Abstrak — PT.  XYZ  Surabaya  merupakan  salah  satu  perusahaan besar  BUMN  di  Indonesia.  Perusahaan  BUMN  ini  bergerak dibidang  aspek  kelistrikan  yang  ada  di  area  Jawa  Timur.  Dengan karya inovasinya, yaitu pengembangan Aplikasi Manajemen Surat bisnis  yang  semula  dikerjakan  secara  manual  menjadi  berbasis web, tentu akan melahirkan sikap penerimaan atau penolakan dari user  dalam  proses  penggunaannya.  Sedangkan  sebuah  sistem informasi  yang  baik  adalah  yang  dapat  diterima  oleh  user  dan dirasa  memberikan  kemudahan  dan  manfaat  dalam  proses penggunannya.
Melalui  tugas  akhir  ini  akan  diterapkan  model  sukses Fred Davis akan menilai faktor kemanfaatan dan kemudahan user Aplikasi  Manajemen  Surat    menggunakan  metode  analisis  Partial Least  Square  untuk  mengetahui  korelasi  tiap  variabel  dan hipotesis.
Tugas akhir ini memverivikasi bahwa persepsi kemudahan penggunaan berpengaruh terhadap persepsi kemanfaatan penggunaan layanan AMS. Variasi pada penggunaan AMS  dipengaruhi  sebesar  24,5  persen  oleh  persepsi  kemudahan, dan  sisanya  dipengaruhi  oleh  variabel  lain.  Pada  persepsi  minat sebesar  3,1  persen  variasi  dipengaruhi  oleh  persepsi  sikap  dan kemanfaatan, dan sisanya dipengaruhi oleh variabel lain. Persepsi kemanfaatan  dan  kemudahan mempengaruhi  variasi dari  persepsi sikap  sebesar  94,5  persen.  Sedangkan  variasi  dari  persepsi kenyataan,  sebesar  57,3  persen  diperngaruhi  oleh  persepsi  minat dan sisanya 43,7 persen dipengaruhi oleh variabel yang lain.
Kata  kunci: aplikasi  manajemen  surat,  ,  fred  davis, technology acceptance model, kemanfaatan dan kemudahanx,  partial least square

## I. P ENDAHULUAN
T. XYZ Surabaya merupakan BUMN yang bergerak pada bidang  kelistrikan  di  area  Jawa  Timur  [1].  Dalam  proses bisnisnya,  terdapat  salah  satu  peranan  penting  pada kegiatan  administrasi  kesekretariatan,  yaitu  manajemen  surat. Manajemen  surat  pada  PT.  XYZ  Surabaya  sebelumya dilakukan secara manual sehingga tedapat beberapa permasalahan  dalam  proses  bisnisnya,  seperti  kehilangan surat,  lama  proses  disposisi,  kelalaian  dalam  pengarsipan  dan lain-lain.  Untuk  mengatasi  masalah  tersebut,  PT.  XYZ Surabaya mengembangkan Aplikasi Manajemen Surat (AMS) yang  bertujuan  sebagai  sarana  komunikasi  kedinasan  dalam kegiatan  administrasi  kesekertariatan  yang  dapat  diakses melalui  media  internet  maupun  intranet.  Namun,  dengan adanya  sebuah  transformasi  proses  bisnis  yang  semula dikerjakan  manual  menjadi  berbasis  web,  tentu  akan
melahirkan  sikap  penerimaan  atau  penolakan  dari user dalam proses  penggunaannya,  sedangkan  sebuah  sistem  informasi yang  baik  adalah  yang  dapat  diterima  oleh user dan  dirasa memberikan kemudahan dan manfaat dalam proses penggunannya[2].  Hal  ini  menimbulkan  keingintahuan  PT. XYZ  Surabaya  untuk  mengetahui  seberapa  besar  penerimaan pengguna terhadap AMS.
Untuk  mengatasi  masalah  di  atas,  perlu  dilakukan hubungan  antara  persepsi  kemudahan  penggunaan  dengan kemanfaatan  sistem  informasi.  Kedua  faktor  tersebut dimodelkan  dengan Technology  Acceptance  Model (TAM) yang  dapat  menjelaskan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi diterimanya  penggunaan  sistem  informasi[3].  Setelah  itu, hubungan  antara  kedua  faktor  yang  telah  dimodelkan  dengan TAM  akan  dihitung  menggunakan  metode Partial  Least Square (PLS) yang  mampu  mengestimasi  model  besar  dan kompleks  dengan  ratusan  variabel  laten  dan  ribuan  indikator. Penggunaan  metode  pecahan  SEM  berbasis covariance ini memiliki  asumsi  yang  mendasari  analisis,  hubungan  antar laten  dengan  indikator  bersifat  reflektif  serta  tidak mengasumsikan  data harus  dalam skala  pengukuran tertentu[4].  Tujuan  dari  PLS  dapat  digunakan  juga  sebagai konfirmasi (seperti pengujian hipotesis) dan  tujuan eksplorasi untuk  melihat  ada  tidaknya  hubungan  antar  konstrak. Tools yang  dipilih  untuk  mengimplementasikan  metode  ini  adalah Smart  PLS  yang  dapat  mengestimasi  persamaan  struktural berdasarkan variance dengan  jumlah sample yang  relatif kecil[5].
Dengan penyusunan tugas akhir ini diharapkan informasi akan  kemanfaatan  dan  kemudahan  penggunaan  AMS  dapat diketahui  dan  memunculkan  rekomendasi  yang  dapat digunakan  oleh  PT.  XYZ  Surabaya  sebagai  sarana  untuk memperbaiki  sistem  AMS  agar  bisa  lebih  diterima  oleh penggunanya.

