## ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI ADOPSI CLOUD COMPUTING DI RUMAH SAKIT MUHAMMADIYAH
Moh. Bhanu Setyawan Fakultas Teknik, Program Studi Tenik Informatika Universitas Muhammadiyah Ponorogo Email: mohammad.setyawan@gmail.com

## ABSTRAK
Artikel ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi adopsi cloud computing di rumah  sakit Muhammadiyah  di Indonesia dengan  menggunakan Technology Acceptance Model (TAM). Sampel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  51  sampel.  Alat  analisis  yang digunakan  Partial Least Square (PLS) pada program SmartPLS versi 2.0. Faktor pendukung dalam adopsi cloud computing : perceived ease of use, perceived usefulness, security effectiveness, reliabilty, needs, cost effectiveness, top management support, complexity, behavioral intention to use dan actual usage . Evaluasi goodness of fit dan resampling  bootstraping digunakan  untuk  menganalisis  kelayakan  model.  Evaluasi goodness  of  fit model struktural  diukur  menggunakan  nilai predictive-relevance diperoleh  nilai  sebesar  =  0,95  yang artinya  model  memiliki  nilai  prediktif  yang  sangat  baik.  Hasil  uji  hipotesis  diperoleh  dengan menggunakan  resampling  bootstraping dengan  menghitung  hubungan  antar  variabel  memiliki  nilai  t- hitung yang lebih besar = 2.01 dalam adopsi cloud computing di rumah sakit Muhammadiyah, 8 (delapan) hipotesis diterima yaitu: Perceived usefulness, , Perceived ease of use , needs, top management support, complexit y dan 3 (tiga) hipotesis ditolak yaitu: security, reliabilty dan cost effectivenes
Kata  kunci : cloud  computing , perceived  usefulness , needs , top  management  support , behavioral intention to use , partial leastsquare (PLS).

## ABSTRACT
This  article  aims  to  determine  the  factors  influencing  the  adoption  of  cloud  computing  in  the hospital Muhammadiyah in Indonesia by using Technology Acceptance Model (TAM). The sample used in this  study  is  51  samples.  The  analytical  tool  used  Partial  Least  Square  (PLS)  on  SmartPLS  program version  2.0.  Factors  supporting  the  adoption  of  cloud  computing:  perceived  ease  of  use,  perceived usefulness,  security  effectiveness,  reliabilty,  needs,  cost  effectiveness,  top  management  support, complexity,  behavioral  intention  to  use  and  actual  usage.  Evaluation  of  the  goodness  of  fit  and bootstrapping resampling is used to analyze the feasibility of the model. Evaluation of the goodness of fit of the structural model is measured using predictive value-relevance obtained a value of = 0.95, which means  models  have  a  very  good  predictive  value.  Hypothesis  test  results  obtained  using  resampling bootstrapping to calculate the relationship between variables have the value t count bigger = 2.01 in the adoption  of  cloud  computing  in  the  hospital  Muhammadiyah,  8  (eight)  hypothesis  is  accepted,  namely: Perceived usefulness,, Perceived ease of use, needs , top management support, complexity, and 3 (three) hypothesis is rejected, namely: security, reliabilty and cost effectivenes
Keywords: cloud computing, perceived usefulness, needs, top management support, behavioral intention to use, partial leastsquare (PLS).

