## ITEJ
Information Technology Engineering Journals
eISSN : 2548-2157
Url : https://syekhnurjati.ac.id/journal/index.php/itej Email : itej@syekhnurjati.ac.id
User Acceptance in Non-Profit Organization Applications: The Role of Intention to Use, Perceived Usefulness, and Community Commitment
1 st Gianna Jasmine Pramono 2 nd Togar Alam Napitulu Information System Management Department, BINUS Graduate Program – Master of Information Systems Management Information System Management Department, BINUS Graduate Program – Master of Information Systems Management Bina Nusantara University Bina Nusantara University Jakarta, Indonesia Jakarta, Indonesia gianna.pramono@binus.ac.id tnapitupulu@binus.edu
Abstract-The  use  of  application  technology  adopted  by  the  non-profit  organization  has  become  an important  instrument  to  help  churches  as  non-profits  organization  achieve  their  goals  and  carry  out  their services  and  activities.  This  study  aimed  to  examine  user  acceptance  of  an  application  in  a  non-profit organization using a model adapted from the Technology Acceptance Model (TAM), and Information System Success Model as well with the addition of three variables that have been adapted to the circumstances of the church’s  application.  The  model  was  tested  by  partial  least  square-structural  equation  using  SmartPLS application.  This  study  used  the  quantitative  method  with  the  survey  technique  and  the  respondents  were purposely determined. Data were distributed to 136 respondents who are users of the application of one of the  biggest  churches  in  Indonesia.  The  results  showed  that  the  key  factors  that  affect  user  acceptance application  are  intention  to  use,  perceived  usefulness,  and  community  commitment.  Other  variables  are demonstrability,  perceived  ease  of  use,  computer  playfulness,  and  sense  of  belonging.  However,  it  must  be considered  that  this  study  only  covers  non-profit  organization  applications  in  the  church  sector.  Future research should be done to find out whether this variable can also be used in the various non-profit sector.
Keywords—aplikasi mobile ,  aplikasi  organisasi  nirlaba,  model  kesuksesan  informasi, technology acceptance model .

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  berkembang  sangat  pesat,  khususnya  di  Indonesia, yang  dapat  dilihat  dari  peningkatan  pengguna  internet  yang  mencapai  202,6  juta  pada awal  tahun  2021.  Dimana  terdapat  peningkatan  sekitar  15,5%  dibandingkan  tahun sebelumnya  di  2020.  Tidak  hanya  itu  dari total  penduduk  Indonesia,  sebesar  274,9 juta, terdapat  73%  dari  jumlah  tersebut  telah  menggunakan  internet.  Selain  itu,  pengguna ponsel  juga  meningkat  menjadi  345,3  juta  pengguna,  atau  sekitar  125,6%  dari keseluruhan  populasi  Indonesia[1].  Berdasarkan  data  ini  organisasi  nirlaba  dapat mempertimbangkan  hal  ini  untuk  mengembangkan  teknologi  yang  akan  membantu mereka dalam menjalankan operasional dari organisasi.
Selama pandemi Covid 19 telah terjadi perubahan radikal dalam kehidupan manusia; mulai dari cara orang berinteraksi, belajar, bekerja, menggunakan ruang dan waktu, serta cara  orang  memobilisasi.  Sebagian  besar  transformasi  yang  terjadi  didasarkan  pada
penggunaan  teknologi.  Intervensi  pandemi  ini  membuat  orang  menggunakan  teknologi yang lebih maju seperti kecerdasan buatan ( artificial intelligent ), realitas virtual ( virtual reality ),  alat  pelacak  ( tracking  device ),  dan  teknologi  lain  yang  lebih  sederhana  seperti social  distancing ,  karantina,  dan  lainnya[2]–[6].  Penggunaan  teknologi  membantu masyarakat,  komunitas,  dan  organisasi  beradaptasi  dan  mencegah  krisis  yang  terjadi sejalan dengan meningkatnya penggunaan teknologi informasi dalam kegiatan sehari-hari [7]–[11].
Sama  halnya  dengan  organisasi  nirlaba,  cara  untuk  mencegah  terjadinya  krisis  dan menjaga  operasional  mereka  tetap  berjalan  adalah  dengan  menerapkan  teknologi informasi [12]–[14]. Implementasi teknologi informasi juga meningkatkan efektivitas dan kolaborasi  dalam  organisasi  nirlaba  untuk  mencapai  tujuannya,  terutama  dalam penggunaan  platform  pertemuan  virtual,  berbagi  file online ,  dan  solusi  lain  yang disediakan  oleh  teknologi  informasi  [15].  Penggunaan  teknologi  dalam  mengelola  amal juga  membantu  mencegah  kasus  penipuan  dan  membuat  prosesnya  dapat  dilakukan dengan  lebih  baik,  lebih  efisien,  dan  dengan  cara  yang  lebih  transparan  [13].  Hal  ini membuktikan  bahwa  penerapan  teknologi  informasi  penting  untuk  dilakukan  oleh organisasi nirlaba [10], [11], [14], [16].
Teknologi  informasi  baru yang  muncul juga  telah  menyebabkan  perubahan  di  sektor organisasi  nirlaba,  yaitu,  dengan  mengurangi  transaksi  biaya  yang  memengaruhi  cara organisasi  nirlaba  menetapkan  bagaimana  organisasi  nirlaba  tersebut  beroperasi  dan bagaimana organisasi tersebut terstruktur [16]. Oleh karena itu, organisasi nirlaba adalah sektor  yang  mengalami  peningkatan  implementasi  baru  dibidang  teknologi  informasi [10], [11] yang juga didorong oleh transformasi yang terjadi untuk mengatasi krisis yang terjadi  sebelumnya  [7]–[9].  Dalam  hal  ini, User  Acceptance akan  membantu  untuk mengetahui  apakah output dari  implementasi  teknologi  informasi  berhasil  dan  selaras dengan  tujuan  dan  harapan  organisasi.  Penerimaan  pengguna  terhadap  teknologi  dapat diartikan  sebagai  kepentingan  sekelompok  pengguna  untuk  memanfaatkan  teknologi. Penolakan pengguna akan mempengaruhi keberhasilan teknologi informasi. Oleh karena itu,  penerimaan  pengguna  harus  dianggap  sebagai  faktor  kunci  dalam  menentukan keberhasilan atau kegagalan aplikasi teknologi informasi tertentu [17], [18].
Dengan  demikian,  untuk  memastikan  bahwa  penerapan  teknologi  informasi  dalam organisasi  nirlaba  berhasil,  berjalan  dengan  baik  dan  tepat  sasaran  [19],  [20],  perlu diketahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  penerimaan  pengguna  terhadap  teknologi tersebut  sebagai  pertimbangan  yang  dapat  digunakan  di  masa  depan  untuk mengembangkan  teknologi  yang  akan  diterapkan  oleh  organisasi  nirlaba,  khususnya  di sektor  gereja  [21].  Variabel  termasuk  komitmen  komunitas  ( community  commitment ), rasa memiliki ( sense of belonging ), dan dukungan informasi ( informational support ) dari teknologi  pada  organisasi  nirlaba,  yang  akan  memungkinkan  teknologi  tersebut  untuk dapat  diidentifikasi  dan  diterima  secara  lebih  efisien  [22],  [23]  untuk  memaksimalkan penggunaan informasi teknologi dalam organisasi nirlaba. Berdasarkan studi ini [22], [23] saluran  digital  termasuk  media  sosial  dan  platform online dianalisis,  untuk  menemukan niat  untuk  menggunakan  platform  digital.  Sekarang  organisasi  nirlaba  menggunakan platform digital untuk mendukung aktivitas mereka, dan layanan mereka serta membantu mereka  mencapai  tujuan  mereka  [10],  [11].  Berdasarkan  hal  ini,  penting  untuk  dicatat bahwa tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menganalisis penerimaan teknologi dari  aplikasi  yang  mendukung  dan  memfasilitasi  kegiatan  dan  layanan  dalam  mencapai tujuan organisasi nirlaba. Untuk melakukan penelitian ini, Technology Acceptance Model (TAM) yang diperluas digunakan dengan variabel dari TAM3, Model Kesuksesan Sistem Informasi  (ISSM),  dan  variabel  dari  rasa  memiliki  ( sense  of  belonging ),  komitmen komunitas  ( community  commitment ),  dan  dukungan  informasi  ( informational  support ) dari organisasi nirlaba.
Penelitian  ini  berfokus  pada  salah  satu  gereja  terbesar  di  Indonesia  dan  dalam penelitian ini gereja tersebut disebut sebagai gereja Z. Gereja Z adalah gereja lokal yang
berbasis  di  Indonesia  yang  menggunakan  teknologi  aplikasi  untuk  mendukung aktivitasnya, dan memproyeksikan serta membantu mereka mencapai tujuannya. Hingga tahun  2022  aplikasi  gereja  Z  telah  memiliki  lebih  dari  30.000  pengguna  yang  juga merupakan  jemaat  gereja  Z.  Melalui  aplikasi  ini  gereja  Z,  memberikan  informasi  kelas, kebaktian, dan layanan lainnya yang berkaitan dengan ministri mereka.
Dalam  penelitian  ini,  hasil  survei  dilakukan  kepada  volunteer  dari  gereja  Z  untuk memahami  seberapa  baik  penerapan  teknologi  dalam  organisasi  nirlaba  khususnya  di sektor  gereja  diterima.  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan structural  equation dengan partial least squares (PLS) untuk mengevaluasi model penerimaan yang diajukan menggunakan aplikasi SmartPLS .
Penelitian  ini  orisinal  karena  pentingnya  variabel  tambahan  rasa  memiliki  9 sense  of belonging ),  komitmen  kominitas  ( community  commitment ),  dan  dukungan  informasi ( Informational Support ) dari organisasi, TAM3, dan ISSM dengan TAM yang diperluas untuk  mengetahui  pentingnya  variabel  yang  berpengaruh  bagi  organisasi  nirlaba  dalam ekosistem digital, khususnya di sektor gereja.
Terdapat keterbatasan dalam penelitian ini dimana ruang lingkupnya hanya mencakup organisasi  nirlaba  di  sektor  gereja.  Setiap  sektor  organisasi  nirlaba  memiliki  keunikan tersendiri,  sehingga  penerimaan  pengguna  untuk  menggunakan  teknologi  aplikasi  dapat disebabkan oleh faktor yang berbeda.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Ada  beberapa  penelitian  yang  mempelajari  variabel  yang  mempengaruhi  keputusan pengguna  untuk  menggunakan  platform  digital.  Tinjauan  pustaka  menjelaskan  konsep dan  studi  sebelumnya  yang  terkait  dengan  TAM,  ISSM,  rasa  memiliki  ( sense  of belonging ),  komitmen  komunitas  ( community  commitment ),  dan  dukungan  informasi ( informational support ).

