## Jurnal Sains dan Teknologi
Volume 13 Number 1, Tahun 2024, pp. 147-158 P-ISSN: 2303-3142 E-ISSN: 2548-8570 Open Access: https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v13i1.68568

## Aplikasi  Analisis  PLS-SEM  berbasis  R  Shiny  dan  Penerapan UTAUT2 untuk Evaluasi Penerimaan Sistem Informasi
Fajar Hari Prasetyo 1* , Budi Warsito 2 , Aris Sugiharto 3
1 Program Studi Magister Sistem Informasi, Universitas Diponegoro, Semarang, Indonesia
2 Program Studi Statistika, Universitas Diponegoro, Semarang, Indonesia
3 Program Studi Informatika, Universitas Diponegoro, Semarang, Indonesia

## A B S T R A K
Aplikasi  yang  digunakan  untuk  analisis  data  cenderung  berbayar  dan  kurang efisien  karena  tidak  menampilkan  hasil  evaluasi  dalam  satu  laporan  seperti aplikasi  SmartPLS.  Evaluasi  yang  dilakukan  pada  SIA  XYZ  sebelumnya  belum memberikan hasil mendalam karena hanya menilai kepuasan pengguna pada SIA Universitas  XYZ  menggunakan  model  WebQual  4.0  dan  analisis  Regresi  Linear Berganda.  Oleh  sebab  itu  diperlukan  evaluasi  lebih  lanjut  seperti  Penerimaan Sistem Informasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi analisis Partial  Least  Square-Structural  Equation  Modeling (PLS-SEM)  dengan  R  Shiny sebagai  alternatif  selain  aplikasi  konvensional  dan  Penerapan Unified  Theory  of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) untuk evaluasi penerimaan sistem pada SIA Universitas XYZ. Jenis penelitian ini adalah Mixed Method atau kombinasi,
Pengembangan aplikasi menggunakan pendekatan Prototyping sedangkan analisis data menggunakan pendekatan Partial Least Square Structural Equation Modeling (PLS-SEM)  dengan  102  sampel  data  kuesioner.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa,  Pengembangan  aplikasi  analisis  PLS-SEM  bernama  SEMRS  berfungsi dengan baik dan dapat digunakan untuk analisis PLS-SEM secara gratis dan lebih efisien. Penerapan UTAUT2 dan analisis PLS-SEM menunjukan bahwa faktor yang mempengaruhi  penerimaan  SIA  adalah  kemudahan,  suatu  kondisi  yang memfasilitasi,  sikap  nyaman  dan  senang,  serta  kebiasaan  dalam  menggunakan sistem.  sedangkan  pengaruh  sosial  tidak  mempunyai  pengaruh  signifikan terhadap penerimaan sistem. Penelitian ini memberikan hasil evaluasi yang lebih dalam  tentang  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  penerimaan  pengguna  Sistem Informasi Akademik Universitas XYZ. Kesimpulannya yaitu aplikasi analisis Partial
Least  Square  Structural  Equation  Modeling  berbasis  R  Shiny  (SEMRS)  dapat digunakan sebagai alternatif selain aplikasi konvensional seperti SmartPLS secara gratis dan efisien.

## A B S T R A C T
Applications used for data analysis tend to be paid and less efficient because they need to display evaluation results in one report, like the SmartPLS application. The evaluation carried out at SIA XYZ previously did not provide in-depth results because it only assessed user satisfaction at SIA XYZ University using the WebQual 4.0 model and Multiple Linear Regression analysis. Therefore, further evaluation is needed, such as Information System Acceptance. This research aims to develop a Partial  Least  Square-Structural  Equation  Modeling  (PLS-SEM)  analysis  application  with  R  Shiny  as  an  alternative  to conventional applications and the application of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) to evaluate system acceptance at SIA XYZ University. This type of research is a Mixed Method or a combination. Application development uses a Prototyping approach, while data analysis uses a Partial Least Square Structural Equation Modeling (PLS-SEM) approach with 102 samples of questionnaire data. The research results show that the development of a PLS- SEM analysis application called SEMRS functions well and can be used for PLS-SEM analysis for free and more efficiently. The application of UTAUT2 and PLS-SEM analysis shows that the factors influencing the acceptance of SIA are convenience, a facilitating condition, a comfortable and happy attitude, and habits in using the system. In contrast, social influence does not have a significant impact on system acceptance. This research provides the results of a deeper evaluation of the factors that influence user acceptance of the XYZ University Academic Information System. The conclusion is that the Partial Least Square Structural Equation Modeling  analysis application based on R Shiny (SEMRS) can be used as an alternative to conventional applications such as SmartPLS for free and efficiently.

## 1. PENDAHULUAN
Partial  Least  Square  Structural  Equation  Modeling (PLS-SEM)  adalah  salah  satu  metode  analisis Structural Equation Modeling (SEM) berbasis varian yang didesain untuk menyelesaikan regresi berganda ketika terjadi permasalahan spesifik pada data, seperti ukuran sampel penelitian kecil, adanya data yang

## A R T I C L E   I N F O
Article history: Received September 28, 2023 Accepted March 23, 2024 Available online April 25, 2024

## Kata Kunci:
R Shiny, PLS-SEM, Penerimaan Sistem Informasi, UTAUT2
Keywords: R Shiny, PLS-SEM, Acceptance of Information Systems, UTAUT2
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Copyright © 2024 by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.
hilang dan multikolinieritas (Haikal et al., 2022; Memon et al., 2021). Analisis Partial Least Square Structural Equation Modeling (PLS-SEM) dapat menggunakan beberapa program antara lain SmartPLS dan program R. SmartPLS merupakan program analisis yang paling sering digunakan oleh peneliti untuk analisis Partial Least Square Structural Equation Modeling (PLS-SEM) dan mempunyai banyak fitur yang bisa digunakan untuk berbagai pengujian SEM (J. Hair & Alamer, 2022; Zeng et al., 2021). Namun, tidak semua fitur dapat digunakan jika pengguna tidak berlangganan atau berbayar. Dari banyaknya fitur dalam aplikasi SmartPLS, justru perangkat lunak tersebut kurang efisien karena tidak menampilkan hasil analisis dalam satu laporan (Statistik,  n.d.;  Zeng  et  al.,  2021). R  yaitu  sebuah  program  komputasi  statistika  dan data  science yang menjadi  salah  satu  pilihan  menarik  untuk  mengolah  data  secara  statistik  karena  sifatnya  yang  tidak berbayar. Penerapan R dalam lingkup analisis sistem informasi biasanya digunakan untuk analisis Partial Least  Square  Structural  Equation  Modeling (PLS-SEM)  dengan  modul  SEMinR.  SEMinR  merupakan pengembangan  dari  modul  PLS-PM  yang  digunakan  aplikasi  konvensional  berbayar  seperti  SmartPLS (Paisal et al., 2021; Ray & Danks, 2020). Analisis PLS-SEM dengan modul SeminR cenderung manual dengan menginput kode sintaks untuk menjalankan fungsi analisis SEM pada program R (La Ode Liaumin Azim1, Rahman2, 2021; Prihasari, 2020). Program R dapat di integrasikan dengan Shiny atau biasa disebut R Shiny, Shiny  merupakan  salah  satu  paket  dari  R  yang  digunakan  untuk  membuat  antarmuka  pengguna  ( User Interface ) (La Ode Liaumin Azim1, Rahman2, 2021; Yasin & Rusgiyono, n.d.). Dengan menggunakan R dan Shiny proses analisis dapat digunakan secara efisien karena dapat memberikan hasil secara otomatis dalam satu laporan tanpa harus menginput kode program secara manual.
Kemajuan  teknologi  dan  penggunaan  internet  sangat  berpengaruh  terhadap  dunia  pendidikan, khususnya pendidikan tinggi di Indonesia (Aloyshima Haris et al., 2019; Maritsa et al., 2021). Penerapan teknologi informasi dan komunikasi menjadi salah satu bentuk penting dalam sebuah Institusi Akademik (Al_Nawaiseh  et  al.,  2020;  Wal  Ilham,  2022). Salah  satu  penerapan  teknologi  informasi  dalam  bidang pendidikan yaitu  SIA  atau  Sistem Informasi Akademik.  Sistem Informasi Akademik menyediakan segala bentuk informasi dalam lingkup akademik yang dapat diakses dan digunakan kapan saja dan dimana saja melalui internet (Dzihni et al., 2019; Mochamad, 2020). Banyak Perguruan Tinggi di Indonesia yang sudah memiliki Sistem Informasi Akademik salah satunya Universitas XYZ yang bernama SIA XYZ.
Pada penelitian sebelumnya, evaluasi SIA pada Universitas XYZ  yaitu pengukuran kualitas layanan sistem informasi akademik menggunakan metode Webqual 4.0. Penelitian menggunakan sampel kuesioner dari 48 responden. Variabel WebQual 4.0 yang digunakan yaitu Kegunaan ( Usability ), Kualitas Informasi ( Information  Quality )  dan  Interaksi  Layanan  ( Service  Interaction ).  Analisis  menggunakan  Regresi  Linear Berganda  utuk  menguji  hubungan  antar  variabel  WebQual  4.0  dengan User  Satisfaction (kepuasan pengguna). Dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa hanya satu variabel yang berpengaruh signifikan terhadap User Satisfaction (kepuasan pengguna) yaitu interaksi layanan ( Service Interaction ) sedangkan kedua  variabel  lainya  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap User  satisfaction (kepuasan  pengguna). Penelitian ini hanya mengevaluasi kepuasan pengguna pada SIA XYZ berdasarkan tiga variabel WebQual 4.0,  tidak  mengevaluasi  penerimaan  pengguna  pada  sistem  tersebut.  Penelitian  yang  dilakukan  belum menggunakan analisis struktural seperti PLS-SEM (Heng et al., 2018; Nada& & Wibowo, n.d.). Banyak teori dan model telah dikembangkan untuk menilai penerimaan teknologi. Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) disarankan sebagai model terbaik karena mengintegrasikan beberapa teori seperti TIF, TRA, TPB, SCT, IDT, MPCU, MM, TAM & TPB dan teori penerimaan teknologi lainnya dalam penelitian teknologi informasi (Chen et al., 2023; Faqih & Jaradat, 2021; Gansser & Reich, 2021;  Martinez  &  Mcandrews,  2023;  Stephen  &  Ritzhaupt,  2023). Model  UTAUT  ini  terdiri  dari  empat variabel utama yaitu (Ekspektasi Kinerja, Ekspektasi Upaya, Pengaruh Sosial, Kondisi Fasilitasi)  dan empat variabel moderasi yang disesuaikan dengan masalah penelitian seperti (Jenis Kelamin, Usia, Pengalaman, Kesukarelaan penggunaan) yang secara langsung memengaruhi niat dan perilaku penggunaan (Almaiah et al., 2019; Legate et al., 2023). Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) merupakan pengembangan dari teori UTAUT dengan menggabungkan Motivasi Hedonik (HM), Nilai Harga (PV), dan Kebiasaan (HT ) (Li et al., 2022; Wang, 2023). Behavioral Intention (BI) sebagai variabel mediasi, sedangkan Use Behavior (UB) sebagai variabel dependen (J. Hair & Alamer, 2022; Tamilmani et al., 2021a). Berdasarkan uraian tersebut, maka pengembangan aplikasi analisis Partial Least Square Structural Equation Modeling berbasis R Shiny (SEMRS) bertujuan agar menjadi alternatif selain aplikasi konvensional seperti SmartPLS, karena aplikasi berbasis R Shiny dapat dikembangkan secara gratis dan efisien untuk analisis Partial  Least  Squares  Structural  Equation  Modeling (PLS-SEM) (Afthanorhan  et  al.,  2020; TomassMHultt, n.d.). Penerapan model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) bertujuan  untuk  evaluasi  penerimaan  Sistem  Informasi  Akademik  karena  UTAUT2  disarankan  sebagai model terbaik dengan mengintegrasikan beberapa teori dalam lingkup penelitian penerimaan Teknologi Informasi terhadap pengguna (Maritsa et al., 2021; Wang, 2023). Oleh sebab itu, Penggunaan UTAUT2 dan
analisis PLS-SEM dengan aplikasi berbasis R Shiny (SEMRS) dapat memberikan hasil evaluasi yang lebih dalam tentang faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan pengguna Sistem Informasi Akademik.

## 2. METODE
Jenis  penelitian  ini  adalah Mixed  Method dengan  menggabungkan  penelitian  kualitatif  untuk pengembangan  aplikasi  dan  kuantitatif  untuk  analisis  data.  Pengembangan  aplikasi  menggunakan pendekatan Prototyping , analisis data menggunakan pendekatan Partial Least Square Structural Equation Modeling (PLS-SEM) berdasarkan model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) untuk  evaluasi  penerimaan  sistem  informasi.  Subjek  pada  penelitian  yaitu  Sistem  Informasi  Akademik Universitas  XYZ  (SIAXYZ).  Universitas  XYZ  merupakan  salah  satu  universitas  swasta  terbaik  di  kota Semarang yang sudah terakreditasi B oleh BAN-PT. Prosedur pada penelitian ini mempunyai 4 tahapan yaitu  Pengembangan  Aplikasi,  Desain  Model,  Pengumpulan  Data  dan  Analisis  data.  Prosedur  penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pengembangan  aplikasi  analisis Partial  Least  Squares  Structural  Equation  Modeling (PLS-SEM) dengan  R  Shiny  (SEMRS)  menggunakan  pendekatan Prototyping .  Metode  prototyping  adalah  salah  satu pendekatan  dalam  pengembangan  perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk  merancang  dan mengembangkan  sistem  informasi.  Metode Prototyping diterapkan  dengan  4  tahap  yaitu  Analisa Kebutuhan, Desain User Interface (UI), Fungsi Server, Pengujian dan Implementasi Sistem (Ardiyansah et al., 2021; Pratama et al., 2023). Tahapan pengembangan aplikasi dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Tahapan Pengembangan Aplikasi SEMRS
Pada Gambar 2 menjelaskan bahwa tahap pertama dalam pengembangan aplikasi yaitu dibutuhkan program  R  dan  instalasi  paket  Shiny  untuk  membuat  dashboard  dan  SEMinR  sebagai  modul  untuk menjalankan fungsi analisis pada R Shiny.  Desain user interface (UI) terdapat empat halaman seperti Home, Upload Data, Analisis dan Panduan. Tahap selanjutnya adalah pengembangan dengan menambahkan fungsi server dan  diintegrasikan  dengan user  interface (UI)  yang  dibuat  menggunakan  paket  Shiny.  Pengujian diterapkan  dengan  metode Black  Box  Testing untuk  menguji  setiap  fungsi  dari  program  SEMRS  yang selanjutnya di implementasikan untuk analisis PLS-SEM (Aghababaeyan et al., 2023; J. F. Hair et al., 2020). Model Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology  2 (UTAUT2)  diterapkan  untuk  evaluasi penerimaan  Sistem  Informasi  Akademik.  Sistem  informasi  akademik  merupakan  fasilitas  gratis  yang
disediakan  gratis  oleh  Universitas  dan  ditujukan  untuk  mahasiswa  sebagai  sarana  pendukung  kegiatan perkuliahan,  maka  variabel  yang  berpusat  pada  konsumen  seperti  Nilai  Harga  (Price  Value)    tidak digunakan (Aloyshima Haris et al., 2019; Tamilmani et al., 2021b).
Gambar 3. Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2)
Pada Gambar  3 terdapat  enam  variabel  yang  digunakan  untuk  merumuskan  hipotesis  pada penelitian ini, yaitu Ekspektasi Kinerja dan Upaya ( Performance and Effort Expectancy ), Pengaruh Sosial ( Social  Influence ),  Kondisi  yang  memfasilitasi  ( Facilitating  Conditions ),  Motivasi  Hedonis  ( Hedonic Motivation ), Kebiasaan ( Habit ). Faktor-faktor tersebut secara langsung berpengaruh positif dan signifikan pada Niat dan Perilaku Penggunaan ( Use and Behavior Intention ) terhadap penerimaan pengguna Sistem Informasi Akademik Universitas XYZ (Deng et al., 2022; Sehabuddin et al., 2022; Tamilmani et al., 2021a; Wang,  2023) . Pengumpulan  data  dilakukan  berdasarkan  populasi  dari  semua  mahasiswa  aktif  di Universitas XYZ. Metode pengambilan sampel yang digunakan yaitu Simple Random Sampling menggunakan kuesioner Google Form yang di sebar melalui sosial media dan ditujukan kepada mahasiswa Universitas XYZ.  Jumlah  sampel  yang  dibutuhkan  yaitu  10  kali  dari  jumlah  indikator  terbanyak  atau  dibutuhkan minimal 40 sampel responden (Haikal et al., 2022; La Ode Liaumin Azim1, Rahman2, 2021). Analisis data menggunakan  metode Partial  Least  Squares  Structural  Equation  Modeling (PLS-SEM)  dengan  dua  tahap yaitu analisis Model Pengukuran ( Measurement Model Assessment ) yang menggambarkan hubungan antara variabel laten dan indikator. Analisis Model Struktural ( Structural Model Assessment ) yang menggambarkan hubungan  keseluruhan  antar  variabel (Guenther  et  al.,  2023;  Purwanto  &  Sudargini,  2021). Tahapan analisis data dengan metode Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) dapat dilihat pada Gambar 4 .
Gambar 4. Metode analisis PLS-SEM
Gambar  4 menjelaskan  bahwa  tahap  pertama  dalam  analisis  PLS-SEM  yaitu  analisis  Model Pengukuran ( Measurement Model Assessment ) yang terbagi menjadi dua yaitu uji Validitas dan Realibilitas. Uji validitas mencakup pengujian Validitas Konvergen dan pengujian Validitas Diskriminan yang digunakan untuk  mengukur  validasi  dari  setiap  indikator  dalam  variabel  berdasarkan  nilai Indicator  Loading dan Average Variance Extracted (AVE). Pengujian Reliabilitas digunakan untuk mengetahui sejauh mana data yang diukur dapat dipercaya atau dapat diandalkan berdasarkan nilai Alpha, rhoC dan rhoa (Chuah et al., 2021; Sabol et al., 2023). Tahap kedua yaitu analisis Model Struktural ( Structural Model Assessment ) yang
terdiri  dari  dua  tahap  yaitu  pengujian R-Square dan Bootstrapping. Pengujian R-Square bertujuan memprediksi  kekuatan  hubungan  semua  data  sampel  yang  diuji  terhadap  variabel  yang  dipengaruhi  . Bootstrapping / Uji hipotesis digunakan untuk memprediksi hubungan positif antara variabel dependen dan independen serta menguji signifikansi model secara keseluruhan melalui nilai Original Sample dan T- Statistic (Sarstedt, 2022; Syuhada et al., 2024) .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil
Aplikasi analisis Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) berbasis R Shiny (SEMRS)  berhasil  dikembangkan  dengan  metode Prototyping .  Hasil  pengembangan  aplikasi  SEMRS mempunyai  beberapa  halaman  yaitu,  Halaman  Home  yang  berisi  informasi  singkat  mengenai  aplikasi SEMRS seperti Logo aplikasi SEMRS, informasi Hak Cipta, alamat pembuat aplikasi, kontak email pembuat aplikasi serta tampilan-tampilan gambar agar aplikasi terlihat lebih menarik. Halaman upload data berisi bagian  untuk  memasukan  data  yang  akan  digunakan  untuk  analisis Partial  Least  Squares  Structural Equation Modeling (PLS-SEM) dalam format Comma Separated Value (CSV), setelah data di input maka data akan ditampilkan dalam bentuk tabel secara berurutan pada kolom yang tersedia. Tampilan Halaman Home dan Upload Data dapat dilihat pada Gambar 5 , dan Gambar 6 .
Gambar 5. Halaman Home
Gambar 6. Halaman Upload Data
Halaman  Analisis  PLS-SEM  berisi  beberapa  bagian  seperti  kotak  teks  untuk  membuat  sintaks model  pengukuran  ( Measurement  Model )  dan  model  structural  ( Structural  Model ).  Selain  itu,  terdapat tombol  untuk  menjalankan  analisis,  Ketika  tombol  ditekan  maka  semua  hasil  analisis  akan  ditampilkan
sesuai  dengan  Tabpanel  yang  dipilih.  Halaman  panduan  berisi  informasi  mengenai  cara  penggunaan program SEMRS seperti langkah-langkah menjalankan analisis dan contoh sintaks untuk membuat Model Pengukuran ( Measurement Model ) dan Model Structural ( Structural Model ). Tampilan halaman Analisis dan Panduan dapat dilihat pada Gambar 7 , dan Gambar 8 .
Gambar 7. Halaman Analisis PLS-SEM
Gambar 8. Halaman Panduan
Program  SEMRS  diuji  menggunakan  metode BlackBox  Testing agar  dapat  memberikan  validasi bahwa program analisis SEMRS layak digunakan sebagai alat untuk analisis PLS-SEM. Pengujian dengan metode BlackBox Testing menggunakan data dalam format CSV. Hasil pengujian BlackBox pada program analisis SEMRS dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Pengujian BlackBox
No. Aktifitas Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengujian 1 Masukan data Data berhasil di upload Sukses 2 Masukan sintaks model pengukuran Sintaks berhasil di input Sukses 3 Masukan sintaks model struktural Sintaks berhasil di input Sukses 5 Mulai analisis Sistem menjalankan analisis Sukses 6 Klik setiap TabPanel Menampilkan hasil analisis di setiap TabPanel Sukses
Hasil  pengujian Black  Box pada Tabel  1 menunjukan  bahwa  setiap  fungsi  dari  program  SEMRS seperti proses Upload Data , masukan sintaks pengukuran dan struktural, tombol untuk memulai analisis dan fungsi dari setiap TabPanel dapat menunjukan hasil sukses sesuai yang diharapkan, sehingga program dapat digunakan selanjutnya untuk analisis PLS-SEM. Data didapatkan sebanyak 102 responden mahasiswa Universitas  XYZ,  yaitu  53,9%%  diisi  oleh  laki-laki  dan  46,1%  lainya  diisi  oleh  perempuan,  selain  itu
mahasiswa yang berkontribusi dalam pengisian kuesioner sebanyak 87,3% pada jenjang pendidikan S1 dan 12,7%  lainya  diisi  oleh  mahasiswa  dengan  jenjang  pendidikan  S2.  Analisis  data  dilakukan  dengan pendekatan  PLS-SEM  menggunakan  aplikasi  SEMRS  dengan  dua  tahapan,  tahap  pertama  yaitu  Analisis Model  Pengukuran  ( Measurement  Model  Assessment )  yang  terbagi  menjadi  pengujian  validitas  dan realibilitas.  Uji  validitas  terbagi  menjadi  pengujian  Validitas  Konvergen  dan  pengujian  Validitas Diskriminan. Validitas Konvergen dapat diterima / valid apabila nilai indikator variabel Outer Loading lebih dari 0.7 dan Average Variance Extrated (AVE) lebih besar dari 0.5. Nilai indikator variabel Outer Loading dan AVE pada program SEMRS dapat dilihat pada TabPanel Outer Loadings dan Summary. Hasil pengujian Validitas Konvergen dapat dilihat pada Tabel 2 , dan Tabel 3 .
Tabel 2. Outer Loading. Variabel Indikator Outer Loading Keterangan Ekspektasi Kinerja dan Upaya (PK) PK1 0.840 Valid PK2 0.844 Valid PK3 0.825 Valid PK4 0.855 Valid Pengaruh Sosial (PS) PS1 0.818 Valid PS2 0.842 Valid PS3 0.851 Valid Kondisi yang memfasilitasi (KF) KF1 0.866 Valid KF2 0.894 Valid KF3 0.865 Valid Motivasi Hedonis (MH) MH1 0.823 Valid MH2 0.860 Valid MH3 0.868 Valid Kebiasaan (KB) KB1 0.859 Valid KB2 0.866 Valid KB3 0.835 Valid Niat dan Perilaku Penggunaan (NP) NP1 0.818 Valid NP2 0.836 Valid NP3 0.858 Valid NP4 0.854 Valid
Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  program  SEMRS,  semua  indikator  dari  masing-masing variabel  yang  diuji  menunjukan  hasil  valid  karena  menunjukan  nilai Outer  Loading diatas  0.7,  maka selanjutnya dapat dilanjutkan dengan pengujian melalui nilai Average Variance Extrated (AVE).

## Tabel 3. Average Variance Extrated.
Variabel AVE Keterangan Ekspektasi Kinerja dan Upaya (PK) 0.707 Valid Pengaruh Sosial (PS) 0.701 Valid Kondisi yang memfasilitasi (KF) 0.765 Valid Motivasi Hedonis (MH) 0.723 Valid Kebiasaan (KB) 0.728 Valid Niat dan Perilaku Penggunaan (NP) 0.708 Valid
Nilai Average  Variance  Extrated (AVE)  yang  dihasilkan  dari  program  SEMRS  menunjukan  nilai diatas 0.5, Maka validitas konvergen pada setiap variabel penelitian dapat terpenuhi. Pengujian selanjutnya yaitu  Validitas  Diskriminan.  Pengujian  Validitas  Diskriminan  dapat  diterima  apabila  nilai Cross  Loading suatu  indikator lebih  besar  dari pasangan variabel yang mendasarinya. Nilai validitas diskriminan  pada SEMRS dapat dilihat pada TabPanel Cross Loadings . Hasil pengujian validitas diskriminan dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 . Cross Loadings
PK PS KF MH KB NP PK1 0.840 0.768 0.544 0.795 0.715 0.760 PK2 0.844 0.756 0.490 0.741 0.711 0.747
PK PS KF MH KB NP PK3 0.825 0.722 0.511 0.756 0.771 0.772 PK4 0.855 0.696 0.495 0.723 0.738 0.756 PS1 0.708 0.818 0.538 0.735 0.685 0.689 PS2 0.745 0.842 0.625 0.790 0.792 0.761 PS3 0.743 0.851 0.545 0.741 0.703 0.753 KF1 0.476 0.534 0.866 0.505 0.541 0.603 KF2 0.565 0.686 0.894 0.609 0.617 0.657 KF3 0.549 0.559 0.865 0.559 0.603 0.594 MH1 0.733 0.765 0.543 0.823 0.729 0.734 MH2 0.765 0.754 0.514 0.860 0.764 0.788 MH3 0.788 0.786 0.573 0.868 0.795 0.803 KB1 0.736 0.724 0.531 0.765 0.859 0.785 KB2 0.781 0.770 0.645 0.775 0.866 0.823 KB3 0.715 0.731 0.538 0.759 0.835 0.735 NP1 0.743 0.744 0.623 0.773 0.767 0.818 NP2 0.735 0.745 0.599 0.766 0.756 0.836 NP3 0.767 0.755 0.600 0.780 0.766 0.858 NP4 0.792 0.715 0.559 0.752 0.797 0.854
Berdasarkan hasil pengujian pada program SEMRS, Tabel 4 menunjukan bahwa nilai Cross Loading suatu  indikator  lebih  besar  dari  pasangan  variabel  yang  mendasarinya,  maka  semua  indikator  dapat dikatakan valid dan dapat dilanjutkan pengujian selanjutnya yaitu uji Reliabilitas. Hasil uji Reliabilitas pada program SEMRS dapat dilihat pada TabPanel Reliability . Reliabilitas suatu data dapat dilihat dari nilai Alpha, rhoC dan rhoa. Apabila nilai Alpha, rhoC dan rhoA lebih dari 0.7 maka semua variabel dalam penelitian dapat dipercaya dan diandalkan . Hasil uji Reliabilitas dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Uji Realibilitas
Variabel alpha rhoC rhoA Ekspektasi Kinerja dan Upaya (PK) 0.862 0.906 0.862 Pengaruh Sosial (PS) 0.787 0.875 0.789 Kondisi yang memfasilitasi (KF) 0.847 0.907 0.850 Motivasi Hedonis (MH) 0.808 0.887 0.811 Kebiasaan (KB) 0.814 0.889 0.816 Niat dan Perilaku Penggunaan (NP) 0.863 0.907 0.863
Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  program  SEMRS  pada Tabel  6 menunjukan  hasil  Reliabel karena nilai Alpha, rhoC dan rhoA pada setiap variabel lebih dari 0.7. Hasil pengujian tahap pertama yaitu Analisis Model Pengukuran ( Measurement Model Assessment ) yang terbagi menjadi pengujian Validitas dan Reliabilitas  menunjukan  bahwa  semua  indikator  dalam  penelitian  valid  dan  variabel  yang  diuji  dapat dipercaya  dan  diandalkan.  Analisis  Model  Struktural  ( Structural  Model  Assessment )  digunakan  untuk memprediksi  sampel  yang  diuji  dan  selanjutnya  digunakan  untuk  mengidentifikasi  hubungan  variabel pengaruh (variabel dependen) dan variabel yang dipengaruhi (variabel independen) yang terdiri dari dua tahap yaitu pengujian R-Square dan Bootstrapping. Hasil pengujian R-Square pada program SEMRS dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. R-Square
Variabel R-Square Kriteria Niat dan Perilaku Penggunaan (NP) 0.906 Kuat
Tabel 6 menunjukan bahwa hasil pengujian R-Square pada program SEMRS menunjukan nilai 0.906 yang  berarti  sampel  yang  mempengaruhi  hubungan  antara  variabel  memiliki  kriteria  kuat.  Pengujian selanjutnya  yaitu  Uji  Hipotesis  menggunakan  metode Bootstrapping . Bootstrapping digunakan  untuk menguji hubungan positif dan signifikasi antara variabel dependen dan independen secara keseluruhan. Hipotesis berpengaruh positif apabila nilai Original Sample lebih besar dari nol sedangkan jika T-Statistics mempunyai  nilai  lebih  besar  dari  1.96  maka  hipotesis  yang  diuji  berpengaruh  signifikan.  Hasil  Uji Bootstrapping dapat dilihat pada Tabel 7 .

## Tabel 7. Uji Bootstrapping
Variabel Original Sample T Statistic Ekspektasi Kinerja dan Upaya (PK) -> Niat dan Perilaku Penggunaan (NP) 0.288 3.868 Pengaruh Sosial (PS) -> Niat dan Perilaku Penggunaan (NP) 0.016 0.190 Kondisi yang memfasilitasi (KF)-> Niat dan Perilaku Penggunaan (NP) 0.136 2.856 Motivasi Hedonis (MH)-> Niat dan Perilaku Penggunaan (NP) 0.255 2.333 Kebiasaan (KB)-> Niat dan Perilaku Penggunaan (NP) 0.332 4.223
Tabel 7 menunjukan bahwa lima variabel hipotesis yang diajukan, empat variabel yaitu PK, KF, MH dan  KB  memiliki  nilai Original  Sample lebih  dari  nol  dan  nilai T-Statistic lebih  dari  1.96  maka  keempat variabel  tersebut  diterima  dan  berpengaruh  positif  serta  signifikan  terhadap  variabel  NP.  Variabel  PS berpengaruh positif terhadap NP karena memiliki nilai Original Sample diatas nol tetapi tidak signifikan karena memiliki nilai kurang dari 1.96 maka variabel PS ditolak.

## Pembahasan
Aplikasi  analisis Partial  Least  Squares  Structural  Equation  Modeling (PLS-SEM)  yang  bernama SEMRS berhasil dikembangkan menggunakan pendekatan Prototyping dengan empat tahap yaitu Analisa Kebutuhan, Desain UI, Fungsi Server, Pengujian dan Implementasi Sistem (Pratama et al., 2023; Russo & Stol, 2021). Program SEMRS mempunyai fitur untuk menginput data, kotak teks untuk menginput sintaks Model  Pengukuran  dan  Model  Struktural.  Saat  tombol  mulai  analisis  dijalankan  maka  program  akan memproses analisis dan menampilkan hasil laporan sesuai dengan TabPanel yang dipilih. Hasil pengujian Black Box diterapkan dengan enam tahap aktifitas pengujian yaitu  upload  data, masukan sintaks  Model Pengukuran  dan  Model  Struktural,  tombol  mulai  analisis  dan  klik  setiap  TabPanel  untuk  melihat  hasil laporan analisis. Hasil pengujian dari setiap fungsi program SEMRS dapat menunjukan hasil sesuai yang diharapkan. Proses analisis PLS-SEM dalam aplikasi SEMRS sesuai dengan penelitian sebelumnya dengan menjalankan fungsi Estimate pls dan Bootstrapping pada modul SEMinR (Purwanto & Sudargini, 2021; Ray & Danks, 2020).
Analisis data dilakukan dengan metode Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS- SEM) menggunakan program SEMRS. Analisis Model Pengukuran ( Measurement Model Assessment ) yang terbagi menjadi pengujian Validitas dan Reliabilitas menunjukan bahwa semua indikator dalam penelitian valid  dan variabel yang diuji dapat dipercaya dan diandalkan. Analisis Model Struktural ( Structural Model Assessment )  yang  terbagi  menjadi  pengujian R-Square dan Bootstrapping .  Hasil  pengujian R-Square menunjukan  bahwa sampel yang mempengaruhi hubungan antara variabel memiliki kriteria kuat. Hasil pengujian  Bootstrapping  menunjukan  bahwa  Ekspektasi  Kinerja  dan  Upaya  (PK),  Kondisi  yang memfasilitasi (KF), Motivasi Hedonis (MH) dan Kebiasaan (KB) memiliki nilai Original Sample lebih dari nol dan nilai T Statistic lebih dari 1.96 maka keempat variabel tersebut diterima. Variabel Pengaruh Sosial (PS) berpengaruh positif karena memiliki nilai Original Sample diatas nol tetapi tidak signifikan karena memiliki nilai kurang dari 1.96 maka variabel Pengaruh Sosial (PS) ditolak.
Temuan  yang  dihasilkan  dari  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya  dengan  hasil penelitian  Ekspektasi  Kinerja  dan  Upaya  berpengaruh  positif  dan  signifikan  pada  Niat  dan  Perilaku Penggunaan.  Kondisi  yang  memfasilitasi  dan  Motivasi  Hedonis,  Kebiasaan  berpengaruh  positif  dan signifikan  pada  Niat  dan  Perilaku  Penggunaan.  Hasil  penelitian  ini  menunjukan  perbedaan  dengan penelitian sebelumnya yang mengkonfirmasi bahwa  Pengaruh Sosial  berpengaruh positif dan signifikan pada  Niat dan  Perilaku  Penggunaan. Namun dalam penelitian ini temuan  menunjukan bahwa  Pengaruh Sosial  tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  pada  Niat  dan  Perilaku  Penggunaan  dalam  penerimaan sistem informasi (Parhamnia, 2022; Sehabuddin et al., 2022; Wang, 2023). Hasil keseluruhan evaluasi SIA pada Universitas XYZ berbeda dengan evaluasi sebelumnya (Nada& & Wibowo, n.d.; Rasoolimanesh, 2022). Dari tiga variabel hipotesis yang diajukan untuk evaluasi Kepuasan Pengguna, hanya satu variabel diterima, kedua variabel lainya ditolak. Sedangkan pada penelitian ini tidak mengevaluasi kepuasan pengguna, tetapi melakukan evaluasi penerimaan pengguna SIA XYZ. Hasil evaluasi menunjukan bahwa dari lima variabel hipotesis  yang  diajukan,  terdapat  empat  hipotesis  diterima  dan  hanya  satu  yang  ditolak.  Implementasi model UTAUT2 dan analisis PLS-SEM memberikan hasil evaluasi yang lebih dalam tentang faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan pengguna SIA XYZ.
Kelebihan  dari  penelitian  ini  yaitu  memanfaatkan  fitur-fitur  interaktif  dari  R  Shiny  untuk memudahkan  pengguna  dalam  memasukkan  data  dan  melihat  hasil  analisis  PLS-SEM  serta  evaluasi penerimaan  sistem  informasi  berdasarkan  UTAUT2.  Implikasinya,  dapat  memperkaya  teori-teori  yang berkaitan dengan penerimaan sistem informasi, terutama dalam konteks UTAUT2. Dengan mengevaluasi faktor-faktor yang memengaruhi niat pengguna untuk menggunakan sistem informasi, penelitian ini dapat
memberikan  wawasan  baru  tentang  faktor-faktor  yang  paling  berpengaruh.  Namun  penelitian  ini  juga memiliki  keterbatasan  yaitu  analisis  PLS-SEM  dan  evaluasi  UTAUT2  memerlukan  data  yang  valid  dan akurat. Kualitas analisis sangat tergantung pada kualitas data yang digunakan. Oleh karena itu, keterbatasan penelitian ini mungkin terkait dengan ketersediaan dan kualitas data yang dapat diakses.

## 4. SIMPULAN
Pengembangan aplikasi analisis Partial Least Square Structural Equation Modeling berbasis R Shiny (SEMRS) dapat digunakan sebagai alternatif selain aplikasi konvensional seperti SmartPLS secara gratis dan efisien. Hasil penerapan Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) dan analisis Partial  Least  Square  Structural  Equation  Modeling (PLS-SEM)  menunjukan  bahwa  faktor-faktor  yang mempengaruhi penerimaan SIA XYZ adalah kondisi yang menyebabkan kemudahan dalam menggunakan sistem, kenyamanan dan kepuasan serta kebiasaan dalam menggunakan sistem. sedangkan pengaruh sosial tidak mempunyai pengaruh signifikan terhadap penerimaan Sistem Informasi Akademik Universitas XYZ. Untuk  penelitian  selanjutnya,  diharapkan  dapat  mengembangkan  program  analisis  PLS-SEM  berbasis  R Shiny agar lebih baik seperti penambahan fitur dan fungsi. Diperlukan integrasi dari model atau teori lain dalam  evaluasi  penerimaan  sistem  informasi  dengan  menambahkan  variabel  atau  hipotesis  sehingga cakupan  penelitian  menjadi  lebih  luas,  sehingga  penelitian  selanjutnya  dapat  mengisi  kekurangan  dan mengetahui perbedaan dari penelitian ini.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Afthanorhan,  A.,  Awang,  Z.,  &  Aimran,  N.  (2020).  An  extensive  comparison  of  cb-sem  and  pls-sem  for reliability  and  validity. International  Journal  of  Data  and  Network  Science , 4 (4),  357 – 364. https://doi.org/10.5267/j.ijdns.2020.9.003.
Aghababaeyan, Z., Abdellatif, M., Briand, L., & Ramesh, S. (2023). Black-Box Testing of Deep Neural Networks through  Test  Case  Diversity. IEEE  Transactions  on  Software  Engineering , 49 (5),  3182 – 3204. https://doi.org/10.1109/TSE.2023.3243522.
Al_Nawaiseh, A. J., Helmy, Y., & Khalil, E. (2020). A New Software Quality Model For Academic Information Systems “Case Study E - Learning System.” International Journal Of Scientific & Technology Research ,
9 , 1.
Almaiah, M. A., Alamri, M. M., & Al- Rahmi, W. (2019). Applying the UTAUT Model to Explain the Students’ Acceptance of Mobile Learning System in Higher Education. IEEE Access , 7 (December), 174673 – 174686. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2957206. Aloyshima Haris, C., Soedijono, B. W., & Nasiri, A. (2019).  Penerapan Model Utaut2 Untuk Mengevaluasi Aplikasi Ruang Guru. Jurnal Teknologi Informasi , 3 (2).
Ardiyansah, D., Pahlevi, O., & Santoso, T. (2021). Implementasi Metode Prototyping Pada Sistem Informasi Pengadaan  Barang  Cetakan  Berbasis  Web. Hexagon  Jurnal  Teknik  Dan  Sains , 2 (2),  17 – 22. https://doi.org/10.36761/hexagon.v2i2.1083.
Chen, M., Wang, H., Liang, Y., & Zhang, G. (2023). Journal of Innovation. Journal of Innovation & Knowledge , 8 (3), 100388. https://doi.org/10.1016/j.jik.2023.100388. Chuah, F., Memon, M. A., Ramayah, T., & Hwa, C. J. (2021). Journal of Applied Structural Equation Modeling Pls- Sem Using
R : An Introduction To Csem And Seminr . 5 (July). https://doi.org/10.47263/JASEM.5(2)01.
Deng,  J.,  Liu,  J.,  Yang,  T.,  &  Duan,  C.  (2022).  Behavioural  and  economic  impacts  of  end-user  computing satisfaction: Innovative work behaviour and job performance of employees. Computers in Human Behavior , 136 . https://doi.org/10.1016/j.chb.2022.107367.
Dzihni, A. S., Andreswari, R., & Hasibuan, M. A. (2019). Business process analysis and academic information system audit of helpdesk application using genetic algorithms a process mining approach. Procedia Computer Science , 161 , 903 – 909. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.11.198.
Faqih, K. M. S., & Jaradat, M. R. M. (2021). Technology in Society Integrating TTF and UTAUT2 theories to investigate  the  adoption  of  augmented  reality  technology  in  education :  Perspective  from  a developing country.
Technology
in
Society , 67 (September), 101787. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2021.101787.
Gansser, O. A., & Reich, C. S. (2021). Technology in Society A new acceptance model for artificial intelligence with extensions to UTAUT2 : An empirical study in three segments of application. Technology in Society , 65 , 101535. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2021.101535.
Guenther,  P.,  Guenther,  M.,  Ringle,  C.  M.,  &  Zaefarian,  G.  (2023).  Improving  PLS-SEM  use  for  business marketing research. Industrial Marketing Management , 111 (March), 127 – 142.
https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2023.03.010.
Haikal, F., Tyas, N. K., Felcia, X. D., Oktavia, T., & Sundaram, D. (2022). User Acceptance Analysis of the E- Health Information System Using Utaut2 Method. Journal of Theoretical and Applied Information Technology , 100 (7), 2193 – 2206.
Hair,  J.,  &  Alamer,  A.  (2022).  Partial  Least  Squares  Structural  Equation  Modeling  (PLS-SEM)  in  second language  and  education  research:  Guidelines  using  an  applied  example. Research  Methods  in Applied Linguistics , 1 (3). https://doi.org/10.1016/j.rmal.2022.10002. Hair,  J.  F.,  Howard,  M.  C.,  &  Nitzl,  C.  (2020).  Assessing  measurement  model  quality  in  PLS-SEM  using confirmatory  composite  analysis. Journal  of  Business  Research , 109 (November  2019),  101 – 110. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.11.069. Heng, A., Heal, C., Banks, J., & Preston, R. (2018). This is the author- created version of the following work : International Journal of Transgenderism , 19 (04), 359 – 378.
La Ode Liaumin Azim1, Rahman2, L. A. K. (2021). Pelatihan Pengujian Hipotesis Statistika Dasar Dengan Software R . 13 (2), 129 – 141.
Legate, A. E., Hair, J. F., Chretien, J. L., & Risher, J. J. (2023). PLS-SEM: Prediction-oriented solutions for HRD researchers.
Human Resource Development Quarterly , 34 (1), 91 – 109. https://doi.org/10.1002/hrdq.21466.
Li, X., Liu, H., Wang, W., Zheng, Y., Lv, H., & Lv, Z. (2022). Big data analysis of the Internet of Things in the digital twins of smart city based on deep learning. Future Generation Computer Systems , 128 , 167 – 177. https://doi.org/10.1016/j.future.2021.10.006.
Maritsa, A., Hanifah Salsabila, U.,  Wafiq, M., Rahma Anindya,  P.,  & Azhar Ma’shum, M. (2021).  Pengaruh Teknologi  Dalam  Dunia  Pendidikan. Al-Mutharahah:  Jurnal  Penelitian  Dan  Kajian  Sosial Keagamaan , 18 (2), 91 – 100. https://doi.org/10.46781/al-mutharahah.v18i2.303.
Martinez,  B.  M.,  &  Mcandrews,  L.  E.  (2023).  Telematics  and  Informatics  Reports  Investigating  U  .  S  . consumers ’ mobile pay through UTAUT2 and generational cohort theory : An analysis of mobile pay  in  pandemic  times. Telematics  and  Informatics  Reports , 11 (May),  100076. https://doi.org/10.1016/j.teler.2023.100076.
Memon,  M.  A.,  Ramayah,  T.,  Cheah,  J.  H.,  Ting,  H.,  Chuah,  F.,  &  Cham,  T.  H.  (2021).  Pls-Sem  Statistical Programs:  a  Review. Journal  of  Applied  Structural  Equation  Modeling , 5 (1),  i – xiv. https://doi.org/10.47263/JASEM.5(1)06.
Mochamad,  R.  (2020).  Literasi  Internet  Sehat  Terhadap  Siswa  Sekolah  Dasar  Di  Desa  Tanjakan  Banten.
Community Engagement and
Emergence
Journal (CEEJ) , 2 (1), 116 – 119. https://doi.org/10.37385/ceej.v2i1.151.
Nada&, N. Q., & Wibowo, S. (n.d.). Pengukuran Kualitas Layanan Sistem Informasi Akademik Menggunakan Metode Webqual 4.0 . Paisal, Satyahadewi, N., & Perdana, H. (2021). Pengembangan aplikasi statistika  berbasis  web  interaktif untuk analisis uji- t. Buletin Ilmiah Math. Stat. Dan Terapannya (Bimaster) , 10 (3), 331 – 340.
Parhamnia, F. (2022). Investigating mobile acceptance in academic library services based on Unified Theory of Acceptance and Use of Technology Model (UTAUT-2). Journal of Academic Librarianship , 48 (5), 102570. https://doi.org/10.1016/j.acalib.2022.102570. Pratama,  E.  B.,  Hendini,  A.,  &  Fristian,  A.  (2023). Pendekatan  Metode  Prototype  Pada  Aplikasi  Presensi Berbasis Mobile ( Studi Kasus : Kantor Desa Mekar Jaya ) . 4 (1), 33 – 39. Prihasari,  D.  (2020). Pengolahan  sem  covariance-based  dengan  r  modul  lavaan  pada  penelitian  sistem informasi . 1 (1), 46 – 56.
Purwanto,  A.,  &  Sudargini,  Y.  (2021).  Partial  Least  Squares  Structural  Squation  Modeling  (PLS-SEM) Analysis  for  Social  and  Management  Research :  A  Literature  Review. Journal  of  Industrial Engineering & Management Research , 2 (4), 114 – 123. Rasoolimanesh, S. M. (2022). Discriminant Validity Assessment in PLS-SEM: A Comprehensive Composite- Based Approach. Data Analysis Perspectives Journal , 3 (2), 1 – 8. Ray, S., & Danks, N. (2020). SEMinR . 1 – 16.
Russo, D., & Stol, K. J. (2021). PLS-SEM for software engineering research: An introduction and survey. ACM Computing Surveys , 54 (4). https://doi.org/10.1145/3447580.
Sabol, M., Hair, J., Cepeda, G., Roldán, J. L., & Chong, A. Y. L. (2023). PLS-SEM in information systems: seizing the  opportunity  and  marching  ahead  full  speed  to  adopt  methodological  updates. Industrial Management  and  Data  Systems , 123 (12),  2997 – 3017. https://doi.org/10.1108/IMDS-07-2023- 0429.
Sarstedt, M. (2022). Latent class analysis in PLS- SEM : A review and recommendations for future applications ˘ cr a . 138 (June 2021), 398 – 407. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.08.051. Sehabuddin,  A.,  Oktarina,  N.,  &  Article,  H.  (2022). Dinamika  Pendidikan . 17 (1),  48 – 61.
https://doi.org/10.15294/dp.v17i1.34367. Statistik, A. (n.d.). Analisis Statistik dengan SmartPLS : Stephen,  A.  M.,  &  Ritzhaupt,  A.  (2023).  Nursing  Students  ’  Acceptance  of  an  Online  Computer -based Simulation System Utilizing the Technology Acceptance Model. Clinical Simulation in Nursing , 81 , 101418. https://doi.org/10.1016/j.ecns.2023.04.004. Syuhada, M. R., Yafiz, M., & Irham, M. (2024). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan Di Provinsi Sumatera Utara . 9 (204), 513 – 526.
Tamilmani, K., Rana, N. P., Wamba, S. F., & Dwivedi, R. (2021a). The extended Unified Theory of Acceptance and  Use  of  Technology  (UTAUT2):  A  systematic  literature  review  and  theory  evaluation.
International Journal of Information Management , 57 . https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102269.
Tamilmani, K., Rana, N. P., Wamba, S. F., & Dwivedi, R. (2021b). The extended Unified Theory of Acceptance and  Use  of  Technology  (UTAUT2):  A  systematic  literature  review  and  theory  evaluation.
International Journal of Information Management , 57 . https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102269.
TomassMHultt, G. (n.d.). Classroom Companion: Business Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) Using R AAWorkbook . Wal  Ilham,  R.  (2022).  Perkembangan  Teknologi  Dibidang  Pendidikan. COMSERVA  Indonesian  Jurnal  of Community Services and Development , 2 (5), 468 – 475. https://doi.org/10.59141/comserva.v2i5.345.
Wang, Y. (2023). Study on factors influencing college students ’ digital academic reading behavior . January , 1 – 13. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.1007247.
Yasin, H., & Rusgiyono, A. (n.d.). Implementasi R-Shiny Untuk Analisis Biplot Komponen Utama (Studi Kasus: Penggunaan Alat Kontrasepsi pada Peserta Aktif KB di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2019) . 10 , 499 – 507.
Zeng, N., Liu, Y., Gong, P., Hertogh, M., & König, M. (2021). Do right PLS and do PLS right: A critical review of the  application  of  PLS-SEM  in  construction  management  research. Frontiers  of  Engineering Management , 8 (3), 356 – 369. https://doi.org/10.1007/s42524-021-0153-5.