## JEB

## APLIKASI TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL (TAM)
TERHADAP PENGGUNA LAYANAN INTERNET BANKING DI

## KOTA TANGERANG

## Luthfi Nuraini
Universitas Islam Syekh-Yusuf, Tangerang luthfi@unis.ac.id

## ABSTRACT
This  study  aims  to  explain  the  Perceived  Useflness  and  Perceived  Ease  of  Use  of  using internet banking. A conceptual framework has been developed and refers to the theory of model acceptance (TAM). The questionnaire was developed and distributed to 300 respondents who are all internet banking users. The research method used in this survey is a Quantitative Descriptive Research Method. The sampling framework used in this survey is distributed to internet banking users.  So  in  collecting  primary  data,  researchers  distributed  300  questionnaires  with  300 respondents. The sampling technique used in this study is non probability sampling with the type of convinience sampling technique. The data analysis technique used in this study is to use SEM (Structural Equation Model) with the AMOS (Analysis of Moment Structure) program.
Keyword  :  Internet  Banking,  Technology Acceptance  Model  (TAM),  Structural Equation Model (SEM)

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menjelaskan  Perceived  Useflness  dan  Perceived  Ease  of  Use terhadap tindakan menggunakan internet banking. Kerangka konseptual telah dikembangkan dan mengacu  pada  teori  akseptasi  model  (TAM).  Kuesioner  telah  dikembangkan  dan  disebarkan kepada  300  responden  yang  semuanya  adalah  pengguna  internet  banking.  Metode  penelitian yang  digunakan  pada  survey  ini  adalah  Metode  Peneltian  Deskriptif  Kuantitatif.  Kerangka sampling  yang  digunakan  dalam  survei  ini  didistribusikan  ke  pengguna  internet  banking.  Jadi dalam pengumpulan data primer, peneliti mendistribusikan 300 kuesioner dengan 300 responden. Teknik  sampling  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  non  probability  sampling  dengan jenis  teknik  convinience  Sampling.  Teknik  analisis  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  dengan  menggunakan SEM  (Structural  Equation  Model) dengan  program AMOS (Analysis of Moment Structure).
Kata  Kunci :  Internet  Banking,  Technology  Acceptance  Model  (TAM),  Structural Equation Model (SEM)

## JEB

## A. Pendahuluan
Pada  era  globalisasi  ini,  pertumbuhan teknologi  informasi  sangat  berkembang pesat,  pelayanan  perbankan  dituntut lebih  cepat,  mudah,  dan flexibel . Pesatnya  pertumbuhan  internet  merubah cara  perusahaan  terhubung  dengan konsumennya,  tidak  terkecuali  bisnis perbankan  (Jun  dan  Cai,  2001).  Sejak penggunaan  internet  sebagai  media belanja  masih  menjadi  hal  utama, penyedia  layanan  perbankan  juga  perlu untuk  memprediksi  penerimaan  internet oleh  konsumen,  dan  mengerti  mengapa penggunaan  tersebut  masih  dilakukan (Manzano et al. , 2009). Konsumen lebih memilih layanan internet karena mereka tidak  perlu  bertemu  langsung  dengan penyedia  layanan  secara  personal  dan berhadapan dengan perilaku dari konsumen lainnya (Walker dan Johnson, 2006).
Perubahan  mendasar  dari  industri perbankan adalah perpindahan dari bank tradisional  menjadi electronic  banking
(Yahyapour,  2008).  Dengan  naiknya pamor  penggunaan  internet  dan  telepon genggam, pengembangan jaringan electronic  banking  (e-channel) menjadi sangat  penting  bagi  bisnis  perseroan untuk menjaga kesetiaan nasabah (Yoga, 2012). Internet  banking menjawab
tuntutan  nasabah  yang  menginginkan service cepat,  aman,  nyaman,  murah, tersedia  24  jam  serta  dapat  diakses  dari mana saja, baik telepon seluler, komputer,  maupun  laptop.  Dalam  hasil riset yang dilakukan Kaleem dan Ahmad (2008), di Pakistan disebutkan i-banking sebagai  sarana  untuk  meminimalisir ketidaknyamanan,  mengurangi  biaya transaksi dan menghemat waktu. Internet banking menawarkan
kemudahan dalam melakukan pengecekan  saldo  rekening  terakhir (account  in  quiry), pembukaan  rekening baru (account  opening), pengiriman uang (transfer), pembayaran  tagihan (payment), informasi  suku  bunga  dan nilai tukar mata uang, mengubah nomor PIN  dan  simulasi  perhitungan  kredit (Prihiyani,  2012).  Kemudahan  dalam memperoleh  informasi  dan  banyaknya manfaat  yang  diperoleh  meningkatkan penggunaan sistem informasi (Rigopoulos dan Askounis, 2007 ; Islam dan Chick, 2011).
Penelitian  ini  menitikberatkan  pada identifikasi penggunaan layanan internet banking dari  perspektif  nasabah  yang mengakses  layanan internet  banking . Untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang mempengaruhi nasabah untuk menggunakan Internet  banking ,  peneliti

## JEB
akan  menggunakan  model Technology Acceptance Model (TAM).
Technology Acceptance Model (TAM)  menawarkan  suatu  penjelasan
yang kuat dan sederhana untuk penerimaan  teknologi  dan  perilaku  para penggunanya (Davis, 1989). Technology Acceptance  Model dalam  Davis  (1993), didefinisikan  sebagai  salah  satu  model yang  dibangun  untuk  menganalisis  dan memahami faktor ‐ faktor
yang mempengaruhi  diterimanya  penggunaan teknologi  komputer.  TAM  bertujuan untuk  menjelaskan  dan  memperkirakan penerimaan ( acceptance ) pengguna faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan  terhadap  suatu  teknologi dalam suatu organisasi.
TAM
menjelaskan  hubungan  sebab  akibat antara keyakinan dan perilaku, tujuan/keperluan, serta penggunaan aktual  dari  pengguna/ user suatu  sistem informasi.  Semakin  tinggi  anggapan masyarakat terhadap kegunaan teknologi informasi dalam menyelesaikan pekerjaan, semakin tinggi pula kesediaan  masyarakat menggunakan teknologi informasi tersebut dan semakin tinggi persepsi manfaat terhadap  teknologi  informasi  tersebut. Di  samping  itu,  semakin  tinggi  pula kesediaan
seseorang untuk
menggunakan teknologi informasi.
Ketika  pengguna  memandang  produk sebagai hal yang mudah untuk digunakan,  maka  sikap  positif  untuk mengadopsi  produk  akan  lebih  tinggi pula.
Penelitian ini dilakukan untuk mengkonfirmasi  perbedaan  hasil  yang ada  dan  menambah  bukti  empiris  baru mengenai  faktor  yang  mempengaruhi penggunaan internet banking menggunakan model TAM.
Peneliti  mengambil  batasan  masalah di  Kota  Tangerang,  karena  daerah tersebut  sudah  seperti  kota  metropolitan dan merupakan daerah sub urban dengan mobiltas  yang  tinggi.  Banyak  penduduk Tangerang yang bekerja di Jakarta harus naik  MRT,  Busway,  dll  yang  jarak tempuhnya memakan waktu lebih banyak  dibandingkan  dengan  penduduk Jakarta yang kerja di Jakarta.
Para  pengguna  bisnis  berskala  besar dan masyarakat yang mempunyai mobilitas  tinggi  memiliki  kebutuhan akan sistem yang cost-effective, leluasa, aman,  automated,  terpadu  dan  handal tanpa harus terkendala ruang dan waktu. Kemacetan  lalu  lintas  sudah  tidak  lagi menjadi kendala untuk menunda transaksi  bisnis  karena  aplikasi  semua transaksi  bisa  dilakukan  hanya  dengan genggaman HP atau smart tools lainnya. Konsumen  yang  mencapai  tahapan  ini

## JEB
biasanya disebut sebagai “smart
customer”. Meski jumlah smart customer  masih  sedikit,  terutama  ini hanya ada dan berkembang di perkotaan, tapi  pasti,  masyarakat  juga  akan  beralih menjadi  smart  customer  dalam  jangka panjang,  termasuk  juga  smart  customer di sektor perbankan (Sathye, 1999). Dalam penelitian ini, perlu dibuktikan apakah perceived ease of use dan perceived usefulness dapat mempengaruhi attitude  toward  using, behavioral  intention  to  use dan actual
usage internet banking di Kota Tangerang

