Bonny  Hendrawan,  Tomi  Hartanto  dan  Sendy  Wulansari  (2021)  Analisis  Penerimaan  Aplikasi Indriver  dengan  Menggunakan  Pendekatan  Modified  Technology  Acceptance  Model, Syntax  Idea 3 (4). http://dx.doi.org/ 10.36418/syntax-idea.1133 E-ISSN: 2684-883X Published by: Ridwan Institute
Syntax Idea: p–ISSN: 2684-6853 e-ISSN: 2684-883X
Vol. 3, No. 4, April 2021
ANALISIS PENERIMAAN APLIKASI INDRIVER DENGAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN MODIFIED TECHNOLOGY

## ACCEPTANCE MODEL
Bonny Hendrawan, Tomi Hartanto dan Sendy Wulansari Universitas Budi Luhur Jakarta, Indonesia Email: bonnyavolution@gmal.com, tomihartanto96@gmail.com dan sendy597@gmail.com

## Abstract
This research is based on testing whether the price that can not be done, the card, the  numbered  reading  power  and  usefulness  are  bernyimat  and  intention  for  the user  of  the  system  in  the  applicationdriver.  The  Indriver  Application  System Acceptance  analysis  uses  the  exemplary  Technology  Acceptance  click  model.  The data is from user applications from 100 indrivers in South Jakarta with a cavalier online  questionnaire.  The  data  analysis  was  conducted  using  the  Element-Partial Least  Square  (SEM-PLS)  Compliant  Model  using  SmartPLS3.  The  results  of  the 2020  price  price  and  positive  effects  and  energy  on  the  use  of  indriver  namedn. Easy  pricing  has  a  positive  effect  but  not  as  low  as  indriver  price.  Plant-based power  may  have  a  positive  and  energizing  effect  on  the  user  on  the  indriver.  Its chewing  uses  are  positive  effects  and  energy  on  indriver  users.  The  service  room has a positive effect  and speaks to  its obvious  uses. Room service services have a positive effect but not good on users in the year indriver. User promo users have a positive effect and very intent intention to driver on on. Located from the results of the study and above, it can be concluded that the price is positive and wide spread perception perception statistically.

## Keywords:  price  flexibility;  service  quality;  perceived  ease  of  use;  perceived usefulness; user saisfaction; and behavioral intention to use

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menguji apakah fleksibilitas harga, kualitas layanan, kemudahan  penggunaan  yang  dirasakan  dan  kegunaan  yang  dirasakan mempengaruhi  kepuasan  pengguna  dan  niat  untuk  menggunakan  sistem  aplikasi inDriver.  Analisis  penerimaan  sistem  aplikasi  InDriver  menggunakan  pendekatan Model  Penerimaan  teknologi  yang  dimodifikasi.  Data  tersebut  diperoleh  dari  100 pengguna  aplikasi  indriver  di  Jakarta  Selatan  dengan  mendistribusikan  kuesioner online.  Analisis  data  dilakukan  menggunakan  model  persamaan  struktural Partial Least Square (SEM-PLS) menggunakan SmartPLS3. Hasil penelitian menunjukkan bahwa  fleksibilitas  harga  memiliki  efek  positif  dan  signifikan  pada  kemudahan penggunaan  inDriver  yang  dirasakan.  Fleksibilitas  harga  memiliki  efek  positif tetapi tidak signifikan pada kepuasan pengguna inDriver. Kemudahan penggunaan yang  dirasakan  memiliki  efek  positif  dan  signifikan  pada  kepuasan  pengguna inDriver.  Kegunaan  yang  dirasakan  memiliki  efek  positif  dan  signifikan  pada kepuasan pengguna inDriver. Kualitas layanan memiliki efek positif dan signifikan
pada kegunaan yang dirasakan. Kualitas layanan  memiliki efek positif tetapi  tidak signifikan  pada  kepuasan  pengguna  inDriver.  Kepuasan  pengguna  memiliki  efek positif dan signifikan pada niat perilaku untuk digunakan pada driver. Berdasarkan hasil  penelitian  dan  pembahasan  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  fleksibilitas harga  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  persepsi  kemudahan  secara statistik diterima.
Kata  Kunci : fleksibilitas  harga;  kualitas  layanan;  kemudahan  penggunaan  yang dirasakan;  kegunaan perceived ;  tindakan  atisf  pengguna;  niat  perilaku untuk andase
Pendahuluan
Inovasi  teknologi  berkembang  dengan  pesat  hampir  di  semua  sektor,  tidak terkecuali  pada  sektor  transportasi  umum  seperti  ojek  dan  taksi.  Bukti  inovasi  dalam bidang  bisnis  transportasi  ojek  dan  taksi  tersebut  adalah  dengan  munculnya  operator online  ride-sharing dengan  mentransformasi  layanan  ojek  dan  taksi  secara  online (Magfiroh,  2019).    Hal  ini  juga  sebagai  bukti  bahwa  perintis  bisnis  ( start  up )  di Indonesia  mampu  berinovasi  dengan  baik.  Perubahan  ini  menjadi  contoh  bagaimana sistem sharing  economy atau  ekonomi  berbagi  berbasis  teknologi  telah  muncul  dan mewabah  di  masyarakat.  Sistem sharing  economy memungkinkan  seseorang  untuk meminjam  ataupun  menyewakan  aset  yang  dimiliki,  termasuk  dalam  hal  ini meminjamkan  tenaga  dan  kendaraan  dalam  wujud  jasa online  ride-sharing (Hastuti  et al., 2020).
Fenomena  munculnya  jasa online  ride-sharing mampu  menciptakan  lapangan- lapangan  kerja  baru  untuk  masyarakat  di  kota  besar  seluruh  dunia  (Flores  &  Rayle, 2017)  ditambah  dengan  tawaran  pendapatan  yang  menarik  bagi  yang  berminat  untuk menjadi mitra di dalamnya (Dong, Wang, Li, & Zhang, 2018).
Tidak dapat dipungkiri bahwa munculnya jasa online ride-sharing memunculkan lapangan-lapangan  kerja  baru  untuk  masyarakat  di  kota  besar  seluruh  dunia  (Flores  & Rayle,  2017)  ditambah  dengan  tawaran  pendapatan  yang  menarik  bagi  yang  berminat untuk menjadi mitra di dalamnya (Dong et al., 2018). Kemunculan operator transportasi online  ride-sharing ini  sukses  untuk  menarik  berbagai  kalangan,  mulai  tukang  ojek pangkalan  hingga  pegawai  swasta,  untuk  terlibat  dalam  bisnis  ini.  Jasa  transportasi online  ride-sharing sangat  menolong  bagi  masyarakat,  tidak  hanya  dari  segi  layanan yang memudahkan bagi pelanggan, melainkan juga karena jasa transportasi online ride- sharing mampu membuka lapangan kerja baru bagi masyarakat yang membutuhkan Kemunculan  operator  transportasi online  ride-sharing ini  sukses  menarik perhatian mulai dari tukang ojek pangkalan hingga pegawai swasta terlibat dalam bisnis ini. Jasa transportasi online ride-sharing sangat membantu masyarakat tidak hanya dari segi layanan yang memudahkan bagi pelanggan, melainkan juga karena jasa transportasi online  ride-sharing mampu  membuka  lapangan  kerja  baru  bagi  masyarakat  yang membutuhkan (Wibawa, Rahmawati, & Rainaldo, 2018).
Salah  satu  aplikasi ride  sharing yang  beroperasi  di  Indonesia  adalah  indriver, layanan  ini  baru  beroperasi  tahun  ini  di  Indonesia  (Fatihah,  2020).  InDriver  sendiri
bukanlah  perusahaan  asli  Indonesia,  melainkan  dari  Rusia.  InDriver  bermula  di  kota Yakutsk,  Siberia.  Pada  tahun  2012,  cuaca  yang  dingin  mencapai  -45°  membuat  biaya tarif  taksi  menjadi  mahal  hingga  dua  kali  lipat.  Untuk  mensiasati  tarif  yang  tinggi tersebut,  beberapa  warga  dan  mahasiswa  berinisiatif  membuat  grup  pengemudi independen di jejaring sosial Vkontakte. Dalam enam bulan, grup tersebut telah diikuti sebanyak  60.000  orang  dan  terus  berkembang  denga  pesat.  Hingga  akhirnya terbentuklah indriver yang saat ini telah hadir di lebih dari 450 kota di 32 negara.
Sumber: https://kumparan.com/karjaid/mengenal-indriver-pesaing-baru-gojek- and-grab- 1sCtgTXz3Nn/ full, diakses 27 Desember 2020

## Gambar 1
InDriver: 10 Besar Aplikasi Ridesharing
Berdasarkan  gambar  di  atas  menunjukkan  bahwa  sistem  aplikasi  InDriver memperoleh penerimaan yang luas di dunia. Mengingat sistem aplikasi InDriver relatif baru  di  Indonesia,  maka  perlu  dilakukan  analisis  dan  pengujian  terkait  dengan penerimaan sistem aplikasi tersebut oleh penggunanya. Dimensi apa saja yang menjadi keunggulan  sistem  aplikasi  InDriver  dibandingkan  dengan  pendahulunya  seperti  Uber, Grab  dan  Gojek  yang  juga  menawarkan  jasa  transportasi ride  sharing berbasis online . Salah satu fitur yang menonjol yang ditawarkan oleh InDriver adalah fleksibilitas harga, dimana konsumen adalah penentu akhir layanan yang dipilih.
Sebuah  sistem  aplikasi  yang  akan  diimplementasikan  dan  digunakan  oleh pengguna  akhir  ( user )  perlu  diuji  terkait  dengan  apakah  sistem  tersebut  secara  efektif dan  efisien  dapat  diterima  oleh  penggunanya  (Budiman  &  Arza,  2013).  Pengujian penerimaan  ( acceptance )  terhadap  sebuah  teknologi  informasi  atau  sistem  dapat menggunakan  beberapa  macam  teori  ditinjau  dari  sudut  pandang  yang  berbeda. Terdapat  beberapa  teori  dan  model  telah  diajukan  selama  bertahun-tahun  untuk menjelaskan  perilaku  penggunaan  individu  terhadap  teknologi  (Momani  &  Jamous, 2017). Dalam tiga dekade tarkhir, teori yang paling mempengaruhi para peneliti sistem
informasi  adalah Theory  of  Acceptance  Model (TAM1)  yang  dikembangkan  oleh (Davis,  1989);  TAM2  yang  diperbaharui  oleh  (Venkatesh  &  Davis,  2000);  Modified TAM  oleh  (Venkatesh,  Morris,  Davis,  &  Davis,  2003),  (Ilmi,  Liyundira,  Rachmawati, Juliasari, & Habsari, 2020).
Technology  Acceptance  Model (TAM)  bertujuan  untuk  menjelaskan  dan memperkirakan penerimaan (acceptance) pengguna dan faktor-faktor yang mempenga- ruhi  penerimaan  terhadap  suatu  teknologi  dalam  suatu  organisasi.  TAM  juga menjelaskan  hubungan  sebab  akibat  antara  keyakinan  dan  perilaku,  tujuan  atau keperluan, serta penggunaan aktual dari pengguna suatu sistem informasi. Pendapat dari (Davis,  1989)  memberikan  penjelasan  mengenai  dua  konsep  utama  yang  dipercaya dalam  penerimaan  pengguna  yaitu  persepsi  kemudaham  ( perceived  ease  of  use ) dan persepsi  kegunaan  ( perceived  usefulness ). Perceived  ease  of  use didefinisikan  sebagai tingkat kepercayaan seseorang bahwa, penggunaan teknologi dan sistem informasi akan mudah  dan  tidak  membutuhkan  usaha  yang  keras. Perceived  usefulness didefinisikan sebagai  tingkat  kepercayaan  seseorang  bahwa,  penggunaan  sistem  informasi meningkatkan  kinerja  dalam  pekerjaannya.  Dalam  model  TAM,  terdapat  dua  faktor yang dipertimbangkan yaitu kegunaan ( usefulness ) dan kemudahan penggunaan ( ease of use )  yang  dianggap  relevan  dalam  perilaku  penggunaan  komputer.  Pendapat  dari (Davis, 1989) mendefinisikan mengenai kegunaan yang dirasakan sebagai kemungkinan subjektif  calon  pengguna  bahwa  menggunakan  sistem  aplikasi  tertentu  akan meningkatkan pekerjaan atau kinerja hidupnya. Kemudahan penggunaan EOU (Eastern Oregon  University) dapat  didefinisikan  sebagai  sejauh  mana  calon  pengguna mengharapkan sistem target bebas dari usaha. Menurut TAM, kemudahan penggunaan dan  kegunaan  yang  dirasakan  adalah  determinan  terpenting  dari  penggunaan  sistem yang sebenarnya. Kedua faktor tersebut dipengaruhi oleh variabel eksternal.
Beberapa  fitur  unggulan  inDriver  dibandingkan  kompetitor  antara  lain:  aplikasi inDriver  hanya  membutuhkan  satu  aplikasi  saja  bagi  para  penggunanya.  Aplikasi inDriver dapat digunakan bagi mitra pengemudi maupun penumpang. Pengemudi tidak perlu  menginstal  aplikasi  khusus  untuk  para  pengemudi.  InDriver  tidak  melayani layanan antar menggunakan motor, melainkan hanya untuk  mobil  saja. Untuk  saat  ini, inDriver  pun  tidak  memberikan  pelayanan  pengantaran  barang  ataupun  pembelian makanan seperti Gojek maupun Grab. Fleksibilitas harga, layanan inilah yang menjadi keunggulan  InDriver.  Penumpang  dapat  memasang  penawaran  tarif  antar  untuk  tujuan yang  dituju.  Kemudian,  beberapa  pilihan  pengemudi  dengan  kisaran  tarif  yang  sesuai akan  muncul.  Barulah  penumpang  akan  memilih  pengemudi  yang  akan  mengantar. Beberapa fitur inilah yang dipertimbangkan untuk dianalisis dalam konteks penerimaan ( acceptance )  sistem  aplikasi  dengan  pendekatan Modified  Technology  Acceptance Model (M-TAM). Penelitian ini perlunya dilakukan supaya mampu mengukur hasil dari penggunaan  aplikasi  InDriver  dengan  menggunakan  pendekatan modified  technology acceptance model.
Penelitian  terdahulu  mengenai online  ride-sharing pada  aplikasi  InDriver  sama halnya dengan penelitian yang dilakukan oleh (Wibawa et al., 2018) mengenai industri
online-ride  sharing di  Indonesia  cukup  menarik  untuk  dikembangkan  di  masa  depan karena  jumlah  pelanggan    yang  belum  mencapai  titik  maksimal,  terlebih  industri  ini dapat menawarkan diferensiasi produk yang sangat bervariasi.
Berdasarkan  fenomena  dan  latar  belakang  di  atas,  tujuan  dari  penelitian  ini adalah  menguji  apakah  fleksibilitas  harga  ( price  flexibility ),  kualitas  layanan  ( service quality ),  persepsi  kemudahan  ( perceived  ease  of  use )  dan  persepsi  kegunaan (perceived  usefulness) berpengaruh  terhadap  kepuasan  pengguna  ( customers satisfaction ) dan niat untuk menggunakan ( behavioral intention to use ) sistem aplikasi Indriver.

## Metode Penelitian
Data  penelitian  ini  diperoleh  dari  100  responden  pengguna  aplikasi  inDriver  di wilayah  Jakarta  Selatan.  Metode  penentuan  sampel  dengan  menggunakan  quota sampling  untuk  memenuhi  kecukupan  data  dalam  analisis.  Kuisioner  dibagikan  secara daring (online) kepada pengguna sistem aplikasi indriver di Jakarta Selatan. Pengukuran indikator  untuk  seluruh  konstruks  menggunakan  5  points Likert  Scale .  Indikator  dan konstruk yang digunakan dalam penelitian dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Konstruk,Indikator dan Acuan Konstruk Indikator Sumber Fleksibilitas Harga 1. Harga  berdasarkan  kesepakatan  pengguna dan driver
2. Harga termurah dibandingkan pesaing 3. Pengguna  sebagai  penentu  akhir  harga yang dipilih Fitur utama inDriver Persepsi Kemudahan 1. Mudah dipelajari (Davis, 1989); (Venkatesh & Davis, 2000); (Venkatesh et al., 2003)
2. Mempermudah penggunaan
3. Meningkatkan keterampilan
4. Mudah dioperasikan Persepsi Kegunaan 1. Bermanfaat (Davis, 1989); (Venkatesh & Davis, 2000); (Venkatesh et al., 2003)
2. Efisien
3. Masa tunggu sebentar
4. Efektif Kualitas Layanan 1. Bukti Fisik (Tangible) Service Quality (Parasuraman, 1998) 2. Keandalan (Reliability)
3. Ketanggapan (Responsiveness)
4. Jaminan Kepastian (Assurance)
5. Empathy (Empati) Kepuasan Pengguna 1. Kecepatan mendapatkan pengemudi Kepuasan Pelanggan (Ciptono, 2014) 2. Harga atau biaya yang wajar
3. Sopan santun pengemudi
4. Kemdahan penggunaan aplikasi
Niat Perilaku 1. Minat Transaksional Niat pembelian ulang (Mahardika 2017) 2. Minat Referensial
Konstruk Indikator Sumber Pengguna 3. Minat Preferensial
4. Minat Exploratif
5. Minat  berkaitan Kualitas

## Hasil dan Pembahasan
1. Deskripsi Responden
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dan  hasil  analsisis  statistik  deskriptif, dibawah  ini  disajikan  karakteristik  responden  berdasarkan  jenis  kelamin,  kelompok usia  dan  jenjang  pendidikan.  Hasil  selengkapnya  dapat  dilihat  pada  tabel-tabel  di bawah ini:
Tabel 1 Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Kelamin, Kelompok Usia dan Jenjang Pendidikan Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent (%) Valid Laki-laki 56 56.0 56.0 56.0 Perempuan 44 44.0 44.0 100.0 Total 100 100.00 100.0 Kelompok Usia Valid <20 Tahun 19 19.0 19.0 19.0 21 – 30 Tahun 43 43.0 43.0 62.0 31 – 40 Tahun 26 26.0 26.0 88.0 >40 Tahun 18 12.0 12.0 100.0 Total 100 100.0 100.0 Jenjang Pendidikan Valid SMA Sederajat 20 20.0 20.0 20.0 Diploma 32 32.0 32.0 52.0 S1 40 40.0 40.0 92.0 Pascasarjana 8 8.0 8.0 100.0 Total 100 100.0 100.0 Sumber: Data Penelitian 2021; Diolah dengan SPSS 25.0

## 2. Pengujian Model Struktural
Pengujian  model  struktural  dilakukan  dengan  menggunakan Structural Equation  Model - Partial  Least  Squares (SEM-PLS).  Dalam  penelitian  ini,  seluruh hipotesis  yang  diajukan  dalam  penelitian  diuji  secara  simultan.  Hasil  uji  SEM-PLS terhadap  model  struktural  analisis  penerimaan  sistem  aplikasi  inDriver:  Pendekatan Modified Technology Acceptance Model dapat dilihat pada Gambar 4 di bawah ini.

## Gambar 2 Model Struktural Analisis Penerimaan Sistem Aplikasi indriver
Untuk penelitian exploratory , suatu indikator dinyatakan valid jika mempunyai loading    faktor  di  atas  0,5  terhadap  konstruk  yang  dituju.  Outer  loading  untuk masing-masing indikator dalam setiap konstruk  dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 2 Outer Loading Factor Konstruks Penelitian Fleksibilitas Harga Persepsi Kemudahan Persepsi Kegunaan Kualitas Layanan Kepuasan Pengguna Niat Perilaku Flexi01 0.859 Flexi02 0.849 Flexi03 0.615 Mudah01 0.684 Mudah02 0.725 Mudah03 0.587 Mudah04 0.558 Guna01 0.783 Guna02 0.649 Guna03 0.717 Guna04 0.617 Kuali01 0.680 Kuali02 0.647 Kuali03 0.754 Kuali04 0.841 Kuali05 0.797 Puas01 0.708 Puas02 0.789 Puas03 0.816 Puas04 0.797 Niat01 0.762 Niat02 0.579
Fleksibilitas Harga Persepsi Kemudahan Persepsi Kegunaan Kualitas Layanan Kepuasan Pengguna Niat Perilaku Niat03 0.783 Niat04 0.787 Niat05 0.775 Sumber: Data Penelitian 2021; Diolah dengan SPSS 25.0
Berdasarkan  tabel  di  atas,  nilai  loading  factor  untuk  setiap  indikator  dalam konstruks penelitian yang disarankan adalah diatas 0.7, untuk penelitian ekplanatory, dan  0.6  untuk  penelitian eksploratory .  Berdasarkan  hasil  analisis  di  atas  model structural perlu dimodifikasi.
Gambar 3

## T Statistik Model Struktural Analisis Penerimaan Sistem Aplikasi in Driver setelah Modifikasi
Uji  reliabilitas  dilakukan  dengan  melihat  nilai composite  reliability dari  blok indikator  yang  mengukur  konstruk.  Untuk  keperluan confirmatory ,  model  dianggap reliable dan memuaskan jika nilai  composite reliability  di atas 0,7. Uji reliabilitas juga bisa diperkuat dengan Cronbach’s Alpha dengan nilai yang disarankan adalah di atas  0,6.  Metode  lain  untuk  melihat  validitas  konvergen (discriminant  validity) adalah  juga  ditunjukkan  dengan  melihat  nilai Square  Root  of  Average  Variance Extracted (AVE). Nilai yang disarankan adalah di atas 0,5.
Setelah  model  yang  diestimasi  memenuhi  kriteria  Outer  Model,  berikutnya dilakukan pengujian model structural (inner model) . dapat dilihat dalam Tabel 2.
Tabel 3 Reliability & Average Variance Extracted Konstruks Cronbach’s Alpha Composite Reliability Average Variance Extracted (AVE) Fleksibilitas Harga 0.820 0.917 0.847 Persepsi Kemudahan 0.414 0.770 0.628 Persepsi Kegunaan 0.566 0.820 0.695 Kualitas Layanan 0.798 0.875 0.613 Kepuasan Pengguna 0.785 0.860 0.607 Niat Perilaku Pengguna 0.792 0.865 0.615 Sumber: Data Penelitian 2021; Diolah dengan SPSS 25.0
Besaran loading  factor pengaruh  satu  konstruk  terhadap  konstruk  lainnya tercermin  dari  original  sampel.  Semakin  besar  nilai loading  factor menunjukkan semakin  besar  pula  pengaruh  satu  konstruk  terhadap  konstruk  lainnya.  Signifikansi hubungan  antar  konstruk  tercermin  dari  nilai  t statistic atau  t hitung dapat  dilihat  dalam tabel 3 di bawah ini.

## Tabel 4
Inner Loading Factor Hubungan Antar Konstruks Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation T Statistic P Values Fleksibilitas Harga - > Persepsi Kemudahan 0.457 0.463 0.081 5.637 0.000 Fleksibilitas Harga - > Kepuasan Pengguna 0.113 0.114 0.121 0.936 0.350 Persepsi Kemudahan - > Persepsi Kegunaan 0.330 0.340 0.113 2.925 0.004 Persepsi Kemudahan - > Kepuasan Pengguna 0.274 0.281 0.130 2.116 0.035 Kualitas Layanan - > Persepsi Kegunaan 0.384 0.376 0.113 3.387 0.001 Kualitas Layanan - > Kepuasan Pengguna 0.027 0.033 0.126 0.211 0.833 Persepsi Kegunaan - > Kepuasan Pengguna 0.331 0.318 0.103 3.211 0.001 Kepuasan Pengguna - > Niat Perilaku Pengguna 0.625 0.631 0.075 8.345 0.000
Sumber: Data Penelitian 2021; Diolah dengan SPSS 25.0

## 3. Pengujian Hipotesis
Pengujian  hipotesis  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai  T Statistic dan  nilai Probability  (p) dari  perhitungan Full  Model  Structural .  Batasan  statistik  yang disyaratkan untuk confidence interval 95% atau alpha 5% untuk masing nilai T Statistic adalah dibawah -1.96 atau nilai T Statistic di atas 1.96 dan nilai p dibawah 0.05. Apabila hasil pengujian menunjukkan nilai yang memenuhi batasan tersebut, maka hipotesis yang diajukan diterima.
Berdasarkan hasil pengujian hipotesis sebagaimana dapat dilihat pada tabel 3 di atas, pengujian hipotesis dalam penelitian dapat dijelaskan sebagai berikut:
Hipotesis  1  menyatakan  bahwa  fleksibilitas  harga  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  persepsi  kemudahan  memiliki loading  factor sebesar  0.457 dengan  nilai  t hitung sebesar  5.637  dengan  p value sebesar  0.000.  Dengan  demikian hipotesis  1  yang  menyatakan  bahwa  fleksibilitas  harga  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap persepsi kemudahan secara statistik diterima.
Hipotesis  2  menyatakan  bahwa  fleksibilitas  harga  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  kepuasan  pengguna  memiliki loading  factor sebesar  0.113 dengan  nilai  t hitung sebesar  0.936  dengan  p value sebesar  0.350.  Dengan  demikian hipotesis  2  yang  menyatakan  bahwa  fleksibilitas  harga  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap kepuasan pengguna secara statistik ditolak.
Hipotesis  3  menyatakan  bahwa  persepsi  kemudahan  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap persepsi kegunaan memiliki loading factor sebesar 0.330 dengan nilai  t hitung sebesar  2.925  dengan  p value sebesar  0.004.  Dengan  demikian  hipotesis  3 yang  menyatakan  bahwa  persepsi  kemudahan  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap persepsi kegunaan secara statistik diterima.
Hipotesis  4  menyatakan  bahwa  persepsi  kemudahan  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  kepuasan  pengguna  memiliki loading  factor sebesar  0.274 dengan  nilai  t hitung sebesar  2.116  dengan  p value sebesar  0.035.  Dengan  demikian hipotesis  4  yang  menyatakan  bahwa  persepsi  kemudahan  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap kepuasan pengguna secara statistik diterima.
Hipotesis  5  menyatakan  bahwa  kualitas  layanan  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap persepsi kegunaan memiliki loading factor sebesar 0.384 dengan nilai  t hitung sebesar  3.387  dengan  p value sebesar  0.001.  Dengan  demikian  hipotesis  5 yang  menyatakan  bahwa  kualitas  layanan  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap persepsi kegunaan secara statistik diterima.
Hipotesis  6  menyatakan  bahwa  kualitas  layanan  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  kepuasan  pengguna  memiliki loading  factor sebesar  0.027 dengan  nilai  t hitung sebesar  0.211  dengan  p value sebesar  0.833.  Dengan  demikian hipotesis  6  yang  menyatakan  bahwa  kualitas  layanan  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap kepuasan pengguna secara statistik ditolak.
Hipotesis  7  menyatakan  bahwa  persepsi  kegunaan  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  kepuasan  pengguna  memiliki loading  factor sebesar  0.331 dengan  nilai  t hitung sebesar  3.211  dengan  p value sebesar  0.001.  Dengan  demikian
hipotesis  7  yang  menyatakan  bahwa  persepsi  kegunaan  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap kepuasan pengguna secara statistik diterima.
Hipotesis  8  menyatakan  bahwa  kepuasan  pengguna  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  niat  perilaku  pengguna  memiliki loading  factor sebesar  0.625 dengan  nilai  t hitung sebesar  8.345  dengan  p value sebesar  0.000.  Dengan  demikian hipotesis  8  yang  menyatakan  bahwa  kepuasan  pengguna  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap niat perilaku pengguna secara statistik diterima.
Secara ringkas hasil pengujian dan pembuktian seluruh hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 5 Ringkasan Pengujian Hipotesis Hipotesis Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviatio n T Statis tic P Value s Ket 1 Fleksibilitas Harga > Persepsi Kemudaha n 0.457 0.463 0.081 5.637 0.000 Diterima 2 Fleksibilitas Harga > Kepuasan Pengguna 0.113 0.114 0.121 0.936 0.350 Ditolak 3 Persepi Kemudahan > Persepsi Kegunaan 0.330 0.340 0.113 2.925 0.004 Diterima 4 Persepis Kemudahan > Kepuasan Pengguna 0.274 0.281 0.130 2.116 0.035 Diterima 5 Kualitas Layanan > Persepsi Kegunaan 0.384 0.376 0.113 3.387 0.001 Diterima 6 Kualitas Layanan > Kepuasan Pengguna 0.027 0.033 0.126 0.211 0.833 Ditolak 7 Persepsi Kegunaan > Kepuasan Pengguna 0.331 0.318 0.103 3.211 0.001 Diterima 8 Kepuasan Pengguna > Niat Perilaku Pengguna 0.625 0.631 0.075 8.345 0.000 Diterima
Fitur  fleksibilitas  harga  sebagai  fitur  unggulan  dari  inDriver  perlu  terus dikembangkan  dan  dijadikan  sebagai competitive  advantage dibandingkan  dengan pendahulunya  seperti  Gojek  dan  Grab.  Sebagai  pendatang  baru  inDriver  dituntut untuk  terus  mengembangkan  kualitas  layanan  sebagaimana  diharapkan  oleh pengguna atau customer. Dalam industri jasa, termasuk layanan transportasi, kualitas layanan merupakan faktor utama agar jasa yang diberikan dapat diterima dengan baik oleh  pengguna.  Hasil  penelitian  ini  mengkonfirmasi  beberapa  penelitian  terkait dengan  layanan  jasa  transportasi  ojek  maupun  taksi  online  (Agustin  &  Khuzaini, 2017); (Pribadi & Kusdibyo, 2019); (Rahman & Dewantara, 2017); (Rahayu, 2018); (Diop,  Zhao,  &  Duy,  2019)  bahwa  sebagai  pendatang  baru  di  indonesia,  inDriver sebenarnya  telah  beroperasi  di  wilayah  metropolitan  terbesar  dengan  tingkat persaingan  tertinggi.  Ini  juga  beroperasi  di  kota-kota  kecil  dengan  populasi  antara tujuh hingga delapan ribu penduduk (yang seringkali memiliki koneksi internet yang sangat  lemah  dan  tidak  ada  peta).  Oleh  karena  itu,  inDriver  terbukti  berhasil
beradaptasi dengan kebutuhan masyarakat. Saat ini, inDriver menjadi salah satu dari 5  layanan  penumpang  internasional  teratas  di  seluruh  dunia.  inDriver  secara  aktif melakukan  ekspansi  internasional,  memberikan  kesempatan  kepada  banyak pengguna  untuk  menentukan  persyaratan  perjalanan  yang  optimal  dan  melindungi mereka dari manipulasi harga.
Terdapat  tiga  fitur  utama  yang  merupakan  value  yang  diberikan  oleh  layanan inDriver, sebagai berikut:
1. Term  yang  transparan,  semua  ketentuan  perjalanan  ditentukan  selama  transaksi instan  antara  pengemudi  dan  penumpang.  Ini  dilakukan  tanpa  menggunakan algoritme tertutup dan ambigu yang tunduk pada manipulasi harga.
2. Biaya  selalu  lebih  rendah,  biaya  perjalanan  dengan  inDriver  selalu  lebih  rendah. Ini  karena  model  penawaran  waktu  nyata  membantu  inDrive  menetapkan  biaya optimal untuk penumpang dan pengemudi setiap detik.
3. Pembayaran  langsung,  penumpang  membayar  pengemudi  secara  langsung (dengan  uang  tunai  atau  dengan  kartu).  Hal  ini  memungkinkan  inDriver  untuk mengurangi biaya dan mempertahankan tarif yang lebih rendah dalam sistem.
Fleksibilitas  harga  yang  merupakan  fitur  unggulan  dari  inDriver  memiliki pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  persepsi  kemudahan.  Fleksibilitas  harga berpengaruh  positif  tetapi  tidak  signifikan  terhadap  kepuasan  pengguna.  Fitur fleksibilitas harga sebagai fitur unggulan dari inDriver perlu terus dikembangkan dan dijadikan sebagai competitive advantage dibandingkan dengan pendahulunya seperti Gojek dan Grab.
Kualitas  layanan  inDriver  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap persepsi  kegunaan  sistem  aplikasi  ini.  Kualitas  layanan  memiliki  pengaruh  positif tetapi tidak signifkan terhadap kepuasan pengguna. Sebagai pendatang baru inDriver dituntut untuk terus mengembangkan kualitas layanan sebagaimana diharapkan oleh pengguna atau customer. Dalam industri jasa, termasuk layanan transportasi, kualitas layanan merupakan faktor utama agar jasa yang diberikan dapat diterima dengan baik oleh pengguna. Kepuasan pengguna merupakan prediktor utama agar sistem aplikasi dapat diterima.

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan di atas, dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut: Hipotesis 1 yang menyatakan bahwa fleksibilitas harga berpengaruh positif  dan  signifikan  terhadap  persepsi  kemudahan  secara  statistik  diterima.  1) Hipotesis  2  yang  menyatakan  bahwa  fleksibilitas  harga  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  kepuasan  pengguna  secara  statistik  ditolak.  2)  Hipotesis  3  yang menyatakan  bahwa  persepsi  kemudahan  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap persepsi  kegunaan  secara  statistik  diterima.  3)  Hipotesis  4  yang  menyatakan  bahwa persepsi  kemudahan  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  kepuasan  pengguna secara  statistik  diterima.  4)  Hipotesis  5  yang  menyatakan  bahwa  kualitas  layanan berpengaruh positif dan signifikan terhadap persepsi kegunaan secara statistik diterima.
5)  Hipotesis  6  yang  menyatakan  bahwa  kualitas  layanan  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  kepuasan  pengguna  secara  statistik  ditolak.  6)  Hipotesis  7  yang menyatakan  bahwa  persepsi  kegunaan  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap kepuasan  pengguna  secara  statistik  diterima.  7)  Hipotesis  8  yang  menyatakan  bahwa kepuasan pengguna berpengaruh positif dan signifikan terhadap niat perilaku pengguna secara statistik diterima. Berdasarkan hasil penelitian dan pangujian hipotesis, penelitian ini  memiliki  beberapa  keterbatasan  sebagai  berikut:  a.  Jumlah  sampel  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  relatif  kecil  (100)  responden.  Untuk  menguji  penerimaan  sebuah sistem  atau  aplikasi  diperlukan  lebih  banyak  data  untuk  mengkonfirmasi  ulang  hasil penelitian  dengan  menggunakan  data  atau  model  yang  lebih  beragam.  Penelitian berikutnya  disarankan  dapat  menggunakan  lebih  banyak  sampel  pengguna  aplikasi inDriver  dengan  cakupan  wilayah  yang  lebih  luas  dan  tidak  hanya  terbatas  di  Jakarta Selatan.  b.  Model  yang  dikembangkan  dalam  penelitian  ini  merupakan  Modified Technology  Acceptance  Model  dengan  hanya  menambahkan  2  variabel  fleksibilitas harga yang merupakan fitur unggulan aplikasi in Driver dan kualitas layanan mengingat aplikasi  ini  berkaitan  dengan  layanan ride-sharing .  Penelitian  berikutnya  diharapkan dapat  lebih  mengeksplorasi  model  TAM,  misalnya  dengan  menggunakan  TAM3  atau model lain yang dirancang khusus terkait dengan penerimaan teknologi pada perusahaan jasa khususnya terkait dengan jasa transportasi.

## BIBLIOGRAFI
Agustin,  Anis,  &  Khuzaini,  Khuzaini.  (2017).  Persepsi  Masyarakat  Terhadap Penggunaan  Transportasi  Online  (GO-JEK)  Di  Surabaya. Jurnal  Ilmu  dan  Riset Manajemen (JIRM) , 6 (9). Google Scholar
Budiman,  Fuad,  &  Arza,  Fefri  Indra.  (2013).  Pendekatan  Technology  Acceptance Model  dalam  Kesuksesan  Implementasi  Sistem  Informasi  Manajamen  Daerah. Wahana Riset Akuntansi , 1 (1), 87–110. Google Scholar
Davis, Fred D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly , 319–340. Google Scholar
Diop,  El  Bachir,  Zhao,  Shengchuan,  &  Duy,  Tran  Van.  (2019).  An  extension  of  the technology  acceptance  model  for  understanding  travelers’  adoption  of  variable message signs. PLoS One , 14 (4), e0216007. Google Scholar
Dong, Yongqi, Wang, Shuofeng, Li, Li, & Zhang, Zuo. (2018). An empirical study on travel  patterns  of  internet  based  ride-sharing. Transportation  Research  Part  C:
Emerging Technologies , 86 , 1–22. Google Scholar
Fatihah,  Aprilia  Nurul.  (2020). TA:  Analisis  Penerimaan  Pengguna  Aplikasi Transportasi Online GoRide dan Grabike  Menggunakan Metode UTAUT di  Kota Surabaya . Universitas Dinamika. Google Scholar
Flores,  Onesimo,  &  Rayle,  Lisa.  (2017).  How  cities  use  regulation  for  innovation:  the case  of  Uber,  Lyft  and  Sidecar  in  San  Francisco. Transportation  Research Procedia , 25 , 3756–3768. Google Scholar
Hastuti,  Puji,  Nurofik,  Agus,  Purnomo,  Agung,  Hasibuan,  Abdurrozzaq,  Aribowo, Handy,  Faried,  Annisa  Ilmi,  Tasnim,  Tasnim,  Sudarso,  Andriasan,  Soetijono, Irwan  Kurniawan,  &  Saputra,  Didin  Hadi.  (2020). Kewirausahaan  dan  UMKM . Yayasan Kita Menulis. Google Scholar
Ilmi,  Mainatul,  Liyundira,  Fetri  Setyo,  Rachmawati,  Afria,  Juliasari,  Deni,  &  Habsari, Palupi.  (2020).  Perkembangan  Dan  Penerapan  Theory  Of  Acceptance  Model (TAM) Di Indonesia. Relasi: Jurnal Ekonomi , 16 (2), 436–458. Google Scholar
Magfiroh,  Laila.  (2019). Prospek  bisnis  transportasi  online  dalam  masyarakat industrial:  pendekatan  islamic  innovation  disruptif .  IAIN  Palangka  Raya. Google Scholar
Momani,  Alaa  M.,  &  Jamous,  Mamoun.  (2017).  The  evolution  of  technology acceptance  theories. International  Journal  of  Contemporary  Computer  Research (IJCCR) , 1 (1), 51–58.
Parasuraman,  Anantharanthan.  (1998).  Customer  service  in  business‐to‐business
markets:  an  agenda  for  research. Journal  of  Business  &  Industrial Marketing . Google Scholar
Pribadi, Rana Maulana, & Kusdibyo, Lusianus. (2019). Analisis Pengaruh Kemudahan Penggunaan dan Kegunaan Penggunaan terhadap Sikap Penggunaan:  Studi Kasus Pada Grab. Prosiding Industrial Research Workshop and National Seminar , 10 (1),
629–636. Google Scholar
Rahayu,  Rurie  Wiedya.  (2018). Pengaruh  Persepsi  Manfaat,  Persepsi  Kemudahan, Persepsi Risko, dan Inovasi Teknologi Terhadap Aplikasi Go Pay Dari PT. Gojek Indonesia . Google Scholar
Rahman, Abdul, & Dewantara, Rizki Yudhi. (2017). Pengaruh Kemudahan Penggunaan dan  Kemanfaatan  Teknologi  Informasi  terhadap  Minat  Menggunakan  Situs  Jual Beli Online”(Studi Kasus pada Pengguna Situs Jual Beli “Z”). Jurnal Administrasi Bisnis , 52 (1), 1–7. Google Scholar
Venkatesh,  Viswanath,  &  Davis,  Fred  D.  (2000).  A  theoretical  extension  of  the technology  acceptance  model:  Four  longitudinal  field  studies. Management Science , 46 (2), 186–204. Google Scholar
Venkatesh, Viswanath, Morris, Michael G., Davis, Gordon B., & Davis, Fred D. (2003). User  acceptance  of  information  technology:  Toward  a  unified  view. MIS Quarterly , 425–478. Google Scholar
Wibawa, Berto Mulia, Rahmawati, Yani, & Rainaldo, Mathias. (2018). Analisis Industri Bisnis  Jasa  Online  Ride  Sharing  di  Indonesia. Esensi:  Jurnal  Bisnis  Dan Manajemen , 8 (1), 9–20. Google Scholar

## Copyright holder :
Bonny Hendrawan, Tomi Hartanto dan Sendy Wulansari (2021)
First publication right :

## Journal Syntax Idea
This article is licensed under: