PENERIMAAN TEKNOLOGI APLIKASI BBM
PONSEL PINTAR ANDROID
Syatantra Rahutama
syatantra@yahoo.com

.
ABSTRAK
Pengguna ponsel pintar android saat ini dapat menikmati berbagai macam
kemudahan dalam berkomunikasi dan berbagi data seperti gambar, video, dan
emoticon kepada teman dan keluarga. Berbagai aplikasi pesan instan seperti
Blackberry Messenger (BBM), Whatsapp (WA), line dan lain-lain diperkenalkan dan
menjadi popular. Pesan instan BBM sebelumnya diperkenalkan oleh blackberry dan
dijalankan pada sistem operasi blackberry. Saat ini, ponsel pintar dengan sistem
operasi android sudah mengakuisisi BBM dan dijalankan pada sistem operasi android.
Meskipun fitur, fungsi dan tujuannya sama, pengguna mungkin mempersepsikan BBM
pada blackberry berbeda dengan BBM pada android. Dengan demikian penelitian ini
dilakukan untuk mengetahui penerimaan teknologi aplikasi BBM yang dijalankan pada
sistem operasi android. Pengukuran tingkat penerimaan teknologi aplikasi BBM
dilakukan menggunakan model penerimaan teknologi (TAM). Tiga variabel TAM
digunakan, yaitu persepsi kemudahan penggunaan, persepsi manfaat, dan sikap. Data
dikumpulkan menggunakan kuesioner. Kuesioner disebarkan dan dikumpulkan dari 200
orang pengguna aplikasi BBM pada ponsel pintar android. Data yang terkumpul diolah
menggunakan model persamaan struktural. Hasil penelitian menunjukkan bahwa
persepsi manfaat tidak mempengaruhi persepsi kemudahan penggunaan. persepsi
manfaat tidak mempengaruhi persepsi kemudahan penggunaan dan kemanfaatan
mempengaruhi sikap pengguna dalam menerima teknologi aplikasi BBM pada ponsel
pintar android.
Kata Kunci : Sosial Media, BBM, TAM, SEM

aktifitasnya (Adhitya Rizky Pratama,
2014). Maka fenomena ini menarik untuk
dilakukan sebuah penelitian untuk mengetahui penerimaan teknologi aplikasi BBM
yang dijalankan pada sistem operasi
android. Dengan
model Technology
Acceptance Models (TAM) yang menjadi
landasan model dari penelitian ini.

PENDAHULUAN
Aplikasi pesan instant sangat bermanfaat
sekali dalam berkomunikasi dengan teman,
rekan dan keluarga karena dapat membatu
mereka dalam berkomunikasi cepat, mudah
tanpa harus berinteraksi secara langsung.
Aplikasi pesan instant seperti BlackBerry
Messenger (BBM), WhatsApp (WA), dan
Line, paling banyak didownload pada ponsel pintar android terutama aplikasi BBM.
Fenomena ketertarikan pengguna untuk
menggunakan aplikasi BBM merupakan sebuah sikap dari pengguna yang menerima
teknologi tersebut sebagai dampak bila seseorang mengunakan suatu teknologi dalam

TINJAUAN PUSTAKA
Model Penerimaan Teknologi (TAM) dicetuskan oleh Fred D. Davis pada tahun
1989 adalah perkembangan dari dua tujuan
utama dalam berpikir. Pertama hal tersebut
membuktikan bahwa mengenai proses pe-

30

mahaman penerimaan pemakai, telah Keterangan :
menimbulkan sebuah teori baru, yaitu wa- - H0 : Persepsi kemanfaatan berpewasan dalam kesuksesan desain dan implengaruh terhadap persepsi kementasi sistem informasi. Penelitian ini
mudahan pengguna aplikasi
menggunakan 3 (tiga) variabel dari TAM
BBM pada ponsel pintar
sebagai berikut :
android
- H1 : Persepsi kemanfaatan aplikasi
BBM berpengaruh terhadap
Persepsi Kemudahan
Persepsi individu berkaitan dengan kemusikap pengguna ponsel android
dahan dalam menggunakan teknologi me- - H2 : Persepsi kemudahan aplikasi
rupakan tingkat dimana individu percaya
BBM berpengaruh terhadap
bahwa menggunakan sistem tertentu akan
sikap pengguna ponsel pintar
bebas dari kesalahan. Persepsi ini keandroid
mudian akan berdampak pada perilaku,
yaitu semakin tinggi persepsi seseorang ten- METODE PENELITIAN
tang kemudahan menggunakan sistem, Pengumpulan data responden dilakukan
(Igbaria, 2000 dalam Gilang, 2010 : 28).
dengan cara menyebarkan kuisioner dengan
aplikasi Google Form yang disebarkan melalui media sosial berupa Facebook, Pesan
Persepsi Kemanfaatan
Pemanfaatan teknologi informasi merupa- instant Whatsapp, dan Pesan instant BBM.
kan manfaat yang diharapkan oleh peng- Dalam penelitian ini jumlah responden seguna sistem informasi dalam melaksanakan banyak 200 orang pengguna aplikasi BBM,
tugasnya, pengukurannya berdasarkan in- kuisioner yang ditampilkan meng-gunakan
tensitas pemanfaatan, frekuensi pemanfaat- Skala Likert sebagai pe-ngukuran skor 1
an, dan jumlah aplikasi atau perangkat sampai 5 dengan kategori Sangat Tidak
lunak yang digunakan (Gilang, 2010 : 18).
Setuju, Tidak Setuju, Ragu-ragu, Setuju,
dan Sangat Setuju. Dari hasil kuisoner yang
diisi oleh responden terlebih dahulu harus
Sikap Pengguna
Sikap pada penggunaan sesuatu adalah si- dilakukan pengujian validitas dan Reliakap suka atau tidak suka terhadap suatu bilitas, pengujian ini dilakukan untuk meproduk yang dapat digunakan untuk mem- lihat valid dan reliabel suatu data, sebelum
prediksi perilaku seseorang untuk meng- dilakukan pengujian dengan analisis
gunakan suatu produk atau tidak meng- Structural Equation Model (SEM).
gunakannya (Gilang, 2010 : 15).
HASIL DAN PEMBAHASAN
Perancangan model TAM yang dijadikan Model hipotesis penelitian ini diujikan
sebagai acuan untuk penelitian ini adalah menggunakan metode Structural Equation
sebagai berikut :
Model (SEM) dengan tujuan mengetahui
kecocokan antara model hipotesis dengan
H2
Persepsi
data. Metode SEM menggunakan Goodkemudahan
ness Of Fit (GOF) untuk memperoleh
Sikap
model yang tepat (fit), nilai GOF yang daH0
Penggun
pat menggambarkan bahwa model telah
Persepsi
tepa yaitu: Chi-Square, Root Mean Square
H1
kemanfaata
Error of Approximation (RMSEA), GoodGambar 1 Model Penelitian
ness of Fit Indeks (AGFI), Minimum

31

Sampel Discrepancy Fungtion dibagi dengan Degree of Freedom (CMIN/DF),
Tucker Lewis Indeks (TLI), serta
Comporative Fit Indeks (CFI).

Goodnes
s Of Fit
Index
Chi
Square
Probabili
ty
RMSEA
GFI
AGFI
CMIN/D
F
TLI
CFI

Nilai indeks dari GOF yang dapat
menyatakan bahwa model penelitian Good
Fit adalah sebagai berikut :
Tabel 1
Nilai indeks GOF
Goodness of
Cut off
Kriteria
Fit Index
Value
(Nilai
Batas)
Diharapkan
Good Fit
Chi Square
kecil
Significance
≥0,05
Good Fit
Probability
CMIN/DF
≤2,00
Good Fit
GFI
≥0,09
Good Fit
AGFI
≥0,09
Good Fit
TLI
≥0,95
Good Fit
CFI
≥0,95
Good Fit
RMSEA
≤0,08
Good Fit

Tabel 2
GOF Model Awal
Hasil
Cut off
Keterang
Analisi
Value
an
s
Diharapk 504,41 Tidak Fit
an kecil 7
0,000
Tidak Fit
>0,05
≤0,08
≥0,09
≥0,09
≤2,0
≥0,95
≥0,95

0,238
0,711
0,536
12,303

Tidak Fit
Good Fit
Goot Fit
Good Fit

0,479
0,612

Good Fit
Tidak Fit

Nilai Chi-square didapat 504,417 yang berarti terlalu besar karena nilai chi-square
semakin kecil semakin baik model itu
(Suliyanto, 2009), nilai probability dibawah
0,000 yang berarti tidak fit, nilai RMSEA
didapat 0,238 yang merupakan akibat dari
besarnya nilai chi square sehingga menjadikan model tidak fit (Suliyanto, 2009),
nilai CFI didapatkan 0,612 dimana model
tersebut tidak fit karena semakin mendekati
nilai 1 dapat mengindikasikan tingkat fit
paling tinggi (Suliyanto, 2009). Oleh karena itu diperlukan modifikasi model untuk
mendapatkan model yang fit untuk kesesuaian data dengan model seperti Gambar
3 berikut :

Data-data hasil dari kuesioner selanjutnya dimasukan ke dalam model
awal yang ditunjukan pada Gambar 2
berikut :

Gambar 2 Model Awal SEM
Berdasarkan hasil pengujian model awal
ini, maka didapat hasil uji Goodness of
Fit (GOF) disajikan dalam tabel 2 berikut :

Gambar 3 Model Modifikasi

32

Nilai chi-square, probability, RSMEA,
dan CFI masing-masing yaitu 27,289,
0,394, 0,016, dan 0,999 telah memenuhi
batas cut-off values. Namun pada Regression Weight (lihat Tabel 3) indikator
SKP1 ← MFT1 tidak signifikan dengan
nilai CR -2,679 dan nilai p 0,007, karena
nilai p harus lebih besar dari 0,05 dan nilai
CR < 1,96 maka indikator tersebut harus di
buang (Siswoyo, 2015 : 118).
Tabel 3
Regression Weight
Estimate S.E. C.R.
SKP1<--MFT1

-,200

,074

Nilai Chi-square pada model yang sudah
layak adalah 24,735 dan nilai probability
level 0,212 sehingga nilai GOF Index
keseluruhan terlihat pada Tabel 5 berikut :
Tabel 5
GOF Index Model Layak
Goodnes
Hasil
Cut off
Keterang
s Of Fit
Analisi
Value
an
Index
s
Chi
Diharapk 24,
Good Fit
Square
an kecil 735
Probabili
0,212
Good Fit
>0,05
ty
RMSEA
≤0,08
0,034
Good Fit
GFI
≥0,09
0,976
Good Fit
AGFI
≥0,09
0,934
Goot Fit
CMIN/D
1,237
Good Fit
≤2,0
F
TLI
≥0,95
0,990
Good Fit
CFI
≥0,95
0,996
Good Fit

P

,007
2,679

Tabel 4
Standarized Regression Weight
Estimate
SKP1<---MFT1
-,120

Data penelitian ini terdistribusi normal
dengan nilai c.r multivariat sebesar 17,836
karena analisis SEM mensyaratkan data
berdistribusi normal untuk menghindari
tidak normalnya data. Data dikatakan
normal secara multivariat apabila c.r multivariat memiliki syarat -2,58 < c.r < 2,58
(Wijaya, dalam Siswoyo, 2015 :76).

Kemudian pada validitas model yang
mengacu pada factor loading standard,
indikator SKP1←MFT1 memiliki nilai
estimasi -1,20 (lihat Tabel 4). Apabila nilai
factor loading standard ≥ 0,5 dinyatakan
valid dan apabila tidak valid maka indikator
tersebut harus dibuang (Igbaria, dalam
Siswoyo, 2015 : 119), sehingga model yang
layak ditunjukan pada Gambar 4 berikut :

Berdasarkan data dan model fit maka
hasil hipotesis pada penelitian penerimaan
teknologi aplikasi BBM ponsel pintar
android adalah sebagai berikut :
H0 : MUDAH ← MANFAAT
Hasil hipotesis ditolak karena nilai
estimate dari factor loading standard 0,069
yang lebih rendah dari 0,5 sehingga tidak
valid dan nilai CR 0,881 yaitu kurang dari
1,96 yang berarti tidak signifikan serta nilai
P 0,379. Hal ini menunjukan bahwa
persepsi kemanfaatan tidak mempengaruhi

Gambar 4 Model Layak

33

persepsi kemudahan pada aplikasi BBM
ponsel pintar android.

digunakan yang dapat ditunjukan H2
valid dengan nilai CR 5,302
dikarenakan mudah untuk melakukan
chatting/komunikasi antar teman dan
sangat mudah mengundang teman
dengan fitur scan barcode.
3. Pengguna aplikasi BBM pada ponsel
pintar android menerima teknologi ini
karena merasakan manfaatnya, yang
diintepretasikan H1 dinyatakan valid
dengan nilai CR 5,194 dikarenakan
fitur-fitur yang disediakan oleh aplikasi
BBM pada ponsel pintar android.

H1 : SIKAP ← MANFAAT
Hasil hipotesis ini diterima dengan nilai
CR 5,302 dan nilai P adalah *** yang
berarti nilai tersebut signifikan, namun nilai
estimate 0,347 sehingga variabel ini tidak
valid karena ada 4 (empat) orang responden
yang mengatakan belum merasakan
manfaat dari fitur pemindai kode batang
(lihat Tabel 4.5). Hal ini menunjukan
bahwa ada beberapa pengguna belum
merasakan manfaat dari aplikasi BBM
ponsel pintar android.

SARAN
Semakin banyaknya aplikasi pada ponsel
pintar android yang bermanfaat dan
memudahkan para pengguna, metode TAM
sangat bagus untuk digunakan pada penelitian, namun penelitian ini hanya menggunakan variabel persepsi kemudahan,
variabel kemanfaatan dan variabel sikap
pengguna. Sehingga alangkah baiknya jika
penelitian selanjutnya mengikutsertakan
variabel kecenderungan tingkah laku, dan
variabel kondisi nyata yang diharapkan
dapat membandingkan sikap pengguna
dengan kondisi nyata.

H2 : SIKAP ← MUDAH
Hasil hipotesis ini diterima dengan nilai
CR 5,194 dan nilai P adalah *** yang
berarti nilai tersebut signifikan, serta nilai
estimate 0,679 yang berarti variabel pada
model ini valid. Hal ini menunjukan bahwa
pengguna aplikasi BBM ponsel pintar
android merasakan kemudahan dari aplikasi
tersebut.
KESIMPULAN
Berdasarkan hipotesis pada penelitian ini,
maka dapat diambil kesimpulan sebagai
berikut :
1. Manfaat dari fitur pada aplikasi BBM
belum tentu memudahkan para pengguna aplikasi BBM untuk berkomunikasi, dikarenakan ada beberapa fitur
pada aplikasi BBM belum diketahui
oleh para pengguna seperti contohnya
fitur glympse yang harus mengaktifkan
fungsi GPS pada ponsel, sehingga H0
terbantahkan dengan nilai CR 0,881
yang lebih rendah dari 1,96 dan
dinyatakan tidak valid.
2. Sikap pengguna aplikasi BBM pada
ponsel pintar android menerima teknologi ini karena sangat mudah

REFERENSI
Amijaya, Gilang Rizky. 2010, “Pengaruh
Persepsi Teknologi Informasi, Kemudahan,
Resiko, dan Fitur Layanan terhadap Minat
Ulang Nasabah Bank dalam Menggunakan
Internet Banking.”
Universitas Diponegoro, Semarang Jawa
Tengah.
http://eprints.undip.ac.id/22558/1/GILANG
_RIZKY_AMIJAYA.pdf
Fajrina, Hani Nur. 10 Januari 2016, Banyak
Pengguna Android di Indonesia Pakai
BBM.

34

http://www.cnnindonesia.com/teknologi/20
150625102456-185-62253/banyakpengguna-android-di-indonesia-pakai-bbm

Sujarweni, V. Wiratna, 2015. “SPSS Untuk
Penelitian” Cetakan 1, Yogyakarta :Pustaka
Baru Press.

Davis, Fred. D, Richard P. Bagozzi and
Paul R. Warshaw, 1989 “User Acceptance
Of Computer Technology : Comparison of
Two Theoritical Models” Managment
Science Vol. 35 No. 8

Wijanto, Setyo Hari, 2015. “Metode
Penelitian
Menggunakan
Structural
Equation Modeling dengan LISREL 9”
Cetakan 1, Jakarta : Lembaga Penerbit
Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.

Haryono, Siswoyo dan Parwoto Wardoyo,
2012. “Structural Equation Modeling Untuk
Penelitian
Manajemen
Menggunakan
AMOS 18.00” Cetakan pertama Penerbit,
Jakarta : PT. Intermedia Personalia Utama.

Nistanto, Reska K.10 Januari 2016,
BlackBerry Umumkan Jumlah Pengguna
Aktif BBM.
http://tekno.kompas.com/read/2014/09/30/1
304471/BlackBerry.Umumkan.Jumlah.Pen
gguna.Aktif.BBM

35