Variabel Perceived Usefulness Y2

sebesar 29,56 serta standar deviasi sebesar 3,225. Perhitungan jumlah kelas menggunakan rumus Sturges adalah: 1 Menghitung jumlah kelas interval: K = 1 + 3,3 log n = 1 + 3,3 log 144 = 1 + 7,122596 = 8,1226 dibulatkan menjadi 8. 2 Menghitung rentang data: Rentang data = data terbesar – data terkecil = 36 – 22 = 14 3 Menghitung panjang kelas: Panjang kelas = rentang data : panjang kelas = 148 = 1,75 Perhitungan di atas menghasilkan distribusi frekuensi variabel Intention to System Use pada tabel berikut ini: Tabel 11. Distribusi Frekuensi Variabel ISU Y3 No. Kelas Interval Frekuensi F 1. 21,5 - 23,5 1 0,7 2. 23,5 - 24,5 2 1,4 3. 24,5 - 25,5 1 0,7 4. 25,5 - 26,5 7 4,9 5. 26,5 - 27,5 51 35,4 6. 27,5 - 28,5 9 6,3 7. 28,5 - 29,5 15 10,4 8. 29,5 - 30,5 7 4,9 9. 30,5 - 31,5 7 4,9 No. Kelas Interval Frekuensi F 10. 31,5 - 32,5 11 7,6 11. 32,5 - 33,5 5 3,5 12. 33,5 - 34,5 18 12,5 13. 34,5 - 35,5 1 0,7 14. 35,5 - 36,5 9 6,3 Jumlah 144 100 Sumber : Data Primer Diolah, 2016. Histogram berdasarkan distribusi frekuensi yaitu sebagai berikut: Gambar 18. Histogram Distribusi Frekuensi ISU Sumber: Data Primer Diolah, 2016. Tabel 11 dan gambar 18 merupakan distribusi frekuensi dan histogram menunjukkan bahwa frekuensi terbesar terdapat pada kelas interval kelima yaitu 26,5-27,5 sebanyak 51 sampel atau 35,4. Frekuensi terkecil terletak pada kelas interval 21,5-22,5; 24,5-25,5 dan 34,5-35,5 sebanyak 1 sampel atau 0,7. 1 2 1 7 51 9 15 7 7 11 5 18 1 9 10 20 30 40 50 60 F rek u e n si Kelas Interval Intention to System Use Selanjutnya klasifikasi kategori sebagai penentuan kecenderungan variabel. Nilai max dan min setelah diketahui, dilanjutkan mencari nilai Mean ideal Mi dan Standar Deviasi ideal SDi. Perhitungan dapat dilihat pada lampiran 6 halaman 192. Hasil perhitungan Mean ideal Mi variabel ISU ialah 22,5. Nilai Standar Deviasi ideal SDi hasilnya 4,5. Setelah Mi dan SDi diketahui, maka diklasifikasikan dalam tiga kategori yaitu rendah, sedang dan tinggi. Tabel 12. Distribusi Frekuensi Kecenderungan Variabel ISU No. Skala Interval Frekuensi F Kategori 1. 2. 3. 18 18 sd 27 27 - 62 82 43,06 56,94 Rendah Sedang Tinggi Jumlah 144 100 Sumber : Data Primer Diolah, 2016. Tabel 10 menunjukkan bahwa frekuensi kecenderungan minat menggunakan Womunity pada kategori Rendah yaitu tidak ada 0, kategori Sedang sebanyak 62 responden 43,06 dan kategori Tinggi 82 responden 56,94. Dapat disimpulkan bahwa nasabah WOM Finance berminat menggunakan aplikasi Womunity untuk kegiatan transaksinya, hal tersebut ditunjukkan oleh frekuensi kecenderungan nasabah didominasi pada kategori Tinggi. Dilihat dari mean tiap item atas jawaban responden diperoleh penilaian indikator variabel ISU yang memiliki nilai skor rata-rata tertinggi terletak pada indikator “selalu mencoba menggunakan”. Nilai skor rata-rata terendah variabel ISU terletak pada indikator “berkelanjutan menggunakan di masa depan”.

d. Variabel Computer Self-Efficacy X1

Berdasarkan Tabel 6 di atas, besarnya keyakinan kemampuan untuk mengoperasikan sistem komputer dari 144 sampel nasabah WOM Finance memiliki nilai tertinggi max sebesar 31 dan nilai terendah min sebesar 18 dengan rata-rata mean sebesar 26,56 serta standar deviasi sebesar 2,474. Perhitungan jumlah kelas menggunakan rumus Sturges adalah: 1 Menghitung jumlah kelas interval: K = 1 + 3,3 log n = 1 + 3,3 log 144 = 1 + 7,122596 = 8,1226 dibulatkan menjadi 8. 2 Menghitung rentang data: Rentang data = data terbesar – data terkecil = 31 – 18 = 13 3 Menghitung panjang kelas: Panjang kelas = rentang data : panjang kelas = 138 = 1,625 Perhitungan di atas menghasilkan distribusi frekuensi variabel Computer Self-Efficacy pada tabel berikut ini: