Jurnal Pendidikan e-ISSN: 2443-3586 | p-ISSN: 1411-1942
Website http://jurnal.ut.ac.id/index.php/jp Open access under CC BY NC SA Copyright © 2021, the author(s) Vol. 22, No. 2, 2021, 123-133 DOI: 10.33830/jp.v22i2.1934.2021

## FAKTOR-FAKTOR PENENTU PERILAKU GURU SMP MENGGUNAKAN TEKNOLOGI DALAM PEMBELAJARAN ONLINE :  STUDI KASUS DI PROVINSI RIAU
Defrizal Hamka*, Neng Sholihat Universitas Muhammadiyah Riau defrizalhamaka@umri.ac.id 1 *, nengsholihat@umri.ac.id 2
*Corresponding Author
Abstract : The purpose of this research is to investigate factors that influence the intent  of  behavior  using  technology  in  online  learning.  The  study  uses structural equation modeling using a partial least square approach to test the hypotheses.  Respondents  selected  using  purposive  sampling,  and  the questionnaires  were  distributed  through  online  surveys  and  received  a response  of  96  respondents.  Results  show  that  latent  variables,  performance expectations, business expectations, and facility conditions have a positive and significant  relationship  with  the  intent  of  individual  behaviour  in  the  use  of technology  in  online  learning.  The  latent  variable  "condition  facility"  is  the most  influential  factor.  This  research  provides  an  important  overview  and understanding  for  policymakers  in  designing  frameworks  to  pay  attention  to facility conditions. Further research is suggested in the future covering samples from various provinces in Indonesia. This study adds to the literature primarily on factors affecting behavioral intent to use technology in online learning.
Keywords: factors determining, the intention of the behavior, using technology
Abstrak: Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  faktor-faktor yang  mempengaruhi  niat  perilaku  guru  menggunakan  teknologi  dalam pembelajaran online .  Penelitian  ini  menggunakan  pemodelan  persamaan struktural  dengan  menggunakan  pendekatan  partial least  square untuk menguji  hipotesis.  Berdasarkan purposive  sampling ,  kuesioner  disebarkan melalui  survei online dan  mendapat  tanggapan  dari  96  responden.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel laten, ekspektasi kinerja, ekspektasi usaha, dan kondisi fasilitas memiliki hubungan positif dan signifikan dengan niat  perilaku  individu  dalam  penggunaan  teknologi  dalam  pembelajaran online .  Variabel  laten  “fasilitas  kondisi” merupakan  faktor  yang  paling berpengaruh. Penelitian ini memberikan gambaran dan pemahaman penting bagi  pembuat  kebijakan  dalam  merancang  kerangka  kerja  untuk memperhatikan kondisi fasilitas. Penelitian lebih lanjut disarankan di masa depan  mencakup  sampel  dari  berbagai  provinsi  di  Indonesia.  Studi  ini menambah  literatur  terutama  pada  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  niat perilaku untuk menggunakan teknologi dalam pembelajaran online .
Kata kunci: faktor-faktor penentu, niat perilaku, penggunaan teknologi

## PENDAHULUAN
Pada  artikel  ini,  yang  menjadi  fokus  adalah  faktor-faktor  yang  menentukan perilaku guru dalam menggunakan teknologi dalam pembelajaran online selama periode Covid -19 di Indonesia. Akibat wabah pandemik COVID -19 yang dialami hampir di seluruh dunia, telah mengubah hampir semua aspek kehidupan, termasuk bidang pendidikan di Indonesia (Rusmiati et al ., 2020). Kondisi ini dilatarbelakangi oleh sulitnya penanganan penyebaran  yang  sangat  cepat,  sehingga  membuat  para  pemimpin  dunia  menyusun aturan yang sangat ketat agar rantai penyebaran pandemi ini dapat dihentikan. Sejalan dengan  WHO  (2019),  kebijakan  Pemerintah  Indonesia  adalah  melakukan  “pembatasan sosial  berskala  besar”  selama  beberapa  bulan  mulai  Maret  2020  karena  semakin banyaknya orang yang terinfeksi COVID -19. Dengan kebijakan ini, aturan lain diterapkan dengan menganjurkan bekerja dari rumah bagi pekerja, berdoa dari rumah, dan belajar dari  rumah  bagi  peserta  didik  mulai  dari  jenjang  pendidikan  anak  usia  dini  hingga pendidikan  tinggi  (Presiden  Republik  Indonesia,  2020).  Sementara  itu,  menurut  data UNESCO  (2020),  sekitar  67,7%  pelajar  terpengaruh  di  seluruh  dunia  dari  total  siswa terdaftar  dari  144  penutupan  di  seluruh  negeri,  dan  menyarankan  negara  itu  harus mengubah sistem pembelajaran mereka karena kondisi COVID -19. Kondisi  dan  aturan  yang  sama  berlaku  di  Amerika  Serikat,  Cina  dan  Finlandia, sebagai akibat dari penutupan sekolah, pengajaran dan pendampingan bagi peserta didik telah dilakukan dengan pembelajaran jarak jauh, pembelajaran digital, dan pembelajaran mandiri. Penerapan  pembatasan  sosial  berskala  besar  oleh  Pemerintah  Indonesia  telah mempengaruhi  aktivitas  peserta  didik  dalam  sistem  pembelajaran.  Arahan  Menteri Pendidikan Nadiem Makarim, untuk perubahan sistem pembelajaran, memaksa sekolah untuk menerapkan  pendidikan  jarak  jauh online,  e-learning ,  pendidikan  korespondensi, studi eksternal, pembelajaran fleksibel, dan kursus online terbuka besar (Rusmiati et al ., 2020).  Tepatnya  ada  6  (enam)  kebijakan  yang  terpampang  dengan  jelas.  Namun  yang paling mendasar adalah mengubah cara belajar mengajar peserta didik dan guru dengan kebijakan  belajar  dari  rumah.  Dengan  kebijakan  baru  ini,  guru  harus  mengubah kebiasaan,  atau  perilaku  pembelajaran  serta  mencari  pola  bagaimana home  learning dapat  dilakukan.  Solusi  tepat  adalah  dengan  pembelajaran online .  Akibatnya,  sekolah perlu  memaksakan  diri  untuk  menggunakan  media online (Syah,  2020).  Pembelajaran dengan menggunakan sistem online menjadi solusi bagi sekolah yang mulai menerapkan sistem  pembelajaran  dari  rumah.  Pembelajaran  dari  rumah  seharusnya  mengatur pembelajaran online untuk memberikan pengalaman belajar yang bermakna bagi peserta didik tanpa dibebani dengan tuntutan untuk mencapai semua persyaratan kurikulum.
Anshari et al ., (2016) menyatakan pembelajaran online adalah istilah umum untuk merujuk  pada  pembelajaran  yang  didukung  teknologi,  seperti  pembelajaran  elektronik ( e-learning ),  pembelajaran  berbasis web ,  pembelajaran  terdistribusi  dan  pembelajaran yang  dimediasi  teknologi  (McGill  dan  Klobas  2009).  Pembelajaran online menekankan pada  program  berbasis internet yang  ditawarkan  dalam  bentuk  sinkron  dan  asinkron. Pembelajaran sinkron adalah pembelajaran dengan interaksi langsung antara siswa dan guru secara bersamaan menggunakan bentuk online seperti konferensi dan online chat . Sedangkan  pembelajaran  asinkron  merupakan  bentuk  pembelajaran  secara  tidak langsung  (tidak  bersamaan  waktu)  dengan  menggunakan  pendekatan  pembelajaran mandiri.  Pembelajaran online memiliki  pengaruh  yang  sangat  baik  untuk  menunjang keberhasilan  pembelajaran  konvensional  (Sukardi  dan  Rozi,  2019);  (Khusniyah  dan Hakim, 2019); (Sobron et al ., 2019). Penerapan pembelajaran dari rumah secara online
menimbulkan beberapa kendala yang dihadapi oleh para pemangku kepentingan, karena sekolah  harus  tiba-tiba  menerapkannya.  Peralihan  dari  metode  pengajaran  tradisional tatap  muka  ( offline )  ke  metode  dalam  jaringan  ( online )  telah  memaksa  sekolah  untuk terlibat dalam bentuk pembelajaran yang memiliki kompleksitas dan keterbatasan dalam ketersediaan infrastruktur.
Penyediaan  sarana  prasarana  sekolah  yang  masih  kurang,  seperti  jaringan internet  dan  penambahan  kuota  internet  yang  belum  maksimal  tersedia  di  sekolah- sekolah  terutama  di  daerah-daerah  terpencil  merupakan  kendala  umum,  belum  lagi rendahnya  penguasaan  penggunaan  terknologi  oleh  guru  dan  siswa  (Purwanto et  al ., 2020);  (Bakarar,  2018).  Meskipun  pemerintah  Indonesia  baru-baru  ini  mengeluarkan peraturan  bahwa  dana  operasional  sekolah  dapat  dialokasikan  untuk  membeli  paket data,  sekolah  masih  belum  dapat  sepenuhnya  menyelenggarakan  pembelajaran online . Selain  itu,  sinyal  buruk  juga  menjadi  masalah  dalam  pelaksanaan  pembelajaran. Seringkali peserta didik terlambat mengumpulkan dan menyelesaikan tugas, dan usaha untuk memahami materi pembelajaran secara online juga menjadi masalah yang cukup berarti  bagi  peserta  didik.  Kegiatan  belajar  mengajar online juga  memberi  pekerjaan tambahan  bagi  orang  tua  untuk  mendampingi  anak  belajar  dan  bagi  guru  untuk berkoordinasi dengan orang tua, guru lain, dan kepala sekolah.
Guru sebagai pendidik merupakan salah satu faktor yang berkontribusi terhadap peningkatan mutu pendidikan (Hamka dan Suparwoto, 2018), juga dalam kaitan dengan pembelajaran online .    Guru  harus  dapat  menggunakan  semua  komponen  pembelajaran yang  meliputi  metode  pembelajaran,  media  yang  akan  digunakan  dalam  pembelajaran, bagaimana penggunaan waktu pembelajaran terkait dengan penggunaan aplikasi, faktor psikologis  dan  sosial  yang  secara  signifikan  mempengaruhi  semangat  guru  saat mengajar.  Guru  memiliki  tugas  dan  tanggung  jawab  yang  tidak  mudah  ketika  harus mengubah  sistem  pembelajaran  tatap  muka  menjadi  sistem online ,  apalagi pengalaman belajar online belum ada sebelumnya.
Penelitian  tentang  pengaruh  perilaku  guru  pada  pembelajaran online banyak dilakukan saat ini. Namun, studi niat perilaku guru dalam konteks pembelajaran online masih  terbatas.  Dalam  penelitian  ini,  digunakan  model  analisis The  Unified  Theory  of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), salah satu model penerimaan teknologi yang dikembangkan  oleh  Venkatesh, dkk .  (2012).  Model  UTAUT mensinergikan  faktor-faktor penting  pertimbangan  pentingnya  menggunakan  teknologi  dalam  konteks  organisasi. UTAUT  menggunakan  empat  variabel  utama,  mencakup  Ekspektasi  Kinerja  (PE), Ekspektasi  Usaha  (EE),  Pengaruh  Sosial  (SI)  dan  Kondisi  Fasilitasi  (FC)  untuk menjelaskan niat perilaku penggunaan teknologi. Ekspektasi kinerja adalah sejauh mana seorang  individu  percaya  bahwa  menggunakan  sistem  akan  membantunya  untuk mencapai  keuntungan  dalam  pekerjaan  atau  aktivitas  tertentu.  Ekspektasi  usaha berkaitan  dengan  tingkat  kemudahan  penggunaan  sistem/teknologi  oleh  pengguna. Pengaruh  sosial  mempunyai  arti  persepsi  seseorang  bahwa  orang  lain  percaya  yang terbaik  adalah  menggunakan  sistem/teknologi.  Terakhir,  kondisi  fasilitasi  adalah infrastruktur  teknis  dan  organisasi  yang  tersedia  untuk  mendukung  penggunaan sistem/teknologi (Venkatesh, V., Thong, JYL dan Xu, 2012).

## Gambar 1. Kerangka konseptual

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  survei online untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang menentukan  perilaku  guru  menggunakan  teknologi  dalam  pembelajaran online selama periode Covid -19 di Indonesia. Kuesioner dalam bahasa Indonesia dan butir soal diukur dengan  skala likert empat  poin  dari  sangat  tidak  setuju  sampai  sangat  setuju. Penelusuran literatur dilakukan untuk menentukan definisi konseptual dan operasional fokus penelitian, serta data yang berkaitan dengan pembelajaran online selama pandemi COVID -19.  Pertanyaan-pertanyaan  dalam  survei  dikembangkan  sesuai  dengan operasionalisasi variabel penelitian.
Penelitian  ini  menggunakan purposive sampling  dengan  batasan-batasan  sesuai dengan  karakteristik  responden.  Kriteria  pengambilan  sampel  dalam  penelitian  ini adalah guru SMP di Provinsi Riau. Pemilihan provinsi Riau didasarkan pada data sebaran COVID -19  yang  diperoleh  dari  gugus  tugas COVID -19  Indonesia.  Pengumpulan  data dilakukan  dengan  menggunakan  survei  kepada  guru  SMP  di  provinsi  Riau  yang menggunakan  teknologi  dalam  pembelajaran online dari  rumah  sebagai  responden. Survei  terdiri  dari  20  pertanyaan,  disusun  dalam  bentuk  formulir Google .  Pernyataan kuesioner  dibagi  menjadi  dua  komponen  sebagai  berikut:  pernyataan  umum  yang berkaitan dengan responden dan demografi,  dan bagian ke dua berisi pertanyaan yang berkaitan dengan indikator variabel perilaku guru pada pembelajaran online . Bagian ke dua dari kuesioner menguraiakan empat variabel, yaitu, Ekspektasi kinerja/ Performance expectation (PE),  Ekspektasi  usaha/ effort  expectation (EE),  Pengaruh  sosial/ Social Influence (SI)  dan  kondisi  fasilitasi/ Facilitating  Conditions (FC),  digunakan  sebagai faktor-faktor  penentu  perilaku  belajar online .  Kuesioner  tersebut  sebelumnya  diuji
reliabilitas dan validitasnya sebelum digunakan oleh responden. Kuesioner survei online dibagikan kepada 96 responden dari Maret hingga Mei 2020.
Tabel 1.  Operasi Variabel
Variabel Ukuran Simbol Nomor Item Ekspektasi Usaha Kemudahan berinteraksi Kompleksitas Persepsi kemudahan penggunaan Mudah untuk dipelajari EE1 EE2 EE3 EE4 1 3 5 2 Ekspektasi kinerja Persepsi Manajemen yang Mudah Kecepatan dalam bekerja Keuntungan kinerja Motivasi PE1 PE2 PE3 PE4 4 6 8 7 Pengaruh sosial Faktor timbal Faktor teman sebaya Faktor keluarga Faktor sosial SI1 SI2 SI3 SI4 9 10 12 11 Kondisi fasilitas Kondisi yang memudahkan Keberadaan fasilitas Kesesuaian fasilitas Manfaat Fasilitas FC1 FC2 FC3 FC4 13 17 16 14 Niat Perilaku Guru Berencana  untuk  menggunakan  lebih sering Keyakinan tinggi dalam menggunakan Kepuasan pengguna akhir Keinginan untuk menggunakan dengan frekuensi dan durasi waktu BI1 BI2 BI3 BI4 18 17 19 20
Analisis  Data  Menggunakan  Pemodelan Partial least  square (PLS),  untuk memodelkan pertanyaan struktural dalam pembuatan model statistik. Analisis PLS dapat mengolah  data  dari  sampel  yang  besar,  dan  cocok  untuk  model  landasan  teoritis  yang lemah  dan  tidak  memerlukan  asumsi  normalitas  data  (Aguirre-Urreta,  Miguel,  2015). Metode  analisis  yang  digunakan  untuk  menguji  hipotesis  adalah Structural  Equation Modeling (SEM).  PLS-SEM  merupakan  metode  yang  unggul  dalam  masalah  ilmu-ilmu sosial dan cocok untuk sampel besar dan kecil, serta data  tidak normal (Hamdollah dan Baghaei, 2016).

## TEMUAN DAN PEMBAHASAN

## Responden karakter
Deskriptif  Demografi  Data  responden  yang  meliputi  jenis  kelamin,  status pekerjaan, waktu mengajar, dan tingkat pendidikan guru disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2.  Profil Peserta Karakteristik responden Frekuensi % Jenis kelamin Pria 43 44,8 Wanita 53 55,2 Status pekerjaan PNS 68 70,8 Non PNS 28 29,2 Lama Mengajar 0-5 tahun 19 19,8 6-10 tahun 41 42,7 11-15 tahun 18 18,8 16-20 tahun 11 11,5 Lebih dari 20 tahun 7 7,30 Tingkat Pendidikan SMA Sederajat 8 8,30 Sarjana 61 63,5 Magister 27 28,1
Data Tabel 2 menunjukkan jenis kelamin laki-laki sebanyak 43 orang (44,8%) dan perempuan sebanyak 53 orang (55,2%), yang dengan status pekerjaan PNS sebanyak 68 orang (70,8%) dan Non PNS sebanyak 28 (29,2%).
Jumlah guru yang paling dominan mengajar pada rentang 6-10 tahun sebanyak 41 orang  (42,7%),  rentang  11-15  tahun  sebanyak  18  orang  (18,8%),  rentang  11-15  tahun sebanyak 18 orang (19,8%), rentang 0-5 tahun, sebanyak 19 orang (19,8 %), rentang 16- 20  tahun  sebanyak  11  guru  (11,5%), sedangkan  jumlah mengajar  paling sedikit  adalah pada rentang lebih dari 20 tahun dengan persentase 7,30%.
Mayoritas  responden  lulusan  sarjana  61  orang  (63,5%),  lulusan  magister  27 orang (28,1%), dan tingkat pendidikan SMA sejumlah 8 orang (8,30%).

## Evaluasi Model pengukuran
Evaluasi model IN PLS meliputi dua tahap, yaitu evaluasi model pengukuran dan evaluasi model struktural yang dilakukan serentak (Mehmetoglu, 2012). Evaluasi model pengukuran dilakukan dengan menguji (a) reliabilitas konsistensi internal menggunakan statistik composite  reliability ,  (b)  reliabilitas  indikator  menggunakan  indikator outer loadings ,  (c)  validitas  konvergen  menggunakan  statistik AVE dan  (d)  validitas  linier menggunakan Cross loadings (Rambut et al ., 2013).
Hasil  penilaian  parameter  Model  pada  Gambar  1  yang  dilakukan  melalui algoritma PLS-SEM adalah sebagai berikut:

## Gambar 2. Output Hitung ALGHORITM
Penelitian ini menggunakan factor loading (FL), average variance extracted (AVE), composite reliability (CR) dan Cronbach's alpha untuk menilai validitas konvergen. Nilai FL dan AVE yang direkomendasikan untuk mendukung validitas  konvergen harus lebih tinggi  dari  0,5.  Nilai  CR  dan Cronbach direkomendasikan  untuk  mendukung  validitas konvergen lebih tinggi dari 0,7 (Tenenhaus et al ., 2005). Tabel 3 menunjukkan bahwa CR (> 0,70), Cronbach Alpha (a > 0,70), FL (> 0,50) dan AVE (> 0,50) untuk setiap konstruksi lebih tinggi dari tingkat yang direkomendasikan, menunjukkan bahwa semua constructs mendukung validitas konvergen.
Tabel 3. Hasil Outer Model SEM Item Fl AVE Cr Α Indikator Harapan Usaha 0,703  0,904 0,857 Kemudahan berinteraksi Kompleksitas Persepsi kemudahan penggunaan Mudah untuk dipelajari 0,901 0,844 0,848 0,753 Ekspektasi kinerja 0,685  0,896 0,842 Persepsi Manajemen yang Mudah Kecepatan dalam bekerja Keuntungan kinerja Motivasi 0,925 0,718 0,759 0,891 Pengaruh sosial 0,692  0,900 0.852 Faktor timbal Faktor teman sebaya Faktor keluarga Faktor sosial 0,864 0,803 0,825 0,834
Item Fl AVE Cr Α Kondisi fasilitas 0,782  0,935 0,906 Kondisi yang memudahkan Keberadaan fasilitas Kesesuaian fasilitas Manfaat Fasilitas 0,944 0,892 0,787 0,907 Niat perilaku menggunakan sistem 0,706  0,905 0,861
Berencana untuk menggunakan lebih sering Keyakinan tinggi dalam menggunakan Kepuasan pengguna akhir Keinginan untuk menggunakan dengan frekuensi dan durasi waktu
0,849 0,872 0,825 0,813

## Evaluasi model struktural
Hubungan  struktural  yang  dihipotesiskan  adalah  adanya  pengaruh  antara  niat perilaku guru dan harapan usaha (H1), antara perilaku guru dan ekpektasi kinerja (H2), antara  niat  perilaku  guru  dan  pengaruh  sosial  (H3),  dan  antara  niat  perilaku  guru  dan kondisi  fasilitas  (H4).  Hipotesis  H1-H4  dipetakan  sebagaimana  pada  Gambar  1.  Untuk menilai  signifikansi  statistik  dari  koefisien  garis  menggunakan  hubungan  yang dihipotesiskan  antara  harapan  kinerja  (PE)  terhadap  niat  perilaku  guru,  Ekspektasi Usaha  (EE),  Pengaruh  Sosial  (SI)  dan  kondisi  fasilitasi  (FC).  Hipotesis  H1 – H4  dan signifikansi  statistik  dari  koefisien  garis  menggunakan  koefisien  struktural  jalur  dan kemudian melakukan analisis Bootstrap (Tabel 4).

## Tabel 4. Sambungan Langsung Model Struktural
Jalur yang dihipotesiskan Perkiraan T-Statistik (sig. > 1,66) Nilai-P Hasil H1.  Ekspektasi Usaha (EE)  → Niat Perilaku 0,325 4.484 0,000 Diterima H2.  Ekspektasi kinerja (PE) → Niat Perilaku 0,353 6.264 0,017 Diterima H3  Pengaruh sosial (FC) → Niat perilaku -0,015 0,242 0,000 Ditolak H4.  Kondisi fasilitas (FC)  → Niat perilaku 0,397 8.675 0,718 Diterima
Koefisien garis model struktural kemudian melakukan analisis Bootstrap (Tabel 4).
Berdasarkan  hasil  penelitian,  semua  faktor  yang  mempengaruhi  niat  perilaku positif, yaitu ekpektasi kinerja memiliki nilai B = 0,353 (P < 0,05), ekpektasi usaha B = 0,325 (P < 0,01) dan kondisi fasilitas B = 0,397 (P < 0,01). Sedangkan intensi  pengaruh sosial terhadap perilaku negatif dengan nilai B =-0,015 (P < 0,05). Dengan demikian, H1, H2 dan H4 didukung dan H3 tidak mendukung (Tabel 4). Temuan ini mempunyai makna bahwa  ekpektasi  usaha  berpengaruh  positif  terhadap  niat  perilaku  guru  menggunakan teknologi pada pembelajaran online (H1), ekpektasi kinerja berpengaruh positif terhadap niat perilaku guru menggunakan teknologi pada pembelajaran online (H2), dan kondisi fasilitas berpengaruh positif terhadap niat perilaku guru untuk menggunakan teknologi pada  pembelajaran online (H4).  Sedangkan  pengaruh  sosial  berpengaruh  negatif terhadap  niat  perilaku  guru  menggunakan  teknologi  pada  pembelajaran online (H3)
berdasarkan hasil T-Statistic 0,242. Hasil juga menunjukkan bahwa H4 (kondisi fasilitas) memiliki  nilai T-Statistic terbesar  (8.675);  Oleh  karena  itu,  kondisi  fasilitas  merupakan variabel  terpenting  yang  mempengaruhi  niat  perilaku  guru  untuk  menggunakan teknologi pada pembelajaran online . Hal ini menginformasikan bahwa ekspektasi kinerja, ekspektasi usaha, dan kondisi fasilitas memiliki hubungan positif dan signifikan dengan niat  perilaku  individu dalam  penggunaan  teknologi  pada  pembelajaran online .  Hasil  ini menyiratkan  bahwa  harapan  kinerja,  termasuk  kemudahan  interaksi,  kompleksitas, persepsi  kemudahan  penggunaan  dan  kemudahan  belajar,  mempengaruhi  harapan kinerja.  Hal  ini  sesuai  dengan  beberapa  penelitian  yang  dipublikasikan  seperti  (Nasir, 2013),  (Taiwo  dan  Downe,  2013)  dan  (Ngampornchai,  2016)  yang  menunjukkan ekspektasi  kinerja,  ekspektasi  usaha  terhadap  kondisi  fasilitas  memiliki  pengaruh  yang signifikan terhadap niat perilaku.
Mirjana  KocalevaIgor  Stojanovic,  (2015);  Agustin  dan  Mulyani,  (2016) mengungkapkan  bahwa  kondisi  fasilitas  termasuk  salah  satu  faktor  penting  yang dipertimbangkan oleh pengguna dalam penggunaan teknologi pada pembelajaran online . Kondisi  yang  memfasilitasi  berdampak  positif  pada  niat  individu,  menunjukkan keinginan guru untuk menggunakan teknologi dalam pembelajaran online . Situasi seperti ini, seperti jaringan dan kuota internet, masih menjadi kendala untuk belajar online . Hal ini  didukung  oleh  beberapa  daerah  yang  secara  demografis,  namun  masih  jauh  dari perkotaan dengan pelayanan fasilitas teknologi informasi

## SIMPULAN
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memberikan gambaran dan pemahaman yang  lebih  baik  tentang  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  niat  perilaku  guru  dalam penggunaan teknologi dalam pembelajaran online di Indonesia. Hasil pengujian hipotesis dengan  pendekatan SEM-PLS menunjukkan  tiga  hipotesis  diterima  dan  satu  hipotesis ditolak.  Ekspektasi  kinerja,  ekspektasi  usaha,  dan kondisi  fasilitas memiliki  hubungan positif  dan  signifikan  dengan  niat  perilaku  individu  dalam  penggunaan  teknologi  pada pembelajaran online .  Hasil  ini  menyiratkan  bahwa  harapan  kinerja,  termasuk kemudahan  interaksi,  kompleksitas,  persepsi  kemudahan  penggunaan  dan  kemudahan belajar,  mempengaruhi  harapan  kinerja.  Kondisi  fasilitas  merupakan  salah  satu  faktor penting  dalam  penggunaan  teknologi  pada  pembelajaran online .  Kondisi  yang memfasilitasi  berdampak  positif  pada  niat  guru  untuk  menggunakan  teknologi  dalam pembelajaran online . Meskipun pada kenyataannya kondisi fasilitas seperti jaringan dan kuota internet , masih menjadi kendala untuk belajar online . Sedangkan faktor pengaruh sosial  tidak  mempunyai  dampak  pada  niat  perilaku  guru.    Dalam  penelitian  ini,  faktor kepemimpinan,  teman  sebaya,  keluarga  dan  sosial  tidak  berpengaruh  terhadap  intensi perilaku guru dalam pemanfaatan teknologi dalam pembelajaran online .
Hasil  penelitian  ini  memberi  perspektif  yang  komprehensif  kepada  pembuat kebijakan,  terutama  institusi,  dalam  upaya  meningkatkan  niat  guru  dalam  penggunaan teknologi  dalam  pembelajaran online .  Pembuat  kebijakan  perlu  mempertimbangkan faktor-faktor  yang  paling  berpengaruh,  sehingga  kebijakan  yang  berlaku  dapat  lebih sesuai  dengan  kebutuhan.  Di  samping  itu,  hasil  penelitian  ini  memberikan  kontribusi, terutama  pada  literatur  pembelajaran online ,  yaitu  bahwa  penerapan  pembelajaran online oleh guru dipengaruhi oleh variabel laten kondisi fasilitas, ekspektasi kinerja dan ekspektasi  usaha.  Kondisi  yang  memudahkan,  persepsi  kemudahan  pengelolaan  dan manfaat fasilitas menjadi faktor penting dalam penerapan pembelajaran online .

## REFERENSI
Aguirre-Urreta,  Miguel,  MR.  (2015).  Penentuan  Ukuran  Sampel  dan  Analisis  Daya Statistik  PLS  Menggunakan  R:  An  Annotated  Tutorial.  36. https://doi.org/ 10.17705/1CAIS.03603 .
Agustin, H., & Erly Mulyani. (2016). Kajian empiris tentang penerimaan dan penggunaan Sistem  E-Learning  di  kalangan  mahasiswa  akuntansi  Fakultas  Ekonomi  UNP. Seminar Nasional Penerapan Teknologi Informasi (SNATI) 2016, 17 – 22 Agustus. Anshari,  M.,  Alas,  Y.,  &  Guan,  LS.  (2016).  Mengembangkan  sumber  belajar  Online:  Big data,  jejaring  sosial,  dan  komputasi  awan  untuk  mendukung  pengetahuan  yang luas. Pendidikan  dan  Teknologi  Informasi ,  21(6),  1663 – 1677. https://doi.org/ 10.1007/s10639-015-9407-3 .
Bakarar,  B.  (2018).  Keadilan  di  kedua  sisi:  Transformasi  pendidikan  melalui. Jurnal Penelitian Kualitatif Amerika , 2 (2), 145 – 149.
Hamdollah,  R.,  &  Baghaei,  P.  (2016).  Pemodelan  persamaan  struktural  kuadrat  terkecil parsial dengan R. Practical Assessment, Research and Evaluation , 21(1), 1 – 16. Hamka, D., & Suparwoto, S. (2018). Keterampilan (performance) guru fisika SMA Negeri dalam pembelajaran berbasis Pengalaman Mengajar di Kabupaten Kampar. Jurnal Ilmu  Pengetahuan  Alam  dan  Integrasi ,  1(1),  95 – 120. https://doi.org/10.24014/ jnsi.v1i1.5199 .
Khusniyah,  NL,  &  Hakim,  L.  (2019).  Efektivitas  Pembelajaran  Berbasis  Online:  Bukti Pembelajaran Bahasa Inggris. Jurnal Tatsqif, https://doi.org/10.20414/jtq.v17i1.
667 .
McGill, J., & Klobas, J. E. (2009). A task-technology fit view of learning management system impact. Computers & Education, 52, 496508. http://dx.doi.org/10.1016/ j.compedu.2008.10.002
Mehmetoglu,  M.  (2012).  Pendekatan  kuadrat  terkecil  parsial  untuk  pemodelan persamaan  struktural  untuk  penelitian  pariwisata. Kemajuan  dalam  Perhotelan dan  Kenyamanan, (Vol.  8,  Edisi  2012).  Emerald  Group  Publishing  Ltd. https://doi.org/10.1108/S1745-3542 (2012) 0000008007 . Mirjana  KocalevaIgor  Stojanovic,  ZZ  (2015).  Model  Penerimaan  dan  Penggunaan  E- Learning  Bagi  Tenaga  Pengajar  di  Perguruan  Tinggi. Jurnal  Internasional Pendidikan  Modern  dan  Ilmu  Komputer ,  7(4),  23 – 31. https://doi.org/10.5815/ ijmecs.2015.04.03 .
Nasir,  M.  (2013).  Evaluasi  teknologi  informasi  mahasiswa  di  Palembang  menggunakan Model UTAUT. Seminar Nasional Penerapan Teknologi Informasi , 12, 36 – 40.
Ngampornchai,  A.  (2016).  Penerimaan  dan  kesiapan  siswa  untuk  E-learning  di  Timur Laut  Thailand. Jurnal  Internasional  Teknologi  Pendidikan  di  Pendidikan  Tinggi . https://doi.org/10.1186/s41239-016-0034-x .
Presiden  Republik  Indonesia.  (2020).  Peraturan  Pemerintah  Nomor  21  Tahun  2020 tentang Pembatasan Sosial Berskala Besar Dalam Rangka Percepatan Penanganan Corona Virus Disease 2019/Covid-19. 2019(022868), 8.
Purwanto,  A.,  Pramono,  R.,  Asbari, M.,  Santoso,  PB,  Wijayanti, LM,  Choi, CH,  &  Putri, RS (2020).  Kajian  eksplorasi  dampak  pandemi  COVID-19  terhadap  proses pembelajaran Online di sekolah dasar. Edupsycouns: Jurnal Pendidikan, Psikologi dan  Konseling ,  2(1),  1 – 12. https://ummaspul.e-journal.id/Edupsycouns/article/ view/397 .
Rambut, JF, Ringle, CM, & Sarstedt, M. (2013). Pemodelan Persamaan Struktural Kuadrat Terkecil  Parsial:  Aplikasi  Keras,  Hasil  Lebih  Baik,  dan  Penerimaan  Lebih  Tinggi. Perencanaan  Jangka  Panjang ,  46(1 – 2),  1 – 12. https://doi.org/10.1016/j.lrp. 2013.01.001 .
Rusmiati,  AR,  Reza,  R.,  Achmad,  S.,  Syaodih,  E.,  Nurtanto,  M.,  Sultan,  A.,  Riana,  A.,  & Tambunan,  S.  (2020).  Persepsi  Guru  SD  tentang  Pembelajaran  Online  di  Masa Pandemi COVID-19: Studi Kasus di Indonesia . 7(2), 90 – 109.
Sobron, Bayu, & Meidawati. (2019). Pengaruh Pembelajaran online terhadap hasil belajar IPA abstrak siswa SD. Seminar Nasional Sains & Kewirausahaan.
Sukardi,  S.,  &  Rozi,  F.  (2019).  Pengaruh  model  pembelajaran  Online  dilengkapi  dengan tutorial  terhadap  hasil  belajar. Jipi  (Jurnal  Penelitian  Ilmiah  dan  Pembelajaran Informatika), 4(2), 97. https://doi.org/10.29100/jipi.v4i2.1066 .
Syah,  RH  (2020).  Dampak  Covid-19  pada  Pendidikan  di  Indonesia:  Sekolah, Keterampilan, dan Proses Pembelajaran. SALAM: Jurnal Sosial Dan Budaya Syar-I , 7(5). https://doi.org/10.15408/sjsbs.v7i5.15314 .
Taiwo, AA, & Downe, AG (2013). Teori penerimaan pengguna dan penggunaan teknologi (UTAUT):  Sebuah  tinjauan  meta-analitik  dari  temuan  empiris. Jurnal  Teknologi Informasi Teoritis dan Terapan , 49(1), 48 – 58.
Tenenhaus, M., Vinzi, VE, Chatelin, YM, & Lauro, C. (2005). pemodelan jalur PLS. Statistik Komputasi  dan  Analisis  Data ,  48(1),  159-205. https://doi.org/10.1016/j.csda. 2004.03.005 .
Venkatesh,  V.,  Thong,  JYL  dan  Xu,  X.  (2012).  Penerimaan  Konsumen  dan  Penggunaan Teknologi  Informasi:  Memperluas  Teori  Penerimaan  dan  Penggunaan  Teknologi Terpadu. MIS  Triwulanan ,  36(1),  157 – 178. https://doi.org/10.1109/MWSYM. 2015.7167037 .