## EVALUASI EFIKASI DAN KONTROL LOCUS PENGGUNA TEKNOLOGI SISTEM BASIS DATA AKUNTANSI

## Fikri Hamidy
Sistem Informasi, Universitas Teknokrat Indonesia Jl. H.ZA Pagaralam, No 9-11, Labuhanratu,Bandarlampung e_mail: fikrihamidy@teknokrat.ac.id

## Abstract
This  research  aims  to  empirically  investigate  the influences of  the personality factors towards the students’ intention to use the database software at the computerized accounting  vocational  colleges  in  Lampung  province.  In order  to  answer  the  hypotheses,  this  research  applies  a survey study with 301 computerized accounting vocational students.  Based  on  these  samples  I  test  using  structural equation  modeling  of  AMOS™  (Analysis  of  Moment Structure) software.
The  result  of  the  study  indicates  that  the estimations  of  the  regression  weights  coefficient, standardized  regression  weights    and  critical  ratio,  has led to the conclusion that statistically, the first hypothesis is  not  supported  whereas  the  second  hypothesis  is statistically  supported. In conclusion, , based on the low score of the standardized regression  wights coefficient, it can be concluded thus, that the students’ intention to use the  database  software  at  the      computerized  accounting vocational  colleges    in  Lampung  Province  is  relatively low.
Key Words : personality, intention, database software

## 1. Pendahuluan
Individu-individu  pengguna  TI  dihasilkan  dari pendidikan dan pelatihan pengguna TI diantaranya adalah berasal  dari  pendidikan  vokasi  terapan.  Undang-undang RI  Nomor  12  (UU  12)  Tahun  2012  tentang  Pendidikan Tinggi dinyatakan pada paragraf 2 pasal 16 ayat 1 bahwa, “Pendidikan vokasi merupakan pendidikan tinggi program diploma  yang  menyiapkan  mahasiswa  untuk  pekerjaan dengan  keahlian  terapan  tertentu  sampai  program  sarjana terapan”.    Kurikulum  diploma  3  tahun  (D3)  vokasi komputerisasi akuntansi disusun dalam usaha menyiapkan mahasiswa  untuk  dapat  menggunakan  sistem  dan teknologi  informasi  sesuai  dengan  kompetensi  di bidangnya.
Sistem informasi akuntansi (SIA) yang merupakan suatu  rerangka  pengkordinasian  sumber  daya  ( data, meterials,  equipment,  suppliers,  personal,  and  funds ) untuk mengkonversi input berupa data ekonomik menjadi output berupa informasi keuangan yang digunakan untuk melaksanakan  kegiatan  suatu  entitas  dan  menyediakan informasi akuntansi bagi pihak-pihak yang berkepentingan  (Wilkinson, 2000). Basis data pada suatu sistem  informasi  dan  aplikasi  komputer  memiliki  fungsi yang  sangat  penting  dalam  menghasilkan  informasi akuntansi yang bermanfaat.
Dalam  silabus  mata  kuliah  sistem  informasi akuntansi dan basis data, mahasiswa vokasi komputerisasi
akuntansi  diharapkan  dapat  memahami  dan  dapat mengaplikasikannya      dalam prototype perancangan basis  data  akuntansi  ( database  accounting) .  Pemanfaatan perangkat  lunak  basis  data  ( database  software) oleh mahasiswa  vokasi  komputerisasi  akuntansi  diunjukkan pada kompetensi keahlian rancang bangun aplikasi sistem yang  biasa  digunakan  yaitu:  MySQL™,  PostgreSQL™, SQLite™, Microsoft SQL Server™, Microsoft Access™, Oracle™, Sybase™, dBASE™, FoxPro™, atau menggunakan IBM DB2™.
Kompetensi  keahlian  rancang  bangun  aplikasi sistem  informasi  akuntansi  memerlukan  niat (intention) untuk  menggunakan  perangkat  lunak  pendukung.  Upaya yang  diperlukan  oleh  mahasiswa  vokasi  komputerisasi akuntansi untuk memiliki kompetensi pemrograman basis data  diawali  dengan  kemampuan  penggunaan  perangkat lunak  basis  data.  Upaya  ini  tentu  mempengaruhi  masa penyelesaian tugas akhir mahasiswa yang bersangkutan.
Penelitian  ini  berbeda  dari  penelitian  sebelumnya dalam instrument pengukuran  dan  populasinya.  Analisis personality menggunakan instrument penelitian  khas sistem  informasi  yaitu  berupa computer  self-efficacy dan computer locus of control Populasinya adalah mahasiswa sebagai  pengguna  perangkat  lunak  basis  data  yang merupakan  mahasiswa  semester    akhir  pada  perguruan tinggi  penyelenggara  vokasi  komputerisasi  akuntansi  di Propinsi Lampung.

## 2.  Kajian Pustaka dan Kerangka Pemikiran
Teori yang melandasi penelitian intention menggunakan perangkat lunak basis data pada mahasiswa vokasi  komputerisasi  akuntansi  di  Propinsi  Lampung adalah  dari  teori  psikologi,  sosial  dan  teori  informasi. Teori-teori  ini  telah  digunakan  secara  meluas  dalam penelitian multi disiplin keilmuan. Penelitian pada bidang ilmu  akuntansi  juga  menggunakannya  seperti  pada  tabel 2.1 tentang penelitian terdahulu.
Dalam psikologi,  teori Trait (sifat) adalah sebuah pendekatan  tentang personality manusia.  Teori Trait terutama adalah memfokuskan terhadap pengukuran sifat, yang dapat didefinisikan sebagai pola kebiasaan perilaku, pikiran,  dan  emosi  (Kassin,  2003). Locus  of  control adalah  teori  dalam  psikologi  kepribadian  mengacu  pada sejauh  mana  orang  percaya  bahwa  mereka  dapat mengontrol  peristiwa  yang  mempengaruhi  mereka. Pemahaman  konsep  ini  dikembangkan  oleh  Julian  Rotter B. pada tahun 1954, dan sejak itu menjadi salah satu aspek penelitian personality atau kepribadian. Locus dikonsepkan  menjadi locus internal  dan locus eksternal. Locus internal  adalah  kepercayaan  seseorang  bahwa dirinya  bisa  mengendalikan  hidupnya  sendiri.  Sedangkan locus eksternal  adalah  seseorang  yang  mempercayai
bahwa  keputusan  dan  kehidupannya  dikendalikan  oleh faktor lingkungan diluar kendalinya.

