## ANALISA FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENERIMAAN DAN PENGGUNAAN APLIKASI GO-JEK MENGGUNAKAN UNIFIED THEORY OF ACCEPTANCE AND USE OF TECHNOLOGY (UTAUT)
Lovianevy Firtian Soebali Putri 1 , Irfan Mahendra 2 1, 2 Program Studi Sistem Informasi STMIK Nusa Mandiri Jakarta
Jl. Damai No. 8 Warung Jati Barat, Margasatwa Jakarta Selatan
lovi.first@gmail.com, irfan.iha@nusamandiri.ac.id
Abstract  Gojek  Application  is  android  based application  that  is  the  entrance  for  customers  to obtain  services  provided  by  PT  Gojek  Indonesia. This research was conducted to analyze the factors that  affect  the  acceptance  and  use  of  the  Gojek Application using United Theory of Acceptance and Use  of  Technology  (UTAUT).  This  reseacrh  was conducted  on  50  people  Gojek  Application  users are  found  in  several  locations  of  offices,  malls, schools, colleges and the environment surrounding the  housing  in  Jakarta.  Based  on  research,  it  is known  that  the  simultaneous  factor  performance expectancy, effort expectancy, social influence, and facilitating  conditions  and  significant  positive effect  on  use  behavior  Gojek  Application.  While partially, it is known that performance expectancy and  social  influence  which  has  positive  and significant  effect  on  use  behavior  Gojek Application.  While  effort  expectancy  and facilitating  condititions  not  have  a  positive  and significant  effect  on  use  behavior  Gojek Application.
Intisari  Aplikasi  Gojek  merupakan  aplikasi berbasis android yang menjadi pintu masuk bagi pelanggan  untuk  mendapatkan  layanan  yang disediakan  PT  Gojek  Indonesia.  Penelitian  ini dilakukan  untuk  menganalisis  faktor-faktor  yang mempengaruhi  penerimaan  dan  penggunaan Aplikasi  Gojek  menggunakan  United  Theory  of Acceptance  and  Use  of  Technology  (UTAUT). Penelitian  ini  dilakukan  terhadap  50  orang pengguna  Aplikasi  Gojek  yang  ditemui  di beberapa  lokasi  perkantoran,  mall,  sekolah, kampus dan lingkungan di sekitar perumahan di Jakarta.  Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan diketahui  bahwa  secara  simultan,  faktor performance  expectancy,  effort  expectancy,  social influence, dan facilitating conditions berpengaruh secara  positif  dan  signifikan  terhadap  perilaku menggunakan  (use  behavior)  Aplikasi  Gojek. Sementara secara parsial, hanya faktor performance expectancy dan social influence yang memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  perilaku  menggunakan  (use  behavior) Aplikasi Gojek. Sedangkan faktor effort expectancy  dan  facilitating  conditition  tidak
memiliki  pengaruh  yang  posistif  dan  signifikan terhadap  perilaku  menggunakan  (use  behavior) Aplikasi Gojek.
Kata  Kunci  :  Aplikasi  go-jek,  Effort  expectancy, Facilitating  conditions,  Performance  expectancy,  , Social influence, Use behavior, Utaut.

