## Jurnal Penelitian dan Pengembangan Pendidikan
Volume 5, Number 3, Tahun 2021, pp. 355-362 P-ISSN: 1979-7109 E-ISSN: 2615-4498 Open Access: https://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/JJL/index
Peningkatan  Kepuasan  Mahasiswa  dalam  Pembelajaran E- Learning melalui Task Technologi Fit dan Kualitas Informasi
Yuni Kasmawati 1* , Aris Wahyu Kuncoro 2
1,2 Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Budi Luhur, Indonesia

## A B S T R A K
Pandemi Covid 19 di awal tahun 2020 menyebabkan perubahan metode pembelajaran tatap muka menjadi metode pembelajaran berbasis online . E-learning merupakan  salah  satu  metode  pembelajaran  berbasis  olline yang  akhirnya  menjadi  kebutuhan  dan  tumpuan  saat  pandemi. Penggunaan teknologi yang tepat akan mendukung proses pembelajaran. Untuk itu, teknologi harus dapat dimanfaatkan dan sesuai dengan  kebutuhan,  sehingga  mampu  mendukung  tugas.  Kualitas informasi  yang  up-to-date,  akurat,  relevan,  dan  tepat  diperlukan  guna mendukung  proses  pembelajaran,  sehingga  keduanya  dapat  memberi dampak  positif  bagi  pengguna.  Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengetahui pengaruh Task  Technology  Fit (TTF)  dan  kualitas  informasi  terhadap kepuasan  mahasiswa.  Penelian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif dengan melibatkan 198 sampel mahasiswa. Metode analisis menggunakan Structural  Equation  Modeling dengan  pendekatan Partial least  square (SEM-PLS).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  TTF berpengaruh  signifikan  terhadap  kepuasan  mahasiswa.  Kualitas informasi  berpengaruh  signifikan  terhadap  kepuasan  mahasiswa. Dengan  demikian  perlu  diperhatikan  faktor  pendorong  kepuasan mahasiswa  dalam  pembelajaran  e-learning  dari  sisi Task  Technologi  Fit dan kualitas informasi, sehingga tujuan pembelajaran dapat tercapai.

## A B S T R A C T
The Covid 19 pandemic at the beginning of 2020 caused a change in face-to-face learning methods to online-based learning methods. E-learning is one of the online-based learning methods that eventually becomes  a  necessity  and  a  foundation  during  a  pandemic.  The  use  of  appropriate  technology  will support  the  learning  process.  For  this  reason,  technology  must  be  utilized  and  in  accordance  with needs  so  that  it  is  able  to  support  the  task.  The  quality  of up-to-date, accurate,  relevant  and  precise information  is  needed  to  support  the  learning  process  so  that  both  can  have  a  positive  impact  on users.  The  purpose  of  this  study  was  to  determine  the  effect  of  Task  Technology  Fit  (TTF)  and  the quality  of  information  on  student  satisfaction.  This  research  is  quantitative  research  involving  198 student samples. The method of analysis uses Structural Equation Modeling with Partial least squares approach  (SEM-PLS).  The  results  showed  that  TTF  had  a  significant  effect  on  student  satisfaction. The quality of information has a significant effect on student satisfaction. Thus, it is necessary to pay attention  to  the  factors  driving  student satisfaction  in  e-learning  in  terms  of Task  Technology  Fit  and the quality of information so that learning objectives can be achieved.

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi  Covid  19  yang  melanda  Indonesia  pada  awal  tahun  2020  lalu  memberi  konsekuensi kepada  masyarakat  untuk  mengurangi  aktivitas  bertemu  secara  langsung  agar  wabah  pandemi  segera tertangani.  Hal  ini  berdampak  di  berbagai  sektor,  termasuk  sektor  kependidikan.  Di  sektor  pendidikan pemerintah  Indonesia  memutuskan  untuk  mengalihkan  semua  kegiatan  pembelajaran  yang  selama  ini dilakukan  dengan  sistem  tatap  muka  ke  sistem  pembelajaran  berbasis online agar  tujuan  pembelajaran tetap tercapai (Hadi, 2020; Pakpahan & Fitriani, 2020) . Salah satu metode pembelajaran berbasis online yaitu e-learning . E-learning merupakan sarana pembelajaran yang efektif saat pandemi Covid 19 bahkan merupakan  salah  satu  komponen  utama  dalam  menyediakan  pendidikan online, sehingga  menjadi

## A R T I C L E   I N F O
Article history: Received August 14, 2021 Revised August 17, 2021 Accepted October 10, 2021 Available online October 25, 2021
Kata Kunci: Task Technology Fit, Kualitas Inforamsi, Kepuasan Mahasiswa

## Keywords:
Task Technology Fit, Information Quality, Student Satisfaction
This is an open access article under the CC BY-SA license. Copyright © 2021 by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.
