DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v11i1.728

## Analisis Perilaku Pengguna
Website Sistem Informasi Akademik Menggunakan Technology Acceptance Model (TAM)
Asep Permadi 1) ; Tri Irawati 2) ; Bebas Widada 3) ;
1) Program Studi Sistem Informasi, STMIK Sinar Nusantara Surakarta 2) Program Studi Informatika, STMIK Sinar Nusantara Surakarta
1) 15400013.asep@sinus.ac.id; 2) 3irawati@sinus.ac.id; 3) bbswdd@sinus.ac.id

## ABSTRACT
Veteran Bantara University has been implemented a website which includes an academic information system. It aims that all the students’ can access the information by online anytime and anywhere. This website-based academic information system implemented by Veteran Bantara University has been upgrade in 2019. By this condition, all the students can use the new system conveniently. According to this problem, it needs to analyze the behavior of users of the new academic information system using the Technology Acceptance Model (TAM). The purpose of this research is to analyze the behavior of website users at veteran Bantara University using the technology acceptance model method. The methodology analysis the researcher uses Partial Least Squares (PLS) analysis and it develops an application to test the technology acceptance model method with the PHP programming language. The result of this result showed that there are five from six hypothesizes which have significant positive effect on the dependent variable with an effect value of 0,653 (65,3%), 0,447 (44,7%), 0,677 (67,7%), 0,520 (52,0%), 0,605 (60,5%) and the other shows significant negative effect on the value of 0,170 (17,0%). Keywords : Technology Acceptance Model (TAM), Analisis Website, Partial Least Squares (PLS)
I. PENDAHULUAN
Kemajuan teknologi informasi telah memasuki era revolusi industri 4.0 atau revolusi industri dunia keempat, yaitu dimana sebuah teknologi informasi telah menjadi suatu hal yang sangat wajib dalam kehidupan manusia. Era ini telah mengubah paradigma masyarakat dalam mencari dan mendapatkan informasi yang tidak lagi terbatas pada informasi surat kabar, audio visual dan elektronik, tetapi juga melalui sistem informasi dan teknologi. Universitas Veteran Bangun Nusantara Sukoharjo telah menerapkan system informasi berbasis website yang didalamnya termasuk sistem informasi akademik. Dengan adanya sistem informasi akademik ini dimaksudkan agar mahasiswa dapat mengakses informasi secara online kapan saja dan dimana saja.
Dalam mengetahui perilaku pengguna sistem informasi akademik maka perlu dilakukan penelitian untuk mengetahui perilaku pengguna sistem informasi akademik dengan menggunakan TAM. TAM merupakan sebuah model yang digunakan untuk meneliti penerimaan penggunaan sebuah teknologi informasi.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Sistem Informasi Akademik
Sistem informasi adalah suatu sistem di dalam organisasi yang mempertemukan
kebutuhan pengolahan transaksi harian, mendukung operasi, bersifat manajerial dan kegiatan strategi dari suatu organisasi dan menyediakan pihak luar tertentu dengan laporan-laporan yang di perlukan [1]. Sistem Informasi Akademik adalah Sistem yang memberikan layanan informasi yang berupa data dalam hal yang berhubungan dengan akademik. Informasi yang ada didalamnya meliputi; berita, pendidikan, komunitas, data personal, jadwal, perpustakaan, dan electronic mail .
2.2 Technology Acceptance Model
Model TAM dikembangkan oleh (Davis, 1989) yang menjelaskan bahwa Technology Acceptance Model (TAM) merupakan adaptasi dari Theory of Reasoned Action (TRA) yang dikhususkan untuk memodelkan penerimaan pengguna terhadap sistem informasi [2]. Model TAM memisahkan aspek kognitif dan afektif dengan menjabarkan konstruk keyakinan ( belief) sebagai aspek kognitif dan sikap ( attitude ) sebagai aspek afektif [3].
