PENGARUH KESIAPAN PENERIMAAN PENGGUNA TERHADAP
PENERAPAN SISTEM INFORMASI DIANTARA LEMBAGA
KEUANGAN MIKRO SYARIAH
Disusun oleh:
LUQMAN ISYRAQI LAZUARDI
1113093000034
PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
2017 M / 1439 H
i
Pengaruh Kesiapan Penerimaan Pengguna Terhadap Penerapan Sistem Informasi
diantara Lembaga Keuangan Mikro Syariah
Skripsi
Diajukan Sebagai Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Strata Satu
Program Studi Sistem Informasi
Disusun oleh:
LUQMAN ISYRAQI LAZUARDI
1113093000034
PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
2017 M / 1439 H
v
ABSTRAK
Luqman Isyraqi Lazuardi – 1113093000034. Pengaruh Kesiapan Penerimaan
Pengguna Terhadap Penerapan Sistem Informasi diantara Lembaga Keuangan Mikro
Syariah. Dibawah bimbingan Dr. Syopiansyah Jaya Putra, M.Sis dan A’ang
Subyiakto, M.Kom.
Keberhasilan penerapan sistem informasi (SI) dipengaruhi oleh penerimaan sistem
tersebut oleh penggunanya. Disisi lain, kesiapan pengguna terhadap penerapan SI
akan mempengaruhi penerimaanya. Lembaga Keuangan Mikro Syariah (LKMS) saat
ini telah memanfaatkan SI, namun tidak berjalan dengan maksimal dan dianggap
sebagai permasalahan oleh beberapa peneliti. Hal tersebut menyebabkan
terhambatnya kinerja operasional LKMS. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur
pengaruh kesiapan penerimaan pengguna terhadap penerapan SI pada lingkup
LKMS. Model yang digunakan adalah Technology Readiness and Acceptance Model
(TRAM). Pengambilan sampel dilakukan dengan teknik multi-stage purposive
sampling. Proses analisis menggunakan pendekatan Partial Least Square-Structural
Equation Model (PLS-SEM) dengan SmartPLS 3.0. Hasilnya, tujuh hipotesis yang
diajukan diterima dan tiga lainnya ditolak. Optimisme (optimism) dan inovasi
(innovativeness) memiliki pengaruh signifikan untuk mendorong penerapan SI. Di
sisi lain, rasa ketidaknyamanan (discomfort) cenderung menjadi penghambat. Pada
faktor ketidakamanan (insecurity), tidak ditemukan pengaruh terhadap penerapan SI.
Hasil ini bersifat umum berdasarkan berbagai latar belakang pengguna sistem, dan
tidak berfokus pada segmentasi kelompok usia, tingkat pendidikan, jabatan,
pengalaman bekerja, dan jenis kelamin. Dengan demikian, hasil ini dapat digunakan
sebagai bahan pertimbangan dalam pengembangan pemanfaatan SI pada lingkup
LKMS, khususnya di Indonesia.
Kata Kunci : Kesiapan Pengguna, Penerimaan Sistem Informasi, Penerapan Sistem
Informasi, Partial Least Square-Structural Equation Model.
V Bab + xv Halaman + 106 Halaman + 16 Gambar + 8 Tabel + Daftar Pustaka +
Lampiran
vi
KATA PENGANTAR
Bismillahirrahmaanirrahiim, puji dan syukur peneliti panjatkan kehadirat
Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat, ridho dan karunia-Nya. Shalawat
beserta salam semoga selalu tercurahkan kepada junjungan kita nabi besar
Muhammad SAW beserta keluarga dan para pengikutnya yang telah memberikan
petunjuk kepada umat manusia.
Alhamdulillah hirabbil alamin, telah terselesaikannya skripsi dengan judul
“Pengaruh Kesiapan Penerimaan Pengguna Terhadap Penerapan Sistem Informasi
diantara Lembaga Keuangan Mikro Syariah”. Penelitian serta penulisan skripsi ini
tidak terlepas dari pihak-pihak yang turut memberikan bantuan dalam prosesnya.
Pada kesempatan ini, peneliti ingin mengucapkan rasa terima kasih kepada:
1. Bapak Dr. Agus Salim, M.Si selaku Dekan Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah.
2. Ibu Nia Kumaladewi, MMSI selaku Ketua Program Studi Sistem Informasi
Fakultas Sains dan Teknologi.
3. Ibu Meinarini Catur Utami, MT selaku Sekretaris Program Studi Sistem
Informasi Fakultas Sains dan Teknologi.
4. Bapak Dr. Syopiansyah Jaya Putra, M.Sis sebagai Dosen Pembimbing I yang
telah memberikan arahan, bimbingan, dan dukungan baik secara moral maupun
teknis selama melakukan penelitian dan penulisan skripsi ini. Penulis
mengucapkan banyak terima kasih atas waktu yang diberikan selama masa
bimbingan pengerjaan skripsi ini.
vii
5. Bapak A’ang Subiyakto, M.Kom sebagai Dosen Pembimbing II yang tidak lelah
untuk membimbing, memotivasi, dan mengingatkan penulis untuk segera
menyelesaikan skripsi ini. Penulis mengucapkan banyak terima kasih untuk waktu,
tenaga, dukungan, arahan, saran, dan kritikan yang membangun agar skripsi ini
dapat terselesaikan dengan baik.
6. Seluruh dosen Program Studi Sistem Informasi yang telah memberikan ilmu kepada
penulis selama perkuliahan.
7. Bapak dan Ibu kedua orang tuaku yang terkasih, yang telah memberikan
dukungan moral dan selalu mendoakan.
8. Aini Tiara, yang telah memberikan doa, dukungan mental, dan telah menemani
dan mendengar keluh kesah, serta canda dan tawa dalam menghibur dikala
penyelesaian skripsi ini terasa berat.
9. Sahabat KPLK yang telah menemani dan menjadi keluarga hampir 7 tahun
lamanya, dengan setia memberikan doa dan semangat serta canda tawa.
10. Laki & BK Squad (Dwi, Toyib, Bani, Adil, Rendra, Ibnu, Iqbal, Sandi, Dante)
11. ISDM Research group dibawah naungan bapak A’ang Subiyakto M.Kom, (Kak
Nana, Hersy, Bella, Prima, Ryo, Tris, Faizal, Putra, Fauzan, dll). Terimakasih
karena telah menjadi teman seperjuangan menghadapi skripsi dan saling bahu-
membahu.
12. Keluarga besar Sistem Informasi 2013, terima kasih untuk kebersamaan dan
kerjasama selama ini.
13. Pengurus dan Pegawai LKMS yang telah bersedia membantu dengan menjadi
responden penelitian skripsi ini.
viii
14. Semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu persatu yang telah membantu
hingga terselesaikannya laporan ini.
ix
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL ..................................................................................................... i
LEMBAR PERSETUJUAN......................................................................................... ii
LEMBAR PENGESAHAN ....................................................................................... iii
LEMBAR PERNYATAAN ........................................................................................ iv
ABSTRAK ................................................................................................................... v
KATA PENGANTAR ................................................................................................ iv
DAFTAR ISI ............................................................................................................... ix
DAFTAR GAMBAR ................................................................................................ xiv
DAFTAR TABEL ...................................................................................................... xv
BAB I : PENDAHULUAN .......................................................................................... 1
1.1 Pendahuluan .............................................................................................. 1
1.2 Latar Belakang .......................................................................................... 1
1.3 Perumusan Masalah................................................................................... 5
1.4 Tujuan dan Sasaran Penelitian .................................................................. 6
1.5 Pertanyaan Penelitian ................................................................................ 6
1.6 Metodologi Penelitian ............................................................................... 8
1.7 Ruang Lingkup dan Batasan Penelitian .................................................... 9
1.8 Manfaat Penelitian................................................................................... 10
1.9 Conceptual & Operational Definition ..................................................... 10
1.10 Sistematika Penulisan .............................................................................. 11
1.11 Ringkasan ................................................................................................ 12
BAB II : LANDASAN TEORI .................................................................................. 14
2.1 Pendahuluan ............................................................................................ 14
x
2.2 Sistem Informasi ..................................................................................... 14
2.2.1. Konsep Dasar Sistem Informasi ....................................................... 14
2.3 Kesiapan .................................................................................................. 17
2.3.1. Konsep Dasar Kesiapan ................................................................... 17
2.3.2. Faktor-Faktor Kesiapan .................................................................... 18
2.3.3. Bentuk Kesiapan .............................................................................. 19
2.4 Technology Readiness ............................................................................. 19
2.4.1. Technology Readiness Index (TRI) .................................................. 19
2.4.2. Dimensi Technology Readiness Index ............................................. 20
2.4.3. Tingkat Kategori Technology Readiness Index................................ 21
2.5 Penerimaan Sistem Informasi.................................................................. 23
2.6 Technology Acceptance Model (TAM) ................................................... 24
2.6.1. Konsep Technology Acceptance Model ........................................... 24
2.7 Technology Readiness and Acceptance Model (TRAM) ........................ 25
2.7.1. Konsep TRAM ................................................................................. 25
2.8 Pengukuran, Penilaian, dan Analisis ....................................................... 27
2.8.1. Pengertian Pengukuran..................................................................... 27
2.8.2. Pengertian Penilaian ......................................................................... 27
2.8.3. Pengertian Analisis........................................................................... 28
2.9 Lembaga Keuangan Mikro Syariah (LKMS) .......................................... 28
2.9.1. Konsep LKMS ................................................................................. 28
2.9.2. Jenis LKMS ...................................................................................... 29
2.10 Metode Pengumpulan Data ..................................................................... 30
2.10.1. Observasi .......................................................................................... 30
xi
2.10.2. Wawancara ....................................................................................... 31
2.10.3. Kuesioner ......................................................................................... 32
2.10.4. Studi Pustaka .................................................................................... 33
2.11 Skala Likert ............................................................................................. 33
2.12 Populasi dan Teknik Sampling ................................................................ 34
2.12.1. Pengertian Populasi .......................................................................... 34
2.12.2. Pengertian Sampel ............................................................................ 34
2.12.3. Jenis-Jenis Sampling ........................................................................ 34
2.13 Partial Least Square Structural Equetion Modeling (PLS-SEM) .......... 36
2.13.1. Konsep PLS-SEM ............................................................................ 36
2.13.2. Evaluasi Model Pengukuran ............................................................ 38
2.13.3. Evaluasi Model Struktural................................................................ 39
2.14 Kajian Penelitian Sejenis ......................................................................... 41
2.14.1. Ringkasan Penelitian Sejenis ........................................................... 46
2.15 Model Penelitian ..................................................................................... 51
2.15.1. Penyusunan Model Penelitian .......................................................... 51
2.16 Ringkasan ................................................................................................ 56
BAB III : METODOLOGI PENELITIAN ................................................................ 57
3.1 Pendahuluan ............................................................................................ 57
3.2 Pendekatan Penelitian ............................................................................. 57
3.3 Prosedur Penelitian .................................................................................. 58
3.4 Sampel Penelitian .................................................................................... 59
3.5 Instrumen Penelitian ................................................................................ 60
3.6 Pengumpulan dan Pemrosesan Data ....................................................... 63
xii
3.7 Analisis dan Interpretasi Data ................................................................. 64
3.8 Ringkasan ................................................................................................ 65
BAB IV : HASIL ANALISIS DAN INTERPRETASI.............................................. 66
4.1 Pendahuluan ............................................................................................ 66
4.2 Hasil Analisis .......................................................................................... 66
4.2.1. Hasil Aalisis Demografis ................................................................. 66
4.2.2. Hasil Analisis Pengukuran Model .................................................... 70
4.2.3. Hasil Struktur Model ........................................................................ 76
4.3 Interpretasi Hasil dan Pembahasan ......................................................... 82
4.3.1. Interpretasi Hasil dan Pembahasan Analisis Data Demografis ........ 82
4.3.2. Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Pengukuran Model ......... 83
4.3.3. Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Struktural Model ............ 84
4.4 Ringkasan ................................................................................................ 92
BAB V : KESIMPULAN DAN SARAN .................................................................. 94
5.1 Pendahuluan ............................................................................................ 94
5.2 Kesimpulan.............................................................................................. 94
5.3 Keterbatasan Penelitian ........................................................................... 97
5.4 Saran ........................................................................................................ 97
5.5 Ringkasan ................................................................................................ 99
DAFTAR PUSTAKA .............................................................................................. 100
xiii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1.1 Model Penelitian ..................................................................................... 9
Gambar 2.1 Komponen Sistem Informasi ................................................................ 16
Gambar 2.2 TAM .................................................................................................... 24
Gambar 2.3 TRAM ................................................................................................... 26
Gambar 2.4 LKM ..................................................................................................... 29
Gambar 2.5 Komponen PLS-SEM ........................................................................... 40
Gambar 2.6 Model Penelitian ................................................................................... 53
Gambar 3.1 Prosedur Penelitian ............................................................................... 58
Gambar 4.1 Diagram Jenis Kelamin Responden ...................................................... 67
Gambar 4.2 Diagram Usia Responden ..................................................................... 68
Gambar 4.3 Diagram Pendidikan Responden........................................................... 68
Gambar 4.4 Diagram Kemampuan Penggunaan Komputer ..................................... 69
Gambar 4.5 Diagram Pengalaman Kerja .................................................................. 70
Gambar 4.6 Hasil Analisis dengan SmartPLS .......................................................... 73
Gambar 4.7 Hasil Analisis Path Coefficient ............................................................. 81
Gambar 4.8 Hasil Analisis t-test ............................................................................... 81
xiv
DAFTAR TABEL
Tabel 1.1 Tabel Conceptual & Operational Definition .................................... 10
Tabel 2.1 Ringkasan Penelitian Terdahulu ...................................................... 50
Tabel 2.2 Refrensi Indikator ............................................................................ 53
Tabel 3.1 Indikator dan Pertanyaan ................................................................. 60
Tabel 4.1 Hasil Analisis Pengukuran Model ................................................... 74
Tabel 4.2 Discrimant Validity .......................................................................... 76
Tabel 4.3 Hasil Analisis Struktural Model....................................................... 80
Tabel 4.4 Perbandingan Hasil Penelitian Terdahulu & Penelitian ini ............. 91
1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Pendahuluan
Bab ini menjelaskan tentang gambaran umum pelaksanaan penelitian, meliputi: latar
belakang, perumusan masalah, tujuan dan sasaran, pertanyaan penelitian, metodologi,
ruang lingkup dan batasan, manfaat penelitian, dan sistematika penulisan laporan.
Sub-bab tersebut selanjutnya akan dipaparkan dalam bab ini dan diakhiri dengan
ringkasan bab.
1.2 Latar Belakang
Perkembangan teknologi, khususnya sistem informasi (SI) pada saat ini sudah
mengglobal. SI tidak lagi dipandang hanya sebagai pelengkap, tetapi sudah
menjadi pendukung utama dalam proses bisnis yang ada pada suatu organisasi
(Sutabri, 2012). Penerapan SI pada organisasi didasari oleh kebutuhan informasi
yang berkualitas. Dengan adanya informasi yang berkualitas, organisasi akan
mampu menciptakan keputusan strategis yang baik agar memperoleh keunggulan
kompetitif dalam bersaing (Handayani, 2007).
Pandangan atas pentingnya SI dapat dilihat dari penerapannya di berbagai
jenis organisasi seperti perbankan, asuransi, industri manufaktur, pendidikan,
perhotelan, dan retail (Sutabri, 2012). Dengan diterapkannya SI pada berbagai
jenis organisasi, hal tersebut berpengaruh terhadap beragam jenis SI seperti,
sistem infromasi keuangan, sistem informasi akademik, sistem informasi sumber
2
daya manusia, sistem informasi pemasaran, sistem informasi manufaktur, dan
lainnya (Mulyanto, 2009).
Meskipun penerapan SI akan membawa keuntungan bagi organisasi,
menurut Subiyakto dan Ahlan (2014) serta Putra et al (2016), organisasi harus
terlebih dahulu berhasil dalam menerapkannya. Selanjutnya mereka juga
menyatakan bahwa penerapan SI merupakan tantangan bagi organisasi sebelum
organisasi tersebut memperoleh manfaatnya. Dampak dari tidak berhasilnya
penerapan SI akan menimbulkan kerugian finansial serta dapat mempengaruhi
operasional bisnis organisasi tersebut (Xu et al, 2010). Menurut Goodhue (1995),
keberhasilan penerapan SI pada organisasi tergantung bagaimana sistem itu
dijalankan oleh para pemakainya. Penerapan SI akan menghadapi banyak masalah
jika tidak adanya komitmen dari anggota organisasi (Huda et al, 2017). Manusia
sebagai pengguna sistem merupakan salah satu bagian penting dalam komponen
SI (Mulyanto, 2009; Sutabri, 2012), sehingga pengguna sistem merupakan hal
yang harus diperhatikan organisasi dalam penerapan SI. Pendapat lain yang
menyatakan hal serupa adalah Nerkar dan Shane (2007) yang mengatakan bahwa
dalam proses adopsi SI terdapat beberapa dimensi yang menjadi faktor dan harus
diperhatikan seperti inventor, user, legal system, dan institusion.
Fokus terhadap pengguna sistem bukan hanya dikemukakan pada
penelitian yang dilakukan Nekrar dan Shane. Parasuraman (2000) berpendapat
bahwa langkah pertama yang harus dilakukan dalam implementasi teknologi
adalah mengetahui kesiapan pengguna dalam menerima teknologi tersebut.
Menurutnya setiap orang bisa menjadi pengguna teknologi, namun cara
3
mengimplementasikannya tergantung pada derajat kesiapan seseorang dalam
menerima teknologi tersebut tersebut. Parasuraman menghasilkan model untuk
mengetahui sejauh mana seseorang siap menggunakan sebuah teknologi, yang
dinamakan Technology Readiness Index (TRI). Terdapat empat faktor yang
dianggap berpengaruh dalam kesiapan menggunakan teknologi yaitu, optimisme
(optimism) dan rasa inovatif (innovatifness) sebagai faktor pendorong,
selanjutnya, ketidaknyamanan (discomfort), dan rasa tidak aman (insecurity)
sebagai faktor penghambat. Parasuraman memberikan tiga kategori pada hasil
pengukuran Technology Readiness Index, yaitu Low Technology Readiness,
Medium Technology, dan High Technology Readiness.
Dengan didefinisikannya skala tingkat kesiapan pada Technology
Readiness Index (TRI), metode ini dapat dipakai oleh segala bentuk organisasi
yang sedang atau akan menghadapi isu serupa (Rachmawati, 2010). Disisi lain,
walaupun secara umum TRI telah mampu memberikan indeks tingkat kesiapan
dalam menerapkan SI/TI, namun belum menjelaskan bagaimana pengaruh tingkat
kesiapan pengguna terhadap penerapan SI (Lin et al, 2007). Technology
Readiness and Acceptance Model (TRAM) yang dikemukakan oleh Lin et al
(2007) adalah model yang diadaptasi dari Technology Readiness Index (TRI) dan
Technology Acceptance Model (TAM). Adaptasi TRI dan TAM juga dilakukan
oleh penelitian lain untuk mengukur dan menganalisa pengaruh kesiapan
pengguna terhadap penerimaan SI pada berbagai objek dan jenis organisasi
(Walczuch & Streukens, 2007; Lin et al, 2011; Edrogmus & Esen, 2011; Aisyah
et al, 2014; Basgoze, 2015; Hallikainen & Laukkanen, 2016). Dari apa yang telah
4
dilakukan beberapa penelitian sebelumnya pada beberapa objek penelitian,
terdapat perbedaan hasil temuan. Beberapa hasil temuan juga memiliki perbedaan
dengan pernyataan Parasuraman terkait dengan faktor pendorong maupun
penghambat dalam penerapan SI. Meskipun terdapat beberapa perbedaan, secara
garis besar kecenderungan sikap pengguna dalam menggunakan SI akan
mencerminkan kesiapan pengguna mampu beradaptasi dalam memanfaatkan SI.
Hal itu akan berimplikasi terhadap penerimaan SI, kepuasan pengguna, dan
keberhasilan penerapan SI dalam suatu organisasi (Lazuardi, 2013; Hallikainen &
Laukkanen, 2016). Dari pernyataan tersebut, disimpulkan bahwa penerapan SI
oleh organisasi tidak terlepas dari kesiapan individu pemakai (user) dan
penerimaan terhadap sistem itu sendiri.
Sehubungan dengan beberapa penjabaran diatas tentang penerapan sistem
informasi, Lembaga Keuangan Mikro Syariah (LKMS) turut serta menerapkan SI.
Penerapan sistem informasi pada LKMS juga ditujukan dalam membantu proses
operasional serta manajerial guna meningkatkan performa serta keunggulan
kompetitif (Rusydiana & Devi, 2013). Salah satu contoh bentuk penerapan sistem
informasi pada LKMS adalah dengan terdapatnya sistem informasi keuangan
syariah seperti AKSIOMA dan Arium sharia banking.
Meskipun penerapan sistem informasi pada LKMS telah dilakukan,
beberapa peneliti menyatakan bahwa penerapan sistem informasi dan teknologi
informasi pada LKMS tidak berjalan dengan maksimal dan dianggap sebagai
permasalahan yang berdampak pada kinjerja organisasi (Nazwirman, 2008;
Apriandi & Findi, 2013; Rusydiana & Devi, 2013; Darwanto, 2014; Pramuka et
5
al, 2015). Jika dihubungkan dengan beberapa penjabaran pada paragraf-paragraf
sebelumnya tentang faktor pengguna sistem dengan penerapan SI dapat
diasumsikan bahwa tidak maksimalnya penerapan SI pada LKMS tidak terlepas
dari kesiapan pemakai dan penerimaan sistem itu sendiri.
Berdasarkan apa yang telah dijabarkan diatas, dapat diambil beberapa poin
penting, diantaranya adalah faktor penting pengguna sistem dalam penerapan SI,
serta permasalahan penerapan SI pada sektor LKMS yang berdampak pada
terhambatnya kinjerja organisasi. Poin penting lainnya adalah masih terdapat
peluang untuk melakukan penelitian terkait pengaruh kesiapan penerimaan
pengguna terhadap penerapan SI pada objek organisasi yang berbeda dari
penelitian sebelumnya dan menggunakan konstruk TRI 2.0. Selain itu, hasil
penelitian ini juga dapat digunakan untuk menjawab permasalahan yang ada. Dari
apa yang telah dijabarkan pada paragraf-paragraf sebelumya dan poin-poin diatas,
hal tersebut menarik peneliti untuk melakukan penelitian dengan judul
Pengukuran Pengaruh Kesiapan Penerimaan Pengguna Terhadap Penerapan
Sistem Informasi diantara Lembaga Keuangan Mikro Syariah.
1.3 Perumusan Masalah
Seperti halnya organisasi lain, LKMS pada saat ini juga memanfaatkan SI dengan
tujuan mendukung proses operasional serta manajerial. Meskipun penerapan SI
pada LKMS telah dilakukan, beberapa peneliti menyatakan bahwa penerapan
sistem informasi dan teknologi informasi pada LKMS tidak berjalan dengan
maksimal dan dianggap sebagai permasalahan yang berdampak pada
6
terhambatnya kinerja organisasi. Jika dihubungkan dengan beberapa kajian
penelitian terdahulu, diasumsikan bahwa tidak maksimalnya penerapan sistem
informasi pada LKMS tidak bisa dipisahkan dari kesiapan penerimaan pengguna
terhadap penerapan SI. Oleh karena itu, penting untuk diketahuinya pengaruh
kesiapan penerimaan pengguna terhadap penerapan sistem informasi pada LKMS.
Hal tersebut menarik untuk dilakukannya penelitian terkait pengukuran pengaruh
kesiapan penerimaan pengguna terhadap penerapan SI dalam lingkup LKMS.
1.4 Tujuan dan Sasaran Penelitian
Tujuan yang ingin dicapai penulis dari penelitian ini adalah :
1) Mengukur pengaruh kesiapan penerimaan pengguna terhadap
penerapan sistem informasi.
Merujuk pada tujuan penelitian diatas, sasaran pelaksanaan penelitian ini
adalah:
1) Diketahuinya pengaruh kesiapan penerimaan terhadap penerapan
sistem informasi pada lingkup LKMS berdasarkan prespektif
pengguna sistem dan model penelitian yang digunakan.
1.5 Pertanyaan Penelitian
Merujuk dari tujuan penelitian dan sasaran penelitian, maka dijabarkan pertanyaan
penelitian sebagai berikut:
7
1) Apakah Optimism (OPT) berpengaruh signifikan positif terhadap
Perceived Usefulness (PU)?
2) Apakah Innovatveness (INN) berpengaruh signifikan positif
terhadap Perceived Usefulness (PU)?
3) Apakah Discomfort (DIS) berpengaruh signifikan negatif terhadap
Perceived Usefulness (PU)?
4) Apakah Insecurity (INS) berpengaruh signifikan negatif terhadap
Perceived Usefulness (PU)?
5) Apakah Optimism (OPT) berpengaruh signifikan positif terhadap
Perceived Ease of Use (PEU)?
6) Apakah Innovatveness (INN) berpengaruh signifikan positif
terhadap Perceived Ease of Use (PEU)?
7) Apakah Discomfort (DIS) berpengaruh signifikan negatif terhadap
Perceived Ease of Use (PEU)?
8) Apakah Insecurity (INS) berpengaruh signifikan negatif terhadap
Perceived Ease of Use (PEU)?
9) Apakah Perceived Usefulness (PU) berpengaruh signifikan positif
terhadap Intention to Use (ITU)?
10) Apakah Perceived Ease of Use (PEU) berpengaruh positif
signifikan terhadap Intention to Use (ITU)?
8
1.6 Metodologi Penelitian
Penelitian ini dilakukan dalam beberapa tahap, yaitu : kajian pustaka, perancangan
penelitian, pembuatan instrumen penelitian, pengumpulan data, analisis data,
interpretasi data, dan pembuatan laporan. Penelitian ini menggunakan metode
kuantitatif dan model yang digunakan diadopsi dari Technology Readiness
Acceptance Model (TRAM) (Lin et al, 2007). Peneliti menjabarkan 10 hipotesis
penelitian untuk menjawab pertanyaan penelitian. Kuesioner yang digunakan
dirancang berdasarkan indikator TRI 2.0 dan TAM dengan 5 skala Likert (Likert,
1932; Nazir, 2003). Responden yang terlibat pada penelitian ini adalah pengurus
dan pegawai LKMS.
Sampel diambil dengan menggunakan teknik multi-stage purposive
sampling (Onwuegbuzie dan Collins, 2007). LKMS yang dipilih adalah LKMS
yang telah menerapkan sistem informasi, setelah itu responden yang terlibat harus
memiliki pengalaman menggunakan sistem informasi. Penyebaran kuesioner
dilakukan dengan penyebaran langsung yang dikirimkan ke beberapa LKMS di
JADETABEK. Selain itu, peneliti juga melakukan studi literatur untuk
memperkuat teori-teori yang ada sehingga penelitian ini bersifat ilmiah.
Data kuesioner dikonfersikan menjadi bentuk data digital dengan
menggunakan MS. Excel 2010. Pengujian hipotesis serta pengolahan data
dilakukan dengan menggunakan metode Partial Least Square Structural Equation
Modelling (PLS-SEM) dengan software SmartPLS versi 3.0 (Henseler et al.,
2009; Urbach & Ahlemann, 2010; Hair et al., 2011; Yamin & Kurniawan, 2011;
Hair et al., 2012; Yuliasari et al., 2014; Wong, 2013; Chinomona & Dubihlela,
9
2014; Alshibly, 2014; Irawati & Putra, 2015; Subiyakto et al., 2015; Gutierrez et
al., 2015; Nugroho et al., 2016). Adapun variabel yang digunakan adalah
Optimism (OPT), Innovatveness (INN), Discomfort (DIS), Insecurity (INS),
Perceived Usefulness (PU), Perceived Ease of Use (PEU), Intention to Use (ITU).
Gambar 1.1 Model Penelitian (Lin et al, 2007)
1.7 Ruang Lingkup dan Batasan Penelitian
Agar penelitian ini lebih fokus dan terarah, maka penelitian dilakukan dengan
batasan masalah sebagai berikut:
1) Sampel yang digunakan merupakan stakeholder Lembaga
Keuangan Mikro Syariah (LKMS), yaitu pengurus dan pegawai
LKMS di wilayah JADETABEK.
2) Secara teori, penelitian ini menggunakan variabel dari model
penelitian Technology Readiness and Acceptance Model (TRAM)
yang dikemukakan Lin et al (2007).
3) Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif, pengumpulan data
utama menggunakan kuesioer yang disebarkan dengan
10
pengambilan sampel menggunakan teknik multi-stage purposive
sampling (Onwuegbuzie & Collins, 2007).
1.8 Manfaat Penelitian
Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberi manfaat bagi beberapa pihak.
Manfaat tersebut adalah:
1) Secara teoritis penelitian ini dapat memberikan refrensi baru dalam
penggunaan TRAM pada organisasi Lembaga Keuangan Mikro
Syariah.
2) Secara metodologi, penelitian ini akan menambah refrensi
penggunaan metodologi kuantitatif untuk riset pada jurusan Sistem
Informasi.
3) Secara praktis, dari hasil ini akan diketahui faktor-faktor kesiapan
penerimaan pengguna yang mempengaruhi penerapan SI pada
lingkup LKMS. Hal tersebut dapat digunakan sebagai bahan dalam
menyusun strategi pengimplementasian sistem informasi
berdasarkan faktor-faktor tersebut.
1.9 Conceptual & Operational Definition
Pada penelitian ini terdapat beberapa istilah penting, diantaranya:
Tabel 1.1 Tabel Conceptual & Operational Definition
Conceptual Operational Definition
11
Technology Readiness Kecenderungan sikap masyarakat dalam merangkul dan
menggunakan teknologi Technology Acceptance Penerimaan teknologi informasi atau sistem informasi yang
merupakan minat ataupun keinginan seseorang dalam
menggunakan teknologi informasi untuk tujuan tertentu Optimism Pandangan optimis dan kepercayaan terhadap penggunaan
SI/TI Innovatveness Kecenderungan untuk mencoba dan melakukan eksplorasi
terhadap penggunaan SI/TI Discomfort Kurangnya penguasaan terhadap penggunaan SI/TI dan
merasa ketidaknyamanan terhadap penggunaan SI/TI
tersebut Insecurity Kurangnya kepercayaan terhadap integritas SI/TI sehingga
menimbulkan keraguan atas penggunaan teknologi Perceived Usefulness Persepsi/anggapan pengguna bahwa SI/TI akan berguna
dan memberkan manfaat sehingga akan meningkatkan
kinerja pekerjaan. Perceived Ease of Use Persepsi/anggapan atas kemudahan penggunaan SI/TI
Intention to Use Minat ataupun keinginan seseorang dalam menggunakan
SI/TI
1.10 Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan dan penyusunan laporan Praktek Kerja Lapangan ini
dengan urutan sebagai berikut :
BAB I PENDAHULUAN
Bab ini berisikan latar belakang, identifikasi masalah, perumusan masalah, tujuan
penelitian, manfaat penelitian, batasan masalah, waktu dan tempat penelitian,
tahap dan kegiatan laporan serta sistematika penulisan.
BAB II LANDASAN TEORI
Bab ini berisi landasan teori yang digunakan dalam menganalisis permasalah yang
berhubungan dengan topik yang dibahas.
12
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
Bab ini akan menjelaskan metodologi proses pelaksanaan penelitian, mencakup
penjelasan-penjelasan tentang pendekatan, prosedur, populasi dan sampel,
instrumen, pengumpulan dan pemrosesan data, serta analisis data.
BAB IV HASIL ANALISIS DAN INTEPRETASI DATA
Bab ini akan memaparkan analisis data dan hasilnya, interpretasi, dan diskusi
hasil penelitian. Selanjutnya, interpretasi dan diskusi dilakukan dengan merujuk
kepada basis teori sebelumnya.
BAB V PENUTUP
Bab ini menjelaskan tentang kesimpulan dan saran atas hasil pelaksanaan
penelitian serta kelanjutan bagi kajian-kajian selanjutnya.
1.11 Ringkasan
Pandangan atas pentingnya SI dapat dilihat dari penerapannya di berbagai jenis
organisasi (Sutabri, 2012). Meskipun penerapan SI akan membawa keuntungan,
organisasi harus terlebih dahulu berhasil dalam penerapannya (Subiyakto &
Ahlan, 2014). Keberhasilan penerapan SI tergantung bagaimana sistem itu
dijalankan/diterima pemakainya (Goodhue, 1995). Lembaga Keuangan Mikro
Syariah (LKMS) saat ini telah memanfaatkan SI, namun tidak berjalan dengan
maksimal dan dianggap sebagai permasalahan oleh beberapa peneliti. Dampaknya
akan mempengaruhi kinerja operasional LKMS tersebut. Penelitian ini bertujuan
untuk mengukur pengaruh kesiapan penerimaan pengguna terhadap penerapan SI
pada lingkup LKMS. Penelitian ini dilakukan dengan pendekatan kuantitatif, dan
13
model digunakan diadopsi dari Technology Readiness and Acceptance Model (Lin
et al). Hasil dari penelitian ini akan mengetahui faktor apa saja yang
mempengaruhi penerapan SI dari perspektif pengguna sistem dan bagaimana
pengaruh kesiapan penggunaan sistem informasi terhadap penerimaannya pada
lingkup LKMS.
14
BAB II
LANDASAN TEORI
2.1 Pendahuluan
Bab ini mememaparkan tentang teori-teori terkait landasan pelaksanaan
penelitian, meliputi konsep SI, konsep kesiapan, teori kesiapann penggunaan
SI/TI, teori penerimaan SI/TI, lembaga keuangan mikro syariah, metode
pengumpulan data, populasi dan teknik sampling, PLS-SEM, penelitian terdahulu
terkait hubungan antara kesiapan pengguna, penerimaan, dan penerapan SI yang
menjadi landasan penelitian, dan pemodelan penelitian serta hipotesisnya. Teori-
teori tersebut selanjutnya akan dipaparkan dalam bab ini secara berurutan dan
diakhiri dengan ringkasan bab.
2.2 Sistem Informasi
2.2.1. Konsep Dasar Sistem Informasi
Sistem informasi merupakan suatu komponen yang terdiri dari manusia, teknologi
informasi, dan prosedur kerja yang memproses, menyimpan, menganalisis dan
meyebarkan informasi untuk mencapai suatu tujuan (Mulyanto, 2009).
Adapun pendapat lain yang mengatakan sistem informasi adalah suatu
sistem di dalam organisasi yang membantu kebutuhan pengolahan transaksi
harian yang mendukung fungsi operasi organisasi yang bersifat manajerial dengan
15
kegiatan strategi organisasi agar dapat menyediakan laporan yang diperlukan oleh
pihak luar (Sutabri, 2012).
Berdasarkan dukungan kepada pemakainya, sistem informasi dibagi
menjadi (Kusrini, 2007):
1) Transaction Processing System (TPS)
Transaction Processing System adalah sistem informasi yang
dikembangkan untuk pemrosesan data – data dalam jumlah besar
untuk transaksi bisnis yang bersifat rutinitas.
2) Management Information System (MIS)
Management Information System adalah sistem informasi yang
menyajikan laporan yang diperlukan oleh manajemen untuk
analisis dan pengambilan keputusan.
3) Decision Support System (DSS)
Decision Support System adalah pengembangan dari MIS yang
dilengkapi dengan kemampuan analisis agar menghasilkan
beberapa rekomendasi yang digunakan sebagai pertimbangan
dalam pengambilan keputusan.
4) Executive Information System (EIS)
Executive Information System membantu eksekutif atau
manajemen dalam mengatur interaksi dengan lingkungan eksternal,
memberikan informasi yang diperlukan terkait dengan masalah –
masalah strategis dan pengambilan keputusan yang tidak
terstruktur. EIS biasanya disajikan dalam bentuk grafik dengan
16
menggunakan data dari Transaction Processing System (TPS) dan
Management Information System (MIS).
5) Expert System (ES)
Expert System adalah sistem informasi yang menggunakan ilmu,
fakta dan teknik berpikir dalam pengambilan keputusan untuk
masalah – masalah yang diselesaikan oleh para ahli untuk bidang
tertentu.
6) Office Automation System (OAS)
Office Automation System adalah sistem yang mendukung pekerja
data, hanya menganalisis informasi untuk mentransformasikan atau
memanipulasi data sebelum disebarkan.
Sebuah sistem informasi mempunyai komponen yang terdiri dari (Kadir,
2003):
Gambar 2.1 Komponen Sistem Informasi (Kadir, 2003)
a. Perangkat keras (hardware)
Mencakup peranti fisik seperti komputer dan printer.
17
b. Perangkat lunak (software)
Sekumpulan instruksi yang memungkin perangkat keras untuk
dapat memproses data.
c. Prosedur
Sekumpulan aturan yang digunakan untuk mewujudkan
pemrosesan data dan pembagkitan keluaran yang dikehendaki.
d. Manusia
Semua pihak yang bertanggung jawab dalam pengembangan
sistem informasi, pemrosesan, dan penggunaan keluaran sistem
informasi.
e. Basis data
Sekumpulan tabel, hubungan, dan lainnya yang berhubungan
dengan penyimpanan data.
f. Jaringan komputer dan komunikasi data
Sistem penghubung yang memungkinkan sumber dipakai secara
bersama atau diakses oleh sejumlah pemakai.
2.3 Kesiapan
2.3.1. Konsep Dasar Kesiapan
Menurut Chaplin (2006), kesiapan adalah tingkat perkembangan dari kematangan
atau kedewasaan yang ditujukan untuk mempraktekkan sesuatu. Pendapat lainnya
menyatakan bahwa kesiapan adalah keadaan yang ada pada diri seseorang yang
berhubungan dengan tujuan tertentu (Hamalik, 2006). Kesiapan juga dapat
18
diartikan sebagai keseluruhan kondisi seseorang yang membuat dirinya siap untuk
memberikan respon di dalam cara tertentu terhadap suatu situasi dan kondisi yang
dihadapi (Slameto, 2010).
Dari beberapa pernyataan diatas, dapat diartikan bahwa kesiapan adalah
tingkat suatu keadaan seseorang untuk memberikan respon yang berkaitan dengan
tujuan tertentu.
2.3.2. Faktor-Faktor Kesiapan
Menurut Dalyono (2005), faktor yang memperngaruhi kesiapan dibagi menjadi
dua, yaitu faktor internal dan faktor eksternal yang meliputi:
1) Faktor internal meliputi kondisi kesehatan, intelegensi, minat dan
bakat, serta motivasi.
2) Faktor eksternal meliputi kondisi lingkungan, keluarga, dan
masyarakat.
Menurut Slameto (2010) kesiapan dipengaruhi beberapa aspek, yaitu:
1) Kondisi Fisik, mental dan emosional
2) Kebutuhan akan hal tertentu, motif dan tujuan.
3) Keterampilan, pengetahuan dan pemahaman lain yang telah
dipelajari
19
2.3.3. Bentuk Kesiapan
Menurut Kuswahyuni (2009) terdapat beberapa bentuk kesiapan, yaitu:
1) Kesiapan Mental
Kesiapan mental adalah kondisi kepribadian seseorang secara
menyeluruh. Kondisi mental dibentuk dari tumbuh kembang
seseorang semasa hidupnya dan diperkuat dari pengalaman-
pengalaman yang dimilikinya dalam kehidupan sehari-hari.
2) Kesiapan Diri
Kesiapan diri adalah terbangunnya kekuatan serta kesanggupan
fisik dari seseorang yang berakal sehat sehingga dapat menghadapi
keadaan tertentu sesuai tujuannya.
3) Kesiapan Kecerdasan
Kesiapan kecerdasan merupakan kesigapan bertindak dan
kapabilitas seseorang dalam memahami. Kemampuan intelegensi,
otak dan pikiran dapat membuat seseorang lebih aktif sehingga
dapat menyesuaikan diri dengan lingkungan sekitarnya.
2.4 Technology Readiness
2.4.1. Technology Readiness Index (TRI)
Technology Readiness atau kesiapan penggunaan teknologi merupakan
kecenderungan sikap masyarakat dalam merangkul dan menggunakan teknologi
baru di rumah dan di tempat kerja (Parasuraman, 2000).
20
Setiap orang bisa menjadi pengguna teknologi, namun cara
mengimplementasikannya tergantung pada derajat kesiapan seseorang dalam
menerima teknologi tersebut. Menurut Parasuraman (2000), langkah pertama yang
harus dilakukan dalam implementasi teknologi adalah mengetahui kesiapan
konsumen dalam menerima teknologi tersebut. Dalam konteks ini, Technology
Readiness Index dikembangkan oleh Parasuraman (2000) untuk mengukur dan
mengetahui sejauh mana kesiapan seseorang maupun organisasi untuk
mengadopsi sebuah teknologi informasi.
2.4.2. Dimensi Technology Readiness Index
Pada model Technology Readiness Index terdapat empat faktor yang dianggap
berpengaruh terhadap kesiapan seseorang dalam mengadopsi teknologi,
(Parasuraman, 2000) yaitu :
1) Optimsm (Optimisme) : Optimisme merupakan pandangan optimis
seseorang terhadap penggunaan teknologi, dan percaya bahwa
teknologi akan memberikan kontrol, peningkatan kinerja, dan
efisiensi dalam kehidupan.
2) Innovativeness (Inovatif) : Kecenderungan seseorang untuk
mencoba dan melakukan eksplorasi terhadap teknologi terbaru.
Pemikiran inovatif akan mempengaruhi seseorang dalam
meningkatkan kapabilitas penggunaan teknologi.
3) Discomfort (Ketidaknyamanan) : Ketidaknyamanan
menggambarkan kurangnya penguasaan terhadap penggunaan
21
teknologi sehingga seseorang merasa terbebani terhadap
penggunaan teknologi tersebut.
4) Insecurity (Rasa Tidak Aman) : Rasa tidak aman menggambarkan
kurangnya kepercayaan seseorang terhadap integritas teknologi
seperti keamanan data serta ketersediaan (availability) teknologi
sehingga menimbulkan keraguan atas penggunaan teknologi.
Keempat faktor diatas digolongkan menjadi kelompok dimensi sebagai
pendorong seseorang dalam kesiapan mengadopsi teknologi yang diwakili oleh
optimism dan innovativeness, serta dimensi yang menjadi penghambat dalam
kesiapan mengadopsi teknologi yang diwakili oleh discomfort dan insecurity.
Kedua dimensi diatas disusun oleh 36 butir pertanyaan/ indikator yang terdiri dari
10 butir pertanyaan untuk Optimism, 7 butir pertanyaan Innovativeness, 10 butir
pertanyaan pada Discomfort, dan 9 pertanyaan untuk dimensi Insecurity.
Dalam penelitian lebih lanjut, Parasuraman & Colby (2015) melakukan
pembaruan dan penyesuaian terhadap struktur indikator penyusun pertanyaan
untuk mengukur TRI. Penyesuaian ini menghasilkan struktur pertanyaan yang
lebih ringkas yaitu 16 poin keseluruhan indikator yang dibagi menjadi 4 pada
setiap dimensi. Penelitian lanjutan ini dinamakan TRI 2.0.
2.4.3. Tingkat Kategori Technology Readiness Index
Parasuraman (2000) memberikan tiga kategori pada pengukuran Technology
Readiness Index, yaitu:
22
1) High Technology Readiness (TRI > 3.51)
2) Medium Technology Readiness (2.9 =< TRI =< 3.51)
3) Low Technology Readiness (TRI =< 2.89)
Terdapat 5 segmen kategori pengguna SI/TI yang didefiniskan oleh Parasuraman
& Colby (2015):
1) Explolers : Memiliki optimisme dan rasa inovatif yang tinggi
terhadap teknologi/sistem, sehingga memiliki antusiasme terhadap
penggunaan teknologi/sistem informasi.
2) Pioneer : Memiliki optimisme dan rasa inovatif yang tinggi
terhadap teknologi/sistem, namun memiliki sikap kritis terhadap
penggunaan teknologi/sistem informasi. Hal tersebut menyebabkan
pengguna akan selektif dalam penggunaan teknologi/sistem
informasi.
3) Paranoids : Memiliki rasa optimis terhadap teknologi/sistem
namun memiliki rasa inovatif yang rendah. Pengguna kategori ini
memiliki ketidaknyamanan dan keraguan yang tinggi terhadap
penggunaan teknologi/sistem. Hal ini menyebabkan rendahnya
antusiasme terhadap penggunaan teknologi.
4) Laggards : Memiliki rasa optimis dan rasa inovatif terhadap
teknologi/sistem yang rendah. Jenis pegguna seperti ini memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang tinggi terhadap penggunaan
23
teknologi/sistem. Hal ini menyebabkan penolakan terhadap
penggunaan teknologi.
5) Skeptics : Memiliki rasa optimis dan rasa inovatif yang rendah
terhadap teknologi/sistem. Jenis pegguna seperti ini juga memiliki
ketidaknyamanan dan keraguan yang rendah terhadap penggunaan
teknologi/sistem. Pengguna seperti ini akan menerima
teknologi/sistem namun tidak memiliki antusiasme terhadap
teknologi/sistem.
Pada penjelasan lebih lanjut, diyatakan bahwa segmentasi kategori pengguna
SI/TI dipengaruhi oleh faktor usia, jenis kelamin, dan tingkat pendidikan.
Pengguna dengan usia yang muda dan tingkat pendidikan yang tinggi, cenderung
termasuk kategori pengguna explolers dan pioneer, dan segmentasi kategori ini
didominasi oleh laki-laki. Pengguna dengan usia yang relatif lebih tua dan tingkat
pendidikan yang tinggi, cenderung termasuk kategori paranoids, pengguna
segmentasi kategori ini didominasi oleh perempuan. Pengguna dengan usia yang
lebih tua atau berusia lanjut dan tingkat pendidikan yang lebih rendah cenderung
termasuk kategori laggards dan skeptics.
2.5 Penerimaan Sistem Informasi
Penerimaan pengguna terhadap teknologi informasi atau sistem informasi adalah
sebuah kemauan atau minat yang nampak didalam suatu kelompok pengguna
24
untuk menerapkan sistem teknologi informasi tersebut dalam pekerjaannya (Succi
& Walter, 1999).
Teo (2011) menyatakan bahwa penerimaan teknologi informasi dapat
didefinisikan sebagai kesediaan pengguna untuk menggunakan teknologi
informasi untuk mendukung tugas yang telah dirancang. Pendapat lain menyatakan
bahwa, penerimaan pengguna dapat didefinisikan sebagai keinginan seseorang
dalam memanfaatkan teknologi informasi yang didesain untuk tujuan tertentu
(Nasir, 2013). Dari pernyatan-pernyataan diatas dapat disimpulkan bahwa
penerimaan teknologi informasi atau sistem informasi adalah minat ataupun
keinginan seseorang dalam menggunakan teknologi informasi untuk tujuan tujuan
tertentu.
2.6 Technology Acceptance Model (TAM)
2.6.1. Konsep Technology Acceptance Model
Technology Acceptance Model adalah teori di dalam sistem informasi yang
menggambarkan perilaku pengguna teknologi dalam menerima dan menggunakan
teknologi baru tersebut (Davis, 1989).
Gambar 2.2 TAM (Davis, 1989)
25
Perilaku pengguna atau minat pengguna dalam menerima dan
menggunakan teknologi informasi dipengaruhi oleh dua faktor, yaitu :
1) Perceived Usefulness, didefinisikan sebagai persepsi/anggapan
pengguna teknologi percaya bahwa teknologi akan berguna dan
memberkan manfaat sehingga akan meningkatkan kinerja
pekerjaan.
2) Perceived Ease of Use, didefinisikan sebagai persepsi/anggapan
atas penggunaan teknologi akan memberikan kemudahan.
Davis menambahkan bahwa dampak faktor-faktor lain seperti proses
pengembangan dan pelatihan, karakteristik sistem dan yang lainnya terhadap
minat seseorang dalam menerima sistem informasi (intention to use) akan
dimediasi oleh perceived usefulness dan perceived ease of use. Jogiyanto (2007)
mengatakan bahwa TAM adalah model yang mampu menjelaskan perilaku
pengguna sistem informasi yang berlandaskan persepsi atas kepercayaan, sikap,
dan keinginan pengguna terhadap sistem informasi.
2.7 Technology Readiness and Acceptance Model (TRAM)
2.7.1. Konsep TRAM
Technology Readiness and Acceptance Model (TRAM) adalah nama model
dikemukakan oleh Lin et al (2007), merupakan perpaduan konsep kesiapan adopsi
teknologi Technologi Readiness Index dan konsep penerimaan teknologi
Technology Acceptance Model. TRAM digunakan untuk mengetahui pengaruh
26
kesiapan pengguna SI/TI terhadap penerimaan teknologi informasi atau sistem
pada organisasi, hal ini seperti apa yang di nyatakan oleh Davis (1989) bahwa
dampak faktor-faktor terhadap minat seseorang dalam menggunakan sistem
informasi (intention to use) akan dimediasi oleh perceived usefulness dan
perceived ease of use.
Penelitian yang memadukan TRI dan TAM juga dilakukan oleh beberapa
peneliti lain (Walchzuch et al, 2007; Lin & Chang, 2011; Edrogmus & Esen,
2011; Aisyah et al, 2014; Basgoze, 2015; Hallikainen & Laukkanen, 2016),
meskipun tidak seluruhnya menggunakan nama TRAM untuk penelitiannya,
namun terdapat karakteristik model yang serupa yaitu dengan terdapatnya variabel
variabel dimensi TRI (optimism, innovativeness, Discomfort, Insecurity) dan
dimensi TAM (perceived ease of use, perceived usefulness, intention to use).
Gambar 2.3 TRAM (Lin et al, 2007)
27
2.8 Pengukuran, Penilaian, dan Analisis
2.8.1. Pengertian Pengukuran
Pengukuran adalah pemberian nilai dari suatu obyek, dimana obyek merupakan
suatu entitas yang akan diteliti, sedangkan nilai adalah karakteristik dari obyek
tersebut. (Jogiyanto, 2008).
Pengukuran adalah suatu proses menjelaskan konsep abstrak menjadi hal-
hal yang kongkret. (Prasetyo & Jannah, 2006). Pendapat lain mengatakan bahwa
pengukuran merupakan kegiatan membandingkan dengan suatu ukuran tertentu
sehingga sifatnya menjadi kuantitatif (Arikunto & Jabar, 2004).
Dapat disimpulkan bahwa pengukuran adalah pemberian suatu
karakteristik pada objek tertentu sehingga objek tersebut dapat dibandingkan
dengan ukuran tertentu dan dapat dijelaskan secara kongkret.
2.8.2. Pengertian Penilaian
Penilaian adalah bentuk penafsiran data dari hasil pengukuran berdasarkan kriteria
atau aturan tertentu (Widoyoko, 2012). Pendapat lain mengatakan bahwa
penilaian merupakan pengambilan keputusan terhadap sesuatu dengan mengacu
pada ukuran tertentu (Djaali & Muljono, 2008).
Menurut Arikunto (2009) Penilaian merupakan suatu keputusan terhadap
sesuatu dengan ukuran tertentu dan bersifat kualitatif.
Dari penjelasan tersebut dapat disimpulkan bahwa penilaian adalah suatu
penafsiran yang didasari oleh kriteria atau ukuran tertentu dan bersifat kualitatif.
28
2.8.3. Pengertian Analisis
Menurut kamus besar bahasa Indonesia (KBBI), Analisis merupakan penyelidikan
terhadap suatu peristiwa (karangan, perbuatan, dan sebagainya) untuk mengetahui
keadaan yang sebenarnya. Sedangkan menurut Sarwono (2006) Analisis
merupakan evaluasi dari sebuah situasi dari sebuah permasalahan yang dibahas,
termasuk didalamnya peninjauan dari berbagai aspek dan sudut pandang.
Dari penjelasan tersebut disimpulkan bahwa Analisis merupakan
peninjauan suatu peristiwa dari berbagai sudut pandang untuk mengetahui
keadaan yang sebenarnya.
2.9 Lembaga Keuangan Mikro Syariah (LKMS)
2.9.1. Konsep LKMS
Lembaga Keuangan Mikro (LKMS) adalah lembaga keuangan yang khusus
didirikan untuk memberikan jasa pengembangan usaha dan pemberdayaan
masyarakat, baik melalui pinjaman atau pembiayaan dalam usaha skala mikro
kepada anggota dan masyarakat, pengelolaan simpanan, maupun pemberian jasa
konsultasi pengembangan usaha menggunakan prinsip syariah yang tidak semata-
mata mencari keuntungan (Rahman & Rahim, 2007).
29
Gambar 2.4 LKM (OJK, 2015)
2.9.2. Jenis LKMS
Lembaga Keuangan Mikro Syariah di Indonesia diklasifikasikan menjadi
beberapa kategori berdasarkan karakteristiknya masing-masing, seperti jumlah
modal dan kredit, sumber pendanaan, badan hukum, izin usaha, dan nasabahnya.
Berikut ini tiga kategori Lembaga Keuangan Syariah di Indonesia:
1) Baitul Maal Wattamwil (BMT)
BMT merupakan lembaga pendukung kegiatan ekonomi
masyarakat kecil dengan berlandaskan system syariah yang
kegiatannya mengembangkan usaha produktif dan investasi dalam
meningkatkan kualitas kegiatan pemberdayaan ekonomi
kerakyatan (Raharjo, 1999). Kegiatan operasional BMT adalah
simpanan dan pembiayaan serta menghimpun dan menyalurkan
dana zakat infaq dan sedekah.
30
2) Koperasi Syariah
Koperasi syariah biasa disebut Koperasi Simpan Pinjam Syariah
(KSPS) atau Koperasi Jasa Keuangan Syariah (KJKS) menurut
Keputusan Menteri Negara Koperasi dan Usaha Kecil dan Usaha
Kecil dan Menengah Republik Indonesia Nomor
91/Kep/IV/KUKM/IX/2004, “koperasi yang kegiatan usahanya
bergerak d bidang pembiayaan, investasi, dan simpanan sesuai pola
bagi hasil (syariah)”. Koperasi syariah memiliki kegiatan yang
sama dengan BMT namun tidak disertai penghimpunan dan
penyaluran dana zakat, infaq dan sedekah.
3) Bank Pembiayaan Rakyat Syariah (BPRS)
BPRS adalah bank syariah yang tidak memberikan jasa dalam lalu
lintas pembayaran seperti menerima simpanan dalam bentuk giro.
2.10 Metode Pengumpulan Data
2.10.1. Observasi
Pengumpulan data dengan observasi langsung adalah cara pengambilan data
dengan menggunakan mata tanpa ada pertolongan alat standar lain untuk
keperluan tersebut (Nazir, 2003). Adapun menurut Jogiyanto (2008), observasi
merupakan teknik atau pendekatan untuk mendapatkan data primer dengan cara
mengamati langsung objek datanya. Observasi dapat dibedakan menjadi
(Sugiyono, 2009):
1) Observasi Partisipan
31
Dalam kegiatan ini peneliti terlibat langsung dengan objek
penelitian dimana peneliti ikut mengerjakan apa yang dilakukan
sumber data, dan merasakan seperti apa yang dirasakan objek
penelitian. Data yang diperoleh dari observasi ini lebih lengkap dan
akurat.
2) Observasi Nonpartisipan
Dalam observasi ini peneliti tidak terlibat langsung dan hanya
menjadi pengamat independen.
3) Observasi Terstruktur
Observasi ini dilakukan dengan merancang secara sistematis apa
yang akan diamati, tempat penelitian, dan hal lain yang berkaitan
dengan objek penelitian.
4) Observasi Tidak Terstruktur
Observasi tidak terstruktur dilakukan apabila peneliti tidak
mengetahui sama sekali objek penelitian yang akan diamati,
sehingga tidak melakukan persiapan secara sistematis.
2.10.2. Wawancara
Wawancara adalah proses mendapatkan keterangan untuk tujuan penelitian
dengan cara tanya jawab, sambil bertatap muka antara penanya atau pewawancara
dengan si penjawab atau responden dengan menggunakan alat yang dinamakan
interview guide (panduan wawancara) (Nazir, 2003).
32
Sugiyono (2009) mengatakan bahwa wawancara merupakan studi
pendahuluan yang dilakukan untuk menemukan permasalahan yang harus diteliti
dan untuk mengetahui hal-hal yang lebih mendalam dari responden. Terdapat dua
jenis wawancara, yaitu:
1) Wawancara terstruktur
Wawancara terstruktur dilakukan bila peneliti telah mengetahui
dengan pasti tentang informasi apa yang akan diperoleh. Dalam
wawancara ini telah ditentukan pertanyaan secara tertulis yang
alternatif jawabannya telah disiapkan.
2) Wawancara tidak terstruktur
Wawancara tidak terstruktur adalah wawancara yang bebas dimana
peneliti tidak menggunakan pedoman wawancara dan pertanyaan
yang diajukan berupa garis besar permasalahan.
2.10.3. Kuesioner
Kuesioner adalah salah satu intrumen pengumpulan data sebagai alat bantu yang
digunakan peneliti dalam kegiatan pengumpulan data secara tidak langsung
(peneliti tidak langsung bertanya-jawab dengan responden). kuesioner adalah
sejumlah pertanyaan atau pernyataan yang harus dijawab oleh responden (Guritno
et al, 2011)
Menurut Sekaran (1992) kuesioner adalah daftar pertanyaan yang
mengukur variabel-variabel, hubungan di antara variabel, pengalaman atau opini
dari responden.
33
2.10.4. Studi Pustaka
Studi pustaka merupakan proses umum yang dilakukan untuk mendapatkan teori
terlebih dahulu. Kajian pustaka meliputi pengidentifikasian secara sistematis,
penemuan, analisis dokumen-dokumen yang memuat informasi yang berkaitan
dengan masalah penelitian. Studi pustaka dapat dilakukan dengan membaca dan
mempelajari buku-buku, diktat, catatan, makalah dan artikel baik cetak maupun
elektronik yang berhubungan dengan penelitian (Nazir, 2003).
Adapun Jogiyanto (2008) menjelaskan bahwa studi pustaka ialah cara
penelitian yang dilakukan dengan membaca dan mempelajari buku-buku pustaka,
dan website tertentu yang dijadikan pendukung dalam penelitian yang dilakukan.
2.11 Skala Likert
Skala likert adalah suatu skala psikometrik yang umum digunakan dalam
kuesioner dan merupakan skala yang paling banyak digunakan dalam riset berupa
survei. Nama skala ini diambil dari nama Rensis Likert, yang menerbitkan suatu
laporan yang menjelaskan penggunaannya (Likert, 1932).
Menurut Djaali (2008) skala likert adalah skala yang dapat dipergunakan
untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi seseorang atau sekelompok orang
tentang suatu gejala atau fenomena. Skala ini mempunya beberapa butir
pertanyaan yang disusun dengan mengacu pada dimensi positif dan negatif
sehingga membentuk suatu nilai yang menggambarkan sifat dari individu, seperti
pengetahuan, sikap, dan perilaku (Nazir, 2003).
34
2.12 Populasi dan Teknik Sampling
2.12.1. Pengertian Populasi
Populasi berkaitan dengan seluruh kelompok orang, peristiwa, atau benda yang
menjadi pusat perhatian penelitian untuk diteliti (Guritno et al, 2011). Pendapat
lain mendefinisikan populasi sebagai keseluruhan gejala/satuan yang ingin diteliti
(Prasetyo & Jannah, 2006).
Dengan kata lain, populasi adalah generalisasi yang terdiri atas: obyek atau
subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh
peneliti untuk dipelajari dan ditarik kesimpulannya.
2.12.2. Pengertian Sampel
Sample merupakan bagian dari populasi yang ingin diteliti, oleh karena itu sample
harus dilihat sebagai suatu pendugaan terhadap populasi. (Bailey, 1994)
Dengan mengambil sampel, peneliti dapat menarik kesimpulan yang akan
digeneralisasi terhadap populasi. Penarikan sampel merupakan proses pemilihan
sejumlah elemen dari populasi (Guritno et al, 2011).
2.12.3. Jenis-Jenis Sampling
Terdapat dua jenis teknik pengambilann sample, yaitu teknik penarikan sampel
probabilita dan teknik penarikan sampel nonprobabilita (Prasetyo & Jannah,
2006).
35
Teknik penarikan sampel probabilita memberikan peluang kesempatan
yang sama kepada elemen populasi untuk dipilih sebagai sampel. Terdapat tiga
metode dalam penarikan sampel probabilita, yaitu:
1) Simple random sampling
Teknik ini merupakan pengambilan sampel populasi dilakukan
secara acak tanpa memperhatikan strata yang ada dalam populasi.
2) Stratified random sampling
Stratified Random Sampling merupakan suatu prosedur penarikan
sampel berstrata, yaitu suatu penarikan acak sederhana ditarik dari
setiap strata yang kurang lebih sama dalam beberapa karakteristik
3) Cluster sampling
Cluster Sampling merupakan suatu prosedur penarikan sampel
probabilitas yang memilih subpopulasi yang disebut cluster.
Kemudian, setiap elemen didalam kelompok (cluster tersebut) dipilih
sebagai anggota sampel.
Penarikan sampel nonprobabilita memiliki kriteria bahwa elemen populasi
memiliki peluang yang berbeda untuk dipilih sebagai sampel, beberapa metode
penarikan sampel nonprobabilita adalah sebagai berikut:
1) Convience Sampling
Disebut juga dengan penarikan sampel aksidental. Prosedur
penarikan sampel ini adalah dengan langsung mengunjungi lingkup
populasi, contoh untuk mendapatkan respon penonton suatu film,
36
pengambilan sampel ditujukan pada pengunjung bioskop yang
telah menonton film.
2) Purpose Sampling
Teknik ini menggunakan kriteria tertentu terhadap sampel,
terutama digunakan untuk menentukan responden yang ahli pada
bidang tertentu.
3) Quota Sampling
Merupakan penarikan sampel berdasarkan kuota dan memiliki
kriteria tertentu.
4) Snowball Sampling
Metode penarikan sampel dimana peneliti menentukan responden
berdasarkan rekomendasi responden lain.
2.13 Partial Least Square Structural Equetion Modeling (PLS-SEM)
2.13.1. Konsep PLS-SEM
PLS-SEM merupakan metode analisis yang dapat digunakan pada setiap jenis
skala data (nominal, ordinal, interval, dan rasio) serta syarat asumsi yang lebih
fleksibel (Yamin & Kurniawan, 2011). PLS dapat juga digunakan untuk tujuan
pembuktian/konfirmasi (seperti pengujian hipotesis) dan tujuan eksplorasi.
PLS juga dapat memprediksi apakah terdapat atau tidak terdapat hubungan
dan proposisi untuk pengujian. Tujuan utamanya adalah menjelaskan hubungan
antar konstruk dan menekankan pengertian tentang nilai hubungan tersebut.
Dalam hal ini, hal penting yang harus diperhatikan adalah adanya teori yang
37
memberikan asumsi untuk menggambarkan model, pemilihan variabel,
pendekatan analisis, dan interpretasi hasil.
Ghozali (2006) mengatakan bahwa PLS memiliki beberapa kelebihan yang
akan memudahkan peneliti diantaranya adalah, PLS dapat menganalisis model
yang kompleks yang dibentuk dari indikator refleksi dan indikator negatif,
fleksibilitas algoritma dapat menganalisis banyak indikator, serta dapat
menggunakan sampel data yang relatif sedikit (<100).
