Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.isas.or.id/index.php/JACOST

## JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY (JACOST)
Vol. 4 No. 2 (2023) 147 – 154 | ISSN: 2723-1453 (Media online )
Implementasi Model TAM pada Sistem Informasi Presensi Online Menggunakan Face Recognition dan GPS
Yusuf Wahyu Setiya Putra
1 Sistem Informasi, STMIK Bina Patria yusuf@stmikbinapatria.ac.id

## Abstract
This study aims to analyze system user acceptance of online attendance information systems with face recognition and GPS using the  variables  Perceived  Ease  of  Use,  Perceived  Usefulness  and Attitude  toward  Using  contained  in the  TAM  model. (Technology  Acceptance  Model).  Respondents  used  as  many  as  45  people  consist  of  teachers,  teaching  staff  and  students. Questionnaires  were  used  to  obtain  data  that  had  been  tested  for  validity  and  reliability  which  were  then  analyzed  using multiple linear regression techniques. The results of the analysis of the 1st regression equation show that the variable Perceived Usefullness (X1) has a significant influence on the variable Attitude toward Using (Y) with a t count of 4.114 with a significance of p = 0.000 (<0.05). The variable Perceived Ease of Use (X2) has a significant effect on the variable Attitude Toward Using (Y) with t count 2.898 with a significant p = 0.010 (<0.05). The results of the analysis of the second regression equation show that the variables X1 and X2 together have a significant effect on Attitude toward Using (Y) because the statistical value F count = 23.556 with a significance p = 0.000 (<0.05).
Keywords: TAM, system, information, presence, recognition, GPS

## Abstrak
Penelitian  ini bertujuan untuk  menganalisis penerimaan  pengguna  sistem  terhadap  sistem  informasi  presensi online dengan face recognition dan GPS menggunakan variabel Persepsi Kemudahan Pengguna ( Perceived Ease of Use ), Persepsi Kegunaan ( Perceived Usefullness ) dan Sikap terhadap Penggunaan ( Attitude toward Using ) yang terdapat pada model TAM ( Technology Acceptance Model ). Responden yang digunakan sebanyak 45 orang terdiri dari guru, tenaga pendidik dan siswa. Kuesioner dipergunakan untuk  memperoleh  data yang  telah diuji validitas  dan  reliabilitasnya  yang kemudian  dianalisis  dengan  teknik regresi  linier  berganda.  Hasil  analisis  persamaan  regresi  ke-1  menunjukkan  variabel  Persepsi  Kegunaan  (X1)  memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel Sikap terhadap Penggunaan (Y) dengan t hitung sebesar 5,231 dengan signifikansi p = 0,022(<0,05).  Variabel  Persepsi  Kemudahan  Pengguna  (X2)  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  Sikap  terhadap Penggunaan (Y) dengan t hitung 4,315 dengan signifikan p = 0,020(<0,05). Hasil analisis persamaan regresi ke-2 menunjukkan bahwa variabel X1 dan X2 secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap Sikap terhadap Penggunaan (Y)  karena nilai statistik F Hitung = 25,554 dengan signifikansi p = 0,012(<0,05).
Kata kunci: TAM, sistem, informasi, presensi, recognition, GPS

## 1. Pendahuluan
Sistem  informasi  presensi online menggunakan face recogniton dan  GPS  yang  baru  diimplementasikan  di SMK  Muhammadiyah  1  Weleri  merupakan  sistem presensi dengan proses dan yang berbeda dengan sistem presensi  sebelumnya  yang  masih  manual  dan  belum terkomputerisasi.  Oleh  karena  itu,  sistem  yang  baru diimplemetasikan ini perlu dilakukan analisis penerimaan apakah sistem yang baru dapat diimplementasikan  dengan  baik  dan  bermanfaat  bagi SMK Muhammadiyah 1 Weleri [1].
Penerapan sistem informasi presensi online yang baru ini dapat menimbulkan umpan balik pada pengguna sistem tersebut.  Umpan  balik  dari  pengguna  dapat  berupa
penerimaan pada sistem baru tersebut atau bahkan akan menolaknya. Davis, 1989, berpendapat bahwa kepuasan pemakai  teknologi  informasi  merupakan  indikator penting  dalam menentukan keberhasilan dalam mendesain dan mengimplementasikan teknologi informasi.  Lalu  tingkat  dimana  seseorang  meyakini bahwa  penggunaan  teknologi informasi  merupakan hal yang  mudah  dan  tidak  memerlukan  usaha  keras  dari pemakainya  serta  tingkat  keyakinan  seseorang  bahwa penggunaan teknologi informasi tertentu akan meningkatkan  kinerjanya.  Selain  hal  diatas,  tingkat penggunaan  sebuah  teknologi  pada  seseorang  dapat diprediksi  dari  sikap  perhatiannya  terhadap  teknologi tersebut,  seperti  keinginan  untuk  menambah  fitur
pendukung  dan  motivasi  untuk  tetap  menggunakannya [2].
Penelitian terdahulu yang telah dilakukan adalah untuk mengukur  minat  pengguna  tehadap  teknologi  web check-in  yang  ada  di  bandara  Kalimantan  Barat. Menggunakan  model  TAM  dengan    menambahkan variabel    kepercayaan  pengguna  dan  resiko.    Analisis data menggunakan structural equation modeling . Hasil penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  model fit dengan chi 2  yang  tidak  signifikan  dan  indikator goodness  of  fit yang  baik  [3].  Penelitian  selanjutnya adalah  membandingkan  metode  TAM  dan  HOTFIT dalam  mengevaluasi  penerapan  Sistem  Informasi Manajemen  Kepegawaian  (SIMPEG) di  PTUN Pekanbaru  dengan  hasil  kesimpulan  bahwa  dari perbandingan metode HOTFIT dan TAM, metode TAM adalah  metode  terbaik  untuk  mengevaluasi  penerapan SIMPEG  di  PTUN  Pekanbaru  karena  dengan  detail menjelaskan  keberhasilan  penerapan  SIMPEG  [4]. Kemudian  penelitian  dengan  judul  Penerapan  Aplikasi Sistem    Akuntansi    Persediaan    yang    diterapkan  oleh Distrik    Navigasi    Kelas    III    Pontianak    sudah    dapat diterima    dengan      baik    oleh  karyawan    yang menerapkanya  baik  secara  individual  maupun  secara berkelompok  dengan  menggunakan  analisis  metode TAM  sebagai  model  penerimaan  sistemnya.  Pelatihan mengenai  sistem  yang  digunakan  dan  diterapkan memberikan  hasil  yang  positif.  [5].  Beberapa  model yang direkomendasikan untuk menjelaskan penerimaan teknologi  informasi  dan  mendapatkan  hasil  bahwa model TAM dianggap sebagai model yang paling baik untuk menganalisis penerimaan teknologi bagi pengguna [6].
Merujuk  pada  latar  belakang  dan  beberapa  penelitian diatas,  dapat  putuskan  untuk  model  yang  akan digunakan  untuk  menetukan  tingkat  penerimaan pengguna  terhadapat  sistem  informasi  presensi online menggunakan face recognition dan GPS adalah dengan model TAM. Karena dari beberapa penelitian terdahulu menjelaskan untuk mengukur tingkat penerimaan sistem yang  paling  baik  adalah  menggunakan  model  TAM. Kemudian  hasil  dari  penelitian  ini  dapat  dimanfaatkan sebagai  rekomendasi  pengembangan  dari  sistem informasi yang sudah ada.

## 2. Metode Penelitian
Metode penelitan yang digunakan adalah menggunakan model Technology Acceptance Model (TAM) dikembangkan oleh Davis (1989) yang bertujuan untuk menjelaskan  bagaimana  pengguna  memandang  dan menggunakan teknologi [7][8][9]. Teknologi Acceptance  Model (TAM)  menggambarkan  mengenai bagaimana  proses  yang  berkaitan  dengan  motivasi antara  sistem  informasi  dengan  pengguna.  Apakah sistem yang digunakan sudah sesuai dengan kebutuhan internal  organisasi  atau  belum  dan  sejauh  mana pengguna benar-benar memanfaatkan sistem yang sudah
ada. Konsep dasar dari TAM dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Konsep TAM
Model  penerimaan  sistem  informasi  pada  TAM  yang ditunjukkan apada Gambar.1 mewakili hubungan sebab akibat. Sistem direpresentasikan menggunakan seperangkat variabel "fitur desain". Menurut model ini, sikap keseluruhan pengguna potensial untuk memberikan hipotesis terhadap penggunaan sistem yang diberikan[10].  Ada  dua  persepsi  yang  menjadi keyakinan  utama:  persepsi  manfaat  dan  persepsi kemudahan dalam penggunaan. TAM memberikan dasar pengetahuan  untuk  mengetahui  perilaku  user  terhadap penggunaan  dari  sistem[11].  Ada  beberapa  variabel utama  yang  menjadi  tinjauan  dalam Technology Acceptance Model (TAM) ini yaitu penerimaan terhadap sistem  yang  ada  ( Perceived  Usefulness ),  kemudahan dalam  penggunaan  ( Perceived  Ease  of  Use )  [12], perilaku pengguna ( Attitude Towards Using) , keiinginan pengguna (Intention to Use), Penggunaan Sistem Aktual ( Actual System Use ).
Perceived  usefulness adalah  " the  degree  to  which  a person  believes  that  using  a  particular  system  would enhance his or her job performance "[13]. Persepsi yang menggambarkan tentang sejauh mana sistem memberikan  keyakinan  kepada  pengguna  dalam memberikan  manfaat  pada  pekerjaannya.  Sistem  yang memiliki  manfaat  yang  tinggi  membuat  pengguna meyakini  adanya  hubungan  pengguna  dengan  kinerja yang ditunjukkan.
Perceived  ease  of  use adalah  " the  degree  to  which  a person believes that using a particularsy stem would be free of effort ” [13]. Persepsi yang menunjukkan bahwa pengguna  meyakini  bahwa  sistem  mudah  dipahami, mudah untuk digunakan dan tidak perlu pelatihan khusus unutk mengoperasikannya.
Attitude  Toward  Using menunjukkan  persepsi  dari perilaku  pengguna  setelah  menggunakan  sistem,  yang menunjukkan sikap suka atau tidak suka. Dalam hal ini Davis  [14]  menemukan  sikap  merupakan  mediator parsial dari pengaruh manfaat yang dirasakan pada niat pengguna  untuk  menggunakan  sistem,  dan  bahwa  itu menambahkan sedikit kekuatan penjelas sebab akibat.
Intention to Use (ITU). Keinginan seseorang menggunakan  teknologi  karena  adanya  keyakinan bahwa  teknologi  informasi  yang  digunakan  akan mengembangkan kinerja  dari orang  tersebut  atau  suatu organisasi . Niat individu dalam menggunakan teknologi
dapat  diukur  dan  itu  dapat  memprediksi  perilaku sebenarnya [15].
Salah  satu  yang  dilihat  dari  sebuah  sistem  teknologi adalah  kualitas  kontennya,  yang  menjadi  alasan penggunaan  dari  sistem  tersebut  [16][17].  Kualitas konten berpengaruh signifikan terhadap manfaat sistem yang dirasakan dan akan meningkatkan keinginan untuk tetap menggunakan sistem yang ada.