## II. K AJIAN P USTAKA

## A. Technology Acceptance Model
Model  TAM  sebenarnya  adalah  adopsi  dari Theory  of Reaasoned  Action (TRA)  yang  mempelajari  model  dari psikologi sosial  yang berkaitan dengan faktor penentu sebuah perilaku  (lihat  gambar  2.5)  (Ajzen  &  Fishbein,  1980).  Yaitu dimana reaksi dan persepsi seseorang terhadap suatu hal, akan menentukan sikap dan perilaku orang tersebut[3].

## Analisis Kemanfaatan dan Kemudahan Penggunaan Aplikasi Manajemen Surat dengan Pendekatan Technology Acceptance Model pada PT. XYZ Surabaya
Aldioctavia Vicka Paramita dan Mudjahidin Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111
E-mail : mudjahidin@is.its.ac.id
P
TAM  merupakan  salah  satu  model  yang  dibangun  untuk menanalisis  faktor  penentu  sebuah  penerimaan  teknologi informasi  yang  tidak  hanya  memprediksi,  namun  juga menjelaskan  perilaku  pengguna  yang  memiliki  hubungan sebab  akibat  antara  keyakinan  ( belief )  akan  manfaat  suatu sistem    informasi  serta  kemudahaan  dalam  pengunaannya, sikap  ( attitude ),  hubungan  perilaku  pengguna  ( user  behavior relationship ), minat penggunaan ( intention ) secara aktual dari user suatu sistem informasi (Gambar 1) (Fred Davis, 1989)[3]. Model  TAM  ini  menggunakan  5  (lima)  konstruk  yang telah  dimodifikasi  dari  TRA,  yaitu  persepsi  akan  kemudahan penggunaan  ( perceived  ease  of  use ),  persepsi  akan kemanfaatan  ( perceived  usefulness ),  sikap  penggunaan ( attitude  toward  using ),  perilaku  untuk  tetap  menggunakan ( behavioral  intention  to  use ),  dan  kondisi  nyata  dalam penggunaan sistem ( actual system usage )[3].
Gambar 1: Technology Acceptance Model Sumber : Davis, 1989 yang dikutip oleh Long Li, Ph.D, 2010[6]
Pada model di atas  dapat telah ditentukan hipotesis model sebagai berikut:
Tabel 1: Hipotesis Penelitian
H1 : Persepsi  akan  kemudahan  penggunaan  berpengaruh positif dan signifikan pada persepsi akan kemanfaatan.
H2 : Persepsi  akan    kemanfaatan  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap sikap akan penggunaan sistem.
H3 : Persepsi  akan  kemudahan  penggunaan  berpengaruh positif dan signifikan terhadap sikap akan penggunaan sistem.
H4 : Sikap  akan  penggunaan  sistem  berpengaruh  positif dan signifikan terhadap kecenderungan perilaku untuk tetap penggunakan sistem.
H5 : Persepsi  akan  kemanfaatan  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  kecenderungan  perilaku  untuk tetap menggunakan sistem.
H6 : Kecenderungan  perilaku  untuk  tetap  penggunakan sistem  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap kondisi nyata penggunaan sistem.

