## Technology Adoption Model Dalam Pemanfaatan Media Pembelajaran Online
Ari Trivianto 1 , Edwin Pramana 2 , Judi Prajetno Sugiono 3
1,2 Magister Teknologi Informasi, Fakultas Sain dan Teknologi,  Institut Sains Dan Teknologi Terpadu Surabaya
3 Teknik Elektro, Fakultas Sain dan Teknologi,  Institut Sains Dan Teknologi Terpadu Surabaya Jalan Ngagel Jaya Tengah 73-77, Surabaya +62 31502 7920, +62 31 504 1509 E-mail: 1 arigl444@gmail.com , 2 epramana@gmail.com , 3 jpsugiono@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian ini mencari tahu faktor yang mempengaruhi adopsi pengguna Augmented Reality (AR). model teoritis dikembangkan  berdasar  pada  konstruksi  dasar  TAM  dan  penelitian  sejenis  tentang  adopsi  AR.  Mengumpulan data dengan cara menggunakan kuesioner berbasis online. Data yang sudah terkumpul berjumlah 412 data, dari siswa  SMK  di  Surabaya  dan  sekitarnya.  SEM  digunakan  menganalisis  model  teoritis  pada  software  AMOS. Faktor-faktor  dalam  model  teoritis  adalah  Social  Influence,  Perceived  Enjoyment,  Perceived  Usefulness, Perceived  Ease  of  Use  dan  Behavioral  Intention.  Gambaran  dasar  TAM  yang  digunakan  meliputi  Perceived Usefulness,  Perceived  Ease  of  Use,  dan  Behavioral  Intention.  Dalam  proses  Factor  Analysis,  Facilitating Conditions  dihapus  dari  model  teoritis,  karena  tidak  mampu  menunjukkan  posisi  konvergen  dan  diskriminan. Faktor Perceived Usefulness dan Perceived Enjoyment adalah dua faktor yang paling mempengaruhi Behavioral Intention  di  dalam  proses  penggunaan  AR.  Hasil  penelitian  menunjukkan  Perceived  Usefulness  memiliki pengaruh yang sangat besar terhadap Behavioral Intention memiliki hasil nilai signifikansi “***’’.
Kata  Kunci: Augmented  Reality.  Spss  Amos,  Structural  Equation  Modeling  (SEM),  Technology  Acceptance Model (TAM)

## ABSTRACT
This  research  investigates  the  factors  that  influence  the  adoption  of  Augmented  Reality  (AR)  users.  The theoretical  model  was developed based on the basic constructs of TAM  and similar research on AR adoption. Collect  data  by using  an online-based questionnaire. The data  that has been collected is 412 data, from SMK students in  Surabaya and its surroundings. SEM is used to  analyze theoretical  models in  AMOS software. The factors  in  the  theoretical  model  are  Social  Influence,  Perceived  Enjoyment,  Perceived  Usefulness,  Perceived Ease  of  Use  and  Behavioral  Intention.  The  basic  description  of  TAM  used  includes  Perceived  Usefulness, Perceived Ease of Use, and Behavioral Intention. In the process of Factor Analysis, Facilitating Conditions are removed  from  the  theoretical  model,  because  they  are  unable  to  show  convergent  and  discriminant  positions. Perceived  Usefulness  and  Perceived  Enjoyment  factors  are  the  two  factors  that  most  influence  Behavioral Intention  in  the process of using  AR. The results of the study show that Perceived Usefulness has a very large influence on Behavioral Intention having a significance value of "***''.
Keywords  : Augmented Reality. Spss Amos, Structural Equation Modeling (SEM), Technology Acceptance Model ( TAM )

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  informasi  dan  komunikasi  di  era digital  saat  ini  sangat  cepat  berkembang  yang mempengaruhi  berbagai  media  elektronik  yang sudah  ada.  Teknologi  multimedia  bisa  membantu menciptakan suatu lingkungan belajar yang berkualitas  tinggi  melalui  media  elektronik  yang bervariasi  seperti  teks,  grafik,  suara,  animasi, termasuk  Augmented  Reality  (AR)  (Saputri,  2017). Pemanfaatan  Teknologi  di  bidang  multimedia  yang sedang  berkembang  saat  ini  adalah  Augmented Reality  (Realitas  Tertambah)  (Hidayat,  2015)  AR adalah gambaran penggabungan antara benda virtual
(maya) dan benda nyata secara alami melalui sebuah proses  komputerisasi,  sehingga  akan  terlihat  nyata seperti  ada  dihadapan  pengguna.  AR  merupakan teknologi  yang  menggabungkan  benda  maya  tiga dimensi (3D) kedalam sebuah lingkungan nyata tiga dimensi  dan  menampilkannya  dalam  waktu  nyata (real  time).  AR  saat  ini  telah  mengalami perkembangan  yang  sangat  pesat  dan  telah mempengaruhi  berbagai  kehidupan  salah  satunya dalam dunia pendidikan.
Perkembangan  AR  sebagai  media  pendidikan mengalami  peningkatan  dalam  beberapa  tahun terakhir.  Untuk  target  didasarkan  pada  Klasifikasi
Standar  Pendidikan  Internasional  maupun  nasional. Analisisnya  menunjukkan  bahwa  sebagian  besar studi  (40,6%)  berada  di  bidang  "Sains",  contoh dalam  bidang  ini  adalah  matematika  dan  geometri atau belajar tentang  siklus air. "Humaniora  & Seni" adalah bidang pendidikan kedua di mana AR paling banyak  diterapkan  (21,9%).  Contoh  dalam  bidang ini  adalah  pembelajaran  bahasa  atau  belajar  tentang ilmu  numismatik.  AR  diterapkan  dalam  "Teknik, Manufaktur dan Konstruksi" (15,6%). AR diterapkan  dalam  "Ilmu  Sosial,  Bisnis  dan  Hukum" (12,5%).  AR  diterapkan  di  "Layanan  dan  Lainnya (perjalanan,  transportasi,  layanan  keamanan  dan hotel)" (6,3%) dan dalam "Kesehatan dan Kesejahteraan" (3,1%).
Berdasarkan  hal  tersebut  dapat  diketahui  bahwa AR  dapat  digunakan  sebagai  software  media pembelajaran  dalam  bidang  pendidikan  Sekolah Menengah  Kejuruan  (SMK).  Penulisan  artikel  ini untuk agar seseorang mau menggunakan Augmented Reality,  sekolah  terkait harus  menunjang kebutuhan penerapan Augmented Reality dengan berfokus pada sisi  manfaat  dan  kepuasan  yang  menyenangkan pengguna  dalam  pengalamannya  menggunakan Augmented Reality

