Mohammad Bhanu Setyawan Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No.3, 15 Agustus 2016

## ANALISIS FAKTOR PENENTU ADOPSI CLOUD COMPUTING PADA LAYANAN KESEHATAN

## Mohammad Bhanu Setyawan
Universitas Muhammadiyah Ponorogo Jl. Budi Utomo No.10, Ponorogo mohammad.setyawan@gmail.com

## Abstrak
Artikel  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  faktor- faktor penentu adopsi cloud computing di rumah sakit Muhammadiyah di Jawa Timur dengan menggunakan Technology Acceptance Model (TAM).  Sampel yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  29  sampel rumah  sakit  dengan  alat  analisis  yang  digunakan untuk  membangun  model  adalah: perceived  ease  of use , perceived  usefulness , security  effectiveness , reliabilty,  needs , cost  effectiveness , top  management support,  complexity , behavioral  intention  to  use dan actual  usage .    Evaluasi goodness  of  fit  dan resampling bootstraping digunakan untuk menganalisis  kelayakan  model.  Evaluasi goodness  of fit model  struktural  diukur  menggunakan  nilai predictive-relevance diperoleh  nilai  sebesar  =  0,95 yang  artinya  model  memiliki  nilai  prediktif  yang sangat  baik.  Hasil  olah  data  diperoleh  dengan menggunakan resampling bootstraping dengan menghitung hubungan antar variabel memiliki nilai t- hitung  yang  lebih  besar  =  2.01  dalam  adopsi cloud computing di  rumah  sakit  Muhammadiyah  di  Jawa Timur.  Hasil  analisis  data  diperoleh  enam  variable mempunyai  pengaruh  positif  dan  signifikan  dalam adopsi cloud  computing ,  yaitu: Perceived  usefulness, Perceived  ease  of  use,  complexity,  needs,  top management support dan behavioral intention to use . Selain itu ada tiga variabel secara positif namun tidak signifikan  dalam  adopsi cloud  computing ,  yaitu: Security effectiveness, reliability dan cost effectiveness
Kata  kunci: cloud  computing,  needs,  technology acceptance model , top management support, behavioral intention to use, partial leastsquare

## Abstract
This  article  aims  to  determine  the  factors influencing  the  adoption  of  cloud  computing  in  the hospital  by  using  Technology  Acceptance  Model (TAM).  The sample  used  in  this  study  is  29  samples hospital with an analysis tool used to build the model are:  perceived  ease  of  use,  perceived  usefulness, security effectiveness, reliabilty, needs, cost effectiveness,  top  management  support,  complexity, behavioral  intention  to  use  and  actual  usage. Evaluation  of  the  goodness  of  fit  and  bootstrapping resampling  is  used  to  analyze  the  feasibility  of  this model.  Evaluation  of  the  goodness  of  fit  of  the structural model is measured using a predictive value- relevance obtained  a value  of  =  0.95  which  means that  the  model  has  predictive  value  was  very  good. Results  if  the  data  is  obtained  using  bootstrapping resampling  by  calculating  the  relationship  between variables have  the  value  t  count  bigger =  2.01  in  the adoption  of  cloud  computing  in  the  Muhammadiyah hospital  in  East  Java.  Results  of  data  analysis obtained  six  variables  have  positive  and  significant influence  in  the  adoption  of  cloud  computing, namely:  Perceived  usefulness,  Perceived  ease  of  use, complexity,  needs,  top  management  support  and behavioral intention to use. In addition there are three of these variables is positive but not significant in the adoption  of  cloud  computing,  namely:  Security effectiveness, reliability and cost effectiveness
Keywords:  cloud  computing,  needs,  technology acceptance model , top management  support, behavioral intention to use, partial leastsquare
Mohammad Bhanu Setyawan Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No.3, 15 Agustus 2016