## B. Partial Least Square
Partial  Least  Square (PLS)  dikembangan  oleh  Wold sebagai  metode  umum  untuk  mengestimasikan  path  model yang  menggunakan  variabel laten dengan multiple indicators. Menurut  Wold,  metode  ini  lebih  umum  dibandingkan  dengan pendeketan  metode  lainnya,  PLS  bekerja  dengan  asumsi zero intercorrelation antar residu dan variabel. Model ini kemudian dikembangkan  oleh  Lohmoller  dan  Chin  dalam  bentuk software, yakni PLS Graph[7].
Secara  filosofis  perbedaan  antara covariance  based SEM dengan component  based PLS  adalah  penggunaan  persamaan
struktural model apakah dapat digunakan untuk pengembangan teori untuk tujuan prediksi. Tujuan prediksi ini bertolak  belakang  dengan indeterminacy dari estimate  factor pada covariance based karena dapat menghilangkan ketepatan prediksi.
Pendekatan  PLS  dianggap  cocok  untuk  tujuan  prediksi, oleh  karena  estimasi  variabel  laten  dianggap  sebagai kombinasi  linier  dari  indicator  teramati  maka  menghindarkan masalah indeterminacy. PLS  memberikan  model  umum  yang meliputi  teknik  korelasi  kanonikal ,  redundancy  analysis, regresi berganda , multivariate analysis of variance (MANOVA) dan principle component analysis [7].

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  pengguna  Aplikasi Manajemen  Surat  pada  PT.  XYZ  Surabaya  sebanyak  300 orang.  Jumlah  sampel  penelitian  ini  menggunakan  metode rumus Slovin (1982).  Dengan  memperhatikan  jumlah pengguna  sebanyak  300  orang  dan  tingkat  error  (e)  dalam penetapan  responden  =  5%,  maka  akan  terlihat  perhitungan sebagai berikut:
= 171 orang
Teknik yang digunakan dalam pengerjaan tugas ini adalah teknik probability sampling . Probability sampling merupakan teknik  yang  memberi  peluang  yang  sama  bagi  setiap  anggota populasi  untuk  dipilih  sebagai  sampel.  Didalam probability sampling terdapat berbagai teknik yang dapat digunakan, salah satunya adalah sampling daerah atau cluster sampling. Teknik ini  digunakan  untuk  menentukan  jumlah  sampel  jika  sumber data  yang  luas.  Pengambilan  sampel  didasarkan  daerah populasi  yang  telah  ditetapkan,  yang  dalam  konteks pengerjaan  tugas  ini  adalah  daerah  bidang  atau  divisi. Sehingga jumlah tersebut kemudian diproporsikan ke dalam 6 bidang, menggunakan rumus sebagai berikut :

## B. Identifikasi Variabel
1. Variabel independent (bebas)  Kemudahan  yang  terdiri dari;  kemudahan  penggunaan  (KMD1),  susuan    menu (KMD2),  fitur  mudah  digunakan  (KMD3),  akses  dari device lain (KMD4) dan kemudahan koordinasi (KMD5). 2. Variabel dependent (terikat)  yaitu;  Kemanfaatan,  Sikap,
Minat dan Kenyataan

