Vol. 8 No. 1, Juni, 2024, Hal. 84-92 DOI: 10.29408/edumatic.v8i1.25413

## Evaluasi Penggunaan Flowgorithm dalam Pembelajaran Algoritma Pemrograman menggunakan Technology Acceptance Model (TAM)
Muhammad Zida Hisamuddin 1, * , Maria Ulfah Siregar 1
1 Program Studi Informatika, Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga, Indonesia
* Correspondence: 22206051004@student.uin-suka.ac.id

## Copyright : © 2024 by the authors
Received: 25 Februari 2024 | Revised: 21 Maret 2024 | Accepted: 25 April 2024 | Published: 20 Juni 2024

## Abstrak
Mengotomasikan  suatu  pekerjaan  memiliki  pengaruh  sangat  signifikan  dalam  kehidupan  modern. Programmer diharapkan mempu untuk mengotomasikan suatu pekerjaan dan pengembangan software. Namun,  seorang programmer harus  memahami  dasar-dasar computational  thinking dan  ini  kerap menjadi  masalah  bagi  pelajar  yang  ingin  menjadi programmer .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengevaluasi penerimaan pelajar terhadap penggunaan Flowgoritm menggunakan metode Technologi Acceptence Model (TAM). Jenis penelitian ini adalah kuantitatif menggunakan metode survey dengan menyebar  kuisioner  kepada  96  responden  siswa  atau  mahasiswa  yang  telah  belajar  algoritma pemograman.  Teknik  random  sampling  digunakan  dalam  pengambilan  sampel.  Analisis  dilakukan menggunakan  metode  PLS-SEM  yang  terdiri  dari  model  pengukuran  outer  model  dan  inner  model dengan  lima  variabel  yaitu    kemudahan  penggunaan,  kegunaan  yang  dirasakan,  sikap  terhadap penggunaan, niat dan penggunaan secara aktual. Hasil penelitian menunjukkan penerimaan Flowgoritm berpangaruh positif pada semua variabel kecuali pada variabel kemudahan penggunaan terhadap sikap pengguna.
Kata kunci: algoritma pemograman; flowgoritm; evaluasi pengguna; tam

## Abstract
Automating work has a very significant role and impact on modern life. Programmers are expected to be  able  to  automate  work  and  software  development.  However,  a  programmer  must  understand  the basics of computational thinking that often causes a problem for students who are desirous of becoming programmers.  This  extensive  research  aims  to  evaluate  student's  acceptance  of  the  use  of  flow Flogorithm  using  the  Technological  Acceptance  Model  (TAM)  method.  This  type  of  research  is quantitative and is conducted by using a survey method which involves distributing questionnaires to around  96  respondents  who  have  particularly  studied  programming  algorithms.  Furthermore,  the random sampling technique was used in the sampling. The analysis was carried out using the PLS-SEM method which consists of a measurement model and structural model with five variables, namely ease of use, perceived usefulness, attitude towards use, intention, and actual use. The result of the research shows that the acceptance of the Flowgorithm has a positive influence on all the set of variables, except for the perceived ease of use on attitude toward using.

## Keywords: programming algorithms; flowgoritm; user evaluation;tam

## PENDAHULUAN
Teknologi telah menjadi bagian penting dalam kehidupan modern dan terus berkembang dengan pesat. Teknologi juga memiliki peran penting dalam dunia Pendidikan  (Wijanarko & Adhisa, 2023). Mengotomasikan suatu pekerjaan memiliki pengaruh sangat signifikan. Dengan mengotomasikan  suatu  pekerjaan  memungkinkan  produksi  lebih  cepat,  efisien,  dan meningkatkan  kualitas  produk  atau  layanan  (Dwi  et  al.,  2021).  Pengembangan software
menjadi  penting  dalam  kasus  ini.  Software  yang  mampu  dikembangkan  dengan  baik  akan meningkatkan  aksebilitas  produk,  keamanan  produk,  mengurangi  beban  finansial  dan mendukung inovasi baru. Peran programmer diharapkan mampu untuk mengotomasikan suatu pekerjaan dan pengembangan software
Sebelum  menjadi  seorang  programmer,  setiap  individu  harus  memahami  dasar-dasar computational thinking (CT) (Stefanowicz & Sasak-Okoń, 2023). Namun demikian bisa jadi rumit untuk pemula langsung dari menulis kode. Mereka sangat menderita berbagai kesulitan, seperti kurangnya pemahaman yang utuh dalam pemecahan masalah  itu sendiri, beda konsep pemograman  atau  struktur,  debugging  program,  bahasa  Inggris,  bahasa  pengkodean  dan strukturnya. (Janpla & Piriyasurawong, 2018). Algoritma dan pemrograman merupakan dua kata  yang  berkaitan  erat  satu  sama  lain.  sebuah  program  komputer  yang  pada  dasarnya mengimplementasikan suatu algoritma (Rosa., 2021)
Pembuatan  algoritma  yang  divisualisakan  dapat  membantu  dalam  kasus  ini. pembelajaran  pembuatan algoritma  yang diajarkan  melalui  sebuah  permainan telah  menjadi popular dan semakin popular (Rugelj & Lapina, 2019). Terdapat banyak perangkat lunak yang memiliki kemampuan dan fitur dari pengembangan perangkat lunak berbasis visual atau grafis. Salah  satu  aplikasi  tersebut  adalah  Flowgorithm.  Flowgorithm  merupakan  aplikasi  yang menggunakan simbol-simbol yang mencakup pseudocode atau algoritma dari program yang akan dibuat (Smrti et al., 2023).
Permasalah yang sering ditemui yakni banyak orang tidak mampu menguasai algoritma pemrograman dengan baik. Siswa menghabiskan sebagian besar waktunya untuk memecahkan masalah kesalahan sintaksis  daripada memecahkan masalah pemrograman sebenarnya yang ada.   Hal ini disebabkan beberapa permasalahan seperti perlunya pemikiran yang unik dalam algoritma  pemograman  yang  mungkin  tidak  familiar  bagi  beberapa  orang  (Sari,  2022). Rendahnya  minat  terhadap  algoritma  pemograman  menjadi  salah  satu  penyebab  kesulitan dalam belajar algoritma pemogrman(Gajewski, 2018).    Gaya belajar yang cocok sulit untuk ditemukan  dalam  pembelajaran  algoritma  pemograman  (Retta  et  al.,  2020).  Sumber  belajar yang tidak efektif atau membingungkan dapat membuat proses pembelajaran terhambat dan menjadi  lebih  sulit  (Kourouma,  2016) .    Flowchart atau  diagram  alir  adalah  cara  lain  untuk merepresentasikan  algoritma  yaitu  pendekatan  dengan  menggunakan  gambar  dan  dapat dijadikan solusi dari banyaknya permasalahan ini.
Salah satu aplikasi yang menyediakan fitur flowchart adalah Flowgoritm. (Sakinah et al., 2021)  menjelaskan  flowgoritm  mampu  menarik  minat  pelajar  dan  memberikan  kesan  yang memuaskan.  Flowgoritm  tidak  hanya  mampu  membantu  pelajar  pemula  dalam  belajar algoritma akan tetapi juga mampu membantu memudahkan proses pembelajaran algoritma di kelas. Hal ini disebabkan flowgoritm dapat digunakan untuk mengaktifkan secara kreatif dalam mendirikan  penalaran  matematis  pada  siswa  dan  menjadi  salah  satu  kunci computational thinking yang tidak sama dengan penalaran algorimik. Flowgoritm menyediakan banyak jenis diagram  tugas  yang  dibuat  berdasarkan  entitas  penting  dari  algotima  yang  diekspresikan. Flowgoritm dapat diterapkan pada tingkat lanjut dari serangkaian prinsip desain yang dibuat. Hal  ini  menunjukkan  keserbagunaannya  dalam  bidang  desain  tugas    khusus  Teknologi Informasi (Ho et al., 2021).
Penggunaan  aplikasi  pengarang  grafik  flowgoritm  untuk  pembelajaran  algoritma pemograman  telah  banyak  dijadikan  topik  penelitian.  Namun,  belum  ada  yang  menjelaskan variabel-variabel  diterimanya  aplikasi  flowgoritm  sebagai  alat  pembelajaran  algoritma pemograman sehingga penelitian ini menyempurnakan penggunaan aplikasi flowgoritm dalam pembelajaran  algoritma  pemograman. Technology  Acceptance  Model (TAM)  dipilih  pada penelitian  ini  karena  dapat  digunakan  untuk  memahami  penerimaan  pengguna  terhadap teknologi baru (Chin, 2015; Weng et al., 2018). TAM diperkenalkan  pertama kali oleh Davis yang  merupakan  sistem  pemodelan  untuk  menganalisis  dan  memahami  faktor-faktor  yang
mempengaruhi  penerimaan  penggunaan  teknologi  (Loanata  &  Gianina  Tileng,  2016).  TAM melihat  bahwa  kemudahan  penggunaan  atau Perceived  Ease  of  use (Uska  &  Wirasasmita, 2018) , manfaat  yang  dirasakan  atau perceived  usefulness ,  sikap  atau attitude dan  niat  atau Behavioral  Intention  To  Use dapat  mempengaruhi  seseorang  terhadap  adopsi  atau menggunakan ( actual use ) sebuah teknologi (Mousa et al., 2021).
Tujuan  penelitian  ini  adalah  melakukan  evaluasi  penggunaan  flowgorithm  dalam pembelajaran algoritma pemrograman menggunakan model TAM. Penelitian ini memberikan gambaran bagaimana aplikasi Flowgoritm dijalankan oleh user dan informasi terkait evaluasi penerimaan  mahasiswa  terhadap  penggunaan  flowgorithm  dalam  pembelajaran  algoritma pemrograman.

## METODE
Jenis  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  kuantitatif  dengan  metode survey. Penelitian kuantitatif dipilih menjelaskan makna atau hasil suatu  penelitian sebagian besar melalui angka-angka, bukan interpretasi makna, bukan bahasa atau budaya (Nurfaizah et al., 2022). Penyebaran survey dilakukan kepada siswa atau mahasiswa yang sudah mengambil mata  Pelajaran  atau  mata  kuliah  tentang  algoritma  pemograman  menggunakan  aplikasi flowgoritm.  Instrument  penelitian  berbentuk  kuesioner  yang  dijadikan  kedalam  bentuk formulir web dengan bantuan alat google formulir. Penyebaran link google formular diberikan kepada mahasiswa di UIN Sunan Kali jaga dan Pelajar SMK dengan jurusan RPL di kabupaten Pacitan. Skala pengukuran yang diterapkan pada penelitian ini adalah skala linkert 1-5 dengan urutan  dari  terkecil  sangat  tidak  setuju,  tidak  setuju,  ragu-ragu,  setuju  dan  sangat  setuju. Kuisioner disebarkan kepada pelajar yang telah mengambil mata kuliah atau pelajaran terkait algoritma.
Desain penelitian menggunakan desain TAM. Insturemen pada penelitian ini ditujukan untuk  mengukur  tingkat  penerimaan  pengguna  terhadap  aplikasi  flowgoritm  sebagai  alat pembelajaran algoritma pemograman dengan menggunakan kerangka teori TAM ( technology acceptance  model )  dengan  lima  variabelnya.  Lima  varibel  tersebut  adalah  adalah  persepsi kemudahan  penggunaan  ( perceived  ease of  use ),  persepsi  kegunaan  (perceived  usselfulnes), sikap  terhadap  penggunaan  ( attitude  towards  using ),  niat  untuk  menggunakan  ( behavioral intention ), penggunaan aktual ( actual use ). Model  penelitian pada gambar 1 diuraikan menjadi hipotesis pada penelitian ini dan hipotesis penelitian ini dapat dilihat pada tabel 1.
Gambar 1. Model penelitian
Tabel 1. Hipotesis penelitian
Hipotesis Keterangan H1 Kemudahan (PEOU) berpengaruh positif terhadap kegunaan yang dirasakan (PU) H2 Kegunaan yang dirasakan (PU) berpangaruh positif pada sikap pengguna (ATU) H3 Kemudahan (PEOU) berpengaruh positif terhadap sikap pengguna (ATU) H4 Sikap pengguna (ATU) berpengaruh positif terhadap niat perilaku untuk menggunakan (BI) H5 Kegunakan yang dirasakan (PU) berpengaruh positif pada niat perilaku untuk menggunakan (BI) H6 Niat perilaku untuk menggunakan (BI) berpengaruh positif terhadap sistem yang sebenarnya (AU)
Analisis  data  dilakukan  mengunakan  metode  PLS-SEM  menggunakan  aplikasi SmartPLS  versi  4.  Metode  PLS  digunakan  agar  dapat  mengetahui  kompleksitas  hubungan antara  satu  variable  dengan  variabel  lainnya.  Selain  itu,  dengan  PLS  dapat  ketahui  juga kompleksitas  hubungan antara  variable  dengan  indikatornya  (Ghozali,  2021).  Analisis  PLS- SEM terdiri darimodel pengukuran ( measurement model) atau sering disebut outer model dan model structural ( structural model ) atau sering disebut inner model. Persamaan untuk outer model menggunakan persamaan 1
𝑥 = Λ × 𝜉 + 𝜀𝑥 𝑦 = Λ 𝛾 𝜂 + 𝜀 𝑦 (1)
Dimana :
x  dan  y  merupakan  manifest  variabel  atau  indicator  unuk  konsturk  laten  eksogen  (ξ)  dan endogen (η).
