## KOMBINASI IDT-TAM UNTUK ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENGGUNAAN APLIKASI PERUSAHAAN
Muhammad Yusril Helmi Setyawan 1 , Mohammad Harry Khomas Saputra 2 1, 2 Program Studi Diploma IV Teknik Informatika, Politeknik Pos Indonesia yusrilhelmi@poltekpos.ac.id

## ABSTRAK
Pemanfaatan sistem informasi atau aplikasi perusahaan dapat mendorong peningkatan kinerja perusahaan. Dengan  keterlibatan  pegawai  dalam  memanfaatkan  aplikasi  akan  meningkatkan  peluang  perusahaan  untuk menjalankan  kinerjanya.  Yaitu  ditandai  dengan  terbukanya  informasi  operasional  perusahaan  sehingga  cukup membantu  para  pemangku  kebijakan  perusahaan  untuk  menetapkan  strategi  yang  tepat  bagi  perusahaan. Penelitian  ini  bertujuan untuk mengetahui  faktor-faktor yang  mempengaruhi  intensi pegawai terhadap persepsi manfaat  aplikasi-aplikasi    perusahaan. Melalui  penggabungan  metode Innovation  Diffusion  Theory (IDT) dengan Technology  Acceptance  Model (TAM),  penelitian  ini  mengusulkan  implementasi  TAM  yang diperluas. Model ini diuji dengan data yang dikumpulkan dari 72  pegawai dari populasi 263 pegawai di 11 unit kerja yang berbeda. Analisis Structural Equation Modeling (SEM) menggunakan smartPLS untuk menjelaskan proses  penerimaan.   Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model  mampu  menjelaskan  faktor-faktor  yang mempengaruhi  niat  pegawai  untuk  menggunakan  aplikasi  perusahaan  dimana  faktor-faktor  inovasi  pada  IDT dapat telusuri pengaruhnya pada  faktor utama TAM.  Asumsi subyektif pegawai dalam  menggunakan aplikasi lebih  rendah  dari  kondisi  obyektif,  artinya  penggunaan  aplikasi  saat  ini  lebih  didorong  atas  faktor sosial  yang mempengaruhi niat perilaku penggunaan aplikasi.
Keyword : Intensi, Pegawai, IDT-TAM, Aplikasi, Perusahaan

## 1. PENDAHULUAN
Konsekuensi  atas  bertumbuhnya  operasional bisnis pada perusahaan modern adalah bermunculannya  berbagai  teknologi  digital  yang dikembangkan  dan  dimanfaatkan  oleh  unit-unit operasi di lingkungan perusahaan untuk mendukung aktifitas  bisnisnya.  Transformasi  bisnis  melalui digitalisasi  ini  dilakukan  agar  teknologi  mampu memberikan  perannya  sebagai  alat  bantu  yang melahirkan  efisiensi  dan  efektifitas  kerja.  Melalui teknologi,  berbagai  sistem  yang  diterapkan  ini sangat  diperlukan  untuk  mendukung  transparansi informasi  dan  penting  untuk  mendukung  kepuasan dan produktivitas pegawai [1].
Kesuksesan  manfaat  sistem  informasi  ini tidak terlepas  dari  peran  motivasi  diri  atau  niat  pegawai dalam  menggunakan  dan  menerapkan  sistem informasi  ini  di  pekerjaan  kesehariannya.  Secara teori,  motivasi  diri  akan  meningkat  ketika kebutuhan  otonomi,  kompetensi,  dan  keterkaitan terpenuhi, dan berkurang ketika kebutuhan ini tidak terpenuhi  [2].  Sementara  itu  kemajuan  teknologi informasi  dan  komunikasi  memungkinkan  ruang lingkup  kegiatan  manusia  terus  berkembang  dalam ruang elektronik dan menciptakan berbagai perubahan  dalam  cara  kegiatan  dilakukan  [3] termasuk  mempengaruhi  persepsi  manfaat  dan penggunaannya.  Karena  persepsi  manfaat  dapat mempengaruhi niat untuk menggunannya dan untuk mencapai  kepuasan  penggunaan  [3].  Studi-studi sebelumnya  telah  menunjukkan  bahwa  kondisi lingkungan kerja  yang berbeda  memiliki kebutuhan yang  berbeda  [4].  Dengan  demikian,  memahami faktor-faktor  yang  mempengaruhi  berbagai  jenis
niat  pegawai  untuk  menggunakan  sistem  informasi adalah isu yang besar.
