## Penerimaan Teknologi “Lapak Asik” BPJS Ketenagakerjaan: Studi Kasus Banda Aceh
Nurhayati 1 , Rusdi 2 1 ,2 Jurusan Manajemen, Fakultas Ekonomi – Universitas Teuku Umar Email Corespondent : rusdi@utu.ac.id
Abstract: Prior  research  has  provided  valuable  insights  into  how  and  why employees  make  a  decision  about  the  adoption  and  use  of  information technologies  (ITs)  in  the  workplace.  From  an  organizational  point  of  view, however,  the  more  important  issue  is  how  man-  agers  make  informed decisions  about  interventions  that  can  lead  to  greater  acceptance  and effective utilization of IT. There is limited research in the IT implementation literature  that  deals  with  the  role  of  interventions  to  aid  such  managerial decision  making.  Particularly,  there  is  a  need  to  understand  how  various interventions  can  influence  the  known  determinants  ofIT  adoption  and  use. To address this gap in the literature, we draw from the vast body of research on  the  technology  acceptance  model  (TAM),  particularly  the  work  on  the determinants  of  perceived  usefulness  and  perceived  ease  of  use,  and:  (i) develop  a  comprehensive  nomological  network  (integrated  model)  of  the determinants  of  individual  level  (IT)  adoption  and  use;  (ii)  empirically  test the proposed integrated model; and (iii) present a research agenda focused on  potential  pre-  and  post-implementation  interventions  that  can  enhance employees’ adoption and use of IT. Our findings and research agenda have important implications for managerial decision making on IT implementation in organizations Keywords : Technology Acceptance, Service, BPJS Ketenagakerjaan
Abstrak: Penelitian  sebelumnya  telah  memberikan  wawasan  berharga tentang  bagaimana  dan  mengapa  karyawan  membuat  keputusan  tentang adopsi dan penggunaan teknologi informasi (TI) di tempat kerja. Dari sudut pandang  organisasi,  bagaimanapun,  masalah  yang  lebih  penting  adalah bagaimana  manajer  membuat  keputusan  tentang  intervensi  yang  dapat menyebabkan penerimaan yang lebih besar dan pemanfaatan TI yang efektif. Ada  penelitian  terbatas  dalam  literatur  implementasi  TI  yang  berhubungan dengan peran intervensi untuk membantu pengambilan keputusan manajerial tersebut.  Khususnya,  ada  kebutuhan  untuk  memahami  bagaimana  berbagai intervensi dapat mempengaruhi determinan adopsi dan penggunaan TI yang diketahui. Untuk mengatasi kesenjangan dalam literatur ini, kami mengambil dari  banyak  penelitian  tentang  model  penerimaan  teknologi  (TAM), khususnya  pekerjaan  pada  faktor  penentu  kegunaan  yang  dirasakan  dan kemudahan  penggunaan  yang  dirasakan,  dan:  (i)  mengembangkan  jaringan nomologis yang komprehensif (model terintegrasi) dari faktor-faktor penentu adopsi  dan  penggunaan  tingkat  individu  (TI);  (ii)  menguji  secara  empiris model  terintegrasi  yang  diusulkan;  dan  (iii)  menyajikan  agenda  penelitian yang  berfokus  pada  potensi  intervensi  sebelum  dan  sesudah  implementasi yang dapat meningkatkan adopsi dan penggunaan TI oleh nasabah. Temuan dan  agenda  penelitian  kami  memiliki  implikasi  penting  untuk  pengambilan keputusan manajerial pada implementasi TI dalam organisasi.
Keywords : Penerimaan Teknologi, Layanan, BPJS Ketenagakerjaan
JURNAL EKONOMI MANAJEMEN DAN BISNIS Volume  23, Nomor 2, OKTOBER 2022 P-ISSN : 1412-968X E-ISSN : 2598-9405

## PENDAHULUAN
Interaksi fisik menjadi momok yang mengganggu  jalannya  kinerja  ketika  pandemi Covid 19 (Casidy et al., 2021; Hanifah Salsabila et al.,  2020;  Maikomo  et  al.,  2021).  Tidak  terhitung banyaknya  aturan  dalam  protokol  kesehatan  yang harus  dituruti  oleh  tiap  individu  demi  melindungi dirinya dan orang lain sejak  virus ini  merebak  luas secara  global.  Hal  ini  juga  memaksa  beberapa perusahaan  baik  nasional,  multi-nasional  dan daerah  untuk  menyesuaikan  proses  interaksi  dan pemasarannya  agar  mampu  saling  menjaga  dari penyebaran virus ini (Rajabi et al., 2021; Zafarullah & Ferdous, 2021). BPJS Ketenagakerjaan contohnya,  sebagai  perusahaan  BUMN  yang  diberi mandat  berdasarkan  UU  No.  40  tahun  2004, perusahaan  ini  adalah  perusahaan  nirlaba  yang berfungsi menjaga Sistem Jaminan Sosial Nasional. Tidak  terhitung  bidang  usaha  yang  bernaung  di bawah perusahaan BUMN  ini salah  satunya adalah bidang ini yang dikhususkan untuk memastikan tiap pekerja di Indonesia memiliki sistem jaminan sosial ketika  terjadi  kecelakaan  kerja,  pemecatan  dan pensiun.
Interaksi  non  fisikal  kemudian  akan  menjadi solusi  di  tengah  maraknya  penggunaan  teknologi internet  (Gao  et  al.,  2017;  Tambotoh  et  al.,  2015; Veblen,  2017).  Penggunaan  gawai  pintar  yang sudah  mencapai  angka  63,3%  pada  2019  dan  akan terus  meningkat  hingga  diperkirakan  pada  2025 setidaknya 89,2% populasi Indonesia akan menggunakan perangkat ini menjadi sebuah premis tersendiri  bagaimana  interaksi  akan  berubah  ke depannya (Fajrin et al., 2020; Farfar, 2021; Hanifah Salsabila et al., 2020). Sebagai sebuah keniscayaan, kondisi  ini  memaksa  beberapa  perusahaan  jasa untuk  berbenah  dalam  menyajikan  produknya kepada  konsumen  (Azis,  2019;  Nikijuluw  et  al., 2020).  Tentu  saja  BPJS  Ketenagakerjaan  turut untuk  memperbaiki  pola  penyajian  produknya. Induksi  teknologi  akan  sebegitu  pentingnya  bukan hanya  di  masa  pandemi  dan new  normal ,  tapi  juga mengikut pada kebutuhan pelayanan dan pasar yang tak  lagi  mengenal  batas  waktu  dan  jarak  (Kholifah et  al.,  2020;  Nikijuluw  et  al.,  2020;  Putra,  2020; Setiyowati et al., 2020).
Kesiapan  dalam  menghadapi  layanan  yang  non fisikal  tentunya  akan  sangat  penting  (Fajrin  et  al., 2020;  Kholifah  et  al.,  2020).  Teknologi  informasi sebagai  basis  dasar  interaksi  sosial  real-time mampu  menyambungkan  antar  pihak  dengan manusia  ataupun  kesadaran  virtual  yang  sengaja dirancang  untuk  memenuhi  kebutuhan  layanan (Donmez  et  al.,  2021;  Hennig-Thurau  et  al.,  2010; Suh  &  Han,  2002;  J.  Wu  &  Lu,  2013).  Pada  masa sekarang  dan  yang  akan  datang,  akan  banyak profesi  layanan  yang  akan  digantikan  oleh teknologi  (Adeyemi  et  al.,  2016;  Castells,  2014). Interaksi manusia dan komputer di masa yang akan
datang  memunculkan  isu  pelik  secara  sumberdaya manusia  yang  dikotomis  dengan  kebaikan  sisi  layanan dan marketing (Caplan, 2002; Castells, 2014; Hornbæk &  Hertzum,  2017).  BPJS  Ketenagakerjaan  juga memunculkan  Lapak  Asik  (Layanan  tanpa  Kontak Fisik)  sebagai  jawaban  bagi  fasilitas  layanan non- human  interaction .  Secara  teknis  pengguna  layanan BPJS  Ketenagakerjaan  akan  dialihkan  ke  sebuah Personal  Computer sebagai  pengganti Customer Service yang bertugas melayani. Lapak Asik diharapkan  dapat  meminimalisasi  interaksi  manusia dengan manusia lainnya dan merupakan ujung tombang unjungan  mandiri  bagi  pengguna  layanan  untuk memaksimalkan kebutuhan layanan mereka.
