertian
H1
Hubungan Performance Expectation bepengaruh positif dengan Behavioural Intention .
H2 Hubungan Effort Expectancy berpengaruh positif dengan
Behavioural Intention .
H3 Hubungan Social Influence berpengaruh positif dengan Behavioural
Intention .
H4 Hubungan Facilitating Conditions berpengaruh positif  dengan Behavioural Intention . H5 Hubungan Hedonic Motivation berpengaruh positif dengan Behavioural Intention. H6 Hubungan Habit berpengaruh positif dengan Use Behaviour .
H7 Hubungan Price berpengaruh positif dengan Behavioural Intention . H8 Hubungan Innovation berpengaruh positif dengan Use Behaviour H9 Hubungan Behavioural Intention berpengaruh positif dengan Use
Behaviour

## C. SEM-PLS
Structural  Equation  Modeling  (SEM)  merupakan    salah    satu    metode  dalam    kajian    statistika    yang    kerap digunakan  sebagai  proses alisis dan mengatasi  permasalahan dalam proses penelitian yang berhubungan dengan indikator dan variabel latennya. Metode SEM mampu mendeskripsikan hubungan variabel secara kompleks [9]. Sedangkan  Partial  Least  Square  (PLS)  merupakan  suatu  metode  dalam  penyelesaian  generasi  kedua  setelah generasi awal dari SEM yaitu CB-SEM (Covarian-Based Structural Equation Modeling) [10].

## D. SAP
Sistem terintegrasi membantu perusahaan dalam pengolahan data yang dimiliki, Enterprise Resource Planning (ERP) yaitu  suatu  kesatuan  yang  dapat mengintegrasikan seluruh  informasi  terkait  proses  yang  sedang  berjalan dalam suatu fungsionalitas berbagai organisasi termasuk perusahaan. Pada era teknologi industri 4.0 yang disebut juga  era  serba  digital  ini  membuat  implementasi  ERP  sangat  dibutuhkan,  terlebih  untuk  organisasi  dalam skala besar  hal  ini  dikarenakan  kemudahannya  dalam  penyimpanan  data  secara  real-time  dapat  memudahkan  dalam melakukan analisa organisasi, baik terkait tingkat optimalisasi kinerja hingga mengukur tingkat ketercapaian tujuan suatu organisasi [11]. Salah satu jenis integrasi data yang banyak diterapkan dalam perusahaan yaitu SAP (System Application and Product in data processing), SAP merupakan perangkat lunak yang terdiri dari sejumlah modul yang dapat membantu kebutuhan transaksi perusahaan, modul-modul tersebut dapat disesuaikan sesuai kebutuhan di setiap perusahaan [12]. SAP bersifat real time serta single entry, dengan kedua hal ini setiap user yang melakukan input data maka secara langsung akan diperbarui, sehingga perusahaan yang mengimplementasikan SAP mampu mengontrol  dan  memantau  kondisi  perusahaannya  setiap  saat,  dimana  Ketika  perusahaan  mengalami  suatu permasalahan maka dapat diselesaikan menggunakan solusi yang efektif dan efisien berdasarkan data perusahaan terbaru tersebut.

## E. Pengumpulan Data
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian adalah metode kuantitatif. Proses pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu melalui survei yang dilakukan secara offline dan online dengan menyebarkan kuesioner  kepada  seluruh  karyawan  divisi  IT  di  PT.  KAI  Daop  2  Bandung.  Kuesioner  yang  disebarkan  telah disesuaikan dengan variabel di setiap konstruk pada model konsep UTAUT. Sebanyak 20 data dari responden di dapatkan pada saat penyebaran kuesioner dari tanggal 20 mei 2022 hingga tanggal 27 mei 2022.

## Gambar 3. Detail Responden
Berdasarkan  Gambar  3  menyatakan  bahwa  total  keseluruhan  karakteristik  responden  sebanyak  20  bahwa sebanyak 14 responden berjenis kelamin laki-laki, dominasi tertinggi pada usia rentang 30-39 tahun yaitu sebanyak 10 responden, tingkat pendidikan terakhir terbanyak pada jenjang S1/Sarjana sebanyak 11 responden, dengan lama bekerja paling banyak yaitu pada kurun waktu 6-9 tahun, lalu durasi penggunaan SAP yang mayoritas di operasikan setiap  hari,  dan  sebanyak 15  responden menyatakan pernah mengikuti  pelatihan  terkait  SAP. Data  primer  yang didapatkan  dari  responden  dalam  penelitian  ini  kemudian  dianalisa  menggunakan  metode  Structural  Equation Models (SEM) yang bertujuan untuk mengetahui hubungan-hubungan antar konstruk penelitian.

## F. Pengelompokan Data
Pengelompokkan data dibutuhkan untuk proses penyebaran kuesioner, dengan parameter jawaban berupa pernyataan bahwa narasumber sangat tidak setuju, tidak setuju, setuju, sangat setuju. Parameter ini dapat ditafsirkan menjadi skor berupa angka 1,2,3,4 yang disebut skala Likert [13].

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisa Deskriptif
Analisa deskriptif digunakan sebagai analisa data dengan cara melihat penggambaran hasil data terhadap variabel penelitiannya.  Dalam  mendeskripsikan  data  terdapat  beberapa  teknik  yang  umum  dilakukan  yaitu  melalui  nilai mean, median, atau modus.
T ABEL II
H ASIL ANALISA DESKRIPIF Indikator
Min Max Modus PE 1 2 4 4 PE 2 3 4 3 PE 3 3 4 3 EE 1 3 4 3 EE 2 2 4 4 EE 3 2 4 3 SI 1 2 4 3 SI 2 2 4 3 SI 3 3 4 3 FC 1 2 4 3 FC 2 3 4 3 FC 3 2 4 3 HM 1 3 4 3 HM 2 2 4 3 HM 3 2 4 3 H 1 2 4 3 H 2 1 4 3 H 3 3 4 3 PV 1 1 4 3
14 10 9 17 Dominasi Data 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 Jenis Kelamin(LK) Usia (30-39) Lama Bekerja (6-9tahun)
Durasi Penggunaan SAP (>10 kali)
Indikator Min Max Modus PV 2 2 4 3 PV 3 2 4 3 BI 1 2 4 3 BI 2 2 4 3 BI 3 2 4 3 UB 1 1 4 2 UB 2 2 4 3 UB 3 3 4 3 UB 4 2 4 3 UB 5 2 4 3 I 1 2 4 4 I 2 1 4 3 I 3 2 4 4
Pada tahapan penelitian ini menggunakan nilai yang paling sering muncul atau modus hal ini dikarenakan nilai yang  didapat  telah  berbentuk  skor  dalam  skala  likert  sehingga  dapat  langsung  dilakukan  pengolahan  data selanjutnya.

## B. Pengukuran Outer Model
Pengukuran outer model adalah suatu cara dalam pengujian perhitungan SEM-PLS yang umumnya disebut dengan validitas konstruk, terdiri dari validitas konvergen dan validitas diskriminan dengan mengamati nilai AVE, Cross Loading dan Loading Factor [14].

## Gambar 4. Outer Model
Berdasarkan Gambar 2 menjelaskan bahwa perlu adanya penggambaran model sebelum dilakukannya sebuah pengujian  outer  model  dan  sebelum  melakukan  eliminasi,  eliminasi  dilakukan  apabila  terdapat  indikator  yang nilainya  kurang  dari  parameter  yang  digunakan  [15],  hal  ini  ditandai  dengan  terdapatnya  warna  merah  dalam SmartPLs. Outer  Model pada  penelitian  ini  terdiri  dari  variable  eksogen  sekaligus  indikatornya  ( Performance
Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, Facilitating Conditions, Hedonic Motivation, Habit, Price Value, Innovation )  dan variable endogen sekaligus indikatornya ( Behavioral Intention, Use Behaviour ).

## C. Cross Loading
Kriteria nilai cross loading yaitu 0.7, apabila nilai suatu indikator mempunyai kolerasi yang tidak lebih rendah dibandingkan dengan nilai indikator variable lain  maka kriteria terpenuhi.
T ABEL III
NILAI CROSS LOADING BI EE FC H HM I PE
PV SI UB PE 1 0.537 0.604 0.576 0.668 0.400 0.485 0.831 0.349 0.776 0.666 PE 2 0.588 0.633 0.809 0.848 0.698 0.699 0.855 0.553 0.807 0.742 PE 3 0.692 0.921 0.695 0.540 0.787 0.622 0.879 0.666 0.815 0.695 PV 1 0.542 0.475 0.456 0.228 0.467 0.173 0.328 0.729 0.406 0.245 PV 2 0.288 0.469 0.367 0.383 0.687 0.472 0.487 0.757 0.602 0.692 PV 3 0.911 0.670 0.569 0.563 0.838 0.521 0.668 0.959 0.788 0.828 SI 1 0.718 0.619 0.726 0.702 0.754 0.638 0.761 0.788 0.878 0.797 SI 2 0.581 0.745 0.471 0.548 0.607 0.664 0.826 0.479 0.879 0.866 SI 3 0.606 0.779 0.767 0.742 0.787 0.609 0.863 0.666 0.891 0.695 UB 2 0.652 0.629 0.634 0.622 0.789 0.669 0.692 0.809 0.816 0.888 UB 3 0.636 0.827 0.408 0.503 0.675 0.664 0.808 0.558 0.800 0.842 UB 4 0.777 0.632 0.568 0.701 0.808 0.744 0.755 0.752 0.861 0.962 UB 5 0.679 0.556 0.471 0.612 0.701 0.651 0.705 0.572 0.781 0.913

## D. Validitas Konvergen
Pengujian  nilai  konvergen  dilakukan  dengan  mengamati  nilai loading  factor yang  ada  pada  variabel  laten  di setiap  indikatornya  dan  nilai Average  Variance  Extrated (AVE)  pada  variabel  laten  dengan  indikatornya mempunya kriteria lebih dari 0.5 [16].  Batas minimal besarnya nilai loading factor yang diterima yaitu 0.7 [17]
T ABEL IV
PENGUJIAN VALIDITAS KONVERGEN
Variabel Cronbach Alpha rho_A Composite Reability AVE UB 0.923 0.929 0.964 0.815 HM 0.879 0.912 0.927 0.809 SI 0.839 0.849 0.903 0.756 PE 0.817 0.830 0.891 0.731 BI 0.802 0.827 0.909 0.833 FC 0.781 0.864 0.898 0.815 H 0.777 0.778 0.900 0.818 EE 0.773 0.838 0.866 0.684 PV 0.753 0.893 0.860 0.675 I 0.702 0.786 0.866 0.764
Hasil dari pengujian validitas konvergen dapat menjadi acuan dalam pengujian reliabilitas, dapat dinilai dari nilai cronbach’s alpha dan composite reliability dari masing-masing variabel. Nilai composite reliability dan cronbach’s alpha yang memiliki kriteria nilai lebih dari 0.7 [18].

## E. Average Variance Extracted (AVE)
AVE  memiliki  kriteria  yaitu  variabel  dinyatakan  valid  apabila  nilai  diatas  0.5,  berdasarkan  hasil  perhitungan SmartPLS yang sudah dilakukan mengasilkan nilai sesuai dengan kriteria. Berdasarkan Tabel 2, seluruh variabel yang berjumlah 10, dinyatakan memenuhi kriteria, dengan rician variabel UB memiliki nilai 0.815, variabel HM memiliki nilai 0.809, variabel SI memiliki nilai 0.756, variabel PE memiliki nilai 0.731, variabel BI memiliki nilai 0.833, variabel FC memiliki nilai 0.815, variabel H memiliki nilai 0.818, variabel EE memiliki nilai 0.684, variabel PV memiliki nilai 0.675, variabel I memiliki nilai 0.764.

## F. Nilai Loading Factor
Nilai loading  factor digunakan  untuk  melihat  kecocokan  atau  kesesuaian  dari  indikator-indikator  yang membentuk variabel. Parameter nilai loading factor dapat dikatakan diterima apabila nilainya diatas 0.7, sehingga untuk indikator yang nilainya dibawah 0.7 dilakukan eliminasi. Terdapat 5 nilai indikator yang masih belum sesuai dengan parameter, nilai kelima indikator tersebut masih dibawah 0.7 sehingga perlu dilakukan eliminasi indikator. Indikator yang dieliminasi yaitu indikator BI 3 dengan nilai 0.114, indikator FC 3 dengan nilai 0.511, indikator H
2 dengan nilai 0.263, indikator I 3 dengan nilai 0.628, serta indikator UB 1 dengan nilai -0.200. Setelah melakukan pengeleminasi indikator, dilakukan perubahan model laten dan dilakukan perhitungan kembali pada SmartPLS.
T ABEL V NILAI LOADING FACTOR Variabel Item Pernyataan Loading Factor UB UB 2 0.888 UB 3 0.842 UB 4 0.962 UB 5 0.913 HM HM 1 0.773 HM 2 0.956 HM 3 0.956 SI SI 1 0.878 SI 2 0.839 SI 3 0.891 PE PE 1 0.831 PE 2 0.855 PE 3 0.879 BI BI 1 0.893 BI 2 0.932 FC FC 1 0.864 FC 2 0.940 H H 1 0.907 H 3 0.902 EE EE 1 0.921 EE 2 0.778 EE 3 0.773 PV PV 1 0.729 PV 2 0.757 PV 3 0.959 I I 1 0.819 I 2 0.925
Berdasarkan Tabel. IV-16 dapat diketahui bahwa pada variabel BI memiliki 2 indikator dengan nilai 0.893 dan 0.932. Variabel EE memiliki 3 indikator dengan nilai 0.921, 0.773, dan 0.773. Variabel FC memiliki 2 indikator dengan nilai  0.864 dan 0.940. Variabel  Habit  memiliki  2 indikator  dengan nilai 0.907 dan 0.902. Variabel HM memiliki 3 indikator dengan nilai 0.773, 0.956, dan 0.956. Variabel Innovation memiliki 2 indikator dengan nilai 0.819 dan 0.925. Variabel PE memiliki 3 indikator dengan nilai 0.831, 0.855, dan 0.879. Variabel PV memiliki 3 indikator dengan nilai 0.729, 0.757, dan 0.959. Variabel SI memiliki 3 indikator dengan nilai 0.878, 0.839, dan 0.891.  Kemudian  yang  terakhir  variabel  UB  memiliki  4  indikator  dengan  nilai  0.888,  0.842,  0.962,  dan  0.913. Berdasarkan nilai yang dihasilkan, dapat disimpulkan bahwa nilai loading factor sudah memenuni kriteria yaitu diatas 0.7 sehingga dinyatakan valid.

## G. Uji Reabilitas
Uji  reliabilitas  dilakukan  untuk  mengukur  kesesuaian  indikator  yang  digunakan  dalam  penelitian  apakah  sudah dapat  dipercaya atau  reliabel,  dalam  pengujian  yang sudah  dilakukan pada  Tabel  III  telah menunjukkan bahwa seluruh variabel memiliki nilai composite reliability dan cronbach’s alpha diatas 0.7. Dapat disimpulkan, seluruh variabel memenuhi kriteria uji reliabilitas.

## H. R-Square
Melalui teknik boostraping  menghasilkan nilai R-square, nilai dikategorikan “Baik” apabila nilai sebesar 0.67 atau lebih, nilai dikategorikan “Sedang atau Moderate” apabila nilai sebesar 0.33 atau lebih, dan nilai dikategorikan “lemah” apabila nilai sebesar 0,19 atau kurang [19].
T ABEL VI NILAI HASIL R-S QUARE Variabel R-Square Keterangan UB 0.803 Baik BI 0.800 Baik
Berdasarkan Tabel 6, yang menyajikan hasil pengujian R-square, dapat diketahui bahwa nilai variabel behavioral intention sebesar  0.803  dipengaruhi  oleh  variabel  laten performance  expectancy,  effort  expectancy,  social influence, facilitation conditions, hedonic motivation, dan price value. Pengaruh antar variabel ini termasuk dalam kategori “Baik” yaitu dengan nilai 80,3%.  Pada variabel u se behavior dengan nilai sebesar 0.800 dipengaruhi oleh variabel laten habit dan innovation . Pengaruh antar variabel ini masuk dalam kategori “Baik” yaitu dengan nilai 80.0%.

