BAB II KAJIAN TEORI 2.1 Kajian Teori 2.1.1 Teori Utama

BAB II KAJIAN TEORI

2.1 Kajian Teori

2.1.1 Teori Utama (Grand Theory)

Penelitian ini menggunakan grand theory yang dikemukan oleh

Venkatesh el. al. (2003) yaitu Unified Theory Acceptance Use of

Technology (UTAUT). Teori ini merupakan teori penerimaan dan

penggunaan teknologi terpadu terbaru yang dianggap sebagai model yang

paling tepat. UTAUT memadukan delapan model yaitu Theory Reasoned

Action (TRA), Technology Acceptance Model (TAM), Motivational Model

(MM), Theory of Planned Behavior (TPB), Combined TAM dan TPB,

Model of PC Utilization (MPCU), Innovation Diffusion Theory (IDT) dan

Social Cognitive Theory (SCT). Dibandingkan dengan kedelapan model

tersebut, UTAUT terbukti berhasil menjelaskan hingga 70 % varian

behavior intention. Dalam jurnal (Sundaravej, 2010) konstruksi masing-

masing model dan teori dapat dilihat sebagai berikut :

1. Theory Reasoned Action (TRA)

Theory Reasoned Action (TRA) oleh Fishbein dan Ajzen (1975)

berasal dari psikologi untuk mengukur niat perilaku dan kinerja dengan

konstruk attitude dan subjective norm.

2. Technology Acceptance Model (TAM)

Technology Acceptance Model (TAM) dipopulerkan oleh Davis

(1989) mengembangkan skala baru dengan dua variabel tertentu untuk

menentukan penerimaan pengguna teknologi yaitu perceived usefulness

dan perceived ease of use. Kemudian dikembangkan lagi Technology

Acceptance Model 2 (TAM2) oleh Venkatesh dan Davis (2000)

diadaptasi dari TAM dan menambahkan variabel baru yaitu subjective

norm, experience, voluntariness, images, job relevance, output quality,

dan result demonstrability.

3. Motivational Model (MM)

Motivational Model (MM) berasal dari psikologi untuk menjelaskan

perilaku. Davis et al. (1992) memperlakukan model ini untuk adopsi

teknologi dan penggunaan dengan konstruk ekstrinsic motivation dan

intrinsic motivation.

4. Theory of Planned Behavior (TPB)

Theory of Planned Behavior (TPB) oleh Ajzen (1991) memperluas

TRA dengan memasukkan satu variabel lagi untuk menentukan niat dan

perilaku yaitu variabel perceived behavioral control.

5. Combined TAM dan TPB (C-TAM-TPB)

Combined TAM dan TPB (C-TAM-TPB) oleh Taylor dan Todd

(1995) dengan konstruk sebagai berikut :

a. Perceived Usefulness b. Perceived Ease of Use c. Attitude d. Subjective norm e. Perceived Behavioral Control

6. Model of PC Utilization (MPCU)

Model of PC Utilization (MPCU) oleh Thompson et al. (1991)

disesuaikan dengan teori sikap dan perilaku dari Triandis (1980) untuk

memprediksi perilaku penggunaan PC dengan konstruk seperti social

factors, affect, perceived consequences (complexity, job-fit, long term

consequences of use), facilitating conditions dan habits.

7. Innovation Diffusion Theory (IDT)

Innovation Diffusion Theory (IDT) oleh Rogers (1962) disesuaikan

dengan sistem informasi inovasi oleh Moore dan Benbasat (1991). Lima

variabel model dari Rogers yaitu relatif adventage, compatibility,

complexity, observability, dan trialability. Kemudian terdapat dua

konstruksi tambahan hasil identifikasi yaitu image dan voluntariness of

use.

8. Social Cognitive Theory (SCT)

Social Cognitive Theory (SCT) oleh Bandura (1986) diterapkan

untuk sistem informasi oleh Compeau dan Higgins (1995) untuk

menentukan penggunaan. Terdiri dari beberapa konstruk seperti

encouragement by others, others’ use, support, self-efficacy,

performance outcome expectations, personal outcome, expectations,

affect, dan anxiety.

9. Unified Theory Accepatance to Use Technology (UTAUT)

Unified Theory Accepatance to Use Technology (UTAUT) oleh

Venkatesh et al. (2003) mengintegrasikan teori-teori di atas dan model

untuk mengukur niat pengguna dan penggunaan teknologi Performance

Expectancy, Effort Expectancy, Attitude toward Using Technology,

Social Influence, Facilitating Conditions, Self-Efficacy, dan Anxiety.

Model UTAUT ini memiliki empat konstruk utama yang berpengaruh

signifikan terhadap behavioral intention dan use bahavior yaitu harapan

kinerja (performance expectancy), harapan kerja (effort expectancy),

pengaruh sosial (social Influency), dan kondisi fasilitas (facilitating

Conditions). Teori ini juga menunjukan bahwa efek dari keempat konstruk

tersebut di moderasi oleh usia, jenis kelamin, pengalaman dan kesukarelaan

penggunaan. Model ini dapat dijelaskan pada gambar berikut ini:

Gambar 2.1 Model Teori UTAUT

Dalam artikel yang ditulis oleh (Williams, Rana, & Dwivedi, 2015)

sejak mulai diperkenalkan, teori UTAUT telah banyak bekerja di penelitian

dalam bidang teknologi yang diadopsi sebagi lensa teoritis oleh peneliti

yang melakukan studi empiris tentang niat dan perilaku penggunaan

keberdaaan UTAUT. Pokok pembahasannya mengacu pada berbagai

teknologi (internet, situs web, sistem informasi rumah sakit, sistem

pembayaran pajak, dan teknologi mobile lainnya) dengan faktor yang

berbeda seperti usia, jenis kelamin, pengalaman, kesukarelaan penggunaan,

pendapatan, dan pendidikan. Serta berfokus pada berbagai kelompok

pengguna misalnya siswa, profesional, dan penggunaan umum. Menurut

artikel (Venkatesh, 2012) UTAUT juga berperan penting dalam model garis

dasar yang telah diterapkan untuk mempelajari berbagai pengaturan

teknologi organisasi maupun non organisasi. Ada banyak aplikasi dan

replika dari seluruh model atau bagian dari model pengaturan organisasi

yang telah memberikan kontribusi untuk memperkuat generalisasinya

(Neufeld et al, 2007).

Terdapat tiga jenis ulasan tentang eksistensi atau integritas UTAUT.

Jenis yang pertama dari eksistensi atau integritas UTAUT yang diperiksa

dalam konteks teknologi baru seperti teknologi kolaboratif, sistem

informasi kesehatan (Chang et al, 2007) kemudian dalam konteks populasi

pengguna baru misalnya profesional kesehatan dan konsumen (Yi et al,

2006) dan yang terakhir pengaruh budaya misalnya cina, india, dan budaya

lainnya (Gupta et al, 2008). Tipe yang kedua adalah penambahan konstruk

baru dalam rangka memperluas lingkup mekanisme teoritis secara endogen

yang digariskan dalam UTAUT (Chan et al 2008; Sun et al. 2009). Terakhir

adalah dimasukannya prediktor eksogen dari variabel UTAUT (Neufeld et

al 2007; Yi et al. 2006). Ulasan tersebut dapat memperluas batas-batasan

teoritis tentang adopsi teknologi (Venkatesh, 2012).

2.1.2 E-learning

The ILRT of Bristol University (2005) mendefinisikan e-learning

sebagai penggunaan teknologi elektronik untuk mengirim, mendukung, dan

meningkatkan pengajaran, pembelajaran dan penilaian. Onno W Purba

(2002), e-learning adalah sebuah bentuk teknologi informasi yang

diterapkan di bidang pendidikan dalam bentuk sekolah maya.

Sedangkan Cisco (2001) menjelaskan filosofis e-learning adalah

sebagai berikut :

1. E-learning merupakan penyampaian informasi, komunikasi,

pendidikan, pelatihan secara online.

2. E-learning menyediakan seperangkat alat yang dapat memperkaya nilai

belajar konvensional (model pembelajaran konvensional, kajian

terhadap buku teks, CD Rom dan pelatihan berbasis komputer)

sehingga dapat menjawab tantangan perkembangan globalisasi.

Istilah e-learning memiliki pengertian yang sangat luas, sehingga

banyak pakar yang menjabarkan mengenai definisi e-learning dari berbagai

sudut pandang. Salah satu definisi yang dapat diterima banyak pihak seperti

dikemukakan Darin E. Hartley (2001) e-learning merupakan suatu jenis

belajar mengajar yang memungkinkan tersampaikannya bahan ajar ke siswa

dengan menggunakan media. Surya (2008) mendefinisikan e-learning

sebagai suatu model pembelajaran dengan menggunakan media teknologi

komunikasi dan informasi khususnya internet dalam (Nurdyansyah &

Fahyuni, 2016).

Menurut Deni Darmawan (2016) dalam (Batubara, 2018) terdapat tiga

fungsi pemanfaatan media elektronik atau web dalam kegiatan

pembelajaran, yaitu:

1. Suplemen (tambahan)

Fungsi ini menjadikan e-learning sebagai sumber belajar tambahan

yang dapat memperkaya khasanah pengetahuan pelajar. Dalam hal ini,

pengajar tidak mewajibkan pelajar untuk mengakses materi-materi

yang terdapat pada website e-learning, meskipun dengan

mengaksesnya pelajar dapat meningkat pemahaman mereka terhadap

materi yang dipelajari di kelas.

2. Komplemen (pelengkap)

Fungsi ini mengharuskan situs web e-learning memiliki konten yang

sesuai dengan kurikulum dan kebutuhan pembelajaran agar konten

tersebuut dapat dijadikan sebagai penguatan, remidial, media latihan,

atau alat bantu dalam memberikan penugasan secara online bagi pelajar

yang mengikuti pembelajaran di kelas.

3. Substitusi (pengganti)

Fungsi ini mengharuskan situs web e-learning memiliki konten

pembelajaran yang mengacu pada kurikulum, lengkap dengan metode

yang terintegrasi dalam materi, dan berbagai fitur pengelolaan kegiatan

pembelajaran sehingga sistem pembelajaran berbasis web tersebut

dapat digunakan untuk menggantikan sebagian dari pembelajaran tatap

muka.

Secara khusus, Deni Darmawan juga mengungkap beberapa manfaat

pembelajaran dengan e-learning bgi peserta didik, pendidik, dan budaya

belajar, yaitu sebagai berikut:

1. Peserta didik

a. Menyediakan materi pembelajaran yang terprogram kepada peserta

didik untuk belajar di luar kelas.

b. Menumbuhkan percaya diri pada peserta didik dalam

berkomunikasi secara santu dan beretika saat berkomunikasi

dengan orang yang tidak tampak fisiknya.

c. Menyedikan kesempatan belajar didik yang trauma dengan

sekolah, dirawat di rumah sakit, putus sekolah tetapi berminat

melanjutkan pendidikan, dan peserta didik yang berada di berbagai

daerah atau bahkan yang berada diluar negeri.

d. Memberikan kesempatan belajar kepada peserta didik yang berada

jauh dari lembaga pendidikan, memiliki kesibukan, atau tidak

tertampung di sekolah konvensional.

2. Pendidik

a. Memudahkan pendidik dalam melakukan pemutakhiran bahan-

bahan belajar yang menjadi tanggung jawabnya.

b. Membantu pendidik dalam mengontrol kegiatan peserta didik,

seperti: kapan peserta didiknya belajar, topik apa yang dipelajari,

serta berapa kali topik tertentu dipelajari ulang.

c. Membantu pendidik dalam mengecek kegiatan peserta didik dalam

mengerjakan soal-soal latihan setelah mempelajari topik tertentu.

d. Membantu pendidik dalam memeriksa jawaban peserta didik dan

memberitahukan hasilnya kepada peserta didik.

3. Budaya mengajar

a. Memungkinkan seseorang maju unggul atas prakarsa sendiri untuk

tujuan sendiri dengan cara berkomunikasi dengan berbagai pihak

menggunakan media internet.

b. Menumbuhkan sikap demokratis karena belajar melalui web e-

learning tidak memandang berbagai simbol status yang melekat

pada diri seseorang.

c. Menumbuhkan kebiasaan belajar mandiri bagi peserta didik

melalui fasilitas konten belajar yang lengkap dan fitur komunikasi

melalui forum atau chat (Darmawan, 2016).

Menurut Yugowati Praharsi dalam (Batubara, 2018), beberapa manfaat

lain yang diperoleh dari pembelajaran menggunakan web atau e-learning

adalah sebagai berikut:

1. Dapat meningkatkan jumlah interaksi antara pengajar dan pelajar atau

sesama pelajar yang berjauhan dengan memanfaatkan fitur chatting,

forum, dan web conference. Hal ini berbeda dengan kelas konvensional

yang memiliki keterbatasan waktu pertemuan.

2. Seluruh sumber belajar telah tersedia dengan baik dan dapat diperoleh

dengan cepat melalui internet, sehingga dimungkinkan pengajar dan

peserta dapat saling berbagi sumber belajar.

3. Meningkatkan kreativitas dan kemandirian pelajar karena mereka dapat

mengatur waktu dan tempat belajarnya sendiri. Kegiatan belajar-

mengajar menjadi menyenangkan dan dapat mengurangi kebosanan

pada proses belajar, karena peserta menggunakan komputer dan

multimedia yang terhubung internet.

4. Materi pelajaran akan lebih dimengerti dan dipahami oleh peserta

secara efektif, karena diskusi dan interaksi antara pengajar dan pelajar

dapat dilakukan melalui internet.

5. Adanya kepuasan mengikuti proses pembelajaran. Peserta dapat

melakukan proses pembelajaran sambil mengerjakan aktivitas lain yang

disenangi, misalnya mendengarkan musik atau makan kue.

6. Memberikan peluang untuk penghematan dan penataan finansial secara

terintegrasi. Dengan jangkauan perolehan pelajar yang lebih luas dan

sarana pendidikan yang serba virtual telah membuka harapan untuk

meningkatkan kesehatan finansial.

7. Pemenuhan terhadap tuntutan standar kualitas pendidikan dapat

dilakukan, dimana lembaga yang memiliki kurikulum pendidikan

standar dan berkualitas dapat diakses oleh siapa saja yang

membutuhkan.

8. Mengatasi kekurangan infrastruktur pendidikan secara fisik agar terjadi

pemerataan pendidikan yang menjangkau masyarakat secara luas.

9. Lebih menawarkan fleksibilitas dan mobilitas bagi pengaksesnya,

karena tidak mengikat waktu dan tempat.

10. Lembaga pendidikan akan lebih mudah beradaptasi dengan

perkembangan terakhir, karena melalui e-learning perubahan dan

penyesuaian materi pendidikan dapat dilakukan dengan mudah dan jauh

lebih murah dibandingkan dengan model konvensional yang harus

mencetak ulang buku-buku pegangan pendidik dan peserta didik

(Praharsi, 2004).

Dari beberapa manfaat di atas dapat diketahui bahwa manfaat dan

keunggulan pembelajaran berbasis web terletak e-learning, kelengkapan

konten, kondisi jaringan internet, dan keahlian pengguna dalam mengelola

konten dan fitur pembelajaran melalui web atau e-learning.

2.1.3 Elena UNNES

Elena (Electronic Learning Aid) merupakan situs e-learning yang

dikembangkan Universitas Negeri Semarang (UNNES). Elena pertama kali

dimunculkan pada tahun 2009, pada saat itu e-learning ini bernama

Increasing Learning Motivation (ILMO) berbasis web dan lebih dikenal

dengan nama e-learning ILMO. Situs ini dapat diakses oleh para pengguna

baik dosen maupun mahasiswa melalui alamat http://e-

learningilmo.unnes.ac.id (Djunaidi at al., 2009) dalam (Asrori &

Fachrurrozie, 2011). Melalui situs e-learning ILMO diharapkan informasi

atau bahan perkuliahan, tugas-tugas dan diskusi perkuliahan dapat

disediakan dan diselenggarakan secara online maupun real time, sehingga

perpaduan dosen dan mahasiswa dalam proses pembelajaran akan lebih

intensif.

Elena merupakan salah satu bentuk dari media pembelajaran elektronik

yang berguna untuk meningkatkan kemampuan komputer dan komunikasi

belajar karena pembelajaran dengan e-learning bersifat pratikal dan aktif

seperti forum (grup), chat rooms, dan tidak terbatas pada jadwal dan buku

yang telah dibutuhkan. Kemampuan belajar terasah dengan baik melalui

e-learning. memudahkan perkuliahan saat dosen tidak dapat masuk kelas.

E-learning bersifat interaktif dan inovatif, Salah satu inovasi pada sistem

Elena yaitu menyidiakan fitur forum diskusi yang dapat digunakan oleh

dosen dan mahasiswa untuk mengadakan diskusi yang lebih fleksibel. Elena

juga dapat membantu perkuliahan lebih efektif dan menarik, salah satunya

dengan mengadakan pop quiz yang diakses pada situs tersebut.

2.2 Kajian Variabel

2.2.1 Behavioral Intention to Use Technology

Behavior intention adalah ukuran variabel untuk perilaku. Ini mewakili

motivasi seseorang dalam rencana atau keputusan untuk melakukan

perlilaku tertentu (Conner & Armitage, 1998). Pada umumnya, niat yang

kuat akan memungkinkan semakin besar tingkah laku yang dilaksankan.

Bukti tentang hubungan antara niat dan tindakan telah dikumpulkan dari

berbagai jenis perilaku, dengan sebagian besar pekerjaan dilakukan dalam

kerangka Theory Reasoned Action (TRA). Tinjauan terhadap penelitian ini

dapat ditemukan dalam berbagai sumber (misalnya, Ajzen, 1988; Ajzen &

Fishbein, 1980; Canary & Seibold, 1984; Sheppard, Hartwick, & Warshaw,

1988). Dalam Theory Planned Behavior (TPB) oleh (Ajzen, 1991) faktor

utama adalah niat individu untuk melakukan perilaku tertentu. Niat

diasumsikan untuk menangkap faktor-faktor motivasi yang mempengaruhi

perilaku, antara lain :

a. Indikasi tentang seberapa keras orang bersedia untuk mencoba.

b. Seberapa upaya orang berencana untuk menggerakkan dalam

melakukan perilaku.

Gagasan pencapaian perilaku tergantung pada motivasi (niat) dan

kemampuan (kontrol perilaku). Dengan demikian, niat diharapkan

mempengaruhi kinerja sejauh mana orang yang memiliki kontrol perilaku

sehingga termotivasi untuk mencoba atau bertindak. Menurut (Bandura,

1982, p. 122) dalam (Ajzen, 1991) kontrol perilaku dipengaruhi oleh

kepercayaan diri terhadap kemampuan yang dilakukan. Kepercayaan diri ini

dapat mempengaruhi pilihan kegiatan, pola pikir serta reaksi emosional.

Kontrol perilaku yang dirasakan tidak mungkin realistis ketika seseorang

sedikit menerima informasi mengenai perilaku

2.2.2 Performance Expectancy

Vankatesh et al (2003) mendefinisikan performance expectancy

sebagai tingkat dimana seseorang percaya bahwa menggunakan sistem akan

membantu mendapatkan keuntungan dalam meningkatkan kinerja

pekerjaan. Menurut Compeau & Higghs (1995) latar belakang teoritis

variabel ini berasal dari persepsi kegunaan (Technology Acceptance Model),

Motivasi Ekstrinsik (Motivation Model), Kesesuaian Pekerjaan (Model of

PC Utilization) keuntungan relatif (Innnovation Diffusion Theory) dan

harapan hasil (Social Cognition Theory) dalam artikel (Chang, 2012).

Performance expectancy merupakan prediktor terkuat dari niat dan tetap

signifikan pada semua titik pengukuran baik bersifat sukarela maupun

paksaan. Menurut (Agarwal and Prasad 1998; compeau and Higgins 1995b;

Davis at al 1992; Taylor and Tod 1995; Thompson et al. 1991; Venkatesh

and Davis 2000) dalam (Davis et al., 2003). Dalam variabel ini terdapat lima

indikator dari berbagai model penelitian sebelumnya tentang penerimaan

dan penggunaan teknologi. Adapun indikator tersebut adalah :

a. Persespi Penggunaan (Perceived Usefulness)

Persepsi penggunaan (perceived usefulness) sebagai tingkat dimana

seseorang percaya bahwa menggunakan sebuah sistem khusus akan

meningkatkan kinerja dari pekerjaan yang dilakukan. Indikator ini

terdapat di penelitian (Davis 1989, Davis et al 1989).

b. Motivasi Ekstrinsik (Extrinsic Motivation)

Motivasi Ekstrinsik (extrinsic motivation) merupakan persepsi penguna

yang menginginkan suatu kegiatan yang dianggap berperan penting

dalam mencapai hasil yang berbeda dari kegiatan itu sendiri, seperti

perbaikan pekerjaan, kinerja, prestasi atau promosi jabatan (Devis et al.

1991).

c. Kesesuaian pekerjaan (Job-Fit)

Kesesuaian pekerjaan (job-fit) merupakan kemampuan dari sistem

tertentu untuk meningkatkan kinerja pekerjaan individu. Indikator ini

telah ada di penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Thompson et al

(1991).

d. Keuntungan relatif (Relative advantages)

Moore dan Benbasat (1991) mendifinisikan Keuntungan relatif

(relative advantages) adalah tingkat penggunaan suatu inovasi

dianggap lebih baik daripada menggunakan sistem terdahulu.

e. Harapan hasil (Outcome Expectations)

Menurut Compeau dan Higgins 1995b; Compeau et al, 1999) Harapan

hasil berhubungan dengan konsekuensi dari perilaku. Berdasarkan

bukti empiris mereka dipisahkan menjadi harapan kinerja

(berhubungan dengan pekerjaan) dan harapan pribadi (tujuan individu).

2.2.3 Effort Expectancy

Menurut Vankatesh et al (2003) effort expectancy merupakan tingkat

kemudahan yang terkait dengan penggunaan sistem. Davis (1989)

menemukan bahwa aplikasi yan dirasakan oleh orang-orang akan lebih

diterima ketika aplikasi tersebut lebih mudah digunakan. Tiga indikator dari

harapan usaha terdiri dari kemudahan penggunaan (TAM / TAM2),

kompleksitas (MPCU), dan kemudahan penggunaan (IDT) yang dapat

dijelaskan sebagai berikut :

a. Persepsi kemudahan Penggunaan (Perceived Ease of Use)

Persepsi kemudahan Penggunaan (Davis 1989; Davis et al 1989)

didefinisikan sebagai tingat dimana seseorang percaya bahwa

menggunakan sistem akan bebas dari usaha.

b. Kompleksitas (Complexity)

Tingkat dimana suatu sistem dapat membantu pekerjaan yang kompleks

menjadi lebih sederhana (Thompson et al, 1991).

c. Kemudahan Penggunaan (Ease of Use)

Moore dan Benbasat (1991) menerangkan bahwa kemudahan

penggunaan merupakan tingkat dimana menggunakan suatu inovasi

dianggap mudah untuk digunakan.

2.2.4 Social Influence

Social influence didefinisikan sebagai sejauh mana seorang individu

merasakan percaya bahwa orang lain berperan penting pada saat dia

menggunakan sistem. Social influence sebagai penentu langsung pada niat

perilaku yang direpresentasikan sebagai norma subyektif dalam TRA,

TAM2, TPB/DTPB dan C-TAM-TPB (Davis et al., 2003). Faktor-faktor

yang secara langsung pengaruh sosial sebagai berikut :

a. Norma Subyektif (Subjective Norm)

Norma subyektif merupakan persepsi seseorang bahwa sebagian besar

orang-orang penting baginya memiliki peran mengenai dia harus

bertindak atau tidak serta harus melakukan perilaku yang bersangkutan

(Ajzen 1991; Davis et al 1989; Fishbein dan Azjen 1975; Mathieson

1991; Taylor dan Todd 1995a, 1995b).

b. Faktor Sosial (Social Factors)

Individu-individu merujuk secara subyektif pada kelompok budaya

tertentu dan perjanjian interpersonal individu yang telah dibuat dengan

orang lain dalam situasi sosial tertentu (Thompson et al. 1991).

c. Citra (Image)

Citra merupakan tingkat dimana penggunaan inovasi sistem dirasakan

untuk meningkatkan citra atau status seseorang dalam lingkungan sosial

(Moore dan Benbasat, 1991).

2.2.5 Gender

Gender menurut Puspitawati (2012) mendefinisikan sebagai perbedaan

peran, fungsi, status, dan tanggungjawab pada laki-laki dan perempuan

sebagai hasil dari bentukan (konstruk) sosial budaya yang tertanam lewat

proses sosialisasi dari satu generasi ke generasi berikutnya. Gender pada

penelitian ini dijadikan sebagai variabel dummy. Dalam statistik dan

ekonometrik, khususnya dalam analisis regresi, variabel dummy adalah

variabel yang mengambil nilai 0 atau 1 untuk menunjukkan tidak adanya

atau keberadaan beberapa efek kategori yang dapat diharapkan untuk

mengubah hasilnya.

2.2.6 Age

Age atau usia merupakan variabel yang secara teori memiliki peran

moderasi seperti gender. Dalam memandang jenis kelamin dan efek usia,

menarik untuk dicatat bahwa Levy (1988) menyatakan bahwa studi tentang

perbedaan gender dapat menyesatkan tanpa mengacu pada usia.

2.3 Penelitian Terdahulu

Hasil penelitian terdahulu yang telah dilakukan untuk mendukung peneletian

ini dapat dilihat pada Tabel 2.1 sebagai berikut:

Tabel 2.1 Hasil Penelitian Terdahulu

No Judul (Nama Penelitian) Variabel Hasil

1.

Penggunaan Teori Utaut Guna Memahami Penerimaan Dan Pengimplementasian Idea Sebagai Learning Management System Final Project Journal (Prakasa, 2016)

Variabel independen : Performance expectancy, effort expectancy, social influence, dan faciliting condition Variabel dependen : Behavioral intention Variabel intervening : Attitude towards behavior

Variabel yang berpengaruh positif dan signifikan terhadap penerimaan idea : Effort expectancy, facilitating conditions, performance expectancy dan attidue toward behavior Variabel yang berpengaruh positif tetapi tidak signifikan terhadap penerimaan idea : Social influence


2.

Analisis Perilaku Penerimaan Edmodo pada Perkuliahan dengan Model UTAUT (Assegaff, 2016)

Variabel independen: Performance expectancy, effort expectancy,social influence, dan facilitating conditions, hedonic motivation, price value, dan habit Variabel dependen : Behavioral intention

1. Performance expectancy, price value dan habit secara signifikan mempengaruhi behavioral intention

2. disisi lain, penelitian ini menemukan bahwa effort expectancy, social influence, hedonic motivation dan facilitation condition tidak berpengaruh signifikan terhadap behavioral intention.

3.

UTAUT Model for Understanding Learning Management System (Sedana, 2010)

Variabel independen: Performance expectancy, effort expectancy, social influence, dan facilitating conditions Variabel dependen : Behavioral intention

Variabel performance expectancy, social influence dan facilitating conditions terbukti signifikan mempengaruhi behavioral intention. Sementara variabel effort expectancy terbukti tidak signifikan.

4.

Kajian Signifikansi Faktor Yang Mempengaruhi Penggunaan E-learning Pada Siswa SMK Global Informatika Tangerang (Butarbutar, 2017)

Variabel independen: Performance expectancy, effort expectancy , social influence, dan facilitating conditions Variabel dependen : Behavioral intention Variabel moderating: gender

Faktor-faktor yang signifikan berpengaruh adalah variabel effort expectancy dan facilitating condition terbukti signifikan berpengaruh terhadap sikap dan perilaku siswa smk global informatika dalam penggunaan e-learning.


5.

Intention to use E-Journal ; A Unified Theory of Acceptance and use of Technology Perspective (Thomas & Nurkhin, 2016)

Variabel independen: performance expectancy, effort expectancy, social influence, dan facilitating conditions Variabel dependen : Behavioral intention Variabel moderating: gender dan age

Performance expectancy dan social influence berpengaruh positif dan signifikan terhadap niat untuk menggunakan e-journal. Effort expectancy tidak berpengaruh signifikan terhadap niat untuk menggunakan e-journal. Facilitating conditions dan niat perilaku memiliki hubungan positif dan signifikan terhadap penggunaan aktual.

6.

Explain the Behavior Intention to Use e-learning Technologies: A Unified Theory of Acceptance and Use of Technology Perspective (Shaqrah, 2015)

Variabel independen : Performance expectancy, effort expectancy, web-based training infrastructure, trust Dan culture Variabel dependen : Behavioral intention

Performance expectancy, effort expectancy, web-baased tarining infrastruktur, trust, dan culture berpengaruh siginiikan meningkatkan behavioral intention.

7.

Factors affecting acceptance & use of ReWIND: Validating the extended unified theory of acceptance and use of technology (Nair, Ali, & Leong, 2015)

Variabel independen : Performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, dan hedonic motivation Variabel dependen : Rewind use bahavioral Variabel intervening : intention to use rewind Variabel moderating : price-value dan habit.

Performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, price–value, hedonic motivation dan habit memiliki pengaruh yang signifikan terhadap penerimaan dan penggunaan rewind.


8.

Factors influencing the adoption of E-learning in Tabriz University of Medical Sciences (Abdekhoda, Dehnad, Mirsaeed, & Gavgani, 2016)

Variabel independen : performance expectancy, effort expectancy, social influence dan facilitating conditions

Model utaut menjelaskan 56% dari varians untuk mengadopsi e-learninng. Selain itu, performance expectancy, effort expectancy, social influence memiliki pengaruh langsung dan signifikan terhadap perilaku. Namun, facilitating conditions tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap penggunaan e-learning.

9.

Pemodelan Penerimaan Pelajar Terhadap Persekitaran Pembelajaran Maya (Vle) (Baru, Abdullah, & Yusoff, 2014)

Variabel independen: Jangkaan prestasi, jangkaan usaha, pengaruh sosial, pengaruh guru, keberkesanan diri, dan keadaan kemudahan Variabel dependen: Penggunaan tingkah laku Variabel intervening : niat tingkah laku

Perkaitan antara konstruk-konstruk kajian adalah signifikan secara statistik sementara tiga hipotesis yaitu jangkaan prestasi dan keberkesanan diri tidak mempengaruhi terhadap penggunaan vle serta pemboleh ubah keadaan kemudahan tidak mempengaruhi terhadap pemboleh ubah penggunaan tingkah laku.

10.

Modeling Factors Affecting Student’s Usage Behaviour of E-learning Systems in Lebanon (Tarhini, Mohammed, & Maqableh, 2016)

Variabel independen : performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, hedonic motivation, trust Variabel dependen : usage behaviour Variabel intervening : behavioural intention.

Hasil penelitian menunjukan pengaruh positif langsung dengan performance expectancy, hedonic motivation, habit, dan trust terhadap niat perilaku dan facilitating conditions memiliki pengaruh positif yang kuat terhadap perilaku penggunaan sistem e-learning. Namun, effort expectancy dan social influence tidak mempengaruhi niat perilaku.

2.4 Kerangka Berpikir

Fakultas Ekonomi merupakan bagian dari Universitas Negeri Semarang

sebagai salah satu perguruan tinggi yang tahun ini mengusung tagline bereputasi

internasional. Ditandai dari perbaikan dari segi fasilitas maupun pelayanan.

Termasuk memperbaruhi sistem pembelajaran e-learning yang duhulu sempat

fakum. Penerimaan dan penggunaan teknologi ini mengacu pada teori hasil adopsi

dari Venkatesh et al. (2003) tentang Unified Theory Accepatancy Use of

Technology (UTAUT).

UTAUT memiliki variabel yang secara signifikan mempengaruh niat perilaku

untuk menggunakan sebuah sistem yaitu performance expectancy, effort

expectancy, social influence, dan facillitating conditions. Teori tersebut diadopsi

untuk mengetahui penerimaan dan penggunaan sistem Elena pada mahasiswa

Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Semarang.

2.4.1. Pengaruh Performance Expectancy (PE) terhadap Behavioral Intention

to Use Technology (BIUT)

Penerimaan dan penggunaan teknologi terpadu (UTAUT) yang

dikemukakan oleh Venkatesh et al. (2003) memiliki variabel yang paling

berpengaruh yaitu performance expectancy. Performance expectancy adalah

tingkat dimana seseorang percaya bahwa menggunakan sistem akan

membantu mendapatkan keuntungan dalam meningkatkan kinerja pekerjaan.

Teori aslinya menyatakan bahwa variabel ini memliliki pengaruh yang paling

kuat terhadap niat berperilaku untuk menggunakan teknologi. Teori ini

didukung peneliti terdahulu seperti (Agarwal & Prasad, 1998; Compeau &

Higgins, 1995; Taylor & Todd, 1995).

Performance exepectancy memiliki lima indikator yang mendukung

model penerimaan dan penggunaan teknologi yaitu perceived usefulness

sebagai tingkat kepercayaan seseorang dalam menggunakan sistem khusus

akan meningkatkan kinerja pekerjaannya. Implementasi dalam penggunaan

Elena, mahasiswa Fakultas Ekonomi tergerak menggunakan Elena karena

percaya bahwa sistem tersebut dapat meningkatkan kinerjanya dalam

mengerjakan tugas. Indikator ini terdapat dalam penelitian (Davis,1989;

Davis et al, 1989).

Indikator extrinsic motivation dari (Davis et al, 1991) yang menyatakan

persepsi penguna yang menginkan suatu kegiatan memiliki peran penting

dalam mencapai hasil yang berbeda. Disini, mahasiswa menginginkan hasil

yang berbeda ketika menggunakan Elena dari pada tidak menggunakan sama

sekali. Mengumpulkan tugas dengan Elena lebih cepat dibandingkan

mahasiswa harus mengumpulkan secara langsung di kampus karena Elena

dapat diakses dimana saja. Sehingga, ketika ada anggapan atau persepsi

seperti itu mahasiswa tergerak untuk menggunakan Elena.

Indikator job-fit yang merupakan kesesuaian peran dari sistem dengan

pemanfaatannya (Thompson, 1991). Implementasinya Elena dapat dimanfaat

untuk membantu mahasiswa saat perkuliahan. Elena dijadikan alternatif

dosen untuk menggantikan jam kuliah kosong dengan mengakses sistem

tersebut. Sehingga mahasiswa tergerak untuk menggunakan Elena karena

manfaatnya sesuai dengan apa yang dibutuhkan.

Moore dan Benbasat (1991) mendifinisikan relative advantages adalah

tingkat penggunaan suatu inovasi dianggap lebih baik daripada menggunakan

sistem terdahulu. Disini inovasi berkaitan erat dengan kenyamana dan

kepuasan penggunaan. Mahasiswa merasa nyaman dan puas saat pertama kali

menggunakan Elena sehingga mereka terdorong untuk menggunakan lagi.

Hal ini dapat menggerakan mahasiswa untuk terus menggunakan Elena di

perkuliahan.

Outcome expectations merupakan harapan hasil yang berhubungan

dengan konsekuensi dari perilaku (Compeau dan Higgins, 1995b; Compeau

et al, 19999). Ketika mahasiswa sudah menggunakan Elena, mereka

berharapan tugas mereka menjadi lebih cepat selesai. Disitu mahasiswa

tergerak untuk menggunakan Elena karena mereka memiliki harapan hasil

dari perilaku yang telah mereka lakukan.

Dari penjelasan variabel performance expectancy beserta lima indikator

di dalamnya memiliki pengaruh terhadap niat berperilaku mahasiswa

Fakultas Ekonomi dalam menggunakan Elena sehingga dapat ditarik hipotesi

alternatif pertama:

H1 : Ada pengaruh performance expectancy terhadap behavioral

intention to Use Elena mahasiswa Fakultas Ekonomi.

2.4.2. Pengaruh Effort Expectancy (EE) terhadap Behavioral Intention to Use

Technology (BIUT)

Variabel kedua yang mempengaruhi niat berperilaku dalam

menggunakan teknologi adalah effor expectancy. Teori Venkatesh et al.

(2003) mendefinisikan effort expectancy sebagai tingkat kemudahan dalam

menggunakan sistem. Davis (1989) menyatakan sistem akan diterima apabila

sistem tersebut lebih mudah digunakan. Mahasiswa Fakultas Ekonomi

tergerak untuk menggunakan Elena karena sistem tersebut mudah digunakan.

Teori tesebut didukung dengan hasil penelitian sebelumnya yang dilakukan

oleh (Abdekhoda, Dehnad, Mirsaeed, et al., 2016; Butarbutar, 2017; Nair et

al., 2015; Prakasa, 2016; Shaqrah, 2015).

Indikator pada variabel effort expectancy yang pertama perceived ease

of use yaitu persepsi kemudahan penggunaan dimana berhubungan dengan

kepercayaan seseorang dalam menggunakan suatu sistem tertentu akan

mempermudah usaha yang telah dilakukan. Kepercayaan ini menentukan niat

tingkah laku dan mengarah pada penggunaan sistem secara nyata. Teknologi

informasi yang mudah digunakan juga akan terus dipakai oleh seseorang

sehingga mempengaruhi niat perilaku penggunaan sistem tersebut.

Complexity menjelaskan bahwa semakin kompleks inovasi yang

dilakukan pada suatu teknologi informasi maka semakin rendah tingkat

adopsi dan penerimaan teknologi tersebut. Thompson et al. (1991)

mengemukakan bahwa kompleksitas memiliki pengaruh negatif pada

pemanfaatan teknologi informasi. Dalam hal ini Elena yang diharapakan

dapat membantu pekerjaan yang kompleks menjadi lebih sederhana sehingga

pernyataan instrumen pada indikator ini menjadi positif.

Ease of use menurut Moore dan Benbasat (1991) berkaitan dengan

ukuran kualitas sistem. Sistem yang memiliki kualitas yang baik dengan

kemudahan yang diperoleh ketika mengakses dapat menggerakan mahasiswa

untuk menggunakannya. Elena memiliki kualitas yang baik yang dapat

memudahankan mahasiswa dalam mengakses sistem tersebut. Berbagai fitur

yang ada di dalamnya dapat mendukung perkuliahan menjadi lebih

menyenangkan.

Dari penjelasan variabel effort expectancy beserta tiga indikator di

dalamnya memiliki pengaruh terhadap niat berperilaku mahasiswa Fakultas

Ekonomi dalam menggunakan Elena sehingga dapat ditarik hipotesi alternatif

kedua:

H2 : Ada pengaruh signifikan effort expectancy terhadap behavioral

intention to use technology Elena mahasiswa Fakultas Ekonomi.

2.4.3. Pengaruh Social Influence (SI) terhadap Behavioral Intention to Use

Technology (BIUT) Mahasiswa Fakultas Ekonomi

Social influence sebagai penentu langsung pada niat perilaku

penggunaan yan direpresentasikan sebagai norma subyektif dalam TRA,

TAM2, TPB, dan C-TAM-TPB (Davis et al, 2003). Dalam (Rahmawati,

1997) mengumukanan penelitian yang dilakukan oleh Thompson et al (1991)

menemukan bahwa faktor sosial memiliki pengaruh signifikan terhadap

pemanfaatan komputer. Didukung juga penelitian lain yang dilakukan oleh

(Nair et al., 2015; Sedana, 2010; Thomas & Nurkhin, 2016). Faktor sosial ini

memiliki tiga indikator yang mendukung yaitu subjective norm, social

factors, dan images.

Subjective norm merupakan pandangan seseorang terhadap

kepercayaan orang lain yang akan mempengaruhi niat untuk melakukan atau

tidak melakukan. Dengan kata lain, seseorang percaya dengan orang lain

kemudian termotivasi untuk mematuhi pikirannya antara melakukan atau

tidak melakukan. Hasil penelitian Venkatesh dan Davis menunjukan niat

berperilaku secara bersama-sama ditentukan oleh kegunaan yang dirasakan,

kemudahan penggunaan yang dirasakan, dan norma subyektif.

Indikator social factors akan mempengaruhi niat berperilaku untuk

menggunakan teknologi dikarenakan lingkungan yang bersifat mandatory.

Adanya perintah yang mewajibkan seseorang menggunakan suatu sistem,

membuat seseorang tergerak menggunakan sistem tersebut. Lingkungan yang

bersifat mandatory ini akan menjadi prediktor kuat pada masa awal

menggunakan sistem.

Images atau citra mempengaruh niat berperilaku untuk menggunakan

teknologi. Citra berkaitan dengan Elena yang digunakan sebagai alternatif

pembelajaran dalam inovasi pendidikan. Anggapan itulah yang membuat

Elena sampai saat ini dipakai karena membantu perkuliahan.

Dari penjelasan variabel social influence beserta tiga indikator di

dalamnya memiliki pengaruh terhadap niat berperilaku mahasiswa Fakultas

Ekonomi dalam menggunakan Elena sehingga dapat ditarik hipotesi alternatif

ketiga:

H3 : Ada pengaruh signifikan social influance terhadap behavioral

intention to use technology Elena mahasiswa Fakultas Ekonomi.

2.4.4. Gender Memoderasi Pengaruh Performance Expectancy terhadap

Behavioral Intention to Use Technology

Penelitian (Bendi & Ari, 2014) menemukan bahwa tingkat pengaruh

performance expectancy terhadap behavioral intention lebih tinggi pada

wanita dibandingkan pria. Penemuan ini bertolak belakang dengan sudut

pandang teoris dalam (Davis et al., 2003), dalam teori tersebut ada hubungan

performance expectancy dan behavioral intention yang dimoderasi oleh

gender. Laki-laki cenderung berorientasi pada tugas (Minton & Schneider,

1980). Jadi, performance expectancy yang berfokus pada tugas dan

peningkatan kinerja lebih cenderung menonjol pada laki-laki.

Studi empiris di luar teknologi dan informasi pada (Kirchmeyer, 2002

dan Twenge, 1997) menunjukan gender memiliki dasar psikologi yang kuat

dan relatif abadi namun terbuka untuk berubah dari waktu ke waktu.

Beradasarkan penjelasan yang telah dikemukakan menunjukan gender

memiliki peran yang dapat memperkuat ataupun memperlemah harapan

kinerja terhadap niat berperilaku bagi laki-laki maupun perempuan. Laki-laki

lebih berorientasi pada tugas sehingga peran gender lebih kuat bagi laki-laki.

Tetapi tidak menutup kemungkin gender juga memiliki peran lebih tiggi bagi

perempuan karena sifatnya yang terbuka dan dapat berubah sewaktu waktu

seperti pada penelitian (Wibowo & Ariyanti, 2009) terbukti gender yang

memperkuat variabel independen yang mayoritas pada kelompok perempuan.

Sehingga dapat ditarik hipotesis alternatif keempat dalam penelitian ini

sebagai berikut.

H4: Gender memoderasi pengaruh performance expectancy terhadap

behavioral intention to use technology Elena pada mahasiswa Fakultas

Ekonomi.

2.4.5. Gender Memoderasi Effort Expectancy terhadap Behavioral Intention to

Use Technology

Penelitian oleh (Ghalandari, 2012) menyatakan variabel gender dapat

memainkan peran moderasi antara variabel effort expectancy dan niat

berperilaku menggunakan teknologi. Seperti disebutkan sebelumnya,

perbedaan jenis kelamin diprediksi bisa didorong oleh kognisi terkait dengan

peran gender (Lynott dan McCandless, 2000; Motowidlo, 1982; Wong et al.,

1985). Venkatesh dan Morris (2000) menunjukkan bahwa effort expectancy

lebih menonjol untuk wanita dibandingkan laki-laki. Sama halnya dengan

penelitian (Wibowo & Ariyanti, 2009) gender perempuan lebih berperan

dalam memoderasi pengaruh effort expectancy pada niat berperilaku

menggunakan teknologi.

Herman dkk (2007: 3) menunjukan bahwa gender mempengaruhi

keberadaan sosial dari internet, persepsi kemudahan penggunaan internet

internet dan persepsi manfaat internet. Perempuan memiliki peran yang lebih

tinggi dalam memanfaatkan internet sebagai teknologi informasi.

Berdasarkan pemaparan teori dan penelitian terdahulu, gender memiliki

peran dalam memoderasi pengaruh effort expectancy terhadap behavaioral

intention to use technology dapat ditarik hipotesis alternatif lima.

H5: Gender memoderasi pengaruh effort expectancy terhadap


Ekonomi.

2.4.6. Gender Memoderasi Social Influence terhadap Behavioral Intention to

Use Technology

Teori dari (Davis et al., 2003) menyatakan bahwa wanita cenderung

lebih sensitif terhadap pendapat orang lain. Pengaruh sosial terhadap niat

berperilaku ini akan menjadi lebih menonjol ketika menunggunakan

teknologi baru (Miller, 1976 dan Venkatesh et al, 2000). Penelitian yang

dilakukan oleh (Ghalandari, 2012) memiliki peran dalam memoderasi social

influence terhadap behavioral intention.

