## PENERIMAAN SISTEM INFORMASI KEUANGAN DESA (SISKUEDES) MENGGUNAKAN METODE TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL DI KECAMATAN BAKAUHENI
Mulia Rahmayu 1 , Yogi Siantono 2 1,2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri e-mail: * 1 mulia.mlhh@nusamandiri.ac.id , 2 yogisiantono123@gmail.com

## Abstrak
Aplikasi Siskeudes adalah aplikasi untuk pembuatan anggaran, pembukuan dan pelaporan keuangan  desa.  Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  mengevaluasi  sejauh  mana  tingkat penerimaan Sistem Keuangan Desa (Siskeudes) di Desa Pada Kecamatan Bakauheni Kabupaten Lampung Selatan. Dalam penelitian ini data dikumpulkan melalui kuesioner dengan jumlah 16 orang  responden.  Dalam  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  yaitu Technology  Acceptance Model (TAM)  yang  terdiri  dari  4  variabel  antara  lain  kemudahan  ( perceived  ease  of  use ), kemanfaatan  ( perceived  usefulness ), attitude  toward  using ,  Penerimaan  ( acceptance  of  IT ). Untuk menguji hipotesis menggunakan PLS ( Partial Least Square ) adalah teknik untuk menguji teori atau mengembangkan dan dapat digunakan untuk menjelaskan ada atau tidaknya hubungan antar variabel laten, software yang digunakan untuk menganalisis data yaitu SmartPLS. Setelah dilakukan  pengujian  dari  ketiga  hipotesis  menyimpulkan  bahwa  faktor perceived  usefulness (persepsi  kemanfaatan)  yang  berpengaruh  terhadap  penerimaan  Sistem  Informasi  Siskeudes yang  memiliki  1,707  dari  standar  nilai  1,688  dan  faktor Perceived  Ease  of  Use (Persepsi Kemudahan) yang berpengaruh terhadap penerimaan sistem informasi Siskeudes yang memiliki nilai 2,390 dari standar nilai 1,688.
Kata kunci —TAM; SmartPLS; Siskeudes

## Abstract
The  Siskeudes  application  is  an  application  for  budgeting,  bookkeeping  and  village financial  reporting.  This  research  aims  to  evaluate  the  extent  of  acceptance  of  the  Village Financial System (Siskeudes) in the village of Bakauheni District, South Lampung Regency. In this study, data was collected through a questionnaire with 16 respondents. In this research, the method  used  is  the  Technology  Acceptance  Model  (TAM)  which  consists  of  4  variables, including perceived ease of use, perceived usefulness, attitude toward use, acceptance of IT. To test  hypotheses  using  PLS  (Partial  Least  Square)  is  a  technique  for  testing  or  developing theories  and  can  be  used  to  explain  whether  or  not  there  is  a  relationship  between  latent variables, the software used to analyze the data is SmartPLS. After testing the three hypotheses, it was concluded that the perceived usefulness factor influenced the acceptance of the Siskeudes Information System which had 1.707 of the standard value of 1.688 and the Perceived Ease of Use  factor  which  influenced  the  acceptance  of  the  Siskeudes  information  system  which  had  a value of 2.390. from the standard value of 1.688.

## Keywords — TAM; SmartPL;, Siskeudes

## I. PENDAHULUAN
Desa Merupakan struktur pemerintahan terkecil yang terdapat dikalangan masyarakat. Kepentingan masyarakat  setempat  berdasarkan  prakarsa
masyarakat,  hak  asal  usul,  atau  hak tradisional yang diakui dan dihormati dalam sistem  pemerintahan  Negara  Kesatuan Republik Indonesia, sebagaimana tercantum dalam  UU  No.  6  Tahun  2014,  yang
menyatakan  bahwa  desa  adalah  kesatuan masyarakat  hukum  dengan  batas  wilayah dan  kewenangan  untuk  mengatur  dan mengurus  urusan  pemerintahan  secara administratif.  UU  tentang  Desa  merupakan salah  satu  strategi  untuk  mewujudkan Nawacita ke-3, yaitu membangun Indonesia dari  pinggiran  dan  memperkuat  pedesaan. Penerbitan undang-undang desa diharapkan dapat  memberikan  kesempatan  kepada aparatur  pemerintah  desa  untuk  mengatur seluruh  penyelenggaraan  pemerintahan  dan mengatur  pelaksanaan  pembangunan  untuk meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat desa.[1].
Dalam  rangka  pengelolaan  keuangan Desa  yang  transparan  dan  akuntabel  sesuai amanat  Undang-undang  Nomor  6  Tahun 2014 Tentang Desa, maka Badan Pengawas Keuangan  dan  Pembangunan  (BPKP) kembali  mengeluarkan  sebuah  sistem  yaitu Sistem  Keuangan  Desa  atau  disingkat
SISKEUDES,  bersama  Aparat  Pengawasan Intern  Pemerintah  (APIP)  lainnya  yang terdiri dari Inspektorat, Kementrian/Lembaga/Pemda. Transaksi dengan menggunakan
Sistem  Keuangan  Desa  (SISKUEDES) diyakini  dapat  meningkatkan  ketepatan waktu  dan  akurasi  laporan  dan  anggaran desa.  Hal  ini  menjadi  salah  satu  pendorong peningkatan  akuntabilitas  keuangan  desa agar  lebih  mudah  terkendali  dan  tidak mungkin dapat diubah.
SISKEUDES telah berhasil diterapkan  penuh  di  9  kecamatan  di Kabupaten  Lampung  Selatan  yang  sejauh ini  telah  mengikuti  pelatihan  Sistem Keuangan Desa (SISKUEDES) dan mengimplementasikannya termasuk desa di kecamatan  Bakauheni  [2].  Meskipun  fitur yang  ada  didalam  sistem  tersebut  dibuat sederhana  dan user  friendly ,  tetapi  masih ada Desa yang membuat anggaran desa atau melakukan  pelaporan  keuangan  tidak  tepat waktu.
Penelitian ini diperlukan untuk mengetahui faktor-faktor yang dapat mempengaruhi penerimaan pengguna dalam  bertransaksi.  Konsep  dari  penelitian ini menggunakan model penerimaan teknologi  atau Technology  Acceptance
Model (TAM),  model  ini  menyebutkan bahwa  pengguna  akan  lebih  cenderung menggunakan sistem apabila sistem tersebut  mudah  digunakan  dan  bermanfaat bagi penggunanya. Dengan metode Technology  Acceptance  Model (TAM). Pendekatan tersebut menjelaskan bagaimana hubungan sebab akibat berhubungan  dengan  keuntungan  sistem informasi  dan  kemudahan  penggunaan  dan dapat  digunakan  untuk  mendefinisikan  dan memperkirakan penerimaan pengguna
sistem  atau  aplikasi.  Metode  ini  memiliki dasar untuk menemukan komponen- komponen yang mempengaruhi penerimaan suatu sistem.[3].
Dari  masalah  ini  muncul  penelitian yang  diperlukan  untuk  dapat  mengetahui faktor-faktor apa saja yang dapat mempengaruhi  penerimaan  penggunaan aplikasi SISKUEDES dengan menggunakan teori Technology Acceptance
Model (TAM). Ada beberapa variabel yang dapat  digunakan  dalam  teori  tersebut  yaitu persepsi  kemudahan  ( perceived  ease  of use ), persepsi kegunaan ( perceived usefulness ), attitude  toward  using ,  dan intention  to  use ,  dengan  menggunakan
( Partial Least Square ) PLS [3].
Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan dapat  meningkatkan  kualitas  pelayanan pada aplikasi SISKEUDES dengan mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhinya  dan  pengguna  dapat dengan  nyaman,  aman  dan  mudah  dalam menggunakannya.
Vol. 8, No. 2, Desember 2023
II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Pengertian Sistem
Sistem  merupakan  suatu,  susunan yang  teratur  dari  kegiatan-kegiatan  yang saling  berkaitan  dan  susunan  prosedur- prosedur  yang  saling  berhubungan,  sinergi dari semua unsur-unsur dan elemen-elemen yang  ada  didalamnya,  yang  menunjang pelaksanaan  dan  mempermudah  kegiatan- kegiatan utama tercapai dari suatu
organisasi ataupun kesatuan kerja. [1] Selain itu sistem juga dapat diartikan sebagai  kumpulan  dari  sub-sub  sistem  baik abstrak maupun fisik yang saling terintegrasi  dan  saling  berkolaborasi  untuk mencapai suatu tujuan tertentu.[5] 2.2. Pengertian Sistem Informasi Keuangan Desa (SISKEUDES) Siskeudes  atau  Sistem  Keuangan Desa adalah sebuah aplikasi untuk pembuatan Pembukuan, pelaporan keuangan  Desa,  dan  penganggaran  Desa yang  disediakan  oleh  Pemerintah  secara gratis.  Pemerintah  Kabupaten/Kota  juga dapat menggunakan Siskeudes untuk mengompilasi  Anggaran  Pendapatan  dan
Belanja  Desa  (APBDes)  dan  Laporan Realisasi APBDes semua desa. [6] 2.3. Technology Acceptance Model (TAM) Model yang disebut sebagai Technology  Acceptance  Model (TAM)
adalah  model  sistem  informasi  yang menunjukkan bagaimana
pengguna menerima  dan  menggunakan  teknologi, model  ini  menunjukkan  bahwa  ketika pengguna  disajikan  dengan  teknologi  baru, sejumlah  faktor  mempengaruhi  keputusan mereka  tentang  bagaimana  dan  kapan mereka  akan  menggunakannya  terutama pada Perceived  Usefulness dan Perceived easy  of  use serta  sikap  mereka  terhadap penggunaan sistem informasi yang baru. [3]
TAM  mendasarkan  diri  pada Theory
of Reasoned Action (TRA) yang dikemukakan  Ajzen  dan  Fisbein  (1980). TRA  menjelaskan  adanya  reaksi  dan persepsi  penggunaan  Teknologi  Informasi (TI) yang pada akhirnya akan mempengaruhi  sikapnya  dalam  penerimaan terhadap  teknologi  tersebut,  tujuan  utama
TAM adalah memberikan penjelasan tentang  penentuan  penerimaan  komputer secara  umum,  memberikan  penjelasan tentang perilaku atau sikap pengguna dalam suatu populasi. [7]
Menurut  Aziz  et  al  (2013)  dalam Hunaifi (2018) Model penerimaan teknologi  ( Teknology  Acceptance  Model )
merupakan  suatu  model  penerimaan  sistem teknologi  informasi  yang  akan  digunakan oleh pemakai. Model TRA dapat diterapkan karena  keputusan  yang  dilakukan  oleh individu  untuk  menerima  suatu  teknologi sistem informasi merupakan tindakan  sadar yang  dapat  dijelaskan  dan  diprediksi  oleh minat perilakunya. [8]
TAM  menambahkan  dua  konstruk utama  ke  dalam  model  TRA,  dua  konstruk utama  ini  adalah  kegunaan  persepsian ( perceived  usefulnes )  dan  kemudahan penggunaan  persepsian  ( perceived  ease  of use ). TAM berargumentasi bahwa penerimaan  individu  terhadap  teknologi informasi  ditentukan  oleh  dua  konstruk tersebut.  Kegunaan  persepsian  ( perceived usefulnes )  dan  kemudahan  penggunaan persepsian ( perceived ease of use ) keduanya  mempunyai  pengaruh  ke  minat perilaku  ( behavioral  intention ).  Pemakai teknologi akan mempunyai minat menggunakan  teknologi  (minat  perilaku) jika  merasa  sistem  teknologi  bermanfaat dan mudah digunakan.
2.4. Partial Least Square (PLS) Partial Least Square (PLS) dikembangkan  sebagai  alternatif  CBSEM. Secara  filosofis,  perbedaan  antara  CBSEM dan  PLS  menurut  Wold  dalam  Ghozali  [9]
Vol. 8, No. 2, Desember 2023
adalah orientasi model persamaan struktural yang  digunakan  untuk  menguji  teori  atau untuk mengembangkan teori (tujuan prediksi).  Pendekatan  untuk  mengestimasi variabel  laten  dianggap  sebagai  kombinasi linear dari indikator sehingga
menghindarkan  masalah  indeterminacy  dan memberikan  definisi  yang  pasti  dari komponen skor Ghozali [9].
Menurut Jogiyanto dan Abdillah [10] PLS  adalah  analisis  persamaan  struktural (SEM) berbasis varian yang secara simultan dapat melakukan pengujian model pengukuran  sekaligus  pengujian  model struktural.  Model  pengukuran  digunakan untuk uji validitas dan reliabilitas, sedangkan  model  struktural  digunakan untuk  uji  kausalitas  (Pengujian  hipotesis dengan model prediksi). Perbedaan mendasar  PLS  yang  merupakan  SEM berbasis  varian  dengan  LISREL  atau AMOS  yang  berbasis  kovarian  adalah tujuan  penggunaannya.  SEM  berbasis konvarian  bertujuan  untuk  mengestimasi model  untuk  pengujian  atau  konfirmasi teori,  model  untuk  pengembangan  teori, karena  itu,  PLS  merupakan  alat  prediksi kausalitas yang digunakan untuk pengembangan  teori,  sedangkan  SEM varian  bertujuan  untuk  memprediksi  model untuk pengembangan teori. karena itu, PLS merupakan  alat  prediksi  kausalitas  yang digunakan untuk pengembangan teori.
Ada  beberapa  hal  yang  membedakan analisis  PLS  dengan  model  analisis  SEM yang lain:
1. Data  tidak  harus  berdistribusi  normal multivariate
2. Dapat  digunakan  hingga  sangat  kecil.
Sampel minimal > 30 dapat digunakan. Selain digunakan untuk mengkonfirmasi  teori,  PLS  juga  dapat digunakan  untuk  menjelaskan  apakah ada hubungan antar variabel laten.
3. PLS dapat menganalisis serta konstruksi yang dibentuk oleh indikator
reflektif dan formatif. Terdapat berbagai program komputer untuk mengestimasi model dalam model  persamaan  struktural,  yaitu  program Smartpls,  LISREL,  AMOS,  EQS,  SAS PRODUCCALIS, dan STATISTICA SEPATH.

## 2.5. Pengertian SMART PLS
Pengertian  SmartPLS  menurut  Latan [9]  ―merupakan  teknik alternative dari SEM  berbasis vaiance seperti  AMOS  dan LISREL.  Software  ini  dikembangkan  oleh Institut  Of  Hamburg  Jerman.  Aplikasi  ini digunakan  untuk  (grafis)  pemodelan  jalur dengan  variabel  laten  (LVP). The  Pertial Least  Squares (PLS) -method (PLS)  yang digunakan  untuk menganalisis  software ini. Smartpls menggunakan bahasa pemrograman JAVA. 2.6. Penelitian Terdahulu
Penelitian mengenai penerimaan teknologi  dengan  menggunakan  metode TAM diantaranya :
1. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fran Sayekti [7] membahas mengenai Penerapan Techonologi Acceptance Model (TAM)  dalam  Pengujian  Model Penerimaan Sistem Informasi Keuangan  Daerah,  secara  simultan persepsi kemudahan penggunaan (PEU) dan persepsi kemanfaatan (POU) mempengaruhi  penerimaan  SIPKD.
Dalam  hal  ini  user  SIPKD  akan  lebih mudah menerima SIPKD apabila mereka  merasa  bahwa  SIPKD  mudah digunakan  dan  mempunyai  manfaat dalam pekerjaan mereka.
2. Penelitian yang dilakukan oleh Nurfiyah  et  al  [3]  membahas  mengenai Penerapan Techonologi Acceptance Model (TAM)  pada  Aplikasi  Platform Perdagangan  Elektronik  di  Kalangan Mahasiswa. Penelitian ini membuktikan bahwa  faktor Perceived  usefulness,
Vol. 8, No. 2, Desember 2023
Perceive  ease  of  use,  Attitude, dan Intention  to  use semua  berpengaruh signifikan pada penerimaan penggunaan aplikasi Shopee. 3. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Galih Widagdo et al[12] membahas mengenai Techonologi Acceptance  Model (TAM)
Pada  Penerimaan  Siswa  Terhadap Sistem  UNBK,  penerimaan  siswa terhadap  Sistem  UNBK  dipengaruhi oleh  kegunaan,  kemudahan  dan  minat perilaku terhadap menggunakan teknologi.  Dari  uji  statistik  yang dilakukan,  tingkat  pengaruh  yang  lebih tinggi dalam penerimaan siswa terhadap Sistem UNBK adalah kemudahan penggunaan terhadap kegunaan  menggunakan  Sistem  UNBK dengan nilai sebesar 16.843. 2.7. Fitur Aplikasi Siskeudes Pemerintah Desa Aplikasi  RDP  aplikasi  Siskeudes, pengguna  dapat  memanfaatkan  fitur  yang tersedia.  Berikut  fungsi  dari  fitur  yang terdapat dalam
aplikasi siskeudes, diantaranya:
1. Halaman Login
Halaman login adalah halaman pertama kali ketika  pengguna  akan  mengakses  aplikasi sikeudes.
Gambar 1 . Tampilan Halaman Login
Sumber : Aplikasi Siskeudes 2. Halaman Utama Didalam halaman utama terdapat beberapa  fitur  yang  tersedia  diantaranya menu File, Parameter, Data Entry, Laporan, Tool dan Help.
a. File Berfungsi  untuk  mengganti  password dan untuk keluar dari aplikasi.
b. Parameter
Berfungsi  untuk  mengisi  parameter pemda,  parameter  kode  kecamatan  dan desa,  parameter  rekening  APBDes, parameter  bidang,  sub  bidang  dan kegiatan,  parameter  kode  sumber  dana, parameter standar satuan harga, parameter referensi peraturan, parameter belanja operasional, parameter mapping korolasi, dan parameter rekening kas desa. c. Data Entry Berfungsi  untuk  menginput  transaksi APBDes dari mulai perancanaan
sampai dengan penatausahaan.
d. Laporan Berfungsi  untuk  mencetak  laporan APBDes Desa.
e. Help Berfungsi  untuk  membantu  pengguna saat kesulitan mengoperasikan sistemnya.
Gambar 2. Tampilan Halaman Menu utama Sumber : Aplikasi Siskeudes
Vol. 8, No. 2, Desember 2023

## III. METODOLOGI PENELITIAN
3.1. Instrumen Penelitian
Pada  penelitian  ini  menggunakan instrument  kuesioner  yang  dibuat  dengan menggunakan closed  questions .  Dengan menggunakan closed  questions ,  responden dapat  dengan  mudah  menjawab  kuesioner dan  data  dari  kuesioner  tersebut  dengan cepat  dianalisis  secara  statistic,  serta pernyataan yang sama dapat diulang dengan mudah. Kuesioner pada penelitian ini dibuat dengan mengunakan Skala Likert.

## 3.2.  Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  yang dilakukan  adalah  metode  survey  dan menyebarkan  kuesioner    yang  merupakan cara  pengumpulan  data  dari  sejumlah  unit atau  individu  dalam  jangka  waktu  yang bersamaan. Survei berusaha mengungkapkan jawaban melalui
pertanyaan  apa,  bagaimana,  berapa,  bukan pertanyaan  mengapa.  Tujuan  utamanya adalah  mengumpulkan  informasi  tentang variabel bukan informasi individu-individu. Survei  digunakan  untuk  mengukur  gejala- gejala  yang  ada  tanpa  menyelidiki  kenapa gejala tersebut ada.
Sumber  data  yang  digunakan  adalah data  primer,  yaitu  data  yang  langsung dikumpulkan  dari  sumber  pertamanya  atau langsung  dari  objek  penelitiannya.  Data tersebut  diperoleh  melalui  wawancara dengan  pihak  yang  berhubungan  dengan penggunaan Sistem Keuangan Desa (SISKEUDES) dan kuesioner kepada pengguna Sistem Keuangan Dessa (SISKEUDES) yaitu Kepala Desa, Sekretaris,  dan  Operator/Kaur  Keuangan.
Sedangkan  data  sekunder  diperoleh  dari studi  Pustaka  ( Library  Research )  yang berhubungan  dengan  sumber  yang  dapat menjadi  bahan  dalam  penulisan  laporan penelitian.

## 3.3. Populasi
Pada penelitian ini populasi sebanyak 16  orang  yang  terdiri  dari  Kepala  Desa, Sekretaris Desa, dan Operator/Kaur Keuangan di Desa-desa Kecamatan Bakauheni Kabupaten Lampung Selatan. 3.4. Sampel Dalam penelitian ini karena
populasinya  sedikit  jadi  menggunakan seluruh  populasi  untuk  di  jadikan  sampel, yaitu sebanyak 16 untuk mengisi kuesioner.

## 3.5. Metode Analisis Data
Pada  penelitian  ini,  data  diolah menggunakan Partial  Least  Square (PLS) yang  merupakan  metode  analisis  yang powerfull  karena  tidak  membutuhkan banyak  asumsi  dan  ukuran  sampel  tidak harus besar.
Untuk  melakukan  analisis  dengan  PLS dilakukan dengan 2 tahap berikut:
1. Menilai  outer  model  atau  measurement model.  Model  pengukuran  adalah penilaian  terhadap  reliabilitas  dan validitas variabel penelitian atau didefinisikan  sebagai  hubungan  antara indikator  dengan  variabel  laten.  Ada tiga  kriteria  untuk  menilai  model pengukuran  yaitu  :  Cronbach’s  Alpha, Composite,  Reliability  dan  Average Variance Extracted (AVE).
2. Menilai  inner  model  atau  structural model.  Pengujian  inner  model  atau model struktural dilakukan untuk melihat  hubungan  antara  konstruk  atau variabel  laten.  Stabilitas  dari  estimasi ini di evaluasi dengan menggunakan uji statistik  yang  diperoleh  lewat  prosedur bootsrtappping
Vol. 8, No. 2, Desember 2023

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Profil Responden
Data  Profil  responden  yang  menjadi obyek penelitian dapat dilihat pada  Tabel 1
: Tabel 1.Profil Responden Penelitian 4.2 Metode Analisis Data
Teknik pengolahan data pada penelitian ini menggunakan software SmartPLS versi 4.0 yang dijalankan dengan media  komputer.  Berikut  adalah  model awal  penelitian  yang  dibentuk  dari  data responden yang didapatkan.
Tabel  2.  Item  Pernyataan  Kuesioner Penelitian
Gambar 3. Model Awal Penelitian
Klasifikasi Responden Jumlah
Persentase 1. Instansi:
Pemerintahan Desa Semanak Pemerintahan Desa Totoharjo
Pemerintahan Desa Hatta Pemerintahan Desa Kelawi Pemerintahan Desa Bakauheni Kecamatan Bakauheni 3 3 3 3 3 1
18,8% 18,8%
18,8%
18,8%
18,8% 6,3%
Total 16 100% 2. Jabatan : Kepala Desa Sekretaris Desa Kaur Keuangan Operator Kecamatan 5 5 5 1
31,3% 31,3%
31,3% 6,3% Total 16 100%
3. Pendidikan SMA 12 75% S1 4 25% Total 16 100%
Variabel Item Pertanyaan/Pernyataan Kemudahan (Perceived Ease Of Use) X 1 = Mudah dipahami
X 2 = Mudah digunakan
X 3 = Mudah diakses
X 4 = Mudah dioperasikan X 5 = Cepat Mahir
X 6 = Mudah berinteraksi dengan sistem
Kemanfaatan (Perceived Usefulness)
X 7 = Cepat menyelesaikan tugas X 8 = Meningkatkan Kinerja
X 9 = Meningkatkan Efisiensi
X 10 = Meningkatkan Efektivitas
X 11 = Meningkatkan Produktivitas
X 12 = Sangat Berguna Attitude Toward Using X 13 = Ide yang baik X 14 = Ide yang bijaksana X 15 = Menyukai penggunaan sistem
X 16 =Penggunaan Sistem adalah Ide yang buruk
X 17 = Tidak menyukai ide menggunakan sistem X 18 = Penggunaan Sistem adalah baik X 19 = Penggunaan Sistem adalah positif X 20 = Penggunaan sistem tidak menyenangkan Penerimaan (Acceptance of IT) Y 1 = Terbantu oleh sistem
Y 2 = Menerima penerapan sistem
Y 3 = Memenuhi kebutuhan pengguna Y 4 = Merasa puas dengan kinerja sistem
Vol. 8, No. 2, Desember 2023
4.3 Measurement Model (Outer Model) Measurement  Model  yaitu  bagian dari  model  SEM  yang  menggambarkan korelasi  antara  variabel  laten  dengan indikatornya. Untuk
mengetahui korelasinya  maka  dilakukan  uji  validitas dan  uji  reliabilitas.  Dalam  uji  validitas terdapat  tiga  kriteria  yaitu  Convergent Validity,  Discriminant  Validity  dan  AVE. Sementara  dalam  uji  reliabilitas  terdapat dua kriteria yaitu Composite Reliability dan Cronbachs Alpha.

## 4.3.1.  Uji Validitas
Langkah untuk menyelesaikan model persamaan  dengan  pendekatan  jalur  adalah dengan menghitung dari validitas konvergen  (convergent  validity)  atau  outer loading/loading factor dan validitas diskriminan  (discriminant  validity)  yang menunjukkan nilai Average Variance
Extracted (AVE).
1. Convergent Validity Convergent  Validity  mensyaratkan bahwa  alat  ukur  secara  tepat  mengukur konstruk yang dimaksud. Convergent
Validity sama dengan outer loading/loading factor  yang  nilainya  dikatakan  tinggi apabila  lebih  dari  0,70[16].  Hasil  outer loading dari pengolahan
dengan menggunakan  SmartPLS  dapat  dilihat  pada Tabel 3. Tabel 3. Nilai Muatan Outer Loading Sumber : Data diolah (2023) Hasil perhitungan tersebut menunjukkan  bahwa  nilai  outer  loading masih  ada              yang  dibawah  0,70,  maka indicator  dikeluarkan  dan  tidak  diikut sertakan pada uji selanjutnya dengan tujuan dapat menaikkan skor pengukuran model.

## 2. Discriminant Validity
Pengukuran  validitas  diskriminan maka  digunakan  hasil  output  dari  average value,  seperti  pada  tabel  dibawah  ini indikator dikatakan valid secara discriminant jika nilai AVE>0,50. Tabel  4  Hasil  Awal  Average  Variance
Extracted (AVE)
Sumber : Data diolah (2023)
AIT ATU PEU PUF X1 0.884 X10 0.762 X11 0.936 X13 0.739 X14 0.907 X17 -0.050 X18 0.794 X19 0.880 X2 0.868
X20 -0.301
X3 0.843 X4 0.517 X5 0.585 X6 0.782 X7 0.895 X8 0.876 X9 0.868
Y2 0.871 Y3 0.926
Rata-rata Varians Diekstrak (AVE) AIT 0.808 ATU 0.464 PEU 0.578 PUF 0.721
Setelah  dianalisis  pada  nilai,  hasil kuesioner  yang  didapat  menunjukkan  satu konstruk belum memenuhi validitas distriminan  karena  nilai  AVE  kurang  dari 0,50.

## 4.3.2.  Uji Reliabilitas
Uji  realibilitas  diukur  dengan  dua kriteria  yaitu  cronbach’s  alpha  dan composite  relibaility  dari  blok  indicator yang  mengukur  konstruk.  Hasil  dari pengolahan dengan menggunakan SmartPLS dapat dilihat pada Tabel 5:
Tabel  5.  Hasil  Awal  Nilai  Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability
Sumber : Data diolah (2023)
Pada  tabel  diatas  diketahui  bahwa cronbach’s  alpha  dan  composite  reliability pada  model  ada  yang  menunjukkan konstruk  belum  memenuhi  reliabilitias. Konstruk  dinyatakan  reliabel  jika  nilai cronbach’s  alpha  dan  composite  reliability berada diatas 0,70.