## PENDAHULUAN
Tingkat  kepadatan  lalu  lintas  di  DKI Jakarta  terus  meningkat.  Hal  ini  telah menyebabkan  tingkat  kemacetan  semakin  tinggi, yang  menimbulkan  kerugian  di  masyarakat. Menurut  Arie  Setiadi  Moerwanto,  Kepala  Badan Penelitian  dan  Pengembangan  Kementerian Pekerjaan  Umum  dan  Perumahan  Rakyat, kerugian  yang  diakibat  kemacetan  di  Jakarta mencapai  Rp.65  triliun  per  tahun  (Republika, 2015).  Sementara  berdasarkan  laporan  dari Masyarakat  Transportasi  Indonesia  (MTI),  yang dikutip Andri Yansyah, Kepala Dinas
Perhubungan  DKI  Jakarta,  menyatakan  bahwa kerugian  masyarakat  dari  dampak  kemacetan  di sejumlah  wilayah  Jakarta  mencapai  sebesar  150 triliun rupiah per tahun (Koran-Jakarta, 2016).
Kondisi inilah yang kemudian melatarbelakangi  lahirnya  moda  transportasi umum  menggunakan  sepeda  motor  yang  dapat diakses secara online, yang dikenal dengan istilah ojek  online.  Layanan  ojek  online  ini  didukung dengan  software  aplikasi  berbasis  android,  yang dapat  menghubungkan  driver  ojek  dengan customer  yang  membutuhkan  jasa  ojek.  Aplikasi ini memberi kemudahan bagi pengguna jasa ojek untuk  mendapatkan  layanan  transportasi  umum yang cepat dengan biaya yang terjangkau.
Dengan  menggunakan  aplikasi  ini,  para pengguna  ojek  tidak  perlu  lagi  mencari  ojek  ke pangkalan  ojek.  Pelanggan  bisa  mendapatkan layanan  ojek  sesuai  dengan  kebutuhannya, dengan  mengakses  aplikasi  ojek  online  melalui smartphone.  Kemudian  driver  yang  menerima pesanan akan menjemput pengguna jasa tersebut ke  lokasi  yang  telah  ditentukannya  pada  saat memesan layanan.
Dalam perkembangannya,
selain memberikan  layanan  transportasi  (jemput- antar),  layanan  ojek  online  juga  memberikan layanan  lain,  seperti  pemesanan  makanan, pengiriman  barang,  hingga  menyediakan  jasa pijatdan cleaning service, dan lain-lain. PT.
Go-jek Indonesia merupakan perusahaan  pertama  yang  memulai  bisnis transportasi  online  ini.  PT  Go-jek  Indonesia berdiri  pada  tahun  2010.  Dalam  menjalankan bisnisnya,  PT  Gojek  Indonesia  mengembangkan aplikasi  berbasis  android  yang  dikenal  dengan Aplikasi Go-jek. Hingga Juni 2016, Aplikasi Go-jek telah  diunduh  sebanyak  hampir  10  juta  kali  di Google  Play  pada  sistem  operasi  Android (wikipedia, 2016).
Berdasarkan  data  yang  dirilis  melalui website  resminya,  hingga  tahun  2016  ini  PT  Go- jek  Indonesia  telah  bermitra  dengan  sekitar 200.000 driver ojek yang tersebar di sepuluh kota besar  di  Indonesia,  di  antaranya  Jakarta, Bandung,  Bali,  Surabaya,  Makassar,  Yogyakarta, Medan,  Semarang,  Palembang,  dan  Balikpapan (Go-jek Indonesia, 2016).
Sejak tahun 2015, bisnis ojek  online mulai ramai  dengan  munculnya  para  pesaing,  seperti GrabBike, Uber Motor, dan banyak penyedia jasa ojek  online  lainnya.  Meningkatnya  persaingan, membuat Go-jek Indonesia harus terus meningkatkan  keunggulan  bersaingnya.  Di antaranya  yaitu  dengan  meningkatkan  kualitas software  Aplikasi  Go-jek,  yang  menjadi  pintu masuk  bagi  pengguna  untuk  mendapatkan layanan yang disediakan.
Apabila  pengguna  menemukan  banyak kesulitan  dan  kerumitan  dalam  mengakses  dan menggunakan  aplikasi,  maka  pengguna  dengan mudah akan beralih untuk menggunakan aplikasi yang  disediakan  oleh  pesaing  yang  lebih  sesuai dengan harapannya.
Salah  satu  cara  yang  dapat  dilakukan perusahaan  untuk  terus  meningkatkan  kualitas aplikasi  adalah  dengan  melakukan  evaluasi terhadap  aplikasi  yang  digunakan.  Evaluasi  ini penting  untuk  mengetahui  tingkat  penerimaan pengguna  terhadap  aplikasi  yang  digunakan, serta sekaligus untuk mengetahui apa saja faktor- faktor  yang  mendorong  pengguna  untuk menerima  dan  menggunakan  aplikasi  tersebut. Berdasarkan  hasil  dari  proses  evaluasi  tersebut, manajemen  perusahaan  dapat  secara  proaktif merancang intervensi yang diperlukan.
Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of Technology  (UTAUT)  merupakan  teori  yang banyak  diadopsi  untuk  melakukan  penelitian mengenai  penerimaan  dan  penggunaan  suatu teknologi  informasi  oleh  penggunanya.  UTAUT dikembangkan  oleh  Venkatesh  et  al.  (2003) berdasarkan delapan teori mengenai penerimaan
teknologi, yaitu Theory of Reasoned Action (TRA), Technology Acceptance Model (TAM), Motivational Model  (MM),  Theory  of  Planned  Behavior  (PTB), Model  Combining  the  Technology  Acceptance Model  and  Theory  of  Planned  Behavior,  Model  of PC  Utilization  (MPCU),  Innovation  Diffusion Theory (IDT), dan Social Cognitive Theory (SCT).
Berdasarkan  paparan  di  atas,  maka penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk menganalisis  apa  saja  faktor-faktor  yang mendorong  pengguna  dalam  menerima  dan menggunakan  Aplikasi  Go-jek,  serta  sekaligus untuk  mengetahui  seberapa  besar  tingkat penerimaan  pengguna  terhadap  Aplikasi  Go- jekdengan  menggunakan  United  Theory  of Acceptance and Use of Technology (UTAUT).

## BAHAN DAN METODE
Ojek Online Secara  terminologi,  berdasarkan  Kamus Besar  Bahasa  Indonesia  (1989),  ojek  adalah sepeda  atau  sepeda  motor  yang  ditambangkan dengan  cara  memboncengkan  penumpang  atau penyewanya (Pusat Bahasa, 2016).
Di  Indonesia,  hingga  saat  ini  ojek  masih dianggap  sebagai  sarana  transportasi  informal atau  dikenal  juga  dengan  istilah  paratransit. Paratransit  merupakan  pelayanan  transportasi yang  disediakan  oleh  operator  dan  dapat digunakan  oleh  setiap  orang  dengan  menyetujui suatu  kondisi/perjanjian,  dengan  menyesuaikan keinginan dari pengguna (Handayani et al, 2009).
Sehingga  dengan  demikian,  dalam  makna yang  lebih  luas  ojek  dapat  diartikan  sebagai sarana  transportasi  informal  menggunakan sepeda  motor,  yang  dapat  digunakan  untuk memindahkan atau mengangkut manusia maupun barang berdasarkan kesepakatan antara pengguna  dan  pengendara,  sesuai  dengan keinginan dari penggunanya.
Berkembangnya  ojek  sebagai  sarana transportasi  umum,  didorong  karena  adanya kekosongan  dan  rendahnya  kualitas  layanan transportasi  formal  yang  tersedia.  Menurut Adisasmita  (2014),  kualitas  layanan  transportasi harus  memenuhi  beberapa  aspek,  sebagai berikut:
a. Cepat (speed);
b. Aman (safety);
c. Cukup (adequacy);
d. Frekuensi (frequency);
e. Teratur (regularity);
f. Bertanggungjawab (responsibility);
g. Murah (acceptable cost atau affordable price);
h. Nyaman (comfort atau convenience).
Perkembangan  teknologi  informasi  dan komunikasi telah mendorong terjadinya
transformasi  besar-besaran  dalam  industri  ojek, yaitu  dengan  lahirnya  ojek  online.  Ojek  online merupakan sarana transportasi informal menggunakan sepeda motor yang memungkinkan penggunanya mendapatkan layanan  jasa  ojek  secara  online  menggunakan teknologi smartphone.
Aplikasi Android Android  merupakan  suatu  sistem  operasi telepon seluler dan komputer tablet layar sentuh (touch  screen)  yang  berbasis  Linux  (Kasman, 2015).  Android  juga  dapat  diartikan  sebagai suatu  software  yang  digunakan  pada  perangkat mobile yang mencakup sistem operasi, middleware,  dan  aplikasi  kunci  yang  dirilis  oleh Google (Tim EMS, 2015).
Sejak  diakuisisi  oleh  Google  pada  Agustus 2005  silam,  Android  berkembang  dengan  sangat pesat.  Bahkan  dalam  beberapa  tahun  terakhir, Android  berhasil  menjadi  sistem  operasi  yang paling  banyak  digunakan.  Hal  ini  dipicu  juga karena semakin banyak vendor smartphone yang mengadopsi  sistem  operasi  Android  di  dalam berbagai produk yang dilemparnya ke pasar.

## Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of Technology
Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of
Technology (UTAUT) merupakan teori yang dapat digunakan untuk memprediksi tingkat penerimaan dan penggunaan teknologi informasi oleh penggunanya. Venkatesh  et  al.  (2003)  menyimpulkan terdapat empat konstruk utama yang mempengaruhi  minat  keperilakuan  (behavioral intention)  dan  perilaku  menggunakan  (use behavior) teknologi informasi. Keempat konstruk tersebut adalah :
a. Ekspentansi Kinerja Ekspektansi kinerja (performance expectancy) diartikan  sebagai  seberapa  tinggi  seseorang percaya  bahwa  menggunakan  suatu  sistem akan  membantunya  untuk  mendapatkan keuntungan-keuntungan kinerja dalam pekerjaannya.
b. Ekspektansi usaha Ekspektansi usaha (effort expectancy) diartikan  sebagai  tingkat  kemudahan  yang dihubungkan  dengan  penggunaan  suatu sistem.
c. Pengaruh Sosial Pengaruh  sosial  (social  influence)  diartikan sebagai  sejauh  mana  seorang  individu mempersepsikan kepentingan yang dipercaya oleh  orang  lain  yang  akan  mempengaruhinya menggunakan sistem yang baru.
d. Kondisi-kondisi Pemfasilitasi
Kondisi-kondisi  pemfasilitasi  (facilitating conditions)  diartikan  sebagai  sejauh  mana seseorang  percaya  bahwa  infrastruktur organisasional  dan  teknikal  tersedia  untuk mendukung sistem.
Selain  itu,  UTAUT  juga  menggunakan empat  variabel  moderasi,  yaitu  gender,  age, experience, dan voluntariness of use.
Venkatesh  et  al.  (2003)  menggambarkan UTAUT  tersebut  sebagaimana  dapat  dilihat  pada Gambar 2, berikut :
Gambar 1. Unified Theory of Acceptance and Use of Technology Sumber : Venkatesh et al. (2003)

## Model Penelitian dan Hipotesis
Model  UTAUT  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  Model  UTAUT  yang dimodifikasi  oleh  Shuwei  Huang  dan  Xueying Wang,  sebagaimana  dirujuk  oleh  Yulianti  dan Putu
Wuri Handayani (2011) dalam penelitiannya  yang  berjudul  Analisis  Faktor- Faktor Yang Mempengaruhi Penerimaan Pengguna  Dalam  Menggunakan  Sistem  ERP
Dengan Studi Kasus PT XYZ.
Pada  model  tersebut,  terdapat  empat variabel  utama  dan  empat  variabel  moderasi yang  dapat  mempengaruhi  use  behavior  atau perilaku  menggunakan  teknologi.  Keempat variabel  utama  dimaksud,  adalah  performance expectance, effort expectance, social influence, dan facilitating  conditions.  Sementara  itu,  keempat variabel  moderasi,  yaitu  usia,  jenis  kelamin, pengalaman,  dan  pendidikan  diabaikan  dalam model ini.
Sehingga dengan demikian, model penelitian  ini  dapat  dinyatakan  sebagaimana pada gambar berikut :
Effort Expectancy Social
Influence Facilitating Conditions
Behavioral Intention Use Behavior Gender Age Experience Performance Expectancy Voulantariness of Use
Gambar 2. Model Penelitian Berdasarkan model penelitian sebagaimana  di  atas,  maka  dapat  disusun hipotesis sebagai berikut :
H1 :  Performance  expectancy  memiliki  pengaruh yang  positif  dan  signifikan  terhadap  use behavior dari Aplikasi Go-jek.
H2 :  Effort  expectancy  memiliki  pengaruh  yang positif  dan  signifikan  terhadap  behavioral intention dari Aplikasi Go-jek.
H3 :  Social  influence  memiliki  pengaruh  yang positif  dan  signifikan  terhadap  use  behavior dari Aplikasi Go-jek.
H4 :  Facilitating  conditions  memiliki  pengaruh yang  positif  dan  signifikan  terhadap  use behavior dari Aplikasi Go-jek.
H5 :  Performance  expectancy,  effort  expectancy, social  influence,  dan  facilitating  conditions secara  simultan  memiliki  pengaruh  yang positif  dan  signifikan  terhadap  use  behavior dari Aplikasi Go-jek.

