PERANAN BERBAGI MATERI KULIAH AKUNTANSI DALAM PENGGUNAAN E-LEARNING DI PERGURUAN TINGGI

PERANAN BERBAGI MATERI KULIAH AKUNTANSI DALAM PENGGUNAAN E-LEARNING DI PERGURUAN TINGGI

Abstract : Accounting education in universities faces challenges with students of the millennium generation who have social characteristics, how to use information and build different knowledge, and e-learning systems as learning facilities have not been used optimally. The study aims to examine the role of shared accounting material in influencing the use of elearning in the college environment, using a frame of technology acceptance model modified with the theory of planned behavior. Survey with object of accounting student of College of Economics Indonesia Surabaya accounting year 2016/2017 that use e-learning, with seven construct ability of using computer, perception of ease of use, perception of usability, user attitude, intention to behave, share and use of e-learning, with The instrument used a questionnaire in collecting primary data from 196 students majoring in accounting in the even semester as respondents. The results of the analysis using structural equation model - partial least squares, showed that the ability to use the computer influence perception of ease of use and perception of usability, perceived ease of use affects user attitudes and usability perceptions, user attitudes affect the intention to behave, and the intention of behaving affect the use of e -learning, whereas usability perception has no effect on user attitude and intention to behave in frames of technology acceptance. Sharing accounting materials affects user attitudes, behavioral intentions and the use of e-learning, but has no effect on usability perceptions in the frames of planned behavioral theories. The implications of the study that the preparation of teaching materials need to consider accounting material sharing activities for optimal use of e-learning. Keywords: e-learning, technology acceptance model (TAM).

1.

Pendahuluan Perkembangan teknologi informasi yang pesat saat ini, telah memengaruhi semua aspek

kehidupan pendidikan, termasuk perguruan tinggi yang melakukan inovasi dalam sistem pembelajaran dengan memanfaatkan kemajuan teknologi internet. Banyak universitas di seluruh dunia telah menggunakan sistem pembelajaran berbasis internet, meskipun keberhasilan penerapannya memerlukan pemahaman menyeluruh tentang proses penerimaan pengguna akhir (Al-Adwan, Adwan and Smedley, 2013); dan adopsi sistem pembelajaran berbasis internet yang digunakan banyak universitas memerlukan pemahaman yang solid tentang proses penerimaan pengguna (Saade and Bahli, 2005). Sistem pembelajaran berbasis internet yang disebut sebagai e-learning (electroniclearning), penggunaannya telah meluas ke berbagai sektor dengan menciptakan banyak peluang, dan e-learning menjadi semakin penting bagi akademisi karena berpotensi menjadi salah satu pengembangan aplikasi terpenting di bidang teknologi informasi (Al-Gahtani, 2014),

Simposium Nasional Akuntansi 20, Jember, 2017

1

dan e-learning

telah muncul sebagai penyumbang utama bagi pengembangan sektor

pendidikan (Agrawal, Agrawal and Agarwal, 2016). Adopsi e-learning pada perguruan tinggi sangat membantu kegiatan proses belajar mengajar, untuk menghasilkan kinerja pembelajaran yang optimal, dan beberapa universitas telah melakukan investasi yang cukup besar dalam penggunaan sistem e-learning untuk memfasilitasi proses belajar mengajar, namun sistem ini tidak digunakan oleh anggota fakultas dengan kemampuan maksimal (Fathema, Shannon and Ross, 2015), bahkan penggunaan e-learning tidak memiliki dampak signifikan terhadap kinerja mahasiswa dalam kurikulum akuntansi perpajakan (Oordt and Mulder, 2016). Banyak universitas menerapkan e-learning dengan berbagai alasan, dan jumlah adopsi e-learning di perguruan tinggi terus berkembang, namun sangat sedikit penelitian yang dilakukan untuk memverifikasi proses bagaimana mahasiswa menggunakan e-learning (Park, 2009), dan e-learning menjadi alat yang populer sebagai alat interaktif untuk pendidikan virtual, namun penggunaan dan implementasi e-learning dalam pendidikan formal tidak sesederhana yang dikatakan, karena perubahan paradigma pengajaran dan pembelajaran merupakan proses rumit yang melibatkan banyak pihak (Darmayanti, Setiani and Oetojo, 2007). Tren terbaru pendidikan tinggi telah menyiapkan sistem e-learning sistem yang memberikan akses online dalam konten pembelajaran, namun demikian, banyak hambatan untuk implementasi teknologi informasi dalam pendidikan tinggi, seperti infrastruktur teknologi, kepuasan pengguna, dan kompetensi lulusan (Park, 2009). Bahkan banyak lembaga pendidikan tinggi secara online telah gagal karena tingginya biaya teknologi, keputusan yang buruk, kompetisi, dan tidak adanya strategi bisnis, serta banyak universitas yang menyediakan e-learning mengalami kesulitan dalam mencapai strategi sukses. Hal ini mendorong penelitian yang berpusat pada mahasiswa sebagai pengguna pendidikan on-line, dengan mengidentifikasi faktor-faktor kritis terkait dengan penerimaan pengguna teknologi yang terus menjadi isu penting dalam penelitian (Park, 2009). Mahasiswa saat ini sebagian besar merupakan generasi millennial yang memiliki karakteristik sosial berbeda, cara menggunakan informasi yang berbeda dan membangun pengetahuan dan harapan berbeda tentang preferensi hidup dan pembelajaran, serta berbeda dengan kebutuhan orang-orang yang merancang sistem pendidikan saat ini (Spector et al., 2014), sehingga optimalisasi e-learning perguruan tinggi perlu memperhatikan kebiasaan (habit) mahasiswa yang senang berbagi informasi sebagai pengguna e-learning. Oleh karena itu pertanyaan penelitian bagaimana peranan berbagi terhadap penggunaan e-learning pada perguruan tinggi, dengan tujuan memperoleh dukungan empiris Simposium Nasional Akuntansi 20, Jember, 2017

2

dalam upaya optimalisasi sistem e-learning di perguruan tinggi untuk meningkatkan kualitas pendidikan tinggi, khususnya kualitas lulusan di bidang akuntansi dalam memanfaatkan teknologi informasi.

2.

Landasan Teori Untuk memahami faktor-faktor yang memengaruhi penggunaan e-learning, dalam

penelitian aspek perilaku terdapat model teoretis untuk memahami penerimaan teknologi, sebagai bingkai penelitian yang dapat digunakan untuk menyelidiki faktor penentu yang memengaruhi penerimaan teknologi informasi (Venkatesh et al., 2003), yang secara teoretis digunakan untuk mempelajari penerimaan dan perilaku pengguna, meliputi : teori tindakan beralasan (theory of reasoned action) atau TRA (Ajzen and Fishbein, 1980), dan teori perilaku terencana (theory of planned behavior) atau TPB (Ajzen, 1991), serta teori model penerimaan teknologi (theory acceptance model) atau TAM (Davis, Bagozzi and Warshaw, 1989). Theory of reasoned action atau TRA (Ajzen and Fishbein, 1980), bahwa penentu perilaku langsung adalah niat individu untuk melakukan atau tidak melakukan perilaku. Niat, pada gilirannya, dipengaruhi oleh dua faktor: sikap dan norma subjektif. Suatu kinerja perilaku dibatasi oleh kurangnya kesempatan, keterampilan, dan sumber daya yang memadai, bahkan jika seseorang sangat termotivasi oleh sikap dan norma positif, dia mungkin tidak benar-benar melakukan perilaku tertentu karena merasa kurang memiliki kendali atas aktivitasnya sendiri. Kemudian perluasan TRA dikembangkan theory of planned behavior atau TPB (Ajzen, 1991) dengan memasukkan tambahan variabel kontrol perilaku yang dirasakan. Persepsi perilaku kontrol mengacu pada persepsi individu tentang kemampuannya untuk melakukan suatu perilaku (Ajzen, 1991). Tiga komponen model TPB (sikap, norma subjektif, dan kontrol perilaku yang dirasakan) secara kolektif menjelaskan tujuan perilaku, dan model TPB telah banyak digunakan untuk menyelidiki perilaku yang berkaitan dengan elearning (Cheung and Vogel, 2013). Technology acceptance model

atau TAM (Davis, Bagozzi and Warshaw, 1989)

digunakan untuk menggambarkan penerimaan pengguna terhadap sistem informasi individual, dengan mengasumsikan bahwa penerimaan seseorang atas suatu sistem ditentukan oleh dua faktor utama : persepsi kegunaan (perceived usefulness) dan persepsi kemudahan (perceived ease of use) (Davis, Bagozzi and Warshaw, 1989). TAM dikembangkan dari teori psikologis, menjelaskan perilaku pengguna komputer atas dasar kepercayaan (belief), sikap (attitude), keinginan (intention), dan hubungan perilaku pengguna, dengan menjelaskan Simposium Nasional Akuntansi 20, Jember, 2017

