PENGARUH PERFORMANCE EXPECTANCY, EFFORT EXPECTANCY, DAN SOCIAL INFLUENCE TERHADAP BEHAVIORAL INTENTION INSTAGRAM: Studi mengenai penggunaan teori UTAUT kepada pengguna Instagram yang menjadi followers @infobdgcom.

ABSTRAK

Mochamad Risman Purwanto Ramdhan (1104856). Pengaruh Performance

Expectancy, Effort Expectancy, dan Social Influence Terhadap Behavioral Intention Instagram (Studi mengenai penggunaan teori UTAUT kepada

pengguna Instagram yang menjadi followers @infobdgcom). Di bawah bimbingan H.Mokh. Adib Sultan, ST., MT.

Peran media sosial Instagram dalam aktivitas manusia, bisa membuat aktivitas dari setiap orang, organisasi, maupun perusahaan dapat dilakukan melalui media

internet, meskipun jumlah keseluruhan pengguna Instagram yang masih sedikit, namun pertumbuhan Instagram ternyata jauh melebihi media sosial lain. Berdasarkan fenomena tersebut, maka penulis ingin mengetahui faktor apa sajakah yang membuat seseorang berminat menggunakan Instagram, melalui teori UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology).

Metode penelitian yang digunakan adalah metode penelitian deskriptif dan verifikatif dengan menggunakan metode online survey dan desain kausal pada

Performance Expectancy, Effort Expectancy, dan Social Influence terhadap

Behavioral Intention Instagram. Teknik sampling yang digunakan adalah

purposive sampling. Data penelitian ini didasarkan pada pengguna Instagram yang menjadi followers @infobdgcom, dengan sampel sebanyak 100 responden. Dalam penelitian ini, metode data uji yang digunakan adalah uji validitas, uji reliabilitas, dan uji asumsi klasik. Kemudian analisis regresi berganda digunakan untuk menguji hipotesis.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, dan Behavioral Intention Instagram sudah cukup tinggi. Kemudian hasil analisis regresi linier berganda mengemukakan temuan penelitian yang menunjukkan bahwa secara parsial terdapat pengaruh yang signifikan antara Performance Expectancy terhadap Behavioral Intention, dan

Social Influence terhadap Behavioral Intention. Sementara itu Effort Expectancy tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Behavioral Intention Instagram. Kemudian secara simultan, Performance Expectancy, Effort Expectancy, dan

Social Influence berpengaruh terhadap Behavioral Intention Instagram.

Kata Kunci: Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence,

ABSTRACT

Mochamad Risman Purwanto Ramdhan (1104856). The Influence of Performance Expectancy, Effort Expectancy, and Social Influence towards

Instagram’s Behavioral Intention (A Study about the use of UTAUT theory at followers of @infobdgcom). Under guidance of H. Mokh. Adib Sultan, ST., MT.

The role of social media Instagram in human interest, can make the activity of public, organization, or even the company are accessing internet, even though the total users of Instagram are still in a minority, the development of Instagram is increasing further than another social media. Based on this phenomenon, author want to know some factors which make people wants using Instagram, with UTAUT theory (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology).

The study uses descriptive and verifiable approach by online survey and causal design methods at Performance Expectancy, Effort Expectancy, and Social Influence. Research data based on a 100 followers of @infobdgcom as the respondents. In this research, the author using the validity, reliability testing and classical assumption as the method of the test. Then multiple linear regression analysis was used to test the hypothesis.

Results of study showed that the level of Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, and Behavioral Intention Instagram is already high. Then Results of multiple linear regression analysis showed that partially, it has significant positive effect between Performance Expectancy toward Behavioral Intention, and Social Influence toward Behavioral Intention. Besides that, Effort

Expectancy hasn’t significant positive effect toward Behavioral Intention

Instagram. Then simultaneously, Performance Expectancy, Effort Expectancy, and Social Influence has significant positive effect toward Behavioral Intention Instagram.

Keywords: Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, Behavioral Intention, Instagram.

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Penelitian

Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi yang demikian pesatnya telah memberikan manfaat bagi aktivitas manusia. Jenis-jenis pekerjaan yang sebelumnya menuntut kemampuan fisik cukup besar ataupun membutuhkan banyak waktu kini relatif sudah bisa digantikan oleh perangkat mesin-mesin otomatis, seperti mengangkut barang berat tidak lagi membutuhkan tenaga yang besar, bepergian tidak lagi harus jalan kaki, serta berkomunikasi tidak lagi dalam satu wilayah saja. Hal tersebut berdampak pada manusia yang senantiasa harus memperbaharui ilmu pengetahuan serta beradaptasi dalam memenuhi kebutuhan dan aktivitas yang berhubungan dengan teknologi.

Kebutuhan dan aktivitas manusia yang berhubungan dengan teknologi sangatlah banyak, seperti teknologi untuk rumah tangga, teknologi dalam menghitung, teknologi transportasi, teknologi informasi, serta teknologi lainnya yang erat kaitannya dengan kebutuhan dan aktivitas manusia. Hal tersebut biasanya didasari oleh profesi, aktivitas organisasi, pergaulan sehari-hari, rasa ingin membuat aktivitas menjadi lebih praktis, serta rasa ingin mengikuti perkembangan zaman. Sehingga fenomena tersebut berdampak pada penerapan aplikasi Teknologi Informasi (TI) berbasis komputer terhadap aktivitas organisasi. Penerapan aplikasi TI yang berdampak pada aktivitas organisasional mengalami pertumbuhan yang signifikan. Hal ini ditunjukkan oleh adanya perbedaan antara sebelum dan sesudah menerapkan teknologi. Perbedaan tersebut menunjukkan bahwa dengan menerapkan teknologi, bisa berdampak pada perubahan aktivitas organisasional.

Tabel 1.1 menunjukkan bahwa dengan adanya teknologi informasi, akan mempermudah aktivitas organisasional yang awalnya sulit menjadi tidak sulit lagi. Maka dari itu, teknologi ini memang dibuat oleh manusia untuk membantu manusia dalam melakukan aktivitas agar menjadi lebih mudah. Sehingga dari perbedaan tersebut, memunculkan keragaman aktivitas yang bersinggungan dengan teknologi. Berikut Tabel 1.1 yang menunjukkan hal tersebut.

Tabel 1.1

Dampak aplikasi TI berbasis komputer terhadap Aktivitas Organisasional No Sebelum Munculnya TI Teknologi Informasi Setelah Munculnya TI

1 Manager biasanya

membuat keputusan.

Berbagai peralatan penunjang

pengambilan keputusan (DSS, Access Data Base, Modelling Software).

Pengambilan keputusan menjadi bagian setiap orang.

2 Hanya pakar-pakar yang bisa menyelesaikan pekerjaan yang kompleks.

Expert System Seorang generalis bisa

menyelesaikan pekerjaan pakar.

3 Informasi hanya bisa muncul di satu tempat pada saat tertentu

Database tersebar Informasi bisa dimunculkan

secara simultan di berbagai tempat sewaktu diperlukan.

4 Karyawan lapangan membutuhkan kantor sebagai tempat menerima, menyimpan, mengakses dan mentransfer informasi

Komunikasi tanpa kabel dan Portable Computer

Karyawan lapangan bisa mengirim dan menerima informasi secara langsung.

Sumber: Ellitan, Lena & Anatan, Lena. (2009).

Penggunaan teknologi dalam melakukan aktivitas bisa digunakan ketika teknologi dihubungkan dengan perangkat-perangkat teknologi yang menunjang. Teknologi tidak akan bisa digunakan apabila tidak terhubung oleh perangkat-perangkat yang menunjang. Sehingga, teknologi tersebut bisa dijalankan dan dimanfaatkan dengan optimal apabila perangkat pendukungnya dalam kondisi yang baik dan antar perangkatnya dihubungkan dengan baik pula.

Perangkat yang dihubungkan dengan baik, bisa menyalurkan informasi yang jelas, benar, serta akurat. Perangkat ini bisa dihubungkan dengan menggunakan penghubung antar jaringan, sesuai dengan cakupan wilayahnya. Contohnya: LAN (Local Area Network), WAN (Wide Area Network), MAN (Metropolitan Area Network) serta Internet. Dari berbagai penghubung tersebut, penghubung yang dapat digunakan secara optimal adalah penghubung yang cakupan wilayah jangkauannya paling luas yakni Internet.

Internet atau inter-connection networking adalah jaringan komputer internasional yang menghubungkan orang dan organisasi di seluruh dunia. Dengan adanya internet ini, informasi dan komunikasi bisa tersalurkan langsung antar orang, organisasi maupun perusahaan. Walaupun seseorang berada dalam wilayah yang berbeda dan dengan jarak yang jauh, ketika koneksi internet

tersambung maka informasi dan komunikasi bisa tersampaikan dengan mudah. Dengan kemudahan berkomunikasi dan penyampaian informasi tersebut, maka pada abad ke-20 ini internet menjadi banyak digunakan oleh banyak kalangan, baik itu oleh orang, organisasi ataupun perusahaan.

Gambar 1.1

Perkembangan penggunaan Internet dari tahun ke tahun

Sumber: www.marketeers.com, dari survei Markplus tahun 2013

Pada data yang ditunjukkan pada gambar 1.1 tersebut menjelaskan bahwa survei yang dilakukan Markplus (2013) mengungkapkan bahwa pengguna internet

itu yakni 133,73 juta jiwa. Jumlah pengguna internet ini tumbuh signifikan hingga 22% dari 62 juta di tahun 2012 dari tahun 2010.

Gambar 1.1 juga menunjukkan bahwa pengguna internet tumbuh signifikan dari tahun 2010 hingga tahun 2013. Bahkan pengguna internet yang menggunakan internet dengan waktu lebih dari 3 jam per harinya (netizen), semakin meningkat. Hal ini disebabkan karena pengguna internet telah memanfaatkan internet seoptimal mungkin untuk berbagai macam keperluan. Maka dari itu di Indonesia, pengguna internet ini semakin banyak, dan telah menggunakan internet untuk keperluannya masing-masing.

Gambar 1.2

Aktivitas yang dilakukan Netizen Indonesia tahun 2012

Sumber: www.marketeers.com, dari survei Markplus tahun 2013

Survei Markplus (2013) mengenai aktivitas netizen pada gambar 1.2 menunjukkan bahwa sebanyak 94% menggunakan internet untuk mengakses media sosial atau jejaring sosial, 64,5% untuk browsing, 60,2% untuk membuka

e-mail, serta mengakses hal-hal lain yang terdapat pada gambar 1.2 tersebut. Dengan jejaring sosial yang menempati urutan pertama dalam gambar 1.2, menunjukkan bahwa jejaring sosial atau media sosial memiliki peran yang besar dalam penggunaan internet di Indonesia. Maka dari itu dengan adanya media

sosial ini, telah memberikan banyak manfaat bagi setiap kalangan, baik itu kepada setiap orang, organisasi, maupun perusahaan.

Media sosial telah memberikan manfaat yang bisa dirasakan oleh setiap orang, organisasi, maupun perusahaan. Bagi orang-orang, media sosial dijadikan sebagai media online untuk berinteraksi dengan pengguna lain serta sebagai media untuk posting gambar dan video. Bagi organisasi, media sosial dijadikan untuk media promosi, sharing, serta untuk lebih mendekatkan organisasi kepada masyarakat. Sedangkan bagi perusahaan, media sosial bisa digunakan untuk mengetahui respon dari konsumen dari hasil posting yang dilakukan dalam media sosial; respon mengenai pelayanan oleh admin perusahaan; minat para calon konsumennya dalam pemilihan produk serta dalam pembelian produknya. Selain itu dengan mengakses media sosial, perusahaan bisa mengurangi biaya promosi langsung serta mengurangi biaya yang dikeluarkan untuk penjualan. Dengan banyak manfaat tersebut, maka pengguna media sosial ini pun menjadi sangat banyak penggunanya di Indonesia, dengan termasuk perusahaan atau para pelaku bisnis serta pihak lain di dalamnya yang menggunakan media sosial yang berbeda-beda sesuai dengan keperluannya masing-masing.

Survei yang dilakukan Markplus pada akhir tahun 2012 dan di-posting

tahun 2013 menunjukkan bahwa terdapat 2.150 responden yang mengakses media sosial yang berbeda, yakni Facebook, Twitter, Google+, dan Instagram. Dalam keseluruhan responden ini terdapat 6 (enam) kelompok usia yakni terdiri dari 15-22 tahun, 23-30 tahun, 31-35 tahun, 36-45 tahun, 46-55 tahun, dan 56-64 tahun. Hasil survei ini menunjukkan bahwa Facebook menempati tempat teratas dari semua kelompok usia, Twitter dan Google+ saling bersaing dalam setiap kelompok usia, dimana Twitter unggul dalam dalam 2 (dua) kelompok usia dengan persentase yang cukup tinggi dan Google+ unggul di 4 (empat) kelompok usia lain dengan persentase yang tidak melewati angka 20%.

Sementara itu, dalam survei tersebut menunjukkan bahwa media sosial Instagram memiliki angka persentase yang sangat kecil dari semua kelompok usia, dengan angka persentase yang paling tinggi hanya sebesar 5,9% pada kelompok usia 15-22 tahun, sedangkan dalam sisa kelompok usia lainnnya bahkan dibawah

angka 3% responden yang telah menggunakan media sosial. Data tersebut ditunjukkan dalam gambar 1.3 berikut ini.

\

Gambar 1.3

Jumlah responden yang mengakses media sosial pada tahun 2012

Sumber: www.marketeers.com, dari survei Markplus tahun 2013.

Angka persentase yang sangat kecil dari pengguna Instagram dalam gambar 1.3, menunjukkan bahwa Instagram telah kalah dari segi persentase dan jumlah banyaknya pengguna media sosial, jika dibandingkan dengan pengguna media sosial lain. Hal ini disebabkan oleh minat dari para pengguna media sosial yang lebih memilih media sosial lain dibandingkan dengan menggunakan Instagram. Dalam tahun berikutnya, pengguna media sosial secara keseluruhannya tidak berubah, seperti pada Gambar 1.3. Akan tetapi, media sosial Instagram ini memiliki pertumbuhan pengguna aktif yang lebih pesat.

Survei yang dilakukan oleh firma penelitian pemasaran Global Web Index (2014) pada akhir tahun 2013 dan dipublikasikan pada Januari 2014, mengungkapkan bahwa pengguna media sosial Instagram memiliki pertumbuhan pengguna aktif yang paling tinggi. Dalam survei tersebut, Instagram memiliki pertumbuhan aktif sebesar 23%, Reddit dengan 13%, kemudian LinkedIn yang

memperoleh 9%. Media sosial lain yang terdapat pada tahun sebelumnya yakni Twitter mencapai angka 2% serta Facebook mencapai angka -3%, artinya pertumbuhan pengguna yang aktif sangatlah sedikit bahkan banyak pengguna yang tidak aktif hingga mencapai angka persentase minus. Hal ini disebabkan karena pengguna media sosial baru lebih memilih aktif menggunakan Instagram daripada Facebook ataupun media sosial lainnya. Dengan mengetahui kelebihan dan kekurangan yang dimiliki oleh Instagram berbeda dengan yang lain. Berikut gambar 1.5 yang menunjukkan persentase pertumbuhan pengguna media sosial.

Gambar 1.4

Pertumbuhan pengguna media sosial yang aktif tahun 2013

Sumber: www.globalwebindex.netdari survei Global Web Index (GWI) 2014. Media sosial Instagram memiliki kelebihan dan kekurangan yang menarik minat masyarakat dalam menggunakannya. Keunggulan yang dimiliki Instagram ini adalah pengguna (user) bisa meng-upload foto serta video dengan mudah dan cepat, yang bisa di-share dengan pengguna lain, serta dilengkapi aplikasi editing; bisa terhubungkan atau terintegrasi dengan media sosial lain seperti Twitter dan Foursquare; bisa me-like foto atau video dan berkomentar (Comment) dalam foto

atau video tersebut. Sehingga para pemilik akun Instagram bisa melihat respon dari pengguna Instagram lain dalam bentuk Like atau Comment tersebut. Selain memiliki keunggulan, Instagram juga memiliki kelemahan, yakni hanya bisa dioperasikan dalam wilayah memiliki sinyal internet yang kuat; terdapat banyak

spamming, akun fake; serta tindakan pornografi ataupun pornoaksi. Namun, Instagram berusaha untuk mengatasi kelemahan-kelemahannya tersebut, seperti dengan melakukan block atau delete ID pada akun yang melanggar peraturan tertentu, serta hal-hal lain yang terus diupayakan Instagram agar membuat pengguna Instagram merasa aman dan nyaman dalam mengoperasikannya. Keunggulan dan kelemahan dalam fasilitas yang dimiliki Instagram ini, menjadikan Instagram bisa digunakan oleh perusahaan besar maupun kecil, yang kini terus meningkat dari waktu ke waktu.

Pada akhir tahun 2014, sudah banyak perusahaan yang memanfaatkan fasilitas yang diberikan oleh Instagram. Perusahaan-perusahaan tersebut telah sukses memanfaatkan Instagram dengan banyaknyapengguna Instagram yang menjadi followers mereka, diantaranya Starbucks, Adidas, Levi’s, dan masih

banyak perusahaan lainnya yang juga menggunakan Instagram. Dengan banyaknya followers, menunjukkan bahwa telah banyak pengguna Instagram lain yang mengikuti aktivitas perusahaan dalam Instagram.

Gambar 1.5

Perusahaan Pengguna Instagram

Gambar 1.5 menunjukkan bahwa Starbucks dan Adidas memiliki followers

dengan satuan million (juta), dimana Starbucks memiliki 3,53 juta followers, dan Adidas memiliki 3,54 juta followers. Selain itu, Levi’s juga memiliki followers

yang sangat banyak, meskipun belum mencapai jutaan yakni sebanyak 421 ribu followers. Jumlah followers pengguna Instagram yang sangat banyak pada perusahaan-perusahaan tersebut, disebabkan karena pengguna Instagram tertarik untuk mengikuti aktivitas yang di-posting oleh perusahaan tersebut, baik suka (like), tidak suka (unlike) ataupun ingin memberikan komentar (comment). Survei dalam gambar 1.4 dapat dibuktikan dengan mengetahui pengguna yang aktif melakukan like, unlike, dan comment dalam posting yang dilakukan perusahaan tersebut. Sehingga, Instagram memiliki potensi sebagai media sosial yang memiliki pengguna yang sangat banyak seperti Facebook ataupun Twitter yang terdapat pada gambar 1.1 bahkan, Instagram memiliki potensi untuk mengalahkan media sosial Facebook dan Twitter tersebut.

Jumlah pengguna Instagram bisa mengalahkan jumlah pengguna media sosial lain, dengan bergantung pada pengguna media sosial apakah beralih menggunakan Instagram, atau tidak. Hal ini disebabkan karena pengguna yang banyak bisa dicapai ketika pengguna media sosial bisa memanfaatkan keunggulan serta kelebihan Instagram dibandingkan dengan media sosial lain. Sehingga, pengggunaan Instagram ini nantinya bisa berdampak pada penggunaan media sosial bisa menjadi lebih efektif dan efisien serta dengan menggunakan media sosial bisa mencapai tujuan tertentu, yang mengambil peran besar terhadap aktivitas pengguna Instagramnya ini sendiri.

Terdapat beberapa faktor yang mengambil peran besar terhadap penggunaan media sosial ini, sehingga media sosial bisa mencapai tujuan tertentu serta bisa berkembang di masyarakat cukup signifikan diantaranya: performance expectancy

(ekspektasi kinerja), effort expectancy (ekspektasi usaha), social influence (faktor sosial), serta facilitating conditions (kondisi yang memfasilitasi) yang merupakan teori dalam SIM (Sistem Informasi Manajemen), dengan menggunakan Teori UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technolgy) yang dikemukakan oleh Venkatesh, dkk. (2003). Dengan menggunakan UTAUT, bisa

diketahui bagaimana pengguna teknologi bisa menggunakan teknologi tersebut seperti yang dilakukan dalam penelitian sebelumnya.

Penelitian mengenai media sosial menggunakan UTAUT, dilakukan oleh Listyo & Lisandy (2014) ini menyebutkan bahwa faktor yang mempengaruhi penggunaan media sosial di Indonesia bisa diteliti menggunakan UTAUT (Unified

Theory of Acceptance and Use of Technology) ataupun UTAUT 2. Penelitian ini

dilakukan kepada pengguna media sosial bernama LINE di kota Bandung. Hasil dari penelitian tersebut menyebutkan bahwa 4 (empat) faktor dalam UTAUT memang terbukti mempengaruhi penggunaan media sosial LINE. Maka dari itu, tidak jauh berbeda dengan LINE, Instagram pun bisa diteliti penggunaannya dengan menggunakan variabel-variabel dalam UTAUT yakni performance expectancy, effort expectancy, social influence,dan facilitating conditions.

Performance expectancy ditunjukkan dengan penggunaan teknologi yang dijadikan suatu media untuk menyelesaikan pekerjaan, effort expectancy

ditunjukkan dengan mudahnya seseorang dalam mengoperasikan suatu sistem informasi, social influence ditunjukkan dengan adanya faktor sosial yang mendorong seseorang untuk menggunakan teknologi yang telah ada, sedangkan

facilitating conditions ditunjukkan dengan adanya fasilitas-fasilitas yang mendukung dalam menggunakan teknologi, seperti perangkat keras (hardware). Dari penjelasan tersebut, maka variabel-variabel dalam UTAUT ini berkaitan erat dan mempengaruhi minat penggunaan teknologi media sosial sebagai bagian dari penerimaan teknologi yang baru.

Variabel-variabel UTAUT yang digunakan dalam penelitian ini, hanya 3 variabel yakni performance expectancy, effort expectancy, dan social influence. Hal ini dikarenakan berdasarkan penelitian Venkatesh, dkk. (2003) variabel-variabel tersebut langsung berpengaruh terhadap behavioral intention (minat pemanfaatan), dan dalam penelitian ini penulis ingin mengkaji seberapa besar pengaruh variabel UTAUT terhadap behavioral intention. Variabel lain yakni

facilitating conditions langsung berpengaruh terhadap use behavior (perilaku penggunaan), dan berpengaruh tidak langsung terhadap behavioral intention

seperti yang ditunjukkan pada model dasar UTAUT dalam Gambar 2.1. Maka dari itu, variabel tersebut tidak diteliti penulis.

Berdasarkan uraian latar belakang yang telah dikemukakan tersebut, maka hal ini membuat penulis ingin mengkaji lebih dalam lagi atau menganalisis penggunaan media sosial dengan menggunakan Teori UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) dari Venkatesh (2003) yang terdiri dari 4 (empat) konstruk utama yakni performance expectancy (ekspektasi kinerja), effort expectancy (ekspektasi usaha), social influence (faktor sosial), serta facilitating conditions (kondisi yang memfasilitasi). Dalam penelitian ini, penulis akan menganalisis seberapa besar pengaruh dari 3 (tiga) variabel dalam UTAUT, yakni

performance expectancy (X1), effort expectancy (X2), dan social influence (X3)

terhadap behavioral intention Instagram (Y).

Dengan demikian, penulis tertarik untuk melakukan penelitian dengan judul

“Pengaruh Performance Expectancy, Effort Expectancy, dan Social Influence terhadap Behavioral Intention Instagram (Studi mengenai penggunaan teori UTAUT kepada pengguna Instagram yang menjadi followers

@infobdgcom)”.

1.2. Identifikasi Masalah Penelitian

Data dan fakta dalam latar belakang yang telah diuraikan sebelumnya menunjukkan bahwa dalam survei Markplus pada akhir tahun 2012, jumlah pengguna media sosial Facebook paling tinggi, sedangkan pengguna Instagram memiliki jumlah pengguna paling rendah diantara 4 (empat) media sosial yang banyak digunakan oleh masyarakat, yakni Facebook, Twitter, Google+ dan Instagram. Hal tersebut disebabkan karena minat masyarakat dalam menggunakan Instagram masih minim dan lebih memilih Facebook dibandingkan dengan media sosial yang lain. Namun, dalam pertumbuhan media sosial di tahun berikutnya pertumbuhan Facebook jauh lebih rendah dibandingkan dengan Instagram dengan Instagram sebagai media sosial yang paling tinggi pertumbuhannya.

Survei yang dilakukan oleh firma penelitian pemasaran Global Web Index atau GWI pada akhir tahun 2013 dan di posting pada tahun 2014, mengungkapkan bahwa Instagram memiliki pertumbuhan aktif sebesar 23%, paling tinggi di antara media sosial lainnya, sedangkan Twitter mencapai angka 2% dan Facebook mencapai angka -3%, artinya pertumbuhan pengguna yang aktif sangatlah sedikit bahkan banyak pengguna yang tidak aktif hingga mencapai angka persentase

minus. Hal ini disebabkan karena pengguna media sosial yang baru lebih memilih aktif menggunakan Instagram daripada Twitter, Facebook ataupun media sosial lainnya. Sehingga, pada akhir tahun 2013, popularitas Instagram meningkat dari waktu ke waktu.

Popularitas Instagram bisa membuat Instagram berpotensi untuk membuat pengguna media sosial beralih menjadi lebih aktif dalam menggunakan Instagram. Hal ini disebabkan oleh beberapa faktor yang bisa membuat seseorang menggunakan Instagram. Seperti ajakan dari orang lain, aktivitas yang mengharuskan menggunakan Instagram, profesi dan faktor lainnya. Maka, dengan semakin dikenal dan semakin populernya Instagram bisa membuat jumlah pengguna Instagram terus bertambah banyak dan menjadi paling tinggi dibandingkan dengan media sosial lainnya.

Dalam penelitian ini, penulis tertarik untuk lebih meneliti mengenai apa sajakah faktor yang menyebabkan popularitas serta penggunaan Instagram ini menjadi lebih banyak dan meningkat. Berdasarkan latar belakang penelitan yang telah diungkapkan sebelumnya, terdapat beberapa faktor yang dapat mempengaruhi penggunaan suatu media sosial yakni Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, dan Facilitating Conditions dalam suatu teori UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) yang diteliti dalam penelitian yang dilakukan oleh Listyo & Lisandy (2014). Hasil dari penelitian tersebut menyebutkan bahwa 4 (empat) faktor dalam UTAUT memang

terbukti mempengaruhi penggunaan media sosial LINE.

Maka dari itu, tidak jauh berbeda dengan LINE, Instagram pun bisa diteliti penggunaannya dengan menggunakan faktor-faktor UTAUT.

Faktor-faktor dalam UTAUT tersebut, 3 (tiga) diantaranya yakni

performance expectancy, effort expectancy, dan social influence akan di analisis oleh penulis untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel tersebut terhadap

behavioral intention (minat pemanfaatan) Instagram yang menjadikan Instagram bisa berkembang di masyarakat cukup signifikan. Penulis ingin mengkaji lebih dalam tentang variabel-variabel dalam teori UTAUT tersebut apakah memang sesuai dengan kenyataan, bahwa variabel-variabel tersebut merupakan faktor

penunjang penggunaan media sosial Instagram atau ada faktor yang tidak mempengaruhi dalam behavioral intention Instagram.

Maka dari itu, dalam penelitian ini pun penulis akan melakukan analisis data berupa regresi berganda dengan banyaknya variabel X, yakni dengan 3 variabel X yang muncul dalam penelitian ini.

1.3. Rumusan Masalah Penelitian

Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan sebelumnya, penulis merumuskan masalah sebagai berikut :

1. Bagaimanakah deskripsi tingkat behavioral intention Instagram dari sisi

Performance Expectancy (Ekspektasi Kinerja)?

2. Bagaimanakah deskripsi tingkat behavioral intention Instagram dari sisi

Effort Expectancy (Ekspektasi Usaha)?

3. Bagaimanakah deskripsi tingkat behavioral intention Instagram dari sisi

Social Influence (Faktor Sosial)?

4. Bagaimanakah pengaruh Performance Expectancy, Effort Expectancy,

dan Social Influence terhadap behavioral intention Instagram secara parsial?

5. Bagaimanakah pengaruh Performance Expectancy, Effort Expectancy,

dan Social Influence terhadap behavioral intention Instagram secara simultan?

1.4. Tujuan Penelitian

Tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut :

1. Mengetahui deskripsi tingkat behavioral intention Instagram dari sisi

Performance Expectancy (Ekspektasi Kinerja).

2. Mengetahui deskripsi tingkat behavioral intention Instagram dari sisi

Effort Expectancy (Ekspektasi Usaha).

3. Mengetahui deskripsi tingkat behavioral intention Instagram dari sisi

4. Untuk mengetahui pengaruh Performance Expectancy, Effort

Expectancy, dan Social Influence terhadap behavioral intention

Instagram secara parsial.

5. Untuk mengetahui pengaruh Performance Expectancy, Effort Expectancy, dan Social Influence terhadap behavioral intention

Instagram secara simultan.

1.5. Manfaat Penelitian

Adapun manfaat penelitian ini, adalah sebagai berikut: 1. Kegunaan teoritis

Hasil penelitian ini diharapkan bisa memberikan sumbangan pemikiran dan dapat menambah informasi bagi penulis dan perkembangan ilmu atau teori mengenai sistem informasi manajemen yang sudah ada sejak dulu hingga berkembang dan berkaitan sampai sekarang serta terus berkembang di masa depan.

Selain itu, penelitian ini juga bermanfaat dalam menganalisis faktor-faktor dari teori sistem informasi manajemen UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology), seberapa besar pengaruh variabel-variabel UTAUT, yakni Performance Expectancy, Effort Expectancy, dan

Social Influence terhadap behavioral intention media sosial Instagram sebagai penerimaan teknologi bagi penggunanya.

2. Kegunaan praktis

Hasil penelitian ini diharapkan dapat dimanfaatkan untuk :

1. Dapat memanfaatkan Instagram dari sisi Performance Expectancy

(Ekspektasi Kinerja), Effort Expectancy (Ekspektasi Usaha), serta Social Influence (Faktor Sosial).

2. Dapat memanfaatkan Instagram dari tingkat pengunaannya, untuk memperoleh dan mengolah informasi secara efektif dan efisien.

3. Dapat mengetahui behavioral intention Instagram oleh masyarakat dari berbagai faktor, dari besarnya pengaruh variabel-variabel UTAUT, yakni Performance Expectancy, Effort Expectancy, dan

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

Untuk memperoleh penelitian yang baik dan dapat dipertanggungjawabkan, maka diperlukan metodologi penelitian yang terkait dan relevan dengan penelitian ini serta diperlukan suatu analisis data yang bisa digunakan serta dengan populasi dan sampel tepat, sehingga bisa menyelesaikan permasalahan yang ada dalam penelitian ini. Maka dari itu, pada bab ini akan dijelaskan terkait tentang objek penelitian, metode penelitian, operasionalisasi variabel, populasi, sampel yang digunakan serta analisis data yang digunakan dalam penelitian ini.

3.1 Objek dan Subjek Penelitian

Objek yang ditetapkan penulis dalam penelitian ini adalah teori UTAUT

(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) yang terdiri dari berbagai variabel, dengan variabel independen (X) yakni: performance expectancy

(ekspektasi kinerja), effort expectancy (ekspektasi usaha), serta social influence

(faktor sosial) dan variabel dependen (Y) yakni behavioral intention Instagram. Subjek penelitian ini adalah pengguna akun Instagram. Pengguna akun Instagram yang dimaksud adalah pengguna Instagram yang menjadi followers

akun @infobdgcom yang dijadikan suatu pendukung informasi yang akan diperoleh untuk dimensi-dimensi dari UTAUT. Akun Instagram @infobdgcom dijadikan sebagai subjek penelitian karena dalam akun ini berisi informasi-informasi tentang Bandung baik itu sejarah tentang Bandung, event yang ada di Bandung, penjual (seller) yang ada di Bandung serta informasi lainnya yang dibagikan oleh admin akun @infobdgcom tersebut.

Informasi yang dibagikan oleh admin @infobdgcom sangat berguna bagi para followers akun tersebut. Dimana didalamnya terdapat followers yang terdiri dari orang-orang yang memang hanya menggunakan Instagram sebagai bagian dari keseharian mereka untuk berbagi foto dan video, para penjual (seller), serta para promoter kegiatan-kegiatan yang ada di Bandung.

Maka dari itu, akun Instagram yang menjadi followers @infobdgcom

bahkan membagikan foto, video, barang yang akan dijual, event-event yang ada di Bandung dengan memanfaatkan fasilitas yang dimiliki Instagram.

3.2 Metode dan Desain Penelitian

Terdapat metode penelitian serta desain penelitian yang telah dikaji dari berbagai sumber dan kemudian digunakan dalam penelitian ini oleh penulis. Metode dan desain penelitian ini harus berkaitan erat, sehingga beberapa hal yang diperlukan dalam penelitian ini bisa tersusun rapi dan sesuai dengan tujuan dari penelitian ini.

3.2.1 Metode Penelitian

Metode penelitian yang digunakan penulis dalam penelitian ini adalah menggunakan metode deskriptif dan metode verifikatif. Hal ini dikarenakan sesuai tujuan dari penelitian ini, yakni untuk mendeskripsikan sesuatu, kondisi, dan peristiwa pada masa sekarang serta untuk menyelidiki suatu fakta-fakta ataupun gejala-gejala yang terjadi dalam suatu daerah tertentu. Maka dari itu, metode tersebut digunakan oleh penulis dalam penelitian ini.

Metode deskriptif adalah suatu metode dalam meneliti status sekelompok manusia, suatu objek, suatu set kondisi, suatu sistem pemikiran, ataupun suatu kelas peristiwa pada masa sekarang. Tujuan dari metode penelitian ini adalah untuk membuat deskripsi, gambaran atau lukisan secara sistematis, faktual dan akurat mengenai fakta-fakta, sifat-sifat serta hubungan antar fenomena yang diselidiki. (Nazir, 2011, hlm. 54). Melalui metode deskriptif ini, maka akan diperoleh penjelasan mengenai deskripsi tingkat penggunaan Instagram dari sisi

Performance Expectancy, Effort Expectancy, dan Social Influence, menurut para pengguna Instagram yang menjadi followers Instagram @infobdgcom.

Sedangkan metode penelitian verifikatif adalah metode penelitian yang bertujuan untuk menguji kebenaran hipotesis yang dicocokkan melalui pengumpulan data di lapangan guna memprediksi dan menjelaskan hubungan variabel satu dengan yang lain. (Arikunto, 2010). Melalui metode verifikatif ini, maka akan diuji mengenai seberapa besar pengaruh Performance Expectancy, Effort Expectancy, dan Social Influence terhadap Behavioral Intention Instagram.

3.2.2 Desain Penelitian

Menurut Nazir (2011, hlm. 86), “desain dari penelitian adalah semua proses yang diperlukan dalam perencanaan dan pelaksanaan penelitian.“

Maka dari itu, desain penelitian yang akan dibuat mencakup uraian penjelasan pada operasional variabel, instrumen penelitian, populasi dan sampel yang diambil, teknik uji validitas dan reliabilitas, teknik analisis data serta rancangan uji hipotesis.

Desain yang digunakan dalam penelitian ini yaitu desain penelitian kausal yang menjelaskan bahwa seberapa besar pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen karena hubungan antara variabel yang diteliti lebih bersifat “sebab akibat”.

3.3 Definisi Variabel dan Operasionalisasi Variabel

Menurut Sugiyono (2014, hlm. 38), “variabel penelitian adalah suatu atribut atau sifat atau nilai dari orang, obyek atau kegiatan yang mempunyai variasi tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya.”

Variabel yang digunakan dalam penelitian ini ada 2 (dua), yakni variabel bebas atau variabel independen dan variabel terikat atau variabel dependen.

Sugiyono (2014, hlm. 39) mengemukakan bahwa, “variabel bebas merupakan variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahannya atau timbul dari variabel dependen (terikat), sedangkan variabel terikat merupakan variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat, karena adanya variabel bebas.”

Variabel bebas (X) dalam penelitian ini terdiri dari 3 (tiga) variabel, yakni:

Performance Expectancy (X1), Effort Expectancy (X2), dan Social Influence (X3).

Sedangkan variabel terikat (Y) dalam penelitian ini adalah Behavioral Intention

Instagram.

3.3.1 Operasionalisasi Variabel

Untuk keperluan pengujian, variabel-variabel independen dan variabel dependen yang sudah dijelaskan sebelumnya perlu dijabarkan ke dalam operasional variabel yang bersangkutan agar dapat diukur dan dianalisis. Adapun operasional variabel dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.

Tabel 3.1

Operasional Variabel Penelitian

Variabel Dimensi Indikator Ukuran Skala

Performance Expectancy

(Ekspektasi Kinerja)

(X1)

1.Persepsi terhadap kegunaan (Perceived Usefulness) 1) Penggunaan Instagram meningkatkan produktifitas bisnis. Tingkat Produktifitas Interval 2) Instagram memberikan manfaat untuk bekerja.

Tingkat Kebermanfaatan

2.Kesesuaian

Pekerjaan (Job Fit)

1) Instagram membuat

pekerjaan dapat terselesaikan.

Tingkat Penyelesaian

Pekerjaan

2) Instagram dapat menyebarluaskan produk barang,

jasa atau

informasi. Tingkat Kesesuaian Membantu Pekerjaan 3) Penggunaan Instagram berguna untuk pekerjaan. Tingkat Kegunaan 3.Keuntungan Relatif (Relative Advantage) 1) Penggunaan Instagram meningkatkan kualitas pada hasil pekerjaan.

Tingkat Kualitas

2) Penggunaan Instagram meningkatkan efektifitas pada pekerjaan.

Tingkat Efektifitas

4.

Ekspektasi-ekspektasi Hasil (Outcome

Expectations)

1) Instagram membuat

pekerjaan selesai dengan baik. Tingkat Hasil Pekerjaan Interval 2) Instagram membuat

pekerjaan selesai tepat waktu. Tingkat Penyelesaian Effort Expectancy (Ekspektasi Usaha)

(X2)

1. Tingkat kemudahan penggunan SI 1) Dapat menggunakan Instagram tanpa tutorial terlebih dahulu. Tingkat Kemudahan Mengoperasikan Interval

2) Tidak mengalami kesulitan dalam menggunakan Instagram.

Tingkat Kesulitan

3) Dapat dengan mudah melakukan interaksi dengan pengguna

Instagram lain.

Tingkat Kemudahan Berinteraksi

Social Influence (Faktor Sosial) (X3) 1.Faktor-faktor sosial 1) Menggunakan Instagram karena banyaknya orang yang menjadi pengguna Instagram. Tingkat Popularitas Pengguna Instagram Interval 2) Menggunakan Instagram karena pengaruh lingkungan sekitar. Tingkat Pengaruh Lingkungan 3) Menggunakan Instagram karena saran dari orang-orang untuk bisa menyelesaikan pekerjaan. Tingkat Eksternal Behavioral Intention (Minat Pemanfaatan) Instagram (Y) 1. Minat Pemanfaatan SI

1) Tingkat Keinginan menggunakan Instagram.

Tingkat Keinginan

Interval

2) Selalu mencoba menggunakan Instagram. Tingkat Intensitas Menggunakan Instagram 3) Berlanjut di masa

yang akan datang

Tingkat Kelanjutan

3.4 Instrumen Penelitian

Dalam bagian ini, menjelaskan mengenai hal-hal yang mencakup instrumen dari penelitian yang dilakukan oleh penulis, seperti sumber data yang diperlukan dalam penelitian ini, serta teknik yang digunakan untuk mengumpulkan data yang berupa kuesioner.

3.4.1 Sumber Data

Menurut Sugiyono (2014, hlm. 137), sumber data terdiri dari 2, yakni sumber primer dan sumber sekunder. Sumber primer adalah sumber data yang langsung memberikan data kepada pengumpul data, dan sumber sekunder merupakan sumber yang tidak langsung memberikan data kepada pengumpul data, misalnya lewat orang lain atau lewat dokumen.

Dalam penelitian ini, terdapat sumber data primer yakni berupa data yang didapatkan langsung dari responden melalui kuesioner yang akan disebar. Sedangkan data sekunder ditunjukkan dalam tabel 3.2 berikut ini.

Tabel 3.2

Sumber Data Sekunder

No Data Sumber Data

1 Perkembangan pengguna

Internet dari tahun 2010-2013.

www.marketeers.com

Copyright © 2013. Marketeers. 2 Aktivitas yang dilakukan

netizen Indonesia tahun 2012.

www.marketeers.com

Copyright © 2013. Marketeers.

3

Jumlah responden yang mengakses media sosial pada tahun 2012.

www.marketeers.com

Copyright © 2013. Marketeers.

4 Top 20 Social

Platform-Changes in Active Usage.

www.globalwebindex.net Copyright © 2014. Global Web Index

5 Aplikasi Instagram pada

Smartphone Android. Instagram. Copyright © 2014.

6

Pengaruh faktor-faktor

UTAUT terhadap media sosial LINE.

Diadaptasi dari penelitian Listyo & Lisandy (2014). Sumber: Hasil Pengolahan Data (2014).

3.4.2 Teknik Pengumpulan Data

Pengumpulan data adalah prosedur sistematis dan standar untuk memperoleh data yang diperlukan. Selalu ada hubungan antara metode mengumpulkan data dengan masalah yang ingin dipecahkan. Data yang dikumpulkan harus cukup valid untuk digunakan. Validasi data dapat ditingkatkan jika alat pengukur serta kualitas dari pengambil datanya sendiri cukup valid. (Nazir, 2011, hlm. 174)

Menurut Sugiyono (2014, hlm. 137), bila dilihat dari segi cara atau teknik pengumpulan data, maka teknik pengumpulan data dapat dilakukan dengan

interview (wawancara), kuesioner (angket), observasi (pengamatan), dan gabungan ketiganya. Penelitian ini menggunakan teknik pengumpulan data sebagai berikut:

1. Penyebaran Kuesioner

Kuesioner merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara memberi seperangkat pertanyaan atau pertanyaan tertulis kepada responden untuk dijawabnya. Kuesioner dapat berupa pernyataan/pertanyaan tertutup atau terbuka yang dapat diberikan kepada responden secara langsung atau dikirim melalui pos atau internet. (Sugiyono, 2014, hlm.142)

Adapun langkah-langkah dalam pembuatan dan penyebaran kuesioner diantaranya:

1. Menyusun kisi-kisi kuesioner/angket atau pertanyaan.

2. Merumuskan item pertanyaan dan alternatif jawaban. Jenis instrumen yang digunakan dalam kuesioner ini bersifat terbuka dan tertutup, bahwa responden hanya perlu mengisi kuesioner pada jawaban yang sudah disediakan dengan dalam bentuk pilihan.

3. Menetapkan jumlah nilai/skor untuk bagi setiap item pertanyaan. Pada penelitian ini setiap jawaban/pendapat responden atas pertanyaan maka dihitung menggunakan skala interval dengan semantic defferensial. 4. Kuesioner disebar melalui media online, yakni melalui Google Form.

Kemudian disebar langsung kepada pengguna Instagram yang menjadi

followers akun Instagram @infobdgcom dengan berupa link dari Google Form yang telah dibuat sebelumnya.

5. Kuesioner berupa link dari Google Form ini dikirimkan kepada pengguna Instagram melalui berbagai cara, yakni dikirim melalui aplikasi media sosial bernama LINE serta dikirimkan pada alamat e-mail yang tertera pada profil dari pengguna Instagram yang menjadi followers

@infobdgcom.

2. Penelitian Kepustakaan

Teknik pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan referensi dari buku-buku, jurnal, internet, yang memiliki hubungan yang relevan dengan masalah yang akan dipecahkan.

3.5 Populasi dan Sampel

Dalam bagian ini, penulis menjelaskan mengenai seberapa luas populasi yang akan diteliti, sampel yang akan diambil atau dibutuhkan serta teknik penarikan sampel yang bisa digunakan penulis dalam melakukan penelitian ini.

3.5.1 Populasi

Menurut Nazir (2011, hlm. 273), kumpulan dari unit-unit elementer disebut populasi. Populasi adalah kumpulan dari ukuran-ukuran tentang sesuatu yang ingin kita buat referensi. Populasi ini berkenaan dengan data, bukan dengan orangnya ataupun bendanya dalam suatu wilayah tertentu. Misalnya dalam luas sawah tertentu, jumlah mahasiswa dalam daerah tertentu, berat kerbau, dan sebagainya.

Dari pengertian tersebut, maka populasi dalam penelitian ini adalah para pengguna Instagram dalam cakupan wilayah tertentu, khususnya pengguna Instagram di Bandung. Pengguna Instagram dalam penelitian ini dilakukan pada pengguna akun Instagram yang menjadi followers akun @infobdgcom yang berjumlah 109.809 akun per tanggal 25 April 2015, pukul 22.54 WIB. Di dalam akun Instagram @infobdgcom tersebut, terdapat pengguna Instagram yang terdiri dari perorangan atau individu, organisasi, serta perusahaan seperti restoran/cafe, clothing line, serta akun Intagram yang dikelola oleh pihak tertentu.

3.5.2 Sampel

Menurut Sugiyono (2014, hlm. 81), sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Bila populasi besar, maka

peneliti tidak mungkin mempelajari semua yang ada dalam populasi, misalnya karena keterbatasan dana, tenaga, dan waktu, maka peneliti dapat menggunakan sampel yang diambil dari populasi itu. Sampel yang diambil pun harus betul-betul representatif (mewakili).

Dalam penelitian ini, tidak mungkin semua populasi dapat diteliti oleh penulis, hal ini disebabkan oleh beberapa faktor, yaitu keterbatasan biaya, tenaga dan waktu yang tersedia. Dengan demikian, peneliti diperkenankan mengambil sebagian dari objek populasi yang ditentukan, dengan catatan pada bagian yang diambil tersebut mewakili bagian lain yang tidak diteliti. Dalam rangka mempermudah melakukan penelitian yang diperlukan suatu sampel penelitian yang berguna ketika populasi yang diteliti berjumlah besar seperti populasi pengguna akun Instagram yang menjadi followers akun @infobdgcom, dalam artian sampel tersebut harus representatif atau mewakili dari populasi tersebut.

Dalam menentukan jumlah sampel, digunakan pengambilan sampel dengan menggunakan metode purposive sampling dan menggunakan teknik rumus slovin, yaitu:

Keterangan:

n :Ukuran Sampel

N : Ukuran Populasi 1 : Konstanta

e : Batas toleransi kesalahan (error tolerance)

Berdasarkan rumus tersebut, maka dapat dihitung besarnya sampel dari jumlah populasi yang ada yaitu sebagai berikut:

Berdasarkan perhitungan tersebut, maka ukuran sampel minimal dalam penelitian ini ditetapkan dengan e = 0,1 (derajat kepercayaan 90%) dan diperoleh ukuran sampel (n) minimal sebesar 100 (dibulatkan dari 99,9).

3.5.3 Teknik Penarikan Sampel

Survei sampel adalah suatu prosedur dimana hanya sebagian dari populasi saja yang diambil dan dipergunakan untuk menentukan sifat serta ciri yang dikehendaki dari populasi. (Nazir, 2011 hlm. 271)

Terdapat beberapa teknik dalam penarikan sampel menurut Sugiyono (2014, hlm. 81), yakni dalam skema yang ditunjukkan dalam gambar 3.1 berikut ini.

Gambar 3.1 Teknik Penarikan Sampel

Sumber: Sugiyono (2014).

Berdasarkan skema tersebut, dalam penelitian ini penulis akan menggunakan teknik penarikan sampel dalam non probability sampling, yakni teknik purposive sampling.

Non probability sampling adalah teknik pengambilan sampel yang tidak memberi peluang/kesempatan yang sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel. Sedangkan purposive sampling adalah penentuan anggota sampel dengan pertimbangan tertentu. (Sugiyono, 2014, hlm. 85)

Pertimbangan yang digunakan untuk menjadi sampel dalam penelitian ini adalah subjek yang memiliki pekerjaan tertentu, yakni menggunakan media sosial Instagram, serta menjadi followers akun Instagram @infobdgcom.

Teknik

Sampling

Non probability Sampling Probability

Sampling

1. Simple random sampling

2. Proportionate stratified random sampling

3. Disproportionate stratified random sampling

4. Area (cluster) sampling

(sampling menurut daerah)

1. Sampling sistematis 2. Sampling kuota 3. Sampling incidental

4. Purposive Sampling

5. Sampling Jenuh 6. Snowball sampling

3.6 Uji Validitas dan Reliabilitas

Suatu penelitian perlu diketahui apakah instrumennya telah sesuai atau tidak. Untuk itu, pada bagian ini penulis menjelaskan mengenai bagaimana kesahihan atau kevalidan suatu intrumen penelitian serta apakah instrumen tersebut reliabel atau tidak. Hal tersebut dilakukan melalui uji validitas dan uji reliabilitas.

3.6.1 Uji Validitas

Uji validitas adalah suatu ukuran yang menunjukkan tingkat-tingkat kevalidan atau kesahihan suatu instrumen. Suatu instrumen yang valid atau sahih mempunyai validitas tinggi. Sebaliknya, instrumen yang kurang valid berarti memiliki validitas rendah. (Arikunto, 2010, hlm. 211)

Pengujian validitas dalam penelitian ini akan menggunakan uji validitas

factor analysis (analisis faktor), kegunaan utama analisis faktor adalah untuk melakukan pengurangan data atau dengan kata lain melakukan peringkasan sejumlah variabel menjadi lebih kecil jumlahnya. (Narimawati, Umi, 2008, 12).

Analisis faktor ini berkaitan dengan uji validitas, yakni untuk mengetahui tingkat validitas sampai data yang digunakan benar-benar valid. Validitas analisis faktor memiliki ketentuan sebagai berikut:

 Angka MSA pada KMO and Barlett’s Test secara keseluruhan ≥ 0,5, maka variabel dikatakan valid dan bisa dianalisis lebih lanjut.

 Angka MSA pada KMO and Barlett’s Test secara keseluruhan < 0,5, maka variabel dikatakan tidak valid.

 Angka Signifikansi pada KMO and Barlett’s Test < 0,05 maka data yang diteliti dapat dianalisis lebih lanjut.

 Angka Signifikansi pada KMO and Barlett’s Test > 0,05 maka data yang diteliti tidak dapat dianalisis lebih lanjut.

 Angka MSA pada KMO and Barlett’s Test pada masing-masing butir pertanyaan ≥ 0,5, maka variabel dikatakan valid dan bisa dianalisis lebih lanjut.

 Angka MSA pada KMO and Barlett’s Test pada masing-masing butir pertanyaan < 0,5, maka variabel dikatakan tidak valid dan bisa dianalisis lebih lanjut atau dikeluarkan dari variabel lainnya.

 Apabila nilai koefisien gamma (factor loading) setelah di rotasi ≥ 0,5, maka item pertanyaan dikatakan valid.

 Apabila nilai koefisien gamma (factor loading) setelah di rotasi ≤ 0,5, maka item pertanyaan dikatakan valid.

Berdasarkan ketentuan tersebut, ketika tidak tercapai ketentuan untuk melakukan analisis lebih lanjut maka dilakukan uji ulang. Hal tersebut memiliki arti akan ada faktor atau bagian dari variabel yang tereduksi, hingga ketentuan tersebut benar-benar terpenuhi.

Hasil uji validitas pada penelitian ini adalah sebagai berikut. a. Angka MSA pada KMO secara keseluruhan

Tabel 3.3

Uji Validitas KMO and Barlett’s Test KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .767

Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 829.639

df 171

Sig. .000

Angka MSA pada KMO and Barlett’s Test menunjukkan angka lebih besar dari 0,5, yakni 0,767. Hal tersebut menunjukkan bahwa Angka MSA pada KMO and Barlett’s Test secara keseluruhan ≥ 0,5, maka variabel dikatakan valid dan bisa dianalisis lebih lanjut

b. Nilai Signifikansi

Nilai signifikansi pada Angka Signifikansi pada KMO and Barlett’s Test menunjukkan angka < 0,05 maka data yang diteliti dapat dianalisis lebih lanjut.

c. Angka MSA pada KMO pada masing-masing butir pertanyaan dalam kuesioner. Semua angka MSA pada masing-masing butir pertanyaan melebihi angka 0,5. Artinya, semua butir pertanyaan dinyatakan valid.

Berikut Tabel 3.4 yang memaparkan mengenai nilai MSA pada masing-masing butir pertanyaan.

Tabel 3.4

Nilai MSA pada masing-masing butir pertanyaan No Butir Pertanyaan Nilai MSA Keterangan

1 Pertanyaan 1 0,529 Valid

2 Pertanyaan 2 0,810 Valid

3 Pertanyaan 3 0,672 Valid

4 Pertanyaan 4 0,873 Valid

5 Pertanyaan 5 0,774 Valid

6 Pertanyaan 6 0,805 Valid

7 Pertanyaan 7 0,762 Valid

8 Pertanyaan 8 0,761 Valid

9 Pertanyaan 9 0,896 Valid

10 Pertanyaan 10 0,859 Valid

11 Pertanyaan 11 0,762 Valid

12 Pertanyaan 12 0,809 Valid

13 Pertanyaan 13 0,821 Valid

14 Pertanyaan 14 0,627 Valid

15 Pertanyaan 15 0,788 Valid

16 Pertanyaan 16 0,795 Valid

17 Pertanyaan 17 0,756 Valid

18 Pertanyaan 18 0,573 Valid

19 Pertanyaan 19 0,664 Valid

d. Nilai koefisien gamma (factor loading) setelah dilakukan rotasi

Tabel 3.5

Nilai Factor Loading pada masing-masing butir pertanyaan No Butir Pertanyaan Nilai Factor Loading Keterangan

1 Pertanyaan 1 0,820 Valid

2 Pertanyaan 2 0,826 Valid

3 Pertanyaan 3 0,870 Valid

4 Pertanyaan 4 0,827 Valid

5 Pertanyaan 5 0,801 Valid

6 Pertanyaan 6 0,835 Valid

7 Pertanyaan 7 0,679 Valid

8 Pertanyaan 8 0,798 Valid

9 Pertanyaan 9 0,789 Valid

10 Pertanyaan 10 0,760 Valid

12 Pertanyaan 12 0,699 Valid

13 Pertanyaan 13 0,669 Valid

14 Pertanyaan 14 0,866 Valid

15 Pertanyaan 15 0,822 Valid

16 Pertanyaan 16 0,820 Valid

17 Pertanyaan 17 0,826 Valid

18 Pertanyaan 18 0,865 Valid

19 Pertanyaan 19 0,730 Valid

Semua angka MSA pada masing-masing factor loading melebihi angka 0,5. Artinya, semua butir pertanyaan dinyatakan valid.

3.6.2 Uji Reliabilitas

Reliabilitas menunjuk pada satu pengertian bahwa suatu instrumen cukup dapat dipercaya untuk digunakan sebagai alat pengumpul data karena instrumen tersebut sudah baik (Arikunto, 2010, hlm. 221). Setelah melakukan uji validitas, langkah selanjutnya yaitu uji reliabilitas. Pada dasarnya uji reliabilitas digunakan untuk mengetahui apakah alat pengumpul data tersebut menunjukan tingkat ketepatan, tingkat keakuratan, kestabilan atau konsistensi dalam mengungkap gejala tertentu dari sekelompok individu walaupun dilaksanakan pada waktu yang berbeda.

Dalam penelitian ini, uji reliabilitas dilakukan dengan menggunakan rumus

Alpha Cronbach yaitu sebagai berikut:

(Kim dan Mueller, 1995) Keterangan:

α = alpha cronbach (koefisien reliabilitas) k = jumlah variabel

h2 = rata-rata komunalitas

Keputusan yang diambil dari uji reliabilitas ini diambil dengan ketentuan memiliki tingkat reliabilitas alpha cronbach sebagai berikut:

 Jika r hitung ≥ 0,70 maka item pertanyaan dinyatakan reliabel.  Jika r hitung ≤ 0,70 maka item pertanyaan dinyatakan tidak reliabel.

Hasil uji reliabilitas pada penelitian ini, semua nilai alpha cronbach pada tiap variabel telah memenuhi ketentuan reliabilitas tersebut, yakni berada pada angka ≥ 0,70. Tabel 3.6 berikut ini memaparkan mengenai nilai tersebut.

Tabel 3.6 Uji Reliabilitas

Variabel Nilai Alpha Keterangan

X1 0,965 Reliabel

X2 0,942 Reliabel

X3 0,825 Reliabel

Y 0,811 Reliabel

3.7 Rancangan Analisis Data dan Uji Hipotesis

Analisis data merupakan bagian yang amat penting dalam metode ilmiah, karena dengan analisis-lah, data tersebut dapat diberi arti dan makna yang berguna dalam memecahkan masalah penelitian. (Nazir, 2011, hlm. 346)

Dalam memecahkan masalah dalam penelitian ini, diperlukan langkah-langkah yang harus dilakukan peneliti untuk mengolah data setelah data primer terkumpul, yakni sebagai berikut:

1. Editing, yaitu pemeriksaan kuesioner yang terkumpul kembali setelah diisi oleh responden seperti mengecek kelengkapan data artinya memeriksa isi instrumen pengumpulan data melalui Google Form, dan kelengkapan pengisian data oleh responden.

2. Coding, yaitu pemberian skor atau kode untuk setiap pilihan dari item berdasarkan ketentuan yang ada dimana untuk menghitung bobot nilai dari setiap pertanyaan dalam angket menggunakan skala interval dengan menggunakan semantic defferensial atau skala perbedaan semantik. Skala ini menunjukkan suatu keadaan yang saling bertentangan (Riduwan dan Kuncoro, 2008, hlm. 25). Data yang diperoleh adalah data interval, dan biasanya skala ini digunakan untuk mengukur sikap/karakteristik tertentu yang dipunyai oleh seseorang. (Sugiyono, 2014, hlm.97). Penggunaan skala semantic defferensial ini dikarenakan skala ini telah memenuhi syarat dari penggunaan analisis data

regresi linier berganda yakni berupa data interval. Kemudian, jawaban dari setiap item instrumen yang menggunakan skala semantic defferensial mempunyai gradasi dari sangat negatif sampai sangat positif yang berupa angka-angka antara lain sebagai berikut:

Netral

sangat negatif 1 2 3 4 5 6 7 sangat positif

Gambar 3.2

Skala Semantic Defferensial

Sumber: Diadaptasi dari Riduwan dan Kuncoro (2014, hlm. 26) Adapun batas penelitiannya yaitu:

Tabel 3.7

Tabel Batas Penelitian

Skala Keterangan

7 Sangat Positif

6 5 4 3 2

1 Sangat Negatif

3. Tabulating, maksudnya adalah menghitung hasil skoring dan dituangkan dalam tabel rekapitulasi secara lengkap. Berikut contoh tabulating dalam Tabel 3.5.

Tabel 3.8

Tabel Rekapitulasi Pengolahan Data

Responden Skor Item

1 2 3 4 N

1 2 3 N

3.7.1 Teknik Analisis Data

Untuk menganalisis data dalam penelitian perlu digunakan analisis data yang tepat agar sesuai dengan metode penelitian yang digunakan dan bisa mencapai tujuan dari penelitian tersebut. Maka dari itu, pada bagian ini akan dijelaskan mengenai analisis data yang digunakan dalam penelitian sesuai dengan metode penelitiannya ini yakni analisis deskripif dan analisis verifikatif.

1. Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi. (Sugiyono, 2014, hlm. 147)

Analisis deskriptif dalam penelitian melakukan melakukan tinjauan kontinum untuk menggambarkan skor serta kedudukan variabel X dan variabel Y, dengan langkah-langkah sebagai berikut:

1. Menentukan jumlah skor kriterium (SK), dengan menggunakan rumus:

SK = ST X JB X JR

Keterangan:

SK = Skor kriterium ST = Skor tertinggi JB = Jumlah bulir JR = Jumlah responden

2. Membandingkan jumlah skor hasil kuesioner dengan jumlah skor kriterium, untuk mencari jumlah skor hasil kuesioner digunakan rumus :

Keterangan:

= Jumlah skor hasil kuesioner variabel X atau Y = Jumlah skor kuesioner masing masing responden

3. Membuat daerah kategori kontinum, untuk melihat bagaimana gambaran tentang variabel secara keseluruhan dari responden maka peneliti

membagi daerah kategori menjadi tiga tingkatan yaitu rendah, sedang dan tinggi dengan langkah-langkah sebagai berikut:

a. Menentukan kontinum tertinggi dan terendah.  Kontinum tinggi, dihitung dengan rumus:

SK= ST x JB x JR

 Kontinum sedang, dihitung dengan rumus:

SK= SS x JB x JR

 Kontinum rendah, dihitung dengan rumus:

SK= SR x JB x JR

Keterangan:

ST = Skor tertinggi SS = Skor sedang SR = Skor terendah JB = Jumlah butir JR = Jumlah responden

4. Menentukan selisih skor kontinum dari setiap tingkatan, dengan rumus :

5. Menentukan garis kontinum dan daerah letak skor untuk setiap variabel, seperti gambar berikut.

Rendah Sedang Tinggi

Gambar 3.3

Garis Kontinum Variabel X dan Y 2. Analisis Verifikatif

Analisis verifikatif digunakan untuk mengetahui pengaruh antara kedua variabel dan menguji hipotesis dengan menggunakan uji stastistik. Dalam penelitian ini variabel yang diteliti terdiri dari empat variabel yaitu

dan Y, dikarenakan penelitian ini meneliti empat variabel, maka teknik analisis yang digunakan adalah teknik analisis korelasi dan regresi linier berganda. Berikut langkah-langkah dalam melakukan analisis verifikatif.

a. Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik adalah persyaratan statistik yang harus dipenuhi pada anatisis regresi linier berganda agar data yang dihasilkan dapat bermanfaat. Uji asumsi klasik yang digunakan pada penelitian ini antara lain sebagai berikut. 1. Uji Normalitas Data

Model regresi yang baik adalah yang memiliki nilai residual yang terdistribusi normal maka digunakan uji normalitas untuk melihat apakah nilai residual terdistribusi normal atau tidak. Uji normalitas dapat dilakukan dengan uji histogram, uji normal P-P Plot, uji Chi Square, skewnes dan Kurtosis atau uji

Kolmogorov-Smirnov.

Dalam penelitian ini, pengujian dilakukan dengan uji normalitas dengan histogram serta dengan uji normalitas P-P Plot.

2. Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas adalah suatu uji untuk melihat ada atau tidaknya korelasi yang tinggi antara variabel-variabel bebas dalam suatu model regresi linear berganda. Jika ada korelasi yang tinggi di antara variabel- variabel bebasnya, maka hubungan antara variabel bebas terhadap variabel terikatnya menjadi terganggu.

Uji multikolinearitas dapat diketahui jika nilai koefisien korelasi antar masing-masing variabel independen kurang dari 0,1, maka model dapat dinyatakan bebas dari multikolinearitas, jika nilai korelasi lebih dari 0,1 berarti terjadi korelasi yang sangat kuat antar variabel independen sehingga terjadi multikolinearitas.

Pada penelitian ini penulis melihat nilai tolerance dan variance inflation factor (VIF) dengan menggunakan program komputer IBM SPSS for windows ver. 19, jika nilai tolerance tidak kurang dari 0,1 dan nilai VIF tidak lebih dari 10, maka model dapat dikatakan terbebas dari multikolinearitas.

3. Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi berguna untuk mengetahui apakah data dalam sebuah model regresi linear terdapat hubungan yang kuat baik positif maupun negatif antar data yang ada pada variabel-variabel penelitian. Jika terjadi korelasi, maka hal tersebut dinamakan adanya permasalahan autokorelasi.

Untuk mengetahui ada atau tidaknya autokorelasi maka menggunakan uji Durbin-Watson, berikut syarat terjadinya autokorelasi:

Jika nilai DW dibawah 0 - 1,5 berarti ada autokorelasi positif. Jika nilai DW diantara 1,5 - 2,5 berarti tidak ada autokorelasi. Jika nilai DW dibawah 2,5 - 4 berarti ada autokorelasi negatif. 4. Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas adalah suatu uji untuk melihat apakah terdapat ketidaksamaan varians dari residual satu ke pengamatan yang lain. Model regresi yang memenuhi persyaratan adalah di mana terdapat kesamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap atau disebut homoskedastisitas. Konsekuensi dari adanya gejala heteroskedastis adalah penaksiran yang diperoleh tidak efisien, baik dalam sampel besar maupun kecil walaupun penaksiran yang diperoleh menggambarkan populasinya atau tidak.

Deteksi heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan metode scatter plot

dengan memplotkan nilai ZPRED (nilai prediksi) dengan SRESID (nilai residualnya). Model yang baik didapatkan jika tidak terdapat pola tertentu pada grafik, seperti mengumpul di tengah, menyempit kemudian melebar atau sebaliknya melebar kemudian menyempit. (Sunjoyo, dkk, 2013)

b. Analisis Korelasi

Analisis korelasi adalah teknik untuk menentukan sampai sejauh mana hubungan antara dua variabel yaitu variabel X dan variabel Y. Penentuan koefisien korelasi dalam penelitian ini menggunakan koefisien korelasi Pearson.

Koefisien korelasi menunjukan derajat korelasi antara variabel X dan variabel Y. Nilai koefisien korelasi harus terdapat dalam batas-batas: -1 < r < +1. Tanda positif menunjukan adanya korelasi positif atau korelasi langsung antara kedua variabel yang berarti. Setiap kenaikan nilai-nilai X akan diikuti dengan penurunan nilai-nilai Y, dan begitu pula sebaliknya.

Jika nilai r = +1 atau mendekati +1, maka korelasi antara kedua variabel sangat kuat dan positif.

Jika nilai r = -1 atau mendekati -1, maka korelasi antara kedua variabel sangat kuat dan negatif.

Jika nilai r = 0 atau mendekati 0, maka tidak ada korelasi antara kedua atau sangat lemah.

Untuk mendapatkan penjelasan terhadap koefisien korelasi yang diteliti, maka dapat berpedoman kepada tabel berikut:

Tabel 3.9

Pedoman Untuk Memberikan Interpretasi Koefisien Korelasi

Interval Koefisien Klasifikasi

0,000 – 0,199 Sangat rendah

0,200 – 0,399 Rendah

0,400 – 0,599 Sedang

0,600 – 0,799 Kuat

0,800 – 1,000 Sangat kuat

Sumber: Sugiyono (2014, hlm. 184)

c. Koefisien Determinasi

Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui besarnya sumbangan sebuah variabel bebas (X) atau lebih terhadap naik turunnya variabel terikat (Y).

Maka untuk mengetahui besamya persentase X dan Y dalam penelitian ini dilakukan analisis menggunakan rumus sebagai berikut:

KP = r2 X 100%

Keterangan:

KP = nilai koefisien determinasi

r = nilai koefisien korelasi

Nilai koefisien determinasi ini memiliki asumsi 0 ≤ r2 ≥1, nilai r2 yang rendah menunjukkan kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen yang terbatas. Semakin besar atau mendekati 1 (satu), maka mengindikasikan variabel independen semakin mampu menjelaskan variabel dependennya.

d. Uji Regresi Linier Berganda

Lind (2008) dalam Sunjoyo, dkk (2013) mengatakan analisis regresi adalah teknik yang digunakan untuk mengembangkan persamaan regresi dan memberikan perkiraan. Pada umumnya uji regresi bertujuan untuk menguji hubungan-hubungan ketergantungan variabel dependen (terikat) dengan satu atau lebih variabel independen (bebas). Penelitian ini menggunakan jenis uji regresi berganda karena memiliki lebih dari satu variabel independen yang mempengaruhi variabel dependennya. Persamaan regresi berganda dengan 3 sub variabel adalah:

Y = a + b1 X1 + b2 X2 + b3 X3

(diadaptasi dari Sugiyono, 2014, hlm. 192) Keterangan:

Y = variabel dependen (Behavioral Intention Instagram) X1 = sub variabel independen (performance expectancy)

X2 = sub variabel independen (effort expectancy)

X3 = sub variabel independen (social influence)

a = harga Y apabila X= 0 (harga konstan) b1, b2, b3 = koefisien regresi

Uji regresi ini dapat dilakukan jika telah memenuhi asumsi-asumsi yang berlaku dalam regresi berganda, menurut Lind (2008, dalam Sunjoyo, dkk, 2013) asumsi tersebut antara lain sebagai berikut.

1. Terdapat hubungan yang linier (terdapat hubungan garis lurus antara variabel terikat dan sekelompok variabel bebas)

2. Variabel-variabel independennya tidak boleh berkorelasi. Pada umumnya jumlah variabel independen berkisar antara dua sampai empat variabel. Walaupun secara teoritis dapat digunakan banyak variabel bebas, namun penggunaan lebih dari tujuh variabel bebas dianggap tidak efektif.

3. Memenuhi asumsi klasik.

3.7.2 Uji Hipotesis

Uji hipotesis bertujuan guna mengetahui apakah terdapat hubungan yang signifikan antara variabel independen (X) dan variabel dependen (Y). Pengujian dilakukan pada hipotesis nol (Ho), yaitu pernyataan tidak adanya perbedaan parameter dengan statistik data sampel. Lawan dari hipotesis nol adalah hipotesis altematif (Ha), yaitu menyatakan adanya perbedaan antara parameter dan statistik data sampel. Maka hipotesis yang akan diuji dalam pengambilan keputusan penerimaan atau penolakan hipotesis dalam penelitian ini adalah:

Ho1 : Tidak terdapat pengaruh antara Performance Expectancy terhadap Behavioral Intention Instagram.

Ha1 : Terdapat pengaruh antara Performance Expectancy terhadap Behavioral Intention Instagram.

Ho2 : Tidak terdapat pengaruh antara Effort Expectancy terhadap Behavioral Intention Instagram.

Ha2 : Terdapat pengaruh antara Effort Expectancy terhadap Behavioral Intention Instagram.

Ho3 : Tidak terdapat pengaruh antara Social Influence terhadap Behavioral Intention Instagram.

Ha3 : Terdapat pengaruh antara Social Influence terhadap Behavioral Intention Instagram.

Ho4 : Tidak terdapat pengaruh antara Performance Expectancy, Effort Expectancy, dan Social Influence terhadap Behavioral Intention

Instagram.

Ha4 : Terdapat pengaruh antara Performance Expectancy, Effort Expectancy, dan Social Influence terhadap Behavioral Intention

Instagram.

Dalam Hipotesis, diperlukan analisis data secara parsial dan simultan sesuai dengan rumusan masalah yang telah dibuat pada bab 1. Kemudian, pada bagian ini akan dijelaskan mengenai analisis tersebut yakni menggunakan Uji Parsial (Uji T-Statistik) dan Uji Simultan (Uji F-Statistik).

a. Uji Parsial (Uji T-Statistik)

Uji T-statistik digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial atau terpisah.

Adapun rumus yang digunakan dalam pengujian parsial ini adalah sebagai berikut.

(Sugiyono, 2014, hlm. 194) Keterangan:

rp = korelasi parsial yang ditemukan

n = jumlah sampel

t = t hitung yang selanjutnya dikonsultasikan dengan t tabel

Secara teknis alat pengujian parsial dalam penelitian ini menggunakan program SPSS dalam melakukan uji koefisien regresi secara parsial dari

performance expectancy (X1), effort expectancy (X2), dan social influence (X3)

terhadap behavioral intention Instagram (Y). Tingkat signifikansi ditentukan sebesar 10% dengan rumus derajat kebebasan, sebagai berikut.

df = (k - 1)

Dimana:

df = derajat kebebasan

k = jumlah variabel bebas dan terikat

Selanjutnya nilai t hitung dibandingkan dengan t tabel, maka asumsi pengambilan keputusan yang digunakan adalah:

 Terima Ha, jika thitung≥ ttabel. Artinya, terdapat pengaruh yang signifikan performance expectancy, effort expectancy, dan social influence secara parsial terhadap behavioral intention Instagram.

 Tolak Ha, thitung ≤ ttabel. Artinya tidak terdapat pengaruh yang signifikan performance expectancy, effort expectancy, dan social influence secara parsial terhadap behavioral intention Instagram.

b. Uji Simultan (Uji F-Statistik)

Uji F-statistik adalah pengujian pengaruh variabel independen secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Hasil pengujian dapat dilihat dari nilai signifikansi F hitung, bila nilainya lebih tinggi dari tingkat keyakinan maka seluruh variabel independen memiliki pengaruh yang signifikan secara bersama-sama terhadap variabel dependennya. Sebaliknya, jika nilai signifikansi lebih rendah dari dari tingkat keyakinan, maka seluruh variabel independen secara bersama-sama tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependennya.

Pengujian simultan dalam penelitian ini menggunakan bantuan software

SPSS guna menguji besamya pengaruh dari performance expectancy, effort expectancy, dan social influence, secara bersama-sama atau simultan terhadap behavioral intention Instagram. Tingkat signifikansi yang digunakan untuk menentukan nilai F tabel adalah sebesar 10 %. Dengan menggunakan rumus:

Keterangan:

R = Koefisien korelasi ganda k = Jumlah variabel

n = Jumlah anggota sampel

Berdasarkan rumus tersebut, asumsi pengambilan keputusan yang digunakan adalah sebagai berikut:

 Terima Ha, jika koefisien Fhitung≥ Ftabel. Artinya, terdapat pengaruh yang

signifikan performance expectancy, effort expectancy, dan social influence, secara simultan terhadap behavioral intention Instagram.  Tolak Ha, jika koefisien Fhitung ≤ Ftabel. Artinya tidak terdapat pengaruh

yang signifikan performance expectancy, effort expectancy, dan social influence, secara simultan terhadap behavioral intention Instagram.

DAFTAR PUSTAKA 1. Sumber Buku

Arikunto, Suharsimi. (2010). Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktik. Yogyakarta: Bina Aksara.

Brown, Eileen. (2010). Working the crows: social media marketing for business.

UK: British Informatics Society Limited (BISL).

Ellitan, Lina & Anatan, Lena. (2009). Sistem Informasi Manajemen Konsep dan Praktis. Bandung: Alfabeta.

Handayani, Rini. (2007). Analisis Faktor-faktor yang mempengaruhi Minat Pemanfaatan Sistem Informasi dan Penggunaan Sistem Informasi (Studi Empiris Pada Perusahaan Manufaktur di Bursa Efek Jakarta). (Skripsi). Program Studi Magister Sains Akuntansi, Universitas Diponegoro, Semarang. Kotler, P dan Keller, K. L. (2012). Marketing management 14th edition. New

Jersey: Prentice Hall.

Kadir, Abdul. (2003). Pengenalan Sistem Informasi. Yogyakarta: ANDI.

McLeod., Raymond., &George P. (2011). Sistem Informasi Manajemen, Edisi 10

(Ali Akbar, Afia R). Jakarta: Salemba Empat.

Narimawati, Umi. (2008). Teknik-teknik Analisis Multivariat untuk Riset Ekonomi. Yogyakarta: Graha Ilmu.

Nazir, Moh. (2011). Metode Penelitian. Bogor: Ghalia Indonesia.

Riduwan dan Kuncoro. (2014). Cara Mudah Menggunakan dan Memaknai Path Analysis (Analisis Jalur). Bandung: Alfabeta.

Sugiyono. (2014). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung: Alfabeta.

Sunjoyo, dkk. (2013). Aplikasii SPSS untuk SMART Riset. Bandung: Alfabeta. Susanto, Azhar. (2008). Sistem Informasi Akuntansi,

Sutabri, Tata. (2005). Sistem Informasi Manajemen. Yogyakarta: Andi.

Zarella, Dan. (2011). The social media marketing book. Jakarta: PT. Serambi Ilmu Semesta.

2. Sumber Jurnal

Dasgupta, et.al. (2007). User Acceptance of Case Tools In Systems Analysis and Design: An Empirical Study. Journal of Informatics Education Research, Vol. 9, No.1, hlm 51-78.

Davis, Fred R. (1989). Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology. Jurnal MIS Quarterly, Vol. 13, No.3, hlm 319-340.

Jatmiko Jati, Nugroho. (2012). Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Minat Pemanfaatan dan Penggunaan Sistem E-TICKET (Studi Empiris Pada Biro Perjalanan di Kota Semarang). Diponegoro Journal of Accounting, Vol.1, No.2, hlm 1-15.

Kaplan, Andrean M & Michael Haenlein. (2010). Users of the World, Unite! The Challenges and Opportunities of Social Media. Business Horizons, Vol. 53, hlm. 59-68.

Listyo & Lisandy. (2014). Factors Affecting the Use Behavior of Social Media Using UTAUT 2 Model. Proccedings of the First Asia Pacific Conference on Global Business, Economics, and Social Sciences (AP14SINGAPORE Conference).

Maharani, Mutia, Ali Noor dan Astuti. (2012). Faktor-faktor Pengaruh Media Sosial Terhadap Keunggulan Bersaing: Studi Kasus Coffee Toffee Indonesia. Jurnal Teknik Pomits, Vol.1, No.1, hlm. 1-6

Sedana, Nyoman & Wijaya, Wisnu. (2010). UTAUT Model for Understanding Learning Management System. Internetworking Indonesia Journal Vol. 2, No. 2, hlm. 27-32.

df = (k - 1) Dimana:

df = derajat kebebasan

k = jumlah variabel bebas dan terikat

Selanjutnya nilai t hitung dibandingkan dengan t tabel, maka asumsi pengambilan keputusan yang digunakan adalah:

 Terima Ha, jika thitung≥ ttabel. Artinya, terdapat pengaruh yang signifikan

performance expectancy, effort expectancy, dan social influence secara parsial terhadap behavioral intention Instagram.

 Tolak Ha, thitung ≤ ttabel. Artinya tidak terdapat pengaruh yang signifikan

performance expectancy, effort expectancy, dan social influence secara parsial terhadap behavioral intention Instagram.

b. Uji Simultan (Uji F-Statistik)

Uji F-statistik adalah pengujian pengaruh variabel independen secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Hasil pengujian dapat dilihat dari nilai signifikansi F hitung, bila nilainya lebih tinggi dari tingkat keyakinan maka seluruh variabel independen memiliki pengaruh yang signifikan secara bersama-sama terhadap variabel dependennya. Sebaliknya, jika nilai signifikansi lebih rendah dari dari tingkat keyakinan, maka seluruh variabel independen secara bersama-sama tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependennya.

Pengujian simultan dalam penelitian ini menggunakan bantuan software SPSS guna menguji besamya pengaruh dari performance expectancy, effort expectancy, dan social influence, secara bersama-sama atau simultan terhadap behavioral intention Instagram. Tingkat signifikansi yang digunakan untuk menentukan nilai F tabel adalah sebesar 10 %. Dengan menggunakan rumus:

64

Keterangan:

R = Koefisien korelasi ganda k = Jumlah variabel

n = Jumlah anggota sampel

Berdasarkan rumus tersebut, asumsi pengambilan keputusan yang digunakan adalah sebagai berikut:

 Terima Ha, jika koefisien Fhitung≥ Ftabel. Artinya, terdapat pengaruh yang

signifikan performance expectancy, effort expectancy, dan social influence, secara simultan terhadap behavioral intention Instagram.  Tolak Ha, jika koefisien Fhitung ≤ Ftabel. Artinya tidak terdapat pengaruh

yang signifikan performance expectancy, effort expectancy, dan social influence, secara simultan terhadap behavioral intention Instagram.

DAFTAR PUSTAKA

1. Sumber Buku

Arikunto, Suharsimi. (2010). Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktik. Yogyakarta: Bina Aksara.

Brown, Eileen. (2010). Working the crows: social media marketing for business. UK: British Informatics Society Limited (BISL).

Ellitan, Lina & Anatan, Lena. (2009). Sistem Informasi Manajemen Konsep dan Praktis. Bandung: Alfabeta.

Handayani, Rini. (2007). Analisis Faktor-faktor yang mempengaruhi Minat Pemanfaatan Sistem Informasi dan Penggunaan Sistem Informasi (Studi Empiris Pada Perusahaan Manufaktur di Bursa Efek Jakarta). (Skripsi). Program Studi Magister Sains Akuntansi, Universitas Diponegoro, Semarang. Kotler, P dan Keller, K. L. (2012). Marketing management 14th edition. New

Jersey: Prentice Hall.

Kadir, Abdul. (2003). Pengenalan Sistem Informasi. Yogyakarta: ANDI.

McLeod., Raymond., &George P. (2011). Sistem Informasi Manajemen, Edisi 10 (Ali Akbar, Afia R). Jakarta: Salemba Empat.

Narimawati, Umi. (2008). Teknik-teknik Analisis Multivariat untuk Riset Ekonomi. Yogyakarta: Graha Ilmu.

Nazir, Moh. (2011). Metode Penelitian. Bogor: Ghalia Indonesia.

Riduwan dan Kuncoro. (2014). Cara Mudah Menggunakan dan Memaknai Path Analysis (Analisis Jalur). Bandung: Alfabeta.

Sugiyono. (2014). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung: Alfabeta.

128

Sutabri, Tata. (2005). Sistem Informasi Manajemen. Yogyakarta: Andi.

Zarella, Dan. (2011). The social media marketing book. Jakarta: PT. Serambi Ilmu Semesta.

2. Sumber Jurnal

Dasgupta, et.al. (2007). User Acceptance of Case Tools In Systems Analysis and Design: An Empirical Study. Journal of Informatics Education Research, Vol. 9, No.1, hlm 51-78.

Davis, Fred R. (1989). Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology. Jurnal MIS Quarterly, Vol. 13, No.3, hlm 319-340.

Jatmiko Jati, Nugroho. (2012). Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Minat Pemanfaatan dan Penggunaan Sistem E-TICKET (Studi Empiris Pada Biro Perjalanan di Kota Semarang). Diponegoro Journal of Accounting, Vol.1, No.2, hlm 1-15.

Kaplan, Andrean M & Michael Haenlein. (2010). Users of the World, Unite! The Challenges and Opportunities of Social Media. Business Horizons, Vol. 53, hlm. 59-68.

Listyo & Lisandy. (2014). Factors Affecting the Use Behavior of Social Media Using UTAUT 2 Model. Proccedings of the First Asia Pacific Conference on Global Business, Economics, and Social Sciences (AP14SINGAPORE Conference).

Maharani, Mutia, Ali Noor dan Astuti. (2012). Faktor-faktor Pengaruh Media Sosial Terhadap Keunggulan Bersaing: Studi Kasus Coffee Toffee Indonesia. Jurnal Teknik Pomits, Vol.1, No.1, hlm. 1-6

Sedana, Nyoman & Wijaya, Wisnu. (2010). UTAUT Model for Understanding Learning Management System. Internetworking Indonesia Journal Vol. 2, No. 2, hlm. 27-32.

Venkatesh, Viswanath. (2003). User Acceptance of Information Technology: Toward Unified View. Jurnal MIS Quarterly, Vol. 27, No. 3, hlm. 425-478. Yuliani, G., Saedudin, R., & Witarsyah, D. (2012). Analisis Penerimaan

Masyarakat Terhadap Layanan e-Government Kabupaten Bandung Menggunakan Model UTAUT dengan Metode SEM. [Online]. Diakses lewat http://cdndata.telkomuniversity.ac.id/theta/jurnal/THETA_JURNAL_1120801 34_491d6f4148c2dab2d335fbf1c4566077.pdf pada tanggal 12 November 2014.

3. Sumber Internet

Anonim. (2014). Pengguna instagram di Indonesia. [Online]. Diakses dari http://sosmedtoday.com/2014/09/pengguna-internet-2014-berapa-data-nielsen/ Global Web Index. (2014). GWI Social Summary, January 2014. [Online].

Diakses dari http://www.globalwebindex.net/

Markplus. (2014). Alasan instagram akan menjadi raja media sosial 2014 bagian i. [Online]. Diakses dari http://www.the-marketeers.com/archives/alasan-instagram-akan-menjadi-raja-media-sosial-2014-bagian-i.html

Markplus. (2014). Alasan instagram akan menjadi raja media sosial 2014 bagian ii. [Online]. Diakses dari http://www.the-marketeers.com/archives/alasan-instagram-akan-menjadi-raja-media-sosial-2014-bagian-ii.html

Markplus. (2013). Indonesia Internet Users. [Online]. Diakses dari http://www.the-marketeers.com/archives/Indonesia%20Internet%20Users.html Markplus. (2013). Indonesia intenet users 2012 report. [Online]. Diakses dari

http://www.slideshare.net/waizly/indonesia-internet-users-2012-marketeers-nov-2012-cover-story-waizly?redirected_from=save_on_embed

Markplus. (2014). Marketeers clinic hasil survei spending behavior anak muda Indonesia. Diakses dari http://www.the-marketeers.com/archives/marketeers-

clinic-hasil-survei-spending-behavior-anak-muda-130

Markplus. (2014). Menilai popularitas instagram di mata anak muda. [Online].Diakses dari http://www.the-marketeers.com/archives/menilai-popularitas-instagram-di-mata-anak-muda.html

Markplus. (2014). Secuil statistik sosial media di Indonesia. [Online]. Diakses dari http://www.the-marketeers.com/archives/secuil-statistik-sosial-media-di-indonesia.html#.VECSv2d_snY