JURNAL GAUSSIAN, Volume 10, Nomor 3, Tahun 2021, Halaman 423 -434 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

## ANALISIS TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL PADA APLIKASI PLATFORM SHOPEE DENGAN PENDEKATAN PARTIAL LEAST SQUARE (STUDI KASUS PADA MAHASISWA UNIVERSITAS DIPONEGORO)
Ovie Auliya’atul Faizah 1 , Suparti 1 , Abdul Hoyyi 1
1 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro e-mail : ovieauliya@gmail.com

## ABSTRACT
E-commerce refers to business transactions using digital networks such as the internet. Based on the rank  on  the  Appstore  and  Playstore,  Shopee  places  the  first  rank.  In  2019,  Shopee  had  56  million  visitors. Meanwhile, in the same year, it had 3,225 workers. The imbalance between the number of Shopee visitors and Shopee employees allows users to be disappointed with Shopee's services, but on the other hand, there are also many users who are happy with its services. With both positive and negative responses to the services provided by Shopee, this study analyzes the factors affecting the acceptance of Shopee Apps on students of Universitas Diponegoro  Semarang.  The  analysis  was  based  on  the  Technology  Acceptance  Model  (TAM).  It  used  the Structural Equation Modeling with the Partial Least Square (SEM-PLS) approach. The study used primary data obtained  by  distributing  questionnaires  to  students  of  Universitas  Diponegoro.  The  result  showed  28  valid indicators, 5 deal inner models, and 8 significant pathways. All the causality between latent variables contained in the Technology Acceptance Model (TAM) have a positive and significant effect, it's just that the results of integrating trust variables on TAM, namely the latent variable between trust and interest in usage behavior, have no significant effect.
Keywords : Technology Acceptance Model (TAM), Shopee, Structural Equation Modelling (SEM), Partial Least Square (PLS).

## 1. PENDAHULUAN
Seiring dengan perkembangan zaman, kegiatan jual beli di era ini dimana pembeli tidak perlu langsung datang ke toko. Hal ini sering dikatakan sebagai fenomena e-commerce . Hasil survei yang telah dilakukan oleh Badan Pusat Statistik pada tahun 2019 menunjukkan bahwa dari 101 kabupaten/ kota di seluruh provinsi di Indonesia ada 15,08% yang merupakan usaha e-commerce .  Hal  tersebut  menunjukkan  usaha e-commerce di  Indonesia  masih  tergolong rendah. Namun, Statista mencatat jumlah pengguna e-commerce di Indonesia tumbuh cukup besar  dalam  beberapa  tahun  terakhir. Dilansir  dari  hasil  survei  iPrice  pada  tahun  2019 diperoleh 5 e-commerce dengan pengunjung terbesar yaitu Tokopedia, Shopee, Bukalapak, Lazada, dan Blibli. Namun, jika berdasarkan ranking pada appstore dan playstore, Shopee memimpin  peringkat  pertama  mengalahkan  Tokopedia. Shopee  merupakan  platform perdagangan  elektronik  yang  diluncurkan  pertama  kali  di  Singapura  pada  tahun  2015. Shopee  berfokus  pada platform  mobile sehinga  mudah  bagi  pengguna  untuk  berbelanja maupun  berjualan. Menurut  hasil  survei  iPrice  tercatat  bahwa  pengunjung  Shopee  pada tahun 2019 sebanyak 56 juta pengunjung. Sedangkan jumlah karyawan Shopee yang tercatat pada  tahun  2019  ada  3225  orang.  Hal  ini  memungkinkan  adanya  pengguna  yang  kecewa dengan pelayanan Shopee. Tetapi di sisi lain banyak pula pengguna yang merasa senang atas layanan  yang  diberikan  seperti  barang  yang  dibeli  sesuai  dengan  spesifikasi  yang  tertera, mendapatkan potongan pengiriman, dan juga dapat membeli dengan mudah. Dengan adanya tanggapan  positif  hingga  negatif  dari  para  pengguna  maka  dalam  penelitian  ini  akan menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan penggunaan aplikasi Shopee di lingkungan mahasiswa Universitas Diponegoro Semarang. Analisis ini berdasarkan model penerimaan  teknologi  atau Technology  Acceptance  Model (TAM). TAM  secara  khusus digunakan dalam bidang sistem informasi untuk memprediksi penerimaan dan penggunaan
dalam  pekerjaan  individual  pemakai  (Oladipupo,  2014). Dalam  penelitian  ini  akan digunakan  metode Partial  Least  Square (PLS).  Menurut  Yamin  dan  Kurniawan  (2011), Partial Least Square (PLS) adalah metode analisis powerful karena dapat digunakan pada setiap  jenis  skala  data  serta  syarat  asumsi  lebih  fleksibel.  PLS  didesain  dengan  tujuan prediksi,  mengidentifikasi  variabel  yang  berguna  untuk  memprediksi  hasil,  juga  dapat menjelaskan hubungan antar konstrak dan menekankan pengertian tentang nilai hubungan tersebut.Oleh karena itu penelitian Tugas Akhir ini akan mengkaji permasalahan mengenai hubungan  antar  variabel  laten  mengenai Technology  Acceptance  Model menggunakan metode Structural Equation Modelling pendekatan Partial Least Square (SEM-PLS).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Technology Acceptance Model
Technology Acceptance Model (TAM) pertama kali diperkenalkan oleh Fred Davis pada tahun  1986.  TAM  merupakan  salah  satu  jenis  teori  yang  menggunakan  pendekatan  teori perilaku  ( behavioral  theory )  yang  banyak  digunakan  untuk  mengkaji  proses  adopsi teknologi informasi (Fatmawati, 2015). Tujuan TAM adalah untuk memberikan penjelasan tentang  faktor-faktor  penentu  penerimaan  teknologi  yang  bersifat  umum,  yang  mampu menjelaskan perilaku pengguna di berbagai teknologi komputasi akhir pengguna (Davis dan Bagozzi, 1989). Menurut Davis dan Bagozzi (1989), tingkat penerimaan penggunaan dalam model TAM menggunakan 6 konstruk, yaitu variabel luar ( external variable ), persepsi akan kemudahan penggunaan ( perceived ease of use ), persepsi kegunaan ( perceived usefulness ), sikap  terhadap  perilaku  ( attitude  toward  using), perilaku  untuk  tetap  menggunakan ( behavioural intention to use ), dan pengguna sesungguhnya ( actual usage ).
2.1.1. Persepsi Kemudahan Penggunaan (Perceived Ease of Use)
Davis  (1989)  mendefinisikan  persepsi  kemudahan  penggunaan  mengacu  pada  “ the degree to which a person believes that usinga particular system would be free of effort ” yaitu ketetapan dimana seseorang percaya bahwa menggunakan sistem tertentu akan bebas dari usaha. Ini mengikuti dari definisi "kemudahan": "kebebasan dari kesulitan atau usaha besar". 2.1.2. Persepsi Kegunaan (Perceived Usefulness)
Davis  (1989)  mendefinisikan  persepsi  kegunaan  sebagai  “ The  degree  to  which  a person believe that using a particular system would enhance his or her job performance ” yaitu suatu tingkatan dimana seseorang percaya bahwa penggunaan suatu teknologi tertentu akan meningkatkan prestasi kerja orang tersebut.

## 2.1.3. Sikap Terhadap Penggunaan (Attitude Towards Using)
Joubert  dan  Prihantoko  (2015)  mendefinisikan  sikap  terhadap  penggunaan  adalah sikap  terhadap  penggunaan  sistem  yang  berbentuk  penerimaan  atau  penolakan  sebagai dampak bila seseorang menggunakan suatu teknologi dalam pekerjaannya.
2.1.4. Minat Perilaku Penggunaan (Behavioural Intention to Use)
Davis et  al (2003)  dalam  Nasser  dan  Saif  (2015)  mendefinisikan  minat  perilaku penggunaan  sebagai  “ The  degree  to  which  a  person  has  formulated  conscious  plans  to perform or not perform some specific future behaviour ” yaitu sejauh mana seseorang telah merumuskan  rencana  sadar  untuk  melakukan  atau  tidak  melakukan  beberapa  perilaku spesifik di masa depan. Minat perilaku penggunaan adalah suatu keinginan (niat) seseorang untuk melakukan suatu perilaku yang tertentu.
2.1.5. Pengguna Sesungguhnya (Actual Usage)
Actual  Usage adalah  kondisi  nyata  penggunaan  sistem.  Seseorang  akan  puas menggunakan  sistem  jika  mereka  meyakini  bahwa  sistem  tersebut  mudah  digunakan  dan akan  meningkatkan  produktifitas  mereka,  yang  tercermin  dari  kondisi  nyata  penggunaan (Joubert dan Prihantoko, 2015).

## 2.2. Trust
Pada penelitian ini, model penerimaan dan penggunaan teknologi akan diintegrasikan dengan  variabel  kepercayaan.  Penelitian  sebelumnya  yang  juga  mengintegrasikan kepercayaan  dengan  penerimaan  dan  penggunaan  teknologi  adalah  penelitian  Belanche, Casalo,  dan  Flavian  pada  tahun  2012.  Mereka  mengintegrasikan  variabel  kepercayaan dengan model penerimaan dan penggunaan teknologi pada layanan e-government . Untuk itu dalam  penelitian  ini  akan  menganalisis Technology  Acceptance  Model pada  pengguna Shopee dengan mengintegrasikan variabel kepercayaan.
Menurut  Ba  dan  Pavlou  (2002)  mendefinisikan  kepercayaan  sebagai  penilaian hubungan  seseorang  dengan  orang  lain  yang  akan  melakukan  transaksi  tertentu  sesuai dengan  harapan  dalam  sebuah  lingkungan  yang  penuh  ketidakpastian.  Dalam  konteks teknologi informasi, konsep kepercayaan dalam penelitian ini adalah kepercayaan terhadap penyelanggaraan  transaksi  teknologi  informasi  dan  mekanisme  operasional  dan  transaksi yang dilakukan. Kurangnya rasa percaya menjadi alasan konsumen untuk tidak berhubungan dengan situs e-commerce . Oleh karena itu pada penelitian ini dengan mengembangkan dan memvalidasi  model  empiris  untuk  memprediksi  niat  utuk  bertransaksi  dengan mengintegrasikan persepsi kepercayaan pada e-commerce dengan Technology Acceptance Model (TAM)

## 2.3. Structural Equation Modelling (SEM)
Structural  Equation  Modeling (SEM)  adalah  suatu  teknik  statistik  yang  memiliki kemampuan  untuk  menganalisis  pola  hubungan  antara  konstrak  laten  dan  indikatornya, konstrak laten yang satu dengan yang lainnya, serta kesalahan pengukuran secara langsung (Yamin dan Kurniawan, 2011). Variabel laten merupakan variabel yang tidak dapat diukur secara langsung, yang terbentuk dari beberapa variabel penjelas/manifes, yaiu variabel yang dapat diukur secara langsung.

## 2.4. Partial Least Square (PLS)
Partial  Least  Square merupakan  metode  alternatif  untuk  model  persamaan  struktural (Structural  Equation  Modeling)  yaitu  untuk  menguji  secara  simultan  hubungan  antar konstruk  laten  dalam  hubungan linear ataupun non-linear dengan  banyak  indikator  baik berbentuk mode refleksif , model formatif, dan model MIMIC ( Multiple Effect Indicators for Multiple Cases ). Berbeda dengan teknik analisis multivariat biasa, PLS lebih powerful karena  dapat  digunakan  untuk  membangun  model  penelitian  dengan  banyak  variabel  dan indikator, dapat menggambar model dalam bentuk graphical , bersifat distribution-free dan lain-lain.

## 2.5. Spesifikasi Model PLS
PLS terdiri atas hubungan eksternal ( outer model atau model pengukuran) dan hubungan internal ( inner model atau model struktural). Model analisis jalur semua variabel laten dalam PLS terdiri dari tiga set hubungan :
(1) Inner model menggambarkan hubungan antar variabel laten.
Model persamaannya dapat ditulis seperti dibawah ini :
𝛈 =  𝚩𝛈 +  𝚪𝛏 +  𝛇
dengan : 𝛈 : vektor variabel laten endogen 𝛏 : vektor variabel laten eksogen
𝚩 : koefisien matriks untuk variabel laten endogen
𝚪 : koefisien matriks untuk variabel laten eksogen
𝛇 : vektor residual
(2) Outer  model menggambarkan  bagaimana  setiap  blok  indikator  berhubungan  dengan variabel  latennya.  Blok  dengan  indikator  refleksif  dapat  ditulis  dengan  persamaan sebagai berikut : 𝒙 = 𝚲 𝒙 𝝃 +   𝜹 𝒙 𝒚 = 𝚲 𝒚 𝜼 +   𝜺 𝒚 𝑿 𝒋𝒌 =   𝝀 𝒋𝒌 𝝃 𝒋 +   𝜹 𝒋𝒌 dengan :
𝒙 : indikator pada variabel laten eksogen 𝒚 : indikator pada variabel laten endogen 𝚲 𝒙 , 𝚲 𝒚 : matriks loading yang menggambarkan koefisien regresi sederhana 𝛅 𝐱 , 𝛅 𝐲 : kesalahan pengukuran atau noise Blok dengan indikator formatif dapat ditulis dengan persamaan sebagai berikut : 𝝃 =   𝚷 𝝃 𝒙 +   𝜹 𝝃 𝜼 =   𝚷 𝜼 𝒚 +   𝜺 𝜼 𝝃 𝒋 = 𝝅 𝒋𝒌 𝑿 𝒋𝒌 +   𝜹 𝒋 dengan :
𝜫 𝝃 , 𝚷 𝜼 : koefisien regresi berganda dari variabel laten dan blok indikator 𝛅 𝛏 , 𝛆 𝛈 : residual dari regresi
(3) Weight relation yaitu bobot  yang menghubungkan nilai inner model dan outer model untuk membentuk estimasi variabel laten eksogen dan endogen. Nilai kasus untuk setiap variabel laten diestimasi dalam PLS sebagai berikut :
𝜉 𝑗 = ∑ 𝑤 𝑗𝑘 𝑋 𝑗𝑘 𝑘 untuk variabel eksogen 𝜂 𝑗 = ∑ 𝑤 𝑗𝑘 𝑌 𝑗𝑘 𝑘 untuk variabel endogen
dimana 𝑤 𝑗𝑘 adalah  penimbang  /  bobot  yang  digunakan  untuk  mengestimasi  variabel laten sebagai kombinasi linier dari variabel manifesnya.

## 2.6. Algoritma Model PLS
Tahap 1 : Tujuan pada tahap ini adalah mendapatkan estimasi akhir untuk setiap variabel laten sebagai kombinasi linier (Y j ) dari variabel manifes X jk dengan menghitung penimbang melalui proses iterasi. Tahap 1.1 ( Outside Approximation ) :
Mendapatkan  sekumpulan  bobot  untuk  mengestimasi  sebuah  variabel  laten  yang mampu menghitung sebanyak mungkin varians dari indikator-indikator yang digunakan dan konstruk yang dibangun Y j = ∑ w ̃ jk X jk k Tahap 1.2 ( Inside Approximation ) :
Tahap  ini  memperhatikan  hubungan  antar  variabel  laten  dalam inner  model untuk mendapatkan  suatu  pendekatan    baru  dari  setiap  variabel  laten  yang  telah  dihitung  pada outside  approximation .  Persamaannya  dirumuskan  sebagai  berikut  : 𝑍 𝑗 = (∑ 𝑒 𝑖𝑗 𝑌 𝑖 𝑖↔𝑗 ) dengan  e ij adalah inner  weight dan  tanda  ↔  berarti  bahwa  variabel  laten  Yj  memiliki hubungan dengan variabel laten Yi. Untuk menghitung inner weight e ij menggunakan skema jalur ( path scheme ) dengn rumus sebagai berikut :
𝑒 𝑖𝑗 = { 𝑐𝑜𝑟(𝑌 𝑗 , 𝑌 𝑖 ), 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑌 𝑗 𝑑𝑎𝑛 𝑌 𝑖 𝑏𝑒𝑟𝑑𝑒𝑘𝑎𝑡𝑎𝑛
𝑌 𝑗 =   ∑ 𝑒 𝑖𝑗 𝑌 𝑖 𝑖 , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑒 𝑗𝑖 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑟𝑒𝑔𝑟𝑒𝑠𝑖 𝑌 𝑗 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑌 𝑖
0, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 }
Tahap 1.3 ( Updating Outer Weight ) : Ketika  tahap inside  approximation telah  selesai,  estimasi  internal  Zj  harus  dilihat kembali  hubungannya  terhadap  indikator-indikatornya.  Hal  ini  dilakukan  untuk memperbaharui outer  weight .  Dengan  melihat  hubungan  yang  terbentuk  di  dalam outer model , untuk hubungan refleksif dapat dirumusakan dengan : 𝑤 ̃ 𝑗𝑘 = 𝑐𝑜𝑣(𝑋 𝑗𝑘 ,𝑍 𝑗 ) 𝑉𝑎𝑟 (𝑍 𝑗 ) Tahap 1.4 (Pemeriksaan Konvergensi) : Sanzhez  (2013)  menyarankan  batasan |𝑤 ̃ 𝑗𝑘 𝑆−1 −  𝑤 ̃ 𝑗𝑘 𝑆 | <  10 −5 sebagai  batas konvergensi. Jika telah konvergen, maka  didapatkan nilai dugaan akhir variabel laten : ξ j = Y j = ∑ w ̃ jk S X jk k Tahap 2 : Pada tahap kedua, menduga estimasi koefisien jalur β̂ ji = β ji untuk setiap inner model . Untuk inner model , koefisien jalur diduga dengan ordinary least square pada regresi bergandaYj dan Yi yang bersesuaian. Y j = ∑ β̃ ji Y i i↔j sehingga β̃ ji = (Y i ′ Y i ) −1 Y i ′ Y j .
Tahap  3 :  Pada  tahap  ketiga  algoritma  ini  terdiri  dari  menghitung  koefisien  loading. Koefisien  loading  diperoleh  dengan  menghitung  korelasi  antara  variabel  laten  dengan masing-masing indikatornya. 𝜆 𝑗𝑘 ̂ = 𝑐𝑜𝑟(𝑋 𝑗𝑘 , 𝑌 𝑗 )

## 2.7. Evaluasi Model PLS
1. Evaluasi Outer Model
Pada outer model dengan hubungan refleksif, ada 4 hal yang perlu diperhatikan yaitu :
a) Indicator Reliability :
Indicator Reliability diukur dengan melihat dari nilai loading factor . Nilai loading factor diatas 0,5 dapat diterima,  sedangkan nilai loading factor di bawah 0,5 dapat dikeluarkan dari model (Chin, 1998).
b) Composite Reliability :
Composite  Reliability mengukur  konsistensi  indikator-indikator  yang  digunakan dalam model pengukuran refleksif. Nilai 𝜌 𝑐 diatas 0,7 berarti dapat diterima dan diatas 0,8 dan 0,9 berarti sangat memuaskan  (Nunnally dan Bernstein, 1994).
𝜌 𝑐 =
(∑ 𝜆 𝑗𝑘 𝑘 ) 2 (∑ 𝜆 𝑗𝑘 𝑘 ) 2 +∑ 𝑣𝑎𝑟(𝜀 𝑗𝑘 ) 𝑘
c) Convergent Validity Ukuran dari Convergent Validity adalah nilai average varianve extracted (AVE).
Nilai AVE minimal 0,5 menunjukkan ukuran convergent validity yang baik.
𝐴𝑉𝐸 = ∑ 𝜆 𝑗𝑘 2 𝑘 ∑ 𝜆 𝑗𝑘 2 𝑘 +∑ 𝑣𝑎𝑟(𝜀 𝑗𝑘 ) 𝑘
d) Discriminant Validity Discriminant  Validity dievaluasi  melalui cross  loading .  Bila  korelasi  antara indikator  dengan  konstraknya  lebih  tinggi  dari  korelasi  dengan  konstrak  blok lainnya,  hal  ini  menunjukkan  konstrak  tersebut  memprediksi  ukuran  pada  blok mereka dengan lebih baik dari blok lainnya.
2. Evaluasi Inner Model
Ada 3 tahap untuk mengevaluasi inner model pada hubungan refleksif, yaitu :
a) Adjusted R 2
Nilai  R 2 menunjukkan  seberapa  besar  keragaman  pada  variabel  endogen  yang mampu dijelaskan oleh variabel laten eksogen. Namun demikian, penggunaan nilai R 2 akan  menyebabkan  bias  estimasi  karena  semakin  banyak  prediktor  variabel dalam model, maka nilai R 2 akan semakin besar dan terus meningkat. Untuk itu,
peneliti  lebih  dianjurkan  untuk  menggunakan  ukuran  Shrunken  atau Adjusted R 2 (Cohen et al., (2003).
b) Predictive Relevance (Q 2 )
Predictive Relevance (Q 2 ) digunakan untuk  validasi  kemampuan prediksi model. Apabila  nilai  Q 2 lebih  besar  dari  nol  maka  dikatakan  bahwa  model  struktural memiliki prediksi yang relevan.
c) Model Fit dan Quality Indices
Sebelum  dilakukan  interpretasi  terhadap  hasil  pengujian  hipotesis,  maka  model seharusnya memiliki Goodness of Fit yang baik. Kriteria yang tercantum pada tabel berikut ini  adalah bersifat sebagai rule of thumb, sehingga selayaknya tidak berlaku secara kaku dan mutlak.
Tabel 1. Model Fit dan Quality Indices No Model Fit dan Quality Indices Kriteria Fit 1 Average path coeeficient (APC) p < 0,05 2 Average R-squared (ARS) p < 0,05 3 Average adjusted R-Squared (AARS) p < 0,05 4 Average block VIF (AVIF) Diterima jika nilai AVIF  ≤ 5; Ideal jika nilai AVIF ≤ 3,3 5 Average full collinearity VIF (AFVIF) Diterima jika nilai AFVIF ≤ 5; Ideal jika nilai AFVIF ≤ 3,3 6 Tenenhaus GoF (GoF) Kecil jika nilai GoF  ≥ 0,1; Menengah jika nilai GoF ≥ 0,25; Besar jika nilai GoF  ≥ 0,36 7 Sympson’s paradox ratio (SPR) Diterima jika nilai SPR ≥ 0,7; Ideal jika nilai SPR = 1 8 R-squared contribution ratio (RSCR) Diterima jika nilai RSCR ≥ 0,9; Ideal jika nilai RSCR = 1 9 Statistical suppression ratio (SSR) Diterima jika nilai SSR ≥ 0,7 10 Nonlinear bivariate causality direction ratio (NLBCDR) Diterima jika nilai NLBCDR ≥ 0,7

## 2.8. Pengujian Hipotesis
PLS  tidak  mengasumsikan  data  berdistribusi  normal,  sehingga  PLS  bergantung  pada prosedur bootstrapping . Adapun hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut : Hipotesis statistik untuk outer model : H 0 : 𝜆 𝑗𝑘 = 0                 H 1 : 𝜆 𝑗𝑘 ≠ 0 Hipotesis statistik untuk inner model : H 0 : 𝛽 𝑙 = 0 atau H 0 : 𝛾 𝑖 = 0 H 1 : 𝛽 𝑙 ≠ 0 atau   H 1 : 𝛾 𝑖 ≠ 0 Statistik Uji yang digunakan adalah uji t, dengan rumus sebagai berikut :
𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝜆 𝑗𝑘 ̂ 𝑆𝐸 ∗ (𝜆 𝑗𝑘 ̂ ) , untuk uji terhadap outer model
𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝛽 𝑙 ̂ 𝑆𝐸 ∗ (𝛽 𝑙 ̂) atau 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝛾 𝑖 ̂ 𝑆𝐸 ∗ (𝛾 𝑖 ̂ ) , untuk uji terhadap inner model Daerah Kritis : H 0 ditolak jika | 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | > 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 pada taraf signifikansi α atau p-value < α  yang berarti bahwa koefisien jalur signifikan.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dengan skala interval 1-10. Data  didapatkan  dengan  menyebarkan  kuesioner  kepada  mahasiswa  Universitas Diponegoro Semarang pada tanggal 10 Februari 2020 sampai 14 Maret 2020. Ukuran sampel yang digunakan adalah 234 responden. Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah judgmental sampling .

## 3.2. Variabel Penelitian
Dalam penelitian ini terdapat 30 indikator dari 6 variabel laten. Berikut ini merupakan variabel-variabel laten penelitian :
1. Persepsi Kemudahan Penggunaan ( 𝑋 1 , 𝜉 1 )
2. Kepercayaan ( 𝑌 1 ; 𝜂 1 )
3. Persepsi Kegunaan ( 𝑌 2 ; 𝜂 2 )
4. Sikap terhadap Penggunaan ( 𝑌 3 ; 𝜂 3 )
5. Minat Perilaku Penggunaan ( 𝑌 4 ; 𝜂 4 )
6. Pengguna Sesungguhnya ( 𝑌 5 ; 𝜂 5 )
Variabel-variabel  laten  dan  indikator  yang  digunakan  digambarkan  dalam  model  jalur penerimaan teknologi aplikasi shopee disajikan pada gambar 1.

## 3.3. Teknik Analisis Data
Tahap-tahap analisis data yang dilaksanakan sebagai berikut:
1. Melakukan observasi dan pengumpulan teori.
2. Penyusunan  kuesioner  sesuai  dengan  tujuan  penelitian  untuk  mendapatkan  data  dan diagram model PLS.
3. Setelah  mendapatkan  data,  melakukan  uji  validitas  dan  realiabilitas,  jika  data  tidak memenuhi kriteria valid dan reliabel maka akan dilakukan perbaikan kuesioner. Tetapi jika sudah memenuhi kriteria valid dan reliabel maka lanjut ke langkah selanjutnya.
4. Mengkonstruksi diagram jalur  yang menjelaskan  pola hubungan antara variabel  laten dan indikatornya.
5. Mengkonversi diagram jalur ke dalam persamaan.
6. Mengestimasi parameter model.
Gambar 1. Diagram Pengembangan Model Teoritis
7. Mengevaluasi outer  model meliputi  indicator  reliability,  composite  reliability, convergent validity, dan discriminant validity. Jika keempat kriteria tersebut terpenuhi maka lanjut ke langkah berikutnya, jika tidak maka dilakukan proses dropping sehingga mendapatkan parameter model yang signifikan.
8. Evaluasi inner model meliputi adjusted R 2 , Predictive Relevance , Model Fit and Quality Indices .
9. Pengujian hipotesis outer model
10. Pengujian hipotesis inner model . Jika pada uji hipotesis tersebut terpenuhi maka lanjut ke  langkah  berikutnya,  jika  tidak  maka  dilakukan  proses trimming sehingga mendapatkan model yang signifikan.
11. Menginterpretasi hasil.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Analisis PLS Model Penggunaan dan Penerimaan pada Platform Shopee
Pada  model  I  diperoleh  bahwa  pada  tahap  evaluasi outer  model ,  untuk  indikator 𝜆 26 tidak  memenuhi  kriteria indicator  reliability karena  nilai loading  factor <  0,5.  Untuk composite reliability semua blok indikator telah memenuhi kriteria karena semua variabel penelitian memiliki nilai composite reliability > 0,7. Untuk convergent validity juga tidak memenuhi kriteria karena nilai AVE variabel kepercayaan < 0,6. Untuk discriminant validity diperoleh  bahwa  korelasi  variabel  laten 𝜂 5 dengan  indikatornya  tidak  memenuhi  kriteria discriminant validity karena pada indikator y 61 lebih rendah dibandingkan dengan variabel laten  lainnya,  sehingga  kriteria discriminant  validity tidak  terpenuhi.  Setelah  melakukan tahap  evaluasi outer  model dapat  dilihat  bahwa  kriteria indicator  reliability , convergent validity dan discriminant validity tidak terpenuhi sehingga harus dilakukan dropping dengan menghapus variabel indikator y 26 dan y 61 . Setelah dropping dilakukan  maka  diperoleh  model  II  dengan  model  konstruksi  baru. Pada  model  II  diperoleh  bahwa  pada  tahap  evaluasi outer  model ,  untuk  uji indicator reliability , composite reliability , convergent validity , dan discriminant validity semua telah memenuhi  kriteria.  Selanjutnya  tahap  evaluasi inner  model juga  telah  diperoleh  nilai adjusted R 2 untuk masing-masing variabel laten endogen, uji predictive relevance juga telah memenuhi kriteria, dan model fit and quality indices menghasilkan inner model yang ideal. Untuk  tahap  uji  hipotesis outer  loading juga  telah  terpenuhi  karena  nilai p-value setiap indikator < 0,05. Sedangkan untuk uji hipotesis inner laoding diperoleh bahwa jalur antara kepercayaan  dengan  minat  perilaku  penggunaan  tidak  ada  pengaruh  yang  signifikan. Sehingga,  harus  dilakukan trimming yaitu menghapuskan  koefisien  jalur  yang  tidak signifikan.
Setelah trimming dilakukan,  dilanjutkan  dengan  pemodeln  baru  yaitu  pemodelan  III. Hasil evaluasi outer model sebagai berikut :
1) Indicator Reliability
Pada  model  III,  semua  indicator  memiliki  nilai outer  loading >  0,5.  Sehingga  dapat disimpulkan bahwa kriteria Indicator Reliability terpenuhi.
2) Composite Reliability
Pada  model  III,  nilai 𝜌 𝑐 masing-masing  indikator  yaitu  kepercayaan  (0,841),  persepsi kemudahan penggunaan (0,898), persepsi kegunaan (0,890), sikap terhadap penggunaan (0,897),  minat  perilaku  penggunaan  (0,932),  dan  pengguna  sesungguhnya  (0,866). Diperoleh  semua  blok  indikator  telah  memenuhi  kriteria Composite  Realibility yakni lebih besar dari 0,7 sehingga disimpulkan bahwa kriteria Composite Realibility terpenuhi.
3) Convergent Validity
Pada model III, nilai AVE masing-masing indikator yaitu kepercayaan (0,520), persepsi kemudahan penggunaan (0,596), persepsi kegunaan (0,620), sikap terhadap penggunaan (0,689),  minat  perilaku  penggunaan  (0,733),  dan  pengguna  sesungguhnya  (0,684). Diperoleh  nilai    AVE  dari  setiap  indikator  memiliki  nilai  >  0,5  sehingga  disimpulkan bahwa kriteria Convergent Validity terpenuhi.
4) Discriminant Validity
Pada uji dicriminant validity diperoleh bahwa korelasi variabel laten 𝜉 1 , 𝜂 1 , 𝜂 2 , 𝜂 3 , 𝜂 4 , dan 𝜂 5 dengan  indikatornya  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  variabel  laten  lain dengan  indikator  variabel  laten  tersebut.  Sehingga,  disimpulkan  bahwa  kriteria discriminant validity terpenuhi.
Hasil evaluasi inner model sebagai berikut:
1) Adjusted R 2