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Secara  umum,  teknologi  AR  membolehkan penggunanya untuk dapat melihat suatu produk yang ingin  dibeli  serta  dapat  memodifikasi  karakteristik sesuai  dengan  selera  dan  kebutuhan  di  waktu  yang sama.Penelitian Augmented  Reality dikembangkan dengan metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif  dengan  melakukan  survei  online  dengan menggunakan  pengisian  kuesioner  melalui  google form  terhadap  responden  yang  merupakan  siswa SMK. Analisis data menggunakan analisis deskriptif dan structural equation model (SEM).

## 2.1 Augmented Reality
Augmented  Reality  adalah  suatu  objek  atau ruang  pada  dunia  fisik  melalui  penambahan  elemen tiga  dimensi  yang  bersifat  virtual  dari  komputer (Altinpulluk,  2017).  AR  juga  merupakan  salah  satu mendukung lahirnya teknologi Revolusi Industri 4.0 karena  bersifat  disruptif  atau  mampu  menggantikan berbagai  kerja  manusia  sehingga  memunculkan efisiensi dan efektivitas.

## 2.2 Technology Acceptance Model (TAM)
TAM  adalah  sebuah  model  yang  diciptakan untuk  menganalisis  dan  memahami  faktor  –  faktor yang  mempengaruhi  teknologi  informasi  pada pengguna. Tujuan TAM untuk memberikan penjelasan tentang determinan penerimaan teknologi informasi  yang bersifat umum,  mampu  menjelaskan perilaku pengguna di  berbagai teknologi komputasi. Oleh  karena  itu,  tujuan  utama  TAM  adalah menyediakan dasar untuk menelusuri dampak faktor eksternal  pada  keyakinan,  sikap,  dan  niat  internal
(Davis,  1989).  Construct  untuk  TAM  dapat  dilihat pada Gambar 1  di bawah ini.
Gambar 1. Bentuk Utama TAM
Ada  beberapa  faktor  pendukung  yang mempengaruhi Behavioral
Intention
pada penerimaan  teknologi  yang  bisa  disebut  dengan istilah Variabel  Eksternal .  Beberapa Variable Eksternal tersebut  dapat  dikatakan  seperti Social Influence yang  merupakan  faktor  penting  untuk menentukan  sikap.  Banyak  Variabel  eksternal  yang sebenarnya  diikutsertakan  dalam  penelitian,  namun sebagian  besar  faktor  yang  memberikan  pengaruh secara  signifikan  adalah  4  faktor.  Sehingga,  untuk tujuan  kontribusi  keilmuan  pada  topik  Augmented Reality  ini  dipilihlah  4 Variabel  Eksternal ,  yang  di antaranya  juga  masih  menimbulkan  perbedaan pendapat dari setiap penelitian yang telah ada.

## 2.3 SEM (Structural Equation Modelling)
SEM  adalah  sekelompok  teknik  statistika yang  menguji  sebuah  rangkaian  yang  relatif  rumit yang tidak dapat diselesaikan oleh persamaan regresi linear. Pemodelan Struktural SEM memiliki beberapa  sebutan  lain,  seperti  analisis  struktur kovarian  (covariance  structure  analysis),  analisis variabel  laten  (latent  variable  analysis)  analisis faktor  konfirmatori  (confirmatory  factor  analysis) dan analisis Linier Structural Relations.

## 2.4 Penelitian Sejenis
Pada  bagian  ini  memuat  penjelasan  dan pembahasan  singkat  mengenai  penelitian  sejenis, yaitu  penelitian  Augmented  Reality  dalam  dunia pendidikan.  Penelitian  pada  tabel  1  menggunakan TAM sebagai acuan.
Tabel  1.  Fokus  Penelitian  Terdahulu  Mengenai Adopsi Augmented Reality
No  Deskripsi Jurnal Pembahasan 1 Judul Penelitian: Adoption Of Augmented Reality Technology
Tahun Publikasi : 2019
Nama Penelitian : Julio Cabero-
Almenara, Jose
María Fernandez- Batanero, Julio Barroso-Osuna
Hasil Penelitian : Untuk memahami tingkat penerimaan teknologi siswa selama interaksi mereka dengan objek AR yang dihasilkan, kinerja yang dicapai siswa, dan jika jenis kelamin mereka memengaruhi perolehan pengetahuan mereka.

## Tabel 1. Lanjutan
2 Judul Penelitian:
Evaluasi Penerimaan Sistem Perencanaan dan Penilaian Anak Didik Menggunakan Technology Acceptance Model Tahun Publikasi :
2021 Nama Penelitian : Muhammad Alkaff, Muti’a Maulida, Arina
Ihda Rahmah Syarifah Hasil  Penelitian : Data hasil  wawancara  dengan guru kemudian direduksi menjadi deskripsi singkat mengikuti variabel- variabel  dalam  model TAM. Dari hasil pengujian dengan model TAM disimpulkan bahwa  SPADIK  dapat diterima  dan  digunakan dengan  baik  oleh  para guru.
3 Judul Penelitian :
Reality: A Systematic Review of Its Benefits and Challenges in E- learning Contexts Acceptance Model Tahun Publikasi : 2020 Nama Penelitian : Nouf Matar Alzahrani Hasil Penelitian : Temuan menunjukkan bahwa  tantangan  yang terkait dengan AR dalam e-learning meliputi kelebihan informasi  dan  kognitif, kurangnya  pengalaman dalam menggunakan teknologi, penolakan dari guru, teknologi yang
kompleks,
teknologi  yang  mahal, dan masalah teknis, seperti masalah konektivitas. 4 Judul Penelitian : The Acceptance of Mobile Learning: A Case Study of 3D Simulation Android App for Learning Physics
Tahun Publikasi :
2021 Nama Penelitian : Lisana Lisana, S.Pd.T., M.T , Marcellinus Ferdinand Suciadi Hasil Penelitan : Temuan  ini  menegaskan bahwa Kenikmatan yang Dirasakan menjadi faktor yang paling berpengaruh yang dipertimbangkan oleh siswa SMA untuk menggunakan mobile learning, aplikasi Android  simulasi  3D, diikuti  oleh  Kegunaan yang Dirasakan.
5 Judul Penelitian : Integrating TTF and UTAUT2 theories to investigate the adoption of augmented reality technology in education: Perspective from a developing country
Tahun Publikasi : 2021 Nama Penelitian : Khaled M.S.Faqiha, Mohammed-Issa Riad Mousa Jarada Hasil  Penelitian : Hasil membeberkan efek positif terhadap kecocokan teknologi, harapan kinerja, harapan upaya,  pengaruh  sosial, kondisi  fasilitasi,  dan motivasi BI dalam proses adopsi augmented reality dalam pengaturan  pendidikan, di  mana  nilai  harga ditemukan untuk memberikan hasil sedikit  pengaruh  pada niat perilaku. 6 Judul Penelitian : Analisis Faktor Stimuli Pemasaran Dalam Keputusan Pembelian Online Produk Fashion Pada Generasi Z
Tahun Publikasi : 2019 Nama Penelitian : Mutia Arda, Dewi Andriany Hasil  Penelitian : Hasil penelitian  menunjukkan bahwa  ada  3  faktor stimuli pemasaran dalam keputusan pembelian online  produk  fashion pada  generasi  z,  antara lain: Faktor 1 terdiri dari kualitas yang baik, harga terjangkau, akun di berbagai  media,  nyaman dipakai,  hemat,  jaminan purna  jual.  Faktor  2 terdiri postingan
menarik,  desain  up  to date, warna menarik.
Penelitian  pada  Tabel  1  menggunakan  TAM sebagai pedoman untuk menganalisa dan memahami faktor-faktor  yang  berperan  dalam  penerimaan teknologi  informasi  oleh  seseorang.  Penelitian tersebut  menggunakan  bentuk  tradisional  TAM (Perceived  Usefulness  dan  Perceived  Ease  of  Use) yang  disertai  dengan  beberapa  faktor  eksternal (sebagai  contoh,  Social  Influence,  Perceived Enjoyment,  Facilitating  Condition,  Self-Efficacy), yang  dianggap  memiliki  pengaruh  signifikan  dalam proses penerimaan teknologi.

## 2.5 Rangkuman Penelitian Sebelumnya
Ditemukan  beberapa  faktor  eksternal  yang dominan  digunakan  dalam  penelitian  penerimaan Augmented Reality. Faktor eksternal tersebut adalah SI, PE, PU dan PEU. Meskipun mayoritas penelitian menunjukkan  hasil  yang  positif,  masih  ditemukan ketidak-konsistenan  dari  beberapa  faktor  yang mempengaruhi  adopsi  Augmented  Reality.  Berikut ringkasan  faktor  yang  digunakan  pada  penelitian  di tabel 2
Tabel 2.  Faktor penentu adopsi  Online Learning dari penelitian sebelumnya.
Faktor S/NS Perceived Usefulness (PU) Perceived Ease of Use (PEU) Behaviora l Intention (BI) Social Influence (SI) S (Buabeng- Andoh, 2020)
(Shukla,
S., 2021)
NS (Buabeng
-Andoh, 2020)
Perceived
Enjoyment (PE) S
(Al- Rahmi et al, 2021) NS Perceived Usefulness
(PU)
S
(Buabeng -Andoh, 2020),
(Al-
Rahmi et al, 2021), (Shukla, S., 2021) NS Perceived Ease of Use (PEU) S (Buabeng- Andoh, 2020) (Al- Rahmi et al, 2021) [14], (Shukla, S., 2021)

## NS
Keterangan: S =Significan NS = Not Significant Dari  empat  penelitian  faktor Social  Influence (SI) diatas,  ditemukan  terdapat  satu  penelitian  yang membuktikan  bahwa  faktor Social  Influence  (SI) memberikan dampak signifikan terhadap Behavioral Intention  (BI)  dan  Perceived  Usefulness  (PU) .  Di saat  yang  sama,  satu  penelitian  memberikan  bahwa Social  Influence  (SI) bukanlah  faktor  yang memberikan  dampak  signifikan  pada Behavioral Intention  (BI) . Perceived  Ease  of  Use  (PEU) ,  satu penlitian  memmberikan  dampak  signifikan  pada BI dan  PU. Penelitian  ini  juga  akan  melihat  korelasi baik  secara  langsung  maupun  tidak  langsung,  antar faktor  eksternalnya  dengan  konstruksi  dasar  TAM. Diharapkan melalui penelitian ini, posisi signifikansi keempat  faktor  eksternal  tersebut  pada  Augmented Reality.

## 3. MODEL PENELITIAN
3.1 Definisi Variabel
Variabel  yang  ada  di  model  teoritis  dipakai sebagai alat ukur dalam penelitian ini, bisa dilihat di
Tabel 3

## Tabel 3. Definisi faktor-faktor
Variabel Definisi Sumber Referensi Social Influence (SI) Sejauh mana seorang peserta didik percaya bahwa orang yang penting bagi dia berpikir bahwa dia harus menggunakan Augmented Reality (Pramana, 2018) Perceived Enjoyment (PE) Sejauh  mana peserta didik percaya bahwa menggunakan Augmented Reality akan  membantu untuk mencapai keuntungan  dalam  kinerja belajarnya. (Masrek and Samadi, 2017) Perceived Usefulness (PU) Sejauh mana seseorang percaya menggunakan Augmented Reality akan meningkatkan kinerja belajarnya. (Davis, 1989) Perceived Ease of Use (PEU) Sejauh mana seseorang percaya bahwa Augmented Reality yang akan mudah untuk digunakan. (Davis, 1989) Behavioral Intention (BI) Ukuran     seberapa kuat     kehendak seseorang untuk menggunakan Augmented Reality dalam proses pembelajaran. (Ajzen, 1991)

## 3.2 Pengukuran dari Model Variabel
Menjabarkan pengukuran variabel laten yang akan diberikan pada responden. Setiap variabel laten disertai  dengan  jumlah  indikator.  Referensi  pada setiap  indikator,  untuk  pembuatan  kuisioner, disertakan pada Tabel 5

## Tabel 4. Pengukuran Variabel Laten
Variabel Indikator Jumla h Referensi Social Influence (SI) SI1, SI2, SI3, SI4 4 (Venkate sh et al., 2003) Perceived Enjoyment (PE) PE1, PE2, PE3, PE4 4 (Pramana , 2018) Perceived Usefulnes s (PU) PU1, PU2, PU3, PU4 4 (Davis, 1989) Perceived Ease of Use (PEU) PEU1, PEU1, PEU1, PEU1 4 (Davis, 1989) Behaviora l Intention (BI) BI1, BI12, BI3, BI4 4 (Venkate sh et al., 2003)

## Tabel 5. Item Kuesioner Variabel Laten Eksogen
Indikator Item SI1 Orang  yang  mempengaruhi  perilaku saya  berpikir  bahwa  saya  harus menggunakan Augmented Reality SI2 Orang    yang  penting  bagi  saya (keluarga,  teman)  berpikir  bahwa saya  harus  menggunakan  Augmented Reality SI3 Para  senior  di  sekolah  menengah kejuruan  saya  telah  membantu  saya dalam penggunaan Augmented Reality SI4 Secara umum, sekolah saya mendukung  penggunaan  Augmented Reality saya PE1 Augmented  Reality membuat  saya merasa baik PE2 Augmented Reality itu menarik PE3 Saya menikmati penggunaan Augmented Reality PE4 Menggunakan Augmented  Reality itu menyenangkan
Tabel 6. Item Kuesioner Variabel Laten Endogen
Indikator Item PU1 Saya  menemukan Augmented  Reality berguna dalam pembelajaran saya PU2 Menggunakan Augmented  Reality memungkinkan saya untuk menyelesaikan  kegiatan  belajar  lebih cepat PU3 Menggunakan Augmented  Reality meningkatkan  produktivitas  belajar saya PU4 Jika  saya  menggunakan Augmented Reality maka  saya  meningkatkan peluang  saya  untuk  mendapatkan nilai yang lebih baik PEU1 Interaksi  saya  dengan Augmented Reality jelas dan dapat dimengerti PEU2 Mudah  bagi  saya  untuk  menjadi terampil dalam menggunakan Augmented Reality PEU3 Saya  menemukan Augmented  Reality mudah digunakan PEU4 Menggunakan Augmented  Reality mudah  bagi saya BI1 Jika Augmented  Reality tersedia untuk saya di  masa depan  maka  saya ingin menggunakannya BI2 Kapanpun  saya  memiliki kesempatan saya  akan  menggunakan Augmented Reality
Tabel 6. Lanjutan BI3 Jika memungkinkan maka saya berencana untuk menggunakan Augmented Reality di masa depan BI4 Saya  ingin  menggunakan Augmented Reality lagi di masa depan

## 4. METODOLOGI

## 4.1 Prosedur Penelitian
Pada  gambar  2  ini  merupakan  urutan prosedur sesuai dengan yang disarankan. Penjelasan kegiatan  yang  dilakukan  pada  tiap  langkah  akan dijelaskan setelahnya.

## Gambar 2. Prosedur Penelitian

## 4.2 Prosedur Sampling
Subyek  penelitian  ini  adalah  siswa  SMK  di Indonesia,  minimal  berusia  15  tahun  dan  memiliki pengalaman  menggunakan  Augmented  Reality minimal  satu  bulan.  Siswa  tersebut  berstatus  siswa terdaftar  dan  aktif  di  SMK  target.  Jumlah  populasi siswa  SMK  tidak  diketahui,  tapi  pasti  melebihi 100.000.  Karena  itu,  dengan  target  presisi  5  persen dan tingkat kepercayaan 95 persen,  jumlah  minimal yang  dibutuhkan  adalah  400  responden.  Ukuran sample  ini  juga  memenuhi  jumlah  sample  yang dibutuhkan untuk memastikan validitas statistik dari penelitian  ini.  Terutama  karena  Structural  Equation Modeling  (SEM)  digunakan  pada  kasus  ini  untuk analisa dan pengembangan model teoritis.
Peneliti  menyebarkan  kuesioner  kepada responden yang masuk dalam target populasi, dalam bentuk  form  online.  Form  online  disebar  melalui media  sosial  seperti  Twitter  dan  Instagram,  serta Word  of  Mouth  dari  siswa  yang  menjadi  target sekolah  SMK.  Jumlah  responden  yang  dituju berjumlah  minimal  400  siswa,  dengan  syarat  profil responden  yang  sesuai.  Target  yang  dituju  tentu harus memiliki setidaknya pengalaman menggunakan  Augmented  Reality  minimal  1  bulan. Target  juga  wajib  memiliki  perangkat  yang  bisa terhubung  dengan  akses  internet  bebas,  serta setidaknya  pernah  menggunakan  media  belajar online yang ada.
4.3 Persiapan Data dan Analisis Deskriptif
Data yang terkumpul dari kuesioner disiapkan  dan  dianalisa  dengan  mengikuti  langkah- langkah berikut :
a. Data Entry, Missing Values, dan Outliers
b. Construct Validity
c. Internal Consistence (Equivalence) Reliability
d. Pada  menu  Options,  check  ‘Skewness’  dan ‘Kurtosis’.
e. Pengukuran Central Tendecy
f. Statistical Significance
g. Effect Size
h. Goodness of Fit Test
i. Squared Multiple Correlation (R2)