## 1. PENDAHULUAN
Cloud  computing merupakan  teknologi  informasi  yang  saat  ini  mulai  populer.    Kedepannya  akan semakin banyak pebisnis dan konsumen yang menggunakan layanan c loud computing , dan sebagian besar dari  mereka  akan  memilih provider yang  mampu  mengakomodir  kebutuhan end-to-end ,  dari  perangkat hingga  infrastruktur.  Perubahan  paradigma  ini  menyebabkan  banyak  organisasi  yang  bermigrasi  dan mengadopsi teknologi c loud computing . Cloud computing merupakan fenomena baru, sehingga penelitian tentang topik ini masih terbatas, seperti penelitian mengenai cloud computing architecture [1], biaya dan keuntungan cloud  computing [2],  aplikasi  potensial  [3],  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  adopsi cloud computing oleh perusahaan [4].
Salah satu fokus penelitian pengembangan di dunia adalah di bidang teknologi informasi kesehatan, salah  satunya  adalah  awan  kesehatan.  Awan  kesehatan  adalah  pelayanan  kesehatan  industri  yang
menyediakan  teknologi  informasi  berbasis  sistem cloud  computing .  Awan  kesehatan  mampu menghubungkan,  memonitoring,  mengendalikan  untuk  pengambilan  keputusan  dari  setiap  jaringan  unit pelayanan kesehatan milik Muhammadiyah.
Menentukan dan membuat keputusan mengadopsi teknologi cloud computing untuk suatu organisasi bukanlah  pekerjaan  mudah  dan  sering  kali  berspekulasi  tentang  teknologi  ini  kedepannya  apakah  akan digunakan atau tidak, karena apabila tidak mempertimbangkan faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi dalam mengadopsi c loud computing , akan memperbesar kesalahan dalam pengambilan keputusan. TAM ( Technology Acceptance Model ) adalah salah satu  model yang paling sering digunakan pada penelitian adopsi di bidang sistem informasi. Penelitian-penelitian yang ada memvalidasi kebenaran TAM dalam  menguji  berbagai  macam  penggunaan  teknologi  informasi  pada  berbagai  jenis  instansi  dan perusahaan dan diakui oleh para peneliti di dunia.
Mendapatkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  adopsi  sebuah  teknologi cloud  computing bisa membantu para manager dan staf TI rumah sakit Muhammadiyah di Indonesia dalam mengevaluasi dan meningkatkan  sistem  TI  di  tempat  mereka  bekerja.  Penelitian  ini  mencoba  memberikan  informasi  yang sesuai  bagi  organisasi  yang  ingin  membuat  keputusan  untuk  mengadopsi  c loud  computing dan  agar mereka tahu mana faktor-faktor yang penting bagi rumah sakit Muhammadiyah dalam mengadopsi c loud computing.

## 2. KONSEP DASAR CLOUD COMPUTING
Cloud  computing bukanlah  sebuah  konsep  baru,  karena  sebelumnya  berasal  dari  teknologi komputasi  terdistribusi  berskala  besar.  Kemunculan  c loud  computing dilatarbelakangi  oleh  kebutuhan dunia  industri    dan  komputerisasi  akan  pemanfaatan  bersama  sumber  daya  komputasi  yang  tersebar namun dapat digunakan sesuai dengan keinginan ( on demand ). Cloud  computing sebagai  sebuah  model  yang  memungkinkan  adanya  penggunaan  sumber  daya secara  bersama-sama  dan  mudah,  menyediakan  jaringan  akses  di  mana-mana,  dapat  dikonfigurasi,  dan layanan yang digunakan sesuai keperluan.

## 2.1 Technology Acceptance Model (TAM)
Teori Technology Acceptance Model (TAM)  adalah  adaptasi  dari Theory  of  Reasoned  Action (TRA)  yang  dikembangkan  oleh  Davis  [5]  untuk  konteks  penerimaan  ( acceptance )  pengguna  terhadap Sistem  Informasi.  Tujuan  dari  pengembangan  TAM  ini  adalah  memberikan  penjelasan  terhadap  faktor- faktor  penentu  penerimaan  sistem  informasi  yang  lebih  umum  sifatnya,  sehingga  dapat  menjelaskan perilaku  pengguna  dari  berbagai  ragam  teknologi  komputasi  dan  pengguna.  Sehingga  dengan  demikian dapat  menjadi  dasar  untuk  mengetahui  dampak  faktor  eksternal  ( external  variables )  pada  keyakinan ( belief ), sikap ( attitude ) dan niat ( intentions ) dalam penggunaan ( actual usage ) suatu sistem informasi.

## 2.2 Cost Effectiveness
Cost Effectiveness adalah hubungan antara biaya yang dikeluarkan dengan hasil yang menguntungkan [6]. Salah  satu  masalah  penting  dalam cloud  computing adalah  kemampuan  untuk  membayar  layanan  berdasarkan kebutuhan dan  menghindari biaya yang besar untuk membeli sistem komputer [7] .

## 2.3 Needs
Beberapa  perusahaan  memerlukan  teknologi  c loud  computing . Cloud  computing memberikan berbagai  macam  layanan  untuk  kebutuhan  akan  sumber  daya  komputasi. Cloud  computing juga  bisa menjadi  jalan  keluar  bagi  yang  mengalami  keterbatasan  sumber  daya  komputasi  karena  tingginya kebutuhan  pengguna,  dan  memungkinkan  pengguna  untuk  membayar  berdasarkan  kebutuhan.  Hal  yang paling menarik dalam cloud computing adalah  memiliki ketersediaan, keterjangkauan, dan efisiensi yang tinggi dalam komputasi dalam mengatasi permintaan aplikasi yang tinggi. Cloud computing cocok sekali untuk organisasi besar seperti digunakan dalam pemerintahan, industri kesehatan atau jasa keuangan [8].

## 2.4 Reliability
Reliabilty berarti kualitasnya  dapat dihandalkan dengan downtime yang  minimum. Hal  ini berguna bagi  pengguna  atau  organisasi  yang  bergantung  pada  kehandalan    komputasi,  respon  yang  cepat, keamanan  informasi  dan  penyimpanan  data  ke  komputer  yang  bebasis  aplikasi.  Dengan software
malware ,  pencegahan  dan  pengamanan  data  dapat  mempengaruhi  keandalan cloud  computing .  Karena alasan ini kehandalan software mempengaruhi kehandalan dari suatu cloud computing [6].

## 2.5 Security Effectiveness
Security  effectiveness pada  c loud  computing dapat  didefinisikan  sebagai  probabilitas  subjektif dimana  konsumen  percaya  bahwa  informasi  mereka  tidak  akan  dilihat,  disimpan,  atau  dimanipulasi  ke pihak  lain  selama  proses  transmisi  data  dan  disimpan  secara  konsisten  [9].  Salah  satu  isu  penting  dari cloud computing adalah security effectiveness adalah faktor yang sangat penting untuk menerima layanan cloud .

## 2.6 Top Management Support
Top Management Support mengacu pada dukungan dari para pimpinan organisasi tentang sifat dan pemanfaatan  teknologi cloud  computing .  Dukungan top  management  support sangat  penting  untuk menciptakan iklim yang kondusif dan menyediakan sumber daya yang memadai untuk adopsi teknologi baru [10].

## 3. METODOLOGI PENELTIAN

## Gambar 1.  Skema Alur Penelitian

## 3.1 Langkah – langkah penelitian
Perumusan  masalah, proses identifikasi permasalahan diketahui setelah  melalui proses pengamatan atas  kondisi  studi  kasus  yang  dihadapi  dan  dikaitkan  dengan  pengembangan  penelitian  yang  diperoleh
melalui  telaah  pustaka.  Studi  pustaka  dan  literature  terkait Usability,  Partial  Least  Square (PLS)  dan penelitian  terdahulu  yang  memiliki  kemiripan  topik  dengan  penelitian  ini.  Perencanaan  penelitian  ini terdiri dari, tahap pengumpulan data, tahap pengolahan data, analisis dan interpretasi data dan  penarikan kesimpulan dan saran sesuai pada gambar 1.
Tahap pengumpulan data ini, meliputi empat hal, yaitu : penentuan indikator, pembuatan kuisioner, dan  penyebaran  kuisioner.  Tahap  pengolahan  data  menggunakan  pengujian  asumsi  linieritas  yang dimaksudkan  untuk  mengetahui  linieritas  hubungan  antara  variabel  bebas  dengan  variabel  terikat menggunakan  teknik  analisis  metode Partial  Least  Square (PLS)  dalam  paket  software  SmartPLS  versi 2.0.  Tahapan  analisis  tersebut  adalah:  merancang  model  struktural  ( inner  model ),  merancang  model pengukuran  ( outer  model ),  mengkonstruksi  Diagram  jalur  ( path  Diagram ),  konversi  diagram  jalur  ke dalam  sistem  persamaan,  pendugaan  parameter  (estimasi:  koef.  jalur, loading dan weight ),  evaluasi goodness  of  fit ,  dan  pengujian  hipotesis  ( resampling  bootstraping ).  Analisis  hasil  pengolahan  PLS merupakan proses interpretasi data hasil SmartPLS dilengkapi dengan analisis langkah-langkah perbaikan mengacu pada hasil.
Penarikan kesimpulan berisikan kesimpulan penelitian atas permasalahan yang menjadi fokus pada pendahuluan, dengan mendasarkan pada diterima atau ditolaknya hipotesis. Bagian lain yang tidak kalah penting  adalah  implikasi  teoritikal  dan  manajerial  penelitian  ini.  Jadi,  diharapkan  ada  kontribusi signifikan  yang  relevan  dengan  teori-teori  sebelumnya  dan  kontribusi  praktis  bagi  yang  akan menggunakan hasil penelitian ini di tingkat pengambil keputusan.   Bagian terakhir penyajian ini ditutup dengan  keterbatasan  dan  agenda  penelitian  mendatang  sebagai  bentuk  tanggung  jawab  ilmiah  untuk pengembangan keilmuan di bidang yang dikaji.

## 3.2 Model Penelitian

## Gambar 2. Model Penelitian
Gambar  2  adalah  model  penelitian  yang  dikembangkan  untuk  menganalisis  variabel  yang mempengaruhi  adopsi cloud  computing di  Rumah  Sakit  Muhammadiyah,  penulis  mengusulkan  model penelitian TAM yang terintegrasi merujuk pada model yang dikembangkan oleh Davis [5]  dan Kwang- Kyu  Seo  [11].  Sedangkan cost  effectiveness,  security  effectiveness ,  n eeds,  reliability,top  management support ditambahkan  dan  diidentifikasi  dengan  mempertimbangkan  karakteristik  dan  pentingnya penggunaan layanan cloud computing.

## 4. HASIL PENELITIAN

## 4.1 Uji validitas dan Reliabilitas Instrumen Penelitian
Kriteria uji validitas dan reliabilitas instrumen pada penelitian ini seperti pada uraian berikut:
Perceived
Usefullness
Perceived Ease of use
Security Effectiveness Needs Reliabilty Cost Effectiveness BEHAVIORAL INTENTION TO USE H1 H2 H3 H4 H5 H6 H7 Complexity ACTUAL USAGE Top Management Support H8 H9 H10 H11

## 4.1.1 Convergent Validity
Tabel 1. Outer Loading setiap indikator Indikator Original Sample (O) T Statistics (|O/STERR|) AU1 <- Actual Usage 0.852514 26.488575 AU2 <- Actual Usage 0.666545 7.734350 AU3 <- Actual Usage 0.664322 9.348563 AU4 <- Actual Usage 0.809292 26.490466 AU5 <- Actual Usage 0.838149 18.604854 BI1 <- Behavioral Intention to Use 0.867842 38.270108 BI2 <- Behavioral Intention to Use 0.890285 51.107975 BI3 <- Behavioral Intention to Use 0.888219 43.086289 CE1 <- Cost Effectiveness 0.755958 5.935273 CE2 <- Cost Effectiveness 0.885325 18.868133 CE3 <- Cost Effectiveness 0.820953 10.236266 CE4 <- Cost Effectiveness 0.849889 15.380592 CO1 <- Complexity 0.967109 89.539947 CO2 <- Complexity 0.973977 169.313567 NE1 <- Needs 0.908005 47.494885 NE2 <- Needs 0.911427 58.878500 NE3 <- Needs 0.928060 56.792351 PE1 <- Perceived ease of use 0.897717 66.409513 PE2 <- Perceived ease of use 0.883039 45.394641 PE3 <- Perceived ease of use 0.790287 20.989010 PE4 <- Perceived ease of use 0.745981 14.252422 PU1 <- Perceived Usefullness 0.939863 59.737790 PU2 <- Perceived Usefullness 0.919105 48.694716 PU3 <- Perceived Usefullness 0.837472 28.284620 PU4 <- Perceived Usefullness 0.895275 48.223454 RE1 <- Reliability 0.852358 14.666149 RE2 <- Reliability 0.873646 15.028861 RE3 <- Reliability 0.909944 8.361211 SE1 <- Security Effectiveness 0.925753 60.144661 SE2 <- Security Effectiveness 0.888652 31.489327 SE3 <- Security Effectiveness 0.699470 9.131747 TM1 <- Top Management Support 0.843020 32.596746 TM2 <- Top Management Support 0.934309 65.315472 TM3 <- Top Management Support 0.846833 24.461186 TM4 <- Top Management Support 0.888631 39.394053
Semua indikator yang digunakan pada penelitian ini memiliki loading factor lebih besar dari 0,5 dan signifikan (t hitung > t tabel), sehingga tidak ada indikator yang dibuang. t tabel = 2.01 dapat dilihat di Tabel 1.

