ANALISIS ADOPSI SITUS AIRBNB MENGGUNAKAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL (TAM)
Aulia Shalmaa Putri Renadie* 1 , Osa Omar Sharif 2
Prodi Manajemen Bisnis Telekomunikasi dan Informatika, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Telkom
poerenadie@student.telkomuniversity.ac.id* 1 , osaomarsharif@gmail.com 2
Abstrak: Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan analisis data deskriptif dan kausal. Responden yang diteliti dalam penelitian ini berjumlah 407 pengguna situs Airbnb yang  diperoleh  dengan  teknik  sampling purposive .  Data  yang  terkumpul  dari  sembilan pertanyaan  kuisioner  kemudian  diolah  menggunakan  teknik  analisis  data  Path  Analysis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara Perceived Ease  of  Use terhadap Perceived  Usefulness , Perceived  Usefulness terhadap Behavioral Intention , Perceived Ease of Use terhadap Behavioral Intention , serta Perceived Usefulness dan Perceived  Ease  of  Use terhadap Behavioral  Intention .  Untuk  perbaikan,  Airbnb sebaiknya  tetap  mempertahankan  dan  mengutamakan  unsur  manfaat  yang  diberikan Airbnb  untuk  para  penggunanya  karena  memiliki  pengaruh  yang  paling  tinggi  terhadap minat seseorang dalam meggunakan Airbnb dan meningkatkan unsur kemudahan dengan menambahkan fitur lain yang belum disediakan oleh Airbnb.
Kata  kunci :  Airbnb,  TAM,  Perceived  Ease  of  Use,  Perceived  Usefulness,  Behavioral Intention.
Abstract: This research is a quantitative research with descriptive and causal data analysis. Respondents studied in this study amounted to 407 Airbnb site users who were obtained by purposive sampling technique. Data collected from nine questionnaire questions were then processed using Path Analysis data analysis techniques. The results showed that there was a  significant  effect  between  Perceived  Ease  of  Use  on  Perceived  Usefulness,  Perceived Usefulness  on  Behavioral  Intention,  Perceived  Ease  of  Use  on  Behavioral  Intention,  and Perceived  Usefulness  and  Perceived  Ease  of  Use  on  Behavioral  Intention.  For  repairs, Airbnb  should  continue  to  maintain  and  prioritize  the  elements  of  benefits  that  Airbnb provides for its users because it has the highest influence on someone's interest in using Airbnb and increases the ease of use by adding other features not yet provided by Airbnb. Keywords: Airbnb,  TAM,  Perceived  Ease  of  Use,  Perceived  Usefulness,  Behavioral Intention.

## PENDAHULUAN
Akhir-akhir  ini  dunia traveling sangat  diminati  oleh  banyak  orang. Traveling sudah  menjadi  gaya  hidup orang-orang  saat  ini.  Perkembangan zaman  yang  semakin  maju  membuat munculnya  banyak  peluang  baru  dalam berbisnis, salah satunya adalah berbisnis dalam dunia traveling. Teknologi informasi menjadi peranan penting dalam terciptanya  peluang-peluang  tersebut.
Salah satu bentuk pemanfaatan teknologi informasi  di  era  globalisasi  ini  adalah
penggunaan  internet  dalam  berbisnis. Dengan  adanya  internet,  terbentuklah bisnis online dimana penjual dan pembeli bisa  bertransaksi  tanpa  harus  bertatap muka.  Proses  pembelian  dan  penjualan produk, jasa, dan informasi yang dilakukan  secara  elektronik  dengan memanfaatkan internet dan web merupakan definisi dari electronic commerce atau  disebut  juga  dengan e- commerce (Prasetio, 2013) . Pemanfaatan
e-commerce khususnya  dalam  dunia traveling yang
saat  ini  sedang  berkembang  pesat  dan banyak diminati akhirnya diterapkan oleh beberapa perusahaan travel online dengan  model  bisnis  berbentuk  P2P seperti Airbnb, Trivago, Traveloka,
Agoda, Pegipegi.com, Booking.com, Homeaway.com, dll (Oskam dan Boswijk, 2016).  Diantara  berbagai  perusahaan travel online yang ada, Airbnb merupakan salah satu situs travel online yang menarik untuk diteliti karena beberapa alasan.
