INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 2 Tahun 2024 Page 2246-2257 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Analisis Faktor Yang Memengaruhi Minat Dan Perilaku Penggunaan Learning Management System Dengan Model UTAUT
Fariza Nanda Sabila 1 ✉ , Tri Lathif Mardi Suryanto 2 , Anita Wulansari 3

## Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer,
Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur
Email : 18082010009@student.upnjatim.ac.id 1 ✉
Abstrak
Penggunaan teknologi informasi dan perkembangannya dalam dunia pendidikan membantu dalam meningkatkan  kualitas  pendidikan .  Pendidikan  yang  berkualitas  dapat  tercipta  jika  proses  belajar mengajar  dilakukan  dengan  sebaik  mungkin.  Salah  satunya  dengan  cara  menerapkan  teknologi informasi dalam proses pembelajaran. Learning Management System (LMS) merupakan salah satu bentuk  implemetasi  dari  perkembangan  teknologi  informasi.  Namun  pada  implementasinya,  LMS kurang mendapatkan popularitas yang cukup. Kurangnya minat pengguna dalam menggunakan LMS membuat sistem tersebut tidak digunakan secara maksimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tentang faktor-faktor apa saja yang memengaruhi minat serta perilaku siswa terhadap penggunaan LMS dengan menggunakan model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology  (UTAUT). Hasil  responden  dalam  penelitian  ini  sejumlah  354  siswa  yang  terdiri  dari  kelas  X,  XI,  dan  XII. Berdasarkan  hasil  analisis  diperoleh  bahwa Performance  Expectancy,  Effort  Expectancy,  Social Influence berpengaruh signifikan terhadap Behavioral Intentions. Selain itu Behavioral Intentions juga memperoleh  hasil  yang  signifikan  terhadap Use  Behavior.  Sedangkan  Facilitating  Conditions  tidak memiliki korelasi yang signifikan terhadap Use Behavior.
Kata Kunci: Analisis Faktor Yang Memengaruhi Minat Dan Perilaku Penggunaan Learning Management System Dengan Model UTAUT

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  menuntut  sektor  pendidikan  untuk  melakukan berbagai perubahan maupun inovasi dan adaptasi demi kelancaran proses kegiatan belajar mengajar yang lebih efektif dan efisien[1]. Learning Management System (LMS) merupakan bentuk implementasi dari perkembangan teknologi informasi yang saat ini sedang popular digunakan pada sektor pendidikan. LMS adalah sebuah perangkat lunak atau software yang memiliki fitur untuk mengatur dan memberikan konten dalam materi pembelajaran serta sebagai manajemen pembelajaran dan media interaksi antara guru dan siswa [2]. Salah satu LMS  yang  banyak  digunakan  adalah  LMS  berbasis  Moodle.  Moodle  ( Modular  Object- Oriented Dynamic Learning Environment) adalah salah satu platform yang dapat menunjang pengembangan bahan ajar digital. Moodle merupakan platform pembelajaran open source untuk  menciptakan  lingkungan  belajar  yang  dipersonalisasi.  Moodle  dapat  berhasil digunakan baik dalam sistem pendidikan, dan di lembaga swasta atau publik [3].  Moodle dirancang untuk menyediakan ruang kelas digital bagi siswa untuk mengakses materi atau segala hal yang berhubungan dengan pembelajaran [4].
Namun  pada  implementasinya,  LMS  sebagai  pendekatan  baru  dalam  kegiatan pembelajaran masih  belum mendapatkan  popularitas yang cukup  sehingga  tidak semua guru dan siswa secara aktif menggunakan LMS sebagai penunjang proses pembelajaran. Dengan  adanya  permasalahan  tersebut,  dibutuhkan  analisa  terkait  faktor  apa  saja  yang

