## EVALUASI REVOLUSI INDUSTRI 4.0 PADA BIDANG PERTANIAN MENGGUNAKAN MODEL INTEGRASI DELONE AND MCLEAN, UTAUT DAN HOT FIT.
Pujo Hari Saputro a , Arbiati Faizah b , Reza Augusta J.F. c
a Universitas Alma Ata, Bantul,Yogyakarta (55011),Indonesia
b Universitas Hasyim Asy’ari, Jombang, Jawa Timur (61471), Indonesia
c Universitas Hasyim Asy’ari, Jombang, Jawa Timur (61471), Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel Diterima Redaksi: 27 Februari 2020 Revisi Akhir: 10 Maret 2020 Diterbitkan Online : 25 Maret 2020
This  study  tries  to  evaluate  the  industrial  revolution  4.0  implementation results  in  agriculture  in  form  of  oyster  mushroom  temperature  management technology.  This  implementation  is  intended  to  improve  the  quality  and quantity  of  mushroom  harvests,  however  further  evaluation  is  still  needed  to determine the success and acceptance of the community towards the proposed technology. Evaluations were carried out using the integration of the DeLone and Mclean Success Models, the UTAUT acceptance model coupled with the Hot FIT model. The three models are then integrated to form a new model that is  used  to  construct  the  questionnaire  as  an  assessment.  From  the  results  of the 7-steps fit model, it can be concluded that the proposed model can be used and  suitable  for  this  study.  From  the  results  of  the  path  analysis  test  it  was concluded  that  human  and  technological  factors  will  positively  influence  the use of the technology implemented. Lastly, as long as the proposed technology is  used  by  mushroom  farmers,  it  can  be  categorized  as  successful  or successful..
K ATA K UNCI
Revolusi  Industri  4.0  ,  Internet  of  Things, Evaluasi, DeLone and McLean, UTAUT, HOT Fit.

