## ANALISIS PENERAPAN APLIKASI SISTEM AKUNTANSI PERSEDIAAN MENGGUNAKAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE
MODEL (TAM) PADA DISTRIK NAVIGASI KELAS III

## PONTIANAK
1 SLAMET SUGIARTO, 2 RUSMANTO LIANTO
1,2 Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Pontianak Program Studi Manajemen Informatika Jln. Merdeka No. 372 Pontianak, Kalimantan Barat
1 E-mail: Slamet.sugiarto82@gmail.com
2 E-mail: rusmanto.lianto@yahoo.com
Abstracts  :  This  paper  was  conducted  to  determine  the  factors  influencing  acceptance Accounting  Inventory  System  applications  approach  using  technology  acceptance  model (TAM) method. The factors such as Perceived usefulness,  Perceived Ease of Use, Attitude Towards Behavior, Behavorial Intention to Use, Actual Technology Use and Demographic Factors.  Dependent  variable  is  the  adoption  application  Inventory  Accounting  System, while  the  independent  variables  are  Perceived  usefulness  (PU),  Perceived  Ease  of  Use (PEOU),  Attitude  Towards  Behavior  (ATU),  Behavorial  Intention  to  Use  (BIU),  Actual Technology  Use  (ATU),  Demographic  Factors  (DFC).  Analysis  tool  used  is  the Confirmatory  Factors  Analysis  and  Correlation  Kendall  Tau.  Software  used  to  help  the writer to process the data is SPSS version 17 and AMOS. The conclusion of this research is the  application  of  Accounting  Inventory  System  application  on  Distrik  Navigasi  Divisi  III Pontianak  is  now  well  received  by  employees  who  apply  them,  both  individually  and  in groups.  The  advice  can  be  given  that  it  is  better  if  not  only  on  the  stock  and  financial management  using  information  technology,  but  all  parts  are  there  in  the  office,  so  that employee performance can be further increased.
Keywords : Technology  Acceptance  Model,  Confirmatory  Factors  Analysis,  Kendall  Tau Correlation, AMOS

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  komputer  mempunyai  potensi  untuk  memperbaiki  kinerja  individu dan  organisasi  sehingga  perusahaan  melakukan  investasi  dalam  berbagai  aplikasi komputer. Diluar perkembangan tersebut manfaat potensial komputer dalam membantu pengambilan  keputusan  manajerial  belum  secara  penuh  dapat  direalisasikan  karena tingkat penerimaan (acceptance) yang rendah oleh para pengguna.
Suatu aplikasi dapat diandalkan apabila memiliki kualitas yang baik dan mampu memberikan  kepuasan  pada  penggunanya.  Dengan  adanya  kepuasan  pengguna  (user satisfaction)  tersebut maka akan timbul penerimaan (acceptance) pada sistem informasi yang  dipergunakan  dalam  organisasi  tersebut.  Kepuasan  pengguna  (user  satisfaction) merupakan  salah  satu  indikator  dari  keberhasilan  pengembangan  teknologi  informasi yang ada.
Penerapan  sistem  informasi  sangat  ditentukan  oleh  faktor-faktor  yang mempengaruhi  penerimaan  pengguna  atas  teknologi  informasi  tersebut.  Begitu  juga Distrik  Navigasi  Kelas  III  Pontianak    harus  melakukan  pengukuran  atas  keberhasilan implementasi  TI  untuk  meningkatkan  produktivitas  kinerja  yang  ada.    Seiring  dengan ketergantungan yang sangat besar pada TI,  Distrik Navigasi  Kelas III Pontianak  juga harus  mempertimbangkan  aspek  sisi  manusia  yang  menjadi  sangat  penting  disamping
aspek  teknologi.  Departemen  Perhubungan  Laut  Distrik  Navigasi  Kelas  III  Pontianak dalam kegiatan operasional kenavigasian telah memanfaatkan perkembangan teknologi informasi  yang ada, dalam hal ini salah satu TI yang digunakan adalah aplikasi Sistem Akuntansi  Persediaan.  Pertama  kali  Distrik  Navigasi  Kelas  III  Pontianak  menerapkan aplikasi  ini  pada  tahun  2003.  Sistem  Akuntansi  Persediaan  diperuntukan  bagi  Unit Akuntansi  Kuasa  Pengguna  Anggaran,  dengan  tujuan  memberikan  kemudahan pengelolaan  Stok  barang  persediaan  untuk  keperluan  operasional. Pada  Distrik Navigasi Kelas III Pontianak, aplikasi ini digunakan oleh seksi logistik untuk mengolah data dan menghasilkan laporan persediaan barang.
Data  yang  di  inputkan  ke  Sistem  Akuntansi  Persediaan  mencakup  persediaan masuk  (terdiri  dari  pembelian,  transfer  masuk,  hibah  masuk,  rampasan,  dan  perolehan lainnya),  persediaan  keluar  (terdiri  dari  transfer keluar,  hibah  keluar,  usang,  rusak  dan penghapusan), koreksi dan hasil Opname fisik .
Informasi yang akan dihasilkan oleh aplikasi Sistem Akuntansi Persediaan yaitu laporan persediaan yang terdiri dari laporan persediaan Unit Akuntansi Kuasa Pengguna Barang  (UAKPB)  dan  laporan  persediaan  Unit  Akuntansi  Pembantu  Kuasa  Pengguna Barang  (UAPKPB),  serta  laporan  rincian  persediaan  yang  terdiri  dari  laporan  rinci persediaan  UAKPB  dan  laporan  rincian  persediaan  UAPKPB.  Hasil  dari  Sistem Akuntansi Persediaan ini digunakan oleh instansi pengguna yaitu Distrik Navigasi Kelas III  Pontianak  itu  sendiri  dan  badan  pengawas  fungsional  yaitu  Inspektorat  Jendral Departemen Perhubungan dan Badan Pemeriksa Keuangan (BPK).
Pada  penelitian  ini  penulis  menganalisis  penerapan  aplikasi  Sistem  Akuntansi Persediaan  menggunakan  pendekatan  Technology  Acceptance  Model  (TAM)  pada Distrik Navigasi Kelas III Pontianak.
2. LANDASAN TEORI
2.1  Technology Acceptance Model
Salah satu teori tentang penggunaan sistem teknologi informasi yang diangggap sangat  berpengaruh  dan  umum  digunakan  untuk  menjelaskan  penerimaan  individual terhadap  pengguna  sistem  teknologi  informasi  adalah  model  penerimaan  teknologi Technology  Acceptance  Model  (TAM)  diperkenalkan  pertama  kali  oleh  Fred  D.  Davis pada  tahun  1986,  sebagai  adaptasi  dari  Technology  of  Reason  Action  (tra)  yang dikembangkan  dari  Theory  of  Reasoned  Action  (TRA)  .  Tujuan  utama  TAM  adalah untuk  memberikan  dasar penelusuran  pengaruh  faktor  eksternal  terhadap  kepercayaan, sikap dan tujuan pengguna. Model TAM berasumsi bahwa seseorang mengadopsi suatu teknologi pada umumnya ditentukan oleh proses kognitif dan tujuan untuk memuaskan pemakainya  atau  memaksimalkan  kegunaan  teknologi  itu  sendiri.  Dengan  kata  lain kunci  utama  penerimaan  teknologi  informasi    oleh  penggunanya  adalah  evaluasi kegunaan teknologi tersebut.
Model dari TAM dapat dilihat pada gambar di bawah ini :

## Gambar 1. Technology Acceptance Model (TAM)
Karena  TAM  dimaksudkan  untuk  penggunaan  teknologi,  maka  perilaku (behavior)  dimaksudkan  sebagai  perilaku  menggunakan  teknologi.  Oleh  karena  itu TAM juga banyak dituliskan lebih spesifik pada penggunaan teknologi sebagai berikut ini:
Gambar 2. Technology Acceptance Model (TAM) yang spesifik menyebutkan perilaku sebagai pengguna teknologi
2.2  Konstruk-Konstruk Technology Acceptance Model
Terdapat lima konstruk utama yang membentuk TAM, kelima konstruk tersebut adalah sebagai berikut:
2.2.1 Kegunaaan Persepsian (perceived Usefulness)
Jogiyanto  (2007:114)  mendefinisikan  Kegunaan  Persepsian  (perceived usefulness)  sebagai  sejauh  mana  seseorang  percaya  bahwa  menggunakan  suatu teknologi akan meningkatkan kinerja pekerjaanya. Kemanfaatan penggunaan teknologi informasi  dapat  diketahui dari kepercayaan pengguna teknologi informasi dalam  memutuskan  penerimaan  teknologi  informasi,  dengan  satu  kepercayaan  bahwa penggunaan  teknologi  informasi    tersebut  memberikan  konstribusi  positif  bagi
Kegunaan Persepsian (Perceived Usefulness)
Kemudahan penggunaan persepsian (Perceived Ease of Use) Sikap Terhadap Menggunakan Teknologi (Attitude towards Using Technology) Minat Perilaku Menggunakan Teknologi (Behavioral Intention to Penggunaan Teknologi Sesungguhnya (Actual Technology Kegunaan Persepsian (Perceived
Usefulness) Kemudahan Penggunaan Persepsian (Perceived Ease of Use) Sikap Terhadap Perilaku (Attitude towards Behavior) Minat Perilaku (Behavioral Perilaku (Behavior) Eksternal Variabel
penggunanya. Pengukuran konstruk kegunaan (usefulness) menurut Davis (1986) terdiri dari (1) Menjadikan pekerjaan lebih cepat (work more quickly), (2) Bermanfaat (useful), (3)  Menambah  produktifitas  (Increase  productivity),  (4)  Mempertinggi  efektifitas (enchange  efectiveness)  dan  (5)  Mengembangkan  kinerja  pekerjaan  (improve  job performance).
Penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  konstruk  kegunaan  persepsian (perceived usefulness) mempengaruhi secara positif dan signifikan terhadap penggunaan system informasi. Selain itu konstruk kegunaan persepsian merupakan konstruk  paling signifikan dan penting mempengaruhi sikap (attitude), minat (behavioral intention), dan perilaku  (behavior)  di  dalam  menggunakan  teknologi  informasi  dibandingkan  dengan konstruk lain.
2.2.2 Kemudahan Penggunaan Persepsian (Perceived Ease of Use)
Kemudahan  penggunaan  (ease  of  use)  didefinisikan  sebagai  sejauh  mana seseorang  percaya  bahwa  menggunakan  suatu  teknologi  akan  bebas  dari  usaha (Jogiyanto,2007:114).  Berdasarkan  definisi  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa kemudahan penggunaan akan mengurang usaha (baik waktu maupun tenaga) seseorang didalam  mempelajari  komputer.  Pengguna  teknologi  informasi  mempercayai    bahwa teknologi  informasi yang lebih fleksibel, mudah dipahami, dan mudah  pengoperasiannya  (compatible)  sebagai  karakteristik  kemudahan  penggunaan. Davis.F.D(1986)  memberikan  beberapa  indikator  konstruk  kemudahan  penggunaan yaitu  ;    (1)  Kemudahan  untuk  dipelajari  (easy  to  learn),  (2)  Controllable,  (3)  Clear &Understable,  (4)  Flexible,  (5)  Keterampilan  menjadi  bertambah  (easy  to  become skillful), (6) Mudah digunakan (easy to use).
Penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  konstruk  kemudahan  penggunaan mempengaruhi  sikap  (attitude),  minat  (behavioral  intrntion)  dan  penggunaan sesungguhnya (actual usage)
2.2.3 Sikap Terhadap Perilaku (Attitude Toward Behaviour)
Sikap  terhadap  perilaku  (Anttitude  toward  Behaviour)  didefinisikan  oleh  Davis et  al  (1989)  sebagai  perasaan  positif  atau  negatif  seseorang  jika  harus  melakukan perilaku  yang  akan  ditentukan.  Beberapa  peneliti  menunjukkan  sikap  (attitude) berpengaruh secara positif terhadap  minat perilaku  (Behavioral  intention). Akan tetapi beberapa  peneliti  juga  menunjukkan  bahwa  sikap  (attitude)  tidak  berpengaruh signifikan  ke  minat  perilak  u,  sehingga  sebagian  peneliti  tidak  memasukkan  konstruk sikap di dalam model.
2.2.4 Minat Perilaku (Behavioral Intention)
Minat  perilaku  adalah  suatu  keinginan  (minat)  seseorang  untuk  melakukan sesuatu  perilaku  tertentu.  Seseorang  akan  melakukan  suatu  perilaku  jika  mempunyai keinginan    atau  minat  untuk  melakukanya  (Jogiyanto  2007  116).  Hasil  penelitian sebelumnya  menunjukkan  bahwa  minat  perilaku  merupakan  prediksi  terbaik  dari pengguna teknologi oleh pemakai sistem.
2.2.5 Perilaku (Behaviour)
Perilaku  (behavior)  adalah  tindakan  yang  dilakukan  seseorang.  Dalam  konteks penggunaan  system  teknologi  informasi,  perilaku  (bahaviour)  adalah  penggunaan sesungguhnya  (actual  usage)  dari  teknologi  (Jogiyanto  2007:117).  Didalam  berbagai penelitian karena penggunaan sesungguhnya tidak dapat di observasi oleh peneliti yang menggunakan  daftar  pertanyaan,  maka  penggunaan  sesunggguhnya  ini  banyak  diganti dengan  nama  pemakaian  persepsian  (perceived  usage).  David  (1989)  menggunakan penggunaan  yang  sesungguhnya,  sedangkan  Igbaria  et  al  (1995)  menggunakan
pengukuran pemakaian persepsian (perceived usage) yang di ukur sebagai jumlah waktu yang digunakan untuk berinteraksi dengan suatu teknologi dan frekuensi penggunanya. 2.3  Faktor Demografis  (Demographic Factors)
Faktor  demografis  berhubungan  dengan  kualitas  sumber  daya  manusia  (SDM) sebagai  perilaku  pengguna  dari  aplikasi.  Kualitas  SDM  ini  antara  lain  dapat  di  ukur melalui  Jenis  kelamin,  Usia,  Pendidikan,  Jabatan,  Pengetahuan.  Dari  pengukuran tersebut,  maka  dapat  diketahui  tingkat  penerimaan  dari  sumber  daya  manusia  yang menerapkan aplikasi tersebut (Adityanto, 2008).
3. METODOLOGI PENELITIAN
3.1.Bentuk Penelitian
Bentuk  penelitian  yang  penulis  gunakan  adalah  bentuk  studi  kasus,  dimana peneliti  hanya  melihat  sebuah  kasus  yang ada  dalam  suatu  instansi.  Metode  penelitian penelitian  yang  digunakan  adalah  Penelitian  deskriptif  merupakan  metode  penelitian yang berusaha menggambarkan dan menginterpretasi objek sesuai dengan apa adanya. 3.2.Teknik Pengumpulan Data
Penulis  melakukan  pengumpulan  data  melalui  empat  teknik  yaitu  wawancara, observasi,  dokumenter  dan penyebaran  kuesioner.  Teknik  yang penulis  lakukan  dalam pengumpulan  data  yaitu  penyebaran  kuesioner.  Dimana  penyebaran  kuesioner  ini merupakan  kegiatan  menyebarkan  serangkaian  atau  daftar  pertanyaan  yang  disusun secara  sistematis,  yang  nantinya  diisi  oleh  responden.  Bentuk  angket/kuesioner  yang penulis  akan  gunakan  adalah  angket  langsung  tertutup  adalah  angket  yang  dirancang sedemikian  rupa  untuk  merekam  data  tentang  keadaan  yang  dialami  oleh  responden sendiri, kemudian semua alternatif jawaban yang harus dijawab responden telah tertera dalam angket tersebut.
3.3.Variabel Penelitian dan Skala Pengukuran
Dalam  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  satu  variabel  yaitu  variabel independen  (bebas)  dan  variabel  dependen  (terikat).  Variabel  terikat  yang  peneliti gunakan  adalah  Penerapan  aplikasi  Sistem  Akuntansi  Persediaan,  sedangkan  variabel bebasnya yaitu Perceived Usefulness (PU)  atau Persepsi Kegunaan, Perceived Ease of Use  (PEOU)  atau  Persepsi  Kemudahan  Penggunaan,  Attitude  towards  Behavior  (ATT) atau  Sikap  terhadap  penggunaan  teknologi,  Behavorial  Intention  to  Use(BIU)  atau Minat  perilaku  menggunakan  teknologi,  Actual  Technology  Use  (ATU)  atau Penggunaan  teknologi  sesungguhnya  dan  Demographic  Factors  (DFc)  atau  faktor Demografis.
Variabel  penelitian  yang  ada  didasarkan  pada  karakteristik  yang  akan  diteliti  . Variabel  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  diperoleh  berdasarkan  studi pustaka  yang  penulis  adopsi  dari  penelitian-penelitian  sebelumnya.  Adapun  Indikator variable yang digunakan di dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1

## Variabel Bebas Penelitian
Konstruk TAM Indikator Demographic Factors (DFc) atau faktor Demografis - DFc1 = Jenis Kelamin - DFc2= Usia - DFc3 = Jabatan - DFc4= Pendidikan Perceived Usefulness (PU) - PU1 = Mempertinggi efektifitas - PU2 = Menjawab kebutuhan informasi
atau Persepsi Kegunaan - PU3 = Menjadikan pekerjaan lebih cepat - PU4 = Meningkatkan efisiensi Perceived Ease of Use (PEOU) atau Persepsi Kemudahan Penggunaan - PEOU1  = Ketanggapan - PEOU2 = Fleksibilitas - PEOU3 = Kemudahan  pengaksesan - PEOU4 = Kemudahan untuk digunakan Attitude towards Behavior (ATT) atau Sikap terhadap penggunaan teknologi - ATT1= Rasa menerima - ATT2= Rasa penolakan - ATT3= Perasaan (afektif) Behavorial Intention to Use(BIU) atau Minat perilaku menggunakan teknologi - BIU1= Kepercayaan - BIU2= Persepsi manfaat - BIU3=  Rencana  untuk  tetap  menggunakan  di masa depan - BIU4 =  Memotivasi ke pengguna lain Actual Technology Use (ATU) atau Penggunaan teknologi sesungguhnya - ATU1 = Memahami cara penggunaan - ATU2 = Frekuensi penggunaan
- ATU3 = Kepuasan penggunaan
Variabel  ini  yang  kemudian  dijadikan  hipotesis  penelitian  dan  dilakukan pengukuran variabel. Pengukuran variabel  adalah pemberian angka-angka dan  korelasi simbolik  angka-angka  dengan  perangkat  nominal  sosial  pada  individu  dan  atau kelompok.  Pengukuran  variabel  ada  tingkat  pengukurannya,  di  sini  penulis menggunakan  skala  likert  dalam  pengukuranya.  Dengan  menggunakan  skala  likert, variable  yang  akan  diukur  dijabarkan  menjadi  indikator  variable.  Indikator  variable tersebut dijadikan sebagai titik tolak untuk menyusun item-item instrument  yang dapat berupa pernyataan atau pertanyaan.
3.4.Hipotesis Penelitian
Dari  penelitian  yang  penulis  lakukan  ini,  tujuan  akhirnya  adalah  menguji hipotesis  yang  berisi  hubungan  sebab  akibat  dari  variabel  terikat  dan  variabel  bebas sehingga  bentuk  rumusan  masalah  yang  penulis  gunakan  yaitu  hipotesis  asosiatif, karena hipotesis asosiatif  bersifat menanyakan hubungan antara dua variabel atau lebih.
Bentuk pengujian hipotesis yang penulis gunakan yaitu Uji dua pihak (two tail),
Adapun pernyataan hipotesis penelitian yang penulis amati yaitu :
a. Demographic Factors (DFc) atau faktor Demografis H O = Tidak ada hubungan / pengaruh yang signifikan antara Demographic Factors dengan penerapan aplikasi.
H a =  Ada  hubungan  /  pengaruh  yang  signifikan  antara  Demographic  Factors dengan penerapan aplikasi.
b. Perceived Usefulness (PU)  atau Persepsi Kegunaan H O = Tidak ada hubungan / pengaruh  yang signifikan antara Perceived Usefulness dengan penerapan aplikasi.
H a = Ada hubungan / pengaruh yang signifikan antara Perceived Usefulness dengan penerapan aplikasi.
c. Perceived Ease of Use (PEOU) atau Persepsi Kemudahan Penggunaan H O = Tidak ada hubungan / pengaruh yang signifikan antara Perceived Ease of Use dengan penerapan aplikasi.
H a =  Ada  hubungan  /  pengaruh  yang  signifikan  antara  Perceived  Ease  of  Use dengan penerapan aplikasi.
d. Attitude towards Behavior (ATT) atau Sikap terhadap penggunaan teknologi H O =  Tidak  ada  hubungan  /  pengaruh  yang  signifikan  antara  Attitude  towards Behavior dengan penerapan aplikasi.
H a =  Ada  hubungan  /  pengaruh  yang  signifikan  antara  Attitude  towards  Behavior dengan penerapan aplikasi.
e. Behavorial Intention to Use(BIU) atau Minat perilaku menggunakan teknologi H O = Tidak ada hubungan / pengaruh yang signifikan antara Behavorial Intention to Use dengan penerapan aplikasi.
H a = Ada hubungan / pengaruh yang signifikan antara Behavorial Intention to Use dengan penerapan aplikasi.
f. Actual Technology Use (ATU) atau Penggunaan teknologi sesungguhnya H O =  Tidak  ada  hubungan  /  pengaruh  yang  signifikan  antara  Actual  Technology Use dengan penerapan aplikasi.
H a =  Ada  hubungan  /  pengaruh  yang  signifikan  antara  Actual  Technology  Use dengan penerapan aplikasi.
3.5. Populasi dan Sampel
Dalam  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  sampling  jenuh  karena  sering dilakukan bila jumlah populasi relatif kecil kurang dari 30 orang. Istilah lain dari sampel jenuh  adalah  sensus,  dimana  semua  anggota  populasi  dijadikan  sampel.  Adapun  yang menjadi  populasi  adalah  karyawan  sub  bagian  tata  usaha  di  Distrik  Navigasi  Kelas  III Pontianak sebanyak  12 orang  yang terdiri dari 1 orang kepala bagian, 4 orang petugas keuangan, 5 orang petugas logistik, dan 2 orang petugas kepegawaian dan umum.
Semua  data  dikumpulkan  secara  sistematis  dan  disajikan  secara  informatif. Data data yang telah dikumpulkan selanjutnya diolah secara komprehensif dan bersifat deskriptif-analitik. Analisis yang berkaitan dengan penjelasan berbagai perilaku variabel dilakukan  dengan  analisis  deskriptif    berdasarkan  pada  berbagai  teori  dan  pendekatan yang  relevan.  Analisis  keterkaitan  antara  variabel  dengan  indikatornya  dilakukan dengan  perhitungan  (Confirmatory  Factors  Analysis)  CFA  dengan  bantuan  software AMOS  7  ( Analysis  of  Moment  Structure  7)  dan  untuk  menghitung  keterkaitan  antara variable terikat dan variable bebas dibantu dengan alat analisis SPSS 17.0 .
3.5.1  Uji Validitas
Uji  validitas  dilakukan  untuk  mengetahui  seberapa  baik  suatu  instrument mengukur  konsep  yang  seharusnya  diukur.  Variabel  bebas  yang  akan  diuji  dalam penelitian ini ada 6 macam, yaitu Demographic Factors, Perceived Usefulness,Perceived Ease of Use, Attitude Towards Behaviour, Behavorial Intention to Use,  dan  Actual  Technology  Use.  Uji  validitas  ini  menggunakan  confirmatory  factor analysis  .  Tingkat  signifikansi  yang  perlu  dipertimbangkan  dalam  penelitian menggunakan confirmatory factor analysis adalah apabila loading factornya lebih dari 0,5.
3.5.2  Uji Reliabilitas
Uji ini diperlukan untuk mengetahui tingkat kehandalan kuisioner yang ada dalam penelitian  ini.  Kuesioner  yang handal  adalah  kuesioner  yang  apabila  dicobakan  secara berulang-ulang kepada kelompok yang sama maka akan menghasilkan data yang sama. Pengujian  dilakukan  dengan  membandingkan  koefisien  reliabilitas  dengan  koefisien
reliabilitas  table.  Jika  koefisien  reliabilitas  lebih  besar  daripada  koefisien  reliabilitas table, maka kumpulan item pertanyaan yang diuji dinyatakan reliable atau handal. 3.5.3  Uji Kesesuaian (Goodness of Fit)
Kriteria  yang  akan  digunakan  dalam  mengevaluasi  model  dan  pengaruh- pengaruh yang ditampilkan dalam model diuraikan pada bagian berikut:
1. Uji Chi-square statistic ( 2 ) untuk mengukur overal fit adalah likelihood ratio chi square  statistic.  Model  dikatakan  baik  jika  mempunyai  chi  square  =  0  berarti tidak  ada  perbedaan.  Tingkat  signifikan  penerimaan  yang  direkomendasikan matriks input yang di prediksi tidak berbeda secara statistik.
2. CMIN/DF atau square relatif merupakan hasil pembagian antara fungsi kesalahan sampel  yang  minimal  dengan  derajat  kebebasannya  yang  digunakan  untuk mengukur  fit  model.  CMIN/DF  yang  diharapkan  agar  model  dapat  diterima
3. Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) menunjukkan goodness of fit  yang  diharapkan  bila  model  di  estimasikan  dalam  populasi.  Nilai  RMSEA yang  lebih  kecil  atau  sama  dengan  0,08  merupakan  indeks  untuk  dapat diterimanya model yang menunjukkan sebuah close fit dari model itu didasarkan degree  of  freedom.  RMSEA  merupakan  indeks  pengukuran  yang  tidak dipengaruhi oleh besarnya sampel.
4. Goodness of  Fit  Index  mengukur proporsi tertimbang dari varian dalam  matriks kovarians  sampel  yang  dijelaskan  oleh  matrik  kovarian  populasi  yang terestimasikan.  Indeks  ini  mencerminkan  tingkat  kesesuaian  model  secara keseluruhan  yang  dihitung  dari  residual  kuadrat  model  yang  di  prediksi dibandingkan  dengan  data  yang  sebenarnya.  Nilai  Goodness  of  Fit  Index biasanya  dari  0-1.  Nilai  yang  lebih  baik  mendekati  1  mengindikasikan  model
5. Adjusted Goodness of Fit Index (GFI) untuk menguji diterima tidak suatu model. Nilai yang direkomendasikan adalah sama atau >0,90.
6. Tucker Lewis  Index (TLI) untuk mengukur kelebihan  suatu model dengan model yang  lain.  Nilai  TLI  yang  direkomendasikan  adalah  sama  atau  >0,95  dan  nilai yang  mendekati  1  menenjukkan  a  very  good  fit.  TLI  merupakan  indeks  fit  yang kurang dipengaruhi oleh ukuran sampel.
7. Comparative Fit Index (CFI) merupakan indeks kesesuaian incremental yang juga membandingkan  model  yang  diuji  dengan  null  model.  Indeks  ini  dikatakan  baik untuk  mengukur  kesesuaian  sebuah  model  karena  tidak  dipengaruhi  oleh  ukuran sampel.  Indeks  yang  mengindikasikan  bahwa  model  yang  di  uji  memiliki
Tabel 2 Kriteria Goodness of Fit Index Goodness of Fit Index Nilai Acuan 2 (Chi-square Statistics) Diharapkan Kecil Significanced Probability CMIN/DF RMSEA
GFI AGFI

## TLI CFI
4. HASIL PENELITIAN
4.1  Uji Validitas Terhadap Indikator Variabel Bebas
Uji  validitas  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  software Amos versi 7.0. Uji validitas digunakan untuk mengetahui bahwa  unobserved variable dapat  diukur  dengan  menggunakan  masing-masing kontruk  observed  variable,  dengan menggunakan  Confirmatory  Factor  Analysis  (CFA)  atau  biasa  disebut  dengan  analisis faktor.  Tujuan  dari  Confirmatory  Factor  Analysis  adalah  untuk  menguji unidimensionalitas dari dimensi-dimensi pembentuk masing-masing variabel laten. Pada tahap  ini,  model  akan  mengonfirmasi  apakah  variabel  yang  diamati  dapat mencerminkan faktor yang dianalisisnya. 4.1.1  Variabel Demographic Factors (DFc)
Konstruk  variable  Demographic  Factors  (DFc)  di  ukur  dengan  menggunakan indikator,  yaitu  :  Jenis  Kelamin  (DFc1),  Usia  (DFc2),  Jabatan  (DFc3),  Pendidikan (DFc4). Dari hasil analisis confirmatory factor analysis (CFA) adalah sebagai berikut:
Gambar 3. Konstruk Variabel Demographic Factors (DFc)
Untuk  dapat  mengetahui  apakah  model  yang  dibangun  secara  statistik  dapat didukung dan sesuai dengan model fit yang ditetapkan. Berikut ini merupakan ringkasan perbandingan  model  yang  dibangun  dengan  persyaratan  yang  ditetapkan,  seperti  yang nampak dalam tabel 3 sebagai berikut:
Tabel 3
Goodness-of-Fit Index Konstruk Demographic Factors (DFc) Goodness of Fit Index Cut-off Value Hasil Model Keterangan Chi-Square Diharapkan kecil 1,576 Marginal Probability 0,05 0,455 Fit CMIN 1,576 Fit RMSEA 0,08 0,000 Fit GFI 0,90 0,935 Fit AGFI 0,90 0,673 Marginal TLI 0,95 1,212 Fit CFI 0,95 1,000 Fit 4.1.2   Variabel Perceived Usefulness (PU)
Konstruk  variable  Perceived  Usefulness  (PU)  di  ukur  dengan  menggunakan indikator,  yaitu  :  Jenis  Kelamin  (DFc1),  Usia  (DFc2),  Jabatan  (DFc3),  Pendidikan (DFc4). Dari hasil analisis confirmatory factor analysis (CFA) adalah sebagai berikut:
Gambar 4. Konstruk Variabel Perceived Usefulness
Untuk  dapat  mengetahui  apakah  model  yang  dibangun  secara  statistik  dapat didukung dan sesuai dengan model fit yang ditetapkan. Berikut ini merupakan ringkasan perbandingan  model  yang  dibangun  dengan  persyaratan  yang  ditetapkan,  seperti  yang nampak dalam tabel 4 sebagai berikut:
Tabel 4
Goodness-of-Fit Index Konstruk Perceived Usefulness Goodness of Fit Index Cut-off Value Hasil Model Keterangan Chi-Square Diharapkan kecil 5,575 Marginal Probability 0,05 0,062 Fit CMIN 5,575 Marginal RMSEA 0,08 0,403 Marginal GFI 0,90 0,852 Marginal AGFI 0,90 0,259 Marginal TLI 0,95 0,490 Marginal CFI 0,95 0,830 Marginal
4.1.3  Variabel Perceived Ease of Use (PEOU)
Konstruk variable Perceived Ease of Use (PEOU) di ukur dengan menggunakan 4  indikator,  yaitu  :  Ketanggapan  (PEOU1),  Fleksibilitas  (PEOU2),  Kemudahan pengaksesan  (PEOU3),  Kemudahan  untuk  digunakan  (PEOU4).    Dari  hasil  analisis confirmatory factor analysis (CFA) adalah sebagai berikut :
Gambar 5.  Konstruk Variabel Perceived Ease of Use
Untuk  dapat  mengetahui  apakah  model  yang  dibangun  secara  statistik  dapat didukung dan sesuai dengan model fit yang ditetapkan. Berikut ini merupakan ringkasan perbandingan  model  yang  dibangun  dengan  persyaratan  yang  ditetapkan,  seperti  yang terlihat dalam table berikut:
Tabel 5 Goodness-of-Fit Index Konstruk Perceived Ease of Use Goodness of Fit Index Cut-off Value Hasil Model Keterangan Chi-Square Diharapkan kecil 1,114 Marginal Probability 0,05 0,573 Fit CMIN 2,00 1,114 Fit RMSEA 0,08 0,000 Fit GFI 0,90 0,950 Fit AGFI 0,90 0,750 Marginal TLI 0,95 2,907 Fit CFI 0,95 1,000 Fit
4.1.4  Variabel Attitude Toward Using (ATT)
Konstruk variable Attitude Toward Using (ATT) di ukur dengan menggunakan 3 indikator,  yaitu  :  Sikap  Penerimaan(ATT1),  Sikap  Penolakan  (ATT2),  dan Persaaan/afektif (ATT3). Dari hasil analisis confirmatory factor analysis (CFA) adalah sebagai berikut:
Gambar 6. Konstruk Variabel Attitude Toward Using
Untuk  dapat  mengetahui  apakah  model  yang  dibangun  secara  statistik  dapat didukung dan sesuai dengan model fit yang ditetapkan. Berikut ini merupakan ringkasan perbandingan  model  yang  dibangun  dengan  persyaratan  yang  ditetapkan,  seperti  yang terlihat pada table berikut:
Tabel 6 Goodness-of-Fit Index Konstruk Attitude Toward Using Goodness of Fit Index Cut-off Value Hasil Model Keterangan Chi-Square Diharapkan kecil 0,000 Fit Probability 0,05 \p Fit CMIN 0,000 Fit RMSEA 0,08 \RMSEA Fit GFI 0,90 1,000 Fit
AGFI 0,90 \AGFI Fit TLI 0,95 \TLI Fit CFI 0,95 \CFI Fit
4.1.5 Variabel Behavioral Intention to Use (BIU)
Konstruk  variable  Behavioral  Intention  to  Use  (BIU)  di  ukur  dengan menggunakan  4  indikator,  yaitu  :  Kepercayaan  (BIU1),  Persepsi  Manfaat  (BIU2), Rencana untuk tetap menggunakan di masa depan (BIU3), dan Memotivasi ke pengguna lain  (BIU4).  Dari  hasil  analisis  confirmatory  factor  analysis  (CFA)  adalah  sebagai berikut:
Gambar 7. Konstruk Variabel Behavioral Intention to Use
Untuk  dapat  mengetahui  apakah  model  yang  dibangun  secara  statistik  dapat didukung dan sesuai dengan model fit yang ditetapkan. Berikut ini merupakan ringkasan perbandingan  model  yang  dibangun  dengan  persyaratan  yang  ditetapkan,  seperti  yang nampak dalam tabel sebagai berikut:
Tabel 7
Goodness-of-Fit Index Konstruk Behavioral Intention to Use Goodness of Fit Index Cut-off Value Hasil Model Keterangan Chi-Square Diharapkan kecil 0,029 Fit Probability 0,05 0,985 Fit CMIN 0,029 Fit RMSEA 0,08 0,000 Fit GFI 0,90 0,999 Fit AGFI 0,90 0,993 Fit TLI 0,95 1,980 Fit CFI 0,95 1,000 Fit
4.1.6   Variabel Actual Technology Usage (ATU)
Konstruk  variable  Behavioral  Intention  to  Use  (BIU)  di  ukur  dengan menggunakan  3  indikator,  yaitu  :  Memahami  cara  penggunaan  (ATU1),  Frekuensi penggunaan  (ATU2),  dan  Kepuasan  penggunaan  (ATU3).Dari  hasil  analisis confirmatory factor analysis (CFA) adalah sebagai berikut:
Gambar 8. Konstruk Variabel Actual Technology Usage
Untuk  dapat  mengetahui  apakah  model  yang  dibangun  secara  statistik  dapat didukung dan sesuai dengan model fit yang ditetapkan. Berikut ini merupakan ringkasan perbandingan  model  yang  dibangun  dengan  persyaratan  yang  ditetapkan,  seperti  yang terlihat dalam tabel 5.22 sebagai berikut:
Tabel 8
Goodness-of-Fit Index Konstruk Actual Technology Usage Goodness of Fit Index Cut-off Value Hasil Model Keterangan Chi-Square Diharapkan kecil 0,000 Fit Probability 0,05 \p Fit CMIN 2,00 0,000 Fit RMSEA 0,08 \RMSEA Fit GFI 0,90 1,000 Fit AGFI 0,90 \AGFI Fit TLI 0,95 \TLI Fit CFI 0,95 \CFI Fit
4.2  Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas dalam penelitian ini dimaksudkan untuk mengetahui sejauh mana hasil  pengukuran  tetap  konsisten,  apabila  dilakukan  pengukuran  dua  kali  atau  lebih terhadap gejala yang sama dengan menggunakan alat pengukur yang sama pula. Peneliti melakukan uji reliabilitas dengan menghitung Cronbach Alpha dari masing-masing item dalam  suatu  variabel.  Instrumen  yang  dipakai  dalam  variabel  dikatakan  handal (reliable) apabila memiliki Cronbach Alpha lebih dari 0,60
Adapun  kriteria  yang  digunakan  untuk  mengetahui  tingkat  reliabalilitas  adalah besarnya nilai . Nilai semakin mendekati angka 1 mengindikasikan  bahwa  instrumen  semakin  tinggi  reliabilitasnya.  Nilai Alpha antara 0,80 s.d 1,0 dikategorikan reliabilitas baik, nilai antara
0,60  s.d  0,79  dikategorikan  relibalilitas  diterima,  dan  nilai
lpha  kurang dari 0,60 dikategorikan reliabilitas kurang baik. Dari perhitungan  yang telah dilakukan dengan software SPSS versi 17.0, maka diperoleh hasil pengujian sebagai berikut:
Tabel 9 Uji Reliabilitas Variabel Cronbach Alpha Kesimpulan Demographic Factors 0,537 Reliabilitas Kurang Baik Perceived Usefulness 0,823 Reliabilitas Baik
Perceived Ease of Use 0.561 Reliabilitas Kurang Baik Attitude towards Behavior 0,617 Reliabilitas Diterima Behavorial Intention to Use 0,769 Reliabilitas Diterima Actual Technology Use 0,670 Reliabilitas Diterima Sumber : Data Primer yang Diolah
Berdasarkan  pada  Tabel  9  dapat  disimpulkan  bahwa  Perceived  Usefulness, Attitude  Towards  Behaviour,  Behavorial  Intention  to  Use  dan  Actual  Technology  Use yang  digunakan  untuk  mengukur  masing-masing  variabel  penelitian  dapat  diandalkan atau  reliable  dikarenakan  memiliki  nilai
>0,60  .  Sedangkan
Demographic  Factors,  dan  Perceived  Ease  of  Use  dianggap  kurang  reliable dikarenakan memiliki nilai Alpha <0,60.

## 4.3  Hasil Analisis Hubungan Antara Variabel Terikat Dengan Variabel Bebas
Tabel 10 Hasil analisis hubungan antara variable terikat dengan variable bebas Variabel Terikat Variabel Bebas (TAM) A Nilai Koefisien Korelasi Tingkat Korelasi Arah Korelasi Penarapan Aplikasi Sistem Akuntansi Persediaan Demographic Factors (DFc) 5% 0,810(**) Ada Korelasi Positif Perceived Usefulness (PU) 5% 0,690(*) Ada Korelasi Positif Perceived Ease of Use (PEOU) 5% 0,847(**) Ada Korelasi Positif Attitude towards Behavior (ATT) 5% 0,679(*) Ada Korelasi Positif Behavorial Intention to Use(BIU) 5% 0,830(**) Ada Korelasi Positif Actual Technology Use (ATU) 5% 0,679(*) Ada Korelasi Positif
4.4    Hasil  Analisis  Uji  Validitas  Menggunakan  Confirmatory  Factors  Analysis (CFA) Terhadap Indikator Variabel Bebas
Tabel 11 Hasil Analisis Uji Validitas Menggunakan Confirmatory Factors Analysis (CFA) Terhadap Indikator Variabel Bebas Variabel Bebas Indikator Convergent Validity Hasil Keterangan Demographic Factors (DFc) Jenis Kelamin (DFc1) >0,5 0,285 Tidak Valid Usia (DFc2) >0,5 0,593 Valid Jabatan (DFc3) >0,5 1,222 Valid Pendidikan (DFc4) >0,5 0,179 Tidak Valid Perceived Usefulness (PU) Mempertinggi Efektifitas (PU1) >0,5 0,482 Tidak Valid Menjawab Kebutuhan Informasi (PU2) >0,5 0,718 Valid Menjadikan pekerjaan lebih cepat (PU3) >0,5 0,813 Valid Meningkatkan Efisiensi (PU4) >0,5 0,980 Valid Perceived Ease of Use (PEOU) Ketanggapan (PEOU1) >0,5 0,293 Tidak Valid Fleksibilitas (PEOU2) >0,5 1,002 Valid Kemudahan Pengaksesan (PEOU3) >0,5 0,302 Tidak Valid Kemudahan untuk digunakan (PEOU4) >0,5 0,548 Valid Attitude towards Behavior (ATT) Rasa Penerimaan (ATT1) >0,5 0,845 Valid Rasa Penolakan (ATT2) >0,5 0,200 Tidak Valid Perasaan/afektif (ATT3) >0,5 0,845 Valid Behavorial Kepercayaan (BIU1) >0,5 0,809 Valid
Intention to Use(BIU) Persepsi Manfaat (BIU2) >0,5 0,475 Tidak Valid Rencana menggunakan di masa depan (BIU3) >0,5 0,809 Valid Memotivasi ke pengguna lain (BIU4) >0,5 0,597 Valid Actual Technology Use (ATU) Memahami Cara penggunaan (ATU1) >0,5 0,645 Valid Frekuensi penggunaan (ATU2) >0,5 0,632 Valid Kepuasan Penggunaan (ATU3) >0,5 0,756 Valid

## 5. KESIMPULAN
Dari  pengolahan  hasil  jawaban  kuesioner  yang  telah  diisi  lengkap,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  penerapan  aplikasi  Sistem  Akuntansi  Persediaan  yang  diterapkan oleh  Distrik  Navigasi  Kelas  III  Pontianak  sudah  dapat  diterima  dengan    baik  oleh karyawan  yang  menerapkanya  baik  secara  individual  maupun  secara  berkelompok. Pelatihan-pelatihan  yang  diberikan  selama  ini  ternyata  tidak  sia-sia  dan  memberikan hasil  yang  positif.  Walaupun  karyawan  yang  ada  pada  umumnya  bukan  bertitelkan sarjana  komputer,  tetapi  dengan  pelatihan-pelatihan  yang  diberikan,  karyawan  mampu menguasai teknologi dan menerima teknologi yang ada dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
, Penerbit Andi, Yogyakarta aktor  Demografis  dan  Personality Terhadap Karyawan Bank Jateng dalam End-User Computing (Survei pada Bank http://etd.eprints.ums.ac.id/80/Analisis  Faktor Demografis dan Personality, di akses tanggal 27 Oktober 2010.
Sistem Informasi Akuntansi dan Kebijakan Publik serta Ilmu-Ilmu Sosial Lainnya. Edisi 1. Jakarta : Kencana Hansen, Mowen. 2004. Akuntansi Manajemen, Salemba Empat, Edisi 7, Jakarta Hasibuan,  Zainal.  2007.  Metodologi  Penelitian  Pada  Bidang  Ilmu  Komputer  dan
Teknologi Informasi. Depok : FIK-UI
Jogiyanto  H.M.  1998,  Sistem  Informasi  Akuntansi  Berbasis  Komputer,  BPFE,
Yogyakarta
Jogiyanto H.M. 2007, Sistem Informasi Keperilakuan, Penerbit Andy, Yogyakarta Analisis  & Desain Sistem  Informasi  : Pendekatan  Terstruktur Teori dan Praktek Aplikasi Bisnis, Penerbit Andi Offset, Yogyakarta, 1989.
McLeod,  Raymond.  2001.  Sistem  Informasi  Manajemen.  Edisi  7  Bahasa  Indoenesia.
Jakarta : PT Prenhallindo
Muhammad.S.B,Arief, 2008, Analisis penerimaan computer Micro  dengan menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) pada kantor akuntan public (KAP)  di  Jawa  Tengah,  Skripsi,  Program  Sarjana  Fakultas  Ekonomi,  Jurusan Akuntansi, Fakultas Ekonomi, Semarang.
Sedarmayanti.,  2007.  Sumber  Daya  Manusia,  Reformasi  Birokrasi  dan  Manajemen

## Pegawai Negeri Sipil. Bandung : PT Refika Aditama
Sekundera, Charlesto, 2006, Analisis Penerimaan pengguna akhir dengan menggunakan Technology  Acceptance  Model  dan  End  User  Computing  Satisfaction  terhadap penerapan  system  Core  Banking  pada  bank  ABC,  Tesis,  Program  pascasarjana, Universitas Diponegoro, Semarang.
Sugiyono. 2007. Metode Penelitian Bisnis. Bandung : CV Alfabeta.