## I. Uji Hipotesis
Hasil pengujian melalui boostraping menggunakan aplikasi SmartPLS menghasilkan nilai path coefficients dan nilai T-statistics yang  dapat  dilihat  seberapa  nilai  hubungan  antar  variabel. Path  coefficient digunakan  untuk melihat besarnya nilai kolerasi  serta pengaruh antar variabel, sehingga dapat dikatahui hubungan tersebut dapat memberikan pengaruh positif atau negatif, dan hasil bootstrapping T-Statistic digunakan untuk mengetahui tingkat signifikansi pengaruh variabel.
T ABEL VII
NILAI HASIL UJI HIPOTESIS
Hubungan Antar Variabel Path Coefficients T-Statistics T-Table PE  BI 1.287 1.418 1.812 EE  BI -0.339
0.594 SI  BI -0.701 0.988 FC  BI -0.328 0.809 HM  BI 0.146 0.271 PV  BI 0.850 1.908 H  UB 0.006 0.027 I  UB 0.518 2.437 BI  UB 0.529 3.176
Hasil  pengujian  melalui bootstrapping, menghasilkan  beragam  nilai.  Nilai  yang  didapatkan  kurang  dari parameter 1.66 maka dinyatakan berpengaruh kurang signifikan, namun jika nilai yang didapatkan lebih dari 1.66 maka dinyatakan berpengaruh  signifikan antar variabel. Berdasarkan hasil pengujian yang disajikan pada Tabel VII, diketahui sebagai berikut:
1) Uji Hipotesis Performance Expectancy Terhadap Behavioral Intentions
Berdasarkan  hasil  dari  pengujian  yang  disajikan  pada  Tabel  VII,  hasil  dari path  coefficient PE  terhadap  BI memiliki  nilai  1.287.  Sehingga  dapat  disimpulkan  memiliki  pengaruh  positif,  tidak  signifikan,  dan  lemah, ditunjukkan dengan besarnya nilai T- statistcs lebih rendah dibandingkan dengan nilai T -table, yaitu 1.418 < 1.812. Berdasarkan uji hipotesis, suatu hipotesis dapat diterima apabila suatu hubungan variabel dengan variabel lainnya bernilai positif dan memiliki korelasi signifikan.. Sehingga hipotesis 1 ditolak dan nilai t-value tidak memenuhi syarat.  Kesimpulan  dari  pengujian  ini  yaitu  pengaruh Performance  Expectancy atau  ekspektasi  terhadap penggunaan  SAP  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap Behavioral  Intentions atau  keinginan  user  dalam menggunakan  SAP.  Sebagaimana Performance  Expectancy diartikan  sebagai  keyakinan  pengguna  bahwa teknologi yang ditargetkan akan meningkatkan kemampuannya atau kinerjanya untuk memperoleh manfaat dari pekerjaan [4].
2) Uji Hipotesis Effort Expectancy Terhadap Behavioral Intentions
Berdasarkan  hasil  dari  pengujian  yang  disajikan  pada  Tabel  VII,  hasil  dari path  coefficient EE  terhadap  BI memiliki  nilai  -0.339  Sehingga  dapat  disimpulkan  memiliki  pengaruh  negatif,  tidak  signifikan,  dan  lemah, ditunjukkan dengan besarnya nilai T- statistcs lebih rendah dibandingkan dengan nilai T -table, yaitu 0.594 < 1.812 Berdasarkan uji hipotesis, suatu hipotesis dapat diterima apabila suatu hubungan variabel dengan variabel lainnya bernilai positif dan memiliki korelasi signifikan.. Sehingga hipotesis 2 ditolak dan nilai t-value tidak memenuhi syarat..  Kesimpulan  dari  pengujian  ini  yaitu  pengaruh Effort  Expectancy atau  tingkat  kemudahan  dalam penggunaan  SAP  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap Behavioral  Intentions atau  keinginan  user  dalam menggunakan  SAP.  Selaras  dengan  definisi  yang  dikembangkan  yaitu Effort  Expectancy diartikan  sebagai keyakinan individu bahwa interaksinya dengan teknologi yang ditargetkan bebas masalah [4].

## 3) Uji Hipotesis S ocial Influence Terhadap Behavioral Intentions
Berdasarkan  hasil  dari  pengujian  yang  disajikan  pada  Tabel  VII,  hasil  dari path  coefficient SI  terhadap  BI memiliki  nilai  -0.701  Sehingga  dapat  disimpulkan  memiliki  pengaruh  negatif,  tidak  signifikan,  dan  lemah, ditunjukkan dengan besarnya nilai T- statistcs lebih rendah dibandingkan dengan nilai T -table, yaitu 0.988 < 1.812 Berdasarkan uji hipotesis, suatu hipotesis dapat diterima apabila suatu hubungan variabel dengan variabel lainnya bernilai positif dan memiliki korelasi signifikan.. Sehingga hipotesis 3 ditolak dan nilai t-value tidak memenuhi syarat.. Kesimpulan dari pengujian ini yaitu pengaruh Social Influence atau pengaruh orang lain dalam penggunaan SAP tidak berpengaruh signifikan terhadap Behavioral Intentions atau keinginan user dalam menggunakan SAP. Hal ini sejalan dengan pernyataan Venkatesh et al yaitu Social Influence diartikan sejauh mana seseorang percaya bahwa  masyarakat  tempat  dia  beroperasi  membutuhkannya  menggunakan  teknologi  [4].  Pengaruh  SI  telah dikonfirmasi dipengaturan penggunaan waib khususnya pada tahap awal IS adopsi
4) Uji Hipotesis Facilitation Conditions Terhadap Behavioral Intentions
Berdasarkan  hasil  dari  pengujian  yang  disajikan  pada  Tabel  VII,  hasil  dari path  coefficient FC  terhadap  BI memiliki  nilai  -0.328.  Sehingga  dapat  disimpulkan  memiliki  pengaruh  negatif,  tidak  signifikan,  dan  lemah, ditunjukkan dengan besarnya nilai T- statistcs lebih rendah dibandingkan dengan nilai T -table, yaitu 0.809 < 1.812. Berdasarkan uji hipotesis, suatu hipotesis dapat diterima apabila suatu hubungan variabel dengan variabel lainnya bernilai positif dan memiliki korelasi signifikan.. Sehingga hipotesis 4 ditolak dan nilai t-value tidak memenuhi syarat..  Kesimpulan  dari  pengujian  ini  yaitu  pengaruh Facilitation  Conditions atau  kondisi  lingkungan    dalam penggunaan  SAP  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap Behavioral  Intentions atau  keinginan  user  dalam menggunakan  SAP.  Selaras  dengan  definisi  yang  dikembangkan  bahwa Facilitation  Conditions mengacu  pada keyakinan pengguna bahwa dukungan dan infrastruktur kelembagaan tersedia untuk membantu dalam penggunaan teknologi yang ditargetkan [4].
5) Uji Hipotesis Hedonic Motivation Terhadap Behavioral Intentions
Berdasarkan  hasil  dari  pengujian  yang  disajikan  pada  Tabel  VII,  hasil  dari path  coefficient HM  terhadap  BI memiliki  nilai  0.146.  Sehingga  dapat  disimpulkan  memiliki  pengaruh  positif,  tidak  signifikan,  dan  lemah, ditunjukkan dengan besarnya nilai T- statistcs lebih rendah dibandingkan dengan nilai T -table, yaitu 1.152 < 1.753. Berdasarkan uji hipotesis, suatu hipotesis dapat diterima apabila suatu hubungan variabel dengan variabel lainnya bernilai positif dan memiliki korelasi signifikan.. Sehingga hipotesis 5 ditolak dan nilai t-value tidak memenuhi syarat. Kesimpulan dari pengujian ini  yaitu pengaruh Hedonic Motivations atau kesenangan dalam  penggunaan SAP tidak berpengaruh signifikan terhadap Behavioral Intentions atau keinginan user dalam menggunakan SAP. Hedonic  Motivation didefinisikan  sebagai  kesenangan  atau  kesenangan  yang  dihasilkan  dengan  menggunakan teknologi tertentu, dan telah terbukti berpengaruh langsung pada adopsi teknologi [4].

## 6) Uji Hipotesis Habit Terhadap Use Behavior
Berdasarkan  hasil  dari  pengujian  yang  disajikan  pada  Tabel  VII,  hasil  dari path  coefficient H  terhadap  UB memiliki  nilai  0.006  Sehingga  dapat  disimpulkan  memiliki  pengaruh  positif,  tidak  signifikan,  dan  lemah, ditunjukkan dengan besarnya nilai T- statistcs lebih rendah dibandingkan dengan nilai T -table, yaitu 0.027 < 1.812. Berdasarkan uji hipotesis, suatu hipotesis dapat diterima apabila suatu hubungan variabel dengan variabel lainnya bernilai positif dan memiliki korelasi signifikan.. Sehingga hipotesis 6 ditolak dan nilai t-value tidak memenuhi syarat. Kesimpulan dari pengujian ini  yaitu pengaruh Habit atau cenderung  untuk melakukan penggunaan SAP tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap Use  Behavior atau  kebiasan  dalam  menggunakan  SAP.  Selaras  dengan definisi  yang  dikembangkan  bahwa Habit adalah  sejauh  mana  seseorang  tidak  sadar  atau  secara  otomatis berperilaku karena pengalaman sebelumnya [4].
7) Uji Hipotesis Price Value Terhadap Behavioral Intentions
Berdasarkan  hasil  dari  pengujian  yang  disajikan  pada  Tabel  VII,  hasil  dari path  coefficient PV  terhadap  BI memiliki  nilai  0.850  diartikan  sebesar  85%  terdapat  pengaruh  positif  terhadap  BI.  Sehingga  dapat  disimpulkan memiliki  pengaruh positif dan signifikan, hal  ini  juga ditunjukkan dengan besarnya nilai T- statistcs lebih besar dibandingkan dengan nilai T -table, yaitu 1.987 > 1.812 maka hipotesis 7 dinyatakan diterima. Kesimpulan dalam hasil  uji  hipotesis  ini  yaitu  semakin  besarnya Price  Value dalam  penerapan  SAP  maka  semakin  besar  juga Behavioral Intentions atau keinginan user dalam menggunakan SAP.

## 8) Uji Hipotesis Innovation Terhadap Use Behavior
Berdasarkan  hasil  dari  pengujian  yang  disajikan  pada  Tabel  VII,  hasil  dari path  coefficient I  terhadap  UB memiliki nilai 0.518 diartikan sebesar 51% terdapat pengaruh positif terhadap UB. Sehingga dapat disimpulkan memiliki  pengaruh positif dan signifikan, hal  ini  juga ditunjukkan dengan besarnya nilai T- statistcs lebih besar dibandingkan dengan nilai T -table, yaitu 2.437 > 1.812. maka hipotesis 8 dinyatakan diterima. Kesimpulan dalam hasil  uji  hipotesis  ini  yaitu  semakin  besarnya Innovation atau  tingkat  kreatifitas  dalam  penggunaan  SAP  maka semakin besar juga Use Behavior atau kebiasan dalam menggunakan SAP. Sehingga dapat disimpulkan tingkat keinginan dalam mengulik inovasi pada SAP mempengaruhi kebiasaan user SAP.
9) Uji Hipotesis Behavioral Intentions Terhadap Use Behavior
Berdasarkan  hasil  dari  pengujian  yang  disajikan  pada  Tabel  VII,  hasil  dari path  coefficient BI  terhadap  UB memiliki nilai 0.529 diartikan sebesar 52% terdapat pengaruh positif terhadap UB. Sehingga dapat disimpulkan memiliki  pengaruh positif dan signifikan, hal  ini  juga ditunjukkan dengan besarnya nilai T- statistcs lebih besar dibandingkan dengan nilai T -table, yaitu 3.176 > 1.812 maka hipotesis 9 dinyatakan diterima. Kesimpulan dalam hasil uji hipotesis ini yaitu semakin besarnya Behavioral Intentions atau keinginan dalam penggunaan SAP maka semakin besar juga Use Behavior atau kebiasan dalam menggunakan SAP. Sehingga dapat disimpulkan semakin tinggi keinginan dalam penggunaan SAP mempengaruhi kebiasaan user SAP. Behavioural Intention didefinisikan sebagai kesiapan perilaku untuk menerima, menggunakan atau mengadopsi teknologi tertentu [20].

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian hipotesis dan analisa hasil data pada penelitian ini, maka diperolah kesimpulan sebagai berikut:
1. Variabel Price Value berpengaruh positif, signifikan, dan kuat terhadap Behavioral Intention sebesar 85%. Hal ini selaras dengan hasil responden pada analisa deskriptif bahwa menyatakan setuju atau memberikan penilaian  pada  skala  3  pada  indikator Appropriate,  Benefit,  Core  Value sehingga  menunjukkan  bahwa respon  kepuasan  penggunaan  SAP  terhadap  alokasi  biaya  yang  dikeluarkan  dianggap  sesuai  dengan manfaat yang diberikan.
2. Variabel Innovation berpengaruh positif, signifikan, dan kuat terhadap Use Behaviour sebesar 51%. Hal ini  selaras  dengan  hasil  responden  pada  analisa  deskriptif  bahwa  menyatakan  sangat  setuju  atau memberikan penilaian pada skala 4 pada indikator Creatifity dan Personal Innovation , serta menyatakan setuju dengan memberikan skala 3 pada indikator Proud sehingga menunjukkan bahwa tingginya tingkat inovasi yang dilakukan dalam penggunaan SAP dipengaruhi dengan intensitas atau frekuensi penggunaan SAP.
3. Variabel Behavioral Intention berpengaruh positif, signifikan, dan kuat terhadap Use Behaviour sebesar 52%.  Hal  ini  selaras  dengan  hasil  responden  pada  analisa  deskriptif  bahwa  menyatakan  setuju  atau memberikan penilaian pada skala 3 pada indikator Interest, Intentions, Triall-error sehingga menunjukkan bahwa keyakinan pengguna terhadap manfaat yang didapatkan dari SAP membuat intensitas atau frekuensi penggunaan SAP meningkat.
4. Variabel ,  Effort  Expectancy,  Social  Influence,  Facilitating  Conditions berpengaruh  negatif,  tidak signifikan,  dan  lemah  terhadap Behavioral  Intention, sehingga  menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan timbal balik antar variabel.
5. Variabel Performance Expectancy dan Hedonic Motivation berpengaruh positif namun tidak signifikan, dan lemah terhadap Behavioral Intention, sehingga menunjukkan bahwa terdapat hubungan timbal balik antar variabel.
6. Variabel Habit terhadap Use  Behavior berpengaruh  positif,  tidak  signifikan,  dan  lemah  yang  dapat disimpulkan terdapat hubungan timbal balik antar variabel.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Riniwati, H. “Manajemen Sumberdaya Manusia: Aktivitas Utama dan Pengembangan SDM.” Universitas Brawijaya Press. 2016.
[2] Sudaryo,  Y.,  &  Kusumawardani,  A.  “Pengaruh  Budaya    dan  Komitmen  Organisasi  Terhadap  Kinerja  Perusahaan Berbasis Human  Resources (HR) Scorecard di PT LEN Industri Subdrive Bandung”. Jurnal Indonesia Membangun. 2020.
[3] Lutfi Raudha, Deden, dan Muhardi. “Analisis Kesuksesan dan Penerimaan Implementasi ERP Moduk Human Resources Menggunakan Model UTAUT pada Industri Semen (Studi Kasus : PT. Semen Padang)”. e-Proceeding of Engineering . Vol.8, No.4 Agustus 2021.
[4] Agostinho S, António, & Eusébio. “Augmented Reality for a New Reality: Using UTAUT-3 to Assess the Adoption of Mobile Augmented Reality in Tourism (MART)”. Journal of Information Systems Engineering and Management. 2022.
[5] Mahmood Ali. “Investigating the Intentions to Adopt E-Learning using UTAUT-3 model: A Perspective of COVID-19”. AUBH E-Learning Conference. 2021.
[6] Sudarsono,  B.  G.,  &  Lestari,  S.  P.  “Kajian  Literatur  Model  Konseptual  Keberhasilan  E-Government”.  KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi Informasi dan Komputer). 2018.
[7] Venkatesh, V. T. “ Consumer Acceptance and Use of Information Technology: Extending the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology”.
2012.
[8] Farooq, M. S., Salam, M., Jaafar, N., Fayolle, A., Ayupp, K., Radovic-Markovic, M., & Sajid, A. “ Acceptance and use of lecture capture system (LCS)
in executive business studies: Extending UTAUT2”. Interactive Technology and Smart Education . 2017.
[9] Hamid,  Rahmad  Soling,  &  Anwar,  Suhardi  M. “ Structural Equation Modeling SEM”. Inkubator Penulis Indonesia. 2019.
[10] Abdillah, W. “Metode Penelitian Terpadu Sistem Informasi: Permodelan Teoritis, Pengukuran dan Pengujian Statistis”. 2018.
[11] Ghassan Amanullah, E. D. “Perancangan dan Implementasi Enterprise Resource Planning (ERP) Modul Human Resource, Inventory, dan Sales pada
PT. Global Insight Utama” . e-Proceeding of Engineering : Vol.7, No.1 April 2020.
[12] SAP AG, “SAP01 Fundamental”, SAP AG, 2006, pp. 219-222.
[13] Bahrun, S. A. “Rancang Bangun Sistem Informasi Survey Pemasaran Dan Penjualan Berbasis Web”. 2020.
[14] Sholihin, M., & Ratmono, D. “Analisis SEM-PLS dengan WarpPLS 7.0 untuk hubungan nonlinier dalam penelitian sosial dan bisnis”. 2021 .
[15] Mauliddya, F. R. (2018). Pengaruh Persepsi dan Sikap Konsumen Terhadap Pembelian Sayur Secara Online Di Kota Malang.
[16] Yamin, S., & Kurniawan, H. “SPSS complete: Teknik analisis statistik terlengkap dengan software SPSS”. Jakarta: Salemba Infotek. 2009.
[17] Ghozali,  I.  “Aplikasi  Analisis Multiva-riate Dengan  Program  SPSS”,  Edisi   Ke-4. 2009.
[18] Ghozali,  I. “ Structural  Equation  Modeling Metode   Alternatif   Dengan Partial Least  Square (PLS)”, Edisi  Ke-3. 2002.
[19] Chin,  W.W. “The  Partial  Least  Squares Approach  for  Structural  Equation  Modeling”, Modern Method  for  Business  Resaearch ,  Mahwah. New York:  Erlbaum  Associates. 1998.
[20] Davis,  F.  D. “A  Technology  Acceptance  Model  For  Empirically  Testing  New  End-User  Information  Systems:  Theory  and  Results” .  Massachusetts Institute of Technology. 1986.