## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2924

## Analisis Peneriman Sistem Ujian CBT Menggunakan Metode UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) di Lingkungan Kampus
Arjuna Ginting 1 , Roslina 2 , Wanayumini 1
1 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Prodi Magister Ilmu Komputer, Universitas Potensi Utama, Medan, Indonesia
2 Politeknik Negeri Medan, Medan, Indonesia Email: 1 arjunagintingsuka87@gmail.com, 2 roslinanich@gmail.com, 3 wanayumini@gmail.com Email Penulis Korespondensi: arjunagintingsuka87@gmail.com
Abstrak− Teknologi sistem informasi telah di terapkan ke dalam semua organisasi, baik organisasi maupun nirlaba, bahkan tidak  luput  pada  perkembangan  teknologi  informasi  ini  telah  dirasakan  oleh  bidang  pendidikan.  Perlahan  teknologi  mulai menggantikan  beberapa  pekerjaan  dan  aktivitas  yang  dilakukan  oleh  manusia.  Namun,  teknologi  sekarang  masih  belum sempurna  pengaplikasiannya.  Penelitian  ini  mencoba  untuk  mendapatkan  gambaran  bagaimana  tanggapan  peserta  yang menggunakan teknologi komputer dalam menjalankan proses ujian mereka atau lebih dikenal ujian berbasis Computer Based Test (CBT).  Responden  dipilih  sebanyak  100  orang  yang  bersedia  untuk  melakukan  mengisi  kuesioner  penelitian.  Untuk mendapatkan hasil analisa yang baik, penelitian ini  menggunakan metode penyelesaian masalah yaitu dengan menggunakan Unified Theory Acceptance and Use of Technology (UTAUT) dengan bermacam-macam konstruk. Hasilnya, metode UTAUT menjelaskan  penerimaan  pengguna  CBT dengan konstruk  ekspektasi usaha  ekspektasi kinerja  (PE)  berpengaruh  signifikan terhadap penerimaan dan penggunaan suatu sistem (BIUS). Untuk mengukur tingkat variasi perubahan variabel independen terhadap variabel dependen atau nilai R-Square tertinggi dalam metode UTAUT yaitu sebesar 73%. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa metode UTAUT merupakan metode yang paling baik digunakan dalam penelitian studi kasus ini.
Kata  Kunci:  Computer  Based  Test (CBT);  Unified  Theory  Acceptance  and  Use  of  Technology  (UTAUT);  Analisis  Jalur ( Path ); Aplikasi SEM PLS; Uji Hipotesis
Abstract− Information  system  technology  has  been  applied  to  all  organizations,  both  organizations  and  non-profits,  even though the development of information technology has been felt by the education sector. Slowly technology began to replace some of the work and activities carried out by humans. However, today's technology is still not perfectly applied. This study tries to get an idea of  how the participants respond using computer technology in carrying out their exam process or better known as the Computer Based Test (CBT) based exam. Respondents were selected as many as 100 people who are willing to fill out the research questionnaire. To get good analysis results, this study uses a problem-solving method, namely by using the Unified  Theory  Acceptance  and  Use  of  Technology  (UTAUT)  with  various  constructs.  As  a  result,  the  UTAUT  method explains the acceptance of CBT users with the business expectation performance (PE) construct which has a significant effect on the acceptance and use of a system (BIUS). To measure the level of variation in the change in the independent variable on the dependent variable or the highest R-Square value in the UTAUT method is 73%. From these results it can be concluded that the UTAUT method is the best method used in this case study research.
Keywords : Computer Based Test (CBT); Unified Theory Acceptance and Use of Technology (UTAUT); Path Analysis, SEM PLSApplication, Hypothesis testing

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi sangat cepat dan telah mengambil peran besar terhadap semua lini kehidupan [1]. Pada 10 (sepuluh) tahun terakhir, sistem informasi telah di implementasikan ke dalam semua organisasi, baik organisasi  profit  dan  organisasi  nirlaba.  Perkembangan  teknologi  informasi  ini  telah  dirasakan  oleh  bidang pendidikan  [2].  Salah  satunya  dalam  penelitian  ini  yaitu  Institusi  Pendidikan  STIKes  Elisabeth  Medan  yang berupaya menjadi sebuah kampus cerdas..
STIKes Elisabeth Medan sebagai salah satu institusi pendidikan juga telah menerapkan sistem informasi yang  terintegrasi  dan  terpadu.  Sistem  ini  dikembangkan  secara  bertahap  dan  menyeluruh.  Salah  satu  teknologi yang  dikembangkan  yaitu  dalam  penyelenggaraan  kegiatan  ujian,  baik  berupa  ujian  teori  maupun  berupa  ujian praktek. Kegiatan ujian ini dilakukan sebagai salah satu instrumen untuk menentukan kelulusan mahasiswa dalam pertengahan  semester  atau  akhir  semester.  Dalam  penelitian  oleh  Pakpahan  (2016),  ujian  nasional  dapat dilaksanakan dengan dua cara, yang pertama ujian nasional dilaksanakan dengan mekanisme secara tertulis atau Paper Based Test (PBT) dan yang kedua ujian nasional dilakukan dengan mekanisme menggunakan komputer atau disebut dengan Computer Based Test (CBT) [3].
Pengembangan pelaksanaan ujian dengan CBT diharapkan dapat meningkatkan mutu, menghemat biaya, dan menjamin ujian dilaksanakan oleh peserta dengan jujur, bersih, fleksibel, dan transparan [4]. Ujian online yang dilaksanakan  dengan  ujian  berbasis  CBT  dapat  meminimalisir  terjadinya  kebocoran  soal,  karena  soal  yang dihadapi oleh setiap peserta akan berbeda-beda untuk setiap peserta ujian. Instrumen penilaian merupakan tes yang disusun  dan  dikembangkan  pendidik  dan  perlu  diperhatikan  beberapa  aspek  agar  tes  tersebut  secara  konstruksi lebih  baik  [5].  Kualitas  tes  yang  disusun  pendidik  harus  baik  dan  perlu  upaya  pengembangan  agar tes  tersebut lebih berkualitas paling tidak dari segi konstruksi.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2924
Menurut  Salamah (2018), instrumen penilaian merupakan tes yang disusun dan dikembangkan pendidik dan  perlu  diperhatikan  beberapa  aspek  agar  tes  tersebut  secara  konstruksi  lebih  baik  [5].  Dalam  penelitian Indriyanti (2020), Metode yang paling banyak digunakan untuk menganalisis keberhasilan penggunaan teknologi adalah  metode Technology  Acceptance  Model (TAM)  dan Unified  Theory  Acceptance  and  Use  of  Technology (UTAUT). Metode TAM dan UTAUT merupakan metode terbaik karena mampu menjelaskan perilaku pengguna terhadap  penggunaan  teknologi  [6].  Helliawati  (2015),  melakukan  penelitian  perbandingan  TAM  dan  UTAUT dalam mengukur kesuksesan penerapan sistem informasi akademik STMIK Dipanegara Makassa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kesuksesan penerapan sistem informasi akademik dapat dijelaskan dengan baik oleh konstruk percieved usefulness pada metode TAM dan konstruk performance ekspectancy dan facilitating  condition pada metode UTAUT [7]. Dalam penelitian Winda (2019), menunjukkan bahwa kesuksesan penerapan sistem digital library dijelaskan dengan baik oleh konstruk performance ekspectancy (PE) dan facilitating condition (FC) pada metode UTAUT  dan perceived usefulness (PU) pada metode TAM [8].
Untuk  mengetahui  dampak  dari  peralihan  ujian  berbasis  PBT  menjadi  ujian  berbasis  CBT,  diperlukan analisis dengan melihat seberapa besar penerimaan user terhadap pelaksanaan ujian berbasis CBT tersebut supaya kedepannya  arah  pengembangan  dan  pemanfaatan  sistem  dapat  tepat  sasaran.  Dengan  menggunakan  teknik menyusun  instrument  penelitian,  metode  dan  data  yang  valid,  tentu  akan  memberikan  hasil  penelitian  dengan tingkat  kepercayaan  dan  akurasi  yang  baik.  Metode  yang  paling  banyak  digunakan  untuk  menganalisis keberhasilan penggunaan teknologi adalah metode Unified Theory Acceptance and Use of Technology (UTAUT). Metode UTAUT merupakan metode terbaik karena mampu menjelaskan perilaku pengguna terhadap penggunaan teknologi [6][7][7].
Adapun tujuan dari  penelitian ini  yaitu memperoleh informasi  mengenai  efektivitas CBT dalam  menilai ujian  mahasiswa  STIKes  Santa  Elisabeth  Medan,  memperoleh  informasi  mengenai  penilaian  user  CBT  pada kampus STIKes Santa Elisabeth Medan. Uji kasus di lakukan pada kampus STIKes Santa Elisabeth Medan dan data yang di hasilkan adalah hasil wawancara dan kuisioner pada penggunaan ujian berbasis CBT. Metode UTAUT menggunakan lima buah konstruksi yaitu: ekspektasi kinerja ( performance expectancy ), ekspektasi harapan ( effort expectancy ),  pengaruh  sosial  ( social  influence ),  kondisi  fasilitas  ( facilitating  conditions )  dan  intensitas pengguna/niat penggunaan ( behavioral intention ) [8].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Desain Penelitian
Dalam rangka melaksanakan penelitian, terdapat tahapan-tahapan yang dilakukan sebagaimana yang disajikan.