## 4.1.2 Discriminant Validity
Nilai  akar  kuadrat  dari  AVE  setiap  konstruk  harus  lebih  besar  daripada  korelasi  antara  konstruk dengan  konstruk  lainnya  dalam  model.  Selain  itu  nilai  AVE  masing-masing  konstruk  harus  lebih  besar dari  0,5  sehingga  dapat  kita  simpulkan  bahwa  model  memiliki discriminant  validity yang  cukup  dapat dilihat di Tabel 2.
Tabel 2. AVE dan akar AVE Variabel Laten R Square Actual Usage 0.472138 Behavioral Intention to Use 0.825775 Perceived Usefullness 0.514731 Perceived ease of use 0.131198

## 4.1.3 Composite Reliabilty
Semua  variabel  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  memiliki composite  reliability dan Cronbachs Alpha lebih  besar  dari  0,7.  hal  ini  menunjukkan  bahwa  semua  variabel  pada  penelitian  ini  memiliki reliabilitas yang baik, dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Composite reliability Variabel Composite Reliability Cronbachs Alpha Actual Usage 0.878472 0.829247 Behavioral Intention to Use 0.913241 0.857473 Complexity 0.970115 0.938593 Cost Effectiveness 0.897824 0.855795 Needs 0.939801 0.904097 Perceived Usefullness 0.943741 0.920003 Perceived ease of use 0.899207 0.849668 Reliability 0.910591 0.853604 Security Effectiveness 0.879723 0.799288 Top Management Support 0.931348 0.901211

## 4.2 Pemeriksaan Googness Of Fit Model
Pengujian atau penilaian terhadap model struktural dilakukan dengan  melihat  nilai R- square untuk konstruk dependen, dan uji t  serta signifikansi dari koefisien parameter jalur strukturalnya  yang didapat lewat prosedur bootsraping .
Tabel 4. R- Square Variabel Laten R Square Actual Usage 0.472138 Behavioral Intention to Use 0.825775 Perceived Usefullness 0.514731 Perceived ease of use 0.131198
Berdasarkan  Tabel  4,  dihitung  berdasarkan  nilai  R 2 masing-masing  variabel  endogen,  yaitu:  1) variabel actual usage (AU) diperoleh R 2 sebesar 0.47; 2) variabel behavioral intention (BI) diperoleh R 2 sebesar 0.83; 3) variabel perceived usefulness (PU) diperoleh  R 2 sebesar 0.51; dan 4) variabel perceived ease of use (PE) ) diperoleh R 2 sebesar 0.13.
Nilai predictive-relevance (Q 2 )p Q 2 =1-(1-0.472138 2 ) (1-0.825775 2 ) (1-0.514731 2 ) (1- 0.131198) (1)
= 1 - 0,04 = 0,96
Nilai predictive-relevance sebesar Q 2 = 0,95949 atau 95,94% dengan rumus Q 2 =1-(1-R 1 2 ) (1-R 2 2 )…
(1-R p 2 ). Artinya model dapat menjelaskan fenomena adopsi cloud computing dikaitkan dengan beberapa variabel sebesar 95,94%. Oleh karena itu  model dapat dikatakan sangat baik, atau  model  memiliki  nilai prediktif yang sangat baik. Pada akhirnya model dapat digunakan untuk pengujian hipotesis.

## 4.3 Pengujian Hipotesis
Pengujian  hipotesis  dilakukan  dengan  menggunakan  metode resampling  Bootstrap yang dikembangkan  oleh  Geisser  &  Stone.  Statistik  uji  yang  digunakan  adalah  uji  t.  Apabila  t  hitung  yang diperoleh untuk masing-masing hubungan variabel memiliki nilai t hitung yang lebih besar dibandingkan dengan t tabel sebesar 2.01 maka hubungan itu signifikan
A. Berdasarkan  hasil  analisis  pada  Gambar  3,  menunjukkan  bahwa  koefisien  jalur  pengaruh  langsung perceived usefullness terhadap behavioral intention to use diperoleh nilai 0.178 pada t-statistic 2.03.
Koefisien  bertanda  positif  dapat  diartikan  bahwa  hubungan  antara perceived  usefullness dan behavioral intention to use adalah searah, nilai t-statistik 2.03 lebih dari nilai t-tabel yaitu 2,01 maka hubungan antar variabel signifikan.
B. Berdasarkan  hasil  analisis  pada  Gambar  3  menunjukkan  bahwa  koefisien  jalur  pengaruh  langsung perceived  ease  of  use terhadap behavioral  intention  to  use diperoleh  nilai  0,258  pada  t-statistic 2,806. Koefisien bertanda positif dapat diartikan bahwa hubungan antara perceived ease of use dan behavioral  intention  to  use adalah  searah,  nilai  t-statistik  2,806  lebih  dari  nilai  t-tabel  yaitu  2,01 maka hubungan antar variabel signifikan.
C. Berdasarkan  hasil  analisis  pada  Gambar  3  menunjukkan  bahwa  koefisien  jalur  pengaruh  langsung perceived  ease  of  use terhadap perceived  usefullness diperoleh  nilai  0,588  pada  t-statistic  5,550.
Nilai t-statistik 5550 lebih dari nilai t-tabel yaitu 2,01 maka hubungan antar variabel signifikan
Gambar 3. Hasil Pengujian Uji t
D. Berdasarkan  hasil  analisis  pada  Gambar  3  menunjukkan  bahwa  koefisien  jalur  pengaruh  langsung security  effectiveness terhadap behavioral  intention  to  use diperoleh  nilai  0,0290  pada  t-statistic 0,493. Koefisien bertanda positif dapat diartikan bahwa hubungan antara perceived ease of use dan perceived usefullness adalah  searah, nilai t-statistik 0,493 kurang dari  nilai t-tabel  yaitu 2,01 maka hubungan antar variabel tidak signifikan.
E. Berdasarkan  hasil  analisis  pada  Gambar  3  menunjukkan  bahwa  koefisien  jalur  pengaruh  langsung needs terhadap behavioral  intention  to  use diperoleh  nilai  0,274  pada  t-statistic  2,836.  Koefisien bertanda positif dapat diartikan bahwa hubungan antara n eeds dan behavioral intention to use adalah searah,  nilai  t-statistik  2.836  lebih  dari  nilai  t-tabel  yaitu  2,01  maka  hubungan  antar  variabel signifikan.
F. Berdasarkan hasil analisis pada Gambar 3  menunjukkan bahwa koefisien jalur pengaruh langsung reliabilty terhadap behavioral intention to use diperoleh nilai 0,002 pada t-statistic 0,039. Koefisien bertanda positif dan t-statitstik kurang dari 2,01 yang artinya tidak signifikan.
G. Berdasarkan  hasil  analisis  pada  Gambar  3  menunjukkan  bahwa  koefisien  jalur  pengaruh  langsung cost  effectiveness terhadap behavioral  intention  to  use diperoleh  nilai  0,01  pada  t-statistic  0,217. Koefisien bertanda positif dan t-statitstik kurang dari 2,01 yang artinya tidak signifikan.
H. Berdasarkan  hasil  analisis  pada  Gambar  3  menunjukkan  bahwa  koefisien  jalur  pengaruh  langsung top  management  support terhadap behavioral  intention  to use diperoleh  nilai  0,282 pada  t-statistic 3,588.  Koefisien bertanda positif dapat diartikan bahwa hubungan antara reliabilty dan behavioral intention  to  use adalah  searah,  nilai  t-statistik  lebih  dari  3,588  maka  hubungan  antar  variabel signifikan
I. Berdasarkan  hasil  analisis  pada  Gambar  3  menunjukkan  bahwa  koefisien  jalur  pengaruh  langsung complexity terhadap perceived  usefullness diperoleh  nilai  0,248  pada  t-statistic  2,624.    Koefisien bertanda positif dan nilai statistik lebih dari t-tabel 2.01 dapat diartikan signifikan.
J. Berdasarkan hasil analisis pada Gambar 3  menunjukkan bahwa koefisien jalur pengaruh langsung complexity terhadap perceived  ease  of  use diperoleh  nilai  0,362  pada  t-statistic  3,648.    Koefisien bertanda  positif  dan  nilai  t-statistik  lebih  dari  nila  t-tabel  2,01.  artinya  hasil  penelitian  ini menunjukkan  bahwa complexity (kerumitan)  suatu  teknologi cloud  computing mempengaruhi perceived ease of use teknologi cloud computing .
K. Berdasarkan  hasil  analisis  pada  Gambar  3  menunjukkan  bahwa  koefisien  jalur  pengaruh  langsung behavioral  intention  to  use terhadap actual  usage diperoleh  nilai  0,687  pada  t-statistic  16,86. Koefisien bertanda positif dan nilai t-statistik lebih dari t-tabel 2,01 maka  hubungan antar variabel signifikan

