PENGEMBANGAN MODEL ADOPSI TEKNOLOGI SISTEM ADMINISTRASI AKADEMIK (SIAKAD) ONLINE PADA MAHASISWA FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA

perpustakaan.uns.ac.id

digilib.uns.ac.id

PENGEMBANGAN MODEL ADOPSI TEKNOLOGI SISTEM ADMINISTRASI AKADEMIK (SIAKAD) ONLINE PADA MAHASISWA FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA

SKRIPSI Diajukan untuk Melengkapi Tugas-tugas dan Memenuhi Syarat-syarat untuk Mencapai Gelar Sarjana Ekonomi Jurusan Manajemen Universitas Sebelas Maret Surakarta

Disusun Oleh: SULISTIYO NIM. F0205141

FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA 2011

commit to user


digilib.uns.ac.id

commit to user ii


digilib.uns.ac.id

commit to user iii


digilib.uns.ac.id

PERSEMBAHAN

Karya tulis ini kami persembahkan untuk: •

Allah SWT atas cinta yang tiada bertepi.

•

Keluarga kecilku, Bapak Wakiman, Ibu Situm, dan Mbak Aniks atas doa, dan semua pengorbanannya.

•

Ibu di Pamulang, Ibu Endang Sayekti atas doanya.

•

Monica Rarang Kusologupito untuk kesediaanya berbagi debar jantungku.

•

Almamaterku.

commit to user iv


digilib.uns.ac.id

MOTTO

“Dan janganlah kamu mengikuti apa yang kamu tidak mempunyai pengetahuan tentangnya. Sesungguhnya pendengaran, penglihatan dan hati, semuanya itu akan diminta pertanggungan jawab” (QS Al Isra : 36)

Raihlah ilmu, dan untuk meraih ilmu belajarlah untuk tenang dan sabar -Khalifah 'Umar-

commit to user v


digilib.uns.ac.id

KATA PENGANTAR

Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT atas semua limpahan kasih sayang-Nya. Alhamdulilah, berkat rahmat dan karunia-Nya penulis dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul “Pengembangan Model Adopsi Teknologi Sistem Administrasi Akademik (Siakad) Online Pada Mahasiswa Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta ” dengan baik guna memenuhi salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi Jurusan Manajemen pada Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta. Penulis menyadari bahwa dalam penyusunan skripsi ini ada beberapa hambatan yang dihadapi, namun berkat dukungan, bantuan serta bimbingan dari berbagai pihak akhirnya skripsi ini dapat terselesaikan dengan baik. Untuk itu penulis mengucapkan terima kasih kepada: 1.

Prof. Dr. Bambang Sutopo, M.Com., Ak., selaku Dekan Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta.

2.

Dra. Endang Suhari, MSi. selaku Ketua Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta

3.

Reza Rahardian, MSi selaku Sekertaris Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta

4.

Yeni Fajariyanti, SE, M.Si selaku Pembimbing Akademik.

5.

Lilik Wahyudi, SE, M.Si, selaku Pembimbing Skripsi, yang telah banyak membantu dengan tulus memberikan bimbingan dan arahan dalam penulisan skripsi ini.

commit to user vi


6.

digilib.uns.ac.id

Bapak dan Ibu dosen Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta, terima kasih atas segala ilmu yang telah diberikan pada saya.

7.

Seluruh staf dan karyawan Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta.

8.

Bapak Wakiman dan Ibu Situm atas doa, dan semua pengorbanannya yang selalu tercurah untuk penulis.

9.

Ibu Endang Sayekti atas doa dan transferan semangatnya dari Pamulang untuk penulis.

10.

Monica Rarang Kusologupito atas semua pengalaman yang kau ciptakan untukku.

11.

Semua pihak yang telah membantu penulis dalam menyelesaikan skripsi, yang tidak disebutkan satu persatu.

Semoga amal kebaikan dari semua pihak yang tersebut di atas mendapatkan pahala dari Alloh. Penulis menyadari bahwa di dalam penulisan ini masih terdapat banyak kekurangan karena keterbatasan waktu dan wawasan yang dimiliki penulis. Penulis berharap semoga skripsi ini bisa memberikan kontribusi berarti bagi perkembangan ilmu pengetahuan khusunya di bidang Pemasaran. Saran dan kritik penulis harapkan sebagai bahan evaluasi bagi penulis dan penelitian selajutnya

Surakarta,

commit to user vii

Penulis

Maret 2011


digilib.uns.ac.id

DAFTAR ISI

Halaman HALAMAN JUDUL......................................................................................

i

HALAMAN ABSTRAK................................................................................

ii

HALAMAN ABSTRACT .............................................................................

iii

HALAMAN PERSETUJUAN .......................................................................

iv

HALAMAN PENGESAHAN........................................................................

v

HALAMAN PERSEMBAHAN ....................................................................

vi

HALAMAN MOTTO ....................................................................................

vii

KATA PENGANTAR ...................................................................................

viii

DAFTAR ISI ..................................................................................................

x

DAFTAR TABEL .........................................................................................

xiv

DAFTAR GAMBAR ....................................................................................

xv

BAB I

BAB II

PENDAHULUAN A. Latar Belakang .................................................................

1

B. Rumusan Masalah .............................................................

7

C. Tujuan Penelitian ..............................................................

8

D. Manfaat ............................................................................

8

TINJAUAN PUSTAKA A. Teknologi informasi .........................................................

10

B. Penelitian Terdadulu tentang Adopsi Teknologi 1. Theory Reasoned Action (TRA) ..................................

11

2. Technology Acceptance Model (TAM) .......................

12

3. Pengembangan Technology Acceptance Model .........

13

commit to user viii


BAB III

digilib.uns.ac.id

C. Karakteristik Teknologi ...................................................

14

D. Karakteristik Pengguna ....................................................

16

E. Persepsi Kemudahan Penggunaan ...................................

16

F. Persepsi Kemanfaatan ......................................................

17

G. Niat Untuk Menggunakan ................................................

18

H. Penggunaan Teknologi .....................................................

19

I. Kerangka Penelitian .........................................................

19

J. Hipotesis Penelitian..........................................................

20

METODE PENELITIAN A. Desain Penelitian ..............................................................

23

B. Populasi, Sampel, Dan Teknik Pengambilan Sampel 1. Populasi ........................................................................

23

2. Sampel ..........................................................................

24

3. Teknik Pengambilan Sampel ........................................

25

C. Metode Pengumpulan Data ..............................................

25

D. Sumber Data .....................................................................

26

E. Definisi Operasional Variabel 1. Karakteristik Teknologi (KT) .......................................

26

2. Karakteristik Pengguna (KP)........................................

27

3. Persepsi Kemudahan Penggunaan (PKP) .....................

27

4. Persepsi Kemanfaatan (PK)..........................................

28

5. Niat Untuk Menggunakan (PUM) ................................

28

6. Penggunaan Teknologi (PT) .........................................

29

F. Pengukuran Variabel ........................................................

29

commit to user ix


digilib.uns.ac.id

G. Lokasi Dan Waktu Penelitian ..........................................

29

H. Metode Analisis Data 1. Analisisi Deskriptif.......................................................

30

2. Pengujian Instrumen Penelitian a. Uji Validitas..........................................................

30

b. Uji Reliabilitas .....................................................

31

3. Pengujian Model Struktural a. Evaluasi Asumsi SEM 1) Uji Kecukupan Sampel .................................

32

2) Uji Normalitas...............................................

32

3) Uji Outliers ...................................................

33

4) Uji Goodness-Of-Fit Model Struktural a) X2 – Chi Square Statistic ..........................

34

b) CMIN/DF atau Normed Chi-Square ........

35

c) GFI – Goodness of Fit Index ....................

35

d) AGFI–Adjusted Goodness of Fit Index ...

36

e) CFI – Comparative Fit Index....................

36

f) RMSEA .....................................................

36

g) RMR - Root Mean Residual .....................

36

h) TLI –Tucker Lewis Index ........................

37

i) NFI – Normed Fit Index............................

37

4. Pengujian Hipotesis ......................................................

37

commit to user x


BAB IV

digilib.uns.ac.id

HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Deskriptif 1. Distribusi Frekuensi Berdasarkan Program Studi .......

39

2. Distribusi Frekuensi Berdasarkan Tahun Angkatan .....

40

3. Frekuensi Penggunaan Berdasarkan Program Studi ....

41

4. Frekuensi Penggunaan Berdasarkan Tahun Angkatan .

43

B. Analisis Deskriptif 1. Uji Validitas Kuesioner ........................................

45

2. Uji Reliabilitas Kuesioner ....................................

47

C. Analisis Data Penelitian

BAB V

1. Uji Kecukupan Sampel.........................................

48

2. Uji Normalitas ......................................................

48

3. Uji Outliers ...........................................................

50

4. Uji Goodness-Of-Fit Model Struktural ................

51

D. Pengujian Hipotesis ..........................................................

54

E. Interpretasi Hasil Penelitian Dan Pembahasan .................

55

KESIMPULAN A. Kesimpulan ......................................................................

61

B. Keterbatasan Penelitian ....................................................

63

C. Saran.................................................................................

63

DAFTAR PUSTAKA ....................................................................................

65

LAMPIRAN

commit to user xi


digilib.uns.ac.id

DAFTAR TABEL Tabel

Halaman

III.1

Tabel Kriteria Nilai Cronbach Alpha ............................................... 32

IV.1

Tabel Distribusi Frekuensi Responden Berdasar Program Studi ..... 39

IV.2

Tabel Distribusi Frekuensi Responden Berdasar Tahun Angkatan . 41

IV.3

Tabel Frekuensi Penggunaan Berdasar Program Studi .................... 42

IV.4

Tabel Frekuensi Penggunaan Berdasar Tahun Angkatan ................ 43

IV.5

Tabel Hasil Uji Validitas ................................................................. 46

IV.6

Tabel Hasil Uji Reliabilitas .............................................................. 47

IV.7

Tabel Hasil Uji Normalitas .............................................................. 49

IV.8

Tabel Hasil Uji Outliers ................................................................... 51

IV.9

Tabel Hasil Uji Goodness-of-Fit ...................................................... 52

IV.10

Tabel Hasil Estimasi Model Struktural ............................................ 55

commit to user xii


digilib.uns.ac.id

DAFTAR GAMBAR Gambar II.1

Halaman Kerangka Teoritis............................................................................. 20

commit to user xiii


digilib.uns.ac.id

ABSTRAK PENGEMBANGAN MODEL ADOPSI TEKNOLOGI SISTEM ADMINISTRASI AKADEMIK (SIAKAD) ONLINE PADA MAHASISWA FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA SULISTIYO NIM. F0205141 Fakultas Ekonomi merupakan fakultas dilingkungan Universitas Sebelas Maret yang telah memanfaatkan teknologi informasi untuk menunjang kegiatan administrasi akademiknya. Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online disediakan oleh Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret (FE UNS) dengan tujuan untuk membantu mahasiswa dalam mengakses informasi akademik dan menentukan keputusan akademiknya secara mandiri. Melalui SIAKAD Online mahasiswa dapat memperoleh informasi akademik yang dibutuhkan sehingga dapat menentukan mata kuliah yang akan diambil pada setiap semester sesuai dengan kemampuan dan minatnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model adopsi teknologi (SIAKAD) Online. Proses adopsi teknologi SIAKAD Online pada mahasiswa FE UNS diukur dan dijelaskan melalui pengembangan Technology Acceptance Model (TAM). Penelitian ini merupakan penelitian konklusif dengan menguji hubungan sebab akibat antar variabel yang meliputi variabel eksternal adopsi teknologi, persepsi pengguna dan tahapan penggunaan teknologi. Hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini adalah apakah karakteristik teknologi dan karakteristik pengguna berpengaruh secara signifikan terhadap persepsi kemudahan penggunaan, persepsi kemudahan penggunaan berpengaruh terhadap persepsi kemanfaatan, persepsi kemudahan penggunaan dan persespsi kemanfaatan secara bersama-sama berpengaruh terhadap niat untuk menggunakan, dan apakah niat untuk menggunakan berpengaruh secara signifikan terhadap penggunaan teknologi SIAKAD Online. Responden dalam penelitian ini adalah mahasiswa S1 FE UNS angkatan 2008-2010 dengan jumlah 300 responden. Teknik analisis data yang digunakan adalah Structural Equation Modelling (SEM) dengan menggunakan bantuan AMOS (Analysis of Moment Structure) versi 4.01. Hasil analisis menunjukkan bahwa besarnya nilai-nilai yang terdapat dalam goodness of fit adalah : CMIN/df (1,136, GFI (0,930), AGFI (0,908),CFI (0,994), RMSEA (0,021),RMR (0,024), TLI (0,992), dan NFI (0,949). Hasil analisis data menunjukkan bahwa karakteristik teknologi dan karakteristik pengguna berpengaruh secara signifikan terhadap persepsi kemudahan penggunaan, persepsi kemudahan penggunaan berpengaruh secara signifikan terhadap persepsi kemanfaatan, persepsi kemudahan penggunaan dan persepsi kemanfaatan berpengaruh secara signifikan terhadap niat untuk menggunakan, dan niat untuk menggunakan berpengaruh secara signifikan terhadap penggunaan teknologi. Kata kunci: adopsi teknologi, Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online, karakteristik teknologi, karakteristik pengguna, persepsi kemudahan penggunaan, persepsi kemanfaatan, niat untuk menggunakan, penggunaan teknologi.

commit to user


digilib.uns.ac.id

ABSTRACT DEVELOPMENT TECHNOLOGY ADOPTION MODEL SYSTEM ADMINISTRASI AKADEMIK (SIAKAD) ONLINE AT FACULTY OF ECONOMICS SEBELAS MARET UNIVERSITY SULISTIYO NIM. F0205141 Faculty of Economics, is the faculty of the Sebelas Maret University who had been using information technology to support the activities of academic administration. Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online is provided by the Faculty of Economics, Sebelas Maret University with the aim to assist students in accessing academic information and determine their own academic decisions. Through SIAKAD Online students can obtain academic information needed in order to determine the courses to be taken in each semester in accordance with the abilities and interests. This research aims to develop a model of technology adoption Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online. SIAKAD Online technology adoption process at the Faculty of Economics, Sebelas Maret University was measured and described through the development of the Technology Acceptance Model (TAM). This study is conclusive by testing causal relationships between variables that include the external variables of technology adoption, user perceptions and stages of technology use. The hypothesis proposed in this study is whether the technology characteristics and user characteristics significantly influence perceptions of ease of use, perceived ease of use affect the perception of usefulness, perceived ease of use and usefulness persespsi jointly affect the intention to use, and whether intention to use significantly influence the use of technology SIAKAD Online. Respondents in this study were S1 students of the Faculty of Economics, Sebelas Maret University of S1 force 2008-2010 with a total 300 respondents. The data analysis technique used is Structural Equation Modelling (SEM) with AMOS (Analysis of Moment Structure) version 4.01. The results showed that the magnitude of the values contained in the goodness of fit are: CMIN/df (1,136, GFI (0,930), AGFI (0,908),CFI (0,994), RMSEA (0,021),RMR (0,024), TLI (0,992), dan NFI (0,949). Results Data analysis showed that the characteristics of technology and user characteristics significantly influence perceptions of ease of use, perceived ease of use significantly influences the perception of usefulness, perceived ease of use and usefulness perceptions significantly influence intention to use, and intention to use significantly influence the use of technology. Key words: adoption of technology, Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online, technology characteristics, user characteristics, perceived ease of use, perceived usefulness, intention to use, actual use.

commit to user


digilib.uns.ac.id

BAB I PENDAHULUAN

A. Latar Belakang Masalah Perkembangan teknologi informasi terus mengalami perubahan (McLeod, 1998). Perkembangan teknologi informasi menjadi tantangan bagi organisasi seperti perguruan tinggi untuk meningkatkan efisiensi, efektivitas dan kualitas dibidang administrasi akademik pendidikan. Perguruan tinggi merespon fenomena ini untuk meningkatkan kapabilitasnya sehingga mampu bersaing dalam persaingan global yang semakin ketat. Perguruan tinggi sebagai salah satu organisasi pendidikan senantiasa melakukan inovasi. Inovasi ini untuk meningkatkan kualitas layanan kepada mahasiswa.

Pelayanan

yang

berkualitas

disediakan

untuk

mendukung

keberhasilan pendidikan. Pengadaan dan pengembangan sarana dan prasarana terus diupayakan perguruan tinggi untuk memenuhi kebutuhan akademik mahasiswa. Mahasiswa yang menjadi subjek pendidikan diarahkan agar bisa menciptakan kemandirian dalam memenuhi kebutuhan akademiknya. Sifat mandiri mahasiswa memberikan kebebasan untuk memilih dan menentukan kebutuhan akademik sesuai dengan kelebihan dan kekurangan masing-masing individu mahasiswa sesuai aturan pada pedoman pendidikan. Kemandirian ini bisa tercipta dengan dukungan informasi yang akurat sehingga mahasiswa dapat menentukan keputusan akademik yang tepat. Penggunaan teknologi adalah jumlah pemakaian suatu teknologi tiap unit per waktu (Morris & Dillon 1997). Investasi yang dilakukan yaitu dengan

commit to user


digilib.uns.ac.id

menggunakan Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) berbasis sistem online yang didalamnya terintegrasi keputusan akademik mahasiswa. Penggunaan merupakan suatu kondisi yang dibutuhkan untuk menjamin produktivitas sebagai timbal balik dari investasi teknologi (Davis, 1989). Penggunaan teknologi merupakan hasil dari perhatian yang terus meningkat (Davis 1989). Niat untuk menggunakan didefinisikan sebagai kekuatan dari perhatian seseorang untuk menggunakan sesuatu (Fishbein & Ajzen Chan et al., 2001). Niat untuk menggunakan ditunjukkan oleh interaksi pengguna dengan suatu media baik secara langsung maupun tidak langsung yang mendorong untuk mengoperasikan aplikasi. Persepsi kemudahan penggunaan menurut Davis (1989) adalah tingkat kepercayaan seseorang dalam menggunakan suatu sistem akan terbebas dari usaha. Usaha merupakan sumber yang terbatas yang akan dialokasikan seseorang pada sebuah aktivitas sebagai tanggung jawabnya (Radner & Rothschild dalam Leong, 2003) Persepsi kemanfatan merupakan tingkat kepercayaan seseorang bahwa suatu teknologi yang digunakan akan mampu meningkatkan kinerja (Davis, 1989). Dari definisi tersebut menunjukkan bahwa persepsi kemanfaatan merupakan sebuah ukuran dari harapan atas penggunaan sistem aplikasi. Harapan atas manfaat dan keinginan terbebas dari kesulitan atau usaha yang sulit pada akhirnya akan menimbulkan niat untuk menggunakan suatu teknologi. Karakteristik

teknologi

dan

karakteristik

pengguna

menentukan

terciptanya persepsi bahwa suatu teknologi mudah digunakan (Brown, 2002). Teknologi yang mempunyai perintah-perintah yang mudah dimengerti akan

commit to user


digilib.uns.ac.id

mempengaruhi persepsi seseorang bahwa teknologi tersebut mudah digunakan (Brown, 2002). Karakteristik teknologi berhubungan dengan desain, tampilan grafis, dan tata letak perintah menu, serta pengaturan tampilan yang mempengaruhi interaksi pengguna dengan teknologi yang digunakan (interface). Karakeristik

teknologi

yang

baik

adalah

mudah

dimengerti

(ease

to

understanding) dan mudah ditemukan (ease to finding) (Brown, 2002). Berdasarkan

penelitian

Brown

(2002),

karakter

seseorang

yang

mempunyai tingkat kepercayaan tinggi untuk menggunakan teknologi (self efficacy) dan tidak mudah cemas ketika menghadapi kesulitan ketika menggunakan

komputer

(computer

anxiety)

akan

menciptakan

persepsi

kemudahan dalam menggunakan teknologi tersebut. Karakteristik pengguna dalam proses adopsi teknologi dapat dijelaskan melalui tingkat kepercayaan diri dan tingkat kecemasan terhadap komputer. Perilaku individu yang berbeda-beda dalam mengadopsi teknologi baru mendorong perkembangan teori adopsi dan difusi teknologi. Teori tentang adopsi yang pertama kali muncul adalah Theory of Planned Behavior (TPB) yang menyatakan bahwa perhatian perilaku adopsi teknologi ditentukan oleh tiga tingkat kepercayaan pengguna yaitu kepercayaan perilaku (behavioral beliefs), kepercayaan normatif (noramtif beliefs) dan kepercayaan pengawasan (control beliefs) (Ajzen dalam Pavlou dan Chai, 2002). Pengembangan model Theory of Planned Behaviour (TPB) terus dilakukan sehingga muncul Theory of Reasoned Action (TRA) yang mengasumsikan bahwa perilaku manusia pada umumnya cukup rasional dan sistematik dalam menggunakan teknologi (Ajzen dan Fishbein dalam Xu dan Quaddus, 2002).

commit to user


digilib.uns.ac.id

Technology Acceptance Model (TAM) merupakan model yang digunakan dalam

berbagai

penelitian mengenai proses adopsi

teknologi informasi.

Technology Acceptance Model (TAM) diperkenalkan oleh Fred D. Davis pada tahun 1986, adalah adaptasi dari Theory of Reasoned Action (TRA) yang dibuat khusus untuk pemodelan penerimaan pengguna terhadap sistem informasi. Technology Acceptance Model (TAM) menganggap

bahwa

dua keyakinan

individual, yaitu persepsi manfaat (perceived usefulness) dan persepsi kemudahan penggunaan (perceived easy of use) menentukan sikap seseorang dalam menggunakan teknologi. Sistem administrasi akademik pada perguruan tinggi dewasa ini semakin berkembang.

Sesuai

dengan

perkembangan

teknologi

saat

ini,

maka

pengembangan sistem informasi akademik telah mengarah kepada penggunaan teknologi informasi berbasis web, dimana semua informasi yang ada dalam sistem dapat ditampilkan dengan menggunakan media internet. Dengan adanya dukungan teknologi elektronik dan program komputer, sehingga berdampak pada kecepatan, fleksibilitas dan kemudahan pengguna dalam mendapatkan informasi ataupun pertukaran data melalui Internet Sistem administrasi akademik di Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret (FE UNS) Surakarta terus ditingkatkan melalui penyediaan layanan administrasi akademik yang terkomputerisasi dan terkoneksi secara online. Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online adalah produk yang terintegrasi dalam jaringan komputer. Dengan database yang terpusat pada server, sehingga akan memudahkan dalam proses penyajian dan pengambilan keputusan. Pengertian lain menyebutkan bahwa Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online adalah

commit to user


digilib.uns.ac.id

sebuah sistem khusus untuk keperluan pengeloaan data-data akademik dengan penerapan teknologi komputer baik hardware maupun software. Sistem ini terdiri dari berbagai perangkat yang saling terhubung satu dengan lainnya. Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online ini merupakan tahapan pengembangan dari sistem administrasi akademik yang terdahulu yaitu, Student Self Acces Terminal (SSAT) yang berbasis Local Area Network. Program Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online diperkenalkan kapada mahasiswa Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret (FE UNS) Surakarta mulai tahun 2008. Tujuan disediakannya Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online oleh Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret (FE UNS) Surakarta adalah untuk membantu mahasiswa dalam mengakses informasi akademik sehingga dapat menentukan keputusan akademiknya secara mandiri. Melalui Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online mahasiswa dapat memperoleh informasi akademik seperti nilai mata kuliah, indeks prestasi semester dan indeks prestasi kumulatif, jadwal kuliah, daftar dosen, daftar mata kuliah, penilaian mahasiswa, kartu rencana studi, kartu hasil studi, dan data statistik lainnya. Perilaku mahasiswa Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret (FE UNS) Surakarta yang beragam terhadap penggunaan teknologi Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online mendorong peneliti untuk melakukan peneliatian tentang adopsi teknologi. Peneliti berupaya mengembangkan konsep Technology Acceptance Model (TAM) berdasarkan penelitian terdahulu dan menyesuaikannya dengan teknologi Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online. Melalui pengembangan Technology Acceptance Model (TAM) dapat

commit to user


digilib.uns.ac.id

dianalisis bagaimana tingkat penggunaan dan pemanfaatan sistem Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online sebagai teknologi yang relatif baru di Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret (FE UNS) Surakarta. Adopsi teknologi Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online layak untuk diteliti guna untuk mengetahui hubungan antara persepsi pengguna dan tahapan penggunaan Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online. Proses adopsi teknologi Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online pada mahasiswa Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret (FE UNS) Surakarta diharapkan dapat diukur dan dijelaskan melalui pengembangan Technology Acceptance Model (TAM). Penelitian adopsi teknologi Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online merupakan proses yang penting untuk diketahui untuk menentukan keputusan yang harus diambil agar teknologi Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online dapat diterima dan digunakan secara umum oleh mahasiswa Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret (FE UNS) Surakarta. Berdasarkan uraian diatas, peneliti mengambil judul: Pengembangan Model Adopsi Teknologi

Sistem

Administrasi

Akademik

(SIAKAD)

Online

Pada

Mahasiswa Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta.

B. Rumusan Masalah Setiap orang atau kelompok dapat mempunyai persepsi dan kepercayaan yang berbeda-beda terhadap suatu teknologi. Sehingga model adopsi yang didasarkan pada kepercayaan dan persepsi seseorang terhadap teknologi dapat dikembangkan dalam sebuah kerangka penelitian sesuai dengan konteks teknologi

commit to user


digilib.uns.ac.id

dan lingkungan yang mempengaruhinya. Model adopsi teknologi Sistem Administrasi

Akademik

(SIAKAD)

Online

dapat

dijelaskan

melalui

pengembangan Technology Acceptance Model (TAM) dengan mengetahui hubungan antara karakteristik teknologi dan karakteristik pengguna terhadap persepsi pengguna dan tahapan penggunaan teknologi. Berdasarkan latar belakang diatas, maka rumusan masalah yang dapat diambil dalam penelitian ini adalah : 1. Apakah karakteristik teknologi berpengaruh secara signifikan pada persepsi kemudahan penggunaan? 2. Apakah karakteristik pengguna berpengaruh secara signifikan pada persepsi kemudahan penggunaan? 3. Apakah persepsi kemudahan pengunaan berpengaruh secara signifikan pada persepsi kemanfaatan? 4. Apakah persepsi kemudahan penggunaan berpengaruh secara signifikan pada perhatian untuk menggunakan? 5. Apakah persepsi kemanfaatan berpengaruh secara signifikan pada niat untuk menggunakan? 6. Apakah niat untuk menggunakan berpengaruh secara signifikan pada penggunaan teknologi?

C. Tujuan Penelitian Berdasarkan rumusan masalah diatas maka tujuan penelitian ini adalah sebagi berikut: 1. Untuk mengetahui karakteristik teknologi mempunyai pengaruh signifikan pada persepsi kemudahan penggunaan dari sistem.

commit to user


digilib.uns.ac.id

2. Untuk mengetahui karakteristik pengguna mempunyai pengaruh signifikan pada persepsi kemudahan penggunaan. 3. Untuk mengetahui persepsi kemudahan penggunaan mempunyai pengaruh signifikan pada persepsi kemanfaatan. 4. Untuk mengetahui persepsi kemudahan penggunaan mempunyai pengaruh signifikan pada perhatian untuk menggunakan. 5. Untuk mengetahui persepsi kemanfaatan mempunyai pengaruh signifikan pada niat untuk menggunakan. 6. Untuk mengetahui niat untuk mengunakan mempunyai pengaruh signifikan pada pengunaan teknologi.

D. Manfaat Penelitian Hasil penelitian tentang pengembangan adopsi teknologi pada Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online dimaksudkan untuk dapat bermanfaat: 1. Kemanfaatan bagi praktisi Penelitian ini diharapkan dapat memberikan gambaran yang lebih jelas mengenai proses penerimaan dan perilaku mahasiswa dalam menggunakan teknologi baru, sehingga nantinya dapat menjadi bahan pertimbangan dalam menentukan kebijakan di waktu yang akan datang. 2. Kemanfaatan bagi akademisi Model dalam penelitian ini diharapkan mampu mengkonfirmasi teori-teori yang terkait dengan alasan yang mempengaruhi kepercayaan pada program dan dapat dijadikan salah satu referensi bagi kalangan akademisi sekaligus memperbaiki dan menyempurnakan kelemahan dalam penelitian ini.

commit to user


digilib.uns.ac.id

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

A. Teknologi Informasi

commit to user


digilib.uns.ac.id

Teknologi menggambarkan memanipulasi,

informasi setiap

merupakan

teknologi

menyimpan,

sebuah

yang

bentuk

membantu

mengkomunikasikan,

atau

umum

yang

menghasilkan, menyampaikan

informasi (Williams dan Sawyer, 2005). Dampak teknologi informasi dan komunikasi terhadap perkembangan ekonomi, politik, dan sosial sudah menjadi perhatian utama di beberapa negera di Asia (Ramilo, 2002). Potensi pengguna untuk menerima teknologi baru memiliki pengaruh yang besar dalam menentukan kesuksesan penerapan sistem atau teknologi baru (David, 2004). Untuk memprediksi kesuksesan adopsi teknologi terdapat berbagai macam teori dan model penelitian. Teori dan model penelitian ini mengadopsi permodelan dari Technology Acceptance Models (TAM). Technology Acceptance Models (TAM) merupakan suatu model yang didesain untuk mengenai permasalahan adopsi teknologi ataupun sistem informasi, dan pada perkembanganya menjadi suatu teori (Verkantesh & Davis 2000, Moran 2006). Sejarah Technology Acceptance Models (TAM) dalam pembentukan dan perkembanganya terkait dengan teori yang lainya. Berikut ini akan diuraikan mengenai beberapa hal yang berkaitan dengan sejarah dan perkembangan Technology Acceptance Models (TAM).

B. Penelitian Terdahulu tentang Adopsi Teknologi 1. Theory Reasoned Action (TRA) Pada awal perkembangannya, Technology Acceptance Models (TAM) dibentuk dari Theory Reasoned Action (TRA). Theory Reasoned

commit to user


Action (TRA)

digilib.uns.ac.id

adalah teori adopsi teknologi yang digunakan untuk

memprediksi perilaku pada berbagai situasi yang luas, sehingga tidak fokus pada permasalahan adopsi teknologi ataupun sistem informasi (Fishbein & Ajzen, 1975). Theory Reasoned Action (TRA) berdasarkan

perkembangan

dalam

penelitian

psikologi

muncul sosial

mengungkapkan bahwa penerimaan teknologi lebih ditentukan oleh individu (pengguna) daripada teknologi yang digunakan. Theory Reasoned Action (TRA)

menyebutkan bahwa kepercayaan dan sikap akan

mempengaruhi Niat individu dalam menggunakan teknologi. Suatu teknologi akan menghasilkan manfaat jika tingkat kepercayaan dan keyakinan individu semakin tinggi, sehingga mendorong individu untuk menggunakan teknologi (Money, 2004). Inti dari Theory Reasoned Action (TRA) adalah bahwa individu-individu akan mengadopsi suatu perilaku spesifik apabila mereka mempunyai persepsi. Hal ini akan mengarah pada hasil yang positif (Compeau dan Higgin dalam Money, 2004). Theory Reasoned Action (TRA) menjelaskan bahwa sikap terhadap perilaku (attitude toward the behavior) ditentukan oleh kepercayaan yang berhubungan dengan perilaku (behavior beliefs) terhadap konsekuensikonsekuensi yang akan ditanggung pengguna berdasarkan informasi yang tersedia dan evaluasi secara afektif terhadap konsekuensi tersebut. Norma subyektif (subjective norm) adalah persepsi individu mengenai pernyataan seseorang mengenai perilaku yang harus dilaksanakan (Eagly & Chalken, 1993). Norma subyektif (subjective norm) dipengaruhi oleh kepercayaan normatif (normative beliefs) yaitu kepercayaan mengenai persepsi

commit to user


digilib.uns.ac.id

lingkungan oleh individu yang menyatakan setuju atau tidak setuju terhadap suatu perilaku (Fishbein & Ajzen, 1975). Kepercayaan normatif berlaku secara umum dan memotivasi pengguna untuk mengikuti norma yang ada (motivation to comply). 2. Technology Acceptance Model (TAM) Technology Acceptance Model (TAM) dari awal terbentuknya teori ini sampai sekarang masih digunakan untuk penelitian yang berkaitan dengan adopsi suatu sistem informasi atau teknologi pada suatu organisasi, masyarakat ataupun individu. Technology Acceptance Model (TAM) telah ditentukan sebagai suatu model yang kuat untuk menjelaskan dan memprediksi penerimaan individu terhadap teknologi informasi. Technology Acceptance Model (TAM) merupakan pengembangan dari Theory of Reasoned Action (TRA) yang memprediksi penerimaan pengguna terhadap teknologi berdasarkan pengaruh dari dua faktor, yaitu persepsi

kemanfaatan

(perceived

usefulness)

persepsi

kemudahan

penggunaan (perceived ease of use). Dalam menjelaskan dan memprediksi perilaku pengguna teknologi informasi, Technology Acceptance Model (TAM) yang dikembangkan oleh Davis (1989) lebih spesifik daripada Theory of Reasoned Action (TRA). Penggunaan merupakan hasil dari niat dan kemudahan yang terus meningkat sehingga teknologi dapat lebih dinikmati. Persepsi

kemanfaatan

(perceived

usefulness)

dan

persepsi

kemudahan penggunaan (perceived ease of use) dipengaruhi oleh variabel eksternal yaitu faktor personal, teknologi, dan lingkungan meskipun tidak

commit to user


digilib.uns.ac.id

secara langsung mempengaruhi perilaku baik kepada kepercayaan, sikap maupun intensitas penggunaan. Terdapat tiga tahapan dalam penggunaan teknologi dalam Technology Acceptance Model (TAM) yaitu munculnya sikap untuk menggunakan (attitude toward using), niat yang kaitannya dengan perilaku untuk menggunakan (behavior intention to use), dan penggunaan nyata ( actual use). 3. Pengembangan Technology Acceptance Model (TAM) Modifikasi terhadap Technology Acceptance Model (TAM) yang dilakukan Brown (2002) terhadap mahasiswa yang mempunyai sedikit pengalaman tentang teknologi internet menunjukkan bahwa terdapat faktor lingkungan yang mempengaruhi persepsi kemudahan penggunaan (perceived ease of use) yaitu karakteristik teknologi (technology characteristics) dan karakteristik pengguna (user characteristics). Karakteristik teknologi dipengaruhi oleh dua variabel yaitu kemudahan untuk menemukan (ease of finding) dan kemudahan untuk memahami (ease of understanding), sedangkan karakteristik pengguna dipengaruhi oleh tingkat kepercayaan diri (self afficacy) dan kecemasan terhadap komputer (computer anxiety). Brown (2002) menyatakan bahwa dalam berbagai penelitian Technology Acceptance Model (TAM) disederhanakan untuk menguji pemakaian sebagai variabel dependen dengan persepsi kemanfaatan dan persepsi kemudahan penggunaan sebagai prediktor utama. Sehingga proses penggunaan teknologi yang sebelumnya terdiri dari tiga tahapan disederhanakan menjadi satu tahapan yaitu penggunaan (usage).

commit to user


digilib.uns.ac.id

Mahlke (2001), menunjukkan kualitas website mempengaruhi persepsi pengguna yang terdiri dari persepsi kemanfaatan, kemudahan pengguaan persepsi kualitas hedonik dan daya tarik visual. Kualitas website dapat diukur sejauh mana website dapat memberikan informasi tentang aktivitas yang diharapkan pengguna dan kemudahan-kemudahan teknis yang diberikannya. Pendapat ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Davis (1989) ataupun Brown (2002) bahwa terdapat faktor eksternal yang mempengaruhi persepsi pengguna. Money

(2004),

mengungkapkan

bahwa

seseorang

yang

mempunyai persepsi bahwa suatu teknologi bermanfaat dan mudah digunakan akan mempunyai niat-niat tertentu yang ditunjukkan dalam sikap dan perilaku sehingga akan mendorong munculnya tindakan dalam menggunakan aplikasi tertentu. C. Karakteristik Teknologi Karakteristik teknologi mempunyai hubungan dengan tampilan grafis, desain dan letak perintah dalam menu, serta pengaturan panel-panel yang mempengaruhi interaksi pengguna dengan teknologi yang digunakan (interfaces). Untuk menciptakan persepsi kemudahan penggunaan dilakukan dengan jalan menciptakan tampilan grafis yang nyaman dalam pengembangan suatu software (Venkatesh & Morris dalam Brown, 2002). Laderer (2000), mengidentifikasi bahwa terdapat dua faktor yang mempengarhi karakteristik teknologi yaitu kemudahan untuk ditemukan (ease of finding) dan kemudahan untuk dipahami (ease of understanding).

commit to user


digilib.uns.ac.id

Kemudahan untuk ditemukan (ease of finding) meliputi perkiraan suatu tampilan website atau software mudah untuk diarahkan dan memungkinkan untuk kembali ketampilan halaman sebelumnya (Brown, 2002). Kemudahan untuk dipahami (ease of understanding) merupakan kebutuhan penggunaan suatu website atau software sehingga dimengerti, yang memiliki grafik dan istilah yang konsisten. Davis, Bagozi, dan Warshaw (1998) dalam Hong et all. (2002), menemukan bahwa karakteristik sistem teknologi memiliki dampak yang kuat baik untuk persepsi kemudahan dan persepsi kegunaan pada penggunaan teknologi informasi. Karakteristik sistem teknologi yang dimaksud adalah relevansi, terminologi, dan desain layar. Relevansi merupakan kemampuan teknologi

menyediakan

informasi

yang

sesuai

dengan

permintaan

penggunanya (Rees dan Schultz, 1967 dalam Hong et al., 2002). Terminologi diartikan sebagai kata, kalimat, dan singkatan yang digunakan oleh sistem (Lindgarard, 1994 dalam Hong et al., 2002). Desain layar (screen design) merupakan desain tampilan informasi yang ada dalam layar komputer (Lindgaard, 1994 dalam Hong et al., 2002).

D. Karakteristik Pengguna Karakteristik

pengguna

merupakan

karakter

seseorang

yang

mempunyai tingkat kepercayaan diri tinggi untuk menggunakan teknologi dan tidak mudah cemas ketika menghadapi kesulitan sewaktu berhadapan dengan komputer (Brown, 2002). Karakteristik pengguna dalam ruang lingkup adopsi

commit to user


digilib.uns.ac.id

teknologi dapat dijelaskan melalui dua faktor yaitu tingkat kepercayaan diri (self-efficacy) dan tingkat kecemasan terhadap komputer (computer anxiety). Kepercayaan diri adalah ukuran dari kepercayaan pengguna terhadap kemampuan mereka untuk menggunakan suatu teknologi (Taylor & Todd dalam Brown, 2002). Dalam beberapa penelitian, kepercayaan diri mempengaruhi persepsi kemudahan penggunaan teknologi (Venkatesh & Davis

dalam

Brown,

2002).

Sedangkan

menurut

Badura

(1982)

mendefinisikan self efficacy sebagai penilaian kemampuan diri sendiri dalam menggunakan komputer dimasa depan yang diperoleh dari interaksi faktor lingkungan, kognitif, dan perilaku yang tidak hanya diperoleh dari faktor internal (pengalaman individu). Kecemasan terhadap komputer (computer anxiety) menjadi karakteristik individu yang berpengaruh pada persepsi pengguna yaitu persepsi kemudahan penggunaan, terutama selama awal periode adopsi (Venkatesh dalam Brown, 2002). E. Persepsi Kemudahan Penggunaan Persepsi kemudahan penggunaan (perceived ease of use) merupakan tingkat kepercayaan seseorang bahwa dalam menggunakan suatu sistem akan terbebas dari usaha (Davis, 1989). Kemudahan dalam menggunakan sistem atau teknologi informasi akan menimbulkan perasaan dalam diri pemakai bahwa sistem tersebut mempunyai manfaat (Venkatesh dan Davis, 2000). Persepsi kemudahan penggunaan (perceived ease of use) mempunyai peran yang penting dalam memprediksi dan menentukan keputusan bagi pemakai untuk menggunakan sebuah sistem informasi (Davis et al., 1989). Pemakai sistem merasakan kemudahan sehingga mendapatkan pengetahuan dan

commit to user


digilib.uns.ac.id

keuntungan yang lebih banyak melalui pengalaman secara langsung dalam menggunakan sistem (Venkatesh & Davis. 2000). Sistem informasi yang dipersepsikan lebih mudah oleh pengguna dan mempunyai kompleksitas yang lebih sedikit akan mempunyai kemungkinan yang lebih tinggi untuk diadopsi dan digunakan (Teo et al., dalam Lee et al.,2001). Dalam kasus transaksi melalui internet, kemudahan muncul jika konsumen dapat mengakses berbagai situs dan membeli sesuatu tanpa harus mendatangi toko karena barang segera dikirim melalui jasa pengiriman barang. Menurut beberapa penelitian dalam konteks Technology Acceptance Model (TAM), persepsi kemudahan penggunaan akan terlihat mempengaruhi perilaku melalui dua jalur, yaitu berpengaruh langsung pada perilaku dan tidak berpengaruh langsung pada perilaku melalui persepsi kemanfaatan. F. Persepsi Kemanfaatan Persepsi kemanfaatan (perceived usefulness) diidentifikasikan sebagai tingkat kepercayaan seseorang bahwa suatu teknologi yang digunakan akan mampu meningkatkan kinerja (Davis, 1989). Hal ini menggambarkan bahwa persepsi kemanfaatan merupakan sebuah ukuran dari suatu harapan atas penggunaan suatu sistem. Persepsi kemanfaatan sebagai faktor motivasi penggunaan sistem mempengaruhi pemakaian komputer untuk meningkatkan nilai outcome (Igbaria, 2001). Laitenberger & Dreyer (1998) menyatakan dalam penelitiannya bahwa sebuah alat akan dipersepsikan bermanfaat jika pengguna percaya terdapat hubungan yang kuat antara penggunaan dan kinerja. Hasil penelitian lainnya yang dilakukan oleh Davis et al., (1989), persepsi kemanfaatan mempunyai

commit to user


digilib.uns.ac.id

hubungan yang kuat dan konsisten dengan penerimaan teknologi informasi dibanding dengan variabel lain seperti sikap, kepuasan, dan ukuran persepsi lainnya. Sementara Igbaria (1990) menyimpulkan bahwa terdapat hubungan yang positif antara persepsi kemanfaatan dengan tingkat penggunaan sistem informasi. G. Niat untuk Menggunakan Niat untuk menggunakan (intention to use) didefinisikan sebagai kekuatan dari niat seseorang untuk menggunakan sesuatu (Fishbein dan Ajzen dalam Chan et al., 2001). Taylor dan Todd (2003) mengartikan niat untuk menggunakan merupakan niat yang berhubungan dengan perilaku untuk menggunakan (behavior intention to use) sebagai kekuatan dari niat seseorang untuk menggunakan teknologi di masa yang akan datang. Niat untuk menggunakan ditunjukkan dengan interaksi seseorang dengan suatau media baik secara langsung maupun tidak langsung yang mendorong untuk mengoperasikan suatu aplikasi.

H. Penggunaan Teknologi Penggunaan teknologi merupakan jumlah penggunaan suatu teknologi dalam unit per waktu (Morris & Dillon, 1997). Dalam konteks perusahaan, penggunaan komputer dapat dibedakan berdasarkan peran dari pengguna dalam struktur perusahaan yang terdiri dari penggunaan oleh manajer

commit to user


digilib.uns.ac.id

perusahaan, non manajer perusahaan, dan orang-orang atau organisasi dalam lingkungan perusahaan (Mcleod, 1998).

I. Kerangka Penelitian Berdasarkan

Technology

Acceptance

Model

(TAM)

yang

dikembangkan oleh Davis (1989) dan modifikasi Technology Acceptance Model (TAM) yang dilakukan Brown (2002), Mahlke (2001), dan Money (2004) peneliti memodelkan adopsi teknologi Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online seperti pada gambar II.1. Model adopsi teknologi Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online tersebut terdiri dari tiga bagian yaitu faktor eksternal, persepsi pengguna, dan tahapan penggunaan teknologi Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online. Faktor eksternal pada model adopsi Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online adalah Karakteristik Teknologi (KT) dan Karakteristik Pengguna (KP). Persepsi pengguna terhadap teknologi Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online adalah Persepsi Kemanfaatan (PK) dan Persepsi Kemudahan Penggunaan (PKP). Niat Untuk Menggunakan (NUM) dan Penggunaan Teknologi (PT) merupakan tahapan dalam penggunaan teknologi.

Karakteristik

Persepsi

Teknologi

Kemanfaatan

(KT)

(PK)

Karakteristik

Persepsi

Pengguna

Kemudahan Penggunaan

(KP)

Niat Untuk

Penggunaan

Menggunakan

Teknologi

(NUM)

(PT)

commit to user


J.

digilib.uns.ac.id

Gambar II.1 Kerangka Pemikiran Hipotesis Penelitian Teknologi yang perintah-perintahnya mudah dipahami dan mudah ditemukan akan mendorong memunculkan persepsi penggunaan bahwa suatu teknologi tersebut mudah digunakan (Brown, 2002).

Teknologi Sistem

Administrasi Akademik (SIAKAD) Online sebagai sistem informasi akademik yang masih relatif baru telah mempunyai tampilan yang cukup komunikatif, namun karena kompleksitas informasi yang harus disampaikan beberapa informasi pendukung seperti penjelasan lebih detail tentang suatu masalah belum bisa dilakukan. Dengan demikian, hipotesis yang dirumuskan adalah: H1: Karakteristik Teknologi (KT) berpengaruh signifikan pada Persepsi Kemudahan Pengggunaan (PKP) Brown (2002), menyatakan bahwa seseorang yang percaya diri dan tidak mudah cemas jika mencoba suatu teknologi akan mempengaruhi persepsi bahwa teknlogi tersebut mudah digunakan. Penggunaan teknologi baru akan lebih mudah apabila seseorang mempunyai keberanian untuk mencoba dan melakukan perbaikan-perbaikan jika terjadi kesalahan serta memiliki pengetahuan yang cukup seputar teknologi yang ingin digunakan dalam hal ini Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online. Bagi mereka yang tidak cemas, berani mencoba, dan memiliki pengetahuan yang cukup dan pengalaman tentang teknologi ini akan mempersepsikan bahwa teknologi ini

commit to user


digilib.uns.ac.id

memberikan kemudahan bagi mereka. Dengan demikian, hipotesis yang dirumuskan adalah: H2: Karakteristik Pengguna (KP) berpengaruh signifikan pada Persepsi Kemudahan Penggunaan (PKP) Persepsi kemudahan penggunaan (perceived ease of use) adalah tingkat kepercayaan seseorang bahwa dalam menggunakan suatu sistem akan terbebas dari usaha (Davis, 1989). Seseorang yang mempersepsikan bahwa suatu teknologi mudah digunakan akan meningkatkan keinginan untuk mengadopsi dan menggunakannya. Persepsi Kemudahan Penggunaan (PKP) berpengaruh langsung terhadap Niat Untuk Menggunakan (PUM). Namun jika pengaruh tersebut dimediasi oleh Persepsi Kemanfaatan (PK) maka berpengaruh secara tidak langsung (Lee et al., 2001); (Money, 2004). Dengan demikian, hipotesis yang dirumuskan adalah: H3: Persepsi Kemudahan Penggunaan (PKP) berpengaruh signifikan pada Persepsi Kemanfaatan (PK) H4: Persepsi Kemudahan Penggunaan (PKP) berpengaruh signifikan pada Niat Untuk Menggunakan (NUM) Davis (1989) mengidentifikasikan persepsi kemanfaatan (perceived usefulness) sebagai tingkat kepercayaan seseorang bahwa teknologi yang akan digunakan

mampu

meningkatkan

kinerjanya.

Persepsi

kemanfaatan

mendorong niat seseorang untuk menggunakan teknologi (Money, 2004). Apabila mahasiswa Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret (FE UNS) mempunyai persepsi bahwa Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online bermanfaat maka mahasiswa tersebut akan mempunyai Niat untuk

commit to user


digilib.uns.ac.id

menggunakan Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online. Dengan demikian, hipotesis yang dirumuskan adalah: H5: Persepsi Kemanfaatan (PK) berpengaruh signifikan pada Niat Untuk Menggunakan (NUM) Niat untuk menggunakan (intention to use) didefinisikan sebagai kekuatan dari Niat seseorang untuk menggunakan sesuatu (Fishbein & Ajzen dalam Chan et al., 2001). Niat seseorang terhadap teknologi dan niat untuk menggunakan teknologi akan mendorong untuk mengakses teknologi tersebut (Mahlke, 2001). Niat seseorang terhadap teknologi dan niat untuk menggunakan tenologi akan mendorong untuk mengakses teknologi tersebut. Jika orang tersebut mempunyai niat yang lebih maka akan meningkatkan frekuensi aksesnya (Money, 2004). Dengan demikian, hipotesis yang dirumuskan adalah: H6: Niat Untuk Menggunakan (NUM) berpengaruh positif dan signifikan pada Penggunaan Teknologi (PT)

BAB III METODE PENELITIAN

A. Desain Penelitian

commit to user


digilib.uns.ac.id

Desain penelitian adalah rencana dari struktur penelitian yang mengarahkan proses dari hasil penelitian sedapat mungkin menjadi valid, obyektif, efisien, dan efektif (Jogiyanto, 2004:53). Penelitian ini menggunakan desain survei, yaitu penelitian yang mengambil sampel dari suatu populasi dan menggunakan kuesioner sebagai alat pengumpulan data. Penelitian ini termasuk penelitian confirmatory yang dimaksudkan untuk menguji model yang telah diuji sebelumnya berdasarkan teori yang sudah ada guna menjelaskan proses adopsi teknologi Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret (FE UNS) Surakarta.

B. Populasi, Sampel, dan Teknik Pengambilan Sampel 1. Populasi Populasi merupakan jumlah keseluruhan dari unit analisa yang ciricirinya akan diduga (Singarimbun, 1989). Target populasi dalam penelitian ini adalah mahasiswa Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret (FE UNS) Surakarta yang mempunyai kecenderungan menggunakan teknologi Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online.

2. Sampel Hasan (1999) mengartikan sampel sebagai bagian dari populasi yang dianggap dapat mewakili populasi tersebut. Sampel dalam penelitian ini adalah mahasiswa S1 Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret (FE UNS) Surakarta

angkatan

2008-2010

yang

commit to user

mempunyai

kecenderungan


digilib.uns.ac.id

menggunakan Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online. Alasan pemilihan sampel tersebut karena hanya mahasiswa angkatan 2008-2010 telah mempunyai akses Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online. Ada beberapa alasan mengapa peneliti menggunakan sebagian sampel untuk diteliti. Pertama, dalam praktek peneliti tidak mungkin melakukan pengumpulan dan

pengujian

terhadap setiap elemen populasi. Kedua,

pengumpulan dan pengujian terhadap setiap elemen populasi, akan memerlukan banyak waktu, biaya, dan melibatkan banyak orang yang melaksanakanya. Ketiga, penelitian terhadap sebagian elemen populasi kadang-kadang memberikan hasil yang lebih dapat dipercaya dan kesalahan dalam pengumpulan data relatif lebih kecil, terutama jika elemen-elemen terdiri atas banyak data. Keempat, pengujian terhadap seluruh elemen populasi, dalam kasus tertentu tidak mungkin dilakukan (Sekaran, 2000). Hair et all., (1995) menyarankan bahwa ukuran sampel minimum untuk dapat diolah dengan alat analisis AMOS (Analysis of Moment Structure) adalah sebanyak 5 observasi untuk setiap estimated parameter. Dengan demikian bila estimated parameter-nya berjumlah 26, maka jumlah sampelnya minimum adalah 130 responden. Dalam penelitian ini, penulis mengambil sampel 300 responden. Jumlah tersebut untuk memehi persyaratan minimal data untuk diolah dengan menggunakan analisis SEM (Structural Equation Modelling).

3. Teknik Pengambilan Sampel

commit to user


digilib.uns.ac.id

Teknik pengambilan sampel dalam penelitian ini menggunakan metode non-probability sampling, dengan purposive sampling. Kriteria yang digunakan berdasarkan pertimbangan mengenai karakteristik populasi dan tujuan penelitian ini, dimana kriteria yang digunakan dalam memilih sampel dalam penelitian ini mahasiswa S1 Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret (FE UNS) Surakarta angkatan 2008-2010. Pertimbangan peneliti adalah mahasiswa S1 Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret (FE UNS) Surakarta angkatan 2008-2010 merupakan tiga angkatan pertama yang mmenggunakan penerapan teknologi Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online. Dengan demikian diharapkan memberikan penilaian atau tanggapan untuk teknologi baru yang mereka gunakan.

C. Metode Pengumpulan Data Metode pengumpulan data dalam penelitian ini adalah melalui kuesioner. Kuesioner adalah daftar pertanyaan tertulis yang dirumuskan sebelumnya yang akan dijawab oleh responden, biasanya dalam alternatif yang didefinisikan dengan jelas (Sekaran, 2006). Kuesioner pada penelitian ini menggunakan metode personnally administrated qustonnaires, yaitu peneliti menyampaikan sendiri kuesioner kepada responden dan mengambil sendiri kuesioner yang telah diisi oleh responden. Instrumen yang digunakan dalam penelitian ini berupa kuesioner yang sifat pertanyaannya tertutup (Closed Questions), yaitu pertanyaan dengan kumpulan alternatif yang disusun dengan jelas yang membatasi pilihan responden pada salah satu di antaranya, di mana dalam kuisioner

commit to user


digilib.uns.ac.id

tersebut jawaban sudah ditentukan terlebih dahulu dan responden tidak diberi kesempatan untuk memberikan jawaban yang telah disediakan (Sekaran, 2006).

D. Sumber Data Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer. Data primer adalah data yang diperoleh langsung dari subyek penelitian dengan mengenakan alat pengukuran atau alat pengambilan data langsung pada subyek sebagai sumber informasi yang dicari (Azwar, 1998:91) data primer dalam penelitian ini yaitu data yang diperoleh secara langsung dari responden melalui kuesioner.

E. Definisi Operasional Variabel 1. Karakteristik Teknologi (KT) Karakteristik Teknologi (KT) berhubungan dengan tampilan grafis, desain dan peletakan perintah dalam menu, serta pengaturan panel-panel yang mempengaruhi interaksi pengguna dengan teknologi yang digunakan (interfaces). Karakteristik teknologi dibentuk dari empat variabel observasi (Brown, 2002) yaitu: = Easy to Determining = Easy to Navigative = Consistent Graphics = Consistent Terms 2. Karakteristik Pengguna (KP)

commit to user


digilib.uns.ac.id

Karakteristik Pengguna (KP) merupakan karakter yang akan mendukung seseorang dalam menggunakan suatu teknologi baru. Karakteristik pengguna dalam lingkup adopsi teknologi dapat dijelaskan melalui dua faktor yaitu tingkat kepercayaan diri (self-efficacy) dan tingkat kecemasan terhadap komputer (computer anxiety). Dalam penelitian ini, karakteristik pengguna ditentukan oleh empat variabel observasi (Brown, 2002) yaitu: = Ability to Use = Self Confidence = Nervous = Confortable 3. Persepsi Kemudahan Penggunaan (PKP) Persepsi Kemudahan Penggunaan (PKP) merupakan tingkat kepercayaan seseorang bahwa dalam menggunakan suatu teknologi akan terbebas dari usaha. Persepsi kemudahan penggunaan ditentukan oleh enam variabel observasi (Davis, 1989) yaitu: = Easy to Learn = Controllable = Clear and Understandable = Flexible = Easy to Become Skillful = Easy to Use 4. Persepsi Kemanfaatan (PK)

commit to user


Persepsi

digilib.uns.ac.id

Kemanfaatan

(PK)

didefinisikan

sebagai

tingkat

kepercayaan seseorang bahwa suatu teknologi yang digunakan akan mampu meningkatkan kinerjanya. Dalam penelitian ini, persepsi kemanfaatan akan dibentuk dari enam variabel observasi (Davis, 1989) yaitu: = Work More Quickly = Enhance Job Performance = Increase Productivity = Effectiveness = Make Job Easier = Useful 5. Niat Untuk Menggunakan (NUM) Niat Untuk Menggunakan (NUM) diartikan sebagai suatu kekuatan dari ketertarikan seseorang untuk menggunakan sesuatu. Dalam penelitian ini ketertaikan untuk menggunakan dibentuk dari tiga variabel observasi (Morris & Dillon, 1997) yaitu: = Sources of Information and Knowledge = Important to Use = Intention to Use 6. Penggunaan Teknologi (PT) Penggunaan Teknologi (PT) merupakan jumlah pemakaian suatu teknologi dalam unit per waktu. Penggunaan teknologi ditentukan oleh tiga variabel observasi (Brown, 2002) yaitu:

commit to user


digilib.uns.ac.id

= Diversity of Usage = Diversity of Usage = Intention to Use

F. Pengukuran variabel Pengukuran variabel-variabel dalam penelitian ini mengarah pada proses adopsi teknologi. Peneliti menggunakan skala Likert untuk mengukur variabel-variabel penelitian. Ukuran skala Likert pada penelitian ini adalah sebagai berikut: 1 = Sangat Tidak Setuju

(STS)

2 = Tidak Setuju

(TS)

3 = Netral

(N)

4 = Setuju

(S)

5 = Sangat Setuju

(SS)

G. Lokasi dan Waktu Penelitian Lokasi penelitian dilakukan di Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret (FE UNS) Surakarta yang berlamat di Jalan Ir. Sutami No. 36A, Kentingan Surakarta antara bulan September 2010 sampai dengan Desember 2010.

H. Metode Analisis Data 1. Analisis Deskriptif

commit to user


digilib.uns.ac.id

Analisis deskriptif merupakan analisis data dengan cara mengubah data mentah menjadi bentuk yang lebih mudah dipahami dan dapat diinterpretasikan (Zikmund, 2000). Model analisis deskriptif yang digunakan adalah tabel frekuensi proporsi. 2. Pengujian Instrumen Penelitian 1. Uji Validitas Uji validitas digunakan untuk menguji apakah suatu alat ukur benar-benar mengukur apa yang sebenarnya ingin diukur. Uji validitas dilakukan dengan mengacu pada pengukuran yang telah dilakukan oleh peneliti-peneliti sebelumnya dan meminta pendapat para ahli sehingga meyakinkan peneliti bahwa item-item pengukuran yang digunakan telah memenuhi kriteria validitas isi (Sekaran, 2006). Suatu skala pengukuran disebut valid jika melakukan apa yang seharusnya dilakukan dan mengukur apa yang seharusnya diukur. Bila skala pengukuran tidak valid maka tidak bermanfaat bagi peneliti karena tidak mengukur atau melakukan apa yang seharusnya dilakukan (Kuncoro, 2003) Dalam penelitian ini teknik analisis yang dipakai adalah dengan menggunakan analisis faktor atau Confimatory Factor Analysis (CFA), dengan bantuan software SPSS for windows versi 19. Analisis faktor merupakan cara yang digunakan untuk mengidentifikasi variabel dasar atau faktor yang menerangkan pola hubungan dalam suatu himpunan variabel observasi. Pada CFA, jika masing-masing indikator merupakan indikator pengukur konstruk, maka akan memiliki factor loading yang tinggi. Menurut Hair, et. al (1998), factor loading lebih besar + 0.30

commit to user


digilib.uns.ac.id

dianggap memenuhi level minimal, sangat disarankan besarnya factor loading adalah + 0.40, jika factor loading mencapai + 0.50 maka item tersebut sangat penting dalam menginterpretasikan konstruk yang diukur. Dalam CFA kita juga harus melihat pada output dari rotated component matrix yang harus terekstrak secara sempurna. Jika masingmasing item pertanyaan belum terekstrak secara sempurna, maka proses pengujian validitas dengan Factor Analysis harus diulang dengan cara menghilangkan item pertanyaan yang memiliki nilai ganda. 2. Uji Reliabilitas Uji reliabilitas dimaksudkan untuk mengetahui tingkat konsistensi terhadap instrumen-instrumen yang mengukur konsep. Reliabilitas merupakan syarat untuk tercapainya validitas suatu kuesioner dengan tujuan tertentu. Untuk menguji reliabilitas digunakan Cronbach Alpha dengan bantuan software SPSS for Windows versi 19. Reabilitas dari suatu alat pengukuran mencerminkan apakah suatu pengukuran terbebas dari masalah (error), sehingga memberikan hasil pengukuran yang konsisten pada kondisi yang berbeda pada masing-masing item dalam instrumen (Sekaran, 2006). Menurut Sekaran (2006) penelitian yang baik apabila nilai cronbach alpha sebagai berikut: Tabel III.1 Kriteria Nilai Cronbach Alpha Nilai Cronbach Alpha 0.8-1 0.6-0.799 ≤ 0.6

3. Pengujian Model Struktural 1. Evaluasi Asumsi SEM

commit to user

Keterangan Reliabillitas baik Reabilitas dapat diterima Reabilitas kurang baik


digilib.uns.ac.id

a. Uji Kecukupan Sampel Karena teknik analisis yang dipergunakan dalam penelitian ini adalah teknik analisis dengan pendekatan SEM dimana jumlah sampel yang memenuhi tidak dapat ditentukan sebelum dilakukan analisis uji kecukupan sampel, maka peneliti menggunakan jumlah sampel yang disyaratkan yaitu sebanyak minimum 100 sampel atau 5 kali jumlah parameter yang diestimasi (Hair, et al., 1998). b. Uji Normalitas Asumsi yang paling fundamental dalam analisis multivariate adalah normalitas, yang merupakan bentuk suatu distribusi data pada suatu variabel metrik tunggal dalam menghasilkan distribusi normal (Hair et al., dalam Ghozali, 2005). Dalam SEM

terutama bila

diestimasi

mensyaratkan

dengan

tehnik

maximum

likelihood

sebaiknya asumsi normalitas pada data terpenuhi. . Untuk menguji asumsi normalitas maka digunakan nilai z statistik untuk skewness dan kurtosisnya. Curran et al., dalam Ghozali dan Fuad (2005) membagi distribusi data menjadi 3 bagian, yaitu: 1) Normal jika nilai skewness kurang dari 2 dan nilai kurtosis kurang dari 7. 2) Moderately non-normal, yaitu besarnya data yang tidak normal adalah sedang. Nilai skewness antara 2 sampai 3 dan nilai kurtosis antara 7 sampai 21.

commit to user


digilib.uns.ac.id

3) Extremely non-normal, yaitu distribusi data yang tidak normal sangat besar dimana nilai skewness diatas 3 dan nilai kurtosis diatas 21. Apabila asumsi normalitas tidak dipenuhi dan penyimpangan normalitas tersebut besar, maka akan mengakibatkan hasil uji statistik yang bias. Normalitas dibagi menjadi dua, yaitu: (a) univariate normality, dapat digunakan untuk menguji data ordinal maupun continous. (b) multivariate normality, hanya dapat digunakan untuk data continous. Dalam penelitian ini uji normalitas dihitung dengan bantuan program komputer AMOS 4.01. c. Uji Outliers Outliers adalah data yang memiliki karakteristik unik yang terlihat sangat berbeda jauh dari observasi-observasi lainnya

dan

muncul dalam bentuk nilai ekstrim baik untuk konstruk tunggal maupun konstruk kombinasi. Dalam analisis multivariate adanya outliers dapat diuji dengan statistik Chi Square (x2) terhadap nilai mahalanobis distance square pada tingkat signifikansi 0,001 dengan degree of freedom sejumlah variabel yang digunakan dalam penelitian (Hair et al, 1998), dalam hal ini variabel yang dimaksud adalah jumlah item pengukuran pada model, bila terdapat observasi yang mempunyai nilai mahalanobis distance square yang lebih besar dari

commit to user


digilib.uns.ac.id

Chi Square maka observasi tersebut dikeluarkan dari analisis. Umumnya

perlakuan

mengeluarkannya

dari

terhadap data

dan

outliers tidak

adalah

diikutsertakan

dengan dalam

perhitungan berikutnya. Bila tidak terdapat alasan khusus untuk mengeluarkan outliers, maka observasi dapat diikutsertakan dalam analisis selanjutnya. d. Uji Goodness-of-Fit Model Struktural Setelah pengujian model pengukuran (measurement model) dilakukan, pengujian berikutnya adalah menguji goodness-of-fit yang mengukur derajat kesesuaian antara model yang dihipotesiskan dengan data yang disajikan.

Penjelasan mengenai indeks-indeks

kesesuaian tersebut adalah sebagai berikut: a) X2 – Chi Square Statistic. Ukuran fundamental untuk mengukur overall fit adalah likelihood ratio Chi-square statistic. Chisquare ini bersifat sangat sensitif terhadap besarnya sampel yang digunakan. Nilai chi-square yang tinggi relatif terhadap degree of freedom menunjukkan bahwa matrik kovarian atau korelasi yang diobservasi dengan yang diprediksi berbeda secara nyata dan ini menghasilkan probabilitas (p) lebih kecil dari tingkat signifikanasi (α). Sebaliknya nilai chi-square yang kecil akan menghasilkan nilai probabilitas (p) yang lebih besar dari tingkat signifikansi (α). Hal ini menunjukkan bahwa input matrik kovarian antara prediksi dengan observasi sesungguhnya tidak berbeda secara signifikan (Ghozali, 2005). Tingkat

commit to user


digilib.uns.ac.id

signifikansi penerimaan yang direkomendasikan adalah apabila p>0,05 (Hair, et. al., 1998), yang berarti matriks input yang sebenarnya dengan matriks input yang diprediksi secara statistik tidak berbeda. b) CMIN/DF atau Normed Chi-Square. Normed Chi-square adalah ukuran yang diperoleh dari nilai chi-square dibagi dengan degree of freedom. Indeks ini merupakan indeks kesesuaian parsimonious yang mengukur hubungan goodness of fit model dan jumlah koefisien estimasi yang diharapkan untuk mencapai tingkat

kesesuaian.

Nilai yang

direkomendasikan

untuk

menerima kesesuaian model adalah CMIN/DF ≤ 2,0/3,0). c) GFI – Goodness of Fit Index. Indeks ini mencerminkan tingkat kesesuaian model secara keseluruhan yang dihitung dari residual kuadrat dari model yang diprediksi dibandingkan data yang sebenarnya. Indeks ini mempunyai rentang 0 (poor fit) sampai dengan 1 (perfect fit). Nilai yang lebih mendekati 1 mengindikasikan model yang diuji memiliki kesesuaian yang baik

(Hair,

et

al.,

1998).

Tingkat

penerimaan

yang

direkomendasikan GFI ≥ 0,090 dapat dikatakan baik. d) AGFI – Adjusted Goodness of Fit Index. Indeks ini merupakan pengembangan dari GFI, yaitu indeks GFI yang telah disesuaikan dengan rasio dari degree of freedom model yang diusulkan dengan degree of freedom dari null model. Nilai yang

commit to user


digilib.uns.ac.id

direkomendasikan adalah AGFI ≥ 0,90. Semakin besar nilai AGFI maka semakin baik kesesuaian yang dimiliki model. e) CFI – Comparative Fit Index. CFI merupakan indeks kesesuaian incremental, yang juga membandingkan model yang diuji dengan null model. Nilai CFI berkisar 0 – 1 dengan nilai yang mendekati 1 mengindikasikan sebuah model yang baik. Nilai penerimaan yang direkomendasikan adalah nilai CFI ≥ 0,90. Indeks ini sangat dianjurkan untuk digunakan, karena indeksindeks ini relatif tidak sensitif terhadap besarnya sampel dan kurang dipengaruhi pula oleh kerumitan model. f) RMSEA – The Root Mean Square of Approximation. RMSEA merupakan indeks yang digunakan untuk mengukur fit model menggantikan chi square statistic dalam jumlah sample yang besar. Nilai RMSEA ≤ 0,08 mengindikasikan indeks yang baik untuk menerima kesesuaian sebuah model. g) RMR - Root Mean Residual merupakan alat uji yang menghitung residua tau selisih kovarians sampel dengan kovarians estimate. Nilai RMR yang disyaratkan adalah sebesar ≤ 0.03 h) TLI –Tucker Lewis Index. TLI atau dikenal juga dengan nonnormed fit index (NNFI), adalah suatu indeks kesesuaian incremental fit index yang membandingkan sebuah model yang diuji

dengan

null

model.

Nilai

direkomendasikan adalah nilai TLI ≥ 0,90.

commit to user

penerimaan

yang


digilib.uns.ac.id

i) NFI – Normed Fit Index

merupakan indeks kesesuaian

incremental. Nilai NFI akan bervariasi dari 0 (no fit at all) sampai 1,0 (perfect fit). Nilai yang direkomendasikan ≥0,90. 4. Pengujian Hipotesis Analisis selanjutnya setelah kriteria Goodnes of Fit terpenuhi atas model struktural yang diestimasi, selanjutnya analisis terhadap hubunganhubungan struktur model (pengujian hipotesis) dapat dilakukan. Hubungan antar konstruk dalam hipotesis ditunjukkan dengan nilai standardized regression weights. Pengujian hipotesis yang pertama yaitu dengan menganalisa tingkat signifikansi hubungan kasualitas antar konstruk dalam model yang didasarkan pada nilai C.R. kedua, dengan melihat standardized structural (path) coefficients dari setiap hipotesis terutama pada kesesuaian arah hubungan path dengan arah hubungan yang telah dihipotesiskan sebelumnya. Jika arah hubungan sesuai dengan yang dihipotesiskan dan nilai Critical Ratio-nya memenuhi persyaratan nilai Z tabel maka dapat dikatakan bahwa hipotesis yang diuji mendapat dukungan yang kuat. Pada jumlah responden lebih dari 120 maka nilai Z tabel untuk tingkat signifikansi 1% adalah 2,56, untuk tingkat signifikansi 5% sebesar 1,96 dan untuk tingkat signifikansi 10% adalah 1,645 (Wahyudi, 2005). Output hasil analisis data primer dengan AMOS 4.01 yang dilihat adalah nilai Critical Ratio (CR). Hipotesis dinyatakan signifikan apabila

commit to user


digilib.uns.ac.id

nilai Critical Ratio dari hubungan tersebut lebih besar dibandingkan dengan nilai Z tabel pada masing-masing tingkat signifikansi.

BAB IV ANALISIS DATA

A. Analisis Deskriptif

commit to user


digilib.uns.ac.id

Analisis deskriptif didigunakan untuk mengetahui karakteristik dan tanggapan responden terhadap item-item pertanyaan dalam kuesioner. Dalam analisis deskriptif ini responden diidentifikasikan menurut beberapa kategori, yaitu berdasarkan program studi dan tingkatan semester. Untuk memperjelas pembahasan, setiap jawaban yang diberikan responden terhadap butir-butir pertanyaan yang diajukan, gambaran umum responden dapat dilihat dalam tabel berikut ini: 1. Distribusi Frekuensi Responden Berdasarkan Program Studi Program studi akan menimbulkan kecenderungan persepsi, perhatian untuk menggunakan maupun intesitas penggunaan dan tujuan penggunaan teknologi sehingga akan menyebabkan perbedaan tanggapan responden terhadap butir-butir pertanyaan dalam penelitian. Tabel IV.1 Distribusi Frekuensi Distribusi Frekuensi Responden Berdasarkan Program Studi Program Studi

Frekuensi

Persentase

Akuntansi

124

41,3

Manajemen Ekonomi Pembangunan

94 82

31,3 27,4

Jumlah 300 Sumber: Data Primer yang diolah. 2011.

100

Berdasarkan tabel IV.1 diketahui bahwa dari 300 responden, 124 atau 41,3% responden penelitian merupakan mahasiswa dengan program studi Akuntansi, 94 atau 31,3% responden penelitian merupakan mahasiswa dengan program studi Manajemen, dan 82 atau 27,4% responden penelitian merupakan mahasiswa dengan program studi Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret (FE UNS) Surakarta. Perbandingan pengambilan jumlah masing-masing responden berdasarkan pada asumsi

commit to user


digilib.uns.ac.id

bahwa secara keseluruhan jumlah mahasiswa masing-masing program studi cukup berimbang. 2. Distribusi Frekuensi Responden Berdasarkan Tahun Angkatan Tahun angkatan masuk kuliah akan menimbulkan kecenderungan persepsi, perhatian untuk menggunakan maupun intesitas penggunaan dan tujuan penggunaan teknologi sehingga akan menyebabkan perbedaan tanggapan responden terhadap butir-butir pertanyaan dalam penelitian. Mahasiswa angkatan 2008 sudah menggunakan Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online selama 2 tahun atau 4 semester, angkatan 2009 baru menggunakan Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online selama 1 tahun atau 2 semester, dan angkatan 2010 baru menggunakan Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online untuk yang pertama kali . Alasan pemilihan responden penelitian ini dikarenakan untuk angkatan 2008 merupakan tahun angkatan pertama untuk penggunaan Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online, sehingga diharapkan dapat memberikan penilaian terkait dengan penggunaan Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online. Sedangkan untuk angkatan 2009 dan angakatan 2010 dipilih karena mahasiswa angkatan ini dapat dikategorikan sebagai mahasiswa baru, sehingga diharapkan dapat memberikan persepsi dan perhatiannya untuk menggunakan Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online. Tabel IV.2 Distribusi Frekuensi Distribusi Frekuensi Responden Berdasarkan Tahun Angkatan Tahun Angkatan Frekuensi Persentase 2008 2009 2010

105 100 95

35 33,3 31,7

Jumlah

300

100

commit to user


digilib.uns.ac.id

Sumber: Data Primer yang diolah. 2011.

Berdasarkan data Tabel IV.2 diketahui dari 300 responden, 105 atau 35% responden penelitian adalah mahasiswa angkatan 2008, 100 atau 33,3% responden penelitian adalah mahasiswa angkatan 2009, dan 95 atau 31,7% responden penelitian adalah mahasiswa angkatan 2010 Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret (FE UNS) Surakarta. 3. Frekuensi Penggunaan Berdasarkan Program Studi Berdasarkan tabel IV.3 di bawah ini, menjelaskan kecenderungan jawaban responden dikelompokkan berdasarkan program studinya pada butir pertanyaan tentang kuantitas penggunaan Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online dalam jangka waktu satu semester. Berdasarkan data tabel IV.3 diketahui bahwa dari 124 mahasiswa program studi Akuntansi yang menjadi responden sebesar 3 atau 2,4% berada pada tingkat frekuensi penggunaan 1 kali, 6 atau 4,8% berada pada tingkat frekuensi penggunaan antara 1 sampai 2 kali, 34 atau 27,4% berada pada tingkat frekuensi penggunaan antara 2 sampai 3 kali, 57 atau 46% berada pada tingkat frekuensi penggunaan antara 3 sampai 4 kali, dan 24 atau 19,4% berada pada tingkat frekuensi penggunaan di atas 5 kali dalam satu semester. Berdasarkan data tabel IV.3 diketahui bahwa dari 94 mahasiswa program studi Manajemen yang menjadi responden sebesar 5 atau 5,3% berada pada tingkat frekuensi penggunaan 1 kali, 10 atau 10,6% berada pada tingkat frekuensi penggunaan antara 1 sampai 2 kali, 29 atau 30,9% berada pada tingkat frekuensi penggunaan antara 2 sampai 3 kali, 35 atau 37,2% berada pada tingkat frekuensi penggunaan antara 3 sampai 4 kali, dan 15 atau 16% berada pada tingkat frekuensi penggunaan diatas 5 kali dalam satu semester.

commit to user


digilib.uns.ac.id

Berdasarkan data tabel IV.3 diketahui bahwa dari 82 mahasiswa program studi Ekonomi Pembangunan yang menjadi responden sebesar 6 atau 7,3% berada pada tingkat frekuensi penggunaan 1 kali, 13 atau 15,8% berada pada tingkat frekuensi penggunaan antara 1 sampai 2 kali, 18 atau 22% berada pada tingkat frekuensi penggunaan antara 2 sampai 3 kali, 30 atau 36,6% berada pada tingkat frekuensi penggunaan antara 3 sampai 4 kali, dan 15 atau 18,3% berada pada tingkat frekuensi penggunaan diatas 5 kali dalam satu semester. Tabel IV.3 Frekuensi Penggunaan Berdasarkan Program Studi Program Studi Frekuensi Kuantitas Akuntansi

Manajemen

Persentase

1

3

2,4

1-2 2-3 3-4 Diatas 5

6 34 57 24

4,8 27,4 46 19,4

1 1-2 2-3

5 10 29

5,3 10,6 30,9

3-4 Diatas 5

35 15 6 13

37,2 16 7,3 15,8

18 30 15

22 36,6 18,3

Ekonomi

1

Pembangunan

1-2 2-3 3-4 Diatas 5


Berdasarkan hasil analisis di atas menunjukkan persentase responden mahasiswa program Akuntansi berada pada tingkat penggunaan diatas 5 kali dalam satu semester lebih banyak, yaitu 19,4% bila dibandingkan dengan responden mahasiswa program studi Manajemen sebesar 16% dan responden mahasiswa program studi Ekonomi Pembangunan sebesar 18,3%. Hal ini secara umum mengindikasikan bahwa mahasiswa program studi Akuntansi mempunyai

commit to user


digilib.uns.ac.id

frekuensi penggunaan yang lebih banyak bila dibandingkan dengan mahasiswa program studi Manajemen dan Ekonomi Pembangunan. 4. Frekuensi Penggunaan Berdasarkan Tahun Angkatan Berdasarkan tabel IV.4 di bawah ini, menjelaskan kecenderungan jawaban responden dikelompokkan berdasarkan tahun angkatan pada butir pertanyaan tentang kuantitas penggunaan Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online dalam jangka waktu satu semester. Tabel IV.4 Frekuensi Penggunaan Berdasarkan Tahun Angkatan Tahun Angkatan Frekuensi Kuantitas 2008

2009

Persentase

1

2

1,9

1-2 2-3 3-4 Diatas 5

8 24 45 26

7,6 22,8 42,9 24,8

1 1-2 2-3

0 0 27

0,0 0,0 27,0

3-4 Diatas 5

56 17 12 21

56,0 17,0 12,6 22,1

30 21 11

31,6 22,1 11,6

2010

1 1-2 2-3 3-4 Diatas 5 Sumber: Data Primer yang diolah. 2011.

Berdasarkan data tabel IV.4 diketahui bahwa dari 105 mahasiswa tahun angkatan 2008 yang menjadi responden sebesar 2 atau 1,9% berada pada tingkat frekuensi penggunaan 1 kali, 8 atau 7,6% berada pada tingkat frekuensi penggunaan antara 1 sampai 2 kali, 24 atau 22,8% berada pada tingkat frekuensi penggunaan antara 2 sampai 3 kali, 45 atau 42,9% berada pada tingkat frekuensi penggunaan antara 3 sampai 4 kali, dan 26 atau 24,8% berada pada tingkat frekuensi penggunaan diatas 5 kali dalam satu semester.

commit to user


digilib.uns.ac.id

Berdasarkan data tabel IV.4 diketahui bahwa dari 100 mahasiswa tahun angkatan 2009 yang menjadi responden pada tingkat frekuensi penggunaan 1 kali dan 1 sampai 2 kali adalah 0%, 27 atau 27% berada pada tingkat frekuensi penggunaan antara 2 sampai 3 kali, 56 atau 56% berada pada tingkat frekuensi penggunaan antara 3 sampai 4 kali, dan 17 atau 17% berada pada tingkat frekuensi penggunaan diatas 5 kali dalam satu semester. Berdasarkan data tabel IV.4 diketahui bahwa dari 95 mahasiswa tahun angkatan 2010 yang menjadi responden sebesar 12 atau 12,6% berada pada tingkat frekuensi penggunaan 1 kali, 21 atau 22,1% berada pada tingkat frekuensi penggunaan antara 1 sampai 2 kali, 30 atau 31,6% berada pada tingkat frekuensi penggunaan antara 2 sampai 3 kali, 21 atau 22,1% berada pada tingkat frekuensi penggunaan antara 3 sampai 4 kali, dan 11 atau 11,6% berada pada tingkat frekuensi penggunaan diatas 5 kali dalam satu semester. Berdasarkan hasil analisis di atas menunjukkan persentase responden mahasiswa tahun angkatan 2010 yang berada pada tingkat frekuensi penggunaan diatas 5 kali dalam satu semester lebih sedikit, yaitu sebesar 11,6%. Sedangkan responden mahasiswa tahun angkatan 2008 sebesar 24,8% dan tahun angkatan 2009 sebesar 17%. Hal ini mendindikasikan bahwa tahun angkatan 2008 dan 2009 yang mempunyai tingkat semester yang lebih tinggi dari tahun angkatan 2010 akan cenderung mempunyai tingkat frekuensi penggunaan Sistem Administrasi Akademik (SIAKAD) Online yang tinggi. B. Uji Validitas Dan Reliabilitas Instrument Penelitian 1. Uji Validitas Kuesioner

commit to user


digilib.uns.ac.id

Uji validitas bertujuan mengetahui ketepatan dan kecermatan suatu alat ukur dalam melakukan fungsi ukurnya. Suatu instrumen dianggap memiliki validitas tinggi jika dapat memberikan hasil pengukuran yang sesuai dengan tujuannya. Pengujian validitas dilakukan menggunakan Confirmatory Factor Analysis (CFA), serta setiap item pertanyaan harus mempunyai factor loading yang ≥ 0,40 (Ferdinand, 2002). Confirmatory Factor Analysis (CFA) harus dipenuhi, karena merupakan salah satu syarat untuk dapat menganalisis model dengan Structural Equation Modelling (SEM). Teknik yang digunakan adalah dengan melihat output dari rotated component matrix yang harus terekstrak secara sempurna dengan bantuan program SPSS versi 19. Adapun hasil dari 300 sampel pengujian validitas dengan faktor analisis dapat dilihat pada tabel IV. 5.

Tabel IV.5 Tabel Hasil Uji Validitas Dengan Analisis Faktor Variabel Item Faktor Karakteristk Teknologi

Karakteristik Pengguna

Keterangan

KT1

0,779

Valid

KT2

0,768

Valid

KT3

0,778

Valid

KT4

0,730

Valid

KP1

0,793

Valid

KP2

0,840

Valid

KP3

0,745

Valid

KP4

0,762

Valid

commit to user


digilib.uns.ac.id

Persepsi Kemudahan Penggunaan

Persepsi Kemanfaatan

Niat Untuk Menggunakan

Penggunaan Teknologi

PKP1

0,820

Valid

PKP2

0,855

Valid

PKP3

0,855

Valid

PKP4

0,834

Valid

PKP5

0,811

Valid

PKP6

0,682

Valid

PK1

0,721

Valid

PK2

0,785

Valid

PK3

0,789

Valid

PK4

0,845

Valid

PK5

0,820

Valid

PK6

0,795

Valid

NUM1

0,797

Valid

NUM2

0,874

Valid

NUM3

0,782

Valid

PT1

0,982

Valid

PT2

0,987

Valid

PT3 Sumber: Data Primer yang diolah. 2011.

0,988

Valid

Dari data Tabel IV.5 semua variabel menunjukkan convergent validity yang bisa diterima karena semua item mempunyai factor loading yang lebih dari 0,40 dan signifikan pada taraf signifikansi 5% (lampiran). Sehingga kuesioner dikatakan valid dan sudah dapat dipahami oleh responden dengan baik. 2. Uji Reliabilitas Kuesioner Tahap pengujian selanjutnya adalah pengujian reliabilitas. Uji reliablitas mengindikasikan bahwa suatu instrumen tidak bias dan sejauh mana suatu instrumen handal pada waktu, tempat, dan orang yang berbeda-beda (Sekaran, 2006). Untuk mengukur reliabilitas dari instrumen penelitian ini dilakukan dengan menggunakan koefisien cronbach alpha. Koefisien cronbach alpha, jika alpha atau r hitung 0,8 - 1,0 maka diyatakan memiliki

commit to user


digilib.uns.ac.id

reliabilitas baik, jika 0,6 - 0,799 reliabilitas diterima dan jika alpha atau r hitung kurang dari 0,6 maka reliabilitasnya dianggap kurang baik. Hasil pengujian reliabilitas variabel-variabel didapatkan nilai cronbach alpha masing-masing variabel yang disajikan dalam tabel IV.6 sebagai berikut: Tabel IV.6 Tabel Hasil Uji Reliabilitas Variabel Variabel Cronbach’s Alpha

Keterangan

Karakteristk Teknologi

0,767

Diterima

Karakteristik Pengguna

0,798

Diterima

Persepsi Kemudahan Penggunaan

0,910

Baik


0,892

Baik

Niat Untuk Menggunakan

0,783

Diterima

Penggunaan Teknologi Sumber: Data Primer yang diolah. 2011.

0,994

Baik

Dari hasil pengujian reliabilitas variabel penelitian pada tabel IV.6 dengan menggunakan bantuan program SPSS 19 for windows, dapat disimpulkan bahwa semua instrumen dinyatakan reliabel karena mempunyai nilai Cronbach’s Alpha lebih dari 0,7. C. Analisis Data Penelitian Analisis

dalam

penelitian

ini

menggunakan

metode

statistik

multivariate Structural Equation Modelling (SEM). Dalam menggunakan Structural Equation Modelling (SEM) ada beberapa asumsi yang harus diperhatikan sebelum melakukan pengujian model dengan pendekatan structural equation modeling, yaitu sebagai berikut: 1. Uji Kecukupan Sampel Jumlah responden dalam penelitian ini adalah sebanyak 300 responden. Jumlah sampel tersebut merupakan responden yang memenuhi syarat dalam menjawab kuesioner yang diberikan. Jumlah tersebut juga dinilai

commit to user


digilib.uns.ac.id

memenuhi, karena jumlah sampel minimal bagi penelitian dengan teknik Maximum Likehood Estimation (MLE) yaitu 100 – 200 responden. Jumlah parameter yang digunakan dalam penelitian ini (26+5) x 5 = 155 sampel maka supaya lebih aman maka digunakan 300 sampel. 2. Uji Normalitas Normalitas univariate dan multivariate terhadap data yang digunakan dalam analisis ini diuji dengan menggunakan AMOS 4.01. Hasilnya adalah seperti yang disajikan dalam tabel IV.14. Bila CR lebih besar dari nilai kritis maka dapat diduga bahwa distribusi tidak normal. Nilai kritis untuk CR dari skewness adalah di bawah 2 (dua) dan nilai CR kurtosis di bawah 7 (tujuh).

Tabel IV.7 Tabel Hasil Uji Normalitas Data SIAKAD Online Variabel

Item

Min

Max

Skew

Karakteristk

KT1

3

5

0,353

Teknologi

KT2

2

5

-0,66

KT3

2

5

-0,574

KT4

2

5

-0,308

Karakteristik

KP1

2

5

Pengguna

KP2

2

5

C.R.

C.R.

2,918

10,316

-4,67

3,599

12,725

-4,057

2,309

8,165

-2,179

1,765

6,241

-0,962

-6,799

2,105

7,441

-0,942

-6,663

1,864

6,59

commit to user

2,495

Kurtosis


digilib.uns.ac.id

KP3

2

5

-0,933

-6,595

1,146

4,051

KP4

2

5

-1,019

-7,208

1,624

5,743

Persepsi Kemudahan

PKP1

1

5

-0,426

-3,011

-0,213

-0,754

Penggunaan

PKP2

1

5

-0,435

-3,079

-0,382

-1,35

PKP3

1

5

-0,554

-3,914

-0,213

-0,752

PKP4

1

5

-0,506

-3,58

-0,005

-0,016

PKP5

1

5

-0,698

-4,934

0,293

1,035

PKP6

1

5

-0,774

-5,473

1,08

3,819

PK1

1

5

-1,314

-9,291

4,282

15,138

PK2

1

5

-0,834

-5,897

1,747

6,177

PK3

1

5

-0,884

-6,25

1,711

6,049

PK4

1

5

-1,308

-9,25

3,117

11,02

PK5

1

5

-1,014

-7,17

2,684

9,49

PK6

1

5

-0,967

-6,84

2,383

8,424

Niat Untuk

NUM1

1

5

-0,696

-4,922

0,492

1,74

Menggunakan

NUM2

2

5

-0,605

-4,275

0,278

0,984

NUM3

2

5

-0,756

-5,343

0,797

2,817

Penggunaan

PT1

1

5

-0,583

-4,124

-0,03

-0,107

Teknologi

PT2

1

5

-0,593

-4,196

-0,08

-0,282

PT3

1

5

-0,607

-4,294

-0,04

-0,142

252,542

57,317


Multivariate Sumber: Data Primer yang diolah. 2011.

Dari hasil uji normalitas data terlihat bahwa secara univariate, nilai skewness konstruk diharapkan mempunyai nilai C.R di bawah 2 dan kurtosis memiliki nilai dibawah 7 namun tidak semua konstruk memenuhi syarat tersebut. Analisis terhadap data yang tidak normal dapat mengakibatkan pembiasan intrepretasi karena nilai chi-square hasil analisis cenderung meningkat sehingga nilai probability level akan mengecil. Namun demikian, teknik Maximum Likelihood Estimates (MLE) yang digunakan dalam penelitian ini tidak terlalu terpengaruh (robust) terhadap penyimpangan multivariate normality (Ghozali, 2005).

commit to user


digilib.uns.ac.id

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang disajikan apa adanya dari penelitian yang berasal dari data primer berdasarkan jawaban responden yang sangat beragam sehingga sulit untuk memperoleh data yang mengikuti distribusi normal secara sempurna. Nilai yang tertera pada pojok kanan bawah menandakan bahwa secara multivariate data dalam penelitian ini termasuk moderately non-normal dengan nilai CR kurtosis 57,317, sehingga data ini dapat digunakan untuk estimasi pada analisis selanjutnya. 3. Uji Outlier Outlier adalah observasi yang muncul dengan nilai-nilai ekstrim yang memiliki karakteristik unik yang sangat berbeda dari observasi lainnya dan muncul dalam bentuk nilai ekstrim baik untuk variabel tunggal maupun variabel kombinasi. Dalam analisis multivariate adanya outlier dapat diuji dengan statistic chi-square (X2) terhadap nilai mahalanobis distance squared pada tingkat signifikansi 0,001 dengan degree of freedom sejumlah variabel yang digunakan dalam penelitian. Dalam hal ini variabel yang dimaksud adalah jumlah item pengukuran pada model. Dalam penelitian ini jumlah variabel yang digunakan sebanyak 26 indikator variabel. Dengan demikian, apabila terdapat nilai mahalanobis distance yang lebih besar dari X2(26,0.001) = 54,052 maka nilai tersebut adalah outlier multivariate. Tabel IV.8 Tabel Hasil Uji Outliers Data SIAKAD Online Observation Mahalanobis p1 p2 number d-squared 34 23

174,413 174,413

0 0

0 0

50 20 8 22

71,851 64,002 62,755 62,057

0 0 0 0

0 0 0 0

commit to user


digilib.uns.ac.id

5 89 73 290 39

61,722 61,558 59,087 58,894 57,036

0 0 0 0 0

0 0 0 0 0

45 62 40 38

57,001 55,31 52,762 52,235

0 0,001 0,001 0,002

0 0 0 0

--------------- ---------------- ----------283 28,701 0,325 13 28,252 0,346 54 28,202 0,349 Sumber: Data Primer yang diolah. 2011.

----------0,495 0,741 0,729

Berdasarkan tabel IV.8 dapat diketahui terdapat kasus yang dikategorikan sebagai outliers, namun kasus tersebut tidak perlu dikeluarkan. Hal ini dikarenakan dalam analisis penelitian, apabila tidak terdapat alasan khusus untuk mengeluarkan kasus yang mengindikasikan adanya outliers, maka kasus tersebut harus tetap diikutsertakan dalam analisis selanjutnya (Ferdinand, 2002). 4. Uji Goodness-of-Fit Model Struktural Hubungan hipotesis konstruk-konstruk penelitian pada model yang diajukan ditunjukkan hubungan kausal antar konstruk tersebut. Evaluasi nilai goodness of fit dari model struktural yang telah dilakukan disajikan pada tabel IV.9 berikut: Tabel IV.9 Tabel Hasil Uji Goodness-of-Fit s Data SIAKAD Online Indeks

Nilai Kritis

Hasil

2

χ

Diharapkan kecil

304,404

Probability level

≥ 0,05

0,062

Baik

df

Positif

268

Baik

CMIN/DF

≤ 2,0 / ≤ 3,0

1,136

Baik

≥ 0,90

0,930

Baik

GFI

commit to user

Keterangan


digilib.uns.ac.id

AGFI

≥ 0,90

0,908

Baik

CFI

≥ 0,90

0,994

Baik

RMSEA

≤ 0,08

0,021

Baik

RMR

≤ 0,03

0,024

Baik

TLI

≥ 0,90

0,992

Baik

NFI

≥ 0,90

0,949

Baik


Tujuan analisis Chi-Square (χ2) adalah mengembangkan dan menguji model yang sesuai dengan data. Pada tabel IV.9 dapat dilihat bahwa chisquare yang bernilai 304,404 dengan degree of freedom 268 adalah signifikan secara statistik pada level signifikansi 0,062. Probalitas sebesar 0,062 lebih besar dari 0,05 hal ini sesuai dengan tingkat signifikansi penerimaan yang direkomendasikan yaitu p>0,05 (Hair, et. al., 1998), yang berarti matriks input yang sebenarnya dengan matriks input yang diprediksi secara statistik tidak berbeda. Normed Chi-Square (CMIN/DF) adalah ukuran yang diperoleh dari nilai Chi-Square dibagi dengan degree of freedom. Indeks ini merupakan indeks kesesuaian parsimonious yang mengukur hubungan goodness-of-fit model dengan jumlah koefisien-koefisien estimasi yang diharapkan untuk mencapai tingkat kesesuaian. Nilai CMIN/DF pada model ini adalah 1,136, merupakan indikasi yang baik karena mempunyai nilai < 2,0 / < 3,0 Goodness of Fit Index (GFI) mencerminkan tingkat kesesuaian model secara keseluruhan yang dihitung dari residual kuadrat dari model yang diperkiraan dibandingkan data yang sebenarnya. Nilai yang mendekati 1 mengisyaratkan model yang diuji memiliki kesesuaian yang baik. Nilai GFI pada model ini sebesar 0,930 merupakan indikasi yang baik.

commit to user


digilib.uns.ac.id

Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) adalah GFI yang disesuaikan dengan rasio antara degree of freedom dari model yang diusulkan dan degree of freedom dari null model. Nilai AGFI dalam model ini 0,908 hal ini merupakan indikasi yang baik. Comparative Fit Index (CFI) adalah indeks kesesuaian incremental yang membandingkan model yang diuji dengan null model. Besaran indeks ini adalah dalam rentang 0 (nol) sampai 1 (satu) dan nilai yang mendekati 1 (satu) mengindikasikan model memiliki tingkat kesesuaian yang baik. Indeks ini sangat dianjurkan untuk dipakai karena indeks ini relatif tidak sensitif terhadap besarnya sampel dan kurang dipengaruhi oleh kerumitan model. Dengan memperhatikan nilai yang direkomendasikan ≥ 0,90, maka nilai CFI sebesar 0,994 menunjukkan bahwa model ini memiliki kesesuaian yang baik. The Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) adalah indeks yang digunakan untuk mengkompensasi nilai Chi-Square dalam sampel yang besar. Nilai penerimaan yang direkomendasikan ≤ 0,08, maka nilai RMSEA sebesar 0,021 menunjukkan tingkat kesesuaian yang baik. Root Mean Residual (RMR) merupakan alat uji yang menghitung residua tau selisih kovarians sampel dengan kovarians estimate. Nilai RMR yang disyaratkan adalah sebesar ≤ 0,03, maka nilai 0,024 menunjukkan tingkat kesesuaian yang baik. Tucker Lewis Index (TLI) merupakan alternatif incremental fit index yang membandingkan model yang diuji dengan baseline model. TLI merupakan indeks kesesuaian model yang kurang dipengaruhi oleh ukuran

commit to user


digilib.uns.ac.id

sampel. Nilai yang direkomendasikan ≥ 0,90, dapat disimpulkan bahwa model menunjukkan tingkat kesesuaian yang baik dengan nilai TLI sebesar 0,992. Normed Fit Index – NFI, membandingkan proposed model dan null model. Dengan nilai penerimaan yang direkomendasikan NFI ≥ 0,90, nilai 0,949 menunjukkan model ini memiliki nilai fit yang baik. Dari keseluruhan pengukuran goodness of fit tersebut di atas mengindikasikan bahwa model yang diajukan dalam penelitian ini dapat diterima. D. Pengujian Hipotesis Setelah kriteria goodness of fit dapat terpenuhi atas model struktural yang diestimasi, selanjutnya analisis terhadap hubungan-hubungan struktur model (pengujian hipotesis) dapat dilakukan. Hubungan antar konstruk dalam hipotesis ditunjukan oleh nilai standardized regression weights. Pengujian hipotesis dilakukan dengan menganalisis tingkat signifikansi hubungan kausalitas antar konstruk dalam model yang didasarkan pada nilai C.R (zhitung) lebih besar dari atau sama dengan nilai z-tabel (z-hitung ≥ z-tabel). Kemudian, dengan melihat standardized structural (path) coefficients dari setiap hipotesis terutama pada kesesuaian arah hubungan path dengan arah hubungan yang dihipotesiskan sebelumnya. Jika arah hubungan sesuai dengan yang dihipotesiskan dan nilai critical ratio-nya juga memenuhi persyaratan maka dapat dikatakan bahwa hipotesis yang diuji terbukti. Nilai z tabel untuk masing-masing tingkat signifikansi adalah 1%=2,56, 5=1,96, dan 10%=1,645. Tabel IV.10 Tabel Hasil Estimasi Model Struktural

Regression Weights:

C.R

commit to user

S.E

Ket

est


digilib.uns.ac.id

Persepsi Kemudahan Penggunaan <--- Karakteristik Teknologi Persepsi Kemudahan Penggunaan <--- Karakteristik Pengguna Persepsi Kemanfaatan <--- Persepsi Kemudahan Penggunaan Niat Untuk Menggunakan <--- Persepsi Kemanfaatan Niat Untuk Menggunakan <--- Persepsi Kemudahan Penggunaan Penggunaan Teknologi <--- Perhatian Untuk Menggunakan

2,688

0,111

Sig

0,297 *

2,096

0,082

Sig

0,172 **

5,078

0,066

Sig

0,337 *

2,188

0,082

Sig

0,180 **

1,995

0,074

Sig

0,148 **

3,147

0,134

Sig

0,423 *

Sumber: Data Primer yang diolah. 2011. Keterangan : * signifikan pada α = 0.01 ** signifikan pada α = 0.05

E. Interpretasi Hasil Penelitian dan Pembahasan Setelah menilai model secara keseluruhan dan menguji hubungan kausalitas seperti yang dihipotesiskan, tahap selanjutnya adalah pembahasan hasil penelitian sebagai berikut: 1. Pengaruh Karakteristik Teknologi Terhadap Persepsi Kemudahan Penggunaan Hasil pengujian mengenai Karakteristik Teknologi terhadap Persepsi Kemudahan

Penggunaan

menunjukkan bahwa Karateristik

Teknologi

mempunyai pengaruh signifikan pada Persepsi Kemudahan Penggunaan. Hal ini ditunjukkan dengan nilai C.R sebesar 2,688 dan nilai S.E sebesar 0,111 dengan nilai Z tabel pada tingkat signifikansi 0,01 yaitu 2,56. Dengan demikian

hipotesis

yang

menyatakan

bahwa

karakteristik

teknologi

mempunyai pengaruh positif pada Persepsi Kemudahan Penggunaan dapat diterima pada tingkat signifikansi α = 0,01. Besarnya nilai estimasi Karakteristik Teknologi terhadap Persepsi Kemudahan Penggunaan sebesar 0,297 menunjukkan besarnya perubahan

commit to user


Persepsi

Kemudahan

digilib.uns.ac.id

Penggunaan

yang

disebabkan

oleh

perubahan

Karakteristik Teknologi dengan asumsi variabel yang lain konstan. Hasil penelitian ini mendukung penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Brown (2002). Hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa Karakteristik Teknologi yang ditentukan oleh empat faktor yaitu mudah dibedakan, mudah dinavigasi, konsistensi grafik, dan konsistensi istilah akan mempengaruhi persepsi pengguna teknologi SIAKAD Online bahwa teknologi tersebut mudah untuk digunakan. 2. Pengaruh Karakteristik Pengguna Pada Persepsi Kemudahan Penggunaan Hasil pengujian mengenai Karakteristik Pengguna terhadap Persepsi Kemudahan Penggunaan menunjukkan bahwa Karakteristik Pengguna mempunyai pengaruh signifikan pada Persepsi Kemudahan Penggunaan. Hal ini ditunjukkan dengan nilai C.R sebesar 2,096 dan nilai S.E sebesar 0,082 dengan nilai Z tabel pada tingkat signifikansi 0,05 yaitu 1,96. Dengan demikian hipotesis yang menyatakan bahwa Karakteristik Pengguna mempunyai pengaruh positif pada Persepsi Kemudahan Penggunaan dapat diterima pada tingkat signifikansi α = 0,05. Besarnya nilai estimasi Karakteristik Pengguna terhadap Persepsi Kemudahan Penggunaan sebesar 0,172 menunjukkan besarnya perubahan Persepsi

Kemudahan

Penggunaan

yang

disebabkan

oleh

perubahan

Karakteristik Pengguna dengan asumsi variabel yang lain konstan. Hasil penelitian ini mendukung penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Brown (2002). Hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa pengguna

commit to user


digilib.uns.ac.id

SIAKAD Online yang mempunyai kemampuan dalam menggunakan, keyakinan menggunakan tanpa bantuan, tidak gugup ketika menggunakan komputer, dan nyaman dalam menggunakan komputer akan mempunyai persepsi bahwa teknologi SIAKAD Online bahwa teknologi tersebut mudah untuk digunakan. 3. Pengaruh

Persepsi

Kemudahan

Penggunaan

Pada

Persepsi

Kemanfaatan Hasil pengujian mengenai Persepsi Kemudahan Penggunaan terhadap Persepsi Kemanfaatan menunjukkan bahwa Persepsi kemudahan Penggunaan mempunyai pengaruh signifikan pada Persepsi Kemanfaatan. Hal ini ditunjukkan dengan nilai C.R sebesar 5,078 dan nilai S.E sebesar 0,066 dengan nilai Z tabel pada tingkat signifikansi 0,01 yaitu 2,56. Dengan demikian hipotesis yang menyatakan bahwa persepsi kemudahan mempunyai pengaruh positif pada persepsi kemanfaatan dapat diterima pada tingkat signifikansi α = 0,01. Besarnya nilai estimasi Persepsi Kemudahan Penggunaan terhadap Persepsi Kemanfaatan sebesar 0,337 menunjukkan besarnya perubahan Persepsi Kemudahan Penggunaan yang disebabkan oleh perubahan Persepsi Kemanfaatan dengan asumsi variabel yang lain konstan. Hasil penelitian ini relevan dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Davis (1989) yang menyatakan bahwa meskipun pengguna potensial percaya bahwa suatu sistem tersebut terlalu sulit untuk digunakan sehingga keuntungan kinerja yang dapat diraih melalui penggunaan tidak sebanding

dengan

usaha

untuk

menggunakan

commit to user

Hasil

penelitian

ini


digilib.uns.ac.id

mengindikasikan bahwa pengguna SIAKAD Online yang mempunyai kemampuan dalam menggunakan, keyakinan menggunakan tanpa bantuan, tidak ggup ketika menggunakan komputer, dan nyaman dalam menggunakan komputer akan mempunyai persepsi bahwa teknologi SIAKAD Online bahwa teknologi tersebut mudah untuk digunakan. 4. Pengaruh Persepsi Kemanfaatan Pada Niat Untuk Menggunakan Hasil pengujian mengenai Persepsi Kemanfaatan terhadap Niat Untuk Menggunakan menunjukkan bahwa Persepsi Kemanfaatan mempunyai pengaruh signifikan pada Niat Untuk Menggunakan. Hal ini ditunjukkan dengan nilai C.R sebesar 2,188 dan nilai S.E sebesar 0,082 dengan nilai Z tabel pada tingkat signifikansi 0,05 yaitu 1,96. Dengan demikian hipotesis yang menyatakan bahwa Persepsi Kemanfaatan mempunyai pengaruh positif pada Niat Untuk Menggunakan dapat diterima pada tingkat signifikansi α = 0,05. Besarnya nilai estimasi Persepsi Kemanfaatan terhadap Niat Untuk Menggunakan sebesar 0,180 menunjukkan besarnya perubahan Niat Untuk Menggunakan yang disebabkan oleh perubahan Persepsi Kemanfaatan dengan asumsi variabel yang lain konstan. Hasil penelitian ini memperkuat penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh William Money (2004). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Persepsi Kemanfaatan yang diidentifikasikan sebagai tingkat kepercayaan seseorang bahwa suatu teknologi yang digunakan akan mampu meningkatkan kinerjanya (Davis, 1989) yaitu dengan menggunakan SIAKAD Online akan dapat lebih cepat dalam memenuhi tugas, melakukan dengan lebih baik, penyelesaian

commit to user


digilib.uns.ac.id

tugas lebih efektif, penyelesaian tugas lebih mudah, dan bermanfaat dan berpengaruh pada perhatian pengguna untuk menggunakan SIAKAD Online. 5. Pengaruh Persepsi Kemudahan Penggunaan Pada Niat Untuk Menggunakan Hasil pengujian mengenai Persepsi Kemudahan Penggunaan terhadap Niat Untuk Menggunakan menunjukkan bahwa Persepsi Kemudahan Penggunaan mempunyai pengaruh signifikan pada Niat Untuk Menggunakan. Hal ini ditunjukkan dengan nilai C.R sebesar 1,995 dan nilai S.E sebesar 0,074 dengan nilai Z tabel pada tingkat signifikansi 0,05 yaitu 1,96. Dengan demikian hipotesis yang menyatakan bahwa Persepsi Kemudahan Penggunaan mempunyai pengaruh positif pada Niat Untuk Menggunakan dapat diterima pada tingkat signifikansi α = 0,05. Besarnya nilai estimasi Persepsi Kemudahan Penggunaan terhadap Niat Untuk menggunakan sebesar 0,148 menunjukkan besarnya perubahan Persepsi Kemudahan

Penggunaan

yang

disebabkan

oleh

perubahan

Persepsi

Kemanfaatan dengan asumsi variabel yang lain konstan. Hasil penelitian ini relevan dengan penelitian sebelumnya oleh Money (2004). Hal ini terlihat dari adanya upaya pengguna untuk sumber informasi dan pengetahuan, merasa penting untuk menggunakan, dan ketertarikan untuk menggunakan SIAKAD Online. 6. Pengaruh Niat Untuk Menggunakan Pada Penggunaan Teknologi Hasil pengujian mengenai Niat Untuk Menggunakan terhadap Penggunaan Teknologi menunjukkan bahwa Niat Untuk Menggunakan mempunyai pengaruh yang signifikan pada Penggunaan Teknologi. Hal ini

commit to user


digilib.uns.ac.id

ditunjukkan dengan nilai C.R sebesar 3,147 dan nilai S.E sebesar 0,134 dengan nilai Z tabel pada tingkat signifikansi 0,01 yaitu 2,56. Dengan demikian hipotesis yang menyatakan bahwa Niat Untuk Menggunakan mempunyai pengaruh positif pada Penggunaan Teknologi dapat diterima pada tingkat signifikansi α = 0,01. Besarnya nilai estimasi Niat Untuk Menggunakan terhadap Penggunaan Teknologi sebesar 0,423 menunjukkan besarnya perubahan Niat Untuk Menggunakan yang disebabkan oleh perubahan Niat Untuk Menggunakan dengan asumsi variabel yang lain konstan. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Mahlke (2002). Hasil penelitian ini mengidentifikasikan bahwa Niat Untuk Menggunakan berpengaruh signifikan pada Penggunaan Teknologi, yaitu penggunaan dalam pengambilan mata kuliah, penggunaan dalam evaluasi prestasi akademik, dan kuantitas penggunaan SIAKAD Online.

BAB V PENUTUP

A.

KESIMPULAN Hasil

pengujian

mengenai

Karakteristik

Teknologi

pada

Persepsi

Kemudahan Penggunaan berpengaruh signifikan. Hasil penelitian ini mendukung

commit to user


digilib.uns.ac.id

penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Brown (2002). Hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa Karakteristik Teknologi yang ditentukan oleh empat faktor yaitu mudah dibedakan, mudah dinavigasi, konsistensi grafik, dan konsistensi istilah akan mempengaruhi persepsi pengguna teknologi SIAKAD Online bahwa teknologi tersebut mudah untuk digunakan. Hasil

pengujian

mengenai

Karakteristik

Pengguna

pada

Persepsi

Kemudahan Penggunaan berpengaruh signifikan. Hasil penelitian ini mendukung penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Brown (2002). Hasil penelitian ini mengindikasikan

bahwa

pengguna

SIAKAD

Online

yang

mempunyai

kemampuan dalam menggunakan, keyakinan menggunakan tanpa bantuan, tidak gugup ketika menggunakan komputer, dan nyaman dalam menggunakan komputer akan mempunyai persepsi bahwa teknologi SIAKAD Online bahwa teknologi tersebut mudah untuk digunakan. Hasil pengujian mengenai Persepsi Kemudahan Penggunaan pada Persepsi Kemanfaatan menunjukkan mempunyai berpengaruh signifikan. Hasil penelitian ini mendukung penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Brown (2002). Hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa pengguna SIAKAD Online yang mempunyai kemampuan dalam menggunakan, keyakinan menggunakan tanpa bantuan, tidak gugup ketika menggunakan komputer, dan nyaman dalam menggunakan komputer akan mempunyai persepsi bahwa teknologi SIAKAD Online bahwa teknologi tersebut mudah untuk digunakan. Hasil pengujian mengenai Persepsi Kemanfaatan pada Niat Untuk Menggunakan berpengaruh signifikan. Hasil penelitian ini memperkuat penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Money (2004). Hasil penelitian ini menunjukkan

commit to user


digilib.uns.ac.id

bahwa Persepsi Kemanfaatan yang diidentifikasikan sebagai tingkat kepercayaan seseorang bahwa suatu teknologi yang digunakan akan mampu meningkatkan kinerjanya (Davis, 1989) yaitu dengan menggunakan SIAKAD Online akan dapat lebih cepat dalam memenuhi tugas, melakukan dengan lebih baik, penyelesaian tugas lebih efektif, penyelesaian tugas lebih mudah, dan bermanfaat dan berpengaruh pada niat untuk menggunakan SIAKAD Online. Hasil pengujian mengenai Persepsi Kemudahan Penggunaan pada Niat Untuk Menggunakan berpengaruh signifikan. Hasil penelitian ini relevan dengan penelitian sebelumnya oleh Money (2004). Hal ini terlihat dari adanya upaya pengguna untuk sumber informasi dan pengetahuan, merasa penting untuk menggunakan, dan ketertarikan untuk menggunakan SIAKAD Online. Hasil pengujian mengenai Niat Untuk Menggunakan pada Penggunaan Teknologi berpengaruh signifikan pada Penggunaan Teknologi Mahlke (2002). Dalam hal ini penggunaan dalam pengambilan mata kuliah, penggunaan dalam evaluasi prestasi akademik, dan kuantitas penggunaan SIAKAD Online.

B.

KETERBATASAN Penelitian

ini

tidak

terlepas dari keterbatasan dan

kekurangan.

Keterbatasan dalam penelitian ini adalah: 1. Penelitian ini hanya terbatas pada mahasiswa S1 Reguler tahun angkatan 2008-2010 sehingga generalisasi hasil penelitian ini masih terbatas untuk semua mahasiswa Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta.

commit to user


2. Data

penelitian

digilib.uns.ac.id

diperoleh

dengan

menyebar

kuesioner

sehingga

dimungkinkan terjadi bias dalam pengisian yang dapat menyebabkan hasil penelitian berbeda. 3. Pada

penelitian

ini

baru

menganalisis

variabel

eksternal

yang

mempengaruhi persepsi kemudahan penggunaan, yaitu persepsi teknologi dan karakteristik pengguna. 4. Penelitian ini belum dapat menganalisis lebih mendalam tentang pengaruh program studi dan tahun angkatan pada persepsi dan perhatian untuk menggunakan teknologi Administrasi Akademik (SIAKAD) Online karena baru

menganalisis

kecenderungan

jawaban

responden

yang

dikelompokkan berdasarkan program studi dan tahun angkatan pada kuantitas penggunaan SIAKAD Online secara deskriptif C.

SARAN Berikut ini beberapa saran yang diberikan: 1. Saran untuk studi ke depan Studi ini bertumpu pada metode yang terbatas ruang lingkupnya, sehingga memerlukan studi-studi lanjutan untuk menggeneralisasi hasil studi pada konteks yang lebih luas dengan pengambilan sampel dalam penelitian selanjutnya dilakukan secara proporsional dengan memperhatikan kuantitas populasi. Hal ini diperlukan agar konsep yang dikonstruksi dapat ditingkatkan validitasnya. 2. Saran teoritis Hasil pengujian yang diperoleh diharapkan dapat digunakan sebagai acuan di bidang studi adopsi teknologi, dengan menganalisis variabel eksternal

commit to user


digilib.uns.ac.id

yang mempengaruhi persepsi kemanfaatan berdasarkan konsep-konsep yang dikonstruksi dari model yang telah dikemukakan oleh studi-studi terdahulu. 3. Saran Praktis Studi ini disarankan dapat memberikan pemahaman pada praktisi terhadap upaya-upaya untuk

pengembangan adopsi teknologi SIAKAD Online

Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta. Hal ini dapat dilakukan melalui upaya-upaya berikut ini : a. .Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta hendaknya memperhatikan tampilan (SIAKAD) Online dan istilah-istilah yang digunakan sehingga SIAKAD Online mudah dimengerti. b. Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta hendaknya menyediakan

informasi

tentang

SIAKAD

Online

dengan

memperkenalkannya melalui sosialisasi terutama bagi mahasiswa baru.

commit to user

PENGEMBANGAN MODEL ADOPSI TEKNOLOGI SISTEM ADMINISTRASI AKADEMIK (SIAKAD) ONLINE PADA MAHASISWA FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA

Recommend Documents