## EVALUASI VARIABEL YANG MEMENGARUHI ADOPSI E-LEARNING OLEH DOSEN DI UNIVERSITAS NAHDLATUL ULAMA SIDOARJO
Putri Herwitasari, Doddy Ridwandono, Siti Mukaromah Sistem Informasi, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur Jalan Raya Rungkut Madya, Gunung Anyar, Surabaya
Putriherwita28@gmail.com

## ABSTRAK
Penerapan  teknologi  informasi  yang  terjadi  saat  pandemi  Covid-19  menjadikan  sistem  pembelajaran  di Perguruan Tinggi berubah menjadi pembelajaran daring atau online. Salah satunya Universitas Nahdlatul Ulama Sidoarjo yang baru menerapkan e-learning ketika pandemi sehingga peran dosen sebagai instruktur memberikan peran  penting  dalam  menentukan  keberhasilan  atau  kegagalan  suatu  sistem  dan  dianggap  sebagai  pemangku kepentingan utama. Tujuan penelitian ini untuk mengevalusi variabel yang memengaruhi adopsi e-learning oleh dosen di Universitas Nahdlatul Ulama Sidoarjo menggunakan model TAM dan ISSM Delone Mclean . Variabel yang  digunakan  yaitu perceived  usefulness , perceived  ease  of  use,  information  quality,  system  quality,  service quality,  instructors’  quality  (attitude  toward  system) dan actual  LMS  adoption. Teknik  pengambilan  sampel menggunakan  sampling  jenuh  dengan  jumlah  responden  54  dosen.  Analisis  data  penelitian  ini  menggunakan SEM-PLS  dengan  software  WarPLS  7.0.  Berdasarkan  hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa  variabel  yang berpengaruh terhadap Actual Adoption of LMS yaitu System Quality, Information  Quality, Service Quality dan Perceived  Usefulness .  Hasil  evaluasi  lainnya  menunjukkan  variabel  yang  berpengaruh  terhadap Perceived Usefulness yaitu Information  Quality dan Perceived  Ease  of  Use . Selain  itu,  evaluasi  lainnya  mengungkapkan bahwa Attitude Toward System, System Quality dan Information Quality berpengaruh terhadap Perceived Ease of Use .
Kata Kunci: E-learning, TAM, ISSM, SEM-PLS.

## 1. PENDAHULUAN
Penerapan  sistem e-learning di  universitas  dan institusi  pendidikan  tinggi  di  seluruh  dunia  telah menunjukkan minatnya untuk memasukkan e-learning sebagai  bagian  dari  sistem  pendidikannya  dengan melakukan  investasi  yang  cukup  besar  dalam infrastruktur  teknologi  terkait  [1].  Penggunaan teknologi  dalam  pendidikan  telah  menjadi  semakin populer  dalam  beberapa  tahun  terakhir,  dengan pendidikan  daring  menjadi  salah  satu  mode pembelajaran  yang  paling  banyak  digunakan  di institusi pendidikan tinggi [2].
Universitas  Nahdlatul  Ulama  Sidoarjo  adalah salah  satu  perguruan  tinggi  yang  telah  menggunakan sistem  pembelajaran  daring  yaitu e-learning . E- learning Universitas Nahdlatul Ulama Sidoarjo (ELIN UNUSIDA)  diluncurkan  pada  bulan  Agustus  2020. ELIN  UNUSIDA  dibangun  dengan  portal e-learning terpadu  berbasis Moodle ( Modular  Object-Oriented Dynamic Learning Environment ). Diantara pengguna teknologi pendidikan, pendidik  merupakan entitas penting  karena  bertindak sebagai  pendorong  dalam  integrasi  teknologi  yang efektif  untuk  pengajaran  dan  pembelajaran  [3]. Instruktur  memiliki  peran  yang  besar  dalam keberlangsungan proses pembelajaran yang diharapkan  membantu  peserta  didik  mencapai  tujuan pembelajaran  yang  telah  ditetapkan  [4].  Untuk  itu, lembaga  pendidikan  perlu  melakukan  upaya  yang mendorong instruktur menggunakan dan  memastikan kepuasan instruktur untuk keberhasilan adopsi sistem pembelajaran.  Berdasarkan  hal  tersebut,  sangat
penting untuk mengevaluasi variabel yang memengaruhi  adopsi  sistem  pembelajaran  yaitu e- learning dan  penggunaannya  dalam  perspektif instruktur [5].
