## PENGARUH COMPUTER SELF-EFFICACY, COMPUTER ANXIETY DAN ATTITUDE PADA SYSTEM USE DAN DAMPAKNYA TERHADAP USER SATISFACTION DAN INDIVIDUAL IMPACT
(Studi pada Mahasiswa Program Sarjana Angkatan 2011-2013 sebagai Pengguna Sistem Informasi Akademik Mahasiswa (SIAM) di Universitas Brawijaya)

## Wempi Naviera
Program Magister Administrasi Bisnis, Fakultas Ilmu Administrasi,Universitas Brawijaya
Email: wempi@ub.ac.id

## ABSTRACT
This study aims to determine the extent to which the student satisfaction over the implementation of the information system at UB, particularly the Student Academic Information System (SIAM) as well as to determine the impact of individuals that result from the information system. The model proposed in this study is a combination of several constructs are compiled into one model and tested using some theories of  previous  researchers.  The  variable  in  this  study  is  a  Computer  Self-Efficacy,  Computer  Anxiety, Attitude In System Use, User Satisfaction, Individual Impact. This research was conducted in several faculties in UB. Samples in this study is the student of 2011 - 2013, some 345 students. Software PASW Statistics (SPSS) version 16 and Partial Least Square (PLS) version 3.2.1 is used to test the model and hypothesis.
Keywords: Computer Self-Efficacy, Computer Anxiety, Attitude In System Use, User Satisfaction, Individual Impact.

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  sejauh  mana  kepuasan  mahasiswa  terhadap  implementasi sistem informasi yang ada di Universitas Brawijaya, khususnya Sistem Informasi Akademik Mahasiswa (SIAM) sekaligus untuk mengetahui dampak individu yang diakibatkan oleh adanya sistem informasi tersebut. Model yang diajukan pada penelitian ini merupakan gabungan beberapa konstruk yang disusun menjadi  satu  model  dan  diuji  menggunakan  beberapa  teori  dari  peneliti  terdahulu.  Variabel  dalam penelitian  ini  adalah Computer  Self-Efficacy,  Computer  Anxiety,  Attitude  Pada  System  Use,  User Satisfaction, Individual Impact . Penelitian ini dilakukan di beberapa fakultas di Universitas Brawijaya. Sampel pada penelitian ini adalah mahasiswa angkatan 2011 – 2013, sejumlah 345 orang mahasiswa. Software PASW  Statistics  (SPSS)  versi  16  dan  Partial  Least  Square  (PLS)  version  3.2.1  digunakan untuk menguji model dan hipotesis yang diajukan.
Kata  Kunci:  Computer  Self-Efficacy,  Computer  Anxiety,  Attitude  Pada  System  Use,  User Satisfaction, Individual Impact.

## PENDAHULUAN
Perkembangan Teknologi Informasi yang  begitu  pesat  di  abad  ke  20  ini dimanfaatkan  oleh  banyak  organisasi  untuk meningkatkan  kualitas  layanan  yang  dimiliki masing-masing organisasi. Penggunaan sistem yang  terhubung  dengan  internet  dan  dapat diakses 24 jam sehari, 7 hari dalam seminggu, benar-benar  sudah  menjadi  kebutuhan  yang tidak  terbantahkan  lagi.  Bahwa  sebuah  sistem harus  dapat  melayani  kebutuhan  pengguna dengan baik, itu menjadi tantangan bagi setiap pengembang sistem untuk menyediakan sebuah sistem  yang  tangguh  dan  dapat  diandalkan. Menurut  Pearlson  dan  Saunders  (2010), teknologi informasi adalah sumberdaya penting dalam organisasi bisnis saat ini. TI mendukung dan  menggunakan  sumberdaya  organisasi dalam jumlah yang signifikan, seperti sumberdaya  utama  organisasi  lainnya  yaitu sumberdaya manusia, modal dan mesin-mesin, yang harus dikelola dengan baik.
Teknologi  Informasi  secara  nyata  telah membawa dampak positif dalam era globalisasi saat  ini,  namun  tanpa  adanya  sebuah  sistem yang  baik,  pengelolaan  sumberdaya  informasi tidak  akan  berjalan  dengan  optimal.  Istilah Sistem Informasi (SI) muncul sebagai jawaban atas kebutuhan pengolahan sumberdaya informasi  yang  baik  dengan  cara  yang sistematis. McLeod (2008) menyatakan bahwa Sistem  Informasi  merupakan  sistem  yang mempunyai kemampuan untuk mengumpulkan informasi dari semua sumber dan menggunakan berbagai media untuk menampilkan informasi. Sistem  informasi  dibangun  sesuai  dengan kebutuhan  organisasi,  oleh  karena  itu,  untuk dapat  menerapkan  sistem  yang  efektif  dan efisien  diperlukan  perencanaan,  pelaksanaan, pengaturan  dan  evaluasi  sesuai  keinginan  dan nilai masing-masing organisasi.
Suatu sistem informasi yang berkualitas, mutlak  diperlukan  bagi siapa  saja,  terlepas  itu pengguna  individu  maupun  organisasi,  yang ingin memiliki keunggulan kompetitif dibandingkan pihak lain yang tidak menggunakan.  Di  dalam  bidang  Sistem Informasi,  keunggulan  kompetitif  mengacu pada penggunaan informasi untuk mendapatkan  leverage  di  dalam  persaingan dengan  pengguna  lainnya  (McLeod,  2008). Dalam lingkup organisasi, keunggulan kompetitif dapat direalisasikan dalam
mendapatkan  keunggulan  strategis,  taktis maupun operasional.
Universitas Brawijaya adalah salah satu perguruan tinggi terbaik yang ada di Indonesia. Puluhan  ribu  mahasiswa  yang  terdiri  dari jenjang  diploma  hingga  doktor  teregistrasi sebagai  bagian  dari  stakeholders  di  perguruan tinggi  ini.  Sejalan  dengan  perkembangan teknologi  informasi  saat  ini,  Universitas Brawijaya  pasti  melakukan  investasi  yang cukup  besar  di  bidang  Teknologi  Informasi. Universitas Brawijaya sebagai sebuah organisasi yang besar dan kompleks, dipandang layak  dijadikan  sebagai  lokasi  penelitian. Peneliti  tertarik  untuk  meneliti  persepsi mahasiswa  terhadap  implementasi  Sistem Informasi  Akademik  Mahasiswa  (SIAM) sekaligus  untuk  mengetahui  sejauh  mana kepuasan dan dampak individu yang diakibatkan oleh sistem informasi tersebut.

## LATAR BELAKANG TEORI DAN HIPOTESIS
1.  Teori  Kognitif  Sosial  (Social  Cognitive

## Theory)
Dasar  dari  Teori  Kognitif  Sosial  pada tulisan  Albert  Bandura  di  1986  yang  berjudul Social  Foundations  of  Thought  and  Action adalah proposisi bahwa proses sosial dan proses kognitif  merupakan  pusat  pemahaman  terkait dengan emosi, motivasi dan perilaku seseorang. Teori  Kognitif  Sosial  mengakui  adanya kontribusi sosial terhadap cara manusia berpikir dan  bertindak,  dan  juga  pentingnya  proses kognitif terhadap motivasi, emosi dan tindakan.
Menurut  Bandura (1986), walau  prinsip belajar cukup untuk menjelaskan dan memprediksi  adanya  perubahan  perilaku, namun  harus  memperhatikan  dua  fenomena yang sering diabaikan oleh paradigma keperilakuan yaitu: (1) Manusia dapat berpikir dan  mengatur  tingkah  lakunya  sendiri,  (2) Banyak  aspek  fungsi  kepribadian  melibatkan interaksi  individu  dengan  individu  lainnya. Pada  prinsipnya,  Bandura  (1977)  percaya bahwa  perilaku  individu  mempengaruhi  dan dipengaruhi  baik  dengan  dunia  sosial  dan karakteristik  personal.  Komponen  lingkungan terdiri  dari  lingkungan  fisik  yang  memiliki rangsangan  yang  berpotensi  memperkuat, termasuk orang-orang yang hadir maupun tidak hadir.  Lingkungan  mempengaruhi  intensitas dan  frekuensi  perilaku  seperti  perilaku  itu
sendiri  dapat  membawa  dampak  terhadap lingkungan.
2.  Keyakinan  Diri  Sendiri  menggunakan Komputer (Computer Self-Efficacy)
Compeau dan Higgins (1995) mendefinisikan Keyakinan Diri Sendiri
menggunakan  Komputer  ( Computer  Self- Efficacy ),  selanjutnya  disingkat  CSE,  sebagai penilaian  kapabilitas  dan  keahlian  seseorang dalam  bidang  komputer  untuk  melakukan pekerjaan-pekerjaan  yang  terkait  dengan Teknologi  Informasi.  Menurut  kedua  peneliti tersebut,  studi  terkait  CSE  penting  dilakukan untuk mengukur kinerja dan perilaku seseorang dalam menggunakan teknologi informasi. Hasil penelitian  Compeau  dan  Higgins  (1995) menunjukkan  adanya  tiga  faktor  yang  dapat mempengaruhi  CSE,  yaitu:  (1)  dorongan  dari pihak lain, (2) pihak lain sebagai pengguna dan, (3)  dukungan  dari  organisasi  pengguna komputer.
Tiga  dimensi Computer  Self-Efficacy sebagaimana dijelaskan Compeau dan Higgins (1995)  mencakup:  (1) magnitude ,  (2) strength dan  (3) generalibility .  Dimensi magnitude mengacu  kepada  level  kapabilitas  yang diharapkan  dalam  penggunaan  komputer. Dimensi  kedua,  yaitu strength ,  mengaku  pada level  keyakinan  seseorang  untuk  menilai kemampuan dirinya sendiri dalam menyelesaikan  tugas  komputasi  dengan  baik. Ketiga, generalibility adalah tingkat judgement seseorang  yang  terbatas  pada  domain  khusus aktivitas,  maksudnya  adalah  dengan  adanya perbedaan konfigurasi hardware dan software , seseorang  dengan  level generalibility yang tinggi akan mampu menggunakan paket sistem yang bervariasi dengan cukup baik.

## 3.  Kecemasan  Berkomputer  (Computer Anxiety)
Howard  dan  Smith (1986) dalam  Saadé dan  Kira  (2009)  mendefinisikan  Kecemasan Berkomputer  sebagai  sebagai  kecenderungan seseorang untuk mengalami tingkat
kegelisahan atas penggunaan akan datang dari sebuah  komputer.  Igbaria  dan  Parasuraman (1989) mendefinisikannya sebagai kecenderungan individu untuk menjadi gelisah, khawatir,  atau  takut  tentang  penggunaan komputer  saat  ini  atau  masa  depan.  Leso  dan Peck  (1992)  berpendapat  bahwa  Kecemasan
Berkomputer  adalah  perasaan  takut  atau khawatir ketika menggunakan atau mempertimbangkan penggunaan komputer. Dalam studi Sistem
Informasi, Kecemasan  telah  dipandang  sebagai  variabel kepribadian  yang  mempengaruhi  Penggunaan Sistem  (Agarwal  dan  Karahanna,  2000). Sejumlah  studi  telah  menunjukkan  bukti pendukung  adanya  hubungan  langsung  antara Kecemasan  Berkomputer  dan  Penggunaan Komputer (Brosnan, 1999; Chau et. al. 1999). Penelitian  terkait  Kecemasan  Berkomputer secara  jelas  menunjukkan  bahwa  dengan tingginya  Kecemasan  Berkomputer  seseorang maka  dia  akan  mengalami  kerugian  yang signifikan  dibandingkan  rekan-rekannya.  Satu contoh  kondisi  tersebut  dapat  terjadi  pada lingkungan  dimana  sistem e-learning banyak ditawarkan oleh banyak perguruan tinggi.
Heinssen et. al. (1987) dalam penelitiannya  berkesimpulan  bahwa  tingginya tingkat Kecemasan Berkomputer pada seorang mahasiswa  akan  berdampak  pada  rendahnya kinerja dan kepercayaan pada kemampuan diri sendiri.  Tingginya  tingkat  kecemasan  tersebut juga berdampak pada semakin lamanya waktu untuk menyelesaikan pekerjaan atau tugas yang dimiliki,  dibandingkan  dengan  mereka  yang memiliki kecemasan cukup rendah.

