HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.1 Gambaran Umum

Bab ini membahas mengenai pengolahan data untuk pengujian hasil penyebaran kuesioner, profil responden, statistik deskriptif, dan pengujian hipotesis serta pembahasannya. Perusahaan yang dijadikan objek dalam penelitian ini adalah Perbankan Syariah di Kota Binjai yang terdiri dari; Bank Syariah Mandiri, Bank Negara Indonesia BNI Syariah, Bank Sumut Syariah, Bank Rakyat Indonesia BRI Syariah dan Bank Muamalat. Responden yang ambil dalam penelitian ini adalah Banking Staff; terdiri dari Teller Bank, Customer Service, Back Office, Account Manager dan Relationship Manager, yang menggunakan teknologi informasi dalam melaksanakan tugas. peneliti menggunakan metode survei yaitu dengan melakukan penyebaran kuesioner. Penyebaran kuesioner dimulai dari awal Juni 2016 hingga Agustus 2016. Lamanya proses penyebaran dan pengempulan kuisioner karena menunggu izin dari masing-masing Kantor Cabang Bank yang menjadi objek penelitian. Bank- bank Syariah yang terdapat di Kota Binjai adalah Kantor Cabang Pembantu KCP sehingga untuk proses izin melakukan penelitian harus terlebih dahulu mendapatkan izin dari Kantor Cabang Pusat masing-masing yang berada di Kota Medan dan kesibukan masing-masing banking staff yang berbeda-beda, serta dalam menjelang Hari Raya Idul fitri 1437 H tingginya arus transaksi dari nasabah yang diprioritaskan terlebih dahulu dan peneliti diminta agar dilanjutkan kembali Universitas Sumatera Utara lagi setelah Hari Raya Idul Fitri 1437 H. Dalam melakukan penetilian, peneliti datang langsung ke Perbankan Syariah yang berada di Kota Binjai. Sebanyak 35 Kuisioner disebarkan kepada Banking Staff; terdiri dari Teller Bank, Customer Service, Back Office, Account Manager dan Relationship Manager. Dalam pengembalian kuisioner, sebanyak 32 kuisioner dikembalikan kepada peneliti. Setelah diperiksa terdapat dua kuesioner yang tidak dapat digunakan karena terdapat data yang tidak diisi lengkap dan terdapat bias dan Tiga kuesioner tidak dapat dikumpulkan karena tidak adanya pejabat yang berwenang. Dengan demikian tingkat pengembalian kuesioner responden rate dalam penelitian ini adalah 91.43 dan kuesioner yang dapat diolah adalah sebanyak 30 kuesioner atau sebesar 85.71 sebagai sampel dalam penelitian ini. Tabel 4.1 Distribusi dan Pengembalian Kuesioner Uraian Jumlah Kuesioner yang dibagikan 35 Kuesioner yang tidak dikembalikan Kuesioner yang dikembalikan Tingkat Pengembalian 3 32 91,43 Kuesioner yang digugurkan 2 Kuesiner yang siap digunakan Response rate 30 85.71 Sumber : Data primer yang diolah Universitas Sumatera Utara

4.2 Profil Responden

Profil responden mengambarkan data karakteristik dari responden yang diukur dengan skala nominal yang menunjukkan besarnya nilai frekuensi absolut dan persentasenya. Adapun komposisi responden pada penelitian ini terdiri dari komposisi berdasarkan jenis kelamin, umur, pendidikan terakhir, jabatan, masa jabatan, dan lama penggunaan sistem informasi berbasis teknologi berupa komputer. Diketahui dari 30 kuesioner sebanyak 10 orang atau 33,3 adalah responden laki-laki dan 20 orang atau 66,7 responden adalah perempuan. Mayoritas pendidikan akhir S1 sebanyak 24 orang atau 80. Secara keseluruhan, sebanyak 76,7 responden telah bekerja diatas 3 tiga tahun. Semua responden atau 100 telah menggunakan Teknologi Informasi lebih dari 3 tahun. Dengan tingkat penggunaan Teknologi Informasi sebanyak 63,3 perhari dan 60 perminggunya, hal ini dapat diketahui hampir semua responden sudah menggunakan teknologi informasi pada kehidupan sehari-hari. Sehingga dalam pemggunaan Teknologi Insormasi sudah dapat di katahan mahir. Profil responden dapat dilihat secara lengkap pada Tabel 4.2 berikut : Tabel 4.2 Profil Responden pada Demografi Jumlah dan Proporsi Jenis Kelamin • Laki-laki • Perempuan 10 33,3 20 66,7 Universitas Sumatera Utara Jabatan Posisi • Teller • Customer Service • Back Office • Account Manager • Relation Manager 7 23,3 6 20 8 26,7 5 16,7 4 13,3 Umur • 20 Tahun • 20 - 30 Tahun • 31 - 40 Tahun • 41 - 50 Tahun • 50 Tahun 0 0,0 24 80 6 20 0 0,0 0 0,0 Pendidikan Terakhir • SMA • D3 • S1 • S2 0 0,0 7 23,3 23 76,6 0 0,0 Lama Bekerja • 1 tahun • 1 – 3 tahun • 3 tahun 0 0,0 7 23,3 23 76,7 Pengalaman Penggunaan TI • 1 tahun • 1 – 3 tahun • 3 tahun 0 0,0 0 0,0 30 100 Tingkat Lama Pemakaian TI dalam 1 Hari • 1 Jam • 1 Jam • 2 Jam 0 0,0 0 0,0 0 0,0 Universitas Sumatera Utara • 3 Jam • 4 Jam • 5 Jam • 6 Jam 1 3,3 3 10,0 7 23,3 19 63,3 Tingkat Lama Pemakaian TI dalam 1 Minggu • 5 Jam • 5 Jam • 10 Jam • 15 Jam • 20 Jam • 25 Jam • 30 Jam 0 0,0 1 3,3 0 0,0 0 0,0 3 10,0 8 26,7 18 60,0 Sumber : Data primer yang diolah Dari penjabaran profil responden diatas, dapat disimpulkan bahwa keseluruhan responden telah cukup berpendidikan dan pengalaman untuk memahami kondisi dalam lingkungan kerjanya.

4.3 Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif menggambarkan tentang ringkasan data-data penelitian seperti jumlah sampel yang diolah, nilai akumulasi paling tinggi dari masing- masing jawaban responden pada tiap variabel nilai maksimum, nilai akumulasi paling rendah dari masing-masing jawaban responden pada tiap variabel nilai minimum, nilai mean rata-rata dari keseluruhan jawaban responden pada tiap variabel serta standard deviation standar deviasi untuk menilai tingkat dispersi atau persebaran rata-rata atas jawaban responden. Pada dasarnya pengukuran ini dibutuhkan karena mampu menggambarkan pemusatan nilai-nilai observasi Universitas Sumatera Utara sampel sehingga mempermudah pengamatan. Pengukuran statistik sampel pada penelitian ini menggunakan program Partial Least SquaresPLS dengan software SmartPLS3. Variabel yang diujikan dalam penelitian ini adalah Sikap, Norma Subjektif, Minat dan Perilaku. Tabel 4.3 Statistik Deskriptif – Variabel pada Kota Binjai Variabel N Nilai Minimum Nilai Maksimum Mean Standar Deviasi Sikap X1 30 20 35 33.37 3.2 Norma Subjektif X2 30 62 91 87.47 7.04 Minat Y1 30 48 57 54.67 2.4 Perlaku Aktual Y2 30 6 14 13.2 1.61 Hasil pengolahan statistik deskriptif menunjukkan responden sebanyak 30 orang. Jumlah pertanyaan untuk masing-masing variabel yaitu 5 buah pertanyaan untuk variabel Sikap, 13 buah pertanyaan untuk variabel Norma Subjektif, 8 buah pertanyaan untuk variabel Minat, dan 2 buah pertanyaan untuk variabel Perlaku Aktual. Pada Tabel 4.3 diatas dapat dilihat bahwa jawaban responden untuk variabel Sikap memiliki nilai mean 33.37, nilai minimum 20, dan nilai maksimum 35. Sedangkan standar deviasinya sebesar 3.2 yaitu 8.75 dari nilai mean yang berarti variasi jawaban responden yang cukup rendah. Universitas Sumatera Utara Jawaban responden atas variabel Norma Subjektif menunjukkan nilai mean 87.47, nilai minimum 62, dan nilai maksimum 91. Sedangkan standar deviasinya sebesar 7.04 yaitu 7.44 atas nilai mean. Ini berarti variasi jawaban responden yang rendah. Untuk variabel Minat menunjukkan nilai mean 54.67, nilai minimum 48, dan nilai maksimum 57. Sedangkan standar deviasinya sebesar 2.4 yaitu 4.20 dari nilai mean. Ini berarti jawaban responden memiliki variasi yang rendah. Jawaban responden atas variabel Perilaku Aktual menunjukkn nilai mean 13.2, nilai minimum 6, dan nilai maksimum 14. Sedangkan nilai standar deviasinya sebesar 1.6 yaitu 10.85 dari nilai mean, yang berarti variasi jawaban responden rendah.

