## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 2 Agustus 2019

## Penerapan Model Technology-to-Performance Chain pada Cyber Campus
Faried Effendy #1 , Eto Wuryanto #2 , Livia Felisia Marentina #3
# Program Studi Sistem Informasi,Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga Jl.Mulyorejo Kampus C Surabaya
1 faried-e@fst.unair.ac.id
2 eto-w@fst.unair.ac.id
3 livia.felisia.marentina-2014@fst.unair.ac.id
Abstrak —  Model Technology  to  Performance  Chain (TPC) merupakan  suatu  model  komprehensif  dari  dua  hal  yang komplementer  yaitu:  sikap  pengguna  sebagai  prediktor utilisasi  atau  pemanfaatan  dan Task  Technology  Fit sebagai prediktor kinerja. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi  pengaruh  antar  variabel  dari  model  TPC terhadap  lingkungan Cyber  Campus serta  memberikan rekomendasi  atau  saran  untuk  peningkatan  kualitas Cyber Campus .  Pengolahan  data  menggunakan  metode  PLS-SEM dengan  menggunakan  responden  100  mahasiswa  pengguna Cyber  Campus .  Dari  hasil  penelitian  didapatkan  6  hipotesis diterima  dan  2  hipotesis  ditolak.  Rekomendasi  yang disarankan agar penggunaan Cyber Campus dapat meningkat  adalah  dengan  pemberdayaan  fitur  yang  sudah ada dan peningkatan layanan Helpdesk.
Kata kunci — Cyber Campus, PLS-SEM, SmartPLS, Task- Technology Fit, Technology to Performance Chain

## I. P ENDAHULUAN
Salah  satu  tujuan  utama  penelitian  dibidang  sistem informasi  adalah  untuk  membantu  tingkat  pemakai  akhir dan  organisasi  agar  dapat  memanfaatkan  teknologi informasi secara efektif [1]. Salah satu  model  yang dapat membantu  menjelaskan  kepada  pemakai  tentang  peran teknologi  informasi  dalam  meningkatkan  kinerja  adalah model Technology  to  Performance  Chain (TPC)  yang dikembangkan oleh Goodhue dan Thompson [2].
Fokus  kunci  dalam  penelitian  sistem  informasi  adalah pemahaman  hubungan  yang  lebih  baik  antara  sistem informasi dan kinerja individual. Agar teknologi informasi mempunyai  pengaruh  yang  positif  terhadap  kinerja individual, maka teknologi tersebut harus dapat diutilisasi atau  dimanfaatkan  dan  harus  sesuai  dengan  tugas  yang didukung  [2].  Model  penelitian  yang  dilakukan  oleh Goodhue  dan  Thompson  (1995)  menggunakan  suatu model  komprehensif  dari  dua  hal  yang  komplementer yaitu:  sikap  pengguna  sebagai  prediktor  utilisasi  atau pemanfaatan  dan Task  Technology  Fit sebagai  prediktor kinerja.  Inti  dari  model  tersebut  adalah  agar  teknologi
informasi  dapat  memberikan  dampak  positif  terhadap kinerja  pada  tingkat  individual  maupun  organisasi,  maka teknologi  harus  dimanfaatkan  dan  harus  sesuai  dengan jenis pekerjaan yang dilakukan.
Goodhue  dan  Thompson  telah  menguji  sebagian  dari model  TPC  [2],  dengan  hasil  bahwa  terdapat  pengaruh signifikan utilization dan Task  Technology  Fit terhadap performance  impact .  Model TPC  memiliki  tujuh  variabel yaitu expected consequences of use (COU), affect toward use (ATU), social  norms (SN), facilitating  conditions (FC), Task  Technology  Fit (TTF), utilization (U),  dan performance  impacts (PI).  Dalam  penelitiannya,  mereka tidak  menguji  hubungan Task  Technology  Fit terhadap Expected Consequences of Use, Affect Toward Use, Social Norms,  habit,  dan  facilitating  conditions .  Goodhue  dan Thompson  selanjutnya  menyarankan  untuk  melanjutkan penelitian  pada  hubungan  utilization  untuk  mendapatkan pemahaman  yang  lebih  baik  lagi  dan  memvalidasi kekuatan  hubungan  dalam  model  TPC  untuk  dua  kondisi yang  berbeda.  Kedua  saran  tersebut  kemudian  dilakukan oleh Staples dan Seddon [1].
Staples dan Seddon dalam penelitiannya  menggunakan dua  sampel  berbeda  yaitu mandatory  use dan voluntary use .  Perbedaan  utama  dari mandatory  use atau voluntary use terletak pada kebebasan penggunaan oleh pemakainya. Voluntary use yaitu pengguna sistem informasi mempunyai  kebebasan  untuk  memutuskan  menggunakan atau  tidak  menggunakan  sistem  informasi  tersebut.  Dan sebaliknya, mandatory  use adalah  pengguna  tidak memiliki kebebasan tersebut karena dipaksa menggunakan  oleh  perusahaan  atau  organisasi  yang menerapkan  sistem  informasi  tersebut.  Hasil  penelitian mereka  menunjukkan  bahwa  pada voluntary  use terdapat tiga  dari  delapan  hipotesis  yang  signifikan,  sedangkan pada mandatory use terdapat empat dari delapan hipotesis yang signifikan [1].
Pada mandatory  use ,  Staples  dan  Seddon  tidak menemukan  pengaruh  signifikan utilization terhadap performance impact . Hasil penelitian yang dilakukan oleh
Goodhue  dan  Thompson  berbeda  dengan  hasil  penelitian yang  dilakukan  Staples  dan  Seddon  yang  menyatakan bahwa utilization tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap performance  impact .  Teori  tersebut  tidak  sesuai  dengan teori  TPC  yang  ada  bahwa  teknologi  harus  dimanfaatkan dan  harus  sesuai  dengan  jenis  pekerjaan  yang  dilakukan agar  dapat  memberikan  dampak  positif  terhadap  kinerja pada  tingkat  individual  maupun  organisasi  yang  ada, sehingga  perlu  dilakukan  pengujian  kembali  pada sebagian model TPC.
Pada  tahun  2005,  Sunarta  dan  Astuti  melakukan pengujian  terhadap  model  TPC  dengan  obyek  sistem informasi  akuntasi  hotel  di  kabupaten  Badung,  Bali. Penelitian  ini  menunjukkan  adanya  hubungan  signifikan antara TTF terhadap Expected Consequences of Use , TTF terhadap Affect  Toward  Use, TTF  terhadap performance, dan Utilization terhadap performance [3]. Structual Equation Modeling (SEM) merupakan teknik statistik  yang  digunakan  untuk  membangun  dan  menguji model statistik yang biasanya dalam bentuk model-model sebab  akibat  [5].  Analisis  SEM  dibagi  ke  dalam  dua kelompok  yaitu  SEM  berbasis  kovarian  (CBSEM)  dan SEM  berbasis  varians  (PLS-SEM)  [6].  SEM  dengan  PLS bertujuan memprediksi dan mengembangkan teori. Hal ini berlainan  dengan  SEM  yang  berbasis  kovarian  yang ditujukan  untuk  menguji  teori  yang  ada  dan  konfirmasi. Di  samping  itu,  PLS-SEM  juga  digunakan  untuk memprediksi variabel laten endogenus atau mengidentifikasi  variabel-variabel  utama  jika  riset merupakan  riset  eksploratori  atau  perluasan  suatu  teori struktual yang ada.
Penelitian  ini  akan  menguji  ulang  sebagian  dari  model TPC  yang  telah  diuji  oleh  Staples  dan  Seddon  dengan menggunakan  setting mandatory  use pada  sistem informasi akademik Universitas Airlangga Cyber Campus (UACC)  yang  digunakan  oleh  mahasiswa  Fakultas  Sains dan Teknologi Universitas Airlangga.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Tahapan dari penelitian ini sebagai berikut:

## A. Identifikasi variabel dan hipotesis
Variabel-variabel  yang  diulas  dalam  penelitian  ini adalah berdasarkan dari variabel-variabel yang ada dalam model  TPC  Staples  dan  Seddon  [1].  Adapun  variabel- variabelnya ditunjukkan pada Gambar 1. Pada model TPC yang  akan  diteliti,  terdapat  8  Hipotesis  yang  diuji  seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1, yaitu:
H1: TTF berpengaruh signifikan terhadap COU H2: TTF berpengaruh signifikan terhadap ATU H3: TTF berpengaruh signifikan terhadap PI
H4: COU berpengaruh signifikan terhadap U H5: ATU berpengaruh signifikan terhadap U H6: SN berpengaruh signifikan terhadap U H7: FC berpengaruh signifikan terhadap U H8: U berpengaruh signifikan terhadap PI.

## B. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  primer  dalam  penelitian  ini  dilakukan dengan  metode survei  melalui kuesioner  yang dikirimkan kepada  responden.  Survei  dilakukan  secara offline dan
online .  Penyebaran  secara offline dilakukan  dengan memberi  lembar  kuesioner  secara  langsung  kepada mahasiswa  pengguna Cyber  Campus .  Kemudian,  survei secara online dilakukan  dengan  memberikan  link google form dan disebarkan melalui media sosial.
Gambar. 1 Model TPC yang diuji Staples dan Seddon [1]

## C. Penentuan Populasi dan Sampel Responden
Populasi  yang  dipilih  dalam  penelitian  ini  adalah seluruh  mahasiswa  pengguna Cyber  Campus pada program sarjana Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Airlangga.  Metode  sampling  yang  digunakan  untuk menentukan jumlah sampel  yang diinginkan dari  masing- masing angkatan ialah stratified random sampling . Untuk menetukan  ukuran  minimal  sampel  guna  penerapan  PLS- SEM  dimana  yang  direkomendasikan  adalah  10  kali jumlah jalur model struktural [7]. Diketahui bahwa jumlah jalur model struktural penelitian sebanyak 8, sehingga 8 × 10  =  80  merepresentasikan  ukuran  minimal  sampel  yang dibutuhkan  untuk  melakukan  estimasi  model  jalur  PLS. Dengan demikian jumlah sampel yang ditetapkan peneliti adalah  sebanyak  100  responden.  Rincian  sampel penelitian dapat dilihat pada Tabel I.
TABEL I D ESKRIPSI R ESPONDEN Keterangan Frekuensi Persen Jenis Kelamin Laki-laki 34 34% Perempuan 66 66% Jumlah 100 100% Angkatan 2014 32 32% 2015 33 33% 2016 35 35% Jumlah 100 100%

## D. Penyusunan Kuisioner
Dalam  melakukan  penyusunan  kuesioner  dilakukan penentuan  indikator  pada  setiap  variabel  yang  digunakan pada model TPC yang didapat dari penelitian sebelumnya yaitu  Staples  dan  Seddon  [1].  Setiap  indikator  akan
mewakili satu pertanyaan pada kuesioner sehingga jumlah pertanyaan  pada  kuesioner  adalah  50 item .  Rincian indikator dari setiap variabel bisa dilihat pada tabel II.
TABEL II RINCIAN INDIKATOR TIAP VARIABEL
Variabel Laten Variabel Indikator Indikator Task-technology fit dimensi 1 - Work Compatibility TTF1 Menggunakan sistem yang baru cocok dengan cara yang saya inginkan untuk menyelesaikan suatu kegiatan TTF2 Sistem  ini  kompatibel  dengan semua aspek dari kegiatan sayan TTF3 Saya memiliki akses ke sistem ketika saya membutuhkannya Task-technology fit dimensi 2 - Ease of Use TTF4 Sistem mudah untuk digunakan TTF5 Sistemnya user friendly TTF6 Mudah  bagi  sistem  untuk melakukan  apa  yang  saya  ingin lakukan.
Task-technology fit
dimensi 3 - Ease of Learning TTF7 Sistem mudah untuk dipelajari TTF8 Mudah bagi saya untuk menjadi  lebih  terampil  dalam menggunakan sistem TTF9 Fitur baru mudah untuk dipelajari Task-technology fit dimensi 4 - Information Quality TTF10 Saya  berpikir  bahwa  output disajikan  dalam  format  yang berguna  (missal:  download  krs dengan  format  yang  dihasilkan .pdf) TTF11 Sistem tersebut akurat TTF12 Sistem ini menyediakan informasi yang up-to-date Consequences of
Use COU1 Sistem ini memungkinkan saya untuk menyelesaikan tugas/kegiatan saya dengan lebih cepat COU2 Menggunakan sistem baru ini meningkatkan kinerja saya COU3 Menggunakan sistem baru ini meningkatkan produktivitas saya COU4 Menggunakan sistem baru ini meningkatkan efektivitas saya dalam tugas/kegiatan COU5 Menggunakan sistem baru ini memudahkan menyelesaikan tugas/kegiatan saya COU6 Menggunakan sistem baru ini memberi saya kontrol yang lebih besar atas tugas/kegiatan saya COU7 Secara keseluruhan, saya menemukan sistem baru ini berguna dalam tugas/kegiatan yang saya lakukan COU8 Menggunakan sistem baru ini meningkatkan kualitas tugas/kegiatan yang saya lakukan COU9 Sistem baru ini menyenangkan untuk digunakan COU10 Sistem baru ini menarik bagi saya Affect Toward System Use ATU1 Selama ini frekuensi penggunaan saya pada sistem ialah baik ATU2 Selama ini frekuensi penggunaan saya pada sistem ialah hebat ATU3 Selama ini frekuensi penggunaan saya pada sistem ialah berguna ATU4 Selama ini frekuensi penggunaan saya pada sistem ialah berharga
ATU5 Saya menjadi pengguna berat dari sistem yang menurut saya baik bagi saya ATU6 Saya menjadi pengguna berat dari sistem yang menurut saya hebat bagi saya ATU7 Saya menjadi pengguna berat dari sistem yang menurut saya berguna bagi saya ATU8 Saya menjadi pengguna berat dari sistem yang menurut saya berharga bagi saya Social Norms SN1
Dosen atau instruktur saya percaya bahwa itu penting bagi saya untuk menggunakan sistem tersebut SN2 Teman-teman saya di kuliah percaya bahwa itu penting bagi saya untuk menggunakan sistem tersebut SN3 Keluarga saya dan teman-teman di rumah percaya bahwa itu penting bagi saya untuk menggunakan sistem tersebut SN4 Orang-orang menghormati siapapun yang dapat menggunakan sistem seperti ini Facilitating conditions - Support Staff FC1 Staf pendukung (DSI Helpdesk) membuatnya mudah untuk menggunakan sistem ini FC2 Saya sering memiliki perbedaan pendapat dengan staf pendukung (DSI Helpdesk) ( reverse coded ) FC3 Staf pendukung (DSI Helpdesk) tidak pernah ada ketika saya butuh mereka mereka ( reverse coded ) Utilization U1
Rata-rata, berapa banyak jam per minggu anda menggunakan sistem pada beberapa bulan terkahir? (menjawab dalam jam per minggu) U2 Berapa jam per minggu yang anda harapkan untuk menggunakan sistem pada beberapa bulan ke depan? U3 Saya sering menggunakan sistem ini beberapa bulan terakhir U4 Saya menjadi pengguna berat system ini beberapa bulan terkahir U5 Saya akan sering menggunakan sistem ini beberapa bulan kedepan U6 Saya akan menjadi pengguna berat sistem ini beberapa bulan kedepan Performance impact PI1 Sistem ini adalah solusi biaya yang efektif untuk kebutuhan saya PI2 Keuntungan menggunakan sistem ini lebih besar daripada kerugiannya PI3 Sistem ini efisien PI4 Sistem ini efektif PI5 Secara keseluruhan saya puas dengan sistem PI6 Sistem ini bermanfaat PI7 Saya tidak akan memiliki kesulitan untuk mengatakan kepada orang lain tentang hasil yang saya gunakan dari sistem ini

## E. Pengolahan Data
Pengolahan  data  meliputi  3  tahap  yaitu  tabulasi  data, pengujian  model  pengukuran  dan  model  struktural. Tabulasi data dilakukan untuk mempermudah pengamatan dan  penggambaran  jawaban  responden  atas  kuesioner yang  telah  disebarkan.  Pengujian  model  pengukuran  dan model  struktural  menggunakan  Smart  PLS.  Partial  Least Squares  (PLS)  adalah  model  persamaan Structural Equation  Modeling (SEM)  yang  berbasis  komponen varian  [9][10].  Pengujian  model  pengukuran  dilakukan untuk  mengetahui  validitas  dan  reliabilitas  konstruk  [11]. Kemudian,  Pengujian  model  struktural  dilakukan  untuk mengetahui  hipotesis  apa  saja  yang  ditolak  atau  diterima [12]-[15].

## F. Analisis Hasil dan Rekomendasi
Setelah  pengujian  data  yang  akan  memberikan  hasil dari  perhitungan  yang  matang,  maka  tahap  selanjutnya adalah  mengambil  hasil  kesimpulan  yang  dilakukan sebagai
rangkuman  jawaban  dari  permasalahan.  Pembuatan tabel  untuk  hasil  pengujian  data  diperlukan  agar  dapat lebih mudah menarik kesimpulan dari hasil permasalahan dan  menjabarkan  hubungan  antar  faktor-dalam  lingkup Cyber  Campus .  Berdasarkan  kesimpulan  dari  hasil penelitian  yang  dilakukan  dapat  memberikan  saran  dan rekomendasi sebagai bahan pertimbangan untuk pengembangan penelitian selanjutnya.

## III. H ASIL DAN A NALISIS
Pengolahan  data  menggunakan  metode  PLS–SEM meliputi 2 tahapan yaitu tahap evaluasi model pengukuran reflektif dan tahap evaluasi  model struktural.  ditolak atau diterima [12]-[15].

## A. Evaluasi Model Pengukuran
Uji convergent  validity dengan  indikator  reflektif dapat  dilihat  dari  korelasi  antara  indikator  dengan konstruk  atau  variabel  latennya  dengan  melihat  nilai loading  factor yang  terletak  pada  tabel outer  loadings. Loading  factor paling  lemah  yang  dapat  diterima validitasnya  adalah  0,5.  Indikator  TTF3,  TTF10,  TTF11, U1, dan U2 menunjukkan korelasi yang tidak valid karena memiliki loading  factor kurang  dari  0,50  yakni  berturut- berturut  sebesar  0,469;  0,492;  0,428;  0,444;  dan  0,371. Hasil loading  factor pada  masing-masing  indikator  juga bisa dilihat pada Gambar 2.
Discriminant  validity adalah  tingkat  diferensi  suatu indikator  dalam  mengukur  konstruk-konstruk instrument. Untuk  menguji discriminat  validity dapat  dilakukan dengan  membandingkan  korelasi  antara  variabel  dengan akar  kuadrat  AVE  (√AVE)  atau  melihat  langsung  nilai Fornell  Lacker  Criterion  pada  SmartPLS .  Model pengukuran  mempunyai discriminant  validity yang  baik jika  √AVE  setiap  variabel  lebih  besar  daripada  korelasi antar  variabel  lainnya.  Hasil  uji  diskriminan  dapat  dilihat pada tabel III.
ATU COU FC PI SN TTF U ATU 0.848 COU 0.722 0.838 FC 0.599 0.457 0.900 PI 0.682 0.647 0.455 0.872 SN 0.740 0.644 0.563 0.641 0.844 TTF 0.671 0.646 0.551 0.683 0.540 0.673 U 0.671 0.566 0.472 0.640 0.651 0.528 0.744
Selanjutnya  dilakukan  uji  reliabilitas  konstruk  yang diukur  dari  dua  kriteria  yaitu composite  reliability dan cronbach  alpha .  Konstruk  dinyatakan  reliabel  jika  nilai composite  reliability maupun cronbach  alpha diatas  0,7 [8].  Hasil  output composite  reliability ditunjukkan  pada Tabel  IV,  sedangkan cronbach’s  alpha ditunjukkan  pada Tabel V. Dapat dilihat semua variabel memiliki composite reliability dan cronbach’s  alpha diatas  0.7.  Maka  semua variabel dikatakan reliabel.
TABEL IV H ASIL U JI C OMPOSITE R ELIABILITY Variabel Composite Reliability Keterangan ATU 0.953 Reliabel COU 0.959 Reliabel FC 0.927 Reliabel PI 0.957 Reliabel SN 0.908 Reliabel TTF 0.905 Reliabel U 0.872 Reliabel
TABEL V H ASIL U JI C ROANBACH A LPHA Variabel Croanbach Alpha ATU 0.943 COU 0.951 FC 0.882 PI 0.947 SN 0.866 TTF 0.883 U 0.828

## B. Evaluasi Model Struktural
Evaluasi  model  stuktural  ( inner  model ) dilakukan untuk  mengetahui  apakah  hipotesis  diterima  atau  ditolak. Model struktural dievaluasi dengan menggunakan p-value untuk  mengetahui  signifikansi  dari  koefisien  parameter jalur  struktural.  Untuk  menyimpulkan  apakah  hipotesis diterima  atau  ditolak,  digunakan  nilai p-value pada signifikansi  α  =  5%  atau  0,05. Jika p-value <  0,05  maka H 0 ditolak,  dengan  kata  lain  terdapat  pengaruh  yang signifikan  antar  variabel  tersebut.  Namun,  jika p-value > 0,05  maka  H 0 diterima  artinya  tidak  ada  pengaruh  yang signifikan  antar  variabel.  Hasil  pengolahan  data bootstrapping dapat dilihat pada Tabel V.
Hasil  uji  hipotesis  menunjukkan  bahwa    6  hipotesis diterima yakni H1, H2, H3, H5, H6, dan H8. Sementara 2 hipotesis yang ditolak yakni H4 dan H7.
TABEL III H ASIL U JI D ISKRIMINAN DENGAN F ORNELL L ACKER C RITERION
TABEL VI H ASIL U JI H IPOTESIS Hipotesis H 0 Hipotesis Ha Path Cofficien ts p- value s Keterang an H 0 = TTF tidak berpengar uh signifikan terhadap COU H 1 = TTF berpengar uh signifikan terhadap COU 0.646 0.000 H 0 ditolak
H 0 = TTF
tidak berpengar uh signifikan terhadap ATU H 2 = TTF berpengar uh signifikan terhadap ATU 0.683 0.000 H 0 ditolak
H 0 =  TTF tidak berpengar uh signifikan terhadap PI H 3 =  TTF berpengar
uh signifikan terhadap PI 0.478 0.000 H 0 ditolak
H 0 =  COU tidak berpengar
uh signifikan terhadap U H 4 =  COU berpengar uh signifikan terhadap U 0.099 0.449 H 0 diterima H 0 =  ATU tidak berpengar uh signifikan terhadap
U H 5 =  ATU berpengar
uh signifikan terhadap U 0.345 0.027 H 0 ditolak
H 0 =  SN
tidak
berpengar
uh signifikan terhadap
U H 6 =  SN berpengar uh signifikan terhadap U 0.305 0.009 H 0 ditolak
H 0 =  FC tidak berpengar uh signifikan terhadap U H 7 =  FC berpengar uh signifikan terhadap U 0.048 0.579 H 0 diterima
H 0 =  U tidak berpengar uh signifikan terhadap PI H 8 =  U berpengar uh signifikan terhadap PI 0.388 0.000 H 0 ditolak

## B. Hasil Uji Hipotesis
a. H1  : Task-technology  fit berpengaruh  signifikan terhadap Expected Consequences of Use
Berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  diketahui  bahwa TTF  UACC  mempunyai  pengaruh  pada  COU mahasiswa,  sehingga  UACC  yang  sifatnya mudah  digunakan,  mudah  dipelajari, user friendly ,  dan  kompatibel  dapat  meningkatkan produktivitas,
efektivitas, kinerja, dan penyelesaian  kegiatan  mahasiswa  dengan  lebih cepat.
b. H2  : Task-technology  fit berpengaruh  signifikan terhadap Affect Toward Use Pada  hasil  uji  hipotesis  diketahui  bahwa  TTF UACC mempunyai pengaruh pada ATU mahasiswa sehingga UACC yang sifatnya mudah digunakan,  mudah  dipelajari, user  friendly ,  dan kompatibel  mempengaruhi  kesan  mahasiswa selama  penggunaan  UACC,  yaitu  baik,  hebat, berguna dan berharga. Mahasiswa yang mempunyai  kesan  positif  terhadap  aktivitasnya akan  dapat  meningkatkan  intensitas  penggunaan UACC.
c. H3: Task-technology  fit berpengaruh  signifikan terhadap performance impact
TTF  UACC  mempunyai  pengaruh  pada  PI mahasiswa  maka  UACC  yang  sifatnya  mudah digunakan,  mudah  dipelajari, user  friendly ,  dan kompatibel terhadap kegiatan mahasiswa mempengaruhi  dampak  kinerja  yang  dirasakan oleh  mahasiswa,  UACC  merupakan  solusi  yang efektif  untuk  kebutuhan  tugas  atau  kegiatan seorang mahasiswa. Dengan sistem yang memiliki  karakteristik  seperti  itu,  manfaat  yang dirasakan  dari  penggunaan  UACC  akan  lebih banyak dari pada kerugiannya. Secara keseluruhan  dengan  menggunakan  UACC  yang ada,  mahasiswa  akan  merasakan  kepuasan tersendiri  sehingga  kinerjanya  dapat  meningkat. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kesesuaian  tugas akan dapat meningkatkan kinerja individual.
d. H4: Expected  Consequences  of  Use berpengaruh signifikan terhadap Utilization
Berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  untuk  COU terhadap U pada Tabel VI dapat dilihat bahwa H 0 diterima pada tingkat signifikansi 0.05. Sehingga COU  tidak  mempunyai  pengaruh  pada  U  maka UACC  yang  diharapkan  dapat  meningkatkan produktivitas  dan  efektivitas  dalam  beraktifitas belum  mampu  mendorong  mahasiswa  untuk memanfaatkan  dan  meningkatkan  frekuensi penggunaan  UACC  secara  signifikan.  UACC yang  memiliki  berbagai  fitur  akademik  belum mampu  memotivasi  mahasiswa  untuk  lebih sering  menggunakan  UACC.  Oleh  karena  itu, diharapkan  adanya  pemberdayaan  fitur  yang  ada seperti  fitur  informasi  kegiatan  atau  beasiswa yang  up  to  date,  portal  berita  antar  fakultas  atau universitas  lain,  kalender  akademik  yang  lebih akurat,  dan  lain-lain  supaya  mahasiwa  lebih
tertarik  lagi  menggunakan  UACC.  Diharapkan juga  penambahan  fitur  baru  seperti  jadwal  dosen mengajar pada UACC.
e. H5: Affect  Toward  Use berpengaruh  signifikan terhadap Utilization
Berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  untuk  ATU terhadap U pada Tabel VI dapat dilihat bahwa H 0 ditolak  pada  tingkat  signifikansi  0.05.  Sehingga ATU mempunyai pengaruh pada  U maka UACC secara  psikologis  mahasiswa  merasa  baik  dan berguna  menggunakan  UACC  sehingga  dapat meningkatkan intensitas dan frekuensi penggunaan UACC pemakai. Berdasarkan jawaban  responden,  diketahui  perasaan  yang positif  seperti  baik,  berguna,  dan  hebat  dalam menggunakan  UACC  baru  mampu  membawa mahasiswa  untuk  menggunakan  UACC  dengan intensitas rata-rata 6−7 menit dalam seminggu.
f. H6: Social  Norms berpengaruh  signifikan terhadap Utilization
Berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  untuk  SN terhadap U pada Tabel VI dapat dilihat bahwa H 0 ditolak  pada  tingkat  signifikansi  0.05.  Sehingga SN mempunyai pengaruh pada U maka eksistensi faktor  sosial  dalam  mempengaruhi  tingkat pemanfaatan  UACC  pada  FST  UNAIR  ialah kuat.  Dukungan  dari  lingkungan  sekitar  seperti teman, dosen, atau keluarga terhadap pemanfaatan  UACC  telah  mampu  meningkatkan intensitas dan frekuensi penggunaan UACC.
g. H7: Facilitating conditions berpengaruh signifikan terhadap Utilization Berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  untuk  FC terhadap U pada Tabel VI dapat dilihat bahwa H 0 diterima pada tingkat signifikansi 0,05. Sehingga FC tidak mempunyai pengaruh pada U maka dari sisi  mahasiswa  sering  memiliki  perbedaan pendapat  dengan  staf  pendukung  atau  DSI Helpdesk  serta  tersedianya  panduan  dan  bantuan jika  pengguna  menemukan  kesulitan  yang berhubungan  dengan  UACC  belum  mampu memperbaiki  tingkat  penggunaan  UACC  pada mahasiswa.  Oleh  karena  itu,  DSI Helpdesk perlu lebih  cepat  tanggap  lagi  dalam  memberikan bantuan  ketika  terdapat  keluhan  dan  kesulitan dari mahasiswa.
h. H8: Utilization s  berpengaruh  signifikan  terhadap performance impact Berdasarkan hasil uji hipotesis untuk U terhadap PI pada Tabel  VI  dapat  dilihat  bahwa  H 0 ditolak pada  tingkat  signifikansi  0,05.  Sehingga  U mempunyai pengaruh pada PI maka pada tingkat rata-rata  6  menit/minggu  dalam  beberapa  bulan terakhir  dan  rata-rata  7  menit/minggu  dalam beberapa bulan mendatang mempengaruhi kinerja mahasiswa  yang  ditimbulkan  dari  UACC  serta kepuasan mahasiswa selama menggunakan UACC  pada  beberapa  bulan  terakhir  dan beberapa bulan mendatang.
C. Perbandingan dengan Penelitian Sebelumnya
Dalam  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Staples  dan  Seddon  terdapat  empat  hipotesis  yang signifikan  yaitu H1, H2, H3, dan H6 dan empat hipotesis yang  tidak  signifikan  yaitu  H4,  H5,  H7,  dan  H8. Sedangkan  dalam  penelitian  ini  terdapat  enam  hipotesis yang  signifikan  yaitu  H1,  H2,  H3,  H5,  H6,  dan  H8  serta dua hipotesis yang tidak signifikan yaitu H4 dan H7.
Hasil uji hipotesis H1 konsisten dengan hasil penelitian sebelumnya  (Staples  dan  Seddon)  bahwa task-technology fit berpengaruh signifikan terhadap expected consequences of use .
Hasil uji hipotesis H2 konsisten dengan hasil penelitian sebelumnya  (Staples  dan  Seddon)  bahwa task-technology fit berpengaruh  signifikan  terhadap affect  toward  use .  Ini menunjukkan  bahwa  pada mandatory  setting persepsi individu  dari  kesesuaian  sistem  dengan  tugas  dan karakteristik  individu  merupakan  pengaruh  penting  pada keyakinan  mereka  tentang  kegunaan,  kepentingan,  dan potensi  keuntungan  yang  bisa  diperoleh  dari  penggunaan sistem.
Hasil uji hipotesis H3 konsisten dengan hasil penelitian sebelumnya  (Staples  dan  Seddon)  bahwa task-technology fit berpengaruh  signifikan  terhadap performance  impact . Hasil path  coefficients dan  uji  signifikan  juga menunjukkan  bahwa  sebagian  besar explanatory  power berasal dari task-technology fit , ini juga konsisten dengan hasil penelitian sebelumnya.
Hasil uji hipotesis H4 konsisten dengan hasil penelitian sebelumnya  bahwa expected  consequences  of  use tidak berpengaruh signifikan terhadap utilization. Ini menujukkan  pada mandatory  setting bahwa  ketika pengguna  tidak  memiliki  pilihan  untuk  menggunakan sistem,  maka  kepercayaan  dan  perasaan  mereka  tentang penggunaan  sebagian  besar  tidak  relevan  mendukung prediksi utilization .
Hasil  uji  hipotesis  H5  pada  penelitian  ini  tidak konsisten  dengan  hasil  penelitian  sebelumnya.  Harapan dan  hasil  penelitian  Staples-Seddon  mengatakan  bahwa expected  consequences  of  use tidak  berpengaruh signifikan  terhadap utilization .  Ini  menujukkan  pada mandatory setting bahwa ketika pengguna tidak memiliki pilihan  untuk  menggunakan  sistem,  maka  kepercayaan dan  perasaan  mereka  tentang  penggunaan  sebagian  besar tidak relevan mendukung prediksi utilization . Beberapa opini peneliti menunjukkan bahwa diterimanya H5 pada penelitian ini dikarenakan mayoritas masyarakat Indonesia yang memiliki sifat yang ramah dan tidak  enak  hati  untuk  menyatakan  suatu  sistem  tidak berguna  atau  tidak  bermanfaat  walaupun  tidak  sesuai dengan harapan mereka (ditolaknya H4).
Hasil uji hipotesis H6 konsisten dengan hasil penelitian sebelumnya  bahwa social  norms berpengaruh  signifikan terhadap utilization .  Ini  menunjukkan  bahwa  pada mandatory  setting ketika social  norms kuat  maka  norma- norma  dapat  melampaui  keyakinan  kekuasaan  tentang expected consequences of use dan affect toward use . Hasil  uji  hipotesis  H8  pada  penelitian  ini  tidak konsisten  dengan  hasil  penelitian  sebelumnya.  Tetapi harapan  dari  penelitian  Staples-Seddon  mengatakan
bahwa expected  consequences  of  use berpengaruh signifikan  terhadap utilization .  Ini  menujukkan  pada mandatory  setting bahwa utilization juga  ikut  serta mempengaruhi performance  impact sehingga  konsisten dengan  teori  model  TPC  bahwa  untuk  memberikan dampak  yang  positif  terhadap  kinerja  maka  teknologi harus  dimanfaatkan  (diterimanya  H8)  dan  harus  sesuai dengan tugas yang dilakukan (diterimanya H3).

## IV. K ESIMPULAN
1. Berdasarkan  hasil  analisis  data  yang  dilakukan dalam  penelitian  ini  dengan  menggunakan  model TPC  serta  menggunakan  analisis  dengan  metode SEM-PLS, dapat disimpulkan bahwa:
a. Task  Technology-Fit berpengaruh  signifikan terhadap Expected  Consequences  of  Use , Affect Toward Use , dan Performance Impact . b. Affect Toward Use , Social Norms , dan Facilitating  Condition berpengaruh  signifikan terhadap Utilization .
c. Expected  Consequences  of  Use dan Facilitating Condition tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap Utilization .
2. Bahwa  model  TPC  merupakan  alat  yang  sangat berguna  umtuk  memahami  dampak  potensial  dari sistem pada kinerja tugas.
3. Bahwa pengujian model Technology-to-Performance Chain (TPC)  dengan  objek  UACC  kurang  tepat dikarenakan  ada  lima  indikator  pada loading  factor yang  masih  kurang  dari  0,5  yaitu TTF3,  TTF10, TTF11, U1, dan U2 .
4. Diharapkan  adanya  pemberdayaan  fitur  yang  sudah ada pada UACC, seperti:
a. Fitur kalender akademik yang lebih akurat,
b. Fitur  informasi  yang  lebih up-to-date ,  seperti adanya  informasi  kegiatan  mahasiswa,  beasiswa, atau berita antar fakultas hingga universitas lain.
c. Layanan pesan antar mahasiswa pada dosen lebih sering digunakan.
Diharapkan  adanya  penambahan  fitur  lain  seperti  fitur jadwal  ajar  dosen.  Sedangkan  untuk  pihak  DSI Helpdesk
diharapkan  dapat  lebih  cepat  tanggap  lagi  dalam memberikan respon.

## R EFERENSI
[1] D.  S.  Staples  and  P.  Seddon,  "Testing  the  Technology-to- Performance  Chain  Model,"  Journal  of  Organizational  and  End User Computing, vol. 16, no. 4, pp. 17-36, 2004.
[2] D.  L.  Goodhue  and  R.  L.  Thompson,  "Task-Technology  Fit  and Individual Performance," vol. 19, no. 2, p. 213, 1995.
[3] I. N. Sunarta and P. D. Astuti, "Pengujian Terhadap Technology- to-Performance Chain: Pendekatan Structural Equation
Modeling," SNA8, pp. 880-893, 2005.
[4] E.  S.  Riskadewi,  Penerimaan  Sistem  Informasi  Akademik Universitas  Airlangga  Cyber  Campus  (UACC)  Pada  Dosen  Fisip Universitas Airlangga, Surabaya, 2014.
[5] J.  Sarwono  and  U.  Narimawati,  Membuat  Skripsi,  Tesis,  dan Disertasi  dengan  Partial  Least  Square  SEM  (PLS-SEM), Yogyakarta: ANDI, 2015.
[6] H.  Sofyan  and  H.  Kurniawan,  Generasi  Baru  Mengolah  Data Penelitian  dengan  Partial  Least  Square  Path  Modelling,  Jakarta: Salembainfotek, 2011.
[7] W.  W.  Chin  and  P.  R.  Newsted,  "Structural  Equation  Modeling Analysis  with  Small  Samples  Using  Partial  Least  Squares," Statistical  Strategies  for  Small  Sample  Research,  pp.  307-341, 1999.
[8] I.  Ghozali,  Structural  Equation  Modelling:  Metode  Alternatif dengan Partial Least Squares (PLS), Badan Penerbit Undip, 2014.
[9] W. W. Chin, B. L. Marcolin  and P. R. Newsted, "A Partial Least Squares  Latent  Variable  Modeling  Approach  for  Measuring Interaction Effects: Results from a Monte Carlo Simulation Study and  an  Electronic-Mail  Emotion/Adoption  Study,"  Information Systems Research, p. 189–217, 2003.
[10] w. &. T. Chin & Frye, PLS Graph, Soft Modelling Inc, 1996.
[11]      S.  Yamin  and  H.  Kurniawan,  Generasi  Baru  Mengolah  Data Penelitian  Dengan  Partial  Least  Square  Path  Modeling,  Jakarta: Salemba Infotek, 2011.
[12]        L.  F.  Pitt,  R.  T.  Watson  and  C.  B.  Kavan,  "Service  Quality:  A Measure  of  Information  Systems  Effectiveness,"  MIS  Quarterly, vol. 19, no. 2, pp. 213-236, 1995.
[13]      W.  H.  DeLone  and  E.  R.  McLean,  "The  DeLone  and  McLean model of information systems success: a ten-year update," Journal of Management Information, pp. 9-30, 2003.
[14]   W. H. DeLone and E. R. McLean, "Information Systems Success: The  Quest  for  the  Dependent  Variable,"  Information  Systems Research, pp. 60-95, 1992.
[15]  J.  Hamari,  N.  Hanner,  and  J.  Koivisto,  ―Service  quality  explains why people use freemium services but not if they go premium: An empirical  study  in  free-to-play  games,‖  Int.  J.  Inf.  Manage.,  vol. 37, no. 1, pp. 1449–1459, Feb. 2017.