3

faktor‐faktor utama dari perilaku pengguna terhadap penerimaan pengguna teknologi informasi (TI) dalam dimensi‐dimensi tertentu yang dapat mempengaruhi diterimanya TI oleh pengguna (user). Penggunaan sistem (system use) sebagai variabel dependen, sedangkan persepsi kemudahan (ease of use) dan persepsi kegunaan (usefulness) sebagai variabel independen yang menjelaskan perilaku penggunaan, dengan menambahkan variabel sikap dan niat untuk memprediksi penggunaan aktual, yang merupakan premis bahwa reaksi dan persepsi seseorang terhadap sesuatu hal akan menentukan sikap dan perilakunya (Nelvia and Harahap, 2009), dan secara diagram TAM versi asli menurut (Davis, Bagozzi and Warshaw, 1989), seperti pada Gambar 1. Perceived Usefulness External variables

Attitude toward Using

Behavioral intention to Use

Actual system Use

Perceived Ease of Use

Gambar 1 : Technology Acceptance Model (Davis, Bagozzi and Warshaw, 1989)

Beberapa penelitian menggunakan TAM versi yang asli dan diperluas untuk mengeksplorasi penerimaan mahasiswa terhadap lingkungan belajar virtual (Sánchez and Hueros, 2010); (Ngai, Poon and Chan, 2007); (Saade and Bahli, 2005); (Selim, 2007); (Venkatesh et al., 2003). Perluasan TAM dapat menunjukkan bahwa, dalam ranah penelitian lingkungan belajar virtual, model asli tidak cukup untuk menjelaskan semua aspek penerimaan pengguna. Perluasan TAM, dengan menambah akses yang dirasakan terhadap dukungan teknis secara positif memengaruhi persepsi kemudahan penggunaan dan persepsi kegunaan (Ngai, Poon and Chan, 2007), dan menambah konstruk kompatibilitas (Karahanna, Agarwal and Angst, 2006). Dalam konteks penelitian e-learning, TAM juga telah diperluas untuk menambah norma subyektif dengan menggunakan proksi teman sebaya, yang secara signifikan memoderasi hubungan antara sikap dan niat pengguna teknologi (Cheung and Vogel, 2013), dan berbagi informasi dalam lingkungan belajar kolaboratif ditemukan memengaruhi niat berperilaku terhadap pengguna aplikasi (Cheung and Vogel, 2013). Perluasan TAM dengan menambahkan variabel eksternal, yaitu kurang siapnya sistem dan pengalaman penggunaan


4

sistem ditemukan memengaruhi niat berperilaku pengguna learning management system (Alharbi and Drew, 2014), dan penambahan variabel usia dan gender ditemukan memoderasi pengaruh persepsi kemudahan dan persepsi kegunaan terhadap niat berperilaku mahasiswa pengguna e-learning di Universitas Inggris (Tarhini, Hone and Liu, 2014). Penelitian dengan perluasan TAM juga dilakukan (Lee and Lehto, 2013) terhadap 467 responden mahasiswa Universitas di Korea, dengan menambah variabel kepuasan pengguna, kekayaan konten, kecocokan teknologi, dan self-efficacy YouTube, hasilnya menunjukkan bahwa seluruh variabel tambahan menjadi prediktor signifikan terhadap persepsi kegunaan. Penelitian (Sanchez-Franco, 2010) meningkatkan model TAM dengan pengaruh kualitas afektif yang dirasakan, yang menemukan bahwa kualitas afektif yang dirasakan menunjukkan efek moderat yang signifikan pada perluasan model penerimaan teknologi. Penelitian e-learning sebelumnya yang

fokus pada adopsi dan penggunaan e-

learning, memiliki dua aliran pemkiran (Islam, 2013), yaitu : pertama aliran pemikiran yang menganalisis perilaku setelah adopsi e-learning sebagai perpanjangan dari perilaku penerimaan awal pengguna e-learning dengan kerangka teoritis TAM (Davis, Bagozzi and Warshaw, 1989), dan kedua aliran pemikiran yang menganalisis adopsi e-learning dengan kerangka teoritis model kesuksesan sistem informasi (DeLone and Mclean, 2003), dan kedua aliran pemikiran saling melengkapi keterbatasannya. Namun beberapa penelitian lebih fokus pada salah satu aliran pemikiran dengan landasan TAM yang lebih mapan, dengan menambahkan variabel anteseden dari perilaku awal pengguna e-learning dengan kerangka teori TPB (Ajzen, 1991) sebagai modifikasi TAM. Penelitian (Cheung and Vogel, 2013) memodifikasi TAM dengan mencakup faktor penentu pengendalian dari TPB (Ajzen, 1991) dengan menambahkan variabel berbagi (sharing) dengan teman sebaya yang menemukan bahwa secara signifikan memoderasi hubungan antara sikap dengan niat perilaku pengguna elearning dan kemampuan untuk berbagi informasi dalam lingkungan belajar ditemukan memengaruhi niat berperilaku pengguna aplikasi. Penelitian memodifikasi TAM dengan tambahan variabel berbagi materi kuliah akuntansi karena banyak dilakukan mahasiswa, dengan teman sebaya dalam praktik penggunaan e-learning beberapa mahasiswa lebih senang memperoleh materi kuliah akuntansi dari teman dan di share melalui aplikasi yang dimiliki. 3.

Pengembangan Hipotesis Pengembangan hipotesis memodifikasi Technology Acceptance Model (Davis, Bagozzi

and Warshaw, 1989) dengan anteseden konstruk berbagi (sharing), dengan model penelitian Gambar 2 seperti berikut. Simposium Nasional Akuntansi 20, Jember, 2017

5

BPU H1b(+) ACE

DSH

H5a(+)

H5b(+)

H3b(+)

H3a(+)

H5c(+) DBI

CAT

H2a(+)

H5d(+)

H4(+)

ELS H6(+)

H2b(+) H1a(+)

Keterangan : ACE (Computer Self Efficacy); BPU (Perceived Usefulness); BPE (Perceived Ease of Use); CAT (Attitude Toward Using); DBI (Behavioral Intention); DSH (Sharing); ELS (e-learning Usage).

BPE

Gambar 2. Model Penelitian 3.1

Pengaruh Kemampuan Menggunakan Komputer (ACE) terhadap Persepsi Kegunaan (BPU) dan Persepsi Kemudahan Penggunaan (BPE). Computer

kemampuannya

Self

Efficacy (ACE)

menggunakan

komputer

menggambarkan untuk

persepsi

menyelesaikan

individu

tentang

tugas-tugas

seperti

menggunakan paket- paket software untuk analisis data dan tugas lainnya. Kemampuan dalam mengoperasikan program komputer dapat mendorong seseorang memberikan pendapat mengenai kemudahan penggunaan sistem informasi yang ada. Bekerja dengan suatu sistem yang mampu menghasilkan kinerja yang baik serta cara mengoperasikannya tidak menimbulkan kesulitan akan membuat karyawan berpendapat bahwa sistem tersebut mudah digunakan. Penelitian (Maharsi and Mulyadi, 2007) menemukan bahwa computer self efficacy berpengaruh positif pada minat menggunakan internet banking secara tidak langsung melalui perceived usefulness dan perceived ease of use, yang mendukung penelitian (Wang, 2002). Penelitian lain yang dilakukan oleh (Saifudin, Nindyowati and Damajanti, 2013) dalam penelitiannya menyebutkan bahwa computer self efficacy berpengaruh positif terhadap ketertarikan mahasiswa dalam menggunakan internet jika dilihat dari kemudahan penggunaannya (perceived ease of use). H1a.: Kemampuan menggunakan computer (ACE) berpengaruh positif terhadap persepsi kemudahan penggunaan (BPE) e-learning. H1b.: Kemampuan menggunakan computer (ACE) berpengaruh positif terhadap persepsi kegunaan (BPU) e-learning.


6

2.3.2 Pengaruh Persepsi Kemudahan Penggunaan (BPE) terhadap Persepsi Kegunaan (BPU) dan Sikap Pengguna (CAT). Persepsi kemudahan penggunaan sebagai tingkat keyakinan seseorang bahwa dalam menggunakan sistem tertentu tidak diperlukan usaha yang keras. Meskipun usaha menurut setiap orang bebeda-beda tetapi pada umumnya untuk menghindari penolakan dari pengguna sistem atas sistem yang dikembangkan, maka sistem harus mudah diaplikasikan oleh pengguna tanpa mengeluarkan usaha

yang dianggap memberatkan. Persepsi

kemudahan penggunaan merupakan salah satu konstruk dalam TAM yang telah diuji dalam penelitian (Davis, 1989). Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa faktor ini terbukti dapat

menjelaskan

alasan

seseorang

dalam menggunakan sistem informasi dan

menjelaskan bahwa sistem baru yang sedang dikembangkan diterima oleh pengguna. Beberapa penelitian lainnya juga memberikan bukti mengenai pengaruh yang signifikan dari variabel persepsi kemudahan penggunaan (perceived ease of use) terhadap sikap pengguna (attitude toward using) dan persepsi kegunaan (perceived usefulness). Hasil dari penelitian (Ari, 2013) membuktikan bahwa kemudahan penggunaan persepsian dalam Technology Acceptance Model berpengaruh positif terhadap sikap perilaku dalam menggunakan Core Banking System. H2a.: Persepsi kemudahan penggunaan (BPE) berpengaruh positif terhadap persepsi kegunaan (BPU) e-learning. H2b.: Persepsi kemudahan penggunaan (BPE) berpengaruh positif terhadap sikap pengguna (CAT) e-learning.

2.3.3 Pengaruh Persepsi Kegunaan (BPU) terhadap Sikap Pengguna (CAT). Persepsi

kegunaan

(perceived

usefulness)

adalah

sejauh

mana

seseorang

percaya bahwa menggunakan suatu teknologi akan meningkatkan kinerjanya. Dari definisi tersebut dapat diketahui bahwa kegunaan persepsian merupakan suatu kepercayaan tentang proses pengambilan keputusan. Jika seseorang merasa percaya bahwa sistem berguna maka dia akan menggunakannya. Sebaliknya jika seseorang merasa percaya bahwa sistem informasi kurang berguna maka dia tidak akan menggunakannya. Penelitian-penelitian sebelumnya menunjukan bahwa konstruk kegunaan persepsian mempengaruhi secara positif dan signifikan terhadap penggunaan sistem informasi (Davis, 1989); (Ari, 2013). Penelitian sebelumnya menunjukan bahwa kegunaan persepsian merupakan konstruk yang paling banyak signifikan dan penting yang mempengaruhi sikap,


7

niat dan perilaku dalam penggunaan teknologi dibanding konstruk yang lain. H3a.: Persepsi kegunaan (BPU) berpengaruh positif terhadap sikap pengguna (CAT) elearning. H3b.: Persepsi kegunaan (BPU) berpengaruh positif terhadap niat berperilaku pengguna (DBI) e-learning.

2.3.4 Pengaruh Sikap Pengguna (CAT) e-learning terhadap Minat Perilaku (DBI) Attitude merupakan cermin perasaan suka atau tidak suka tentang kinerja dari target perilaku yang telah dilakukan (Davis, 1989), dan behavioral intention to use sebagai kecenderungan atas perilaku pengguna untuk tetap menggunakan suatu teknologi (Davis, 1989). Sikap yang berupa perasaan suka atau tidak suka dapat dijadikan faktor yang mempengaruhi minat atau keinginan seseorang dalam melakukan sesuatu. Beberapa penelilian yang dilakukan sebelumnya menunjukkan hubungan yang signifikan antara sikap dengan minat penggunaan sistem informasi (Ari, 2013). H4.:

Sikap pengguna (CAT) e-learning berpengaruh positif terhadap minat perilaku (DBI).

2.3.5 Pengaruh Berbagi (DSH) terhadap Persepsi Kegunaan e-learning (BPU), Sikap Pengguna e-learning (CAT), Niat Berperilaku (DBI) dan Penggunaan e-learning (ELS). Berbagi sebagai persepsi bahwa partisipasi meningkatkan reputasi profesional seseorang dan pengalaman individu dalam praktik merupakan prediktor penting untuk kontribusi individu (Wasko and Faraj, 2005) dan berbagi merupakan aspek penting bagi mahasiswa dalam lingkungan berbasis web untuk berbagi informasi dan dokumen, berpartisipasi dalam materi kuliah akuntansi secara on-line, dan mengelola sumber daya dalam situs web (Cheung and Vogel, 2013). Oleh karena itu berbagi akan memengaruhi sikap dan persepsi mahasiswa tentang kegunaan e-learning. Maka hipotesis yang disusun sebagai berikut : H5a.: Berbagi (DSH) berpengaruh positif terhadap persepsi kegunaan (BPU) e-learning. H5b.: Berbagi (DSH) berpengaruh positif terhadap sikap penggunaan (CAT) e-learning. Berbagi pengetahuan di komunitas pembelajaran virtual atau e-learning dapat diperluas sebagai persepsi penciptaan pengetahuan atau kemampuan diri (self-efficacy), dan di

definisikan

sebagai

keyakinan

mahasiswa

tentang

kemampuannya

untuk


8

mengartikulasikan gagasan dan pengalaman, mensitesis pengetahuan dari berbagai sumber dan belajar dari orang lain (Chen, Chen and Kinshuk, 2009), dan hasil penelitian menunjukkan bahwa self-efficacy memengaruhi niat perilaku dan penggunaan sistem (Cheung and Vogel, 2013). Dalam theory of planned behavior (Ajzen, 1991) bahwa persepsi berbagi dapat dianggap sebagai penilaian terhadap kemampuan sumber daya seseorang untuk berperilaku, dan sebagai jenis kontrol perilaku (Dillon and Morris, 1996). Berbagi dalam kegiatan kolaboratif memiliki efek langsung pada niat berperilaku (behavior intention) (Liaw, Chen and Huang, 2008), dan juga memiliki efek langsung pada penggunaan sistem (system usage) (Jarvenpaa and Staples, 2000), maka hipotesis disusun sebagai berikut : H5c.: Berbagi (DSH) berpengaruh positif terhadap niat berperilaku (DBI). H5d.: Berbagi (DSH) berpengaruh positif terhadap penggunaan e-learning (ELS).

2.3.6 Pengaruh Niat Berperilaku (BEI) terhada Penggunaan e-learning (EUS) Niat berperilaku adalah sebagai prediksi yang baik terhadap penggunaan elearning. Niat (intention) didefinisikan sebagai suatu keinginan seseorang untuk melakukan suatu perilaku tertentu (Jogiyanto 2007). Pada dasarnya, minat (intention) dan perilaku actual (actual behavior) merupakan dua hal yang berbeda. Minat (intention) merupakan keinginan seseorang untuk melakukan perilaku. Namun minat tersebut hanya berupa minat atau keinginan, belum tercermin dalam tindakan atau perilaku. Sedangkan perilaku aktual (actual behavior) adalah tindakan atau kegiatan nyata yang dilakukan dipengaruhi oleh minat (Ari, 2013). H6.:

Niat berperilaku (DBI) berpengaruh positif terhadap penggunaan e-learning (ELS).

4.

Metode Penelitian Metode penelitian kuantitatif yang dilakukan dengan menggunakan data primer, yang

dipaparkan populasi, sampel, definisi operasional variabel, dan teknik analisis. 4.1.

Obyek Penelitian Objek penelitian adalah mahasiswa akuntansi Strata-1 Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi

Indonesia (STIESIA) Surabaya, tahun ajar 2016/2017 yang sudah menempuh mata kuliah “Metodologi Penelitian Akuntansi”, atau mahasiswa akuntansi yang pernah menggunakan elearning untuk mata kuliah akuntansi, serta telah menempuh mata kuliah Sistem Informasi Akuntansi, dengan jumlah 1.204 mahasiswa pada kelas malam, dan kelas siang, yang kuliah pada semester genap dari semester IV, VI dan VIII dan pemilihan sampel penelitian berdasarkan metode slovin. Simposium Nasional Akuntansi 20, Jember, 2017

9

4.2.

Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel Tabel 1. : Definisi Operasional Variabel

Konstruk (Referensi) ACE – Kemam puan menggu nakan Komputer (Compeau and Higgins, 1995)

Definisi

Instrumen

Kode

Kemampuan maha  Saya yakin menggunakan e-learning tanpa ada siswa dalam melaku orang yang menunjukkan caranya. kan tugas-tugas yang  Saya yakin menggunakan e-learning walaupun berhubungan dengan hanya memiliki petunjuk on-line. teknologi informasi  Saya yakin menggunakan e-learning setelah melihat orang lain menggunakan. (e-learning)  Saya yakin menggunakan e-learning selama memiliki waktu untuk menyelesaikan tugas.  Saya yakin menggunakan e-learning selama ada orang menunjukkan caranya. Sejauh mana maha  Menggunakan e-learning akan meningkatkan siswa percaya bahwa efektifitas belajar akuntansi saya menggunakan e-  Menggunakan e-learning akan meningkat kan learning akan me kinerja kuliah akuntansi saya ningkatkan kinerja  Menggunakan e-learning akan meningkat kan produktivitas dalam kuliah akuntansi saya nya  Saya membuktikan e-learning berguna untuk belajar akuntansi bagi saya Sejauh mana maha  Kemudahan dalam mempelajari e-learning siswa menggunakan  Kemudahan dalam menggunakan e-learning e-learning tanpat  Mudah untuk menjadi terampil dgn e-learning  E-learning jelas dan mudah dimengerti banyak usaha

ACE1

Sikap terhadap peng  Saya tidak menyukai menggunakan e-learning gunaan e-learning yg  Saya memiliki sikap yang baik menggunakan eberbentuk penerima learning an atau penolakan  Saya percaya ini ide bagus untuk menggunakan elearning untuk kuliah akuntansi  Menggunakan e-learning adalah ide yg buruk DBI – Niat berKecenderungan peri  Saya berniat menggunakan e-learning smt ini perilaku laku mahasiswa un  Saya sering menggunakan e-learning berulang (Agarwal. and tuk tetap menggu  Saya bermaksud membuka e-learning sering kali Prasad., 1999) nakan e-learning di perkuliahan akuntansi DSH – Berbagi Kemampuan maha  Saya merasa yakin bisa mengunduh dan berbagi (Wasko & siswa untuk mengarti materi kuliah akuntansi dengan e-learning kulasikan gagasan dan  Saya dapat menyampaikan notisi dengan eFaraj,2005; pengalaman,men Fishben & learning sitesis pengetahuan  Saya merasa yakin bisa berbagi informasi untuk Ajzen,1975) dari berbagai sumber membantu mahasiswa lain dengan e-learning dan belajar.  Saya dapat berbagi dokumen dari e-learning ELS –Pengguna Kondisi sebenarnya  Menggunakan e-learning selama perkuliahan an e-learning penggunaan e-learn  Sering membuka e-learning (Venkatesh et al., ing  Menggunakan dan mencoba e-learning dalam 2003) setiap pengerjaan tugas akuntansi

CAT1 CAT2

BPU – Persepsi Kegunaan (Davis, Bagozzi and Warshaw, 1989)

BPE – Persepsi Kemudahan (Davis, Bagozzi and Warshaw, 1989) CAT – Sikap Pengguna (Agarwal. and Prasad., 1999)

ACE2 ACE3 ACE4 ACE5 BPU1 BPU2 BPU3 BPU4 BPE1 BPE2 BPE3 BPE4

CAT3 CAT4 DBI1 DBI2 DBI3 DSH1 DSH2 DSH3 DSH4 ELS1 ELS2 ELS3

Tabel 1, konstruk yang digunakan dalam penelitian ini adalah kemampuan menggunakan komputer (computer self efficacy), persepsi kemudahan (perceived ease of use), persepsi kegunaan (perceived usefulness), sikap terhadap penggunaan (attitude toward


10

using), niat berperilaku (behavioral intention), berbagi (sharing), dan penggunaan e-learning (e-learning usage). Pengukuran tiap-tiap konstruk menggunakan skala likert 1 sampai dengan 7 yang mempunyai arti sebagai berikut (1) sangat tidak setuju, (2) tidak setuju, (3) kurang setuju, (4) netral, (5) agak setuju, (6) setuju, dan (7) sangat setuju.

3.3.

Teknik Analisis Teknik analisis untuk menguji hipotesis digunakan Struktural Equation Model –

Partial Least Square (SEM-PLS), dengan melakukan evaluasi outer model dan inner model. Outer model merupakan model pengukuran untuk menilai validitas dan reliabilitas model, sedangkan inner model merupakan evaluasi struktural untuk menilai hubungan antara konstruk atau variabel laten (Hartono & Abdillah, 2009).

5.

Hasil dan Diskusi Hasil penelitian disajikan sampel, statistik deskriptif, evaluasi model pengukuran

(outer model), dan evaluasi model struktural (inner model). 4.1.

Populasi dan Sampel Populasi penelitian seluruh mahasiswa akuntansi STIESIA Surabaya tahun ajar

2016/2017 yang telah menempuh mata kuliah metodologi penelitian akuntansi, dan Sistem Informasi Akuntansi (SIA) serta pernah menggunakan e-learning untuk mata kuliah akuntansi, dengan pemilihan sampel metode Slovin, dengan rumus : N/{1 + N (e)2}; dan penjelasan N=populasi, e=error; diperoleh jumlah sampel = 1.240/{1 + 1.240 (e)2} = 1.240/4,01=309, dengan tingkat respon kuesioner seperti Tabel 2. Tabel 2 : Tingkat Respon Kuesioner Indikator Kelas Malam Kelas Siang Kuesioner dikirim 135 174 Kuesioner tidak direspon 39 51 Kuesioner diterima kembali 96 123 Kuesioner tidak lengkap 6 17 Kuesioner sebagai sampel 90 106

Jumlah 309 90 219 23 196

Prosen 100 29,1 70,9 7,4 63,5

Jumlah 196 responden yang datanya dapat diolah sebagai sampel penelitian, dengan tingkat respon sebesar 63,5% dari jumlah kuesioner, dengan karakteristik 72% atau 141 mahasiswa perempuan.


11

4.2.

Statistik Deskriptif Statistik deskriptif jawaban responden akan dijelaskan setiap variabel, yang

menunjukkan jumlah responden (n), nilai minimum (min), nilai maksimun (max), mean, standar deviasi, dan proporsi jawaban. 4.2.1 Kemampuan Menggunakan Komputer (Computer Self Efficacy) Kemampuan menggunakan komputer responden pada Tabel 3, menunjukkan bahwa nilai mean indikator ACE4 yang paling tinggi 4,55, sedangkan tiga indikator lainnya ACE1, ACE2, ACE3 dan ACE5 nilainya lebih kecil, tetapi seluruh indikator memiliki mean >4. Indikator ACE4 menunjukkan kuatnya keyakinan diri responden dapat menyelesaikan tugas menggunakan e-learning. Indikator ACE5 secara proporsi jumlah responden menilai >4 sebanyak 85%, sehingga secara umum responden memiliki kepercayaan diri dalam menggunakan e-learning selama ada cara yang menunjukkan pengoprasian e-learning. Tabel 3. : Statistik Deskriptif Indikator Computer Self Efficacy Indikator N Min Max Mean Std deviasi Proporsi ≥ 4 ACE1 196 2 7 4.44 1.64 84% ACE2 196 2 7 4.45 1.48 93% ACE3 196 2 6 4.49 1.11 87% ACE4 196 2 7 4.55 1.38 91% ACE5 196 2 6 3.85 1.21 85%

Responden yang memberikan jawaban minimum dengan nilai 2, dari seluruh indikator dari Computer self efficacy (ACE) adalah ACE5 memiliki proporsi 15% dibawah nilai 4, dengan nilai mean 3,85, namun kondisi tersebut masih dibawah dari separoh dari proporsi seluruh responden, sehingga jawaban responden masih dominan keyakinannya dapat menggunakan e-learning. 4.2.2

Persepsi Kemudahan Penggunaan (Perceived Ease of Use) Persepsi kemudahan penggunaan pada Tabel 4, menunjukkan bahwa nilai mean

tertinggi pada indikator BPU1 dengan nilai 4,47, yang berarti responden memiliki persepsi bahwa kemudahan dalam mempelajari e-learning sangat tinggi, dan secara proporsi jawaban responden dari keempat indikator perceived ease of use memiliki dominasi nilai ≥ sebanyak 92%, yang berarti persepsi responden terhadap e-learning sangat mudah digunakan. Tabel 4. : Statistik Deskriptif Indikator Perceived Ease of Use Indikator N Min Max Mean Std deviasi Proporsi ≥ 4 BPU1 196 2 7 4.47 1.70 92% BPU2 196 2 7 4.37 1.60 87% BPU3 196 2 7 4.15 1.64 82% BPU4 196 2 7 4.21 1.73 71%


12

Responden yang memiliki persepsi dengan nilai dibawah 4 relatif sangat kecil, yaitu dibawah 29% khususnya pada indikator BPU4 yang merupakan indikator bahwa dipersepsikan e-learning sangat jelas dan mudah dimegerti oleh responden. 4.2.3 Persepsi Kegunaan (Perceived Usefulness) Persepsi kegunaan pada Tabel 5, menunjukkan bahwa nilai mean tertinggi pada indikator BPE3 dengan nilai 4,15, yang berarti responden memiliki persepsi bahwa dengan elearning akan meningkatkan produktifitas dalam akuntansi mahasiswa, dan secara proporsi jawaban responden dari keempat indikator perceived usefulness memiliki dominasi 91% dengan nilai ≥ 4, yang berarti persepsi responden terhadap e-learning sangat berguna bagi mahasiswa untuk belajar akuntansi. Tabel 5. : Statistik Deskriptif Indikator Perceived Usefulness Indikator N Min Max Mean Std deviasi Proporsi ≥ 4 BPE1 196 2 7 4.12 1.39 85% BPE2 196 2 7 3.95 1.52 84% BPE3 196 2 7 4.15 1.43 91% BPE4 196 2 7 4.07 1.39 79%

Responden yang memiliki persepsi dengan nilai dibawah 4 relatif sangat kecil, yaitu proporsinya dibawah 21% khususnya pada indikator BPE4 yang merupakan indikator bahwa dipersepsikan bahwa e-learning terbukti sangat berguna bagi individu mahasiswa. 4.2.4 Sikap Pengguna (Attitude Toward Using) Sikap pengguna pada Tabel 6, menunjukkan bahwa nilai mean tertinggi pada indikator CAT3 dengan nilai 4,31, yang berarti responden memiliki sikap bahwa menggunakan e-learning merupakan ide yang bagus untuk kuliah akuntansi, dan secara proporsi jawaban responden dari keempat indikator attitude toward using memiliki dominasi 89%, yang berarti sikap responden terhadap e-learning pengunaannya sangat tinggi untuk perkuliahan akuntansi. Tabel 6. : Statistik Deskriptif Indikator Attitude Toward Using Indikator N Min Max Mean Std deviasi Proporsi ≥ 4 CAT1 196 2 7 4.21 1.36 84% CAT2 196 2 7 4.26 1.51 79% CAT3 196 2 7 4.29 1.43 89% CAT4 196 1 5 3.31 1.33 42%

Responden yang memiliki sikap dengan nilai dibawah 4 relatif sangat besar, yaitu proporsinya 58% khususnya pada indikator CAT4 yang merupakan indikator bahwa sikap


13

responden menggunakan e-learning merupakan ide yang buruk, yang berarti lebih dari separoh mahasiswa akuntansi memiliki sikap menggunakan e-learning merupakan ide yang baik. 4.2.5

Niat Berperilaku (Behavioral Intention) Ninat berperilaku pada Tabel 7, menunjukkan bahwa nilai mean tertinggi pada

indikator BEI1 dengan nilai 4,29, yang berarti responden memiliki minat perilaku yang tinggi untuk menggunakan e-learning pada perkuliah semester ini atau dalam jangka pendek, dan secara proporsi dari ketiga indikator behavioral intention memiliki dominasi dengan nilai 4 keatas sebesar 95%, yang berarti niat untuk menggunakan e-learning dalam kuliah akuntansi pada semester ini sangat tinggi. Tabel 7. : Statistik Deskriptif Indikator Behavioral Intention Indikator N Min Max Mean Std deviasi Proporsi ≥ 4 DBI1 196 2 7 4.46 1.58 95% DBI2 196 2 7 4.39 1.59 96% DBI3 196 2 7 4.36 1.46 97%

Responden yang memiliki minat perilaku dengan nilai dibawah 4 relatif sangat kecil, yaitu proporsinya sebesar 3% khususnya pada indikator DBI3 yang merupakan indikator bahwa niat untuk tidak menggunakan e-learning dalam perkuliahan akuntansi sangat kecil. 4.2.6 Berbagi (Sharing) Materi Kuliah Akuntansi Berbagi materi kuliah akuntansi pada Tabel 8, menunjukkan bahwa nilai mean tertinggi pada indikator DSH1 dengan nilai 4,38, yang berarti responden memiliki keyakinan mengunduh materi kuliah akuntansi dan berbagi dengan mahasiswa lainnya, dan secara proporsi jawaban responden dari keempat indikator sharing memiliki dominasi dengan nilai jawaban 4 keatas sebesar 91%, yang berarti keyakinan yang tinggi untuk mengunduh dan berbagi materi kuliah akuntansi.

Indikator DSH1 DSH2 DSH3 DSH4

Tabel 8. : Statistik Deskriptif Indikator Sharing N Min Max Mean Std deviasi Proporsi ≥ 4 196 2 7 4.38 1.45 91% 196 2 7 4.35 1.44 87% 196 2 7 4.36 1.38 81% 196 2 7 4.29 1.36 77%

Responden yang memiliki persepsi dengan nilai dibawah 4 relatif sangat besar, yaitu proporsinya dibawah 27% khususnya pada indikator DSH4 yang merupakan indikator bahwa niat menggunakan e-learning seringkali di perkuliahan akuntansi. 4.2.7

Penggunaan e-learning (e-learning Usage) Simposium Nasional Akuntansi 20, Jember, 2017

14

Penggunaan aktual pada Tabel 8, menunjukkan bahwa nilai mean tertinggi pada indikator ELS3 dengan nilai 4,67, yang berarti responden menggunakan dan mencoba elearning dalam setiap mengerjakan tugas kuliah akuntansi sangat tinggi, dan secara proporsi dari ketiga indikator actual use memiliki dominasi 94% dengan nilai jawaban diatas 4, yang berarti responden menggunakan dan mencoba e-learning pada mata kuliah akuntansi dalam setiap mengerjakan tugasnya. Tabel 9. : Statistik Deskriptif Indikator e-learning Usage Indikator N Min Max Mean Std deviasi Proporsi ≥ 4 ELS1 196 2 7 4.56 1.58 86% ELS2 196 2 7 4.44 1.68 81% ELS3 196 2 7 4.67 1.64 94%

Responden yang menggunakan aktual dengan nilai dibawah 4 relatif sangat besar, yaitu proporsinya dibawah 19% khususnya pada indikator ELS2 yang merupakan indikator bahwa sering membuka atau mengoperasikan e-learning pada mata kuliah akuntansi sangat kecil.

4.3.

Evaluasi Model Pengukuran (Outer Model) Evaluasi model pengukuran (outer model) dalam SEM-PLS dengan

konstruk

kemampuan menggunakan komputer (ACE), persepsi kegunaan (BPU), persepsi kemudahaan penggunaan, (BPE), sikap pengguna (CAT), niat berperilaku (DBI), dan penggunaan elearning (ELS), yang ketujuh konstruk dengan indikator refleksif (sesuai arah panah dari konstruk ke indikator) 1, dan evaluasi model pengukuran (outer model) terdiri dari : (a.) validitas convergent, (b.) validitas discriminant, dan (c.) reliabilitas. 4.3.1 Validitas Convergent Validitas covergent di nilai dengan besarnya loading factor dan average variance extracted (AVE). Loading factor dengan rule of thumb nilainya diatas 0,70 dan digunakan uji t-statistik. Average variance extracted (AVE) dengan rule of thumb nilainya diatas 0,50. Tabel 10 menunjukkan bahwa nilai loading factor pada nilai original sample estimate seluruhnya > 0,70, dan t-statistik >1,96 serta nilai AVE ketujuh konstruk adalah lebih dari 0.5., maka semua indikator memenuhi validitas konvergen.

1

Jika arah panahnya dari indikator ke konstruk, maka disebut formatif. Simposium Nasional Akuntansi 20, Jember, 2017

15

Tabel 10. : Evaluasi Model Pengukuran Validitas Konvergen Konstruk -> indikator

Original sample est.

Mean of sub samples

Standard deviation

ACE ACE1 <- ACE 0.792 0.791 0.026 ACE2 <- ACE 0.841 0.841 0.019 ACE3 <- ACE 0.722 0.722 0.032 ACE4 <- ACE 0.834 0.833 0.022 ACE5 <- ACE 0.879 0.878 0.018 BPE BPE1 <- BPE 0.834 0.833 0.022 BPE2 <- BPE 0.797 0.795 0.025 BPE3 <- BPE 0.760 0.758 0.034 BPE4 <- BPE 0.794 0.793 0.027 BPU BPU1 <- BPU 0.899 0.899 0.013 BPU2 <- BPU 0.876 0.875 0.021 BPU3 <- BPU 0.875 0.874 0.020 BPU4 <- BPU 0.869 0.868 0.018 CAT CAT1 <- CAT 0.881 0.880 0.016 CAT2 <- CAT 0.894 0.893 0.017 CAT3 <- CAT 0.886 0.885 0.017 CAT4 <- CAT 0.880 0.878 0.021 DBI DBI1 <- DBI 0.906 0.905 0.016 DBI2 <- DBI 0.906 0.906 0.018 DBI3 <- DBI 0.901 0.899 0.018 DSH DSH1 <- DSH 0.934 0.934 0.007 DSH2 <- DSH 0.933 0.932 0.011 DSH3 <- DSH 0.909 0.909 0.015 DSH4 <- DSH 0.933 0.933 0.010 ELS ELS1 <- ELS 0.923 0.923 0.013 ELS2 <- ELS 0.881 0.881 0.022 ELS3 <- ELS 0.883 0.880 0.022 Sumber : Output PLS (2017). Bootstrapiing.outer_loading.

T-Statistic

Avg.var. extr (AVE)

0.665 30.057 43.996 22.657 37.342 48.162 0.635 37.638 31.410 22.035 29.828 0.774 70.311 42.255 44.473 48.893 0.784 54.422 53.399 50.807 41.181 0.818 57.025 50.382 51.155 0.860 128.349 88.390 62.321 89.190 0.802 69.539 39.254 39.385

4.3.2 Validitias Diskriminan Validitas diskriminan dievaluasi dengan nilai cross loading, yaitu korelasi indikator terhadap konstruknya lebih tinggi dibanding terhadap konstruk lainnya, dan uji akar kuadrat AVE dengan rule of thumb nilainya > antara konstruk dengan konstruk lainnya. Tabel 11 menunjukkan bahwa nilai enam konstruk ACU, ATU, BEI, CSE, PEU dan POU memiliki cross loading factor nilai korelasi indikator dengan kontruknya antara 0,760– 0,934 (cetak tebal) dan lebih besar dari korelasi dengan konstruk lainnya, serta nilai akar kuadrat AVE seluruh konstruk > 0,70 dan lebih besar terhadap konstruk lainnya, yang berarti keenam indikator pengukuran memenuhi validitas diskriminan.


16

Tabel 11 : Cross Loading, Squares root AVE dan Composite Reliability Konstruk/ Dimensi

ACE ACE1 ACE2 ACE3 ACE4 ACE5 BPE BPE1 BPE2 BPE3 BPE4 BPU BPU1 BPU2 BPU3 BPU4 CAT CAT1 CAT2 CAT3 CAT4 DBI DBI1 DBI2 DBI3 DSH DSH1 DSH2 DSH3 DSH4 ELS ELS1 ELS2 ELS3

ACE

BPE

BPU

CAT

DBI

DSH

ELS

Sq. root √AVE

Composite Reliability

0.815

0.908

0.797

0.874

0.880

0.932

0.885

0.936

0.904

0.931

0.927

0.961

0.896

0.924

0.792 0.841 0.722 0.834 0.879 0.834 0.797 0.760 0.794 0.899 0.876 0.876 0.869 0.881 0.894 0.886 0.880 0.906 0.906 0.901 0.934 0.933 0.909 0.933 0.923 0.881 0.883

Sumber : Output PLS (2017). Bootstrapiing.outer_loading.

4.3.3 Reliabilitas Reliabilitas dalam PLS menggunakan nilai composite reliability, karena Cronbach’s Alpha dalam menguji reliabilitas konstruk memberikan nilai yang lebih rendah (under estimate) (Latan dan Ghozali, 2012), dan uji reliabilitas dengan composite reliability dengan rule of thumb > 0,70 untuk confirmatory research.


17

Hasil pengujian composite reliability pada Tabel 10 dari ketujuh konstruk dalam model menunjukkan nilai antara 0,874 – 0,961 semua memenuhi kriteria reliabilitas. Hasil evaluasi model pengukuran (outer models) bahwa semua pengukuran indikator refleksif dalam model memenuhi kriteria valid dan reliabel. 4.4.

Evaluasi Model Struktural (Inner Model) Evaluasi model structural pengaruh berbagi (DSH), kemampuan menggunakan

komputer (ACE), persepsi kegunaan (BPU), persepsi kemudahan penggunaan (BPE), sikap pengguna (CAT), niat berperilaku (DBI), terhadap penggunaan e-learning (ELS), Gambar 3.

Gambar 3. : Evaluasi Model Struktural Peranan Berbagi dalam Penggunaan e-learning

Hipo tesis H1a H1b H2a H2b H3a H3b H4 H5a H5b H5c H5d H6

Konstruk ACE -> BPE ACE -> BPU BPE -> BPU BPE -> CAT BPU -> CAT BPU -> DBI CAT -> DBI DSH -> BPU DSH -> CAT DSH -> DBI DSH -> ELS DBI -> ELS

Tabel 12 : Hasil Uji Model Struktural (Inner Model) Org.sample mean of Standard Testimate subsamples deviation Statistic 0.718 0.722 0.027 26.395 0.059 0.061 0.022 2.651 0.925 0.925 0.049 18.848 0.743 0.735 0.093 7.983 0.065 0.066 0.063 1.033 -0.258 -0.262 0.104 2.470 0.889 0.896 0.096 9.239 0.016 0.015 0.049 0.333 0.183 0.190 0.071 2.565 0.325 0.322 0.091 3.568 0.362 0.366 0.084 4.331 0.593 0.589 0.083 7.180

Hasil Uji Sign Signifikan Signifikan Signifikan Signifikan Tidak sign Tidak sign Signifikan Tidak sign Signifikan Signifikan Signifikan Signifikan

R2 0,513 0,968 0,969

0,913

0,881

Sumber : Output PLS (2017). bootstrapping.inner_weights. *) Level of significance 0,05


18

Hipotesis 1a : Kemampuan Menggunakan Komputer (ACE) Berpengaruh Positif Terhadap Persepsi Kemudahan Penggunaan (BPE) e-learning. Kemampuan menggunakan komputer terhadap persepsi kemudahan penggunaan elearning (ACE->BPE) pada Tabel 12 menunjukkan nilai t-statistic sebesar 26,395 atau ≤ 1,96, yang berarti bahwa kemampuan menggunakan komputer (computer self efficacy) berpengaruh terhadap persepsi kemudahan penggunaan (perceived ease of use) e-learning, maka dapat dinyatakan bahwa Hipotesis 1a diterima. Hasil ini mendukung penelitian (Wang, 2002); (Maharsi and Mulyadi, 2007), namun mendukung penelitian Zahra (2009) yang menemukan bahwa konstruk CSE (computer self efficacy) tidak berhubungan terhadap POU (perceived of usefulness). Penjelasan Zahra (2009) bahwa CSE sebagai internal control dapat mempengaruhi secara langsung persepsi kemudahan penggunaan, sedangkan tidak dapat secara langsung mempengaruhi persepsi kegunaan, persepsi kegunaan lebih mengarah kepada hasil. Ketidakkonsistenan hasil penelitian ini dapat disebabkan kemajuan teknologi yang semakin meningkat menuntut dinamisasi keberadaan perangkat lunak akuntasi untuk mempermudah tugas seorang akuntan dalam penyusunan laporan keuangan, serta mampu memangkas tugas akuntan, yang juga dirasakan mahasiswa pada masa perkuliahan, serta dukungan responden yang setuju bahwa perangkat lunak akuntansi berguna dalam meningkatkan kinerjanya. Hipotesis 1b : Kemampuan Menggunakan Komputer (ACE) Berpengaruh Positif Terhadap Persepsi Kegunaan (BPU) e-learning. Kemampuan menggunakan komputer terhadap persepsi kemudahan penggunaan (ACE -> BPU) pada Tabel 12 menunjukkan nilai t-statistic sebesar 2,651 atau ≥ 1,96, yang berarti bahwa kemampuan menggunakan komputer (computer self efficacy) berpengaruh terhadap persepsi kemudahan penggunaan (perceived ease of use) perangkat lunak akuntansi, maka dapat dinyatakan bahwa Hipotesis 1b diterima. Hasil ini mendukung penelitian (Wang, 2002); (Maharsi and Mulyadi, 2007); (Saifudin, Nindyowati and Damajanti, 2013), yang menemukan bahwa kemampuan menggunakan komputer dapat membantu seseorang untuk menilai apakah suatu sistem informasi itu lebih fleksibel, mudah dipahami dan mudah pengoperasiannya. Seseorang yang memiliki computer self efficaccy tinggi akan mudah untuk beradaptasi dengan teknologi yang baru dan tidak mengalami kesulitan dalam mengoperasikannya sehingga seseorang akan beranggapan bahwa sistem tersebut mudah.


19

Hipotesis 3a : Persepsi Kemudahan Penggunaan (PEU) Berpengaruh Positif Terhadap Sikap Pengguna (CAT) Perangkat Lunak Akuntansi. Persepsi kemudahan penggunaan terhadap sikap pengguna (PEU -> CAT) pada Tabel 12 menunjukkan nilai t-statistic sebesar 1,003 atau ≤ 1,96, yang berarti bahwa persepsi kemudahan penggunaan (perceived ease of use) tidak berpengaruh terhadap persepsi kegunaan (perceived of usefulness) perangkat lunak akuntansi, maka dapat dinyatakan bahwa Hipotesis 3a ditolak. Hasil ini tidak mendukung penelitian (Wang, 2002); (Muntianah, Astuti and Azizah, 2012); Zahra (2009), namun mendukung penelitian (Kusumawati, 2004); (Widyarini 2005) yang menemukan bahwa konstruk PEU (perceived ease of use) tidak berpengaruh terhadap POU (perceived of usefulness), dengan penjelasan bahwa persepsi mudah digunakan memiliki perbedaan dengan persepsi kegunaan, artinya kemudahan tidak selalu berguna. Ketidakkonsistenan hasil penelitian ini juga sudah direfleksikan pada jawaban responden bahwa indikator persepsi kemudahan penggunaan (perceived ease of use) memiliki nilai mean di bawah 4, sehingga persepsi tingkat kemudahan tidak selalu memiliki persepsi berguna pada perangkatlunak akuntansi bagi mahasiswa. Hipotesis 3b : Persepsi Kemudahan Penggunaan (PEU) Berpengaruh Positif Terhadap Niat Berperilaku (DBI) Pengguna. Persepsi kemudahan penggunaan terhadap sikap pengguna (PEU -> DBI) pada Tabel 12 menunjukkan nilai t-statistic sebesar 2,470 (negatif) atau ≤ 1,96, yang berarti bahwa persepsi kemudahan penggunaan (perceived ease of use) tidak berpengaruh terhadap persepsi kegunaan (perceived of usefulness) perangkat lunak akuntansi, maka dapat dinyatakan bahwa Hipotesis 3b ditolak. Hasil ini tidak mendukung penelitian (Wang, 2002); (Muntianah, Astuti and Azizah, 2012); Zahra (2009), namun mendukung penelitian (Kusumawati, 2004); (Widyarini 2005) yang menemukan bahwa konstruk PEU (perceived ease of use) tidak berpengaruh terhadap POU (perceived of usefulness), dengan penjelasan bahwa persepsi mudah digunakan memiliki perbedaan dengan niat perilaku, artinya kemudahan tidak selalu mendorong niat berperilaku. Ketidakkonsistenan hasil penelitian ini juga sudah direfleksikan pada jawaban responden bahwa indikator persepsi kemudahan penggunaan (perceived ease of use) memiliki nilai mean di bawah 4, sehingga persepsi tingkat kemudahan tidak selalu memiliki pendorong melakukan niat penggunaan e-learning bagi mahasiswa.


20

Hipotesis 4 : Sikap Pengguna (CAT) Berpengaruh Positif Terhadap Niat Berperilaku (DBI) Pengguna e-learning. Sikap Pengguna terhadap Niat berperilaku (CAT -> DBI) pada Tabel 12 menunjukkan nilai t-statistic sebesar 9,239 atau ≥ 1,96, yang berarti bahwa sikap pengguna (Attitude toward using) berpengaruh terhadap niat berperilaku (behavior intention) penggunaan e-learning, maka dapat dinyatakan bahwa Hipotesis 4 diterima. Hasil ini mendukung penelitian (Ari, 2013); (Firdaus, 2013), yang menemukan bahwa persepsi kegunaan memengaruhi sikap pengguna perangkat lunak. Hasil ini mendukung bahwa seseorang yang memiliki sikap kegunaan maka mendorong niat berperilaku untuk menggunakan e-learning. Hipotesis 5a : Berbagi materi kuliah akuntansi (DSH) Berpengaruh Positif Terhadap Persepsi Kegunaan (BPU) e-learning. Berbagi materi kuliah akuntansi terhadap Persepsi kegunaan (DSH->BPU) pada Tabel 12 menunjukkan nilai t-statistic sebesar 0,333 atau ≥ 1,96, yang berarti bahwa berbagi materi kuliah akuntansi tidak berpengaruh terhadap persepsi kegunaan, maka dapat dinyatakan bahwa Hipotesis 5a ditolak. Hasil ini mendukung penelitian , yang menemukan bahwa persepsi kemudahan penggunaan memengaruhi sikap pengguna perangkat lunak. Hasil ini mendukung bahwa seseorang yang memiliki persepsi kemudahan penggunaan maka keberadaan perangkat lunak akuntansi yang mudah mudah dapat memberikan ide baik maupun buruk. Hipotesis 5b : Berbagi materi kuliah akuntansi Berpengaruh Positif Terhadap Sikap Pengguna ((DSH ->CAT) e-learning. Berbagi materi kuliah akuntansi terhadap sikap pengguna (DSH->CAT) pada Tabel 12 menunjukkan nilai t-statistic sebesar 2,565 atau ≥ 1,96, yang berarti bahwa berbagi materi kuliah akuntansi berpengaruh terhadap sikap pengguna, maka dapat dinyatakan bahwa Hipotesis 5b diterima. Hipotesis 5c : Berbagi materi kuliah akuntansi (DSH) Berpengaruh Positif Terhadap Niat Berperilaku (DBI) e-learning. Berbagi materi kuliah akuntansi terhadap Niat Berperilaku (DSH->DBI) pada Tabel 12 menunjukkan nilai t-statistic sebesar 3,568 atau ≥ 1,96, yang berarti bahwa berbagi materi kuliah akuntansi berpengaruh terhadap niat berperilaku, maka dapat dinyatakan bahwa Hipotesis 5c diterima. Hipotesis 5d : Berbagi materi kuliah akuntansi (DSH) Berpengaruh Positif Terhadap Penggunaan sistem e-learning (ELS). Simposium Nasional Akuntansi 20, Jember, 2017

21

Berbagi materi kuliah akuntansi terhadap Penggunaan (DSH->ELS) pada Tabel 12 menunjukkan nilai t-statistic sebesar 40,331 atau ≥ 1,96, yang berarti bahwa berbagi materi kuliah akuntansi berpengaruh terhadap penggunaan e-learnig, maka dapat dinyatakan bahwa Hipotesis 5d diterima. Hipotesis 6 : Niat berperilaku (DBI) e-learning Berpengaruh Positif Terhadap Penggunaan e-learning (ELS). Pengaruh niat berperilaku terhadap penggunaan sistem e-learning (DBI->ELS) pada Tabel 12 menunjukkan nilai t-statistic sebesar 7,180 atau ≥ 1,96, yang berarti bahwa niat berperilaku (behavior intention) berpengaruh terhadap penggunaan e-learning, maka dapat dinyatakan bahwa Hipotesis 6 diterima. Hasil ini mendukung penelitian (Ari, 2013); (Firdaus, 2013), yang menemukan bahwa sikap pengguna perangkat lunak akuntansi memengaruhi minat perilaku. Hasil ini mendukung bahwa seseorang yang memiliki sikap positif terhadap keberadaan perangkat lunak akuntansi, maka niat untuk menggunakan e-learning di masa depan. Hasil ini mendukung penelitian (Muntianah, Astuti and Azizah, 2012); (Ari, 2013), yang menemukan bahwa minat perilaku memengaruhi penggunaan aktual e-learning. Hasil ini mendukung bahwa seseorang yang memiliki niat berperilaku (behavioral intentions) merupakan cara tertentu mengambil keputusan untuk menggunakan atau tidak menggunakan e-learning, dan niat berperilaku (behavioral intention) dapat menjadi cara terbaik untuk memprediksi penggunaan sistem (actual use) e-mail e-learning akuntansi dimasa yang akan dalam setiap pengerjaan tugas akuntansi.

6.

Kesimpulan, Implikasi dan Keterbatasan Penelitian

5.1.

Simpulan Hasil analisis data menggunakan program Partial Least Squares dan pembahasan

dengan pendekatan Technology Acceptance Model sebagai determinan penggunaan teknologi, maka dapat disimpulkan bahwa : 5.1.1 Dari kerangka teori model TAM, bahwa kemampuan menggunakan komputer (computer self efficacy) berpengaruh terhadap persepsi kemudahan (perceived ease of use) dan persepsi kegunaan (perceived usefulness), dan persepsi kemudahan (perceived ease of use) berpengaruh terhadap persepsi kegunaan (perceived of usefulness) dan sikap pengguna attitude toward using), serta sikap pengguna (attitude toward using) berpengaruh terhadap niat berperilaku (behavior intention), kemudian niat perilaku (behavioral intention) berpengaruh terhadap penggunaan e-learning (e-learning use), sedangkan perceived Simposium Nasional Akuntansi 20, Jember, 2017

22

usefulness tidak berpengaruh terhadap sikap pengguna (attitude toward using) dan niat berperilaku (behavior intention) pengguna e-learning. 5.1.2 Konstruk berbagi materi kuliah akuntansi berpengaruh terhadap sikap pengguna dan niat berperilaku, serta penggunaan e-learning, namun tidak berpengaruh terhadap persepsi kegunaan sistem e-learning. 5.2.

Implikasi Hasil penelitian ini dapat digunakan pertimbangan untuk menyiapkan rancangan

bahan ajar dalam sistem e-learning dengan mempertimbangkan kegiatan berbagi materi, untuk optimalisasi penggunaan e-learning. 5.3.

Keterbatasan Subyek dalam penelitian ini terbatas pada mahasiswa STIESIA, peneliti selanjutnya

dapat memperluas penelitiannya menjadi studi perbandingan pada beberapa kampus. Sehingga diharapkan dapat memberikan hasil dan daya generalisasi. Daftar Pustaka Agarwal., R. and Prasad., J. (1999) ‘Are individual differences germane to the acceptance of new information technologies?’, Decision Sciences, 30(2), pp. 361–391. Agrawal, V., Agrawal, A. and Agarwal, S. (2016) ‘Assessment of factors for e-learning: an empirical investigation’, Industrial and Commercial Training, 48(8), pp. 409–415. Ajzen, I. (1991) ‘The theory of planned behavior’, Orgnizational Behavior and Human Decision Processes, 50, pp. 179–211. Ajzen, I. and Fishbein, M. (1980) ‘Understanding attitudes and predicting social behavior’, EnglewoodCliffs NY Prentice Hall. Al-Adwan, A., Adwan, A.-A. and Smedley, J. (2013) ‘Exploring students acceptance of e-learning using technology acceptance model in jordanian universities’, International Journal of Education and Development using Information and Communication Technology, 9(2), pp. 4– 18. Al-Gahtani, S. S. (2014) ‘Empirical investigation of e-learning acceptance and assimilation: A structural equation model’, Applied Computing and Informatics. King Saud University, 12(1), pp. 27–50. Alharbi, S. and Drew, S. (2014) ‘Using the Technology Acceptance Model in Understanding Academics’ Behavioural Intention to Use Learning Management Systems’, International Journal of Advanced Computer Science and Applications(IJACSA), 5(1), pp. 143–155. Ari, D. S. S. (2013) ‘Pengaruh Technology Acceptance Model Dan Pengembangannya Dalam Perilaku Menggunakan Core Banking System’, 17(2), pp. 267–278. Chen, I. Y. L., Chen, N. S. and Kinshuk (2009) ‘Examining the factors influencing participants’ knowledge sharing behavior in virtual learning communities’, Educational Technology and Society, 12(1), pp. 134–148. Cheung, R. and Vogel, D. (2013) ‘Predicting user acceptance of collaborative technologies: An extension of the technology acceptance model for e-learning’, Computers and Education. Elsevier Ltd, 63(April), pp. 160–175. Compeau, D. R. and Higgins, C. A. (1995) ‘Computer self-efficacy f :a measure Development and o initial test’, MIS Quarterly, 19(2), pp. 189–211. Darmayanti, T., Setiani, M. Y. and Oetojo, B. (2007) ‘E-Learning pada pendidikan jarak jauh: konsep yang mengubah metode pembelajaran di perguruan tinggi di Indonesia’, Jurnal Pendidikan Terbuka dan Jarak Jauh, 8, pp. 99–113. Simposium Nasional Akuntansi 20, Jember, 2017

23

Davis, F. D. (1989) ‘Perceived Usefulness , Perceived Ease Of Use , and User Acceptance of Information Technology’, MIS Quarterly, 13(3), pp. 319–340. Davis, F. D., Bagozzi, R. P. and Warshaw, P. R. (1989) ‘User acceptance of computer technology: A comparison of two theoretical models’, Management Science, 35(8), pp. 981–1003. DeLone, W. H. and Mclean, E. R. (2003) ‘The DeLone and McLean Model of Information Systems Success: A Ten-Year Update’, Journal of Management Information Systems / Spring, 19(4), pp. 9–30. Dillon, A. and Morris, M. G. (1996) ‘User acceptance of new information technology: theories and models’, Annual Review of Information Science and Technology Volume 31, Vol. 31, pp. 3– 32. Fathema, N., Shannon, D. and Ross, M. (2015) ‘Expanding The Technology Acceptance Model ( TAM ) to Examine Faculty Use of Learning Management Systems ( LMSs ) In Higher Education Institutions’, MERLOT Journal of Online Learning and Teaching, 11(2), pp. 210– 232. Firdaus, O. M. (2013) ‘Efektivitas Penggunaan Smart Phone dalam Kota Bandung Menggunakan Technology Acceptance Model (TAM)’, Seminar Nasional IENACO, pp. 316–322. Islam, A. K. M. N. (2013) ‘Investigating e-learning system usage outcomes in the university context’, Computers and Education. Elsevier Ltd, 69, pp. 387–399. Jarvenpaa, S. . and Staples, D. . (2000) ‘The use of collaborative electronic media for information sharing: an exploratory study of determinants’, The Journal of Strategic Information Systems, 9(2–3), pp. 129–154. Karahanna, E., Agarwal, R. and Angst, C. M. (2006) ‘Reconceptualizing Compatibility Beliefs Technology Acceptance Research’, MIS Quarterly, 30(4), pp. 781–804. Kusumawati, D. N. (2004) ‘Faktor-faktor yang Mempengaruhi Intensi Penggunaan Web Site Perusahaan Publik dalam Proses Pengambilan Keputusan Investasi oleh Investor Potensial’, Jurnal MAKSI, 4(Agustus), pp. 115–128. Lee, D. Y. and Lehto, M. R. (2013) ‘User acceptance of YouTube for procedural learning: An extension of the Technology Acceptance Model’, Computers and Education. Elsevier Ltd, 61(1), pp. 193–208. Liaw, S.-S., Chen, G.-D. and Huang, H.-M. (2008) ‘Users’ attitudes toward Web-based collaborative learning systems for knowledge management’, Comput. Educ., 50(3), pp. 950–961. Maharsi, S. and Mulyadi, Y. (2007) ‘Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Minat Nasabah Menggunakan Internet Banking dengan Menggunakan Kerangka Technology Acceptance Model ( TAM )’, Jurnal Akuntansi dan Keuangan, 9(1), pp. 18–28. Muntianah, S. T., Astuti, E. S. and Azizah, D. F. (2012) ‘Pengaruh Minat Perilaku terhadap Actual Use Teknologi Informasi dengan Pendekatan Technology Acceptance Model’, Profit, 6(1), pp. 88–113. Nelvia, D. and Harahap, R. M. (2009) ‘Studi atas Prilaku Pengguna Layanan’, 1(1), pp. 25–28. Ngai, E. W. T., Poon, J. K. L. and Chan, Y. H. C. (2007) ‘Empirical examination of the adoption of WebCT using TAM’, Computers and Education, 48(2), pp. 250–267. Oordt, T. van and Mulder, I. (2016) ‘Implementing basic e-learning tools into an undergraduate taxation curriculum’, Meditari Accountancy Research, 24(3), pp. 341–367. Park, S. Y. (2009) ‘An Analysis of the Technology Acceptance Model in Understanding University Students ’ Behavioral Intention to Use e-Learning Research hypotheses’, Educational Technology & Society, 12, pp. 150–162. Saade, R. and Bahli, B. (2005) ‘The impact of cognitive absorption on perceived usefulness and perceived ease of use in on-line learning: An extension of the technology acceptance model’, Information and Management, 42(2), pp. 317–327. Saifudin, Nindyowati, S. A. and Damajanti, A. (2013) ‘Pengaruh Kualitas Informasi, Kemampuan Individual, dan Norma Subyektif terhadap Mina Mahasiswa Akuntansi dalam Menggunakan Internet sebagai Media Sumber Pustaka’, Jurnal Dinamika Akuntansi, 5(1), pp. 21–34. Sanchez-Franco, M. J. (2010) ‘WebCT - The quasimoderating effect of perceived affective quality on an extending Technology Acceptance Model’, Computers and Education. Elsevier Ltd, 54(1), pp. 37–46. Sánchez, R. A. and Hueros, A. D. (2010) ‘Motivational factors that influence the acceptance of Simposium Nasional Akuntansi 20, Jember, 2017

24

Moodle using TAM’, Computers in Human Behavior, 26(6), pp. 1632–1640. Selim, H. M. (2007) ‘Critical success factors for e-learning acceptance: Confirmatory factor models’, Computers & Education, 49(2), pp. 396–413. Spector, J. M., Merrill, M. D., Ellen, J. and Bishop, M. J. (2014) ‘Handbook of Research on Educational Communications and Technology’, in Springer, New York, NY.,. Tarhini, A., Hone, K. and Liu, X. (2014) ‘Measuring the Moderating Effect of Gender and Age on ELearning Acceptance in England: A Structural Equation Modeling Approach for An Extended Technology Acceptance Model’, Journal of Educational Computing Research, 51(2), pp. 163–184. Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B. and Davis, F. D. (2003) ‘User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View, MIS Quarterly, 27(3), pp. 425–478. Wang, Y. S. (2002) ‘The adoption of electronic tax filing systems: An empirical study’, Government Information Quarterly, 20(4), pp. 333–352. Wasko, M. M. and Faraj, S. (2005) ‘Why should I share? Examining social capital and knowledge contribution in electronic network of practice’, MIS Quarterly, 29(1), pp. 35–57.


25

PERANAN BERBAGI MATERI KULIAH AKUNTANSI DALAM PENGGUNAAN E-LEARNING DI PERGURUAN TINGGI

Recommend Documents