Perbandingan Usabilitas Aplikasi Taxi Online Android (Grab-car dan Uber) Menggunakan Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT)

  

Vol. 1, No. 12, Desember 2017, hlm. 1708-1717 http://j-ptiik.ub.ac.id

Perbandingan Usabilitas Aplikasi Taxi Online Android (Grab-car dan

Uber) Menggunakan Unified Theory of Acceptance and Use of Technology

  

(UTAUT)

  3

   1

  2 Heru Utomo , Eriq Muh. Adams Jonemaro , Mahardeka Tri Ananta

  Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

  1

  2

  3 Email: utomo.heruutomo.heru@gmail.com , eriq.adams@ub.ac.id, deka@ub.ac.id

Abstrak

  Taxi Online Android (Grab-car dan Uber) merupakan layanan jasa transportasi roda empat

  berbasis online yang dikendalikan dengan aplikasi mobile android. Maraknya penggunaan aplikasi membuktikan bahwa konsumen terbiasa menggunakan jasa ini sehari-hari. Penelitian ini

  Taxi Online

  memberikan perbandingan usabilitas Taxi Online android menggunakan unifiied theory of acceptance

  

and use of technology (UTAUT). Perbandingan akan didapatkan dari empat pendekatan pada model

  UTAUT. Hasil pendekatan berdasarkan performance expectancy yang terbaik didapatkan oleh Grab- car dengan nilai puas, pendekatan berdasarkan Effort Expectancy yang terbaik didapatkan oleh Uber dengan nilai puas, pendekatan berdasarkan Social Influence yang terbaik didapatkan oleh Grab-car dengan nilai puas, dan pendekatan berdasarkan facilitating conditions yang terbaik didapatkan oleh Uber dengan nilai sangat puas.

  Taxi Online, Android, Usabilitas, Acceptance , UTAUT Kata kunci:

Abstract

  Online Taxi Android (Grab-car and Uber) is an online-based online transportation service

controlled with android mobile applications. The rise of the use of online taxi applications proves that

consumers are accustomed to using these services everyday. This study provides a comparison of

online taxpayer usability using the unifiied theory of acceptance and use of technology (UTAUT).

Comparison will be obtained from four approaches on the UTAUT model. The best performance

expectancy based approach is obtained by Grab-car with satisfied value, the best Effort Expectancy

approach is obtained by Uber with satisfied value, the best social impact based approach is obtained

by Grab-car with satisfied value, and approach based on facilitating conditions. Best earned by Grab-

  car with very satisfied value.

  Keywords: Online Taxi, Android, Usability, Acceptance, UTAUT 1.

  pengukuran melalui beberapa pendekatan guna

   PENDAHULUAN

  membuat tolak ukur perancangan dan kegunaan Maraknya dewasa ini perkembangan perangkat lunak. Beberapa model teori teknologi memiliki macam aplikasi yang usabilitas yang lain yaitu diantaranya TRA, diterapkan pada kehidupan sehari-hari. Aplikasi

  TAM, MM, TPB, kombinasi TAM dan TPB berbasis android yang menyediakan jasa (C-TAM-TPB), MPCU,

  IDT dan SCT transportasi online sudah banyak beroperasi di (Venkatesh, 2003). indonesia. Taxi Online menjadi banyak

  Penelitian ini memiliki ide untuk diperbincangkan dalam masyarakat indonesia menganalisis penerimaan dan usabilitas dari serta memiliki peraturan menteri perhubungan dua Taxi Online menggunakan metode UTAUT yang diresmikan pada 1 April 2017 sesuai (Unified Theory of Acceptance and Use of

  Peraturan Menteri Perhubungan No. 32 Tahun

  Technology ). Sehingga dapat memudahkan

  2016. Beberapa Taxi Online yang bergerak di pengguna Taxi Online berbasis android dalam indonesia yaitu Grab, Uber, Gojek dan lainnya. memilih berdasarkan harapan terhadap hasil

  Metode UTAUT merupakan teori (Performance Expectancy) yang berarti sesuai usabilitas yang dilakukan dengan meliputi

  Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya

1708 dengan harapan dalam kinerja, harapan terhadap usaha yang dilakukan (Effort

  Expectancy ) yang berarti pengukuran

  Perusahaan Uber didirikan duet Travis Kalanick dan Garett Camp. Layanan Uber pun lahir di San Francisco pada tahun 2010. Saat ini Uber beroperasi di banyak negara, termasuk Indonesia.

  susatu produk dapat digunakan oleh pengguna tertentu untuk mencapai suatu target dengan tingkat efektivitas dan efisiensi yang mencapai

  usability adalah sejauh mana kemampuan

  secara umum berarti dapat digunakan dengan baik. Sesuatu dapat dikatakan berguna dengan baik ketika kegagalan dalam penggunaannya dapat dihilangkan atau diminimalkan serta memberi manfaat dan kepuasan kepada pengguna. Menurut Jean Scholtz usability mengacu kepada bagaimana pengguna bisa mempelajari dan menggunakan produk untuk memperoleh tujuannya dan seberapa puaskah mereka terhadap penggunaannya. Definisi

  2.4. Usability Evaluation Usability berasal dari kata Usable yang

  Perusahaan Grab didirikan oleh Anthony Tan sebagai CEO sekaligus Founder dari Grab. Grab berdiri pada tahun 2012 dan terus berkembang hingga sekarang. Saat ini Grab berkembang dikawasan Asia tenggara, termasuk Indonesia.

  Grab merupakan perusahaan jasa angkutan penumpang roda empat dengan menggunakan perangkat mobile aplikasi Taxi Online guna untuk melakukan pemesanan antar jemput penumpang dari tempat yang telah ditentukan pengguna dan diantar sesuai tujuan pesanan pada aplikasi Taxi Online mobile tersebut. Aplikasi Taxi Online Grab-car dalam penggunaannya dikendalikan dengan GPS sebagai alat bantu map atau peta lokasi.

  2.3. Grab

  Uber merupakan perusahaan jasa angkutan penumpang roda empat dengan menggunakan perangkat mobile aplikasi Taxi Online guna untuk melakukan pemesanan antar jemput penumpang dari tempat yang telah ditentukan pengguna dan diantar sesuai tujuan pesanan pada aplikasi Taxi Online mobile tersebut. Aplikasi Taxi Online Uber dalam penggunaannya dikendalikan dengan GPS sebagai alat bantu map atau peta lokasi.

  kesenangan pengguna dalam menggunakan

  2.2. Uber

  Berdasarkan Gambar 1 data diatas menunjukkan jumlah pengguna atau penjualan smartphone berbasis Android pada tiap tahun mulai kuartal 1 tahun 2009 sampai pada kuartal 4 tahun 2014 mengalami banyak peningkatan penjualan dan mengalami penurunan penjualan/penggunaan pada kuartal 1 tahun 2015. Pada kuartal 4 tahun 2015 penjualan mulai kembali meningkat dan menjadi penjualan smartphone android tertinggi dengan jumlah kurang lebih 330 juta unit. Kemudian pada kuartal 1 tahun 2016 menunjukkan penurunan penjualan menjadi kurang lebih 300 juta unit.

  Gambar 1. Total Jumlah Pengguna Smartphone Seluruh Dunia (ETStudios, 2016).

  Android adalah berbasis Android awalnya dikembangkan oleh Android, Inc., dengan dukungan finansial dari yang kemudian membelinya pada tahun 2005 (Wikipedia, 2012). Android adalah sistem operasi yang bersifat open source dan kode-kodenya dirilis dibawah sehingga dapat dimodifikasi bebas dan didistribusikan oleh para pembuat perangkat aplikasi dan developer. (Shankland, 2007). Berikut data penjualan global smartphone untuk end-user dari kuartal 1 2009 s.d kuartal 1 tahun 2016, diperoleh data pada info grafis di bawah ini :

  berarti seseorang percaya organisasi dan teknikal struktur mendukung dalam penggunaan aplikasi Taxi Online tersebut.

  online tersebut (Facilitating Condition) yang

  merasa penting melihat beberapa orang menggunakan aplikasi tersebut, dan serta kondisi fasilitas yang mendukung pada aplikasi

  Taxi Online tersebut, pengaruh sosial (Social Influence ) yang berarti dimana seseorang

2. STUDI PUSTAKA 2.1. Android

  kepuasan penggunaan dalam konteks tertentu. Seperti pengguna, tugas, peralatan (hardware, software dan material) (Scholtz, 2002).

  Sedangkan konstruk lain secara signifikan tidak menjadi determinan langsung dari behavioral

  ,

  Attitude Toward Using Technology dan Self Efficacy . Konsep UTAUT dapat dilihat pada

  Gambar 2:

  Gambar 2. Model Penelitian UTAUT (Vankatesh, 2003)

  Berdasarkan Gambar 2 Setelah melalui pengujian lebih lanjut mereka menemukan empat konstruk utama yang memainkan peranan penting sebagai determinan langsung dari behavioral intention dan usebehavior yaitu

  Performance Expectancy , Effort Expectancy, Social Influence dan Facilitating Conditions.

  intention . Disamping itu terdapat pula empat

  ,

  moderator seperti age, voluntariness, gender dan experience yang diposisikan untuk memoderisasi dampak dari empat konstruk utama pada behavior intention dan usebehavior (Vankatesh, 2003).

  2.5.1. Performance Expectancy Performance Expectancy (PE) diartikan

  sebagaimana tingkat derajat seseorang percaya bahwa dengan menggunakan sistem tersebut akan membantunya dalam meningkatkan hasil pekerjaannya. Lima konstruk dari model-model yang berbeda terhadap (PE) adalah Perceived

  Use fulness (TAM/TAM2 dan C-TAM-TPB), Extrinsic Motivation (MM), Job-fit (MPCU), Relative Advantage (IDT) dan Outcome Expectation (SCT). Meskipun beberapa

  konstruk berkembang dalam literatur, beberapa penulis mengakui persamaan dari. Usefulness

  dan Extrinsic Motivation (Davis, et al, 1992),

  Facilitating Conditions

  Performancy Expectancy , Effort Expectancy, Social Influence

  Berdasarkan definisi tersebut usability diukur berdasarkan komponen (ISO 9241:11, 1998): a.

  e. kepuasan

  Kemudahan (learnability) diartikan sebagai tingkat kecepatan user dalam menggunakan sistem dan kemudahan dalam menjalankan sesuatu serta kemudahan bagi pengguna untuk mendapatkan apa yang mereka inginkan.

  b.

  Efisiensi (efficiency) diartikan dengan sumber daya yang dikeluarkan untuk mencapai ketepatan dan kelengkapan tujuan c.

  Mudah diingat (memorability) diartikan dengan kemampuan pengguna mempertahankan pengetahuannya setelah jangka waktu tertentu, kemampuan mengingat ini didapatkan dari peletakkan menu yang selalu tetap.

  d.

  Kesalahan dan keamanan (errors) diartikan sebagai banyaknya kesalahan-kesalahan yang dibuat oleh pengguna, yang mencakup ketidaksesuian apa yang pengguna pikirkan dengan apa yang sebenarnya disajikan oleh sistem.

  (satisfaction) didefinisikan sebagai tingkat kebebasan dari ketidaknyamanan dan sikap positif terhadap penggunaan produk atau ukuran subjektif sebagaimana pengguna merasa tentang penggunaan sistem.

2.5. Unified Theory of Acceptance and Use of

  Setelah mengevaluasi kedelapan model tersebut, Vankatesh, dkk menemukan tujuh konstruk yang signifikan menjadi determinan terhadap behavior intention dalam satu atau lebih di masing-masing model. Konstruk- konstruk tersebut diantaranya adalah

  Technology (UTAUT) Model

  UTAUT merupakan salah satu teori model penerimaan teknologi yang relatif masih baru yang dikembangkan oleh Venkatesh, dkk. Teori UTAUT ini menggabungkan beberapa fitur yang berhasil dari delapan teori penerimaan teknologi yang terkemuka menjadi satu teori. Kedelapan teori terkemuka tersebut adalah

  Theory of Reasoned Action (TRA), Technology Acceptance Model (TAM), Motivation Model

  (MM), Theory OF Planned Behaviour (TPB),

  Combined TAM and TPB, Model of PC Utilization (MPTU), Innovation Diffusion Theory (IDT) dan Social Cognativetheory

  (SCT). UTAUT terbukti mampu menjelaskan hingga 70 persen varian pengguna dibandingkan kedelapan teori diatas (Nasir,

  2013). fulness dan Job-fit(Thompson, et al, 1991), riset. Dalam peneilitian akan membutuhkan

  Use

Usefulness dan Relative Advantage (Davis, et pernyataan dari para responden tentang

  al, 1989; Moore dan Bensabat, 1991; Plouffe, et kegunaan ataupun nilai pada kegunaan sebuah al, 2001), Usefulness dan Outcome Expectation sistem dengan memberikan skala seperti di (Compeau dan Higgins, 1995; Plouffe, et al, bawah : 2001) serta Job-fit dan Outcome Expectation 1.

  Sangat tidak setuju (Compeau dan Higgins, 1995).

  2. Tidak setuju 3.

  Kurang setuju 2.5.2.

  4. Effort Expectancy Setuju

  Effort Expectancy (EP) merupakan 5.

  Sangat setuju derajat kemudahan yang berhubungan dengan Skala yang di atas menunjukkan 5 skala. penggunaan sistem atau aplikasi. Tiga konstruk Pada penelitian lain bisa menggunakan 7 atau dari model-model yang ada tentang konsep EP bahkan 9 skala tingkat. Selain pilihan dengan adalah: Perceived ease of use (TAM/TAM2), lima skala seperti contoh di atas, kadang

  

complexity (MPCU) dan ease of use (IDT). digunakan juga skala dengan tujuh atau

  sembilan tingkat. Namun dalam studi 2.5.3. penggunaan semua mirip.

   Social Influence Social Influence (SI) diartikan sebagai

  Skala likert dapat dijadikan peniliaian derajat dimana tingkat kepercayaan seseorang terhadap perbandingan pada 2 atau lebih obyek. untuk menggunakan sistem tersebut merupakan

  Hal ini menjadikannya memberikan empat suatu hal yang penting sebagai subjective norm pilihan yaitu : pada TRA, TAM2, TPB, C-TAM-TPB, faktor

  1. Sangat setuju sosial pada MPCU, serta image pada IDT.

  2. Setuju Thompson et al (1991) menggunakan konsep 3.

  Tidak setuju

  social norm dalam mendifinisikan konstruknya 4.

  Sangat tidak setuju. dan mengakui bahwa ada persamaan antara

  Pada hal ini tidak terdapat pernyataan yang subjective norm dengan TRA. bersifat netral atau tidak berpihak pada manapun (Dawes, 2008).

2.5.4. Facilitating Conditions

  Facilitating condition (FC) diartikan 3.

METODOLOGI PENELITIAN

  dengan derajat kepercayaan seseorang bahwa

  3.1 Tahap Penelitian

  terdapat sebuah organisasi dan infrastruktur teknik yang berdiri untuk mendukung penggunaan sistem tersebut. Definisi ini mengambil konsep mirip dengan tiga konstruk yang berbeda yaitu: perceived behavioral

  control (TPB/DPTB), Facilitating condition

  (MPCU), serta compability (IDT). Setiap konstruk tersebut dioperasionalkan termasuk aspek dari teknologi dan/atau lingkungan organisasi yang didesain untuk menghapus batasan dengan penggunaan. Taylor dan Todd (1995) mengakui teori saling berkaitan dengan pemodelan pada FC sebagai komponen utama dari perceive behavioral control dalam TPB/DTPB. Compability construct dari IDT menggabungkan item yang cocok antara gaya bekerja seseorang dan penggunaan sistem dalam organisasi.

  Gambar 3. Kerangka Kerja Penelitian 2.6.

   Skala Likert

  Skala likert diambil dari nama Rensis

  3.2 Likert dan merupakan skala yang psikometrik Penentuan Parameter Evaluasi

  yang secara umum digunakan dalam penelitian Penentuan parameter evaluasi merupakan dalam pengisian angket dan digunakan dalam construct, definition, dan items yang mana akan melibatkan terlalu banyak waktu melakukan operasi

  Online ini

  Kemudian jumlah item pernyataan pada parameter Performance Expectancy sebanyak 12 yang didapat dari 4 konstruk dimillkinya.

  Dirasakan Kemudahan Penggunaan (Davis 1989; Davis et al.

  Perceived Ease of Use -

  Definitions, and Scales Construct Definition Items

  Effort Expectancy

  Effort Expectancy seperti Tabel di bawah: Tabel 2. Parameter Evaluasi Effort Expectancy (Venkatesh, 2003).

  Parameter kedua yaitu Effort Expectancy yang berisi construct, definition, items dan skor dapat dilihat pada Tabel 2 Parameter Evaluasi

  Perceived Usefullness, Job Fit, Relative Advantages, dan Outcome Expectations .

  Taxi Online

  memiliki empat construct yaitu

  Expectancy

  Berdasarkan Tabel 1 di atas Performance

  Saya akan menghabiskan lebih sedikit waktu untuk mengerjakan tugas rutin 2. Rekan kerja saya akan menganggap saya kompeten 3. Saya mendapatkan kesempatan atau keuntungan untuk meningkatkan kenaikan gaji

  Taxi Online 1.

  Jika saya menggunakan

  1989)

  ini bebas dari usaha yang berat dalam penggunaan nya.

  (harapan hasil)

  Taxi Online

  untuk memahami apa yang sedang terjadi 3. Menggunakan Taxi

  Taxi Online ini sulit

  memakan banyak waktu dari tugas normal 2. Dalam pekerjaan

  Online ini

  1. Menggunakan Taxi

  itu dianggap relatif sulit untuk dimengerti

  Sejauh mana

  1. Belajar mengoperasikan

  Kompleksitas (Thompson et al, 1991)

  Complexity –

  digunakan

  Online yang mudah

  2. Interaksi saya dengan Taxi Online akan menjadi jelas dan mudah dimengerti 3. mudah bagi saya menjadi ahli dalam menggunakan 4. Saya akan menemukan Taxi

  akan mudah bagi saya

  Taxi Online ini

  Berdasarkan harapan kinerja (pekerjaan terkait) dan harapan pribadi (tujuan individu)

  Outcome Expectation s

• – (Compeau and Higgins 1995b: Compeau et al. 1999)

  Online ini berguna

  meningkatkan performa kerja saya 2. Dengan menggunakan Taxi

  4. Menemukan Taxi

  memudahkan pekerjaan saya

  Online ini akan

  meningkatkan keefektifan saya dalam menyelesaikan pekerjaan 3. Dengan menggunakan Taxi

  Online ini akan

  Dengan menggunakan Taxi

  Online ini akan

  pada pekerjaan saya

  Derajat sejauh mana seseorang percaya bahwa menggunaka n Taxi Online itu akan memberikan peningkatan kinerja 1.

  Perceived Usefulness

  Performance Expectancy – Harapan Kinerja : Root Construct, Definitions, and Scales Construct Definition Items

  Tabel 1. Parameter Evaluasi Performance Expectancy (Venkatesh, 2003).

  digunakan untuk pembuatan kuesioner. Berikut penentuan parameter evaluasi Performance Expectancy pada Tabel 1:

• – Dirasakan Bermanfaat (Davis 1989; Davis et al. 1989)
• – Harapan Usaha: Root Construct,

  Job Fit

  meningkatkan kualitas pekerjaan/kegiatan yang saya lakukan

  membantu pekerjaan

  Online

  memungkinkan saya untuk menyelesaikan tugas dengan lebih cepat 2. Menggunakan Taxi

  Online ini

  1. Menggunakan Taxi

  Untuk mengukur Sejauh mana dengan menggunaka n sebuah inovasi dianggap lebih baik daripada menggunaka n pendahuluny a

  Relative advantages

  Online dapat

  (Thompson et al. 1991) Bagaimana kemampuan sebuah Taxi

  3. Dengan mempertimbangka n semua tugas, sejauh ini penggunaan Taxi

  2. Taxi Online ini secara kegunaan dapat meningkatkan output pada pekerjaan saya

  waktu yang dibutuhkan untuk tugas pekerjaan penting saya

  Online mengurangi

  1. Penggunaan Taxi

  meningkatka n kinerja pekerjaan seseorang

  Online itu

• Keuntungan Relatif (Moore and Benbasat, 1991)

  Conditions yang berisi construct, definition, items dan skor dapat dilihat pada Tabel 4

  3. Memiliki Taxi

  Online untuk

• Gambar (Moore and Benbasat, 1991)

  Parameter Evaluasi Facilitating Conditions seperti Tabel di bawah:

  Kemudian jumlah item pada parameter Social

  Influence memiliki tiga construct yaitu Subjective Norm, Social Factors, dan Image.

  Berdasarkan Tabel 3 di atas Social

  adalah simbol status dalam organisasi saya

  Online

  Taxi Online

  memiliki profil tinggi

  Influence sebanyak 8 yang didapat dari 3 konstruk dimilikinya.

  2. Orang-orang di organisasi saya yang menggunakan

  memiliki gengsi daripada mereka yang tidak.

  Taxi Online ini

  1. Orang-orang di organisasi saya yang menggunakan

  Sejauh mana penggunaan inovasi dirasakan untuk meningkatkan citra atau status seseorang dalam sistem sosial seseorang

  Image

  pekerjaan saya 4. Secara umum, organisasi telah mendukung penggunaan Taxi O

  Parameter kempat yaitu Facilitating

• – Pengaruh Sosial : Root Construct,

  Tabel 4. Parameter Evaluasi Facilitating Conditions (Venkatesh, 2003).

• – Norma Subjektif (Ajzen 1991; Davis et al. 1989; Fishbein and Azjen 1975; Mathieson 1991; Taylor and

  Facilitating Conditions

• – Kondisi Fasilitas : Root

  Construct, Definitions, and Scales Construct Definition Items

  Perceived Behavioral Control –

  Kontrol perilaku yang dirasakan (Ajzen 1991; Taylor and Todd 1995a, 1995b)

  Mencerminka n persepsi kendala internal dan eksternal terhadap perilaku dan mencakup self-efficacy, kondisi fasilitasi sumber daya, dan kondisi fasilitasi teknologi.

  1. Saya memiliki kontrol atas penggunaan Taxi

  Online 2.

  Saya memiliki sumber daya yang diperlukan untuk menggunakan Taxi

  Online ini 3.

  Saya memiliki pengetahuan yang diperlukan untuk menggunakan Taxi

• – Faktor Sosial (Thompson et al. 1991)

  Online ini 4.

  Peluang dan pengetahuan yang dibutuhkan untuk menggunakan Taxi

  membantu dalam penggunaan Taxi dibuat individu dengan orang lain, dalam situasi sosial tertentu

  Pengawas saya mendukung penggunaan Taxi

  Online melakukan

  mudah Berdasarkan Tabel 2 di atas Effort

  Taxi Online itu

  4. Belajar mengoperasikan

  Taxi Online ini mudah.

  3. Secara keseluruhan saya percaya bahwa

  apa yang ingin saya lakukan.

  2. Saya percaya bahwa mudah membuat Taxi

  dari 3 konstruk dimilikinya.

  1. Interaksi saya dengan Taxi Online ini jelas dan mudah dimengerti

  Sejauh mana menggunaka n inovasi dianggap sulit untuk digunakan

  Kemudahan penggunaan (Moore and Benbasat 1991)

  Online Ease of Use -

  4. Butuh waktu lama untuk belajar menggunakan Taxi

  mekanis (misalnya, masukan data)

  Expectancy memiliki tiga construct yaitu Perceived Ease of Use, Complexity, dan Ease of Use . Kemudian jumlah item pada parameter Effort Expectancy sebanyak 12 yang didapat

  Parameter ketiga yaitu Social Influence yang berisi construct, definition, items dan skor dapat dilihat pada Tabel 3 Parameter Evaluasi

  Online 3.

  Internalisasi idividual budaya subyektif kelompok referensi. Dan kesepakatan interpersonal spesifik yang 1.

  Online ini sangat

  Manajemen Taxi

  Taxi Online 2.

  proporsi rekan kerja yang menggunakan

  Taxi Online karena

  Saya menggunakan

  Taxi Online Social Factors

  Social Influence seperti Tabel di bawah: Tabel 3. Parameter Evaluasi Social Influence (Venkatesh, 2003).

  Orang yang mempengaruhi tingkah laku saya berpikir bahwa saya harus menggunakan

  Persepsi seseorang bahwa kebanyakan orang yang penting baginya berpikir seharusnya atau tidak melakukan perilaku yang bersangkutan 1.

  Todd 1995a,b)

  Subjective Norm

  Definitions, and Scales Construct Definition Items

  Social Influence

  Online ini, akan mudah bagi saya untuk menggunakan Taxi

  Online ini 5.

• Memfasilita si kondisi (Thompson et al. 1991)

3. Menggunakan Taxi

  Pada saat melakukan analisis pada parameter Performance Expectancy, digunakan dua tahap perhitungan, yaitu total nilai yang diberikan setiap peserta dan nilai Performance Expectancy setiap Taxi Online. Langkah pertama adalah menghitung jumlah nilai setiap responden, kemudian menghitung nilai mean karena setiap parameter memiliki jumlah pernyataan yang berbeda. Persamaan perhitungan total nilai parameter dan hasil Performance Expectancy:

  3.3.4.1 Metode Analisis Parameter Performance Expectancy

  3.3.4 Analisis Hasil Pengumpulan Data Pengujian guna untuk mendapatkan hasil evaluasi. Terdapat empat analisis berdasarkan parameter analisis data Performance Expectancy, Effort Expectacy , Social Influence dan Facilitating Conditions.

  Populasi merupakan semua responden yang nantinya akan menjadi objek penelitian. Berdasar definisi diatas, maka populasi dari penelitian ini adalah masyarakat kota Malang dean sekitarnya. Pengambilan sampel dalam penelitian ini menggunakan sampel acak sederhana. Menurut Jakob Nielsen, apabila dalam pengujian terdapat dua kelompok pengguna, tiga sampai empat pengguna dari masing-masing kategori sudah cukup. Sedangkan, tiga pengguna cukup bagi penelitian apabila pada pengujian terdapat tiga kelompok pengguna atau lebih (Nielsen, 2000). Maka, sampel yang dipilih adalah masyarakat kota Malang sekitarnya sejumlah 8 orang (4 peserta uji bagi masing-masing Taxi Online yang dievaluasi).

  3.3.3 Populasi dan Sampel

  Sumber data dalam penelitian ini digunakan untuk mengungkap fakta dan dibuktikan secara empiris dan berhasil sesuai rumusan masalah. Penelitian menggunakan data Primer, yaitu data yang peneliti peroleh dan dikumpulkan langsung dari responden atau sumber pertamanya. Data primer ini dikumpulkan dengan melakukan penyebaran kuesioner kepada masyarakat kota Malang dan sekitarnya.

  3.3.2 Sumber Data

  Lokasi penelitian ini dilakukan di kota Malang dan sekitarnya yang dalam kesehariannya masyarakat malang mulai banyak yang menggunakan Taxi Online android serta mengerti tentang kegunaan Taxi Online pada Android.

  Teknik dalam pengumpulan data melalui data Primer yang peneliti peroleh langsung melalui kuisoner dan wawancara yang berasal dari responden untuk dianalisis untuk mendapatkan hasil dan fakta empiris secara statistik serta dijelaskan secara deskriptif berdasar statistik yang diperoleh. Kuisoner merupakan sebuah daftar pernyataan kepada responden guna memperoleh hasil jawaban responden dan kondisi responden dapat terungkap. Wawancara yang dilakukan bertujuan untuk memperoleh data yang lebih valid agar dapat secara menyeluruh mengetahui kondisi responden.

  jumlah item pada parameter Social Influence sebanyak 11 yang didapat dari 3 konstruk dimilikinya.

  Conditions memiliki tiga construct yaitu Perceived Behavioral Control, Facilitating Conditions, dan Compatibility. Kemudian

  dengan gaya kerja saya Berdasarkan Tabel 4 di atas Facilitating

  Online ini sesuai

  sesuai dengan cara saya bekerja

  Online ini sangat

  kompatibel dengan semua aspek pekerjaan saya 2. Saya pikir menggunakan Taxi

  Online ini

  Menggunakan Taxi

  Sejauh mana inovasi dianggap konsisten dengan nilai, kebutuhan, dan pengalaman pengadopsi potensial yang ada 1.

  Kompatibili tas (Moore and Benbasat, 1991)

  Online Compatibili ty -

  Instruksi khusus tentang Taxi Online tersedia bagi saya 3. Orang tertentu (atau kelompok) tersedia untuk mendapatkan bantuan dalam kesulitan Taxi

  Online 2.

  1. Bimbingan tersedia bagi saya dalam pemilihan Taxi

  Faktor objektif di lingkungan yang menurut pengamat membuat tindakan mudah dilakukan. Termasuk penyediaan dukungan komputer

  Facilitating Conditions

  Taxi Online ini tidak kompatibel dengan penggunaan taxi lain

3.3 Pengumpulan Data dan Perencanaan Evaluasi

3.3.1 Lokasi Penelitian

  menjadikan responden 1

  Total nilai parameter PE = ∑ nilai tiap variabel

  Influence dan hasil evaluasi parameter Facilitating Condition . Pada hasil evaluasi saya

  , hasil evaluasi parameter Social

  ∑ n

  Nilai PE =

• – 4 adalah pengguna Grab-car dan responden 5
• – 8 adalah pengguna Uber .

  Berikut merupakan data yang diperoleh dari para responden pada parameter

  1

  1

  4.1.1 Hasil Evaluasi Data Parameter

  4.1.1.1 Performance Expectancy

  Performance Expectancy : Tabel 5. Data evaluasi PE Grab-car

  No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1

  1

  1

  1

  2 Tot al

  Res

• 1 2 3 3 2 4 3 3 3 2 3 2 3 33

  Res

• 2 3 3 3 3 4 3 2 3 2 3 2 2 33

  Res

• 3 3 3 4 3 4 3 3 3 2 3 2 3 36

  Res

• 4 3 3 4 3 4 3 3 3 3 3 3 2 37

  Performance Expectancy

  = 34.75 Berdasarkan Tabel 5 Performance

  Expectancy pada Grab-car diperoleh nilai 34.75

  yang berarti Grab-car mendapatkan penilliain puas pada segi performance expectations. Sedangkan Uber diperoleh nilai 32.75 yang berarti mendapatkan penilaian puas pada segi

  Performance expectancy yang didapat seperti

  1

  2 Tot al

  Tabel 6. Data evaluasi PE Uber No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1

  Res

  Keterangan: n = jumlah peserta kuesioner (Venkatesh, 2003).

  3.3.4.2 Metode Analisis Parameter Effort Expectancy

  Pada metode analisi parameter Effort

  Expectancy , Langkah pertama adalah

  menghitung jumlah nilai setiap responden, kemudian menghitung nilai mean karena setiap parameter memiliki jumlah pernyataan yang berbeda. Persamaan perhitungan total nilai parameter dan hasil Effort Expectancy: Total nilai parameter EE

  = ∑ nilai tiap variable Nilai EE

  =

  ∑ n

  Keterangan: n = jumlah peserta kuesioner (Venkatesh, 2003).

  3.3.4.3 Metode Analisis Parameter Social Influence

  Pada metode analisi parameter Social

  Influence , Langkah pertama adalah menghitung

  jumlah nilai setiap responden, kemudian menghitung nilai mean karena setiap parameter memiliki jumlah pernyataan yang berbeda. Persamaan perhitungan total nilai parameter dan hasil Social Influence: Total nilai parameter SI =

  ∑ nilai tiap variabel Nilai SI

  =

  ∑ n

  Keterangan: n = jumlah peserta kuesioner (Venkatesh, 2003).

• 5 2 2 3 3 4 3 2 3 2 3 3 2 32

  3.3.4.4 Metode Analisis Parameter Facilitating Conditions

• 6 2 2 3 3 3 3 2 3 2 3 2 2 30

  Kemudian Pada metode analisi parameter Facilitating condition, Langkah pertama adalah menghitung jumlah nilai setiap responden, kemudian menghitung nilai mean karena setiap parameter memiliki jumlah pernyataan yang berbeda. Persamaan perhitungan total nilai parameter dan hasil

  Res

  Res

  pada Tabel 6 berikut:

• 7 3 3 3 3 4 3 3 3 2 3 2 3 35
• 8 1 3 4 2 4 3 3 3 3 3 3 2 34

  Expectancy , hasil evaluasi parameter Effort Expectancy

  Hasil evaluasi kuesioner yang didapat dari hasil evaluasi parameter Performance

  Hasil data parameter EE pada Tabel 7 dan Tabel 8:

  4.1.1.2 Effort Expectancy

  seperti Tracking GPS dapat menunjukan lokasi dan tempat yang sudah ditentukan penumpang, serta kelancaran aplikasi bekerja pada system android yang sesuai dengan kebutuhan penumpang.

  performance expectancy yang baik seperti

  car memberikan tingkat

  Grab-

  Berdasarkan kedua tabel parameter PE di atas

  Performance Expectancy = 32.75

  Res

  Facilitating Conditions :

  Total nilai parameter FC = ∑ nilai tiap variabel

  Nilai FC =

  ∑ n

  Keterangan: dan n = jumlah peserta kuesioner 4.

PENGUMPULAN DATA DAN HASIL

4.1 Hasil evaluasi

4 Tot al

  33 Res

  3

  3

  3

  Tabel 11. Data evaluasi FC Grab-car No

  Hasil data parameter FC pada Tabel 11 dan Tabel 12:

  4.1.1.4 Facilitating conditions

  Pada hasil Social Influence menunjukkan Grab- car lebih unggul sedikit dibandingkan Uber. Fitur yang berhubungan dengan pengaruh sosial ialah chating diantara pengemudi dan penumpang yang disediakan secara langsung oleh pihak Grab-car dan Uber. Sehingga jika terdapat tidak kesinambungan diwaktu pemesanan akan memiliki dampak secara langsung antara pengemudi dan penumpang.

  22 Social Influence = 20 Berdasarkan data kedua aplikasi di tas

  3

  4

  3

  3

  2

  nilai 20 yang berarti mendapatkan penilaian puas pada segi Social Influence.

  Tabel 10 Data evaluasi SI Uber No

  25

  26

  3

  3

  32 Res

  4

  Res

  3 Total

  4

  2

  4

  1

  4

  9

  5

  3

  8

  3

  7

  3

  6

  3

  27

  28

  29

  30

  31

  32 Total

• 1 3 3 2 3 2 3 3 3 3 3 3 3 34

  5

• 2 4 3 4 3 2 2 2 2 3 3 4 3 35

  2

  19 Res-

  7

  2

  2

  3

  2

  2

  3

  2

  2

  17 Res-

  8

  3

  3

  2

  2

  3

  3

  3

  3

  3

  Res-

  2

  2

  22 Res-

  6

  2

  3

  3

  2

  2

• 3 3 3 4 3 2 2 2 3 3 3 3 3 34
• 4 4 3 3 3 2 2 2 3 3 3 3 3 34

4 Tot al

• 5 3 3 4 3 2 2 2 3 3 3 3 3 34

• 6 3 3 4 3 2 2 2 2 3 3 4 3 34
• 7 3 3 3 4 2 2 3 3 3 3 3 3 35
• 8 4 3 4 3 2 3 2 2 3 3 3 3 35
• 1 2 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3
• 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2
• 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
• 4 3 3 3 3 4 3 3 3 3 4 3

  11 Facilitating

  33 Res

  Effort Expectancy = 34.25

  2

  3

  2

  Res

  Res

  Res

  Res

  Berdasarkan Tabel 7 Effort Expectancy pada Grab-car diperoleh nilai 34.25 yang berarti Grab-car mendapatkan penilliain puas pada segi

  2

  Effort Expectancy . Sedangkan Uber diperoleh

  nilai 34. 5 yang berarti mendapatkan penilaian puas pada segi Effort Expectancy. Berikut data EE Uber pada Tabel 8:

  Tabel 8. Data evaluasi EE Uber No

  1

  3

  1

  4

  2

  1

  5

  1

  Tabel 7. Data evaluasi EE Grab- car No

  1

  3

  1

  4

  1

  5

  6

  2

  1

  7

  1

  8

  1

  9

  2

  1

  1

  35 Facilitating Conditions = 33.25 Berdasarkan Tabel

  26

  Tingkat Effort Expectancy yaitu

  memberikan kemudahan dalam belajar menggunakan aplikasi, memberikan petunjuk penggunaan serta fitur-fitur yang mudah dipelajari oleh pengguna. Pada penilaian Effort

  Expectancy Uber lebih unggul sedikit dibandingkan Grab-car.

  Hasil data parameter SI pada Tabel 9 dan 10:

  Tabel 9. Data evaluasi SI Grab-car No

  25

  27

  Effort Expectancy = 34.5

  28

  29

  30

  31

  yang berarti Grab-car mendapatkan penilliain puas pada segi Facilitating Conditions . Sedangkan Uber diperoleh nilai 32.5 yang berarti mendapatkan penilaian puas pada segi

  Conditions pada Grab-car diperoleh nilai 33.25

  3

  Berdasarkan kedua Tabel parameter EE di atas

  Res

  6

  Res

  1

  7

  1

  8

  1

  9

  2

  2

  1

  2

  2

  2

  3

  2

  Res

  Res

  2

4.1.1.3 Social Influence

32 Total

  Social Influence . Sedangkan Uber diperoleh

  8

  2

  Facilitating Conditions seperti pada Tabel 12 Tabel 12. Data evaluasi FC Uber

  No

  3

  3

  3

  4

  3

  5

  3

  6

  3

  3

  3

  3

  2

  Res-5 2 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 31 Res-6 2 3 3 3 4 3 3 3 3 3 2 32 Res-7 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 33 Res-8 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 34

  Res-

  1

  3

  Conditions pada Grab-car diperoleh nilai 33.25

  Berdasarkan Tabel 5.4 Facilitating

  Facilitating Conditions = 32.5

  3 Total

  9

  4

  2

  4

  1

  4

  4

  3

  3

  Grab-car mendapatkan penilliain puas pada segi

  2

  3

  2

  3

  2

  21 Res-

  4

  3

  3

  3

  3

  3

  3

  3

  3

  2

  3

  2

  4

  3

  2

  20 Res-

  2

  2

  3

  2

  3

  2

  2

  3

  2

  20 Res-

  3

  23 Social Influence = 21 Berdasarkan Tabel 9 Social Influence pada Grab-car diperoleh nilai 21 yang berarti

• – Part 11 : Guidance on usability.

  Sepositif.com, 2017.

  Nasir, Muhammad. 2013. Evaluasi Penerimaan

  Teknologi Informasi Mahasiswa di Palembang Menggunakan Model UTAUT ,

  Palembang. Universitas Bina Dharma Nielsen, J. (2000), Why you only need to test

  with 5 users, [diakses 10 Februari 2017].

  Permana, Yana. 2016.

  

  Diakses pada tanggal 10 Februari 2017. Reza, Jeko Iqbal. 2017.

  

  

  of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) tool cross-culturally

  Scholtz, Jean. 2002. Usability Evaluation,

  National Institute of Standars and Technology .