4.4 Validitas dan Reliabilitas dalam SEM PLS Partial Least Squares

Validitas konvergen merupakan bagian dari measurement model model pengukuran yang dalam SEM-PLS biasanya disebut sebagai outer model sedangkan dalam covariance-based SEM disebut confirmatory factor analysis CFA Mahfud dan Ratmono, 2013:64. Terdapat dua kriteria untuk menilai apakah outer model model pengukuran memenuhi syarat validitas konvergen untuk konstruk reflektif, yaitu 1 loading harus di atas 0,7 dan 2 nilai p signifikan 0,05 Hair dkk. dalam Mahfud dan Ratmono, 2013:65. Namun dalam beberapa kasus, sering syarat loading di atas 0,7 sering tidak terpenuhi khususnya untuk kuesioner yang baru dikembangkan. Oleh karena itu, loading antara 0,40-0,70 harus tetap dipertimbangkan untuk dipertahankan Mahfud dan Universitas Sumatera Utara Ratmono, 2013:66. Berikut saran yang diberikan oleh Hair dkk. dalam keputusan untuk mempertahankan atau menghapus indikator reflektif Hair dkk. dalam Mahfud dan Ratmono, 2013:66. Gambar 4.1 Prosedur Analisis Indikator Reflektif Pengujian Relevansi Outer Loading Faktor Loading 0,7 Loading 0,4 0,4 Loading 0,70 Pertahankan Indikator Reflektif HapusDrop Indikator Reflektif Menganalisis Dampak Dihapuskannya Indikator pada AVE dan Composite Reliability Tidak Meningkatkan AVE dan Composite Reliability di atas Batasan Meningkatkan AVE dan Composite Reliability di atas Batasan Pertahankan Indikator Reflektif Hapus Indikator Reflektif Universitas Sumatera Utara Indikator dengan loading di bawah 0,40 harus dihapus dari model. Namun untuk indikator dengan loading antara 0,40 dan 0,70 sebaiknya kita analisis dampak dari keputusan menghapus indikator tersebut pada average variance extracted AVE dan composite reliability. Kita dapat menghapus indikator dengan loading antara 0,40 dan 0,70 jika indikator tersebut dapat meningkatkan average variance extracted AVE dan composite reliability di atas batasannya treshold Mahfud dan Ratmono, 2013:67. Nilai batasan AVE adalah 0,50 dan composite reliability sebesar 0,7. Pertimbangan lain dalam menghapus indikator adalah dampaknya pada validitas isi content validity konstruk. Indikator dengan loading yang kecil kadang tetap dipertahankan karena punya kontribusi pada validitas isi konstruk Mahfud dan Ratmono, 2013:67. Universitas Sumatera Utara