Pertama, Airbnb merupakan sebuah online marketplace yang unik bagi orang-orang  yang  ingin  menyewa  atau menyewakan  tempat  mulai  dari  rumah, apartemen,  maupun  kamar  pribadi  yang tersebar  di  berbagai  dunia.  Ketika kompetitor  sejenis  hanya  menyediakan jenis penginapan seperti hotel, hostel, dan guest  house ,  Airbnb  ingin  memberikan pengalaman berbeda kepada pengunjung dengan  menyewakan  kamar,  rumah, apartemen, atau villa dimana rumah yang disewakan merupakan rumah warga lokal (Phinemo, 2016). Kedua, Airbnb dianggap merupakan website yang dinilai mempunyai  potensi  kesuksesan  dan pertumbuhan yang besar dilihat dari nilai perusahaan  itu.  Bahkan  di  tahun  2015 Airbnb  mampu  menghasilkan  valuasi tertinggi dibandingkan kompetitor  lainnya seperti Marriot, Starwood, Expedia, Wyndham,  dan  Homeaway  (Cbsinsights, 2015).  Airbnb  juga  dinilai  sebagai perusahaan  yang  mempunyai  reputasi paling bagus di mata pelanggan
dibandingkan dengan beberapa kompetitorainnya seperti TripAdvisor, Booking.com, Homeaway, VRBO, Expedia,  Flipkey,  dan  Agoda  (Rentivo, 2016). Ketiga, Airbnb merupakan perusahaan Online Travel Agency (OTA) yang  menarik  untuk  diteliti  karena  selain dinilai  mempunyai  potensi  kesuksesan dan  pertumbuhan  yang  besar  dilihat  dari nilai perusahaannya, pertumbuhan pendapatan  penjualan  Airbnb  dari  tahun ke tahun semakin meningkat. Pada tahun
2015  Airbnb  mengahsilkan net  revenue
sebesar $0.9 milyar, tahun 2016
menghasilkan net  revenue sebesar  $1.8 milyar, dan terus mengalami peningkatan di  tahun  2017  menjadi  $3.2  milyar. Bahkan menurut penelitian yang dilakukan,  pendapatan  penjualan  Airbnb diramalkan akan terus meningkat di tahun 2018  hingga  2020  (Sharepost,  2017). Total  pengunjung  situs  Airbnb  telah mencapai  82.88  juta  pengunjung  dalam satu periode (SimilarWeb, 2017). Jumlah dari suatu pengunjung website merupakan  tolak  ukur  yang  paling  dapat terlihat dalam melihat transaksi pengunjung  di website Airbnb,  dimana Airbnb menggunakan dan memanfaatkan teknologi informasi dalam berbisnis.
Davis (1989) memaparkan bahwa sebab seseorang menggunakan teknologi informasi  diantaranya  adalah  persepsi pengguna tentang manfaat atau kegunaan teknologi ( perceived usefulness ),  persepsi  pengguna  tentang kemudahan menggunakan teknologi (perceived  ease  of  use) , dan  minat pengguna dalam menggunakan teknologi itu  sendiri  ( behavioral  intention  to  use ). TAM (Technology  Acceptance  Model ) adalah  salah  satu  model  penelitian  yang pada umumnya digunakan untuk meneliti penerimaan  teknologi  informasi.  TAM berfokus  pada  sikap user terhadap penggunaan teknologi berdasarkan persepsi  terhadap  manfaat  penggunaan teknologi informasi (perceived usefulness) dengan  mempertimbangkan kemudahan dalam penggunaan teknologi informasi  ( perceived  ease  of  use) (Zainuddin, 2014).
Berdasarkan uraian diatas tentang perceived usefulness dan perceived ease of  use dalam  penggunaan  situs  Airbnb berpengaruh  terhadap  minat user dalam menggunakan  situs  tersebut  dengan menggunakan  teori  Model  Penerimaan Teknologi (Technology
Acceptance
Model/TAM) merupakan  suatu  hal  yang menarik untuk diteliti .
Internet Internet dapat didefinisikan sebagai jaringan yang saling
berhubungan  dari  seribu  jaringan  dan jutaan  komputer  yang  menghubungkan bisnis, institusi pendidikan, instansi pemerintah, dan perorangan (Laudon dan Traver, 2009).

## E-commerce
E-commerce didefinisikan sebagai penggunaan  internet  dan  web  untuk melakukan  suatu  transaksi  bisnis  yang secara  digital  memungkinkan  transaksi komersial antar oragnisasi dan  individual (Laudon  dan  Traver,  2009) Dengan definisi ini, transaksi non-finansial seperti permintaan  pelanggan  untuk  informasi yang lebih lanjut dianggap sebagai bagian dari e-commerc e juga. Laudon dan Traver (2009)  membagi e-commerce dalam beberapa jenis, yaitu Business to Consumer  E-commerce (B2C), Business to Business E-commerce (B2B),
Consumer  to  Consumer  E-commerce (C2C), Peer  to  Peer  E-commerce (P2P), Mobile commerce (M-commerce).
Perilaku Konsumen dan Proses Keputusan Pembelian Perilaku  konsumen  merupakan studi tentang bagaimana individu,
kelompok,  organisasi,  dan  proses  yang dilakukan  untuk memilih,  mengamankan, menggunakan, dan
menghentikan
produk, jasa, pengalaman atau ide untuk memuaskan kebutuhannya dan dampaknya  terhadap  konsumen  dan masyarakat (Hawkins dan Mothersburgh, 2010). Mowen dan Minor (2002) mendefiniskan perilaku konsumen
sebagai  studi  tentang  unit  pembelian (buying units) dan proses pertukaran yang melibatkan  perolehan,  konsumsi,  dan pembuangan  barang,  jasa,  pengalaman serta ide-ide.
Technology Acceptance Model (TAM) Model penerimaan teknologi ( Technology  Accpetance  Model atau TAM) merupakan suatu model penerimaan  sistem  teknologi  informasi yang digunakan oleh pengguna atau user . TAM  pertama  kali  dikenalkan  oleh  Davis (1986). Teori ini dikembangkan dari Teori Tindakan Beralasan ( Theory of Reasoned Action atau TRA) oleh Azjen dan Fishbein (1980).  Davis et  al. (1989)  menemukan bahwa  TAM  lebih  baik  menjelaskan keinginan  untuk  menerima  teknologi dibandingkan  dengan  TRA  (Hartono, 2007). TAM meruapakan salah satu jenis teori  yang  menggunakan  pendekatan teori  perilaku  ( behavioral  theory )  yang banyak digunakan untuk mengkaji proses adopsi teknologi informasi. TAM memberikan  dasar  untuk  mengetahui pengaruh faktor eksternal terhadap kepercayaan,  sikap,  dan  tujuan  dari penggunanya (Fatmawati, 2015).
Perceived Usefulness (PU)
Perceived usefulness dapat diartikan sebagai sejauh mana seseorang percaya  bahwa  menggunakan  suatu teknologi  akan  meningkatkan  kinerja pekerjaannya  (Hartono,  2007).  Untuk mengimplementasikan  definisi  tersebut, perceived usefulness diklasifikasikan sebagai persepsi individu yang
menunjukkan kinerja belanja online melalui internet (Juniwati, 2014).
Perceived Ease of Use (PEU) Menurut  Hartono, perceived  ease of use didefinisikan sebagai sejauh mana seseorang percaya bahwa menggunakan suatu  teknologi  akan  bebas  dari  usaha. Dari  definisi  tersebut,  diketahui  bahwa konstruk persepsi kemudahan penggunaan merupakan suatu kepercayaan (belief) tentang  proses pengambilan  keputusan.  Jika  seseorang merasa  percaya  bahwa  sistem  informasi ini  mudah  digunakan  maka  dia  akan
menggunakannya, dan sebaliknya (Hartono, 2007).
Behavioral Intention to Use (BI)
Behavioral  intention merupakan suatu keinginan (minat) seseorang untuk melakukan suatu perilaku tertentu. Seseorang  akan  melakukan  sesuatu perilaku (behavior) jika mempunyai keinginan atau minat (behavioral intention) untuk  melakukannya  (Hartono,
2007). Hasil beberapa penelitian sebelumnya
menunjukkan bahwa behavioral  intention merupakan  prediksi yang baik dari penggunaan teknologi oleh pemakai sistem (misalnya adalah penelitian-penelitian  yang  dilakukan  oleh Davis et al., 1989; Taylor dan Todd, 1995; Venkatesh  dan  Davis,  2000)  (Hartono, 2007).
