Copyright © The Author(s) This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Task-Technology  Fit (TTF) dan Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of
Technology (UTAUT) : Analisis Model Penerimaan Teknologi di Perguruan Tinggi
Fitrianto Puja Kesuma*, Dedy Syamsuar fitriantopuja2@gmail.com * *Penulis korespondensi

## Universitas Bina Darma Palembang - Indonesia
Diterima: 13 Feb 2021 | Direvisi: 15 Apr - 16 Jun 2021 Disetujui: 28 Jun 2021| Dipublikasi: 30 Jun 2021 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Raden Fatah Palembang, Indonesia

## ABSTRACT
Information technology has been widely used in universities as a medium for related academic information.  However,  students  in  this  case  prefer  to  use  social  media  to  find  information compared to looking for academic information that has been provided by the university. Students are  still  not  active  in  utilizing  academic  information  systems.  Some  services  are  still  not  fully utilized by students, such as: class schedules, study reports, academic calendars. In this study, the combination of the TTF and UTAUT models was used in analyzing the acceptance of the academic system  in  universities.  The  distribution  of  questionnaires  in  this  study  using  google  form  and involving three universities that are used as respondents. From the research results, there are several  variables  used  that  have  not  significantly  affect  based  on  the  perceptions  of  each respondent in three universities. From these results, it can be concluded that there are variables that consistently have a significantly affect, namely task characteristics towards task-technology fit,  technology  characteristics  towards  task-technology  fit,  task-technology  fit  towards performance expectancy, and effort expectancy towards performance expectancy.
Keywords: Task-Technology  Fit  (TTF),  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology (UTAUT), Universities

## ABSTRAK
Teknologi informasi telah banyak digunakan di perguruan tinggi sebagai media informasi terkait akademik. Akan tetapi, mahasiswa dalam hal ini lebih memilih menggunakan media sosial untuk mencari  informasi  akademik  dibandingkan  dengan  mencari  informasi  akademik  yang  telah disediakan oleh perguruan tinggi. Mahasiswa masih belum aktif dalam memanfaatkan sistem informasi  akademik.  Beberapa  layanan  yang  masih  belum  sepenuhnya  dimanfaatkan  oleh mahasiswa, seperti: jadwal perkuliahan, laporan hasil studi, kalender akademik. Pada penelitian ini  digunakan  penggabungan  model  TTF  dan  UTAUT  dalam  menganalisis  penerimaan  sistem akademik  di  perguruan  tinggi.  Penyebaran  kuesioner  di  dalam  penelitian  ini  dengan menggunakan  google  form  dan  melibatkan  tiga  perguruan  tinggi  yang  digunakan  sebagai responden. Dari hasil penelitian terdapat beberapa variabel yang digunakan tidak berpengaruh singnifikan berdasarkan persepsi dari masing-masing responden di tiga perguruan tinggi. Dari hasil  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  variabel  yang  secara  konsisten  berpengaruh signifikan,  yaitu  karakteristik  tugas  terhadap  kesesuaian  tugas  dan  teknologi,  karakteristik teknologi terhadap  kesesuaian tugas dan teknologi, kesesuaian tugas dan teknologi  terhadap kinerja  yang  diharapkan,  dan  tingkat  kemudahan  yang  diharapkan  terhadap  kinerja  yang diharapakan.
Kata Kunci: Task-Technology Fit (TTF),  Unified Theory of Acceptance  and Use of Technology (UTAUT), Perguruan Tinggi
p-ISSN: 2460-092X, e-ISSN: 2623-1662 Vol. 7, No. 1, Juni 2021 Hal. 21 - 31