## K ORESPONDENSI
E-mail: ph.saputro@uaa.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Pada awal tahun 1750 an terjadi perubahan yang signifikan pada bidang  manufaktur,  pertambangan,  teknologi  dan  pertanian, perubahan  ini  selanjutnya  disebut  Revolusi  Industri.  Pada dasarya  Revolusi  Industri  bertujuan  untuk  memangkas  waktu dan  biaya  dalam  produksi  sehingga  dapat  memunculkan keuntungan yang besar bagi pelaku usaha. Adapun yang menjadi pemicu utama revolusi industri muncul adalah gagasan-gagasan mengenai  kekayaan  intelektual,  khususnya  hak  paten  atas sebuah penemuan, yang akhirnya memicu penemuan-penemuan yang lain [1].
Pada  saat  ini  era  revolusi  industri  telah  memasuki  era  4.0  yang dimana pada era industri ini lebih ditekankan pada pemanfaatan teknologi berbasis internet ( internet of things ). Berbagai bidang telah  banyak  mengimplementasikan  jaringan  internet  untuk membantu usaha yang dijalanakan, seperti penelitian yang sudah dilakukan  oleh  Arbiati  Faizah  dkk  pada  tahun  2019,  dimana penelitian  terssebut  mencoba  memanfaatan  teknologi  internet untuk  menunjang  kegiatan  budidaya  jamur  tiram  di  daerah Jombang,  Jawa  Timur  [2].  Dari  penelitian  tersebut  diketahui bahwa    dengan  pemanfaatan  teknologi  informasi  dan  internet mampu  meningkatkan  kualitas  dan  kuantitas  pada  budidaya jamur tiram.
Penggunaan teknologi berbasis internet di lingkup petani/pembudidaya  ini  berbeda  dengan  implementasi  dibidang yang lain, sebab individu yang terlibat pada bidang ini lebih dari 50%  adalah laki-laki  yang  berumur  diatas 45 tahun dan  kurang mengerti  terhadap  teknologi  informasi.  Beberapa  kali  pelatihan telah  dilakukan  untuk  membantu  para  petani  untuk  bisa  lebih memahami dan bisa  mengoperasikan teknologi tersebut, namun masih  belum  bisa  berhasil  dengan  baik.  Kendala  tersebut menjadikan  penerapan  teknologi  berbasis  internet  di  lingkup petani  tersebut  memerlukan  tindakan  khusus  sehingga  bisa diterima dan difahami dengan baik. Atas implementasi teknologi informasi  tersebut  memerlukan  evaluasi  untuk  mengetahui factor-faktor  apa  saja  yang  bisa  mempengaruhi  kesuksesan  dan penerimaan petani terhadap teknologi tersebut.
Untuk mengevaluasi implementasi teknologi tersebut memerlukan  model  yang  bisa  menganalisa  penerimaan pengguna,  kesuksesan  teknologi  dan  hasil  yang  didapatkan. Model yang  akan digunakan selanjutnya  adalah  modifikasi dari model  UTAUT,  model  kesuksesan  DeLone  and  McLean  dan model  HOT  Fit.  Yang  dimana  gabungan  ketiga  model  tersebut sudah  pernah  digunakan  untuk  mengevaluasi  implementasi sistem    sebelumnya,  seperti  penelitian  mengenai  evaluasi kesuksesan  dan  penerimaan  sistem  informasi  e-learning  pada lembaga  diklat  pemerintahan  yang  menunjukkan  bahwa gabungan  ketiga  model  tersebut  mampu  memberikan  factor-
faktor  apa  saja  yang  bisa  mempengaruhi  kesuksesan  dan penerimaan sistem tersebut [3]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Revolusi Industri 4.0
Revolusi  Industri  4.0  pertama  kali  dicetuskan  oleh  sekelompok perwakilan  ahli  berbagai  bidang  dari  jerman  pada  tahun  2011 dan  secara  resmi  diperkenalkan  oleh  Angella  Markel  di  acara World  Economic  Forum (WEF)  pada  tahun  2015.  Revolusi industri  4.0  merubah  strategi,  organisasi,  model  bisnis,  rantai pasok,  produk  dsb,  hingga  mampu  menciptakan  peluang  bisnis baru  [4],  [5],  [6].  Pada  Revolusi  Industri  4.0  hal  yang  paling menonjol  adalah  implementasi  teknologi  informasi  pada  semua bidang,  hal  tersebut  bertujuan  untuk  mempermudah  pekerjaan karena  dengan  adanya  teknologi  informasi  tentunya  akan menambahkan  keakuratan,  otomatisasi  dan  mobilitas  tinggi karena didukung koneksi internet.
2.2 Internet of Things
Internet of Things (IOT)  adalah integrasi antara perangkat satu dengan  perangkat  yang  lain  dengan  memanfaatkan  teknologi internet  [7].    Hal  ini  tentunya  tidak  hanya  merubah  cara  hidup masyarakat  tetapi  juga  bagaimana  bisnis  yang  ada  saat  ini dijalankan.  Bisa  kita  saksikan  saat  ini  berbagai  bidang  usaha sudah  sangat  tergantung  pada  teknologi  internet,  seperti  ojek online,  jasa  order  makanan,  pemesanan  tiket,  hotel  dan  masih banyak lagi.

## 2.3 DeLone and McLean Success Model’s
Model  kesuksesan  sistem  informasi  telah  banyak  dikembangan oleh beberapa peneliti sebelumnya, seperti Bailey,Pearson tahun 1983, Seddon tahun1997 dan masih banyak lagi. Dari beberapa model yang dikembangan ada satu model yang sering digunakan dalam  penelitian  untuk  menganalisa  kesuksesan  sebuah  sistem ataupun  teknologi,  model  tersebut  adalah  model  DeLone  and McLean yang disempurnakan pada tahun 2003 [8] [9]. DeLone  and  McLean Success  Model’s sendiri  menggunakan  5 variabel  yang  digunakan  untuk  mengukur  kesuksesan  sebuah teknologi,  kelima  variabel  tersebut  adalah system  quality, information  quality,  service  quality,  use/intention  to  use dan user  satisfaction yang  selanjutnya  dicari  tahu  variabel  mana yang  lebih  dominan  dalam  mencapai Net  Benefit [10] . Di Indonesia sendiri sudah banyak implementasi Model Kesuksesan  DeLone  and  McLean  untuk  mengevaluasi  ataupun menganalisa  keberhasilan  dari  sebuah  teknologi  /  sistem informasi  seperti  dalam  bidang  pemerintahan,  pendidikan, perusahaan  dll.  Yang  menunjukkan  bahwa  model  ini  bisa digunakan dan sesuai dengan kriteria yang ada di Indonesia [3], [11], [12].
2.4 Unified Theory of Acceptance and Usage of
Technology (UTAUT).
Unified  Theory  of  Acceptance  and  Usage  of  Technology (UTAUT)  adalah  model  untuk  mengukur  tingkat  penerimaan dan  penggunaan  teknologi  dan  sistem  informasi.  Model  ini ditemukan oleh Venkatesh setelah mengkaji 8 teori penerimaan teknologi,  yaitu  : Theory  of  Reasoned  Action/TRA,  TAM, Motivational  Model/MM,  Theory  of  Planned  Behavior/TPB, TAM+TPB,  Model  of  PC  Utilization/MPCU,  Innovation
Diffusion  Theory/IDT,  dan  Social  Cognitive  Theory/SCT [13]. Dari  8  teori  tersebut  kemudian  didapatkan  4  faktor  kunci  yang menjadi  dasar  UTAUT,  yaitu  : performance  expectancy,  effort expectancy, social influence, facilitating conditions [14].
2.5 Model Human, Organization, Technology Fit (HOT

