## Analisis Model Penerimaan Teknologi

## ( Technology Acceptance Model ) Aplikasi BPJS Online
Marini #1 , Sarwindah #2
# STMIK ATMA LUHUR Jl.Jendral Sudirman Kel. Selindung Kec.Gabek Pangkalpinang
1 arinimarini44@atmaluhur.ac.id
2 indah.syifa@gmail.com
Abstrak —  Model  penerimaan  aplikasi    BPJS  Online  dalam meningkatkan pelayanan terhadap pengguna jasa yaitu pihak masyarakat  melakukan  evaluasi  manajemen  pihak  bpjs dengan  meminta  umpan  balik  dari  masyarakat  terhadap penerimaan  aplikasi  BPJS  online.  Evaluasi  ini  dilakukan untuk  mengetahui  Penerimaan  Masyarakat  terhadap Teknologi  aplikasi  BPJS  Online.  Penelitian  ini  hanya  fokus pada  Model  Penerimaan  Teknologi  Aplikasi  BPJS  Online yaitu tahap penggunaan berdasarkan Kegunaan, Kemudahan,  serta  niat  menggunakan  Teknologi  Aplikasi BPJS online yang masyarakan rasakan. Analisis Model yang peneliti gunakan adalah  Analisis Jalur yaitu pengembangan langsung bentuk Regresi Ganda supaya tingkat kepentingan yang  signifikan  hubungan  sebab  akibat  variabel.  Metode yang  digunakan  untuk  menguji  pola  hubungan  korelasi variabel  yaitu Structure  Equation  Modeling  (SEM) dengan menggunakan Sofware AMOS 16.0.
Kata  Kunci — BPJS,  Analisis  Jalur, AMOS  16.0 ,  Variabel, Regresi, Model (TAM)

## I. P ENDAHULUAN
Untuk  meningkatkan  kemjuan  teknologi  di  masa sekarang  ini  maka  banyak  sekali  teknologi  yang  dibuat untuk mempermudah melakukan transaksi yaitu pada user atau pengguna teknologi. Perkembangan sistem informasi yang  masih  dilakukan  secara  manual  sehingga  terjadi perubahan  menjadi  berbasis  teknologi  bertbasis  online dengan  menggunakan  teknologi  mobile  dan  fasilitas internet, alat komunikasi seperti telepon seluler yang dapat mempermudah  melakukan  transaksi  dan  cara  kerjanya sangat  mudah  dengan  efisiensi  dengan  jarak  dan  waktu. Dengan adanya teknologi tersebut maka akan mempermudah  pengguna  melakukan  transaksi  terutama pengguna aplikasi  BPJS  Online.  Perubahan  dan perkembangan  teknologi  khususnya  teknologi  informasi (IT)  akan  memberikan  dampak  bagi  pengguna  teknologi. Salah satu contoh pengguna pada TIK adalah penyedia jasa keuangan dan perbankkan. Fungsi TIK pada aplikasi BPJS Online  adalah  sebagai  penunjang  pelayanan  yang  akan memberikan  jasa  prima  dan  merupakan  determinan    dari keunggulan  bersain  perusahaan  dalam  menjaga  serta meningkatkan  kepuasan  pengguna  aplikasi.  Respon  dan kesiapan masyarak untuk menggunaka teknologi
merupakan kunci bagi pengguna aplikasi dalam mengambil keputusan  untuk  memenuhi  keinginan  masyarakat[1]. Merekommendasikan  lembaga  untuk  mesurvei  atau mengukur  kebutuhan  dan  keinginan  masyarakat  secara teratur sebelum  membuat strategi terhadapa aplikasi  yang digunakan.terutama  pada  aplikasi  BPJS  Online.  Terlebih lagi  ekspetasi  pengguna  dan  kemampuan  mereka menggunaka  serta  menerima  teknologi  baru  secara langsung  akan  mempengaruhi  kebutuhan  mereka  untuk niat  menggunakan  aplikasi  teknologi[2].  Dari  pokok permasalahan maka diperlukan pengukuran yang dilakukan masyarakat  yang  sudah  menggunakan  aplikasi    berbasis teknologi  informasi  seperti  Internet  dan telepon  serta  alat komunikasi lainnya.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Model yang digunakan untuk menganalisis yaitu Model ( TAM )  dengan  faktor  faktor  yang  dipakai  untuk mempengaruhi Penerimaan Teknologi. Pengumpulan data dilakukuan  menyebarkan  kuisioner  dengan  menggunakan Structure Aquation Modeling (SEM) dan pengolahan data mengunakan software  Amos 16.0  dan  Software  SPSS. Tahapan  ini  dilakukan  bertujuan  untuk  melakukan implemetasi  perancangan baik  dilakukan  secara  langsung maupun  tidak  langsung.  Untuk  mengumpulkan  data penelitian  ini  dengan  cara  survey  dan  wawancara  kepada masyarakat.  Metode  pemilihan  sampel  menggunakan teknik  pengambilan  secara  acak  dengan  menggunakan teknik Snow  Ball S ampling .  Teknik  S now  Ball  Sampling yaitu teknik pengumpulan data yang dimulai dari beberapa orang  yang  memenuhi  kreteria  untuk  dijadikan  subyek, yang  kemudian  sample  tersebut  dijadikan  sumber informasi.  Responden  di  bagi  menjadi  2  bagian  yaitu kelompok  masyarakat  dan  perusahaan  atau  instansi. Pengolahan  data  dan  tahapan  analisis  menggunakan metode SEM antara 100-200 responden.[3].

## A. Data Responden
Data sampel  yang diperoleh dari penyebaran kuisioner dapat dilihat pada Tabel I
TABEL I D ATA S AMPEL
Sampel Responden Jumlah Presentase Jenis Kelamin  Pria  Perempuan
70 70 65 % 35% Jumlah 140 100% Daerah Pangkalpinang  Kecamatan Bukit Intan  Kecamatan Rangkui  Kecamatan
Gerunggang
 Kecamatan Pangkalbalam
 Kecamatan
Taman Sari  Kecamatan Gabek
30 20 20 30 20 20 25% 17% 19% 28% 9%
10% Jumlah 140 100% Usia :  < 17  18-25  26-30  31-40  41-45  > 46 7 50 30
25 28 0 6% 40% 25% 20%
9% 0% Jumlah 140 100%

## B. Teknik Analisa data.
Untuk  menganalisis  data  maka  dalam  penelitian  ini menggunakan  variabel  eksogen  dan  indogen    dilakukan menggunakan  terhadap  7  variabel    laten  yang  terdiri  dari Subjective Norm (SNORM), Image (IM), Result Demontrability(RID),  Perceived  Risk  (PRISK),  Perceived Usefullness  (PU),  Perceived  Ease  of  Use  (PEOU), terhadap  Intention(Intent) teknologi  layanan  iuran  BPJS online.

