## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2062

## Analisis Pengaruh Dimensi Budaya Terhadap Penggunaan Aplikasi Trasnportasi Online Menggunakan UTAUT2 dan Budaya Hofstede
Thofik Nugroho 1 , Wing Wahyu Winarno 2 , Kholid Haryono 1
1 Fakultas Teknologi Industri, Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta, Indonesia
2 Akuntansi, Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi YKPN, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 16917226@students.uii.ac.id, 2 wing@stieykpn.ac.id, 3 kholid.haryono@uii.ac.id
Abstrak− Penting  bagi  perusahaan  aplikasi  transportasi  online  untuk  mengetahui  faktor  yang  mempengaruhi  penggunaan aplikasi  transportasi  online.  Budaya  menjadi  faktor  yang  penting  dalam  penelitian  penerimaan  penggunaan  teknologi. Penelitian  ini  menggunakan  model  penelitian  UTAUT2  dan  dimensi  budaya  Hofstede.  Tujuan  utama  penelitian  ini  akan menginvestigasi bahwa budaya mempengaruhi pengguna dalam menggunakan aplikasi transportasi online. Metode pengukuran menggunakan PLS SEM.   Terbukti bahwa budaya mempengaruhi penggunaan aplikasi transportasi  online. Hal ini terbukti bahwa  dengan  menambahkan  dimensi  budaya  dalam  model  UTAUT2  dapat  menjelaskan  perilaku  penggunaan  aplikasi transportasi online lebih baik.
Kata Kunci: Aplikasi Transportasi Online, Budaya, Dimensi Budaya Hofstede, PLS SEM, UTAUT2
Abstract− It is important for online transportation application  company to know the factors that influence the use of online transportation applications. Culture is an important factor in research into the acceptance of technology use. This study uses the UTAUT2 research model and Hofstede's cultural dimensions. The main objective of this research will be to investigate that culture influences users in using online transportation applications. The measurement method uses PLS SEM. It is proven that culture  influences  the  use  of  online  transportation  applications.  It  is  proven  that  by  adding  the  cultural  dimension  in  the UTAUT2 model, it can better explain the behavior of using online transportation applications.
Keywords : Online Transportation Application, Culture, Hofstede Cultural Dimensions, PLS SEM, UTAUT2

## 1. PENDAHULUAN
Pengembangan Aplikasi seringkali ditujukan untuk pengguna global. Beberapa aplikasi yang dibangun ditujukan untuk pengguna global antara lain sistem operasi, word processor dan Enterprise Resource Management (ERP). Tidak  mudah  untuk  seluruh  aplikasi  dapat  diterima  oleh  masyarakat  global.  Hal  yang  paling  utama  adalah penggunaan bahasa,warna dan jenis huruf dalam aplikasi.
Aplikasi yang digunakan secara global dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti kemudahan penggunaan dan kebermanfaatan. Aplikasi yang digunakan secara global penting diketahui adanya pengaruh budaya terhadap penerimaan dan penggunaan [1].
Budaya  adalah  suatu  pemrograman  kolektif  yang  membedakan  individu  dari  suatu  kelompok  dengan individu kelompok lain [2]. Pengertian ini menunjukan individu suatu kelompok dengan individu kelompok lain akan berbeda pandangan terhadap suatu objek.
Penerimaan sistem informasi dengan memasukkan budaya telah diteliti sebelumnya. Beberapa penelitian menunjukkan  budaya  berpengaruh  dalam  penerimaan  dan  penggunaan  sebuah  aplikasi  yang  digunakan  secara global.  Penelitian  aplikasi  mobile  banking  di  Afrika  yang  memasukkan  dimensi  budaya  dalam  pengukurannya telah berhasil menunjukkan bahwa dimensi budaya berpengaruh signifikan [3].⁠ Penelitian tentang penerimaan dan penggunaan email di negara Jepang, Swiss dan Amerika Serikat [1] menunjukkan budaya memiliki peran dalam keberhasilan  penggunaannya.  Penelitian  perancangan  tentang  antar  muka  website  yang  juga  dipengaruhi  oleh dimensi budaya [4].
Kegagalan dalam menerapkan sebuah sistem informasi salah satunya adalah tidak memperhatikan dimensi budaya. Uber di Tiongkok gagal berkembang dan akhirnya diakuisisi oleh perusahaan Didi (aplikasi transportasi online  di  Tiongkok)  karena  salah  satunya  gagal  menggunakan  dimensi  budaya  dalam  penerapan  operasional aplikasinya  [5]⁠.  Kegagalan  karena  tidak  bisa  menyesuaikan  strategi  operasional  dalam  budaya  Tiongkok  yang lebih menyukai aplikasi lokal. Backfence adalah sebuah perusahaan startup berbentuk website jurnalisme warga yang gagal karena konten terlalu lokal [6]⁠. Eachnet adalah ecommerce yang diakuisisi oleh Ebay untuk melebarkan bisnisnya  di  China.  Eachnet  gagal  karena  gagal  memahami  kebudayaan  dari  masyarakat  China  dalam menggunakan  ecommerce[7]⁠.  Food Panda  Indonesia  adalah  sebuah  startup  yang  beroperasi  untuk  layanan  jasa antar  pesanan  makanan  yang  akhirnya  tutup  pada  30  September  2016    penyebabnya  adalah  gagal  memahami budaya Indonesia dalam pemesanan makanan. Food Panda adalah starup yang didukung perusahaan luar negeri Rocket Internet yang dirancang hanya untuk pengiriman pesanan makanan jarak dekat dan dengan jumlah tertentu. Hal ini dinilai tidak sesuai dengan budaya di Indonesia.
