History: Re ce ived : 25 Fe bruari 2023 Re vise d  : 10 Oktobe r 2023 Acce pte d : 23 Oktobe r 2023 Publishe d: 31 Oktobe r 2023
Publisher:  LPPM  Unive rsitas Darma Agung Licensed:  This work is lice nse d unde r Attribution-NonComme rcial-No
De rivative s 4.0 Inte rnational (CC BY-NC-ND 4.0)

## Jurnal Darma Agung
Volume: 31, Nomor: 5, (2023), Oktober: 164 - 175 https://dx.doi.org.10.46930/ojsuda.v31i5.3529

## PENGARUH KNOWLEDGE SHARING FACTOR TERHADAP KEBERLANJUTAN PENGGUNAAN E-LEARNING SETELAH VIRUS CORONA
Putri  Ariyanti 1) , Ken Ditha  Tania 2)
Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Sriwijaya,  Sumatera Selatan,  Indonesia 1,2) Corresponding Author : putriariyanti047@gmail.com 1) , kenya.tania@gmail.com 2)

## Abstrak
E-learning termasuk metode pembelajaran yang memakai teknologi informasi serta bisa diakses melalui internet,  sehingga  memungkinkan  pembelajaran  jarak  jauh  tanpa  pertemuan  langsung.  E-learning berfungsi  untuk  menerapkan  praktik  pengelolaan  pengetahuan  (knowledge  management)  khususnya dalam berbagi pengetahuan (knowledge sharing). Beberapa kajian sudah menginvestigasi berbagai faktor yang  mempengaruhi  penerimaan  pembelajaran  melalui  e-learning.  Namun,  kajian  tentang  berbagai faktor berbagi pengetahuan yang mempengaruhi adopsi e-learning dalam konteks pasca-pandemi mas ih terbatas dalam literatur yang ada. Oleh karena itu, kajian ini mempunyai tujuan mengembangkan Model Konfirmasi  Harapan  (Expectation  Confirmation  Model)  dengan  mempertimbangkan  faktor  berbagi pengetahuan  (keterbukaan  komunikasi,  kepercayaan  personal,  motivasi  berbagi,  kegunaan  teknologi, serta  persepsi  kemudahan  pemakaian  teknologi)  untuk  menguji  kelangsungan  pemakaian  e-learning, terutama di Universitas Sriwijaya. Kajian ini memakai metode Part ial Least Squares Structural Equa t ion Modeling (PLS-SEM) untuk menguji validitas model yang dikembangkan. Data kajian dikumpulkan dari mahasiswa  aktif  Universitas  Sriwijaya  yang  memakai  ataupun  sedang  memakai  e -learning  dalam perkuliahan.  Hasil  kajian  ini  memperlihatkan  jika  faktor  berbagi pengetahuan, termasuk keterbukaan komunikasi,  kepercayaan  personal,  motivasi  berbagi,  kegunaan  teknologi,  serta  persepsi  kemudahan pemakaian teknologi, termasuk faktor penting dalam menentukan kelangsungan pemakaian layan an e- learning di Universitas Sriwijaya..
Kata Kunci:  E-learning, ECM,  Knowledge  Sharing Factors, PLS-SEM

## Abstract
E-learning  is  a  learning  system  that  utilizes  information  technology,  which  can  be  accessed  using  the  internet,  so that  learning  can  be  done  remotely  without  having  to  meet  face  to  face.  The  e-learning  function  applies  knowledge management  (KM)  practices,  especially  in  the  field  of  knowledge  sharing.  Knowledge  sharing  (KS)  is  an  important component  of  success  in  knowledge  management  (KM).  Several  studies  have  investigated  certain  factors  that influence  the  acceptance  of  learning  through  online  learning  or  e-learning.  However,  the  study of knowledge-sharing factors  that  influence  the  sustainability  of  e-learning  adoption  during  the  post-pandemic  transition  period  is relatively  new  and  has  not  been  widely  reported  in  the  existing  literature.  Therefore,  the  main  objective  of  this  study is  to  develop  an  Expectation  Confirmation  Model  (ECM)  with  KS  factors  (communication  openness,  personal  trust, sharing  motivation,  technology  usability  and  perceived  ease  of  use  of  technology)  to  test  the  sustainability  of  e- learning  use,  especially  at  Sriwijaya  University.  This  research  uses  Partial  Least  Squares  Structural  Equation
Modeling  (PLS-SEM)  to  validate  the  developed  model.  Data  was  collected  from  active  students  at  Sriwijaya University  who  used  or  are  currently  using  e-learning  in  lectures.  Knowledge  sharing  (KS)  is  an  important component  of  success  in  knowledge  management  (KM).  The  results  of  this  study  indicate  that  the  knowledge sharing  factor,  in  this  case  communication  openness,  personal  trust,  sharing  motivation,  the  use  of  technology  and perceived  ease  of  use  of  technology  are  important  factors  in  determining  the  sustainability  of  the  use  of  e-learning services  at Sriwijaya  University.