## Fit)
HOT  Fit  Model’s  adalah  model  evaluasi  yang  dikembangkan oleh  Yusof  pada  tahun  2006.  Model  ini  adalah  pengembangan dari  model  kesuksesan  DeLone  and  McLean  dengan menambahkan  faktor  tambahan  manusia  ( Human )  ,  Organisasi ( Organization )  dan  Teknologi  ( Technology )  sebagai  variabel tambahan  yang  penting  untuk  mengevaluasi  kesuksesan teknologi  dan  sistem  informasi.  Selain  menambahkan  faktor- faktor  yang  sudah  disebutkan,  model  HOT  Fit  menggunakan variabel behavioural  intention untuk  menggantikan  variabel intention to use / use pada DeLone dan McLean [15].

## 3. METODOLOGI

## 3.1 Alur Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengumpulkan  data  dari kelompok  tani  jamur  tiram  Desa  Morosunggingan  Kec. Peterongan  Kab.  Jombang  yang  sebelumnya  sudah  mulai mengimplementasikan  teknologi  berbasis  mikrokontroller  dan internet  dalam  kegiatan  budidayajamurnya.  Anggota  kelompok tersebut selanjutnya akan diberikan pertanyaan berupa kuisioner yang disusun sebelumnya. Setelah data didapatkan data tersebut akan  diolah  menggunakan  aplikasi  SPPS  untuk  bisa  ditarik kesimpulan.
3.2 Populasi Sampling
Adapun  populasi  dari  kelompok  tani  adalah  43  orang,  dengan komposisi usia sebagai berikut:
Tabel 1. Komposisi Usia Petani Usia Jumlah 20-30 tahun 13 30-40 tahun 22 40-50 tahun Diatas 50 tahun 5 3
Dari jumlah 43 petani, selanjutnya secara keseluruhan dijadikan sampel untuk pengumpulan data.

## 3.3 Model Penelitian
Model  yang  digunakan  pada  panelitian  ini  mengacu  pada  3 model  (model  kesuksesan DeLone  and  McLean, Model Penerimaan UTAUT dan Model Hot Fit ). Model ini sebelumnya sudah  pernah  digunakan  untuk  mengevaluasi  kesuksesan  dan penerimaan  sistem  informasi  pada  lembaga  diklat  pemerintah [16].  Model  ini  dipilih  karena  penggabungan  ketiga  model dirasa mampu mewakili kebutuhan evaluasi  yang dilaksanakan, yakni dari sisi kesuksesan sistem, penerimaan sistem dan untuk membedakan  faktor  mana  yang  lebih  dominan  antara  faktor manusia,  faktor  organisasi  atau  faktor  teknologi  terhadap  hasil akhir yang didapatkan oleh teknologi atau sistem informasi.