## PENDAHULUAN
Teknologi  informasi  telah  banyak  digunakan  di  perguruan  tinggi  sebagai  media informasi  terkait  akademik.  Penerapan  teknologi  informasi  juga  dimanfaatkan  oleh civitas  perguruan  tinggi,  seperti  mahasiswa,  dosen,  dan  staff  untuk  pengelolaan akademik.  Kebutuhan  terkait  informasi  akademik  juga  tersedia,  sehingga  seluruh mahasiswa dapat dengan mudah melihatnya. Akan tetapi, mahasiswa dalam hal ini lebih memilih menggunakan media sosial untuk mencari informasi akademik dibandingkan dengan  mencari  informasi  akademik  yang  telah  disediakan  oleh  perguruan  tinggi (Meilinda,  2018).  Pada  penelitian  ini  akan  fokus  pada  penggunaan  sistem  informasi akademik  di  perguruan  tinggi.  Hadirnya  teknologi  informasi  baru  lainnya  yang  juga digunakan  untuk  menyampaikan  informasi  akademik  juga  menjadi  faktor  baru  yang mempengaruhi penggunaan sistem informasi akademik yang secara resmi disediakan oleh perguruan tinggi.
Sistem  informasi  akademik  yang  disediakan  oleh  perguruan  tinggi  tidak sepenuhnya  dimanfaatkan  oleh  para  mahasiswa  dalam  mendapatkan  informasi akademik,  padahal  sistem  informasi  akademik  yang  diimplementasikan  di  dalam perguruan  tinggi  bertujuan  untuk  memenuhi  harapan  pengguna  untuk  tersedianya layanan yang akurat, cepat, dan efisien. Namun, pada pelaksanaannya mahasiswa masih belum aktif dalam memanfaatkan sistem informasi akademik. Beberapa layanan yang masih  belum sepenuhnya dimanfaatkan oleh mahasiswa, seperti: jadwal perkuliahan, laporan hasil studi, kalender akademik.
Pada penelitian ini digunakan penggabungan model Task-Technology Fit (TTF) dan Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology  (UTAUT) untuk  menganalisis penerimaan  sistem  informasi  akademik  pada  perguruan  tinggi.  Beberapa  penelitian terkait  dengan  penggunaan  model TTF dan UTAUT antara  lain:  (Abbas  et  al.,  2018; Ahmad, 2014; Alshabeb, Alharbi, Almaqrn, & Albazie, 2020; D’Ambra, Wilson, & Akter, 2013;  Furneaux,  2012;  Kurniabudi  &  Assegaff,  2018;  Kurniabudi,  Sharipuddin,  & Assegaff, 2015; Lin et al., 2020; Mahande & Jasruddin, 2018; McGill & Klobas, 2009; Rai & Selnes, 2019; Tripathi & Jigeesh, 2015; Williams, Rana, & Dwivedi, 2011; Zhou, Lu, & Wang,  2010).  Pada  penelitian  Abbas  et  al.  (2018),  digunakan  penggabungan TTF , UTAUT ,  dan Initial  Trust  Model  (ITM) untuk  menilai  sikap  pengguna  terhadap penerapan mobile banking di Pakistan. Selain itu juga, pada penelitian Zhou et al. (2010), TTF dan UTAUT digunakan untuk melihat penggunaan mobile banking dari perspektif pengguna  teknologi  dan  kesesuaian  tugas-teknologi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis model TTF dan UTAUT dalam penerimaan sistem informasi akademik pada perguruan tinggi. Penelitian ini merujuk pada penelitian yang telah dilakukan Zhou et al. (2010). Pada penelitian ini ditambahkan hubungan antara kondisi yang memfasilitasi (facilitating conditions) dengan tingkat kemudahan yang diharapkan (effort expectancy) .

## METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  digunakan  penggabungan TTF dan UTAUT ,  kemudian diambil  8  (delapan)  variabel  untuk  menganalisis  penerimaan  sistem  informasi akademik. Secara ringkas dapat dilihat pada Gambar 1.
Penggunaan TTF pada penelitian ini, merujuk pada kapabilitas dari teknologi yang digunakan dapat memenuhi (cocok) terhadap tugas-tugas yang dilakukan oleh individu. Sehingga 2 (dua) variabel ini akan berhubungan langsung dengan kesesuaian tugas dan teknologi.  Sebagai  contoh  dalam  konteks  penggunaan  sistem  informasi  akademik, variabel karakteristik tugas menunjukkan tingkat dimana seorang individu menyadari bahwa  dengan  menggunakan  sistem  informasi  akademik,  tugas-tugas  yang  mereka kerjakan sudah terpenuhi (dapat diselesaikan dengan baik). Selanjutnya, pada variabel karakteristik  teknologi  menunjukkan  tingkat  dimana  teknologi  (dalam  hal  ini,  sistem
Task-Technology Fit (TTF) dan Unified Theory of Acceptance and Use of Technology …
informasi akademik) bermanfaat bagi individu tersebut. Oleh karena itu, kedua variabel tersebut  akan  berhubungan  dengan  kesesuaian  tugas  dan  teknologi.  Di  sisi  lain, kesesuaian tugas dan teknologi diharapkan dapat meningkatkan kinerja dari individu tersebut.  Variabel-variabel  lain  terkait  penerimaan  pengguna  akan  dimasukkan  ke dalam model penelitian, hal ini merujuk pada model UTAUT .
Kesesuaian Tugas dan Teknologi Karakteristik Tugas Karakteristik Teknologi TTF Penerimaan Pengguna Kinerja yang diharapkan Tingkat Kemudahan yang diharapkan Kondisi yang Memfasilitasi Pengaruh Sosial H11 UTAUT H1 H2 H10 H3 H4 H5 H7 H9 H6 H8

## Gambar 1. Model Penelitian
Beberapa  variabel  dari UTAUT akan  ditambahkan  ke  dalam  penelitian  ini,  untuk melihat hubungan antar variabel yang telah ditentukan. Pada penelitian Venkatest et al. (2003),  Zhou  et al.  (2010)  dan  Pai  & Tu  (2011) menunjukkan hubungan  yang  positif antara  karakteristik  tugas  dan  karakteristik  teknologi  terhadap  kesesuaian  tugas dan teknologi. Individu (pengguna) dalam menyelesaikan tugasnya tidak akan menggunakan teknologi  apabila  tidak  sesuai  dengan  tugas  yang  sedang  dikerjakannya.  Kemudian, individu  tidak  akan  menggunakan  teknologi  apabila  teknologi  tersebut  tidak  dapat membantu dalam menyelesaikan tugas-tugas mereka. Apabila tugas dan teknologi yang digunakan sudah selaras maka variabel ini akan mempengaruhi penerimaan pengguna. Oleh karena itu, diusulkan hipotesis bahwa:
H1 :  Karakteristik  tugas  mempengaruhi  kesesuaian  tugas  dan  sistem  informasi akademik.
H2 :  Karakteristik  teknologi  mempengaruhi  kesesuaian  tugas  dan  sistem  informasi akademik.
H3 :  Kesesuaian  tugas  dan  sistem  informasi  akademik  mempengaruhi  penerimaan pengguna.
Selanjutnya, pada penelitian Zhou et al.  (2010) dan Pai & Tu (2011), Wang et al.
(2020),    Chen  &  Chan  (2014)  menunjukkan  hubungan  variabel-variabel TTF saling mempengaruhi  dengan  variabel-variabel UTAUT .  Sebagai  contoh  dalam  konteks penggunaan  sistem  informasi  akademik,  kesesuaian  antara  penyelesaian  tugas-tugas dan  penggunaan  sistem  informasi  akademik  yang  baik  akan  berhubungan  dengan kinerja  individu.  Selain  itu,  dalam  penggunaan  sistem  informasi  akademik  yang
disediakan  oleh  perguruan  tinggi  berhubungan  dengan  kemudahan  yang  ditawarkan sistem informasi akademik. Oleh karena itu, diusulkan hipotesis bahwa:
H4 :  Kinerja yang diharapkan mempengaruhi penerimaan pengguna.
H5 :  Tingkat kemudahan yang diharapkan mempengaruhi penerimaan pengguna.
H6 :  Tingkat kemudahan yang diharapkan mempengaruhi kinerja yang diharapkan.
H7 :  Kondisi yang memfasilitasi mempengaruhi penerimaan pengguna.
H8 :  Kondisi yang memfasilitasi mempengaruhi tingkat kemudahan yang diharapkan.
H9 :  Pengaruh sosial mempengaruhi penerimaan pengguna.
H10 :  Kesesuaian  tugas  dan  teknologi  mempengaruhi  tingkat  kemudahan  yang diharapkan.
H11 :  Karakteristik teknologi mempengaruhi tingkat kemudahan yang diharapkan.

## Data Sampel
Pada  tahap  awal  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu  penentuan  populasi penelitian.  Kriteria  yang  digunakan  yaitu  mahasiswa  di  perguruan  tinggi  yang menggunakan  sistem  informasi  akademik.  Selain  itu,  seluruh  perguruan  tinggi  sudah menerapkan penggunaan sistem informasi akademik sebagai layanan bagi mahasiswa mereka.  Pengambilan  sampel  dilakukan  dengan  cara accidental  sampling .  Di  dalam accidental  sampling ,  pemilihan  sampel  dibagikan  kepada  responden  yang  secara kebetulan ditemui.
Toleransi kesalahan yang digunakan sebesar 5%. Populasi ditentukan dari 3 (tiga) perguruan  tinggi  sebesar  34.676  mahasiswa  (data  diambil  per-tanggal  20  november 2020).  Dari  populasi  yang  ada  digunakan  rumus  slovin  untuk  mendapatkan  sampel, yaitu sebanyak 396 mahasiswa. Kuesioner disebarkan kepada responden sesuai dengan proporsi mahasiswa dari masing-masing perguruan tinggi, secara ringkas dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Pembagian Sampel Penelitian Nama Perguruan Tinggi Populasi Persentase Sampel Minimal Bina Darma Palembang 7.391 21,31% 84 Muhammadiyah Palembang 13.649 39,36% 156 PGRI Palembang 13.636 39,32% 156 TOTAL 34.676 100% 396

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penyebaran kuesioner di dalam penelitian ini menggunakan google form yang dapat diisi  oleh  responden  secara online .  Seluruh  data  hasil  penyebaran  kuesioner dikumpulkan secara menyeluruh, kemudian dilakukan data screening . Terdapat 2 (dua) langkah  yang  dilakukan,  yaitu:  pemeriksaan  terhadap missing  data dan unengaged responses .

## Missing Data
Pada langkah ini memastikan seluruh jawaban  diisi dengan baik oleh responden, sehingga tidak ada data yang kosong ataupun sebagian kosong di dalam hasil kuesioner. Pada  langkah  ini  digunakan Microsoft  Excel dengan  fungsi COUNTBLANK .  Hasil  yang diperoleh dari seluruh jawaban kuesioner menunjukkan bahwa tidak ditemukan data yang hilang.
Task-Technology Fit (TTF) dan Unified Theory of Acceptance and Use of Technology …

## Unengaged Responses
Langkah selanjutnya memastikan bahwa seluruh kuesioner dijawab dengan serius oleh  seluruh  responden.  Pada  langkah  ini  digunakan Microsoft  Excel dengan  fungsi STDEV.P untuk  menghitung  standar  deviasi  dari  populasi,  dalam  hal  ini  jawaban keseluruhan yang didapatkan dari hasil penyebaran kuesioner. Hasil dari perhitungan STDEV.P dengan  rentang  0  hingga  0,5  akan  dikeluarkan  dan  tidak  digunakan  dalam pengolahan data.

## Evaluasi Model Pengukuran
(Outer Model)
Evaluasi  model  pengukuran  dilakukan  pada  penelitian  ini,  dengan  menggunakan Partial Least Square (PLS) untuk melihat keterkaitan antar variabel. Dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Output PLS
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  uji  validitas  dan  uji  reliabilitas  terdapat  hasil kuesioner penelitian. Secara ringkas dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Pengujian Validitas dan Reliabilitas
Variabel Item Loading AVE Composite Reability Cronbach’s Alpha Karakteristik tugas (TAC) TAC1 0,862 0,736 0,893 0,821 TAC2 0,865 TAC3 0,847 Karakteristik teknologi (TEC) TEC1 0,758 0,599 0,856 0,776 TEC2 0,796 TEC3 0,801 TEC4 0,739 Kesesuaian tugas dan teknologi (TTF) TTF1 0,763 0,639 0,876 0,811 TTF2 0,836 TTF3 0,829 TTF4 0,767 Kinerja yang diharapkan (PPE) PPE1 0,797 0,690 0,899 0,850 PPE2 0,836 PPE3 0,858 PPE4 0,829

## Tabel 2. Lanjutan Pengujian Validitas dan Reliabilitas
Variabel Item Loading AVE Composite Reability Cronbach’s Alpha Tingkat kemudahan yang diharapkan (EFE) EFE1 0,812 0,683 0,896 0,845 EFE2 0,846 EFE3 0,855 EFE4 0,792 Pengaruh sosial (SOI) SOI1 0,838 0,704 0,877 0,791 SOI2 0,825 SOI3 0,855 Kondisi yang memfasilitasi (FAC) FAC1 0,769 0,699 0,903 0,855 FAC2 0,869 FAC3 0,876 FAC4 0,826 Penerimaan pengguna (USE) USE1 0,830 0,722 0,912 0,871 USE2 0,890 USE3 0,847 USE4 0,831

## Analisis Lanjutan
Langkah selanjutnya dilakukan pengolahan data untuk analisis lanjutan. Hasil nilai path-coefficient akan  menghasilkan  nilai  sampel  mean  (M),  standar  deviasi  (STDEV), T-statistics, dan P-values, dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Path-coefficient Hipotesis Jalur Sampel Mean (M) Standar Deviasi (STDEV) T-statistics P-Values Hasil Pengujian P-values<0,05 Dari Ke H1 TAC TTF 0,188 0.054 3.532 0.000 Signifikan H2 TEC TTF 0,513 0.048 10.553 0.000 Signifikan H3 TTF USE 0,131 0.061 2.133 0.033 Signifikan H4 PEE USE 0,133 0.072 1.912 0.056 Tidak Signifikan H5 EFE USE 0,170 0.066 2.441 0.015 Signifikan H6 EFE PEE 0,413 0.055 7.476 0.000 Signifikan H7 FAC USE 0,352 0.062 5.783 0.000 Signifikan H8 FAC EFE 0,410 0.060 6.854 0.000 Signifikan H9 SOI USE 0,127 0.070 1.827 0.068 Tidak Signifikan H10 TTF PEE 0,440 0.054 8.086 0.000 Signifikan H11 TEC EFE 0,317 0.050 6.354 0.000 Signifikan
Dari hasil uji hipotesis, bahwa terdapat 9 (sembilan) hipotesis yang dapat diterima dan terdapat 2 hipotesis yang ditolak. Hasil hipotesis ini menunjukkan bahwa variabel kinerja  tidak  berpengaruh  signifikan  dengan  variabel  penerimaan  pengguna,  dan variabel  pengaruh  sosial  tidak  berpengaruh  signifikan  dengan  variabel  penerimaan pengguna.

## Hasil Pengolahan Data dan Perbandingan Tiga Perguruan Tinggi
Pada  bagian  ini  akan  dikumpulkan  hasil  pengisian  kuesioner  dari  penyebaran kuesioner  ke  tiga  perguruan  tinggi  yang  telah  dilakukan.  Penyebaran  kuesioner  ini dilakukan  dengan  menggunakan google  form .  Masing-masing  responden  diberikan kesempatan untuk menjawab pertanyaan di dalam kuesioner sesuai pengetahuan yang mereka miliki, berdasarkan pengalaman mereka dalam menggunakan sistem informasi akademik di perguruan tinggi mereka.
Task-Technology Fit (TTF) dan Unified Theory of Acceptance and Use of Technology …

## Universitas PGRI Palembang
Pada  bagian  ini  akan  ditampilkan  hasil  pengolahan  data  yang  terkait  dengan pengukuran outer  model dan path-coefficient .  Hasil  pengolahan  data  yang  telah dilakukan dapat dilihat pada Gambar 3 dan Gambar 4.
Gambar 3. Output PLS Universitas PGRI Palembang
Gambar 4. Path-coefficient Universitas PGRI Palembang

## Universitas Bina Darma Palembang
Pada  bagian  ini  akan  ditampilkan  hasil  pengolahan  data  yang  terkait  dengan pengukuran outer  model dan path-coefficient .  Hasil  pengolahan  data  yang  telah dilakukan dapat dilihat pada Gambar 5 dan Gambar 6.
Gambar 6. Path-coefficient Universitas Bina Darma Palembang

## Universitas Muhammadiyah Palembang
Pada  bagian  ini  akan  ditampilkan  hasil  pengolahan  data  yang  terkait  dengan pengukuran outer  model dan path-coefficient .  Hasil  pengolahan  data  yang  telah dilakukan dapat dilihat pada dan .
Gambar 7. Output PLS Universitas Muhammadiyah Palembang
Gambar 8. Path-coefficient Universitas Muhammadiyah Palembang
Selanjutnya, hasil pengolahan data 3 (tiga) perguruan tinggi secara ringkas dapat dilihat pada Tabel 4.
Task-Technology Fit (TTF) dan Unified Theory of Acceptance and Use of Technology …
Tabel 4. Path-coefficient Ketiga Perguruan Tinggi Jalur Perguruan Tinggi Sampel Mean (M) Standar Deviasi (STDEV) T- statistics P- Values Hasil Pengujian P-values<0,05 Dari Ke EFE  PEE  PGRI 0.219 0.085 2.468 0.014 Signifikan Bina Darma 0.594 0.070 8.496 0.000 Signifikan Muhammadiyah 0.445 0.079 5.547 0.000 Signifikan EFE  USE  PGRI 0.157 0.123 0.957 0.339 Tidak Signifikan Bina Darma 0.248 0.128 1.960 0.051 Tidak Signifikan Muhammadiyah 0.217 0.094 2.348 0.019 Signifikan FAC  EFE  PGRI 0.379 0.108 3.374 0.001 Signifikan Bina Darma 0.175 0.153 1.164 0.245 Tidak Signifikan Muhammadiyah 0.513 0.084 6.083 0.000 Signifikan FAC  USE  PGRI 0.212 0.142 1.767 0.078 Tidak Signifikan Bina Darma 0.445 0.097 4.692 0.000 Signifikan Muhammadiyah 0.344 0.097 3.604 0.000 Signifikan PEE  USE  PGRI 0.185 0.122 1.625 0.105 Tidak Signifikan Bina Darma -0.023 0.161 0.273 0.785 Tidak Signifikan Muhammadiyah 0.125 0.118 1.098 0.273 Tidak Signifikan SOI USE  PGRI 0.143 0.149 0.984 0.326 Tidak Signifikan Bina Darma 0.208 0.146 1.425 0.155 Tidak Signifikan Muhammadiyah 0.098 0.097 0.947 0.344 Tidak Signifikan TAC  TTF  PGRI 0.268 0.075 3.518 0.000 Signifikan Bina Darma 0.396 0.100 3.798 0.000 Signifikan Muhammadiyah 0.167 0.073 2.154 0.032 Signifikan TEC  EFE  PGRI 0.410 0.081 5.052 0.000 Signifikan Bina Darma 0.365 0.133 2.669 0.008 Signifikan Muhammadiyah 0.208 0.074 2.743 0.006 Signifikan TEC  TTF  PGRI 0.618 0.069 8.990 0.000 Signifikan Bina Darma 0.134 0.129 1.094 0.274 Tidak Signifikan Muhammadiyah 0.455 0.069 6.632 0.000 Signifikan TTF  PPE  PGRI 0.633 0.084 7.618 0.000 Signifikan Bina Darma 0.291 0.060 4.755 0.000 Signifikan Muhammadiyah 0.417 0.084 5.031 0.000 Signifikan TTF  USE  PGRI 0.251 0.116 2.014 0.045 Signifikan Bina Darma 0.092 0.110 0.800 0.424 Tidak Signifikan Muhammadiyah 0.126 0.096 1.236 0.217 Tidak Signifikan
Dari  hasil  pengolahan  data  3  (tiga)  perguruan  tinggi  yang  telah  dilakukan  ini menunjukkan beberapa nilai yang tidak signifikan. Hal ini, berarti bahwa data kuesioner yang telah dikumpulkan belum berhasil membuktikan keterkaitan antar variabel. Hasil yang  diperoleh  ini  tidak  menunjukkan  kualitas  dari  sistem  informasi  akademik  di masing-masing perguruan tinggi, akan tetapi lebih kepada persepsi responden terhadap sistem informasi akademik di masing-masing perguruan tinggi.