## 2.1. Computer Self-Efficacy
Delcourt  dan  Kinzie  (1993)  mendefinisikan computer  self-efficacy sebagai  ukuran  kepercayan  diri pengguna  komputer  dengan  kemampuan  mereka  untuk memahami,  menggunakan,  dan  menerapkan  pengetahuan dan keterampilan komputer.
Para  penulis  menemukan  bahwa  individu  yang  memiliki computer self-efficacy yang tinggi akan merasa kompeten dalam menggunakan perangkat keras dan perangkat lunak komputer  yang  berbeda.  Namun,  rendahnya computer self-efficacy mengarah ke keyakinan bahwa individu akan mengalami  kesulitan  dalam  menggunakan hardware dan software komputer.  Berdasarkan  paparan  tersebut,  maka hipotesis  pertama  yang  diajukan  dalam  penelitian  ini adalah:
H1: Computer  Self-efficacy berpengaruh  positif terhadap Intention penggunaan  perangkat  lunak basis data.
2.3. Computer Locus of Control
Locus  of  control merupakan  keyakinan  individu bahwa  individu  bisa  mempengaruhi  kejadian-kejadian yang  berkaitan  dengan  kehidupannya.  Menurut  Rotter (1966) locus  of  control terdiri  dari  dua  bagian  yaitu internal  locus  of  control dan external  locus  of  control. Internal  locus  of  control adalah  individu  yang  meyakini bahwa  apa  yang  terjadi  selalu  berada  dalam  kontrolnya, dan  selalu  mengambil  peran  serta  tanggung  jawab  dalam setiap  pengambilan  keputusan.  Mereka  mengendalikan apa  yang  terjadi  pada  diri  mereka.  Kaum internal lebih aktif  mencari  informasi  sebelum  mengambil  keputusan, dan  lebih  termotivasi  untuk  berprestasi,  serta  melakukan upaya  yang  lebih  besar  untuk  mengendalikan  lingkungan mereka  Sedangkan external  locus  of  control adalah individu  yang  meyakini  bahwa  kejadian  dalam  hidupnya berada  di  luar  kontrolnya,  yang  melihat  bahwa  apa  yang terjadi pada diri  mereka dikendalikan oleh kekuatan  luar, seperti misalnya kemujuran dan peluang (Rotter, 1966).
Kay  (1990)  melakukan  penelitian  menggunakan dimensi  yang  dikembangkan  dari general Locus of Control  (Rotter,  1966)  untuk  mengukur  asosiasi  locus  of control  terhadap  computer  literacy.  Ditemukan  bahwa locus  of  control  berpengaruh  terhadap  computer  literacy pengguna.  Dimensi  yang  dikembangkan  Kay  (1990) disebut  sebagai  Computer  Locus  of    Control  Measured (CLOM). Dalam penelitian  ini CLOM digunakan sebagai instrument  personality  trait.  Hipotesis  kedua  yang diajukan  sejalan  dengan  uraian  di  atas  adalah  sebagai berikut:
H2 : Computer  Locus  of  Control berpengaruh terhadap Intention penggunaan  perangkat  lunak basis data .
2.5. Basis Data dan Database Management System
Basis  data  adalah  kumpulan  data  yang  terhubung secara logical, terdeskripsi dari data yang dirancang untuk memenuhi  kebutuhan  informasi  dari  sebuah  organisasi. Basis  data  merupakan  sebuah  tempat  pengumpulan  data yang  sangat  besar  yang  digunakan  secara  bersama-sama oleh berbagai departemen (Whitten, et al ., 2004).  Sistem
basis  data  adalah  sistem  menyimpan  informasi  dan memungkinkan  penggunanya  mengambil  dan  mengubah informasi  itu  saat  diperlukan.  Komponen-komponen penting  sistem  basis  data  adalah:  data,  perangkat  keras ( hardware ),  perangkat  lunak  ( software ),    dan  pengguna ( user ) yang dikategorikan sebagai Administrator, Programmer dan End-user . Database Management System (DBMS) dirancang khusus  sebagai  aplikasi  yang  berinteraksi  dengan pengguna,  dengan  aplikasi  lain,  dan  dengan  basis  data ( database )  itu  sendiri  untuk  menangkap  dan  menganalisa data.  DBMS  adalah  perangkat  lunak  khusus  yang digunakan  untuk  membuat,  mengontrol  dan  mengelola basis  data  (Whitten, et  al .,  2004).  DBMS  antara  lain adalah:  MySQL™,  PostgreSQL™,  SQLite™,  Microsoft SQL Server™, Microsoft Access™, Oracle™, Sybase™, dBASE™, FoxPro™, dan IBM DB2™.

## 3.  Metode dan Pendekatan

## 3.1 Populasi dan Sampel
Populasi  merupakan  jumlah  keseluruhan  elemen yang  diteliti  (Cooper  dan  Schindler,  2003).  Dengan demikian  populasi  adalah  individu  yang  memiliki informasi  yang  menjadi  fokus  penelitian.  Populasi  dalam penelitian  ini  adalah  menggunakan  populasi  mahasiswa vokasi  komputerisasi  akuntansi  pada  Perguruan  Tinggi (PT)  di  Propinsi  Lampung  yang  terakreditasi  Badan Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi (BAN-PT).
Metode  pengambilan  sampel  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  secara non  probabilitas yaitu convenience  sampling .  Data  primer  yang  didapat  dari convenience sampling oleh mahasiswa vokasi komputerisasi akuntansi di Propinsi Lampung adalah atas dasar  sukarela.  Mahasiswa  secara  sukarela  meluangkan waktu untuk mengisi kuisioner dan berusaha memberikan jawaban  menurut  persepsinya  masing-masing.  Sebelum mengisi  kuisioner  para  mahasiswa  diberikan  pengarahan tentang maksud, tujuan dan teknis pengisian kuisioner.

## 3.2 Sumber dan Teknik Pengumpulan Data
Teknik  yang  digunakan  dalam  pengumpulan  data penelitian  adalah  menggunakan  data  primer  untuk mendapatkan  data  opini  individu  melalui  kuesioner  yang berisi  daftar  pertanyaan  mengenai  semua  variabel  yang diteliti  yaitu  : computer  self-efficacy,  computer  locus  of control dan  profil  demografi  dari  mahasiswa  vokasi komputerisasi akuntansi.
Peneliti  meminta  ijin  kepada  pimpinan  masing- masing  institusi  untuk  melibatkan  beberapa  dosen pengampu mata kuliah yang mengajarkan perangkat lunak basis  data.    Para  dosen  diminta  secara  sukarela  untuk terlibat menjaring responden, mengarahkan, dan mendapatkan informasi melalui pengisian kuisioner.
3.3 Definisi Operasional dan pengukuran Variabel
Computer Self-Efficacy (CSE) skala Likert mulai poin  1  yang  menyatakan  sangat  tidak  setuju  sampai dengan  poin  5  yang  menyatakan  sangat  setuju.  Variabel ini  diukur  dengan  menggunakan  sepuluh  pertanyaan. Pertanyaan-pertanyaan  ini  diadopsi  dari  penelitian  yang
dilakukan oleh Compeau dan Higgins (1991)  yang sering disebut dimensi skala Computer Self-Efficacy (CSE). Pertanyaan  tentang Computer  Locus  of  Control diukur  dengan  Dimensi  skala  Rotter  yang  dikembangkan oleh  Kay  (1990)  yang  terdiri  dari  10 item yang  diukur dengan skala Likert mulai poin 1 yang menyatakan sangat tidak  setuju  sampai  dengan  poin  5  yang  menyatakan sangat setuju.
Niat  ( intention) didefinisikan  sebagai  keinginan untuk melakukan sesuatu. Niat diukur dengan skala Likert mulai poin 1 yang menyatakan sangat tidak setuju sampai dengan  poin  5  yang  menyatakan  sangat  setuju.  Variabel ini diukur dengan menggunakan 2 pertanyaan. Pertanyaan-pertanyaan  ini  diadopsi  dari  penelitian  yang dilakukan oleh Davis (1989).

## 3.4 Pengujian Instrumen Penelitian
Pengujian  instrumen  penelitian  adalah  bagian yang  terpenting  untuk  dilakukan.  Data  penelitian  tidak berguna jika instrumen pengukuran yang digunakan tidak mempunyai  validitas  dan  reliabilitas  yang  tinggi, pengujian  hipotesis  sangat  dipengaruhi  oleh  kualitas  data (Cooper dan Schindler, 2003). Sebelum dilakukan survei, maka terlebih dahulu dilakukan pra survei dengan sampel yang lebih kecil dengan tujuan untuk mengetahui validitas dan  reliabilitas  instrumen  yang  ada,  sehingga  dapat digunakan untuk  memperbaiki item - item pertanyaan  yang memenuhi  persyaratan  tersebut  sebelum  dilakukan  survei yang sesungguhnya. Meskipun item - item pertanyaan yang digunakan  dalam  penelitian  ini  telah  digunakan  pada penelitian sebelumnya dan dinyatakan valid serta reliabel, tetapi item - item pertanyaan  ini  perlu  diuji  kembali validitas dan reliabilitasnya.