## C. Kuisioner
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data- data  yang  diperoleh  dari  hasil  penyebaran  kuisioner  kepada pengguna Aplikasi Manajemen Surat pada PT. XYZ Surabaya. Kuesioner  ini  disusun  menggunakan  skala  pengukuran evaluasi  yang  mengukur  penilaian  berdasarkan  sikap responden  terhadap  satu  kondisi,  dengan  pilihan  jawaban dipetakan  dalam  bentuk  skala  Likert.  Skor  yang  digunakan
untuk mengukur tingkat penerimaan dari Aplikasi Manajemen Surat  adalah  dengan  5  poin  skala  Likert  tersebut,  yaitu  mulai dari pernyataan „Sangat Tidak Setuju‟ hingga „Sangat Setuju‟
 Lembar kuisioner (Lampiran A).
 Hasil data kuisioner (Lampiran B).

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Deskripsi Objek Penelitian
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh  pengguna Aplikasi  Manajemen  Surat  pada  PT.  XYZ  Surabaya. Sedangkan  sampel  yang  diambil  dengan  teknik probability sampling adalah  pengguna  dari  6  bidang  yang  terdapat  pada PT. XYZ Surabaya.
Tabel 2: Penentuan Jumlah Sampel Bidang Populasi Proporsi Pembulatan SDM 49 27,93 28 KHA 51 29,07 29 Perencanaan 49 27,93 28 Distribusi 50 28,50 29 Niaga 46 26,22 26 Keuangan 55 31,35 31

## 1) Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
Dari 171 responden yang berpartisipasi dalam menjawab setiap  penyataan  dalam  kuisioner,  57%  berjenis  kelain  laki- laki  dan  sisanya  43%  adalah  responen  berjenis  kelamin perempuan.

## 2) Responden Berdasarkan Usia
Responden  yang  berpartisipasi  sebanyak  54%  adalah responden usia 46 tahun keatas, 20% adalah responden usia 26 –  35  tahun,  19%  adalah  responden  usia  36  –  45  tahun  dan sebanyak 7% adalah responden usia 17 – 25.

## 3) Responden Berdasarkan Frekuensi Pemakaian
Berdasarkan  frekuensi  pemakaian,  sebanyak  54  persen dari  responden  mengaku  setiap  hari  menggunakan  layanan AMS , untuk  yang  lain  1-4  kali  per-minggu  sebanyak  27 persen dan seminggu sekali sebanyak 19 persen.

## 4) Responden Berdasarkan Bidang
Seperti  yang  tertera  pada  grafik  dibawah  ini,  responden pengguna  Aplikasi  Manajemen  Surat  pada  penelitian  ini tersebar  dari  6  bidang  yang  berbeda,  yaitu  Bidang  Sumber Daya Manusia, Bidang Komunikasi Hukum dan Administrasi, Bidang  Distribusi,  Bidang  Perencanaan,  Bidang  Niaga  dan Bidang  Keuangan.  Besarnya  prosentase    ini  sesuai  dengan penentuan  jumlah  sampel  pegawai  pada  setiap  bidang  (Tabel 1).

## B. Model Awal
Model awal yang digunakan merupakan dari Technology Acceptance Model [3]. Dalam model tersebut, menggunakan 5 konstruk,  yaitu  kemudahan,  kemanfaatan,  sikap  enggunaan, minat  untuk  tetap  menggunakan  dan  kondisi  nyata  dalam penggunaan sistem.

## Gambar 2: Model Awal Penelitian
Model  ini  kemudian  dianalisis  menggunakan software SmartPLS untuk memperoleh model terbaik.