Jika  suatu  sistem  didesain  dengan  tampilan  yang  baik dan  lengkap  maka  pengguna  merasakan  bahwa menggunkan sistem itu mudah. Selain itu desain sistem yang  yang  baik  dapat  memenuhi  kebutuhan  pengguna yang berbeda dan kemudahan akses ke sistem. Sehingga, pengguna  akan  merasakan  manfaat  yang  lebih  dari sistem tersebut [16].
Model  penerimaan  sistem Technology  Acceptance Model (TAM) adalah model yang akan diimplementasikan  dalam  penelitian  ini.  Penelitian  ini menggunakan  metode  kuantitatif  dengan  riset  survei. Objek  penelitian  dan  kategori  responden  adalah  Guru, Siswa dan Staf yang telah menggunakan sistem presensi online tersebut.  Instrumen  penelitian  menggunakan kuesioner  dengan  pertanyaan    dengan  menggunakan skala  likert  1-  5  .  Cara  pengumpulan  data  dengan membagikan  kuesioner  kepada  pengguna  sistem tersebut.  Analisis  data  dilakukan  dengan  bantuan software    SPSS  yang  diolah  menggunakan  teknik analisis  deskriptif  dan  teknik  regresi  linier  berganda [18].
Metode pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan dengan  mendapatkan  data  yang  di  olah  dari  jawaban kuesioner oleh responden. Proses pembuatan kuesioner merujuk pada komponen-komponen yang terdapat pada Technology  Acceptance  Model (TAM).  Selanjutnya penetuan  jumlah  dari  responden  merujuk  pada  jumlah Guru,  Siswa  dan  Staf  yang  telah  menggunakan  sistem presensi online dengan  jumlah  305  orang.  Kemudian dihitung jumlah responden yang akan mengisi kuesioner menggunakan metode perhitungan Taro Yamane (rumus 1).
𝑛 = 𝑁 𝑁.𝑑 2 +1 (1)
Dengan n adalah ukuran sampel, N merupakan Ukuran populasi dan d adalah Presisi, ditetapkan sebesar 10 % dengan  tingkat  kepercayaan  sebesar  95  %  dari  305 jumlah populasi yang ada.
75,3086 305 ( 305 1) ) ² x(0,1 305 ( 305 = + = + = 1 x0,01)
Dapat  dilihat  pada  rumus  pengambilan  sampel  di  atas maka  besaran  sampel  berdasarkan  populasi  dari penelitian  ini  adalah  75  orang.  Uji  validitas  dilakukan
untuk  melihat  butir-butir  pertanyaan  mana  yang  layak (representative)  digunakan  untuk  mewakili  variabel penelitian.  Selain  harus  valid,  instrument  juga  harus dapat diandalkan (reliable).
Selanjutnya  adalah  metode  analisis  data.  Analisis dilakukan  dengan  bentuk  deskriptif  menggunakan software  SPSS  untuk  memperoleh  nilai  rerata  dan persentasenya.  Analisis  statistik  deskriptif  dilakukan dengan  cara  mengubah  data  mentah  menjadi  bentuk yang  lebih  mudah  dipahami  dan  diinterpretasikan. Analisis  ini  memberi  gambaran  atau  deskriptif  suatu data.  Untuk    analisis  pengumpulan  data  yaitu  melalui tahapan  kuesioner  yaitu  dengan  merujuk  pada komponen yang ada pada Technology Acceptance Model (TAM).  Langkah  lanjutan  adalah  mengelola  data  yang sudah diperoleh menggunakan teknik analisis deskriptif dan teknik analisis regresi linier berganda.
Tipe  pengukuran  data  yang  digunakan  adalah  skala likert.  Adapun  skala  yang  digunakan  yaitu  lima  skala likert dengan ketentuan : Sangat Setuju(SS), Setuju (S), Netral(N),  Tidak  Setuju  (TS),  Sangat    Tidak  Setuju (STS) [19].
Mulai Persiapan Penelitian Pengumpulan Data Pengolahan dan Analisis Data Identifikasi Masalah Studi Literatur Pemilihan Metode Menyusun
Indikator Bersarkan TAM Menentukan Target Kuesioner
Pemenuhan Target Responden Data Primer Pengolahan Data Hasil Analisis Data Kesimpulan dan Saran Selesai Target Data Primer Kuesioner Uji Validitas dan Reliabilitas memenuhi memenuhi tidak memenuhi tidak memenuhi

## Gambar 2. Alur Penelitian
Langkah pertama adalah melakukan perumusan masalah dari  penelitian  yang  akan  dilakukan,  lalu  dilakukan tinjauan  pustaka dengan  cara studi  pustaka/jurnal  yang relevan dengan penelitian yang dilakukan. Kedua adalah pengumpulan  data  dengan  cara  wawancara  terhadap sumber  dan  melakukan  penyebaran  kuisioner  kepada responden  yang  telah  ditentukan.  Ketiga  adalah  olah data  dengan  metode  regresi  linier  berganda  dengan langkah yang dilakukan di dalamnya adalah uji validitas dan realibilitas serta pengujian hipotesis.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Pada bagian ini akan dijelaskan hasil dari uji instrumen penelitian,  hasil  uji  prasyarat  analisis,  estimasi  model regresi dan hasil pengujian hipotesis. Hasil uji instrumen penelitian terdiri atas hasil uji validitas butir instrumen
dan  reliabilitas  instrumen,  hasil  uji  prasyarat  analisis meliputi hasil uji normalitas residu,  heteroskedastisitas. Hasil  estimasi  model  regresi  melaporkan  hasil  analisis dua  model  persamaan  regresi  yang  diajukan.  Hasil pengujian  hipotesis  melaporkan  hasil  pengujian hipotesis yang diajukan.
