Jurnal Informasi, Perpajakan, Akuntansi, dan Keuangan Publik Vol 18 No. 2 Juli 2023 : 307 - 322 ISSN : 2685-6441 (Online) Doi : http://dx.doi.org/10.25105/jipak.v18i2.17243 ISSN : 1907-7769 (Print)

## FAKTOR TEKNOLOGI TERHADAP ADOPSI BIG DATA PADA ERA TRANSFORMASI DIGITAL
1 Mega Ayu Ratnasari
2 Hasnawati 1,2 Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Trisakti
hasnawati@trisakti.ac.id

## Abstract
This study aims to analyze the influence of technological factors on the adoption of big data analytics in the digital transformation era. The population in this study are companies in Indonesia, especially those in Jabodetabek that have adopted big data in their  operational  systems.  The  sample  in  this  study  was  205  respondents  using  a purposive sample method. The type of data in this study is primary data in the form of a questionnaire  survey.  Data  were  analyzed  using  multiple  regression  techniques  using SPSS  ver  25 . The  study  results  show  that  relative  advantage,  compatibility,  and complexity  positively  affect  companies'  interest  in  adopting  big  data.  But  security negatively affects companies' interest in adopting big data.
Keywords: Big data; Big data analytics; Diffusion of Innovation.
JEL Classification : L86, M15
Submission date : July 3, 2023
Accepted date : July 26, 2023

## 1. PENDAHULUAN
Epidemi  global Coronavirus  Disease 2019  (COVID-19)  telah  berdampak signifikan  terhadap  perekonomian  global. Big  data  Analytics (BDA)  yang  membantu bisnis memperoleh wawasan yang bermanfaat, dipandang sebagai senjata strategis baru di industri khususnya selama masa yang penuh tantangan ini (Loh & Teoh 2021). Big data telah dianggap sebagai trobosan teknologi selama beberapa tahun terakhir. (Günther et  al.,  2017).  Analisis big  data semakin  menarik  baik  dalam  praktik  maupun  teori mengingat peluang manfaat dan hambatan yang diharapkan (Lutfi et al., 2022). Dalam sektor  bisnis,  informasi  dari Big  data nantinya  dapat  digunakan  dalam  pengambilan keputusan agar target profit dapat tercapai, dari insitusi yang bergerak dibidang layanan publik,  dapat  memanfaatkan  output  dari Big  data untuk  memaksimalkan  tingkat kepuasan layanan kepada klien atau pelanggan (Maryanto, 2017).
Dalam Websummit DataGovAi 2021 membahas tentang “ Big data  &  AI  Future Ecosystem s” Ir. Semuel Samson, M.Si., mantan Duta Besar Serbia, mengatakan bahwa saat  ini  kita  sedang  menghadapi  tantangan,  dimana  bekerja  dari  rumah  ( Work  from Home ) di masa pandemi Covid-19 telah memberikan banyak pelajaran untuk bertahan melewati  segala  keterbatasan  yang  ada  dengan  menciptakan  inovasi-inovasi  baru mengikuti era transformasi digital. Pada perhelatan tersebut memfokuskan pada Big data, Artificial Intelligence (AI) dan Ecosystems yang mana di masa depan ketiga komponen tersebut  patut  diprediksi. Big  data tengah  gencar  dilakukan  pemerintah  dan  para stakeholder dalam bertransformasi digital. Apalagi, teknologi Big data, Cyber Security dan AI merupakan kunci sukses pada era informasi khususnya era disrupsi, pandemi dan krisis ekonomi bagi para perusahaan, masyarakat, institusi pemerintah dan institusi non- government lainnya. Baik dalam hal inovasi, kolaborasi dan sinergi antara masyarakat, industri, provider Big data & AI , startup , akademisi, para peneliti dan pemerintah pada umumnya  dalam  meningkatkan  daya  saing  dan  pertumbuhan  ekonomi  pemerintah  di bidang  digital  kini  sangat  dibutuhkan  (Firli  A.  Nursaid,  Komite.id).  Fenomena  ini menunjukkan  bahwa  penggunaan  teknologi  akan  terus  berkembang  hingga  masa mendatang.  Teknologi  memberikan  banyak  peluang  untuk  memudahankan  kita  dalam kehidupan  dan  bisnis  tentunya,  jika  peluang  tersebut  kita  guanakan  dengan  baik  dan benar.
Terlepas dari manfaat penerapan Big data , banyak penelitian menemukan bahwa tidak semua bisnis mengadopsi Big data . Salah satunya menunjukkan ada sudut pandang yang mencurigakan bahwa 80% bisnis akan gagal memanfaatkan Big data jika mereka menerapkan  tanpa  memiliki  tujuan  strategis  yang  jelas  (Choi  et  al.,  2022).  Selain  itu terdapat pula tantangan dan hambatan dalam pengadopsian Big data . Tantangan utama yang sering dihadapi oleh organisasi adalah implementasi Big data di samping tantangan kritis yang melibatkan tantangan terkait teknologi, organisasi, proses, manajemen data, dan keterampilan. Tantangannya sulit dan pertumbuhan dalam hal Big data meningkat secara eksponensial yang memerlukan penyelidikan lebih lanjut (Al-Sai et al., 2019).
Beberapa  studi  empiris  tekait  adposi big  data  analytics telah  dilakukan.  Hasil empiris  mengungkapkan  bahwa  faktor  teknologi  yang  meliputi  ( relative  advantage , complexity, compatibility, security), faktor organisasi meliputi (top management support, organizational  readiness) dan  faktor  lingkungan  yang  meliputi  ( competitive  pressure, government regulation).
Faktor  keuntungan  relative  ( Relative  Advantage )  secara  positif memengaruhi BDA,  karena  kelebihan  yang  diberikan  oleh big  data menjadi  dasar  pendorong  bagi perusahaan untuk menerimanya (Lutfi et al., 2022; Baig et al ., 2021; Wahab & Olugu,
2019; Loh & Teoh 2021; Sun et al., 2020); Maroufkhani et al., 2020; Iranmanesh et al.,
2022).  Faktor  teknologi  lain  yang  memengaruhi  BDA  adalah  kompatibilitas. Kompatibilitas (compatibility) secara positif memengaruhi adopsi big data (Baig et al., 2021;  Loh  &  Teoh , 2021;  Maroufkhani  et  al.,  2020;  Sekli  &  De  La  Vega,  2021), sedangkan  penelitian  Lutfi et  al., (2022)  menemukan  bahwa  kompatibilitas  tidak memiliki pengaruh terhadap BDA, namun keputusan mengadopsi big data lebih karena kebutuhan internal perusahaan. Kompleksitas juga merupakan salah faktor yang banyak diteliti sebagai faktor untuk mengadopsi big data dan memiliki pengaruh negatif (Baig et al., 2021; Maroufkhani et al., 2020).
Faktor  keamanan  sebuah  teknologi  merupakan  isu  penting  dalam  pertimbangan pengadopsian teknologi baru. Ketidakamanan big data yang tinggi, membuat perusahaan memiliki  tingkat  kemauan  yang  rendah  untuk  mengadopsinya.  Keamanan  adalah perhatian  utama  pemilik  bisnis  dalam  hal  adopsi  layanan  terkait  data  (Asiaei  &  Nor, 2019). Pada penelitian sebelumnya masalah keamanan berdampak negatif pada adopsi big data (Lutfi et al ., 2022; Baig et al., 2021; Maroufkhani et al., 2020).
Penelitian  ini  merupakan  pengembangan  dari  penelitian  Lutfi et  al., (2022), dimana melakukan modifikasi kuesioner yang digunakan oleh (Lutfi et. al, 2022). Selain modifikasi  kuesioner,  penelitian  ini  juga  mengambil  sampel  yang  berbeda  dengan penelitan  sebelumnya,  dimana  Lutfi  et  al(2022)  menggunakan  sampel  UMKM  di Yordania,  sedangkan  penelitian ini  dilakukan  pada  perusahaan  yang  ada  di  Indonesia yang sudah mengadopsi big data .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Teori difusi  inovasi ,  telah  banyak  digunakan  untuk  menjelaskan  proses  difusi inovasi.  Teori  ini  membahas  tentang  bagaimana  gagasan  atau  ide  baru  dan  teknologi tersebar luas dalam suatu kebudayaan. Teori DOI diusulkan oleh Rogers pada tahun 1962 dan  dikembangkan  lebih  lanjut.  Adopsi  inovasi  adalah,  proses  di  mana  suatu  inovasi dikomunikasikan  melalui  saluran  tertentu  dalam  jangka  waktu  tertentu  dalam  sebuah sistem sosial (Rogers, 2003).
Sebelum  pengambil  keputusan  untuk  mengadopsi  atau  menolak  suatu  inovasi, organisasi  harus  terlebih  dahulu  mendapatkan  beberapa  pemahaman  tentang  fungsi inovasi,  dan  kemudian  mengembangkan  sikap  yang  menguntungkan  atau  tidak
Relative Advantage (RA)
menguntungkan  terhadap  hal  tersebut.  Proses  difusi  teknologi  informasi  dengan demikian tidak hanya terkait erat dengan kemampuannya yang unik untuk memecahkan masalah  teknis,  tetapi  juga  berkaitan  dengan  struktur  organisasi  internal,  organisasi eksternal, karakteristik organisasi, dan sikap pemimpin terhadap perubahan. Inovasi dan karakteristik organisasi keduanya berkontribusi pada adopsi teknologi baru (Sun et al., 2020).  Lima  faktor  penentu  penting  yang  dapat  memengaruhi  tingkat  adopsi  dalan inovasi, yaitu relative advantage, complexity, complexity, trialability , dan observability (Rogers, 2003). Jadi dapat disimpulkan bahwa model DOI tersebut berfokus pada peran atribut teknologi yang penting untuk adposi TI dalam organisasi.
Teori  DOI  menjelaskan  bahwa  sutu  inovasi  tersebar  luas  dalam  sebuah kebudayaan, tentunya dalam penyebaran inovasi tersebut terdapat faktor – faktor yang mendasari  suatu  inovasi  dapat  dikembangkan.  Hal  tersebut  dapat  diuraikan  beberapa hipotesis dari penelitian ini, yaitu

## Gambar 1. Kerangka Konseptual
(Sumber : Data Diolah, 2023)
Faktor teknologi  berfokus  pada karakteristik  teknologi  yang dapat  memengaruhi proses pengambilan keputusan, baik secara positif maupun negatif, jika teknologi baru tersebut  harus  diterapkan  (Lai et  al .,  2017).  Investasi  teknologi  merupakan  keputusan strategis  dan  diharapkan  mampu  memberikan  nilai  tambah  bagi  suatu  perusahaan (Hasnawati et.al, 2021).

## Relative Advantage
Setiap  keputusan  yang  akan  diambil  oleh  perusahaan  akan  selalu mempertimbangkan  biaya  dan  manfaat  keuntungan  dan  kerugian.  Keunggulan  relatif digambarkan sebagai bagaimana teknologi dapat melayani  dengan lebih baik daripada implementasinya saat ini (Rogers, 1983). Hal ini menyatakan bahwa sesuai dengan teori diffusion  of  innovation bahwa  perusahaan  akan  mengadopsi  sebuah  inovasi  teknologi (dalam  hal  ini  adalah  BDA)  apabila  perusahaan  merasa  bahwa  keuntungan  dari pengadopsian teknologi baru tersebut relatif lebih baik daripada teknologi yang ada saat
Compatibility (COMP)
Complexity (COMX)
Adopsi Big data Security (SECU)
ini.  Keunggulan  relative  bisa  berupa  penambahan  nilai  bagi  perusahaan  melalui peningkatan efektifitas atau efisiensi operasional perusahaan (Hasnawati et al.2021).
Penelitian  sebelumnya  menemukan  bahwa  keuntungan  relatif  secara  positif memengaruhi adopsi big data , karena kelebihan yang diberikan oleh big data menjadi dasar pendorong bagi  perusahaan untuk  menerimanya (Lutfi et  al., 2022;  Baig et  al.,
2021; Wahab et al., 2018; Loh, C., & Teoh, A., 2021; Sun et al ., 2019; Maroufkhani et al., 2020;  Iranmanesh et  al., 2022).  Dapat  dikatakan  bahwa relative  advantage merupakan keuntungan yang akan dirasakan apabila perusahaan mengadopsi teknologi. Maka rumusan hipotesis penelitian ini adalah;
H1: Keunggulan relative ( Relative Advantage ) berpengaruh positif terhadap adopsi big data (BDA)

## Compatibility
Kompatibilitas  adalah  tingkat  di  mana  sistem  baru  diselaraskan  dengan  sistem perusahaan saat ini (Awa et al ., 2017). Kompatibilitas telah terbukti menjadi salah satu pendorong  adopsi  teknologi  teratas.  Dalam  adopsi  teknologi,  kompatibilitas mencerminkan keselarasan teknologi dengan praktik dan budaya bisnis organisasi (Baig et  al., 2021).  Kompatibilitas  juga  merupakan  tingkat  kesesuaian  inovasi  yang  dipilih perusahaan dengan pengalaman pengguna di perusahaan. Sebagaimana teori Diffusion of  Innovation ,  calon  pengguna  akan  lebih  muda  menerima  sebuah  teknologi  apabila inovasi dalam hal ini adalah BDA sesuai dan konsisten dengan nilai-nilai yang dianut serta kebutuhan perusahaan saat  ini (Hasnawati et  al, 2021). Jika inovasi berlawanan dengan  nilai-nilai  dan  kebutuhan  calon  pengguna  maka  kemungkinan  besar  inovasi tersebut sulit untuk diadopsi oleh perusahaan. Penelitian sebelumnya menemukan bahwa kompatibilitas secara positif memengaruhi  adopsi big  data (Baig et al., 2021;  Loh & Teoh,  2021;  Maroufkhani et  al., 2020);  Sekli  &  De  La  Vega,  2021)  namun  berbeda dengan penelitian (Lutfi et al ., 2022) menemukan bahwa compability tidak berpengaruh pada adopsi big data karena BDA diimplementasikan lebih karena adanya kebutuhan perusahaan akan keahlian internal. Maka rumusan hipotesis penelitian ini adalah; H2 : Keselarasan ( Compatibility) berpengaruh positif terhadap BDA .

## Complexity
Adopsi  teknologi  baru atau adopsi sistem baru dapat  berakhir dengan kegagalan jika dianggap terlalu rumit dan sulit untuk diadopsi (Rogers, 2003). Tantangan teknologi muncul  ketika,  misalnya,  proses  kerja  sama  diubah  sehingga  teknologi  baru  harus memiliki kemudahan penggunaan agar mudah diadopsi (Kandil et al ., 2018).
Penting bagi karyawan untuk mencapai pemahaman tentang inovasi secara tepat waktu,  karena  teknologi  canggih  membawa  ketidakpastian  dan  kompleksitas  dalam penerapannya (Lutfi et al ., 2022). Kegunaan teknologi bukan satu-satunya faktor yang menentukan apakah perusahaan akan mengadopsinya atau tidak, tetapi faktor manusia sebagai pengguna teknologi juga sangat menentukan (Hasnawati et.al , 2021). Penelitian sebelumnya menemukan bahwa  tingkat kerumitan ( complexity ) berdampak negatif pada
adopsi big data (Lutfi et al ., 2022; Baig et al., 2021; Loh & Teoh 2021; Lai et al ., 2017; Sekli  &  De  La  Vega,  2021).  Namun  berbeda  dengan  penelitian  Maroufkhani et  al., (2020), di mana  perusahaan yang mempresepsikan  tingkat kerumitan  ( complexity ) big data yang tinggi memiliki tingkat kesediaan untuk mengadopsi big data. Maka rumusan hipotesis penelitian ini adalah;
H3: tingkat kerumitan (complexity) yang tinggi berpengaruh negatif terhadap BDA

## Security
Penerapan teknologi dalam suatu perusahaan, diharapkan akan membantu kegiatan operasional  perusahaan  berjalan  dengan  lebih  terorganisir  dibandingan  dengan penyimpanan manual. Segala penyimpanan data perusahaan dalam teknologi tidak serta merta  dibiarkan  begitu  saja.  Informasi  data  yang  sudah  tersimpan  dalam  teknologi haruslah  dijaga  keamananya,  ini  yang  menjadi  pertimbangan  perusahaan  mengadopsi teknologi,  yaitu  tingkat keamanan  dalam  penyimpan  data  perusahaan.  Ketidakamanan big data yang tinggi, membuat perusahaan memiliki tingkat kemauan yang rendah untuk mengadopsinya.  Keamanan  adalah  perhatian  utama  pemilik  bisnis  dalam  hal  adopsi layanan  terkait  data  (Asiaei  &  Nor,  2019).  Masalah  keamanan  adalah  risiko  yang  ada dalam  outsourcing,  terkait  dengan  penggunaan  alat  pihak  ketiga  dan  dukungan  dalam memberikan solusi big data atau adopsi layanan cloud computing (Priyadarshinee et al ., 2017). Penelitian sebelumnya menemukan bahwa masalah keamanan berdampak negatif pada  adopsi big  data (Lutfi et  al., 2022;  Baig et  al., 2021;Maroufkhani et  al .,  2020). Berdasarkan hal ini maka diturunkan hipotesis sebagai berikut:
H4: Tingkat keamanan yang rendah (Security) berpengaruh negatif terhadap BDA

## 3. METODOLOGI

## Sampel dan Pengumupulan Data
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  primer  dengan  metode survey koesioner. Populasi dan sampel dari penelitian ini adalah perusahaan di Indonesia di wilayah Jabodetabek yang sudah mengaopsi big data dalam operasional sehari-hari. Penelitian ini menggunakan teknik sampling purposive untuk pengambilan data. Adapun kriteria sampel yang ditetapkan dalam penelitian ini yaitu; Pegawai perusahaan di area Jabodetabek  yang  sudah  mengadopsi big  data dalam  operasional  perusahaan,  telah bekerja  minimal  4  tahun  di  perusahaan  tersebut  dengan  tingkat  pendidikan  minimal diploma 3. Diasumsikan yang telah bekerja untuk 4 tahun dan dengan tingkat pendidikan minimal  diploma  3  mereka  cukup  memahami  lingkungan  perusahaan  dan  memiliki pengetahuan yang cukup tentang sistem informasi tempat mereka bekerja. Oleh karena itu,  dengan  kriteria  tersebut  diharapkan  responden  dapat  memberikan  jawaban  yang dapat dipercaya.

## Variabel dan Pengukuran
Relative Advetage Technologi merupakan keuntungan yang akan dirasakan apabila perusahaan mengadopsi teknologi. Variabel ini akan diukur dengan 5 (lima) indikator. Compatibility  Technologi adalah  seberapa  jauh  kesesuaian  adopsi big  data diterapkan dalam perusahaan, praktik bisnis perusahaan dan budaya perusahaan. Variabel ini akan diukur  dengan  3  (tiga)  indikator. Complexity  Technologi adalah  betapa  rumit  atau sulitnya adopsi big data untuk dipelajari karyawan, dipertahankan dan operasikan dalam perusahaan.  Variabel  ini  akan  diukur  dengan  3  (tiga)  indikator. Security  Technologi adalah  tingkat  keamanan  dalam  mengadopsi big  data ,  yang  mana  keamanan  tersebut meliputi,  kekhawatiran  tentang  keamanan  dan  privasi  data,  kerentanan  dalam  kontrol akses aset informasi bisnis, menciptakan risiko melalui ketergantungan yang berlebihan terhadap  vendor  dan  mempersulit  proses  penerapan  kebijakan  perusahaan  dalam melindungi  privasi  individu  dan  keamanan  data.  Variabel  ini  akan  diukur  dengan  4 (empat) indikator. Big data Adoption adalah pengadopsian data yang mana data tersebut terjadi akibat penggunaan internet sehari-hari. Data tersebut diolah dengan alat khusus dan  nantinya  hasil  dari  pengolahan  data  tersebut  dapat  menjadi  aset  perusahaan  dan informasi  yang  digunakan  untuk  pengambilam  keputusan.  Variabel  ini  akan  diukur dengan 4 (empat) indikator.
Berikut  adalah  item  pertanyaan  untuk  setiap  variable.  Variabel  diukur  dengan  6 skala likert  (Sangat  Tidak Setuju, Tidak Setuju,  Kurang Setuju, Setuju, Setuju Sekali, Sangat Setuju Sekali). Skala 6 dipilih untuk menghindari responden menjawab Netral. Setelah responden menjawab setiap item pertanyaan, selanjutnya untuk setiap variable akan dijumlahkan. Total skor maksimum untuk variable Relative Advantage adalah 30 (= 6 x 5 butir pernyataan), Compatibility 18, Complexity 18, Security 24, dan Big data Adoption (BDA) 24.
Tabel 1 Variabel dan Instrumen No Variabel Instrumen Sumber 1 Relative Advantage 1. BD enables our business to appropriately manage supply chain risks 2. BD enables our business to minimize all types of waste throughtout the werehousing operations 3. BD would eneble our business to respond faster than competitors would to changing environments
4. BD would eneble our business to minimize total product cost to final customers 5. BD would eneble our business to deliver product precisely on-time delivery to final customers
Agrawal
(2015)
2 Compatibility 1. Using BD is consistent with our business practices
2. Using BD fits our organizational culture 3. Overall, it is easy to incorporate BD into our business Chen et al., (2015) 3 Complexity 1. Learning to use the BD is difficult for employess 2. BD is difficult to maintain 3. BD is difficult to operate Lai et al., (2017)
No Variabel Instrumen Sumber 4 Security 1. The need outsource BD creates concerns on data security and privacy 2. The  need  outsource  BD  creates  vulnerability  in  access control of the business’s information asset 3. The  need  outsource  BD  creates  risks  through  excessive dependency towards vendor 4. The  need  outsource  BD  complicates  the  process  of implementing  corporate  policy  in  protecting  individual privacy and data security Salleh & Janczewski., (2016) 5 Big data Adoption 1. Mebantu bisnis untuk menentukan strategi efektif dalam hal pemasaran 2. Membantu bisnis dalam meningkatkan kulitas layanan bagi pelanggan
3. Adopsi big data membantu bisnis dalam menciptakan inovasi-inovasi baru 4. Adopsi big data membantu bisnis dalam menganalisis pasar dan perilaku konsumen. Modifikasi
Sumber: Data Diolah Penulis (2023)
Data yang berhasil dikumpulkan kemudian akan dilakukan uji  kualitas data berupa uji validitas dengan menggunakan Pearson Correlation dan uji reliabilitas menggunakan Cronbach's Alpha dengan Batasan >0.6. Selanjutnya data akan dianalisis dengan analisis regresi berganda dengan menggunakan persamaan berikut ini:
BDA = a + b 1 .RA + b 2 .TIBLE + b 3 .COMPLEX + b 4 .SECURE + e
Dimana:
BDA = Big data Adoption RA = Relative Advantage
TIBLE = Compatibility COMPLEX = Complexity SECURE = Security e = error
Uji fit  model dilakukan  dengan  menggunakan F-test, uji  koefisien  determinasi  akan menggunakan adjusted R 2 , dan uji hipotesis menggunakan t-test.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif  yang  menggunakan  kuesioner sebagai instrumen pengumpulan data. Penyebaran kuesioner dilakukan secara tertutup, yaitu  menggunakan  media google  form dan  disebarkan  melalui  jaringan  pertemanan untuk  memastikan  bahwa  responden  yang  menjawab  adalah  orang  yang  diharapkan,
dengan  menggunakan  skala  likert  1-6.  Pengambilan  data  dilakukan  mulai  tanggal  25 April 2022 hingga 15 Juli 2022. Selama periode tersebut didapat 251 responden. Namun ada 46 jawaban yang tidak memenuhi kriteria, sehingga 205 jawaban diperiksa. Proses pemilihan data dijelaskan pada tabel berikut.

## Tabel 2 Pemilihan Data
No Kriteria Jumlah Data 1 Jumlah responden 251 2 Responden dengan perusahaan tidak mengadopsi big data (4) 3 Responden dengan pendidikan < Diploma 3 (14) 4 Responden dengan masa kerja < 4 tahun (28) Total data dapat diproses 205
Sumber: Diolah dengan SPSS 28 (2023)
Sebanyak  4  respoden  yang  bekerja  pada  perusahaan  yang  tidak  mengadopsi big data dikeluearkan  karena  tidak  memenuhi  syarat  dalam  penelitian  ini.  Responden sebanyak  14  orang  dengan  pendidikan  kurang  dari  diploma  3  dikeluarkan  karena dianggap tidak memenuhi syarat, karena di khawatirkan tidak memahami isi kuesioner. Responden  dengan  masa  kerja  kurang  dari  empat  tahun  sebanyak  28  orang  juga dikeluarkan.

## Demografi Responden
Bagian  ini  menjelaskan  tentang  demografi  responden  yang  menggambarkan karakteristik responden  yang terdiri dari jenis kelamin,  usia, tingkat  pendidikan, masa kerja, dan posisi responden.
Tabel 3 Karakteristik Responden Karakteristik Responden Frekuensi Presentase Jenis Kelamin Pria 103 50,2% Wanita 102 49,8% Total 205 100% Usia 21-25 Tahun 1 0,5% 26-30 Tahun 65 31,7% 31-35 Tahun 139 67,8% Total 205 100% Pendidikan Sarjana 204 99,5% Magister 1 0,5% Total 205 100% Masa Kerja 5-8 Tahun 65 31,7% 9-12 Tahun 119 58,0% 13-16 Tahun 20 9,8%
Karakteristik Responden Frekuensi Presentase >16 Tahun 1 0,5% Total 205 100% Jabatan Staff 181 88,3% Middle Manager 1 0,5% Supervisor 23 11,2% Total 205 100%
Sumber: Data Diolah dengan SPSS 28 (2023)
Pada tabel 3 menunjukkan bahwa proporsi jenis kelamin responden antara pria dan wanita seimbang, hanya memiliki selisih satu respoden di mana respoden pira lebih besar yaitu  103  respoden  (50,2%)  dan  wanita  102  respoden  (49,8%).  Mayoritas  responden berada pada rentang usia 31 sampai 35 tahun dengan tingkat pendidikan tertinggi adalah sarjana (99,5%). Mayoritas repoden bekerja sebagai staff yaitu 88,3% dan 11,2% sebagai Supervisor , sisanya 0,5% adalah Middle Manager .

## Hipotesis
Data yang terkumpul telah melalui uji kualitas untuk melihat keseriusan responden dalam  menjawab  pertanyaan  dan  untuk  melihat  faktor  situasional  pada  saat  penelitian dilakukan.  Pengujian  yang  dilakukan  adalah  uji validitas menggunakan Pearson Correlation dan  uji reliabilitas menggunakan Cronbach's  Alpha .  Untuk  hasil  uji validitas,  didapatkan  bahwa  hasil  nilai  r  hitung  lebih  besar  dari  r  tabel  yang  berarti pernyataan-pernyataan yang ada pada penelitian ini konsisten dalam mengukur variabel yang diteliti (valid). Sedankan nilai Cronbach's Alpha seluruh variabel independen > 0,70 dan variable big data adoption > 0.60. Hal ini menunjukkan pernyataan-pernyataan yang ada pada penelitian  ini konsisten  dan dapat diandalkan untuk mengukur variabel yang diteliti.Penelitian  ini  menggunakan  regresi  berganda  untuk  menguji  hipotesis menggunakan koefisien determinasi ( adjusted R2), model fit (uji F), dan uji parsial (uji t). Berikut hasil pengujian hipotesis;

## Tabel 4 Hasil Hipotesis
Variabel Prediksi Hipotesis Unstd. Coefficients Sig Sig/2 Kesimpulan B Std. Error Relative Advantage + .324 .072 .000 .000 H 1 : Diterima Compatibility + .116 .054 .034 .017 H 2 : Diterima Complexity - .045 .030 .130 .065 H 3 : Ditolak Security - -.156 .045 .001 .000 H 4 : Diterima F test 15.456 F sig .000 Adj R2 .362
Note: Dependen variabel adalah adopsi big data Sumber: Data Diolah dengan SPSS 28
Nilai adjusted R square dalam penelitian ini menunjukkan angka 0,362 atau jika dipersentasekan variabel independen dalam penelitian ini mememiliki pengaruh sebesar 36,2% terhadap variabel dependen sedangkan sisanya 63,8% dipengaruhi oleh faktor lain di  luar  dari  variabel  penelitian.  Nilai  Ftabel  dalam  penelitian  ini  dengan  jumlah  data sebanyak 205 dan variabel independen sebanyak 8 adalah 1,98, sedangkan nilai Fhitung sebesar 15,456 dengan nilai sig 0,000 < 0,05 (α=5%). Maka dapat disimpulkan bahwa variabel  independen  dalam  penelitian  ini  memiliki  pengaruh  signifikan  secara keseluruhan terhadap variabel dependen.

## Hipotesis 1: Keunggulan relatif (Relative Advantage) terhadap BDA
Berdasarkan hasil uji hipotesis untuk variabel relative advantage , memiliki nilai sig 0,000 < 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa keunggulan relatif (relative advantage) berpengaruh  positif  terhadap  adopsi big  data atau H1  diterima. Hal  ini  karena perusahaan  melihat  peluang  dan  manfaat  yang  akan  di  rasakan  dari  pengadopsian teknologi, big  data dirasa  mampu  membantu  perusahaan  dalam  meningkatkan  kinerja perusahaan. Hasil penelitian ini sejalan dengan teori DOI yang mana sebelum perusahaan mengadopsi suatu inovasi, maka perusahaan harus mengetahui manfaat dan keuntungan yang akan dirasakan jika mengadopsinya, apakah inovasi tersebut membuat perusahaan puas  atau  tidak.  Semakin  besar  keuntungan  yang  dirasakan  dari  suatu  inovasi  makan semakin  capet  pula  inovasi  tersebut  tersebar  luas  dikalangan  dan  kelompok.  Hasil tersebut  sejalan  dengan  peneliti  terdahulu,  bahwa  keunggulan  relatif  secara  positif memengaruhi  adopsi big  data (Lutfi  et  al.,  2022;  Baig et  al .,  2021;  Wahab  &  Olugu,
2019; Loh & Teoh 2021; Sun et al ., 2020; Maroufkhani et al ., 2020; Iranmanesh et al., 2022).

## Hipotesis 2: Keselarasan (Compatibility) terhadap BDA
Berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  untuk  variabel compatibility, memiliki  nilai  sig 0,017 < 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa compatibility berpengaruh positif terhadap adopsi big data atau dengan kata lain H2 Diterima.
Hasil  uji  signifikan  dari  penelitan  ini  sejalan  dengan  penelitian  terdahulu  yang menyatakan  bahwa  keselarasan (compatibility) secara  positif  memengaruhi  adopsi big data (Baig et  al., 2021;  Loh  &  Teoh  2021;  Maroufkhani et  al., 2020;  Sekli  &  De  La Vega,  2021)  namun  tidak  selajan  dengan  penelitian  (Lutfi et  al .,  2022),  penelitian sebelumnya tersebut menjelaskan bahwa adopsi inovasi di kalangan UKM sulit karena kebutuhan  mereka  akan  keahlian  internal  yang  dapat  memanfaatkan big  data .  Hal  ini sesuai  dengan  teori  DOI  bahwa  apabila  suatu  inovasi  berkaitan  dengan  kebutuhan perusahaan  dan  memiliki  budaya  dan  kesesuain  yang  dapat  diterapkan  dalam  suatu perusahaan,  hal  tersebut  akan  mudah  bagi  perusahaan  untuk  mengadopsinya,  karena perusahaan tidak akan banyak mengabiskan waktu untuk menyesuaikan inovasi dalam perusahaan  yang  akan  menguras  waktu  dan  tidak  menjadi  efisien.  Inovasi  yang  tidak memiliki  nilai  kesesuaian  dengan  keadaan,  sosial,  budaya  dan  nilai  –  nilai  dalam
perusahaan,  organisasi  dan  kelompok  tidak  akan  diadopsi  secepat  inovasi  yang kompatibel atau sesuai.

## Hipotesis 3: Tingkat kerumitan (complexity) terhadap BDA
Berdasarkan hasil uji hipotesis untuk variabel complexity , memiliki nilai sig 0,065 > 0,05, maka dapat  disimpulkan bahwa complexity tidak berpengaruh terhadap adopsi big data atau H3 Ditolak . Hal ini dapat terjadi karena pada perusahaan, teknologi meski sulit tetapi tidak menjadi hambatan lagi untuk mengadopsinya, apabila perusahaan sudah mempersiapkan  strategi  untuk  mengatasi  tingkat  kerumutian  yang  tinggi  tersebut. Kompleksitas sebuah teknologi dapat diatasi dengan pemberian pelatihan bagi para calo pengguna  sehingga  inovasi  baru  yag  diterapkan  oleh  perusahaan  dapat  diterima  oleh pegawai perusahaan. Semakin banyak yang memahami teknologi maka semakin banyak yang  akan  mengadopsi  teknologi  dan  cepat  tersebar  sesuai  dengan  teori  DOI.  Hasil tersebut sejalan dengan penelitian (Baig et al ., 2021) yang menyatakan bahwa complexity berdampak positif pada BDA dan (Maroufkhani et al ., 2020) yang menyatakan bahwa perusahaan yang mempersepsikan tingkat kerumitan ( complexit y) big data yang tinggi memiliki  tingkat  kesediaan  untuk  mengadopsi big  data .  Namun  hasil  tersebut  tidak sejalan  dengan  penelitian  (Lutfi et  al., 2022),  (Loh  &  Teoh  2021),  (Lai et  al. ,  2018),
(Sekli & De La Vega, 2021).

## Hipotesis 4: Tingkat keamanan (Security) terhadap BDA
Berdasarkan hasil uji hipotesis untuk variabel security , memiliki nilai sig 0,000 < 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa security berpengaruh negatif signifikan terhadap adopsi big  data atau  dengan  kata  lain H4  Diterima .  Tingkat  keamanan  yang  rendah membuat perusahaan berpikir ulang terhadap pengadopsian inovasi teknologi. Salah satu risiko dari rendahnya tingkat keamanaan adalah bocornya data perusahaan. Hal ini akan mengakibatkan  kerugian  bagi  perusahaan,  dan  mejadi  salah  satu  pertimbangan perusahaan sebelum mengadopsi sebuah inovasi. Semakin aman sebuah teknologi baru, maka semakin banyak perusahaan yang akan mempertimbangkan untuk mengadopsinya. Hal tersebut selaras dengan teori DOI terkait dalam penyebaran inovasi dalam sebuah organisasi.  Hasil  uji  signifikan  pada  hipotesis  ini  sejalan  dengan  penelitian  terdahulu yang menyatakan tingkat keamanan yang rendah (security) berpengaruh negatif terhadap adopsi big data (Lutfi et al., 2022; Baig et al., 2021; dan Maroufkhani et al ., 2020).

## 5. SIMPULAN, IMPLIKASI DAN SARAN

## Simpulan
Berdasarkan pada hasil pengujian, dapat diketahui dari empat hipotesis terdapat 3 hipotesis  yang  dari  diterima,  yaitu relative  advantage,  compatibility, secara  positif memengaruhi  minat  perusahaan  untuk  mengadopsi big  data dan security berpengaruh
negatif  terhadap  minat  perusahaan  untuk  mengadopsi big  data .  Akan  tetapi  tingkat kerumitan ( complexity ) tidak berpengaruh terhadap pengadopsian big data .

## Implikasi
Penelitian ini memiliki implikasi manajerial bagi perusahaan dan vendor big data . Perusahaan  yang  ingin  mengadopsi  teknologi big  data ,  sebelumnya  harus  meninjau terlebih dahulu apakah teknologi tersebut memberikan manfaat relative yang lebih baik daripada  teknologi  yang  sudah  ada  di  perusahaan.  Apakah  teknologi  tersebut  selaras dengan  kebutuhan  perusahaan  dan  cukup  aman.  Di  sisi  lain  para  vendor  software big data , dalam merancang harus dapat meyakinkan perusahaan terkait manfaat dari adopsi big data , kompatibilitas serta keamanan dari adopsi big data .

## Saran
Penelitian ini memiliki keterbatas pada penggunaan kuesioner sebagai instrumen pengumpulan data. Media angket memiliki keterbatasan dalam hal menjamin kejujuran dan  keseriusan  responden  dalam  menjawab  pernyataan  dalam  angket.  Penelitian  ini memiliki sampel yang terbatas karena sulitnya mencari perusahaan yang mengadopsi big data .  Peneliti  hanya  mendapatkan  35  perusahaan  yang  berada  diwilayah  Jabodetabek dengan jumlah perusahaan di DKI Jakarta yang mencapai 12,933 per tahun 2020.
Berdasarkan  keterbatasan  tersebut  diharapkan  penelitian  selanjutnya  dapat memperbaiki  keterbatasan  penelitian  ini.  Penelitian  selanjutnya  dapat  membahas variabel  lain  yang  mampu  memengaruhi  variabel  adopsi big  data ,  misalnya: Observability dan Trialability . Penelitian selanjutnya juga dapat meningkatkan jumlah sampel perusahaan.

## DAFTAR PUSTAKA
Agrawal, K.P. Investigating the determinants of Big data Analytics (BDA) adoption in emerging economies. Acad. Manag. Proc .2015, 2015, 11290.
Al-Khatib,  A.  W.  (2022).  Intellectual  capital  and  innovation  performance:  the moderating role of big data analytics: evidence from the banking sector in Jordan. EuroMed Journal of Business . https://doi.org/10.1108/EMJB-10-2021-0154 Al-Sai, Z. A., Abdullah, R., & Husin, M. H. (2019). Big data Impacts and Challenges: A Review. 2019  IEEE  Jordan  International  Joint  Conference  on  Electrical Engineering and Information Technology, JEEIT 2019 - Proceedings , 150–155. https://doi.org/10.1109/JEEIT.2019.8717484
Asiaei,  A.,  &  Nor,  N.  Z.  (2019).  A  multifaceted  framework  for  adoption  of  cloud computing  in  Malaysian  SMEs. Journal  of  Science  and  Technology  Policy Management , 10 (3), 708–750. https://doi.org/10.1108/JSTPM-05-2018-0053 Awa,  H.  O.,  Ukoha,  O.,  &  Igwe,  S.  R.  (2017).  Revisiting  technology-organization- environment (T-O-E) theory for enriched applicability. Bottom Line , 30 (1), 2–22. https://doi.org/10.1108/BL-12-2016-0044
Baig,  M.  I., Shuib,  L.,  &  Yadegaridehkordi,  E.  (2021). A model  for decision-makers’ adoption of big data in the education sector. Sustainability (Switzerland) , 13 (24). https://doi.org/10.3390/su132413995
Başak, S., Kılınç, İ., & Ünal, A. (2022). The effect of big data in transforming to learning organization a single-case study in IT sector. VINE Journal of Information and Knowledge  Management  Systems .  https://doi.org/10.1108/VJIKMS-07-2021- 0134
Bormida, M. Da. (2021). The Big data World: Benefits, Threats and Ethical Challenges . 71–91. https://doi.org/10.1108/s2398-601820210000008007
Chen,  D.  Q.,  Preston,  D.  S.,  &  Swink,  M.  (2015).  How  the  use  of big  data analytics affects  value  creation  in  supply  chain  management. Journal  of  Management Information Systems , 32 (4), 4–39.
https://doi.org/10.1080/07421222.2015.1138364
Choi, H. S., Hung, S. Y., Peng, C. Y., & Chen, C. (2022). Different Perspectives on BDA Usage by Management Levels. Journal of Computer Information Systems , 62 (3), 503–515. https://doi.org/10.1080/08874417.2020.1858729
Contreras Pinochet, L. H., Amorim, G. de C. B., Lucas Júnior, D., & Souza, C. A. de. (2021). Consequential factors of Big data ’s Analytics Capability: how firms use data in the competitive scenario. Journal of Enterprise Information Management , 34 (5), 1406–1428. https://doi.org/10.1108/JEIM-11-2020-0445
El Samad, M., El Nemar, S., Sakka, G., & El-Chaarani, H. (2022). An innovative big data framework  for  exploring  the  impact  on decision-making  in  the  European Mediterranean  healthcare  sector. EuroMed  Journal  of  Business , i . https://doi.org/10.1108/EMJB-11-2021-0168
Ferraris,  A.,  Mazzoleni,  A.,  Devalle,  A.,  &  Couturier,  J.  (2019). Big  data analytics capabilities  and  knowledge  management:  impact  on  firm  performance. Management Decision , 57 (8), 1923–1936. https://doi.org/10.1108/MD-07-2018- 0825
Ghaleb, E. A. A., Dominic, P. D. D., Fati, S. M., Muneer, A., & Ali, R. F. (2021). The assessment  of big  data adoption  readiness  with  a  technology–organization– environment  framework:  A  perspective  towards  healthcare  employees. Sustainability (Switzerland) , 13 (15). https://doi.org/10.3390/su13158379 Günther,  W.  A.,  Rezazade  Mehrizi,  M.  H.,  Huysman,  M.,  &  Feldberg,  F.  (2017). Debating big data : A literature review on realizing value from big data . Journal of Strategic Information Systems , 26 (3), 191–209.
https://doi.org/10.1016/j.jsis.2017.07.003
Hariri,  R.  H.,  Fredericks,  E.  M.,  &  Bowers,  K.  M.  (2019).  Uncertainty  in big  data analytics:  survey,  opportunities,  and  challenges. Journal  of  Big  data , 6 (1). https://doi.org/10.1186/s40537-019-0206-3
Hasnawati,  Murwaningsari  dan  Gunawan,  (2021),  Technology  Factors  In  Cloud Accounting during The Era of Covid 19 Outbreak: A Lesson from The Indonesian Banking Sector, International Journal of Business Economics and Law, Vol. 24, Issue  6,  https://www.ijbel.com/wp-content/uploads/2021/11/IJBEL24.ISU-6- 882.pdf
Hsu,  P.  F.,  Ray,  S.,  &  Li-Hsieh,  Y.  Y.  (2014).  Examining  cloud  computing  adoption intention, pricing  mechanism, and deployment  model. International Journal of Information  Management , 34 (4),  474–488.  https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt. 2014.04.006
Iranmanesh,  M.,  Lim,  K.  H.,  Foroughi,  B.,  Hong,  M.  C.,  &  Ghobakhloo,  M.  (2022). Determinants  of  intention  to adopt big  data and  outsourcing  among  SMEs: organisational  and technological  factors  as  moderators. Management  Decision . https://doi.org/10.1108/MD-08-2021-1059
Kandil, A. M. N. A., Ragheb, M. A., Ragab, A. A., & Farouk, M. (2018). Examining the effect  of TOE model on cloud  computing  adoption in  Egypt. 8th  International Conference  on  Restructuring  of  the  Global  Economy , 9 (4),  9–10. https://cberuk.com/cdn/conference_proceedings/2019-07-12-21-27-47-PM.pdf Lai, Y., Sun, H., & Ren, J. (2017). Understanding the determinants of big data analytics (  BDA  )  adoption  in  logistics  and  supply  chain  management  An  empirical investigation . 71472056 . https://doi.org/10.1108/IJLM-06-2017-0153
Loh,  C.-H.,  &  Teoh,  A.-P.  (2021).  The  Adoption  of Big  data Analytics  Among
Manufacturing  Small  and  Medium  Enterprises  During  Covid-19  Crisis  in Malaysia. Proceedings of the Ninth International Conference on Entrepreneurship and Business Management (ICEBM 2020) , 174 (Icebm 2020), 95–100. https://doi.org/10.2991/aebmr.k.210507.015
Lutfi, A., Alsyouf, A., Almaiah, M. A., Alrawad, M., Abdo, A. A. K., Al-Khasawneh, A. L., Ibrahim, N., & Saad, M. (2022). Factors Influencing the Adoption of Big data Analytics in the Digital Transformation Era: Case Study of Jordanian SMEs. Sustainability (Switzerland) , 14 (3), 1–17. https://doi.org/10.3390/su14031802 Maroufkhani, P., Tseng, M. L., Iranmanesh, M., Ismail, W. K. W., & Khalid, H. (2020). Big  data analytics  adoption:  Determinants  and  performances  among  small  to medium-sized  enterprises. International  Journal  of  Information  Management , 54 (February), 102190. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102190 Maryanto,  B.  (2017). Big  data dan  Pemanfaatannya  Dalam  Berbagai  Sektor. Media Informatika , 16 (2), 14–19. https://jurnal.likmi.ac.id/Jurnal/7_2017/0717_02_BudiMaryanto.pdf Priyadarshinee, P., Raut, R. D., Jha, M. K., & Kamble, S. S. (2017). A cloud computing adoption in Indian SMEs: Scale development and validation approach. Journal of High Technology Management Research , 28 (2), 221–245. https://doi.org/10.1016/j.hitech.2017.10.010
Ram,  J.,  Afridi,  N.  K.,  &  Khan,  K.  A.  (2019).  Adoption  of Big  data analytics  in construction: development of a conceptual model. Built Environment Project and Asset  Management , 9 (4),  564–579.  https://doi.org/10.1108/BEPAM-05-2018- 0077
Rogers, E.M. (2003), Diffusion of Innovations , 5th ed.; Free Press: New York, NY, USA, Saetang,  W.,  Tangwannawit,  S.,  &  Jensuttiwetchakul,  T.  (2020).  The  effect  of technology-organization-environment  on  adoption  decision  of big  data technology  in  Thailand. International  Journal  of  Electrical  and  Computer Engineering , 10 (6), 6412–6422. https://doi.org/10.11591/IJECE.V10I6.PP6412- 6422
Salleh, K. A., & Janczewski, L. J. (2016). Adoption of Big data Solutions: A study on its security determinants using Sec-TOE Framework. International Conference on Information Resources , 66.
Sekli, G. F. M., & De La Vega, I. (2021). Adoption of big data analytics and its impact on  organizational  performance  in  higher  education  mediated  by  knowledge management. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity , 7 (4). https://doi.org/10.3390/joitmc7040221
Sun, S., Hall, D. J., & Cegielski, C. G. (2020). Organizational intention to adopt big data in  the  B2B  context:  An  integrated  view. Industrial  Marketing  Management ,
86 (August), 109–121. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2019.09.003 Verma, S., & Chaurasia, S. (2019). Understanding the determinants of big data analytics adoption. Information  Resources  Management  Journal , 32 (3),  1–26. https://doi.org/10.4018/IRMJ.2019070101
Wahab,  S.  N.,  &  Olugu,  E.  (2019). Big  data  Analytics  Adoption  in  Malaysia Warehousing  Industry  Khalid  S  .  Soliman  International  Business  Information Management Association ( IBIMA ) . November 2018 .
Xu, W., Ou, P., & Fan, W. (2017). Antecedents of ERP assimilation and its impact on ERP  value:  A  TOE-based  model  and  empirical  test. Information  Systems Frontiers , 19 (1), 13–30. https://doi.org/10.1007/s10796-015-9583-0