## PENGGUNAAN TEKNOLOGY ACCAPTED MODEL (TAM) DALAM PEMBELIAN TIKET OLAHRAGA DI GAYAM BOJONOGORO
Harjo Lukito
Fakultas Ekonomi,Universitas Mayjen Sungkono Mojokerto Email : harjo.lukito88@gmail.com
Received  : Des 19 th 2019 Revised  : Feb 17 th 2020 Accepted  :  May 11 th 2020

## Abstract
The  purpose  of  this  study  is  to  find out  the  effective  factors  in  making  people  willing  to buy back sports tickets online with an approach to expanding the technology acceptance model.  This  research  is  considered  to  expand  its  functionality,  descriptive  survey  of  its systems,  and  focused  on  the  Structural  Equation  Model  (SEM).  Participants  are supporters of Gayam Village Volleyball Team who have purchased tickets online at least once. The review of questionnaire data was conducted using SPSS18 and AMOS20. This finding  shows  that  relative  trust  has  the  greatest  influence  on  people's  expectations  and decisions  to  buy  back  sports  tickets  so  they  have  a  positive  view  of  the  use  of  such methods.  Even  the  perceived  ease  of  use  is  second,  which  means  that  because  the purchase  system  seems  simpler,  the  incentive  to  buy  will  be  increased.  Ultimately,  the utility  assumption  of  the  purchasing  system  will  generate  optimistic  expectations  of  the use of technology.
Keywords: Technology acceptance model (TAM), fans, Sports Tickets

## PENDAHULUAN
Munculnya Internet dan teknologi  e-commerce  di  industri  telah memberikan  pengaruh  yang  dramatis pada bagaimana orang melakukan sesuatu  dalam  komunitas  sedemikian rupa sehingga e-commerce telah menjadi media penting untuk melakukan industri  dan  telah  meninggalkan  bisnis konvensional  yang  terabaikan  (Aziz, 2019).  Akibatnya,  perusahaan  menjadi lebih  fokus  pada  operasi  mereka  dan menjadi terlatih dalam bidang organisasi dan  aspek  strategis.  Manfaat  belanja internet  saat  ini  tidak  dapat  disangkal (Ha & Stoel, 2012). Dengan menggunakan  teknologi  ini,  kerangka untuk  pertumbuhan  perdagangan  dan transfer  keuangan  telah  tersedia  (Hsiao & Yang, 2011). Hal ini memuncak pada beberapa  penelitian  tentang  penerimaan dan  kemampuan  penggunaan  teknologi informasi  serta  penggunaannya  dan secara spesifik menjelaskan nilai hipotesis  tentang  kemampuan  memilih metode  belanja  elektronik.  Teori  pola dasar  seperti  teori  Reasoned  Action (Fishbein & Ajzen, 1977), teori Expected  Actions  (Ajzen,  1989),  dan Technology  Adoption  Paradigm  telah digunakan sebagai metode yang berguna dalam  hal  ini  dan  untuk  meneliti perilaku pembelian. Model adopsi teknologi  merupakan  model  yang  dapat diterima  untuk  mendefinisikan  aplikasi dan  adopsi  teknologi  informasi  (Park  & del  Pobil,  2013).  Dengan  pertumbuhan ritel  elektronik  dan  toko-toko  yang menyediakan  fasilitas  ini,  persaingan yang  meningkat  di  antara  mereka  akan segera terjadi. Meningkatnya persaingan antar  toko  elektronik  telah  membuat para  pengelola  organisasi  ini  semakin membuktikan pentingnya kesadaran konsumen  terhadap  teknologi  ini,  serta pentingnya  alasan  yang  memungkinkan konsumen untuk membeli secara online. Ini juga yang terbaik untuk menjelaskan mengapa konsumen sangat ingin berbelanja  online  karena  keinginan  dan penerimaan konsumen merupakan faktor penting  dalam  pertumbuhan  layanan elektronik  (Byers  &  Lederer,  2001) sehingga jika pelanggan tidak
menerimanya,  layanan  elektronik  pasti akan  gagal  (Aladwani,  2001).  Berkat investasi  besar  dalam  infrastruktur teknologi  informasi,  pertumbuhan  dan kekuatan  persaingan,  serta  ketersediaan penawaran  yang  hampir  sama  dari lembaga  dan  pengecer,  keberlanjutan lembaga  bergantung  pada  pemahaman tentang alasan pelanggan ingin berbelanja  online.  Namun,  sehubungan dengan  investasi  oleh  organisasi  di bidang  ini,  hasil  dan  keuntungan menjadi  sangat  penting  bagi  mereka, yang  karenanya  menggarisbawahi  peran penting  warga  negara  dalam  merangkul dan ingin menggunakan teknologi  (Mun & Hwang, 2003).
