## EVALUASI PERANGKAT LUNAK APLIKASI SHIPMENT TRACKING PADA TINGKAT PENERIMAAN PENGGUNA AKHIR
Agus Pamuji Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer, Program Studi Informatika Universitas Indraprasta PGRI Email: jurnal.agus.pamuji@gmail.com
Purni Munah Hartuti Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer, Program Studi Informatika Universitas Indraprasta PGRI Email: purniibunyahanum@yahoo.co.id

## ABSTRAK
Saat ini teknologi perangkat lunak mengalami perubahan dimulai dari perancangan, uji coba, implementasi sampai pada akhir yaitu evaluasi. Kondisi ini juga diikuti dengan tuntutan kualitas perangkat lunak yang di hasilkan oleh beberapa perusahaan pengembang. Khususnya dalam mengevaluasi perangkat lunak dalam faktor penggunaan yang di uji pada sisi eksternal yang dilakukan oleh pengguna. Studi kasus ini dilakukan untuk mengetahui faktor- faktor  yang  dapat  mempengaruhi  penggunaan  aplikasi  pelacakan  barang.  Evaluasi  kasus  ini  dilakukan  secara empirik  dengan  menggunakan  model  penerimaan  teknologi  yang  dimodifikasi.  Model  ini  melibatkan  tujuh konstruk  parameter  sebagai  metrik  uji  untuk  mengukur  tingkat  penggunaan  bersamaan  dengan  hipotesis  yang diusulkan. Selain itu, perolehan data berasal dari 120 responden yang tersebar diwilayah Jabodetabek. Hasil Akhir menunjukan bahwa model yang diusulkan memberikan penjelasan hampir semua konstrak dan hipotesi memiliki nilai positif. Nilai tersebut mengindikasikan bahwa aplikasi pelacakan pengiriman barang dipengaruhi secara kuat oleh  faktor  kemudahan  dan  nilai  kegunaan  aplikasi  yang  bermula  dari  rasa  percaya,  kepuasan,  serta  norma subjektif.
Kata kunci: evaluasi; pelacakan barang; PEOU; PU; kepercayaan, kepuasan.

## ABSTRACT
Today,  the  software  technology  are  growing  and  will  increasing  many  change.  It’s  starting  from design,  testing,  implementation  to  the  end  of  phase  that  is  evaluation.  These  conditions    were  also followed by the demands of software quality produced by several developer companies. Particularly in evaluating activity, the software on the usage factor being tested on the external side performed by the end-user.  This  case  study  was  conducted  to  determine  the  factors  that  may  affect  the  use  of  goods tracking  applications.  The  evaluation  of  this  case  was  done  empirically  using  a  modified  technology acceptance model. This model involves seven parameter constructs as test metrics to measure the level of use  with  the  proposed  hypothesis.  In  addition, data acquisition  comes  from  120  respondents  spread  in Jabodetabek region. The Final Result shows that the proposed model gives an explanation of almost all the  constants  and  hypothetes  having  a  positive  value.  The  value  indicates  that  the  delivery  of  goods delivery application is strongly influenced by the perceived ease of use factor and perceived usefulness application value that stems from trust, satisfaction, and subjective norms.
Keywords: evaluation; tracking of goods; PEOU; PU; trust, satisfaction.

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini,  hampir  semua  kegiatan  atau  aktifitas  yang  dilakukan  oleh  perusahaan  sangat  bergantung  pada keberadaan  peran perangkat lunak [1]. Perangkat lunak saat ini  menjadi tuntutan bagaimana perangkat tersebut mempunyai kualitas dan daya saing yang tinggi. Oleh sebab itu, perangkat lunak perlu di evaluasi  [2], [3] dan diukur [4] sebagai bentuk [5] untuk  upaya [6], [7] memperbaiki kualitas [8]. Evaluasi perangkat lunak memberikan gambaran [9] untuk mengusulkan atas perbaikan proses [10] , pengurangan waktu [11]  , hemat biaya [12], [13]. Disamping itu, evaluasi perangkat lunak merupakan suatu metode membantu perusahaan untuk dapat mengatur strategi  [1], [14] manajemen perangkat lunak lebih baik disamping memperbaiki pengembangan produk, proses, dan sebagainya [15].
