INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 6 Tahun 2023 Page 4057-4067 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Minat Mahasiswa Berkuliah Secara Daring (Studi Kasus Pada Institut Teknologi dan Bisnis Visi Nusantara)
Zaid 1 ✉ , Ike Daniati 2 , Syahilla Audia Sumantri 3
Bisnis Digital Institut Teknologi dan Bisnis Visi Nusantara Email: zaidrusdianto@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Dunia  pendidikan  telah  menyaksikan  perubahan  dramatis  dalam  proses  belajar  mengajar  dalam beberapa dekade terakhir karena munculnya internet dan meluasnya penggunaan teknologi. Namun sayangnya,  dalam  literatur,  terdapat  sedikit  penelitian  yang  menyelidiki  faktor-faktor  yang mempengaruhi  penerapan  online  digital  sebagai  alat  pedagogi  di  pendidikan  tinggi.  Padahal  ahli teknologi pendidikan di masa depan akan memainkan peran penting dalam mengatasi kompleksitas teknis ini dan mengeksplorasi peluang pembelajaran potensial, penting untuk memahami minat mereka untuk berpartisipasi dalam pengajaran online. Karenanya, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor  yang  mempengaruhi  minat  mahasiswa  untuk  berkuliah  secara  online.  Dengan menggunakan  metode  kuantitatif  melalui  analisis  PLS-SEM,  hasil  dari  penelitian  ini  menyimpulkan bahwa di antara faktor-faktor yang mempengaruhi tersebut adalah persepsi kemudahan dan manfaat yang terbukti  secara  positif  dan  signifikan  mempengaruhi  minat  mahasiswa berkuliah  daring  secara langsung. Berdasarkan hal tersebut, penting bagi ITB VINUS untuk dapat menyediakan dan memiliki kualitas sistem perkuliahan online yang baik. Selain itu, ITB VINUS juga dirasa perlu memberikan dan melakukan upaya untuk meningkatkan manfaat dan kemudahan dari hadirnya kuliah online ini karena ini merupakan faktor paling signifikan dalam memprediksi penggunaan e-learning oleh mahasiswa. Kata Kunci: Persepsi Kemudahan, Persepsi Manfaat, Minat Berkuliah Daring

## Abstract
The world of education has witnessed dramatic changes in the teaching and learning process in the last  few  decades  due  to  the  emergence  of  the  Internet  and  the  widespread  use  of  technology. However,  unfortunately,  in  the  literature,  little  research  investigates  the  factors  that  influence  the adoption  of  digital  online  as  a  pedagogical  tool  in  higher  education.  While  future  educational technologists will play a critical role in navigating these technical complexities and exploring potential learning opportunities, it is essential to understand their interest in participating in online teaching. Therefore, this research aims to analyze the factors influencing students' interest in studying online. By using  quantitative  methods  through  PLS-SEM  analysis,  the  results  of  this  research  conclude  that among the influencing factors are perceptions of convenience and benefits, which have been proven to positively and significantly influence students' interest in studying online directly. Based on this, ITB VINUS needs to be able to provide and have a good quality online lecture system. Apart from that, ITB VINUS also feels the need to provide and make efforts to increase the benefits and convenience of online lectures because this is the most significant factor in predicting the use  of e-learning by students.
Keywords: Perceived Ease of Use, Perceived Usefulness, Online Studying Intention

## PENDAHULUAN
Teknologi Informasi dan Komunikasi telah memungkinkan terjadinya transformasi di banyak sektor upaya manusia mulai dari sektor ekonomi, lingkungan hidup, politik, dan kemasyarakatan. Salah satu transformasi tersebut terjadi juga di bidang pendidikan dimana teknologi telah mengubah besarnya sifat penyampaian pendidikan bagi warga negara dan masyarakat umum (Mensah et al., 2022). Akibatnya, dunia pendidikan telah menyaksikan perubahan  dramatis  dalam  proses  belajar  mengajar  dalam  beberapa  dekade  terakhir karena  munculnya  internet  dan  meluasnya  penggunaan  teknologi  (Chiam  et  al.,  2017). Dengan  latar  belakang  tersebut,  kemungkinan-kemungkinan  baru  telah  muncul  dalam penyelenggaraan pendidikan (Dumford & Miller, 2018). Sampai batas tertentu, hal ini dapat mengubah cara belajar mengajar di ruang kelas universitas tradisional dan memfasilitasi revolusi  paradigma  pengajaran,  metode  pengajaran,  teknologi  pembelajaran,  dan sebagainya (Wan et al., 2020).
