## ANALISIS PENERIMAAN MAHASISWA UPH TERHADAP UPH MOODLE LEARNING MANAGEMENT SYSTEM MENGGUNAKAN METODE TAM
Anabella Karlinda 1) , Agustina Christiani 2)
Program Studi Teknik Industri Universitas Pelita Harapan e-mail: 1) anabellakarlinda@gmail.com, 2) agustina.christiani@uph.edu

## ABSTRAK
Pemanfaatan  suatu  teknologi  informasi,  dalam  hal  ini  LMS  di  UPH  yaitu  Moodle,  dapat dilakukan  secara  efektif  apabila  mahasiswa  sebagai  pengguna  memiliki  kompetensi  untuk menggunakannya.  Moodle  telah  digunakan  di  UPH  sejak  sebelum  pandemi  Covid-19  dan pandemi  menjadi  katalisator  penggunaan  Moodle.  Sementara  itu,  diketahui  belum  pernah dilakukan penelitian tentang penerimaan mahasiswa UPH terhadap Moodle. Oleh karena itu, dilakukan  penelitian    untuk  menganalisis  faktor-faktor  yang  memengaruhi  penerimaan mahasiswa  UPH  terhadap  UPH  Moodle  LMS  menggunakan  TAM.  TAM  adalah  salah  satu model penerimaan teknologi informasi, yang terdiri dari 5 variabel yaitu persepsi kemudahan penggunaan (PEOU), persepsi kegunaan (PU), sikap penggunaan (ATU), perilaku untuk tetap menggunakan (BIU), dan penggunaan nyata (AU). Untuk menguji hipotesis tersebut, disusunlah kuesioner  dan  disebarkan  kepada  mahasiswa  aktif  program  S1  reguler  UPH  Lippo  Village angkatan  2020,  2021,  dan  2022.  Total  responden  yang  mengisi  adalah  257  responden  dan dilakukan  penyortiran  data  sehingga  jumlah  data  yang  digunakan  sebanyak  178  responden. Pengolahan  data  menggunakan  SEM-PLS  dengan  software  SmartPLS.  Hasil  penelitian  ini adalah  6  hipotesis  diterima  dan  1  hipotesis  ditolak  yaitu  PEOU  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap PU dan  ATU, PU berpengaruh positif dan signifikan terhadap ATU dan BIU,  ATU  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  BIU,  BIU  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap AU, dan PU tidak berpengaruh positif dan signifikan terhadap AU.
Kata kunci: e-learning, LMS, Moodle, Penerimaan, Sistem Informasi, TAM

## ABSTRACT
Utilization of an information technology, in this case the LMS at UPH, namely Moodle, can be done effectively if students as users have the competence to use it. Moodle has been used at UPH since before the Covid-19 pandemic and the pandemic became the catalyst for using Moodle. Meanwhile, it is known that no research has been conducted on UPH’s student acceptance of Moodle.  Therefore,  a  study  was  conducted  to  analyze  the  factors  influencing  UPH’s  student acceptance of UPH Moodle LMS using the TAM. TAM is a model of acceptance of information technology, which consists of 5 variables: perceived ease of use (PEOU), perceived usefulness (PU),  attitude  to  use  (ATU),  behavior  to  continue  using  (BIU),  and  real  use  (AU).  To  test hypotheses, a questionnaire was prepared and distributed to active students of the UPH Lippo Village regular undergraduate program batches of 2020, 2021, and 2022. The total number of respondents who filled in was 257 respondents and data was sorted so that the total data used was 178 respondents. Data processing uses SEM-PLS with SmartPLS software. The results of this study are 6 hypotheses accepted and 1 hypothesis rejected, which are PEOU has a positive and significant effect on PU and ATU, PU has a positive and significant effect on ATU and BIU, ATU has a positive and significant effect on BIU, BIU has a positive and significant effect on AU, PU does not has a positive and significant effect on AU.
Keywords: e-learning, LMS, Moodle, Acceptance, Information System, TAM

## PENDAHULUAN
Pemanfaatan  kemajuan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  perlu  dilakukan  untuk meningkatkan kinerja organisasi agar dapat mencapai tujuan organisasi secara efektif dan lebih efisien [1]. Adapun menurut Cheng dan Chau [2], dewasa ini, seluruh aspek kehidupan manusia harus memanfaatkan internet, khususnya teknologi yang berbasis web. Salah satu sektor yang memanfaatkannya adalah lembaga perguruan tinggi seperti dalam pemanfaatan teknologi informasi berbasis web dan internet dengan menerapkan Learning Management System (LMS).  Pemanfaatan  ini  sendiri  dapat  dilakukan  secara  efektif  apabila  anggota organisasi memiliki kompetensi untuk menggunakannya. Hal ini karena teknologi informasi
Anabella Karlinda, Agustina Christiani
tidak  selalu  mudah  digunakan  dan  keberadaan  teknologi  informasi  tersebut  belum  tentu dapat dirasakan manfaatnya oleh setiap penggunanya [3]. Berdasarkan data dari Dirjen Dikti [4] hingga tahun 2020, sekitar 97% perguruan tinggi di Indonesia telah mengadopsi sistem pembelajaran  dengan  sistem  daring  (LMS). Learning  Management  System (LMS)  adalah perangkat  lunak  ( software )  untuk  memfasilitasi  keperluan  administrasi,  dokumentasi, laporan  kegiatan,  kegiatan  belajar  mengajar,  materi  pelatihan  secara  online  [5].  LMS digunakan untuk mendukung kegiatan e-learning [6].
Salah  satu  universitas  yang  telah  menggunakan  LMS  adalah  Universitas  Pelita Harapan  (UPH).  UPH  adalah  perguruan  tinggi  swasta  Kristen  yang  berlokasi  di  Lippo Village,  Karawaci, Tangerang.  UPH  didirikan  pada tahun  1994  oleh  Yayasan  Pendidikan Pelita  Harapan  (YPPH).  UPH  menggunakan  Moodle  versi  3.11  sebagai  LMS  untuk menunjang  kegiatan  belajar  mengajar  secara online ( e-learning ).  Moodle  digunakan  oleh mahasiswa  dan  dosen  serta  dapat  diakses  melalui  website  https://learn.uph.edu/.  Moodle telah digunakan sejak sebelum pandemi Covid-19. Pandemi Covid-19 menjadi katalisator penggunaan Moodle setelah kegiatan belajar mengajar harus dilakukan secara daring akibat kebijakan  pemerintah.  Moodle  masih  aktif  digunakan  UPH  sebagai  LMS  meskipun  pada Tahun  Akademik  2022/2023,  UPH  mulai  melaksanakan  kegiatan  perkuliahan  tatap  muka 100% dengan menerapkan protokol kesehatan.
Di sisi lain, hingga kini belum ada penelitian yang dilakukan mengenai penerimaan mahasiswa UPH terkait penggunaan Moodle. Penerimaan mahasiswa terhadap Moodle perlu untuk dipelajari, untuk mengetahui apakah mahasiswa dapat menerima dan menggunakan Moodle dengan baik. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk mengetahui penerimaan pengguna,  yakni  mahasiswa  UPH  terhadap  penggunaan  Moodle  sebagai  UPH  LMS menggunakan metode Technology Acceptance Model (TAM).
TAM merupakan salah satu model yang digunakan untuk menggambarkan penerimaan seseorang terhadap penggunaan suatu sistem teknologi informasi [7]. TAM adalah metode yang dikembangkan oleh Fred D. Davis pada tahun 1986 dan terdiri dari lima variabel yaitu persepsi kemudahan penggunaan ( perceived ease of use ) yakni tingkat kepercayaan bahwa teknologi mudah dipahami dan digunakan, persepsi kegunaan ( perceived usefulness ) yakni tingkat  kepercayaan  dimana  penggunaan  teknologi  akan  memberikan  manfaat,  sikap penggunaan ( attitude toward usage ) yakni sikap terhadap penggunaan teknologi yang dapat berupa  penerimaan  atau  penolakan,  niat  perilaku  untuk  tetap  menggunakan  ( behavior intention  to  use )  yakni  kecenderungan  untuk  tetap  menggunakan  teknologi,  dan  kondisi nyata penggunaan sistem ( actual system usage ) [8].
Penelitian  sejenis  yakni  penelitian  tentang  penerimaan e-learning baik  Moodle ataupun LMS lainnya menggunakan TAM telah dilakukan sebelumnya oleh peneliti-peneliti lain.  Salah  satunya  adalah  penelitian  yang  dilakukan  Rahayu  et  al.  [9]  yang  meneliti penerimaan sistem e-learning pada Universitas Atma Jaya Yogyakarta (UAJY). Penelitian tersebut  memiliki  hasil  bahwa  persepsi  kemudahan  penggunaan  berpengaruh  positif terhadap  persepsi  kegunaan  dan  sikap  penggunaan.  Penelitian  serupa juga  dilakukan  oleh Mussriannur et al. [10] yang meneliti bagaimana penerimaan Moodle di Universitas Telkom. Penelitian  tersebut  memiliki  hasil  bahwa  persepsi  kegunaan  berpengaruh  positif  terhadap sikap penggunaan dan perilaku untuk tetap menggunakan. Kemudian penelitian Mailizar et al.  [11]  yang  berjudul  “Examining  university  students’  behavioural  intention  to  use  e learning  during  the  COVID  19  pandemic:  An  extended  TAM  model”  yang  meneliti penerimaan  e-learning  di  salah  satu  universitas  di  Indonesia  memiliki  hasil  bahwa  sikap penggunaan  berpengaruh  positif  terhadap  perilaku  untuk  tetap  menggunakan.  Penelitian serupa juga dilakukan oleh Iqbal dan Arisman [12] yang meneliti mengenai penerimaan e- learning yakni Moodle pada program studi akuntansi di Politeknik Jambi. Penelitian tersebut
memiliki hasil bahwa perilaku untuk tetap menggunakan dan persepsi kegunaan berpengaruh positif terhadap penggunaan nyata.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  variable-variabel  yang  memengaruhi penerimaan  Moodle  oleh  mahasiswa  UPH  menggunakan  metode  TAM.  Untuk  mencapai tujuan tersebut, disusunlah hipotesis-hipotesis berikut:
H 1 :  Persepsi  kemudahan  penggunaan  berpengaruh  positif  terhadap  persepsi  kegunaan Moodle.
H 2 :  Persepsi kegunaan berpengaruh positif terhadap sikap penggunaan Moodle. H 3 :  Persepsi  kemudahan  penggunaan  berpengaruh  positif  terhadap  sikap  penggunaan Moodle.
H 4 :  Sikap  penggunaan  berpengaruh  positif  terhadap  perilaku  untuk  tetap  menggunakan Moodle.
H 5 :  Persepsi  kegunaan  berpengaruh  positif  terhadap  perilaku  untuk  tetap  menggunakan Moodle.
H 6 :  Perilaku  untuk  tetap  menggunakan  berpengaruh  positif  terhadap  penggunaan  nyata Moodle.
H 7 :  Persepsi kegunaan berpengaruh positif terhadap penggunaan nyata Moodle.

## METODE PENELITIAN

## Pengumpulan Data
Langkah pertama dari pengumpulan data adalah pengumpulan data profil perusahaan (Moodle),  perancangan  variabel  atau  konstruk  penelitian,  perancangan  model  penelitian, penyusunan hipotesis, penyusunan kuesioner, dan penyebaran kuesioner. Variabel-variabel yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  variable-variabel  dalam  model  TAM.  Model penelitian berdasarkan model TAM oleh Davis et al. [8] dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Model Penelitian berdasarkan TAM
Pengumpulan  data  dilakukan  secara  kuantitatif  dengan  menggunakan  kuesioner. Pengambilan  sampel  kuesioner  menggunakan  teknik purposive  sampling . Purposive sampling adalah  teknik  menentukan  sampel  dengan  kriteria tertentu  [13].  Pada  penelitian ini,  kriteria  responden  adalah  mahasiswa  aktif  angkatan  2020,  2021,  dan  2022  dengan program S1 reguler di Universitas Pelita Harapan Lippo Village yang merupakan pengguna Moodle.
Penyusunan  kuesioner  mengacu  pada  indikator  yang  menggambarkan  konstruk- konstruk pada TAM melalui studi literatur (dapat dilihat pada Tabel 1).  Kuesioner dibuat menggunakan Google Form dan dibagikan secara online melalui media sosial dan aplikasi komunikasi seperti Line, Whatsapp, ataupun Instagram. Perhitungan sampel menggunakan metode Inverse  Square  Root menurut  Kock  dan  Hadaya  [14]  dan  didapatkan  jumlah minimum sampel pada significance level 5% sebanyak 160 responden.
Anabella Karlinda, Agustina Christiani

## Tabel 1. Indikator Variabel
Variabel Indikator Referensi Persepsi Kemudahan Penggunaan PEOU1: mudah untuk dipelajari [8],[9],[12],[15] PEOU2: dapat dikendalikan [8],[9],[12] ,[15] PEOU3: jelas dan mudah dipahami [8],[9],[12] ,[15] PEOU4: fleksibel [8],[9],[12] ,[15] PEOU5: mudah dikuasai [8],[9],[12] ,[15] PEOU6 : mudah digunakan [8],[9],[12] ,[15] Persepsi Kegunaan PU1: mendukung penyelesaian tugas [8],[9],[12] ,[15] PU2: meningkatkan performansi belajar [8],[9],[12] ,[15] PU3: meningkatkan produktivitas belajar [8],[9],[12] ,[15] PU4: meningkatkan efektivitas belajar [8],[9],[12] ,[15] PU5: mempermudah dalam mengerjakan tugas  [8],[9],[12] ,[15] PU6: berguna dalam kegiatan pembelajaran [8],[9],[12] ,[15] Sikap Penggunaan ATU1: sikap penerimaan terhadap Moodle [8] ATU2: senang menggunakan Moodle [8],[9],[12]
ATU3: bosan saat menggunakan Moodle
[8],[9],[12] ,[15] ATU4: sikap penolakan terhadap Moodle [8],[9],[12] Perilaku untuk Tetap Menggunakan BIU1: menggunakan kapan saja [8],[9],[12] ,[15] BIU2: menggunakan dalam kondisi apapun [8],[9],[12] ,[15] BIU3: niat untuk tetap menggunakan [8],[9],[12] ,[15] BIU4: terus menggunakan [8],[9],[12] ,[15] BIU5: berharap untuk terus menggunakan [8],[9],[12] ,[15] Penggunaan Nyata AU1: frekuensi penggunaan [8] ,[15] AU2: intensitas penggunaan harian [8] ,[15] AU3: intensitas penggunaan mingguan [8] ,[15] AU4: durasi penggunaan setiap kali akses [9],[12] AU5: frekuensi minimal penggunaan harian [9],[12]

## Pengolahan Data
Pada tahap ini, data yang telah dikumpulkan melalui penyebaran kuesioner akan diolah melalui serangkaian pengujian menggunakan metode SEM-PLS. Menurut Hair et al. [16] Structural Equation Modeling (SEM) adalah teknik multivariat yang menggabungkan aspek analisis  faktor  dan  regresi  sehingga  memungkinkan  peneliti  memeriksa  hubungan  antara variabel  yang  diukur  dan  variabel  laten  ( measurement  model )  serta  antar  variabel  laten ( structural model ). Metode SEM-PLS dipilih karena model penelitian yang kompleks (enam atau lebih variabel dan lebih dari empat indikator per variabel) dan tujuan penelitian untuk memprediksi  dan  menjelaskan  variabel  target  pada  model  [17].  Pengolahan  data menggunakan software statistik yaitu SmartPLS 3.3.
Hair et al. [18] menyatakan bahwa langkah awal pengolahan data menggunakan SEM- PLS  adalah  melalui  uji outer  model ( measurement  model ).  Untuk  model  pengukuran reflektif, tahapan uji terdiri dari evaluasi nilai indicator loading dengan kriteria nilai > 0,7 yang  menunjukkan  bahwa  konstruk  yang  digunakan  menjelaskan  lebih  dari  50%  varians indikator dan indikator-indikator dapat diterima reliabilitasnya. Selanjutnya adalah menilai composite reliability dengan yang diterima adalah antara 0,7 dan lebih tinggi, yang berarti nilai  reliabilitas  memuaskan.  Selanjutnya  adalah convergent  validity yaitu  ukuran  sejauh mana  konstruk  konvergen  untuk  menjelaskan  varians  dari  indikator  dengan  kriteria  nilai AVE  ≥  0,50.  Kemudian  terakhir  adalah evaluasi discriminant  validity yaitu  sejauh  mana suatu  konstruk  berbeda  secara  empiris  dari  konstruk  lainnya  dalam  suatu  model  dengan metode heterotrait-monotrait (HTMT). Kriteria nilai HTMT < 0,90.
Setelah lolos uji outer model , tahap selanjutnya adalah uji inner model yang diawali dengan evaluasi nilai VIF. Nilai VIF ≥ 5 yang berarti tidak terjadi kolinearitas antar variabel prediktor. Selanjutnya adalah koefisien determinasi (R-square) yang merupakan pengukuran dari  suatu  kekuatan  model  dalam  menjelaskan  ( explanatory  power )  yaitu  kemampuan variabel independen menjelaskan pengaruh terhadap variabel dependennya. Kategori nilai R-square adalah 0,25; 0,50; dan 0,75 dengan kategori lemah, sedang, dan kuat. Kemudian mengevaluasi  nilai effect  size (f-square)  yaitu  ukuran  seberapa  besar  variabel  prediktor berkontribusi pada nilai R-square dari variabel target pada model struktural. Kategori nilai f-square adalah 0,02; 0,15; dan 0,3. Nilai > 0; 0,25 dan 0.50 menggambarkan kecil, sedang,
besar.  Selanjutnya  adalah  evaluasi  nilai  prediksi  relevansi  (Q-square),  dimana  nilai  >  0 berarti  model  mampu  memprediksi  variabel  endogen  apabila  terjadi  perubahan.  Kategori nilai Q-square > 0; 0,25 dan 0.50 menggambarkan kecil, sedang, besar prediksi relevansi dari model PLS.
Uji  hipotesis  dengan  prosedur  bootstrapping.  Penelitian  ini  merupakan  penelitian dengan jenis uji satu arah dengan significance level = 5%. Uji satu arah dengan alfa 0,05 memiliki ambang batas 1,645. Nilai t-statistik lebih besar dari t-tabel (1,645) dan p- value < 0,05  berarti terdapat hubungan antar variabel yang signifikan dan berlaku sebaliknya. Nilai koefisien  jalur  positif  berarti  hubungan  antar  variabel  berbanding  lurus  dan  berlaku sebaliknya. Semakin dekat nilai koefisien jalur mendekati 0, semakin lemah hubungannya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Statistik Deskriptif
Kuesioner diisi oleh 257 responden. Kemudian dilakukan penyortiran data kuesioner tersebut.  Memon  et  al.  [19]  menyatakan bahwa  sampel  kecil  (150  dan  lebih)  yang  sudah dipilih dengan cermat lebih berarti daripada sampel besar yang dipilih secara serampangan. Pembuangan  responden  dilakukan  pada  jawaban  pertanyaan  yang  tidak  konsisten  pada pertanyaan ATU3 dan ATU4 yang merupakan pertanyaan bertipe negatif. Jumlah data yang digunakan setelah penyortiran data adalah 178 data. Data profil demografis responden dapat dilihat pada Tabel 2-3 serta pada Gambar 2.

## Tabel 2. Demografis Responden
Indikator Pertanyaan Demografis Jumlah  Persentase Jenis Kelamin Laki - laki 68 38,20% Perempuan 110 61,80% Angkatan 2020 75 42,10% 2021 78 43,80% 2022 25 14,00% Fakultas Fakultas Sains dan Teknologi (FaST) 88 49,40% Fakultas Ekonomi dan Bisnis (FEB) 40 22,50% Fakultas Ilmu Komputer (FIK) 35 19,70% Fakultas Ilmu Kesehatan (Fikes) 7 3,90% Fakultas Desain 3 1,70% Fakultas Psikologi 1 0,60% Fakultas Kedokteran 1 0,60% Fakultas Hukum 1 0,60% Fakultas Ilmu Pendidikan 1 0,60% Fakultas Ilmu Sosial dan Politik 1 0,60% Penggunaan Perangkat Laptop/PC 153 86,00% Smartphone/Tab/Gadget seluler 25 14,00%
Gambar 2. Demografis Responden berdasarkan Fitur Moodle yang Sering Digunakan
Anabella Karlinda, Agustina Christiani
Tabel 3. Tabulasi Silang Fakultas dan Fitur Moodle yang Sering Digunakan Responden
Fitur Fakultas Total FaST (88 responden) FEB
(40 responden) SISTECH (35 responden) Lain-lain (15 responden) Assignments 79 90% 35 88% 28 80% 13 87% 155 Attendances 80 91% 22 55% 29 83% 11 73% 142 Quiz 69 78% 30 75% 26 74% 12 80% 137 Dashboard 61 69% 29 73% 28 80% 8 53% 126 Forums 58 66% 25 63% 25 71% 10 67% 118 Grades 32 36% 20 50% 15 43% 9 60% 76 Notification 46 52% 6 15% 13 37% 9 60% 74 Calendar 25 28% 20 50% 12 34% 3 20% 60 Resources 29 33% 11 28% 15 43% 2 13% 57 Private files 21 24% 8 20% 7 20% 3 20% 39 Participants 16 18% 7 18% 11 31% 3 20% 37 Profile 13 15% 10 25% 9 26% 3 20% 35 Messages 5 6% 5 13% 1 3% 2 13% 13 Badges 4 5% 1 3% 2 6% 1 7% 8 Competencies 2 2% 1 3% 2 6% 0 0% 5 Preferences 2 2% 0 0% 1 3% 1 7% 4
Berdasarkan Tabel 2, Tabel 3, dan Gambar 2, dapat dilihat bahwa mayoritas responden berjenis  kelamin  perempuan  dari  angkatan  2020  dan  2021.  Mayoritas  responden  adalah mahasiswa FaST, FEB dan FIK. Sebagian besar responden menggunakan Laptop/PC untuk mengakses Moodle serta paling sering menggunakan fitur assignments , atttendances, quiz, dashboard ,  dan forums .  Selanjutnya  data  diolah  dalam  tiga  tahap,  yaitu  uji outer  model ( indicator  loading,  internal  consistency  reliability,  convergent  validity ,  dan discriminant validity ), uji inner model (VIF, R-square, f-square, dan Q-square), dan uji hipotesis.