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  melalui  beberapa tahapan,  sebagaimana  digambarkan  pada  tabel berikut : Tabel 1. Tahapan Penelitian Tahapan Metode Hasil Tahap 1 : Perencanaan - Observasi - Studi Pustaka Temuan berupa latar belakang masalah yang layak untuk dikaji dalam penelitian terkait. Dan melakukan studi pustaka. Tahap 2 : Pengumpulan Data Kuesioner Perolehan data dalam bentuk dokumen kuesioner yang
merupakan data primer dalam penelitian ini. Tahap 3 : Kesimpulan dan Penulisan Laporan Penyusunan Laporan Menarik kesimpulan yang dituangkan dalam bentuk laporan

## Populasi dan Sampel
Populasi  adalah  wilayah  generalisasi  yang terdiri  dari  obyek  atau  subyek  yang  mempunyai kualitas  dan  karakteristik  tertentu  yang ditetapkan  oleh  peneliti  untuk  dipelajari  dan kemudian  ditarik  kesimpulannya  (Sugiyono, 2014).
Populasi yang diambil dalam penelitian ini adalah  pengguna  Aplikasi  Go-jek  yang  ada  di Jakarta.  Alasan  dipilihnya  populasi  ini,  karena berdasarkan  pengamatan  yang  dilakukan, kebanyakan  pengguna  Aplikasi  Go-jek  berada  di Jakarta. Mengingat  adanya  keterbatasan  waktu, tenaga, dan biaya yang tersedia dalam melakukan penelitian,  maka  kegiatan  pengumpulan  data dilakukan  dengan  mengambil  sampel  dari populasi.  Sampel  adalah  bagian  dari  populasi yang  mewakili  keseluruhan  anggota  populasi yang bersifat representatif (Morissan, 2015).
Metode penarikan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah probabilility sampling, dengan  teknik  sampel  klaster  multitahap. Menurut  Morissan  (2015),  dalam  metode  ini penentuan  sampel  dilakukan  melalui  dua tahapan. Pada tahap pertama, dilakukan sampling awal  terhadap  kelompok-kelompok  anggota populasi atau disebut dengan klaster (cluster). Di tahap kedua dilakukan penentuan atau pemilihan anggota  yang  berada  di  setiap  klaster,  yaitu dengan  menggunakan  teknik  sampel  aksidental. Teknik  sampel  aksidental  adalah  teknik penentuan  sampel  berdasarkan  kebetulan,  yaitu siapa saja yang secara kebetulan bertemu dengan peneliti  dapat  digunakan  sebagai  sampel,  bila dipandang  orang  yang ditemui  itu  cocok  sebagai sumber data (Sugiyono, 2014).

## Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini,  pengumpulan  data dilakukan  dengan  menggunakan  kuesioner. Kuesioner atau angket adalah teknik pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  cara memberi seperangkat pertanyaan atau pernyataan  tertulis  kepada  responden  untuk dijawab Sugiyono (2014).
Performance Expectancy Effort Ekspectancy Social Influence Facilitating Condition Use Behavior
Kuesioner  disusun  berdasarkan  model UTAUT  sebagaimana  dimuat  di  dalam  model penelitian.  Item  kuesioner  dinilai  dengan menggunakan  skala  likert  6  poin .  Di  mana setiap  skala  memiliki  definisi,  sebagai berikut :
S kala 1  : Sangat Tidak Setuju (STS) Skala 2  : Tidak Setuju (TS) Skala 3  : Kurang Setuju (KS) Skala 4  : Netral (N) Skala 5  : Setuju (S) Skala 6  : Sangat Setuju (SS)
Uji Validitas dan Reliabilitas Uji  validitas  adalah  pengujian  yang dilakukan  untuk  menunjukkan  sejauh  mana suatu  alat  pengukur  dapat  mengukur  apa  yang ingin  diukur.  Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa semakin  tinggi  validitas  suatu  alat  pengukur, maka  alat  pengukur  tersebut  semakin  mengena sasarannya, atau semakin menunjukkan apa yang seharusnya diukur (Indrawati, 2015).
Pengukuran  validitas  dalam  penelitian  ini dilakukan  dengan  menggunakan  uji  statistik korelasi product moment, yang dikemukakan oleh Karl Pearson. Dasar pengambilan keputusan pada uji validatas adalah :
1. Dinyatakan valid jika nilai r hitung lebih besar daripada r tabel.
2. Dinyatakan tidak valid jika nilai r hitung lebih kecil daripada r tabel
Sementara  itu,  uji  reliabilitas  adalah pengujian  yang  dilakukan  untuk  mengetahui sejauh  mana  hasil  suatu  pengukuran  dapat dipercaya atau dengan kata lain sejauh mana skor hasil  pengukuran  terbebas  dari  kekeliruan pengukuran  (measurement  error).  Reliabitas adalah  menyangkut  tingkat  keterpecayaan, keterandalan,  konsistensi,  atau  kestabilan  hasil suatu pengukuran (Indrawati, 2015).
Pengukuran  realibilitas  dalam  penelitian ini  dilakukan  dengan  cara  one  shot  (pengukuran sekali  saja).  Disini  pengukuran  hanya  dilakukan sekali  dan  kemudian  hasilnya  dibandingkan dengan  pertanyaan  lain  atau  mengukur  korelasi antar jawaban pertanyaan.
Dasar pengambilan keputusannya, adalah : 1. Item  pertanyaan  dinyatakan  reliabel  apabila nilai alpha lebih besar daripada nilai r tabel.
2. Item  pernyataan  dinyatakan  tidak  reliabel apabila nilai alpha lebih kecil daripada nilai r tabel.

