http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Analisa Faktor-Faktor Penerimaan Pengguna pada Sistem Presensi Kepegawaian

## Analysis of User Acceptance Factors in Employee Attendance System
Galuh Roro Vebiana, Riza Prapascatama Agusdin*
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik Industri, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Yogyakarta
Jalan Babarsari No. 2 Tambakbayan, Yogyakarta 55281, Indonesia *e-mail: rizapra@upnyk.ac.id
( received : 11 Desember 2022, revised : 18 Maret 2023, accepted : 23 Juli 2023)

## Abstrak
Pentingnya  menjaga  kualitas  sistem  informasi  menjadi  salah  satu  faktor  utama  dalam  menciptakan keberhasilan  sistem  yang  dimiliki  oleh  suatu  perusahaan  sehingga  memberikan  dorongan  kepada pegawai  untuk  memanfaatkan  teknologi  dalam  menyelesaikan  pekerjaan  mereka.  Sistem  presensi kepegawaian  berbasis  web  merupakan  salah  satu  penerapan  sistem  yang  dikembangkan  oleh perusahaan untuk memantau dan mengukur tingkat produktifitas sumber daya manusia. Berdasarkan hasil wawancara yang dilakukan peneliti terhadap lima narasumber ditemukan bahwa niat pengguna untuk  menggunakan  sistem  masih  tergolong  rendah  karena  pengguna  belum  merasa  puas  dengan adanya  penerapan  sistem  presensi  kepegawaian.  Evaluasi  sistem  dapat  dilakukan  untuk  mengetahui faktor-faktor apa saja yang memiliki pengaruh signifikan terhadap niat perilaku dan penggunaan sistem presensi  kepegawaian  dengan  mengadopsi  model  penerimaan  UTAUT  2.  Penelitian  ini  melakukan penyesuaian terhadap model UTAUT 2 dengan menghilangkan variabel price value sebagai variabel eksogen.  Didapatkan  sebanyak  291  data  responden  melalui  penyebaran  kuesioner  dan  dilakukan analisis data menggunakan teknik analisis PLS-SEM dibantu SmartPLS. Hasil dari analisis didapatkan bahwa pengguna sistem harus menumbuhkan niat perilaku terlebih dahulu untuk menggunakan sistem presensi  melalui  peningkatan  faktor-faktor  yang  signifikan,  yakni: performance  expectancy , effort expectancy , facilitating  condition , hedonic  motivation yang  diperkuat  oleh  variabel  moderasi  jenis kelamin, habit , dan behavioral intention .
Kata kunci: UTAUT 2, PLS-SEM, Penerimaan Pengguna, Sistem Presensi Kepegawaian

## Abstract
The importance of maintaining the quality of information systems is one of the main factors in creating the success  of  a  system  owned  by  a  company so  as  to  encourage  employees to  utilize technology in completing their work. The web-based employee presence system is one of the systems developed by companies to monitor and measure the level of productivity of human resources. Based on the results of interviews conducted by researchers with five informants, it was found that the user's intention to use the system was still relatively low because the user was not satisfied with the implementation of the employee  presence  system.  System  evaluation  can  be  carried  out  to  find  out  what  factors  have  a significant influence on behavioral intentions and the use of the staffing attendance system by adopting the UTAUT 2 acceptance model. This study makes adjustments to the UTAUT 2 model by eliminating price  value  as  an  exogenous  variable.  A  total  of  291  data  were  obtained  from  respondents  through distributing questionnaires and data analysis was carried out using the PLS-SEM analysis technique assisted by SmartPLS. The results of the analysis show that system users must first develop behavioral intentions  to  use  the  presence  system  by  increasing  significant  factors,  namely:  performance expectancy,  effort  expectancy,  facilitating  conditions,  hedonic  motivation  which  is  reinforced  by gender, habit, and behavioral intention.
Keywords: UTAUT 2, PLS-SEM, User Acceptance, Employee Attendance System
Volume 12, Nomor 3, September 2023: 648-659

## 1 Pendahuluan
Menjaga kualitas sistem informasi merupakan upaya yang sangat penting agar sistem teknologi informasi  yang  diterapkan  dapat  dicapai  sesuai  dengan  harapan  tingkat  manajemen.  Banyak  terjadi kegagalan penggunaan sistem akibat buruknya kualitas teknis sistem informasi, seperti kesalahan logik sistem,  kesalahan  sintak  sistem,  dan  juga  kesalahan  informasi  akibat  sistem[1].  Beberapa  organisasi telah  mengantisipasi  terjadinya  kegagalan  penggunaan  sistem  tersebut  dengan  menerapkan  sistem teknologi  informasi  yang  lebih  canggih  dan  modern  dengan  biaya  yang  tidak  murah.  Faktanya, antisipasi yang dilakukan telah menimbulkan masalah utama lain, yaitu minimnya penggunaan sistem informasi secara berkesinambungan  [2]. Productivity paradox terjadi ketika tingginya investasi yang dilakukan dalam bidang sistem tetapi return yang dihasilkan rendah [3]. Venkatesh dkk. menunjukkan bahwa  aspek  perilaku  ( behavioral )  penolakan  sistem  informasi  merupakan  penyebab  gagalnya penggunaan sistem informasi [1]. Keberhasilan dari sistem yang dimiliki perusahaan bergantung pada kemudahan sistem serta pemanfaatannya dalam melakukan pengelolaan sistem oleh pengguna sistem tersebut [4]. Evaluasi kemampuan teknologi dari sisi pengguna sistem atas tuntunan dalam tugas, akan memberikan dorongan pemakai dalam melakukan pemanfaatan teknologi [4].
Dalam  meningkatkan  pengelolaan  sumber  daya  manusia  yang  ada  di  dalam  perusahaan, departemen Human Resource Development (HRD) menerapkan sistem informasi manajemen berbasis teknologi  yang  dapat  digunakan  untuk  memantau  dan  mengukur  tingkat  produktifitas  sumber  daya manusia  yang  ada  di  perusahaan.  Sistem  presensi  kepegawaian  merupakan  salah  satu  jenis  sistem informasi  manajemen  perusahaan  dalam  melakukan  pengukuran  tingkat  produktifitas  sumber  daya manusia  yang  sangat  penting  guna  mempermudah  manajerial  tingkat  atas  dalam  melakukan pemantauan kehadiran pegawai untuk melakukan evaluasi kinerja pegawainya dan menghasilkan suatu keputusan  terbaik  guna  peningkatan  kualitas  sumber  daya  manusianya.  Sistem  presensi  ini  mampu melakukan  pencatatan  aktifitas  kinerja  karyawan  dengan  baik  dari  pendataan  kehadiran  hingga ketidakhadiran  karyawan  [5].  Penerapan  sistem  presensi  telah  memberikan  beberapa  manfaat, diantaranya yaitu meningkatkan kedisiplinan pegawai untuk hadir kerja tepat waktu, menghemat tenaga dan  waktu  presensi,  dan  mempermudah  pekerjaan  dalam  melakukan  rekap  data  presensi  pegawai. Meskipun demikian, berdasarkan hasil wawancara yang dilakukan peneliti terhadap lima narasumber ditemukan bahwa niat pengguna untuk menggunakan sistem masih tergolong rendah karena pengguna belum  merasa  puas  dengan  adanya  penerapan  Sistem  Presensi.  Rendahnya  niat  pengguna  dapat dibuktikan  dengan  adanya  keluhan-keluhan  yang  dialami  narasumber  selama  menggunakan  Sistem Presensi.
Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology (UTAUT)  merupakan  model  evaluasi sistem informasi baru yang dikembangkan karena adanya keterbatasan pada model Theory Acceptance Model (TAM) yang kurang komprehensif dalam mempertimbangkan beberapa aspek yang berpengaruh pada  perilaku  penerimaan  pengguna  terhadap  penerapan  teknologi  [6].  UTAUT  mengidentifikasi faktor-faktor  yang  mempengaruhi  niat  berperilaku  pengguna  terhadap  teknologi.  Model  UTAUT kemudian  dikembangkan  kembali  oleh  Venkatesh,  dkk  pada  tahun 2012  menjadi  UTAUT  2  dengan melakukan penambahan tiga variabel baru dan menghilangkan satu variabel moderator yaitu Voluntary of Use [7]. Pengembangan UTAUT 2 memiliki tujuan untuk mempelajari penerimaan dan penggunaan teknologi dalam konteks konsumen [8]. Dibandingkan dengan model UTAUT, pengembangan UTAUT 2  menghasilkan  peningkatan  substansial  dalam  varian  yang  dijelaskan  dalam  niat  perilaku  (56% menjadi 74%) dan penggunaan teknologi (40% menjadi 52%) [9].
Dengan demikian, untuk meningkatkan kualitas penerapan sistem presensi kepegawaian dapat dilakukan  evaluasi  dengan  mencari  faktor-faktor  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  peningkatan penggunaan sistem presensi kepegawaian dengan mengadopsi model UTAUT 2 melalui teknik analisis PLS-SEM yang menitikberatkan pada model prediksi.  PLS-SEM menggunakan data yang tidak harus memenuhi  persyaratan  asumsi  normalitas  data,  berbeda  dengan  SEM  berbasis  kovarian  yang  harus menggunakan data yang berdistribusi normal dalam prosedurnya[10].
Tujuan  yang  hendak  dicapai  dalam  penelitian  ini  yaitu  untuk  mengetahui  pengaruh  hubungan antar faktor yang menggambarkan penerimaan dan penggunan sistem presensi pegawai dengan manfaat yang  dihasilkan  dari  penelitian  ini  dapat  memberikan  gambaran  atau  kondisi  nyata  saat  ini  terkait penggunaan  sistem  presensi  kepegawaian  dan  memberikan  rekomendasi  kepada  perusahaan berdasarkan faktor-faktor yang memiliki pengaruh kuat pada penggunaan sistem presensi kepegawaian.

## 2 Tinjauan Literatur
Model  UTAUT  2  didasarkan  pada  pengembangan  dari  model  UTAUT  yang  digunakan  untuk menganalisis  bagaimana  penerimaan  suatu  sistem  teknologi  dari  sisi  pengguna  sistem.  UTAUT dikembangkan  berdasarkan  penggabungan  dari  8  adopsi  penerimaan  TI,  diantaranya Theory  of Reasoned Action (TRA); Technology Acceptance Model (TAM); Motivation Model (MM); Theory of Planned Behavior (TPB); Combined TAM and TPB (C-TAM-TPB); Model of PC Utilization (MPCU); Innovation  Diffusion  Theory (IDT);  dan Social  Cognitive  Theory (SCT)  [6].  Model  UTAUT  2 memperlihatkan hubungan antar variabel satu sama lain meliputi variabel eksogen, variabel endogen, dan  variabel  moderator.  Pada  model  UTAUT  2  dilakukan  penambahan  variabel hedonic  motivation , habit ,  dan price  value yang  masing-masing  memberikan  pengaruh  adanya  niat  perilaku  ( behavioral intention ) dan penggunaan sistem( use behavior )[8]. Empat variabel asli lainnya meliputi performance expectancy , effort  expectancy , social influence, dan facilitating  conditions [6].  Pada  penelitian sebelumnya[11], penggunaan model UTAUT 2 dilakukan penambahan variabel trust in internet dan perceived transaction risk untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi penggunaan aplikasi e- commerce Shopee.  