Beberapa  penelitian  terkait  model  TAM menunjukkan  bahwa  keberhasilan  implementasi teknologi  dalam  dunia  pendidikan  sangat  bergantung pada  sikap  dan  penerimaan  dari  pendidik  [6].  Model lain yang sering digunakan adalah Information System Succes  Model  Delone  Mclean yang  memiliki  tingkat ketepatan  yang tinggi untuk mengevaluasi e-learning dilihat  dari  aspek  sistem  informasi.  Integrasi  kedua model  tersebut,  diharapkan  dapat  membantu  untuk menjelaskan  variabel  adopsi e-learning dengan  lebih baik [7]. Berdasarkan hal tersebut, peneliti mengevaluasi  variabel  yang  memengaruhi  adopsi e- learning oleh  dosen  menggunakan  model  TAM  dan ISSM Delone Mclean dari Nahel A.O Abdallah, Abdul Rahman Ahlan dan Odeh Abed Abdullah.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 E-learning E-learning singkatan  dari electronic  learning yang  didefinisikan  sebagai  proses  pembelajaran berbasis  internet  atau  pembelajaran  berbasis  website yang  memanfaatkan  komunikasi  berbasis  web, kolaborasi,  multimedia,  transfer  pengetahuan,  dan pelatihan untuk mendukung pembelajaran aktif pelajar tanpa hambatan waktu dan ruang [8]. Pelatihan  yang dimaksud  metode    pembelajaran  yang  melibatkan siswa  dalam  proses  pembelajaran  dengan  cara melakukan  kegiatan  pembelajaran  yang  berarti  [9].
Dari  pendapat  ahli  di  atas,  disimpulkan  bahwa e- learning merupakan  suatu  cara  pengiriman  materi pembelajaran  menggunakan  media  elektronik  untuk meningkatkan  pengetahuan  dan  kemampuan  yang mendukung proses belajar mengajar.

## 2.2 E-learning  Universitas  Nahdlatul  Ulama
Sidoarjo
E-learning Universitas Nadlatul Ulama Sidoarjo (ELIN)  dibangun  dengan  sebuah  portal e-learning terpadu  berbasis Moodle yang  diluncurkan  sejak Agustus  2020  yang  dilatarbelakangi  adanya  pandemi Covid-19.  Untuk  itu,  perkuliahan  dilakukan  secara WFH  ( work  from  home )  baik  mahasiswa  maupun dosen  pengajar.  ELIN  dapat  membantu  para  dosen melakukan  aktivitas  terkait  belajar  mengajar  secara daring  seperti melakukan  absensi mahasiswa, memberikan  kursus  pembelajaran  sesuai  mata  kuliah yang diajarkan, file-file materi dan tugas, obrolan serta berbagai macam fitur lainnya. Namun, sistem ELIN ini belum terhubung dengan aplikasi Zoom/Google Meet dan  belum  terintegrasi  dengan  SIM  mahasiswa sehingga  penilaian  tugas  masih  dilakukan  secara manual.
2.3 Penerapan sistem pembelajaran pada instruktur Keberhasilan suatu sistem informasi bergantung pada sikap pengguna, partisipasi dan kepuasan [5]. Hal tersebut  juga  bergantung  pada  sikap  dan  penerimaan dari pengajar/instruktur [6]. Beberapa penelitian yang dilakukan  pada  adopsi  e-learning  pada  instruktur seperti  penelitian  [10],  menunjukkan  bahwa  persepsi manfaat dan persepsi kemudahan penggunaan sebagai faktor  penentu  niat  utama  dalam  menggunakan teknologi. Untuk itu, adopsi sistem pembelajaran dari sisi dosen atau instruktur didefinisikan sebagai sejauh mana dosen berniat untuk menggunakan sistem secara berkelanjutan dan benar-benar menggunakannya.

