## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi

## https://jsisfotek.org/index.php
2022 Vol. 4 N o .   1 Hal:  30-35 e-ISSN: 2686-3154

## Analisis Penerimaan terhadap Penggunaan E-Learning Menggunakan Metode Technology Acceptance Model (TAM)
Idria Maita 1  , Sayogi Majid 2 1,2 Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau
idria@uin-suska.ac.id

## Abstract
E-learning is a network-based learning system. Universitas Islam Negeri (UIN)  Sultan Syarif Kasim Riau has had Moodle- based e-learning for a long time, but during the Covid-19 pandemic, UIN Suska Riau e-learning saw massive use. The main users  of  e-learning  are  students  and  teachers,  there  are  barriers  in  using  e-learning,  namely,  users  have  difficulty  in understanding functions and lack of socialization in using e-learning. The limitations experienced will affect the acceptance of  e-learning  users.  The  aim  of  this  study  was  to  determine  the  acceptance  of  the  use  of  e-learning.  The  Technology Acceptance Model (TAM) method can measure the level of user acceptance, in this study using three modified TAM method variables, namely the variable "perceived usefulness" from "perceived usefulness", the variable "perceived usability" and the variable “Acceptance of IT Acceptance”. The study sample comprised 100 students and 40 teachers. Process data analysis using PLS-SEM with SmartPLS 3.0. The results of the hypothesis obtained from the interviewees of lecturers and students are the variable Perceived usefulness, Perceived user-friendliness has a positive effect on IT acceptance. It is concluded that users can benefit from using e-learning.
Keywords: E-learning ,  Moodle,  Partial  Least  Square-Structural  Equation  Modeling  (PLS-SEM),  Networking,  Technology Acceptance Model (TAM).

## Abstrak
E-learning merupakan  sistem  pembelajaran  berbasis  jaringan.  Universitas  Islam  Negeri  (UIN)  Sultan  Syarif  Kasim  Riau telah lama  memiliki e-learning yang berbasis Moodle, namun pada saat ini e-learning UIN Suska Riau digunakan secara masif.  Pengguna utama e-learning ini  adalah  mahasiswa  dan  dosen,  dalam  penggunaan e-learning terdapat  kendala  yaitu pengguna kesulitan dalam  memahami  ﬁtur dan kurangnya sosialisasi dalam penggunaan e-learning .  Kendala  yang  dialami akan  mempengaruhi  dari  penerimaan  pengguna e-learning .  Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengetahui  penerimaan  dari penggunaan e-learning . Metode Technology Acceptance Model (TAM) dapat mengukur tingkat penerimaan pengguna, dalam penelitian  ini  terdapat  tiga  variabel  metode  TAM  yang  sudah  dimodiﬁkasi  yaitu  variabel  persepsi  kegunaan  ( Perceived Usefulness ), variabel kemudahan penggunaan (Perceived Easy of Use) dan variabel penerimaan ( Acceptance of IT ). Sampel penelitian adalah mahasiswa 100 orang dan dosen 40 orang. Analisis proses data menggunakan PLS-SEM dengan Smart PLS 3.0.  Hasil  hipotesis  yang  diperoleh  pada  responden dosen  dan  mahasiswa  adalah  variabel Perceived  Usefulness . Perceived Ease  of  Use terdapat  pengaruh  positif  terhadap Acceptance  of  IT .  Kesimpulannya  adalah  pengguna  dapat  menerima  dari penggunaan e-learning .
Kata  kunci : E-learning ,  Moodle,  Partial  Least  Square-Structural  Equation  Modeling  (PLS-SEM),  Networking,  Technology Acceptance Model (TAM).
© 2022 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
E-learning merupakan  proses  pembelajaran  berbasis internet dalam rangka menjadikan siswa lebih mandiri dan  meningkatkan  pembelajaran  yang  berpusat  pada pelajar [1] .  Dengan  adanya e-learning pelajar diharapkan  mampu  berkembang  dengan  baik  dalam memahami  pelajaran  apabila  mereka  menggunakan e- learning [2] . Dengan menggunakan e-learning proses pembelajaran  tidak  memerlukan  interaksi  tatap  muka antara dosen atau pengajar, sehingga proses pembelajaran  dapat  lebih  efektif  dan  juga  adanya forum tanya jawab serta kemudahan dalam mengakses materi [3] . E-learning dapat  dianggap  sebagai  sarana yang baik sebagai fasilitas proses penyampaian belajar mengajar [4] .
Dikarenakan pembelajaran berbasis teknologi memainkan  peranan  penting  dalam  bidang  pendidikan [10] .  Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif  Kasim Riau meluncurkan e-learning guna menunjang proses pembelajaran  dan  telah  berjalan  12  tahun.  Untuk membangun e-learning ,  pihak  Pusat  Informasi Pangkalan  Data  menggunakan  moodle  ( Modular Object-Oriented  Dynamic  Learning  Environment ) yang  menjadi  pilihan  UIN  Suska  Riau  dalam pengembangan e-learning ..
Penggunaan e-learning memiliki  beberapa  masalah dan  kesulitan  yang  disadari  pengguna,  dan  beberapa kendala yang menyulitkan pengguna untuk berinteraksi dengan platform ini. Berdasarkan pengamatan  secara  langsung  dan  kuesioner  yang berisikan  beberapa  pertanyaan  dan  diberikan  kepada
responden,  pemasalahan  yang  dialami  pada  pengguna adalah  pengguna  kesulitan  dalam  penggunaan  ﬁtur- ﬁtur di dalam e-learning , tampilan interface sistem e- learning yang kurang ramah pengguna dan website e- learning yang  lambat  dan  sering  terjadi  error  saat penggunaan.
Permasalahan  yang  dialami  dalam  penggunaan e- learning akan  mempengaruhi  terhadap  minat  serta penerimaan  dalam  menggunakan  sistem e-learning UIN  Suska  Riau  tersebut.  Terdapat  berbagai  macam teori  dan  model  dari  konsep  penerimaan  teknologi, dalam  model  penerimaan  teknologi  digunakan  dalam mengidentiﬁkasi  perilaku  pengguna  suatu  teknologi informasi [5] .
Menurut  Al-Qaysi,  Mohamad-Nordin,  dan  Al-Emran berdasarkan dari tinjauan sistematis penerapan metode TAM  di  dalam  bidang  pendidikan  telah  terbukti  ke efektifannya  di  bandingkan  dengan  metode  teoritis lainnya [9] .  Berdasarkan  tinjauan  sistematis  tentang studi  penerimaan e-learning memperlihatkan  bahwa TAM adalah teori yang paling sering digunakan dalam sebuah  penelitian  tentang  penerimaan e-learning [6],[8] .  Dengan  persentase  sebesar  86%  penelitian menggunakan TAM sebagai teori dasar [7] .
Pengukuran dari tingkat penerimaan penggunaan suatu teknologi  informasi  dapat  menggunakan  metode analisis dengan metode Technology Acceptance Model (TAM).  TAM  memiliki  dua  konstruk  utama  yaitu persepsi  kegunaan Perceived  Usefulness (PU)  dan persepsi kemudahan Perceived Ease of Use (PEU) [8] .

## Gambar 1. Technology Acceptance Model
Pada  Gambar  1  persepsi  kegunaan  pada  variabel  ini dapat  memberikan  gambaran  seseorang  terhadap penggunaan  suatu  sistem  informasi  bahwa  dengan menggunakan sistem informasi tersebut dapat memberikan  manfaat  baginya.  Persepsi  kemudahan pada variabel kemudahan menggambarkan kepercayaan pengguna terhadap suatu sistem informasi yang  digunakan  dapat  mempermudah  pekerjaannya, diantaranya dapat mengurangi waktu dan tenaga [10] .
Tujuan  dari  penelitian  ini  menggunakan Technology Acceptance  Model untuk  mengetahui  penerimaan pengguna  berdasarkan  variabel  TAM  yaitu  variabel kemudahan  (PU),  variabel  kegunaan  (PEU)  dan
variabel  penggunaan  sebenarnya.  Diharapkan  dapat mengetahui  tentang  pengaruh  variabel  manfaat  (PU), variabel  kemudahan  (PEU)  dan Acceptance  of  IT (ACC)  penerimaan  terhadap  penggunaan e-learning UIN Suska Riau.

## 2. Metodologi Penelitian
Pada Gambar 2  merupakan  metodologi dari penelitian yang  akan  dilaksanakan  guna  mengetahui  penerimaan dari pengguna e-learning .
Gambar 2. Metodologi Penelitian
2.1 Tahap Perencanaan
Terdapat  beberapa  poin  penting  dalam  tahapan perencanaan  penelitian  yang  terdiri  dari  identifikasi masalah  penelitian,  rumusan  dan  batasan  masalah, tujuan  dan  manfaat  penelitian,  menetukan  responden serta  hipotesis  penelitian  Terdapat  3  hipotesis penelitian yaitu:
H1: PEU berpengaruh signifikan terhadap ACC.
H2: PU berpengaruh signifikan terhadap ACC.
H3:  PU  dan  PEU  sama-sama  berpengaruh  signifikan terhadap ACC.
2.2 Tahap Pengumpulan Data
Pada  tahapan  pengumpulan  data  penelitian  yaitu observasi, wawancara kepada responden dan penanggung  jawab  dari e-learning ,  dan  menyebarkan kuesioner  kepada  respondenn  dengan  pengukuran skala likert 4 titik.

## 2.3 Tahap Pengolahan Data
Pada tahapan pengolahan data digunakan Partial Least Square-Structural  Equation  Model (PLS-SEM)  yang berguna  sebagai  perhitungan  statistik  terutama  dalam pengembangan  teori  penelitian  eksplorasi.    Pertama adalah  mendriksipkan  responden  dari  pengguna e- learning , uji outer model yang terdiri dari convergent validity dan discriminant validity . Pada uji inner model terdiri  dari  uji  coefﬁcient  of  determination  (r 2 ),  uji effect size (f 2 ), predictive relevance (Q 2 ) dan T-test .

## 3. Pembahasan dan Analisis
Tahapan analisis adalah dengan  menggunakan  metode Technology  Acceptance  Model (TAM)  berdasarkan variabel diantaranya adalah variabel persepsi Perceived  Ease  of  Use ,  variabel Perceived  Usefulness dan  variabel Acceptance  of  IT dan  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 3. Kerangka Penelitian
3. Hasil dan Pembahasan .
3.1 . Variabel Penelitian
Dengan  menggunakan  variabel  PU  dan  PEU  sebagai variabel  independen  atau  variabel  yang  tidak  terikat atau  dapat  mempengaruhi  dan  ACC  sebagai  variabel dependen atau variabel yang dipangaruhi, dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel  1. Variabel Penelitian Variabel Indikator Kode Perceived Usefulness (PU) 1. Workmore Quickly PU1 2. Job Performance PU2 3. Increase Productivity PU3 4. Effectiveness PU4 5. Makes Job Easier PU5 6. Usefull PU6 Variabel Indikator Kode Perceived Ease of Use (PEOU) 1. Easy to Learn PEU1 2. Controllable PEU2 3. Clear and Understandable PEU3 4. Fexible PEU4 5. Easy to Become Skillful PEU5 6. Easy to Use PEU6 Variabel Indikator Kode Acceptance of IT (ACC) 1. Rasa Terbantu ACC1 2. Menerima Penerapan TI ACC2 3. Fitur Sudah Lengkap ACC3 4. Puas Dengan Sistem ACC4

## 3.2. Karakteristik Responden
Karakteristik  jenis  kelamin  responden  disajikan  pada Tabel  2  dan  Tabel  3,  lama  penggunaan  sistem  pada Tabel 4 dan  Tabel 5. Sampel  penelitian  menggunakan simple  random  sampling  dan  jumlah  sampel  di tentukan    dengan  rumus  slovin  dan  didapatkan  100 responden  mahasiswa  dan  40  responden  dosen  UIN Suska Riau.

## a. Jenis Kelamin
Tabel  2. Jenis Kelamin Mahasiswa Jenis Kelamin Jumlah Persentasi (%) L 54 54 P 46 46 Total 100 100 Tabel  3. Jenis Kelamin Dosen Jenis Kelamin Jumlah Persentasi (%) L 25 63 P 15 38 Total 40 100
b . Lama Penggunaan Sistem Tabel  4. Lama Penggunaan Sistem Mahasiswa Jumlah Persentasi (%) <2 Tahun 89 89 2-3 Tahun 11 11 Total 100 100 Tabel  5. Lama Penggunaan Sistem Mahasiswa Jumlah Persentasi (%) <2 Tahun 34 85 2-3 Tahun 5 13 >3 Tahun 1 3 Total 40 100
3.3 Analisa Data
Model  pengukuran  dan  struktur  model  dianalisis melalui diagram analisis jalur menggunakan Smart PLS 3.0.  Analisis  perhitungan  dilakukan  menggunakan algoritma  PLS  yang  menggambarkan  analisis  jalur ( path  analysis )  hubungan  dalam  sistem  persamaan struktural dalam diagram jalur pada Gambar 4.
3.4. Model Pengukuran ( Outer Model )
a. Nilai Convergent validity Mahasiswa
Pada Tabel 6 nilai loading factor mahasiswa (>0,7) dan dosen  loading  factor  (>0,7).  Terdapat  nilai  satu indikator  dengan  loading  factor  (<0,7)  namun  tetap dapat  digunakan.  Tabel  7  menampilkan  nilai  dari loading factor dosen.
Tabel  6. Outer Loading Mahasiswa Variabel Skor Kode Ket
Perceived Usefulness (PU)
0,815 PU1 Valid 0,858 PU2
0,791 PU3 0,854 PU4 0,777 PU5 0,791 PU6 Variabel Skor Kode
Perceived Ease of Use
(PEOU) 0,788 PEU1 Valid 0,850 PEU2
0,856 PEU3 0,808 PEU4 0,845 PEU5 0,811 PEU6 Variabel Skor Kode Acceptance of IT (ACC) 0,844 ACC1
Valid
0,819 ACC2 0,758 ACC3 0,863 ACC4 Tabel  7. Outer Loading Dosen Variabel Skor Kode Ket Perceived Usefulness (PU)
0,889 PU1 Valid
0,821 PU2
0,674 PU3 0,789 PU4 0,887 PU5 0,923 PU6 Variabel Skor Kode Perceived Ease of Use (PEOU) 0,752
PEU1 Valid
0,876 PEU2 0,918 PEU3 0,931 PEU4 0,808 PEU5 0,874 PEU6 Variabel Skor Kode Acceptance of IT (ACC) 0,827 ACC1 Valid 0,904 ACC2 0,852 ACC3 0,878 ACC4
b. Internal Consistency Reliability
Pada Tabel  8 dan Tabel 9 merupakan   skor composite reliability dan crobanch’s  alpha .  Nilainya  (>0,7) dianggap variabel tersebut reliabel.
Tabel  8. Crobanch’s Alpha Mahasiswa Variabel Cronbach’s Alpha Composite Reliability Keterangan ACC 0,840 0,893 Reliabel PEU 0,900 0,922 PU 0,907 0,928
Tabel  9. Crobanch’s Alpha Dosen Variabel Cronbach’s Alpha Composite Reliability Keterangan ACC 0,888 0,923 Reliabel PEU 0,910 0,932 PU 0,930 0,945
c. Average Variance Extracted (AVE)
Pada  Tabel  10  dan  Tabel  11  ditampilkan  nilai  AVE pada  responden  mahasiswa  dan  dosen  yang  (>0,5) sama dengan valid dan telah memenuhi syarat.
Tabel  10. Skor AVE Mahasiswa Variabel Nilai AVE ACC 0,675 PEU 0,664 PU 0,683 Tabel  11. Skor AVE Dosen Variabel Nilai AVE ACC 0,749 PEU 0,697 PU 0,743
3.5 Evaluasi Model Struktural (Inner Model)
a. Path Coefﬁcients (β)
Pada Tabel  12 dan  Tabel  13, Path Coefﬁcients ( > 0,1) maka path berpengaruh pada model .
Tabel  12. Path Coefﬁcients (β) Mahasiswa
Path Coefﬁcients ( β) PEU → ACC 0,200 PU  →  ACC 0,703
Tabel  13. Path Coefﬁcients (β) Dosen
Path Coefﬁcients ( β) PEU → ACC 0,625 PU →  ACC 0,331 b. Coefﬁcient of Determination (R 2 )
Nilai  R 2 mahasiswa  variabel Acceptance  of  IT adalah 0,680  maka  variabel  PEU  dan  PU  menjelaskan  secara akurat  (68%)  varian  dari  ACC  dan  sisa  (32%) dipengaruhi oleh faktor lain.
Nilai  R 2 dosen  variabel  ACC  adalah  0,771  maka variabel  PEU  dan  PU  menjelaskan  secara  akurat (77,2%) varian dari ACC dan sisa (22,8%) dipengaruhi oleh faktor lain.
c. Effect size (f 2 )
Pada  Tabel  14  f 2 mahasiswa  PEU  →  ACC  memiliki pengaruh  kecil  dan  PU  →  ACC  memiliki  pengaruh besar.  Pada Tabel  15  f 2 dosen  PEU  →  ACC  memiliki pengaruh  besar  dan  PU  →  ACC  memiliki  pengaruh kecil.
Tabel  14. Skor f 2 Mahasiswa ACC PEU 0,091 PU 1,123
Tabel  15. Skor f 2 Dosen ACC PEU 0,969 PU 0,272
d. Predictive Relevance (Q 2 )
Pada  responden  mahasiswa  nilai  Q 2 Acceptance  of  IT adalah 0,440 maka nilai Q2 lebih besar dari nilai 0 dan seluruh  variabel  memiliki  hubungan  secara  prediktif ( predictive  relevance ).  Pada  responden  Dosen  diatas ditampilkan  nilai  Q 2 Acceptance  of  IT berada  diatas nilai 0 dan seluruh variabel memiliki hubungan secara prediktif ( predictive relevance ).
e. T-test
Uji T-statistic disajikan pada Tabel 16 dan Tabel 17.
Tabel  16. T-test Mahasiswa Original Sample T-statistic P-values PEU → ACC 0,200 2,716 0,007 PU →  ACC 0,703 12,511 0,000 Tabel  17. T-test Dosen Original Sample T-statistic P-values PEU → ACC 0,625 6,511 0,000 PU →  ACC 0,331 3,622 0,000
3.6 Uji Hipotesis
a. Uji Hipotesis Mahasiswa
H1: T-test 2,716  dengan  besar  signiﬁkansi  5%  dan  P- values 0,007, Maka T-test variabel PEU → ACC diatas dari 1,96 terdapat pengaruh siginiﬁkan dan hipotesis 1 dinyatakan diterima.
H2: T-test 12,511 dengan besar signiﬁkansi 5% dan P- values 0,000, Maka T-test variabel  PU → ACC diatas dari 1,96 terdapat pengaruh siginiﬁkan dan hipotesis 1 dinyatakan diterima
H3: T-test PEU  2,716  dan T-test PU  12,511,  maka PEU  dan  PU  sama-sama  berpengaruh  signifikan terhadap ACC.
a. Uji Hipotesis Dosen
H1: T-test 6,511  dengan  besar  signiﬁkansi  5%  dan  P- values 0,003, Maka T-test variabel PEU → ACC diatas dari 1,96 terdapat pengaruh siginiﬁkan dan hipotesis 1 dinyatakan diterima.
H2: T-test 3,662  dengan  besar  signiﬁkansi  5%  dan  P- values 0,000, Maka T-test variabel  PU → ACC diatas dari 1,96 terdapat pengaruh siginiﬁkan dan hipotesis 1 dinyatakan diterima
H3: T-test PEU 6,511 dan T-test PU 3,662, maka PEU dan  PU  sama-sama  berpengaruh  signifikan  terhadap ACC.

## 4. Kesimpulan
Terdapat  tiga  hipotesis  pada  responden  mahasiswa, yaitu variabel PU→ACC berpengaruh positif, PEU→ACC  berpengaruh  positif  dan  variabel  PU  dan PEU→ACC  sama-sama  berpengaruh  positif.  Terdapat tiga  hipotesis  pada  responden  dosen,  yaitu  PU→ACC berpengaruh  positif,  PEU→ACC  berpengaruh  positif dan  PU  dan  PEU→ACC  sama-sama  berpengaruh positif.  Hipotesis  pada  responden  mahasiswa  dan dosen  diterima  dan  berpengaruh  positif  terhadap penerimaan  sistem e-learning. Pada  responden mahasiswa  variabel  PU  memiliki  pengaruh  dominan terhadap penerimaan sistem e-learning dengan nilai T- statistic 12,269  dan  pada  responden  dosen  PEU memiliki  pengaruh  dominan  terhadap  penerimaan sistem e-learning dengan  nilai T-statistic 6,559.  Skor R-square ACC atau variabel endogen pada mahasiswa adalah  0,680  dan  nilai  ACC  pada  responden  dosen adalah  0,772  berdasarkan  nilai  tersebut  variabel eksogen PEU dan PU menjelaskan secara akurat.

## Daftar Rujukan
[1]. Sukendro,  S.,  Habibi,  A.,  Khaeruddin,  K.,  Indrayana,  B., Syahruddin, S., Makadada, F. A., &  Hakim, H. (2020). “ Using an  extended Technology  Acceptance  Model to  understand students’ use of e-learning during Covid-19: Indonesian sport science education context. ” Heliyon, 6(11), e05410. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e05410
[2]. Almanthari,  A.,  Maulina,  S.,  &  Bruce,  S.  (2020). ” Secondary school  mathematics  teachers’  views  on e-learning implementation  barriers  during  the  COVID-19  pandemic:  The case  of  Indonesia. ” Eurasia  Journal  of  Mathematics,  Science and Technology
Education, 16(7), em1860.
https://doi.org/10.29333/ejmste/8240
[3]. Hussein, Z. (2017). Leading to intention: The role of attitude in relation  to Technology  Acceptance  Model in e-learning . Procedia Computer Science, 105, 159-164.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.01.196
[4]. Al  Kurdi, B., Alshurideh, M., Salloum, S., Obeidat, Z., &  Al- dweeri, R. (2020). ” An empirical investigation into examination of  factors  influencing  university  students’  behavior  towards elearning acceptance using SEM approach. ” https://doi.org/10.3991/ijim.v14i02.11115
[5]. Maita,  I.,  Indrajit,  R.  E.,  &  Irmayani,  A.  (2018,  April). ” User behavior  analysis  in  academic  information  system  using unified  theory  of  acceptance  and  use  of  technology (UTAUT). ” In Proceedings of the 2018 International Conference  on  Internet  and  e-Business  (pp.  223-228). https://doi.org/10.1145/3230348.3230351
[6]. Al  Kurdi,  B.,  Alshurideh,  M.,  &  Salloum,  S.  A.  (2020). Investigating a  theoretical framework for e-learning technology  acceptance.  International  Journal  of  Electrical  and Computer  Engineering  (IJECE),  10(6),  6484-6496. DOI: 10.11591/ijece.v10i6.pp6484-6496
[7]. Abdullah,  F.,  &  Ward,  R.  (2016). ” Developing  a  General Extended Technology  Acceptance  Model for E-learning (GETAMEL)  by  analysing  commonly  used  external  factors. ”
Computers in human behavior, 56, 238-256. https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.11.036
[8]. Salloum, S. A., Alhamad, A. Q. M., Al-Emran, M., Monem, A. A., & Shaalan, K. (2019). ” Exploring students’ acceptance of e- learning through  the  development  of  a  comprehensive technology  acceptance  model. ” IEEE  Access,  7,  128445- 128462. Doi:10.1109/Access.2019.2939467
[9]. Al-Qaysi,  N.,  Mohamad-Nordin,  N.,  &  Al-Emran,  M. (2020). ” A  systematic  review  of  social  media  acceptance  from
the  perspective  of  educational  and  information  systems theories  and  models. ” Journal  of  Educational  Computing
Research, 57(8), 2085-2109. https://doi.org/10.1177%2F0735633118817879
[10]. Baber,  H.  (2021). ” Modelling  the  acceptance  of e-learning during  the  pandemic  of  COVID-19-A  study  of  South Korea. ” The  International  Journal  of  Management  Education, 19(2), 100503. https://doi.org/10.1016/j.ijme.2021.100503