Didapatkan  bahwa  variabel habit dan trust  in  internet merupakan  faktor  yang signifikan  dalam  menumbuhkan  niat  perilaku  dan  penggunaan  sistem[11].  Penelitian  lain[12]  juga dilakukan  penambahan  variabel personal  innovativeness  of  IT , perceived  costs , dan environmental consciousness untuk  mengetahui  faktor  pengadopsian e-book terhadap  pengguna  milenial  dengan ditemukannya  hasil  faktor  yang  signifikan  dalam  mempengaruhi  niat  perilaku  meliputi facilitating conditions , hedonic  motivation ,  dan environmental  consciousness .  Pengaruh  yang  dihasilkan  faktor- faktor  dalam  model  UTAUT  2  terhadap behavioral  intention (BI)  dan use  behavior (UB)  disajikan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Pengaruh Faktor terhadap BI dan UB Faktor Pengaruh terhadap BI dan UB Referensi Performance Expectancy Effort Expectancy Social Influence Facilitating Condition Hedonic Motivation Habit Price Value Peningkatan  produktifitas,  efektivitas,  dan  kualitas output  yang  akan  dihasilkan  pengguna  sistem  dalam melakukan pekerjaan. Peningkatan  efisiensi  dan  kemudahan  pengguna sistem dalam membantu menyelesaikan pekerjaan. Pengaruh terhadap lingkungan sosial seperti peningkatan status sosial dalam lingkungan pekerjaan. Adanya  sumber  daya  seperti  manusia  atau  fasilitas pendukung lainnya yang mendukung untuk membantu dalam pemanfaatan sistem
Perasaan  nyaman  atau  perasaan  senang  yang dirasakan pengguna dalam melakukan pekerjaan. Kebiasaan  pengguna  dalam  menggunakan  sistem sehari-hari Adanya  manfaat  yang  dirasakan  setelah  melakukan pertukaran  antara  kognitif  pengguna  dengan  biaya yang dikeluarkan [6] [13] [14] [15] [16] [17], [18] [8]
Model  UTAUT  2  memiliki  daya  prediksi  yang  lebih  tinggi  bila  dibandingkan  dengan  teori penerimaan  teknologi  lainnya.  Pada  tahun  2019,  peneliti  Afiana,  dkk  pernah  membandingkan penerapan model TAM dengan UTAUT 2 untuk mengetahui tingkat penerimaan suatu sistem rekam medis manajemen rumah sakit. Didapat bahwa metode UTAUT 2 menghasilkan tingkat pengukuran statistik yang lebih tinggi mencapai 2,109 pada variabel Effort Expectancy (EE) dibandingkan dengan model TAM yang mencapai angka statistik 1,782 pada variable Perceived Ease of Use (PEOU). Hal ini menjelaskan  bahwa  metode  UTAUT  2  lebih  baik  digunakan  dalam  pengukuran  penerimaan  sistem informasi[19].
Selain UTAUT 2, model DeLone & McLean merupakan salah satu model yang dapat digunakan untuk  melakukan  evaluasi  sistem  informasi.  Model  DeLone  &  McLean  ini  berfokus  pada  penilaian kesuksesan sistem informasi dengan berdasarkan pada kualitas informasi, kualitas sistem, serta kualitas layanan SI. Namun model ini belum dapat mengevaluasi sistem informasi terkait dengan faktor-faktor
e-ISSN:2540-9719
apa saja yang dapat mempengaruhi pengguna untuk menerima dan menggunakan sistem informasi[20]. Begitu  juga  dengan  model  evaluasi  HOT  Fit  yang  memiliki  keterbatasan  yang  sama  dengan  model DeLone & McLean.
Penelitian  ini  melakukan  penyesuaian  terhadap  implementasi  model  UTAUT  2,  dimana  salah satu variabel dalam model UTAUT 2 dihilangkan atau disesuaikan dengan studi kasus penelitian ini, variabel yang dihilangkan  tersebut  yaitu variabel price value . Price value (nilai harga) didefinisikan sebagai trade-off antara biaya yang dikeluarkan oleh pengguna dengan manfaat yang didapatkan dari penggunaan  teknologi  [8].  Alasan  dihilangkannya  variabel  nilai  harga  karena  sistem  presensi kepegawaian merupakan fasilitas dari perusahaan untuk pegawai, dimana seluruh pegawai tidak perlu membayar pengoperasian sistem presensi. Hubungan variabel price value terhadap behavioral intention dicatat sebagai nilai yang tidak signifikan ketika pengguna menganggap penawaran produk atau layanan telah diberikan secara gratis [21].

## 3 Metode Penelitian
Penelitian  menerapkan  metode  kuantitatif  dimana  peneliti  melakukan  penyebaran  kuesioner dengan  sampel  penelitian  berasal  dari  pegawai-pegawai  yang  menggunakan  sistem  presensi kepegawaian.  Kuesioner  terdiri  dari  28  pertanyaan,  dan  tiap  pertanyaan  akan  dihitung  dengan  skala likert  1  sampai  4  dari  STS  (Sangat Tidak  Setuju)  hingga  SS  (Sangat  Setuju)[22].  Model  konseptual diadopsi dari model UTAUT 2 dengan mengurangi variabel price value sebagai variabel independen (variabel eksogen). Model konseptual disajikan dalam Gambar 1.

## Gambar 1. Model Konseptual
Variabel dalam penelitian berguna untuk mengukur penerimaan responden terhadap penggunaan suatu sistem ( use behavior ). Model konseptual pada Gambar 1 menjelaskan hubungan antar variabel eksogen, variabel  endogen,  dan  variabel  moderator  yang  dapat  dirumuskan  ke  dalam  hipotesis  seperti  yang disajikan dalam Tabel 2.