Hubungan Perceived  Usefulness dan Perceived  Ease  of  Use terhadap Behavioral Intention to Use
Menurut  penelitian  yang  dilakukan oleh  Szajna  (1994),  konstruk perceived usefulness atau PU dan  konstruk perceived  ease  of  use atau  PEOU signifikan untuk menjelaskan minat menggunakan  sistem  ( intention  to  use ) (Hartono,  2007).    Penelitian  Taylor  dan Todd  (1995)  dalam  memodifikasi  TAM untuk membandingkan perilaku pemakai- pemakai berpengalaman dengan pemakai-pemakai kurang berpengalaman menemukan  bahwa  konstruk perceived usefulness atau PU merupakan penyebab utama  dari  minat  menggunakan  sistem behavioral intention . Penelitian ini mendukung  hasil  TAM  pada  umumnya yaitu minat individu dalam menggunakan sistem intention  to  use ditentukan  oleh perceived  usefulness bukan perceived ease of use . (Hartono, 2007).
Gambar 1. Model Kerangka Pemikiran
Sumber : Diadopsi dari TAM (Davis, 1989) dalam Aditya & Wardhana (2016)
Berdasarkan  uraian  yang  terdapat pada  kerangka  pemikiran  di  atas,  maka dapat  dinyatakan  rumusan  hipotesis sebagai berikut :
H1: Perceived ease of use berpengaruh terhadap perceived usefulness
pada pengguna situs web Airbnb di
Indonesia.
H2: Perceived ease of use berpengaruh terhadap behavioral  intention pada
pengguna  situs  web  Airbnb  di Indonesia.
H3: Perceived  usefulness berpengaruh terhadap behavioral  intention pada pengguna  situs  web  Airbnb  di Indonesia.
Perceived Usefulness (X 1 )
Perceived ease of
use (X 2 ) Behavioral Intention (Y)

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian kuantitatif  yang  menggunakan  kuisioner sebagai  alat  pengumpulan  data.  Teknik sampling dalam penelitian ini dengan non- probability  sampling  yaitu  purposive sampling.  Jumlah  sampel  sebanyak  407 responden  yang  merupakan  pengguna situs  Airbnb  di  Indonesia  dan  pernah
melakukan  transaksi  di  Airbnb.  Skala Likert digunakan untuk mengukur variabel dependen dan independen. Dalam penelitian  ini  menggunakan  5  (lima) pilihan  yaitu  sangat  tidak  setuju  (STS), tidak setuju (TS), netral (n), setuju (S), dan sangat  setuju  (SS).  Pengolahan  data dilakukan dengan path analysis.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Profil Responden
Tabel 1. Profil Responden
Sumber: Data yang telah diolah
No Jumlah Pria 26% Wanita 74% 17-22 tahun 39,8% 23-28 tahun 44,7% 29-34 tahun 3,9% 35-40 tahun 7,4% ≥41 tahun 4,2% Jakarta 102 Bandung 84 Jogjakarta 85 Surabaya 61 Lainnya 75 Pelajar/Mahasiswa 36,9% Karyawan Swasta 8,6% Wiraswasta 3,9% Pegawai Negeri 1,7% Lainnya 48,9% <Rp 2.500.000/bulan 21,4% Rp 2.500.001-Rp 4.000.000/bulan 13,8% Rp 4.000.001- Rp 6.000.000/ bulan 4,9% Rp 6.000.001-Rp 8.000.000/bulan 6,6% >Rp 8.000.0001/bulan 53,3% 1-4 kali 90,7% 5-8 kali 7,4% 9-12 kali 0,5% >12 kali 1,5%
Pendapatan/Penghasilan 5 Intensitas Penggunaan 6 Karakteristik Jenis Kelamin Usia Domisili Profesi/Pekerjaan 4 3 2 1
Tabel 1. menunjukkan karakteristik berdasarkan jenis kelamin dalam penelitian  ini  didominasi  oleh  wanita sebesar 74%. Usia responden didominasi oleh  responden  berusia  23-28  tahun sebesar  44,7%.  Domisili  responden didomisili oleh responden yang berdomisili  di  Jakarta  sebanyak  102 orang. Berdasarkan pekerjaan didominasi oleh responden yang mempunyai profesi bermacam ( freelancer, traveler , komikus,
editor, desainer, dan lain-lain).
Berdasarkan pendapatan didominasi oleh responden  yang  memiliki  penghasilan >Rp  8.000.000/bulan  sebesar  53,3%. Berdasarkan intensitas penggunaan dalam  satu  bulan  didominasi  oleh penggunaan sebanyak 1-4 kali sebanyak 90,7%.