## Abstract
The use of information technology and its developments in the world of education helps to improve the quality of education. Quality education can be created if the teaching and learning process is carried out as well as possible. One way is by applying information technology in the learning process. Learning Management  System  (LMS)  is  a  form  of  implementation  of  information  technology  developments. However, in its implementation, LMS does not gain enough popularity. The lack of user interest in using the LMS means that the system is not used optimally. This research aims to find out what factors influence students' interest and behavior towards using LMS using the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) model. The results of the respondents in this study were 354 students consisting of classes X, XI and XII. Based on the results of the analysis, it was found that Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence had a significant effect on Behavioral Intentions. Apart from that, Behavioral Intentions also obtained significant results on Use Behavior. Meanwhile, Facilitating Conditions do not have a significant correlation with Use Behavior.
Keywords: Analysis of factors that influence interest and behavior in using the Learning Management System using the UTAUT model
dapat memengaruhi perilaku serta minat pengguna LMS. Dimana pada penelitian ini akan berfokus pada pengguna dari perspektif siswa.
Penelitian  ini  menggunakan  model Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of Technology (UTAUT). Model UTAUT merupakan teori yang dikembangkan oleh Vankatesh, et.al. pada tahun 2003 yang digunakan untuk mengidentifikasi peran niat sebagai kriteria kunci dalam suatu penelitian terhadap penerimaan pengguna teknologi [2].
Telah  banyak  dilakukan  penelitian  menggunakan  model  UTAUT  untuk  mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi niat dan penggunaan suatu sistem teknologi. Diantaranya adalah  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [5]  menunjukkan  bahwa  minat  dan  perilaku pengguna dalam mengadopsi suatu teknologi dipengaruhi oleh Performance Expectancy, Effort Expectancy, Facilitating Conditions, dan Behavioral Intention. Penelitian lain oleh [6] menunjukkan bahwa variabel social influence memberikan pengaruh paling kuat terhadap Behavioral  Intention.  Adapun  penelitian  oleh  [7]    menunjukkan  bahwa  Performance Expectancy dan Social Influence mempunyai pengaruh terhadap minat pengguna fitur video conference, sedangkan variabel Facilitating Conditions dan Behavioral Intention mempunyai pengaruh terhadap perilaku penggunaan fitur video conference.
Penggunaan metode Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) dalam  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  apa  saja  faktor-faktor  yang  dapat memengaruhi perilaku serta minat penggunaan LMS berbasis moodle di SMAN 3 Sidoarjo. Diharapkan penelitian ini dapat digunakan sebagai referensi untuk pihak sekolah dan para peneliti lainnya tentang faktor-faktor yang perlu diperhatikan untuk meningkatkan minat siswa dalam penggunaan LMS.

## METODE PENELITIAN

## 1.1. Identifikasi Masalah
Penelitian ini berfokus pada permasalahan yang telah diuraikan sebelumnya bahwa tidak  semua  guru  dan  siswa  secara  aktif  menggunakan  LMS  sebagai  sarana  penunjang proses pembelajaran. Dengan adanya  permasalahan tersebut, mendorong peneliti untuk meneliti berbagai faktor yang dapat memengaruhi perilaku serta minat pengguna terhadap penggunaan LMS. Peran niat pengguna untuk menerima teknologi menjadi pengaruh besar dalam penentuan penerimaan dan penggunaan suatu teknologi.

## 1.2. Penentuan Model Konseptual
Penentuan  model  konseptual  didasarkan  pada  data  sekunder  yang  didapat  ketika melakukan studi literatur. Model konseptual yang digunakan dalam penelitian ini diadaptasi
dari penelitian yang dilakukan oleh [5] dalam menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi penggunaan e-learning di negara berkembang menggunakan model UTAUT.
Gambar 1. Model Konseptual Penelitian Berdasarkan gambar diatas, maka hipotesis yang dibuat adalah:
H1 : Perfomance Expectancy berpengaruh signifikan terhadap Behavioral Intention
H2 : Effort Expectancy berpengaruh signifikan terhadap Behavioral Intention
H3 : Social Influence berpengaruh siginifikan terhadap Behavioral Intention
H4 : Facilitating Conditions berpengaruh signifikan terhadap Use Behavior
H5 : Behavioral Intention berpengaruh signifikan terhadap Use Behavior

## 1.3. Definisi Operasional
Berikut adalah variabel yang digunakan pada model UTAUT dalam penelitian ini :
No  Variabel Definisi 1. Performance Expectancy  untuk  mengetahui  apakah  sistem  dapat  membantu  pengguna
untuk  mendapatkan  kinerja  yang  lebih  optimal  dalam pekerjaannya. 2. Effort Expectancy untuk  mengetahui  tingkat  kemudahan  pengguna  saat menggunakan sistem. 3. Social Influence untuk mengukur seberapa besar pengaruh sosial dan lingkungan bagi pengguna untuk menggunakan sistem. 4. Facilitating Conditions untuk mengetahui apakah pengguna memiliki fasilitas internal dan eksternal untuk menggunakan sistem. 5. Behavior Intention untuk mengetahui seberapa besar peran niat dari pengguna untuk menggunakan sistem. 6. Use Behavior untuk mengetahui seberapa intens pengguna dalam menggunakan

## 1.4. Penentuan Populasi dan Sampel
Populasi  adalah  sekelompok  individu  yang  mempunyai  karakteristik  yang  sama. Populasi  penelitian  ini  adalah  seluruh  siswa  SMAN  3  Sidoarjo  sebanyak  1.286  siswa. Sedangkan  sampel  merupakan  bagian  dari  jumlah  dan  karakteristik  yang  dimiliki  oleh sebuah  populasi  [8].  Untuk  menentukan  jumlah  minimal  sampel  pada  penelitian  ini menggunakan rumus Slovin  dengan  skor  error  5%. Rumus ini biasanya digunakan untuk penelitian pada suatu objek tertentu dengan jumlah populasi tersebut [9]. Menurut hasil perhitungan diperoleh 305 sampel analisis.

## 1.5. Pengolahan dan Analisis Data
Analisis  data  dilakukan  menggunakan  teknik  SEM  berbasis  varian  yaitu  SEM-PLS. Terdapat  alasan  dalam  pemilihan  teknik  tersebut  yaitu  karena  dapat  digunakan  untuk menguji  hubungan  prediktif  antar  konstruk  dengan  melihat  apakah  ada  pengaruh  antar konstruk tersebut [10]. Software yang digunakan untuk menganalisis data adalah SmartPLS 3.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Demografi Responden
Data demografi responden yang disajikan pada penelitian ini adalah jenis kelamin, usia, tingkatan  kelas,  dan  jurusan  siswa.  Terdapat  sebanyak  354  siswa  yang  telah  mengisi kuesioner penelitian ini.
Table 1. Demografi Responden Variabel Deskripsi Frekuensi Persentase Jenis Kelamin Perempuan 219 61,9% Laki-Laki 135 38,1% Usia 14 11 3,1% 15 68 19,2% 16 128 36,2% ≥ 17 147 41,5% Kelas X 147 41,5% XI 109 30,8% XII 98 27,7% Jurusan IPA 142 46,7% IPS 131 43,1%
Bahasa
10,2%

## B. Hasil Perhitungan Analisis Inferensial
a. Convergent Validity
Validitas  Konvergen  dapat  dilihat  melalui  nilai  beban  luar  dari  setiap  indikator.  Nilai beban luar (outer loading) yang diperoleh seharusnya > 0,5, tetapi jika nilai beban luar< 0,5, maka perlu dipertimbangkan untuk dihilangkan atau dieliminasi. Dan nilai AVE yang dihasilkan tiap variabel telah memenuhi persyaratan atau parameter uji validitas yaitu lebih  dari  0,5.  Maka,  dapat  disimpulkan  bahwa  intrumen  kuesioner  yang  digunakan dapat dianggap valid.
Table 2. Hasil Uji Convergent Validity Variabel Indikator Loading Factor AVE Performance Expectancy PE1 0,887 0,743 PE2 0,863 PE3 0,895 PE4 0,799 Effort Expectancy EE1 0,811 0,677 EE2 0,811 EE3 0,867 EE4 0,800 Social Influence SI1 0,526 0,539 SI2 0,868 SI3 0,807 SI4 0,688 Facilitating Conditions FC1 0,665 0,585 FC2 0,785 FC3 0,835 FC4 0,764 Behavioral Intentions BI1 0,861 0,789 BI2 0,908 BI3 0,898 BI4 0.885 Use Behavior UB1 0,826 0,690
UB2 0,898
0,808 UB4 0,789

## b. Discriminant Validity
Pengujian discriminant  validity    dilakukan  dengan  cara  melihat  hubungan  pada  tiap variabel  dengan  item  lebih  besar  jika  dibandingkan  dengan  nilai  hubungan  dengan konstruk  lainnya.  Hasil  tersebut  mengindikasikan  jika  alat  ukur  penelitian  ini  telah memenuhi syarat discriminant validity yang baik.
Table 3. Hasil Uji Discriminant Validity Berdasarkan Nilai Cross Loading BI EE FC PE SI UB BI1 0.861 0.612 0.569 0.609 0.577 0.629 BI2 0.908 0.674 0.544 0.639 0.613 0.699 BI3 0.898 0.655 0.553 0.594 0.568 0.671 BI4 0.885 0.654 0.590 0.645 0.640 0.704 EE1 0.541 0.811 0.584 0.593 0.436 0.487 EE2 0.541 0.811 0.588 0.499 0.422 0.457 EE3 0.667 0.867 0.583 0.725 0.610 0.625 EE4 0.638 0.800 0.486 0.635 0.619 0.615 FC2 0.480 0.584 0.777 0.449 0.381 0.414 FC3 0.564 0.564 0.859 0.578 0.529 0.498 FC4 0.483 0.488 0.776 0.495 0.460 0.392 PE1 0.624 0.674 0.594 0.887 0.518 0.579 PE2 0.613 0.694 0.560 0.863 0.545 0.573 PE3 0.651 0.655 0.562 0.895 0.598 0.611 PE4 0.516 0.566 0.459 0.799 0.491 0.526 SI2 0.595 0.545 0.415 0.498 0.874 0.618 SI3 0.521 0.476 0.384 0.427 0.828 0.547 SI4 0.502 0.527 0.586 0.585 0.692 0.444 UB1 0.569 0.529 0.440 0.526 0.579 0.826 UB2 0.684 0.602 0.476 0.598 0.569 0.897 UB3 0.622 0.592 0.505 0.599 0.536 0.808 UB4 0.649 0.503 0.386 0.484 0.559 0.789
Table 4. Hasil Uji Dicriminant Validity Berdasarkan Nilai Akar AVE (Fornell-Larcker Criterion)
BI EE FC PE SI UB BI 0.888 EE 0.731 0.823 FC 0.625 0.677 0.765 PE 0.701 0.753 0.636 0.862 SI 0.664 0.644 0.564 0.628 0.734 UB 0.762 0.671 0.524 0.665 0.676 0.831

## c. Reliability
Uji reliabilitas dilakukan untuk mengetahui sejauh mana hasil pengukuran tetap konsisten apabila dilakukan pengukuran sebanyak dua kali atau lebih. Parameter reliabel dari uji reliabilitas adalah apabila nilai Cronbach’s Alpha ≥ 0,7 atau nilai composite reliablity > 0,7 [11].
Table 5. Hasil Uji Composite Reliability Variabel Cronbach’s Alpha Composite Reliability Performance Expectancy (PE) 0,884 0,920 Effort Expectancy (EE) 0,841 0,893 Social Influence (SI) 0,711 0,819 Facilitating Conditions (FC) 0,770 0,849 Behavioral Intentions (BI) 0,911 0,937 Use Behavior (UB) 0,850 0,899

## c. R-Square
Nilai R-Square  atau  koefisien  determinasi  dilihat  untuk  menunjukkan  ukuran  varian (pengaruh) dari variabel dependen  yang disebabkan oleh semua variabel independen yang terhubung.
Table 6. Hasil R-Square Variabel R-Square R-Square Adjusted Behavioral Intentions 0,631 0,628 Use Behavior 0,587 0,584

## d. F-Square
Nilai Effect  Size  (F-Square)  digunakan  untuk  mengetahui  besarnya  proporsi  atau pengaruh variabel dependen tertentu terhadap variabel independen.
Table 7. Hasil Nilai F-Square Variabel F-Square Keterangan Performance Expectancy (PE) 0,071 Pengaruh Kecil Effort Expectancy (EE) 0,136 Pengaruh Sedang Social Influence (SI) 0,102 Pengaruh Sedang Facilitating Conditions (FC) 0,009 Pengaruh Kecil Behavioral Intentions (BI) 0,746 Pengaruh Besar Use Behavior (UB) - -

## d. Uji Hipotesis
Uji hipotesis dilakukan melalui proses booststrapping menggunakan software SmartPLS 3.  Pada  tahap  ini  dilakukan  uji  signifikan  antar  konstruk  dalam  model  struktural  yang digunakan dalam penelitian untuk uji hipotesis.
Table 8. Hasil Uji Path Coefficient Hipotesis Original Sample (O) T-Statistic P-Values Keterangan PE -> BI 0.259 3.478 0.001 Signifikan EE -> BI 0.364 5.397 0.000 Signifikan SI -> BI 0.267 4.420 0.000 Signifikan FC -> UB 0.078 1.806 0.071 Tidak Signifikan BI -> UB 0.713 18.967 0.000 Signifikan

## PEMBAHASAN
H-1  diterima dengan hasil perhitungan uji hipotesis menunjukkan  bahwa  pengaruh variabel Performance  Expectancy  terhadap  Behavioral  Intentions  memiliki  nilai  t-statistic positif 3.478 dimana lebih besar dari 1.96 dan memiliki nilai p-values 0,001 dimana lebih kecil
dari 0,05. Dengan demikian dapat diartikan bahwa terdapat pengaruh positif dan signifikan antara  variabel Performance  Expectancy  terhadap  Behavioral  Intentions.  Hasil  ini  sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [5]  yang  menyatakan  bahwa  semakin  banyak responden  yang  yakin  terhadap  kemampuan  aplikasi  untuk  menambah  pengetahuan responden makan akan semakin tinggi pula niat individu untuk mengadopsi.
H-2 diterima dengan hasil perhitungan uji hipotesis menunjukkan bahwa pengaruh variabel Effort  Expectancy  terhadap  Behavioral  Intentions  memiliki  nilai  t-statistic  5.397 dimana lebih besar dari 1.96 dan memiliki nilai p-values 0.000 dimana lebih kecil dari 0.05. Dengan  demikian  semakin  mudah  siswa-siswi  dalam  menggunakan  LMS,  maka  semakin besar pula keinginan siswa-siswi untuk menggunakan sistem tersebut secara berkelanjutan. Hasil penelitian ini konsisten dengan hasil penelitian terdahulu yang dilakukan oleh [2] yang menunjukkan  bahwa  kemudahan  dalam  menggunakan  suatu  layanan Learning Management System merupakan hal yang penting sehingga berdampak bagi siswa karena dapat menimbulkan minat dalam penggunaan aplikasi tersebut dan dapat membantu untuk fasilitas pembelajaran.
H-3 diterima dengan hasil perhitungan uji hipotesis menunjukkan bahwa pengaruh variabel Social Infuence terhadap Behavioral Intentions memiliki nilai t-statistic positif 4.420 dimana lebih besar dari 1.96 dan memiliki nilai p-values 0.000 dimana lebih kecil dari 0.05. Pengaruh dari beberapa individu antar siswa di SMA Negeri 3 Sidoarjo dapat meningkatkan minat  dalam  penggunaan  LMS  berbasis  Moodle  secara  berkelanjutan.  Terdapat  hasil penelitian terdahulu yang sejalan dengan penelitian ini yaitu penelitian yang dilakukan oleh [12].  Penelitian  tersebut  mengatakan  bahwa Social  Influence  berpengaruh  kuat  dan berkontribusi  positif  dalam  menentukan  niat  perilaku  mahasiswa  pascasarjana  untuk menggunakan LMS.
H-4  ditolak  dengan  hasil  perhitungan  uji  hipotesis  menunjukkan  bahwa  pengaruh variabel Facilitating Conditions terhadap Use Behavior memiliki nilai t-statistic 1.806 dimana lebih kecil dari 1.96 dan memiliki nilai p-values 0.071 dimana lebih besar dari 0.05. Sehingga H4 ditolak dengan penjelasan Facilitating Conditions tidak memiliki pengaruh positif dan tidak signifikan terhadap Use Behavior dalam penggunaan Learning Management System berbasis Moodle di SMA Negeri 3 Sidoarjo. Penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan  oleh  [13]  dimana  pada  penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa Facilitating Conditions tidak memiliki korelasi yang signifikan terhadap Use Behavior. Hal ini mungkin disebabkan oleh perbedaan lingkungan dimana penelitian dilakukan.
H-5  diterima  dengan  hasil  perhitungan  hipotesis  menunjukkan  bahwa  pengaruh variabel Behavioral Intentions terhadap Use Behavior memiliki nilai t-statistic positif 18.967
dimana lebih besar dari 1.96 dan memiliki nilai p-values 0.000 dimana lebih kecil dari 0.05. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa semakin tinggi minat siswa dalam penggunaan Learning Management System berbasis Moodle maka tingkat frekuensi dalam penggunaan LMS juga akan meningkat. Hasil hipotesis ini sejalan dengan penelitian [14] yang menyatakan bahwa Behavioral Intention berpengaruh positif dan signifikan terhadap Use Behavior.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, maka diperoleh  kesimpulan yaitu variabel Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence  berpengaruh  positif dan signifikan terhadap Behavioral Intentions dan Behavioral Intentions berpengaruh positif dan signifikan terhadap Use Behavior dalam memengaruhi minat dan perilaku siswa SMAN 3  Sidoarjo  terhadap  penggunaan  LMS.  Sedangkan  pada  variabel Facilitating  Conditions tidak berpengaruh positif dan signfikan terhadap Use Behavior dalam memengaruhi minat dan perilaku siswa SMAN 3 Sidoarjo terhadap penggunaan LMS. Hal ini mungkin disebabkan oleh  perbedaan  lingkungan  dimana  penelitian  dilakukan.  Pada  penelitian  selanjutnya peneliti  menyarankan  menggunakan  responden  lain,  misalnya  guru.  Hal  ini  untuk memperoleh  pemahaman  yang  lebih  baik  mengenai  persepsi  para  guru  terhadap penggunaan LMS.

## DAFTAR PUSTAKA
A.  Lattu,  Sihabuddin,  and  W.  Jatmika,  “a  Analisis  Kepuasan  Pengguna  Terhadap  Penggunaan  E - Learning Dengan Metode Tam Dan Eucs,” J. Ris. Sist. Inf. dan Teknol. Inf., vol. 4, no. 1, pp. 39 – 50, 2022, doi: 10.52005/jursistekni.v4i1.115.
M.  A.  Abidah, T.  L. M. Suryanto,  and D.  Ridwandono, “Analisis  Faktor  yang  Memengaruhi  Minat Penggunaan Learning Management System dengan Model UTAUT,” Expert J. Manaj. Sist. Inf. dan Teknol., vol. 12, no. 2, p. 133, 2022, doi: 10.36448/expert.v12i2.2795.
A. Purwanto and E. Risdi anto, “Analisis Kebutuhan Pengembangan Bahan Ajar Digital Matakuliah Geofisika Berbasis Platform Lms Moodle Untuk Menunjang Implementasi Kurikulum Mbkm,” J. Kumparan Fis., vol. 5, no. 1, pp. 7 – 14, 2022, doi: 10.33369/jkf.5.1.7-14.
I. Purwandani and N. O. S yamsiah, “Analisis Kualitas Website Menggunakan Metode Webqual 4 . 0 Studi  Kasus :  MyBest  E-learning  System  UBSI  .  Website  Quality  Measurement  Based  on Webqual 4 . 0 Method . A Research on MyBest E-learning System UBSI ., ” vol. 09, no. 3, pp.
300 – 306, 2021, doi: 10.26418/justin.v9i3.47129.
A. M. M. Muneer, “Using the UTAUT model to understand students ’ usage of e -learning systems in developing  countries,” Educ.  Inf.  Technol.,  pp.  7205 – 7224,  2021,  doi:  10.1007/s10639-021- 10573-5.
P.  T.  Aji,  M.  Zakarijah,  an d  S.  Soenarto,  “Faktor -Faktor  yang  Mempengaruhi  Penerimaan  dan Penggunaan E- Learning: Studi Kasus Pembelajaran Jarak Jauh di SMK Ma’arif 1 Yogyakarta,” Elinvo  (Electronics,  Informatics,  Vocat.  Educ.,  vol.  5,  no.  2,  pp.  190 – 198,  2021,  doi: 10.21831/elinvo.v5i2.40699.
N. M. Hidayat, M. Nasrullah, and N. P. Istyanto, “Analisis Unified Theory Of Acceptance And Use Of Technology ( UTAUT ) Terhadap Penerimaan Adopsi Teknologi E-Learning Pada Fitur Video Conference  Di  Kalangan  Mahasiswa  Kampus  Baru  (  Studi  Kasus :  ITTelkom  Surabaya  ), ” J. Technol. Informatics, vol. 4, no. 1, pp. 18 – 25, 2022, doi: 10.37802/joti.v4i1.258.
Y. Nurdiansyah, E. P. A. W, and D. A. R. W, “Analisis Faktor Kepuasan Pengguna Layanan Website SKCK Online Menggunakan Metode End User Computing Satisfaction ( EUCS ) ( Studi Kasus : Banyuwangi ), ” Informatics J., vol. 5, no. 2, pp. 72 – 76, 2020.
I.  S.  Amalia,  T.  L.  M.  Suryanto,  and  A.  Wulansari,  “Analisis  Faktor  Penerimaan  Aplikasi  iPusnas Menggunakan Unified Theory of Acceptance and Use of Technolog y (UTAUT),” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 9, no. 1, pp. 45 – 54, 2023, doi: 10.25077/teknosi.v9i1.2023.45-54.
M. Ernawati, E. H. Hermaliani, and D. N. Sulistyowati, “Penerapan DeLone and McLean Model untuk Mengukur Kesuksesan Aplikasi Akademik Mahasiswa Berbasis Mobile,” J. IKRA-ITH Inform., vol. 5, no. 18, pp. 58 – 67, 2020.
W. Abdillah, Metode Penelitian Terpadu Sistem Informasi. 2018.
K.  Samaila,  M.  N.  Khambari,  J.  A.  Kumar,  M.  Masood,  K.  Samaila,  and  M.  N.  Khambari,  “Factors influencing  postgraduate  students  ’  intention  to  use  learning  management  system  Factors influencing postgraduate students ’ intention to use learning management system,” vol. 9, no. 2, pp. 151 – 176, 2022.
I.  G.  N.  Sedana  and  S.  W.  Wijaya,  “Penerapan  Model  Utaut  Untuk  Memahami  Penerimaan  Dan Penggunaan  Learning  Management  System  Studi  Kasus:  Experential  E-Learning  of  Sanata Dharma University,” J. Sist. Inf., vol. 5, no. 2, p. 114, 2012, doi: 10.21609/jsi.v5i2.271.
R.  K.  Fadhilah,  A.  A.  Rumanti,  and  N.  Athari,  “Analisis  Student  Acceptance  Dalam  Implementasi Learning Management System Pada Fakultas Rekayasa Industri Universitas Telkom Bandung,” vol. 8, no. 2, pp. 2115 – 2123, 2021.