## A. Technology Acceptance Model (TAM)
Di  era  digitalisasi  ini  [24],  ada  sejumlah  besar  teknologi  informasi  baru  yang dikembangkan  untuk  membantu  orang  dan  organisasi  mencapai  tujuan  mereka  secara lebih  efektif  dan  efisien  [10],  [11],  [14],  [25]–[28].  Dan  penerimaan  pengguna  akan mempengaruhi keberhasilan implementasi teknologi informasi baru ini [17].
Berdasarkan  hal  tersebut, Technology  Acceptance  Model (TAM)  [17]  telah  menjadi salah  satu  model  yang  paling  banyak  digunakan  dalam  penelitian  untuk  mengukur penerimaan  pengguna  melalui  perilaku  pengguna  [27],  [29]–[32].  TAM  terdiri  dari beragam variabel yang mempengaruhi niat individu untuk menggunakan teknologi seperti kemudahan penggunaan yang dirasakan atau perceived ease of use (ukuran sejauh mana pengguna percaya bahwa menggunakan aplikasi itu mudah dan tidak memerlukan usaha keras),  kegunaan  yang  dirasakan  atau perceived  usefulness (ukuran  sejauh  mana pengguna  percaya  bahwa  menggunakan  aplikasi  akan  meningkatkan  kinerja),    dan  niat untuk  menggunakan  atau  intention  to  use  (kecenderungan  perilaku  individu  untuk  terus menggunakan  aplikasi)  [17].    Kemudian,  TAM  dikembangkan  menjadi  TAM  2  dengan variabel  tambahan  (norma  subjektif  (s ubjective  norm ),  gambar  (image),  relevansi pekerjaan  ( job  relevance ),  kualitas  output  (o utput  quality ),  kemampuan  demontrabilitas hasil ( result demonstrability ), pengalaman ( experience ), dan kesukarelaan ( voluntariness ))  yang  mempengaruhi  kegunaan  yang  dirasakan  [33].  Kemudian,  TAM dikembangkan kembali menjadi TAM 3 dengan variabel tambahan (efikasi diri komputer ( computer  self-efficacy ),  persepsi  kontrol  eksternal  ( perception  of  external  control ), kecemasan  komputer  ( computer  anxiety ), computer  playfulness ,  kenikmatan  yang dirasakan  ( perceived  enjoyment ),  dan  kegunaan  objektif  (objective  usability))  yang mempengaruhi kemudahan penggunaan yang dirasakan [18].

## B. Model Kesuksesan Sistem Informasi (ISSM)
Dalam  mengukur  keberhasilan  sistem  informasi,  berbagai  penelitian  telah  dilakukan untuk  memperoleh  faktor-faktor  model  yang  mempengaruhi  keberhasilan  sistem informasi.  Salah  satu  dari  banyak  penelitian  adalah  model  kesuksesan  sistem  informasi (ISSM)  [34]  yang  telah  digunakan  untuk  mengukur  pengaruh  niat  untuk  menggunakan teknologi  [35]–[38]  dan  ISSM  juga  terdiri  dari  beragam  variabel  seperti  kualitas informasi atau information quality (deskripsi yang diinginkan dari suatu sistem dalam hal konten.  Ini  diukur  dalam  hal  akurasi,  ketepatan  waktu,  kelengkapan,  relevansi,  dan konsistensi.  Diklasifikasikan  ke  dalam  tindakan  yang  berfokus  pada  kualitas  informasi yang  menghasilkan  informasi  dan  bermanfaat  bagi  pengguna.),  kualitas  sistem  atau system quality (deskripsi yang diharapkan dari suatu sistem informasi seperti fleksibilitas sistem, keandalan, respon yang cepat, kemudahan penggunaan, dan kemudahan belajar.), dan kualitas layanan atau service quality (kualitas layanan yang diperoleh pengguna dari divisi  sistem  informasi  dan  teknologi  informasi,    dan  diukur  dengan  kompetensi  teknis, akurasi, daya tanggap, keandalan, dan kerja sama antar barang) [34].

## C. Sense of Belonging
Rasa memiliki mengacu pada pengalaman keterlibatan pribadi dalam suatu sistem atau lingkungan  ketika  orang  merasa  ingin  menjadi  bagian  dari  sistem  atau  lingkungan  itu [23], [39].  Dalam  konteks  komunitas  gereja, ini juga  berarti  bahwa  menjadi  bagian  dari gereja,  akan  ada  persahabatan  yang  terjadi  antara  setiap  orang  yang  membangun  dan mendorong    satu  sama  lain  sesuai  dengan  ajaran,  yang  menumbuhkan  rasa  memiliki antara  individu  dan  komunitas  untuk  mencapai  tujuan  bersama  dan  rela  menggunakan platform  teknologi  informasi  [40].  Studi  sebelumnya  juga  menunjukkan  bahwa  ada hubungan antara rasa memiliki dan niat untuk menggunakan ( intention to use ) [22], [23], [39], [41].

## D. Community Commitment
Seperti  yang  dinyatakan  oleh  Lal,  komitmen  komunitas  mengacu  pada  ikatan psikologis  yang  menggambarkan  hubungan  individu  dengan  komunitas  atau  organisasi [22].  Menurut  definisi  ini  dalam  konteks  gereja,  orang-orang  yang  merupakan  anggota jemaat,  tertanam  dan  melayani  di  gereja  berkomitmen  untuk  menjadi  bagian  dari komunitas  gereja  dan  bersedia  untuk  melaksanakan  dan  mengadopsi  tujuan  gereja  [40], juga  menggunakan  aplikasi  yang  diharuskan  oleh  gereja  sebagai  bagian  dari  komunitas. Temuan  menunjukkan  bahwa  komitmen  komunitas  memiliki  koneksi  dan  dapat memengaruhi penerimaan pengguna  melalui niat untuk  menggunakan ( intention to use ). Ini telah diselidiki dalam beberapa penelitian yang telah dilakukan sebelumnya [22], [42], [43].

## E. Informational Support
Dukungan informasi merupakan pandangan yang diberikan oleh individu, yang dapat dalam bentuk apa pun seperti saran, rekomendasi, atau hanya pengalaman menggunakan produk atau layanan apa pun [22]. Dalam konteks gereja, melayani atau saling membantu dan  memberikan  pandangan  tertentu  satu  sama  lain  ketika  mereka  memiliki  masalah tertentu  juga  merupakan  bagian  dari  pelayanan  teladan  yang  diadopsi  oleh  gereja  juga dalam  hal  menggunakan  platform  teknologi  informasi  [40].  Ada  juga  hubungan  antara dukungan  informasi  dan  niat  untuk  mengunakan  ( intention  to  use )  dalam  penelitian sebelumnya [43], [44].

## III. M ETODE P ENELITIAN

## A. Model Penelitian
Dasa  rdari  penelitian  ini  adalah  paradigma  post-positivisme,  yang  mempertahankan filsafat  determinasi  yang  mengusulkan  bahwa  sebab  menentukan  efek  atau  hasil  akhir [45].  Oleh  karena  itu,  jenis  penelitian  ini  adalah  penjelasan  yang  mencari  lebih  banyak variabel  yang  akan  dipelajari.  Untuk  melakukan  penelitian  ini  peneliti  membutuhkan definisi  konsep,  dan  kerangka  konseptual,  dan  harus melakukan  kegiatan  berteori  untuk menghasilkan hipotesis (asumsi awal) antar variabel [46].
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  dan  metode survei.  Dimana  penelitian  ini  berfokus  pada  mendapatkan  informasi  mengenai  jumlah responden untuk mewakili populasi tertentu. Sampel penelitian ini adalah anggota gereja Z yang menggunakan aplikasi gereja Z untuk mengakses informasi dan layanan gereja Z. Sampel  ditentukan  dengan  menggunakan  rumus  Slovin  sehingga  jumlah  sampel penelitian  ini  adalah  100  sampel.  Jumlah  sampel  dihitung  menggunakan  rumus  Slovin karena populasinya diketahui [47]. Perhitungan ini didasarkan pada persamaan berikut:
Keterangan:
n: Sample
N: Population
e: Persentasi (%) toleransi error (0,1).
Model penelitian ini disajikan pada gambar 1.
Gambar 1. Model Penelitian yang diajukan
Dalam penelitian ini Model Penerimaan Teknologi (TAM) diadopsi untuk memahami penerimaan pengguna terhadap aplikasi gereja Z [18]; untuk dapat melihat faktor-faktor yang dapat mempengaruhi penerimaan pengguna terhadap teknologi yang dikembangkan. Model TAM 3 ini akan dikombinasikan dengan Model Kesuksesan Sistem Informasi [34] dan  dengan  rasa  memiliki  ( sense  of  belonging )  [23],  komitmen  komunitas  ( community commitment ) [22], dan dukungan informasi ( informational support )[22].
Berdasarkan  model  penelitian  yang  diusulkan  pada  gambar  1,  berikut  adalah  definisi variabel yang digunakan dalam penelitian ini:
Use  Behavior adalah  ukuran  perilaku  manusia  yang  sebenarnya  saat  menggunakan aplikasi  ini  [48]. IT  Usage [49], Behavioral  Intention  to  Use [50],  [51]. System  Usage [52] System  use (ISSM,  UTAUT)  [50], use [34]  adalah  nama  variabel  dalam  penelitian sebelumnya.
Intention to Use , kecenderungan perilaku individu untuk terus menggunakan aplikasi [17]. Continuance  intention [39], Continuance  use  intention [53], behavioral  intention [48],  [52],  [54],  [55], Attitude  toward  using [56] behavioral  attitude [57]  adalah  nama variabel dalam penelitian sebelumnya.
Perceived  Ease  of  Use ,  ukuran  sejauh  mana  pengguna  percaya  bahwa  menggunakan aplikasi itu mudah dan tidak memerlukan usaha keras [17]. Effort expectancy [54], Ease of  use [58],  dan System  quality [34]  adalah  nama-nama  variabel  dalam  penelitian sebelumnya.
Perceived  Usefulness ,  adalah  ukuran  sejauh  mana  pengguna  percaya  bahwa menggunakan  aplikasi  akan  meningkatkan  kinerja  [17]. Performance  expectancy [54] adalah nama variabel dalam penelitian sebelumnya.
User  Satisfaction adalah  sejauh  mana  pengguna  percaya  bahwa  sistem  memenuhi persyaratan  informasi  yang  mereka  butuhkan  [37].  Satisfaction  [53],  [59],  Overall satisfaction [60] adalah nama-nama variabel dalam penelitian sebelumnya.
Informational  Support ,  Tampilan  diberikan  oleh  individu,  yang  dapat  dalam  bentuk apa pun seperti saran, rekomendasi, atau sekadar pengalaman menggunakan produk atau layanan apa pun [22].
Community  commitment mengacu  pada  ikatan  psikologis  yang  menggambarkan hubungan individu dengan komunitas atau organisasi [22].
Sense  of  Belonging ,  pengalaman  keterlibatan  pribadi  dalam  suatu  sistem  atau lingkungan sehingga orang merasa seperti bagian internal dari sistem atau lingkungan itu [23], [39].
Subjective  Norm, mengacu  pada  fakta  bahwa  kebanyakan  orang  yang  penting  bagi mereka percaya bahwa mereka harus atau tidak boleh melakukan perilaku [18].
Result  Demonstrability ,  adalah  sejauh  mana  seorang  individu  percaya  bahwa  hasil penggunaan  sistem  adalah nyata,  dapat  diamati,  dan dikomunikasikan  mampu[18]. Self- efficacy [61], [62] adalah nama variabel dalam penelitian sebelumnya.
Computer  self-efficacy adalah  sejauh  mana  seseorang  percaya  bahwa  ia  dapat melakukan tugas/pekerjaan tertentu menggunakan komputer/sistem[18].
Perception  of  External  Control ,  tingkat  kepercayaan  pengguna  dalam  organisasi mendukung  infrastruktur  dan  teknologi  untuk  mendukung  kemudahan  penggunaan aplikasi [26]. Facilitating conditions [36], [54], [55], [63], Service quality [22], [34], [36] adalah nama variabel dalam penelitian sebelumnya.
Computer  Playfulness adalah  tingkat  tingkat  kemampuan  spontanitas  kognitif pengguna saat menggunakan aplikasi [18].
Information  quality adalah  ukuran  sejauh  mana  pengguna  percaya  bahwa  aplikasi memiliki  informasi  yang  dapat  diandalkan  [34]. Application  content  quality [64]  adalah nama variabel dalam penelitian sebelumnya.
B. Hipotesis
1) Intention to Use dan Use Behavior
Studi  sebelumnya  telah  membahas  efek  niat  untuk  menggunakan  pada  perilaku penggunaan.  Temuan  penelitian  sebelumnya  ini  termasuk  niat  untuk  menggunakan perilaku  penggunaan  yang  mempengaruhi  [27],  [51],  [52],  [65]  dan  menemukan  niat untuk  menggunakan  teknologi  informasi  dapat  mempengaruhi  perilaku  penggunaan teknologi  informasi  tersebut.  Dalam  konteks  gereja  Z,  kecenderungan  pengguna  untuk terus  menggunakan  aplikasi  Gereja  Z  akan  mempengaruhi  penggunaan  sebenarnya  dari aplikasi gereja Z. Dengan demikian, hipotesis pertama (H1) dirumuskan sebagai:
H1: Intention to use secara signifikan mempengaruhi u se behaviour .
2) Sense of Belonging dan Intention to Use
Penelitian  sebelumnya  telah  membahas  pengaruh sense  of  belonging terhadap  niat untuk  menggunakan.  Temuan  penelitian  sebelumnya  ini  termasuk  mempengaruhi  rasa memiliki  pada  niat  untuk  menggunakan  [23],  [39]  dan  menemukan  rasa  memiliki terhadap  suatu  komunitas  dapat  mempengaruhi  niat  untuk  menggunakan  teknologi informasi tersebut. Dalam konteks gereja Z, rasa memiliki pengguna terhadap komunitas Gereja  Z  akan  mempengaruhi  kecenderungan  pengguna  untuk  terus  menggunakan aplikasi Gereja Z. Oleh karena itu, hipotesis kedua (H2) dirumuskan sebagai:
H2: S ense of belonging secara signifikan mempengaruhi intention to use .
3) Community Commitment dan Intention to Use
Studi sebelumnya telah membahas pengaruh komitmen komunitas terhadap niat untuk menggunakan.  Temuan  penelitian  sebelumnya  ini  termasuk  mempengaruhi  komitmen komunitas  tentang  niat  untuk  menggunakan  [22]  dan  menemukan  komitmen  komunitas dapat  mempengaruhi  niat  untuk  menggunakan  teknologi  informasi  komunitas  tersebut. Dalam  konteks  gereja  Z,  komitmen  komunitas  terhadap  komunitas  gereja  Z  akan mempengaruhi  kecenderungan  pengguna  untuk  terus  menggunakan  aplikasi  Gereja  Z. Berdasarkan temuan tersebut, hipotesis ketiga (H3) dirumuskan sebagai:
H3: Community commitment secara signifikan mempengaruhi intention to use .
4) Informational Support dan Intention to Use
Penelitian  sebelumnya  telah  membahas  pengaruh  dukungan  informasi  terhadap  niat untuk  menggunakan.  Temuan  penelitian  sebelumnya  ini  menunjukkan  pengaruh dukungan  Informasi  terhadap  niat  untuk  menggunakan  [22]  dan  menemukan  dukungan informasi dapat mempengaruhi niat untuk  menggunakan teknologi informasi komunitas. Dalam konteks gereja Z, dukungan informasi untuk aplikasi gereja Z akan mempengaruhi kecenderungan  pengguna  untuk  terus  menggunakan  aplikasi  Gereja  Z.  Berdasarkan temuan tersebut, hipotesis keempat (H4) dirumuskan sebagai:
H4: Informational support secara signifikan mempengaruhi Intention to use.
5) Perceived Usefulness dan Intention to Use
Studi sebelumnya telah membahas efek dari kegunaan yang dirasakan pada niat untuk menggunakan.  Temuan  dari  penelitian  sebelumnya  ini  mengungkapkan  efek  dari kegunaan  yang  dirasakan  pada  niat  untuk  menggunakan  [57],  [61]  dan  menemukan bahwa kegunaan yang dirasakan dapat mempengaruhi niat untuk menggunakan teknologi informasi. Dalam konteks gereja Z, kegunaan yang dirasakan dari aplikasi gereja Z akan mempengaruhi  kecenderungan  pengguna  untuk  terus  menggunakan  aplikasi  Gereja  Z. Berdasarkan temuan tersebut, hipotesis kelima (H5) dirumuskan sebagai:
H5: Perceive usefulness secara signifikan mempengaruhi intention to use .
6) Perceived Ease of Use dan Intention to Use
Studi  sebelumnya  telah  membahas  efek  dari  persepsi  kemudahan  penggunaan  pada niat  untuk  menggunakan.  Temuan  penelitian  sebelumnya  ini  mengungkapkan  efek  dari kemudahan  penggunaan  yang  dirasakan  pada  niat  untuk  menggunakan  [57],  [61]  dan menemukan  bahwa  kemudahan  penggunaan  yang  dirasakan  dapat  mempengaruhi  niat untuk  menggunakan  teknologi  informasi.  Dalam  konteks  gereja  Z,  kemudahan penggunaan  aplikasi  gereja  Z  yang  dirasakan  akan  mempengaruhi  kecenderungan pengguna untuk terus menggunakan aplikasi Gereja Z. Oleh karena itu, hipotesis keenam (H6) dirumuskan sebagai:
H6: Perceive ease of use secara signifikan mempengaruhi intention to use .
7) User Satisfaction dan Intention to Use
Studi  sebelumnya  telah  membahas  pengaruh  kepuasan  pengguna  terhadap  niat untuk menggunakan.  Temuan  penelitian  sebelumnya  ini  mengungkapkan  mempengaruhi kepuasan  pengguna  dengan  niat  untuk  menggunakan  [53],  [59],  [60]  dan  menemukan bahwa  kepuasan  pengguna  dapat  mempengaruhi  niat  untuk  menggunakan  teknologi informasi.  Dalam  konteks  gereja  Z,  kepuasan  pengguna  terhadap aplikasi  gereja  Z  akan mempengaruhi  kecenderungan  pengguna  untuk  terus  menggunakan  aplikasi  Z  Church. Dengan demikian, hipotesis ketujuh (H7) dirumuskan sebagai:
H7: User satisfaction secara signifikan mempengaruhi intention to use .
8) Perceived Ease of Use dan Perceived Usefulness
Studi  sebelumnya  telah  membahas  efek  dari  kemudahan  penggunaan  yang  dirasakan pada  kegunaan  yang  dirasakan.  Temuan  dari  penelitian  sebelumnya  termasuk mempengaruhi  kemudahan  penggunaan  yang  dirasakan  pada  kegunaan  yang  dirasakan [52],  [57],  [61]  dan  menemukan  bahwa  kemudahan  penggunaan  yang  dirasakan  dapat mempengaruhi kegunaan yang dirasakan dari teknologi informasi. Dalam konteks gereja Z,  kemudahan  penggunaan  aplikasi  gereja  Z  yang  dirasakan  akan  mempengaruhi kegunaan  yang  dirasakan  dari  aplikasi  Gereja  Z.  Oleh  karena  itu,  hipotesis  kedelapan (H8) dirumuskan sebagai:
H8: Percieved ease of use secara signifikan mempengaruhi percieved usefulness .
9) Subjective Norm dan Perceived Usefulness Studi  sebelumnya  telah  menemukan  efek subjective  norm pada  kegunaan  yang dirasakan.  Temuan  dari  penelitian  sebelumnya  ini  menunjukkan  pengaruh  norma subjektif  terhadap  kegunaan  persepsi  [66], [67]  dan menemukan  bahwa norma subjektif dapat  mempengaruhi  kegunaan  yang  dirasakan  dari teknologi  informasi.  Dalam  konteks gereja  Z,  pengaruh  mentor  pengguna  untuk  menggunakan  aplikasi  gereja  Z  dalam pelayanan gereja akan mempengaruhi persepsi kegunaan aplikasi Gereja Z. Oleh karena itu, hipotesis kesembilan (H9) dirumuskan sebagai:
H9: Subjective norm secara signifikan mempengaruhi perceived usefulness .
10) Result Demonstrability dan Perceived Usefulness Studi  sebelumnya  telah  menemukan  efek  dari result  demonstrability pada  kegunaan yang  dirasakan.  Temuan  dari  penelitian  sebelumnya  ini  menunjukkan  efek  dari result demonstrability pada  persepsi  kegunaan  [68],  [69]  dan  menemukan  bahwa result demonstrability dapat mempengaruhi kegunaan yang dirasakan  dari teknologi informasi.
Dalam  konteks  gereja  Z, result  demonstrability yang  diperoleh  pengguna  dari  aplikasi gereja  Z  akan  mempengaruhi  kegunaan  yang  dirasakan  dari  aplikasi  Gereja  Z.  Oleh karena itu, hipotesis kesepuluh (H10) dirumuskan sebagai:
H10: R esult demonstrability secara signifikan mempengaruhi perceived usefulness .
11) Computer Self-efficacy dan Perceived Ease of Used
Studi  sebelumnya  telah  menemukan  efek  Computer  Self-efficacy  pada  kemudahan penggunaan  yang  dirasakan.  Temuan  penelitian  sebelumnya  ini  menunjukkan  efek Computer Self-efficacy pada kemudahan penggunaan yang dirasakan [30], [61], [65] dan menemukan bahwa Computer Self-efficacy dapat mempengaruhi kemudahan penggunaan teknologi informasi yang dirasakan. Dalam konteks gereja Z, pandangan pengguna untuk dapat  menggunakan  aplikasi  gereja  Z  dalam  melakukan  hal-hal  tertentu  akan mempengaruhi  kemudahan  penggunaan  aplikasi  Z  Church  yang  dirasakan.  Oleh  karena itu, hipotesis kesebelas (H11) dirumuskan sebagai:
H11: Computer Self-efficacy secara signifikan mempengaruhi perceived ease of use.
12) Perception of External Control dan Perceived Ease of Used
Studi sebelumnya telah menemukan efek persepsi kontrol eksternal pada kemudahan penggunaan  yang  dirasakan.  Temuan  penelitian  sebelumnya  ini  menunjukkan  efek persepsi  kontrol  eksternal  pada  kemudahan  penggunaan  yang  dirasakan  [26],  [65],  [68] dan  menemukan  bahwa  persepsi  kontrol  eksternal  dapat  mempengaruhi  kemudahan penggunaan  teknologi  informasi  yang  dirasakan.  Dalam  konteks  gereja  Z,  kepercayaan pengguna  bahwa  gereja  Z  mendukung  mereka  dengan  memberikan  infrastruktur  dan teknologi  bagi  mereka  untuk  menggunakan  aplikasi  gereja  Z  akan  mempengaruhi kemudahan yang dirasakan dari penggunaan aplikasi Gereja Z. Oleh karena itu, hipotesis kedua belas (H12) dirumuskan sebagai:
H12: Perception of external control secara signifikan mempengaruhi perceived ease of use .
13) Computer Playfulness dan Perceived Ease of Used Sebuah  studi  sebelumnya  telah  menemukan  efek computer  playfulness pada kemudahan penggunaan yang dirasakan. Temuan penelitian sebelumnya ini menunjukkan efek computer  playfulness pada  kemudahan  penggunaan  yang  dirasakan  [26]  dan menemukan  bahwa computer  playfulness dapat  mempengaruhi  kemudahan  penggunaan teknologi informasi yang dirasakan. Dalam konteks gereja Z, kemampuan dan spontanitas pengguna  untuk  menggunakan  aplikasi  gereja  Z  akan  mempengaruhi  kemudahan penggunaan  aplikasi  Z  Church  yang  dirasakan.  Oleh  karena  itu,  hipotesis  ketiga  belas (H13) dirumuskan sebagai:
H13: computer playfulness secara signifikan mempengaruhi perceived ease of use .
14) Information Quality dan User Satisfaction
Sebuah  studi  sebelumnya  telah  menemukan  pengaruh  kualitas  informasi  terhadap kepuasan  pengguna.  Temuan  penelitian  sebelumnya  ini  menunjukkan  pengaruh  kualitas informasi  terhadap  kepuasan  pengguna  [38],  [70]  dan  menemukan  bahwa  kualitas informasi dapat mempengaruhi kepuasan pengguna terhadap teknologi informasi. Dalam konteks gereja Z, informasi terpercaya yang disediakan aplikasi gereja Z untuk pengguna akan  mempengaruhi  kepuasan  pengguna  dengan  aplikasi  Z  Church.  Oleh  karena  itu, hipotesis keempat belas (H14) dirumuskan sebagai:
H14: Information quality secara signifikan mempengaruhi user satisfaction .