Aplikasi transportasi online adalah aplikasi yang dibuat oleh perusahaan transportasi online yang ditujukan untuk  mempermudah  penggunaan jasa  transportasi  dalam  masyarakat  dengan  menggunakan teknologi  berbasis internet.  Aplikasi  transportasi  online  adalah  salah  satu  aplikasi  yang  ditujukan  untuk  penggunaan  global (penggunanya lintas negara). Gojek dan Grab adalah aplikasi transportasi online yang sekarang mendominasi di Indonesia  dan  ASEAN.  Sebelumnya  ada  perusahaan  Uber  Indonesia  tetapi  telah  bergabung  dengan  Grab

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2062
Indonesia.  Beberapa  perusahaan  transportasi  berbasis  online  yang  lain  adalah  blueJek,  TeknoJek, LadyJek  dan aplikasi lainnya.
Menurut penelitian Baptista tahun 2015⁠ menyebutkan bahwa budaya lokal mempengaruhi akan penerimaan sebuah teknologi. Indonesia negara dengan ragam budaya yang besar dan nilai kolektivitas yang cukup tinggi. Hal ini dapat menjadi dasar budaya seharusnya menjadi salah satu dasar pengukuran penerimaan teknologi.
Menurut  Hofstede  sebuah  sistem  atau  aplikasi  yang  dibangun  dan  digunakan  di  berbagai  tempat  dan menglobal  harus  memperhatikan  dimensi  budaya  dalam  pengukuran  adopsi  dan  keberhasilan  dalam penggunaannya. Hal ini menjadi penting bagi negara dengan ragam budayanya cukup banyak.
Penelitian tentang penerimaan teknologi informasi melibatkan dimensi budaya masih sedikit dilakukan di negara  berkembang  khususnya  Indonesia  [8]⁠.  Hal  ini  penting  dilakukan  penelitian  untuk  mengetahui  apakah dimensi  budaya  memiliki  pengaruh  terhadap  penggunaan  dan  penerimaan  aplikasi  transportasi  online.  Dan diharapkan  penelitian  ini  dapat  memberikan  prediksi  lebih  kuat  terhadap  penerimaan  dan  penggunaan  aplikasi transportasi  online  dibanding  dengan  penelitian  sebelumnya.  Penggunaan  Dimensi  budaya  dalam  evaluasi penerimaan dan penggunaan transportasi online diharapkan dapat menemukan pandangan baru untuk mengetahui perilaku individu yang dipengaruhi oleh budaya [3].⁠
Model Penelitian evaluasi penerimaan dan penggunaan ICT (Information and Communication Technology) untuk negara maju dan negara berkembang adalah berbeda hal ini karena pengaruh budaya [8]⁠. Kepercayaan dan nilai yang dibagi dalam sebuah komunitas dapat mempengaruhi perilaku seseorang dalam perubahan penggunaan teknologi  [9]⁠.Hal  ini  memperkuat  untuk  diadakannya  penelitian  memasukan  dimensi  budaya  dalam  evaluasi penerimaan dan penggunaan aplikasi transportasi online.
Penelitian ini akan memasukkan dimensi budaya terhadap perilaku penggunaan aplikasi transportasi online dengan  studi  kasus  Gojek  dan  Grab.  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  bisa  memberikan  gambaran  pengaruh kebudayaan  terhadap  penggunaan  aplikasi  transportasi  online.  Kontribusi  pada  penelitian  ini  ditujukan  kepada para praktisi atau operator aplikasi transportasi online dan juga bagi pengetahuan. Bagi operator hasil penelitian ini bisa digunakan untuk mendesain ulang, melakukan perbaikan pada aplikasi dan juga mendesain ulang strategi pemasarannya serta cara berkomunikasi yang efektif untuk mendapatkan nilai penerimaan yang lebih baik untuk setiap daerah yang akan menjadi target pemasaran. Bagi ilmu pengetahuan hal ini dapat diketahui bahwa dimensi budaya semakin penting dimasukan dalam evaluasi sebuah sistem informasi atau aplikasi yang digunakan secara luas atau global.
Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  mengetahui  apakah  dimensi  budaya  mempengaruhi  penggunaan aplikasi transportasi online. Penelitian ini juga memiliki tujuan untuk mengetahui peran dimensi budaya hofstede dalam tingkat penerimaan aplikasi transportasi online. Pada penelitian ini mengambil studi kasus Propinsi Daerah Istimewa Yogyakarta.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Model Penelitian
Model penerimaan teknologi informasi pada negara maju berbeda dengan negara berkembang khususnya dalam dimensi  budaya  [8]⁠.  Penerimaan  teknologi  di  era  globalisasi  berbeda  di  setiap  negara  hal  ini  bergantung  pada budaya  yang  melekat  pada  negara  tersebut.  Dimensi  budaya  menjadi  penting  dalam  menunjukkan  perilaku penggunaan  teknologi  informasi  [1]⁠  untuk  digunakan  membuat  evaluasi  penerimaan  di  negara  dengan  nilai kolektivitas tinggi.
Penerimaan  sebuah  teknologi  dari  beberapa  komunitas  atau  group  lokal  dengan  berbeda  budaya menghasilkan penerimaan yang berbeda [3]⁠. Hal ini memperkuat bahwa dimensi budaya seharusnya dimasukan dalam  konstruk  penerimaan  dan  pengukuran  pengaruh  dalam  penggunaan  teknologi  yang  ditujukan  untuk pengguna global. Oleh karena itu penelitian ini akan memasukan dimensi  budaya untuk  melakukan investigasi lebih lanjut tentang penerimaan dan penggunaan aplikasi transportasi online.