## KESIMPULAN
Dari penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa terdapat beberapa variabel yang berpengaruh signifikan dari ketiga perguruan tinggi, yaitu karakteristik tugas  (TAC)  berpengaruh  signifikan  terhadap  kesesuaian  tugas  dan  teknologi  (TTF), karakteristik  teknologi  (TEC)  berpengaruh  signifikan  terhadap  kesesuaian  tugas  dan teknologi (TTF), kesesuaian tugas dan teknologi (TTF) berpengaruh signifikan terhadap kinerja yang diharapkan (PPE), tingkat kemudahan yang diharapkan (EFE) berpengaruh signifikan terhadap kinerja yang diharapkan (PEE). Hasil ini didapatkan dari penyebaran kuesioner melalui google form kepada responden di tiga perguruan tinggi.

## DAFTAR RUJUKAN
Abbas, S. K., Hassan, H. A., Asif, J., Ahmed, B., Hassan, F., & Haider, S. S. (2018). Integration of  TTF,  UTAUT,  and  ITM  for  mobile  Banking  Adoption. International  Journal  of Advanced Engineering, Management and Science , 4 (5), 375 – 379.
https://doi.org/10.22161/ijaems.4.5.6
Ahmad, M. I. (2014). Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT): A
Decade of Validation and Development. Fourth Conference on ICT in Our Lives 2014 . Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/270282896_Unified_Theory_of_Accept ance_and_Use_of_Technology_UTAUT_A_Decade_of_Validation_and_Development
Alshabeb, A. M., Alharbi, O., Almaqrn, R. K., & Albazie, H. A. (2020). Studies employing the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT) as a guideline for the research:  Literature  review  of  the  Saudi  context. Advances  in  Social  Sciences Research Journal , 7 (4), 18 – 23. https://doi.org/10.14738/assrj.74.8001 Chen,  K.,  &  Chan,  A.  H.  S.  (2014).  Gerontechnology  acceptance  by  elderly  Hong  Kong Chinese:  a senior  technology  acceptance model  (STAM). Ergonomics , 57 (5),  635 – 652. https://doi.org/10.1080/00140139.2014.895855 D’Ambra, J., Wilson, C. S., & Akter, S. (2013). Application of the task -technology fit model to  structure  and  evaluate  the  adoption  of  E-books  by  Academics. Journal  of  the American  Society  for  Information  Science  and  Technology , 64 (1),  48 – 64. https://doi.org/10.1002/asi.22757
Furneaux, B. (2012). Task-Technology Fit Theory: A Survey and Synopsis of the Literature . https://doi.org/10.1007/978-1-4419-6108-2_5
Kurniabudi,  K.,  &  Assegaff,  S.  (2018).  Model  Persepsi  Penggunaan  Media  Sosial  pada Perkuliahan dengan Modifikasi Task Technology Fit dan Expectation Confirmation Theory. Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi , 4 (3),  107 – 114.  Retrieved  from https://teknosi.fti.unand.ac.id/index.php/teknosi/article/view/520
Kurniabudi, Sharipuddin, & Assegaff, S. (2015). A Literature Review: Acceptance Models for  e-learning  Implementation  in  Higher  Institution. Proceedings  of  the  2014
International  Conference  on  Advances  in  Education  Technology ,  86 – 89.
https://doi.org/10.2991/icaet-14.2014.20
Lin,  H.-C.,  Han,  X.,  Lyu,  T.,  Ho,  W.-H.,  Xu,  Y.,  Hsieh,  T.- C.,  …  Zhang,  L.  (2020).  Task - technology  fit  analysis  of  social  media  use  for  marketing  in  the  tourism  and hospitality  industry:  a  systematic  literature  review. International  Journal  of Contemporary Hospitality Management , 32 (8), 2677 – 2715.
https://doi.org/10.1108/IJCHM-12-2019-1031
Mahande,  R.  D.,  &  Jasruddin,  J.  (2018). UTAUT  Model:  Suatu  Pendekatan  Evaluasi Penerimaan  E-Learning  pada  Program  Pascasarjana .  Retrieved  from https://www.researchgate.net/publication/323905954_UTAUT_Model_Suatu_Pen dekatan_Evaluasi_Penerimaan_E-Learning_pada_Program_Pascasarjana
McGill, T. J., & Klobas, J. E. (2009). A task-technology fit view of learning management system impact. Computers and Education , 52 (2), 496 – 508.
https://doi.org/10.1016/j.compedu.2008.10.002
Meilinda, N. (2018). Social Media on Campus: Studi Peran Media Sosial sebagai Media Penyebaran  Informasi  Akademik  pada  Mahasiswa  di  Program  Studi  Ilmu Komunikasi  FISIP  UNSRI. The  Journal  of  Society  &  Media , 2 (1),  53. https://doi.org/10.26740/jsm.v2n1.p53-64
Pai,  J.-C.,  &  Tu,  F.-M.  (2011).  The  acceptance  and  use  of  customer  relationship management (CRM) systems: An empirical study of distribution service industry in Taiwan. Expert Systems with Applications , 38 (1), 579 – 584.
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2010.07.005
Task-Technology Fit (TTF) dan Unified Theory of Acceptance and Use of Technology …
Rai,  R.  S.,  &  Selnes,  F.  (2019).  Conceptualizing  task-technology  fit  and  the  effect  on adoption – A case study of a digital textbook service. Information & Management ,
56 (8), 103161. https://doi.org/10.1016/j.im.2019.04.004 Tripathi, S., & Jigeesh, N. (2015). Task-technology fit (TTF) Model to Evaluate Adoption of Cloud Computing: A Multi-Case study. International Journal of Applied Engineering Research , 10 (4), 9185 – 9200. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/278463397_Task- Technology_Fit_TTF_Model_To_Evaluate_Adoption_of_Cloud_Computing_A_Multi-
Case_Study
Venkatesh,  V.,  Morris,  M.  G.,  Davis,  G.  B.,  &  Davis,  F.  D.  (2003).  User  Acceptance  of Information  Technology:  Toward  a  Unified  View. MIS  Quarterly , 27 (3),  425 – 478. https://doi.org/10.2307/30036540
Wang,  H.,  Tao,  D.,  Yu,  N.,  &  Qu,  X.  (2020).  Understanding  consumer  acceptance  of healthcare wearable devices: An integrated model of UTAUT and TTF. International Journal of Medical Informatics , 139 , 104156. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2020.104156
Williams, M. D., Rana, N. P., & Dwivedi, Y. K. (2011). The Unified Theory of Acceptance and  Use  of  Technology  (UTAUT):  a  Literature  Review.  In Journal  of  Enterprise Information Management (Vol. 28, pp. 443 – 488). https://doi.org/10.1108/JEIM-09- 2014-0088
Zhou, T., Lu, Y., & Wang, B. (2010). Integrating TTF and UTAUT to explain mobile banking user adoption. Computers in Human Behavior , 26 (4), 760 – 767. https://doi.org/10.1016/j.chb.2010.01.013