## Gambar 1. Model Penelitian
3.4 Hipotesis
Berdasarkan model penelitian pada gambar 1, dapat disajikan 10 Hipotesis  penelitian  yang  akan  digunakan  sebagai  acuan  pada penelitian ini.
H1  Faktor Manusia / Human Factor ( Performance Expectancy, Effort  Expectancy,  Partners  Influence )  berpengaruh terhadap Behavioural Intention/Intention to Use.
H2  Faktor  Teknologi  / Technology  Factor ( Information Technology, Service  Quality,  System  Quality )  berpengaruh terhadap Behavioural Intention/Intention to Use.
H3  Faktor  Organisasi  / Organization  Factor ( Facilitating Condition,  Top  Management  Support,  Organization
Support ) berpengaruh terhadap Behavioural
Intention/Intention to Use.
H4  Faktor  Organisasi  / Organization  Factor ( Facilitating Condition,  Top  Management  Support,  Organization Support ) berpengaruh terhadap User Satisfaction H5 Behavioural  Intention/Intention  to  Use berpengaruh terhadap Kepuasan Pengguna/ User Satisfaction
H6 Behavioural  Intention/Intention  to  Use berpengaruh terhadap Manfaat Bersih/ Net Benefit
H7  Kepuasan Pengguna/ User Satisfaction berpengaruh terhadap Manfaat Bersih/ Net Benefit. H8  Terdapat  hubungan  dan  ketersesuaian  antara  Faktor Manusia/ Human Factor dengan Faktor Teknologi/ Technology Factor H9  Terdapat  hubungan  dan  ketersesuaian  antara  Faktor Teknologi/ Technology Factor dengan Dukungan Organisasi / Organization Support
H10 Terdapat  hubungan  dan  ketersesuaian  antara  Faktor Manusia/ Human  Factor dengan  Dukungan  Organisasi  / Organization Support
3.5 Uji Kelayakan Model
Pengujian terhadap model penelitian dilakukan untuk mengetahui  tingkat  kelayakan  model  dengan  menggunakan  7 langkah model fit yaitu :
a. x 2 to degrees of freedom (df)
b. goodness of fit index (GFI)
c. Adjusted goodness of fit index (AGFI)
d. Noemalized fit index (NFI)
e. Cmparative fit index (CFI)
f. Root mean square residual (RSMSR)
g. Root mean square error of approximation (RMSEA)
Dengan batasan minimum masing-masing bisa dilihat pada tabel berikut [17]:
Tabel 2. Batas Minimum Model Fit Usia Jumlah < 3.00 GFI > 0.90 AGFI > 0.80 NFI > 0.90 CFI > 0.90 RMR/RMSR < 0.10 RMSEA < 0.08

## 3.6 Metode Pengolahan Data
Teknik  pengolahan  terhadap  data  yang  diperoleh  melalui kuisioner  menggunakan  perhitungan  komputasi  pada  tools Statistical Product and Service Solution (SPSS), tools ini dipilih karena  memiliki  kemampuan  untuk  menganalisa  statistik  yang baik.  Adapun  tools  lain  yg  digunakan  adalah Analysis  of Moment  Structures (AMOS),  tools  amos  digunakan  untuk mengilustrasikan grafik supaya lebih mudah difahami. Selain itu amos digunakan untuk path analisis pada jalur-jalur hipotesis. Untuk  menganalisa  data  yang  sudah  didapatkan,  peneliti melakukan  uji  path  analysis  untuk  mengetahui  hubungan  sebab akibat yang terjadi pada jalur hipotesis. Dalam path analysis ada beberapa  prinsip  yang  harus  dipenuhi,  yaitu  :  Uji Multivariate Outlier, Uji  Normalitas,  Uji  Linieritas,  Uji  Homogenitas  dan Analisa Jalur.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil Uji Kelayakan Model
Dari  hasil  pengujian  kelayakan  model  penelitian  didapatkan hasil nilai CMIN/DF = 1,001 yang berarti nilai tersebut baik dan fit sebab lebih kecil dari 3,00. Nilai GFI = 0,852, hasil tersebut dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  GFI  yang  marginal  atau  cukup baik,karena  berada  dibawah  0,9  dan  lebih  dari  0,8  dan mendekati 1 maka model dinyatakan fit, hal serupa juga terdapat pada nilai AGFI, CFI. Didapati satu hasil yang kurang baik yaitu pada NFI yang bernilai dibawah batas minimum 0,9, hal tersebut kemungkinan besar dikarenakan model akhir yang kurang sesuai dengan basis comparative terhadap nilai 0.
Sedangkan untuk nilai hasil RMR atau RMSR didapatkan hasil sebesar  0.058  dan  bisa  dikatakan  memenuhi  syarat  <0,10, karena  sudah  berada  dibawah  nilai  minimum.  Nilai  RMSEA atau nilai batas error yang diperbolehkan, didapatkan nilai 0.020 dan memenuhi syarat <0,08.
Dari  penilaian  diatas  dapat  ditarik  kesimpulan  model  yang digunakan memenuhi syarat kelayakan model walaupun ada satu kriteria  yang  nilainya  tidak  memenuhi  syarat,  namun  sudah cukup  memnuhi  syarat  sebab  RMSEA  dan  RMR  sudah  sesuai dengan nilai prasyarat.