Pada penelitian ini menggunakan enam dimensi budaya Hofstede yaitu Power Distance,Individualism vs Collectivism,  Masculinity  vs  Feminimity,Uncertainty  Avoidance,Long  Term  vs  Short  Term  Orientation  dan Indulgence vs Restraint. Dimensi budaya Hofstede telah banyak digunakan dalam penelitian.
Beberapa penelitian menunjukan dimensi  budaya Hofstede  [1], [3], [4], [8]  telah luas pengaruhnya pada penelitian  sebelumnya.  Untuk  peneitian  penerimaan  sebuah  teknologi  informasi  negara-negara  dengan  tingkat kolektivitasnya  tinggi  telah  banyak  memasukan  dimensi  budaya  hofstede.Penelitian  ini  dengan  studi  kasus  di Indonesia dengan budaya yang beragam akan menggunakan dimensi budaya Hofstede dan studi kasus penerimaan dan penggunaan Sistem Transportasi online. Gambar 1 menunjukan model yang akan digunakan dalam penelitian ini yaitu menggabungkan model penelitian UTAUT2 dan dimensi budaya Hofstede.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2062
Gambar 1. Model Penelitian UTAUT2 dan Budaya Hofstede
Desain  Indikator  dan  kuesioner  untuk  UTAUT2  menggunakan  indikator  yang  digunakan  oleh  Venkatesh (2012)[10] dan disesuaikan dengan objek penelitian yaitu pengguna aplikasi transportasi online. Sedangkan untuk indikator dimensi budaya menggunakan indikator dari penelitian Srite & Karahanna (2006)[11] dan Hassan et al (2011)  [12]  yang  disesuaikan  dengan  bahasa  dan  objek  penelitian.  Variabel  Indulgence/  Restraint  (IR) menggunakan indicator yang dibuat oleh peneliti. Dalam memberikan tanggapan dari  kuesioner para partisipan mengisikan dengan memilih skala Likert mulai dari 1 (sangat tidak setuju) sampai 5 (sangat setuju).

## 2.2 Penentuan Sampel dan Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  metode  positivistik  dengan  data  kuantitatif.  Penelitian  ini  menggunakan  metode kuisioner untuk mendapatkan data yang kemudian digunakan untuk melakukan analisis terhadap temuan. Objek penelitian  adalah  pengguna  transportasi  online  di  Daerah  Istimewa  Yogyakarta.  Penelitian  ini  menggunakan metode pengukuran dan analisis PLS SEM, jumlah sampel data yang dibutuhkan adalah 10 kali jumlah indikator terbanyak  yang  membentuk  sebuah  variabel  [13].  dalam  penelitian  ini  jumlah  indikator  terbanyak  adalah  4 indikator jadi minimal jumlah sampel data adalah 40.

## 2.3 Hipotesis
Dari hasil studi pustaka dalam penelitian ini akan dibangun beberapa hipotesis sesuai dengan model yang telah dibangun. Hipotesis kemudian akan diujikan dan dianalisis dengan metode PLS SEM.
H1 : Performance Expectancy (PE) akan berpengaruhi positif terhadap Behavioural Intention (BI) Harapan  kinerja  (performance  expectation)  adalah  tingkat  seseorang  atau  individu  percaya  bahwa menggunakan teknologi akan memberikan manfaat [14]. Hal itu menunjukkan seseorang akan menggunakan teknologi jika mereka yakin akan mendapatkan hasil positif setelah memakainya [15]. menggunakan teknologi pada  dasarnya  membantu  seseorang  karena  manfaat  yang  akan  didapatkan.  Harapan  kinerja  diharapkan menjadi salah satu faktor terpenting itu langsung mempengaruhi niat penerimaan.
H2 : Effort Expectancy (EE) akan berpengaruh positif terhadap Behavioural Intention (BI) Harapan usaha (effort expectation) adalah tingkat kemudahan penggunaan teknologi bagi penggunanya [14]. Aplikasi  transportasi  online  akan  lebih  penggunnya  jika  mudah  untuk  digunakan  untuk  semua  umur  yang menjadi target. Kemudahan bisa dari sisi desain menu aplikasi atau fasilitas untuk menggunakannya. Hal ini menunjukan bahwa Harapan usaha kemungkinan akan mempengaruhi kuat terhadap niat penggunaan.
H3 : Social Influence (SI) akan berpengaruh positif terhadap Behavioural Intention (BI)
Pengaruh sosial (social influence) adalah sejauh mana seseorang merasakan bahwa penggunaan teknologi itu akan  dipengaruhi  orang  lain  terutama  keluarga  dan  teman  [14].  Pada  penelitian  terdahulu  para  peneliti menemukan  bahwa  pengaruh  sosial,  meskipun  berbeda  istilah  yang  digunakan  dalam  penelitian  mereka, memiliki  pengaruh  signifikan  hubungan  dengan  niat  perilaku.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  seseorang menggunakan aplikasi transportasi online karena ada pengaruh orang lain.Pengaruh social kemungkinan akan memperkuat seseorang berniat untuk menggunakan aplikasi transportasi online.
