## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2022 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 111
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Analisis Penerimaan Pengguna Sistem Informasi Akademik STIQ Al-Lathifiyyah Menggunakan Task Technology Fit
Rifka Arlenia Putri 1 , Reza Ade Putra 2 , Muhammad Leandry Dalafranka 3
1,2,3 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Raden Fatah, Palembang, Indonesia
Email: 1 rifkaarlenia@gmail.com, 2 rezaadepatra_uin@radenfatah.ac.id, 3 leandry_uin@radenf atah.ac.id

## Abstract
SIAKAD  is  applied  to  obtain  all  information  related  to  computerized  academic activities.  One  of  the  initial  keys  to  the  success  or  failure  of  an application/software implementation is the willingness to accept the technology among users. This study aims to measure the level of user acceptance and user ease of academic information systems and provide efficient and relevant service facilities. To obtain efficient and relevant services, it is necessary to implement a system with the best quality so that it can be accepted by users. One way that can be done is by analyzing user acceptance of academic information systems. In this study  the  method  used  is  Task  Technology fit  (TTF).  In  this  study,  4  variables were  used,  namely  Task  Characteristics,  Technology  Characteristics,  Task Technology Fit, and Performance Impact. The data in this study were collected through questionnaires distributed to 135 respondents. Analysis of the data used by using the PLS-SEM tool used is SmartPLS version 3.0. The results showed that the  task  characteristics  had  no  significant  effect  on  the  suitability  of  the  task technology  fit  with a  T-Statistics  value  of  0.847,  the  technology  characteristics had  a  significant  effect  on  the  suitability  of  the  task  technological fit with a T- Statistics  value  of  13,861,  and  the  suitability  of  the  task  technology  fit  had  a significant effect on the performance impact with a T value.  -Statistics of 5,570. From  the  test  results,  it  is  stated  that  there  is  1  accepted  hypothesis  and  2 rejected hypotheses. The overall results of this study indicate that the acceptance of the use of SIAKAD STIQ Al-Lathifiyyah Palembang using the Task Technology Fit (TTF) Model has an effect of 97.3%. From this percentage, it can be concluded that  SIAKAD  STIQ  Al-Lathifiyyah  Palembang  has  been  accepted  and  has  been used by users, namely students, lecturers, and admins.
Keywords: SIAKAD, Task Technology Fit (TTF) Model, PLS-SEM

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2022 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  dengan  berkembangnya  zaman,  pemanfaatan  teknologi  saat  ini banyak  sekali  membawa  perubahan  di  berbagai  bidang.Dengan  adanya pemanfaatan  teknologi  saat  ini  sangat  membantu  dalam  memperoleh berbagai  informasi,  menyelesaikan  pekerjaan  dan  juga  memberikan layanan  yang  maksimal  bagi  para  penggunanya.  Penggunaan  teknologi dalam  menyelesaikan  tugas  tak  lepas  dari  campur  tangan  manusia, karena sebagian besar teknologi menggunakan tenaga manusia dalam hal pembuatan  teknologi.  Sehingga  sangat  penting  untuk  memperhatikan keberadaan manusia dalam penerimaan suatu teknologi. Pemanfaatan TI tersebut  telah  merambah  keberbagai  bidang,  salah  satunya  adalah  di bidang  pendidikan.  Pemanfaatan  TI  baik  itu  internet  ataupun  sistem informasi (SI) sangat dibutuhkan untuk meningkatkan produktivitas dan efesiensi  bagi pengelolaan manajemen pendidikan [1].
Sekolah Tinggi Ilmu Qur’an (STIQ) Al -Lathifiyyah merupakan pengguruan tinggi Al- Qur’an pertama dan unggul di sumatera  selatan tepatnya dikota Palembang.  Yang  mana  telah  memanfaatkan  teknologi  informasi  untuk mengelola  data  akademik  yang  sering  dikenal  dengan  Sistem  Informasi Akademik (SIAKAD) berbasis web. SIAKAD merupakan sistem informasi akademik  pada  Sekolah  Tinggi  Ilmu  Qur’an  Al -Lathifiyya,  SIAKAD  ini pertama  kali  dibuat  pada  tahun  2018,  yang  mana  penggunanya berjumlah  135  orang  yang  terdiri  dari  Dosen,Mahasiswa  dan  Admin. Tujuan  dari  penerapan  SIAKAD  antara  lain  yaitu  untuk  memudahkan proses  akademik  baik  untuk  dosen  maupun  mahasiswa,  serta memudahkan pihak staff dalam mengelola KRS, KHS dan lainnya kepada mahasiswa.  Sebagai  suatu  sistem  yang  telah  diterapkan,  SIAKAD dipandang masih perlu untuk dievaluasi untuk mengetahui apakah telah beroprasi  seperti  yang  diharapkan  dan  diterima  penggunanya. Penerimaan  pengguna  merupakan  ukuran  yang  sangat  baik  dalam menilai kesuksessan implementasi dari SIAKAD karena pengguna adalah orang  yang  dianggap  paling  mengetahui  apakah  sistem  dapat  diterima atau belum.
Setelah  diterapkannya  SIAKAD  ini,  terdapat  beberapa  kendala  yang terjadi  salah  satunya  dari  aspek/indikator  karakteristik  tugas  ( Task Characteristics )  yaitu,  keterbatasan  akses  mahasiswa  pada  saat memasuki semester baru, dimana mahasiswa tidak bisa login ke akunnya masing – masing  apabila  belum  melakukan  pembayaran  semester,  dan