Pembahasan  yang  pertama  adalah  validitas  butir instrumen difungsikan untuk mengetahui seberapa tepat suatu alat ukur mampu melakukan fungsinya. Alat ukur yang dapat digunakan dalam pengujian suatu kuesioner adalah angka hasil korelasi antara skor pernyataan (skor butir)  dan  skor  keseluruhan  (skor  total)  pernyataan responden terhadap informasi dalam kuesioner [20].
Pengujian  validitas  eksternal  menggunakan  angka  (r) hasil  korelasi  Pearson  yang  dikenal  dengan  rumus korelasi Product Moment [21]. Dalam estimasi validitas pada umumnya tidak dapat dituntut suatu koefisien yang tinggi sekali. Koefisien validitas yang tidak begitu tinggi berada  di  sekitar  angka  0,50  akan  dapat  diterima  dan dianggap  memuaskan.  Namun  apabila  koefisien validitas  itu  kurang  dari  pada  0,30  biasanya  dianggap tidak memuaskan [21].
Penelitian  ini  menggunakan  tiga  instrumen  yang  akan divalidasi  sebelum  digunakan  untuk  mengumpulkan data yaitu instrumen Attitude toward Using (AT, sebagai Y), Perceived  Usefulness (PU,  sebagai  X1),  dan Perceived  Ease  of  Use (PE,  sebagai  X2).  Perhitungan validitas  instrumen  yang  berupa  angket  dengan pendekatan  internal  konsistensi  menggunakan  bantuan software  SPSS.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  apabila nilai  corrected  item-total  correlation  tersebut  ≥  0,30 maka  butir  pernyataan  dalam  angket  dinyatakan  valid atau  sahih  [21].  Hasil  uji  instrumen  dengan  metode corrected item-total correlation adalah sebagai berikut.
Variabel Attitude  toward  Using diukur  dengan menggunakan  instrumen  yang  terdiri  atas  6  butir pertanyaan. Berikut hasil validitas butir pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Validitas Instrumen Attitude Toward Using Butir Korelasi  Butir- Total Syarat Minimal Keterangan AT1 0,550 0,300 Valid AT2 0,480 0,300 Valid AT3 0,400 0,300 Valid AT4 0,370 0,300 Valid AT5 0,340 0,300 Valid AT6 0,500 0,300 Valid
Tabel  1  menunjukkan  koefisien  korelasi  yang  berkisar dari  0,340  (butir  AT5)  sampai  dengan  0,550  (AT1). Karena  koefisien  korelasi  item-total  lebih  besar  dari 0,300  maka  dapat  di  ambil  kesimpulan  bahwa  semua item adalah valid (sahih).
Berikutnya adalah Variabel Perceived Usefulness diukur dengan  instrumen  yang  terdiri  atas  6  item  pernyataan yaitu  PU1  sampai  dengan  PU6.  Berikut  hasil  validitas butir pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Validitas Instrumen Perceived Usefulness Butir Korelasi  Butir- Total Syarat Minimal Keterangan PU1 0,440 0,300 Valid PU2 0,480 0,300 Valid PU3 0,510 0,300 Valid PU4 0,451 0,300 Valid PU5 0,420 0,300 Valid PU6 0,590 0,300 Valid
Tabel  2  menunjukkan  koefisien  korelasi  yang  berkisar dari  0,420  (butir  PU5)  sampai  dengan  0,590  (PU6). Karena  koefisien  korelasi  item-total  lebih  besar  dari 0,300  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  semua  item instrumen perceived usefulnes adalah valid (sahih).
Selanjutnya  adalah  Variabel Perceived  Ease  of  Use diukur dengan menggunakan instrumen yang terdiri atas 6 butir (item) pernyataan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Validitas Instrumen Perceived Ease of Use Butir Korelasi  Butir- Total Syarat Minimal Keterangan PE1 0,450 0,300 Valid PE2 0,510 0,300 Valid PE3 0,490 0,300 Valid PE4 0,440 0,300 Valid PE5 0,620 0,300 Valid PE6 0,590 0,300 Valid
Tabel 3 menunjukkan koefisien korelasi item-total yang berkisar  dari  0,440  (PE4)  sampai  dengan  0,620  (PE5). Karena  koefisien  korelasi  item-total  lebih  besar  dari 0,300  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  semua  item instrumen perceived ease of use adalah valid (sahih).
Pembahasan yang kedua adalah Reliabilitas Instrumen. Pengujian  reliabilitas  instrumen  digunakan  untuk mengetahui konsistensi atau keteraturan hasil pengukuran suatu instrumen apabila instrumen tersebut digunakan  lagi  sebagai  alat  ukur  suatu  objek  atau responden [20]. Salah satu metode pengujian reliabilitas adalah  dengan  menggunakan  metode  Alpha-Cronbach [21].  Suatu  instrumen  dikatakan  reliabel  (andal)  bila memiliki koefisien Alpha Cronbach   ≥ 0, 70.  Yabel 4 adalah hasilnya.
Tabel 4. Hasil Uji Reliabilitas Instrumen
Instrumen Alpha Cronbach Syarat Minimal Keterangan Perceived Usefulness 0,900 0,70 Reliabel Perceived Ease of Use 0,780 0,70 Reliabel Attitude toward Using 0,810 0,70 Reliabel
Tabel  diatas  menunjukkan  ketiga  instrumen  penelitian memiliki  tingkat  reliabilitas  yang  memenuhi  syarat untuk  digunakan  mendapatkan  data  penelitian  di lapangan. Ketiga instrumen tersebut memiliki koefisien Alpha Cronbach > 0,70.
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 4 No. 2 (2023)
Pembahasan  yang  ketiga  adalah  tentang  Analisis Deskriptif.  Difungsikan  guna  menjelaskan  masing- masing  variabel  yang  diteliti,  yaitu Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use dan Attitude toward Using . Analisis deskriptif pada penelitian ini mencakup penyajian mean (nilai rerata) dan juga kategorisasi data ke dalam kategori sangat rendah, rendah, sedang, tinggi, dan sangat tinggi untuk tiap variabel. Cara mengetahui kecenderungan responden maka dibuat pengelompokan berdasarkan norma yang disusun sesuai dengan tingkat diferensiasi yang dikehendaki dan ditetapkan batasannya  berdasarkan  rentang  skor  minimum- maksimum  teoritiknya.  Norma  kategorisasi  atau klasifikasi yang digunakan adalah [22]:
Tabel 5. Norma Kategorisasi Keterangan Mean Teoritik Persamaan Standar Deviasi Sangat rendah Rendah Sedang Tinggi Sangat tinggi Mt  –  1,5 SDt Mt  –  0,5 SDt Mt  +  0,5 SDt Mt  +  1,5 SDt ≥ X ≥ X > ≥ X > ≥ X > X > Mt  –  1,5 SDt Mt  –  0,5 SDt Mt  +  0,5 SDt Mt  +  1,5 SDt
Mt  adalah  Mean  atau  rata-rata  teoritik,  diperoleh  dari penjumlah  skor  maksimum  teoritik  dan  skor minimum teoritik,  lalu  dibagi  dua  atau Mt  =  (Skor  Maksimum  + Skor  Minimum)/2.  Sedangkan  SDt  adalah  standar deviasi  teoritik  yang  diperoleh  dari  skor  maksimum teoritik  dikurangi  skor  minimum  teoritik  dan  dibagi enam atau SDt = (Skor Maksimum – Skor Minimum) /6 [22].
Instrumen keempat variabel dalam penelitian ini diukur dengan  skala  5  poin  yang  memiliki  rentang  pilihan jawaban 1 hingga 5, jadi skor tertinggi atau maksimum = 5 dan skor terendah atau minimum = 1. Mean teoritik (Mt) diperoleh sebesar (5 + 1)/2 = 3 dan standar deviasi teoritik (SDt) sebesar 1/6 x (5 – 1) = 0,67. Berdasarkan mean teoritk dan standar devasi teoritik ini, maka dapat ditentukan  klasifikasi  dengan  5  kategori  berdasarkan norma (Tabel 6-7)
Tabel 6. Klasifikasi Berdasarkan Norma Kategorisasi Keterangan Mean Teoritik Persamaan Standar Deviasi Sangat rendah Rendah Sedang Tinggi Sangat tinggi 3  –  (1,5  x 0,67) 3  –  (0,5  x 0,67) 3  +  (0,5  x 0,67) 3  +  (1,5  x 0,67) ≥ X ≥ X > ≥ X > ≥ X > X > 3  –  (1,5  x 0,67) 3  –  (0,5  x 0,67) 3  +  (0,5  x 0,67) 3  +  (1,5  x 0,67)
Mean  dari  variabel perceived  usefulness sebesar  3,95 yang  masuk  ke  dalam  kategori  “tinggi”,  dengan simpangan baku sebesar 0,555. Diperoleh kategori pada Tabel 8.
Tabel 7. Klasifikasi Nilai Instrumen Keterangan Mean Teoritik Persamaan Standar Deviasi Sangat rendah Rendah Sedang Tinggi Sangat tinggi 2,00 2,55 3,44 4,00 ≥ X ≥ X > ≥ X > ≥ X > X > 2,00 2,55 3,44 4,00 Tabel 8. Kategorisasi Variabel Perceived Usefulness Frequency Percent Percent Valid Comulative Percent Sedang Tinggi Sangat Tinggi Total 15 40 20 75 20.0 53.3 26.6 100.0 20.0 53.0 27.0 100.0 20.0 40.0 100.0
Tabel  8  menunjukkan  bahwa  40  (53%)  responden memberikan  penilaian  tinggi  terhadap  kegunaan  yang dirasakan  ( perceived  usefulness ),  disusul  20  (27%) memberikan  penilaian  “sangat  tinggi”  terhadap kegunaan yang dirasakan.
Selanjutnya adalah Mean dari variabel perceived ease of use sebesar 3,89 yang masuk ke dalam kategori “sangat tinggi”,  dengan  simpangan  baku  sebesar  0,450. Diperoleh kategori pada Tabel 9.
Tabel 9. Kategorisasi Variabel Perceived Ease of Use
Frequency Percent Percent Valid Comulative Percent Sedang Tinggi Sangat Tinggi Total 15 30 30 75 20 40 40 100.0 20 40 40 100.0 20.0 40.0 100.0
Tabel  9.  menunjukkan  bahwa  30  (40%)  responden memberikan penilaian tinggi terhadap kemudahan yang dirasakan  ( perceived  ease  of  use ),  dan  30  (40%) memberikan  penilaian  “sangat  tinggi”  terhadap kemudahan yang dirasakan.
Lalu  Mean  dari  variabel attitude  toward  using sebesar 3,75  yang  masuk  ke  dalam  kategori  “tinggi”,  dengan simpangan baku sebesar 0,580. Diperoleh kategori pada Tabel 10.
Tabel 10. Kategorisasi Variabel Attitude Toward Using
Frequency Percent Percent Valid Comulative Percent Sedang Tinggi Sangat Tinggi Total 10 40 25 75 13.3 53.3 33.3 100.0 13 54 33 100.0 10.0 40.0 100.0
Tabel  10  menunjukkan  bahwa  40  (54%)  responden memberikan  penilaian  tinggi  terhadap attutide  toward using ,  disusul 25 (33%) memberikan penilaian “sangat tinggi” terhadap attitude toward using .
Pembahasan yang ke-empat adalah Uji prasyarat analisis digunakan  untuk  mengetahui  dan  menguji  kelayakan dari  analisis  regresi,  adapun  bentuknya  adalah  uji
normalitas  residu,  uji  multikolinieritas  dan  uji heteroskedastisitas.
Yang  pertama  Hasil  Uji  Normalitas  Residu.  Uji normalitas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  dalam model  regresi,  variabel  penganggu  atau  residual memiliki  distribusi  normal.  Jika  residu  memiliki distribusi  normal,  model  regresi  akan  mampu memberikan prediksi yang lebih akurat. Pada penelitian ini, uji normalitas residu dilakukan dengan menggunakan  uji  statistik  nonparametrik  Kolmogrov- Smirnov  (K-S)  untuk  menguji  normalitas  residualnya. Dasar  pengambilan  keputusan  uji  statistik  dengan Kolmogorov-Smirnov Z (1-Sample K-S) adalah [23]: 1. Jika nilai Asymp. Sig. (2-tailed) kurang dari 0,05, maka H0  ditolak.  Hal  ini  berarti  data  residual  terdistribusi tidak normal.,  2. Jika nilai Asymp. Sig. (2-tailed) lebih dari 0,05, maka H0 diterima. Hal ini berarti data residual terdistribusi normal.
Tabel  11  berikut  merupakan  hasil  dari  pengujian normalitas  dengan  uji  Kolmogorov-Smirnov  Z  (1- Sample  K-S)  yang  menyajikan  nilai  Z  Kolmogorov- Smirnov dan nilai signifikansi p.

## Tabel 11. Hasil Pengujian Normalisasi Residu
Unstandarized Residual N Normal Parameters           Mean Std. Deviation Most Extreme                   Absolute Differences                       Positive Negative Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed) 38 .000000 .2888932 .122 .099 -.122 1.185 .122
Tabel 11 di atas menunjukkan nilai dari Asymp. Sig. (2- tailed) sebesar 0,122 dan nilai signifikansi itu lebih besar dari  tingkat  signifikan  0,05.    Dengan  demikian  H0 diterima,  yang  artinya  data  residu  memiliki  distribusi normal.
Kedua  adalah  Hasil  Uji  Multikolinieritas.  Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model  regresi  ditemukan  adanya  korelasi  yang  terlalu tinggi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi yang terlalu tinggi  (>  0,9)  di  antara  variabel  independen.  Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolonieritas, dapat dilihat dari  nilai tolerance dan  lawannya variance  inflation factor (VIF).  Kedua  ukuran  ini  menunjukkan  setiap variabel  independen  manakah  yang  dijelaskan  oleh variabel  independen  lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan  oleh  variabel  independen  lainnya.  Jadi  nilai tolerance yang  rendah  sama  dengan  nilai  VIF  tinggi (karena  VIF=  1/ Tolerance ).  Nilai cutoff yang  umum dipakai  untuk  menunjukkan  adanya  multikolonieritas adalah nilai tolerance > 0.10 atau sama dengan nilai VIF <  10  [23].  Hasil  uji  multikolinieritas  dengan
menggunakan nilai VIF dan Tolerance ditampilkan pada Tabel 12.
Tabel 12. Hasil Uji Multikolinieritas Model Unstandardized Coefficients Collinearity Statistic B Std. Error Tolerance VIF 1    (Constan) Perceived Usefulness Perceived Ease of Use -.523 .733 .233 .382 .100 .077 .591 .612 1.511 1.501
Tabel  12  menunjukkan  bahwa  nilai tolerance untuk variabel perceived usefulness dan perceived ease of use berturut-turut adalah 0,591 dan  0,612 Karena nilai-nilai ini  berada  di  atas  nilai cut-off 0,10  maka  dapat disimpulkan  bahwa  model  regresi  tidak  mengandung problem  moltikolinieritas.  Demikian  juga,  halnya  jika ditinjau dari nilai VIF dari variabel bebas berturut-turut sebesar 1,511 dan 1,501 yang berada di bawah nilai cut- off sebesar 10,00. Karena nilai VIF berada di bawah 10,0 maka  dapat  disimpulkan  bahwa  model  regresi  tidak mengandung problem moltikolinieritas.
Yang  ketiga  Hasil  uji  Heteroskedastisitas  .  Uji heterokedasitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model  regresi  terjadi  ketidaksamaan  variance  dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance  dari  residual  satu  pengamatan  ke  pengamatan lain  tetap  (atau  mendekati  sama)  maka  disebut  model berada pada kondisi homoskedastisitas dan jika berbeda disebut  heteroskedastisitas.  Model  regresi  yang  baik adalah model yang tidak memiliki problem heterokedasitisitas, sehingga variance dari residual satu pengamatan  ke  pengamatan  yang  lain  mendekati  sama [23]. Dalam penelitian ini, digunakan uji Glejser dengan meregresi variabel nilai absolut residu (AbsUt) terhadap semua  variabel  independen  dalam  model.  Pengukuran variabel  dikatakan  terbebas  dari  heteroskedastisitas dapat  dilihat  dari  probabilitas  signifikansinya,  bila tingkat  signifikannya  berada  di  atas  5%  maka  dapat disimpulkan  model  regresi  tersebut  tidak  mengandung problem heterokedastisitas. Tabel 13 menunjukkan hasil dari pengujian heteroskedastisitas.
Tabel 13. Hasil Uji Heteroskedastisitas Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients 1 Sig. B Std. Error Beta 1 (Constan) Perceived Usefulness Perceived Ease of Use .477 -.033 -.022 .250 .072 .064 -.055 -.050 2.005 -.332 -.316 .028 .410 .425
Tabel 13 menunjukkan bahwa nilai signifikansi p untuk variabel perceived usefulness dan perceived ease of use berturut-turut adalah 0,410 dan 0,425. Nilai signifikansi tersebut  terbukti  lebih  besar  dari  0,05  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  model  regresi  yang  diteliti  tidak mengandung problem heteroskedastisitas.
Pembahasan yang ke-lima adalah Estimasi model regresi yang  dapat  dijelaskan  dalam  bentuk  persamaan  regresi linier berganda, lihat rumus 2
Y  = a 1 + b 1 X 1 + b 2 X 2 + e (2)
Dengan Y adalah Attitude toward using, X1  adalah perceived usefulness, X2 adalah Perceived ease of use, A adalah Konstanta regresi, b1, b2 merupakan Koefisien regresi dan E adalah Residu atau error terms
Persamaan  regresi  linier  berganda  pada  penelitian  ini dapat  dihasilkan  dengan  memasukkan  nilai  konstanta dan  koefisien  regresi    ke  dalam  Persamaan.  Nilai konstanta  dan  koefisien  regresi  dapat  dilihat  dari  hasil keluaran SPSS untuk koefisien persamaan regresi dapat dilihat pada Tabel 14.
Tabel 14. Konstanta dan Koefisien Regresi Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients 1 Sig. B Std. Error Beta 1 (Constan) Perceived Usefulness Perceived Ease of Use -.588 .786 .220 .392 .122 .099 .562 .232 - 1.912 6.633 1.590 .122 .000 .022
Kemudian  Koefisien  Determinasi  (R²)  pada  intinya mengukur  seberapa  jauh  kemampuan  model  dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai R2 berada di  antara  nol  dan  satu.  Nilai  R2  yang  kecil  berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan  variabel  dependen  sangat  terbatas.  Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan  untuk  memprediksi  variasi  variabel independen [23].
Keluaran  (output)  SPSS  untuk  nilai  R2  menunjukkan nilai  sebesar  0,618.  Angka  ini  menunjukkan  bahwa 0,618 atau 61,8% variasi atau perubahan pada variabel dependen Attitude  toward  Using dapat  dijelaskan  oleh variabel independen X1 ( Perceived Usefulness ) dan  X2 ( Perceived  Ease  of  Use ),  sedangkan  38,2%  sisanya dipengaruhi oleh variabel lain di luar model regresi yang digunakan.
Dan  yang  terakhir  adalah  Hasil  pengujian  hipotesis didasarkan  pada  nilai  signifikansi  p  yang  dapat  dilihat pada Tabel 15.
Tabel 15. Hasil Pengujian Hipotesis Variabel t hitung Signifikansi p Pengaruh Perceived Usefulness (X 1 ) 5,231 0,022 Signifikan Perceived  Ease of Use (X 2 ) 4,315 0,020 Signifikan
Variabel dependen: Y ( Attitude toward using ) Nilai statistik F hitung = 25,554 (signifikansi p = 0,012)
Kriteria pengujian hipotesis yang digunakan adalah jika nilai signifikansi          sp untuk nilai t statistik  > 0,05, maka  hipotesis  ditolak.  Sementara  itu,  pengujian pengaruh simultan kedua variabel X1 dan X2 terhadap Y  ( Attitude  toward  using )  dilakukan  dengan  melihat nilai signifikansi p dari nilai F statistik, yaitu jika nilai  p > 0,05 maka hipotesis ditolak. Hasil pengujian hipotesis disajikan sebagai berikut:
H1  : Attitude  toward  Using Sistem  Presensi online dipengaruhi oleh Perceived Usefulness diterima karena  t  hitung  = 5,231  dengan  signifikansi  p  =  0,022  (< 0,05).
H2  : Attitude  toward  Using Sistem  Presensi online dipengaruhi  oleh Perceived  Ease  of Use diterima karena  t  hitung  =  4,315 dengan signifikansi p = 0,020 (< 0,05)
H3  : Attitude  toward  Using Sistem  Presensi online dipengaruhi    oleh Perceived Usefulness dan Perceived  Ease  of  Use diterima karena  nilai  statistik  F  hitung  = 25,554  dengan  signifikansi  p  =  0,012  (< 0,05).

## 4.   Kesimpulan
Dari  penelitian  ini dapat disimpulkan  bahwa perceived usefulness , perceived  ease  of  use ,  dan attitude  toward using masuk  dalam  kategori  “tinggi”  hingga  “sangat tinggi”.  Hal  tersebut  menunjukkan  Sistem  Presensi online dinilai  baik  oleh  pengguna  sistem.  Kemudian Attitude  toward  Using Sistem  Presensi online mendapatkan pengaruh secara signifikan oleh Perceived Usefulness . Sikap terhadap penggunaan akan mengalami peningkatan  ketika  kegunaan  yang  dimunculkan mengalami peningkatan karena t hitung = 5,231 dengan signifikansi  p  =  0,022  (<  0,05).  Lalu Attitude  toward Using Sistem  Presensi online mendapatkan  pengaruh secara  signifikan  oleh Perceived  Ease  of  Use .  Sikap terhadap  penggunaan  akan  mengalami  peningkatan ketika sistem dirasakan semakin mudah oleh pengguna karena t hitung = 4,315 dengan signifikansi p = 0,020 (< 0,05).  Dan yang terakhir adalah Attitude toward Using Sistem  Presensi online mendapatkan  pengaruh  secara signifikan  oleh Perceived  Usefulness dan Perceived Ease  of  Use .  Sehingga Attitude  toward  Using dipengaruhi  secara  berkelanjutnan  terhadap  variabel perceived  usefulness dan perceived  ease  of  use secara berurutan dengan nilai statistik F hitung = 25,554 dengan signifikansi p = 0,012 (< 0,05)..
