http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Analisis Penerimaan Ibadah Online menggunakan Metode UTAUT 2 dan Clustering k-Means
The Analysis of Online Worship Services Acceptance using the UTAUT 2 Method and Clustering k-Means
Gilang Jonathan Phita, Yessica Nataliani*
Sistem Informasi, Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana,
Jl. Dr. O. Notohamidjojo No.1-10, Blotongan, Kec. Sidorejo, Salatiga, Jawa Tengah 50715, Indonesia *e-mail: yessica.nataliani@uksw.edu
( received : 27 April 2022, revised : 24 Juli 2022, accepted : 7 Agustus 2022)

## Abstrak
Karakteristik dan latar belakang dari sebuah jemaat gereja dan penerimaan teknologi dalam pelayanan ibadah online menjadi  salah  satu  tolak  ukur  untuk  mengetahui  sikap  atau  perilaku  pengguna  dalam menerima  sebuah  teknologi.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk  melihat  penerimaan  teknologi jemaat terhadap pelayanan ibadah online menggunakan Unified Theory of Acceptance and Use of The Technology 2  (UTAUT  2),  dan  jawaban  responden  dari  berbagai  kalangan  dan  usia  dikelompokkan menggunakan clustering  k-Means .  Pengumpulan  data  dilakukan  melalui  kuesioner  dengan  jumlah responden  sebanyak  220  responden.  Dari  uji  regresi  linear  berganda  terhadap  variabel  UTAUT  2 didapatkan  bahwa  variabel Habit pada  penggunaan  ibadah online memiliki  pengaruh  yang  tinggi terhadap  variabel Behavioral  Intention .  Selain  itu  variabel Habit pada  penggunaan  ibadah online memiliki  pengaruh  yang  tinggi  terhadap  variabel Use  Behavior .  Selanjutnya, clustering dengan k- Means dilakukan untuk melihat kelompok usia yang puas terhadap ibadah online, berdasarkan empat cluster yang didapat menggunakan  metode Elbow dan enam kelompok usia.  Hasil dari clustering k - Means dari  seluruh  variabel  UTAUT  2,  kelompok  usia  12-16  tahun  dan  26-35  tahun  merupakan kelompok yang paling puas dan menerima ibadah online .
Kata kunci: teknologi, jemaat, ibadah online , UTAUT 2, clustering

## Abstract
The characteristics and background of the church congregation and the acceptance of technology in online  worship  services  were  one  of  the  parameter  to  determine  user  attitudes  or  behavior  in accepting  technology.  The  objective  of  this  research  to  is  to  find  out  the  acceptance  of  church congregation's technology toward the online worship services using the Unified Theory of Acceptance and Use of The Technology 2 (UTAUT 2), and answers of respondents from various backgrounds and ages  were  grouped  using  k-Means  clustering.  Data  were  collected  through  a  questionnaire  with  a total of 220 respondents. From the UTAUT 2 method using multiple linear regression, it was found that  the  Habit  variable  on  the  use  of  online  worship  has  a  high  influence  toward  the  Behavioral Intention variable, and the Habit variable on the use of online worship has a high influence toward the  Use  Behavior  variable.  Furthermore,  clustering  with  k-Means  was  carried  out  to  see  the  age group  that  was  satisfied  with  online  worship  services,  based  on  four  clusters  obtained  using  the Elbow method and six age groups. The results of the k-Means clustering of all UTAUT 2 variables, the  age  group  12-16  years  and  26-35 years  are  the most satisfied  group  and  accept  online  worship services.
Keywords: technology, congregation, online worship, UTAUT 2, clustering

## 1 Pendahuluan
Penggunaan teknologi bagi masyarakat, terutama di masa pandemi ini, menjadi sangat cepat dan pesat. Hal ini mengakibatkan pergeseran dimana sebelumnya teknologi hanya sebagai alat pendukung, tetapi saat ini teknologi menjadi sesuatu yang berperan penting di setiap situasi sebagai alat penentu
keberhasilan.  Tidak  terkecuali  bagi  umat  Kristiani.  Beberapa  gereja  masih  melakukan  penutupan sementara akibat parahnya pandemi di daerahnya. Ada pula gereja yang telah dibuka dan menjalankan kegiatan ibadah dengan menerapkan protokol kesehatan dan membatasi jumlah jemaat yang datang.
Live streaming adalah konten tayangan/video yang disiarkan langsung melalui situs web berbagi video,  seperti  Youtube,  Facebook,  dan  lain  lain.  Teknologi live  streaming telah  banyak  digunakan untuk  menyiarkan  sesuatu  yang  bermanfaat,  salah  satunya  ibadah online .  Sebagian  besar  gereja  di Indonesia  saat  ini  menggunakan  teknologi live  streaming untuk  kegiatan  beribadah.  Ibadah online menjadi salah satu solusi bagi para jemaat yang ingin beribadah namun dalam keadaan sakit ataupun tidak dapat pergi ke gereja.
Karakteristik  dan  latar  belakang  dari  jemaat  yang  berbeda  memberikan  tantangan  tersendiri dalam  melakukan  penerapan  ibadah online di  lingkungan  gereja.  Penerimaan  teknologi  khususnya dalam pelayanan menjadi salah satu tolak ukur untuk mengetahui sikap atau perilaku pengguna dalam menerima sebuah teknologi. Metode UTAUT dapat menjadi cara untuk melihat penerimaan teknologi jemaat pada pelayanan ibadah online .
Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  The  Technology (UTAUT)  adalah  penyatuan  yang divalidasi  secara  empiris  dari  model  penerimaan  teknologi  utama,  dan  karenanya  dianggap  sebagai instrumen  yang  andal  dan  berguna  [1],  UTAUT  memprediksi  penerimaan  pengguna  dalam menggunakan sebuah teknologi dan dengan demikian dapat menarik bagi semua pelaksana potensial dari  teknologi  baru.  UTAUT  dirumuskan  dengan  empat  variabel  yaitu performance  expectancy (harapan kinerja) , effort expectancy (harapan usaha) , social influence (faktor sosial) , dan facilitating conditions (kondisi  yang  memfasilitasi).  Setiap  variabel  berpengaruh  pada  dependen  variabel behavioral  intention (niat  perilaku)  dan use  behavior (perilaku  penggunaan)  [2].  Pada  tahun  2012, Venkatesh,  dkk.  mengembangkan  UTAUT  menjadi  UTAUT  2  dengan  menambahkan  tiga  variabel, yaitu hedonic motivation (motivasi hedonis) , price value (nilai harga) , dan habit (kebiasaan) [3].
Untuk  menganalisis  dan  mengelompokkan  hasil  penerimaan  responden  yang  dilihat  dari kelompok usia, berdasarkan variabel UTAUT 2, maka digunakan clustering . Clustering adalah proses pengelompokan  data  ke  dalam cluster [4]. Clustering sering  digunakan  dalam  aplikasi data  mining , seperti eksplorasi data ilmu pengetahuan, akses informasi, basis data spasial, dan analisis web [5]. k- Means adalah  salah  satu  metode  dalam data  mining yang  digunakan  untuk  mengelompokkan  data yang berkarakteristik sama menjadi satu cluster dan data yang berkarakteristik beda menjadi cluster yang lain [6].
Penelitian  ini  akan  melihat  penerimaan  teknologi  jemaat  terhadap  pelayanan  ibadah online menggunakan  metode  UTAUT  2.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  akan  melihat  jawaban  responden dilihat dari berbagai kalangan dan usia yang akan dikelompokkan menggunakan clustering k-Means . Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  mengukur  tingkat  penerimaan  pengguna live  streaming baik perilaku  maupun  niat  pengguna  dalam  beribadah online dengan  metode  UTAUT  2,  dan  dapat mengetahui  dan  mengelompokkan  berbagai  jawaban  responden  dari  berbagai  kalangan  dan  usia menggunakan clustering k-Means .  Gereja  juga  dapat  mengetahui  variabel  yang  berpengaruh signifikan dan kelompok usia yang merasa terbantu dengan adanya layanan ibadah online .