4.5 Evaluasi Outer Model Measurement Model

4.5.1.Evaluasi Nilai Loading dan Average Variance Extracted Validitas Konvergen dan Validitas Diskriminan Gambar 4.2 Tampilan Model Penelitian dalam Software SmartPLS 3 Pada gambar 4.2 diatas, menyajikan model penelitian dalam software SmartPLS3. Bagan biru merupakan variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian dan bagan kuning merupakan indikator pertanyaan dari masing- masing variabel penelitian. Gambar 4.3 disajikan output smartPLS yang menyajikan Diagram jalur dari nilai-nilai loading untuk tiap-tiap indikator. Pada gambar 4.4 menyajikan nilai-nilai loading untuk tiap-tiap indikator secara lebih detail. Berdasarkan Gambar 4.4, diketahui nilai loading untuk Universitas Sumatera Utara indikator mi1 adalah 0.647, nilai loading untuk indikator mi2 adalah 0.387, nilai loading untuk indikator mi3 adalah 0.381, nilai loading untuk indicator mi4 adalah 0.890 dan seterusnya. Suatu indikator akan dieliminasi jika nilai loading dari suatu indikator lebih kecil dari 0,4. Sehingga indikator dari mi2 dan mi3 dieliminasi. Kemudian dilakukan pengujian kembali untuk menentukan nilai loading dari masing-masing indikator. Gambar 4.3 Diagram Jalur Nilai Loading Untuk Masing-Masing Indikator Universitas Sumatera Utara Gambar 4.4 Nilai Loading untuk Masing-Masing Indikator Universitas Sumatera Utara Gambar 4.5 Diagram Jalur Nilai Loading Untuk Masing-Masing Indikator setelah Eliminasi Berdasrakan Gambar 4.5 diatas, seluruh nilai loading dari tiap-tiap indikator bernilai di atas 0,4. Hal ini berarti telah memenuhi syarat nilai loading, yakni di atas 0,4. Universitas Sumatera Utara Tabel 4.4 Nilai Average Variance Extracted AVEdari Masing-Masing Variabel Laten Variabel Average Variance Extracted AVE Sikap 0,630 Norma Subjektif 0,687 Minat 0,582 Perilaku Aktual 0,908 Sumber : Data Primer diolah Untuk pengujian validitas diskriminan, nilai AVE yang disarankan adalah 0,5. Berdasarkan Tabel 4.5 diketahui nilai Nilai AVE terendah adalah 0,582. Perhatikan bahwa nilai AVE dari seluruh variabel di atas 0,5. Hal ini berarti telah memenuhi syarat nilai AVE yang disarankan, yakni di atas 0,5. Gambar 4.6 menyajikan secara visual dari nilai AVE untuk tiap-tiap variabel. Gambar 4.6 Nilai AVE untuk Tiap-Tiap Varibel Berada di Batas Aman Universitas Sumatera Utara

4.5.2 Evaluasi Nilai Alpha Cr’;onbach dan Composite Reliability Reliabilitas

Evaluasi reliabilitas dinilai berdasarkan alpha cronbach dan composite reliability. Gambar 4.6 menyajikan nilai alpha cronbach dan composite reliability untuk masing-masing variabel laten. Tabel 4.5 Nilai Alpha Cronbach dan Composite Reliability dari Masing-Masing Variabel Laten Variabel Nilai Alpha Cronbach Composite Reliability Sikap 0,880 0,894 Norma Subjektif 0,961 0,966 Minat 0,860 0,889 Perilaku Aktual 0,889 0,952 Sumber : Data Primer diolah Nilai alpha cronbach yang disarankan adalah di atas 0,6 mendekati 0,6. Sementara nilai batasan composite reliability sebesar 0,7. Berdasarkan Tabel 4.6 menunjukkan bahwa nilai Alpha Cronbach terendah adalah 0,860, dan nilai composite reliability terendah adalah 0,889. Diketahui seluruh nilai Alpha Cronbach dan Composite Reliability memenuhi syarat batas nilai yang ditetapkan, yakni di atas 0,6, untuk Alpha Cronbach, dan di atas 0,7 Universitas Sumatera Utara untuk Composite Reliability. Gambar 4.7 dan Gambar 4.8 menyajikan nilai Alpha Cronbach dan Composite Reliability dari masing-masing variabel. Gambar 4.7 Nilai Cronbach’s Alpha untuk Tiap-Tiap Varibel Berada di Batas Aman Gambar 4.8 Nilai Composite Reliability untuk Tiap-Tiap Varibel Berada di Batas Aman

4.6 Pengujian Hipotesis

Pada gambar 4.9 menyajikan nilai koefisien jalur path coefficient antar variabel. Sementara pada Gambar 4.10 menyajikan hasil uji signifikansi antar hubungan variabel. Universitas Sumatera Utara Gambar 4.9 Koefisien Jalur Gambar 4.10 Uji Signifikansi Pengaruh Antar Variabel Universitas Sumatera Utara Berdasarkan Gambar 4.9, diketahui nilai koefisien jalur dari sikap ke minat bernilai positif, yakni 0,042 dapat dilihat juga pada Gambar 4.10. Hal ini berarti sikap berpengaruh positif terhadap minat. Berdasarkan Gambar 4.10, diketahui nilai p-values dari sikap terhadap minat adalah 0,908. Karena nlai p-values 0,05, maka pengaruh sikap terhadap minat tidak signifikan secara statistika. Dengan kata lain, pengaruh sikap terhadap minat tidak terlalu kuat dari sudut pandang statistika. Berdasarkan Gambar 4.9, diketahui nilai koefisien jalur dari norma subjektif ke minat bernilai positif, yakni 0,764 dapat dilihat juga pada Gambar 4.10. Hal ini berarti norma subjektif berpengaruh positif terhadap minat. Berdasarkan Gambar 4.10, diketahui nilai p-values dari norma subjektif terhadap minat adalah 0,025. Karena nlai p-values 0,05, maka pengaruh norma subjektif terhadap minat signifikan secara statistika. Dengan kata lain, norma subjektif berpengaruh positif dan signifikan terhadap minat. Berdasarkan Gambar 4.9, diketahui nilai koefisien jalur dari minat ke perilaku bernilai positif, yakni 0,670 dapat dilihat juga pada Gambar 4.10. Hal ini berarti minat berpengaruh positif terhadap perilaku. Berdasarkan Gambar 4.10, diketahui nilai p-values dari minat terhadap perlaku adalah 0,001. Karena nlai p- values 0,05, maka pengaruh minat terhadap perilaku signifikan secara statistika. Dengan kata lain, minat berpengaruh positif dan signifikan secara statistika terhadap perilaku aktual. Berdasarkan Gambar 4.11, pengaruh antara sikap dan norma subjektif secara simultan atau bersama-sama terhadap minat sebesar 0,614 atau sebesar Universitas Sumatera Utara 61,4, sisanya sebesar 38,6 dipengaruh oleh faktor-faktor yang lain. Berdasarkan Gambar 4.12, pengaruh antara minat terhadap perilaku aktual sebesar 0,449 atau sebesar 44,9, sisanya sebesar 55,1 dipengaruhi oleh faktor lainnya. Gambar 4.11 Pengaruh Antara Sikap dan Norma Subjektif Terhadap Minat Universitas Sumatera Utara Gambar 4.12 Pengaruh Minat terhadap Perilaku Aktual

4.7 Pembahasan Hasil Penelitian

4.7.1 Hipotesis Satu H1

Hipotesis yang pertama menyatakan bahwa sikap berpengaruh terhadap minat. Berdasarakan gambar 4.9, diketahui nilai koefisien jalur dari sikap ke minat bernilai positif yaitu 0,042. Hal ini dapat diartikan bahwa sikap berpengaruh positif terhadap minat. Dengan kata lain, sikap yang semakin baik, akan meningkatkan minat pengguna system informasi berbasis teknolgi nformasi pada perbankan syariah di kota binjai. Universitas Sumatera Utara Nilai p-values dari sikap ke minat sebesar 0,908. Nilai ini lebih besar dari 0,05, sehingga dapat diketahui pengaruh sikap terhadap minat adalah tidak signifikan. Dan dapat diartikan bahwa pengaruhnya tidak terlalu kuat dalam konteks statistika atau dari sudut pandang statistika. Dari hasil koefisien bernilai positif, berarti terdapat pengaruh positif tidak signifikan antara sikap dan minat sehingga hipotesis satu H1 untuk penggunaan sistem informasi berbasis teknologi pada bank syariah di kota binjai dapat di nyatakan terdukung. Berdasarkan Gambar 4.11, terdapat nilai R Square yang menunjukkan nilai pengaruh antara sikap dan norma subjektif secara simultan atau bersama-sama terhadap minat sebesar 0,614 atau sebesar 61,4, sisanya sebesar 38,6 dipengaruh oleh faktor-faktor yang lain. Dengan demikian, hasil penelitian ini sesuai dengan studi penelitian yang dilakukan oleh Wibowo 2007, Kartika 2009, dan Ozer dan Yilmaz 2010. Dari hasil penelitian yang dilakukan oleh Ozer dan Yilmaz 2010. Penelitian tersebut dilakukan melalui teknik survey dengan menyebarkan 500 kuesioner pada Akuntan di Istanbul, Turki. Dari hasil penelitian tersebut menyebutkan bahwa terdapat pengaruh yang positif antara sikap attitude terhadap minat intention dalam penggunaan teknologi informasi oleh Akuntan di Istanbul,Turki. Hasil penelitian tersebut mendukung pernyataan yang diungkapkan oleh Davis et al. 1989 terkait bahwa adanya penjelasan dan prediksi yang kuat bahwa sikap dari pengguna suatu sistem didasarkan konstruk teoritis yaitu minat. Universitas Sumatera Utara Penelitian yang selanjutnya dilakukan oleh Kartika 2009. Penelitian tersebut meneliti mengenai penggunaan teknologi informasi di dalam dunia perbankan. Teknologi informasi pada penelitian tersebut berupa Sistem Informasi iCons Integrated Centralized on Line System yang digunakan oleh karyawan PT. Bank Negara Indonesia persero Tbk. Semarang. Dari hasil pengujian yang dilakukan dalam penelitian tersebut diketahui terdapat pengaruh antara sikap attitude terhadap minat intention dalam penggunaan sitem informasi berbasis teknologi. Sehingga dari penelitian tersebut dapat diimpulkan bahwa responden menunjukkan bahwa secara umum responden memiliki rasa suka dalam menggunakan sistem iCons dan responden memiliki keinginan yang kuat dalam menggunakan sistem terebut sewaktu waktu apabila dibutuhkan. Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh Wibowo 2007yang meneliti tentang perilaku pengguna sistem informasi pada pengguna teknologi informasi user dalam konteks bebasis web pada sebuah perguruan tinggi. Dimana terdapat hipotesis yang menguji pengaruh sikap attitude terhadap minat intention penggunaan sistem informasi layanan akademik berbasis web. Metode penelitian dilakukan dengan menyebarkan kuesioner dengan respondennya adalah 150 orang mahasiswa di perguruan tinggi sebagai pengguna sistem informasi layanan akademik berbasis web sekaligus sebagai pelanggan bagi institusi perguruan tinggi. Berdasarkan pengolahan data, penelitian tersebut menunjukkan bahwa terdapat Universitas Sumatera Utara pengaruh positif antara sikap attitude terhadap minat intention dalam penggunaan suatu teknologi.

4.7.2 Hipotesis Dua H2

Hipotesis yang kedua menyatakan bahwa norma subjektif berpengaruh terhadap minat. Berdasarakan gambar 4.9, diketahui nilai koefisien jalur dari norma subjektif terhadap minat bernilai positif yaitu 0,764. Hal ini dapat diartikan bahwa norma subjektif berpengaruh positif terhadap minat. Dengan kata lain, norma subjektif yang semakin baik, akan meningkatkan minat pengguna sistem informasi berbasis teknologi informasi pada perbankan syariah di kota Binjai. Nilai p-values dari norma subjektif ke minat sebesar 0,025. Nilai ini lebih kecil dari 0,05, sehingga dapat diketahui pengaruh norma subjektif terhadap minat adalah signifikan. Dan dapat diartikan bahwa pengaruhnya kuat dalam konteks statistika atau dari sudut pandang statistika. Dari hasil koefisien bernilai positif, berarti terdapat pengaruh positif signifikan hubungan searah antara Norma subjektif dan minat sehingga hipotesis dua H2 untuk penggunaan sistem informasi berbasis teknologi pada bank syariah di kota binjai dapat di nyatakan terdukung. Berdasarkan Gambar 4.11, terdapat nilai R Square yang menunjukkan nilai pengaruh antara sikap dan norma subjektif secara simultan atau bersama-sama terhadap minat sebesar 0,614 atau sebesar 61,4, sisanya sebesar 38,6 dipengaruh oleh faktor-faktor yang lain. Universitas Sumatera Utara Dengan demikianHasil penelilitian ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan olehZahra 2009, Ozer dan Yilmaz 2010, dan Fathinah dan Baridwan 2013. Dari hasil penelitian yang di lakukan oleh Fathunah dan Baridwan 2013 menyatakan bahwa norma subyektif berpengaruh signifikan terhadap minat penggunaan sistem informasi berbasis teknologi. penelitian ini merupakan replikasi dan pengembangan model Theory of Reasoned Action TRA yang menguji hubungan antara sikap, norma subyektif, minat dan perilaku aktual. Studi ini menggunakan metode survey dalam pengambilan data dengan Sampel studi ini adalah karyawan bank syariah se-Malang Raya sebanyak 97 data yangd diolah dengan menggunakan smartPLS. Dari hasil penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh Ozer dan Yilmaz 2010 menyatakan bahwa norma subjektif subjective norms memiliki pengaruh terhadap minat intention penggunaan teknologi informasi pada Akuntan di Istanbul, Turki. Dari penelitian tersebut Ozer dan Yilmaz 2010 juga menyebutkan bahwa norma subjektif seperti pendapat atau persepsi dari rekan kerja, teman, asosiasi, atau lingkunngan sosial lainnya memiliki pengaruh terhadap penggunaan teknologi informasi, dalam hal ini responden yang diambil adalah profesi Akuntan di Istanbul, Turki. Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh Zahra 2009 menyatakan bahwa norma subjektif subjective norms memiliki pengaruh terhadap minat intention. Dengan kata lain lingkungan sosial mendorong minat Universitas Sumatera Utara mahasiswa untuk menggunakan teknologi informasi berbasis internet sebagai sumber pustaka. Penelitian tersebut merupakan penelitian mengenai penggunaan teknologi informasi berbasis internet sebagai sumber pustaka bagi mahasiswa. Salah satu konstruk yang diuji dalam penelitian tersebut adalah norma subjektif subjective norms terkait pengaruhnya terhadap minat intention penggunaan teknologi informasi berupa internet sebagai sumber pustaka. Metode yang digunakan dalam penelitian tersebut yaitu survey kuesioner dengan membagikan 360 kuesioner dari populasi mahasiswa S1 dan S2 Universitas Gajah Mada. Dari penelitian-penelitian yang dilakukan sebelumnya telah diperoleh bukti empiris bahwa norma subjektif subjective norms memiliki pengaruh terhadap minat intention. Hasil penelitian yang terdahulu menyebutkan adanya pengaruh antara norma subjektif subjective norms terhadap minat intention dapat disebabkan karena adanya pengaruh yang besar dari lingkungan dan orang-orang sekitar dalam penggunaan teknologi informasi tersebut. Demikian pula hasil dalam penelitian saat ini yang menunjukkan bahwa terdapat pengaruh antara norma subjektif subjective norms terhadap minat intention. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa pengaruh norma subjektif terhadap minat penggunaan teknologi informasi adalah positif dan signifikan. Universitas Sumatera Utara