Sehingga  tidak  diragukan  lagi  bahwa  Pemanfaatan  teknologi  untuk  menunjang pembelajaran merupakan tren utama dalam perkembangan pendidikan modern (Hewei & Youngsook, 2022). Misalnya saja dengan hadirnya teknologi dalam pendidikan, khususnya pendidikan  tinggi,  para  dosen  kini  memiliki  lebih  banyak  pilihan  dalam  hal  cara penyampaian (misalnya, online dan campuran, sebagai alternatif dari tatap muka) (Khong et al., 2023). Karenanya, tidak sedikit perguruan tinggi dan universitas yang tertarik pada
cara terbaik menyampaikan perkulian untuk mahasiswa secara online (Dumford & Miller, 2018). Dimana perguruan tinggi mempertimbangkan spektrum modalitas pengajaran dan pendekatan seperti kelas online saja, modalitas campuran dan campuran, serta pengajaran tatap muka standar, dengan penekanan pada perkuliahan online (Bergtold et al., 2023).
Kami  mendefiniskan  perkuliahan  online  sebagai  pengajaran  untuk  berbagi pengetahuan dan instruksi/materi pendidikan lainnya antara dosen dan mahasiswa secara jarak  jauh  dengan  bantuan  internet  melalui  perangkat  digital  seperti  komputer,  tablet, ponsel pintar dan sejenisnya. Perkuliahan online adalah cara baru dari bentuk penerapan elemen  teknologi  digital  dalam  pendidikan  perguruan  tinggi.  Penerapan  ini  memiliki manfaat jangka panjang, seperti perolehan pengetahuan (Chen et al., 2021), hingga dapat mengurangi beban kerja dosen (Müller & Leyer, 2023) . Meskipun demikian, penelitian ini akan berfokus pada minat mahasiswa berkuliah secara online. Hal ini dikarenakan selain daripada sudut pandang dosen sudah diteliti sebelumnya (De Grove et al., 2012), penelitian juga  mengungkapkan  bahwa  mahasiswa  seringkali  lebih  memilih  penggunaan  elemen digital  dibandingkan  dosennya  (Bond  et  al.,  2018).  Terlebih  lagi  sebuah  penelitian mengungkapkan  bahwasanya  Memahami  prediktor  niat  perilaku  siswa  untuk menggunakan  perkulian  secara  online  sangat  penting  untuk  memungkinkan  instruktur mengembangkan  cara  yang  efektif  untuk  memperkuat  teknik  pendidikan  terkhusus  di bidang bisnis dan manajemen (Wang et al., 2020).
Namun  sayangnya,  dalam  literatur,  terdapat  sedikit  penelitian  yang  menyelidiki faktor-faktor  yang  mempengaruhi  penerapan online  digital  sebagai  alat  pedagogi  di pendidikan  tinggi  (Dalvi-Esfahani  et  al.,  2018).  Padahal  menurut  (Hung  &  Jeng,  2013), dikarenakan  ahli  teknologi  pendidikan  di  masa  depan  akan  memainkan  peran  penting dalam  mengatasi  kompleksitas  teknis  ini  dan  mengeksplorasi  peluang  pembelajaran potensial, penting untuk memahami niat mereka untuk berpartisipasi dalam pengajaran online.