## 2 Tinjauan Literatur
Beberapa  penelitian  tentang  penggunaan  UTAUT  telah  dilakukan.  Pada  penelitian  membahas perkembangan dan evolusi fenomena live streaming yang sering digunakan oleh para pengguna media sosial. Live  streaming sering  digunakan  untuk  sesuatu  yang  positif  atau  negatif,  dikarenakan  setiap pengguna sebagai produsen yang mempunyai kontrol penuh dalam memproduksi konten berdasarkan perbedaan pandangan, kepentingan, dan pendapat dari masing masing pengguna [7].
Selanjutnya  penelitian  tentang  profil  penerimaan  teknologi  staf  pengajar  universitas menggunakan UTAUT sebagai variabel pengelompokan, dalam rangka penerapan sistem manajemen pembelajaran  baru.  Pengambilan  data  dilakukan  melalui  kuesioner  dan  terkumpul  244  responden. Analisis cluster dengan UTAUT sebagai variabel input menghasilkan tiga kelompok, yaitu kelompok pengadopsi  awal  dengan  nilai  tinggi,  kelompok  mayoritas  awal  dengan  nilai  sedang,  dan  kelompok mayoritas  akhir  dengan nilai terendah.  Hasilnya  yaitu  pengadopsi  awal dipengaruhi  oleh facilitating conditions yang dapat menentukan penggunaannya, dan kesediaan untuk menerima dan menggunakan teknologi akan dipengaruhi oleh anxiety (kecemasan). Pada kelompok mayoritas awal lebih mungkin
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
untuk  mulai  berinovasi  dengan  peningkatan  pengaruh social  influence .  Pada  Mayoritas  akhir  lebih mungkin  akan  mulai  menggunakan  lebih  banyak  sistem  dengan  pengaruh social  influence yang meningkat,  dengan  tambahan facilitating  conditions ,  seperti  dukungan  dan  kemudahan  penggunaan sistem [8].
Selanjutnya  penelitian  tentang  analisis  pemanfaatan  e-kinerja  yang  diterapkan  pada  pemerintah Provinsi Sulawesi Utara menggunakan UTAUT 2. Pengambilan data dilakukan melalui kuesioner dan terkumpul  50  responden.  Hasil  dari  penelitian  menyatakan  bahwa  variabel performance  expectancy dengan  dependen  variabel behavior  intention memiliki  pengaruh  terhadap  penggunaan  e-kinerja, sedangkan habit dan behavior  intention dengan  dependen  variabel use  behavior memiliki  pengaruh terhadap penggunaan e-kinerja [9].
Selanjutnya  penelitian  tentang  minat  dan  perilaku  penggunaan mobile  banking menggunakan metode  UTAUT  2.  Pengambilan  data  dilakukan  melalui  kuesioner  dan  terkumpul  100  responden. Hasil penelitian menunjukkan performance expectancy dengan dependen variabel behavior intention memiliki pengaruh pada penggunaan mobile banking , sedangkan habit dan behavior intention dengan dependen variabel use behavior memiliki pengaruh pada penggunaan mobile banking [10]. Selanjutnya  penelitian  tentang  penentuan  status  gizi  balita  menggunakan clustering dengan metode k -Means.  Jumlah  data  yang  terkumpul  50  balita.  Data  dikelompokkan  menjadi  dua  yaitu tinggi  badan  dan  berat  badan.  Status  gizi  balita  dikelompokkan  menjadi  lima cluster menggunakan aplikasi  SPSS.  Pengujian  akhir  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  pengelompokan k -Means dengan tabel Growth Chart. Hasilnya k-Means memiliki nilai akurasi 34% benar [11].
Selanjutnya  penelitian  tentang  pencarian  lima  mahasiswa  menggunakan clustering dengan metode k -Means  untuk  mengikuti  lomba.  Kriteria  seperti  nilai  mata  kuliah  terkait  dan  nilai  Indeks Prestasi  Kumulatif  (IPK)  dikelompokkan  menggunakan  metode k-Means yang  hasilnya  yaitu rekomendasi  mahasiswa  terbaik  berdasarkan cluster.  Cluster terbaik  dapat  dihitung  lebih  banyak untuk  mendapatkan  nama-nama  mahasiswa  terbaik,  dengan  melibatkan  IPK  dan  mata  kuliah  terkait guna mendapatkan mahasiswa terbaik untuk mengikuti lomba [12].
Penelitian  ini  memiliki  keunggulan  tersendiri  dibandingkan  dengan  penelitian  terdahulu. Penelitian  ini  melihat  penerimaan  teknologi  jemaat  terhadap  pelayanan  ibadah online menggunakan metode  UTAUT  2  dan  melihat  berbagai  jawaban  responden  dari  berbagai  kalangan  dan  usia  yang akan  dikelompokkan  menggunakan clustering  k-Means .  Pada  penelitian  terdahulu  belum  ada  yang membahas penerimaan teknologi jemaat terhadap pelayanan ibadah online dengan metode yang sama, sehingga dalam penelitian ini tidak ada perbandingan dengan penelitian serupa.

## 3 Metode Penelitian
Dalam  melakukan  penelitian  menggunakan  metode clustering  k-Means dan  metode  UTAUT  2 dalam  memahami  penerimaan  ibadah online ,  dibuat  tahapan  penelitian  sebagai  alur  penelitian  yang dapat dilihat pada Gambar 1.

## Studi Literatur
Secara umum, studi literatur adalah menelusuri berbagai sumber yang dibuat sebelumnya sebagai bahan rujukan dalam pembahasan hasil penelitian. Dalam studi literatur ini, peneliti telah melakukan tinjauan terhadap beberapa jurnal penelitian yang berkaitan dengan penelitian ini.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  dilakukan  melalui  kuesioner.  Kuesioner  adalah  metode pengumpulan  data  dengan  memberikan  pertanyaan  kepada  calon  responden.  Penyebaran  kuesioner dilakukan  secara online dengan  membagikan link kuesioner dari “Google Form” kepada responden. Lokasi penelitian yaitu di Gereja Gloria yang berada di lingkungan Majelis Jemaat Gereja Kalimantan Evangelis  Kalawa  Resort  Kuala  Kapuas.  Lokasi  ini  dipilih  karena  Gereja  Gloria  merupakan  gereja yang masih menggunakan layanan ibadah online dan konsisten hingga sekarang. Pengalaman peneliti dalam menjadi operator ibadah online di Gereja Gloria menjadi alasan peneliti dalam memilih lokasi penelitian  ini.  Calon  responden  dalam  penelitian  ini  merupakan  jemaat  Gereja  Gloria  yang  pernah mengikuti  ibadah online melalui Live  Streaming .  Kuesioner  yang  disusun  merupakan  pertanyaan tentang  variabel  yang  terdapat  pada  UTAUT  2.  Berdasarkan  data  jumlah  populasi  di  lingkungan Majelis  Jemaat  Gereja  Kalimantan  Evangelis  Kalawa  Resort  Kuala  Kapuas  periode  2018-2022, terdapat  jumlah  populasi  yaitu  2031.  Dari  populasi  ini  ditentukan  sampel  penelitian  menggunakan metode random  sampling .  Dengan  menetapkan  10%  sampel  populasi,  maka  ditemukan  sampel minimum sebesar 204 responden [13], sesuai Rumus (1).
𝑛 = 𝑁 𝑁.𝑑 2 +1 (1)
dimana: 𝑛 = jumlah sampel 𝑁 = jumlah populasi 𝑑 2 = presisi yang ditetapkan Menurut [14] dalam metode k-Means , jumlah data yang besar tidak dapat menjadi patokan dari keberhasilan  penerapan clustering ,  sehingga  disarankan  untuk  memastikan  pembagian  subgroup secara parsial untuk meningkatkan performa algoritma k-Means .

