## SAINTEKS: JURNAL SAIN DAN TEKNIK Volume 6 Nomor 1 Tahun 2024

## E-ISSN : 2685-8304
Technology Acceptance Model for the Use of Learning Management System in Indonesia Graha Prakarsa, Iman Sudirman, Azhar Affandi, Elly Komala, Ferry Santoso (pp:1 –16)
Analysis of Student Route Choice Model to University of Palangka Raya Using
Multilogit Nomial Method
Neagel Banderas Zepanya Siahaan, Sutan Parasian Silitonga, Ina Elvina (pp: 17–25)
Synthesis Oxalic Acid by Durian Skin with Alkali Smelting Method Johannes Martua Hutagalung (pp: 26–33)
Selection of CNC Tool Combination Through Genetic Algorithm Method Approach with Criteria of Miniizing Machining Time and Considering Minimum Maching Gap Irwan Yulianto, Arida Murti Murtikasari (pp: 34–44)
Analysis of the Financial and Technical Feasibility of Erection a Herbal Medicine Factory PT. Tugu Semar Production Using the Systematic Layout Planning Method
Muhammad Bisyri Nada, Dedy Setyo Oetomo, Asep Hermawan (pp: 45–56)
Factors That Motivate Students to Register for Private Tutoring Using The Factor Analysis Method
Ai Nurhayati (pp: 57–70)
Re-Design Modern Industrial Workshop Table with Total Deformation Analysis and Stress Test Dian Juwitasari, Fesa Putra Kristianto, Nuthqy Fariz (pp: 71–78)
Extraction of Polyphenols in Green Tea Shoots as Antioxidant Substance Rini Siskayanti, Riza Rizkiah Lia Muliati, Andini Nurilah, Deden Subagja, MI Fadil (pp: 79–87)
Random Savings Algorithm for Solving Russian TSP Instances
Ekra Sanggala, Muhammad Ardhya Bisma (pp: 89–99)
A Business Feasibilty Study for Glassware  Productionat CV Angga Putra Sejahtera Dini Yulianti, Amelia Agustina (pp: 100–109)
The Effect of Ring Frame Thread Number and Winding Machine Counter on The Weight Of 69G Lot Cones on Winding Machine Number 8 Filly Pravitasari, Afriani Kusumadewi, Feny Nurherawati, Rino Sulstio (pp: 110–117)
Social Normative Bounding and Brand Awareness of E- WOM Intensity in WhatsApp Group Online Community Mekar Arum PKK Group - Bojongsoang Abdul Fatah Hassanudin, Ira Murwenie, Alam Avrianto, Dwirani Fauzi Lestari, Rahmina Puspa (pp:118 –129)
Downstream Analysis of Strategic Investment in Natural Gas Commodities in Increasing the Value of Indonesia Natural gas Product Tombak Gapura Bhagya, Jati Arie Wibowo, Siti Latipah, Graha Prakarsa (pp: 130–137)
Evaluation of the Lightning System in the Science Laboratory at School X in South Tangerang Based on SNI 6197: 2020 Reza Ruhbani Amarulloh, Tiara Nurhuda (pp: 138–146)
Evaluation of Supplier Performance Using The Fuzzy AHP Approach to The CV. X Bandung Kite Glass Business Hendry Anggraito (pp: 147–155) The Potential of Cynodon Dactylon and Lolium Perenne “Brightstar” as Phytoremediator Agents in Dealing with the Problem of Sea Water Intrusion in The North Coastal Area of Karawang Riza Rizkiah, Roni Sewiko, Aris K Pranoto, Roberto P Pasaribu, Anthon A Djari, Abdul Rahman, R Moh Ismail Endy Handayani, Muhammad A Mulyana, Luciana (pp: 156–162)
Diterbitkan Oleh :
UNIVERSITAS INSAN CENDEKIA MANDIRI dh UNIVERSITAS BANDUNG RAYA Fakultas Teknik
Jl. Pasir Kaliki No. 199 Bandung – Jawa Barat http://ejournal.uicm.ac.id/index.php/sainteks UICM – UNBAR www.uicm.ac.id
Technology Acceptance Model for the Use of Learning Management System in Indonesia
Identifikasi Faktor Adopsi Penggunaan Aplikasi Mobile Commerce di

## Indonesia
Graha Prakarsa 1,3*) , Iman Sudirman 1) , Azhar Affandi 1) , Elly Komala 2) dan Ferry Santoso 3) 1*) Program Doktor Manajemen Universitas Pasundan, Jalan Sumatera No.41 Bandung Email: gprakarsa@gmail.com
2) FISIP Universitas Pasundan, Bandung
3) Program Studi Sistem Informasi UNIBI, Bandung *) Corresponding author
Abstract:  The  rapid  growth  of  e-marketplaces  in  Indonesia  today,  has  led  to  many  users  adopting  the system, due to the large number of e-marketplace mobile applications, making it necessary for developers to  know and  pay attention  to  several  factors  that  influence  users in  adopting e-marketplace application systems at this time, one of which is the only cost factor is perceived by the user. Data were collected as many  as  100  respondents  who  had  some  experience  in  using  e-marketplaces  on  a  mobile  basis,  then analyzed  using  PLS-SEM.  This  research  is  based  on  the  conceptual  framework  of  the  Unified  Theory  of Acceptance  and  Use  Technology  (UTAUT).  The  constructs  used  in  this  study  are  facilitating  conditions, social influence, effort expectancy, and performance expectancy, but also add a perceived cost variable. The results  show  that  performance  expectancy,  effort  expectancy,  and  perceived  cost  have  a  positive  and significant  effect  on  the actual  use  of  mobile  e-marketplace  users  in  Indonesia,  but  social  influence  and facilitating  conditions  do  not  significantly  affect  the  actual  use  of  mobile  e-marketplace  applications  in Indonesia.
Keywords: UTAUT, Mobile E-Marketplace, Perceived Cost
Abstrak: Pesatnya pertumbuhan e-marketplace di Indonesia saat ini, menimbulkan banyaknya pengguna yang  mengadopsi  sistem  tersebut,  karena  banyaknya  aplikasi  mobile  e-marketplace,  menjadikan  pihak pengembang perlu mengetahui dan memperhatikan beberapa faktor yang mempengaruhi pengguna dalam mengadopsi  sistem  aplikasi  e-marketplace  pada  saat  ini,  salah  satunya  faktor  biaya  yang  dirasakan pengguna. Data dikumpulkan sebanyak 100 responden yang telah memiliki beberapa pengalaman dalam menggunakan e-marketplace secara mobile, lalu dianalisis menggunakan PLS-SEM. Adapun penelitian ini berlandaskan kerangka konsep Unified Theory of Acceptance and Use Technology (UTAUT). Kontruksi yang digunakan  dari  penelitian  ini  yaitu facilitating  conditions,  social  influence,  effort  expectancy,  dan performance expectancy, tetapi juga menambahkan variabel  perceived cost. Penelitian ini menunjukkan performance expectancy,  effort  expectancy,  dan  perceived  cost  yang  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  penggunaan  yang  sesungguhnya  dalam  pengguna  mobile  e-marketplace  di  Indonesia,  namun social  influence  serta  facilitating  condition  belum  berpengaruh  secara  signifikan  pada  penggunaaan sesungguhnya aplikasi mobile E-marketplace di Indonesia. Kata Kunci: UTAUT, Mobile E-Marketplace, Perceived Cost
DOI: http://dx.doi.org/10.37577/sainteks.v%vi%i.648 Received: 02, 2024.  Accepted: 03, 2024. Published: 03, 2024

## PENDAHULUAN
Manfaat dari penerapan perkembangan revolusi industri 4.0 ini sangat dapat dirasakan oleh  masyarakat,  selain  banyaknya  perubahan  dalam  bidang  sosial,  ekonomi,  dan  budaya, perubahan  juga  dipicu  adanya  pandemi covid-19  yang  masih  berlangsung.  Banyak  mayarakat
yang  dapat  mengakses  informasi  yang  dapat  dilakukan  kapan  saja  karena  dengan  bantuan smartphone yang sudah terintegrasi dengan internet dan karena banyaknya aplikasi yang sudah terhubung  pada  berbagai device.  Penggunaan  internet  tidak  hanya  sebatas  untuk  pencarian informasi saja, tetapi saat ini sudah banyak sekali aktifitas transaksi secara online seperti belanja online, transfer antar bank, penagihan dan yang lainnya. Dengan adanya perdagangan online, hal ini dapat  membantu  seluruh  pihak  yang  kesulitan pada saat  pandemi  sekarang  ini.  Banyaknya pihak  yang  tertarik  untuk  menjual  produk  melalui  beberapa  toko online  ini  menimbulkan beberapa persepsi yang berbeda-beda pada konsumen untuk memilih toko online yang mereka inginkan.  Meskipun kebanyakan menawarkan beberapa keuntungan besar bagi pembeli, tetapi banyak  sekali  pertimbangan  yang  pembeli  lakukan  sebelum  memilih  sistem  mana  yang  akan digunakan.
