Journal Homepage : http://jurnal.sar.ac.id/index.php/satin
Analisis Kepuasan Pengguna Menggunakan Technology Acceptance Model pada Sistem Pelayanan Publik
Tri Sugihartono 1 , Rendy Rian Chrisna Putra 2 1 ISB Atma Luhur Pangkalpiang, trisugihartono@atmaluhur.ac.id , Jl. Jendral Sudirman No.Kel, Selindung Baru, Pangkal Balam,Kota, Pangkalpinang , Indonesia 2 ISB Atma Luhur Pangkalpiang, rendyriancp@atmaluhur.ac.id , Jl. Jendral Sudirman No.Kel, Selindung Baru, Pangkal Balam,Kota, Pangkalpinang , Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : 27 Agt 2020 : 30 Nov 2020 : 01 Des 2020 Tujuan  utama  dari  makalah  ini  adalah  untuk  menganalisis Technology Acceptance Model (TAM) dalam
mengimplementasikan  sistem  pelayanan  publik.  Analisis evaluasi  menggunakan  metode Technology  Acceptance Model , untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi kesadaran  setiap  pengguna  dalam  menggunakan  sistem pelayanan publik.  Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian  eksplanatori. Structural  Equation  Model (SEM) digunakan  untuk  menganalisis  data  menggunakan software AMOS  24.  Pengumpulan  data  menggunakan  metode  survei dengan  menggunakan  kuesioner  kepada  masyarakat  yang berada  di  Desa  Koba  dengan  jumlah  sampel  sebanyak  100 responden.  Penelitian  ini  melihat  pengaruh  persepsi kemudahan  penggunaan  (PEOU),  persepsi  kegunaan  (PU), sikap  terhadap  penggunaan  (ATU)  dan  niat  perilaku  (BI). Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  PU  dan PEOU  berpengaruh  tidak  langsung  signifikan  terhadap  BI. oleh karena itu, jika pengguna yakin bahwa teknologi sistem pelayanan  publik  berguna,  pengguna  lebih  cenderung menggunakan  dan  mendapatkan  manfaat  dari  Sistem pelayanan  publik.  Dalam  penelitian  ini  PEOU  memiliki pengaruh signifikan terhadap ATU sebesar 57%, PU terhadap ATU  sebesar  21%,  PU  terhadap  BI  sebesar  0%,  ATU terhadap  BI  sebesar  114%.  Penelitian  ini  menghasilkan kesimpulan  berupa  pengaruh  terbesar  terhadap  niat  perilaku untuk  menggunakan  aplikasi  adalah  sikap  terhadap penggunaan, sikap terhadap penggunaan yang didukung oleh manfaat  yang  dirasakan  dan  kemudahan  yang  dirasakan berpengaruh  sangat  signifikan,  dan  manfaat  yang  dirasakan tidak  berpengaruh  pada  sikap  dalam  penggunaan  dan  niat perilaku
Kata Kunci :

## Sistem pelayanan publik TAM
Structural Equation Model AMOS 24 Penelitian Eksplanatory

## Abstract
The  main  objective  of  this  paper  is  to  analyze  the  Technology  Acceptance  Model  (TAM)  in implementing  a  Public  Service  System.  The  evaluation  analysis  uses  the  Technology Acceptance Model method, to analyze the factors that affect the awareness of each user in using the  Public  Service  System.  The  research  method  used  is  explanatory  research.  The  Structural Equation  Model  (SEM)  was  used to  analyze  the  data using  AMOS  24  software. The data  was collected using a survey method using a questionnaire to the people in Koba Village with a total sample  of  100  respondents.  This  study  looked  at  the  effect  of  perceived  ease  of  use  (PEOU), perceived usefulness (PU), attitudes toward use (ATU) and behavioral intention (BI). The results of this study indicate that the PU and PEOU variables have a significant indirect effect on BI. therefore,  if  the  user  believes  that  the  Public  Service  System  technology  is  useful,  the  user  is more  likely  to  use  and  benefit  from  the  Public  Service  System.  In  this  study  PEOU  has  a significant effect on ATU by 57%, PU on ATU by 21%, PU on BI by 0%, ATU on BI by 114%. This study resulted in a conclusion in the form of the greatest influence on behavioral intention to use the application is attitude towards use, attitudes towards use which are supported by the perceived  benefits  and  perceived  convenience  have  a  very  significant  effect,  and  perceived benefits have no effect on attitudes in use and behavioral intentions.

