Kajian dalam Penerimaan Penggunaan E-Commerce dengan Metode Technology Acceptance Model (TAM) Studi Kasus Perusahaan Maskapai Penerbangan di Indonesia

TUGAS AKHIR

KAJIAN PENERIMAAN PENGGUNAAN

E-COMMERCE

DENGAN METODE

TECNOLOGY ACCEPTANCE

MODEL

STUDI KASUS PADA PERUSAHAAN MASKAPAI

PENERBANGAN DI INDONESIA

EKA MAYA SARI SISWI CIPTANINGSIH

SEKOLAH PASCASARJANA

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

BOGOR

2011

SURAT PERNYATAAN

Saya menyatakan dengan sebenar-benarnya bahwa segala pernyataan dalam Tugas Akhir saya yang berjudul:

KAJIAN PENERIMAAN PENGGUNAAN E-COMMERCE DENGAN METODE TECNOLOGY ACCEPTANCE MODEL STUDI KASUS PADA

PERUSAHAAN MASKAPAI PENERBANGAN DI INDONESIA

Merupakan gagasan atau kajian tugas akhir saya sendiri, dengan bimbingan Komisi Pembimbing, kecuali yang dengan jelas ditunjukkan rujukanny. Tugas Akhir ini belumpernah diajukan untuk memperoleh gelar pada program sejenis di perguruan tinggi lain.

Semua data dan informasi yang digunakan telah dinyatakan secara jelas dan dapat diperiksa kebenarannya.

Bogor, Juli 2011

Eka Maya Sari Siswi Ciptaningsih F 352074015

RINGKASAN

EKA MAYA SARI SISWI CIPTANINGSIH. Kajian dalam Penerimaan Penggunaan E-Commerce dengan Metode Technology Acceptance Model (TAM) Studi Kasus Perusahaan Maskapai Penerbangan di Indonesia. Dibawah bimbingan MUHAMMAD SYAMSUN sebagai ketua dan DARWIN KADARISMAN sebagai anggota.

Pada kemajuan teknologi yang melahirkan sejumlah konsep, cara berpikir, dan strategi baru dalam dunia bisnis. Transfer informasi semakin cepat, hal ini dapat dirasakan terutama dengan adanya internet sebagai media komunikasi di era modern sekarang ini. Dengan meningkatnya jumlah pemakai internet membawa potensi besar dalam pemanfaatan pengguna internet. Salah satunya adalah penjualan tiket online maskapai penerbangan, sebagai sarana untuk meningkatkan daya saing.

Latar belakang inilah yang dijadikan peneliti untuk mengkaji penerimaan e-commerce khususnya di Indonesia melalui judul tulisan,”Kajian dalam Penerimaan Penggunaan E-Commerce dengan Metode Technology Acceptance Model (TAM), studi kasus Perusahaan Penerbangan di Indonesia”. Penelitian ini dibatasi pada bidang jasa terutama maskapai penerbangan di Indonesia sebagai sarana transportasi umum dan lebih dipersempit lagi pada lima maskapai penerbangan di Indonesia.

Berdasarkan theori dari Pikkarainen et al pada tahun 2004 menyatakan pada penerimaan penggunaan e-commerce. empat komponen itu adalah : penerimaan dilihat dari sudut pandang efisiensi, dari sudut pandang kemudahan dalam penggunaan, dari sudut pandang kenyamanan dalam penggunaan, sudut pandang muatan informasi, Dari keempat komponen tersebut dijadikan sebagai variable bebas pada penerimaan penggunaan e-commerce pada perusahaan penerbangan di Indonesia.

Adapun rumusan permasalahan adalah: 1)Bagaimana penerimaan pelanggan terhadap e-commerce dilihat dari sudut pandang efisiensi, kemudahan penggunaan, kenyamanan dalam penggunaan, dan muatan informasinya; 2)Bagaimana pengaruh security, privacy, akses, kecepatan dan ketepatan terhadap e-commerce?; 3)Bagaimana hubungan antar aspek efisiensi, kemudahan , kenyamanan dan muatan informasi dan pengaruhnya ke penerimaan terhadap e-commerce ? Sedangkan tujuan yang dicapai adalah: 1) Mengidentifikasi penerimaan pelanggan terhadap e-commerce dilihat dari sudut pandang efisiensi, kemudahan penggunaan, kenyamanan dalam penggunaan, dan muatan informasinya?; 2)Mengidentifikasi pengaruh security, privacy, akses, kecepatan dan ketepatan terhadap e-commerce?; 3)Mengidentifikasi hubungan antar aspek efisiensi, kemudahan , kenyamanan dan muatan informasi dan pengaruhnya ke penerimaan terhadap e-commerce ?

Pada penelitian ini berupa qulitatif dan quantitatif dengan menggunakan survei pada responden pengguna online booking. Data primer yang diambil berupa hasil pengisian questioner pada 73 responden yang telah menggunakan e-commerce. Dasar komponen yang disajikan meliputi 4 komponen dasar sebagai variable bebas dengan menggunakan skala likert 1-5. Adapun pengolahan data

dengan komputerisasi dengan menggunakan MiniTabs 14 dan Partial Least Square (PLS), dengan mengembangakan model Technology Acceptance Model

terhadap penerimaan penggunaan e-commerce

Berdasarkan hasil penelitian penggunaan e-commerce secara umum dari keempat indikator hanya dua indikator yang mempengaruhi secara nyata Penerimaan penggunaan e-commerece dari sisi inner analisis sangat dipengaruhi oleh aspek kenyamanan dalam penggunaan dan muatan informasi yang dibutuhkan oleh para pelanggan. Secara langsung muata informasi berpengaruh lemah terhadap penerimaan e-commerce.Kontribusi terbesar dari kenyamanan dalam penggunaan. Sedangkan pada kemudahan memberikan kontribusi yang kecil terhadap penerimaan penggunaan pelanggan. Pada komponen efisiensi tidak berpengaruh kuat atau dapat dikatakan medium.

Pengaruh penggunaan e-commerce juga di pengaruhi dari outer, aspek- aspek seperti:privacy, security, akses, waktu dan daya capai.Hal ini menggambarkan kestabilan internal yang tinggi dari aspek akses diikuti dengan

privacy, waktu dan daya capai, lalu diikuti dengan pertimbangan security.

Hubungan antara Peubah laten yaitu: penerimaan, efisiensi, kemudahan, kenyamanan dan muatan informasi saling memiliki relasi masing-masing. Antara penerimaan dan muatan informasi relasi yang ditimbulkan sangat lemah. Pada kemudahan relasi dengan efisiensi tergolong moderat.Relasi yang ditimblkan dari kenyamanan pada tingkatan moderat baik dengan muatan informasi dan kemudahan dalam penggunaan e-commerce. Relasi efisiensi terhadap kenyamanan memiliki pengaruh yang sangat kuat, sedangkan pengaruh kemudahan pemakaian terhadap kenyamanan tergolong moderat.

ABSTRACT

EKA MAYA SARI SISWI CIPTANINGSIH. Analysis of Measuring Customer Acceptance using Technology Acceptance Models, Case Study in Indonesia Airline. Under supervision of MUHAMMAD SYAMSUN as chairperson and DARWIN KADARISMAN as member.

This paper is aimed to study and increase our current understanding on the acceptance model of e-commerce by using technology acceptance models.

The variable are efficiency, ease of use, enjoyment, amount of information. These variables are significantly affecting perceived of use e-commerece. The instrument in conducting this research questionnaire. Questionnaire distributed by email and in the Jakarta. Only respondents responded the questionnaire with using e-commerce will be analyzed.

Using Partial least square found significantly relation between variables. There are to analyzed, which are inner and outer in order to find out the relation in and out. The result are relation between amount of information and preceived using e-commerce is weak; Enjoyment contributed in perceived of use in high contribution. And the strong correlation efficiency and ease of use.

This finding refers to the fact that the company will increase the e-commerce system that more user friendly and secure in order to deliver the customer needs. Increasing accebility in using e-commerce more easy and enjoyable with quality of internet connection.

Keywords: technology acceptance model, e-commerce, partial least square perceived of useful e-commerce.

@ Hak Cipta milik IPB, tahun 2011

Hak Cipta dilindungi Undang-undang

Dilarang mengutip sebagian atau seluruh Karya Tulis ini tanpa mencantumkan atau menyebarkan sumbernya. Pengutipan hanya untuk kepentinan pendidikan, penelitian, penulisan karya ilmiah, penyususan laporan, penulisan kritik atau tinjauan suatu masalah, dan mengutip tersebut tidak merugikan kepentingan yang wajar IPB.

Dilarang mengumumkan dan memperbanyak sebagian atau seluruh Karya Tulis dalam bentuk apapun tanpa izin IPB.

Judul Tesis: KAJIAN PENERIMAAN PENGGUNAAN E-COMMERCE DENGAN METODE TECNOLOGY ACCEPTANCE MODEL (TAM) STUDI KASUS PADA PERUSAHAAN MASKAPAI PENERBANGAN DI INDONESIA

Nama : Eka Maya Sari Siswi Ciptaningsih NIM : F352074015

Disetujui Komisi Pembimbing

Dr. Ir. Muhammad Syamsun Ir.Darwin Kadarisman, MS

Ketua Anggota

Diketahui

Ketua Program Studi Dekan Sekolah Paskasarjana Magister Profesional

Industri Kecil Menengah

Prof.Ir. Musa Hubeis, M.S., Ing., DEA. Prof. Dr.Ir.Khairil Anwar N.,MS

KAJIAN PENERIMAAN PENGGUNAAN

E-COMMERCE

DENGAN METODE

TECNOLOGY ACCEPTANCE

MODEL

STUDI KASUS PADA PERUSAHAAN MASKAPAI

PENERBANGAN DI INDONESIA

EKA MAYA SARI SISWI CIPTANINGSIH

Tesis

Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar

Magister Profesional pada

Program Studi Magister Profesional Industri Kecil Menengah

SEKOLAH PASCASARJANA

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

BOGOR

2011

PRAKATA

Puji syukur penulis panjatkan ke hadirat Allah SWT yang telah memberikan berkah dan rahmat-Nya, hingga kajian Tugas Akhir ini dapat diselesaikan. Penulis sadar bahwa Tugas Akhir ini tidak dapt tersusun tanpa bantuan berbagai pihak. Oleh karena itu penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada:

1. Dr. Ir. M. Syamsun, MSc. Selaku Ketua Komisi Pembimbing yang memberikan bimbingan dan arahan dalam penulisan Tugas Akhir.

2. Ir. Darwin Kadarisman, MS. Selaku Anggota Komisi Pembimbing yang memberikan bimbingan dan arahan dalam penulisan Tugas Akhir.

3. Prof.Dr. Ir. H. Musa Hubeis, MS, Dipl.Ing, DEA Selaku Dosen Penguji dan Ketua Program Studi MPI SPs IPB atas masukan, pengarahan dan bimbingan baik selama penyelesaian Tugas Akhir dan proses belajar.

4. Seluruh Dosen pengajar MPI SPs IPB yang telah membekali ilmu hingga penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir.

5. Seluruh Staf administrasi PS MPI IPB yang selalu siap membantu dan mengorganisasi kebutuhan administrasi maupun proses pengajaran.

6. Keluarga besar penulis terutama suami tercinta Fajar Ariyanto yang memberi dukungan, Ibunda tersayang Yuni Poerwanti yang memberikan semangat dan juga ananda tercinta Chalifa C. L.Ariyanto dan Hakim Ar Rayid atas semua dukungan moral dan doa.

7. Teman-teman MPI 10, Rekan-rekan Travel Biro, dan rekan kerja baik di NGO, Koperasi Wanita Serba Usaha Seruni yang memberi dukungan sehingga Tugas Akhir ini dapat diselesaikan.

Penulis berharap kiranya Tugas Akhir ini dapat memberikan kontribusi pemikiran bagi semua pihak demi peningkatan e-commerce di Indonesia dan bisnis berbasik teknologi pada umumnya.

Bogor, Juli 2011 Penulis

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan di Sragen, Jawa tengah pada tanggal 7 mei 1981 sebagai anak dari pasangan bapak Agus Martono dan Yuni Poerwanti. Pendidikan Sarjana di tempuh di jurusan International Business Management di INOLLAND University Haarlem, Belanda, dan lulus tahun 2004. Selama menempuh jenjang pendidikan sarjana pada tahun 2001 mengikuti pertukaran ke perancis di SUP EUROPE CESEC, Caen, Perancis selama enam bulan. Pada tahun 2008 penulis melanjutkan sekolahnya di jenjang magister di Program Studi Industri Kecil Menengah sekolah Paskasarjana IPB.

Pada jenjang karirnya diawali dengan bekerja di SANGTAT BV 2001, di Belanda sebagai peneliti muda. Pada tahun 2003-2004 bekerja sebagai store Manajer di Brasserie Correlje, Belanda. Tahun 2004-2006 bekerja sebagai manajer accounting di perusahaan financial PT. Fikasa. Tahun 2006-2009 bekerja di Kantor Kementerian Pemuda dan Olahraga sebagai staf khusus di Asdep Olahraga dan Pendidikan. Saat ini penulis bekerja sebagai PR di NGO yang bergerak di bidang pendidikan dan olahraga, selain itu ikut dalam mendirikan dan mengorganisasi Koperasi Wanita Serba Usaha Kartini di Tangerang Selatan.

Penulis menikah dengan Fajar Ariyanto dan dikaruniai seorang putri bernama Chalifa Chairunnisa Luthfia Ariyanto, yang sekarang berumur satu tahun.

i

DAFTAR ISI

Halaman

DAFTAR ISI... i

DAFTAR TABEL dan GAMBAR... ii

I. PENDAHULUAN ... 1

A. Latar Belakang ... 1

B. Batasan Masalah ... 5

C. Rumusan Masalah... 6

D. Tujuan Penelitian... 7

E. Manfaat Penelitian... 7

II. TINJAUAN PUSTAKA ... 8

A. Definisi Internet dan Ruang Lingkup ... 8

B. Electronic Commerce... ... 10

C.Technology Accaptance Model (TAM)... 14

D. Structure Equation Modeling dan Partial Least Square... 18

III. METODOLOGI PENELITIAN... 23

A. Tempat dan Waktu Penelitian... 23

B. Metode Pengumpulan Data... 23

C. Metode Pengolahan dan Analisis Data... 25

IV. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 29 A. Deskripsi Data ... 29

B. Analisis Data... 29

C. Partial Least Square... 31

V. KESIMPULAN DAN SARAN 36 VI. DAFTAR PUSTAKA ... 38

ii

DAFTAR TABEL

Halaman

1. Perbandingan penggunaan email, faximile dan surat 2 2. Perkembangan Jumlah Pelanggan dan Pemakai Internet (kumalatif) 3

3. Perbedaaan SEM-Lisreal dengan SEM-PLS 20

4. Assesment model outer reflective 26

5. Assesment model inner 27

6. Responden berdasarkan usia 29

7. Responden berdasarkan gender 30

8. Responden berdasarkan pendapatan 30

9. Uji realibilitas 31

10. Nilai R² Endogenous 33

11. Estimasi Koefisien Path 34

iii

DAFTAR GAMBAR

Halaman

1. Technology acceptance model 15

2. Masalah pengguna tidak menggunakan transaksi online 17

3. Keuntungan perusahaan menggunakan website 17

4. Latar belakang SEM 19

5. Rumpun metode PLS 20

6. Iterasiuntuk skor peubah laten di skema eij 22

7. Model PLS 24

8. Model Path PLS 28

9. Model análisis 31

10. Model outer dan inner dari hasil model análisis 32

11. Hasil Analisis 35

1

BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang

Kemajuan teknologi yang melahirkan sejumlah konsep, cara berpikir, dan strategi baru dalam dunia bisnis. Transfer informasi semakin cepat, hal ini dapat dirasakan terutama dengan adanya internet sebagai media komunikasi di era modern sekarang ini.

Pada kenyataannya di luar negeri 83% perusahaan di Amerika menggunakan digital tools (online tools) untuk meningkatkan manajemen pelayanan dan 44% untuk pricing dan mereka mengatakan online tools penting untuk bisnis mereka. Sebagian perusahaan pengguna digital tools memiliki pendapatan pertahun kira-kira 30 Miliar Dollar atau lebih. Digital tools yang digunakan sangat beragam, mulai dari email, Display ads, paid keyword search, branded sponsorship, referrals, video ads, podcasts, emerging vehicles. 83% perusahaan menggunakan email sedangkan belanja iklan online menggunakan display ads memiliki prosentase paling besar yaitu 33%. Alasan penggunaan email menduduki ranking pertama sebagai digital tools adalah karena perusahaan ingin mendapatkan direct response dari calon konsumen dan ingin membina hubungan baik sehingga dapat mempertahan konsumen. Responden mengatakan pada tahun 2010, mereka akan membelanjakan 11% dari anggaran marketingnya di internet. Amazon adalah contoh dari keberhasilan penggunaan referrals sebagai digital tools. Konsep referrals

adalah memberikan komisi kepada pihak ketiga yang berhasil menjual atau mempromosikan produk Amazon, angka yang ditawarkan berkisar antara 4-10%. Amazon berhasil meraih 40% penjualannya karena menggunakan

referrals sebagai digital tools dengan optimal.

Sebuah penelitian yang dilakukan oleh Forrester Research, Inc. pada tahun 2005 menyebutkan bahwa penjualan melalui internet mencapai 172,4 juta Dollar Amerika pada tahun 2005 yang merupakan peningkatan sebesar 22% (31,1 juta Dollar Amerika) dari tahun 2004. Apabila dilihat dari tahun

2 2002, maka nilai penjualan melalui internet tahun 2005 merupakan pertumbuhan sebesar 96,6% atau sebesar 96,7 Juta Dollar Amerika 1

Internet sebagai bagian dari informasi teknologi merupakan bagian dari kehidupan manusia modern. Dengan adanya internet menjadikan satu revolusi pada perkembangan industri saat ini. Berikut ini adalah perbandingan penggunaan salah satu produk internet berupa electronic mail (email) dengan penggunaan faximile maupun surat.

Tabel 1: Perbandingan penggunaan email dengan faximile dan surat

Kriteria E mail Faximile _Surat

Operasional pengiriman

Cepat

Ketik lalu kirim

Perlu waktu Ketik, print, kirim

Proses panjang Ketik, print, ke tempat pengiriman, kirim File yang dikirimkan Maksimal

Dapat diisi dengan file yang beragam Terbatas Muatan kertas Terbatas kebutuhan pengirim Hasil pengiriman Kapasitas Kerahasiaan

Efektif dan efisien

Praktis dan sesuai yang dikirimkan dapat memuat warna dan berbagai bentuk file Free space sesuai muatan web

Terdapat user id dan password

Tidak ada batasan dalam dan luar negeri sesuai biaya internet berupa pulsa lokal dan lebih cepat diterima dalam hitungan detik

Tidak dapat maksimal dan sebatas kertas hitam putih dan terkadang tidak jelas dikarenakan mesin yang kurang memadahi

Terbatas lembaran hasil data print

Dapat dibaca oleh siapa saja

Sesuai pulsa lokal dan internasional.Penerimaan memerlukan waktu beberapa menit sesuai lembaran yang dikirim Berupa hard copy,tebal dan tidak praktis Terbatas lembaran hasil data print Dapat dibuka oleh siapa saja Sesuai dengan berat dan dibedakan lo- kal dan inter-nasional. Memerlukan beberapa hari

1

3 Keunggulan internet tidak hanya digunakan untuk emailatau pengiriman data saja melainkan, dapat pula chatting, browsing, dan sebagai sarana e-business. Dari keunggulan penggunaan internet membuat penggunaan internet dari tahun ke tahun semakin berkembang saat ini. Kepemilikan Personal komputer mencapai tiga juta pada tiap tahunnya hal ini mempermudah akses internet secara individu. Ditambah lagi kemudahan akses internet, banyaknya alternatif yang ditawarkan oleh provider-provider internet mendorong laju penggunaannya, semakin banyak ditawarkan penggunaan bandwith dengan kapasitas besar dan harga relatif rendah.

Perkiraan resmi dari APJII (Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia) terhadap jumlah pelanggan dan pemakai internet selama ini dan perkiraan sampai akhir tahun 2007 adalah sesuai dengan tabel berikut ini:

Tabel 2:Perkembangan pengguna dan pemakai internet (kumulatif) Tahun Pelanggan Pemakai

1998 134.000 512.000 1999 256.000 1.000.000 2000 400.000 1.900.000 2001 581.000 4.200.000 2002 667.002 4.500.000 2003 865.706 8.080.534 2004 1.087.428 11.226.143 2005 1.500.000 16.000.000 2006 1.700.000 20.000.000 2007 2.000.000 25.000.000

Internet perlahan-lahan mulai menggeser budaya pembelian (pemesanan) tiket pesawat dari cara konvensional menjadi lebih modern atau yang sering disebut booking online (online booking). Dewasa ini, memesan tiket dapat dilakukan melalui komputer yang tersambung dengan internet. Di Indonesia, pelayanan tersebut telah diperkenalkan oleh National Carrier Garuda Indonesia, maskapai penerbangan Merpati Nusantara dan Airasia. Hal ini berarti para maskapai penerbangan dapat berhubungan langsung dengan konsumen yang tentu saja akan memberikan dampak ekonomis yang signifikan. Menurut William Liu, Presiden dan CEO Abacus International,

4

World Tourism Organization memprediksi pada tahun 2010 sebanyak 195 juta pelancong akan membanjiri daerah tujuan wisata Asia-Pasifik. Tahun 2020 diramalkan jumlah itu akan melonjak mencapai 397 juta orang, yakni seperempat dari jumlah turisme internacional.2

Pada tahun 1998, penjualan tiket pesawat melalui internet hanya mencapai satu persen lalu naik menjadi dua persen pada tahun 1999. Saat ini sudah mencapai tiga persen. Persentase tersebut berlipat ganda pada maskapai Amerika Serikat, United Airlines, dimana lima persen dari pendapatan penerbangan domestiknya pada kwartal pertama tahun ini merupakan sumbangan online sales, dengan perimbangan 50-50 antara website dan lain-lain. Dengan pendapatan tahunan sekitar 20 juta dollar AS, berarti airlines terbesar AS ini akan menjual tiket online lebih dari satu milyar dollar pada tahun 2020, separuh diantaranya merupakan penjualan langsung kepada konsumen. Maskapai lain, Northwest Airlines bahkan lebih tinggi. Penjualan melalui website meningkat dari empat persen tahun lalu menjadi 6,5 persen tahun ini. Sementara untuk semua tujuan domestik Amerika Serikat, persentasenya berlipat ganda.

Dengan laju peningkatan pengguna internet membawa pada laju pemanfaatan media internet sebagai sarana komunikasi baik secara individu, sosial maupun skala komersial. Hal ini mendorong pemanfaatan dunia maya yang bukan hanya sebagai transfer informasi ataupun komunikasi individu (person to person), melainkan sebagai sarana komunikasi secara komersial berupa electronic commerce (e-commerce).

Penggunaan teknologi diharapkan dapat memberikan manfaat yang besar terhadap dunia bisnis yang kompetitif tersebut. Perusahaan yang mampu bersaing dalam kompetisi tersebut adalah perusahaan yang mampu mengimplementasikan teknologi ke dalam perusahaannya. Salah satu jenis implementasi teknologi dalam hal meningkatkan persaingan bisnis dan penjualan produk produk adalah dengan menggunakan e-commerce untuk memasarkan berbagai macam produk atau jasa, baik dalam bentuk fisik maupun digital. Dalam penggunaan teknologi tersebut, berbagai pihak yang

2

5 terkait dengan perusahaan seperti investor, konsumen, pemerintah akan ikut berperan.

Motif serta manfaat e-commerce dalam meningkatkan pelayanan terhadap pelanggan serta meningkatkan daya saing perusahaan dalam hal ini menjadi sudut pandang dari penulis yang dijadikan sebagai obyek dalam penelitian ini. Melihat kenyataan tersebut, maka penerapan teknologi e-commerce merupakan salah satu faktor yang penting untuk menunjang keberhasilan suatu produk dari sebuah perusahaan. Untuk mempercepat dan meningkatkan penjualan cepat maka dengan melihat perkembangan teknologi informasi yang sangat pesat tersebut kita dapat memanfaatkan suatu layanan secara online yang berupa e-commerce. Selama ini, sistem penjualan dari pelanggan yang digunakan oleh perusahaan hanya bersifat secara tertulis dan manual, yang tidak jarang cenderung menyesatkan. Dengan adanya layanan jasa berupa e-commerce yang dapat secara cepat dapat dinikmati oleh pelanggan maupun perusahaan sendiri maka segala layanan yang diinginkan oleh para pelanggan dapat segera ditindak lanjuti dengan secepat mungkin, sehingga perusahaan tersebut akan mampu memberikan pelayanan yang terbaik dan tercepat bagi para pelanggan.

Menurut Chau (2003) dalam kaitannya dengan sistim informasi bagaimana para pelanggan dapat menerima dan memanfaatkan teknologi ini sebagai sarana bisnis, dan merasa aman dan nyaman dalam menggunakan e-commerce. Oleh karena itu dalam peneitian ini menganalisa penerimaan pelanggan dalam penggunaan teknologi dengan metode Technology Accaptance Model (TAM) untuk mengukur penerimaan e-commerce dalam dunia bisnis di Indonesia.

B. Batasan Masalah

Berdasarkan latar belakang diatas menyatakan adanya potensi yang tinggi penggunaan e-commerce sebagai upaya peningkatan persaingan bisnis perusahaan. Namun disisi lain pelanggan tidak merasa aman dan nyaman dalam melakukan transaksi elektronik.

6 Oleh karena itu dalam penelitian ini mengungkapkan satu ”Kajian dalam Penerimaan Penggunaan E-Commerce dengan Metode Technology Acceptance Model (TAM), Pada Lima Perusahaan Maskapai Penerbangan di Indonesia”. Pada penelitian ini dibatasi pada lima maskapai penerbangan domestik sebagai bidang jasa transportasi umum udara.

Sedangkan batasan ruang lingkup kajian pada pelanggan di Indonesia yang sudah menggunakan atau memanfaatkan e-commerce. Adapun permasalahaannya pada penerimaan ditinjau dari beberapa aspek yang akan dirumuskan pada pokok bahasan berikutnya.

C. Rumusan Masalah

E-commerce berkaitan erat dengan penggunaan teknologi sebagai upaya peningkatan persaingan bisnis perusahaan. Oleh karena itu dalam penggunaannya tentunya harus memperhatikan dan menyesuaikan kebutuhan para pelanggan itu sendiri.

Dengan melihat kebutuhan para pelanggan dipandang dari kemudahan dan kemanfaatannya dapat dirumuskan dengan bagaimana penerimaan pelanggan dengan adanya e-commerce pada perusahaan maskapai penerbangan di Indonesia. Sedangkan aspek ini dapat diuraikan menjadi sebagai berikut:

1. Bagaimana penerimaan pelanggan terhadap e-commerce dilihat dari sudut pandang efisiensi, kemudahan penggunaan, kenyamanan dalam penggunaan, dan muatan informasinya?

2. Bagaimana pengaruh security, privacy, akses, kecepatan dan ketepatan terhadap e-commerce?

3. Bagaimana hubungan antar aspek efisiensi, kemudahan , kenyamanan dan muatan informasi dan pengaruhnya ke penerimaan terhadap e-commerce ?

7

D. Tujuan Penelitian

Berdasarkan rumusan masalah diatas, penelitian ini mempunyai tujuan sebagai berikut :

1. Mengidentifikasi penerimaan pelanggan terhadap e-commerce

dilihat dari sudut pandang efisiensi, kemudahan penggunaan, kenyamanan dalam penggunaan, dan muatan informasinya?

2. Mengidentifikasi pengaruh security, privacy, akses, kecepatan dan ketepatan terhadap e-commerce?

3. Mengidentifikasi hubungan antar aspek efisiensi, kemudahan , kenyamanan dan muatan informasi dan pengaruhnya ke penerimaan terhadap e-commerce ?

E. Manfaat Penelitian

Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi pada :

1. Perusahaan pengguna maupun yang belum menggunakan e-commerce. Memacu dan memberikan analisa awal perusahaan yang belum menggunakan e-commerce sebagai sarana pengembangan selling produk sebagai sarana kompetitif dalam berbisnis. Sedangkan bagi perusahaan yang telah menggunakan e-commece dapat memanfaatkan hasil rekomendasi sebagai analisa dan pengembangan teknologi selling produk yang mengacu pada penerimaan dan kebutuhan pelanggan.

2. Perusahaan yang telah mengguanakan e-commerce. Hasil analisis dan saran dapat digunakan sebagai evaluasi bagi pengguna untuk mempertahankan pelanggan tetap menggunakan dan memotivasi pelanggan beru guna menggunakan e-commerce.

3. Akademisi, Mahasiswa dan Peneliti Lain. Diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam khasanah ilmu dan hasi penelitian yang dapat digunakan sebagai referensi dan pengembangan penelitian-penelitian selanjutnya mengenani pemanfaatan teknologi bagi dunia usaha di Indonesia.

8

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

A. Definisi Internet dan Ruang Lingkup

Internet merupakan sistem informasi global berbasis computer

computerbased global information system). Sebagai perumpamaan, internet adalah sebuah “kota besar”. Alat transportasi pada kota itu adalah komputer, yang akan memudahkan pengunjung kota itu untuk berkeliling kota, berbelanja di mall, membeli buku di toko buku, mencoba audio musik yang baru dirilis di toko musik. Semua toko yang ada di kota itu dikenal sebagai

website yang berisi barang-barang yang dijual. Sehingga internet sering dikenal sebagai jaringan sistem yang terkait satu dengan yang lain dengan didukung oleh piranti komputer.

Internet terbentuk dari banyak jaringan komputer yang saling berhubungan. Jaringan itu terdiri dari ribuan bahkan jutaan komputer yang dapat saling berbagi informasi satu dengan yang lain. Dengan internet, semua orang di seluruh dunia (yang memiliki akses internet) dapat berkomunikasi satu dengan yang lain dengan murah. Misalnya dengan menggunakan email

(electronic mail), yaitu sebuah surat elektronik yang dapat dikirim ke seluruh penjuru dunia dalam waktu kurang dari 1 menit. Untuk mendapatkan akses email, seorang pengguna internet harus mendaftarkan diri pada website penyedia jasa email misalnya yahoo.com, gmail.com, atau hotmail.com. Hebatnya, fasilitas email adalah fasilitas yang tidak berbayar. Saat ini,

yahoo.com merupakan market leader pada layanan penyedia jasa email karena memang Yahoo adalah pelopor penyedia jasa email. Awalnya, para penyedia jasa email membatasi para penggunanya dalam kapasitas inbox emailnya, namun sejak Google dengan Gmailnya berani memberikan kapasitas inbox

sebesar 1 GB maka Yahoo merespon dengan memberikan kapasitas inbox tidak terbatas. Email juga memberikan pengguna internet keleluasaan dalam mengirimkan file, misalnya seorang anak yang sedang bekerja di luar kota ingin mengirimkan fotonya karena sudah lama tidak berjumpa dengan orang tuanya, maka ia bisa memanfaatkan layanan email Yahoo. Dengan demikian,

9 ia hanya perlu mendaftar akun (account) Yahoo dan mengirimkan foto beserta suratnya kepada orang tuanya. Bayangkan bila ia menggunakan jasa pengiriman surat konvensional, pasti akan membutuhkan dana dan waktu yang lebih banyak. Dengan email pertukaran informasi jadi lebih cepat, mudah dan hemat. Siapapun yang memiliki akses kepada internet dapat langsung berkomunikasi dengan siapapun yang sedang online di seluruh penjuru dunia, mendapatkan informasi yang dibutuhkannya, membagi informasi yang dimilikinya atau menjual produk untuk mendapatkan keuntungan.

Saat ini telah ditemukan teknologi terbaru komunikasi melalui internet yang disebut VOIP. Menurut Microsoft ® Encarta ® Reference Library (2005), Voice Over Internet Protocol (VOIP) adalah sebuah metode untuk menelepon melalui internet dengan mengirimkan data dalam paket terpisah, cara kerjanya hampir menyerupai email. Setiap paket data mewakili kode tertentu yang terpisah yang nantinya akan digabungkan kembali pada saat diterima pada receiver yang penerima. Teknologi dewasa ini, membuat VOIP menjadi semudah menelepon biasa.

Pada Bulan Februari 2004, Departemen Komunikasi Amerika (Federal Communication Commision/ FCC) mengeluarkan kebijakan bahwa VOIP, seperti juga email dan messenger, bebas dari regulasi pemerintah selama hanya digunakan di komputer satu dengan yang lain. FCC tidak memutuskan apakah perangkat lunak VOIP yang mampu mengirim data suara dari komputer langsung ke telepon dapat diregulasi. Layanan tersebut diharapkan berkembang dan dinikmati banyak orang. VOIP menjadikan biaya komunikasi ke seluruh dunia menjadi lebih murah. Contoh tersebut memberikan bukti bahwa internet membuka peluang dan memberikan dampak kepada bidang komunikasi. Ternyata tidak hanya bidang komunikasi saja, banyak bidang lain yang terbantu dengan adanya internet. Misalnya di bidang pemerintahan, pendidikan dan bisnis. Bidang pemerintahan memerlukan internet dalam mempermudah proses pembayaran pajak. Lihat saja fasilitas pembayaran pajak online di www.pajak.go.id, fasilitas ini membawa harapan bagi para pembayar pajak yang kurang nyaman dengan rumitnya birokrasi untuk tetap membayar pajak dengan nyaman. Apabila penggunaan internet sudah merata

10 di Indonesia, dapat kita bayangkan berapa Rupiah yang dapat dihemat oleh negara dari perubahan sistem pembayaran pajak ini.

B. Electronic Commerce

Electronic Commerce (e-commerce) merupakan konsep baru yang bias digambarkan sebagai proses jual beli barang atau jasa pada World Wide Web Internet (Shim, Quershi, Siegel,2000 dalam buku M. Suyanto, 11, 2003) atau proses jual beli atau pertukaran produk, jasa dan informasi melalui jaringan informasi termasuk internet (Turban, Lee, King, Chung, 2000 dalam buku M. Suyanto,11,2003).

Sedangkan menurut Kalakota dan Whinston (1997) dalam buku M. Suyanto (2003) mendefinisikan e-commerce dari beberapa perspektif berikut : Perspektif Komunikasi: e-commerce merupakan pengiriman indormasi, produk/layanan, atau pembayaran melalui lini telepon, jaringan computer atau sarana eletronik lainnya.

1. Perspektif Proses Bisnis: e-commerce merupakan aplikasi teknologi menuju otomisasi transaksi dan aliran kerja perusahaan.

2. Perspektif Layanan: e-commerce merupakan salah satu alat yang memenuhi keinginan perusahaan, konsumen dan manajemen dalam memangkas service cost ketika meningkatkan mutu barang dan kecepatan pelayanan.

3. Perspektif Online: e-commerce berkaitan dengan kapasitas jual beli produk dan informasi di internet dan jasa online lainnya.

Penggolongan e-commerce yang lazim dilakukan orang ialah berdasarkan sifat transaksinya. Menurut M. Suyanto (2003) tipe-tipe berikut segera bisa dibedakan:

1. Business to business (B2B). Merupakan trasaksi commerce antar bisnis, misalnya antara pabrik dan whosaler, ataupun whosaler dan retailer.

2. Business to Consumer (B2C). Merupakan trasaksi antara supplyer dengan pelanggan. Pada umumnya trasaksi yang terjadi disini merupakan personal buyer.

11 3. Consumer to Consumer (C2C). Trasaksi C2C melibatkan fasilitas elektronik antar pelanggan dan pihak ketiga. Trasaksi ini dapat digambarkan sebagai contoh lelang yang dilakukan salah satu pelanggan dengan cara menawar harga, dengan cara pelanggan menawarkan untuk menjual dan pelanggan lain menawarkan untuk membeli. Pihak ketiga sebagai perantara memperoleh komisi atau biaya flat.

4. Consumer to Business (C2B). Transakasi C2B merupakan penawaran individu kepada suatu perusahaan dan perusahaanlah yang menjadi pihak pembelinya. Bentuk transaksi ini sangat berbeda dengan tradisional transaksi dimana perusahaan yang menyediakan barang sedangkan individu sebagai pembelinya.

5. Non Business e-Commerce. Pemanfaatan e-commerce untuk organisasi

non profit, seperti : organisasi keagamaan, pemerintahan, akademisi sebagai upaya pelayanan operasional dan service untuk masyarakat atau penggunanya.

a. Penggunaan dan manfaat e-commerce dalam bisnis

Manfaat yang dirasakan perusahaan khususnya untuk kepentingan pelanggan memperlihatkan bahwa e-commerce dapat memberikan manfaat : Mendapatkan pelanggan baru. Studi yang menyebutkan bahwa manfaat penggunaan e-commerce dalam bisnis adalah mendapatkan pelanggan baru dikemukakan oleh Hamill dan Gregory, 1997 dan Swatman, 1999 serta Hoffman dan Novak, 2000. Digunakannya e-commerce memungkinkan perusahaan tersebut mendapatkan pelanggan baru baik itu yang berasal dari pasar domestik maupun pasar luar negeri.

Menarik konsumen untuk tetap bertahan. Studi yang dilakukan oleh Daniel & Storey, 1997 di industri perbakan menemukan bahwa dengan adanya layanan e-banking membuat nasabah tidak berpindah ke bank lain. Selain itu bank juga akan mendapatkan pelanggan baru yang berasal dari bank-bank yang bertahan dengan teknologi lama.

12 Meningkatkan mutu layanan. Dengan adanya e-commerce

memungkinkan perusahaan dapat meningkatkan layanan dengan melakukan interkasi yang lebih personal sehingga dapat memberikan informasinya sesuai dengan apa yang diinginkan oleh konsumen. Studi yang menyebutkan bahwa penggunaan e-commerce dapat bermanfaat untuk meningkatkan mutu layanan ini dikemukakan oleh Gosh, 1998.

Melayani konsumen tanpa batas waktu. Studi yang dilakukan oleh Daniel & Storey, 1997 menemukan bahwa adanya pelanggan dapat melakukan transaksi dan memanfaatkan layanan suatu perusahaan tanpa harus terikat dengan waktu tutup ataupun buka dari suatu perusahaan tersebut.

Manfaat yang dapat diperoleh dari e-commerce bagi organisasi menurut M. Suyanto (2003) adalah:

1. Memperluas market place hingga ke pasar nasional dan international. 2. Menurunkan biaya pembuatan, pemrosesan, pendistribusian,

penyimpanan dan pencarian informasi yang menggunakan kertas. 3. Memungkinkan pengurangan inventory dan overhead dengan

menyederhanakan supply chain dan management tipe “pull”.

4. Mengurangi waktu antara outlay modal dan penerimaan produk dan jasa.

5. Mendukung upaya-upaya business process reengineering.

6. Memperkecil biaya telekomunikasi – internet lebih murah dibanding VAN.

7. Akses informasi lebih cepat.

Selain mempunyai manfaat bagi perusahaan, menurut M. Suyanto (2003) e-commerce juga mempunyai manfaat bagi konsumen, yaitu :

1. Memungkinkan pelanggan untuk berbelanja atau melakukan transaksi lain selama 24 jam sehari sepanjang tahun dari hampir setiap lokasi dengan menggunakan fasilitas Wi-Fi.

2. Memberikan lebih banyak pilihan kepada pelanggan. 3. Pengiriman menjadi sangat cepat.

13 4. Pelanggan bisa menerima informasi yang relevan secara detail dalam

hitungan detik, bukan lagi hari atau minggu.

5. Memberi tempat bagi para pelanggan lain di electronic community dan bertukar pikiran serta pengalaman.

6. Memudahkan persaingan yang ada pada akhirnya akan menghasilkan diskon secara substansial.

Menurut M. Suyanto (2003) selain manfaat terhadap organisasi, konsumen

e-commerce juga mempunyai manfaat bagi masyarakat, antara lain :

1. Memungkinkan orang untuk bekerja di dalam rumah dan tidak harus keluar rumah untuk berbelanja. Ini berakibat menurunkan arus kepadatan lalu lintas di jalan serta mengurangi polusi udara.

2. Memungkinkan sejumlah barang dagangan dijual dengan harga lebih rendah.

3. Memungkinkan orang di negara-negara dunia ketiga dan wilayah pedesaan untuk menikmati aneka produk dan jasa yang akan susah mereka dapatkan tanpa e-commerce.

b. Keterkaitan E Marketing, E-business dan E-Commerce

Menurut Chaffey et.al (2003:11), e-business adalah semua pertukaran informasi menggunakan media elektronik, baik di dalam organisasi maupun dengan stakeholder untuk mendukung proses bisnis. Sedangkan e-commerce

adalah semua transaksi informasional dan finansial diantara organisasi dan pihak stakeholder luar. Kedua definisi tersebut menunjukkan bahwa konsep e-business lebih luas daripada e-commerce. Definisi lain e-business menurut Strauss et.al (2001:6) adalah optimalisasi berkelanjutan sebuah aktivitas perusahaan melalui teknologi digital sedangkan e-commerce hanya terkait dengan transaksi.

Menurut Chaffey et.al (2003:11), di dalam e-commerce terdapat dua sisi yang saling berkaitan, yaitu sell-side e-commerce dan buy-side e-commerce. Sell-side e-commerce merupakan transaksi-transaksi yang berkaitan dengan menjual produk kepada konsumen, sedangkan buy-side e-commerce merupakan transaksi-transaksi business to business (B2B) yang

14 terkait dengan pengadaan sumber daya yang diperlukan oleh organisasi dari pemasoknya (Chaffey, et al., 2003:10). Ketika sebuah organisasi berusaha untuk memahami kebutuhan pasarnya, maka pemahaman tentang faktor pendorong dan penghambat sell-side e-commerce menjadi sangat penting, dengan kata lain, organisasi memerlukan suatu usaha marketing yang sekarang dikenal dengan internet marketing atau online marketing.

Internet marketing merupakan penggunaan media internet untuk mencapai tujuan marketing dan mendukung konsep marketing modern (Chaffey, et al., 2003:7). Dalam prakteknya, internet marketing terkait dengan penggunaan website, promosi online pada search engine, iklan banner website, email langsung, link dan semua aktivitas untuk mendapatkan dan membina hubungan dengan konsumen.

Kegiatan internet marketing yang optimal akan menghasilkan penjualan yang maksimal. Menurut The McKinsey Quarterly dalam laporan survey global tentang bagaimana perusahaan melakukan internet marketing, Perusahaan memiliki beberapa alasan dalam menggunakan digital tools, antara lain untuk meningkatkan manajemen pelayanan, meningkatkan manajemen pejualan, advertising, pengembangan produk dan pricing.

C. Technology Acceptance Model (TAM)

Model Technology Acceptance Model (TAM) yang dikembangkan dari teori psikologis, menjelaskan perilaku pengguna komputer yaitu berlandaskan pada kepercayaan (belief), sikap (attitude), keinginan (intention), dan hubungan perilaku pengguna (user behavior relationship). Tujuan model ini untuk menjelaskan faktor-faktor utama dari perilaku pengguna terhadap penerimaan pengguna teknologi. Secara lebih terinci menjelaskan tentang penerimaan TI dengan dimensidimensi tertentu yang dapat mempengaruhi diterimanya TI oleh pengguna (user).

TAM diperkenalkan pertama kali oleh Davis et al pada tahun 1989 sebagai pengembangan dari Theory of Reasoned Action (TRA) oleh Fishbein dan Ajzen pada tahun 1975. TAM merupakan model dalam mengukur level penerimaan Sistim Informasi. Pada TAM terdapat dua komponen penting

15 yaitu: Perceived Usefulness (kemanfaatan) dan Perceived Ease of Use

(kemudahan dalam penggunaan).

Kedua variabel ini dapat menjelaskan aspek keperilakuan pengguna. Kesimpulannya adalah model TAM dapat menjelaskan bahwa persepsi pengguna akan menentukan sikapnya dalam kemanfaatan penggunaan TI. Model ini secara lebih jelas menggambarkan bahwa penerimaan penggunaan TI dipengaruhi oleh kemanfaatan dan kemudahan penggunaan.

Menurut Davis et al tahun 1989, pada kemanfaatan dapat didefinisikan sebagai tingkat kepercayaan seseorang dalam menggunakan sistim tertentu dalam menunjang kinerjanya. Hal ini juga dapat diterangkan dengan bagaimana seseorang percaya menggunakan teknologi untuk menunjang dalam produktivitas dalam bekerja. Dikatakan kemanfaatan suatu sistim menjadi meningkat jika ada tingkat kepercayaan secara positif berguna bagi

performance (tampilannya).

Gambar 1: Technology acceptance model (Davis et al, 1989)

Pada kemudahan didefinisikan sebagai tingkat kepercayaan pada penggunaan suatu sistem tertentu yang mengandung pengertian dalam

16 penggunaannya tidak diperlukan usaha yang keras. Makna tidak perlu usaha keras dinyatakan dengan kemudahan dalam penggunaannya dibandingkan dengan yang lainnya. Dimana dalam penerimaannya pengguna dimudahkan oleh system yang ada.

Pada TAM dinyatakan bahwa perilaku pada penggunaan suatu system dibedakan menjadi kemanfaatan dan attitude (sikap). Sedangkan kemanfaatan dan kemudahan dalam menggunakan suatu system merupakan efek dari perilaku. Kemudahan dalam penggunaan mempengaruhi kemanfaatan system itu sendiri.

Secara tidak langsung perilaku dipengaruhi dari variabel dari kemanfaatan dan kemudahan dalam penggunaan. Hubungan keterkaitan antara kemanfaatan dan kemudahan dalam penggunaan merupakan hal yang sangat signifikan. Dapat dikatakan bahwa Penggunana seharusnya dapat merasakan kemanfaatannya.

Pada penelitian lain Igbaria (1990) dan Robey (1989) dimana dari hasil penelitiannya menyatakan hasil korelasi positif antara manfaat dan kemudahan sehingga membawa pada penggunaan TI. Berdasarkan TAM kemanfaatan dan kemudahaan penggunaan TI, menurut venkatesh dan Davis (2000) menyatakan kemudahan dalam menggunakan TI dapat membawa pada kenyamanan dalam penggunaan dan bekerja dengan menggunakan teknologi tersebut. Dalam hal kenyamanan inilah yang membawa penggunan mau dan berkeinginan untuk terus menguunakan teknologi.

Kenyamanan dalam menggunakan suatu teknologi berkorelasi dengan waktu penggunaannya. Semakin nyaman pengguna frekuensi untuk mengunakannya lagi semakin tinggi. Dalam bahasa teknologi menyenangkan (fun) dan menghibur (playfulness) identik dengan kenyamanan.

Berdasarkan penelitian Asia Foundation, 2002, permasalahan utama dalam pengguna tidak menggunakan transaksi online dengan alasan keamanan (security). Jaminan keamanan bertrasaksi merupakan permasalahan utama yaitu: mencapai angka 50 % dari 100% pengguna tidak menggunakan transaksi online. Angka ini diikuti dengan indikasi permasalahan 40% kurang

17 paham dalam penggunaan, 30% tidak membutuhkan, 20% tidak tersedia dan 10% alasan lain.

Keamanan Kurang Paham Tidak Tersedia Lain-lain

Source: Asia Foundation, 2002

Gambar 2: Masalah pengguna tidak menggunakan transaksi online

Berdasarkan penelitian Castle Asia, 2002 keuntungan dari website, 40% membawa dampak pada promosi, 12% berdampak pada kredibilitas, 10% tidak bermanfaat dan 8% meningkatkan penjualan. Dari penelitian inilah menunjukan bahwa kemudahan dalam mengakses website (berhubungan dengan internet koneksi) dan juga muatan informasi mempengaruhi pada penggunaannya.

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45

Promosi Kredibilitas &

Keberadaan

Tidak Bermanfaat

Menaikan Penjualan

18 Davisd et al, pada tahun 1989, dan Pikkarainen et al pada tahun 2004 menyatakan pada penerimaan penggunaan e-commerce. Empat komponen penerimaan e-commerce dari sudut pandang :

1. Kemanfaatan (efisiensi).

2. Kemudahan dalam penggunaan. 3. Kenyamanan dalam penggunaan. 4. Muatan informasi.

Dengan adanya empat variable diatas dapat dirumuskan menjadi variable sebagai berikut:

1. Efisiensi memberikan efek pada penerimaan penggunaan e-commerce.

2. Kemudahan dalam mengakses memberikan efek pada penerimaan penggunaaan e-commerce.

3. Kenyamanan dalam bertransaksi dan akses memberikan efek pada penerimaan penggunaaan e-commerce.

4. Muatan informasi memberikan efek pada penerimaan penggunaaan e-commerce.

D. Structure Equation Modeling dan Partial Least Square

Structure Equation Modeling (SEM) adalah teknik modeling yang digunakan secara luas dan kombinasi principal component, regresi dan path analysis. Dalam kelompoknya SEM dibagi menjadi dua yaitu: SEM berbasis kovarian (LISREAL) dan SEM berbasis varian Partial Least Square (PLS).

PLS lebih cepat berkembang pada berbagai bidang baik bidang manajemen system informasi, manajemen strategi, pemasaran dan perilaku pelanggan, dan juga e-business. Pertama kali PLS ditemukan dan dikembangkan pada tahun 1982 oleh Wold. Pada tahun 1989, Lohmoller lebih lanjut mengembangkan alogaritma PLS.

Latar belakang lahirnya SEM-PLS, berawal dari analisis simultaneous equation models bidang ekonometrik, factor analysis bidang psikometrik, dan

path analysis bidang biometrik. Semua ini terpadu dalam analysis causal pada sosiologi. Adapun latar belakang ini dapat digambarkan seperti pada skema dibawah ini.

19 Gambar 4: Latar belakang SEM-PLS (Sanchez, 2007)

Lebih lanjut SEM dikembangkan oleh Kar Joreskog dan Herman Wold dengan software Lisrealnya berdasarkan covariance structure analysis dan Herman berdasarkan varian dan disebut dengan partial least square path modeling. Sampai sekarang berkembang menjadi multivarian. Adapun rumpun PLS di ilustrasikan sebagai berikut:

20 Gambar 5: Rumpun metode PLS (Sanchez, 2007)

Pada table dibawah ini diilustrasikan perbedaan SEM-Lisrean dan SEM-PLS sebagai berikut:

Tabel 3: Perbedaan SEM- Lisreal dengan SEM –PLS

NO KRITERIA PLS LISREAL

1 2 Tujuan Pendekatan Berorientasi prediksi Berbasis varian (ragam)

Berorientasi pendugaan parameter

Berbasis kovarian (peragam)

3 Hubungan antara peubah laten dan indikator/manifest

Formatif atau refleksi Refleksi

4 Peubah laten Setiap peubah laten merupakan

kombinasi linear dari peubah indikator

PEubah laten diduga oleh seluruh peubah

manifetsnya

5 Kompleksitas model

Sampai kompleksitas besar 100 laten dan 1000 manifest

Sampai kompleksitas sedang (kurang dari 100

manifest) PLS Path Modeling PLS Regression PLS Generalized Linear Model PLS Discriminant Analysis NIPALS Pricipal Components Analysis NIPALS Canonical Correlation PLS Logistic Regression SIMCA PLS METHOD

21 6 Ukuran contoh Rekomendasi

berkisar 30-100

Rekomendasi 300-800 7 Persyaratan teori Flexibel, bebas

sebaran

Asumsi kuat,sebaran normal

8 Perlakuan mising data

Algoritma NIPALS Metode kemungkinan maksimum

9 Identifikasi Dalam model rekursif selalu teridentifikasi

Bergantung pada model idealnya, lebih dari 4

manifest per laten over

determinasi, 3 untuk identifikasi yang sesuai Source: 3

Adapun alasan PLS berkembang lebih pesat dan lebih populer diuraikan menjadi empat alasan utama, sebagai berikut:

1.PLS dapat dimodelkan berupa reflektif dari peubah laten ke indikator atau disebut mode reflective dan dapat pula disebabkan atau dibentuk oleh peubah indikator ke peubah laten, disebut dengan mode formative.

2.PLS dapat digunakan untuk melakukan penduga yang kecil.

3.PLS dapat digunakan penduga yang komplek tanpa kehilangan kemampuan atau mengalami masalah yang disebabkan penduganya.

4.PLS tidak perlu mengasumsikan sebaran normal dan cukup dengan skala ordinal.

PLS dibentuk menjadi dua gugus yaitu model luar (outer) dan model dalam (inner). Definisi dari model luar adalah model dimana relasinya antar peubah laten atau unobserved. Sedangkan model dalam adalah model dimana relasinya relasinya antar indikator atau dengan manifest atau disebut juga

observed.

Pada model outer dibagi menjadi dua macam mode yaitu mode

reflective dengan mengedepankan refleksi atau effect relasi dari peubah laten

3

Joko Ratono, Analisis Partial Least Square untuk pengembangan model critical success factors dalam implementasi enterprise resource planning SAP pada industry kecil dan menengah,Bogor, Program Paska Sarjana, IPB 2010

22 ke indikator, mode formative mengedepankan causal relasi dari indikator ke peubah laten. Adapun persamaannya sebagai berikut:

1. Persamaan model inner ξ = Вi – ζ

2. Persamaan mode reflective _Xx = xξ + εx

3. Persamaan mode formative ξ ₌ ∏xXx + εx

Keterangan:

ξ = vektor peubah laten В = koefisien path

ζiεx = error

= koefisien loading ∏ = koefisien bobot

Persamaan dalam PLS dapat dihitung melalui tahap:

1. Menghitung skor peubah laten (Yj), sebagai kombinasi linear dari peubah indikator (Xjk), iterrasi dilakukan sampai konvergen (selisih bobot Wjk < 10 pangkat -5 dengan iterasi sebelumnya).

2. Matriks koefisien path didapatkan melalui regresi model inner. 3. Koefisien loading didapatkan melalui regresi model outer.

Skema iterasi diilustrasikan pada gambar berikut. 1) Wjk = 1 Initial weight

Yj = ∑ Wjk Xjk 2) Z j = ∑

e

ji Yi

K j

Wnew jk = (Z’ j Z j )pangkat -1 Z’ j Xjk Wnewj = (X’ j X j) pangkat -1X’ jZ j

4) Wold jk – Wnew jk < 10 pangkat -5 3)

Gambar 6: Iterasi untuk skor peubah laten di skems

e

ij (Sanchez, 2007)

Update LVs Take into account Inner relations

23

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

A. Tempat dan Waktu Penelitian

Penelitian dilakukan dengan menggunakan metode survey yang dilakukan di Jakarta kepada para pengguna transaksi online khususnya jasa penerbangan Indonesia.

Penjajagan telah dilakukan sejak bulan Agustus 2010, sedangkan pengumpulan data dan pelaksanaan penelitian dilakukan pada bulan September 2010 sampai dengan bulan Januari 2011 melalui pengiriman kuesioner via maillinglist. Tahap berikutnya adalah pengumpulan responden pada suatu tempat guna pengisian kuesioner

B. Metode Pengumpulan Data

Data yang dikumpulkan berupa data primer dari hasil survei pengisian kuesioner. Kuesioner yang berisi tentang informasi tentang elemen-elemen yang dapat mengukur penerimaan sistim informasi e-commerance.

Sedangkan data sekunder diambil dari literatur-literatur, jurnal dan sumber lain yang mendukung jalannya penelitian

Dalam instrumen penelitian data primer yang diambil berupa empat pokok komponen yang terdiri dari :

1. Bagaimana penerimaan pelanggan akan efisiensi dari e-commerce. (X1).

2. Bagaimana penerimaan pelanggan terhadap kemudahan dalam penggunaan e-commerce. (X2)

3. Bagaimana penerimaan pelanggan terhadap kenyamanan dalam menggunakan e-commerce.(X3)

4. Bagaimana muatan informasinya. (X4)

24 Adapun model yang digunakan dalam analisis adalah sebagai berikut:

Gambar 7: Model PLS Keterangan:

Y = Penerimaan penggunaan e-commerce

X1 = Efisiensi penggunaan e-commerce

X2 = Kemudahan penggunaan e-commerce

X3 = Kenyamana penggunaan e-commerce

X4 = Muatan informasi penggunaan e-commerce

Uraian diatas lebih detail dituangkan dalam pertanyaan-pertanyaan pada questioner yang terlampir dalam lampiran.

Pada questioner yang diambil digunakan uji validitas dari responden-responden yang mengisi questioner. Selanjutnya dilakukan juga realibilitas atau akurasi dengan menggunakan Cronbach Alpha. Dimana koofesien dari realibitasnya diharapkan (α) meraih nilai setinggi mungkin.

25 Pada pemilihan responden merupakan para pengguna internet, dimana responden yang dimaksud adalah pengguna transaksi online pembelian tiket pesawat maskapai penerbangan Indonesia. Pada data sample ini menggunakan parametik non probalility sampling. Penentuan jumlah responden berdasarkan sample dari populasi berdasarkan Malhotra dan Birks (1999), yang dapat dirumuskan sebagai berikut:

Keterangan:

Sehingga hasil sample yang akan diambil berjumlah 73 sample dengan perhitungan sebagai berikut:

C. Metode Pengolahan dan Analisis Data

Penelitian yang digunakan merupakan penelitian qualitatif dan quantitatif. Dengan adanya empat variable yang digunakan. Pada qualitatif menfomulasikan hasil data yang diambil menjadi hitungan tertentu yang akan diperjelas dengan diskripsi dari qualitatif.

Pada olahan data dilakukan dengan menggunakan Minitab 14 demi menghasilkan data interval. Selanjutnya digunakan program SmartPls

26 (Ringel, et al.,2005) untuk menghasilkan hasil maksimal tanpa kehilangan kemampuan dalam pendugaan walaupun dengan ragam yang kompelek. Pada tahapan analisis melalui SmartPLS menggunakan tahapan yang disebut kriteria kebaikan model yang selanjutnya dilanjutkan dengan evaluasi outer dan inner. Uraian dari analisis tersebut sebagai berikut:

a. Kriteria Kebaikan Model

Pada tahapan data analisis PLS terdapat kriteria kebaikan model Path PLS menurut Hanselar et al (2009), dapat dievaluasi melalui:

1. Evaluasi outer

Pada evaluasi outer terdapat dua mode yang dapat digunakan, Mode

reflective dan mode formative. Pada penelitian ini lebih menekankan mode reflective lebih dimana peubah indikator dapat mencerminkan variable laten. Kriteria kebaikan mode reflective terdapat pada tabel berikut:

Tabel 4: Assesment model reflective

NO Kriteria Keterangan

1. Reabilitas komposit

ρc= (∑ i)²/[(∑ i)²+∑Var(εi)] dimana i merupakan loading outer ke indicator, Var(εi)= 1 - i terstanda- risasi. Nilai ρc > 0.6 yang menggambar-kan konsistensi internal.

2. Reabilitas indikator Absolut standar dari loading outer > 0.7

3. Average Variance Extracted (AVE)

AVE = (∑ i²)/(∑ i²)+ ∑Var(εi)

AVE > 0.5 4. Validitas

Diskriminan Kriteria Fornell-Lacker

Akar AVE dari peubah laten lebih besar dari korelasi peubah laten lainnya

5. Validitas Diskriminan Kriteria Cross Loading

Indikator mempunyai korelasi ke peubah laten sendiri lebih besar dari peubah laten lainnya.

27 2. Evaluasi Inner

Kriteria kebaikan model construct ditentukan melalui model inner, dimana assesment model terdapat pada tabel berikut:

Tabel 5: Assesment model inner

NO Kriteria Keterangan

1. R² dari peubah laten

endogenous

Chin (1998) mengelompokan R² dalam masing-masing 0.67; 0.33; 0.19 sebagai substansial, moderat dan lemah

2. Estimasi koefisien path Evaluasi terhadap nilai koefisien meliputi besarnya nilai, tanda dan pengaruh nyata melalui Boostrap

3. Effective size f² f²=(R²included -R²excluded)/

(1- R²included)

nilai 0.02; 0.15; 0.35 dapat dipandang bahwa predictor peubah laten mempunyai pengaruh lemah,medium dan kuat terhadap struktur

4. Prediction relevance

(Q²)

Q²dihitung dari prosedur blindfolding.

Q²= 1-(∑DSSED)/(∑DSSOD)di mana D jarak yang hilangkan, SSE jumlah kuadrat eror dan SSO jumlah kuadrat observasi. Q²>0 berarti prediction relevance

Analisis ini dapat diperjelas dengan gambar 8: model path PLS yang ditulis oleh Hanseler et.al, 2009. Pada ilustrasi ini menggambarkan analisa

inner yang merupakan relasi antar peubah laten yang ditandai dengan pengaruh langsung dan tidak langsung, serta seberapa besar pengaruhnya. Sedangkan analisa outer lebih kepada relasi peubah laten dengan indikator, dimana menggambarkan konsistensi internal, konsistensi dan kestabilan,

Average variance, dan terpenuhi validitasnya, serta korelasinya yang dilihat dari kriteria cross loading. Adapun gambar tersebut sebagai berikut:

28

Inner

Outer Outer

Formative Reflective

Gambar 8: Model Path PLS X11

X12 X13

X21

X22 1

X31

X32 1

X41

X42 1

ξ

1

ξ

3

ξ

3

29

BAB IV

HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

A. Deskripsi Data

Pada bab ini membahas hasil penelitian dan pembahasan. Hasil olahan data yang dibagi menjadi dua bagian yaitu: Analisis umum dan informasi analisis; dan yang berasal dari kuesioner dan analisis data berdasarkan variable-variabel yang saling berhubungan .

B. Analisis data a. Informasi umum

Pada penyebaran kuestioner dilakukan dengan dua metode yaitu penyebaran melalui email dan pengisian langsung oleh responden di jakarta. Dari 100 kuesioner yang dikirim melalui email, 60 yang kembali dan hanya 46 yang lolos scraning yaitu pengguna transaksi online dan dalam penggunaan lebih dari 3 kali dalam kurun waktu 2 tahun terakhir.Sedangkan dari 50 kuesioner yang diberikan langsung pada responden hanya 27 yang lolos scraning.

Dari hasil pengisian kuesioner 56,2% dari responden adalah range umur 20-25 tahun, 21,9 % adalah umur 26-30 tahun dan 21,9 % lebih dari 30 tahun. Sedangakan secara gender 69% adalah laki-laki dan 31% adalah perempuan.

30 Tabel 7: Responden berdasarkan gender

Pada pengklasifikasian pendapatan dibagi menjadi 3 bagian kelas yaitu: kurang dari 2 juta rupiah, 2-5 juta rupiah, dan lebih dari 5 juta rupiah. Dari data tersebut diperoleh table sebagai berikut:

Tabel 8: Responden berdasarkan pendapatan

b. Uji Validitas dan Reliabilitas

Uji validitas dilakukan pada setiap butir pertanyaan yang terdapat dalam kuesioner. Uji ini dilakukan dengan menggunakan program excel windowsn membandingkan r-kritis dan r-table dengan menggunakan metode korelasi dimana dinyatakan valid jika r-kritis lebih besar dari r-table. Uji ini dilakukan agar setiap pertanyaan dalam kuesioner valid sehingga memenuhi syarat penelitian dan dapat dilanjutkan ke jenjang selanjutnya.Hasil terlampir dalam lampiran.

Sedangkan uji reliabilitas dilakukan menggunakan Cronbach’s Alpha Hasil dari uji tersebut dinyatakan dalam table berikut ini.

31 Tabel 9: Uji Reliabilitas

No Variable Reliability Value

(Cronbach’s Alpha)

1 2 3 4 5

Y : Penggunaan

X1:Kemanfaatan (efisiensi) X2:Kemudahan

X3:Kenyamanan X4:Muatan informasi

.870 .862 .813 .827 .681

Nilai diatas disebut realible untuk setiap komponen yang ada di dalam kuestioner.

C. Analisis Partial Least Square

Dalam analisis data dari model yang telah dipilih, menghasilkan analisis outer antara peubah laten dan indicator, dan juga analisis inner

menghasilkan relasi antara peubah laten. Pada model analisis tergambarkan sebagai berikut:

32 Pada gambar 9, dapat lebih dijabarkan menjadi model outer dan inner seperti pada gambar berikut.

0.80 0.82

0.82 0.78

0.88 0. 75

0.72 0.80

0.76 0.71

0.68 0.90

0.83 0.91

0.84 0.87

0.75

0.67 0.83

0.79 Inner

0.61 0.80

Outer Outer

Gambar 10: Model outer dan inner dari hasil model analisis

a. Analisis Model Outer-Reflective

Analisis model outer-reflective relevan dilakukan terhadap peubah laten penerimaan penggunaan e-commerce (Y), yang direfleksikan oleh indikator Y1(security), Y2(privacy), Y3(Akses web), Y4(Kecepatan dan ketepatan).Reabilitas komposit sebesar 0.91 jauh melebihi standart yang disyaratkan 0.6. Hal ini menunjukan kestabilan dan kekonsistensi internal indikator yang sangat baik. Sedangkan reabilitas indikator dicerminkan dari nilai factor loading dengan angka masing-masing peubah security,privacy,

X1-1 X1-2 X1-3 X1-4 X1-5 X1 X3-1 X3-2 X3-3 X3-4 X3-5 X3 X2-1 X2-2 X2-3 X2-4 X2-5 X2-6 X2 X4-1 X4-2 X4-3 X4 Y1 Y2 Y3 Y4 Y

33 akses web, waktu dan daya capai adalah 0.71, 0.89, 0.91, 0.87. Hasil ini menunjukkan melebihi dari standart 0.7.

Pada analisis X1 (Effisiensi) yang direfleksikan oleh indikator kecepatan proses(X1_1), peningkatan kinerja(X1_2), meningkatkat produktivitas(X1_3), peningkatan efektifitas(X1_4), efisiensi secara umum(X1_5). Reabilitas komposit sebesar 0.9 menunjukkan angka diatas standart. Sedangkan factor loading mencerminkan peubah menunjukan angka 0.80, 0.82, 0.87, 0.71, 0.79.

Reabilitas komposit dari X2 (Kemudahan) adalah 0.86. Indikator mencerminkan angka 0.86, 0.83, 0.76, 0.81, 0.79, 0.71 pada mudah dipelajari(X2_1), mudah dalam penggunaan(X2_2), Jelas manualnya(X2_3), mudah menjadi mahir(X2_4), mudah dalam pencarían(X2_5), kemudahan secara umum (X2_6) menunjukan angka di atas standart.

Pada analisis X3 (Kenyamanan) dan X4(Muatan Info) secara berurutan mempunyai reabilitas komposit 0.87 dan 0.82. Sedangkan fun(X3_1), memuaskan( X3_2), positif(X3_3), bijak(X3_4), menjaga rasa aman dan rahasia(X3_5) dengan factor loading 0.75, 0.76, 0.83, 0.83, 0.75. Pada Informasi tentang keuntungan(X4_1), informasi umum maskapai secara online(X4_2) secara , transaksi online maskapai(X4_3)dengan factor loading 0.82, 0.76, 0.74.

b. Analisis Model Inner

Analisis model inner menggambarkan model construct antar variable laten,yaitu X dan Y. X1 dan X2 mempengaruhi langsung X3, sedangkan Y dipengaruhi langsung dengan X4, X4 dipengaruhi oleh X3 dan X1, dan X1 dipengaruhi X2.Demikian peubah laten endogenous adalah X1,X3, X4 dan Y. Di ilustrasikan pada table berikut ini:

Tabel 6: Nilai R²peubah laten endogenous

No Peubah Laten Nilai

1.

2.

Penerimaan (Y)

Efisiensi (X1)

0.26 menurut Chin (1998) dikelompokan dalam kategori lemah

34 3.

4.

Kenyamanan (X3)

Muatan info (X4)

0.52 menurut Chin (1998) termasuk kategori moderat

0.51 kategori moderat

Pada tabel diatas menunjukan bahwah penerimaan dipengaruhi (Y) dipengaruhi lemah oleh Muatan informasi (X4), Efisiensi (X1) dipengaruhi oleh kemudahan (X2) dengan nilai 0.33 dalam kategori moderat, Kenyamanan(X3) dipengaruhi oleh efisiensi dan kemudahan pada tingkatan kategori moderat, sedangkan muatan info (X4) pengaruh dari efisiensi dan kenyamanan cukup mempengaruhi juga.

Tabel 7: Estimasi koefisien path

No Koefisien Path

1. 2. 3.

Muatan info ->Penerimaan Kenyamanan ->muatan info Efisiensi -> muatan info

0.51 0.36 0.42 4. 5. 6.

Kemudahan -> Kenyamanan Efisiensi -> Kenyamanan Kemudahan-> Efisiensi

0.34 0.47 0.67

Tabel diatas menerangkan banyak ragam yang membentuk peubah laten. Kemudahan mempunyai kontribusi terbesar pada efisiensi, diikuti oleh muatan info terhadap penerimaan. Sedangkan pengaruh nyata dari nilai

p-value adalah efisiensi, kenyamanan dan muatan informasi dengan nilai: 1.4 10 pangkat-2, 3.7 10 pangkat -3, dan 4.8 10 pangkat -3.

Tabel 8: Effect size

No Peubah Laten Nilai Dari pengaruh peubah laten

1. 2.

Penerimaan (Y) 0.13 Efisiensi (X1) 0.27

Lemah dari pengaruh muatan info Medium dari pengaruh kemuda-han

3.

4.

Kenyamanan (X3) 0.98 0.28 Muatan info (X4) 0.27 0.33

Kuat dari pengaruh efisiensi Medium dari pengaruh kemu-dahan

Médium dari pengaruh kenya-manan

35 Pada tabel diatas menunjukan effect dari peubah laten satu dengan lainnya dilihat dari aspek effect sizenya. Menunjukkan hubungan antar peubah laten untuk menganalisa inner modelnya.

Tabel 9: Prediction Relevance

No Predictive Relevance

1. Penerimaan 0.34

2. Efisiensi 0.27

3. Kemudahan 0.46

4. Kenyamanan 0.32

5. Muatan info 0.15

Prediction relevance ini menggunakan prosedur blindfolding, dimana hasil dari Q² lebih besar dari 0, maka prediction relevance.Sehingga analisis model inner memenuhi syarat.

Dari hasil analisis diatas dapat digambarkan grafik Path koefisien dan kontribusi terhadap R²

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6

Penerimaan Efisiensi Kenyamanan Muatan info

Koefisien Path Kontribusi thdR²

36

KESIMPULAN DAN SARAN

a. Kesimpulan

1. Penerimaan penggunaan e-commerece dari sisi inner analisis sangat dipengaruhi oleh aspek kenyamanan dalam penggunaan dan muatan informasi yang dibutuhkan oleh para pelanggan. Secara langsung muata informasi berpengaruh lemah terhadap penerimaan e-commerce.Kontribusi terbesar dari kenyamanan dalam penggunaan. Sedangkan pada kemudahan memberikan kontribusi yang kecil terhadap penerimaan penggunaan pelanggan. Pada komponen efisiensi tidak berpengaruh kuat atau dapat dikatakan medium.

2. Pengaruh penggunaan e-commerce juga di pengaruhi dari outer, aspek- aspek seperti:privacy, security, akses, waktu dan daya capai.Hal ini menggambarkan kestabilan internal yang tinggi dari aspek akses diikuti dengan privacy, waktu dan daya capai, lalu diikuti dengan pertimbangan security.

3. Hubungan antara Peubah laten yaitu: penerimaan, efisiensi, kemudahan, kenyamanan dan muatan informasi saling memiliki relasi masing-masing. Antara penerimaan dan muatan informasi relasi yang ditimbulkan sangat lemah. Pada kemudahan relasi dengan efisiensi tergolong moderat.Relasi yang ditimblkan dari kenyamanan pada tingkatan moderat baik dengan muatan informasi dan kemudahan dalam penggunaan e-commerce. Relasi efisiensi terhadap kenyamanan memiliki pengaruh yang sangat kuat, sedangkan pengaruh kemudahan pemakaian terhadap kenyamanan tergolong moderat.

b. Saran

1. Perbaikan dalam peningkatan penerimaan penggunaan e-commerce

perlu terus menerus ditingkatkan baik dari bagaimana penyajian yang mudah dan terpercaya pada websitenya. Kecepatan dan ketepatan dalam merupakan point yang diminati oleh pelanggan yang akan menimbulkan brand loyalty oleh pelanggan.

37 2. Dengan tingginya daya saing e-bisnis merupakan salah satu selling point untuk peningkatan nilai plus di kancah kompetisi bisnis. Dengan adanya e-commerce dapat membawa pada perluasan jangkauan dan waktu oleh karena itu tentunya dibutuhkan sumber daya manusia yang siap untuk memenuhi tuntutan ini. Dan juga perlu adanya teknis yang memudahkan pelanggan dengan adanya website atau sistem-sistem dengan user friendly.

3. Penelitian ini merupakan studi kasus, oleh karena itu perlu perlu diimplementasikan lebih dalam dan luas lagi guna memenuhi kebutuhan jaman bisnis berbasis teknologi.

DAFTAR PUSTAKA

Aron M. Levin, Irwin P. Levin, dan Joshua A. Weller, A Multi-Attribute Analysis Of Preferences For Online and Offline Shopping: Differences Across Product, Consumers, and Shopping Stages. Journal of Electronic Commerce Research, VOL 6, NO.4, 2005: 281-290.

Davis, Fred. D, Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology, J MIS Quarterly Proquest Computing, VOL 13, NO 3, 1989: 319

Aditya Kurniawan, Measuring Online Bangking Using Extended Technology Acceptance Models, Jogjakarta (Thesis): Program Paskasarjana, Universitas Gajah Mada;2007

Joko Ratono, Analisis Partial Least square untuk mengembangkan Critical Success factorsdalam implementasi Enterprises Resouces Planning SAP,Bogor (Thesis): Program Paskasarjana, Institut Pertanian Bogor; 2010

Martin E, Wainright., Brown V. Carol., DeHayes W. Daniel., Hoffer A. Jeffrey.,Perkins C. William., 2005, Managing Information Technology, Prentice Hall.

Pikkarainen, T., Pikkarainen, K., Karjaluoto, H., Pahnila, S. 2004., Consumer Acceptance of Online Banking: an Extension of The Technology Acceptance Model, Academic Research Library., hal.224.

Raymond McLeod,Jr., George P.Schell. 2004. Management Information System, ninth edition, Pearson Prestice Hall.

Turban, Efraim., David King., Jae Lee., Merrill Warkentin., H. Michael Chung., 2006, Electronic Commerce 2006, Prentice Hall

Anomius. 2002. SMEs and E-Commerce prepared for The Asia Foundation. Castle Asia. Jakarta

Suyanto, M.. 2003. Strategi Periklanan pada E-Commerce Perusahaan Top Dunia. Andi Yogyakarta

Suyanto, M. 2003. Multimedia alat untuk Meningkatkan Keunggulan Bersaing, Andi Yogyakarta

Boerhanoeddin, Z. E-Commerce in Indonesia, http://www.isoc.org/inet2000/

39

LAMPIRAN 1

KUESTIONER

40

Tidak Pakai

Rumah Sekolah Bank Warnet Kantor Lainnya Saya menggunakan transaksi online di:

Rata rata saya menggunakan transaksi Online

Rata rata saya melakukan

Tidak Tahu

1 2 3 4 5

Pembelian tiket saya lakukan via internet

Saya memperoleh harga dan jadwal perjalanan melalui internet

Saya mendapatkan tiket promo melalui internet

Saya melakukan konfirmasi melalui call center

Kuesioner Transaksi Online pada Pembelian Tiket Maskapai Penerbangan ini dibuat untuk kepentingan ilmiah dan digunakan untuk

pengambilan data dalam menyelesaikan thesis sebagai S2. Mohon menjawab semua pertanyaan dengan jujur dan mengembalikan kuesioner y

Hampir Selalu Seberapa sering Anda Menggunakan Transaksi Online berikut:

Kali sebulan

Kali transaksi setiap kalinya

Hampir Tidak Pernah

Kuesioner E-commerce

Penggunaan

Tidak Tahu

1 2 3 4 5

Efisiensi

Menggunakan Transaksi Online membuat saya menggunakan pembelian tiket dengan lebih cepat

Sangat Tidak Setuju Sangat Setuju

Menggunakan transaksi Online untuk jasa penerbangan saya meningkatkan produktivitas saya

Menggunakan Trasaksi Online meningkatkan efektifitas saya dalam menggunakan jasa maskapai penerbangan

Secara umum, transaksi Online sangat berguna untuk saya dalam menggunakan jasa maskapai penerbangan

Menggunakan Trasaksi Online meningkatkan kinerja saya dalam menggunakan jasa maskapai penerbangan

41

Tidak Tahu

1 2 3 4 5

Mempelajari penggunaan trasakasi Online adalah mudah bagi saya

Interaksi saya dengan transaksi Online adalah jelas dan mudah dimengerti

Menurut saya transaksi Online sangatlah mudah untuk digunakan

Sangatlah mudah bagi saya untuk mahir dalam menggunakan transaksi Online

Secara umum, menurut saya trnsakasi Online mudah untuk dipelajari

Sangat Tidak Setuju Sangat Setuju

Menurut saya mudah untuk melakukan apa yang ingin saya lakukan ketika menggunakan transaksi Online

42

Tidak Tahu

1 2 3 4 5

Menggunakan Transakasi Online itu Menyenangkan dan memuaskan

Menggunakan Transaksi Online itu positif dan menggembirakan

Menggunakan Transakasi Online itu Bijak dan aman

Menggunakan Transakasi Online akses cepat dan mudah

Menggunakan Transaksi Online memiliki sistim security dan privacy

LionAir AirAsia Citilink Batavia Air Garuda Lain nya Saya Menggunakan Pembelian Tiket secara Online dari

Usia Tahun

Pria Wanita Gender

<2juta 2juta – 5juta

>5 juta Penghasilan per bulan

Sangat Setuju

Terima Kasih Kenyamanan Bertransaksi

Sangat Tidak Setuju

43

LAMPIRAN 2

44

do k1=1:4 let k38 = k1+4 tally ck1;

store c100 c101. let k2=count(ck1) let c102=c101/k2 let k3=count(c102) if k3=2

copy c102 k3-k4 let k8=k3

let k9=k3+k4 copy k8-k9 c103 cdf c103 c104; normal 0.0 1.0. invcdf c103 c104; normal 0.0 1.0. pdf c104 c105; normal 0.0 1.0. copy c103 k3-k4 copy c105 k8-k9 let k13=(0-k8)/(k3-0) let k14=(k8-0)/(1-k3) copy k13-k14 c106

let c107=c106+1+(-1*min(c106))

name c100 'ordinal' c101 'frek' c102 'prop' c103 'prop_kum' c104 'z_val' name c105 'z*_val' c106 'sv' c107 'interval'

prin c100-c107 copy c107 k18-k19

convert c100 c107 ck1 ck38 endif

if k3=3

45

let k8=k3 let k9=k3+k4 let k10=k3+k4+k5 copy k8-k10 c103 cdf c103 c104; normal 0.0 1.0. invcdf c103 c104; normal 0.0 1.0. pdf c104 c105; normal 0.0 1.0. copy c103 k3-k5 copy c105 k8-k10 let k13=(0-k8)/(k3-0) let k14=(k8-k9)/(k4-k3) let k15=(k9-0)/(1-k4) copy k13-k15 c106

let c107=c106+1+(-1*min(c106))

name c100 'ordinal' c101 'frek' c102 'prop' c103 'prop_kum' c104 'z_val' name c105 'z*_val' c106 'sv' c107 'interval'

prin c100-c107 copy c107 k18-k20

convert c100 c107 ck1 ck38 endif

if k3>3

let c103(1)=c102(1) do k4=2:k3

let c103(k4)=c103(k4-1)+c102(k4) cdf c103 c104;

normal 0.0 1.0. invcdf c103 c104; normal 0.0 1.0. pdf c104 c105;

46

normal 0.0 1.0. let k5=count(c103) let k6=count(c105)

let c106(1)=(0-c105(1))/(c103(1)-0) let k8=k5-1

do k7=2:k8

let c106(k7)=(c105(k7-1)-c105(k7))/(c103(k7)-c103(k7-1)) enddo

let c106(k5)=(c105(k6-1)-0)/(1-c103(k5-1)) enddo

let c107=c106+1+(-1*min(c106))

name c100 'ordinal' c101 'frek' c102 'prop' c103 'prop_kum' c104 'z_val' name c105 'z*_val' c106 'sv' c107 'interval'

prin c100-c107 let k9=count(c107) do k50=1:k2 do k51=1:k9

if ck1(k50)=c100(k51) let ck38(k50)=c107(k51) endif

enddo enddo endif

erase c100-c107 enddo

47

LAMPIRAN 3

Responden Rata-rata Jumlah

1 1.81 1.90 1.00 1.00 1.43 5.71

2 3.30 1.90 1.00 1.00 1.80 7.20

3 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 4.00

4 1.81 1.00 1.00 1.00 1.20 4.81

5 2.31 1.00 1.00 1.00 1.33 5.31

6 2.13 1.00 1.00 1.00 1.28 5.13

7 3.30 2.83 2.32 2.40 2.71 10.85

8 3.30 2.83 3.17 2.80 3.03 12.10

9 3.30 2.28 1.00 1.00 1.89 7.57

10 3.30 2.28 2.32 1.00 2.22 8.90

11 1.81 1.90 1.00 1.00 1.43 5.71

12 3.30 3.68 2.32 1.00 2.58 10.30

13 2.31 1.00 1.00 1.00 1.33 5.31

14 3.30 1.00 1.00 1.00 1.57 6.30

15 3.30 2.83 3.17 1.00 2.57 10.30

16 1.81 1.90 1.00 1.00 1.43 5.71

17 3.30 1.00 1.00 1.00 1.57 6.30

18 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 4.00

19 1.00 1.00 1.00 3.44 1.61 6.44

20 3.30 1.00 1.00 1.00 1.57 6.30

21 1.81 1.90 1.00 1.00 1.43 5.71

22 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 4.00

23 3.30 2.28 1.98 1.00 2.14 8.56

24 1.81 1.90 1.00 1.00 1.43 5.71

25 3.30 2.83 3.17 2.57 2.97 11.87

26 3.30 3.68 2.32 1.00 2.58 10.30

27 3.30 1.00 1.00 1.00 1.57 6.30

28 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 4.00

29 3.30 1.00 1.00 1.00 1.57 6.30

30 3.30 2.83 2.32 2.40 2.71 10.85

31 3.30 2.83 3.17 2.80 3.03 12.10

32 3.30 2.28 1.00 1.00 1.89 7.57

33 3.30 3.68 2.32 1.00 2.58 10.30

34 2.31 1.00 1.00 1.00 1.33 5.31

35 3.30 1.00 1.00 1.00 1.57 6.30

36 3.30 2.83 3.17 1.00 2.57 10.30

37 1.81 1.90 1.00 1.00 1.43 5.71

38 1.81 1.90 1.00 1.00 1.43 5.71

39 3.30 3.68 2.32 1.00 2.58 10.30

40 2.31 1.00 1.00 1.00 1.33 5.31

41 3.30 1.00 1.00 1.00 1.57 6.30

42 3.30 2.83 3.17 1.00 2.57 10.30

43 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 4.00

44 1.81 1.00 1.00 1.00 1.20 4.81

45 2.31 1.00 1.00 1.00 1.33 5.31

46 2.13 1.00 1.00 1.00 1.28 5.13

47 3.30 2.83 2.32 2.40 2.71 10.85

48 3.30 2.83 3.17 2.80 3.03 12.10

49 3.30 2.28 1.00 1.00 1.89 7.57

50 3.30 2.28 2.32 1.00 2.22 8.90

51 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 4.00

52 3.30 2.28 1.98 1.00 2.14 8.56

53 1.81 1.90 1.00 1.00 1.43 5.71

54 3.30 1.00 1.00 1.00 1.57 6.30

55 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 4.00

56 3.30 2.28 2.32 1.00 2.22 8.90

57 3.30 3.68 2.32 1.00 2.58 10.30

58 2.31 1.00 1.00 1.00 1.33 5.31

59 3.30 1.00 1.00 1.00 1.57 6.30

60 3.30 2.83 3.17 1.00 2.57 10.30

61 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 4.00

62 1.81 1.00 1.00 1.00 1.20 4.81

63 2.31 1.00 1.00 1.00 1.33 5.31

64 2.13 1.00 1.00 1.00 1.28 5.13

65 3.30 2.83 2.32 2.40 2.71 10.85

66 3.30 2.83 3.17 2.80 3.03 12.10

67 3.30 2.28 1.00 1.00 1.89 7.57

68 3.30 2.28 2.32 1.00 2.22 8.90

69 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 4.00

70 3.30 2.28 1.98 1.00 2.14 8.56

71 3.30 2.28 1.00 1.00 1.89 7.57

72 3.30 2.28 2.32 1.00 2.22 8.90

73 1.81 1.00 1.00 1.00 1.20 4.81

Jumlah 189.49 134.86 113.98 89.84

Rata-rata 5.12 3.64 3.08 2.43

STDV 0.87 0.88 0.81 0.59

Variansi 0.76 0.77 0.65 0.35

r-kritis 0.78 0.89 0.91 0.56

r-table 0.27 0.27 0.27 0.27

LAMPIRAN 5

Latent Variable Correlations

X1 X2 X3 X4

X1 1.000000

X2 0.569808 1.000000

X3 0.662101 0.606108 1.000000

X4 0.659794 0.543817 0.642123 1.000000 Y 0.440472 0.341452 0.314578 0.514777

Cross Loadings

X1 X2 X3 X4 Y

X1_1 0.800521 0.391459 0.574628 0.517270 0.297657 X1_2 0.822140 0.490085 0.450260 0.584550 0.480440 X1_3 0.876596 0.539066 0.668028 0.667745 0.399975 X1_4 0.718660 0.368451 0.484491 0.425691 0.325937 X1_5 0.791485 0.482530 0.449269 0.406521 0.246159 X2_1 0.222314 0.569320 0.351300 0.197658 0.129154 X2_2 0.530196 0.830053 0.493748 0.472906 0.390375 X2_3 0.538915 0.767171 0.393230 0.504595 0.340775 X2_4 0.215741 0.618290 0.361826 0.295190 0.171138 X2_5 0.445961 0.794515 0.507899 0.436049 0.155552 X2_6 0.398139 0.714446 0.494327 0.368069 0.231731 X3_1 0.473347 0.407978 0.756062 0.540925 0.311338 X3_2 0.360179 0.376908 0.663267 0.424165 0.162411 X3_3 0.551513 0.549764 0.831192 0.481453 0.301180 X3_4 0.645634 0.580757 0.834748 0.567514 0.234737 X3_5 0.472687 0.379326 0.754323 0.443356 0.187569 X4_1 0.695317 0.606612 0.669054 0.824317 0.403555 X4_2 0.392239 0.311642 0.421851 0.760052 0.408090 X4_3 0.379339 0.274120 0.337282 0.745692 0.397330 Y_1 0.376677 0.248963 0.136934 0.383529 0.710526 Y_2 0.360800 0.275561 0.295262 0.414884 0.895396 Y_3 0.388219 0.316656 0.339622 0.485569 0.913708 Y_4 0.376398 0.314825 0.279227 0.459663 0.872220

Calculation Results Stop Criterion Changes

X1_1 X1_2 X1_3 X1_4

Iteration 0 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 Iteration 1 0.246547 0.250380 0.311359 0.214058 Iteration 2 0.245894 0.250762 0.309942 0.211752 Iteration 3 0.246043 0.250799 0.309923 0.211397 Iteration 4 0.246049 0.250802 0.309915 0.211363 Iteration 5 0.246051 0.250802 0.309914 0.211359

X1_5 X2_1 X2_2 X2_3

Iteration 0 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 Iteration 1 0.214799 0.164703 0.279061 0.254559 Iteration 2 0.218733 0.158903 0.280372 0.254192 Iteration 3 0.218888 0.158358 0.280351 0.254257 Iteration 4 0.218917 0.158316 0.280341 0.254254 Iteration 5 0.218920 0.158310 0.280340 0.254254

X2_4 X2_5 X2_6 X3_1

Iteration 0 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 Iteration 1 0.158874 0.260864 0.243263 0.257893 Iteration 2 0.159729 0.261592 0.245229 0.258359 Iteration 3 0.159547 0.261928 0.245402 0.258314 Iteration 4 0.159540 0.261959 0.245423 0.258305 Iteration 5 0.159539 0.261963 0.245425 0.258304

X3_2 X3_3 X3_4 X3_5

Iteration 0 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 Iteration 1 0.213481 0.278546 0.310014 0.229468 Iteration 2 0.208123 0.275386 0.315092 0.231601 Iteration 3 0.207772 0.275309 0.315358 0.231746 Iteration 4 0.207720 0.275287 0.315404 0.231774 Iteration 5 0.207716 0.275286 0.315407 0.231777

X4_1 X4_2 X4_3 Y_1

Iteration 0 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 Iteration 1 0.534462 0.385642 0.357133 0.268753 Iteration 2 0.538672 0.383984 0.354188 0.258190

Iteration 3 0.539617 0.383751 0.353381 0.257760 Iteration 4 0.539674 0.383732 0.353339 0.257652 Iteration 5 0.539683 0.383729 0.353331 0.257646

Y_2 Y_3 Y_4

Iteration 0 1.000000 1.000000 1.000000 Iteration 1 0.276269 0.325208 0.303227 Iteration 2 0.278600 0.326136 0.308522 Iteration 3 0.278692 0.326177 0.308736 Iteration 4 0.278708 0.326194 0.308788 Iteration 5 0.278710 0.326195 0.308791

Outer Loadings

X1 X2 X3 X4 Y

X1_1 0.800521

X1_2 0.822140

X1_3 0.876596

X1_4 0.718660

X1_5 0.791485

X2_1 0.869320

X2_2 0.830053

X2_3 0.767171

X2_4 0.818290

X2_5 0.794515

X2_6 0.714446

X3_1 0.756062

X3_2 0.763267

X3_3 0.831192

X3_4 0.834748

X3_5 0.754323

X4_1 0.824317

X4_2 0.760052

X4_3 0.745692

Y_1 0.710526

Y_2 0.895396

Y_3 0.913708