## 3.5 Uji Validitas dan Uji Reliabilitas
Uji  validitas  ini  dilakukan  untuk  mengetahui sejauh  mana  kemampuan  instrumen  penelitian  mengukur apa  yang  seharusnya  diukur  (Cooper  dan  Schindler, 2003).  Validitas  internal  terdiri  dari  validitas  isi  dan validitas  konstruk.  Pengukuran  validitas  secara  kualitatif dilakukan dengan content validity dan uji  validitas secara kuantitatif  dengan Confirmatory  Faktor  Analysis (CFA) melalui  bantuan software SPSS™ for  Windows ,  yang menggambarkan validitas konstruk (Ghozali, 2005).
Validitas  konstruk  menunjukkan  seberapa  baik hasil  yang  diperoleh  dari  penggunaan  suatu  pengukuran sesuai  teori-teori  yang  digunakan  untuk  mendefenisikan suatu  konstruk  (Hartono,  2004). Instrument memiliki convergent  validity jika item pengukuran  memiliki  faktor loading lebih besar dari 0,4 (Hair et al. , 2006). Hair et al. , (2006) juga menyatakan bahwa faktor loading lebih besar 0,3 dapat dipertimbangkan sebagai batas minimal dan bila faktor loading lebih  besar  dari  0,5  maka  diterima  secara signifikan.
Reliabilitas  adalah  suatu  alat  pengukur  yang menunjukkan  akurasi,  konsistensi  dan  ketepatan  dari pengukurnya  (Hartono,  2004).  Konsistensi  menunjukkan seberapa  baik item – item pertanyaan  yang  mengukur sebuah  konsep  bersatu  menjadi  sebuah  kumpulan.  Suatu kuisioner  dikatakan  reliabel  atau  handal  jika  jawaban seseorang  terhadap  pertanyaan  adalah  konsisten  dari waktu  ke  waktu  (Cooper  dan  Schindler,  2003).  Dalam
penelitian ini, uji reliabilitas dilakukan dengan menggunakan  teknik Cronbach’s  Alpha dengan    bantuan software SPSS™ for  Windows (Ghozali,  2005). Cronbach’s  Alpha adalah  koefisien  keandalan  yang menunjukkan  seberapa  baik item dalam  suatu  kumpulan secara  positif  berkorelasi  satu  sama  lain.  Konsistensi jawaban ditunjukan oleh nilai rule of thumb atau tingginya cronbach’s alpha, dengan nilai alpha harus lebih besar dari 0,7  meskipun  nilai  0,6  masih  dapat  diterima  (Hair et  al ., 2006).

## 3.6 Pengujian Hipotesis
Di  dalam  analisis  data  penelitian  digunakan metode statistika. Seluruh perhitungan statistika dilakukan dengan  menggunakan  bantuan  perangkat  lunak  statistik yaitu  IBM®  SPSS®  Statistcs™  21  dan  IBM®  SPSS® AMOS™  versi  21    for  Windows™.  Tingkat  signifikansi yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  sebesar  0,05 (5%).  Dari  hasil  uji  hipotesis  diketahui  apakah  hipotesis diterima atau hipotesis ditolak. Pada tabel 3.1 dibawah ini adalah  merupakan  hipotesis  penelitian  yang  di  uji  pada bab  empat,  melalui  proses  melalui  pendekatan  SEM berbasis covariance dengan  bantuan  perangkat  lunak IBM® SPSS® AMOS™ versi 21.
.
Tabel 3.1. Hipotesis yang diajukan
No. Hipotesis H1
Computer Self-efficacy (CSE) berpengaruh positif terhadap Intention penggunaan perangkat  lunak basis data (ITU)
H2 ( Internal) Computer Locus of Control (CLOC) berpengaruh positif  terhadap Intention penggunaan perangkat  lunak basis data (ITU)
Cara  untuk  menguji  hipotesis  penelitian  salah satunya  adalah  dengan  membandingkan Critical  Ratio (C.R.)  yang  dihasilkan  model  atau  yang  disebut  t_hitung dibandingkan  dengan Critical  Value atau  nilai  kritis  atau yang  biasa disebut sebagai t_tabel. Pada penelitian  ini uji dengan signifikansi 5% sehingga t_tabelnya adalah 1,625. Jika  t_hitung  >  t_tabel  maka  hipotesis  terdukung. Sebaliknya  jika  t_hitung<t_tabel  maka  hipotesis  tidak terdukung.  Gambar  3.1.  menunjukkan  model  penelitian awal disederhanakan.
Persamaan  dalam  penelitian  adalah  sebagai berikut:
Yi   =    α + β1 X1 + ei ……… (1); Yi   =    α + β2 X2 + ei ……… (2);
Keterangan: Yi = Intention to Use ( dependent variable ) X1   = Computer Self-efficacy ( independent variable ) X2   = Computer Locus of Control ( independent variable )
α = Konstanta (nilai Yi apabila X = 0) β = Koefisien  regresi  (nilai  peningkatan  ataupun penurunan)
ei = disturbance errors (variabel pengganggu).
Pengujian  hipotesis  dilakukan  dengan  SEM ( Structural  Equation  Modeling )  dengan  software  IBM® SPSS®  AMOS™  ( Analysis  of  Moment  Structure )  versi 21. SEM  merupakan sekumpulan teknik-teknik statistical yang memungkinkan pengujian sebuah rangkaian hubungan  relatif  rumit  secara  simultan.  Ukuran  sampel yang  harus  dipenuhi  dalam  permodelan  ini  adalah minimum  berjumlah  100.  Dalam  sebuah  analisis  SEM mensyaratkan  minimum  100  sampel.  Observasi  yang muncul  dengan  nilai-nilai  ekstrim,  baik  secara  univariat maupun  multivariat  yaitu  yang  muncul  karena  kombinasi karakteristik  unik  yang  dimilikinya  dan  terlihat  sangat jauh  berbeda  dari  observasi-observasi  lainnya.  Pengujian tentang ada tidaknya outliers univariate dilakukan dengan menganalisis  nilai  Z score dari  data  penelitian  yang digunakan.  Apabila  terdapat  nilai  Z score yang  berada pada rentang  lebih  besar dari pada ± 4 (Hair et  al , 1995) maka  hal  ini  berarti  termasuk  dalam  kategori  outliers sedangkan  pengujian  outliers  pada  tingkat  multivariate dapat  dilihat  dari  jarak mahalanobis ( mahalanobis distance ).
Normalitas  dapat  diuji  dengan  melihat  gambar histogram  data  atau  dapat  diuji  dengan  metode-metode statistik.  Uji  normalitas  ini  perlu  dilakukan  baik  untuk normalitas  terhadap  data  tunggal  maupun  normalitas multivariate dimana beberapa variabel digunakan sekaligus  dalam  analisis  akhir.  Pengujian  normalitas dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  memberikan perintah test of normality and outliers . Asumsi normalitas ditolak  bila  nilai  C.R  lebih  besar  dari  nilai  kritis  yaitu  ± 2,58.
Menurut  Ferdinan  (2002)  seperti  yang  disajikan pada tabel 3.1, bahwa kriteria dalam mengevaluasi model dan  pengaruh  pengaruh  yang  ditampilkan  dalam  model adalah  ² Chi  Square  Statistics , Significance  probability , CMIN/DF,  GFI,  AGFI,  TLI,  CFI  dan  RMSEA  yang memenuhi  syarat  indeks  yang  ditetapkan.  Dinyatakan bahwa  ² Chi Square Statistic jika semakin kecil nilai  ² semakin  baik  model  itu  dan  diterima  berdasarkan probabilitas  dengan cut  off  value sebesar  p>0,05  atau p>0,01.
CMIN/DF  atau square relatif  merupakan  hasil pembagian  antara  fungsi  kesalahan  sampel  yang  minimal dengan  derajat  kebebasannya  yang  digunakan  untuk mengukur  fit  model.  CMIN/DF  yang  diharapkan  agar model dapat diterima adalah ≤ 2,00. Pengujian indeks GFI ( Goodness Fit of Index )  dimaksudkan  untuk  mengatahui proporsi tertimbang dari  varians dalam  matriks kovarians sampel  yang  dijelaskan  oleh  matriks  kovarians  populasi yang terestimasi, GFI yang diharapkan adalah GFI ≥ 0,90.
AGFI  ( Adjusted  Goodness  Fit  Index )  dapat mennyesuaikan fit indeks terhadap df yang tersedia untuk menguji  diterima  atau  tidaknya  model.  Hasil  yang diharapkan  AGFI adalah  ≥ 0,90. Sedangkan TLI ( Tucker Lewis  Index )  adalah  sebuah alternatif  incremental  fit index yang  membandingkan  sebuah  model  yang  diuji terhadap  sebuah  base  line  model.  Nilai  yang  diharapkan adalah TLI ≥ 0,95
Rentang CFI ( Comparative Fit Index ) sebesar 0- 1  dimana  semakin  mendekati  1  mengindikasikan  tingkat fit yang  paling  tinggi, a  very  good  fit nilai  yang diharapkan  adalah  CFI  ≥  0,95.  Kemudian  mengukur
RMSEA  ( the  Root  Meansquare  Error  of  Approximation ) adalah  merupakan  sebuah  indeks  yang  dapat  digunakan untuk  mengkompensasi  chi  square  dalam  sampel  besar, nilai  RMSEA  yang  kecil  atau  sama  dengan  0,08 merupakan  indeks  untuk  dapat  diterimanya  model  yang menunjukkan  sebuah close  fit dari  model  tersebut berdasarkan degress .
Tabel 3.2 Asumsi-asumsi dalam Pengujian SEM
Goodness of Fit Index Cut of Value  ² Chi Square Statistics Diharapkan kecil Significance probability ≥ 0,05 CMIN/DF ≤ 2,00 GFI ≥ 0,90 TLI ≥ 0,95 RMSEA ≤ 0,08 ( Sumber : Ferdinand, 2002 )

## 3.7 Penelitian Uji Coba
Uji coba penelitian terhadap 43 mahasiswa vokasi komputerisasi  akuntansi  yang  dilaksanakan  pada  tanggal 25  Juni  2013.  Uji  coba  ini  bertujuan  untuk  mengukur validitas  dan  reliabilitas kuisioner .    Dari  pengujian validitas dengan perangkat lunak IBM® SPSS® Statistics 21™,  didapat  hasil  bahwa:  butir  CSE1;  CSE2;  CSE3; CSE7;CSE8; CSE10; CLOC3; CLOC6; CLOC8; CLOC9; CLOC10;  PEOU2  dan  PEOU4    adalah  tidak  valid sedangkan  yang  lainnya  valid  (tabel  3.2.).  Butir  ( item ) yang  tidak  valid  dalam  uji  coba  akan  dikeluarkan  dalam pengujian hipotesis Confirmatory Factor Analysis (CFR). Pada  penelitian  dengan  sampel  besar,  butir-butir pertanyaan  yang  valid  digunakan  dalam  analisis  untuk menguji  hipotesis  yang  diajukan.  Butir-butir  yang  valid adalah:  CSE4;  CSE5;  CSE6;  CSE9;  CLOC1;  CLOC2; CLOC4;  CLOC5;  CLOC7;  ITU1  dan  ITU2  (tabel  3.3). Semua  analisis  menggunakan  IBM®  SPSS®  Statistics dan IBM® SPSS® AMOS™ versi 21.
Reliabilitas terhadap kelima  variabel pada sampel kecil  dengan  jumlah  butir  ( item )  sebanyak  34  pertanyaan secara  keseluruhan  adalah Cronbach’s  Alpha masih  di atas  0,600  yang  dianggap  masih  bisa  diterima/reliable (Hair et al ., 2006) seperti yang terdapat pada tabel 3.3.

## Tabel 3.3.

## Validitas Kuisioner Uji Coba Sampel Kecil
No. Butir( Item ) Rhitung Rtabel ts. 0,05 Keterangan (Rhitung>= Rtabel) 1 CSE1 0,192 0,301 Tidak Valid 2 CSE2 0,240 0,301 Tidak Valid 3 CSE3 0,178 0,301 Tidak Valid 4 CSE4 0,476 0,301 Valid 5 CSE5 0,446 0,301 Valid 6 CSE6 0,648 0,301 Valid
7 CSE7 0,223 0,301 Tidak Valid 8 CSE8 0,159 0,301 Tidak Valid 9 CSE9 0,579 0,301 Valid 10 CSE10 0,260 0,301 Tidak Valid 11 CLOC1 0,494 0,301 Valid 12 CLOC2 0,492 0,301 Valid 13 CLOC3 0,205 0,301 Tidak Valid 14 CLOC4 0,514 0,301 Valid 15 CLOC5 0,456 0,301 Valid 16 CLOC6 0,257 0,301 Tidak Valid 17 CLOC7 0,574 0,301 Valid 18 CLOC8 (0,110) 0,301 Tidak Valid 19 CLOC9 0,184 0,301 Tidak Valid 20 CLOC10 0,233 0,301 Tidak Valid 21 ITU1 0,477 0,301 Valid 24 ITU2 0,477 0,301 Valid
Pengujian  validitas  pada  penelitian  ini  bertujuan untuk  menemukan item /indikator  (konstruk)  kuisioner yang  akan  digunakan  sebagai  data  analisis  pada  sampel besar.  Setelah  dikoreksi  jumlah item yang  digunakan berjumlah 21 item seperti yang dirangkum pada tabel 3.4. berikut ini:

## Tabel 3.4.
Validitas Kuisioner Uji Coba Sampel Kecil yang Disesuaikan No. Butir ( Item ) Rhitu- ng Rtabel ts. 0,05 Keterangan (Rhitung>= Rtabel) 1 CSE4 0,342 0,301 Valid 2 CSE5 0,337 0,301 Valid 3 CSE6 0,630 0,301 Valid 4 CSE9 0,631 0,301 Valid 5 CLOC1 0,427 0,301 Valid 6 CLOC2 0,635 0,301 Valid 7 CLOC4 0,742 0,301 Valid 8 CLOC5 0,644 0,301 Valid 9 CLOC7 0,401 0,301 Valid 10 ITU1 0,477 0,301 Valid 11 ITU2 0,477 0,301 Valid
Analisis  dan  hasil  yang  akan  diuraikan  pada  bab berikutnya  adalah  menggunakan  tiga  variabel  (CSE, CLOC,  dan  ITU)  dengan  11  butir  ( item )  pertanyaan didasari  hasil  uji  validitas  dan  reliabilitas  pada  sampel kecil. Dengan menggunakan item yang valid meningkatkatka Cronbach’s Alpha seperti pada tabel 3.5, reliabilitas  CSE  dan  CLOC  meningkat  diatas  reliabilitas sebelumnya.

## Tabel 3.5.
Uji Reliabilitas pada Sampel Kecil yang Disesuaikan
Variabel Cronbach’ s Alpha N Butir (Item) Kete- rangan Computer Self- Efficacy (CSE) 0,692 4 Reliabel Computer Locus of Control 0,787 5 Reliabel
(CLOC) Intention to Use (ITU) 0,617 2 Reliabel Jumlah Butir ( Items ) 11

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Pengumpulan Data Penelitian
Data  dikumpulkan  dengan  cara  membagikan kuisioner  ke  masing-masing  institusi  pendidikan  vokasi komputerisasi  akuntansi  di  Propinsi  Lampung.  Proses pengumpulan  data  dilakukan  mulai  25  Juni  2013  sampai dengan  12  Juli  2013.  Kuisioner  yang  digunakan  adalah sebanyak  335  atau  93%  dari  jumlah  yang  telah disebarkan.  Rincian  hasil  pengumpulan  data  dapat  dilihat pada tabel 4.1.  berikut ini:
Tabel 4.1.

## Angket (kuisioner) yang Dianalisis
Keterangan Jumlah Persentase Angket (kuisioner) yang disebarkan 360 100% Angket (kuisioner) yang dikembalikan 346 96% Angket (kuisioner) yang tidak lengkap 11 3% Angket (kuisioner) yang digunakan 335 93% (Sumber: Lampiran A) 4.2 Karakteristik Responden Penelitian
Karakteristik  responden  berdasarkan sex (jenis kelamin) dan penguasaan perangkat lunak. Dari data yang digunakan  diketahui  jumlah  mahasiswa  wanita  adalah 56% , lebih banyak dibandingkan dengan mahasiswa pria yaitu 44%. Analisis tidak membedakan gender, penelitian ini  hanya  memfokuskan intention dari  mahasiswa  vokasi komputerisasi akuntansi secara keseluruhan. Ikhtisar  pada tabel 4.2. adalah sebagai informasi penelitian penelitian.
Tabel 4.2 Responden Berdasarkan Sex
Keterangan Frequency Valid Percent Pria 146 44% Wanita 189 56% Jumlah 335 100% (Sumber: Lampiran A) Karakteristik responden berikutnya adalah berdasarkan  penguasaan  (kompetensi)  menggunakan perangkat  lunak  basis  data.  Dari  data  diketahui  bahwa 52%  responden  cenderung  belum  menguasai  perangkat lunak  basis  data  ( database  software ).  Informasi  ini  bisa sebagai  dasar  analisis  terhadap  variabel intention menggunakan perangkat lunak basis data pada mahasiswa vokasi komputerisasi akuntansi.
Tabel 4.3. Penguasaan Perangkat Lunak Basis Data
Jumlah Frequency Valid Percent 0 Jenis Database Software 173 52%
1 Jenis Database Software 141 42% >1 Jenis Database Software 21 6%
Jumlah 335 100%
(Sumber: Lampiran A)
Berdasarkan  tabel  4.3  diketahui  bahwa  173 mahasiswa  atau  52%  adalah  belum  menguasai  perangkat lunak  basis  data,  sedangkan  162  mahasiswa  atau  48% sudah  menguasai  perangkat  lunak  basis  data.  Dari  162 mahasiswa  responden,  141  mahasiswa  menguasai  1  jenis dan  21  mahasiswa  menguasai  lebih  dari  1  jenis  perankat lunak basis data ( database software ).

## 4.3. Uji Validitas dan Reliabilitas dalam Sampel Besar
Kuisioner yang    disebarkan  kepada  populasi mahasiswa  vokasi  komputerisasi  akuntansi  di  Propinsi Lampung disusun pada awalnya terdiri dari 34 butir ( item ) pertanyaan yang diambil dari penelitian terdahulu. Setelah melakukan  penelitian  uji  coba  terhadap  sampel  kecil didapat  21  butir  ( item )  yang  dianggap  valid.  Butir-butir ( items ) pada daftar pertanyaan (kuisioner) yang digunakan adalah seperti pada tabel 4.4. berikut ini:

## Tabel 4.4.
Sumber Kuisioner yang Digunakan
Item No. Item Statements Referensi I could complete the job using the software package...
Comp eau and Higgins
(1995)
CSE4 ...if I had seen someone else using it before trying CSE5 ...if I could call someone for help if I got stuck. CSE6 ...if someone else had helped me get started CSE9 ...if someone showed me how to do it first CLOC1 I could probably do just about anything I need to with computers Kay, R. H. (1990), Donnelly, et al. (2003) CLOC2 I feel I need an experienced person nearby when I use the computer CLOC4 I need someone to tell me the best way to use computer Kay, R. H. (1990),
Donnelly, et al.
(2003) CLOC5 I feel confident about using the computer to store importan information CLOC7 If I had a problem using the computer, I could solve it one way or another ITU1 Assumming I had Access to (. . .), I intend to use it. ITU2 Given that I had access to (. . .), I predict I would use it.
( Likert Ordinal 1 sampai 5)
Data yang sebelumnya bertipe ordinal ( Likert 1-5) telah  dirubah  ke  tipe interval menggunakan  metode Successive Interval memanfaatkan Add in pada MS Excel 2007™.  Pengubahan  data ordinal ke interval diperkenankan  dan  disarankan  jika  analisis  data  dengan model  SEM  menggunakan tools AMOS™  (Ghozali, 2005).
Pada  tabel  4.5.  disajikan  validitas  sampel  besar membandingkan r_hitung ( corrected item total correlation )  dibandingkan  dengan  r_tabel  dengan  tingkat signifikan 0,05 untuk mengetahui valid atau tidaknya butir ( item )  yang  diajukan  dalam  kuisioner.  Dari  tabel  4.5. diketahui bahwa 21 item adalah valid dan dapat digunakan dalam analisis data selanjutnya.
Tabel 4.5. Validitas Sampel Besar Penelitian
No. Items Scale Variance Correct ed Cronba ch's Validity
if Item Deleted Item- Total Correla -tion Alpha if Item Deleted 1 CSE4 4,648 ,341 ,688 Valid 2 CSE5 4,663 ,309 ,709 Valid 3 CSE6 3,513 ,638 ,489 Valid 4 CSE9 3,682 ,591 ,526 Valid 5 CLOC1 9,255 ,381 ,835 Valid 6 CLOC2 7,956 ,668 ,754 Valid 7 CLOC4 7,577 ,723 ,736 Valid 8 CLOC5 7,797 ,655 ,757 Valid 9 CLOC7 8,099 ,584 ,779 Valid 10 ITU1 ,775 ,625 Valid 11 ITU2 ,651 ,625 Valid
Hasil  reliabilitas  terhadap  21  item  pertanyaan seperti  pada  tabel  4.6    menunjukkan  bahwa  semua item pada  sampel  besar  adalah reliabel .  Angka  Cronbach’s Alpha  menunjukkan  memenuhi  ketentuan  di  atas  0,7 adalah empat variabel yaitu CLOC, , dan ITU. Sedangkan variabel  CSE  memenuhi  ketentuan reliabel di  atas  angka C’Alpha yaitu sebesar 0,6 yang dapat terdukung  sebagai reliabel .
Tabel 4.6. Reliabilitas Sampel Besar Penelitian
Variable C Alpha N of Items Reliability CSE Computer Self- efficacy ,681 4 Reliabel CLOC Computer Locus of Control ,811 5 Reliabel ITU Intention to Use ,767 2 Reliabel 11

## 4.4. Analisis Data dengan Pendekatan SEM
Data yang telah disiapkan berformat MS. Excel™, merupakan  data  yang  didapat  dari  responden  dengan  tipe ordinal  (Likert  1-5)  yang  telah  dirubah  ke  tipe  interval dengan  metode  Successive  Interval  (MSI).  Langkah- langkahnya  telah  diuraikan  metode  penelitian.  Subbab berikutnya  akan  menguraikan  tahapan  analisis  dengan pendekatan Structural Equation Modeling (SEM)
4.4.1. Path Diagram Model Penelitian
Sampel  yang  diukur  adalah  sebanyak  335  data responden.  Sampel  sebanyak  ini  telah  memenuhi  syarat untuk  dilakukan  estimasi  dan  pengujian  struktur  model. Model  yang  diukur  akan    dibagi  menjadi  2  grup  yaitu personality dan cognitive . Pembagian ini untuk mengetahui  pengaruh  dari  variabel  yang  di  ukur ( observed )  dan  variabel  laten.  Gambar  4.1  merupakan path  diagram model-model  struktural  yang  dibangun menggambarkan  hubungan-hubungan  yang  ada  diantara variabel-variabel laten masing-masing personality .
Gambar 4.1. Path Diagram Personality
Observed, endogenous variables :
- Computer  self-efficacy (CSE)  dengan  4  butir ( items ) yaitu CSE4, CSE5,CSE6 dan CSE9;
- Computer locus of control (CLOC)  dengan  5 items yaitu  CLOC1,  CLOC2,  CLOC4,  CLOC5 dan CLOC7;
- Intention to use (ITU) dengan 2 items yaitu ITU1 dan ITU2.
Estimasi  terhadap  model  juga  memunculkan unobserved,  endogenous  variable yaitu  ITU.  Sedangkan unobserved lainnya  adalah exogenous  variables yaitu CSE,  CLOC,  e1,  e2,  e3,  e4,  e5,  e6,  e7,  e8,  e9,  e20  dan e21.
Analisis  SEM  mensyaratkan  identifikasi  model harus termasuk dalam kategori over-identified . Pada tabel 4.7. yang  merupakan output AMOS™  menunjukkan nilai degree of freedom (df) adalah sebesar 184. Indikasi dari df model  termasuk  kategori over-identified karena df bernilai  positif,  artinya  tahap  analisis  data  dengan  SEM bisa dilanjutkan ke tahap berikutnya.

## Tabel 4.7.

## Computation of Degrees of Freedom
Number of distinct sample moments: 231 Number of distinct parameters to be estimated: 47 Degrees of freedom (231 - 47): 184
Pada  gambar  4.2.  di  bawah  ini  adalah  gambaran model structural dari  pengaruh personality dan cognitive terhadap intention penggunaan perangkat lunak basis data.

## 4.4.2.  Evaluasi Estimasi Model
Evaluasi  hasil  terhadap  model  yang  digunakan harus  memenuhi  asumsi-asumsi  SEM.  Beberapa  asumsi SEM  yang  harus  dipenuhi  yaitu:  ukuran  sampel  yang memadai, data yang terdistribusi normal, penanganan data yang outlier dan tidak adanya multikolinearitas. Dari data pada model awal diketahui bahwa :
a. Ukuran Sampel Sampel  data  yang  diuji  sebanyak  335  data  adalah memenuhi  syarat  jumlah  data  yang  disarankan  untuk pengujian SEM, data haruslah melebihi 100 data;
b. Normalitas Data
Dari  hasil output AMOS™  diketahui  bahwa  data belum terdistribusi  normal  secara multivariat . Ini  bisa diketahui  dari  nilai cr. data  keseluruhan  sebesar 45,696.  Nilai  yang  dihasilkan  berada  diluar  rentang nilai cr. dari  data  terdistribusi  normal  yaitu  antara  - 2.58 s.d +2,58. Berdasarkan literature , jika normalitas data belum tercapai setelah data outlier dihapus, maka penambahan  data  direkomendasikan.  Penelitian  tetap bisa  dilakukan  jika  data  berjumlah  >50  (Hair et  al ); dan  estimasi  MLE  ( default yang  terdapat  pada AMOS™)  masih  bisa  digunakan  meskipun  asumsi normalitas  (setelah  menghapus outlier )  belum  bisa terpenuhi;
c. Data Outlier Data  outlier  dapat  diketahui  dari  nilai  mahalanobis distance  yang  mencantumkan  nilai  p1  dan  p2.  Suatu data    termasuk  outlier    jika  nilai  p1  dan  p2  yang dihasilkan  bernilai  kurang  dari  0,05.  Dari  lampiran output data diketahui bahwa 34 data memiliki nilai p1 dan  p2  <0,05.  Jadi  ada  34  data  outlier  yang  dihapus dari  analisis  selanjutnya,  sehingga  data  yang  tersisa adalah  301  sampel  responden  .  Dapat  diketahui  dari lampiran  output,  setelah  ke  34  data  yang  outlier dihapus,  semua  data  bernilai  p1  dan  p2  >  0,05. Sehingga  permasalahan  data  outlier  sudah  dapat diatasi;
d. Multikolinearitas Terdapatnya  multikolinearitas  apabila  terdapat  nilai korelasi  antar  indikator  yang  nilainya 0 9.  Nilai
korelasi  antar indikator pada output AMOS™  terlihat tidak  terdapat  nilai  korelasi  antar  indikator  yang bernilai 0 9.  Jadi  asumsi  tidak  terdapatnya multikolinearitas terpenuhi.

## 4.4.3.  Pengujian Kelayakan Model
Tahapan  pengujian  model  penelitian  adalah dengan  pengujian  validitas measurement  model dan structural  model .  Pengujian  GOF  ( goodness  of  fit ) dilakukan  untuk  mengetahui  seberapa fit model  dengan data  yang  diperoleh.  Berdasarkan  output path  diagram , hasil  pengujian goodness of fit dibuat  ikhtisar  yang dapat dilihat  pada  tabel  4.8  yang  memuat  GOF index , cut-off value , nilai, dan keterangan tingkat fit yang dihasilkan.
Tabel 4.8. Ikhtisar Hasil GOF Pengujian Model Awal
Goodness of Fit Index Cut-off Value Nilai pada Model Keterangan Chi-square (  2 ) Semakin kecil semakin baik 3505,571 CMIN/DF < 2,00 19,052 poor fit P ( probability) > 0,05 0,000 poor fit RMSEA < 0,08 0,232 poor fit GFI > 0,90 0,531 poor fit TLI > 0,90 0,396 poor fit
respesifikasi  model  penelitian.  Respesifikasi bertujuan  untuk  mendapatkan  model  penelitian  yang fit sebagai syarat untuk melanjutkan ke pengujian hipotesis.
Respesifikasi  model  dilakukan  dengan  cara memodifikasi  atau  menghapus  indicator  (item)  yang
memiliki factor  loading <  0,50;    menambahkan  variabel (jika tersedia) atau mengurangi variabel penelitian.

## Tabel 4.9.
Ikhtisar Hasil GOF Pengujian Model Setelah Modifikasi
Goodness of Fit Index Cut-off Value Nilai pada Model Keterangan Chi-square (  2 ) Semakin kecil semakin baik 163,604 CMIN/DF < 2,00 1,437 good fit P ( probability) > 0,05 0,063 good fit RMSEA < 0,08 0,084 reasonable fit GFI > 0,90 0,937 good fit TLI > 0,90 0,965 good fit
Dari  hasil  pengujian  GOF  pada  tabel  4.9., diketahui  bahwa  model  modifikasi  dengan  data  yang  ada dinyatakan fit. Dengan fit -nya  model  maka  pengujian hipotesis  bisa  dilakukan.  Pengujian  hipotesis  dilakukan dengan  melihat  C.R.  ( critical  ratio )  yang  terdapat  pada tabel 4.10.
Tabel 4.10.
Regression, C.R. and Standarized Regression Weights
Path Estimate Reg.W S.E. C.R. Estimate Stand. Reg.W ITU <- CSE -0,365 0,163 -2,244 -0,238 ITU <- CLOC 0,441 0,205 2,155 0,229 ITU <- e22 0,747 par_20 0,775 CSE9 <- CSE 1 0,747 CSE6 <- CSE 1,111 0,097 11,492 0,826 CLOC7 <- CLOC 1 0,624 CLOC5 <- CLOC 1,312 0,115 11,449 0,812 CLOC4 <- CLOC 1,459 0,127 11,469 0,884 CLOC2 <- CLOC 1,405 0,124 11,302 0,845 ITU2 <- ITU
1 1,195 ITU1 <- ITU 0,413
0,064 6,476 0,564
Pengujian  hipotesis  dengan  membandingkan  C.R.  pada tabel  4.10.  dengan  nilai  kritis  (identik  dengan  t  hitung) adalah  1,65  pada  tingkat  signifikansi  0,05  atau  5%.  Jika nilai  C.R.  lebih  besar  daripada  nilai  kritisnya  (tingkat signifikansi  p<0,05),    maka  hipotesis  yang  diajukan terdukung.  Tetapi  apabila  C.R.  belum  dapat  mencapai nilai kritisnya maka hipotesis tidak terdukung.

## 4.4.4.  Pengujian Hipotesis
Berdasarkan  ikhtisar  hasil  pada  tabel  4.10.  maka  dapat diuraikan hasil uji hipotesisnya sebagai berikut:
a. Computer  Self-efficacy (CSE)  berpengaruh  terhadap Intention penggunaan  perangkat  lunak  basis  data (ITU).  Dari output AMOS™ path ITU  <---  CSE, diketahui  nilai  C.R.  sebesar  -2,244.    Nilai  ini  lebih kecil dari nilai kritis 1,65, yang dapat diartikan bahwa secara  statistis  CSE  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  ITU,  sehingga  pernyataan  hipotesis  1  pada penelitian ini tidak terdukung.
b. Computer  Locus  of  Control (CLOC)    berpengaruh terhadap Intention penggunaan perangkat  lunak  basis data  (ITU) . Berdasarkan  hasil  pada  tabel  4.10. path ITU  <---  CLOC,  diketahui  nilai  C.R.  bernilai  2,155. Nilai  ini  lebih  besar  dari  nilai  kritis  1,65.  Dapat disimpulkan  bahwa  C.R.>1,65  adalah  menunjukkan bahwa  secara  statistis  CLOC  berpengaruh  terhadap ITU. Jadi pada penelitian ini hipotesis 2 terdukung.
c. Dari hasil output AMOS™  diketahui  C.R. personality ( trait )  yang  diwakili  oleh  CSE    dan CLOC  dibandingkan  dengan  C.R. cognitive ( style ) yang  diwakili  oleh  PU  dan  PEOU  maka  diketahui bahwa, cognitive lebih  berpengaruh  terhadap  ITU perangkat  lunak  basis  data. path ITU  <---  PEOU adalah  8,541>1,65; path ITU  <---  PU  adalah 8,133>1,65; Path ITU <--- CLOC adalah 2,155>1,65; dan Path ITU  <---  CSE  adalah  -2,244<1,65.  Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa secara statistis cognitive lebih  berpengaruh  signifikan  terhadap intention penggunaan  perangkat  lunak  basis  data (ITU) jika dibandingkan dengan personality ( trait ).

## 4.5. Kesimpulan Hasil Uji Hipotesis
Hasil  pengujian  terhadap  empat  hipotesis  yang diajukan  adalah  berdasarkan  pendekatan  Structural Equation Modeling (SEM) berbasis covariance menggunakan tools IBM®  SPSS®  AMOS™  versi  21 dengan  membandingkan  C.R.  (t_hitung)  dengan  nilai kritis  (t_tabel).  Tabel  4.11.  menunjukkan  hasil  uji hipotesis  yang  memberikan  kesimpulan  pengukuran hubungan pengaruh antar variabel penelitian.
Tabel 4.11. Hasil Uji Hipotesis
Hipo- tesis Estim. Reg.W Estim. Stand. Reg.W C.R. (t_hit.) Nilai Kritis (t_tab. ) sig. 0,05 Hasil H1 -0,365 -0,238 -2,244 1,65 H1 tidak terdukung H2 0,441 0,229 2,155 1,65 H2 terdukung
Berdasarkan  tabel  4.11.  kesimpulan  akhir  yang diperoleh  untuk  setiap  hipotesis  yang  diajukan  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
H1  : Computer  Self-efficacy (CSE)  berpengaruh positif    terhadap Intention penggunaan perangkat  lunak basis data (ITU)
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  hipotesis pertama  tidak  terdukung.  Artinya intention penggunaan perangkat  lunak  basis  data  (ITU)  pada  mahasiswa  vokasi komputerisasi  akuntansi  di  Propinsi  Lampung,  tidak dipengaruhi oleh computer self-efficacy (CSE). Meskipun mahasiswa  memiliki  CSE  pada  tingkatan  pemahaman tertentu,  namun  itu  tidak  berpengaruh  positif  terhadap intention menggunakan  perangkat  lunak  basis  data.  Hasil
temuan  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian  Fuadi  (2009) yang  mengukur  CSE  tidak  berpengaruh  positif  terhadap minat  ( intention )  penggunaan internet  banking .  Serupa dengan  hasil  penelitian  ini,    Zainol  dan  Nelson  (2011) secara  deskriptif  menemukan  bahwa,  persepsi  mahasiswa akuntansi  di  Malaysia  yang  mengalami  kesulitan  dalam menguasai    perangkat  lunak  basis  data  dengan computer self-efficacy  instrument yaitu owning  computer,  gender, working  experience,  ICT  skills dan future  role  (interest) terhadap  penggunaan  perangkat  lunak  basis  data  MS Access™ dalam membuat prototype basis data akuntansi. Penelitian ini menemukan intention menggunakan perangkat  lunak  basis  data  tidak  dipengaruhi  oleh computer  self-efficacy .  Ada  kemungkinan  hal  ini disebabkan oleh anggapan sebagian besar mahasiswa pada sampel,  terhadap  perangkat  lunak  basis  data.  Anggapan bahwa  perangkat  lunak  basis  data  rumit  dan  tidak menyenangkan. Hanya sedikit mahasiswa yang memahami  bahwa  anggapan  itu  keliru.  Dengan  memiliki intention terhadap basis data, akan menghantarkan kepada perilaku  mahasiswa  untuk  menguasai  pengolahan  data menjadi informasi pada suatu sistem informasi akuntansi. H2  :  ( Internal) Computer  Locus  of  Control (CLOC) berpengaruh    positif    terhadap Intention penggunaan perangkat  lunak basis data (ITU)
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  hipotesis  kedua terdukung. Artinya intention penggunaan perangkat lunak basis  data  (ITU)  pada  mahasiswa  vokasi  komputerisasi akuntansi  di  Propinsi  Lampung,  dipengaruhi  oleh computer  locus  of  control (CLOC).  Mahasiswa  vokasi komputerisasi akuntansi dengan internal CLOC  memiliki intention yang  tinggi  terhadap  penggunaan  perangkat lunak  basis  data.  Sebaliknya  bagi  mahasiswa  vokasi komputerisasi  akuntansi  yang  memiliki eksternal CLOC memiliki intention yang  rendah  terhadap  penggunaan perangkat  lunak  basis  data.  Hasil  penelitian  ini  sejalan dengan  Kay  (1990),  yang  menemukan  bahwa computer locus  of  control berpengaruh  positif  terhadap computer literacy pengguna ( user ).

## 5. Simpulan dan Rekomendasi 5.1 Simpulan
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengukur  pengaruh personality terhadap intention penggunaan  perangkat lunak  basis  data  pada  mahasiswa  vokasi  komputerisasi akuntansi. Kuisioner yang dianalisis adalah sebanyak 335 dengan 21  indikator/item. Setelah pengujian  asumsi SEM didapat  data  yang  digunakan  pada  tahap  uji  kelayakan model atau goodness of fit (GOF) adalah 301 data sampel dengan  16  indikator.  Hasil  yang  didapat  setelah  GOF terpenuhi,  menghasilkan  estimasi  terhadap  pengujian empat  hipotesis  yang  menyimpulkan  bahwa,  secara statistis  hipotesis  kesatu  tidak  terdukung,  sedangkan hipotesis kedua, terdukung.
Tujuan  penelitian  yang  pertama  adalah  untuk mendapatkan  bukti  empiris  dengan  menguji  faktor-faktor personality mahasiswa  vokasi  komputerisasi  akuntansi yaitu computer self-efficacy (CSE) dan computer locus of control (CLOC)  dapat  mempengaruhi  niat  ( intention ) terhadap  penggunaan  perangkat  lunak  basis  data. Kesimpulan  akhir  dari  pengujian  hipotesis  kesatu disimpulkan  bahwa intention (ITU)  menggunakan
perangkat lunak basis data tidak dipengaruhi secara positif oleh computer  self-efficacy (CSE).  Sedangkan  hasil  uji hipotesis  kedua  disimpulkan  bahwa intention (ITU) menggunakan  perangkat  lunak  basis  data  dipengaruhi secara  positif  oleh computer locus  of  control (CLOC). Meskipun berpengaruh secara positif, koefesien regresinya  rendah  (RW=0,441  dan  SRW=0,229).  Pada penelitian  ini,  disimpulkan  bahwa    dari  dua  faktor personality (CSE  dan  CLOC)  hanya  CLOC  (kelompok internal )  yang  mempengaruhi  secara  positif intention penggunaan perangkat lunak basis data.
dibandingkan  dengan  persepsi  ( cognitive )  dalam mengukur niat ( intention )  pengunaan internet. Sedangkan Nazar  (2008)  dalam  temuannya  dinyatakan  bahwa cognitive ( perceived usefulness and perceived ease of use ) terhadap  niat  ( intention )  menggunakan  internet  lebih berpengaruh  daripada personality ( computer anxiety , affect  &  trust) .  Dari  kedua  penelitian  itu  terdapat perbedaan  temuan  penelitian  McElroy  (2007)  dan  Nazar (2008).
Pada  penelitian  ini  model cognitive lebih mempengaruhi intention pengunaan perangkat lunak basis data  dibandingkan  model personality .  Kesimpulan  ini didasari  atas  temuan  perbandingan  hasil Critical Ratio (C.R.)  dan    koefesien regression  weights (RW)  serta koefesien standardized regression weights (SRW) masing- masing  variabel.  Berikut  ini  adalah  tabel  5.1.  yang menyajikan  perbandingan  masing-masing  kelompok faktor personality .
Tabel 5.1. Tingkatan Pengaruh antar Variabel
Path Esti-mate Reg.W Esti-mate Stand. Reg.W C.R. Label Ket. ITU <--- CLOC 0,441 0,229 2,155 par_13 Per. ITU <--- CSE -0,365 -0,238 -2,244 par_12 Per.
Berdasarkan  urutan pengaruh  variabel pada tabel 5.1.,  dapat  disimpulkan  bahwa  faktor cognitive  (Cog.) yang  berpengaruh  lebih  kuat  dibandingkan personality (Per.) .  Berdasarkan  nilai  koefisien  SRW  <  0,5, disimpulkan intention mahasiswa  vokasi  komputerisasi akuntansi  di    Propinsi  Lampung  relatif  masih  rendah dalam menggunakan perangkat lunak basis data.

## 5.2 Keterbatasan
Beberapa  hal yang  perlu  diperhatikan  dalam kesimpulan  akhir,  yaitu  adanya  beberapa  keterbatasan pada penelitian ini yang perlu penulis ungkapkan:
1. Penelitian  ini  dilakukan  pada  rentang  waktu  yang sempit,  sampel  yang relative terbatas  pada  area geografi tertentu dan alat statistis tertentu;
2. Persepsi  mahasiwa  terhadap questionnaire berbahasa asing  yang  dialihbahasakan  ke  bahasa  Indonesia, sangat  mungkin  menimbulkan  persepsi  yang  belum tepat.
Karena  keterbatasan  itu,  kesimpulan  belum  bisa digeneralisir secara luas terhadap populasi lainnya.

## 5.2. Rekomendasi
Berdasarkan  keterbatasan  penelitian,  rekomendasi  yang bisa diajukan untuk penelitian berikutnya adalah:
1. Sampel  dan  populasi  yang  diperluas,  waktu  yang diperpanjang,  tidak  hanya  pada  mahasiswa  tetapi juga  bisa  diperluas  terhadap  pengajar,  instruktur atau  dosen.  Selain  itu  perlu  juga  membandingkan hasil  analisis  menggunakan  alat  bantu  statistis yang  lain.  Hal  ini  untuk  memastikan  kekuatan hasil analisis yang menghasilkan kesimpulan yang lebih kuat dari penelitian sebelumnya;
2. Perlunya  perlakuan  atau treatment sebelum mahasiswa  menjawab  angket  ( questionnaire ). Metode  yang  digunakan  disarankan  murni eksperimen  atau  menggunakan  lab  eksperimen, dengan  mengembangkan  indikator  dan  model penelitian dari variabel personality lainnya.
Daftar Pustak a
[1] Arbuckle,  James  L.,  2012.  “IBM®  SPSS®  Amos™ 21User’s Guide”. New York: IBM Corp. Published.
[2] Compeau, D. R., and Higgins, C. A. 1995a “Application of Social Cognitive Theory to Training for Computer Skills,”
Information Systems Research (6:2),  pp. 118-143.
[3] Compeau,  Deborah  &  Hinggis,  1995b,  ”Computer  Self Efficacy:  Development  of Measure and  Initial Test”,  MIS Quarterly , Vol 19 No. 12.
[4] Davis,  F.  D.,  Bagozzi,  R.  P.,  and  Warhsaw,  P.  R..  1989. “User  Acceptance  of  Computer  Technology:  A Comparison  of  Two  Theoretical  Models,” Management Science (35:8),  pp. 982-1003.
[5] DeLone,  William  H.  &  Ephraim  R.  McLean.  1988. “Information  Systems  Success:  The  Quest  for  the Dependent  Variable”.  Washington  D.C . :  The  Institute  of Management Sciences
[6] Ghozali  Imam,  2005.  Analisis  Multivariate  dengan Program  SPSS.  Edisi  3,  Badan  Penerbitan  Universitas Diponegoro, Semarang.
[7] Hair,  J.,  Anderson,  R.,  Tatham,  R.  &  Black,  W.  2006. “Multivariate  Data  Analysis”.  Upper  Saddle  River,  NJ  : Prentice Hall.
[8] Hair,  J.A.,  Rolph  E.  Anderson,  Ronald  L.  Tathtam, William C. Black, 1995, Multivariate Data  Analysis  With Readings, Engelewood Cliffs, NJ : Prentice-Hall,Inc.
[9] Igbaria, M., Zinatelli, N., Cragg, P. & Cavaye, L.M. 1997. “Personal Computing Acceptance Factors in Small Firms: A Structural Equation Model” .  MIS Quarterly 21(3): 279- 302.
[10] Kay,  R.  H.  .1990.  “The  Relation  Between  Locus  of Control  and  Computer  Literacy.  Journal  of  Research  on Computing in Education, 22(4), 464-474.
[11] Undang-undang  RI  Nomor  12  Tahun  2012,  Tentang Pendidikan Tinggi.
[12] Wilkinson,  Cerullo.,  &  Raval  Wong.  2000.  “Accounting Information  System”.  Fourth  Edition,  New  York  :  John
Wiley and Sons Inc.