## I. P ENDAHULUAN
Cloud computing merupakan teknologi informasi  yang  saat  ini  mulai  populer.  Kedepannya akan  semakin  banyak  pebisnis  dan  konsumen  yang menggunakan layanan c loud computing , dan sebagian besar  dari  mereka  akan  memilih provider yang mampu  mengakomodir  kebutuhan end-to-end ,  dari perangkat  hingga  infrastruktur.  Perubahan  paradigma ini  menyebabkan  banyak  organisasi  yang  bermigrasi dan mengadopsi teknologi c loud computing (Laksman,  2013) Cloud  computing merupakan fenomena  baru,  sehingga  penelitian  tentang  topik  ini masih  terbatas,  seperti  penelitian  mengenai cloud computing  architecture Rochwerger,  et  al.,(2009), biaya  dan  keuntungan cloud  computing (Assuncao, Costanzo, & Buyya, 2009), aplikasi potensial  (Liu  & Orban,  2008),  faktor-faktor  yang  mempengaruhi adopsi cloud computing oleh perusahaan (Low, Chen, & Wu, 2011).
Salah  satu  fokus  penelitian  pengembangan  di dunia adalah di bidang teknologi informasi kesehatan, salah satunya adalah jaringan rumah sakit Muhmmadiyah  Jawa  Timur  (JRSM).  JRSM  adalah pelayanan  kesehatan  industri  yang  menyediakan teknologi informasi berbasis sistem cloud computing . JRSM mampu menghubungkan,  memonitoring, mengendalikan  untuk  pengambilan  keputusan  dari setiap  jaringan  unit  pelayanan  kesehatan  milik Muhammadiyah.
Menentukan dan membuat keputusan mengadopsi  teknologi cloud  computing untuk  suatu organisasi bukanlah pekerjaan  mudah dan  sering  kali berspekulasi tentang teknologi ini kedepannya apakah akan  digunakan  atau  tidak,  karena  apabila  tidak mempertimbangkan  faktor-faktor  apa  saja  yang mempengaruhi  dalam  mengadopsi  c loud  computing , akan  memperbesar  kesalahan  dalam  pengambilan keputusan (Rahimli, 2013).
TAM  ( Technology  Acceptance  Model )  adalah salah  satu  model  yang  paling  sering  digunakan  pada penelitian  adopsi  di  bidang  sistem  informasi. Penelitian-penelitian yang ada memvalidasi kebenaran  TAM  dalam  menguji  berbagai  macam penggunaan  teknologi  informasi  pada  berbagai  jenis instansi dan  perusahaan dan  diakui  oleh para  peneliti di dunia (Farahwahida, 2011).
Mendapatkan
factor penentu
yang mempengaruhi  adopsi  sebuah  teknologi cloud computing bisa  membantu  para  manager  dan  staf  TI
rumah  sakit  Muhammadiyah  di  Jawa  Timur  dalam mengevaluasi dan  meningkatkan sistem  TI  di  tempat mereka  bekerja.  Penelitian  ini  mencoba  memberikan informasi  yang  sesuai  bagi  organisasi  yang  ingin membuat keputusan untuk mengadopsi c loud computing dan  agar  mereka  tahu  mana  faktor-faktor yang penting bagi rumah sakit Muhammadiyah dalam mengadopsi c loud computing

## II. K AJIAN L ITERATUR
II.1 Konsep Dasar Cloud Computing
Cloud  computing sebagai  sebuah  model  yang memungkinkan  adanya  penggunaan  sumber  daya secara  bersama-sama  dan  mudah,  menyediakan jaringan  akses  dimana-mana,  dapat  dikonfigurasi, dan  layanan  yang  digunakan  sesuai  keperluan  (Mell & Grance, 2011).
Gambar 1. Paradigma cloud computing ditinjau dari berbagai perspektif (Shimba F, 2010)
Cloud computing memiliki sejumlah karakteristik yang  membedakannya  dengan  komputasi  lainnya. Terdapat lima buah karakteristik khusus yang dimiliki oleh cloud  computing yaitu :  on  demand  service, broad  network  access,  Resources  pooling,  rapid elasticity dan measured service (Shimba F, 2010).
Terdapat  empat  model  layanan cloud  computing yang  bisa  dipilih  sesuai  dengan  kebutuhan  antara lain:  SaaS  ( software  as  service ),  PaaS  ( Platform  a service ),  IaaS  ( infrastructure  as  service )  dan  HaaS ( hardware as service ) (Laksman, 2013).
Model deployment dari  c loud  computing dibagi menjadi  empat  model.  Kempat  model deployment tersebut  mencakup private  cloud , public  cloud,
Mohammad Bhanu Setyawan Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No.3, 15 Agustus 2016
community  cloud dan hybrid  cloud (Mell  & Grance,2011)
II.2 Technology Acceptance Model (TAM)
Teori Technology  Acceptance  Model (TAM) adalah  adaptasi  dari Theory  of  Reasoned  Action (TRA)  yang  dikembangkan  oleh  Davis  (1986)  untuk konteks  penerimaan  ( acceptance )  pengguna  terhadap Sistem  Informasi.  Tujuan  dari  pengembangan  TAM ini  adalah  memberikan  penjelasan  terhadap  faktor- faktor  penentu  penerimaan  sistem  informasi  yang lebih  umum  sifatnya,  sehingga  dapat  menjelaskan perilaku  pengguna  dari  berbagai  ragam  teknologi komputasi dan pengguna. Sehingga dengan demikian dapat menjadi dasar untuk mengetahui dampak faktor eksternal  ( external  variables )  pada  keyakinan ( beliefs ),  sikap  ( attitude )  dan  niat  ( intentions )  dalam penggunaan ( actual usage ) suatu system informasi
Cost Effectiveness
Cost Effectiveness adalah hubungan antara biaya yang dikeluarkan  dengan  hasil  yang  menguntungkan (Rahimli, 2013)

