## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259

## Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
Evaluasi Faktor Yang Mempengaruhi Behavioral Intention Dan Use Behavioral Pada Spada Di STMIK PRIMAKARA Menggunakan Model Unified Theory Of Acceptance And Use Of Technology 2

## Dewa Pramana, Nengah Widya Utami, I Gusti Bagus Made Wiradharma
Program Studi Sistem Informasi, STMIK Primakara, Indonesia Email authors: dewapramana41@gmail.com , widya@primakara.ac.id , wiradharma57@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor – faktor yang mempengaruhi minat penggunaan  sistem  manajemen  pembelajaran  SPADA  di  STMIK  PRIMAKARA. Penelitian ini menggunakan Unified Theory Of Acceptance And Use Of Technology 2 (UTAUT 2) untuk mengukur faktor kunci (harapan kinerja, persepsi usaha, faktor sosial,  dukungan  fasilitas,  motifasi  hedonis,  nilai  harga  dan  kebiasaan)  yang mempengaruhi  niat  dan  perilaku  penggunaan  SPADA  di  STMIK  PRIMAKARA. Pengambilan  sampel  pada  penelitian  ini  menggunakan Proportionate  random sampling. Jumlah  sampel  sebanyak  86  mahasiswa  dan  27  dosen  aktif  di  STMIK PRIMAKARA. Data penelitian ini dianalisis menggunakan PLS-SEM dengan software SmartPLS. Hasil penelitian berdasarkan responden mahasiswa menunjukan bahwa konstruk harapan kinerja, persepsi usaha, dukungan fasilitas, motifasi hedonis dan kebiasaan  berpengaruh  positif  terhadap  niat  dan  perilaku  penggunaan  SPADA sedangkan  konstruk  faktor  sosial  tidak  berpengaruh  positif  terhadap  niat  dan perilaku penggunaan SPADA. Disamping itu adapun hasil penelitian berdasarkan responden  dosen  yang  menunjukan  bahwa  seluruh  konstruk  yang  ada  memiliki pengaruh positif terhadap niat penggunaan SPADA. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan,  STMIK  PRIMAKARA  dapat  mengetahui  penerimaan  dan  penggunaan sistem  SPADA  saat  ini,  sehingga  dapat  meningkatkan  aspek  faktor  sosial  pada pengembangan sistem SPADA kedepannya.
Kata kunci : SPADA, UTAUT 2, Minat penggunaan, Smart PLS

## ABSTRACT
This  study  aims  to  determine  the  factors  that  influence  the  interest  in  using  the SPADA learning management system at STMIK PRIMAKARA. This study uses Unified Theory Of Acceptance And Use Of Technology 2 (UTAUT 2) to measure key factors (Performance  Expectancy,  Effort  Expectation,  Social  Influence,  facilitating

## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259

## Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
Conditions, Hedonic Motivation, Price Value and Habit) that influence the intention and behavior of using SPADA in STMIK. PRIMAKARA. Sampling in this study using proportional  random  sampling.  The  number  of  samples  was  86  students  and  27 active lecturers at STMIK PRIMAKARA. The research data were analyzed using PLS- SEM with SmartPLS software. The results of the study based on student respondents showed  that  the  constructs  of  performance  expectations,  business  perception, facility support, hedonic motivation and habits had a positive effect on the intention and behavior of using SPADA, while the construct of social factors did not have a positive effect on intentions and behavior of using SPADA. Besides that, the results of research based on lecturer respondents show that all existing constructs have a positive influence on the intention to use SPADA. From the results of the research that has been carried out, STMIK PRIMAKARA can determine the current acceptance and use of the SPADA system, so that it can improve aspects of social factors in the development of the SPADA system in the future.

## Keywords : SPADA, UTAUT 2, Interest in use, Smart PLS

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  semakin  pesat  dan  telah  memasuki  masa  yang  dikenal sebagai  industri  4.0,  dalam  masa  ini  banyak  bidang  yang  telah  menggunakan campur tangan komputer dan sistem sebagai alat bantu untuk mempermudah atau mengefisienkan pekerjaan, tidak terkecuali dalam bidang industri Pendidikan [1]. Dalam usaha mendorong naik sistem pembelajaran agar lebih  efektif, dukungan dari  proses  pembelajaran  berbasis  teknologi  elektronik  memiliki  peran  penting, dari  banyaknya  cara  yang  ada  untuk  meningkatkan  pembelajaran  yang  efektif dalam  sektor  bidang  pendidikan  dan  memanfaatkan  teknologi  informasi komunikasi berbasis elektronik adalah dengan menerapkan sistem pembelajaran E-learning di  setiap  sektor  bidang  Pendidikan  [2].  E-Learning  adalah  salah  satu metode  pembelajaran  yang  banyak  ditawarkan  oleh  berbagai  universitas  dan lembaga  pelatihan  [3].  Dampak  positif  yang  dimiliki  penerapan  sistem pembelajaran elearning bagi mahasiswa selain memperluas wawasan mahasiswa, sistem ini juga mampu memahami perkembangan teknologi yang waktu ke waktu semakin  maju.  Sistem  pembelajaran E-learning tersebut  adalah  sistem pembelajaran  yang  kompleks  dan  fleksibel  dengan  sistem  yang  bukan  hanya sebatas pembelajaran didalam ruangan melainkan interaksi antara mengajar dan belajar  dapat  dilakukan  secara  jarak  jauh.  Selain  itu  Usaha  pemerintah  dalam memajukan Indonesia dalam sektor Pendidikan yang ditekankan oleh Kementerian Ristek  Dikti  melalui  inovasi  yaitu  pemerataan  di  seluruh  Indonesia  terkait

## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259

## Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
pelaksanaan pembelajaran daring [2]. Dengan begitu pemerintah Indonesia sangat menganjurkan  untuk  melakukan  nya  kegiatan  belajar  mengajar  secara  daring. Banyak  aplikasi  pendukung  yang  mampu  menunjang  pelaksanaan  kelas  daring yang menjadi options bagi lembaga Pendidikan baik negeri maupun swasta dalam memilih sebuah aplikasi penunjang kelas daring salah satunya SPADA. Dikarenakan penggunaan konsisten terhadap SPADA baru dilakukan pengakhir 2019 di salah satu kampus IT di bali yaitu STMIK Primakara maka mahasiswa perlu membiasakan diri  terhadap  sistem  SPADA  dalam  menunjang  perkuliahan.  Dikarenakan  adanya perubahan sistem pembelajaran dari luring ke daring menggunakan SPADA, maka perlu  adanya  penerimaan  kepada  para  mahasiswa  terhadap  sistem  SPADA, penerimaan ini dapat membuat SPADA STMIK Primakara semakin baik dan mudah digunakan oleh mahasiswanya.
Maka hal ini menjadi tantangan tersendiri bagi SPADA STMIK Primakara untuk mendorong  users  menjadi  pengguna  berulang  atau  tetap.  pengguna  berulang adalah pasar yang stabil untuk SPADA dan pengguna berulang juga menyediakan free iklan dalam wujud rekomendasi dari mulut ke mulut kepada badan Pendidikan lain,  teman  teman  dan  anggota  keluarga.  Agar  badan  Pendidikan  menjadi pengguna  berulang  maka  SPADA  harus  membuat  users  atau  badan  Pendidikan memiliki behavior intention. Jika users memiliki behavior intention maka user akan memiliki keinginan untuk menggunakan kembali, keinginan untuk merekomendasikan  pada  orang  lain,  keinginan  untuk  bercerita  pada  orang  lain. behavior  intention  dapat  muncul  dalam  diri  users  jika  terjalin  hubungan  positif antara  users  dengan  SPADA  [2].  Menurut  (Namkung  dan  Jang  dalam  lily,  2017) behavioural intention merupakan tingkah laku konsumen yang cenderung memiliki loyalitas  atau  kesetiaan  terhadap  perusahaan  tersebut  membuatnya  bersedia memasarkan atau merekomendasikan kepada orang  lain karena  telah mendapat kepuasan atau pelayanan yang baik dari perusahaan [4].
Besarnya  dorongan  yang  diharapkan  oleh  Ristek  Dikti  melalui  inovasi  yaitu pemerataan di seluruh Indonesia terkait pelaksanaan pembelajaran daring, dalam rangka  memajukan  Indonesia  dalam  sektor  Pendidikan,  hal  tersebut  membuat bertambahnya  kemungkinan  niat,  tingkat  penerimaan  serta  dampak  perilaku penggunaan  sistem  pembelajaran  daring  dikalangan  lembaga  Pendidikan. Penerimaan suatu teknologi informasi, niat serta penggunaan teknologi digital oleh users  dapat  dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor.  Disamping  itu  faktor  yang mempengaruhi  niat  serta  penggunaan  suatu  teknologi  juga  dapat  dikenali menggunakan  suatu  model  yaitu Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of Technology (UTAUT) [5]. UTAUT adalah sebuah model untuk menjelaskan tentang perilaku  users  terhadap  teknologi  informasi.  Model  ini  adalah  gabungan  dari delapan  model  yang  sudah  berhasil  dikembangkan  sebelumnya  yaitu  antara

## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259

## Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
lainnya  TRA,  TAM,  MM,  TPB,  C-TAM-TPB,  MPCU,  IDT  dan  SCT  [13].  Banyak penelitian yang menggunakan model ini telah dilakukan, dan banyak menghasilkan temuan yang beragam. UTAUT merupakan model teori yang sangat berpengaruh dan  banyak  digunakan  untuk  melaksanakan  penelitian  tentang  penerimaan pengguna (user acceptance) terhadap suatu teknologi informasi (Jati dalam Auliya, 2018) [5]. Teknologi akan terus berkembang semakin pesat sehingga menjadi satu dari sekian alasannya untuk adanya pengembangan baru dari model UTAUT dan UTAUT  ini  telah  berhasil  dikembangkan  dan  dinamakan  kembali  menjadi  model UTAUT  2,  UTAUT  2  memiliki  3  konstruk  tambahan  dari  UTAUT  yaitu  nilai  harga, kebiasaan dan motivasi hedonis, memperluas  model UTAUT ke  model UTAUT 2 (Pertiwi  dan  Ariyanto,  2017).  Tujuan  dari  adanya  model  UTAUT  2  yaitu mengintroduksi  3  konstruk  penting  dari  penggunaan  dan  penerimaan  teknologi baik  untuk  konsumen  maupun  umum,  memodifikasi  beberapa  hubungan  yang sudah  ada  pada  persepsi  model  UTAUT  dan  mengidentifikasi  hubungan  baru (Venkatesh et al., dalam Auliya, 2018) [5].

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  menggunakan  penelitian  kuantitatif  untuk  menguji  model UTAUT 2 dengan tujuan agar dapat memperoleh gambaran mengenai faktor faktor yang  mempengaruhi  niat  perilaku  serta  perilaku  pengguna.  Sesuai  dengan pendekatan  penelitian  yang  ditentukan  metode,  teknik  dan  instrumen  penelitian yang digunakan adalah secara kuantitatif. Menurut Sekaran (2016) data kuantitatif yaitu  data  yang  berbentuk  angka,  pada  umumnya  dikumpulkan  dengan  cara melalui  pertanyaan  terstruktur.  Pengumpulan  data  kuantitatif  akan  dilakukan dengan penyebaran kuesioner.

## Populasi dan Sampel
Populasi  adalah  keseluruhan  object  dimana  sampel  itu  diambil.  Penelitian  ini mengambil  populasi  yaitu  di  STMIK  Primakara  yang  memiliki  jumlah  mahasiswa sebanyak 630 orang meliputi Sistem Informasi 284 mahasiswa, Teknik Informatika 200 mahasiswa, Sistem Informasi Akutansi 146 mahasiswa dan dosen sebanyak 37 orang. Pengambilan sampel pada penelitian ini menggunakan teknik pengambilan sampel proportionate random sampling. Menurut (Arikunto dalam Erlita Octaviani, 2016) teknik proportionate random sampling adalah teknik pengambilan proporsi untuk wilayah ditentukan seimbang atau sebanding dalam masing masing wilayah [6]. Menurut Sudaryono (2018) Penarikan Sampel Berstrata proporsional, teknik ini digunakan bila populasi mempunyai anggota atau unsur yang tidak homogen dan

## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259

## Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
berstrata secara proporsional. Dalam penelitian analisis ini total  mahasiswa yang ada di STMIK Primakara akan dihitung menggunakan rumus slovin terlebih dahulu.
Hasil  slovin  dari  jumlah  populasi  mahasiswa  STMIK  Primakara  sebesar  86 responden dan hasil slovin dari jumlah populasi dosen STMIK Primakara sebesar 27 responden. Berdasarkan hasil hitung menggunakan rumus proportionate random sampling jumlah  mahasiswa  Sistem  Informasi  yang  menjadi  sampel  sebanyak  39 orang,  Teknik  Informatika  yang  menjadi  sampel  sebanyak  27  orang,  Sistem Informasi Akutansi yang menjadi sampel sebanyak 20 orang.

## Metode Analsis Data
Pada  penelitian  ini  metode  analisis  data  yang  digunakan  adalah  SEM (Structural Equation Modelling) berbasis PLS (Partial Least Square) . Software yang digunakan pada penelitian ini adalah SmartPLS, dengan tahapan sebagai berikut
1. Perancangan model struktual
Tahap  ini,  penulis  melakukan  penggambaran  apakah  variabel  laten berhubungan dengan Variabel laten lainya, dimana perancangan model struktual ini didasari oleh hipotesis yang telah dijelaskan sebelumnya.

## 2. Perancangan model pengukuran
Pada tahap ini, penulis melakukan definisi pada variabel indikator terhadap variabel  latenya.  perancangan  model  pengukuran  ini  didasari  oleh  variabel indikator yang telah dijelaskan sebelumnya.

## 3. Evaluasi Pada Model
Pada tahap ini penulis akan melakukan evaluasi pada outer model dan inner model, Dalam  menilai outer model dibagi  menjadi 3 yaitu, Discriminant  Validity, Convergent Validity, dan Composite Reliability. evaluasi inner model, pada tahap ini  nilai R-square pada  variabel  terikat  akan  digunakan  untuk  melihat  pengaruh pada variabel bebas.nilai R-square adalah 0-1, dimana ketentuannya jika semakin dekat dengan satu maka semakin baik.

## 4. Pengujian Hipotesis
tahap  pengujian  hipotesis  dilakukan  dengan  menguji  hubungan  antara variabel  dependen  (Y)  dengan  variabel  independen  (X)  metode  yang  dilakukan yaitu  dengan  menggunakan  resampling bootstrap dan statistic  t atau  uji  t  yang langsung  akan  diproses  dengan  PLS.  ketentuan  agar  hipotesis  diterima  jika mendapatkan hasil uji t statistik > t tabel (1,96).

## Instrumen Penelitian
Adapun metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian evaluasi ini adalah  metode  survey  dibagikan  melalui  tatap  muka  dan  online  dengan  cara memberikan  kuesioner  kepada  mahasiswa  dan  dosen  yang  dijadikan  sebagai

## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259

## Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
responden  yang  mewakili  sebuah  populasi.  Maka  dari  itu  instrumen  yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuesioner [7]. Kuesioner ini akan di bagikan secara  langsung  dan  juga  online  pada  mahasiswa  dan  dosen  STMIK  Primakara pengguna SPADA Primakara. (Erlita Octaviani, 2016)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Evaluasi Model
Evaluasi  model  dilakukan  sebelum  masuk  ke  tahap  pengujian  hipotesis,  evaluasi model  terdiri  dari  2  tahapan  yaitu  pengujian  outer  model  dan  pengujian  inner model. Evaluasi model bisa dilakukan menggunakan smartPLS 3.0.

## Pengujian Outer Model
pengujian outer model menguji setiap indikator pertanyaan suatu variabel dengan variabel  latennya  guna  mengetahui  efektifitas  indikator  tersebut  bisa  mengukur variabel  latennya.  Parameter  yang  digunakan  untuk  pengujian  outer  model  di antara lainnya convergent validity, discriminat validity dan composite reliability.
1. Convergent validity , indikator akan dianggap konsisten apabila memiliki nilai korelasi  >  0,7.  Melihat  hasil  dari loading  factor dapat  menggambarkan hubungan korelasi antara indikator dengan konstruknya. hasil loading factor sudah  dihitung  menggunakan  PLS algorithm menggunakan  software smartPLS  3.0.  Dapat  disimpulkan  bahwa  indikator  yang  tidak  konsisten (memiliki hasil < 0,7) maka akan di eliminasi. Hasil dari loading factor dapat dilihat seperti berikut.
Gambar 1 Model Pertama Loading Factors Mahasiswa

## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi
ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259

## Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
Berdasarkan hasil dari loading factor Mahasiswa ternyata tidak semua indikator konsisten, indikator Pengaruh mahasiswa lain untuk menggunakan SPADA (X3.2) yang mengukur variabel laten Social Influence harus terkena eliminasi dari model dikarenakan  memiliki  nilai  0,292,  indikator  Kesesuaian  SPADA  dengan  teknologi yang  saya  gunakan  (X4.3)  yang  mengukur  variabel  laten Facilitating  Conditions harus terkena eliminasi dari model dikarenakan memiliki nilai 0,329,
Gambar 2 Model Pertama Loading Factors Dosen
Berdasarkan hasil dari loading factor Dosen ternyata tidak semua indikator konsisten , indikator  Pengaruh  mahasiswa  lain  untuk  menggunakan  SPADA  (X3.2)  yang mengukur  variabel  laten Social  Influence harus  terkena  eliminasi  dari  model dikarenakan memiliki nilai 0,351, indikator Kesesuaian SPADA dengan teknologi yang saya gunakan (X5.2) yang mengukur variabel laten Hedonic Motivation harus terkena eliminasi dari model dikarenakan memiliki nilai 0,520.
Model  kedua  dari output  loading  factor mahasiswa  dan  model  kedua  dari output loading  factor dosen  yang  dihitung  dengan PLS  algorithm dapat  dilihat  sebagai berikut.
Tabel 1 Output Loading Factors Mahasiswa X1 X2
X3 X4 X5 X7 Y1 Y2 X1.1 0,722 X1.2 0,786 X1.3 0,795 X1.4 0,773 X2.1 0,747 X2.2 0,816 X2.3 0,807 X2.4 0,843 X3.1 0,904 X3.3 0,781

## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259

## Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
X4.1 0,777 X4.2 0,766 X4.4 0,702 X5.1 0,877 X5.2 0,851 X5.3 0,731 X7.1 0,820 X7.2 0,711 X7.3 0,730 X7.4 0,705 Y1.1 0,911 Y1.2 0,933 Y2.1 1000 Tabel 2 Output Loading Factors Dosen X1 X2 X3 X4 X5 X7 Y1 Y2 X1.1 0,842 X1.2 0,917 X1.3 0,864 X1.4 0,835 X2.1 0,950 X2.2 0,904 X2.3 0,937 X2.4 0,954 X3.1 0,991 X3.3 0,991 X4.1 0,927 X4.2 0,913 X4.3 0,945 X4.4 0,933 X5.1 0,964 X5.3 0,964 X7.1 0,943 X7.2 0,969 X7.3 0,949 X7.4 0,953 Y1.1 0,941 Y1.2 0,943 Y2.1 1000
2. Discriminant  Validity ,  untuk  menguji  validitas  discriminant  dengan  indikator konsisten  adalah  dengan  mengamati  nilai cross  loading ,  haruslah  sudah melebihi 0,7. Berikut adalah output cross loading mahasiswa dan output cross loading dosen yang sudah dihitung menggunakan software smartPLS 3.0.

## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi
ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259 Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
Tabel 3 Output Nilai Cross Loading Mahasiswa X1 X2 X3 X4 X5 X7 Y1 Y2 X1.1 0,722 0,130 0,098 0,174 0,180 0,179 0,192 0,227 X1.2 0,786 0,332 0,262 0,334 0,393 0,362 0,464 0,359 X1.3 0,795 0,086 0,171 0,203 0,271 0,303 0,252 0,306 X1.4 0,773 0,132 0,286 0,214 0,186 0,257 0,241 0,212 X2.1 0,171 0,747 0,331 0,379 0,595 0,444 0,562 0,418 X2.2 0,161 0,816 0,226 0,479 0,582 0,422 0,652 0,487 X2.3 0,140 0,807 0,251 0,650 0,728 0,582 0,680 0,570 X2.4 0,355 0,843 0,347 0,555 0,741 0,635 0,706 0,563 X3.1 0,372 0,315 0,904 0,210 0,236 0,434 0,248 0,235 X3.3 0,052 0,291 0,781 0,063 0,140 0,172 0,169 -0,032 X4.1 0,281 0,378 0,145 0,777 0,494 0,524 0,479 0,690 X4.2 0,313 0,636 0146, 0,766 0,694 0,551 0,615 0,583 X4.4 0,129 0,468 0,102 0,702 0,510 0,403 0,451 0,542 X5.1 0,369 0,722 0,249 0,639 0,877 0,612 0,748 0,656 X5.2 0,282 0,649 0,146 0,719 0,851 0,614 0,730 0,704 X5.3 0,257 0,674 0,172 0,470 0,731 0,551 0,590 0,493 X7.1 0,248 0,569 0,371 0,537 0,593 0,820 0,513 0,588 X7.2 0,310 0,434 0,357 0,437 0,436 0,711 0,376 0,464 X7.3 0,194 0,421 0,090 0,529 0,524 0,730 0,361 0,610 X7.4 0,440 0,525 0,370 0,443 0,589 0,705 0,571 0,432 Y1.1 0,330 0,724 0,235 0552, 0,711 0,479 0,911 0,590 Y1.2 0,437 0,772 0,232 0,701 0,838 0,626 0,933 0,681 Y2.1 0,380 0,638 0,148 0,814 0,758 0,717 0,692 1000
Tabel 4 Output Nilai Cross Loading Dosen X1 X2 X3 X4 X5 X7 Y1 Y2 X1.1 0,842 0,852 0,423 0,845 0,740 0,678 0,839 0,778 X1.2 0,917 0,913 0,588 0,903 0,857 0,849 0,932 0,936 X1.3 0,864 0,640 0,672 0,708 0,774 0,622 0,798 0,722 X1.4 0,835 0,687 0,282 0,661 0,687 0,655 0,741 0,708 X2.1 0,838 0,950 0,410 0,808 0,751 0,847 0,835 0,826 X2.2 0,881 0,904 0,604 0,895 0,861 0,827 0,925 0,911 X2.3 0,836 0,937 0,362 0,780 0,760 0,822 0,833 0,803 X2.4 0,816 0,954 0,410 0,909 0,814 0,823 0,881 0,898 X3.1 0,567 0,484 0,991 0,555 0,625 0,503 0,650 0,595 X3.3 0,571 0,470 0,991 0,578 0,614 0,472 0,648 0,570 X4.1 0,789 0,771 0,514 0,927 0,787 0,657 0,821 0,784 X4.2 0,846 0,805 0,521 0,913 0,790 0,646 0,847 0,824 X4.3 0,902 0,938 0,479 0,945 0,818 0,832 0,914 0,943 X4.4 0,832 0,848 0,609 0,933 0,773 0,835 0,901 0,921 X5.1 0,867 0,804 0,601 0,798 0,964 0,747 0,898 0,833 X5.3 0,844 0,840 0,605 0,845 0,964 0,737 0,901 0,803 X7.1 0,652 0,803 0,372 0,667 0,629 0,943 0,709 0,767

## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi
ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259

## Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
X7.2 0,749 0,829 0,400 0,735 0,710 0,969 0,786 0,850 X7.3 0,844 0,874 0,520 0,830 0,757 0,949 0,880 0,924 X7.4 0,847 0,868 0,568 0,823 0,825 0,953 0,883 0,892 Y1.1 0,930 0,905 0,609 0,880 0,900 0,803 0,941 0,857 Y1.2 0,881 0,847 0,624 0,889 0,857 0,815 0,943 0,936 Y2.1 0,915 0,920 0,588 0,939 0,848 0,904 0,952 1000
Dari  data  diatas  dapat  dilihat  kalau  korelasi  dari  masing  masing  indikator terhadap  variabel  latennya  memiliki  nilai  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan variabel  laten  lainnya.  Terpantau  bahwa  variabel  laten  mengkalkulasikan indikator  miliknya  sendiri  lebih  positif  dibandingkan  indikator  dari  variabel lain.
3. Composite  reliabiality ,  menguji  nilai  konsistensi  indikator  pada  variabel latennya.  Dapat  dilihat Output  composite  reliability Mahasiswa  dan Output composite  reliability Dosen  yang  sudah  dihitung  menggunakan  software smartPLS 3.0.
Tabel 5 Output Hasil Composite Reliability Mahasiswa dan Dosen COMPOSITE RELIABILITY MAHASISWA COMPOSITE RELIABILITY DOSEN X1 0,853 0,922 X2 0,880 0,966 X3 0,832 0,991 X4 0,793 0,962 X5 0,861 0,964 X7 0,831 0,976 Y1 0,919 0,940 Y2 1000 1000
Suatu  variabel  dapat  dikatakan  konsisten  jika  dapat  melampaui  batas  nilai Composite reliabiality yaitu > 0,7. Jika dilihat pada tabel diatas seluruh variabel memiliki nilai > 0,7 yang berarti dapat dikatakan seluruh variabel konsisten.

## Pengujian Inner Model
Pengujian inner model yaitu untuk mengetahui pengaruh langsung antara variabel laten  dengan  variabel  laten  lainnya.  Pengujian  inner  model  dilakukan  dengan melihat nilai R-square yang telah di olah dengan menggunakan software smartPLS 3.0. Dapat dilihat output R-square mahasiswa dan R-square dosen sebagai berikut.
Tabel 6 Output Nilai R-Square Mahasiswa dan Dosen R-SQUARE Mahasiswa R-SQUARE Dosen Behavioral Intention 0,773 0,975

## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi
ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259 Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
User Behavior 0,735 0,952

## Pengujian Hipotesis
Ketika  seluruh  data  sudah  memenuhi  syarat  maka  akan  dilanjutkan  ke  tahap selanjutnya  yaitu  melakukan  pengujian  hipotesis.  Pengujian  hipotesis  dilakukan untuk mengetahui ke-signifikansi pengaruh dari variabel independen (Xi) terhadap variabel dependen (Yi) dan juga untuk mengetahui ke-signifikansi pengaruh dari variabel  dependen  (Yi)  terhadap  variabel  dependen  (Yi)  lainnya.  Metode  yang digunakan adalah bootstrapping yang terdapat pada software smartPLS 3.0. Dalam melakukan metode bootstrapping nantinya dapat terlihat hasil path coefficients dan statistik uji T.
Tabel 7 Output Hasil
Boostrapping Mahasiswa Original Sampel (O) T Statistik
Performance Expectancy (X1) -> Behavioral Intention (Y1) 0,155 2,201 Effort Expectancy (X2) -> Behavioral Intention (Y1) 0,407 3,609 Social Influence (X3) -> Behavioral Intention (Y1) -0.043 0,611 Facilitating Conditions (X4) -> Use Behavioral (Y2) 0.514 5,791 Hedonic Motivation (X5) -> Behavioral Intention (Y1) 0,460 3,915 Habit (X7) -> Use Behavioral (Y2) 0,271 3,404 Behavioral Intention (Y1) -> Use Behavioral (Y2) 0,176 2,052