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2022 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Rifka Arlenia Putri, Reza Ade Putra, at all | 113
jika  sudah  melakukan  pembayaran  harus  melapor  terlebih  dahulu kebagian  admin  agar  bisa  dibuka  kembali  akses  untuk  login.  Hal  ini menyebabkan  mahasiswa  sering  sekali  telat  mengambil  matakuliah dan tidak bisa melakukan absensi. Selain pada aspek/indikator karakteristik tugas,  permasalahan  juga  muncul  dari  aspek/indikator  karakteristik teknologi ( Technology Characteristics ), yaitu pada tampilan SIAKAD juga belum  bersifat  user  friendly  bagi  penggunanya.  Selain  itu  sistem  sering mengalami  overload  ketika  banyak  mahasiswa  yang  melakukan  akses sehingga menyebabkan sistem tidak bisa diakses dengan cepat.
Dari  aspek/indikator  kesesuaian  tugas  teknologi  ( Task  Technology  Fit ), yaitu  SIAKAD  memiliki  fungsi  serta  fitur  yang  belum  lengkap  dan tidak sesuai dengan kebutuhan pengguna. Hal ini yang menyebabkan SIAKAD sering  mengalami  upgrade  dan  penambahan  fitur  sejak  SIAKAD digunakan.  Data  yang  terinput  terkadang  tidak  tersimpan  sehingga menyebabkan  fitur  tersebut  tidak  bisa  digunakan  ataupun  tidak berfungsi.  Dari  aspek/indikator  dampak  kinerja  ( Performance  Impact ), Bahwa selama penggunaan SIAKAD di STIQ Al-Lathifiyyah belum sesuai dengan  harapan  penggunanya.  Sehingga  menyebabkan  dampak pekerjaan menjadi tidak efisien [2].
Menurut  Kosasi  [3]  menyebutkan  bahwa  kesalahan  mengenai  tidak selarasnya  kebutuhan  pengguna  yang  ada  pada  sistem  hanya  akan berujung  pada  usaha  yang  sia-sia  dan  mengharuskan  pengerjaan  ulang. Ketidakselarasan  kebutuhan  pengguna  dengan  sistem  juga  akan berdampak  pada  penerimaan  pengguna.  Penerimaan  pengguna merupakan  salah  satu  penilaian  yang  menyangkut  apakah  sistem informasi  yang  disajikan  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna  sistem. Faktor  pengguna  sekarang  ini  memegang  peranan  penting  dalam kesuksesan penerimaan pengguna dari penerapan implementasi sebuah teknologi  informasi  (aplikasi/ software ).  Salah  satu  kunci  awal  berhasil atau  tidaknya  implementasi  aplikasi/ software adalah  kemauan  untuk menerima  teknologi  tersebut  dikalangan  pengguna  [4].  Penerimaan pengguna  merupakan  suatu  faktor  penting  yang  mempengaruhi keberhasilan implementasi dari suatu teknologi [5].
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  diuraikan,  maka  perlu dilakukannya  analisis  terhadap  penerimaan  suatu  Sistem  Informasi Akademik  (SIAKAD)  STIQ  AL – Lathifiyyah  Palembang  menggunakan Task  Technology  Fit  (TTF).  Mengapa  model  ini  dipilih  karena  dianggap

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2022 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
mampu menjelaskan dari sisi pengguna dan juga model TTF ini memiliki kelebihan dari pada model DeLone dan McLean, yaitu lebih menekankan kepada  kesesuaian  antara  tugas  dan  teknologi  terhadap  suatu  kinerja. Model  penerimaan  teknologi    adalah  Task  Technology  Fit  (TTF)  yang menyatakan  bahwa  pengguna  hanya  akan  mengadopsi  teknologi informasi  ketika  terknologi  tersebut  bisa  membantu  mereka  dalam menyelesaikan tugasnya dan meningkatkan performance kerja [6].
Task  Technology  Fit (TTF)  merupakan  model  yang  dikembangkan  oleh Goodhue  dan  Thompson  (1995)  yang  menjelaskan  bahwa  sikap  dan pemanfaatan  pengguna  mempengaruhi  suatu  kerja  individu  sesuai dengan  apa  yang  diusulkan  oleh  DeLone  dan  McLean  (2003)  di  dalam modelnya.  Model  Task  Technology  Fit  memiliki  4  variabel  yaitu, Task Characteristics (karakteristik  tugas), Technology  Characteristics (karakteristik  teknologi), Task  Technology  Fit (TTF),  dan Performance Impact .  [7]    Untuk Exogenous  Laten  Variabel yaitu  merupakan  variabel independen  yang  terdiri  dari  variabel Task  Characteristics dan Technology  Characteristics ,  sedangkan  untuk Endogenous  Laten  Variabel yaitu  merupakan  variabel  dependen  yang  terdiri  dari  variabel Task Technology Fit dan Performance Impact.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Task Technology Fit
Task Technology Fit adalah teori yang dikembangkan oleh Goodhue dan Thompson,  yang  menyimpulkan  bahwa  tingkat  kesesuaian  antara tugas dan  teknologi  dapat  mempengaruhi  kinerja  dan  pemanfaatan  teknologi. TTF merupakan persesuaian antara kebutuhan akan tugas-tugasnya atau tugas  jabatan.  Secara lebih  spesifik,  TTF  merupakan  persesuaian antara kebutuhan akan tugas-tugas, kemampuan individu dan fungsi teknologi. Dikatakan bahwa orang akan menerima ataupun menggunakan teknologi jika  teknologi  tersebut  sesuai  dan  memenuhi  kebutuhan  untuk menyelesaikan tugasnya.
Pengaruh  TTF  terhadap  pemanfaatan  ditunjukkan  melalui  hubungan antara TTF dan kepercayaan mengenai konsekuensi penggunaan sistem. Hal  ini  dikarenakan  TTF  seharusnya  merupakan  penentu  penting mengenai apakah sistem dipercaya dapat lebih bermanfaat, lebih penting

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2022 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Rifka Arlenia Putri, Reza Ade Putra, at all | 115
atau relatif dapat memberikan keuntungan yang lebih. Tingginya kinerja berimplikasi terhadap perbaikan efisiensi, perbaikan efektivitas dan atau peningkatan kualitas.
Goodhue dan Thompson (1995) berargumentasi bahwa dampak kinerja ini  dihasilkan  dari  kecocokan  tugas  teknologi,  yakni  apabila  teknologi menyediakan sarana dan dukungan  yang  cocok  dengan diperlukan  oleh tugas  yang  didukungnya.  Goodhue  dan  Thompson  mengembangkan ukuran  kecocokan  tugas  teknologi  yang  terdiri  dari  delapan  faktor: kualitas, locatability ,  otorisasi  untuk  akses  data,  kompatibilitas, kemudahan  penggunaan  /  pelatihan,  ketepatan  waktu  produksi,  sistem kehandalan, dan hubungan dengan pengguna.
TTF  memiliki  4  variabel  yaitu Task  Characteristics , Technology Characterustics ,  yang  bersama – sama  mempengaruhi  konstruk Task Technology Fit , ketiga variabel ini mempengaruhi variabel outcame yaitu performance  impacts atau utilization .  [2]  Berikut  variabel  TTF  dapat dilihat pada Gambar 2.1 berikut ini :
Gambar 1 Variabel Task Technology Fit (Goodhue dan Thompson, 1995)
Setiap  variabel  di  TTF  akan  diuraikan  lagi  agar  lebih  mudah  dipakai sebagai  alat  ukur  untuk  megetahui  penerimaan  pengguna  dari  suatu aplikasi/sistem. Berikut ini definisi dari setiap variabel – variabel TTF.
1. Task Characteristics (Karakteristik Tugas) Task  Characteristics (karakteristik  tugas)  didefinisikan  secara  luas sebagai tindakan-tindakan yang dilakukan oleh individual-individual untuk merubah masukan - masukan menjadi keluaran-keluaran [8], maka karakteristik tugas/pekerjaan diartikan sebagai sifat dari tugas yang  meliputi  tanggung  jawab,  macam  tugas  dan  tingkat  kepuasan yang  diperoleh  dari  pekerjaan  itu  sendiri.  Pekerjaan  yang  secara intrinsik  memberikan  kepuasan  dan  lebih  memotivasi  bagi
Task Characteristics Performance Task Technology Fit Technology Characteristics

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2022 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
kebanyakan  orang  dari  pada  pekerjaan  yang  tidak  memuaskan.
Kemudian, Morgeson dan Humphrey (2006:1321-1339) mendefinisikan karakteristik pekerjaan sebagai cara yang dilakukan untuk menyelesaikan suatu pekerjaan serta cakupan pekerjaan yang diberikan.  Dengan  mendefinisikan  sifat-sifatnya,  maka  akan  lebih mudah menentukan indikator pengukurannya. Indikator pengukuran Task  Characteristics (Karakteristik  Tugas)  [9]  yaitu identifikasi tugas, signifikasi tugas, umpan balik pekerjaan.
2. Technology Characterisics (Karakteristik Teknologi)
Technology Characterisics (Karakteristik Teknologi) bahwa teknologi informasi adalah seperangkat alat yang membantu individu bekerja tidak saja terkait dengan informasi dan melakukan tugas-tugas yang berhubungan  pemrosesan  tertentu,  melainkan  juga  mencakup teknologi  komunikasi  untuk  mengirimkan  informasi  untuk kepentingan organisasi. Teknologi tersebut terkait dengan perangkat komputer  (perangkat  keras,  perangkat  lunak  dan  data)  dan penggunaan  layanan  pendukung  pengguna  yang  memberikan panduan pengguna dalam menjalankan tugasnya. Fokus dari model ini  adalah  pada  pengaruh  dari  sistem,  kebijakan  dan  layanan  yang diberikan  oleh  sistem  informasi.  Indikator  pengukuran Technology Characterisics (Karakteristik Teknologi) [9] yaitu kemudahan dalam melakukan suatu pekerjaan, sistem yang mudah digunakan, mampu menyediakan  informasi,  user  friendly,  skill/keterampilan  didesign dengan tepat.
3. Task Technology Fit (Kesesuaian Tugas Teknologi)
Task  Technology  Fit (Kesesuaian  Tugas  Teknologi)  dapat didefinisikan  sebagai  sejauh  mana  teknologi  membantu  individu dalam menyelesaikan tugasnya. Prioritas TTF adalah interaksi antara tugas,  teknologi  dan  individu.  Dampak  TTF  pada  pemanfaatan ditunjukkan  melalui  hubungan  antara  kesesuaian  tugas-teknologi dan  keyakinan  tentang  konsekuensi  penggunaan  sistem.  Ini  adalah karena TTF harus menjadi salah satu penentu penting apakah sistem diyakini lebih berguna, lebih penting, atau memberikan lebih banyak keuntungan  relatif.  Semua  konstruksi  terkait  ini  telah  ditunjukkan untuk  memprediksi  pemanfaatan  sistem.  [10]  Dimulai  dengan asumsi  bahwa  tidak  ada  sistem  yang  memberikan  data  sempurna yang sesuai dengan komplesitas tugas tanpa adanya usaha tertentu. Dengan  demikian  tugas  akan  lebih  bergantung  pada  teknologi. Indikator  pengukuran Task  Technology  Fit (Kesesuaian  Tugas Teknologi) [11] yaitu kualitas data, ketepatan waktu, kendala sistem,

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2022 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Rifka Arlenia Putri, Reza Ade Putra, at all | 117
kesesuaian  data,  otoritas  untuk  mengakses  data,  locatabilitas, kompatibilitas, kemudahan dalam penggunaan.
4. Performance Impact (Dampak Kinerja)
Performance  Impact (Dampak  Kinerja)  dapat  didefinisikan  sebagai hubungan  antara  kumpulan  tugas  yang  dikerjakan  oleh  individu. Model  ini  mengindikasikan  bahwa  kinerja  akan  meningkat  ketika sebuah  teknologi  menyediakan  fitur  dan  dukungan  yang  tepat dikaitkan dengan tugas. Kinerja yang tinggi muncul dari peningkatan efisiensi,  efektif  dan  kualitas  yang  tinggi.  Indikator  pengukuran Performance  Impact (Dampak  Kinerja)  [11]  yaitu  dampak  yang dirasakan, produktivitas, keefektifan.

## 2.2 Uji Hipotesis
T-statistik  digunakan  untuk  menyimpulkan  apakah  hipotesis  tersebut diterima atau ditolak dengan cara membandingkan T-tabel pada derajat bebas dan tingkat kesalahan, yaitu untuk tingkat signifikansi 5% dengan pengujian 2 arah ( two tailed ) mendapatkan nilai 1,960. [12]
Task  Characteristics dalam  konteks  penerimaan  pengguna  SIAKAD merupakan  tanggung  jawab  ataupun  kepuasan  yang  diperoleh  oleh pengguna,  dimana  pengguna  membutuhkan  kepuasan  dalam menggunakan  fitur – fitur  yang  tersedia.  Ini  akan  meningkatkan kepercayaan pengguna dalam menggunakan SIAKAD untuk melaksanakan  tugas  yang  ada,  serta  kepuasan  pengguna  terhadap
SIAKAD akan meningkatkan kinerja yang ada. Hal tersebut membuktikan bahwa Task  Characteristics mempunyai  pengaruh  terhadap Task Technology  Fit .  Berdasarkan  uraian  tersebut  maka  diajukan  hipotesis yaitu :
H1 : Task Characteristics terhadap Task Technology Fit
Ho : TAC berpengaruh signifikan terhadap TTF Ha : TAC tidak berpengaruh signifikan terhadap TTF
Selanjutnya  pengguna Technology  Characteristics dimana  SIAKAD dipandang  sebagai  alat  yang  bisa  membantu  pengguna  untuk menyelesaikan  suatu  permasalahan,  serta  memberikan  kemudahan dalam pengoperasiannya. Sehinnga fungsi dari suatu teknology tersebut bisa  digunakan  dengan  baik.  Hal  tersebut  membuktikan  bahwa

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2022 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Technology  Characteristics mempunyai  pengaruh  terhadap Task Technology  Fit .    Berdasarkan  uraian  tersebut  maka  diajukan  hipotesis yaitu:
H2 : Technology Characteristics terhadap Task Technology Fit
Ho : TEC berpengaruh signifikan terhadap TTF Ha : TEC tidak berpengaruh signifikan terhadap TTF
Task  Technology  Fit merupakan  dari  kebutuhan  individu,  fungsi  dari suatu tugas dan kebutuhan tugas. Sehingga akan berdampak baik apabila kebutuhan serta fungsi SIAKAD bisa digunakan dengan baik. Hal tersebut membuktikan bahwa Task Technology Fit mempunyai pengaruh terhadap Performance  Impact. Berdasarkan  uraian  tersbut  makan  diajukan hipotesis yaitu :
H3 : Task Technology Fit terhadap Performance Impact
Ho : TTF berpengaruh signifikan terhadap PI Ha : TTF tidak berpengaruh terhadap PI

## Gambar 2 Hipotesis Penelitian

## 2.3 Metode Penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  kuantitatif, dimana  jenis  penelitian  digunakan  untuk  memecahkan  atau  menjawab permasalahan yang sedang dihadapi berdasarkan data, menganalisis dan menginterprestasikannya  bertujuan  untuk  memecahkan  masalah secara faktual dan sistematis mengenai sifat – sifat dan fakta – fakta populasi.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2022 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Rifka Arlenia Putri, Reza Ade Putra, at all | 119

## 2.4 Tahapan Penelitian
Pada  tahapan  penelitian  ada  beberapa  langkah-langkah  yang  akan dilakukan  peneliti  secara  keseluruhan.  Adapun  tahapan  yang  akan dilakukan sesuai Gambar 3 :

## Gambar 3 Tahapan Penelitian

## 3.      HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Deskripsi Profil Responden
Responden pada penelitian ini adalah Dosen, Admin dan Mahasiswa kelas reguler  angkatan  2016-2020  di  STIQ  AL-Lathifiyyah  palembang  yang menggunakan  SIAKAD  sebanyak  135  orang.  Profil  responden  meliputi

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2022 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Nama,  Jenis  Kelamin  responden  meliputi  kategori  laki – laki  dan perempuan dan Status responden meliputi Dosen, Mahasiswa dan Admin.

## 3.2 Analisis Model TTF dengan Menggunakan PLS-SEM
Analisis model TTF pada penelitian ini adalah menggunakan metode PLS- SEM, meliputi 2 tahapan yaitu evaluasi model pengukuran ( Outer Model) dan evaluasi model struktural ( Inner Model) . Evaluasi model pengukuran dilakukan  untuk  menilai  validitas  dan  reliabilitas.  Dalam  hal  ini  ada  3 aspek  yang  dinilai  yaitu convergen  validity,  discriminant  validity, dan composite  reliability .  Sedangkan  evaluasi  model  struktural  dilakukan untuk  memprediksi  hubungan  antara  variabel  laten.,  bertujuan  untuk menguji hipotesis penelitian. [13] Berikut dapat dilihat pada Gambar 3 :

## Gambar 4 Diagram Jalur

## 3.2.1 Evaluasi Model Pengukuran (Outer Model)
Estimasi  model  merupakan  proses  calculating  model  perancangan pengukuran  dengan  menggunakan pls  algorithm .  Pada  PLS – SEM  dapat diketahui  bahwa  tidak  menuntut  sampel  dalam  jumlah  yang  besar, minimal  direkomendasi  dari  30 – 100  sampel.  [13]  Eksekusi  pertama peneliti  pada  model  menggunakan  30  sampel  menggunakan pls algorithm .  Berikut  ini  hasil  estimasi  model  yang  pertama  dapat  dilihat pada Gambar 5.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2022 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Rifka Arlenia Putri, Reza Ade Putra, at all | 121
Gambar 4 Estimasi Model Pertama
Tahap 1: Uji validitas Responden ( Convergen Validity )
Tabel 1 Output Loading Factor

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2022 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Berdasarkan output  loading  factor pada    Tabel  1  bahwa  masih  ada indikator dengan nilainya dibawah 0,70 yaitu indikator  TEC 6 dan TEC 7 dari variabel Technology Characteristics (TEC) serta indikator TTF 2, TTF 8, TTF 9 dan TTF 10 dari variabel Task Technology Fit (TTF).
Sehingga  selanjutnya  akan  dilakukan  estimasi  ulang  atau  re- estimasi  dengan  membuang  indikator  tersebut.  Hasil  re-estimasi dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Output Loading Factor Re-estimasi
Hasil  dari  re-estimasi  pada  Tabel  2  menunjukkan  bahwa  masih  ada indikator  dengan  nilai  di  bawah  0,70  yaitu  TEC  5  dari  variabel Task Characteristics (TAC).
Maka  dari  itu  akan  dilakukan  lagi  re-estimasi  dengan  membuang indikator tersebut. Hasil re-estimasi ke-2 dapat dilihat pada Tabel 3.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2022 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Rifka Arlenia Putri, Reza Ade Putra, at all | 123
Tabel 3 Output Loading Factor Re-estimasi ke-2
Dapat dilihat bahwa hasil output outer loading seluruh indikator masing- masing konstruk sudah memenuhi c onvergent validity. Karena, nilai pada loading factor di setiap indikator nilainya sudah di atas 0,70.
Tahap 2 : Dicriminant Validity
Selanjutnya, discriminant  validity dapat  dilakukan  dengan  berdasarkan cross  loading antara  indikator  dengan  konstruknya.  [12]  Apabila  nilai korelasi  konstruk  yang  dituju  lebih  besar  atau  tinggi,  maka  konstruk valid. Berikut  ini  dapat  dilihat  pada  Tabel  4  yaitu  hasil output PLS algorithm untuk cross loading :

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2022 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## Tabel 4 Output Cross Loading
Bedasarkan output  cross  loading pada  Tabel  4  bahwa  indikator  PI mendapatkan  nilai  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  indikator  variabel lain. Begitu juga perbandingan pada indikator lainnya yang menunjukkan bahwa  tidak ada nilai konstruk yang lebih rendah kepada konstruk yang dituju.  Semua  konstruk  menunjukkan  hasil  yang  signifikan  lebih  besar atau tinggi diantara konstruk  - konstruk lain. Dengan demikian, hasil di tahap evaluasi pada penelitian ini dikatakan valid .
Metode  lain  untuk  menilai discriminant  validity adalah  dengan  akar kuadrat  dari average  variance  extracted (√𝐴𝑉𝐸 )  dan Fornell  Larcker Criterion untuk  setiap  konstruk  dengan  korelasi  antar  konstruk  dengan konstruk  lainnya.  Model  memiliki discriminant  validity yang  cukup  jika akar AVE untuk setiap konstruknya lebih besar daripada korelasi antara konstruk dan konstruk lainnya. Berikut ini dapat dilihat pada Tabel 5 dan 6.
Tabel 5 Output Average Variance Extracted (AVE)

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2022 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Rifka Arlenia Putri, Reza Ade Putra, at all | 125
Tabel 6 Output Fornell Larcker Criterion
Dapat  dilihat  bahwa  nilai  √𝐴𝑉𝐸 untuk  setiap  konstruknya  lebih  tinggi daripada  korelasi  setiap  konstruk  dengan  konstruk  lainnya.  Contohnya konstruk  PI  ( Performance  Impact )  sebesar  0,927  (√0,860)  lebih  tinggi daripada korelasi antara konstruk TAC ( Task Characteristics), TTF ( Task Technology  Fit )  dan  TEC  ( Technology  Characteristics ).  Konstruk  kedua yaitu  TAC  ( Task Characteristics)  sebesar  0,828  (√0,685)  lebih  tinggi daripada  korelasi  antara  konstruk  TTF  ( Task  Technology  Fit )  dan  TEC ( Technology Characteristics ). Konstruk ketiga yaitu TTF ( Task Technology Fit )  sebesar  0,835  (√0,698)  lebih  tinggi  daripada  korelasi  antara konstruk TEC ( Technology Characteristics ). Dan konstruk keempat yaitu TEC  ( Technologi  Characteristics )  sebesar  0,873  (√0,762)  lebih  tinggi daripada korelasi semua konstruk.
Tahap 3 : Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas konstruk yang diukur dengan dua kriteria yaitu composite reliability dan cronbach  alpha .  Konstruk  dinyatakan  reliabel  jika  nilai composite reliability dan cronbach alpha diatas 0,70. [13] Berikut ini pada Tabel 7 dapat dilihat hasil composite reliability dan cronbach alpha :
Tabel 7 Uji Reliabilitas
Hasil output dari composite  reliability dan cronbach  alpha baik  untuk konstruk Performance  Impact,  Task  Characteristics,  Task  Technologi Fit, dan Technology  Characteristic semuanya  diatas  0,70.  Maka  dapat disimpulkan  bahwa  konstruk  memiliki  reliabilitas  yang  baik,  sehingga peneliti dapat melanjutkan pada pengujian berikutnya.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2022 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 3.2.2 Evaluasi Model Struktural (Inner Model)
Setelah  melakukan  evaluasi outer model  (model  pengukuran). Selanjutnya,  melakukan  evaluasi inner model  (model  struktural)  yang akan  dilakukan  dengan  melihat  nilai  R- Square yang  merupakan  uji goodness-fit  model pada  variabel  endogen  (terikat).  Perubahan  nilai  R- Square dapat  digunakan  untuk  menjelaskan  pengaruh  variabel  eksogen terhadap  variabel  endogen  apakah  mempunyai  pengaruh  yang sebenarnya  ( substantive ),  [13]  menggunakan  seluruh  sampel  sebanyak 135 sampel.

## Gambar 5 Model Tahap Evaluasi
Tahap 1 : R-Square
Hasil  R-Square  sebesar  0.67,  0.33,  dan  0.19  masing-masing menggambarkan bahwa model yang dievaluasi adalah Baik, moderat, dan lemah. [13]
Berikut dapat dilihat pada Tabel 8 merupakan hasil dari pengujian inner model dengan menggunakan R-Square .

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2022 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Rifka Arlenia Putri, Reza Ade Putra, at all | 127
Tabel 8 Output R-Square
Interpretasi dari output R-Square dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Nilai R-Square pada performance  impact (PI)  mampu menjelaskan PI sebesar 0,326 atau 32,6%.
2. Nilai R-Square pada task  technology  fit (TTF)  mampu menjelaskan TTF sebesar 0,599 atau 59,9%.
Berdasarkan output nilai R-Square dari masing – masing konstruk, maka untuk sisa hasil persentasenya dijelaskan oleh variabel lain diluar model penelitian.
Tahap 2 : Q-Square
Perhitungan  Q- Square bertujuan  untuk  menilai  besaran  keragaman  dari data  penelitian.  Dapat  dilihat  perhitungan  untuk  Q- Square [13] sebagai berikut ini:
Q 2 = 1 – [(1- R 2 PI) (1-R 2 TTF)] Q 2 = 1 – [(1-0,326 ) (1-0,599)] Q 2 = [1 – (0,674) (0,041)] Q 2 = 1 – 0,027 Q 2 = 0,973 atau 97,3%
Berdasarkan  kriteria  PLS-SEM,  dari  hasil  perhitungan  Q- Square didapatkan  nilainya  sebesar  0,973  atau  97,3%.  Hal  ini  menyatakan bahwa model yang diteliti mempunyai predictive relevance.
Tahap 3 : Signifikansi (two-tailed)
Pada tahap signifikansi ( two-tailed ) diartikan sebagai pengujian dua arah yang digunakan untuk hipotesis yang belum jelas arahnya apakah positif atau negatif. [13] Untuk mengetahui hasilnya dapat dilihat pada Tabel  9 sebagai berikut ini:

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2022 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Tabel 9 Nilai Signifikansi T- Statistics
Tahap 4 : Goodness of Fit
Setelah melakukan pengujian R2 dan Q2 untuk pengujian terakhir yaitu uji Goodness  of  Fit yang  dapat  dihitung  dari  nilai  akar  AVE  dan  dengan nilai  R- Square (Ghozali,  2015).  didapatkan  hasil  uji GoF sebesar  0,346. Jadi,  disimpulkan  bahwa  model  penelitian  yang  dipakai  ialah large (besar), berikut hasil perhitungannya :
GoF = √𝐴𝑉𝐸 𝑥 𝑅 2
= √0,750 𝑥 0,462 = 0,346

## Tahap 5 : Pengujian Hipotesis
Hasil pengujian hipotesis dapat diperoleh dengan menjalankan program Bootstrapping. Pengujian  hipotesis  dapat  dilihat  dari  besarnya  nilai  T- Statistics.  Batas  untuk  menerima  dan  menolak  hipotesis  yang  diajukan adalah  sebesar  1,960  yang  mana  nilai  tersebut  dilihat  dari  T-Tabel tingkat signifikansi yaitu sebesar 5% (0,05).  [13] Berikut ini pada Tabel 10 dapat dilihat output path coefficient dari hasil Boostrapping yang mana untuk mengetahui hasil dari pengujian hipotesis :

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2022 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Rifka Arlenia Putri, Reza Ade Putra, at all | 129
Tabel 10 Output Path Coefficient
Berdasarkan  pada  tabel  4.17  dapat  dijelaskan Output  Path  Coefficient sebagai berikut:
1. Pengaruh Task  Characteristics (TAC) terhadap Task  Yechnology  Fit
(TTF) Ho: TAC berpengaruh signifikan terhadap TTF Ha: TAC tidak berpengaruh signifikan terhadap TTF Dari  tabel  4.17  manunjukkan  bahwa  tidak  adanya  pengaruh  yang signifikan  antara  variabel  TAC  terhadap  TTF  dengan  nilai koefisiennya  sebesar  0,690.  Karena,  thitung  >  ttabel  yaitu  0,847  <
1,960. Jadi, dapat disimpulkan bahwa Ho ditolak dan Ha diterima.
2. Pengaruh Task  Yechnology  Fit (TTF)  terhadap Performance  Impact
(PI) Ho: TTF berpengaruh signifikan terhadap PI Ha: TTF tidak berpengaruh signifikan terhadap PI Dari  tabel  4.17  manunjukkan  bahwa  adanya  pengaruh  yang signifikan antara variabel TTF terhadap PI dengan nilai koefisiennya sebesar  0,690.  Karena,  thitung  >  ttabel  yaitu  5,570  <  1,960.  Jadi, dapat disimpulkan bahwa Ho Diterima dan Ha ditolak.
3. Pengaruh Technology  Characteristics (TEC) terhadap Task Yechnology Fit (TTF)
Ho: TEC berpengaruh signifikan terhadap TTF Ha: TEC tidak berpengaruh signifikan terhadap TTF Dari  tabel  4.17  manunjukkan  bahwa  tidak  adanya  pengaruh  yang signifikan  antara  variabel  TEC  terhadap  TTF  dengan  nilai koefisiennya  sebesar 0,690.  Karena, thitung  >  ttabel  yaitu 13,816 < 1,960. Jadi, dapat disimpulkan bahwa Ho diterima dan Ha ditolak.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2022 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 5. KESIMPULAN
Berikut  ditarik  kesimpulan  dari  analisis  penerimaan  pengguna  sistem informasi  akademik  STIQ  Al-Lathifiyyah  palembang  menggunakan Task Technology Fit (TTF) yaitu menggunakan 135 responden, data kuesioner menggunakan 4  variabel  dari  model  tersebut  yakni Task  Characteristics
(Karakteristik  Tugas),
Technology  Characteristics (Karakteristik Teknologi), Task  Technology  Fit (Kesesuaian  Tugas  Teknologi)  dan Performance  Impact (Dampak  Kinerja),  Dalam  penelitian  ini  diajukan  3 hipotesis berikut penjelasannya:
1. Berdasarkn  uji  hipotesis  dari  variabel  Task  Characteristics  (TAC) tidak  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  Task  Technology  Fit (TTF)  SIAKAD  STIQ  Al-Lathifiyyah  yang  mana  Hal  ini  berarti persepsi  pengguna  SIAKAD  tentang task  technology  fit ,  seperti  alat atau  teknologi  yang  mengusungnya  tidak  bergantung  pada kebutuhan pengguna seperti pembagian tugas dalam pengoperasian, penundaan informasi dan data yang kurang terstruktur.
2. Berdasarkan  uji  hipotesis  dari  variabel  Technology  Characteristics (TEC) memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Task Technology
Fit  (TTF)  SIAKAD  STIQ  Al-Lathifiyyah,  Persepsi  pengguna  terhadap SIAKAD sudah mendapatkan semua layanan yang diberikan kepada pengguna,  Jadi  persamaan  persepsi  responden  terhadap  indikator- indikator  seperti,  kemudahan  dalam  pengoperasian,  mudah  untuk menjadi  terampil  dalam  mengoperasikan  SIAKAD,  dan  sistem  yang mudah  digunakan  memiliki  respon  yang  sangat  baik  bagi penerimaan pengguna.
3. Berdasarkan  uji  hipotesis  dari  variabel  Task  Technology  Fit  (TTF) memiliki
pengaruh  yang  signifikan  terhadap  Performance  Impact  SIAKAD STIQ  Al-Lathifiyyah,  Hal  ini  berarti  persepsi  pengguna  SIAKAD tentang Performance Impact yang bergantung dengan variabel Task Technology  Fit. Pengguna  SIAKAD  merasa  mempunyai  otoritas penuh dalam menyelesaikan tugasnya, menyajikan data yang mampu dipahami  oleh  pengguna,  jarang  mengalami  kemacetan,  tersedia sewaktu – waktu  digunakan,  menyajikan  data  sesuai  kebutuhan pengguna,  dan  mudah  untuk  mengetahui  data  apa  saja  yang  ada pada SIAKAD.
4. Hasil  dari  penelitian  dan  pembahasan  tentang  penerimaan penggunaan  SIAKAD  STIQ  Al-Lathifiyyah  Palembang  menggunakan model Task  Technology  Fit  ( TTF)  dapat dikatakan diterima  sebesar

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2022 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Rifka Arlenia Putri, Reza Ade Putra, at all | 131
97,3%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  SIAKAD  STIQ  Al-Lathifiyyah Palembang sudah dapat diterima dan digunakan oleh pengguna.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Sylvandinata.  (2017).  Analisis  Penerimaan  Terhadap  Sistem Informasi E-Learning Janabadra. Prosiding Seminar Nasional Geotik , 188 – 195.
[2]  Goodhue,  D.  L.,  &  Thompson,  R.  L.  (1995).  Task-technology  fit  and individual  performance. MIS  Quarterly:  Management  Information Systems , 19 (2), 213 – 233. https://doi.org/10.2307/249689
[3] S.  Kosasi  and  S.  Margaretha  Kuway,  “Studi  Analisis  Persyaratan Kebutuhan  Sistem  Dalam  Menghasilkan  Perangkat  Lunak  Yang Berkualitas,” Sisfotenika ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  1 – 10,  2012,  [Online]. Available: http://sisfotenika.stmikpontianak.ac.id/index.php/ST/article/view /58.
[4]  Putri, P. H. (2019) Analisis Penerimaan Pengguna Terhadap Aplikasi Mobile JKN Badan Penyelenggara Jaminan Sosial Kesehatan dengan Menggunakan Model UTAUT, 23(3), 1-244.
[5]  Nasir,  M  (2013).  Evaluasi  Penerimaan  Teknologi  Informasi Mahasiswa  di  Palembang  Menggunakan  Model  UTAUT, Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi , (12), 36-40.
[6]  Hijriyati. (2017). Analisis Penerimaan Pengguna Aplikasi Mobile UC Browser Menggunakan Model Unified Theory of Acceptance and Use of  Technology  (  UTAUT  )  dan  Task  Technology  Fit  (  TTF  ). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 1 (9), 832 – 841. [7]    Yusuf.  (2016). Adln  -  perpustakaan  universitas  airlangga  analisis penerimaan  pengguna  terhadap  aplikasi  (pade)  di  kabupaten lamongan menggunakan .
[8] Jogiyanto,  HM.  2007.  “Sistem  Informasi  Keperilakuan”.  Andi  Offset: Yogyakarta.
[9]  Maulina,  C.  (2015).  Pengaruh  Karakteristik  Tugas  ,  Teknologi Informasi  Dan  Individu  Terhadap  TTF,  Utilisasi  Dan  Kinerja. JISIP Universitas Tribuwana Tunggadewi , 4 (1), 108 – 119.
[10] Davis, F.D. 1989. “Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, dan User Ac ceptance of Information Technology”. MIS  Quarterly . 13(3): 318-340.
[11]  Bahadjai,  M.  F.,  Winarno,  W.  W.,  Santosa,  P.  I.,  No,  J.  G.,  &  Ugm,  K.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2022 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
132 | Analisis Penerimaan Pengguna Sistem Informasi Akademik STI.....
(2015).  Evaluasi  Kinerja  Mahasiswa  Berdasarkan  Teknologi Smartphone  Menggunakan  Metode  Modified  Task-Technology  Fit. Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Multimedia , 6 – 8.
[12]  Nugraha.  (2018). Analisis  Penerimaan  Mobile  Banking  Dengan Integrasi Model Ttf , Utaut Dan Perluasan Faktor Trust ( Studi Kasus : Mobile Banking di Indonesia ) SKRIPSI Elgarsia Setya Nugraha . [13]  Ghozali.  (2015). Partial  Least  Squares  Konsep,  Teknik  Dan  Aplikasi Menggunakan Program SmartPLS 3.0 . undip.