Hakikat dari konteks evaluasi berperan sebagai alat bantu menguji secara kuantitas dalam tingkat penerimaan teknologi  atau  perangkat  lunak.  Oleh  sebab  itu,  pertanyaan  akan  muncul  faktor  apa  yang  dapat  mempengaruhi
tingkat penggunaan [16]–[18]. Pertanyaan ini dapat dijawab, kami mengembangkan model  [19] dan mengujinya [20] dalam upaya menjelaskan tingat penerimaan perangkat lunak [21] pada tingkat pengguna akhir [22]. Penelitian ini  berkontribusi  terhadap  metode  yang  lama  dengan  mengembangkan  model  penerimaan  teknologi  [29]  yang awalnya dikemukakan oleh Davis (1989) [19] yang telah dimodifikasi. Model evaluasi berbasis pada Technology Acceptance Model [23], [24] memiliki dua konstruk [25] utama yaitu persepsi kegunaan  dan persepsi kemudahan menggunakan [26].
Terkait dengan evaluasi perangkat lunak, kami melakukan eksperimen besar pada beberapa perusahaan yang menyediakan  fitur  atau  aplikasi  pelacakan  pengiriman  barang  yang  dijalan  melalui  web  browser  atau  berbasis mobile [27] . Aplikasi pelacakan barang diperuntukan semua pengguna untuk memantau status pengiriman barang, lokasi  atau  posisi  barang  sebelum  barang  sampai  pada  lokasi  tujuan.  Faktanya,  aplikasi  yang  diterapkan  pada umumnya berbasis web meskipun sebagian sudah terintegrasi dengan layanan mobile [28], [29]–[31]. Di samping itu,  aplikasi  yang  digunakan  bersifat real-time [28][27]  dimana  aplikasi  sudah  pernah  diteliti  sebelumnya  dan diterapkan pada bidang transportasi seperti bus ; kereta; dan lain-lain [32], [33]. Karakteristik aplikasi pelacakan barang  yaitu  mampu  mengidentifikasi  dan  analisa  lokasi  serta  dapat  mengestimasi  waktu  kedatangan; keterlambatan suatu kendaraan atau barang. Kemampuan tersebut didukung dengan teknologi Global Positioning System [34]. Tujuan pada studi kasus ini kami akan menganalisa faktor-faktor apa saja yang dapat mempengaruhi tingkat penerimaan [22] serta adopsi [35] terhadap perangkat lunak dan menemukan teori [36] sebagai kontribusi perbaikan aktifitas uji coba perangkat lunak [37] khususnya evaluasi pada tingkat pengguna [38]. Pada makalah ini akan diorganisasikan yaitu pendahuluan mengenai latar belakang penelitiaan serta studi kasus terkait; metodologi penelitian yang menjelaskan model dan hipotesis yang akan digunakan; dan hasil serta pembahasan sebagai analisis evaluasi perangkat lunak, khususnya aplikasi shipment tracking .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  upaya  mengembangkan  dan  menguji  model  penerimaan  teknologi  yang  diusulkan,  maka  akan dilakukan langkah-langkah penelitian  yaitu : (1) identifikasi  masalah dan fenomena  yang ada pada penggunaan aplikasi shipment tracking, (2) perumusan hipotesis, (3) pengumpulan sumber data dan informasi, (4) pengolahan data dan analisis.

## 2.1 Teknik Studi Kasus
Terkait  dengan  tipe  studi  kasus    ini  dikategorikan  sebagai  pengkajian  pada  sisi  kuantitatif  [48]  dengan menggunakan  model  penerimaan  teknologi  [39],  [40].  Pada  model  ini  akan  dianalisis  faktor  –  faktor  yang berpengaruh secara signifikan terhadap penggunaan aplikasi shipment tracking berbasis mobile [41] . Studi kasus ini  dilakukan  dengan  mendapatkan  informasi  melalui  cara  observasi,  angket,  dan  kuisioner  yang  diperoleh  dari objek penelitian serta yang terlibat didalam penelitian. Pengumpula melalui kuesioner akan dilakukan instrumen termasuk validitas dan reabilitas dalam upaya keabsahan sebuah data.

## 2.2 Objek Penelitian
Objek  studi  kasus  pengkajian  ini  berbentuk  aplikasi  sebagai  perangkat  lunak  dan  pengguna  yang menggunakan  aplikasi  [42]  pelacakan  pengiriman  barang  berbasis  web  [36]  maupun mobile .  Terkait  dengan penelitian ini, objek yang digunakan adalah fitur yang terdapat pada apliksi untuk pelacakan pengiriman barang. Selain  dengan  aplikasi  yang  digunakan  juga  melibatkan  empat  penyedia  jasa  yang  beroperasi  dibidang  jasa pengiriman  barang  dengan  responden  yang  tersebar  diwilayah  Jakarta,  Bogor,  Depok,  Tangerang,  dan  Bekasi. Pengambilan  atau  pengumpulan  data  terkait  dengan  studi  kasus  ini  dimulai  sejak  Maret  sampai  Mei  2018. Selanjutnya,  informasi  yang sudah  dikumpulkan dipergunakan  dalam  menganalisa  kasus ini  menggunakan data tingkat pertama  ketika informasi diberikan oleh peserta  sebagai objek penelitian yang mengisi form atau lembar kuesioner  baik  secara  tertulis  maupun  daring.  Responden  yang  mengisi  lembar  kuesioner  adalah  orang  yang berpengalaman atau pernah mengirim barang melalui jasa ekspedisi barang dan menggunakan aplikasi  dan fitur pelacakan barang.

## 2.3 Model dan Hipotesis Penelitian
Menurut  teori  yang  diadopsi  dari  TAM  [43]  model  ini  sudah  diterapkan  secara  meluas  sebagai  sarana memprediksi serta menjelaskan tingkah laku [44] para pengguna begitupula dengan pengguna teknologi infornasi. Penggunaan terhadap sistem; teknologi; perangkat lunak ditentukan [45] dengan perilaku [40] atau tingkah laku secara personal disamping merujuk pada minat perilaku untuk menggunakan. Hakikatnya ada dua faktor penentu yaitu persepsi kemudahan penggunaan ( Perceived ease of use ) dan persepsi kgunaan ( Perceived Usefulness ). Kasus ini dikaji dengan mengajukan atribut trust [30] ; user satisfaction [46], subjective norm , sebagaimana kami sajikan pada gambar dibawah ini :
Gambar 1. Model Penelitian Evaluasi Perangkat Lunak
Model yang ada diatas akan dijelaskan melalui hipotesis yang diusulkan sebagai berikut : H1 : norma subjektif akan berpengaruh kuat pada persepsi kegunaan H2 : kepuasan pengguna akan berpengaruh kuat pada persepsi kemudahan penggunaan H3 : kepercayaan akan berpengaruh kuat pada sikap pengguna
H4 : persepsi kemudahan penggunaan akan berpengaruh kuat pada sika pengguna
H5 : persepsi kegunaan akan berpengaruh kuat pada sikap pengguna H6 : sikap pengguna akan berpengaruh kuat pada minat perilaku menggunakan H7 : minat perilaku menggunakan berpengaruh kuat pada pengguna nyata

## 2.4 Struktur Dan Perancangan Instrumen
Berikut ini adalah struktur instrumen penelitian terkait kasus pelacakan pengiriman barang. Hal – hal yang dilakulan oleh peneliti didalam melakukan teknik analisa penelitian ini yaitu menyebarkan instrumen sebagai alat bantu penelitian pada sampel yang sudah ditentukan. Instrumen yang akan diterapkan adalah dalam bentuk angket atau  kuesioner.  Lembar  kuesioner  yang  akan  didistrubusikan  terdiri  dalam  2  bagian,  yaitu  informasi  identitas responden dan daftar pertanyaan yang dikelompokan dalam variabel tertentU. Data yang dikumpulkan berasal dari setiap responden akan diolah dengan bantuan perangkat lunak LISREL.
Tabel 1. Perancangan instrumen penelitian Item Konstruk Kode Pernyataan Ukuran Permasalahan PEOU X1 Aplikasi pelacakan mudah diakses X2 Tampilan aplikasi mudah dipahami X3 Susunan menu pelacakan mudah dipelajari PU X4 Aplikasi pelacakan memberikan informasi jelas X5 Saya merasa terbantu dengan aplikasi pelacakan X6 Aplikasi pelacakan sangat membantu saya TRUST X7 Saya percaya informasi status barang akurat X8 Saya percaya akan kenyamanan akses informasi US X9 Saya merasa puas atas informasi pada aplikasi pelacakan barang X10 Saya puas dengan aplikasi pelacakan karena mudah digunakan SN X11 Saya akan menggunakan aplikasi pelacakan barang jika ada orang lain dahulu memakainya X12 Saya lebih se\nag memakai aplikasi jika bersama dengan pengguna lain ATU X14 Aplikasi pelacakan memberikan jaminan informasi X15 Saya merasa percaya diri menggunakan aplikasi pelacakan barang BITU X16 Saya mengakses aplikasi pelacakan barang setiap hari X17 Saya  selalu mendapat untung bila menggunakan aplikasi pelacakan barang ASU X18 Saya selalu mengakses aplikasi walaupun tidak ada pengiriman barang X19 Rata-rata akases aplikasi hampir lebih 15 menit
Berdasarkan tabel diatas, setiap kode pernyataan dikelompokan kedalam tiap variabel konstruk. Salah satunya adalah  X1,X2,  dan  X3  dkelompokan  kedalam  variabel  PEOU.  Variabel  ini  menggambarkan  kemudahan  yang
dialami  oleh  pengguna  saat  menggunakan  aplikasi.  Kemudahan  yang  dialami  pengguna  direpresentasikan  pada pernyataan kemudahan akses aplikasi, pengguna dapat memahami dan mempelajari aplikasi, serta susunan menu yang  sistematis  disajikan  dalam  tampilan  interaktif.  Selanjutnya  variabel  PU,  dimana  variabel  ini  menjelaskan kegunaan yang diterima oleh pengguna yang direpresentasikan dengan pernyataan tentang manfaat atau kegunaan aplikasi yang membantu setiap pengguna disaat mencari atau melacak posisi serta status pengiriman barang. Begitu pula dengan variabel TRUST yang terdiri dari dua pernyataan X7 dan X8 dan seterusnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Deskripsi Data dan Informasi Demografi Responden
Tahap awal dilakukan melalui deskripsi data terkait dengan model yang digunakan. Deskripsi data meliputi nilai mean, median, mode dan standar deviasi yang dijelaskan pada tabel dibawah ini. Berdasarkan tabel dibawah ini, hampir sebagian rata-rata terbesar pada variabel ASU dimana variabel ini menggambarkan tingkat penggunaan nyata  menjadi  penentu.  Variabel  ini  bernilai  11,98  lebih  unggul  dibandingkan  dengan  variabel  lain.  Sedangkan diurutan kedua adalah  variabel  ATU,  dimana variabel ini  merepresentasikan sikap  untuk  menggunakan  dengan nilai 9,16 yang menjadi penentu untuk menjadi pengguna nyata.
