Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi Vol.
7 No.
Agustus 2025
ISSN 2684-8260
PENGGUNAAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL (TAM) 3
UNTUK MENGUKUR TINGKAT PENERIMAAN APLIKASI THREADS
PADA KALANGAN REMAJA
Agustio Dwitama.
Andri Wijaya.
* Program Studi Sistem Informasi.
Universitas Katolik Musi Charitas Jln.
Bangau No.
60, 9 Ilir.
Kec.
Ilir Tim.
II.
Kota Palembang Email: agustiod298@gmail.
, andri_wijaya@ukmc.
ABSTRAK
Perkembangan teknologi informasi yang pesat telah mendorong lahirnya berbagai aplikasi media sosial baru, salah satunya adalah Threads yang dikembangkan oleh Meta.
Threads menarik perhatian kalangan remaja, namun menghadapi kendala teknis seperti bug, error, crash, algoritma tidak relevan, notifikasi spam, dan batasan karakter, yang dapat mempengaruhi penerimaan Tujuan dari penelitian ini untuk menganalisis tingkat penerimaan aplikasi Threads di kalangan remaja di kota Palembang dengan menggunakan pendekatan TAM 3.
Data dikumpulkan melalui kuesioner online terhadap 100 responden yang ditentukan dengan teknik purposive sampling, dan dianalisis menggunakan metode Partial Least Square - Structural Equation Modeling (PLS-SEM) dengan bantuan software SmartPLS 4.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari total 19 hipotesis yang diuji, sebanyak 12 hipotesis dinyatakan berpengaruh signifikan .
-value < 0,.
dan 7 hipotesis tidak signifikan .
-value Ou 0,.
Faktor yang terbukti berpengaruh signifikan dalam penerimaan aplikasi Threads adalah Perceived Usefulness (PU).
Perceived Ease of Use (PEOU).
Behavioral Intention (BI).
Subjective Norm (SN).
Computer Self-Efficacy (CSE).
Computer Playfulness (CP).
Output Quality (OQ), dan Voluntariness (VOL).
Temuan ini diharapkan dapat memberikan pemahaman lebih mendalam penerimaan aplikasi Threads pada kalangan remaja.
Kata Kunci: PLS-SEM.
Remaja.
TAM 3.
Teknologi Informasi.
Threads PENDAHULUAN Perkembangan teknologi informasi yang sangat pesat telah membawa perubahan signifikan dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk cara masyarakat berperilaku, berinteraksi, serta menjalani norma sosial .
Penyebaran informasi kini berlangsung lebih cepat dan luas melalui media digital, yang turut mempengaruhi dinamika sosial, pendidikan, politik, dan ekonomi .
Salah satu faktor utama perkembangan teknologi adalah media sosial, yang telah menjadi bagian dalam kehidupan masyarakat dalam penggunaanya .
Menurut data terbaru dari Datareportal, pengguna media sosial di Indonesia mencapai 139 juta orang, dengan 126,8 juta di antaranya merupakan pengguna aktif berusia 18 tahun ke atas .
Kelompok usia 18Ae24 tahun, yang dikategorikan sebagai remaja akhir, mendominasi dengan 64,8 persen dari total populasi usia remaja.
Hal ini menunjukkan bahwa kalangan remaja memiliki keterikatan yang tinggi terhadap penggunaan media sosial.
Dalam penggunaannya media sosial tidak hanya terbatas pada aplikasi yang populer seperti Facebook.
Instagram.
Tiktok, dan Twitter (X), tetapi juga terus bermunculan berbagai macam aplikasi baru yang berkompetisi dalam memenuhi kebutuhan dan selera pengguna yang semakin beragam.
Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi Vol.
7 No.
Agustus 2025
ISSN 2684-8260
Kehadiran aplikasi baru ini mendorong para developer untuk berlomba-lomba menghadirkan fitur terbaru yang menarik lebih banyak pengguna.
Fitur dalam aplikasi tersebut menjadi satu hal penting dalam menentukan kesuksesan suatu aplikasi dalam menarik minat pengguna.
Jika hal ini tidak diperhatikan, maka kemungkinan aplikasi tersebut akan ditinggalkan oleh para pengguna.
Salah satu aplikasi yang telah ditinggalkan adalah Vine dan Path.
Aplikasi ini mengalami penurunan pengguna karena kurangnya inovasi dalam pengembangan fitur .
Selain dua aplikasi di atas, penurunan juga dialami oleh aplikasi media sosial lain seperti Snapchat dan Askfm, yang telah kehilangan masa kejayaannya.
Penurunan yang dialami beberapa media sosial tersebut tidak menutup kemungkinan bagi perusahaan developer lain untuk menghadirkan media sosial baru yang menantang para pendahulunya.
Salah satu pendatang baru tersebut adalah Threads, yang dikembangkan oleh CEO Meta.
Mark Zuckerberg.
Threads berhasil menjadi aplikasi terpopuler yang menduduki peringkat 10 besar dalam kategori Sosial di Google Play.
Threads mencatat pertumbuhan pesat pada minggu pertama peluncurannya di tahun 2023, mencapai 100 juta pengguna .
Meskipun mengalami pertubuhan yang pesat.
Threads berpotensi menjadi pesaing bagi X (Twitte.
, karena memiliki konsep yang hampir mirip.
Kemiripan antara kedua aplikasi ini memungkinkan adanya kebingungan dan keraguan pengguna dalam memilih, sehingga menjadi tantangan besar bagi Threads untuk mempertahankan penggunanya.
Dalam menghadapi tantangan tersebut.
Threads menghadirkan beberapa fitur yang membedakannya dari X (Twitte.
, seperti fitur membuat unggahan sebanyak 500 karakter.
