BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Pengumpulan data 4 ...sekunder. Dimana data primer ini yang diperoleh...

BAB 4

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Pengumpulan data

Pada penelitian ini data yang dikumpulkan yaitu berupa data primer dan data

sekunder. Dimana data primer ini yang diperoleh dari data hasil penyebaran kuisioner

kepada pengguna sistem iformasi Primary Care pada Puskesmas Tualang. Sedangkan data

sekunder didapatkan dari literatur-literatur yang terkait dengan penelitian ini.

4.1.1 Responden

Dimana jumlah populasi dalam penelitian ini adalah pengguna sistem informasi

Primary Care pada Puskesmas Tualang berjumlah 18 responden. Teknik pengambilan

sampel dalam penelitian adalah total sampling. Total sampling adalah teknik pengambilan

sampel dimana jumlah sampel sama dengan populasi (Sugiyono, 2007). Sampling adalah

suatu cara yang ditempuh dengan pengambilan sampel yang benar-benar sesuai dengan

keseluruhan obyek penelitian (Nursalam, 2008). Alasan mengambil total sampling karena

menurut Sugiyono (2007) jumlah populasi yang kurang dari 100 seluruh populasi

dijadikan sampel penelitian semuanya

4.1.2 Deskripsi Karakteristik Responden

Penelitian ini ditujukan kepada pengguna Sistem Informasi Primary Puskesmas

Tualang yang berjumlah 18 orang. Subjek diminta mencheklis bebas dari setiap

pernyataan yang berjumlah 7 instrumen yang digunakan untuk mengukur masing-masing

variabel. Instrumen-instrumen tersebut untuk mengukur variabel Self effecacy (SE),

Kerumitan (C), Keterbatasan Waktu (LT), Kegunan (PU), kemudahan pengguna (PEOU),

intensi (BIU) dan penggunaa teknologi sesungguhnya (ATU). Instrumen penelitian ini

dikembangkan meggunakan skala likert dengan 4 titik dengan menghilangkan jawaban

netral. Skor terendah diberi nilai 1 dan tertinggi diberi nilai 4. Alternatif jawaban yag

tersedia yaitu “Sangat setuju”,”setuju”,”tidak setuju”,”sangat tidak setuju”. Skala likert

ini digunakan karena skala ini dapat mengungkapkan intensitas sikap / prilaku atau

perasaan responden. Hasil pengukuran dari skala likert berupa data interval. Perolehan

data yang dilakukan dan didapatkan dari hasil penyebaran angket disajikan kedalam tabel

sebagai berikut:

Tabel 4.1 Keterangan Angket

Keterangan Jumlah Angket

Angket yang disebar 18

Angket yang kembali 18

Angket yang tidak kembali 0

Angket yag dapat diolah 18

Sumber: Data olahan jawaban responden

4.1.3 Analisa indikator Technology Acceptance Model (TAM)

Indikator-indikator yang digunakan dalam instrumen penelitian ini merupakan

adopsi dari penelitian-penelitian sebelumnya. Indikator tersebut tercantum dalam tabel

4.2

Tabel 4.2 Indikator Technologi Acceptance Model (TAM)

No Variabel Indikator No. Butir

1. Self Efficacy a. Keyakinan pengguna dalam

menemukan informasi pada

sistem informasi Primary Care

1

b. Keyakinan bahwa pengguna

memiliki kemampuan untuk

menggunakan rimary care

2

2. Kerumitan

(Complexity)

a. Penggabungan hasil pekerjaan

dari sistem Primary Care

dengan pekerjaan yang sudah

ada

3

b. Dapat mengetahui dengan jelas

tugas mana yang harus saya

kerjakan

4

c. Resiko kerusakan sistem

primary care dan hilangnya

5

data

3. Keterbatasan waktu

(Lack of Time)

a. Kepadatan mengurus pasien

6

b. Adanya tugas lain yang harus

diselesaikan perawat

7

c. Waktu yang dipelukan perawat

dalam mengentry data pasien

8

4. Kegunaan (Perceived

userfiness)

a. Menggunakan Primary Care

dapat membuat pekerjaan lebih

cepat

9

b. Menggunakan Primary Care

dapat meningkatkan kinerja

10

c. Menggunakan primary care

sangat memudahkan pekerjaan

11

d. Secara keseluruhan primary

care sangat berguna untuk

pekerjaan

12

e. Produltivitas kerja meningkat

dengan menggunakan primary

care

13

f. Pekerjaa mudah terselesaikan 14

5. Kemudahan

penggunaan (perceived

ease of use)

a. Primary care sangat mudah

untuk dioperasikan

15

b. Primary care memudahkan

pekerjaan seperti yang

diharapkan

16

c. Semua menu yang ada lengkap

dan bisa digunakan secara

maksimal

17

d. Primary Care sangat mudah

dpelajari

18

e. Fleksibel interaksi 19

f. Interaksi jelas dan mudah

dimengerti

20

6 Intensi (behavioural

intetion to use)

a. Penggunaan primary care

untuk menyelesaikan pekerjaan

21,22,

b. Rencana pemanfaatan primary

care dimasa depan

23,24

7. Penggunaan teknologi

sesungguhnya (actual

technology use)

a. Penggunaan sesungguhnya 25,26

b. Frekuensi penggunaan 27

c. Kepuasan pengguna 28

Sumber: Data Diolah Kembali

Indikator dari variabel Technolgy Acceptance Model (TAM) diatas sebagai acuan

untuk variabel yang ada di setiap pernyataan kuisioner penelitian yang di sebar pada

pegguna Sistem Informasi Primary Care Pada Puskesmas Tualang yang di sebar secara

langsung.

4.2 Uji coba instrumen

Instrument dalam penelitian ini adalah kuisioner, kuisioner ini akan digunakan

untuk mengumpulkan data, dalam penelitian terlebih dahulu di uji dengan uji validitas

dan reliabilitas. Dimana dalam pengujiannya menggunakan program software SPSS 23

for windows.

4.2.1 Uji validitas

Uji validitas digunakan untuk mengukur sah atau tidaknya suatu kuesioner. Suatu

kuesioner dikatakan valid jika pada kuesioner mampu mengungkapkan sesuatu yang akan

diukur oleh kuesioner tersebut. Pengujian validitas ini menggunakan Pearson Correlation

yaitu dengan cara menghitung korelasi antara nilai yang diperoleh dari pertanyaan-

pertanyaan. Suatu pertanyaan dikatakan valid jika tingkat signifikansinya berada di

bawah 0,05. (Ghozali, 2012: 52). Menurut Sudarmanto (2005), dimana kriteria yang

digunakan atau batas minimum suatu angket atau instrument sebuah bahan tes untuk

dinyatakan valid apabila harga koefisien r hitung ≥ 0,3061 berarti tidak valid. Dimana

tarif signifikan adalah 10% dan jumlah sampelnya 18 Responden

Tabel 4.3 Uji Validitas

Variabel Pernyataan Nilai

Kolerasi

r-Tabel Kesimpulan

Self Effeciacy CE1 0,873 0,468 Valid

CE2 0,888 Valid

Complexity

CP1 0,816 0,468 Valid

CP2 0,568 Valid

Cp3 0,827 Valid

Lack Of Time

LOT1 0,839 0,468 Valid

LOT2 0,564 Valid

LOT3 0,846 Valid

Perceived

Userfullnes

PU1 0,650 0,468 Valid

PU2 0,832 Valid

PU3 0,722 Valid

PU4 0,650 Valid

PU5 0,858 Valid

Perceived Ease

Of Use

PEOU1 0,806 0,468 Valid

PEOU2 0,588 Valid

PEOU3 0,837 Valid

PEOU4 0,588 Valid

PEOU5 0,688 Valid

PEOU6 0,806 Valid

Behaviour BIU1 0,826 0,468 Valid

Intention Use BIU2 0,693 Valid

BIU3 0,663 Valid

BIU4 0,850 Valid

BIU5 0,663 Valid

Actual Technology

Use

ATU1 0,676 0,468 Valid

ATU2 0,729 Valid

ATU3 0,697 Valid

ATU4 0,815 Valid

Berdasarkan hasil yang tertera pada tabel 4.3, keseluruhan penyataan memiliki

nilai korelasi (r-hitung) diatas (r-Tabel) untuk n=18 yaitu 0,468. Jadi semua penyataan

dinyatakan valid. Dari tabel diatas telah dibuktikan bahwa uji validitas dari variabel yang

ada diatas yang telah dihitung menggunakan Statiscticaal Program For Social Science

(SPSS) For Windows.

4.2.2 Uji Reabilitas

Selain harus valid, instrumen yang digunakan dalam penelitian juga harus

reliabel. Sebuah instrumen dikatakan reliabel apabila menunjukkan ketetapan atau

kejengan dalam proses pengukuran. (Mulyatiningsih dkk,2013) dalam saras 2016. Dalam

penelitian ini digunakan pengujian reliabilitas instrumen secara internal dengan rumus

alpha crobach. Rumus alpha crobach digunakan karena instrumen berupa angket yang

skornya bukan 1 dan 0 (lestari.2013) dalam Saras, 2016.

Nilai Koefisien alpha crobach minimal 0,600 untuk menyatakan bahwa sebuah

instrumen adalah reliabel (Murti, 2011) dalam Saras, 2016. Perhitungan nilai reliabilitas

instrumen dibantu dengan perangkat lunak Statiscticaal Program For Social Science

(SPSS) For Windows. Hasil perhitungan nilai koefisien alpha crobach dapat dilihat pada

tabel 4.4

Tabel 4.4 Uji Reliabilitas

Variabel Pernyataan alpha crobach Nilai alpha Kesimpulan

Self Effeciacy CE1

0,710 0,600 Reliable

CE2 Reliable

Complexity C1

0,600 0,600 Reliable

C2 Reliable

C3 Reliable

Lack Of Time

LOT1

0,631 0,600

Reliable

LOT2 Reliable

LOT3 Reliable

Perceived

Userfullnes

PU1

0,799 0,600

Reliable

PU2 Reliable

PU3 Reliable

PU4 Reliable

PU5 Reliable

Perceived Ease

Of Use

PEOU1

0,815 0,600

Reliable

PEOU2 Reliable

PEOU3 Reliable

PEOU4 Reliable

PEOU5 Reliable

PEOU6 Reliable

Behaviour

Intention Use

BIU1

0,795 0,600

Reliable

BIU2 Reliable

BIU3 Reliable

BIU4 Reliable

BIU5 Reliable

Actual C Use

ATU1

0,690 0,600

Reliable

ATU2 Reliable

ATU3 Reliable

ATU4 Reliable

Sumber: Data diolah Tahun 2019

Berdasarkan tabel diatas, dapat diketahui bahwa setiap item pernyataan

adalah reliabel sesuai pengukuran dengan standarisasi Cronbach Alpha, nilai

lebih besar dari 0,60 semua hasil uji reliabilitas dari setiap variabel diatas yang

telah dihitung dengan SPSS.

4.3 Teknik Analisis Data

Teknik analisis data yang digunakan meliputi statistik deskriptif dan

statistik inferensial. Statistik deskriptif digunakan untuk mendapatkan gambaran

tentang obyek yang diteliti sebagaimana adanya, sedangkan statistik inferensial

digunakan untuk menarik kesimpulan. Statistik deskriptif memberi gambaran

mengenai objek yang diteliti melalui ukuran pemusatan data (mean, median dan

modus), ukuran penyebaran data (standar deviasi, varian dan maksimum

minimum). Untuk menarik kesimpulan, digunakan statistik inferensial berupa

analisis jalur (path analysis). Sebelum melakukan analisis jalur, perlu dibuat

struktur lengkap atau diagram jalur secara keseluruhan, memecah struktur lengkap

menjadi 4 substruktur jalur berdasarkan variabel dependen yang terlibat serta

melakukan uji prasyarat analisis jalur. Terdapat 4 uji prasyarat yaitu uji

normalitas, uji linearitas, uji homoskedastisitas dan uji multikolinearitas.

Untuk menguji hipotesis yang telah dirumuskan, ada 3 tahap yang

dilakukan. Tahap-tahap tersebut dilakukan berdasarkan substruktur jalur yang

telah dibuat sebelumnya. Ketiga tahap tersebut adalah: (1) Menentukan pengaruh

secara simultan, (2) Menentukan koefisien jalur dan (3) Menguji kemaknaan atau

signifikansi koefisien jalur. Dari ketiga tahap tersebut kemudian dijadikan acuan

untuk menjawab hipotesis. Telah disebutkan sebelumnya pada subbab Hipotesis

Penelitian di Bab II, menyatakan bahwa terdapat 10 hipotesis yang masing-

masing terdapat Ho dan Ha. Ho menyatakan bahwa tidak terdapat pengaruh

signifikan variabel independen terhadap variabel dependennya, sedangkan Ha

menyatakan bahwa antara variabel independen dan dependennya terdapat

pengaruh yang signifikan. Kriteria penerimaan atau penolakan Ho dapat dilihat

dari hasil menguji kemaknaan koefisien jalur yang menggunakan uji signifikansi

t. Ho ditolak jika nilai signifikansi t hasil perhitungan < 0,05, yang artinya

terdapat pengaruh yang signifikan.

Dari hasil rekapitulasi jawaban responden terhadap jawaban pernyataan yang

telah diolah dengan menggunakan IBM SPSS Statistic 23, Keseluruhan data yang

diperoleh dinyatakan layak untuk analisis. Data tersebut kemudian diolah menggunakan

software SPSS dan Microsoft Excel. Analisis deskriptif yang disajikan berupa mean,

median, modus, nilai maksimum, nilai minimum, standar deviasi. Deskripsi masing-

masing variabel dijelaskan sebagai berikut.

4.3.1 Self-Efficacy

Dari jawaban 18 responden didapat jawaban responden atau pernyataan mengenai

variabel kepercayaan terhadap sistem dapat dilihat pada tabel dibawah ini sebagai berikut.

Tabel 4.5 Hasil Pernyataan Variabel Self Efficacy

Variabel

Frekuensi

Total

STS TS TT S ST

SE1 0,00% 0,00% 5,56% 55,56% 38,89% 100%

SE2 0,00% 0,00% 33,33% 33,33% 33,33% 100%

Berdasarkan tabel diatas menunjukan bahwa jawaban responden mengenai

penyataan SE1 yaitu “Keyakinan pengguna dalam menemukan informasi” Hasilnya

adalah yang menjawab sangat tidak setuju 0%, menjawab tidak setuju 0%, menjawab

ragu 5,56%, menjawab setuju 55,56%, menjawab sangat setuju 38,89%. Dari hasil

jawaban responden tersebut lebih dominan menjawab setuju terhadap pernyataan SE

Jawaban responden mengenai penyataan SE2 yaitu “Keyakinan bahwa pengguna

memiliki kemampuan untuk menggunakan primary care”. Hasilnya adalah yang

menjawab sangat tidak setuju 0%, menjawab tidak setuju 0%, menjawab ragu 33,33%,

menjawab setuju 33,33%, menjawab sangat setuju 33,33%. Dari hasil jawaban responden

persentase jawaban netral, setuju dan sangat setuju sama.

4.3.2 Complexity

Dari jawaban 18 responden, didapat jawaban responden atau pernyataan mengenai

variabel kerumitan dapat dilihat pada tabel dibawah.

Tabel 4.6 Hasil Pernyataan Variabel Complexity

Variabel

Frekuensi

Total

STS TS TT S ST

C1 0,00% 0,00% 33,33% 44,44% 22,22% 100%

C2 0,00% 0,00% 22,22% 61,11% 16,67% 100%

C3 0,00% 0,00% 38,89% 38,89% 22,22% 100%


penyataan C1 yaitu “Penggabungan hasil pekerjaan dari sistem Primary Care dengan

pekerjaan yang sudah ada” Hasilnya adalah yang menjawab sangat tidak setuju 0%,

menjawab tidak setuju 0%, menjawab ragu 33,33%, menjawab setuju 44,44%, menjawab

sangat setuju 22,22%. Dari hasil jawaban responden tersebut lebih dominan menjawab

setuju terhadap pernyataan C1

Jawaban responden mengenai penyataan C2 yaitu “Dapat mengetahui dengan jelas

tugas mana yang harus saya kerjakan”. Hasilnya adalah yang menjawab sangat tidak

setuju 0%, menjawab tidak setuju 0%, menjawab ragu 22,22%, menjawab setuju 62,89%,

menjawab sangat setuju 16,67%. Dari hasil jawaban responden tersebut lebih dominan

setuju terhadap pernyataan C2.

Jawaban responden mengenai penyataan C3 yaitu “Resiko kerusakan sistem

primary care dan hilangnya data”. Hasilnya adalah yang menjawab sangat tidak setuju

0%, menjawab tidak setuju 0%, menjawab ragu 38,89%, menjawab setuju 38,89%,


antara ragu-ragu dan setuju.

4.3.3 Lack of Time


variabel Keterbatasan waktu dapat dilihat pada tabel dibawah.

Tabel 4.7 Hasil Pernyataan Variabel Lack Of Time

Variabel

Frekuensi

Total STS TS TT S SS

LOT1 0,00% 0,00% 16,67% 38,89% 44,44% 100%

LOT2 0,00% 0,00% 16,67% 38,89% 44,44% 100%

LOT3 0,00% 27,78% 44,44% 27,78% 0,00% 100%


penyataan LOT1 yaitu “Kepadatan mengurus pasien” Hasilnya adalah yang menjawab

sangat tidak setuju 0%, menjawab tidak setuju 0%, menjawab ragu 16,67%, menjawab

setuju 38,89%, menjawab sangat setuju 44,44%. Dari hasil jawaban responden tersebut

lebih dominan menjawab sangat setuju terhadap pernyataan LOT1

Jawaban responden mengenai penyataan LOT2 yaitu “Adanya tugas lain yang

harus diselesaikan perawat”. Hasilnya adalah yang menjawab sangat tidak setuju 0%,



sangat setuju terhadap pernyataan LOT2.

Jawaban responden mengenai penyataan LOT33 yaitu “Waktu yang dipelukan

perawat dalam mengentry data pasien”. Hasilnya adalah yang menjawab sangat tidak

setuju 0%, menjawab tidak setuju 27,78%, menjawab ragu 44,44%, menjawab setuju

27,78%, menjawab sangat setuju 0%. Dari hasil jawaban responden tersebut lebih

dominan dengan ragu-ragu terhadap pernyataan LOT3.

4.3.4 Perceived userfiness


variabel Kegunaan dapat dilihat pada tabel dibawah.

Tabel 4.8 Hasil Pernyataan Variabel Perceived Userfulness

Variabel

Frekuensi

Total STS TS TT S ST

PU1 0,00% 0,00% 11,11% 38,89% 50,00% 100%

PU2 0,00% 27,78% 38,89% 33,33% 0,00% 100%

PU3 0,00% 61,11% 16,67% 22,22% 0,00% 100%

PU4 0,00% 0,00% 22,22% 44,44% 33,33% 100%

PU5 0,00% 27,78% 27,78% 44,44% 0,00% 100%


penyataan PU1 yaitu “Menggunakan Primary Care dapat membuat pekerjaan lebih cepat”

Hasilnya adalah yang menjawab sangat tidak setuju 0%, menjawab tidak setuju 0%,

menjawab ragu 11,11%, menjawab setuju 38,89%, menjawab sangat setuju 50,00%. Dari

hasil jawaban responden tersebut lebih dominan menjawab sangat setuju terhadap

pernyataan PU1

Jawaban responden mengenai penyataan PU2 yaitu “Menggunakan primary care

sangat memudahkan pekerjaan”. Hasilnya adalah yang menjawab sangat tidak setuju 0%,

menjawab tidak setuju 27,78%, menjawab ragu 38,89%, menjawab setuju 33.33%,

menjawab sangat setuju 0%. Dari hasil jawaban responden tersebut lebih dominan

menjawab setuju terhadap pernyataan PU2

Jawaban responden mengenai penyataan PU3 yaitu “Produktivitas kerja meningkat

dengan menggunakan primary care”. Hasilnya adalah yang menjawab sangat tidak setuju

0%, menjawab tidak setuju 61,11%, menjawab ragu 16,67%, menjawab setuju 22,22%,

menjawab sangat setuju 0%. Dari hasil jawaban responden tersebut lebih dominan dengan

Tidak setuju terhadap pernyataan PU3

Jawaban responden mengenai penyataan PU4 yaitu “Menggunakan primary care

sangat memudahkan pekerjaan”. Hasilnya adalah yang menjawab sangat tidak setuju 0%,


sangat setuju 33,33%. Dari hasil jawaban responden tersebut lebih dominan dengan setuju

terhadap pernyataan PU4

Jawaban responden mengenai penyataan PU5 yaitu “Produltivitas kerja meningkat

dengan menggunakan primary care ”. Hasilnya adalah yang menjawab sangat tidak setuju


menjawab sangat setuju 0%. Dari hasil jawaban responden tersebut lebih dominan dengan

setuju terhadap pernyataan PU5

4.3.5. perceived ease of use


variabel Kemudaha Penggunaan dapat dilihat pada tabel dibawah.

Tabel 4.9 Hasil Pernyataan Variabel Perceived Ease Of Use

Variabel

Frekuensi

Total

STS TS TT S ST

PEOU1 0,00% 0,00% 11,11% 38,89% 50,00% 100%

PEOU2 0,00% 11,11% 33,33% 44,44% 11,11% 100%

PEOU3 0,00% 0,00% 33,33% 22,22% 44,44% 100%

PEOU4 0,00% 0,00% 33,33% 44,44% 22,22% 100%

PEOU5 0,00% 0,00% 38,89% 61,11% 0,00% 100%

PEOU6 0,00% 0,00% 5,56% 27,78% 66,67% 100%


penyataan PEOU 1 yaitu “Primary care sangat mudah untuk dioperasikan” Hasilnya

adalah yang menjawab sangat tidak setuju 0%, menjawab tidak setuju 0%, menjawab

ragu 11,11%, menjawab setuju 38,89%, menjawab sangat setuju 50,00%. Dari hasil

jawaban responden tersebut lebih dominan menjawab sangat setuju terhadap pernyataan

PEOU

Jawaban responden mengenai penyataan PEOU2 yaitu “Primary care memudahkan

pekerjaan seperti yang diharapkan”. Hasilnya adalah yang menjawab sangat tidak setuju



menjawab setuju terhadap pernyataan PEOU2

Jawaban responden mengenai penyataan PEOU3 yaitu “Semua menu yang ada

lengkap dan bisa digunakan secara maksimal”. Hasilnya adalah yang menjawab sangat

tidak setuju 0%, menjawab tidak setuju 0%, menjawab ragu 33,33%, menjawab setuju

22,22%, menjawab sangat setuju 44,44%. Dari hasil jawaban responden tersebut lebih

dominan menjawab angat setuju terhadap pernyataan PEOU3

Jawaban responden mengenai penyataan PEOU4 yaitu “Primary Care sangat

mudah dipelajari”. Hasilnya adalah yang menjawab sangat tidak setuju 0%, menjawab

tidak setuju 0%, menjawab ragu 33,33%, menjawab setuju 44,44%, menjawab sangat

setuju 22,22%. Dari hasil jawaban responden tersebut lebih dominan menjawab setuju

terhadap pernyataan PEOU4

Jawaban responden mengenai penyataan PEOU5 yaitu “Fleksibel interaksi”.


menjawab ragu 38,89%, menjawab setuju 61,11%, menjawab sangat setuju 0%. Dari

hasil jawaban responden tersebut lebih dominan dengan setuju terhadap pernyataan

PEOU5

Jawaban responden mengenai penyataan PEOU6 yaitu “Interaksi jelas dan mudah

dimengerti”. Hasilnya adalah yang menjawab sangat tidak setuju 0%, menjawab tidak

setuju 0%, menjawab ragu 5,56%, menjawab setuju 27,78%, menjawab sangat setuju

66,67%. Dari hasil jawaban responden tersebut lebih dominan menjawab sangat setuju

terhadap PEOU6

4.3.6 behavioural intetion to use


variabel intensi dapat dilihat pada tabel dibawah.

Tabel 4.10 Hasil Pernyataan Variabel Behaviour Intention to Use

Variabel

Frekuensi

Total

STS TS TT S ST

BIU1 0,00% 0,00% 22,22% 66,67% 11,11% 100%

BIU2 0,00% 0,00% 5,56% 55,56% 38,89% 100%

BIU3 0,00% 0,00% 5,56% 61,11% 33,33% 100%

BIU4 0,00% 5,56% 44,44% 27,78% 22,22% 100%

BIU5 0,00% 0,00% 33,33% 27,78% 38,89% 100%


penyataan BIU1 yaitu “Penggunaan primary care untuk menyelesaikan pekerjaan”



hasil jawaban responden tersebut lebih dominan menjawab setuju terhadap pernyataan

BIU1

Jawaban responden mengenai penyataan BIU2 yaitu “Penggunaan primary care

untuk menyelesaikan pekerjaan”. Hasilnya adalah yang menjawab sangat tidak setuju 0%,



setuju terhadap pernyataan BIU2

Jawaban responden mengenai penyataan PEOU3 yaitu “Penggunaan primary care

untuk menyelesaikan pekerjaan”. Hasilnya adalah yang menjawab sangat tidak setuju 0%,


sangat setuju 33,33%. Dari hasil jawaban responden tersebut lebih dominan menjaw

setuju terhadap pernyataan BIU3

Jawaban responden mengenai penyataan BIU4 yaitu “Rencana pemanfaatan

primary care dimasa depan”. Hasilnya adalah yang menjawab sangat tidak setuju 0%,

menjawab tidak setuju 5,56%, menjawab ragu 44,44%, menjawab setuju 27,78%,


menjawab ragu terhadap pernyataan BIU4

Jawaban responden mengenai penyataan BIU5 yaitu “Rencana pemanfaatan

primary care dimasa depan”. Hasilnya adalah yang menjawab sangat tidak setuju 0%,



ragu terhadap pernyataan BIU5

4.3.7 Actual technology use


variabel penggunaan technology sesungguhnya dapat dilihat pada tabel dibawah.

Tabel 4.11 Hasil Peryataan Variabel Actual Technology Use

Variabel

Frekuensi

Total

STS TS TT S ST

ATU1 0,00% 22,22% 22,22% 38,89% 16,67% 100%

ATU2 0,00% 0,00% 44,44% 22,22% 33,33% 100%

ATU3 0,00% 11,11% 16,67% 22,22% 50,00% 100%

ATU4 5,56% 50,00% 16,67% 27,78% 0,00% 100%


penyataan ATU1 yaitu “Penggunaan sesungguhnya” Hasilnya adalah yang menjawab

sangat tidak setuju 0%, menjawab tidak setuju 22,22%, menjawab ragu 22,22%,

menjawab setuju 38,89%, menjawab sangat setuju 16,67%. Dari hasil jawaban responden

tersebut lebih dominan menjawab setuju terhadap pernyataan ATU1

Jawaban responden mengenai penyataan ATU2 yaitu “Penggunaan sesungguhnya”.



hasil jawaban responden tersebut lebih dominan menjawab dengan ragu terhadap

pernyataan ATU2

Jawaban responden mengenai penyataan ATU3 yaitu “Frekuensi penggunaan”.

Hasilnya adalah yang menjawab sangat tidak setuju 0%, menjawab tidak setuju 11,11%,


hasil jawaban responden tersebut lebih dominan menjawab sangat setuju terhadap

pernyataan ATU3

Jawaban responden mengenai penyataan ATU4 yaitu “Kepuasan pengguna”.

Hasilnya adalah yang menjawab sangat tidak setuju 5,56%, menjawab tidak setuju

50.00%, menjawab ragu 16,67%, menjawab setuju 27,78%, menjawab sangat setuju 0%.

Dari hasil jawaban responden tersebut lebih dominan menjawab sangat setuju terhadap

pernyataan ATU4

4.4 Pengujian Prasyarat Analisis

Sebelum dilakukan uji prasyarat analisis, perlu dibuat persamaan

substruktur berdasarkan struktur lengkapnya. Untuk mempermudah penulisan

persamaan maka setiap variabel diberi nama dengan X1, X2, X3, X4, X5, X6 dan

Y seperti tertera pada Gambar berikut.

Gambar 4.1 Model Variabel (Sumber: saras,2016)

Bagan struktur lengkap pada Gambar di atas dapat dibagi menjadi 4 substruktur.

Terdapat 4 substruktur karena dalam struktur lengkap terdapat 4 variabel dependen, yaitu

variabel-variabel yang dikenai anak panah. Rincian variabel dependen dan independen

pada setiap substruktur dijelaskan pada Tabel di bawah ini.

Tabel 4.13 Rincian Persamaan variabel

Variabel Dependen Variabel independen

Peggunaan teknologi sesungguhnya (Y) Keterbatasan waktu (X3)

Intensi (X6)

Intensi (X6) Keterbatasan waktu (X3)

Kegunaan (X4)

Kemudahan penggunaan

(X5)

Kemudahan penggunaan (X5) Kerumitan (X1)

Self efficacy (X2)

Kegunaan (X4) Kerumitan (X1)

Self Efficacy (X2)

Kemudahan penggunaan

(x5)

Rincian variabel tersebut dapat dijadikan acuan untuk membuat diagram jalur

yang nantinya akan digunakan pula pada pengujian hipotesis. Diagram-diagram jalur

yang dapat dibuat divisualisasikan pada Gambar 4.2 di bawah ini.

Gambar 4.2 Lack Of Time (X3) dan Behavioral Intention to Use (X6) terhadap

Actual Use (Y)

Dilihat dari gambar 4.2 sumbu Y merupakan variabel bebas (dependent). X3 dan

X6 Merupakan Variabel independen. Diagram jalur berikutnya dapat dilihat pada gambar

berikut ini.

Gambar 4.3 Lack Of time (X3), Perceived Userfullness (X4) dan perceive ease of

use (X5) terhadap Behavioral Intention Use (X6)

Dilihat dari gambar 4.3 Sumbu X6 merupakan variabel dependent (variabel

bebas) dan sumbu X3,X4 dan X5 merupakan sumbu independent. Diagram jalur

berikutnya dapat dilihat dari gambar berikut.

Gambar 4.4 Complexity (X1) dan Self Efficiecy (X2) terhadap Perceived Ease Of

Use (X5)

Dilihat dari gambar 4.4 variabel dependen yaitu X5 dan variabel independent

nya terdiri X1 dan X2. Diagram jalur berikutnya dapat dilihat dari gambar berikut ini.

Gambar 4.5 Complexity (X1), Self Effeciecy (X2) dan Perceeived Ease Of Use (X5)

terhadap Perceived Userfulness (X4)

Dilihat dari gambar 4.5 sumbu X4 merupakan variabel dependent (Variabel bebas)

dan variabel independent yaitu X1, X2 dan X5 Sebelum digunakan untuk pengujian

hipotesis, substruktur menjadi dasar untuk melakukan uji prasyarat analisis jalur.

Terdapat 4 uji yang digunakan yaitu Uji normalitas, uji linearitas, uji homoskedastisitas

dan uji multikolinearitas.

4.4.1 Uji Normalitas

Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah residu data yang digunakan

berdistribusi normal atau tidak. Dalam penelitian ini pengujian normalitas dilakukan pada

setiap substruktur dengan melakukan uji One-sample Kolmogorov-Smirnov pada variabel

Unstandarized Residual. Apabila nilai signifikansi (asymp. Sig) menunjukkan nilai lebih

kecil dari taraf signifikansi (0,05) maka residual tidak berdistribusi normal, sedangkan

apabila nilai signifikansi lebih besar dari taraf signifikansi (0,05) maka residual

dinyatakan berdistribusi normal. Berikut adalah hasil pengujian normalitas dapat dilihat

pada tabel 4.14

Tabel. 4.14 hasil pengujian normalitas

Variabel Taraf Signifikan Nilai Signifikan Kesimpulan

Lack Of Time

(X3) dan Behavioral

Intention to Use (X6)

terhadap Actual Use

(Y)

0,05 0,200 Normal

Lack Of time (X3),

Perceived Userfullness

(X4) dan perceive ease

of use (X5) terhadap

Behavioral Intention

Use (X6)

0,05 0,200 Normal

Complexity (X1) dan

Self Efficiecy (X2)

terhadap Perceived

Ease Of Use (X5)

0,05 0,069 Normal

Complexity (X1), Self

Effeciecy (X2) dan 0,05 0,200 Normal

Perceeived Ease Of Use

(X5) terhadap

Perceived Userfulness

(X4)

Berdasarkan Tabel 4.14, hasil perhitungan setiap substruktur menunjukkan nilai

signifikansi lebih besar dari 0,05 untuk semua substruktur. Artinya, residu data semua

substruktur dinyatakan berdistribusi berdistribusi normal.

4.4.2 Uji Linearitas

Uji linearitas dilakukan untuk mengetahui apakah setiap pasangan variabel

memiliki hubungan yang linear atau tidak. Dasar pengambilan keputusan dalam ujian

linear terdapat 2 cara yaitu dengan cara membandingkan nilai signifikan (Sig) dengan

0,05, dengan catatan jika nilai Deviation from linearity Sig > 0,05 maka ada hubungan

yang linear secara signifikan antara variabel independent dengan variabel dependent.

Namun jika nilai Deviation from linearity Sig < 0,05 maka tidak akan ada hubungan yang

linear secarasignifikan antara variabel independen dengan variabel dependent.

Cara yang kedua yaitu membandingkan nilai F hitung dengan F tabel, dengan

catatan jika nilai F hitung < F tabel maka ada hubungan yang linear secara signifikan

antara variabel independent. Namun jika F hitung > F tabel maka, tidak akan ada

hubungan yang linear secarasignifikan antara variabel independen dengan variabel

dependent.

Dalam penelitian ini, uji linearitas menggunakan 2 pengambilan keputusan dalam

uji linear yaitu dengan membandingkan nilai signifikan (Sig) dengan 0,05 dalam setiap

substruktur dan membandingkan nilai F hitung dengan F tabel. Hasil uji Linearitas dapat

dilihat pada tabel berikut ini

Tabel 4.15 hasil Uji Linearitas

Substruktur Taraf

Signifikan

Nilai

Signifikan

F Tabel F Hitung

Lack Of Time (X3)

dan Behavioral

Intention to Use (X6)

terhadap Actual Use

0,05 0,999 3,20 0,033

(Y)

Lack Of time (X3),

Perceived

Userfullness (X4)

dan perceive ease of

use (X5) terhadap

Behavioral Intention

Use (X6)

0,05 0,295 3,11 1,390

Complexity (X1) dan

Self Efficiecy (X2)

terhadap Perceived

Ease Of Use (X5)

0,05 0,574 3,20 0,797

Complexity (X1),

Self Effeciecy (X2)

dan Perceeived Ease

Of Use (X5)

terhadap Perceived

Userfulness (X4)

0,05 0,910 3,20 0,288

Berdasarkan Tabel 4.15 Lack Of Time (X3) dan Behavioral Intention to Use (X6)

terhadap Actual Use (Y) Nilai Devation From Linearity Sig adalah 0,999 lebih besar dari

0,05 maka dapat disimpulkan bahwa hubungan linear secara signifikan antara variabel

independent dengan variabel dependent. Berdasarkan Nilai F dilihat dari hasil yang

diperoleh nilai F hitung adalah 0,033 < F tabel 3,20. Karena nilai F hitung lebih kecil di

bandingkan nilai F tabel maka dapat disimpulkan hubungan linear secara signifikan

antara variabel independent dengan variabel dependent

Nilai F Tabel harus berpedoman dari nilai F tabel yang di cari dengan rumus df .