Tabel 2. Deskripsi data Variabel Mean Median Mode Std. Deviasi PEOU 8,69 8,00 8 2,248 PU 9,01 9,00 8 2,431 ATU 9,16 9,00 8 2,373 ASU 11,98 12,00 11 2,682 TRUST 7,85 7,05 8 2,701 USER SATISFACTION 8,12 8,00 11 2,217 SUBJECTIVE NORM 8,40 9,00 11 2,494
Selanjutnya, berikut ini dijelaskan demografi respoden  yang digunakan ketika melakukan pengumpulan data.
Tabel 3. Informasi demografi responden dalam % Jenis Kelamin Lokasi Sampel Pria 86 Jakarta 24 Wanita 34 Bogor 21 Total 100  Depok 18 Tangerang 31 Pendidikan Bekasi 26 SMA/sederajat 18  Total 100 Diploma 34 Strata 1 45 Status Aktifitas Strata 2 10  Karyawan 26 Strata 3 12  Mahasiswa 12 Tidak Sekolah 1  Wirausaha 41 Total 100  Mengurus Rumah Tangga 31 Lain-lain 10 Total 100
Semua  data  dikumpulkan  melalui  survei  dan  observasi  ke  beberapa  wilayah  JABODETABEK  serta  titik pusat atau agen pengiriman barang. Berdasarkan data yang diperoleh adalah data yang disajikan pada tabel diatas. Pengumpulan sampel terbesar berada diwilayah Tangerang kemudian Jakarta baik Jakarta Barat, Jakarta Timur dan Jakarta Selatan. Setiap orang yang mengirimkan barang dan memakai aplikasi untuk mengecek barang dilakukan oleh  wirausahawan  dimana  mereka  memiliki  toko  untuk  menjalankan  bisnis  sekaligus  berjualan  secara  daring terlihat  perolehan  sebanyak  41.  Walaupun  demikian,  kondisi  ini  tidak  bisa  lepas  dengan  faktor  jenis  kelamin dimana sebagian besar pelaku nya adalah pria.

## 3.2 Uji Validitas
Instrumen yang sudah dirancang sebagai alat ukur akan diuji absahannya melalui uji validitas, dimana alat ukur ini dapat dikatakan valid atau tidak valid. Hasil pengukuran dapat diketahui dengan membandingkan indeks korelasi  product  momen  Pearson  pada  tingkat  5%  beserta  nilai  tabel  r.  Para  peneliti  sebelumnya  memberikan rekomendasi hal ini selanjutnya bila nilai r hitung lebih besar dari r tabel maka item dianggap valid begitu pula
sebaliknya apabila lebih rendah dari r tabel maka dianggap tidak valid. Pada kasus ini dapat diketahui bahwa nilai sampel N sebanyak 40 sedangkan nilai r tabel nya adalah 0,320.
Tabel 4. Hasil uji instrumen variabel konstruk Item  R Sig. Status Item Variabel X1 0,412  0,000  Valid PEOU X2 0,361  0,000  Valid PEOU X3 0,348  0,000  Valid PEOU X4 0,512  0,000  Valid PU X5 0,610  0,000  Valid PU X6 0,591  0,000  Valid PU X7 0,358  0,000  Valid TRUST X8 0,677  0,000  Valid TRUST X9 0,419  0,000  Valid US X10 0,394  0,000  Valid US X11 0,372  0,000  Valid SN X12 0,364  0,000  Valid SN X13 0,714  0,000  Valid SN X14 0,540  0,000  Valid ATU X15 0,403  0,000  Valid ATU X16 0,601  0,000  Valid BITU X17 0,510  0,000  Valid BITU X18 0,553  0,000  Valid ASU X19 0,231  0,000  Valid ASU Keterangan : PEOU : Perceived Ease of Use PU : Perceived Usefulness US : User Satisfaction SN : Subjective Norm ATU : Attitude Toward Using BITU : Behavioral Intention to using ASU : Actual Usage
Hampir semua item yang sudah dilakukan uji validitas melalui perangkat lunak bantu SPSS versi 20.0 dapat dinyatakan valid.  Hal ini ditunjukan semua nilai memenuhi kriteria melebihi nilai R tabel (0,320).

## 3.3 Uji Reliabilitas
Dalam memperkuat nilai validitas, maka perlu dilakukan uji reabilitas sebagai indikator untuk memeriksa dan memastikan  bahwa  alat  ukur  yang  digunakan  itu  konsisten.  Pada  pengujian  reabilitas  hasil  dari  pengumpulan kuesioner menggunakan teknik Cronbach’s Alpha. Sebagian peneliti menyarankan agar nilai alpha jangan melibihi 0,6. Apabila melebihi maka dapat dianggap tidak valid.
Tabel 5. Uji reliabilitas konstruk Item Variabel Jumlah Item Koefisien Alpha Status Item PEOU 3 0,804 Valid PU 3 0,791 Valid TRUST 2 0,758 Valid US 2 0,701 Valid SN 3 0,823 Valid ATU 2 0,674 Valid BITU 2 0,771 Valid ASU 2 0,709 Valid
Hasil  uji  menunjukan  bahwa,  nilai  koefisien  Alpha  melebihi  0,6.  Nilai  ini  pada  setiap  variabel  konstruk sehingga dapat dikatakan sudah konsisten atau variabel dan bisa dilanjutkan ke analisis berikutnya.

## 3.4 Uji Normalitas
Berikutnya adalah melakukan uji normalitas dalam upaya menganalisa kedua variabel baik bebas maupun terikat dapat berdistribusi normal atau tidak. Uji normalitas melibatkan variabel konstruk PEOU, PU, TRUST, US, SN, ATU, BITU, ASU sebagaimana ditampilkan dibawah ini.
Tabel 6. Uji Normalitas Konstruk
Item Variabel Kolmogorov Smirnov Sig. (2 tailed) Normal Parameter Mean Std. Deviation PEOU 0,866 0,271 18,23 14,325 PU 0,440 0,592 12,52 18,542 TRUST 0,746 0,451 16,02 14,120 US 0,817 0,813 18,26 10,152 SN 0,715 0,308 18,81 11,450 ATU 0,717 0,507 11,54 13,140 BITU 0,801 0,587 15,60 12,149 ASU 0,709 0,643 17,06 17,520 Catatan : Sumber olahan Penulis

## 4. KESIMPULAN DAN HASIL AKHIR
Ada  tujuh  hipotesis  yang  diajukan  dan  sudah  dilakukan  uji  dengan  menggunakan  analisis  regresi ganda. Teknik analisis ini digunakan untuk mengukur besarnya pengaruh antara dua atau lebih variabel bebas terhadap variabel terikat. Adapaun hasil hipotesis nya adalah disajikan pada tabel dibawah ini.
Tabel 7. Hasil uji hipotesis Hipotesis Asymtotic Significance Keterangan H1 0,203 Signifikan H2 0,752 Signifikan H3 0,502 Signifikan H4 0,079 Signifikan H5 0,032 Signifikan H6 0,0610 Signifikan H7 0,073 Signifikan
Berdasarkan tujuh hipotesis yang diajukan hampir semua signifikan. Hal ini menggambarkan bahwa aplikasi  pelacakan  barang  hanya  bisa  dipakai  dari  aspek  norma  subjektif,  kepuasan  pengguna, kepercayaan,  kemudahan  dalam  akses,  kegunaan,  sikap,  dan  minat  perilaku  menggunakan.  Seorang penggna  akan  terpengaruh  untuk  menggunaakan  apabila  pengguna  tersebut  mendapat  rekomendasi  dari temannya  atau  orang  disekeliling  untuk  mengecek  posisi  barang  dimana  pengguna  tersebut  ingin mengetahui lebih detail setiap informasi pengiriman barang. Walaupun pengguna tersebut didorong oleh pengguna lain, juga pengguna  merasa percaya dan  yakin  bahwa informasi  yang disampaikan itu akurat sehingga  pengguna  merasa  puas  dengan  pelayanan  akses  informasi  pengiriman  barang  yang  ada  pada aplikasi pelacakan barang. Disamping iu, pengguna merasa terbantu dengan kemudahan akses serta nilai kegunaan  aplikasi.  Oleh  sebab  itu,  perilaku  pengguna  menjadi  penentu  untuk  menilai  bahwa  pengguna menjadi kunci bahwa perangkat lunak itu sukses meskipun mengalami fase dan uji coba yang kompleks. Diakhir makalah ini, kami akan memberikan gambaran bagaimana TAM yang sudah mengalami banyak perubahan  dan  pengembangan.  Saat  ini  TAM  kami  adopsi  untuk  uji  dan  evaluasi  perngkat  lunak disebabkan untuk mengukur  seberapa jauh tingkat penerimaan.
Pada kasus ini juga perlu dikaji dan dikembangkan  kembali pada penelitian selanjutnya bagaimana menganalisa  tingkat  penolakan  pengguna  untuk  menggunakan  apabila  pengguna  merasa  tidak  nyaman yang berakibat stress.  Kasus  ini  sebagai  sisi dampak  negatif pemanfaatan teknologi  informasi dan juga sedikit perhatian dari para peneliti.

## 5. DAMPAK PENELITIAN
Aktifitas  dan  pengkajian  yang  dilakukan  dalam  rangka  mengukur  dan  menganalisa  tingkat penerimaa,  maka  kami  dapat  menemukan  suatu  kontribusi  terhadap  perkembangan  metode  uji  coba perangkat  lunak  khususnya  evaluasi  walaupun  juga  bersamaan  dengan  berkembangnya  model  TAM. Penerapan model penerimaan akan menjadi titik awal untuk dapat dilakukan audit secara eksternal yang
berada  pada  posisi  pengguna  akhir  walaupun  perangkat  lunak  itu  sudah  diuji  oleh  tim  penguji  yang berasal dari luar perusahaan. Oleh sebab itu, evaluasi ini akan membentuk pola evaluasi perangkat lunak berbasis tingkah laku yang melibatkan beberapa konstruk yang terkait.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Y. Singh, Software Testing . Cambridge: Cambridge Press, 2012.
[2]  B. Hambling and P. van Goethem, User Acceptance Testing: A Step-by-Step Guide . Swindon: BCS Learning and Development, 2013.
[3]  A. Ahmed, Software Testing as Service . Boca Raton: CRC Press, 2010.
[4]  B. A. Wulan and B. Soedijono, “Evaluasi Penerimaan Bio Sistem Online Menggunakan Pendekatan Technology Acceptance Model (TAM),” J. Teknol. Inf. , vol. 12, no. 34, pp. 26–37, 2017.
[5]  C. Korunka and P. Hoonakker, The Impact of ICT on Quality of Working Life . London: Springer, 2014.
[6]  R.  Peng,  L.  Xiong,  and  Z.  Yang,  “Exploring  Tourist  Adoption  of  Tourism  Mobile  Payment :  An Empirical Analysis,” J. Theor. Appl. Electron. Commer. Res. , vol. 7, no. 1, pp. 21–33, 2012.
[7]  I. M. Klopping and E.  Mc Kinney, “Extending the Technology  Acceptance Model and the Task - Technology Fit Model to Consumer E - Commerce,” Inf. Technol. Learn. Perform. J. , vol. 22, no. 1, pp. 35–48, 2004.
[8]  R. S. Pressman, Software Engineering A Practitioner’s Approach . Boston: McGrawHill, 2001.
[9]  N. Fathema, D. Shannon, and M. Ross, “Expanding The Technology Acceptance Model ( TAM ) to Examine Faculty Use of Learning Management Systems ( LMSs ) In Higher Education Institutions,” MERLOT J. Online Learn. Teach. , vol. 11, no. 2, pp. 210–232, 2015.
[10]  R.  Fayad  and  D.  Paper,  “The  Technology  Acceptance  Model  E-Commerce  Extension :  A Conceptual Framework,” in World Conference on Business, Economics and Management, WCBEM , 2015, pp. 1000–1006.
[11]  P. Jalote, A Concise Introduction to Software Engineering . Delhi: Springer, 2008.
[12]  S.  Y.  Park,  E.  Technology,  S.  Korea,  and  T.  Fax,  “An  Analysis  of  the  Technology  Acceptance Model  in  Understanding  University  Students  ’  Behavioral  Intention  to  Use  e-Learning  Research hypotheses,” Educ. Technol. Soc. , vol. 12, no. 3, pp. 150–162, 2009.
[13]  J.  Pedro et  al. ,  “The  effects  of  the  multimodal  real  time  information  systems  on  the  travel behaviour,” in World Conference on Transport Research – WCTR , 2017, pp. 2681–2693.
[14]  B. B. Agarwal, S. P. Tayal, and M. Gupta, Software Engineering and Testing . Massachusetts: Jones and Bartlett, 2010.
[15]  I. Sommerville, Software Engineering . Boston: Addison-Wesley, 2011.
[16]  E.  Fatmawati,  “Technology  Acceptance  Model  (Tam)  Untuk  Menganalisis  Penerimaan  Terhadap Sistem Informasi Perpustakaan,” J. Iqra , vol. 9, no. 1, pp. 1–13, 2015.
[17]  V.  N.  Helia,  V.  I.  Asri,  E.  Kusrini,  and  S.  Miranda,  “Modified  technology  acceptance  model  for hospital information system evaluation – a case study,” in MATEC Web of Conferences , 2017, pp. 1–5.
[18]  J. Zhao, S. Fang, and P. Jin, “Modeling and Quantifying User Acceptance of Personalized Business Modes Based on TAM , Trust and Attitude,” J. Sustain. , vol. 10, no. 356, pp. 1–26, 2018.
[19]  N.  Miyono,  “Analisis  e-learning  menggunakan  technology  acceptance  modelling,” J.  Transform. , vol. 11, no. 1, pp. 39–50, 2013.
[20]  R. Malhotra, Empirical Research in Software Engineering . Boca Raton: CRC Press, 2016.
[21]  S. Chang and S. Chang, “Using Modified TAM to Examine the Software Engineers  ’ Attitude on Computer Software Patents,” pp. 1985–1989, 2007.
[22]  L. G. Wallace and S. D. Sheetz, “Information & Management The adoption of software measures : A  technology  acceptance  model  (  TAM  )  perspective,” Inf.  Manag. ,  vol.  51,  no.  2,  pp.  249–259, 2014.
[23]  H.  A.  Kurniawati,  W.  A.  Winarno,  A.  Arif,  F.  Ekonomi,  and  U.  J.  Unej,  “Analisis  Minat Penggunaan  Mobile  Banking  Dengan  Pendekatan  Technology  Acceptance  Model  (  TAM  )  Yang Telah  Dimodifikasi  (  Analysis  Behavioral  Intention  to  Uses  of  Mobile  Banking  Technology Acceptance Model ( TAM ) Approach Modified ),” eJurnal Ekon. Bisnis dan Akunt. , vol. 4, no. 1, pp. 24–29, 2017.
[24]  A. Alambaigi and I. Ahangari, “Technology Acceptance Model ( TAM ) As a Predictor Model for Explaining Agricultural Experts Behavior in Acceptance of ICT,” Int. J. Agric. Manag. Dev. , vol. 6, no. 2, pp. 235–247, 2016.
[25]  E.  P.  Kusumah,  “Technology  Acceptance  Model  (  TAM  )  of  Statistical  Package  for  the  Social Sciences ( SPSS ) Applications,” Integr. J. Bus. Econ. , vol. 2, no. 1, pp. 0–11, 2018.
[26]  Fishbein and M. Ajzen, Predicting and Changing Behavior . New York: Psychology Press, 2010.
[27]  K.  Liu,  Y.  Shen,  and  L.  Chen,  “Simple  Online  and  Realtime  Tracking  with  Spherical  Panoramic Camera,” IEEE Int. Conf. Consum. Electron. , pp. 1–6, 2018.
[28]  X. J. Harmony and V. V Gayah, “International Journal of Transportation Evaluation of Real-Time Transit  Information  Systems :  An  information  demand  and  supply  approach,” Int.  J.  Transp.  Sci. Technol. , vol. 6, no. 1, pp. 86–98, 2017.
[29]  J. Chin and S. Lin, “Investigating Users ’ Perspectives in Building Energy Management System with an  extension  of  Technology  Acceptance  Model :  A  Case  Study  in  Indonesian  Manufacturing Companies,” in The Third Information Systems International Conference , 2015, vol. 72, pp. 31–39.
[30]  E.  Traveloka,  T.  Loanata,  K.  G.  Tileng,  A.  Kemajuan,  and  T.  Informasi,  “Pengaruh  Trust  dan Perceived Risk pada Intention To Use Menggunakan Technology Acceptance Model ( Studi Kasus Pada Situs,” JUISI , vol. 2, no. 1, pp. 64–73, 2016.
[31]  F.  Sayekti  and  P.  Putarta,  “Penerapan  Technology  Acceptance  Model  (  Tam  )  Dalam  Pengujian Model Penerimaan Sistem Informasi Keuangan Daerah,” J. Manaj. Terap. Dan Teor. , vol. 9, no. 3, pp. 196–209, 2016.
