1645 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1645-1654 E- ISSN 2503-2933

## Integrasi UTAUT Dan SCT Untuk Studi Empirik Penerimaan Teknologi CISEA
Yudistira Sira Permana* 1 , Dedy Syamsuar 2
1 Program Studi Teknik Informatika, Politeknik Sekayu,
2 Program Studi Magister Teknik Informatika, Universitas Bina Darma e-mail: * 1 yudistirasirapermana@gmail.com , 2 dedysyamsuar@binadarma.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  secara  empiris  faktor-faktor  yang mempengaruhi  niat  menggunakan  CISEA  (Corporate  Information  System  and  Enterprise Application).  CISEA  dikembangkan  dan  digunakan  untuk  memfasilitasi  perusahaan  dalam menyebarkan  informasi  dan  mengumpulkan  berbagai  data  dari  karyawan  PT.  Bukit  Asam. Penelitian  ini  mengintegrasikan  dua  teori  yaitu  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of Technologists  (UTAUT)  dan  Social  Cognitive  Theory  (SCT).  Dengan  menerapkan  penelitian kuantitatif,  penelitian  ini  mensurvei  karyawan  PT.  Bukit  Asam.  Selanjutnya,  Partial  Least Square  Structural  Equation  Model  (SEM-PLS)  digunakan  untuk  menganalisis  data.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  Effort  Expectancy,  Facilitating  Condition,  dan  Affect berpengaruh  signifikan  terhadap  niat  menggunakan  CISEA.  Juga  Self  Efficacy  berpengaruh signifikan terhadap  Effort Expectancy  dan  Affect  Di sisi  lain  Performance  Expectancy,  Social Influence,  Self  Efficacy  dan  Technology  Anxiety  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  niat untuk  menggunakan  CISEA.  Model  penelitian  telah  memberikan  pedoman  yang  efektif  untuk mengevaluasi penggunaan teknologi CISEA.
Kata kunci — CISEA , UTAUT , SCT , SEM-PLS , PT. Bukit Asam

## Abstract
This  study  was  to  empirically  investigate  factors  that  influence  the  intention  to  use CISEA (Corporate Information System and Enterprise Application). CISEA was developed and utilized to facilitate the company to disseminate information to and collect wide range of data from  their  employees.  This  study  integrated  two  theories  namely  the  Unified  Theory  of Acceptance  and  Use  of  Technologists  (UTAUT)  and  Social  Cognitive  Theory  (SCT).  By applying  a  quantitative  research,  this  study  surveyed  PT.  Bukit  Asam  employees.  Further,  the Partial Least Square Structural Equation Model (SEM-PLS) was used to analyze the data. The results revealed that Effort Expectancy, Facilitating Condition, and Affect has significant effect to  intention  to  use  the  CISEA.  Also  Self  Efficacy  has a  significant  effect on  Effort  Expectancy and  Affect  On  the  other  hand  Performance  Expectancy,  Social  Influence,  Self  Efficacy  and Technology Anxiety have no significant effect on intention to use CISEA The research model has provide an effective guideline to evaluate the use of technology CISEA.
Keywords — CISEA , UTAUT , SCT , SEM-PLS , PT. Bukit Asam
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1645-1654 E-ISSN 2503-2933 1646

## 1. PENDAHULUAN
T.  Bukit  Asam  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  pertambangan  batubara yang  sedang  mengembangkan  berbagai  teknologi  dengan  inovasi  terkini  khususnya  di bidang Teknologi Informasi (TI). Salah satu kegiatan yang telah memanfaatkan TI adalah penggunaan Corporate Information System and Enterprise Application ( CISEA ). CISEA adalah aplikasi  yang  mirip  dengan Enterprise  Resource  Planning ( ERP ).  Aplikasi  ini  telah  banyak digunakan di perusahaan sebagai media komunikasi dari perusahaan kepada karyawan. Aplikasi ini diharapkan dapat mempermudah perusahaan dalam menyebarkan informasi ke tangan setiap karyawan mengingat aplikasi ini berjalan pada platform perangkat mobile.
Meskipun  banyak  digunakan,  belum  ada  penelitian  yang  dilakukan  untuk  mengetahui apakah CISEA telah  digunakan  secara  optimal,  konfigurasi  optimal  pada  setiap  dimensi  dapat memaksimalkan  kinerja  perusahaan  [1].  Hal  ini  perlu  dilakukan  untuk  mengetahui  persepsi pengguna  (staf)  terhadap CISEA .  Oleh  karena  itu,  diperlukan  survei  terhadap  pengguna  untuk mendapatkan  gambaran  empiris  apakah  fitur CISEA yang  disediakan  telah  mengakomodir kebutuhan  pengguna  dan  faktor-faktor  yang  mendorong  pengguna  untuk  menerima  teknologi CISEA .
Solusi  dari  permasalahan  di  atas  adalah  mengukur  tingkat  penerimaan  penggunaan CISEA dengan mengintegrasikan perspektif teoritis dari Unified Theory of Acceptance and Use of  Technology  (UTAUT)  dan  Social  Cognitive  Theory  (SCT)  yang  bertujuan  untuk mengembangkan  secara  teoritis  dan  empiris  untuk  mengkaji  pengguna  model  perilaku  dalam menggunakan teknologi. Variabel integrasi yang akan digunakan adalah UTAUT (Performance Expectancy,  Effort  Expectancy,  Social  Influence,  dan  Facilitating  Condition)  dan  SCT  (Self- Efficacy,  Affect,  dan  Anxiety).  Oleh  karena  itu,  integrasi  kedua  model  tersebut  diharapkan dapat  menjelaskan  gambaran  tentang  faktor-faktor  penerimaan  teknologi  yang  mempengaruhi pengguna untuk menggunakan CISEA di PT. Bukit Asam.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Integrasi UTAUT dan SCT
Dengan mengintegrasikan ketiga Konstruksi Inti SCT ( Self-efficacy, Affect, dan Anxiety ) ke  dalam UTAUT ,  diharapkan  penelitian  ini  dapat  menghasilkan  metode  strategi  yang  tepat. Deskripsi Model Integrasi UTAUT dan SCT adalah sebagai berikut.
P
1647 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1645-1654 E-ISSN 2503-2933
Gambar 1.  Integrasi UTAUT dan SCT

## 2.2   Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  akan  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode survei  dengan  melakukan  penyebaran  kuisioner.  Bentuk  dari  kuesioner  yang  di  lampirkan  di ambil dari pengembangan instrumen pada Tabel 1. Dalam penelitian ini, pertanyaan-pertanyaan diadopsi dari [2] dengan modifikasi untuk menyesuaikan konteks penelitian.

## 2.3   Pengembangan Instrumen
Pada  penelitian  ini  mengadaptasi  item  pengukuran  dari  peneliti  sebelumnya  dan menyusunnya  ulang  untuk  konteks  studi  penerimaan  teknologi.  adapun  item  pengukuran disajikan pada Table 1 berikut:
Tabel 1. Pengembangan Instrumen Variabel  Indikator Pernyataan Sumber PE PE1 CISEA bermanfaat mendesiminasi informasi ke pegawai. [3] PE2 CISEA dapat membantu saya mendapatkan informasi lebih cepat. [3] PE3 Menggunakan CISEA lebih nyaman. [3] PE4 Menggunakan CISEA meningkatkan produktivitas saya. [4] PE5 Kapabilitas CISEA mengingkatkan kinerja pekerjaan [2] PE6 CISEA merupakan aplikasi yang inovatif [2] EE EE1 CISEA mudah dipahami. [3] EE2 Mudah bagi saya untuk mempelajari menggunakan CISEA . [3] EE3 Mudah bagi saya menjadi terampil menggunakan CISEA . [4] EE4 Interaksi saya menggunakan CISEA jelas. [4] EE5 CISEA Relatif mudah untuk di pahami dan digunakan [2] SI SI1 Orang disekitar berpikir saya harus menggunakan CISEA . [3] SI2 Orang yang dilingkungan, merekomendasikan penggunaan [4]
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1645-1654 E-ISSN 2503-2933 1648
CISEA . SI3 Pengguna disekitar berpendapat bahwa harus menggunakan CISEA . [5] FC FC1 Memiliki sumber daya yang dibutuhkan dalam menggunakan CISEA . [4] FC2 Memiliki pengetahuan yang diperlukan untuk menggunakan CISEA . [4] FC3 CISEA kompatibel dengan sistem lain yang saya gunakan. [4] FC4 Tersedia tenaga khusus jika kesulitan menggunakan CISEA . [4] TA TA1 Menggunakan CISEA akan membuat saya sangat gugup [6] TA2 Menggunakan CISEA membuat saya khawatir [6] TA3 Menggunakan CISEA mungkin membuat saya tidak nyaman [6] TA4 Menggunakan CISEA mungkin membuat saya bingung [6] AF AF1 Saya ingin menggunakan CISEA [7] AF2 Saya menantikan menggunakan CISEA [7] AF3 Menggunakan CISEA akan menarik bagi saya [7] SE SE1 Saya akan merasa aman saat menggunakan CISEA sendiri [7] SE2 Saya dapat dengan mudah mengoprasikan CISEA sendiri [7] BI BI1 Saya akan terus menggunakan CISEA untuk kegiatan Instansi [4] BI2 Berencana untuk terus menggunakan CISEA untuk kegiatan Instansi. [5] BI3 Saya akan selalu menggunakan CISEA dalam kegiatan Instansi. [7] UB UB1 Saya sering menggunakan CISEA untuk mengakses kegiatan Instansi [4] UB2 Saya terus menggunakan CISEA secara rutin [8]

## 2.4   Metode Analisis
Karena  penelitian  ini  lebih  fokus  pada  explanatory  research,  maka  penelitian  ini menggunakan  metode  analisis  kuantitatif  dan  Partial  Least  Square  Structural  Equation  Model (SEM-PLS)  sebagai  metode  untuk  mengembangkan  model,  dihitung  dengan  bantuan  software SmartPLS  v.3.3.3.  Hal  ini  dikarenakan  metode  SEM-PLS  memiliki  kelebihan  sesuai  dengan tujuan penelitian untuk mengidentifikasi variabel determinan utama.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil

## 3.1.1  Data Screening (Penyaringan Data)
Penelitian  ini  mencoba  untuk  memahami  faktor-faktor  apakah  signifikan  atau  tidak terhadap  niat  dan  perilaku  penggunaan  terhadap  CISEA.  Sampling  dari  penelitian  ini  adalah karyawan  perusahaan  yang  sehari-hari  menggunakan  aplikasi  ini  dan  berpengalaman  dengan aplikasi tersebut. Undangan baik termasuk tautan URL kuesioner dikirim ke semua  karyawan. Kerahasiaan  dan  anonimitas  dijamin  untuk  mendorong  tingkat  respons.  Upaya  ini  berhasil mengumpulkan  127  tanggapan.  Mengingat  perlunya  ukuran  sampel  dalam  studi  kuantitatif. rekomendasikan aturan 10 kali untuk menentukan ukuran sampel minimum yang diperlukan [9]. Berdasarkan  aturan  penelitian  ini  membutuhkan  90  tanggapan  karena  9  jumlah  konstruksi. Namun,  aturan  ini  mendapat  kritik  dari  [10],  [11].  Oleh  karena  itu,  untuk  tujuan  kecukupan
1649 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1645-1654 E-ISSN 2503-2933
penelitian  ini  juga  melakukan  Kaiser-Meyer-Olkin  (KMO)  dan  Bartlett's  Test  of  Sphericity (BToS)  seperti  yang  disarankan  oleh  (Hair  et  al.,  2019).  Pengujian  menunjukkan  bahwa  nilai KMOMSA  dan  BToS  masing-masing  adalah  0,832  dan  .000.  Oleh  karena  itu,  ukuran  sampel dianggap cukup besar untuk mencapai kekuatan yang memadai untuk efek yang diamati.

## 3.1.2  Measurement Model Analisys (Analisa Model Pengukuran )
Setelah  di  lakukan  pengujian  kecukupan  data  maka  prosedur  berikutnya  yaitu pemeriksaan  keandalan  indikator  pada  tingkat  konstruksi  adalah  dengan  melakukan  cross loading, Cross Loading terjadi jika faktor pemuatan kurang dari 0,2 dari faktor utama dan jika ini terjadi maka indikator harus dihilangkan [12]. Hasil analisis cross loading dapat disimpulkan bahwa  AF3,  BI1,  EE1,  dan  FC1  bersifat  cross  loading  karena  ada  indikator  yang  memuat kurang  dari  0.2  sedangkan  FC4  memiliki  nilai  loading  di  bawah  0.7,  oleh  karena  itu penghapusan  indikator  AF3,  BI1,  EE1,  FC1  ,  dan  FC4.  Setelah  dilakukannya  penghapusan indicator  maka  disimpulkan  bahwa  indikator  TA2  memiliki  nilai  diatas  nilai  0.95  sedangkan TA4  memiliki  nilai  dibawah  0.7,  dengan  hasil  analisa  variabel  TA2  dan  TA4  tidak  terhapus karena setelah diperiksa dengan cermat nilai ini tidak mempengaruhi nilai selanjutnya sehingga data dapat diproses ke tahap analisis berikutnya.

## 3.1.2  Structural Model Analisys (Analisa Model Struktural )
Evaluasi  yang  dilakukan  bertujuan  untuk  melihat  pengaruh  langsung  atau  tidak langsung antar variabel. Evaluasi pada model struktural dapat dilakukan dengan melihat nilai R- Square pada variabel laten endogen dan uji hipotesis dengan meihat nilai t-statistik. Dari hasil analisis  yang  dilakukan  juga  dapat  disimpulkan  nilai  persentasi  variabel  eksogen  yang menjelaskan  variabel  endogen  yaitu  variabel EE sebesar  33,1%  ,  variabel AF sebesar  43,9%, variabel BI sebesar 13,1%, dan variabel UB sebesar 21,6%.
Pengujian  hipotesis  pada  smartPLS  dilakukan  dengan  prosedur  bootstrapping  sampel. Nilai minimum T-Statistic yang digunakan yaitu [13]. Pertama, tingkat signifikansi 10%, nilai T-Statistik minimum 1,65 dengan tingkat kepercayaan 90%. Kedua, taraf signifikansi 5%, nilai T-Statistik  minimum  1,96  dengan  tingkat  kepercayaan  95%.  Ketiga,  tingkat  signifikansi  1%, nilai T-Statistik minimum 2,58 dengan tingkat kepercayaan 99%. Pada penelitian ini dilakukan uji  T-Statistic  berdasarkan  pengukuran  persentase  tingkat  kepercayaan  pengguna,  hasil pengujian dapat dilihat pada Table 2 berikut
Tabel 2. Uji T dan Uji Path Variabel Uji T Uji Path Keterangan Tingkat Keyakinan  Hipotesis AF BI 1,869 0,272 Signifikan 90% H6 BI UB 1,914 0,176 Signifikan 90% H8 EE BI 2,016 0,268 Signifikan 95% H2 FC UB 4,107 0,387 Signifikan 99% H4 PE BI 1,231 -0,177 Tidak Signifikan NS H1 SE AF 11,338 0,663 Signifikan 99% H5b SE BI 1,108 -0,158 Tidak Signifikan NS H5c SE EE 7,641 0,575 Signifikan 99% H5a SI BI 1,253 0,147 Tidak Signifikan NS H3 TA BI 0,102 -0,015 Tidak Signifikan NS H7
Sumber : Hasil olah data dengan Smart PLS ver 3.3.3
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1645-1654 E-ISSN 2503-2933 1650
Data  dari Tabel 2 menunjukkan  bahwa  terdapat  enam  hipotesis  diterima  dan  empat hipotesis    ditolak.  Hipotesis  yang  diterima  yaitu  H2,  H4,  H5a,  H5b,  H6,  dan  H8,  sedangkan hipotesis yang ditolak yaitu H1, H3, H5c, dan H7.

## 3.2   Pembahasan

## 3.2.1. Performance Expectancy Tidak Signifikan terhadap Behavioural Intention
Pengujian  pada  Hipotesis  1  membuktikan  bahwa  nilai  t-statistik  untuk  variabel peningkatan  kinerja  tidak  terpenuhi.  Maka  dari  itu  langkah  yang  dapat  ditempuh  diantaranya adalah melakukan pendekatan terhadap pengguna (staff) untuk mengetahui hal apa saja yang di perlukan  untuk  meningkatkan  kinerja  baik  itu  dari  segi  ketepatan  ataupun  kecepatan  dalam mengelola  aplikasi CISEA .  Hasil    penelitian    ini    sejalan    dengan    hasil    penelitian  [14],  [15], [16]  yang  menyatakan  bahwa  variabel performance  expecta ncy  tidak  memiliki  pengaruh terhadap variabel behavioural intention .

## 3.2.2. Effort Expectancy Signifikan terhadap Behavioral Intention
Pengujian  pada  Hipotesis  2  membuktikan  bahwa  nilai  t-statistik  untuk  variabel  harapan usaha  terpenuhi.  Implikasinya  adalah  perusahaan  harus  mempertahankan  tingkan effort expectancy -nya  agar behavioral  intention seorang  semakin  tinggi.  Langkah  yang  dapat  di tempuh  di  antaranya  dengan  melakukan  maintenance  pada  design  interface  agar  pengguna (staff)  tidak  merasakan  kejenuhan  terhadap  tampilan  yang  di  sajikan. Hasil  penelitian  ini konsisten  dengan  hasil  penelitian  [5],  [17],  [4]  yang  menyatakan    bahwa    variabel effort expectancy memiliki pengaruh terhadap variabel behavioural intention .

## 3.2.3. Social Influence Tidak Signifikan terhadap Behavioral Intention
Pengujian pada Hipotesis 3 membuktikan bahwa nilai t-statistik untuk variabel pengaruh social tidak terpenuhi. Adapun bentuk pengaruh sosial pengguna CISEA yaitu Obedience maka dari  itu  langkah  yang  dapat  ditempuh  diantaranya  adalah  dengan  melakukan  penyebaran kuesioner  kepada  pengguna  (staff)  secara  rutin  untuk  mengetahui  kekurangan  dan  kelebihan dari CISEA dengan  tujuan  agar  adanya  ketertaikan  dari  pengguna  (staff)  untuk merekomendasikan CISEA terhadap  orang  terdekat  kemudian  akan  dapat  menambah  rasa percaya  diri  di  lingkungan  sosial.  Hasil  penelitian  ini  konsisten  dengan  hasil  penelitian  Bendi [18],  [19],  [20]  yang  menyatakan  bahwa  variabel social  influence tidak  memiliki  pengaruh terhadap variabel behavioural intention .

## 3.2.4. Facilitating Condition Signifikan terhadap Use Behavior
Pengujian  pada  Hipotesis  4  membuktikan  bahwa  nilai  t-statistik  untuk  variabel memfasilitasi kondisi terpenuhi. Implikasinya adalah bahwa perusahaan harus mempertahankan tingkat facilitating condition -nya agar use behaviour semakin tinggi. Langkah yang  dapat  dilakukan  diantaranya  adalah  meningkatkan  Infrastruktur  teknis  dan  organisasi tersedia  untuk  mendukung  penggunaan CISEA .  Hasil  penelitian  ini  konsisten  dengan  hasil penelitian  [21],  [5],  [22]  yang  menyatakan facilitating  condition memiliki  pengaruh  terhadap variable use behavior .

## 3.2.5. Self Efficacy Signifikan terhadap Effort Expectancy
Pengujian  pada  Hipotesis  5a  membuktikan  bahwa  nilai  t-statistik  untuk  variabel  efikasi diri  terpenuhi.  Implikasinya  adalah  bahwa  perusahaan  harus  mempertahankan  tingkat self efficacy -nya agar effort expectancy semakin tinggi. Langkah yang dapat dilakukan diantaranya adalah  pihak  pengembang  harus  sering  melakukan  research  terhadap  design  tampilan  terbaru
1651 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1645-1654 E-ISSN 2503-2933
pada  aplikasi  lain,  karena  semakin  hari  tampilan  dari  sebuah  aplikasi  semakin  menarik  agar tampilan  yang  di  sajikan  tidak  monoton.  Hasil  penelitian  ini  konsisten  dengan  hasil  penelitian [23] yang menyatakan self - efficacy memiliki pengaruh terhadap variable effort expectancy .

## 3.2.6. Self Efficacy Signifikan terhadap Affect
Pengujian  pada  Hipotesis  5b  membuktikan  bahwa  nilai  t-statistik  untuk  variabel  efikasi diri  terpenuhi.  Implikasinya  adalah  bahwa  perusahaan  harus      mempertahankan  tingkat self efficacy -nya agar affect semakin tinggi. Langkah yang dapat dilakukan diantaranya adalah harus dilakukan  pengembangan  secara  rutin  untuk  melakukan  penambahan  fitur  pada CISEA .  Hasil penelitian  ini  konsisten  dengan  hasil  penelitian  [24],  [25]  yang  menyatakan self - efficacy memiliki pengaruh terhadap variable affect .

## 3.2.7. Self Efficacy Tidak Signifikan terhadap Behavioral Intention
Pengujian  pada  Hipotesis  5c  membuktikan  bahwa  nilai  t-statistik  untuk  variabel  efikasi diri tidak terpenuhi. Maka dari itu langkah yang dapat ditempuh diantaranya adalah melakukan sosialisasi prihal CISEA yang bertujuan untuk merubah pola pikir negatif menjadi positif untuk meningkatkan  kepercayaan  diri  pengguna  tersebut.  Hasil  penelitian  ini  konsisten  dengan  hasil penelitian  [26]  yang  menyatakan self - efficacy tidak  memiliki  pengaruh  terhadap  variable behavioral intention .

## 3.2.8. Affect Signifikan terhadap Behavioral Intention
Pengujian  pada  Hipotesis  6  membuktikan  bahwa  nilai  t-statistik  untuk  variabel mempengaruhi  terpenuhi.  Implikasinya  adalah  bahwa  perusahaan  harus      mempertahankan tingkat affect -nya  agar behavioral  intention semakin  tinggi.  Langkah  yang  dapat  dilakukan diantaranya  adalah  melakukan  sosialisasi  terhadap  kegunaan  fitur-fitur  terbaru CISEA .  Hasil penelitian  ini  konsisten  dengan  hasil  penelitian    [24],  [25]  yang  menyatakan affect memiliki pengaruh terhadap variable behavioral intention .

## 3.2.9. Technology Anxiety Tidak Signifikan terhadap Behavioral Intention
Pengujian  pada  Hipotesis  7  membuktikan  bahwa  nilai  t-statistik  untuk  variabel kecemasan teknologi terpenuhi. Maka dari itu langkah hal ini sebenarnya memberikan dampak yang  positif  dikarenakan CISEA tidak  memberikan  dampak  kegugupan,  kekhawatiran,  ketidak nyamanan,  dan  membingungkan  bagi  pengguna.    Hasil  penelitian  ini  konsisten  dengan  hasil penelitian  Suryani  et  al.,  [27],  [28]  yang  menyatakan technology  anxiety tidak  memiliki pengaruh terhadap variable Behavioral Intention .

## 3.2.10. Behavioral Intention Signifikan terhadap Use Behavior
Pengujian  pada  Hipotesis  8  membuktikan  bahwa  nilai  t-statistik  untuk  variabel  niat menggunakan  terpenuhi.  Implikasinya  adalah  perusahaan  perlu  mempertahankan  tingkat  niat perilaku  agar  memiliki  perilaku  penggunaan  yang  lebih  tinggi.  Dari  langkah executable selalu memperhatikan fitur-fitur yang disediakan dan memungkinkan layanan untuk diperbarui sesuai dengan  kebutuhan pengguna  (staf). Hasil  penelitian ini  konsisten dengan  hasil penelitian  [17], [22] yang menyatakan behavioral intention memiliki pengaruh terhadap variable use behavior .
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1645-1654 E-ISSN 2503-2933 1652

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  analisis  dapat  disimpulkan  bahwa  untuk  pengembangan CISEA diperlukan sosialisasi  untuk  meningkatkan  kepercayaan  diri terhadap lingkungan  sosial  agar CISEA dapat meningkatkan baik itu dari segi ketepatan ataupun kecepatan dalam mengelola aplikasi CISEA. Di sisi lain CISEA menyajikan aplikasi yang memiliki design interface menarik dan membrikan rasa  aman  terhadap  pengguna  dengan  memberikan  fasilitas  yang  memadai seperti  internet  dan TIM Support, sehingga tidak memberikan kecemasan terhadap pengguna dalam mengoprasikan CISEA .

## 5. SARAN
Untuk  peneliti  selanjutnya dapat  dilihat  pada  nilai  R 2 pada behaviral intention sebesar 13,1% ini  artinya  terdapat 86,9%  variabel  yang  dapat  menjelaskan  nilai tersebut  berada  diluar variabel  pada  pembahasan  ini.  Sama  halnya  dengan  variabel  use  behavior  sebesar  21,6%  ini artinya terdapat 78,4% variabel dapat menjelaskan nilai tersebut berada diluar pembahasan ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H. J. Kim, “Information Technology and Firm Performance: The Role of Supply Chain Integration,” Oper. Manag. Res. , Vol. 10, No. 1–2, pp. 1–9, 2017, doi: 10.1007/s12063- 016-0122-z.
[2] V.  Venkatesh  and  S.  Robert, “User  Acceptance  of  Information  Technology:  Toward  A Unified  View,”  Inorg.  Chem.  Commun. ,  Vol.  67,  No.  3,  pp.  95–98,  2003,  doi: 10.1016/j.inoche.2016.03.015.
[3] D.  W.  &  Slade, “Association  for  Information  Systems  AIS  Electronic  Library  (AISeL) UK  Academy  for  Information  Systems  Conference  Proceedings  2013  UK  Academy  for
Information  Systems  Extending  UTAUT2  To  Explore  Consumer  Adoption  of  Mobile Payments EXTENDING UTAUT2 TO EXPLO,” UK Acad. Inf. Syst. Conf. Proc. , vol. 36, pp. 1–23, 2013, [Online]. Available:
http://aisel.aisnet.org/ukais2013%0Ahttp://aisel.aisnet.org/ukais2013/36.
[4] M. B. Alazzam, A. S. H. Basari, A. S. Sibghatullah, M. Doheir, O. M. A. Enaizan, and A.  H.  K.  Mamra, “EHRS  Acceptance  in  Jordan  Hospitals  by  UTAUT2  Model: Preliminary Result,” J. Theor. Appl. Inf. Technol. , Vol. 78, No. 3, pp. 473–482, 2015.
[5] R.  K.  E  Azis, “Adopsi  Teknologi  Belanja  Online  Oleh  Konsumen  UMKM    Dengan Model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2,” Creat. Res. J. , 2017.
[6] L.  Xue et  al. , “An  Exploratory  Study  of  Ageing  Women’s  Perception  On  Access  To Health Informatics Via A Mobile Phone-Based Intervention,” Int. J. Med. Inform. , Vol. 81, No. 9, pp. 637–648, 2012, doi: 10.1016/j.ijmedinf.2012.04.008.
[7] J.  Arenas-Gaitán,  B.  Peral-Peral,  and  M.  A.  Ramón-Jerónimo, “Elderly  and  Internet Banking: An application of UTAUT2,” J. Internet Bank. Commer. , Vol. 20, No. 1, pp. 1–
1653 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1645-1654 E-ISSN 2503-2933
23, 2015.
[8] V.  Venkatesh,  J.  Y.  L.  Thong,  and  X.  Xu, “Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of Technology: A Synthesis And The Road Ahead,” J. Assoc. Inf. Syst. , Vol. 17, No. 5, pp. 328–376, 2016, doi: 10.17705/1jais.00428.
[9] M.  Barclay,  C.  Smith,  and  R.  Watts, “The  Determinants  of  Corporate  Leverage  and Dividend Policies Faktor Penentu Leverage Perusahaan dan Kebijakan Dividen.” 1995.
[10] J. Henseler et al. , “ Common Beliefs and Reality About PLS: Comments on Rönkkö and Evermann  (2013),” Organ.  Res.  Methods ,  Vol.  17,  No.  2,  pp.  182–209,  2014,  doi: 10.1177/1094428114526928.
[11] M. Rönkkö and J. Evermann, “A Critical Examination of Common Beliefs About Partial Least  Squares  Path  Modeling,” Organ.  Res.  Methods ,  Vol.  16,  No.  3,  pp.  425–448, 2013, doi: 10.1177/1094428112474693.
[12] J.  Jamali,  S.  Ayatollahi,  and  P.  Jafari, “The  Effect  of  Cross-loading  on  Measurement Equivalence  of  Psychometric  Multidimensional  Questionnaires  in  MIMIC  Model:  a Simulation  Study,”  Mater.  Socio  Medica ,  Vol.  30,  No.  2,  p.  121,  2018,  doi: 10.5455/msm.2018.30.121-126.
[13] J. F. Hair, C. M. Ringle, and M. Sarstedt, “PLS-SEM: Indeed a Silver Bullet. Journal of Marketing Theory and Practice,” 2015, doi: 10.2753/MTP1069-6679190202.
[14] H.  Mustaqim,  R.  N.,  Kusyanti,  A.,  &  Aryadita, “Analisis  Faktor  -  faktor  yang Memengaruhi Niat Penggunaan E-Commerce XYZ Menggunakan Model Utaut (Unified Theory  Acceptance  and  Use  of  Technology)  SKRIPSI  Memperoleh  Gelar  Sarjana Komputer  Disusun  oleh :,”  J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  Vol.  2(7),  pp. 2584–2593, 2018.
[15] A.  H.  Wibowo,  Y.  T.  Mursityo,  and  A.  D.  Herlambang, “Pengaruh  Performance Expectancy,  Effort  Expectancy,  dan  Social  Influence  Terhadap  Behavioral  Intention dalam  Implementasi  Aplikasi  SIMPG  PT  Perkebunan  Nusantara  XI  Surabaya,”  J. Pembang. Perkota. , Vol. 3, No. 9, pp. 9047–9053, 2019.
[16] L.  N.  Rosa, “Analisis  Penerimaan  Teknologi  Menggunakan  Pendekataan  Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2,” Univ. Binadarma , Vol. 8, No. 5, p. 55, 2019.
[17] A.  Raman  and  Y.  Don,  “ Preservice  Teachers’  Acceptance  of  Learning  Management Software:  An  Application of  The  UTAUT2 Model,” Int.  Educ.  Stud. , Vol.  6,  No.  7,  pp. 157–164, 2013, doi: 10.5539/ies.v6n7p157.
[18] S.  A.  J,  R  K  Bendi, “Analisis  Perilaku  Penggunaan  Sistem  Informasi  Menggunakan Model UTAUT,” SEMANTIK , No. November, 2013.
[19] N.  Sa’idah, “Analisis  Penggunaan  Sistem  Pendaftaran  Online  (E-Health)  Berdasarkan Unified  Theory  of  Accepptance  and  Use  of  Technology  (UTAUT),”  J.  Adm.  Kesehat.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1645-1654 E-ISSN 2503-2933 1654
Indones. , vol. 5, pp. 72–81, 2017.
[20] V. Wahyuni and I. Maita, “Evaluasi Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIMRS) Menggunakan Metode Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT),” J. Rekayasa dan Manaj. Sist. Informas , 2015, doi: 10.1016/j.athoracsur.2006.03.068.
[21] O.  Oechslein,  M.  Fleischmann,  and  T.  Hess, “An  Application  of  UTAUT2  on  Social Recommender Systems: Incorporating Social Information For Performance Expectancy,” Proc. Annu. Hawaii Int. Conf. Syst. Sci. , 2014, doi:
10.1109/HICSS.2014.409.
[22] M. Indah and H. Agustin, “Penerapan Model Utaut (Unified Theory of Acceptance and Use  of  Technology)  Untuk  Memahami  Niat  dan  Perilaku  Aktual  Pengguna  Go-Pay  di Kota Padang,” J. Eksplor. Akunt. , 2019, doi: 10.24036/jea.v1i4.188.
[23] H.-N.  Sung,  D.-Y.  Jeong,  Y.-S.  Jeong,  and  J.-I.  Shin, “The  Relationship  among  Self- Efficacy,  Social  Influence,Performance  Expectancy,  Effort  Expectancy,  and  Behavioral Intention in Mobile Learning Service,” Int. J. u- e- Serv. Sci. Technol. , Vol. 8, No. 9, pp. 197–206, 2015, doi: 10.14257/ijunesst.2015.8.9.21.
[24] W.  R.  Fitriani,  I.  T.  Handoyo,  P.  Rahayu,  and  D.  I.  Sensuse, “Intention  to  Use  Smart City System Based On Social Cognitive Theory,” 2016 Int. Conf. Adv. Comput. Sci. Inf. Syst. ICACSIS 2016 , 2017, doi: 10.1109/ICACSIS.2016.7872747.
[25] N.  P.  Rana  and  Y.  K.  Dwivedi, “Citizen’s  Adoption  Of  An  E-Government  System: Validating Extended Social Cognitive Theory (SCT),” Gov. Inf. Q. , Vol. 32, No. 2, pp. 172–181, 2015, doi: 10.1016/j.giq.2015.02.002.
[26] J. Lucyanda, D. A. Fakultas, and E. Unisma, “Pengujian Technology Acceptance Model (Tam) dan Theory Planned Behavior (Tpb),” JRAK Agustus , Vol. 2, No. 1995, pp. 1–14, 2010.
[27] D.  Suryani,  A.  Kurniawan,  and  I.  Umiyati, “IT  Self  Efficacy,  IT  Anxiety  dan  Minat Menggunakan E-Money,” J. Ris. Akunt. dan Keuang. , Vol. 8, No. 1, pp. 89–108, 2020, doi: 10.17509/jrak.v8i1.20387.
[28] Shani  Alvian, “Analisis  Determinan  Minat  UMKM  Dalam  Adopsi  Aplikasi  Si  Apik Sebagai  Sistem  Pencatatan  Akuntansi  Berbasis  Teknologi,” Uniersitas  Islam  Indones. , 2019.