Kita  akan  mengukur  bagaimana  teknologi  ini kemudian  dapat  berterima  masyarakat  utamanya pengguna  layanan  BPJS  Ketenagakerjaan.  Pertanyaan yang  muncul  tentu  saja  akan  berusaha  menyibak efektifitas penerapan teknologi tersebut dan penerimaannya  di  masyarakat  (Alkhwaldi  &  Kamala, 2017;  Dönmez-Turan  &  Kir,  2019;  Venkatesh  et  al., 2003).  Pada  beberapa  studi  lainnya,  penerimaan teknologi dianggap mampu memberikan impact positif dan  membantu  pekerjaan  (Chao,  2019;  Dönmez-Turan & Kir, 2019; S. Islam, 2011; Lowry et al., 2013; J. Wu &  Lu,  2013).  Tidak  sedikit  juga  penelitian  yang menyatakan  bahwa  penerapan  teknologi  tertentu tertolak  dan  tidak  maksimal  memunculkan  nilai efisiensi  dan  efektifitas  seperti  yang  diharapkan (Ananda et al., 2015; Hamdan et al., 2013). Kondisi ini yang  memunculkan  keraguan  bagi  beberapa  aplikasi teknologi terapan ketika diejawantahkan pada masyarakat dan pengguna layanan. Seringkali pengguna  layanan  dibuat  bingung  (Compeau  et  al., 1999;  Kimathi  &  Zhang,  2019),  gagap  dengan teknologi yang ada (Abdullah et al., 2016; Compeau et al., 1999; Kimathi & Zhang, 2019), cemas bahkan ragu pada fungsi teknologi yang diberikan penyedia layanan (Amiruddin et al., 2021; Hamza et al., 2017; Kimathi & Zhang,  2019;  Szentágotai-Tǎtar  &  Miu,  2016). Kondisi-kondisi ini tentunya tidak akan menyenangkan dan  jauh  dari  harapan  dari  investasi  besar  atas teknologi  tersebut  (Suh  &  Han,  2002;  Winarno  et  al., 2021).  Sejatinya  sebuah  teknologi  akan  mendorong kecepatan  dan  ketepatan  dengan  semaksimal  mungkin mereduksi  faktor human  error pada  proses  layanan manual  (Chao,  2019; Purnomo  &  Lee,  2013;  J.  Wu  & Lu, 2013).

## TINJAUAN PUSTAKA
Studi mengenai penerimaan teknologi tidak terlepas dari  teori  Ajzen  (Ajzen  &  Fisbbein,  1974;  Fishbein  & Ajzen,  1975).  Dalam  perspektif learning  theory pada teori  berbeda  (Long  &  Khoi,  2020),  sebuah  teknologi bisa  berlaku  umum  dan  berterima  ketika  seluruh perangkat yang dibutuhkan untuk mengakses teknologi itu  terkoneksi  (Dönmez-Turan  &  Kir,  2019;  S.  Islam, 2011;  J.  Wu  &  Lu,  2013);  perangkat  keras  dan  lunak serta  manusia  yang  menggunakannya  (S.  Islam,  2011; Mar’ah et al., 2020; J. Wu & Lu, 2013). Terlepas dari
bagaimana  sebuah  teknologi  mengadaptasi  dengan penggunanya,  teknologi  informasi  yang  muncul seharusnya  memberi  dampak  yang  positif  bagi keberhasilan kinerja
manusia yang menggunakannya.  Secara  paradoksal  beberapa teknologi  memunculkan  ketakutan,  kecemasan yang  berlebihan  bahkan  keengganan  dari  tiap individu  (Amiruddin  et  al.,  2021;  Ching-Ter  et  al., 2017).  Beberapa  pihak  yang  merasa  cemas  dan enggan  ini  memunculkan  kinerja  buruk  yang tentunya  jauh  dari  harapan  sebuah  teknologi diluncurkan  (Abdullah  et  al.,  2016;  Amiruddin  et al., 2021; Hamza et al., 2017).
Model  yang  mula-mula  melihat  bagaimana interaksi  manusia  ketika  menerima  teknologi  di ruang  kerja  bisa  merujuk  pada  penelitian  yang dilakukan menggunakan Igbaria’s Model (Igbaria et al., 1995, 1996). Pada beberapa tahapan,  model ini mampu  menjangkau  respon  kognisi  pengguna  atas teknologi  dengan  memasukkan  sisi  behavioural intentions  dan  memastikan  pengguna  untuk memiliki
“keinginan untuk
benar-benar
menggunakan”  (Guimaraes  et  al.,  1992;  Igbaria  et al., 1995). Keinginan untuk benar-benar menggunakan ini yang dalam terminology konstruknya  disebut Actual  System  Use .  Sebagai sebuah konstruk akhir yang diharapkan dan menjadi capaian  utama  dalam  model  Igbaria,  lebih  lanjut memunculkan  kritik  yang  memperkaya  model  ini (Igbaria  et  al.,  1996;  Szajna,  1996).  Tahapan selanjutnya  model  ini  dikembangkan  menjadi model Technology  Acceptance  Modelling (TAM) yang  memperhatikan secara  mendalam  sisi laten di luar  konstruk  yang  ada  untuk  memastikan  niat perilaku  dengan  menambahkan  variabel  sikap (Abdullah  et  al.,  2016;  Zaremohzzabieh  et  al., 2015).  Pada  model  TAM  dasar,  model  sikap  ini direkayasa  sebagai  Attitude  Towards  Using  (ATU) (Abu  Samah  et  al.,  2011;  Ajzen  &  Fisbbein,  1974; Secor, 2002).
Berbanding banyak model lainnya, model TAM ini lebih banyak digunakan dalam proses penelitian terhadap  penerimaan  teknologi  di  banyak  lokasi penelitian  dan  kondisi  demografi  (Dönmez-Turan &  Kir,  2019;  S.  Islam,  2011;  Kurniabudi  et  al., 2015).  Hal  ini  disebabkan  oleh  lengkapnya  model ini berbanding model sebelumnya (Lai & Li, 2005; Lim,  2018;  J.  Wu  &  Lu,  2013)  dan  keandalannya dalam  membawa  nilai-nilai efisiensi dan efektifitas yang  diharapkan  dapat  muncul  dari  kemauan individu untuk membiasakan diri dan menggunakan sebuah teknologi  (S. Islam, 2011; Lim, 2018; J. H. Wu  &  Wang,  2005;  J.  Wu  &  Lu,  2013).  Proses pengukuran  yang  dilakukan  pada  model  TAM memang  sedikit  kompleks,  namun  juga  sebanding dengan  efektifitas  capaiannya  (Ajibade,  2019; Casidy  et  al.,  2021;  Sun  &  Zhang,  2021).  Pada beberapa  kasus,  model  ini  dibenturkan  dengan model  serupa  yaitu Unified  Theory  of  Acceptance and  Use  of  Technology (UTAUT)  dan Hedonic- Motivation  System  Adoption  Model (HMSAM) yang  muncul  belakangan  (Lowry  et  al.,  2013; Venkatesh  et  al.,  2003;  Viswanath  Venkatesh  & Xu,  2012).  Tetapi,  kepopuleran  model  ini  jauh
menyaingi  kedua  model  tersebut  dan  masih  cukup kredibel  dalam  mencapai  hasil  dan  gambaran  kondisi penerimaan teknologi yang diharapkan.
Proses  penambahan  variabel hedonic  motivation seperti; curiosity , joy dan control pada model HMSAM secara  umum  dianggap  mengganggu  (Lowry  et  al., 2013).  Lebih  jauh,  model  ini  juga  tidak  menghasilkan sikap  menggunakan  yang  dirujuk  pada  model  TAM dan  Igbaira.  Pada  akhir  model  HMSAM, behavioural intention  to  use akan  ditemani  oleh  konstruk keterlibatan ( immersion ) yang secara psikologi merujuk pada Kernel’s Theory (Kivinen  et  al.,  2004;  Xu  et  al., 2013) . Pada  konstruk  selanjutnya  terdapat  kritik  yang berlandaskan pada Gamified Learning Theory (Landers,  2014;  Zaric  et  al.,  2021)  yang  menjelaskan secara  gamblang  bahwa  proses  menyenangkan  yang diadopsi  dari  kesenangan  permainan  ( gamification ) tidak  terlalu  berpengaruh  pada  proses  belajar  dan penerimaan  individu  atas  suatu  teknologi  (Bedwell  et al., 2012; Kevin Ford, 2008; Landers, 2014; Seaborn & Fels,  2015).  Hal  ini  jelas  membantah  teori hedonic yang  menjadi  landasan  HMSAM  dan  secara  jelas menyatakan  bahwa  pada  dasarnya learning-related behaviour jauh  lebih  berguna  ketika  berada  pada  sisi moderating ataupun mediating dalam  pembentukan model penerimaan teknologi.
Gambar 1 : Gamified Learning Theory (Landers, 2014)
Kehendak untuk memahami sebuah teknologi jika merujuk  pada  kritik  yang  disampaikan  pada  model yang  ditawarkan  dalam Gamification  for  User- Oriented  Housing  Design tentunya  akan  menolak posisi konstruk hedonic yang ditawarkan HMSAM (Lo et al., 2017). Keraguan atas motivasi hedonis dalam diri individu  untuk  menerima  sebuah  teknologi  tertentu bersandar  pada  kesadaran  kognisi  individu  tertentu dalam menggunakannya (S. Islam, 2011; Lowell, 2012; Lowry et al., 2013; Seaborn & Fels, 2015; Zaric et al., 2021).  Bahkan  untuk  sebuah  permainan,  seorang individu  akan  menerka  permainan  tertentu  (yang berbasis  teknologi  informasi  saat  ini)  yang  dianggap lebih  cocok  dengan  keinginan  dan  kebutuhannya  dan dapat dengan mudah ia pahami (Seaborn & Fels, 2015; Zaric  et  al.,  2021).  Kemunculan  aplikasi  yang  terlalu banyak tentunya akan  mengeliminasi banyak dominasi teknologi yang pada masa sebelumnya merupakan batu sandungan  bagi  individu.  Individu  pada  masa  lalu dihadapkan  pada  keharusan  untuk  mempelajari sedangkan  pada  saat  ini  individu  tersebut  cukup mengadaptasi pengetahuan dari aplikasi yang sebelumnya  pernah  ia  gunakan  pada  teknologi  yang
lebih  baru  dengan  fitur  yang  tentunya  tidak  jauh berbeda  (Agarwal  &  Karahanna,  2000;  Igbaria  et al., 1995; J. Wu & Lu, 2013).
Pada  beberapa  kasus,  banyak  individu menolak  menggunakan  merk operating  system tertentu  karena  mereka  menolak  untuk  belajar. Walaupun  beberapa operating  system komputer menghadirkan kenyamanan dan kemewahan, beberapa  individu  tetap  bertahan  pada  sebuah perangkat teknologi komputasi atas dasar pengetahuan  dan  bukan  atas  dasar  nilai hedonic tertentu  yang  ditawarkan  oleh  pembuat  aplikasi (Ayyagari,  2006;  Viswanath  Venkatesh  &  Xu, 2012).  Hal  ini  juga  terjadi  pada  persaingan operating system perangkat gawai pintar. Dominasi sebuah operating  system gawai  pintar  tertentu  jauh lebih  mudah  dipahami  dan  tentunya  dipilih walaupun terus dibaharui dan ini menjadi fenomena bagaimana operating system tersebut tetap digandrungi walaupun jauh dari kesan hedonic yang ia  tawarkan.  Sisi  inilah  yang  juga  menjadi  dasar untuk mempertahankan model  TAM  dalam penelitian kali ini (Holden & Rada, 2011; S. Islam, 2011; Lai & Li, 2005; Wang et al., 2003).

## METODE PENELITIAN

## Data
Sebanyak  220  kuesioner  tertutup  disebarkan pada  pengguna  teknologi  “Lapak  Asik”  BPJS Ketenagakerjaan  di  Banda  Aceh.  Kuesioner penelitian  telah  terlebih  dahulu  diuji  validitas  dan reliabilitasnya  dalam  mengambil  data  penelitian dengan  melakukan  pilot  kuesioner  di  Kabupaten Aceh  Besar  di  Kecamatan  Baitussalam,  Krueng Barona Jaya, Darul Imarah dan Kecamatan Peukan Bada.  Pemilihan  kecamatan  tersebut  dikarenakan keempat  kecamatan  tersebut  bukan  lagi  wilayah Kota  Banda  Aceh  namun  memiliki  karakteristik demografis  yang  serupa  dengan  locus  penelitian yang dituju.
Kuesioner disebarkan kepada responden dengan menggunakan  metode convenience  sampling dan peneliti menerima 209 kuesioner yang dipulangkan dan  dapat  digunakan.  Adapun  4  kuesioner penelitian  tidak  dikembalikan  oleh  responden sedangkan 7 sisanya dikembalikan dengan jawaban yang  tidak  penuh  terisi  seluruhnya.  209  kuesioner penelitian  yang  diterima  menunjukkan  psikografi dan demografi responden sebagai berikut:

## Tabel 1 : Sebaran Responden Penelitian
Jenis Kelamin Pria 121 57,89% Wanita 88 42,11% Kecamatan Domisili Baiturrahman 25 11,96% Kuta Alam 12 5,74% Meuraxa 33 15,79% Syiah Kuala 13 6,22% Lhueng Bata 35 16,75% Kuta Raja 25 11,96% Banda Raya 18 8,61% Jaya Baru 27 12,92%
Ulhee Kareng 21 10,05% Pendidikan Terakhir SMA/K sederajat 67 32,06% Diploma I 11 5,26% Diploma II 0 0,00% Diploma III 14 6,70% Diploma IV 7 3,35% Strata 1 104 49,76% Strata 2 6 2,87% Identitas Etnis Aceh 86 41,15% Gayo 43 20,57% Dhevayan 6 2,87% Tamiang 5 2,39% Pakpak/ Singkil 11 5,26% Aneuk Jamee 3 1,44% Jawa 32 15,31% Banjar 5 2,39% Batak/ Karo 12 5,74% Minang/ Melayu 6 2,87% Bidang Pekerjaan Perbankan 13 6,22% Konstruksi 11 5,26% Makanan dan Minuman 28 13,40% Tekstil 16 7,66% Kayu dan furniture 17 8,13% Percetakan 9 4,31% Tambang batubara dan minyak bumi 6 2,87% Kimia 15 7,18% Farmasi 19 9,09% Komputer  dan  Teknologi Informasi 24 11,48% Kendaraan bermotor 11 5,26% Pengangkutan 16 7,66% Listrik dan instalasi 24 11,48%

## Instrumen Penelitian
Validitas  instrument  penelitian  yang  digunakan selain  diuji  dalam  bentuk  pilot  juga  menggunakan instrument yang telah digunakan pada penelitian terkait TAM sebelumnya (Venkatesh & Bala, 2008).Pengukuran  TAM  sendiri  terdiri  dari  sepuluh dimensi  dan  27  item:  D1.  Perceived  utility  misalnya bentuk  pernyataan  yang  akan  berbunyi  “Dengan mengadopsi  teknologi  digital  Lapak  Asik  saya  dapat memiliki  hubungan  sosial  yang  lebih  kuat  dengan sesame  pengguna  BPJS  Ketenagakerjaan”.  D2. Perceived ease of use misalnya bentuk pernyataan yang akan  berbunyi  “Interaksi  teknologi  digital  mudah  dan cepat  untuk  dikuasai”  yang  terdiri  dari  4  item pernyataan. D3. Perceived pleasure misalnya pernyataan  yang  akan  berbunyi  demikian  “Saya  suka menggunakan alat digital Lapak Asik” yang terdiri dari variasi  4  item  pernyataan.  D4.  Intention  to  use misalnya bentuk pernyataan yang akan berbunyi “Saya akan menggunakan Lapak Asik” yang terdiri dari item tunggal  pernyataan.  Berikutnya  ada  konstruk  dimensi D5.  Actual  use  misalnya  pernyataan  yang  berbunyi “Saya  sering  menggunakan  Lapak  Asik”  yang  terdiri dari satu item pernyataan. Dimensi konstruk berikutnya adalah  D6.  Kompatibilitas  contoh  pernyataannya  akan berbunyi “Sebagian besar aspek kehidupan profesional saya kompatibel dengan penggunaan Lapak Asik” yang terdiri  dari  3  item  pernyataan.  Berikutnya  adalah dimensi  sikap  D7.  Attitude  misalnya  pernyataan  yang akan  berbunyi  “Menggunakan  Lapak  Asik  dalam pelayanan  BPJS  Ketenagakerjaan  adalah  konsep  yang luar  biasa”  yang  terdiri  dari  2  item  pernyataan.  D8. Self-efficacy (3 item) misalnya bentuk pernyataan yang
akan  berbunyi  “Saya  yakin  dengan  kapasitas  saya untuk  belajar  menggunakan  Lapak  Asik”. Berikutnya adalah dimensi D9. Efek emosional dari kelelahan  menggunakan  Lapak  Asik  misalnya pernyataan  yang  akan  berbunyi  “Saya  mengalami kelelahan  emosional  setelah  menggunakan  Lapak Asik”  dan  terdiri  dari  3  item  dengan  skor  terbalik. dan  D10.  Perceived  risk  misalnya,  “Saya  takut diejek ketika menggunakan Lapak Asik yang terdiri dari  3  pernyataan  dengan  skor  terbalik.  Dalam sampel  penelitian  ini,  Cronbach's  alpha  dari dimensi  untuk  D1,  D2,  D3,  D6,  D7,  D8,  D9,  D10 masing-masing  adalah  0,91,  0,83,  0,91,  0,91,  0,95, 0,83,  0,80  masing-masing  0,80,  kecuali  untuk  D4 dan  D5  yang  diwakili  oleh  item  tunggal,  yang mencerminkan  niat  perilaku  untuk  menggunakan dan penggunaan aktual dari teknologi.
Kuesioner TAM menunjukkan koefisien reliabilitas  yang  baik  dengan  alpha  Cronbach  yang dihitung  sebesar  88%.  Rerata  item  yang  dihitung adalah  m=3,14  dan  mean  skala  adalah  m  =  85,03, dengan varians 189.593 dan standar deviasi 13,769. ANOVA  dengan  Uji  Tukey  untuk  Nonadditivity menyatakan  antara  nilai  a  antara  koefisien  item F=182.596 signifikan pada p<0.01 dan koefisien T- Squared  Hotelling  dari  F=4.536  signifikan  pada p<0.02.

## HASIL PENELITIAN
Semua  faktor  dievaluasi  menggunakan  skala Likert 5 poin, dengan 3 sebagai titik tengah teoretis. Pada empat variabel respoden penelitian memberikan  penilaian  mulai  dari  3,17  hingga  3,87 untuk  konstruk  enjoyment,  intention  to  use,  self- efficacy, dan nilai dari perceived risk. Dari seluruh konstruk  penelitian  yang  ada  kami  menemukan bahwa  responden  penelitian  memiliki  pandangan terendah  tentang  kegunaan  teknologi  Lapak  Asik (m=2,56), diikuti oleh penggunaan aktual (m=2,92), dan  self-efficacy  (m=3,87).  Penyebaran  standar deviasi  variabel  adalah  antara  0,86  dan  1,17, menunjukkan  rentang  variabilitas  yang  kecil. Kemiringan  dan  kurtosis  masing-masing  berkisar dari  -0,95  hingga  0,42  dan  -0,68  hingga  1,15. Keduanya  menunjukkan  bahwa  konstruksi  yang diperiksa  berada  dalam  kisaran  normal  menurut standar yang dinyatakan literatur.
Analisis regresi membantu kita untuk menganalisis  dan  yang  lebih  penting  adalah membentuk  suatu  permodelan  hubungan  antar variabel.  Kita  juga  akan  memungkinkan  untuk membuat  prediksi  tentang  apa  yang  sebenarnya akan dilakukan oleh penggunaan variabel teknologi berdasarkan skor dimensi lain: perceived usefulness, perceived enjoyment, perceived ease of use,  intention  to  use,  kompatibilitas,  sikap,  efikasi diri, konsekuensi emosional dari kelelahan penggunaan Lapak Asik, dan risiko yang dirasakan. Regresi  berganda  dilakukan  untuk  menyelidiki apakah  perceived  usefulness,  perceived  enjoyment, perceived ease of use, intention to use, kompatibilitas,  sikap,  efikasi  diri,  konsekuensi emosional  dari  kelelahan  penggunaan  Lapak  Asik,
dan  risiko  yang  dirasakan  dapat  secara  signifikan memprediksi  penggunaan  teknologi  yang  sebenarnya dari  Lapak  Asik  BPJS  Ketenagakerjaan.  Hasil  regresi menunjukkan bahwa model menjelaskan 66,3% varians dan  model  signifikan  F  (9,172)  =  40,603,  p<.001. Sementara  niat  untuk  menggunakan  memberikan kontribusi  yang  signifikan  terhadap  model  (B  =  .466, p<.01), dan juga sikap (B = .197, p<.05), variabel TAM lainnya  tidak  memberikan  kontribusi  yang  signifikan terhadap  model  penerimaan  teknologi  Lapak  Asik seperti terlihat pada Tabel di bawah:
Tabel 2 : Hasil Uji Statistik untuk Model Penelitian
Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics Durbi n- Wats on R Square Change F Change df 1 df2 Sig. F Change 1 .825 a .695 .677 .67519 .654 42.933 9 200 .000 1.915
a. Predictors: (Constant), Perceived risk, Perceived ease of use, Emotional consequences of fatigue, Perceived usefulness, Self-efficacy, Intention to use, Compatibility, Attitude, Perceived enjoyment b. Dependent Variable: Actual Use
Tabel 3 : Hasil gambaran Model
ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1  Regression 164.542 9 21.381  42.933  .000 b Residual 82.744  200 .714 Total 216.286  209
a. Dependent Variable: Actual Use
b. Predictors: (Constant), Perceived risk, Perceived ease of use, Emotional consequences of fatigue, Perceived usefulness, Self- efficacy, Intention to use, Compatibility, Attitude, Perceived enjoyment
Tabel 4 : Konstanta Model Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1  (Constant) .122 .304 .403  .687 Perceived usefulness -.204 .060 -.204 -.408  .684 Perceived ease of use .074 .082 .058 .925  .357 Perceived enjoyment .111 .109 .100 1.036  .303 Intention to use .466 .082 .477 5.757  .000 Compatibilit y .116 .086 .105 1.356  .177 Attitude .198 .097 .191 2.075  .040 Self- efficacy .011 .083 .009 .140  .892 Emotional consequen ces -.101 .508 -.088  -1.727  .087 Perceived risk .041 .056 .035 .722  .471
a. Dependent Variable: Actual Use

## PEMBAHASAN
Pandemi memaksa bentuk interaksi yang sebelumnya  tatap  muka  diubah  menjadi  melalui
perantara  teknologi  tertentu.  Lapak  Asik  adalah bentuk  penggunaan  teknologi  yang  memudahkan nasabah  BPJS  Ketenagakerjaan  dalam  melalukan klaim  atas  premi  mereka.  Teknologi  ini  selain sebagai  bentuk  subtitusi  interaksi,  juga  merupakan rekayasa  tertentu  agar  memudahkan  pelayanan nasabah  BPJS  Ketenagakerjaan.  Bentuk  rekayasa ini meminimalisasi ketergantungan interaksi langsung  dan  digantikan  dengan  bentuk  interaksi yang  lebih  private  dan  real-time.  Hasil  penelitian kami menunjukkan bahwa konstruk yang disediakan  oleh  TAM  dalam  mempelajari  gejala interaksi  teknologi  antara  manusia  dan  teknologi informasi dan komputasi dapat dikatakan ampuh. Nasabah  BPJS  Ketenagakerjaan  dapat  mudah dalam  mengajukan  klaim  atas  Jaminan  Kecelakaan Kerja  (JKK),  Jaminan  Kematian  (JKM),  Jaminan Pensiun  (JP)  dan  Jaminan  Hari  Tua  (JHT)  tanpa harus  bersusah  payah  melakukan  kontak  fisik dengan pegawai BPJS Ketenagakerjaan. Berdasarkan  hasil  uji  kuesioner  yang  telah disebarkan  pada  nasabah  BPJS  Ketenagakerjaan pengguna Lapak Asik, didapat hasil penelitian yang menyatakan bahwa yang paling berpengaruh dalam sikap  penerimaan  teknologi  adalah  niat  dan  sikap pengguna Lapak Asik itu sendiri. Konstruk lainnya secara  bersama-sama  juga  menghasilkan  suatu kondisi  penggunaan  yang  sebenarnya  oleh  nasabah BPJS  Ketenagakerjaan.  Konstruk  seperti perceived utility,  perceived  ease  of  use,  perceived  enjoyment, intention  to  use,  compatibility,  attitude ,  dan self- efficacy pada  dasarnya  juga  memiliki  kontribusi nasabah dalam actual usage Lapak Asik. Melalui  penelitian  ini  kami  meyakinkan bahwa  pemahaman  tentang  sikap  penerimaan teknologi  tentu  saja  berbeda  di  suatu  kondisi  ke kondisi  lainnya.  Menurut  penelitian  yang  telah kami  lakukan,  kami  bisa  menyatakan  bahwa penerimaan
teknologi
nasabah
BPJS
Ketenagakerjaan cukup baik. Lapak Asik yang telah digunakan dalam mengantisipasi interaksi langsung cukup  berterima  umum.  Sikap  penerimaan  yang didasari oleh keingintahuan pada dasarnya  menjadi dominan  dalam  membentuk  penerimaan  yang  ada (Winarno  et  al.,  2021;  J.  Wu  &  Lu,  2013).  Tidak sedikit  dari  aplikasi  teknologi  pada  penelitian lainnya yang secara umum memunculkan kecemasan  ketika  diejawantahkan  ke  publik pengguna  layanan  (Abdullah  et  al.,  2016;  Ching- Ter  et  al.,  2017;  Hamza  et  al.,  2017).  Publik menolak  untuk  menggunakan,  sikap  mereka mengeras  dan  pada  akhirnya  penyedia  layanan menghentikan  teknologi  tersebut  karena  tertolak untuk digunakan (Neacsiu et al., 2018; Szentágotai- Tǎtar  &  Miu,  2016).  Teknologi  pada  dasarnya  tak selamanya  dianggap  memudahkan  (Chao,  2019; Szentágotai-Tǎtar  &  Miu,  2016).  Kenyataan  ini tentu  saja  mengkhawatirkan  mengingat  beberapa teknologi  aplikasi  diterapkan  karena  kebutuhan yang tiba-tiba saja mendesak.
Niat pribadi dari nasabah BPJS Ketenagakerjaan  menjadi  dasar  utama  aplikasi Lapak  Asik  digunakan  oleh  mereka.  Tanpa  niat untuk  menggunakan,  sebaik  apapun  aplikasinya
akan  tetap  tertolak  dan  sulit  untuk  disosialisasikan (Compeau  et  al.,  1999;  Kimathi  &  Zhang,  2019; Zulherman  et  al.,  2021).  Hal  ini  senada  dengan  teori yang  menyatakan  bahwa  sikap  penerimaan  teknologi didasari  oleh  niat  penggunanya  dan  bukan  faktor eksternal  lainnya  yang  muncul  belakangan  (Bashir  & Madhavaiah,  2014;  King  &  He,  2006;  Olushola  & Abiola, 2017; Yzer, 2012). Rasa nyaman biasanya akan muncul  ketika  teknologi  telah  dicoba  digunakan  dan bukan sebaliknya (Chao, 2019; Ching-Ter et al., 2017). Tujuan  penggunaan  dan  sikap  terhadap  teknologi memiliki  dampak  yang  signifikan  dan  positif  pada perilaku  penggunaan  teknologi  yang  sebenarnya  dari nasabah (Avey et al., 2010; Pizzi & Scarpi, 2020; Yzer, 2012).
Menurut  penelitian  sebelumnya  tentang  TAM, utilitas  yang  dirasakan  dan  kemudahan  penggunaan yang  dirasakan  adalah  dua  komponen  penting  yang memiliki dampak kuat pada proses adopsi suatu sistem (Liu  et  al.,  2019;  Marangonic  dan  Granic,  2015; Okumus  et  al.,  2016;  Scherer  et  al.,  2019).  Selain  itu nasabah yang memiliki sikap positif terhadap teknologi pelayanan lebih cenderung menggunakannya, sedangkan  mereka  yang  memiliki  sikap  negatif terhadapnya lebih cenderung  menolaknya  (Taherdoost, 2018;  Zulherman  et  al.,  2021).  Niat  perilaku  untuk menggunakan  teknologi  pelayanan  selain  memiliki sikap positif terhadap teknologi juga akan meningkatkan kesiapan mereka
untuk menggunakannya  (Gerhana  et  al.,  2017;  Ilmi  et  al., 2020;  Yeou,  2016).  Pada  akhirnya  nasabah  BPJS Ketenagakerjaan  yang  lebih  tajam  harus  memasukkan teknologi  pelayanan  sebagai  opsi  layanan  mereka  juga menjadi  dasar  untuk  semakin  besar  kemungkinan mereka untuk melakukannya (Chao, 2019; S. M. Islam &  Grönlund,  2012;  Pizzi  &  Scarpi,  2020;  Winarno  et al., 2021). Dibandingkan dengan penelitian sebelumnya karya  ini  memberikan  kontribusi  yang  signifikan terhadap disiplin ilmu dan dasar penerimaan sikap atas teknologi informasi dalam dunia kerja.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdullah, F., Ward, R., &  Ahmed, E. (2016). Investigating the influence of the  most commonly used external variables  of  TAM  on  students’  Perceived  Ease  of  Use  (PEOU)  and  Perceived  Usefulness  (PU)  of  e- portfolios. Computers in Human Behavior , 63 , 75–90. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.05.014 Abu  Samah,  B.,  Shaffril,  H.  A.  M.,  Abu  Hassan,  M.,  &  D’Silva,  J.  L.  (2011).  Can  Technology  Acceptance Model  be  Applied  on  the  Rural  Setting:  The  Case  of  Village  Development  and  Security  Committee  in Malaysia. Journal of Social Sciences , 7 (2), 113–119. https://doi.org/10.3844/jssp.2011.113.119
Adeyemi, I. R., Razak, S. A., & Salleh, M. (2016). Understanding online behavior: Exploring the probability of online  personality  trait  using  supervised  machine-learning  approach. Frontiers  in  ICT , 3 (MAY),  1–15. https://doi.org/10.3389/fict.2016.00008
Agarwal, R., & Karahanna, E. (2000). Time Files When You’re Fun : Cognitive Absorption and Beliefs about Information Technology Usage. MIS Quarterly , 24 (4), 665–694.
Ajibade, P. (2019). Technology acceptance model limitations and criticisms: Exploring the practical applications and use in technology-related studies, mixed-method, and qualitative researches. Library Philosophy and Practice , 2019 .
Ajzen,  I.,  &  Fisbbein,  M.  (1974).  Factors  Influencing  Intentions  and  the  Intention-Behavior  Relation. Human Relations , 27 (1), 1–15. https://doi.org/10.1177/001872677402700101
Alkhwaldi,  A.,  &  Kamala,  M.  (2017).  Why  Do  Users  Accept  Innovative  Technologies?  A  Critical  Review  of Models  and  Theories  of  Technology  Acceptance  in  The  Information  System  Literature. Journal  of Multidisciplinary Engineering Science and Technology (JMEST) , 4 (8), 2458–9403. www.jmest.org Amiruddin, Pontoh, G. T., & Sriningsih, E. (2021). Determinants of Attitudes of Computer Users: an Approach to  the  Technology  Acceptance  Model  and  Social  Cognitive  Theory. Webology , 18 ,  92–111. https://doi.org/10.14704/WEB/V18SI03/WEB18022
Ananda, D., Fitroh, Ratnawati, S., & Sistem, J. (2015). Evaluasi Penerimaan Pengguna Sistem Otomasi TULIS pada Pusat Perpustakaan UIN Syarif Hidayatullah Jakarta dengan Menggunakan Metode UTAUT. Jurusan Sistem InformasiFakultas Sains Dan Teknologi , 1–9.
Avey,  J.  B.,  Luthans,  F.,  &  Youssef,  C.  M.  (2010).  The  additive  value  of  positive  psychological  capital  in predicting work attitudes and behaviors. Journal of Management , 36 (2), 430–452. https://doi.org/10.1177/0149206308329961
Ayyagari, R. (2006). Examination of Hedonism in TAM Research. Information Systems , 197–204.
Azis,  M.  D.  (2019).  Pengaruh  Kualitas  Layanan,  Kompetensi  Tenaga  Penjual  Dan  Citra  Perusahaan  Terhadap Keputusan Menggunakan Kembali Jasa Pada PT. Mandala Multifinance Cabang Palu. E-Jurnal Katalogis , 2 (7), 58–67.
Bashir, I., & Madhavaiah, C. (2014). Revisiting Technology Acceptance Model (TAM) at the Individual Internet Banking  Adoption  Level. Metamorphosis:  A  Journal  of  Management  Research , 13 (1),  42–56. https://doi.org/10.1177/0972622520140107
Bedwell,  W.  L.,  Pavlas,  D.,  Heyne,  K.,  Lazzara,  E.  H.,  &  Salas,  E.  (2012). Toward  a  taxonomy  linking  game attributes to learning: An empirical study. Simulation and Gaming , 43 (6), 729–760. https://doi.org/10.1177/1046878112439444
Caplan,  S.  E.  (2002).  Problematic  Internet  use  and  psychosocial  well-being:  Development  of  a  theory-based cognitive-behavioral  measurement  instrument. Computers  in  Human  Behavior , 18 (5),  553–575. https://doi.org/10.1016/S0747-5632(02)00004-3
Casidy, R., Duhachek, A., Singh, V., & Tamaddoni, A. (2021). Religious Belief, Religious Priming, and Negative Word of Mouth. Journal of Marketing Research , 58 (4), 762–781.
https://doi.org/10.1177/00222437211011196
Castells, M. (2014). The impact of the internet on society: A Global Perspective. Open Mind , 25. Chao,  C.  M.  (2019).  Factors  determining  the  behavioral  intention  to  use  mobile  learning:  An  application  and extension of the UTAUT model.
Frontiers in Psychology , 10 (JULY), 1–14. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2019.01652
Ching-Ter,  C.,  Hajiyev,  J.,  &  Su,  C.  R.  (2017).  Examining  the  students’  behavioral  intention  to  use  e-learning  in Azerbaijan? The General Extended Technology Acceptance Model for E-learning approach. Computers and Education , 111 , 128–143. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2017.04.010
Compeau,  D.,  Higgins,  C.  A.,  &  Huff,  S.  (1999).  Social  cognitive  theory  and  individual  reactions  to  computing technology:  A  longitudinal  study. MIS  Quarterly:  Management  Information  Systems , 23 (2),  145–158. https://doi.org/10.2307/249749
Dönmez-Turan,  A.,  &  Kir,  M.  (2019).  User  anxiety  as  an  external  variable  of  technology  acceptance  model:  A meta-analytic study. Procedia Computer Science , 158 , 715–724. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.09.107 Donmez,  C.  C.,  Sen,  D.,  Dereli,  A.  F.,  Horasan,  M.  B.,  Yildiz,  C.,  &  Kaplan  Donmez,  N.  F.  (2021).  An Investigation  of  Fiat  Characterization  and  Evolutionary  Dynamics  of  the  Cryptocurrency  Market. SAGE Open , 11 (1). https://doi.org/10.1177/2158244021994809
Fajrin, M. U., Tiorida, E., & Kunci, K. (2020). Faktor yang Memengaruhi Minat Perilaku Penggunaan Teknologi ( Studi :  Pengguna  Aplikasi  Video  Conference  selama  Physical  Distancing  ). Prosiding  The  11th  Industrial Research Workshop and National Seminar , 977–984.
Farfar,  G.  (2021).  Efektifitas  Penggunaan  Aplikasi  Zoom  Meeting  Dalam  Pembelajaran. ISTORIA:  Jurnal Pendidikan Dan Sejarah , 17 (1).
Fishbein, M., & Ajzen, I. (1975). Intention and Behavior: An introduction to theory and research . Addison-Wesley Publishing Company, Inc. Phillipines.
Gao, L., Bai, X., & Park, A. (Tony). (2017). Understanding Sustained Participation in Virtual Travel Communities from the Perspectives of is Success Model and Flow Theory. In Journal of Hospitality and Tourism Research (Vol. 41, Issue 4). https://doi.org/10.1177/1096348014563397
Gerhana,  Y.  A.,  Irfan,  M.,  &  Slamet,  C.  (2017).  Implementasi  Technology  Acceptance  Model  untuk  Mengukur Penerimaan  Guru  terhadap  Inovasi  Pembelajaran  (Studi  Kasus  Model  Pembelajaran  CBR  di  SMK). Jurnal Teknik Informatika UIN Sunan Gunung Djati Bandung , X (2), 1–18. Guimaraes,  T.,  Igbaria,  M.,  &  Lu,  M. ‐ t.  (1992).  The  Determinants  of  DSS  Success:  An  Integrated  Model.
Decision Sciences , 23 (2), 409–430. https://doi.org/10.1111/j.1540-5915.1992.tb00397.x
Hamdan,  A.,  Din,  R.,  &  Abdul  Manaf,  S.  Z.  (2013).  Penerimaan  m-Pembelajaran  dalam  Sintem  Pendidikan  di Malaysia  melalui  The  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology  (UTAUT):  Satu  Analisis Literatur. 1st International Conference on Mobil Learning, Applications, and Services (Mobilcase2012) , 1 (2), 93–97.
Hamza, A., Sharma, M. K., Anand, N., Marimuthu, P., Thakur, P. C., Baglari, H., & Singh, P. (2017). Urban and rural  pattern  of  Internet  use  among  youth  and  its  association  with  mood  state. Journal  of  Family  Medicine and Primary Care , 6 (2), 169–170. https://doi.org/10.4103/jfmpc.jfmpc Hanifah  Salsabila,  U.,  Irna  Sari,  L.,  Haibati  Lathif,  K.,  Puji  Lestari,  A.,  &  Ayuning,  A.  (2020).  Peran  Teknologi Dalam  Pembelajaran  Di  Masa  Pandemi  Covid-19. Al-Mutharahah:  Jurnal  Penelitian  Dan  Kajian  Sosial Keagamaan , 17 (2), 188–198. https://doi.org/10.46781/al-mutharahah.v17i2.138 Hennig-Thurau, T., Malthouse, E. C., Friege, C., Gensler, S., Lobschat, L., Rangaswamy, A., & Skiera, B. (2010). The  impact  of  new  media  on  customer  relationships. Journal  of  Service  Research , 13 (3),  311–330. https://doi.org/10.1177/1094670510375460
Holden, H., & Rada, R. (2011). Understanding the influence of perceived usability and technology self-efficacy on teachers’  technology  acceptance. Journal  of  Research  on  Technology  in  Education , 43 (4),  343–367. https://doi.org/10.1080/15391523.2011.10782576
Hornbæk,  K.,  &  Hertzum,  M.  (2017).  Technology  acceptance  and  user  experience:  A  review  of  the  experiential component in HCI. ACM Transactions on Computer-Human Interaction , 24 (5). https://doi.org/10.1145/3127358
Igbaria,  M.,  Guimaraes,  T.,  &  Davis,  G.  B.  (1995).  Testing  the  Determinants  of  Microcomputer  Usage  via  a Structural Equation Model. Journal of Management Information Systems , 11 (4), 87–114. https://doi.org/10.1080/07421222.1995.11518061
Igbaria, M., Parasuraman, S., & Baroudi, J. J. (1996). A Motivational Model of Microcomputer Usage. Journal of Management Information Systems , 13 (1), 127–143. https://doi.org/10.1080/07421222.1996.11518115
Ilmi, M., Setyo Liyundira, F., Rachmawati, A., Juliasari, D., & Habsari, P. (2020). Perkembangan Dan Penerapan Theory  Of  Acceptance  Model  (TAM)  Di  Indonesia. Relasi :  Jurnal  Ekonomi , 16 (2),  436–458. https://doi.org/10.31967/relasi.v16i2.371
Islam, S. (2011). Adoption of  mobile  phones among the farmers :  A case  study  from rural Bangladesh Submitted by. In Orebro University (Vol. 2011).
Islam, S. M., & Grönlund, Å. G. (2012). Factors Influencing the Adoption of Mobile Phones among the Farmers in Bangladesh:  Theories  and  Practices. International  Journal  on  Advances  in  ICT  for  Emerging  Regions (ICTer) , 4 (1), 4. https://doi.org/10.4038/icter.v4i1.4670
Kevin Ford, J. (2008). Transforming Our Models of Learning and Development: How Far Do We Go? Industrial and Organizational Psychology , 1 (4), 468–471. https://doi.org/10.1111/j.1754-9434.2008.00087.x Kholifah, N., Christy, A., Gadi, Z., Emy, S., Suprihatin, Y., & Zuhnikhayati, E. (2020). Penggunaan Zoom Cloud Meeting Sebagai Alternatif .
Kimathi,  F.  A.,  &  Zhang,  Y.  (2019).  Exploring  the  General  Extended  Technology  Acceptance  Model  for  e- Learning  Approach  on  Student’s  Usage  Intention  on  e-Learning  System  in  University  of  Dar  es  Salaam. Creative Education , 10 (01), 208–223. https://doi.org/10.4236/ce.2019.101017
King, W. R., & He, J. (2006). A meta-analysis of the technology acceptance model. Information and Management , 43 (6), 740–755. https://doi.org/10.1016/j.im.2006.05.003
Kivinen, J., Smola, A. J., & Williamson, R. C. (2004). Online learning with kernels. IEEE Transactions on Signal Processing , 52 (8), 2165–2176. https://doi.org/10.1109/TSP.2004.830991
Kurniabudi,  Sharipuddin,  &  Assegaff,  S.  (2015).  A  Literature  Review:  Acceptance  Models  for  e-learning Implementation  in  Higher  Institution. Proceedings  of  the  2014  International  Conference  on  Advances  in Education Technology , 11 (October). https://doi.org/10.2991/icaet-14.2014.20 Lai, V. S., & Li, H. (2005). Technology acceptance model for internet banking: An invariance analysis. Information and Management , 42 (2), 373–386. https://doi.org/10.1016/j.im.2004.01.007
Landers,  R.  N.  (2014).  Developing  a  Theory  of  Gamified  Learning:  Linking  Serious  Games  and  Gamification  of Learning. Simulation and Gaming , 45 (6), 752–768. https://doi.org/10.1177/1046878114563660 Lim,  W.  M.  (2018).  Research  Note  Dialectic  Antidotes  to  Critics  of  the  Technology  Acceptance  Model  1.
Australasian Journal of Information Systems Lim , 22 , 1–10.
Lo, T. T., Schnabel, M. A., & Moleta, T. J. (2017). Gamification for User Oriented Housing Design. International Conference of  the Association for Computer-Aided Architectural Design Research in Asia (CAADRIA) , 63– 72.
Long,  N.  N.,  &  Khoi,  B.  H.  (2020).  The  Intention  to  Study  Using  Zoom  During  the  SARSCoV-2  Pandemic. International Journal of Emerging Technologies in Learning , 15 (21), 195–216. https://doi.org/10.3991/ijet.v15i21.16777
Lowell,  J.  (2012).  Managers  and  Moral  Dissonance:  Self  Justification  as  a  Big  Threat  to  Ethical  Management?
Journal of Business Ethics , 105 (1), 17–25. https://doi.org/10.1007/s10551-011-0931-9
Lowry,  P.  B.,  Gaskin,  J.  E.,  Twyman,  N.  W.,  Hammer,  B.,  &  Roberts,  T.  L.  (2013).  Taking  “fun  and  games” seriously:  Proposing  the  hedonic-motivation  system  adoption  model  (HMSAM). Journal  of  the  Association for Information Systems , 14 (11), 617–671. https://doi.org/10.17705/1jais.00347
Maikomo,  J.  M.,  Targema,  T.  S.,  &  Obun-Andy,  M.  K.  (2021).  COVID-19  and  the  New  normal  in  Developing Societies:  An  Appraisal of Nigerians’  Adaptation to Digital  Life in Public and Private  Spheres. Journal  of Developing Societies , 1 , 1–29. https://doi.org/10.1177/0169796X21996830 Mar’ah, N. K., Rusilowati, A., & Sumarni, W. (2020). Perubahan Proses Pembelajaran Daring Pada Siswa Sekolah Dasar. Prosiding Seminar Nasional Pascasarjana UNNES .
Neacsiu, A. D., Rompogren, J., Eberle, J. W., & McMahon, K. (2018). Changes in Problematic Anger, Shame, and Disgust  in  Anxious  and  Depressed  Adults  Undergoing  Treatment  for  Emotion  Dysregulation. Behavior Therapy , 49 (3), 344–359. https://doi.org/10.1016/j.beth.2017.10.004
Nikijuluw,  G.  M.  E.,  Rorong,  A.,  &  Londa,  V.  Y.  (2020).  PERILAKU  MASYARAKAT  DI  ERA  DIGITAL (STUDI DI DESA WATUTUMOU III KECAMATAN KALAWAT KABUPATEN MINAHASA UTARA). Jurnal Administrasi Publik , 6 (92), 103–111.
Olushola,  T.,  &  Abiola,  J.  O.  (2017).  The  Efficacy  of  Technology  Acceptance  Model:  A  Review  of  Applicable Theoretical Models in Information Technology Researches. Quest Journals Journal of Research in Business and Management , 4 (11), 2347–3002.
Pizzi,  G.,  &  Scarpi,  D.  (2020).  Privacy  threats  with  retail  technologies:  A  consumer  perspective. Journal  of Retailing and Consumer Services , 56 (May), 102160. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2020.102160 Purnomo,  S.  H.,  &  Lee,  Y.  H.  (2013).  E-learning  adoption  in  the  banking  workplace  in  Indonesia:  An  empirical study. Information Development , 29 (2), 138–153. https://doi.org/10.1177/0266666912448258
Putra,  N.  P.  (2020).  Solusi  Pembelajaran  Jarak  Jauh  Menggunakan  Aplikasi  Zoom  Dan  Whatsapp  Group  Di  Era New  Normal  Pada  Warga  Belajar  Paket  C  Di  Pusat  Kegiatan  Belajar  Masyarakat  (Pkbm)  Bina  Insani. Jipsindo , 7 (2), 162–176. https://doi.org/10.21831/jipsindo.v7i2.34939
Rajabi,  S.,  Lashgarara,  F.,  Chowdhury,  A.,  Rashvand,  H.,  &  Daghighi,  H.  S.  (2021).  Improving  Effectiveness  of Rural  Information  and  Communication  Technology  Offices :  The  Case  of  Qazvin  Province  in  Iran. Asia- Pacific Journal of Rural Development , 1 (1), 1–19. https://doi.org/10.1177/10185291211027455 Seaborn,  K.,  &  Fels,  D.  I.  (2015).  Gamification  in  theory  and  action:  A  survey. International  Journal  of  Human Computer Studies , 74 , 14–31. https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2014.09.006
Secor, A. J. (2002). The veil and urban space in Istanbul: Women’s dress, mobility and Islamic knowledge. Gender, Place and Culture , 9 (1), 5–22. https://doi.org/10.1080/09663690120115010
Setiyowati,  A.,  Salsabila,  U.  H.,  Zulaika,  R.,  &  ...  (2020).  Peran  Teknologi  Pendidikan  Dalam  Penggunaan  E- Learning  Sebagai  Platform  Pembelajaran  Dimasa  Pandemi  C0Vid-19. EDURELIGIA:  Jurnal  … , 04 (02), 196–206. https://www.ejournal.unuja.ac.id/index.php/edureligia/article/view/1497
Suh,  B.,  &  Han,  I.  (2002).  E  ffect  of  trust  on  customer  acceptance  of  Internet  banking. Electronic  Commerce Research and Applications , 1 (3–4), 9.
Sun, Y., & Zhang, H. (2021). What Motivates People to Pay for Online Sports Streaming? An Empirical Evaluation of  the  Revised  Technology  Acceptance  Model. Frontiers  in  Psychology , 12 (May),  1–11. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.619314
Szajna, B. (1996). Empirical evaluation of the revised technology acceptance model. Management Science , 42 (1), 85–92. https://doi.org/10.1287/mnsc.42.1.85
Szentágotai-Tǎtar,  A.,  &  Miu,  A.  C.  (2016).  Individual  differences  in  emotion  regulation,  childhood  trauma  and proneness to shame and guilt in adolescence. PLoS ONE , 11 (11), 1–13.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0167299
Taherdoost,  H.  (2018).  A  review  of  technology  acceptance  and  adoption  models  and  theories. Procedia Manufacturing , 22 , 960–967. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2018.03.137
Tambotoh,  J.  J.  C.,  Manuputty,  A.  D.,  &  Banunaek,  F.  E.  (2015).  Socio-economics  Factors  and  Information Technology Adoption in Rural Area. Procedia Computer Science , 72 , 178–185. https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.12.119
Veblen, T. (2017). Thorstein Veblen: The Theory of the Leisure Class. In Oxford University Press Great Britain . Oxford University Press Great Britain. https://doi.org/10.1007/978-3-658-08184-3_4
Venkatesh,  V.,  &  Bala,  H.  (2008).  Venkatesh_et_al-2008-Decision_Sciences. Journal  of  Decision  Sciences Institute , 39 (2),  273–315.  https://www.mendeley.com/catalogue/technology-acceptance-model-3-research- agenda-interventions-2/
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). USER ACCEPTANCE OF INFORMATION TECHNOLOGY: TOWARD A UNIFIED VIEW. Research Article , 27 (3), 425–478.
Viswanath Venkatesh, & Xu, J. Y. L. T. and X. (2012). Consumer Acceptance and Use of Information Technology: Extending  the  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology. MIS  Quarterly , 36 (1),  157–178. https://doi.org/10.1109/MWSYM.2015.7167037
Wang, Y. S., Wang, Y. M., Lin, H. H., & Tang, T. I. (2003). Determinants of user acceptance of Internet banking: An  empirical  study.  In International  Journal  of  Service  Industry  Management (Vol.  14,  Issue  5). https://doi.org/10.1108/09564230310500192
Winarno,  W.  A.,  Mas’ud,  I.,  &  Palupi,  T.  W.  (2021).  Perceived  Enjoyment,  Application  Self-efficacy,  and Subjective  Norms  as  Determinants  of  Behavior  Intention  in  Using  OVO  Applications. Journal  of  Asian Finance, Economics and Business , 8 (2), 1189–1200. https://doi.org/10.13106/jafeb.2021.vol8.no2.1189 Wu,  J.  H.,  &  Wang,  S.  C.  (2005).  What  drives  mobile  commerce?  An  empirical  evaluation  of  the  revised technology acceptance
model.
Information and Management , 42 (5), 719–729. https://doi.org/10.1016/j.im.2004.07.001
Wu,  J.,  &  Lu,  X.  (2013).  Effects  of  extrinsic  and  intrinsic  motivators  on  using  utilitarian,  hedonic,  and  dual- purposed  information  systems:  A  meta-analysis. Journal  of  the  Association  for  Information  Systems , 14 (3), 153–191. https://doi.org/10.17705/1jais.00325
Xu, X., Hou, Z., Lian, C., & He, H. (2013). Online learning control using adaptive critic designs with sparse kernel machines. IEEE  Transactions  on  Neural  Networks  and  Learning  Systems , 24 (5),  762–775. https://doi.org/10.1109/TNNLS.2012.2236354
Yeou,  M.  (2016).  An  Investigation  of  Students’  Acceptance  of  Moodle  in  a  Blended  Learning  Setting  Using Technology  Acceptance  Model. Journal  of  Educational  Technology  Systems , 44 (3),  300–318. https://doi.org/10.1177/0047239515618464
Yzer, M. (2012). Perceived behavioral control in reasoned action theory: A dual-aspect interpretation. Annals of the American Academy of Political and Social Science , 640 (1), 101–117. https://doi.org/10.1177/0002716211423500
Zafarullah,  H.,  &  Ferdous,  J.  (2021).  Cyberspace  at  the  Grassroots:  E-Governance  and  Citizen/Stakeholder Perceptions at the  Local  Level in Bangladesh. Journal of Development Policy and Practice , 6 (2), 168–187. https://doi.org/10.1177/24551333211034082
Zaremohzzabieh, Z., Samah, B. A., Muhammad, M., Omar, S. Z., Bolong, J., Hassan, M. S., & Shaffril, H. A. M. (2015). A Test of the Technology Acceptance Model for Understanding the ICT Adoption Behavior of Rural Young  Entrepreneurs. International  Journal  of  Business  and  Management , 10 (2),  158–169. https://doi.org/10.5539/ijbm.v10n2p158
Zaric,  N.,  Roepke,  R.,  Lukarov,  V.,  &  Schroeder,  U.  (2021).  Gamified  learning  theory:  The  moderating  role  of learners’ learning tendencies. International Journal of Serious Games , 8 (3), 71–91. https://doi.org/10.17083/IJSG.V8I3.438
Zulherman,  Z.,  Nuryana,  Z.,  Pangarso,  A.,  &  Zain,  F.  M.  (2021).  Factor  of    zoom  cloud  meetings  (ZCM): Technology  adoption  on  the  pandemic  covid-19. International  Journal  of  Evaluation  and  Research  in Education (IJERE) , 10 (3), 816–825. https://doi.org/10.11591/ijere.v10i3.21726