## 4.3.3.  Validitas
Setelah  dilakukan  proses  dropping
indikator langkah selanjutnya adalah
menguji kembali nilai AVE untuk membuktikan apakah semua variabel sudah valid  atau  belum.  Dalam  tabel  AVE
dibawah  ini  semua  nilai  AVE  sudah  >0,50 sehingga syarat untuk ketahapan selanjutnya sudah terpenuhi.
Tabel  6.  Hasil  Akhir  Average  Variance
Extracted (AVE) Sumber : Data diolah (2023) 4.3.4.  Reabilitas Pengujian lainnya untuk mengevaluasi  outer  model  adalah  dengan melihat  reliabilitas  konstruk  variabel  laten yang  diukur  dengan  dua  kriteria  yaitu cronbach’s  alpha  (mengukur  batas  bawah nilai  konsistensi  internal)  dan  composite reliability (mengukur nilai actual konsistensi  internal)  dari  blok  indikator yang mengukur konstruk. Konstruk
dinyatakan  reliabel  jika  nilai  composite reliability  diatas  0,70.  Berikut  hasil  output
dari SmartPLS.
Tabel  7.  Hasil  Akhir  Nilai  Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability
Sumber : Data diolah (2023)
Dari  hasil  diatas,  menunjukkan nilai  cronbach’s  alpha  dan  composite reliability  berada  diatas  0,70,  dengan demikian dapat disimpulkan bahwa konstuk memiliki reliabilitas yang baik.
Cronbach's Alpha Reliabilitas Komposit AIT 0.767 0.894 ATU 0.472 0.650 PEU 0.855 0.888 PUF 0.921 0.939
Rata-rata Varians Diekstrak (AVE) AIT 0.809 ATU 0.757 PEU 0.727 PUF 0.721 Cronbach's Alpha Reliabilitas Komposit AIT 0.767 0.894 ATU 0.839 0.903 PEU 0.875 0.914 PUF 0,921 0.939
Gambar 4. Model Akhir Penelitian Setelah
Valid

## 4.4 Structural Model (Inner Model)
Ukuran  signifikan  keterdukungan hipotesis  dapat  digunakan  perbandingan  T- tabel  dan  T-statistic.  Jika  nilai-nilai  T- statistic  lebih  besar  dari  T-tabel  maka hipotesis  mendukung  didalam  rule  of thumbes PLS untuk tingkat keyakinan 95% (Alpha  5  Persen),nilai  T-tabel  untuk hipotesis  dua  ekor  (Two-tail)  adalah  lebih dari 1,96 dan untuk hipotesa satu ekor (one tailed)  adalah  lebih  dari  1,64  hasil  dari model strukturan (inner model).
Berdasarkan hasil T-statistic pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil Hipotesis Sampel Asli (O) Rata- rata Sampel (M) Standar Deviasi (STDEV) T Statisti k (| O/STD
EV |)
P Value s ATU -> AIT 0,345 0,213 0,226 1,528 0,065 PEU -> AIT 0,495 0,332 0,327 2,390 0,386 PEU -> ATU 0,354 0,358 0,134 2,648 0,005 PEU -> PUF 0,622 0,639 0,136 4,566 0,000 PUF -> AIT 0,341 0,352 0,200 1,707 0,045 PUF -> ATU 0,601 0,596 0,106 5,685 0,000 Sumber : Data diolah (2023) H1 : Apakah kemanfaatan      berpengaruh terhadap penerimaan sistem informasi Siskeudes?
Hasil  olah  data  menunjukkan  bahwa  T- statistik sebesar 1,707 < 1,688. Hal
ini berarti secara statistik terbukti bahwa H1 dapat diterima . H2 : Apakah kemudahan berpengaruh terhadap penerimaan  sistem informasi Siskeudes ? Hasil  olah  data  menunjukkan  bahwa  T-
statistik sebesar 2,390 < 1,688. Hal ini berarti secara statistik terbukti bahwa H2
dapat diterima . H3 : Apakah sikap berpengaruh terhadap penerimaan sistem informasi Siskeudes ?
Hasil  olah  data  menunjukkan  bahwa  T- statistik sebesar 1,528 < 1,688. Hal ini berarti secara statistik terbukti bahwa H3 ditolak .
Tabel 9. Rekapitulasi Pengujian Hipotesis
Hipotesis Keteranga n H1 Kemanfaatan (Perceived Usefulness) berpengaruh  terhadap penerimaan  sistem informasi Terbukti/ Diterima H2 Kemudahan (Perceived Ease of Use) berpengaruh  terhadap penerimaan  sistem informasi Terbukti/ Diterima H3 Sikap (Attitude  Toward  Using) berpengaruh terhadap penerimaan sistem informasi Ditolak/Ti dak Terbukti

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan pembahasan  dapat  ditarik  kesimpulan sebagai berikut :
1. Hanya  faktor Perceived  Usefulness (Persepsi Kemanfaatan) yang berpengaruh terhadap penerimaan sistem informasi Siskeudes yang memiliki  nilai  1,707  dari  standar  nilai 1,688.
2. Hasil hipotesis faktor Perceived Ease of Use (Persepsi Kemudahan) yang berpengaruh terhadap penerimaan sistem informasi Siskeudes yang memiliki  nilai  2,390  dari  standar  nilai 1,688.
3. Hasil  hipotesis  faktor Attitude  Toward Using (Sikap  Pengguna)  meyimpulkan
Vol. 8, No. 2, Desember 2023
bahwa faktor tersebut tidak berpengaruh terhadap penerimaan sistem  informasi  Siskeudes  faktor Attitude Toward Using (Sikap Pengguna)  memiliki  nilai  1,528  dari standar nilai 1,688. 4. Secara umum model TAM ini
diharapkan  dapat  dijadikan  evaluasi atas  perhitungan  nilai  penerimaan sistem informasi Siskeudes.

## VI. SARAN
Hasil  penelitian  ini  tentu  masih
banyak  kekurangan  dan  jauh  dari  kata sempurna  dan  memerlukan  pengujian  lebih lanjut,  terdapat  beberapa  saran  yang  dapat diterapkan untuk pengembangan selanjutnya diantaranya : 1. Untuk  mendapatkan  hasil  yang  valid maka  pada  penelitian  selanjutnya  perlu adanya penambahan jumlah sample dan variabel  serta  memodifikasi  indikator menjadi lebih baik.
2. Untuk  penelitian  selanjutnya  dapat menggunakan  model  lain  seperti  TRA dan lain-lain.

## VII. DAFTAR PUSTAKA
[1]  Administrator, ―UNDANG- UNDANG  NO  6  TAHUN  2014 TENTANG DESA,‖ https://akah.desa.id/ , 2019. https://akah.desa.id/artikel/2019/9/
9/undang-undang-no-6-tahun- 2014-tentang-desa  (accessed  Apr. 16, 2023).
[2]  Juwantoro, ―Sejumlah  operator desa dan satgas jecamatan mendapatkan pelatihan siskeudes di Aula Bandiklat Kalianda,‖ https://m.lampost.co , 2017.
https://m.lampost.co/berita- lampung-selatan-gelarpelatihan- sistem-keuangan-desa-.html (accessed Apr. 15, 2023).
[3]  N.  Fiyah,  N.  A.  Mayangky,  S. Hadianti,  and  D.  Riana,  ―Analysis
of  Technology  Acceptance  Model in  Electronic  Trading  Platform Applications  Among  Students,‖ J. Tek. Inform. , vol. 12, no. 1, pp. 59– 68, 2019.
[4]  J. Hutahaean, Konsep sistem informasi . Deepublish, 2015. [5]  V. W. Sujarweni, ―Sistem Akuntansi/V.  Wiratna  Sujarweni,‖ 2015. [6]  BPKP, ―Petunjuk pelaksanaan bimbingan dan konsultasi pengelolaan keuangan desa,‖ Badan  Pengawas.  Keuang.  dan Pembang. , pp. 1–119, 2015.
[7]  F. Sayekti and P. Putarta, ―Penerapan Technology Acceptance  Model  (TAM)  dalam pengujian model penerimaan sistem informasi keuangan daerah,‖
J. Manaj. Teor. dan Terap. , vol. 9, no. 3, pp. 196–209, 2016.
[8]  N.  Hunaifi,  ―Penerapan  Metode Tam  Terhadap  Penerimaan  Sistem Informasi  Produksi  Garment,‖ J. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 221–227, 2018.
[9]  I.  Ghozali  and  H.  Latan,  ―Partial least  square:  Konsep,  teknik  dan aplikasi  SmartPLS  2.0  M3,‖ Semarang  Badan  Penerbit  Univ. Diponegoro , 2012.
[10] H. M. Jogiyanto, ―Sistem informasi keperilakuan,‖ Yogyakarta  Andi Offset , vol. 235, 2007.
[11] A.  Monecke  and  F. Leisch, ―semPLS: structural equation modeling using partial least squares,‖ 2012.
[12] G.  Widagdo,  W.  E.  Pangesti,  S.
Hadianti, and D. Riana, ―Technology  Acceptance  Model Pada  Penerimaan  Siswa  Terhadap
Sistem  UNBK,‖ J.  Kaji.  Ilm. ,  vol.
19, no. 2, pp. 151–156, 2019.