## Analisis Deskriptif
Tabel 2. Analisis Deskriptif
Sumber: Data yang telah diolah
Tabel  2  menunjukkan  hasil  analisis deskriptif  untuk  setiap  variabel  pada penelitian ini. Penelitian variabel perceived  usefulness mempunyai  rata- rata sebesar 82,83% yang berada dalam kategori  tinggi.yang  artinya  responden merasa bahwa Airbnb memberikan manfaat.  Sedangkan perceived  ease  of
use mempunyai rata-rata sebesar 79,56%
yang  berada  dalam  kategori  tinggi.yang artinya  responden merasa  bahwa  Airbnb memberikan kemudahan. Dan behavioral intention mempunyai  rata-rata  sebesar 77% yang  berada dalam kategori tinggi.yang  artinya  responden  merasa berminat untuk menggunakan Airbnb.
Path Analysis
1. Pengaruh PEU terhadap PU
No Variabel Indikator Presentase Easy Transaction 82,5% Useful 83,14% Reduce Turnaround time 82,85% 82,83% Understandable 79,26% Trouble Free 77,60% Simple 79,80% Easy to Use 81,57% 79,56% Willingness to Use 77,84% Intention to Use 76,17% 77%
3 Behavioral Intention Rata-Rata PU (X1) Rata-Rata PEU (X2) Rata-Rata BI (Y) 1 Perceived Usefulness (PU) 2
Perceived Ease of Use
Tabel 3. Hasil Uji t
Sumber: Data yang telah diolah
Besarnya  pengaruh  variabel  PU terhadap variabel BI dapat diketahui dari nilai  koefisien  beta  yang  terdapat  pada Tabel  3  yaitu  sebesar  0,649.  Pengaruh siginifikansi  sebesar  0,000  <  0,05.
Dengan demikian Ho ditolak dan H1 diterima.  Artinya  ada  pengaruh  yang signifikan  antara  variabel  PEU  dengan PU.

## Tabel 4. Korelasi PEU dan PU
Sumber: Data yang telah diolah
Dari Tabel 4 dapat diketahui bahwa hubungan variabel independen PU dan PEU sebesar 0,649. Artinya hubungan antara variabel-variabel independen PU dan PEU kuat dan searah (karena hasil korelasinya positif). Searah artinya jika variabel PU tinggi maka variabel PEU
dinilai tinggi dan sebaliknya.
Tabel 5. Hasil Uji t
Sumber: Data yang telah diolah
Standardized Coefficients B Std. Error Beta 1 (Constant) 4.773 .451 10.587 .000 PEU .481 .028 .649 17.178 .000 a. Dependent Variable: PU Standardized Coefficients B Std. Error Beta 1 (Constant) 1.557 .446 3.494 .001 PU .267 .043 .330 6.138 .000 PEU .178 .032 .297 5.522 .000 a. Dependent Variable: BI Coefficients a Model Unstandardized Coefficients t Sig. t Sig. Coefficients a Model Unstandardized Coefficients
BI PU PEU BI 1.000 .523 .511 PU .523 1.000 .649 PEU .511 .649 1.000 BI . .000 .000 PU .000 . .000 PEU .000 .000 . BI 407 407 407 PU 407 407 407 PEU 407 407 407
Correlations Pearson Correlation Sig. (1-tailed) N Standardized Coefficients
B Std. Error Beta 1 (Constant) 4.773 .451 10.587 .000 PEU .481 .028 .649 17.178 .000 a. Dependent Variable: PU Standardized Coefficients B Std. Error Beta 1 (Constant) 1.557 .446 3.494 .001 PU .267 .043 .330 6.138 .000 PEU .178 .032 .297 5.522 .000 a. Dependent Variable: BI Coefficients a Model Unstandardized Coefficients t Sig. t Sig. Coefficients a
Model Unstandardized Coefficients
Tabel  5  menunjukkan  angka  t  hitung sebesar  6,138  >  t  tabel  sebesar  1,960. Dengan  demikian  Ho  ditolak  dan  H1 diterima.  Artinya  ada  hubungan  linear antara  variabel  independen  PU  dengan variabel  dependen  BI.  Ini  menandakan bahwa variabel PU mempengaruhi variabel BI. Beasarnya pengaruh variabel PU  terhadap  variabel  BI  dapat  diketahui dari nilai koefisien beta pada tabel 5 yaitu sebesar  0,330.  Pengaruh  sebesar  ini signifikan karena nilai siginifikansi sebesar 0,000 < 0,05.

## Pengaruh PEU terhadap BI
Tabel  5  menunjukkan  angka  t  hitung sebesar  5,522  >  t  tabel  sebesar  1,960. Dengan  demikian  Ho  ditolak  dan  H1 diterima.  Artinya  ada  hubungan  linear antara variabel  independen PEU dengan variabel  dependen  BI.  Ini  menandakan bahwa  variabel  PEU  mempengaruhi variabel BI. Beasarnya pengaruh variabel PEU terhadap variabel BI dapat diketahui dari nilai koefisien beta pada Tabel 5 yaitu sebesar  0,297.  Pengaruh  sebesar  ini signifikan karena nilai siginifikansi sebesar 0,000 < 0,05.

## Pengaruh PU dan PEU terhadap BI
Tabel 6. Hasil Koefisien Determinasi
Sumber: Data yang telah diolah
Tabel  6  menunjukkan  bahwa  koefisien determinasi  (R  square)  sebesar  0,324.
Angka tersebut mempunyai makna
sebagai  besarnya  pengaruh  variabel independen PU dan PEU terhadap tingkat BI secara total.
Tabel 7. Hasil Uji F
Sumber: Data yang telah diolah
Tabel 7 menunjukkan angka f hitung sebesar 96,958 > f tabel sebesar 2,99 dan probabilitas/signifikansi  sebesar  0,000  < 0,05. Dengan demikian Ho ditolak dan H1 diterima. Artinya ada hubungan linear dan pengaruh  yang  signifikan  antara variabel
independen PEU dan PU dengan variabel dependen BI.
Berdasarkan pengolahan data yang telah  dilakukan  diperoleh  persamaan sebagai berikut:
Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression Residual Total 289.758 603.672 893.430 2 404 406 144.879 1.494 96.958 .000 b a. Dependent Variable: BI
b. Predictors: (Constant), PEU, PU Model ANOVA a
1 .569 .324 .321 1.222 a. Predictors: (Contant), PEU, PU b. Dependent Variable: BI Model Summary b
Adjusted R Square
R R Square Model Std. Error of the Estimate
X1=  0,649X2  +  0,579  (Persamaan  sub struktur 1) Y= 0,330X1 + 0,297X2 + 0,676
(Persamaan sub struktur 2)
Persamaan  sub  struktur  1  dapat diartikan sebagai berikut: a) Nilai konstanta  menunjukkan  besaran  0,579 yang  artinya  tanpa  adanya  pengaruh variabel  X1  seluruh  variabel  bernilai  0, maka  nilai  dari  X2  adalah  0,579.  b)  Nilai koefisien  regresi  X2  bersifat  positif sebesar  0,649,  artinya  variabel  X1 memiliki hubungan searah dengan X2 dan setiap pertambahan satu satuan Perceived  Ease  of  Use (X2)  akan berpengaruh terhadap meningkatnya
Perceived  Usefulness (X1)  sebesar 0,649.  Persamaan  sub  struktur  2  dapat
diartikan sebagai berikut: a) Nilai konstanta  menunjukkan  besaran  0,676 yang  artinya  tanpa  adanya  pengaruh variabel  X1  dan  X2  seluruh  variabel bernilai 0, maka nilai dari Y adalah 0,676. b) Nilai koefisien regresi X1 bersifat positif sebesar  0,330,  artinya  variabel  X1 memiliki hubungan searah dengan Y dan setiap pertambahan satu satuan Perceived Usefulness (X1) akan berpengaruh terhadap meningkatnya Behavioral Intention (Y) sebesar 0,330. c) Nilai  koefisien  regresi  X2  bersifat  positif sebesar  0,297,  artinya  variabel  X2 memiliki hubungan searah dengan Y dan setiap pertambahan satu satuan Perceived  Ease  of  Use (X2)  akan berpengaruh terhadap meningkatnya Behavioral Intention (Y) sebesar 0,297.
Gambar 2. Diagram Jalur Keseluruhan Sumber: Data yang telah diolah
Dari  Gambar  2  dapat  ditarik kesimpulan  pengaruh  langsung  (direct effect), pengaruh tidak langsung (indirect effect),  dan  pengaruh  total  (total  effect) berikut: Tabel 8. Pengaruh Total Sub Struktur 1 Variabel Pengaruh Langsung terhadap Perceived Usefulness (Y) Pengaruh Tidak Langsung Melalui Pengaruh Total X1 X2 Perceived Ease of Use (PEU) (X1) 0,649 - - 0,649 Sumber: Data yang telah diolah

## Tabel 9. Pengaruh Total Sub Struktur 2
Variabel Pengaruh Langsung terhadap Behavioral Intention (Y) Pengaruh Tidak Langsung Melalui Pengaruh Total X1 X2 Perceived Usefulness (PU) (X1) 0,297 - - 0,297 Perceived Ease of Use (PEU) (X2) 0,330 0,214 - 0,544 Sumber: Data yang telah diolah

## KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara Perceived  Ease  of  Use terhadap Perceived  Usefulness sebesar  0,649 secara  langsung, Perceived  Usefulness terhadap Behavioral  Intention sebesar 0,330 secara langsung, Perceived Ease of Use terhadap Behavioral Intention sebesar 0,297 secara langsung dan 0,214
secara  tidak  langsung  melalui Perceived
Usefulness ,  serta Perceived  Usefulness dan Perceived  Ease  of  Use terhadap Behavioral Intention sebesar 0,324 secara total. Berdasarkan  analisis  deskriptif mengenai  tanggapan  responden,  Airbnb sebaiknya
mempertahankan dan mengutamakan  unsur  manfaat  yang diberikan Airbnb untuk para penggunanya karena  memiliki  pengaruh  yang  paling tinggi  terhadap  minat  seseorang  dalam meggunakan  Airbnb.  Khususnya  dalam membantu para pengguna dalam melakukan pemesanan penyewaan tempat penginapan online secara mudah dan  cepat.  Serta  meningkatkan  unsur kemudahan dalam mengoperasikan fitur- fitur yang disediakan oleh Airbnb sehingga akan lebih meningkatkan minat masyarakat untuk menggunakan Airbnb.

## DAFTAR PUSTAKA
Cbsinsights.  (2015). Why  That  Crazy- High  Airbnb  Valuation  is  Fair .
Diakses pada 22 September 2017,
dari https://www.cbsinsights.com/rese arch/airbnb-hospitality-industry- valuation-breakdown/.
Fatmawati, E. (2015). Technology Acceptance  Model  (TAM)  Untuk Menganalisis Penerimaan terhadap Sistem Informasi Perpustakaan. Jurnal Iqra, Volume 09 No. 01. Hartono,  J.  (2007). Sistem  Informasi
Keprilakuan . Yogyakarta: CV Andi Offset. Hawkins,  D.I.  &  Mothersbaugh,  D.L. (2010). Consumer Behavior
Building  Marketing  Strategy.  11 th ed. New  York:  The  McGraw-Hill Companies, Inc.
Juniwati.  (2014).  The  Influence  of Preceived  Usefulness,  Perceived Ease  of  Use  and  Perceived  Risk on  Attitude  and  Intention  to  Shop Online. European  Journal  of Business and Management, Vol.6 No. 27.
Laudon,  Kenneth  C.  &  Traver  Carol  G. (2009). E-Commerce  Business, Technology,  Society. (5 th ed.). New Jersey: Prentice Hall. Mowen,  J.  C.,  &  Michael,  M.  (2002).
Perilaku  Konsumen.  Jilid  1.  Edisi Kelima. Jakarta:  PT.  Penerbit
Erlangga Oskam,  J.,  &  Boswijk,  A.  (2016). Airbnb: The Future of Networked
Hospitality  Business . Journal  of Tourism Futures , 2(1), 22-41 Phinemo.  (2016). Apa  itu  Airbnb?  Ini Fakta yang  Harus  Kamu  Ketahui! Diakses  pada  26  Agustus  2017, dari https://phinemo.com/pengertian- airbnb/.
Prasetio,  A.  (2013). E-commerce  &  IT Business . CV Dinamika Komunika: Bandung. Sharepost. (2017). The Case for Airbnb’s $50  Billion  IPO  in  2018 .  Diakses pada  22  September  2017,  dari https://sharepost.com/insights/blo g/the-case-for-airbnbs-50-billion- ipo-in-2018
SimilarWeb. (2017). Airbnb.com . Diakses pada  21  September  2017,  dari https://www.similarweb.com/websi te/airbnb.com.
Zainuddin  S,  & Paramitha  Sandana. (2014). Analisis Pengaruh Perceived Usefulness dan Perceived  Ease  of  Use  terhadap Tingkat Kepuasan Nasabah dalam Menggunakan ATM. Jurnal Muamalah: Volume IV, No. 1.