H4a : Facilitating Condition (FC) akan berpengaruh positif terhadap Behavioural Intention (BI)
H4b : Facilitating Condition (FC) akan berpengaruh positif terhadap Use Behaviour(UB)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2062
Kondisi  fasilitasi  (facilitating  condition)  ditunjukan  bahwa  seseorang  percaya  adanya  infrastruktur  atau fasilitas  yang  akan  memudahkan  mereka  untuk  menggunakan  sebuah  teknologi  [10].  fasilitas  infrastruktur jaringan yang tersedia, hal ini membuat pengguna aplikasi nyaman dalam menggunakannya dan dapat selalu menggunkan  saat  dibutuhkan.  Fasilitas  lainnya  yang  bisa  disediakan  oleh  Perusahaan  aplikasi  transportasi daraing  adalah  tutorial  penggunaan  atau  petugas  yang  bisa  memberikan  bantuan  dalam  penggunaannya. Kondisi fasilitas kemungkinan akan mempengaruhi niat dan perilaku penggunaan aplikasi transportasi online. H5 : Hedonic Motivation (HM) akan berpengaruh positif terhadap Behavioural Intention (BI) Motivasi hedonis (hedonic motivation) adalah tingkat kesenangan atau kesenangan yang diperoleh dalam menggunakan sebuah teknologi [10]. Motivasi hedonis merupakan faktor penting dalam penerimaan teknologi pengguna. Hal ini menunjukan motivasi hedonis kemungkinan akan memperkuat seseorang untuk berniat menggunakan aplikasi transportasi online.
H6 : Price Value (PV) akan berpengaruh positif terhadap Behavioural Intention (BI)
Nilai harga (price value) adalah manfaat yang dirasakan pengguna dari penggunaan teknologi dengan biaya yang dikeluarkan [10]. nilai harga akan dianggap bernilai ketika manfaat menggunakan aplikasi transportasi dianggap lebih besar dari biaya yang dikeluarkan. Nilai harga kemungkinan akan memperkuat seseorang akan berniat menggunakan aplikasi transportasi online.
H7a : Habit (HB) akan berpengaruh positif terhadap Behavioural Intention (BI)
H7b : Habit (HB) akan berpengaruh positif terhadap Use Behaviour(UB) Kebiasaan akan terlihat  dari  hasil pengalaman sebelumnya  [10]. Kebiasaan adalah frekuensi perilaku masa lalu  dianggap  sebagai  salah  satu  penentu  utama  perilaku  saat  ini  [16].  Kebiasaan  akan  pengalaman penggunaan aplikasi transportasi online kemungkinan akan memperkuat niat seseorang menggunakan aplikasi transportasi online
H8 : Behavioural Intention (BI) akan berpengaruh positif terhadap Use Behaviour(UB) Bedasarkan teori psikologi, yang berpendapat bahwa perilaku individu dapat diprediksi dan dipengaruhi oleh niat individu  [17]. Pada model UTAUT2 menyatakan dengan kuat  bahwa niat perilaku memiliki pengaruh besar tentang penggunaan teknologi [14].
H9 : Individualism/Collectivism (IC) akan berpengaruh positif terhadap Use Behaviour (UB) Seseorang dalam budaya individualis akan lebih mementingkan diri sendiri daripada dengan kelompoknya. Orang  yang  memegang  nilai-nilai  kolektivis  lebih  mempedulikan  kebersamaan  kelompok  dan  menghargai pendapat orang lain tentang teknologi . Di negara-negara kolektivistik lebih cenderung mengadopsi teknologi baru atau layanan [2].
H10 : Uncertainty Avoidance (UA) akan berpengaruh negatif terhadap Use Behaviour (UB)
Budaya  dengan  tingkat  penghindaran  ketidakpastian  (uncertainty  avoidance)  yang  tinggi  akan  memiliki tingkat  penerimaan  teknologi  yang  rendah  karena  penggunaan  teknologi  bisa  mengandung  ketidakpastian dibandingkan  dengan  fasilitas  lainnya[1]  .Orang  yang  menghindari  ketidakpastian  merasa  tidak  nyaman dengan  ketidakpastian  dan  tidak  mudah  menggunakan  teknologi.  Di  negara  yang  nilai  penghindaran ketidakpastian  rendah  orang  cukup  santai  dan  suka  mengambil  risiko  [18]  dan  akan  lebih  mungkin  untuk mencoba  sesuatu  yang  baru  atau  mengadopsi  sebuah  teknologi  IT  [19].  Penghindaran  ketidakpastian  akan kemungkinan memperlemah seseorang akan menggunakan aplikasi transportasi online
H11 : Long/Short Term Orientation (LT) akan berpengaruh negatif terhadap Use Behaviour (UB)
Orang  yang  memiliki  Orientasi  jangka  panjang(long  term  orientation)  akan  memiliki  kepercayaan  dan perilaku  seperti  penghematan  atau  ketekunan  untuk  tujuan  masa  depan  [20].Masyarakat  yang  memiliki orientasi  jangka  panjang  akan  cenderung  tidak  akan  mencoba  teknologi  baru  berbanding  terbalik  dengan negara dengan orientasi jangka pendek [18]. Masyakat yang memiliki orientasi jangka panjang kemungkinan akan memperlemah seseorang akan menggunakan aplikasi transportasi online.
H12 : Masculinity/Femininity (MF) akan berpengaruh positif terhadap Use Behaviour (UB)
Pada  masyarakat  maskulin  terdapat  sifat  yang  senang  akan  tantangan,penghasilan,  ketegasan,  ambisi,  dan berurusan  dengan  fakta  adalah  faktor  paling  bernilai  [21].  Hal  ini  menunjukan  masyarakat  maskulin  akan lebih  mudah  menerima  teknologi  baru  karena  ada  fakta  dan  tantangan  dalam  penggunaan  teknologi  baru. Masyarakat yang maskulin kemungkinan akan memperkuat orang dalam menggunakan aplikasi transportasi online.