## Tabel 8 Output Hasil
Boostrapping
Dosen
Original Sampel (O) T Statistik
Performance Expectancy (X1) -> Behavioral Intention (Y1) 0,415 3,578 Effort Expectancy (X2) -> Behavioral Intention (Y1) 0,298 3,029 Social Influence (X3) -> Behavioral Intention (Y1) 0,130 2,218 Facilitating Conditions (X4) -> Use Behavioral (Y2) 0.380 2,743 Hedonic Motivation (X5) -> Behavioral Intention (Y1) 0,229 2,213 Habit (X7) -> Use Behavioral (Y2) 0,331 3,587 Behavioral Intention (Y1) -> Use Behavioral (Y2) 0,311 2,110

## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi
ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259 Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
Tafsiran dari output hasil bootstrapping dapat terlihat hasil path coefficients juga statistic uji dan dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Hipotesis  dari  pengaruh Performance  Expectancy terhadap Behavioral Intention pada SPADA adalah sebagai berikut
H1: Performance  Expectancy (X1)  berpengaruh  positif  terhadap Behavioral Intention (Y1) pada SPADA
H0: Performance  Expectancy (X1)  tidak  berpengaruh  positif  terhadap Behavioral Intention (Y1) pada SPADA.

## Hasil Boostrapping Mahasiswa
Variabel Performance Expectancy (X1) terhadap Behavioral Intention (Y1) memiliki nilai path  coefficients yaitu  0,155  yang  berarti  dapat  diartikan  bahwa  Variabel Performance Expectancy (X1) terhadap Behavioral Intention (Y1) memiliki pengaruh positif.  Disamping  itu  hasil  T  Statistik  menunjukan  nilai  dari  hubungan  Variabel Performance Expectancy (X1) terhadap Behavioral Intention (Y1) sebesar 2.251 hal ini dapat dijelaskan dari nilai T statistik ≥ T table (1,96), maka dapat diartikan bahwa H1 dapat diterima sedangkan H0 ditolak.

## Hasil Boostrapping Dosen
Variabel Performance Expectancy (X1) terhadap Behavioral Intention (Y1) memiliki rentang nilai path coefficients 0 sampai 1 yaitu 0,415 yang berarti dapat diartikan bahwa  Variabel Performance  Expectancy (X1)  terhadap Behavioral  Intention (Y1) memiliki  pengaruh  positif.  Disamping  itu  hasil  T  Statistik  menunjukan  nilai  dari hubungan Variabel Performance Expectancy (X1) terhadap Behavioral Intention (Y1) sebesar 3,578 hal ini dapat jelaskan dari nilai T statistik ≥ T table (1,96), maka dapat diartikan bahwa H1 dapat diterima sedangkan H0 ditolak.

## 2. Hipotesis dari pengaruh Effort expectation terhadap Behavioral Intention pada SPADA adalah sebagai berikut
H2: Effort expectation (X2) berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention (Y1) pada SPADA
H0: Performance  Expectancy (X2)  tidak  berpengaruh  positif  terhadap Behavioral Intention (Y1) pada SPADA

## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi
ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259 Volume 6, Nomor 1, Juni 2022

## Hasil Boostrapping Mahasiswa
Variabel Effort  expectation (X2)  terhadap Behavioral  Intention (Y1)  memiliki  nilai path  coefficients yaitu  0,407  yang  berarti  dapat  diartikan  bahwa  Variabel Effort expectation (X2)  terhadap Behavioral  Intention (Y1)  memiliki  pengaruh  positif. Disamping  itu  hasil  T  Statistik  menunjukan  nilai  dari  hubungan  Variabel Performance Expectancy (X1) terhadap Behavioral Intention (Y1) sebesar 3,672 hal ini dapat dijelaskan dari nilai T statistik < T table (1,96), maka dapat diartikan bahwa H2 dapat diteriima sedangkan H0 di tolak.

## Hasil Boostrapping Dosen
Variabel Effort  expectation (X2)  terhadap Behavioral  Intention (Y1)  memiliki  nilai path  coefficients yaitu  0,298  yang  berarti  dapat  diartikan  bahwa  Variabel Effort expectation (X2)  terhadap Behavioral  Intention (Y1)  memiliki  pengaruh  positif. Disamping  itu  hasil  T  Statistik  menunjukan  nilai  dari  hubungan  Variabel Performance Expectancy (X1) terhadap Behavioral Intention (Y1) sebesar 3,029 hal ini dapat dijelaskan dari nilai T statistik < T table (1,96), maka dapat diartikan bahwa H2 dapat diteriima sedangkan H0 di tolak.
3. Hipotesis  dari  pengaruh Social  Influence terhadap Behavioral  Intention pada SPADA adalah sebagai berikut
H3: Social  Influence (X3)  berpengaruh  positif  terhadap Behavioral  Intention (Y1) pada SPADA H0: Social  Influence (X3)  tidak  berpengaruh  positif  terhadap Behavioral Intention (Y1) pada SPADA

## Hasil Boostrapping Mahasiswa
Variabel Social Influence (X3) terhadap Behavioral Intention (Y1) memiliki nilai path coefficients yaitu  -0.043  yang  berarti  dapat  diartikan  bahwa  Variabel Social Influence (X3)  terhadap Behavioral  Intention (Y1)  memiliki  pengaruh  negatif. Disamping  itu  hasil  T  Statistik  menunjukan  nilai  dari  hubungan  Variabel Performance Expectancy (X1) terhadap Behavioral Intention (Y1) sebesar 0,552 hal ini dapat dijelaskan dari nilai T statistik < T table (1,96), maka dapat diartikan bahwa H3 ditolak sedangkan H0 dapat diterima.

## Hasil Boostrapping Dosen
Variabel Social Influence (X3) terhadap Behavioral Intention (Y1) memiliki rentang nilai path coefficients 0 sampai 1 yaitu 0,130 yang berarti  dapat diartikan bahwa Variabel Social Influence (X3) terhadap Behavioral Intention (Y1) memiliki pengaruh

## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259

## Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
positif.  Disamping  itu  hasil  T  Statistik  menunjukan  nilai  dari  hubungan  Variabel Social Influence (X3) terhadap Behavioral Intention (Y1) sebesar 2.218 hal ini dapat jelaskan dari nilai T statistik ≥ T table (1,96), maka dapat diartikan bahwa H3 dapat diterima sedangkan H0 ditolak.
4. Hipotesis  dari  pengaruh facilitating  conditions terhadap Use  behavior pada SPADA adalah sebagai berikut
H4: Facilitating conditions (X4) berpengaruh positif terhadap Use Behavioral (Y2) pada SPADA
H0: Facilitating  conditions (X4)  tidak  berpengaruh  positif  terhadap Use Behavioral (Y2) pada SPADA

## Hasil Boostrapping Mahasiswa
Variabel Facilitating Conditions (X4) terhadap Use Behavioral (Y2) memiliki nilai path coefficients yaitu  0.514  yang  berarti  dapat  diartikan  bahwa  Variabel Facilitating Conditions (X4) terhadap Use Behavioral (Y2) memiliki pengaruh positif. Disamping itu hasil T Statistik menunjukan nilai dari hubungan Variabel Facilitating Conditions (X4) terhadap Use Behavioral (Y2) sebesar 5,942 hal ini dapat dijelaskan dari nilai T statistik < T table (1,96), maka dapat diartikan bahwa H4 dapat diterima sedangkan H0 ditolak.

## Hasil Boostrapping Dosen
Variabel Facilitating Conditions (X4) terhadap Use Behavioral (Y2) memiliki nilai path coefficients yaitu  0.380  yang  berarti  dapat  diartikan  bahwa  Variabel Facilitating Conditions (X4) terhadap Use Behavioral (Y2) memiliki pengaruh positif. Disamping itu hasil T Statistik menunjukan nilai dari hubungan Variabel Facilitating Conditions (X4) terhadap Use Behavioral (Y2) sebesar 2,743 hal ini dapat dijelaskan dari nilai T statistik < T table (1,96), maka dapat diartikan bahwa H4 dapat diterima sedangkan H0 ditolak.

## 5. Hipotesis  dari  pengaruh  Hedonic  Motivation  terhadap  Behavioral Intention pada SPADA adalah sebagai berikut
H5: Hedonic  Motivation (X5)  berpengaruh  positif  terhadap  terhadap Behavioral Intention (Y1) pada SPADA
H0: Hedonic  Motivation (X5)  tidak  positif  berpengaruh  terhadap Behavioral Intention (Y1) pada SPADA

## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi
ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259 Volume 6, Nomor 1, Juni 2022

## Hasil Boostrapping Mahasiswa
Variabel Hedonic Motivation (X5) terhadap Behavioral Intention (Y1) memiliki nilai path coefficients yaitu 0,460 yang berarti dapat diartikan bahwa Variabel Hedonic Motivation (X5)  terhadap Behavioral  Intention (Y1)  memiliki  pengaruh  positif. Disamping  itu  hasil  T  Statistik  menunjukan  nilai  dari  hubungan  Variabel Hedonic Motivation (X5)  terhadap Behavioral  Intention (Y1)  sebesar  3,969  hal  ini  dapat dijelaskan dari nilai T statistik ≥ T table (1,96), maka dapat diartikan bahwa H5 dapat diterima sedangkan H0 ditolak.

## Hasil Boostrapping Dosen
Variabel Hedonic Motivation (X5) terhadap Behavioral Intention (Y1) memiliki nilai path coefficients yaitu 0,229 yang berarti dapat diartikan bahwa Variabel Hedonic Motivation (X5)  terhadap Behavioral  Intention (Y1)  memiliki  pengaruh  positif. Disamping  itu  hasil  T  Statistik  menunjukan  nilai  dari  hubungan  Variabel Hedonic Motivation (X5)  terhadap Behavioral  Intention (Y1)  sebesar  2,213  hal  ini  dapat dijelaskan dari nilai T statistik ≥ T table (1,96), maka dapat diartikan bahwa H5 dapat diterima sedangkan H0 ditolak.

## 6. Hipotesis  dari  pengaruh  Habit  terhadap  Use  behavior  pada  SPADA adalah sebagai berikut
H6: Habit (X7) memiliki pengaruh positif Use behavior (Y2) pada SPADA H0: Habit (X7)  tidak  berpengaruh  positif  terhadap Use  behavior (Y2)  pada SPADA

## Hasil Boostrapping Mahasiswa
Variabel Habit (X7) terhadap Use Behavioral (Y2) memiliki nilai path coefficients yaitu 0,271  yang  berarti  dapat  diartikan  bahwa  Variabel Habit (X7)  terhadap Use Behavioral (Y2)  memiliki  pengaruh  positif.  Disamping  itu  hasil  T  Statistik menunjukan nilai dari hubungan Variabel Habit (X7) terhadap Use Behavioral (Y2) sebesar 3,464 hal ini dapat jelaskan dari nilai T statistik ≥ T table (1,96), maka dapat diartikan bahwa H6 dapat diterima sedangkan H0 ditolak.

## Hasil Boostrapping Dosen
Variabel Habit (X7) terhadap Use Behavioral (Y2) memiliki nilai path coefficients yaitu 0,331  yang  berarti  dapat  diartikan  bahwa  Variabel Habit (X7)  terhadap Use Behavioral (Y2)  memiliki  pengaruh  positif.  Disamping  itu  hasil  T  Statistik menunjukan nilai dari hubungan Variabel Habit (X7) terhadap Use Behavioral (Y2)

## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259
Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
sebesar 3,587 hal ini dapat jelaskan dari nilai T statistik ≥ T table (1,96), maka dapat diartikan bahwa H6 dapat diterima sedangkan H0 ditolak.

## 7. Hipotesis  dari  Pengaruh  Behavioral  Intention  terhadap  Use  behavior pada SPADA adalah sebagai berikut
H7: Behavioral Intention (Y1) berpengaruh positif terhadap User behavior (Y2) pada SPADA
H0: Behavioral Intention (Y1) tidak berpengaruh positif terhadap User behavior (Y2) pada SPADA

## Hasil Boostrapping Mahasiswa
Variabel Behavioral Intention (Y1) terhadap Use Behavioral (Y2) memiliki nilai path coefficients yaitu  0,176  yang  berarti  dapat  diartikan  bahwa  Variabel Behavioral Intention (Y1) terhadap Use Behavioral (Y2) memiliki pengaruh positif. Disamping itu  hasil  T  Statistik  menunjukan  nilai  dari  hubungan  Variabel Behavioral  Intention (Y1) terhadap Use Behavioral (Y2) sebesar 2,213 hal ini dapat dijelaskan dari nilai T statistik ≥ T table (1,96), maka dapat diartikan bahwa H7 dapat diterima sedangkan H0 ditolak.

## Hasil Boostrapping Dosen
Variabel Behavioral Intention (Y1) terhadap Use Behavioral (Y2) memiliki nilai path coefficients yaitu  0,311  yang  berarti  dapat  diartikan  bahwa  Variabel Behavioral Intention (Y1) terhadap Use Behavioral (Y2) memiliki pengaruh positif. Disamping itu  hasil  T  Statistik  menunjukan  nilai  dari  hubungan  Variabel Behavioral  Intention (Y1) terhadap Use Behavioral (Y2) sebesar 2,110 hal ini dapat dijelaskan dari nilai T statistik ≥ T table (1,96), maka dapat diartikan bahwa H7 dapat diterima sedangkan H0 ditolak.

## KESIMPULAN
Dari  pembahasan  hasil  penelitian  tersebut  terdapat  2  jenis  kesimpulan  yaitu kesimpulan  berdasarkan  hasil  penelitian  dengan  responden  mahasiswa  dan kesimpulan berdasarkan hasil responden dosen.
Hasil dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa terdapat 6 hipotesis yang diterima  dengan  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  minat  penggunaan sistem SPADA antara lain Performance Expectancy terhadap Behavioral Intention, Effort  expectation terhadap Behavioral  Intention,  facilitating  conditions terhadap

## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi
ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259 Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
Use  behavior,  Hedonic  Motivation terhadap Behavioral  Intention,  Habit  terhadap Use behavior dan Behavioral Intention terhadap Use behavior. Kemudian terdapat pula  hipotesis  yang  ditolak  dan  memiliki  pengaruh  negatif  terhadap  minat penggunaan SPADA yaitu Social Influence terhadap Behavioral Intention.
Hasil dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa seluruh Hipotesis yang ada diterima  dengan  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  minat  penggunaan sistem SPADA antara lain Performance Expectancy terhadap Behavioral Intention, Effort  expectation terhadap Behavioral  Intention,  Social  Influence terhadap Behavioral  Intention,  facilitating  conditions terhadap Use  behavior,  Hedonic Motivation terhadap Behavioral  Intention,  Habit  terhadap  Use  behavior dan Behavioral Intention terhadap Use behavior.

## DAFTAR PUSTAKA
B. P. W. Nirmala, N. W. Utami, and B. M. S. Nirmala, “Sistem Informasi Marketplace Penyewaan Kendaraan Berbasis Website Di Nusa Penida, Bali,” J. Ilm. Ilmu Terap.  Univ.  Jambi|JIITUJ| ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  88 – 98,  2020,  doi: 10.22437/jiituj.v4i2.11598.
Y.  Wahy uni  and  H.  T.  Sadiah,  “Pengembangan  Sistem  Pembelajaran Daring(SPADA)Pada Mata Kuliah Pengantar Teknologi Informasi (PTI),” 2018. N. W. Utami, I. K. R. Arthana, and I. G. M. Darmawiguna, “Evaluasi Usability Pada E - Learning Universitas Pendidikan Ganesha De ngan Metode Usability Testing,” J.  Nas.  Pendidik.  Tek.  Inform. ,  vol.  9,  no.  1,  p.  107,  2020,  doi: 10.23887/janapati.v9i1.23663.
L. Purwianti and K. Tio, “Faktor - Faktor Yang Mempengaruhi  Behavioural Intention,”
J. Manaj. Maranatha , vol. 17, no. 1, p. 15, 2017, doi: 10.28932/jmm.v17i1.415. Tri Novi Uta mi, “Analisis Behavioral Intention Dan Use Behavior Digital Wallet Pada Mahasiswa S1 Universitas Negeri Semarang,” p. 89, 2020.
E.  Octaviani,  “ Faktor-Faktor  Yang  Berpengaruh  Terhadap  Penerimaan  Dan Penggunaan  Sistem  Manajemen  Pembelajaran  Exelsa  Universitas  Sanata
Dharma ,” 입법학연구 , vol. 제 13 집 1 호 , no. May, pp. 31 – 48, 2016.
I. P. G. Saskara, I. N. Purnama, and I. G. B. M. Wiradharma, “Rancang Bangun Sistem Pelaporan Keuangan pada Pengelolaan Sampah di Desa Adat,” J. Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 8, no. 2, pp. 121 – 129, 2022.