## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 1
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Analisis Faktor Kesesuaian pada Teknologi SIMAK
Dengan Tugas Dosen Menggunakan Model Task Technology Fit (Study Kasus: Universitas Tridinati Palembang)
A Bayu Rinaldo 1 , Gusmelia Testiana 2 , Rusmala Santi* 3
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, UIN Raden Fatah Palembang, Indonesia Email: rinaldobayu123@gmail.com 1 ,  gusmeliatestiana_uin@radenfatah.ac.id 2 , rusmalasanti__uin@radenfatah.ac.id 3

## Abstract
This study aims  to determine the effect of the SIMAK task-technology fit factor on lecturers' assignments at Tridinati University, Palembang. This study used a sample  of  124  respondents.  The  data  collection  method  used  questionnaires both  offline  and  online.  The  data  analysis  technique  used  is  PLS-SEM  analysis. The results of this study indicate that the characteristics of task have an effect on task-technology fit, as evidenced by the t-statistic value which is greater than the t-table  value  of  13.622.  In  addition,  the  influence  of  the  variable  on  the technology  fit  task  model  is  51.2%,  so  based  on  this  it  can  be  concluded  that SIMAK Online acceptance has been accepted by users.
Keywords : Task-Technology Fit, PLS-SEM, SIMAK

## 1. PENDAHULUAN
Kesesuaian tugas terhadap  teknologi berhubungan dengan sejauh mana kemampuan  individu  menggunakan  Teknologi  Informasi  untuk meningkatkan  kinerja  individu  dalam  menyelesaikan  tugas.  Universitas Tridinanti  Palembang  sebagai  lembaga  pendidikan  tinggi  telah menerapkan  teknologi  informasi  sebagai  sumber  daya  strategi  yang penting  salah  satunya  Sistem  Informasi  Akademik  selanjutnya  disebut SIMAK    sudah  digunakan  semenjak  tahun  2015  pada  seluruh  fakultas yang  ada  di  Universitas(fakultas  ekonomi,  fakultas  Teknik,  fakultas pertanian,  fakultas  keguruan  dan  ilmu  Pendidikan,  dan  pasca  sarjana) bertujuan untuk meningkatkan kinerja organisasi. Pada hak akses dosen, SIMAK memiliki banyak fitur yang dapat mendukung dan mempermudah

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 1, January 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
kegiatan  dosen  seperti  menginputkan  nilai  mahasiswa,  menginputkan RPS,  menyetujui  KRS  mahasiswa.  Fitur  -  fitur  yang  telah  disediakan SIMAK tersebut dapat mempengaruhi kinerja dosen dalam melaksanakan tugas-tugas akademiknya.
Kinerja  dosen  merupakan  faktor  penting  dalam  pelaksanaan  belajar mengajar  di  perguruan  tinggi.  Karena  terdapat  hubungan  yang  erat antara  kinerja  perseorangan  dengan  kinerja  perusahaan/organisasi. Apabila kinerja dosen semakin baik, maka kinerja dari perguruan tinggi juga akan semakin baik. SIMAK dapat dikatakan sesuai akan tugas-tugas dosen,  jika  SIMAK  dapat  digunakan  untuk  meningkatkan  kinerja  dosen dalam menyelesaikan tugasnya, salah satu cara untuk mengetahui sejauh mana sebuah SIMAK dapat membantu dosen meyelesaikan tugasnya yang akan berdampak pada kinerjanya dengan melakukan analisis.
Dengan  analisis  pemecahan  masalah  dapat  dilakukan  karena menganalisis  berarti  menguraikan  bagian-bagian  komponen  dengan mempelajari  seberapa  baik  bagian-bagian  komponen  tersebut  dapat bekerja  atau  berinteraksi  untuk  mencapai  tujuan.  Melakukan  analisis memerlukan metode ataupun model sebagai pedoman dan acuan. model penelitian  yang  digunakan  yaitu  model  Kesesuaian  teknologi  terhadap tugas  (Task  Technology  Fit).  Di  dalam  model  Task  Technology  Fit  ini sendiri  terdiri  dari  5  elemen,  yaitu  Task  Characteristic  (karakteristik tugas),  Technology  Characteristic  (karakteristik  teknologi),  Task- Technology  Fit  (kesesuaian  tugas-teknologi),  Utilization  (pemanfaatan), dan  Performance  Impact  (dampak  kinerja).  Namun  pada  penelitian  ini tidak  membahas  pengaruh  Technology  Characteristic  (karakteristik teknologi)  terhadap  Task-Technology  Fit  (kesesuaian  tugas-teknologi) karena  tempat  penelitian  yaitu  Universitas  Tridinanti  Palembang  sudah mempunyai  teknologi  pendukung  yang  tersedia  dan  memenuhi  standar minimal  teknologi  yang  harus  dimiliki  oleh  sebuah  universitas  dimana jika  memenuhi  standar  tersebut  maka  secara  tidak  langsung  teknologi yang  digunakan  sudah  sesuai  dengan  kebutuhan  untuk  menjalakan SIMAK.  Selain  itu  penelitian  ini  juga  tidak  membahas    pengaruh Utilization  (pemanfaatan)  terhadap  Performance  Impact  (dampak kinerja)  karena  penggunaan  SIMAK  yang  sudah  berjalan  lama  di Universitas  Tridinanti  Palembang  yang  secara  tidak  langsung menunjukan bahwa SIMAK mempunyai dampak kinerja yang sudah jelas bagi Universitas Tridinanti Palembang.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
A Bayu Rinaldo, Gusmelia Testiana, at all | 3
Berdasarkan  uraian  diatas,  maka  akan  dilakukan  penelitian  tentang kesesuaian  teknologi  terhadap  tugas  dosen  di  Universitas  Tridinanty Palembang  menggunakan  model  Task  Technology  Fit    yang dikembangkan Goodhue dan Thomson 1995.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode dalam penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif karena data  penelitian  berupa  angka-angka  dan  di  analisis  menggunakan statistic(Sugiyono  2016).  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menyebarkan kuesioner.  Peryataan  didapatkan  dari  variabel    berdasarkan    studi literatur,  responden penelitian ini adalah dosen tetap maupun dosen luar biasa pada Universitas Tridinati Palembang. Penelitian ini menggunakan Teknik  analisis  data  PLS-SEM  dengan    mengadopsi  model  Task Technology Fit(Goodhue, D.L, dan Thompson 1995).

## 2.1. Model Task Technology Fit
Model penelitian kesesuaian teknologi terhadap tugas (Task-Technology Fit) adalah kesesuaian antara fungsi dari teknologi dan kebutuhan tugas pengguna, di mana teknologi  yang ada dimanfaatkan  untuk mendukung tugas-tugas  pengguna  sehari-hari.  Inti  dari  model  ini  adalah  bahwa teknologi  informasi  memiliki  dampak  positif  pada  kinerja  individu, teknologi harus dimanfaatkan, dan teknologi harus sesuai terhadap tugas pengguna(Widagdo and Cahyadi 2019). Model Task Technology Fit dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Model Task Technology Fit (Goodhue & Thompso, 1995 dalam putut pamilih,2018)

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 1, January 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 2.2. Partial Least Square – Structural Equation Model (PLS – SEM)
Menurut  (Ghozali  2016),  PLS  merupakan  pendekatan  alternatif  yang bergeser  dari  pendekatan  SEM  berbasis  covariance  menjadi  berbasis varian.  SEM  yang  berbasis  kovarian  umumnya  menguji  kausalitas  atau teori  sedangkan  PLS  lebih  bersifat  predictive  model.  Namun  ada perbedaan  antara  SEM  berbasis  covariance  based  dengan  component based PLS adalah dalam penggunaan model persamaan struktural untuk menguji teori atau pengembangan teori yang bertujuan prediksi.

## 2.3. Populasi dan Sampel
Populasi  dari  penelitian  ini  adalah  semua  dosen  pengguna  akhir  dari SIMAK  di  Universitas  Tridinati  Palembang  yang  terdiri  dari  179  dosen tetap dan dosen luar biasa.
Peneliti menggunakan rumus slovin sedangkan untuk taraf signifikasi (d) didasarkan atas pertimbangan peneliti artinya boleh dipilih apakah 0,01 (1%) atau 0,05  (5%) atau  0.1(10%)  (Riadi 2016). Jadi  dalam penelitian ini digunakan taraf siginifikasi sebesar 5%  dari total populasi sebanyak 179    maka    didapatkan    jumlah   sampel   sebanyak   124   sampel. Berikut penghitungannya menggunakan rumus Slovin, Diketahui:
n = N 1+(N x e 2 )
N =  179 e = 5% (0,05)
n = N N(E) 2 + 1 = 179 179 (0,05) 2 + 1 = 179 1,4475 = 123,662 = 124 Sampel
Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah probability sampling dengan jenis proportion adestratified random sampling. Alasan teknik ini digunakan  adalah  karena  dapat  memperkecil error, meningkatkan peluang  setiap  strata  yang  terwakili  dalam  sampel,  selain  itu  juga  agar mendapatkan  ketepatan  yang  lebih  tinggi,  karena  stratifikasi  akan menghasilkan  akurasi  yang  baik  dalam  melakukan  penilaian  terhadap populasi. Berikut dijelaskan penghitungannya:

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
A Bayu Rinaldo, Gusmelia Testiana, at all | 5
Dosen tetap = Jumlah Populasi Dosen Tetap Total Seluruhnya x
Jumlah Sampel = 130 179 x 124 = 90,05 = 90 Sampel
Dosen luar biasa = Jumlah Populasi Dosen Luar biasa Total Seluruhnya x Jumlah Sampel = 49 179 x 124 = 33,94 = 34 Sampel

## 2.4 Kerangka Konseptual dan Hipotesis Penelitian

## 2.4.1 Kerangka Konseptual
Teori  utama  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan  teori Task-  Technology  Fit  yang  dikemukakan  oleh  Goodhue  and  Thompson (1995).  Penelitian  ini  menjelaskan  tentang  pengaruh  langsung  Task Characteristic  terhadap  Task-Technology  Fit  dan  pengaruh  tidak langsung  Task  Characteristic  terhadap  Utilization  dan  Performance. Dalam  penelitian  ini  tidak  membahas  hubungan  Technology Characteristic  terhadap  Task-Technology  Fit  serta  tak  membahas hubungan  Utilization  terhadap  Performance  terhadap.    Kerangka konseptual dapat  dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Kerangka Konseptual

## 2.4.2 Hipotesis Penelitian
Berdasarkan  rumusan  masalah,  teori-teori  pendukung  dan  kerangka konseptual yang dipaparkan, maka hipotesis yang diajukan dapat dilihat pada Gambar 3.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 1, January 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## Gambar 3 . Hipotesis Penelitian
Hasil pengambilan keputusan hipotesis terkait dengan keputusan tentang penerimaan dan penolakan hipotesis yang didasarkan dari perbandingan nilai hitung uji yang digunakan dengan standar tabel (sesuai dengan uji yang  digunakan)  atau  dapat  dilakukan  dengan  membandingkan  taraf signifik ansi yang diinginkan berdasarkan alpha (α) (Windarti 2015).

## 2.5 Tahapan Penelitian
Tahapan  Penelitian  menggambarkan  proses  penelitian  yang  akan ditempuh  sekaligus  menggambarkan  penelitian  secara  keseluruhan. Tahapan penelitian  dapat dilihat dalam Gambar 4.
Gambar 4. Tahapan Penelitian ((berdasarkan Sugiyono,2015)

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
A Bayu Rinaldo, Gusmelia Testiana, at all | 7
3 HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Deskripsi Responden
1) Responden Berdasarkan Jenis Kelamin

## Gambar 5 Diagram Pie Berdasarkan Jenis Kelamin
(Sumber: Hasil Pengolahan Data)
Berdasarkan  Gambar  5,  bahwa  56%  responden  perempuan,  44% responden  laki-laki.  Dapat  disimpulkan  bahwa  pengguna  sistem informasi akademik didominasi oleh jenis kelamin perempuan sebanyak 70 orang atau 56% dari jumlah keseluruhan.

## 2) Responden Berdasarkan Usia
Gambar 6 Diagram Pie Berdasarkan Usia (Sumber: Hasil Pengolahan Data)
Berdasarkan  Gambar  6,  bahwa  56%  responden  berusia  diantara  30-40 tahun,  30%  responden  berusia  diatas  40  tahun  dan  14%  responde berusia  dibawah  30  tahun.  Dapat  disimpulkan  bahwa  pengguna  sistem informasi akademik didominasi oleh usia 30 sampai 40 tahun sebanyak 63 orang atau 56% dari jumlah keseluruhan.
Perempuan 56% Laki-Laki 44% RESPONDEN BERDASARKAN JENIS KELAMIN < 30 14% 30-40 56% > 40 30% RESPONDEN BERDASARKAN USIA

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 1, January 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
3) Responden Berdasarkan Status Pekerjaan

## Gambar 7 Diagram Pie Status Pekerjaan
(Sumber: Hasil Pengolahan Data)
Berdasarkan Gambar 7, bahwa 73% responden adalah dosen tetap, 27% responden dosen luar biasa. Dapat disimpulkan bahwa pengguna sistem informasi akademik didominasi oleh dosen tetap sebanyak 90 orang atau 73% dari jumlah keseluruhan.

## 4) Responden Berdasarkan Pendidikan

## Gambar 8 Diagram Pie Pendidikan
(Sumber: Hasil Pengolahan Data)
Berdasarkan  Gambar  8,  bahwa  96%  responden  adalah  dosen  yang berpendidikan S2,  4% responden dosen bependidikan S3 dan tidak ada responden yang berpendidikan S1.  Dapat disimpulkan bahwa pengguna sistem  informasi  akademik  didominasi  oleh  dosen  berpendidikan  S2 sebanyak 119 orang atau 96% dari jumlah keseluruhan.

## 3.2 Evaluasi Outer Model
Evaluasi outer model atau model pengukuran dilakukan untuk mengukur validitas  dan  reliabilitas  model.  Outer  model  dengan  indikator  refleksif
Dosen Tetap 73% Dosen Luar Biasa 27%

## RESPONDEN BERDASARKAN STATUS PEKERJAAN
S1 0% S2 96% S3 4% RESPONDEN BERDASARKAN PENDIDIKAN

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
A Bayu Rinaldo, Gusmelia Testiana, at all | 9
dievaluasi dengan melihat nilai convergent validity, discriminant validity, dan composite reliability.

## 1) Uji Validitas
Uji  validitas  dapat  dinilai  dengan  melihat  nilai convergent  validity  dan discriminant validity. convergent validity dapat nilai dengan melihat nilai AVE(Average  Variance  Extacted) setiap  konstruk  harus  lebih  besar  dari 0.5maka rata-rata konstuk dapat menjelakan lebih dari 50% varian setiap indicator.
Tabel 1 Output Nilai AVE Nama Variabel AVE Akar AVE Task Characteristic (X1) 0.628 0.792 Technology Characteristic (X2)  0.767 0.876 Task-Technology Fit (Y1) 0.512 0.716 Utilization (Y2) 0.740 0.860 Performance Impact (Y3) 0.800 0.894 (Sumber: Hasil Pengolahan Data)
Berdasarkan Tabel 1, dapatkan dikatakan semua konstruk dalam model convergent  validity karena  semua  nilai AVE lebih  besar  dari  0.5. sedangkan untuk menilai discriminant validity jika akar AVE untuk setiap konstruk lebih tinggi daripada nilai latent variable correlation.
Tabel 2 Output Output Latent Variable Correlation X1 X2 Y1 Y2 Y3 Task Characteristic (X1) 1.000 0.375 0.711 -0.227  -0.212 Technology Characteristic (X2) 0.375 1.000 0.339 -0.040  -0.166 Task-Technology Fit (Y1) 0.711 0.339 1.000 -0.034  -0.095 Utilization (Y2) -0.227  -0.040  -0.034 1.000 0.712 Performance Impact (Y3) -0.212  -0.166  -0.095 0.712 1.000
(Sumber: Hasil Pengolahan Data)

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 1, January 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Berdasarkan perbandingan dari kedua tabel diatas, dapat dilihat bahwa akar AVE setiap konstruk lebih tinggi dibandingkan dengan nilai korelasi setiap  konstruk  terhadap  konstruk  lainnya.  Jadi  dapat  disimpulkan bahwa semua konstruk dalam model yang diestimasi memenuhi kriteria discriminant validity .

## 2) Uji Reliabilitas
Uji  reliabilitas  konstruk  dapat  nilai  dengan  composite  reliability  lebih besar 0,70.
Tabel 3 Output Composite Reliability Composite Reliability Task Characteristic (X1) 0.770 Technology Characteristic (X2) 0.868 Task-Technology Fit (Y1) 0.947 Utilization (Y2) 0.850 Performance Impact (Y3) 0.889 (Sumber: Hasil Pengolahan Data)
Berdasarkan tabel diatas, maka dapat disimpulkan bahwa masing-masing konstruk  bernilai  diatas  0,70  yang  artinya  semua  konstruk  memiliki reliabilitas yang baik.

## 3.3 Evaluasi Inner Model

## 1) Menggambarkan Diagram Jalur
Pada  penelitian  ini  metode  analisis  algorithm  yang  digunakan  peneliti adalah  PLS  Algorithm  pada  smartPLS  3.0  dengan skema  algorithm  path yang disarankan oleh Wold.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
A Bayu Rinaldo, Gusmelia Testiana, at all | 11
Gambar 9 Model Eksekusi
Berdasarkan gambar 9  bahwa semua indikator dinyatakan  valid.

## 2) R-Square
Penggujian  R-Square  dapat  dilakukan  dengan  melihat  nilai  R-Squares pada  variabel  endogen  (terikat).  Perubahan  nilai  R-square  dapat digunakan  untuk  menjelaskan  pengaruh  variabel  eksogen  terhadap variabel  endogen  apakah  mempunyai  pengaruh  yang  sebenarnya.  R- square  ( 𝑅2)  >  0,67  menunjukan  bahwa  model  “kuat”,  R -square  ( 𝑅 2)  > 0,33 dan < 0,67 menunjukan bahwa model “moderat”, dan R -square ( 𝑅 2) <0,19 menunjukan bahwa model “lemah”.
Tabel 4 Output R Square(R
2 ) R Square Task-Technology Fit (Y1) 0.512 Utilization (Y2) 0.001 Performance Impact (Y3) 0.512 (Sumber: Hasil Pengolahan Data)
Berdasarkan Tabel 4 bahwa dua variabel termasuk kategori “kuat” yaitu variabel Task-Technology Fit (Y1) dan Performance Impact (Y3) dan satu variabel termasuk kategori “lemah” yaitu variabel Utilization.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 1, January 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
3) Q-Square
Q-Square dapat diperoleh melalui perhitungan berikut: 𝑄2=1−[(1−𝑅Y1)(1−𝑅Y2)(1−𝑅 Y3)] 𝑄2=1−[(1−0,512)(1−0,001)(1−0,330)(1−0,512) 𝑄2=[1−(0,488)(0,999)(0,488)] 𝑄2=1−0,238 𝑄 2= 𝟎 ,76 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝟕 6%
Dari  hasil  perhitungan  diperoleh  nilai  Q-Squares  sebesar  0,72.  Hal  ini menunjukan bahwa model mempunyai predictive relevance.
4) Signifikasi (Two Tailed)
Tabel 5 Output Signifikansi Kroteria PLS - SEM T Statistics (|O/STDEV|) T-Value Keterangan X1 -> Y1 13.622 1,96 Ho ditolak Y1 -> Y2 0.334 1,96 Ho diterima Y1 -> Y3 1.352 1,96 Ho diterima (Sumber: Hasil Pengolahan Data)
Berdasarkan Tabel 5 dapat diketahui terdapat 2 hipotesis yang diterima dan 1 hipotesis yang ditolak berdasarkan perbandingan nilai t-statistics dengan nilai t-value dimana jika nilai t-statistics > t-value maka hipotesis ditolak dan jika nilai t-statistics < t-value maka hipotesis diterima.

## 5) Goodness of Fit
Goodness of Fit yang dapat dihitung dari nilai akar AVE dan dengan nilai R-Squares. Adapun perhitungan bisa dilihat sebagai berikut:
𝐺𝑜𝐹 = √𝐴𝑉𝐸 ̅̅̅̅̅̅ 𝑥 R 2
̅̅̅
𝐺𝑜𝐹 = √0,689 𝑥 0,342 𝐺𝑜𝐹 = √0,235 𝐺𝑜𝐹 = 𝟎 ,484

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
A Bayu Rinaldo, Gusmelia Testiana, at all | 13
Dari  hasil  uji  GoF  didapat  hasil  sebesar  0,484.  Jadi,  dapat  disimpulkan bahwa  model  yang  ada  didalam  penelitian  ini  large(besar)  sehingga pengujian hipotesa dapat dilakukan.

## 6) Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis antar konstruk endogen terhadap konstruk eksogen dan  konstruk  eksogen  terhadap  konstruk  eksogen  dilakukan  dengan metode  resampling  bootstraping.  Pengujian  hipotesis  dapat  dilihat  dari besarnya nilai T-statistik. Batas untuk menolak dan menerima hipotesis yang  diajukan  adalah  1,654  yang  dilihat  dari  t  tabel  dengan  tingkat signifikan sebesar 5%.
Tabel 6 Output Path Coefficient T Statistics (|O/STDEV|) T-Value Keterangan X1 -> Y1 13.622 1,96 Ho ditolak Y1 -> Y2 0.334 1,96 Ho diterima Y1 -> Y3 1.352 1,96 Ho diterima (Sumber: Hasil Pengolahan Data)
Berdasarkan Tabel 5 dapat diketahui terdapat 2 hipotesis yang diterima dan 1 hipotesis yang ditolak.

## 3.4 Pembahasan
1) Pengaruh Task  Charateristic (X1)  Terhadap Task  Technology
Fit (Y1)
Berdasarkan  pengujian  hipotesis  yang  telah  dilakukan  didapat  bawah adanya pengaruh antara variabel X1 terhadap Y1 dengan nilai  koefisien sebesar  0,680.  Hal  ini  dibuktikan  dari  besarnya  t-hitung  >  t-tabel  yaitu 13,622 > 1,654. Jadi, dapat disimpulkan bahwa Ho ditolak.

## 2) Pengaruh  Terhadap

## Task  Technology  Fit (Y1)  Terhadap Utilization(Y2)
Berdasarkan  pengujian  hipotesis  yang  telah  dilakukan  didapat  bawah tidak  terdapat  pengaruh  antara  variabel  Y1  terhadap  Y2  dengan  nilai koefisien  sebesar  -0,034.  Hal  ini  dibuktikan  dari  kecilnya  t-hitung  <  t- tabelyaitu 0,034 < 1,654. Jadi, dapat disimpulkan bahwa Ho diterima

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 1, January 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
3) Pengaruh  Terhadap Task  Technology  Fit (Y1)  Terhadap
Perpormace Impact (Y2)
Berdasarkan  pengujian  hipotesis  yang  telah  dilakukan  didapat  bawah tidak  terdapat  pengaruh  antara  variabel  Y1  terhadap  Y3  dengan  nilai koefisien  sebesar    -0,071.  Hal  ini  dibuktikan  dari  kecilnya  t-hitung  <  t- tabel yaitu 1,352 < 1,654. Jadi, dapat disimpulkan bahwa Ho diterima.

## 4 CONCLUSION
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat diambil simpulan yaitu:
1) Hasil  pengolah  data  dengan  menggunakan  SmartPLS  dan  model Task  Technology  Fit  menunjukkan  bahwa  SIMAK  Online  pada Universitas  Tridinanty  Palembang  sudah  diterima  dengan  besar nilai penerimaan yaitu sebesar 51,2%.
2) Faktor-faktor  yang  berpengaruh  dalam  kesesuaian  teknologi terhadap  tugas  dosen  di  Universitas  Tridinanty  Palembang  yaitu, variabel  Task  Characteristic  (X1)  terhadap  variabel  Task Technology Fit (Y1) sebesar 13,622 dikarenakan nilai t-statistiknya yang  lebih  besar  dari  nilai  t-tabelnya.  Sedangkan  untuk  variabel yang  tidak  berpengaruh  terhadap  kesesuaian  teknologi  yaitu variabel Task Technology Fit (Y1) terhadap variabel Utilization (Y2) sebesar  0,334  dan  variabel  Task  Technology  Fit  (Y1)  terhadap variabel  Performance  Impacts  (Y3)  sebesar  1.352  karena  nilai  t- statistiknya  yang  lebih  kecil  dari  nilai  t-tabelnya.  Untuk  nilai pengaruh  variabel  yang  paling  tinggi  dalam  kesesuaian  teknologi terhadap tugas dosen di Universitas Tridinanty Palembang adalah variabel  Task  Characteristic  (X1)  terhadap  Task  Technology  Fit (Y1) sebesar 13,622 sedangkan untuk nilai pengaruh variabel yang paling  rendah  adalah  variabel  Task  Technology  Fit  (Y1)  terhadap Utilization (Y2) sebesar 0,334.

## DAFTAR PUSTAKA
Ghozali, Imam. 2016. “Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program IBM SPSS  23.” (Edisi  8). Semarang:  Badan  Penerbit  Universitas Diponegoro.
Goodhue,  D.L,  dan  Thompson,  R.  ..  1995. “Task -Technology  Fit  and Individual Performance.” Pp. 213 – 36 in MIS Quarterly . Vol. 19. Riadi, Edi. 2016. “Statistika Penelitian (Analisis Manual Dan IBM SPSS).” in Statistika Penelitian (Analisis Manual dan IBM SPSS).

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
A Bayu Rinaldo, Gusmelia Testiana, at all | 15
Sugiyono.  2016. Metode  Penelitian  Pendidikan  (Pendekatan  Kuantitatif, Kualitatif Dan R&D) . Bandung: Alfabeta. Widagdo,  Putu  Pamilih.  2018. “Pengaruh  Task  Technology  Fit  Pada Generasi  X  (1965-1980)  Dalam  Menggunakan  Teknologi  Cloud Strorage. “ Jurtis.vol1 ISSN 2579-8780 Widagdo, Putut Pamilih, and Dedy Cahyadi. 2019. “Kesesuaian Teknologi Cloud  Storage  Terhadap  Tugas  Pada  Generasi  Y  (1981-2000)  Yang
Berdampak  Terhadap  Kinerja  Individu.” Informatika  Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer 14(1):32. doi: 10.30872/jim.v14i1.1853. Windarti,  Windarti.  2015. “ Pengaruh  Karakteristik  Pengelola  Keuangan Sekolah  Dan  Transparansi  Terhadap  Efektivitas  Pengelolaan Keuangan Pada Sma Dan Smk Negeri Di Kota Madiun .” Assets: Jurnal Akuntansi Dan Pendidikan. doi: 10.25273/jap.v4i1.671.