H13 : Power Distance (PD) akan berpengaruh positif terhadap Use Behaviour (UB)
Dalam  masyarakat  hierarkis  orang  akan  cenderung  patuh  dengan  pendapat  atasan  mereka  dan  takut  tidak setuju dengan atasannya [2]. Hierarki dipandang mencerminkan ketidaksetaraan, sentralisasi , dan bawahan berharap untuk diberi tahu apa yang harus dilakukan [18]. Jika atasan atau orang yang berkuasa atas dirinya dalam  sebuah  pekerjaan  menggunakan  teknologi  dan  merekomendasikan  untuk  menggunakannya  maka kemungkinan besar seseorang juga akan menggunakan.
H14 : Indulgence/ Restraint (IR) akan berpengaruh positif terhadap Use Behaviour (UB) Dalam masyarakat  yang memberi  kesenangan atau kebebasan (Indulgence) pada anggotanya menunjukkan dalam  masyarakat  yang  sangat  toleransi  dalam  pengekspresian  hasrat  dan  perasaan  terutama  dalam pemanfaatan waktu  luang, mencari  hiburan bersama teman, pemberian barang, konsumsi  dan sampai pada hal-hal berkaitan dengan seksual. Sedangkan restraint menunjukkan masyarakat membatasi atas kesenangan-

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2062
kesenangan  anggotanya  [22].  masyarakat  yang  memberi  kebebasan  dan  kesenangan  kemungkinan  akan memperkuat  seseorang  untuk  menggunakan  aplikasi  transportasi  online.  Hal  ini  karena  adanya  kebebesan dalam memilih sesuatu untuk kesenangan seseorang akan mempengaruhi penggunaan teknologi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Gambaran Umum Responden
Penelitian  ini  dilakukan  di  wilayah  propinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta.  Penelitian  dilakukan  dengan  cara melakukan survei online yang dilakukan selama bulan februari 2020. Responden yang mengikuti survei sebanyak 89 peserta sedangkan data yang dapat digunakan dan valid terdapat 73 data. Data yang tidak digunakan karena pengisian kuisioner dari peserta tidak lengkap dan hanya mengisi dengan pilihan tertentu.
Penelitian ini menggunakan metode pengukuran PLS SEM dengan menggunakan software SmartPLS. Jumlah responden sudah mencukupi minimal dengan metode PLS[13].
Tabel 1. Data Demografi Data Demografi Jumlah % Jenis Kelamin Perempuan 31 42 Laki-laki 42 58 Pendidikan SMA 18 25 D3 4 5 S1 45 62 S2 6 8 Umur < 20 tahun 4 5 20-30 tahun 40 55 30-40 tahun 22 30 >40tahun 7 10

## 3.2 Analisis Data
Data penelitian yang telah dikumpulkan dilakukan analisis untuk membuktikan hipotesis. Data dinalisis dengan metode  PLS  SEM  dengan  menggunakan  Software  SmartPLS.  Metode  PLS  dilakukan  dua  tahap  yaitu  model pengukuran (evaluasi outer model) dan model struktural (evaluasi inner model).

## 3.2.1 Evaluasi Outer Model (Model Pengukuran)
Pada tahap evaluasi outer model akan dilakukan uji validitas dan reabilitas. Uji validitas mengukur setiap indikator yang menyusun suatu variabel. Sedangkan uji reabilitas menguji variabel yang menyusun model.
Uji validitas dilakukan dengan mengukur nilai factor loading (FL) dan cross loading setiap indikator. Nilai factor loading dari setiap indikator yang digunakan untuk analisis  FL ≥ 0.5 sedangkan nilai cross loading setiap indikator harus lebih besar dari nilai cross loading pada variabel atau konstruk lainnya [13], [23]. Pada pengukuran factor  loading  awal  indikator  PD3,PD4  dan  IR3  memiliki  nilai  dibawah  0,5.  Hal  ini  mengakibatkan  indikator PD3,PD4  dan  IR3  harus  dihapus  untuk  membuat  model  valid.  Selanjutnya  dilakukan  pengukuran  ulang  untuk factor loading hasilnya seperti tabel di bawah dan tidak ada indikator yang factor loading dibawah 0,5 nilainya. Pengujian validitas outer model selanjutnya adalah melihat cross loading dari indikator terhadap seluruh variabel atau konstruk yang ada. Nilai loading indikator terhadap variabelnya harus lebih besar dari nilai loading indikator terhadap variabel lainnya [23]. Pada pengujian cross loading semua indikator memenuhi kriteria.
Tabel 2. Factor Loading Indikator Factor Loading Indikator Factor Loading Indikator Factor Loading PE1 0.978 PV1 0.869 UA2 0.823 PE2 0.991 PV2 0.866 UA3 0.823 PE3 0.932 PV3 0.902 UA4 0.623 PE4 0.978 PV4 0.831 LT1 0.904 EE1 0.660 HB1 0.912 LT2 0.755 EE2 0.884 HB2 0.905 LT3 0.812 EE3 0.820 HB3 0.895 LT4 0.697 EE4 0.894 HB4 0.958 MF1 0.718

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2062
SI1 0.741 BI1 0.964 MF2 0.823 SI2 0.953 BI2 0.975 MF3 0.775 FC1 0.959 BI3 0.969 MF4 0.719 FC2 0.956 UB 1.000 PD1 0.808 FC3 0.942 IC1 0.731 PD2 0.923 FC4 0.962 IC2 0.957 IR1 0.987 HM1 0.896 IC3 0.951 IR2 0.720 HM2 0.952 IC4 0.956 HM3 0.893 UA1 0.788
Pengukuran  outer  model  selanjutnya  adalah  uji reabilitas.  Pada  pengujian  reabilitas  ada  beberapa  kriteria  yang harus dipenuhi yaitu nilai Cronbach’s Alfa (CA) > 0.6 nilai Composite Reability(CR) > 0,6 serta nilai Average Variance Extracted(AVE) > 0,5. Nilai CA dan CR dapat dilihat pada tabel di bawah.