TAM menjelaskan penerimaan teknologi informasi dengan dimensi-dimensi tertentu yang dapat mempengaruhi diterima atau tidaknya teknologi informasi oleh pengguna. Adapun bentuk dari model TAM adalah seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Technology Acceptance Model
2.3 Partial Least Square (PLS) Partial Least Squares (PLS) merupakan jenis SEM berbasis variance yang diciptakan untuk mengatasi masalah yang ditimbulkan oleh SEM berbasis covariance [4]. Kelebihan PLS meliputi kemampuan memodelkan banyak variabel dependen dan variabel independen (model komplek), mampu mengelola
masalah multikolinearitas antarvariabel independen, hasil tetap kokoh ( robust ) walaupun terdapat data yang tidak normal dan hilang ( missing value ), dapat digunakan pada konstruk reflektif dan fromatif, dapat digunakan pada sampel kecil dan dapat digunakan pada data dengan tipe skala berbeda, yaitu: nominal, ordinal dan kontinu. Dalam PLS untuk menguji inner model terdapat 2 (dua) tahap yang dilakukan dengan perhitungan manual yaitu uji Q 2 dan Goodness of Fit (GoF). Menurut Hussein Uji Q 2 dapat dihitung dengan rumus-1 [5].
Q 2 = 1- (1-R1 2 ) (1-R2 2 )……(1-R4 2 ) ( 1 )
Sedangkan GoF Index dihitung dari akar kuadrat nilai Average Variance Extracted (AVE) dan R-Square seperti rumus-2
( 2 )
2.4 Penelitian sebelumnya Dalam penelitian sebelumnya mengenai analisis perilaku pengguna website sistem informasi akademik universitas xyz dengan menggunakan technology acceptance model (TAM). Hasil dari penelitian ini adalah semua hipotesis yang telah di ajukan berpengaruh positif [6].
Penelitian mengenai analisis penerimaan sistem ujian online berbayar dengan menggunakan metode technology acceptance model (TAM) dan webqual . Hasil dari penelitian ini adalah hipotesis yang berpengaruh signifikan positif ada empat dan yang berpengaruh negatif ada dua [7]. Penelitian mengenai analisis penerimaan dan penggunaan teknologi infomasi e-vote menggunakan technology acceptance model
(TAM). Hasil dari penelitian ini adalah semua hipotesis yang telah diajukan berpengarh signifikan positif [8]. Penelitian mengenai analisis pengaruh kualitas website terhadap sistem informasi akademik berbasis web menggunakan technology acceptance model (TAM) . Hasil penelitian ini adalah dari 10 hipotesis yang diajukan, terdapat 8 hubungan yang signifikan dan positif [9].
Penelitian mengenai Analisa Penerapan Aplikasi Penjualan Dan Service Komputer Pada CV Jaya Citra Madani Dengan Metode Technology Acceptable Model (TAM). Hasil penelitian ini adalah dari 4 hipotesis yang diajukan terdapat 2 hipotesis yang berpengaruh signifikan positif yaitu, desain antar muka terhadap kondisi nyata pengguna aplikasi dan perilaku pengguna terhadap kondisi nyata pengguna aplikasi [10].
Tabel 1. Persamaan dan perbedaan artikel penelitian sebelumnya Peneliti (tahun) Persamaan Perbedaan Sufa’atin, Riani Lubis , Ferry Boy (2017) Sama-sama menggunakan metode TAM. 1.Menggunakan struktur TAM yang berbeda. 2.Menggunakan metode analisis data SEM-AMOS, sedangkan penelitian ini menggunakan SEM-PLS. Eko Setiawan, Darius Antoni, dan A. Haidar Mirza (2019) 1.Sama-sama menggunakan analisi data SEM-PLS. 2. Sama-sama menggunakan metode TAM. Menggunakan konstruk TAM dan webqual, sedangkan penelitian ini hanya menggunakan konstruk TAM. Sri Widaningsih (2014) Sama-sama menggunakan metode TAM. 1. Menggunakan metode analisis data SEM-AMOS, sedangkan penelitian ini menggunakan SEM-PLS. 2. Menggunakan struktur TAM yang berbeda. Novli Adriansyah, Syaifulah, dan M.jazman (2016) 1.Sama-sama menggunakan analisi data SEM-PLS. 2.Sama-sama menggunakan metode TAM. 1.Menghilangkan variabel actual usage sehingga hanya menggunakan 4 variabel, sedangkan penelitian ini menggunakan 5 variabel termasuk dengan actual usage . Alief Rizky Dharmawan, Sri Hariyati Fitriasih, dan Tri Irawati 1.Sama-sama menggunakan metode TAM 2.Sama-sama menggunakan metode analisis SEM- PLS 1. Menggunakan konstruk TAM yang berbeda.

## III. METODE PENELITIAN
3.1 Metode Pengumpulan Data Data primer didapatkan dari riset lapangan dengan menggunakan Kuisioner. Pada penelitian ini penulis mengambil data menggunakan kuisioner secara online melalui
Google Form . Data sekunder didapatkan melalui studi kepustakaan dan mencatat teori- teori yang terdapat pada berbagai jurnal penelitian, buku, dan litelatur lain yang mendukung penelitian ini.
3.2 Teknik Pengambilan Data Pada penelitian ini penulis mengambil populasi mahasiswa UNIVET BANTARA Sukoharjo yang menggunakan Siakad Online sebagai media informasi seputar perkuliahan. Penentuan sampel dilakukan dengan metode Nonprobability
Sampling melalui teknik Insidental Sampling dengan menggunakan rumus berdasarkan 10 kali jumlah variabel yang di teliti sebagai acuan untuk mengetahui nilai minimal sampel dari populasi yang ada.

## 3.3 Variabel Penelitian
Adapun variabel Technology Acceptance Model (TAM) yang digunakan pada penelitian ini yaitu Perceived Ease of Use (PEOU),
Perceived Usefulness (PU), Attitude Toward Using (ATU), Behavioral Intention to Use (BI) dan Actual System Usage (AU).

## 3.4 Hipotesis yang dikembangkan
1. Apakah variabel persepsi kemudahan
( perceived ease of use /PEOU) mempunyai pengaruh yang kuat terhadap variabel persepsi kegunaan ( perceived usefulness /PU)?
2. Apakah variabel persepsi kemudahan ( perceived ease of use /PEOU)
mempunyai pengaruh yang kuat terhadap variabel sikap pengguna ( attitude toward using /ATU)?
3. Apakah variabel persepsi kegunaan ( perceived usefulness /PU) mempunyai pengaruh yang kuat terhadap variabel sikap pengguna ( attitude toward using /ATU)?
4. Apakah variabel persepsi kegunaan ( perceived usefulness /PU) mempunyai pengaruh yang kuat terhadap variabel perilaku untuk menggunakan ( behavioral intention to use /BIU)? 5. Apakah variabel sikap pengguna ( attitude toward using /ATU) mempunyai pengaruh yang kuat terhadap variabel perilaku untuk menggunakan ( behavioral intention to use /BI)?
6. Apakah variabel perilaku untuk menggunakan ( behavioral intention to
use /BIU) mempunyai pengaruh yang kuat terhadap kondisi nyata penggunaan
sistem ( actual usage /AU)?

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Profil Responden Responden penelitian ini merupakan mahasiswa aktif Universitas Bangun Nusantara Sukoharjo angkatan tahun 2015 sampai tahun 2019 yang pernah mengakses website sistem informasi akademik. Dengan total responden yang diperoleh sebanyak 60 orang yang mengisi kuesioner. Dengan rincian mahasiswa angkatan 2018 dengan prosentase 37,7 %. Disusul mahasiswa angkatan 2016 dengan prosentase 21,3 %. Selanjutnya adalah mahasiswa angkatan 2019 dengan prosentase 19,7 %. Lalu, prosentase mahasiswa angkatan 2017 sebanyak 13,1 % dan prosentase mahasiswa angkatan 2015 sebesar 8,2%.
4.2 Analisis Partial Least Squares (PLS) Pada penelitian ini, pengujian hipotesis menggunakan analisis Partial Least Square (PLS) dengan SmartPLS 3.3.2. Gambar 2. adalah skema model program PLS yang di ujikan :

