## FAKTOR KESIAPAN DAN ADOPSI TEKNOLOGI INFORMASI DALAM KONTEKS TEKNOLOGI SERTA LINGKUNGAN PADA UMKM DI JAKARTA
Asrul Sani 1 ; Ninuk Wiliani 2
Teknik Informatika STMIK Widuri www.kampuswiduri.ac.id asrulsani@kampuswiduri.ac.id
Sistem Teknologi Informasi Institut Teknologi dan Bisnis BRI www.bri-institute.ac.id ninukwiliani@bri-institut.ac.id
Abstract— The  use  of  information  technology  in general is very important for the development of the organization.  Likewise,  if  the  development  of information technology can be applied to  the small and medium business sector, so that it can increase the  selling  value  of  the  sector.  This  research  was conducted  to  answer  the  readiness  of  the  MSME sector  in  adopting  information  technology developments  in  business  management.  This  study aims  to  develop  a  research  model  by  adopting  a technology  readiness  model  and  information technology  adoption  model  in  the  context  of technology  and  environment,  combining  it  and adjusting it according to the development of MSMEs in  Jakarta.  This  quantitative  study  involved  67 samples  from  MSME  workers.  Data  was  processed and  analyzed  using  the  PLS-SEM  method  using SmartPLS 2.0 software. The results showed that the readiness  factor  that  has  a  significant  relationship to  the  utilization  of  information  technology  in MSMEs in Jakarta went according to plan.

## Keywords: Readiness Factors, Adoption of
Information Technology, UMKM, PLS-SEM
Intisari—Pemanfaatan  teknologi  informasi  pada umumnya  sangat  berperan  penting  terhadap perkembangan  organisasi.  Begitu  juga  jika perkembangan teknologi informasi dapat diterapkan pada sektor usaha kecil dan menengah, sehingga dapat meningkatkan nilai jual dari sektor tersebut. Penelitian ini dilakukan untuk menjawab dari  kesiapan  sektor  UMKM  dalam  mengadopsi perkembangan teknologi informasi dalam pengelolaan  usaha.  Penelitian  ini  bertujuan mengembangan model penelitian dengan mengadopsi  model  kesiapan  teknologi  dan  model adopsi  teknologi  informasi  dalam  konteks teknologi  serta  lingkungan,  menggabungkannya dan  menyesuaikannya  sesuai  perkembangan UMKM  dijakarta.  Penelitian  kuantitatif  ini melibatkan  67  sampel  dari  para  pekerja  UMKM.
Data diolah dan dianalisis dengan metode PLS-SEM dengan  menggunakan  software  SmartPLS  2.0. Hasil penelitian menunjukan faktor kesiapan yang mempunyai hubungan signifikan terhadap pemanfaatan  teknologi  informasi  pada  UMKM  di Jakarta berjalan sesuai rencana.
Kata  Kunci:  Faktor  Kesiapan,  Adopsi  Teknologi Informasi, UMKM, PLS-SEM

## PENDAHULUAN
Pada  era  globalisasi  sekarang  ini  dituntut semua  informasi  dapat  diakses  dengan  cepat  dan praktis.  Pengembangan  desain  sistem  informasi yang  baik  serta  informasi  yang  berkualitas,  akan diperoleh  sehingga  hubungan  antara  pelanggan dan pemasok dapat dibuat dan dapat memberikan nilai tambah bagi pengembangan UMKM (Ritchie & Brindley,  2005).  Teknologi  informasi  dan komunikasi  yang  terus  berkembang  dan  dan memberikan  pengaruh  di  hampir  semua  bidang kehidupan  termasuk  di  bidang  pendidikan (Subiyakto,  Ahlan,  Kartiwi,  Putra,  &  Durachman, 2016), layanan dan media sosial (Dahnil, Marzuki, Langgat, & Fabeil, 2014) dan UMKM (Buchalcevova, 2015; Tarutė & Gatautis, 2014). Perkembangan saat ini perusahaan perusahaan  tidak  dapat  dipungkiri  lagi  dengan menggunakan  dan  memanfaatkan  teknologi informasi  (TI)  dapat  meningkatkan  hasil  dan performance  dari  perusahaan,  termasuk  UMKM (Consoli,  2012;  Tarutė  &  Gatautis,  2014).  Selain tingkat persaingan bisnis yang semakin kompetitif, kebutuhan  akan  efisiensi  dan  efektivitas  dalam pengelolaan  perusahaan  itu  sendiri  menuntut setiap  perusahaan  untuk  siap  dan  dapat mengadopsi  penggunaan  teknologi  informasi. Dalam hal ini UMKM harus didorong untuk segera dapat  memanfaatkan  perkembangan  teknologi guna  menunjang  daya  saing  perusahaan. Pengembangan  UKM  sangat  penting  di  negara-
negara  berkembang,  untuk  peran  masyarakat dalam  hal  meningkatkan  ekonomi,  meningkatkan distribusi
pendapatan dan penjualan, produktivitas,  efisiensi  dan  struktur  ekonomi  dan fondasi selama krisis ekonomi (Abdullah, Manan, & Khadijah, 2011).