## Human Factor
 Performance Expectancy
 Effort Expentancy  Partners Influence Technology Factor
 Information Quality
 Service Quality
 System Quality
Organisasi Factor
 Facilitating Condition
 Top Management Support  Organization Support Behavioural Intention / Intention to Use / Use Behaviour User Satisfaction Net Benefit Fit Influence H10 H1 H2 H3 H4 H 5 H6 H 7 H8 H9 𝜒 2 𝑑𝑓
4.2. Path Analysis
Uji Multivariate Outlier
Uji multivariate  outlier bertujuan  untuk  memastikan  tidak  ada data  yang  memiliki  nilai  ekstrim,  karena  dapat  menyamarkan hasil  dari  analisis  yang  dilakukan.  Uji  dilakukan  dengan membandingkan  nilai  jarak  mahalanobis  dengan  nilai  chi- kuadrat,  jika  nilai  jarak  mahalanobis  lebih  besar  dari  x  tabel maka nilai tersebut dikategorikan outlier .
Dari hasil uji yang dilakukan terdapat 4 data yang teridentifikasi memiliki  nilai  jarak  mahalanobis  diatas  xtabel,  yaitu  data  no  5, 13, 19 dan 28. Data yang outlier selanjutnya dihapus dan tersisa 39 data yang bisa diajukan untuk uji selanjutnya.
Uji Normalitas
Uji  normalitas  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah menggunakan uji Kolmogorof-Smirnov dengan acuan H0 : Residual menyebar secara normal H1 : Residual menyebar secara tidak normal.
Tabel 3. Hasil Uji Normalitas Data Variabel Yang di Uji p-value α Kondisi Ket HF, TF, OF→ BI 0,844 0,10 Sig.> α Normal HF, TF, OF→ US 0,859 0,10 Sig.> α Normal HF → TF 0,807 0,10 Sig.> α Normal TF → HF 0,811 0,10 Sig.> α Normal TF → OF 0,798 0,10 Sig.> α Normal OF → TF 0,767 0,10 Sig.> α Normal HF → OF 0,856 0,10 Sig.> α Normal OF → HF 0,849 0,10 Sig.> α Normal BI → US 0,712 0,10 Sig.> α Normal BI, US → NB 0,578 0,10 Sig.> α Normal
** HF  :  Human  Factor,  TF  :  Technology  Factor,  OF  : Organization  Factor,  BI  :  Behavioural  Intention,  US  :  User Satisfaction, NB : Net Benefit
Dari  tabel  hasil  uji  normalitas  data  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa  nilai  p-value  >0,10  sehingga  disimpulkan  H0  diterima dan residual menyebar secara normal.

## Uji Linieritas
Linieritas  berarti  asumsi  akan  adanyanya  hubungan  yang berbentuk  garis  lurus  dari  variabel  satu  dengan  variabel  yang lainnya.  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  hubungan dua  buah  variabel  dengan  syarat  p-value  harus  lebih  besar  dari nilai anova (α) yaitu 0,10.
H0 : Pengaruh  variabel  eksogen  terhadap  variabel  endogen bersifat tidak linier
H1 : Pengaruh  variabel  eksogen  terhadap  variabel  endogen bersifat linier.
Tabel 4. Hasil Uji Linieritas Variabel Yang di Uji p-value α Kondisi Ket HF → BI 0,748 0,10 Sig.> α Linier TF → BI 0,772 0,10 Sig.> α Linier OF → BI 0,699 0,10 Sig.> α Linier HF → US 0,838 0,10 Sig.> α Linier TF → US 0,795 0,10 Sig.> α Linier
OF → US 0,667 0,10 Sig.> α Linier HF → TF 0,846 0,10 Sig.> α Linier TF → HF 0,774 0,10 Sig.> α Linier TF → OF 0,893 0,10 Sig.> α Linier OF → TF 0,615 0,10 Sig.> α Linier HF → OF 0,756 0,10 Sig.> α Linier OF → HF 0,613 0,10 Sig.> α Linier BI → US 0,874 0,10 Sig.> α Linier BI → NB 0,886 0,10 Sig.> α Linier US → NB 0,883 0,10 Sig.> α Linier
Dari tabel diatas dapat diketahui setiap jalur memiliki nilai yang linier karena nilai p-value lebih besar dari α : 0,10 (10%).

## Uji Homogenitas
Tujuan  uji  ini  adalah  untuk  memastikan  bahwa  data  yang  diuji memiliki  sifat  yang  sama  /  homogen.  Pengujian  dilakukan dengan  menganalisa  apakah  variabel  eksogen  memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  absolut  residual,  jika  semua variabel  eksogen  tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan terhadap variabel residual maka asumsi homogenitas terpenuhi. Setelah  dilakukan  uji  homogenitas,  didapatkan  hasil  seluruh variabel  kecuali  OF  terhadap  residual  BI  dan  TF  terhadap residual  OF  memiliki  p-value  >  0,10.  Sedangkan  untuk  2 variabel yang tidak homogeny memiliki nilai p-value 0,054 (OF terhadap residual BI) dan 0,078 (TF terhadap residual OF)
Analisa Jalur
Tahapan  ini  dilakukan  dengan  cara  uji coefisient regresi,  yaitu dengan  melihat  nilai  koefisiensi  jalur  dan  nilai  signifikan  nya, apabila  nilai  koefisiensi  jalur  bernilai  positif  berarti  semakin baik  kualitas  variabel  yang  diuji  maka  semakin  baik  pula dampak  yang  didapatkan  oleh  variabel  tujuan.  Sedangkan  jika nilai  signifikan  bernilai  lebih  kecil  dari  0,10  dapat  diartikan pengaruh  yang  didapatkan  besar  dan  apabila  nilai  signifikan diatas  0,10  maka  pengaruh  yang  ada  kurang  sigifikan  atau kurang nyata.
Gambar 2. Hasil Analisis Jalur Pengaruh Langsung
Setelah  dilakukan  analisa  jalur,  dari  10  hipotesis  yang  sudah diajukan
terdapat 7 hipotesis yang diterima (H1,H2,H5,H6,H7,H8 dan H10) hal tersebut menjelaskan bahwa implementasi  revolusi  industri  4.0  pada  bidang  pertanian,  yaitu pengembangan mikrokontroller manajemen suhu pada budidaya jamur  tiram  tergolong  berhasil,  baik  dari  segi  kesuksesan teknologi dan penerimaan teknnologi oleh pengguna. Sedangkan 3  hipotesis  ditolak,  yaitu  H3,  H4  dan  H9,  hal  tersebut  salah satunya  menjelaskan  bahwa  faktor  organisasi  belum  bisa mendorong  responden  (petani  jamur)  untuk  menggunaan
Human Factor Technology Factor Organisasi Factor Behavioural Intention / Intention to Use / Use Behaviour User Satisfaction Net Benefit H10 H1 H2 H5 H6 H7 H8
teknologi  yang  dibuat,  hal  ini  kemungkinan  besar  dikarenakan kelompok  tani  jamur  tiram  belum  begitu  terorganisir,  sehingga belum  begitu  memberikan  dampak  terhadap  penerapan teknologi.

## Perhitungan Jalur
Perhitungan  jalur  pada  tahapan  ini  dilakukan  menggunakan Trimming  Theory, Dimana  uji  yang  dilakukan  menggunakan tools Analysis of Moment Structures (AMOS). Uji ini dilakukan untuk  menganalisa  kemungkinan  terjadinya  pengaruh  tidak langsung,  apabila  ada  jalur  yang  tidak  signifikan  maka dilakukan  penghapusan  terhadap  jalur  tersebut,  selanjutnya dihitung  kembali  dan  dicari  jalur  yang  tidak  signifikan,  hal tersebut  dilakukan  secara  terus  menerus  hingga  tidak  ada  lagi jalur yang tidak siginifikan. Berikut trimming teory pada model awal.
Gambar 3. Trimming Theory pada Model Awal
Setelah  melakukan trimming  teory beberapa  kali  perulangan didapatkan hasil seperti gambar berikut.:
Gambar 4. Hasil Perhitungan Jalur dengan Trimming Theory
Dari  hasil trimming  theory yang  ditunjukkan  pada  gambar  4, dapat disimpulkan terdapat 3 pengaruh langsung, yaitu : Human Factor terhadap Behavioral  Intention,  Technology  Factor terhadap Behavioral Intention dan Behavioral Intention terhadap Net Benefit. Selain 3 pengaruh langsung juga dapat disimpulkan terdapat  2  pengaruh  tidak  langsung  yaitu  : Human  Factor terhadap Net  Benefit yang  harus  melalui  variabel  penghubung dulu yaitu Behavioral Intention dan Technology Factor terhadap