Λ x dan > y merupakan matriks loading yang menggambarkan koefisien regresi sederhana yang menghubungkan variabel laten dan indikatornya. ε x dan ε y merupakan residual kesalahan pengukuran ( measurement error)
Sedangkan untuk inner model dapat mengguankan perhitungan pada persamaan 2.
η = β + βη +Γξ +ζ
(2)
Dimana : η  adalah vector kontruk endogen ξ  adalah vector kontruk eksogen ζ  adalah vector kontruk residual ( unexplained variance )

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Pengujian  ini  dilakukan  terhadap  sampel  pengguna  aplikasi  flowgoritm  sejumlah  96 responden. Responden didominasi oleh laki laki sejumlah 93 responden atau 97 % dan sisasnya Perempuan  sejumlah  3  responden  atau  3  %.  Analisis  SEM-PLS  dilakukan  dengan  software Smart-PLS  versi  4.  Gambaran  umum  hasil  evaluasi  model  pengukuran  dapat  dilihat  pada gambar 2
Gambar 2. Evaluasi model pengukuran
Hasil pengukuran yang terdapat pada gambar 2 memiliki hasil nilai outer loading pada semua indikator memiliki nilai diatas batas minimum atau lebih dari 0.70 (>0.70). Berdasarkan hasil  tersebut,  semua  indikator  yang  ada  yaitu  sebanyak  21  indikator  dinyatakan  valid. Selanjutnya  untuk  mengetahui  valid  atau tidaknya  indikator  dapat  dilihat  dari  nilai  Average Variance Extracted (AVE). Model  penelitian pada gambar 1 diuraikan menjadi hipotesis pada penelitian ini yang disajikan pada tabel 1. Nilai AVE dari semua variabel memiliki nilai diatas batas minimum yaitu lebih dari 0.50 (>0.50).  Dengan hasil ini, maka variabel variabel yang ada dinyatakan seluruhya valid. Nilai Cronbach's alpha dan Composite reliability pada semua variabel  memenuhi  batas  nilai  minimum  yaitu  diatas  0.70  berarti  semua  konstruk  memiliki reliabilitas yang baik.
Tabel 1. Hasil average variance extracted (ave) Variabel Average Variance Extracted (AVE) Cronbach's alpha Composite reliability (rho_a) Composite reliability (rho_c) Attitude Toward Using 0.639 0.746 0.816 0.842 Actual Ussage 0.575 0.756 0.76 0.844 Behavioral Intention 0.739 0.825 0.842 0.895 Perceived Ease of Use 0.551 0.798 0.814 0.859 Perceived Usefulness 0.597 0.865 0.877 0.898
Tabel 2. Fornel-larcker criterion Actual Ussage Attitude Toward Using Behavioral Intention Perceived Ease of Use Perceived Usefulness Actual Ussage 0.8 Attitude Toward Using 0.18 0.758 Behavioral Intention 0.285 0.578 0.86 Perceived Ease of Use 0.338 0.586 0.649 0.742 Perceived Usefulness 0.266 0.644 0.741 0.766 0.773
Variabel diskriminan yang dilihat dari akar AVE memiliki nilai korelasi yang lebih tinggi dengan  variabel  itu  sendiri  daripada  nilai  korelasinya  dengan  variabel  lain.  Dari  hasil pengukuran forrnell-larcker criterion, indilator-indikator yang digunakan pada variabel dalam penelitian ini dianggap valid seperti yang disajika pada tabel 2. Selanjutnya hasil pengukuran yang  terdapat  pada  tabel  3,  koefisien  determinnan  (R 2 )  menunjukkan  bahwa  pada  variabel Actual  Ussage dikategorikan  lemah  dengan  nilai  0.081  (<0.19).  Sedangkan  sisanya  pada variabel Attitude Toward Using, Behavioral Intention dan Perceived Ease of Use dikategorikan moderat dengan nilai masing masing 0.436, 0.567 dan 0.587 (0.33-0.67).