e-ISSN:2540-9719
Tabel 2. Hipotesis Penelitian Kode Hipotesis H1 H2 H3 H4 H4a H4b H4c H5 H6 H6a H6b H6c H7 H7a H7b H7c H8 H8a H8b H8c H9
H9a
Performance  Expectancy berpengaruh  positif  terhadap Behavioral  Intention dalam menggunakan Sistem Presensi RAY Effort  Expectancy berpengaruh  positif  terhadap Behavioral  Intention dalam menggunakan Sistem Presensi RAY Social Influence berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention dalam menggunakan Sistem Presensi RAY Facilitating  Condition berpengaruh  positif  terhadap Behavioral  Intention dalam menggunakan Sistem Presensi RAY Usia  memperkuat  pengaruh  hubungan Facilitating  Condition dengan Behavioral Intention dalam menggunakan Sistem Presensi RAY
Jenis  kelamin  memperkuat  pengaruh  hubungan Facilitating  Condition dengan Behavioral Intention dalam menggunakan Sistem Presensi RAY Pengalaman memperkuat pengaruh hubungan Facilitating Condition dengan Behavioral Intention dalam menggunakan Sistem Presensi RAY Facilitating Condition berpengaruh positif terhadap Use Behavior dalam menggunakan Sistem Presensi RAY Hedonic  Motivation berpengaruh  positif  terhadap Behavioral  Intention dalam menggunakan Sistem Presensi RAY Usia memperkuat pengaruh hubungan Hedonic Motivation dengan Behavioral Intention dalam menggunakan Sistem Presensi RAY Jenis kelamin memperkuat pengaruh hubungan Hedonic Motivation dengan Behavioral Intention dalam menggunakan Sistem Presensi RAY
Pengalaman  memperkuat  pengaruh  hubungan Hedonic  Motivation dengan Behavioral Intention dalam menggunakan Sistem Presensi RAY Habit berpengaruh  positif  terhadap Behavioral  Intention dalam  menggunakan  Sistem Presensi RAY Usia  memperkuat  pengaruh  hubungan Habit dengan Behavioral  Intention dalam menggunakan Sistem Presensi RAY Jenis  kelamin  memperkuat  pengaruh  hubungan Habit dengan Behavioral  Intention dalam menggunakan Sistem Presensi RAY
Pengalaman memperkuat pengaruh hubungan Habit dengan Behavioral Intention dalam menggunakan Sistem Presensi RAY
Habit berpengaruh positif terhadap Use Behavior dalam menggunakan Sistem Presensi RAY Usia memperkuat pengaruh hubungan Habit dengan Use Behavior dalam menggunakan Sistem Presensi RAY Jenis  kelamin  memperkuat  pengaruh  hubungan Habit dengan Use  Behavior dalam menggunakan Sistem Presensi RAY
Pengalaman  memperkuat  pengaruh  hubungan Habit dengan Use  Behavior dalam menggunakan Sistem Presensi RAY
Behavioral Intention berpengaruh positif terhadap Use Behavior dalam  menggunakan Sistem Presensi RAY Pengalaman  memperkuat  pengaruh  hubungan Behavioral  Intention dengan Use Behavior dalam menggunakan Sistem Presensi RAY
Dari  tiap  variabel  eksogen  pada  model  konseptual  Gambar  1  dapat  dirumuskan  indikator  yang memuat pernyataan-pernyataan seperti yang disajikan dalam Tabel 3.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 3. Perumusan Variabel dan Indikator Variabel Indikator Kode Pernyataan Performance Expectancy (PE) Sistem yang berguna PE1 Sistem  presensi  berguna  untuk  mencatat  kehadiran  kerja  saya sehari-hari Sistem yang dapat diandalkan PE2 PE3 Sistem presensi memudahkan saya dalam melakukan pencatatan kehadiran kerja saya sehari-hari Sistem  presensi  lebih  cepat  membantu  saya  dalam  melakukan pencatatan kehadiran kerja saya Effort Expectancy (EE) Dapat dimengerti EE1 Saya  dapat  dengan  mudah  memahami  informasi  yang  disajikan oleh sistem presensi dalam melakukan presensi Mudah digunakan EE2 EE3 EE4 Mudah  bagi  saya  untuk  mempelajari  penggunaan  sistem presensi Saya percaya sistem presensi mudah digunakan untuk mencatat kehadiran kerja saya Saya tidak mendapat hambatan atau kendala dalam mengakses sistem presensi Efektivitas EE5 Menggunakan sistem presensi membantu saya dalam melakukan presensi lebih efektif dalam segi tenaga Efisiensi EE6 Menggunakan sistem presensi membantu saya dalam melakukan presensi lebih efisien dalam segi waktu Social Influence (SI) Norma subyektif SI1 SI2 Pihak  perusahaan  mewajibkan  pegawai  untuk  menggunakan sistem presensi Pihak perusahaan menyarankan saya untuk menggunakan sistem presensi Faktor Sosial SI3 Saya  menggunakan  sistem  presensi  karena  saya  tahu  pegawai yang lain juga menggunakan sistem presensi Facilitating Conditions (FC) Mudah diakses FC1 Saya memiliki sumber daya yang diperlukan untuk mengakses sistem presensi (seperti smartphone , aplikasi scan barcode dan jaringan) Keterampilan individu FC2 Saya  tidak  perlu  mempunyai  kemampuan  khusus  dalam menggunakan sistem presensi Kompatibilitas FC3 Sistem  presensi  kompatibel  dengan  teknologi  lain  yang  saya gunakan  (contoh:  sistem  kompatibel  dengan smartphone berbasis  android/iOs  seri  X,  namun  tidak  dengan  android/iOs seri Y) Dukungan teknis FC4 FC5 Saya mendapatkan bantuan orang lain (pihak admin sistem atau ahli  IT  perusahaan)  jika  saya  memiliki  masalah  dalam menggunakan sistem presensi Saya mendapatkan panduan penggunaan sistem presensi Hedonic Motivation (HM) Kesenangan HM1 Saya senang menggunakan sistem presensi Kenyamanan HM2 Saya merasa nyaman menggunakan sistem presensi Habit (HT) Kebiasaan HT1 HT2 Menggunakan sistem presensi telah menjadi kebiasaan bagi saya Saya  sudah  terbiasa  menggunakan  sistem  sejenis  (presensi berbasis website) sebelum menggunakan sistem presensi Kecanduan HT3 Saya  harus  menggunakan  sistem  presensi  untuk  mencatat kehadiran kerja saya Behavioral Intention (BI) Komitmen BI1 Kedepannya  saya  akan  selalu  menggunakan  sistem  presensi RAY agar kehadiran kerja saya terus tercatat Mencoba menggunakan BI2 BI3 Saya akan selalu berusaha menggunakan sistem presensi untuk mencatat kehadiran kerja saya sehari-hari Saya rasa menggunakan sistem presensi menjadi langkah yang tepat dalam pencatatan kehadiran kerja saya Use Behavior (UB) Intensitas pengguna UB1 UB2 UB3 Saya sering menggunakan sistem presensi Saya telah terbiasa melakukan pencatatan kehadiran kerja saya melalui sistem presensi Saya  menggunakan  sistem  presensi  dengan  durasi  sesuai kebutuhan  (misalnya  jika  mendapat  shift  kerja  pagi  atau  sore atau  pun  keduanya  pada  hari  tertentu  maka  saya  akan menggunakan sistem tersebut sesuai dengan shift kerja saya)
e-ISSN:2540-9719
PLS-SEM  digunakan  untuk  menguji  hipotesis  yang  telah  disebutkan  sebelumnya.  Pengujian hipotesis  bertujuan  untuk  mengetahui  ditolak  atau  diteimanya  hipotesis-hipotesis  yang  dibuat berdasarkan model konseptual penelitian [23].