berikut ini merupakan tabel distribustion Nilai Tabel F (0,05)

Tabel 4.16 Nilai Tabel F

1 2 3 4 5

z1 161 200 216 225 230

2 18,5 19,0 19,2 19,2 19,3

3 10,1 9,55 9,28 9,12 9,01

4 7,71 6,94 6,59 6,39 6,26

5 6,61 5,79 5,41 5,19 5,05

6 5,99 5,14 4,76 4,53 4,39

7 5,59 4,74 4,35 4,12 3,97

8 5,32 4,46 4,07 3,84 4,69

9 5,12 4,26 3,86 3,36 3,48

10 4,96 4,10 3,71 3,63 3,33

11 4,84 3,98 3,59 3,48 3,20

12 4,75 4,89 3,49 3,36 3,11

13 4,67 3,81 3,41 3,26 3,03

14 4,60 3,74 3,34 3,13 3,96

15 4,54 3,68 3,29 3,06 2,90

Uji linearitas dilakukan dengan melihat pola grafik matrix scatter pada hubungan

antara variabel-variabel independen dan dependen dalam setiap substruktur. Apabila garis

yang dibentuk dari pencaran titik memiliki kemiringan maka dapat dikatakan pasangan

variabel memiliki hubungan yang linear. Sebaliknya, apabila garis yang dibentuk dari

pencaran titik tidak memiliki kemiringan maka dapat dinyatakan bahwa pasangan

variabel tidak memiliki hubungan linear. Berikut adalah gambar matrik scatter Lack Of

Time (X3) dan Behavioral Intention to Use (X6) terhadap Actual Use (Y)

Gambar 4.6 Grafik Matriks scatter Lack Of Time (X3) dan Behavioral Intention to Use

(X6) terhadap Actual Use (Y)

Dilihat dari Gambar 4.6 Hubungan antara X3 dengan sumbu Y adalah Linear

berpengaruh positif dan hubungan antara X6 Linear dan berpengaruh positif

Dilihat dari gambar 4.6 Nilai Devation From Linearity Sig adalah 0,295 lebih

besar dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa hubungan linear secara signifikan antara

variabel independent dengan variabel dependent. Berdasarkan Nilai F dilihat dari hasil

yang diperoleh nilai F hitung adalah 1,39 < F tabel 3,11. Karena nilai F hitung lebih kecil

di bandingkan nilai F tabel maka dapat disimpulkan hubungan linear secara signifikan

antara variabel independent dengan variabel dependent. Berikut adalah gambar Grafik

Matriks scatter Lack Of time (X3), Perceived Userfullness (X4) dan perceive ease of use

(X5) terhadap Behavioral Intention Use (X6)dapat dilihat pada gambar 4.7

Gambar 4.7 Grafik Matriks scatter Lack Of time (X3), Perceived Userfullness (X4) dan

perceive ease of use (X5) terhadap Behavioral Intention Use (X6)

Output Complexity (X1) dan Self Efficiecy (X2) terhadap Perceived Ease Of Use

(X5) Nilai Devation From Linearity Sig adalah 0,574 lebih besar dari 0,05 maka dapat

disimpulkan bahwa hubungan linear secara signifikan antara variabel independent

dengan variabel dependent. Berdasarkan Nilai F dilihat dari hasil yang diperoleh nilai F

hitung adalah 0,797 < F tabel 3,20. Karena nilai F hitung lebih kecil di bandingkan nilai

F tabel maka dapat disimpulkan hubungan linear secara signifikan antara variabel

independent dengan variabel dependent

Gambar 4.8 Grafik Matriks scatter Complexity (X1) dan Self Efficiecy (X2) terhadap

Perceived Ease Of Use (X5)

Selanjutnya Complexity (X1), Self Effeciecy (X2) dan Perceeived Ease Of Use

(X5) terhadap Perceived Userfulness (X4) Nilai Devation From Linearity Sig adalah

0,910 lebih besar dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa hubungan linear secara

signifikan antara variabel independent dengan variabel dependent.

Berdasarkan Nilai F dilihat dari hasil yang diperoleh nilai F hitung adalah 0,288

< F tabel 3,20. Karena nilai F hitung lebih kecil di bandingkan nilai F tabel maka dapat

disimpulkan hubungan linear secara signifikan antara variabel independent dengan

variabel dependent

Gambar 4.6 Grafik Matriks scatter Complexity (X1), Self Effeciecy (X2) dan Perceeived

Ease Of Use (X5) terhadap Perceived Userfulness (X4)

Berikut ini adalah tabel yang menjelaskan Grafik Matriks scatter berdasarkan

variabel dapat dilihat pada tabel 4.17

Tabel 4.17 Detail Interpretasi Grafik Matriks scatter setiap substruktur

Variabel Hipotesis

Pasangan Variabel

Hubungan

Dependen Independen Positif /

Negatif

Lack Of Time

(X3) dan

Behavioral

Intention to

Use (X6)

terhadap Actual

Use (Y)

H8

Penggunaan

Teknology

Sesungguhnya

(Y)

Inyensi (X6) Posotif

H10 Keterbatasan

Waktu (X3)

Positif

Lack Of time

(X3), Perceived

H6 Intensi (X6)

Kegunaan (X4) Positif

H7 Kemudahan Negatif

Userfullness

(X4) dan

perceive ease

of use (X5)

terhadap

Behavioral

Intention Use

(X6)

Penggunaan

(X5)

H9 Keterbatasan

waktu (X3)

Positif

Complexity

(X1) dan Self

Efficiecy (X2)

terhadap

Perceived Ease

Of Use (X5)

H2 Kemudahan

penggunaan

(X5)

Kerumitan (X1) Positif

H4 Self Efficacy

(X2)

Positif

Complexity

(X1), Self

Effeciecy (X2)

dan Perceeived

Ease Of Use

(X5) terhadap

Perceived

Userfulness

(X4)

H1

Kegunaan (x4)

Kerumitan (X1) Positif

H3 Self Efficacy

(X2)

Positif

H5 Kemudahan

Penggunaan

(X5)

Positif

4.4.3 Uji Heteroskedastisitas

Salah satu cara mendeteksi ada tidaknya gejala Heteroskedastisitas dalam model

regresi adalah dengan melakukan uji glejser, prinsip kerja uji Heteroskedastisitas

menggunakan uji glejser ini adalah dengan cara meregresikan variabel indipendent

terhadap nilai aabsolute residual. Dasar pengambilan keputusan uji Heteroskedastisitas

adalah jika nilai Signifikan (Sig) lebih besar dari 0,05, maka kesimpulannya tidak terjadi

gejala Heteroskedastisitas dalam model regresi, jika nilai Signifikan (Sig) lebih kecil

maka kesimpulannya terjadi gejala Heteroskedastisitas dalam model regresi. Hasil Uji

Heteroskedastisitas pada penelitian ini dapat diliihat pada tabel berikut.

Tabel 4.18 Hasil uji Heteroskedastisitas

Variabel

Pasangan Variabel

Taraf Sig Nilai Sig

Dependen Independen

Lack Of Time

(X3) dan

Behavioral

Intention to

Use (X6)

terhadap Actual

Use (Y)

Penggunaan

Teknology

Sesungguhnya

(Y)

Intensi (X6) 0,05 1,000

Keterbatasan

Waktu (X3) 0,05 1,000

Lack Of time

(X3), Perceived

Userfullness

(X4) dan

perceive ease

of use (X5)

terhadap

Behavioral

Intention Use

(X6)

Kegunaan (X4) 0,05 1,000

Intensi (X6)

Kemudahan

Penggunaan

(X5)

0,05 1,000

Keterbatasan

waktu (X3) 0,05 1,000

Complexity

(X1) dan Self

Efficiecy (X2)

terhadap

Perceived Ease

Of Use (X5)

Kemudahan

penggunaan

(X5)

Kerumitan (X1) 0,05 1,000

Self Efficacy

(X2) 0,05 1,000

Complexity

(X1), Self

Effeciecy (X2)

dan Perceeived

Ease Of Use

(X5) terhadap

Perceived

Kerumitan (X1) 0,05 1,000

Kegunaan (x4) Self Efficacy

(X2)

0,05 1,000

Kemudahan

Penggunaan

0,05 1,000

Userfulness

(X4)

(X5)

4.4.4 Uji Multikulinearitas

Uji multikolinearitas dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya hubungan linear

antara satu variabel bebas dan variabel bebas yang lainnya dalam satu substruktur

(Sudarmanto, 2005 dalam saras,2016). Persamaan regresi yang memenuhi syarat adalah

tidak ada hubungan linear antar variabel bebas atau tidak terjadi multikolinearitas.

Apabila nilai Tolerance lebih besar dari 0,1 dan nilai VIF (Variance Inflation Factor)

lebih kecil dari 10 maka dapat dikatakan tidak terjadi multikolinearitas dalam substruktur

jalur. Hasil uji multikolinearitas setiap substruktur 1 dapat dilihat pada tabel berikut ini.