## 1) Analisis Model Pengukuran
Evaluasi  model  pengukuran  bersifat  reflektif  yang meliputi  dua  tahap  evaluasi,  yaitu convergent  validity dan discriminant  validity . Confergent  validity dapat  dievaluasi dalam tiga tahap, yaitu indikator validitas, reliabilitas konstrak dan  nilai average  variance  extracted (AVE).  Evaluasi convergent  validity dimulai  dengan  melihat  item reliability (indikator  validitas)  yang  ditunjukkan  oleh  nilai loading factor. Nilai loading  factor kurang  dari  0,5  akan  dihilangkan dari  model[8].  Berdasarkan  hasil  PLS  pada  model  diatas memiliki loading  factor untuk  masing-masing  indikator bernilai  positif  dan  diatas  0,5  (memiliki  validitas  yang  dapat diterima).  Uji  signifikansi loading  factor dengan t-statistic pada  tabel  3  menunjukkan  bahwa  semua loading  factor memiliki  nilai t-statistic lebih  dari  1,65  sehingga  dikatakan validitas yang signifikan.
Tabel 3: Nilai Loading Factor
Uji selanjutnya dilakukan pemeriksaan construct internal consistency yang  dievaluasi  melalui  nilai cronbach’s  alpha dan composite  reliability dengan  nilai  konstrak  di  atas 0,7sehingga  dikatakan reliable. Sedangkan  nilai  AVE  di  atas 0,5 sangat direkomendasikan.
Tabel 4: Nilai AVE, Composite Reliability dan Cornbachs Alpha
AVE Composite Reliability Cronbachs Alpha Keterangan Kemanfaatan 0,5718 0,8695 0,8117 Reliabel Kemudahan 0,5329 0,8505 0,7809 Reliabel Kenyataan 0,5596 0,8597 0,7943 Reliabel Minat 0,6031 0,8573 0,7811 Reliabel Sikap 0,5083 0,8371 0,7585 Reliabel
Selanjutnya  dilakukan  evaluasi discriminant  validity untuk  meihat  korelasi  indikator  terhadap  konstrak  laten dengan  menggunakan  uji cross  loading. Ketika  indikator berkorelasi  lebih  tinggi  dengan  konstrak  latennya,  maka dikatakan memiliki discriminant validity yang baik.
Tabel 5: Nilai Cross Loading

## 2) Analisis Model Struktural
Setelah  evaluasi  model  pengukuran  terpenuhi,  maka selanjutnya  adalah  evaluasi  terhadap  model  struktural. Evaluasi  struktural  meliputi  nilai  signifikansi  tiap  koefisien jalur yang menyatakan apakah ada (signifikansi) atau tidaknya pengaruh  antar  konstrak  yang  dihipotesiskan  seperti  model. Selanjutnya melihat pada nilai R 2 , dan Stone-Geisser‟s Q 2 . Tabel 6: Nilai Koefisien Jalur
Tabel  6  menjelaskan  bahwa  setiap  konstrak  eksogen berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  konstrak endogennya,  kecuali  konstrak  laten  sikap  terhadap  minat karena  memiliki  nilai  negatif  dan  nilai  t-statistic  bernilai kurang  dari  1,65.  Untuk  memvalidasi  model  secara keseluruhan,  dapat  dilihat  dari goodness  of  fit (GoF) menggunakan rumus sebagai berikut:
√ ̅̅̅̅̅̅    ̅ (1) √
(GoF besar)
Kriteria  lain  untuk  mengukur  struktur  model  adalah dengan  menggunakan Predictive  relevance.  Predictive relevance dikatakan baik jika nilai Q 2 lebih besar dari 0. Tabel 7  yaitu construct  crossvalidated  redundancy menunjukkan
bahwa  nilai  Q 2 pada  masing-masing  variabel  laten  adalah kemanfaatan  sebesar  0,132379,  kenyataan  sebesar  0,300653, minat  sebesar  0,014712,  dan  sikap  sebesar  0,463300.  Nilai- nilai  tersebut  lebih  besar  dari  0  yang  berarti  bahwa  nilai prediksi untuk keempat variabel sudah baik dan sesuai.
Tabel 7: Nilai Q 2 SSO SSE 1-SSE/SSO Kemanfaatan 855,000000 741,816270 0,132379 Kenyataan 855,000000 597,941466 0,300653 Minat 684,000000 673,937310 0,014712 Sikap 855,000000 458,878467 0,463300
Pada  tahap  pengujian  inner  model,  diperoleh  R 2 untuk konstruk  kemanfaatan  adalah  sebesar  24,5  persen,  kenyataan sebesar 57,32 persen dan sikap sebesar 94,5 persen. Sementara untuk  konstruk  kemudahan  dan  minat  memiliki  nilai  R 2 yang relative kecil yaitu 0 dan 3,08 persen.
Tabel 8:
Nilai R 2

## 3) Analisis Hasil Uji Hipotesis
Hasil koefisien jalur digunakan untuk menguji hipotesis, menunjukkan  adanya pengaruh  yang signifikan dari pengaruh dari  persepsi  akan  kemudahan  penggunaan  terhadap  persepsi akan kemanfaatan yang bernilai positif terhadap persepsi akan kemanfaatan  sebesar  0,495.  Selain  itu  diketahui  bahwa  nilai statistik uji t sebesar 5,8235 yang lebih besar dari t-tabel 1,65 (2 tailed).
Tabel 9: Hasil Uji Hipotesis 1
Hasil pengujian pada tabel 10 menunjukkan nilai statistik uji t sebesar  2,0251  yang lebih besar dari 1,65. Nilai tersebut berarti bahwa terdapat pengaruh yang signifikan dari persepsi akan  kemanfaatan  terhadap  sikap  akan  penggunaan  sistem. Besar dari pengaruh tersebut adalah 0,0626 yang menunjukkan  pengaruh  positif.  Namun  angka  tersebut menunjukkan  adanya  hubungan  yang  relatif  kurang  kuat antara kemanfaatan terhadap sikap akan penggunaan sistem.
Tabel 10: Hasil Uji Hipotesis 2
Hasil  pengujian  pada  tabel  11  menunjukkan  untuk hubungan  persepsi  akan  kemudahan  penggunaan  terhadap sikap  akan  penggunaan  sistem  adalah  sebesar  49,3054.  Nilai ini  lebih  besar  dari  1,65  yang  dapat  diartikan  bahwa  terdapat pengaruh  yang  signifikan  dari  kemudahan  penggunaan terhadap  sikap  akan  penggunaan  sistem  sebesar  0,9396. Pengaruh  hubungan  tersebut  merupakan  pengaruh  positif dengan hubungan yang relatif sangat kuat.
Tabel 11: Hasil Uji Hipotesis 3
Hasil  pengujian  pada  tabel  12  menghasilkan  nilai statistik uji t sebesar 0,6648 yang kurang dari 1,65. Besar dari pengaruh tersebut adalah -0,0772 yang menunjukkan pengaruh negatif.  Hal  tersebut  memiliki  arti  bahwa  sikap  akan penggunaan  sistem  tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan terhadap  kecenderungan  perilaku  untuk  tetap  menggunakan sistem.
Tabel 12:
Hasil Uji Hipotesis 4
Berdasarkan tabel 13 dapat dilihat bahwa nilai statistik uji  t  yang  dihasilkan  adalah  sebesar  1,926  yang  lebih  besar dari  1,65.Nilai tersebut berarti bahwa terdapat pengaruh  yang signifikan dari persepsi akan kemanfaatan terhadap kecenderungan  perilaku  untuk  tetap  menggunakan  sistem. Besar dari pengaruh tersebut adalah 0,2035 yang menunjukkan  pengaruh  positif.  Namun  angka  tersebut menunjukkan adanya hubungan yang relatif kurang kuat.
Tabel 13:

## Hasil Uji Hipotesis 5
Tabel 14 menunjukkaan bahwa nilai statistik uji t pada pengujian  ini  sebesar  24,8471.  Nilai  ini  lebih  besar  dari  1,65 yang  berarti  bahwa  kecenderungan  perilaku  untuk  tetap menggunakan  sistem  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap kondisi  nyata  penggunaan  sistem  dengan  besar  pengaruh 0,7571.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan  yang positif antara kecenderungan perilaku untuk tetap menggunakan  sistem  terhadap  kondisi  nyata  penggunaan sistem.
Tabel 14: Hasil Uji Hipotesis 6

## 4) Analisis Pengaruh Kemudahan Terhadap Kemanfaatan
Secara  keseluruhan,  peningkatan  kemanfaatan  AMS dapat  ditingkatan  kembali  melalui  kemudahan  penggunaan. Hal  ini  dibuktikan  dengan  signifikansi  jalur  Kemudahan terhadap  Kemanfaatan  sebesar  0,495  (tabel  8).  Kemudahan penggunaan merupakan faktor terpenting yang mempengaruhi kemanfaatan  suatu  sistem.  Salah  satu  faktornya  adalah kemudahan  mengakses.  Pada  indikator  KMD4,  yaitu  “AMS dapat  diakses  dengan  mudah  melalui device apa  saja” memiliki  nilai loading  factor paling  rendah.  Untuk meningkatkannya, pihak PT. XYZ Surabaya dapat melakukan pengembangan sistem  AMS sehingga dapat compatible untuk di  gunakan  pada  beberapa device dan open  source. Karena sebuah sistem informasi yang baik adalah yang dapat diterima user dan  dirasa  memberikan  kemudahan  dan  manfaat  dalam proses penggunaannya, termasuk mudah digunakan kapan saja dan dimana saja.
Signifikansi  kemanfaatan  sebuah  sistem  dapat  dipicu dari semua  indikator, salah satunya  yaitu dari segi kegunaan dimana  dapat  menjadikan  pekerjaan user lebih  mudah  dan menambah  produktivitas.  Selain  itu  dari  indikator  efektivitas, yaitu  dapat  mengembangkan  kinerja  pekerjaan  dengan meminimalkan  biaya,  waktu  dan  kemungkinan  kehilangan informasi.  Namun  pada  indikator  KMF6,  yaitu  “Saya  dapat menghemat biaya dalam mencari informasi seputar administrasi kesekretariatan jika  melalui  AMS”  mendapatkan nilai loading  factor paling  rendah  pada  variabelnya.  Hal  ini dikarenakan  para  pengguna  merasa  bahwa  dampak  yang diperoleh dari pergantian sistem pencarian surat secara manual ke  AMS  tidak  memberikan  keuntungan  dalam  hal  finansial yang nyata secara individu.
Untuk  studi  kasus  PT.  XYZ  Surabaya,  seluruh indikator  kemudahan  yang  digunakan  memiliki  signifikansi yang  besar,  yakni  pada  penggunaan  mudah  dipelajari, pemahaman susunan menu, fitur mudah digunakan, kemudahan akses dengan  media intranet  maupun internet  dan dapat  meningkatkan  koordinasi  dengan user lainnya. Berdasarkan  informasi  yang  didapatkan  melalui  wawancara, pihak  PT.  XYZ  Surabaya  sedang  gencar  untuk  mengekspansi peningkatan implementasi AMS pada unit-unit lain di seluruh Indonesia,  untuk  itu  dibutuhkan  pula  pengingkatan  yang  baik untuk  sistem  AMS  agar  dapat  lebih  mudah  diterima    user. Salah satunya dengan menambahkan fitur chatting , mengganti tampilan dan menyelaraskan dengan jaringan agar AMS dapat beroperasi  dengan  stabil,  baik  diakses  dari  area  kantor  atau dari luar kantor.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN

## A. Kesimpulan
Adapun  beberapa  kesimpulan  yang  daat  diambil  dari penelitian ini ialah sebagai berikut:
1. Variasi pada penggunaan AMS dipengaruhi sebesar 24,5 persen oleh persepsi kemudahan, dan sisanya dipengaruhi  oleh  variabel  lain.  Pada  persepsi  minat sebesar  3,1  persen  variasi  dipengaruhi  oleh  persepsi sikap  dan  kemanfaatan,  dan  sisanya  dipengaruhi  oleh variabel  lain.  Persepsi  kemanfaatan  dan  kemudahan
mempengaruhi  variasi  dari  persepsi  sikap  sebesar  94,5 persen.  Sedangkan  variasi  dari  persepsi  kenyataan, sebesar 57,3 persen diperngaruhi oleh persepsi minat dan sisanya 43,7 persen dipengaruhi oleh variabel yang lain.
2. Berdasarkan  hasil  pegujian  hipotesis,  dari  6  hipotesis yang  ada  terdapat  1  hipotesis  yang  tidak  dapat  diterima, yaitu  pengaruh  dari  persepsi  sikap  terhadap  persepsi minat.
3. Persepsi kemudahan berpengaruh secara positif terhadap persepsi  kemanfaatan.  Persepsi  kemanfaatan  dan kemudahan  juga  berpengaruh  secara  positif  terhadap persepsi sikap. Hal yang sama juga terjadi pada pengaruh persepsi minat terhadap kenyataan.
4. Hasil  penelitian  ini  memverivikasi  bahwa  persepsi kemudahan  penggunaan  berpengaruh  terhadap  persepsi kemanfaatan  penggunaan  layanan  AMS.  Hal  ini  erat kaitannya  bahwa  bila  sebuah  pengembang  suatu  sistem dapat  meningkatkan  penerimaan  penggunaan  dengan meningkatkan  kemudahan  dari  penggunaan  sistem tersebut.

## B. Saran
Saran yang dapat diberikan berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan untuk penelitian selanjutnya antara lain :
1. Pada  penelitian  selanjutnya,  indikator-indikator  yang dipakai sebaiknya disesuaikan dengan tempat dan waktu agar  lebih  valid  dan  reliabel  dalam  mengukur  konstruk yang digunakan.
2. Sebaiknya  dilakukan  pemodelan  lebih  dari  1  dengan menggunakan konstruk  yang  sama  sehingga dari  model- model  tersebut  dapat  dipilih  model  mana  yang  terbaik dan dapat diterapkan di perusahaan.

## VI. D AFTAR P USTAKA
[1] PT PLN (Persero), Profil Perusahaan. PT PLN (Persero) Listrik Untuk Kehidupan Yang Lebih Baik. [Online]. Available: http://www.pln.co.id/.
[2] Wibowo,  Arief,  " Kajian  Tentang  Perilaku  Pengguna Sistem  Informasi Dengan  Pendekatan  Technology  Acceptance  Model  (TAM)," Jakarta Selatan, 2009
[3] F.  D.,  Davis,  " A  technology  acceptence  model  for  empirically  testing new end-user information system: theory and results," Massachussets : Massachusset Institute of Technology, 1986.
[4] Suseno,  Bimo.  Partial  Least  Square. MS  Stat. [Online]  23  Desember 2011.  Avalilable:  http://www.statistikolahdata.com/2011/12/partial- least-square.html.
[5] Konsultan Statistik. Simulasi SmartPLS (Structural Equation Modeling berbasis  Variance). Konsultan  Statistik. [Online]  .  Available: http://www.konsultanstatistik.com/2010/10/simulasi- smartpls_852.html.
[6] Long Li, Ph.D, " A Critical Review of Tehcnology Acceptance Literature” Grambling State University, 2010.
[7] Tangke,  Natalia,  " Analisa  Penerimaan  Penerapan  TABK  dengan Menggunakan TAM pada BPK-RI," 2004.
[8] PT.  PLN  (Persero)  Distribusi  Jawa  Timur. Standard  Operating Procedure  Aplikasi  Manajemen  Surat  Rev.1. Surabaya :  PT.  PLN
(Persero) Distribusi Jawa Timur.