## 4 Hasil dan Pembahasan
Pada bagian ini menjelaskan proses analisis data dengan melakukan pengolahan data responden dar hasil kuisoner yang dioalah menggunakan SmartPLS.

## 4.1 Uji Validitas dan Reliabilitas
Pengujian  validitas  dan  reliabilitas  dilakukan  dengan  olah  data  responden  dari  kuesioner. Sebanyak 291 data responden didapatkan dan kemudian diolah menggunakan SmartPLS. Hasil dari uji validitas dan reliabilitas data disajikan dalam Tabel 4. Didapatkan bahwa seluruh nilai uji validitas dan reliabilitas masing-masing konstruk telah memenuhi syarat validitas dan reliabilitas. Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa nilai uji validitas dan reliabilitas dari seluruh item pernyataan dinyatakan baik atau valid dan reliabel. Jika data penelitian sudah dinyatakan valid dan reliabel, maka penelitian akan dilanjutkan dengan pengujian hipotesis.
Tabel 4. Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas
Variabel Kode Outer Loading Composite Reliability Cronbach’s Alpha AVE Performance Expectancy (PE) PE1 PE2 PE3 0.889 0.884 0.799 0.893 0.824 0.736 Effort Expectancy (EE) EE1 EE2 EE3 EE4 EE5 EE6 0.721 0.720 0.730 0.758 0.737 0.738 0.875 0.830 0.593 Social Influence (SI) SI1 SI2 SI3 0.880 0.866 0.870 0.905 0.842 0.760 Facilitating Conditions (FC) FC1 FC2 FC3 FC4 FC5 0.756 0.807 0.849 0.841 0.894 0.917 0.887 0.690 Hedonic Motivation (HM) HM1 HM2 0.897 0.889 1.000 1.000 0.797 Habit (HT) HT1 HT2 HT3 0.754 0.834 0.798 0.839 0.711 0.634 Behavioral Intention (BI) BI1 BI2 BI3 0.850 0.882 0.872 0.902 0.836 0.754 Use Behavior (UB) UB1 UB2 UB3 0.878 0.880 0.878 0.911 0.853 0.772

## 4.2 Uji Hipotesis
Pada pengujian hipotesis dilakukan evaluasi dengan melihat nilai koefisien parameter dan nilai t-statistic serta tingkat signifikansi koefisien parameter tersebut menggunakan SmartPLS. Selain itu, evaluasi juga dilakukan dengan melihat nilai R 2 ( R-square ). R- square (R 2 ) dilakukan untuk mengukur variabilitas  konstruk  endogen  yang  dapat  dijelaskan  dari  variabilitas  konstruk  eksogen.  Hasil pengolahan R- square dengan menggunakan SmartPLS disajikan dalam Tabel 5.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 5. Hasil Uji R- square Variabel R- square Behavioral Intention Use Behavior 0.498 0.723
Berdasarkan  Tabel  5  dapat  dinyatakan  bahwa  variabel performance  expectancy , effort expectancy , social influence , facilitating conditions , hedonic motivation , dan habit (variabel eksogen) memiliki pengaruh yang cukup baik dalam menjelaskan variabel endogen behavioral intention sebesar 49,8% dan variabel eksogen memiliki pengaruh yang sangat baik dalam menjelaskan variabel endogen use behavior sebesar 72,3%.
Selanjutnya,  pengujian  hipotesis  dapat  dilakukan  dengan  melihat  nilai  Q- square . Predictive relevance (Q- square )  dilakukan  untuk  menunjukkan  seberapa  baik  nilai  observasi  yang  dihasilkan. Penentuan  nilai  dapat  dilakukan  dengan  uji blindfolding .  Nilai  Q 2 dikatakan  baik  jika  nilai  yang dihasilkan diatas 0. Hasil pengolahan Q- square disajikan dalam Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Uji Q- square Variabel R- square Behavioral Intention Use Behavior 0.347 0.546
Berdasarkan Tabel 6 dapat dinyatakan bahwa variabel eksogen menghasilkan tingkat prediksi yang sangat baik terhadap variabel endogen behavioral intention sebesar 34,7% dan variabel eksogen menghasilkan  tingkat  prediksi  yang  sangat  baik  dalam  menjelaskan  variabel  endogen use  behavior sebesar  54,6%.  Dengan  demikian  dapat  dikatakan  bahwa  variabel  endogen  memiliki  nilai  relevansi prediktif yang baik dan secara akurat dapat memprediksi data yang tidak digunakan dalam estimasi model.