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 4 No. 2 (2023)

## Daftar Rujukan
[1] Putra, YWS, & Adhim, MF. Sistem Informasi Presensi online Menggunakan  Teknologi face  recognition dan  GPS.  Jurnal Tekno  Kompak,  vol.  16,  no.  1,  pp.  149-161,  2022,  doi: 10.33365/jtk.v16i1.1470.
[2] Davis, F. D., Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User  Acceptance  of  Information  Technology,  MIS  Quaterly, No. 3, Vol. 13, Hal. 319-340, 1989.
[3] Wingdes,  I.,  Penerimaan  Tekonologi  Web  Check-In  pada Pengguna  Transportasi  Udara  di  Kalimantan  Barat,  Creative Information Technology Journal (CITEC Journal),  No. 1, Vol. 3, Hal. 37-49, 2016.
[4] Rozanda,  E.,  Perbandingan  Metode  Hot  Fit  dan  Tam  dalam Mengevaluasi  Penerapan  Sistem  Informasi,  Seminar  Nasional Teknologi  Informasi,  SNTIKI  9,  Pekanbaru,  Hal.  327-336, 2017.
[5] Sugiarto,  S.,  Lianto,  R.,  Analisis  Penerapan  Sistem  Akuntansi Persediaan  Menggunakan Technology  Acceptance  Model (TAM)  pada  Distrik  Navigasi  Kelas  III  Pontianak,  STMIK Pontianak online Journal  (Jurnal  Ilmiah  SISFOTENIKA),  No. 2, Vol. 1, Hal. 80-94, 2011.
[6] Mulik, S., Yajnik, N., Godse, M., Determinants of Acceptance of  Massive  Open online Courses,  IEEE  International Conference  on  Technology  for  Education,  Mumbai,  India, December 2-4, 2016.
[7] T. Teo, Ö. F. Ursavaş, and E. Bahçekapili, “Efficiency of the Technology Acceptance Model to explain pre-service teachers’ intention to use technology: A Turkish study,” Campus-Wide Information  Systems,  vol.  28,  no.  2.  pp.  93–101,  2011,  doi: 10.1108/10650741111117798.
[8] W. W. M. Ã, R. Andersson, and K. Streith, “Examining user acceptance  of  computer  technology  :  an  empirical  study  of student teachers,” pp. 387–395, 2005.
[9] L.  Sclerotinia  and  W.  Andreea-ioana,  “Exploring  Students Acceptance  Of  E-Learning  Using Technology  Acceptance Model In Jordania Universities,” vol. 9, no. 2, p. 2, 2017.
[10] J.  F.D.Davis,  “A Technology  Acceptance  Model For Empirically  Testing  New  End  User  Informastion  System: Theory and Results,” Science, vol. 146, no. 3652, pp. 1648–54, 1985.
[11] E.  Fatmawati,  “ Technology  Acceptance  Model (TAM)  untuk Menganalisis Penerimaan Terasap Sistem Informasi
Perpustakaan,” J. Iqra, vol. 09, no. 01, pp. 1–13, 2015.
[12] F. Sayekti and P. Putarta, “Penerapan Technology  Acceptance Model (TAM)  Dalam  Pengujian  Model  Penerimaan  Sistem Informasi Keuangan Daerah,” J. Manaj. Teor. dan Terap., vol. 9, no. 3, pp. 196–209, 2016.
[13] F. D. Davis, “Perceived usefulness, perceived ease of use, and user  acceptance  of  information  technology,”  MIS  Q.  Manag. Inf.  Syst.,  vol.  13,  no.  3,  pp.  319–339,  1989,  doi: 10.2307/249008.
[14] F.  D.  Davis,  R.  P.  Bagozzi,  and  P.  R.  Warshaw,  “User acceptance  of  computer  technology:  A  comparison  of  two Theoretical  Models,”  Manage.  Sci.,  vol.  35`,  no.  8,  pp.  982– 1003, 1989, doi: 10.1088/2058-7058/30/1/43.
[15] B. H. Sheppard, J. Hartwick, and P. R. Warshaw, “The Theory of  Reasoned  Action:  A Meta-  Analysis  of  Past Research  with Recommendations for Modifications and Future Research,” J. Consum. Res., vol. 15, no. 3, p. 325, 1988, doi: 10.1086/209170.
[16] Y. C. Lee, “An empirical investigation into factors influencing the adoption of an e-learning system,” vol. Vol. 30, no. Unit 07, pp. 517–541, 2006, doi: 10.1108/14684520610706406.
[17] Y.  M.  Cheng,  “Effects  of  quality  antecedents  on  e-  learning acceptance,” Internet Res., vol. 22, no. 3, pp. 361–390, 2012, doi: 10.1108/10662241211235699.
[18] Hasibuan, Zainal A., Metodologi Penelitian Pada Bidang Ilmu Komputer  dan    Teknologi  Informasi,  Fakultas  ILKOM  UI, Jakarta, 2007.
[19] Riduwan, Metode Penelitian Untuk Tesis,  Alfabeta, Bandung, 2007.
[20] Triton,  P.  B.,  SPSS  13.0  Terapan:  Riset  Statistik  Parametrik, Penerbit Andi Offset, Yogyakarta, 2006.
[21] Arikunto, S., Prosedur Penelitian: suatu Pendekatan Praktik, Ed. rev., cet. 14, Rineka Cipta, Jakarta, 2010.
[22] Azwar,  S.,  Penyusunan  Skala  Psikologi,  Penerbit  Pustaka Pelajar, Yogyakarta, 2003.
[23] Ghozali,  Imam,  Model  Persamaan  Struktural  Konsep  dan Aplikasi  dengan  Program  Amos  21.0,  Badan  Penerbit Universitas Diponegoro, Semarang, 2013.