kebutuhan dan tumpuan kegiatan pembelajaran (Amalia & Purwaningsih, 2020; Sawangchai, Prasarnkarn, Kasuma,  Polyakova,  &  Qasim,  2020) .  Pembelajaran  secara e-learing juga  terbukti  menjadi  satu-satunya pilihan pembelajaran berkelanjutan di masa pandemic Covid 19 (Sari & Trisnawati, 2021; Sawangchai et al.,  2020) .  Pembelajaran  tersebut  menawarkan  banyak  keunggulan  dibanding  metode  konvensional termasuk  dalam  hal  akses  yang  lebih  besar  pada  materi  pembelajaran,  komunikasi  lebih  cepat  dan kolaborasi akademik (W. M. Al-Rahmi et al., 2019; Alam et al., 2021) . Bahkan penelitian yang dilakukan (W. M. Al-Rahmi, Othman, & Yusuf, 2015; Alam et al., 2021) menunjukkan adanya efektivitas program e- learning . Pembelajaran e-learning merupakan pembelajaran yang memanfaatkan teknologi selama proses pembelajaran (Cidral  et  al.,  2018;  Al-Fraihat  et  al.,  2020) .  Pembelajaran  tersebut  membutuhkan  tiga komponen  utama  yaitu  teknologi  sistem  informasi,  kualitas  layanan  elektronik  dan  kualitas  informasi elektronik (Sawangchai et al., 2020) . Mengingat pentingnya hal tersebut, maka teknologi yang digunakan hendaknya  mampu  mendukung  seluruh  kegiatan  proses  pembelajaran.  Untuk  itu,  agar  teknologi informasi  tersebut  memiliki  dampak  positif  terhadap  kerja  individu  (yaitu  pelaksanaan  tugas),  maka teknologi  harus  dimanfaatkan  dan  harus  sesuai  dengan  tugas  yang  didukungnya  atau  disebut  dengan istilah Task Technologi Fit /TTF (Goodhue & Thompson, 1995) . Sehubungan dengan kecocokan teknologi dengan  tugas  tersebut,  TTF  mengacu  pada  bagaimana  teknologi  memenuhi  kebutuhan  tugas  pengguna dan  merupakan  fungsi  dari  karakteristik  sistem  dan  karakteristik  tugas (Goodhue  &  Thompson,  1995) . Sehingga  kesesuaian  tugas  dan  karakteristik  tugas  pada  gilirannya  akan  menentukan  penggunaan  dan kinerja pengguna (Gebauer et al., 2010;  B. Wu & Chen, 2017) .
TTF diartikan sebagai sejauh mana teknologi membantu pengguna dalam melakukan pekerjaan atau sejauh mana sistem cocok untuk memberikan bantuan yang cukup dalam menyelesaikan tugas dan memenuhi  kebutuhan  mereka (Isaac  et  al.,  2017;  Almaiah  et  al.,  2020) .  Terkait  dengan  sistem pembelajaran,  manfaat  TTF  berhubungan  dengan  kegiatan  berbagi  pengetahuan,  pengumpulan  dan analisis atau konstruksi (Akkoyunlu dan Soylu, 2008) . Model TTF banyak digunakan untuk mengevaluasi bagaimana  teknologi  informasi  menghasilkan  kinerja,  mengukur  dampak  penggunaan  teknologi  dan menilai  kecocokan  antara  tugas  dengan  karakteristik  teknologi (Gebauer  et  al.,  2010;  Al-Rahmi  et  al., 2020) . Telah diidentifikasi bahwa karakteristik tugas, karakteristik teknologi, dan karakterisitk individu sebagai penentu TTF (Goodhue & Thompson, 1995; Navarro et al., 2021) . Kualitas informasi merupakan elemen  penting  yang  perlu  dipertimbangan  dalam  mementukan  keberhasilan e-learning (Al-Fraihat., 2020;  Alam et al., 2021) . Kualitas informasi didefinisikan sebagai sejauh mana pengguna internet yakin bahwa informasi internet up-to-date , akurat, relevan dan tepat  serta lengkap dengan tampilan dan format yang baik, mudah dipahami dan mudah ditafsirkan (Abrego Almazán, Sánchez Tovar, & Medina Quintero, 2017;  D.  Cheng,  Liu,  Qian,  &  Song,  2013;  Gorla,  Somers,  &  Wong,  2010) .  Dalam  konteks  pembelajaran online , kualitas informasi terdiri dari kualitas konten, kualitas konteks dan tautan (Wu dan Wang, 2006) . Kepuasan  pengguna  didefinisikan  sebagai  sejauh  mana  pengguna  internet  puas  dengan keputusannya untuk  menggunakan internet dan seberapa baik memenuhi harapannya (Wang  dan Liao, 2008; Isaac et al., 2017) . Kepuasan siswa sebagai  sejauh mana media sosial dapat memberikan informasi yang dibutuhkan siswa (Al-Maatouk et al., 2020; Almarashdeh, 2016) . Sementara itu kepuasan pengguna banyak  digunakan  dalam  mengukur  keberhasilan  sistem  informasi (Kanellou  dan  Spathis,  2013; Montesdioca  dan  Maçada,  2015) misalnya  e-learning (Mohammadi,  2015) .  Variabel-variabel  utama  dan penting dalam memprediksi kepuasan pengguna terhadap teknologi yang digunakan yaitu  kegunaan yang dirasakan dan kemudahan penggunaan yang dirasakan (Moore, 2011) .
Penelitian yang dilakukan terhadap karyawan kementerian pemerintahan Yaman menyimpulkan bahwa  TTF  memiliki  pengaruh  positif  terhadap  kepuasan  pengguna (Isaac  et  al.,  2017) .  Penelitian terhadap  mahasiswa  menyimpulkan  bahwa  TTF    mempunyai  hubungan  positif  signifikan  terhadap kepuasan  siswa (Cheng,  2019;  Al-Maatouk  et  al.,  2020) .  Demikian  juga  hasil  penelitian  yang menyimpulkan  bahwa  TTF  bepengaruh  positif  signifikan  terhadap  kepuasan  mahasiswa (Alyoussef, 2021) .  TTP  juga  berpengaruh  signifikan  terhadap  kepuasan  pengguna  di  Universitas  Nigeria (Osang, 2019) . E-informasi diperlukan untuk mendorong kepuasan pengguna dalam membangun e-learning yang lebih kuat (Sawangchai et al., 2020) . Seperti hasil penelitian yang menyimpulkan bahwa kualitas informasi berhubungan positif dengan kepuasan pengguna internet (Isaac, Abdullah, Ramayah, & Mutahar, 2018) . Penelitian  lain  menyatakan  bahwa  kualitas  informasi  berpengaruh  signifikan  terhadap  kepuasan pengguna. Dalam konteks pembelajaran e-learning , kualitas informasi memiliki efek positif yang signifikan terhadap kepuasan pengguna seperti hasil penelitian yang dilakukan oleh (Abrego Almazán et al., 2017; Al-Fraihat  et  al.,  2020;  Aparicio,  Bacao,  &  Oliveira,  2017;  Main  Uddin,  Ghosh,  &  Isaac,  2019;  Ramírez- Correa, Rondan-Cataluña, Arenas-Gaitán, & Alfaro-Perez, 2017).
Penelitian  ini  perlu  dilakukan  mengingat  kondisi  pandemi  Covid  19  mengharuskan  proses pembelajaran dilakukan secara online . Untuk itu, diperlukan teknologi dan kualitas informasi yang tepat
dalam mendukung  proses tersebut  agar tujuan pembelajaran tercapai.  Perlu  diketahui  bahwa  teknologi yang  digunakan  sesuai  dengan  pengguna.  Di  samping  itu,    teknologi  yang  digunakan  sesuai  dengan kebutuhan tugas serta kualitas informasi tersebut up-to-date , akurat, relevan, dan tepat. Dengan demikian, mahasiswa merasa puas dengan system e-learning yang ada. Dan pada akhirnya kepuasan yang dirasakan mahasiswa dapat meningkatkan kinerjanya serta tujuan pembelajaran tercapai.

## 2. METODE
Penelitian ini merupakan penelitian eksplanatori yang menjelaskan hubungan sebab akibat yang terjadi  antara  variable-variabel  yang  ada.  Pendekatan  penelitian  secara  kuantitatif  digunakan  untuk menguji hipotesis.  Populasi penelitian adalah mahasiswa Universitas Budi Luhur Jakarta yang aktif pada semester  genap  2020/2021.  Jumlah  minimal  sampel  yang  diambil  mengacu  pada  pendapat (Ferdinand, 2014;  Hair,  Risher,  Sarstedt,  &  Ringle,  2019) yaitu  mengalikan  banyaknya  item  dengan  10.  Sehingga minimal sampel yang diambil dalam penelitian ini 9 item dikalikan  10 yaitu sebesar 90 sampel.  Namun dalam penelitian ini sampel yang diambil sebanyak 198.
Pengumpulan  data  melalui  penyebaran  kuesioner  dalam  bentuk googleform .  Kuesioner digunakan  untuk  mengukur  persepsi  responden  terhadap  variabel  yang  digunakan.  Kuesioner menggunakan skala likert 5 poin dengan opsi jawaban sangat setuju (5), setuju (4), netral/cukup (3), tidak setuju  (2)  dan  sangat  tidak  setuju  (1).  Setelah  data  terkumpul,  uji  validitas  dan  reliabilitas  dilakukan untuk  mengetahui  ketepatan  dan  kekonsistenen  instrument  dalam  mengukur.  Uji  validitas  kuesioner dengan  melihat  nilai corrected  item  total  correlation sedang  koefisien Cronbach  alpha digunakan  untuk menentukan  reliabilitas  kuesioner.  Hasil  uji  validitas  menunjukkan  bahwa  semua  item  yang  digunakan dalam kuesioner memenuhi kriteria uji validitas dengan nilai corrected item total correlation di atas 0,3 (Setiaji, 2004; Supriyanto & Maharani, 2013) . Sedang nilai cronbach alpha di atas 0,6 menunjukkan item dalam kuesioner memenuhi kreteria uji reliabilitas (Ghozali, 2006; Supriyanto dan  Maharani, 2013) . Selanjutnya,  data  dianalisis  menggunakan  analisis Structural  Equation  Modeling dengan pendekatan Partial least square (SEM-PLS). WarpPls 6.0. digunakan untuk menguji model pengukuran dan struktur  melalui  tiga  tahap.  Tahap  pertama  yaitu  analisa outer  model meliputi indicator  validity, convergent  validity,  discriminant  validity,  composite  reliability  dan  average  variance  extracted (AVE). Selanjutnya  tahap  dua  yaitu  analisa inner  model meliputi  koefisien  determinasi  (R 2 )  dan  predictive relevance (Q 2 ).  Dan tahap terakhir yaitu pengujian hipotesis.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  dan  menjelaskan  pengaruh  TTF  dan  kualitas informasi terhadap kepuasan mahasiswa pada pembelajaran e-learning . Hasil evaluasi outer model pada tabel  1  menunjukkan  bahwa  nilai loading  factor semua  indikator  diatas  0,7  sehingga  persyaratan  uji kriteria indicator  validity semua  indikator  terpenuhi (Latan  &  Ghozali,  2016) .  Sedang  hasil  terkait  uji discriminant validity data dilihat pada tabel 2.  Dan hasil output terkait uji outer model yang lain serta uji inner model ditunjukkan pada tabel 3 dan gambar 1. Tabel 2 terkait uji discriminant validity menunjukkan bahwa nilai akar kuadrat AVE setiap konstruk yang terlatak pada garis diagonal lebih besar dari korelasi antar konstruk sehingga tidak ada permasalahan dalam validitas diskriminan.  Sedang dari tabel 3 dapat dilihat  bahwa  nilai  AVE  untuk  semua  indikator  lebih  dari  0,5,  sehingga  memenuhi  kriteria  validitas konvergen, nilai composite reliability setiap indikator lebih besar dari 0,7 menunjukkan  reliabilitas yang tinggi (Latan & Ghozali, 2016) . Hasil  analisis inner  model berdasarkan    tabel  3  dapat  dijelaskan    bahwa  nilai  R 2 sebesar  0,69 menunjukkan model yang dibangun kuat (Latan & Ghozali, 2016) . Artinya, model yang dibangun mampu menjelaskan sebesar 69,0%, sedang sisanya 31,0% dijelaskan oleh variabel lain. Sedang nilai Q 2 sebesar 0,692 mempunyai arti bahwa model yang dibangun mempunyai predictive relevance yang kuat (Latan & Ghozali, 2016) . Gambar 1 terkait uji hipotesis, menunjukkan bahwa hipotesis 1 diterima dengan nilai p- value  <0,01  artinya  bahwa  TTF  berpengaruh  signifikan  terhadap  kepuasan  mahasiswa.  Demikian  juga hipotesis  2  diterima  dengan  nilai  p-value  <  0,01.  Artinya,  kualitas  informasi  berpengaruh  signifikan terhadap kepuasan mahasiswa.

## Tabel 1 . Hasil Uji
Outer Model Variabel Indikator, Item Loading Factor Ket. Task Technology Fit (TTF) TTF1, E-learning cocok untuk pembelajaran selama pandemi 0,865 Valid TTF2, Fungsi e-learning sesuai dengan proses pembelajaran 0,915 Valid TTF3, E-learning memenuhi kebutuhan proses pembelajarn 0,903 Valid Kualitas Informasi KI1, E-learning menyediakan informasi yang terbarukan 0,931 Valid KI2, E-learning menyediakan informasi yang akurat 0,941 Valid KI3, E-learning menyediakan informasi yang relevan 0,944 Valid Kepuasan Mahasiswa KM1, Penggunaan e-learning saat pandemi adalah keputusan yang bijak 0,895 Valid KM2, E-learning telah memenuhi harapan proses pembelajaran saat pandemi 0.903 Valid KM3, Secara keseluruhan, mahasiswa puas dengan e- learning 0,894 Valid Tabel 2 . Hasil Uji Discriminant Validity TTF Kualitas Informasi Kepuasan Mahasiswa TTF (0,895) 0,709 0,773 Kualitas Informasi 0,709 (0,939) 0,749 Kepuasan Mahasiswa 0,773 0,749 (0,897) Tabel 3 . Hasil Output Program TTF Kualitas Informasi Kepuasan Mahasiswa R 2 0,690 composite reliability 0,923 0,957 0,925 Cronbach alpha 0,875 0,933 0,879 AVE 0,800 0.881 0,805 Q 2 0,692
Gambar 1 . Hasil Uji Hipotsis

## Pembahasan
TTF  mempunyai  pengertian  sebagai  sejauh  mana  teknologi  atau  sistem  yang  digunakan  cocok untuk memberikan bantuan yang cukup dalam menyelesaikan tugas dan memenuhi kebutuhan pengguna. TTF dalam penelitian ini ditinjau  dari sisi  kecocokan dengan kondisi  lingkungan, kesesuaian fungsi dan kesesuaian dengan kebutuhan. Hasil penelitian menujukkan bahwa TTF berpengaruh signifikan terhadap kepuasan  mahasiswa.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  TTF  merupakan  faktor  pendorong  dalam meningkatkan kepuasan mahasiswa selama proses pembelajaran e-learning . Dari ketiga faktor pendorong TTF tersebut,  ternyata e-learning yang mempunyai fungsi sesuai dengan proses pembelajaran berperan paling dominan dalam mengukur TTF. Hal ini dilihat dari nilai loading faktor paling tinggi diantara yang lain  yaitu  sebesar  0,915. Task-Technology  Fit  ( TTF)  merupakan  salah  satu  model  yang  menafaatkan
TTF Kualitas Informasi Kepuasan Mahasiswa a 0,45 (p<0,01)) ((P,0.01) 0,44 (p<0,01) ((P,0.01)
teknologi  untuk  membantu  individu  dalam  pelaksanaan  tugas-tugasnyan  atau  tugas  jabatan  guna pencapaian kinerja individu (Permana & Setianto, 2017; Tam & Oliveira., 2016) . Dalam model tersebut, TTF merupakan interaksi antarkarakteristik tugas, teknologi dan individu. Artinya, kemampuan individu dalam  menyelesaikan  tugas  tersebut  didukung  oleh  fungsi  dari  teknologi.  TTF  dapat  memberikan panduan  untuk  desain  teknologi  atau  tugas.  TTF  mengeksplorasi  hubungan  antara  tugas  individu  dan teknologi  profil  fit  dengan  mengukur  kinerja  pengguna  dan  pemanfaatan  teknologi.  Dapat  dikatakan bahwa orang akan menerima atau menggunakan teknologi jika teknologi tersebut sesuai atau memenuhi kebutuhan  untuk  menyelesaikan  tugasnya.  