Penelitian yang dilakukan oleh (Hofstede & Hofstede, 2005; Venkatesh

& Morris, 2000) menemukan bahwa perempuan lebih bergantung pada

pendapat orang lain dibandingkan dengan laki-laki. Oleh karena itu,

perempuan akan lebih termotivasi oleh tekanan sosial dan kebutuhan

kerjasama daripada laki-laki. Mahasiswa perempuan Fakultas Ekonomi lebih

banyak dibandingkan laki-laki sehingga pengaruh gender ini akan lebih

memberikan dampak pada perempuan dalam social influence. Berdasarkan

pemaparan teori dan penelitian terdahulu, gender memiliki peran dalam

memoderasi pengaruh social influence terhadap behavaioral intention to use

technology dapat ditarik hipotesis alternatif enam:

H6: Gender memoderasi pengaruh social influence terhadap


Ekonomi.

2.4.7. Age Memoderasi Performance Expectancy terhadap Behavioral Intention

to Use Technology

Venkatesh et al. (2003) menjelaskan bahwa usia adalah moderator

penting dalam model UTAUT. Usia dalam organisasi memiliki hubungan

antara harapan kinerja memiliki efek yang lebih kuat pada karyawan muda.

Dalam hal ini karyawan muda lebih terbuka dengan teknologi yang baru

sehingga mereka memanfaatkannya untuk meningkatakan kinerja.

Mahasiswa Fakultas Ekonomi mulai menggunakan Elena kembali pada

tahun 2016. Angkatan 2017 masih pada tahap perkenalan dan adaptasi sistem

kuliah sehingga efek angkatan yang lebih memoderasi dilihat dari segi

pengalaman dan intensitas penggunaan adalah angkat 2015. Berdasarkan

pemaparan teori dan penelitian terdahulu, age memiliki peran dalam

memoderasi pengaruh performance expectancy terhadap behavaioral

intention to use technology dapat ditarik hipotesis alternatif tujuh:

H7: Age memoderasi pengaruh performance expectancy terhadap


Ekonomi.


to Use Technology

Peningkatan usia telah terbukti berhubungan dengan kesulitan dalam

memproses rangsangan kompleks dan mengalokasikan perhatian terhadap

informasi pada pekerjaan (Plude & Hoyer, 1985), yang keduanya mungkin

diperlukan ketika menggunakan sistem perangkat lunak. Penelitian

sebelumnya mendukung gagasan bahwa konstruk yang berkaitan dengan

harapan usaha akan menjadi determinan yang lebih kuat dari niat individu

untuk wanita (Venkatesh & Morris, 2000; Venkatesh et al., 2000) dan untuk

pekerja yang lebih tua (Morris & Venkatesh, 2000).

Mahasiswa Fakultas Ekonomi angkatan 2015 dijadikan sebagai

angkatan usia yang lebih tua memiliki interaksi lebih intens dibandingkan

dengan angkatan 2016 dan 2017. Sajalan dengan penelitian yang dilakukan

oleh (Ghalandari, 2012) usia memainkan peran dalam memoderasi pengaruh

effort expectancy terhadap behavioral intention to use technologi.

Berdasarkan pemaparan teori dan penelitian terdahulu, age memiliki peran

dalam memoderasi pengaruh effort expectancy terhadap behavaioral

intention to use technology dapat ditarik hipotesis alternatif kedelapan:

H8: Age memoderasi pengaruh effort expectancy terhadap behavioral

intention to use technology Elena pada mahasiswa Fakultas Ekonomi.


to Use Technology

Rhodes (1983) menganalisis bahwa pengguna yang lebih tua lebih

meningkat ketika mendapatkan pengaruh sosial. Dalam penelitian (Tarhini,

Hone, & Liu, 2014) menjelaskan Venkatesh et al. (2003) menemukan efek

moderasi usia pada hubungan antara pengaruh sosial seperti norma sosial dan

niat berperilaku, dengan hasil hubungan yang lebih kuat pada pada pengguna

yang lebih tua. Mahasiswa Fakultas Ekonomi angkatan 2015 memiliki

pengalaman yang lebih banyak sehingga pengaruh sosial yang diterimapun

lebih banyak.

Wang et al. (2009) juga menemukan bahwa usia moderasi antara

pengaruh sosial dan niat berperilaku, efeknya lebih kuat pada orang yang

lebih dewasa dalam menggunakan e-learning. Usia juga dapat meningkatkan

pengaruh positif pada pengaruh sosial karena kebutuhan yang lebih besar

untuk bekerja sama, dalam implementasi mahasiswa Fakultas Ekonomi

angkatan 2015 lebih intensitas menggunakan Elena karena keterbutuhan akan

penyelesaian tugas mereka yang lebih banyak. Berdasarkan pemaparan teori

dan penelitian terdahulu, age memiliki peran dalam memoderasi pengaruh

social influence terhadap behavaioral intention to use technology dapat

ditarik hipotesis alternatif kesembilan:

H9: Age memoderasi pengaruh social influence terhadap behavioral

intention to use technology Elena pada mahasiswa Fakultas Ekonomi.

Dari uraian diatas maka didapat dibuatkan gambar kerangka berpikir pada

gambar 2.3 berikut ini:

Gambar 2.2 Kerangka Berpikir

Keterangan :

PE : Performance Expectancy EE : Effort Expectancy SI : Social Influence GEN : Gender AGE : Age BIUT : Behavioral Intention to Use Technology

2.5 Hipotesis Penelitian

Berdasarkan kajian teori dan kerangkan berfikir yang telah diuraikan daitas.

Maka dapat dikembangkann hipotesis penelitian sebagai berikut:

H1 : Ada pengaruh performance expectancy terhadap behavioral intention to use

technology Elena mahasiswa Fakultas Ekonomi.

PE

EE

SI

GEN AGE

BIUT

H1

H5

H4

H3

H2

H8

H7

H6 H9

H2 : Ada pengaruh effort expectancy terhadap behavioral intention to use


H3 : Ada pengaruh social influance terhadap behavioral intention to use technology

Elena mahasiswa Fakultas Ekonomi.

H4 : Gender memoderasi performance expectancy terhadap behavioral intention to

use technology Elena mahasiswa Fakultas Ekonomi.

H5 : Gender memoderasi effort expectancy terhadap behavioral intention to use


H6 : Gender memoderasi social influence terhadap behavioral intention to use


H7 : Age memoderasi performance expectancy terhadap behavioral intention to

use technology Elena mahasiswa Fakultas Ekonomi.

H8 : Age memoderasi effort expectancy terhadap behavioral intention to use


H9 : Age memoderasi social influence terhadap behavioral intention to use technology Elena mahasiswa Fakultas Ekonomi.

Documents

BAB II KAJIAN TEORI 2.1 Kajian Teori 2.1.1 Teori Utama