## Teknik Analisis Data dan Uji Hipotesis
Teknik analisis data yang digunakan untuk menguji  hipotesis  adalah  analisis  regresi,  yaitu metode statistik yang berguna untuk memodelkan  fungsi  hubungan  antara  variabel dependen  dengan  variabel  independen.  Dalam
model regresi, variabel dependen adalah variabel yang  dipengaruhi  kedudukannya  oleh  variabel independen.  Sedangkan  variabel  independen adalah  variabel  yang  berkedudukan  sebagai variabel  penjelas,  variabel  yang  memengaruhi variabel dependen (Yamin et al, 2011).
Analisis  regresi  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  analisis  regresi  linear berganda,  dengan  persamaan  regresi  sebagai berikut:
Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + b 4 X 4 + e
Dimana :
a  : Konstanta b  : Slope regresi Y  : Variabel Use Behavior X 1 : Variabel Performance Expectancy X 2 : Variabel Effort Expectancy X 3 : Variabel Social Influence
X 4 : Variabel Facilitating Conditions e  : Error
Uji  regresi  linier  berganda  terdiri  dari  uji secara  simultan (uji F) dan uji secara parsial (uji T).  Uji  F  digunakan  untuk  mengetahui  apakah variabel-variabel  independen  secara  simultan berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel dependen.  Sedangkan  uji  T  digunakan  untuk mengetahui apakah variabel-variabel independen secara  parsial  berpengaruh  nyata  atau  tidak terhadap variabel dependen.

## Pengujian Asumsi Klasik
Terdapat  empat  pengujian  yang  harus dilakukan  sebagai  syarat  penggunaan  teknik regresi, yaitu uji normalitas, uji multikolinearitas, uji  autokorelasi,  dan  uji  heteroskedastisitas, sebagai berikut :

## 1) Uji Normalitas
Uji  normalitas  adalah  pengujian  untuk mengetahui apakah data nilai residual terdistribusi  secara  normal  atau  tidak.  Model regresi  yang  baik  adalah  model  regresi  yang memiliki nilai residual yang terdistribusi normal. Uji  normalitas  pada  penelitian  ini  menggunakan teknik  Kolmogorov-Smirnov  Goodness  of  Fit  Test. Di  mana  apabila  nilai  Asymp.Sig  (2-tailed)  lebih besar  dari  0,05  maka  dapat  dinyatakan  bahwa data nilai residual berdistribusi normal.

## 2) Uji Multikolinearitas
Uji  multikolinieritas  bertujuan  untuk menguji  apakah  dalam  model  regresi  ditemukan adanya  korelasi  antar  variable-variabel  bebas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel bebas (Ghozali, 2013).
Apabila  terdapat  korelasi  yang  kuat  di antara sesama variabel bebas, maka konsekuensinya adalah:
a. Koefisien-koefisien  regresi  menjadi  tidak dapat ditaksir.
b. Nilai  standar  error  setiap  koefisien  regresi menjadi tidak terhingga.
Dengan  demikian  berarti  semakin  besar korelasi  diantara  sesama  variabel  bebas,  maka tingkat  kesalahan  dari  koefisien  regresi  semakin besar  yang  mengakibatkan  standar  error-nya semakin besar pula. Menurut Priyatno (2013), uji multikolonieritas dapat dilihat dari nilai tolerance dan  Variance  Inflation  Factors  (VIF).  Di  mana semakin  kecil  nilai  tolerance  dan  semakin  besar VIF,  maka  semakin  mendekati  terjadinya multikolonieritas.  Dalam  kebanyakan  penelitian menyebutkan jika tolerance lebih dari 0,1 dan VIF kurang dari 10, maka terjadi multikolonieritas.