## B. Metode Penelitian
Lingkup  bahasan  yang  diteliti  adalah adopsi layanan internet banking. Subjek penelitian  yakni  semua  nasabah  bank umum  di  wilayah  Tangerang,  termasuk karyawan  bank  di  kantor  cabang  yang sudah  pernah  menggunakan internet banking .  Beberapa  bank  yang  memiliki fasilitas internet  banking sebanyak  lima bank.  Kelima  bank  umum  tersebut mewakili  klasifikasi  bank  umum  yang ada  di  Tangerang  yaitu  Bank  BCA mewakili klasifikasi bank swasta nasional,  Mandiri,  BNI,  BRI  mewakili klasifikasi  bank  pemerintah  dan  CIMB- Niaga  mewakili  klasifikasi  bank  asing. Penelitian  ini  dilakukan  dalam  jangka
waktu 2 bulan,  yakni September sampai dengan Oktober 2018.
Objek  dalam  penelitian  ini  adalah perilaku  pengguna internet  banking yaitu perceived  ease  of  use dan perceived  usefulness yang  dikaitkan dengan attitude toward using, behavioral  intention  to  use dan actual usage. Verifikasi hipotesis akan dibuktikan dengan menggunakan analisis Structural  Equation  Model (SEM), berdasarkan  hasil  kuesioner yang disebar.
Teknik  pengambilan  sampel  dalam penelitian  ini  yaitu  Non  Probability Sampling.  Menurut  Riduan  (2003  :  16) Teknik Non Probability Sampling adalah teknik sampling  yang tidak memberikan kesempatan (peluang) pada setiap anggota populasi untuk dijadikan anggota sampling.
Adapun  jenis  teknik  sampling  yang digunakan  adalah  teknik Convinience Sampling.  Convinience  Sampling adalah sebagai kumpulan informasi dari anggota-anggota  populasi  yang  mudah diperoleh  dan  mampu  menyediakan informasi  tersebut.  Dengan  demikian siapa  saja  yang  dapat  memberikan informasi  secara  tidak  sengaja  atau kebetulan  bertemu  dengan  peneliti, dapat  digunakan  sebagai  sample,  bila dilihat orang yang memberikan

## JEB
informasi-informasi tersebut cocok sebagai sumber data.

## C. Hasil dan Pembahasan

## Profil Responden
Responden dalam penelitian ini yaitu semua  nasabah  bank  umum  di  wilayah Tangerang,  termasuk  karyawan  bank  di kantor  cabang  yang  sudah  pernah menggunakan internet banking .
Peneliti mendistribusikan 300 kuesioner dengan 300 responden.
Teknik  sampling  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  non  probability sampling dengan jenis teknik convinience Sampling.
Pada  penelitian  ini  diketahui  bahwa responden  sebagian  besar  berusia  17-26 tahun  dan  berjenis  kelamin  perempuan. Seluruh responden merupakan pengguna internet banking.
Tabel 1. Demografi profil responden Variabel Kelompok Frekuensi (%) Gender Pria 137 (54,33%) Wanita 163 (53,33%) Umur < 17 1 (0,33%) 17-26 135 (45%) 27-36 131 (43,67%) 37-46 29 (9,67%) 47-56 4 (1,33%) Pendidikan Terakhir SMP 1 (0,33%) SMA 12 (4,00%) D1 1 (0,33%) D3 18 (6,00%) S1 229 (76,33%) S2 36 (12,00%) S3 3 (1,00%)
Status Pekerjaan
Bekerja 260 (86,67%) Tidak Bekerja 5 (1,67%) Wirausaha 18(6,00%) Pensiun 4 (1,33%) Baru  saja  berhenti bekerja 3 (1,00%) Sedang mencari pekerjaan 10(3,33%) Penghasilan Perbulan
<  Rp.  5.000.000,- /bulan 80 (26,67%) Rp.  5.000.000,-  s/d Rp. 10.000.000,- /bulan 153 (51,00%) Rp. 10.000.001,- s/d Rp. 15.000.000,-/bulan 39 (13,00%) Rp. 15.000.001,-
s/d Rp.
20.000.000,-/bulan 14 (4,67%) Rp. 20.000.001,-
s/d Rp.
25.000.000,-/bulan 6 (2,00%)
Rp. 25.000.001,-
s/d Rp.
30.000.000,-/bulan 4 (1,33%)
Rp. 30.000.000,- /bulan 4 (1,33%)
Lama  Waktu Penggunaan < 6 bulan 21 (7,00%) 6 bulan 149 (49,67%) 1 tahun 75 (25,00%) 2 tahun 42 (14,00%) > 2 tahun 13 (4,33%) Intensitas Penggunaan Perbulan < 3 kali/bulan 31 (10,33%)
3-5 kali/bulan
40 (13,33%) 6-10 kali/bulan 199 (66,33%) 11-15 kali/bulan 18 (6,00%) > 15 kali/bulan 12 (4,00%) Media yang Digunakan Desktop/PC 10 (3,33%) Laptop 50 (16,67%) Tablet 19 (6,33%) Smartphone 221 (73,67%) Tujuan Menggunakan Informasi saldo rekening 11 (3,67%)

## Volume 26, Nomor 2, Desember  2020

## JEB
Transfer 113 (37,67%) Pembelian 73 (24,33%) Pembayaran 10 (34,33%)
Sumber : Data Primer yang Diolah (2018)
Structural Equation Modeling (SEM)
Analisis  data  pada  penelitian  ini dilakukan  dengan  menggunakan  SPSS 22.0  untuk  pengujian  validitas  dan reliabilitas data dan lebih lanjut dianalisis  menggunakan  SEM  melalui instrumen  AMOS.  Keunggulan  dari SEM dalam menganalisa data
merupakan suatu model yang mengkombinasikan antara model struktural  sekaligus  model  pengukuran (Narimawati  &  Sarwono  2007:  3).
Menurut  Kline  and  Klammer  (dalam Wijanto, 2008) pendekatan menggunakan SEM mampu menganalisis  variabel  sebagai  analisis faktor,  kemudian  tahap  selanjutnya menggunakan
sebuah model Exploratory  Factor  Analysis (EFA)  dan
Confimatory  Factor  Analysis (CFA).
Kemudian  mode  CFA  akan  dilakukan penganalisisisan bertujuan untuk menetapkan  kecocokan  data,  dimana akan didapat nilai masing-masing variabel  yang  sesuai  validitas  dan reliabilitasnya.
Explanatory Factor Analysis (EFA) Menurut Hair (2010) EFA
merupakan analisis yang bertujuan untuk
menyelidiki  korelasi  faktor-faktor  yang ada  dalam  variabel-variabel  penelitian tanpa  penentuan  teori  pengukuran  yang mengaturnya. EFA akan diinterpretasikan  dengan  faktor  loading, definisi  faktor  loading  adalah  besar korelasi antara indikator dengan konstruk  laten.  Nilai  faktor  loading sebesar 0,50 atau lebih memiliki validasi yang  kuat  untuk  menjelaskan  konstruk latennya. (Hair et al, 2010).
Adapun  hasil  uji  EFA  berdasarkan 300  responden  didapatkan  data  yang tertera pada tabel analisis faktor berikut :
Tabel 2. Explanatory Factor Analysis (EFA)
Indikator Factor Loading PU1 Menurut  saya,  penggunaan internet  banking  menjadikan pekerjaan  perbankan  lebih cepat .765 PU2 Penggunaan internet banking dapat mendukung kinerja. .697 PU3 Penggunaan internet banking dapat meningkatkan produktivitas .583 PU4 Penggunaan internet banking tepat guna sehingga menghemat waktu .589 PU5 Penggunaan internet banking menjadikan pekerjaan perbankan lebih mudah .645 PU6 Secara keseluruhan penggunaan internet banking adalah bermanfaat .452 PEOU1 Internet banking mudah dipelajari .648

## JEB
PEOU2 Dalam penggunaannya
internet banking dapat dikontrol .675 PEOU3 Penggunaan internet banking jelas dan mudah dimengerti. .668 PEOU4 Penggunaan internet banking fleksibel .707 PEOU5 Pengguna  internet  banking dirasa mudah untuk dikuasai .752 PEOU6 Secara keseluruhan penggunaan internet banking adalah mudah .749 ATU1 Internet banking menyenangkan untuk digunakan .815 ATU2 Menggunakan internet banking merupakan ide yang bagus .760 ATU3 Penggunaan internet banking dinilai sangat diperlukan untuk  menunjang  pekerjaan perbankan .814 ATU4 Sebaiknya semua bank harus menggunakan internet banking .765 ATU5 Menggunakan internet banking  adalah  ide  yang bijaksana .768 ITU1 Saya  memiliki  niat  untuk menggunakan internet baniking  pada  masa  yang akan datang .741 ITU2 Saya berminat menggunakan internet banking sebagai pilihan utama dalam berbelanja atau bertansaksi .782 ITU3 Saya  akan  menambahkan  i- banking pada aplikasi favorit .793 ITU4 Saya  ingin  menggunakan  i- banking  secara  rutin  pada setiap transaksi .746 AU2 Saya  sering  menggunakan .672
Internet banking. AU3 Saya  menggunakan  internet banking untuk transaksi bisnis. .763 AU4 Saya  menggunakan  internet banking untuk transaksi pribadi .818 AU5 Saya  menggunakan  internet banking untuk seluruh transaksi perbankan. .711 AU6 Saya  menggunakan  internet banking hanya untuk transaksi  tertentu  jika  pihak- pihak yang terlibat di dalamnya sudah dikenal baik .690
Sumber : Data Primer yang Diolah (2018)
Confirmatory Factor Analysis (CFA)
Menurut  Hair  (2010)  “ Confirmatory Factor Analysis merupakan suatu pendekatan  yang  sudah  memiliki  teori pengukuran yang menganalisis hubungan  variabel-variabel  penelitian dan  faktor-faktor  yang  diberikan  dalam penelitian,  yang  mana  bertujuan  untuk melakukan penegasan akan teori pengukuran yang diberikan untuk menguji  teoritis  dan  hasil  pengamatan”. Model penelitian yang dibentuk berdasarkan teori adalah sebagai berikut:

## Volume 26, Nomor 2, Desember  2020

## JEB
Gambar  3.  Model  Penelitian  dibentuk berdasarkan modifikasi teori TAM Sumber : Hasil Analisi Menggunakan
Software AMOS 23
Setelah  model  teoritis  digambarkan dalam  diagram  alur,  selanjutnya  model yang dibangun berdasarkan teori kemudian  diidentifikasi  menggunakan amos.  Namun  berdasarkan  pada  model awal  teoritis  tersebut  belum  mencapai model  fit  (Probability  >  0.5).  Dimana indeks  kelayakan  setelah  pengujian absolute  statistic  belum  sesuai  dengan batas minimal Goodness Of Fit. Sehingga  harus  dirontokkan  satu  per satu  indikator  yang  nilai  Modification Indices  yang paling besar sehingga nilai Probability batas angka ditentukan.