Beberapa istilah umum yang digunakan pada PLS diantaranya adalah
(Hair et al, 1998):
1) Variabel Laten
Konsep yang diukur dengan perkiraan berdasarkan indikator
penyusunnya. Indikator penyusun tersebut dinamakan dengan
variabel manifest.
2) Variabel Manifes
Variabel manifest adalah nilai observasi pada bagian spesifik yang
dipertanyakan, baik dari responden yang menjawab pertanyaan
(misalnya, kuesioner) maupun observasi yang dilakukan oleh
peneliti. Dalam format kuesioner, variabel manifes tersebut
merupakan item-item pertanyaan dari setiap variabel yang
dihipotesiskan
38
2.13.2. Evaluasi Model Pengukuran
Evaluasi terhadap model pengukuran meliputi pemeriksaan individual item
reliability, internal consistency atau construct reliability, average variance
extracted, dan discriminant validity. Pengukuran ini dikelompokkan dalam
convergent validity. Convergent validity mengukur besarnya korelasi antara
konstruk dengan variabel laten.
Dalam evaluasi convergent validity dari pemeriksaan individual item
reliability, dapat dilihat dari nilai standardized loading factor. Standardized
loading factor menggambarkan besarnya korelasi antara setiap item pengukuran
(indikator) dengan konstruknya. Nilai loading factor diatas 0,7 dapat dikatakan
ideal, artinya bahwa indikator tersebut dikatakan valid sebagai indikator yang
mengukur konstruk jika angkanya anta 0,5 – 0,6 dikatakan cukup (Ghozali, 2016),
sedangkan untuk indikator dengan angka 0.4 – 0.5 dapat dipertimbangkan jika
nilai composite reliability masih pada batas aman dan indikator dapat dihapus jika
hal tersebut meningkatkan nilai composite reliability (Hair et al, 2011).
Selanjutnya melihat internal consistency reliability dari nilai composite
reliability. Composite reliability lebih baik dalam mengukur internal consistency
dibandingkan cronbach’s alpha dalam model SEM dikarenakan composite
reliability tidak mengasumsikan kesamaan boot dari setiap indikator. Cronbach’s
alpha cenderung menaksir lebih rendah construct reliability dibandingkan
composite reliability. Nilai batas 0,7 ke atas berarti dapat diterima dan diatas 0,8
dan 0,9 berarti sangat memuaskan.
39
Ukuran lain dari convergent validity adalah nilai average variance
extracted (AVE). Nilai ini menggambarkan besaran varian atau keragaman
variabel manifes yang dapat dikandung oleh konstruk laten. Nilai AVE minimal
0,5 menunjukan ukuran convergent validity yang baik. Artinya, variabel laten
dapat menjelaskan rata-rata lebih dari setengah variance dari indikator-
indikatornya.
Discriminant validity dievaluasi melalui cross loading, kemudian
membandingkan nilai AVE dengan kuadrat nilai korelasi antar konstruk. Ukuran
cross loading adalah membandingkan korelasi indikator dengan konstruknya dan
konstruk blok lainnya. Bila korelasi antara indikator dengan konstruknya lebih tinggi
dari korelasi dengan konstruk blok lainnya, hal ini menunjukan konstruk tersebut
memprediksi ukuran pada blok mereka dengan lebih baik dari blok lainnya. Ukuran
discriminant validity lainnya adalah bahwa nilai akar AVE harus lebih tinggi daripada
korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya atau nilai AVE lebih tinggi dari
kuadrat korelasi anatara konstruk.
2.13.3. Evaluasi Model Struktural
Ada beberapa tahap untuk mengevaluasi model struktural. Pertama adalah
melihat signifikansi hubungan antara konstruk. Hal ini dapat dilihat dari koefisien
jalur (path coefficient) yang menggambarkan kekuatan hubungan antara konstruk.
Path coefficient (β) diuji dengan nilai ambang batas diatas 0,1 untuk menyatakan
bahwa jalur (path) yang dimaksud mempunyai pengaruh di dalam model.
40
Variabel
Laten
Variabel
Manifest
Loading
Factor
Path
Coefficient
Gambar 2.5 Komponen PLS-SEM
Kedua, mengevaluasi nilai R2 (coefficient of determination) untuk
menjelaskan varian dari tiap target endogenous variabel dengan standar
pengukuran sekitar 0,67 sebagai kuat, sekitar 0,33 moderat, dan 0,19 atau
dibawahnya menunjukan tingkat varian yang lemah. Ketiga, melihat nilai t-test
dengan metode bootstrapping tingkat signifikansi 5% untuk menguji hipotesis-
hipotesis penelitian. Hipotesis penelitian akan diterima jika memiliki t-test lebih
besar dari 1,96.
Keempat, pengujian f 2 (effect size) untuk memprediksi pengaruh variabel
tertentu terhadap variabel lainnya dalam struktur model dengan nilai ambang
batas sekitar 0,02 untuk pengaruh kecil, 0,15 untuk menengah, dan 0,35 untuk
pengaruh besar. Kelima, menguji Q2 (predictive relevance) dengan metode
41
blindfolding untuk memberikan bukti bahwa variabel tertentu yang digunakan
dalam model mempunyai keterkaitan prediktif (predictive relevance) dengan
variabel lainnya dalam model dengan ambang batas pengukuran diatas nol.
Keenam, melakukan pengujian q2 (Relative Impact) masih dengan metode
blindfolding untuk mengukur pengaruh sebuah keterkaitan prediktif sebuah
variabel tertentu dengan variabel lainnya dengan nilai ambang batas sekitar 0,02
untuk pengaruh kecil, 0,15 untuk pengaruh menengah/sedang, dan 0,35 untuk
pengaruh besar.
2.14 Kajian Penelitian Sejenis
1) Walczuch et al (2007)
Penelitian yang dilakukan Walczuch et al (2007) bertujuan untuk mengukur
pengaruh kesiapan pegawai terhadap penerimaan teknologi informasi pada
lingkup perusahaan jasa. Dimensi kesiapan pengguna diwakili oleh variabel TRI
1.0 (optimism, innovatifness, discomfort, insecurity) yang memiliki 36 indikator
dan dimensi penerimaan teknologi diwakili oleh variabel TAM (perceived ease of
use, perceived usefulness) yang memiliki 12 indikator (Davis, 1989).
Responden penelitian ini adalah pegawai beberapa perusahaan penyedia
jasa keuangan. Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan kuesioner dan
pengolahan data menggunakan PLS. Penelitian ini menemukan bahwa optimism
dan innovatifness memiliki pengaruh positif secara signifikan terhadap perceived
ease of use, hal ini menjunjukan bahwa pegawai yang cenderung memiliki rasa
optimis dan inovatif terhadap teknologi akan menganggap bahwa penggunaan
42
teknologi memberikan kemudahan pada aspek pekerjaan. Hubungan optimism
terhadap perceived usefulness memiliki pengaruh positif yang signifikan,
sendangkan innovatifness memiliki pengaruh negatif terhadap perceived
usefulness. Ditemukannya hasil tersebut berbeda dari asumsi bahwa innovatifness
memiliki pengaruh positif terhadap perceived usefulness.
Walczuch et al (2007) menjelaskan bahwa pengguna yang cenderung
inovatif akan menjadi lebih kritis terhadap teknologi sehingga memiliki harapan
terhadap kinerja teknologi informasi itu sendiri. Penyebab lain yang mungkin
mempengaruhi hasil ini adalah software yang menjadi objek pada penelitian ini
berbeda pada beberapa responden. Variabel discomfort dan insecurity memiliki
pengaruh negatif terhadap perceived ease of use, hal ini menjelaskan bahwa
pegawai yang tidak nyaman terhadap penggunaan teknologi informasi cenderung
merasa terbebani atas kompleksitas penggunaan teknologi tersebut. Pegawai yang
memiliki angka yang tinggi pada variabel insecurity cenderung memiliki
keraguan atas keamanan penggunaan teknologi informasi sehingga menganggap
penggunaan teknologi tidak mudah.
Discomfort tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap perceived
usefulness, hal ini menunjukan bahwa pegawai yang tidak merasa nyaman
terhadap penggunaan teknologi cenderung tidak memiliki presepsi dan ekspektasi
terhadap kegunaan dari teknologi tersebut. Insecurity pengaruh negatif terhadap
perceived usefulness yang mengindikasikan bahwa pegawai yang memiliki
keraguan dalam menggunakan teknologi beranggapan bahwa teknologi tidak
memiliki kegunaan yang berpengaruh pada aspek pekerjaannya.
43
2) Lin et al (2007)
Penelitian ini bertujuan untuk melihat bagaimana hubungan antara kesiapan
pengguna dalam mengadopsi sistem online stock trading terhadap penerimaan
sistem tersebut. Penelitian ini menggunakan model yang dihasilkan atas
penggabungan TRI dan TAM yang dinamakan Technology Readiness and
Acceptance model (TRAM).
Penelitian ini menemukan bahwa variabel optimism dan innovativeness
memiliki pengaruh positif terhadap perceived usefulness dan perceived ease of
use, yang berarti bahwa hal tersebut berpengaruh dalam mendorong pengguna
untuk menerima penerapan sistem informasi. Variabel discomfort dan insecurity
memiliki pengaruh negatif terhadap perceived usefulness dan perceived ease of
use, yang diartikan sebagai penghambat dalam menerima sebuah sistem.
3) Lin dan Chang (2011)
Penelitian ini bertujuan untuk mengukur pengaruh kesiapan pengguna sistem
terhadap penerimaan teknologi self-service. Pengukuran yang dilakukan
menyangkut 36 indikator TRI 1.0 Parasuraman (2000) dan indikator TAM yang
diadaptasi dari Nysveen et al (2005) yang telah menyesuaikan indikator sesuai
objek Self Service Technology, namun tidak jauh berbeda dengan apa yang
dihasilkan Davis (1989). Penelitian ini menghasilkan kesimpulan bahwa kesiapan
pengguna teknologi memiliki pengaruh terhadap presepsi kemudahan atas
penggunaan teknologi (perceived ease of use) dan presepsi atas manfaat
44
penggunaan teknologi (perceived usefulness) sehingga mempengaruhi niat dari
pengguna untuk terus menggunakan Self Service Technology tersebut.
Terdapat dua kategori pada aspek Technology Readiness dalam
mempengaruhi pengguna menerima teknologi yaitu pendorong (optimism,
innovatifness) dan penghambat (discomfort, insecurity).
4) Erdogmus dan Esen (2011)
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh dari kesiapan kepala HRD
dalam penggunaan teknologi terhadap penerimaan adopsi teknologi pada bidang
e-HRM. Indikator pengukuran pada penelitian ini menggunakan model TRI 1.0
Parasuraman (2000) dan TAM Davis (1989). Peneleitian ini menemukan bahwa
setiap dimensi pada Technology Readiness memiliki pengaruh yang berbeda
terhadap variabel dependen (perceived ease of use, perceived usefulness ).
Optimism dan innovativeness memiliki pengaruh yang lebih signifikan terhadap
variabel dependen, sedangkan discomfort dan insecurity tidak ditemukan
pengaruh yang signifikan, hasil ini berbeda dari penelitian yang dilakukan oleh
Walczuch et al (2007).
5) Aisyah et al (2014)
Penelitian ini dilakukan utuk mengukur pengaruh kesiapan pelaku UMKM
terhadap penerimaan TIK. Indikator pengukuran pada penelitian ini menggunakan
model TRI 1.0 Parasuraman (2000) dan TAM Davis (1989). Sampel pada
penelitian ini adalah pelaku UMKM yang terdaftar pada Disperindagkop
45
Yogyakarta. Data kuesioner dilakukan dengan melalui teknik simple
randomsampling dan analisis dilakukan dengan pendekatan PLS. Penelitian ini
menemukan bahwa optimism memiliki pengaruh positif terhadap perceived ease
of use dan perceived usefulness, innovativeness memiliki pegaruh positif terhadap
perceived ease of use, namun tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap
perceived usefulness.
Discomfort memiliki pengaruh negatif terhadap perceived ease of use,
namun tidak memilik pengaruh terhadap perceived usefulness, hasil temuan ini
sesuai dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Walczuch et al (2007)
yang mengatakan bahwa pengguna yang tidak nyaman terhadap penggunaan
teknologi cenderung tidak memiliki presepsi dan ekspektasi terhadap kegunaan
dari teknologi tersebut. Insecurity tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap
perceived ease of use, namun hasil sebaliknya yang ditemukan atas pengaruh
insecurity terhadap perceived usefulness yang menunjukan hasil yang positif. Hal
ini dapat terjadi karena sample yang digunakan adalah unit usaha yang bertujuan
untuk mendapatkan laba, sehingga mayoritas responden berfikir meskipun suatu
teknologi memiliki resiko akan tetap diadopsi asalkan memberikan bermanfaat.
6) Hallikainen & Laukkanen (2016)
Penelitian ini dilakukan kepada pelanggan pada sektor B2B (Business to Business)
yang berpengalaman menggunakan layanan digital perusahaan. Model yang
digunakan adalah perpaduan indikator TRI 2.0 (Parasuraman & Colby, 2015) dan
4 indikator TAM 3 (Venkatesh & Bala, 2008). Hasil penelitian ini menemukan
46
bahwa optimism memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap perceived
ease of use dan perceived usefulness, sedangkan Innovativeness tidak memiliki
pengaruh terhadap perceived ease of use dan perceived usefulness yang signifikan
meskipun memiliki kecenderungan pada angka positif.
Discomfort memiliki pengaruh negatif pada perceived ease of use namun
tidak memiliki dampak terhadap perceived usefulness. Temuan yang berbeda
dengan beberapa hasil penelitian sebelumnya terdapat pada insecurity yang
menunjukan kecenderungan berpengaruh positif terhahap perceived ease of use
dan perceived usefulness. Temuan tersebut bertolak belakang terhadap teori yang
menyebutkan bahwa insecurity akan cenderung menjadi penghambat pengguna
dalam menerima teknologi.
2.14.1. Ringkasan Penelitian Sejenis
Hasil dari penelitian sejenis terdahulu yang telah dilakukan beberapa peneliti
menemukan bahwa optimism sangat berpengaruh terhadap perceived usefulness
dan perceived ease of use, sehingga dapat diartikan bahwa optimisme pengguna
akan berpengaruh terhadap penerimaan dan penerapan teknologi maupun sistem
informasi. Hal tersebut sesuai dengan teori yang diungkapkan oleh Parasuraman
(2000) yang menggolongkan variabel optimism sebagai pendorong penerapan
teknologi maupun sistem informasi. Selanjutnya, innovativeness memiliki
pengaruh positif terhadap perceived ease of use dari 5 hasil penelitian, hanya 1
hasil penelitian oleh Hallikainen & Laukkanen (2016) yang menunjukan
47
innovativeness tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap perceived ease of
use.
Meskipun mayoritas hasil penelitian menunjukan hubungan positif antara
innovativeness dan perceived ease of use, serta teori yang menyebutkan bahwa
innovativeness dianggap sebagai pendorong adopsi teknologi informasi, namun
beberapa penelitian menunjukan hasil yang berbeda antara hubungan
innovativeness terhadap perceived usefulness. 3 dari 6 hasil penelitian (Lin et al,
2007; Lin & Chang, 20011; Erdogmus & Esen, 2011) menunjukan
innovativeness berpengaruh positif terhadap perceived usefulness, namun
penelitian Walchzuch et al (2007) menemukan hasil yang negatif. Penelitian lain
yang dilakukan Aisyah et al (2014) dan Hallikainen & Laukkanen (2016)
menemukan bahwa innovativeness terhadap perceived usefulness tidak memiliki
pengaruh. Hasil dari beberapa penelitian pada variabel innovativeness terhadap
perceived ease of use dan perceived usefulness menunjukan bahwa pengguna
SI/TI dengan karakter inovatif akan mendorong pengguna untuk dapat menguasai
dan memahami penggunaan SI/TI sehingga akan mampu menggunakan
teknologi/sistem dengan baik, namun semakin kuat karakter inovatif pengguna
tidak selalu menilai bahwa penggunaan SI/TI akan berguna bagi dirinya.
Walchzuch (2007) mengatakan bahwa pengguna dengan karakter inovatif yang
kuat, akan menjadi lebih kritis terhadap penggunaan SI/TI.
Variabel discomfort menunjukan pengaruh negatif terhadap perceived ease
of use pada beberapa hasil penelitian, hal tersebut menunjukan bahwa ketidak
nyamanan dalam penggunaan SI/TI mempengaruhi pengguna dalam menilai
48
kemudahan penggunaan SI/TI. Hasil beberapa penelitian pada variabel discomfort
terhadap perceived usefulness terdapat beberapa perbedaan, 2 diantara 6 penelitian
tersebut menemukan pengaruh negatif dan 4 diantaranya menemukan bahwa
discomfort tidak memiliki pengaruh terhadap perceived usefulness. Hasil dari
beberapa penelitian ini menunjukan bahwa variabel discomfort memiliki
kecenderungan sebagai penghambat dalam penerimaan dan penerapan SI/TI. Hal
tersebut dapat diartikan bahwa semakin tinggi ketidaknyamanan pengguna dalam
penggunaan SI/TI, makan akan semakin menghambat penerapan SI/TI.
Pada variabel Insecurity, hasil dari beberapa penelitian mayoritas
menjukan bahwa variabel tersebut memiliki pengaruh negatif terhadap perceived
ease of use, hanya penelitian Hallikainen & Laukkanen (2016) yang menemukan
bahwa Insecurity memiliki pengaruh positif terhadap perceived ease of use.
Temuan tersebut mungkin dipengaruhi oleh responden penelitian Hallikainen &
Laukkanen (2016) yang merupakan pengguna layanan B2B (Business to
Business) yang beranggapan meskipun sebuah teknologi cenderung diragukan dan
tidak sepenuhnya dipercaya oleh pengguna, namun pengguna akan tetap
menganggap bahwa penggunaan SI/TI akan lebih memudahkan dalam membantu
pekerjaan.
Hasil lainnya pada insecurity terhadap perceived usefulness adalah 3 dari 6
hasil penelitian menunjukan hubungan diantara variabel tersebut negatif
(Walchzuch et al, 2007; Lin et al, 2007; Lin & Chang, 2011), hasil ini sesuai
dengan teori yang dinyatakan Parasuraman (2000) bahwa insecurity digolongkan
menjadi penghambat dalam adopsi SI/TI. Erdogmus & Esen (2011) mendapatkan
49
hasil bahwa insecurity tidak memiliki pengaruh yang signifikan tehadap perceived
usefulness cenderung tidak memberikan pengaruh yang positif, namun Aisyah et
al (2014) serta Hallikainen & Laukkanen (2016) menemukan hasil yang
menunjukan kedua variabel tersebut memiliki hubungan yang positif. Hal tersebut
mungkin dapat terjadi karena karena responden keduanya memiliki anggapan
bahwa selama penggunaan SI/TI memiliki manfaat, pengguna sistem akan tetap
menerima.
Perbedaaan temuan dari beberapa penelitian terdahulu dapat disebabkan
oleh beberapa faktor seperti objek penelitian terkait organisasi, responden dan
jenis SI/TI. Rangkuman hasil penelitian sejenis dapat dilihat pada tabel berikut:
50
Tabel 2.1 Ringkasan Penelitian Terdahulu
No Penulis Optpeu Innpeu Dispeu Inspeu Optpu Innpu Dispu Inspu puitu peuitu
1 Walczuch &
Streunkens (2007)
Positif Positif Negatif Negatif Positif Negatif x Negatif _ _
2 Lin et al. (2007) Positif Positif Negatif Negatif Positif Positif Negatif Negatif Positif Positif
3 Lin & Chang
(2011)
Positif Positif Negatif Negatif Positif Positif Negatif Negatif Positif Positif
4 Erdogmus & Esen
(2011)
Positif Positif x x Positif Positif x X Positif x
5 Aisyah, et al(2014) Positif Positif
Negatif x Positif x x Positif Positif Positif
6 Hallikainen &
Laukkanen, 2016
Positif x Negatif Positif Positif x x Positif _ _
Keterangan :
Opt : Optimis Dis : Discomfort Peu : Perceived ease of use Pu : Perceived usefulness -: Tidak termasuk model penelitian
Inn : Innovativeness Ins : Insecurity Itu : Intention to use x : Tidak ditemukan pengaruh
51
2.15 Model Penelitian
2.15.1. Penyusunan Model Penelitian
Berdasarkan kajian teori dan hasil penelitian sejenis yang telah dilakukan oleh para
peneliti yang dijabarkan pada sub bab sebelumnya, secara garis besar menjelaskan
bahwa kesiapan pengguna dalam menggunakan SI/TI akan menggambarkan sejauh
mana individu tersebut akan mampu beradaptasi dalam memanfaatkan
teknologi/sistem informasi.
Beberapa penelitian sebelumnya yang telah diajabarkan diatas, melakukan
analisa tentang pengaruh kesiapan pengguna dalam mengadopsi teknologi terhadap
penerimaan teknologi dengan menggabungkan TRI yang dikemukakan Parasuraman
(2000) dan TAM Davis (1989). Hasil beberapa penelitian sebelumnya secara garis
besar cenderung memiliki kesesuaian terhadap teori yang dikemukakan oleh
Parasuraman (2000), yang menyatakan bahwa optimisme (optimism) dan rasa
inovatif (innovativeness) merupakan hal yang mendorong pengguna dalam kesiapan
mengadopsi atau menggunakan SI/TI, sedangkan ketidaknyamanan (discomfort) dan
rasa tidak aman (insecurity) menjadi penghambat seseorang dalam kesiapan
mengadopsi SI/TI. Meskipun hasil beberapa penelitian sebelumnya cenderung sesuai
teori tersebut, sebagian penelitian mendapatkan hasil yang berbeda, dan hal tersebut
dipengaruhi oleh objek penelitian yang dituju.
Berdasarkan beberapa hal diatas, penelitian ini akan menggunakan variabel-
variabel yang ada pada model TRAM (Lin et al, 2007) yang merupakan perpaduan
TRI dan TAM, namun pada konteks indikator yang berhubungan dengan kesiapan,
peneliti menggunakan TRI 2.0 yang merupakan pengembangan dari TRI
(Parasuraman & Colby, 2015). variabel-variabel yang akan digunakan dalam
52
penelitian ini terdiri, optimism (OPT), innovativeness (INN), discomfort (DIS),
insecurity (INS), perceived usefulness (PU), perceived ease of use (PEU), intention
to use (ITU). Dari Analisis yang akan didapatkan pada penelitian ini berdasarkan
hipotesis penelitian sebagai berikut:
1) Optimism (OPT) berpengaruh signifikam positif terhadap Perceived
Usefulness (PU)
2) Innovatveness (INN) berpengaruh signifikan positif terhadap Perceived
Usefulness (PU)
3) Discomfort (DIS) berpengaruh signifikan negatif terhadap Perceived
Usefulness (PU)
4) Insecurity (INS) berpengaruh signifikan negatif terhadap Perceived
Usefulness (PU)
5) Optimism (OPT) berpengaruh signifikan positif terhadap Perceived Ease
of Use (PEU)
6) Innovatveness (INN) berpengaruh signifikan positif terhadap Perceived
Ease of Use (PEU)
7) Discomfort (DIS) berpengaruh signifikan negatif terhadap Perceived
Ease of Use (PEU)
8) Insecurity (INS) berpengaruh signifikan negatif terhadap Perceived Ease
of Use (PEU)
9) Perceived Usefulness (PU) berpengaruh signifikan positif terhadap
Intention to Use (ITU)
53
10) Perceived Ease of Use (PEU) berpengaruh signifikan positif terhadap
Intention to Use (ITU)
Gambar 2.6 Model Penelitian (Lin et al, 2007)
Tabel 2.2 Refrensi Indikator
Variabel Indikator Variabel Refrensi Kode
Optimism
Kontribusi teknologi
terhadap kualitas pekerjaan
Parasuraman, 2015;
Hallikainen & Laukkanen,
2016
OPT1
Kemudahan mobilitas Parasuraman, 2000;
Parasuraman, 2015;
Walchzuch, 2007; Lin et al,
2007; Lin & Chan, 2011;
Edrogmus & Esen, 2011;
Aisyah et al, 2014
OPT2
Kontrol pekerjaan dengan
teknologi
Parasuraman, 2000;
Parasuraman, 2015;
Walchzuch, 2007; Lin et al,
2007; Lin & Chan, 2011;
Edrogmus & Esen, 2011;
Aisyah et al, 2014
OPT3
Produktifitas Parasuraman, 2015;
Hallikainen & Laukkanen,
2016
OPT4
Innovativeness
Kemampuan memberi
penjelasan terkait teknologi
Parasuraman, 2000;
Parasuraman, 2015;
Walchzuch, 2007; Lin et al,
2007; Lin & Chan, 2011;
Edrogmus & Esen, 2011;
Aisyah et al, 2014
INN1
Penguasaan penggunaan
teknologi
Parasuraman, 2000;
Parasuraman, 2015;
Walchzuch, 2007; Lin et al,
2007; Lin & Chan, 2011;
INN2
54
Edrogmus & Esen, 2011;
Aisyah et al, 2014
Kemandirian penggunaan
teknologi
Parasuraman, 2000;
Parasuraman, 2015;
Walchzuch, 2007; Lin et al,
2007; Lin & Chan, 2011;
Edrogmus & Esen, 2011;
Aisyah et al, 2014
INN3
Mengikuti perkembangan
teknologi
Parasuraman, 2000;
Parasuraman, 2015;
Walchzuch, 2007; Lin et al,
2007; Lin & Chan, 2011;
Edrogmus & Esen, 2011;
Aisyah et al, 2014
INN4
Discomfort
Keraguan saat menghadapi
masalah pada teknologi
Parasuraman, 2000;
Parasuraman, 2015;
Walchzuch, 2007; Lin et al,
2007; Lin & Chan, 2011;
Edrogmus & Esen, 2011;
Aisyah et al, 2014
DIS1
Keraguan atas dukungan
teknis penggunaan teknologi
Parasuraman, 2000;
Parasuraman, 2015;
Walchzuch, 2007; Lin et al,
2007; Lin & Chan, 2011;
Edrogmus & Esen, 2011;
Aisyah et al, 2014
DIS2
Kepercayaan diri dalam
penggunaan teknologi
Parasuraman, 2000;
Parasuraman, 2015;
Walchzuch, 2007; Lin et al,
2007; Lin & Chan, 2011;
Edrogmus & Esen, 2011;
Aisyah et al, 2014
DIS3
Ketidak pahaman panduan
teknis penggunaan
Parasuraman, 2000;
Parasuraman, 2015;
Walchzuch, 2007; Lin et al,
2007; Lin & Chan, 2011;
Edrogmus & Esen, 2011;
Aisyah et al, 2014
DIS4
Insecurity
Ketrgantungan terhadap
teknologi
Parasuraman, 2015;
Hallikainen & Laukkanen,
2016
INS1
Presepsi bahaya penggunaan
teknologi
Parasuraman, 2015;
Hallikainen & Laukkanen,
2016
INS2
Presepsi atas interaksi
langsung
Parasuraman, 2015;
Hallikainen & Laukkanen,
2016
INS3
Keyakinan penggunaan
teknologi online
Parasuraman, 2015;
Hallikainen & Laukkanen,
2016
INS4
Kecepatan pekerjaan Davis, 1989; Walchzuch, PU1
55
Perceived
Usefulness
2007; Lin et al, 2007;
Edrogmus & Esen, 2011;
Aisyah et al, 2014
Performa pekerjaan Davis, 1989; Walchzuch,
2007; Lin et al, 2007;
Edrogmus & Esen, 2011;
Aisyah et al, 2014
PU2
Peningkatan produktifitas Davis, 1989; Walchzuch,
2007; Lin et al, 2007;
Edrogmus & Esen, 2011;
Aisyah et al, 2014
PU3
Efektifitas pekerjaan Davis, 1989; Walchzuch,
2007; Lin et al, 2007;
Edrogmus & Esen, 2011;
Aisyah et al, 2014
PU4
Kemudaah pekerjaan Davis, 1989; Walchzuch,
2007; Lin et al, 2007;
Edrogmus & Esen, 2011;
Aisyah et al, 2014
PU5
Penilaian manfaat Davis, 1989; Walchzuch,
2007; Lin et al, 2007;
Edrogmus & Esen, 2011;
Aisyah et al, 2014
PU6
Perceived Ease
of Use
Teknologi mudah dipelajari Davis, 1989; Walchzuch,
2007; Lin et al, 2007;
Edrogmus & Esen, 2011;
Aisyah et al, 2014
PEU1
Mudah dalam mengontrol
teknologi
Davis, 1989; Walchzuch,
2007; Lin et al, 2007;
Edrogmus & Esen, 2011;
Aisyah et al, 2014
PEU2
Jelas dan mudah dimengerti Davis, 1989; Walchzuch,
2007; Lin et al, 2007;
Edrogmus & Esen, 2011;
Aisyah et al, 2014
PEU3
Fleksibilitas Davis, 1989; Walchzuch,
2007; Lin et al, 2007;
Edrogmus & Esen, 2011;
Aisyah et al, 2014
PEU4
Memudahkan pekerjaan
Davis, 1989; Walchzuch,
2007; Lin et al, 2007;
Edrogmus & Esen, 2011;
Aisyah et al, 2014
PEU5
Peniliaian kemudahan Davis, 1989; Walchzuch,
2007; Lin et al, 2007;
Edrogmus & Esen, 2011;
Aisyah et al, 2014
PEU6
Intention to Use
Minat menggunakan Davis, 1989; Lin et al, 2007;
Edrogmus & Esen, 2011;
Aisyah et al, 2014
ITU1
56
Ketertarikan atas
pengembangan Sistem
Lin et al, 2007; Edrogmus &
Esen, 2011; Aisyah et al, 2014
ITU2
2.16 Ringkasan
Technology Readiness and Acceptance Model (TRAM) merupakan model yang
dapat mengukur pengaruh kesiapan penerimaan pengguna terhadap penerapan SI/TI.
Hal tersebut dapat dilihat dari kecenderungan seseorang dalam menggunakan SI/TI.
TRAM memiliki tujuh variabel yaitu optimism, innovativeness, discomfort,
insecurity, perceived usefulness, perceived ease of use, intention to use. Pengaruh
antar variabel dapat diketahui dengan pengukuran menggunakan metode PLS-SEM.
Terdapat dua tahapan yang harus dilakukan dalam PLS-SEM, yaitu evaluasi model
pengukuran, dan evaluasi struktural model.
57
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Pendahuluan
Bab ini mememaparkan secara metodis proses pelaksanaan penelitian, mencakup
penjelasan-penjelasan tentang pendekatan, prosedur, populasi dan sampel,
instrumen, pengumpulan dan pemrosesan data, serta analisis data dan interpretasi
hasilnya. Tujuannya secara tidak langsung memberikan gambaran tentang ruang
lingkup dan batasan penelitian kepada para pembaca. Sub-bab berikut menjelaskan
hal-hal tersebut di atas.
3.2 Pendekatan Penelitian
Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan pendekatan kuantitatif untuk
mengukur mengukur pengaruh kesiapan penerimaan pengguna terhadap penerapan
SI pada lingkup LKMS. Sesuai dengan pendekatan penelitian yang ditentukan,
metode, teknik, serta instrumen penelitian yang digunakan adalah secara kuantitatif.
Salah satu bentuk pendekatan kuantitatif pada penelitian ini adalah pengumpulan
data yang dilakukan melalui survei dengan menggunakan kuesioner dan analisis data
yang dilakukan secara statistik dengan menggunakan aplikasi pengolah data statistik.
Peneliti juga melakukan wawancara tidak terstruktur kepada beberapa
responden, hasil dari wawancara tersebut ditujukan sebagai data tambahan dalam
penelitian ini. Responden yang terlibat pada penelitian ini adalah pengurus dan
pegawai LKMS.
58
3.3 Prosedur Penelitian
Penelitian ini dilakukan dalam beberapa tahap secara prosedural yang diperlihatkan
pada Gambar 3.1, yang meliputi: kajian pustaka, perancangan penelitian, pembuatan
instrumen penelitian, pengumpulan data, analisis data, interpretasi data, dan
pembuatan laporan penelitian. Selanjutnya, penjelasan setiap tahap prosedur
penelitian ini akan dijabarkan pada sub bab berikutnya.
(1)
Kajian Pustaka
(2)
Perancangan
Penelitian
(3)
Pembuatan
Instrumen
Penelitian
Instrumen
Penelitian
(4)
Pengumpulan
Data
Data
(5)
Analisis DataHasil Analisis
(6)
Interpretasi DataHasil Interpretasi
(7)
Pembuatan
Laporan
Laporan
Penelitian
Rancangan
Penelitian
Gambar 3.1 Prosedur Penelitian
59
3.4 Sampel Penelitian
Dalam menentukan LKMS yang menjadi objek penelitian, peneliti mengacu pada
data yang dimiliki oleh Masyarakat Ekonomi Syariah, terdapat 76 BMT dan koperasi
syariah. Selain itu, berdasarkan data yang dimiliki oleh Otoritas Jasa Keuangan
(OJK), terdapat 12 nama BPRS di JADETABEK.
Peneliti melakukan pengambilan sampel dengan menggunakan teknik multi-
stage purposive sampling (Onwuegbuzie & Collins, 2007). Tahap pertama
pengambilan sampel adalah pemilihan bagian dari populasi yang sesuai kriteria
(purposive sampling), dimana kriteria tersebut adalah lembaga keuangan mikro
syariah yang dijadikan sampel harus yang telah mengaplikasikan sistem informasi.
Tahap kedua adalah penentuan sampel responden adalah pengguna sistem.
Dengan pertimbangan keterbatasan waktu, dan biaya maka dari itu peneliti
mengkerucutkan daerah penelitian pada Jakarta Selatan, Jakarta Timur, Bekasi,
Depok, dan Tanggerang Selatan. Dari 20 lembaga keuangan mikro syariah yang
dijadikan target sampel penelitian, 13 diantaranya menerima permohonan penelitian
yang diajukan, dan 7 lembaga lainnya menolak. Dari 13 LKMS yang menjadi
ssampel penelitian, seluruhnya telah menerapkan SI, khususnya sistem informasi
keuangan. hal tersebut menyebabkan responden yang terlibat adalah pengguna
sistem informasi keuangan. Dengan perkiraan responden yang mencapai lebih dari
100 orang, hal tersebut menurut beberapa ahli (Guritno et al., 2011; Wong, 2013)
telah mencakupi sampel yang dibutuhkan dalam structural equation modeling
(SEM).
60
3.5 Instrumen Penelitian
Instrumen penelitian yang digunakan terdiri 2 bagian, bagian pertama berisi surat
permohonan untuk pengisian kuesioner dan bagian kedua berisi poin-poin
pertanyaan penelitian. Bagian pertanyaan penelitian berisikan 30 butir pertanyaan
yang dipecah menjadi 7 kelompok untuk mewakili setiap variabel yang akan
dianalisis. 7 kelompok pertanyaan tersebut adalah 4 pertanyaan optimism, 4
pertanyaan innovativeness, 4 pertanyaan discomfort, 4 pertanyaan insecurity, 6
pertanyaan perceived usefulness, 6 pertanyaan perceived ease of use, dan 2
pertanyaan intention to use.
Skala yang digunakan pada pertanyaan penelitian menggunakan skala Likert
yang berisikan 5 poin skala (Rosalina et al, 2017). Rentang poin tersebut berisikan
(1) Sangat setuju, (2) Tidak setuju, (3) Netral/Biasa saja, (4) Setuju, (5) Sangat
setuju. Indikator dan pertanyaan pada penelitian ini mengacu pada TRI 2.0 oleh
Parasuraman dan Colby (2015) serta TAM oleh Davis (1989) yang juga digunakan
oleh beberapa penelitian sejenis terdahulu. Tabel berikut memperlihatkan indikator
dan pertanyaan yang tertera pada kuesioner.
Tabel 3.1 Indikator dan Pertanyaan
Variabel Indikator Variabel Pertanyaan Kode
Optimism
Kontribusi teknologi
terhadap kualitas pekerjaan
Penggunaan sistem
berkontribusi pada kualitas
pekerjaan saya yang lebih baik
OPT1
Kemudahan Mobilitas Penggunaan sistem
memudahkan akses terhadap
pekerjaan
OPT2
Kontrol pekerjaan dengan Penggunaan sistem OPT3
61
Teknologi memberikan saya kontrol yang
lebih baik terhadap pekerjaan
Produktifitas Penggunaan sistem membuat
saya lebih produktif dalam
pekerjaan
OPT4
Innovativeness
kemampuan memberi
penjelasan terkait teknologi
Saya dapat menjelaskan
penggunaan sistem kepada
rekan kerja saya
INN1
Penguasaan penggunaan
teknologi
Saya cepat menguasai sistem
dalam lingkup pekerjaan INN2
Kemandirian penggunaan
teknologi
Saya mampu memahami
penggunaan sistem yang
digunakan secara mandiri
INN3
Mengikuti perkembangan
teknologi
Saya mengikuti perkembangan
sistem yang sesuai bidang
pekerjaan saya
INN4
Discomfort
Keraguan saat menghadapi
masalah pada teknologi
Saya merasa bingung ketika
menghadapi masalah pada
sistem yang digunakan
DIS1
Keraguan atas dukungan
teknis penggunaan teknologi
Saya merasa bantuan teknis
(technical support) yang
diberikan tidak banyak
membantu dan sulit dimengerti
DIS2
Kepercayaan diri dalam
penggunaan teknologi
Saya merasa tidak percaya diri
dalam penggunaan sistem DIS3
Ketidak pahaman panduan
teknis penggunaan
Saya sulit memahami panduan
sistem yang digunakan DIS4
Insecurity
Ketrgantungan terhadap
teknologi
Saya terlalu bergantung
terhadap sistem dalam
pekerjaan saya
INS1
Presepsi bahaya penggunaan
teknologi
Saya merasa penggunaan
sistem secara menyeluruh
terhadap pekerjaan cenderung
berbahaya
INS2
62
Presepsi atas interaksi
langsung
Saya merasa penggunaan
sistem menurunkan kualitas
hubungan karena mengurangi
interaksi antar individu
INS3
Keyakinan penggunaan
teknologi online
Saya merasa tidak yakin jika
melakukan pekerjaan dengan
sistem secara online
INS4
Perceived
Usefulness
Kecepatan pekerjaan Penggunaan sistem membuat
pekerjaan saya lebih cepat
selesai
PU1
Performa pekerjaan Penggunaan sistem
meningkatkan performa saya
dalam pekerjaan
PU2
Peningkatan produktifitas Penggunaan sistem
menjadikan saya lebih
produktif
PU3
Efektifitas pekerjaan Penggunaan sistem
memberikan efektifitas dalam
pekerjaan
PU4
Kemudaah pekerjaan Penggunaan sistem
memberikan kemudahan
dalam pekerjaan
PU5
Penilaian manfaat Secara keseluruhan, sistem
saat ini berguna dan
bermanfaat bagi anda
PU6
Perceived Ease
of Use
Teknologi mudah dipelajari
Sistem yang digunakan saat ini
mudah untuk dipelajari
PEU1
Mudah dalam mengontrol
teknologi
Sistem yang digunakan saat ini
mudah untuk dikontrol PEU2
Jelas dan mudah dimengerti Sistem yang digunakan saat ini
mudah dipahami dengan baik PEU3
Fleksibilitas Sistem yang digunakan saat ini
menjadikan pekerjaan lebih PEU4
63
fleksibel
Memudahkan pekerjaan Sistem yang digunakan saat ini
memberikan kemudahan
dalam pekerjaan
PEU5
Peniliaian kemudahan Secara keseluruhan, sistem
yang digunakan saat ini mudah
digunakan
PEU6
Intention to Use
Minat menggunakan Secara keseluruhan, Anda
berminat untuk terus
menggunakan sistem pada
pekerjaan Anda
ITU1
Ketertarikan atas
pengembangan Sistem
Secara keseluruhan, Anda
tertarik terhadap pembaruan
(upgarade) sistem untuk
mendukung pekerjaan anda
ITU2
3.6 Pengumpulan dan Pemrosesan Data
Proses pengumpulan data dilakukan dengan dua cara, yaitu dengan melakukan
penyebaran kuesioner untuk mendapatkan data utama, dan wawancara tidak
terstruktur sebagai data pendukung penelitian ini. Penyebaran kuesioner dilakukan
secara langsung pada beberapa tempat Lembaga Keuangan Mikro Syariah (LKMS)
yaitu BMT, Koperasi Syariah, dan BPRS di Jakarta Selatan, Jakarta Timur, Bekasi,
Depok, dan Tanggerang Selatan. Prosedur awal yang dilakukan dalam kegiatan
pengumpulan data adalah perizinan yang diajukan peneliti kepada lembaga terkait,
setelah disetujui proses pengambilan data dilakukan dengan menyerahkan kuesioner
kepada perwakilan masing-masing LKMS dan menjelaskan bagaimana cara
64
pengisian kuesioner tersebut. Proses pengumpulan data dilakukan dari tanggal 28
Agustus sampai 4 Oktober 2017.
Jumlah kuesioner yang terkumpul berjumlah 123 kuesioner yang berasal dari
9 BMT & Koperasi Syariah, serta 4 BPRS. Sselanjutnya kuesioner tersebut
dikonfersi menjadi bentuk data digital dengan menggunakan MS. Excel 2010.
Keseluruhan kuesioner yang diperoleh dinyatakan valid karena sesuai dengan
kriteria dan dinyatakan lengkap.
3.7 Analisis dan Interpretasi Data
Penelitian ini melakukan analisis statistik inferensial menggunakan metode PLS-
SEM (Subiyakto et al, 2015a; 2015b; Putra et al, 2016; Subiyakto et al, 2017),
dengan aplikasi SmartPLS versi 3.0. Ada dua analisis yang harus dilakukan dalam
tahap ini, yaitu analisis measurement model dan structural model. Measurement
model dilakukan untuk menguji reliabilitas dan validitas outer model melalui
indikator reliability, internal consistency reliability, convergent validity, dan
discriminant validity. Sedangkan pengujian structural model dilakukan untuk
menguji path ceofficient (β), coefficient of determination (R2), t-test melalui metode
bootstrapping, effect size (f2), predictive relevance (Q2), dan relative impact (q
2)
(Henseler et al, 2009; Urbach & Ahlemann, 2010; Hair et al., 2011; Yamin &
Kurniawan, 2011; Hair et al, 2012; Yuliasari et al, 2014; Wong, 2013; Chinomona &
Dubihlela, 2014; Alshibly, 2014; Irawati & Putra, 2015; Subiyakto et al, 2015;
Subiyakto et al, 2016; Gutierrez et al, 2015; Nugroho et al, 2016).
Bagian selanjutnya adalah interpretasi hasil, peneliti mendiskusikan hasil
analisis demografi responden dengan kondisi lapangan yang berjalan dan juga
65
menterjemahkan hasil analisis model secara statistik kuantitatif dengan
membandingkan dan mempertimbangkan sejumlah literatur terkait terdahulu.
Selanjutnya, hasil analisis dan interpretasi tersebut secara lengkap akan dijelaskan
pada Bab IV.
3.8 Ringkasan
Secara lengkap, bab ini menjelaskan bahwa pelaksanaan penelitian ini telah
dilakukan secara kuantitatif dengan menggunakan teknik survei. Sampel responden
penelitian ini adalah pengurus dan pegawai Lembaga Keuangan Mikro Syariah
(LKMS) di JADETABEK. Pengumpulan data menggunakan alat bantu kuesioner
dengan teknik multi-stage purposive sampling. Teknik analisis menggunakan PLS
SEM yang bertujuan menjelaskan hubungan antar variabel dan mengukur nilai
hubungan tersebut.
66
BAB IV
HASIL ANALISIS DAN INTERPRETASI
4.1 Pendahuluan
Pada bab ini akan dipaparkan analisis data dan hasilnya, interpretasi, dan diskusi
hasil penelitian. Analisis data dilakukan terhadap data yang telah dikumpulkan
menggunakan PLS-SEM, dengan perangkat lunak Ms. Excel untuk analisis data
demografis dan SmartPLS versi 3.0 untuk analisis statistik inferensialnya. Analisis
demografi meliputi data profil responden, sedangkan analisis inferensialnya
dilakukan dengan analisis pengukuran model (measurement model analysis) dan
struktur model (structural model analysis). Selanjutnya, interpretasi dan diskusi
dilakukan dengan merujuk pada teori atau konsep terkait pengembangan model
penelitian dengan memperhatikan dan menimbang pelaksanaan penelitian di
lapangan.
4.2 Hasil Analisis
4.2.1. Hasil Aalisis Demografis
Hasil analisis demografis dilakukan pada bagian profil responden dan untuk
menghasilkan informasi demografis terkait profil responden, tingkat pendidikan dan
bagaimana responden tersebut menilai kemampuannya menggunakan komputer.
67
1) Jenis Kelamin
Gambar 4.1 memperlihatkan bahwa dari 123 data responden yang
terlibat dalam penelitian ini, sebagian besar responden berjenis
kelamin laki-laki, yaitu sebanyak 68 orang (55%) dan jumlah dari
responden perempuan yaitu sebanyak 55 orang (45%).
Gambar 4.1 Diagram Jenis Kelamin Responden
2) Usia
Gambar 4.2 memperlihatkan bahwa dari 123 data responden yang
digunakan dalam penelitian ini, sebagian besar didominasi oleh
responden dengan rentang usia 21-30 tahun yaitu sebanyak 63 orang
(51%), selanjutnya rentang usia 30-40 tahun sebanyak 47 orang
(38%), rentang usia >40 tahun sebanyak 12 orang (10%), dan hanya 1
responden yang berusia <20 tahun (1%).
Laki-Laki 55%
Perempuan 45%
Jenis Kelamin
68
Gambar 4.2 Diagram Usia Responden
3) Pendidikan
Gambar 4.3 menunjukan bahwa responden yang terlibat dalam
penelitian ini memiliki keragaman tingkat pendidikan. Sebanyak 56
responden (46%) merupakan lulusan S1, 39 responden (32%) lulusan
SMA, 25 responden (20%) merupakan lulusan D3, dan 3 responden
merupakan lulusan S2 (2%).
Gambar 4.3 Diagram Pendidikan Responden
4) Kemampuan Penggunaan Komputer
Gambar 4.4 menunjukan penilaian responden atas kapabilitas
penggunaan komputer. Hasil ini diambil berdasarkan jawaban
<20 1%
21-30 51% 30-40
38%
>40 10%
Usia
SMA 32%
D3 20%
S1 46%
S2 2%
Pendidikan
69
responden atas pertanyaan kemampuan penggunaan komputer yang
memiliki pilihan, Baik, Cukup, Kurang, dan Buruk. Sebanyak 69
(56%) responden menjawab “Baik”, 53 (43%) responden menjawab
“Cukup”, dan 1 responden menjawab “Kurang”.
Gambar 4.4 Diagram Kemampuan Penggunaan Komputer
5) Pengalaman kerja dan Jabatan Responden
Pengalaman kerja responden di tempat tersebut adalah <1 tahun
sebanyak 10 (8%), 1-3 tahun sebanyak 35 (29%), 3-5 tahun sebanyak
14 (11%), dan >5 tahun sebanyak 64 (52% )responden.. Sedangkan
untuk jabatan atau posisi kerja berasal dari: ketua, sekretaris, kepala
cabang, kepala bagian, manajer, supervisior, teller, akunting,
marketing, konsultan business development, account officer, staff
administrasi, back office officer, customer relation officer, customer
service, staff IT. Hal ini menunjukan bahwa data kuesioner yang
didapat mewakili berbagai sudut pandang pada lembaga keuangan
mikro syariah. Gambar 4.4 menunjukan jenis-jenis LKMS yang
menjadi responden penelitian ini.
Baik 56%
Cukup 43%
Kurang 1%
Penggunaan Komputer
70
Gambar 4.5 Diagram Pengalaman kerja
4.2.2. Hasil Analisis Pengukuran Model
Analisis pengukuran model (measurement model) dilakukan melalui empat tahap
pengujian seperti yang sudah dilakukan oleh beberapa peneliti sebelumnya. Empat
pengujian itu adalah individual item reliability, internal consistency reliability,
average variance extracted, dan discriminant validity (Yamin & Kurniawan, 2011;
Hair et al., 2011; Afthanorhan, 2013; Wong, 2013; Ringle, 2015; Subiyakto et al.,
2015). Secara grafis, hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4.1, Tabel 4.2, dan Gambar
4.6. Berikut ini adalah penjelasan tentang pelaksanaan dan hasil dari empat
pengujian tersebut:
1) Individual Item Reliabilty
Standardized loading factor menggambarkan besarnya korelasi antara
setiap item pengukuran (indikator) dengan konstruknya. Nilai loading
factor diatas 0,7 dapat dikatakan ideal, artinya bahwa indikator tersebut
dikatakan valid sebagai indikator yang mengukur konstruk jika
angkanya antara 0,5 – 0,6 dikatakan cukup (Ghozali, 2016), sedangkan
untuk indikator dengan angka 0,4 – 0,5 dapat dipertimbangkan jika nilai
composite reliability masih pada batas aman dan indikator dapat dihapus
<1 thn 8%
1-3 thn 29%
3-5 thn 11%
>5 thn 52%
Pengalaman Kerja
71
jika hal tersebut meningkatkan nilai composite reliability (Walchzuch,
2007; Hair at al, 2011). Setelah beberapa kali pengujian, terdapat dua
indikator yang memiliki nilai dibawah 0,7 yaitu DIS1 dan INS1, namun
peneliti tidak menghapus indikator tersebut karena nilai composite
reliability masih diatas 0,7.
2) Internal Consistency
Pengujian ini dilakukan dengan melihat nilai composite reliability (CR)
dengan batas ambang di atas 0,7 (Hair et al., 2012; Afthanorhan, 2013;
Ringle, 2015). Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4.1 bahwa nilai CR dari
semua variabel di atas 0,8 sehingga memenuhi syarat untuk digunakan.
3) Average Variance Extracted
Pengujian convergent validity selanjutnya dilakukan dengan melihat
nilai average variance extracted (AVE). Nilai ini menggambarkan
besaran varian atau keragaman variabel manifes (indikator) yang dapat
dikandung oleh variabel laten (konstruk). Nilai AVE minimal 0,5
menunjukan ukuran convergent validity yang baik (Yamin &
Kurniawan, 2011; Hair et al., 2012; Afthanorhan, 2013; Wong, 2013;
Ringle, 2015). Artinya, variabel laten (konstruk) dapat menjelaskan rata-
rata lebih dari setengah variance dari indikator-indikatornya. Hasilnya
dapat dilihat pada Tabel 4.1 yang menunjukan bahwa nilai AVE dari
semua variabel di atas 0,5 sehingga memenuhi syarat untuk digunakan.
4) Discrimant Validity
Pengujian ini dilakukan melalui dua tahap pemeriksaan cross loading,
yaitu cross loading antar indikator dan cross loading Fornell-Lacker’s
72
(Subiyakto et al., 2015). Pemeriksaan cross loading tiap indikator
dilakukan dengan membandingkan korelasi indikator dengan
variabelnya dan variabel blok lainnya. Bila korelasi antara indikator
dengan variabelnya lebih tinggi dari korelasi dengan variabel blok
lainnya, hal ini menunjukkan konstruk tersebut memprediksi ukuran
pada blok mereka lebih baik dari blok lainnya (Hair et al., 2012;
Afthanorhan, 2013; Wong, 2013; Ringle, 2015). Pemeriksaan cross
loading Fornell-Lacker’s dilakukan dengan melihat nilai akar AVE yang
harus lebih tinggi daripada korelasi antara variabel dengan variabel
lainnya (Hair et al., 2012; Afthanorhan, 2013; Wong, 2013; Ringle,
2015). Pada Tabel 4.1 dan Tabel 4.2 menunjukan bahwa nilai cross
loading indikator dengan konstruk dari semua variabel lebih tinggi dari
korelasi dengan konstruk blok lain, dan nilai akar AVE lebih tinggi
daripada korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya.
Secara ringkas, analisis pengukuran model di atas menunjukan bahwa model
penelitian yang diajukan sudah memiliki karakteristik yang baik secara statistik.
Tabel 4.1, Tabel 4.2, dan Gambar 4.6 memaparkan hasil pengujian pengukuran
model ini. Selanjutnya dapat disimpulkan bahwa model tersebut memenuhi syarat
untuk dilanjutkan ke tahap pengujian struktur model (Hair et al., 2012; Afthanorhan,
2013; Wong, 2013).
74
Tabel 4.1 Hasil Analisis Pengukuran Model
VAR IND LF CL
AVE CR R2
Q2
OPT INN DIS INS PU PEU ITU
OPT
OPT1 0.855 0.855 0.557 -0.284 -0.201 0.616 0.437 0.474
0.822 0.949 0,000 0,000 OPT2 0.939 0.939 0.545 -0.385 -0.246 0.724 0.482 0.523
OPT3 0.926 0.926 0.602 -0.371 -0.331 0.710 0.512 0.511
OPT4 0.905 0.905 0.555 -0.270 -0.273 0.703 0.391 0.390
INN
INN1 0.817 0.569 0.817 -0.406 -0.364 0.557 0.522 0.437
0.713 0.908 0,000 0,000 INN2 0.877 0.484 0.877 -0.520 -0.377 0.510 0.469 0.338
INN3 0.845 0.459 0.845 -0.410 -0.310 0.468 0.448 0.281
INN4 0.837 0.580 0.837 -0.426 -0.345 0.517 0.460 0.318
DIS
DIS1 0.686 -0.230 -0.490 0.686 0.256 -0.364 -0.320 -0.082
0.595 0.854 0,000 0,000 DIS2 0.725 -0.269 -0.354 0.725 0.428 -0.285 -0.308 -0.153
DIS3 0.856 -0.325 -0.366 0.856 0.419 -0.364 -0.402 -0.117
DIS4 0.808 -0.293 -0.402 0.808 0.352 -0.311 -0.392 -0.174
INS
INS1 0.469 -0.186 -0.225 0.354 0.469 -0.103 -0.185 0.007
0.548 0.823 0,000 0,000 INS2 0.749 -0.157 -0.271 0.299 0.749 -0.208 -0.276 -0.060
INS3 0.863 -0.274 -0.389 0.366 0.863 -0.243 -0.291 -0.242
INS4 0.817 -0.244 -0.327 0.397 0.817 -0.255 -0.291 -0.311
75
Tabel 4.1 Hasil Analisis Pengukuran Model (Lanjutan)
VAR IND LF CL
AVE CR R2
Q2
OPT INN DIS INS PU PEU ITU
PU
PU1 0.897 0.685 0.548 -0.369 -0.278 0.897 0.568 0.512
0.775 0.954 0,620 0,432
PU2 0.863 0.612 0.531 -0.325 -0.146 0.863 0.424 0.420
PU3 0.889 0.647 0.542 -0.355 -0.182 0.889 0.483 0.404
PU4 0.893 0.699 0.529 -0.416 -0.268 0.893 0.512 0.509
PU5 0.908 0.699 0.538 -0.383 -0.233 0.908 0.575 0.560
PU6 0.829 0.664 0.537 -0.420 -0.377 0.829 0.701 0.535
PEU
PEU1 0.813 0.298 0.480 -0.300 -0.205 0.418 0.813 0.398
0.681 0.927 0,397 0,233
PEU2 0.816 0.323 0.452 -0.327 -0.162 0.371 0.816 0.333
PEU3 0.800 0.305 0.378 -0.366 -0.155 0.384 0.800 0.323
PEU4 0.839 0.508 0.458 -0.392 -0.310 0.615 0.839 0.490
PEU5 0.823 0.535 0.479 -0.428 -0.412 0.656 0.823 0.539
PEU6 0.857 0.442 0.527 -0.448 -0.421 0.539 0.857 0.482
ITU ITU1 0.948 0.515 0.407 -0.165 -0.215 0.540 0.568 0.948
0.880 0.936 0,369 0,288 ITU2 0.928 0.466 0.362 -0.150 -0.220 0.509 0.420 0.928
Keterangan :
LF : Loadings Factor Q2 : Predictive Relevance CR : Composite Reliability
VAR : Variabel CL : Cross Loading R2 : Coefficient of Determination
IND : Indikator AVE : Average Variance Extracted
76
Tabel 4.2 Discrimant Validity
DIS INN INS ITU OPT PEU PE
DIS 0,772
INN -0,522 0,844
INS 0,470 -0,415 0,740
ITU -0,169 0,411 -0,231 0,938
OPT -0,364 0,623 -0,292 0,524 0,907
PEU -0,464 0,565 -0,357 0,533 0,504 0,825
PU -0,431 0,611 -0,284 0,560 0,760 0,622 0,880
4.2.3. Hasil Struktur Model
Analisis struktur model dilakukan melalui enam tahapan pengujian, yaitu pengujian
path coefficient (β), coefficient of determination (R2), t-test menggunakan metode
bootstrapping, effect size (f2), predictive relevance ( ), dan relative impact ( )
(Yamin & Kurniawan, 2011; Hair et al., 2012; Afthanorhan, 2013; Wong, 2013)
Secara grafis, hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4.1, Tabel 4.3, dan Gambar 4.7.
Berikut adalah penjelasan dari ke enam tahap pengujian :
1) Path Coefficient (β)
Pengujian ini dilakukan dengan melihat nilai ambang batas di atas 0,1.
Artinya menyatakan bahwa jalur (path) yang dimaksud mempunyai
pengaruh dalam model (Hair et al., 2012; Afthanorhan, 2013; Wong,
2013, Ringle, 2015). Dari 10 jalur, empat diantaranya yaitu DIS→PU,
INS→PU, DIS→PEU, dan INS→PEU menunjukkan nilai koefisien
dibawah 0,1. Keempat jalur tersebut mewakili hipotesa hubungan yang
negatif, sehingga nilai batas ambang untuk keempat jalur tersebut
dikatakan signifikan jika memiliki nilai dibawah -0,1 (Walchzuch, 2007).
Hasilnya menunjukan jalur INS→PU dan INS→PEU tidak memiliki
77
pengaruh yang signifikan seperti yang dapat dilihat pada Tabel 4.3 dan
Gambar 4.7.
2) Coefficient of Determination (R2)
Pengujian ini dilakukan untuk menjelaskan varian dari tiap target
endogenous variabel (variabel yang dianggap dipengaruhi oleh variabel
lain dalam model) dengan standar pengukuran sekitar 0,670 sebagai kuat,
sekitar 0,333 moderat, dan 0,190 atau di bawahnya menunjukan tingkat
varian yang lemah (Hair et al., 2012; Afthanorhan, 2013; Wong, 2013,
Ringle, 2015). Tabel 4.3 dan Gambar 4.6 menunjukan bahwa R2
dari PU
memiliki nilai 0,620, R2
dari PEU memiliki nilai 0,397, dan R2
dari ITU
memiliki nilai 0,369. Hal tersebut dapat diartikan bahwa OPT, INN, DIS,
INS menjelaskan secara moderat (62,0 %) varian dari PU, selanjutnya
menjelaskan secara mo derat (39,7 %) varian dari PEU. Disisi lain, PU
dan PEU menjelaskan secara moderat (36,9 %) varian dari ITU.
3) t-test
Pengujian ini dilakukan dengan metode bootstrapping dengan tingkat
signifikansi 5% (0,05) untuk menguji hipotesis-hipotesis penelitian.
Hipotesis tersebut akan diterima jika memiliki t-test lebih besar dari 1,96
(Hair et al., 2012; Afthanorhan, 2013; Wong, 2013, Ringle, 2015). Tabel
4.3 dan Gambar 4.8 menunjukan bahwa ada 7 dari 10 hipotesis yang
diterima dan sisanya ditolak.
78
4) Effect Size (f2)
Pengujian ini dilakukan untuk memprediksi pengaruh variabel tertentu
terhadap variabel lainnya dalam struktur model dengan nilai ambang
batas sekitar 0,02 untuk pengaruh kecil, 0,15 untuk menengah, dan 0,35
untuk pengaruh besar (Hair et al., 2012; Wong, 2013). f2 dihitung dengan
menggunakan rumus sebagai berikut :
f2
=
Hasilnya, Tabel 4.3 menunjukkan pengujian f2 terhadap 10 jalur. Jalur
OPT→PU memiliki pengaruh yang besar, Sembilan jalur lainnya
memiliki pengaruh yang kecil.
5) Predictive Relevance ( )
Pengujian ini dilakukan dengan metode blindfolding untuk memberikan
bukti bahwa variabel tertentu yang digunakan dalam model mempunyai
keterkaitan prediktif (predictive relevance) dengan variabel lainnya
dalam model dengan ambang batas pengukuran di atas nol (Hair et al.,
2012; Afthanorhan, 2013; Wong, 2013). Tabel 4.1 dan Tabel 4.3
menunjukan bahwa dari semua variabel memiliki keterkaitan prediktif.
79
6) Relative Impact ( )
Pengujian ini dilakukan dengan metode blindfolding untuk mengukur
relatif pengaruh dari sebuah keterkaitan prediktif suatu variabel tertentu
dengan variabel lainnya dengan nilai ambang batas sekitar 0,02 untuk
pengaruh kecil, 0,15 untuk pengaruh menengah/sedang, dan 0,35 untuk
pengaruh besar (Hair et al., 2012). Rumus yang digunakan untuk
perhitungan adalah sebagai berikut :
q2
=
Tabel 4.3 menunjukan hasil bahwa OPT→PU jalur mempunyai nilai
0,285 yang berarti memiliki pengaruh sedang dan Sembilan jalur lainnya
memiliki pengaruh kecil.
80
Tabel 4.3 Hasil Analisis Struktural Model
Hipotesis β t-test
f2 q
2 Analisis
No Jalur R2-in R
2-ex ∑ f
2 Q
2-in Q
2-ex ∑ q
2 β t-test R
2 f
2 Q
2 q
2
H1 OPT → PU 0,614 7,379 0,620 0,390 0,60525 0,432 0.270 0,285 Sign Diterima M b Predictive Relevance m
H2 INN → PU 0,171 2,512 0,620 0.606 0,03684 0,432 0,422 0,018 Sign Diterima M k Predictive Relevance k
H3 DIS → PU -0,131 1,668 0,620 0.609 0,02895 0,432 0,425 0,012 Sign Ditolak M k Predictive Relevance k
H4 INS → PU 0,027 0,312 0,620 0.620 - 0,432 0,432 - Insign Ditolak M k Predictive Relevance k
H5 OPT → PEU 0,232 2,159 0,397 0.363 0,05638 0,233 0,218 0,020 Sign Diterima M k Predictive Relevance k
H6 INN → PEU 0,287 2,978 0,397 0.361 0,05970 0,233 0,205 0,037 Sign Diterima M k Predictive Relevance k
H7 DIS → PEU -0,193 2,057 0,397 0.373 0,03980 0,233 0,219 0,018 Sign Diterima M k Predictive Relevance k
H8 INS → PEU -0,079 0,785 0,397 0.391 0,00995 0,233 0,234 -0,001 Insign Ditolak M k Predictive Relevance k
H9 PU → ITU 0,373 2,802 0,369 0.289 0,12678 0,288 0,234 0,076 Sign Diterima M k Predictive Relevance k
H10 PEU → ITU 0,301 2,590 0,369 0.313 0,08875 0,288 0,246 0,059 Sign Diterima M k Predictive Relevance k
Keterangan :
Sign : Signifikan
Insign : Insignifikan
K : Kuat
M : Moderat
L : Lemah
b : Besar
m : Menengah
k : Kecil
81
OPT
PU
DIS
INN
INS
ITU
PEU
H1
H4
H5
Keterangan :
Signifikan
Insignifikan
Keterangan :OPT : OptimismINN :InnovativenessDIS : DiscomfortINS : InsecurityPU : Perceived UsefulnessPEU : Perceived ease of useITU : Intention to use
H2
H6H3
H8
H7
H9
H10
Gambar 4.7 Hasil Analisis Path Coefficient
OPT
PU
DIS
INN
INS
ITU
PEU
H1
H4
H5
Keterangan :
Diterima
Tidak Diterima
Keterangan :
OPT : Optimism
INN :Innovativeness
DIS : Discomfort
INS : Insecurity
PU : Perceived Usefulness
PEU : Perceived ease of use
ITU : Intention to use
H2
H6
H8
H7
H9
H10
H3
Gambar 4.8 Hasil Analisis t-test
82
4.3 Interpretasi Hasil dan Pembahasan
4.3.1. Interpretasi Hasil dan Pembahasan Analisis Data Demografis
Berdasarkan hasil analisis informasi demografis responden, peneliti melakukan
interpretasi dan mendiskusikan hasil analisisnya sebagai berikut :
1) Perbandingan LKMS yang terlibat adalah 9 BMT dan koperasi syariah,
serta 4 BPRS. Hal ini sesuai dengan data yang ada di MES dan OJK
bahwa LKMS didominasi oleh BMT dan koperasi syariah.
2) Dari hasil analisis dapat diketahui informasi bahwa mayoritas pengguna
sistem informasi pada LKMS yang menjadi tempat penelitian adalah laki-
laki dengan perbandingan 55% dengan 45% perempuan.
3) Responden penelitian memiliki tingkat pendidikan yang beragam dengan
rentang pendidikan SMA, D3, S1, dan S2. Beragamnya tingkat
pendidikan responden akan berimplikasi terhadap variasi jawaban, serta
peneliti menilai bahwa kuesioner penelitian akan mampu dipahami.
4) Penilaian responden terhadap kemampuan dirinya dalam menggunakan
komputer sebanyak 69 (56%) responden menjawab “Baik” dan 53 (43%)
responden menjawab “Cukup”, hanya 1 orang yang menjawab kurang.
Hal tersebut menandakan bahwa kemampuan responden sudah cukup
baik dalam menggunakan komputer. Peneliti memperkirakan hal ini
berkaitan dengan mayoritas responden berusia dibawa 30 tahun, yang
popular disebut dengan generasi Y (Anantatmula, 2012) yang dianggap
telah terbiasa dengan penggunaan teknologi informasi.
83
5) Mayoritas responden yang terlibat telah memiliki pengalaman bekerja di
LKMS lebih dari 1 tahun. Didasari hal tersebut, peneliti menganggap
bahwa jawaban yang diberikan layak untuk dijadikan data peneitian.
4.3.2. Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Pengukuran Model
Berdasarkan hasil analisis model pengukuran, ada beberapa poin penting yang harus
diperhatikan yaitu sebagai berikut :
1) Hasil akhir dari analisis telah menunjukan bahwa pengukuran model dari
model penelitian ini telah memenuhi syarat dan memiliki karakteristik
yang baik sehingga layak untuk dilanjutkan ke tahap analisis struktur
model untuk menguji inner model.
2) Terdapat dua indikator yang memiliki nilai outer loading dibawah 0,7
yaitu DIS1 dan INS1, namun hal tersebut masih dapat ditoleransi dengan
melihat nilai composite reliability diatas 0,7.
Peneliti beranggapan bahwa hal-hal pada poin dua disebabkan karena
pertimbangan waktu kerja para responden, menyebabkan proses pengisian kuesioner
yang tidak didampingi langsung oleh peneliti, sehingga memungkinkan adanya
pemaknaan pertanyaan yang tidak tepat. Terkait dengan hal ini, meskipun pembuatan
instrumen dan penjelasan awal kepada beberapa pihak yang mewakili penerimaan
kuesioner penelititan pada setiap LKMS dalam penelitian ini telah dilakukan dengan
sebaik mungkin, hal-hal di luar rencana dan kendali tidak dapat dihindari khususnya
saat pelaksanaan penelitian di lapangan.
84
4.3.3. Interpretasi Hasil dan Pembahasan Hasil Struktural Model
Bagian ini akan memaparkan interpretasi dan diskusi berdasarkan hasil dari enam
tahap analisis struktur model yaitu path coefficient (β), coefficient of determination
(R2), t-test menggunakan metode bootstrapping, effect size (f
2), predictive relevance
( ), dan relative impact ( ). Berikut adalah pemaparan yang dilakukan dengan
mengikuti pertanyaan-pertanyaan penelitian dan hipotesis-hipotesis yang telah
dirumuskan sebelumnya :
H1- Apakah OPT berpengaruh positif terhadap PU?
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
satu (H1) diterima. Ini berarti OPT memiliki pengaruh positif terhadap PU.
Hal tersebut juga ditunjukan oleh jalur OPT→PU memiliki pengaruh yang
siginifikan dalam model dengan nilai path coefficient (β) 0,614.
Pengertian dari berpengaruh positif dalam hal ini adalah pengguna
yang memiliki rasa optimis (optimism) terhadap sistem informasi akan
beranggapan bahwa penggunaan sistem informasi untuk mendukung
pekerjaan akan menimbulkan manfaat (perceived usefulness). Hasil ini
menunjukan kesesuaian dengan penelitian terdahulu yang menyatakan bahwa
optimisme berpengaruh secara positif terhadap pandangan pengguna atas
manfaat penggunaan sistem informasi (Walchzuch et al, 2007; Lin et al,
2007; Lin & Chang, 2011; Edrogmus & Esen, 2011; Aisyah et al, 2014;
Hallikainen & Laukkanen, 2016).
85
H2- Apakah INN berpengaruh positif terhadap PU?
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
satu (H2) diterima. Ini berarti INN memiliki pengaruh positif terhadap PU.
Hal tersebut juga ditunjukan oleh jalur INN→PU memiliki pengaruh yang
siginifikan dalam model dengan nilai path coefficient (β) 0,171.
Pengaruh Innovativeness atau pemikiran inovatif akan mempengaruhi
peniliaian manfaat penggunaan sistem. Pemikiran inovatif (Innovativeness)
akan berimplikasi mendorong penerimaan sistem informasi. Hasil ini
menunjukan kesesuaian dengan penelitian terdahulu yang menyatakan bahwa
Innovativeness berpengaruh secara positif terhadap presepsi manfaat
penggunaan sistem informasi (Lin et al, 2007; Lin & Chang, 2011; Edrogmus
& Esen, 2011)
H3- Apakah DIS berpengaruh negatif terhadap PU?
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
satu (H3) tidak diterima. Meskipun jalur DIS→PU memiliki pengaruh
negatif yang siginifikan dalam model dengan nilai path coefficient (β) -0,131,
namun secara analisis statistik, hipotesis tersebut memiliki nilai 1,668 belum
mampu memenuhi syarat 1,96.
Hal ini menunjukan bahwa terdapat kecenderungan pengguna yang
merasa tidak nyaman (discomfort) dengan penggunaan sistem informasi akan
mengurangi penilaianya terhadap manfaat penggunaan sistem informasi
(perceived usefulness). Meskipun hasil ini secara analisis statistik memiliki
kesesuaian dengan beberapa penelitian terdahulu yang menyatakan bahwa
86
Discomfort tidak memiliki pengaruh negatif terhadap presepsi manfaat
penggunaan sistem (Walchzuch et al, 2007; Edrogmus & Esen, 2011; Aisyah
et al, 2014; Hallikainen & Laukkanen, 2016), namun secara hasil signifikansi
path coefficient (β) terdapat keseuaian dengan penelitian terdahulu yang
menyatakan bahwa Discomfort memiliki pengaruh negatif terhadap presepsi
manfaat penggunaan teknologi (Lin et al, 2007; Lin & Chang, 2011). Peneliti
memperkirakan bahwa hal ini dapat terjadi karena jumlah responden pada
penelitian ini meskipun sudah cukup dan memenuhi standar, namun belum
mencakup jumlah responden yang besar.
H4- Apakah INS berpengaruh negatif terhadap PU?
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
satu (H4) tidak diterima. Hasil path coefficient (β) jalur INS→PU juga
menunjukan bahwa Insecurity tidak berpengaruh negatif terhadap pandangan
pengguna terhadap manfaat dari penggunaan sistem informasi.
Hasil ini berbeda dengan beberapa penelitian terdahulu yang
menyatakan bahwa rasa ketidakamanan (insecurity) memiliki pengaruh
negatif terhadap pandangan pengguna tentang manfaat penggunaan sistem
informasi (perceived usefulness) (Walchzuch et al, 2007; Lin et al, 2007; Lin
& Chang, 2011), dan berbeda juga penelitian terdahulu yang menyatakan
bahwa insecurity memiliki pengaruh positif terhadap pandangan pengguna
tentang manfaat penggunaan sistem informasi (Aisyah et al, 2014;
Hallikainen & Laukkanen, 2016). Meskipun hasil temuan ini berbeda dari
beberapa penelitian terdahulu, namun hasil ini memiliki kesesuaian dengan
87
penelitian oleh Edrogmus dan Esen (2011). Peneliti memperkirakan bahwa
hal ini dipengaruhi oleh sebagian besar responden merupakan pegawai
lembaga keuangan mikro syariah yang tidak berada pada posisi pengambil
keputusan. Hal ini menyebabkan pegawai tersebut tidak perlu memperhatikan
aspek aman atau tidaknya penggunaan sistem informasi dan hanya tinggal
menggunakannya saja.
H5- Apakah OPT berpengaruh positif terhadap PEU?
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
satu (H5) diterima. Ini berarti OPT memiliki pengaruh positif terhadap PEU.
Hal tersebut juga ditunjukan oleh jalur OPT→PEU memiliki pengaruh yang
siginifikan dalam model dengan nilai path coefficient (β) 0,232.
Pengertian dari berpengaruh positif dalam hal ini adalah pengguna
yang memiliki rasa optimis (optimism) terhadap sistem informasi akan
memiliki ekspektasi terhadap penggunaan sistem informasi, hal tersebut akan
mempengaruhi pandangan pengguna tentang kemudahan menggunakan
sistem informasi (perceived ease of use). Hasil ini menunjukan kesesuaian
dengan penelitian terdahulu yang menyatakan bahwa optimisme berpengaruh
secara positif terhadap pandangan pengguna atas kemudahan penggunaan
sistem informasi (Walchzuch et al, 2007; Lin et al, 2007; Lin & Chang,
2011; Edrogmus & Esen, 2011; Aisyah et al, 2014; Hallikainen &
Laukkanen, 2016).
88
H6- Apakah INN berpengaruh positif terhadap PEU?
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
satu (H6) diterima. Ini berarti INN memiliki pengaruh positif terhadap PU.
Hal tersebut juga ditunjukan oleh jalur INN→PEU memiliki pengaruh yang
siginifikan dalam model dengan nilai path coefficient (β) 0,287.
Pengaruh Innovativeness atau pemikiran inovatif akan mempengaruhi
pengguna dalam meningkatkan kapabilitas penggunaan sistem informasi, hal
tersebut akan mempengaruhi pandangan pengguna tentang kemudahan
menggunakan sistem informasi (perceived ease of use). Hasil ini menunjukan
kesesuaian dengan penelitian terdahulu yang menyatakan bahwa
Innovativeness berpengaruh secara positif terhadap presepsi kemudahan
penggunaan sistem informasi (Lin et al, 2007; Lin & Chang, 2011; Edrogmus
& Esen, 2011).
H7- Apakah DIS berpengaruh negatif terhadap PEU?
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
satu (H7) diterima. Hal tersebut juga ditunjukan oleh jalur DIS→PEU
memiliki pengaruh negatif yang siginifikan dalam model dengan nilai path
coefficient (β) -0,193.
Hal ini menunjukan bahwa rasa ketidaknyamanan (discomfort)
pengguna terhadap penggunaan sistem informasi akan menilai penggunaan
sistem tersebut merupakan hal yang sulit. Hasil ini memiliki kesesuaian
dengan beberapa penelitian terdahulu yang menyatakan bahwa Discomfort
memiliki pengaruh yang negatif terhadap presepsi manfaat penggunaan
89
sistem informasi (Walchzuch et al, 2007; Lin et al, 2007; Lin & Chang,
2011; Aisyah et al, 2014; Hallikainen & Laukkanen, 2016).
H8- Apakah INS berpengaruh negatif terhadap PEU?
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
satu (H8) tidak diterima. Hasil path coefficient (β) jalur INS→PEU juga
menunjukan bahwa Insecurity tidak berpengaruh negatif terhadap pandangan
pengguna terhadap kemudahan penggunaan sistem informasi.
Hasil ini berbeda dengan beberapa penelitian terdahulu yang
menyatakan bahwa rasa ketidakamanan (insecurity) memiliki pengaruh
negatif terhadap pandangan pengguna tentang kemudahan penggunaan sistem
informasi (perceived ease of use). (Walchzuch et al, 2007; Lin et al, 2007;
Lin & Chang, 2011). Peneliti memperkirakan bahwa hal ini dipengaruhi oleh
sebagian besar responden merupakan pegawai lembaga keuangan mikro
syariah yang tidak berada pada posisi pengambil keputusan, hal ini
menyebabkan pegawai tersebut tidak perlu memperhatikan aspek aman atau
tidaknya penggunaan sistem informasi dan hanya tinggal menggunakannya
saja.
H9- Apakah PU berpengaruh positif terhadap ITU?
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
satu (H9) diterima. Ini berarti PU memiliki pengaruh positif terhadap ITU.
Hal tersebut juga ditunjukan oleh jalur PU→ITU memiliki pengaruh yang
siginifikan dalam model dengan nilai path coefficient (β) 0,373.
90
Hasil ini mengindikasikan bahwa semakin besar penilaian pengguna
terhadap manfaat (perceived usefulness) penggunaan sistem informasi maka
akan mempengaruhi minat orang tersebut untuk menggunakan atau menerima
sistem tersebut (intention to use). Hasil ini menunjukan kesesuaian dengan
penelitian terdahulu yang menyatakan bahwa presepsi manfaat penggunaan
sistem informasi (perceived usefulness) berpengaruh secara positif terhadap
minat pengguna (intention to use) untuk menggunakan sistem infrormasi
(Davis, 1989; Lin et al, 2007; Lin & Chang, 2011; Edrogmus & Esen, 2011;
Aisyah et al, 2014).
H10- Apakah PEU berpengaruh positif terhadap ITU?
Hasil analisis t-test analisis model struktural menunjukkan bahwa hipotesis
satu (H10) diterima. Ini berarti PEU memiliki pengaruh positif terhadap
ITU. Hal tersebut juga ditunjukan oleh jalur PU→ITU memiliki pengaruh
yang siginifikan dalam model dengan nilai path coefficient (β) 0,301.
Hasil ini mengindikasikan bahwa semakin besar penilaian pengguna
terhadap kemudahan penggunaan (perceived ease of use) sistem informasi
maka akan mempengaruhi minat (intention to use) orang tersebut untuk
menggunakan atau menerima sistem informasi. Hasil ini menunjukan
kesesuaian dengan penelitian terdahulu yang menyatakan bahwa presepsi
kemudahan penggunaan sistem informasi (perceived ease of use)
berpengaruh secara positif terhadap minat (intention to use) pengguna untuk
menggunakan sistem infrormasi (Lin et al, 2007; Lin & Chang, 2011;
Edrogmus & Esen, 2011; Aisyah et al, 2014).
91
Tabel 4.4 Perbandingan Hasil Penelitian Terdahulu & Penelitian ini
No Penulis Optpeu Innpeu Dispeu Inspeu Optpu Innpu Dispu Inspu puitu peuitu
1 Walczuch &
Streunkens (2007)
Positif Positif Negatif Negatif Positif Negatif x Negatif _ _
2 Lin et al. (2007) Positif Positif Negatif Negatif Positif Positif Negatif Negatif Positif Positif
3 Lin & Chang
(2011)
Positif Positif Negatif Negatif Positif Positif Negatif Negatif Positif Positif
4 Erdogmus & Esen
(2011)
Positif Positif x x Positif Positif x x Positif x
5 Aisyah, et al(2014) Positif Positif
Negatif x Positif x x Positif Positif Positif
6 Hallikainen &
Laukkanen, 2016
Positif x Negatif Positif Positif x x Positif _ _
7 Hasil Penelitian Positif Positif Negatif x Positif Positif Negatif
(x)
x Positif Positif
Keterangan :
- : Tidak termasuk model peneliti x : Tidak ditemukan Pengaruh (x); Berpengaruh, namun hipotesis ditolak.
92
4.4 Ringkasan
Telah dilakukannya analisis data berserta hasil, interpretasi, dan diskusi hasil
penelitian terkait pengaruh kesiapan penerimaan pengguna terhadap penerapan SI
pada lingkup LKMS. Analisis struktur model telah dilakukan berdasarkan hasil
pengukuran model yang meliputi enam jenis analisis, mulai dari analisis menguji β,
, t-test melalui meode bootstrapping, f2, , dan . Terdapat tujuh hipotesis yang
diterima pada penelitian ini yaitu H1, H2, H5, H6, H7, H9, dan H10, serta tiga
hipotesis yang tidak diterima H3, H4, dan H8 (Gambar 4.8). Interpretasi hasilnya
juga telah dilakukan dengan mempertimbangkan batasan aspek pengujian statistik,
aspek teoritis berdasarkan dukungan dari sejumlah teori sebelumnya, dan aspek
praktis terkait kondisi riil pelaksanaan penelitian di lapangan.
Dari hasil ini, diketahui bahwa terdapat keterkaitan pengaruh positif antara
rasa optimis (optimism) dan rasa inovatif (innovativeness) terhadap penilaian tentang
manfaat (perceived usefulness) dan kemudahan penggunaan (perceived ease of use)
sistem informasi. Hal tersebut menjadi faktor yang mendorong minat pengguna
untuk menerima atau terus menggunakan (intention to use) sistem informasi,
sehingga akan berpengaruh baik terhadap penerapan sistem informasi. Disisi lain
faktor ketidaknyamanan (discomfort) pengguna dalam menggunakan sistem
informasi cenderung berpengaruh secara negatif terhadap penilaian tentang manfaat
(perceived usefulness) dan kemudahan penggunaan (perceived ease of use) sistem
informasi. Hal tersebut akan menjadi faktor yang menghambat minat pengguna
untuk menggunakan (intention to use) sistem informasi, sehingga akan menghambat
proses penerapan sistem informasi. Pada faktor ketidakamanan (insecurity), tidak
ditemukan pengaruh terhadap terhadap penilaian tentang manfaat (perceived
93
usefulness) dan kemudahan penggunaan (perceived ease of use) sistem informasi,
temuan hasil ini memiliki beberapa perbedaan dengan penelitian sebelumnya
(Walchzuch et al, 2007; Lin et al, 2007; Lin & Chang, 2011, Aisyah et al, 2014;
Hallikainen & Laukkanen, 2016). Perbedaan hasil temuan penelitian ini dengan
penelitian terdahulu dipengaruhi beberapa faktor, diantaranya adalah adanya
perbedaan objek, sampel, dan instrumen penelitian.
94
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Pendahuluan
Pada bab ini akan dipaparkan dua poin utama sebagai penutup laporan penelitian.
Poin pertama adalah kesimpulan pelaksanaan penelitian. Poin kedua adalah
kesimpiulan hasil akhir penelitian, yang merujuk pada tujuan, sasaran penelitian, dan
temuan penelitian yang menjawab pertanyaan dan hipotesis penelitian. Sedangkan
poin berikutnya adalah saran yang berkaitan langsung dengan temuan penelitian dan
batasan penelitian untuk tindak lanjut penelitian selanjutnya serta saran sebagai
pertimbangan praktis bagi pihak-pihak yang memiliki keterkaitan dengan Lembaga
Keuangan Mikro Syariah (LKMS).
5.2 Kesimpulan
Berdasarkan kegiatan penelitian dan hasil temuan, berikut adalah kesimpulan penting
pada penelitian ini:
1) Pada penelitian ini, dilakukan pengukuran untuk mengetahui
pengaruh kesiapan penerimaan pengguna terhadap penerapan SI pada
lingkup LKMS.
2) Tidak diterimanya tiga dari sepuluh hipotesis yaitu DIS→PU (H3),
INS→PU (H4), dan INS→PEU (H8). Meskipun hipotesis H3 ditolak
95
secara analisis statistik dan memiliki kesesuaian dengan penelitian
terdahulu (Walchzuch et al, 2007; Edrogmus & Esen, 2011; Aisyah et
al, 2014; Hallikainen & Laukkanen, 2016), namun namun secara hasil
signifikansi path coefficient (β) terdapat keseuaian dengan penelitian
terdahulu lainnya (Lin et al, 2007; Lin & Chang, 2011). Ditolaknya
hipotesis H4 dan H8 menunjukan perbedaan hasil dengan penelititan
terdahulu (Walchzuch et al, 2007; Lin et al, 2007; Lin & Chang,
2011; Aisyah et al, 2014; Hallikainen & Laukkanen, 2016).
Perbedaan hasil temuan penelitian ini dengan penelitian terdahulu
dipengaruhi beberapa faktor, diantaranya adalah adanya perbedaan
objek, sampel, dan instrumen penelitian.
3) Diterimanya tujuh hipotesis yaitu OPT→PU (H1), INN→PU (H2),
OPT→PEU (H5), INN→PEU (H6), DIS→PEU (H7), PU→ITU (H9),
PEU→ITU (H10). Sehingga dapat dilihat bahwa dalam lingkup
LKMS terdapat beberapa pengaruh yang terjadi antara kesiapan
penerimaan pengguna terhadap penerapan SI yaitu sebagai berikut:
a. Pandangan optimisme (optimism) pengguna berpengaruh positif
terhadap penilaian manfaat dan kemudahan penggunaan SI. Hal
tersebut akan berpengaruh positif terhadap penerimaan pengguna,
sehingga akan menjadi faktor pendorong penerapan SI.
b. Pemikiran inovatif (innovativeness) pengguna berpengaruh positif
terhadap penilaian manfaat dan kemudahan penggunaan SI. Hal
96
tersebut akan berpengaruh positif terhadap penerimaan pengguna,
sehingga akan menjadi faktor pendorong penerapan SI.
c. Rasa ketidaknyamanan (discomfort) pengguna terhadap SI
memiliki pengaruh negatif terhadap peniliaian pengguna atas
kemudahan penggunaan sistem informasi. Hal itu cenderung
berpengaruh negatif terhadap penerimaan pengguna, sehingga
akan menjadi faktor penghambat penerapan SI.
d. Persepsi manfaat (perceived usefulness) dan persepsi kemudahan
(perceived ease of use) atas penggunaan sistem informasi menjadi
faktor yang mempengaruhi minat pengguna dalam menggunakan
SI, berpengaruh positif terhadap penerimaan pengguna, sehingga
akan menjadi faktor yang mempengaruhi penerapan SI.
4) Berdasarkan beberapa hasil temuan pada penelitian ini, peneliti
menganggap penelitian ini telah berkontribusi pada beberapa hal
yaitu:
a. Secara teori penelitian ini telah menambahkan refrensi
penggunaan konstruk TRI 2.0 (Parasuraman & Colby, 2015)
terhadap model TRAM, yang sebelumnya menggunakan konstruk
TRI. Hal ini sesuai dengan pernyataan Belout dan Gauvreau
dalam Subiyakto et al., 2014 bahwa sebagian besar model
penelitian dikembangkan menggunakan teori sebelumnya,
sehingga akhirnya penelitian ini dapat menjadi alternatif secara
teoritis bagi peneliti selanjutnya atau pihak lainnya dalam
97
memahami faktor-faktor yang mempengaruhi penerapan SI dan
bentuk pengaruhnya berdasarkan perspektif pengguna.
b. Secara metodologi, penelitian ini juga berperan dalam mendorong
pemanfaatan metode kuantitatif dalam penyusunan skripsi di
Program Studi Sistem Informasi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
yang masih didominasi oleh penelitian kualitatif.
c. Secara praktis hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai salah
satu bahan pertimbangan dalam pengembangan pemanfaatan
sistem informasi pada lingkup Lembaga Keuangan Mikro Syariah
(LKMS) oleh praktisi, lembaga edukasi, perhihmpunan LKMS,
maupun akademisi, khususnya di Indonesia.
5.3 Keterbatasan Penelitian
Penelitian ini memiliki beberapa keterbatasan, yaitu terkait jumlah sampel organisasi
dan responden yang terlibat. Dikarenakan keterbatasan tersebut, penelitian ini belum
mampu memberikan analis dan interpretasi yang berfokus pada segmentasi
demografi tertentu, seperti pendidikan, jabatan, pengalaman kerja, dan lainnya. Hal
ini menyebabkan hasil penelitian ini bersifat umum berdasarkan berbagai latar
belakang pengguna dari berbagai usia, tingkat pendidikan, pengalaman bekerja,
jabatan dan jenis kelamin.
5.4 Saran
Bagian ini berisikan saran yang berkaitan langsung dengan temuan penelitian
sebagai pertimbangan praktis bagi pihak-pihak yang memiliki keterkaitan dengan
98
Lembaga Keuangan Mikro Syariah (LKMS) serta untuk tindak lanjut penelitian
selanjutnya.
1) Diharapkan bagi praktisi, lembaga edukasi LKMS, serta
perhihmpunan LKMS dapat memperhatikan rasa optimisme, rasa
inovatif dan rasa ketidaknyamanan pengguna, karena hal-hal tersebut
menjadi faktor-faktor yang mempengaruhi penerapan sistem
informasi. Pihak-pihak manajerial alangkah baiknya agar dapat
menciptakan strategi pengimplementasian sistem informasi dengan
upaya meningkatkan rasa optimis dan inovatif para pengguna sistem
dan meminimalisir ketidaknyamanan dalam penggunaan sistem.
2) Berdasarkan batasan, metode, dan hasil penelitian, peneliti
memberikan saran bagi para mahasiswa dan peneliti selanjutnya
(khususnya yang tertarik pada kajian sejenis) diharapkan dapat
meninjau kembali dan memperhatikan hal-hal berikut:
a. Penelitian ini memiliki keterbatasan cakupan wilayah lembaga
keuangan mikro syariah. Penelitian yang akan datang diharapkan
akan mampu mencakup wilayah yang lebih luas, sehingga akan
memperkaya jumlah responden yang terlibat dan mampu
memberikan hasil yang lebih akurat.
b. Terkait dengan proses pengumpulan data, sebaiknya dilakukan
pendampingan secara langsung, agar dapat memastikan bahwa
responden mampu memahami dengan jelas setiap poin
pertanyaan yang diberikan.
99
c. Terkait dengan hasil analisis dan interpretasi data, penelitian yang
akan datang diharapkan mampu melakukan pengelompokan
analisis berdasarkan posisi jabatan, sehingga akan mampu
memberikan hasil interpretasi dari berbagai prespektif responden
yang terlibat.
5.5 Ringkasan
Bab ini memaparkan masing-masing poin yang saling berkaitan antara kesimpulan
dan saran penelitian. Harapannya, semoga para praktisi, lembaga edukasi LKMS,
serta perhihmpunan LKMS dan para peneliti selanjutnya mendapatkan bahan
masukan secara praktis dan teoritis terkait evaluasi kepuasan pengguna akhir untuk
penelitian di masa depan.
100
DAFTAR PUSTAKA
Acharya, A. S., Prakash, A., Saxena, P., & Nigam, A. (2013). Sampling: Why and
how of it. Indian Journal of Medical Specialties, 4(2), 330-333.
Aisyah, M. N., Nugroho, M. A., & Sagoro, E. M. (2014). Pengaruh Technology
Readiness Terhadap Penerimaan Teknologi Komputer Pada UMKM Di
Yogyakarta. Jurnal Economia, 10(2), 105-119.
Alshibly, H. H. (2014). Evaluating E-HRM success: A Validation of the Information
Systems Success Model. International Journal of Human Resource Studies,
4(3), 107.
Anantatmula, V. S., & Shrivastav, B. (2012). Evolution of project teams for
Generation Y workforce. International Journal of Managing Projects in
Business, 5(1), 9-26.
Apriadi, F. (2013). The Solution of Human Resources Development for Baytul Maal
wat Tamwil (BMT) in Indonesia: an Analytic Network Process (ANP)
Approach. Jurnal al-Muzara'ah, 1(2).
Arikunto, S. & Jabar. (2004). Evaluasi Program Pendidikan. Bumi Aksara. Jakarta.
Arikunto, S., (2009). Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktik. Edisi Revisi 6.
Rineka Cipta. Jakarta.
Bailey, K. (1994) Method of Social Research, 4th
ed. The Free Press. New York.
Basgoze, P., (2015). Integration of Technology Readiness (TR) Into The Technology
Acceptance Model (TAM) For M-Shopping. International Journal of
Scientific Research and Innovative Technology, 2(3), pp.26–35.
Chaplin, J. P. (2006). Kamus Lengkap Psikologi.(diterjemahkan oleh Kartono, K)
Jakarta: PT. RajaGrafindo Persada.
Chinomona, R., & Dubihlela, D. (2014). Does customer satisfaction lead to customer
trust, loyalty and repurchase intention of local store brands? The case of
Gauteng Province of South Africa. Mediterranean Journal of Social
Sciences, 5(9), 23. DOI: 10.5901/mjss.2014.v5n9p23.
Dalyono, M. (2005). Psikologi Belajar. Rineka Cipta. Jakarta.
101
Darwanto, D. (2014). Strategi Penguatan Microfinance Syariah Berbasis Ekonomi
Kelembagaan. Inferensi, 8(2), 501-522.
Davis, F.D., (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance
of information technology. MIS Quarterly, 3(3), pp. 319–340.
Djaali & Muljono, P. 2008. Pengukuran Dalam Bidang Pendidikan. Grasindo.
Jakarta.
Erdoğmuş, N., & Esen, M. (2011). An investigation of the effects of technology
readiness on technology acceptance in e-HRM. Procedia-Social and
Behavioral Sciences, 24, 487-495.
Ghozali, I. (2006). Aplikai Analisis Multivarite dengan SPSS, Cetakan Keempat.
Badan Penerbit Universitas Diponegoro, Semarang.
Goodhue, D. L. (1995). Understanding user evaluations of information
systems. Management science, 41(12), 1827-1844.
Guritno, S., Sudaryono, & Rahardja, U. (2011). Theory and Application of IT
Research : Metodologi Penelitian Teknologi Informasi. Edisi 1. Andi.
Yogyakarta
Gutierrez, A. M. J., Ang, E. K. S., Carlos, P. M. A., & Umali, J. C. (2015, August).
A Multi-Dimensional Study On The Relationship Of Emotional Intelligence
To The Multitasking Ability Of Nursing Students: A Structural Equation
Modeling Approach. In Proceedings 19th Triennial Congress of the IEA
(Vol. 9, p. 14).
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., & Tatham, R. L.
(1998). Multivariate data analysis (Vol. 5, No. 3, pp. 207-219). Upper
Saddle River, NJ: Prentice hall.
Hair, J. F., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2011). PLS-SEM: Indeed a silver bullet.
Journal of Marketing theory and Practice, 19(2), 139-152. ISSN: 1069-6679
(Print) 1944-7175 (Online).
Hair, J. F., Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Mena, J. A. (2012). An assessment of the
use of partial least squares structural equation modeling in marketing
research. Journal of the academy of marketing science, 40(3), 414-433. DOI
10.1007/s11747-011-0261-6.
102
Hallikainen, H., & Laukkanen, T. (2016, June). How Technology Readiness
Explains Acceptance and Satisfaction of Digital Services in B2B Healthcare
Sector?. PACIS (p. 294).
Hamalik, O. (2006). Manajemen pengembangan kurikulum. Sekolah Pascasarjana
Universitas Pendidikan Indonesia dengan PT Remaja Rosdakarya.
Handayani, R. (2007). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Minat
Pemanfaatan Sistem Informasi dan Penggunaan Sistem Informasi (Studi
Empiris Pada Perusahaan Manufaktur di Bursa Efek Jakarta). Jurnal
Akuntansi Keuangan, 9(2), 76-87.
Henseler, J., Ringle, C. M., & Sinkovics, R. R. (2009). The use of partial least
squares path modeling in international marketing. Advances in international
marketing, 20(1), 277-319. ISSN: 1474-7979/doi:10.1108/S1474-
7979(2009)0000020014.
Huda, M. Q., Hidayah, N. A., & Utami, M. C. (2017, August). Exploring the
organizational factor contributing to effective IT implementation. In Cyber
and IT Service Management (CITSM), 2017 5th International Conference
on (pp. 1-5). IEEE.
Irawati, A., & Putra, D. (2015). Analisis Technology Acceptance Model dalam
Memahami Niat Perilaku Mahasiswa untuk Menggunakan E-Learning.
Prosiding Sembistek 2014, 1(01), 177-189.
Jogiyanto. (2007). Model Kesuksesan Sistem Teknologi Informasi. Edisi 1. Andi.
Yogyakarta.
Jogiyanto. (2008). Metodologi Penelitian Sistem Informasi. Edisi 1. Andi.
Yogyakarta.
Kadir, A. (2003). Pengenalan Sistem Informasi. Andi. Yogyakarta.
Kusrini. (2007). Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Andi.
Yogyakarta.
Lazuardi, A. (2013). Tingkat Kesiapan (Readiness) Pengadopsian Teknologi
Informasi : Studi Kasus Panin Bank. Thesis. Universitas Indonesia.
Likert, R. (1932). A technique for the measurement of attitudes. Archives of
psychology.
103
Lin, C.H., Shih, H.Y. & Sher, P.J., (2007). Integrating technology readiness into
technology acceptance: The TRAM model. Psychology and Marketing,
pp.641–657.
Lin, J. S. C., & Chang, H. C. (2011). The role of technology readiness in self-service
technology acceptance. Managing Service Quality: An International
Journal, 21(4), 424-444.
Mulyanto, A. (2009). Sistem Informasi Konsep dan Aplikasi. Pustaka Belajar.
Yogyakarta.
Nasir, M. (2013) Evaluasi Penerimaan Teknologi Informasi Mahasiswa di
Palembang menggunakan Model UTAUT. SNATI, 1-5.
Nazir, M. (2003). Metodologi Penelitian. Ghalia Indonesia. Jakarta.
Nazwirman, N. (2008). Peranan Lembaga Keuangan Mikro Berbasis Teknologi
Informasi dalam Mengembangkan Usaha Mikro. The Winners, 9(2), 124-134.
Nerkar, A., & Shane, S. (2007). Determinants of invention commercialization: An
empirical examination of academically sourced inventions. Strategic
Management Journal, 28(11), 1155-1166.
Nugroho, A. R., Masduqi, A., & Otok, B. W. (2016). Aplikasi Partial Least Square
Structural Equation Modelling untuk Menilai Faktor Pencemaran Air Kali
Surabaya. Jurnal Purifikasi,14(2), 136-148.
Onwuegbuzie, A. J., & Collins, K. M. (2007). A typology of mixed methods
sampling designs in social science research. The qualitative report, 12(2),
281-316.
Parasuraman, A. (2000). “Technology Readiness Index (TRI): a multiple-item to
measure readiness to embrace new technologies”, Journal of Service
Research, Vol 2, No 4, pp 307-320
Parasuraman, A., & Colby, C. L. (2015). An updated and streamlined technology
readiness index: TRI 2.0. Journal of service research, 18(1), 59-74.
Pramuka, B. A., & Maghfiroh, S. (2015). Sistem Informasi Akuntansi Berbasis
Eletronik Pada Lembaga Keuangan Mikro Syariah. Sustainable Competitive
Advantage (SCA), 5(1).
Prasetyo, B., & Jannah, L. M. (2006). Metode Penelitian Kuantitatif: teori dan
aplikasi. RajaGrafindo Persada.
104
Putra, S. J., Subiyakto, A., Ahlan, A. R., & Kartiwi, M. (2016). A Coherent
Framework for Understanding the Success of an Information System Project.
TELKOMNIKA (Telecommunication, Computing, Electronics and Control),
14(1), 302-308. doi:10.12928/TELKOMNIKA.v14i1.2711
Raharjo, M. D. (1999). Islam dan Tantangan Transformasi Sosial Ekonomi. Lembaga
Studi Agama dan Filsafah. Jakarta.
Rahman, A & Rahim, A. (2007). Islamic Microfinance: A missing component in
Islamic Banking. Kyoto Bulletin of Islamic Area Study 1-2: 38-53.
Rogers, E.M. (1983). Diffusion of Innovations, 3rd Edition, The Free Press New
York
Rusydiana, A. S., & Devi, A. (2013). Aplikasi Metode Analytic Networks Process
(ANP) Untuk Mengurai Problem Pengembangan Baitul Maal Wat-tamwill
(BMT) Di Indonesia. Jurnal Ekonomi dan Bisnis Islami. Volume III Nomor
1.
Sarwono, J. (2006). Metode Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif. Graha Ilmu.
Yogyakarta.
Scheaffer, R. L., Mendenhall III, W., Ott, R. L., & Gerow, K. G. (2011). Elementary
survey sampling. Cengage Learning.
Sekaran, U. (1992). Metodologi Penelitian Untuk Bisnis. Salemba Empat. Jakarta.
Slameto. (2010). Belajar & Faktor-faktor yang Mempengaruhi. Rineka Cipta.
Jakarta.
Subiyakto, A., & Ahlan, A. R. (2013, 27-28 Nov. 2013). A coherent framework for
understanding critical success factors of ICT project environment. Paper
presented at the 2013 International Conference on Research and Innovation
in Information Systems (ICRIIS).
Subiyakto, A., Ahlan, A. R., Sukmana, H. T. (2014). An alternative method for
determining critical success factors of information system
project. TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and
Control), 12(3), 665-674.
Subiyakto, A., Ahlan, R., Putra, S. J., & Kartiwi, M. (2015). Validation of
information system project success model: a focus group study. SAGE
OPEN. doi:10.1177/2158244015581650.
105
Subiyakto, A., Ahlan, A. R., Kartiwi, M., & Sukmana, H. T. (2015a). Influences
of the Input Factors towards Success of An Information System Project.
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control),
13(2), 686-693. doi:http://dx.doi.org/10.12928/telkomnika.v13i2.1323
Subiyakto, A., Ahlan, A. R., Kartiwi, M., & Sukmana, H. T. (2015b). Measurement
of Information System Project Success Based on Perceptions of the Internal
Stakeholders. International Journal of Electrical and Computer Engineering
(IJECE), 5(2), 271-279. Retrieved from
http://iaesjournal.com/online/index.php/IJECE/article/view/7009
Subiyakto, A. A., Ahlan, A. R., Kartiwi, M., & Putra, S. J. (2016). Measurement of
the information system project success of the higher education institutions in
Indonesia: a pilot study. International Journal of Business Information
Systems, 23(2), 229-247.
Subiyakto, A., Ahlan, A. R., Kartiwi, M., Putra, S. J., & Durachman, Y. (2016).
The User Satisfaction Perspectives of the Information System Projects.
Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 4(1).
Subiyakto, A., Septiandani, D., Nurmiati, E., Durachman, Y., Kartiwi, M., &
Ahlan, A. R. (2017). Managers Perceptions towards the Success of E-
Performance Reporting System. TELKOMNIKA (Telecommunication
Computing Electronics and Control), 15(3), 1389-1396.
doi:10.12928/TELKOMNIKA.v15i3.5133
Subiyakto, A., Rosalina, R., Utami, M. C., Kumaladewi, N., & Putra, S. J. (2017,
August). The psychometric and interpretative analyses for assessing the end-
user computing satisfaction questionnaire. In Cyber and IT Service
Management (CITSM), 2017 5th International Conference on (pp. 1-6).
IEEE.
Succi, M. J., & Walter, Z. D. (1999, January). Theory of user acceptance of
information technologies: an examination of health care professionals.
In Systems Sciences, 1999. HICSS-32. Proceedings of the 32nd Annual
Hawaii International Conference on (pp. 7-pp). IEEE.
Sugiyono. (2009). Metode Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif. CV.Alfabeta
Bandung.
106
Sutabri, T. (2012). Analisis Sistem Informasi. Andi. Yogyakarta.
Teo, T. (2011). Factors influencing teachers’ intention to use technology: Model
development and test. Computers & Education, 57(4), 2432-2440.
Urbach, N., & Ahlemann, F. (2010). Structural equation modeling in information
systems research using partial least squares. JITTA: Journal of Information
Technology Theory and Application, 11(2), 5.
Venkatesh, V., & Bala, H. (2008). Technology acceptance model 3 and a research
agenda on interventions. Decision Sciences, 39(2), 273-315.
Walczuch, R., Lemmink, J., & Streukens, S. (2007). The effect of service employees’
technology readiness on technology acceptance. Information &
Management, 44(2), 206-215.
Widoyoko, E.P. (2012). Teknik Penyusunan Instrumen Penelitian. Pustaka Belajar.
Yogyakarta.
Wong, K. K. K. (2013). Partial least squares structural equation modeling (PLS-
SEM) techniques using SmartPLS. Marketing Bulletin, 24(1), 1-32.
Xu, X., Zhang, W., & Barkhi, R. (2010). IT infrastructure capabilities and IT project
success: a development team perspective. Information Technology and
Management, 11(3), 123-142.
Yamin, S. & Kurniawan, H. (2011). Generasi Baru Mengolah Data Penelitian dengan
Partial Least Square Path Modeling : Aplikasi dengan software XLSTAT,
SmartPLS, dan Visual PLS. Edisi 1. Salemba Infotek. Jakarta.
Yuliasari, E., Winarno, W. W., & Hantono, B. S. (2014). Analisis Faktor Determinan
Penggunaan Sistem Pendukung E-Government dan Implikasinya Terhadap
Kinerja Pengguna. SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE, 2(1), 3-03.