Tabel 3. Nilai r-square Variabel R-square Actual Ussage 0.081 Attitude Toward Using 0.436 Behavioral Intention 0.567 Perceived Usefulness 0.587 Tabel 4. Path coefficients, t statistics dan p values Variabel Path coefficients T Statistics P values P values Attitude Toward Using > Behavioral Intention 0.171 2.019 0.044 Diterima Behavioral Intention > Actual Ussage 0.285 2.78 0.005 Diterima Perceived Ease of Use > Attitude Toward Using 0.224 1.329 0.184 Ditolak Perceived Ease of Use > Perceived Usefulness 0.766 20.096 0 Diterima Perceived Usefulness > Attitude Toward Using 0.472 2.734 0.006 Diterima Perceived Usefulness > Behavioral Intention 0.631 9.709 0 Diterima
Nilai Path  Coefficient (ß)  semua  variabel  pada  tabel  4  memiliki  nilai  lebih  besar  dari  0.1 sehingga  seluruh  variabel  memiliki  korelasi  yang  positif  dengan  variabel  lainnya.  Variabel perceived  ease  of  use terhadap attitude  toward  using memiliki  nilai  T-Statistic  0.184  dan dikategorikan  tidak  siginifikan  karena  lebih  rendah  dari  1.96.  Sedangkan  variabel  variabel lainnya memiliki nilai yang signifikan dikarenakan seluruh nilainya lebih dari 1.96.

## Pembahasan
Variabel  kemudahan  (PEOU)  terhadap  kegunaan  yang  dirasakan  (PU)  memiliki  nilai path coefficient (ß) sebesar 0.766 (lebih besar dari 0.1) dan nilai T-statistics sebesar 20.096 (lebih  besar  dari  1.96)  sehinggan  memiliki  pengaruh  positif  dan  siginifikan.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  semakin  mudah  seseorang  dalam  menggunakan  aplikasi  flowgoritm sebagai  sarana  pembelajaran  algoritma  pemograman  maka  seseorang  tersebut  merasakan manfaat yang signifikan terhadap aplikasi tersebut.
Variabel kegunaan yang dirasakan (PU) terhadap sikap pengguna (ATU) memiliki nilai path coefficient (ß) sebesar 0.472 (lebih besar dari 0.1), nilai T-statistics sebesar 2.734 (lebih besar  dari  1.96)  sehingga  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan.  Hasil  ini  menunjukkan bahwa  semakin  tinggi  manfaat  yang  diterima  seseorang  dalam  menggunakan  aplikasi
flowgoritm  sebagai  sarana  pembelajaran  algoritma  pemograman  maka  seseorang  tersebut memiliki sikap yang baik secara signifikan terhadap aplikasi tersebut.
Variabel  kemudahan  (PEOU)  terhadap  sikap  pengguna  (ATU)  memiliki  nilai  path coefficient (ß) sebesar 0.224 (lebih besar dari 0.1), nilai T-statistics sebesar 1.329 (lebih rendah dari 1.96) sehingga memiliki pengaruh negatif. Hasil ini menunjukkan bahwa semakin mudah seseorang  dalam  menggunakan  aplikasi  flowgoritm  sebagai  sarana  pembelajaran  algoritma pemograman  maka  seseorang  tersebut  tidak  memiliki  sikap  yang  baik  terhadap  aplikasi tersebut.
Variabel sikap pengguna (ATU) terhadap niat perilaku memiliki nilai path coefficient (ß) sebesar  0.171  (lebih  besar  dari  0.1),  nilai  T-statistics  sebesar  2.019  (lebih  besar  dari  1.96) sehingga  memiliki  pengaruh  posotif  dan  signifikan.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  sikap seseorang  dalam  menggunakan  aplikasi  flowgoritm  sebagai  sarana  pembelajaran  algoritma pemograman berpengaruh terhadap niat seseorang dalam menggunakan aplikasi tersebut.
Variabel kegunakan yang dirasakan (PU) terhadap niat perilaku untuk menggunakan (BI) memiliki nilai path coefficient (ß) sebesar 0.631 (lebih besar dari 0.1), nilai T-statistics sebesar 9.709 (lebih besar dari 1.96) sehingga memiliki pengaruh positif dan signifikan.  Hal ini dapat membuktikan bahwa semakin tinggi maanfaat yang dirasakan seseorang dalam menggunakan aplikasi flowgoritm sebagai sarana pembelajaran algoritma pemograman berpengaruh terhadap niat seseorang dalam menggunakan aplikasi tersebut.
Niat  perilaku  untuk  menggunakan  (BI)  berpengaruh  positif  terhadap  sistem  yang sebenarnya (AU) karena memiliki nilai path coefficient (ß) sebesar 0.285 (lebih besar dari 0.1), nilai  T-statistics  sebesar  2.019  (lebih  besar  dari  1.96).    Hal  ini  dapat  membuktikan  bahwa semakin tinggi niat seseorang menggunakan aplikasi flowgoritm sebagai sarana pembelajaran algoritma pemograman maka intensitas penggunaan aplikasi tersebut cenderung naik.
Flowgoritm  mampu  memberikan  pengaruh  positif  dan  signifikan  untuk  pelajar  dalam pembelajaran algoritma  pemograman.  Hal  ini  menunjukkan  flowgoritm  tidak  hanya  mampu memberikan  pengaruh  positif  kepada mahasiswa  yang  sedang  belajar matematika(Ho  et  al., 2021).  Flowgorithm  juga  terbukti  menjadi  alat  perkuliahan  yang  sangat  efektif  untuk memungkinkan  presentasi  algoritma  dan  hasilnya  (Gajewski,  2018).  flowgorithm  sangat membantu pemula dalam belajar algoritma dan pemrograman, khsusnya pada materi flowchart. (Smrti  et  al.,  2023).  Penggunaan  alat  pembuat  grafis  perangkat  lunak  Flowgorithm  sangat dianjurkan untuk membantu meningkatkan tingkat pemahaman dan minat siswa terhadap topik pemrograman (Sakinah et al., 2021).

## SIMPULAN
Hasil penelitian menunjukkan penerimaan flowgoritm berpengaruh positif dan siginifkan pada variabel Kemudahan (PEOU) terhadap kegunaan yang dirasakan (PU), kegunaan yang dirasakan (PU) terhadap sikap pengguna (ATU), Sikap pengguna (ATU) terhadap niat perilaku, kegunakan yang dirasakan (PU)  terhadap niat  perilaku untuk menggunakan (BI), niat  untuk menggunakan (BI) terhadap penggunaan sebenarnya (AU). Pada variabel kemudahan (PEOU) berpengaruh negatif terhadap sikap pengguna (ATU).

## REFERENSI
Damopolii, Z. D. P., Koniyo, M. H., & Takdir, R.  (2021). Perancangan media pembelajaran berbasis audio visual pada materi looping mata kuliah algoritma dan pemograman dasar universitas negeri gorontalo. Inverted: Journal of Information Technology Education , 1 (2), 64-74.
Gajewski, R. R. (2018). Algorithms, programming, flowcharts and flowgorithm. E-Learning and  Smart  Learning  Environment  for  the  Preparation  of  New  Generation  Specialists , 393-408.
Geasela ,  Y.  M.,  Hartono,  H.,  Sesilia,  M.,  Winarto,  H.,  &  Pratiwi,  H.  (2022).  Analisis penerimaan  aplikasi  asset  digital  menggunakan  technology  acceptance  model  (TAM). Jbase - Journal Of Business And Audit Information Systems, 5(2). https://doi.org/10.30813/jbase.v5i2.3778
Ghozali, I. (2021). Partial least squares konsep, teknik dan aplikasi menggunakan program smartpls 3.2.9 untuk penelitian empiris . Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Ho, W. K., Looi, C. K., Huang, W., Seow, P., Chan, S. W., & Wu, L. (2021). Flowgorithm: A possible  passage  from  algorithmic  reasoning  to  creatively  founded  mathematical reasoning. In W.-C. Yang, D. B. Meade, & M. Majewski (Eds.), In Proceedings of the Asian  Technology  Conference  in  Mathematics (pp.  97-111).  Mathematics  and Technology, LLC.
Janpla,  S.,  &  Piriyasurawong,  P.  (2018).  The  development  of  problem-based  learning  and concept mapping using a block-based programming model to enhance the programming competency of undergraduate students in computer science. Tem Journal , 7(4), 708–716. Kourouma, M. K. (2016). Capabilities and features of raptor, visual logic, and flowgorithm for program logic and design.
Mousa, A. H., Mousa, S. H., Aljshamee, M., & Nasir, I. S. (2021). Determinants of customer acceptance  of  e-banking  in  iraq  using  technology  acceptance  model. Telkomnika (Telecommunication  Computing  Electronics  And  Control), 19(2),  421–431. https://doi.org/10.12928/telkomnika.v19i2.16068
Musyaffi, A. M., Khairunnisa, H., & Respati, D. K. (2022). Konsep dasar structural equation model-partial least square (sem-pls) menggunakan smartpls . Pascal Books. Nurfaizah, S., Risal, M., & Musfirah, M. (2022).  Penerapan sistem menajemen keselamatan dan  kesehatan  kerja. Jurnal  Ilmiah  Kesehatan  Sandi  Husada , 11 (2),  392–402. https://doi.org/10.35816/jiskh.v11i2.797
Retta, A. M., Isroqmi, A., Nopriyanti, T. D., (2020). Pengaruh penerapan algoritma terhadap pembelajaran  pemrograman  komputer. Indiktika  (Jurnal  Inovasi  Pendidikan Matematika), 2(2), 126–135. https://doi.org/10.31851/indiktika.v2i2.4125
Rosa A.S. (2021). Logika Algoritma Dan Pemograman Dasar. Bandung: Modula.
Rugelj,  J.,  &  Lapina,  M.  (2019,  May).  Game  design  based  learning  of  programming. Proceedings of SLET-2019–International Scientific Conference Innovative Approaches to the Application of Digital Technologies in Education and Research (pp. 20-23). Sakinah ,  S.,  Yusof,  M.,  Ilias,  K.,  Jabar,  J.,  Bakary,  S.  A.,  Aunah,  S.,  &  Nordin,  S.  (2021). Aplikasi alat pengarang grafik flowgorithm dalam meningkatkan kefahaman dan minat dalam pembelajaran algoritma pengaturcaraan pelajar matrikulasi. Jurnal Penyelidikan Dedikasi , 19 (2), 62-81.
Sari, R. E. (2022). Implementasi Algoritma C4. 5 Untuk Klasifikasi Faktor Penyebab Kesulitan Belajar Fisika Pada Siswa SMA. SkripsiKu-2022 , 1 (2).
Smrti, N. N. E., Sukenada, A. I. P. G., Kadek, D. T. R. N., Adnan, A., & Ode, J. P. P. (2023). Flowgorithm  Sebagai  Penunjang  Pembelajaran  Algoritma  dan  Pemrograman. Jurnal Bangkit Indonesia , 12 (1), 56-64. . https://doi.org/10.52771/bangkitindonesia.v12i1.218 Stefanowicz,  M.,  &  Sasak-Okoń,  A.  (2023).  Algopoint  as  an  original  didactic  tool  for introductory  programming  using  flowcharts. International  Conference  On  Computer Supported Education, Csedu, 1, 162–170. https://doi.org/10.5220/0011826300003470 Uska, M. Z., & Wirasasmita, R. H. (2018). Analisis Teknologi Smartphone dalam Mendukung Kegiatan Akademis di Universitas Hamzanwadi Menggunakan Technology Acceptance Model. Edumatic: Jurnal Pendidikan
Informatika , 2 (2), 103-113.
https://doi.org/10.29408/edumatic.v2i2.1086
Waris , I., Ali, R., Nayyar, A., Baz, M., Liu, R., & Hameed, I. (2022). An Empirical Evaluation of  Customers’  Adoption  of  Drone  Food  Delivery  Services:  An  Extended  Technology
Acceptance Model. Sustainability (Switzerland) , 14 (5). https://doi.org/10.3390/su14052922
Weng , F., Yang, R. J., Ho, H. J., & Su, H. M. (2018). A tam-based study of the attitude towards use intention of multimedia among school teachers. Applied System Innovation, 1(3), 1– 9. https://doi.org/10.3390/asi1030036
Wijanarko, E. W. S., & Adhisa, R. R. (2023). Media pembelajaran object detection perangkat jaringan komputer menggunakan machine learning berbasis desktop. Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika, 7(2), 207–216. https://doi.org/10.29408/edumatic.v7i2.19826