Tabel 3. Cronbach’s Alfa, CR dan AVE
Variabel Conbach's Alfa CR AVE PE 0.979 0.985 0.941 EE 0.841 0.890 0.672 SI 0.668 0.841 0.728 FC 0.968 0.976 0.912 HM 0.901 0.938 0.836 PV 0.890 0.924 0.752 HB 0.937 0.955 0.842 BI 0.968 0.979 0.941 UB 1.000 1.000 1.000 IC 0.931 0.946 0.817 UA 0.770 0.851 0.591 LT 0.827 0.872 0.633 MF 0.763 0.801 0.577 PD 0.684 0.858 0.753 IR 0.748 0.851 0.746
Dari hasil pengukuran menunjukan bahwa semua variabel memenuhi uji reabilitas. Pengukuran outer model telah memenuhi uji validitas dan reabilitas hal ini menunjukan bahwa pengukuran selanjutnya untuk Inner Model dapat dilakukan.

## 3.2.2 Evaluasi Inner Model (Model Struktural)
Pengukuran model struktural atau Inner model dilakukan bertujuan untuk melihat hubungan antara variabel dalam model serta untuk  menguji hipotesis yang telah ditetapkan. Pada pengukuran model struktural  ini akan melihat nilai Pvalue dengan nilai signifikansi Pvalue < 0,1 (cukup signifikan), Pvalue < 0.05 (signifikan) dan Pvalue<0,01 (sangat signifikan). Pengukuran menggunakan PLS akan menggunakan bootstrap resampling untuk mendapatkan nilai Pvalues dengan 500 iterasi untuk resampling dengan menggunakan software SmartPLS.
Pada pengukuran model struktural melihat hubungan variabel dengan melihat nilai path cofficients. Nilai positif  dari  path  cofficient  menunjukan  hubungan  positif  antar  variabel  sedangkan  untuk  nilai  path  cofficient negatif menunjukan hubungan negatif antar variabel. Nilai Pvalue dan path cofficient dapat dilihat pada tabel di bawah.
Tabel 4. Hasil Pengukuran Inner Model Konstruk Pvalues Path Coefficients signifikan  Hasil Hipotesis H1: PE -> BI 0.085 0.149  * diterima H2: EE -> BI 0.472 -0.05 ditolak H3: SI -> BI 0.685 0.041 ditolak H4a: FC -> BI 0.279 0.099 ditolak H4b: FC -> UB 0.02 -0.28  ** ditolak H5: HM -> BI 0.03 0.213  ** diterima H6: PV -> BI 0.842 0.018 ditolak H7a: HB -> BI 0 0.563  *** diterima H7b: HB -> UB 0.496 0.133 ditolak H8: BI -> UB 0.073 -0.187  * diterima H9: IC -> UB 0.772 -0.031 ditolak H10: UA -> UB 0.007 0.314  ** ditolak

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2062
H11: LT -> UB 0.002 -0.405  ** ditolak H12: MF -> UB 0.129 -0.192 ditolak H13: PD -> UB 0.073 0.256  * ditolak H14: IR -> UB 0.011 0.509  ** diterima
Pada pengujian hipotesis terdapat lima yang diterima yaitu PE -> BI, HM -> BI, HB -> BI, BI -> UB dan IR ->UB. Pada pengujian terdapat satu dimensi budaya IR yang mempengaruhi UB dengan positif dan signifikan. Hal ini menunjukan bahwa terdapat dimensi budaya yang mempengaruhi penggunaan aplikasi transportasi online.
Pada hasil pengujian terdapat dimensi budaya Hofstede yang berpengaruh signifikan tetapi berbeda dengan hipotesis  yaitu.  IC  ->  UB,  LT  ->  UB  dan  PD  ->  UB.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  penelitian  ini  tidak  bisa membuktikan hipotesis yang telah dibuah dan menunjukan kebalikannya.
aplikasi  yang  sudah  jadi  dan  kemudian  digunakan  oleh  target  penggunanya.  Perusahaan  aplikasi transportasi online yang digunakan dalam penelitian ini baik Gojek dan Grab telah berhasil menjadikan aplikasi transportasi  onlinenya membantu  para penggunanya untuk  memudahkan dalam menggunakan alat transportasi. Hal  ini  menunjukan  manfaat  besar  yang  dirasakan  para  pengguna  setelah  menggunakan  aplikasi  trasnportasi online.
Faktor  motivasi  mencari  kesenangan  ( hedonic  motivation )  terbukti  menjadi  salah  satu  faktor  yang menjadikan seseorang berniat untuk menggunakan aplikasi transportasi online. Hal ini pengguna merasa senang ketika  menggunakan  layanan  aplikasi  transportasi  online  yang  memudahkan.  Transportasi  online  membuat penggunanya merasa senang dalam menggunakannya.
Faktor  kebiasaan  ( habit )  terbukti  menjadi  salah  satu  faktor  yang  menjadikan  seseorang  berniat menggunakan aplikasi trasnportasi online. Hal ini menunjukan bahwa pengguna telah menjadi kebiasaan dalam menggunakan layanan aplikasi transportasi online. Aplikasi transportasi online mulai digunakan di indonesia pada tahun  2010  dimulai  dengan  beroperasinya  aplikasi  transportasi  online  Gojek.  Hal  ini  menunjukan  bahwa penggunaan transportasi telah menjadi kebiasaan bagi penggunanya.
Penelitian  ini  harapan  usaha  ( effort  expectation ),  pengaruh  sosial  ( social  influence ),  kondisi  fasilitas ( facilitating  condition ),  nilai  harga( price  value )  tidak  terbukti  signifikan  mempengaruhi  niat  berperilaku ( behaviour  intention ).  Faktor  kondisi  fasilitas  dan  habit  juga  tidak  terbukti  signifikan  mempengaruhi  perilaku penggunaan  ( usage  behaviour ).  Hal  ini  bertolak  belakang  dengan  hasil  dari  penelitian  Venkatesh    2012  yang menemukan UTAUT2. Penelitian Venkatesh 2012 dan beberapa penelitian sebelumnya pada objek penelitian yang berbeda.  Hal  ini  mungkin  disebabkan  beda  objek  penelitian  dan  wilayah  yang  digunakan  untuk  responden. Beberapa penelitian UTAUT2 menunjukan hasil yang berbeda untuk objek yang sama dimana wilayah yang diteliti berbeda. Hal ini juga membuktikan penelitian Hofstede bahwa berbeda wilayah atau negara menghasilkan hasil penelitian yang akan berbeda.
Pengukuran terakhir adalah memvalidasi model dengan melihat nilai R 2 . Pada penelitian ini dilakukan dua kali pengukuran untuk melihat seberapa besar pengaruh dimensi budaya terhadap penggunaan aplikasi transportasi online.  Penelitian  ini  mengujikan  model  UTAUT2  dan  model  UTAUT2  yang  ditambahkan  variabel  dimensi budaya Hofstede. Hasil pengukuran R 2 dapat dilihat pada tabel di bawah.
Tabel 5. Cronbach’s Alfa, CR dan AVE Variabel Dependent R2 (UTAUT2) R2(UTAUT2 + Dimensi Budaya Hofstede) BI 0,768 0,768 UB 0,197 0,502
Berdasarkan tabel diatas hasil pengukuran R2 pada UTAUT ditambahkan dimensi budaya Hofstede nilai untuk  variabel  BI  sebesar  0,768  dan  variabel  UB  0,502.  Hal  ini  didapatkan  bahwa  variabel  independen  yang mempengaruhi BI sebesar 76,8% sedangkan variabel independen yang mempengaruhi UB sebesar 50,2%. Pada hasil pengukuran R2 pada model UTAUT2 ditambah dimensi budaya Hofstede mengalami penambahan dibanding dengan  model  UTAUT2.  Hal  ini  menunjukan  variabel  dimensi  budaya  Hofstede  mempengaruhi  variabel  UB. Modifikasi  UTAUT2  ditambah  dimensi  budaya  Hofstede  dapat  menunjukan  bahwa  budaya  mempengaruhi penggunaan  aplikasi  transportasi  online.  Pada  model  dimensi  budaya  langsung  mempengaruhi  kebiasaan penggunaan aplikasi transportasi online.
Pada penelitian ini dimensi budaya Hofstede terbukti mempengaruhi hasil dari modifikasi model UTAUT2. Berdasarkan data hasil pengukuran R 2 untuk  model UTAUT2 dengan menambahkan dimensi  budaya Hofstede memperoleh hasil yang lebih baik untuk menjelaskan pengaruh faktor perilaku penggunaan aplikasi transportasi online  daripada model UTAUT2. Hal ini menunjukan bahwa budaya mempengaruhi akan perilaku penggunaan aplikasi  transportasi  online.  Hal  ini  ditambah  dengan  adanya  dimensi  budaya  Indulgence  Restraint  (IR)  yang mempengaruhi positif signifikan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2062

## 3.2.2 Implikasi Penelitian
Hasil  penelitian  ini  telah  membuktikan  bahwa  budaya  memiliki  pengaruh  terhadap  penggunaan  aplikasi transportasi  online.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  budaya  dapat  digunakan  sebagai  dasar  dalam  membuat  strategi bagi perusahaan untuk mendapatkan lebih banyak pengguna.
Perhatian terhadap budaya memang seharusnya sudah menjadi bagian dari strategi dari Perusahaan aplikasi transportasi online. Berdasarkan hasil penelitian Indulgence adalah dimensi yang signifikan dalam mempengaruhi penggunaan  aplikasi  transportasi  online.  Indulgence  diartikan  bahwa  manusia  dalam  sebuah  masyrakat  bebas untuk  mencari  kesenangan  sesuai  dengan  keinginan.  Perusahaan  dapat  memasukan  strategi  pemasaran  dengan menunjukan  bahwa  bebas  untuk  memilih  fasilitas  yang  ada  dalam  transportasi  online.  Dapat  juga bebas  dalam memilih  pembayaran  serta  mempermudah  dalam  penggunaannya.  Dari  dimensi  budaya  indulgence  dapat  juga mempengaruhi desain dari aplikasi transportasi online. User interface dari aplikasi transportasi online dipermudah penggunaannya dimana pengguna dapat memilih menu dengan bebas hanya menu yang disukainya.
Implikasi  bagi  dunia penelitian adalah hasil penelitian ini semakin menekankan dimana dimensi  budaya penting  dimasukan  dalam  setiap  model  penelitian  penggunaan  teknologi.  Memasukan  dimensi  budaya  dalam model  penelitian  memang  perlu  terutama  penelitian  di  negara  yang  memiliki  banyak  kebudayaan  dan  juga  di negara berkembang.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  menunjukan  dan  membuktikan  bahwa  budaya  dapat  mempengaruhi  penggunaan  aplikasi transportasi  online.  Hal  ini  ditunjukan  dengan  adanya  hasil  prediksi  perilaku  penggunaan  transportasi  online sebesar  50,2%  dari  model  UTAUT2  yang  dimodifikasi  dengan  menambahkan  dimensi  budaya  Hofstede dibandingkan  dengan  Model  UTAUT2.  Dimensi  budaya  indulgence  terbukti  signifikan  dalam  mempengaruhi penggunaan aplikasi transportasi online.