## 4. Sikap (Attitude)
Fishbein dan Ajzen (1975)
mendefinisikan sikap ( Attitude ) sebagai jumlah dari afeksi (perasaan) yang dirasakan seseorang untuk menerima atau menolak suatu obyek atau perilaku  dan  diukur  dengan  suatu  prosedur yang  menempatkan  individual  pada  skala evaluasi  dua  kutup,  misal  baik  atau  buruk, setuju atau menolak, dan lainnya. Fishbein dan Ajzen  (1975)  membedakan  sikap  menjadi  2 (dua)  yaitu  sikap-sikap  yang  berhubungan dengan perilaku-perilaku ( Attitude s concerning behavior )  dan  sikap-sikap  terhadap  obyek- obyek  ( Attitude s toward  objects ).  Sikap terhadap  suatu  perilaku  ( Attitude toward  a behavior ) merupakan suatu evaluasi menyeluruh seseorang dalam melakukan suatu perilaku,  sedangkan  sikap  terhadap  obyek ( Attitude toward  object )  merupakan  perasaan seseorang  terhadap  benda-benda  atau  obyek- obyek.  Sikap  yang  berhubungan  dengan penggunaan sistem informasi merupakan sikap mengenai  perilakunya  (Fishbein  dan  Ajzen, 1975 dalam Jogiyanto, 2008).
Sabherwal et.  al. (2006)  merumuskan sebuah  konstruk  berdasarkan  pemahaman tersebut  sebagai  Sikap  Pengguna  terhadap Sistem Informasi ( User Attitude toward IS ). Hal tersebut  didefinisikan  sebagai a  user's  affect, liking, for IS and for using them , artinya bahwa Sikap  Pengguna  terhadap  Sistem  Informasi adalah perasaan pengguna terkait perasaan suka atau  menggunakan  Sistem  Informasi.  Pada studi  konstruknya,  Sabherwal et.  al. (2006) menyatakan  bahwa  konstruk  Sikap  Pengguna terhadap  Sistem  Informasi  ( User  Attitude toward IS ) juga  dapat  ditemui  pada Theory  of Reasoned Action (TRA) dan Theory of Planned Behavior (TPB) dari Martin Fishbein and Icek Ajzen  (1975)  sebagai  Sikap  terhadap  Perilaku ( Attitude toward behavior ).
Venkatesh  et  al.  (2003)  dalam  teori UTAUT ( The unified theory of acceptance and use of technology ) menyebutnya sebagai Sikap terhadap  Penggunaan  Teknologi  ( Attitude toward  using  technology ).  Albert  Bandura (1986)  dalam Social  Cognitive  Theory menyebut  sikap  sebagai  pengaruh  ( affect )  dan kecemasan  ( anxiety ).  Pada  studi  empiris tersebut,  konstruk  Sikap  Pengguna  terhadap Sistem  Informasi  ( User  Attitude  toward  IS ) hanya  menyebut  Sikap  ( Attitude )  saja  pada variabel yang mereka gunakan dalam penelitian.

## 5. Penggunaan Sistem (System Use)
Model Sikap dan Perilaku dari Fishbein dan  Ajzen  (1975)  menunjukkan  bahwa  Sikap terhadap  sebuah  Obyek  (dalam  hal  ini  Sistem Informasi)  akan  mempengaruhi  Niat  dan akhirnya  mempengaruhi  Perilaku  terhadap obyek  (Penggunaan  Sistem  atau  Outputnya). Davis  (1989)  merumuskan  sebuah  model Penerimaan  Teknologi  yang  berbasis  pada penggunaan dan dampaknya terhadap individu. Kesuksesan sebuah teknologi dapat dilihat dari diterimanya  teknologi  tersebut  dan  juga terindikasi dari keinginan untuk memakai dari pengguna  yang  pada  akhirnya  akan  berujung pada  Penggunaan  ( use ).  Penggunaan  Sistem ( System Use ) adalah perilaku yang tepat untuk digunakan dalam pengukuran kesuksesan suatu Sistem Informasi. Penggunaan tersebut memperlihatkan adanya keputusan penggunaan sistem  informasi  untuk  menyelesaikan  tugas. Seddon  (1997)  menyatakan  bahwa  variabel penggunaan  sistem  biasanya  digunakan  untuk mengukur apakah fungsi suatu sistem informasi
secara  kesseluruhan  dapat  digunakan  untuk tujuan khusus.
DeLone dan McLean (1992) menyatakan bahwa  Penggunaan  Sistem  adalah  salah  satu alat  untuk  mengukur  Kesuksesan  Sistem Informasi.  DeLone  dan  McLean  (2003) menyatakan, Penggunaan Sistem ( System Use ) biasanya    bersifat  sukarela  ( voluntary )  dan diukur  sebagai  frekuensi  penggunaan,  waktu penggunaan,  jumlah  akses,  pola  penggunaan, dan  ketergantungan.  Mengukur  jumlah  waktu penggunaan  sistem  tidak  secara  tepat  untuk menangkap  hubungan  antara  penggunaan  dan realisasi hasil yang diharapkan atas penggunaan sistem.  Di  sisi  lain,  dapat  dikatakan  bahwa penurunan  penggunaan  mungkin  merupakan indikasi penting bahwa manfaat yang diharapkan tidak disadari. Penolakan penggunaan  sistem  sebagai  variabel  yang menentukan  kesuksesan  dalam  kondisi  sistem wajib ( mandatory ) juga tidak benar, berdasarkan alasan yang disebutkan sebelumnya. Bahkan ketika penggunaan diperlukan,  variabilitas  dalam  kualitas  dan intensitas  penggunaan  mungkin  memiliki dampak  yang  signifikan  terhadap  realisasi manfaat sistem.
Sabherwal et.  al. (2006)  yang  dalam penelitiannya  juga  memanfaatkan  variabel Penggunaan Sistem ( System Use ), memaknainya  sebagai  perilaku  individu  atau usaha  untuk  menggunakan  sistem.  Hal  ini senada dengan penelitian yang dilakukan Davis (1989),  DeLone  dan  McLean  (1992),  dan Venkatesh et al. (2003).
6. Dampak Individual (Individual Impact)
DeLone  dan  McLean  (1992)  dalam penelitiannya menyatakan bahwa dari keseluruhan  alat  ukur  kesuksesan  Sistem Informasi,  “dampak”  adalah  salah  satu  yang relatif sulit untuk didefinisikan tanpa membuatnya  memiliki  makna  yang  ambigu. Hal ini terkait erat dengan kinerja dan tentu itu adalah  sebuah  bukti  bahwa  Sistem  Informasi memiliki  dampak  positif.  Namun  “dampak” juga  bisa  menjadi  indikasi  bahwa  sistem informasi telah memberikan pemahaman yang lebih  baik  pada  pengguna  terhadap  konteks keputusan,  telah  meningkatkan  produktivitas pembuatan keputusan, dan juga telah menghasilkan  perubahan  dalam  aktivitas pengguna.
Sistem  yang  digunakan  dan  dianggap memberikan  kepuasan  tentu  memberikan
pengaruh  pada  pengguna  individu  dari  sistem yang  berhubungan  dengan  perilaku  yang berkaitan erat dengan kinerja seperti peningkatan  kinerja.  Efek  tersebut  dikenal sebagai Dampak Individual, yang merujuk pada pengaruh informasi terhadap perilaku pengguna.  DeLone  dan  McLean  (1992) menyimpulkan  bahwa  Dampak  Individual ( Individual Impact ) adalah sebuah pemahaman bahwa sistem informasi dapat lebih memahamkan pengguna saat membuat sebuah keputusan  sehingga  produktivitas  pembuatan keputusan  akan  meningkat  serta  memberikan dampak  perubahan  pada  perilaku  pengguna, hingga berubahnya persepsi yang dimiliki oleh pengguna  terkait  dengan  urgensi  dan  manfaat dari sistem informasi.

## 7. Kepuasan Pengguna (User Satisfaction)
Bailey dan Pearson (1983)
mendefinisikan  Kepuasan  Pengguna  sebagai jumlah  reaksi  positif  dan  negatif  seseorang untuk  serangkaian  faktor.    Dalam  model  ini, perasaan  individu  harus  diletakkan  di  titik antara  reaksi  paling  negatif  dan  reaksi  paling positif.  Implementasi  dari  model  ini  berpusat pada dua kebutuhan yang berbeda. Pertama, set faktor yang terdiri dari domain kepuasan harus diidentifikasi.  Kedua,  alat  untuk  menskala reaksi individu atas faktor-faktor tersebut harus ditentukan.
DeLone  dan  McLean  (1992)  dalam model  yang  diusulkan  untuk  mengukur kesuksesan Sistem Informasi, Kepuasan Pengguna  adalah  salah  satu  konstruk  yang digunakan, selain Penggunaan Sistem.
Kesuksesan  interaksi  antara  pengguna  sistem informasi  dan  sistem  dapat  diukur  melalui kepuasan.  DeLone  dan  McLean  (1992) menyebutkan  bahwa  ada  3  (tiga)  alasan mengapa  kepuasan  pengguna  secara  luas digunakan. Pertama, kepuasan memiliki tingkat validitas yang tinggi, karena sangat sulit untuk menyangkal keberhasilan sistem yang penggunanya mengatakan bahwa mereka suka. Kedua,  pengembangan  instrumen  Bailey  dan Pearson dan turunannya telah memberikan alat yang  handal  untuk  mengukur  kepuasan  dan untuk  membuat  perbandingan  antarstudi. Ketiga, penggunaan kepuasan sebagai alat ukur kesuksesan  adalah  bahwa  sebagian  besar pengukuran lain tidak memadai, karena hanya merupakan  konsep  yang  lemah  atau  secara empiris sulit dilakukan.

## MODEL HIPOTESIS

## Gambar 1 Model Hipotesis
Hipotesis  penelitian  dikembangkan  atas dasar  teori  karena  hipotesis  bertujuan  untuk memverifikasi  teori  tersebut  dengan  kondisi yang ada. Penelitian terdahulu dapat digunakan sebagai acuan untuk menentukan arah hipotesis karena sudah pernah melalui proses pembuktian  sebelumnya.  Hipotesis  dalam penelitian ini dirumuskan sebagai berikut:
H1   Keyakinan  Diri  Sendiri  menggunakan Komputer  ( Computer  Self  Efficacy ) berpengaruh terhadap Penggunaan Sistem ( System Use )
H2  Kecemasan Berkomputer ( Computer Anxiety ) berpengaruh terhadap Penggunaan Sistem ( System Use ) H3   Sikap  ( Attitude )  berpengaruh  terhadap
Penggunaan Sistem ( System Use ) H4  Penggunaan Sistem ( System Use )
berpengaruh terhadap Dampak  Individual ( Individual Impact )
H5  Penggunaan Sistem ( System Use )
berpengaruh terhadap Kepuasan Pengguna ( User Satisfaction )
H6  Kepuasan  Pengguna  ( User  Satisfaction ) berpengaruh terhadap Dampak  Individual ( Individual Impact )
Penjabaran  variabel  akan  dijelaskan  ke  dalam item-item  dan  ditampilkan  secara  rinci  pada tabel berikut:

## Tabel 1 Variabel Hipotesis
Variabel Item Sumber
Computer Self-Efficacy
(X1)
X1.1: X1.2: X1.3: X1.4: X1.5: X1.6: X1.7: Confidence Independent Capability
Experience Guideline Troubleshooting Adequate Time Compeau dan Higgins (1995) Computer Anxiety (X2) X2.1: X2.2:
X2.3: Reluctant Apprehensive Hesitate
Heinssen et al. (1987)
CSE (X1) CA (X2) A (X3) SU (Y1) II (Y3) US (Y2)
Variabel Item Sumber Attitude (X3)
X3.1:
X3.2: X3.3:
X3.4: Willingness Comfortable
Enjoyable Possibilities
Loyd dan Gressard (1984) System Use (Y1) Y1.1:
Y1.2: Y1.3:
Y1.4: Benefit
Feature in IS Frequency of use Intention to (re)use Fishbein dan Ajzen (1988) DeLone dan McLean (2003) Iivari (2005)
Davis (1989) User Satisfaction (Y2) Y2.1: Y2.2: Y2.3: Y2.4:
Y2.5: Content Accuracy Format Easy to Use Timeliness
Doll dan Torkzadeh (1988)
Individual Impact (Y3) Y3.1: Y3.2: Y3.3: Y3.4: Y3.5:
Awareness/Recall Decision effectiveness Knowledge Task performance Usefulness
Gable et al. (2008) Davis (1989) Iivari (2005)

## METODE PENELITIAN
Jenis penelitian ini termasuk dalam jenis penelitian  eksplanatoris  dengan  pendekatan kuantitatif. Penelitian ini menggunakan metode survei dengan angket  sebagai  pengumpul  data primer.  Lokasi    penelitian  ini  adalah Universitas  Brawijaya,  obyek  penelitian  yang ingin diamati adalah  pengguna Sistem Informasi Akademik Mahasiswa, yaitu mahasiswa  Program  Sarjana  angkatan  2011  – 2013
Tabel 2 mahasiswa Program Sarjana angkatan 2011 – 2013 FAKULTAS/PRODI SOSIAL 2011 2012 2013 Total Fakultas Hukum 297 687 610 1594 Fakultas  Ekonomi  dan Bisnis 1095 1186 997 3278
Fakultas
Ilmu Administrasi 1503 1758 1678 4939 Fakultas  Ilmu  Sosial  dan Ilmu Politik 809 1308 1391 3508 Fakultas Ilmu Budaya 967 979 896 2842 Jumlah 4671 5918 5572 16161

## HASIL DAN PEMBAHASAN 1) Uji Linieritas
Uji linieritas dilakukan dengan
menggunakan diagram pencar (scatter diagram) atau  pendekatan curve  estimation/ curve fit , yaitu  bila  nilai sig.  f <  0,05  maka  dinyatakan memiliki  hubungan  linier  (Sugiyono,  2014). Hasil uji linieritas disajikan pada tabel berikut:

## Tabel 3 Uji Lineritas
Variabel Independen Variabel Dependen Sig. f Kesimpulan Computer Self-Efficacy System Use 0,000 Linier Computer Anxiety System Use 0,001 Linier Attitude System Use 0,000 Linier System Use User Satisfaction 0,000 Linier System Use Individual Impact 0,000 Linier User Satisfaction Individual Impact 0,000 Linier

## Sumber: output SPSS
Berdasarkan  tabel  5.15,  diketahui  nilai sig.  f  masing-masing  hubungan  variabel  < 0,005.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  semua hubungan dinyatakan linier.

## 2) Evaluasi Convergent Validity
Evaluasi ini dilakukan dengan memperhatikan nilai outer loading dari masing- masing  variabel  dalam  penelitian  ini  dan  bila nilainya  menunjukkan  lebih  besar  dari  0,50 maka  item  tersebut  dinyatakan  valid.  Hasil perhitungan yang disajikan berikut ini bersumber dari hasil output SmartPLS:

## Tabel 4 Hasil Outer Loading
Variabel Item Original Sample (O) T Statistics (|O/STERR|) P-Value Computer Self- Efficacy (X1) X1.1 0,794 29,552 0,000 X1.2 0,71 12,692 0,000 X1.3 0,826 46,381 0,000 X1.4 0,699 18,468 0,000 X1.5 0,805 28,176 0,000 X1.6 0,544 10,939 0,000 X1.7 0,751 25,606 0,000 Computer Anxiety (X2) X2.1 0,865 34,996 0,000 X2.2 0,829 26,816 0,000 X2.3 0,713 14,182 0,000 Attitude (X3) X3.1 0,767 26,214 0,000 X3.2 0,864 53,406 0,000 FAKULTAS/PRODI EKSAKTA 2011 2012 2013 Total Fakultas Pertanian 1175 1313 1345 3833 Fakultas Peternakan 409 439 592 1440 Fakultas Teknik 1944 1462 1545 4951 Fakultas Kedokteran 871 964 979 2814 Fakultas  Perikanan  dan Ilmu Kelautan 1090 1367 1495 3952 Fakultas  Matematika  dan Ilmu Pengetahuan Alam 683 646 567 1896 Fakultas Teknologi Pertanian 897 896 894 3457 Program Kedokteran Hewan 194 215 177 586 Program Teknologi Informasi dan Ilmu
Komputer - 906 1227 2133 Jumlah 7263 8208 8821 24292
X3.3 0,808 29,716 0,000 X3.4 0,73 20,471 0,000 System Use (Y1) Y1.1 0,8 34,328 0,000 Y1.2 0,731 19,846 0,000 Y1.3 0,759 25,922 0,000 Y1.4 0,812 42,196 0,000 User Satisfaction (Y2) Y2.1 0,871 63,429 0,000 Y2.2 0,821 31,444 0,000 Y2.3 0,783 28,236 0,000 Y2.4 0,827 37,249 0,000 Y2.5 0,799 33,792 0,000 Individual Impact (Y3) Y3.1 0,871 63,429 0,000 Y3.2 0,821 31,444 0,000 Y3.3 0,783 28,236 0,000 Y3.4 0,827 37,249 0,000 Y3.5 0,799 33,792 0,000 Sumber: output SmartPLS
Tabel  tersebut  menjelaskan  bahwa keseluruhan  nilai loading  factor dari  variabel- variabel  dalam  penelitian  ini  lebih  besar  dari 0,5, nilai T-Statistic lebih besar dari 1,96 dan P- Value kurang dari 0,05 sehingga item-item pada variabel-variabel tersebut telah mampu dibentuk atau dijelaskan dengan baik oleh item- itemnya  atau  dapat  dikatakan  valid  secara convergent .

## 3) Evaluasi Discriminant Validity
Evaluasi ini dilakukan dengan menggunakan  nilai cross  loading dan  nilai average variance extracted (AVE) discriminant  validity  dari  model  pengukuran yang  dinilai  berdasarkan  pada  pengukuran cross loading dengan variabel. Apabila korelasi variabel dengan pokok pengukuran setiap item lebih  besar  dari  pada  variabel  lainnya  maka variabel laten  mampu  memprediksi  item  lebih baik daripada variabel lainnya.

## Tabel 5 Hasil Cross Loading
Item CSE CA A SU US II
CSE1 0,794 0,263 0,449 0,486 0,381 0,464 CSE2 0,71 0,14 0,346 0,35 0,234 0,332 CSE3 0,826 0,227 0,418 0,514 0,315 0,371 CSE4 0,699 0,191 0,239 0,308 0,182 0,245 CSE5 0,805 0,194 0,385 0,468 0,318 0,399 CSE6 0,544 0,126 0,319 0,369 0,33 0,268 CSE7 0,751 0,265 0,441 0,475 0,351 0,446 CA1 0,209 0,865 0,298 0,372 0,317 0,353
CA2 0,278 0,829 0,24 0,281 0,193 0,208 CA3 0,191 0,713 0,121 0,161 0,142 0,169 Item CSE CA A SU US II Att1 0,534 0,348 0,767 0,619 0,542 0,576 Att2 0,479 0,277 0,864 0,64 0,565 0,591 Att3 0,328 0,175 0,808 0,5 0,456 0,445 Att4 0,244 0,101 0,73 0,497 0,46 0,443
SU1 0,416 0,327 0,597 0,8 0,585 0,61 SU2 0,617 0,288 0,509 0,731 0,441 0,522 SU3 0,423 0,243 0,504 0,759 0,426 0,399 SU4 0,378 0,261 0,61 0,812 0,538 0,53 US1 0,422 0,269 0,584 0,609 0,871 0,576 US2 0,334 0,223 0,565 0,535 0,821 0,534 US3 0,219 0,153 0,431 0,451 0,783 0,416 US4 0,433 0,29 0,548 0,561 0,827 0,587 US5 0,266 0,241 0,489 0,478 0,799 0,491 II1 0,294 0,257 0,497 0,514 0,478 0,693 II2 0,304 0,157 0,427 0,429 0,368 0,788 II3 0,452 0,224 0,608 0,589 0,579 0,855 II4 0,428 0,3 0,501 0,55 0,552 0,84 II5 0,491 0,334 0,567 0,582 0,549 0,823

## Sumber: output SmartPLS
Berdasarkan  tabel  tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  setiap  item  pertanyaan mampu  diprediksi  dengan  baik  oleh  masing- masing  variabel  latennya,  karena  korelasi variabel laten lebih besar dari variabel lainnya sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel- variabel tersebut valid secara diskriminan.

## Tabel  6  Hasil  Average  Variance  Extracted
(AVE)
Variabel AVE Root Square AVE CSE 0,545 0,738 CA 0,648 0,805 Att 0,63 0,794 SU 0,603 0,776 US 0,674 0,821 II 0,643 0,802 Sumber: output SmartPLS

## Tabel 7 Hasil Korelasi antarvariabel Laten
CS E CA Att SU US II CS E 0,73 8 0,27 9 0,51 4 CA 0,80 5 0,29 5 Att 0,79 4
SU 0,58 8 0,36 3 0,71 9 0,77 6 0,67 2 US 0,41 8 0,29 1 0,64 3 0,64 7 0,82 1 0,64 1 II 0,50 1 0,32 4 0,65 6 0,80 2
Sumber: output SmartPLS
Berdasarkan  tabel  tersebut,  evaluasi model  pengukuran  dengan  membandingkan antara root  square AVE  dengan  korelasi antarvariabel,  didapatkan  kesimpulan  bahwa nilai root  square AVE  lebih  besar  daripada korelasi antarvariabel laten yang berarti bahwa hasil tersebut dinyatakan valid secara diskriminan. Hasil yang didapat juga menunjukan  bahwa  semua  nilai root  square AVE lebih besar dari 0,500 yang berarti bahwa discriminant validity baik dan model pengukurannya juga baik.

## 4) Evaluasi Composite Reliability
Pengujian ini dilakukan dengan memanfaatkan nilai composite reliability yang hasilnya dapat dilihat sebagai berikut:

## Tabel 8 Hasil Pengujian Composite
Reliability
Variabel Composite Reliability CSE 0,892 CA 0,846 Att 0,872 SU 0,858 US 0,912 II 0,9 Sumber: output SmartPLS
Evaluasi pengukuran dengan menggunakan Composite Reliability dilakukan untuk  menentukan  apakah  tinggi  rendahnya reliabilitas  pada  variabel.  Nilai  pengukuran yang  lebih  besar  dari  0,700  menunjukkan bahwa  variabel  tersebut  adalah  reliabel. Berdasarkan  tabel  tersebut,  didapatkan  hasil bahwa seluruh nilai Composite Reliability tiap- tiap variabel adalah lebih besar dari 0,700 yang artinya  bahwa  seluruh  variabel  memiliki reliabilitas yang tinggi.

## 5) Hasil Uji Goodness of Fit
Menurut  Ghozali  dan  Latan  (2015) evaluasi  ini  dilakukan  dengan  memanfaatkan R-square pada  variabel  endogen  dan  Stone- Geisser’s Q-Square  test untuk predictive relevance . Penilaian model dengan PLS, dapat dimulai  dengan  melihat  pada  nilai R-square untuk  masing-  masing  variabel  laten  endogen sebagai kekuatan prediksi dari model struktural.  Hasil nilai R-square untuk  masing- masing  variabel  laten  endogen  dapat  dilihat pada tabel berikut:

## Tabel 9 Nilai R-square
Variabel R-Square System Use 0,596 User Satisfaction 0,419 Individual Impact 0,525 Sumber: output SmartPLS
Disamping  melihat  besarnya  nilai R- square ,  evaluasi  model  PLS  dapat  juga dilakukan dengan Q2 predictive relevance atau sering  disebut predictive  sample  reuse yang dikembangkan  oleh  Stone  (1974)  dan  Geisser (1975).  Besaran Q2 memiliki  nilai  dengan rentang 0 < Q2 < 1, dimana semakin mendekati 1  berarti  model  semakin  baik.  Nilai Q-Square dapat diperoleh melalui rumus:
Q 2 = 1 – (1 – R 1 2 ) (1 – R 2 2 ) ... (1 – R p 2 )
Berdasar rumus tersebut maka nilai Q- Square  pada  penelitian  ini  adalah  0,888.  Nilai Q-Square  yang  dihasilkan  sebesar  0,888 menunjukkan bahwa model penelitian ini baik karena nilai Q-Square  mendekati angka 1.
6) Uji Hipotesis Uji hipotesis dilakukan dengan memanfaatkan  hasil  pengujian  pada  inner model yang menggunakan software SmartPLS, hasilnya disajikan pada tabel berikut:

## Tabel 10 Hasil Analisis Inner Model
Hipotesis Original Sample (O) T Statistics (|O/STERR|) P- Value s Kesimpulan (H1) 0,275 6,366 0,000 Positif Signifikan (H2) 0,127 3,634 0,000 Positif Signifikan (H3) 0,54 13,680 0,000 Positif Signifikan (H4) 0,443 7,509 0,000 Positif Signifikan (H5) 0,647 18,157 0,000 Positif Signifikan (H6) 0,354 6,11 0,000 Positif Signifikan
Sumber: output SmartPLS
Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa seluruh t-statistik lebih besar dari t-tabel dan p- value  lebih  kecil  dari  0,05  artinya  bahwa  ada pengaruh  signifikan  positif  dan  seluruh hipotesis diterima.

## PEMBAHASAN Pembahasan Hasil Analisis PLS
Hipotesis 1 menyatakan bahwa Keyakinan Diri Sendiri menggunakan Komputer ( Computer Self Efficacy ) berpengaruh  terhadap  Penggunaan  Sistem ( System  Use ).  Kesimpulan  yang  didapat  dari diterimanya hipotesis ini adalah Keyakinan Diri Sendiri menggunakan Komputer mempengaruhi Penggunaan Sistem. Hal tersebut diartikan bahwa semakin meningkatnya Keyakinan Diri Sendiri menggunakan Komputer maka akan meningkatkan penggunaan SIAM oleh mahasiswa.
Hipotesis 2 menyatakan bahwa Kecemasan  Berkomputer  (Computer  Anxiety) berpengaruh  terhadap  Penggunaan  Sistem ( System  Use ).  Kesimpulan  yang  didapat  dari diterimanya  hipotesis  ini  adalah  Kecemasan Berkomputer mempengaruhi Penggunaan Sistem.  Hal  tersebut  diartikan  bahwa  semakin
meningkatnya  nilai  Kecemasan  Berkomputer maka  akan  meningkatkan  penggunaan  SIAM oleh mahasiswa.
Hipotesis  3  menyatakan  bahwa  Sikap ( Attitude )  berpengaruh  terhadap  Penggunaan Sistem ( System Use ). Kesimpulan yang didapat dari  diterimanya  hipotesis  ini  adalah  Sikap mempengaruhi Penggunaan Sistem. Hal tersebut diartikan bahwa semakin meningkatnya Sikap maka akan meningkatkan penggunaan SIAM oleh mahasiswa. Hipotesis 4 menyatakan bahwa Penggunaan Sistem ( System Use ) berpengaruh terhadap Dampak Individual ( Individual Impact ).  Kesimpulan  yang  didapat  dari diterimanya  hipotesis  ini  adalah  Penggunaan Sistem mempengaruhi Dampak Individual. Hal tersebut diartikan bahwa semakin
meningkatnya  Penggunaan  Sistem  maka  akan meningkatkan Dampak Individual yang dirasakan oleh mahasiswa. Hipotesis 5 menyatakan bahwa Penggunaan Sistem ( System Use ) berpengaruh terhadap Kepuasan Pengguna ( User
Satisfaction ).  Kesimpulan  yang  didapat  dari diterimanya  hipotesis  ini  adalah  Penggunaan Sistem  mempengaruhi  Kepuasan  Pengguna. Hal tersebut diartikan bahwa semakin meningkatnya  Penggunaan  Sistem  maka  akan meningkatkan  Kepuasan  Pengguna  yang dirasakan oleh mahasiswa.
Hipotesis 6 menyatakan bahwa Kepuasan Pengguna ( User Satisfaction ) berpengaruh  terhadap  Dampak  Individual ( Individual Impact ). Kesimpulan yang didapat dari diterimanya hipotesis ini adalah Kepuasan Pengguna  mempengaruhi  Dampak  Individual. Hal tersebut diartikan bahwa semakin meningkatnya Kepuasan Pengguna maka akan meningkatkan Dampak Individual yang dirasakan oleh mahasiswa.

## Keterbatasan Penelitian
Hasil  uji  statistik  yang  telah  dilakukan pada penelitian ini tentu memiliki keterbatasan, diantaranya:
1. Penelitian  ini  dilakukan  dengan  seksama dan dengan menggunakan seluruh data yang sifatnya  baik  serta  membuang  data  yang rusak.
2. Penelitian  ini  bukan  merupakan  penelitian longitudinal,  sehingga  ada  kemungkinan
dinamika  obyek  penelitian  tidak  tergambar sepenuhnya dalam penelitian ini.
3. Penelitian  ini  dilakukan  pada  lingkungan pendidikan tinggi, ada kemungkinan hasilnya  akan  berbeda  dengan  lingkungan lainnya,  misalkan  pendidikan  atas  atau menengah.
4. Fokus  penelitian  ini  adalah  pada  persepsi mahasiswa terhadap sistem yang diterapkan, bukan  untuk  mengevaluasi  kinerja  sistem secara menyeluruh.
5. Faktor-faktor  lain  seperti  umur,  latar belakang penelitian dan background mahasiswa  ketika  menempuh  pendidikan atas tidak diperhitungkan
dalam pembahasan penelitian ini sehingga dimungkinkan  bahwa  hal  tersebut  akan dimasukkan dalam pengujian dan pembahasan pada penelitian sejenis di masa yang akan datang.

## KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
1) Keyakinan  Diri  Sendiri  menggunakan Komputer ( Computer Self Efficacy ) berpengaruh signifikan terhadap Penggunaan Sistem ( System Use ). Semakin tinggi Keyakinan Diri Sendiri menggunakan Komputer maka akan tinggi pula
Penggunaan Sistem. 2) Kecemasan Berkomputer ( Computer
Anxiety )  berpengaruh  signifikan  terhadap Penggunaan Sistem ( System Use ). Semakin rendah Kecemasan Berkomputer maka akan semakin tinggi Penggunaan Sistem.
3) Sikap  ( Attitude )  berpengaruh  signifikan terhadap Penggunaan Sistem ( System Use ).
Semakin  tinggi  Sikap  maka  akan  semakin tinggi Penggunaan Sistem. 4) Penggunaan Sistem ( System Use )
berpengaruh  signifikan  terhadap  Dampak Individual  ( Individual  Impact ).  Semakin tinggi Penggunaan Sistem maka akan tinggi pula  Dampak  Individual  yang  dirasakan oleh mahasiswa.
5) Penggunaan Sistem ( System Use )
berpengaruh  signifikan  terhadap  Kepuasan Pengguna  ( User  Satisfaction ).  Semakin tinggi  Penggunaan  sistem  maka  akan semakin  tinggi  pula  kepuasan  yang dirasakan oleh mahasiswa.
6) Kepuasan  Pengguna  ( User  Satisfaction ) berpengaruh  signifikan  terhadap  Dampak Individual  ( Individual  Impact ).  Semakin
tinggi  Kepuasan  Pengguna  maka  akan semakin  tinggi  pula  Dampak  Individual yang dirasakan.
7) Respon  mahasiswa  yang  cukup  positif dalam  proses  penelitian  ini  turut  menjadi faktor  penunjang  suksesnya  penelitian  ini. Artinya  bahwa  mahasiswa  masih  cukup peduli untuk memberi masukan, kritik serta saran demi perbaikan SIAM kedepannya.

## Saran
1) Rata-rata  mahasiswa  ragu-ragu  dapat memperoleh bantuan teknis ketika mendapat  masalah  dalam  pengoperasian SIAM. Saran yang dapat diberikan terkait hal  tersebut  yaitu  pihak  PPTI  harus  lebih responsif terhadap seluruh keluhan terkait SIAM agar
mahasiswa dapat menggunakan SIAM dengan nyaman.
2) Mahasiswa  setuju  bahwa  akan  ada operator yang dapat memperbaiki kesalahan  dalam  pengoperasian  SIAM sehingga diperlukan respon yang tanggap dari  operator  baik  di  tingkat  fakultas maupun  PPTI  agar  permasalahan  seperti ini dapat terselesaikan dengan baik.
3) Mayoritas  mahasiswa  ragu-ragu  bahwa mereka dapat menikmati saat menggunakan  SIAM.  Saran  yang  dapat diberikan  kepada  pengembang  sistem, yakni  PPTI,  SIAM  dapat  dibuat  lebih menarik  dan  interaktif  sehingga  tidak membosankan ketika menggunakannya.
4) Rata-rata mahasiswa tertarik menggunakan  SIAM  secara  kontinyu, namun tidak sedikit mahasiswa yang ragu- ragu  akan  hal  tersebut.  Saran  yang  dapat diberikan  terkait  hal  tersebut  yaitu  pihak PPTI agar membuat SIAM lebih baik lagi sehingga  mahasiswa  dapat  menggunakan sistem tersebut secara kontinyu.
5) Rata-rata  mahasiswa  ragu-ragu  dengan akurasi  informasi  yang  disediakan  oleh SIAM. Saran yang dapat diberikan terkait hal tersebut yaitu pihak fakultas agar dapat terus  meningkatkan  akurasi  informasi yang disajikan di SIAM.
6) Rata-rata  mahasiswa  ragu-ragu  dengan format  tampilan  yang  disediakan  oleh SIAM. Saran yang dapat diberikan terkait hal  tersebut  yaitu  pihak  PPTI  agar  dapat menyajikan  informasi  dengan  tampilan yang  lebih  menarik  sehingga  mahasiswa dapat  memperoleh  informasi  dengan
format  yang  sesuai  dengan  kebutuhan mereka.
7) Rata-rata  mahasiswa  ragu-ragu  dengan update  informasi  yang  disediakan  oleh SIAM. Saran yang dapat diberikan terkait hal  tersebut  yaitu  pihak  fakultas  dapat meningkatkan  update  informasi  yang umumnya  dibutuhkan  oleh  mahasiswa seperti  rekapitulasi  kehadiran  kuliah, jadwal kuliah dan jadwal ujian.
8) Rata-rata  mahasiswa  ragu-ragu  bahwa dengan menggunakan SIAM dapat menambah  wawasan  terkait  penggunaan Sistem  Informasi  di  bidang  pendidikan. Saran  yang  dapat  diberikan  terkait  hal tersebut  yaitu  pihak  PPTI  dapat  terus meningkatkan kualitas SIAM agar pengalaman pengguna menjadi lebih baik sehingga  banyak  hal  positif  yang  bisa diperoleh mahasiswa dengan menggunakan SIAM. 9) Kondisi  yang  kondusif  perlu  diciptakan bagi mahasiswa dengan melakukan sosialisasi dan edukasi terkait optimalisasi penggunaan SIAM agar mahasiswa memiliki  sikap  yang  positif  terhadap
SIAM.
10) Hasil penelitian yang menunjukkan bahwa System Use berpengaruh signifikan terhadap User  Satisfaction ,    artinya  perlu diciptakan pengalaman menggunakan sistem  yang  baik  sehingga  persepsi  dan sikap  pengguna  dapat  menjadi  positif sehingga  mereka  mau  secara  kontinyu menggunakan SIAM.
11) Bagi  Pengkajian  dan  Pengembangan Teknologi Informasi (PPTI) selaku pengembang  sistem,  perlu  melakukan kajian secara periodik untuk
meningkatkan  kualitas  layanan  serta mengoptimalkan  fungsi  sistem  yang dimiliki.
12) Bagi  pihak  fakultas  selaku  pengguna sistem, perlu memberikan feedback secara periodik  terkait  kualitas  layanan  SIAM, agar  sistem  tersebut  mampu  melayani kebutuhan mahasiswa dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Agarwal,  R.,  &  Karahanna,  E.  2000.  “Time flies  when  you’re  having  fun:  Cognitive absorption  and  beliefs  about  information technology  usage”. MIS  Quarterly 24(4),
665-694.
Bailey,  J.  E.,  and  Pearson  S.  W.  1983. “Development  of  a  Tool  for  Measuring and Analyzing Computer User Satisfaction ”. Management Science (29:5), pp. 530-545.
Bandura,  A.  1977. Social  Learning  Theory . Oxford, England: Prentice-Hall
_________ 1986. Social foundation of thought and  action .  Prentice  Hall,  Englewood Clift, NJ.
Brosnan, M. J. 1999. “Modeling technophobia: A case for word processing”. Computers in Human Behavior , 15(2) 105-121.
Chau,  S.  L.,  Chen,  D.  T.,  &  Wong,  L.  F.  A.
1999.  “ Computer Anxiety and its correlates:  A  meta-analysis”. Computers in Human Behavior , 15, 609-623.
Compeau, Deborah R. and C.A. Higgins. 1995. “ Computer Self Efficacy : Development of Measure and Initial Test”, MIS  Quartely ,
Vol.19, No.12.
Davis,  F.  D.  1989.  “Perceived  Usefulness, Perceived  Ease  of  Use,  and  User Acceptance  of  Information  Technology”.
MIS Quarterly (13:3). pp. 319-339.
DeLone,  W.  H.  and  McLean,  E.  R.  1992. “Information  systems  success:  The  quest for  the  dependent  variable”. Information Systems Research , 3, 1 (1992), 60–95.
____________________________ 2003. “The DeLone and McLean Model of Information Systems Success: A Ten-Year Update”. Journal of Management Information Systems, 19(4), pp.9-30.
Fishbein,  M  and  Ajzen,  I.  1975.  Belief,
Attitude ,  intention  and  behavior:  An introduction  to  theory  and  research. Reading, MA: Addison-Wesley.
Ghozali, Imam dan Hengky Latan. 2015. Partial Least  Square:  Konsep,  Teknik  dan Aplikasi menggunakan Program SmartPLS  3.0  untuk  Penelitian  Empiris.
Badan  Penerbit  Universitas  Diponegoro Semarang.
Heinssen, R. K., Glass, C. R., & Knight, L. A. .1987.  “Assessing Computer  Anxiety : Development  and  validation  of  the Computer Anxiety
rating scale”.
Computers in Human Behavior, 3, 49-59.
Igbaria, M., & Parasuraman, S. 1989. “A path analytic study of individual characteristics, Computer  Anxiety and Attitude s  toward microcomputers”. Journal
of
Management, 15, 373-388.
Jogiyanto,  Hartono.  2008.  Sistem  Informasi Keperilakuan. Penerbit Andi. Yogyakarta.
Leso,  T.  &  Peck,  K.  L.  1992.  “ Computer
Anxiety and  different  types  of  computer
courses”.
Journal of Educational Computing Research, 8(4), 469-478.
McLeod Jr., Raymond. 2008. Sistem Informasi Manajemen.  Edisi  10.  PT.  Prenhallindo.
Jakarta.
Pearlson,  Keri  E.;  Saunders,  Carol  S.  2010.
Managing and Using Information System.
Fourth Edition. John Wiley & Sons.
Saadé,  R.  G.,  &  Kira,  D.  2009.  “Computer anxiety  in  e-learning:  The  effect  of computer,  self-efficacy”. Journal  of Information  Technology  Education ,  8,
177-191.
Sabherwal, R., Jeyaraj, A. and Chowa, C. 2006. “Information  systems  success:  individual and organizational determinants.” Management Science 52(12), 1849–1864.
Seddon,  P.B.  1997.  “A  respecification  and extension  of  the  DeLone  and  McLean model  of  IS  success”.  Information Systems Research, 8, 3, 240–253.
Sugiyono. 2014. Metode Penelitian Kombinasi: Mixed Methods. Alfabeta. Bandung
Venkatesh, V., M. Morris, G. Davis, F. Davis.
2003.  “User  acceptance  of  information technology: Toward a unified view.” MIS Quart. 27(3) 425–478.