Gambar 1. Diagram Fishbone tahapan Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  penelitian  survei,  yaitu  melakukan  pengumpulan  informasi dengan cara menyusun daftar  pertanyaan yang diajukan  kepada responden [9]. Survei merupakan metode yang sangat baik untuk mengukur sikap, dan orientasi suatu masyarakat melalui berbagai kegiatan jajak pendapat [10].

## 2.2 Responden dan Tempat Penelitian
Kasus  penelitian  adalah  sistem  CBT,  soal  CBT,  dan  hasil  CBT  yang  diuji  validitas,  reliabilitasnya,  dan usabilitasnya. Responden yang terlibat dalam penelitian ini yaitu 100 mahasiswa dari empat program studi yang berbeda yaitu 25 mahasiswa program  studi ners, 25 mahasiswa program  studi D3 Keperawatan, 25 mahasiswa program  studi  D3  Kebidanan,  25  mahasiswa  program  studi  Teknologi  lab.medik,  25  mahasiswa  program  studi Manajeman Informasi  kesehatan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2924
Daftar  pertanyaan  dalam  wawancara  telah  ditentukan  terlebih  dahulu  sesuai  dengan  indikator-indikator dalam variabel UTAUT:
a. Observasi:  Melakukan  pengamatan  secara  langsung  terhadap  objek  yang  diteliti.  Dalam  penelitian  ini pengumpulan  data  melalui  standar  operasional  prosedur  pelaksanaan  ujian  CBT  di  Lingkungan  STIKes Elisabeth Medan.
b. Kuesioner:  Kuisioner  yang  berisi  sejumlah  pernyataan  tertulis  yang  dibuat  berdasarkan  metode  TAM  dan UTAUT. Analisis dilakukan dengan menggunakan skala likert 4 poin. Skala likert digunakan untuk mengukur sikap,pendapat, dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang kejadian atau gejala sosial. Skala yang terdiri  dari  pernyataan  dan  disertai  jawaban  sangat  setuju,  setuju,  tidak  setuju,  dan  sangat  tidak  setuju. Alternatif jawaban tersebut diberi skor dari nilai 1 sampai 5 yaitu:
5 = Sangat Setuju
4 = Setuju
3 = Netral
2 = Tidak Setuju
1 = Sangat Tidak Setuju
Berikut  ini  tabel  konstruk,  indikator  dan  kode  yang  menjelaskan  motode  UTAUT  untuk  mengevaluasi penerimaan pengguna CBT [11][12] :
Tabel 1. Konstruk, Indikator dan Kode Metode UTAUT
Konstruk Kisi-Kisi Wawancara Kode Performance Expectancy Manfaat, kemudahan, efisien, efektif PE Effort Expectancy Mudah dipelajari, mudah digunakan, efektif dan efisien EE Facilitating Condition Kepemilikan sumber daya, fasilitas call center admin, fasilitas dari CBT FC Social Influence Pengaruh tren, pengaruh orang terdekat, lingkungan SI Behavioral Intention Keinginan menggunakan, akan tetap menggunakan dimasa depan BI

## 2.3 Pengolahan Data Penelitian
Pengolahan  data  mengunakan  teknik  analisis  statistik  menggunakan  SEM  PLS  dengan  software  SmartPLS  3.0 untuk pengujian hipotesis dan uji validitas dan reliabilitas instrumen dalam penelitian pengolahan data kuesioner yang telah diisi oleh  responden. Hasil dari pengolahan data akan dijadikan bahan untuk dianalisis menggunakan beberapa  teknik  pengujian  sehingga  dapat  diperoleh  perbandingan  metode  TAM  dan  metode  UTAUT  dan mengetahui metode terbaik  dalam mengevaluasi  penerimaan  pengguna CBT oleh peserta ujian CBT di STIKes Elisabeth Medan. Analisis metode TAM dan UTAUT berisi pengujian-pengujian data yang diperoleh dari hasil jawaban responden yang diterima. Analisis menggunakan SEM dengan model pengukuran ( Outer Model ), model struktural ( Inner Model ) dengan uji T-statistik dan R-square [13].

## 2.3.1 Model Pengukuran (Outer Model)
Model pengukuran digunakan untuk menguji validitas konstruk dan reliabilitas instrumen.
a. Uji Validitas
Uji validitas yaitu, yaitu kita mendalami persoalan otentisitas hubungan sebab dan akibat (validitas internal) dan  generalisasinya  untuk  lingkungan  eksternal  (validitas  eksternal).  Ada  beberapa  uji  validitas  yang digunakan  untuk  menguji  ketepatan  ukuran,  demi  kejelasan  dapat  dilakukan  dengan  mengelompokan  uji validitas  ke  dalam  tiga  bagian  besar:  validitas  isi,  validitas  berdasar  kriteria,  dan  validitas  konsep.  Dalam penelitian ini, pengujian validitas dilakukan dengan membandingkan nilai signifikansi 2 arah (sig 2-Tailed), jika signifikansi 2 arah (sig 2-Tailed) < 0,05 maka pertanyaan tersebut dikatakan valid, dan juga sebaliknya jika signifikansi 2 arah (sig 2-Tailed) > 0,05 maka butir pertanyaan dikatakan tidak valid.
b. Uji Reabilitas
Metode  yang  sering  digunakan  dalam  penelitian  untuk  uji  realibilitas  adalah  metode  Cronbach’s  Alpha. Apabila nilai Cronbach’s Alpha (α) > 0,6 maka dapat dinyatakan bahwa variabel tersebut reliabel dan dapat dilanjutkan pada tahap analisis berikutnya.
Pada tahap ini dilakukan analisis pengukuran model  ( measurement  model ) yang terdiri dari empat tahap pengujian.  Empat  tahap  pengujian  ini  terdiri  dari individual  item  reliability,  internal  consistency  reliability, average variance extracted , dan discriminant validit .
2.3.2 Model Struktural (Inner Model)
Model hipotesis UTAUT:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2924
Gambar 2. Model Hipotesis Metode UTAUT
Keterangan gambar 2 diperlihatkan pada tabel 2 berikut ini:
Tabel 2. Hipotesis Penelitian Metode UTAUT
Hipotesis Penelitian H1 Performance Expectancy berpengaruh positif terhadap Sikap terhadap Behavioral Intention H2 Effort Expectancy berpengaruh positif terhadap Performance Expectancy
H3 Effort Expectancy berpengaruh positif terhadap Sikap terhadap Behavioral Intention H4 Social Influence berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention
H5 Facilitating Conditions berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention
Pada tahap analisis model struktural ini dilakukan enam tahap pengujian, yang terdiri dari pengujian path coefficient  (β), coefficient  of determination (R²), t-test  menggunakan metode bootstrapping, effect size (f²) dan predictive relevance (Q²)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Deskripsi Data Uji
Deskripsi  data  yang  akan  disampaikan  berikut  ini  untuk  memberikan  gambaran  secara  umum  mengenai penyebaran data yang telah dilakukan di  lapangan. Sampel dalam penelitian ini ada 100 mahasiswa dari STIKES Elisabeth Medan.  Penelitian dilakukan mulai tanggal 12 Januari hingga 19 Februari 2021.  Penelitian dilakukan dengan  menyebarkan  kuisioner  untuk  mengambil  data  pada  para  mahasiswa  yang  pernah  ujian  menggunakan sistem CBT.
Penyebaran  kuisioner  dilakukan  langsung  oleh  peneliti  dengan  mendatangi  lokasi  penelitian  di  STIKES Elisabeth Medan.  Penyebaran kuisioner secara langsung ini dilakukan untuk memperoleh tingkat  pengembalian kuisioner keseluruhan. Pembagian dilakukan secara random tetapi  tetap diusahakan tersebar untuk semua prodi yang ada.

## 3.2 Hasil Analisis Outer Model (Pengukuran) UTAUT
Model pengukuran digunakan untuk menguji validitas konstruk dan reliabilitas instrumen. Uji validitas dilakukan untuk mengetahui kemampuan instrumen penelitian dalam mengukur apa yang seharusnya diukur [14]. Sedangkan uji reliabilitas digunakan untuk mengukur konsistensi alat ukur  dalam mengukur model atau mengukur konsistensi responden dalam menjawab pertanyaan dalam kuesioner [15].
Pada tahap ini dilakukan analisis pengukuran model (measurement model) yang terdiri dari empat tahap pengujian. Empat tahap pengujian ini terdiri dari individual item reliability, internal consistency reliability, average variance  extracted,  dan  discriminant  validity.  Berikut  adalah  hasil  analisis  pengukuran  model  yang  dijelaskan dalam empat tahap.
a. Pengujian Individual Item Readibility
Individual  Item  Reliability    dapat    diketahui    dengan  melihat  Standardized  Loading  Factor  yang menggambarkan  besarnya  korelasi  antara  setiap  item  pengukuran  (indikator)  dengan  konstruknya. Setelah melakukan  pengukuran  menggunakan  SmartPLS  maka  diketahui  nilai  Loading  Factor.  Nilai  ini  dapat dikatakan ideal atau valid sebagai indikator dalam mengukur konstruk jika di atas 0,7.
Tabel 3. Hasil dengan Uji Loading Factor UTAUT BIUS EE FC PE SI BIUS1 0,661 BIUS2 0,888 BIUS3 0,892 BIUS4 0,844 EE1 0,628

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2924
BIUS EE FC PE SI EE2 0,789 EE3 0,820 EE4 0,769 FC1 0,805 FC2 0,882 FC3 0,722 FC4 0,695 PE1 0,876 PE2 0,733 PE3 0,804 PE4 0,833 SI1 0,588 SI2 0,732 SI3 0,882 SI4 0,753
Dari hasil uji loading factor menggunakan smartpls 3.0 dapat dilihat bahwa terdapat 3 indikator yang di bawah 0,7 yaitu BIUS1, EE1 dan FC4. Akan  tetapi peneliti tidak menghapus indikator tersebut dikarenakan nilai composite reliability masih di atas 0,7.
b. Uji Internal Consistency Reliability
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  melihat  nilai  composite  reliability  (CR)  dengan  batas  ambang  di  atas  0,7. Hasil penelitian menunjukkan bahwa semua indikator  memiliki nilai di atas 0,7 hal tersebut dapat dilihat pada tabel 4 yang  menunjukkan nilai composite reliability pada tiap indikator. Hal tersebut  menandakan bahwa indikator dapat memenuhi syarat.
Tabel 4. Nilai Composite Reliability UTAUT Composite Reliability BIUS 0,895 EE 0,840 FC 0,860 PE 0,886 SI 0,831

## c. Average Variance Extracted UTAUT
Pengujian  ketiga  yaitu  Average  Variance  Extracted  (AVE)  yaitu  pengujian  yang  menghasilkan  gambaran besar atau keragaman variabel manifes (indikator) yang dapat dikandung oleh variabel laten (konstruk). Nilai AVE dapat dikatakan baik atau valid jika pengukuran menunjukkan angka di atas 0,5. Hal ini dapat diartikan bahwa  variabel  laten  (konstruk)  dapat  menjelaskan  rata-rata  lebih  dari  setengah  variance  dari  indikator- indikatornya.
Tabel 5. Nilai Average Variance Extracted (UTAUT) Average Variance Extracted (AVE) BIUS 0,683 EE 0,570 FC 0,607 PE 0,661 SI 0,556
Dapat dilihat bahwa semua variabel yang di uji memiliki nilai AVE di atas 0,5 sehingga memenuhi syarat dan tidak ada masalah dalam uji nilai AVE. Hal ini dapat dilihat pada tabel 5 yang menunjukkan nilai AVE pada tiap variabel.
d. Discriminant Validity UTAUT
Validitas diskriminan terjadi jika dua instrumen yang berbeda mengukur dua konstruk yang diprediksi tidak berkorelasi  menghasilkan  skor  yang  memang  tidak  berkorelasi.  Pengujian  ini  dilakukan  melalui  dua  tahap pemeriksaan cross loading, yaitu cross loading antar indikator dan cross loading Fornell-Lacker’s. Pemeriksaan  cross  loading  tiap  indikator  dilakukan  dengan  membandingkan  korelasi  indikator  dengan variabelnya  dan  variabel  blok  lainnya.  Bila  korelasi  antara  indikator  dengan  variabelnya  lebih  tinggi  dari korelasi dengan variabel blok lainnya, hal ini menunjukkan konstruk tersebut memprediksi ukuran pada blok mereka  lebih  baik  dari  blok  lainnya.  Sedangkan  pemeriksaan    cross  loading  Fornell-Lacker’s  dilakukan dengan  melihat  nilai  akar  AVE  yang  harus  lebih  tinggi  daripada  korelasi  antara  variabel  dengan  variabel lainnya. Hasil pengujian dapat dilihat pada tabel.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2924
Tabel 6. Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading) UTAUT
BIUS EE FC PE SI BIUS1 0,661 0,557 0,542 0,477 0,644 BIUS2 0,888 0,658 0,491 0,725 0,563 BIUS3 0,892 0,643 0,523 0,743 0,563 BIUS4 0,844 0,708 0,529 0,703 0,576 EE1 0,432 0,628 0,284 0,532 0,384 EE2 0,718 0,789 0,470 0,689 0,596 EE3 0,582 0,820 0,619 0,559 0,695 EE4 0,569 0,769 0,547 0,496 0,567 FC1 0,452 0,563 0,805 0,492 0,600 FC2 0,577 0,559 0,882 0,657 0,603 FC3 0,352 0,398 0,722 0,436 0,466 FC4 0,520 0,467 0,695 0,526 0,590 PE1 0,748 0,665 0,606 0,876 0,599 PE2 0,528 0,580 0,477 0,733 0,540 PE3 0,587 0,565 0,577 0,804 0,516 PE4 0,735 0,654 0,579 0,833 0,504 SI1 0,431 0,542 0,463 0,378 0,588 SI2 0,567 0,485 0,456 0,469 0,732 SI3 0,576 0,594 0,629 0,526 0,882 SI4 0,502 0,640 0,633 0,590 0,753
Tabel 7 menunjukkan bahwa nilai cross loading pada indikator yang berwarna lebih besar dari pada korelasi dengan konstruk blok lainnya. Hal ini dapat diartikan bahwa setiap konstruk berkorelasi kuat dengan masing- masing  indikatornya.  Selain  itu  dalam  uji  Validitas  diskriminan  juga  dapat  dilakukan  dengan  cara  cross loading Fornell-Lacker’s. Tabel 4.14 dapat menunjukkan hasilnya.
Tabel 7. Hasil Uji Discriminant Validity (Cross Loading Fornell-Lacker’s)
BIUS EE FC PE SI BIUS 0,827 EE 0,778 0,755 FC 0,626 0,646 0,779 PE 0,810 0,760 0,691 0,813 SI 0,702 0,754 0,732 0,661 0,746
Tabel  7  menunjukkan  bahwa  nilai  akar  AVE  lebih  tinggi  dari  pada  korelasi  antara  konstruk  lainnya. Berdasarkan hasil pemeriksaan dua tahap cross loading yang dilakukan sebelumnya dapat disimpulkan bahwa tidak ada masalah dalam uji discriminant validity.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2924
Kesimpulan  dari  hasil  analisis  pengukuran  model  bahwa  model  tersebut  memenuhi  syarat,  adapun  syaratnya adalah  uji  individual  item  reliability,  uji  internal  consistency  reliability,  average  variance  extracted  dan discriminant validity.
Pengujian koefisien determinasi dilakukan untuk menjelaskan varian dari tiap target variabel yang dianggap dipengaruhi  oleh  variabel  lain  dalam  model  (endogenous  variabel)  [16].  Gambar  3  menunjukkan  hasil  uji Coefficient  of Determination (R 2 ). Dapat  dilihat hasil uji coefficient  of determination dari BIUS memiliki  nilai 0,731. Maka dapat disimpulkan bahwa variabel PE, EE, FC dan SI menjelaskan  73,1% varian dari BIUS.

## 3.3 Hasil Analisis Model Struktural (Inner Model) UTAUT
Terdapat  4  jalur  yang  akan  diteliti  dalam  penelitian  ini,  dari  keempat  jalur  tersebut  terdapat  1  jalur  yang tidak signifikan (insignificant)  yaitu  FC→BIUS . Hal ini dikarenakan memiliki hasil path coefficient di bawah 0,1. Hasil uji path coefficient (β) diperlihatkan pada tabel 8. Hasil uji Coefficient of Determination (R 2 ).
Hasil uji T-test dilakukan dengan metode bootstrapping pada SmartPLS 3.0 dengan level of confident 5% (0,05), hal ini dilakukan untuk menguji hipotesis-hipotesis pada penelitian. Dengan level of confident 5% (0,05) maka  hipotesis  tersebut  akan  diterima  jika  memiliki  t-test  lebih  besar  dari  1,96.   Tabel  8 menunjukkan  bahwa terdapat 4 hipotesis dengan 2 diantaranya diterima sisanya ditolak.
Tabel 8. Hasil Uji Outer Model dan Inner Model dan t-test UTAUT
Hipotesis β T-test Keterangan No Jalur H1 EE→ BIUS 0,285 2,955 Significant Diterima H2 PE→ BIUS 0,496 4,686 Significant Diterima H3 FC→ BIUS -0,037 0,143 Insignificant Ditolak H4 SI→ BIUS 0,187 1,466 Significant Ditolak
Keterangan:
H1  : Apakah  Effort  Expectancy  (EE)  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  Behavioral  intention  to  use  the system (BIUS)?
Berdasarkan pengajuan hipotesis pertama diketahui bahwa H1 yang diajukan dapat diterima. Output path coefficient  menunjukkan  bahwa  nilai  t  statistik  untuk  konstruk  EE  terhadap  BIUS  yaitu  2,955  sehingga pengaruh  yang  diberikan  EE  terhadap  BIUS  terbukti  signifikan.  Nilai  koefisien  variabel  laten  EE  pada output  path  coefficient  sebesar  0,285  yang  berarti  terdapat  pengaruh  positif  sebesar  28,5%  terhadap konstruk BIUS. Semakin tinggi tingkat kemudahan dalam menggunakan suatu sistem semakin tinggi pula penerimaan dan penggunaan suatu  sistem. Secara logis dapat  dipersepsikan semakin mudah penggunaan sistem akan semakin diterima dan digunakan oleh pengguna.
H2  : Apakah Performance Expectancy (PE) berpengaruh secara signifikan terhadap Behavioral intention to use the system (BIUS)?
Berdasarkan pengajuan hipotesis pertama diketahui bahwa H2 yang diajukan dapat diterima. Output path coefficient  menunjukkan  bahwa  nilai  t  statistik  untuk  konstruk  PE  terhadap  BIUS  yaitu  4,686  sehingga pengaruh  yang  diberikan  PE  terhadap  BIUS  terbukti  signifikan.  Nilai  koefisien  variabel  laten  PE  pada output  path  coefficient  sebesar  0,496  yang  berarti  terdapat  pengaruh  positif  sebesar  49,6%  terhadap konstruk  BIUS.  Semakin  tinggi  keuntungan  yang  didapatkan   oleh  pengguna  maka  akan  semakin  tinggi pula penerimaan dan penggunaan suatu sistem. Secara logis dapat dipersepsikan semakin menguntungkan suatu sistem akan semakin diterima dan digunakan oleh pengguna.
H3  : Apakah Social Influence (SI) berpengaruh secara signifikan terhadap Behavioral intention to use the system (BIUS)?
Berdasarkan  pengajuan  hipotesis  pertama  diketahui  bahwa  H3  yang  diajukan  ditolak.  Output  path coefficient  menunjukkan  bahwa  nilai  t  statistik  untuk  konstruk  SI  terhadap  BIUS  yaitu  0,143  sehingga pengaruh yang diberikan SI terhadap BIUS insignifikan. Nilai koefisien variabel laten SI pada output path coefficient  sebesar  -0,037  yang  berarti  terdapat  pengaruh  negatif  sebesar  3,7%  terhadap  konstruk BIUS. Semakin  tinggi  pengaruh  yang  diberikan  oleh  orang-orang  yang  penting  bagi  pengguna,  semakin   turun penerimaan dan penggunaan suatu sistem. Secara logis dapat dipersepsikan dorongan oleh orang lain untuk menggunakan sistem tidak akan mempengaruhi seseorang menggunakan sistem CBT.
H4  : Apakah Facilitating Conditions (FC) berpengaruh secara signifikan terhadap Behavioral intention to use the system (BIUS)?
Berdasarkan  pengajuan  hipotesis  pertama  diketahui  bahwa  H4  yang  diajukan  ditolak.  Output  path coefficient  menunjukkan  bahwa  nilai  t  statistik  untuk  konstruk  FC  terhadap  BIUS  yaitu  1,466  sehingga pengaruh yang diberikan FC terhadap BIUS insignifikan. Nilai koefisien variabel laten EE pada output path coefficient  sebesar  0,187  yang  berarti  terdapat  pengaruh  positif  sebesar  18,7%  terhadap  konstruk BIUS. Semakin  tinggi  tingkat  kemudahan  dalam  menggunakan  suatu  sistem  semakin  tinggi  nilai  kepercayaan pengguna terhadap infrastruktur organisasional dan teknikal yang tersedia  semakin tinggi pula penerimaan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2924
Arjuna Ginting , Copyright ©2021, MIB , Page 539 Submitted: 13/03/2021 ; Accepted: 14/04/2021 ; Published: 25/04/2021
dan penggunaan suatu  sistem. Hasil ini menunjukkan bahwa semakin lengkap fasilitas yang mendukung dalam  penggunaan  sistem  tidak  memengaruhi  sikap  pengguna  menggunakan  sistem  CBT.  Peneliti menyimpulkan  hal  ini  karena  kelengkapan  fasilitas  bukan  tujuan  utama  dari  responden,  tetapi  lebih mengharapkan sistem yang merespon baik jawaban mereka.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  UTAUT  konstruk  performace  ekspectancy  (PE)  yang  paling berpengaruh atau lebih kuat dalam menjelaskan penerimaan sistem CBT di lingkungan STIKES Elisabeth Medan. Hal ini berarti bahwa sistem CBT yang diterapkan memiliki performace yang dapat diandalkan guna membantu pekerjaan  dan  proses  ujian.  Metode  UTAUT  menjelaskan  penerimaan  CBT  dapat  di  jelaskan  oleh  konstruk ekspektasi  usaha  ekspektasi  kinerja  (PE)  berpengaruh  signifikan  terhadap  penerimaan  dan  penggunaan  suatu sistem (BIUS) yang memiliki T-Statistik 4,686 dan R-Square: 73%. Yang artinya niat prilaku dalam menggunakan sistem  dapat  dijelaskan  oleh  konstruk  ekspektasi  kinerja  (performance  expectancy),  ekspektasi  usaha  (effort expectancy),  pengaruh  social  (social  influence),  kondisi  fasilitas  (facilitating  condition)  sehingga  terdapat  niat prilaku pengguna menggunakan sistem sebesar 73% hal ini membuktikan bahwa penerimaan sistem CBT telah di terima  dan  telah  berhasil  diterapkan  karena  memiliki  banyak  kegunaan  dalam  membantu  pihak  di  lingkungan STIKES  Elisabeth  Medan  dalam  melaksanakan  kegiatan  ujian.  Untuk  menambah  persentase  keberhasilan  dari metode  UTAUT  bisa  ditambahkan  konstruk  dan  indikator  dari  masing-masing  konstruk  serta  ditambah  jumlah respondennya.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih  kepada Universitas Potensi  Utama  sebagai  yang telah memberikan  teori-teori yang berguna dalam menyusun peneltian ini.  Begitu juga pada Staf Institut Teknologi dan Bisnis Indonesia Kampus Milenial    yang telah sangat berjasa memberikan bantuan pengetahuan dalam penyusunan penelitian ini. Terimakasih juga kepada STIKes Elisabeth Medan yang telah bersedia menjadi lokasi kegiatan survei penelitian ini.

## REFERENCES
[1] F. J. Kaunang et al. , Konsep Teknologi Informasi . Yayasan Kita Menulis, 2021.
[2] M. P. Saptono and H. Widjasena, “Perancangan dan Implementasi Aplikasi Ujian Sekolah Berbasis Komputer Atau Computer Based Test (CBT) Di SMK Negeri 1 Kabupaten Sorong,” Electro Luceat , vol. 5, no. 2, pp. 5–13, 2019.
[3] R. Pakpahan, “Model ujian nasional berbasis komputer: manfaat dan tantangan,” J. Pendidik. dan Kebud. , vol. 1, no. 1, pp. 19–35, 2016.
[4] A. B. Akny, “Mewujudkan Good Governance melalui Reformasi Birokrasi di Bidang SDM Aparatur untuk Peningkatan Kesejahteraan Pegawai,” Jejaring Adm. Publik J. Ilmiah, Univ. Airlangga , vol. 6, no. 1, pp. 416–427, 2014.
[5] U. Salamah, “Penjaminan Mutu Penilaian Pendidikan,” J. Eval. , vol. 2, no. 1, pp. 274–293, 2018.
[6] T.  W.  Indriyanti,  E.  Ermawati,  N.  Ichsan,  and  H.  Fatah,  “Analisis  Perbandingan  Metode  TAM  dan  UTAUT  dalam Mengukur Kesuksesan Penggunaan Aplikasi Ojek Online,” J. Interkom , vol. 14, no. 4, 2020.
[7] H. Hamrul, B. Soedijono, and A. Amborowati, “Analisis perbandingan metode TAM dan UTAUT dalam mengukur kesuksesan  penerapan  sistem  informasi  akademik  (studi  kasus  penerapan  sistem  informasi  STMIK  dipanegara Makassar),” in Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) , 2015, vol. 1, no. 1.
[8] W. Erika, “ANALISIS PERBANDINGAN METODE TAM (Technology Acceptance Model) DAN UTAUT (Unified of Acceptance  and  Use  of  Technology)  TERHADAP  PERSEPSI  PENGGUNA  SISTEM  INFORMASI  DIGITAL LIBRARY (Studi Kasus: Universitas Pembangunan Panca Budi Medan),” J. Mahajana Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 78–83, 2019.
[9] A. Anggito and J. Setiawan, Metodologi penelitian kualitatif . CV Jejak (Jejak Publisher), 2018.
[10]  N.  Pranawati,  “Survei  Keterlaksanaan  Kurikulum  2013  Pada  Mata  Pelajaran  Penjasorkes  Di  SMP  Sasaran  Kota Mojokerto,” J. Pendidik. Olahraga dan Kesehat. , vol. 2, no. 3, 2014.
[11]  T.  Handayani  and  S.  Sudiana,  “Analisis  penerapan  model  UTAUT  (Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of Technology)  terhadap  perilaku  pengguna  sistem  informasi  (studi  kasus:  sistem  informasi  akademik  pada  STTNAS Yogyakarta),” Angkasa J. Ilm. Bid. Teknol. , vol. 7, no. 2, pp. 165–180, 2015.
[12]  M. S. M. Diningrat, B. S. WA, and H. Henderi, “EVALUASI PENERIMAAN APLIKASI MOBILE BANKING BNI TERHADAP MINAT NASABAH MENGGUNAKAN UTAUT (STUDI KASUS: BNI CABANG UGM),” J. Inf. , vol. 5, no. 4, pp. 9–13, 2019.
[13]  K. A. T. Wibowo, “Faktor–Faktor yang Mempengaruhi Penerimaan Tiga Portal Web Perguruan Tinggi Swasta dengan Metode UTAUT Dan TTF.” Universitas Islam Indonesia, 2019.
[14]  Z. Arifin, “Kriteria instrumen dalam suatu penelitian,” J. Theorems (The Orig. Res. Math. , vol. 2, no. 1, 2017.
[15]  M.  Dhamayanti,  A.  D.  Rachmawati,  N.  Arisanti,  E.  P.  Setiawati,  V.  K.  Rusmi,  and  N.  Sekarwana,  “Validitas  dan reliabilitas  kuesioner  skrining  kekerasan  terhadap  anak  ‘ICAST-C’  versi  bahasa  indonesia,” J.  Keperawatan Padjadjaran , vol. 5, no. 3, 2018.
[16]  J. Jufrizen and A. S. P. Lubis, “Pengaruh Kepemimpinan Transformasional dan Kepemimpinan Transaksional terhadap Kinerja Pegawai Dengan Locus Of Control Sebagai Variabel Moderating,” Maneggio J. Ilm. Magister Manaj. , vol. 3, no. 1, pp. 41–59, 2020.