## Needs
Beberapa  perusahaan  memerlukan  teknologi  c loud computing . Cloud  computing memberikan  berbagai macam  layanan  untuk  kebutuhan  akan  sumber  daya komputasi  (Biddick, 2008)

## Reliability
Reliabilty berarti  kualitasnya  dapat  dihandalkan dengan downtime yang  minimum.  Hal  ini  berguna bagi  pengguna atau  organisasi  yang  bergantung pada kehandalan  komputasi, respon yang cepat, keamanan informasi  dan  penyimpanan  data  ke  komputer  yang bebasis aplikasi (Rahimli, 2013).]

## Security Effectiveness
Security  effectiveness pada  c loud  computing dapat didefinisikan  sebagai  probabilitas  subjektif  dimana konsumen  percaya  bahwa  informasi  mereka  tidak akan  dilihat,  disimpan,  atau  dimanipulasi  ke  pihak lain selama proses transmisi data dan disimpan secara konsisten (Lule, 2013).

## Top Management Support
Top  Management  Support mengacu  pada  dukungan dari  para  pimpinan  organisasi  tentang  sifat  dan pemanfaatan  teknologi cloud  computing .  Dukungan top  management  support sangat  penting  untuk
menciptakan  iklim  yang  kondusif  dan  menyediakan sumber  daya  yang  memadai  untuk  adopsi  teknologi baru (Mansour, 2013)

## III. M ETODE P ERANCANGAN DAN A NALISIS

## III.1 Metode Penelitian
Langkah-langkah  penelitian  dimulai  dengan identifikasi  masalah  dan  perencanaan  penelitian, kemudian  tahap  pengumpulan  data  dilanjutkan pengolahan data dengan menggunakan teknik analisis Partial Least Square 2.0 (PLS), hasilnya kemudian di lakukan  analisis  dan  interpretasi  data  untuk  ditarik sebuah kesimpulan dan rekomendasi/saran.

## III.2 Model Penelitian

## Gambar 2. Model Penelitian
Gambar  2  adalah  model  penelitian  yang dikembangkan  untuk  menganalisis  variabel  yang mempengaruhi  adopsi cloud  computing di  Rumah Sakit  Muhammadiyah,  penulis  mengusulkan  model penelitian    TAM    yang    terintegrasi    merujuk    pada model  yang  dikembangkan  oleh  Davis  (1986)      dan Kwang-Kyu  Seo  (Seo,  2013),  Sedangkan cost effectiveness, security effectiveness , n eeds,  reliability, top management support ditambahkan dan diidentifikasi dengan mempertimbangkan karakteristik  dan  pentingnya  penggunaan  layanan cloud computing
III.3 Hasil dan Pembahasan