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  dewasa  ini merupakan sesuatu yang tidak dapat dihindari  karena  kebutuhan  akan  informasi yang  sangat  cepat,  tepat  dan  akurat  menjadi kebutuhan utama dalam segala aspek(Sugihartono,  Tri,  2019).  Begitupun  di pemerintahan,  dalam  memberikan  pelayanan yang  maksimal  sangat  dibutuhkan  dan  harus mengikuti  perkembangan  teknologi  saat  ini. teknologi yang telah digunakan di pemerintahan  dalam  bentuk  aplikasi  web sering disebut dengan e - government (Sugihartono,  Tri,  2019).  e- government  adalah  penggunaan  teknologi informasi dan telekomunikasi untuk penyelenggaraan  pemerintahan  yang  efektif dan efisien, serta menyediakan layanan yang transparan dan memuaskan bagi publik(Sugihartono, Tri, 2019).
Layanan  publik  yang  menggunakan E-
Government telah  membuat  kemajuan  yang signifikan.
E-government
memberikan kemudahan bagi masyarakat untuk mengakses  informasi  dengan  cepat(Ratama
& Munawaroh, 2019). Perkembangan teknologi  semakin  pesat,  sehingga  teknologi pemerintah  telah  berubah  menjadi  teknologi aplikasi  pemerintah  yang  sering  disebut dengan M-Government (Mobile Government). M-Government memberikan kemudahan bagi pengguna untuk memproses permintaan  dan  pengiriman  secara  langsung menggunakan M-Government ke  admin dalam sistem pemerintahan dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun. Salah satu aplikasi pelayanan  publik  adalah  sistem  pelayanan publik  yang  merupakan  bagian  dari M- Government.
Sistem  pelayanan  publik  merupakan aplikasi  yang  digunakan  dalam  pelayanan publik,  berupa  pengarsipan  atau  pembuatan surat  atau  dokumen  yang  dibutuhkan  oleh masyarakat(Sugihartono,  Tri,  2019).  Dalam Sistem  pelayanan  publik  terdapat  fitur pengajuan sertifikat untuk masyarakat kurang mampu,  surat  pernyataan,  surat  rekomendasi untuk banyak orang, Izin Usaha Mikro Kecil dan  Izin  Operasional.  Kelima  surat  tersebut merupakan  surat  yang  sering  diajukan  oleh masyarakat di Kabupaten Koba. Dalam studi
ini,  kami  ingin  menguji  kepuasan  pelanggan dengan sistem pelayanan
publik
menggunakan TAM. Technology Acceptance
Model (TAM) digunakan untuk memprediksi tingkat penerimaan pengguna terhadap teknologi  baru.  Peran  pelayanan  publik dalam  pengarsipan  dokumen(Napitupulu, 2017;  Tasmil,  2015).  Model  penerimaan teknologi  (TAM)  adalah  alat  teoritis  yang baik  dan  menawarkan  penjelasan  yang  kuat dan sederhana untuk mempelajari
penerimaan dan penggunaan teknologi. TAM menunjukkan  bahwa  ada  dua  keyakinan tertentu, yaitu persepsi kemudahan penggunaan  (PEOU)  dan  persepsi  kegunaan (PU)  teknologi  untuk  menentukan  niat perilaku  seseorang  dalam  menggunakan teknologi(Kurniawati  et  al.,  2017).  dalam persepsi  kegunaan  (PU)  adalah  ukuran dimana penggunaan teknologi diyakini membawa  manfaat    bagi  orang  yang menggunakan  sistem  pelayanan  publik, sedangkan  persepsi  kemudahan  penggunaan (PEOU)  adalah  ukuran  dimana  pengguna percaya bahwa sistem pelayanan publik dapat dipahami dan digunakan dengan mudah .
Penelitian ini menyajikan pengaruh antara variabel  TAM  (PU,  PEOU,  ATU,  dan BI)(Devi  &  Suartana,  2014;  Sukma  et  al., 2019; Supriyanti & Cholil, 2017; Supriyati & Cholil, 2017). masing-masing variabel memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap BI  baik  secara  langsung  maupun  tidak langsung  dari  hasil  evaluasi  kepuasan pengguna  dari  aplikasi  sistem  pelayanan publik.
Penelitian ini berfokus dengan penerimaan  aplikasi  pelayanan  publik  yang belum  pernah  dilakukan  oleh  peneliti  - peneliti  sebelumnya,  dengan  menggunakan metode Technology  Acceptance  Model yang mengadopsi variabel TAM berupa Perceived Usefullness,  Perceived  Ease  of  Use,  Attitude Towards Using, dan Behavioral Intention . .

## 2. Penelitian Terdahulu
Pada tahun 1986, Fred Davis melakukan penelitian Technology  Acceptance  Model , dalam penelitiannya ada hubungan
signifikan  dan linear antara  penerimaan terhadap
kegunaannya ( Perceived
Usefulness )  dan  penerimaan  kemudahan dalam penggunaan ( Perceived Ease Of Use ). Dalam penelitian (Tattipatta, 2019) pengaruh positif  yang  signifikan Perceived  Ease  Of Use .  TAM  digunakan  untuk  memprediksi penerimaan  teknologi  baru  diadopsi  dalam suatu kelompok atau organisasi.
Dalam penelitian(Assastani &| Warnars, 2019)  TAM  bekerja  berdasarkan  gagasan Behavioral  Intention (BI),  Sikap  (A)  dan Perceived  Usefulness (U).  Sikap  adalah turunan dari fungsi Perceived Usefulness dan Perceived  Ease  of  Use .  Dalam  TAM,
Persentase  yang  signifikan  dari  Model didasarkan  dari  sikap  yang  dikembangkan pada  Percepsi  Penggunaan  yang  Mudah  dan Manfaat  yang  dipersepsikan  ,  dapat  dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Technology acceptance model.
Berdasarkan penelitian (Harb &
Alhayajneh, 2019) dalam penggunaan
teknologi ditentukan oleh niat untuk menggunakan teknologi, niat pengguna dapat dilihat dari sikap pengguna dalam penggunaan  teknologi  dan  manfaat  yang dirasakan.  Manfaat  yang  dirasakan  juga dipengaruhi oleh persepsi kemudahan penggunaan  karena  semakin  mudah  system digunakan  semakin  bermanfaat  pula.  Dalam penelitian(  Tang  &  Chen,  2011)  factor  yang dirasakan kemudahan penggunaan ( Perceived Ease of Use ) memiliki banya efek
berbeda  pada  persepsi  pengguna  tentang teknologi  baru.  Kenikmatan  yang  dirasakan mempengaruhi kegunaan (Perceived Usefullness )  yang  dirasakan  dan  kegunaan yang  dirasakan  memiliki  pengaruh  yang signifikan dan langsung pada niat menggunakan ( Behavioral Intention ).

## 3. Metode Penelitian
3.1 Tahapan Penelitian
Adapun  Tahapan-  tahapan  yang  dilakukan dalam penelitian ini adalah a. Pengumpulan Data Menggunakan Questioner Pada  tahapan  pertama  ini  dilakukan pengumpulan  data  dengan  memberikan questioner  kepada  100  responden  yang dilakukan  secara offline (tatap  muka). Adapun questioner yang diberikan berupa pertanyaan - pertanyaan tentang penilaian responden  terhadap  sistem  aplikasi  dan menyatakan  kepuasan  dan  penerimaan terhadap aplikasi.
b. Analisis Data Setelah  data  terkumpulkan,  selanjutnya dilakukan analisis data dengan menggunakan software AMOS  24,  yaitu dengan  membuat  diagram  SEM.  Dan output analisis akan keluar dan ditampilkan oleh program AMOS 24.
c. Pengujian Hipotesis Setelah  didapatkan  hasil  analisis  dari program  AMOS  24.  Dilakukan  pengujian hipotesis, dengan kriteria kriteria
probabilitas,  chi  square,  RMSEA,  dan
goodness of fit.

## 3.2 Metode Pemilihan Sample
Dalam  penelitian  ini  menggunakan
penelitian  eksplanatori  yang  bertujuan  untuk menganalisis  hubungan  antara  satu  variabel dengan  variabel  lainnya  atau  bagaimana suatu  variabel  mempengaruhi  variabel  lain. Pengambilan  sampel  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  acak.  Penelitian  ini menggunakan  100  sampel.  Pengumpulan data  untuk  penelitian  ini  menggunakan kuesioner(Cahya,  2016;  Darmajaya,  2017;
Sayekti  &  Putarta,  2016).  Instrumen  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah kuesioner yang berisi pernyataan kesimpulan, dimana  pertanyaan  atau  pernyataan  tersebut disajikan dengan menggunakan skala
likert(Hartatik & Budihartanti, 2020).
Analisis data yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  analisis  statistik  yang diuji  reliabilitasnya  dengan  menggunakan software  SPSS(Fatmasari  &  Muhammad
Ariandi,  2014),  kemudian  data  tersebut dianalisis  kembali  dengan  menggunakan software  AMOS24.  Analisis  data  dapat disimpulkan menggunakan persamaan struktural (SEM)(Marjan et al., 2018).
3.3 Hipotesis Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  model TAM  murni,  tanpa  modifikasi,  dan  tidak menggunakan  variabel  eksternal,  sehingga hubungan antara persepsi kemudahan penggunaan dan persepsi kegunaan memiliki pengaruh dengan sikap terhadap penggunaan. Sikap  terhadap  penggunaan  secara  langsung memengaruhi niat perilaku.
Selain  itu,  kegunaan  yang  dirasakan mempengaruhi  niat  berperilaku.  Dalam penelitian  ini,  kami  menggunakan  model hubungan pengaruh. Dalam pengujian hipotesis digunakan teknik analisis Structural Equation Modeling yang dioperasikan melalui  program  AMOS.  Informasi  lebih detail  tentang  TAM  untuk  penelitian  ini, dapat dilihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. Model penelitian dan hipotesis .
Hipotesis  yang  akan  di  uji  dalam  penelitian ini adalah sebagai berikut :
H1- PEOU berpengaruh pada PU H2- PEOU memiliki pengaruh terhadap ATU
ISSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v6i2.651
H3- PU mempengaruhi ATU

## H4- PU mempengaruhi BI
H5- ATU berpengaruh pada BI

## 4. Hasil dan Pembahasan
Dalam  penelitian  ini,  kami  menggunakan kuesioner  yang  disesuaikan  dengan  skala pengukuran  yang  ada  untuk  variabel  TAM.
Kuesioner dibagi menjadi dua bagian. Bagian pertama berisi informasi demografi responden.  pada  bagian  1  berisi  atribut responden  yang  meliputi  jenis  kelamin,  usia dan pendidikan terakhir (Tabel 1).
Tabel 1. Informasi diri responden Bagian 1. Informasi Diri Responden Kategori Klasifikasi Presentase Jenis Kelamin 1. Pria 2. Wanita 34% 66% Umur a. Dibawa h 20 b. 20-25 c. 25-30 d. 30-40 e. Diatas 40 2%
20%
50% 27% 1% Pendidikan Terakhir 1. Tidak Sekolah 2. SD 3. SMP
4. SMA
5. S1
6. S2
7. S3 1% 3%
12%
30%
52% 2% -
Sebagian  besar  responden  berasal  dari kelompok  perempuan  sebesar  66%.  Dalam hal  usia  25-30  sebesar  50%.  Dan  dari  sisi pendidikan, mayoritas responden lulus S1.
Bagian  2  berisi  pertanyaan  yang  terkait dengan  empat  variabel TAM  (lihat Tabel  2).
Bagian ini menggunakan skala Likert 6 poin di  mana  (1)  Sangat  tidak  setuju;  (2)  tidak setuju;  (3)  sangat  tidak  setuju,  (4)  sangat setuju; (5) setuju; dan (6) sangat setuju..
Tabel 2. Variabel penelitian TAM Variabel Indikator Kode Perceiv ed 1. Sistem  pelayanan publik  membantu PU1
Usefull ness (PU) saya  dengan  cepat dalam pengajuan dokumen 2. Sistem  pelayanan publik dapat membantu dalam penerbitan dokumen dengan cepat dan tepat 3. Sistem  pelayanan publik dapat mengelola data penyerahan surat dengan baik 4. Sistem  pelayanan publik lebih mudah digunakan 5. Sistem  pelayanan publik sangat berguna dalam kebutuhan penyerahan dokumen PU2 PU3
PU4
PU5
Perceiv ed Ease of Use (PEOU) 1. Aplikasi sistem pelayanan publik mudah didapat 2. Mudah berinteraksi dalam menggunakan aplikasi dan mudah dipahami 3. Pengguna mudah mengakses fitur yang tersedia 4. mudah untuk mengetahui status surat yang dikirimkan 5. Desain sederhana, mudah dan interaktif PEOU1 PEOU2 PEOU3 PEOU4 PEOU5 Attitude Toward Using (ATU) 1. Sistem pelayanan publik adalah ide yang bagus 2. Sistem pelayanan publik adalah solusi yang tepat ATU1 ATU2 Behavio r Intentio ns (BI) 1. Saya akan selalu menggunakan sistem pelayanan publik untuk mengirimkan surat 2. Sistem pelayanan publik yang saya persembahkan akan selalu digunakan 3. Saya berencana untuk selalu BI1 BI2 BI3 BI4
menggunakan sistem 4. Saya akan merekomendasikan sistem pelayanan publik
Kuesioner  yang  diambil  dari  beberapa variabel TAM yang terdiri dari 16 pertanyaan dari 4 variabel TAM.
Data  yang  sudah  dikumpulkan  lalu dianalisis.  Hasil  olahan  program  AMOS menunjukkan bahwa model tidak goodness of fit yang  diambil  dari  hasil  pengukuran  dari beberapa kategori.
Gambar 3. Analisis SEM
Pada Gambar 3 merupakan hasil pengujian SEM dengan menggunakan
AMOS24
dimana hasil
tersebut menunjukkan  nilai  pengukuran chi  square sebesar  137,347  atau chi  square lebih  besar dari  120,  sehingga  diagram  SEM  dinyatakan tidak goodness of fit (lihat Tabel 3)
Tabel 3. Hasil   SEM Goodness of fit index Cut off value Hasil Simpulan Chi – square <120,999  137,347  Tidak signifikan Probability  >= 0,05 0,07 signifikan GFI >=0,90 0,856 Tidak signifikan AGFI >=0,90 0,802 Tidak signifikan TLI >=.0,95 0,863 Tidak
signifikan CFI >=0,95 0,887 Tidak signifikan RMSEA <=0,08 0,063 signifikan
Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan modifikasi  SEM  dengan  menghapus  item PU5,  PEOU1  dan  PEOU4.  Hasil  modifikasi dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Analisis SEM yangdDimodifikasi
Gambar 4 merupakan Analisis SEM yang telah  dimodifikasi,  menghasilkan  nilai chi square sebesar  54.917  atau  dibawah  120.
Pada  kondisi  ini  diagram  SEM  sudah dinyatakan goodness  of  fit, dan  didukung oleh nilai-nilai terukur lainnya. kategori.
Hasil perhitungan program Amos
menunjukkan diagram sem telah dimodifikasi  (Tabel  4).  Nilai  kategori  AGFI kurang  baik  sedangkan  kategori  lainnya semuanya  baik.  Kondisi  tersebut  dinyatakan fit  karena  nilai chi  square ,  probabilitas  dan RMSEA  telah  memenuhi  kategori goodness of fit.
Tabel 4. Hasil Uji SEM yang Dimodifikasi Goodness of fit index Cut off value Hasil Simpulan Chi – square <120,999  76.594  Signifikan Probability  >= 0,05 0,073 Signifikan GFI >=0,90 0,895 Tidak Signifikan AGFI >=0,90 0,841 Tidak
ISSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v6i2.651
Signifikan TLI >=.0,95 0,923 Signifikan CFI >=0,95 0,941 Signifikan RMSEA <=0,08 0,053 Signifikan
Diagram  SEM  telah  dinyatakan  fit,  dan hasil  perhitungan  program  AMOS  (Tabel  5) menunjukkan hasil uji hipotesis
menggambarkan pengaruh variabel TAM. Tabel 5. Hasil Uji Hipotesis Hypothe ses Path CR P Hasil From To H1 PEO U PU 2.58 7 0.01 Diterima H2 PEO U ATU  2.35 5 0.01 9 Diterima H3 PU ATU  1.79 9 0.07 2 Ditolak H4 PU BI 0.04 8 0.96 1 Diterima H5 ATU BI 2.76 0.00 6 Diterima Pengujian  hipotesis  dibahas  sebagai berikut.
1) PEOU berpengaruh pada PU (H1).
Perceived  Ease  of  Use (PEOU)  memiliki efek  langsung  pada Perceived  Usefulness (PU).  Hasil  analisis  menghasilkan  nilai  CR untuk  pembangunan  PEOU  terhadap  PU sebesar 2,587 atau lebih tinggi dari nilai kritis pada  tingkat  signifikansi  95%  sebesar  1,96. nilai P 0,01 memenuhi persyaratan untuk nilai P  kurang  dari  0,05.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  perkembangan  PEOU  menuju  PU positif, sehingga H1 diterima.
2) PEOU berpengaruh pada ATU (H2).
Perceived  Ease  of  Use (PEOU)  memiliki efek  langsung  pada Attitude  Toward  Using
(ATU). Hasil analisis menghasilkan nilai CR untuk  pembangunan  PEOU  terhadap  ATU sebesar  2,355  atau  lebih  tinggi  dari  nilai kritis  untuk  tingkat  signifikansi  95%  sebesar 1,96.  nilai  P  sebesar  0,019  memenuhi persyaratan  untuk  nilai  P  kurang  dari  0,05. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  perkembangan PEOU menuju ATU adalah positif, sehingga H2 diterima.
3) PU berpengaruh pada ATU (H3).
Perceived Usefullness (PU) memiliki efek langsung pada Attitude Toward Using (ATU).
Hasil  analisis  menghasilkan  nilai  CR  untuk konstruksi  PU  terhadap  ATU  sebesar  1,799 atau lebih rendah dari nilai kritis pada tingkat signifikansi 95% sebesar 1,96. Nilai P sebesar 0,072  memenuhi  persyaratan  untuk  nilai  P lebih  besar  dari  0,05.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  perkembangan  PU  menuju  ATU negatif, sehingga H3 ditolak.
4) PU berpengaruh terhadap BI (H4).
Perceived Usefullness (PU) memiliki efek langsung  pada Behavioral  Intention (BI).
Hasil  analisis  menghasilkan  nilai  CR  untuk konstruksi PU terhadap BI sebesar 0,048 atau lebih  rendah  dari  nilai  kritis  pada  tingkat signifikansi 95% sebesar 1,96. Nilai P 0,961 memenuhi  persyaratan  untuk  nilai  P  lebih besar  dari  0,05.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa perkembangan  PU  menuju  BI  negatif, sehingga H4 ditolak.
5) ATU berpengaruh pada BI (H5).
Attitude  Toward  Using (ATU)  memiliki efek  langsung  pada Behavioral  Intention (BI).  Hasil  analisis  menghasilkan  nilai  CR untuk  pembangunan  ATU  terhadap  BI sebesar 2,76 atau lebih tinggi dari nilai kritis untuk  tingkat  signifikansi  95%  sebesar  1,96. nilai  P  0,006  memenuhi  persyaratan  untuk nilai P kurang dari 0,05. Hal ini menunjukkan  bahwa  perkembangan  PEOU menuju PU positif, sehingga H1 diterima.
Hipotesis  yang  ditolak  ada  2  yaitu:
Hipotesis  3:  Perceived  Usefulness  (PU) berpengaruh  langsung  terhadap Attitude Toward Using (ATU), Hipotesis 4: Perceived Usefulness (PU)  berpengaruh  langsung terhadap Behavioral Intention (BI).
Persentase pengaruh masing-masing hipotesis  yang  diperoleh  dari  perhitungan program  AMOS  diperoleh  seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Persentase Pengaruh Langsung Std Pengaruh Langsung Hasil Persen tase PEOU  PU 0.566 0.320356 32% PEOU  ATU 0.753 0.567009 57% PU  ATU 0.463 0.214369 21% PU  BI 0.019 0.000361 0% ATU  BI 1.068 1.140624 114%
Pada  Tabel  6.  terlihat  bahwa  pengaruh PEOU  terhadap  PU  sebesar  32%,  pengaruh PEOU terhadap ATU sebesar 57%, pengaruh PU terhadap ATU sebesar 21%, pengaruh PU terhadap  BI  sebesar  0%,  dan  pengaruh  ATU terhadap ATU. di BI adalah 114%.

## 5. Simpulan
Berdasarkan  hasil  yang  sudah  didapatkan dari  penelitian  ini,  maka  dapat  disimpulkan adalah sebagai berikut :
1. Pengaruh  terbesar  terhadap  niat  perilaku untuk menggunakan aplikasi adalah Sikap terhadap penggunaan yaitu 114%.
2. Sikap terhadap penggunaan yang didukung  oleh  Manfaat  yang  dirasakan
dan kemudahan yang dirasakan berpengaruh sangat signifikan.
3. Hipotesis  yang  tidak  signifikan  adalah pengaruh manfaat yang dirasakan terhadap  niat  perilaku  dan  pengaruh manfaat  yang  dirasakan  terhadap  sikap dalam penggunaan.
4. Manfaat yang dirasakan tidak berpengaruh pada sikap dalam
penggunaan dan niat perilaku.
5. Semakin  besar  manfaat  dari  aplikasi pelayanan publik tidak menutupi pengaruhnya terhadap sikap dalam menggunakan  dan  juga  niat  untuk menggunakannya  maka  semakin  kecil nilainya. Pengaruh manfaat yang digunakan  terhadap  niat  perilaku  juga
memiliki  persentase  yang  sangat  kecil yaitu 0%.

## 6. Referensi
Cahya,  A.  (2016). Aplikasi  Model  TAM Pada  Penggunaan  E-Newspaper  di kota Denpasar . 6 , 1485–1512. Darmajaya,  S.  I.  I.  B.  (2017). PROSIDING ISSN :  2598  –  0246  |  E-ISSN :  2598- 0238  Akuntansi  dengan  Pendekatan Technology  Acceptance  Model  (  TAM
) Studi Pada Bank Lampung . 327–340. Devi, N. L. N. S., & Suartana, I. W. (2014). Analisis Technology Acceptance
Model  (Tam)    Terhadap  Penggunaan Sistem Informasi  Di Nusa Dua Beach Hotel  &  Spa. E-Jurnal  Akuntansi Universitas  Udayana , 6 (1),  167–184. http://ojs.unud.ac.id/index.php/Akunta nsi/article/view/7797 Fatmasari,  F.,  &  Muhammad  Ariandi,  R. (2014). Penerapan Metode Technology Acceptance  Model(Tam)  Terhadap Penerimaan  Krs  Online  (Studi  Kasus : Mahasiswa Ilmu Komputer Universitas  Bina  Darma  Palembang).
Jurnal Matriks , 16 (2).
Hartatik,  S.  R.,  &  Budihartanti,  C.  (2020). Analisis  Kepuasan  Pengguna  terhadap Penerapan  Aplikasi  Go-Jek  Dengan
Menggunakan Metode TAM (
Technology  Acceptance  Model  ). Jurnal PROSISKO , 7 (1), 1–7.
Kurniawati, H. A., Arif, A., & Winarno, W. A. (2017). Analisis Minat Penggunaan Mobile  Banking  Dengan  Pendekatan Technology Acceptance Model (TAM) Yang  Telah  Dimodifikasi. E-Journal Ekonomi  Bisnis  Dan  Akuntansi , 4 (1), 24.
https://doi.org/10.19184/ejeba.v4i1.45
63
Marjan,  L.  L.,  Kusumantara,  P.  M.,  & Mukaromah, S. (2018). Analisis Hubungan  Antar  Variabel  Technology Acceptance  Model  (Tam)  Pada  E- Learning  Upn  “Veteran”  Jawa  Timur Dengan  Pendekatan  Uji  Signifikansi. Jurnal  Sistem  Informasi  Dan  Bisnis
Cerdas , 11 (2), 1–12. https://doi.org/10.33005/sibc.v11i2.11 24 Napitupulu,  D.  (2017). Kajian  Penerimaan
e-Learning  dengan  Pendekatan  TAM .
April . https://doi.org/10.31227/osf.io/6euqp Sayekti, F., & Putarta, P. (2016). Penerapan
Technology Acceptance Model (TAM) Dalam  Pengujian  Model  Penerimaan
Sistem  Informasi  Keuangan  Daerah.
Jurnal Manajemen Teori Dan Terapan , 9 (3), 196–209. Sugihartono, Tri, R. R. C. P. (2019). SATIN –  Sains  dan  Teknologi  Informasi Pengembangan Aplikasi E- Government  Pelayanan  Administrasi Terpadu. SATIN –  Sains  Dan
Teknologi  Informasi  Journal , 5 (2).
https://doi.org/https://doi.org/10.33372 /stn.v5i2.544 Sukma,  E.  A.,  Hadi,  M.,  &  Nikmah,  F. (2019). Pengaruh Technology Acceptance  Model  (TAM)  dan  Trust Terhadap Intensi Penggunaan Instagram. Jurnal  Riset  Ekonomi  Dan Bisnis Universitas Semarang , 4800 (9), 112–121. Supriyanti,  S.,  &  Cholil,  M.  (2017). Aplikasi Technology Acceptance Model Pada Sistem Informasi Manajemen  Rumah  Sakit  Di  Rumah Sakit  Ortopedi  Prof.  Dr.  R.  Soeharso Surakarta. Jurnal Manajemen Dayasaing , 18 (1), 42. https://doi.org/10.23917/dayasaing.v18 i1.3817 Supriyati,  &  Cholil,  M.  (2017).  Aplikasi
Technology  Acceptance  Model  pada Sistem  Informasi  Manajemen  Rumah
Sakit. Jurnal  Bisnis  &  Manajemen , 17 (1),
81–102. https://doi.org/https://doi.org/10.20961 /jbm.v17i1.12308 Tasmil,  T.  (2015).  Penerapan  Model  TAM untuk  Menilai  Tingkat  Penerimaan Nelayan  terhadap  Penggunaan  GPS. Pekommas , 18 (3), 161–170. https://doi.org/10.30818/jpkm.2015.11 80302 Tatipatta,.  R.  V.  F.  2019.  Penerimaan Teknologi Informasi Employee System Dengan Menggunakan Technology Acceptance Model. Jurnal Perilaku  dan  Strategi.  Bisnis,  vol.  7, no. 1, hal. 41, 2019. Setiawan.  A.  dan  L.  H.  Sulistiowati.  2018.
Penerapan Modifikasi Technology
Acceptance  Model  (Tam)  Dalam  E- Business  Jurnal  Manajemen.  dan Pemasar Jasa,  vol.  10,  no. 2,  hal.  171, 2018.
Gu.W  dan  Y.  Liu.  2011.  SaaS-based services information technology acceptance model. Proc. Int. Conf. Inf.
Technol.  Comput.  Eng.  Manag.  Sci. ICM, vol. 1, hal. 87–90. Asastani. H. L. Harisno, V. H. Kusumawardhana,  dan  H.  L.  H.  S. Warnars.  2019.  Factors  Affecting  the Usage  of  Mobile  Commerce  using Technology Acceptance Model (TAM) and Unified Theory of Acceptance and Use  of  Technology  (UTAUT).  1st
2018 Indones. Assoc. Pattern
Recognit.  Int.  Conf.  Ina.  2018  -  Proc., hal. 322–328, 2019.
Hutchins. N dan L. Hook. 2017. Technology acceptance  model  for  safety  critical autonomous  transportation  systems. AIAA/IEEE  Digit.  Avion.  Syst.  Conf.
- Proc., vol. 2017-Septe, hal. 1–5.
Harb. Y dan S. Alhayajneh. 2019. Intention to use BI tools: Integrating technology acceptance model (TAM) and personality  trait  model.  IEEE  Jordan Int. Jt. Conf. Electr. Eng. Inf. Technol. JEEIT 2019 - Proc., hal. 494–497. Tang. D dan L. Chen. 2011. A review of the evolution  of  research  on  information Technology Acceptance Model. BMEI 2011  -  Proc.  2011  Int.  Conf.  Bus.
Manag. Electron. Inf., vol. 2, hal. 588–
591.
Rastogi.
A. 2019. An Empirical Investigation of Technology Acceptance  Model  of  using  C2C Mobile Business Application in Oman. Int.  Conf.  Innov.  Control.  Commun.
Inf. Syst. ICICCI hal. 1–8.
Ratama, N., & Munawaroh.  (2019). Perancangan  Sistem  Informasi  Sosial Learning untuk Mendukung Pembangunan  Kota  Tangerang  dalam Meningkatkan  Smart  city  Berbasis Android. SATIN –  Sains  Dan Teknologi Informasi, 5(2), 59–67.