Berdasarkan  uraian  di  atas, masalah  utama  yang  menyebabkan analisis  ini  adalah  untuk  menguji  faktor yang mempengaruhi keinginan konsumen  (penggemar  tim  olahraga) untuk  membeli  tiket  secara  online, karena  menyadari  faktor-faktor  tersebut akan mempengaruhi kemampuan penggemar  tim  voli  Desa  Gayam  untuk membeli tiket secara online.

## KAJIAN PUSTAKA
Technology  Adoption  Model (TAM)  adalah  salah  satu  pendekatan paling sukses untuk pengenalan konsumen  terhadap  teknologi  informasi (Park  &  Kim,  2013).  Menurut  (Davis, 1989),  model  ini  mencoba  untuk memperjelas  dan  meramalkan  adopsi teknologi  informasi  (TI)  oleh  konsumen di  tempat  kerja.  Ini  merupakan  evolusi dari  teori  tindakan  logis  (Kim,  Lee,  & Law,  2008;  McGill  &  Bax,  2007)  yang menentukan  pola  perilaku  dan  manfaat dari  penggunaan  teknologi  informasi (Lin, 2007) dan memiliki dua karakteristik  utama  dari  kegunaan  yang dirasakan  dan  kemudahan  penggunaan (Al ‐ Maghrabi,  Dennis,  &  Halliday, 2011).  Kegunaan  yang  dirasakan  telah dijelaskan  sebagai  sikap  mendalam pengguna  terhadap  aplikasi  unik  dan aplikasi  perangkat  yang  meningkatkan keberhasilan  mereka  di  tempat  kerja (Lee,  2009).  Kemudahan  penggunaan
juga  telah  dijelaskan  sebagai  sejauh mana pengguna mengharapkan perangkat  menjadi  mudah  (Ha  &  Stoel, 2009). Kedua  asumsi  ini  (kemudahan penggunaan dan kegunaan yang dirasakan) efektif dalam sikap pengguna terhadap  penggunaan  perangkat  (Hung, Yang,  Yang,  &  Chuang,  2011;  Khazaei Pool,  Verij  Kazemi,  Amani,  &  Kia Lashaki,  2016;  Roy,  Kesharwani,  & Bisht,  2012).  Harus  diingat  bahwa suasana hati, bersama dengan kegunaan, menentukan  kemauan.  Lebih  dari  600 makalah  di  berbagai  jurnal  sains  telah mencatat  paradigma  adopsi  teknologi Davis.  Studi  tentang  paradigma  adopsi teknologi telah memverifikasi hubungan antara  kegunaan  yang  dirasakan  dan sikap dan pola perilaku (Riemenschneider  &  Hardgrave,  2001). Model  penerimaan  teknologi  digunakan untuk mempelajari penerimaan teknologi  Internet  atas  nama  pengguna. Misalnya, untuk menguji model penerimaan teknologi, (Lederer, Maupin,  Sena,  &  Zhuang,  2000) menggunakan  data  yang  diambil  dari 162  partisipan  yang  menggunakan internet  untuk  melakukan  pekerjaannya. Analisis  data  juga  memverifikasi  model adopsi teknologi. Selain itu, para sarjana telah  mengadaptasi  prinsip  tindakan yang  diharapkan  untuk  memasukkan adaptasi dan keyakinan untuk memahami  persepsi  konsumen  terhadap berbelanja  di  toko  virtual.  Survei (Agarwal & Prasad, 1997) telah mengkonfirmasi pengamatan bahwa perkembangan  kreativitas  berdampak pada  penggunaan  sederhana  dari  World Wide Web (WWW). (Tan & Teo, 2000) telah  menggunakan  karakteristik  difusi inovasi; Namun, analisis mereka terhadap  adopsi  perbankan,  termasuk hipotesis  tindakan  yang  diharapkan, menemukan  bahwa  pengaruh  perilaku yang  diperoleh  merupakan  indikator utama perkembangan layanan perbankan online,  meskipun  ini  bukan  norma individu.  Penemuan  ini  bertentangan dengan penelitian (Bhattacherjee, 2000).
Dalam studinya, standar orang
berdampak  besar  pada  kecenderungan untuk menggunakan sumber daya elektronik,  meskipun  kontrol  perilaku yang diperoleh tidak sama.