Tabel 4.19 Hasi Uji Multikolinieritas Lack Of Time (X3) dan Behavioral Intention to Use

(X6) terhadap Actual Use (Y)

Multikolinieritas Collinearity Statistic

Tolerance VIF

Intensi (X6) 834 1,199

Lock Of Time (X3) 834 1,199

Berdasarkan tabel diatas maka diketahui untuk masing-masing variabel X6 dan

X3 memiliki nilai tolerance > 0,1 maka tidak terjadi multikolinieritas dan nilai VIF 1,970

< 10, maka tidak terjadi persoalan multikolinieritas diantara variabel bebas. Jika dilihat

dari keseluruhan model dalam penelitian inin tidak terdapat persoalan multikolinieritas.

Tabel 4.20 Hasi Uji Multikolinieritas Lack Of time (X3), Perceived Userfullness (X4)

dan perceive ease of use (X5) terhadap Behavioral Intention Use (X6)


Tolerance VIF

Kegunaan (X4) 0,909 1,101

Kemudahan Penggunaan

(X5)

0,903 1,108

Keterbatasan waktu (X3) 0,902 1,018

Berdasarkan tabel diatas maka diketahui untuk masing-masing variabel X3, X4,

X5 memiliki nilai tolerance > 0,1 maka tidak terjadi multikolinieritas dan nilai VIF < 10,

maka tidak terjadi persoalan multikolinieritas diantara variabel bebas. Jika dilihat dari

keseluruhan model dalam penelitian ini tidak terdapat persoalan multikolinieritas.

Tabel 4.21 Hasi Uji Multikolinieritas Complexity (X1) dan Self Efficiecy (X2) terhadap

Perceived Ease Of Use (X5)


Tolerance VIF

Kerumitan (X1) 0,686 1,458

Self Efficacy (X2) 0,686 1,458

Berdasarkan tabel diatas maka diketahui untuk masing-masing variabel X1, dan

X2 memiliki nilai tolerance > 0,1 maka tidak terjadi multikolinieritas dan nilai VIF < 10,

maka tidak terjadi persoalan multikolinieritas diantara variabel bebas. Jika dilihat dari

keseluruhan model dalam penelitian ini tidak terdapat persoalan multikolinieritas.

Tabel 4.22 Hasi Uji Multikolinieritas Complexity (X1), Self Effeciecy (X2) dan

Perceeived Ease Of Use (X5) terhadap Perceived Userfulness (X4)


Tolerance VIF

Kerumitan (X1) 0,625 1,600

Self Efficacy (X2) 0,547 1,829

Kemudahan Penggunaan

(X5)

0,565 1,769

Berdasarkan tabel diatas maka diketahui untuk masing-masing variabel X1,

X2 dan X5 memiliki nilai tolerance > 0,1 maka tidak terjadi multikolinieritas dan

nilai VIF < 10, maka tidak terjadi persoalan multikolinieritas diantara variabel bebas.

Jika dilihat dari keseluruhan model dalam penelitian ini tidak terdapat persoalan

multikolinieritas.

4.5 Pengujian Hipotesis

Penelitian ini bertujuan untuk menguji apakah variabel kerumitan, self-efficacy

dan keterbatasan waktu dapat memprediksi dan menjelaskan penggunaan sesungguhnya

Primary care oleh pengguna di Puskesmas Tualang melalui variabel-variabel TAM.

Dalam melakukakan pengujian hipotesis terdapat beberapa tahapan yaitu (1) Menentukan

pengaruh secara simultan (2) Menentukan koefision jalur.

4.5.1 Menentukan pengaruh secara simultan

Dalam menentukan pengaruh secara simultan dapat dilihat dari nilai R square

pada tabel Model Summary hasil analisis regresi setiap substruktur. Pengaruh simultan

juga perlu diuji apakah pengaruhnya signifikan (bermakna) atau tidak menggunakan nilai

F. Nilai F dapat diperoleh dari tabel ANOVA hasil analisis regresi setiap substruktur.

Dalam pengambilan keputusan penentuan signifikan atau tidaknya pengaruh simultan

dilakukan dengan cara membandingkan nilai Fhitung (dalam tabel ANOVA) dengan nilai

Ftabel. Apabila nilai Fhitung ≥ Ftabel, maka dapat dikatakan pada setiap variabel jalur

terdapat pengaruh signifikan dan positif variabel-variabel independen terhadap variabel

dependen secara simultan (bersamaan). Nilai R2, nilai Fhitung dan nilai Ftabel dapat

dilihat pada tabel berikut ini.

Tabel.4.23 Rangkuman Nilai Fhitung, Ftabel dan R2 Setiap Substruktur Jalur

Substruktur Pasangan Variabel

R2 Fhitung Ftabel keterangan

Dependen Independen

Lack Of Time

(X3) dan

Behavioral

Intention to

Use (X6)

terhadap

Actual Use

(Y)

Penggunaan

Teknology

Sesungguhnya

(Y)

Intensi (X6)

0,711 0,917 0.311 Fhitung >

Ftabel

Keterbatasan

Waktu (X3)

Lack Of time

(X3),

Perceived

Userfullness

(X4) dan

Intensi (X6)

Kegunaan

(X4)

0,296 0,758 0,291 Fhitung >

Ftabel Kemudahan

Penggunaan

(X5)

perceive ease

of use (X5)

terhadap

Behavioral

Intention Use

(X6)

Keterbatasan

waktu (X3)

Complexity

(X1) dan Self

Efficiecy

(X2) terhadap

Perceived

Ease Of Use

(X5)

Kemudahan

penggunaan

(X5)

Kerumitan

(X1)

0,424 0,320 0,304 Fhitung >

Ftabel

Self Efficacy

(X2)

Complexity

(X1), Self

Effeciecy

(X2) dan

Perceeived

Ease Of Use

(X5) terhadap

Perceived

Userfulness

(X4)

Kegunaan (x4)

Kerumitan

(X1)

0,073 0,488 0,311 Fhitung >

Ftabel

Self Efficacy

(X2)

Kemudahan

Penggunaan

(X5)

Berdasarkan Tabel 4.23 hasil uji linear regresi seluruh substruktur menunjukkan

nilah Fhitung > Ftabel sehingga dapat dikatakan bahwa terdapat pengaruh yang positif dan

signifikan variabel-variabel independen terhadap variabel dependennya untuk setiap

substruktur jalur. Mengacu pada perolehan nilai R2 serta Fhitung, maka pengaruh

variabel-variabel independen terhadap variabel dependen pada setiap substruktur jalur

secara simultan adalah sebagai berikut: (1) keterbatasan waktu dan intensi secara simultan

berpengaruh signifikan terhadap penggunaan teknologi sesungguhnya dengan determinasi

sebesar 71,1%, (2) keterbatasan waktu, kegunaan dan kemudahan penggunaan secara

simultan berpengaruh signifikan terhadap intensi dengan determinasi sebesar 29,6%, (3)

kerumitan dan self-efficacy secara simultan berpengaruh signifikan terhadap kemudahan

penggunaan dengan determinasi sebesar 42,6 serta (4) kerumitan, self-efficacy dan

kemudahan penggunaan secara simultan berpengaruh signifikan terhadap kegunaan

dengan determinasi sebesar 7,3%.

4.5.2 Menentukan koefisien Jalur

Teknik ini digunakan untuk menguji besarnya sumbangan (kontribusi) yang

ditunjukkan oleh koefisien jalur dari hubungan kausal anatar variabel. Nilai koefisien

jalur menunjukkan besarnya pengaruh langsung dari variabel terhadap variabel lain bila

pengaruh-pengaruh lain sudah diperhitungkan (Sudaryono,2011 dalam saras 2016).

Koefisien jalur dilambangkan dengan simbol “p” merupakan nilai koefisien regresi (beta)

yang sudah dalam bentuk standar. Dalam SPSS, nilai p ditentukan menggunakan nilai

standardized coefficients beta pada tabel Coefficients hasil dari analisis regresi setiap

substruktur. Nilai koefisien jalur masing-masing substruktur dapat diliahat pada Tabel

4.24.