## Respesifikasi Model
Widarjono (2010:285) menjelaskan langkah  terakhir  dari  analisis  faktor konfirmatori  ialah  respesifikasi  model. Respesifikasi  model  ini  harus  dilakukan
jika  uji  kelayakan  model  menghasilkan model yang tidak layak (belum fit). Respesifikasi  (modifikasi)  model dilakukan dengan menggunakan ukuran- ukuran  diagnistik  dan  teori-teori  yang melandasi  adanya  respesifikasi  model. Pada  program  AMOS  disediakan  menu khusus  untuk  memodifikasi  model  yaitu modification  indices.  Dimana  setelah melihat  menu  tersebut,  peneliti  dapat melakukan  korelasi  antara  variabel indikator  atau  antara  variabel  residual. Selain itu peneliti juga dapat menghapus atau  merontokkan  indikator  yang  tidak dapat  berkorelasi  sempurna.  Beberapa kaidah modifikasipun perlu diperhatikan untuk mendapatkan nilai fit.
Berdasarkan    hasil  respesifikasi, peneliti mendapatkan hasil model penelitian  seperti  yang  tertera  dalam gambar  4,  hasil  respesifikasi  model melihat  bahwa  ada  3  indikator  yang dirontokkan dari masing-masing variabel,  dan  beberapa  variabel  yang mampu  bertahan  dan  memaksimumkan korelasinya terhadap variabel lain.

## Volume 26, Nomor 2, Desember  2020

## JEB
Gambar 4. Hasil Respesifikasi Model
Sumber : Hasil Analisa Menggunakan

## Software Amos Versi 23
Gambar 4 merupakan gambar setelah respesifikasi model yang
mana
dilakukan dengan merontokkan
beberapa  indikator  yang  memiliki  nilai yang  besar  pada  modification  indices, kemudian gambar di atas telah memenuhi  nilai  standar  fit  yang  mana bertujuan  mengukur  derajat  kesesuaian antara  model  berdasarkan  teori  dengan data  yang  ditemukan  dalam  penelitian dimana nilai probability diatas 0,05 yaitu 0,930  dan  nilai  CMIN/DF  yaitu  0,780 dimana  nilai  CMIN/DF  dibawah  2. Gambar  di  atas  telah  memenuhi  standar fit.
Tabel  dibawah  ini  menyajikan  hasil pengujian  indeks  kesesuaian  untuk digunakan dalam menguji sebuah model penelitian  dapat  diterima  atau  ditolak. Dimana nilai setelah respesifikasi model
menunjukan  bahwa  model  telah  fit.  Hal ini ditunjukkan dari probabilitas, CMIN/DF,  RMSEA,  dan  lainnya  telah sesuai  dengan  syarat  Goodness  Of  Fit. Selengkapnya  nilai  dari  respesifikasi model tertera pada tabel 4 berikut :
Tabel 4. Tabel Model Fit Summary
Goodness Of Fit Index Nilai Minimum yang Diharapkan Nilai Hasil pada Model Ket. Probabilitas (P) > 0,05 0,930 Fit RMSEA < 0,08 0,000 Fit GFI > 0,9 0,972 Fit AGFI > 0,9 0,959 Fit CMIN/DF < 2 atau 3 0,780 Fit TLI > 0,95 1,015 Fit CFI > 0,95 1,000 Fit
Sumber : Data Primer Diolah (2018)
Model  yang  telah  fit  (memenuhi syarat  GOF)  dapat  digunakan  untuk analisa  lebih    lanjut.  Dimana  tahapan selanjutnya ialah menguji hipotesis yang diajukan  pada  penelitian.  Pengujian hipotesis ini dapat dilakukan menggunakan software AMOS.

## Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan  nilai  t-value  dengan tingkat  signifikansi  0,05.  Nilai  t-value dalam  program  AMOS  3.00  merupakan nilai Critical Ratio (C.R) pada regression weights. Jika nilai Critical Ratio (C.R) > 1,967  atau  nilai  probability  (P)  <  0,05 maka H0 ditolak dan hipotesis penelitian diterima  (Haryono  &  Wardoyo,  2013).

## Volume 26, Nomor 2, Desember  2020

## JEB
Apabila  nilai  probability  menunjukkan tanda  ***  maka  nilai  signifikansi mendekati  nol  atau  kurang  dari  0,001 (Holmes Smith, 2012).
Tabel  5.  Regression  Weights  Re- spesifikasi Model
H ip ot es is Variabel
Terikat Variabel
Bebas Estimasi C.R.
(t-value) Probabilitas Hasil H1 Perceived Usefulness Perceived
Ease Of Use 0,111 1,346 0,178 Ditolak H2 Attitude
Toward Using Perceived Usefulness 0,006 0,063 0,95 Ditolak
H3 Attitude Toward Using
Perceived Ease Of Use 1,167 8.752 *** Diterima
H4 Behavioral Intention To Use Perceived
Usefulness -0,056 -0,768 0,443 Ditolak H5 Behavioral Intention To Use Perceived Ease Of Use 0,239 0,647 0,518 Ditolak H6 Behavioral Intention To Use Attitude Toward Using 0,847 2,844 0,004 Diterima H7 Actual System
Usage
Behavioral Intention To Use 0,975 11,828 *** Diterima
Sumber  :  Hasil  Analisa  Menggunakan Software AMOS 23
Tabel  5  merupakan  hasil  uji  dari hipotesis.  Pada  tabel  terlihat  bahwa terdapat 3 hipotesis yang diterima dari 7 hipotesis.
Hasil pengujian hipotesisnya, diinterpretasikan sebagai berikut :
Pengaruh Perceived  ease  of  use terhadap perceived  usefulness internet banking .
Pemakai  akan  merasakan  manfaat yang  lebih  besar  jika  merasakan kemudahan  dalam  menggunakan  sistem informasi  tersebut.  Hasil  penelitian tentang perceived usefulness dan perceived  ease  of  use sebelumnya dilakukan oleh Davis (1986, 1989), yang menunjukan  adanya  hubungan  kuat variabel  kemudahan  penggunaan  yang dirasakan  ( perceived  ease  of  use) terhadap kegunaan/manfaat yang dirasakan  ( perceived  usefulness) dalam penggunaan sistem informasi.
Dalam  penelitian  ini,  hasil  pengujian SEM  menunjukan  bahwa Perceived Ease  of  Use (PEOU)  tidak  memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Perceived  Usefulness (PU)  dengan  nilai estimate  0,111,  t-Value  1,346,  dan probability  sebesar 0,178. Nilai estimasi dan  C.R.  yang  <  1,967  dengan signifkansi lebih dari 0,001 mengartikan bahwa  faktor  PEOU  tidak  memberikan pengaruh  positif  tidak  signifikan  pada presepsi  kegunaan.  Dengan  demikian hasil  dari  uji  hipotesis  penelitian  untuk hipotesis pertama ditolak.

## JEB
Pengaruh Perceived
usefulness terhadap attitude towards using internet banking
Sikap  pemakai  sistem  informasi ditentukan oleh kegunaan yang
dirasakan  ( perceived  usefulness). Jika pemakai  merasakan  ada  manfaat  atau kegunaan  yang  besar  untuk mendukung kinerjanya  maka  pemakai  akan  bersikap positif  (menerima)  penggunaan  sistem informasi.  Hasil  penelitian  tentang perceived usefulness sebelumnya dilakukan  untuk  menunjukan  adanya hubungan  yang  signifikan  variabel perceived usefulness terhadap  sikap atittude toward usage oleh Davis (1986),
Horton et  al.( 2001)  (dalam  Lu et  al.
2003; Spacey et al. 2004).
Dalam  penelitian  ini,  hasil  pengujian SEM  menunjukan  bahwa Perceived
Usefulness (PU) tidak memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Attitude  Toward  Using (ATU)  dengan nilai  estimate  0,006,  t-value  0,063,  dan probability 0,95.
Nilai estimasi sebesar 0,006 menunjukan bahwa presepsi kemudahan penggunaan tidak memberikan pengaruh yang  besar  terhadap  sikap  sebelum berperilaku  (menerima  atau  menolak terhadap  penggunaan  internet  banking). Hal  ini  didukung  oleh  nilai  C.R.  yang kurang  dari  1,967  yang  dimana  bernilai
0,063  dengan  signifikansi  kurang  dari 0,001.  Dengan  demikian  hasil  dari  uji hipotesis penelitian untuk hipoteis kedua ditolak.
Pengaruh Perceived  ease  of  use terhadap attitude towards using internet banking
Sikap  pemakai  sistem  informasi ditentukan  oleh  kemudahan  penggunaan yang  dirasakan  ( perceived  ease  of  use). Jika  pemakai  merasakan  penggunaan sistem  informasi  relatif  mudah  guna mendukung  kinerjanya  maka  pemakai akan bersikap positif (menerima) penggunaan  sistem  informasi.  Hasil penelitian  tentang perceived  ease  of  use sebelumnya dilakukan menunjukan adanya hubungan yang signifikan variabel  kemudahan  penggunaan  yang dirasakan  terhadap  penggunaan  sistem informasi  (Davis  1986;  Adams et  al. Meskipun  hasil  penelitian  Chau  (1996) dan  Hu et  al. (1999)  dalam  Lu  et  al (2003)  pengaruh perceived  ease  of  use terhadap minat tidak signifikan.
Dalam  penelitian  ini,  hasil  pengujian SEM menunjukan bahwa Perceived Ease of  Use  (PEOU)  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  Attitude  Toward Using  (ATU)  dengan  nilai  estimate 1,167, t-value 8,752, dan probability *** yaitu kurang dari 0,001.

