DAERAH (SIKAD) DI BPK RI

Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi 2014 (SENTIKA 2014) Yogyakarta, 15 Maret 2014

ISSN: 2089-9813

ANALISIS TINGKAT PENERIMAAN SISTEM INFORMASI KERUGIAN NEGARA/DAERAH (SIKAD) DI BPK RI Liza Haryani1, Eko Nugroho2, Indriana Hidayah3 Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada Jl. Grafika No.2 Yogyakarta 55281 E-mail: [email protected], [email protected], [email protected]

ABSTRAK Penerapan sistem informasi dilakukan di Badan Pemeriksa Keuangan Republik Indonesia (BPK RI). BPK membangun sebuah sistem informasi, yaitu Sistem Informasi Kerugian Negara/Daerah (SIKAD). SIKAD berguna untuk mendapatkan informasi mengenai hasil pemantauan penyelesaian kerugian negara/daerah dan laporan perkembangan kasus-kasus kerugian negara dan daerah secara cepat dan efisien. Pada pelaksanaannya, baru 33% dari total unit kerja yang memanfaatkan SIKAD secara optimal, dan hanya 54% data yang dapat dimasukkan ke dalam SIKAD dari keseluruhan. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi sejauh mana penerimaan inputer SIKAD di BPK RI. Model yang digunakan mengacu pada penelitian Wixom dan Todd dengan menghilangkan niat serta menambahkan pengaruh sosial dan penerimaan TI. SIKAD merupakan sistem yang bersifat mandatory sehingga penghilangan intention dan penambahan pengaruh sosial relevan untuk dilakukan. Penambahan penerimaan TI karena beberapa penelitian mendukung adanya pengaruh sikap untuk menggunakan dengan penerimaan TI. Dari hasil pengujian diketahui 8 (delapan) hipotesis menunjukkan pengaruh yang positif antar variabel, dan 2 (dua) hipotesis tidak menunjukkan pengaruh yang positif antar variabel yang diujikan. Kata Kunci: Sistem Informasi Kerugian Negara/Daerah (SIKAD), Penerimaan Pengguna, Sikap Untuk Menggunakan, Persepsi Kemudahan Penggunaan, Persepsi Kebermanfaatan ABSTRACT Implementation of Information System in Audit Board of The Republic of Indonesia (BPK RI). BPK developed a system information, called Sistem Informasi Kerugian Negara/ Daerah (SIKAD). SIKAD useful to get information about monitoring the settlement of state/region financial loss, and report about those cases fastly and efficiently. During the implementation, only 33% from the total of departement used SIKAD optimally, and only 54% data could be inputed to SIKAD from the total. This study aims to evaluate user acceptance of SIKAD in BPK RI. This study used Wixom and Todd model in adding social influence dan IT acceptance variabel. SIKAD in a mandatory system so that modified by excluding intention and adding social influence were relevant. IT Acceptance was added because in several researches showed influence between attitude and IT Acceptance. The result showed that 8 (eight) hypothesis were accepted and showed there were positive affect between variables, and 2 (two) hypothesis showed there were not positive affect between variables. Keyword: Sistem Informasi Kerugian Negara/Daerah (SIKAD), User Acceptance, Attitude Toward Using, Perceived Ease Of Use, Perceived Usefulness Hasil Pemeriksaan BPK RI berisi temuan-temuan pemeriksaan, baik yang bersifat administrasi maupun yang bersifat kerugian negara. Dalam rangka mendukung pelaksanaan tugas pokok dan fungsi BPK tersebut, BPK membangun sebuah sistem informasi dengan tujuan menyediakan suatu basis data berbasis web yang lengkap, mutakhir, aman dan mudah diakses, yang berguna sebagai sarana untuk mendapatkan informasi mengenai hasil pemantauan penyelesaian kerugian negara/daerah dan laporan perkembangan kasus-kasus kerugian negara dan daerah secara cepat dan efisien yang nantinya dapat digunakan oleh unit-unit pelaksana di BPK baik di Ditama Binbangkum maupun di AKN/ Perwakilan yang memiliki kewenangan dalam pelaksanaan pemantauan penyelesaian ganti kerugian negara/daerah. Sistem tersebut dikenal dengan Sistem Informasi Kerugian Negara/Daerah (SIKAD).

1.

PENDAHULUAN Seiring dengan perkembangan zaman, teknologi informasi telah menjadi kebutuhan sekaligus persyaratan bagi organisasi dalam menjalankan bisnisnya (Jogiyanto, 2011). Perkem-bangan teknologi informasi yang sangat pesat dewasa ini memberikan banyak kemudahan pada berbagai aspek kegiatan bisnis. Penggunaan teknologi informasi bagi suatu perusahaan ditentukan oleh banyak faktor, salah satu diantaranya adalah karakteristik pengguna TI (DeLone,1981). Penerapan sistem informasi juga dilakukan di Badan Pemeriksa Keuangan Republik Indonesia (BPK RI), baik untuk mendukung kegiatan bisnis utama (core business) maupun kegiatan fungsi penunjang. BPK RI sebagai instansi yang memiliki core business di bidang pemeriksaan keuangan negara menghasilkan keluaran hasil pemeriksaan berupa Laporan Hasil Pemeriksaan (LHP). Laporan 293


Sosialisasi, uji coba, serta pilot project SIKAD telah dilakukan secara bertahap sejak 2010 kepada AKN dan perwakilan BPK RI di 33 Provinsi di Indonesia. Pada pelaksanaannya, baru 33% dari total unit kerja yang memanfaatkan SIKAD secara optimal, dan hanya 54% data yang dapat dimasukkan ke dalam SIKAD dari keseluruhan data penyelesaian kerugian negara/daerah. Hal ini melatarbelakangi dan memberikan alasan bagi peneliti untuk melakukan penelitian terhadap user acceptance pada implementasi SIKAD di BPK RI, sehingga mampu menganalisis dan mengevaluasi serta menghasilkan rekomendasi yang dapat digunakan sebagai bahan penyempurnaan dalam implementasi SIKAD di BPK RI. Berdasarkan latar belakang permasalahan di atas, maka rumusan masalah dalam penelitian ini adalah tingkat pemanfaatan SIKAD belum optimal sehingga perlu dilakukan evaluasi sejauh mana tingkat penerimaan SIKAD oleh para inputer SIKAD di lingkungan BPK RI. Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah untuk mengevaluasi sejauh mana tingkat penerimaan inputer SIKAD terhadap SIKAD tersebut di lingkungan BPK RI.

ISSN: 2089-9813

sikap. Kemudahan pengguna berpengaruh terhadap kegunaan. Aditya (2013) dan Rizkillah (2008) menggunakan TAM dalam penelitiannya dengan menambahkan variabel kondisi pendukung (facilitating condition) dan pengaruh sosial (social influence) sebagai variabel bebas. Model tersebut mengacu pada model yang dikembangkan Kripanont. Hasil penelitian menunjukkan hubungan yang signifikan antara seluruh variabel TAM termasuk variabel tambahan. Modifikasi TAM selanjutnya dilakukan oleh Oktavianti (2007), yang mengganti variabel actual usage dengan IT Acceptance dan menambahkan variabel enjoyment. Model tersebut mengacu pada model yang dikembangkan oleh Gahtani et al. Hasil penelitian menunjukkan hubungan yang signifikan antara attitude dan IT Acceptance. Modifikasi TAM tidak hanya dilakukan dengan menambah variabel bebas pada model. Modifikasi juga dilakukan dengan menghilangkan salah satu variabel dalam model Davis tersebut. Eka Altiarika (2010) menggunakan TAM dalam penelitian dengan mengacu pada model Nah et al (2004). Nah et al (2004) menggunakan TAM sebagai model acuan, dengan menghilangkan variabel behavior intention. Penghilangan ini disebabkan untuk lingkungan mandatory (dipaksakan) seperti ERP, behavior intention tidak sesuai digunakan untuk memahami dan memperkirakan user acceptance. Hubungan behavior intention hanya bisa diaplikasikan ketika behavior dikontrol atas kemauan sendiri (voluntary). Penelitian ini mengukur tingkat penerimaan dengan metode Technology Acceptance Model yang telah dimodifikasi pada penelitian Wixom dan Todd (2005). Beberapa perbedaan model penelitian yang diajukan penulis dengan model Wixom dan Todd adalah sebagai berikut. (a) Menambahkan variabel bebas baru, yaitu Social Influence dan IT Acceptance. Social influence dalam beberapa penelitian terbukti mempengaruhi attitude (Aditya, 2013; Rizkillah, 2008). Penambahan IT Acceptance mengacu pada penelitian Gahtani (1999) dan Aidtya (2013) yang mendukung adanya pengaruh attitude dan IT Acceptance. (b) Menghilangkan variabel intention. Hal ini mengacu pada penelitian Nah et al (2004). SIKAD adalah suatu sistem yang juga wajib (mandatory) dijalankan oleh tiap-tiap penggunanya, sehingga penghilangan variabel intention relevan untuk dilakukan.

2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penelitian-Penelitian Terdahulu Penerimaan terhadap sistem informasi dapat diukur dengan beberapa model evaluasi yang sudah dikembangkan saat ini. Ada banyak model evaluasi yang digunakan untuk mengukur keberhasilan sistem informasi yang digunakan oleh setiap organisasi atau institusi, salah satunya yang banyak digunakan dalam penelitian sistem informasi adalah TAM. Dalam banyak penelitian yang berkembang kemudian, TAM digunakan sebagai model pengukuran tingkat penerimaan dengan berbagai penyesuaian dan modifikasi. Pengujian dengan model TAM yang diintegrasikan dengan model lain dilakukan oleh Wixom dan Todd (2005). Wixom dan Todd (2005) melakukan penelitian dengan mengintegrasikan kepuasaan pengguna dan penerimaan teknologi. Model tersebut kemudian diuji dengan menggunakan sampel 465 pengguna dari tujuh organisasi yang berbeda yang menyelesaikan sebuah survei mengenai penggunaan data pergudangan perangkat lunak. Hasil dari penelitian tersebut menunjukkan kegunaan (usefulness) dan sikap (attitude) ber-pengaruh signifikan terhadap niat (intention). Kepuasan informasi memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kegunaan. Kepuasan sistem memiliki pengaruh signifikan terhadap kemudahan pengguna. Kualitas informasi dan kepuasan sistem berpengaruh signifikan terhadap kepuasan informasi. Kualitas sistem juga berpengaruh signifikan terhadap kepuasan sistem. Kemudahan penggunaan dan kegunaan berpengaruh signifikan terhadap

2.2

Evaluasi Sistem Informasi Sejak tahun 1980an, penelitian-penelitian sistem informasi telah mencoba mempelajari perilaku bagaimana dan mengapa individual menggunakan sistem teknologi informasi. Penelitian-penelitian ini dapat dikelompokkan ke dalam dua aliran penelitian sebagai berikut (Jogiyanto, 2008).

294


(a) Aliran penelitian yang pertama adalah yang memfokuskan pada penerimaan, adopsi, dan penggunaan dari sistem teknologi informasi. Aliran pertama ini sebenarnya lebih memfokuskan pada penyebab-penyebab dari perilaku (b) Aliran yang kedua adalah yang menfokuskan pada kesuksesan implementasi di tingkat organisasi. Aliran kedua ini sebenarnya lebih memfokuskan kepada pengaruh perilaku menggunakan sistem teknologi informasi ke dampak individual dan dampak organisasi. Beberapa teori dan model penerimaan pengguna sistem informasi adalah sebagai berikut (Jogiyanto, 2008). (a) Teori tindakan beralasan (theory of reasoned action atau TRA) oleh Fishbein dan Ajzen (1975). (b) Model penerimaan teknologi (Technology acceptance model atau TAM) oleh Davis et al (1989). (c) Teori perilaku rencanaan (theory of planed behavior atau TPB) oleh Ajzen (1991). (d) Teori perencanaan perilaku didekomposisi (decomposed theory of planned behavior) oleh Taylor dan Todd (1995). (e) Teori gabungan TAM dan TPB oleh Taylor dan Todd (1995). (f) Model pemanfaatan komputer personal (model of PC utilization atau MPCU) oleh Thompson et al (1991). (g) Teori kognitif sosial (social cognitive theory atau SCT) oleh Compeau dan Hinggins (1995). (h) Teori gabungan penerimaan dan penggunaan teknologi (unified theory of acceptance and use of technology) oleh Venkatesh et al (2003).

ISSN: 2089-9813

konsisten mampu menjelaskan jumlah yang signifikan dari minat dan perilaku penggunaan. Variabel dalam TAM dan modifikasian yang digunakan pada penelitian ini adalah: 2.3.1 Persepsi Kebermanfaatan Menurut Davis (1989), persepsi kemanfaatan adalah suatu tingkatan dimana seseorang percaya bahwa suatu penggunaan teknologi tertentu akan meningkatkan prestasi kerja orang tersebut. Thompson et al. (1991) mendefinisikan kemanfaatan TI sebagai manfaat yang diharapkan oleh pengguna TI dalam melaksanakan tugasnya. Pengukuran kemanfaatan tersebut berdasarkan frekuensi penggunaan dan diversitas/keragaman aplikasi yang dijalankan. Thompson et al. (1991) juga menyebutkan bahwa individu akan menggunakan TI jika mengetahui manfaat positif atas penggunaannya. 2.3.2 Persepsi kemudahan penggunaan Davis (1989) mendefinisikan kemudahan penggunaan (ease of use) sebagai suatu tingkatan seseorang percaya bahwa komputer dapat dengan mudah dipahami. Menurut Goodwin (1987), Silver (1988) dalam Adam et al (1992) intensitas penggunaan dan interaksi antara pengguna (user) dengan sistem juga dapat menunjukkan kemudahan penggunaan. Sistem yang lebih sering digunakan menunjukkan bahwa sistem tersebut lebih dikenal, lebih mudah dioperasikan dan lebih mudah digunakan oleh penggunanya. 2.3.3 Sikap Untuk Menggunakan Sikap terhadap perilaku (attitude towards using) menurut Fishbein dan Ajzen (1975) dalam Jogiyanto (2008) didefinisikan sebagai jumlah dari afeksi (perasaan) yang dirasakan seseorang untuk menerima atau menolak suatu objek atau perilaku dan diukur dengan suatu prosedur yang menempatkan individu pada skala evaluasi dua kutub, yaitu baik atau jelek, setuju atau menolak, dan lainnya. Sedangkan menurut Davis et al (1989), sikap terhadap perilaku (attitude towards behaviour) merupakan perasaan perasaan positif atau negatif seseorang jika harus melakukan sesuatu yang ditentukan. Mathieson (1991) mendefinisikan sikap terhadap perilaku sebagai evaluasi pemakai terhadap ketertarikannya menggunakan sistem (the user’s evaluation of the desirability of his or her using the system). 2.3.4 Kualitas Sistem Kualitas sistem berarti kualitas dari kombinasi hardware dan software dalam sistem informasi. Fokusnya adalah performa dari sistem tersebut, yang merujuk pada seberapa baik kemampuan perangkat keras, perangkat lunak, kebijakan, prosedur dari sistem informasi dapat menyediakan informasi bagi kebutuhan pengguna (McLean, 19992). Beberapa peneliti menggunakan beberapa pengukuran untuk mewakili kualitas sistem yang berbeda-beda. Untuk mengukur kualitas sistem, Srinivisan (1985) dalam Jogiyanto (2008) peng-

2.3

Technology Acceptance Model (TAM) Technology Acceptance Model (TAM) dikembangkan oleh Fred D. Davis pada tahun 1989 (Davis, 1989). Teori ini dikembangkan berdasarkan model Theory of Reasoned Action (TRA), yaitu teori tindakan yang beralasan yang dikembangkan oleh Fishbein dan Ajzen, dengan satu premis bahwa reaksi dan persepsi seseorang terhadap suatu hal akan menentukan sikap dan perilaku orang tersebut. Model TAM menempatkan sikap dari tiap-tiap perilaku pengguna dengan dua variabel yaitu persepsi kemanfaatan (perceived usefulness) dan persepsi kemudahan penggunaan (perceived easy to use) sebagai instrumen untuk menjelaskan varian pada minat pengguna (user’s intention). Kedua variabel model TAM tersebut dapat menjelaskan aspek keprilakuan pengguna (Davis et al, 1989). Kedua variabel tersebut memiliki determinan yang tinggi dan validitas yang sudah teruji secara empiris (Davis, 1989). Model TAM telah banyak diuji di dalam banyak penelitian (Davis, 1989; Davis et al, 1989; Mathieson, 1991) hasilnya model TAM secara

295


ukuran-pengukuran yang digunakan adalah waktu respon, keluwesan sistem dan keaksesan sistem. Sedangkan Hamilton dan Chervany (1981) menggunakan pengukuran-pengukuran antara lain: (a) kekinian data diusulkan (proposed data currency), (b) waktu respon (respon time), (c) waktu penggantian (turnaround time), (d) akurasi data (data accuracy), (e) keandalan(reliability),kelengkapan(completeness ), (f) keluwesan sisten (system flexibility), (g) kemudahan penggunaan (easy of use), 2.3.5 Kualitas Informasi Kualitas informasi merujuk pada keluaran dari sistem informasi, menyangkut nilai, manfaat, relevansi dan urgensi dari informasi yang dihasilkan. Kualitas informasi (Information Quality) diadaptasi dari Bailey dan Pearson dalm Andriyani (2011) yaitu keakuratan informasi (accuracy), ketepatan (precision), kelengkapan informasi (completeness), keandalan (reliability), kekinian (currency), bentuk dari keluaran (format of output), dan volume laporan (queri). Iivari dan Koskela (1987) menggunakan tiga buah konstruk untuk mengukur kualitas informasi yaitu keinformatifan konstruk (construct informativeness), keaksesan (acceccibility), dan keadaptasian (adaptability). King dan Estein (1983) dalam Jogiyanto (2007) menggunakan beberapa atribut untuk mengukur nilai informasi, termasuk kecukupan (sufficiency), kepahaman (understandability), bebas dari bias (freedom from bias), relevansi keputusan (decision relevance), dan besaran (quantitativeness). 2.3.6 Kepuasan Sistem dan Kepuasan Informasi Definisi kepuasan menurut Kotler (1997) dalam Andriyani (2011) adalah perasaan senang atau kecewa seseorang yang berasal dari perbandingan antara kesannya terhadap kinerja atau hasil suatu produk dan harapannya. Kinerja adalah tingkat pencapaian hasil atau pelaksanaan tugas tertentu. Seseorang akan merasa sangat puas jika kinerja yang nyata didapatkan melebihi kinerja yang diharapkan, merasa puas jika kinerja yang nyata didapatkan sesuai dengan kinerja yang diharapkan, dan merasa tidak puas jika kinerja yang nyata didapatkan jauh di bawah kinerja yang diharapkan. 2.3.7 Pengaruh Sosial Pengaruh sosial (social influence) didefinisikan sebagai sejauh mana seseorang individual mempersepsikan kepentingan yang dipercayakan oleh orang-orang lain yang akan mempengaruhinya menggunakan sistem yang baru (Jogiyanto, 2008) Peran pengaruh sosial di keputusan penerimaan teknologi merupakan hal yang kompleks dan banyak dipengaruhi oleh pengaruh-pengaruh kontigensi. Pengaruh sosial mempunyai dampak pada perilaku individual melalui tiga mekanisme menurut Venkatesh dan Davis (2000) yaitu ketaatan

ISSN: 2089-9813

(compliance), internalisasi (internalization), dan identifikasi (identification). Venkatesh (2003) dalam Aditya (2013) menyatakan bahwa variabel social influence diperlukan untuk mengetahui sejauh mana seorang individu memandang bahwa orang-orang berpengaruh (important persons) disekitarnya percaya bahwa ia seharusnya menggunakan sistem tersebut. 2.3.8 Penerimaan TI Para peneliti menemukan beberapa indikator untuk menjelaskan penerimaan suatu sistem (IT Acceptance). Dua indikator yang paling dapat diterima adalah kepuasan pengguna (user satisfaction) dan kegunaan sistem (system usage). Berdasarkan beberapa penelitian menyatakan bahwa system usage merupakan indikator utama dalam penerimaan teknologi. 2.4

Sistem Informasi Kerugian Negara/Daerah Sistem informasi kerugian negara/daerah (SIKAD) merupakan sistem basis data kerugian negara/daerah berbasis web yang menjadi sarana pemberian informasi kepada pelaksana BPK dan pengguna lain selain pelaksana BPK mengenai perkembangan penyelesaian ganti kerugian negara/ daerah, metodologi perhitungan kerugian negara/ daerah, peraturan perundang-undangan tentang kerugian negara/daerah, artikel kerugian negara/ daerah, dan sebagai sarana tanya jawab berkenaan dengan kerugian negara/daerah. SIKAD diintegrasikan ke dalam program aplikasi berbasis web agar mudah diakses oleh penguna. Secara umum, feature yang ada di dalam SIKAD dibagi menjadi 2 (dua), yaitu feature yang dapat diakses oleh pengguna secara umum, dan pengguna yang memiliki otorisasi dan kendali akses. Pelaksana manajemen SIKAD, terdiri dari: (a) Super User, yaitu pelaksana manajemen SIKAD yang memiliki hak akses istimewa untuk melihat keseluruhan data hasil pemantauan penyelesaian ganti kerugian negara/daerah yang telah dimasukkan pada SIKAD pada semua entitas yang diperiksa Auditama/Perwakilan. (b) Supervisor, adalah pelaksana manajemen SIKAD yang mempunyai kewenangan untuk melakukan validitas atas data SIKAD, serta me-review dan menilai kebenaran data hasil pemantauan penyelesaian ganti kerugian negara/daerah yang telah dimasukkan ke dalam SIKAD pada entitas sesuai dengan kewenangannya. (c) Manajer, adalah pelaksana manajemen SIKAD yang bertugas mengkoordinir dan secara teknis bertanggungjawab atas pelaksanaaan, pengumpulan, penyiapan data/dokumen pendukung dalam rangka masukan data hasil pemantauan penyelesaian ganti kerugian negara/daerah serta pelaksanaan masukan dan update data SIKAD. (d) Inputer, merupakan staf yang ditunjuk oleh super user berdasarkan usulan dari supervisor dan

296


manajer untuk diberikan akses terotorisasi pada SIKAD dan diberikan tugas melaksanakan masukan data hasil pemantauan penyelesaian ganti kerugian negara/daerah atau data lain ke dalam aplikasi SIKAD sesuai perintah super user/supervisor/manajer. 2.5

Hipotesis Penelitian Wixom dan Todd mengintegrasikan kepuasaan pengguna dan penerimaan teknologi. Penelitian ini menunjukkan pengaruh yang signifikan antara masing-masing variabel yang diujikan. Model tersebut memberikan bukti bahwa perspektif kepuasan pengguna dan perspektif penerimaan teknologi dapat terintegrasi dengan baik. Penelitian ini berpendapat perspektif kepuasan pengguna diinterpretasikan oleh berbasis objek kepercayaan dan sikap. System quality dan information quality adalah berbasis objek kepercayaan. Masing-masing dari hal tersebut terkait dengan system satisfaction dan information satisfaction yang berbasis objek sikap dan kepercayaan perilaku dalam TAM. Seperti yang diasusmsikan oleh TAM, usefulness dan ease of use mempengaruhi attitude, dan akhirnya niat menggunakan sistem. Penelitian yang penulis ajukan diadaptasi dari model penelitian Wixom dan Todd (2005), dengan beberapa modifikasi untuk menilai tingkat penerimaan Sistem Informasi Kerugian Daerah/ Negara, yaitu penambahan variabel pengaruh sosial (social influence) dan penerimaan TI (IT Acceptance). Diagram konsep hipotesis seperti ditunjukkan pada Gambar 1. Hipotesis yang dirumuskan antara lain: H1 : Kualitas informasi berpengaruh terhadap kepuasan informasi H2 : Kualitas sistem berpengaruh terhadap kepuasan sistem H3 Kepuasan sistem berpengaruh terhadap kepuasan informasi H4 : Kepuasan informasi berpengaruh terhadap persepsi kebermanfaatan H5 : Kepuasan sistem berpengaruh terhadap persepsi kemudahan penggunaan H6 : Persepsi kemudahan penggunaan berpengaruh terhadap persepsi Kualitas Informasi

H1

Kepuasan Informasi

Kualitas Sistem

H2

Kepuasan Sistem

H7

:

H8

:

H9

:

H10

:

kebermanfaatan Persepsi kebermanfaatan berpengaruh terhadap sikap Persepsi kemudahan penggunaan berpengaruh terhadap sikap Pengaruh sosial berpengaruh terhadap sikap Sikap berpengaruh terhadap penerimaan teknologi informasi

3. METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Definisi Operasional Variabel Berikut penjelasan masing-masing variabel: (a) Persepsi Kemanfaatan (Perceived Usefulness) didefinisikan sebagai suatu tingkat atau keadaan dimana seseorang yakin bahwa dengan menggunakan sistem tertentu akan meningkatkan kinerjanya. Indikator Persepsi Kemanfaatan (Perceived Usefulness) diukur dengan menggunakan pertanyaan yang diadaptasi dari Wixom dan Todd (2005). (b) Persepsi kemudahan penggunaan (perceived ease of use) didefinisikan sebagai suatu tingkat atau keadaan dimana seseorang yakin bahwa dengan menggunakan sistem tertentu tidak memerlukan usaha apapun (free of effort). Indikator kemudahan penggunaan diukur dengan menggunakan pertanyaan yang diadaptasi dari Wixom dan Todd (2005). (c) Sikap untuk menggunakan (attitude toward the system) didefinisikan sebagai suatu tingkat penilaian terhadap dampak yang dialami oleh seseorang bila menggunakan suatu sistem tertentu dalam pekerjaannya. Indikator yang akan digunakan untuk mengukur sikap diadopsi dari penelitian Nah et al (2004). (d) Kepuasan informasi dan kepuasan sistem sebagai perasaan senang atau kecewa inputer yang berasal dari perbandingan antara kesannya terhadap kinerja atau hasil suatu produk dan harapannya. Indikator untuk mengukur kepuasan informasi diadopsi dari pertanyaan penelitian Wixom dan Todd (2005).

Persepsi Kebermanfaatan

H4

H3

ISSN: 2089-9813

H7 H10 Sikap Untuk Menggunaka n

H6 H5

Gambar 1. Diagram Konsep Hipotesis

Persepsi Kemudaha n Penggunaa n

297

H8

H9 Pengaruh Sosial

Penerimaan TI


(e) Kualitas informasi merujuk pada keluaran dari sistem informasi, menyangkut nilai, manfaat, relevansi dan urgensi dari informasi yang dihasilkan. Indikator yang mengukur kepuasan sistem diadopsi dari pertanyaan penelitian Wixom dan Todd (2005). (f) Pengaruh sosial (social influence) didefinisikan sebagai sejauh mana seseorang individual mempersepsikan kepentingan yang dipercayakan oleh orang-orang lain yang akan mempengaruhinya menggunakan sistem yang baru. Indikator yang akan digunakan untuk mengukur kualitas sistem diadopsi dari Aditya (2013) dan Venkatest (2000). (g) Penerimaan TI (dhi. Penerimaan SIKAD) adalah kondisi nyata penggunaan SIKAD. Indikator untuk mengukur penerimaan SIKAD diukur dengan pertanyaan yang diadopsi dari Aditya (2013).

ISSN: 2089-9813

dengan kompleksitas besar (100 konstruk dan 1000 indikator), dapat digunakan untuk mengkonfirmasi teori, dan untuk menjelaskan ada atau tidaknya hubungan antar variabel laten. Model jalan penelitian ditunjukkan pada Gambar 2. 1. Perancangan Penelitian Perumusan Masalah, Tujuan dan Manfaat 1.1 Latar Belakang, Penelitian Perumusan Masalah, Tujuan dan Manfaat Penelitian

1.2 Kajian Pustaka

1.3 Identifikasi Variabel Penelitian

2. Pengumpulan Data Perumusan Masalah, Tujuan dan Manfaat 2. Penyebaran kuesioner Penelitian penelitian 3. Analisis Data Perumusan Masalah, Tujuan dan Manfaat 3. Uji validitas dan uji Penelitian

3.2

Alat dan Bahan Alat penelitian yang digunakan berupa instrumen kuesioner berisi sejumlah pertanyaan tertutup dan dikirimkan secara online dan e-mail yang diberikan kepada para responden yang posisinya tersebar diseluruh unit kerja/perwakilan BPK RI di seluruh Indonesia. Kuesioner ini menggunakan teknik skala likert dengan skala 1-5. Data dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder. Data primer berupa jawaban yang diperoleh dari kuesioner yang diisi langsung oleh responden yang menjadi anggota sampel yang diisi oleh responden. Data sekunder berupa data pendukung, seperti jumlah pegawai yang terlibat langsung dalam penggunaan SIKAD. Populasi dalam penelitian ini adalah inputer SIKAD di BPK RI (terdiri dari 7 Auditorat Utama Keuangan Negara dan 33 Kantor Perwakilan. Sampel penelitian diusahakan mencakup keseluruhan populasi

reliabilitas

4. Perumusan Hasil Perumusan Masalah, Tujuan dan Manfaat 4. Analisis Model Persamaan Penelitian Struktural 5. Penyusunan Laporan Penelitian Perumusan Masalah, Tujuan dan Manfaat 5. Menarik Kesimpulan Penelitian

Gambar 2. Model Jalan Peneltian 4.

PENGUJIAN DAN PEMBAHASAN Pengujian dan analisis data dilakukan berdasarkan data kuesioner yang telah diterima dari responden. Kuesioner yang dibagikan adalah 110 kuesioner, sebanyak 79 kuesioner dikembalikan, dan semua kuesioner telah memenuhi kelengkapan pengisian dan dapat digunakan untuk analisis selanjutnya. Gambaran umum responden menunjukkan mayoritas responden adalah laki-laki dengan 54% dan mayoritas kisaran umur 25–35 tahun sebanyak 89%. Mayoritas pendidikan yaitu S1 sebanyak 66%. Sebanyak 95,2% responden menjabat sebagai staf. Mayoritas responden berasal dari unit kerja perwakilan dengan 81% dan masa kerja 1-5 tahun sebesar 67%.

3.3

Jalannya Penelitian Tahap pertama pada penelitian ini adalah memilih topik dan mengidentifikasi permasalahan yang akan diangkat dalam penelitian. Identifikasi kemudian dilanjutkan dengan mengumpulkan data pendukung awal terkait permasalahan, sehingga dapat dirumuskan permasalahan penelitian. Tahap selanjutnya adalah menentukan sampel dan alat penelitian. Setelah data diperoleh, kemudian dianalisis kuantitatif menggunakan Structural Equation Modeling (SEM) berbasis varian dengan bantuan sofware SmartPLS. Ghozali (2012) menyatakan PLS merupakan metode analisis yang powerfull karena tidak didasarkan banyak asumsi, data tidak harus berdistribusi normal multivariate (indikator dengan skala kategori, ordinal, interval sampai rasio dapat digunakan pada model yang sama), sampel tidak harus besar, dapat menganalisis sekaligus konstruk yang dibentuk dengan indikator refleksif dan formatif, dapat digunakan pada model

4.1 Analisis Model Persamaan Struktural 4.1.1 Outer Model atau Model Pengukuran Pengujian model pengukuran digunakan untuk menvalidasi model penelitian yang dibangun. Dua parameter utama yang dibangun adalah pengujian validitas konstruk (validitas konvergen dan validitas diskriminan) dan pengujian konsistensi internal (reliabilitas) konstruk. Uji validitas konstruk secara umum dapat diukur dengan parameter loading faktor di model penelitian (rule of thumbs 0,7) dan menggunakan parameter AVE, Communality, R2, dan Redundancy. Jika 298


loading factor < 0,5, indikator ini dapat dihapus dari konstruknya karena indikator ini tidak termuat (load) ke konstruk yang mewakilinya. Jika loading faktor antara 0,5-0,7, sebaiknya peneliti tidak menghapus indikator yang memiliki skor loading tersebut sepanjang skor AVE dan communality indikator tersebut > 0,5. Penelitian ini menggunakan loading faktor >0,6. Parameter uji validitas konvergen dilihat dari skor AVE dan communality, masing-masing harus bernilai di atas 0,5. Hasil pengujian, terdapat 6 (enam) indikator yang bernilai dibawah 0,6 yaitu SQ1, SQ2, SQ3, SQ4, SQ8, dan SI1 sehingga didrop dari model. Uji lainnya untuk menilai validitas dari variabel dengan melihat nilai AVE dan communality seperti tersaji pada Tabel 1. Tabel 1. Nilai AVE dan communality No Variabel

AVE

Communality

1

Kualitas Informasi (IQ)

0.537

0.537

2

Kualitas Sistem (SQ)

0.6287

0.6287

3

Kepuasan Informasi (IS)

0.9252

0.9252

4

Kepuasan Sistem (SS) Persepsi Kebermanfaatan (U) Persepsi Kemudahan Penggunaan (EOU) Pengaruh Sosial (SI) Sikap Untuk Menggunakan (ATT) Penerimaan TI (IT Acceptance)

0.8559

0.8559

0.738

0.738

0.7199

0.7199

0.7464

0.7464

0.6263

0.6263

0.6478

0.6478

5 6 7 8 9

ISSN: 2089-9813

Tabel 2. Nilai Composite Reliability dan Cronbachs Alpha Composite Reliability

Cronba chs Alpha 0.7793 0.7051 0.9192 0.8325 0.8212

No

Variabel

1 2 3 4 5

Kualitas Informasi (IQ) Kualitas Sistem (SQ) Kepuasan Informasi (IS) Kepuasan Sistem (SS) Persepsi Kebermanfaatan (U) Persepsi Kemudahan Penggunaan (EOU)

0.8509 0.8334 0.9612 0.9224 0.8937

Pengaruh Sosial (SI)

0.8547

0.6616

0.8335

0.7022

0.7777

0.5405

6 7 8 9

Sikap Untuk Menggunakan (ATT) Penerimaan TI (IT Acceptance)

0.8851

0.8146

4.1.2 Inner Model atau Model Struktural Menilai inner model adalah mengevaluasi hubungan antar variabel laten seperti yang dihipotesiskan dalam penelitian ini. Inner model (model struktural) dievaluasi dengan menggunakan nilai R-Square untuk konstruk dependen, yang menunjukkan koefisien determinansi yang menjelaskan variasi pada konstruk dependen (Ghozali, 2011). R-Square menunjukkan seberapa besar variansi pada variabel dependen dapat dijelaskan oleh variabel independen. Inner model ingin melihat hubungan antar konstruk dan nilai signifikansi serta nilai R-Square. Nilai R-Square ditunjukkan pada Tabel 3. Tabel 3. Nilai R-Square

Pengukuran validitas diskriminan dari model pengukuran dinilai berdasarkan cross loading pengukuran dengan konstruknya atau dengan membandingkan akar AVE untuk setiap konstruk dengan korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya dalam model. Hasil menunjukkan indikator memiliki nilai lebih tinggi dibandingkan dengan korelasi indikator tersebut terhadap variabel lainnya, maka dikatakan variabel tersebut memiliki discriminant validity yang tinggi. Reabilitas dapat diukur dengan melihat nilai Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability. Dalam penelitian ini metode uji reliabilitas yang digunakan adalah composite reliability karena lebih baik dalam mengestimasi konsistensi internal suatu konstruk (Jogiyanto, 2008). Rules of thumb nilai alpha atau composite reliability harus lebih besar dari 0,7 meskipun nilai 0,6 masih dapat diterima pada studi yang bersifat eksplorasi. Adapun nilai hasil uji reliabilitas dapat dilihat seperti pada Tabel 2.

No

Variabel

1

Kualitas Informasi (IQ)

R Square -

2

Kualitas Sistem (SQ)

-

3

Kepuasan Informasi (IS)

0.6787

4

Kepuasan Sistem (SS)

0.2625

5

Persepsi Kebermanfaatan (U)

0.4267

6

Persepsi Kemudahan Penggunaan (EOU)

0.4335

7

Pengaruh Sosial (SI)

-

8

Sikap Untuk Menggunakan (ATT)

0.2711

9

Penerimaan TI (IT Acceptance)

0.0311

Pada model PLS, penilaian goodness of fit diketahui dari nilai Q2. Nilai Q2 memiliki arti yang sama dengan koefisien determinan (R Square) pada analisis regresi, dimana semakin tinggi R Square, maka model dapat dikatakan semakin fit dengan data. Dari hasil perhitungan diketahui nilai Q2 sebesar 0,94565 artinya besarnya keragaman dari data penelitian yang dapat dijelaskan oleh model struktural adalah sebesar 94,565%, sedangkan 5,435% sisanya dijelaskan oleh faktor lain di luar model. Nilai Q2 di atas 0 menandakan model memiliki predictive relevance yang baik. PLS juga dapat dipergunakan untuk menvalidasi model secara keseluruhan. Kriteria yang dipakai 299


adalah Goodness Of Fit (GoF) model. GoF dikategorikan small ditunjukkan dengan nilai = 0,10, medium ditunjukkan dengan nilai = 0,25, sedangkan large dengan nilai = 0,36. Nilai GoF yang dihasilkan model sebesar 0,500297>0,36, maka dapat disimpulkan bahwa GoF model termasuk kategori large. Untuk menguji hubungan antar variabel, maka dilakukan prosedur bootstrapping pada SmartPLS. Pengujian hipotesis pada penelitian ini menggunakan t statistik hasil output smartpls 2.0. Tstatistik dibandingkan dengan t tabel dengan tingkat signifikansi 95%. Apabila nilai t statistik lebih besar dari nilai t tabel, maka pengaruh antara satu konstruk dengan konstruk yang lain adalah signifikan, dan sebaliknya apabila t statistik lebih kecil dari t tabel maka pengaruhnya tidak signifikan. Pengujian hipotesis dan hubungan antar variabel dilihat dari hasil inner weight pada model seperti pada Tabel 4. Tabel 4. Nilai inner weight

1

Path/Jalur Hipotesis Dar Ke i H1 IQ IS

0,3849

4,0731 Diterima*

2

H2

SQ

SS

0,5124

7,0062 Diterima*

3

H3

SS

IS

0,4947

5,044

4

H4

IS

U

0,5326

5,5463 Diterima*

5

H5

N o

ISSN: 2089-9813

dengan tingkat kepuasan terhadap informasi yang sebagian besar masih bersikap netral. 4.2.2 Pengaruh Kualitas Sistem terhadap Kepuasan Sistem Hipotesis 2 menyatakan bahwa kualitas sistem berpengaruh terhadap kepuasan sistem diterima secara statistik. Nilai T-value adalah (7,0062) lebih besar dari batas nilai batas nilai signifikan 95% yaitu │1,96│dan berarti signifikan. Temuan ini sesuai dengan penelitian sebelumnya (Wixom dan Todd, 2005; Velasquez, 2008; Padmanagara, 2011; Venkatesh, 1996). Korelasi yang positif dari kedua variabel ini menunjukkan bahwa kualitas menjadi variabel yang signifikan dalam menilai kepuasan terhadap sistem, semakin tinggi kualitas sistem maka akan semakin tinggi kepuasan yang dirasakan dalam menggunakan sistem tersebut. Responden setuju bahwa SIKAD memiliki kualitas yang baik antara lain berupa hak akses yang hanya memperbolehkan pengguna yang memiliki password untuk mengakses dan memasukkan data, dapat diakses dengan mudah dengan menggunakan jaringan intranet maupun internet, memiliki fasilitas pentunjuk penggunaan (petunjuk menu, petunjuk penggunaan petunjuk pengoperasian), dan penggunaan bahasa yang mudah dipahami. Namun, beberapa indikator kualitas sistem sebagian besar direspon secara netral dan tidak setuju oleh responden karena responden merasa SIKAD masih memerlukan perbaikan dalam hal keandalan, yang masih sering error, respon pemasukan data dan penampilan keluaran yang masih lambat, dan feature-feature/ fungsi-fungsi tersedia di SIKAD yang belum memenuhi kebutuhan responden. 4.2.3 Pengaruh Kepuasan Sistem terhadap Kepuasan Informasi Hipotesis 3 menyatakan bahwa kepuasan sistem berpengaruh terhadap kepuasan informasi diterima secara statistik. Nilai T-value adalah (5,044) lebih besar dari batas nilai│1,96│dan berarti signifikan. Temuan ini sesuai dengan penelitian sebelumnya (Wixom dan Todd, 2005; Velasquez, 2008; Padmanagara, 2011; Venkatesh, 1996). Wixom dan Todd (2005) menyatakan kepuasan sistem terhadap kepuasan informasi dikaitkan dengan persepsi kemudahan penggunaan yang mempengaruhi persepsi kebermanfaatan dalam model TAM. Mampu secara efektif berinteraksi dengan sistem adalah kondisi yang diperlukan untuk memperoleh informasi yang berguna. Dengan demikian, tingkat kepuasan individu dengan sistem ini akan cenderung mempengaruhi sikap rasa puas dengan informasi yang menghasilkan. 4.2.4 Pengaruh Kepuasan Informasi terhadap Persepsi Kebermanfaatan Hipotesis 4 menyatakan bahwa kepuasan informasi berpengaruh terhadap persepsi kebermanfaatan diterima secara statistik. Nilai T-value adalah (5,5463) lebih besar dari batas nilai batas nilai signifikan 95% yaitu│1,96│dan berarti signifikan.

Path THasil CoffiValue Pengujian cients (β) (t)

Diterima*

SS EOU 0.6589 11.1836 Diterima* EO 6 H6 U 0,2014 2,2273 Diterima* U 7 H7 U ATT 0,1537 0,9951 Ditolak* EO 8 H8 ATT 0,2876 2,1887 Diterima* U 9 H9 SI ATT 0,2109 1,6599 Diterima** 1 AT IT H10 -0,1765 1,1887 Ditolak* 0 T Accept Keterangan: *tingkat signifikan 95%, **tingkat signifikan 90%

4.2 Pengujian dan Pembahasan Hipotesis 4.2.1 Pengaruh Kualitas Informasi terhadap Kepuasan Informasi Hipotesis 1 menyatakan bahwa kualitas informasi berpengaruh terhadap kepuasan informasi diterima secara statistik. Nilai T-value adalah (4,0731) lebih besar dari batas nilai signifikan 95% yaitu │1,96│dan berarti signifikan. Temuan ini sesuai dengan penelitian sebelumnya (Wixom dan Todd, 2005; Velasquez, 2008; Padmanagara, 2011; Venkatesh, 1996). Wixom dan Todd (2005) menyatakan bahwa kepercayaan terhadap suatu objek (dhi. kualitas sistem atau kualitas informasi) berhubungan dengan sikap terhadap objek tersebut (dhi. kepuasan sistem dan kepuasan informasi). Menurut responden, SIKAD menghasilkan informasi tentang jumlah kerugian negara/daerah yang lengkap dan sesuai dengan kebutuhan, serta disajikan dalam bentuk yang tepat sehingga memudahkan pemahaman. Namun, informasi yang dihasilkan oleh SIKAD bagi responden belum begitu akurat dan bebas dari kesalahan, serta up to date. Korelasi positif di antara kedua variabel ditunjukkan 300


Temuan ini sesuai dengan penelitian sebelumnya (Wixom dan Todd, 2005; Velasquez, 2008). Wixom dan Todd (2005) menyatakan kepuasan informasi yang dihasilkan oleh sistem akan mempengaruhi persepsi keberman-faatan. Semakin tinggi kepuasaan terhadap informasi tersebut, maka semakin tinggi seseorang akan menemukan bahwa informasi tersebut bermanfaat dalam meningkatkan performa/kinerja. 4.2.5 Pengaruh Kepuasan Sistem terhadap Persepsi Kemudahan Penggunaan Hipotesis 5 menyatakan bahwa kepuasan sistem berpengaruh terhadap persepsi kemudahan penggunaan diterima secara statistik. Nilai T-value adalah (11,1836) lebih besar dari batas nilai batas nilai signifikan 95% yaitu│1,96│dan berarti signifikan. Temuan ini sesuai dengan penelitian sebelumnya (Wixom dan Todd, 2005; Velasquez, 2008; Padmanagara, 2011). Wixom dan Todd (2005) menyatakan kepuasan sistem menggambarkan hubungan yang berpengaruh antara sistem dan mekanisme interaksi yang ada. Semakin puas seseorang terhadap cara kerja suatu sistem, maka seseorang tersebut akan menemukan bahwa sistem tersebut mudah untuk digunakan. Korelasi positif antara kepuasan sistem dan persepsi kemudahan penggunaan dapat terlihat dari jawaban para responden yang menunjukkan hubungan yang saling mempengaruhi. 4.2.6 Pengaruh Persepsi Kemudahan Penggunaan terhadap Persepsi Kebermanfaatan Hipotesis 6 menyatakan bahwa persepsi kemudahan penggunaan berpengaruh terhadap persepsi kebermanfaatan diterima secara statistik. Nilai T-value adalah (2,2373) lebih besar dari batas nilai batas nilai signifikan 95% yaitu batas nilai signifikan 95% yaitu│1,96│dan berarti signifikan. Temuan ini sesuai dengan penelitian sebelumnya sebelumnya (Wixom dan Todd, 2005; Aditya, 2013; Rizkillah, 2008). Berdasarkan teori, sesuai dengan TAM, persepsi kebermanfaatan juga dipengaruhi oleh persepsi kemudahan penggunaan karena semakin mudah suatu sistem digunakan maka sistem tersebut semakin bermanfaat. Rasa mudah menggunakan teknologi akan menimbulkan perasaan dalam dirinya bahwa sistem tersebut mempunyai kegunaan, dan karenanya menimbulkan rasa nyaman bila bekerja dengan teknologi/sistem informasi (Wibowo,2011). 4.2.7 Pengaruh Persepsi Kebermanfaatan, Persepsi Kemudahan Penggunaan, dan Pengaruh Sosial terhadap Sikap Untuk Menggunakan Hipotesis 7 menyatakan bahwa persepsi kebermanfaatan berpengaruh terhadap sikap untuk menggunakan ditolak secara statistik. Nilai T-value masing-masing adalah (0,9951) lebih kecil dari batas nilai batas nilai signifikan 95% yaitu│1,96│dan berarti tidak berpengaruh.

ISSN: 2089-9813

Sementara hipotesis 8 dan hipotesis 9 menyatakan bahwa persepsi kemudahan penggunaan dan pengaruh sosial berpengaruh terhadap persepsi kemudahan penggunaan diterima secara statistik. Nilai T-value persepsi kemudahan penggunaan adalah (2,1887) lebih besar dari batas nilai nilai signifikan 95% yaitu │1,96│, sementara nilai Tvalue pengaruh sosial adalah (1,6599) lebih besar dari batas nilai nilai signifikan 90% yaitu │1,645│. Hal ini menunjukkan bahwa dari ketiga variabel, persepsi kemudahan penggunaan dan pengaruh sosial berdampak kepada sikap responden untuk menggunakan SIKAD. Hasil penelitian yang menunjukkan persepsi kebermanfaatan tidak berpengaruh terhadap sikap untuk menggunakan tidak sesuai dengan penelitian sebelumnya (Wixom dan Todd, 2005; Velasquez, 2008).Dalam penelitian ini, persepsi kebermanfaatan tidak mempengaruhi secara langsung terhadap sikap untuk mengunakan dapat dikarenakan responden merupakan pengguna belum dapat merasakan bahwa sistem tersebut secara efektif dapat membantu pekerjaan mereka dalam menghitung jumlah kerugian negara/daerah. Sebagian besar dari unit kerja masih menggunakan LHPt (hardcopy) saat melakukan rekonsiliasi nilai kerugian negara/daerah. 4.2.8 Pengaruh Sikap untuk Menggunakan terhadap Penerimaan TI Hipotesis 10 menyatakan bahwa sikap untuk mengunakan berpengaruh terhadap penerimaan TI ditolah secara statistik. Nilai T-value adalah (1,1962) lebih kecil dari batas nilai│1,96│dan berarti signifikan. Temuan ini tidak mendukung penelitian sebelumnya (Aditya, 2013). Dalam penelitian ini, sebagian responden setuju bahwa penggunaan SIKAD menjadi suatu ide yang baik dan menyukai penggunaan SIKAD untuk mendukung proses pelaksanaan pemantauan penyelesaian kerugian negara/daerah. Namun, sebagian besar responden bersikap netral bahwa menggunakan SIKAD merupakan suatu hal yang menyenangkan. Hal ini dapat terlihat dari jawaban terbuka dari para responden yang menyatakan bahwa permasalahan utama dari aplikasi SIKAD adalah tidak adanya sinkronisasi antara sumber data yang digunakan untuk dimasukkan ke dalam SIKAD, dengan bentuk dan format aplikasi yang ada. Jumlah data yang terlalu banyak dengan model pemasukan satu persatu dan juga personel yang masih minim perlu juga menjadi pertimbangan dalam upaya perbaikan SIKAD ke depannya. 5.

KESIMPULAN Berdasarkan dari hasil analisis dan pembahasan mengenai analisis tingkat penerimaan Sistem Informasi Kerugian Negara/Daerah di BPK RI, secara umum dapat disimpulkan sebagai berikut. (a) Pengujian hipotesis dengan menggunakan Structural Equation Modeling (SEM) menunjukkan pengaruh antar variabel antara lain 301


kualitas sistem dan kualitas informasi berpengaruh terhadap kepuasan sistem dan kepuasan informasi. Kepuasan sistem berpengaruh terhadap kepuasan informasi dan persepsi kemudahan penggunaan. Kepuasan informasi berpengaruh terhadap persepsi kebermanfaatan. Persepsi kemudahan penggunaan berpengaruh terhadap persepsi kebermanfaatan dan sikap untuk menggunakan. Persepsi kebermanfaatan dan pengaruh sosial tidak berpengaruh terhadap sikap untuk menggunakan. Sikap untuk menggunakan tidak berpengaruh terhadap penerimaan TI. (b) Kepuasan dan sikap responden terhadap sistem dan informasi yang dihasilkan SIKAD masih belum maksimal, sehingga diperlukan upayaupaya perbaikan lebih lanjut dalam rangka peningkatan kualitas, antara lain penambahan feature-feature sehingga SIKAD lebih user friendly, mengakomodir kesulitan-kesulitan penginputan dengan membuat petunjuk teknis, dan mengatasi ketidaksinkronan kelengkapan data yang dibutuhkan.

ISSN: 2089-9813

Gahtani, S.S. dan King Malcom. 1999. Attitudes, Satisfaction, dan Usage: Factors Contributing to Each in Acceptance of Information Technology. Behaviour & Information Technology Volume 18, No.4. pp 277-297. Ghozali, I. & Latan, H. 2012. Partial Least Squares. Konsep, Teknik, dan Aplikasi SmartPLS 2.0 M3. Untuk Penelitian Empiris. Semarang : Badan Penerbit UNDIP. Hall,A.J.2001. Accounting Information System. Jakarta: Thomson Learning South Western College Pusblish,ed Indonesia.Penerbit Salemba. Hamilton,S&Chervany.1981.Evaluating Information System Effectiveness Part I. Comparing Evaluation Approach. MIS Quartely, pp.56-59 Iivari, J. & Koskela, E. 1987. The PIOCO Model for Information System Design. MIS Quartely, pp.213-236 Jogiyanto, & Willy A. 2011. Sistem Tata Kelola Teknologi Informasi. Yogyakarta: Penerbit Andi. Jogiyanto, HM. 2008. Sistem Informasi Keprilakuan, Edisi Revisi. Yogyakarta : Penerbit Andi. Jogiyanto,HM. 2007. Model Kesuksesan Sistem Informasi. Yogyakarta : Penerbit Andi. Kadir, A. 2003. Pengenalan Sistem Informasi. Yogyakarta : Penerbit Andi. Mathieson, K. Predicting User Intentions Comparing The Technology Acceptance Model With The Theory of Planned Behaviour. Information System Research, pp 173-191. Nah, F.H., Xin, T., & Soon, H.T. 2004. An Empirical Investigation on End User’s Acceptance of Enterprise System. Information System Management Journal, Vol XVII. Lincoln : Idea Group Publishing. Oktavianti, B. 2007. Evaluasi Pengaruh Penerimaan Sistem Teknologi Informasi dengan Menggunakan Variabel Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, dan Perceived Enjoyment: Studi kasus di PT Sanggar Sarana Baja pada Departemen Accounting dan Marketing. Thesis Tidak Dipublikasikan. Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada. Padmanagara, P. 2011. Kesuksesan Sistem Informasi dan Penerimaan Teknologi Aplikasi People Review pada Direktorat Hulu PT Pertamina (Persero). Thesis Tidak Dipublikasikan. Yogyakarta : Universitas Gadjah Mada. Rizkillah, M. 2008. Analisis Perilaku Penerimaan Jejaring Pendidikan Nasional oleh Siswa SMA di Kota Mataram. Thesis Tidak Dipublikasikan. Yogyakarta : Universitas Gadjah Mada. Thompson,R.L., Higgins,C.A., & Howell,J.M. 1991. Personal Computing: Toward a Conceptual Model of Utilization. MIS Quartely pp 125-143 Velasquez, N.F.S., Weisband, & Durcikova, A. Desingning Tools for System Administrator: An Empirical Test of The Integrated User Satisfaction Model. In Procedding of the 22nd Large Installation System Administation

PUSTAKA Adam, D.A., Nelson, R.R., & Todd, P.A. 1992. Perceived Usefulness, Ease of Use, and Usage of Information Technology A Replication. MIS Quartely (16-12). pp.227-247. Aditya, B. 2013. Evaluasi Penerimaan Auditor Terhadap Sistem Informasi Manajemen Kinerja Individu (MAKIN). Thesis Tidak Dipublikasikan. Yogyakarta : Universitas Gadjah Mada. Andriyani, D. 2011. Analisis Kesuksesan Implementasi Sistem Informasi Manajemen Pemeriksaan di BPK RI dengan Model Kesuksesan DeLone dan McLean. Thesis Tidak Dipublikasikan. Yogyakarta : Universitas Gadjah Mada. Altiarika, E. 2010. Model Penerimaan ERP pada Fase Post Project. Thesis Tidak Dipublikasikan Yogyakarta : Universitas Gadjah Mada Chin. Wyne,W & Todd, P.A. 1995. On the Use, Usefulness and Ease of Use, A Structural Equating Modeling in MIS Research: A Note of Caution. MIS Quarterly. Davis, F.D. 1989. Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use,and User Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly, vol.13, No.3. Davis, F.D., Bagozzu, R.P., dan Warshaw, P.R. 1991. User Acceptance of Information Technology: A Comparison of Two Theoritical Models. Management Science, pp 982-1003. DeLone. 1981. Small size and Characterictic Computer Use. Management Information System Quartely 5. pp 65-77. DeLone, W.H. & McLean, E.R. 1992. Information System Success The Quest for the Dependent Variabel. Information System Research, vol III, No.1, pp 60-95. 302


Conference. San Diego, C.A : Usenix Association, pp1-8 Venkatesh, V. & Davis, F.D. 1996. A Model of the Antecedent of Perceived Ease of Use Development Test. Decision Science. Venkatesh, V. & Davis, F.D. 2000. A Theoritical Extension of The Technology Acceptance Model: Four Longitudinal Field Studies. Management Science, vol 46, pp. 186-204 Wixom, B.H., & Todd, P.A. A Theoritical Integration of User Satisfaction and Technologi Acceptance. Texas : Information System Research, Vol 16, No.1. pp 85-102.

303

ISSN: 2089-9813

DAERAH (SIKAD) DI BPK RI

Recommend Documents