Dalam hal penggunaan teknologi informasi  secara  fundamental  akan  memberikan manfaat  signifikan  bagi  setiap  pengguna  yang menggunakannya,  tetapi  ini  harus  dibuktikan secara langsung dalam keberhasilan pengembangannya (Doong & Ho, 2012; Marangunić & Granić, 2015). Dan ini berarti bahwa keberhasilan dalam penggunaan teknologi informasi  akan  menjadi  tantangan  pertama  bagi pengguna  sebelum  mereka  untuk  mendapatkan manfaatnya.  Lain  halnya  jika  penggunaan teknologi  informasi  adalah  suatu  kegagalan,  itu akan  merugikan  secara  finansial  dan  akan mempengaruhi  kelangsungan  operasi  bisnis  itu sendiri  (Sani,  Subiyakto,  &  Rahman,  2018). Pertimbangan  kesiapan  dan  peran  signifikan  dari penggunaan  teknologi  informasi  dalam  berbagai jenis  industri  akan  menjadi  tantangan  baru  bagi organisasi  dan  ini  juga  menjadi  fenomena  yang dapat  dijadikan  studi  lebih  lanjut  guna  menggali peluang  peluang  baru  dan  pencapaian.  kesiapan dan adopsi teknologi informasi di Indonesia.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menilai  faktor-faktor  dari  kesiapan  pada  adopsi teknologi  informasi  khususnya  dalam  konteks teknologi  maupun  lingkungan  dan  untuk memahami  indikator  indikator  yang  ada  pada masing  masing  variabel,  dalam  hal  respons  dan masukan  maupun  penilaian  dari  para  responden. Penilaian  ini  juga  berdasarkan  persepsi  dari  pada responden  dan  eksplorasi  dengan  menggunakan sudut  pandang  dari  para  peneliti  adalah  tujuan akhir  yang  diinginkan.  Dua  pertanyaan  penelitian kemudian  diajukan  untuk  memandu  pelaksanaan penelitian yaitu:
Q1.  Apakah  faktor  kesiapan  khususnya  konteks teknologi dan lingkungan dengan adopsi teknologi informasi  memiliki  hasil  properti  statistik  yang baik?
Q2. Bagaimana memahami hubungan antara faktor kesiapan  dengan  adopsi  teknologi  informasi  pada UMKM?

