properti aspek kebergunaan pada sistem informasi …

Jurnal Inspiraton, Volume 6, Nomor 2, Desember 2016: 128 - 139

128

PROPERTI ASPEK KEBERGUNAAN PADA SISTEM INFORMASI AKADEMIK DARI PERSPEKTIF TECHNOLOGY ACCEPTANCE

MODEL (TAM)

Adi Kurniawan1, Siti Rochimah

2, Umi Laili Yuhana

3

Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Email: [email protected], [email protected]

2, [email protected]

3

ABSTRAK Teknologi yang memiliki fitur yang lengkap akan tidak ada artinya jika tidak ada yang menggunakan. Seringkali Sistem Informasi Akademis dilihat sebagai alat dan diukur berdasarkan kendala teknis, padahal ada faktor-faktor non teknis seperti penyiapan orang, budaya, mekanisme organisasi, dan lain sebagainya. Standardisasi pada aspek kebergunaan suatu perangkat lunak sudah ada seperti ISO 25010 namun untuk aspek kebergunaan pada Sistem Informasi Akademis (SIA) belum ada standardisasi yang bisa dijadikan acuan untuk mengukur. Penelitian ini mencoba melihat properti aspek kebergunaan berdasarkan sudut pandang Technology Acceptance Model (TAM) dengan mengumpulkan data dari 398 responden (mahasiswa) pada perguruan tinggi ITS dan Unair. Properti ini adalah variabel manifest yang mengukur variabel laten yang dalam hal ini adalah aspek kebergunaan. Kelemahan dalam penggunaan TAM yaitu dalam hal akurasi model sehingga diperlukan analisis data Structural Equation Model (SEM). SEM digunakan karena dapat melakukan analisis faktor, regresi dan jalur sekaligus sehingga SEM menawarkan teknik statistika yang memperhitungkan variabel manifest dan variabel laten. Variabel laten yang digunakan adalah perceived of usefulness, perceived of ease of use dan use. Properti aspek kebergunaan yang tidak memenuhi untuk SIA Kata Kunci: Sistem Informasi Akademik, TAM, SEM, Aspek Kebergunaan

ABSTRACT

Properties Aspects Of Use On Academic Information System From Technology Acceptence Model (Tam) Perspective. The technology that has a complete feature will nothing if no one is using. Academic Information System is often seen as a tool and measured by technical problems, but there are factors such as the preparation of the non-technical, cultural, organizational mechanisms, and so forth. Standardization on the usability aspects of an existing software such as ISO 25010, but to aspects of usability on Academic Information Systems (AIS) has been no standardization that could be used as a reference to measure. This study tried to look at the property aspects of usability based on the viewpoint of the Technology Acceptance Model (TAM) by collect data from 398 respondents (students) at colleges ITS and Unair. This property is manifest variables that measure latent variables which in this case is the aspect of usefulness. Weakness in the use of TAM namely in terms of the accuracy of the model so that the necessary data analysis Structural Equation Model (SEM). SEM is used because it can perform factor analysis, regression and path at once so that SEM offers a statistical technique that takes into account variables manifest and latent variables. Latent variables used are perceived of usefulness, perceived of ease of use and use. Properties that do not meet the usability aspect for protection SIA is user error.. Keywords: Academic Information System, TAM, SEM, Usability

1. Pendahuluan

1.1. Latar Belakang

Teknologi yang memiliki fitur

yang lengkap akan tidak ada artinya jika

tidak ada yang menggunakan.

Standardisasi pada aspek kebergunaan

suatu perangkat lunak sudah ada seperti

ISO 25010 namun untuk aspek

kebergunaan pada Sistem Informasi

Akademis (SIA) belum ada standardisasi

yang bisa dijadikan acuan untuk

mengukur.

128

Kurniawan, Properti Aspek Kebergunaan Pada Sistem Informasi Akademik Dari Perspektif Technology Acceptance Model (TAM)

129

Pendidikan adalah hal yang penting

bagi masa depan suatu bangsa. Karena

pendidikan dan pelatihan merupakan

syarat penting penciptaan sumber daya

manusia yang kompeten. UUD 1945 pasal

28 dan 31, melindungi warga negara

mendapatkan pendidikan yang bermutu,

kemudian dituangkan dalam UU No

20/2003 tentang Sistem Pendidikan

Nasional. Saking pentingnya hingga aturan

MK No 13/PUU-VI I 2008 mewajibkan

Pemerintah Pusat mengalokasikan minimal

20% Anggaran Pendapatan dan Belanja

Negara (APBN) dan Pemerintah Daerah

mengalokasikan minimal 20% Anggaran

Pendapatan dan Belanja Daerah (APBD).

Perkembangan teknologi informasi dan

komunikasi (TIK) bagi institusi pendidikan

merupakan peluang yang signifikan untuk

menyediakan layanan pendidikan yang

barmutu dan baik. Layanan yang

disediakan TIK bisa mengurangi biaya dan

meningkatkan keluaran dan hasil. Sistem

informasi akademis merupakan

seperangkat sistem dan aktivitas yang

digunakan guna menata, menggunakan dan

memproses informasi sebagai sumber

dalam organisasi (Murdich, 1982). Sistem

akademis menunjang segala kegiatan yang

berhubungan dengan akademis seperti

pelaporan kegiatan akademis, personal,

distribusi mahasiswa, keuangan,

pendaftaran mata kuliah, yudisium dan

lain-sebagainya.

Institut Teknologi Sepuluh

Nopember (ITS) Surabaya adalah salah

satu kampus terbaik di Indonesia. Kampus

ITS juga merupakan barometer kampus

teknik di Indonesia Timur. ITS meraih

peringkat ke-5 terbaik dari 22 Perguruan

Tinggi Negeri (PTN) dalam bidang

pelayanan umum yang dinilai oleh

Direktorat Pembinaan Pengelolaan

Keuangan Badan Layanan Umum (BLU)

Kementerian Keuangan dengan

memperoleh nilai A-Baik. Prestasi ini

didapat sejak menjadi PTN BLU tahun

2008. SIAKAD ITS adalah Sistem

Informasi Akademik ITS. Sistem ini

mengelola kegiatan akademik yang

dimiliki Institut Teknologi Sepuluh

Nopember Surabaya. Sistem ini dibangun

oleh pengembang pihak ketiga pada tahun

2004. Secara rutin, proses operasional dan

pemeliharaan dikelola oleh Lembaga

Pengembangan Teknologi dan Sistem

Informasi (LPTSI ITS).

Universitas Airlangga adalah salah

satu universitas terbaik di Indonesia sering

digunakan sebagai acuan barometer

universitas terutama di Indonesia Timur.

Universitas Airlangga memiliki 13 fakultas

dan 1 program pasca sarjana dan memiliki

127 program studi (prodi) dari berbagai

jenjang, meliputi program akademik,

vokasi dan spesialis.

Pada penelitian sebelumnya sudah

ada yang mencoba melakukan rekayasa

ulang terhadap SIAKAD ITS berdasarkan

kerangka ISO/IEC 9126 (Nurseha, et al.,

2013) (Raharjo, et al., 2013). Pengujian

mereka berfokus pada skala teknis

fungsional di sistem dan masih berupa

purwarupa sehingga belum bisa diketahui

tingkat penerimaan dari pengguna terhadap

sistem baru. ISO/IEC 9126 sekarang sudah

direvisi menjadi ISO/IEC 25010 tahun

2011. Kendala pada sistem informasi

akademis sering kali bukan karena faktor

teknis namun juga faktor non teknis seperti

penyiapan orang, budaya, mekanisme

organisasi, teknis pemeliharaan dan

sebagainya (Indrayani, 2011).

Salah satu model yang dapat

diadopsi untuk mengukuran

kebergunaan/usabilitas dari suatu sistem

adalah Technology Acceptence Model

(TAM) (Davis, 1989). Untuk dapat

mengetahui keputusan pengguna terdapat

faktor yang mempengaruhi antara lain

faktor yang dirasakan

manfaatnya/Perceived Usefulness (PU)

dan faktor yang dirasakan

kemudahannya/Perceive of Ease of Use

(PEOU). Ada kelemahan dalam

penggunaan TAM yaitu dalam hal akurasi

model (Chuttur, 2009). Maka diperlukan

pengukuran data menggunakan Structural


130

Equation Model (SEM). Ada beberapa

penelitian (Persico, et al., 2014)

(Hrtonˇová, et al., 2014) yang

menggunakan TAM untuk menilai

kebergunaan namun spesifik pada e-

learning dan belum mencakup sistem

informasi akademik. Sistem informasi

akademik mencakup pendaftaran

mahasiswa baru, pendaftaran perkuliahan,

keuangan, kegiatan belajar mengajar,

wisuda, informasi perkembangan kampus,

informasi alumni dan lain sebagainya.

(Tarhini, et al., 2014) meneliti tentang

sistem informasi akademik mengukur

properti yang mendeskripsikan berupa

jenis kelamin, usia, pengalaman dan

tingkat pendidikan. Penelitian berfokus

pada kegiatan belajar mengajar pada

individu terutama pada peserta didik.

Pada penelitian ini mencoba

mencari properti aspek kebergunaan

berdasarkan sudut pandang Technology

Acceptance Model (TAM), properti ini

adalah variabel manifest yang mengukur

variabel laten yang dalam hal ini adalah

aspek kebergunaan. Kelemahan dalam

penggunaan TAM yaitu dalam hal akurasi

model sehingga diperlukan analisis data

Structural Equation Model (SEM). SEM

digunakan karena dapat melakukan

analisis faktor, regresi dan jalur sekaligus

sehingga SEM menawarkan teknik

statistika yang memperhitungkan variabel

manifest dan variabel laten.

Dengan diketahui properti dari

kemanfaatan pada sistem informasi

akademis, diharapkan dapat mengetahui

tingkat penerimaan pengguna pada sistem

informasi sehingga bisa menjadi bahan

evaluasi untuk mengoptimalkan

produktivitas kegiatan akademis dengan

sistem informasi yang sudah ada. Tujuan

lainnya, memungkinkan terdefinisikan

kebutuhan yang belum terakomodasi untuk

rekomendasi pengembangan selanjutnya

2. Tinjauan Pustaka

2.1 Struktural Equation Model (SEM)

Model persamaan struktural

(Structural Equation Modelling) adalah

salah satu metode multivariat yang

memung-kinkan peneliti untuk menguji

hubungan antara variabel yang kompleks.

SEM merupakan pendekatan terintegrasi

antara analisis faktor, model struktural dan

analisis path (jalur). SEM disebut juga

Model Struktur Kovarian dalam (Hair et

al., 2006). Disisi lain SEM juga

merupakan pendekatan terintegrasi antara

analisis data dengan konstruksi konsep.

Dalam model struktural dikenal dua

variabel, yaitu variabel eksogen dan

variabel endogen. Variabel eksogen adalah

variabel yang nilainya ditentukan diluar

model, seperti variabel bebas dan variabel

instrument. Sedangkan variabel endogen

adalah variabel yang nilainya ditentukan

berdasarkan model, seperti variabel tak

bebas.

2.2 Technology Acceptance Model

Adalah teori dalam Sistem Informasi

dimana user dapat menerima dan

menggunakan suatu teknologi. Model

menunjukkan bahwa ketika pengguna

disajikan teknologi baru, sejumlah faktor

memperngaruhi keputusan mereka tentang

bagaimana dan kapan mereka akan

menggunakannya:

1. Dirasakan manfaatnya/Perceived

Usefulness (PU) – didefinisikan oleh Fred

Davis sebagai “sejauh mana orang percaya

bahwa menggunakan sistem tertentu akan

meningkatkan kinerja atau pekerjaan”

2. Dirasakan kemudahan/Perceive of

Ease of use (PEOU) – Davis

mendefiniskan ini sebagai “sejauh mana

seseorang percaya bahwa menggunakan

sistem tertentu akan bebas dari upaya”

(Davis, 1989).

Awalnya Davis menggunakan sebanyak 14

ukuran (initial scale items) sebagai

indikator yang ada dalam Perceived

Usefulness dan Perceived Ease of Use.

Selanjutnya memulai dengan kajian ke-1

yang merupakan ujicoba awal /studi pra

test yang dilakukan untuk mengetahui

reliabilitas maupun validitas dan

memperoleh hasil berupa 10 macam


131

indikator. Mengenai apa saja indikatornya

seperti pada Gambar 1 berikut:

Gambar 1. Pertanyaan Analisis Faktor

(Davis, 1989)

Selanjutnya pada kajian ke-2,

Davis melakukan uji coba prototip atau

model dengan memperkecil indikator

sehingga menjadi lebih baik dan lebih

praktis. Analisis yang dilakukan waktu itu

dengan menghitung Korelasi (antara

Perceived Usefulness, Perceived Ease of

Use, dan Self Reported System Usage)

maupun Analisis Regresi (Effect of

Perceived Usefulness dan Perceived Ease

of Use on Self-Reported Usage). Mengenai

indikator dari persepsi kemudahan

penggunaan dan persepsi kebermanfaatan

seperti pada Gambar 2 berikut:

Gambar 2. Item TAM Analisis Faktor

(Davis, 1989)

Secara umum jika ternyata setelah

dilakukan kajian ternyata faktor

kemudahan terhadap sistem informasi

diketahui tidak ada kemudahan, maka

faktor kebermanfaatan menjadi tidak

nampak pula. Logikanya bagaimana bisa

bermanfaat untuk pengguna kalau sistem

informasinya saja sulit digunakan atau

tidak mudah penggunaannya.

2.3 Kebergunaan (Usabilitas)

Kebergunaan menurut (Nielsen,

1993) sering merujuk pada seberapa baik

pengguna dapat menggunakan

fungsionalitas dari sistem. Berdasarkan

ISO 9126 adalah kemampuan atau

kapabilitas produk perangkat lunak untuk

dipahami, dipelajari, digunakan dan

menarik bagi pengguna, bila digunakan

dalam kondisi tertentu. ISO 25010 tahun

2011, kebergunaan/usabilitas adalah salah

satu dari delapan kategori utama.

Kebergunaan definisi menurut ISO adalah

sejauh mana produk atau sistem dapat

digunakan secara efektif dan efisien

memenuhi kebutuhan untuk mencapai

target yang ditetapkan dalam konteks

tertentu. Aspek kebergunaan berdasarkan

McCall’s Model memiliki dua sub faktor

yaitu Operability dan Training.


132

Aspek kebergunaan berdasarkan

ISO/IEC 25010 antara lain

a. Appropriateness recognisability, Sejauh

mana pengguna dapat mengenali

apakah suatu produk atau sistem yang

sesuai untuk kebutuhan mereka;

b. Learnability, sejauh mana suatu produk

atau sistem dapat digunakan oleh

pengguna tertentu untuk mencapai

tujuan tertentu belajar untuk

menggunakan produk atau sistem

dengan efektivitas, efisiensi, kebebasan

dari risiko dan kepuasan dalam konteks

tertentu digunakan;

c. Operability, Sejauh mana suatu produk

atau sistem memiliki atribut yang

membuatnya mudah dioperasikan dan

kontrol;

d. User Error Protection, Sejauh mana

sistem melindungi pengguna terhadap

membuat kesalahan;

e. User Interface Aesthetics, Sejauh mana

user interface memungkinkan interaksi

menyenangkan dan memuaskan bagi

pengguna.

f. Accessibility, Sejauh mana suatu

produk atau sistem dapat digunakan

oleh orang-orang dengan cakupan

terluas baik karakteristik maupun

kemampuan untuk mencapai suatu

tujuan tertentu dalam konteks tertentu

yang digunakan.

3. Metode Penelitian

Bahan dan Peralatan yang

digunakan dalam penelitian :

Bahan : Model TAM

Peralatan : Kuesioner, SPSS, Excel

dan Amos

Skema langkah-langah rancangan

penelitian di gambarkan pada Gambar 3,

Langkah-langkah yang dilakukan antara

lain:

1. Pengembangan Model Teoritis

Penelaahan topik penelitian secara

mendalam dan hubungan antara variabel-

variabel yang akan dihipotesiskan harus

didukung oleh justifikasi teori yang kuat.

Properti penelitian ini merupakan variabel

manifest yang didapat dari TAM pada

Gambar 3. Variabel laten terdiri dari PU,

PEOU dan Use. Pernyataan dalam

hubungan antar variabel dalam model

harus memenuhi syarat kausalitas. Tiga

syarat kausalitas adalah:

a. Antara dua variabel sama-sama

berubah nilainya. Dengan kata lain,

ada kovarian ataupun korelasi antara

satu dengan lainnya. Namun demikian

variabel ini tidak cukup bilamana

ternyata ada variabel ketiga yang

menjadi penyebab keduanya.

Misalnya tingkat penggunaan pada

fitur tertentu berkurang karena ada

perubahan kebijakan atau kurikulum;

b. Penyebab terjadinya dahulu (dari

aspek waktu) dibandingkan dengan

disebabkan. Syarat ini tampak jelas

dipengaruhi oleh pandangan-

pandangan positif. Misalnya pengguna

SIA khawatir jika data yang disimpan

hilang. Karena sebelumnya ada kasus

kehilangan data atau karena listrik

yang sering padam;

c. Harus menghilangkan kemungkinan

faktor-faktor lain sebagai penyebab

perubahan variabel dependen

(misalnya Y). Syarat ini cukup sulit

untuk dipenuhi, karena kenyataannya

di dunia ada banyak sekali variabel

yang saling mempengaruhi.

Gambar 3 Model TAM yang dijadikan Acuan


133

2. Pengembangan Diagram Alur

Setelah memastikan hubungan sebab

akibat pada tahap pertama, langkah

selanjutnya adalah menyusun diagram jalur

untuk hubungan-hubungan tersebut. Ada dua

hal yang perlu dilakukan yaitu menyusun

model struktural yaitu menghubungkan antar

variabel laten baik endogen maupun eksogen

dan menyusun measurement model yaitu

menghubungkan variabel laten endogen atau

eksogen dengan variabel manifest.

3. Uji Reliabilitas Kuisioner

Pada tahap ini, instrumen kuisioner

akan di uji reliabilitasnya menggunakan

Keiser-mayer-olkin (KMO) dan Cronbach’s

alpha dengan jumlah responden sebanyak 30

orang di dua kampus ITS dan Unair secara

acak.

4. Distribusi Kuisioner

Pada tahap ini, kuisioner akan di

distribusikan ke dua kampus ITS dan Unair

dengan jumlah partisipan sebanyak 398 orang.

5. Memilih Matriks Input dan Jenis

Estimasi

Model persamaan struktural

diformulasikan dengan menggunakan input

matriks varian/kovarian. Estimasi modelnya

menggunakan estimasi Maximum Likelihood

(MLE).

6. Model Teridentifikasi

Dalam satu model bisa jadi memiliki

banyak solusi, sehingga pada tahapan ini

dipilih solusi yang sesuai. Karena model dapat

dikatakan baik jika memiliki satu solusi untuk

satu estimasi parameter. Cara melihat model

estimasi meliputi :

a. Adanya nilai standar error yang besar untuk

satu atau lebih koefisien

b. Nilai estimasi tidak mungkin, misalnya

varian error yang bernilai negatif

c. Adanya nilai korelasi yang tinggi (>0.90)

antar koefisien estimasi.

b. Sehingga nantinya muncul identifikasi

model unidentified (parameter tidak dapat

di estimasi), model just identified, dan

model over identified (solusi lebih dari

satu). Hasil yang diharapkan adalah model

just identified.

7. Model Memenuhi Kriteria GOF

Good of Fitness (GOF) adalah menilai

apakah data yang akan diolah memenuhi

asumsi persamaan struktural. Ada tiga asumsi

dasar yang harus dipenuhi untuk dapat

menggunakan SEM yaitu:

a. Observasi data independen

b. Responden diambil secara acak

c. Memiliki hubungan linier.

Pada bagian ini juga terjadi pengujian

apakah hipotesis tersebut diterima atau tidak.

Ukuran goodness-of-Fit antara lain, Goodness

of Fit Indeks (GFI), root mean square error of

approximation (RMSEA), Adjusted goodness

of fit (AGFI) dan Tucker-Lewis Indeks (TLI).

8. Intepretasi dan Modifikasi Model

Saat model sudah dinyatakan diterima,

maka peneliti dapat mempertimbangkan

dilakukannya modifikasi model untuk

memperbaiki penjelasan teoritis atau goodness

of fit. Modifikasi dari model awal harus

dilakukan setelah dikaji banyak

pertimbangaan. Jika model dimodifikasi, maka

model tersebut harus diestimasi dengan data

terpisah sebelum model modifikasi diterima.

4. Analisis dan Pembahasan

4.1 Instrumen Penelitian

Dalam penelitian ini ada instrumen

penelitian kuesioner. Kuesioner dibuat

menggunakan skala likert 5. Dalam kuisioner

terdapat 3 variabel laten yaitu perceived ease

of use, perceived usefulness dan actual use.

Ketiga variabel tersebut memiliki indikator

masing-masing dan masing-masing indikator

tersebut sebagaimana terdapat pada Tabel 1.

Tiap instrumen atau indikator dari

perceived ease of use dan perceived usefulness

merepresentasikan sub karakteristik dari aspek

kebergunaan / usability. Aspek kebergunaan

kualitas sistem informasi akademik (Academic

Information System Quality Instruments /

AISQI) merujuk pada ISO 25010 (Yuhana, et

al., 2014). Matrik dari sub karakteristik aspek

kebergunaan dengan indikator TAM di

tampilkan pada Tabel 2.


134

Tabel 1 Instrumen Penelitian No Indikator Pernyataan Keterangan/Dimensi

Indikator

Referensi

Variabel Konstruk Perceived ease of use

1 PEOU1 Saya merasa mudah belajar

mengoperasionalkan Sistem Informasi

Akademis

Ease to learning (Davis,

1989),

(Delone, et

al., 2003)

2 PEOU2 Saya merasa mudah untuk melakukan apa

yang saya ingin lakukan terkait administrasi

perkuliahan

Controllable (Davis,

1989)

3 PEOU3 Saya mudah mengerti dan jelas dalam

berinteraksi dengan sistem.

Clear and

Understandable

(Davis,

1989),

(Delone, et

al., 2003)

4 PEOU4 Saya merasa sistem informasi akademik

membuat saya fleksibel dari sisi waktu untuk

mengurus administrasi perkuliahan

Flexible in Time (Davis,

1989)


membuat saya fleksibel dari sisi tempat

untuk mengurus administrasi perkuliahan.

Flexible in Place (Davis,

1989)


memberi saya fleksibilitas dalam memilih

menu yang saya butuhkan

Flexible to Choose (Davis,

1989)


memiliki struktur layout yang

mempermudah untuk dioperasikan.

Easy to use (Davis,

1989)

8 PEOU8 Saya merasa terampil dalam menggunakan

sistem informasi akademik.

Easy to become

skillfull

(Davis,

1989)

9 PEOU9 Saya mendapatkan notifikasi jika melakukan

kesalahan dalam mengisi format pengisian

Clear and

Understandable

(Delone, et

al., 2003)

Variabel Konstruk Perceived Usefulness

10 PU1 Saya dapat mengurangi waktu dalam

mengurus administrasi pendaftaran

matakuliah

Work more quickly (Davis,

1989),

(Delone, et

al., 2003)

11 PU2 Saya terbantukan memilih matakuliah dari

jadwal matakuliah yang disediakan

Useful (Davis,

1989)


mengurus administrasi penggantian

matakuliah


1989),

(Delone, et

al., 2003)


mengurus adminstrasi jikalau menge”drop”

matakuliah


1989),

(Delone, et

al., 2003)

14 PU5 Saya terbantukan perkuliahan dari adanya

jadwal kuliah

Useful (Davis,

1989)

15 PU6 Saya dapat melihat nilai perkuliahan termasuk

IPK dan IPS dengan lebih cepat


1989),

(Delone, et

al., 2003)

16 PU7 Saya dapat melakukan banyak hal terkait

administrasi perkuliahan di dalam satu

website

Enhance effectiveness (Davis,

1989)

(Delone, et

al., 2003)

17 PU8 Dengan menggunakan sistem informasi Improve job (Davis,


135

No Indikator Pernyataan Keterangan/Dimensi

Indikator

Referensi

akademik, proses administrasi perkuliahan

saya akan menjadi lebih mudah

performance 1989),

(Delone, et

al., 2003)

18 PU9 Saya merasa dengan menggunakan sistem

informasi akademik, saya dapat membantu

keberhasilan proses administrasi perkuliahan

saya

Improve job

performance

(Davis,

1989),

(Delone, et

al., 2003)

Variabel Konstruk Actual Use / Use

19 AU1 Menggunakan Sistem Informasi Akademik

adalah ide yang bagus

Attitude Toward

Using

(Davis,

1989),

(Morris, et

al., 1997)

20 AU2 Menggunakan Sistem Informasi Akademis

adalah ide yang bijak

Attitude Toward

Using

(Davis,

1989),

(Morris, et

al., 1997)

21 AU3 Saya suka ide untuk menggunakan Sistem

Informasi Akademis

Attitude Toward

Using

(Davis,

1989),

(Morris, et

al., 1997)

22 AU4 Menggunakan Sistem Informasi Akademis

menyenangkan

Attitude Toward

Using

(Davis,

1989),

(Morris, et

al., 1997)

23 AU5 Jika dalam kondisi sukarela (atau tidak ada

paksaan), Saya berniat menggunakan Sistem

Informasi Akademis di sisa semester sekarang

Behavioral Intention (Davis,

1989),

(Morris, et

al., 1997),

(Lin, 2007)

24 AU6 Saya sering menggunakan Sistem Informasi

Akademis per semester

Visit often (Delone, et

al., 2003)

Tabel 2 Matrik Aspek Kebergunaan dan Indikator TAM Indikator ISO 25010 Penjelasan

PEOU2, Appropriateness Recognisability Tingkat kemudahan untuk melakukan terkait sistem

informasi akademik

PU1, Appropriateness Recognisability Jumlah waktu yang dibutuhkan dalam mengurus

administrasi matakuliah.

PU2, Appropriateness Recognisability Jumlah waktu yang dibutuhkan untuk memilih

matakuliah

PU3, Appropriateness Recognisability Jumlah waktu yang dibutuhkan untuk mengganti

matakuliah

PU4, Appropriateness Recognisability Jumlah waktu yang dibutuhkan dalam mengurus

administrasi ketika men”drop” matakuliah

PU5, Appropriateness Recognisability Tingkat kemudahan dalam mengelola jadwal kuliah

PU6, Appropriateness Recognisability Jumlah waktu yang dibutuhkan untuk mendapatkan

akses IPK dan IPS

PU7, Appropriateness Recognisability Tingkat efektivitas dlm pengelolaan satu halaman

web

PU8, Appropriateness Recognisability Tingkat kemudahan dalam proses administrasi

perkuliahan.

PU9 Appropriateness Recognisability Tingkat efektivitas dalam membantu keberhasilan

proses administrasi perkuliahan.

PEOU1, Learnability Tingkat kemudahan dalam belajar mengoperasikan

sistem informasi akademik

PEOU3 Learnability Tingkat kemudahan untuk memahami dengan


136

Indikator ISO 25010 Penjelasan

berinterksi dengan sistem

PEOU8 Operability Tingkat kemudahaan untuk menjadi terampil

dalam mengoperasikan.

PEOU9 User error protection Tingkat perlindungan terhadap error yang

dilakukan oleh user

PEOU7 User Interface Aesthetics Tingkat ergonomis struktur layout

PEOU4, Accessibility Tingkat fleksibilitas dalam waktu

PEOU5 Accessibility Tingkat fleksibilitas dalam tempat

PEOU6, User Interface Aesthetics Tingkat fleksibilitas dalam memilih menu

Sub faktor karakteristik dari aspek kebergunaan ini

nanti dilihat seberapa pengaruhnya dalam sistem

informasi akademik.

4.2 Kerangka Konspetual dengan Hipotesis dan

Indikator

Hasil dari kerangka konseptual beserta hipotesis dan

indikatornya seperti pada Gambar 4.

Gambar 4. Kerangka Konseptual Model

Lengkap

4.3 Indentifikasi Model

Hasil output dari SPSS Amos dari

model SEM. Berdasarkan output analisis

diperoleh bahwa model kebergunaan adalah

overidentified, dapat dijelaskan bahwa nilai

derajat kebebasan/degree of freedom adalah

272, berarti nilainya positif. Derajat kebebasan

yang lebih besar dari nol maka model tersebut

overidentified, sehingga model dapat

diidentifikasi estimasinya.

Hasil goodness of fit seperti terlihat

pada Chi-Square adalah 658.109, dengan derajat

kebebasan 49 dan nilai probabilitasntya sangat

kecil mendekati 0.000 yang menunjukkan nilai

chi-square tabel sebesar 311.4672. Hal ini

berarti model yang dihipotesis telah cocok

dengan data observasi.

Hasil ringkasan nilai validasi

pengukuran model aspek kebergunaan sistem

informasi akademik di lihat pada Tabel 3.

Tabel 3. Nilai Validasi Model Fit

Pengukuran Batasan

Model Fit

Keluaran Keterangan

GFI

(Goodness

of Fit Index)

≥ 0.9

mendekati

1

0.848 cukup

AGFI

(Adjusted

Goodness of

Fit Index)

≥ 0.9

mendekati

1

0.815 cukup

RMSEA

(Root Mean

Square

Error of

Approximati

on)

0.05 ≤ x

≤0.08

0.076 Baik

Hoelter ≤ 200 144 Baik

Berdasarkan Tabel 4. maka bisa

dikatakan bahwa model sudah bisa dibilang fit

karena RMSEA memiliki nilai 0.75 yang berada

di rentang ideal, Hoelter bernilai 144 dibawah

rentang 200, meski nilai AGFI dan GFI masih

belum diatas 0.9, namun sudah cukup untuk

mendekati angka 1 yang diharapkan

4.4 Intepretasi Hasil

Pada tahap ini, akan dinyatakan

hipotesis diterima atau tidak. Indikator mana

yang signifikan dan ada tidak korelasinya.

Analisis regression weight mengukur dua entitas

memiliki hubungan signifikan atau tidak.

Analisis ini juga dapat menguji hipotesis

diterima atau tidak. Kemudian jika signifikan

bisa dilihat ke keluar an standardized regression

weight. Analisis ini mengukur ada tidaknya

korelasi antar entitas.


137

Tabel 4. Regression Weight / Hasil Pengujian

Kausalitas

Estimate S.E. C.R. P Keterangan

PU <--- PEOU 1.213 .166 7.287 *** Signifikan H1 diterima

USE <--- PU .541 .077 7.023 *** Signifikan H2 diterima

USE <--- PEOU .496 .130 3.829 *** Signifikan H3 diterima

Dari nilai P pada seluruh entitas

bernilai ***, nilai ini berarti sangat kecil sekali

mendekati angka nol. Nilai signifikan jika P

kurang dari 0.05. Pada variabel konstruk

PEOU terhadap variabel konstruk PU memiliki

nilai P kurang dari 0.05 maka hubungan antar

entitas signifikan. Hipotesis 1 diterima

sehingga Perceived ease of use berpengaruh

positif dan signifikan terhadap perceived

usefulness. Pengaruh positif ini memberikan

makna bahwa semakin baik persepsi pengguna

tentang kemudahan (perceived ease of use)

yang terbentuk maka semakin baik pula

persepsi pengguna tentang kemanfaatannya.

(perceived usefullness). Pada variabel konstruk

PU terhadap variabel konstruk USE memiliki

nilai P kurang dari 0.05 maka hubungan antar

entitas signifikan. Hipotesis 2 diterima,

sehingga Perceived usefulness berpengaruh

positif dan signifikan terhadap use. Pengaruh

positif ini memberikan makna bahwa semakin

baik persepsi pengguna persepsi pengguna

tentang kemanfaatan (perceived usefulness)

maka semakin baik pula penggunaannya (use).

Pada variabel konstruk PEOU terhadap

variabel konstruk USE memiliki nilai P kurang

dari 0.05 maka hubungan antar entitas

signifikan. Hipotesis 3 diterima, sehingga

Perceived ease of use berpengaruh positif dan

signifikan terhadap use. Pengaruh positif ini

memberikan makna bawah semakin baik

persepsi pengguna tentang kemudahan

(perceived ease of use) maka semakin baik

pula penggunaannya (use).

Pada tabel selanjutnya adalah

mengecek seberapa dekat hubungan antar

entitas satu dengan entitas satunya dalan

konteks ini adalah hubungan indikator/variabel

manifest pada PEOU dan PU terhadap variabel

laten.

Pada beberapa literatur ada yang

memberi batasan factor loading nilai cut off

nya adalah 0.5 dan ada literatur yang

menyebutkan nilai cut off dari factor loading

adalah 0.7 (Santoso, 2014). Pada kasus ini

batasan dari factor loading adalah minimal 0.5

dan disebut baik jika nilainya diatas 0.7.

Berdasarkan Tabel 5. nilai factor

loading indikator yang tidak memenuhi adalah

PEOU9 dengan nilai 0.39 dibawah 0.5. Nilai

yang korelasi paling tinggi adalah PU8 dengan

nilai factor loading sebesar 0.769.

Nilai faktor kebergunaan jika lihat

berdasarkan Tabel 2 nilai PEOU9

merepresentasikan user error protection, yang

berarti sejauh mana sistem melindungi

pengguna terhadap kesalahan. Faktor ini tidak

merepresentasikan sebagai kualitas Sistem

Informasi Akademik atau ada tidaknya tidak

memepengaruhi aspek kebergunaan pada

pengguna.

Sub karakteristik dari aspek kebergunaan yang

dapat mewakili dan merepresentasikan adalah :

1. Approriateness recognisability (ketepatan

mengenali) dengan nilai rata-rata 0.6618,

nilai tertinggi ada pada PU8 dengan nilai

0.769, PU8 yang berarti user merasa lebih

mudah dengan adanya sistem informasi

akademik untuk proses administrasi

perkuliahan dan nilai terendah pada PU5

dengan nilai 0.548. yaitu pengguna

terbantukan perkuliahan dengan adanya

jadwal kuliah.

2. Learnability (kemudahan untuk belajar),

dengan nilai rata rata sebesar 0.6425, nilai

tertinggi pada PEOU 1 sebesar 0.6425,

pengguna merasa mudah belajar

mengoperasionalkan Siakad. Nilai

terendah pada PEOU 3 sebesar 0.635

yang berarti pengguna merasa mudah

melakukan apa yang ingin lakukan terkait

administrasi perkuliahan.

3. Operability (kemampuan untuk

mengoperasikan), bernilai 0.609 yang

berarti pengguna merasa terampil dalam

menggunakan sistem informasi akademik.

4. User interface aesthetics (interaksi

tampilan antarmuka) bernilai 0.6625,

dengan nilai tertinggi PEOU6 sebesar

0.699 yaitu pengguna merasa fleksibel

dalam memilih menu yang dibutuhkan.


138

Dan memiliki struktur layout yang mudah

untuk dioperasikan.

5. Accessibility (sejauh mana mengakses

untuk tujuan dalam konteks tertentu).

Bernilai 0.692 dengan nilai PEOU4

sebesar 0.717 berarti pengguna merasa

sistem infomrasi akademik membuat

mereka fleksibel dari sisi waktu.

Kemudian PEOU5 sebesar 0.667 berarti

pengguna merasa fleksibel dari sisi

tempat.

Sub karakteristik user error protection

(melindungi pengguna dari kesalahan) dari

aspek kebergunaan kurang dapat mewakili

Sistem Informasi Akademik.

5. Kesimpulan dan Saran

Berdasarkan hasil analisis data, kesimpulan

penelitian ini dapat dikemukakan sebagai

berikut:

1. Mapping variabel yang bisa di mapping

cuman dua variabel yaitu Perceived of

Usefulness (PU) dan Perceived Ease of

Use (PEOU).

2. Variabel PEOU dalam sub karakteristik

aspek kebergunaan antara lain

appropriateness recognisability,

learnability, operability, user error

protection, accessibility dan user interface

aesthetics.

3. Variabel PU masuk ke sub karaktersitik

aspek kebergunaan antara lain

appropriateness recognisability.

4. Dari hasil outer analisis ternyata dari

variabel sub karakteristik ISO 25010 ada

satu variabel PEOU 9 yaitu user error

protection yang tidak dapat digunakan

sebagai indikator aspek kebergunaan

dalam TAM SIA.

5. Hipotesis H1, H2 dan H3 diterima semua

sehingga SIA relevan menggunakan

TAM.

6. Secara deskriptif nilai kriterium dari nilai

dari variabel laten PU, PEOU dan Use,

pengguna merasa setuju bahwa Sistem

Informasi Akademik mempunyai nilai

positif bagi mereka dilihat dari nilainya

semua diatas 75%, yang paling utama

adalah pengguna merasa manfaatnya

dilihat dari nilai rata-rata Use paling

tinggi yaitu 78.76%., dikarenakan SIA

adalah satu-satunya sistem informasi yang

dipakai dalam perguruan tinggi tersebut

dan tidak ada pilihan lain.

Saran

Beberapa usulan atau saran untuk penelitian

selanjutnya antara lain :

1. Melihat sistem informasi akademik dari

sudut pandang berbeda, tidak hanya

mahasiswa tetapi juga seperti pengembang

(developer), tenaga pengajar dan operator.

Aktor yang berbeda akan muncul indikator

atau variabel manifest yang berbeda dengan

aktor lainnya.

2. Perlu pengkajian lebih dalam mengapa user

error protection dari aspek kebergunaan

tidak mewakili Sistem Informasi

Daftar Pustaka

Bevan N International standards for HCI and

usability. International Journal of

Human-Computer Studies, [Jurnal]. -

2001.

Boomsma A The Robustness of Maximum

likelihood estimation in structural

equation models [Buku]. - New York :

Cambridge University Press, 1987.

Chuttur Mohammad Overview of the

Technology Acceptence Model: Origins,

Developments and Future Directions. -

Indiana University, USA : Sprouts ;

Sprouts, 2009.

Davis F. D. Perceived usefulness, perceived

ease of use, and user acceptance of

information technology [Jurnal] // MIS

Quarterly. - 1989. - 13 : Vol. 3. - hal.

319-340.

Dhillon B. S. System Reliability Safety and

Usability [Buku]. - US : CRC Press,

2013.

Etin Indrayani Management of Academic

Information System (AIS) at Higher

Education in The City Of Bandung

[Konferensi] // Procedia - Social and

Behavioral Sciences, proceeding in 13th

International Educational Technology

Conference. - [s.l.] : Elsevier, 2013. -

Vol. 103.

Gahtani S.A. The Applicability of TAM

Outside North America: an Empirical

Test in United Kingdom [Jurnal]. - UK :

Information Resource Management

Journal, 2001.

Ghozali Imam dan Fuad Structural Equation

Model - Teori, Konsep dan Aplikasi

dengan Program LISREL 8.8.0 [Buku].

- Semarang : Badan Penerbit Universitas

Diponegoro, 2012. - Vol. III.


139

H.-d. Yang Y. Yoo It’s all about attitude:

revisiting the technology acceptance

model, Decision Support Systems

[Buku]. - 2004.

Hair J.F., Bond M.H. dan Luk C.L.

Multivariate Data Analysis [Buku]. -

UK : Prentice Hall International, 1998. -

Vol. V.

Hrtonˇová Nina [et al.] Factors influencing

acceptance of e-learning by teachers in

the Czech [Jurnal] // Computers in

Human Behavior. - 2014.

Indrayani Etin Pengelolaan Sistem Informasi

Akademik Perguruan Tinggi Berbasis

Teknologi Informasi Dan Komunikasi

(TIK) [Jurnal] // Jurnal Penelitian

Pendidikan . - 2011. - 1 : Vol. 12. - hal.

51-67.

Jogiyanto Sistem Informasi Keperilakuan

[Buku]. - Yogyakarta : Andi

Yogyakarta, 2007.

Murdich R.G., and Joel, R Information System

for Modern Management 2nd Edition

[Buku]. - New Delhi : Prentice Hall,

1982.

Nielsen J Usability Engineering [Buku]. - San

Franscisco : Morgan Kaufmann, 1993.

Nurseha Yenita Dewi, Yuhana Umi Laili dan

Akbar Rizky Januar Rekayasa Ulang

Modul Penilaian Sistem Informasi

Akademik ITS Berdasarkan

Karakteristik Fungsionalitas Model

Kualitas ISO/IEC 9126 [Buku]. -

Surabaya : ITS, 2013.

Persico Donatella, Manca Stefania dan Pozzi

Francesca Adapting the Technology

Acceptance Model to evaluate the

innovative potential of e-learning

systems [Jurnal] // Computers in Human

Behavior. - 2014. - Vol. 30. - hal. 614-

622.

Ping R.A. A parsimonious estimation

technique for interaction and quadratic

latent variable [Jurnal]. - [s.l.] :

American Marketing Association, 1995.

- 3 : Vol. 32.

Raharjo Agus Budi, Yuhana Umi Laili dan

Rochimah Siti Rekayasa Ulang Sim

Akademik ITS Berdasarkan

Karakteristik Pemeliharaan

Menggunakan Model Kualitas ISO/IEC

9126 [Buku]. - Surabaya : ITS, 2013.

Riduwan Belajar Mudah Penelitian Untuk

Guru, Karyawan dan Peneliti Pemula

[Buku]. - Bandung : Alfabeta, 2005.

Roy Sharmistha, Pattnaik Prasant Kumar dan

Mall Rajib A quantitative approach to

evaluate usability of academic websites

based on human perception [Jurnal]. -

Cairo : Elsevier, 2014. - Vol. 15.

Santoso Singgih Konsep Dasar dan Aplikasi

SEM dengan AMOS 22 [Buku]. -

Jakarta : Elex Media Kompetindo, 2014.

Sekaran Uma Metode Penelitian Bisnis

[Buku]. - Jakarta : Salemba Empat,

2006.

Shackel B The concept of usability [Buku]. -

Englewood Cliffs : Prentice-Hall, 1984.

Sugiyono Metode Penelitian Kualitatif [Buku].

- Bandung : Alfabeta, 2005.

Suharsimi Arikunto Prosedur Penelitian :

Suatu Pendekatan Praktis [Buku]. -

Jakarta : Rineka Cipta, 2010.

Tarhini Ali, Hone Kate dan Liu Xiaohui The

effects of individual differences on e-

learning users’ behaviour in developing

countries: A structural equation model

[Jurnal]. - [s.l.] : elsevier, 2014. - Vol.

41.

Venkatesh V dan Davis Fred D. A Model of

Antecendents of Perceived Ease of Use:

Development and Test. [Jurnal]. - USA :

Decision Sciences, 1996. - 3 : Vol. 27.

Wallace Linda G dan Sheetz Steven d The

adoption of software measures: A

technology acceptance model (TAM)

perspective [Jurnal]. - [s.l.] : Elsevier

B.V, 2014. - 51 : Vol. Information &

Management.

Whitten J.L., Bentley, L.D. & Dittman, K.C

Systems Analysis and Design Methods

[Buku]. - New York : McGraw Hill Inc,

2004.

Yuhana Umi Laili, Raharjo Agus Budi dan

Rochimah Siti Academic Information

System Quality Measurement Using

Quality Instrument : A Proposed Model

[Konferensi] // International Conference

on Data and Software Engineering. -

[s.l.] : IEEE, 2014.

properti aspek kebergunaan pada sistem informasi …

Documents