## C. Variabel
Penelitian  ini  terdiri  dari  sembilan  variabel  independen sense  of  belonging (SOB), community  commitment (CC), informational  support (IS), subjective  norm (SN), result demonstrability (RD), computer  self-efficacy (CSE), perception  of  external  control (PEC), computer playfulness (PLAY), and information quality (IQ)), Penelitian ini terdiri dari sembilan variabel independen Use behavior (USE), Intention to use (IOU), perceived usefulness (PU), perceived  ease  of  used (PEOU),  dan user  satisfaction (SAT)).  Dengan demikian,  tabel  1  menunjukkan  indikator  yang  digunakan  untuk  mengukur  setiap variabel:
Tabel 1. Construct dan Item Construct Indicator Informational support [22], [44], [61] Di  gereja,  beberapa  orang  akan  menawarkan  nasihat  ketika  saya  membutuhkan bantuan. (IS1) Ketika  saya  mengalami  masalah,  beberapa  orang  di  gereja  akan  memberi  saya informasi untuk membantu saya menyelesaikan masalah tersebut. (IS2) Ketika  dihadapkan  pada  kesulitan,  beberapa  orang di  gereja  akan  membantu  saya menemukan penyebabnya dan memberi saya nasihat. (IS3) Community Commitment [22], [42], [43] Saya memiliki keterikatan emosional yang nyata dengan gereja. (CC1) Saya merasa saya memiliki hubungan yang kuat dengan gereja. (CC2) Saya merasa memiliki gereja. (CC3) Saya merasa seperti bagian dari komunitas di gereja. (CC4) Sense of belonging [23], [71] Saya sangat terikat dengan komunitas di gereja. (SOB1) Anggota gereja lainnya dan saya memiliki tujuan yang sama. (SOB2) Persahabatan  yang  saya  miliki  dengan  anggota  gereja  lainnya  sangat  berarti  bagi saya. (SOB3) Jika  seorang  anggota  gereja  merencanakan  sesuatu,  saya  akan  menganggapnya sebagai sesuatu yang "kita" akan lakukan daripada sesuatu yang "mereka" lakukan. Saya melihat diri saya sebagai bagian dari gereja. (SOB5) Subjective Norm [33], [65], [72] Para  pemimpin  atau  orang-orang  yang  memengaruhi  perilaku  saya,  menasihati saya untuk menggunakan aplikasi Gereja. (SN1) Para  pemimpin  atau  orang-orang  yang  penting  bagi  saya  menyarankan  untuk menggunakan aplikasi Gereja (SN2) Para pemimpin atau orang-orang yang memengaruhi perilaku saya berpikir bahwa saya hendaknya menggunakan aplikasi Gereja (SN3) Gereja sepenuhnya mendukung penggunaan aplikasi gereja (SN4) Result demonstrability [33] Saya  tidak  kesulitan  memberi  tahu  orang  lain  mengenai  hasil  dari  penggunaan aplikasi Gereja. Saya  percaya  saya  dapat  mengomunikasikan  kepada  orang  lain  konsekuensi  dari penggunaan aplikasi Gereja (RD2) Hasil dari penggunaan aplikasi Gereja jelas bagi saya. (RD3) Saya  akan  mengalami  kesulitan  menjelaskan  mengapa  menggunakan  aplikasi Gereja mungkin atau mungkin tidak dapat membantu. (RD4) Computer self- efficacy [18] Saya pikir saya dapat menggunakan aplikasi Gereja bahkan jika tidak ada orang di sekitar  yang  memberi  tahu  saya  apa  yang  harus  dilakukan  ketika  saya menggunakan aplikasi tersebut. Saya  dapat  menggunakan  aplikasi  Gereja  jika  saya  hanya  memiliki  fasilitas bantuan untuk dapat membantu saya. (CSE2)
Saya  dapat  menggunakan  aplikasi  Gereja  jika  seseorang  memperlihatkan  kepada saya bagaimana melakukannya terlebih dahulu. (CSE3) Saya  dapat  menggunakan  aplikasi  Gereja  jika  saya  telah  menggunakan  aplikasi serupa sebelumnya. (CSE3)
Perception of external control [18] Saya memiliki kendali atas penggunaan Aplikasi Gereja (PEC1) Saya  memiliki  sumber-sumber  yang  diperlukan  untuk  menggunakan  Aplikasi Gereja (PEC2) Mengingat  sumber-sumber,  kesempatan,  dan  pengetahuan  yang  diperlukan  untuk menggunakan Aplikasi Gereja, akan mudah bagi saya untuk menggunakan aplikasi
(PEC3)
Aplikasi Gereja tidak kompatibel dengan aplikasi lain yang saya gunakan (PEC4) Computer Playfulness [18] Pertanyaan-pertanyaan berikut menanyakan bagaimana Anda akan mencirikan diri Anda sendiri ketika Anda menggunakan aplikasi Gereja: Spontan (Spontan) (PLAY1) Kreatif (Kreatif) (PLAY2)
Ceria (Menyenangkan) (PLAY3)
Unoriginal (Unoriginal) (PLAY4) Information quality [64] Informasi di aplikasi Gereja terorganisasi dengan baik, akurat, dan terkini (IQ1) Aplikasi  Gereja  memuat  dengan  sangat  cepat  ketika  digunakan  pada  gadget  saya (IQ2) Aplikasi Gereja memiliki informasi yang berguna dan dapat diandalkan (IQ3)
Saya dengan mudah menemukan apa yang saya butuhkan (IQ4)
Ada  pembaruan  yang  membantu  saya  menggunakan  aplikasi  Gereja  dengan  lebih baik (IQ5) Aplikasi Gereja memiliki informasi yang cukup (IQ6) Aplikasi Gereja diatur dengan baik untuk akses aplikasi yang mudah (IQ7) User satisfaction [59], [73] Informasi yang disediakan oleh Aplikasi Gereja adalah informasi terkini. (SAT1) Aplikasi  Gereja  dapat  digunakan  untuk  menemukan  isu-isu  yang  terjadi  di  gereja saat ini. (SAT2) Aplikasi Gereja memiliki kenyamanan yang saya harapkan. (SAT3) Aplikasi Gereja memiliki kegunaan yang saya harapkan. (SAT4) Aplikasi Gereja dapat diandalkan (SAT5) Aplikasi Gereja responsif. (SAT6) Baik gereja maupun pengguna mendapat manfaat dari aplikasi Gereja ini (SAT7) Perceive Usefulness [18], [64] Menggunakan  aplikasi  Gereja  meningkatkan  kinerja  kerja  saya  dalam  mengakses kebaktian gereja dan dalam melaksanakan kebaktian. (PU1) Menggunakan aplikasi Gereja meningkatkan produktivitas saya di gereja (PU2) Menggunakan  aplikasi  Gereja  meningkatkan  keefektifan  saya  dalam  mengakses kebaktian gereja dan dalam melaksanakan pelayanan. (PU3)
Aplikasi  Gereja  memungkinkan  saya  untuk  mengakses  layanan  gereja  dan pelayanan saya dengan cepat (PU4) Perceive ease of used [18] Aplikasi Gereja jelas dan dapat dimengerti (PEOU1) Menggunakan Aplikasi Gereja tidak memerlukan banyak usaha (PEOU2) Aplikasi Gereja mudah digunakan (PEOU3) Saya  merasa  mudah  untuk  menggunakan  aplikasi  Gereja  untuk  melakukan  apa yang ingin saya lakukan. Intention to used [18] Saya  ingin  menggunakan  aplikasi  Gereja  untuk  mengakses  kebaktian  dan pelayanan gereja (IOU1) Saya  akan  sering  menggunakan  aplikasi  Gereja  untuk  mengakses  layanan  dan pelayanan gereja (IOU2) Saya  berencana  untuk  menggunakan  aplikasi  Gereja  di  masa  depan  untuk mengakses kebaktian dan pelayanan gereja (IOU3) Use behavior [18] Saya  telah  sering  menggunakan  aplikasi  Gereja  dalam  sebulan  terakhir  untuk mengakses kebaktian dan pelayanan pada gereja. (USE1)

## D. Pengumpulan Data
Data  yang  didapat  pada  penelitian  ini  kemudian  akan  dianalisis  dengan  perangkat lunak SmartPLS versi ke-3 dan menggunakan partial least square  – structural equation modeling (PLS-SEM)  untuk  menganalisis  data  yang  diperoleh.  SEM  biasanya  berisi variabel laten yang banyak digunakan karena metode komprehensifnya untuk kuantifikasi dan  pengujian  teori  substantif  yang  juga  secara  eksplisit  menjelaskan  kesalahan pengukuran  yang  berada  di  sebagian  besar  disiplin  ilmu  [74].  Analisis  PLS  adalah alternatif  untuk  SEM  berbasis  kovarians  yang  dapat  menghubungkan  beberapa  variabel independen  dengan  beberapa  variabel  dependen.  Metodologi  ini  digunakan  untuk memprediksi  konstruksi  utama  atau  mengidentifikasi  konstruksi  penggerak  utama  [75]. Data  yang  diperoleh  akan  dianalisis  dengan  menggunakan  3  tahap,  yaitu outer  model (measurement) dan inner model (Structural), dan pengujian hipotesis. Data dikumpulkan menggunakan kuesioner yang didistribusikan melalui media sosial dan grup pesan instan yang terkait dengan gereja Z. Para responden adalah 100 pengguna aplikasi gereja Z yang berstatus  sebagai  anggota,  sponsor,  dan  pemimpin  di  komunitas  gereja  Z  yang  sering menggunakan aplikasi tersebut untuk melakukan kegiatan atau kebaktian di gereja Z.

## IV. H ASIL DAN D ISKUSI
Data  dikumpulkan  menggunakan  formulir  online  dan  didistribusikan  selama  11  hari mulai  dari  8  November  2022.  Total  data  yang  diperoleh  sebanyak  136  responden  dan menunjukkan  bahwa  terdapat  61  (44,9%)  orang  yang  berstatus  sebagai  anggota,  24 (17,6%) berstatus  sebagai sponsor (perwakilan  pemimpin)  atau  penolong  pemimpin  dan 51  (37,5%)  adalah  pemimpin  dalam  komunitas  gereja.  Kemudian  ada  71  (52,2%) responden adalah perempuan dan 65 (47,8%) responden adalah laki-laki.

## A. Outer Model
Dalam model pengujian ini, terdapat dua bentuk pengujian, yaitu uji validitas dan uji reliabilitas. Tes ini dilakukan pada pertanyaan yang digunakan untuk menentukan kualitas pertanyaan.  Uji  penelitian  ini  menggunakan  136  data  yang  telah  diperoleh  dan  akan diproses pada SmartPLS.
Validasi  konvergen  menilai  sejauh  mana  pengukur  memiliki  kolera  positif  dengan indikator yang ada dalam konstruksi yang sama. Pengujian ini dinilai dari AVE ( Average Variance  Extracted )  dan outer  loading yang  memiliki  ketentuan  dimana  nilai  yang diperoleh  harus  lebih  besar  dari  0,5  (>0,5)  untuk  AVE  dan  di  atas  0,7  dan  untuk outer loading . [76]–[78]  Hasilnya  menunjukkan  bahwa semua  indikator  AVE lebih besar  dari 0,5 (>0,5) tetapi, 7 indikator tidak memenuhi persyaratan pemuatan luar yang ditentukan untuk dapat mengikuti pengukuran yang akan dilakukan selanjutnya seperti CSE2, CSE3, CSE4,  PEC4,  PLAY4,  RD4,  dan  SAT2.  Indikator  yang  tidak  sesuai  ini  kemudian  akan dihilangkan.
Validitas diskriminan menilai seberapa besar suatu konstruk berkorelasi dengan yang lain, berbeda dengan konstruksi lain dan indikator hanya akan mewakili satu konstruksi. Dalam  menilai nilai pemuatan indikator validitas diskriminan ( Cross loading ) ketentuan masing-masing  indikator  harus  lebih  besar  dari  loading  lainnya  [78],  [79].  Jika  nilainya lebih  kecil  dari  yang  lain,  maka  harus  dihilangkan.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  nilai cross-loading seluruh  indikator  lebih  besar  dari  loading  lainnya  sehingga  dapat dilanjutkan ke tahap berikutnya.
Pengujian  reliabilitas  dilakukan  dengan  menguji  Alpha  (α)  Cronbach  di  mana  akan diasumsikan  semua  indikator  yang  ada  sama-sama  reliable  [80].  Nilai  akhir  yang diperoleh  dari  hasil  pengujian ini  menjelaskan  keandalan semua  indikator  dalam  model, dengan nilai minimum 0,7 dan nilai ideal 0,8 atau 0,9.  Tetapi nilai 0, 6 - 0, 7 masih dapat diterima. Berdasarkan tabel 2, hasilnya menunjukkan bahwa semua nilai α indikator lebih besar dari 0,7 (>0,7) dan memenuhi persyaratan untuk mengikuti tahap berikutnya.
Tabel 2.
Construct Reliabilitas Construct α CR AVE Community Commitment 0,892 0,925 0,757 Computer self-efficacy 1,000 1,000 1,000 Intention to used 0,898 0,937 0,831 Information quality 0,901 0,922 0,628 Informational support 0,885 0,929 0,813 Perception of external control 0,814 0,889 0,728 Perceive ease of used 0,910 0,937 0,787 Computer Playfulness 0,791 0,878 0,705 Perceive Usefulness 0,907 0,935 0,783 Result demonstrability 0,824 0,894 0,739 User satisfaction 0,903 0,926 0,677 Subjective norm 0,874 0,914 0,728 Sense of Belonging 0,893 0,921 0,700 Use Behavior 1,000 1,000 1,000

## B. Inner Model
Model struktural ini merupakan pendekatan SEM yang digunakan untuk menganalisis hubungan  yang  berkaitan  dengan  variabel  yang  ditampilkan  dalam  model.  Pengujian bagian  dalam  model  ini  dibagi  menjadi  beberapa  tes construct ,  yaitu  koefisien determinasi (R-square), relevansi prediktif (Q2), dan nilai signifikansi path coefficient . Koefisien  determinasi  (R-Square)  menampilkan  nilai  pengaruh  substantif  antara variabel  laten  eksogen  tertentu  dan  variabel  endogen  tertentu.  Ini  berarti  semakin  tinggi nilai  R-Square  sehingga  semakin  baik  model  prediksi  yang  digunakan  dalam  penelitian [77].  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  R2 intention  to  use adalah  0,734  yang menunjukkan  konstruksi  yang  ada  menyebabkan  varian  73,4%  pada intention  to  use aplikasi  gereja  dan  menunjukkan  73,4%  dari  data  yang  ada  dengan  model  regresi,  dan 26,6%  adalah  variabel  yang  tidak  termasuk  dalam  penelitian  dan  tidak  sesuai  dengan model regresi. R2 Perceive ease of use adalah 0,304 yang menunjukkan konstruksi yang ada  menyebabkan  varian  30,4%  pada intention  to  use aplikasi  gereja  dan  menunjukkan 30,4% dari data yang ada dengan model regresi. 69,6% lainnya adalah variabel yang tidak termasuk  dalam  penelitian  dan  tidak  sesuai  dengan  model  regresi.  R2  menganggap perceived usefulness sebagai 0,390 yang menunjukkan konstruksi yang ada menyebabkan 39% varian dalam intention to use aplikasi gereja Z dan menunjukkan 39% data yang ada oleh  model  regresi  dan  61%  adalah  variabel  yang  tidak  termasuk  dalam  penelitian  dan tidak  sesuai  dengan  model  regresi. User  satisfaction R2  adalah  0,736  menunjukkan konstruksi yang ada menyebabkan 73,6% varian dalam intention to use aplikasi gereja Z dan menunjukkan 73,6% dari data yang ada oleh model regresi dan 26,4% adalah variabel yang  tidak  termasuk  dalam  penelitian  dan  tidak  sesuai  dengan  model  regresi. Use behaviour R2 adalah 0,350 yang menunjukkan konstruksi yang ada menyebabkan varian 35% dalam intention to use aplikasi gereja Z dan menunjukkan 35% dari data yang ada oleh  model  regresi  dan  64%  adalah  variabel  yang  tidak  termasuk  dalam  penelitian  dan tidak sesuai dengan model regresi.
Relevansi  Prediktif  (Q²)  menampilkan  relevansi  prediksi  dari  variabel  yang  diamati dan  estimasi  variabel  desain  konstruktor.  Ketika  nilai  Q²  lebih  besar  dari  0,  ini menunjukkan model memiliki nilai relevansi prediktif, tetapi jika Q² kurang dari 0 maka ini  menunjukkan  model  tersebut  memiliki  relevansi  prediktif  yang  kurang  [78].  Nilai prediktif ini diperoleh dengan menggunakan metode blindfolding di SmartPLS. Hasilnya
menunjukkan bahwa Q2 untuk CC adalah 0,579, Q2 untuk CSE adalah 1.000, Q2 untuk IOU adalah 0.622, Q2 untuk IQ adalah 0.500, Q2 untuk IS adalah 0.587, Q2 untuk PEC adalah 0.438, Q2 untuk PEOU adalah 0.625, Q2 untuk PLAY adalah 0.402, Q2 untuk PU adalah  0.621,  Q2  untuk  RD  adalah  0.455,  Q2  untuk  SAT  adalah  0.546,    Q2  untuk  SN adalah  0,535,  Q2  untuk  SOB  adalah  0,538,  Q2  untuk  USE  adalah  1,000,  Q2  untuk  CC adalah  0,579,  dan  Q2  untuk  CSE  adalah  1,000.  Setiap  variabel  memiliki  nilai  Q²  lebih besar dari 0 yang berarti model yang diusulkan memiliki nilai relevansi prediktif.
Nilai  signifikan  ditentukan  oleh  nilai-p  yang  harus  lebih  kecil  dari  0,1  (10%)  atau  t- statistik lebih besar dari 1,645 (t-tabel 1,645). Untuk menemukan T-statistics dan P-value pada smartPLS digunakan bootstrap dengan subsample 5000. Tabel 3 menunjukkan hasil yang diperoleh dari struktur bagian dalam model. Dalam penelitian ini, terdapat pengaruh positif antara intention to use dan use behaviour . Penelitian juga menunjukkan pengaruh positif  antara community  commitment , perceived  usefulness ,  dan sense  of  belonging dengan intention to use , sementara informational support , perceived ease of use , dan user satisfaction adalah sebaliknya. Dalam penelitian ini juga terdapat pengaruh positif antara perception of external control dan computer playfulness dengan perceived ease of used , sedangkan computer self-efficacy justru sebaliknya. Selain itu, ada juga pengaruh positif antara information quality dan user satisfaction . Dan terakhir, ada pengaruh positif antara result  demonstrability dengan perceived  usefulness sedangkan subjective  norm adalah sebaliknya.
Tabel 3.

## Path Coefficient
Correlation T-Statistic P-Value Decision IOU -> USE 9,187 0,000 Accepted SOB -> IOU 2,196 0,028 Accepted CC -> IOU 3,978 0,000 Accepted IS -> IOU 0,174 0,862 Rejected PU -> IOU 8,639 0,000 Accepted PEOU -> IOU 0,424 0,672 Rejected SAT -> IOU 0,641 0,522 Rejected PEOU -> PU 3,710 0,000 Accepted SN -> PU 1,487 0,137 Rejected RD -> PU 3,911 0,000 Accepted CSE -> PEOU 1,370 0,171 Rejected PEC -> PEOU 1,995 0,046 Accepted PLAY -> PEOU 4,111 0,000 Accepted IQ -> SAT 32,181 0,000 Accepted
Pengujian effect  size atau  ukuran  efek  model  struktural  dilakukan  untuk  mengetahui seberapa  baik  data  yang  diperoleh  dari  temuan  tersebut  dapat  mendukung  teori  atau konsep yang diajukan untuk menentukan apakah teori atau konsep tersebut dapat diterima atau tidak. Nilai ukuran efek (f2) digunakan untuk menentukan seberapa besar pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen. Nilai ukuran efek (f2) 0,02, 0,15, dan 0,35 mewakili besarnya pengaruh variabel eksogen yang lemah, sedang, dan besar [78]. Tabel 4  menjelaskan  efek  ukuran  dari  setiap  variabel  independen  pada  tanggungan  dalam penelitian penerimaan pengguna aplikasi gereja. Hasilnya menunjukkan bahwa intention to use memiliki pengaruh yang tinggi untuk use behavior , serta information quality pada
user  satisfaction , perceived  external  control pada  p erceived  ease  of  use ,  juga perceived usefulness pada intention  to  use .  Berbeda  dengan community  commitment memiliki pengaruh  sedang  terhadap intention  to  use .  Selain  itu,  ada  juga  pengaruh  yang  lemah antara computer  self-efficacy dan computer  playfulness dengan perceived  ease  of  use , result demonstrability dan perceived ease of used pada perceived usefulness juga sense of belonging pada intention to use . Selain itu, juga tidak ada pengaruh antara informational support , perceived  ease  of  used ,  dan user  satisfaction terhadap intention  to  use ,  juga subjective norm terhadap perceived usefulness .
Tabel 4. Effect Size
Correlation F 2 (effect size) Desc CC -> IOU 0,152 Medium CSE -> PEOU 0,018 Weak IOU -> USE 0,537 High IQ -> SAT 2,788 High IS -> IOU 0,000 None PEC -> PEOU 0,036 High PEOU -> IOU 0,002 None PEOU -> PU 0,132 Weak PLAY -> PEOU 0,136 Weak PU -> IOU 0,650 High RD -> PU 0,127 Weak SAT -> IOU 0,005 None SN -> PU 0,017 None SOB -> IOU 0,035 Weak

## C. Hasil Test Hipotesis
Penerimaan  hipotesis  akan  ditentukan  sesuai  dengan  efek  total  menggunakan  jumlah efek  langsung  dan  tidak  langsung  sebagai  referensi.  Jika  path  coefficient  memiliki  nilai
yang mendekati nol (0), maka variabel yang sangat dekat dengan 0 akan dianggap tidak signifikan,  dimana  rentang  koefisien  path  adalah  -1  hingga  1  (p-value  harus  lebih  kecil dari level  signifikan  (α)  yaitu  0,1  dan  nilai  t-statistic harus lebih  besar  dari  1,645)  [81]. Untuk  memeriksa  hubungan  yang  ada  antara  variabel  dependen  dan  independen,  hasil yang ditunjukkan pada gambar 2 adalah pengujian jalur dari model yang diusulkan.
Nilai  koefisien  korelasi  (R)  dan  koefisien  determinasi  (R2)  pada  tingkat  α=  0,1 disajikan dalam Tabel 5. Nilai dampak langsung dari intention to use pada use behavior adalah 0,591 yang menunjukkan bahwa niat untuk menggunakan mempengaruhi perilaku penggunaan.  Nilai  dampak  langsung  dari  sense  of  belonging  terhadap intention  to  use adalah  -0.167  yang  menunjukkan  bahwa sense  of  belonging memiliki  efek  negatif  pada niat  untuk  menggunakan.  Nilai  dampak  langsung community  commitment terhadap intention  to  use adalah  0,35  yang  menunjukkan  bahwa community  commitment mempengaruhi  niat  untuk  menggunakan.  Nilai  dampak  langsung  dari informational support terhadap intention  to  use adalah  0.013  yang  menunjukkan  bahwa informational support tidak mempengaruhi niat untuk menggunakan.
Tabel 5. Hasil Pengujian Hipotesis dengan Pengaruh Langsung
Hypothesis Correlation Coefficient T-Statistic P-Value Result H1 IOU -> USE 0,591 9,187 0,000 Accepted H2 SOB -> IOU -0,167 2,196 0,028 Accepted H3 CC -> IOU 0,350 3,978 0,000 Accepted H4 IS -> IOU 0,013 0,174 0,862 Rejected
Gambar 2. Structural Framework
Nilai  dampak  langsung  dari perceived  usefulness pada intention  to  use adalah  0,654 yang  menunjukkan  bahwa  kegunaan  yang  dirasakan  mempengaruhi  niat  untuk menggunakan.  Nilai  dampak  langsung  dari perceived  ease  of  use pada  intention  to  use adalah  0,032  yang  menunjukkan  bahwa  kemudahan  penggunaan  yang  dirasakan  tidak mempengaruhi  niat  untuk  menggunakan  secara  langsung.  Nilai  dampak  langsung user satisfaction terhadap intention  to  use adalah  0.064  yang  menunjukkan  bahwa  kepuasan pengguna  tidak  mempengaruhi  niat  untuk  menggunakan.  Nilai  dampak  langsung  dari perceived ease of use pada perceived usefulness adalah 0,331 yang menunjukkan bahwa kemudahan  penggunaan  yang  dirasakan  mempengaruhi  niat  untuk  menggunakan  secara tidak langsung.
Nilai  dampak  langsung subjective  norm terhadap perceived  usefulness adalah  0,116 yang  menunjukkan  bahwa subjective  norm tidak  mempengaruhi  kegunaan  yang dirasakan.  Nilai  dampak  langsung  dari result  demonstrability pada perceive  usefulness adalah  0,352  yang  menunjukkan  bahwa result  demontrability mempengaruhi  kegunaan yang dirasakan. Nilai dampak langsung dari computer self-efficacy pada perceive ease of use adalah  0.129  yang  menunjukkan  bahwa computer  self-efficacy tidak  mempengaruhi kemudahan  penggunaan  yang  dirasakan.  Nilai  dampak  langsung  dari perceived  of external  control pada perceived  ease  of  used adalah  0,184  yang  menunjukkan  bahwa kontrol  eksternal  yang  dirasakan  mempengaruhi  persepsi  kemudahan  penggunaan.  Nilai dampak  langsung  dari computer  playfulness pada perceived  ease  of  used adalah  0.364 yang  menunjukkan  bahwa computer  playfulness mempengaruhi  persepsi  kemudahan penggunaan. Nilai dampak langsung information quality terhadap user satisfaction adalah 0.858 yang menunjukkan bahwa kualitas informasi mempengaruhi kepuasan pengguna. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menyelidiki  penerimaan  pengguna  terhadap  suatu aplikasi  teknologi  dalam  sebuah  organisasi  nirlaba.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  ada dampak  positif  yang  signifikan  dari intention  to  use pada use  behavior (Hipotesis  1). Hasil ini sejalan dengan [27], [51], [52], [65]. Hasilnya juga menunjukkan bahwa sense of belonging memiliki  dampak  negatif  yang  signifikan  pada intention  to  use (hipotesis  2), hasilnya  berlawanan  dengan  temuan  [23],  [39]. Community  commitment dan perceived usefulness memiliki  dampak  positif  yang  signifikan  pada  niat  untuk  menggunakan (Hipotesis 3 &5), hasil ini konsisten dengan temuan [22], [57], [61]. Kemudian, hasilnya menunjukkan bahwa informational support , perceived ease of ued , dan user satisfaction tidak  memiliki  efek  yang  signifikan  pada  niat  untuk  menggunakan  (Hipotesis  4,  6  &  7) dan  menunjukkan  hasilnya  berbeda  dengan  temuan  sebelumnya  [22],  [53],  [57],  [59]– [61].  Hasil  penelitian  juga  menunjukkan  bahwa perceived  ease  of  used dan result demonstrability (Hipotesis  8  &  10)  memiliki  dampak  positif  yang  signifikan  pada perceived usefulness dan sejalan dengan temuan sebelumnya [52], [57], [61], [68], [69].
Hasil  lain  menunjukkan  bahwa subjective  norm tidak  memiliki  dampak  signifikan  pada
H5 PU -> IOU 0,654 8,639 0,000 Accepted H6 PEOU -> IOU 0,032 0,424 0,672 Rejected H7 SAT -> IOU 0,064 0,641 0,522 Rejected H8 PEOU -> PU 0,331 3,710 0,000 Accepted H9 SN -> PU 0,116 1,487 0,137 Rejected H10 RD -> PU 0,352 3,911 0,000 Accepted H11 CSE -> PEOU 0,129 1,370 0,171 Rejected H12 PEC -> PEOU 0,184 1,995 0,046 Accepted H13 PLAY -> PEOU 0,364 4,111 0,000 Accepted H14 IQ -> SAT 0,858 32,181 0,000 Accepted
perceived usefulness (Hipotesis 9) bertentangan dengan penelitian sebelumnya [28], [66]– [68], [82], tetapi sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh [48].
Hasil lainnya juga menunjukkan bahwa computer self-efficacy tidak memiliki dampak signifikan  pada perceived  ease  of  use (Hipotesis  11)  dan  berlawanan  dengan  temuan sebelumnya  [48],  [61],  [83].  Hasilnya  juga  menunjukkan  bahwa perceived  external control dan computer  playfulness memiliki  efek  positif  yang  signifikan  pada perceived ease  of  use (Hipotesis  12  &  13),  hasil  ini  berlanjut  dengan  temuan  [26],  [48],  [68]. Hasilnya  juga  menunjukkan  bahwa information  quality memiliki  dampak  positif  yang signifikan  terhadap user  satisfaction (Hipotesis  14)  dan  hasil  ini  sejalan  dengan  temuan sebelumnya [38], [70] tetapi berbeda dengan temuan yang dilakukan oleh [64].

## V. I MPLIKASI
Implikasi  dari  penelitian  ini  dibagi  menjadi  implikasi  terhadap body  knowledge , practical implication , dan teori untuk pengambilan keputusan tentang aplikasi teknologi dalam organisasi nirlaba dan dibahas dalam bagian berikut.
Studi ini menambahkan pengetahuan dan ide baru ke domain penerimaan pengguna di organisasi nirlaba melalui beberapa penelitian. Variabel yang dipilih dari teori lain seperti model  kesuksesan  sistem  informasi  ditambahkan  ke technology  acceptance  model ,  dan teori-teori  ini  dikonfirmasi  berlaku.  Penelitian  ini  juga  menambahkan  rasa  memiliki ( sense  of  belonging ),  komitmen  komunitas  ( community  commitment ),  dan  dukungan informasi  ( informational  support )  yang  telah  disesuaikan  dengan  keadaan  organisasi nirlaba  untuk  memeriksa  penerimaan  pengguna  terhadap  aplikasi  teknologi  organisasi nirlaba.  Secara  keseluruhan,  penelitian  ini  mengisi  kesenjangan  dalam  literatur  dengan menyelidiki  penerimaan  pengguna  atas  aplikasi  teknologi  oleh  organisasi  nirlaba menggunakan Versi ketiga SmartPLS dan mengatasi ketidakmampuan studi sebelumnya mengenai alat yang digunakan dalam studi aplikasi teknologi organisasi nirlaba.

## VI. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  mengkaji  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  penerimaan  pengguna terhadap  aplikasi  teknologi  organisasi  nirlaba  dengan  membangun  model  konseptual. Dalam  model  konseptual  yang  diusulkan,  terdapat  14  indikator  yang  diidentifikasi  dari model penerimaan teknologi 3 (norma subjektif ( subjective norm ), result demonstrability , computer  self-efficacy ,  persepsi  kontrol  eksternal  ( perception  of  external  control ), computer playfulness , perceived usefulness , perceived ease of use ) dan model kesuksesan sistem  informasi  ( information  quality dan user  satisfaction )  dengan  variabel  baru  yang disesuaikan  dengan  keadaan  organisasi  nirlaba.  Model  yang  ada  diuji  secara  empiris melalui  metode  survei  menggunakan  kuesioner.  Temuan  dalam  penelitian  ini menunjukkan bahwa lima variabel tidak memiliki efek yang signifikan, dan dua variabel memiliki  dampak  yang  signifikan  terhadap  mediator  namun  tidak  berdampak  pada penerimaan pengguna terhadap aplikasi teknologi organisasi nirlaba.
Singkatnya,  penelitian  yang  dilakukan  di  Indonesia  mengidentifikasi  bahwa  faktor kunci yang mempengaruhi penerimaan pengguna dalam aplikasi teknologi nirlaba adalah niat  untuk  menggunakan  ( intention  to  use ),  kegunaan  yang  dirasakan  (perceived usefulness),  dan  komitmen  komunitas  ( community  commitment );  diikuti  dengan  hasil yang  dapat  dibuktikan  ( result  domonstrability ),  kemudahan  penggunaan  yang  dirasakan ( perceived ease of use ), computer palyfulness , dan rasa memiliki ( sense of belonging ). Penelitian ini memiliki beberapa keterbatasan. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif  dengan  survei  menggunakan  kuesioner.  Pendekatan  kualitatif  dapat mengumpulkan  hubungan  kedalaman  dalam  penelitian,  dan  dengan  memasukkan komponen kualitatif, akan memperdalam pemahaman variabel secara lebih rinci. Sampel penelitian  ini  dikumpulkan  dari  organisasi  nirlaba  di  sektor  gereja.  Organisasi  nirlaba
pasa sektor lain mungkin memiliki hasil yang berbeda, penelitian lebih lanjut pada sektor lain dapat dilakuakn untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat.

## R EFERENCES
[1] A.  T.  Haryanto,  ―Pengguna  Internet  Indonesia  Tembus  202,6  Juta,‖  2021. https://inet.detik.com/cyberlife/d-5407210/pengguna-internet-indonesia-tembus- 2026-juta.
[2] T.  B.  Zilber  and  Y.  C.  Goodman,  ―High-technology  in  the  time  of  corona:  a critical  institutional  reading,‖ Inf.  Organ. ,  vol.  31,  no.  1,  p.  100342,  2021,  doi: 10.1016/j.infoandorg.2021.100342.
[3] P. J. Ågerfalk, K. Conboy, and M. D. Myers, ―Information systems in the age of pandemics:  COVID-19  and  beyond,‖ European  Journal  of  Information  Systems . 2020, doi: 10.1080/0960085X.2020.1771968.
[4] ―Impact  of  Coronavirus  Pandemic  on  Education,‖ J.  Educ.  Pract. ,  2020,  doi: 10.7176/jep/11-13-12.
[5] M.  Farboodi,  G. Jarosch, and  R.  Shimer,  ―Internal and  external  effects  of  social distancing  in  a  pandemic,‖ J.  Econ.  Theory ,  vol.  196,  p.  105293,  2021,  doi: 10.1016/j.jet.2021.105293.
[6] H.  Shen,  M.  Fu,  H.  Pan,  Z.  Yu,  and  Y.  Chen,  ―The  Impact  of  the  COVID-19 Pandemic  on  Firm  Performance,‖ Emerg.  Mark.  Financ.  Trade ,  2020,  doi: 10.1080/1540496X.2020.1785863.
[7] D.  Vargo,  L.  Zhu,  B.  Benwell,  and  Z.  Yan,  ―Digital  technology  use  during COVID-19 pandemic: A rapid review,‖ Hum. Behav. Emerg. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 13–24, 2021, doi: 10.1002/hbe2.242.
[8] S.  Kudyba,  ―COVID-19  and  the  Acceleration  of  Digital Transformation and  the Future  of  Work,‖ Inf.  Syst.  Manag. ,  vol.  37,  no.  4,  pp.  284–287,  2020,  doi: 10.1080/10580530.2020.1818903.
[9] D.  Chadee,  S.  Ren,  and  G.  Tang,  ―Is  digital  technology  the  magic  bullet  for performing  work  at  home?  Lessons  learned  for  post  COVID-19  recovery  in hospitality  management,‖ Int.  J.  Hosp.  Manag. ,  vol.  92,  p.  102718,  2021,  doi: 10.1016/j.ijhm.2020.102718.
[10] J. R. Bryson, L. Andres, and A. Davies, ―COVID-19, Virtual Church Services and a New Temporary Geography of Home,‖ Tijdschr. voor Econ. en Soc. Geogr. , vol. 111, no. 3, pp. 360–372, 2020, doi: 10.1111/tesg.12436.
[11] R. Beamish, ―The distanced Church: reflections on doing Church online,‖ Pract.
Theol. , vol. 14, no. 1–2, pp. 161–164, 2021, doi: 10.1080/1756073x.2021.1878193.
[12] M. R. C. Santos and R. M. S. Laureano, ―COVID-19-Related Studies of Nonprofit Management:  A  Critical  Review  and  Research  Agenda,‖ Voluntas ,  2021,  doi: 10.1007/s11266-021-00432-9.
[13] A. Rangone and L. Busolli, ―Managing charity 4.0 with Blockchain: a case study at the time of Covid-19,‖ Int. Rev. Public Nonprofit Mark. , vol. 18, no. 4, pp. 491– 521, 2021, doi: 10.1007/s12208-021-00281-8.
[14] J.  Loomis,  ―The  COVID  Wildfire:  Non-Profit  Organizational  Challenge  and Opportunity,‖ Can.  J.  Nonprofit  Soc.  Econ.  Res. ,  vol.  11,  no.  2,  p.  8,  2020,  doi: 10.29173/cjnser.2020v11n2a396.
[15] N. B. Advisor, ―Research shows nonprofit boards improved during COVID due to digital tech adoption,‖ Nonprofit  Bus.  Advis. ,  vol.  2021,  no.  383,  pp.  1–3,  2021, doi: 10.1002/nba.31041.
[16] J.  McNutt,  C.  Guo,  L.  Goldkind,  and  S.  An,  ―Technology  in  Nonprofit Organizations and Voluntary Action,‖ Volunt. Rev. , vol. 3, no. 1, pp. 1–63, 2020, doi: 10.1163/24054933-12340020.
[17] F. D. Davis, ―Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology,‖ MIS Q. Manag. Inf. Syst. , 1989, doi: 10.2307/249008.
[18] V.  Venkatesh  and  H.  Bala,  ―Technology  acceptance  model  3  and  a  research agenda  on  interventions,‖ Decis. Sci. , 2008, doi: 10.1111/j.1540- 5915.2008.00192.x.
[19] M.  Kamal,  ―UNDERSTANDING  THE  IMPACT  OF  INFORMATION TECHNOLOGY  IN  NONPROFITS:  INSIGHTS  FROM  A  MULTI-CASE ANALYSIS,‖ pp. 1–17, 2020.
[20] C. H. K. Chui and C. H. Chan, ―The role of technology in reconfiguring volunteer management  in  nonprofits  in  Hong  Kong:  Benefits  and  discontents,‖ Nonprofit Manag. Leadersh. , vol. 30, no. 1, pp. 89–111, 2019, doi: 10.1002/nml.21369.
[21] J. R. Saura, P. Palos-Sanchez, and F. Velicia-Martin, ―What Drives Volunteers to Accept  a  Digital  Platform  That  Supports  NGO  Projects?,‖ Front.  Psychol. ,  vol. 11, no. March, pp. 1–14, 2020, doi: 10.3389/fpsyg.2020.00429.
[22] P. Lal, ―Analyzing determinants influencing an individual׳s intention to use social commerce  website,‖ Futur.  Bus.  J. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  70–85,  2017,  doi: 10.1016/j.fbj.2017.02.001.
[23] C. M. K. Cheung and M. K. O. Lee, ―What drives consumers to spread electronic word of mouth in online consumer-opinion platforms,‖ Decis. Support Syst. , vol. 53, no. 1, pp. 218–225, 2012, doi: 10.1016/j.dss.2012.01.015.
[24] A.  Elshafey,  C.  C.  Saar,  E.  B.  Aminudin,  M.  Gheisari,  and  A.  Usmani, ―Technology  acceptance  model  for  augmented  reality  and  building  information modeling  integration  in  the  construction  industry,‖ J.  Inf.  Technol.  Constr. ,  vol. 25, no. August 2018, pp. 161–172, 2020, doi: 10.36680/j.itcon.2020.010.
[25] H.  Wraikat,  A.  Bellamy,  and  H.  Tang,  ―Exploring  Organizational  Readiness Factors  for  New  Technology  Implementation  within  Non-Profit  Organizations,‖ Open J. Soc. Sci. , vol. 05, no. 12, pp. 1–13, 2017, doi: 10.4236/jss.2017.512001.
[26] D.  A.  Jeffrey,  ―Testing  the  Technology  Acceptance  Model  3  (TAM  3)  with  the Inclusion  of  Change  Fatigue  and  Overload  ,  in  the  Context  of  Faculty  from Seventh- day Adventist Universities : A Revised Model,‖ Dissertations , vol. 3, no. Paper 1581, p. 166, 2015.
[27] Y.  Zheng,  ―Using  Mobile  Donation  to  Promote  International  Fundraising:  A Situational Technology Acceptance Model,‖ Int. J. Strateg. Commun. , vol. 14, no. 2, pp. 73–88, 2020, doi: 10.1080/1553118X.2020.1720026.
[28] C.  Buabeng-Andoh,  ―Predicting  students’  intention  to  adopt  mobile  learning,‖ J. Res. Innov. Teach. Learn. , vol. 11, no. 2, pp. 178–191, 2018, doi: 10.1108/jrit-03- 2017-0004.
[29] B.  Florenthal  and  M.  Awad,  ―A  cross-cultural  comparison  of  millennials’ engagement  with  and  donation  to  nonprofits:  a  hybrid  U&G  and  TAM framework,‖ Int.  Rev.  Public  Nonprofit  Mark. ,  no.  0123456789,  2021,  doi: 10.1007/s12208-021-00292-5.
[30] J. A. Kumar, B. Bervell, N. Annamalai, and S. Osman, ―Behavioral intention to use  mobile  learning:  Evaluating  the  role  of  self-efficacy,  subjective  norm,  and whatsapp  use  habit,‖ IEEE  Access ,  vol.  8,  pp.  208058–208074,  2020,  doi: 10.1109/ACCESS.2020.3037925.
[31] L. A. Slatten, ―An application and extension of the Technology Acceptance Model to  nonprofit  certification,‖ Acad.  Manag.  2009  Annu.  Meet.  Green  Manag.
Matters, AOM 2009 , 2009, doi: 10.5465/ambpp.2009.44244348.
[32] Z. A. Solangi, F. Al Shahrani, and S. M. Pandhiani, ―Factors affecting successful implementation  of  elearning:  Study  of  colleges  and  institutes  sector  RCJ  Saudi Arabia,‖ Int.  J.  Emerg.  Technol.  Learn. ,  vol.  13,  no.  6,  pp.  223–230,  2018,  doi: 10.3991/ijet.v13i06.8537.
[33] V.  Venkatesh  and  F.  D.  Davis,  ―Theoretical  extension  of  the  Technology Acceptance  Model:  Four  longitudinal  field  studies,‖ Manage.  Sci. ,  2000,  doi: 10.1287/mnsc.46.2.186.11926.
[34] W.  H.  DeLone  and  E.  R.  McLean,  ―The  DeLone  and  McLean  model  of information systems success: A ten-year update,‖ 2003, doi: 10.1080/07421222.2003.11045748.
[35] Y.  Tjong,  ―Successful  measurement  of  Content  Management  System implementation,‖ 2017, doi: 10.1109/ICIMTech.2016.7930351.
[36] W. M. Lim, A. L. Lim, and C. S. C. Phang, ―Toward a conceptual framework for social media adoption by non-urban communities for non-profit activities: Insights from an integration of grand theories of technology acceptance,‖ Australas. J. Inf. Syst. , vol. 23, pp. 1–11, 2019, doi: 10.3127/ajis.v23i0.1835.
[37] C.  Chowa,  ―Information  System  Success :  Individual  and  Organizational Determinants,‖ vol. 52, no. 12, pp. 1849–1864, 2006, doi:
10.1287/mnsc.1060.0583.
[38] F.  Wahyudi,  H.  Respati,  and  Y.  Tomo  Ardianto,  ―Information  and  Knowledge Management  Study  on  DAPODIK  Information  System:  User  Satisfaction  as Mediation of System Quality and Information Quality on Net Benefit,‖ Inf. Knowl. Manag. , vol. 7, no. 7, pp. 53–62, 2017, [Online]. Available: www.iiste.org.
[39] J.  Guo,  Z.  Liu,  and  Y.  Liu,  ―Key  success  factors  for  the  launch  of  government social  media  platform:  Identifying  the  formation  mechanism  of  continuance intention,‖ Comput.  Human  Behav. ,  vol.  55,  pp.  750–763,  2016,  doi: 10.1016/j.chb.2015.10.004.
[40] T. P. C. G. GMS, Connect Group Training 1 . CV Pustaka Rajawali, 2020.
[41] B. M. K. Hagerty, J. Lynch-sauer, K. L. Patusky, M. Bouwsema, and P. Collier, ―Sense of Belonging : A Vital Mental Health Concept,‖ vol. VI, no. 3, pp. 172– 177, 1992.
[42] P.  J.  Bateman,  P.  H.  Gray,  B.  S.  Butler,  P.  J.  Bateman,  P.  H.  Gray,  and  B.  S. Butler,  ―Research  Note  —  The  Impact  of  Community  Commitment  on Participation in Online Communities The Impact of Community Commitment on Participation in Online Communities,‖ no. August 2014, 2011.
[43] J.  Chen  and  X.  Shen,  ―Consumers’  decisions  in  social  commerce  context:  An empirical investigation,‖ Decis. Support Syst. , 2015, doi:
10.1016/j.dss.2015.07.012.
[44] T. Liang, Y. Ho, Y. Li, and E. Turban, ―What Drives Social Commerce : The Role of Social Support and Relationship Quality,‖ vol. 16, no. 2, pp. 69–90, 2012, doi: 10.2753/JEC1086-4415160204.
[45] J. W. Creswell, ―Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Method Approaches,‖ 3rd ed., California: SAGE Publication, Inc., 2016.
[46] L. M. Given, The Sage Encyclopedia of Qualitative Research Methods . California: SAGE Publication, Inc., 2008.
[47] S. Ellen, ―Slovin’s Formula Sampling Techniques,‖ 2020.
https://sciencing.com/slovins-formula-sampling-techniques-5475547.html.
[48] K.  M.  S.  Faqih  and  M.  I.  R.  M.  Jaradat,  ―Assessing  the  moderating  effect  of gender  differences  and  individualism-collectivism  at  individual-level  on  the
adoption of mobile commerce technology: TAM3 perspective,‖ J. Retail. Consum. Serv. , 2015, doi: 10.1016/j.jretconser.2014.09.006.
[49] W.  Zhang  and  O.  Gutierrez,  ―Information  technology  acceptance  in  the  social services sector context: An exploration,‖ Soc. Work , vol. 52, no. 3, pp. 221–231, 2007, doi: 10.1093/sw/52.3.221.
[50] B.  Okumus,  F.  Ali,  A.  Bilgihan,  and  A.  Bulent,  ―International  Journal  of Hospitality  Management  Psychological  factors  in  fl  uencing  customers  ’ acceptance  of  smartphone  diet  apps  when  ordering  food  at  restaurants,‖ Int.  J. Hosp. Manag. , vol. 72, no. January, pp. 67–77, 2018, doi: 10.1016/j.ijhm.2018.01.001.
[51] L.  A.  D.  Slatten,  ―Something  old  and  something  new:  Using  the  technology acceptance  model  to  evaluate  nonprofit  certification,‖ Int.  J.  Organ.  Theory Behav. , vol. 15, no. 3, pp. 423–449, 2012, doi: 10.1108/IJOTB-15-03-2012-B003.
[52] R.  Cheung  and  D.  Vogel,  ―Predicting  user  acceptance  of  collaborative technologies:  An  extension  of  the  technology  acceptance  model  for  e-learning,‖ Comput. Educ. , vol. 63, pp. 160–175, 2013, doi: 10.1016/j.compedu.2012.12.003.
[53] Y.  Li  and  H.  Shang,  ―Information  &  Management  Service  quality  ,  perceived value , and citizens ’ continuous-use intention regarding e-government : Empirical evidence  from  China,‖ Inf.  Manag. ,  no.  August,  p.  103197,  2019,  doi: 10.1016/j.im.2019.103197.
[54] V. Venkatesh,  M.  G. Morris,  G.  B.  Davis,  and  F.  D. Davis,  ―User acceptance  of information technology: Toward a unified view,‖ MIS Q. Manag. Inf. Syst. , 2003, doi: 10.2307/30036540.
[55] A. Zuiderwijk, M. Janssen, and Y. K. Dwivedi, ―Acceptance and use predictors of open data technologies: Drawing upon the unified theory of acceptance and use of technology,‖ Gov. Inf. Q. , 2015, doi: 10.1016/j.giq.2015.09.005.
[56] Y.  Park,  ―Are  Physicians  Likely  to  Adopt  Emerging  Mobile  Technologies ? Attitudes  and  Innovation  Factors  Affecting  Smartphone  Use  in  the  Southeastern United States.‖
[57] K.  Ho,  C.  Ho,  and  M.  C.  Id,  ―Theoretical  integration  of  user  satisfaction  and technology  acceptance  of  the  nursing  process  information  system,‖  pp.  1–14, 2019.
[58] R. Agarwal and V. Venkatesh, ―Assessing a Firm ’ s Web Presence : A Heuristic Evaluation Procedure for the Measurement of Usability,‖ no. May 2014, 2002.
[59] Y.  Feng,  L.  Du,  and  Q.  Ling,  ―HOW  SOCIAL  MEDIA  STRATEGIES  OF NONPROFIT ORGANIZATIONS AFFECT CONSUMER DONATION INTENTION AND WORD-OF-MOUTH,‖ vol. 45, no. 11, pp. 1775–1786, 2017.
[60] G.  Rodrigues,  J.  Sarabdeen,  and  S.  Balasubramanian,  ―Factors  that  Influence Consumer  Adoption  of  E-  government  Services  in  the  UAE :  A  UTAUT  Model
Perspective,‖ vol. 2861, no. February, 2016, doi:
10.1080/15332861.2015.1121460.
[61] K.  Chen  and  A.  H.  S.  Chan,  ―Technovation  Predictors  of  gerontechnology acceptance by older Hong Kong Chinese,‖ Technovation , vol. 34, no. 2, pp. 126– 135, 2014, doi: 10.1016/j.technovation.2013.09.010.
[62] L.  Curtis et  al. ,  ―Adoption  of  social  media  for  public  relations  by  nonprofit organizations,‖ vol. 36, pp. 90–92, 2010, doi: 10.1016/j.pubrev.2009.10.003.
[63] D.  Tri  Kurniawati,  N.  H.  Rosita,  and  R.  Anggraeni,  ―The  role  of  emotional marketing  and  UTAUT  on  donation  intention  through  social  media,‖ Int.  J.  Res. Bus.  Soc.  Sci.  (2147-  4478) ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  38–46,  2021,  doi: 10.20525/ijrbs.v10i1.1026.
[64] D. Opoku, R. O. Okyireh, and P. S. Kissi, ―Consumer Intention towards the Use of Bible Application,‖ Am. J. Educ. Learn. , vol. 5, no. 1, pp. 72–86, 2020.
[65] K.  M.  S.  Faqih  and  M.  I.  R.  M.  Jaradat,  ―Assessing  the  moderating  effect  of gender  differences  and  individualism-collectivism  at  individual-level  on  the adoption of mobile commerce technology: TAM3 perspective,‖ J. Retail. Consum. Serv. , vol. 22, pp. 37–52, 2015, doi: 10.1016/j.jretconser.2014.09.006.
[66] J. Bananuka, M. Kasera, G. M. Najjemba, D. Musimenta, B. Ssekiziyivu, and S. N. L. Kimuli, ―Attitude: mediator of subjective norm, religiosity and intention to adopt  Islamic  banking,‖ J.  Islam.  Mark. ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  81–96,  2020,  doi: 10.1108/JIMA-02-2018-0025.
[67] Y. Chen, R. Dai, J. Yao, and Y. Li, ―Donate time or money? The determinants of donation intention in online crowdfunding,‖ Sustain. ,  vol.  11,  no.  16,  2019,  doi: 10.3390/su11164269.
[68] A.  Hanif,  F.  Q.  Jamal,  and  M.  Imran,  ―Extending  the  technology  acceptance model for use of e-learning systems by digital learners,‖ IEEE Access , vol. 6, no. c, pp. 73395–73404, 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2881384.
[69] K. F. Yuen, L. Cai, G. Qi, and X. Wang, ―Factors influencing autonomous vehicle adoption:  an  application  of  the  technology  acceptance  model  and  innovation diffusion  theory,‖ Technol.  Anal.  Strateg.  Manag. ,  vol.  33,  no.  5,  pp.  505–519, 2021, doi: 10.1080/09537325.2020.1826423.
[70] Y. Carolina, ―Towards AIS success and its implications to information quality and user  satisfaction,‖ Int.  J.  Appl.  Bus.  Econ.  Res. ,  vol.  13,  no.  7,  pp.  5029–5042, 2015.
[71] U.  M.  Dholakia  and  A.  Herrmann,  ―The  Social  Influence  of  Brand  Community: Evidence from European Car Clubs,‖ vol. 69, no. July, pp. 19–34, 2005.
[72] V. Venkatesh and M. G. Morris, ―Why don’t men ever stop to ask for directions? Gender,  social  influence,  and  their  role  in  technology  acceptance  and  usage behavior,‖ MIS Q. Manag. Inf. Syst. , 2000, doi: 10.2307/3250981.
[73] S. Yusuf, ―Instrument development to measure the non-profit organisation website user satisfaction and user willingness to donate INSTRUMENT DEVELOPMENT TO  MEASURE  THE  NON-PROFIT  ORGANISATION  WEBSITE  USER SATISFACTION AND USER,‖ no. January 2019, 2018.
[74] T.  Raykov  and  G.  A.  Marcoulides, A  First  Course  in  Structural  Equation Modeling (Second Edition) . 2006.
[75] SmartPLS, ―PLS-SEM compared With CB-SEM,‖ 2019. https://www.smartpls.com/documentation/learn-pls-sem-and-smartpls/pls-sem- compared-with-cbsem.
[76] H.  Latan  and  I.  Ghozali,  ―Partial  Least  Squares:  Konsep,  Teknik  dan  Aplikasi SmartPLS 2.0 M3,‖ 2012.
[77] J. F. Hair, C. M. Ringle, and M. Sarstedt, ―PLS-SEM: Indeed a silver bullet,‖ J. Mark. Theory Pract. , vol. 19, no. 2, pp. 139–152, 2011, doi: 10.2753/MTP1069- 6679190202.
[78] C. M. R. and M. S. S. Joseph F. Hair, Jr., G. Tomas M. Hult, ―A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling,‖ Long Range Plann. , vol. 46, no. 1– 2, pp. 184–185, 2013, doi: 10.1016/j.lrp.2013.01.002.
[79] M.  P.  N.  Janadari,  Subramaniam,  S.  Ramalu,  C.  C.  Wei,  and  O.  Y.  Abdullah, ―Evaluation  of  measurement  and  structural  model  of  the  reflective  model constructs  in  PLS-SEM,‖ Sixth  Int.  Symp.  South  East.  Univ.  Sri  Lanka ,  no. September, pp. 187–194, 2018, [Online]. Available: http://www.seu.ac.lk/researchandpublications/symposium/6th/IntSym 2016
proceeding final 2 (1) - Page 187-194.pdf.
[80] J. F. Hair, G. T. Hult, C. M. Ringle, and M. Sarstedt, ―A Primer On Partial Least Squares Structural Equation Modeling.,‖ 2014.
[81] M.  Sarstedt,  C.  M.  Ringle,  and  J.  F.  Hair, Partial  Least  Squares  Structural Equation Modeling , no. September. 2017.
[82] M.  Yusup,  A.  Hardiyana, and  I.  Sidharta,  ―User  Acceptance Model  on  E-Billing Adoption:  A  Study  of  Tax  Payment  by  Government  Agencies,‖ Asia  Pacific  J.
Multidiscip. Res. , no. December, 2015, [Online]. Available:
http://www.apjmr.com/apjmr-vol-3-no-4-part-v/.
[83] J. A. Kumar, B. Bervell, N. Annamalai, and S. Osman, ―Behavioral intention to use  mobile  learning:  Evaluating  the  role  of  self-efficacy,  subjective  norm,  and whatsapp use habit,‖ IEEE Access , 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3037925.