## Pengolahan Data
Untuk tahap pengolahan data, penelitian ini menggunakan tools SPSS versi 24. Pengolahan data dilakukan untuk menghitung hasil dari jawaban terkait UTAUT 2 untuk uji validasi, uji reabilitas, dan uji  regresi  linear  berganda.  Metode  UTAUT  2  terdiri  dari  sembilan  variabel  yang  masing-masing dapat dijelaskan sebagai berikut.
a. Performance Expectancy (Harapan Kinerja) didefinisikan sebagai derajat dimana pengguna yakin bahwa  teknologi  dapat  digunakan  untuk  membantu  dalam  mencapai  keuntungan  dalam  kinerja pekerjaan  [1].  Jika  pengguna  yakin  pada  teknologi  yang  dapat  membantu  pekerjaannya,  maka pengguna tersebut akan menggunakannya dalam waktu yang lama.
b. Effort Expectancy (Harapan Usaha) didefinisikan sebagai derajat dimana pengguna yakin bahwa kemudahan  seorang  individu  berhubungan  dengan  penggunaan  teknologi  [1].  Jika  pengguna merasa  mudah  dalam  menggunakan  suatu  teknologi,  maka  akan  memunculkan  persepsi  pada
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
pengguna  bahwa  teknologi  tersebut  berguna  dan  memberikan  kenyamanan.  Namun  jika sebaliknya, maka pengguna tidak akan menggunakan teknologi tersebut.
c. Social  Influence (Faktor  Sosial)  definisikan  sebagai  sejauh  mana  pengguna  mempersepsikan bahwa  orang  lain  akan  merasa  penting  dan  yakin  bahwa  ia  harus  menggunakan  teknologi  yang baru  [1].  Jika  pengaruh  lingkungan  terhadap  penggunaan  teknologi  yang  baru  berdampak  kuat, maka  minat  yang  timbul  pada  pengguna  dalam  menggunakan  teknologi  yang  baru  juga berdampak besar.
d. Facilitating  Conditions (Kondisi  yang  Memfasilitasi)  didefinisikan  sebagai  pengguna  yakin bahwa  kondisi  dan  teknis  berguna  untuk  mendukung  dalam  penggunaan  teknologi  [1].  Jika pengguna memiliki Facilitating Conditions yang tinggi, maka pengguna akan memiliki niat yang tinggi  dalam  menggunakan  teknologi.  Namun  jika  sebaliknya,  maka  niat  pengguna  dalam menggunakan teknologi akan rendah.
e. Behaviour  Intention (Niat  Perilaku)  didefinisikan  sebagai  tingkat  kemungkinan  pengguna  yang berniat untuk selalu menggunakan sebuah teknologi dengan pengguna dapat mengakses informasi [9].  Pengguna  memiliki  niat  untuk  menggunakan  teknologi  karena  dapat  dilakukan  dengan mudah,  berguna  dalam  meningkatkan  kinerja  pekerjaannya,  dan  dipengaruhi  lingkungan  sekitar dalam menggunakan teknologi [1].
f. Use  Behaviour (Perilaku  Penggunaan)  didefinisikan  sebagai  perilaku  pengguna  dalam menggunakan teknologi pada kehidupan sehari hari. Perilaku pengguna sangat berpengaruh dalam menggunakan  sebuah  teknologi  yang  baik  dan  benar.  Pengguna  akan  memiliki  niat  dan menggunakan  sebuah  teknologi  yang  baik  dan  benar  jika  ia  merasa  dapat  dilakukan  dengan mudah,  dipengaruhi  orang  disekitar,  lalu  memiliki  keyakinan  bahwa  teknologi  tersebut  berguna dalam meningkatkan kinerja pekerjaannya [1].
g. Hedonic  Motivation (Motivasi  Hedonis)  didefinisikan  sebagai  kesenangan  yang  didapat  dari pengguna dalam menggunakan teknologi [15]. Motivasi hedonis berfungsi sebagai penentu yang penting pada penggunaan dan penerimaan dalam menggunakan suatu teknologi [15].
h. Price Value (Nilai Harga) adalah pemahaman pengguna terhadap biaya yang dikeluarkan dalam menggunakan  sebuah  teknologi  [16].  Jika  pengguna  merasa  sebuah  teknologi  akan  membantu kinerja  pekerjaannya,  maka  pengguna  akan  memiliki  niat  untuk  menggunakannya  dan  akan mengeluarkan biaya berapapun karena pengguna telah merasakan manfaatnya [3].
i. Habit (Kebiasaan)  didefinisikan  sebagai  pengguna  cenderung  melakukan  suatu  perilaku  karena memiliki  keinginan  untuk  belajar  [17]. Habit mempunyai  dua  pandangan  yang  berbeda,  yaitu dilihat dari perilaku sebelumnya dan diukur sebagai sejauh mana pengguna yakin bahwa ia sering melakukan perilakunya [3].
j.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Dari  sembilan  variabel  UTAUT  2  yang  telah  dijelaskan,  selanjutnya  dijelaskan  hubungan  antar variabel yang dapat dijelaskan sebagai berikut. Gambar 2 merupakan alur hubungan antar variabel. a. Hubungan Performance  Expectancy dengan Behavioral  Intention didefinisikan  sebagai  tingkat kepercayaan  bahwa  penggunaan  layanan  ibadah online yang  memberikan  manfaat  akan berpengaruh pada keinginan pengguna untuk terus menggunakan layanan tersebut.
b. Hubungan Effort  Expectancy dengan Behavioral  Intention didefinisikan  sebagai  tingkat kemudahan  dalam  penggunaan  layanan  aplikasi Live  Streaming untuk  ibadah online akan berpengaruh pada keinginan dalam menggunakan layanan tersebut.
c. Hubungan Social Influence dengan Behavioral Intention merupakan gambaran persepsi pengguna terkait  pendapat  dan  ajakan  orang  lain  yang  akan  berpengaruh  pada  keinginan  pengguna  untuk mengikuti ibadah online .
d. Hubungan Facilitating  Conditions dengan Behavioral  Intention merupakan  gambaran  bahwa ketersediaan teknologi akan berpengaruh pada keinginan pengguna untuk mengikuti ibadah online . e. Hubungan Hedonic  Motivation dengan Behavioral  Intention merupakan  gambaran  persepsi motivasi  kesenangan  atau  kepuasan  akan  berpengaruh  pada  keinginan  pengguna  dalam menggunakan layanan ibadah online .
f. Hubungan Price  Value dengan Behavioral  Intention merupakan  gambaran  nilai  harga  yang dikeluarkan akan berpengaruh dalam keinginan pengguna untuk mengikuti layanan ibadah online . g. Hubungan Habit dengan Behavioral Intention menunjukkan pengaruh pengguna yang cenderung menggunakan layanan ibadah online karena pembelajaran sebelumnya dalam menggunakan teknologi. h. Hubungan Habit dengan Use  Behavior menunjukkan  pengaruh  pengguna  dalam  menggunakan layanan online secara otomatis karena pembelajaran sebelumnya dalam menggunakan teknologi.
i. Hubungan Behavioral  Intention dengan Use  Behavior menunjukkan  gambaran  minat  pengguna dalam  menggunakan  layanan  ibadah online yang  akan  berpengaruh  pada  perilaku  penggunaan layanan tersebut.
Selanjutnya,  pada  penelitian  juga  dilakukan  pengelompokan  dengan k-Means menggunakan Python dengan tools Jupyter Lab, untuk menentukan jumlah cluster menggunakan metode Elbow dan melakukan clustering menggunakan k-Means . Clustering digunakan untuk menentukan cluster hirarki yang ada pada penelitian ini. Data dikelompokkan berdasarkan skor yang memiliki nilai pada cluster yang  sama  berdasarkan  variabel  dari  UTAUT  2.  Langkah-langkah  dalam  algoritma k-Means [18] yaitu: a. Memilih jumlah cluster k . b. Menggunakan cara random untuk inisialisasi j pusat cluster .
c. Membagikan semua data ke cluster terdekat, dengan menghitung jarak antara data dengan pusat cluster . Jarak dihitung menggunakan Euclidean distance yang dirumuskan dengan Rumus (2).
𝐷(𝑖, 𝑗) =   √(𝑋 1𝑖 − 𝑋 1𝑗 ) 2 +   (𝑋 2𝑖 − 𝑋 2𝑗 ) 2 + ⋯ + (𝑋 𝑘𝑖 − 𝑋 𝑘𝑗 ) 2 (2)
dimana:
𝐷(𝑖, 𝑗) = jarak dari data i ke pusat cluster j 𝑋 𝑘𝑖 = data i pada atribut ke- k 𝑋 𝑘𝑗 = pusat cluster j pada atribut ke- k
d. Menghitung  kembali  pusat cluster dengan  anggota cluster .  Jika  tidak  ada  yang  berubah,  maka proses selesai. Namun jika berubah, lakukan kembali dari langkah nomor “c”.

## 4 Hasil dan Pembahasan

## Analisis Data
Pada  bagian  analisis  data  ini  ditampilkan  hasil  dan  fakta  temuan  dari  penelitian  dan  dilakukan analisis dari temuan tersebut. Data yang terkumpul didapatkan dalam waktu dua minggu, dengan cara menyebarkan link kuesioner  ke Live  Streaming ibadah online, dan  grup  “Whatsapp”  Jemaat  GKE Kalawa.  Jumlah  data  yang  terkumpul  pada  penelitian  ini  sebanyak  220  responden,  melebihi  target minimum  sampel  penelitian  yaitu  204  responden.  Data  didapat  berdasarkan  hasil  dari  penyebaran
kuesioner. Tabel 1 merupakan hasil pengisian kuesioner yang berisi 23 pertanyaan yang dibagi sesuai dengan variabel UTAUT 2.
Tabel 1. Hasil Kuesioner No Pertanyaan Skala Jawaban 5 4 3 2 1

## Performance Expectancy
1 Saya merasa ibadah online membantu selama pandemi. 124 81 3 1 6 2 Ibadah online meningkatkan keinginan saya untuk beribadah. 55 104  43  15 4

## Effort Expectancy
1 Menggunakan aplikasi Live Streaming untuk ibadah online itu mudah bagi saya. 70 126  17 5 3 2 Interaksi saya dalam ibadah online ini jelas dan dapat dimengerti. 38 130  38  11 4 Social Influence 1 Orang lain menyarankan saya untuk mengikuti ibadah online. 28 102  65  25 1 2 Orang-orang terdekat menginginkan saya mengikuti ibadah online. 24 108  66  22 1 3 Saya menyarankan ke teman/orang terdekat saya untuk mengikuti ibadah secara online. 45 106  55  14 1

## Facilitating Conditions
1 Saya memiliki Smartphone , laptop/komputer, dan internet agar dapat mengikuti ibadah online.
54 141  21 3 2 2 Saya memiliki pengetahuan yang diperlukan dalam menggunakan teknologi untuk mengikuti ibadah online. 46 134  35 4 2 3 Saya bisa mendapatkan bantuan dari keluarga/orang terdekat ketika saya mengalami kesulitan dalam menggunakan teknologi. 41 143  32 4 1 Hedonic Motivation 1 Saya merasa khusyuk selama mengikuti ibadah online. 24 89 82  23 3 2 Saya merasa diberkati selama mengikuti ibadah online. 45 120  47 8 1 3 Saya merasa ibadah online ini membantu jika saya sedang berhalangan ibadah ke gereja.
99 110 7 3 2
4 Saya merasa nyaman selama mengikuti ibadah online. 36 120  53  10 2

## Price Value
1 Saya harus memiliki Smartphone , laptop/komputer, dan internet yang memadai untuk mengikuti ibadah online.
19 77 95  28 2
2 Saya harus mengeluarkan biaya yang tidak sedikit untuk membeli kuota internet atau membayar layanan Wi-fi perbulan agar dapat mengikuti ibadah online. 12 52 97  47  13
Habit 1 Saya telah terbiasa mengikuti ibadah online. 23 101  74  19 4 2 Saya menjadi nyaman dengan teknologi yang saya miliki untuk mengikuti ibadah online. 31 123  56  10 1 3 Saya menjadi rajin mengikuti ibadah secara online. 20 82 90  23 6 Behaviour Intention 1 Dengan adanya teknologi, membuat saya selalu ingin mengikuti ibadah online. 18 86 87  27 3 2 Saya berencana untuk selalu mengikuti ibadah online. 10 64 90  50 7 Use Behaviour 1 Saya telah berulang kali mengikuti Ibadah online. 34 122  48  15 2
2 Saya dapat membuka kembali video ibadah online kapan pun saya inginkan. 80 117  22 1 1
Keterangan  skala jawaban:  Sangat Tidak  Setuju  (1), Tidak  Setuju  (2),  Netral (3),  Setuju  (4),  Sangat Setuju (5)
Pada  variabel performance  expectancy (PE),  rata-rata  responden  menjawab  setuju,  artinya responden  merasa  ibadah online sangat  membantu  selama  pandemi  dan  meningkatkan  keinginan untuk beribadah. Pada variabel effort expectancy (EE), rata-rata responden menjawab setuju, artinya responden merasa mudah dalam menggunakan aplikasi live streaming , merasa jelas dan mudah dalam berinteraksi dengan ibadah online . Pada variabel social influence (SI), rata-rata responden menjawab setuju,  artinya  responden  tertarik  ketika  mendapatkan  ajakan  dari  orang  untuk  beribadah online dan mau mengajak teman/orang terdekat untuk beribadah online . Pada variabel facilitating condition (FC), rata-rata  responden  menjawab  setuju,  artinya  responden  memiliki  teknologi  dan  pengetahuan  dalam menggunakan  teknologi  untuk  beribadah online dan  dapat  meminta  bantuan  pada  keluarga/orang terdekat  jika  mengalami  kesulitan.  Pada  variabel hedonic  motivation (HM),  rata-rata  responden menjawab setuju, artinya responden merasa nyaman, khusyuk, dan diberkati selama mengikuti ibadah online serta merasa terbantu jika berhalangan hadir secara fisik. Pada variabel price value (PV), rata- rata  responden  menjawab  netral,  artinya  responden  harus  memiliki  teknologi  yang  memadai  dan mengeluarkan  biaya  yang  tidak  sedikit  untuk  membeli  kuota  internet  atau  membayar  layanan Wi-fi perbulan agar dapat mengikuti ibadah online . Pada variabel habit (H), rata-rata responden menjawab setuju,  artinya  responden  merasa  nyaman  dalam  menggunakan  teknologi  untuk  beribadah online sehingga  responden  menjadi  terbiasa  dan  rajin  mengikuti  ibadah online .  Pada  variabel behavioral intention (BI),  rata-rata  responden  menjawab  setuju,  artinya  dengan  adanya  teknologi  membuat responden selalu mengikuti ibadah online dan memiliki rencana untuk selalu mengikuti ibadah online . Pada  variabel use  behaviour (UB),  rata-rata  responden  menjawab  setuju,  artinya  responden  telah berulang kali mengikuti ibadah online dan akan membuka kembali video ibadah online kapanpun.
Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT 2)
Pengujian  validitas  diperlukan  untuk  menguji  kelayakan  instrumen,  dengan  membandingkan r hitung  dengan r tabel  dengan  nilai  alpha  0,05.  Nilai r tabel  menjadi  nilai  penentu  validitas  setiap pertanyaan  pada  kuesioner.  Apabila r hitung  ≥ r tabel  maka  data  dinyatakan  valid,  sehingga  dapat digunakan untuk pengujian selanjutnya, namun apabila r hitung ≤ r tabel maka data dinyatakan tidak valid, sehingga pengujian tidak dapat dilanjutkan dan dilakukan penyebaran kuesioner ulang.
Tabel 2. Hasil Uji Validasi VARIABEL ITEM  KORELASI  KETERANGAN Performance Expectacy (PE) PE1 0,851 Valid PE2 0,885 Valid Effort Expectancy (EE) EE1 0,869 Valid EE2 0,889 Valid Social Influence (SI) SI1 0,878 Valid SI2 0,903 Valid SI3 0,816 Valid Facilitating Conditions (FC) FC1 0,886 Valid FC2 0,863 Valid FC3 0,702 Valid Hedonic Motivation (HM) HM1 0,810 Valid HM2 0,861 Valid HM3 0,730 Valid HM4 0,871 Valid Price Value (PV) PV1 0,798 Valid PV2 0,844 Valid Habit (H) H1 0,881 Valid H2 0,789 Valid H3 0,915 Valid Behaviour Intention (BI) BI1 0,924 Valid BI2 0,939 Valid
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Use Behaviour (UB) UB1 0,852 Valid UB2 0,776 Valid
Berdasarkan  jumlah  responden  yang  telah  mengisi  kuesioner,  didapat  nilai  dari r tabel  sebesar 0,1323.  Pada Tabel  2,  nilai r hitung  di  setiap  variabel  menunjukkan  angka  di  atas  0,1323,  sehingga didapatkan r hitung ≥ r tabel, yang artinya data dinyatakan valid dan dapat digunakan untuk pengujian selanjutnya.
Pengujian  reliabilitas  dilakukan  dengan  melihat  nilai Cronbach  Alpha .  Dari  23  pertanyaan dihasilkan nilai Cronbach Alpha sebesar 0,934 pada Tabel 3. Angka tersebut diklasifikasikan sebagai “Sangat Baik” sesuai dengan Tabel 4 [19]. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa pernyataan dari data yang dikumpulkan dikatakan reliabel.
Tabel 3. Uji Reliabilitas Cronbach’s Alpha  N of Items
0,934 23 Tabel 4 Klasifikasi Nilai Cronbach Alpha Nilai Cronbach Alpha Klasifikasi > 0,9 Sangat Baik 0,8 – 0,9 Baik 0,7 – 0,8 Diterima 0,6 – 0,7 Meragukan 0,5 – 0,6 Buruk < 0,5 Sangat Buruk
Selanjutnya,  dari  data  tersebut  dilakukan  analisis  menggunakan  regresi  linear  berganda  yang akan menghasilkan koefisien. Sebuah variabel disebut berpengaruh jika memiliki nilai t hitung lebih tinggi  dari t tabel  dan  memiliki  tingkat  nilai  signifikan  yang  kecil.  Berdasarkan  jumlah  responden yang telah mengisi kuesioner, didapat nilai dari t tabel sebesar 2,598465, dan nilai signifikansi yaitu 0,05.
Berikut adalah hasil analisis dari setiap dependen variabel menggunakan regresi linear berganda yang  menghasilkan  koefisien  pada  setiap  variabel.  Hasil  analisis  pada  Tabel  5  dengan behavioral intention (BI)  sebagai  variabel  dependen  menunjukkan  bahwa  variabel habit (H)  memiliki  nilai t hitung yang lebih tinggi dari t tabel dengan nilai signifikansi yang kecil, disusul oleh variabel hedonic motivation (HM),  dan prive  value (PV).  Pada  variabel faciltating  condition (FC)  memiliki  nilai t hitung  negatif  yang  tinggi  dari t tabel  dengan  nilai  signifikansi  yang  kecil.  Pada  variabel effort expectancy (EE) memiliki nilai t hitung yang lebih rendah dari t tabel dengan nilai signifikansi yang tinggi, disusul oleh variabel performance expectancy (PE) dan social influence (SI).
Tabel 5. Hasil Uji Regresi Linear Berganda (Variabel Dependen: BI)
Model Unstandardized Coefficients  Standardized Coefficients t Sig. Std. Error Beta 1  ( Constant ) 0,590 0,011  0,992 PE 0,073 -0,056 -0,817  0,415 EE 0,080 0,025 0,360  0,719 SI 0,048 0,109 1,674  0,096 FC 0,054 -0,157 -2,794  0,006 HM 0,051 0,329 4,094  0,000 PV 0,055 0,140 2,777  0,006 H 0,053 0,428 6,117  0,000
Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa variabel habit (H) memiliki pengaruh yang signifikan, artinya kebiasaan pengguna dalam  memanfaatkan teknologi memberikan pengaruh  yang positif  bagi keinginan  pengguna  dalam  mengikuti  ibadah online .  Pengguna  yang  telah  menggunakan  teknologi
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
merasakan  manfaatnya  dan  merasa  lebih  nyaman  mengikuti  ibadah online melalui  teknologi  yang dimiliki  masing  masing  pengguna.  Pada  variabel hedonic  motivation (HM)  memiliki  pengaruh  yang signifikan,  artinya  kepuasan  atau  kesenangan  pengguna  memiliki  pengaruh  yang  positif  dalam menggunakan  layanan  ibadah online .  Pengguna  memiliki  rasa  senang  dan  puas  dalam  mengikuti ibadah online yang membuat pengguna mejadi selalu ingin menggunakan layanan ibadah online. Pada variabel prive  value (PV)  memiliki  pengaruh  yang  signifikan,  artinya  nilai  harga  yang  dikeluarkan untuk menggunakan layanan ibadah online memiliki pengaruh yang positif pada keinginan pengguna untuk  menggunakan  teknologi  tersebut.  Pengguna  akan  melihat  berapa  nilai  harga  yang  harus dikeluarkan  agar  dapat  mengikuti  layanan  ibadah online .  Pada  variabel faciltating  condition (FC) memiliki  pengaruh  negatif  yang  signifikan,  artinya  ketersediaan  teknologi  memiliki  pengaruh  yang negatif  pada  keinginan  pengguna  untuk  mengikuti  ibadah online .  Pengguna  merasa  bahwa  untuk mengikuti  ibadah online, diperlukan  alat  yang  canggih  dan  mendukung,  seperti  komputer,  laptop, smartphone, dan internet agar dapat mengikuti ibadah online . Pada  variabel effort  expectancy (EE)  tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan,  artinya  tingkat kemudahan  dalam  penggunaan  layanan  aplikasi Live  Streaming untuk  ibadah online tidak berpengaruh pada keinginan dalam menggunakan layanan tersebut. Pengguna merasa kemudahan atau kesulitan  dalam  penggunaan  layanan  aplikasi Live  Streaming tidak  menjadi  hambatan  untuk mengikuti ibadah online. Pada variabel performance expectancy (PE) tidak memiliki pengaruh yang signifikan,  artinya  tingkat  kepercayaan  bahwa  penggunaan  layanan  ibadah online yang  memberikan manfaat  tidak  berpengaruh  pada  keinginan  pengguna  untuk  terus  menggunakan  layanan  tersebut. Pengguna merasa manfaat dalam menggunakan layanan ibadah online tidak menjadi keinginan untuk terus  mengikuti  ibadah online. Pada  variabel social  influence (SI)  tidak  memiliki  pengaruh  yang signifikan, artinya pendapat dan ajakan orang lain untuk  mengikuti ibadah online tidak berpengaruh pada  keinginan  pengguna  untuk  mengikuti  ibadah online .  Persepsi  pengguna  terkait  pendapat  dan ajakan orang lain tidak menjadi sebuah keinginan untuk mengikuti ibadah online . Hasil analisis pada Tabel 6 dependen variabel use behavioral (UB) menunjukkan bahwa variabel habit (H)  memiliki  nilai t hitung  lebih  tinggi  dari t tabel  dengan  nilai  signifikan  yang  kecil.  Dapat disimpulkan  bahwa  kebiasaan  perilaku  pengguna  yang  menggunakan  teknologi  memiliki  pengaruh dalam mengikuti ibadah online . Pengguna yang telah terbiasa dalam menggunakan teknologi menjadi rajin  dan  sering  mengikuti  ibadah online melalui  teknologi  yang  dimiliki  masing  masing  pengguna. Pada  variabel behavioral  intention (BI)  memiliki  nilai t hitung  lebih  kecil  dari t tabel  dengan  nilai signifikansi  lebih  besar,  artinya  minat  pengguna  dalam  menggunakan  layanan  ibadah online tidak berpengaruh pada perilaku penggunaan layanan tersebut. Pengguna merasa jika tidak memiliki minat, maka pengguna tidak akan mengikuti ibadah online.
Tabel 6. Hasil Uji Regresi Linear Berganda (Dependen Variabel: UB)
Model Unstandardized Coefficients  Standardized Coefficients t Sig. Std. Error Beta 1  ( Constant ) 4,086 0,334 12,247  0,000 BI 0,089 0,056 0,117 1,601  0,111 H 0,312 0,042 0,543 7,406  0,000

## Clustering k-Means
Pada clustering , usia akan dikelompokkan menjadi enam kelompok usia, yaitu kelompok usia satu (1) berusia 12-16 tahun, kelompok usia dua (2) berusia 17-25 tahun, kelompok usia tiga (3) berusia 26-35  tahun,  kelompok  usia  empat  (4)  berusia  36-45  tahun,  kelompok  usia  lima  (5)  berusia  46-55 tahun,  kelompok  usia  enam  (6)  berusia  56-65  tahun.  Selanjutnya clustering akan  dihitung menggunakan bahasa pemograman Python.
Pada  metode clustering ,  diperlukan  penentuan  titik centroid untuk  mengetahui  jumlah cluster yang ideal pada data yang akan diolah. Metode Elbow diperlukan untuk menentukan jumlah cluster k dengan cara melihat persentase mengalami penurunan yang akan menentukan jumlah cluster k hingga membentuk siku pada salah satu titik.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 3. Grafik Elbow
Pada  Gambar  3,  terlihat  nilai cluster k mengalami  penurunan  paling  besar  ke  titik k =  2  dan setelah itu akan turun perlahan sampai membentuk siku pada titik k = 4. Sehingga nilai cluster k yang didapat adalah empat cluster . Selanjutnya dari nilai cluster k tadi akan digunakan untuk menentukan hasil clustering menggunakan  metode k-Means .  Berikut  diberikan  analisis  hasil clustering untuk masing-masing variabel UTAUT 2.
Hasil analisis clustering k -Means pada Gambar 4 terdapat tiga cluster yang memiliki nilai tinggi dengan skala Likert 4 sampai 5, yaitu cluster 1, 3, dan 4. Cluster 1 didominasi oleh kelompok usia 26- 35  tahun, cluster 3  didominasi  oleh  kelompok  usia  46-55  tahun,  dan cluster 4  didominasi  oleh kelompok usia 12-16 tahun. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa menurut kelompok-kelompok usia tersebut,  ibadah online sangat  membantu  selama  pandemi. cluster 2  didominasi  oleh  kelompok usia  26-35  tahun  yang  memiliki  nilai  rendah  dengan  skala  Likert  2  sampai  3,  sehingga  dapat disimpulkan bahwa menurut kelompok usia tersebut, ibadah online tidak membantu selama pandemi.
Gambar 4. Hasil Clustering k-Means Variabel Performance Expectancy Hasil analisis clustering k-Means pada Gambar 5 terdapat tiga cluster yang memiliki nilai tinggi dengan skala Likert 3 sampai 5, yaitu cluster 1, 2, dan 3. Cluster 1 didominasi oleh kelompok usia 46- 55  tahun, cluster 2  didominasi  oleh  kelompok  usia  12-16  tahun,  dan cluster 3  didominasi  oleh kelompok usia 26-35 tahun. Oleh karena itu, dapat diasumsikan bahwa menurut kelompok-kelompok usia tersebut, dalam menggunakan aplikasi Live Streaming untuk mengikuti ibadah online itu mudah. Cluster 4 didominasi oleh kelompok usia 36-45 tahun yang memiliki nilai rendah dengan skala Likert 1 sampai 2, sehingga dapat diasumsikan bahwa menurut kelompok usia tersebut, dalam menggunakan aplikasi Live Streaming untuk mengikuti ibadah online itu tidak mudah.
Volume 11, Nomor 3, September 2022: 664-680
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 5. Hasil Clustering k-Means Variabel Effort Expectancy Hasil analisis clustering k-Means pada Gambar 6 terdapat tiga cluster yang memiliki nilai tinggi, dengan skala Likert 3 sampai 5, yaitu cluster 2, 3, dan 4. Cluster dua (2) didominasi oleh kelompok usia satu 12-16 tahun, cluster 3 didominasi oleh kelompok usia 46-55 tahun, dan cluster 4 didominasi oleh  kelompok  usia  26-35  tahun.  Oleh  karena  itu,  dapat  diasumsikan  bahwa  menurut  kelompok- kelompok usia tersebut, orang lain menyarankan untuk mengikuti ibadah online . Cluster 1 didominasi oleh kelompok usia 36-45 tahun yang memiliki nilai rendah dengan skala Likert 2 sampai 3, sehingga dapat  diasumsikan  bahwa  menurut  kelompok  usia  tersebut,  orang  lain  tidak  menyarankan  untuk mengikuti ibadah online.
Gambar 6. Hasil Clustering k-Means Variabel Social Influence Hasil  analisis clustering  k-Means pada  Gambar  7  terdapat  seluruh cluster yang  memiliki  nilai tinggi  dengan  skala  Likert  3  sampai  5,  yaitu cluster 1  didominasi  oleh  kelompok  usia  46-55  tahun, cluster 2 didominasi oleh kelompok usia 12-16 tahun, cluster 3 didominasi oleh kelompok usia 26-35 tahun, dan cluster 4 didominasi oleh kelompok usia 56-65 tahun. Oleh karena itu, dapat diasumsikan bahwa  menurut  kelompok-kelompok  usia  tersebut,  responden  memiliki  teknologi  dan  memiliki pengetahuan dalam menggunakan teknologi untuk mengikuti ibadah online .
Volume 11, Nomor 3, September 2022: 664-680
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 7. Hasil Clustering k-Means Variabel Facilitating Conditions Hasil analisis clustering k-Means pada Gambar 8 terdapat tiga cluster yang memiliki nilai tinggi dengan skala Likert 3 sampai 5, yaitu cluster 1, 2, dan 3. Cluster 1 didominasi oleh kelompok usia 12- 16  tahun, cluster 2  didominasi  oleh  kelompok  usia  46-55  tahun,  dan cluster 3  didominasi  oleh kelompok usia tiga 26-35 tahun. Oleh karena itu, dapat diasumsikan bahwa kelompok-kelompok usia tersebut  merasa  nyaman  selama  mengikuti  ibadah online .  Sedangkan cluster 4  didominasi  oleh kelompok  usia  36-45  tahun  yang  memiliki  nilai  rendah  dengan  skala  Likert  2  sampai  3,  sehingga dapat  diasumsikan  bahwa  kelompok  usia  tersebut  tidak  merasa  nyaman  selama  mengikuti  ibadah online .
Gambar 8. Hasil Clustering k-Means Variabel Hedonic Motivation Hasil analisis clustering k-Means pada Gambar 9 terdapat tiga cluster yang memiliki nilai tinggi dengan skala Likert 3 sampai 5, yaitu cluster 1, 3, dan 4. Cluster 1 didominasi oleh kelompok usia 26- 35  tahun, cluster 3  didominasi  oleh  kelompok  usia  36-45  tahun,  dan cluster 4  didominasi  oleh kelompok  usia  12-16  tahun.  Oleh  karena  itu,  dapat  diasumsikan  bahwa  kelompok-kelompok  usia tersebut  harus  mengeluarkan  biaya  untuk  mengikuti  ibadah online . Cluster 2  didominasi  oleh kelompok  usia  46-55  tahun  yang  memiliki  nilai  rendah  dengan  skala  Likert  2  sampai  3,  sehingga dapat  diasumsikan  bahwa  kelompok  usia  tersebut  tidak  harus  mengeluarkan  biaya  untuk  mengikuti ibadah online .
Volume 11, Nomor 3, September 2022: 664-680
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 9. Hasil Clustering k-Means Variabel Price Value Hasil analisis clustering k-Means pada Gambar 10 terdapat tiga cluster yang memiliki nilai tinggi dengan skala Likert 3 sampai 5, yaitu cluster 2, 3, dan 4. Cluster 2 didominasi oleh kelompok usia 26- 35  tahun, cluster 3  didominasi  oleh  kelompok  usia  12-16  tahun,  dan cluster 4  didominasi  oleh kelompok  usia  46-55  tahun.  Oleh  karena  itu,  dapat  diasumsikan  bahwa  kelompok-kelompok  usia tersebut telah terbiasa mengikuti ibadah online . Cluster 1 didominasi oleh kelompok usia 36-45 tahun yang  memiliki  nilai  rendah  dengan  skala  Likert  2  sampai  3,  sehingga  dapat  diasumsikan  bahwa kelompok usia tersebut tidak terbiasa mengikuti ibadah online .
Gambar 10. Hasil Clustering k-Means Variabel Habit Hasil analisis clustering k-Means pada Gambar 11 terdapat tiga cluster yang memiliki nilai tinggi dengan skala Likert 3 sampai 5, yaitu cluster 1, 3, dan 4. Cluster 1 didominasi oleh kelompok usia 17- 25  tahun, cluster 3  didominasi  oleh  kelompok  usia  26-35  tahun,  dan cluster 4  didominasi  oleh kelompok usia 46-55 tahun. Oleh karena itu, dapat diasumsikan bahwa menurut kelompok-kelompok usia tersebut, dengan adanya teknologi akan meningkatkan keinginan untuk mengikuti ibadah online . Cluster 2 didominasi oleh kelompok usia 36-45 tahun yang memiliki nilai rendah dengan skala Likert 2  sampai  3,  sehingga  dapat  diasumsikan  bahwa  menurut  kelompok  usia  tersebut,  dengan  adanya teknologi tidak akan meningkatkan keinginan untuk mengikuti ibadah online .
Volume 11, Nomor 3, September 2022: 664-680
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 11. Hasil Clustering k-Means Variabel Behavioral Intention
Hasil analisis clustering  k-Means pada  Gambar  12  terdapat  seluruh cluster yang  memiliki  nilai tinggi  dengan  skala  Likert  3  sampai  5,  yaitu cluster 1  didominasi  oleh  kelompok  usia  46-55  tahun, cluster 2 didominasi oleh kelompok usia 12-16 tahun, cluster 3 didominasi oleh kelompok usia 25-35 tahun, dan cluster 4 didominasi oleh kelompok usia 25-35 tahun . Oleh karena itu, dapat diasumsikan bahwa kelompok-kelompok usia tersebut telah berulang kali menggunakan teknologi untuk mengikuti ibadah online .
Gambar 12. Hasil Clustering k-Means Variabel Use Behavior Hasil  analisis clustering k-Means dari  seluruh  variabel  UTAUT  2  yang  dilihat  dari  Gambar  4 sampai 12, dapat disimpulkan bahwa:
 Kelompok usia 1 (12-16 tahun) puas terhadap seluruh variabel.
 Kelompok usia 2 (17-25 tahun) puas terhadap variabel behavioral intention .
 Kelompok usia 3 (26-35 tahun) puas terhadap seluruh variabel.
 Kelompok usia 4 (36-45 tahun) puas terhadap variabel social influence , price value , dan habit .
 Kelompok usia 5 (46-55 tahun) puas terhadap seluruh variabel, kecuali prive value .
 Kelompok usia 6 (56-65 tahun) puas terhadap variabel facilitating conditions .

## 5 Kesimpulan
Pada  penelitian  menggunakan  metode  UTAUT  2,  keinginan  pengguna  dalam  mengikuti  ibadah online diuji  dengan  regresi  linear  berganda.  Pengujian  didasarkan  pada  variabel performance expectancy,  effort expectancy,  social  influence,  facilitating  conditions , hedonic  motivation,  price value, dan habit dengan  dependen  variabel Behavioral  Intention .  Dari  hasil  pengujian  ditemukan bahwa variabel Habit memiliki pengaruh tertinggi terhadap pengguna dalam mengikuti ibadah online . Hal ini berarti pengguna yang telah menggunakan teknologi merasakan manfaatnya dan merasa lebih
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
nyaman  mengikuti  ibadah online melalui  teknologi  yang  dimiliki  masing-masing  pengguna.  Pada variabel Hedonic  Motivation dan Price  Value juga  memiliki  pengaruh  terhadap  pengguna  dalam mengikuti  ibadah online .  Pada  variabel Facilitating  Conditions memiliki  pengaruh  yang  negatif terhadap  pengguna  dalam  mengikuti  ibadah online. Pada  variabel performance  expectancy,  effort expectancy, dan social  influence tidak  berpengaruh  terhadap  pengguna  dalam  mengikuti  ibadah online .  Selanjutnya,  berdasarkan  variabel Habit dan Behavioral  Intention dengan  dependen  variabel Use Behavior ditemukan bahwa variabel Habit memiliki pengaruh tertinggi terhadap pengguna dalam mengikuti ibadah online , artinya pengguna yang telah terbiasa dalam menggunakan teknologi menjadi rajin  dan  sering  mengikuti  ibadah online melalui  teknologi  yang  dimiliki  masing  masing  pengguna. Pada  variabel Behavioral  Intention tidak  memiliki  pengaruh  berpengaruh  terhadap  pengguna  dalam mengikuti  ibadah online .  Oleh  karena  itu  dapat  dikatakan  bahwa  variabel Habit pada  penggunaan ibadah online memiliki  pengaruh  yang  tinggi  terhadap  variabel Behavioral  Intention dan Use Behavior .  Gereja  dapat  melihat  variabel  ini  sebagai  dasar  untuk  memutuskan  kelanjutan  kegiatan ibadah online . Selanjutnya, clustering dilakukan menggunakan metode k-Means dengan empat cluster yang  didapat  menggunakan  metode Elbow dan enam  kelompok  usia.  Hasil  yang  didapat  adalah kelompok  usia  12-16  tahun  dan  26-35  tahun  merupakan  kelompok  yang  paling  puas  dan  menerima ibadah online ,  berdasarkan  seluruh  variabel  UTAUT  2.  Gereja  dapat  melihat  hasil  ini  sebagai  dasar untuk mengetahui kelompok usia yang puas terhadap kegiatan ibadah online .
Keterbatasan  penelitian  ini  salah  satunya  adalah  hasil  penelitian  ini  belum  dapat  dibandingkan apakah  gereja  lain  juga  mendapatkan  hasil  yang  sama.  Penelitian  selanjutnya  dapat  memanfaatkan metode  UTAUT  2  untuk  melihat  penerimaan  jemaat  gereja  lain  yang  menerapkan  ibadah online , sehingga nantinya hasil penelitian tersebut dapat berlaku secara umum.

## Referensi
[1] 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. , vol. 27, no. 3, pp. 425–478, 2003.
[2] T.  Handayani  and  S.  Sudiana,  “Analisis  Penerapan  Model  UTAUT  (Unified  Theory  of Acceptance  and  Use  of  Technology)  Terhadap  Perilaku  Pengguna  Sistem  Informasi  (Studi Kasus:  Sistem  Informasi  Akademik  pada  STTNAS  Yogyakarta),” Angkasa  J.  Ilm.  Bid. Teknol. , vol. 7, no. 2, pp. 165–179, 2017.
[3] V.  Venkatesh,  J.  Y.  L.  Thong,  and  X.  Xu,  “Consumer  Acceptance  and  Use  of  Information Technology:  Extending  the  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology,” MIS  Q. Manag. Inf. Syst. , vol. 36, no. 1, pp. 157–178, 2012.
[4] P.-N. Tan, M. Steinbach, and V. Kumar, Introduction to Data Mining . 2006.
[5] S. Andayani, “Formation of Clusters in Knowledge Discovery in Databases by Algorithm K- Means,” 2007.
[6] A.  Nur  Khormarudin,  “Teknik  Data  Mining:  Algoritma  K-Means  Clustering,” J.  Ilmu Komput. , pp. 1–12, 2016.
[7] L.  Agustina,  “Live  Video  Streaming  Sebagai  Bentuk  Perkembangan  Fitur  Media  Sosial,” Diakom J. Media dan Komun. , vol. 1, no. 1, pp. 17–23, 2018.
[8] A. Garone et al. , “Clustering University Teaching Staff Through UTAUT: Implications for the Acceptance of a New Learning Management System,” Br. J. Educ. Technol. , vol. 50, no. 5, pp. 2466–2483, 2019.
[9] A.  A.  Onibala,  Y.  Rindengan,  and  A.  S.  Lumenta,  “Analisis  Penerapan  Model  UTAUT  2 (Unified Theory Of Acceptance and Use of Technology 2) terhadap e-Kinerja pada Pemerintah Provinsi Sulawesi Utara,” E-journal Tek. Inform. , vol. 2, pp. 1–13, 2021.
[10] N.  W.  D.  M.  Y.  Pertiwi  and  D.  Ariyanto,  “Penerapan  Model  UTAUT  2  untuk  Menjelaskan Minat dan Perilaku Penggunaan Mobile Banking di Kota Denpasar,” E-Jurnal Akunt. , vol. 18, no. 2, pp. 1369–1397, 2017.
[11] W.  Dhuhita,  “Clustering  menggunakan  Metode  K-Means  untuk  Menentukan  Status  Gizi Balita,” J. Inform. Darmajaya , vol. 15, no. 2, pp. 160–174, 2015.
[12] Asroni and R. Adrian, “Penerapan Metode k-Means untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan Nilai Akademik dengan Weka Interface Studi Kasus pada Jurusan Teknik Informatika UMM
Magelang,” J. Ilm. Semesta Tek. , vol. 18, no. 1, pp. 76–82, 2015.
[13] Sugiyono, Metode Penelitian Kombinasi (Mixed Methods) . Bandung: Alfabeta, 2017.
[14] M. A. Memon, H. Ting, J.-H. Cheah, R. Thurasamy, F. Chuah, and T. H. Cham, “Sample Size for Survey Research: Review and Recommendations,” J. Appl. Struct. Equ. Model. , vol. 4, no. 2, pp. i–xx, 2020.
[15] S. A. Brown and V. Venkatesh, “Model of Adoption of Technology in Households: A Baseline Model  Test  and  Extension  Incorporating  Household  Life  Cycle,” MIS  Q.  Manag.  Inf.  Syst. , vol. 29, no. 3, pp. 399–426, 2005.
[16] W. B. Dodds, K. B. Monroe, and D. Grewal, “Effects of Price, Brand, and Store Information on Buyers’ Product Evaluations,” J. Mark. Res. , vol. 28, no. August, pp. 307–319, 1991.
[17] M. Limayem, S. G. Hirt, and C. M. K. Cheung, “How Habit Limits the Predictive Power of Intention: The Case of Information Systems Continuance,” MIS Q. Manag. Inf. Syst. , vol. 31, pp. 705–737, 2007.
[18] J.  O.  Ong,  “Implementasi  Algotritma  k-Means  Clustering  untuk  Menentukan  Strategi Marketing President University,” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 12, pp. 10–20, 2013.
[19] W.  Siswaningsih,  H.  Firman,  Zackiyah,  and  A.  Khoirunnisa,  “Development  of  Two-Tier Diagnostic  Test  Pictorial-Based  for  Identifying  High  School  Students  Misconceptions  on  the Mole Concept,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 755, no. 1, 2017.