INDONESIA NATIONAL SINGLE WINDOW MENGGUNAKAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL STUDI KASUS BALAI KARANTINA IKAN

Transkripsi

1 INDONESIA NATIONAL SINGLE WINDOW MENGGUNAKAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL STUDI KASUS BALAI KARANTINA IKAN Nama Mahasiswa : Sonny Hendra Sudaryana NRP : Pembimbing : Fajar Baskoro S.Kom, M.T ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor faktor yang mempengaruhi penerimaan perusahaan pengguna jasa di Balai Karantina Ikan Kelas II Tanjung Perak terhadap penerapan system online Indonesia National Single Window (INSW), dengan menggunakan Technology Acceptance Model (TAM). TAM yang digunakan dalam penelitian ini terdiri atas empat konstruk yaitu persepsi pengguna tentang kemudahan penggunaan system INSW (PEOU), persepsi pengguna tentang kemudahan penggunaan system INSW (PU), sikap pengguna efisiensi proses system INSW (EP), dan penerimaan pengguna terhadap system INSW (ACC). Uji statistik yang digunakan adalah Structural Equation Model (SEM). Data dianalisis dengan menggunakan bantuan perangkat lunak AMOS 7. penelitian ini berhasil membuktikan bahwa bahwa faktor yang berpengaruh langsung terhadap efisiensi proses (EP) pengguna jasa adalah persepsi perusahaan pengguna aplikasi INSW tentang penerimaan sistem INSW (ACC). Persepsi Perusahaan pengguna aplikasi INSW terhadap kemudahan dalam menggunakan aplikasi INSW (PEOU) dan persepsi perusahaan pengguna aplikasi INSW tentang kegunaan aplikasi INSW (PU) juga berpengaruh terhadap Process Efficiency(EP) perusahaan, hanya saja pengaruhnya tidak langsung tetapi melalui persepsi perusahaan pengguna sistem INSW tentang penerimaan aplikasi INSW (ACC). Kata kunci : Indonesia National Single Window, INSW, Technology Acceptance Penerimaan Pengguna. Model,

2 PENDAHULUAN Pemanfaatan teknologi informasi dan komunikasi dilingkungan organisasi sudah menjadi kebutuhan bagi tiap organisasi untuk mencapai efisiensi dan efektifitas organisasi. Sarana pelabuhan dan transportasi jalan raya, misalnya, sangat mempengaruhi biaya penanganan dan distribusi barang. Dalam hal penyederhanaan proses ekspor-impor, Single Window merupakan sistem yang menerapkan single submission document, single and synchronous processing document, dan single decision-making untuk proses penyelesaian kewajiban Kepabeanan (Customs Release). Faktor utama yang menentukan keberhasilan dari penerapan teknologi informasi dan komunikasi dalam organisasi adalah sumberdaya manusia. Sumberdaya manusia khususnya adalah pengguna dari teknologi informasi dan komunikasi tersebut. Kunci awal dari keberhasilan penerapan teknologi informasi dan komunikasi dalam perusahaan adalah kemauan pengguna untuk menerima teknologi informasi dan komunikasi tersebut Model untuk Menganalisa Penerimaan INSW Model yang dipakai pada penelitian ini adalah Technology Acceptance Model (TAM), TAM dikembangkan oleh Davis pada tahun 1989 untuk menjelaskan perilaku pemakaian komputer. Perceived Usefulness Gambar 1: TAM dalam penelitian ini Acceptance of INSW Efisiensi proses Perceived Ease of Use (Sumber: Davis dkk, 1989 dimodifikasi oleh penulis) Structural Equation Model (SEM) Structural Equation Model (SEM)) merupakan merupakan pendekatan terintegrasi antara salah satu teknik multivariat yang menggabungkan aspek-aspek Model Struktural/regresi berganda (menguji hubungan ketergantungan), analisis faktor (menggambarkan konsep yang tidak dapat diukur-faktor-dengan variabel berganda) dan Analisis Path untuk mengestimasi hubungan saling ketergantungan secara serentak (Solimun 65, 2002). Gambar 2 Structural Equation Model (SEM) X1 X2 X3 X4 PU PEOU ACC Y1 Y2

3 Measurement Model -Structural Model Measurement Model Variabel Exogen (Analisis Regresi) Variabel Endogen (Confirmatory Factor Analysis) -Path Analysis (Confirmatory Factor Analysis) (Sumber: Solimun 66, 2002 ;disesuaikan oleh penulis) Sebelum melakukan analisis Structural Equation Modeling, sangat dianjurkan untuk melakukan screening data untuk memberikan gambaran mengenai deskripsi data (mean, standar deviasi dan juga yang terpenting adalah untuk memastikan terpenuhinya asumsi SEM seperti normalitas dan multicollinearity). Data yang tidak memenuhi asumsi Multivariate normality tersebut dilakukan pembersihan data outlier yang tidak memenuhi asumsi Test of Univariate Normality, hasil pembersihan data dari outlier sehingga data penelitian akhir yang digunakan dalam penelitian sebesar 197 data. Dari output diketahui bahwa data sudah memenuhi asumsi Multivariate normality. Hal tersebut dapat dilihat dimana nilai multivariate adalah Data dikatakan memiliki Multivariate normality syaratnya adalah < Multivariate < UJI VALIDITAS a. Validitas variabel-variabel indikator untuk variabel laten PEOU Gambar 3. Diagram path untuk muatan-muatan faktor PEOU (Standar) Nilai muatan faktor standar untuk PEOU dirangkum pada tabel berikut: Variabel Manifes Muatan Faktor Standar Nilai t PEOU Fixed PEOU PEOU PEOU PEOU PEOU Dari tabel tersebut terlihat bahwa semua nilai t dan λ dari keenam indikator variabel laten PEOU berada di atas nilai kritis. Hal itu menunjukkan bahwa PEOU1 - PEOU6

4 memiliki hubungan yang signifikan dan mampu mewakili variabel laten PEOU. Dari kedua kriteria yang digunakan untuk menguji validitas indikator terbukti bahwa PEOU1 PEOU6 memenuhi kriteria sebagai indikator yang valid bagi variabel laten PEOU b. Validitas variabel-variabel indikator untuk variabel laten PU Gambar 4 Diagram path untuk muatan-muatan faktor PU (Standar) Muatan Faktor Standar dan Nilai t (Variabel Laten PU) Variabel Manifes Muatan Faktor Standar Nilai t PU Fixed PU PU PU PU PU Pemeriksaan terhadap λ menunjukkan bahwa variabel PU3,PU4,PU5 dan PU6 memiliki λ di atas 0.60 sedangkan PU1 dan PU2 memiliki λ di atas Karena itu dapat disimpulkan bahwa berdasarkan pemeriksaan terhadap nilai t dan λ, variabel-variabel indikator PU1 PU6 terbukti valid untuk merepresentasikan veriabel laten PU. c. Validitas variabel-variabel indikator untuk variabel laten ACC Gambar 5. Diagram path untuk muatan-muatan faktor ACC (Standar) Muatan Faktor Standar dan Nilai t (Variabel Laten ACC) Variabel Manifes Muatan Faktor Standar Nilai t ACC Fixed ACC ACC Pemeriksaan terhadap λ menunjukkan bahwa variabel ACC2 memiliki λ yang tertinggi yaitu di atas 0.68 sedangkan ACC1 memiliki λ di atas 0,53. Karena itu dapat disimpulkan bahwa berdasarkan pemeriksaan terhadap nilai t dan λ, variabel-variabel indikator ACC1 ACC3 terbukti valid untuk merepresentasikan variabel laten PU.

5 d. Validitas variabel-variabel indikator untuk variabel laten EP Gambar 6. Diagram path untuk muatan-muatan faktor EP (Standar) Muatan Faktor Standar dan Nilai t (Variabel Laten EP) Variabel Muatan Faktor Manifes Standar Nilai t EP Fixed EP EP EP Karena itu dapat disimpulkan bahwa berdasarkan pemeriksaan terhadap nilai t dan λ, variabel-variabel indikator PU1 PU6 terbukti valid untuk merepresentasikan variabel laten PU. Pengujian Reliabilitas Pengujian secara tidak langsung menggunakan dua parameter yaitu construct reliability dan variance extracted. Perhitungan secara lengkap dapat dilihat pada Lampiran, dan rangkuman hasil akhir pada tabel berikut ini (pembulatan 2 angka di belakang koma): Tabel Reliabilitas Variabel Laten Construct Reliability PEOU PU ACC EP (Sumber: Hasil perhitungan manual) Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa nilai construct reliability dari tiap variabel laten di atas berada di atas batas kritis yaitu 0.70 Pengujian Kesesuaian Model Pengujian atas kesesuaian model keseluruhan dilakukan dengan menggunakan indikator Chi Square. Selain itu sebagai pembanding juga digunakan CMIN dan RMSEA yang didapatkan langsung dari output AMOS 7. Gambar 7. Model lengkap Penerimaan INSW setelah modifikasi (Standar)

6 Tabel Overall Model Fit setelah modifikasi Indeks Cut Off Value Hasil Evaluasi Model Probability Buruk CMIN/DF Baik Chi Square Mendekati Buruk RMSEA Baik CFI Baik Secara keseluruhan, hasil pengujian model keseluruhan berada pada Cut Off Value. Kesimpulan Setelah melakukan pengujian terhadap hipotesis-hipotesis yang diajukan pada penelitian ini, maka dihasilkan beberapa kesimpulan sebagai berikut: Gambar 8. Hubungan Antar Variabel Laten Hasil Akhir Penelitian H 2b ACC H 3 EP PEOU H 2a

7 H 1 (Sumber: Kesimpulan penulis) PU Secara keseluruhan dari hasil penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa faktor yang berpengaruh langsung terhadap Efisiensi Proses (EF) perusahaan adalah persepsi perusahaan pengguna sistem INSW tentang penerimaan sistem INSW (ACC). Persepsi perusahaan pengguna sistem INSW terhadap kemudahan dalam menggunakan sistem INSW (PEOU) dan persepsi perusahaan pengguna sistem INSW tentang kegunaan sistem INSW (PU) juga berpengaruh terhadap Efisiensi Proses(EF) perusahaan, hanya saja pengaruhnya tidak langsungtetapi melalui persepsi perusahaan pengguna sistem INSW tentang penerimaan istem INSW (ACC). Sesuai dengan hasil akhir penelitian dapat dilihat bahwa faktor kemudahan dalam penggunaan sangat berpengaruh bagi perusahaan,baik pada penerimaan mereka ataupun terhadap persepsi mereka tentang kegunaan sistem INSW Saran Dari hasil penelitian ini dapat diberikan beberapa saran yaitu sebagai berikut: 1. Bagi Balai Karantina Ikan Kelas II Tanjung Perak (BKI Perak ) adalah meningkatkan Pelaksanaan sosialisasi dan pelatihan intensif mengenai penggunaan aplikasi INSW yang didukung dengan penyediaan petunjuk penggunaan dalam bentuk hardcopy dan softcopy kepada Perusahaan pengguna jasa di wilayah pelabuhan tanjung perak. 2. Bagi Perusahaan hendaknya lebih dapat menerima adanya pembaharuan sistem administrasi kepabeanan, karena tujuan utama melakukan pembaharuan tersebut adalah untuk memberikan kemudahan, sehingga diharapkan kepatuhan dan efisiensi dari perusahaan akan meningkat DAFTAR PUSTAKA Chrismar, William. (2002). Does the extended technology acceptance model apply to physicians. Februari 17, a.pdf e-filing: era baru dalam perdokumenan indonesia.(2005). Indonesian Tax Review

8 Digest Vol. 4 (No. 29) Hal e-dokumen. (2004, Januari). Jurnal Perdokumenan Indonesia. Vol.3 No. 6. Ghozali, Imam. (2005). Structural equation modeling, Teori,konsep dan aplikasi dengan program AMOS Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro Semarang. Heijden, Hans. (2000). Using the technology acceptance model to predict website usage: extension and empirical test. Januari 26, Houn Liu, Su. (2005). Applying the technology acceptance model and flow theory to online e-learning user acceptance behaviour. Maret 17, Juniarti. (September 2001). Technology acceptance model (TAM) dan theory of planned behavior (TPB), aplikasinya dalam penggunaan software audit oleh Auditor. Jurnal Riset Akuntansi Indonesia. Vol.4 (No. 3) Hal Klopping, McKinney (2004). Extending the technology acceptance model and the task technology fit model to consumen e-commerce.februari 17, Landry, Brett. (2000). Measuring student perceptions of blackboard using the technology acceptance model. Februari 17, x? cookieset=1 Lasmana. Mienati (2004). Pengaruh penerapan sistem monitoring pelaporan pembayaran dokumen (INSW) terhadap tingkat kepatuhan pengusaha kena dokumen (PKP) pada Dirjen dokumen Jawa bagian timur 1(Thesis). Universitas Airlangga Surabaya.

9 Malhotra, Yogesh & Galletta, Dennis F. (1999). Extending the technology acceptance model to account for social influence: theoretical bases and emperical validation. Februari 17, Milchrahm, Elisabeth. (2003). Modelling the acceptance of Information technology Februari 6, Peraturan Pemerintah No. 10 Tahun 2008 Tentang Penggunaan Sistem Elektronik Dalam Kerangka Indonesia NSW Pikkarainen, Tero. (2004). Consumer acceptance of online banking: an extension of the technology acceptance model.januari 6, Rahmany, Hasan. Juli Key acces itu adalah NPPERUSAHAAN. Jurnal Perdokumenan Indonesia. Vol.2 (No. 12) Hal SK Menteri Keuangan No.KEP.04/KET.T-NSW/08/2007 Solimun. (2002). Structural equation modeling AMOS dan AMOS. Malang: Penerbit Universitas Negeri Malang.