## 3) Uji Autokorelasi
Menurut  priyatno  (2013),  pengujian autikorelasi digunakan untuk mengetahui apakah terjadi  kolerasi  diantara  data  pengamatan  atau tidak.  Adanya  autokorelasi  dapat  memberikan kesimpulan yang salah pada penelitian.
Metode  pengujian  yang  sering  digunakan adalah  dengan  uji  Durbin-Watson.  Dasar pengambilan  keputusan  pada  uji  autokorelasi adalah apabila nilai statistik Durbin Watson (DW) lebih  besar  daripada  dL  dan  atau  nilai  DW lebih kecil dari 4-dL, maka tidak terdapat autokorelasi.
4) Uji Heteroskedastisitas Menurut Ghozali (2013) uji heteroskedastisitas  bertujuan  untuk  menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan dari residual dari satu pengamatan  ke  pengamatan  lain,  jika  variance dari  residual  satu  pengamatan  ke  pengamatan lain berbeda maka disebut heteroskedastisitas.
Untuk  mengetahui  terjadinya  gejala heteroskedastisitas  dapat  dilakukan  dengan mengamati  grafik  scatterplot.  Apabila  tidak  ada pola  yang  jelas,  serta  titik-titik  menyebar  di  atas dan  di  bawah  sumbu  Y,  maka  bebas  dari heteroskedastisitas.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji Validitas dan Reliabilitas Berdasarkan  uji  validitas  yang  dilakukan, dapat  diketahui  bahwa  seluruh  item  pertanyaan yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  valid, dengan  hasil  pengujian  selengkapnya,  sebagai berikut :
Tabel 2. Hasil Uji Validitas Variabel Nilai r hitung Keterangan X1.a 0,841 Valid X1.b 0,826 Valid X1.c 0,843 Valid X1.d 0,834 Valid X2.a 0,837 Valid X2.b 0,824 Valid X2.c 0,857 Valid X2.d 0,842 Valid X3.a 0,823 Valid X3.b 0,763 Valid X3.c 0,762 Valid X3.d 0,812 Valid X4.a 0'876 Valid X4.b 0'837 Valid X4.c 0,800 Valid Y.a 0,885 Valid Y.b 0,839 Valid Y.c 0,811 Valid Sumber : data primer yang diolah (2016) Sementara  itu,  berdasarkan  hasil  uji reliabitas  yang  dilakukan  diketahui  bahwa seluruh item  pertanyaan  pada  semua  variabel  di dalam  kuesioner  adalah  reliabel,  dengan  hasil pengujian sebagai berikut :
Tabel 3. Hasil Uji Reliabilitas Variabel Nilai Cronbach Alpha Keterangan X1.a 0,756 Reliabel X1.b 0,756 Reliabel X1.c 0,758 Reliabel X1.d 0,758 Reliabel X2.a 0,758 Reliabel X2.b 0,758 Reliabel X2.c 0,758 Reliabel X2.d 0,759 Reliabel X3.a 0,754 Reliabel X3.b 0,756 Reliabel X3.c 0,756 Reliabel X3.d 0,756 Reliabel X4.a 0,759 Reliabel X4.b 0,758 Reliabel X4.c 0,757 Reliabel Y.a 0,755 Reliabel Y.b 0,758 Reliabel Y.c 0,759 Reliabel Sumber : data primer yang diolah (2016) Data Demografi Responden Di dalam penelitian ini, dipilih sebanyak 50
orang  responden,  yang  merupakan  pengguna Aplikasi  Gojek  yang  ditemui  peneliti  dibeberapa
lokasi  perkantoran,  mall,  sekolah,  kampus  dan lingkungan di sekitar perumahan di Jakarta.
Adapun  data  demografi  responden, sebagaimana pada tabel sebagai berikut.
Tabel 4. Data Demografi Responden Klasifikasi Responden Jumlah % Jenis Kelamin Laki-laki 33 66 % Perempuan 17 34 % Total 50 100 % Usia < = 20 15 30 % > 20 s.d. 30 30 60 % > 30 5 10 % Total 50 100% Lokasi Penyebaran Kuesioner Mall 10 20% Kampus 10 20% Kantor 10 20% Sekolah 10 20% Lingkungan Rumah 10 20% Total 50 100% Sumber : data primer yang diolah (2016)
Berdasarkan  Tabel  1  di  atas,  diketahui bahwa  mayoritas  responden  adalah  laki-laki, yaitu  sebanyak  33  orang  atau  66  %.  Sementara berdasarkan  usia,  sebagian  besar  responden berusia  antara  21  s.d.  30  tahun,  yaitu  sebanyak 30 orang responden atau 60 %.

## Analisis Data dan Uji Hipotesis
Berdasarkan  uji  statistik  regresi  linear berganda yang dilakukan, diketahui hasil sebagai berikut :
1) Hasil Uji F Tabel 5. Hasil Uji F
Sumber : Data primer (diolah 2016)
2) Hasil Uji T Sedangkan  hasil  Uji  T  diketahui,  sebagai berikut :
Tabel 6. Hasil Uji T Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta (Constant)  1,046 1,381 ,757 ,453 X1 ,408 ,097 ,549 4,184 ,000 X2 -,036 ,114 -,047 -,313 ,755 X3 ,184 ,088 ,282 2,090 ,042 X4 ,163 ,166 ,157 ,982 ,331 Sumber : Data primer (diolah 2016)
Berdasarkan  tabel  diatas  terdapat  hasil pengujian hipotesis, sebagai berikut.
1) Uji  F  :  Diketahui  nilai  sig.  uji  F  0,000  <  0,05, maka  hipotesis  H 0 ditolak,  artinya  menerima hipotesis Ha. Dengan demikian berarti bahwa simultan atau bersama-sama variabel independen  berpengaruh  positif  terhadap variabel dependen.
2) Uji T : Pengujian secara parsial
a) Pengujian  terhadap  variabel  Performance Expectancy  (X1)  terhadap  variabel  Use Behaviour (Y). Diketahui nilai sig. 0,000 < 0,05 maka  hipotesis  H 0 ditolak,  artinya  menerima hipotesis  Ha . Sehingga  dengan  demikian berarti  bahwa  secara  parsial  variabel Performance  Expectancy  (X1)  berpengaruh positif terhadap variabel Use Behaviour (Y).
b) Pengujian terhadap variabel Effort Expectancy (X2)  terhadap  variabel  Use  Behaviour  (Y). Diketahui  nilai  sig.  0,755  >  0,05  maka hipotesis  H 0 diterima.  Sehingga  dengan demikian  berarti  bahwa  secara  parsial variabel  Effort  Expectancy  (X2)  tidak berpengaruh  positif  terhadap  variabel  Use Behaviour (Y).
c) Pengujian  terhadap  variabel  Social  Influence (X3)  terhadap  variabel  Use  Behaviour  (Y). Diketahui  nilai  sig.  0,042  <  0,05  maka hipotesis  H 0 ditolak,  artinya  menerima hipotesis  Ha . Sehingga  dengan  demikian berarti  bahwa  secara  parsial  variabel  Social Influence  (X3)  berpengaruh  positif  terhadap variabel Use Behaviour (Y).
d) Pengujian  terhadap  variabel  Facilitating condition  (X4)  terhadap  variabel  Use Behaviour (Y). Diketahui nilai sig. 0,331 > 0,05 maka  hipotesis  H 0 diterima.  Sehingga  dengan demikian  berarti  bahwa  secara  parsial variabel  Facilitating  condition  (X4)  tidak berpengaruh  positif  terhadap  variabel  Use Behaviour (Y).

