evaluasi penerimaan pengguna terhadap research information...

1

1. Pendahuluan

Perkembangan teknologi informasi merupakan satu hal yang tidak dapat

dihindari oleh seluruh aspek kehidupan masyarakat. Saat ini teknologi informasi

sudah banyak digunakan sebagai pendukung proses bisnis di berbagai instansi.

Hal ini disebabkan oleh manfaat yang ditimbulkan dari teknologi informasi yaitu

mempermudah dalam segala kegiatan terutama dalam hal pengolahan data dan

penyampaian informasi. Untuk setiap pemanfaatan sistem informasi perlu adanya

proses evaluasi dalam untuk menilai sistem tersebut dan dibandingkan dengan

tolak ukur dalam organisasi. Ada berbagai model evaluasi sistem informasi, salah

satunya adalah Technology Acceptance Model (TAM). Technology Acceptance

Model (TAM) merupakan suatu model yang digunakan untuk melakukan evaluasi

terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi pengguna dalam penerimaan suatu

teknologi baru. Tujuan utama TAM adalah untuk mendirikan dasar penelusuran

pengaruh faktor eksternal terhadap kepercayaan, sikap (personalisasi), dan tujuan

penggunaan komputer. Dalam adopsi sistem informasi, TAM memiliki dua

keyakinan, yaitu persepsi pengguna terhadap manfaat (perceived usefulness) dan

persepsi pengguna terhadap kemudahan penggunaan (perceived ease of use).

Perceived usefulness diartikan sebagai tingkat di mana seseorang percaya bahwa

menggunakan sistem tertentu dapat meningkatkan kinerjanya, dan perceived ease

of use diartikan sebagai tingkat dimana seseorang percaya bahwa menggunakan

sistem tidak diperlukan usaha apapun (free of effort). Perceived ease of use juga

berpengaruh pada perceived usefulness yang dapat diartikan bahwa jika

seseorang merasa sistem tersebut mudah digunakan maka sistem tersebut berguna

bagi mereka.

Universitas Kristen Satya Wacana menempatkan teknologi informasi

sebagai suatu hal yang penting dan perlu terus dikembangkan. Sejalan dengan itu

terdapat berbagai aplikasi sistem informasi yang telah dirancang untuk

memudahkan segala aktifitas yang ada. Salah satunya adalah Research

Information System yang merupakan sebuah sistem informasi atau dapat juga

disebut sebagai repositori penelitian dimana penggunanya adalah seluruh staff

dosen UKSW. Sistem ini mengharuskan dosen UKSW untuk secara aktif

memanfaatkan teknologi informasi tersebut dengan menginputkan data penelitian,

buku, jurnal atau prosiding yang telah dipublikasi. Namun sampai saat ini belum

dilakukan evaluasi terhadap penggunaan RIS oleh dosen di UKSW. Karena alasan

tersebut maka penelitian ini akan mengevaluasi sejauh mana penerimaan

pengguna terhadap Research Information System pada Universitas Kristen Satya

dengan menggunakan Technology Acceptance Model (TAM).

2. Tinjauan Pustaka

Penelitian terdahulu

Penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Jamal Ouadahi (2008) berjudul

”A Qualitative Analysis of Factors Associated with User Acceptance and

Rejection of a New Workplace Information System in the Public Sector; A

Conceptual Model” menggunakan teori Technology Acceptance Model ( TAM )

untuk menguji faktor-fator yang berpengaruh terhadap pengguna sistem untuk

2

menerima atau menolak adopsi sistem informasi baru. Hasilnya ditemukan bahwa

sikap dalam melakukan adopsi sistem informasi terkait dengan karakteristik

psikologis dari pengadopsi, yang meliputi keahlian, minat untuk menggunakan

teknologi informasi, dan juga waktu yang tersisa untuk menggunakan sistem

informasi tersebut menjelang masa pensiun. Selain itu penelitian tersebut juga

mengidentifikasi faktor yang mempengaruhi sikap pengguna sistem informasi

yaitu persepsi pengguna terkait pengadaan sistem informasi, kualitas sistem

informasi, manfaat sistem informasi, dan dampak yang diberikan terhadap

organisasi. [1]

Penelitian lainnya oleh Constance Elise Porter dan Naveen Donthu (2006).

Pada penelitian ini, metode TAM dikembangkan untuk menjelaskan perbedaan-

perbedaan dalam penerimaan teknologi. Ditemukan bahwa umur, pendidikan,

pendapatan dan ras yang berbeda-beda terkait dengan keyakinan tentang internet,

dan keyakinan ini mempengaruhi sikap konsumen terhadap penggunaan internet.

Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dengan memperluas TAM, maka dapat

membantu menjelaskan perbedaan demografis dalam internet. Selain itu dalam

temuan ini, penulis membuat beberapa kontribusi teoritis. pertama, memperluas

dasar TAM dengan menambahkan (a) hambatan dalam akses dirasakan sebagai

keyakinan yang menjelaskan sikap konsumen terhadap teknologi dan (b) variabel

demografi sebagai variabel eksternal, karena merupakan hal yang penting dalam

konteks penggunaan internet.[2]

Penelitian lainnya dilakukan oleh oleh Maya Sulistiyaingsih, Johan J.C

Tambotoh dan Andeka Rocky Tanaamah yang berjudul “Technology Acceptance

model and online learning media : An Empirical study of online learning

application in a private Indonesian university”. Objek dari penelitian ini adalah

Flexible Learning UKSW, dimana penulis ingin mengetahui faktor-faktor apa

sajakah yang mempengaruhi penerimaan dan penggunaan Flexible Learning

UKSW bagi dosen dan mahasiswa yang menggunakannya. Dengan metode yang

digunakan adalah Technology Acceptance Model (TAM). Hasil penelitian ini

menunjukkan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan FLearn adalah

seluruh indikator dari persepsi kemanfaatan (usefulness) yang diperoleh dari

penggunaan FLearn, persepsi kemudahan (ease of use) dalam menggunakan

FLearn dan sikap terhadap penggunaan (attitude) FLearn. [3]

Berbeda dengan penelitian terdahulu, penelitian ini dilakukan

menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) 3 dengan pendekatan mixed

method yaitu kuantitatif dan kualitatif diman peneliti tidak hanya menyebar

kuisioner tetapi juga melakukan wawancara untuk memperkuat hasil dari

kuisioner yang ada.

Evaluasi Sistem Informasi

Evaluasi adalah “mencari sesuatu yang berharga (worth). Sesuatu yang

berharga tersebut dapat berupa informasi tentang suatu program, produksi serta

alternatif prosedur tertentu”. [4] Evaluasi atau penilaian juga dapat di artikan

sebagai suatu usaha untuk memberikan nilai terhadap hasil pengukuran untuk

pencapaian tujuan dan merupakan sebuah proses dimana keberhasilan yang

dicapai dibandingkan dengan seperangkat keberhasilan yang diharapkan.

3

Perbandingan ini kemudian dilanjutkan dengan pengidentifikasian faktor-faktor

yang berpengaruh pada kegagalan dan keberhasilan.

Kemudian sistem informasi adalah kombinasi teratur apa saja dari orang-

orang, hardware, software, jaringan komunikasi dan sumber daya data yang

mengumpulkan, mengubah dan menyebarkan informasi dalam sebuah organisasi.

[5]. Dari kedua pengertian tersebut dapat disimpulkan bahwa evaluasi sistem

informasi adalah suatu kegiatan terencana yang bertujuan untuk memeriksa dan

menilai sumber daya dalam organisasi untuk mendapatkan hasil yang

dibandingkan dengan menggunakan tolak ukur tertentu untuk memperoleh hasil

mengenai kinerja sumber daya organisasi tersebut.

Ada beberapa model evaluasi sistem informasi yang sering digunakan

diantaranya : 1) Technology Acceptance Model (TAM), Model ini telah banyak

digunakan dalam penelitian sistem informasi untuk mengetahui reaksi pengguna

terhadap sistem informasi.[6] TAM memiliki elemen yang kuat tentang perilaku

(behavioural), mengasumsikan bahwa ketika seseorang membentuk suatu bagian

untuk bertindak, mereka akan bebas untuk bertindak tanpa batasan. Beberapa

penelitian telah mereplikasi studi Davis untuk memberi bukti empiris terhadap

hubungan yang ada antara usefulness, ease of use dan system use. [7]; 2) End User

Computing (EUC) Satisfaction, Model evaluasi ini dikembangkan oleh Doll &

Torkzadeh. Evaluasi dengan menggunakan model ini lebih menekankan kepuasan

(satisfaction) akhir pengguna terhadap aspek teknologi, dengan menilai isi,

keakuratan, format, waktu dan kemudahan penggunaan dari system; 3) Task

Technology Fit (TTF) Analysis, Inti dari Model Task Technology Fit adalah

sebuah konstruk formal yang dikenal sebagai Task-Technology Fit (TTF), yang

merupakan kesesuaian dari kapabilitas teknologi untuk kebutuhan tugas dalam

pekerjaan yaitu kemampuan teknologi informasi untuk memberikan dukungan

terhadap pekerjaan.[8]. Disi lain, pandangan ini lebih menekankan pada dampak

positif terhadap kinerja individu dan dalam penggunaan teknologi informasi untuk

tugas-tugas yang harus dihasilkan oleh pengguna.[9]; 4) Human-Organization-

Technology (HOT) Fit Model, Model ini menempatkan komponen penting dalam

sistem informasi yakni Manusia (Human), Organisasi (Organization) dan

Teknologi (Technology). dan kesesuaian hubungan di antaranya.[10]

2.3. Technology Acceptance Model (TAM)

Model Theory of Reasoned Action (TRA) dalam perkembangannya telah

diadopsikan menjadi model Technology Acceptance Model (TAM). Technology

Acceptance Model (TAM) dibuat khusus untuk pemodelan adopsi teknologi

informasi. Pada tahun 1989, Davis memperkenalkan Technology Acceptance

Model (TAM) untuk memprediksi adopsi teknologi informasi. Tujuan utama

TAM adalah untuk mendirikan dasar penelusuran pengaruh faktor eksternal

terhadap kepercayaan, sikap (personalisasi), dan tujuan pengguna komputer. TAM

4

menganggap bahwa dua keyakinan variabel perilaku utama dalam mengadopsi

sitem informasi, yaitu persepsi pengguna terhadap manfaat (perceived usefulness)

dan persepsi pengguna terhadap kemudahan dalam penggunaan (perceived ease of

use). Perceived usefulness (PU) diartikan sebagai tingkat di mana seseorang

percaya bahwa menggunakan sistem tertentu dapat meningkatkan kinerjanya, dan

perceived ease of use (PEOU) diartikan sebagai tingkat dimana seseorang percaya

bahwa menggunakan sistem tidak diperlukan usaha apapun (free of effort). TAM

dalam waktu ke waktu telah mengalami banyak perkembangan yang sesuai

dengan tingkat permasalahan yang sedang berkembang. Dalam penelitiannya

Davis menemukan persepsi pengguna terhadap manfaat (perceived usefulness)

memiliki korelasi lebih besar dengan perilaku pengguna daripada persepsi

pengguna terhadap kemudahan dalam penggunaan (perceived ease of use).

Analisis regresi menunjukkan bahwa persepsi pengguna terhadap kemudahan

dalam penggunaan (perceived ease of use) sebenarnya dapat mempengaruhi

persepsi pengguna terhadap manfaat (perceived usefulness), sebagai lawan paralel

persepsi pengguna terhadap manfaat (perceived usefulness), penentu langsung dari

penggunaan sistem.

Gambar 1. Model Asli Technology Acceptance Model(TAM) (Davis, 1986)

Dalam kerangka TAM terlihat bahwa persepsi kemanfaatan (perceived

usefulness) dan persepsi kemudahan (perceived ease of use) secara langsung dapat

mempengaruhi sikap terhadap penggunaan (attitude toward using). Attitude

toward using dalam TAM didefinisikan sebagai suatu tingkat penilaian yang

dirasakan (negatif atau positif) yang dialami sebagai dampak bila seseorang

menggunakan suatu teknologi dalam pekerjaannya seperti terlihat pada gambar 1.

[11]. Peneliti lain menyatakan bahwa faktor sikap (attitude) sebagai salah satu

aspek yang mempengaruhi perilaku individual. Sikap seseorang terdiri atas unsur

kognitif/cara pandang (cognitive), afektif (affective), dan komponen-komponen

yang berkaitan dengan perilaku (behavioral components).Actual system use

merupakan perilaku pemakaian nyata pertama kali dikonsepkan dalam bentuk

pengukuran frekuensi dan durasi waktu terhadap penggunaan sebuah teknologi

(Davis, 1989), dimana actual system use adalah indikator dalam mengukur

5

penerimaan terhadap suatu teknologi informasi. Seorang pengguna akan merasa

yakin jika sistem yang mereka gunakan itu mudah dan dapat meningkatkan

kinerja mereka, yang akan terlihat dari kondisi nyata penggunaan. TAM juga

merupakan salah satu Model yang paling sering digunakan untuk menjelaskan

maksud pengguna untuk benar-benar menggunakan sistem informasi (Davis,

1989).

Tujuan TAM adalah yaitu menyediakan model yang dikonsep dengan

landasan teori dan kesederhanaan untuk penerimaan teknologi informasi dalam

rangka menjelaskan atau memprediksi adopsi serbaguna itu [12]. Davis (1989)

mengemukakan bahwa dalam TAM terdapat empat konstruksi termasuk dua

faktor yang menentukan untuk menerimateknologi informasi, yaitu Perceived

Kegunaan (PU) dan Persepsi Kemudahan Penggunaan (PEOU), Sikap terhadap

menggunakan (ATT) dan niat Perilaku untuk menggunakan (BIN). Dalam

beberapa penelitian sebelumnya, TAM telah diterapkan sebagai tolak ukur untuk

memprediksi dan menjelaskan varietas teknologi informasi dan hubungan

hipotetis yang telah banyak didukung.

Perkembangan Technology Acceptance Model (TAM)

Pada tahun 1989, Davis melakukan penelitian bersama Bagozzi dan

Warshaw. Didalam penelitiannya, Davis dkk. menggunakan TAM untuk

membahas kemampuan memprediksi adopsi teknologi informasi masyarakat dari

ukuran niat mereka, dan kemampuan untuk menjelaskan niat mereka dalam hal

sikap, norma subyektif (subjective norm), persepsi pengguna terhadap manfaat

(perceived usefulness), persepsi pengguna terhadap kemudahan dalam

penggunaan (perceived ease of use), dan variabel terkait. Temuan yang diperoleh

Davis dkk. setelah melakukan penelitian adalah perceived usefulness sangat

mempengaruhi niat masyarakat.

Pada tahun 1996, Davis dan Venkatesh melakukan penelitian yang

membahas potensi bias pada pengukuran Technology Acceptance Model (TAM).

Didalam penelitiannya, Davis dan Venkatesh mencoba untuk membuat suatu

perbandingan antara teknik pengelompokan item dengan teknik pencampuran

item. Temuan menunjukkan bahwa dalam menggunakan TAM sebagai model

adopsi teknologi informasi sebaiknya mengikuti langkah-langkah maupun format

asli (pengelompokan item) untuk memperoleh prediksi terbaik. [13]

Pada tahun 2000, Venkatesh & Davis melakukan pengembangan dan

pengujian teoritis terhadap Technology Acceptance Model (TAM) menjadi

Technology Acceptance Model 2 (TAM2).[14] Sama halnya TAM, TAM2

memiliki dua variabel perilaku utama, yaitu persepsi pengguna terhadap manfaat

(perceived usefulness) dan persepsi pengguna terhadap kemudahan dalam

penggunaan (perceived ease of use). Pada TAM2, perceived usefulness memiliki

6

beberapa faktor penentu, yaitu subjective norm (SN), image (IMG), job relevance

(REL), output quality (OUT), result demonstrability (RES) dan perceived ease of

use (PEOU). Subjective norm (SN) diartikan sebagai persepsi seseorang bahwa

orang yang menurutnya penting berpikir agar dia harus atau tidak harus

menggunakan sistem, image (IMG) diartikan sebagai persepsi seseorang bahwa

penggunaan inovasi akan meningkatkan status sosialnya, job relevance (REL)

diartikan sebagai sejauh mana seorang individu percaya bahwa penggunaan sistem

sesuai untuk pekerjaannya, output quality (OUT) diartikan sebagai sejauh mana

seorang individu percaya bahwa sistem melakukan pekerjaannya dengan baik,

result demonstrability (RES) diartikan sebagai sejauh mana seorang individu

percaya bahwa hasil menggunakan sistem nyata, dapat diamati, dan disebarkan,

sedangkan perceived ease of use (PEOU) sebelumnya telah terdapat pada TAM.

Tidak hanya faktor-faktor penentu perceived usefulness (PU) yang

dikembangkan. Pada TAM2, experience (EXP) dan voluntariness (VOL)

bertindak sebagai moderator yang cukup memberikan pengaruh terhadap

pengguna. Gambar 2.2 menunjukkan relasi pada Technology Acceptance Model 2

(TAM2).

Gambar 2. Technology Acceptance Model 2 (TAM2) (Venkatesh & Davis, 2000)

Pada tahun 2000 Venkatesh melakukan penelitian guna memahami faktor-

faktor penentu perceived ease of use. Menurut Venkatesh faktor-faktor penentu

perceived ease of use (PEOU) adalah computer self-efficacy (CSE), perceptions of

external control (PEC), computer anxiety (CANX), computer playfulness

(CPLAY), perceived enjoyment (ENJ) dan objective usability (OU). Computer

self-efficacy (CSE) diartikan sebagai sejauh mana seorang individu percaya bahwa

ia memiliki kemampuan untuk melakukan tugas / pekerjaan tertentu menggunakan

computer, perceptions of external control (PEC) diartikan sebagai sejauh mana

seorang individu percaya bahwa sumber daya organisasi dan teknis ada

mendukung untuk penggunaan sistem, computer anxiety (CANX) diartikan

sebagai tingkat ketakutan individu, atau bahkan takut, ketika dia dihadapkan

dengan kemungkinan menggunakan komputer, computer playfulness (CPLAY)

diartikan sebagai tingkat spontanitas kognitif pada interaksi individu dengan

7

sistem, perceived enjoyment (ENJ) diartikan sebagai sejauh mana aktivitas

menggunakan sistem dianggap menyenangkan dalam dirinya sendiri, selain dari

konsekuensi kerja yang dihasilkan dari penggunaan sistem sedangkan objective

usability (OU) diartikan sebagai sebuah perbandingan sistem berbasis pada tingkat

yang sebenarnya (bukan persepsi) dari usaha yang dibutuhkan untuk

menyelesaikan tugas-tugas tertentu. Model penentu perceived ease of use dapat

dilihat pada Gambar 3.

Gambar 3. Model Penentu Perceived Ease of Use (Venkatesh, 2000)

Pada tahun 2006, Venkatesh, Maruping dan Brown melakukan penelitian

yang membahas tiga manifestasi waktu tertentu yaitu antisipasi (proksimal vs

distal), pengalaman sebelumnya dengan perilaku, dan frekuensi (episodik vs

repeat) sebagai faktor kunci yang mempengaruhi validitas niat perilaku, persepsi

pengendalian perilaku, dan harapan perilaku dalam memprediksi perilaku.[15]

Dalam studi 1, Venkatesh dkk. menemukan bahwa peningkatan antisipasi (distal)

melemahkan hubungan antara niat dan perilaku serta memperkuat hubungan

antara harapan dan perilaku. Sebaliknya, meningkatkan pengalaman akan

memperkuat hubungan antara niat dan perilaku dan melemahkan hubungan antara

harapan dan perilaku. Dalam studi 2, hubungan antara niat dan perilaku kuat

ketika antisipasi rendah (proksimal) dan pengalaman yang tinggi serta hubungan

antara harapan perilaku dan perilaku kuat ketika antisipasi tinggi (distal) dan

pengalaman rendah.

Pada tahun 2008, Brown dan kawan-kawan melakukan penelitian yang

membahas tiga model teoritis penelitian di bidang perilaku organisasi dan

psikologi konsumen. Brown menguji model dalam konteks implementasi sistem

informasi baru dalam sebuah organisasi, dengan harapan, pengalaman, dan

kepuasan sistem yang diukur untuk perceived usefulness dan perceived ease of

use, konstruks dari Technology Acceptance Model (TAM). Temuan yang didapat

adalah pengalaman hanya modal dimana harapan memiliki efek yang dapat diukur

untuk menjelaskan data terbaik dari perceived ease of use. Perceived usefulness

8

menunjukkan versi modifikasi dari pengalaman, di mana efek positif dari

pengalaman menjadi sedikit lebih kuat dengan meningkatnya ekspektasi.

Pada tahun 2008, Venkatesh & Bala melakukan pengembangan dan

pengujian teoritis terhadap Technology Acceptance Model 2 (TAM2) dengan

identifikasi faktor-faktor penentu perceived ease of use (PEOU) yang

dikembangkan oleh Venkatesh pada tahun 2000 menjadi Technology Acceptance

Model 3 (TAM3). Sama halnya TAM dan TAM2, TAM3 memiliki dua variable

perilaku utama, yaitu persepsi pengguna terhadap manfaat (perceived usefulness)

dan persepsi pengguna terhadap kemudahan dalam penggunaan (perceived ease of

use). TAM3 juga memiliki experience dan voluntariness sebagai moderator.[16]

(Seperti ditunjukkan Gambar 4).

Gambar 4. Technology Acceptance Model 3 (TAM3) (Venkatesh & Bala, 2008)

3. Metode Penelitian

Penelitian ini menggunakan mixed methods dimana peneliti akan

menggabungkan dua bentuk penelitian yang sudah ada yaitu kualitatif dan

kuantitatif. Penelitian campuran adalah suatu pendekatan penelitian yang

didalamnya terdapat kombinasi antara penelitian kualitatif dan kuantitatif.[17]

Oleh karena itu, fokus penelitian ini adalah kuantitatif, dengan kuesioner sebagai

instrumen utama pengambilan data. Guna mengeksplorasi lebih jauh informasi-

informasi yang ada maka digunakan pendekatan kualitatif melalui melalui

kegiatan wawancara sehingga mendapatkan informasi yang spesifik sesuai dengan

pengalaman dan apa yang dirasakan berhubungan dengan pemanfaatan teknologi

informasi.

9

3.1 Wilayah dan Populasi Penelitian

Wilayah dan populasi penelitian adalah pada dosen Universitas Kristen Satya

Wacana. Adapun alasan pemilihan dosen, disebabkan karena mereka merupakan

pengguna Research Information System. Adapun alasan pemilihan populasi ini

disebabkan karena unsur keterjangkauan lokasi penelitian, baik dilihat dari segi

tenaga, dana maupun dari segi efisiensi waktu.

3.2 Teknik Pengumpulan Data

Pengumpulan data diperoleh melalui kuesioner yang pertanyaannya mencakup

seluruh variable penelitian dalam Technology acceptance model 3 yang diukur

menggunakan skala likert dengan 5 pilihan jawaban yaitu Sangat Setuju (5),

Setuju (4), Netral (3), Tidak setuju (2), dan Sangat tidak setuju (1). Pengumpulan

data juga dilakukan dengan metode wawancara terhadap staff dosen yang

merupakan key informant.

Teknik pengambilan sample pada penelitian ini adalah menggunakan

purposive sampling. Hal ini dikarenakan Purposive sampling adalah teknik

penentuan sampel untuk tujuan tertentu atau juga bisa berarti sampling yang

menentukan target kelompok tertentu. Pada penelitian ini sample yang dipilih

adalah dosen UKSW yang telah menggunakan Research Information System(RIS)

lebih dari satu atau beberapa kali.

Pengolahan Data dilakukan dengan menggunakan PLS(Partial Least Square).

PLS merupakan teknik analisis multivariat yang digunakan untuk

memproyeksikan hubungan linear antar variabel-variabel pengamatan.[18] Tujuan

PLS adalah menguji teori yang lemah dan data yang lemah, seperti jumlah sampel

yang kecil atau terdapat masalah normalitas data, memprediksikan pengaruh

variabel eksogen terhadap variabel endogen, dan menjelaskan hubungan teoritikal

di antara kedua variabel tersebut.[19] Adapun langkah-langkah yang dilakukan

diantaranya : 1) Perancangan model struktural (inner model) menjelaskan

hubungan antara variabel laten yang satu dengan variabel laten lainnya; Model

persamaannya 𝜂=𝛽0+𝛽𝜂+Γ𝜉 . PLS didesain untuk model recursive, maka

hubungan antar variabel laten sering disebut casual chain system dari variabel

laten dapat dispesifikasikan sebagai berikut 𝜂𝑗= 𝛽𝑗𝑖𝜂𝑖𝑖+ γjbiξb+𝜁; 2) Perancangan model pengukuran (outer model) yang menjelaskan hubungan antara variabel laten dengan variabel indikatornya yang bersifat reflektif dalam penelitian ini. Metode yang digunakan untuk mengevaluasi outer model dengan indikator refleksif yaitu convergent validity dari indikatornya dan composite reliability untuk blok indikator. Blok dengan indikator refleksif dapat dit ulis persamaan 𝑥=Λ𝑥𝜉+𝜀𝑥 dan 𝑦=Λ𝑦𝜂+𝜀𝑦. Sedangkan Blok dengan indikator formatif dapat ditulis persamaan 𝜉= Πξx+δξ dan 𝜂=Πηy+δη.

3.3 Model Penelitian

10

Dalam penelitian ini, konstruk dari Technology acceptance model (TAM)3

akan menjadi dasar teori yang mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi

pengguna dalam pemanfaatan Research Information System Universitas Kristen

satya wacana. Hipotesis dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :

H1 : BI (Behavioral Intention) mempengaruhi USE (Use Behavior).

H2 : PEOU (Perceived Ease of Use) yang dimoderasi oleh EXP (Experience),

dan PU (Perceived Usefulness) mempengaruhi BI (Behavioral Intention).

H3 : Pengaruh PEOU (Perceived Ease of Use) terhadap PU (Perceived

Usefulness dimoderasi oleh EXP (Experience).

H4 : Pengaruh SN (Subjective Norm) pada BI (Behavioral Intention)

dimoderasi oleh EXP (Experience) dan VOL (Voluntariness)

H5 : SN (Subjective Norm) mempengaruhi IMG (Image).

H6 : SN (Subjective norm) yang dimoderasi oleh EXP (Experience), IMG

(Image), REL (Job Relevance) yang dimoderasi oleh OUT (Output

Quality), dan RES (Result Demonstrability) Mempengaruhi PU (Perceived

Usefulness)

H7 : CSE (Computer Self-Efficacy), PEC (Perception of External Control),

CANX (Computer Anxiety) yang dimoderasi oleh EXP (Experience),

CPLAY (Computer Playfulness) yang dimoderasi oleh EXP (Experience),

ENJ (Perceived Enjoyment) yang dimoderasi oleh EXP (Experience) dan

OU (Objective Usability) yang dimoderasi oleh EXP (Experience)

Mempengaruhi PEOU (Perceived Ease of Use)

Gambar 5. Model Penelitian

Gambar 5. menunjukan model penelitian yang digambar dalam aplikasi

Smart PLS sesuai dengan model asli Technology Acceptance Model(TAM) 3.

4. Hasil dan Pembahasan

4.1 Identifikasi Responden

Pada penelitian ini jumlah sampel yang digunakan adalah dosen

Universitas Kristen Satya Wacana yang menggunakan aplikasi Research

Information system. Kuesioner dibagikan berdasarkan jumlah dosen aktif dari

setiap fakultas. Total kuesioner yang disebar berjumlah 257, dan kuesioner yang

kembali berjumlah 92 dengan uraian, 25 dari Fakultas Teknologi Informasi, 8 dari

Fakultas Pertanian dan Bisnis, 7 dari Fakultas Teknik Elektro dan Komputer, 12

dari Fakultas Ekonomika dan Bisnis, 7 dari Fakultas Sains dan Matematika, 6 dari

11

Fakultas Theologi, 5 dari Fakultas Ilmu Keguruan dan Pendidikan, 4 dari Fakultas

Bahasa dan Sastra, 6 dari Fakultas Ilmu sosial dan Komunikasi, 4 dari Fakultas

Ilmu kesehatan, dan 7 dari Fakultas Psikologi. Dari 92 total kuisioner tersebut, 86

kuesioner yang dianggap layak dan memenuhi syarat.

4.1. Identifikasi Responden

Masa Kerja <5 5-10 11-15 >15 Total

Usia 20-30 24% 11% 35%

31-40 8% 21% 7% 36%

41-60 6% 3% 20% 29%

Total 32% 38% 10% 20% 100%

Tabel 1. Crosstabulasi antar variabel Usia dan Masa Kerja

Tabel 1. berisi cross tabulasi antara variabel usia dan masa kerja.

Persentase responden dengan usia 20-30 tahun yang memiliki masa kerja kurang

dari 5 tahun sebesar 24%, masa kerja 5-10 tahun sebesar 11%. Usia 31-40 tahun

dengan masa kerja kurang dari 5 tahun sebesar 8%, masa kerja 5-10 tahun sebesar

21%, dan masa kerja 11-15 tahun sebesar 7%. Usia 41-60 tahun dengan masa

kerja 5-10 tahun sebesar 6%, 11-15 tahun sebesar 3% dan masa kerja lebih dari 15

tahun sebesar 20%.

Masa Kerja <5 5-10 11-15 >15 Total

Jenis Kelamin

Laki-Laki 19% 21% 14% 54%

Perempuan 14% 16% 10% 6% 46%

Total 33% 37% 10% 20% 100%

Tabel 2. Crosstabulasi antara variabel masa kerja dan jenis kelamin.

Pada tabel 2. dapat dilihat hasil crosstabulasi antara variabel Jenis kelamin

dan masa kerja. Untuk responden berjenis kelamin laki-laki dengan masa kerja

kurang dari 5 tahun, persentasenya adalah sebesar 19%, masa kerja 5-10 tahun

sebesar 21%, lebih dari 15 tahun sebesar 14%. Dan untuk responden jenis kelamin

perempuan dengan masa kerja kurang dari 5 tahun, persentasenya sebesar 14%,

masa kerja 5-10 tahun sebesar 16%, masa kerja 11-15 tahun sebesar 10%, dan

masa kerja lebih dari 15 tahun sebesar 6%.

4.2. Uji Outer Model

Uji Validitas Konvergen

Untuk mengetahui apakah suatu indikator merupakan pembentuk konstruk

(variabel laten) maka dilakukan pengujian validitas konvergen terhadap tiap-tiap

variable dan dinilai berdasarkan korelasi antara item score dengan construct score

yang dihitung dengan bantuan software SmartPLS. Ukuran individual dikatakan

valid jika memiliki korelasi (loading) dengan konstruk (variabel laten) yang ingin

diukur ≥ 0,5. Jika salah satu indikator memiliki nilai loading < 0,5, maka indikator

12

tersebut harus dibuang (didrop) karena mengindikasikan bahwa indikator tidak

cukup baik untuk mengukur konstruk secara tepat.

Berdasarkan hasil uji validitas indikator maka terdapat 3 variabel indikator

yang tidak valid sehingga diputuskan untuk membuang ketiga indikator tersebut

dari model penerimaan teknologi. Penjelasan ketiga variabel tersebut adalah

sebagai berikut : EXP1 (Experience) yaitu indikator umur mempengaruhi

pengalaman sesorang dalam menggunakan sistem atau aplikasi, VOL3

(Voluntariness) yaitu indikator wajib atau tidaknya menggunakan sistem dalam

pekerjaan , dan CPLAY4 (Computer Playfulness) atau kebiasaan dalam

menggunakan komputer.

Berdasarkan hal diatas, maka hasil kedua menunjukan nilai loading dari

semua indikator ≥ 0,5 yang artinya semua inikator signifikan secara statistik dan

valid.

Uji Diskriminant Nama Variabel Uji 1 Uji 2

Ave √ave Ave √ave

Behavior Intention (BI) 0.67054 0.818865068 0.669204 0.818049

Computer Anxiety (CANX) 0.681879 0.82575965 0.681629 0.825608

Computer Anxiety (CANX) *

Experience (EXP)

0.374974 0.612351206

Computer Playfulness (CPLAY) 0.42535 0.652188623

Computer Playfulness (CPLAY) *

Experience (EXP)

0.294528 0.542704339

Computer Self-Efficacy (CSE) 0.499929 0.707056575 0.49367 0.702617

Perceived Enjoyment (ENJ) 0.840614 0.916850042 0.840617 0.916852

Perceived Enjoyment (ENJ) *

Experience (EXP)

0.637086 0.798176672

Experience (EXP) 0.469873 0.68547283

Image (IMG) 0.780114 0.883240624 0.780105 0.883236

Objective Usability (OU) 1 1 1 1

Objective Usability (OU) * Experience

(EXP)

0.723356 0.85050338

Output Quality (OU) 0.713242 0.844536559 0.713313 0.844579

Perceptions of External Control (PEC) 0.41171 0.64164632

Perceived Ease of Use (PEOU) 0.567373 0.753241661 0.567211 0.753134

13

Perceived Ease of Use (PEOU) *

Experience (EXP)

0.329354 0.573893718


Experience (EXP)

0.539745 0.734673397

Perceived Usefulness (PU) 0.756947 0.870027011 0.756753 0.869916

Job Relevance (REL) 0.721172 0.849218464 0.721198 0.849234

Job Relevanve (REL) * Output Quality

(OU)

0.791371 0.889590355 0.791379 0.889595

Result Demonstrability (RES) 0.609059 0.780422322 0.609141 0.780475

Subjective Norm (SN) 0.52066 0.721567738 0.520656 0.721565

Subjective Norm (SN) * Experience

(EXP)

0.287806 0.536475535

Subjective Norm (SN) * Experience

(EXP)

0.236504 0.486316769

Subjective Norm (SN) * Voluntariness

(VOL)

0.307024 0.554097464

USE 1 1 1 1

Voluntariness (VOL) 0.405544 0.636823366

Tabel 3. Uji Diskriminant

Tabel 3. berisi hasil uji discriminant terhadap keseluruhan variable. Jika

nilai akar ave lebih besar dari nilai ave maka variable tersebut dinyatakan lolos.

Pada tahap ini nilai akar ave dari semua indikator dan moderasi lebih tinggi dari

nilai ave sehingga dinyatakan lolos uji discriminant.

Untuk menilai apakah suatu indikator benar-benar dapat dipercaya dalam

mengukur konstruk, dilakukan uji reliabilitas komposit atau reliabilitas konstruk.

Suatu indikator merupakan pembentukan konstruk yang baik bila memiliki

korelasi ≥0,7.

Uji Reabilitas Komposit

Nama Variabel Uji 1 Uji 2

Behavior Intention (BI) 0.859006 0.858031

Computer Anxiety (CANX) 0.778785 0.77834

Computer Anxiety (CANX) *

Experience (EXP)

0.56748

Computer Playfulness (CPLAY) 0.117109

Computer Playfulness (CPLAY) 0.586963

14

Tabel 4. Uji Reabilitas Komposit

Tabel 4. menunjukan hasil uji reabilitas komposit dalam dua kali

pengujian. Uji 1 menunjukan bahwa terdapat 8 variabel dan moderasi yang nilai

* Experience (EXP)

Computer Self-Eficacy (CSE) 0.792927 0.788202

Perceived Enjoyment (ENJ) 0.940539 0.94054

Perceived Enjoyment (ENJ) *

Experience (EXP)

0.913118

Experience (EXP) 0.617827

Image (IMG) 0.914063 0.914059

Objective Usability (OU) 1 1

Objective Usability (OU) *

Experience (EXP)

0.837519

Output Quality (OUT) 0.881556 0.881595

Perceptions of External Control

(PEC)

0.487909

Perceived Ease of Use (PEOU) 0.838526 0.83835


Experience (EXP)

0.269781


Experience (EXP)

0.903527

Perceived Usefulness (PU) 0.925252 0.925206

Job Relevance (REL) 0.88559 0.885604

Job Relevance (REL) * Output

Quality (OUT)

0.971521 0.971522

Result Demonstrability (RES) 0.699153 0.699006

Subjective Norm (SN) 0.808825 0.808789

Subjective Norm (SN) *

Experience (EXP)

0.707308


Experience (EXP)

0.327237


Voluntariness (VOL)

0.798223

USE 1 1

Voluntariness (VOL) 0.588432

15

korelasinya kurang dari 0,7 yaitu variabel Computer Playfulness, Experience,

Perceptions of External Control dan Voluntairness, kemudian moderasi Computer

Anxiety*Experience, Computer Playfulness*Experience, Perceived Ease of

Use*Experience dan Subjective Norm*Experience. Setelah variabel-variabel

tersebut di drop, maka pada uji 2 tersisa 14 variabel yang nilai korelasinya lebih

dari atau sama dengan 0,7 dan dinyatakan reliable yaitu Behavioral Intention,

Computer Anxiety, Computer Self-Eficacy, Perceived Enjoyment, Image,

Objective Usability, Output Quality, Perceived Ease of Use, Perceived

Usefulness, Job Relevance, Job Relevance*Output Quality, Result

Demonstrability, Subjective Norm, Use.

Setelah seluruh kriteria pada Outer Model telah terpenuhi, selanjutnya

dilakukan pengujian model structural (Inner model). Inner model yang dirancang

dalam penelitian ini ialah hubungan antara variabel laten eksogen terhadap

variabel laten endogen.

Nama Variabel R square

Behavioral Intention (BI) 0.255875

Image (IMG) 0.228245

Perceived Ease Of Use (PEOU) 0.508849

Perceived Usefulness (PU) 0.508855

Use (USE) 0.003233

Tabel 5. Nilai Rsquare

Pada tabel 5. terlihat variabel BI (Behavioral Intention) memiliki nilai R-

Square sebesar 0,255875 yang berarti bahwa pengaruh dari SN (Subjective Norm),

PU (Perceieved Usefulness), dan PEOU (Perceived Ease of Use) adalah 25,58%.

Kemudian nilai R-Square dari variabel IMG (Image) sebesar 0,228245% yang

artinya variabel SN (Subjective Norm) memiliki pengaruh sebesar 22,82%.

Variabel PEOU (Perceived Ease of Use) memiliki nilai R-Square 0,508849 yang

artinya pengaruh dari variabel CANX (Computer Anxiety), CSE (Computer Self-

Effiacy), ENJ (Perceived Enjoyment), dan OU (Objective Usability) adalah

sebesar 50,88%. Variabel PU (Perceived Usefulness) memiliki nilai R-Square

0,50885, artinya nilai pengaruh dari variabel SN (Subjective Norm), IMG(Image),

REL (Job Relevance), OUT (Output Quality), RES(Result Demonstrability) dan

PEOU (Perceived Ease of Use) adalah 50,88%, dan yang terakhir variabel USE

memiliki nilai R-Square 0,003233 berarti pengaruh dari variabel BI (Behavioral

intention) terhadap pembentukan Use adalah 0,003%.

Hubungan Original

Sample

T Statistics Keterangan

Perceived Ease of Use (PEOU) -> Behavioral

Intention (BI)

0,290 2.923179 Diterima

Perceived Usefulness (PU) -> Behavioral Intention

(BI)

0,310 2.794962 Diterima

Subjective norm (SN) -> Behavioral Intention (BI) -0,047 0.357171 Ditolak

16

Computer Anxiety (CANX) -> Perceived Ease Of

Use (PEOU)

-0,201 1.584239 Ditolak

Computer Self-Eficacy (CSE) -> Perceived Ease Of

Use (PEOU)

0,055 0.395018 Ditolak

Perceived Enjoyment (ENJ) -> Perceived Ease Of

Use (PEOU)

0,647 10.398493 Diterima

Objective Ussability (OU) -> Perceived Ease Of

Use (PEOU)

-0,108 1.720019 Ditolak

Subjective Norm (SN) -> Image (IMG) 0,478 4.704922 Diterima

Image (IMG) -> Perceived Usefulness (PU) -0,130 1.367462 Ditolak

Output Quality (OUT) -> Perceived Usefulness

(PU)

0,252 0.634452 Ditolak

Perceived Ease Of Use (PEOU) -> Perceived

Usefulness (PU)

0,272 2.379827 Diterima

Job Relevance (REL) -> Perceived Usefulness (PU) 0,578 1.908537 Ditolak

Job Relevance (REL) * Output Quality (OUT) ->

Perceived Usefulness (PU)

-0.167 0.284594 Ditolak

Result Demonstrability (RES) -> Perceived

Usefulness (PU)

-0,079 0.768098 Ditolak

Subjective Norm (SN) -> Perceived Ussefulness

(PU)

0,223 2.865649 Diterima

Behavioral Intention (BI) -> Use (USE) -0,057 0.529506 Ditolak

Tabel 6. Uji Hipotesis

Tabel 6. berisi hasil uji hipotesis. Pengujian hipotesis ini dilakukan dengan

metode Resampling Bootstrap. Statistik uji yang digunakan adalah statistik t atau

uji t. Sebuah hubungan dapat dinyatakan signifikan dan diterima jika nilai t

statistik lebih besar dari t tabel (t tabel signifikansi 5% = 1, 96). Dengan demikian

dapat dilihat bahwa variabel yang memiliki hubungan

signifikan adalah Perceived Ease Of Use (PEOU) terhadap Behavioral Intention

(BI), Perceived Usefulness (PU) terhadap Behavioral Intention (BI), Perceived

Enjoyment (ENJ) terhadap Perceived Ease Of Use (PEOU), Subjective Norm (SN)

terhadap Image (IMG), Perceived Ease of Use (PEOU) terhadap Perceived

Usefulness (PU), dan Subjective Norm (SN) terhadap Perceived Usefulness (PU)

dengan nilai original sample positif.

17

Gambar 6. Model Akhir

Dari model akhir pada gambar 6, dapat dijelaskan bahwa BI (Behavioral

Intention) dipengaruhi secara langsung oleh PU (Perceived Usefulness) dan

PEOU (Perceived Ease of Use) dan secara tidak langsung oleh SN(Subjective

Norm) dan ENJ(Perceived Enjoyment). PEOU(Perceived Ease of Use)

berpengaruh secara langsung terhadap PU(Perceived Usefulness), dan dipengaruhi

secara langsung oleh ENJ (Perceived Enjoyment). SN (Subjective Norm)

Berpengaruh secara langsung terhadap IMG (Image) dan PU (Perceived

Usefulness) tetapi IMG (Image) tidak mempengaruhi PU (Perceived Usefulness)

Mengacu pada model akhir dalam penelitian ini, maka terlihat bahwa

BI(Behavioral Intention) dipengaruhi oleh PU(Perceived Usefulness) dan

PEOU(Perceived Ease of Use), hal ini sejalan dengan pendapat Bapak Radius

Tanone3, yang menyatakan bahwa aplikasi ini memiliki manfaat bagi dosen

sebagai tempat penyimpanan dan untuk melihat perkembangan-perkembangan

penelitian di UKSW juga mengukur kinerja publikasi. Selain itu,berdasarkan

wawancara terhadap dosen FKIP bernama Bapak Sumardjono4, beliau

mengatakan bahwa RIS adalah sistem yang mudah untuk digunakan, hal ini

selaras dengan pendapat Bapak Agustinus Fritz5 yang menyatakan bahwa RIS ini

merupakan sistem yang mudah untuk digunakan karena walaupun belum ada

pelatihan langsung tetapi dosen bisa menggunakan fitur-fitur dalam sistem

tersebut, sehingga dapat dikatakan bahwa kemudahan mempengaruhi perilaku

penggunaan. Kemudian, Faktor kemudahan ini juga merupakan pengaruh

terhadap PU(Perceived Usefulness). Karena sistem ini mudah digunakan maka

sistem ini dimanfaatkan oleh para dosen.

Selanjutnya dapat dilihat bahwa SN(Subjective Norm) berpengaruh pada

PU(Perceived Usefulness) dan IMG(Image). Hal ini terjawab dalam pendapat

bapak Agustinus fritz yaitu dorongan dari universitas, dalam hal ini kebijakan

Pembantu Rektor 5 agar dosen lebih aktif dalam mengembangkan kapasitasnya

untuk melakukan penelitian maupun pengabdian.

Melalui pemberian intensif setiap tahun, maka dosen yang melakukan

penelitian dan menginput ke dalam RIS akan memperoleh insentif tersebut begitu

juga sebaliknya, ini berarti dorongan dari luar mendorong dosen dalam

pemanfaatan Research Information System (RIS). Disamping itu, pengaruh

SN(Subjective Norm) terhadap IMG(Image) artinya dengan adanya kebijakan

3 Wawancara tanggal 28 April 2015



18

tersebut maka membentuk image dosen yang menggunakan maupun tidak

menggunakan. Hal ini sesuai dengan pendapat bapak Agustinus Frits6 dimana

beliau menyampaikan bahwa penggunaan RIS ini tergantung kepada bagaimana

dosen mau taat administrasi khususnya, karena tidak hanya sekedar menginputkan

data tetapi juga harus menyertakan berkas fisiknya. Dan menurut pendapat bapak

Sumardjono7 bahwa dengan diwajibkannya pemanfaatan RIS ini maka akan

mempengaruhi image. Hal ini berhubungan dengan gengsi sebagai seorang dosen

apakah dia hanya sebatas mengajar dikelas ataukah telah mendokumentasikan

karyanya.

Disisi lain dalam model akhir penelitian ini, IMG (Image) tidak

berpengaruh terhadap PU(Perceived Usefulness) yang artinya persepsi dosen

terhadap manfaat Research Information System (RIS) tidak dipengaruhi oleh

image tersebut. Kemudian, ENJ (Perceived Enjoyment) berpengaruh secara

langsung terhadap PEOU (Perceived Ease Of Use) dan secara tidak langsung

terhadap BI (Behavioral Intention) dengan demikian dapat digambarkan bahwa

dosen FTI menikmati penggunaan Research Information System dan hal tersebut

berpengaruh pada persepsi kemudahan dan secara tidak langsung mempengaruhi

perilaku dosen dalam menggunakan.

Hasil penelitian ini juga terdapat dosen UKSW yang tidak memanfaatkan

Research Information System(RIS). Untuk dosen yang tidak menggunakan,

peneliti melakukan wawancara yang pertama kepada Ibu Christine Dewi8 yang

mengatakan bahwa belum pernah menggunakan RIS karena beliau merupakan

dosen baru dan berencana untuk menggunakannya diwaktu mendatang.

5. Kesimpulan dan Saran

Dari hasil analisis dapat disimpulkan bahwa Niat dosen dalam

menggunakan Research Information System(RIS) dipengaruhi : 1) Persepsi

manfaat, yaitu keberadaan RIS sebagai tempat penyimpanan dimana dosen dapat

melihat perkembangan dalam hal ini aktifitas penelitian yang telah dilakukan; 2)

Kemudahan penggunaan, artinya dosen mengganggap RIS sebagai sebuah aplikasi

yang mudah untuk digunakan sehingga tanpa perlu adanya pelatihan khusus,

dosen-dosen tetap dapat memanfaatkan RIS ini; 3) Adanya dorongan untuk

menggunakan sistem RIS dari universitas telah menyebabkan tingkat penggunaan

yang cukup tinggi di kalangan dosen; 4) Penggunaan RIS yang dianggap

menyenangkan; 5) Kebijakan universitas terhadap para dosen untuk

memanfaatkan RIS mempengaruhi image dosen, tetapi image tersebut tidak

memiliki pengaruh terhadap pemanfaatan Research Information System(RIS).

Saran yang dapat diberikan dari penelitian ini adalah perlu adanya

dorongan untuk lebih meningkatkan penggunaan Research Information System

(RIS) agar para dosen yang belum menggunakan dapat mulai memanfaatkan RIS

tersebut dan juga perlu sering dilakukan kegiatan sosialisasi agar setiap dosen

baru dapat mengetahui dan memanfaatkan Research Information System (RIS).




19

Daftar Pustaka [1] Ouadahi, J. 2008. A qualitative analysis of factors associated with user

acceptance and rejection of a new workplace information system in the public

sector: a conceptual model. Canadian Journal of Administrative Sciences /

Revue Canadienne des Sciences de l'Administration, Volume 25, Issue 3, pages

201–213.

[2] Porter, C. E. Constance & Donth, N. 2006. Using the technology acceptance

model to explain how attitudes determine Internet usage: The role of perceived

access barriers and demographics”, Journal of Business Research 59 999–1007.

[3] Sulistiyaningsih,M., Tambotoh, J. J. C. & Tanaamah, A. R. 2014.Technology

Aceptance Model And Online Learning Media : An Empirical Study Of Online

Learning Application In a Private Indonesian University. Journal of Theoretical

and Applied Information Technology 10th November 2014. Vol. 69 No.1.

[4] Sanders, J. R. 1979. The technology and art of evaluation. A review of seven

evaluation Primers. Evaluation News, 12, 2-7.

[5] O’Brien, J. A. 2005. Pengantar Sistem Informasi Perseptif Bisnis dan

Manajerial. Salemba.

[6] Landry CR, et al. 2006. Ecological and evolutionary genomics of Saccharomyces

cerevisiae, Mol Ecol 15(3):575-91.

[7] Furneaux , B. Theories Used in IS Research: Technology Acceptance Model,

Available from: <http://www.istheory.yorku.ca> [Accessed 22 November 2014]

[8] Dishaw M. T., Strong D. M., Bandy D.B. 2002. Extending The Task-Technology

Fit Model with Self-Efficacy Constructs Eighth Americas Conference on

Information.

[9] Furneaux, B. 2006b. Theories Used in IS Research: Task Technology Fit.

Available from: <http://www.istheory.yorku.ca>

[10] Yusof, A. M et al. 2006. Mechanism of Oligomerisation of Cyclase-associated

Protein from Dictyostelium discoideum in Solution, J Mol Biol 362(5):1072-81.

[11] Davis, F. D. 1989. Perceived usefulness, perceived ease of use, and user

acceptance of information technology, MIS Quarterly 13 (3): 319–340.

[12] Davis, F. D., Bagozzi, R. P. & Warshaw, P. R. 1989. User acceptance of

computer technology: A comparison of two theoretical models, Management

Science 35: 982–1003.

[13] Venkatesh, V., Davis, F. D. 1996. A model of the antecedents of perceived ease of

use: Development and test. Decision Sciences (27:10), Y: Self-Efficacy, pp. 451-

481.

[14] Venkatesh, V., Davis, F. D. 2000. A theoretical extension of the technology

acceptance model: Four longitudinal field studies, Management Science 46 (2):

186–204.

[15] Venkatesh, V., Maruping, L. M. & Brown, S. A. 2006. Role of Time in Self-

prediction of Behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes

(100:2), 160-176.

[16] Venkatesh, V., Bala, H. 2008. Technology Acceptance Model 3 and a Research

Agenda on Interventions, Decision Sciences 39 (2): 273–315.

[18] Creswell, J. 2010. Mapping the developing landscape of mixed methods research,

in Sage Handbook of Mixed Methods in Social & Behavioral Research,

Tashakkori, A. and Teddlie, C. (Eds) 2010, Sage, California, pp 45-68.

evaluasi penerimaan pengguna terhadap research information...

Documents