Tabel 4.24. hasil uji koefisien jalur

Substruktur Pasangan Variabel

Symbol Nilai

Koefisien Dependen Independen

Lack Of

Time (X3)

dan

Behavioral

Intention to

Use (X6)

terhadap

Actual Use

(Y)

Penggunaan

Teknology

Sesungguhnya (Y)

Intensi (X6) Pyx6 0,397

Keterbatasan

Waktu (X3) Pyx3 0,099

Lack Of

time (X3),

Perceived

Userfullnes

(X4) dan

perceive

ease of use

(X5)

terhadap

Intensi (X6)

Kegunaan (X4) Px6x4 0,222

Kemudahan

Penggunaan (X5) Px6x5 -0,008

Keterbatasan

waktu (X3) Px6x3 -0,090

Behavioral

Intention

Use (X6)

Complexity

(X1) dan

Self

Efficiecy

(X2)

terhadap

Perceived

Ease Of Use

(X5)

Kemudahan

penggunaan (X5) Kerumitan (X1) Px5x1 0,283

Self Efficacy (X2) Px5x2 0,458

Complexity

(X1), Self

Effeciecy

(X2) dan

Perceeived

Ease Of Use

(X5)

terhadap

Perceived

Userfulness

(X4)

Kegunaan (x4)

Kerumitan (X1) Px4x1 0,032

Self Efficacy (X2) Px4x2 0,215

Kemudahan

Penggunaan (X5) Px4x5 0,074

Berdasarkan Tabel 4.24 seluruh pasangan variabel menunjukkan pengaruh yang

positif kecuali untuk pasangan variabel intensi dengan kemudahan penggunaan yang

memiliki pengaruh negatif. Berikut ini adalah gambar visual kofisien alur dapat dilihat

pada gambar 4.7

Gambar 4.7 Visual koefisien jalur

4.5.3 Menentukan Kemaknaan Koefisien Jalur

Besarnya koefisien jalur yang diperoleh hanya menunjukkan besarnya nilai

pengaruh antarvariabel. Sedangkan untuk menentukan apakah nilai pengaruh tersebut

signifikan atau tidak digunakanlah pengujian menggunakan nilai signifikansi t

(Sudarmanto, 2005 dalam Saras,2016) Nilai signifikansi t yang diperoleh dari tabel

Coefficients hasil analisis regresi. Koefisien jalur dinyatakan signifikan apabila nilai

signifikansi t kurang dari 0,05. Hasil perhitungan nilai signifikansi t serta kondisinya

dirangkum pada Tabel 4.25

Tabel 4.25 hasil uji signifikan t

Substruktur

Pasangan Variabel

Sig t Kondisi Kesimpulan

Dependen Independen

Lack Of

Time (X3)

dan

Behavioral

Intention to

Penggunaan

Teknology

Sesungguhnya

(Y)

Intensi (X6) 1,570 > 0,05 Tdk

Signifikan

Keterbatasan

Waktu (X3) 0,391 >0,05

Tdk

Signifikan

Use (X6)

terhadap

Actual Use

(Y)

Lack Of

time (X3),

Perceived

Userfullnes

(X4) dan

perceive

ease of use

(X5)

terhadap

Behavioral

Intention

Use (X6)

Intensi (X6)

Kegunaan (X4) -0,030 <0,05 Signifikan

Kemudahan

Penggunaan (X5) 0,815 >0,05

Tdk

Signifikan

Keterbatasan waktu

(X3) -0,346 <0,05 Signifikan

Complexity

(X1) dan

Self

Efficiecy

(X2)

terhadap

Perceived

Ease Of Use

(X5)

Kemudahan

penggunaan (X5) Kerumitan (X1) 1,206 >0,05 Tdk

Signifikan

Self Efficacy (X2) 1,954 >0,05 Tdk

Signifikan

Complexity

(X1), Self

Effeciecy

(X2) dan

Perceeived

Ease Of Use

(X5)

terhadap

Perceived

Userfulness

Kegunaan (x4)

Kerumitan (X1) 0,922 <0,05 Signifikan

Self Efficacy (X2) 0,545 >0,05 Tdk

Signifikan

Kemudahan

Penggunaan (X5) 0,831 >0,05

Tdk

Signifikan

(X4)

Dilihat dari tabel 4.25 dapat dijadikan acuan untuk hipotesis yang telah

dirumuskan. Jawaban dari hipotesis – hipotesis penelitian akan di jelaskan pada tabel

berikut ini.

Tabel 4.26 Jawaban Hipotesis penelitian

No Hipotesis Keterangan

H1

Ho Kerumitan tidak mempunyai pengaruh

signifikan terhadap kegunaan Ho diterima

Ha Kerumitan mempunyai pengaruh signifikan

terhadap kegunaan

H2

Ho Kerumitan tidak mempunyai pengaruh

signifikan terhadap kemudahan penggunaan Ho diterima

Ha Kerumitan mempunyai pengaruh signifikan

terhadap kemudahan penggunaan

H3

Ho self-efficacy tidak mempunyai pengaruh

signifikan terhadap kegunaan Ho diterima

Ha self-efficacy mempunyai pengaruh signifikan

terhadap kegunaan

H4

Ho self-efficacy tidak mempunyai pengaruh signifikan

terhadap kemudahan penggunaan Ho diterima

Ha self-efficacy mempunyai pengaruh signifikan

terhadap kemudahan penggunaan

H5

Ho Kemudahan penggunaan tidak mempunyai

pengaruh sihnifikan terhadap kegunaan Ho di terima

Ha Kemudahan pengguna mempunyai pengaru

signifikan terhadap kegunaan

H6

Ho Kegunaan tidak mempunyai pengaruh signifikan

terhadap intensi Ho ditolak

Ha Kegunaan mempunyai pengaruh signifikan

terhadap intensi

H7 Ho Kemudahan penggunaan tidak mempunyai Ho diterima

pengaruh signifikan terhadap intensi

Ha Kemudahan penggunaan mempunyai pengaruh

signifikan terhadap intensi

H8

Ho Intensi tidak mempunyai pengaruh signifikan

terhadap penggunaan teknologi sesungguhnya Ho diterima

Ha Intensi mempunyai pengaruh signifikan

terhadap penggunaan teknologi sesungguhnya

H9

Ho Keterbatasan waktu tidak mempunyai

pengaruh signifikan terhadap intensi Ho ditolak

Ha Keterbatasan waktu mempunyai pengaruh

signifikan terhadap intensi

H10

Ho Keterbatasan waktu tidak mempunyai pengaruh

signifikan terhadap penggunaan teknologi

sesungguhnya Ho diterima

Ha Keterbatasan waktu mempunyai pengaruh

signifikan terhadap penggunaan teknologi

sesungguhnya

4.5.3 Pembahsan hasil penelitian

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah faktor self-efficacy, kerumitan

dan keterbatasan waktu berpengaruh terhadap penggunaan Primary Care Oleh

penggunanya pada Puskesmas Tualang melalui beberapa variabel dalam kerangka dari

teori Technology Acceptance Model (TAM). Faktor-faktor asli dalam teori TAM yang

terlibat dalam penelitian ini ada 4 faktor yaitu kegunaan, kemudahan penggunaan, intensi

serta penggunaan teknologi sesungguhnya. Sedangkan 3 faktor yang telah disebutkan di

atas merupakan faktor eksternal sebagai perluasan dari teori TAM dan juga merupakan

fokus permasalahan dalam penelitian ini.

Untuk menjawab rumusan masalah dan mencapai tujuan penelitian ini, maka

dibentuklah model hubungan antarvariabel yang terkait. Masing-masing hubungan

antarvariabel akan membentuk hipotesis apakah terdapat hubungan yang signifikan antara

satu variabel bebas dan satu variabel terikat. Model hubungan tersebut yang terdiri dari

variabel asli TAM serta variabel eksternalnya akan menjadi dasar analisis data, yaitu

struktur lengkap. Struktur lengkap yang ada belum dapat dianalisis langsung karena

terdiri dari 4 variabel dependen, sehingga perlu dipecah kembali menjadi 4 substruktur

jalur yang akan dibahas satu per satu di bawah ini.

3.5.3.1 Lack Of Time (X3) dan Behavioral Intention to Use (X6) terhadap Actual

Use (Y)

Terdiri dari satu variabel dependen yaitu Actual Technology to Use (Y) serta 2

variabel independen yaitu Lack Of Time (X3) dan Behavioran Intention Use (X6).

Substruktur 1 juga digunakan untuk menjawab 2 hipotesis, yaitu Hipotesis 8 dan

Hipotesis 10. Secara simultan, intensi dan keterbatasan waktu berpengatuh terhadap

penggunaan primary care sebesar 71,1%. Nilai tersebut diambil dari nilai R2 hasil analisis

regresi. Kemaknaan pengaruh simultan diuji menggunakan nilai F hasil perhitungan

(Fhitung) yang kemudian dibandingkan dengan nilai Ftabel dengan taraf signifikansi

0,05. Pengaruh simultan dinyatakan signifikan jika nilai Fhitung ≥ Ftabel. Untuk

substruktur 1, nilai Fhitung adalah 0,917 sedangkan nilai Ftabel adalah 0,311. Maka dapat

ditarik kesimpulan bahwa secara simultan variabel intensi dan keterbatasan waktu

berpengaruh signifikan terhadap penggunaan.

Secara parsial dapat melihat hasil koefisien jalur yang diambil dari nilai

standardized coefficients beta pada analisis regresi. Variabel intensi berpengaruh pada

penggunaan teknologi sesungguhnya sebesar 0,397. Sedangkan variabel keterbatasan

waktu berpengaruh pada penggunaan teknologi sesungguhnya sebesar 0,099. Masing-

masing koefisien jalur perlu diuji apakah signifikan atau tidak menggunakan uji

signifikansi t. Koefisien jalur dinyatakan signifikan apabila nilai signifikansi t hasil

perhitungan lebih kecil dari taraf signifikansi yaitu 0,05. Berdasarkan analisis tersebut,

diperoleh hasil signifikansi t untuk pengaruh intensi pada penggunaan adalah 1,570 dan

niilai siginifikansi t untuk pengaruh keterbatasan waktu pada penggunaan adalah 0,391.

