Analisis Kepuasan Pengguna Aplikasi Nyari Gawe Menggunakan Model Technology Acceptance Model (TAM) dan K-Means Clustering

Syahrul Anwar

doi:10.59188/jurnalsostech.v6i4.32768

Authors

Syahrul Anwar Politeknik Siber Cerdika Internasional

DOI:

https://doi.org/10.59188/jurnalsostech.v6i4.32768

Keywords:

Kepuasan Pengguna, Technology Acceptance Model, Persepsi Kemudahan,, Persepsi Kegunaan, K-Means Clustering

Abstract

Construction projects in DIY have high complexity because they are located in disaster-prone areas such as earthquakes, floods, and landslides, so they require structured risk management. This research aims to analyze the influence of cost, quality, time, and accident risk identification on disaster risk management of construction projects. The research employed a quantitative approach by distributing questionnaires to 30 respondents consist of contractors, consultants, and project supervisors. Data were analyzed using statistical test multiple linear regression to examine the influence of each aspect on disaster risk management. The findings indicate that cost risk identification has a significant effect on risk management effectiveness, particularly in preventing budget overruns caused by external conditions such as material inflation and supply uncertainty. The quality aspect contributes substantially to improving construction resilience against disasters, in line with the application of quality standards based on SNI and ISO. The time aspect shows a clear influence on successful risk mitigation, as project delays increase vulnerability to disaster impacts. Meanwhile, accident risk identification is strongly related to the contractors’ readiness in implementing occupational health and safety (OHS) procedures to reduce potential human and material losses. Overall, this study emphasizes the importance of integrating risk identification into the construction project management system in the Special Region of Yogyakarta Province. The findings provide practical implications for contractors, local governments, and other stakeholders in developing adaptive, measurable, and responsive risk management strategies in disaster-prone regions.

References

Davis, F. D. (1989). Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340. DOI: 10.2307/249008.

Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User Acceptance of Computer Technology: A Comparison of Two Theoretical Models. Management Science, 35(8), 982-1003. DOI: 10.1287/mnsc.35.8.982.

Venkatesh, V., & Davis, F. D. (2000). A Theoretical Extension of the Technology Acceptance Model: Four Longitudinal Field Studies. Management Science, 46(2), 186-204. DOI: 10.1287/mnsc.46.2.186.11926.

Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View. MIS Quarterly, 27(3), 425-478. DOI: 10.2307/30036540.

Lin, H.-C., Yu, T., & Chang, J. (2017). Understanding the Determinants of Users’ Satisfaction and Intention to Use Interactive Learning Systems: TAM-Based Study. Journal of Educational Technology & Society, 20(4), 50-67. (menunjukkan PEOU, PU, dan playfulness berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna)[9].

Park, E. (2020). User satisfaction with smart wearable devices: An extension of the expectation-confirmation model. Telematics and Informatics, 47, 101318. DOI: 10.1016/j.tele.2019.101318. (menggunakan ECT dan TAM, menemukan usefulness, ease of use, enjoyment, dan kualitas layanan berpengaruh pada kepuasan)[7].

Kala, D., Chaubey, D. S., Meet, R. K., & Al-Adwan, A. S. (2024). Impact of User Satisfaction with E-Government Services on Continuance Use Intention and Citizen Trust using TAM-ISSM Framework. Interdisciplinary Journal of Information, Knowledge, and Management, 19, 001-027. DOI: 10.28945/5248. (menemukan kualitas informasi, layanan, sistem, dan usefulness mempengaruhi kepuasan e-gov; PEOU tidak signifikan)[12].

Klisarova-Belcheva, S., Mollova, T., & Dimitrov, A. (2024). Factors Influencing User Perception and Adoption of E-Government Services. Administrative Sciences, 14(3), 54. DOI: 10.3390/admsci14030054. (mengintegrasikan SEM dan machine learning untuk analisis kepuasan e-gov).

Aprillia, D. D., Hamzah, M. L., & Syaifullah. (2025). Kepuasan Pengguna Menggunakan Metode TAM pada Aplikasi Pemesanan Tiket Bioskop Mobile TIX ID. INTECOMS Journal of Information Technology and Computer Science, 8(4), – (dalam cetak)[21][22]. (studi TAM pada aplikasi TIX ID dengan 96 responden, menemukan PU dan Intention to Use berpengaruh signifikan terhadap kepuasan).

Praniffa, A. C., Ahsyar, T. K., Jazman, M., Syaifullah, S., & Marsal, A. (2025). User Satisfaction Analysis using EUCS and TAM Methods of Public Digital Library Application. Indonesian Journal of Computer Science, 14(1), – DOI: 10.33022/ijcs.v14i1.4604. (menemukan PU, konten, akurasi, format, ketepatan waktu signifikan terhadap kepuasan; PEOU tidak signifikan)[10].

Rizka, M. A., Dewi, S., & Utami, D. Y. (2025). Analisa Tingkat Kepuasan Pengguna terhadap Aplikasi Gopay Menggunakan Metode TAM. Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta, 5(4), – DOI: 10.52362/jmijayakarta.v5i4.2138. (PEOU dan “perceived effectiveness” berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna Gopay, baik parsial maupun simultan)[17].

Widowati, A. Y., & Budihartanti, C. (2019). Analisis Kepuasan Pengguna terhadap Aplikasi Traveloka dengan Menerapkan Metode TAM. Jurnal Prosisko, 6(2), 109-116. DOI: 10.30656/prosisko.v6i2.1629. (PEOU dan PU berpengaruh positif terhadap kepuasan pengguna Traveloka)[18].

Hartatik, S. R., & Budihartanti, C. (2020). Analisis Kepuasan Pengguna terhadap Penerapan Aplikasi Go-Jek dengan Menggunakan Metode TAM. Jurnal Prosisko, 7(1), – DOI: 10.30656/prosisko.v7i1.1653. (pendekatan TAM untuk evaluasi kepuasan pengguna Go-Jek).

Panji Maulana, M., & Sari, E. P. (2023). Analisa Kepuasan Pengguna terhadap Aplikasi MyTelkomsel dengan Metode TAM. Syntax: Jurnal Informatika, 12(2), 52-64. DOI: 10.35706/syji.v12i02.9868. (hasil: kemudahan & kegunaan aplikasi MyTelkomsel berpengaruh signifikan ke kepuasan pengguna).

Giatama, M. A., & Ferdiyanto, Y. A. (2023). Analisis Kepuasan Pelanggan terhadap Efektivitas Transaksi dengan DANA Wallet menggunakan Metode TAM. Software Development Digital Business Intelligence and Computer Engineering Journal, 2(1), 7-11. DOI: 10.57203/session.v2i1.2023.07-1.

Nuraeni, N. (2021). Analisis Tingkat Kepuasan Nasabah terhadap Website Pegadaian menggunakan Metode TAM. Jurnal Swabumi, 9(2), 90-99. DOI: 10.31294/swabumi.v9i2.11175.

Primadasa, Y., Saputra, A. Y., & Juliansa, H. (2021). Penerapan Metode TAM terhadap Faktor Kepercayaan dan Risiko dalam Penggunaan Aplikasi Fintech. CogITo Smart Journal, 7(2), 290-304. DOI: 10.31154/cogito.v7i2.327.290-304.

Afiah, N., Syahadiyanti, L., & Swastyastu, C. A. (2024). Pengukuran Tingkat Kepuasan Kinerja Sistem Informasi Perpustakaan pada Aplikasi OPAC menggunakan Metode TAM dan EUCS. ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi, 6(1), 144-153. DOI: 10.31849/zn.v6i1.18083.

Endah, N., et al. (2021). Analisis Cluster Kepuasan Pengguna terhadap Layanan Shopee menggunakan Algoritma K-Means. (Laporan Penelitian). (menggunakan K-Means, memperoleh 2 klaster optimal dengan DBI terendah, memisahkan pelanggan puas dan kurang puas)[16].

Siti, F., et al. (2022). Penerapan K-Means Clustering dalam Pengelompokan Tingkat Kepuasan Pelayanan Masyarakat (Studi Kecamatan X). Prosiding Konferensi Sistem Informasi, – (menggunakan K-Means dan KDD untuk klasterisasi kepuasan pelayanan publik, optimal k=15 dengan distance Chebyshev)[23].

Eben, H., & Yulvia, M. (2021). Analisis Pengelompokan Layanan Publik Berdasarkan Kepuasan Masyarakat di Mal Pelayanan Publik Pekanbaru dengan K-Means. Jurnal X, – (menemukan 3 klaster layanan, klaster dengan skor kepuasan terendah membutuhkan perbaikan prioritas)[24].

Khamin, F., et al. (2021). Evaluasi Kepuasan Pengguna Perpustakaan Online selama Pandemi dengan Metode K-Means Clustering dan Decision Tree. Jurnal Y, – (segmen kepuasan pengguna perpustakaan online terbagi signifikan; model decision tree akurat memprediksi klaster kepuasan)[25].

Fry, E., & Manna, A. (2016). Clustering Techniques for UX Analysis. Journal of User Experience Research, 4(2), 45-57. (menjelaskan K-Means sebagai algoritma clustering sederhana untuk mengelompokkan dataset UX ke dalam k klaster homogen)[26].

Santoso, A., & Schrepp, M. (2019). Utilizing K-Means Clustering to Extract UX Aspects in Cross-Cultural Product Analysis. International Journal of Human–Computer Interaction, 35(8), 697-709. DOI: 10.1080/10447318.2018.1507167. (contoh penerapan K-Means untuk mengelompokkan aspek UX, menunjukkan pengaruh kategori produk terhadap dimensi UX lebih besar daripada perbedaan budaya)[27].

Diskominfo Jabar. (2025, Sept 24). Jabar luncurkan aplikasi NyariGawe permudah masyarakat dapat kerja. ANTARA News. Retrieved from Antaranews.com[1][2]. (Informasi peluncuran NyariGawe sebagai platform pencari kerja mobile oleh Pemprov Jabar, fitur dan tujuan aplikasi).

KumparanNews. (2025, Oct 9). Baru Diluncurkan Pemprov Jabar, Aplikasi 'Nyari Gawe' Diserbu Ribuan Pelamar. Kumparan. Retrieved from kumparan.com[4][3]. (Laporan antusiasme pengguna pada awal peluncuran NyariGawe, jumlah pelamar dan pernyataan Gubernur terkait tujuan aplikasi).

Wikipedia. (2023). Technology Acceptance Model. Wikipedia. Available: https://en.wikipedia.org/wiki/Technology_acceptance_model[5][6]. (definisi persepsi kegunaan dan kemudahan menurut Davis)