Keywords:  E-learning,  ECM, Knowledge Sharing  Factors,  PLS-SEM

## PENDAHULUAN
Pada  awal  tahun  2020,  Indonesia  mengalami  dampak  dari  pandemi  Virus  corona yang  menyebar  dengan  cepat,  mempengaruhi  berbagai  aspek  kehidupan  termasuk bisnis, kesehatan, manajemen, serta pendidikan.  Oleh  karena  itu,  selama pelaksanaannya,  diperlukan  pedoman  khusus  yang  wajib  diikuti.  Untuk  menghentikan penyebaran  Virus  corona,  pemerintah  Indonesia  memberlakukan  berbagai  pembatasan pada  masyarakat,  termasuk  dalam  bidang  pendidikan  (Bhairawa  et  al.,  2022)  (Putera  et al.,  2022).  Keadaan  darurat  Virus  corona  diatur  dalam  Surat  Edaran  Kementerian Pendidikan  serta  Kebudayaan  No  4  Tahun  2020  tentang  Pelaksanaan  Kebijakan Pendidikan  selama  Darurat  Pandemi  Corona  Virus  Disease  (Virus  Corona),  serta didukung  oleh  Surat  Edaran  Sekjen  Nomor  15  Tahun  2020  yang  memberikan  panduan pelaksanaan  BDR  (Belajar  dari  Rumah)  selama  darurat  pandemi  Virus  corona.  Sebagai hasilnya,  proses  belajar-mengajar  dijalankan  secara  daring  ataupun  sering  disebut sebagai  pembelajaran  jarak jauh.
Seiring  berjalannya  waktu,  pemerintah  Indonesia  mengambil  keputusan  untuk mengizinkan  pembukaan  sekolah-sekolah  dengan  metode  pembelajaran  tatap  muka. Keputusan  ini  tertuang  dalam  Surat  Keputusan  Bersama  (SKB)  Nomor  737  Tahun  2020 yang  dikeluarkan  oleh  Menteri  Pendidikan  serta  Kebudayaan,  Menteri  Agama,  Menteri Dalam  Negeri,  serta  Menteri  Kesehatan.  Sesudah  masa  pandemi  Virus  corona,  aktivitas sosial  masyarakat,  termasuk  dalam  bidang  pendidikan,  mulai  kembali  normal. Lembaga  pendidikan  kembali  mengatur  kurikulum  menuju  keadaan  seperti  sebelum pandemi  Virus  corona.  Meskipun  masih  terdapat  beberapa  kasus  terdeteksi  yang terpapar  Virus  corona  (termasuk  varian  baru),  hal  itu  tidak  menghambat  masyarakat untuk  beraktivitas.  Pembelajaran  kini  dijalankan  secara  tatap  muka  dengan penyesuaian  jadwal  pendidikan  yang  disesuaikan  dengan  jam  belajar  mahasiswa    (Nur, 2022).
Dalam  keadaan  normal,  pembelajaran  tetap  dijalankan  secara  daring.  Metode pembelajaran  ini  dijalankan  secara  online  dengan  memanfaatkan  jaringan  internet  serta didukung  oleh  media  pembelajaran  ataupun  media  sosial  (Nur,  2022),  (Nurhasanah  & Erfan,  2020),  (Rimbarizki,  2017),  (Sadikin  &  Hamidah,  2020),  (Kusumadewi  et  al.,  2020). Dalam  keadaan  normal,  pembelajaran  daring  tetap  menjadi  pendukung  dalam pendekatan  pembelajaran,  sebab  masih  memberikan  kontribusi  yang  efektif  serta
efisien pada proses  belajar-mengajar.  Sekolah-sekolah  terus  mengembangkan pembelajaran  daring  (Santika,  2020),  (Irhandayaningsih,  2020),  (Megawanti  et  al.,  2020). Pembelajaran  daring  tetap  efektif  dalam  mendukung  pembelajaran,  sebab  bisa dipergunakan  sebagai  sumber  tambahan  dalam  materi  belajar  yang  dijalankan  oleh siswa  dari  rumah.  Berbagai  kajian  sudah  memperlihatkan  efektivitas  pembelajaran  dari rumah  dengan  memakai  pembelajaran  daring.  (Kusumadewi  et  al.,  2020),  (Hermawati, 2018).
Meskipun  saat  ini  aktivitas  sudah  kembali  normal,  mahasiswa,  khususnya  di Universitas  Sriwijaya,  sudah  terbiasa  dengan  pemakaian  e-learning  selama  dua  tahun terakhir.  Oleh  karena  itu,  penting  guna  memahami  apakah  pemakaian  e-learning  bakal tetap  dilanjutkan  meskipun  pembelajaran  tatap  muka  sudah  dijalankan.  Kajian sebelumnya  dalam  konteks  e-learning  sudah  fokus  pada  adopsi  serta  keberhasilan sistem,  yang  menekankan  pentingnya  peneliti  untuk  memperhatikan  kelanjutan pemakaian  program  e-learning  (Ashrafi  et  al.,  2020).  User  Continuance  Intention  (niat kelanjutan  pengguna)  termasuk  keinginan  untuk  terus  berperan  serta  berpartisipasi dalam  memakai  suatu  sistem  tertentu  (Wu  et  al.,  2022).  Dalam  kajiannya,  Arief Ramadhan  (2021)  menemukan  jika  penerimaan  awal  terhadap  sistem  informasi  sangat penting,  namun,  kelangsungan  pemakaian  jangka  panjang  serta  pemanfaatan  yang berkelanjutan  juga memiliki  pentingnya  yang tidak  kalah (Ramadhan  et al., 2022).
Universitas  Sriwijaya,  sebuah  perguruan  tinggi  di  Indonesia,  ikut  berkontribusi dalam  memutus  mata  rantai  penyebaran  pandemi  Virus  corona  melalui  penerapan pembelajaran  daring.  Metode  pembelajaran  ini  dijalankan  secara  jarak  jauh  dengan memakai  teknologi  informasi,  seperti  aplikasi  digital,  perangkat  lunak  pembelajaran online,  serta  koneksi  internet.  Salah  satu  metode  pembelajaran  jarak  jauh  yang dipergunakan  ialah  e-learning  (Asari  et al., 2020).
E-learning  memainkan  peran  yang  sangat  penting  dalam  meningkatkan  kemampuan belajar  mahasiswa.  Berbagai  fitur  yang  terdapat  dalam  e-learning  mendukung  praktik Knowledge  Management  (KM)  yang  memungkinkan  siswa  untuk  mendapat pengetahuan  melalui  perangkat  seluler,  berbagi  pengetahuan  dengan  orang  lain,  serta mengaplikasikan  pengetahuan  yang  didapat  serta  dibagikan  pada  proses  pembelajaran (Alsharhan  et  al.,  2021).  Dalam  konteks  pengelolaan  pengetahuan,  e-learning  termasuk mekanisme  Knowledge  Management  yang  mendukung  lingkungan  pembelajaran  yang handal,  di  mana  pengetahuan  bisa  dengan  mudah  didapat  serta  disebarkan.  Pemakaian Knowledge  Management  dinilai  sebagai  faktor  penting  dalam  mencapai  efisiensi akademik  (Al-Emran  et al., 2020).
Berbagai  faktor  yang  memengaruhi  proses  knowledge  sharing  di  perguruan  tinggi, melibatkan  dosen  serta  mahasiswa,  sudah  menjadi  fokus  kajian.  Tujuan  dari  kajian  ini ialah  untuk  mengidentifikasi  berbagai  faktor  yang  mempengaruhi  proses  knowledge sharing,  termasuk  teknologi,  budaya,  serta  faktor  lainnya.  Dalam  konteks  perguruan tinggi,  solusi  untuk  meningkatkan  kinerja  serta  efektivitas  bisa  dihasilkan  melalui
praktik  knowledge  sharing.  Temuan  kajian  ini  bisa  menjadi  rekomendasi  bagi perguruan  tinggi  untuk  mendorong  serta  memotivasi  civitas  akademika  untuk  terlibat dalam  knowledge  sharing  (Sarja,  2014),  (Meylasari  &  Qamari,  2017),  (Amila  &  Suryadi, 2014), (Andika,  2015).
Penerapan  e-learning  sebagai  sarana  pembelajaran  yang  praktis  serta  mudah  bagi mahasiswa,  terutama  di  Universitas  Sriwijaya,  sudah  menjadi  kebiasaan  dalam  tiga tahun  terakhir.  Oleh  karena  itu,  perlu  diketahui  apakah  pemakaian  e-learning  bakal tetap  berlanjut  meskipun  sudah  ada  pembelajaran  tatap  muka.  Studi  sebelumnya  yang berkaitan  dengan  e-learning  sudah  menitikberatkan  pada  adopsi  serta  keberhasilan sistem,  serta  sudah  menekankan  pentingnya  kelanjutan  pemakaian  program  e-learning (Ashrafi  et al., 2020).
Untuk  memastikan  kelangsungan  knowledge  sharing  dalam  pemakaian  e-learning, khususnya  di  Universitas  Sriwijaya,  perlu  dijalankan  analisa  terhadap  berbagai  faktor knowledge  sharing  yang  mempengaruhi  pemakaian  e-learning  secara  berkelanjutan. Kajian  ini  sejalan  dengan  literatur  yang  ada  serta  memakai  Expectation  Confirmation Model  (ECM)  sebagai  model  teoritis  utama.  Berbagai  faktor  Knowledge  Sharing  (KS) yang  terlibat  dalam  kajian  ini  meliputi  Openness  in  Communication,  Interpersonal Trust,  People  Self-Motivation,  Percieved  Usefulness,  serta  Percieved  Ease of  Use.

## METODE PENELITIAN
Kajian  ini  bakal  memakai  pendekatan  kuantitatif  serta  bakal  dijalankan  di lingkungan  Universitas  Sriwijaya.  Populasi  yang  bakal  menjadi  subjek  kajian  ini  ialah mahasiswa  aktif  dari  semua  fakultas  di  Universitas  Sriwijaya.  Berikut  ialah  gambaran model  kajian yang bakal dipergunakan,  yakni Expectation  Confirmation  Model  (ECM).

## Gambar 1. Model Penelitian
Populasi  yang  bakal  menjadi  subjek  kajian  ini  ialah  mahasiswa  aktif  di  Universitas Sriwijaya,  yang  terdiri  dari  10  fakultas.  Universitas  Sriwijaya  memiliki  total  119  jurusan, termasuk  jenjang  pendidikan  diploma,  sarjana,  magister,  serta  doktor.  Jumlah  total mahasiswa  aktif  di  Universitas  Sriwijaya  hingga  tahun  ajaran  2021-2022  ialah  sebanyak 25.502  mahasiswa.  Perbandingan  antara  jumlah  dosen  tetap  serta  mahasiswa  ialah  1:21. Dalam  kajian  ini,  jumlah  sampel  bakal  ditentukan  memakai  rumus  penentuan  sampel yang  dikembangkan  oleh  Slovin.  Menurut  Yulianti  (2020),  margin  of  error  yang  bisa ditoleransi  dalam  pengambilan  sampel  ialah  10%  jika  populasi  lebih  dari  100  orang.
Oleh  karena  itu,  jumlah  sampel  yang  bakal  dipergunakan  dalam  kajian  ini  ialah  100 orang.

## HASIL DAN  PEMBAHASAN

## A. Hasil
Untuk  menjalankan  pengolahan  data,  kajian  ini  memakai  SmartPLS  dengan  metode Partial  Least  Squares  Structural  Equation  Modeling  (PLS-SEM)  karena  memiliki  kinerja yang  baik  dalam  menghadapi  model  yang  kompleks,  tidak  membatasi  ukuran  sampel, serta  distribusi  data  [4].  Sebagai  langkah  awal,  dijalankan  penyebaran  kuisioner  dalam skala  kecil  sebagai  pilot  test,  serta  didapat  97  responden  dari  mahasiswa  aktif Universitas  Sriwijaya  yang  memakai  e-learning  pada  proses  perkuliahan.  Dari  total  280 data  yang  terkumpul,  hanya  267  data  yang  valid  serta  bisa  dipergunakan  dalam  kajian ini.