[32]  B.  Y.  O.  Low,  S.  H.  Dahlan,  M.  Helmy,  and  A.  Wahab,  “Real-time  Bus  Location  and  Arrival Information System,” in IEEE Conference on Wireless Sensors (ICWiSe) , 2016, pp. 50–53.
[33]  J. E. Mmari and S. Markon, “Mobile applications for real time information delivery on Rapid Bus Transit  systems  in  Tanzania,”  in International  Conference  on  Advances  in  ICT  for  Emerging Regions (ICTer) , 2017, pp. 54–61.
[34]  X.  Xu,  J.  Y.  L.  Thong,  and  K.  Y.  Tam,  “Winning  Back  Technology  Disadopters :  Testing  a Technology  Readoption  Model  in  the  Context  of  Mobile  Internet  Services  Winning  Back Technology  Disadopters :  Testing  a  Technology  Readoption  Model  in  the  Context  of  Mobile Internet Services,” J. Manag. Inf. Syst. , vol. 34, no. 1, pp. 102–140, 2017.
[35]  A. C. Punnoose, “Determinants of Intention to Use eLearning Based on the Technology Acceptance Model,” J. Inf. Technol. Educ. Res. , vol. 11, no. 1, pp. 301–337, 2012.
[36]  K.  Nazemi,  D.  Burkhardt,  D.  Hoppe,  and  M.  Nazemi,  “Web-based  evaluation  of  information visualization,” in 6th International Conference on Applied Human Factors and Ergonomics (AHFE 2015) , 2015, pp. 5527–5534.
[37]  Supriyanti  and  M.  Cholil,  “Aplikasi  Technology  Acceptance  Model  Pada  Sistem  Informasi Manajemen Rumah Sakit Di Rumah Sakit Ortopedi Prof. Dr. R. Soeharso Surakarta,” J. Ekomomi Manaj. Sumber Daya , vol. 18, no. 1, pp. 42–51, 2016.
[38]  M. Z. Tunio, H. Luo, C. Wang, and F. Zhao, “Task Assignment Model for Crowdsourcing Software Development : TAM,” J. Inf. Process. Syst. , vol. 14, no. 3, pp. 621–630, 2018.
[39]  Z.  Hussein,  “Leading  to  Intention:  The  Role  of  Attitude  in  Relation  to  Technology  Acceptance Model in E-Learning,” in IEEE Int. Symposium on Robotic and Intelegent Sensor , 2017, pp. 159– 164.
[40]  H. Al,  F.  Abdallah,  and K. Barbar,  “Measuring  Intentions  among Employees  toward the Use of a Balanced Scorecard and Information System : A Conceptual Approach Using the Theory of Planned Behavior and the Technology Acceptance Model,” in 4th World Conference on Business, Economics and Management, WCBEM , 2015, pp. 1146–1151.
[41]  B.  Satya,  R.  Aditya,  and  K.  Kunci,  “Analisis  Penerimaan  (Acceptance)  Penerapan  Internet  Sehat Dengan  Technology  Acceptance  Model  (TAM)  (Studi  Kasus  Pada  STMIK  AMIKOM Yogyakarta),” J. DASI , vol. 14, no. 1, pp. 14–17, 2013.
[42]  I. W. Saputra, C. W. Budiyanto, and P. Hatta, “The Development of a Competency Testing Systems: Adopting TAM to Explore User’s Acceptance,” Indones. J. Informatics Educ. , vol. 1, no. 2, pp. 87– 94, 2017.
[43]  A. N. Purbowo and A. I. Suryadi, “Web Based Customer Relationship Management Application for Helping  Sales  Analysis  on  Bike  Manufacturer,”  in International  Conference  on  Soft  Computing, Intelligent System and Information Technology , 2017, pp. 347–352.
[44]  W.  P.  Handayani  and  M.  Harsono,  “Aplikasi  Technology  Acceptance  Model  (Tam)  Pada Komputerisasi Kegiatan Pertanahan,” J. Econ. , vol. 12, no. 1, pp. 13–20, 2016.
[45]  Devi,  N.  Luh,  and  I.  Suartana,  “Analisis  Technology  Acceptance  Model  (  Tam  )  Terhadap Penggunaan Sistem Informasi Di Nusa Dua Beach Hotel & Spa,” E-Jurnal Akuntasi Univ. Udayana , vol. 6, no. 1, pp. 167–184, 2014.
[46]  M.  Pejić,  A.  Čeljo,  and  J.  Zoroja,  “Technology  Acceptance  Model  for  Business  Intelligence Systems : Preliminary Research,” in Conference on ENTERprise Information Systems / International Conference on Project , 2016, vol. 100, pp. 995–1001.