## Volume 26, Nomor 2, Desember  2020

## JEB
Nilai  estimasi  terbesar  diantara hipotesis  lainnya  yaitu  sebesar  1,167 menunjukan bahwa presepsi kemudahan penggunaan memberikan pengaruh yang besar terhadap sikap sebelum berperilaku (menerima / menolak terhadap  penggunaan  internet  banking). Hal  ini  didukung  oleh  nilai  C.R.  yang melebihi  1,967  yang  dimana  bernilai 8,752  dengan  signifikansi  kurang  dari 0,001.  Dengan  demikian  hasil  dari  uji hipotesis penelitian untuk hipoteis ketiga diterima.
Pengaruh Perceived
usefulness terhadap behavioral  intention  to  use internet banking Pemakai  akan  mempunyai  minat  dan terus menggunakan sistem informasi jika secara  langsung  merasakan  adanya manfaat  yang  akan  diterimanya.  Jika tidak bermanfaat maka orang cenderung tidak  berminat  untuk  menggunakan sistem informasi yang ditawarkan tersebut.  Hasil  penelitian  tentang  TAM menunjukan  pengaruh  kegunaan  yang dirasakan  yang  signifikan  terhadap minat penggunaan (Davis 1986;
Kripanont  2007;  Syarif  dan  Sensuse 2007).
Dalam  penelitian  ini,  hasil  pengujian SEM  menunjukan  bahwa  Perceived Usefulness  (PU)  berpengaruh  negatif
dan tidak signifikan terhadap Behavioral  Intention  To  Use  dengan nilai estimate -0,056, t-value -0,768, dan probability 0,443. Nilai estimasi dan CR yang  negatif  dengan  probability  lebih dari 0,001 mengartikan bahwa faktor PU memberikan  pengaruh  negatif  dan  tidak signifikan  pada  tingkah  laku  dalam penggunaan  internet  banking.  Dengan demikian hasil dari uji hipotesis penelitian untuk hipoteis keempat ditolak.
Pengaruh Perceived  ease  of  use terhadap behavioral  intention  to  use internet banking
Hubungan yang positif dan signifikan antara perceived  usefulness dan  minat menggunakan  ( behavioral  intention  to use )  ditemukan  pada  penelitian  Yusoff et al. (2009). Pada penggunaan e-library menyebutkan  jika  murid-murid  merasa bahwa sistem tersebut mudah digunakan,  maka  penggunaannya  akan meningkat.
Dalam  penelitian  ini,  hasil  pengujian SEM  menunjukan  bahwa Perceived Ease Of Use (PEOU) tidak berpengaruh positif  dan    tidak  signifikan  terhadap Behavioral  Intention  To  Use (BITU) dengan  nilai  estimate  0,239,  t-value 0,647,  dan  probability  0,518.  Nilai estimasi  sebesar  0,239  dan  CR  0,647

## Volume 26, Nomor 2, Desember  2020

## JEB
mengartikan bahwa presepsi kemudahan penggunaan tidak memberikan pengaruh positif  dan  signifikan  pada  tingkah  laku dalam  penggunaan  internet  banking, karena  signifikansi  lebih  dari  0,001. Dengan demikian hasil dari uji hipotesis penelitian untuk hipoteis kelima ditolak.
Pengaruh Attitude toward using terhadap behavioral  intention  to  use internet banking
Seseorang yang memiliki minat terhadap  suatu  obyek,  cenderung  untuk memberikan  perhatian  atau  merasa senang  yang  lebih  besar  kepada  obyek tersebut  dan  menilai  sesuatu  yang bermanfaat  bagi  dirinya  maka  di  saat itulah dia akan berminat untuk
menggunakannya dan akan mendatangkan  kepuasan.  Pernyataan tersebut  diperkuat  dengan  penelitian Kusuma (2009). Hasil penelitian tersebut  bahwa attitude  toward  using
penggunaan internet banking berpengaruh  signifikan  terhadap  minat penggunaan internet banking .
Dalam penelitian ini, hasil pengujian SEM menunjukan bahwa Attitude
Toward  Using (ATU)  berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention To
Use (BITU) dengan nilai estimate 0,847, t-value  2,844,  dan  probability  0,004. Nilai  estimasi  sebesar  0,847  dan  t-value
2,844 mengartikan bahwa sikap sebelum berperilaku (menerima / menolak terhadap  penggunaan  internet  banking) memberikan pengaruh yang positif pada niat dalam penggunaan internet banking, tetapi tidak signifikan karena signifikansi  lebih  dari  0,001.  Dengan demikian hasil dari uji hipotesis penelitian untuk hipoteis keenam diterima.
Pengaruh Behavioral  intenti on to  use terhadap actual use internet banking.
Minat  individu  untuk  menggunakan sistem berpengaruh terhadap penggunaan.  Minat  akan  menentukan individu  untuk  memakai  atau  menolak sistem  informasi  yang  ditawarkannya. Hasil  penelitian  tentang  aspek  minat menggunakan  ( behavior  intention  to use )  sebelumnya  menunjukan  bahwa minat perilaku berhubungan dan prediktor  yang  baik  dari  penggunaan teknologi oleh pemakai sistem informasi (Davis et  al. 1989;  Adams et  al. 1992; Venkatesh et al. 2003.
Dalam  penelitian  ini,  hasil  pengujian SEM  menunjukan  bahwa Behavioral Intention To Use berpengaruh signifikan terhadap Actual  Usage dengan  nilai estimate  0,957,  t-value  11,828,  dan probability  ***.  Nilai  estimasi  sebesar 0,957 mengartikan bahwa sikap

## JEB
berperilaku atau niat sebelum menggunaan internet banking memberikan  pengaruh  positif  terhadap penggunaan  internet  banking.  Hal  ini didukung  pula  oleh  nilai  C.R.  yang melebihi  1,967  dimana  bernilai  11,828 dan  merupakan  nilai  C.R.  terbesar dibandingkan  dengan  hipotesis  lainnya. Kemudian  tingkat  signifikansi  kurang dari  0,001,  yaitu  ***.  Dengan  demikian hasil  dari  uji  hipotesis  penelitian  untuk hipoteis ketujuh diterima.

## Daftar Pustaka
Chau  et  al.  2003.  An  Empirical Investigation  of  The  Determinants of  User  Acceptance  of Internet banking , Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce 13 (2), pp. 123-145. Davis, F.D. 1989. Perceived Usefulness, Perceived  Easy  of  Use,  and  User Acceptance
of Informatiom Technology”, MIS Quarterly, Vol.
13, No. 5, pp. 319-339. Hair  et  al.  2010.  Multivariate  Data Analysis, 7th ed. New York: Mcmillan
Haryono et al. 2012. Struktural Equation
Modelling Untuk Penelitian Manajemen  Menggunakan  Amos. Jawa Barat: PT. Intermedia
Personalia Utama.
Kaleem,  A.,  Saima,A.  2008.  Banker’s
Perception  of Electronic  Banking in  Pakistan,  Journal  of Internet banking and  Commerce,  April,
Vol. 13, No. 1, pp. 1-16. Manzano, Joaquin A., Carlos I.N., Carla,
R.M and Salva. 2009. Key Drivers of Internet  banking Services  Use, Online  Information  Review,  Vol.
22, No. 4, pp. 672-695.
Rigopoulos.,  George.,  dan  Askounis,  D. 2007.  A  TAM  Framework  to Evaluate User’s Perception Toward Online Electronic Payments.  Journal  of Internet banking and Commerce, Desember, Vol. 12, No. 3, pp. 1-5. Smith,  P.H.  2012.  .Structural  Equation Modeling (Using Amos). Melbourne: SREAMS. Walker, Rhett H., dan Lester W. J. 2006.
Why  Consumer  Use  and  Do  Not Use  Technology-Enabled.  Journal of Service Marketing, Vol. 20, No.
2, pp. 125-135.
Widarjono,  A.  2010.  Analisis  Statistika
Multivariat  Terapan.  UPP  STIM YKPN. Yogyakarta. Yahyapour, N. 2008. Determining Factors  Affecting  Intention  to Adopt Banking Recommender System,  Case  of  Iran,  Thesis, Lulea  University  of  Technology Division  of  Industrial  Marketing and E-commerce.
Yusof,  Kuljis,  &  Papazafeiropoulou. 2008.  An  evaluation  framework for  health  information  systems:
human, organization and technology-fit  factors  (HOT-fit).
Int J Med Inf .