## Net Benefit.
Hasil  tersebut  menjelaskan  bahwa  yang  mempengaruhi penerimaan  penggunaan  teknologi  secara  signifikan  dan  positif adalah  faktor  individu  dalam  hal  ini  adalah  petani  dan  faktor teknologi.  Faktor  teknologi  memang  memiliki  pengaruh  yang besar  terhadap  penggunaan  sistem  dengan  ditunjukkan  dengan nilai  yang  cukup  besar  yaitu  2,19.  Sedangkan  tujuan implementasi teknologi informasi dikatakan sukses atau berhasil dipengaruhi  secara  langsung  oleh  penggunaan  teknologi  atau keinginan  untuk  menggunakan.  Hal  tersebut  berarti  selama teknologi masih digunakan dan masih ada keinginan dari pihak petani  untuk  menggunakan  teknologi  tersebut,  bisa  dikatakan
implementasi  teknologi  atau  revolusi  industri  4.0  pada  bidang pertanian dikategorikan sukses atau berhasil.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Dari pembahasan dan hasil yang sudah didapatkan, dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Dari 10 Hipotesis yang dikemukakan terdapat 10 hipotesis yang diterima, yaitu : H1,H2,H5,H6,H7,H8 dan H10 dan 3 Hipotesis ditolak, yaitu : H3, H4 dan H9
2. Hasil  uji  model  diketahui  bahwa  model  yang  diusulkan bernilai fit dan dapat digunakan dalam penelitian ini.
3. Terdapat 4 data yang dihapus karena teridentifikasi berada pada outlier.
4. Hasil  jalur  diketahui  bahwa  terdapat  1  faktor  yang mempengaruhi secara langsung kesuksesan teknologi dan 2 faktor  tidak  langsung  yang  mempengaruhi  kesuksesan teknologi.
5. Implementasi Revolusi Teknologi Informasi 4.0 (Teknologi manajemen  suhu  jamur  menggunakan  mikrokontroller) dikategorikan  berhasil  selama  teknologi  masih  digunakan oleh petani.