## III.3.1. Langkah-langkah Penelitian
Penelitian ini merupakan jenis penelitian kuantitatif dengan langkah-langkah penelitian sebagai berikut.  Studi  pustaka  dan  literature  terkait  adopsi cloud  computing,  Partial  Least  Square (PLS)  dan penelitian  terdahulu  yang  memiliki  kemiripan  topik
Mohammad Bhanu Setyawan Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No.3, 15 Agustus 2016
dengan  penelitian  ini.  Perencanaan  penelitian  ini terdiri dari, tahap pengumpulan data, tahap pengolahan  data,  analisis  dan  interpretasi  data  dan penarikan kesimpulan dan saran.
Tahap pengumpulan data ini, meliputi empat hal, yaitu:  penentuan  indikator, pembuatan  kuisioner,  dan penyebaran  kuisioner. Data  yang akan diambil dalam penelitian  ini  adalah  data  primer,  dimana  data  secara langsung  dari  obyek  penelitian.    Populasi  yang  akan diteliti dalam penelitian ini sebanyak 25 obyek rumah sakit  yang  tergabung  dalam  yayasan  Muhammadiyah Jawa  Timur  dan sudah menggunakan cloud computing .  Pada  penelitian  ini  semua  obyek  akan diambil  datanya.  Dalam  peneltian  ini  menggunakan skala  likert,  dengan  bobot  nilai  1,2,3,4,5.  Teknik pengukuran data yang digunakan adalah skala sikap.
Tahap  pengolahan  data  menggunakan  pengujian uji reliabilitas dan validitas untuk melihat kehandalan kuesioner  yang  telah  dibuat    menggunakan  teknik analisis  metode Partial  Least  Square (PLS)  dalam paket  software  SmartPLS  versi  2.0.  Tahapan  analisis teridiri  dari:  merancang  model  struktural  ( inner model ),  merancang  model  pengukuran  ( outer  model ), mengkonstruksi  Diagram  jalur  ( path  Diagram ), konversi  diagram  jalur  ke  dalam  sistem  persamaan, pendugaan  parameter  (estimasi:  koef.  jalur, loading dan weight ),  evaluasi goodness  of  fit ,  dan  pengujian hipotesis  ( resampling  bootstraping ).  Analisis  hasil pengolahan  PLS  merupakan  proses  interpretasi  data hasil  SmartPLS  dilengkapi  dengan  analisis  langkah- langkah perbaikan mengacu pada hasil.
Interpretasi  hasil  pengujian  dari  output  hasil analisis,  sehingga  diperoleh  gambaran  tentang  hasil pengukuran.  Kesimpulan  dan  saran,  simpulan  dari hasil  pengujian  dan  rekomendasi  untuk  penelitian lanjutan,  saran  yang  mungkin  disampaikan  pada organisasi yang bergerak di bidang kesehatan.
III.3.2. Model Pengukuran ( Outer Model )
Outer model atau model pengukuran mendefinisikan  bagaimana  setiap  blok  indikator berhubungan  dengan  variabel  latennya  (Ghozali, 2008).  Ada  tiga  kriteria  untuk  menilai outer  model , yaitu convergent  validity , composite  reliability ,  dan discriminant validity.
III.3.3. Convergent Validity
Semua indikator  yang digunakan pada penelitian ini  memiliki loading  factor lebih  besar  dari  0,5  dan signifikan  (t  hitung  >  t  tabel),  sehingga  tidak  ada
indikator yang dibuang. t tabel =  2.01 dapat dilihat di Tabel 1
Tabel 1. Outer Loading setiap indikator Indikator Original Sample (O) T Statistics (|O/STERR|) AU1 <- Actual Usage 0.852514 26.488575 AU2 <- Actual Usage 0.666545 7.734350 AU3 <- Actual Usage 0.664322 9.348563 BI1 <- BI 0.867842 38.270108 BI2 <- BI 0.890285 51.107975 BI3 <- BI 0.888219 43.086289 CE1 <- Cost 0.755958 5.935273 CE2 <- Cost 0.885325 18.868133 CE3 <- Cost 0.820953 10.236266 CO1<- Complexity 0.967109 89.539947 CO2<- Complexity 0.973977 169.313567 NE1 <- Needs 0.908005 47.494885 NE2 <- Needs 0.911427 58.878500 NE3 <- Needs 0.928060 56.792351 PE1 <- PEOU 0.897717 66.409513 PE2 <- PEOU 0.883039 45.394641 PE3 <- PEOU 0.790287 20.989010 PU1 <- PU 0.939863 59.737790 PU2 <- PU 0.919105 48.694716 PU3 <- PU 0.837472 28.284620 RE1 <- Reliability 0.852358 14.666149 RE2 <- Reliability 0.873646 15.028861 RE3 <- Reliability 0.909944 8.361211 SE1 <- Security 0.925753 60.144661 SE2 <- Security 0.888652 31.489327 SE3 <- Security 0.699470 9.131747 TM1 <- Top 0.843020 32.596746 TM2 <- Top 0.934309 65.315472 TM3 <- Top 0.846833 24.461186
III.3.4. Discriminant Validity .
Nilai  akar  kuadrat  dari  AVE  setiap  konstruk harus  lebih  besar  daripada  korelasi  antara  konstruk dengan konstruk lainnya dalam model. Selain itu nilai AVE  masing-masing  konstruk  harus  lebih  besar  dari 0,5  sehingga  dapat  kita  simpulkan  bahwa  model memiliki discriminant  validity yang  cukup  dapat dilihat di Tabel 2
Mohammad Bhanu Setyawan Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No.3, 15 Agustus 2016
Tabel 2. AVE dan akar AVE Variabel AVE Akar AVE Actual Usage 0.593967 0.770693 Behavioral Intention to Use 0.778230 0.882173 Complexity 0.941965 0.970549 Cost Effectiveness 0.687887 0.82939 Needs 0.838822 0.915872 Perceived Usefullness 0.807743 0.898745 Perceived ease of use 0.691674 0.831669 Reliability 0.772590 0.878971 Security Effectiveness 0.711993 0.843797 Top Management Support 0.772602 0.878978

## Composite Reliabilty
Semua  variabel  yang  digunakan  pada  penelitian ini  memiliki composite  reliability dan Cronbachs Alpha lebih  besar  dari  0,7.  hal  ini  menunjukkan bahwa  semua  variabel  pada  penelitian  ini  memiliki reliabilitas yang baik, dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Composite Reliability Variabel Composite Reliability Cronbachs Alpha Actual Usage 0.878472 0.829247 Behavioral Intention to Use 0.913241 0.857473 Complexity 0.970115 0.938593 Cost Effectiveness 0.897824 0.855795 Needs 0.939801 0.904097 Perceived Usefullness 0.943741 0.920003 Perceived ease of use 0.899207 0.849668 Reliability 0.910591 0.853604 Security Effectiveness 0.879723 0.799288 Top Management Support 0.931348 0.901211 III.4 Model Struktural ( Inner Model )
Pengujian atau penilaian terhadap model struktural  dilakukan  dengan  melihat  nilai  R- square untuk  konstruk  dependen,  dan  uji  t s erta  signifikansi dari  koefisien  parameter  jalur  strukturalnya  yang didapat lewat prosedur bootsraping
Tabel 4. R-Square R Square Actual Usage 0.472138 Behavioral Intention to Use 0.825775 Perceived Usefullness 0.514731 Perceived ease of use 0.131198 Q 2 =1-(1-R 1 2 ) (1-R 2 2 )… (1-R p )
Diperoleh  nilai predictive-relevance sebesar  Q 2 = 0,95949 atau 95,94%. Artinya model dapat menjelaskan  fenomena  adopsi cloud  computing dikaitkan  dengan  beberapa  variabel  sebesar  95,94%. Oleh  karena  itu  model  dapat  dikatakan  sangat  baik, atau  model  memiliki nilai prediktif  yang sangat baik. Pada  akhirnya  model  dapat  digunakan  untuk pengujian hipotesis

## III.5 Analisis Hasil
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan metode resampling  Bootstrap  yang  dikembangkan oleh Geisser  &  Stone.  Statistik  uji  yang  digunakan adalah uji  t.  Apabila  t  hitung  yang  diperoleh  untuk masing- masing  hubungan  variabel  memiliki  nilai  t hitung yang lebih besar dibandingkan dengan t tabel sebesar 2.01  maka  hubungan  itu  signifikan.  Berdasarkan koefisien  pengaruh  pada  tabel  5  dan  gambar  3,  maka dapat dianalisis hal-hal sebagai berikut :
A. Berdasarkan tabel 5 dan gambar 3, hasil analisis menunjukkan  bahwa  koefisien  jalur  pengaruh langsung perceived  ease  of  use terhadap behavioral  intention  to  use nilai  0,258  pada  t- statistic  2,806.  Koefisien  bertanda  positif  dapat diartikan bahwa hubungan antara perceived ease of  use dan behavioral  intention  to  use adalah searah,  nilai  t-statistik  2,806  lebih  dari  nilai  t- tabel  yaitu  2,01  maka  hubungan  antar  variabel signifikan.  Artinya  semakin  tinggi perceived ease  of  use maka  semakin  besar  tingkat behavioral  intention to  use  cloud  computing di lingkungan  rumah  sakit  Muhammadiyah  Jawa Timur
B. Berdasarkan tabel 5 dan gambar 3, hasil analisis menunjukkan  bahwa  koefisien  jalur  pengaruh langsung perceived  ease  of  use terhadap perceived  usefullness diperoleh  nilai  0,588 pada t-statistic 5,550. Koefisien bertanda positif dapat diartikan bahwa hubungan antara perceived ease of  use dan perceived  usefullness adalah  searah.
Mohammad Bhanu Setyawan Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No.3, 15 Agustus 2016
Nilai t-statistik 5.550 lebih dari nilai t-tabel yaitu 2,01 maka hubungan antar variabel signifikan.

## Tabel 5. Koefisien Jalur
Hub.Antar Varibel Path Coefficient T Statistics Keterangan BU -> AU 0.687123 16.861108 Signifikan CO -> PU 0.248685 2.624072 Signifikan COy -> PEOU 0.362212 3.648845 Signifikan CE -> BI 0.010096 0.217061  Nonsignifikan NE -> BI 0.274987 2.836863 Signifikan PU -> BI 0.178004 2.030025  Signifikan PEOU -> BI 0.258158 2.806271 Signifikan PEOU -> PU 0.588894 5.550466 Signifikan RE -> BI 0.002013 0.039641  Nonsignifikan SE -> BI 0.029099 0.493527  Nonsignifikan TM -> BI 0.282396 3.588807 Signifikan

## Gambar 3. Koefisien jalur
C. Berdasarkan tabel 5 dan gambar 3 menunjukkan bahwa  koefisien  jalur  pengaruh  langsung security effectiveness terhadap behavioral intention  to  use diperoleh  nilai  0,0290  pada  t- statistic  0,493.  Koefisien  bertanda  positif  dapat
diartikan bahwa hubungan antara perceived ease of  use dan perceived  usefullness adalah  searah, nilai  t-statistik  0,493  kurang  dari  nilai  t-tabel yaitu  2,01  maka  hubungan  antar  variabel  tidak signifikan.  Artinya  semakin  tinggi security effectiveness maka  belum  tentu  semakin  besar tingkat behavioral  intention  to  use  cloud computing.
D. Berdasarkan gambar 3 dan tabel 5, hasil analisis menunjukkan  bahwa  koefisien  jalur  pengaruh langsung needs terhadap behavioral intention to use diperoleh  nilai  0,274  pada  t-statistic  2,836. Koefisien bertanda positif dapat diartikan bahwa hubungan antara  needs dan behavioral intention to  use adalah  searah,  nilai  tstatistik  2.836  lebih dari nilai t-tabel yaitu 2,01 maka hubungan antar variabel  signifikan.  Artinya  semakin  tinggi needs maka  semakin  besar  tingkat behavioral intention to use .
E. Berdasarkan gambar 3 dan tabel 5, hasil analisis menunjukkan  bahwa  koefisien  jalur  pengaruh langsung reliabilty terhadap behavioral intention to  use diperoleh  nilai  0,002  pada  t-statistic 0,039. Koefisien bertanda positif dapat diartikan bahwa hubungan antara reliabilty dan behavioral intention  to  use adalah  searah  dan  t-statitstik kurang  dari  2,01  yang  artinya  tidak  signifikan. Artinya  semakin  tinggi reliabilty maka  belum tentu semakin besar tingkat behavioral intention to use cloud computing .
F. Berdasarkan gambar 3 dan tabel 5, hasil analisis menunjukkan  bahwa  koefisien  jalur  pengaruh langsung cost  effectiveness terhadap behavioral intention  to  us e  diperoleh  nilai  0,01  pada  t- statistic  0,217.    Koefisien  bertanda  positif  dapat diartikan bahwa hubungan antara cost effectiveness dan behavioral  intention  to  use adalah  searah  dan  t-statitstik  kurang  dari  2,01 yang  artinya  tidak  signifikan.  artinya  semakin tinggi cost  effectiveness maka  belum  tentu semakin  besar  tingkat behavioral  intention  to use (niat untuk menggunakan) cloud computing .
G. Berdasarkan gambar 3 dan tabel 5, hasil analisis menunjukkan  bahwa  koefisien  jalur  pengaruh langsung top  management  support terhadap behavioral  intention  to  use diperoleh  nilai 0,282 pada t-statistic 3,588.  Koefisien bertanda positif  dapat  diartikan  bahwa  hubungan  antara reliabilty dan behavioral intention to  use adalah
Mohammad Bhanu Setyawan Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No.3, 15 Agustus 2016
searah,  nilai  t-statistik  lebih  dari  3,588  maka hubungan  antar  variabel  signifikan.  Artinya semakin  tinggi top  management  support maka semakin  besar  tingkat behavioral  intention  to use (niat untuk menggunakan) cloud computing .
H. Berdasarkan gambar 3 dan tabel 5, hasil analisis menunjukkan  bahwa  koefisien  jalur  pengaruh langsung complexity terhadap perceived usefullness diperoleh  nilai  0,248  pada  t-statistic 2,624.  Koefisien  bertanda  positif  bertanda positif  dapat  diartikan  bahwa  hubungan  antara complexity dan perceived  usefullness adalah searah,  dan  nilai  statistik  lebih  dari  t-tabel  2.01 dapat diartikan signifikan.
I. Berdasarkan gambar 3 dan tabel 5, hasil analisis menunjukkan  bahwa  koefisien  jalur  pengaruh langsung complexity terhadap perceived  ease  of use diperoleh  nilai  0,362  pada  t-statistic  3,648. Koefisien  bertanda  positif  dan  nilai  t-statistik lebih  dari  nila  t-tabel  2,01,  artinya  hasil penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  semakin mudah  tingkat complexity (kerumitan)  suatu teknologi cloud computing mempengaruhi perceived ease of use teknologi cloud computing .
J. Berdasarkan gambar 3 dan tabel 5, hasil analisis menunjukkan  bahwa  koefisien  jalur  pengaruh langsung behavioral  intention  to  use terhadap actual  usage diperoleh  nilai  0,687  pada  t- statistik  16,86.  Koefisien  bertanda  positif  dan nilai  t-statistik  lebih  dari  t-tabel  2,01  maka hubungan  antar  variable  positif  dan  signifikan. Artinya  semakin  tinggi behavioral  intetion  to use maka  semakin  besar  pula  tingkat actual usage dalam  adopsi cloud  computing .

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  faktor-faktor  yang mempengaruhi  adopsi cloud  commputing di  rumah sakit Muhammadiyah Jawa Timur, diperoleh kesimpulan bahwa, terdapat delapan variable pendukung  yang  positif  signifikan  dan  hanya  tiga yang positif dan tidak siginifikan.
Faktor-faktor  penting  dan  signifkan  yang  perlu diketahui  dalam  adopsi cloud  computing di  rumah sakit Muhammadiyah di  wilayah  Jawa Timur, antara lain:  p erceived  usefulness,  perceived  ease  of  use,
complexity,  needs,  top  management  support  dan behavioral intention to use
Sedangkan  faktor-faktor  yang  tidak  signifikan dalam  adopsi cloud  computing  d i  rumah  sakit Muhammadiyah  antara  lain:  c ost  effectiveness reliabilty dan security  effectiveness

## R EFERENSI
Prasad,  Laksman,  &  Bapuji,  2013.  Cloud Computing: Research Issues and Implications. International  Journal  of  Cloud
Computing  and Sevices Sciense.
Rahimli, A. (2013). Factor Infulencing
Organization  Adoption  Decisision  of  Cloud Computing. International  Journal  of  Cloud Computing and Services Science .
Mohd,  Farahwahida,  Faufzi  Ahmad,  Norsila
Samsudin, & Suhizaz Sudin. 2011.
Extending the  Technology  Acceptance Model to  Account  for  Social  Influence,  Trust  and Integration for Pervasive Computing Environment:  A  Case  Study  in  University Industry. American Journal of Economics and Business Administration, 3(3), pp: 552-559.
Mell,  P.,  &  Grance,  T.  (2011).  THE  NIST definition  of  Cloud  Computing .  National Institute of Standards and Technology.
Biddick,  M.  (2008). A  Walk  in  the  Clouds.
Information Week Analytic Reports.
Manhassett ,  NY:  United  Bussines  Media Limited.
I.  Lule,  T.  O.,  &  Waema,  T.  M.  (2013). International Journal of Computing and ICT Research . Vol. 6 no.3 .
Mansour,  A.  J.  (2013). The  Adoption  of  Cloud Computing  Technology  in  Higher  Education Institutions:  Concerns  and  Challenges. Gaza: Islamic University of Gaza.
Seo,  K.-K. (2013). An  Explorative Model  For  B2B Cloud Services Adoption  in Korea - Focusing  on  IaaS  Adoption. International Journal of Smart Home .
Ghozali,  I.  (2008). Structural  Equation  Modeling Metode  Alternatif  dengan  Partial  Least Square. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro