http://jurnal.umb.ac.id/index.php/JAKTA/index

## MENGUKUR NIAT PENGGUNA APLIKASI AKUNTANSI DENGAN PENDEKATAN THEORY TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL (TAM)
Zufiyardi 1 ,  Yusmaniarti 2 , Fraternesi 3 , Ali Ibrahim 4 1,2,3,4 Department of Accounting, Faculty of Economics, Universitas Muhammadiyah Bengkulu, Indonesia;
4 Management of Information System and Business (MISaB) Research Group, Faculty of Computer Science, Universitas Sriwijaya, Indonesia.
Email: 1 yusmaniarti@umb.ac.id; 2 zufiyardi@umb.ac.id; 4 fraternesi@umb.ac.id;
4 aliibrahim@unsri.ac.id * Correspondent author: yusmaniarti@umb.ac.id

## ABSTRAK
Pertumbuhan  perekonomian  Indonesia  didorong  oleh  peran  penting  sektor  UKM.  Akuntansi  telah mengalami  perkembangan  teknologi  informasi  yang  cukup  pesat.  Adanya  aplikasi  akuntansi memudahkan  aktivitas  dan  pencatatan  akuntansi.  Semua  rangkaian  kegiatan  dalam  akuntansi  seperti menjual, posting ke buku besar, menyusun neraca saldo dan laporan keuangan dapat dikerjakan melalui program  aplikasi  akuntansi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  ada  atau  tidaknya  aspek perilaku  yang  signifikan  terhadap  penerimaan  teknologi  bagi  pelaku  UKM  yang  belum  menggunakan aplikasi  akuntansi.  Model  penelitian  yang  digunakan  adalah Technology  Acceptance  Model (TAM). Populasi  penelitian adalah  pelaku  UKM  di  Bengkulu.  Teknik  pengumpulan  sampel  dengan convenience sampling .  Teknik  analisis  data  menggunakan  Smart  PLS  3.2  pendekatan Partial Least  Square (PLS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa semua hipotesis diterima secara signifikan melalui statistik (P-value < 0,05). Pertama, Perceived Usefulness ada pengaruh signifikan terhadap Attitude (0,00 < 0,05). Kedua, Perceived  Ease  Of Use ada  pengaruh  signifikan  terhadap Perceived  Usefulness (0,00  <  0,05).  Ketiga, Perceived  Ease  Of  Use ada  pengaruh  signifikan  terhadap Attitude (0,00 <  0,05). Keempat, Attitude ada pengaruh  signifikan  terhadap Behavioral  Intention (0,00  <  0,05).  Berdasarkan  hasil  penelitian  bahwa pengguna  memiliki  sikap,  niat  penggunan  serta  perilaku  yang  baik  dalam  menerima  pengadopsian aplikasi akuntansi.
Kata kunci  :  Perceived Usefulness, Perceived Ease Of Use, Attitude, Behavior Intention, TAM, Smart PLS

## ABSTRACT
Indonesia's economic growth is driven by the important role of the SME sector. Accounting has experienced  a  fairly  rapid  development  of  information  technology.  The  existence  of  an accounting  application  facilitates  accounting  activities  and  records.  All  series  of  activities  in accounting such as selling, posting to the general ledger, preparing trial balances and financial reports can be done through an accounting application program. This study aims to determine whether or not there are significant behavioral aspects to technology acceptance for SMEs who have not used accounting applications. The research model used is the Technology Acceptance Model  (TAM).  The  research  population is  SMEs  in  Bengkulu.  The  sampling  technique  used is convenience  sampling.  The  data  analysis  technique  used  Smart  PLS  3.2  Partial  Least  Square (PLS)  approach.  The  results  showed  that  all  hypotheses  were  accepted  significantly  through statistics (P-value < 0.05). First, Perceived Usefulness has a significant effect on Attitude (0.00
http://jurnal.umb.ac.id/index.php/JAKTA/index
< 0.05). Second, Perceived Ease Of Use has a significant effect on Perceived Usefulness (0.00 < 0.05). Third, Perceived Ease Of Use has a significant effect on Attitude (0.00 < 0.05). Fourth, Attitude  has  a  significant  effect  on  Behavioral  Intention  (0.00  <  0.05).  Based  on  the  results  of the  study  that  users  have  good  attitudes, intentions  and  behavior  in  accepting  the  adoption  of accounting applications.
Keywords : Perceived  Usefulness,  Perceived  Ease  Of  Use,  Attitude,  Behavior  Intention, TAM, Smart PLS

## PENDAHULUAN
Kegagalan  pola  pembangunan  ekonomi  yang  bertumpu  pada  konglomerasi usaha  besar  telah  mendorong  para  perencana  ekonomi  untuk  mengalihkan  upaya pembangunan  dengan  bertumpu  pada  pemberdayaan  Usaha  Kecil  dan  Menengah (UKM).  Usaha  Kecil  Menengah  (UKM)  merupakan  salah  satu  sektor  strategis  dalam perekonomian nasional. Hal ini dapat dilihat dari besarnya penyerapan tenaga kerja oleh sektor  UKM.  Berdasarkan  data  Kementerian  Koperasi  dan  UKM  menyebutkan  bahwa pada tahun 2013 jumlah tenaga kerja di sektor UKM sebesar 9.519.616 pekerja dengan rincian  5.570.231  pekerja  di  usaha  kecil  dan  3.949.385  di  usaha  menengah.  Adapun jumlah  unit  usaha  kecil  sebanyak  654.222  unit  dan  unit  usaha  menengah  sebanyak 52.106 unit. Pertumbuhan perekonomian Indonesia didorong oleh peran penting Sektor UKM.  Dengan  adanya  sektor  UKM,  pengangguran  akibat  angkatan  kerja  yang  tidak terserap dalam dunia kerja menjadi berkurang. Sektor UKM pun telah terbukti menjadi pilar perekonomian  yang tangguh saat terjadi krisis ekonomi tahun 1998, setelah krisis ekonomi  pun  UKM  masih  berperan  bahkan  dijadikan  tulang  punggung  perekonomian karena  secara  alamiah  lebih  dinamis  ketimbang  perusahaan  besar.  Namun  dalam perkembangannya  pengembangan  usaha  kecil  masih  menghadapi  beberapa  kendala seperti  tingkat  kemampuan,  ketrampilan,  keahlian,  manajemen  sumber  daya  manusia, kewirausahaan,  pemasaran  dan  keuangan  (Kuncoro,  2007).  UKM  sangat  berat  dalam menghadapi  persaingan  dengan  perusahaan-perusahaan  besar  dan  lebih  modern. Kemampuan  bersaing  di  pasar  sangat  menentukan  kelangsungan  hidup  suatu perusahaan,  demikian  pula  dengan  UKM.  Di  Indonesia  sebagian  UKM  menjalankan usahanya  dengan  cara-cara  tradisional,  padahal  saat  ini  perusahaan  bersaing  melalui kecanggihan teknologi dan IT untuk bisa memenangkan persaingan.
Dilansir dari ( www.online-pajak.com ), tarif PPh  Final UMKM resmi turun dari 1%  menjadi  0,5%  (syarat  dan  ketentuan  berlaku).  Perubahan  tarif  PPh  Final  UMKM tersebut tercantum dalam Peraturan Pemerintah No. 23 Tahun 2018, perubahan tarif ini diberlakukan  sejak  1  Juli  2018.  Peraturan  pemerintah  tentang  Pajak  penghasilan  atas Penghasilan  Dari  Usaha  yang  Diterima  atau  Diperoleh  Wajib  Pajak  yang  Memiliki Peredaran  Bruto  Tertentu  tersebut  merupakan  pengganti  atas  PP  No.  46  Tahun  2013. Direktorat  Jenderal Pajak Kementerian Keuangan memberikan kemudahan bagi pelaku Usaha  Mikro,  Kecil  dan  Menengah  (UMKM)  untuk  melaksanakan  kewajibannya membayar  pajak.  Jika  kondisi  bisnis  tengah  merugi,  wajib  pajak  bisa  membuat
http://jurnal.umb.ac.id/index.php/JAKTA/index
pembukuan  agar  tarif  pajaknya  menjadi  lebih  rendah,  sesuai  dengan  omzet.  Aturan pembukuan tersebut tertuang dalam PP No. 23 Tahun 2018.
SIA  menghasilkan  informasi  keuangan  yang  bisa  dipercaya,  relevan,  tepat waktu,  dapat  dipahami  dan  teruji  kebenarannya  untuk  membantu  dalam  proses pengambilan  keputusan  ekonomis  (Rosita  2013).  “Sistem  Informasi  Akuntansi  (SIA) adalah kumpulan sumber daya manusia dan peralatan, yang dirancang untuk mengubah data keuangan dan data lain menjadi informasi yang dikomunikasikan kepada berbagai pihak  pengambil  keputusan”,  Bodnar  dan  Hopwood  (2004).  Penelitian  tentang  niat berperilaku (behavioral  intention) dalam  penggunaan  teknologi  dilakukan  dengan menggunakan Theory  Technology  Acceptance  Model  (TAM). TAM menawarkan  suatu penjelasan  yang  kuat  dan  sederhana  untuk  penerimaan  teknologi  dan  perilaku penggunanya  (Venkatesh  dan  Moris,  2000). TAM dilandasi  dari Theory  of  Reasoned Action (TRA) yang  dikemukakan  Ajzen  dan  Fisbein  (1980)  dalam  Jogiyanto  (2007). TRA  menyatakan  bahwa  seseorang  akan  menerima  komputer  jika  komputer memberikan  manfaat  kepada  para  pemakainya.  TAM secara  khusus  digunakan  dalam bidang  sistem  informasi  untuk  memprediksi  penerimaan  dan  penggunaan  dalam pekerjaan individual pemakai (Oladipupo, 2014 dalam Darmaningtyas dan Ketut, 2017).
Menurut  Davis  (1989)  TAM adalah  sebuah  teori  sistem  informasi  yang dirancang untuk  menjelaskan bagaimana pengguna mengerti dan  menggunakan sebuah teknologi informasi. Santoso (2004) menggunakan konstruk asli TAM yang dibuat oleh Davis (1989), yaitu persepsi kegunaan ( perceived usefulness ) merupakan manfaat yang diharapkan  oleh  pengguna  teknologi  informasi  dalam  melaksanakan  tugas,  persepsi kemudahan  penggunaan  ( perceived  ease  of  use )  sebagai  suatu  tingkatan  dimana seseorang  percaya  bahwa  penggunaan  sistem  tertentu  dapat  mengurangi  beban  usaha seseorang  dalam  mengerjakan  sesuatu,  sikap  ( attitude ),  dimana  sikap  suka  atau  tidak suka  terhadap  penggunaan  suatu  produk.  Sikap  suka  atau  tidak  suka  terhadap  suatu produk  ini  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  perilaku  niat  seseorang  untuk menggunakan  suatu  produk  atau  tidak  menggunakannya,  niat  perilaku  ( behavioral intention ) dimana tingkat penggunaan sebuah teknologi komputer pada seseorang dapat diprediksi  dari  sikap  perhatian  pengguna  terhadap  teknologi  tersebut,  misalnya keinginan  menambah  pendukung,  motivasi  untuk  tetap  menggunakan,  serta  keinginan untuk  memotivasi  pengguna  lainnya,  penggunaan  senyatanya  ( actual  use )  dimana seseorang akan puas menggunakan sistem jika mereka meyakini bahwa sistem tersebut mudah digunakan dan akan meningkatkan produktifitas mereka. Amoroso dan Gardner (2004)  TAM menambahkan  beberapa  konstruk  eksternal  yaitu  jenis  kelamin (gender), pengalaman (experience), kerumitan (complexity), dan kesukarelaan (voluntariness).
Keberhasilan  dalam  suatu  sistem  informasi  bergantung  pada  bagaimana  proses menjalankan  sistem  tersebut,  kemudahan  penggunaan  sistem  bagi  pemakai,  dan kemampuan  pemakai  sistem.  Salah  satu  model  untuk  memprediksi  dan  menjelaskan penggunaan komputer adalah Technology Acceptance Model (TAM)  (Jun Dai and He- li,  2013).  Secara  teoritis  dan  praktis  TAM  merupakan  model  yang  dianggap  pantas dalam menjelaskan bagaimana user menerima sebuah sistem. TAM menyatakan bahwa behavioral  intention  to  use ditentukan  oleh  dua  keyakinan  yaitu:  pertama,  persepsi kemanfaatan  ( perceived  usefulness )  yang  didefinisikan  sebagai  sejauh  mana  seseorang
http://jurnal.umb.ac.id/index.php/JAKTA/index
yakin  bahwa  menggunakan  sistem  akan  meningkatkan  kinerjanya.  Kedua,  persepsi kemudahan  ( perceived  ease  of  use )  yang  didefinisikan  sebagai  sejauh  mana  seseorang yakin bahwa penggunaan sistem adalah mudah.
Sistem  akuntansi  berbasis  komputerisasi  dapat  membantu  UKM  untuk meningkatkan  usaha  dan  mengatasi  masalah  yang  ada  di  UKM.  UKM  sangat berkepentingan  terhadap  penggunaan  sistem  informasi  berbasis  komputer  agar  bisa berdaya saing dengan entitas yang lebih besar, namun masih banyak UKM yang belum menggunakan  aplikasi  akuntansi  dalam  usahanya  (Paidi,  Yusmaniarti,Y.,  2017). Penelitian  ini  mengukur  niat  untuk  menggunakan  aplikasi  akuntansi  pada  UKM menggunakan  pendekatan Theory Technology  Acceptance  Model. Objek  penelitian  ini adalah UKM di Kota Bengkulu.
II. Review of Literature
1. Theory of Reasoned Action (TRA) Theory  of  Reasoned  Action (TRA)  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Martin Fishbein  &  Ajzen  (1980)  dalam  Shinta  (2009).  Teori  ini  menghubungkan  antara keyakinan  ( belief ),  sikap  ( attitude ),  kehendak  ( intention )  dan  perilaku  ( behavior ). Theory  of  Reasoned  Action (TRA) menyatakan  bahwa  individu  akan  menggunakan komputer  jika  mereka  mengetahui  adanya  keuntungan  atau  hasil  positif  dalam penggunaan  komputer tersebut  Fisben  dan  Ajzen  (1980).  Secara  lebih  sederhana, teori ini  mengatakan  bahwa  seseorang  akan  melakukan  suatu  perbuatan  apabila  ia memandang  perbuatan  itu  positif  dan  bila  ia  percaya  bahwa  orang  lain  ingin  agar  ia melakukannya.
2. Technology Acceptance Model (TAM) Technology  Acceptance  Model (TAM) pertama  kali  dikembangkan  oleh  Davis (1989)  dan  kemudian  dipakai  serta  dikembangkan  kembali  oleh  beberapa  peneliti seperti Adam et al. (1992) Szajna (1996), Igbaria et al. (1995) dan Venkatesh dan Davis (2000).  Modifikasi  model  TAM dilakukan  oleh  Venkantesh  (2002)  dengan menambahkan  variable trust dengan  judul: Trust  enhanced Technology  Acceptance Model , yang meneliti tentang hubungan antar variabel TAM dan trust . Beberapa model penelitian  telah  dilakukan  untuk  menganalisis  dan  memahami  faktor-faktor  yang mempengaruhi  diterimanya  penggunaan  teknologi  komputer,  diantaranya  yang  tercatat dalam  berbagai  literatur  dan  referensi  hasil  riset  di  bidang  teknologi  informasi  adalah seperti  TRA, Theory  of  Planed Behaviour (TPB),  dan  TAM yang  dikembangkan  oleh Davis F.D (1989) merupakan salah satu model penelitian yang paling banyak digunakan dalam  penelitian  teknologi  informasi,  karena  model  penelitian  ini  lebih  sederhana  dan mudah diterapkan (Iqbaria, 1995) dalam Sarana (2000).
Menurut  Davis  (1989)  TAM adalah  sebuah  teori  sistem  informasi  yang dirancang untuk  menjelaskan bagaimana pengguna mengerti dan  menggunakan sebuah teknologi  informasi.  TAM  menggunakan  TRA dari  Fishbein  dan  Ajzen  (1967)  yang digunakan  untuk  melihat  bagaimana  tingkat  adopsi  responden  dalam  menerima teknologi informasi. TAM adalah suatu model untuk menjelaskan dan memprediksikan penerimaan pengguna terhadap suatu teknologi.  TAM merupakan pengembangan  TRA dan  memprediksi  penerimaan  pengguna  terhadap  teknologi  berdasar  pengaruh  dua faktor,  yaitu  persepsi  kemanfaatan (perceived  usefulness) dan  persepsi  kemudahan

## JAKTIA
http://jurnal.umb.ac.id/index.php/JAKTA/index
penggunaan (perceived ease of use) (Davis, 1989). Kedua konstruk tersebut merupakan perbedaan  mencolok  yang  ada  pada  TAM  jika  dibandingkan  dengan  TRA  dan  TPB. Selain  itu, TAM juga  tidak  terdapat  konstruk  norma  subjektif  ( subjective  norm )  dan kontrol  perilaku  ( perveived  behavioral  control ).  Konstruk  lain  dalam  TAM sama dengan  TRA,  hanya  karena  lebih  dikhususkan  untuk  penggunaan  teknologi,  maka istilahnya pun menyesuaikan. Model TAM ditunjukkan pada Gambar 2.1
Gambar 2.1.
Technology Acceptance Model (Jogiyanto, 2008: 113) TAM  memiliki  5  konstruk  utama,  yaitu:  (1) Perceived  usefulness (kegunaan),
(2) Perceived  ease  of  use (kemudahan  penggunaan),  (3) Attitude  toward  using technology (sikap), (4) Behavioral  intention  to use (intensi), dan (5) Actual technology use (penggunaan  teknologi  sesungguhnya).  Penjelasan  masing-masing  konstruk  adalah sebagai berikut.
Konstruk  pertama  adalah perceived  usefulness yang  selanjutnya  disebut kegunaan.  Kegunaan  didefinisikan  sebagai  sejauh  mana  seseorang  percaya  bahwa menggunakan  suatu  teknologi  akan  meningkatkan  kinerja  pekerjaannya  (Davis,  1985: 26).  Konstruk  ini  dipengaruhi  oleh  konstruk  kemudahan  penggunaan.  Penelitian terdahulu  menunjukkan  bahwa  kegunaan  merupakan  konstruk  yang  paling  banyak signifikan dan penting yang mempengaruhi sikap, intensi dan perilaku (Jogiyanto, 2008: 114).  Terdapat  6  indikator  untuk  mengukur  konstruk  kegunaan  yaitu  pekerjaan  lebih cepat  selesai (work  more  quickly) ,  meningkatkan  kinerja (job  performance) , meningkatkan  produktivitas (increase  productivity) ,  meningkatkan  efektivitas  kerja (effectiveness) , memudahkan pekerjaan (makes job easier) dan berguna (useful) (Davis, 1989 dalam Jogiyanto 2008; 152).
Konstruk  kedua  adalah perceived  ease  of  use yang  selanjutnya  disebut kemudahan  penggunaan.  Kemudahan  penggunaan  didefinisikan  sebagai  sejauh  mana orang  percaya  bahwa  menggunakan  suatu  teknologi  akan  bebas  dari  upaya  (Davis, 1985:  25).  Konstruk  ini  memengaruhi  konstruk  kegunaan,  sikap,  intensi  dan penggunaan teknologi sesungguhnya. Namun yang paling signifikan adalah pengaruh ke konstruk  kegunaan,  sementara  terhadap  konstruk  lain  pengaruhnya  tidak  signifikan (Jogiyanto,  2008:  115).  Terdapat  6  indikator  untuk  mengukur  konstruk  kemudahan penggunaan  yaitu  kemudahan  sistem  untuk  dipelajari  ( easy  of  learn) ,  kemudahan system  untuk  dikontrol  ( controllable) ,  interaksi  dengan  system  yang  jelas  dan  mudah dimengerti (clear and understandable) , fleksibilitas  interaksi ( flexibility) , mudah untuk terampil  menggunakan  sistem (easy  to  become  skillful) dan  mudah  untuk  digunakan (easy to use) (Davis, 1989 dalam Jogiyanto, 2008: 152).
http://jurnal.umb.ac.id/index.php/JAKTA/index
Konstruk  ketiga  adalah attitude  toward  using  technology yang  selanjutnya disebut  sikap.  Sikap  dapat  didefinisikan  sebagai  perasaan  positif  atau  negatif  dari seseorang jika harus melakukan perilaku yang akan ditentukan (Davis dkk, 1989 dalam Jogiyanto,  2008:  116).  Dalam  model  TAM,  sikap  berpengaruh  pada  intensi  serta dipengaruhi  oleh  kemudahan  penggunaan  dan  kegunaan.  Jogiyanto  (2008:  116)  juga menyatakan bahwa dalam penelitian-penelitian  yang sudah pernah dilakukan, sebagian menunjukkan  bahwa  sikap  memiliki  pengaruh  positif  pada  intensi,  namun  sebagian yang  lain  juga  menunjukkan  bahwa  sikap  tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  ke intensi.  Oleh  sebab  itu,  ada  penelitian  TAM  tidak  menyertakan  konstruk  sikap  dalam modelnya.
Konstruk  keempat  adalah behavioral  intention  to  use yang  selanjutnya  disebut intensi.  Mengacu  pada  Gambar  2.1,  intensi  memiliki  pengaruh  pada  penggunaan teknologi  sesungguhnya  serta  dipengaruhi  oleh  sikap  dan  kegunaan.  Terdapat  2 indikator  untuk  mengukur  konstruk  intensi,  yaitu  penggunaan  sistem  untuk menyelesaikan  pekerjaan (carrying  out  the  task) dan  rencana  pemanfaatan  di  masa depan (planned utilization in the future) (Amoroso and Gardner, 2004). Konstruk  kelima  adalah actual  technology  use yang  selanjutnya  disebut  penggunaan teknologi  sesungguhnya  atau  penggunaan.  Dalam  TAM,  penggunaan  teknologi sesungguhnya  setara  dengan  istilah  perilaku (behavior) pada  TRA  namun  untuk digunakan dalam konteks teknologi.

## 3. Penelitian Terdahulu
Lu  et  al.,  (2010),  meneliti  tentang An  empirical  study  of  on-line  tax  filling accaptance  model:  Integrating TAM and TPB.  Penelitian  ini  menjelaskan faktor- faktor  penentu  yang  mempengaruhi  pembayar  pajak  untuk  menggunakan  sistem pengarsipan  pajak  on-line.  Hasil  empiris  menunjukkan  semua  hipotesis  yang diajukan  dalam  penelitian  ini  didukung.  Kegunaan  persepsian  memiliki  pengaruh positif yang signifikan terhadap kontrol  perilaku persepsian (koefisien jalur = 0,269) dan  sikap  (koefisien  jalur  =  0,369).  Selain  itu  kemudahaan  penggunaan  persepsian berpengaruh signifikan terhadap manfaat pembayar pajak persepsian (koefisien jalur =  0,550),  kontrol  perilaku  persepsian  (koefisien  jalur  =  0,679)  dan  sikap  (koefisien jalur  =  0,226).  Korelasi  dengan  faktor  TAM  terhadap  faktor  TPB  juga  signifikan. Dengan  kata  lain,  ada  korelasi  dengan  faktor-faktor  di  dalam  kedua  teori  tersebut. Temuan  tersebut  belum  pernah  dibahas  sebelumnya  dalam  kontribusi  utama penelitian  ini.  Pada  hubungan  antara  norma  dan  faktor  TPB,  norma  sosial berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  sikap  (koefisien  jalur  =  0,108)  dan  norma subjektif  (koefisien  jalur  =  0,123).  Hasil  empiris  juga  menunjukkan  bahwa  faktor norma  (norma  sosial  dan  norma  moral)  memiliki  dampak  positif  pada  faktor  TPB (sikap  dan  norma  subjektif).  Penelitian  ini  mengusulkan  bahwa  sikap  adalah  faktor utama  yang  mempengaruhi  minat  perilaku  pengarsipan  pajak  on-line.  Hasil  empiris menunjukkan  bahwa  minat  perilaku  pengarsipan  pajak  on-line  ditentukan  oleh kontrol perilaku persepsian (koefisien jalur = 0,343), sikap (koefisien jalur = 0,449), dan  norma  subjektif  (koefisien  jalur  =  0,102).  Pengarsipan  pengajuan  pajak  secara on-line memiliki efek positif yang signifikan terhadap perilaku pengarsipan pajak on-
http://jurnal.umb.ac.id/index.php/JAKTA/index
line (koefisien jalur = 0,592). Temuan ini sesuai dengan Ajzen (1985). Dalam aspek keterbatasan  penelitian  dan  studi  selanjutnya,  penelitian  ini  mengharapkan  untuk menerima  1000  kuesioner.  Namun  situasi  sebenarnya  lebih  buruk  dari  yang diharapkan  (kuesioner  respon  adalah  422).  Lu  et  al.,  (2010)  menyarankan  agar penelitian  berikut dapat mengunjungi staf senior di perusahaan  selain  menggunakan kuesioner  on-line.  Tingkat  pengetahuan  lebih  tinggi  sehingga  memungkinkan  untuk mendapatkan kuesioner yang  lebih  valid. Kuesioner cetak kertas adalah  metode lain untuk mengumpulkan sampel (karena menggunakan kuesioner on-line, peneliti tidak dapat  menguji  pembayar  pajak  yang  jarang  menggunakan  internet).  Penelitian  ini hanya  berfokus  pada  pembayar  pajak  yang  memiliki  pengalaman  menggunakan pengajuan pajak on-line. Lu et al., (2010) menyarankan agar tindak lanjut studi dapat menargetkan  pembayar  pajak  yang  tidak  pernah  menggunakan  sistem  pengarsipan pajak  on-line  untuk  mempelajari  faktor  komentar  dan  penerimaan  kelompok pengalaman  menggunakan  sistem  pengarsipan  pajak  on-line  dan  tidak  memiliki pengalaman dalam sistem.
Dreana  (2012),  melakukan  penelitian  tentang  “Analisis  faktor  –  faktor  yang mempengaruhi  penerimaan  pengguna  SIMAWEB  di  Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis Universitas Diponegoro : Integrasi TAM dan TPB”. Dari 13 hipotesis yang diajukan, terdapat  5  hipotesis  ditolak  dan  8  hipotesis  diterima.  Kegunaan  persepsian  tidak berpengaruh  terhadap  kontrol  perilaku  persepsian.  Kemudahan  penggunaan persepsian  tidak  berpengaruh  terhadap  kontrol  perilaku  persepsian.  Norma  sosial tidak  berpengaruh  terhadap  sikap.  Norma  sosial  tidak  berpengaruh  terhadap  norma subyektif.  Norma  moral  tidak  berpengaruh  terhadap  sikap.  Kegunaan  persepsian berpengaruh positif terhadap sikap. Kemudahan penggunaan persepsian berpengaruh positif  terhadap  kegunaan  persepsian.  Kemudahan  penggunaan  persepsian berpengaruh positif terhadap sikap. Norma moral berpengaruh positif terhadap norma subyektif.  Kontrol  perilaku  persepsian  berpengaruh  positif  terhadap  niat  perilaku penggunaan  sistem.  Sikap  berpengaruh  positif  terhadap  niat  perilaku  penggunaan sistem.  Norma  subyektif  berpengaruh  positif  terhadap  niat  perilaku  penggunaan sistem. Niat perilaku berpengaruh positif terhadap perilaku penggunaan sistem.
Amanda  dan  MI  Mitha  (2017)  menyimpulkan  bahwa  Pendekatan Theory  of Planned Behavior dalam melihat faktor-faktor yang mempengaruhi niat penggunaan SI terkomputerisasi  menunjukkan  bahwa  hanya  variabel  kontrol  perilaku  persepsian ( perceived  behavior  control) yang  berpengaruh  terhadap  niat  penggunaan  SI terkomputerisasi.  Hal  ini  dipicu  oleh  adanya  persepsi  para  pelaku  UKM  bahwa menggunakan SI terkomputerisasi itu tidak sulit dan dapat mengurangi upaya (tenaga dan waktu) dalam melakukan pekerjaan, juga pekerjaan dapat dilakukan secara lebih cepat.  Sedangkan  variable  sikap  ( atittude )  dan  norma  subjektif  ( subjective  norm) tidak berpengaruh terhadap niat ( intention ) atas penggunaan SI terkomputerisasi. 4. Kerangka Pemikiran
Penelitian  ini  merupakan replikasi dari penelitian  yang dilakukan oleh  Amanda dan  MI  Mitha  (2017)  tentang  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  niat  penggunaan  SI Terkomputerisasi  pada  UKM  dengan  mengubah  pendekatan  teori  yang  digunakan  dari Theory  Planed  of  Behavior menjadi Theory  Technology  Acceptance  Model .  Penelitian
http://jurnal.umb.ac.id/index.php/JAKTA/index
sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Filadelfia  (2015)  (dalam    Amanda  dan  MI  Mitha, 2017), menyatakan bahwa niat pelaku UMKM atas pengadaan pembukuan dipengaruhi oleh variabel sikap ( attitude ).
Technology  Acceptance  Model (TAM)  yang  diperkenalkan  pertama  kali  oleh Fred  D.  Davis  pada  tahun  1989,  adalah  adaptasi  dari  TRA  yang  dibuat  khusus  untuk pemodelan penerimaan pengguna terhadap sistem informasi. TAM menganggap bahwa 2 keyakinan individual, yaitu persepsi kemanfaatan ( perceived usefulness , disingkat PU) dan persepsi kemudahan penggunaan ( perceived easy of use , disingkat PEOU). Berikut ini adalah gambar kerangka pemikiran penelitian berdasarkan teori TAM :
Gambar 2.2 Skema Kerangka Pemikiran
a. Pengaruh Persepsi Kegunaan (Perceived Usefulness) Terhadap Sikap (Attitude) . Perceived  Usefulness didefinisikan  oleh  Davis  (1989)  merupakan  tingkat kepercayaan seseorang ketika menggunakan sistem tertentu dapat meningkatkan kinerja pekerjaannya.  Amoroso  dan  Gardner  (2004)  menemukan  hubungan  yang  signifikan antara  persepsi  kegunaan  terhadap  persepsi  sikap.  Dalam  hal  ini  dapat  menunjukkan bahwa  terdapat  pengaruh  yang  diberikan perceived  usefulness terhadap attitude pengguna  dalam  menerima  teknologi  informasi  akuntansi  yaitu  terkait  dengan penerimaan aplikasi akuntansi.
H1 : Perceived usefulness aplikasi akuntansi berpengaruh positif terhadap attitude .
b. Pengaruh Persepsi  Kemudahan Penggunaan (Perceived  Ease Of Use) Terhadap Sikap ( Attitude ) Dan Persepsi Kegunaan (Perceived Usefulness) .
Pengguna  akan  merasa  lebih  mudah  menggunakan  sistem  jika  startup  aplikasi menyediakan  tampilan  yang  lebih  mudah  dioperasikan    dan  peringatan  kesalahan pengisian  pada  saat  mengakses  sistem  (Ramayah,  et  al.,  2009)  dalam  Nugroho  2012. Pengguna  akan  mengetahui  manfaat  dari  sistem  tersebut  jika  sistem  mudah  digunakan (Warkentin,  et  al.,  2002)  dalam  Nugroho  2012.  Suseno  (2009)  menemukan  hubungan yang signifikan antara perceived ease of use terhadap attitude . Sehingga jika pengguna berfikir  bahwa  sistem  mudah  digunakan  maka  pengguna  mempunyai  sikap  positif menerima sistem aplikasi akuntansi.
http://jurnal.umb.ac.id/index.php/JAKTA/index
Ketika  pengguna  aplikasi  akuntansi  mempelajari  dan  mengerti  menggunakan  aplikasi akuntansi  dengan  lebih  cepat,  keefesienan  penggunaan  sistem  tersebut  juga  akan meningkat.  Kefesienan  pengguna  akan  membawa  pola  piker  pengguna  bahwa  sistem sangat  bermanfaat  bagi  mereka.  Pengguna  dapat  melakukan  pembukuan  keuangan dengan  lebih  cepat  pada  saat  pengguna  memiliki perceived  ease  of  use yang  lebih tinggi  (Fu,  et  al.,  2006)  dalam  Nugroho  2012.  Oleh  karena  itu, perceived  ease  of  use adalah faktor determinan dari perceived usefulness . H2 : Perceived ease of use aplikasi akuntansi berpengaruh positif terhadap attitude . H3  : Perceived  ease  of  use aplikasi  akuntansi  berpengaruh  positif  terhadap perceived usefulness .
c. Pengaruh Antara sikap ( attitude ) Terhadap Niat Perilaku (Behavioral Intention) Sun  (2003)  menemukan  bahwa  sikap  bukan  merupakan  pemrediksi  andal terhadap  niat  perilaku  maupun  penggunaan  senyatanya.  Amoroso  dan  Gardner  (2004) menyatakan  bahwa  penggunaan  mungkin  memiliki  sikap  yang  positif  jika  mereka percaya  bahwa  penggunaan  teknologi  akan  meningkatkan  kinerja  dan  produktivitas mereka.  Wiyono  (2008)  dan  Suseno  (2009)  menemukan  hubungan  yang  positif signifikan  persepsi  sikap  terhadap  persepsi  niat  perilaku.  Dalam  penelitian  ini  peneliti ingin  menguji  kembali  hubungan  antara  persepsi  sikap  terhadap  niat  perilaku penggunaan.
H4  : Attitude menerima  aplikasi  akuntansi berpengaruh  positif  terhadap Behavioral Intention menggunakan aplikasi akuntansi.

## METODE PENELITIAN 1. Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  ini  adalah explanative  research dengan  menggunakan pendekatan  kuantitatif.  Menurut  Singarimbun  dalam  Singarimbun  dan  Effendi  (2006), explantive  research merupakan  penelitian  yang  bertujuan  untuk  mengukur  hubungan antar  variabel-variabel  penelitian  dan  menguji  hipotesa  yang  telah  dirumuskan sebelumnya.  Pada  akhirnya  hasil  penelitian  ini  menjelaskan  hubungan  kausal  antar variabel-variabel melalui pengujian hipotesis 2. Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  Penelitian  ini  adalah  seluruh  UKM  yang  ada  di  Kota Bengkulu. Berikut ini merupakan tabel populasi UKM di Kota Bengkulu:
Tabel 3.1  Populasi UKM di Kota Bengkulu Kecamatan Jumlah UKM Gading Cempaka 27 Muara Bangkahulu 28 Ratu Agung 41 Selebar 15 Singaran Pati 36 Sungai Serut 32 Teluk Segara 63

## JAKTIA
http://jurnal.umb.ac.id/index.php/JAKTA/index
Total 242
Metode  yang  digunakan  untuk  menentukan  jumlah  sampel  adalah  metode Convenience  Sampling .  Metode  pengambilan  sampel  ini  dipilih  untuk  memudahkan pelaksanaan penelitian dengan alasan bahwa jumlah populasi yang belum menggunakan aplikasi  akuntansi  tidak  diketahui  sehingga  terdapat  kebebasan  untuk  memilih  sampel yang paling cepat dan murah. Peneliti  menggunakan 50% dari populasi untuk dijadikan sebagai sampel penelitian. Secara khusus kuesioner diberikan kepada UKM yang belum menggunakan aplikasi akuntansi. Untuk pengujian seluruh hipotesis dalam penelitian ini menggunakan  metode  Analisis Component  Based SEM  atau Partial  Least  square (PLS), maka besar sampel minimal yang direkomendasikan berkisar dari 30 sampai 100 pelaku UKM yang belum menggunakan aplikasi akuntansi (Imam Ghozali, 2014).

## 2. Teknik Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah metode survei dengan cara menyebarkan kuesioner kepada 242 pelaku UKM di wilayah kota  Bengkulu.    Penyebaran  kuesioner  dilakukan  dengan  dua  cara,  yaitu online dan offline .  Kuesioner online dibagikan  kepada  pelaku  UKM  yang  terkoneksi  dengan aplikasi chat WhatsApp  ataupun  grup chat WhatsApp,  dan  kuesioner offline akan langsung  di  antar  ketempat  responden.  Untuk  tenggang  waktu  pengambilan  kuesioner akan ditetapkan. Kuisoner dibuat dengan kategori multiple choise dengan menggunakan skala linkert .. Responden yang digunakan yaitu para pelaku UKM yang berjumlah 242 orang  yang  belum  menggunakan  aplikasi  akuntansi.  Penyebaran  kuesioner  dilakukan secara online dan offline dimulai  pada  tanggal  29  Desember  2018.  Penyebaran  secara online dilakukan  di  grup  chat  WhatsApp  BDS  KPP  Pratama  Bengkulu  yang beranggotakan  para  pelaku  UKM  dan  menghubungi  langsung  nomor  HP  yang terhubung  dengan  akun  WhatsApp  yang  terdapat  di  data  UKM.  Penyebaran  secara offline langsung  ke  alamat  pelaku  UKM.  Dari  242  kuesioner  yang  disebarkan  ada  129 kuesioner  yang terkumpul, 129 (53,30%) ini  sudah  memenuhi target  dari peneliti  yang mentargetkan  50%  dari  populasi,  sehingga  kuesioner  yang  didapat  sudah  bisa  untuk dilakukan analisis pengukuran
3. Teknik Analisis Data
Analisis  data  menggunakan  pendekatan Partial  Least  Square  (PLS). Model  analisis  jalur  PLS-SEM  terdiri  dari  dua  unsur  yaitu  model  pengukuran ( measurement  model )  atau outer  model dan  model  struktural (Structural  model) atau inner  model . Inner  model menunjukkan  hubungan  antara  variabel  laten.  Sedangkan outer model menggambarkan hubungan antara variabel  laten dengan variabel  indikator (Widarjono,  2015;  273).  Menurut  Wold  (1985),  Teknik Partial  Least Square (PLS) merupakan metode analisis yang powerful karena tidak didasarkan banyak asumsi. Data tidak  harus  terdistribusi normal multivariate dan  sampel  tidak  harus  besar  (minimal direkomendasikan berkisar  dari  30  –  100).  (Ghozali,  2014;  7-9). Partial  Least  Square (PLS)  terdapat  dua  macam  komponen  pada model  kausal  yaitu,  model  pengukuran
( measurement model ) dan model struktural ( structural model ).
Convergent  validity merupakan  model  pengukuran  dengan refleksif  indikator dinilai  berdasarkan  korelasi  antara item  score/component  score dengan construct

## JAKTIA
http://jurnal.umb.ac.id/index.php/JAKTA/index
score yang  dihitung  dengan  PLS. Ukuran  refleksif  individual  dikatakan  tinggi  jika berkorelasi  lebih  dari  0,70  dengan  konstruk  yang  ingin  diukur.  Namun  demikian untuk  penelitian  tahap  awal  dari  pengembangan  skala  pengukuran  nilai  loading  0,5 sampai 0,60 dianggap cukup (Ghozali, 2014; 39).
Discriminant  validity merupakan  model  pengukuran  dengan refleksif  indikator dinilai berdasarkan cross loading pengukuran dengan konstruk. Jika korelasi konstruk dengan  item pengukuran  lebih  besar daripada ukuran konstruk lainnya,  maka hal  ini menunjukkan bahwa konstruk laten memprediksi ukuran pada blok mereka lebih baik daripada  ukuran  pada  lainnya  (Ghozali,  2014;  40).  Menurut  Fornell  dan  Larcker (1981), metode lain untuk mencari discriminant validity adalah membandingkan nilai square  root  of  average  variance extracted (AVE)  setiap  konstruk  dengan  korelasi antara  konstruk dengan  konstruk  lainnya  ( latent  variabel  correlation )  dalam  model, maka  dikatakan  memiliki  nilai discriminant  validity yang  baik  (Ghozali,  2014;  40). Uji  lainnya  adalah  menilai  validitas  konstruk  dengan  melihat  nilai  AVE, dipersyaratkan  model  yang  baik  kalau  AVE  masing-masing  konstruk  nilainya  lebih besar dari 0,5 (Ghozali, 2014). Rumus dari AVE yaitu sebagai berikut:
𝐴𝑉𝐸 =
∑ 𝜆 𝑖 2 ∑ 𝜆 𝑖 2 +∑ 𝑣𝑎𝑟(𝜀 𝑖 ) 𝑖 ………………………………………………………...R1
Composite reliability merupakan Blok  indikator yang  mengukur suatu konstruk dapat  dievaluasi  dengan  dua  macam  ukuran  yaitu internal  consistency dan cronbach’s  Alpha (Ghozali,  2014;  40). Dibandingkan  dengan cronbach  Alpha , ukuran  ini  tidak  mengasumsikan tau  equivalence antar  pengukuran  dengan  asumsi semua  indikator  diberi  bobot  sama.  Sehingga cronbach  alpha cenderung  lower bound  estimate  reliability.  Sedangkan composite reliability merupakan  closer approximation  dengan  asumsi  estimasi parameter  lebih  akurat  (Ghozali,  2014:  40- 41). Berikut rumus composite reliability :
𝑝𝑐 = (∑ 𝜆𝑖) 2 𝑝𝑐 (∑ 𝜆𝑖) 2 +∑ 𝑣𝑎𝑟(𝜀 𝑖 ) 𝑖 …………………………………………………..……….R2
a. Nilai evaluasi Inner Model
1. Uji Path Coefficient
Evaluasi path coefficient digunakan untuk menunjukkan seberapa kuat efek atau pengaruh  variabel  independen  kepada  variabel  dependen.  Sedangkan coefficient determination ( R-Square )  digunakan  untuk  mengukur  seberapa  banyak  variabel endogen dipengaruhi oleh variabel lainnya. Chin menyebutkan hasil R2 sebesar 0,67 ke  atas  untuk  variabel  laten  endogen  dalam  model  struktural  mengindikasikan pengaruh  variabel  eksogen  (yang  mempengaruhi) terhadap  variabel  endogen  (yang dipengaruhi) termasuk dalam kategori baik. Sedangkan jika hasilnya sebesar 0,33  – 0,67  maka  termasuk  dalam  kategori  sedang,  dan  jika  hasilnya  sebesar  0,19  –  0,33 maka termasuk dalam kategori lemah (Ghozali, 2014).
2. Uji Kebaikan Model ( Goodnes of Fit ) Penilaian goodness of fit diketahui dari nilai Q-Square . Nilai Q-Square memiliki arti  yang  sama  dengan coefficient  determination ( R-Square )  pada  analisis  regresi, dimana  semakin  tinggi Q-Square ,  maka  model  dapat  dikatakan  semakin  baik  atau

## JAKTIA
http://jurnal.umb.ac.id/index.php/JAKTA/index
semakin fit dengan  data.  Adapun  hasil  perhitungan  nilai Q-  Square adalah  sebagai berikut:
Q-Square = 1 – [(1 – R 2 1) x (1 – R 2 2) x (1 – R 2 n)] ………….……………R3 Dalam  menilai  model  PLS,  kita  mulai  dengan  melihat R-square untuk  setiap variabel  laten  dependen.  Perubahan  nilai R-square dapat  digunakan  untuk  menilai pengaruh  variabel  laten  independen  tertentu  terhadap  variable  laten  dependen apakah  mempunyai  pengaruh  yang substantive .  Pengaruh  besarnya 𝑓 2 dihutung dengan rumus sebagai berikut:
𝑓 2 = 𝑅 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒𝑑 2 −𝑅 𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒𝑑 2 1−𝑅 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒𝑑 2 ………………………………………………………….R4
b. Pengujian Hipotesis
Pengujian  hipotesis  dapat  dilihat  dari  nilai  t-statistik  yang  menggunakan  nilai statistik untuk alpha 5% maka nilai t-statistik yang digunakan adalah 1,96. Sehingga kriteria penolakan / penerimaan hipotesis adalah Ho ditolak dan Ha diterima ketika t-statistik  >  1,96.  Sedangkan  dilihat  dari  nilai  probabilitas,  untuk  menolak  / menerima hipotesis menggunakan nilai probabilitas mana Ha diterima jika nilai p < 0,05.  Setelah  diketahui  hasil  nilai  yang  didapatkan  kesimpulan  apakah  Ho  ditolak atau Ha diterima, analisis tersebut menggunakan prosedur bootstrapping .
c. Menarik Kesimpulan
Setelah  dilakukan  semua  tahapan-tahapan  pengujian  kepada  semua  indikator, langkah  terakhir  adalah  menarik  kesimpulan.  Kesimpulan  dibuat  dengan  melihat hasil  pengujian  hipotesis  yang  telah  diiuji  untuk  melihat  faktor-faktor  yang berpengaruh  pada  model  penerimaan  penggunaan  aplikasi  dengan  integrasi  TAM dan TPB.
C. Pengujian Pilot Study
1. Perancangan Model Struktural ( Inner Model ) Perancangan inner  model hubungan  antar  konstruk  didasarkan  pada  rumusan masalah  dan  hipotesis  penelitian.  Perancangan inner  model dengan  menggunakan software smartPLS 3.2 dapat dilihat pada gambar 3.1
Gambar 3.1
Perancangan Inner Model
2. Perancangan Model Pengukuran Outer Model
Indicator dari masing-masing konstruk pada outer model bersifat refleksif. Sehingga arah  panah  pada  model  pengukuran  dari  arah  konstruk  menuju  indikator.  Perancangan
http://jurnal.umb.ac.id/index.php/JAKTA/index
outer  model  dengan  menggunakan  software  smartPLS  v3.2  dapat  dilihat  dari  gambar 3.2
Gambar 3.2 Perancangan Outer Model
3. Menghitung nilai evaluasi Outer Model
a. Validitas Konvergen (Convergent Validity)
Pengujian  validitas  penelitian  ini  dihitung  dengan  menggunakan  SmartPLS. Pengujian  ini  didasarkan  nilai outer  loading lebih  besar  dari  0,70.  Namun  demikian pada  riset  tahap  pengembangan  skala,  loading  0,50  sampai  0,60  masih  dapat  diterima (Ghozali,  2014).  Berikut  hasil  dari outer  loading untuk  setiap  indikator-indikator  dari olah data menggunakan SmartPLS dapat dilihat pada gambar 3.3
Gambar 3.3 Outer Loading
http://jurnal.umb.ac.id/index.php/JAKTA/index
Berdasarkan hasil pengolahan outer loading dengan menggunakan SmartPLS di atas, maka indikator PEOU2, PEOU3, PEOU6 dikeluarkan dari model karena memiliki loading kurang dari 0,5 dan tidak signifikan. Selanjutnya model di re-estimasi kembali dengan  membuang  indikator  PEOU2,  PEOU3,  dan  PEOU6.  Hasil  output  grafik SmartPLS setelah membuang indikator PEOU2 tampak seperti gambar 3.4 berikut ini Gambar 3.4 . Outer Loading Adjusted
2.Validitas Diskriminan (Discriminant Validity)
Discriminant Validity merupakan  indikator relatif yang dapat dilihat pada cross loading antara indikator dengan konstruknya dengan cara pada PLS Alghorithm . Berikut output SmartPLS.
Tabel 3.4 Cross Loading Attitude Behavior Intention Perceived Ease of Use Perceived Usefulness

## JAKTIA
http://jurnal.umb.ac.id/index.php/JAKTA/index Vol 2. No. 2. Desember 2021  p.341-369
ATT1 0,823 0,557 0,583 0,572 ATT2 0,788 0,623 0,368 0,711 ATT3 0,819 0,675 0,590 0,575 ATT4 0,778 0,715 0,533 0,463 BI1 0,737 0,836 0,686 0,747 BI2 0,776 0,869 0,707 0,615 BI3 0,618 0,832 0,581 0,575 BI4 0,654 0,845 0,551 0,616 BI5 0,559 0,836 0,460 0,577 PEOU1 0,559 0,556 0,838 0,411 PEOU4 0,594 0,739 0,845 0,573 PEOU5 0,334 0,321 0,725 0,192 PU1 0,670 0,633 0,411 0,896 PU2 0,550 0,574 0,415 0,857 PU3 0,594 0,701 0,460 0,832 PU4 0,709 0,752 0,522 0,889 PU5 0,649 0,698 0,557 0,908 PU6 0,651 0,589 0,456 0,923 Sumber: Data Diolah 2019.
3.Average Variance Extracted (AVE)
Metode  lain  untuk  menilai discriminant  validity selain  dengan  melihat  nilai cross loading yaitu dengan melihat akar kuadrat dari AVE untuk setiap konstruk apakah lebih besar daripada korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya.
Tabel 3.5 AVE dan Akar AVE Average Variance Extracted (AVE) Akar AVE Attitude 0,643 0,802 Behavior Intention 0,712 0,844 Perceived Ease of Use 0,647 0,804 Perceived Usefulness 0,783 0,885 Sumber: Data Diolah 2019. 4. Validitas Komposite (Composite Validity)
Uji reabilitas konstruk yang diukur dengan dua criteria  yaitu composite validity maupun cronbach alpha di atas 0,70. Berikut output SmartPLS.
Tabel 3.6 Composite Validity dan Cronbach Alpha Composite Reliability Cronbach's Alpha Attitude 0,878 0,815 Behavior Intention 0,925 0,899
http://jurnal.umb.ac.id/index.php/JAKTA/index
Perceived Ease of Use 0,845 0,742 Perceived Usefulness 0,956 0,944
Hasil  output composite  reliability maupun cronbach  alpha untuk  semua konstruk  di  atas  0,7.  Jadi  dapat  disimpulkan  bahwa  konstruk  memiliki  reabilitas  yang baik. Pengujian terhadap model struktural dilakukan dengan melihat nilai R-square yang merupakan uji goodness-fit model . Berikut output SmartPLS:
Tabel 3.7 R-Square
R Square Attitude 0,618 Behavior Intention 0,645 Perceived Usefulness 0,286 Lalu  uji inner  model yang  kedua  adalah  melihat  signifikansi  pengaruh antar  variabel  penelitian  dengan  melihat  koefisien  parameter  dan  nilai  signifikansi  t statistik. Dapat dilihat pada tabel 3.8
Tabel 3.8 Path Coefficients Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P Values Attitude -> Behavior Intention 0,803 0,806 0,024 33,219 0,000 Perceived Ease of Use - > Attitude 0,364 0,368 0,069 5,289 0,000 Perceived Ease of Use - > Perceived Usefulness 0,535 0,543 0,040 13,400 0,000 Perceived Usefulness -> Attitude 0,529 0,525 0,058 9,057 0,000
result and disscussion

## JAKTIA
http://jurnal.umb.ac.id/index.php/JAKTA/index
Software akuntansi merupakan program yang dibuat untuk memudahkan aktivitas  dan  pencatatan  akuntansi.  Semua  rangkaian  kegiatan  dalam  akuntansi  seperti menjual,  posting  ke  buku  besar,  menyusun  neraca  saldo  dan  laporan  keuangan  dapat dikerjakan  melalui  program  aplikasi  akuntansi.  Aplikasi  yang  cocok  bagi  para  pelaku UKM  yaitu  aplikasi  akuntansi  berbasis  Android,  karena  setiap  orang  sekarang  sudah menggunakan smartphone .  Salah  satu  aplikasi  akuntansi  yang  popular  di platform android  yaitu Akuntansi  UKM  –  Keuangan .  Aplikasi Akuntansi  UKM  –  Keuangan merupakan suatu sistem aplikasi keuangan sederhana yang dapat digunakan oleh usaha kecil  dan  menengah,  serta  untuk  pengelolaan  keuangan  sehari-hari. Akuntansi  UKM  – Keuangan digunakan untuk memenuhi kebutuhan standar pengelolaan sistem informasi keuangan dalam perusahaan sehingga pencatatan keuangan perusahaan tersistem dengan baik dan benar untuk meminimalisir resiko kebangkrutan. (Google Play Store, 2019).
Aplikasi Akuntansi  UKM  –  Keuangan sangat  mudah  digunakan  untuk yang  belum  mengerti  akuntansi  karena  di  desain  simple  dan  tidak  merepotkan  dengan kode-kode  akuntansi.  Aplikasi  ini  dapat  digunakan  untuk  segala  jenis  usaha, pengelolaan  keuangan  pribadi  dan  pengelolaan  perusahaan  keluarga  dengan  laporan otomatis  dan  lengkap.  Aplikasi  ini  digunakan  tanpa  syarat,  tanpa  batasan  jumlah transaksi  yang  bisa  diinput,  tanpa  batasan  jumlah  entitas  yang  dimiliki,  tanpa  batasan periode  dalam  melihat  laporan  keuangan  dan  bisa  digunakan  secara offline .  (Google Play Store, 2019).

## A. Menilai Outer Model atau Measurement Model
Terdapat tiga criteria di dalam penggunaan teknik analisa data dengan SmartPLS untuk  menilai outer  model yaitu Convergent  Validity,  Discriminant  Validity, dan Composite  Reliability . Convergent  Validity dari  model  pengukuran  dengan  refleksif indikator  dinilai  berdasarkan  korelasi  antara  item  score/component  score  yang diestimasi dengan software SmartPLS.
1. Analisis signifikansi indikator ( Convergent Validity )
Ukuran  releksif  individual  dikatakan  tinggi  jika  berkorelasi  lebih  dari  0,70 dengan  konstruk  yang  diukur.  Namun  menurut  Chin  (dalam  Ghozali,  2014)  nilai loading 0,5 – 0,6 masih bisa diterima untuk penelitian tahap awal pengembangan skala pengukuran. Dalam penelitian ini akan digunakan nilai loading lebih besar dari 0,60.
Tabel 3.9 Outer Loading
Variabel Indikator
Uji 1 Uji 2 Attitude ATT1 0,822 0,823 ATT2 0,788 0,788 ATT3 0,817 0,819 ATT4 0,781 0,778 Behavioral Intention BI1 0,836 0,836

## JAKTIA
http://jurnal.umb.ac.id/index.php/JAKTA/index Vol 2. No. 2. Desember 2021  p.341-369
BI2 0,868 0,869 BI3 0,832 0,832 BI4 0,845 0,845 BI5 0,836 0,836 Perceived Ease of Use PEOU1 0,842 0,838 PEOU2 -0,243 - PEOU3 0,293 - PEOU4 0,816 0,845 PEOU5 0,703 0,725 PEOU6 0,333 - Perceived Usefulness PU1 0,896 0,896 PU2 0,857 0,857 PU3 0,832 0,832 PU4 0,890 0,889 PU5 0,908 0,908 PU6 0,922 0,923
Peneliti  melakukan pengujian  mulai uji 1 dan uji  2. Dapat  dilihat pada tabel 4.5, uji 2 semua indikator mempunyai muatan ( loading ) yang lebih besar dari 0,60. Namun, dari tabel uji 1 terdapat nilai muatan ( loading ) yang kurang dari 0,60 yaitu terdapat pada Perceived  Ease  of  Use item  PEOU2,  PEOU3,  dan  PEOU6  sebesar  -0,243,  0,293  dan 0,333.  Nilai  item-item  yang  kurang  dari  0,60  harus  dihapus  dari  model  sebelum dilakukan uji tahap berikutnya. Setelah dihapus item – item yang mempunyai nilai dibawah 0,60, kemudian dilakukan estimasi ulang untuk memberikan keyakinan  semua item  telah  mempunyai  nilai  lebih  dari  0,60.  Berikut  adalah  hasil  estimasi  ulang penelitian dapat dilihat pada tabel 4.6
Tabel 4.6 Nilai muatan ( outer loading ) setelah estimasi ulang Variabel Indikator Outer Loading Validitas (>0,60) Attitude ATT1 0,823 Valid ATT2 0,788 Valid ATT3 0,819 Valid ATT4 0,778 Valid Behavioral Intention BI1 0,836 Valid BI2 0,869 Valid BI3 0,832 Valid BI4 0,845 Valid BI5 0,836 Valid Perceived Ease of Use PEOU1 0,838 Valid PEOU4 0,845 Valid

## JAKTIA
http://jurnal.umb.ac.id/index.php/JAKTA/index
PEOU5 0,725 Valid Perceived Usefulness PU1 0,896 Valid PU2 0,857 Valid PU3 0,832 Valid PU4 0,889 Valid PU5 0,908 Valid PU6 0,923 Valid 2. Analisis korelasi indikator ( Discriminant Validity )
Discriminant  Validity dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  setiap  konsep  dari masing variabel laten berbeda dengan variabel lainnya. Model mempunyai discriminant validity yang  baik  jika  setiap  nilai  loading  dari  setiap  indikator  dari  sebuah  variabel laten  memiliki  nilai  loading  yang  paling  besar  dibandingkan  dengan  nilai  loading  lain terhadap  variabel  laten  lainnya.  Hasil  pengujian discriminant  validity yang  diperoleh dapat dilihat di tabel 4.7
Tabel 4.7 Nilai Discriminant Validity ( Cross Loading ) Indikator Attitude Behavior Intention Perceived Ease of Use Perceived Usefulness ATT1 0,823 0,557 0,583 0,572 ATT2 0,788 0,623 0,368 0,711 ATT3 0,819 0,675 0,590 0,575 ATT4 0,778 0,715 0,533 0,463 BI1 0,737 0,836 0,686 0,747 BI2 0,776 0,869 0,707 0,615 BI3 0,618 0,832 0,581 0,575 BI4 0,654 0,845 0,551 0,616 BI5 0,559 0,836 0,460 0,577 PEOU1 0,559 0,556 0,838 0,411 PEOU4 0,594 0,739 0,845 0,573 PEOU5 0,334 0,321 0,725 0,192 PU1 0,670 0,633 0,411 0,896 PU2 0,550 0,574 0,415 0,857 PU3 0,594 0,701 0,460 0,832 PU4 0,709 0,752 0,522 0,889 PU5 0,649 0,698 0,557 0,908 PU6 0,651 0,589 0,456 0,923
http://jurnal.umb.ac.id/index.php/JAKTA/index
Dari  tabel  4.7  dapat  dilihat  bahwa  beberapa  nilai  loading  factor  untuk  setiap  indikator dari  masing-masing  variabel  laten  memiliki  nilai  loading  factor  yang  paling  besar dibanding nilai  loading  jika dihubungkan dengan variabel  laten  lainnya. Hal  ini  berart i bahwa  setiap  variabel  laten  memiliki discriminant  validity yang  baik  dimana  variabel laten memiliki pengukur yang berkorelasi tinggi dengan konstruknya.

## 3. Average Variance Extracted (AVE)
Metode  lain  untuk  menilai discriminant  validity selain  dengan  melihat  nilai cross loading yaitu dengan melihat akar kuadrat dari AVE untuk setiap konstruk apakah lebih besar daripada korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya.
Tabel 4.8 AVE dan Akar AVE Average Variance Extracted (AVE) Akar AVE Keterangan Attitude 0,643 0,802 Valid Behavior Intention 0,712 0,844 Valid Perceived Ease of Use 0,647 0,804 Valid Perceived Usefulness 0,783 0,885 Valid
Dilihat dari tabel 4.8  merupakan Average Variance Extracted (AVE), yaitu nilai  yang menunjukkan  bahwa  setiap  variabel  laten  dengan  indikator  memiliki  hubungan  yang sesuai dan lebih besar dari standar AVE 0,50.
4.
Uji Reliabilitas/ Composite Reliability
Uji  reliabilitas  konstruk  diukur  dengan  dua  kriteria  yaitu composite  reliability dan cronbach  alpha dari  indikator  –  indikator  yang  mengukur  suatu  konstruk.  Dalam penelitian  ini  uji  reliabilitas  mempunyai  tujuan  untuk  menilai  sejauh  mana  alat  ukur yang  digunakan  dapat  dipercaya.  Konstruk  dinyatakan  reliabel  jika  nilai composite reliability dan cronbach alpha diatas 0,70. Tabel 4.9 Composite Reliability dan Cronbach Alpha Composite Reliability Cronbach Alpha Attitude 0,878 0,815 Behavior Intention 0,925 0,899 Perceived Ease of Use 0,845 0,742 Perceived Usefulness 0,956 0,944 Berdasarkan hasil tabel di atas menunjukkan bahwa nilai dari Composite
Reliability dan Cronbach Alpha diatas 0,70. Dapat disimpulkan bahwa kuesioner  yang digunakan  sudah  konsisten  dan  memiliki  reliabilitas  yang  baik  seebagaimana  kriteria yang direkomendasikan.

## JAKTIA
http://jurnal.umb.ac.id/index.php/JAKTA/index

## B. Pengujian Model Struktural ( Inner Model )
Setelah  melakukan  pengujian measurement ( outer  model ),  maka  selanjutnya melakukan pengujian inner model atau model struktural dengan  melihat nilai  R-square pada konstruk endogen yang merupakan uji goodness-fit model. Model struktural yang mempunyai hasil R-square (R 2 ) sebesar 0,33 dikatakan bahwa model “moderat”, dan R- square  (R 2 )  sebesar  0,19  dikatakan  bahwa  model  “lemah”  (Ghozali,  2014).  Dalam menilai  model  dengan  PLS  dimulai  dengan  melihat  R-square  untuk  setiap  konstruk endogen. Berikut output dengan menggunakan SmartPLS:
Tabel 4.10 Nilai R-square R Square Attitude 0,618 Behavior Intention 0,645 Perceived Usefulness 0,286 Sumber: Data Diolah 2019.
Dilihat  dari  hasil  output  R-square  di  atas  mengidentifikasikan  bahwa terdapat dua konstruk yang termasuk dalam kategori moderat dan satu konstruk kategori lemah. Interpretasi dari output R-square dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Nilai  R-square  (R 2 )  konstruk  endogen Attitude pada  model  penelitian  ini  sebesar 0,618.  Hal  ini  berarti  konstruk Perceived  Usefulness dan Perceived  Ease  of  Use hanya  dapat  menjelaskan  konstruk Attitude sebesar  61,8%  dan  sisanya  dijelaskan oleh variabel lain di luar model.
2. Nilai  R-square  (R 2 )  konstruk  endogen Behavior  Intention pada  model  penelitian  ini sebesar  0,645.  Hal  ini  berarti  konstruk Attitude hanya  dapat  menjelaskan  konstruk Behavior  Intention sebesar  64,5%  dan  sisanya  dijelaskan  oleh  variabel  lain  di  luar model.
3. Nilai R-square (R 2 ) konstruk endogen Perceived  Usefulness pada  model  ini  sebesar 0,286.  Hal  ini  berarti  konstruk Perceived  Ease  of  Use hanya  dapat  menjelaskan konstruk Perceived  Usefulness sebesar  28,6%  dan  sisanya  dijelaskan  oleh  variabel lain di luar model.
Pada  penelitian  ini,  selain  menguji  nilai  R-square  juga  dilakukan  tahap  pengujian dengan goodness  of  fit ,  yang  diketahui  melalui  nilai  (Q 2 ).  Nilai  (Q 2 )  mempunyai  arti sama  dengan  koefisien  determinan  (R-square)  pada  analisis  regresi.  Dimana  semakin tinggi nilai R-square, maka model dapat dikatakan semakin fit dengan data. Tabel 4.10 R-square dapat dihitung nilai (Q 2 ) sebagai berikut: Nilai Q 2
= 1 – [(1 – 0,618) x (1 – 0,645) x (1 – 0,286)] = 1 – (0,382 x 0,355 x 0,714) = 0,903
http://jurnal.umb.ac.id/index.php/JAKTA/index
Hasil  perhitungan  dapat  diketahui  nilai  Q 2 sebesar  0,903.  Hal  ini  berarti  besarnya keberagaman  dari  data  penelitian  yang  dapat  dijelaskan  model  struktural  yang dikembangkan  dalam  penelitian  ini  yaitu  sebesar  90%.  Maka  dapat  dikatakan  model struktural penelitian ini telah memiliki goodness of fit yang baik.
Gambar 4.1 Path Diagram Model Struktural

## C. Pengujian Hipotesis Pengaruh Parsial
Signifikansi  parameter  yang  di  estimasi  memberikan  informasi  yang  sangat berguna  mengenai  hubungan  antara  variabel  –  variabel  penelitian.  Dasar  yang digunakan  dalam  menguji  hipotesis  adalah  nilai  yang  terdapat  pada output  result  for inner weight pada tabel 4.11 Tabel 4.11 Path Coefficient ( Mean , STDEV, T- Values , P- Values ) Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P Values Attitude -> Behavior Intention 0,803 0,806 0,024 33,219 0,000 Perceived Ease of Use -> Attitude 0,364 0,368 0,069 5,289 0,000 Perceived Ease of Use -> Perceived Usefulness 0,535 0,543 0,040 13,400 0,000 Perceived Usefulness -> Attitude 0,529 0,525 0,058 9,057 0,000
Hasil pengujian hipotesis secara keseluruhan dapat dirangkum sebagai berikut:
http://jurnal.umb.ac.id/index.php/JAKTA/index
Tabel 4.12 Pengujian Hipotesis Hipotesis Nilai P-Value Kesimpulan H1: Perceived Usefulness berpengaruh terhadap Attitude 0,000 < 0,05 Diterima H2: Perceived Ease of Use berpengaruh terhadap Attitude 0,000 < 0,05 Diterima H3: Perceived Ease of Use berpengaruh terhadap Usefulness 0,000 < 0,05 Diterima H4: Attitude berpengaruh terhadap Behavior Intention 0,000 < 0,05 Diterima
Hasil  pengujian  hipotesis  menunjukkan  bahwa  pengaruh perceived  usefulness terhadap attitude menunjukkan nilai P-Value < 0,05. Hasil  ini  berarti  bahwa perceived usefulness terhadap attitude memiliki  pengaruh  yang  signifikan,  yang  berarti  sesuai dengan  hipotesis  dimana perceived  usefulness berpengaruh  terhadap attitude .  Hasil pengujian  hipotesis  menunjukkan  bahwa  pengaruh perceived  ease  of  use terhadap perceived  usefulness menunjukkan  nilai  P-Value  <  0,05.  Hasil  ini  berarti  bahwa perceived ease of use terhadap perceived usefulness memiliki pengaruh yang signifikan, yang  berarti  sesuai  dengan  hipotesis  dimana perceived  ease  of  use terhadap perceived usefulness .  Hasil  pengujian  hipotesis  menunjukkan  bahwa  pengaruh perceived  ease  of use terhadap attitude menunjukkan  nilai  P-Value  <  0,05.  Hasil  ini  berarti  bahwa perceived ease of use terhadap attitude memiliki pengaruh yang signifikan, yang berarti sesuai  dengan  hipotesis  dimana perceived  ease  of  use berpengaruh  terhadap attitude . Hasil  pengujian  hipotesis  menunjukkan  bahwa  pengaruh attitude terhadap behavior intention menunjukkan  nilai  P-Value  <  0,05.  Hasil  ini  berarti  bahwa attitude terhadap behavior  intention memiliki  pengaruh  yang  signifikan,  yang  berarti  sesuai  dengan hipotesis dimana attitude berpengaruh terhadap behavior intention .

## 4.Pembahasan
a. Perceived Usefulness berpengaruh terhadap Attitude.
Penerimaan H1 ini mengindikasikan bahwa semakin tinggi perceived usefulness pelaku  UKM  terhadap  aplikasi  akuntansi,  maka attitude pelaku  UKM  semakin  tinggi untuk menggunakan aplikasi akuntansi. Begitu sebaliknya apabila perceived usefulness pelaku UKM untuk menerima aplikasi akuntansi semakin rendah, maka attitude pelaku UKM  semakin  rendah  untuk  menggunakan  aplikasi  akuntansi.  Hasil  penelitian  ini sejalan dengan hasil penelitian Lu et al, (2010), Hung et al, (2006), Zhang et al, (2011) dan  Al-Shafi  &  Weerakody  (2009)  yang  menyatakan  bahwa perceived  usefulness berpengaruh signifikan terhadap attitude .
Dari  penelitian  ini,  dapat  dinyatakan  bahwa  pelaku  UKM  memersepsikan  diri  mereka bahwa  dengan  menggunakan  sistem  aplikasi  akuntansi  dapat  memberikan  pengguna manfaat, maka pengguna memiliki kecenderungan untuk menggunakan aplikasi. Ketika
http://jurnal.umb.ac.id/index.php/JAKTA/index
pengguna  merasa  yakin  dengan  menggunakan  aplikasi  akuntansi  berguna  dalam meningkatkan bisnis mereka, maka pelaku UKM memilih untuk menggunakan aplikasi akuntansi  karena  dapat  membantu  pelaku  UKM  mempercepat  kegiatan  transaksi, meningkatkan  produktivitas  mereka  dan  membantu  melakukan  pembukuan  keuangan lebih cepat.

## b. Perceived Ease of Use berpengaruh terhadap Attitude
Penerimaan H2 ini mengindikasikan bahwa semakin tinggi perceived ease of use pelaku  UKM  terhadap  aplikasi  akuntansi,  maka attitude pelaku  UKM  semakin  tinggi untuk menggunakan aplikasi akuntansi. Begitu sebaliknya apabila perceived ease of use aplikasi  akuntansi  rendah,  maka attitude pelaku  UKM  semakin  rendah  untuk menggunakan  aplikasi  akuntansi.  Penerimaan  ini  didukung  oleh  hasil  data  penelitian pengisian  kuesioner  yang  didapat  peneliti.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  hasil penelitian Lu et al. (2010), Hung et al. (2006), Zhang et al (2011), Lin et al. (2011) yang menyatakan bahwa perceived usefulness berpengaruh signifikan terhadap attitude . Dari  hasil  penelitian  ini,  dapat  dinyatakan  bahwa  pelaku  UKM  dapat memersepsikan  diri  mereka  mudah  untuk  untuk  mempelajari  cara  menggunakan aplikasi  akuntansi,  maka  pelaku  UKM  lebih  cenderung  memiliki  sikap  positif  untuk menggunakan  aplikasi  akuntansi.  Pelaku  UKM  meyakini  bahwa  mengoperasikan aplikasi  akuntansi  sangat  jelas  dan  mudah  dipahami,  maka  pelaku  UKM  memiliki kecenderungan menggunakan aplikasi akuntansi.
Perceived Ease of Use berpengaruh terhadap Perceived Usefulness Untuk  mengetahui  pengaruh  faktor perceived  ease  of  use terhadap perceived usefulness dari  pelaku  UKM  pada  aplikasi  akuntansi  dapat  dilihat  pada  hasil  analisis yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan tool SmartPLS.  Berdasarkan  analisis didapatkan  bahwa  faktor perceived ease of use berpengaruh signifikan positif terhadap perceived usefulness . Variabel perceived ease of use yang dimaksud yakni pelaku UKM menganggap  mudah  dan  tidak  memerlukan  usaha  yang  besar  dalam  menggunakan aplikasi  akuntansi,  sedangkan  variabel perceived  usefulness yang  dimaksud  yakni pelaku UKM percaya aplikasi akuntansi memberikan manfaat yang dapat dirasakan oleh penggunanya.  Dapat  dilihat  dari  hasil  nilai P  Values dari  hubungan  kedua  variabel tersebut  mencapai  angka  0,000  (kurang  dari  0,05)  dan  nilai  T-statistik  sebesar  13,400 (lebih dari 1,96) yang dapat diartikan bahwa terdapat pengaruh positif signifikan antara dua variabel tersebut.
Penerimaan H3 ini mengindikasikan bahwa semakin tinggi perceived ease of use aplikasi  akuntansi,  maka perceived  usefulness akan  semakin  tinggi  juga.  Begitu sebaliknya  apabila perceived  ease  of  use pelaku  UKM    terhadap  aplikasi  akuntansi semakin  rendah,  maka perceived  usefulness pelaku  UKM  semakin  rendah  untuk menggunakan  aplikasi  akuntansi.  Penerimaan  ini  didukung  oleh  hasil  data  penelitian pengisian  kuesioner  yang  didapat  peneliti.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  hasil penelitian Lu et al. (2010), Al-Shafi dan Weerakkody (2009), Zhang et al. (2011), Lin et al.  (2011)  yang  menyatakan  bahwa perceived  ease  of  use berpengaruh  terhadap perceived usefulness .
http://jurnal.umb.ac.id/index.php/JAKTA/index
Dari  hasil  penelitian  ini,  dapat  dinyatakan  bahwa  pelaku  UKM  dapat memersepsikan    diri  mereka  mudah  untuk  menggunakan  aplikasi  akuntansi,  maka pengguna  merasa  mendapat  manfaat  dari  menggunakan  aplikasi  akuntansi.  Pelaku UKM  merasa  yakin  mengoperasikan  aplikasi  akuntansi  sangat  jelas  dan  mudah dipahami,  maka  pelaku  UKM  dapat  merasakan  manfaat  yang  diberikan  aplikasi akuntansi  seperti  meningkatkan keefektifan pengguna  (Yusmaniarti & Ekowati, 2019). Hal  ini  berarti  semakin  aplikasi  akuntansi  mudah  dipahami  oleh  pengguna,  maka pengguna akan semakin percaya akan merasakan manfaat ketika menggunakan aplikasi akantansi.
c. Attitude berpengaruh terhadap Behavior Intention
Untuk  mengetahui  pengaruh  faktor attitude terhadap behavior  intention dari pelaku  UKM  pada  aplikasi  akuntansi  dapat  dilihat  pada  hasil  analisis  yang  telah dilakukan dengan menggunakan tool SmartPLS. Berdasarkan analisis didapatkan bahwa faktor attitude berpengaruh  signifikan  positif  terhadap behavior  intention .  Variabel attitude yang  dimaksud  yakni  perasaan  positif  atau  negatif  pelaku  UKM  terhadap aplikasi  akuntansi  (apakah  pelaku  UKM  menerima  atau  menolak  untuk  menggunakan aplikasi  akuntansi),  sedangkan  variabel behavior  intention yang  dimaksud  yakni keinginan atau niat pelaku UKM untuk menggunakan aplikasi akuntansi. Dapat dilihat dari  hasil  nilai P  Values dari  hubungan  kedua  variabel  tersebut  mencapai  angka  0,000 (kurang  dari  0,05)  dan  nilai  T-statistik  sebesar  33,219  (lebih  dari  1,96)  yang  dapat diartikan bahwa terdapat pengaruh positif signifikan antara dua variabel tersebut.
Penerimaan  H4  mengindikasikan  bahwa  jika  semakin  tinggi attitude pelaku UKM,  maka  semakin  tinggi behavior  intention pelaku  UKM  untuk  menggunakan aplikasi akuntansi. Begitu sebaliknya, jika semakin rendah attitude pelaku UKM, maka semakin  rendah behavior  intention pelaku  UKM  untuk  menggunakan  aplikasi akuntansi. Penerimaan ini didukung oleh hasil data penelitian pengisian kuesioner yang didapat  peneliti.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian  Lu  et  al.  (2010), Zhang et al. (2011), Lin et al. (2011), Sahu dan Gupta (2007) yang  menyatakan bahwa attitude berpengaruh  terhadap behavior  intention .  Dari  hasil  penelitian  ini,  dapat dinyatakan  bahwa  pelaku  UKM  memiliki  kecenderungan  yang  tinggi  untuk menggunakan  aplikasi  akuntansi  karena  pelaku  UKM  dapat  mengambil  manfaat  dan merasa mudah untuk mengoperasikan aplikasi akuntansi. Maka hal itu akan berdampak timbulnya sikap positif yang mendorong niat pelaku UKM untuk menggunakan aplikasi akuntansi.
Conclusions Perceived  usefulness memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap attitude yang berarti sesuai dengan hipotesis dimana perceived usefulness berpengaruh positif  terhadap attitude .  Pelaku  UKM  merasa  aplikasi  akuntansi  akan  memberikan manfaat  dalam  usaha  mereka,  sehingga  pelaku  UKM  mempunyai  sikap  positif  untuk mengunakan aplikasi akuntansi.
Perceived  ease  of  use berpengaruh  terhadap attitude yang  berarti  sesuai  dengan hipotesis  dimana perceived  ease  of  use berpengaruh  positif  terhadap attitude .  Pelaku UKM  merasa  mudah untuk mengoperasikan aplikasi akuntansi, sehingga pelaku UKM lebih cenderung mempunyai sikap yang optimis untuk menggunakan aplikasi akuntansi.
http://jurnal.umb.ac.id/index.php/JAKTA/index
Perceived  ease  of  use mempengaruhi perceived  usefulness yang  berarti  sesuai  dengan hipotesis  dimana perceived  ease  of  use berpengaruh  positif  terhadap perceived usefulness .  pelaku  UKM  memersepsikan  mudah  menggunakan  aplikasi  akuntansi, sehingga pelaku UKM dapat merasakan ada manfaat yang akan diberikan oleh aplikasi akuntansi. Attitude berpengaruh  signifikan  terhadap behavior  intention yang  berarti sesuai  dengan  hipotesis  dimana attitude berpengaruh  positif  terhadap behavior intention .  Hal  ini  berarti  pelaku  UKM  mempunyai  sikap  positif  untuk  menggunakan aplikasi  akuntansi  karena  mereka  memersepsikan  aplikasi  akuntansi  mudah  digunakan dan percaya ada manfaat dari aplikasi akuntansi, sehingga ini menimbulkan peningkatan niat penggunaan aplikasi akuntansi.
http://jurnal.umb.ac.id/index.php/JAKTA/index

## DAFTAR PUSTAKA
Al Fatta, Hanif. 2007. Analisis dan Perancangan Sistem Informasi , Yogyakarta : ANDI. Al-Shafi,  S.,  &  Weerakkody,  V.  2007. Implementing  and  Managing  E-Government  in The  State  of  Qatar:  A  Citizens’  Perspective .  Electronic  Government,  an International Journal, 4(4), 436 – 450.
Amanda,  Kurnia  Rizki  dan  MI  Mitha  D.R.  2017. Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Niat Penggunaan  Sistem  Informasi  Terkomputerisasi  pada  UKM  (Pendekatan  Theory  of Planned Behavior) . Fakultas Ekonomika dan Bisnis Jurusan Akuntansi-Universitas Kristen Satya Wacana. Jurnal Akuntansi Vol. 9 No. 1 Mei 2017: 23 – 33.
Amoroso,  D.L  and  Gardner,  C.  2004. Development  of  an  Instrument  to  Measure  the Acceptance of Internet Technology by Consumers. Proceedings of the 37th Hawaii International Conference on System Sciences.
Bodnar, George H. and William S. Hopwood. 2004. Sistem Informasi Akuntansi. Edisi Kesembilan.  Diterjemahkan  oleh:  Julianto  Agung  Saputra  dan  Lilis  Setiawati. Andi, Yogyakarta.
Darmaningtyas, I Gusti Bagus dan Ketut Alit Suardana. 2017. Pengaruh Technology Acceptance Model (TAM) dalam Penggunaan Software Oleh Auditor yang Berimplikasi Pada Kinerja Auditor. Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Udayana. Vol 21.3. Desember.
Davis,  F.D.  1985. A  Technology  Acceptance  Model  for  Empirically  Testing  New-End  User Information  Systems:  Theory  and  Results .  Disertasi.  Massachusetts  Institute  of Technology.
Davis, F.D. 1989. “ Perceived Usefulness, Perceived  Ease of  Use, and user acceptance of Information Technology.”Management Information System Quarterly , Vol. 13, pp.319-340.
Dreana.  2012. Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Penerimaan  Pengguna SIMAWEB  Di  Fakultas  Ekonomika  Dan  Bisnis  Universitas  Diponegoro  : Integrasi TAM Dan TPB. Undergraduate Thesis, Fakultas Ekonomika dan Bisnis, Universitas Diponegoro Semarang.
Ghozali,  Imam  dan  Hengky  Latan.  2015. Partial  Least  Squares  Konsep,  Teknik  dan Aplikasi  Menggunakan  Program  SmartPLS  3.0  Untuk  Penelitian  Empiris .  Edisi Dua. Badan Penerbit-Undip.
Ghozali,  Imam.  2014. Structural  Equation  Modeling,  Metode  Alternatif  denan  Partial Least  Square  (PLS) .  Edisi  Keempat.  Semarang  :  Badan  Penerbit  Universitas Diponegoro.
Hung,  S.-Y.,  Chang,  C.-M.,  &  Yu,  T.-J.  (2006). Determinants  of    User  Acceptance  of The  Government  Services:  The  Case  of  Online  Tax  Filing  and  Payment  System Government Information Quarterly , 23, 97 – 122. Doi: 10.1016/j.giq.2005.11.005 Igbaria,  M.,  Gumairaes,  T.  and  Davos,  G.B.  1995. “Testing  The  Determinants  of Microcomputer Usage Via a Structural Equation Model”. Journal of Management Information System, Vol.11, No.4, pp.87-114.
Jogiyanto. 2005. Analisis dan desain Sistem Informasi . Andi, Yogyakarta.

## JAKTIA
http://jurnal.umb.ac.id/index.php/JAKTA/index
. 2007. Sistem Informasi Keperilakuan . Yogyakarta. Penerbit: Andi.
.  2008. Sistem  Informasi  Keprilakuan .  Edisi  Revisi.  Yogyakarta.  Penerbit: Andi.
Jun  Dai  and  He-li.  2013. Understanding  Usage  and  Value  of  Audit  Analytics  for Internal  Auditors:  An  Institutional  Approach .  Journal  of  Information  & Management. 2(1): h: 1–22.
Kuncoro, Mudrajad. 2007. “ Catatan Tentang Sektor Industri & UMKM 10 tahun Pasca Krisis ” Makalah Seminar PSAK.
Lin, F., Fofanah, S. S., & Liang, D. 2011. Assessing Citizen Adoption of E-Government Initiatives  in  Gambia:  A  Validation  of  The  Technology  Acceptance  Model  in Information Systems Success . Government Information Quarterly, 28, 271  –  279. doi:10.1016/j.giq.2010.09.004.
Lu et al. 2010. An Empirical Study of Online Tax Filing Acceptance Model: Integrating TAM  and  TPB. Research  Paper,  African  Journal  of  Business  Management  Vol. 4(5), pp. 800-810. http//www.academicjournals.org/AJBM.
McClelland, D.C. (1987). Human Motivation. New York : Cambridge University Press.
Mulyono,  Imam.  2009. Uji  Empiris  Model  Kesuksesan  Sistem  Informasi  Keuangan Daerah  (Sikd)  Dalam  Rangka  Peningkatan  Transparasi  Dan  Akuntabilitas Keuangan Daerah. Politeknik Negeri Malang. Nader,  J.  C.  1992. Prentice  Hall’s  Illustrated  Dictionary  of  computing .  New  South Wales: Prentice Hall Inc.
Oladipupo,  Muhrtala  Tijani.  2014. Built-In  Functions  and  Features  of  Data  Analysis Software:  Predictors  of  Optimal  Deployment  for  Continuous  Audit  Assurance . Scholars Journal of Economics, Business and Management . 1(1):h:7-18 Paidi Paidi, Yusmaniarti,Y., D. W. (2017). Membuat Laporan Keuangan Menggunakan MYOB Versi 19.6 (S. Empat (ed.); Edisi 1). Salemba Empat Jakarta. Rosita. 2013. “Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Minat Penggunaan Sistem Informasi Akuntansi pada UKM (Studi Empiris pada UKM di Kabupaten Karanganyar)” . Graduasi , Vol. 29 Edisi Maret 2013.
Sahu,  G.  P.,  &  Gupta,  M.  P.  2007. User’s  Acceptance  of  E-Government:  A  Study  of Indian  Central  Excise .  International  Journal  of  Electric  Government  Research, 3(3), 1 – 21. Doi:10.4018/jegr.200707010.
Santoso,  Budi.  2004. Pengaruh  Percieved  Usefulness,  Perceived  Ease  of  Use,  dan Perceived  Enjoyment  Terhadap  Penerimaan  Teknologi  Informasi  (Studi  Empiris di Kabupaten Sragen) . Jurnal Studi Akuntansi Indonesia. 3(1): h: 1-15. Sarana. 2000. Pengaruh Persepsi Kemudahan, Persepsi KemanfaatanKecemasan, Sikap dan  Penggunaan  Mikro  Komputerterhadap  hasil Kerja  Akuntan  Pendidik. Tesis. Program Pasca Sarjana Magister Akuntansi Universitas Diponegoro. Semarang
Shinta, Eka Kartika. 2009. Analisis Proses Penerimaan Sistem Informasi iCons Dengan Menggunakan  Technology  Acceptance  Model  pada  Karyawan  PT.  Bank  Negara Indonesia (Persero) Tbk . Di Kota Semarang. Tesis Universitas Diponegoro.
Singarimbun,  Masri  dan  Sofyan  Efendi  .  1995. Metode  Penelitian  Survei .  Jakarta:
LP3ES.
http://jurnal.umb.ac.id/index.php/JAKTA/index
Sjazna, B. 1996. “Empirical Evaluation of The Revised Technology Acceptance Model ”. Management Science, Vol.42, No.2, pp.85-92. Sugiyono. 2008. Metode Penelitian Bisnis . Bandung: Alfabeta
.  2013. Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  RnD .  Bandung: Alfabeta.
Sun,  H.,  dan  Zhang,  P.  2003. A  New  Perspective  to  Analyze  User  Technology Acceptance. Working Paper . Syracuse University. New York
Sutanta E. 2003. Sistem Informasi Manajemen Edisi pertama. Yogyakarta: Graha Ilmu. Sutedjo B. 2002. Perencanaan dan Pembangunan Sistem Informasi . Yogyakarta:  Andi Offset.
Undang-Undang Republik Indonesia. Nomor 20. Tahun 2008. Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah.
Venkatesh,  V.,  and  Davis,  F.D.  2000. “A  Theoritical  Extension  of  the  Technology Acceptance  Model:  Four  Longitudinal  Field  Studies”. Management  Science, Vol.46, No.2, Pebruari, pp.186-204.
Venkatesh,  V.  and  Moris,  M.G.  2002. “Why  Don’t  Men  Ever  Stop  to  Ask  for Directions?  Gender,  Social  Influence  and  Their  Role  in  Technology  Acceptance and Usage Behavior”. MIS Quarterly, Vol.24, No.1, March, pp 115-139. Wibisono, Arif  Kunto. 2011. Analisis dan Pembuatan aplikasi  akuntansi  berbasis  web pada  International  Islamic  University  College  (IIUC) .  Universitas Islam  Negeri Syarif Hidayatullah, Jakarta.
Widarjono.  2015. Analisis  Multivariat  Terapan .  Edisi  Kedua.  UPP  STIM  YKPN, Yogyakarta.
Wiyono,  Adrianto  Sugiarto.  2008. “Evaluasi  Perilaku  Penerimaan  Wajib  Pajak Terhadap  Penggunaan  E-filing  Sebagai  Sarana  Pelaporan  Pajak  Secara  Online dan Realtime”. Jurnal Riset Akuntansi Indonesia. Vol. 11 (2) Hal. 117–132. Yamin,  Sofyan  dan  Heri  Kurniawan.  2011. Generasi  Baru  Mengolah  Data  Penelitian dengan Partial Least Square Path Modeling . Jakarta: Salemba Empat. Yusmaniarti,  Y.,  &  Ekowati,  S.  (2019).  Laporan  Keuangan  Koperasi  Berbasis  Media Excel For Accounting (EFA). Jurnal Pengabdian Masyarakat Bumi Raflesia , 2 (1). https://doi.org/10.36085/jpmbr.v2i1.294
Zhang, N., Guo, X, & Chen, G. 2011. Why Adoption and Use Behavior of IT/IS Cannot Last?  –  Two  Studies  in  China .  Information  Sistem  Frontiers,  13,  381  –  395.
Doi:10.1007/s10796-010-9288-3.