## Saran
Pada  penelitian  yang  sudah  dilakukan  terdapat  beberapa kekurangan  dan  bisa  diperbaiki,  seperti  perlu  ditambahkannya jumlah  responden  untuk  memperkuat  hasil  analisis  dan menggunakan  metode  yang  lain  untuk  menganalisis  data  yang ada guna membandingkan mana yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W. Rosen, The Most Powerful Idea in the World: A Story of  Steam,  Industry,  and  Invention,  English:  University  of Chicago Press; Reprint edition, 2012.
[2]   P.  H.  S.  R.  A.  J.  F.  Arbiati  Faizah,  “Pemanfaatan Microcontroller  Arduino  Uno  Untuk  Sistem  Monitoring Suhu  Dan  Kelembaban  Kumbung  Jamur  Tiram,” INOVATE, vol. 04, pp. 1-8, 2019.
[3]   W.  W.  W.  W.  N.  Haris  Pamugar,  “Model  Evaluasi Kesuksesan  dan  Penerimaan  Sistem  Informasi  E-Learning pada  Lembaga  Diklat  Pemerintah,” Scientific  Journal  of Informatics, vol. 1, 2014.
[4]   M.  C.  R.  C.  Giacomo  Büchi,  “Smart  factory  performance and  Industry  4.0,” Technological  Forecasting  &  Social Change, 2020.
[5]   W.  W.  H.Kagermann,  Industry  4.0  :  With  Internet  of Things on The way to the 4th industrial Revolution, 2011.
[6]   G.  Reischauer,  “Industry  4.0  as  policy-driven  discourse  to institutionalize  innovation  systems  in  manufacturing,” Technological Forecasting and Social Change, 2018.
[7]   B.  Sinclair,  IoT  Inc:  How  Your  Company  Can  Use  the Internet  of  Things  to  Win  in  the  Outcome  Economy,  ed penyunt., OH, United State: McGraw-Hill Education, 2017.
[8]   J.  E.  B.  a.  S.  W.  Pearson,  “Development  of  a  Tool  for Measuring  and  Analyzing  Computer  User  Satisfaction,”
Human Factor Technology Factor Organisasi Factor Behavioural Intention / Intention to
Use / Use Behaviour User Satisfaction Net Benefit 0,97 2,47 1,38 1,78 -3,56 0,57 0,86 0,72 0,17 0,45 1,02 -1,14 0,56 Human Factor Technology Factor
Behavioural Intention / Intention to Use / Use Behaviour
Net Benefit 2,19 1,26 1,63
Management Science, vol. 25, no. 5, pp. 530-545, 1983.
[9]   P.  B.Seddon,  “A  Respecification  and  Extension  of  the Delone  and  Mclean  Models  of  IS  success,” Information System Research, vol. 8, 1997.
[10]  E.  R.  M.  William  H.  DeLone,  “The  DeLone  and  McLean Model  of  Information  Systems  Success:  A  Ten-Year Update,” J.  of  Management  Information  Systems, vol.  19, pp. 9-30, 2003.
[11]  A.  B.  A.  S.  Pujo  Hari  Saputro,  “Analisa  Kesuksesan  E- Government  Menggunakan  Success  Model’s  Delone  And Mclean  (Studi  Kasus  :  Pemerintah  Kota  Pekalongan),”
Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi, pp. 507-512, 2016.
[12]  D.  B.  A.  J.  S.  Pujo  Hari  Saputro,  “Model  Delone  and Mclean  untuk  Mengukur  Kesuksesan  E-government  Kota Pekalongan,” Scientific  Journal  of  Informatics, vol.  2, 2015.
[13]  A. G. D. Ayankunle Adegbite Taiwo, “The Theory Of User Acceptance  And  Use  Of  Technology  (Utaut):  A  Meta- Analytic  Review  Of  Empirical  Findings,” Journal  of Theoretical  and  Applied  Information  Technology, vol.  49, 2013.
[14]  V.  Venkatesh,  “User  Acceptance  Of  Information Technology:  Toward  A  Unified  View1,” MIS  Quarterly, vol. 27, pp. 425-478, 2003.
[15]  R.  J.  P.  L.  K.  S.  Maryati  Mohd.  Yusof,  “Towards  a framework for health information systems,” Proceedings of the  Annual  Hawaii  International  Conference  on  System Sciences, vol. 5, 2006.
[16]  W.  W.  W.  W.  N.  Haris  Pamugar,  “Model  Evaluasi Kesuksesan  dan  Penerimaan  Sistem  Informasi  E-Learning pada  Lembaga  Diklat  Pemerintah,” Scientific  Journal  of
Informatics , vol. 1, 2014.
[17]  Y. S. &. L. Y. W. Wang, “Assessing eGovernment systems success: A validation of the DeLone and McLean model of information  systems  success.,” Government  Information Quarterly, pp. 717-733, 2008.

## BIODATA PENULIS

## Pujo Hari Saputro
Penulis  adalah  tenaga  pengajar  yang baru  bergabung  di  Program  Studi Informatika  di  Universitas  Alma  Ata Yogyakarta  pada  bulan  September 2019.  Sebelumnya  penulis  adalah tenaga  pengajar  di  Universitas  Hasyim Asy’ari  tebuireng  Jombang  pada  prodi yang sama. Fokus  penelitian  yang  didalami  oleh penulis  adalah  analisis  sistem  dan teknologi, data science dan e- government .

## Arbiati Faizah
Seorang  dosen  pengajar  di  Universitas Hasyim  Asy’ari  Tebuireng  Jombang yang merupakan alumni Magister Sistem Informasi Universitas Diponegoro Semarang.
Fokus  penelitian  penulis  adalah  pada bidang  Rekayasa  Perangkat  Lunak  dan Web Programming.

## Reza Augusta Jannatul Firdaus
Dosen  tetap  Program  Studi  Sistem Informasi  Universitas  Hasyim  As’ri Tebuireng  Jombang.  Alumnus  Institut Teknologi  Sepuluh  Nopember  dengan bidang Matematika.
Bidang  penelitian  yang  menjadi  focus saat  ini  adalah  citra  digital  dan data science