## Gambar 2. Outer Model
A. Evaluasi Outer Model
1. Convergent Validity Pengujian convergent validity bertujuan untuk mengetahui nilai loading factor atau outer loading setiap indikator. Suatu indikator dikatakan dalam kategori baik apabila nilai outer loading > 0.7. seperti ditunjukan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Outer Loading
Berdasarkan data yang disajikan pada Gambar 3. diatas, diketahui bahwa masing- masing indikator masih banyak memiliki nilai outer loading < 0.7. Maka dari indikator harus dieliminasi satu persatu dari model dengan nilai outer loading paling rendah sampai semua variabel memiliki nilai outer loading > 0.7. seperti di perlihatkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Outer Loading setelah di eliminasi
Berdasarkan data Gambar 4. diatas, menunjukan bahwa tidak ada indikator variabel yang memiliki nilai outer loading < 0.7, sehingga semua indikator dinyatakan layak atau valid untuk digunakan penelitian dan dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut.

## 2. Discriminant Validity
Suatu indikator dikatakan memenuhi
discriminant validity apabila nilai cross loading
indikator pada variabelnya adalah yang lebih besar dibanding dengan nilai pada variabel lain. Berikut ini adalah nilai cross loading dari masing-masing indikator seperti pada Gambar 5.

## Gambar 5. Cross Loading
Berdasarkan gambar 5 terlihat bahwa indikator setiap variabel memiliki nilai cross loading > 0,7 dan tidak berkorelasi dengan indikator variabel lainnya. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa indikator- indikator memiliki nilai discriminant validity yang baik.
Selain melihat nilai cross loading , uji discriminant validity dapat dilihat dari nilai Average Variance Extracted (AVE) dengan nilai masing-masing konstruknya lebih besar dari 0,5. Seperti pada gambar 6.

## Gambar 6. Average Variance Extracted
Berdasarkan gambar 6 hasil output AVE untuk setiap variabel memiliki nilai AVE lebih besar daripada 0,5, sehingga dapat dinyatakan bahwa setiap variabel memiliki nilai discriminant validity yang baik.
3. Cronbach’s Alpha
Cronbach’s Alpha digunakan untuk mengukur batas bawah nilai reliabilitas setiap variabel dan diharapkan memiliki nilai > 0,7.
Hasil uji cronbach’s alpha dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Cronbach’s Alpha Variabel Cronbach’s Alpha PEOU 0,776 PU 0,812 ATU 0,858 BI 0,717 AU 0,536 Berdasarkan Tabel 2, diketahui nilai cronbach’s alpha yang memiliki nilai lebih dari 0,7 hanya variabel PEOU, PU, ATU dan BI, sedangkan variabel AU memiliki nilai cronbach’s alpha kurang dari 0,7 sehingga perlu dilakukan pengujian tahap selanjutnya.
4. Composite Reliability Pengujian composite reliability dilakukan karena nilai dari pegujian cronbach’s alpha menghasilkan nilai yang lebih rendah. Sehingga dengan pengujian composite reliability akan menghasilkan nilai sesungguhnya. Nilai yang diharapkan harus > 0,7 untuk setiap konstruk. Hasil pengujian composite reliability dapat dilihat pada tabel 3.

## Tabel 3 Composite Reliability
Variabel Composite Reliability PEOU 0,870 PU 0,876 ATU 0,898 BI 0,842 AU 0,808 Berdasarkan Tabel 3 diketahui bahwa nilai composite reliability semua variabel lebih besar dari 0,7 sehingga dapat disimpulkan bahwa semua variabel memiliki tingkat reliabilitas yang tinggi.

## B. Evaluasi Inner Model
1. R- Squares Nilai R-Square digunakan untuk mengukur tingkat variasi perubahan variabel independen terhadap variabel dependen. Nilai R-Square 0.75, 0.50 dan 0.25 menunjukan model kuat, moderate dan lemah. Tabel 5.12 adalah nilai R- Squares masing-masing variabel dalam penelitian ini.
Tabel 4. R- Squares Variabel R-Squares PU 0,426 ATU 0,463 BI 0,287 AU 0,366 Berdasarkan tabel 5.12 hasil output R-
Squares semua variabel berada diantara nilai 0,25 dan 0,50, sehingga dapat disimpulkan bahwa nilai R- Squares semua variabel berada pada model moderate.
2. Predictive Relevance (Q 2 ) Nilai Predictive Relevances (Q 2 ) diterapkan untuk menilai pengaruh reflektif model struktural terhadap pengukuran observasi variabel laten eksogen. Untuk menghitung Q 2 dapat menggunakan persamaan (1) sebagai berikut:
Q 2 = 1  (1  R 12 ) (1  R 22 ) (1  R 32 ) (1  R 42 )
Q 2 = 1 – (1-0,426 2 )(1-0,463 2 )(1-0,287 2 )(1-0,366 2 ) Q 2 = 1 - 0,5110437293
Q 2 = 0,4889562707
Hasil perhitungan Q 2 menunjukan nilai Q 2 sebesar 0,4889562707. Yang berarti bahwa nilai Q 2 > 0 , sehingga dapat dikatakan bahwa model sudah cukup baik dan relevan.
3. Goodness of Fit (GoF) Perhitungan GoF dilakukan untuk mengevaluasi model pengukuran ( outer model) dan model structural ( inner model) dari keseluruhan predeksi model. Nilai Goodness of Fit (GoF) harus dicari secara manual. Adapun rumus yang digunakan adalah persamaan (2) dengan perhitungan sebagai berikut :
GoF = ��� � � 2
GoF = 0,657 � 0,3855
GoF = 0,2532735
GoF = 0,5032628538
Berdasarkan perhitungan diatas, diperoleh nilai GoF sebesar 0,5032628538. Nilai GoF memiliki 3 kriteria yaitu, GoF small = 0.1, GoF medium = 0.25, dan GoF large = 0.36. Maka dapat disimpulkan bahwa model penelitian ini memiliki nilai GoF yang sangat besar.
C. Uji Hipotesis Uji hipotesis pada penelitian ini adalah dengan melihat nilai T-Statistic dan P- Value . Hipotesis dinyatakan diterima apabila nilai P-Values < 0.05. Nilai t-tabel untuk alpha 5% adalah 1,968. Sehingga kriteria penerimaan Hipotesis adalah t- statistik > t-tabel . Seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Uji Hipotesis
Hipot esis Penga ruh Origin al Samp el T- Statis tic P- Value Hasil H1 PEOU – PU 0,653 8,676 0,000 Diterima H2 PEOU – ATU 0,447 3,065 0,002 Diterima H3 PU – ATU 0,677 5,818 0,000 Diterima H4 PU – BI 0,520 4,209 0,000 Diterima H5 ATU – BI 0,170 0,901 0,368 Ditolak H6 BI - AU 0,605 6,637 0,000 Diterima
Berdasarkan Tabel 5 hasil pengujian hipotesis yang telah diajukan diketahui bahwa 5 hipotetis yang diajukan dapat diterima karena nilai P-Values < 0,05 dan T-statistic > T-tabel, sedangakan terdapat satu hipotesis yang ditolak yaitu attitude toward use (ATU) terhadap behavioural intention (BI) karena nilai P-Values > 0,05 dan T-statistic < T-tabel.
4.3 Pembahasan Hasil Penelitian a. Pengaruh persepsi kemudahan ( perceived ease of use /PEOU) terhadap persepsi kemanfaatan ( perceived usefulness /PU) Dari hasil uji hipotesis pada tabel 6 diketahui bahwa nilai P-Value yang membentuk persepsi kemudahan ( perceived ease of use /PEOU) terhadap persepsi kemanfaatan ( perceived
usefulness /PU) adalah sebesar 0,000 yaitu < 0,05 dan nilai T- Statistic 8,676 (t-tabel signifikan 5% = 2,003), sehingga dinyatakan persepsi kemudahan ( perceived ease of use /PEOU) berpengaruh signifikan positif terhadap persepsi kemanfaatan ( perceived usefulness /PU) senilai 0,653 (65,3%).
b. Pengaruh persepsi kemudahan ( perceived ease of use /PEOU) terhadap sikap penggunaan ( attitude toward using /ATU)
Dari hasil uji hipotesis pada tabel 6 diketahui bahwa nilai P-Value yang membentuk persepsi kemudahan ( perceived ease of use /PEOU) terhadap sikap penggunaan ( attitude toward using /ATU) adalah sebesar 0,002 yaitu < 0,05 dan nilai T- Statistic 3,065 (t-tabel signifikan 5% = 2,003), sehingga dinyatakan persepsi kemudahan ( perceived ease of use /PEOU) berpengaruh signifikan positif terhadap sikap penggunaan ( attitude toward using /ATU) senilai 0,447 (44,7%).
c. Pengaruh persepsi kemanfaatan ( perceived usefulness /PU) terhadap sikap penggunaan
( attitude toward using /ATU) Dari hasil uji hipotesis pada tabel 6 diketahui bahwa nilai P-Value yang membentuk persepsi kemanfaatan ( perceived usefulness /PU) terhadap sikap penggunaan ( attitude toward using /ATU) adalah sebesar 0,000 yaitu < 0,05 dan nilai T-Statistic 5,818 (t- tabel signifikan 5% = 2,003), sehingga dinyatakan persepsi kemanfaatan ( perceived usefulness /PU) berpengaruh signifikan positif terhadap sikap penggunaan ( attitude toward using /ATU) senilai 0,677 (67,7%).
d. Pengaruh persepsi kemanfaatan ( perceived usefulness /PU) terhadap perilaku ( behavioral intention to use /BI) Dari hasil uji hipotesis pada tabel 6 diketahui bahwa nilai P-Value yang membentuk persepsi kemanfaatan ( perceived usefulness /PU) terhadap perilaku ( behavioral intention to use /BI) adalah sebesar 0,000 yaitu < 0,05 dan nilai T-Statistic 4,209 (t-tabel signifikan 5% = 2,003), sehingga dinyatakan persepsi kemanfaatan
( perceived usefulness /PU) berpengaruh signifikan positif terhadap perilaku ( behavioral intention to use /BI) senilai 0,520 (52,0%).
e. Pengaruh sikap penggunaan ( attitude toward using /ATU) terhadap perilaku
( behavioral intention to use /BI) Dari hasil uji hipotesis pada tabel 6 diketahui bahwa nilai P-Value yang membentuk sikap penggunaan ( attitude toward using /ATU) terhadap perilaku ( behavioral intention to use /BI) adalah sebesar 0,368 yaitu > 0,05 dan nilai T-Statistic 0,901 (t-tabel signifikan 5% = 2,003), sehingga dinyatakan sikap penggunaan ( attitude toward using /ATU)
berpengaruh signifikan negatif terhadap persepsi perilaku ( behavioral intention to use /BI) senilai 0,170 (17,0%).
f. Pengaruh perilaku ( behavioral intention to use /BI) terhadap kondisi nyata penggunaan sistem (Actual Usage /AU) Dari hasil uji hipotesis pada tabel 6 diketahui bahwa nilai P-Value yang membentuk perilaku ( behavioral intention to use /BI) terhadap kondisi nyata penggunaan sistem (Actual Usage /AU) adalah sebesar 0,000 yaitu < 0,05 dan nilai T-Statistic 6,637 (t- tabel signifikan 5% = 2,003), sehingga dinyatakan perilaku ( behavioral intention to use /BI) berpengaruh signifikan positif terhadap kondisi nyata penggunaan sistem (Actual Usage /AU) senilai 0,605 (60,5%).
4.4 Hasil Uji TAM
Hasil uji TAM dilakukan untuk menghitung prosentase berdasarkan perolehan jawaban kuesioner pada setiap variabel TAM. Berikut hasil uji TAM pada Tabel 6.

## Tabel 6. Hasil Uji TAM
Variabel Nilai Responden Sangat Setuju Nilai Responden Setuju PEOU 0,20 0,67 PU 0,15 0,65 ATU 0,09 0,70 BI 0,08 0,73 AU 0,11 0,61 Total 0,63 3,36 Persentase 13% 67%
Dari tabel 7 dapat dilihat bahwa responden menjawab sangat setuju dengan persentase rata-rata 13% dan setuju dengan persentase rata-rata 67%, hal ini menunjukan bahwa responden merasa website sistem informasi akademik sangat membantu dan bermanfaat bagi mahasiswa dalam kegiatan perkuliahan.

## V. PENUTUP
5.1 Kesimpulan 1. Perilaku pengguna website sistem informasi akademik Universitas Veteran
Bangun Nusantara Sukoharjo menunjukan sikap sangat setuju dengan persentase 13% dan setuju dengan persentase 67%, hal ini menunjukan bahwa responden merasa website sistem informasi akademik sangat membantu dan
bermanfaat bagi mahasiswa dalam kegiatan perkuliahan.
2. Pengaruh hubungan setiap variabel yang digunakan dalam penlitian ini sebagai berikut :
a. Persepsi kemudahan ( perceived ease of use /PEOU) berpengaruh signifikan positif terhadap persepsi kemanfaatan ( perceived usefulness /PU) senilai 0,653 (65,3%).
b. Persepsi kemudahan ( perceived ease of use /PEOU) berpengaruh signifikan positif terhadap sikap penggunaan ( attitude toward using /ATU) senilai 0,447 (44,7%).
c. Persepsi kemanfaatan
( perceived usefulness /PU) berpengaruh signifikan positif terhadap sikap penggunaan ( attitude toward using /ATU) senilai 0,677
(67,7%). d. Persepsi kemanfaatan ( perceived usefulness /PU) berpengaruh signifikan positif terhadap perilaku untuk tetap menggunakan ( behavioral intention to use /BI) senilai 0,520 (52,0%).
e. Sikap penggunaan ( attitude toward using /ATU) berpengaruh signifikan negatif terhadap perilaku perilaku untuk tetap menggunakan ( behavioral intention to use /BI) senilai 0,170 (17,0%).
f. Perilaku untuk tetap menggunakan
( behavioral intention to use /BI) berpengaruh signifikan positif terhadap kondisi nyata penggunaan sistem (Actual Usage /AU) senilai 0,605 (60,5%).
5.2 Saran
Adapun saran untuk penelitian lebih lanjut adalah m enambahkan variabel eksternal diluar variabel asli Technology Acceptance Model yang sangat terbatas agar mampu menjelaskan faktor penyebab lain yang mempengaruhi tingkat penerimaan pengguna terhadap penerapan teknologi dan sistem informasi secara lebih terperinci serta memperbanyak jumlah responden dalam penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]
Jogiyanto, sistem teknologi informasi .
Yogyakarta: Andi Offset, 2010.
[2] F. D. Davis, “Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology,” MIS Q. Manag. Inf. Syst. , pp. 319–340, 1989.
[3] W. Abdillah, Metode Penelitian Terpadu
Sistem Informasi . Yogyakarta: Andi, 2018.
[4] I. Ghozali and H. Latan, Konsep, Teknik dan Aplikasi Menggunakan Program SmartPLS 3.0 , 2nd ed. Semarang: Undip, 2015.
[5]
G. D. Garson, Partial Least Squares :
Regression & Structural
Equation Models . USA: Statistical Assosiation,
2016.
[6] Sufa’atin, R. Lubis, and F. Boy, “Analisis Perilaku Pengguna Pada Website Sistem Informasi Akademik Universitas Xyz Dengan Menggunakan Technology Acceptance Model ( Tam ),” pp. 169– 174, 2017.
[7] E. Setiawan, D. Antoni, and A. H. Mirza, “Analisis Penerimaan Sistem Ujian Online Berbayar Dengan Menggunakan Metode Technology Acceptance Model (TAM) dan Webqual,” J. Bina Komput. , 2019.
[8] N. Adriansyah, Syaifulah, and M.jazman, “Analisa Penerimaan Dan Penggunaan Teknologi Informasi E-Vote menggunakan Technology Acceptance Model (TAM),” J. Rekayasa Dan Manaj.
Sist. Inf. , vol. 2, 2016.
[9] S. Widaningsih, “Analisis Pengaruh Kualitas Website Terhadap Sistem
Informasi Akademik Berbasis Web Menggunakan Technology Acceptance Model ( Studi Kasus di Program Studi Teknik Informatika Universitas Suryakancana ),” Media J. Inform. , vol.
6, 2014.
[10] A. R. Dharmawan, S. H. Fitriasih, and T. Irawati, “Analisa Penerapan Aplikasi Penjualan Dan Service Komputer Pada CV Jaya Citra Madani Dengan Metode Technology Acceptable Model (TAM),” J. Ilm. SINUS , vol. 16, 2018.