Threads juga terintegrasi langsung dengan Instagram yang membuat pengguna tidak perlu membuat akun baru, fitur peringatan istirahat sejenak yang digunakan untuk mengatur waktu penggunaan dan tidak menyediakan iklan di aplikasi .
Meskipun kedua aplikasi memiliki kemiripan dari segi penggunaanya, jumlah penggunanya masih jauh di bawah X (Twitte.
yang mencapai 600 juta .
, yang menunjukkan bahwa Threads masih menghadapi berbagai tantangan untuk meningkatkan penggunanya.
Permasalahan yang dihadapi aplikasi Threads menjadi tantangan yang perlu dihadapi, terlihat dari ulasan bintang 1 di Play Store dan survei online terhadap 20 remaja .
-24 tahu.
di Palembang.
Permasalahan utama yang ditemukan meliputi bug dan error, algoritma yang tidak beraturan, notifikasi spam, logout atau crash yang membuat aplikasi tidak responsif, dan pembatasan karakter penulisan.
Permasalahan ini menjadi dasar yang perlu diteliti lebih mendalam mengenai penerimaan pengguna terhadap aplikasi Threads di kalangan remaja dengan menggunakan salah satu model penelitian yaitu Technology Acceptance Model (TAM) 3.
Dalam menjawab permasalahan tersebut, penelitian ini diteliti dengan tujuan untuk menganalisis penerimaan aplikasi Threads menggunakan model TAM 3.
Model ini dikembangkan oleh Venkatesh & Bala .
, adalah model komprehensif untuk menilai penerimaan pengguna terhadap teknologi baru.
Model ini penting untuk memahami faktor-faktor yang mempengaruhi adopsi teknologi, seperti perceived usefulness .
ersepsi manfaa.
, perceived ease of use .
ersepsi kemudahan penggunaa.
, behavioural intention .
iat perilak.
, dan use behavior .
erilaku penggunaa.
Dengan mengukur faktor-faktor ini, penelitian dapat menilai apakah teknologi Threads dapat diterima dan dimanfaatkan secara efektif oleh pengguna remaja .
Beberapa penelitian terdahulu yang menggunakan TAM 3 untuk menguji penerimaan berbagai Penelitian menurut Hidayah dan Fernanda .
menemukan bahwa perceived usefulness dan ease of use berpengaruh signifikan terhadap penerimaan Google Classroom .
Menurut Sujatmiko dan Prismana .
, membuktikan bahwa 5 faktor dalam TAM 3 mendukung kepuasan pengguna aplikasi IPOT .
Menurut Prabowo dkk.
, menentukan bahwa niat menggunakan sangat penting untuk Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi Vol.
7 No.
Agustus 2025
ISSN 2684-8260
menentukan seberapa sering platform Pasar Banjarwaru digunakan .
Menurut Lestari dkk.
menunjukkan bahwa kepercayaan dan kemudahan berperan penting dalam transaksi e-Marketplace .
Di sisi lain, menurut Wahyono dkk.
TAM 3 memiliki keterbatasan dalam menjelaskan sebagian besar variabel dalam konteks aplikasi keuangan Ajaib .
Selanjutnya, penelitian yang dilakukan oleh Achmad, dkk .
, penelitian ini menganalisis sejauh mana aplikasi Threads diterima oleh mahasiswa Teknik Industri Agro dengan menerapkan model TAM versi pertama, penelitian ini belum berhasil dalam menjelaskan penerimaan aplikasi Threads pada kalangan mahasiswa .
Secara keseluruhan, penelitian ini menganalisis model dengan menggunakan SmartPLS dengan metode PLS-SEM.
Metode ini sangat efektif untuk untuk memahami hubungan kompleks terhadap model.
Penelitian menurut Andi Muhammad Fiqri Achmad, dkk .
memiliki kesamaan dalam hal objek penelitiannya, yaitu aplikasi Threads.
Namun, pembeda dari penelitian ini pada model yang digunakan, karena penelitian sebelumnya menggunakan TAM versi pertama .
Sehingga, penelitian ini dilakukan lebih mendalam dengan menggunakan model TAM 3.
Berdasarkan latar belakang tersebut, keterbaharuan dan keunikan penelitian ini terletak pada penggunaan model TAM 3 yang lebih kompleks dalam menganalisis faktor yang mempengaruhi penerimaan aplikasi Threads pada kalangan remaja di Kota Palembang.
Selain itu, penelitian ini juga menerapkan pengujian PLS-SEM yang diterapkan secara Penelitian tersebut penting dilakukan untuk menyediakan pandangan yang lebih mendalam mengenai bagaimana faktor penerimaan teknologi mempengaruhi penggunaan aplikasi Threads di kalangan remaja di kota Palembang.
II.
LANDASAN TEORI
1 Threads Dalam konteks teknologi, aplikasi merupakan software yang dirancang untuk memenuhi kebutuhan, seperti mendukung periklanan, menyediakan layanan publik, memfasilitasi perdagangan, sarana hiburan, dan banyak aktivitas lainnya .
Threads adalah aplikasi percakapan berbasis teks dari Instagram.
Aplikasi ini memungkinkan pengguna untuk berkumpul dan membahas berbagai topik tren terkini.
Aplikasi ini dapat diakses dengan akun Instagram yang sudah ada untuk terhubung dengan Threads.
Dalam penggunaanya.
Threads digunakan untuk berbagi pandangan dalam utas baru, bergabung dalam diskusi, menemukan ide dan inspirasi, serta tetap update dengan berita dan trend terbaru.
Fungsi utamanya adalah sebagai media untuk mengungkapkan pemikiran dan emosi melalui tulisan.
ttps://play.
com/) .
2 Remaja Menurut KBBI, remaja merupakan tahap perkembangan yang berada dalam transisi antara masa anak-anak dan kedewasaan.
, cukup matang untuk berpasangan, namun masih tergolong muda.
Menurut WHO, masa remaja menjadi tiga fase: remaja awal .
-13 tahu.
di mana individu mulai mandiri, mengalami pubertas, dan tertarik pada seksualitas.
remaja pertengahan .
-17 tahu.
dengan kemampuan berpikir yang lebih kompleks, logis, dan mampu melihat masalah, serta remaja akhir .
-24 tahu.
yang merupakan tahap persiapan akhir menuju kedewasaan penuh, ditandai dengan perkembangan fisik dan kematangan berpikir .
2 Technology Acceptance Model 3 Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi Vol.
7 No.
Agustus 2025
ISSN 2684-8260
Technology Acceptance Model (TAM), pertama kali yang dikembangkan oleh Fred Davis pada tahun 1986, adalah kerangka teori untuk memahami penerimaan teknologi, dengan berfokus pada dua faktor inti, yaitu Perceived Usefulness .
eyakinan bahwa teknologi akan mempermudah pekerjaa.
dan Perceived Ease of Use .
eyakinan bahwa teknologi mudah digunaka.
Pada tahun 2000.
Venkatesh dan Davis memperbarui TAM menjadi TAM 2, yang menambahkan variabel baru seperti pengaruh sosial .
ocial influenc.
, pengalaman .
, dan kesukarelaan .
Pada tahun 2008.
TAM diperbaharui kembali oleh Venkatesh dan Bala, yang merupakan dan perluasan komprehensif dari modelmodel TAM sebelumnya .
Model ini menambahkan variabel baru seperti computer self-efficacy, computer anxiety, perceived enjoyment, perception of external control, computer anxiety, computer playfulness, perceived enjoyment, dan objective usability, dengan tujuan untuk memberikan dasar pemahaman yang lebih kuat dalam memprediksi dan menjelaskan faktor-faktor yang mempengaruhi adopsi teknologi yang terus berkembang pesat .
Gambar 1.
Technology Acceptance Model 3 .
Tabel 1 menyajikan perkembangan model Technology Acceptance Model (TAM) dari versi dasarnya hingga TAM 1.
TAM 2, dan TAM 3.
Tabel ini menunjukkan bagaimana model tersebut telah dimodifikasi dan diperluas untuk mengintegrasikan faktor-faktor tambahan yang mempengaruhi penerimaan Tabel 2.
1 Perkembangan Model (TAM 1-.
TAM
TAM 2
(Davis, 1.
(Venkatesh & davis, 2.
External Variables.
Experience.
Perceived usefulness.
Voluntariness.
Perceived ease of use.
Perceived Usefulness yang Attitude di pengaruhi faktor-faktor:
subjective norm, image.
Behavioral intention, job relevance, output to use.
Actual use system.
Perceived ease of use.
Behavioral intention to Use behavior.
4 Purposive sampling TAM 3 (Venkatesh & Bala, 2.
Experience.
Voluntariness.
Perceived Usefulness yang di pengaruhi faktor-faktor: subjective norm, image, job relevance, output quality, result demonstrability.
Perceived ease of use yang di pengaruhi oleh faktor-faktor: computer self-efficiency, perception of external control, computer anxiety, computer playfulness, perceived enjoyment, objective usability.
Behavioral intention to use.
Use behavior.
Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi Vol.
7 No.
Agustus 2025
ISSN 2684-8260
Purposive sampling adalah kriteria non-probability .
etode pemilihan sampel dengan kriteria populasi tidak diketahui dan tidak dapat dihitun.
Teknik purposive sampling memungkinkan penelitian berfokus pada bagian-bagian paling penting dalam populasi, berdasarkan kriteria yang telah ditentukan.
Rumus Cochran merupakan metode yang digunakan dalam statistik untuk menghitung ukuran sampel ketika populasi populasi tersebut tidak diketahui .
Menurut Cochran untuk menentukan sampel digunakan rumus seperti dibawah ini.
Keterangan rumus menurut Cochran .
ycu0 = ukuran sampel awal Z = Z-score .
% = 1,.
P = Proporsi melalui karakteristik populasi .
q = 1-p e = margin of error .
% = 0.
5 Partial Least Squares - Structural Equation Modeling (PLS-SEM) PLS-SEM adalah metode yang digunakan untuk memprediksi pola hubungan antar variabel.
Pendekatan ini memiliki tiga tahapan analisis seperti analisis awal, distribusi frekuensi, dan analisis data.
Keunggulan PLS-SEM meliputi kemampuan menganalisis banyak variabel secara bersamaan dengan signifikansi kuat, mengatasi multikolinearitas pada dataset besar, berfungsi dengan data tidak lengkap, dan mengungkap hubungan laten untuk memperkuat hipotesis.
PLS-SEM menerapkan dua jenis pengujian, yaitu: outer model dan inner model.
SmartPLS merupakan aplikasi yang berfungsi untuk memodelkan dan menguji hubungan antar variabel melalui pendekatan PLS-SEM .
Dalam pemodelan PLS-SEM, memiliki .
jenis pengujian, sebagai berikut:
Pengujian outer model: .
enguji hubungan antara setiap indikator .
terhadap variabe.
Uji Validitas (Convergent Validity & Discriminant Validit.
Convergent Validity: validitas konvergen terpenuhi jika nilai loading factor pada setiap indikator melebihi angka 0,70.
Validitas konvergen memastikan bahwa setiap indikator .
ertanyaan/pernyataa.
dalam kuesioner andal dalam mengukur variabel secara akurat .
Discriminant Validity: Menurut Henseler et al.
Nilai Rasio Heterotrait-Monotrait (HTMT) harus kurang dari 0,90 untuk variabel yang memiliki keterkaitan antar variabel dan kurang dari 0,85 untuk variabel yang berbeda secara konseptual yang mewakili fenomena yang berbeda satu sama lain .