## C. Teknik Pengujian Struktural Equation Model (SEM)
Metode  statistik Multivariat  Dependensi  Structural Equation  Model  (SEM) dengan  menggunakan  perangkat software Amos dengan tahapan sebagai berikut yaitu : 1. Pengembangan model berbasi teori.
2. Pengembangan diagram jalur ( Path Diagram ).
3. Konversi diagram jalur dengan persamaan.
4. Memilih matrik input dan estimasi model.
5. Analisis infrensial (Ujin asumsi, Uji model Fit)
6. Uji Parameter Model.
Tujuan  dilakukan  menggunakan  Metode  SEM  untuk mengetahui hubungan klausal  antar variable Dependen dan Independen pada  model  yang  dibangun  pada  penelitian ini[4].  Dengan  menggunakan  Model  (TAM)  dalam penelitian  ini  dipakai  software AMOS  16.0 .  Berikut  ini
analisis  jalur  untuk  menganalisa  faktor  faktor  yang digunakan.
PU INTENT PEOU PRISK PU1 PU2 PU3 D1 D2 D3 INTENT1 INTENT2 INTENT3 D4 D5 D6 F2 PEOU3 PEOU4 PEOU1 PEOU2 PEOU5 E13 E14 E15 E16 E17 PRISK3 PRISK2 PRISK1 E12 E11 E10 RD IM SNORM S N O R M 3 S N O R M 2 S N O R M 1 IM 3 IM 2 IM 1 IM 3 IM 2 IM 1 E10 E11 E12 E4 E5 E6 E3 E2 E1 F1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Gambar 1 Diagram Jalur (Path Diagram)
Gambar  1  diatas  menunjukkan  diagram  jalur  (Path Diagram) kedalam persamaan struktural setalah mengembangkan  model.  Bentuk  persamaan  yang  akan dipakai  dalam  persamaan  struktural  ini  adalah  sebagai berikut :
Uji  kesesuaian  model  adalah  uji  model  secara keseluruhan yang ditunjukkan untuk mengukur kesesuaian matrik  kovarian  sampel  dengan  matrik  kovarian  estimasi berdasarkan model yang diajukan [4]. Ada 3 jenis ukuran
Overall  Goodness  Of  Fit yaitu  A bsolutemeasure, Incremental Fit Measure dan Parsimonious Fit measure [5]. Batas nilai kritis ( Cut Off Value ) pada Tabel II.
TABEL II
H ASIL B ATAS N ILAI K RITIS U JI K ESESUAIAN M ODEL
Uji Kesesuaian Model Batas Nilai Kritis Keterangan 1. Absolute Fit Measure  Chi-Squares X 2 Kecil < X 2 a;DF [HULLAND 1996]  Probalisity > 0.05 [HULLAND 1996]  Chi-Squares X2 Relatif(CMIN/DF) < 2.0 [BYRNE 1988]  GFI > 0.90 [DIAMONTOPAULUS200]  RMSEA < 0.08 BROWNE 1993] 2. Incremental Fit Measure  AGFI > 0.90 [DIAMONTOPAULUS200]  TLI > 0.95 [HAIR 1998]  NFI > 0.90 [BENTLER 1992]  CFI >0.95 [ARBUCKLE 1997] 3. Parsimmonius Fit Measures  PNFI > 0.60 [JAMES 1992]  PGFI > 0.60 [BYRNE 1988]
III. H ASIL P ENELITIAN

## A. Hasil Penelitian

## 1) Analisis Statistik Deskriptif
Dalam pengukuran penyimpangan terdapat data berupa Range  adalah  data  tertinggi  dikurangi  data  terendah, standard  deviation  adalah  suatu  nilai  yang  menunjukkan tingkat  (derajat  )  variasi  kelompok  atau  ukuran  standar penyimpangan dari rata-rata , Variance adalah kuadrat dari simpangan baku, Maximum, Minimum , Kurtusis , (Puncak dari distribusi data), dan Skewness [9]. Untuk pengujian ini dlakukan menggunakan software SPPS versi 14. Untuk uji statistik deskriptif dapat dilihat pada Tabel III.
2) Analisis Statistik Infrensial
a. Uji Sampel dan standarisasi normal
Sampel  yang  akan  dipakai  dalam  pengolahan responden  adalah  sebanyak  200  orang  penduduk. Dalam  penyebaran  kuisioner  yang  terdata  adalah  170 orang  dan  yang  data  yang  tidak  kembali  sebanyak  30
kuisioner. Untuk melihat data sampel yang dipakai bisa dilihat pada Tabel IV.
b. Uji Normalitas Variabel
Hasil Uji Normalitas  disajikan pada Tabel Assesment Of  Normality yang  dapat  dilihat  pada  tabel    V    dibawah Nilai  yang  direkomendasi  yaitu  -2.58  sampai  2.58.  Oleh karena itu dapat dikatakan bahwa data terdistribusi secara normal.
TABEL III U JI S TATISTIK D ESKRIPTIF
N Range Min Max Statis Statis Statis Statis IM1 140 6.00 1.00 7.00 IM2 140 6.00 1.00 7.00 IM3 140 5.00 2.00 7.00 PEOU1 140 5.00 2.00 7.00 PEOU2 140 6.00 1.00 7.00 PEOU3 140 4.00 3.00 7.00 PEOU4 140 4.00 3.00 7.00 PEOU5 140 5.00 2.00 7.00 PRISK1 140 6.00 1.00 7.00 PRISK2 140 6.00 1.00 7.00 PRISK3 140 6.00 1.00 7.00 PU1 140 6.00 1.00 7.00 PU2 140 6.00 1.00 7.00 PU3 140 6.00 1.00 7.00 RD1 140 6.00 1.00 7.00 RD2 140 5.00 2.00 7.00 RD3 140 5.00 2.00 7.00 SNORM1 140 6.00 1.00 7.00 SNORM2 140 6.00 1.00 7.00 SNORM3 140 5.00 1.00 6.00 INTENT1 140 6.00 1.00 7.00 INTENT2 140 6.00 1.00 7.00 INTENT3 140 5.00 2.00 7.00 VALID N (LISTWISE) 140
TABEL IV U JI S AMPEL D AN S TANDARISASI N ORMAL R IM1 IM2 IM3 PEOU1 PEOU2 PEOU3 PEOU4 1 4 4 5 3 4 5 6 2 2 3 5 4 5 2 3 3 4 5 6 5 6 5 6 4 5 6 5 2 5 5 6 5 6 2 3 7 4 4 4 6 5 6 5 2 5 4 5 7 7 5 3 3 6 5 6 8 6 4 4 1 7 1 3 9 5 6 5 2 5 5 6 10 5 6 5 2 5 1 3 11 6 2 1 4 3 5 6 12 5 6 5 2 5 3 3 13 1 3 6 3 4 3 6 14 2 1 7 2 2 4 4 15 3 3 5 1 2 3 3 16 5 5 4 5 3 4 4 17 2 7 2 6 4 4 2 18 3 6 3 3 2 5 6 19 7 3 4 5 2 1 3 20 5 2 5 4 4 4 2 21 4 4 6 4 5 5 6 22 3 5 7 3 4 2 7 23 1 3 3 4 2 4 4 24 3 1 4 5 4 5 6 25 4 2 5 4 5 5 6 26 5 6 6 5 4 1 3