Terkait  hal  tersebut,  kami  menggunakan  PT. XYZ sebagai obyek penelitian. PT. XYZ merupakan  suatu  perusahaan  yang  bergerak  di bidang jasa logistik yang area  operasinya menjangkau  seluruh  wilayah  Indonesia  dengan jaringan  meliputi  Kantor  Cabang,  Unit  Bisnis, Kantor Perwakilan Penjualan, dan Gudang. Saat  ini perusahaan telah memanfaatkan teknologi informasi dalam  membantu  operasional  proses  bisnisnya. Terdapat  8  jenis  sistem  informasi  atau  aplikasi utama  yang  dikembangkan  dan  diimplementasikan di  lingkungan  perusahaan.    Namun  seiring berjalannya  waktu,  berdasarkan observasi,  aplikasi- aplikasi  tersebut  ternyata  belum  sepenuhnya dipergunakan  di  lini-lini  operasional.  Masih ditemukannya  berbagai  penggunaan  kertas-kertas kerja  konvensional  yang  dipergunakan  dalam laporan-laporan  dan  juga  adanya  penggunaan aplikasi-aplikasi  di  luar  aplikasi  utama  perusahaan yang  cenderung  tumpeng  tindih  dengan  fitur-fitur yang  telah  tersedia.  Hal  tersebut  yang  menjadikan integrasi data rendah dan potensi ancaman terhadap integritas data semakin tinggi. Sehingga kondisi  ini menimbulkan  keingintahuan  pihak  manajemen  PT. XYZ  untuk  mengetahui  seberapa  besar  persepsi manfaat  yang  dicerminkan  dari  motivasi  diri pegawai dalam penggunaan aplikasi-aplikasi tesebut di lingkungan perusahaan.
Berkaca  dari  masalah  tersebut,  penelitian  ini berfokus  untuk  menguji  faktor-faktor  kritis  yang mempengaruhi  motivasi  diri  atau  niat  pegawai dalam memanfaatkan aplikasi perusahaan.
Pengukuran  yang  dilakukan  dengan  menggunakan integrasi model pendekatan Innovation And
Diffusion Theory (IDT) dan Technology Acceptance Model (TAM). Banyak penelitian telah menggunakan  kedua  pendekatan  ini  dalam  konteks dan aplikasi yang berbeda [5].

## 2. TINJAUAN PUSAKA
Penerimaan  seseorang  terhadap  teknologi dapat dijelaskan dan diprediksi dengan menggunakan Technology Acceptance Model (TAM).  Dalam  riset  perilaku  pengguna,  TAM terbukti  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  minat dan  penggunaan  suatu  sistem  [6].  Menurut  Davis (1989), penerimaan teknologi informasi dipengaruhi oleh  sikap  penggunaan  yang  menjadi  keyakinan utama.  TAM  dapat  digunakan  untuk  menganalisis dan  memahami  faktor-faktor  yang  mempengaruhi diterimanya  penggunaan  teknologi  [7].    Konstruk inti  dari  TAM  meliputi Perceived  Usefulness (PU) dan Perceived  Ease  of  Use (PEoU). PU  mengacu pada  pemahaman  tentang  sejauh  mana  seseorang percaya  bahwa  menggunakan  sistem  tertentu  akan meningkatkan  kinerja  pekerjaannya  dan  PEoU sebagai  sejauh  mana  seseorang  percaya  bahwa menggunakan  sistem  tertentu  akan  mencapai  “free of Effort”. Bukti empiris menunjukkan efek penting dari  PU  dan  PEoU  pada  niat  perilaku  [8]  dan  niat memiliki  pengaruh  signifikan  pada  penggunaan sistem sebenarnya (Actual Use). Keduanya, baik PU dan PEoU akan menentukan.
Innovation  And  Diffusion  Theory (IDT) merupakan sebuah teori yang menjelaskan bagaimana  dan  mengapa  suatu  ide  diterapkan  [9]. Teori  ini  didasarkan  pada  kontribusi  Rogers  untuk bidang  penelitian  difusi  inovasi.  Selanjutnya  oleh Moore  dan  Benbasat  diwujudkan  berupa perceived characteristics of innovating (PCI) yang dimasukkan  ke  dalam  teori  klasik  Rogers.  PCI terdiri dari delapan karakteristik yang yaitu Relative Advantage  (RA),  Image  (I),  Compatibility  (Co), Result  Demonstrability  (RD),  Voluntariness  (Vo), Visibility (Vi) dan Trialability (Tr) . Faktor PCI lebih erat  kaitannya  dengan  kepribadian  pengguna, karakteristik  spesifik  teknologi,  dan  kondisi eksternal  dalam  lingkungan  adopsi  TI  [9,10]. Kerangka  kerja  IDT-TAM  ini  kemudian  dijadikan jembatan  untuk  menghubungkan  antar  kedua  teori tersebut, sekaligus membantu dalam proses pengukurannya. Karenanya, PCI selanjutnya dikategorikan  dalam  3  bagian  yaitu Subjective Evaluations (SE), Objective  Condition (OC),  dan Interacting Factor (IF) [11]
Berdasarkan  pengkategorian  yang  dilakukan oleh  Zhang  dkk.  (2008),  PU  dianggap  mendorong seseorang untuk  berasumsi  dari  apa  yang  dirasakan terkait  dengan  penggunaan  aplikasi  dan  dampak yang diterimanya, maka tindakan ini disebut sebagai SE. Sehingga dalam IDT, indikator yang berkorelasi dengan tindakan ini adalah :
1. Relative  Advantage (RA),  nilainya  ditentukan oleh  karakteristik  teknologi  yang  mempengaruhi PU.
2. Image (I),  nilainya  ditentukan  oleh  kepribadian pengguna yang mempengaruhi PU.
Sebagai  pembanding  atas  SE  adalah  OC.  OC mengacu  kepada  dugaan  seseorang  yang  diyakini sebagai  kepastian  sikap  yang  melibatkan  asumsi telah  didukung  oleh  fakta  dari  data  observasi.  Dan dalam  model  IDT,  indikator  yang  berkorelasi dengan tindakan ini adalah :
1. Voluntariness (Vo),  didefinisikan  sebagai  sejauh mana  penggunaan  inovasi  dianggap  bebas kehendak
2. Visibility (Vi), didefinisikan sebagai sejauh  mana pengguna dapat memakai aplikasi
3. Trialability (Tr),  didefinisikan  sebagai  sejauh mana  sebuah  inovasi  dapat  diujicoba  sebelum diadopsi.
Kemudian  untuk  melihat  keseimbangan  antara SE  dan  OC  dalam  pengaturan  proses  adopsi  maka perlu  memperhatikan  IF  dan  indikator-indikator IDT yang dilibatkan adalah :
1. Compatibility (Co),  didefinisikan  sebagai  sejauh mana  inovasi  dianggap  menarik,  memberikan pengalaman,  dan  sesuai  dengan  kebutuhan pengguna
2. Result Demonstrability (RD), didefinisikan sebagai  sebagai  sumber  daya  yang  dapat  diukur dari hasil penggunaan inovasi yang berubah terus- menerus dalam proses perilaku pemanfaatan.
Variabel dan indikator-indikator yang terkandung  dalam  model  tersebut  selanjutnya dijadikan  sebagai  alat  ukur  untuk  mengetahui motivasi  diri  atau  intensi  atas  penggunaan  aplikasi- aplikasi di lingkungan perusahaan

## 3. METODE PENELITIAN
Melalui  metode  kuantitatif,  penelitian  ini menggunakan  teknik  analisis Structural  Equation Modeling (SEM)  untuk  memvalidasi  hubungan kausal  antar  variabel  dengan SmartPLS .  Teknik  ini dapat  menghasilkan  pemodelan  jalur  dari  hasil analisis  hubungan  kausal  dengan  ukuran  sampel data  yang  relatif  kecil  dan  memiliki  asumsi  non parametric  [12].  Data  yang  digunakan  adalah  data primer  dan  data  sekunder.  Data  primer  diperoleh melalui  penyebaran  kuesioner,  sementara  data sekunder  diperoleh  dari  penelusuran  dokumen melalui metode dokumentasi.
Penelitian  ini  mengadopsi  model  konseptual Zhang  (2008)  dengan  menyesuaikan  terhadap permasalahan obyek dan tujuan penelitian.
Pada Gambar 1 menunjukkan tentang hubungan kausalitas antar variabel dengan pemetaan  atas    hipotesis  dari  responden  terhadap permasalahan  yang  diteliti.  Dalam  membentuk
hipotesis  model  ini  disusun  dalam  dua  alternatif jawaban  atas  setiap  hipotesis  agar  data  yang diberikan  dapat  mudah  dipahami. Actual  Use (AU) dapat  mencerminkan  intensi  penggunaan  aplikasi [13], karena niat untuk mengadopsi perilaku tertentu menentukan  penggunaan  yang  sebenarnya  (Actual Use) [14].
Mengacu  pada  penjelasan  dasar  teori  TAM diatas, maka dalam penelitian ini melibat 3 konstruk TAM  yaitu  2  konstruk  inti  (PU  dan  PEoU) ditambahkan dengan AU.
Gambar 1. Model IDT-TAM yang diterapkan
Berdasarkan  penelitian-penelitian  sebelumnya, profil  aplikasi  dapat  memoderasi  hubungan  antara PU  dan  PEoU  yang  mempengaruhi  AU  dimana keduanya,  PU  dan  PEoU,  ditentukan  oleh  faktor- faktor SE, IF dan OC. Sehingga jika mengacu pada penjelasan  dasar  teori  tentang  IDT  diatas,  maka komponen-komponen  IDT  sebagai  faktor-faktor yang  mempengaruhi  konstruk  TAM  adalah  SE dengan indikator RA dan I,  IF dengan indikator Co dan RD, sedangkan OC berindikator Vo, Vi dan Tr.
Sesuai dengan model konseptual yang digunakan (Gambar 1), rumusan hipotesis diusulkan sebagai berikut :
H1  :  PU mempunyai efek positif pada AU H2  :  PEoU mempunyai efek positif pada AU H3  :  Persepsi  RA  atas  penggunaan  aplikasi memberi efek positif pada PU.
H4  :  Persepsi  I  atas  penggunaan  aplikasi memberi efek positif pada PU
H5  :  Persepsi  Vo  atas  penggunaan  aplikasi berpengaruh positif pada PEoU.
H6  :  Persepsi  Vi  atas  penggunaan  aplikasi memberi efek positif pada PEoU.
H7  :  Persepsi  Tr  atas  penggunaan  aplikasi berdampak positif pada PEoU
H8  :  Persepsi  Co  atas  penggunaan  aplikasi memiliki efek positif pada PU dan PEoU H9  :  Persepsi  RD  atas  penggunaan  aplikasi memiliki efek positif pada PU dan PEoU
Selanjutnya,  untuk  materi  kuisioner  dibuat  dan dipetakan  sebanyak  22  pernyataan  berdasarkan model  konseptual  yang  mengoperasikan  keterlibatan variable-variabel  didalamnya.  Adapun  variable- variabel  tersebut  dikelompokkan  dalam  2  kategori yaitu  variabel  independen  (X)  dan  dependen  (Y). Variable  X  terdiri  dari  SE  (RA  dan  I)  ,  IF  (Co  dan RD),  dan  OC  (Vo,  Vi  dan  Tr)  sedangkan  Y  terdiri dari PU, PEoU dan AU. Prosedur evaluasi kuesioner kemudian  dilakukan  dengan  mengggunakan  skala likert

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penyebaran kuisioner dilakukan dalam rentang waktu  antara  bulan  Oktober  –  November  2021. Penentuan  sampel  mengunakan  teknik  proporsional stratified random sampling dengan jumlah sebanyak 72  pegawai  dari  jangkaun  populasi  sebanyak  263 pegawai  di  11  unit  kerja.  Responden  didominasi jenis  kelamin  laki-laki  sebanyak  75%,  dengan rentang  umur dominan  20-30 tahun  sebanyak  60%. Rata-rata  responden  berlatar  belakang  pendidikan jenjang  sarjana  sebayak  82%  yang  terdistribusi  di unit  Supply  Chain  36%,  Branch  Office  31%,  Head Office  11%,  Financial  Mangemant  6%,  dan selebihnya  dibawah  5%  tersebar  di  7  unit  kerja lainnya.
Hasil Tabulasi pada masing-masing pernyataan menghasilkan  rata-rata  dengan  nilai  4,08  -  4,38 yang artinya bahwa responden yang menjawab pada setiap  variabel  setuju  dengan  pernyataan  yang digunakan untuk penilaian.
a. Uji Reliabilitas dan Validitas
Dalam uji reliabilitas yang dilakukan menggunakan Alpha  Cronbach pada  keseluruhan data,  ujicoba  ini  menghasilkan  nilai  sebesar  0.979, yang berarti data keseluruhan reliabel karena nilai > 0.60  [15].  Selanjutnya  dalam  Uji  Validitas,  nilai  R Tabel  ini  ditentukan  oleh  N  atau  jumlah  populasi pada  sampel.  Populasi  pada  sampel  sebanyak  72 orang. Perhitungan ini menghasilkan nilai 0.20, dan ditemukan  semua  indikator dinyatakan valid karena bernilai lebih besar dari nilai tersebut.
b. Analisis Structure Equation Model (SEM) Analisis  ini  bertujuan  untuk  mengukur  tingkat keberhasilan  pemanfaatan  aplikasi  [16]  yang  sudah dinilai  oleh  72  responden  dari  pernyataan  yang sudah  diberikan  melalui  model  IDT-TAM.  Pada evaluasi Outer  Model dengan  menggunakan  nilai Average Variance Extracted (AVE) yaitu menghasilkan  nilai  >  0,5  sehingga  menunjukkan ukuran  nilai convergent  validity sudah  baik  [17]. Artinya  model  yang  diterapkan  merupakan  model terbaik.
Gambar 2. Nilai AVE Setiap Variabel
Selanjutnya  untuk  melengkapi  AVE,  uji discriminant  validity dilakukan  untuk  memastikan bahwa nilai korelasi indikator dengan variabel laten berbeda dengan variabel yang lainnya [18]
Tabel 1. Nilai Cross Loading
Tabel  1  menunjukkan  bahwa  keseluruhan indikator  memiliki  nilai loading  factor yang  lebih besar  terhadap  indikator  yang  lainnya,  sehingga syarat discriminant  validity telah  terpenuhi  dan model yang yang digunakan sudah baik.
Pada  analisis path  coefisien di bootstrapping model yang dilakukan untuk menguji hipotesis yang dipetakan  sebelumnya  ditampilkan  pada  table  2 berikut.

## Tabel 2. Path Coefisien
Dalam      perhitungan path  coesien ,  nilai  dapat dikatakan  valid  jika  memiliki  P  Value  <  0,05  atau setidaknya nilai T Statistik > 1,96 [19]. Dari Tabel 2 memperlihatkan  4  variabel  saling  berhubungan  dan 2 variabel tidak memiliki hubungan.
Pola  hubungan  kausalitas  ini  selanjutnya  diuji untuk  memperoleh  ukuran  pengaruh  antar  variable berdasarkan  pemetaan  hipotesis.  Pengukuran  ini menggunakan metode Inner Model (model structural), dimana pengujian dilakukan dengan cara
R  Square untuk  variabel  laten  dependen,  dan F Square untuk  untuk  pengaruh  dari  variabel independen.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  dari nilai R  Square terhadap  variabel  dependen membuktikan bahwa nilai pada variabel PU sebesar 0,813  yang  berarti  mampu  menjelaskan  varian  PU sebesar  81.3%  dan  dikatakan  bahwa  pengaruhnya besar.  Variabel  PEoU  sebesar  0,793  yang  berarti mampu  menjelaskan  varian  PEoU  sebesar  79,3% dan  dikatakan  bahwa  pengaruhnya  besar.  Variabel AU sebesar 0,688 yang berarti mampu menjelaskan varian  AU sebesar  68.8%  dan  dikatakan  bahwa pengaruhnya  besar.  Sedangkan  hasil  perhitungan F Square ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3. F Square
Informasi pada Table 3 menunjukkan hasil dari uji F  Square yang  dapat  disimpulkan  sebagai berikut:
1. Pengaruh  variabel  SE  terhadap  PU  memiliki nilai  0,205,  yang  berarti  memiliki  pengaruh sedang.
2. Pengaruh  variabel  IF  terhadap  PU  memiliki nilai  0,320,  yang  berarti  memiliki  pengaruh sedang.
3. Variabel  IF  tidak  memiliki  pengaruh  terhadap PEoU
4. Pengaruh  variabel  PU  terhadap  AU  memiliki nilai  0,426,  yang  berarti  memiliki  pengaruh besar.
5. Pengaruh variabel PEoU terhadap AU memiliki nilai  0,034,  yang  berarti  memiliki  pengaruh kecil.
6. Pengaruh variabel OC terhadap PEoU memiliki nilai  0,475,  yang  berarti  memiliki  pengaruh besar
5. KESIMPULAN Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model mampu menjelaskan
faktor-faktor yang mempengaruhi  niat  pegawai  untuk  menggunakan aplikasi  perusahaan  dimana  faktor-faktor  inovasi pada  IDT  dapat  telusuri  pengaruhnya  pada  faktor utama  TAM.  Niat  dalam  penggunaan  aplikasi  saat ini  didorong  atas  nilai  kegunaan  dan  kemudahan penggunaan  aplikasi,  meskipun  responden  menilai
kemudahan  penggunaan  aplikasi  relatif  lebih  kecil pengaruhnya.  Jika  dilihat  dari  nilai Average Variance  Extracted (AVE)  tertinggi  berada  pada variable  AU  =  1  dan  nilai  terendah  berada  pada variable  IF  =  0.725,  serta  keduanya  lebih  dari  0.5 maka  hal  ini  menunjukkan  bahwa  responden menilai    aplikasi-aplikasi  dilingkungan  perusahaan sudah  memadai.  Namun  hanya  sedikit  yang mempedulikan  tentang  faktor  kompatibilitas  dan hasil  informasi  yang  disajikan  oleh  aplikasi. Sehingga  variable-variabel  ini  berpengaruh  kecil dan bahkan tidak ada. Sedangkan faktor kompatibiltas  dan  hasil  informasi  yang  disajikan pada  penggunaan  saat  ini  tidak  mempengaruhi  niat untuk  menggunakan  aplikasi  karena  kegunaannya, bukan karena kemudahan penggunaannya.
Kegunaan aplikasi menentukan penggunaan saat ini di  perusahaan  adalah  sebesar  81.3%.  Selanjutnya terkait asumsi subyektif responden dalam menggunakan  aplikasi  lebih  rendah  dari  kondisi obyektif,  artinya  penggunaan  aplikasi  saat  ini  lebih didorong atas faktor sosial yang mempengaruhi niat perilaku  penggunaan  aplikasi.  Asumsi  yang  baik terhadap  kegunaan  aplikasi  mendorong  keunggulan lingkungan sosial PT. XYZ dengan ditunjukkannya faktor Voluntarines , Visibility dan Trialability yang memiliki  pengaruh  besar  terhadap  kemudahan penggunaan  aplikasi.  Artinya  faktor  IF  memiliki peluang  yang  kuat  untuk  mendorong  niat  melalui PEoU.  Penelitian  ini  merupakan  yang  pertama  kali dilakukan  di  PT.  XYZ  tentang  analisis  niat penggunaan  aplikasi  perusahaan.    Sehingga  hal  ini dapat menambah sumber informasi dan pengetahuan  baru  melalui  temuan  dan  data berlandaskan  fakta  yang  terjadi  di  perusahaan, termasuk dalam mendukung pengembangan aplikasi-aplikasi  perusahaan  di  masa  yang  akan datang  untuk  lebih  banyak  memperhatikan  lagi kepada sisi perilaku pengguna.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Hameed,  A.,  Ramzan,  M.,  Zubair,  H.  M.  K., Ali,  G.,  &  Arslan,  M.  (2014).    Impact    of compensation    on    employee    performance (Empirical   evidence   from   banking   sector of      Pakistan).      International    Journal    of Business  and  Social  Science, 5(2), 302–309
[2] Greguras  GJ,  Diefendorff  J.  2009.  Different fits  satisfy  different  needs:  linking  person- environment  fit  toemployee  commitment  and performance using self-determination theory.J. Appl. Psychol.94:465–77
[3] DeLone, W. H., & McLean, E. R. (2003). The DeLone  and  McLean  model  of  information systems  success.  Journal  of  Management Information Systems, 19(4), 9–30.
[4] Cascio,  Wayne  F.,  and  Ramiro  Montealegre. "How  technology  is  changing  work  and organizations." Annual Review of
Organizational Psychology and Organizational Behavior 3 (2016): 349-375.
[5] Mutahar,  A.M.,  Daud,  N.M.,  Ramayah,  T., Isaac,  O.  and  Alrajawy,  I.,  2017.  Integration of  innovation  diffusion  theory  (IDT)  and technology  acceptance  model  (TAM)  to understand  mobile  banking  acceptance  in Yemen:  the  moderating  effect  of  income. International journal of soft computing, 12(3), pp.164-177.
[6] Kauschinger,  M.,  Letner,  A.,  Schreieck,  M., Urbach, N., Böhm, M., & Krcmar, H. (2022).
Individual Enterprise Social Network
Adoption:  The  Influence  of  Perceived Network  Externalities  and  Perceived  Social Capital  Advantage.  In 17th  International Conference on Wirtschaftsinformatik .
[7] Lee,  Y.H.,  Hsieh,  Y.C.  and  Hsu,  C.N.,  2011. Adding  innovation  diffusion  theory  to  the technology  acceptance  model:  Supporting employees'  intentions  to  use  e-learning systems.  Journal  of  Educational  Technology & Society, 14(4), pp.124-137.
[8] Bhatiasevi,  V.  and  C.  Yoopetclu  2015.  The determinants  of  intention  to  use  electronic booking  among  young  users  in  Thailand.  J. Hospitality Tourism Manage., 23: 1-11.
[9] CL.  and  J.C.C.  Lin,  2015.  Nihat  drives purchase intention for paid mobile apps? : An expectation confirmation model with perceived  value.  Electron.  Commerce  Res. Appl., 14: 46-57.
[10] Moore  G  C,  Benbasat  I.  Development  of  an instrument  to  measure  the  perceptions  of adopting an information technology innovation.  Information  Systems  Research, 1991, 2(3): 192-222
[11] N.  Zhang,  X.  Guo  and  G.  Chen,  "IDT-TAM integrated model for IT adoption," in Tsinghua  Science and Technology , vol. 13, no.  3,  pp.  306-311,  June  2008,  doi: 10.1016/S1007-0214(08)70049-X
[12] Sarstedt,  M.  and  Cheah,  J.H.,  2019.  Partial least  squares  structural  equation  modeling using SmartPLS: a software review.
[13] Cheung, C. and Limayem, M., 2005. The role of  habit  in  information  systems  continuance: examining  the  evolving  relationship  between intention and usage.
[14] Asadi,  S.,  Nilashi,  M.,  Safaei,  M.,  Abdullah, R.,  Saeed,  F.,  Yadegaridehkordi,  E.  and Samad,  S.,  2019.  Investigating  factors influencing  decision-makers’  intention  to adopt  Green  IT  in  Malaysian  manufacturing industry. Resources, Conservation and Recycling , 148 , pp.36-54.
[15] Ridwan,  M.,  Militina,  T.  and  Achmad,  G.N., 2020.  How  Trust  and  Quality  of  Information Affect  Buying  Interest  and  Purchasing Decisions?(Study  on  Shopee  Customers  in
Samarinda). International Journal of Economics, Business and Accounting Research (IJEBAR), 4(01).
[16] Kiraz,  A.,  Canpolat,  O.,  Özkurt,  C.  and Taşkın,  H.,  2020.  Analysis  of  the  factors affecting  the  Industry  4.0  tendency  with  the structural equation model and an application. Computers & Industrial Engineering , 150 , p.106911.
[17] Kurdi,  B.,  Alshurideh,  M.  and  Alnaser,  A., 2020. The impact of employee satisfaction on customer satisfaction: Theoretical and
empirical  underpinning. Management  Science
Letters , 10 (15), pp.3561-3570.
[18] Ab Hamid, M.R., Sami, W. and Sidek, M.M., 2017, September. Discriminant validity assessment:  Use  of  Fornell  &  Larcker criterion versus HTMT criterion. In Journal of Physics:  Conference  Series (Vol.  890,  No.  1, p. 012163). IOP Publishing.
[19] Hartgerink,  C.H.,  Van  Aert,  R.C.,  Nuijten, M.B.,  Wicherts,  J.M.  and  Van  Assen,  M.A., 2016.  Distributions  of  p-values  smaller  than. 05 in psychology: what is going on?. PeerJ , 4 , p.e1935.