Oleh  karena  itu,  jika  TFF  digunakan  dalam  pembelajaran  E- learning akan memudahkan mahasiswa dalam menyelesaikan tugas-tugasnya, sehingga akan berdampak terhadap  kepuasaan  mahasiswa. H asil  penelitian  ini  mendukung  penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya oleh (Al-Maatouk et al., 2020; Alyoussef, 2021; Osang, 2019) yang menyimpulkan bahwa TTF berpengaruh  signifikan  terhadap  kepuasan  mahasiswa.  Penelitian  lain  menunjukkan  bahwa  task- technology  fit  berpengaruh  terhadap  kinerja  individual (Wardani,  2019) .  Artinya  ada  perkembangan teknologi yang digunakan guna menyelesaikan tugas – tugasnya sehingga mampu meningkatkan kinerja individualnya.  Task technology fit berpengaruh terhadap prestasi  belajar yang diraih mahasiswa (Yi, Y. J. &  Bae.,  2016) .  Prestasi  belajar  merupakan  suatu  hal  yang  dibutuhkan  siswa  untuk  mengetahui kemampuan yang diperolehnya dari suatu kegiatan yang disebut belajar. Pemanfaatan teknologi informasi yang  sesuai  dapat  meningkatkan  prestasi.  Hal  ini  akan  mendorong  kepuasaan  mahasiswa  dalam pembelajaran e-learning.
Faktor  pendorong  kepuasan  mahasiswa  tersebut  berupa  kecocokan e-learning untuk pembelajaran  selama  pandemi,  kesesuaian  fungsi e-learning dengan  proses  pembelajaran,  dan kemampuan e-learning dalam  memenuhi  kebutuhan  prosen  pembelajaran.  E-learning  yang  digunakan sesuai  dengan  fungsi  dan  kebutuhan  mahasiswa  misalnya  akses  yang  lebih  besar  pada  materi pembelajaran dan komunikasi lebih cepat serta kolaborasi akademik (W. M. Al-Rahmi et al., 2019; Alam et al., 2021), sehingga mampu mengakomodasi kebutuhan selama pembelajaran. E-learning yang digunakan akan  memungkinkan  pengajar  memantau  partisipasi  dan  menilai  kinerja  peserta  didik  serta  kolaborasi dengan menggunakan alat interaktif seperti konferensi video, forum diskusi yang pada akhirnya proses pembelajaran dapat dilaksanakan meski dalam situasi pandemic (Cheng & Yuen, 2018) . Untuk itu, sistem e-learning hendaknya perlu dibangun dan dikembangkan agar kompatibel sesuai dengan kebutuhan dan fungsinya,  sehingga  pembelajarann  berjalan  secara  efektif  serta  memuaskan  mahasiswa  dan  pada gilirannya akan mampu menunjang kinerja akademik (Cheng, 2019; Alyoussef, 2021a) . Kualitas informasi mengandung pengertian sejauh mana pengguna internet merasa yakin bahwa informasi  internet  tersebut up-to-date, akurat,  relevan,  tepat,  lengkap,  mudah  diapahami  dan  mudah ditafsirkan.  Kualitas  informasi  dalam  penelitian  ini  ditinjau  dari  segi  terkersediaan  informasi  yang terbarukan,  akurat  dan  relevan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  kualitas  informasi  berpengaruh signifikan  terhadap  kepuasan  mahasiswa.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  kualitas  informasi  yang disediakan mampu meningkatkan kepuasan mahasiswa dalam proses pembelajaran e-learning . Kepuasan yang tercipta tersebut berupa mahasiswa merasa bahwa penggunaan e-learning selama pandemi adalah keputusan tepat dalam proses pembelajaran. Mahasiswa juga merasa bahwa e-learning dapat memenuhi harapan  dalam  proses  pembelajaran  sehingga  secara  keseluruhan  mahasiswa  puas  dengan  penerapan proses  pembelajaran  secara e-learning .  Kualitas  informasi  yang  mempunyai  peran  paling  besar  dalam meningkatkan kepuasan mahasiswa yaitu bahwa e-learning menyediakan informasi yang relevan. Hal ini ditunjukkan dengan nilai loading faktor paling tinggi yaitu 0,944.  Jadi, peran TTF dan kualitas informasi sangatlah  penting  untuk  meningkatkan  kepuasaan  mahasiswa  dalam  proses  pembelajaran  e_learning. Berdasarkan hasil ini dibutuhkan dukungan berbagai pihak untuk meningkatkan  kepuasaan mahasiswa dalam proses pembelajaranya.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan,  dapat  disimpulkan  bahwa  pembelajaran e- learning melalui TTF dapat meningkatkan kepuasan mahasiswa. Semakin tinggi kualitas informasi dalam sistem pembelajaran e-learning Universitas Budi Luhur menyebabkan kepuasan mahasiswa akan semakin tinggi  Untuk  itu,  pihak  pengelola  universitas  perlu  memerhatikan  faktor-faktor  pencetus  kepuasan mahasiswa yaitu pemenuhan harapan pada proses pembelajaran secara e-learning . Terkait dengan TTF, pengelola  perlu  memerhatikan  kesesuaian  fungsi e-learning dengan  proses  pembelajaran.  Kualitas informasi seperti penyedian informasi yang terorganisasi pada sistem e-learning juga perlu diperhatikan agar kepuasan pengguna yaitu mahasiswa dalam pembelajaran e-learning tercipta yang selanjutkan akan meningkatkan kinerja mahasiswa.

## 5. DAFTAR RUJUKAN
Abbas,  S.  K.,  Aslam,  B.,  Hashmi,  Z.  M.,  Majid,  S.,  Ijaz,  T.,  &  Latif,  N.  (2018).  Testing  the  Impact  of  Mobile Banking  on  Individual  Performance  using  Delone  &  McLean  and  TTF  Models. Global  Scientific Journals , 6 (7), 867 – 883.
Abrego Almazán, D., Sánchez Tovar, Y., & Medina Quintero, J. M. (2017). Influence of Information Systems on Organizational Results.
Contaduria y Administracion , 62 (2), 321 – 338. https://doi.org/10.1016/j.cya.2017.03.001. Akkoyunlu, B., & Soylu, M. Y. (2008). A Study of Student’s Perceptions in a Blended Learning Environment Based  on  Different  Learning  Styles. Educational  Technology  and  Society , 11 (1),  183 – 193. https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.571.594&rep=rep1&type=pdf.
Al- Fraihat,  D.,  Joy,  M.,  Masa’deh,  R.,  &  Sinclair,  J.  (2020).  Evaluating  E -Learning  Systems  Success:  An Empirical Study. Computers in Human Behavior , 102 (June 2019),
67 – 86. https://doi.org/10.1016/j.chb.2019.08.004.
Al-Maatouk, Q., Othman, M. S., Aldraiweesh, A., Alturki, U., Al-Rahmi, W. M., & Aljeraiwi, A. A. (2020). Task- Technology  Fit  and  Technology  Acceptance  Model  Application  to  Structure  and  Evaluate  the
Adoption of Social Media in Academia. IEEE Access , 8 , 78427 – 78440. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2990420.
Al-Rahmi,  A.  M.,  Shamsuddin,  A.,  &  Alismaiel,  O.  A.  (2020).  Task-Technology  Fit  Model:  The  Factors Affecting Students’ A cademic Performance in Higher Education. Universal Journal of Educational Research , 8 (12), 6831 – 6843. https://doi.org/10.13189/ujer.2020.081249. Al-Rahmi, W. M., Othman, M. S., & Yusuf, L. M. (2015). Exploring the Factors that Affect Student Satisfaction through  Using  E-learning  in  Malaysian  Higher  Education  Institutions. Mediterranean  Journal  of Social Sciences , 6 (4S1), 299 – 310. https://doi.org/10.5901/mjss.2015.v6n4s1p299.
Al-Rahmi, W. M., Yahaya, N., Aldraiweesh, A. A., Alamri, M. M., Aljarboa, N. A., Alturki, U., & Aljeraiwi, A. A. (2019).  Integrating  Technology  Acceptance  Model  with  Innovation  Diffusion  Theory:  An Empirical Investigation on Students’ Intention to Use E -Learning Systems. IEEE Access , 7 , 26797 – 26809. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2899368.
Alam, M. M., Ahmad, N., Naveed, Q. N., Patel, A., Abohashrh, M., & Khaleel, M. A. (2021). E-Learning Services to Achieve Sustainable Learning and Academic Performance: An Empirical Study. Sustainability , 13 (5), 1 – 20. https://www.mdpi.com/2071-1050/13/5/2653.
Almaiah,  M. A., Al-Khasawneh,  A., & Althunibat, A. (2020). Exploring the Critical Challenges and Factors Influencing the E-learning System Usage During COVID-19 Pandemic. Education and Information Technologies , 25 (6), 5261 – 5280. https://doi.org/10.1007/s10639-020-10219-y.
Almarashdeh,  I. (2016). Sharing  Instructors  Experience of  Learning  Management  System: A  Technology Perspective of User Satisfaction in Distance Learning Course. Computers in Human Behavior , 63 , 249 – 255. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.05.013. Alyoussef, I. Y. (2021). E-Learning Acceptance: The Role of Task – Technology Fit as Sustainability in Higher Education. Sustainability , 13 (11), 1 – 15. https://doi.org/10.3390/su13116450.