Karenanya,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  faktor-faktor  yang mempengaruhi  minat  mahasiswa  untuk  berkuliah  secara  online.  Untuk  menilai  minat, Technology Acceptance Model (TAM) telah terbukti menjadi metode yang sangat berguna untuk menilai minat pengguna untuk mengadopsi teknologi digital (Gurban & Almogren, 2022).  Dan  berdasarkan  bukti  empiris,  faktor-faktor  seperti  persepsi  kemudahan  dan manfaat berpengaruh terhadap minat mengadopsi teknologi (Farros et al., 2022; Shinta et al., 2022). Termasuk juga teknologi daring.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan metodologi survei diadopsi sebagai pendekatan utama untuk mengumpulkan data dalam penelitian ini. Data dalam penelitian ini didapatkan melalui penyebaran kuesioner secara online melalui google form kepada sebagian mahasiswa di Institut Teknik dan Bisnis Visi Nusantara (ITB VINUS) Bogor sebagai responden dalam penelitian ini.
Responden yang berkenan mengisi angket kuesioner adalah mahasiswa ITB VINUS yang berjenis kelamin perempuan (56.52%) maupun laki-laki (43.48%) yang berdomisili di jabodetabek (95.65%) maupun luar jabodetabek (4.35%) dengan rentan usia > 20 tahun (18.48%) dan < 20 tahun (81.52%).
Kuesioner  yang  disebarkan  berisi  9  indikator  penyataan  yang  harus  diisi  oleh responden yang mana sebelumnya telah digunakan oleh para sarjana sebelumnya dalam disiplin perilaku dimana kuesioner persepsi kemudahan diambil dari penelitian (Farros et al., 2022), persepsi kegunaan diambil dari penelitian (Li et al., 2022), sedangkan kuesioner minat diambil dari penelitian (Shinta et al., 2022)
Skala pengukurannya menggunakan skala Likert 5 poin dimana 1 mewakili “sangat tidak setuju” dan 5 mewakili “sangat setuju”. Setelah kuesioner diisi dan dikumpulkan, data tersebut kemudian diolah dan dianalisis dengan menggunakan teknik analisis Partial least squares (PLS)-structural equation modeling (SEM)  melalui aplikasi SmartPLS 3.0.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap  awal  dalam  analisis  PLS-SEM  melibatkan  penilaian  reliabilitas,  validitas konvergen,  dan  validitas  diskriminan  (uji  pengukuran).  Penilaian  keandalan  internal mencakup evaluasi Keandalan Komposit terhadap ambang batas yang diakui sebesar 0,7, yang merupakan tolok ukur untuk memastikan konsistensi internal data (Astrachan et al., 2014).
Tabel 1. Model Pengukuran Variabel Loading α CR AVE Persepsi Kemudahan (X1) 0.851 0.899 0.692 X1.1 0.815 X1.2 0.896 X1.3 0.821 X1.4 0.791 Persepsi manfaat (X2) 0.830 0.900 0.751 X2.1 0.906
X2.2 0.775 X2.3 0.911 Minat berkuliah daring (Y) 0.851 0.931 0.870 Y.1 0.934 Y.2 0.931
Tabel 1 di atas memberikan gambaran yang jelas tentang nilai loading, yang berkisar antara 0.775 hingga 0.934. Begitu pula dengan nilai Composite Reliability (CR) yang berkisar antara 0.899 hingga 0.931. Khususnya, semua indeks yang dihitung melampaui ambang batas yang direkomendasikan sebesar 0.7, sehingga menegaskan keandalan semua item indikator dan variabel dalam penelitian ini. Pada saat yang sama, dalam bidang penilaian validitas, fokusnya adalah pada dua pengujian penting: validitas konvergen dan validitas diskriminan.
Dalam Tabel 1 juga disajikan bahwa nilah dari AVE setiap variabel melebihi ambang validitas > 0.50 yang dapat diterima  (Riou et al., 2016). Dengan nilai AVE yang berkisar antara 0.692 hingga 0.870 melampaui ambang  batas yang direkomendasikan, sehingga menegaskan terpenuhinya kriteria validitas konvergen.
Untuk  evaluasi  validitas  diskriminan,  digunakan  matriks cross-loading  yang menggabungkan  akar  kuadrat  AVE.  Penting  untuk  ditekankan  bahwa,  untuk  validitas diskriminan, akar kuadrat AVE suatu konstruk harus melebihi korelasinya dengan konstruk lain (Riou et al., 2016). Selain itu, nilai pada kolom dan baris matriks korelasi harus lebih kecil dari  elemen  diagonalnya  (Venkatesh  et  al.,  2012).  Temuan  pada  Tabel  3  di  bawah  ini memberikan bukti konklusif yang mendukung validitas diskriminan dari kumpulan data.
Tabel 2. Discriminant validity 1 2 3 X1 0.832 X2 0.762 0.866 Y 0.688 0.704 0.933 Table 3. Hasil Pengujian F-square (F 2 )
X1 X2 Y X1 0.121 X2 0.172
Y
Variable R 2 Y 0.551
Tabel 3 menampilkan nilai ukuran efek sebesar 0.121 untuk Persepsi Kenyamanan yang berarti masih lemah cenderung sedang. Sedangkan untuk untuk Persepsi Kegunaan 0.172 yang berarti memiliki kisaran ukuran efek yang sedang atau modert berdasarkan standar dari (Avkiran, 2018). Sedangkan dalam Tabel 4 adalah asil dari pengujian goodness of fit model struktural yang dilihat pada nilai R 2 . Jika dilihat, nilai R2 pada Tabel 4 adalah sebesar 0.551. Artinya, jika mengacu pada standar (Hair et al., 2014).
Langkah terakhir dari analisis PLS-SEM ini adalah kemudian menguji pengaruh dari setiap variabel. Adapun ringkasan dari hasil analisis pengaruh antar variabel ditunjukkan pada Tabel 5 di bawah ini.
Table 5. Ringkasan Hasil dari Pengaruh Antar Variabel
Variabel β T-Value P-Value X1 → Y 0.361 3.591 0.000 X2 → Y 0.430 4.489 0.000
Jika diperhatikan dari bukti di atas, maka pengaruh dari persepsi kemudahan (β = 0.361, T-value = 3.591, P-value = 0.000 ) dan persepsi kegunaan (β = 0. 430, T-value = 4.489, P-value = 0.000) terhadap minat mahasiswa untuk berkuliah secara daring menunjukkan pengaruh yang positif dan signifikan.
Hasil penelitian tersebut sejalan dengan hasil penelitian empiris lain sebelumnya yang dilakukan oleh (Gurban & Almogren, 2022; Humida et al., 2022; Legramante et al., 2023; Rahman et al., 2023) yang menemukan dalam penelitiannya bahwa persepsi kemudahan berpengaruh terhadap minat. Hal ini sekaligus menjadikan persepsi kemudahan sebagai prediktor dari minat. Dan bertentangan dengan hasil penelitian dari (Al-Adwan et al., 2023; Han & Sa, 2022) yang justru menemukan tidak ada signifikansi dalam mempengaruhi minat. Meskipun demikian, hasil penelitian ini mengimplikasikan bahwa semakin besar kemudahan penggunaan,  semakin  besar  pula  keinginan  mahasiswa  ITB  VINUS  untuk  mengadopsi perkuliahan secara online.
Hasil penelitian tersebut juga sejalan dengan hasil penelitian empiris lain sebelumnya yang dilakukan oleh (Al-Adwan et al., 2023; Gurban & Almogren, 2022; Han & Sa, 2022; Humida et al., 2022; Rahman et al., 2023) yang menemukan dalam penelitiannya bahwa persepsi  manfaat  berpengaruh  terhadap  minat.  Hal  ini  sekaligus  menjadikan  persepsi manfaat  sebagai  prediktor  dari  minat.  Dengan  demikian,  semakin  besar  manfaat  yang
dipertimbangkan,  maka  semakin  besar  pula  keinginan  mahasiswa  ITB  VINUS  untuk mengadopsi perkuliahan secara online.
Berdasarkan hasil di atas tersebut, penelitian ini menunjukkan pentingnya memastikan bahwa  perguruna  tinggi,  dalam  kasus  ini  khususnya  ITB  VINUS  Bogor,  hendaklah menyediakan dan memiliki kualitas sistem perkuliahan online yang baik sebagaimana juga yang disarankan dalam penelitian sebelumnya (Mailizar et al., 2021). Selain itu, perguruan tinggi  juga  perlu  memberikan  dan  melakukan  upaya  untuk  meningkatkan  manfaat  dan kemudahan dari hadirnya kuliah online ini karena ini merupakan faktor paling signifikan dalam memprediksi penggunaan e-learning oleh mahasiswa.
Meskipun penelitian ini mengungkapkan informasi yang bermakna mengenai faktor- faktor  yang  mempengaruhi  minat  dalam  penggunaan  elektronik  (daring)  dalam perkuliahan  oleh  mahasiswa.  Masih  ada  beberapa  keterbatasan  seperti  data  yang dikumpulkan dari mahasiswa, sehingga sampel responden yang lebih besar dari berbagai perguruan tinggi lainnya dapat digunakan untuk menggeneralisasi hasilnya. Bias responden juga  mempengaruhi  penelitian  dan  variabel  yang  digunakan  dapat  berubah  seiring berjalannya  waktu  sehingga  penelitian  longitudinal  dapat  memberikan  hasil  yang  lebih umum. Di masa depan, lebih banyak variabel eksternal dapat ditambahkan untuk menguji dampaknya terhadap penerimaan teknologi, dan pengaruh variabel demografi terhadap TAM dalam konteks perguruan tinggi juga dapat dipelajari.

## SIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  hasil  dan  pembahasan  di  atas  adalah bahwasanya  ada  minat  yang  tinggi  dari  mahasiswa  perguruan  tinggi,  khususnya  ITB VINUS,  untuk  berkuliah  secara  daring.  Di  antara  faktor-faktor  yang  mempengaruhi tersebut  adalah  persepsi  kemudahan  dan  manfaat  yang  terbukti  secara  positif  dan signifikan  mempengaruhi  minat  mahasiswa  berkuliah  daring  secara  langsung. Berdasarkan hal tersebut, penting bagi ITB VINUS untuk dapat menyediakan dan memiliki kualitas  sistem  perkuliahan  online  yang  baik.  Selain  itu,  ITB  VINUS  juga  dirasa  perlu memberikan dan melakukan upaya untuk meningkatkan manfaat dan kemudahan dari hadirnya  kuliah  online  ini  karena  ini  merupakan  faktor  paling  signifikan  dalam memprediksi penggunaan e-learning oleh mahasiswa.

## DAFTAR PUSTAKA
Al-Adwan, A. S., Li, N., Al-Adwan, A., Abbasi, G. A., Albelbis, N. A., & Habibi, A. (2023).
“Extending the Technology Acceptance Model (TAM) to Predict University Students’ Intentions to Use Metaverse- Based Learning Platforms”. Education and Information Technologies  2023  28:11,  28(11),  15381 – 15413.  https://doi.org/10.1007/S10639-023- 11816-3
Astrachan, C. B., Patel, V. K., & Wanzenried, G. (2014). A comparative study of CB-SEM and PLS-SEM for theory development in family firm research. Journal of Family Business Strategy, 5(1), 116 – 128. https://doi.org/10.1016/J.JFBS.2013.12.002
Avkiran, N. K. (2018). Rise of the partial least squares structural equation modeling: An application  in  banking.  In International  Series  in  Operations  Research  and Management  Science  (Vol.  267,  pp.  1 – 29).  Springer  New  York  LLC. https://doi.org/10.1007/978-3-319-71691-6_1
Bergtold,  J.  S.,  Penn,  J.,  Boys,  K.  A.,  Kiesel,  K.,  Ehmke,  M.  D.,  &  Katare,  B.  (2023). Undergraduate enrollment intentions and willingness-to-pay for online to in-person teaching modalities: Capturing heterogeneity across and within universities in the United  States  during  the  pandemic. Journal  of  the  Agricultural  and  Applied Economics Association. https://doi.org/10.1002/JAA2.87
Bond,  M.,  Marín,  V.  I.,  Dolch,  C.,  Bedenlier,  S.,  &  Zawacki -Richter,  O.  (2018).  Digital transformation in German higher education: student and teacher perceptions and usage of digital media. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 15(1), 1 – 20. https://doi.org/10.1186/S41239-018-0130-1/FIGURES/3
Chen, Y., Ding, D., Meng, L., Li, X., & Zhang, S. (2021). Understanding consumers’ purchase intention  towards  online  paid  courses. Information  Development,  39(1),  19 – 35. https://doi.org/10.1177/02666669211027206
Chiam, C. C., Woo, T. K., Chung, H. T., & K.P. Nair, P. R. K. (2017). The behavioural intention to us e video lecture in an ODL institution: Insights from learners’ perspective. Asian Association of Open Universities Journal, 12(2), 206 – 217. https://doi.org/10.1108/AAOUJ-09-2017-0030/FULL/PDF
Dalvi- Esfahani, M., Wai Leong, L., Ibrahim, O., & Nilashi, M. (2018). Explaining Students’ Continuance  Intention  to  Use  Mobile  Web  2.0  Learning  and  Their  Perceived Learning:  An  Integrated  Approach. Journal  of  Educational  Computing  Research, 57(8), 1956 – 2005. https://doi.org/10.1177/0735633118805211
De Grove, F., Bourgonjon, J., & Van Looy, J. (2012). Digital games in the classroom? A contextual  approach  to  teachers’  adoption  intention  of  digital  games  in  formal
education.
https://doi.org/10.1016/J.CHB.2012.05.021
Dumford,  A.  D.,  &  Miller,  A.  L.  (2018).  Online  learning  in  higher  education:  exploring advantages and disadvantages for engagement. Journal of  Computing  in Higher Education, 30(3), 452 – 465. https://doi.org/10.1007/S12528-018-9179-Z/METRICS
Farros, H., Shinta, A., Zaid, Z., & Bahy, M. P. Al. (2022). Evaluating the Effect of EFL College Students’ Intention To Utilize Mobile English Vocabulary in The Learning Process: A TAM Framework. VELES (Voices of English Language Education Society), 6(1), 91 – 101. https://doi.org/10.29408/veles.v6i1.5277
Gurban, M. A., & Almogren, A. S. (2022). Students’ Actual Use of E -Learning in Higher Education During the COVID-19 Pandemic. SAGE  Open, 12(2). https://doi.org/10.1177/21582440221091250/ASSET/IMAGES/LARGE/10.1177_215824 40221091250-FIG2.JPEG
Hair,  J. F., Sarstedt, M., Hopkins, L., & Kuppelwieser, V. G. (2014). Partial least  squares structural  equation  modeling  (PLS-SEM):  An  emerging  tool  in  business  research. European Business Review, 26(2), 106 – 121. https://doi.org/10.1108/EBR-10-2013-0128
Han, J. H., & Sa, H. J. (2022). Acceptance of and satisfaction with online educational classes through the technology acceptance model (TAM): the COVID-19 situation in Korea.
Asia Pacific Education Review, 23(3), 403 – 415. https://doi.org/10.1007/S12564-021- 09716-7/FIGURES/2
Hewei, T., & Youngsook, L. (2022). Influencing Factors of Online Course Learning Intention of Undergraduates Majoring in Art and Design: Mediating Effect of Flow Experience. SAGE
Open,
12(4).
https://doi.org/10.1177/21582440221134004/ASSET/IMAGES/LARGE/10.1177_215824 40221134004-FIG2.JPEG
Humida, T., Al Mamun, M. H., & Keikhosrokiani, P. (2022). Predicting behavioral intention to  use  e-learning  system:  A  case-study  in  Begum  Rokeya  University,  Rangpur, Bangladesh. Education  and  Information  Technologies,  27(2),  2241 – 2265. https://doi.org/10.1007/S10639-021-10707-9/TABLES/11
Hung,  W.  C.,  &  Jeng,  I.  (2013).  Factors  influencing  future  educational  technologists’ intentions  to  participate  in  online  teaching. British  Journal  of  Educational Technology, 44(2), 255 – 272. https://doi.org/10.1111/J.1467-8535.2012.01294.X
Khong, H., Celik, I., Le, T. T. T., Lai, V. T. T., Nguyen, A., & Bui, H. (2023). Examining teachers’ behavioural intention for online teaching after COVID-19 pandemic: A large-scale
survey.
https://doi.org/10.1007/S10639-022-11417-6
Legramante,  D.,  Azevedo,  A.,  &  Azevedo,  J.  M.  (2023).  Integration  of  the  technology acceptance  model and the  information systems success model in the  analysis of Moodle’s satisfaction and continuity of use. International Journal of Information and Learning  Technology,  40(5),  467 – 484.  https://doi.org/10.1108/IJILT-12-2022- 0231/FULL/PDF
Li, X., Wang, X., & Wei, C. (2022). Antecedents of continuance intention in online learning systems  among  vocational  college  students:  The  moderating  effect  of  gender. Frontiers in Psychology, 13, 1088270. https://doi.org/10.3389/FPSYG.2022.1088270
Mailizar, M., Burg,  D., & Maulina, S. (2021). Examining university students’ behavioural intention  to  use  e-learning  during  the  COVID-19  pandemic:  An  extended  TAM model. Education  and  Information  Technologies,  26(6),  7057 – 7077. https://doi.org/10.1007/S10639-021-10557-5/TABLES/8
Mensah, I. K., Zeng, G., Luo, C., Lu, M., & Xiao, Z. W. (2022). Exploring the E-Learning Adoption Intentions of College Students Amidst the COVID-19 Epidemic Outbreak in China. SAGE Open, 12(2).
https://doi.org/10.1177/21582440221086629/ASSET/IMAGES/LARGE/10.1177_215824 40221086629-FIG3.JPEG
Müller, W., & Leyer, M. (2023). Understanding intention and use of digital elements in higher  education  teaching. Education  and  Information  Technologies,  1 – 27. https://doi.org/10.1007/S10639-023-11798-2/TABLES/3
Rahman, M. K., Bhuiyan, M. A., Mainul Hossain, M., & Sifa, R. (2023). Impact of technology self-efficacy  on  online  learning  effectiveness  during  the  COVID-19  pandemic. Kybernetes, 52(7), 2395 – 2415. https://doi.org/10.1108/K-07-2022-1049/FULL/XML
Riou,  J.,  Guyon,  H.,  &  Falissard,  B.  (2016).  An  introduction  to  the  partial  least  squares approach  to  structural  equation  modelling:  a  method  for  exploratory  psychiatric research. International Journal of Methods in Psychiatric Research, 25(3), 220 – 231. https://doi.org/10.1002/MPR.1497
Shinta,  A.,  Zaid,  Z.,  &  Pratondo,  K.  (2022).  Peran  Persepsi  Kemudahan  Dan  Kegunaan Dalam  Mempengaruhi  Penerimaan  Telehealth  Oleh  Pasien  Covid-19. Jurnal Endurance: Kajian Ilmiah Problema Kesehatan, 7(1), 209 – 220. https://doi.org/10.22216/ENDURANCE.V7I1.844
Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS
Quarterly: Management
https://doi.org/10.2307/41410412
Wan,  L.,  Xie,  S.,  &  Shu,  A.  (2020).  Toward  an  Understanding  of  University  Students’
Continued Intention to Use MOOCs: When UTAUT Model Meets TTF Model. SAGE Open,
10(3).
https://doi.org/10.1177/2158244020941858/ASSET/IMAGES/LARGE/10.1177_2158244 020941858-FIG2.JPEG
Wang, Y. Y., Wang, Y. S., & Jian, S. E. (2020). Investigating the Determinants of Students’ Intention  to  Use  Business  Simulation  Games. Journal  of  Educational  Computing Research,
58(2),
433 – 458.
https://doi.org/10.1177/0735633119865047/ASSET/IMAGES/LARGE/10.1177_0735633 119865047-FIG3.JPEG.