ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 1, Agustus 2023, Hal 562-573 DOI 10.30865/klik.v4i1.1124 https://djournals.com/klik

## Model Tingkat Penerimaan Aplikasi E-Kinerja dengan Metode Theory of Planned Behavior (TPB)
Muttia Ramadhita * , Kurniawan, Tata Sutabri, Taqrim Ibadi
Fakultas Sains Teknologi, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Darma, Palembang, Indonesia Email: 1,* rmdhta1661@gmail.com, 2 kurniawan@binadarma.ac.id, 3 tata.sutabri@gmail.com, 4 taqrimibadi@binadarma.ac.id Email Penulis Korespondensi: rmdhta1661@gmail.com
Abstrak −Semakin  berkembangnya  teknologi  informasi  yang  meningkat  akan  mempengaruhi  sistem  informasi  suatu  instansi  atau perusahaan dalam pengelolaan data serta dapat menyajikan sebuah informasi yang berkualitas. Sesuai dengan Surat Edaran Sekretariat Daerah  No.  P-800/60/BKPSDM/2022  tentang  Implementasi  Aplikasi  E-Kinerja  dalam  Perencanaan,  Pemantauan,  Pembinaan  dan Penilaian Kinerja Pegawai. Metode yang dipakai dalam penelitian ini dengan pendekatan Theory of Planned Behavior (TPB). Maka, untuk mengukur dan menganalisis tingkat penerimaan penggunaan aplikasi e-kinerja di Kecamatan Sekayu menggunakan kerangka TPB  yang  dilakukan  penyesuaian  seperti  penambahan  konstruk  kewajiban  moral  berdasarkan  tujuan  yang  akan  dicapai  den gan memperhatikan instrumen-instrumen diTPB. Untuk mengukur dan menganalisis hubungan antar konstruk pada penelitian ini adalah dengan pendekatan  Structural Equation  Modeling  (SEM).  Alat  untuk  mengukur dan  menganalisis  hubungan antar konstruk  adalah dengan bantuan software SPSS dan PLS sehingga dapat diketahui hipotesis yang diterima dan ditolak, pengaruh dan persentasenya juga interpretasi modelnya. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa variabel sikap dan kewajiban moral berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap variabel minat perilaku. Variabel minat perilaku berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap variabel perilaku  dalam  penerimaan  penggunaan  aplikasi  e-kinerja  di  Kecamatan  Sekayu.  Variabel  norma  subyektif  dan  kontrol  perilaku persepsian  walaupun  berpengaruh  secara  positif  terhadap  variabel  perilaku  namun  tidak  berpengaruh  secara  signifikan.  Sehingga, tingkat  penerimaan  penggunaan  aplikasi  e-kinerja  di  Kecamatan  Sekayu  cukup  diterima  dan  sudah  digunakan  dengan  baik  oleh pengguna aplikasi e-kinerja di Kecamatan Sekayu.
Kata Kunci: E-kinerja; PLS; SPSS; Structural Equation Modeling (SEM); Theory of Planned Behavior (TPB)
Abstract −The increasing development of information technology will affect the information system of an agency or company in data management  and  can  present  quality  information.  In  accordance  with  the  Circular  Letter  of  the  Regional  Secretariat  No.  P- 800/60/BKPSDM/2022 concerning Implementation of E-Performance Applications in Planning, Monitoring, Coaching and Evaluation of Employee Performance. The method used in this study is the Theory of Planned Behavior (TPB) approach. So, in order to measure and analyze the level of acceptance of the use of e-performance applications in Sekayu District, adjustments are made to the TPB framework  such  as  adding  a  moral  obligation  construct  based  on  the  objectives  to  be  achieved  by  taking  into  account  the  TPB instruments. To measure and analyze the relationship between constructs in this study is the Structural Equation Mo deling (SEM) approach. The tools for measuring and analyzing the relationship between constructs are with the help of SPSS and PLS software so that the hypotheses that are accepted and rejected, the influence and the percentages as well as the interpretation of the model can be known. The results of this study indicate that the variables of attitude and moral obligations have a positive and significan t effect on behavioral interest variables. The behavioral interest variable has a positive and significant effect on the behavioral variable in the acceptance of the use of e-performance applications in Sekayu District. The subjective norm variable and perceived behavioral control, although they have a positive effect on the behavior variable, do not have a significant effect. Thus, the level of acceptance of the use of e-performance applications in Sekayu District is quite acceptable and has been used well by users of e-performance applications in Sekayu District.
Keywords :E-Performance; PLS; SPSS; Structural Equation Modeling (SEM); Theory of Planned Behavior (TPB)

## 1. PENDAHULUAN
Peranan  teknologi  informasi  dalam  kehidupan  manusia  akan  terus  berkembang  sejalan  dengan  perkembangan  ilmu pengetahuan dan teknologi. Kita tentunya dapat menyadari  bagaimana perkembangan teknologi  menciptakan efisiensi dalam berbagai bidang khususnya yang berkaitan dengan waktu, kecepatan, ketepatan informasi, tenaga, dan biaya [1].
Perkembangan  teknologi  informasi  yang  meningkat  akan  mempengaruhi  sistem  informasi  suatu  instansi  atau perusahaan dalam pengelolaan data serta dapat menyajikan sebuah informasi yang berkualitas. Untuk mencapai tujuan setiap organisasi akan memerlukan sistem yang bisa mengatur semua proses yang terjadi, mulai dari proses memasukkan, proses mengirimkan, proses mengolah dan menyimpan data tentang kejadian atau peristiwa yag disebabkan oleh aktivitas sehari-hari.  Akan  tetapi,  perlu  juga  penguasaan  terhadap  teknologi  informasi  karena  dapat  mempengaruhi  persepsi pengguna dan perbedaan karakteristik.
Upaya  peningkatan  reformasi  birokrasi  pada  instansi  pemerintah  Kabupaten  Musi  Banyuasin  memanfaatkan teknologi  informasi  yang  berbasis  elektronika  melalui  program  inovasi  dari  Badan  Kepegawaian  dan  Pengembangan Sumber  Daya  Manusia  (BKPSDM)  seperti  aplikasi  Elektronik  Kinerja  (E-kinerja).  Sistem  ini  bertujuan  untuk memberikan  kemudahan  dalam  mengakses  informasi  dan  melakukan  registrasi  administrasi,  serta  dapat  menjadi instrumen penilaian kinerja aparatur.  E-Kinerja mengharuskan pegawai  untuk  mengisi  laporan kegiatan setiap harinya untuk mencapai Sasaran Kerja Pegawai (SKP) bulanan maupun tahunan agar meningkatkan kinerja pegawai.
Dengan  diterapkan  e-kinerja  ini  diharapkan  dapat  mempermudah  pengelolaan  kinerja  Aparatur  Sipil  Negara (ASN) pada instansi atau satuan kerja yang secara terperinci terhadap pelaksanaan pengelolaan arsip elektronik. Sesuai dengan Surat  Edaran  Sekretariat  Daerah   No.  P-800/60/BKPSDM/2022  tentang  Implementasi  Aplikasi  E-
Muttia Ramadhita, Model Tingkat Penerimaan Aplikasi E-Kinerja dengan Metode Theory of Planned Behavior (TPB)
Kinerja dalam Perencanaan, Pemantauan, Pembinaan Dan Penilaian Kinerja Pegawai . Maka dari itu diperlukan sebuah metode yang dapat mempengaruhi tingkat penerimaan penggunaan aplikasi e-kinerja tersebut.
Metode yang dipakai dalam penelitian ini dengan pendekatan Theory of Planned Behavior (TPB), yang merupakan pengembangan dari Theory of Reasoned Action (TRA) [3]. TRA adalah teori tindakan beralasan dengan satu keyakinan bahwa  reaksi  dan  persepsi  seorang  terhadap  suatu  hal  yang  akan  menentukan  sikap  dan  perilaku  orang  tersebut. Sedangkan, faktor utama dalam TPB adalah minat individu untuk melakukan perilaku tertentu. Dalam TPB merumuskan tiga faktor penentu minat perilaku ( behavioral intention ) yaitu, sikap terhadap perilaku ( attitude toward behavior ), norma subyektif ( subjective norm ), dan kontrol  perilaku persepsian ( perceived behavior control ). Namun  seiring  berjalannya waktu, TPB dimodifikasi dengan menambahkan beberapa faktor yang sesuai dengan kondisi yang ada. Oleh karena itu, Penelitian yang dilakukan menghasilkan sebuah model modifikasi TPB dengan menambahkan kewajiban moral ( moral obligation )  sebagai  salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  minat  berperilaku.  Kewajiban  moral  ( moral  obligation ) merupakan  hal  yang  sangat  penting  dalam  meningkatkan  perasaan  individu  mengenai  kewajiban  untuk  terlibat  atau menolak melakukan perilaku tertentu [4]. Maka, untuk mengukur dan menganalisis tingkat penerimaan terhadap minat berperilaku pengguna  aplikasi  e-kinerja menggunakan  kerangka  TPB  yang  dilakukan  penyesuaian  berdasarkan  tujuan yang akan dicapai dengan memperhatikan instrumen-instrumen pada TPB .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Desain Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode penelitian kuantitatif. Metode penelitian kuantitatif dapat diartikan sebagai metode penelitian  yang  berlandaskan  pada  filsafat  positivisme.  Sehingga  analisis  data  dalam  penelitian  ini  bersifat kuantitatif/statistik dengan tujuan untuk menguji hipotesis yang telah ditetapkan [5]. Karena penelitian ini  untuk  menguji hipotesis    yang    diajukan,    maka  diharapkan    melalui    penelitian    ini    dapat    dijelaskan  hubungan  dan  pengaruh  dari masing-masing  variabel.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  pendekatan  TPB  yang  menggambarkan tingkat penerimaan aplikasi e-kinerja menggunakan instrumen-instrumen yang ada di TPB.

## 2.2 Populasi dan Sampel
Berdasarkan  tujuan  penelitian,  populasi  adalah  wilayah  generalisasi  yang  terdiri  atas:  obyek/subyek  yang  mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya[5]. Populasi  bukan sekedar jumlah yang ada pada obyek/subyek yang dipelajari, tetapi meliputi seluruh karakteristik/sifat yang dimiliki oleh subyek atau obyek itu. Populasi dalam penelitian ini adalah ASN Kantor Camat Sekayu dan Kantor Kelurahan dalam wilayah Kecamatan Sekayu yang menggunakan aplikasi e-kinerja sebanyak 54 penggun.
Metode pemilihan sampel dengan sebagian populasi yang diteliti apabila populasi kurang dari 100, sampel diambil keseluruhan, selanjutnya jika populasi lebih besar dari 100 dapat diambil 10-15% atau 20-25% atau lebih[6].
Berdasarkan pengertian diatas, maka sampel dalam penelitian ini diambil keseluruhan jumlah populasi pengguna aplikasi e-kinerja yaitu sebanyak 54 orang. Dengan demikian dapat dilihat rincian sampel pada tabel berikut ini.
Tabel 1. Populasi Penelitian No Jabatan Jumlah 1 Kantor Camat 16 2 Kelurahan Balai Agung 10 3 Kelurahan Soak Baru 8 4 Kelurahan Serasan Jaya 10 5 Kelurahan Kayuara 10 Jumlah Populasi 54

## 2.3 Definisi Konseptual dan Operasional Variabel
Definisi konseptual dan operasional masing-masing variabel dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Sikap ( Attitude ) Sikap ( attitude ) didefinisikan sebagai penilaian positif atau negatif individu terhadap suatu perilaku. Saat individu menilai perilaku tersebut positif atau negatif, maka secara otomatis dan bersamaan dengan itu individu memperoleh sikap terhadap  perilaku.  Semakin individu  memiliki  penilaian  bahwa  suatu  perilaku  akan  menghasilkan konsekuensi  positif maka  individu  akan  cenderung  bersikap  positif  ( favorable )  terhadap  perilaku  tersebut.  Sebaliknya,  semakin  individu memiliki penilaian bahwa suatu perilaku akan menghasilkan konsekuensi negatif maka individu akan cenderung bersikap negatif ( unfavorable ) terhadap perilaku tersebut [7].
Hal ini menunjukkan bahwa menurut Kafilia Gani B (2020) yang mengevaluasi perilaku tertentu lebih mungkin untuk  menunjukkan  niat  perilaku  terhadap  tindakan  dan  akhirnya  melakukan  perilaku  tersebut. Dengan  demikian pengaruh sikap terhadap minat berperilaku menunjukkan positif atau negatif dari tingkat penerimaan aplikasi e-kinerja tersebut. Maka indikator variabel [8]meliputi :
1. Penggunaan aplikasi e-kinerja merupakan ide yang bagus.
Muttia Ramadhita, Model Tingkat Penerimaan Aplikasi E-Kinerja dengan Metode Theory of Planned Behavior (TPB)
2. Penggunaan aplikasi ekinerja  merupakan hal yang positif
3. Penggunaan aplikasi e-kinerja merupakan pengalaman yang menyenangkan.
b. Norma Subyektif ( Subjective Norm )
Norma  subyektif  digambarkan  sebagai  faktor  kunci  dalam  model  untuk  menentukan  niat  perilaku.  Ini  adalah komponen sosial dari model yang berbicara tentang persepsi seseorang tentang seberapa signifikan orang lain memandang perilaku  tersebut  dan  apakah  mereka  akan  mendukung  praktik  tersebut  atau  tidak.  memaparkan  norma  subjektif merupakan  fungsi  yang  didasarkan  oleh  normative  beliefs,  yaitu  keyakinan  atau  rujukan  mengenai  kesetujuan  atau ketidaksetujuan  seseorang  maupun  kelompok  yang  penting  bagi  individu  terhadap  suatu  perilaku  Lain  halnya  dengan sikap   yang   dipengaruhi   oleh   evaluasi   diri   sendiri,   norma   subjektif dipengaruhi  oleh  pihak  luar [9]. Indikator variabel norma subyektif [9], meliputi :
1. Orang yang penting bagi saya menyarankan saya menggunakan aplikasi e-kinerja.
2. Orang yang berpengaruh terhadap saya menyarankan agar saya menggunakan aplikasi e-kinerja.
c. Kontrol Perilaku Persepsian ( Perceived Behavioral Control )
Dalam TPB menegaskan bahwa kontrol perilaku persepsian cenderung mengarah pada niat yang lebih tinggi untuk melakukan  perilaku.  Kontrol  perilaku  persepsian  menjelaskan    bagaimana    individu    mengerti  bahwa    perilaku   yang dilakukannya  merupakan  hasil  dari  pengendalian  dirinya sendiri, juga dapat dilihat sebagai persepsi individu dalam hal  seberapa  mudah  atau  menantangnya  untuk  melakukan  perilaku  tersebut  [1].  Indikator  variabel  kontrol  perilaku persepsian ( perceived behavioral control ) [9], meliputi :
1. Saya dapat menggunakan Aplikasi e-kinerja.
2. Saya mengunakan aplikasi e-kinerja atas dasar keinginan pribadi saya sendiri.
3. Saya memiliki sumber daya, pengetahuan, dan kemampuan untuk menggunakan aplikasi e-kinerja.
d. Kewajiban Moral ( Moral Obligation )
Walaupun secara umum model TPB dapat menjelaskan perilaku individu,  namun adanya penambahan konstruk lain yang turut mempengaruhi minat berperilaku. Kewajiban moral mengacu pada perasaan pribadi seseorang mengenai kewajiban  untuk  terlibat  atau  menolak  untuk  terlibat  dalam  perilaku  tertentu.Satu  karakteristik  yang  berbeda  adalah adanya  perasaan  bersalah  yang  dimiliki  oleh  satu  pihak  namun  tidak  dimiliki  oleh  pihak  lain  [10].  Indikator  variabel kewajiban moral,  meliputi :
1. Saya akan mengikuti apa yang dianjurkan oleh atasan saya menggunakan aplikasi e-kinerja.
2. Saya akan merasa bersalah jika saya tidak mengisi kegiatan saya di aplikasi e-kinerja.
3. Saya akan merasa bertentangan dengan prinsip pribadi saya jika tidak mengisi kegiatan saya di aplikasi e-kinerja.
e. Minat Perilaku ( Intention )
Azjen  Icek  mendefinisikan  minat  sebagai  indikasi  seberapa  keras  orang  bersedia  untuk  mencoba,  atau  berapa banyak dari  upaya yang mereka rencanakan untuk berusaha, dalam rangka untuk  melakukan perilaku. Maka,  semakin kuat minat seseorang akan cenderung melakukan perilaku yang ada [11]. Dengan demikian seberapa jauh minat terhadap tingkat penerimaan pada aplikasi e-kinerja. Indikator variabel minat meliputi :
1. Saya selalu ingin menggunakan aplikasi e-kinerja dalam aktivitas yang berhubungan dengan kinerja saya.
2. Penggunaan aplikasi e-kinerja merupakan prioritas pertama dalam aktivitas yang berhubungan dengan kinerja saya.
3. Saya sering mengingatkan dan menyarankan kepada teman saya dalam menggunakan aplikasi e-kinerja untuk kinerja sehari-hari.
f. Perilaku ( Behavior )
Perilaku menjelaskan bagaimana  individu  mengerti bahwa  perilaku  yang  dilakukannya  merupakan  hasil  dari pengendalian  dirinya sendiri, sehingga seseorang akan melakukan suatu perilaku (behavior) jika mempunyai keinginan atau minat untuk melakukannya [12]. Indikator variabel perilaku, meliputi :
1. Saya hampir selalu menggunakan aplikasi e-kinerja di setiap aktivitas harian saya melalui internet.
2. Saya menggunakan aplikasi e-kinerja untuk pengisian aktivitas harian dan kegiatan lainnya.
3. Saya akan terus menggunakan aplikasi e-kinerja.
2.4 Sumber dan Teknik Pengumpulan Data
a. Sumber Data
Sumber data yang digunakan pada penelitian ini menggunakan data primer, dimana data dikumpulkan oleh peneliti dari jawaban yang diberikan oleh responden. Bahan penelitian yang digunakan yaitu dengan menggunakan kuesioner.
b. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  kuesinoner.  Kuesioner  merupakan  teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan memberi seperangkat pernyataan atau pertanyaan tertulis kepada responden untuk  dijawabnya.  Kuesioner  dibagikan  dengan  menggunakan  link google  form .  Pengukuran  instrumen  kuesioner menggunakan  skala  likert  5  poin.  Dengan  skala  likert,  maka  variabel  yang  akan  diukur  dijabarkan  menjadi  indikator variabel [5]. Rincian skala poin dalam kategori penilaian sebagai berikut.
Tabel 2. Tabel Skala Pengukuran
Muttia Ramadhita, Model Tingkat Penerimaan Aplikasi E-Kinerja dengan Metode Theory of Planned Behavior (TPB)
No Keterangan Skor 1 Sangat Setuju (ST) 5 2 Setuju (S) 4 3 Netral (N) 3 4 Tidak Setuju (TS) 2 5 Sangat Tidak Setuju (STS) 1

## 2.5 Teknik Analisis Data
Metode analisis yang digunakan yaitu Structural Equation Modeling (SEM) dengan menggunakan Partial Least Square (PLS)  untuk  menganalisis  data.  SEM  adalah  sekumpulan  teknik  statistika  yang  memungkinkan  pengujian  sebuah rangkaian  hubungan  yang  relatif  rumit  yang  tidak  dapat  diselesaikan  oleh  persamaan  regresi  linear.  SEM  dapat  juga dianggap sebagai gabungan dari analisis regresi dan analisis faktor [13]. Analisis PLS adalah teknik statistika multivariat yang melakukan pembandingan antar variabel  [14].  Pada penelitian ini menggunakan alat statistik yaitu Smart Partial Least Square (SmartPLS) versi 4.

## a. Perancangan Model Struktural (Inner Model)
Model struktural atau inner model ini menggambarkan hubungan  antara masing-masing variabel pada penelitian ini  yang  berdasarkan  pada  teori.  Perancangan  model  struktural  hubungan  antar  konstruk  didasarkan  pada  rumusan masalah atau hipotesis penelitian.

## b. Perancangan Model Pengukuran (Outer Model)
Model pengukuran atau outer model adalah sebuah model yang mendefinisikan bagaimana model struktural yang ada  dengan  setiap  intrumen  pada  penelitian  ini,  model  pengukurannya  bersifat  refleksif    yang  artinya  arah  hubungan mengarah dari varibel menuju indikator penelitian.

## c. Evaluasi Model
1. Evaluasi Outer Model
Evaluasi  dari pengkuran outer model sendiri memiliki fungsi  untuk menilai sejauh mana tingkat validitas dan juga tingkat reliabel dari masing-masing instrumen yang ada. Ada  tiga  kriteria  untuk  menilai outer  model yaitu dengan Convergent Validity, Discriminant Validity, dan Composite Reliability [14].
a) Convergent  validity diukur  berdasarkan  korelasi  nilai  antara  konstruk score dengan  item score yang  nilainya didapat dari kuesioner, kemudian untuk menilai apakah memiliki nilai yang tinggi dapat dilihat dari nilai loading faktor pada masing–masing intrumen. Nilai dikatakan tinggi jika berkorelasi lebih dari 0,70 namun untuk persoalan sistem yang masih dalam tahap pengembangan ukuran korelasi dapat dinilai dengan laoding faktor 0,50 sampai 0,60 sudah dinialai memadai.
b) Discriminant validity merupakan penilaian dengan cara mengukur dan melihat nilai cross loading dari masing– masing intrumen yang didapat dari pembagian kuisioner adapaun metode lain unutk menilai discrimant validity adalah  dengan  cara  membandingkan  nilai Average  Variance  Extracted (AVE)  dengan  nilai  masing–masing konstruk yang ada.
c) Composite    reliability digunakan   untuk    mengukur   tingkat   reliabel    sebuah  kuisioner. Composite  reliability diukur dengan cara membandingkan nilai cronbanch alpha dengan nilai yang valid maka dapat dikatakan bahwa kuesioner tersebut reliabel dan layak.
2. Evaluasi Inner Model
Model struktural dievaluasi menggunakan R-square hanya untuk konstruk dependen. Dalam menilai model dengan PLS dilakukan  dengan  cara  melihat  tabel nilai   dengan  nilai R-square kemudian dihitung apakah berpengaruh antara variabel satu dengan variabel lainnya yang dievaluasi.

## 2.6 Pengujian Hipotesis
Pengujian    hipotesis  yaitu  serangkaian  proses  untuk  menghubungkan  antar  konstruk  pada  konstruk  eksogen  dan  juga endogen  untuk  menilai  keterkaitannya  [15].  Pengukuran  hipotesis  pada  penelitian  ini  menggunakan resampling bootstrapping . Sedangkan pengujian  hipotesis pada penelitian ini menggunakan tabel nilai uji-t, untuk memungkinkan berlakunya  data  terdistribusi bebas  ( distribution  free ).

## 3. HA SIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil Penelitian
a. Deskripsi Data
Deskripsi data yang akan disampaikan berikut ini adalah untuk memberikan gambaran  secara  umum  mengenai penyebaran  data  yang  telah diperoleh dari lapangan. Sampel dalam penelitian ini berjumlah 54  pengguna aplikasi e- kinerja. Penelitian dilakukan mulai tanggal 12 Juni hingga 16 Juni 2023, dengan menyebarkan kuesioner tertutup kepada ASN di wilayah Kantor Camat Sekayu. Pengambilan data dari responden dilakukan dengan cara membagikan kuesioner
Muttia Ramadhita, Model Tingkat Penerimaan Aplikasi E-Kinerja dengan Metode Theory of Planned Behavior (TPB)
kepada responden secara langsung dan menggunakan google form dengan menyebarkannya secara grub maupun personal berdasarkan izin yang telah diperoleh.
Tingkat pengembalian   kuesioner   yang   dibagikan   mencapai   100%,   karena   semua kuesioner telah diisi responden secara keseluruhan. Kuesioner yang telah diisi memenuhi syarat untuk diolah, karena tidak terdapat  kuesioner yang  tidak  lengkap. Data selengkapnya dapat dilihat sebagai berikut ini.
Tabel 3. Rincian Distribusi Kuesioner No  Responden Jumlah Kuesioner Disebar Jumlah Kuesioner Kembali Tingkat Pengembalian Kuesioner Kuesioner Terpakai 1 Kantor Camat Sekayu 16 16 100% 16 2 Kelurahan Balai Agung 10 10 100% 10 3 Kelurahan Soak Baru 8 8 100% 8 4 Kelurahan Serasan Jaya 10 10 100% 10 5 Kelurahan Kayuara 10 10 100% 10 Jumlah 54 54 100% 54
Sumber : Data diolah dengan SPSS Versi 22
Data    yang    diperoleh  kemudian  diolah  menggunakan  data  statistik    deskriptif  menggunakan    SPSS    versi  22. Analisis  deskriptif  yang  disajikan  dalam  tabel meliputi skor  rata-rata (mean),  simpangan  baku (standar deviasi),  skor minimum (min),  skor  maksimum (max),  dan  jumlah skor (sum). Berikut ini tabel yang memuat hasil analisis  statistik deskriptif masing-masing konstruk.
Tabel 4. Rincian Statistik Deskriptif Masing-Masing Konstruk
N Minimum Maximum Sum Mean Std. Deviation Sikap 54 7 15 585 10.83 2.247 Norma_Subyektif 54 4 10 343 6.35 1.824 Kontrol_Perilaku_Persepsian 54 7 15 632 11.70 2.025 Kewajiban_Moral 54 7 15 614 11.37 2.148 Minat_Perilaku 54 8 15 595 11.02 2.253 Perilaku 54 9 14 599 11.09 1.364 Valid N (listwise) 54
Sumber : Data diolah dengan SPSS Versi 22
Penjelasan  dari  statistik deskriptif  setiap  variabel pada tabel 4 adalah  sebagai berikut : 1. Sikap (AT)
Data  konstruk  Sikap  (AT)  diperoleh  dari  penyebaran  kuesioner    tertutup  dengan  jumlah  pernyataan  sebanyak  3 item/butir  dengan  menggunakan  skala  pilihan  jawaban  5  skala  (5  alternatif  jawaban),  mempunyai  skor  terendah  7 sampai skor tertinggi 15. Data dianalisis sehingga mendapatakan hasil skor total (Sum) yaitu 585, rata-rata (Mean) 10,83, dan simpangan baku (standar deviasi) 2,247.
2. Norma Subyektif (SN)
Data  konstruk  Norma  Subyektif  (SN)  diperoleh  dari  penyebaran    kuesioner    tertutup  dengan  jumlah  pernyataan sebanyak 2 item/butir dengan menggunakan skala pilihan jawaban 5 skala (5 alternatif jawaban), mempunyai skor terendah 4 sampai skor tertinggi 10. Data dianalisis sehingga mendapatakan hasil skor total (Sum) yaitu 343, rata-rata (Mean) 6,35, dan simpangan baku (standar deviasi) 1,824.
3. Kontrol Perilaku Persepsian (PBC)
Data  konstruk  Kontrol  Perilaku  Persepsian  (PBC)  diperoleh  dari    penyebaran  kuesioner  tertutup  dengan  jumlah pernyataan  sebanyak  3  item/butir  dengan  menggunakan  skala  pilihan  jawaban  5  skala  (5  alternatif  jawaban), mempunyai skor terendah 7 sampai skor tertinggi 15. Data dianalisis sehingga mendapatakan hasil skor total (Sum) yaitu 632, rata-rata (Mean) 11,70, dan simpangan baku (standar deviasi) 2,025.
4. Kewajiban Moral (MO)
Data  konstruk  Kewajiban  Moral  (MO)  diperoleh  dari  penyebaran    kuesioner    tertutup  dengan  jumlah  pernyataan sebanyak 3 item/butir dengan menggunakan skala pilihan jawaban 5 skala (5 alternatif jawaban), mempunyai skor terendah 7 sampai skor tertinggi 15. Data dianalisis sehingga mendapatakan hasil skor total (Sum) yaitu 614, rata-rata (Mean) 11,37, dan simpangan baku (standar deviasi) 2,148.
5. Minat Perilaku (I)
Data konstruk Minat Perilaku (I) diperoleh  dari  penyebaran  kuesioner  tertutup dengan jumlah pernyataan sebanyak 3 item/butir dengan menggunakan skala pilihan jawaban 5 skala (5 alternatif jawaban), mempunyai skor terendah 8 sampai skor tertinggi 15. Data dianalisis sehingga mendapatakan hasil skor total (Sum) yaitu 595, rata-rata (Mean) 11,02, dan simpangan baku (standar deviasi) 2,253.
6. Perilaku (B)
Muttia Ramadhita, Model Tingkat Penerimaan Aplikasi E-Kinerja dengan Metode Theory of Planned Behavior (TPB)
Data konstruk Minat Perilaku (I) diperoleh  dari  penyebaran  kuesioner  tertutup dengan jumlah pernyataan sebanyak 3 item/butir dengan menggunakan skala pilihan jawaban 5 skala (5 alternatif jawaban), mempunyai skor terendah 9 sampai skor tertinggi 14. Data dianalisis sehingga mendapatakan hasil skor total (Sum) yaitu 599, rata-rata (Mean) 11,09, dan simpangan baku (standar deviasi) 1,364.
b. Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
Jumlah responden yang berhasil didapatkan untuk sampel dalam penelitian ini berjumlah 54 orang. Berikut tabel dari gambaran responden berdasarkan jenis kelamin.
Tabel 5. Responden Berdasarkan Jenis Kelamin Jenis Kelamin Frekuensi Persentase Laki-Laki 24 44% Perempuan 30 56% Jumlah 54 100%
Sumber : Data diolah dengan SPSS Versi 22
Berdasarkan tabel 5 dapat diketahui bahwa karakteristik responden berdasarkan jenis kelamin dalam penelitian ini responden perempuan berjumlah 30 dengan persentase 56% dan responden laki–laki sebanyak 24 dengan persentase 44%. Dari data tersebut dapat disimpulkan bahwa Responden pengguna aplikasi e-kinerja di wilayah Kantor Camat Sekayu, sebagian besar adalah responden termasuk dalam kategori perempuan yaitu sebanyak 30 responden (56%).
c. Responden Berdasarkan Usia
Data gambaran responden berdasarkan usia dapat dilihat pada tabel, sebagai berikut.
Tabel 6. Responden Berdasarkan Usia Usia Frekuensi Persentase < 30 Tahun 3 6% 31-40 Tahun 11 20% 41-50 Tahun 35 65% 51-60 Tahun 4 7% >60 Tahun 1 2% Jumlah 54 100%
Sumber : Data diolah dengan SPSS Versi 22
Berdasarkan tabel 6 maka dapat dilihat bahwa dari keseluruhan jumlah responden penelitian sebanyak 54 orang responden berdasarkan usia. Usia responden < 30 tahun tercatat sebanyak 3 dengan persentase 6%, 31–40 tahun sebanyak 11  dengan  prosentase  20%,  41–50  tahun  tercatat  sebanyak  35  dengan  persentase  65%,    51–60  tahun  dengan  tercatat sebanyak 4 dengan persentase 7% sedangkan > 60 tahun hanya 1  dengan persentase 2%. Hasil tersebut  menunjukkan bahwa karakteristik responden berdasarkan usia pengguna aplikasi e-kinerja di wilayah Kantor Camat Sekayu, sebagian besar adalah responden termasuk dalam kategori 41-50 tahun yaitu sebanyak 35 responden (65%).
d. Responden Berdasarkan Instansi Kerja
Gambaran responden berdasarkan instansi kerja dapat diperhatikan tabel dibawah ini.
Tabel 7. Responden Berdasarkan Instansi Kerja Instansi Kerja Frekuensi Persentase Kantor Camat 16 30% Kelurahan Balai Agung 10 19% Kelurahan Soak Baru 8 15% Kelurahan Serasan Jaya 10 19% Kelurahan Kayuara 10 19% Jumlah 54 100%
Sumber : Data diolah dengan SPSS Versi 22
Berdasarkan  tabel  7  menunjukan  hasil  distribusi  responden  berdasarkan  instansi  kerja  memperoleh  hasil  yang menunjukkan bahwa pada Kantor Camat Sekayu dengan jumlah responden persentase 30%, Kelurahan Soak Baru dengan persentase  15%,  sedangkan  Kelurahan  Balai  Agung,  Kelurahan  Serasan  Jaya  dan  Kelurahan  Kayuara  menunjukkan persentase yang sama yaitu 19%.
3.2 Hasil Analisis Data
a. Perancangan Inner Model
Perancangan inner  model dibentuk berdasarkan model dari kontruk penelitian dengan menggunakan software SmartPLS versi 4 dapat dilihat pada gambar, sebagai berikut.
Gambar 1. Perancangan Inner Model

## b. Perancangan Outer Model
Perancangan outer  model dibentuk  berdasarkan  masing-masing  indikator  yang terdapat  pada  masing-masing konstruk  AT, PBC, SN,  MO, I, B, pada outer  model bersifat  refleksif. Sehingga  arah  panah model pengukuran dari arah konstruk menuju indikator. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada gambar sebagai berikut.
Gambar 2. Perancangan Outer Model

## c. Evaluasi Oute Model
Pada penelitian ini menggunakan software SmartPLS versi 4, estimasi model dilakukan dengan cara menguji nilai masing-masing indikator yang terdapat pada penelitian. Nilai dengan indikator model refleksif dapat dikatakan tinggi jika nilai kriteria ukuran refleksif individual memiliki nilai yang lebih besar dari 0,70 dengan konstruk yang diukur. Tetapi, nilai  dengan  loading  faktor  antara  0,50  sampai  0,60  dapat  dipertahankan  untuk  sistem  yang  masih  dalam  tahap pengembangan [3].
Pada  hasil  estimasi  model  dapat  disimpulkan  bahwa  model  dapat  dilakukan  evaluasi  ke  tahap  selanjutnya dikarenakan  pada  eksekusi  nilai  korelasi  pada  tiap-tiap  indikator  memiliki loading faktor lebih dari 0,6. Lebih jelas dapat dilihat pada gambar sebagai berikut.
Muttia Ramadhita, Model Tingkat Penerimaan Aplikasi E-Kinerja dengan Metode Theory of Planned Behavior (TPB)
Selanjutnya, evalusi model dengan indicator refleksif  dapat dilakukan dengan tiga cara yaitu sebagai berikut.
1. Convergent Validity
Hasil dari Convergent  Validity dapat  dilihat  dari  hubungan  korelasi  konstruk dengan indikatornya untuk hasil dari masing–masing indikator dimana pada  tiap-tiap  indikator  memiliki loading faktor lebih dari 0,6 sehingga sudah memenuhi convergent    validity . Output  outer  loadings dari  hasil  estimasi  PLS Algorithm dapat  dilihat  pada  tabel, sebagai berikut.
Tabel 8. Output Outer Loading AT B I MO PBC SN AT1 0.913 AT2 0.892 AT3 0.786 B1 0.845 B2 0.918 B3 0.657 I1 0.938 I2 0.792 I3 0.890 MO1 0.834 MO2 0.839 MO3 0.883 PBC1 0.866 PBC2 0.820 PBC3 0.835 SN1 0.960 SN2 0.942 Sumber : Data diolah dengan SmartPls versi 4
2. Discriminant Validity
Discriminant  validity dari  indikator  refleksif  dapat  dilihat  pada cross  loading antara indikator dengan konstruknya. Output cross loading hasil dari output PLS Algorithm dapat dilihat pada tabel, sebagai berikut.
Tabel 9. Output Cross Loading AT B I MO PBC SN AT1 0.913 0.658 0.738 0.733 0.792 0.624 AT2 0.892 0.634 0.777 0.630 0.695 0.617 AT3 0.786 0.594 0.628 0.589 0.616 0.535 B1 0.555 0.845 0.617 0.506 0.516 0.261 B2 0.714 0.918 0.722 0.713 0.695 0.455 B3 0.482 0.657 0.423 0.437 0.338 0.318 I1 0.746 0.690 0.938 0.777 0.671 0.562 I2 0.577 0.519 0.792 0.647 0.462 0.321 I3 0.829 0.712 0.890 0.668 0.814 0.689 MO1 0.641 0.577 0.664 0.834 0.570 0.470 MO2 0.553 0.566 0.705 0.839 0.594 0.388 MO3 0.663 0.614 0.706 0.883 0.611 0.466 PBC1 0.692 0.538 0.689 0.735 0.866 0.476 PBC2 0.621 0.627 0.627 0.556 0.820 0.340 PBC3 0.641 0.522 0.531 0.730 0.835 0.347 SN1 0.676 0.422 0.635 0.538 0.598 0.960 SN2 0.624 0.387 0.528 0.422 0.637 0.942 Sumber : Data diolah dengan SmartPls versi 4
Berdasarkan tabel 9 output cross loading dapat dilihat bahwa jika nilai  indikator  pada masing-masing konstruk lebih tinggi daripada indikator pada konstruk lain. Hal  ini  menunjukan  bahwa  konstruk  laten memprediksi  indikator pada  bloknya sendiri lebih baik dibandingkan dengan indikator di blok lain.
Metode lain untuk menilai discriminant validity adalah dapat dilihat dari nilai AVE. Indikator dapat dikatakan valid jika nilaiAVE > 0,5.
Tabel 10. Output Nilai AVE AVE AT 0.749
Muttia Ramadhita, Model Tingkat Penerimaan Aplikasi E-Kinerja dengan Metode Theory of Planned Behavior (TPB)
B 0.663 I 0.767 MO 0.678 PBC 0.631 SN 0.904
Sumber : Data diolah dengan SmartPls versi 4
Pada tabel 10 menunjukkan bahwa nilai AVE > 0,5 artinya semua variabel   dalam   model   yang   diestimasi memenuhi   kriteria discriminant validity . 3. Composite Reliability
Setelah    dilakukan    pengujian    validitas    konstruk    yaitu Convergent    Validity,  Discriminant  Validity kemudian dilakukan  dengan  pengujian    reliabilitas   konstruk    dengan    cara Composite  Reliability dan Cronbacnh    Alpha . Konstruk    dikatakan    reliabel    jika    nilai    yang    mengukur    pada  masing-masing    konstruk    diatas    0,70. Output composite reliability dan cronbach alpha dapat dilihat pada table, sebagai berikut.
Tabel 11. Output Composite Reliability dan Cronbach’s Alpha Cronbach’s Alpha Composite Reliability AT 0.831 0.899 B 0.741 0.853 I 0.847 0.908 MO 0.841 0.894 PBC 0.800 0.871 SN 0.895 0.950
Sumber : Data diolah dengan SmartPls versi 4
Jika  dilihat  bedasarkan  tabel 11 dapat  dikatakan  bahwa masing-masing konstruk sudah reliabel karena nilainya diatas 0,70. Jadi, dapat   disimpulkan   bahwa   masing-masing   kontruk   sudah   memiliki reliabilitas yang baik.
d. Evaluasi Inner Model
Setelah dilakukan evaluasi outer model, selanjutnya dilakukan  pengujian inner model yang dilakukan dengan melihat nilai R-Square pada konstruk endogen pada penelitian. R-Square atau   R² memiliki   fungsi   untuk   mengukur variasi   perubahan   variabel independen terhadap variabel dependen [16].
Adapun persyaratan nilai dari R-square ( 𝑅 2 ) yang harus dipenuhi yaitu; Model struktural yang memiliki hasil R- square sebesar 0,67  mengindikasikan  bahwa  model  “baik”,  R-square  sebesar  0,33  mengindikasikan  bahwa model “moderat”,  dan  Rsquare  sebesar  0,19  mengindikasikan  bahwa  model  “lemah”.  Nilai 𝑅 2 masing-masing    konstruk endogen  dari  estimasi  model dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 12. Output R-square ( 𝑅 2 ) R-square B 0.546 I 0.761
Sumber : Data diolah dengan SmartPls versi 4
Pada hasil output  R-square pada tabel 12 mengidentifikasikan bahwa kontruk B yang termasuk kategori model “moderat”  dan  konstruk  I  yang  termasuk  kategori  “baik”.  Interpretasi  dari output  R-square dapat  dijelaskan  sebagai berikut :
1. Nilai 𝑅 2 pada konstruk  endogen  B  pada  model  penelitian  ini sebesar 0,55. Hal ini berarti konstruk I hanya dapat menjelaskan sebesar  55%  dan  45% sisanya  dijelaskan  oleh variabel lain di luar model.
2. Nilai 𝑅 2 pada konstruk  endogen  I  pada  model  penelitian  ini sebesar 0,76. Hal ini berarti konstruk AT, SN, PBC, MO hanya dapat menjelaskan sebesar  76%  dan  24% sisanya  dijelaskan  oleh variabel lain di luar model.

## 3.3 Pengujian Hipotesis
Pada pengujian hipotesis penelitian ini menggunakan metode resampling  bootstrapping , bootstrapping ini sebenarnya memiliki fungsi untuk meminimalkan masalah ketidaknormalan data dalam suatu penelitian. Resampling bootsrapping sendiri  menggunakan software smartPLS  versi  4  sebagai  salah  satu  cara  untuk  menilai  sebuah  data  dalam  penelitian dengan melihat output path coefficient. Adapun hasil dari resampling bootstrapping dengan melihat tabel path coefficient sebagai berikut.
Tabel 13. Output Path Coefficient Original sample (O)  T-statistics  T-tabel  Keterngan AT - I 0.449 2.877 2,009 Diterima SN - I 0.089 0.787 2,009 Ditolak PBC - I 0.033 0.201 2,009 Ditolak
MO - I 0.387 2.486 2,009 Diterima I - B 0.739 13.173 2,009 Diterima
Sumber : Data diolah dengan SmartPls versi 4
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis pada  tabel  13 disimpulkan  bahwa  ada  3 hipotesis yang diterima dan terdapat 2 hipotesis yang ditolak. Maka, dapat dijelaskan sebagai berikut.
1. Pengujian H1 : Sikap terhadap Perilaku berpengaruh secara positif  terhadap minat berperilaku. Berdasarkan tabel 3.15 dapat diperoleh nilai t-satistik  t-tabel menunjukkan bahwa uji pengaruh sikap (X1) terhadap minat perilaku (Y1) menghasilkan nilai koefisien regresi positif yaitu sebesar 0,449. Sehingga nilai t-statistik 2,877 t-tabel  2.009.  Berdasarkan  hasil  tersebut  maka  dapat  dinyatakan  H1  diterima,  dengan  demikian  variabel  sikap berpengaruh positif dan signifikan terhadap terhadap minat perilaku.
2. Pengujian H2 : Norma subyektif berpengaruh secara positif terhadap  minat berperilaku.
Berdasarkan tabel  4.16 dapat  diperoleh nilai  t-satistik  t-tabel  menunjukkan bahwa uji pengaruh  norma subyektif (X2) terhadap minat perilaku (Y1) menghasilkan nilai koefisien regresi positif yaitu sebesar 0,089. Sehingga nilai t- statistik 0,787  t-tabel 2.009. Berdasarkan hasil tersebut maka dapat dinyatakan H2 ditolak, dengan demikian variabel norma subyektif berpengaruh positif namun tidak signifikan terhadap terhadap minat perilaku.
3. Pengujian H3 : Kontrol Perilaku Persepsian berpengaruh secara positif  terhadap minat berperilaku.
Berdasarkan tabel  4.17 dapat diperoleh nilai t-satistik  t-tabel menunjukkan bahwa uji pengaruh  Kontrol Perilaku Persepsian  (X3)  terhadap  minat  perilaku  (Y1)  menghasilkan  nilai  koefisien  regresi  positif  yaitu sebesar  0,033. Sehingga nilai t-statistik 0,20  t-tabel 2,009. Berdasarkan hasil tersebut maka dapat dinyatakan H3 ditolak, dengan demikian variabel Kontrol Perilaku Persepsian berpengaruh positif namun tidak signifikan terhadap minat perilaku.
4. Pengujian H4 : Kewajiban moral berpengaruh secara positif terhadap  minat berperilaku.
Berdasarkan tabel  4.18 dapat diperoleh nilai t-satistik  t-tabel menunjukkan bahwa uji pengaruh  kewajiban moral (X4) terhadap minat perilaku (Y1) menghasilkan nilai koefisien regresi positif yaitu sebesar 0,387. Sehingga nilai t- statistik  2,486    t-tabel  2.009.  Berdasarkan  hasil  tersebut  maka  dapat  dinyatakan  H4  diterima,  dengan  demikian variabel kewajiban moral berpengaruh positif dan signifikan terhadap terhadap minat perilaku.
5. Pengujian H5 : Minat berperilaku berpengaruh terhadap perilaku.
Berdasarkan tabel 4.18 dapat diperoleh nilai t-satistik  t-tabel menunjukkan bahwa uji minat perilaku (Y1) terhadap perilaku (Y2) menghasilkan nilai koefisien regresi positif yaitu sebesar 0,739. Sehingga nilai t-statistik 13,173  t- tabel 2.009. Berdasarkan hasil tersebut maka dapat dinyatakan H4 diterima, dengan demikian variabel minat perilaku berpengaruh positif dan signifikan terhadap terhadap perilaku.

## 3.4 Pembahasan
a. Pengaruh Sikap terhadap Minat Berperilaku
Berdasarkan hasil pengujian hipotesis menunjukkan bahwa sikap berpengaruh terhadap minat berperilaku dengan arah positif.   Dari   hasil   uji hipotesis   pertama  (H1) dengan nilai path coefficients menunjukkan bahwa nilai t-statistik untuk  konstruk  AT terhadap  konstruk  I  diatas dari  nilai  t-tabel (2,009)  yaitu  sebesar 2,877. Berdasarkan hasil tersebut maka dapat dinyatakan H1 diterima, dengan demikian variabel sikap berpengaruh signifikan terhadap minat berperilaku.
Pada nilai  koefisien  variabel  laten AT pada output  path  coefficients sebesar 0,44 yang berarti terdapat pengaruh positif sebesar 44% terhadap konstruk I. Semakin tinggi persepsi kegunaan aplikasi e-kinerja maka akan semakin baik pula    sikap    penggunaan    terhadap    aplikasi  tersebut.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  sikap  terhadap  minat  perilaku menggambarkan  perasaan  positif  atau  negatif    individu,  dalam  melakukan    suatu    minat  perilaku.  Sehingga  memberi peranan  besar  dalam  memprediksi  perilaku  yang  akan  ditunjukkan  seseorang.  ASN  yang  memiliki  perasaan  positif terhadap penggunaan aplikasi e-kinerja akan mendorong keinginan dalam dirinya untuk mempelajari dan menggunakan teknologi  informasi  tersebut  [3].  Jadi  dapat  disimpulkan  bahwa  Intensi  atau  niat  individu  dalam  sikap  terhadap  minat perilaku berpengaruh positif terhadap minat perilaku penerimaan penggunaan aplikasi e-kinerja. Sehingga bisa ditentukan oleh sikap individu, sedangkan sikap merupakan suatu konstruksi dari pengetahuan individu.
Hal ini sejalan dengan penelitian sebelumnya [17] bahwa semakin  tinggi  sikap  terhadap  penggunaan sistem maka akan  semakin  tinggi  pula  minat  perilaku  menggunakan sistem tersebut. Secara  logis  dapat  dipersepsikan  bahwa semakin  baik  sikap  pengguna  terhadap sistem maka dapat meningkatkan minat untuk menggunakan sistem tersebut.

## b. Pengaruh Norma Subyektif terhadap Minat Berperilaku
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  (H2)  menunjukkan  bahwa  norma  subyektif  berpengaruh  terhadap  minat berperilaku, dengan nilai path coefficients menunjukkan bahwa nilai t-statistik untuk  konstruk SN terhadap  konstruk  I tidak  lebih  besar  dari  nilai  t-tabel (2,009) yaitu  sebesar 0,787. Berdasarkan hasil tersebut maka dapat dinyatakan H2 ditolak,  dengan  demikian  variabel  norma  subyektif  berpengaruh  positif  namun  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap minat berperilaku.
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa semakin besar tekanan sosial/norma subyektif dari lingkungan responden untuk  tidak  patuh  dalam  menggunakan  aplikasi  e-kinerja,  semakin  besar  pula  niat  orang  itu  untuk  tidak  patuh  dalam menggunakan aplikasi e-kinerja, demikian pula sebaliknya. Pengaruh norma subyektif yang tidak signifikan menunjukkan bahwa niat seseorang tidaklah semata-mata dipengaruhi oleh tekanan sosial dari orang-orang disekelilingnya. Nilai path coefficients sebesar 0,089 dengan  nilai  t-tabel 2,009 dengan nilai t-statistik yaitu sebesar 0,787 sebenarnya menunjukkan
Muttia Ramadhita, Model Tingkat Penerimaan Aplikasi E-Kinerja dengan Metode Theory of Planned Behavior (TPB)
bahwa pengaruh dari orang-orang tersebut cukup besar terhadap minat menggunakan aplikasi e-kinerja, walaupun tidak sampai berpengaruh secara signifikan.
Maka  penelitian  ini  juga  sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya  oleh  [18]  bahwa  Norma  subyektif berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap individu untuk berperilaku dimana norma subjektif untuk mengetahui kaidah-kaidah dari orang lain yang dianggap penting masih belum terlaksana dengan baik.

## c. Pengaruh Kontrol Perilaku Persepsian terhadap Minat Berperilaku
Berdasarkan hasil pengujian hipotesis (H3) menunjukkan bahwa kontrol perilaku persepsian berpengaruh terhadap minat  berperilaku,  dengan  nilai path  coefficients menunjukkan  bahwa  nilai  t-statistik  untuk  konstruk  PBC  terhadap konstruk  I  tidak  lebih  besar  dari  nilai  t-tabel (2,009)  yaitu  sebesar 0,201. Berdasarkan hasil tersebut maka dapat dinyatakan  H3  ditolak,  dengan  demikian  variabel  kontrol  perilaku  persepsian  berpengaruh  positif  namun  tidak berpengaruh signifikan terhadap minat berperilaku. Hal ini  menunjukkan  bahwa  semakin  besar  persepsi  seseorang atas  tingkat  kontrol  terhadap  perilaku  yang  dimilikinya,  semakin  besar kemung-kinan  perilaku  ketidakpatuhan orang  itu  akan  ditampilkan/diwujudkan.
Dari  nilai path  coefficients sebesar  0,033  dengan nilai  t-tabel  2,009  dengan  nilai  t-statistik  yaitu  sebesar  0,201 sebenarnya menunjukkan bahwa pengaruh persepsi seseorang cukup besar terhadap minat perilaku menggunakan aplikasi e-kinerja, walaupun tidak sampai berpengaruh secara signifikan. Hasil ini menunjukkan bahwa semakin besar persepsi atas kontrol yang dimiliki oleh seseorang untuk tidak menggunakan aplikasi e-kinerja, maka akan meningkatkan minat berperilaku orang itu untuk tidak menggunakan aplikasi e-kinerja. Karena sebagian besar timbul atas kepercayaan bahwa individu      tersebut      mampu  melakukan  suatu  perilaku  serta  kepercayaan  yang  menjadi  faktor  penghambat  dalam penerimaan aplikasi e-kinerja tersebut.
Hal ini tidak sejalan dengan penelitian sebelumnya oleh [17] yang menunjukkan bahwa kontrol perilaku persepsian berpengaruh positif   terhadap   minat   perilaku penerimaan penggunaan e-learning , akan tetapi sejalan dengan penelitian sebelumnya  oleh  [19]  Persepsi  Kontrol  Perilaku  ( perceived  behavioral  control )  bahwa  mempengaruhi  niat  karena semakin  individu  merasa  bahwa  semakin  sedikitnya  faktor  penghambat  maka  lebih  besar  pula  persepsi  kontrol  yang mereka rasakan terhadap suatu perilaku.
d. Pengaruh Kewajiban Moral terhadap Minat Berperilaku
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  menunjukkan  bahwa  kewajiban  moral  berpengaruh  terhadap  minat berperilaku dengan arah positif. Dari hasil uji hipotesis (H4) dengan nilai path coefficients menunjukkan bahwa nilai t- statistik untuk konstruk MO terhadap  konstruk  I  diatas dari  nilai  t-tabel (2,009) yaitu sebesar 2,486. Berdasarkan hasil tersebut  maka  dapat  dinyatakan  H4  diterima,  dengan  demikian  variabel  kewajiban  moral  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap minat berperilaku.
Pada nilai  koefisien  variabel  laten MO pada output  path  coefficients sebesar 0,38 yang berarti terdapat pengaruh positif sebesar 38% terhadap konstruk I. Semakin tinggi kewajiban kegunaan aplikasi e-kinerja maka akan semakin baik pula    minat  perilaku  penggunaan    terhadap    aplikasi  tersebut.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  semakin  baik kewajiban moral yang dimiliki oleh seseorang maka akan semakin baik minat berperilaku dalam penerimaan aplikasi e- kinerja.  Karena  setiap  pengguna  yang  memiliki  moral  yang  baik  dalam  dirinya  dengan  cara  pandang  positif  terhadap penerimaan aplikasi  e-kinerja dan menganggap aplikasi  e-kinerja itu sebagai  suatu  kewajiban, maka hal  itu juga akan membantu dalam tingkat penerimaan aplikasi e-kinerja.
Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya  oleh  [8]yang  menyatakan  bahwa  setiap  individu  pasti    memiliki kepekaan moral terhadap suatu perilaku karena manusia dibentuk dilingkungan yang menganggap moral adalah sesuatu hal yang dijunjung tinggi.

## e. Pengaruh Minat Berperilaku terhadap Perilaku
Berdasarkan hasil pengujian hipotesis menunjukkan minat berperilaku berpengaruh terhadap perilaku dengan arah positif. Dari   hasil   uji   hipotesis  (H5) dengan nilai path coefficients menunjukkan bahwa nilai t-statistik untuk konstruk I terhadap  konstruk  B  diatas dari  nilai  t-tabel (2,009) yaitu sebesar 13,173. Berdasarkan hasil tersebut  maka dapat dinyatakan  H5  diterima,  dengan  demikian  variabel  minat  perilaku  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  minat perilaku.
Pada nilai  koefisien  variabel  laten I pada output  path  coefficients sebesar 0,73 yang berarti terdapat pengaruh positif sebesar 73% terhadap konstruk B. Semakin tinggi minat kegunaan aplikasi e-kinerja maka akan semakin baik  pula perilaku penggunaan  terhadap  aplikasi tersebut. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa minat berpengaruh terhadap perilaku  dalam  menggunakan  aplikasi  e-kinerja.  Individu  melakukan  suatu  perilaku    diawali    dengan    minat    yang dirasakan. Tanpa  adanya  minat  terhadap  suatu  perilaku,  individu  tidak  akan melakukan  perilaku  tersebut. Oleh sebab  itu,  minat merupakan   indikator   penting   dalam   memprediksi   perilaku seseorang.
Hal   ini membuktikan  bahwa  dalam TPB minat sebagai indikasi seberapa keras orang bersedia untuk mencoba, atau berapa banyak dari upaya yang mereka rencanakan untuk berusaha, dalam rangka untuk melakukan perilaku. Juga sejalan dengan dengan penelitian sebelumnya oleh [20] untuk prediksi relevan yang artinya niat perilaku mampu memprediksikan dengan baik terhadap perilaku dalam penggunaa.
Muttia Ramadhita, Model Tingkat Penerimaan Aplikasi E-Kinerja dengan Metode Theory of Planned Behavior (TPB)
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengukur  dan  menganalisis  tingkat  penerimaan  aplikasi  e-kinerja  berdasarkan  minat terhadap  perilaku  menggunakan  instrumen-instrumen  yang  ada  di  Model Theory  of  Planned  Behavior (TPB).  Untuk mengukur dan menganalisis hubungan antar konstruk adalah dengan Sem-PLS. Berdasarkan hasil   penelitian serta hasil pengujian  hipotesis,  maka  dapat  disimpulkan  hasil  dari  pengukuran  dan  analisis  tingkat  penerimaan  aplikasi  e-kinerja berdasarkan  minat  terhadap  perilaku  menggunakan  instrumen-instrumen  yang  ada  di  TPB.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  variabel  sikap  dan  kewajiban  moral  berpengaruh  secara  positif  dan  signifikan  terhadap  variabel minat  perilaku.  Variabel  minat  perilaku  berpengaruh  secara  positif  dan  signifikan  terhadap  variabel  perilaku  dalam penerimaan penggunaan aplikasi e-kinerja di Kecamatan Sekayu. Oleh  sebab  itu,  minat merupakan indikator penting dalam memprediksi perilaku seseorang. Variabel norma subyektif dan kontrol perilaku persepsian walaupun berpengaruh secara positif terhadap variabel  perilaku namun  tidak berpengaruh secara signifikan.  Hal  ini sebenarnya menunjukkan bahwa pengaruh dari orang-orang tersebut cukup besar terhadap minat menggunakan aplikasi e-kinerja, walaupun tidak sampai berpengaruh secara signifikan.  Karena, ini menunjukkan bahwa semakin besar tekanan sosial/norma subyektif dari lingkungan responden untuk tidak patuh dalam menggunakan aplikasi e-kinerja, semakin besar pula niat orang itu untuk tidak patuh, demikian pula sebaliknya. Selain itu, tingkat penerimaan penggunaan aplikasi e-kinerja di Kecamatan Sekayu cukup diterima dan sudah digunakan dengan baik oleh pengguna aplikasi e-kinerja di Kecamatan Sekayu.

## REFERENCES
[1] Sakdiyah Lifatin, Effendi Rochman, and Kustono Alwan Sri, “Analisis Penerimaan Penggunaan E-Learning dengan Pendekatan Theory of Planned Behavior (TPB) pada Mahasiswa Akuntansi Universitas Jember,” e-Journal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi, vol. VI (1), no. 2355–4665, pp. 120–126, 2019.
[2] Surat Edaran Sekretariat Daerah  No. P-800/60/BKPSDM/2022 Tentang Implementasi Aplikasi E-kinerja dalam Perencanaan, Pemantauan, Pembinaan dan Penilaian Kinerja Pegawai.
[3] B.  Kafilla  Gani,  E.  Dwi  Wahyuni,  and  G.  I.  Marthasari,  “Analisis  Perilaku  Penerimaan  Penggunaan  E-Filing Menggunakan Pendekatan Theory of Planned Behavior dan Technology Acceptance Model,” Repositor, vol. 2, no. 1, pp. 87–98, 2020.
[4] J.  Zuhriatusobah  and  S.  Rachman Nisa,  “Pengaruh Kompetensi,  Komitmen  Organisasi  dan  Karakteristik  Individu  Terhadap Kinerja Karyawan Bank Y Divisi Marketing,” Jurnal Ilmiah MEA (Manajemen, Ekonomi, Akuntansi), vol. 6, no. 3, pp. 1–15, 2022.
[5] Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan RD. Bandung: Alfabeta, 2018.
[6] Arikunto Suharsimi, Prosedur Penelitian. Jakarta: Rineka Cipta, 2019.
[7] Nisa Sayyidatun, “Pengaruh Motivasi dan Sikap Terhadap Minat Mahasiswa Akuntansi untuk Mengambil Profesi Chartered Account (CA) pada Universitas Islam Swasta di Kota Medan,” Jurnal Mutiara Akuntansi, vol. 4, no. 1, pp. 1–14, 2019.
[8] Rizki Salisa Naila, “Faktor yang Mempengaruhi Minat Investasi Di Pasar Modal: Pendekatan Theory Of Planned Behaviour (TPB),” Jurnal Akuntansi Indonesia, vol. 9, no. 2, pp. 182–194, 2020.
[9] Zulsya Aprillyona Lidya, “Penggunaan Theory of Planned Behavior untuk Mengetahui Minat Beli Pengunjung CV. Kurnia Kitri dalam Pembelian Sayur Organik,” 2018.
[10]  Rahma Sudirman Sitti, Lannai Darwis, and Hajering, “Pengaruh Norma Subjektif, Kewajiban Moral dan Pemahaman Peraturan Pajak terhadap Kepatuhan Wajib Pajak pada KPP Pratama Makassar Utara,” Jurnal Riset Perpajakan, vol. 3, no. 2, pp. 1–27, 2020.
[11]  Nur  Annisa  Amalia  Siti,  “Faktor-Faktor  yang  Memperngaruhi  Minat  Individu  Terhadap  Financial  Technology  (FINTECH) Syariah (Paytren) sebagai Salah Satu alat Transaksi Pembayaran (PendekatanTechnology acceptance model (TAM) dan Theory of Planned Behavior (TPB),” Iqtishaduna , vol. IX, no. 1, pp. 1–57, 2018.
[12]  Iskandar  Joko,  Prasetya  Agung,  Kartika  Sari  Yayak,  and  Agung  Cahyono  Taufiq,  “Analisis  Penerimaan  Sistem  Informasi Akademik  Universitas  Bhineka  PGRI  Menggunakan  Integrasi  Model  TPB  dan  TAM,”  JIPI  (Jurnal  Ilmiah  Penelitian  dan Pembelajaran Informatika), vol. 7, no. 1, pp. 254–263, 2022.
[13]  L. Khotimah Harahap, “Analisis SEM (Structural Equation Modelling) Dengan SMARTPLS (Partial Least Square),” Fakultas Sains dan Teknologi UIN Walisongo Semarang, pp. 1–11, 2020.
[14]  Solling  Hamid  Rahmad  and  M  Anwar  Suhardi,  Structural  Equation  Modeling  (SEM)  Berbasis  Varian:  Konsep  Dasar  dan Aplikasi dengan Program SmartPLS 3.2.8 dalam Riset Bisnis. Jakarta: PT. Inkubator Penulis Indonesia, 2019.
[15]  Mittra Candana Dori, Putra Ramdani Bayu, and Wijaya Ronni Andri, “Pengaruh Motivasi dan Lingkungan Terhadap Kinerja Karyawan dengan Disiplin Kerja sebagai Variabel Intervening pada PT BBatang Hari Barisan,” Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi , vol. 2, no. 1, 2020.
[16]  Jeanny Maharani Ni Putu, Evan Hoediansyah Muhamad, Yolan Salsabilla, and Fauzan Siswantoro Muhamad, “Analisis Perilaku Mahasiswa dalam Melakukan Belanja Online Melalui Aplikasi Tiktok Menggunakan Theory Of Planned Behavior,” Prosiding Seminar Nasional Teknologi dan Sistem Informasi (SITASI) , vol. 10, no. 11, pp. 1–10, 2022.
[17]  Sakdiyah Lifatin, Effendi Rochman, and Sri Kustono Alwan, “Analisis Penerimaan Penggunaan E-Learning dengan Pendekatan Theoryof Planned Behavior (TPB) pada Mahasiswa Akuntansi Universitas Jember,” e-Journal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi, vol. 1, no. 120–126, pp. 1–7, 2019.
[18]  Biduri  Sarwenda,  “Apakah  Theory  Planned  of  Behaviour  Dapat  Mempengaruhi  Perilaku  Academic  Fraud?,”  Journal  of Accounting Science, vol. 2, no. 2, pp. 151–164, Jul. 2018.
[19]  Nafita Sari Nur Hafifah, Zulfa Wafirotin Khusnatul, and Hidayah Nurul, “Pengaruh Theory Of Planned Behavior Dan Komitmen Profesional  Terhadap  Intensi  Melakukan  Whistleblowing  (Studi  Kasus  Pada  Mahasiswa  S1  Akuntansi  Universitas Muhammadiyah Ponorogo Angkatan Tahun 2019),” JAPP: Jurnal Akuntansi, Perpajakan,  dan Portofolio, vol. 3, no. 1, pp. 18– 28, 2023.
[20]  Herniyanti,  Pamilih  Widagdo  Putut,  and  Zahrotun  Kamila  Vina,  “Pengukuran  Penerimaan  Website  Mulawarman  Online Learning System (MOLS) Pada Universitas Mulawarman Menggunakan Theory Of Planned Behavior (TPB),” Adopsi Teknologi dan Sistem Informasi (ATASI), vol. 2, no. 1, pp. 1–10, Jun. 2023.