lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah ...kc.umn.ac.id/1758/3/bab ii.pdf · faktor...

Team project ©2017 Dony Pratidana S. Hum | Bima Agus Setyawan S. IIP

Hak cipta dan penggunaan kembali:

Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah, memperbaiki, dan membuat ciptaan turunan bukan untuk kepentingan komersial, selama anda mencantumkan nama penulis dan melisensikan ciptaan turunan dengan syarat yang serupa dengan ciptaan asli.

Copyright and reuse:

This license lets you remix, tweak, and build upon work non-commercially, as long as you credit the origin creator and license it on your new creations under the identical terms.

8

BAB II

LANDASAN TEORI

2.1 Pengertian TAM

Technology Acceptance Model (TAM) pertama kali diperkenalkan oleh

(Davis, 1989), yang merupakan sebuah adaptasi dari Theory of Reasoned Action

(TRA). TRA memiliki pandangan bahwa niat seseorang untuk melakukan suatu

perilaku menentukan akan dilakukan atau tidak dilakukannya perilaku tersebut.

Lebih lanjut, Ajzen dan Fishbein mengemukakan bahwa niat melakukan atau

tidak melakukan perilaku tertentu dipengaruhi oleh dua penentu dasar, yang

pertama berhubungan dengan sikap (Attitude Towards Behavior) dan yang lain

berhubungan dengan pengaruh sosial yaitu norma subjektif (Subjective Norms).

Dalam upaya mengungkapkan pengaruh sikap dan norma subjektif

terhadap niat untuk dilakukan atau tidak dilakukannya perilaku, Ajzen dan

Fishbein melengkapi TRA ini dengan keyakinan (Beliefs). Dikemukakannya

bahwa sikap berasal dari keyakinan terhadap perilaku (Behavioral Beliefs),

sedangkan Norma subjektif berasal dari keyakinan normatif (Normative Beliefs).

Konstruk variabel TRA dapat dilihat pada Gambar 2.1.

Adopsi Penerimaan ..., Rafael Brian Anggie Tamtama, FTI UMN, 2015

9

Gambar 2.1 Theory of Reasoned Action (TRA)

Model TAM yang diadopsi dari model TRA yaitu merupakan suatu model

penilaian penerimaan teknologi yang mengidentifikasi tingkat penerimaan

individu terhadap suatu teknologi. Tujuan utama TAM seperti yang dinyatakan

oleh Davis adalah untuk menjelaskan faktor yang mempengaruhi dalam

penerimaan Teknologi Informasi dengan jangkauan luas dari teknologi informasi

dan populasi dari pengguna.

Reaksi dan persepsi pengguna Teknologi Informasi (TI) akan

mempengaruhi sikap dalam penerimaan terhadap teknologi tersebut. Salah satu

faktor yang dapat mempengaruhinya adalah persepsi pengguna terhadap

kemanfaatan dan kemudahan penggunaan TI sebagai suatu tindakan yang

beralasan dalam konteks pengguna teknologi. Sehingga alasan seseorang dalam

melihat manfaat dan kemudahan penggunaan TI menjadikan tindakan/perilaku

manusia tersebut sebagai tolok ukur dalam penerimaan sebuah teknologi.

Tingkat kepercayaan ini menentukan suatu sikap pengguna ke arah

penggunaan suatu sistem/teknologi baru yang kemudian menentukan niat perilaku

pengguna dan mengarah pada penggunaan sistem secara nyata.


10

Gambar 2.2 Technology Acceptance Model (TAM)

Model TAM seperti yang dikembangkan oleh Davis digambarkan pada

Gambar 2.2 Model Dasar Technology Acceptance Model. Dari gambar tersebut,

dapat dilihat bahwa Tingkat Penerimaan Pengguna Teknologi Informasi

(Information Technology Acceptance) ditentukan oleh lima konstruk utama, yaitu

Persepsi Pengguna terhadap Kemudahan dalam Menggunakan Teknologi

(Perceived Ease of Use), Persepsi Pengguna terhadap Kemanfaatan/Kegunaan

Teknologi (Perceived Usefulness), Sikap Pengguna terhadap Penggunaan

Teknologi (Attitude Toward Using), Kecenderungan Perilaku (Behavioral

Intention), dan Pemakaian Aktual (Actual Usage).

2.1.1 External Variable

External Variable (variabel eksternal) secara langsung akan

mempengaruhi persepsi manfaat dan persepsi kemudahan dari pengguna. Persepsi

kemudahan penggunaan dipengaruhi oleh variabel eksternal yang secara langsung

bersentuhan dengan karakteristik sistem yang meningkatkan penggunaan dari

teknologi.

(Davis, 1989) mengatakan bahwa walaupun variabel eksternal tidak

mempengaruhi secara langsung pada sikap dan tingkah laku penggunaan

teknologi, TAM menekankan pada aturan yang menjembatani kepercayaan dan


11

sikap antara variabel eksternal. Ini terjadi karena perbedaan tiap individu,

misalnya kepribadian atau karakteristik.

2.1.2 Perceived Ease of Use

Perceived Ease of Use (Persepsi kemudahan penggunaan) dapat

didefinisikan sebagai tingkatan di mana user percaya bahwa teknologi/sistem

tersebut dapat digunakan dengan mudah dan bebas dari masalah. Persepsi

pengguna terhadap kemudahan dalam menggunakan teknologi dipengaruhi

beberapa faktor.

Faktor pertama berfokus pada teknologi itu sendiri misalnya pengalaman

pengguna terhadap penggunana teknologi yang sejenis. Faktor kedua adalah

reputasi akan teknologi tersebut yang diperoleh oleh pengguna. Reputasi yang

baik yang didengar oleh pengguna akan mendorong keyakinan penguna akan

kemudahan penggunaan teknologi tersebut.

Faktor ketiga yang mempengaruhi persepsi pengguna terhadap kemudahan

menggunakan teknologi adalah tersedianya mekanisme support yang handal.

Mekanisme support yang terpercaya akan membuat pengguna merasa yakin

bahwa terdapat mekanisme support yang handal jika kesulitan menggunakan

teknologi maka mendorong persepsi pengguna kearah lebih positif.

2.1.3 Perceived Usefulness

Perceived Usefulness (Persepsi Kemanfaatan) didefinisikan sebagai

tingkatan di mana pengguna/user percaya bahwa dengan menggunakan


12

teknologi/sistem akan meningkatkan performa mereka dalam bekerja. Yang

dimaksud dengan persepsi kemanfaatan di sini adalah persepsi pengguna terhadap

manfaat dari teknologi yang digunakan.

2.1.4 Attitude Toward Using

Attitude Toward Using (Sikap terhadap Penggunaan) di dalam TAM

dikonsepkan sebagai sikap terhadap penggunaan teknologi/sistem yang berbentuk

penerimaan atau penolakan sebagai dampak bila seseorang menggunakannya di

dalam pekerjaannya (Davis, 1989). Beberapa peneliti 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).

2.1.5 Behavioral Intention

Behavioral Intention (Kecenderungan Perilaku) adalah kecenderungan

perilaku untuk tetap menggunakan suatu teknologi. Tingkat penggunaan sebuah

teknologi komputer pada seseorang dapat diprediksi dari sikap perhatiannya

terhadap teknologi tersebut, misalnya keinginanan menambah peripheral

pendukung, motivasi untuk tetap menggunakan, serta keinginan untuk memotivasi

pengguna lain (Davis, 1989). Kecenderungan Perilaku ini dipengaruhi oleh

Persepsi Kemanfaatan dan Sikap terhadap Penggunaan.


13

2.1.6 Actual Usage

Actual Usage (Pemakaian Aktual) adalah kondisi nyata penggunaan

teknologi. Dikonsepkan dalam bentuk pengukuran terhadap frekuensi dan durasi

waktu penggunaan teknologi (Davis, 1989).

Seseorang akan puas menggunakan sistem jika mereka meyakini bahwa

sistem tersebut mudah digunakan dan akan meningkatkan produktifitas mereka,

yang tercermin dari kondisi nyata penggunaan.

2.2 Pengunaan Kerangka TAM

Pemilihan TAM sebagai metode dalam penelitian ini di karenakan sejalan

dengan tujuan penelitian serta metode ini sudah cukup populer dan banyak

digunakan dalam penelitian-penelitian lainnya yang hasilnya cukup akurat. Seperti

yang telah dijelaskan sebelumnya, model dasar TAM terdiri dari lima konstruk

utama. Meskipun demikian, model dasar TAM dapat dimodifikasi sesuai dengan

tujuan atau kepentingan suatu penelitian. Banyak penelitian-penelitian

sebelumnya yang menggunakan TAM sebagai model analisa, tetapi TAM yang

digunakan dalam tiap penelitian tersebut berbeda-beda sesuai dengan kebutuhan,

tetapi tidak meninggalkan bentuk dasar (kerangka) dari TAM tersebut.

Yang dimaksud dengan kerangka Technology Acceptance Model (TAM)

di sini adalah kelima konstruk utama pembentuk TAM yaitu persepsi kemudahan

penggunaan, persepsi kemanfaatan, sikap terhadap penggunaan, kemauan untuk

menggunakan teknologi, dan penerimaan (adopsi) teknologi. Kelima konstruk ini


14

adalah merupakan ciri khas dari TAM yang membedakannya dengan model

adopsi teknologi lainnya. Oleh karena itu, setiap penelitian yang menggunakan

TAM biasanya mengandung kelima konstruk ini di dalam penelitiannya.

Pada penelitian ini, penulis memodifikasi model dasar TAM tanpa

merubah konstruk utama pembentuk TAM melainkan dengan menambahkan

konstruk baru. Konstruk yang digunakan penulis adalah persepsi pengguna

terhadap kemudahan dalam menggunakan layanan e-commerce lazada (Perceived

Ease of Use), persepsi pengguna terhadap kemanfaatan/kegunaan dalam

menggunakan layanan e-commerce lazada (Perceived Usefulness), Kepercayaan

(Trust), Persepsi Kenyamanan (Perceived Enjoyment) Sikap Pengguna terhadap

Penggunaan Teknologi (Attitude Toward Using), Kecenderungan Perilaku

(Behavioral Intention), dan Pemakaian Aktual (Actual Usage).

2.3 E-commerce

2.3.1 Pengertian E-commerce

Dikutip dari Wikipedia, perdagangan elektronik atau e-dagang (bahasa

Inggris: Electronic commerce, juga e-commerce) didefinisikan sebagai

penyebaran, pembelian, penjualan, pemasaran barang dan jasa melalui sistem

elektronik seperti internet atau televisi, www, atau jaringan komputer lainnya. E-

dagang dapat melibatkan transfer dana elektronik, pertukaran data elektronik,

sistem manajemen inventori otomatis, dan sistem pengumpulan data otomatis.


15

Menurut (E. Turban, 2012), Perdagangan elektronik (electronic commerce,

disingkat EC, atau e-commerce) mencangkup proses pembelian, penjualan,

transfer, atau pertukaran produk, layanan atau informasi melalui jaringan

komputer, termasuk internet. Beberapa orang memandang istilah perdagangan (e-

commerce) hanya untuk menjelaskan transaksi yang dapat dilakukan antar mitra

bisnis. Jika definisi ini digunakan, beberapa orang menyadari bahwa istilah e-

commerce sangat sempit.

Sedangkan, e-commerce atau yang sering juga disebut dengan Internet

Commerce atau Ecom pada dasarnya mempunyai makna yang sama, yang berarti

suatu cara bagi seorang konsumen untuk dapat membeli barang yang diinginkan

secara online melalui jaringan internet menurut (Turban, King, Lee, Warkentin, &

Chung, 2002).

Definisi dari e-commerce menurut (Turban, King, Lee, Warkentin, &

Chung, 2002) dapat ditinjau dalam perspektif berikut:

a) Dari perspektif komunikasi, E-commerce adalah pengiriman barang,

layanan, informasi, atau pembayaran melalui jaringan komputer atau

melalui peralatan elektronik lainnya.

b) Dari perspektif proses bisnis, E-commerce adalah aplikasi dari teknologi

yang menuju otomatisasi dari transaksi bisnis dan aliran kerja.

c) Dari perspektif layanan, E-commercee merupakan suatu alat yang

memenuhi keinginan perusahaan, konsumen, dan manajemen untuk


16

memangkas biaya layanan (service cost) ketika meningkatkan kualitas

barang dan meningkatkan kecepatan layanan pengiriman.

d) Dari perspektif online, E-commerce menyediakan kemampuan untuk

membeli dan menjual barang ataupun informasi melalui internet dan

sarana online lainnya.

2.4 Structural Equation Modeling

Stuctural Equation Modeling atau Latent Variable Analysis atau Linear

Structural Relationship merupakan teknik analisis statistika multivariat generasi

kedua yang kini banyak digunakan oleh peneliti unutk menjelaskan relasi

kompleks antar sejumlah variabel. Kemampuannya dalam melakukan analisis

dengan sekali uji menunjukkan bahwa teknik ini merupakan teknik analisis yang

efisien.

Stuctural Equation Modeling (SEM) atau pemodelan persamaan structural

adalah satu dari teknik analisis multivariat yang digunakan untuk menguji teori

mengenai sekumpulan relasi antar sejumlah variabel secara simultan. Sekumpulan

relasi antar tabel yang dimaksud adalah relasi antara satu atau beberapa variabel

independen dengan satu atau beberapa variabel dependen. Dalam relasi yang

kompleks, beberapa variabel dependen menjadi variabel independen dalam relasi

lanjutannya. Masing-masing variabel independen maupun dependen tersebut

dapat juga berupa variabel observed dan dapat juga berupa variabel laten

(konstruk atau unobserved) yang dibangun oleh beberapa variabel indicator.


17

Perbedaan utama anatara SEM dengan teknik analisis multivariat lainnya

adalah SEM memungkinkan peneliti untuk menjawab pertanyan penelitian

(research question) yang saling terkait dalam sebuah analisis tunggal, sistematis,

dan komperhensif, yaitu melalui pemodelan relasi antar sejumlah konstruk

independen dan dependen secara simultan.

2.4.1 Pengertian SEM

Ada banyak pengertian tentang SEM yang dikemukakan oleh sejumlah

pakar. Keragaman definisi yang ada lebih disebabkan karena tinjauan SEM yang

cukup luas dan penelitiannya meliputi berbagai kajian. SEM juga bukan

merupakan materi tunggal yang berdiri sendiri, melainkan kombinasi dan

sekaligus pengembangan dari materi-materi statistika standar yang sudah ada.

Selain itu, pembelajaran SEM juga bisa dimulai dari berbagai sudut pandang,

yaitu melalui pendekatan matematis dan statitiska yang mendasari pengembangan

SEM, melalui pendalaman prosedur dan konsep dasar yang berhubungan dengan

SEM termasuk melalui pengembangan diagram skematis sebagaimana analisis

jalur, hingga melalui pendalaman software untuk analisis SEM.

(Schumacker, 1996) mendefinisikan SEM sebagai sebuah pendekatan

yang meliputi pengembangan model pengukuran dalam rangka mendefinisikan

variabel-variabel laten, dan kemudian membuat relasi-relasi atau persamaan-

persamaan struktural antar variabel-variabel laten tersebut. Oleh karenanya, SEM

juga dikatakan sebagai analisis variabel laten (Latent Variable Analysis) atau

relasi struktural linear (Linear Structural Relationship atau LISREL)


18

Sedangkan menurut (Wijanto, 2008) SEM adalah persamaan struktural

hasil perpaduan dari prosedur-prosedur yang dikembangkan dalam ekonometri,

sosiometri, dan psikometri. SEM memainkan berbagai peran seperti persamaan

simultan, analisis kausal linier, analisis lintasan (path diagram), analysis of

covariance structure , dan model persamaan struktural.

SEM terdiri dari dua bagian yaitu model variabel laten dan model

pengukuran. Yang paling membedakan SEM adalah biasanya suatu persamaan

struktural hanya mengamati hubungan kausal (sebab akibat) dari variabel

teramati (observed variables), sedangkan pada SEM terjadi hubungan kausal

antara variabel-variabel tidak teramati (unobserved variables). Hubungan-

hubungan ini nantinya dapat digambarkan menjadi sebuah diagram bernama path

model.

2.4.2 Istilah-Istilah Dasar Dalam SEM

Ada banyak istilah di dalam SEM, beberapa istilah yang berlaku adalah

sebagai berikut:

a) Variabel observed merupakan variabel yang bisa diukur secara langsung

untuk memperoleh data tanpa harus melalui indicator. Contoh variabel

observed adalah tinggi badan orang.

b) Variabel unobserved merupakan variabel yang tidak bisa diukur secara

langsung. Untuk mengukurnya diperlukan sejumlah indikator. Contoh

variabel unobserved adalah kualitas layanan oleh petugas customer


19

service, yang untuk mengukurnya kita memerlukan indicator seperti:

kecepatan, ketelitian, dan keramahan.

c) Variabel independen merupakan variabel yang nilainya tidak dipengaruhi

atau tidak bergantung pada variabel lain. Seringkali disimbolkan dengan

huruf X.

d) Variabel dependen merupakan variabel yang nilainya dipengaruhi atau

bergantung pada variabel lain. Disimbolkan dengan huruf Y.

e) Variabel Laten (Latent Variable) merupakan variable yang tidak secara

langsung diamati, tetapi disimpulkan dengan menggunakan model

matematik dari variable-variabel lain yang sedang diobservasi dan yang

diukur secara langsung. Variabel laten dikenal sebagai variable

tersembunyi, variable / konstruk hipotetikal.

f) Variabel Exogenous: Dalam konteks diagram jalur tidak dikenal adanya

istilah variabel bebas dan tergantung. Sebagai gantinya ialah disebut

sebagai variabel exogenous. Variabel ini diberi tanda khusus, yaitu anak

panah satu arah yang berasal dari variabel tersebut menuju ke variabel

lainnya, tetapi tidak ada anak panah yang menuju kearahnya.

g) Variabel Endogenous: Variabel endogenous merupakan variabel yang

mempunyai setidak-tidaknya satu anak panah dengan satu arah menuju ke

variabel tersebut.

2.4.3 Model-Model dalam SEM


20

2.4.3.1 Model Struktural

Model struktural menggambarkan hubungan-hubungan yang ada di antara

variabel-variabel laten. Hubungan-hubungan ini umumnya linier, meskipun

perluasan SEM memungkinkan untuk mengikutsertakan hubungan non-lininer

(Wijanto, 2008).

Model struktural harus lolos uji goodness of fit terlebih dahulu untuk dapat

digunakan dalam penelitian ini. Kriteria untuk tingkat kecocokan yang baik (Good

Fit) untuk setiap GOF (goodness of fit) (Wijanto, 2008), sebagai berikut.

Tabel 2.1 Kriteria kelolosan uji goodness of fit (GoF)

Ukuran Goodness Of Fit Tingkat Kecocokan yang Bisa

Diterima Kriteria Uji

Absolute Fit Measure

Statistic Chi-Square (X2) Nilai yang kecil, p > 0,05 Good fit

Non-Centraly

Parameter (NCP)

Nilai yang kecil, Interval yang

sempit Good Fit

Goodness-of-Fit-Index

(GFI)

GFI >= 0.90 Good Fit

0.80 <= GFI<=0.90 Marginal Fit

GFI <= 0.80 Poor Fit

Standardized Root

Mean Square Residual

(SRMR)

SRMR ≤ 0,05

Good fit

Root Mean Square

Error of Approximation

(RMSEA)

RMSEA ≤ 0,08 Good Fit

0,08 ≤ RMSEA ≤ 0,10 Marginal Fit

RMSEA ≥ 0,10 Poor Fit

Expected Cross-

Validation Index (ECVI)

Nilai yang kecil dan dekat

dengan nilai ECVI Saturated Good Fit

Incremental Fit Measure

Tucker-Lewis Index

atau Non-Normsed Fit

NNFI ≥ 0,90 Good Fit

0,80 ≤ NNFI ≤ 0,90 Marginal Fit


21

2.4.3.2 Model Pengukuran

Model pengukuran adalah cara penggambaran ukuran (indikator) dari

setiap variabel laten pada SEM. Pengunaan yang paling sering adalah dengan

menggunakan analisis faktor yang banyak digunakan di psikometri dan sosiometri

(Wijanto, 2008).

2.4.4 Path Model

Bentuk umum dari SEM yang juga dikenal dengan full atau hybrid model

mengandung variabel-variabel laten maupun variabel-variabel teramati. Bentuk

Index (TLI atau NNFI) NNFI ≤ 0,80 Poor Fit

Normsed Fit Index

(NFI)

NFI ≥ 0,90 Good Fit

0,80 ≤ NFI ≤ 0,90 Marginal Fit

NFI ≤ 0,80 Poor Fit

Adjusted Goodness-of-

Fit Index (AGFI)

AGFI ≥ 0,90 Good Fit

0,80 ≤ AGFI ≤ 0,90 Marginal Fit

AGFI ≤ 0,80 Poor Fit

Relative Fit Index (RFI) RFI ≥ 0,90 Good Fit

0,80 ≤ RFI ≤ 0,90 Marginal Fit

RFI ≤ 0,80 Poor Fit

Incremental Fit Index

(IFI)

IFI ≥ 0,90 Good Fit

0,80 ≤ IFI ≤ 0,90 Marginal Fit

IFI ≤ 0,80 Poor Fit

Comperative Fit Index

(CFI)

CFI ≥ 0,90 Good Fit

0,80 ≤ CFI ≤ 0,90 Marginal Fit

CFI ≤ 0,80 Poor Fit

Parsimonius Fit Measure

Parsimonius Goodness

of Fit Index (PGFI)

PGVI ≥ 0,50 Good Fit

Akaike Information

Criterion (AIC)

Nilai yang kecil dan dekar

dengan nilai AIC Saturated Good Fit

Consistent Akaike

Information Criterion

(CAIC)

Nilai yang kecil dan dekat dengan

nilai CAIC Saturated Good Fit


22

yang dihasilkan dari path model akan mengikuti model struktural yang digunakan

pada penelitian.

2.5 Penelitian Terdahulu

Penelitian ini berlandaskan hasil penelitian Technology Acceptance Model

(TAM) yang dilakukan oleh (Wijanto, 2008), yang merupakan adaptasi dari

Theory of Reasoned Action (TRA). Perluasan model TAM dijelaskan (Ella

Trisnawati, 2012) menyatakan bahwa trust mempengaruhi kekhawatiran

menggunakan layanan e-commerce yang berpengaruh juga terhadap perceived

ease of use dan behavioral intention to use. Pada penelitian (Md Gapar, 2011),

tingkat kenyamanan seseorang (Perceived Enjoyment) memiliki pengaruh

terhadap sikap pengunaan (Attitude Toward Using).

Pada penelitian ini penulis hanya menggunakan 2 variabel tambahan diluar

variable utama yang ada di dalam TAM yaitu, variabel trust dan variabel

perceived enjoyment. Variabel trust yang penulis gunakan dalam penelitian ini

merupakan pengembangan dari penelitian yang dilakukan oleh (Ella Trisnawati,

2012). Pada penelitian tersebut, (Ella Trisnawati, 2012) menggunakan 8 variabel,

tetapi penulis hanya menggunakan variabel trust saja. Hal ini di karenakan,

penelitian yang penulis lakukan menggunakan konsep TAM.

Selain itu, variabel trust juga diperkuat oleh hasil survey dari kementerian

komunikasi dan informatika mengenai potret belanja online di Indonesia studi

kasus di daerah jabodetabek, bandung, dan Yogyakarta pada tahun 2013 bahwa


23

faktor trust memiliki pengaruh yang cukup signifikan pada perkembangan e-

commerce di Indonesia

Sedangkan variabel perceived enjoyment yang penulis gunakan dalam

penelitian ini merupakan pengembangan dari penelitian yang dilakukan oleh (Md

Gapar, 2011). Pada penelitian tersebut, (Md Gapar, 2011) menggunakan 2

variabel tambahan diluar variabel yang ada di dalam TAM. Tetapi, penulis hanya

menggunakan 1 variabel yaitu perceived enjoyment saja karena penulis

beranggapan hanya variabel tersebut yang memiliki korelasi dengan penelitian

yang sedang penulis kerjakan.


lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah ...kc.umn.ac.id/1758/3/bab ii.pdf · faktor...

Documents