Amalia, S. R., & Purwaningsih, D. (2020). Pengaruh Self Regulated Learning dan Web Course Berbantuan Google  Classroom,  Whatsapp  Group  terhadap  Pemahaman  Konsep. AKSIOMA:  Jurnal  Program Studi Pendidikan Matematika , 9 (4), 917 – 925. https://doi.org/10.24127/ajpm.v9i4.3009.
Aparicio, M., Bacao, F., & Oliveira, T. (2017). Grit in the Path to e-Learning Success. Computers in Human Behavior , 66 , 388 – 399. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.10.009. Cheng,  D.,  Liu,  G.,  Qian,  C.,  &  Song,  Y.-F.  (2013).  Customer  Acceptance  of  Internet  Ba nking :  Integrating Trust and Quality with UTAUT Model. IEEE , 1 (1), 383 – 388.
Cheng,  M.,  &  Yuen,  A.  H.  K.  (2018).  Student  Continuance  of  Learning  Management  System  Use:  A
Longitudinal Exploration. Computers and Education , 120 , 241 – 253. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2018.02.004.
Cheng, Y.-M. (2019). How Does Task-Technology Fit Influence Cloud-Based E-Learning Continuance and Impact? Education and Training , 61 (4), 480 – 499. https://doi.org/10.1108/ET-09-2018-0203.
Cidral, W. A., Oliveira, T., Di Felice, M., & Aparicio, M. (2018). E-learning Success Determinants: Brazilian
Empirical Study. Computers and Education , 122 , 273 – 290. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2017.12.001.
Ferdinand, A. (2014). Metode Penelitian Manajemen : Pedoman Penelitian untuk Penulisan Skripsi, Tesis dan Disertasi Ilmu Manajemen (Edisi 5). Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Gebauer,  J.,  Shaw,  M.  J.,  &  Gribbins,  M.  L.  (2010).  Task-Technology  Fit  for  Mobile  Information  Systems. Journal of Information Technology , 25 (3), 259 – 272. https://doi.org/10.1057/jit.2010.10. Ghozali, I. (2006). Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS (1st ed.). Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Goodhue, D. L., & Thompson, R. L. (1995). Task-Technology Fit and Individual Performance. MIS Quarterly ,
19 (2), 213 – 236. https://doi.org/10.1093/bib/bbp020.
Gorla, N., Somers, T. M., & Wong, B. (2010). Organizational Impact of System Quality, Information Quality, and  Service  Quality. Journal  of  Strategic  Information  Systems , 19 (3),  207 – 228. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2010.05.001.
Hadi, L. (2020). Persepsi Mahasiswa terhadap Pembelajaran Daring di Masa Pandemik Covid-19 Student Perceptions  of  Online  Learning  During  Covid-19  Pandemic. Jurnal  Zarah , 8 (2),  56 – 61. https://doi.org/10.31629/zarah.v8i2.2464.
Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2019). When to Use and how to Report the Results of PLS-SEM. European Business Review , 31 (1), 2 – 24. https://doi.org/10.1108/EBR-11-2018-0203. Isaac,  O.,  Abdullah,  Z.,  Ramayah,  T.,  &  Mutahar,  A.  M.  (2017).  Internet  Usage,  User  Satisfaction,  Task- Technology Fit, and Performance Impact among Public Sector Employees in Yemen. International Journal of Information and Learning Technology , 34 (3), 210 – 241. https://doi.org/10.1108/IJILT- 11-2016-0051.
Isaac,  O.,  Abdullah,  Z.,  Ramayah,  T.,  &  Mutahar,  A.  M.  (2018).  Factors  Determining  User  Satisfaction  of Internet Usage among Public Sector Employees in Yemen. International Journal of Technological Learning,
Innovation and Development , 10 (1), 37 – 68. https://doi.org/10.1504/IJTLID.2018.091800.
Kanellou,  A.,  &  Spathis,  C.  (2013).  Accounting  Benefits  and  Satisfaction  in  an  ERP  Environment.
International Journal of Accounting Information Systems , 14 (3), 209 – 234. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2012.12.002.
Latan, H., & Ghozali, I. (2016). Partial Least Squares: Konsep, Metode dan Aplikasi Menggunakan Program WarpPLS 5.0 (Edisi 3). Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Main Uddin, Ghosh, A., & Isaac, O. (2019). Impact of the System, Information, and Service Quality of Online Learning  on  User  Satisfaction  among  Public  Universities  Students  in  Bangladesh. International Journal of Management and Human Science (IJMHS) , 3 (2), 1 – 10. https://ejournal.lucp.net/index.php/ijmhs/article/view/784.
Mohammadi,  H.  (2015).  Investigating  Users’  Perspectives  on  E -Learning:  An  Integration  of  TAM  and  IS Success Model. Computers in Human Behavior , 45 , 359 – 374. https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.07.044.
Montesdioca,  G.  P.  Z.,  &  Maçada,  A.  C.  G.  (2015).  Measuring  User  Satisfaction  with  Information  Security Practices. Computers and Security , 48 , 267 – 280. https://doi.org/10.1016/j.cose.2014.10.015. Moore, J. C. (2011). A Synthesis of Sloan-C Effective Practices. Journal of Asynchronous Learning Network , 16 (1), 91 – 115. https://doi.org/10.24059/olj.v13i4.1649.
Navarro,  M.  M.,  Prasetyo,  Y.  T.,  Young,  M.  N.,  Nadlifatin,  R.,  &  Redi,  A.  A.  N.  P.  (2021).  The  Perceived Satisfaction in Utilizing Learning Management Systems among Engineering Students during  the COVID-19  Pandemic:  Integrating  Task  Technology  Fit  and  Extended  Technology  Acceptance Model. Sustainability (Switzerland) , 13 (19), 2 – 18. h ttps://doi.org/10.3390/su131910669. Osang,  F.  B.  (2019).  Open  Educational  Resources :  Determining  Task  Technol ogy  Fit  (TTF)  Impact  on Faculty  Usage,  Satisfaction  and  Performance. International  Journal  of  Human  and  Technology Interaction , 3 (2), 35 – 46.
Pakpahan,  R.,  &  Fitriani,  Y.  (2020).  Analisa  Pemafaatan  Teknologi  Informasi  dalam  Pembelajaran  Jarak Jauh di Tengah Pandemi Virus Corona Covid-19. JISAMAR (Journal of Information System, Applied,
Management, Accounting and Researh) , 4 (2), 30 – 36. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar/article/view/181.
Permana,  I.  B.  G.  A.,  &  Setianto,  D.  P.  (2017).  Pengaruh  Task  Technology  Fit,  System  Quality  dan Information Quality terhadap User Performance: Perceived Usefulness dan Perceived Ease of Use sebagai Pemediasi. Jurnal Manajemen Teori Dan Terapan , 10 (3), 231 – 242. https://doi.org/10.20473/jmtt.v10i3.7058.
Ramírez-Correa,  P.  E.,  Rondan-Cataluña,  F.  J.,  Arenas-Gaitán,  J.,  &  Alfaro-Perez,  J.  L.  (2017).  Moderating Effect of Learning Styles on a Learning Management System’s Success. Telematics and Informatics , 34 (1), 272 – 286. https://doi.org/10.1016/j.tele.2016.04.006.
Sari,  Y.  I.,  &  Trisnawati,  N.  (2021).  Analisis  Pengaruh  E-Learning  dan  Kesiapan  Belajar  terhadap  Minat Belajar  Melalui  Motivasi  Belajar  sebagai  Variabel  Intervening  Mahasiswa  Program  Beasiswa FLATS  di  Surabaya  pada  Masa  Pandemi  Covid-19. Jurnal  Kependidikan , 7 (2). https://doi.org/10.33394/jk.v7i2.3736.
Sawangchai, A., Prasarnkarn, H.,  Kasuma, J., Polyakova, A. G., & Qasim, S. (2020). Effects of Covid-19  on Digital  Learning  of  Entrepreneurs. Polish  Journal  of  Management  Studies , 22 (2),  502 – 517. https://doi.org/10.17512/pjms.2020.22.2.33.
Setiaji, B. (2004). Riset dengan Pendekatan Kuantitatif . Muhammadiyah University Press. Supriyanto, A. S., & Maharani, V. (2013). Metode Penelitian Manajemen Sumber Daya Manusia . UIN-MALIKI Press Malang.
Tam, C., & Oliveira., T. (2016). Performance Impact of Mobile Banking: Using Task-Technology Fit (TTF)
Approach. Internasional Journal Of Bank Marketing , 34 (4), 434 – 457. https://doi.org/10.1108/IJBM-11-2014-0169.
Wang, Y.-S., & Liao, Y. W. (2008). Assessing eGovernment Systems Success: A Validation of the DeLone and McLean  Model  of  Information  Systems  Success. Government  Information  Quarterly , 25 (4),  717 – 733. h ttps://doi.org/10.1016/j.giq.2007.06.002.
Wardani, K. R. N. (2019). Penerapan Task-Technology Fit terhadap Kinerja Guru SMK Negeri 1 Indralaya Selatan. Page  1  JUSIM  (Jurnal  Sistem  Informasi  Musirawas) , 4 (2),  116 – 126. http://jurnal.univbinainsan.ac.id/index.php/jusim/article/view/638.
Wu, B., & Chen, X. (2017). Continuance Intention to Use MOOCs: Integrating the Technology Acceptance Model (TAM) and Task Technology Fit (TTF) Model. Computers in Human Behavior , 67 , 221 – 232. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.10.028.
Wu, J. H., & Wang, Y. M. (2006). Measuring KMS Success: A Respecification of the DeLone and McLean’s Model. Information and Management , 43 (6), 728 – 739. https://doi.org/10.1016/j.im.2006.05.002. Yi,  Y.  J.,  S.  Y.,  &  Bae.,  B.  J.  (2016).  2016.  The  Influence  of  Smartphone  on  Academic  Performance  the Development  of  the  Technology-to-Performance  Chain  Model. Library  Hi  Tech , 34 (3),  480-499. https://doi.org/10.1108/LHT-04-2016-0038.