27 6 7 3 3 3 2 1 28 7 1 1 2 5 3 3 29 6 3 3 4 6 5 5 30 5 4 3 3 5 2 7 3. Pengolahan dalam Model Persamaan Struktural.
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menganalisis  tujuh variabel laten, satu diantaranya    ( SNORM, IM,RD, PRISK, PEOU )  merupakan  variabel  eksogen  dan  dua  variabel lainnya ( PU dan INTEN ) merupakan variabel endogen[6]. Variabel – variabel laten tersebut diukur melalui indikator yang tertera pada tabel VI.
TABEL V
A SSESMENT O F N ORMALITY
VARIABEL MIN MAX SKEW C.R C.R SNORM3 1000 6000 -1022  -4935 473 SNORM2 1000 7000 -419  -2023 -1934 SNORM1 1000 7000 -764  -3690 -1141 RD3 2000 7000 -376  -1814 -9 RD2 2000 7000 -419  -2025 -1114 RD1 1000 7000 -733  -3541 1254 INTENT3 2000 7000 -447  -2159 1643 INTENT2 1000 7000 -949  -4583 247 INTENT1 1000 7000 -1011  -4885 1845 PEOU5 2000 7000 -848  -4098 3876 PEOU4 3000 7000 -583  -2816 -146 PEOU3 3000 7000 -296  -1431 -896 PEOU2 1000 7000 -2009  -9703 19039 PEOU1 2000 7000 -1188  -5741 3792 PU3 1000 7000 -833  -4023 2096 PU2 1000 7000 -1032  -4984 4376 PU1 1000 7000 -836  -4040 6430 PRISK3 1000 7000 -875  -4229 460 PRISK2 1000 7000 -512  -2473 -430 PRISK1 1000 7000 -574  -4772 376 IM3 2000 7000 -483  -2335 -1073 IM2 1000 7000 -324  -1567 -1506 IM1 1000 7000 -280  -1351 1837 MULTIVARIATE 9015
TABEL VI V ARIABEL D AN I NDIKATOR
No   Variabel Indikator 1 Subjective Norma (SNORM) (Ajzen&Fishbein 1975) Snorm1 = Faktor teman Snorm2 = Faktor kerabat Snorm3 = Faktor lingkungan 2. Image  (IM)  (Venkatesh
& Davis 2000)
IM1 = Faktor status IM2 = Faktor gengsi
IM3 = Faktor trend 3. Result Demostrability (RD) (Venkatesh & davis 2000) Rd1 = Faktor komunikasi 1 Rd2 = Faktor komunikasi 2 Rd3 = Faktor output 4. Perceived  Risk  (Prisk) (Cheung 2001) Prisk1 = Faktor Safety Prisk2 = Faktor trust Prisk3 = Faktor trust 5. Perceived usefulness (PU) (Venkatest & David (2000) Pu1 = Faktor hemat Pu2 = Faktor waktu dan tempat Pu3 = Faktor Telekomunikasi 6. Perceived  ease  of  use (PEOU)  (Venkatesh  & Davis, 2000) Peou1 = Faktor pengguna 1 Peou2 = Faktor usaha 1 Peou3 = Faktor pengguna 2 Peou4 = Faktor usaha 2
Peou5 = Faktor pengguna 3
7. Intent to adopt (INTENT)
(Ajzen & Fishbein 1975)
Intent1  =  Faktor adopsi
Intent2  =  Faktor  menggunakan
teknologi ATM. Intent3  =  Faktor  menggunakan teknologi  new  e-
channel.

## 4. Pengujian Model Awal
Model awal penelitian ini diolah dengan menggunakan software  amos  versi  16.  Untuk  hasil  pengolahan  model awal dari penelitian bisa dilihat pada hasil gambar 2.

## 5. Model penelitian setelah uji
Setelah dilakukan pengujian maka hasil model dengan menggunakan  analisis  jalur.  Pada  pengujian  model  ini digambarkan  dengan  menggunakan  Software  Amos[7]. Untuk hasil uji model dapat dilihat pada gambar .
Berdasarkan gambar 3 dari hasil Estimasi dan Regression Wieght ,  maka  model  diestimasi,  residual  kovariannya haruslah kecil atau mendekati nol dan distribusi frekuensi dari  residual  kovarian  harus  bersifat  simetrik . Maka dilakukan  modifikasi  dengan  menghapus  hubungan  dari PEOU ke INTENT dengan nilai p >0.05.

## Gambar 2. Model Awal Penelitian
Nilai  standar  hipotesis  yang  digunakan  adalah  sebagai berikut  :
H 1 :   Hipotesis diterima   apabila P ≥ 0.05).
H 2 :   Hipotesis ditolak apabila  P < 0.05.

## 6. Hasil Pengujian Model
Hasil  modifikasi  analisis  jalur  uji  signifikansi  pada gambar 4  maka supaya nilai probabilitas dikatakan normal maka  variabel  SNORM  dihubungkan  dengan  PU. Kemudian  variabel    PEOU  dihubungkan  dengan  PU  dan PU  dihubungkan  dengan  INTENT.  Dari  hasil  modifikasi menunjukkan secara menyeluruh yang ditunjukkan dengan nilai probabilitas sebesar 0.130 sehingga nilai probabilitas yang  dihasilkan  lebih  tinggi  dari  nilai  probabilitas  model sebelumnya.
Gambar 3. Pengujian Uji Model

## Gambar 4. Model Akhir Penelitian

## 7. Pengujian Hipotesis dan Interpretasi Hasil
Uji hipotesis terhadap penelitian ini dilakukan dua kali pengujian yaitu uji hipotesis statistik dan deskriptif yaitu H 1 : Diduga (subjective  norm/SNORM) berpengaruh terhadap Persepsi Kemanfaatan (Percieved Usefulness/PU)
Variabel  Subjective  Norma  (SNORM ) berpengaruh terhadap  Persepsi  Kemanfaatan (Percieved  Usefulness/) terbukti signifikan
H 2 :  Diduga (Percieved  Uase  of  use  /PEOU) berpengaruh terhadap (Perceived usefulness/PU). Variabel (Percieved  Uase  of  Use/PEOU) berpengaruh terhadap (Perceived usefulness/PU) terbukti signifikan H 3
:  Diduga (Perceived  usefulness/PU) berpengaruh terhadap (INTENT) . Variabel ( Perceived usefulness/PU) berpengaruh terhadap ((INTENT) terbukti signifikan.
TABEL VII H ASIL P ENGUJIAN H IPOTESIS Hipotesis Sig Hasil Hipotesis H 1 (SNORM - PU) 0.000 Tolak H 0 H2(PEOU - PU) 0.000 Tolak H 0 H3(PU - INTENT) 0.000 Tolak H 0

## IV P ENUTUP
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  dan  analisis  yang dilakukan  terhadap  penelitian  ini  dapat  disimpulkan sebagai berikut :
A. Kesimpulan
1. Model  TAM  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  bagian  teknologi  khususnya  teknologi informasi.
2. Model akhir yang memenuhi kreteria Fit – model penelitian  adalah  dapat  memberikan  implikasi mendasar pada persamaan antar variabel eksogen dengan variabel endogen
B. Saran 1. Penelitian tentang penerimaan Teknologi menggunakan TAM  dapat dikembang lebih lanjut dengan  mengkombinasikan  teori  lain  dibidang ilmu sosial, ekonomi dan bidang lainnya.
2. Untuk responden sebaiknya dipertahankan karena sesuai  dengan  kaidah  pengolahan  data  dengan menggunakan Metode SEM
R EFERENSI
[1] S. M. Metev and V. P. Veiko, Laser Assisted Microtechnology , 2nd ed.,  R.  M.  Osgood,  Jr.,  Ed.    Berlin,  Germany:  Springer-Verlag, 1998.
[2] J.  Breckling,  Ed., The  Analysis  of  Directional  Time  Series: Applications  to  Wind  Speed  and  Direction ,  ser.  Lecture  Notes  in Statistics.  Berlin, Germany: Springer, 1989, vol. 61.
[3] M. Wegmuller, J. P. von der Weid, P. Oberson, and N. Gisin, “High resolution fiber distributed measurements with coherent OFDR,” in Proc. ECOC’00 , 2000, paper 11.3.4, p. 109.
[4] R.  E.  Sorace,  V.  S.  Reinhardt,  and  S.  A.  Vaughn,  “High-speed digital-to-RF converter,” U.S. Patent 5 668 842, Sept. 16, 1997.
[5] (2002) The IEEE website. [Online]. Available: http://www.ieee.org/ [6] M.  Shell.  (2002)  IEEEtran  homepage  on  CTAN.  [Online]. Available: http://www.ctan.org/tex- archive/macros/latex/contrib/supported/IEEEtran/
[7] FLEXChip Signal Processor (MC68175/D) , Motorola, 1996.
[8] A.  Karnik,  “Performance  of  TCP  congestion  control  with  rate feedback:  TCP/ABR  and  rate  adaptive  TCP/IP,”  M.  Eng.  thesis, Indian Institute of Science, Bangalore, India, Jan. 1999.