Uji reliabilitas: pengujian menggunakan Composite Reliability dan Cronbach's Alpha, dengan kriteria (> 0,.
Serta, nilai Average Variance Extracted (AVE) dengan kriteria lebih besar dari 0,50.
Jika kriteria ini terpenuhi, kuesioner dinyatakan reliabel dan konsisten .
Pengujian Inner model: .
enguji hubungan antara setiap variabel dengan variabel lai.
Uji R-Square: pengujian ini menilai RA yang diklasifikasikan dengan 3 kategori, yaitu 0,67 tingkat yang tinggi .
, 0,33 tingkat sedang .
, dan 0,19 tingkat yang rendah .
dalam melihat pengaruh kedua variabel yang terikat dalam model .
Uji Effect Size - fA: pengujian ini mengukur nilai seberapa besar kontribusi masing-masing variabel .
ndependen & depende.
dalam melihat pengaruh (Effect Siz.
dalam model dengan kriteria seperti kecil .
2>0.
, sedang .
2>0.
, dan besar .
2>0.
Uji Q-Square: menilai kemampuan model memprediksi data dengan menguji Q-square.
Model dianggap prediktif jika QA lebih besar dari 0.
Pengujian ini menggunakan PLSpredict untuk membandingkan RMSE dan MAE model dengan regresi linear (LM).
Hasil perbandingan ini mengkategorikan daya prediksi, seperti: Tidak Ada .
esalahan prediksi PLS lebih tinggi dari LM).
Rendah .
ayoritas indikator PLS memiliki kesalahan lebih tingg.
Sedang .
ebagian kecil indikator PLS memiliki kesalahan lebih tinggi atau setar.
, dan Tinggi .
ndikator PLS menunjukkan kesalahan prediksi lebih rendah dari LM).
Uji Goodness of Fit (GoF): pengujian ini mengevaluasi kecocokan model menggunakan kriteria Standardized Root Mean Square Residual (SRMR).
Syarat SRMR pada sebuah model dianggap Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi Vol.
7 No.
Agustus 2025
ISSN 2684-8260
good fit jika nilai SRMR-nya di bawah 0.
Jika tidak memenuhi syarat yang ditentukan, model tersebut tidak memiliki kesesuaian .
Pengujian Hipotesis: Menurut Hair .
, pengujian ini menguji koefisien jalur untuk mengevaluasi hubungan signifikan/tidak antar variabel.
signifikansi hubungan yang diperoleh melalui penilaian tstatistik yang melampaui A1.
96 dan nilai p-value (<0,.
METODE PENELITIAN
Dalam menjalankan proses penelitian ini, sebuah alur digambarkan proses-proses yang diperlukan dari awal dan akhir proses penelitian, mulai dari proses awal dan proses hasil akhir.
Gambar 2 adalah alur proses penelitian.
Gambar 2.
Alur Proses Penelitian Pada Gambar 2, alur proses penelitian ini menguraikan proses secara keseluruhan dalam penelitian yang dijelaskan, sebagai berikut:
Identifikasi Masalah Tahapan ini mengidentifikasi dan menentukan akar permasalahan terkait penggunaan aplikasi Threads.
Permasalahan utama yang ditemukan meliputi bug dan error, algoritma yang tidak beraturan, notifikasi spam, logout atau crash yang membuat aplikasi tidak responsif, dan pembatasan karakter Permasalahan ini menjadi dasar yang perlu diteliti lebih mendalam mengenai penerimaan pengguna terhadap aplikasi Threads di kalangan remaja dengan menggunakan salah satu model penelitian yaitu TAM 3.
Studi Literatur Pada tahapan ini, peninjauan literatur dari sumber relevan .
uku, jurnal, artike.
yang mendasari teori dalam penelitian ini seperti yang dijelaskan pada bab II .
andasan teor.
Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi Vol.
7 No.
Agustus 2025
ISSN 2684-8260
Model dan Hipotesis Penelitian Gambar 3.
Hipotesis penelitian TAM 3 Penelitian ini menggunakan Technology Acceptance Model (TAM .
yang mencakup 17 variabel utama yang diteliti untuk mempengaruhi penerimaan teknologi, dengan 19 hipotesis yang dirumuskan berdasarkan model TAM 3 dalam penelitian yang dijelaskan pada gambar 3.
Hipotesis-hipotesis penelitian yang dirumuskan sebagai berikut:
ya1 = Behavioral Intention mempunyai pengaruh signifikan terhadap Use Behavior.
ya2 = Perceived Usefulness mempunyai pengaruh signifikan terhadap Behavioral Intention.
ya3 = Perceived Ease of Use mempunyai pengaruh signifikan terhadap Perceived Usefulness.
ya4 = Perceived Ease of Use mempunyai pengaruh signifikan terhadap Behavioral Intention.
ya5 = Subjective Norm mempunyai pengaruh signifikan terhadap Behavioral Intention.
ya6 = Subjective Norm mempunyai pengaruh signifikan terhadap Perceived Usefulness.
ya7 = Image mempunyai pengaruh signifikan terhadap Perceived Usefulness.
ya8 = Job Relevance mempunyai pengaruh signifikan terhadap Perceived Usefulness.
ya9 = Output Quality memoderasi Job Relevance terhadap Perceived Usefulness.
ya10 = Result Demonstrability mempunyai pengaruh signifikan terhadap Perceived Usefulness.
ya11 = Computer Self Efficacy mempunyai pengaruh signifikan terhadap Perceived Ease of Use.
ya12 = Perceptions of External Control mempunyai pengaruh signifikan terhadap Perceived Ease of Use.
ya13 = Computer Anxiety mempunyai pengaruh signifikan terhadap Perceived Ease of Use.
ya14 = Computer Playfulness mempunyai pengaruh signifikan terhadap Perceived Ease of Use.
ya15 = Perceived Enjoyment mempunyai pengaruh signifikan terhadap Perceived Ease of Use.
ya16 = Objectivity Usability mempunyai pengaruh signifikan terhadap Perceived Ease of Use.
ya17 = Voluntariness memoderasi Subjective Norm terhadap Behavioural Intention.
ya18 = Experience memoderasi Subjective Norm terhadap Behavioural Intention.
ya19 = Experience memoderasi Subjective Norm terhadap Perceived Ease of Use.
Populasi & Sampel Penelitian ini menentukan populasi dan sampel menggunakan rumus Cochran.
Populasi ini fokus pada kalangan remaja berusia .
-24 tahu.
di kota Palembang yang menggunakan aplikasi Threads.
Dibawah ini adalah hasil perhitungan sampel yang ditentukan dengan menggunakan rumus Cochran, menghasilkan perolehan sampel ycu0 .
yang dibulatkan menjadi 100 sampel penelitian.
Di bawah ini, hasil perhitungan sampel dengan menggunakan menggunakan rumus Cochran pada persamaan 2.
ycs 2 ycyyc ycu0 = 2 yce .
2 y 0,5 y 0,5 ycu0 = .
2 Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi Vol.
7 No.
Agustus 2025
ISSN 2684-8260
8416 y 0,25 0,01 ycu0 = 0,01 ycu0 = 96,04 ycu0 = .
Menyusun dan menyebarkan kuesioner Penelitian ini menggunakan Skala Likert untuk menyusun dan menyebarkan kuesioner berdasarkan model TAM 3.
Skala ini mengukur tingkat persetujuan, yang terdiri dari 5 pilihan .
angat tidak setuju hingga sangat setuj.
Dibawah ini adalah pertanyaan kuesioner terdiri dari 46 pertanyaan yang dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4 Daftar Pertanyaan Kuesioner .
Menganalisis dan mengelola data Analisis data menggunakan metode SEM-PLS yang diolah dengan alat bantu Software SmartPLS Tahapan ini dijelaskan secara rinci pada bagian 2.
5 (Landasan Teor.
Analisis data yang dilakukan sebagai berikut ini:
Uji Outer model, seperti validitas (Convergent Validity & Discriminant Validit.
dan reliabilitas (Composite Reliabilit.
Pengujian ini memastikan data yang diperoleh .
alid & reliabl.
jika tidak valid & reliable, maka kembali melakukan mengumpulkan data ulang.
Jika, memenuhi kriteria valid & reliable dilanjut ke pengujian berikutnya.
Uji Inner model, seperti Koefisien Determinasi (RA- Square Adjuste.
Uji fA .
-Squar.
Uji QA (QSquar.
, dan GoF.
Pengujian Inner Model digunakan untuk menilai hubungan antara variabel dengan variabel lain dalam suatu model.
Uji hipotesis untuk mengetahui kebenaran dugaan atau asumsi yang diajukan dalam penelitian.
Pengujian tersebut meliputi pengujian Path Coefficients .
-Statistic, & p-valu.
Hipotesis diuji untuk mengetahui apakah sesuai dengan teori yang mendasarinya.
IV.
ANALISIS DAN HASIL PERANCANGAN
1 Hasil Penelitian Hasil penelitian ini dianalisis dengan menggunakan SmartPLS versi 4.
2 dengan metode Partial Least Squares Structural Equation (PLS-SEM).
Tahapan analisis hasil penelitian ini ini mencakup beberapa tahapan seperti analisis demografi responden.
Pengujian Outer model, pengujian Inner model, dan pengujian hipotesis, yang dijelaskan di bawah ini.
2 Analisis Demografi Responden Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi Vol.
7 No.
Agustus 2025
ISSN 2684-8260
Analisis demografi pengguna aplikasi Threads dalam penelitian ini meneliti 100 responden pengguna aplikasi Threads pada kalangan remaja kota Palembang.
Hasil analisis demografi menunjukkan bahwa mayoritas pengguna adalah perempuan .
%), diikuti oleh laki-laki .
%).
Kelompok usia terbanyak adalah 21 tahun .
%), dan sebagian besar responden berstatus mahasiswa/i .
%).
Seluruh responden pernah menggunakan aplikasi Threads, dengan 49% di antaranya menggunakannya secara sering.
Durasi penggunaan aplikasi Threads yang paling dominan adalah 15-30 menit .
%).
Dengan demikian, hasil demografi responden dalam penelitian ini didominasi oleh kalangan Perempuan (P), usia .
, berstatus sebagai mahasiswa/i, dan yang sering berinteraksi dengan aplikasi Threads dalam periode waktu yang tidak terlalu lama.
3 Pengujian Outer Model:
Pengujian Outer Model diterapkan melalui dua tahapan, meliputi pengujian tingkat validitas dan reliabilitas, sebagai berikut ini:
Gambar 5 Model PLS-SEM Berdasarkan gambar diatas.
Model PLS-SEM ini adalah visualisasi dari TAM 3.
Model ini menggambarkan hubungan antar variabel laten .
ingkaran bir.
yang diukur oleh indikator .
otak Panah menunjukkan kekuatan dan arah hubungan, sedangkan angka dalam lingkaran biru memperlihatkan seberapa besar nilai pada variabel independen terhadap variabel dependen.
Dengan membentuk model PLS-SEM ini, pengujian inner dan outer model dapat dilanjutkan pengujian.
Uji Validitas (Convergent Validity & Discriminant Validit.
Convergent Validity:
Pengujian dengan menilai loading factor pada setiap variabel dan indikator (Ou 0,.
Hasil menunjukkan bahwa nilai loading factor lebih besar dari (Ou 0,.
yang teruji secara valid.
Hal ini menunjukkan bahwa hubungan antara indikator dan variabel telah teruji dengan valid .
Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi Vol.
7 No.
Agustus 2025
ISSN 2684-8260
dan akurat.
Gambar 6 adalah Output uji Convergent Validity Gambar 6.
Output Uji Convergent Validity .
Discriminant Validity:
Pengujian Discriminant Validity dilakukan menggunakan kriteria Heterotrait-Monotrait Ratio (HTMT), di mana nilai HTMT harus di bawah 0,90.
Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa seluruh nilai HTMT berada di bawah 0,90.
Ini berarti setiap variabel dalam penelitian ini memiliki keunikan dan tidak saling berkorelasi terlalu tinggi dengan variabel lainnya, menunjukkan validitas diskriminan yang baik.
Gambar 7 adalah output uji HTMT.
Gambar 7.
Output Uji HTMT Uji reliabilitas (Composite Reliabilit.
Pengujian Composite Reliability ini menilai Cronbach's Alpha dan Composite Reliability dengan nilai harus di atas 0,70 untuk dapat dinyatakan reliabel.
Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa variabel (BI.
CA.
CP.
CSE.
IMG.
JR.
OQ.
PE.
PEOU.
PEOC.
PU.
SN, dan VOL) memperoleh nilai di atas 0,70, yang mengartikan variabel yang digunakan mampu menjelaskan varians secara memadai dan Dengan demikian, variabel-variabel tersebut menunjukkan reliabilitas yang andal, sehingga data yang diperoleh memenuhi syarat untuk analisis lebih lanjut.
Gambar 8 adalah Output uji Composite Reliability.
Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi Vol.
7 No.
Agustus 2025
ISSN 2684-8260
Gambar 8.
Output Uji Composite Reliability 4 Pengujian Inner model:
pengujian model Outer Model dengan 4 tahapan yang dilakukan dengan menguji R-Square, f-Square.
Q-Square, dan Uji GOF.
Sebagai berikut ini:
Uji R-Square:
Pengujian RA menilai dengan diklasifikasikan dengan 3 kategori, yaitu 0,67 tingkat yang tinggi .
, 0,33 tingkat sedang .
, dan 0,19 tingkat yang rendah .
Hasil uji R-Square (RA) menunjukkan bahwa variabel BI .
PU .
, dan PEOU .
memiliki kemampuan prediksi moderat, sedangkan variabel UB memiliki kemampuan prediksi yang sangat rendah .
Hasil uji RA menunjukkan bahwa model ini cukup baik dalam menjelaskan variabel PU.
BI, dan PEOU, namun lemah dalam menjelaskan variabel UB.
Gambar 9 adalah Output Uji R-Square.
Gambar 9.
Output Uji R-Square Uji f-Square:
Pengujian ini mengukur nilai pengaruh (Effect Siz.
dengan kriteria, seperti kecil .
, sedang .
, dan besar .
Hasil pengujian f-Square memperoleh (PUIeBI .
dan SNIePU .
) memiliki pengaruh besar .
, (PEOUIePU .
) memiliki pengaruh sedang .
, variabel lain lain (BIIeUB1.
CPIePEOU.
CSEIePEOU.
EXPIeBI.
EXP1 x SNIeBI.
IMGIePU.
OQIePU.
OQ x JRIePU.
PEOUIeBI.
POECIePEOU.
RD1IePU.
VOLIeBI, dan VOL x SNIeBI) menunjukkan pengaruh kecil .
, dan beberapa jalur variabel lain seperti (CAIePEOU.
EXP1IePU.
EXP1 x SNIePU.
JRIePU.
OU1IePEOU.
PEIePEOU, dan SNIeBI) menunjukkan pengaruh sangat kecil dibawah .
Berdasarkan hasil uji fA, dua .
variabel (PUIeSN dan SNIePU) berpengaruh sangat besar.
Tiga belas .
variabel lainnya memiliki pengaruh efek kecil, dan tujuh .
variabel lainya memberikan pengaruh efek sangat kecil.
Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa keseluruhan variabel tersebut tetap berkontribusi pada model penelitian, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 10.
Gambar 10.
Output Uji f-Square Uji Q-Square:
Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi Vol.
7 No.
Agustus 2025
ISSN 2684-8260
Pengujian menilai QA (Q-Squar.
dengan ketentuan lebih besar dari (QA > .
Hasil menunjukkan bahwa Model ini memenuhi kriteria Q-Square, karena menghasilkan nilai QA > 0.
Selain itu, dengan menggunakan PLSpredict untuk membandingkan RMSE dan MAE model dengan regresi linear (LM) menghasilkan kriteria tinggi .
ndikator PLS menunjukkan kesalahan prediksi lebih rendah dari LM).
Dengan demikian, model ini dianggap memiliki daya prediksi yang baik dan relevan.
Gambar 11 adalah output uji Q-Square.
Gambar 11.
Output Uji Q-Square Uji Goodness of Fit (GOF):
Pengujian GOF menggunakan Standardized Root Mean Square Residual (SRMR).
Kriteria untuk model yang baik .
ood fi.
adalah nilai SRMR kurang dari 0,08.
Hasil pengujian memperoleh nilai SRMR sebesar 0,077, yang berarti model penelitian ini dikategorikan good fit karena nilainya berada di bawah ambang batas 0,08.
Dengan demikian, model secara keseluruhan memiliki tingkat kecocokan cukup baik.
Gambar 12 adalah output Uji GOF.
Gambar 12.
Output Uji GOF 4 Pengujian Hipotesis (Path Coefficient.
Pengujian koefisien jalur (Path Coefficient.
untuk menilai p-value dan t-statistik.
Kriteria hipotesis yang diterima adalah nilai p-value < 0,05 dan nilai t-statistik > 1,96.
Pengujian ini melihat hubungan antar variabel signifikan dan tidak signifikan antara variabel.
Hasil pengujian 19 hipotesis, terdapat 12 hipotesis diterima dan 7 hipotesis ditolak.
hal ini mengartikan bahwa model TAM 3 yang digunakan memiliki kemampuan yang baik dalam menganalisis penerimaan aplikasi Threads pada kalangan remaja kota Palembang.
Gambar 13 adalah output uji hipotesis (Path Coefficient.
Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi Vol.
7 No.
Agustus 2025
ISSN 2684-8260
Gambar 13.
Hasil Hipotesis (Path Coefficient.
Gambar 14.
Rincian Hasil Hipotesis Gambar 14 adalah rincian hasil pengujian 19 hipotesis yang diuraikan secara terperinci, sebagai berikut Hipotesis 1: BI mempunyai pengaruh signifikan terhadap UB.
Menurut responden.
BI berpengaruh terhadap UB, kemudahan mengakses fitur-fitur di aplikasi Threads membantu memenuhi kebutuhan penggunanya, sehingga membuat mereka tertarik dan berminat ingin terus Hipotesis 2: PU mempunyai pengaruh signifikan terhadap BI.
Menurut responden.
PU berpengaruh terhadap BI, yang menunjukkan bahwa aplikasi Threads ini memberikan manfaat seperti terhubung dan memperoleh informasi dengan mudah.
Hal ini mempengaruhi keinginan pengguna untuk terus menggunakan Threads secara berkelanjutan dalam memenuhi kebutuhan mereka di media sosial.
Hipotesis 3: PEOU mempunyai pengaruh signifikan terhadap PU.
Menurut responden.
PEOU berpengaruh terhadap PU, yang menunjukkan semakin mudah menggunakan fitur-fitur aplikasi seperti bertukar informasi, mengunggah, dan beropini/komentar membantu pengguna berinteraksi dengan mudah, sehingga memberikan manfaat yang efektif dalam menggunakan aplikasi Threads.
Hipotesis 4: PEOU mempunyai pengaruh signifikan terhadap BI.
Menurut responden.
PEOU berpengaruh terhadap BI, yang menunjukkan bahwa fitur-fitur Threads .
nggahan, komentar, repos.
dan tampilan yang sederhana mendorong pengguna untuk berniat terus menggunakannya.
Hipotesis 5: SN tidak mempunyai pengaruh signifikan terhadap BI.
Menurut responden.
SN tidak berpengaruh terhadap BI, yang menunjukkan bahwa pengaruh lingkungan sekitar tidak Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi Vol.
7 No.
Agustus 2025
ISSN 2684-8260
mempengaruhi niat pengguna dalam menggunakan Threads, karena niat menggunakan dipengaruhi oleh keputusan sendiri untuk penggunaan Threads.
Hipotesis 6: SN mempunyai pengaruh signifikan terhadap PU.
Menurut responden.
SN berpengaruh terhadap PU, yang menunjukkan bahwa pengaruh orang-orang sekitar dalam menggunakan Threads membuat mereka percaya bahwa aplikasi Threads bermanfaat dalam Sehingga, memperkuat pandangan mereka bahwa aplikasi ini layak digunakan.
Hipotesis 7: IMG mempunyai pengaruh signifikan terhadap PU.
Menurut responden.
IMG mempunyai berpengaruh terhadap PU, yang menunjukan bahwa fitur-fitur aplikasi Threads seperti .
nggahan, opini, dan repos.
membantu membentuk citra diri, sehingga memberikan bermanfaat dalam mengekspresikan diri dan membangun personal branding.
Hal ini didukung dengan adanya fitur yang membantu pengguna memenuhi citra diri.
Hipotesis 8: JR tidak mempunyai pengaruh signifikan terhadap PU.
Menurut responden.
JR tidak berpengaruh terhadap PU, penggunaan Threads sering digunakan sebagai sarana hiburan dan interaksi sosial, tidak memiliki peran dalam membantu tugas atau pekerjaan, dikarenakan tidak ada fitur di Threads yang relevan atau mendukung kerja, sehingga aplikasi ini dirasa kurang bermanfaat dalam konteks pekerjaan.
Hipotesis 9: OQ memoderasi JR terhadap PU.
Menurut responden.
OQ memoderasi JR terhadap PU, yang menunjukkan bahwa keluaran hasil dari aplikasi Threads memberikan manfaat bagi pengguna terutama melalui fitur komentar yang membantu pengguna memberikan inspirasi, pandangan, atau ide dalam mendukung kebutuhan pekerjaan.
Sehingga, kegunaan dari aplikasi Threads sangat bermanfaat dalam memenuhi kebutuhan pengguna.
Hipotesis 10: RD mempunyai pengaruh signifikan terhadap PU.
Menurut responden.
RD mempunyai pengaruh terhadap PU, yang menunjukkan bahwa hasil nyata yang diberikan Threads membantu memenuhi kebutuhan, seperti bertukar informasi, ide baru, koneksi sosial, dan hiburan.
Hal ini menunjukkan bahwa memiliki kemampuan Threads untuk menunjukkan manfaatnya secara jelas dalam penggunanya.
Hipotesis 11: CSE mempunyai pengaruh signifikan terhadap PEOU.
Menurut responden.
CSE berpengaruh terhadap PEOU, yang menunjukkan bahwa percaya diri menggunakan Threads, membantu mereka dengan mudah memahami fitur dan mengoperasikannya.
Hal ini karena tampilan yang mudah dipahami dan kemiripan dengan aplikasi lain membuat pengguna tidak ragu untuk menggunakan fitur-fitur di dalamnya yang mempercepat proses belajar dan penguasaan Hipotesis 12: POEC mempunyai pengaruh signifikan terhadap PEOU.
Menurut responden.
POEC mempunyai pengaruh terhadap PEOU, yang menunjukkan bahwa pengguna memiliki kemudahan mengakses Threads yang dipengaruhi oleh sumber daya yang lengkap dan memadai.
Hipotesis 13: CA tidak mempunyai pengaruh signifikan terhadap PEOU.
Menurut responden.
CA tidak berpengaruh terhadap PEOU, yang menunjukkan bahwa pengguna tidak merasa cemas karena sudah terbiasa dengan media sosial sejenis dan selain itu percaya dalam menggunakan dipengaruhi oleh reputasi developer Meta, dan tampilan Threads yang mudah dipahami membuat pengguna tidak merasa cemas/takut.
Hipotesis 14: CP mempunyai pengaruh signifikan terhadap PEOU.
Menurut responden.
CP berpengaruh terhadap PEOU, yang menunjukkan bahwa pengguna yang ingin tahu dan suka mencoba hal baru akan membuat pengguna mudah memahami penggunaan Threads.
Maka, dengan hadirkan fitur-fitur yang menarik, menyenangkan, dan mendorong rasa ingin tahu Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi Vol.
7 No.
Agustus 2025
ISSN 2684-8260
Hipotesis 15: PE tidak mempunyai pengaruh signifikan terhadap PEOU.
Menurut responden.
PE tidak berpengaruh terhadap PEOU, yang menunjukkan kemudahan Threads berasal dari tampilan, fitur yang jelas, dan pengalaman, bukan berasal dari perasaan senang mereka.
Dengan demikian, kemudahan penggunaan ditentukan oleh penggunaan aplikasi tidak dipengaruhi suasana.
Hipotesis 16: OU tidak mempunyai pengaruh signifikan terhadap PEOU.
Menurut responden.
OU tidak berpengaruh terhadap PEOU, yang menunjukkan bahwa pengguna masih perlu belajar karena adanya pembaruan fitur atau fitur-fitur tambahan yang membingungkan, meskipun sudah sering menggunakan.
Hal ini mengartikan bahwa pengalaman lama tidak cukup membuat aplikasi terasa mudah digunakan.
Hipotesis 17: VOL memoderasi SN terhadap BI.
Menurut responden.
VOL memoderasi SN terhadap BI, yang menunjukkan bahwa keinginan menggunakan aplikasi dipengaruhi oleh lingkungan sosial yang membuat niat ingin menggunakan Threads.
Hipotesis 18: EXP tidak memoderasi SN terhadap BI.
Menurut repoden.
EXP tidak memoderasi SN terhadap BI, yang menunjukkan bahwa pengalaman tidak mempengaruhi hubungan antara pengaruh orang lain dalam niat menggunakan Threads, karena keputusan mereka lebih didasarkan pada diri sendiri dalam mempelajari penggunaan aplikasi, bukan pengaruh orang lain.
Hipotesis 19: EXP tidak memoderasi SN terhadap PU.
Menurut responden.
EXP tidak memoderasi SN terhadap PU, yang menunjukkan bahwa pengalaman menggunakan aplikasi tidak memperkuat pengaruh orang lain terhadap persepsi kegunaan Threads, karena pengguna lebih mengandalkan pengalaman mereka sendiri.
KESIMPULAN DAN SARAN
1 Kesimpulan Berdasarkan hasil yang diperoleh dalam penelitian ini, maka dapat disimpulkan, sebagai berikut:
Penelitian ini berhasil mengidentifikasi faktor penerimaan aplikasi Threads pada remaja menggunakan TAM 3.
Hasil yang diperoleh dalam penelitian menunjukkan bahwa 12 hipotesis Hipotesis yang diterima menunjukkan beberapa faktor seperti BI.
CSE.
CP.
IMG.
OQ.
PEOU.
PEOC.
PU.
RD.
SN, dan VOL, yang pengaruh signifikan terhadap kemudahan penggunaan, manfaat yang dirasakan, kualitas hasil, serta dorongan dari faktor internal seperti kepercayaan diri dan rasa ingin tahu, menjadi pendorong utama dalam membentuk niat dan perilaku penggunaan aplikasi di kalangan remaja kota Palembang.
Hipotesis dinyatakan tidak berpengaruh signifikan .
, termasuk SN terhadap BI.
JR terhadap PU.
CA terhadap PEOU.
PE terhadap PEOU.
OU terhadap PEOU dan EXP, yang berarti tidak memberikan pengaruh terhadap keputusan untuk menggunakan aplikasi Threads yang menunjukkan bahwa keputusan pengguna dipengaruhi oleh persepsi diri sendiri terhadap manfaat dan kemudahan aplikasi, daripada tekanan sosial dan pengalaman sebelumnya.
Implikasi praktis dari penelitian ini adalah model TAM 3 secara efektif mampu menjelaskan penerimaan aplikasi Threads oleh remaja, sehingga hasil yang diperoleh dapat menunjukkan bahwa aplikasi Threads diterima baik dalam penggunaanya pada kalangan remaja di kota Palembang.
2 Saran Berdasarkan hasil temuan dalam penelitian ini, disarankan untuk penelitian selanjut mempertimbangkan beberapa faktor yang tidak signifikan seperti norma subjektif, pekerjaan relevan, kecemasan penggunaan, kenikmatan, kegunaan objektif, dan pengalaman pengguna yang tidak mempengaruhi penerimaan Threads pada remaja Kota Palembang.
oleh karena itu, penelitian selanjutnya perlu melibatkan responden yang lebih beragam untuk melihat variabel ini dapat berpengaruh secara Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi Vol.
7 No.
Agustus 2025
ISSN 2684-8260
signifikan mempengaruhi penerimaan aplikasi Threads.
Dalam upaya untuk meningkatkan kegunaan dan kemudahan dalam memanfaatkan penggunaan aplikasi Threads secara efektif
DAFTAR PUSTAKA