Adapun beberapa hal yang mempengaruhi minat masyarakat dalam menggunakan suatu situs perdagangan online harus diketahui oleh pihak pengembang aplikasi seperti e-marketplace, maka dari itu dalam penelitan ini digunakan suatu model penelitian Unified Theory of Acceptance and  Use  of  Technology  (UTAUT),  yaitu  sebuah  model  yang  dipakai  untuk  mengetahui  dan memberikan beberapa penjelasan suatu perilaku seorang pengguna terhadap teknologi informasi yang sedang digunakannya, dan juga menunjukan suatu keinginan untuk berprilaku ( behavioral intention),  dan  beberapa  aktivitas  dalam  penggunaan  teknologi  (use  behavior)  (Wijaya  et  al, 2020) . Lalu UTAUT juga didefinisikan sebagai  “model yang terdiri dari delapan kombinasi sebuah model  yang  sudah  dikembangkan  dan  berisi  beberapa  hal  seperti  niat  berprilaku  ( behavioral intention), keinginan untuk mengadopsi teknologi (use behavior) dan dipengaruhi faktor efisiensi yang ditawarkan sistem ( Performance Expectancy), kemudahan penggunaan (Effort Expectancy), suatu  pengaruh  yang  diberikan  oleh  lingkungan  sekitar  ( Social  Influence),  dan  pendukung ( Facilitating Conditions) ” (Bendi et al, 2013).
Terdapat  banyak  penelitian  yang  dilakukan  terhadap  variabel  penelitian  dari  model UTAUT,  diantaranya  yaitu  oleh  Dwivedi  pada  tahun  2020  dalam  penelitiannya  menyimpulkan bahwa  model  UTAUT  merupakan  suatu  proses  yang  menggambarkan  dan  menjelaskan  varian yang cukup besar pada niat dan prilaku penggunaan suatu sistem informasi, dan digunakan untuk memeriksa  suatu  hubungan  tertentu  yang  menguji  beberapa  peran  moderator,  seperti  jenis kelamin, usia, kesukarelaan dan pengalaman yang digunakan yang tidak dipertimbangkan oleh prediksi  model  sebelumnya.  Dimana  dalam  penelitiannya  digunakan  empat  variabel  eksogen (yaitu efisiensi sistem, kemudahan dalam penggunaan, pengaruh sosial dan kondisi fasilitasi) dan dua  variabel  endogen  (yaitu  niat  perilaku  dan  perilaku  penggunaan)  dan  menghasilkan  suatu kesimpulan  berupa  harapan  kinerja,  usaha,  pengaruh  sosial  dan  fasilitasi  kondisi  memiliki hubungan baik langsung maupun tidak langsung dan berpengaruh pada sikap dan perilaku niat untuk menggunakan sistem berbasis teknologi informasi.(Dwivedi et al., 2020)
Menurut Data Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet indonesia (APJII) pada 9  November 2020, banyaknya pengguna internet di Indonesia telah mencapai 190 juta jiwa lebih yang diisi sebagian  besar  oleh  wilayah  Jawa  Barat  yakni  35,1  juta  jiwa.  Banyaknya  pengguna  internet  di Indonesia  disebabkan  adanya  kebutuhan  yang  harus  dipenuhi  sekarang  ini,  informasi  yang didapatkan diinternet akan sangat membantu dan sangat dibutuhkan oleh masyarakat, lalu untuk membantu  aktifitas sehari-hari  seperti  transaksi  dan  jual  beli.  Menurut  hasil  survei  pada  situs databoks.katadata yang diambil dari iPrice pada tanggal 21 juli 2020, menunjukan bahwa pada kuartal  II  tahun  2020  banyaknya  kunjungan  pengguna  pada  situs  jual  beli  online  atau  e- marketplace  di  Indonesia  menimbulkan  kenaikan  yang  sangat  tinggi  dan  didominasi  oleh kunjungan dari situs Shopee, Tokopedia, Bukalapak, dan Lazada.
E-marketplace  yaitu  tempat  untuk  memfasilitasi  dan  menyediakan para  penjual  dalam menjual barang yang dijualnya  melalui sistem online, serta membantu para pembeli agar lebih praktis  dan  efisien.  Berdasarkan  Undang-Undang  Republik  Indonesia  Nomor  11  Tahun  2008 tentang Informasi dan Transaksi Elektronik, mengemukakan bahwa dalam adanya penggunaan suatu  transaksi  elektronik  dapat  digunakan  untuk  melakukan  beberapa  hal  seperti  dalam pengembangan  penjualan  dan  tingkat  ekonomi  dalam  rangka  meningkatkan  kesejahteraan
masyarakat,  Sedangkan  Menurut  peraturan  Menteri  Keuangan  Republik  Indonesia  nomor 210/PMK.010/2018  pasal  1,  menyebutkan  bahwa  “ e-marketplace  merupakan  suatu  wadah elektronik  yang  berupa  aplikasi,  perangkat mobile,  atau layanan konten lain yang terintegrasi oleh internet dan berfungsi sebagai sarana transaksi dan fasilitasi kegiatan perdagangan berbasis sistem  elektronik”.  Berkembangnya e-marketplace  di  Indonesia  pada  saat  ini  menjadikan banyaknya  masyarakat  yang  berubah  perilaku  sehingga  banyak  yang  menggunakan  jasa  dan transaksi  jual  beli  di marketplace.  Maka  dari  itu  masing-  masing  marketplace  harus  memiliki strategi dan mengetahui hal-hal apa yang dapat mempengaruhi niat konsumen dalam memilih suatu barang pada tokonya tersebut.
Maka  dari  itu e-commerce  dapat  digunakan  untuk  pembelian  suatu  barang  yang diinginkan  pengguna  dan  aktifitas  lainnya  yang  dapat  dilakukan  dirumah  saja  dan  tidak  perlu aktifitas  berbelanja  ke  tempat.  Lalu  adapun  penelitian  yang  menjelaskan  dimana  perangkat seluler tidak lagi digunakan hanya untuk tujuan komunikasi, seperti panggilan atau pesan teks, tetapi  juga  untuk  pengumpulan  informasi,  hiburan  dan  berbagai  kegiatan  komersial  dan keuangan,  tetapi mobile  commerce  (m-commerce)  merupakan  sarana  bisnis  dengan pertumbuhan yang sangat baik (Dordevic et al, 2019).
Berkaitan dengan penjelasan latar belakang diatas, maka terlihat hal yang menarik untuk diteliti terkait faktor-faktor apa saja yang dapat berpengaruh terhadap minat penggunaan dalam menggunakan  suatu  sistem  teknologi,  dan  juga  bagaimana  mengetahui  penggunaan  akhir ( Actually  Use)  dari  masyarakat  dan  pelanggan,  yaitu  bagaimana  mereka  tertarik  dalam penggunaan e-marketplace dan kesetiaan pengguna dalam menggunakannya.

## METODOLOGI
Pendekatan quantitative approach dengan metode survey digunakan dalam penelitian ini, Data dikumpulkan dengan menyebarkan kuesioner secara online serta terkumpul sebanyak 100 orang responden. Partial Least Square  - Structural Equation Model (PLS-SEM) digunakan sebagai alat  analisis.  Berikut  ini  dikemukakan  penjelasan  mengenai  variabel  serta  pengembangan hipotesis penelitian ini:
• Performance expectancy
Harapan dalam kinerja ( Performance Expectancy) dapat menawarkan keuntungan bagi pengguna,  baik  itu  dalam  hal  teknis  maupun  beberapa  hal lainnya,  dalam  melakukan aktivitas sehari-hari  (Venkatesh et  al.,  2012;  Baabdullah  et  al.,  2019;  Alalwan  et  al.,  2017).  Sedangkan behavioral intention berhubungan dengan suatu niat untuk berprilaku, dan merupakan suatu hal yang dapat mewakili juga menilai sejauh mana kemauan dan keinginan juga upaya dari seorang individu untuk melakukan beberapa perilaku yang mendasari suatu hal (Patil et al, 2020). Dalam penelitian  lain  diungkapkan  bahwa  persepsi  pengguna  tentang  bagaimana  penggunaan  suatu situs  web  pengecer  C2C  dalam e-markerplace  akan meningkatkan kenyamanan dalam belanja, dan efisiensi memiliki pengaruh yang signifikan pada niat adopsi pengguna (Ofori et al., 2018). Sebuah keyakinan mengenai kemudahan penggunaan aplikasi mobile pada saat ini telah menjadi konsep yang sangat penting untuk pengadopsian teknologi, dan pengguna tidak akan memiliki sebuah  keinginan  kuat  menggunakan  teknologi  kecuali  apabila  ada  inovasi  baru  untuk memudahkan kinerja sehari-hari (Ramadhiana et al., 2020).