## Pengujian Asumsi Klasik
1) Uji Normalitas Berdasarkan  uji  normalitas  dengan Kolmogorov-Smirnov  Test  diperoleh  nilai  KSZ sebesar  0,543  dan  Asymp.  Sig  (2  tailed)  sebesar 0,930 lebih besar daripada 0,05. Sehingga dengan demikian dapat dinyatakan bahwa model regresi
Model Sum of Squares F Mean Square F Sig. Regression  264,532 4  66,133  34,172  ,000 b Residual 87,088  45 1,935 Total 351,620  49
memiliki data residual yang terdistribusi normal. Dengan  kata  lain,  tidak  ada  data  yang  muncul terlalu  ekstrim,  baik  yang  terlalu  tinggi  maupun sebaliknya.
2) Uji Multikolinearitas
Berdasarkan  uji  multikolinearitas  yang dilakukan, dapat diketahui bahwa nilai Tolerance dan  nilai  VIF  untuk  model  regresi,  sebagai berikut:
Tabel 7. Hasil Uji Multikolinearitas Variabel Nilai Tolerance Nilai VIF X1 0,320 3,129 X2 0,250 4,001 X3 0,302 3,307 X4 0,214 4,668 Sumber : Data Primer diolah (2016)
Berdasarkan  hasil  uji  multikolinearitas  di atas, diketahui bahwa nilai tolerance adalah lebih besar dari 0,10 dan nilai VIF lebih kecil daripada 10,00.  Sehingga  dengan  demikian  dapat dinyatakan  bahwa  dalam  model  regresi  tidak terjadi gejala multikolinearitas.
3) Uji Autokorelasi
Berdasarkan uji autokorelasi yang dilakukan,  dapat  diketahui  bahwa  nilai  nilai statistik Durbin Watson untuk setiap persamaan, sebagai berikut : Tabel 8. Hasil Uji Autokorelasi Nilai DW dL dU 4-dL 4-dU 2,079  1,3263 1,72 2,6737 2,28 Sumber : Data Primer diolah (2016) Berdasarkan hasil uji autokorelasi sebagaimana  pada  Tabel  12  di  atas,  diketahui nilai  statistik  Durbin  Watson  (DW)  adalah  lebih besar  daripada  dL  dan  atau  nilai  DW  lebih  kecil dari 4-dL. Sehingga dengan demikian, maka dapat dinyatakan bahwa tidak terdapat autokorelasi.
4) Uji Heteroskedastisitas
Berikut
adalah hasil dari uji heteroskedastisitas  yang  dilakukan, dapat  dilihat memiliki scatterplot yang menyebar dari atas dan bawah  pada  sumbu  Y  yang  berarti  bebas  dari heteroskedastisitas.
Gambar 3. Scatterplot UjiHeteroskedastisistas

## KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan,  dapat  ditarik  beberapa  kesimpulan, sebagai berikut :
1. Secara simultan, faktor performance expectancy,  effort  expectancy,  social  influence, dan facilitating conditions berpengaruh secara positif  dan  signifikan  terhadap  perilaku menggunakan (use behavior) Aplikasi Go-jek.
2. Secara  parsial,  hanya  faktor  performance expectancy dan social influence yang memiliki pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap perilaku menggunakan (use behavior) Aplikasi Gojek. Sementara faktor effort expectancy dan facilitating conditition tidak memiliki pengaruh  yang  posistif  dan  signifikan terhadap perilaku menggunakan (use behavior) Aplikasi Gojek.

## REFERENSI
Adisasmita, Rahardjo. 2014. Manajemen Pembangunan  Transportasi.  Yogyakarta  : Graha Ilmu. Adisasmita, Sakti Adji. 2011. Jaringan Transportasi  :  Teori  dan  Analisis.
Yogyakarta : Graha Ilmu.
Al Mashagba, Feras Fares and Nassar, Mohammad Othman.  2012.Modified  UTAUT  Model  to Study the Factors Affecting the Adoption  of Mobile  Banking in  Jordan.  IJSBAR.  Volume.
6. No. 1. h. 83-94.
Arifianto,  Teguh.  2011.  Membuat  Interface Aplikasi  Android  Lebih  Keren  Dengan Lwuit. Yogyakarta : Andi Publiser.
Arikunto,  Suharsimi.  2013.  Prosedur  Penelitian Suatu  Pendekatan  Praktik.  Jakarta  : Penerbit Rineka Cipta.
Bendi,  R.  Kristoforus  Jawa  dan  Andayani,  Sri. 2013. Analisis Perilaku Penggunaan Sistem Informasi  Menggunakan  Model  UTAUT. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi  Terapan.  November.  h.  277- 282.
Bungin,  Burhan.  2010.  Penelitian  Kualitatif.
Jakarta : Kencana Prenada Media Group. Danny,  Mutajuddin.  2012.  Analisa  Terhadap Penerimaan dan Penggunaan Perpustakaan Digital Berdasarkan Pendekatan  UTAUT.  Tesis.  Jakarta  : STMIK Nusa Mandiri. De-tekno.  2015.  Jenis-jenis  OS  smartphone. https://de-tekno.com/2015/03/jenis- jenis-os-smartphone/. (20 Juni 2016) Djaali.  2008.  Skala  Likert.  Jakarta  :  Pustaka
Utama.
Farabi,  Ali  Nur.  2013.  Kajian  Penerimaan
Penggunaan Sistem ZISW dengan Menggunakan  Metode  UTAUT  :  Studi kasus  Yayasan  Yatim  Mandiri.  Tesis. Jakarta : STMIK Nusa Mandiri. Ghozali, Imam. 2013. Aplikasi Analisis Multivariate  dengan  program  SPSS. Semarang  :  Badan  Penerbit  Universitas Diponegoro.
Gunawan,  Herry.  2015.  Pengantar  Transportasi dan Logistik. Jakarta: Rajagrafindo Persada. Handayani,  D.,  Mochtar,  I.B.  &  Soemitro,  R.A.,
(2009).  Karakteristik  Alat  Transportasi Informal   Ojek  Sepeda  Motor  di  Perkotaan (Studi  Kasus  Kota  Surakarta).  Seminar Nasional Pascasarjana IX Institute Teknologi Sepuluh November Surabaya. Indrawati. 2015. Metodologi Penelitian Manajemen dan Bisnis Konvergensi Teknologi  komunikasi  dan  Informasi. Bandung : Refika Aditama. Jogiyanto.  2007.  Sistem  Informasi  Keperilakuan.
Yogyakarta : ANDI.
Jogiyanto.  2008.  Metodologi  Penelitian  Sistem
Informasi. Yogyakarta : Penerbit Andi. Kurniawan,  Albert.  2009.  Belajar  Mudah  SPSS Untuk Pemula. Yogyakarta : Mediakom.
Morlok,  Edward  K.  1984.  Pengantar  Teknik  dan
Perencanaan  Transportasi.  Jakarta  : Erlangga
Moerwanto,  Arie  Setiadi.  2015.  Kerugian  Akibat Macet di Jakarta Capai Rp. 65 Triliun per Tahun.  http://nasional.republika.co.id/ berita/nasional/jabodetabek- nasional/15/05/22/noqqro-kerugian- akibat-macet-di-jakarta-capai-rp-65- triliun-per-tahun. (13 Mei 2016).
Noviansyah,  Eka.  2008.  Aplikasi  Website  Museum Nasional Menggunakan Macromedia Dreamweaver MX4. Jakarta : STIK. Nur  Nasution,  M.  2004.  Manajemen  transportasi. Jakarta : Ghalia Indonesia.
Priyatno, Dwi. 2013. Mandiri Belajar Analisis Data
Dengan SPSS. Yogyakarta : Mediakom.

## Safaat H, Nazruddin. 2012. Pemrograman Aplikasi
Mobile  Smartphone  dan  Tablet  PC berbasis Android. Bandung : Informatika. Santoso,  Idwan.  1996.  Perencanaan  Prasarana Angkutan  Umum.  Bandung  :  Pusat  Studi Transportasi dan Komunikasi ITB.
Sugiyono.  2014.  Metode  Penelitian  Bisnis (Pendekatan  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan R&D). Bandung : Alfabeta.
Turban,  Efraim;  Rainer,  Jr.  R.  Kelly.;  Potter, Richard  E.  2006.  Pengantar  Teknologi Informasi.  Edisi  Ketiga.  Jakarta  :  Salemba Infotek.
Yamin, Sofyan, Rachmah, Lien A., dan Kurniawan, Heri.  2011.  Regresi  dan  Korelasi  dalam Genggaman Anda. Jakarta : Salemba Empat.
Venkatesh,  V.,  Morris,  M.  G.,  Davis,  G.  B.,  and Davis,  F.  D.  2003.User  Acceptance  of Information  Technology:  Toward  a  Unified View.  MIS  Quarterly.  September.  Vol.  27. No. 3. H. 425-478.
Venkatesh,  V.,  Thong,  James  Y.  L.,  and  Xu,  Xin. 2012.Consumer  Acceptance  and  Use  of Information  Technology  :  Extending  the Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use Technology. MIS Quarterly. March. Vol. 36. No. 1. h. 157-178.
Warman, Aditya  Didih.  2012.  Kajian  Penerimaan dan Penggunaan Wireless Hotspot Umum Beradarkan  Pendekatan  Model  UTAUT. Tesis. Jakarta : STIMK Nusa Mandiri. Yansyah,  Andri. 2016.  Rugi  Akibat  Macet  Rp150 Triliun. http://www.koran- jakarta.com/rugi-akibat-macet-rp150- triliun/. (13 Mei 2016)

## BIODATA PENULIS
Lovianevy  Firtian  Soebali Putri, lahir di Jakarta tanggal 20  November  1987.  Pada tahun  2015  menyelesaikan pendidikan  Diploma  III  pada Jurusan Manajemen Informatika AMIK BSI Jakarta dan pada tahun 2016
menyelesaikan  pendidikan Sarjana  di  STMIK  Nusa  Mandiri  Jakarta.  Saat  ini bekerja sebagai Senior Clerk pada Bagian Finance PT. Albany Corona Lestari Jakarta.
Irfan Mahendra, MM, M.Kom, lahir di Taratak Baru tanggal  18  Maret  1980.  Pada tahun  2002  menyelesaikan pendidikan Sarjana Komputer  pada  Universitas Putra Indonesia YPTK Padang.  Selanjutnya  pada tahun 2005  lulus  Program
Magister  Ilmu  Komputer  pada  Universitas  Putra Indonesia  YPTK  Padang  dan  pada  tahun  2011 menyelesaikan pendidikan pada Program Magister  Manajemen  pada  Universitas  Persada Indonesia  YAI  Jakarta.    Saat  ini  adalah  dosen dengan jabatan fungsional akademik lektor pada Program  Studi  Sistem  Informasi  di  STMIK  Nusa Mandiri Jakarta.