## BAHAN DAN METODE
Pada  penelitian  ini,  peneliti  melakukan pengembangan  model  teknologi  kesiapan  dan model adopsi teknologi informasi (TRIA) (Gambar 1)  dengan  mengadopsi  model  teknologi  kesiapan parasuraman (A. Parasuraman; Ananthanarayanan Parasuraman  &  Colby,  2015)  dan  model  adopsi teknologi  informasi  atau  e-bisnis  Zhu  (Chatzoglou
&  Chatzoudes,  2016;  Zhu,  Kraemer,  &  Xu,  2003) yang  dalam  hal  ini  hanya  memanfaatkan  model konteks  teknologi  dan  konteks  lingkungan  serta menggabungkan model keduanya. Model kesiapan teknologi  terdiri  dari  4  variabel  yang  terdiri  dari optimisme
[OPT],
Innovativeness [INV], Discomfort  [DSC]  dan  Insecurity  [ISC].  Variabel model  ini  akan  dikombinasikan  dengan  adaptasi model adopsi dalam hal ini konteks teknologi dan konteks  lingkungan  yang  terdiri  dari  4  variabel yaitu  Kompetensi  Teknologi  [TEC],  Kesiapan konsumen  [CRD],  Tekanan  Kompetitif [CPR]  ,  dan Kurangnya kesiapan mitra dagang [TPR] dan akan menghasilkan variabel yaitu IT Adoption [ITA].
Penelitian  ini  juga  menggunakan  asumsi input  model  logika  Process  Logic  (IPO  Logic) (Davis & Yen, 1998) yang diadaptasi untuk tujuan yang sama dalam mengukur kualitas suatu sistem. Teori dasar dari sistem ini digunakan untuk dapat memberikan  gambaran  tentang  konsep  sistem yang  sistematis  sehingga  mudah  dipahami  oleh pengguna  (Subiyakto  &  Ahlan, 2014).  Hingga  saat ini model logika IPO masih banyak digunakan oleh desainer  untuk  mengevaluasi  dan  meningkatkan desain  dan  juga  sebagai  referensi  dari  penelitian. Para  peneliti  berpendapat  bahwa  penggabungan kesiapan model teknologi dan model adopsi dapat dikombinasikan  dengan  model  IPO  untuk  secara komprehensif menyajikan model proses penelitian ini.
Pada  gambar  1  dijelaskan  bahwa  yang dijadikan input adalah model kesiapan (readiness) dan  yang  dijadikan  process  adalah  model  adopsi teknologi  informasi  serta  akan  menghasilkan output  IT  adoption.  Tabel  1  akan  memaparkan daftar variabel dari model yang dikembangkan.
Process Input TEC CRD OPT INV DCF H6 ISC CPR TPR Output ITA Readiness Adoption

## Gambar 1. Model yang Dikembangkan
Table 1. Daftar variabel Kode Nama Definisi OPT Optimism Tingkat kepercayaan dalam meyakini bahwa adopsi teknologi bisa terjadi. INV Innovation Tingkat kepercayaan dalam melihat bahwa teknologi adopsi adalah bagian dari suatu sistem DCF Discomfort Tingkat kepercayaan dalam mengetahui bahwa teknologi tidak nyaman. ISC Insecurity Tingkat kepercayaan bahwa adopsi teknologi dapat diterapkan dengan benar dan kekhawatiran tentang konsekuensi yang berpotensi berbahaya TEC Technology Competence Tingkat kepercayaan teknologi (perangkat keras) yang memungkinkan suatu organisasi mengembangkan proses CRD Customer Readiness Tingkat kepercayaan kombinasi kemauan konsumen dan penetrasi internet CPR Competitive Pressure Tingkat kepercayaan untuk mempengaruhi struktur industri, dan meningkatkan cara-cara baru untuk mengungguli pesaing, sehingga mengubah lingkungan kompetitif TPR Lack of Trading Partner Readiness Tingkat kepercayaan status mitra dagangnya di sepanjang rantai nilai, karena untuk perdagangan elektronik berlangsung, semua mitra dagang perlu mengadopsi sistem perdagangan elektronik yang kompatibel.
ITA IT Adoption Tingkat kepercayaan perusahaan mengadopsi teknologi untuk pengembangan industrinya
Berdasarkan
prosedur
penelitian
yang dikembangkan,  terdapat  7  tahapan  proses  yang akan  dilalui.  Dimulai  dari  konsep  yang  telah dikembangkan  sebelumnya  yaitu  pengembangan model  (Sani  et  al.,  2018)  dilanjutkan  dengan membuat  rancangan  penelitian  dan  pembuatan kuesioner. Tahap selanjutnya adalah pengumpulan data dan menganalisis data yang ada sampai pada pembuatan  laporan  lengkap  dan  melakukan publikasi terhadap laporan yang ada.
Pada  teknik  sampling  yang  digunakan, peneliti  melakukan  penyebaran  kuesioner  secara acak  kepada  calon  responden  secara  online maupun  secara  langsung  bertemu.  Responden yang  dituju  adalah  pada  pegawai  ataupun pengusahan  UMKM  yang  sudah  menjalankan usahanya  dengan  pemfaatan  teknologi  informasi ataupun pemanfaatan software tertentu.
Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan pemrosesan  data,  dimana  data  dimasukkan kedalam  format  komputer  dengan  menggunakan Microsoft  Excel  2016  dan  telah  di  periksa kelengkapan  jawaban  sesuai  dengan  petunjuk instrumen  yang  digunakan.  Dari  hasil  yang  telah diperoleh,  maka  dilakukan  analisis  dengan menggunakan  software  statistik  SmartPLS  2.0 dengan mempertimbangkan kemampuan software tersebut secara simultan dalam analisa data tanpa penggunaan  asumsi  awal,  selain  itu  juga  karena pertimbangan  data  yang  didapatkan  relatif  lebih sedikit  (Hair,  Ringle,  &  Sarstedt,  2011;  Hair, Sarstedt, Ringle, & Mena, 2012; Henseler, Ringle, & Sinkovics, 2009; Wong, 2013).
(4) Pengumpulan Data Penyebaran Kuesioner Data (5) Analisis Data Hasil Perhitungan (6) Pembuatan Laporan Laporan Penelitian (3) Pembuatan Kuesioner Instrumen Penelitian (1) Pengembangan Model Model Penelitian (2) Rancangan Penelitian (7) Publikasi Paper
Gambar 2. Prosedur Penelitian

## Gambar 3. Hasil Diagram Jalur

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  akan  memaparkan  hasil analisis  dan  interpretasi  dari  data  yang  telah didapatkan.  Jumlah  responden  yang  didapatkan dalam penelitian ini berjumlah 67 yang terdiri dari 31  responden  didapatkan  dengan  mengisi  google form  yang  disebar  melalui  email  maupun whatsapp  dan  36  responden  yang  didapatkan dengan  mengunjungi  langsung  responden  pada lokasi UMKM. Kuesioner yang dibagikan kepada 67 responden diberi kode alternatif yang terdiri dari: 1.  Sangat  Tidak  Setuju,  2.  Tidak  Setuju,  3.  Tidak Tahu, 4. Setuju, 5. Sangat Setuju. Pemrosesan data dilakukan  dengan  menggunakan  software  aplikasi diagram jalur yang tertera pada gambar 3.
Dalam  penelitian  ini,  kuesioner  hanya dilakukan  diwilayah  jakarta  dan  sekitarnya,  dan data  penelitian  mencakup  area  UMKM  yang diinginkan.  Konsistensi  dari  data  yang  digunakan juga  tidak  diragukan  lagi  mengingat  data  UMKM yang  digunakan  sebagian  besar  UMKM  yang  siap dalam  penggunaan  teknologi  informasi.  Evaluasi terhadap  outer  model  dengan  indikator  reflektif dapat  dinilai  melalui  validitas  konvergen  dan validitas  diskriminan.  Nilai  loading  factor dikatakan  tinggi  jika  lebih  dari  0,7  dan  biasanya dilakukan  untuk  penelitian  confirmatory.  Nilai loading  factor  0,6  –  0,7  untuk  penelitian  yang bersifat  exploratory.  Dan  untuk  penelitian  awal nilai  0,5  –  0,6  masih  dianggap  cukup  (Hair  et  al., 2012; Hair Jr, Hult, Ringle, & Sarstedt, 2016).

## Table 2. Demografi Responden
Karakteristik  Grup n % Sebaran Data Online 31 46,3 Paper 36 53,7 Jenis Kelamin Pria 49 73,1 Wanita 18 26,9 Pendidikan SMA 23 34,3 D3 17 25,4 S1 25 37,3 S2 2 3,0 Operator 10 14,9 Staff 36 53,7 Supervisor 19 28,4 Manager 2 3,0 Keterampilan Penggunaan IT Sangat Terampil 12 17,9 Terampil 39 58,2 Tidak Terampil 14 61,1 Sangat Tidak Terampil 2 1,9 Pengaruh Faktor Kesiapan PenggunaanIT Sangat Berpengaruh 21 31,3 Pengaruh 32 47,8 Tidak Berpengaruh 9 13,4 Sangat Tdk Berpengaruh 5 7,5
Dari hasil analisa aplikasi SmartPLS  didapatkan  nilai  validitas  konvergen lebih  kecil  dari  0,6  adalah  10  dari  45  indikator (Tabel. 3)
Table 3. Hasil Analisis Statistika Var Ind OL CL OPT INV DCF ISC TEC OPT OPT1 0,69 0,69 0,53 0,26 0,11 0,40 OPT2 0.65 0,65 0,46 0,06 0,21 0,42 OPT3 Ditolak OPT4 0,83 0,83 0,52 0,15 0,30 0,57 OPT5 0,76 0,76 0,66 0,28 0,37 0,64 INV INV1 0,66 0,51 0,66 0,32 0,05 0,44 INV2 0,63 0,37 0,63 0,31 0,42 0,45 INV3 0,79 0,60 0,79 0,02 0,27 0,45 INV4 0,74 0,51 0,74 -0,1 0,26 0,33 INV5 Ditolak DCF DCF1 0,62 0,09 0,06 0,62 0,08 0,11 DCF2 Ditolak DCF3 Ditolak DCF4 Ditolak DCF5 0,83 0,24 0,16 0,83 0,14 0,30 ISC ISC1 Ditolak ISC2 Ditolak ISC3 Ditolak ISC4 Ditolak ISC5 0,97 0,36 0,31 0,14 0,97 0,27 TEC1 0,82 0,51 0,42 0,26 0,24 0,82 TEC2 0,89 0,61 0,57 0,27 0,36 0,89 TEC TEC3 0,90 0,61 0,66 0,36 0,23 0,90 TEC4 Ditolak TEC5 0,86 0,63 0,59 0,32 0,25 0,86 CRD1 0,87 0,74 0,59 0,14 0,34 0,66 CRD2 0,84 0,41 0,44 0,18 0,25 0,42 CRD CRD3 0,69 0,37 0,39 0,17 -0,1 0,44 CRD4 0,78 0,35 0,48 0,06 -0,0 0,36 CRD5 0,84 0,50 0,45 0,07 0,37 0,48 CPR1 0,75 0,52 0,50 0,16 0,19 0,63 CPR2 0,91 0,50 0,47 0,29 0,39 0,70 CPR CPR3 0,85 0,46 0,40 0,24 0,24 0,53 CPR4 0,88 0,53 0,51 0,17 0,27 0,59 CPR5 0,80 0,52 0,52 0,08 0,34 0,54 TPR1 0,85 0,46 0,55 0,33 0,17 0,66 TPR2 0,79 0,40 0,49 0,03 0,23 0,51 TPR TPR3 0,84 0,53 0,52 0,08 0,42 0,64 TPR4 0,67 0,33 0,30 0,10 0,25 0,45 TPR5 0,72 0,34 0,36 -0,0 0,12 0,35 ITA1 0,86 0,60 0,47 0,11 0,31 0,68 ITA2 0,88 0,51 0,37 0,30 0,43 0,63 ITA ITA3 0,87 0,40 0,35 0,19 0,31 0,57 ITA4 0,83 0,46 0,44 0,22 0,19 0,61 ITA5 0,89 0,56 0,39 0,23 0,42 0,62 OPT OPT1 0,69 0,38 0,53 0,26 0,11 OPT2 0.65 0,40 0,46 0,06 0,21 OPT3 0,55 0,34 0,45 0,11 0,16 OPT4 0,83 0,47 0,52 0,15 0,30 OPT5 0,76 0,54 0,66 0,28 0,37 INV INV1 0,66 0,46 0,33 0,40 0,43 INV2 0,63 0,49 0,45 0,31 0,30 INV3 0,79 0,37 0,45 0,35 0,33 INV4 0,74 0,33 0,34 0,48 0,30 INV5 Ditolak DCF1 0,62 0,03 0,02 0,05 0,19 DCF2 Ditolak
Var Ind OL
CL
OPT INV DCF ISC TEC DCF DCF3 Ditolak DCF4 Ditolak DCF5 0,83 0,10 0,12 0,12 0,20 ISC1 Ditolak ISC2 Ditolak ISC ISC3 Ditolak ISC4 Ditolak ISC5 0,97 0,24 0,97 0,31 0,41 TEC1 0,82 0,50 0,57 0,63 0,67 TEC2 0,89 0,60 0,67 0,57 0,70 TEC TEC3 0,90 0,55 0,60 0,53 0,60 TEC4 0,55 0,27 0,35 0,43 0,33 TEC5 0,86 0,48 0,67 0,67 0,58 CRD1 0,87 0,87 0,78 0,61 0,62 CRD2 0,84 0,84 0,76 0,42 0,42 CRD CRD3 0,69 0,69 0,48 0,43 0,37 CRD4 0,78 0,78 0,55 0,56 0,45 CRD5 0,84 0,84 0,70 0,56 0,47 CPR1 0,75 0,70 0,75 0,63 0,51 CPR2 0,91 0,70 0,91 0,62 0,59 CPR CPR3 0,85 0,70 0,85 0,49 0,58 CPR4 0,88 0,73 0,88 0,54 0,55 CPR5 0,80 0,63 0,80 0,64 0,66 TPR1 0,85 0,59 0,58 0,85 0,68 TPR2 0,79 0,45 0,49 0,79 0,54 TPR TPR3 0,84 0,63 0,68 0,84 0,77 TPR4 0,67 0,40 0,47 0,67 0,39 TPR5 0,72 0,38 0,44 0,72 0,42 ITA ITA1 0,86 0,65 0,67 0,74 0,86 ITA2 0,88 0,44 0,59 0,61 0,88 ITA3 0,87 0,36 0,51 0,56 0,87 ITA4 0,83 0,55 0,54 0,62 0,83 ITA5 0,89 0,54 0,67 0,70 0,89 Validitas konvergen dan validitas diskriminan  dari  model  pengukuran  dengan menggunakan indikator reflektif dinilai berdasarkan  loading  factor  indikator  indikator yang  mengubah  yang  mengukur  indikator tersebut.  Dalam  penelitian  ini  terdapat  9  variabel dengan total 45 indikator.
Berdasarkan  hasil  pengujian  model pengukuran,  indikator  yang  nilai  validitas konvergen  dan  validitas  diskriminan  yang  lebih kecil  dari  o,5  ada  10  indikator  yaitu  OPT3,  INV5, DCF2, DCF3, DCF4, ISC1, ISC2, ISC3, ISC4, dan TEC4 dari  45  indikator  yang  ada.  10  indikator  yang ditolak  kemungkinan  karena  kurangnya  informasi dari  kuesioner  ataupun  pertanyaan  yang  diajukan oleh peneliti tidak dimengerti oleh responden.
Setelah  dilakukan  perbaikan  dengan  cara menghilangkan  indikator  indikator  yang  ditolak maka  didapatkan  diagram  jalur  seperti  tertera pada Gambar 4.

## Gambar 4. Hasil Diagram Jalur Perbaikan
Hasil  uji  validitas  dari  model  yang  telah diperbaiki,  dilakukan  untuk  menguji  reliabilitas suatu  variabel.  Uji  internal  consistency  realibility dilakukan untuk membuktikan akurasi, konsistensi  dan  ketepatan  instrumen  dalam mengukur  variabel.  Untuk  mengukur  reliabilitas suatu  variabel  dengan  indikator  refleksif  dapat dilakukan  dengan  dua  cara  yaitu  dengan cronbach’s  alpha  dan  composite  reliability. Pengujian internal consistency realibility (tabel 4) diatas  menunjukkan  bahwa  nilai  cronbachs  alpha dan  composite  realibility  dari  masing  masing variabel  diatas  0,7,  sehingga  dapat  dinyatakan bahwa  konsistensi  hubungan  kesembilan  variabel dan  masing  masing  indikatornya  telah  reliabel untuk digunakan.

## Table 4. Nilai Cronbachs Alpha dan Composite Realibility
Variabel Cronbach s Alpha Composite Reliability AVE OPT 0,742 0,837 0,565 INV 0,708 0,821 0,537 DCF 1 1 1 ISC 1 1 1 TEC 901 0,931 0,774 CRD 0,868 0,904 0,655 CPR 0,896 0,924 0,709 TPR 0,841 0,885 0,608 ITA 0,918 0,938 0,753
Pengujian convergent validity ditunjukkan bahwa  nilai  AVE  dari  kese  mbilan  variabel  pada model  yang  digunakan  telah  memenuhi  ambang
batas yang disyaratkan yaitu harus lebih besar dari 0,5.  Ini  menunjukkan  bahwa  validitas  pemusatan dari  setiap  indikator  terhadap  variabelnya  telah memenuhi  syarat  secara  statistik.Secara  ringkas, hasil analisis model pengukuran diatas memperlihatkan  bahwa  secara  statistik  hubungan kesembilan variabel dan masing masing indikatornya memiliki karakteristik yang baik. Dan lebih  lanjut  hasil  analisis  bagian  outer  model  ini memenuhi  syarat  untuk  dilanjutkan  ke  pengujian bagian inner modelnya dengan pengujian struktur model.

## KESIMPULAN
Faktor  kesiapan  dan  adopsi  teknologi informasi dalam konteks teknologi dan lingkungan pada  UMKM  di  jakarta  berjalan  sesuai  rencana meskipun  ada  catatan  pada  saat  penggunaan teknologi informasi tersebut dalam hal pengelolaan  software  yang  digunakan  maupun kemampuan dari pekerja yang ada. Terkait hal ini, kekurang siapan UMKM maupun pekerja yang ada harus  dapat  ditingkatkan  melalui  pelatihan pelatihan  maupun  workshop  dalam  bidang teknologi  informasi.  Hasil  analisis  model pengukuran  telah  dilakukan  secara  statistik  dan pemaparan hasil karakteristik psikometrik tersebut  juga  menunjukkan  bahwa  variabel variabel yang digunakan dalam penelitian ini layak untuk  dipertimbangkan  penggunanya  dalam  hal pengujian  faktor  kesiapan  dan  adopsi  teknologi
informasi.  Dua  variabel  kesiapan  yaitu  OPT,  INV,
merupakan constributor/positif
diketahui berpengaruh terhadap variabel adopsi, sedangkan dua variabel inhibitor/negatif, meskipun mempunyai  hubungan  yang  tidak  signifikan,  DCF dinyatakan  mempunyai  pengaruh  terhadap variabel adopsi.

## REFERENSI
Abdullah,  M.  A.,  Manan,  A.,  &  Khadijah,  S.  (2011). Small  and  Medium  Enterprises  and  Their Financing Patterns: Evidence from Malaysia. Journal of Economic Cooperation & Development, 32(2).
Buchalcevova,  A.  (2015).  Green  ICT  maturity model  for  Czech  SMEs.  Journal  of  Systems Integration, 6(1), 24-36.
Chatzoglou,  P.,  &  Chatzoudes,  D.  (2016).  Factors affecting  e-business  adoption  in  SMEs:  an empirical  research.  Journal  of  Enterprise Information Management, 29(3), 327-358. Consoli,  D.  (2012).  Literature  analysis  on determinant factors and the impact of ICT in  SMEs.  Procedia-social  and  behavioral sciences, 62, 93-97.
Dahnil, M. I., Marzuki, K. M., Langgat, J., & Fabeil, N. F.  (2014).  Factors  influencing  SMEs adoption  of  social  media  marketing. Procedia-social  and  behavioral  sciences, 148, 119-126.
Davis,  W.  S.,  &  Yen,  D.  C.  (1998).  The  information system  consultant's  handbook:  Systems analysis and design: CRC press.
Doong, S. H., & Ho, S.-C. (2012). The impact of ICT development  on  the  global  digital  divide.
Electronic Commerce Research and Applications, 11(5), 518-533.
Hair, J. F., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2011). PLS- SEM:  Indeed  a  silver  bullet.  Journal  of Marketing theory and Practice, 19(2), 139- 152.
Hair,  J.  F.,  Sarstedt,  M.,  Ringle,  C.  M.,  &  Mena,  J.  A. (2012). An assessment of the use of partial least squares structural equation modeling in marketing research. Journal of the  Academy  of  marketing  Science,  40(3), 414-433.
Hair Jr, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C., & Sarstedt, M. (2016).  A  primer  on  partial  least  squares
structural  equation  modeling  (PLS-SEM): Sage Publications.
Henseler, J., Ringle, C. M., & Sinkovics, R. R. (2009). The  use  of  partial  least  squares  path modeling  in  international  marketing. Advances  in  international  marketing, 20(1), 277-319.
Marangunić,  N.,  &  Granić,  A.  (2015).  Technology acceptance  model:  a  literature  review from 1986 to 2013. Universal Access in the Information
Society, 14(1), 81-95. doi:10.1007/s10209-014-0348-1 Parasuraman, A. Technology Readiness parasuraman  2000.pdf.  Journal  of  Service Research,, 2, 307-320.
Parasuraman, A., & Colby, C. L. (2015). An updated and  streamlined  technology  readiness index: TRI 2.0. Journal of Service Research, 18(1), 59-74.
Ritchie,  B.,  &  Brindley,  C.  (2005).  ICT  adoption  by SMEs:  implications  for  relationships  and management.  New  Technology,  Work  and Employment, 20(3), 205-217.
Sani,  A.,  Subiyakto,  A.,  &  Rahman,  T.  K.  A.  (2018). Integration  of  the  Technology  Readiness and  Adoption  Models  for  Assessing  IT  Use among SMEs in Indonesia.
Sani,  A.,  &  Wiliani,  N.  (2019).  Laporan  Akhir Penelitian Mandiri. Jakarta.
Subiyakto, A. (2017). Development of The Readiness and  Success  Model  for  Assessing  the Information  System  Integration.  Paper presented at the International Conference on  Science  and  Technology  (ICOSAT) 2017, Jakarta.
Subiyakto,  A.,  &  Ahlan,  A.  R.  (2014). Implementation  of  Input-Process-Output Model  for  Measuring  Information  System Project  Success.  TELKOMNIKA  Indonesian Journal  of  Electrical  Engineering,  12(7), 5603-5612. doi:http://doi.org/10.11591/ijeecs.v12.i7. pp5603-5612
Subiyakto, A., Ahlan, A. R., Kartiwi, M., Putra, S. J., &
Durachman,  Y.  (2016).  The  User Satisfaction Perspectives
of the
Information  System  Projects.  Indonesian Journal  of  Electrical  Engineering  and
Computer Science, 4(1). doi:http://doi.org/10.11591/ijeecs.v4.i1.p
p215-223
Tarutė,  A.,  &  Gatautis,  R.  (2014).  ICT  impact  on SMEs  performance.  Procedia-social  and behavioral sciences, 110(0), 1218-1225.
Wong,  K.  K.-K.  (2013).  Partial  least  squares structural  equation  modeling  (PLS-SEM)
techniques  using  SmartPLS.  Marketing Bulletin, 24(1), 1-32.
Zhu,  K.,  Kraemer,  K.,  &  Xu,  S.  (2003).  Electronic business  adoption  by  European  firms:  a cross-country assessment of the facilitators  and  inhibitors.  European Journal of Information Systems, 12(4), 251- 268.