Budaya  dapat  digunakan  sebagai  salah  satu  faktor  bagi  perusahaan  aplikasi  trasnportasi  online  dalam menyusun  strategi  pemasaran  atau  dalam  desain  aplikasi.  Diharapkan  dengan  hasil  penelitian  ini  perusahaan aplikasi tranpsortasi online dapat memperoleh lebih banyak pengguna.
Bagi dunia penelitian dengan objek penelitian negara dengan banyak kebudayaan dan negara berkembang sebaiknya  memasukkan  dimensi  budaya  dalam  pengukuran  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  penggunaan teknologi.  Hal  ini  terbukti  salah  satunya  dari  hasil  penelitian  ini.  Diharapakan  dengan  memasukkan  dimensi budaya dapat menambah hasil untuk menjelaskan faktor-faktor yang mempengaruhi penggunaan teknologi.

## REFERENCES
[1] D.  Straub,  M.  Keil,  and  W.  Brenner,  “Testing The  Technology  Acceptance  model  accros  Culture:  A  three  Country Study.Information &Management,” Inf. Manaj. , 1997.
[2] G. Hofstede and M. H. Bond, “Hofstede’s Culture Dimensions,” J. Cross. Cult. Psychol. , vol. 15, no. 4, pp. 417–433, Dec. 1984.
[3] G. Baptista and T. O. Behavior, “Understanding mobile banking: The unified theory of acceptance and use of technology combined with cultural moderators,” Elsevier , 2015.
[4] A. Marcus and E. West Gould, “Crosscurrents : Cultural DImensions and Global Web User Interface Design,” 2000.
[5] Susilo,  “Kegagalan  Internasionalisasi  MNC  di  Suatu  Negara:  Studi  Kasus  Kegagalan  Internasionalisasi  Uber  di Tiongkok,” journal.unair.ac.id , 2017.
[6] Tahupedia,  “10  Perusahaan  Startup  Mengungkapkan  Alasan  Kegagalan  Mereka,”  2013.  [Online].  Available: http://www.tahupedia.com/content/show/302/10-Perusahaan-Startup-Mengungkapkan-Alasan-Kegagalan-Mereka. [Accessed: 22-Feb-2019].
[7] Marketingtochina, “Why Ebay failed in China?,” 2018. [Online]. Available: https://www.marketingtochina.com/ebay- failed-china/. [Accessed: 25-Feb-2019].
[8] H. Sriwindono and S. Yahya, “Toward modeling the effects of cultural dimension on ICT acceptance in Indonesia,” academia.edu , 2012.
[9] G. W. England, “The Manager and His Values(Ballinger,Cambridge,MA),” 1975.
[10]  Venkatesh,  Thong,  and  Xu,  “Consumer  Acceptance  and  Use  of  Technology :  Extending  The  Unified  Theory  of Acceptance and Use of Technology,” Mis Q. , 2012.
[11]  Srite and Karahanna, “The Role of Espoused National Cultural Values in Technology Acceptance,” Mis Q. , 2006.
[12]  L. Hassan, E. Shiu, and G. Walsh, “A Multi-country Assessment of The Long-term Orientation Scale,” Int. Mark. Rev. , 2011.
[13]  J. Hair, C. Ringle, and M. Sarstedt, “PLS-SEM: Indeed a Silver Bullet,” J. Mark. Theory Appl. , 2011.
[14]  V.  Venkatesh,  M.  Morris,  G.  Davis,  and  F.  Davis,  “User  Acceptance  of  Information  Technology: Toward  a  Unified View,” Mis Q. , 2003.
[15]  Compeau and Higgins, “Computer self-efficacy: Development of a measure and initial test,” Mis Q. , 1995.
[16]  Ajzen, “Perceived Behavioral Control, Self‐Efficacy, Locus of Control, and the Theory of Planned Behavior,” J. Appl. Soc. Psychol. , 2002.
[17]  W Yu and R. Ramanathan, “Retail service quality, corporate image and behavioural intentions: the mediating effects of customer satisfaction,” Int. Rev. Retail , 2012.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2062
[18]  G.  Hofstede  and  M.  Minkov,  “A  replication  of  Hofstede’s  uncertainty  avoidance  dimension  across  nationally representative samples from Europe,” Int. J. Cross Cult. Manag. , 2014.
[19]  Png, I. P. L., B. C. Y. Tan, and K. L. Wee, “Dimensions of national culture and corporate adoption of IT infrastructure,” IEEE Trans. Eng. Manag. , vol. 48, pp. 36–45, 2001.
[20]  Yoon, “The effects of national culture values on consumer acceptance of e-commerce: Online shoppers in China,” Inf. Manag. , 2009.
[21]  G. Hofstede, G. Hofstede, and M. Minkov, “Cultures and Organizations: Software of The Mind: Intercultural Cooperation and its Importance for Survival,” 2010.
[22]  G. Hofstede, G. Hofstede, M. Minkov, and H. Vinken, Value Survey Module 2008 Manual . 2008.
[23]  S. Haryono, Metode SEM untuk Penelitian Manajemen : Amos,Lisrel &PLS . Luxima, 2017.