Maka dapat ditarik kesimpulan bahwa Ho pada Hipotesis 8 diterima dan Ho pada

Hipotesis 10 diterima.

3.5.3.2 Lack Of time (X3), Perceived Userfullness (X4) dan perceive ease of use (X5)

terhadap Behavioral Intention Use (X6)

Terdiri dari satu variabel dependen yaitu Behavioral Intention to Use (X6) dan 3

variabel independen yaitu Lack Of Time (X3), Perceived Userfulness (X4) dan Perceived

Ease Of Use (X5). Pada Substruktur 2 juga digunakan untuk menjawab 3 hipotesis, yaitu

Hipotesis 9, Hipotesis 6 dan Hipotesis 7.

Secara simultan kegunaan, kemudahan penggunaan dan keterbatasan waktu

secara simultan berpengaruh terhadap intensi sebesar 29,6%. Nilai tersebut diambil dari

nilai R2 hasil analisis. Kemaknaan pengaruh simultan diuji menggunakan nilai F hasil

perhitungan (Fhitung) yang kemudian dibandingkan dengan nilai Ftabel dengan taraf

signifikansi 0,05. Pengaruh simultan dinyatakan signifikan jika nilai Fhitung ≥ Ftabel.

Untuk substruktur 2, nilai Fhitung adalah 0,758 sedangkan nilai Ftabel adalah 0,291.

Maka dapat ditarik kesimpulan bahwa secara simultan variabel kegunaan, kemudahan dan

keterbatasan waktu berpengaruh signifikan terhadap intensi.


standardized coefficients beta pada analisis regresi. Variabel keterbatasan waktu

berpengaruh terhadap intensi sebesar 0,222, variabel kegunaan berpengaruh terhadap

intensi sebesar -0,008 serta variabel kemudahan penggunaan berpengaruh terhadap

intensi sebesar 0,090. Masing-masing koefisien jalur perlu diuji apakah signifikan atau

tidak menggunakan uji signifikansi t. Koefisien jalur dinyatakan signifikan apabila nilai

signifikansi t hasil perhitungan lebih kecil dari taraf signifikansi yaitu 0,05. Berdasarkan

analisis tersebut diperoleh nilai signifikansi t untuk pengaruh keterbatasan waktu terhadap

intensi sebesar -m0,346, untuk pengaruh kegunaan terhadap intensi sebesar -0,030

sedangkan untuk pengaruh kemudahan penggunaan terhadap intensi sebesar 0,805. Maka

dapat ditarik kesimpulan yaitu Ho pada Hipotesis 6 dan hipotesis 9 ditolak, Ho pada

Hipotesis 7 diterima. Kesimpulan tersebut menjelaskan makna sebagai berikut: (1)

penolakan pada Ho pada Hipotesis 6 dan hipotesis 9 menunjukkan bahwa keterbatasan

waktu dan kegunaan mempunyai pengaruh signifikan terhadap intensi.

3.5.3.3. Complexity (X1) dan Self Efficiecy (X2) terhadap Perceived Ease Of Use

(X5)

Terdiri dari satu variabel dependen yaitu Perceived Ease Of Use (X5) serta 2

variabel independen yaitu Complexity (X1) dan self-efficacy (X2). Substruktur 3 juga

digunakan untuk menjawab 2 hipotesis, yaitu Hipotesis 2 dan Hipotesis 4.

Secara simultan, Complexity dan self-efficacy secara simultan berpengaruh

terhadap kemudahan penggunaan sebesar 42,4%. Nilai tersebut diambil dari nilai R2 hasil

analisis regresi. Kemaknaan pengaruh simultan diuji menggunakan nilai F hasil

perhitungan (Fhitung) yang kemudian dibandingkan dengan nilai Ftabel dengan taraf

signifikansi 0,05. Pengaruh simultan dinyatakan signifikan jika nilai Fhitung ≥ Ftabel.

Untuk substruktur 3, nilai Fhitung adalah 0,320 sedangkan nilai Ftabel adalah 0,304.

Maka dapat ditarik kesimpulan bahwa secara simultan, variabel kerumitan dan self-

efficacy berpengaruh signifikan terhadap kemudahan penggunaan.


standardized coefficients beta pada analisis regresi. Variabel kerumitan berpengaruh

terhadap kemudahan penggunaan sebesar 0,283 dan variabel self-efficacy berpengaruh

terhadap kemudahan penggunaan sebesar 0,458. Masing-masing koefisien jalur perlu

diuji apakah signifikan atau tidak menggunakan uji signifikansi t. Koefisien jalur

dinyatakan signifikan apabila nilai signifikansi t hasil perhitungan lebih kecil dari taraf

signifikansi yaitu 0,05. Berdasarkan analisis tersebut, diperoleh hasil signifikansi t untuk

pengaruh kerumitan terhadap kemudahan penggunaan adalah 1,206 dan hasil signifkansi

untuk pengaruh self-efficacy terhadap kemudahan penggunaan adalah 1,954. Maka dapat

ditarik kesimpulan yaitu Ho pada Hipotesis 2 diterima dan Ho pada Hipotesis 4 diterima.

3.5.3.4 Complexity (X1), Self Effeciecy (X2) dan Perceeived Ease Of Use (X5)

terhadap Perceived Userfulness (X4)

Terdiri dari satu variabel dependen yaitu Perceived Userfulness (X4) serta 3

variabel independen yaitu Complexity (X1), self-efficacy (X2) dan perceived Ease Of Use

(X5). Substruktur 4 juga digunakan untuk menjawab 3 hipotesis, yaitu hipotesis 1 (H1),

hipotesis 3 (H3) dan hipotesis 5 (H5).

Secara simultan kerumitan, self-efficacy dan kemudahan penggunaan

secara simultan berpengaruh terhadap kegunaan sebesar 7,3%. Nilai tersebut

diambil dari nilai R2 hasil analisis regresi. Kemaknaan pengaruh simultan diuji

menggunakan nilai F hasil perhitungan (Fhitung) yang kemudian dibandingkan

dengan nilai Ftabel dengan taraf signifikansi 0,05. Pengaruh simultan dinyatakan

signifikan jika nilai Fhitung ≥ Ftabel. Untuk substruktur 4 nilai Fhitung adalah

0,488 sedangkan nilai Ftabel adalah 0,311. Maka dapat disimpulkan bahwa secara

simultan variabel kerumitan, self-efficacy dan kemudahan penggunaan

berpengaruh terhadap kegunaan secara signifikan.


standardized coefficients beta pada analisis regresi. Variabel kerumitan berpengaruh

terhadap kegunaan sebesar 0,032, variabel self-efficacy terhadap kegunaan sebesar 0,215

dan kemudahan penggunaan berpengaruh terhadap kegunaan sebesar 0,074. Masing-

masing koefisien jalur perlu diuji apakah signifikan atau tidak menggunakan uji

signifikansi t. Koefisien jalur dinyatakan signifikan apabila nilai signifikansi t hasil

perhitungan lebih kecil dari taraf signifikansi yaitu 0,05. Berdasarkan analisis tersebut,

diperoleh hasil perhitungan signifikansi t untuk pengaruh kerumitan terhadap kegunaan

sebesar 0922, nilai signifikansi t untuk pengaruh self-efficacy terhadap kegunaan sebesar

0,545 sedangkan nilai signifikansi t untuk pengaruh kemudahan penggunaan terhadap

kegunaan sebesar 0,831. Maka dapat ditarik kesimpulan yaitu Ho pada H1 ditolak, Ho

pada Hipotesis 3 diterima dan Ho pada Hipotesis 5 diterima.

Dari pembahasan menyeluruh, terdapat 8 hipotesis yang Ho-nya diterima dan 2

hipotesis yang Ho-nya ditolak. Terdapat beberapa alasan mengapa hipotesis yang telah

diajukan tidak terbukti. Secara teori, hubungan antarfaktor sebisa mungkin disusun sesuai

dengan teori yang ada dan didukung oleh penelitian yang relevan.

Selaras dengan rumusan masalah dan tujuan penelitian, hasil penelitian

menunjukkan bahwa self-efficacy dan kerumitan berpengaruh secara tidak langsung

terhadap penggunaan Primary Care oleh pengguna Puskesmas Tualang melalui faktor

kegunaan, kemudahan penggunaan dan intensi. Sedangkan faktor keterbatasan waktu

berpengaruh secara langsung terhadap penggunaan Primary Care secara tidak langsung

melalui faktor intensi. Faktor-faktor yang menjadi perantara pengaruh tidak langsung

merupakan faktor dalam kerangka Technology Acceptance Model (TAM).

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Pengumpulan data 4 ...sekunder. Dimana data primer ini yang diperoleh...

Documents

Transcript of BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Pengumpulan data 4 ...sekunder. Dimana data primer ini yang diperoleh...