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  fakator-faktor  yang  mempengaruhi  adopsi cloud  commputing di  rumah sakit  Muhammadiyah,  diperoleh  kesimpulan  bahwa  sebelas  hipotesis  yang  diuji,  terdapat  delapan  yang positif signifikan dan hanya tiga yang positif dan tidak siginifikan:
1) Variabel behaviora intention to use berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap actual usage .  Variabel perceived  usefullness berpengaruh  secara  positif  dan  siginifikan  terhadap behavioral  intention  to  use .  Variabel perceived  ease  of  use berpengaruh  secara  positif  dan signifikan terhadap behavioral intention to use . Variabel needs berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap behavioral intention to use . Variabel top management support berpengaruh secara  positif  dan  signifikan  terhadap behavioral  intention  to  use .  Varaibel perceived  ease  of use berpengaruh  secara  positif  dan  signifikan  terhadap perceived  usefullness. Variabel complexity berpengaruh  secara  positif  dan  signifikan  terhadap perceived  usefullness dan perceived ease of use .
2) Variabel cost effectiveness berpengaruh secara positif dan tidak signifikan terhadap behavioral intention  to  use .  Variabel security  effectiveness secara  positif  dan  tidak  signifikan  terhadap behavioral intenttion to use . Variabel reliability berpengaruh secara positif dan tidak sigifikan terhadap behavioral intention to use .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rochwerger,  B.,  et  al .. 2009.  "The  Reservoir  Model  and  Architecture  for  Open  Federated  Cloud Computing". IBM J. Research and Development 53 , 4.
[2] Assuncao, M., D., Costanzo, A., & Buyya, R., (2009), “Evaluating the cost benefit of  using Cloud computing  to  extend  the  capacity  of  cluster .  In  Proceeding  of  the  18th  ACM  International Symposium on High Performance Distributed Computing, New York, NY; ACM, 53(4).
[3] Liu,  H.,  and  Orban,  D.  (2008)  Gridbatch:  Cloud  computing  for  large-scale  data-intensive  batch applications,  Cluster  Computing  and  the  Grid,  2008.  CCGRID’08.  8th IEEE  International Symposium on (pp. 295–305).
[4] Wu,  W.  (2011).  Developing  an  explorating  model  for  SaaS  adoption. Expert  System    with Application , 38, 15057-15064. doi:10.106/j.eswa.2011.05.039.
[5] Vankatesh,  V.,  &  Davis,  F.  D.  (1996). A  Model  of  The  Antencendents  of  Perceived  ease  of  Use ; Development and Tes Decision, Sciences , 27(3), 451-481.
[6] Rahimli,  A.  (2013).  Factor  Infulencing  Organization  Adoption  Decisision  of  Cloud  Computing. International Journal of Cloud Computing and Services Science .
[7] Amburst,  M.,  Fox,  A.,  &  Griiftih,  R.  (2009). Above  the  clouds:  A  Berkeley  View  Of  Cloud Computing Technical Report . University of California at Barkeley.
[8] Biddick,  M.  (2008). A  Walk  in  the  Clouds.  Information  Week  Analytics  Reports.  Manhassett ,  NY: United Bussines Media Limited.
[9] I. Lule, T. O., & Waema, T. M. (2013). International Journal of Computing and ICT Research . Vol.
6 no.3 .
[10] Wu,  W.  (2011). Developing  an  explorating  model  for  SaaS  adoption .  Expert  System    with Application, 38, 15057-15064. doi:10.106/j.eswa.2011.05.039.
[11] Seo, K.-K. (2013). An Explorative Model For B2B Cloud Services Adoption in Korea - Focusing on IaaS Adoption . International Journal of Smart Home .