Selanjutnya,  pengujian  hipotesis  akan  menentukan  nilai path  coefficient dan  t- statistic . Path coefficient (β) memiliki kekuatan relasi antar variabel yang positif ketika nilai β ≥ 0,100. Sedangkan untuk nilai t-statistic akan signifikan ketika nilai t-statistic lebih besar dari nilai t-tabel dengan nilai t- tabel 1,96. Nilai path coefficient dan t-statistic diperoleh dengan melakukan uji bootstrapping . Hasil pengolahan path coefficient dan t-statistic dengan 22 uji hipotesis disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Uji Hipotesis Hipotesis Hubungan Variabel Path Coefficient T-Statistic Keterangan H1 H2 H3 H4 H4a H4b H4c H5 H6 H6a H6b H6c H7 H7a H7b H7c H8 H8a H8b H8c H9 H9a PE EE SI FC FC_Age FC_Gender FC_Experiance FC HM HM_Age HM_Gender HM_Experience HT HT_Age HT_Gender HT_Experience HT HT_Age HT_Gender HT_Experience BI
BI_Experience
→ → → → → → → → → → → → → → → → → → → → → → BI BI BI BI BI BI BI UB BI BI BI BI BI BI BI BI UB UB UB UB UB UB 0.112 0.248 0.032 0.330 0.048 -0.089 -0.016 0.066 0.079 0.002 0.104 0.065 0.239 -0.085 0.048 0.057 -0.004 0.012 0.000 -0.064 0.809 0.058 2.186 4.819 0.554 5.407 0.828 1.640 0.275 1.684 1.604 0.037 2.081 1.102 4.946 1.518 0.933 0.987 0.137 0.440 0.009 1.556 18.778 1.106
Positif-Signifikan Positif-Signifikan
Negatif-Tidak Signifikan Positif- Signifikan Negatif-Tidak Signifikan Negatif-Tidak Signifikan Negatif-Tidak Signifikan Negatif-Tidak Signifikan Negatif-Tidak Signifikan Negatif-Tidak Signifikan Positif- Signifikan Negatif-Tidak Signifikan Positif- Signifikan Negatif-Tidak Signifikan Negatif-Tidak Signifikan Negatif-Tidak Signifikan Negatif-Tidak Signifikan Negatif-Tidak Signifikan Negatif-Tidak Signifikan Negatif-Tidak Signifikan Positif- Signifikan Negatif-Tidak Signifikan
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 4.3 Analisis Deskriptif
Analisis  deskriptif  menjelaskan  statistik  distribusi  pengisian  kuesioner  yang  dibagi  menjadi beberapa bagian, diantaranya variabel penelitian; usia responden; jenis kelamin responden; pengalaman responden terhadap penggunaan sistem; departemen responden; dan jenis pegawai responden. Dari tiap pernyataan  akan  dihitung  rata-rata  jawaban  responden  pada  masing-masing  bagian  yang  akan menghasilkan  suatu  pernyataan  sesuai  dengan  pengklasifikasian  pernyataan  yang  dijabarkan. Keseluruhan bagian menyatakan bahwa rata-rata responden sangat setuju dengan pernyataan pada tiap variabel. Namun, ditemukan pembeda pada bagian usia responden bahwa pada kategori umur 43-50 tahun pada indikator EE4 menghasilkan rata-rata sebesar 2,50. Dari hasil tersebut dinyatakan bahwa kategori umur 43-50 tahun memiliki kesulitan dalam mengakses sistem presensi. Hal ini dapat terjadi karena usia yang lebih tua cenderung kesulitan untuk memproses suatu informasi baru ataupun yang lebih kompleks karena adanya penurunan kemampuan kognitif dan memori pada proses penuaan.

## 4.4 Hasil Uji Hipotesis
Dari 22 hipotesis terdapat 6 hipotesis yang dinyatakan diterima karena menghasilkan nilai path coefficient dan t-statistic yang  positif-signifikan,  yaitu  H1,  H2,  H4,  H6b,  H7,  dan  H9.  Sedangkan, sebanyak  16  hipotesis  yang  tidak  positif-signifikan  dinyatakan  ditolak  dan  untuk  lebih  rinci  dari hipotesis yang diterima dapat dilihat pada pembahasan dibawah ini:
Pengaruh  Variabel Performance  Expectancy Terhadap Behavioral  Intention Dalam  Sistem Presensi Kepegawaian
Hasil dari analisis data menyatakan bahwa variabel performance expectancy berpengaruh positif dan  signifikan  terhadap  variabel behavioral  intention dan  dapat  diartikan  bahwa  pegawai  pengguna sistem  presensi  kepegawaian  sangat  setuju  dengan  adanya  pengaruh  pemanfaatan  sistem  presensi kepegawaian terhadap peningkatan produktifitas, efektivitas, dan kualitas output yang akan dihasilkan pegawai dalam melakukan pekerjaan mereka. Keyakinan terhadap ekspektasi atau harapan kinerja dapat timbul karena adanya pengaruh lingkungan kerja, tidak hanya dari keinginan individu saja[24]. Dengan demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel performance  expectancy memiliki  pengaruh  dalam menumbuhkan niat perilaku untuk menggunakan sistem presensi kepegawaian melalui indikator sistem yang berguna dan indikator sistem yang dapat diandalkan.
Pengaruh  Variabel Effort  Expectancy Terhadap Behavioral  Intention Dalam  Sistem  Presensi Kepegawaian RAY
Hasil  dari  analisis  data  menyatakan  bahwa  variabel effort  expectancy berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  variabel behavioral  intention sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  variabel effort expectancy memiliki  pengaruh  yang  kuat  terhadap  dampak  langsung  variabel behavioral  intention. Kemudahan penggunaan sistem akan mempengaruhi tingkat upaya kinerja dari pengguna baik dari sisi tenaga  maupun  waktu  dalam  melakukan  pekerjaannya,  seperti  penyelesaian  tugas  yang  semakin cepat[24]. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa variabel effort expectancy memiliki pengaruh dalam menumbuhkan niat perilaku untuk menggunakan sistem presensi kepegawaian melalui indikator dapat dimengerti; mudah digunakan; efektifitas; dan efisien.
Pengaruh Variabel Facilitating Conditions Terhadap Behavioral Intention Dalam Sistem Presensi Kepegawaian RAY
Hasil dari analisis data menyatakan bahwa variabel facilitating condition berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel behavioral intention dengan nilai path coefficient sehingga dapat dikatakan bahwa variabel facilitating condition memiliki pengaruh yang kuat terhadap dampak langsung variabel behavioral  intention . Pengguna  yang  memiliki  kondisi  fasilitias  yang  lebih  baik  ataupun  lebih menguntungkan  memiliki  pengaruh  terhadap  niat  penggunaan  teknologi  yang  lebih  tinggi[8]. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa variabel facilitating condition memiliki pengaruh dalam menumbuhkan niat perilaku untuk menggunakan sistem presensi kepegawaian melalui indikator mudah diakses; keterampilan individu; kompatibilitas; dan dukungan teknis.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Pengaruh Variabel Hedonic Motivation Yang Diperkuat Oleh Variabel Jenis Kelamin Terhadap Behavioral Intention Dalam Sistem Presensi Kepegawaian RAY Hasil  dari  analisis  data  menyatakan  bahwa  variabel hedonic  motivation yang  diperkuat  oleh variabel jenis kelamin berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel behavioral intention . Hal tersebut  menjelaskan  bahwa  variabel hedonic  motivation yang  diperkuat  oleh  variabel jenis  kelamin memiliki  pengaruh  yang  kuat  terhadap  dampak  langsung  variabel behavioral  intention .  Pegawai pengguna  sistem  presensi  kepegawaian  dengan  jenis  kelamin  laki-laki  dan  perempuan  sangat  setuju dengan kesenangan dan kenyamanan pengguna dalam menumbuhkan niat perilaku untuk menggunakan sistem  presensi  kepegawaian  untuk  melakukan  pekerjaan  mereka.  Usia  dan  Jenis  Kelamin  memiliki pengaruh terhadap perkembangan inovasi teknologi pengguna [25]. Pria yang memiliki usia lebih muda cenderung  lebih  antusias  berinovasi  dan  mencari  hal-hal  baru  dengan  adanya  penggunaan  teknologi baru  [26]. Kecenderungan  antusias  yang  berlebih  akan  meningkatkan  kepentingan  relatif  dari motivasi hedonis pada keputusan penggunaan teknologi pria berusia muda [8]. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa pengguna dengan jenis kelamin laki-laki lebih merasa senang dan nyaman dibandingkan  dengan  pengguna  perempuan  dalam  menumbuhkan  niat  perilaku  untuk  menggunakan sistem presensi kepegawaian.
Pengaruh  Variabel Habit Terhadap Behavioral  Intention Dalam  Sistem  Presensi  Kepegawaian RAY
Hasil  dari  analisis  data  menyatakan  bahwa  variabel habit berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  variabel behavioral  intention sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  variabel habit memiliki pengaruh  yang  kuat  terhadap  dampak  langsung  variabel behavioral  intention. Perilaku  kinerja  yang dilakukan secara berulang akan menghasilkan sikap dan niat yang baik yang dapat dipicu baik sikap maupun isyarat yang berasal dari lingkungan [27]. Adanya perubahan yang cepat menjadi ciri khas dari suatu lingkungan, contohnya dalam pasar teknologi yang telah berkembang pesat juga akan merubah cara interaksi konsumen secara drastis [28]. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa variabel habit memiliki  pengaruh  dalam  menumbuhkan  niat  perilaku  untuk  menggunakan  sistem  presensi kepegawaian melalui indikator kebiasaan dan indikator kecanduan.
Pengaruh  Variabel Behavioral  Intention Terhadap Use  Behavior Dalam  Sistem  Presensi Kepegawaian RAY
Hasil dari analisis data menyatakan bahwa variabel behavioral intention berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel use behavior sehingga dapat dikatakan bahwa variabel behavioral intention memiliki  pengaruh  yang  kuat  terhadap  dampak  langsung  variabel use  behavior. Tingkat  keinginan menggunakan  sistem  dipengaruhi  oleh  keyakinan  pengguna  dalam  menggunakan  teknologi  guna meningkatkan kinerjanya dan kemudahan penggunaannya dalam pemanfaatan teknologi tersebut[24]. Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel behavioral  intention memiliki  pengaruh  untuk menggunakan  sistem  presensi  kepegawaian  melalui  indikator  komitmen  dan  indikator  mencoba menggunakan.

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  pengguna sistem  harus  menumbuhkan  niat  perilaku  terlebih  dahulu  untuk  menggunakan  sistem  presensi kepegawaian melalui peningkatan faktor-faktor yang signifikan, yakni faktor performance expectancy , effort expectancy , facilitating  condition, hedonic motivation yang diperkuat oleh variabel moderasi jenis kelamin, habit , dan behavioral intention . Dapat dinyatakan bahwa faktor-faktor variabel eksogen memiliki  pengaruh  sebesar  49,8%  dalam  menumbuhkan  niat  perilaku  dan  pengaruh  sebesar  72,3% dalam menumbuhkan perilaku penggunaan sistem presensi kepegawaian.
e-ISSN:2540-9719

## Referensi
[1] Hartono, SPSS 16.0 Analisis Data Statistika dan Penelitian . Yogyakarta: Pustaka Pelajar, 2008.
[2] S.  Sutanto,  I.  Ghozali,  and  R.  S.  Handayani,  “Faktor-Faktor  Yang Memengaruhi  Penerimaan Dan Penggunaan Sistem Informasi Pengelolaan Keuangan Daerah (Sipkd) Dalam Perspektif the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (Utaut 2) Di Kabupaten Semarang,” J. Akunt. Dan Audit. , vol. 15, no. 1, p. 37, 2018, doi: 10.14710/jaa.15.1.37-68.
[3] V. Venkatesh and F. D. Davis, “A Theoretical Extension of the Technology Acceptance Model: Four Longitudinal Field Studies,” Manage. Sci. , vol. 46, no. 2, pp. 186–204, 2000.
[4] A.  .  I.  W.  Fahmiswari.K  and  I.  B.  Dharmadiaksa,  “Pengaruh  Kinerja  Individual  Karyawan Terhadap Efektivitas Penggunaan Sistem Informasi Akuntansi,” Univ. Udayana (Unud), Bali, Indones. , vol. 3, pp. 1–17, 2013.
[5] D. Ramdani, P. Partono, and C. Slamet, “Pengembangan Aplikasi Presensi di PT. Inti Bandung Berbasis  Desktop  Application,” J.  Algoritm. ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  181–187,  2015,  doi: 10.33364/algoritma/v.11-2.181.
[6] V. Venkatesh, M. G. Morris, G. B. Davis, and F. D. Davis, “User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View,” MIS Q. Manag. Inf. Syst. , vol. 27, no. 3, pp. 425–478, 2003.
[7] Muhardi  Saputra,  Berlian  Maulidya  Izzati,  and  Jannatul  Rahmadiani,  “The  Acceptance  of Government Resource Planning System Using UTAUT 2,” J. Sist. Inf. , vol. 17, no. 1, pp. 1–19, 2021, doi: 10.21609/jsi.v17i1.1010.
[8] V.  Venkatesh,  J.  Y.  L.  Thong,  and  X.  Xu,  “Consumer  acceptance  and  use  of  information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology,” MIS Q. Manag. Inf. Syst. , vol. 36, no. 1, pp. 157–178, 2012, doi: 10.2307/41410412.
[9] C. Andreas, “UTAUT and UTAUT 2: A Review and Agenda for Future Research,” The Winners , vol. 13, no. 2, pp. 106–114, 2012.
[10] M. Ardan, “Analisis Penerimaan Website Hotel Sahid Surabaya Dengan Menggunakan Model Unified Theory Of Acceptance And Use Of Technology ( UTAUT ),” vol. 7, no. 4, pp. 1–12, 2018.
[11] P.  R.  Maulidina,  R.  Sarno,  K.  R.  Sungkono,  and  T. A.  Giranita, “Using  extended  UTAUT2 Model  to  Determine  Factors  Influencing  the  Use  of  Shopee  E-commerce,” Proc.  -  2020  Int. Semin.  Appl.  Technol.  Inf.  Commun.  IT  Challenges  Sustain.  Scalability,  Secur.  Age  Digit. Disruption, iSemantic 2020 , pp. 493–498, 2020, doi: 10.1109/iSemantic50169.2020.9234255.
[12] A. Gunawan, B. G. Muchardie, and K. Liawinardi, “Millennial Behavioral Intention to Adopt E-Book Using Utaut2 Model,” Proc. 2019 Int. Conf. Inf. Manag. Technol. ICIMTech 2019 , vol. 1, no. August, pp. 98–102, 2019, doi: 10.1109/ICIMTech.2019.8843826.
[13] M. Jambulingam, “Behavioural intention to adopt mobile technology among tertiary students,” World Appl. Sci. J. , vol. 22, no. 9, pp. 1262–1271, 2013, doi: 10.5829/idosi.wasj.2013.22.09.2748.
[14] L. D. Harsono and L. A. Suryana, “Factors Affecting the Use Behavior of Social Media Using UTAUT 2 Model,” Proc. First Asia-Pacific Conf. Glob. Business, Econ. Financ. Soc. Sci. , no. August, pp. 1–14, 2014.
[15] A. Raman and Y. Don, “Preservice teachers’ acceptance of learning management software: An application  of  the  UTAUT2  model,” Int.  Educ.  Stud. ,  vol.  6,  no.  7,  pp.  157–164,  2013,  doi: 10.5539/ies.v6n7p157.
[16] T. J. Brown, P. A. Dacin, M. G. Pratt, and D. A. Whetten, “Identity, intended image, construed image,  and  reputation:  An  interdisciplinary  framework  and  suggested  terminology,” J.  Acad. Mark. Sci. , vol. 34, no. 2, pp. 99–106, 2006, doi: 10.1177/0092070305284969.
[17] M.  Limayem,  S.  G.  Hirt,  and  C.  M.  K.  Cheung,  “How  habit  limits  the  predictive  power  of intention: The case of information systems continuance,” MIS Q. Manag. Inf. Syst. , vol. 31, no. 4, pp. 705–737, 2007, doi: 10.2307/25148817.
[18] S. S. Kim and N. K. Malhotra, “A longitudinal model of continued IS use: An integrative view of four mechanisms underlying postadoption phenomena,” Manage. Sci. , vol. 51, no. 5, pp. 741– 755, 2005, doi: 10.1287/mnsc.1040.0326.
[19] F. N. Afiana, P. Subarkah, and A. K. Hidayat, “Analisis Perbandingan Metode TAM dan Metode
UTAUT 2 dalam Mengukur Kesuksesan Penerapan SIMRS pada Rumah Sakit Wijaya Kusuma DKT Purwokerto,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 19, no. 1, pp. 17–26, 2019, doi: 10.30812/matrik.v19i1.432.
[20] A.  P.  Utomo,  N.  Mariana,  and  R.  S.  A.  Rejeki,  “Model  Evaluasi  Integrasi  Kesuksesan  dan Penerimaan Sistem Informasi E-learning Universitas,” Ikraith Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 94–101, 2018, [Online]. Available: https://www.neliti.com/publications/226365/.
[21] K. Tamilmani, N. P. Rana, and Y. K. Dwivedi, “Consumer Acceptance and Use of Information Technology: A Meta-Analytic Evaluation of UTAUT2,” Inf. Syst. Front. , vol. 23, no. 4, pp. 987– 1005, 2021, doi: 10.1007/s10796-020-10007-6.
[22] Sugiono, Metode Penelitian Kuantitatif . Bandung: Alfabeta, 2018.
[23] J. F. Hair, G. T. M. Hult, C. M. Ringle, and M. Sarstedt, “A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Thousand Oaks,” Sage , p. 165, 2017.
[24] W. Khoirunnisak, “Implementasi Model Penerimaan Unified Theory Of Acceptance And User Of  Technology  (UTAUT)  Untuk  Menganalisis  Faktor-Faktor  Penerimaan  Dosen  Terhadap Penggunaan E-Learning Share-ITS,” Tesis , pp. 200–202, 2016.
[25] H.  J.  Lee,  H.  J.  Cho,  W.  Xu,  and  A.  Fairhurst,  “The  influence  of  consumer  traits  and demographics on intention to use retail self-service checkouts,” Mark. Intell. Plan. , vol. 28, no. 1, pp. 46–58, 2010, doi: 10.1108/02634501011014606.
[26] P. Y. . K. Chau and K. L. Hui, “Identifying Early Adopters of New IT Products: A Case of Windows 95,” Inf. Manag. , vol. 33, no. 5, pp. 225–230, 1998.
[27] I.  Ajzen  and  M.  Fishbein,  “Attitudes  and  the  Attitude-Behavior  Relation:  Reasoned  and Automatic  Processes,” Eur.  Rev.  Soc.  Psychol. ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  1–33,  2000,  doi: 10.1080/14792779943000116.
[28] J. Mehrmann, “The Rapid Pace of Evolution in Consumer Electronics,” Ezine@rticles , 2007. http://ezinearticles.com/?The-%0ARapid-Pace-of-Evolution-in-Consumer- Electronics&id=424542.