Berdasarkan hasil analisis diperoleh nilai adjusted R 1 2 = 0,224. Hal ini berarti variabel laten Kepercayaan dapat dijelaskan dengan baik oleh persepsi kemudahan penggunaan sebesar 22,4%, sedangkan sisanya sebesar 77,6%. Untuk nilai adjusted R 2 2 = 0,354. Hal  ini  berarti  variabel  laten  Persepsi  Kegunaan  dapat  dijelaskan  dengan  baik  oleh persepsi  kemudahan  penggunaan  sebesar  35,4%,  sedangkan  sisanya  sebesar  64,6%. Untuk  nilai  adjusted  R 3 2 =  0,553.  Hal  ini  berarti  variabel  laten  sikap  terhadap penggunaan  dapat  dijelaskan  dengan  baik  oleh  kepercayaan,  persepsi  kemudahan penggunaan, dan persepsi kegunaan sebesar 55,3%, sedangkan sisanya sebesar 44,7%. Untuk  nilai adjusted R 4 2 =  0,706.  Hal  ini  berarti  variabel  laten  minat  perilaku penggunaan  dapat  dijelaskan  dengan  baik  oleh  kepercayaan,  sikap  terhadap penggunaan, dan persepsi kegunaan sebesar 70,6%, sedangkan sisanya sebesar 29,4%. Dan  untuk  nilai adjusted R 5 2 =  0,466.  Hal  ini  berarti  variabel  laten  pengguna sesungguhnya  dapat  dijelaskan  dengan  baik  minat  perilaku  penggunaan  sebesar 46,6%, sedangkan sisanya sebesar 53,4%.
2) Predictive Relevance (Q 2 )
Berdasarkan hasil analisis diperoleh nilai Q 2 untuk setiap variabel endogen lebih besar dari 0 maka menunjukkan validitas prediktif yang baik.
3) Model Fit dan Quality Indices
Tabel 2. Model Fit dan Quality Indices
Model Fit dan Quality Indices Kriteria Fit Hasil Analisis Ket. Model Fit dan Quality Indices Kriteria Fit Hasil Analisis Ket. Average path coeeficient (APC) p < 0,05 0,445 (p < 0,001) Baik Tenenhaus GoF (GoF) Small ≥ 0,1; medium ≥ 0,25; large ≥ 0,36 0,545 Ideal Average R- squared (ARS) p < 0,05 0,464 (p < 0,001) Baik Sympson’s paradox ratio (SPR) Acceptab le if ≥ 0,7; ideally = 1 1,000 Ideal Average adjusted R-Squared (AARS) p < 0,05 0,460 (p < 0,001) Baik R-squared contribution ratio (RSCR) Acceptab le if ≥ 0,9; i deally = 1 1,000 Ideal
Average block VIF (AVIF) Acceptab le if ≤ 5, ideally ≤ 3,3 1,627 Ideal Statistical suppression ratio (SSR) Acceptab le if ≥ 0,7 1,000 Ideal Average full collinearity VIF (AFVIF) Acceptab le if ≤ 5, ideally ≤ 3,3 2,577 Ideal Nonlinear bivariate causality direction ratio (NLBCDR) Acceptab le if ≥ 0,7 1,000 Ideal
Berdasarkan tabel 2 diperoleh bahwa 10 kriteria fit dari model fit dan quality indices menghasilkan inner model yang ideal.
Uji Hipotesis Outer Loading sebagai berikut : Tabel 3. Uji Outer Loading setelah Trimming Loading Nilai Outer Loading Nilai p-value Keterangan Loading Nilai Outer Loading Nilai p-value Keterangan 𝜂 1 -> y 11 0,565 <0,001 Signifikan 𝜂 2 -> y 34 0,819 <0,001 Signifikan 𝜂 1 -> y 12 0,620 <0,001 Signifikan 𝜂 2 -> y 35 0,841 <0,001 Signifikan 𝜂 1 -> y 13 0,843 <0,001 Signifikan 𝜂 3 -> y 31 0,616 <0,001 Signifikan 𝜂 1 -> y 14 0,721 <0,001 Signifikan 𝜂 3 -> y 32 0,858 <0,001 Signifikan 𝜂 1 -> y 15 0,819 <0,001 Signifikan 𝜂 3 -> y 33 0,908 <0,001 Signifikan 𝜉 1 -> x 11 0,822 <0,001 Signifikan 𝜂 3 -> y 34 0,904 <0,001 Signifikan 𝜉 1 -> x 12 0,741 <0,001 Signifikan 𝜂 4 -> y 41 0,883 <0,001 Signifikan 𝜉 1 -> x 13 0,736 <0,001 Signifikan 𝜂 4 -> y 42 0,898 <0,001 Signifikan 𝜉 1 -> x 14 0,751 <0,001 Signifikan 𝜂 4 -> y 43 0,772 <0,001 Signifikan 𝜉 1 -> x 15 0,734 <0,001 Signifikan 𝜂 4 -> y 44 0,840 <0,001 Signifikan 𝜉 1 -> x 16 0,839 <0,001 Signifikan 𝜂 4 -> y 45 0,881 <0,001 Signifikan 𝜂 2 -> y 31 0,823 <0,001 Signifikan 𝜂 5 -> y 52 0,731 <0,001 Signifikan 𝜂 2 -> y 32 0,751 <0,001 Signifikan 𝜂 5 -> y 53 0,848 <0,001 Signifikan 𝜂 2 -> y 33 0,693 <0,001 Signifikan 𝜂 5 -> y 54 0,894 <0,001 Signifikan
Uji hipotesis inner loading sebagai berikut :
Tabel 4. Uji Inner Loading setelah Trimming Hubungan Antar Variabel Laten Koefisien Jalur Estimasi Koefisien Jalur Nilai p-value Keterangan Kepercayaan -> Sikap terhadap Penggunaan 𝛽 31 0,251 < 0,001 Signifikan Persepsi Kemudahan Penggunaan -> Kepercayaan 𝛾 11 0,476 < 0,001 Signifikan Persepsi Kemudahan Penggunaan -> Persepsi Kegunaan 𝛾 21 0,597 < 0,001 Signifikan Persepsi Kemudahan Penggunaan -> Sikap terhadap Penggunaan 𝛾 31 0,352 < 0,001 Signifikan Persepsi Kegunaan -> Sikap Terhadap Penggunaan 𝛽 32 0,297 < 0,001 Signifikan Persepsi Kegunaan -> Minat Perilaku Penggunaan 𝛽 42 0,189 0,002 Signifikan Sikap terhadap Penggunaan -> Minat Perilaku Penggunaan 𝛽 43 0,709 < 0,001 Signifikan
4.3 Pemodelan Faktor-Faktor Penggunaan dan Penerimaan Platform Shopee Pada model struktural ( inner model ) terdapat 5 model, yaitu :
1. Inner  model pengaruh  variabel  laten  persepsi  kemudahan  penggunaan  terhadap Kepercayaan yaitu :
𝜂 1 = 0,476 𝜉 1 + 𝜁 1
2. Inner model pengaruh variabel laten persepsi kemudahan penggunaan terhadap Persepsi Kegunaan yaitu :
𝜂 2 = 0,597 𝜉 1 + 𝜁 2
3. Inner  model pengaruh  variabel  laten  Kepercayaan,  Persepsi  Kemudahan Penggunaan, dan Persespsi Kegunaan terhadap Sikap Terhadap Penggunaan yaitu : 𝜂 3 = 0,352 𝜉 1 + 0,251 𝜂 1 + 0,297 𝜂 2 +𝜁 3
4. Inner model pengaruh variabel laten Sikap Terhadap Penggunaan dan Persespsi Kegunaan terhadap Minat Perilaku Penggunaan yaitu :
𝜂 4 = 0,709 𝜂 3 + 0,189 𝜂 2 +𝜁 4
5. Inner model pengaruh variabel laten Minat Perilaku Penggunaan terhadap Pengguna Sesungguhnya yaitu :
𝜂 5 = 0,684 𝜂 4 +𝜁 5