1. Uji Validitas
Uji  validitas  dipergunakan  untuk  mengevaluasi  sejauh  mana  instrumen  kuisioner bisa  menggambarkan  variabel  yang  ada  dalam  kajian  dengan  tepat.  Validitas suatu  data  dinilai  baik  serta  reliabel  ketika  nilai  Average  Variance  Extracted  (AVE) melebihi  0,50  serta  memenuhi  Kriteria  Fornell-Larcker.  Berikut  ini  ialah  nilai  AVE serta  Kriteria  Fornell-Larcker  yang tercantum  dalam  tabel berikut:
Tabel 1. Construct  Reliability  and  Validity
Cronbach's alpha Composite reliability (rho_a) Composite reliability (rho_c) Average variance extracted (AVE) BI 0.951 0.953 0.959 0.743 IT 0.825 0.821 0.897 0.746 KS 0.888 0.894 0.922 0.748 OC 0.929 0.930 0.955 0.876 PEU 0.896 0.912 0.923 0.706 PS 0.776 0.855 0.896 0.812 PU 0.894 0.897 0.922 0.703 S 0.886 0.889 0.929 0.814 Tabel 2. Fornell  Larcker  Criterion BI IT KS OC PEU
PS PU S
BI 0.862 IT 0.682  0.864 KS 0.667  0.799  0.865 OC 0.734  0.738  0.778  0.936 PEU  0.562  0.675  0.728  0.636 0.84 PS 0.574  0.573  0.611 0.56 0.495  0.901 PU 0.783  0.724  0.699  0.700  0.649  0.594  0.839 S 0.691  0.656  0.719  0.618  0.681  0.449  0.756  0.902
Dalam  penilaian  validitas  instrumen  kajian,  AVE  harus  memiliki  nilai  minimal 0,50,  sedangkan  kriteria  Fornell-Larcker  mensyaratkan  jika  akar  kuadrat  dari  AVE harus  lebih  besar  daripada  korelasinya  dengan  konstruk  variabel  lain  [4],  [15], [17].  Kedua  kriteria  itu  sudah  terpenuhi,  memperlihatkan  jika  instrumen  kajian sudah  melewati  uji validitas.
2. Uji Reliabilitas
Uji  validitas  data  dijalankan  dengan  memakai  SmartPLS  untuk  memastikan  jika kuisioner  instrumen  itu  reliabel.  Uji  reliabilitas  dijalankan  untuk  mengukur konsistensi  serta  stabilitas  skala  instrumen  kajian.  Dalam  hal  itu,  nilai  Cronbach's Alpha  serta  Composite  Reliability  harus  melebihi  0,50  (Al-Emran  et  al.,  2020).  Uji reliabilitas  sudah  dikonfirmasi  dalam  kajian  ini,  sebagaimana  tercantum  dalam Tabel  2, "Construct  Reliability  and Validity."
3. Uji Struktural Model
Dalam  uji  model  struktural,  perhitungan  dijalankan  memakai  metode bootstrapping  di  SmartPLS.  Melalui  prosedur  bootstrapping  dengan  melibatkan 5000  sampel,  bakal  dianalisa  nilai  koefisien  jalur,  koefisien  determinasi  (R  Square), ukuran  efek (F Square), serta  Model  FIT (Al-Emran  et al., 2020).
Tabel 3. R Square
R Square of Latent Variable Variabel  R-square R-square adjusted BI 0.548 0.546 KS 0.639 0.636 S 0.629 0.627 Tabel 4. F Square BI IT KS OC  PEU  PS  PU S BI IT 0.032 KS 0.241 0.031 OC 0.094 PEU 0.077 0.069 PS 0.057 PU 0.024 0.292 S 0.183 Dalam analisa koefisien determinasi (R Square), pemakaian sistem memperlihatkan  nilai  yang  lebih  tinggi  dari  50%.  Hal  itu  secara  jelas memperlihatkan  jika  model  struktural  yang  dikembangkan  memiliki  kualitas yang  baik  serta  valid.  Untuk  mengukur  ukuran  efek  (F  Square),  dipergunakan untuk  mengevaluasi  dampak  substantif  konstruk  eksogen  tertentu  terhadap konstruk  endogen.  (Al-Emran  et  al.,  2020).  Dalam  penilaian  F  Square,  nilai  0.031, 0.069,  serta  0.292  memperlihatkan  efek  yang  kecil,  sedang,  serta  besar.  Dalam
kajian  ini,  semua  hipotesa  memperlihatkan  jika  nilai  efek  (F  Square)  melebihi  0.02, yang  berarti  semua  hipotesa  memiliki  dampak  yang  signifikan  terhadap  variabel laten  yang bersangkutan.
Tabel 5. Model FIT Saturated model  Estimated  model SRMR 0.053 0.064 d_ULS 1.558 2.329 d_G 0.938 0.965 Chi-square 2722.849 2778.714 NFI 0.809 0.805
Analisa  kesesuaian  model  (model  fit)  dijalankan  untuk  menentukan  apakah  model kajian  yang  sudah  dibuat  "cocok"  ataupun  "tidak  cocok"  dengan  data  yang dikumpulkan.  Dalam  analisa  ini,  nilai  SMSR  tidak  boleh  melebihi  0,05  agar memenuhi  kriteria  model  fit.  Namun,  menurut  panduan  yang  terdapat  di  laman SMARTPLS,  kriteria  yang  wajib  dipenuhi  dalam  analisa  model  fit  ialah  nilai SRMR  harus  kurang  dari  0,10  serta  nilai  NFI  harus  lebih  dari  0,9  (Wu  et  al.,  2022). Meskipun  nilai  NFI  senilai  0,809,  yang  berarti  tidak  memenuhi  kriteria  model  fit karena  kurang  dari  0,9,  akan  tetapi  jika melihat nilai SRMR senilai 0,053 yang lebih kecil  dari  0,05,  model  fit  memenuhi  kriteria.  Dengan  demikian,  bisa  disimpulkan jika data yang dipergunakan  memenuhi  kriteria  model  fit.
4. Uji Hipotesa
Uji  hipotesa  dijalankan  untuk  mengevaluasi  apakah  hipotesa  yang  sudah  dibuat sesuai  dengan  model  kajian  bisa  diterima  ataupun  ditolak.  Dalam  kajian  ini, pengujian  hipotesa  dijalankan  dengan  melihat  nilai  koefisien  jalur  (path coefficients)  memakai  prosedur  bootstrapping  di  SmartPLS  (Al-Emran  et  al.,  2020; Al-Emran  &  Teo,  2020).  Berikut  ini  ialah  hasil  uji  hipotesa  mengenai  pengaruh langsung  memakai SmartPLS:
Tabel 6. Path Coefficient Original  sample (O) Sample mean (M) Standard deviation (STDEV) T statistics (|O/STDEV|) P values Keputusan Hasil IT -> KS 0.158 0.158 0.041 3.859 0.000 Be rpe ngaruh se rta Signifikan Dite rima KS - > BI 0.435 0.436 0.038 11.406 0.000 Be rpe ngaruh se rta Signifikan Dite rima KS - > S 0.161 0.162 0.056 2.886 0.004 Be rpe ngaruh se rta Signifikan Dite rima OC - > KS 0.242 0.241 0.046 5.251 0.000 Be rpe ngaruh se rta Signifikan Dite rima PEU -> KS 0.246 0.246 0.043 5.676 0.000 Be rpe ngaruh se rta Signifikan Dite rima
PEU -> S 0.238 0.238 0.046 5.202 0.000 Be rpe ngaruh se rta Signifikan Dite rima PS -> KS 0.187 0.187 0.036 5.117 0.000 Be rpe ngaruh se rta Signifikan Dite rima PU - > KS 0.152 0.153 0.051 2.966 0.003 Be rpe ngaruh se rta Signifikan Dite rima PU - > S 0.484 0.482 0.052 9.336 0.000 Be rpe ngaruh se rta Signifikan Dite rima S -> BI 0.379 0.379 0.042 9.136 0.000 Be rpe ngaruh se rta Signifikan Dite rima
Hasil  perhitungan  koefisien  jalur  (path  coefficient)  memperlihatkan  jika  berbagai faktor  seperti  Interpersonal  Trust,  Openness  in  Communication,  People  Self-Motivation, Percieved  Usefulness,  serta  Percieved  Ease  of  Use  memiliki  dampak  positif  yang signifikan  terhadap  Knowledge  Sharing.  Selain  itu,  Percieved  Usefulness  serta Percieved  Ease  of  Use  juga  memiliki  dampak  positif  yang  signifikan  terhadap Satisfaction,  yang  selanjutnya  mempengaruhi  niat  perilaku  untuk  berbagi  pengetahuan melalui  e-learning  serta  pemakaian  e-learning  secara  berkelanjutan.  Di  samping  itu, Knowledge  Sharing  juga  memiliki  dampak  positif  yang  signifikan  terhadap Satisfaction.  Dengan  demikian,  Knowledge  Sharing  serta  Satisfaction  berperan  sebagai faktor  pendorong  yang  secara  bersama-sama  mempengaruhi  niat  serta  perilaku  untuk mencapai  Behavioral  Intention.

## B. Diskusi
Tujuan  dari  kajian  ini  ialah  untuk  mengevaluasi  apakah  berbagai  faktor  Knowledge Sharing  (Openness  in  Communication,  Interpersonal  Trust,  People  Self-Motivation, Percieved  Usefulness,  serta  Percieved  Ease  of  Use)  mempengaruhi  niat  perilaku  untuk berbagi  pengetahuan  serta  memakai  E-learning  secara  berkelanjutan  sesudah  pandemi VIRUS  CORONA  memakai  model  ECM.  Hasil  perhitungan  koefisien  jalur  (path coefficient)  memperlihatkan  jika  Interpersonal  Trust,  Openness  in  Communication, People  Self-Motivation,  Percieved  Usefulness,  serta  Percieved  Ease  of  Use  memiliki dampak  positif  yang  signifikan  terhadap  Knowledge  Sharing.  Selain  itu,  Percieved Usefulness  serta  Percieved  Ease  of  Use  juga  memiliki  dampak  positif  yang  signifikan terhadap  Satisfaction,  yang  pada  gilirannya  mempengaruhi  niat  perilaku  untuk  berbagi pengetahuan  melalui  E-learning  serta  memakai  E-learning  secara  berkelanjutan.  Selain itu,  Knowledge  Sharing  juga  memiliki  dampak  positif  yang  signifikan  terhadap Satisfaction.  Dengan  demikian,  Knowledge  Sharing  serta  Satisfaction  berperan  sebagai faktor  pendorong  yang  saling  mempengaruhi  niat  serta  perilaku  untuk  mencapai Behavioral  Intention.  Selanjutnya,  hasil  perhitungan  efek  tidak  langsung  total memperlihatkan  jika  semua  nilai  P-value  di  bawah  0,05,  yang  memperlihatkan  adanya pengaruh  tidak langsung  terhadap  semua  hipotesa  yang sudah  diajukan.
Hasil  ini  mendukung  temuan  kajian  sebelumnya  yang  menyatakan  jika  pelajar cenderung  melihat  sistem  e-learning  sebagai  sarana  yang  memberikan  manfaat  positif, seperti  efisiensi  dalam  mendapat  serta  melindungi  pengetahuan,  sehingga  mereka memiliki  keinginan  untuk  terus  memakai  sistem  e-learning  secara  berkelanjutan  (Al- Emran  et  al.,  2020;  Al-Emran  &  Teo,  2020;  Arpaci  et  al.,  2020;  Dai  et  al.,  2020).  Kajian yang  dijalankan  oleh  Arif  (Arif  et  al.,  2022)  juga  memperlihatkan  jika  Knowledge Sharing  memiliki  dampak  positif  terhadap  adopsi  media  sosial.  Temuan  serupa  juga diungkapkan  dalam  kajian  yang  dijalankan  oleh  Morice  (Morice  et  al.,  2020),  yang menyatakan  jika  platform  pembelajaran  virtual  seperti  e-learning  secara  signifikan meningkatkan  Knowledge  Sharing  mahasiswa,  yang  pada  gilirannya  mendorong pemakaian  secara  berkelanjutan.