## Uji Outer Model
Hasil  uji indicator  loading setiap  indikator  serta  Cronbach’s  alpha, composite reliability , dan AVE setiap variabel dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Uji Indicator Loading , Internal Consistency Reliability , dan Convergent
Validity Variabel Indikator Outer Loading Cronbach's alpha Composite Reliability AVE
Persepsi Kemudahan
Penggunaan PEOU1 0,820 0,911 0,931 0,693
PEOU2 0,782 PEOU3 0,861
PEOU4 0,822 PEOU5 0,841 PEOU6 0,865 Persepsi Kegunaan PU1 0,818 0,912 0,932 0,694 PU2 0,863
PU3 0,865
PU4 0,827 PU5 0,835 PU6 0,789 Sikap Penggunaan ATU1 0,863 0,769 0,844
0,580 ATU2 0,846 ATU3 0,605 ATU4 0,702
Perilaku untuk Tetap Menggunakan BIU1 0,797 0,896 0,924 0,710
BIU2 0,718 BIU3 0,916 BIU4 0,874 BIU5 0,894 Penggunaan Nyata AU1 0,748 0,738 0,825 0,486
AU2 0,630
AU3 0,684 AU4 0,737 AU5 0,680
Berdasarkan hasil pengolahan pada Tabel 4, diketahui bahwa indikator ATU3, AU2, AU3, dan AU5 yang memiliki hasil yang tidak  memenuhi kriteria yakni nilai loading < 0,7
dan  nilai  AVE  variabel  AU  juga  masih  dibawah  0,5.  Oleh  karena  itu  indikator-indikator tersebut  akan  dihapus  secara  bertahap  dimulai  dari  penghapusan  indikator  AU2.  Tabel  5 menunjukkan  hasil indicator  loading ,  Cronbach’s  alpha, composite  reliability ,  dan  AVE setelah penghapusan indikator AU2.
Tabel 5. Hasil Uji Indicator Loading (tahap kedua) Variabel Indikator Outer Loading Cronbach's alpha Composite Reliability AVE
Persepsi Kemudahan
Penggunaan PEOU1 0,820 0,911 0,931 0,693
PEOU2 0,782
PEOU3 0,861
PEOU4 0,822 PEOU5 0,841 PEOU6 0,865
Persepsi Kegunaan PU1 0,818 0,912 0,932 0,694 PU2 0,863 PU3 0,865
PU4 0,827 PU5 0,835 PU6 0,789 Sikap Penggunaan ATU1 0,863 0,769 0,844 0,580 ATU2 0,846 ATU3 0,605 ATU4 0,702
Perilaku untuk Tetap Menggunakan BIU1 0,797 0,896 0,924 0,710
BIU2 0,718
BIU3 0,916 BIU4 0,874 BIU5 0,894 Penggunaan Nyata AU1 0,807
0,709 0,820 0,535 AU3 0,593 AU4 0,752 AU5 0,758
Berdasarkan Tabel 5, dapat dilihat nilai indikator ATU3 dan AU3 masih memiliki nilai dibawah 0,7. Kedua indikator ini dipertahankan karena masih bernilai antara 0,4 – 0,7 dan penghapusan indikator dilakukan apabila penghapusan tersebut menjadikan nilai composite reliability atau AVE naik di atas batas kriteria [16]. Sementara itu, nilai composite reliability dan AVE telah memenuhi kriteria. Hal ini berarti data dapat diterima keandalannya dan valid secara konvergen.
Tabel 6. Hasil Uji Discriminant Validity ATU AU
BIU PEOU PU
ATU AU 0,397 BIU 0,792 0,492 PEOU 0,673 0,257 0,697 PU 0,741 0,285 0,732 0,729
Hasil uji discriminant validity menggunakan metode HTMT dapat dilihat pada Tabel 6. Berdasarkan Tabel 6, dapat dilihat nilai nilai HTMT untuk semua variabel telah memenuhi kriteria  yaitu  di  bawah  0,9.  Hal  ini  berarti  seluruh  indikator  terdiskriminasi  dengan  baik untuk mengukur konstruk mereka dan dianggap valid.

## Uji Inner Model
Setelah  lolos  keempat evaluasi  dalam  pengujian outer  model ,  data  dinyatakan  valid dan reliabel dan dapat dilanjutkan ke pengujian inner model .

## Tabel 7. Hasil Uji VIF
ATU AU BIU PEOU PU
ATU 1,786 AU BIU 1,789 PEOU 1,814 1,000 PU 1,814 1,789 1,786
Anabella Karlinda, Agustina Christiani
Tabel 7 merupakan hasil uji VIF dan dapat dilihat bahwa seluruh nilai VIF < 5 yang menunjukkan bahwa tidak terjadi kolinearitas diantara variabel prediktor.
Tabel 8. Hasil Uji R-square
R Square  Kategori ATU 0,494 lemah AU 0,162 lemah BIU 0,567 sedang PU 0,449 lemah
Berdasarkan  Tabel  8,  dapat  dilihat  variabel  BIU  dapat  dijelaskan  oleh  variabel independennya  dalam  kategori  sedang.  Sementara  variabel  ATU,  AU,  dan  PU  dapat dijelaskan oleh variabel independennya dalam kategori lemah. Nilai R-square pada variabel AU memiliki nilai paling rendah yaitu sebesar 0,161. Hal ini dapat dikarenakan banyaknya faktor lain diluar model penelitian yang mungkin memengaruhi keadaan penggunaan nyata Moodle.  Misalnya,  kegiatan  perkuliahan  yang  kini  telah  dilaksanakan  secara  tatap  muka mungkin mengurangi intensitas mahasiswa dalam mengakses Moodle.
Tabel 9. Hasil Uji f-square ATU AU BIU PEOU PU ATU 0,290
AU BIU 0,123 PEOU 0,107 0,814 PU 0,224 0,001 0,158
Menurut hasil pada Tabel 9 didapatkan bahwa nilai f-square variabel ATU ke variabel BIU, variabel PU ke variabel ATU, dan variabel PU ke variabel BIU memiliki efek sedang. Efek variabel PEOU ke  variabel ATU dan variabel BIU ke variabel AU memiliki efek kecil. Sementara itu, effect size variabel PEOU ke variabel ATU memiliki nilai yang sangat kecil yaitu 0,001. Efek variabel PEOU terhadap variabel PU memiliki efek besar.
Tabel 10. Hasil Uji Q-square
Q² Kategori ATU 0,268 sedang AU 0,073 kecil BIU 0,392 sedang PEOU PU 0,305 sedang
Berdasarkan hasil pada Tabel 10, didapati bahwa nilai Q-square dari seluruh variabel laten endogen lebih besar dari nol yang berarti model mampu memprediksi variabel laten endogen apabila terdapat perubahan.

## Uji Hipotesis
Tabel 11. Hasil Uji Hipotesis Hipotesis Path Path Coefficient T Statistics   P Values  Keterangan H1 Persepsi kemudahan penggunaan -> Persepsi kegunaan 0,670 14,809 0,000 Diterima H2 Persepsi kegunaan -> Sikap penggunaan 0,454 5,948 0,000 Diterima H3 Persepsi kemudahan penggunaan -> Sikap penggunaan 0,313 3,991 0,000 Diterima H4 Sikap penggunaan -> Perilaku untuk tetap menggunakan 0,474 5,887 0,000 Diterima H5 Persepsi kegunaan -> Perilaku untuk tetap menggunakan 0,350 4,010 0,000 Diterima H6 Perilaku untuk tetap menggunakan -> Penggunaan nyata 0,401 5,758 0,000 Diterima H7 Persepsi kemudahan penggunaan -> Penggunaan nyata -0,044 0,457 0,324 Ditolak
Melalui uji hipotesis pada Tabel 11, dapat dilihat bahwa H1, H2, H3, H4, H5, dan H6 diterima. Hal ini dibuktikan dari nilai p- value < 0,005, nilai t statistik lebih besar dari t tabel (1,654), dan nilai path coeffient positif.  H7 gagal diterima karena nilai p- value > 0,005, nilai
t statistik kurang dari t tabel dan nilai path coeffient negatif yang berarti persepsi kemudahan penggunaaan tidak memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap penggunaan nyata.

## Pembahasan

## 1. Persepsi kemudahan penggunaan terhadap persepsi kegunaan
Berdasarkan Tabel 11, didapatkan bahwa H1 diterima. Hal ini berarti apabila terjadi peningkatan  pada  variabel  persepsi  kemudahan  penggunaan,  maka  terjadi  peningkatan terhadap  variabel  persepsi  kegunaan.  Hasil  ini  sejalan  dengan  temuan  penelitian  yang dilakukan  [9,10,11,12],  dimana  kemudahan  mengoperasikan  sistem  akan  memberikan manfaat bagi mahasiswa sehingga kegiatan dalam proses belajar dapat lebih cepat, mudah, produktif,  dan  efektif.  Misalnya,  kemudahan  mengoperasikan  dashboard  Moodle  dapat mempercepat  kegiatan  mencari  materi  suatu  mata  kuliah,  kemudahan  mengakses  fitur calendar untuk melihat jadwal pengumpulan assignment dan aktivitas dari mata kuliah-mata kuliah yang sedang diambil, dan sebagainya.

## 2. Persepsi kegunaan terhadap sikap penggunaan
Berdasarkan Tabel 11, didapatkan bahwa H2 diterima. Hal ini berarti apabila terjadi peningkatan pada variabel persepsi kegunaan, maka terjadi peningkatan terhadap variabel sikap  penggunaan.  Temuan  hasil  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian  [9,10,11],  dimana manfaat yang diberikan akibat menggunakan Moodle akan menimbulkan sikap positif yakni penerimaan  terhadap  penggunaan  Moodle.  Meskipun  Moodle  merupakan  LMS  yang diwajibkan  universitas  bagi  mahasiswa  aktif  UPH,  apabila  Moodle  memang  memberikan manfaat  yang  nyata  dalam  membantu  kegiatan  belajar,  mahasiswa  akan  memiliki  sikap penerimaan terhadap penggunaan Moodle, begitupun sebaliknya.

## 3. Persepsi kemudahan penggunaan terhadap sikap penggunaan
Berdasarkan Tabel 11, didapatkan bahwa H3 diterima. Hal ini berarti apabila terjadi peningkatan  pada  variabel  persepsi  kemudahan  penggunaan,  maka  terjadi  peningkatan terhadap variabel sikap penggunaan. Temuan hasil ini sejalan dengan peneitian yang  telah dilakukan  sebelumnya  [9,10,11,12],  dimana  kemudahan  menggunakan  sistem  akan menimbulkan sikap positif yaitu penerimaan terhadap penggunaan sistem. Misalnya, apabila fitur-fitur  di  Moodle  mudah  digunakan,  tidak  membingungkan  atau  bahkan  menyulitkan, maka mahasiswa akan merasa menggunakan Moodle adalah ide yang baik dan menikmati penggunaan  Moodle  sebagai  LMS.  Meskipun  Moodle  merupakan  LMS  yang  diwajibkan universitas, apabila Moodle mudah digunakan, mahasiswa akan memiliki sikap penerimaan terhadap penggunaan Moodle.

## 4. Sikap penggunaan terhadap perilaku untuk tetap menggunakan
Berdasarkan Tabel 11, didapatkan bahwa H4 diterima. Hal ini berarti apabila terjadi peningkatan  pada  variabel  sikap  penggunaan,  maka  terjadi  peningkatan  terhadap  variabel perilaku  untuk tetap  menggunakan.  Hipotesis  yang  diterima  ini  sejalan  dengan  penelitian yang dilakukan sebelumnya [9,10,11,12]  dimana apabila mahasiswa memiliki sikap positif terhadap penggunaan sistem e-learning , mahasiswa akan terus mau menggunakan sistem e- learning tersebut.  Sikap  terhadap  penggunaan  Moodle  baik  berupa  penerimaan  atau penolakan akan menentukan perilaku mahasiswa. Jika sikap yang dimiliki berupa penolakan seperti  merasa  bosan  atau  merasa  menggunakan  Moodle  merupakan  ide  yang  buruk, mahasiswa tidak memiliki niat untuk menggunakan Moodle dan memilih alternatif lainnya.

## 5. Persepsi kegunaan” terhadap perilaku untuk tetap menggunakan
Berdasarkan Tabel 11, didapatkan bahwa H5 diterima. Hal ini berarti apabila terjadi peningkatan pada variabel persepsi  kegunaan, maka terjadi  peningkatan  terhadap variabel
Anabella Karlinda, Agustina Christiani
perilaku untuk tetap menggunakan. Hasil ini sejalan dengan temuan penelitian terdahulu [10, 12]  dimana  manfaat  yang  dirasakan  atas  penggunaan  Moodle  akan  membuat  mahasiswa ingin  terus  menggunakan  Moodle.  Misalnya,  Moodle memudahkan  dalam  melihat  nilai  – nilai hasil assignment dan quiz , memudahkan melihat jadwal pengumpulan assignment atau jadwal quiz , memudahkan dalam mencari materi perkuliahan, memudahkan berdiskusi, dan lain  -  lain,  maka  mahasiswa  akan  memiliki  keinginan  untuk  menggunakan  dan  terus menggunakan Moodle. Mahasiswa juga akan memiliki keinginan untuk selalu mengakses Moodle dan memanfaatkan fitur- fitur pada Moodle setiap kali Moodle memiliki fasilitas untuk menunjang aktivitas terkait kegiatan pembelajaran.

## 6. Perilaku untuk tetap menggunakan terhadap penggunaan nyata
Berdasarkan Tabel 11, didapatkan bahwa H6 diterima. Hal ini berarti apabila terjadi peningkatan  pada  variabel  perilaku  untuk  tetap  menggunakan,  maka  terjadi  peningkatan terhadap variabel penggunaan nyata. Hasil ini sejalan dengan temuan penelitian terdahulu yang telah dilakukan [9,12] dimana mahasiswa yang memiliki niat untuk terus menggunakan Moodle, seperti  selalu mencoba mengakses dan menggunakan fitur-fitur di Moodle setiap kali Moodle memiliki fasilitas untuk membantu pekerjaan terkait kegiatan belajar akan lebih sering menggunakan Moodle dilihat dari frekuensi dan intensitas penggunaannya.

## 7. Persepsi kegunaan terhadap penggunaan nyata
Berdasarkan  Tabel  11,  didapatkan  bahwa  H7  ditolak.  Hasil  ini  bertolak  belakang dengan  temuan  penelitian  terdahulu  yang  telah  dilakukan  [12]  dimana  semakin  dirasa bermanfaat, maka Moodle akan lebih sering digunakan, dilihat dari frekuensi dan intensitas penggunaannya. Hal ini dapat disebabkan oleh Moodle yang digunakan sewaktu-waktu oleh mahasiswa, misalnya mengumpulkan tugas, melakukan pengisian daftar kehadiran, mencari dan mengunduh materi, melihat rekaman video materi, mengerjakan kuis, dan lain-lain, dan bukan digunakan setiap saat ketika belajar atau mengikuti kelas.

## KESIMPULAN
Penelitian ini memiliki hasil 6 hipotesis diterima dan 1 hipotesis ditolak yaitu persepsi kemudahan  penggunaan  Moodle  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  persepsi kegunaan Moodle dan sikap penggunaan Moodle, persepsi kegunaan Moodle berpengaruh positif  dan  signifikan  terhadap  sikap  penggunaan  Moodle  dan  perilaku  untuk  tetap menggunakan  Moodle,  sikap  penggunaan  Moodle  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  perilaku  untuk  tetap  menggunakan  Moodle,  perilaku  untuk  tetap  menggunakan Moodle berpengaruh positif dan signifikan terhadap penggunaan nyata Moodle, dan persepsi kegunaan Moodle tidak memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap penggunaan nyata Moodle.
Berdasarkan  penelitian  ini,  saran  yang  dapat  dipertimbangkan  untuk  penelitian selanjutnya berdasarkan penelitian yang telah dilakukan adalah memodifikasi model TAM dengan menambahkan variabel eksternal di luar model TAM, seperti variabel kualitas sistem [11,20,21]    dan  variabel self  efficacy [10],  melakukan  perbandingan menggunakan  model penerimaan  lain  seperti  UTAUT,  UTAUT2,  dan  lain-lain,  serta  melakukan  penelitian penerimaan  Moodle  terhadap  dosen  sebagai  pengajar  yang  juga  merupakan  pengguna Moodle.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Muhson,  “Peningkatan  Minat  Belajar  dan  Pemahaman  Mahasiswa  melalui Penerapan Problem Based Learning,” Jurnal Kependidikan , Vol. 39, No. 2, pp. 171- 182, 2009.
[2] G.  Cheng,  and  J.  Chau,  “Exploring  the  relationships  between  learning  styles,  online participation,  learning  achievement  and  course  satisfaction:  An  empirical  study  of  a blended learning course,” British Journal of Educational Technology , Vol. 47, Issue 2, pp. 257-278, 2016.
[3] C.  Sekundera  PL.,  “Analisis  Penerimaan  Pengguna  Akhir  Dengan  Menggunakan Technology  Acceptance  Model  dan  End  User  Computing  Satisfaction  Terhadap Penerapan  Sistem  Core  Banking  Pada  Bank  ABC,”  Master  thesis  Universitas Diponegoro, Semarang, 2006.
[4] D.  Rustandi.  “Menakar  pendidikan  pasca  pandemi  covid-19”  [online],  Mei  2020, available  http://www.dikti.go.id/highlight/menakar-pendidikan-pasca-pandemi-covid- 19/?utm_source=.
[5] R.K. Ellis, “Field Guide to Learning Management Systems,” ASTD Learning Circuits , 2009.
[6] S.  Raharja,  L.D.  Prasojo,  dan  A.  Nugroho,  “Model  Pembelajaran  Berbasis  Learning Management  System  dengan  Pengembangan  Software  Moodle  di  SMA  Negeri  Kota Yogyakarta,” Jurnal Kependidikan , Vol. 41, No. 1, pp. 55-70, 2011.
[7] Jogiyanto, Sistem Teknologi Keperilakuan , Yogyakarta: Andi, 2007.
[8] F. Davis, R. Bagozzi, and P. Warshaw, “User Acceptance of Computer Technology: A Comparison of Two Theoretical Models,” Management Science , Vol. 35, pp. 982-1003, 1989.
[9] F.S.  Rahayu,  D.  Budiyanto,  dan  D.  Palyama,  “Analisis  Penerimaan  e-Learning Menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) (Studi Kasus: Universitas Atma Jaya Yogyakarta),” JUTEI , Vol. 1, No. 2, pp. 85-95, 2017.
[10] M.H. Musriannur, R. Yasirandi, and D. Oktaria, “Pengukuran dan Analisis Penerimaan LMS sebagai Media Belajar Online Menggunakan Technology Acceptance Model di Universitas  Telkom,” e-Proceeding  of  Engineering , Vol.  8,  No.  5,  pp.  11505-11509, 2021.
[11] M.  Mailizar,    D.  Burg  and  S.  Maulina,  “Examining  university  students’  behavioural intention to use e-learning during the COVID-19 pandemic: An extended TAM model,” Education and Information Technologies , Vol. 26, pp.7057–7077, 2021.
[12] J. Iqbal, dan Arisman, “Metode Pembelajaran E-Learning Menggunakan Technology Acceptance Modelling (TAM) Untuk Pembelajaran Akuntansi,” Jurnal InFestasi , Vol. 14, No. 2, pp. 116-125, 2018.
[13] Sugiyono, Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&D ,  Bandung:  Alfabeta, 2017.
[14] N. Kock,  and P. Hadaya, “Minimum sample size estimation in PLS-SEM: The inverse square root and gamma-exponential methods,” Info Systems J , Vol. 28, No. 1, pp. 227- 261, 2016.
[15] I. Mahendra, “Penggunaan Technology Acceptance Model (TAM) dalam Mengevaluasi Penerimaan Pengguna Terhadap Sistem Informasi pada PT. ARI Jakarta,” Jurnal Sistem Informasi STMIK Antar Bangsa , Vol. 5, No. 2, pp. 183-195, 2016.
[16] J.F. Hair, G. T. Hult, C. M. Ringle, and M. Sarstedt, A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) Second Edition , Sage Publication, 2017.
[17] M.  Sarstedt,  C.  M.  Ringle,  and  J.F.  Hair,  "Partial  Least  Squares  Structural  Equation Modeling," 2017.
[18] J.F. Hair, J.J. Risher, M. Sarstedt, and C. M. Ringle, “When to use and how to report the results of PLS-SEM.” European Business Review , Vol. 31, No. 1, pp. 2-24, 2018.
[19] M.A. Memon, H. Ting, J. Cheah, R. Thurasamy, F. Chuah, and T.- H. Cham, “Sample Size  for  Survey  Research:  Review  and  Recommendations,” Journal  of  Applied Structural Equation Modeling , Vol. 4(2), pp.i-xx, 2020.
[20] N. Fathema, D. Shanon, and M. Ross, “Expanding the Technology Acceptance Model (TAM) to Examine Faculty Use of Learning Management Systems (LMSs) in Higher Education Institutions,” MERLOT Journal of Online Learning and Teaching, Vol. 11 , No. 2, pp. 210-232, 2015.
[21] J.T. Nagy, “Evaluation of Online Video Usage and Learning Satisfaction: An Extension of the Technology Acceptance Model,” International Review of Research in Open and Distributed Learning , Vol. 19, No. 1 , pp. 160-185, 2018.