4.7.3 Hipotesis Tiga H3

Hipotesis yang ketiga menyatakan bahwa Minat berpengaruh terhadap Perilaku actual. Berdasarakan gambar 4.9, diketahui nilai koefisien jalur dari Minat terhadap perilaku aktual bernilai positif yaitu 0,670. Hal ini dapat diartikan bahwa minat berpengaruh positif terhadap perilaku aktual. Dengan kata lain, minat yang semakin tinggi, akan berdampak positip pada pengguna sistem informasi berbasis teknologi informasi pada perbankan syariah di kota Binjai. Nilai p-values dari minat ke perilaku aktual sebesar 0,001 lebih kecil dari 0,05, sehingga dapat diketahui pengaruh minat terhadap perilaku aktual adalah signifikan. Dan dapat diartikan bahwa pengaruh minat terhadap perilaku aktual dinayatakan kuat dalam konteks statistika atau dari sudut pandang statistika. Dari hasil koefisien bernilai positif, berarti terdapat pengaruh positif signifikan hubungan searah antara minat dan perilaku aktual sehingga hipotesis tiga H3 untuk penggunaan sistem informasi berbasis teknologi pada bank syariah di kota binjai dapat di nyatakan terdukung. Berdasarkan Gambar 4.12, terdapat nilai R Square yang menunjukkan nilai pengaruh antara minat terhadap perilaku aktual sebesar 0,449 atau sebesar 44,9, sisanya sebesar 55,1 dipengaruh oleh faktor-faktor yang lain. Universitas Sumatera Utara Hasil ini konsisten dengan penelitian yang dilakukan olehOzer dan Yilmaz 2010, dan Fathinah dan Baridwan 2013. Pada penelitian Fathinah dan Baridwan 2013, menyatakan bahwa minatberpengaruh signifikan terhadap perilaku aktual penggunaan sistem informasi berbasis teknologi. penelitian ini merupakan replikasi dan pengembangan model Theory of Reasoned Action TRA yang menguji hubungan antara sikap, norma subyektif, minat dan perilaku aktual. Studi ini menggunakan metode survey dalam pengambilan data dengan Sampel studi ini adalah karyawan bank syariah se-Malang Raya sebanyak 97 data yangd diolah dengan menggunakan smartPLS. Selain itu Ozer dan Yilmaz 2010 melakukan penelitian serupa dengan obyek penelitian profesi Akuntan di Istanbul, Turki. Hasil penelitian tersebut menyebutkan bahwa terdapat pengaruh antara minat intention terhadap perilaku aktual actual behavior. Dalam penelitian tersebut disebutkan apabila Akuntan yakin bahwa penggunaan IT akan memberikan dampak yang positif terhadap profesi yang sedang mereka jalankan, perilaku mereka akan positif dan mereka akan melilih untuk menggunakan teknologi tersebut. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa penggunaan sistem informasi berbasis teknologi dipengaruhi oleh munculnya minat atau keinginan terhadap penggunaan sistem tersebut. Semakin tinggi penggunaan suatu sistem atau teknologi, berarti semakin tinggi pula minat atau niatan sesorang yang melatarbelakangi penggunaan sistem atau teknologi tersebut. Universitas Sumatera Utara

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN