Hal 996−1005 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Analisis Penerimaan Penggunaan Aplikasi WeTV di Pulau Jawa Menggunakan Metode Technology Acceptance Model (TAM)
Hikmah Safitri 1 , Diovianto Putra Rakhmadani 2,* , Shintia Dwi Alika 3
1,3 Fakultas Informatika, Teknik Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia
2 Fakultas Rekayasa Industri dan Desain, Bisnis Digital, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia Email: 1 18102268@ittelkom-pwt.ac.id, 2,* diovianto@ittelkom-pwt.ac.id, 3 shintia@ittelkom-pwt.ac.id Email Penulis Korespondensi: diovianto@ittelkom-pwt.ac.id Submitted 26-07-2022 ; Accepted 16-08-2022 ; Published 30-08-2022
Abstrak
Setiap  manusia  selalu  membutuhkan  yang  dinamakan  dengan  hiburan  dan  dengan  bantuan  internet  sarana  hiburan  tidak  hanya didapatkan di dunia nyata tapi juga bisa didapatkan di dunia maya. Banyak sarana hiburan untuk menonton video online di Indonesia salah satunya adalah dengan menggunakan aplikasi WeTV. WeTV merupakan aplikasi milik Tencent Video yang melakukan ekspansi di Indonesia, WeTV hadir pada tahun 2019 sebagai aplikasi yang menyajikan berbagai konten video online yang menarik dari beberapa negara yang dapat diakses dan dapat dinikmati oleh masyarakat Indonesia karena dilengkapi dengan penerjemah bahasa Indonesia. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk  mengetahui  faktor  yang  mempengaruhi  diterimanya  aplikasi  WeTV  menggunakan  metode Technology Acceptance Model (TAM)  dengan variabel penelitian Preceived Usefulness, Perceived Ease of Use, Attitude Toward Use, Intentation  To  Use dan Actual  Usage .  Penyebaran  kuisioner  dilakukan  secara  online  dengan  sampel  minimal  jumlah  responden ditentukan oleh rumus slovin dan dan teknik pengambilan sampel menggunakan simple random sampling . Penelitian ini menggunakan analisis  data  PLS-SEM  dengan  tools  SmartPLS.  Hasil  dari  penelitian  ini  menemukan  bahwa  faktor  yang  paling  mempengaruhi penerimaan  aplikasi  WeTV  di  Pulau  Jawa  adalah  variabel Perceived  Ease  of  Use (kemudahan)  terhadap Perceived  Usefulness (kegunaan).
Kata Kunci: Penerimaan ; Pengguna; SmartPLS; TAM; WeTV

## Abstract
Every human being always needs what is called entertainment andwith the help of the internet entertainment facilities are not only obtained in the real world but can also be obtained in the virtual world.  There are many entertainment facilities to watch online videos in Indonesia, one of which is by using the WeTV application. WeTV is an application owned by Tencent Video that conducts ekspansi in Indonesia, WeTV was present in 2019 as an application that presents a variety   of interesting online video content  from several countries that can be accessed and can be enjoyed by the Indonesian people because it is equipped with a translator Indonesian.  The purpose of this study is tofind out the factors that influence the acceptance of WeTV applications using  the Technology Acceptance Model (TAM) method with research variables Preceived Usefulness, Perceived Ease of Use, Attitude Toward Use, Intentation To Use and Actual Usage . The distribution of questionnaires was carried out online with a minimum sample of the number of respondents determined by the slovin formula and and teknik sampling using simple random sampling .  This study used PLS-SEM data analysis with SmartPLS tools.  The results of this study found that the factors that most influenced the acceptance of WeTV applications in Pulau Jawa were the variable Perceived Ease of Use (ease) to Perceived Usefulness (usability).
Keywords : Acceptance; Users; SmartPLS; TAM; WeTV

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi yang semakin pesat diera digital saat ini seharusnya bisa dimanfaatkan dengan sebaik mungkin oleh  masyarakat  agar  perkembangan  teknologi  yang  sudah  ada  akan  membawa  dampak  yang  baik.  Salah  satu perkembangan  teknologi  adalah  dengan  munculnya new  media , new  media digunakan  untuk  menjelaskan  mengenai kemunculan  media  yang  bersifat  digital,  terkomputerisasi  dan  berjaringan  sebagai  efek  semakin  berkembangnya teknologi  informasi  dan  komunikasi  [1].    Internet  merupakan new  media yang  paling  banyak  dimanfaatkan  oleh masyarakat  dan  dengan  adanya new  media dikalangan  masyarakat  mengakibatkan  masyarakat  meninggalkan  media tradisional atau konvensional [2].
Menurut survey Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII) jumlah dari pengguna internet yang ada di  Indonesia  pada  periode  tahun  2019  di  kuartal  II  tahun  2020  mencapai  196.71  juta  jiwa  pengguna  dengan  penetrasi 73,7% dari 266.91 juta jumlah penduduk di Indonesia dan 19,2% pengguna internet tersebut sudah menggunakan internet lebih dari 8 tahun [3]. Rata-rata masyarakat menghabiskan waktu lebih dari 8 jam dalam sehari untuk mengakses internet.
Riset dari Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII) menyebutkan bahwa mayoritas penetrasi dari pengguna internet yang ada di Indonesia pada periode tahun 2019 kuartal II tahun 2020 berasal dari Pulau Jawa dengan jumlah penetrasi pengguna internet di Indonesia sebesar 56,4% [4]. Jumlah pengguna internet paling banyak dari Pulau Jawa dengan pengguna 35,1 juta orang berasal  dari  Jawa Barat, 26,5 juta orang dari  jawa tengah, 23,4 juta dari  Jawa Timur, 10 juta orang dari banten, 8,9 juta orag dari DKI Jakarta dan 2,7 juta dari Yogyakarta [5].
Internet  bisa  membantu  masyarakat  untuk  terhubung  ke  media  sosial.  Internet  dan  media  sosial  tidak  dapat dipisahkan dari kehidupan masyarakat, bahkan internet dan media sosial sudah melekat dan menjadi sistem yang menyatu dengan kehidupan masyarakat [6]. Para pelajar menggunakan media sosial bukan untuk sarana belajar atau pendidikan atau  mencari  informasi  melainkan  sebagai  sarana  hiburan  dan  juga  untuk  mencari  teman  [7].  Setiap  manusia  selalu membutuhkan yang dinamakan hiburan dalam  kehidupannya. Hiburan berfungsi  untuk menenangkan pikiran, mengisi kekosongan, bahkan dengan hiburan juga dapat membuat otak seseorang mengeluarkan ide yang cemerlang [8].
Hal 996−1005 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Dengan bantuan internet sarana hiburan tidak hanya didapatkan di dunia nyata tapi juga bisa didapatkan di dunia maya  dan  dengan  internet  kita  bisa  menyesuaikan  dan  memilih  sarana  hiburan  sesuai  dengan  keinginan  kita  sendiri. Menurut  riset  dari  Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia  (APJII)  periode  survey  2019-2020  (Q2)  mencatat bahwa  sekitar  49,3%  memilih  video onlin e  untuk  konten  internet  hiburan  yang  paling  sering  dikunjungi,  dengan  ini membuktikan bahwa konten video online dapat diterima dengan baik di kalangan masyarakat Indonesia [3]. Banyak  sarana  hiburan  untuk  menonton  video online di  Indonesia  salah  satunya  adalah  dengan  menggunakan aplikasi  WeTV. WeTV merupakan aplikasi  milik Tencent  Video yang melakukan ekspansi  di  Indonesia, WeTV hadir pada tahun 2019 sebagai aplikasi yang menyajikan berbagai konten video online yang menarik dari beberapa negara yang dapat diakses dan dapat dinikmati oleh masyarakat Indonesia karena dilengkapi penerjemah bahasa Indonesia. Pada 16 Oktober  2021  peringkat  WeTV  di play  store berada  pada  posisi  1  terlaris  dan  gratis  populer  di  hiburan  dengan  total pengunduh  lebih  dari  50  juta  dan  400  ribu  lebih ulasan  dan  pada app  store aplikasi  WeTV  menjadi  aplikasi  nomer  1 peringkat teratas hiburan dengan ulasan 3 ribu lebih. Pastinya ada banyak hal yang mempengaruhi WeTV menjadi aplikasi 1 terlaris dan gratis populer di hiburan pada play store dan mendapatkan posisi peringkat teratas hiburan pada app store . Dalam  penerimaan  dari  suatu  aplikasi  pastinya  ada  faktor-faktor  yang  mendasari  sehingga  masyarakat  dapat menerima aplikasi tersebut dengan baik, tidak semua masyarakat dapat dengan mudah memahami dan menerima aplikasi tersebut. Oleh karena itu perlu adanya pengukuran tingkat penerimaan dan pemahaman masyarakat  mengenai  aplikasi dengan menggunakan pengukuran perilaku pengguna. Aplikasi WeTV masih terbilang cukup baru di Indonesia karena aplikasi tersebut baru hadir pada tahun 2019 tapi sudah menjadi aplikasi terlaris dan gratis populer di hiburan nomer 1 pada google play store dan pada app store aplikasi WeTV menjadi aplikasi nomer 1 peringkat teratas hiburan. WeTV menjadi aplikasi nomer 1 terlaris dan gratis populer di dunia hiburan pada google play store dan pada app store aplikasi WeTV menjadi aplikasi nomer 1 peringkat teratas hiburan di Indonesia tapi belum ada yang meneliti mengenai minat dari masyarakat mengenai aplikasi WeTV dan masih belum diteliti mengenai ketertarikan apa saja sehingga aplikasi tersebut dapat diterima dengan baik di kalangan masyarakat.
Technology  Acceptance  Model (TAM)  bisa  digunakan  untuk  mengetahui  apa  saja  ketertarikan  yang  dapat mempengaruhi  kalangan  masyarakat  sehingga  dapat  menerima  sebuah  aplikasi  dengan  baik.  Dari sekian  banyak  jenis teori  untuk  meneliti mengenai  proses  diterimanya  sebuah  teknologi  informasi,  metode Technology Acceptance  Model (TAM)  adalah  metode  yang  paling  banyak  digunakan  untuk  mengetahui respon  dari  pengguna mengenai  diterimanya teknologi informasi yang ada [9]. Technology Acceptance Model (TAM) merupakan model untuk mengetahui penerimaan pengguna yang paling berpengaruh dan paling banyak digunakan untuk mengetahui proses penerimaan teknologi pada studi bidang teknologi informasi [10]. Technology Acceptance Model (TAM) merupakan sebuah konsep yang dianggap paling  baik  dalam  menjelasakan  mengenai  perilaku  pengguna  terhadap  sistem  teknologi  informasi, Technology Acceptance Model merupakan model yang dianggap paling tepat untuk menjelaskan bagaimana user menerima sebuah sistem [11].
Wahyuni Nur Syahril dan Brady Rikumahu pada tahun 2019 menerapkan metode Technology Acceptance Model (TAM)    untuk  melihat  minat  perilaku  penggunaan E-money pada  mahasiswa  Universtitas  Telkom.  Metode  yang digunakan adalah metode kuantitatif dengan subjek penelitian adalah mahasiswa Universitas Telkom dan hasil penelitian menunjukan uji hipotesis secara parsial (Uji T) faktor perceived usefulness (X1) memiliki pengaruh yang cukup signifikan paling tinggi diantara faktor lain terhadap behavioral intention to use (Y) [9].
Andre Mayjeksen dan Desi Pibriana pada tahun 2020 menggunakan Technology Acceptance Model (TAM)  untuk penelitian penerimaan teknologi terhadap aplikasi  PT.XYZ dan pengambilan data dilakukan dengan cara membagikan kepada pengguna aplikasi belanja online XYZ dan hasil akhir penelitian adalah persepsi kemudahan dalam penggunaan aplikasi berpengaru positif terhadap persepsi kegunaan pengguna dengan hasil t-statistik paling tinggi yaitu 25,504 [12].
Agus  Mulyanto,  Sumarsono,  Thaqibul  Fikri  Niyartama  dan  Annisa  Khodista  Syaka  menggunakan Technology Acceptance Model (TAM)  untuk penelitian sistem informasi manajemen masjid yang berbasis android untuk mengetahui faktor  penerimaan  takmir  dalam  menggunakan  sistem  informasi  manajemen  masjid  dengan  menggunakan  metode kuantitatif dan alat ukur kuisioner  instrument pendekatan Technology Acceptance Model (TAM)  menghasilkan takmir masjid setuju dengan kemudahan aplikasi berpengaruh mengenai penerimaan aplikasi dengan hasil presentase 73,68 [13].
Ricky Andi Kurniawa, Mikhael Chendra, Kelvin Kelvin, Kevin Anderson dan Wahyu Yudianto pada tahun 2020 menggunakan Technology Acceptance Model (TAM)  untuk melihat peningkatan jumlah kunjungan pada aplikasi Shopee dan  metode  sample  menggunakan cluser dan stratified  disproportional  sampling dengan  hasil  kepercayaan  dalam melakukan transaksi dapat berpengaruh terhadap minat penggunaan aplikasi Shoope dan faktor kemudahan penggunaan, persediaan fitur aplikasi, risiko dalam transaksi tidak perpengaruh terhadap keputusan [14].
Fidina Putri Kawitan dan Lisa Sulistyawati pada tahun 2021 menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) untuk  melakukan  penelitian  penggunaan finance  technology Dana  dengan  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  dan Teknik sampling menggunakan purposive sampling dan hasil dari penelitian adalah perceived usefulness dan perceived ease of use pada aplikasi Dana dapat meningkatkan intention to use [15].
Berdasarkan dengan uraian latar belakang yang menjelaskan bahwa mayoritas pengguna internet berasal dari Pulau Jawa dengan angka 56,4% dan pengguna internet paling sering menggunakan internet untuk mengakses sarana hiburan video online .  Video online yang  menjadi  hiburan  terlaris  dan  gratis  populer  di google  play  store dan  mendapatkan peringkat teratas nomer 1 sebagai aplikasi hiburan pada app store adalah WeTV, meski WeTV masih terbilang cukup baru karena baru hadir di Indonesia pada tahun 2019 dan mendapatkan penilaian yang baragam pada google play store dan app  store tidak  mempengaruhi  aplikasi  WeTV  untuk  diterima  dengan  baik  di  kalangan  masyarakat  sehingga
Hal 996−1005 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
menjadikan  WeTV  sebagai  aplikasi  terlaris  dan  gratis  populer  pada google  play  store dan  aplikasi  peringkat  teratas hiburan  pada app  store .  Maka  dengan  itu  mengangkat  topik  penelitian  dengan  judul  analisis  penerimaan  penggunaan aplikasi WeTV di Pulau Jawa menggunakan metode Technology Acceptance Model (TAM).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif  dengan  menggunakan  survey  pada Google  Formulir yang  disebarkan secara daring dengan penilaian menggunakan skala likert.

## 2.2 Pengolahan dan Analisis Data
Pengolahan dan analisis data dengan metode Technology Acceptace Model (TAM). Metode TAM digunakan unuk melihat tingkat penerimaan aplikasi dan dibantu dengan tools SmartPLS.

## 2.3 Populasi dan Sampel
Populasi pada penelitian ini adalah pengguna internet di Pulau Jawa, sampel minimal jumlah responden ditentukan dengan rumus slovin dan teknik pengambilan sampel menggunakan simple random sampling . Berikut adalah rumus slovin untuk menentukan jumlah minimal responden penelitian :
𝑛 = 𝑁 1+𝑁𝑒 2 (1)
Keterangan 𝑛 = Jumlah sampel 𝑁 = Jumlah Populasi 𝑒 = Nilai besaran kesalahan atau margin of error( 𝑒)
Berdasarkan rumus diatas maka berikut merupakan hasil dari perhitungan responden dengan rumus slovin :
𝑛 = 106600000 1 + (106600000) (0,1 2 ) =  99.99990619145761
Hasil rumus slovin dengan populasi (N) sebanyak 106.600.000 yang merupakan pengguna internet di Pulau Jawa mengghasilkan  jumlah  sampel  ( 𝑛) 99.99990619145761 atau  dibulatkan  menjadi  100  jumlah  sampel  ( 𝑛) .  Model penelitian ini menggunakan model Technology Acceptance Model (TAM) yang dikembangkan oleh Davis (1986) yang terdiri dari variabel Preceived Usefulness, Perceived Ease of Use, Attitude Toward Use, Intentation To Use dan Actual Usage. Seperti yang ditunjukan pada gambar 1.

## Gambar 1. Model Penelitian
Berdasarkan gambar 1 maka hipotesis yang akan diuji dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : H1 : Perceived Ease of Use (kemudahan) berpengaruh terhadap Perceived Usefulness (kegunaan) . H2 : Perceived Usefulness (kegunaan) berpengaruh terhadap Attitude Toward Use (sikap terhadap penggunaan) . H3 : Perceived Ease of Use (kemudahan) berpengaruh terhadap Attitude Toward Use (sikap terhadap penggunaan). H4 : Perceived Usefulness (kegunaan) berpengaruh terhadap Intention To Use (niat untuk menggunakan). H5 : Attitude Toward Use (sikap terhadap penggunaan) berpengaruh terhadap Intention To Use (niat untuk menggunakan). H6 : Intention To Use (niat untuk menggunakan) berpengaruh terhadap Actual Usage (kondisi nyata pengguna). H7 : Perceived Usefulness (kegunaan) berpengaruh terhadap Actual Usage (kondisi nyata pengguna).
Hal 996−1005 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Setelah  menentukan  variabel  yang  digunakan  selanjutnya  menentukan  indikator  yang  mewakili  setiap  variabel dalam model penelitian. Tabel 1 menunjukan indikator dari setiap variabel yang digunakan pada penelitian ini.
Tabel 1. Instrumen penelitian Variabel Kode Indikator Perceived Usefulness PU1 Pengguna mampu menonton dan mencari video yang diinginkan pada aplikasi WeTV dengan mudah PU2 Pengguna mendapatkan informasi mengenai video apa saja yang sedang ramai ditonton PU3 Penggunaan aplikasi WeTV dapat meningkatkan keinginan untuk menonton video PU4 Pengguna aplikasi WeTV lebih efektif dan efisien disbanding media lain(TV) Perceived Ease of Use PEOU1  Pengguna dapat menggunakan dan memahami dengan baik cara menggunakan aplikasi WeTV PEOU2  Pengguna dapat memahami dengan baik cara berinteraksi dengan mudah pada aplikasi WeTV PEOU3  Pengguna terampil menggunakan fitur yang ada di aplikasi WeTV PEOU4  Aplikasi WeTV mudah untuk dipelajari Attitude Toward Use ATU1 Aplikasi WeTV tidak membosankan ATU2 Pengguna menikmati video yang ditonton pada aplikasi WeTV ATU3 Terdapat perasaan senang saat menonton video pada aplikasi WeTV ATU4 Pengguna sangat tertarik dengan video yang ada pada aplikasi WeTV Intention To Use ITU1 Pengguna memilih aplikai WeTV sebagai pilihan utama untuk menonton video online ITU2 Pengguna akan tetap memilih aplikasi WeTV untuk menonton video online ITU3 Pengguna akan terus menggunakan  aplikasi WeTV dimasa mendatang ITU4 Pengguna akan merekomendasikan aplikasi WeTV  kepada orang lain Actual Usage AU1 Menggunakan aplikasi WeTV minimal sehari sekali AU2 Pengguna mengakses aplikasi WeTV rata-rata selama 10 menit
Tabel 1 merupakan instrumen penelitian yang digunakan pada penelitian ini yang merujuk pada variabel Technology Acceptance Model (TAM) yang digunakan.

## 2.4 Pengujian Validitas dan Reliabilitas

## 2.4.1 Validitas
Validitas merupakan pengukuran suatu instrumen penelitian yang bermaksud untuk mengukur sejauh mana ketepatan dan kecermatan instrumen mampu mengungkapkan ciri  maupun keadaan yang sesungguhnya dari  objek yang diukur  [16]. Tabel 2 menunjukan hasil dari pengujian validitas kuisioner
Tabel 2. Hasil uji validitas Kode 𝑟 𝑥𝑦 𝑟 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 Keterangan PU1 0,624517365 0,514 Valid PU2 0,527175283 0,514 Valid PU3 0,712059737 0,514 Valid PU4 0,842237325 0,514 Valid PEOU1 0,716188586 0,514 Valid PEOU2 0,835291975 0,514 Valid PEOU3 0,710997769 0,514 Valid PEOU4 0,773203207 0,514 Valid ATU1 0,825387971 0,514 Valid ATU2 0,694088142 0,514 Valid ATU3 0,745779817 0,514 Valid ATU4 0,596768871 0,514 Valid ITU1 0,832849937 0,514 Valid ITU2 0,880499292 0,514 Valid ITU3 0,854310652 0,514 Valid ITU4 0,746383445 0,514 Valid AU1 0,782796784 0,514 Valid AU2 0,554259161 0,514 Valid
Hal 996−1005 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Berdasarkan tabel 2 yang menunjukan hasil uji validitas dari keseluruhan instrumen penelitian dengan rtabel 0,514 sehingga untuk instrumen penelitian dapat dikatakan valid.

## 2.4.2 Reliabilitas
Reliabilitas  merupakan  pengukuran  suatu  instrumen  penelitian  yang  berkaitan  untuk  memastikan  sejauh  mana pengukuran instrumen dapat dipercaya dan diandalkan [17]. Tabel 3 menunjukan hasil pengujian reliabilitas
Tabel 3. Hasil uji reliabilitas Koefisien reliabilitas Interprestasi 0,948097448 Sangat tinggi
Berdasarkan  tabel  3  hasil  reliabilitas  instrumen  penelitian  dengan  koefisien  reliabilitas  0,948097448  dan interpretasi sangat tinggi.

## 2.5 Analisis data
Data dievaluasi dengan menggunakan model pengukuran ( Outer Model ) dan model structural ( Inner Model )
2.5.1 Model Pengkuran (Outer Model)
a. Loading Factor
Nilai Loading Factor dikatakan sangat kuat apabila memiliki nilai > 0,7 dan dikatakan cukup apabila memiliki nilai antara 0,5 - 0,6 [18].
b. AVE ( Average Variance Extracted ) Nilai AVE ( Average Variance Extracted ) dikatakan baik untuk menjelaskan validitas konvergen yang baik apabila nilai AVE ( Average Variance Extracted ) bernilai > 0,5 [19]. c. Cross Loadings
Indikator dapat dinyatakan sebagai validitas diskriminan apabila nilai dari Cross Loadings indikator pada variabelnya lebih besar daripada nilai indikator pada variabel lainnya [18].
d. Nilai Akar AVE ( Average Variance Extracted ). Fornell-Larcker Criterion (Nilai Akar AVE ( Average Variance Extracted ) adalah membandingkan nilai akar kuadrat dari AVE ( Average Variance Extracted ) dari tiap variabel dimana nilai dari variabel yang sama harus lebih besar dan nilai variabel antar konstruk dengan nilai variabel yang sama > 0,7, selain itu  untuk Fornell-Larcker Criterion nilai dari AVE ( Average Variance Extracted ) harus > 0,5 [20]. e. Composite Reliability
Nilai Composite Reliability dapat dikatakan mempunyai nilai reliabilitas yang tinggi apabila bernilai > 0,7 [21].
2.5.2 Model Struktural (Inner Model)
a. Path Coefficient
Pengujian Path Coefficient dikatakan ideal atau signifikan dan memiliki hubungan variabel yang berpengaruh dalam model penelitian apabila pengujian dari Path Coefficient bernilai > 0,1 [22]. b. Coefficient of Determination ( 𝑅 2 ) Model dikatakan baik (kuat) apabila 𝑅 2 bernilai 0,67, model dikatakan moderate (sedang) apabila 𝑅 2 bernilai 0,33 dan model dikatakan lemah (buruk) apabila memiliki nilai 𝑅 2 0,19 [22]. c. T-test (T-Statistic) T - test diperoleh dengan metode Boostrapping menggunakan uji two-tailed dengan tingkat signifikansi 5% dan nilai pengujian T-test diterima apabila nilai pengujian > 1,96 [22].
d. Effect Size ( 𝑓 2 ) Nilai dari pengujian Effect Size ( 𝑓 2 ) dikatakan kecil apabila memiliki nilai 0,02, Effect Size ( 𝑓 2 ) dikatakan menengah apabila memiliki nilai 0,15 dan Effect Size ( 𝑓 2 ) dikatakan memiliki nilai yang besar apabila memiliki nilai 0,35 [22]. e. Predictive Relevance ( 𝑄 2 )
Ambang batas untuk pengujian Predictive Relevansi ( 𝑄 2 ) dikatakan prediktif apabila memiliki nilai di atas nol [22]. f. Relative Impact ( 𝑞 2 ) Pengujian Relative Impact ( 𝑞 2 ) dikatakan kecil apabila memiliki nilai 0,02, Relative Impact ( 𝑞 2 )  dikatakan menengah apabila memiliki nilai 0,15 dan Relative Impact ( 𝑞 2 ) dikatakan memiliki nilai besar apabila memiliki nilai 0,35 [22].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Responden pada penelitian ini adalah pengguna aplikasi WeTV di Pulau jawa, kuisioner disebarkan secara online dengan jumlah responden 100 responden. Analisis data menggunakan analisis data PLS-SEM dengan tools SmartPLS.
3.1 Model Pengukuran (Outer Model)
a. Loading Factor
Hal 996−1005 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Pengujian loading factor dapat dilihat dari nilai outer loadings. Nilai Outer Loadings bisa dilihat pada Calculate → PLS Algorithm → Start Calculation → Outer Loadings . Gambar 4 menunjukan hasil dari pengujian outer loadings .
Tabel 4. Hasil outer loadings Indikator Nilai outer loadings ATU2 0,862 ATU4 0,847 ATU3 0,815 ATU1 0,792 AU1 0,927 AU2 0,781 ITU1 0,881 ITU2 0,887 ITU3 0,819 ITU4 0,742 PEOU1 0,796 PEOU2 0,867 PEOU3 0,815 PEOU4 0,780 PU1 0,725 PU2 0,726 PU3 0,823 PU4 0,676
Berdasarkan tabel diatas maka pengujian loading factor menghasilkan nilai dari setiap indikator sudah bernilai > 0,7  yang  menandakan  nilai  dari  indikator  tersebut  kuat  sedangkan  nilai  dari  indikator  PU4  menghasilkan  nilai  0,670 menandakan bahwa nilai tersebut sudah dikatakan cukup sehingga nilai dari tiap pengujian sudah valid dan dapat diterima.
b. AVE ( Average Variance Extracted )
Nilai  dari  pengujian  AVE  ( Average  Variance  Extracted )  bisa  dilihat  pada Calculate →  PLS Algorithm → Start Calculation → Construct Reliability and Validity . Tabel 5 menunjukan nilai AVE ( Average Variance Extracted ).
Tabel 5. Nilai AVE Variabel AVE Actual Usage 0,735 Attitude Toward Use 0,688 Intention To Use 0,696 Perceived Ease of Use 0,664 Perceived Usefulness 0,547
Berdasarkan tabel 5 pada tiap variable sudah bernilai > 0,5 yang menandakan nilai AVE ( Average Variance Extracted ) dari tiap variable sudah valid dan dapat diterima.
c. Cross Loadings
Nilai dari Cross Loadings bisa dilihat pada Calculate → PLS Algorithm → Start  Calculation → Discriminant Validity → Cross Loadings. Tabel 6 menunjukan nilai dari cross loadings .
Tabel 6. Hasil cross loading Indikator Actual Usage Attitude Toward Use Intention To Use Perceived Ease of Use Perceived Usefulness ATU1 0,259 0,792 0,434 0,506 0,467 ATU2 0,184 0,862 0,374 0,593 0,594 ATU3 0,142 0,815 0,354 0,494 0,463 ATU4 0,308 0,847 0,570 0,533 0,547 AU1 0,927 0,281 0,590 0,207 0,223 AU2 0,781 0,169 0,347 0,155 0,087 ITU1 0,508 0,445 0,881 0,273 0,336 ITU2 0,476 0,471 0,887 0,371 0,442 ITU3 0,526 0,406 0,819 0,357 0,432 ITU4 0,387 0,447 0,742 0,370 0,341 PEOU1 0,152 0,576 0,366 0,796 0,528 PEOU2 0,228 0,520 0,418 0,867 0,642 PEOU3 0,217 0,446 0,292 0,815 0,497
Hal 996−1005 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
PEOU4 0,105 0,542 0,249 0,780 0,540 PU1 0,092 0,391 0,274 0,511 0,725 PU2 0,064 0,478 0,155 0,466 0,726 PU3 0,162 0,548 0,393 0,555 0,823 PU4 0,240 0,428 0,508 0,474 0,676
Berdasarkan tabel 6 maka nilai dari cross loadings sudah memiliki nilai indikator pada variabelnya lebih besar daripada nilai indikator lainnya sehingga nilai dari cross loadings sudah valid dan dapat diterima.
d. Nilai Akar AVE ( Average Variance Extracted )
Syarat  untuk melakukan pengujian nilai  akar AVE ( Average Variance Extracted ) sudah terpenuhi dimana nilai yang didapatkan pada pengujian AVE ( Average Variance Extracted ) sudah bernilai > 0,5 maka bisa dilakukan pengujian untuk Fornell-Larcker Criterion. Nilai Fornell-Larcker Criterion bisa dilihat pada Calculate → PLS Algorithm → Start Calculation → Discriminant  Validity → Fornell-Larcker  Criterion. Tabel  7  menunjukan  hasil  dari Fornell-Lacker Criterion .
Tabel 7. Hasil Fornell-Lacker Criterion Variabel Actual Usage Attitude Toward Use Intention To Use Perceived Ease of Use Perceived Usefulness Actual Usage 0,857 Attitude Toward Use 0,274 0,830 Intention To Use 0,572 0,529 0,834 Perceived Ease of Use 0,215 0,642 0,410 0,815 Perceived Usefulness 0,197 0,628 0,467 0,681 0,739
Berdasarkan tabel 7 maka nilai Fornell-Lacker Criterion untuk tiap variabel sudah memiliki pada variable yang sama sudah lebih besar daripada nilai variabel dengan variable lainnya dengan nilai Fornell-Lacrker Criterion mempunyai masing-masing nilai > 0,7 sehingga variabel pada penelitian sudah valid dan dapat diterima.
e. Composite Reliability
Pengujian Composite Reliability bisa dilihat pada Calculate → PLS Algorithm → Start Calculation → Construst Reliability and Validity . Tabel 8 menunjukan nilai dari composite reliability .
Tabel 8. Nilai composite reliability Variabel Composite Reliability Actual Usage 0,846 Attitude Toward Use 0,898 Intention To Use 0,901 Perceived Ease of Use 0,888 Perceived Usefulness 0,828
Berdasarkan tabel 8 menunjukan nilai pada pengujian composite reliability sudah bernilai > 0,7 yang berarti variabel-variabel yang diuji sudah valid dan dapat diterima
3.2 Model Struktural (Inner Model)
a. Path Coefficient
Nilai pengujian Path Coefficient bisa dilihat pada Calculate → PLS Algorithm → Start Calculation → Path Coefficient . Tabel 9 menunjukan hasil dari pengujian path coefficient
Tabel 9. Hasil path coefficient Hubungan Path Coefficient Analisis ATU → ITU 0,389 Signifikan ITU → AU 0,613 Signifikan PEOU → ATU 0,400 Signifikan PEOU → PU 0,681 Signifikan PU → AU -0,089 Tidak Signifikan PU → ATU 0,355 Signifikan PU → ITU 0,222 Signifikan
Berdasarkan tabel 9 hasil dari pengujian path coefficient menunjukan bahwa satu dari 7 jalur bernilai < 0,1, satu jalur yang bernilai < 0,1 adalah hubungan antara PU → AU (-0,089) yang berarti jalur tersebut tidak signifikan.
b. Coefficient of Determination ( 𝑅 2 )
Hal 996−1005 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Nilai pengujian R-Square bisa dilihat pada Calculate → PLS Algorithm → Start Calculation → R-Square . Tabel 10 menunjukan hasil pengujian Coefficient of Determination ( 𝑅 2 ).
Tabel 10. Coefficient of Determination Variabel 𝑅 2 Analisis Actual Usage 0,333 Moderate Attitude Toward Use 0,480 Moderate Intention To Use 0,310 Lemah Perceived Usefulness 0,464 Moderate
Berdasarkan  nilai  dari  pengujian 𝑅 2 memiliki  tingkat  lemah  dan  moderate.  Nilai  dari  pengujian  dari 𝑅 2 untuk Actual Usage sebesar 0,333 yang menandakan model tersebut moderate (sedang), nilai 𝑅 2 untuk Attitude Toward Use sebesar 0,480 yang menandakan model tersebut moderate (sedang), nilai 𝑅 2 untuk Intention To Use sebesar 0,310 yang menandakan  model  tersebut  lemah  (buruk)  dan  nilai 𝑅 2 untuk Preceived  Usefulness bernilai  0,464  yang  menandakan model tersebut moderate (sedang).
c. T-test (T-Statistic)
Nilai pengujian untuk T-test bisa dilihat pada Calculate → Boostrapping → Start Calculation → Path Coefficient dan lihat nilai T-Statistics . Tabel 11 menunjukan nilai T-Statistic.

## Tabel 11. Nilai T-Statistic
Variabel T-Statistics Analisis Attitude Toward Use → Intention To Use 3,933 Diterima Intention To Use → Actual Usage 6.862 Diterima Perceived Ease of Use → Attitude Toward Use 4,443 Diterima Perceived Ease of Use → Perceived Usefulness 9,648 Diterima Perceived Usefulness → Actual Usage 0,771 Ditolak Perceived Usefulness → Attitude Toward Use 3,728 Diterima Perceived Usefulness → Intention To Use 2,277 Diterima
Berdasarkan tabel 11 maka nilai pengujian T-Statistic menunjukan bahwa 6 dari 7 hipotesis diterima sedangkan satu  hipotesis ditolak. Hipotesis yang ditolak adalah Perceived Usefulness → Actual Usage dengan nilai pengujian T- Statistics 0,771.
d. Effect Size ( 𝑓 2 ) Nilai pengujian Effect Size ( 𝑓 2 ) dapat dilihat pada Calculate → PLS Algorithm → Start Calculation . Tabel 12 menunjukan nilai Effect Size ( 𝑓 2 ).
Tabel 12. Hasil Effect Size Hipotesis Indikator 𝑓 2 Analisis H1 PEOU → PU 0,866 Besar H2 PU → ATU 0,130 Kecil H3 PEOU →ATU 0,163 Menengah H4 PU → ITU 0,043 Kecil H5 ATU → ITU 0,131 Kecil H6 ITU → AU 0,434 Besar H7 PU → AU 0,008 Kecil
Berdasarkan tabel diatas menunjukan nilai dari pengujian Effect Size ( 𝑓 2 ) menunjukan bahwa hubungan indikator PEOU → PU dan ITU → AU bernilai besar, hubungan indikator PEOU →ATU bernilai menengan, sedangkan hubungan indikator lainnya bernilai kecil.
e. Predictive Relevance ( 𝑄 2 )
Nilai pengujian Predictive Relevance ( 𝑄 2 ) dapat dilihat pada Calculate → Blindfolding → Start Calculation . Tabel 13 menunjukan nilai Predictive Relevance ( 𝑄 2 ) .
Tabel 13. Hasil Predictive Relevance Variabel 𝑄 2 Analisis Actual Usage 0,205 Prediktif Attitude Toward Use 0,315 Prediktif Intention To Use 0,197 Prediktif Perceived Usefulness 0,246 Prediktif
Hal 996−1005 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Berdasarkan  tabel  13  maka  nilai  dari Predictive Relevance ( 𝑄 2 ) menunjukan  hasil  yang  prediktif  untuk  setiap variabelnya.
f. Relative Impact ( 𝑞 2 ) Nilai pengujian Relative Impact ( 𝑞 2 ) dapat dilihat pada Calculate → Blindfolding → Start Calculation . Tabel 14 menunjukan hasil dari Relative Impact ( 𝑞 2 ) .

## Tabel 14. Hasil Relative Impact
Hipotesis Indikator 𝑞 2 Analisis H1 PEOU → PU 0,327 Menengah H2 PU → ATU 0,061 Kecil H3 PEOU →ATU 0,083 Kecil H4 PU → ITU 0,021 Kecil H5 ATU → ITU 0,073 Kecil H6 ITU → AU 0,261 Menengah H7 PU → AU 0,001 Kecil
Berdasarkan tabel 14 maka Nilai dari pengujian Relative Impact ( 𝑞 2 )   memiliki nilai menengah untuk indikator PEOU → PU dan ITU → AU sedangkan untuk indikator lainnya bernilai kecil.

## 4. KESIMPULAN
Hasil dari penelitian penerimaan penggunaan aplikasi WeTV di Pulau Jawa dengan menggunakan metode TAM dapat disimpulkan  bahwa  faktor  yang  paling  mempengaruhi  penerimaan  aplikasi  WeTV  di  Pulau  Jawa  adalah  variabel Perceived Ease of Use (kemudahan) terhadap Perceived Usefulness (kegunaan) dengan nilai Path Coefficient 0,681 dan nilai T-Statistics 9,648,  serta memiliki  nilai  pengaruh Effect  Size ( 𝑓 2 ) yang  besar  dan  pengaruh Relative  Impact ( 𝑞 2 ) menengah. Hal tersebut menandakan bahwa kemudahan dalam penggunaan aplikasi WeTV akan memberikan manfaat untuk  membantu,  memudahkan  serta  mendapatkan  keuntungan  dalam  mengoperasikan  aplikasi  WeTV.  Sedangkan hubungan  variabel Perceived  Usefulness  (kegunaan) terhadap Actual  Usage (kondisi  nyata  pengguna).  ditolak  karena berdasarkan  hasil  pengujian T-Statistics nilai  pengujian  <  1,96  dengan  nilai  0,771  dan  tidak  memiliki  hubungan  yang signifikan.  Hasil  pengujian  juga  memiliki  pengaruh Effect  Size ( 𝑓 2 ) dan Relative  Impact ( 𝑞 2 ) yang  kecil  yang menandakan  bahwa  manfaat  yang  diberikan  pada  saat  mengoperasikan  sistem  aplikasi  WeTV  tidak  akan  membuat pengguna lebih sering untuk menggunakan aplikasi WeTV.

## REFERENCES
[1] D. G. R. Putri S and Rumyeni, “Communication Effectiveness of Online Media Google,” Jom Fisip , vol. 4, no. 01, pp. 1–15, 2017.
[2] B. A. Romadhoni, “Meredupnya Media Cetak, Dampak Kemajuan,” An-Nida , vol. 10, no. 1, pp. 13–20, 2018.
[3] aditya  wicaksono  Irawan,  A.  Yusufianto,  D.  Agustina,  and  R.  Dean,  “Laporan  Survei  Internet  APJII  2019  –  2020,” Asos. Penyelenggara Jasa Internet Indones. , vol. 2020, pp. 1–146, 2020, [Online]. Available: https://apjii.or.id/survei.
[4] C.  M.  Annur,  “APJII:  Mayoritas  Penetrasi  Internet  Masih  di  Pulau  Jawa,” https://databoks.katadata.co.id ,  2020. https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2020/11/11/apjii-mayoritas-penetrasi-internet-masih-di-pulau-jawa.
[5] D.  J.  Bayu,  “Jumlah  Pengguna  Internet  di  Indonesia  Capai  196,7  Juta,” https://databoks.katadata.co.id/ ,  2020. https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2020/11/11/jumlah-pengguna-internet-di-indonesia-capai-1967-juta.
[6] Y. Fahrimal, “Netiquette: Etika Jejaring Sosial Generasi Milenial Dalam Media Sosial,” J. Penelit. Pers dan Komun. Pembang. , vol. 22, no. 1, pp. 69–78, 2018, doi: 10.46426/jp2kp.v22i1.82.
[7] D. Iskandar and M. Isnaeni, “Penggunaan Internet Di Kalangan Remaja Di Jakarta,” Commun.  J. Commun. Stud. , vol. 6, no. 1, p. 57, 2019, doi: 10.37535/101006120194.
[8] O. Elvertta, Peradaban Media Sosial di Era Industri 4.0 . Malang: Prodi Ilmu Komunikasi Universitas Muhammadiyah Malang bekerjasama dengan Inteligensia Media (Intrans Publishing Group), 2020.
[9] W. N. Syahril and B. Rikumahu, “Penggunaan Technology Acceptance Model (Tam) Dalam Analisis Minat Perilaku Penggunaan E-Money Pada Mahasiswa Universitas Telkom,” J. Mitra Manaj. , vol. 3, no. 2, pp. 201–214, 2019, doi: 10.52160/ejmm.v3i2.201.
[10]  E. Yani, A. F. Lestari, H. Amalia, and A. Puspita, “Pengaruh Internet Banking Terhadap Minat Nasabah Dalam Bertransaksi Dengan Technology Acceptance Model,” J. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 34–42, 2018, doi: 10.31311/ji.v5i1.2717.
[11]  T. A. Kurniawan, D. K. Wardani, and L. Widhayati, “Pengaruh Keberterimaan Layanan Peer To Peer Lending Kepada Umkm Sebagai Pengguna Dengan Menggunakan Metode Technology Acceptance Model (Tam),” J. Sos. Ekon. Dan Hum. , vol. 5, no. 2, pp. 151–160, 2019, doi: 10.29303/jseh.v5i2.59.
[12]  D. Pibriana, “Technology Acceptance Model (TAM) untuk Menganalisis Penerimaan Pengguna Terhadap Penggunaan Aplikasi Belanja  Online  XYZ,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  580–592,  2020,  doi: 10.35957/jatisi.v7i3.382.
[13]  A.  Mulyanto,  S.  Sumarsono,  T.  F.  Niyartama,  and  A.  K.  Syaka,  “Penerapan  Technology  Acceptance  Model  (TAM)  dalam Pengujian Model Penerimaan Aplikasi MasjidLink,” Semesta Tek. , vol. 23, no. 1, pp. 27–38, 2020, doi: 10.18196/st.231253.
[14]  R. A. Kurniawa, M. Chendra, K. Kelvin, K. Anderson, and W. Yudianto, “Analisis faktor-faktor yang berpengaruh terhadap minat  penggunaan  e-commerce:  Studi  kasus  di  Shopee  Indonesia,” Teknologi ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  84–92,  2021,  doi:
Hal 996−1005 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
10.26594/teknologi.v11i2.2408.
[15]  Fi.  P.  K.  Sulistyawati,  “Analisis  Technology  Acceptance  Model  (  TAM  )  Pada  Penggunaan  Finance  Technology  ‘  Dana  ,’” Jabeistik , vol. 1, pp. 148–158, 2021.
[16]  R. Maulana, I. Iskandar, and M. Mailany, “Pengaruh Penggunaan Mobile Banking Terhadap Minat Nasabah Dalam Bertransaksi Menggunakan  Technology  Acceptance  Model,” Cybersp.  J.  Pendidik.  Teknol.  Inf. ,  vol.  2,  no.  2,  p.  146,  2019,  doi: 10.22373/cj.v2i2.4161.
[17]  D. T. Ramadhan, R. D. Astuti, and I. Irwan, “Uji kelayakan desain kusioner budaya keselamatan ECAST (european commercial aviation safety team),” J. Manaj. dan Tek. Ind. - Produksi , vol. XXI, no. 2, pp. 101–110, 2021, doi: 10.350587/Matrik.
[18]  KK Oki and DM Lafu, “Analisis Pengelolaan Dana Desa Noebaun Kabupaten Timor Tengah Utara,” Ekuvalensi , vol. 5, no. 2, pp. 203–232, 2019.
[19]  S. Nugraha, “Value Co-Creation pada Bisnis Syariah Konstruksi Oil dan Gas di Indonesia,” Bus. Innov. Entrep. J. , vol. 2, no. 1, pp. 9–14, 2020, doi: 10.35899/biej.v2i1.74.
[20]  E. F. Effendi and E. Besra, “Analisis Keterkaitan Store Image, Customer Satisfaction Dan Repurchase Intention (Survei Pada Pelanggan Sjs Plaza),” J. Ilm. Mhs. Ekon. Manaj. , vol. 4, no. No.1, pp. 372–384, 2019.
[21]  I. D. M. Endiana, “Implementasi Corporate Goverment Pada Corporate Social Responbility Terhadap Nilai Perusahan,” J. Ris. Akunt. JUARA , vol. 9, no. 6, 2019, doi: 10.4135/9781452229805.n159.
[22]  M. Ernawati, E. H. Hermaliani, and D. N. Sulistyowati, “Penerapan DeLone and McLean Model untuk Mengukur Kesuksesan Aplikasi Akademik Mahasiswa Berbasis Mobile,” J. IKRA-ITH Inform. , vol. 5, no. 18, pp. 58–67, 2020.