## 4.4 Pengaruh Antar Variabel Laten
Tabel 5. Pengaruh Langsung, Pengaruh Tidak Langsung, dan Pengaruh Total pada
Variabel Laten Variabel Pengaruh Endogen Eksogen Langsung Tak Langsung (2 Segmen) Tak Langsung (3 Segmen) Tak Langsung (4 Segmen) Total 𝜂 1 𝜉 1 0,476 0,476 𝜂 2 𝜉 1 0,597 0,597 𝜂 3 𝜉 1 0,352 0,297 0,649 𝜂 1 0,251 0,251 𝜂 2 0,297 0,297 𝜂 4 𝜉 1 0,363 0,211 0,574 𝜂 1 0,178 0,178 𝜂 2 0,189 0,211 0,400 𝜂 3 0,709 0,709 𝜂 5 𝜉 1 0,248 0,144 0,392 𝜂 1 0,122 0,122 𝜂 2 0,130 0,144 0,274 𝜂 3 0,485 0,485 𝜂 4 0,684 0,684

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan yang telah dilakukan, maka dapat diperoleh kesimpulan, yaitu:
1. Terdapat  28  indikator  yang  valid  dan  reliabel  dalam  pengukuran  setiap  variabel latennya,  sehingga  dapat  digunakan  dalam  membentuk  model  faktor-faktor  yang mempengaruhi penggunaan dan penerimaan platfom Shopee dengan 5 model struktural ( inner model ) dan 28 model pengukuran ( outer model ).
2. Pada model persamaan struktural ( inner model ) terdapat 8 jalur yang signifikan, yaitu pengaruh  kepercayaan  terhadap  sikap  terhadap  penggunaan,  pengaruh  persepsi
Minat Perilaku Penggunaan -> Pengguna Sesungguhnya 𝛽 54 0,684 < 0,001 Signifikan
kemudahan  penggunaan  terhadap  kepercayaan,  pengaruh  persepsi  kemudahan penggunaan  terhadap  persepsi  kegunaan,  pengaruh  persepsi  kemudahan  penggunaan terhadap  sikap  terhadap  penggunaan,  pengaruh  persepsi  kegunaan    terhadap  sikap terhadap  penggunaan,  pengaruh  persepsi  kegunaan    terhadap  minat  perilaku penggunaan, pengaruh sikap terhadap penggunaan terhadap minat perilaku penggunaan, dan  pengaruh  minat  perilaku  penggunaan  terhadap  pengguna  sesungguhnya.  Lalu berdasarkan model fit and quality indices disimpulkan bahwa model struktural ( inner model ) memiliki model yang ideal.
3. Pengaruh  terbesar  dari  penerimaan  dan  penggunaan  aplikasi  Shopee  di  kalangan mahasiswa  Universitas  Diponegoro  Semarang  adalah  variabel  sikap  terhadap penggunaan  sebesar  0,709.  Sedangkan  pengaruh  terkecil    dari  penerimaan  dan penggunaan aplikasi Shopee di kalangan mahasiswa Universitas Diponegoro Semarang adalah variabel kepercayaan sebesar 0,251. Sehingga berdasarkan hasil yang diperoleh bahwa  aplikasi  Shopee  dapat  meningkatkan  kepercayaan  para  pengguna  untuk mengoptimalkan kualitas pelayanan pada aplikasi tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[BPS].  Badan  Pusat  Statistik.  2019. Statistik  E-Commerce  2019 .  Jakarta:  Badan  Pusat Statistik.
Ba,  S.  dan  Pavlou,  P.  2002. Evidence  of  The  Effect  of  Trust  Building  Technology  in Electronic Markets : Price Premiums and Buyer Behaviour . MIS Quartely. Vol. 26, No. 3.
Chin,  W.  1998. The  Partial  Least  Squares  Approach  to  Structural  Equation  Modelling . Lawrence Erlbaum Associates.
Databoks.kata.co.id  (2019). 10  E-Commerce  dengan  Pengunjung  Terbesar  Kuartal  III- 2019 . Diakses pada 9 Maret 2020, dari
https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2019/10/10/tren-pengguna-e-commerce- 2017-2023
Davis, F. D. 1989. Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology . MIS Quartely. Vol. 13, No. 3. Davis,  F.  D.  dan  Bagozzi,  R.  1989. User  Acceptance  of  Computer  Technology  :  A Comparison of Two Theoretical Models . Management Science. Vol. 35, No. 8. Fatmawati, E. 2015. Technology Acceptance Model (TAM) untuk Menganalisis Penermaan Terhadap Sistem Infomasi Perpustakaan . Jurnal Iqra’. Vol. 9, No. 1. Ghozali,  I.  dan  Latan,  H.  2016. Partial  Least  Square  Konsep,  Metode,dan  Aplikasi Menggunakan  Program  WarpPLS  5.0  ed.3 .  Semarang:  Badan  Penerbit  Universitas Diponegoro.
Joubert,  M.  D.  dan  Prihantoko,  A.  2015. Analisis  Keberterimaan  Pengguna  terhadap Aplikasi Sistem Manajemen Operasi Irigasi Menggunakan TAM . Jurnal Irigasi. Vol. 10, No. 1.
Solimun.,  Fernandes,  A.  A.  R.,  Nurjannah.,  Phil,  M.  2017. Metode  Statistika  Multivariat Pemodelan Persamaan Struktural (SEM) Pendekatan WarpPLS . Malang: UB Press. Yamin,  S.  dan  Kurniawan,  H.  2011. Generasi  Baru  Mengolah  Data  Penelitian  dengan Partial Least Square Path Modelling Aplikasi dengan Sooftware XLSTAT, SmartPLS, dan Visual PLS . Jakarta-Bandung: Salemba Infotek.