## 2.4 Model TAM
Technology Acceptance
Model (TAM)
merupakan  salah  satu  model  yang  banyak  digunakan dalam  penelitian  dan  diperluas  untuk  mempelajari penerimaan  pengguna  terhadap  teknologi  informasi [5]. TAM diperkenalkan pertama kali oleh Fred Davis pada tahun 1986 yang merupakan hasil pengembangan dari Theory  of  Reasoned  Action (TRA)  yang  lebih dahulu  dikembangkan  oleh  Fishbein  dan  Ajzen  pada 1980.  TAM  bertujuan  untuk  menjelaskan  dan memperkirakan  penerimaan  ( acceptance )  pengguna terhadap suatu sistem informasi.

## 2.5 Model ISSM Delone Mclean
Information  Systems  Success  Model  Delone Mclean (1992) adalah salah satu kerangka kerja yang paling  banyak  digunakan  untuk  mengevaluasi keberhasilan  dan  kegagalan  implementasi  sistem informasi  [5].  Model  ini  secara  umum  menyebutkan bahwa  memiliki  tingkat  kecocokan  dan  kelengkapan
tinggi  untuk  mengevaluasi e-learning dilihat  dari aspek sistem informasi [11].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Studi Literatur dan Observasi
Pada tahap studi literatur ini, peneliti melakukan studi literatur dengan mencari dan membaca serta me- review jurnal, buku, artikel yang sesuai dengan topik penelitian  terkait  metode  TAM  dan  ISSM Delon Mclean .  Pada  tahap  observasi  akan  melakukan peninjauan secara langsung kepada dosen UNUSIDA yang menjadi objek penelitian dengan tujuan mencari data dan mendapatkan informasi yang lebih tepat dan up to date .

## 3.2 Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalah  pada  penelitian  ini  adalah untuk  mengevaluasi  variabel  yang  memengaruhi adopsi e-learning dari  sisi  dosen  untuk  mendukung pembelajaran  daring  di  Univesitas  Nadhlatul  Ulama Sidoarjo  yang  dapat  digunakan  sebagai  salah  satu acuan dalam pengembangan sistem yang lebih baik di masa  yang  akan  datang  sebab  implementasi  ELIN perlu mendapat perhatian karena memiliki peran yang cukup penting.

## 3.3 Model Konseptual
Model  konseptual  pada  penelitian  ini  seperti gambar  1  yang  menggunakan  TAM  ( Technology Acceptance Model) dan Information  Systems Success Model  Delone  Mclean dengan  variabel perceived usefulness, perceived ease of use, information quality, system  quality,  service  quality,  instructors’  quality (attitude toward system), actual LMS adoption .
Gambar 1. Model Konseptual

## 3.4 Hipotesis Penelitian
Berdasarkan  gambar  2  penyusunan  hipotesis menggunakan  model Technology  Acceptance  Model) dan Information  Systems  Success  Model  Delone Mclean ,  maka  hipotesis  yang  diusulkan  sebagai berikut :
H1  :  Variabel Perceived  ease  of  use berpengaruh positif terhadap Variabel Perceived Usefulness. H2  :  Variabel Perceived  ease  of  use berpengaruh positif terhadap Variabel Actual Adoption.
H3  :  Variabel Perceived  Usefulness berpengaruh positif terhadap Variabel Actual Adoption .
H4  :  Variabel Attitude  toward  system berpengaruh positif terhadap variabel Perceived Usefulness. H5  :  Variabel Attitude  toward  system berpengaruh positif terhadap variabel Perceived ease of use.
H6  :  Variabel Attitude  toward  system berpengaruh positif terhadap variabel Actual Adoption . H7  :  Variabel System  Quality berpengaruh  positif terhadap variabel Perceived Usefulness.
H8  :  Variabel System  Quality berpengaruh  positif terhadap variabel Perceived ease of use. H9  :  Variabel System  Quality berpengaruh  positif terhadap variabel Actual Adoption. H10  :  Variabel Information  Quality berpengaruh positif terhadap variabel Perceived Usefulness. H11  :  Variabel Information  Quality berpengaruh positif terhadap Perceived ease of use.
H12  :  Variabel Information  Quality berpengaruh positif terhadap Actual Adoption.
H13  :  Variabel Service  Quality berpengaruh  positif terhadap Perceived Usefulness.
H14  :  Variabel Service  Quality berpengaruh  positif terhadap Perceived ease of use.
H15  :  Variabel Service  Quality berpengaruh  positif terhadap Actual Adoption .

## 3.5 Populasi dan Sampel
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri dari  obyek/subyek  yang  memiliki  kuantitas  dan karakteristik  tertentu  yang  ditetapkan  peneliti  untuk dipelajari  dan  kemudian  ditarik  kesimpulannya  [12]. Populasi  penelitian  ini  terdiri  dari  dosen  Universitas Nahdlatul  Ulama  Sidoarjo  yang  berjumlah  54  dosen berdasarkan  data  dari  bidang  Akademik  dan  Tata Usaha.
Teknik  sampling  yang  digunakan  adalah sampling  jenuh.  Sampling  Jenuh  adalah  teknik penentuan  sampel  bila  semua  anggota  populasi digunakan  sebagai  sampel    [13].  Dengan  demikian sampel  pada  penelitian  ini  diambil  dari  jumlah populasi  yaitu  54  orang.  Penelitian  ini  menggunakan skala likert 5 poin.

## 3.6 Instrumen Pertanyaan
Tabel 1. Instrumen Pertanyaan Variabel Indikator Pertanyaan Sumber Perceived ease of use PEOU1 Mudah bagi saya untuk mengintegrasikan fungsi ELIN dengan rencana pengajaran saya [14] PEOU2 Mudah bagi saya untuk menjadi ahli dalam menggunakan ELIN PEOU3 Saya merasa mudah membuat ELIN untuk melakukan apa yang saya inginkan sesuai dengan cara saya mengajar PEOU4 Sangat mudah untuk memahami cara melakukan tugas menggunakan ELIN PEOU5 Mudah untuk memulihkan kesalahan yang ditemukan saat menggunakan ELIN PEOU6 ELIN mudah digunakan Perceived Usefulness PU1 Menggunakan ELIN meningkatkan kinerja mengajar saya
[14] PU2
Menggunakan ELIN meningkatkan efisiensi kerja saya PU3 ELIN dapat membantu mahasiswa meningkatkan efektivitas belajar mereka PU4 Menggunakan ELIN menghemat waktu saya PU5 Penggunaan ELIN memberikan lebih banyak pilihan pengajaran PU6 Secara keseluruhan, saya menemukan ELIN berguna dalam kegiatan mengajar saya Actual Adoption AA1 Saya akan menggunakan ELIN untuk melakukan aktivitas yang berhubungan dengan pengajaran dan untuk berkomunikasi dengan mahasiswa saya [8] AA2 Saya akan meningkatkan penggunaan ELIN saya di masa mendatang Attitude toward system ATS1 Menggunakan ELIN untuk intruksi kursus adalah ide yang bagus [8] ATS2 Menggunakan ELIN untuk instruksi kursus bermanfaat dan nyaman ATS3 ELIN menyediakan lingkungan belajar yang menarik Information Quality IQ1 ELIN memberikan saya informasi yang akurat [15] [16] IQ2 ELIN memberikan saya informasi yang cukup untuk  melakukan tugas saya IQ3 ELIN memberikan informasi tepat yang saya butuhkan IQ4 Saya puas dengan akurasi informasi yang terdapat di ELIN IQ5 ELIN memberikan informasi terbaru mengenai tugas saya Service Quality SEQ1 Pelatihan pengoperasian ELIN sudah cukup [8] SEQ2 Staf IT ELIN memiliki cukup pengetahuan professional