H1: Performance  Expectancy  berpengaruh  positif  dan  memiliki  hubungan  yang  signifikan terhadap niat untuk berprilaku ( behavioral intention) untuk menggunakan suatu e-marketplace.
• Effort expectancy
Kemudahan dan kegunaan dalam menggunakan suatu teknologi merupakan hal penting yang  harus  diketahui  agar  lebih  banyak  pengguna  yang  menggunakan  dan  mengadopsi  suatu teknologi buatannya (Prakarsa et al., 2020). Suatu persepsi kemudahan penggunaan teknologi, didukung adanya fasilitas untuk kegunaan yang dirasakan (Davis et al., 1989). Penelitian lain juga menunjukkan  bila  kemudahan  penggunaan  sangat  signifikan  berpengaruh  pada  niat  untuk
menggunakan yaitu oleh (Bailey et al., 2017; Wulandari et al., 2017; Deluna et al, 2019; Jung et al., 2020; Escobar-Rodríguez and Carvajal-Trujillo, 2014; Tsourela and Roumeliotis, 2015; Macedo, 2017).  Beberapa  hal  yang  dilakukan  agar  tidak  adanya  penolakan  dari pengguna,  maka  sistem harus memiliki unsur kemudahan pada saat penggunaan tanpa harus mengeluarkan usaha yang berlebihan dan berat (Prakarsa et al., 2021).
H2: Effort Expectancy berpengaruh positif dan memiliki hubungan yang signifikan terhadap niat untuk berprilaku ( behavioral intention) untuk menggunakan suatu e-marketplace.
• Social Influence
Social Influence  mengarah kepada sejauh mana niat seseorang akan mengadopsi suatu inovasi teknologi yang dipengaruhi oleh referensi dari orang lain (Ofori et al., 2017). Pengaruh sosial dapat memengaruhi komitmen dari seseorang untuk menggunakan sistem informasi dan bahkan sampai mengadopsinya dalam kegiatan sehari-hari dikarenakan karena pengaruh sosial merupakan salah satu komponen terpenting dalam menentukan suatu penerimaan dari sistem informasi.  (Jaradat et  al,  2013).  Penelitian lain  juga  mengungkapkan  bahwa  banyak  pengguna internet  memilih  untuk  menggunakan  satu  jenis  layanan  atau  teknologi  karena  teman  atau keluarganya adalah pengguna layanan atau teknologi tersebut dan merekomendasikan mereka untuk  menggunakannya  (Faroqi et  al.,  2020).  Dalam  mengatasi  rasa  ketidakpastian,  setiap individu  cenderung  mengandalkan  jaringan  sosial  yang  dimilikinya  untuk  berkonsultasi  dan bertanya  tentang  keputusan  yang  mereka  akan  ambil  dengan  metode  informatif  dan  normatif (Jung et al.,  2020). Penelitian lain juga mengungkapkan hal ini berhubungan dengan perasaan seseorang dalam mengandalkan kerabat bahwa mereka harus mengadopsi suatu aplikasi jual beli online atau segala hal yang berhubungan dengan pembayaran elektronik (Soomro et al., 2019). H3: Social Influence  berpengaruh positif dan memiliki  hubungan yang signifikan terhadap niat untuk berprilaku ( behavioral intention) untuk menggunakan suatu e-marketplace. H4: Social  Influence  berpengaruh  positif  dan  memiliki  hubungan  yang  signifikan  terhadap penggunaan secara aktual ( Actual Use) untuk menggunakan suatu e-marketplace.
• Facilitating Condition
Facilitating Condition dikonsepkan mengenai adanya suatu infrastruktur organisasi dan teknis untuk mendukung sebuah sistem dimana konteksnya mengacu pada ketersediaan sumber daya, waktu, dan pengetahuan yang tersedia untuk mendukung penggunaan sistem informasi, dan juga  kondisi  fasilitasi  ini  memiliki  hubungan  yang positif  dengan perilaku  penggunaan  ( Actual Use)  (Venkatesh  et  al.,  2003).  Kondisi  fasilitasi  merupakan  hal  yang  penting  dan  dapat memengaruhi  penggunaan  sistem  individu  secara  langsung  (Guo et  al.,  2015).  Beberapa penelitian lain yang mengungkapkan bahwa kondisi fasilitasi memiliki pengaruh kepada perilaku penggunaan langsung ( Actual Use) yaitu (Chang,2013; Moghawemi et al., 2012; Javed et al., 2014). H5: Facilitating Condition (Kondisi fasilitasi) berpengaruh positif terhadap behavioral intention (niat berprilaku) untuk menggunakan suatu e-marketplace.
H6: Facilitating Condition (Kondisi fasilitasi)  berpengaruh positif dan memiliki hubungan yang signifikan  terhadap  penggunaan  secara  aktual  ( Actual  Use)  untuk  menggunakan  suatu  e- marketplace.
• Perceived Cost
Perceived Cost  merupakan faktor penting yang harus diperhatikan dalam adopsi suatu teknologi  maupun  sistem,  karena  beberapa  faktor-faktor  yang  terdapat  didalamnya  seperti keamanan dalam bertransaksi yang melibatkan faktor ekonomi dan keuangan merupakan suatu faktor  paling  signifikan  yang  mempengaruhi  penerapan  bertransaksi  elektornik  dalam e- marketplace (Yu et al., 2012). Dalam peneltian yang dilakukan oleh Yu juga dikemukakan bahwa dalam  bertransaksi  di e-marketplace  yang  menggunakan  suatu  sistem  pembayaran  e-banking, dapat disimpulkan bahwa persepsi dalam faktor keuangan secara signifikan mempengaruhi niat pengguna dalam menggunakan dan mengadopsi suatu sistem pembayaran, dan beberapa faktor
Technology Acceptance Model for the Use of Learning Management System in Indonesia
ekonomi lainnya seperti biaya layanan transaksi yang menguntungkan. Perceived Cost mewakili suatu biaya moneter yang dikonsumsi konsumen yang mungkin timbul karena menggunakan atau mengadopsi suatu teknologi (Venkatesh et al., 2012; Rodriguez et al., 2014).
H7: Perceived Cost (Faktor Biaya yang dirasakan)  berpengaruh positif dan memiliki hubungan yang signifikan terhadap Niat untuk berprilaku ( Behavioral intention) untuk menggunakan suatu e-marketplace.
• Behavioral Intention
Behavioral  intention  mengarah  kepada  suatu  perilaku  seseorang  yang  dapat  didorong oleh niatnya untuk melakukannya dan terlibat dalam perilaku itu. Sejumlah penelitian terdahulu mengungkapkan  bahwa  niat  perilaku  ( behavioral  intention)  menjadi  prediktor  kuat  dari penggunaan  aktual,  diantaranya  yaitu  (Venkatesh et  al.,  2003;  Davis  et  al.,  1989).    Behavioral intention  juga  mengacu  kepada  kemauan  dan  upaya  individu  untuk  melakukan  perilaku  yang mendasari  suatu  motivasi  tertentu  yang  mempengaruhinya,  maka  dari  itu  semakin  kuat  niat individu, lebih tinggi kemungkinan melakukan perilaku yang mendasarinya ( Actual Use) (Patil et al., 2020). BI telah digunakan sebagai variabel yang menjadi  prediktor paling kuat dari perilaku individu (Venkatesh et al., 2012). Behavioral intention menunjukkan komponen motivasi perilaku dari seseorang dalam melakukan bebetapa hal yang dianggapnya berguna, yang selanjutnya akan mendorong perilaku aktual orang itu (Assaker et al., 2020).
Penelitian  lain  yang  juga  meneliti  dan  mengungkapkan  hal  ini  terkait  adanya  niat pelanggan  sebagai suatu  yang  mendorong adopsi penggunaan  sistem  (misalnya,  Martins  et  al., 2014; Wang & Shih, 2009;  Baptista & Oliveira, 2015; Escobar & Trujillo, 2014). Beberapa faktor seperti kemudahan dan manfaat dalam sistem merupakan faktor pendorong ekstrinsik, dimana mengarah  kepada  tercapainya  suatu  target  yang  diharapkan  kepada  pengguna  memiliki  niat ( behavioral intention) untuk menggunakan sistem tersebut(Prakarsa et al., 2021). H8: Behavioral intention  (Niat untuk berprilaku)   berpengaruh positif dan memiliki  hubungan yang signifikan terhadap penggunaan secara aktual  ( Actual Use) untuk menggunakan suatu  e- marketplace.
Kemampuan individu untuk menemukan dan menerima melalui variabel yang terdapat di UTAUT dimana pengaruh sosial, kondisi fasilitas, harapan akan kinerja, harapan akan usaha, biaya yang dirasakan, terhadap niat perilaku teknologi baru informasi dan komunikasi. Menggunakan data  empiris  dalam  rangka  implementasi  integrasi  (Arfi  et  al.,  2020)  menunjukkan  faktor ekspektasi kinerja, kondisi fasilitasi menunjukkan pengaruh positif yang signifikan, (Lian, 2015) Penelitian lain mengungkapkan bahwa faktor perilaku biaya ini berhubungan dengan seseorang dapat percaya bahwa dalam pengadopsian suatu teknologi atau sistem akan membutuhkan biaya, karena dinilai  bahwa  biaya  finansial  yang  dirasakan  sangat  signifikan  mempengaruhi  dari niat perilaku penggunaan  (Sobti et al, 2019). Faktor biaya yang dirasakan dalam sistem yaitu biaya yang dirasakan dari awal, langganan, transaksi dan biaya komunikasi (Abrahao et al, 2016).
H9: Perceived  Cost,  Effort  Expectancy,  Social  Influence,  Facilitating  Condition,  Perceived  Cost besar pengaruhnya terhadap Behavioral intention.
• Actual Use
Menilai kemampuan individu untuk menerima hal-hal baru melalui beberapa konstruksi dalam UTAUT.  Studi  (Alalwan  et al.,  2018;  Farah  et  al.,  2018)  terlihat  pengaruh  sosial,  kondisi fasilitasi,  biaya  yang  dirasakan  juga  memiliki  nilai  yang  dapat  diterima.  Selain  berpengaruh kepada behavioral  intention  (niat  untuk  menggunakan),  Pengaruh  sosial  menjadi  salah  satu faktor  yang  berpengaruh  pada Actual Use  (penggunaan sistem secara aktual), dikarenakan ini dapat  didefinisikan  sebagai  tingkat  persepsi  pengguna  mengenai  pengaruh  masyarakat  atas keputusannya untuk mengadopsi sistem (Venkatesh et al., 2003). Pengaruh sosial merupakan hal penting untuk kesuksesan suatu penggunaan teknologi (Martins et al., 2014). Beberapa penelitian lain  yang  mengungkapkan  bahwa Facilitating  Condition  (kondisi  fasilitasi)  memiliki  pengaruh
kepada perilaku penggunaan langsung ( Actual Use) yaitu (Chang,2013; Moghawemi et al., 2012; Javed et al., 2014).
H10: Social Influence, Facilitating Condition, Behavioral intention  besar pengaruhnya terhadap Actual Use.
Berdasarkan perumusan kerangka berpikir melalui analisis berbagai referensi di atas, maka dapat disajikan model penelitian seperti tergambar berikut ini:
Gambar 1.  Model Penelitian
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Demografi setiap responden yang diambil dalam penelitian, dengan tujuan memperjelas target  sasaran  sampel,  untuk  mendapatkan  jawaban  sesuai  dengan  apa  yang  dirasakan  pada situasi atau keadaan tertentu, yang mengadopsi E-Marketplace.
Tabel 1 Hasil Uji Validitas Instrumen Kuisioner.
No. Item Demografis Kategori Frekuensi Presentase % 1 Jenis Kelamin Pria 42 42 % Wnita 58 58 % 2 Tingkat Pendidikan SMA/SMK Sederajat 35 35 % S1 51 51 % D3 13 13 % 3 Usia 18 – 25 Tahun 63 63 % 26 – 35 Tahun 23 23 % 36 – 45 Tahun 14 14 % 4 Pekerjaan Pelajar / Mahasiswa 35 35 % Pegawai Negeri 2 2 % Pegawai Swasta 35 35 % Wiraswasta 9 9 % Tidak Bekerja 10 10 %
5 Propinsi Batam 1 1 % DKI Jakarta 2 2 % Jawa Barat 85 85 % Jawa Tengah 3 3 % D.I Yogyakarta 2 2 % Jawa Timur 3 3 % 6 Aplikasi E- Marketplace Tokopedia 19 19 % Shopee 76 76 % Bukalapak 1 1 % Lazada 4 4 % 7 Intensitas Penggunaan 5 -10 Kali 23 23 % > 10 kali 77 77 % 8 Lama Penggunaan 1 -3 Bulan 7 7 % 6 – 12 Bulan 11 11 % > 1 Tahun 82 82 %
Berdasarkan 100 kuesioner didapatkan dan yang hanya dapat diolah, ditemukan beberpaa data yang dibutuhkan mengenai penelitian ini seperti karakteristik yang mendominasi jenis kelamin memiliki persentase dengan jenis kelamin perempuan sebesar 58%, tingkat pendidikan yaitu S1 dengan persentase sebesar 51%, usia antara 18 sampai 25 tahun sebesar 63%, pekerjaan yaitu pelajar / mahasiswa dan pegawai swasta dengan persentase sebesar 35%, Propinsi yaitu Jawa Barat  sebanyak  85%,  aplikasi  mobile  e-marketplace  Shopee  sebesar  76%,  intensitas  >  10  kali sebanyak 77 % responden, dan lebih (>) 1 tahun sebanyak 82% responden.
Sebelum  dilakukan  uji  validitas,  uji  reliabilitas  dan  pengujian  jawaban  sementara rumusan  masalah  (hipotesis),  akan  dilakukan  pengujian  analisis  statistika  deskriptif  untuk memperoleh  data  dari  variabel-variabel  penelitian.  Data  diperoleh  sebanyak  400  sampel penelitian dan diolah masing-masing sejumlah 100 sampel penelitian. Berikut merupakan hasil data statistik deskriptif yang berisi mean, median, minimum, maximum, dan standard deviation :
Tabel 2 Statistik Deskriptif Variabel  Mean  Median  Min  Max  Standard Deviation PEX 4.617 4 3 6 0.7389 EEX 4.660 4 3 6 0.7805 SIN 4.592 4 3 6 0.8503 FCO 4.420 4 1 6 0.8722 PC 3.847 4 2 6 0.8710 BIN 4.120 4 1 6 0.8704 AU 4.210 4 1 6 0.8613
Berdasarkan  Tabel  statistik  deskriptif  di  atas  jawaban  responden  dari  variabel Performance  Expectancy  (PEX)  nilai  standar  deviasinya  0,738,  Effort  Expectancy  (EEX)  nilai standar  deviasinya  0,780, Social  Influence  (SIN)  nilai  standar  deviasinya  0,850,  Facilitating Condition  (FCO)  nilai  standar  deviasinya  0,872,  Perceived  Cost  (PC)  nilai  standar  deviasinya 0,870, Behavioral  Intention  (BIN)  nilai  standar  deviasinya  0,870,  dan  Actual  Use  (AU)  nilai standar deviasinya 0,861.
Evaluasi Model Pengukuran ( Outer Model) Adapun  beberapa  hal  untuk  menilai  pengujian convergent  validity  yaitu  menggunakan nilai  yang  telah  diproses  oleh smart-PLS  pada  bagian  outer  loading.  Indikator  dinyatakan memenuhi nilai valid atau masuk kategori baik apabila outer loadings > 0,70. Dan hasil dari olah aplikasi disajikan dalam Tabel 3.
Technology Acceptance Model for the Use of Learning Management System in Indonesia
Tabel 3 Convergent Validity Variabel Indikator Outer Loadings Keterangan valid Performance Expectancy (PE) PEX1 0,841 OK PEX2 0,830 OK PEX3 0,832 OK PEX4 0,919 OK Effort Expextancy (EE) EEX1 0,912 OK EEX2 0,905 OK EEX3 0,832 OK EEX4 0,889 OK Social Influence (SI) SIN1 0,887 OK SIN2 0,854 OK SIN3 0,815 OK SIN4 0,882 OK Facilitating Condition (FC) FCO1 0,919 OK FCO2 0,951 OK FCO3 0,905 OK FCO4 0,766 OK FCO5 0,835 OK Perceived Cost (PC) PC1 0,951 OK PC2 0,868 OK PC3 0,893 OK PC4 0,884 OK Behavioral intention (BI) BIN1 0,886 OK BIN2 0,857 OK BIN3 0,891 OK Actual Use (AU) AU1 0,888 OK AU2 0,853 OK AU3 0,893 OK
Hasil dari pengolahan menunjukkan setiap indikator memiliki nilai outer loading >  0,7 dan  dapat  dinyatakan  valid. Lalu  untuk  pengujian  Discriminant  Validity  akan  diketahui berdasarkan metode Average Variance Extracted (AVE) bagi setiap indikator memiliki kriteria > 0,5 sehingga bisa dinyatakan valid.
Tabel 4 Discriminant Validity AVE ( Average Variance Extracted) Keterangan Valid Performance Expectancy 0,733 OK Effort Expectancy 0,783 OK Social Influence 0,740 OK Facilitating Condition 0,771 OK Perceived Cost 0,809 OK Behavioral intention 0,771 OK Actual Use 0,857 OK
Berdasarkan  data  pada  Tabel  4,  adapun  nilai  AVE  dari  setiap  indikator  yang  diuji menggunakan aplikasi smart-PLS mendapatkan hasil yang baik dan lebih dari 0.5. Dimana kondisi
Technology Acceptance Model for the Use of Learning Management System in Indonesia
tersebut  memperlihatkan  setiap  variabel  memenuhi  nilai discriminat validity  yang diharapkan dan ditentukan.
Composite  Reliability  yaitu  pengujian  untuk  mengukur  reliabilitas  indikator  variabel. Diharapkan untuk meneruskan ketahap selanjutnya, seluruh variabel harus dapat mencapai nilai yang sudah ditentukan yaitu > 0,70. Pada Tabel 6 merupakan hasil dari pengujian aplikasi untuk nilai Composite Reliability.
Tabel 5 Uji Composite Reliability Composite Reliability Keterangan Performance Expectancy 0,917 Reliable Effort Expectancy 0,935 Reliable Social Influence 0,919 Reliable Facilitating Condition 0,943 Reliable Perceived Cost 0,944 Reliable Behavioral intention 0,910 Reliable Actual Use 0,923 Reliable
Data  yang  sudah  disajikan  pada  Tabel  5  dapat  terlihat  nilai Composite  Reliability  dari Performance Expectancy > 0,7 dengan besaran nilai 0,917, Effort Expectancy > dari 0,7 dengan besaran nilai 0,935, Social Influence  > 0,7 dengan besaran nilai 0,919,  Facilitating Conditions > 0,7  dengan  besaran  nilai  0,943, Perceived  Cost  >  0,7  dengan  besaran  nilai  0,944,  Behavioral intention > 0,7 dengan besaran nilai 0,910, serta Actual Use > 0,7 dengan besaran nilai 0,923. Hasil tersebut memperlihatkan bila setiap variabel telah memiliki Composite Reliability > 0,70, sehingga kondisi reliable dapat terpenuhi.
Pengujian Composite  Reliability  juga  dapat  didukung  dan  diperkuat  dengan  pengujian untuk mencari nilai Cronbach's Alpha. Penilaian ini mengharuskan seluruh variabel ditentukan kepada suatu nilai yang dapat dikatakan baik apabila nilainya sudah mencapai > 0,70. Sedangkan menurut  (Sujarweni,  2014)  nilai cornbach  alpha  dapat dikatakan  reliable  apabila  mencapai  > 0,60.  Pada  Tabel  7  merupakan  hasil  pengujian  menggunakan  aplikasi  untuk  mencari  nilai Cronbach Alpha.
Tabel 6 Cronbach Alpha Cronbach's Alpha Keterangan Performance Expectancy 0,779 Reliable Effort Expectancy 0,801 Reliable Social Influence 0,726 Reliable Facilitating Condition 0,780 Reliable Perceived Cost 0,711 Reliable Behavioral intention 0,796 Reliable Actual Use 0,832 Reliable
Pada  Tabel 6,  dapat  terlihat  nilai Cronbach's Alpha  dari  Performance Expectancy  > 0,7 dengan  besaran  nilai  0,779, Effort  Expectancy  >  dari  0,7  dengan  besaran  nilai  0,801,  Social Influence  >  0,7  dengan  besaran  nilai  0,726,  Facilitating  Condition  >  0,7  dengan  besaran  nilai 0,780, Perceived  Cost  >  0,7  dengan  besaran  nilai  0,711,  Behavioral  Intention  >  0,7  dengan besaran  nilai  0,796,  serta  varibel Actual  Use  >  0,7  dengan  besaran  nilai  0,832.  Hasil  tersebut memperlihatkan  bila  setiap  variabel  telah  memiliki Cronbach's  Alpha  > 0,70  sehingga  kondisi reliable dapat terpenuhi.
Technology Acceptance Model for the Use of Learning Management System in Indonesia
Evaluasi Inner Model ( Structural Model) Menilai besarnya pengaruh antar variabel manggunakan uji Effect Size dengan f square 0.02 yaitu kecil, 0.15 yaitu sedang, dan nilai 0.35 yaitu besar. Berikut nilai dari Effect Size ƒ 2 hasil bootstrapping. a. Uji Effect Size ƒ 2
Tabel 7 Hasil Uji Effect Size ƒ2 F square Keterangan Performance Expectancy → Behavioral intention 0.074 Kecil Effort Expectancy → Behavioral intention 0.077 Kecil Social Influence → Behavioral intention 0.080 Kecil Social Influence → Actual Use 0.051 Kecil Facilitating Conditions → Behavioral intention 0.293 Sedang Facilitating Conditions → Actual Use 0.000 Kecil Perceived Cost → Behavioral intention 0.496 Besar Behavioral intention → Actual Use 0.623 Besar
Melalui  Tabel  7  maka f  square  dipakai  untuk  menganalisis  hasil  dari  pengaruh  setiap variabel  dengan  variabel  yang  lainnya.  Dimana  data  yang  diperoleh  yaitu  lima  pengaruh didapatkan  pengaruh  yang  kecil  sedangkan  satu  pengaruh  dikatakan  sedang  dan  sisanya mendapatkan pengaruh yang besar.
b. Uji Stone Geisser (Q2) Pendekatan Q 2 predictive relevance dalam PLS diproses menggunakan pengujian  blindfolding, nilai  Q 2 >  0  dapat  dikatakan  bila  model  memiliki predictive  relevace,  model  kurang  memiliki predictive relevance apabila nilai Q 2 < 0. Tabel 8 merupakan hasil uji dari aplikasi.
Tabel 8 Hasil Uji Stone Geisser (Q2) Variabel Q- square (Q²) Behavioral intention 0,451 Actual Use 0,757
Berdasarkan data Tabel 8  maka variabel-variabel penelitian telah memperlihatkan nilai 0,451 dan 0,754 yang menunjukkan kalau predictive relevance dari model telah baik.
c. Uji Goodnes of Fit (GOF) Indexs (R Square)
Index  GOF  dinyatakan  baik  atau  fit  apabila  nilai  coefficient  determination  (R-Square) tinggi  sehingga  model  dapat  dinyatakan  fit dengan  data.  Hasil  ini  merupakan  pengujian  untuk hipotesis yang diajukan dalam simultan, yaitu pada hipotesis kesembilan dan sepuluh. Dimana hasil  pengujian  simultan  tersebut  membutuhkan  seberapa  besar  nilai  yang  mempengaruhi variabel behavioral intention dan actual use oleh variabel konstruk secara bersama sama. Tabel 9 merupakan hasil penghitungan dari R- square.
Tabel 9 Hasil Uji Goodnes of Fit (GOF) Variabel R Square (R 2 ) Behavioral intention 0,592 Actual Use 0,938
Berdasarkan Tabel 9 dapat terlihat nilai R- square kemudian diuji goodness of fit sebagai berikut:
GoF = √𝐴𝑉𝐸 ̅̅̅̅̅̅ 𝑥 𝑅 2 ̅̅̅̅ ) = √ (0,780 𝑥 0,765 )
= 0,7724
Melalui hasil perhitungan dapat dinyatakan bahwa nilai GoF lebih besar dari 0,33 yaitu sebesar 0,7724 sehingga model dalam penelitian ini moderat. Hasil ini didapatkan dari pengujian aplikasi smart-PLS, dimana pengujian pertama kepada variabel yang mempengaruhi  behavioral intention, yaitu variabel Facilitating Condition, Social Influence, Effort Expectancy, Performance Expectancy,  Perceived  Cost,  dimana  hasil  yang  didapatkan  yaitu  59,2%  dan  dapat  dinyatakan bahwa  variabel  konstruk  dapat  menerangi  atau  mempengaruhi  secara  bersama-sama  kepada variabel behavioral  intention  sebesar  59,2%.  Lalu  uji  yang  kedua  kepada  actual  use,  dimana variabel  yang  mempengaruhinya  yaitu Facilitating  Condition,  Social  Influence,  Behavioral intention  dan  didapatkan  hasil  sebesar  93,8  sehingga  dapat  dinyatakan  bahwa  Facilitating Condition, Social Influence, Behavioral intention dapat mempengaruhi actual use sebesar 93,8%.

## Uji Hipotesis
Merujuk  pengolahan  data  yang  dihasilkan,  maka  rumusan  masalah  (hipotesis)  dapat dijawab dengan  melihat  r Statistics dan P  Values.  Apabila nilai  P  Value  < 0,05  maka hipotesis dapat dikatakan diterima. Pengujian hipotesis dengan bootstraping ini sangat penting dilakukan untuk  menguji  setiap  hipotesis  melalui  nilai  P Values  dan  juga  besaran  pengaruh  dari  setiap pengaruh variabel ke variabel lainnya. Nilai hipotesis dikatakan signifikan apabila nilai P Values mencapai nilai < 0,05 atau mendapatkan nilai berwarna hijau pada aplikasi smart-PLS, dan besar pengaruh  didapatkan  dari  nilai original sampe  yang menandakan nilai tersebut apakah positif atau bernilai negatif
Hipotesis  dapat  dikatakan  diterima  apabila  memiliki  besar  pengaruh  yang  positif  dan memiliki  nilai  signifgikansi  (P value)  mencapai  <  0,5  atau  berwarna  hijau  dalam  aplikasi, sedangkan hipotesis yang memiliki besar pengaruh negatif dan juga nilai signifikansi menunjukan lebih  dari  0,05  dan  mendapatkan  nilai  yang  berwarna  merah  dalam  aplikasi,  maka  hipotesis tesebut  dikatakan  ditolak.  Hasil  uji  hipotesis  dengan  menggunakan Path  Coefficient  Teknik Boostrapping ditunjukkan pada Tabel 10.
Tabel 10 Uji Hipotesis Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics P Values Performance Expectancy -> Behavioral intention 0.184 0.186 0.066 2.808 0.005 Effort Expectancy -> Behavioral intention 0.247 0.244 0.105 2.342 0.009 Social Influence -> Behavioral intention 0.243 0.241 0.087 2.775 0.007 Social Influence -> Actual Use -0.002 -0.003 0.003 0.776 0,054 Facilitating Conditon -> Behavioral intention -0.343 -0.327 0.088 3.917 0.000 Facilitating Conditon -> Actual Use -0.003 0.001 0.002 0.157 0,878 Perceived Cost -> Behavioral intention 0.448 0.447 0.097 4.634 0.000 Behavioral intention -> Actual Use 0.998 1.003 0.003 43.729 0.000
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  didapatkan  dan  dua  hipotesis  ditolak  sedangan enam  hipotesis  lainnya  diterima,  untuk  hipotesis  yang  diterima  seperti facilitating  condition, social  influence,  effort  expectancy,  performance  expectancy,  perceived  cost  kepada  behavioral intention dan behavioral intention kepada actual use mendapatkan hasil yang baik dikarenakan beberapa faktor seperti, tingkat kesetujuan responden terhadap hal yang diajukan oleh peneliti dalam kuisioner yang disebarkan dan juga hasil dari pengamatan peneliti mengenai beberapa hal seperti  tingkat  ( performance  expectancy)  yang  diterima  dikarenakan  memang  faktor  efisiensi yang  ditawarkan  oleh  sistem  untuk  mempermudah  pekerjaan  sehari-hari  memang  dapat meningkatkan  niat  untuk  mengadopsi  sistem,  lalu  faktor  kemudahan  pengunaan  ( effort expectancy) juga sangat diharapkan pada saat pengopsian sebuah sistem, dikarenakan sedikitnya waktu yang dimiliki kebanyakan pengguna ingin melakukan segala sesuatu dengan cepat, dan hal ini juga mendukung untuk penggunaan segala rentang usia.
Lalu  pada  faktor  lingkungan  sosial  ( social  influence)  saran  dari  orang  sekitar  dapat memicu untuk niat mengadopsi sistem, lalu kondisi fasilitas ( facilitating condition) hal ini juga sangat  dapat  meningkatkan  niat  untuk  menggunakan  sistem  dikarenakan  pengguna  sangat tertarik menggunakan sistem apabila sistem tersebut sudah memiliki sumber daya yang dalam mendukung  kinerja  dari  sistem.  Lalu  faktor  ekonomi  ( perceived  cost)  sangat  dapat mempengaruhi  niat  untuk  menggunakan  sistem,  selain  didukung  oleh  pernyataan  responden yang  paling  banyak  menyatakan  setuju,  hal  ini  juga  menurut  pengamatan  peneliti  adalah  hal penting,  dimana  nilai  harga  yang  diberikan e-marketplace  harus  sangat  menguntungkan  dan sebanding  dengan  barang  yang  didapatkan.  Dan  niat  untuk  menggunakan  akan  sangat mempengaruhi intentsitas penggunaan ( actual use).
Sedangkan hasil dari pengujian pengaruh tidak langsung variabel Facilitating Condition, Social Influence, Effort Expectancy, Performance Expectancy, Perceived Cost terhadap Actual Use melalui Behavioral  Intention sebagai variabel pengaruh. Hasil  perhitungan dilihat  berdasarkan nilai indirects effects melalui Teknik boostrrapping terlihat pada Tabel 12:
Tabel 12 Pengujian Pengaruh Tidak Langsung Besar Pengaruh T Statistics T Tabel P Values Keterangan
Performance Expectancy -
> Behavioral intention -> Actual Use 0.185 3,061 1,967 0,002 Positif, signifikan Effort Expectancy -> Behavioral  intention  - > Actual Use 0,247 2,595 1,967 0,010 Positif, signifikan Social Influence -> Behavioral  intention  - > Actual Use 0,243 2,852 1,967 0,005 Positif, signifikan Facilitating  Condition  -> Behavioral  intention  - > Actual Use -0,343 3,940 1,967 0,000 negatif, signifikan Perceived Cost - > Behavioral  intention -> Actual Use 0,448 5,239 1,967 0,000 Positif, signifikan
Berdasarkan hasil pengujian menggunakan software Smart-PLS terdapat 2 hipotesis yang ditolak serta 8 hipotesis diterima.  Secara simultan facilitating condition, social influence, effort expectancy, performance expectancy, perceived cost berpengaruh secara bersama-sama kepada behavioral  intention  sebesar  59,2  %,  serta  social  influence,  facilitating  condition,  behavioral intention berpengaruh secara bersama-sama kepada actual use (AU) sebesar 93,8 %.

## Technology Acceptance Model for the Use of Learning Management System in Indonesia

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian,  dapat  diketahui  bahwa  model  yang  dikembangkan mampu untuk menjawab permasalahan mengenai belum adanya model yang mengukur secara khusus mengenai penggunan aplikasi mobile e-marketplace di Indonesia terkait faktor biaya yang dirasakan pengguna. Penelitian ini menunjukkan bahwa UTAUT memiliki kerangka konsep yang kuat  untuk  digunakan  pada  model  penelitian,  selain  mendukung  model  yang  dihasilkan  oleh (Venkatesh  et  al.,  2003).  Penelitian  ini  juga  memberikan  pembaharuan  dengan  menambahkan variabel Perceived Cost yang didukung oleh penelitian sebelumnya oleh  (Asastani  et al, 2018; Assaker et al, 2020; Jung et al, 2020; Sobti et al, 2019;Abrahao et al, 2016; Venkatesh et al, 2012; Rodriguez et al,  2014). Hasil yang didapatkan dari penelitian ini diantaranya adalah beberapa faktor seperti efisiensi sistem dalam memudahkan penggunaan, kemudahan peneggunaan sistem, faktor sosial, fasilitas yang dimiliki sistem, dan faktor biaya yang diterapkan e-marketplace dapat menaikan tingkat pengunaan ( behavioral intention) aplikasi mobile e-marketplace, dan juga niat untuk menggunakan sistem diniliai dapat menaikan tingkat intensitas pengunaan sistem. Tetapi faktor sosial dan kondisi fasilitas dinilai tidak dapat menaikan tingkat intensitas penggunaan dari aplikasi mobile e-marketplace.
Adapun  rekomendasi  dari  penelitian  ini  adalah  pihak  pengembang  perlu mempertahankan  beberapa  faktor  ekonomi  yang  dirasakan  oleh  pelanggan  seperti  biaya administrasi,  biaya  langganan,  biaya  transaksi,  dan  biaya  operasional  dari  aplikasi mobile  e- marketplace.  Dan  juga  beberapa  hal  yang  perlu  diperhatikan  adalah  meningkatkan  beberapa faktor  kondisi  fasilitas  dan  pengaruh  sosial  seperti  fasilitas  pendukung  sistem,  pengetahuan pengguna  sistem,  kesesuaian  informasi,  bantuan  penggunaan  sistem,  dan  kompatibel  sistem, karena hal ini tidak dapat mempengaruhi penggunaan aktual pengguna sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
Al- Qeisi, K. et al. (2014) ‘ Website design quality and usage behavior: Unified Theory of Acceptance and  Use  of  Technology ’, Journal  of  Business  Research,  67(11),  pp.  2282 – 2290.  doi: 10.1016/j.jbusres.2014.06.016.
Al- Saedi, K. et al. (2020) ‘ Developing a general extended UTAUT model for M-payment adoption ’, Technology in Society, 62, p. 101293. doi: 10.1016 /j.techsoc .2020. 101293. Alalwan, A. A. et al. (2018) ‘ Examining Factors Influencing Jordanian Customers ’ Intentions and Adoption  of  Internet  Banking:  Extending  UTAUT2  With  Risk ’, Journal  of  Retailing  and Consumer Services, 40(August 2017), pp. 125 – 138. doi: 10.1016/j.jretconser.2017.08.026. Alkhunaizan, A. and Love, S. (2012) ‘ What Drives Mobile Commerce ? An Empirical Evaluation of The Revised UTAUT Model ’, 2(1), pp. 82– 99. APJII. Penetrasi & Profil Perilaku Pengguna Internet Indonesia. Apjii.www.apjii.or.id. 2020.
Arfi,  W.  Ben  et  al.  (2020)  ‘ Understanding  Acceptance  of  Ehealthcare  by  Iot  Natives  And  IoT Immigrants:  An  Integrated  Model  of  UTAUT,  Perceived  Risk, And  Financial  Cost’, Technological Forecasting & Social Change, (October), p. 120437. doi: 10.1016/j.techfore.2020.120437.
Asastani, H. L. et al. (2019) ‘ Factors Affecting the Usage of Mobile Commerce using Technology Acceptance  Model  (TAM)  and  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology (UTAUT)’,  1st  2018 Indonesian  Association  for  Pattern  Recognition  International Conference, INAPR 2018 - Proceedings, pp. 322 – 328. doi: 10.1109/INAPR.2018.8627003. Assaker,  Guy,  Rob  Hallak,  and  Rania  El-Haddad.  " Consumer  usage  of  online  travel  reviews: Expanding  the  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology  2  model." Journal  of Vacation Marketing 26.2 (2020): 149-165.
Baabdullah, A. M., Alalwan, A. A., Rana, N. P., Kizgin, H., & Patil, P. (2019). Consumer use of mobile banking (M-Banking) in Saudi Arabia: Towards an integrated model. International Journal of Information Management, 44, 38 – 52.
Technology Acceptance Model for the Use of Learning Management System in Indonesia
Bailey, A. A., Pentina, I., Mishra, A. S., & Ben Mimoun, M. S. (2017). Mobile payments adoption by US consumers: An extended TAM. International Journal of Retail & Distribution Management, 45(6), 626 – 640.
Bambang Hartono. 2013. Sistem Informasi Manajemen Berbasis Komputer. Jakarta: Rineka Cipta. Baptista,  G.,  &  Oliveira,  T.  (2015). Understanding  mobile  banking:  The  Unified  Theory  of Acceptance and Use of Technology combined with cultural moderators. Computers in Human Behavior, 50(1), 418 – 430. doi:10.1016/j. chb.2015.04.024
Barrane,  Fatima  Zahra,  Gahima  Egide  Karuranga, and  Diane  Poulin.  " Technology adoption and diffusion: a new application of the UTAUT model." International Journal of Innovation and Technology Management 15.06 (2018): 1950004.
Bendi, R., and Sri Andayani. "Analisis perilaku penggunaan sistem informasi menggunakan model UTAUT." Semantik 2013 3.1 (2013): 277-282.
Chang, H. H., Fu, C. S. and Jain, H. T. (2016) ‘ Modifying UTAUT and innovation diffusion theory to reveal online shopping behavior: Familiarity and perceived risk as mediators’, Information Development, 32(5), pp. 1757 – 1773. doi: 10.1177/0266666915623317. Davis,  F.  D.,  Bagozzi,  R.  P.,  &  Warshaw,  P.  R.  (1989). User acceptance of  computer technology: Acomparison  of  two  theoretical  models.  Management  Science,  35(8),  982 – 1003. doi:10.1287/mnsc.35.8.982.
Davis,  F.  D.  (1985). A  Technology  Acceptance  Model  for  Empirically  Testing  New  End-User Information  Systems:  Theory  and  Results.  Unpublished  doctoral  dissertation.  Cambridge, MA: MIT Sloan School of Management.
Dwivedi, Y. K. et al. (2020) ‘ A meta-analysis based modified Unified Theory of Acceptance and Use of  Technology  (meta-UTAUT):  a  review  of  emerging  literature ’,  Current  Opinion  in Psychology, 36, pp. 13 – 18. doi: 10.1016/j.copsyc.2020.03.008. Escobar-Rodríguez,  T.  and  Carvajal- Trujillo,  E.  (2014)  ‘ Online  purchasing  tickets  for  low  cost carriers: An application of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) model ’, Tourism Management, 43, pp. 70– 88. doi: 10.1016/j.tourman.2014.01.017. Fahmi,  Irham,  Rudi  Fachruddin,  and  Vivi  Silvia.  "Analisis  E-Business  pada  Keputusan Kewirausahaan Bisnis Digital (Sebuah Kajian Literatur Studi)." Prosiding Seminar Nasional Kewirausahaan. Vol. 1. No. 1. 2019.
Ghozali,  I.  and  Latan,  H.  (2015) PARTIAL  LEAST  SQUARES  Konsep,  Teknik,  dan  Aplikasi Menggunakan  Program  SmartPLS  3.0.  2nd  edn.  Semarang:  Universitas  Diponegoro Semarang.
Guo, Y. (2015). Moderating effects of gender in the acceptance of mobile SNS based on UTAUT model. International Journal of Smart Home, 9(1), 203e216.
Ghozali,  Imam  &  Hengky  Latan.  2015. Partial  Least  Squares  Konsep,  Teknik  dan  Aplikasi Menggunakan  Program  SmartPLS  3.0  Untuk  Penelitian  Empiris.  Semarang:  Universitas Diponegoro.
Hasibuan,  Abdurrozzaq,  et al. E-Business:  Implementasi,  Strategi  dan  Inovasinya.  Yayasan  Kita Menulis, 2020.
Hermanto,  Bambang.  "Sistem  Informasi  Manajemen  Keuangan  pada  PT.  Hulu  Balang  Mandiri Menggunakan Framework Laravel." Jurnal Komputasi 7.1 (2019): 17-26.
Hutahean, Jeperson. 2014. “ Konsep Sistem Informasi”. Yogjakarta : Deepublish. Hussain,  Azham,  et  al.  " A  usability  evaluation  of  Lazada  mobile  application." AIP  Conference Proceedings. Vol. 1891. No. 1. AIP Publishing LLC, 2017.
Isaac, O. et al. (2019) ‘ Antecedents and outcomes of internet usage within organisations in Yemen: An extension of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) model ’, Asia Pacific Management Review, 24(4), pp. 335 – 354. doi: 10.1016/j.apmrv.2018.12.003. Irawansyah, Ridwan, Nandang Saefudin Zenju, and Oetje Subagdja. "PENGARUH MOTIVASI KERJA TERHADAP  KINERJA  PEGAWAI  PADA  DINAS  KEPENDUDUKAN  DAN  PENCATATAN  SIPIL KABUPATEN BOGOR." ADMINISTRATIE Jurnal Administrasi Publik 1.1 (2019).
Technology Acceptance Model for the Use of Learning Management System in Indonesia
Jaradat, M.I. and Banikhaled, M. (2013), “ Undergraduate students’ adoption of web site -service quality by applying the Unified Theory of  Acceptance and Use of  Technology (UTAUT) in Jordan ”, International Journal of Interactive Mobile Techn ologies (IJIM), Vol. 7 No. 3, pp. 22- 29.
Jung,  Jong-Hyuok,  Eunseon  Kwon,  and  Dong  Hoo  Kim.  " Mobile  payment  service  usage:  US consumers’ motivations and intentions ." Computers in Human Behavior Reports 1 (2020): 100008.
Lafraxo,  Y.  et  al.  (2018)  ‘ The  Effect  of  Trust,  Perceived  Risk  and  Security  On  The  Adoption  of Mobile Banking In Morocco ’, ICEIS 2018 - Proceedings of the 20th International Conference on Enterprise Information Systems, 2(Iceis 2018), pp. 497 – 502. doi: 10.5220/0006675604970502.
Lian,  J.-W.,  Yen,  D.C.: Online  shopping  drivers  and  barriers  for  older  adults:  age  and  gender differences. Comput. Human Behav. 37, 133 – 143 (2014) Macedo,  I.  M.  (2017)  ‘ Predicting  the  acceptance  and  use  of  information  and  communication technology by older adults: An empirical examination of the revised UTAUT2 ’, Computers in Human Behavior, 75, pp. 935 – 948. doi: 10.1016/j.chb.2017.06.013. Marinković, Veljko, Aleksandar Đorđević, and Zoran Kalinić. " The moderating effects of gender on customer  satisfaction  and  continuance  intention  in  mobile  commerce:  a  UTAUT-based perspective." Technology Analysis & Strategic Management 32.3 (2020): 306-318.
Martins, C., Oliveira, T. and Popovi_c, A. (2014), “ Understanding the internet banking adoption: a Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology  and  perceived  risk  application ”, International Journal of Information Management, Vol. 34 No. 1, pp. 1-13.
Momani, A. M. (2020) ‘ The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology: A new approach in  technology  acceptance ’, International  Journal  of  Sociotechnology  and  Knowledge Development, 12(3), pp. 79 – 98. doi: 10.4018/IJSKD.2020070105.
Nazzaruddin. and Basuki, Agus T. (2015). Analisis Statistika dengan SPSS. Penerbit Danisa Media. Yogyakarta.
Ofori,  K.  S.  et  al.  (2018) An  empirical  study  on  the  adoption  of  consumer-to-consumer  E- commerce: Integrating the UTAUT model and the initial trust model, Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social-Informatics and Telecommunications Engineering, LNICST. Springer International Publishing. doi: 10.1007/978-3-319-98827-6_27.
Oliveira,  Tiago,  et al.  " Mobile payment: Understanding the determinants of  customer adoption and  intention  to  recommend  the  technology." Computers  in  Human  Behavior 61  (2016): 404-414.
Patil,  Pushp,  et  al.  " Understanding  consumer  adoption  of  mobile  payment  in  India:  Extending Meta-UTAUT  model  with  personal  innovativeness,  anxiety,  trust,  and  grievance redressal." International Journal of Information Management 54 (2020): 102144.
Peraturan Menteri Keuangan Republik Indonesia nomor 210/PMK.010/2018 pasal 1 Prakarsa, G., Nasution, V. M., & Bhagya, T. G. (2021). Model Penerimaan Pengguna untuk Aplikasi Mobile Virtual Hotel Operator. Sainteks: Jurnal Sains dan Teknik, 3(1), 1-8.
Prakarsa, G., Nasution, V. M., Ramadhiana, I. N., &  Ginanjar, A. R. (2020). Integration of Mobile Perceived  Compatibility,  Mobile  Perceived  Financial  Resources,  and  Mobile  Perceived System Quality with TAM in Virtual Hotel Operator Applications in Indonesia. International Journal of Global Operations Research, 1(2), 62-70. doi: 10.47194/ijgor.v1i2.36.
Popovič, A., Puklavec, B., & Oliveira, T. (2019). Justifying business intelligence systems adoption in  SMEs:  Impact  of  systems  use  on  firm  performance.  Industrial  Management  &  Data Systems, 119(1), 210-228.
Puklavec,  B.,  Oliveira,  T.,  &  Popovič,  A.  (2018). Understanding  the  determinants  of  business intelligence system adoption stages: An empirical study of SMEs. Industrial Management & Data Systems, 118(1), 236-261.
Ramadhiana, I. N., Prakarsa, G., & Nasution, V. M. (2021, March). User Acceptance of Virtual Hotel Operator  Applications  in  Indonesia.  In  IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering (Vol. 1115, No. 1, p. 012027). IOP Publishing.
Santoso, S. (2014) Konsep Dasar dan Aplikasi SEM dengan AMOS 22. Jakarta: Kompas Gramedia, Anggota KAPI.
Shaw, Michael, et al., (2012): eds. Handbook on electronic commerce. Springer Science & Business Media.
Sumak,  B.  and  Sorgo,  A.  (2016)  ‘ The  Acceptance  And  Use  of  Interactive  Whiteboards  Among Teachers: Differences In UTAUT Determinants Between Pre- And Post-Adopters ’, Computers in Human Behavior, 64, pp. 602 – 620. doi: 10.1016/j.chb.2016.07.037. Sugiyono. (2015). Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D. Bandung: Alfabeta. Sujarweni, W.V (2015). Akuntansi Sektor Publik (Teori, Kosep, Aplikasi). Penerbit Pustaka Baru Press. Yogyakarta.
Tarhini, A. and El- masri, M. (2017) ‘ Factors Affecting The Adoption of E-learning Systems In Qatar and  USA :  Extending  The  Unified  Theory’, Educational  Technology  Research  and Development. doi: 10.1007/s11423-016-9508-8.
Tian,  Y.,  &  Dong,  H.  (2013).  ). An  analysis  of  key  factors  affecting  user  acceptance  of  mobile payment.  Proceedings  of  Second  International  Conference  on  Informatics  &  Applications (ICIA) (pp. 240 – 246).
Undang  undang  Republik  Indonesia  Nomor  11  Tahun  2008  tentang  Informasi  dan  Transaksi Elektronik
Unaradjan,  Dominikus  Dolet. Metode  penelitian  kuantitatif.  Penerbit  Unika  Atma  Jaya  Jakarta, 2019.
Venkatesh,  Viswanath,  et  al.  "User  acceptance  of  information  technology:  Toward  a  unified view." MIS quarterly (2003): 425-478.
Venkatesh, Viswanath, James YL Thong, and Xin Xu. " Consumer acceptance and use of information technology:  extending  the  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology." MIS quarterly (2012): 157-178.
Venkatesh,  Viswanath,  James  YL  Thong,  and  Xin  Xu.  " Unified Theory of  Acceptance and Use of Technology:  A  synthesis  and  the  road  ahead." Journal  of  the  association  for  Information Systems 17.5 (2016): 328-376.
Venkatesh,  Viswanath.  " Determinants  of  perceived  ease  of  use:  Integrating  control,  intrinsic motivation,  and  emotion  into  the  technology  acceptance  model." Information  systems research 11.4 (2000): 342-365.
Venkatesh,  V.  (2012)  ‘ CONSUMER  ACCEPTANCE  AND  USE  OF  INFORMATION  TECHNOLOGY : EXTENDING THE UNIFIED THEORY ’, 36(1), pp. 157– 178.
Widodo,  T.,  Pratama  Setiadjie,  R.  and  Poerita  Sary,  F.  (2017)  ‘ Analysis  of  the  e-commerce  use behavior on music products’, 2017 International Conference on Engineering Technolo gy and Technopreneurship, ICE2T 2017,
2017-Janua(September), pp. 1 – 6. doi: 10.1109/ICE2T.2017.8215958.
Wijaya, K. and Handriyantini, E. (2020) ‘Analisis Faktor yang Mempengaruhi Behavioral intention pada  Online  Analisis  Faktor  yang  Mempengaruhi  Behavioral  intention  pada  Online Marketplace  Menggunakan  Model  UTAUT  (  Studi  Kasus :  Shopee  )’,  Journal  Teknologi Informasi, 4(1), p. 329.