## 4.4 Analisa Structural Equation Modeling
SEM  merupakan  suatu  metode  analisis statistik  multivariat.  Menjalankan  olahan  data  SEM berbeda dengan  melakukan olahan  data regresi  atau analisis  jalur.  Olah  data  SEM  lebih  rumit,  karena SEM  dibangun  oleh  model  pengukuran  dan  model struktural.
Terdapat  tiga  teknik  dalam  Structural Equation  Modeling  (SEM),  yaitu Path  Analysis (PA), Partially  Latent  Structures  Regression (PLSR),  dan Latent  Structured  Regression (LSR). PA  menggunakan  single  value  variabel,  yaitu variabel  tanpa  indikator,  sementara  LSR  setiap variabelnya adalah variabel laten (memiliki indikator). PLSR merupakan gabungan PA dan LSR dimana  variabel  eksogen  bersifat  variabel  laten  dan variabel  endogennya  berupa  single  variabel. Setiap nama  yang dituliskan dalam  program  AMOS, harus sesuai dengan data yang ada pada lembar kerja SPSS yang  aktif.  Kemudian  setiap  indikator  dari  setiap variabel  laten  diberikan  penamaan  pada  variabel error (nama harus unik, tidak boleh sama).

## 5. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 5.1 Responden
Profil  responden  seperti  Jenis  Kelamin,  Usia, Asal Sekolah, akan dilampirkan pada tabel di bawah ini.  Frekuensi  atau  jumlah  data  dan  presentase sebagai berikut:
a. Responden  dengan  jenis  kelamin  Laki-laki mendominasi  proses  pengumpulan  data  untuk penelitian ini.  Terlihat  sebesar  56.80% responden  adalah  laki-laki,  dengan  43.20% adalah  perempuan.  Maka  responden  yang berpartisipasi, didominasi oleh remaja berjenis kelamin laki-laki
b. Target  responden  untuk  penelitian  ini  adalah usia  normal  anak  remaja  yang  bersekolah  dan sedang  menempuh  pendidikan  di  bangku SMK.  Normalnya  berkisar  15-18  tahun. Namun,  pada  data  yang  berhasil  didapatkan, ditemukan  bahwa  terdapat  responden  yang berusia  14  tahun  sejumlah  6  responden,  19 tahun  sejumlah  48  responden  dan  20  tahun sejumlah  3  responden  .  Responden  dengan umur  15,16,17,18  tahun  ditemukan  berjumlah 42  responden,  78  responden,  105  responden dan  paling  banyak  130  responden,  secara berurutan.
c. Responden  yang  berpartisipasi  berasal  dari berbagai  macam  sekolah  yang  ada  di  Provinsi
Jawa Timur. Sekolah yang berpatisipasi adalah Smk  Negeri  1  Surabaya,  Smk  Dian  Sidoarjo, Smk  Antartika  2  Sidoarjo,  terdiri  dari  3 Sekolah  Menengah  Kejurusan  (SMK),  total yang berpartisipasi sesuai target 3 sekolah

## 5.2 Skala Likert Responden
Untuk memperoleh data kuantitatif, digunakan skala  likert  yang  di  peroleh  dari  daftar  pertanyaan yang digolongkan kedalam lima tingkatan Sugiyono (2014). Berikut adalah contoh skala likert yang akan digunakan dalam penelitian:
Tabel 7. Pertanyaan skala likert
Variabel Butir Pengukuran Social Influence
(SI)
SI1
Orang yang mempengaruhi perilaku saya berpikir bahwa saya harus menggunakan Augmented Reality SI2 Orang  yang penting bagi saya (keluarga, teman) berpikir bahwa saya harus menggunakan Augmented Reality SI3 Para senior di sekolah menengah kejuruan saya telah membantu saya dalam penggunaan Augmented Reality SI4 Secara umum, SMK saya mendukung penggunaan Augmented Reality saya Perceived Enjoyment (PE) PE1 Augmented Reality membuat saya merasa baik PE2 Augmented Reality itu menarik PE3 Saya senang menggunakan Augmented Reality PE4 Menggunakan Augmented Reality itu menyenangkan Perceived Usefulness (PU) PU1 Saya menemukan Augmented Reality berguna dalam pembelajaran saya PU2 Menggunakan Augmented Reality memungkinkan saya untuk menyelesaikan kegiatan belajar lebih cepat PU3 Menggunakan Augmented Reality meningkatkan produktivitas belajar saya PU4 Jika saya menggunakan Augmented Reality maka saya meningkatkan peluang saya untuk mendapatkan nilai yang lebih baik Perceived Ease of Use (PEU ) PEU1 Interaksi saya dengan Augmented Reality jelas dan dapat dimengerti PEU2 Mudah bagi saya untuk menjadi terampil dalam menggunakan Augmented Reality
Tabel 7. Lanjutan PE U3 Saya menemukan Augmented Reality mudah digunakan
PE
U4 Menggunakan m-learning mudah bagi saya Behavioral Intention (BI) BI1 Jika Augmented Reality tersedia untuk saya di masa depan maka saya ingin menggunakannya BI2 Kapanpun saya memiliki kesempatan saya akan menggunakan Augmented Reality BI3 Jika memungkinkan maka saya berencana untuk menggunakan Augmented Reality di masa depan BI4 Saya ingin menggunakan Augmented Reality lagi di masa depan

## 5.3 Factor Analysis Iteraksi
Factor  analysis  untuk  digunakan  menguji validitas konstruk (melihat diskriminan dan konvergen) dari sembilan variabel laten pada model. Pada Tabel 8 Tabel 8. Hasil Factor Analysis Iteraksi
Indi kat or Variabel Laten
Perceived Ease of Use (PEU) Perceived Enjoyment (PE) Behavioral Intention (BI) Social Influen ce (SI) Perceived Usefulness (PU) PE3 .822 PE1 .812
PE4 .811
PE2 .809
PEU4 .889
PEU3 .884
PEU2 .842
PEU1 .765
BI3 .846
BI4 .837
BI2
.809
BI1
.767
SI2
.872
SI1 .869 SI3 .864 SI4 .845 PU4 .848 PU3 .808 PU2 .798
PU1 .754
Oleh  karenanya, Reliability  Test sebagai langkah berikutnya. Perkelompok indikator dianalisa menggunakan  koefisien  Cronbach  Alpha  untuk mengukur  sejauh  mana  tingkat  konsistensi  jawaban responden.  Nilai  minimal  untuk  mencapai  cronbach alpha yang dapat diterima, minimal 0.7 dengan nilai atas 0.9. Hasil analisa dan interpretasi (sesuai arahan George dan Mallery, 2004) bisa dilihat pada Tabel 9
Tabel  9.  Hasil  Reliability  Test  dengan  Koefisien Cronbach Alpha
Variabel Laten Indikator Alpha Interpretasi Social Influence SI1, SI2, SI3, SI4  .927 Sangat Bagus Perceived Enjoyment PE1, PE2, PE3, PE4 .959 Sangat Bagus Perceived Usefulness PU1, PU2, PU3, PU4 .932 Sangat Bagus Perceived Ease of Use PEU1,PEU2,PEU 3, PEU4 .938 Sangat Bagus Behavioral Intention BI1, BI2, BI3, BI4 .955 Sangat Bagus
Dari  hasil  berdasarkan  analisa  reliability  di atas,  bias  dilihat  bahwa  semua  variabel  laten memiliki  interpretasi  yang  sangat  baik,  dihasilkan melalui  Reliability  Test  dengan  koefisien  cronbach alpha,  yaitu  “Sangat  Bagus”.  Nilai  Alpha  tertinggi dimiliki  oleh  faktor  Perceived  Enjoyment,  sebesar 0.959,  dan  nilai  terendah  pada  0.927  dimiliki  oleh faktor Social Influence

## 5.4 Analisa Deskriptif
Tabel  11  ini  menjelaskan  hasil  analisa statistik  deskriptif  dari  variabel  laten  beserta indikator. Nilai skewness dan kurtosis, masih berada dalam  batas  nilai  3  untuk  skewness  (minimum  -3 dan maksimum 3) dan 7 untuk kurtosis (minimum -7 dan  maksimum  7).  Hal  ini  membenarkan  estimasi
menjadikan  maksimum  dalam  analisis  SEM  sesuai arahan Kline.
Tabel  10.  Hasil  Descriptive  Statistics  Standart Deviation
In d ika to r
Minimum  Maximum Av Std. Deviation Statistic Statistic Statistic Statistic SI1 1 5 3.25 .872 SI2 1 5 3.35 .888 SI3 1 5 3.07 .940 SI4 1 5 3.67 .947 Av.SI 1.00 5.00 3.33 0.91 PE1 1 5 3.27 .977 PE2 1 5 3.48 .995 PE3 1 5 3.36 .968 PE4 1 5 3.38 .973 AV.PE 1.00 5.00 3.37 0.98 PU1 1 5 3.84 .907 PU2 1 5 3.50 1.012 PU3 1 5 3.42 1.016 PU4 1 5 3.67 1.023 Av.PU 1.00 5.00 3.60 0.99 PEU1 1 5 3.52 .858 PEU2 1 5 3.66 .867 PEU3 1 5 3.80 .833 PEU4 1 5 3.74 .887 Av.PEU 1.00 5.00 3.68 0.86 BI1 1 5 3.62 .945 BI2 1 5 3.53 .921 BI3 1 5 3.46 .926 BI4 1 5 3.45 .961 Av.BI 1.00 5.00 3.51 0.94 Tabel  11.  Hasil  Descriptive  Statistics  Skewness dan Kurtosis Skewness Kurtosis Statistic Std. Error Statistic Std. Error -.370 .120 -.016 .240 -.374 .120 -.103 .240 -.325 .120 -.479 .240 -.685 .120 .372 .240
Tabel 11 Lanjutan -0.44 0.12 -0.06 0.24 -.179 .120 -.260 .240 -.491 .120 -.181 .240 -.331 .120 -.144 .240 -.353 .120 -.146 .240 -.179 .120 -.260 .240 -.491 .120 -.181 .240 -.331 .120 -.144 .240 -.353 .120 -.146 .240 -0.34 0.12 -0.18 0.24 -.892 .120 .823 .240 -.432 .120 -.300 .240 -.384 .120 -.365 .240 -.610 .120 -.059 .240 -0.58 0.12 0.02 0.24 -.517 .120 .280 .240 -.531 .120 .369 .240 -.899 .120 1.280 .240 -.847 .120 1.033 .240 -0.70 0.12 0.74 0.24 -.570 .120 .162 .240 -.471 .120 .136 .240 -.405 .120 -.033 .240 -.308 .120 -.260 .240 -0.44 0.12 0.00 0.24

## 5.5 Effect Size (ES)
Dilakukan  pengujian  effect  size  (ES)  dalam penelitian  ini.  Hasil  pengujian  ES  menunjukkan bahwa  tidak  ada  hipotesis  yang  memiliki  ES  small H2  (S).  Hipotesis  yang  memiliki  ES  Medium  (M) mendominasi  dengan  sejumlah  enam  hipotesis  (H1, H4,  H5,  H6).  Sedangkan  H3,  H5  merupakan  satu- satunya hipotesis yang memiliki ES Large (L). Hasil pengujian ES kemudian dirangkum pada Tabel 13

## Tabel 12. Uji Effect Size (ES)
Hipotesis Hubungan Variabel ƒ E.S H1 SI PU .355 M H2 SI BI .061 S H3 PE BI .477 L H4 PU BI .226 M H5 PEU PU .439 L H6 PEU BI .163 M
Apabila  goodness  of  fit-nya  memenuhi  syarat maka  bisa  dikatakan  model  yang  diusulkan  cocok dengan sampel data yang sudah dikumpulkan. Hasil pengujian Goodness of Fit  menunjukkan bahwa ada 8  kriteria  yang  mencapai  good  fit  (CMIN/DF, SRMR,  AGFI,  NFI,  IFI,  DAN  CFI,  dan  RMSEA) sedang pada nilai GFI masih bisa ditingkatkan (Lihat Tabel 13).

## Tabel 13. Uji Goodness of Fit Test
Kriteria Cycle Threshold Value Nilai Kriteria CMIN/DF <5 3,201 Good fit SRMR <0,05 0,075 Good fit GFI <0,90 0,883 Marginal fit AGFI >0,80 0,848 Good fit NFI >0,90 0,943 Good fit IFI >0,90 0,960 Good fit CFI >0,90 0,960 Good fit RMSEA <0,08 0,073 Good fit N=412 5.7 Squared Multiple Correlation (R2)
Dalam  pengujian  semua  nilai  R 2 berada  di atas ambang minimal 0,25 dengan tingkat determinasi 25% Tabel 14. Squared Multiple Correlation (R2) Variabel Laten Estimate Determinasi (%) Perceived Usefulness 0,409 41,9 Behavioral Intention 0,566 56,6
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  PU  dan  BI memiliki  hasil  nilai  signifikansi  “***”  ( p-  value < 0,001  dan  nilai  estimate  =  0,412,  dan  0,42).  Dari hasil  ini  dapat  diinterpretasikan  bahwa  Perceived Usefulness,  dan  behavioral  Intention  berpengaruh besar dalam penelitian ini.

## 6. KESIMPULAN
Perceived  Enjoyment  (PE)  memiliki  nilai tertinggi dan disusul oleh Perceived Usefulness (PU) sebagai  yang  kedua.  lima  faktor  penentu  tidak signifikan  atau  memiliki  nilai  kecil;  mereka  adalah Social Influence (SI) terhadap Perceived Behavioral Intention  (BI),  Perceived  Ease  to  Use  (PEU) terhadap  Perceived  Behavioral  Intention  (BI)  yang memiliki  nilai  kecil  0,163.  Dengan  demikian,  hasil yang  diketahui  dalam  penelitian  ini  adalah  bahwa
dalam  penerapan  Augmented  Reality  pada  Sekolah Menengah Kejuruan (SMK). Dengan demikian, hasil yang  ditemukan  dalam  penelitian  ini  adalah  bahwa dalam  penerapan  Augmented  Realiy  pada  Sekolah Menengah  Kejuruan  (SMK),  tidak  semua  faktor memiliki nilai signifikan.

## 7. SARAN
Dengan  demikian,  penelitian  selanjutnya  akan memiliki  nilai  positif  dan  juga  bisa  digunakan sebagai  referensi  untuk  penelitian  yang  sama  di masa mendatang. Disarankan bagi peneliti lain untuk memperbanyak  penelitian  ini  dengan  menggunakan sampel  dari  lembaga  pendidikan  formal  di  wilayah indonesia lainnya.

## PUSTAKA
A.Bandura, 1977, “Self-efficacy: Toward a Unifying Theory of Behavioral Change,” Psychological  Review ,  vol.  84,  no.  2,  pp. 191–215.
A.M.  Al ‐ rahmi,  W.  M.  Al ‐ rahmi,  U.  Alturki,  A. Aldraiweesh,  S.  Almutairy,  and  A.  S. Al ‐ adwan, Jul. 2021, “Exploring the factors affecting mobile learning for sustainability in higher education,” Sustainability (Switzerland) , vol. 13, no. 14, doi: 10.3390/su13147893.
Buabeng-Andoh,  C.  (2021).  Exploring  University students’ intention to use mobile learning:  A Research  model  approach. Education  and information technologies , 26 (1), 241-256.
D.George  and  P.  Mallery,  2003, SPSS  for  windows step  by  step:  A  simple  guide and  reference. 11.0 update. . Boston: Allyn and Bacon. D.Mutambara and A. Bayaga, Jan. 2021, “Determinants of mobile learning acceptance for  STEM  education  in  rural  areas,” Computers  and  Education ,  vol.  160,  doi:
10.1016/j.compedu.2020.104010.
Dian  Syafitri  Chani  Saputri,  April    2017” Penggunaan  Augmented  Reality    Untuk Meningkatkan  Penguasaan  Kosa  Kata  dan Hasil  Belajar”,  Program  Studi    Teknik Informatika,    STMIK  Bumigora  Mataram, JUTISI  Vol. 6, No. 1,  1311 – 1448
E.  Pramana,  2018,“Determinants  of  the  adoption  of mobile  learning  systems  among  university students in Indonesia,” Journal of Information Technology Education: Research ,  vol.  17,  pp.  365–398,    doi: 10.28945/4119.
F. D. Davis, 1989, “Perceived Usefulness, Perceived Ease Of Use, And User Accep,” Management Information Systems Quarterly , vol. 13, no. 3,
pp. 319–340.
G. C. Moore and I. Benbasat, 1991,“Development  of  an  Instrument  to
Measure  the  Perceptions  of  Adopting  an Information Technology Innovation,”
Information  systems  research ,  vol.  2,  no.  3, pp. 192–222.
Glenn  D.  Israel.,  1992,  University  Of  Florida,  Fact
Sheet PEOD-6.
I.  Ajzen,  1991,  “The  Theory  of  Planned Behavior,” Organizational  behavior  and human decision processes , vol. 50, no. 2, pp. 179–211.
Ilmawan  Mustaqim,  S.Pd.T.,  M.T.  ,  Nanang
Kurniawan, 2017, “STUDENT’S PERCEPTION  ON  MOBILE  LEARNING: THE INFLUENCING FACTORS,” PENGEMBANGAN MEDIA PEMBELAJARAN BERBASIS AUGMENTED
REALITY,    Jurusan  Pendidikan  Teknik Elektro FT UNY,  Jurusan Pendidikan Teknik Elektro FT UNY , Jurnal Edukasi Elektro, Vol. 1, No. 1, Mei  e-ISSN : 2548-8260.
Julio  Cabero-Almenara,  Jose  María  Fernandez- Batanero,
Julio Barroso-Osuna,” 2019,Adoption Of Augmented Reality Technology By University Students”, Department  of  Teaching  and  Educational Organization,  University  of  Seville,  Seville, Spain
Khaled  M.S.Faqiha,  Mohammed-Issa  Riad  Mousa Jaradat,  Department  of  Information  Systems, 2021,  Faculty  of  Prince  Hussein  Bin Abdullah  for Information  Technology,  Al al- Bayt  University,  Mafraq  25113,  Jordan bDepartment of Information Systems, Faculty of  Prince  Hussein  Bin  Abdullah  for
Information Technology, Al al-Bayt University, Mafraq 25113, Jordan,
Integrating  TTF  and  UTAUT2  theories  to investigate the adoption of augmented reality technology  in  education:  Perspective  from  a developing  country,  Article  in  Technology in Society.
L. T. Khrais, C. Services, S. Arabia, M. Abdullah, C. Services, and S. Arabia, 2021, “Investigating of  Mobile  Learning  Technology  Acceptance in  Companies,” İlköğretim  Online ,  vol.  20,
no. 3, pp.
233–244,doi:
10.17051/ilkonline.2021.03.155.
Lisana  Lisana,  Marcellinus  Ferdinand  Suciadi, 2021,University  of  Surabaya,  Surabaya, Indonesia,iJIM  ‒  Vol.  15,  No.  17  “The Acceptance  of  Mobile  Learning:  A  Case Study  of  3D  Simulation  Android  App  for Learning Physics”.
M. N. Masrek and I. Samadi, 2017 “Determinants of mobile learning adoption in higher education setting,” Asian Journal of Scientific Research ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  60–69,  2017, doi: 10.3923/ajsr..60.69.
Muhammad  Alkaff,  Muti’a  Maulida,  Arina  Ihda Rahmah Syarifah, 2021 Evaluasi Penerimaan Sistem  Perencanaan  dan  Penilaian  Anak Didik Menggunakan Technology Acceptance
Model,  Program  Studi  Teknologi  Informasi, Universitas Lambung Mangkurat, Banjarmasin,  Indonesia:  Jurnal  Ilmu  Sistem Informasi, Vol. 12, No. 1 | Mutia Arda , Dewi Andriany, 2019,FEB Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara, “ANALISIS FAKTOR STIMULI PEMASARAN DALAM KEPUTUSAN PEMBELIAN ONLINE PRODUK
FASHION  PADA  GENERASI  Z”,  ISSN 1412-5609 (Print) Jurnal INTEKNA, Volume 19,  No.  2,:  69  -  133  ISSN  2443-1060 (Online).
Q.  N.  Naveed,  M.  M.  Alam,  and  N.  Tairan,  2020, “Structural  equation  modeling  for  mobile learning  acceptance  by  university  students: An empirical study,” Sustainability (Switzerland) , vol. 12,  no.  20, pp. 1–20,  doi: 10.3390/su12208618.
rex  B.  Kline,  2016, Principles  and  Practice  of Structural Equation Modeling .
Ronald  T.  Azuma,  1997,  “A  Survey  of  Augmented Reality,” Hughes  Research  Laboratories 3011  Malibu  Canyon  Road,  MS  RL96 Malibu, CA 90265 , In Presence: Teleoperators and Virtual Environments 6, 4,
355-385.
Shiddiq  Sugiono,  2021,  “Tantangan  dan  Peluang
Pemanfaatan Augmented Reality di Perangkat Mobile dalam Komunikasi
Pemasaran  Humas  Pusat  Penelitian  Ilmu Pengetahuan  dan  Teknologi  –  Badan  Riset dan  Inovasi  Nasiona,  Volume  10  Nomor  1 DOI: 10.31504/komunika.v9i1.3715.
Shukla,  S.  (2021).  M-learning  adoption  of management students’: A case of
India. Education and Information Technologies , 26 (1), 279-310.
Taupik Hidayat, Nurjayadi, 2015.” Aplikasi  Mobile
Android untuk Pemasaran Perumahan Menggunakan Metode Markerless
Augmented  Reality  pada  PT.  Alifa  Citra Mulia,  Jurusan  Teknik  Informatika  STMIK Amik  Riau,  SATIN  -  Sains  dan  Teknologi Informasi, Vol. 1, No. 1.
Venkatesh,  V.,  Morris,  M.  G.,  Davis,  G.  B.,  & Davis,  F.  D.  (2003).  User  acceptance  of information  technology:  Toward  a  unified view. MIS quarterly , 425-478.
W.  L.  (William  L.  Neuman,  2014, Social  research methods :  qualitative  and  quantitative approaches .
Y.  S.  Wang,  M.  C.  Wu,  and  H.  Y.  Wang,.  2009, “Investigating  the  determinants  and  age  and gender  differences  in  the  acceptance  of mobile  learning,” British Journal of
Educational  Technology ,  vol.  40,  no.  1,  pp. 92–118, doi: 10.1111/j.1467-
8535.2007.00809.x.
Yolinda  Suciliyana  ,  La  Ode  Abdul  Rahman, 2020,“Augmented  Reality  Sebagai  Media Pendidikan  Kesehatan  Untuk  Anak  Usia
Sekolah,  Keperawatan  Komunitas,  Fakultas Ilmu  Keperawatan  Universitas  Indonesia Departemen Dasar Keperawatan dan Keperawatan Dasar, Fakultas Ilmu Keperawatan Universitas Indonesia, JURNAL  SURYA  MUDA,  2(1),  p-ISSN
2656-5811 e-ISSN 2656-825x.