Variabel Indikator Pertanyaan Sumber SEQ3 Saya dapat berkomunikasi dengan staf IT ELIN melalui berbagai saluran ketika saya menghadapi masalah teknis dan membutuhkan tanggapan cepat SEQ4 Staf IT ELIN dapat dengan cepat memperbaiki masalah teknis saya SEQ5 Pelatihan yang diberikan dapat meningkatkan kemampuan saya untuk menggunakan ELIN SEQ6 Secara umum, Universitas memberikan dukungan yang cukup untuk membantu penggunaan ELIN System Quality SQ1 ELIN memiliki antarmuka pengguna yang dirancang dengan baik [17] SQ2 ELIN memungkinkan saya mengontrol aktivitas mengajar saya SQ3 ELIN menawarkan fleksibilitas waktu dan tempat penggunaan SQ4 ELIN menyediakan fungsi yang saya butuhkan untuk melakukan aktivitas pengajaran saya SQ5 Bahasa ELIN dan alat komunikasi efektif SQ6 Saya dapat dengan mudah mengakses ELIN kapan saja saya perlu menggunakannya

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dan  pembahasan  penelitian  ini  meliputi pembahasan  karakteristik  demografi  responden, pembahasan  analisis  inferensial  dan  pengujian hipotesis.

## 4.1 Data Demografi Responden
Data  demografi  responden  dalam  penelitian adalah  usia  responden,  jenis  kelamin,  pengalaman mengajar, pendidikan terakhir dan fakultas. a.   Usia Responden
Responden  terbanyak  adalah  responden  yang dominan berusia 30-40 tahun sebanyak 37 dosen.
b. J enis Kelamin Responden terbanyak atau paling dominan adalah dosen yang berjenis kelamin perempuan sejumlah 30 dosen.
c.   Pengalaman Mengajar Responden  yang  dominan  adalah  responden dengan pengalaman mengajar selama 6-10 tahun.
d.   Pendidikan Terakhir Responden yang paling dominan adalah responden dengan latarbelakang pendidikan S2.
e.   Fakultas Responden  terbanyak  berasal  dari  fakultas  teknik sebanyak 16 dosen dan fakultas keguruan dan ilmu pendidikan sebanyak 16 dosen.
4.2 Analisis Inferensial
4.2.1. Outer Model
Evaluasi outer  model untuk  melihat  keterkaitan antara  variabel  laten  dan  indikator-indikatornya  [18]. Nilai loading  factor dikatakan  memenuhi  syarat validitas  konvergen  jika  lebih  dari  0.60  dan  nilai Average  Variance  Extracted (AVE)  diatas  0.50. sehingga  dikatakan  bahwa  kriteria  tersebut  terpenuhi [18].  Nilai Discriminant  Validity yaitu  akar  kuadrat AVE  yang  dilihat  dari  kolom  diagonal  yang  diberi tanda kururng, di mana nilai tersebut harus lebih tinggi dari  korelasi  antar  variabel  laten  pada  kolom  yang sama (di atas atau di  bawahnya)  [19]. Uji reliabilitas dilakukan dengan dua cara yaitu Cronbach’s Alpha di mana  nilainya  harus  lebih  besar  0.60  dan Composite Reliability nilainya  lebih  besar  0.70.  Pada  tabel  2. Outer  model ,  penelitian  ini  secara  keseluruhan  telah memenuhi syarat validitas dan reliabilitas.
Tabel 2. Outer Model Variabel Indikator Loading Factor AVE Discriminant Validity Composite Realibility Cronbach’s Alpha Perceived Ease of Use PEOU1 0.752 0.556 0.746 0.839 0.882 PEOU2 0.713 PEOU3 0.823 PEOU4 0.700 PEOU5 0.778 PEOU6 0.699 Perceived Usefulness PU1 0.679 0.584 0.746 0.856 0.893 PU2 0.757 PU3 0.712 PU4 0.814 PU5 0.795 PU6 0.816 Actual Adoption AA1 0.891 0.795 0.891 0.742 0.886 AA2 0.891 Attitude toward system ATS1 0.896 0.770 0.878 0.850 0.909 ATS2 0.916 ATS3 0.818 IQ1 0.882 0.702 0.838 0.893 0.922
Variabel Indikator Loading Factor AVE Discriminant Validity Composite Realibility Cronbach’s Alpha Information Quality IQ2 0.835 IQ3 0.856 IQ4 0.806 IQ5 0.806 Service Quality SEQ1 0.653 0.627 0.792 0.879 0.909 SEQ2 0.842 SEQ3 0.818 SEQ4 0.808 SEQ5 0.834 SEQ6 0.782 System Quality SQ1 0.746 0.576
0.759
0.851 0.890 SQ2 0.789 SQ3 0.797 SQ4 0.665 SQ5 0.825 SQ6 0.720

## 4.2.2. Inner Model
Inner  model bertujuan  memprediksi  hubungan antar variabel laten yang diuji dengan melihat nilai R- Square,  Q-Square,  Effect  Size, Uji  Multikolineritas dan Uji hipotesis. a. R-Square dan Q-Square R-square model PLS juga dapat dievaluasi dengan melihat Q-square  predictive  relevance untuk  model variabel  [20]. Nilai Q-square lebih  besar dari 0 (nol) memperlihatkan  bahwa  model  mempunyai  nilai predictive relevance , sedangkan nilai Q-square kurang dari  0  (nol)  memperlihatkan  bahwa  model  kurang memiliki predictive relevance .
Tabel 3. Hasil Nilai R-Square dan Q-Square Variabel Nilai R-Square Nilai Q-Square Perceived Ease of Use 0.930 0.642 Perceived Usefulness 0.809 0.702 Actual Adoption 0.904 0.483

## 4.3 Pengujian Hipotesis
Gambar 3. Uji Hipotesis
Hasil  dari  pengujian  hipotesis  setelah  dianalisis menggunakan WarpPLS 7.0 dapat dilihat pada gambar 3  yang  menampilkan  hasil  dari  pengujian  hipotesis yang memiliki nilai koefisien jalur dan nilai P values . Jika  nilai P  Values <  0.05  menggambarkan  bahwa signifikan  yang  berarti  hipotesis  signifikan  atau disebut  diterima.  Sedangkan  lebih  dari  0.05  maka hipotesis tersebut berarti tidak signifikan. Untuk lebih jelasnya,  hasil  pengujian  hipotesis  yang  mencakup nilai Path Coefficient dan nilai P values dapat dilihat pada tabel 4 di bawah ini:
Tabel 4. Hasil Path Coefficient dan P Values Hipotesis Path Coe-fficient P Values Keterangan PEOU – PU H1 0.327 0.004 Signifikan PEOU – AA H2 0.093 0.241 Tidak Signifikan PU – AA H3 0.229 0.037 Signifikan ATS – PU H4 0.111 0.200 Tidak Signifikan ATS – PEOU H5 0.415 <0.001 Signifikan ATS – AA H6 0.042 0.379 Tidak Signifikan SQ – PU H7 0.178 0.084 Tidak Signifikan SQ – PEOU H8 0.512 <0.001 Signifikan SQ – AA H9 0.587 <0.001 Signifikan IQ – PU H10 0.386 <0.001 Signifikan IQ – PEOU H11 0.218 0.044 Signifikan IQ – AA H12 0.439 <0.001 Signifikan SEQ – PU H13 0.097 0.231 Tidak Signifikan SEQ – PEOU H14 0.174 0.089 Tidak Signifikan SEQ – AA H15 0.334 0.004 Signifikan
Hasil uji hipotesis ditampilkan pada tabel 4 yang menunjukkan  ada  6  hipotesis  yang  tidak  signifikan yaitu Perceived Ease of Use terhadap Actual Adoption, Attitude Toward System terhadap Perceived Usefulness,  Attitude  Toward  System terhadap Actual Adoption,  System  Quality terhadap Perceived Usefulness,  Service  Quality terhadap Perceived Usefulness dan Service  Quality terhadap Perceived Ease  of  Use karena nilai  P  Values lebih  dari  0.05 sehingga tidak signifikan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  pembahasan  yang  telah  dilakukan,  ditarik kesimpulan  bahwa  model Technology  Acceptance Model (TAM) dan Information System Success Model Delone  Mclean dapat  diaplikasikan  pada e-learning Universitas  Nahdlatul  Ulama  Sidoarjo  (ELIN).  Hasil evaluasi menunjukkan bahwa variabel yang berpengaruh  terhadap Actual  Adoption  of  LMS yaitu System Quality, Information  Quality, Service Quality dan  Perceived  Usefulness .  Hasil  evaluasi  lainnya menunjukkan  bahwa  variabel  yang  berpengaruh terhadap Perceived  Usefulness yaitu Information Quality dan Perceived Ease of Use . Selain itu, evaluasi lainnya  mengungkapkan  bahwa Attitude  Toward System,  System  Quality dan Information  Quality berpengaruh terhadap Perceived Ease of Use. Penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan model  lain  seperti  UTAUT  ( Unified  Theory  of Acceptance  and  Use  of  Technology )  atau  ECM ( Expectation Confirmation Model )
untuk mendapatkan pemahaman yang lebih luas. Penggunaan  model-model  ini  dapat  membantu mengidentifikasi dan menganalisis variabel baru yang memengaruhi kepuasan dan penggunaan berkelanjutan  dari e-learning sehingga  memberikan perspektif  yang  lebih  luas  dan  mendalam  terhadap penerimaan  teknologi  pendidikan  ini.  Serta,  untuk penelitian  lanjutan  terkait e-learning Universitas Nahdlatul  Ulama  diharapkan  dapat  diteliti  dari  sisi mahasiswa sehingga tidak hanya pada sisi dosen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  A.  Alfalah,  “Factors  influencing  students’ adoption and use of mobile learning management systems (m-LMSs): A quantitative study of Saudi Arabia,” Int. J. Inf. Manag. Data Insights , vol. 3, no. 1, p. 100143, 2023, doi: 10.1016/j.jjimei.2022.100143.
[2]  N. Morze, L. Varchenko-Trotsenko, T. Terletska, and E. Smyrnova-Trybulska, “Implementation of adaptive learning at higher education institutions by means of Moodle LMS,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1840(1), no. 012062, 2021.
[3]  T. Teo, C. B. Lee, C. S. Chai, and S. L. Wong, “Assessing  the  intention  to  use  technology among  pre-service  teachers  in  Singapore  and Malaysia:  A  multigroup  invariance  analysis  of the  Technology  Acceptance  Model  (TAM),”
Comput.  Educ. ,  vol.  53,  no.  3,  pp.  1000–1009,
Nov. 2009,
doi: 10.1016/j.compedu.2009.05.017.
[4]  R. Zakwandi, J. Jumadi, H. K. Baihaqi, and A. Y. Nuryantini,  “Pedagogical  Review  of  Edulogy LMS:  Case  Study  on  Indonesian  Educational System,” Edcomtech  J.  Kaji.  Teknol.  Pendidik. , vol. 7, no. 1, p. 10, 2022, doi: 10.17977/um039v7i12022p010.
[5]  W.  T.  Wang  and  C.  C.  Wang,  “An  empirical study  of  instructor  adoption  of  web-based learning systems,” Comput. Educ. , vol. 53, no. 3, pp. 761–774, 2009, doi:
10.1016/j.compedu.2009.02.021.
[6]  M. J. Sánchez-Franco, F. J. Martínez-López, and F.  A.  Martín-Velicia,  “Exploring  the  impact  of individualism and uncertainty avoidance in Web- based electronic learning: An empirical analysis in  European  higher  education,” Comput.  Educ. , vol.  52,  no.  3,  pp.  588–598,  2009,  doi: 10.1016/j.compedu.2008.11.006.
[7]  R.  D.  Freeze,  K.  a  Alshare,  P.  L.  Lane,  and  H. Joseph  Wen,  “IS  success  model  in  e-learning context  based  on  students’  perceptions,” J.  Inf. Syst. Educ. , vol. 21, no. 2, p. 173, 2010.
[8]  E. W. T. Ngai, J. K. L. Poon, and Y. H. C. Chan, “Empirical  examination  of  the  adoption  of WebCT  using  TAM,” Comput.  Educ. ,  vol.  48, no. 2, pp. 250–267, 2007, doi: 10.1016/j.compedu.2004.11.007.
[9]  B.  C.  Lee,  J.  O.  Yoon,  and  I.  Lee,  “Learners’ acceptance  of  e-learning  in  South  Korea: Theories  and  results,” Comput.  Educ. ,  vol.  53, no. 4, pp. 1320–1329, 2009, doi: 10.1016/j.compedu.2009.06.014.
[10]  W. W. K. Ma, R. Andersson, and K. O. Streitht, “Examining  user  acceptance  of  computer technology:  An  empirical  study  of  student teachers,” J. Comput. Assist. Learn. , vol. 21, no. 6,  pp.  387–395,  2005,  doi:  10.1111/j.1365- 2729.2005.00145.x.
[11]  A.  Rahmat,  K.  B.  Seminar,  and  A.  I.  Suroso, “Evaluasi  Keberhasilan  E-Learning  Dalam Perspektif  Sistem  Informasi  (Studi  Kasus Universitas Terbuka),” J. Apl. Bisnis dan Manaj. , vol.  5,  no.  3,  pp.  373–384,  2019,  doi: 10.17358/jabm.5.3.373.
[12]  Siyoto  S,  “Dasar  metodologi  penelitian  Dr. Sandu Siyoto, SKM, M.Kes M. Ali Sodik, M.A. 1,” Dasar Metodol. Penelit. , pp. 1–109, 2015.
[13]  Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif  dan  R&D .  Bandung:  Alfabeta,  2013. [Online]. Available: http://www.nber.org/papers/w16019
[14]  F.  D.  Davis, Perceived  Usefulness,  Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology , vol. 13, no. 3. Firenze,: G. Barbèra, 1989. doi: 10.5962/bhl.title.33621.
[15]  A. Rai, S. S. Lang, and R. B. Welker, “Assessing the  validity  of  IS  success  models:  An  empirical test and theoretical analysis,” Inf. Syst. Res. , vol.
13(1), pp. 50–69, 2002.
[16]  S. Negash, T. Ryan, and M. Igbaria, “Quality and effectiveness  in  web-based  customer  support systems,” Inf.  Manag. ,  vol.  40(8),  pp.  757–768, 2003.
[17]  K.  A.  Pituch  and  Y.  -k.  Lee,  “The  influence  of system  characteristics  on  e-learning  use,” Comput. Educ. , vol. 47(2), pp. 222–244, 2006.
[18]  I.  Ghozali  and  H.  Latan, Partial  Least  Square Konsep  Teknik  dan  Aplikasi  Menggunakan SmartPLS  3.0  (2nd  edition) .  Badan  Penerbit
Universitas Diponegoro., 2015.
[19]  D. Sholihin, M., & Ratmono, Analisis SEM-PLS dengan  WarpPLS  3.0  (Seno  (ed.)). CV.  Andi Offset., 2013.
[20]  D.  L. Trenggonowati  and  K.  Kulsum,  “Analisis Faktor Optimalisasi Golden Age Anak Usia Dini Studi Kasus Di Kota Cilegon,” J. Ind. Serv. , vol.
4, no. 1, 2018, doi: 10.36055/jiss.v4i1.4088.