Berdasarkan  literatur  penelitian dan  konsultasi  dengan  para  ahli  dan praktisi  akademis,  model  penerimaan teknologi telah diperbarui sesuai dengan persyaratan  negara  kita  dan  tesis  akan memberikan kontribusi yang besar untuk model penerimaan teknologi ini dan teks
Anda  akan  ditulis  ulang.  Mulailah menulis  atau  menempelkan  sesuatu  di sini, lalu tekan tombol Parafrase. Mapan (e-shopping) untuk kebijakan potensialnya  dan  perkembangan  sastra untuk penelitian Internet dapat menginspirasi penggemar untuk menggunakan  layanan  ini.  Pengakuan terbaru  oleh  konsumen  (Rogers,  2010). Untuk pengujian menggunakan perluasan  contoh  teknologi,  (Gillenson &  Sherrell,  2002)  mengevaluasi  model penerimaan  dan  menangani  variabel model penerimaan teknologi yang diperbarui.

## METODE PENELITIAN
Peneliti berusaha untuk mengevaluasi  dampak  antar  faktor, metode  penelitian  adalah  kualitatif  dan model persamaan struktural. Sehubungan dengan fakta bahwa penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi faktor-faktor yang memengaruhi kesediaan penggemar untuk  membeli  secara  online,  populasi survei mencakup semua penggemar bola voli Desa Gayam Bojonegoro yang telah membeli tiket online untuk pertandingan setidaknya  sekali.  Karena  semua  tiket dijual  secara  online  di  Bojonegoro, setidaknya  ada  12.000  orang  dalam komunitas  studi.  Karena  populasi  yang besar,  analisis  sederhana  pertama  kali dilakukan untuk menilai populasi sampel,  dan  kemudian  standar  deviasi 0,825 diukur hanya dengan menggunakan  30  kipas.  Rumus  ukuran sampel adalah sebagai berikut:
Nz 2 × δ 2
n = 2 2 2 + z δ ( N −1) d
N : Populasi
D : Akurasi
N : Jumlah sampel Δ : standar Deviasi z α 2 : koresponden dengan level 100(1-α) persen sehingga, ukuran sampelnya sebagai berikut:
255 =
Berkenaan dengan standar deviasi  dan  kepercayaan  dari  persen  95 dan  kesalahan  yang  diharapkan  dari mean  maksimum  0,1  untuk  populasi, ukuran  sampel  kira-kira  255  individu. Dengan  menggunakan  rumus  untuk memperkirakan  populasi  survei,  peneliti menemukan  255  individu,  tetapi  pada akhirnya hampir 260 individu menyelesaikan kuesioner untuk mencapai survei yang diinginkan.
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan menggunakan  kuesioner  skala  likert  5. Kuesioner  (Vijayasarathy,  2004)  dan kuesioner  kepercayaan  (Wu,  2013) digunakan  untuk  menguji  keyakinan yang dinyatakan dalam model penerimaan teknologi (kemudahan penggunaan, utilitas, sikap dan kecenderungan).
Untuk menjamin keaslian kuisioner, maka keaslian materi digunakan  sedemikian  rupa  sehingga kuisioner  utama  terlebih  dahulu  diuji dengan  meminta  saran  ahli  di  bidang administrasi olahraga, manajemen merek, e-commerce dan perilaku pelanggan  tentang  jumlah  pertanyaan, bagaimana mengungkapkannya, urutannya dan pemilihan pilihan jawaban. Setelah mengakui sudut pandang  tersebut,  kuesioner  diedarkan ke  sejumlah  anggota  Tim  Bola  Voli Desa  Gayam  dan  diundang  untuk berbagi  pandangan  mereka  tentang
kekhasan  dan  kelengkapan  kalimat dalam  kuesioner.  Pada  kesimpulan  dan setelah  beberapa  kali  pengulangan tinjauan dan proses percontohan, kuesioner akhir dibuat. Tes  faktor  konfirmatori  untuk mereka yang temuannya mengkonfirmasi validitas kuesioner digunakan  untuk  memvalidasi  validitas konstruk kuesioner. Studi ini menggunakan  alpha  Cronbach  untuk menilai  spesifisitas  kuesioner.  Temuan dari  analisis  faktor  konfirmatori  dan reliabilitas variabel dilihat pada Tabel 1:
Tabel 1: Hasil Test Relabilitas
Terakhir,  setelah  penyebaran dan  penyusunan  kuesioner,  hasilnya dianalisis  menggunakan  SPSS18  dan AMO20.  Temuan  tersebut  akan  dibahas di  halaman-halaman  berikut.  Penelitian ini  menggunakan  pemodelan  persamaan struktural  untuk  menganalisis  hipotesis dan  mengevaluasi  kesesuaian  model secara  keseluruhan.  Dalam  pemodelan persamaan  struktural,  jumlah  analisis
yang  disesuaikan  dan  model  konseptual diuji,  di  satu  sisi,  untuk  melihat  apakah mereka  menikmati  kesesuaian  secara keseluruhan  dan,  di  sisi  lain,  untuk mengukur  pentingnya  hubungan  dalam model  kesesuaian  keseluruhan.  Variabel fit total terdiri dari CMIN / df, RMSEA, GFI,  AGFI,  NFI  dan  CFI.  Model  cocok secara  keseluruhan  jika  CMIN  kurang dari  3  terkait  dengan  derajat  kebebasan
(df), nilai RMSEA kurang dari 10% dan nilai GFI, AGFI, NFI dan CFI lebih dari 90%.
Gambar  1  menampilkan  model analisis. Pendekatan ini didasarkan pada Pendekatan  Adopsi  Teknologi  (Davis, 1989).  Selain  dua  karakteristik  utama model  adopsi  teknologi,  variabel  lebih
lanjut  (kepercayaan)  terkait  dengan preferensi  dan  tindakan  pelanggan (pembeli online) telah diterapkan tentang  keadaan  kelompok  pengujian dan  penelitian  sebelumnya  di  bidang belanja  online  dan  olahraga.  pandangan profesional  manajemen,  e-commerce dan perilaku konsumen.
Catatan: CFA, analisis faktor
konfirmatori;  GFI,  indeks  kesesuaian;  AGFI,  indeks  kesesuaian  yang  disesuaikan; RMSEA
Berdasarkan  model  di  atas  (gambar  1),  maka  hipotesis  penelitian  ditetapkan  sebagai berikut:
H1.  Kemudahan  penggunaan  yang  dirasakan  akan  memiliki  efek  positif  pada  kegunaan yang dirasakan.
H2. Kegunaan yang dirasakan akan berdampak positif pada sikap. H3. Kemudahan penggunaan yang dirasakan akan berdampak positif pada sikap. H4. Perceived Trust akan berdampak positif pada sikap. H5. Kegunaan yang dirasakan akan memiliki efek positif pada niat membeli kembali.
Tabel 2: Indeks kecocokan total model pengukuran Kemudahan penggunaan yang dirasakan 2.25 0.95 0.94 0.93 0.042 Kegunaan yang dirasakan 2.83 0.93 0.92 0.95 0.071 Kepercayaan yang Dirasakan 1.55 0.97 0.96 0.96 0.008 Sikap 2.27 0.95 0.95 0.96 0.047 Niat Membeli Kembali 1.82 0.96 0.94 0.95 0.036 Nilai yang Direkomendasikan Antara 1~3 >0.90 >0.90 >0.90 0.10>
H6. Sikap akan berdampak positif pada niat membeli kembali. H7. Perceived Trust akan berdampak positif pada niat membeli kembali.
HASIL Untuk  menentukan  sejauh  mana variabel-variabel  tersebut  cocok  untuk model kalkulasi, mereka harus dievaluasi terlebih dahulu secara terpisah.  Atas  dasar  pendekatan  ini,  5 model  pengukuran  terkait  variabel pertama kali diujicobakan secara terpisah.  Variabel  fit  keseluruhan  untuk model  perhitungan  ditunjukkan  pada Tabel 2. Selama temuan tabel diperhatikan,  dapat  disimpulkan  bahwa model perhitungan fit secara
keseluruhan.  Dengan  kata  lain,  indeks agregat  mengkonfirmasi  bahwa  hasil- hasil  tersebut  sesuai  dengan  model dengan  baik.  Setelah  memeriksa  dan mengkonfirmasikan  model  perhitungan pada langkah pertama, untuk mengevaluasi teori digunakan pemodelan  persamaan  struktural  pada langkah  kedua.  Total  indeks  kesehatan model penelitian akhir dapat dilihat pada Tabel 3. Tabel 3: Total indeks kebugaran dari survei Model Final 2.61 0.96 0.94 0.95 0.078 Nilai yang Direkomendasikan Between 1~3 >0.90 >0.90 >0.90 0.10>
Tabel 4: Koefisien regresi dan hasil uji hipotesis
Hipotesis Path β C.R P Hasil H1 PE → PU 0.38 3.21 ** Didukung H2 PU → AT 0.28 2.95 ** Didukung H3 PE → AT 0.36 3.06 ** Didukung H4 PT → AT 0.51 7.59 *** Didukung H5 PU → RI 0.46 6.03 *** Didukung H6 AT → RI 0.53 8.12 *** Didukung H7 PT → RI 0.49 6.47 *** Didukung
Catatan: *** p <0,001, // p <0,01, PE = Kemudahan penggunaan yang dirasakan; PU = Manfaat yang dirasakan; PT = Kepercayaan yang Dirasakan; AT = Atitude; RI = Niat Membeli Kembali
RMSEA CFI AGFI GFI Cmin/df Indeks Nama Variabel
Berdasarkan  fakta  di  atas,  dapat disimpulkan  bahwa  indeks  keseluruhan mencerminkan  kesesuaian  model  secara keseluruhan  dengan  data,  atau  dapat diklaim  bahwa  data  yang  diperoleh membantu model dengan baik. Pemodelan  persamaan  struktural  dan koefisien  regresi  ditunjukkan  pada
Gambar  2.  Setelah  meninjau  dan mengkonfirmasi model, dua indeks rasio kritis  parsial  (CR)  digunakan  untuk menguji  apakah  hipotesis  bermakna secara  signifikan.  CR  adalah  rasio  yang timbul  dari  pembagian  bobot  regresi yang  diperparah  oleh  kesalahan  standar. Pada  0,05,  CR  harus  lebih  tinggi  dari 1,96.  Jika  lebih  rendah,  parameter  yang sesuai  dalam  model  tidak  dianggap penting.  Sebagai  perbandingan,  jumlah yang  kurang  dari  0,05  untuk  Δ menyiratkan perbedaan substansial antara  jumlah  yang  diukur  untuk  bobot regresi  nol  pada  tingkat  kepercayaan 0,95.  Hipotesis  beserta  koefisien  regresi dan  indeks  parsial  yang  terkait  dengan setiap  hipotesis  diberikan  pada  Tabel  4. Berdasarkan  hasil  Tabel  4,  semua hipotesis penelitian telah dikonfirmasi.
Berdasarkan  fakta  di  atas,  dapat disimpulkan  bahwa  indeks  keseluruhan mencerminkan  kesesuaian  model  secara keseluruhan  dengan  data,  atau  dapat diklaim  bahwa  data  yang  diperoleh membantu model dengan baik. Pemodelan  persamaan  struktural  dan koefisien  regresi  ditunjukkan  pada Gambar  2.  Setelah  meninjau  dan mengkonfirmasi model, dua indeks rasio kritis  parsial  (CR)  digunakan  untuk
menguji  apakah  hipotesis  bermakna secara  signifikan.  CR  adalah  rasio  yang timbul  dari  pembagian  bobot  regresi yang  diperparah  oleh  kesalahan  standar. Pada  0,05,  CR  harus  lebih  tinggi  dari 1,96.  Jika  lebih  rendah,  parameter  yang sesuai  dalam  model  tidak  dianggap penting.  Sebagai  perbandingan,  jumlah yang  kurang  dari  0,05  untuk  Δ menyiratkan perbedaan substansial antara  jumlah  yang  diukur  untuk  bobot regresi  nol  pada  tingkat  kepercayaan 0,95.  Hipotesis  beserta  koefisien  regresi dan  indeks  parsial  yang  terkait  dengan setiap  hipotesis  diberikan  pada  Tabel  4. Berdasarkan  hasil  Tabel  4,  semua hipotesis penelitian telah dikonfirmasi.

## Diskusi
Seperti  yang  terlihat  dalam temuan  hipotesis  penelitian,  ada  tiga aspek  sukses  yang  berbeda  dari  sikap penggemar,  dari  mana  kepercayaan memiliki  dampak  yang  lebih  besar  pada sikap. Artinya, semakin banyak konsumen memahami efisiensi penjualan  tiket  online,  semakin  besar sikap  mereka  terhadap  penggunaan metode  tersebut,  yang  sesuai  dengan temuan  (Wu,  2013)  dan  (Fastoso, Whitelock,  Bianchi,  &  Andrews,  2012). Pelanggan  sensitif  terhadap  pembelian barang  elektronik  dan,  secara  umum, terhadap  e-commerce  karena  informasi pribadi  dan  rahasia  mereka.  Mereka merasa tidak nyaman karena kemungkinan mengungkapnya. Di
sinilah  kepercayaan  dan  keamanan menjadi penting, (Grazioli &  Jarvenpaa,
2000). Manajer organisasi harus mencatat bahwa mereka perlu menstabilkan  situasi  organisasi  mereka di  benak  pelanggan  mereka  sambil membuat mereka percaya bahwa mereka sangat  dapat  diandalkan  untuk  dapat membangun hubungan yang kuat dengan mereka. Akibatnya, kepercayaan yang  dirasakan  adalah  faktor  yang paling  kuat  dalam  membuat  persepsi pembelian konsumen yang menguntungkan  secara  online  sehingga semakin  tinggi  pemahaman  mereka tentang  belanja  tiket  online,  semakin tinggi kemungkinan menggunakan proses  tersebut.  Setelah  kepercayaan, pengaruh  yang  paling  positif  terhadap sikap adalah dimensi kemudahan penggunaan, artinya peningkatan persepsi tentang kemudahan penggunaan teknologi (pembelian tiket online) menimbulkan sikap positif dalam penggunaannya.  Temuan  uji  dalam  hal kemudahan penggunaan konsisten
dengan  penelitian  (Baier  &  Stüber, 2010;  Huang,  Wei,  Yu,  &  Kuo,  2006; Vin-Cent  Chang,  2004).  Dalam  hal hasil,  kemudahan  penggunaan  yang dirasakan  memprediksi  sikap  positif terhadap  penerapan  teknologi.  Dengan kata lain, peningkatan persepsi kemudahan penggunaan dapat menimbulkan  sikap  positif  terhadap penerapan  teknologi.  Dimensi  kegunaan memiliki  pengaruh  tingkat  ketiga  pada sikap  positif  terhadap  pembelian  tiket online.
Studi  dilakukan  oleh  (Baier  & Stüber,  2010;  Huang  et  al.,  2006;  Vin- Cent  Chang,  2004),  persepsi  utilitas, memproyeksikan pendekatan konstruktif untuk  implementasi  teknologi  yang sesuai  dengan  temuan  penelitian  ini. Meningkatkan persepsi bahwa teknologi dapat meningkatkan tugas resmi individu dalam organisasi, meningkatkan dan mempercepat aktivitas  orang  (belanja  online)  dan memungkinkan  orang  membandingkan pembelian  mereka  dapat  membuat  kami membuktikan  bahwa  pembelian  tiket online  bermanfaat;  oleh  karena  itu, peningkatan persepsi tentang
kegunaannya  ini  dapat,  pada  saat  yang sama,  mengarah  pada  sikap  positif terhadap tiket online.
Berdasarkan  temuan  tersebut, persepsi kemudahan penggunaan berdampak  pada  persepsi  kegunaan penjualan  tiket  online  dan,  menurut model penelitian, mempengaruhi perilaku  konsumen  (melalui  persepsi kegunaan) secara tidak langsung. Penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa persepsi kemudahan penggunaan memiliki  dampak  positif  pada  kegunaan yang  dirasakan  dari  belanja  online  yang dibandingkan  dengan  temuan  penelitian kami. Hasil penelitian juga menunjukkan  bahwa  persepsi  kegunaan belanja online efektif dalam kecenderungan individu untuk menggunakan  mode  belanja  online. Menurut  metode  penelitian  dan  uji hipotesis, dimensi kegunaan juga mempengaruhi kecenderungan
masyarakat  untuk  membeli  barang elektronik, baik secara langsung maupun tidak langsung. Akibatnya, kondisi yang mendorong dimensi ini semakin penting. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa sikap  masyarakat  terhadap  belanja online  berdampak  pada  kecenderungan mereka  untuk  menggunakan  metode belanja  ini,  hal  ini  dipengaruhi  oleh dimensi-dimensi di atas, sikap masyarakat  dapat  dibimbing.  Kita  juga bisa memprediksi mengapa orang memilih  faktor  tertentu,  sama  seperti mencari  tahu  tentang  kecenderungan mereka  di  berbagai  bidang.  Hasil  ini menunjukkan bahwa persepsi kepercayaan dalam belanja online mempengaruhi kecenderungan
masyarakat  untuk  menggunakan  pola belanja online.

## KESIMPULAN
Secara umum dapat disimpulkan bahwa memprediksi kecenderungan pengguna  dan  menerima  teknologi (belanja  online)  harus  dianggap  sebagai fenomena  prismatik  dan  multifaset,  dan pendekatan berorientasi permukaan untuk pemilihan dan penjadwalan terkait harus  dihindari.  Penggunaan  teknologi
informasi  telah  memungkinkan  kami untuk  mengembangkan  perdagangan, transaksi  keuangan  dan  ekonomi  dan telah menghemat waktu dan biaya secara dramatis. Data dan angka menggambarkan fakta bahwa pembelian tiket  olahraga  melalui  Internet  sedang meningkat  dan  proyeksi  menunjukkan bahwa  tren  ini  terus  berlanjut.  Dalam analisis  ini,  kami  mempertimbangkan hubungan  antara  variabel  yang  terkait dengan sikap dan kecenderungan membeli tiket online untuk pertandingan bola  voli.  Analisis  hasil  menunjukkan bahwa penelitian berfokus pada keyakinan yang jelas, seperti kemudahan penggunaan, kegunaan dan kepercayaan, dalam menilai sikap terhadap pembelian online,  dan  bahwa  ada  hubungan  yang kuat antara sikap dan tren.
Berkenaan  dengan  hasil  positif dari  penelitian  saat  ini  dan  perlunya perluasan  lebih  lanjut  dari  penggunaan Internet  untuk  membeli  acara  olahraga populer  seperti  gulat,  bola  voli,  dan sepak  bola,  dan  untuk  membuat  orang lebih bersedia melakukannya di Bojonegoro,  tampaknya  jelas  bahwa proses  ini  dan  pelaksanaannya  telah dilakukan di daerah lain selama bertahun-tahun yang  juga  telah  berhasil, sehingga  dapat  dilakukan  dengan  benar. Selama  bertahun-tahun,  negara  asing telah menunjukkan perkembangannya di bidang  ini.  Perlu  diingat  bahwa  belanja online  telah  digunakan  di  Iran  selama beberapa  tahun  terakhir  dan  tentunya tidak  tersedia  cukup  teknologi,  tetapi kita  juga  perlu  mencoba  menjadikannya sebagai bagian dari budaya kita. Namun, temuan  penelitian  ini  serupa  dengan penelitian  internasional  yang  dibahas pada  bagian  pembahasan.  Fakta  lain yang  membedakan  antara  belanja  online di  Bojonegoro  dan  belanja  online  di daerah  lain  adalah  jenis  belanja  ini cukup  terbatas  menggunakan  aplikasi online,  sedangkan  belanja  online  di daerah  lain  ada  bentuk  lain,  sehingga perlu  kita  coba  kembangkan.  Hal  ini dapat  membuat  perbedaan  antara  hasil penelitian  di  daerah  Bojonegoro  dan penelitian  di  daerah  lain  serta  negara
lain  sedemikian  rupa  sehingga  hasil penelitian saat ini bahkan tidak sebanding dengan penelitian yang melibatkan  penggunaan  moda  belanja internet  lainnya,  tetapi  hanya  sebanding dengan  Hasil  penelitian  penggunaan kartu  bank  semata-mata  karena  sikap dan  kecenderungan  masyarakat  yang tidak  dapat  dipertimbangan.  Akibatnya, penelitian  ini  tidak  dapat  dikontraskan secara eksklusif dengan semua penelitian  yang  dilakukan  di  beberapa daerah.

## DAFTAR PUSTAKA
Agarwal,  R.,  &  Prasad,  J.  (1997).  The role of innovation characteristics  and  perceived voluntariness in the acceptance of  information  technologies. Decision Sciences, 28(3), 557– 582.
Ajzen,  I.  (1989).  Attitude  structure  and behavior.  Attitude  Structure and Function, 241, 274.
Al ‐ Maghrabi, T., Dennis, C., & Halliday, S. V. (2011). Antecedents  of  continuance intentions  towards  e ‐ shopping:
the  case  of  Saudi  Arabia. Journal of Enterprise Information Management. Aladwani,  A.  M.  (2001).  Change management strategies for successful ERP implementation. Business Process Management Journal. Aziz,  I.  N.  (2019).  Menyiapkan  Guru dalam  Pembelajaran  Online: Dilihat dari Keterampilan, Peran  dan  Tanggung  Jawab Guru  di  Era  Revolusi  Industri 4.0.  Malang.  Retrieved  from https://scholar.google.com/sch olar?hl=en&as_sdt=0%2C5&q =Menyiapkan+Guru+dalam+P embelajaran+Online%3A+Dili hat+dari+Keterampilan%2C+P eran+dan+Tanggung+Jawab+ Guru+di+Era+Revolusi+Indust ri+4.0&btnG=
Baier,  D.,  &  Stüber,  E.  (2010). Acceptance of recommendations  to  buy  in online  retailing.  Journal  of Retailing and Consumer Services, 17(3), 173–180. Bhattacherjee, A. (2000). Acceptance of e-commerce  services:  the  case of electronic brokerages. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part A: Systems  and  Humans,  30(4), 411–420. Byers,  R.  E.,  &  Lederer,  P.  J.  (2001). Retail bank services strategy: a model of traditional, electronic, and mixed distribution choices. Journal of Management Information Systems, 18(2), 133–156. Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness,  perceived  ease  of use,  and  user  acceptance  of information  technology.  MIS Quarterly, 319–340.
Fastoso,  F.,  Whitelock,  J.,  Bianchi,  C.,
&  Andrews,  L.  (2012).  Risk, trust,  and  consumer  online purchasing behaviour: a Chilean perspective. International Marketing Review. Fishbein, M., & Ajzen, I. (1977). Belief, attitude, intention, and behavior:  An  introduction  to theory and research. Gillenson,  M.  L.,  &  Sherrell,  D.  L. (2002). Enticing online consumers: an extended technology acceptance perspective.  Information  & Management, 39(8), 705–719. Grazioli,  S.,  &  Jarvenpaa,  S.  L.  (2000). Perils  of  Internet  fraud:  An empirical investigation of deception and trust with experienced Internet consumers.  IEEE  Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part  A:  Systems and Humans, 30(4), 395–410. Ha, S., & Stoel, L. (2009). Consumer e- shopping acceptance:
Antecedents  in  a  technology acceptance  model.  Journal  of Business Research, 62(5), 565–571. Ha,  S.,  &  Stoel,  L.  (2012).  Online apparel  retailing:  roles  of  e ‐ shopping quality and experiential e ‐ shopping motives.  Journal  of  Service
Management.
Hsiao,  C.  H.,  &  Yang,  C.  (2011).  The
intellectual development of the technology  acceptance  model: A co-citation analysis. International Journal of Information Management, 31(2), 128–136. Huang, S.-M., Wei, C.-W., Yu, P.-T., & Kuo, T.-Y. (2006). An empirical investigation on learners’  acceptance  of  e- learning for public unemployment vocational training.  International  Journal of  Innovation  and  Learning,
3(2), 174–185.
Hung,  Y.-C.,  Yang,  Y.-L.,  Yang,  H.-E.,
&  Chuang,  Y.-H.  (2011). Factors  affecting  the  adoption of  e-commerce  for  the  tourism industry  in  Taiwan.  Asia Pacific  Journal  of  Tourism Research, 16(1), 105–119. Khazaei  Pool,  J.,  Verij  Kazemi,  R., Amani,  M.,  &  Kia  Lashaki,  J.
(2016).  An  Extension  of  the Technology Acceptance Model for  the  E-Repurchasing  of Sports Match Tickets. International Journal of Management and Business Research, 6(1), 1–12. Kim,  T.  G.,  Lee,  J.  H.,  &  Law,  R. (2008). An empirical examination  of  the  acceptance behaviour  of  hotel  front  office systems: An extended technology  acceptance  model.
Tourism  Management,  29(3),
500–513.
Lederer,  A.  L.,  Maupin, D.  J.,  Sena,  M. P.,  &  Zhuang,  Y.  (2000).  The technology  acceptance  model
and  the  World  Wide  Web. Decision  Support  Systems,
29(3), 269–282. Lee,  M.-C.  (2009).  Factors  influencing the adoption of internet banking:  An  integration  of TAM  and  TPB  with  perceived risk  and  perceived  benefit. Electronic Commerce Research  and  Applications, 8(3), 130–141. Lin,  H.-F.  (2007).  Predicting  consumer intentions  to  shop  online:  An empirical  test  of  competing theories. Electronic Commerce
Research  and  Applications,
6(4), 433–442.
McGill,  T.,  &  Bax,  S.  (2007).  From
beliefs  to  success:  Utilizing  an expanded TAM to predict web page  development  success. International Journal of Technology and Human Interaction  (IJTHI),  3(3),  36– 53. Mun,  Y.  Y.,  &  Hwang,  Y.  (2003). Predicting  the  use  of  web- based  information  systems: self-efficacy, enjoyment, learning  goal  orientation,  and the technology acceptance model. International Journal of Human-Computer Studies, 59(4), 431–449. Park,  E.,  &  del  Pobil,  A.  P.  (2013). Extending the technology acceptance  model  in  remote pointing technology: identifying the role of perceived mobility and control. Sensor Review. Park,  E.,  &  Kim,  K.  J.  (2013).  User acceptance of long ‐ term evolution (LTE) services. Program. Riemenschneider,  C.  K.,  &  Hardgrave, B.  C.  (2001).  Explaining software  development  tool  use with the technology acceptance  model.  Journal  of Computer Information Systems, 41(4), 1–8. Rogers,  E.  M.  (2010).  Diffusion  of innovations. Simon and Schuster. Roy, S. K., Kesharwani, A., & Bisht, S. S.  (2012).  The  impact  of  trust and  perceived  risk  on  internet banking  adoption  in  India.
International  Journal  of  Bank Marketing.
Tan, M., & Teo, T. S. H. (2000). Factors influencing  the  adoption  of Internet  banking.  Journal  of the Association for Information Systems, 1(1), 5. Vijayasarathy,  L.  R.  (2004).  Predicting consumer intentions to use on- line  shopping:  the  case  for  an augmented technology acceptance model. Information &  Management,  41(6),  747– 762. Vin-Cent Chang, P. (2004). The validity of  an  extended  Technology Acceptance  Model  (TAM)  for predicting internet. portal usage.  Retrieved  on  June,  1, 2014. Wu,  L.  (2013).  The  antecedents  of customer  satisfaction  and  its link  to  complaint  intentions  in online shopping: An integration of justice, technology, and trust. International Journal of Information Management, 33(1), 166–176.