## Technology Acceptance Model (TAM) untuk Sistem Smart Lighting di PT. XYZ
Teja Laksana 1 , Novian Anggis Suwastika 2 , Muhammad Al Makky 3
Intisari—Studi  ini  dilaksanakan  untuk  mengidentifikasi  dan mengukur  pentingnya  faktor-faktor  atau variabel-variabel yang memengaruhi  penerimaan  teknologi  (technology  acceptance) untuk  sebuah  sistem  smart  lighting  yang  dibangun  berdasarkan teknologi  internet of things (IoT) dan kecerdasan buatan (artificial intelligence  -  AI)  di  PT.  XYZ.  Sistem  smart  lighting  yang diimplementasikan adalah sebuah sistem dedicated smart lighting bagi  ruang  kantor  (lebih  dari  20  m 2 sampai  60  m 2 )  untuk mengindra  kondisi  dan  mengatur  kondisi  ruangan  secara otomatis. Sebelum mencapai  tahap  produksi  masal,  penerimaan teknologi  sistem  smart  lighting  ditinjau  oleh  pengguna  (user) menggunakan technology acceptance model (TAM). TAM adalah sebuah  metode  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  faktor- faktor  yang  berpengaruh  terhadap  penerimaan  teknologi berdasarkan  fungsi  sistem  smart  lighting.  Berdasarkan  tujuan sistem  smart  lighting  dan  kondisi  di  PT.  XYZ,  diusulkan  enam variabel  yang  memengaruhi  penerimaan  sistem  smart  lighting, yaitu reliability and accuracy (RA), perceived ease of use (PEOU), perceived  usefulness  (PU),  attitude  toward  using  (ATU),  behavior intention  (BI),  dan  actual  system  use  (AU).  Variabel-variabel tersebut  saling  berpengaruh  satu  sama  lain  dan  membentuk delapan  hipotesis,  yaitu  H1,  H2,  H3,  H4,  H5,  H6,  H7,  dan  H8. Menggunakan  teknik  purposive  sampling,  uji  validitas  dengan korelasi product-moment, dan uji validitas Cronbach’s alpha, lima hipotesis memiliki efek yang positif dan signifikan, yaitu H1, H4, H5, H6, dan H7. Variabel RA memengaruhi variabel PU, variabel PU  memengaruhi  variabel  ATU,  variabel  PEOU  memengaruhi variabel  ATU, variabel  ATU memengaruhi  BI,  dan variabel  PU berpengaruh terhadap BI. Sementara itu, tiga hipotesis memiliki pengaruh yang negatif dan tidak signifikan, yaitu H2, H3, dan H8. Variabel RA tidak berpengaruh terhadap PEOU, variabel PEOU tidak  memengaruhi  PU,  dan  variabel  BI  tidak  berpengaruh terhadap variabel AU.
Kata  Kunci—Smart  Lighting,  Technology  Acceptance  Model, Internet of Things, Kecerdasan Buatan.

## I. P ENDAHULUAN
Menurut IEEE, sebuah sistem dapat disebut sebagai internet of  things (IoT)  jika  dapat  saling  menghubungkan  “ things ” (yang terhubung di dalam sistem), mengomunikasikan “ things ” melalui  jaringan  internet,  dan  mendukung  implementasi  di berbagai  tempat  ( ubiquity );  “ things ”  tersebut  dapat  juga mengindra  atau  menjalankan,  dapat  tertanam  dalam  sebuah sistem  cerdas  dan  fungsi  pengetahuan,  memiliki  dukungan
komunikasi yang ekstensif, dapat melakukan konfigurasi diri, dan  memiliki  fitur  khusus,  yaitu dapat  diprogram pada “ things ”-nya  [1].  Dengan  kemampuan-kemampuan  ini,  IoT merupakan  salah  satu  teknologi  yang  tumbuh  paling  cepat dalam sepuluh tahun terakhir; dalam 2021, terpasang sebanyak 13,8  miliar  perangkat  IoT  atau  meningkat  12,8%  dari  tahun sebelumnya. Sementara itu, laju pertumbuhan perangkat yang terhubung  IoT  diperkirakan  mencapai  30,9  miliar  perangkat pada  2025  [2].  Salah  satu  kemampuan  IoT  yang  paling signifikan  adalah  kemampuannya  menanamkan  program- program  pada  “ things ”  dan  platformnya.  Kombinasi  IoT dengan  kecerdasan  buatan  ( artificial  intelligence -  AI) menghasilkan  istilah  cerdas  ( smart )  pada  setiap  sistem  atau perangkat yang mengaplikasikan kedua teknologi tersebut.
Istilah  cerdas  atau smart digunakan  pada  banyak  definisi cerdas di berbagai aspek yang mengimplementasikan IoT dan AI  sebagai  komponen  esensial.  Salah  satu  contohnya  adalah smart home yang mengacu pada sebuah rumah yang dibangun dengan  banyak  perangkat  yang  saling  berkomunikasi  melalui jaringan komunikasi (internet). Data yang diperoleh dari proses mengindra atau menjalankan disimpan di internet untuk diakses kapan pun dan di mana pun. Sistem ini juga dapat beradaptasi secara  otomatis  untuk  memenuhi  kebutuhan  penghuni  rumah [3]–[5].  Sistem smart  home dapat  diaplikasikan  dalam smart buildings , seperti bangunan yang
dapat menghasilkan/memproduksi,  menyimpan,  dan  menyediakan energi secara efisien dan fleksibel [6]–[8].
Smart  lighting adalah  salah  satu  konsep  “cerdas”  yang menggunakan  IoT  dan  AI  untuk  otomatisasi  dan  pengelolaan sistem  efisiensi  pencahayaan  [9],  meningkatkan  keefektifan penggunaan energi dengan mengendalikan lampu (pencahayaan)  secara  otomatis  dengan  meminimalkan  energi yang terbuang sia-sia menggunakan sebuah sistem pengelolaan bangunan  [10],  dan  meningkatkan  fungsionalitas  dan pencahayaan  yang user-centric [11].  Ada  banyak  penelitian tentang smart lighting yang digunakan untuk mencapai tujuan smart  lighting (khususnya  dalam  hal  teknis)  untuk meningkatkan kinerja, efisiensi, keefektifan, mengembangkan fungsionalitas,  reliabilitas,  atau  keserbagunaan.  Beberapa contoh  penelitian  mengenai smart  lighting untuk  mencapai tujuan ini dipublikasikan pada [12]–[16].
Smart  lighting yang  dikembangkan  pada  [16]  ditujukan untuk  bangunan  perkantoran.  Semua  data  disimpan  pada sebuah  platform  yang  hanya  dapat  diakses  oleh  perusahaan yang  memiliki  kantor  tersebut.  Pengembangan smart  lighting diimplementasikan  pada  PT.  XYZ  company,  yang  memiliki sebuah  bangunan  dan  ruang  kerja  berukuran  45  m 2 dengan tujuh  belas  pegawai  di  dalam  kantor.  Fungsionalitas smart lighting adalah bahwa sistem dapat merekam aktivitas pegawai di dalam ruangan. Selain itu, sistem dapat mengatur kecerahan cahaya lampu berdasarkan jumlah orang di dalam ruangan dan
1,2,3 Program  Studi  Teknologi  Informasi  Fakultas  Informatika, Telkom  University,  Jl.  Telekomunikasi  No.  1,  Terusan  Buahbatu  - Bojongsoang,  Kec.  Dayeuhkolot,  Kabupaten  Bandung,  Jawa  Barat. (telp:(022)-7564108;e-mail:
1 tejalaksana@student.telkomuniversity.ac.id,
2 anggis@telkomuniversity.ac.id, 3 malmakky@telkomuniversity.ac.id)
[Diterima: 18 Februari 2022, Revisi: 28 Februari 2022]
cahaya  di  sekitar  lingkungan  kantor.  Semua  data  dari pengindraan aktivitas manusia dan cahaya di lingkungan kantor dikirim  ke  server  melalui  internet  untuk  pemrosesan  lebih lanjut menggunakan AI. Selanjutnya, data dikirim kembali ke lampu,  sebagai  respons  terhadap  kondisi  ruangan  kantor, dan dikirim ke website untuk diakses oleh pihak-pihak yang berhak. Pengembangan smart  lighting ditujukan  untuk  diproduksi secara masal dan digunakan oleh perusahaan-perusahaan yang memiliki  ruang  kantor.  Untuk  itu,  perlu  dilakukan  penelitian mengenai  penerimaan  teknologi.  Metode  model  penerimaan teknologi ( technology acceptance model - TAM) telah diuji dan diimplementasikan secara luas untuk mengukur mengadopsian teknologi baru berdasarkan perilaku pengguna ( user ) [17]–[21]. Dalam  makalah  ini,  TAM  digunakan  dengan  enam  faktor eksternal  yang  memengaruhi  penerimaan  teknologi.  Enam faktor ini diperoleh dari fungsi smart lighting , yaitu reliabilitas dan  akurasi  ( reliability  and  accuracy -  RA),  kemudahan penggunaan  ( perceived  ease  of  use -  PEOU),  kegunaan ( perceived  usefulness -  PU),  sikap  terhadap  penggunaan ( attitude toward using - ATU), niat perilaku ( behavior intention - BI), dan penggunaan sistem sebenarnya ( actual system use - AU).  Delapan  hipotesis  awal  diungkapkan  dari  enam  faktor tersebut, yaitu H1, H2, H3, H4, H5, H6, H7, and H8. Kemudian, hasil  dari  hipotesis-hipotesis  tersebut  diuji  menggunakan perangkat  lunak  SPSS.  Beberapa  pengujian  dilakukan  untuk menentukan  hipotesis  yang  dibuat  diterima  atau  tidak; pengujian ini meliputi validitas, reliabilitas, normalitas, dan uji regresi.
Struktur  penulisan  makalah  ini  terdiri  atas  lima  bagian. Bagian  I  adalah  pendahuluan,  yang  membahas  IoT  dan teknologi AI sebagai komponen utama sistem “cerdas”. Bagian ini  juga  menjelaskan  pemilihan  TAM  sebagai  metode pengukuran penerimaan teknologi baru dan cara mendapatkan faktor-faktor eksternal dari fungsionalitas smart lighting yang sudah  dikembangkan.  Bagian  II  menyajikan  kajian  literatur, membahas  sistem smart  lighting yang  sudah  ada  dan  TAM. Bagian  III  menyajikan  metode  penelitian,  yang  membahas tahap-tahap penelitian yang dilakukan, mulai dari pendefinisian faktor  eksternal  dan  hipotesis,  perancangan  TAM,  hingga perhitungan  (uji  validitas,  uji  reliabilitas,  uji  normalitas,  uji regresi)  untuk  membuktikan  keefektifan  hipotesis  yang diusulkan.  Bagian  IV  berisi  hasil  dan  pembahasan, menunjukkan  hasil  yang  diperoleh  dan  pembahasan  hasil. Terakhir, Bagian V menyimpulkan semua tahap penelitian.
II. S MART L IGHTING DAN T ECHNOLOGY A CCEPTANCE M ODEL (TAM)
A. Smart Lighting
1) Tinjauan  Smart  Lighting :  Sudah  banyak  publikasi tentang  pengembangan smart  lighting .  Pada  penelitian  ini, penelitian-penelitian tentang smart lighting dikelompokkan ke menjadi  dua,  yaitu  penelitian  tentang smart  lighting yang diaplikasikan pada perumahan ( smart home ) dan smart lighting yang  dipasang  untuk  keperluan  industri  dalam  lima  tahun terakhir.
Smart  lighting adalah  sebuah  bagian  integral  dari  sebuah smart home . Banyak penelitian menunjukkan bahwa selalu ada
smart  lighting atau  konsep  yang  serupa  dalam  sebuah smart home . Beberapa publikasi tentang smart home disajikan dalam makalah ini, termasuk publikasi pada topik smart lighting , yang merupakan salah satu bagian dari topik smart home . Referensi [22] mengimplementasikan sebuah pohon keputusan ( decision tree ) menggunakan estimasi kerapatan kernel dan peningkatan koreksi  Laplace  untuk  memprediksi  perilaku  pencahayaan smart  home .  Referensi  [23]  membuat  sebuah  sistem  kendali berdasarkan energy-aware yang  salah  satu  komponennya berfokus  pada  pengoptimalan  energi  yang  digunakan  untuk pencahayaan.  Pada  2017,  sebuah  penelitian  mengategorikan pengelolaan  energi  dalam  sebuah smart  home dalam  308 produk home energy management [24]. Sebagian besar produk diklasifikasikan dalam smart lighting . Dalam tahun yang sama, sebuah  penelitian  mengembangkan  sebuah  purwarupa smart home dengan  sebuah  kendali  pencahayaan  cerdas  berbasis sensor  dengan  komputasi  pada  perangkat  bergerak  ( mobile ) [25].  Referensi  [26]  membangun smart  lighting untuk smart home ,  dengan  fokus  pada  komunikasi  data  dalam  sistem menggunakan  komunikasi  IoT  pita  sempit.  Pada  2020, dirancang manajemen smart
home dengan
mengimplementasikan smart lighting [27]. Di tahun yang sama, dibangun  sebuah smart  home yang  berfokus  pada  efisiensi energi  dengan  solusi  berbasis smart  lighting [28].  Salah  satu penelitian terbaru yang dipublikasikan pada 2021 mengembangkan  aplikasi smart  lighting untuk  penghematan energi ( energy saving ) dan kenyamanan pengguna ( user well- being )  di  lingkungan  perumahan  [29].  Berdasarkan  beberapa contoh pada penelitian-penelitian tersebut, disimpulkan bahwa pada  dasarnya smart  lighting dalam smart  home diperlukan untuk mendukung penghematan energi.
Pada  kelompok  kedua, smart  lighting ,  yang  mampu mengoptimalkan  energi  dan  secara  otomatis  menyesuaikan kebutuhan  pengguna,  terutama  diimplementasikan  pada  area industri,  yang  berbeda  dalam  hal  cakupan  ruang  secara menyeluruh  dan  jumlah  perangkat  pencahayaan  yang digunakan.  Sebuah  kajian  literatur  tentang  sistem smart lighting yang diimplementasikan di industri telah disusun [30]. Pada  2021,  telah  dipublikasikan  penelitian  tentang smart lighting , yang berfokus pada pengambilan pesanan gudang [31]. Di  tahun  yang  sama,  dilakukan  penelitian  tentang smart lighting untuk  menyimulasikan  pengurangan  biaya  energi  di pergudangan  [32].  Sementara  itu,  penelitian  lain  membangun smart  LED  lighting untuk  efisiensi  energi  dalam  bangunan industri  dan  gedung  komersial  [33].  Dibandingkan  dengan smart  lighting dalam smart  home ,  aplikasi smart  lighting di industri  atau  area  perkantoran  sangatlah  jarang,  sehingga kesempatan penelitian dalam bidang ini sangatlah luas.
2) Smart  Lighting  untuk  PT.  XYZ : Smart  lighting yang dikembangkan  memiliki  dua  tujuan.  Tujuan  pertama  adalah untuk  mengindra  keberadaan  manusia,  kondisi  cahaya  dalam ruangan,  dan  daya  yang  digunakan  oleh  lampu.  Data  hasil pengindraan  disimpan  dalam  platform  IoT.  Tujuan  kedua adalah  memproses  data  hasil  pengindraan  dan  mengatur pencahayaan  berdasarkan  hasil  pemrosesan.  Kebutuhan pengguna ( user requirements ) dibuat dari kedua tujuan tersebut, yaitu sebagai berikut.
• Fungsionalitas  untuk  data  pengindraan  meliputi  data gerakan,  data  cahaya  lingkungan,  dan  data  konsumsi daya listrik.
• Fungsionalitas untuk komunikasi data antara perangkat smart lighting dan platform IoT menggunakan jaringan komputer lokal dan jaringan internet.
• Fungsionalitas untuk mengelola sistem informasi smart lighting , meliputi basis data, AI, manajemen pencahayaan  otomatis  atau  manual,  dan  sistem keamanan.
Spesifikasi  sistem  untuk  mendukung fungsionalitas pengindraan  data  ditunjukkan  dalam  Tabel  I.  Komponen- komponen  untuk  fungsionalitas  komunikasi  data  adalah komunikasi end node dan diagram  alir data.  Komunikasi end node ditunjukkan  pada  Gbr.  1;  terdapat  tiga  komponen komunikasi:  komponen smart  lighting (lampu,  sensor,  dan mikrokontroler),  komponen  platform  IoT,  dan  komponen perangkat akses milik pengguna. Ketiga komponen berkomunikasi  menggunakan  protokol  HTTPS.  Data  yang dikirimkan  antara  komponen smart  lighting dengan  platform IoT  adalah id_light , id_room , id_building ,  dan light  dense . Sementara  itu,  data  yang  dikirimkan  antara  platform  IoT dengan perangkat pengguna adalah semua data dalam sistem, seperti  data  kondisi  cahaya,  kondisi  ruangan,  pengaturan pencahayaan  atau  komputasi,  pemberian  hak  akses,  dan manajemen data dalam sistem.
Komponen  kedua  adalah  diagram  alir  data  pada smart lighting ;  seperti  ditunjukkan  pada  Gbr.  2, smart  device mengirimkan data dalam ruangan ke broker . Kemudian, broker mengirimkan  data  ke DB  collector . DB  collector akan memeriksa data yang dikirimkan oleh broker ; jika data benar, DB  collector akan subscribe ke broker .  Server  IoT  akan memprosers data yang diperoleh dari smart device dan aplikasi. Hasil data yang telah diproses akan ditampilkan pada aplikasi web.
Gbr. 3 Denah lantai. T ABEL II
S PESIFIKASI S ISTEM S MART L IGHTING Tipe Spesifikasi Basis data - PostgreSQL untuk aplikasi mobile - MySQL untuk aplikasi web Algoritme kecerdasan buatan - Hierarchical hidden Markov model (HHMM) untuk pengenalan aktivitas Sistem manajemen pencahayaan - Aplikasi web dan aplikasi mobile - Komunikasi menggunakan API web service Keamanan - Password dan hak akses
- Jejak audit Gbr. 1 Komunikasi end node .
Gbr. 2 Diagram alir data sistem smart lighting .
T ABEL I S PESIFIKASI P ERANGKAT K ERAS Komponen Spesifikasi Catu daya Perusahaan Listrik Negara (PLN) 110 VAC -220 VAC 50 Hz Mainboard - System on chip (SoC) dengan komunikasi 802.11 menggunakan ESP8266EX dan Espressif
- Flash memory eksternal menggunakan ESP-12F
- Antarmuka serial UART menggunakan
K1 dan over the air (OTA) Pendeteksi gerakan Proximity sensor dengan Doppler RF Sensor ambient
IC BH1730 menggunakan antaramuka I 2 C
Dimmable LED Arus 350 mA dan tegangan 48 V menggunakan duty cycle PWM PIN mainboard - UART TTL (3,3 V) data in
- UART TTL (3,3 V) data out
- SCL untuk antarmuka I 2 C dengan sensor BH1730
- PWM frekuensi maksimum 1 kHz untuk pengaturan kecerahan strip LED
- Indikator LED serbaguna (aktif low )
Fungsionalitas  untuk  mengelola  sistem  informasi smart lighting terdiri  atas  komponen  basis  data,  AI,  sistem pengelolaan  pencahayaan,  dan  sistem  keamanan.  Spesifikasi fungsionalitas ini ditunjukkan pada Tabel II.
Smart lighting di PT. XYZ diimplementasikan dalam sebuah ruangan yang memiliki denah ( floor plan ) seperti pada Gbr. 3. Dalam  ruangan  tersebut  terdapat  tujuh  belas  lampu  yang dipasang di meja pegawai. Selama pengujian, yang bertepatan dengan  pandemi  COVID-19,  jumlah  pegawai  PT.  XYZ  yang datang  bekerja  bervariasi,  mengikuti  kebijakan  pemerintah. Contoh aplikasi pengelolaan smart lighting diperlihatkan pada Gbr. 4, sedangkan proses instalasi smart lighting di PT. XYZ ditunjukkan pada Gbr. 5.

## B. Technology Acceptance Model
TAM adalah salah satu model yang banyak digunakan oleh para  peneliti  untuk  mengukur  penerimaan  dan  penggunaan teknologi  oleh  pengguna.  Model  TAM  pada  penelitian sebelumnya  menggunakan  variabel  PU  dan  PEOU  sebagai
faktor penentu penerimaan pengguna [34]. Desain model TAM dengan  variabel  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi penerimaan  teknologi  ditunjukkan  pada  Gbr.  6  [34].  Model TAM terus berkembang dari model aslinya, yang berpengaruh pada  variabel  eksternal  pada  model  yang  baru.  Model  TAM kedua diusulkan pada tahun 2000, merinci kegunaan (PU) dan maksud  penggunaan  pada  aspek  pengaruh  sosial  dan  proses instrumental  kognitif  [35].  Pengembangan  selanjutnya mengombinasikan  model  TAM  kedua  dengan  model unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT) [36]. TAM juga dapat mengukur penerimaan pengguna teknologi IoT.  Beberapa  penelitian  mengenai  aplikasi  TAM  untuk mengukur penerimaan tekonlogi IoT telah dipublikasikan pada tahun 2017 [37] untuk memahami kesadaran mahasiswa dalam penggunaan IoT dengan menggunakan dua kelompok variabel, yaitu perceived  variables dan extended  variable pada  tujuan penggunaanya.  Referensi  [38]  meneliti  lima  faktor  pengguna potensial  dan  TAM  yang diusulkan dalam  model penerimaan teknologi untuk menentukan pentingnya model yang diusulkan dalam  penerimaan  teknologi  IoT  pada smart  home .  Dua penelitian  lainnya,  yang  mengaplikasikan  TAM  untuk mengukur teknologi IoT, dipublikasikan pada 2017 [39], [40]. Referensi  [39]  meneliti  niat  pengguna  menggunakan  ulang TAM  dengan  studi  kasus  di  Korea;  sedangkan  [40] menginvestigasi  relevansi  otonomi  teknologi  layanan  IoT  di sektor retail.
Di  tahun  2018,  dipublikasikan  sebuah  penelitian  tentang aplikasi  TAM  pada  teknologi  IoT  [41].  Penelitian  tersebut mengevaluasi  tujuan  penggunaan  produk  IoT  dengan  TAM. Pada  2019,  TAM  diimplementasikan  untuk  mengukur penerimaan  teknologi  IoT  yang  digunakan  untuk  manajemen air di dalam kota [42]. Masih di tahun 2019, telah dikaji faktor- faktor yang memengaruhi pelanggan dalam menerima layanan IoT [43]. Referensi [44] mengusulkan real estate stakeholders technology acceptance model (RESTAM) untuk mengidentifikasi  sembilan  besar  teknologi  disruptif  di smart real estate , salah satunya adalah IoT.
Referensi  [45]  melakukan  studi  empiris  pada  penerimaan teknologi smart  meter berbasis  IoT  di  Malaysia  untuk mengidentifikasi  pengetahuan  dan  kesadaran  terhadap
Gbr. 5 Instalasi sistem smart lighting di PT. XYZ.
Fig. 6 Model penerimaan teknologi (TAM) [34].
Gbr. 4 Antarmuka aplikasi web sistem smart lighting .
penghematan  listrik.  Di  dunia  pendidikan,  dipublikasikan penelitian  tentang  maksud  pengguna  untuk  mengembangkan IoT menggunakan TAM [46]. Referensi [47] menilai perilaku konsumen  dalam  menggunakan  produk  dan  aplikasi  IoT menggunakan  TAM.  Pada  tahun  2021,  dianalisis  niat keperilakuan  pengguna  dalam  menggunakan  perangkat smartboard IoT  berbasis  TAM  [48].  Dari  hasil  penelaahan terhadap  publikasi-publikasi  dari  berbagai  sumber,  tidak ditemukan  aplikasi  TAM  untuk  mengukur  produk smart lighting . Oleh karena itu, makalah ini dapat digunakan sebagai referensi  bagi  penelitian  tentang  penerimaan  teknologi smart lighting .

## III. M ETODOLOGI
Metodologi yang digunakan dalam makalah ini ditunjukkan pada  Gbr.  7.  Tahap  pertama  adalah  mengidentifikasi  faktor- faktor fungsi sistem, lalu tahap berikutnya adalah pembahasan desain model TAM. Berdasarkan hasil tahap sebelumnya, tahap selanjutnya  adalah  membangun  sebuah  hipotesis,  lalu melakukan empat pengujian, yaitu uji validitas, uji reliabilitas, uji normalitas, dan uji regresi. Tahap terakhir adalah hasil dan pembahasan.  Secara  detail,  tiap  tahap  dijelaskan  sebagai berikut.

## A. Penentuan Variabel Eksternal
Langkah  untuk  menentukan  variabel  eksternal  yang memengaruhi  penerimaan  teknologi smart  lighting adalah mengeksplorasi  variabel  eksternal  sesuai  tipe  teknologi. Setelah  memperoleh  daftar  variabel  eksternal,  langkah berikutnya  adalah  memeriksa  kesesuaian  variabel  yang diperoleh  dari  fungsi smart  lighting .  Beberapa  referensi  dari penelitian sebelumnya digunakan dalam tahap ini [49]–[51].

## B. Perancangan Model TAM untuk Smart Lighting
Setelah  mendapatkan  variabel  eksternal  pada  tahap sebelumnya,  hubungan  antara  variabel  dan  bentuk  hipotesis ditentukan.  Proses  ini  dilakukan  untuk  membangun  model TAM.

## C. Membangun Hipotesis
Setelah  memilih  variabel  yang  digunakan  untuk  mengukur penerimaan  teknologi smart  lighting ,  langkah  selanjutnya adalah  memetakan  antar  variabel  untuk  mengukur  pengaruh variabel-variabel  tersebut.  Pemetaan  variabel-variabel  ini membentuk  hipotesis  untuk  bagi  penerimaan  teknologi smart lighting .

## D. Pemrosesan Data
Kuesioner dibuat dan dibagikan kepada pengguna teknologi smart  lighting untuk  membuktikan  hipotesis.  Kuesioner dibagikan secara online kepada enam belas pegawai PT. XYZ yang  menggunakan smart  lighting .  Hasil  yang  diperoleh kemudian  diproses secara kuantitatif untuk menguji validitas, reliabilitas, normalitas, dan regresi [52]. Penerimaan teknologi didefinisikan  sebagai  sebuah  sikap  terhadap  teknologi  yang dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor.  Setelah  pengguna  membeli dan  menggunakan  sebuah  produk,  penerimaan  penting  untuk mengidentifikasi  faktor  yang  memengaruhi  penggunaan teknologi. Dalam penelitian ini, untuk mengukur faktor-faktor yang memengaruhi  implementasi smart  lighting di  PT.  XYZ, kuesioner dibagikan kepada pegawai yang menggunakan smart lighting dengan total populasi tujuh belas orang. Menggunakan rumus Slovin dan dengan margin error 5%, jumlah minimum sampel adalah enam belas orang.

## E. Analisis Hasil
Tahap  terakhir  adalah  analisis  hasil.  Pada  tahap  ini,  hasil pemrosesan data dianalisis untuk membuktikan hipotesis yang dibangun.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Variabel Eksternal
Berdasarkan  fungsi smart  lighting dan  variabel  eksternal yang biasa digunakan pada TAM, dalam makalah ini, variabel eksternal  yang  dipilih  adalah  variabel  yang  berhubungan dengan fungsi pengindraan keberadaan manusia dalam ruangan dan fungsi pengolahan data hasil pengindraan dan pengaturan cahaya. Variabel-variabel yang dipilih adalah RA, PEOU, PU, ATU,  BI,  dan  AU.  Berikut  penjelasan  tiap  variabel  yang digunakan.
1) Reliability  and  Accuracy  (RA) :  RA  adalah  bagian  dari karakteristik sistem, yang mengindikasikan bahwa sistem dapat bekerja dengan andal dan menghasilkan keluaran yang akurat. Reliabilitas smart  lighting diukur  berdasarkan  sistem  yang dapat  bekerja  sesuai  fungsinya  jika  ada  pegawai,  seperti mendeteksi  pegawai,  mengirimkan  data  ke  platform  IoT,  dan mengatur  pencahayaan  sesuai  kondisi.  Sementara  itu,  akurasi smart  lighting diukur  berdasarkan  kesesuaian  kecerahan cahaya  dengan  persyaratan  yang  telah  ditentukan  dan kenyamanan pengguna.
2) Perceived Ease of Use (PEOU): Dalam PEOU, pengguna percaya  bahwa  penggunaan  sistem  atau  teknologi  ini  mudah atau mengurangi kerepotan [34].
3) Perceived  Usefulness  (PU): Dalam  PU,  pengguna percaya  bahwa  penggunaan  sistem  atau  teknologi  dapat meningkatkan kinerja pengguna [34].
4) Attitude  Toward  Using  (ATU): ATU  adalah  penilaian pengguna  terhadap  keinginan  menggunakan  aplikasi  sistem informasi tertentu [53].
5) Behavior  Intention  (BI): BI  didefinisikan  sebagai kekuatan  maksud  atau  keinginan  seseorang  untuk  melakukan perilaku tertentu [54].
Gbr. 7 Metodologi penelitian.
6) Actual System  Use  (AU): AU  adalah  kondisi  aktual penggunaan teknologi oleh pengguna [34].

## B. Desain Model TAM
Setelah  menyelesaikan  tahap-tahap  penentuan  variabel eksternal,  sebuah  desain  model  TAM  untuk smart  lighting dibangun. Desain TAM ini merupakan desain TAM asli yang diusulkan oleh Davis dengan variabel eksternal reliabilitas dan akurasi.  Alasan  pemilihan  desain  TAM  asli  adalah  belum adanya  penelitian  tentang  aplikasi  TAM  untuk smart  lighting yang  diimplementasikan  di ruang  kantor.  Sementara  itu, reliabilitas dan akurasi dipilih sebagai variabel eksternal karena tujuan  utama  pembangunan smart  lighting adalah  untuk mencapai  reliabilitas  dan  akurasi  yang  mendukung  aktivitas pegawai  di  ruang  kantor  dan  untuk  mengajak  masyarakat menggunakan smart lighting .
Desain TAM yang diusulkan dalam makalah ini ditunjukkan pada Gbr. 8. Variabel RA memengaruhi variabel PU dan PEOU. The  PEOU  variable  influences  the  PU  variable.  Variabel  PU dan  PEOU  memengaruhi  ATU.  Selain  itu,  variabel  PU memengaruhi  variabel  BI.  Selain  dipengaruhi  variabel  PU  , variabel  BI  juga  dipengaruhi  oleh  variabel  ATU.  Variabel terakhir  adalah  AU,  yang  dipengaruhi  oleh  variabel  BI. Delapan  hipotesis  diusulkan  dari  hubungan  antar  variabel  di atas  untuk  menentukan  variabel  yang  mempunyai  pengaruh positif atau negatif yang signifikan.

## C. Hipotesis
Hipotesis-hipotesis  berdasarkan  desain  model  pada  bagian sebelumnya adalah sebagai berikut.
• H1:  Variabel  RA  memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan terhadap variabel PU.
• H2:  Variabel  RA  memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan terhadap variabel PEOU.
• H3:  Variabel  PEOU  memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan terhadap variabel PU.
• H4:  Variabel  PU  memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan terhadap variabel ATU.
• H5:  Variabel  PEOU  memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan terhadap variabel ATU.
• H6:  Variabel  PU  memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan terhadap variabel BI.
• H7:  Variabel  ATU  memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan terhadap variabel BI.
• H8:  variabel  BI  memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan terhadap variabel AU.

## D. Hasil Pemrosesan Data
Populasi  target  dalam  penelitian  ini  adalah  pegawai  PT. XYZ yang menggunakan sistem smart lighting di ruang kantor. Jumlah  pegawai  yang  menggunakan smart  lighting adalah tujuh  belas  orang.  Untuk  memperoleh  sampel  data,  teknik pengambilan sampel acak digunakan, yaitu tanpa memperhatikan  strata  dan  populasi.  Dalam  penelitian  ini, jumlah responden adalah enam belas orang.
Tahap  pertama  pemrosesan  data  adalah  memproses  profil responden  yang  telah  mengisi  kuesioner.  Profil  responden meliputi gender, tingkat pendidikan, dan lama bekerja. Tahap kedua  adalah  menguji  validitas  instrumen  kuesioner  yang digunakan  dalam  pengumpulan  data.  Tahap  berikutnya menguji  reliabilitas  yang  digunakan  untuk  mengukur konsistensi  kuesioner  meskipun  analisis  diulangi.  Tahap keempat  adalah  uji  normalitas,  yang  menentukan  sebuah  set data  dimodelkan  dengan  distribusi  normal  atau  tidak.  Tahap terakhir adalah uji regresi yang digunakan untuk menentukan pengaruh antara dua atau banyak variabel. Gbr. 9 menunjukkan pemrosesan  data  untuk  menghitung  model  TAM  yang diusulkan.
1) Profil  Responden: Responden  yang  mengisi  kuesioner adalah pegawai yang bekerja di PT. XYZ, dengan jumlah total enam belas responden.
Tabel  III menunjukkan  gender  responden,  dengan  jumlah responden pria sebanyak 75%. Tabel IV menunjukkan tingkat pendidikan,  dengan  jumlah  responden  bergelar  sarjana sebanyak  62,5%,  sedangkan  sisanya  bergelar  master.  Lama bekerja  responden  di  PT.  XYZ  ditunjukkan  di  Tabel  V; sebanyak  87,5%  responden  telah  bekerja  selama  1  sampai  5 tahun,  sedangkan  sisanya  telah  bekerja  selama  6  hingga  10 tahun.
2) Hasil  Uji  Validitas: Uji  validitas  digunakan  untuk menentukan validitas instrumen kuesioner pada pengumpulan data [55]. Indikator dinyatakan valid jika (r hitung ) > (r tabel ) , Nilai r tabel adalah 0,497, diambil dari jumlah responden, yaitu 16 dan tingkat  kemaknaan  5%  atau  0,05.  Hasil  uji  validitas  yang dilakukan menggunakan SPSS ditunjukkan pada Tabel VI.
Berdasarkan hasil observasi pada (r tabel ), nilai sampel ( N ) = 16 adalah 0,497. Mengacu pada hasil uji validitas, hasil untuk semua  instrumen  dari  variabel  PEOU  (Y1)  hingga  AU  (Y5) adalah  (r hitung )  >  (r tabel ).  Selain  itu,  semua  variabel  RA  (X) menghasilkan  nilai  (r hitung )  >  (r tabel ).  Oleh  karena  itu, disimpulkan bahwa semua instrumen dalam penelitian ini valid.
3) Hasil  Uji  Reliabilitas: Uji  reliabilitas  digunakan  untuk menentukan  bahwa  kuesioner  masih  konsisten  meskipun
Gbr. 8 Desain model TAM.
Gbr. 9 Pemrosesan data.
analisis dilakukan berulang-ulang. Kuesioner dinyatakan andal jika koefisien Cronbach’s alpha bernilai 0,6 atau lebih. Hasil uji reliabilitas ditunjukkan pada Tabel VII.
Dari  hasil  uji  reliabilitas,  semua  nilai  yang  diperoleh  dari hasil variabel (X) dan (Y) menghasilkan Cronbach’s alpha > 0,6. Maka, dapat disimpulkan bahwa keempat belas indikator pertanyaan kuesioner pada penelitian ini andal.
4) Hasil  Uji  Normalitas: Uji  normalitas  digunakan  untuk menguji sampel penelitian, yaitu bertipe distribusi normal atau tidak.  Pengujian  ini  menggunakan  metode  Kolmogorov- Smirnov,  yang  cocok  untuk  data  dengan  bermacam-macam sampel  [56].  Hasil  uji  normalitas  pada  penelitian  ini ditunjukkan pada Tabel VIII.
Dari  hasil  uji  normalitas  menggunakan  Kolmogorov- Smirnov,  nilai significance  impact dari  uji  normalitas  adalah 0.197, yang nilainya lebih besar dari tingkat kemaknaan 0,05. Dapat  disimpulkan  bahwa  uji  normalitas  pada  penelitian  ini adalah terdistribusi normal.
5) Hasil  Uji  Regresi: Sebuah  uji  regresi  linear  sederhana digunakan untuk mengukur pengaruh antara dua variabel, yaitu variabel  independen  pada  variabel  dependen  [57],  [58]. Perhitungan uji regresi linear sederhana dilakukan menggunakan SPSS untuk menghitung nilai R 2 , nilai sig , dan nilai beta dari delapan hipotesis. Penamaan variabel yang diuji adalah sebagai berikut: Y1 = PEOU, Y2 = PU, Y3 = BI, Y4 = ATU, Y5 = AU, X = RA. Hasil uji regresi linear sederhana ini diperlihatkan pada Tabel IX.
Tabel IX menunjukkan bahwa tiga hipotesis memiliki nilai sig kurang dari 0,05, melipui H1, H4, H5, H6, dan H7, sehingga hipotesis  memiliki  pengaruh  yang  signifikan.  Sementara  itu, H2, H3, dan H8 memiliki nilai di atas 0,05, menandakan bahwa hipotesis  tersebut  tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan. Nilai  positif  atau  negatif  dari t-value tiap  hipotesis  disajikan dalam Tabel X.
Dari  Tabel  X  terlihat  bahwa  lima  hipotesis  memiliki  nilai positif  atau  pengaruh  signifikan  karena t-value tiap  hipotesis lebih besar daripada t-tabel (1,745); yaitu H1, H4, H5, H6, dan H7.  Sementara  itu,  H2,  H3,  dan  H8  memiliki  nilai t-value kurang dari t-tabel (1,745), sehingga pengaruhnya negatif atau tidak signifikan.
• H1:  Hubungan  antara  X  dan  Y2  memiliki  nilai sig (0,009) < 0,05 dan t-value (1,816) > 1,745, yang berarti
T ABEL III G ENDER R ESPONDEN
Parameter Frekuensi Persentase Valid Pria 12 75,0 Wanita 4 25,0 Total 16 100,0
T ABEL IV T INGKAT P ENDIDIKAN R ESPONDEN Parameter Frekuensi Persentase Valid Sarjana 10 62,5 Master 6 37,5 Total 16 100,0
T ABEL V L AMA B EKERJA Parameter Frekuensi Persentase Valid 1-5 tahun 14 87,5 6-10 tahun 2 12,5 Total 16 100,0
T ABEL VI H ASIL U JI V ALIDITAS Variabel Item R Hitung R Tabel PEOU (Y1) PEOU_1 0,834 0,497 PEOU_2 0,552 0,497 PU (Y2) PU_1 0,885 0,497 PU_2 0,935 0,497 PU_3 0,888 0,497 BI (Y3) BI_1 0,862 0,497 BI_2 0,732 0,497 BI_3 0,834 0,497 ATU (Y4) ATU_1 0,944 0,497 ATU_2 0,940 0,497 AU (Y5) AU_1 0,924 0,497 AU_2 0,924 0,497 RA (X) RA_1 0,750 0,497 RA_2 0,532 0,497
T ABEL VII H ASIL U JI R ELIABILITAS Cronbach’s Alpha N Item 0,873 14 T ABEL VIII H ASIL U JI K OLGOMOROV -S MIRNOV Uji Kolmogorov-Smirnov Satu Sampel Residual Tidak Terstandar N 16 Parameter normal a, b Rerata 0,0000000 Simpangan baku 0,49073819 Perbedangan paling ekstrem Absolut 0,176 Positif 0,176 Negatif -0,122 Uji statistik 0,176 Asymp. Sig , (2- tailed ) 0,197 c Catatan:
a. Uji distribusi normal
b. Dihitung dari data
c. Koreksi Lilliefors significance
T ABEL IX
H ASIL U JI R EGRESI Hipotesis Nilai R 2 Nilai Sig Nilai Beta H1 = X -> Y2 0,110 0,009 0,851 H2 = X -> Y1 0,040 0,195 0,207 H3 = Y1 -> Y2 0,161 0,124 1,000 H4 = Y2 -> Y4 0,537 0,001 0,455 H5 = Y1 -> Y4 0,228 0,010 0,739 H6 = Y2 -> Y3 0,132 0,017 0,388 H7 = Y4 -> Y3 0,406 0,008 1,100 H8 = Y3 -> Y5 0,113 0,203 0,180
X memiliki pengaruh signifikan dan positif terhadap Y2. Maka, H1 diterima .
• H2:  Hubungan  antara  X  dan  Y1  memiliki  nilai sig (0,195) > 0,05 dan t-value (0,769) < 1,745, yang berarti X memiliki pengaruh tidak signifikan dan tidak positif terhadap Y1. Maka, H2 tidak diterima .
• H3:  Hubungan  antara  Y1  dan  Y2  memiliki  nilai sig sebesar (0,124) > 0,05 dan t-value (1,638) < 1,745, yang berarti Y1 memiliki pengaruh tidak signifikan dan tidak positif terhadap Y2. Maka, H3 tidak diterima .
• H4:  Hubungan  antara  Y2  dan  Y4  memiliki  nilai sig (0,001) < 0,05 dan t-value (4,031) > 1,745, yang berarti Y2  memiliki  pengaruh  signifikan  dan  positif  terhadap Y4. Maka, H4 diterima.
• H5:  Hubungan  antara  Y1  dan  Y4  memiliki  nilai sig (0,061) < 0,05 dan t-value (4,031) > 1,745, yang berarti Y2  memiliki  pengaruh  signifikan  dan  positif  terhadap Y4. Maka, H5 diterima .
• H6:  Hubungan  antara  Y2  dan  Y3  memiliki  nilai sig (0,017) < 0,05 dan t-value (2,456) > 1,745, yang berarti Y2 memiliki pengaruh tidak signifikan dan tidak positif terhadap Y3. Maka, H6 diterima .
• H7:  Hubungan  antara  Y4  dan  Y3  memiliki  nilai sig (0,008) < 0,05 dan t-value (3,096) > 1,745, yang artinya Y4  memiliki  pengaruh  signifikan  dan  positif  terhadap Y3. Maka, H7 diterima .
• H8:  Hubungan  antara  Y3  dan  Y5  memiliki  nilai sig sebesar (0,203) > 0,05 dan t-value (1,336) < 1,745, yang artinya Y3 memiliki pengaruh tidak signifikan dan tidak positif terhadap Y5. Maka, H8 tidak diterima .
Dari Tabel IX, nilai R 2 pada H1 adalah 0,110, sehingga dapat disimpulkan bahwa 11% dari variabel X memengaruhi variabel Y2, sedangkan 89% sisanya dipengaruhi oleh variabel-variabel lain.
• R 2 pada H2 bernilai 0,040, sehingga dapat disimpulkan bahwa 40% dari variabel X berpengaruh pada variabel Y1, sedangkan 60% sisanya dipengaruhi oleh variabel- variabel lain.
• R 2 pada  H3  memiliki  nilai  0,161,  sehingga  dapat disimpulkan bahwa 16.1% dari variabel Y1 memengaruhi  variabel  Y2,  sedangkan  83,9%  lainnya dipengaruhi oleh variabel-variabel lain.
• R 2 pada H4 bernilai 0,537, sehingga dapat disimpulkan bahwa  53,7%  dari  variabel  Y2  memengaruhi  variabel Y4,  sedangkan  46,3%  lainnya  dipengaruhi  oleh variabel-variabel lain.
• R 2 pada  H5  memiliki  nilai  0,228,  sehingga  dapat disimpulkan bahwa 22,8% dari variabel Y1 berpengaruh terhadap  variabel  Y4,  sedangkan  77,2%  sisanya dipengaruhi oleh variabel-variabel lain.
• R 2 pada H6 bernilai 0,132, sehingga dapat disimpulkan bahwa  13.2%  dari  variabel  Y2  memengaruhi  variabel Y3,  sedangkan  86,8%  lainnya  dipengaruhi  variabel- variabel lain.
• R 2 pada H7 bernilai 0,406, sehingga dapat disimpulkan bahwa  40,6%  dari  variabel  Y4  memengaruhi  variabel Y3,  sedangkan  59,4%  sisanya  dipengaruhi  oleh variabel-variabel lain.
• R 2 pada H8 memiliki nilai 0,113, sehingga disimpulkan bahwa  11,3%  dari  variabel  Y3  berpengaruh  pada variabel  Y5,  sedangkan  88,7%  lainnya  dipengaruhi variabel-variabel lain.

## E. Pembahasan
Berdasarkan  hasil  perhitungan  uji  regresi  pada  hipotesis yang  diusulkan,  ditemukan  bahwa  variabel  reliabilitas  dan akurasi  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap variabel  PU.  Responden  merasa  yakin  bahwa  kinerja  sistem yang  andal  dan  akurat  dapat  membantu  dan  berguna  dalam aktivitas  kerja  pegawai;  tampak  bahwa  H1  positif  dan signifikan.  Hipotesis-hipotesis  signifikan  lain  adalah  H4,  H5, H6,  dan  H7.  H4  menunjukkan  bahwa  variabel  PU  memiliki pengaruh yang positif dan sangat signifikan  ( t-value terbesar) terhadap variabel ATU. Pada H5, variabel PEOU berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel ATU. Pada H6, variabel PU  berpengaruh  posifit  dan  signifikan  terhadap  variabel  BI. Demikian pula ATU, memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap variabel BI, seperti ditunjukkan pada H7.
Tiga  hipotesis  memiliki  pengaruh  negatif  dan  tidak signifikan,  yaitu  H2,  H3,  dan  H8.  Variabel  reliabilitas  dan akutasi  tidak  berpengaruh  pada  variabel  PEOU,  yang merupakan pernyataan dari H2. Pada H3, variabel PEOU tidak berpengaruh  pada  PU.  Hal  ini  terjadi  karena  operasi smart lighting dilakukan  secara  otomatis,  sehingga  hanya  sedikit melibatkan pengguna. Pada H8, variabel BI tidak berpengaruh signifikan dan positif terhadap AU; yang menandakan bahwa selain BI, variabel lain juga memengaruhi variabel AU.
Berdasarkan hasil perhitungan model TAM yang diusulkan, dapat disimpulkan bahwa variabel eksternal yang dipilih, yaitu variabel reliabilitas dan akurasi, memiliki pengaruh positif dan signifikan  terhadap  variabel  PU,  yang  memiliki  pengaruh positif dan signifikan terhadap variabel ATU dan BI. Teknologi yang  diuji  penerimaannya  dalam  penelitian  ini  adalah smart lighting yang diaplikasikan berdasarkan kebutuhan perusahaan, sehingga model TAM yang diusulkan spesifik untuk organisasi tertentu.  Model  TAM  yang  diusulkan  juga  akan  berbeda  jika smart lighting diimplementasikan pada perusahaan lain dengan kebutuhan yang berbeda. Namun, berdasarkan hasil pengujian dan implementasi awal sistem smart lighting , variabel eksternal yang harus digunakan adalah variabel reliabilitas dan akurasi.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Penelitian ini bertujuan mengukur penerimaan sistem smart lighting yang  diimplementasikan  di  PT.  XYZ  menggunakan
T ABEL X T-V ALUE Hipotesis T-Value H1 = X -> Y2 1,816 H2 = X -> Y1 0,769 H3 = Y1 -> Y2 1,638 H4 = Y2 -> Y4 4,031 H5 = Y1 -> Y4 2,036 H6 = Y2 -> Y3 2,456 H7 = Y4 -> Y3 3,096 H8 = Y3 -> Y5 1,336
metode  TAM.  Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam penghitungan  penerimaan  teknologi  adalah  mengidentifikasi variabel-variabel  eksternal  yang  selanjutnya  menghasilkan enam variabel eksternal yang memengaruhi penerimaan sistem smart  lighting .  Dari  keenam  variabel  eksternal  yang  terpilih, model  TAM  telah  berhasil  dirancang  dan  delapan  hipotesis dibangun  berdasarkan  model  yang  dibuat.  Dari  hasil perhitungan  pengujian  hipotesis,  lima  hipotesis  memiliki pengaruh  yang  positif  dan  signifikan:  variabel  RA memengaruhi variabel PU, variabel PU memengaruhi variabel ATU,  variabel  PEOU  memengaruhi  variabel  ATU,  variabel ATU memengaruhi variabel BI, dan variabel PU memengaruhi variabel  BI.  Sementara  itu,  variabel  RA  tidak  memengaruhi variabel  PEOU,  variabel  PEOU  tidak  memengaruhi  PU,  dan variabel BI tidak berpengaruh terhadap variabel AU.
Pada  penelitian  ini,  TAM  diaplikasikan  untuk  mengukur penerimaan  produk smart  lighting yang  dikembangkan berdasarkan organisasi atau perusahaan pengguna (PT. XYZ). Penggunaan  variabel  eksternal  terbatas  pada  karakteristik sistem. Penelitian penerimaan sistem smart lighting berikutnya akan mengeksplorasi variabel eksternal dari aspek karakteristik organisasi  (seperti  lingkungan  yang  kompetitif,  dukungan manajemen) atau variabel eksternal lainnya. Kesempatan bagi penelitian penerimaan produk smart lighting pada skala rumah tangga dan produk mass-market masih sangat terbuka.

## K ONFLIK K EPENTINGAN
Penulis makalah berjudul The authors of the article entitled “ Technology  Acceptance  Model (TAM)  untuk  Sistem Smart Lighting di  PT.  XYZ”  menyatakan  tidak  ada  konflik kepentingan.

## K ONTFIBUSI P ENULIS
Konseptualisasi  oleh  semua  penulis;  tujuan  penelitian  dan rumusan  masalah,  Teja  Laksana  dan  Novian  Anggis  S.; pengumpulan dan analisis data, Teja Laksana dan Muhammad Al  Makky;  tulisan—persiapan  draf,  Novian  Anggis  S.  dan Muhammad  Al  Makky,  review  dan  penyuntingan,  Novian Anggis S. dan Muhammad Al Makky.

## R EFERENSI
[1] R.  Minerva,  A.  Biru,  dan  D.  Rotondi,  “Towards  a  Definition  of  the Internet of Things (IoT),” IEEE Internet Initiative , Vol. 1, No. 1, hal. 1– 86, 2015.
[2] L.S.  Vailshery  (2021)  “Internet  of  Things  (IoT)  and  non-IoT  Active Device  Connections  Worldwide  from  2010  to  2025,”  [Online], https://www.statista.com/statistics/1101442/iot-number-of-connected- devices-worldwide/, tanggal akses: 3-Jan-2022.
[3] D.J. Cook, A.S. Crandall, B.L. Thomas, dan N.C. Krishnan, “CASAS: A Smart Home in a Box,” Comput. , Vol. 46, No. 7, Jul. 2013.
[4] N.  Balta-Ozkan,  O.  Amerighi,  dan  B.  Boteler,  “A  Comparison  of Consumer  Perceptions  towards  Smart  Homes  in  the  UK,  Germany  and Italy:  Reflections  for  Policy  and  Future  Research,” Technol.  Anal., Strategic Manage. , Vol. 26, No. 10, hal. 1176–1195, Nov. 2014.
[5] B.L.R Stojkoska dan K.V. Trivodaliev, “A Review of Internet of Things for Smart Home: Challenges and Solutions,” J. Clean. Prod. , Vol. 140, hal. 1454–1464, Jan. 2017.
[6] B. Morvaj, L. Lugaric, dan S. Krajcar, “Demonstrating Smart Buildings and  Smart  Grid  Features  in  a  Smart  Energy  City,” Proc.  2011  3rd  Int. Youth Conf. Energetics (IYCE) , 2011, hal. 1–8.
[7] T. Weng dan Y. Agarwal, “From Buildings to Smart Buildings—Sensing and Actuation to Improve Energy Efficiency,” IEEE Des. Test Comput. , Vol. 29, No. 4, hal. 36–44, Agu. 2012.
[8] W. Xu, dkk., “The Design, Implementation, and Deployment of a Smart Lighting System for Smart Buildings,” IEEE Internet of Things J. , Vol. 6,
No. 4, hal. 7266–7281, Agu. 2019.
[9] A.K.  Sikder,  dkk.,  “IoT-Enabled  Smart  Lighting  Systems  for  Smart Cities,” 2018  IEEE  8th  Annu.  Comput.,  Commun.  Workshop,  Conf. (CCWC) , 2018, hal. 639–645.
[10] L.  Martirano,  “A  Smart  Lighting  Control  to  Save  Energy,” Proc.  6th IEEE Int. Conf. Intell. Data Acquisition, Adv. Comput. Syst. , 2011, hal. 132–138.
[11] I. Chew, D. Karunatilaka, C.P. Tan, dan V. Kalavally, “Smart Lighting: The  Way  Forward?  Reviewing  the  Past  to  Shape  the  Future,” Energy Build. , Vol. 149, hal. 180–191, Agu. 2017.
[12] M. Castro, A.J. Jara, dan A.F.G. Skarmeta, “Smart Lighting Solutions for Smart Cities,” 2013 27th Int. Confer. Adv. Inf. Netw., Appl. Workshops , 2013, hal. 1374–1379.
[13] J.  Higuera,  dkk.,  “Smart  Lighting  System  ISO/IEC/IEEE  21451 Compatible,” IEEE Sens. J. , Vol. 15, No. 5, hal. 2595–2602, Mei 2015.
[14] N.K.  Kandasamy,  dkk.,  “Smart  Lighting  System  Using  ANN-IMC  for Personalized Lighting Control and Daylight Harvesting,” Build. Environ. , Vol. 139, hal. 170–180, Jul. 2018.
[15] B.  Sun,  Q.  Zhang,  dan  S. Cao,  “Development  and  Implementation  of  a Self-Optimizable Smart Lighting System Based on Learning Context in Classroom,” Int. J. Environ. Res. Public Health , Vol. 17, No. 4, Feb. 2020.
[16] M.  Abdurohman,  R.  Nugraha,  dan  A.G.  Putrada,  “An  Improvement  of LED  Lighting  System  Accuracy  with  Voltage  Control  System,” 2020 Fifth Intl. Confer. Inform., Comput. (ICIC) , 2020, hal. 1–5.
[17] S.-C.  Chen,  S.-H.  Li,  dan  C.-Y.  Li,  “Recent  Related  Research  in Technology Acceptance Model: A Literature Review,” Australian J. Bus., Manage. Res. , Vol. 1, No. 9, hal. 124–127, Apr. 2012.
[18] P. Surendran, “Technology Acceptance Model: A Survey of Literature,” Int. J. Bus., Social Res. , Vol. 2, No. 4, hal. 175–178, 2012.
[19] N.  Marangunić  dan  A.  Granić,  “Technology  Acceptance  Model:  A Literature Review from 1986 to 2013,” Univers. Access in the Inf. Soc. , Vol. 14, No. 1, hal. 81–95, Mar. 2015.
[20] M.J. Mortenson dan R. Vidgen, “A Computational Literature Review of the Technology Acceptance Model,” Int. J. Inf. Manage. , Vol. 36, No. 6, hal. 1248–1259, Des. 2016.
[21] A.  Granić  dan  N.  Marangunić,  “Technology  Acceptance  Model  in Educational  Context:  A  Systematic  Literature  Review,” Brit.  J.  Educ. Technol. , Vol. 50, No. 5, hal. 2572–2593, Sep. 2019.
[22] I.B.P.P.  Dinata  dan  B.  Hardian,  “Predicting  Smart  Home  Lighting Behavior  from  Sensors  and  User  Input  Using  Very  Fast  Decision  Tree with Kernel Density Estimation and Improved Laplace Correction,” 2014 Int. Confer. Adv. Comput. Sci., Inf. Syst. , 2014, hal. 171–175.
[23] M.  Khan,  B.N.  Silva,  dan  K.  Han,  “Internet  of  Things  Based  Energy Aware  Smart  Home  Control  System,” IEEE  Access ,  Vol.  4, hal.  7556– 7566, 2016.
[24] R.  Ford,  M.  Pritoni,  A.  Sanguinetti,  dan  B.  Karlin,  “Categories  and Functionality  of  Smart  Home  Technology  for  Energy  Management,” Build. Environ. , Vol. 123, hal. 543–554, Okt. 2017.
[25] S.  Tang,  V.  Kalavally,  K.Y.  Ng,  dan  J.  Parkkinen,  “Development  of  a Prototype  Smart  Home  Intelligent  Lighting  Control  Architecture  Using Sensors Onboard a Mobile Computing System,” Energy Build. , Vol. 138, hal. 368–376, Mar. 2017.
[26] Y.S. Chang, Y.H. Chen, dan S.K. Zhou, “A Smart Lighting System for Greenhouses Based on Narrowband-Iot Communication,” 2018 13th Int. Microsystems,  Packag.,  Assem.,  Circuits  Technol.  Confer.  (IMPACT) , 2018, hal. 275–278.
[27] T.A.  Khoa,  dkk.,  “Designing  Efficient  Smart  Home  Management  with IoT  Smart  Lighting:  A  Case  Study,” Proc.  Int.  Wirel.  Commun.  Mob. Comput. Conf. , Vol. 2020, Nov. 2020.
[28] O. Ayan dan B. Turkay, “IoT-Based Energy Efficiency in Smart Homes by Smart Lighting Solutions,” 2020 21st Int. Symp. Elect. App. Technol.
(SIELA) , 2020, hal. 1–5.
[29] M. Soheilian, G. Fischl, dan M. Aries, “Smart Lighting Application for Energy  Saving  and  User  Well-Being  in  the  Residential  Environment,” Sustain. Sci. Pract. Policy , Vol. 13, No. 11, hal. 1–17, Mei 2021.
[30] M. Füchtenhans, E.H. Grosse, dan C.H. Glock, “Use Cases and Potentials of Smart Lighting Systems in Industrial Settings,” IEEE Eng. Manage. Rev. , Vol. 47, No. 4, hal. 101–107, 2019.
[31] M. Füchtenhans, E.H. Grosse, dan C.H. Glock, “Smart Lighting Systems: State-of-the-Art and Potential Applications in Warehouse Order Picking,” Int. J. Prod. Res. , Vol. 59, No. 12, hal. 3817–3839, Jun. 2021.
[32] M. Füchtenhans, C.H. Glock, E.H. Grosse, dan S. Zanoni, “Using Smart Lighting Systems to Reduce Energy Costs in Warehouses: A Simulation Study,” Int. J. Logist. Res. Appl. , to be published, Jun. 2021.
[33] A.  Shankar,  K.  Vijayakumar,  B.C.  Babu,  dan  A.  Durusu,  “Smart  LED Lighting System for Energy Efficient Industrial and Commercial LVDC Nanogrid  Powered  Buildings  with  BIPV,” 2020  Int.  Confer.  Smart Energy Syst., Technl. (SEST) , 2020, hal. 1–6.
[34] F.D.  Davis,  “Perceived  Usefulness,  Perceived  Ease  of  Use,  and  User Acceptance of Information Technology,” MIS Quart. , Vol. 13, No. 3, hal. 319–340, Sep. 1989.
[35] V.  Venkatesh  dan  F.D.  Davis,  “A  Theoretical  Extension  of  the Technology  Acceptance  Model:  Four  Longitudinal  Field  Studies,” Manage. Sci. , Vol. 46, No. 2, hal. 186–204, Feb. 2000.
[36] V.  Venkatesh,  M.G.  Morris,  G.B.  Davis,  dan  F.D.  Davis,  “User Acceptance  of  Information  Technology: Toward a  Unified  View,” MIS Quart. , Vol. 27, No. 3, hal. 425–478, Sep. 2003.
[37] T.  Saenphon,  “An  Analysis  of  the  Technology  Acceptance  Model  in Understanding  University  Student’s  Awareness  to  Using  Internet  of Things,” Proc.  2017  Int.  Confer.  E-Commerce,  E-Bus.,  E-Government , 2017, hal. 61–64.
[38] E. Park, Y. Cho, J. Han, dan S.J. Kwon, “Comprehensive Approaches to User Acceptance of Internet of Things in a Smart Home Environment,” IEEE Internet of Things J. , Vol. 4, No. 6, hal. 2342–2350, Des. 2017.
[39] S.-H.  Jang  dan  C.H.  Yu,  “A  Study  on  Internet  of  Things  (IoT):  Users’ Reuse Intention Using Technology Acceptance Model in Korea,” Int. J. of Bus., Manage. Sci. , Vol. 7, No. 2, 2017.
[40] E.  Constantinides,  M.  Kahlert,  dan  S.A.  de  Vries,  “The  Relevance  of Technological Autonomy in the Acceptance Of IoT Services in Retail,” 2nd Int. Confer. Internet of Things, Data and Cloud Comput. (ICC 2017) , 2017, hal. 1-7.
[41] E. Pazvant dan F. Emel, “Evaluation of the Intention of Using Products with  Internet  of  Things  within  the  Context  of  Technology  Acceptance Model,” J. Manage. Marketing and Logistics , Vol. 5, No. 1, hal. 41–54, Mar. 2018.
[42] L.D. Morienyane dan A. Marnewick, “Technology Acceptance Model of Internet of Things for Water Management at a local Municipality,” 2019 IEEE Technol. Eng. Manage. Confer. (TEMSCON) , 2019, hal. 1–6.
[43] A.M.  Al-Momani,  M.A.  Mahmoud,  dan  M.S.  Ahmad,  “A  Review  of Factors Influencing Customer Acceptance of Internet of Things Services,” Int. J. Inf. Syst. Service Sector , Vol. 11, No. 1, hal. 54–67, Jan. 2019.
[44] F.  Ullah,  P.S.  Sepasgozar,  dan  T.H.  Ali,  “Real  Estate  Stakeholders Technology  Acceptance  Model  (RESTAM):  User-Focused  Big9
Disruptive Technologies for Smart Real Estate Management,” Proc. 2nd Int. Confer. Sustain. Develop. Civil Eng. (ICSDC 2019) , 2019, hal. 5–7.
[45] G.A.  Alkawsi,  N.  Ali,  dan  Y.  Baashar,  “An  Empirical  Study  of  the Acceptance  of  IoT-Based  Smart  Meter  in  Malaysia:  The  Effect  of Electricity-Saving  Knowledge  and  Environmental  Awareness,” IEEE Access , Vol. 8, hal. 42794–42804, 2020.
[46] R.B.  Ab  Rahman,  R.B.  Ab  Rahman,  dan  A.B.M.  Amirruddin,  “Users’ Intention in Developing Internet of Things in Education Context using the Technology Acceptance Model: A Case Study,” J. Social Sci., Tech. Educ. (JoSSTEd) , Vol. 1, No. 1, hal. 98–104, Sep. 2020.
[47] M.  Tsourela  dan  D.-M.  Nerantzaki,  “An  Internet  of  Things  (IoT) Acceptance Model. Assessing Consumer’s Behavior toward IoT Products and Applications,” Future Internet , Vol. 12, No. 11, hal. 1–23, Nov. 2020.
[48] R.  Agustina,  D.  Suprianto,  dan  R.  Ariyanto,  “Technology  Acceptance Model  Analysis  of  User  Behavioral  Intentions  on  IoT  Smart  Board Devices,” 2021 1st Confer. Online Teaching for Mobile Educ. (OT4ME) , 2021, hal. 89–92.
[49] F. Abdullah, R. Ward, dan E. Ahmed, “Investigating the Influence of the Most  Commonly  Used  External  Variables  of  TAM  on  Students’ Perceived  Ease  of  Use  (PEOU)  and  Perceived  Usefulness  (PU)  of  E- Portfolios,” Comput. Human Behav. , Vol. 63, hal. 75–90, Okt. 2016.
[50] S.H.  Hong  dan  J.H.  Yu,  “Identification  of  External  Variables  for  the Technology  Acceptance  Model(TAM)  in  the  Assessment  of  BIM Application for Mobile Devices,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , Vol. 401, No. 1, hal. 1–6, Okt. 2018.
[51] I.A.  Castiblanco  Jimenez,  dkk.,“Commonly  Used  External  TAM Variables in e-Learning,  Agriculture and  Virtual Reality  Applications,” Future Internet , Vol. 13, No. 1, hal. 1–21, Des. 2020.
[52] D. Priyatno, Mandiri Belajar SPSS: untuk Analisis Data dan Uji Statistik . Yogyakarta, Indonesia: MediaKom, 2008.
[53] I.  Ajzen  dan  M.  Fishbein,  “Attitude-behavior  Relations:  A  Theoretical Analysis and Review of Empirical Research,” Psychological Bull. , Vol. 84, No. 5, hal. 888–918, Sep. 1977.
[54] I.  Ajzen  dan  M.  Fishbein,  “Attitudinal  and  Normative  Variables  as Predictors of Specific Behavior,” J. Pers. Soc. Psychol. , Vol. 27, No. 1, pp. 41-57, 1973.
[55] R.  Alfian  dan  A.M.P.  Putra,  “Uji  Validitas  dan  Reliabilitas  Kuesioner Medication  Adherence  Report  Scale  (Mars)  terhadap  Pasien  Diabetes Mellitus,” J. Ilm. Ibnu Sina , Vol. 2, No. 2, hal. 176–183, Okt. 2017.
[56] M.A. Oktaviani dan H.B. Notobroto, “Perbandingan Tingkat Konsistensi Normalitas Distribusi Metode Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Shapiro- Wilk, dan Skewness-Kurtosis,” J. Biometrika dan Kependudukan , Vol. 3, No. 2, hal. 127–135, Des. 2014.
[57] I.M. Yuliara. (2016) “Regresi  Linier  Sederhana”  [Online], https://simdos.unud.ac.id/uploads/file_pendidikan_1_dir/321812643899 0fa0771ddb555f70be42.pdf, tanggal akses: 3-Jan-2022.
[58] D. Kurniawan (2008) “Regresi linier,” [Online], https://ineddeni.files.wordpress.com/2008/07/regresi_linier.pdf,  tanggal akses:  3-Jan-2022.