Pada  saat  bersamaan  dengan  penerapan  model  ECM  dalam  penelitian  ini, mengungkapkan  bahwa  Perceived  Usefulness  dan  Satisfaction  merupakan  variabel  yang memiliki  pengaruh  paling  kuat  terhadap  Behavioral  Intention  hal  ini  sejalan  dengan penelitian  terdahulu  yang  menggunakan  ECM  untuk  mengetahui  niat  perilaku indovidu  dalam  menggunakan  sistem  secara  berkelanjutan  dan  terus  menerus  (Ashrafi et  al.,  2020;  Cheng  &  Yuen,  2018;  Franque  et  al.,  2021; Jumaan et al., 2020; Ramadhan et al., 2022; Sasongko et al., 2021).

## Gambar 2. Hasil Algoritma PLS

## SIMPULAN
E-learning  mempermudah  proses  pembelajaran  yang  memungkinkan  mahasiswa untuk  mengakses  konten  pembelajaran  secara  fleksibel.  Berbagai  fitur  yang  ada  dalam e-learning  menerapkan  praktik  Knowledge  Management  (KM)  yang  membantu  siswa dalam  mendapat  pengetahuan  melalui  perangkat  seluler,  berbagi  pengetahuan (Knowledge  Sharing)  dengan  orang  lain,  serta  mengaplikasikan  pengetahuan  itu  pada proses  belajar.  Oleh  karena  itu,  tujuan  dari  kajian  ini  ialah  untuk  menguji  berbagai faktor  Knowledge  Sharing  yang  berpengaruh  terhadap  keberlanjutan  pemakaian  e- learning  sesudah  pandemi  VIRUS  CORONA  di  Universitas  Sriwijaya.  Kajian  ini memakai  model  Expectation  Confirmation  Model  (ECM) sebagai  kerangka teoritis.
Data  yang  dipergunakan  dalam  kajian  ini  dikumpulkan  dari  mahasiswa  aktif Universitas  Sriwijaya  yang  sudah  memakai  ataupun  sedang  memakai  e-learning  pada proses  pembelajaran  mereka.  Data  itu  kemudian  dianalisa  memakai  SmartPLS.  Model kajian  yang  dikembangkan  sudah  menghasilkan  temuan  yang  signifikan  serta  positif,
yang  mendukung  sepuluh  hipotesa  yang  diajukan.  Sesuai  dengan  temuan  itu,  bisa disimpulkan jika faktor Knowledge Sharing, yang meliputi Openness in Communication  (OC),  Interpersonal  Trust  (IT),  People  Self-Motivation  (PS),  Percieved Usefulness  (PU),  serta  Percieved  Ease  of  Use  (PEU),  berperan  penting  dalam  knowledge sharing  serta  berkontribusi  terhadap  keberlanjutan  pemakaian  e-learning  sesudah pandemi  VIRUS CORONA  di Universitas  Sriwijaya.

## DAFTAR PUSTAKA
Al-Emran,  M.,  Mezhuyev,  V.,  &  Kamaludin,  A.  (2020).  Towards  a  conceptual  model  for examining  the  impact  of  knowledge  management  factors  on  mobile  learning acceptance.
Technology in
Society,
61(November 2019), 101247.
https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2020.101247
Al-Emran,  M.,  &  Teo,  T.  (2020).  Do  knowledge  acquisition  and  knowledge  sharing really  affect  e-learning  adoption?  An  empirical  study.  Education  and  Information Technologies, 25(3), 1983–1998. https://doi.org/10.1007/s10639-019-10062-w
Alsharhan,  A.,  Salloum,  S.,  &  Shaalan,  K.  (2021).  The  impact  of  elearning  as  a knowledge  management  tool  in  organizational  performance.  Advances  in  Science, Technology and Engineering Systems, 6(1), 928–936. https://doi.org/10.25046/aj0601102
Amila,  K.,  &  Suryadi,  K.  (2014).  Keefektifan  Online  Knowledge  Sharing  Behavior  (Studi Kasus:  Blended  Learning  Itb).  JRSI  (Jurnal  Rekayasa  Sistem  Dan  Industri),  1(1),  129– 136.
Andika,  A.  (2015).  Meningkatkan  Knowledge  Sharing  di  Organisasi:  Studi  Literatur Terhadap  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Knowledge  Sahring.  Pasti,  IX(3), 230–237.
Arif,  M.,  Qaisar,  N.,  &  Kanwal,  S.  (2022).  Factors  affecting  students’  knowledge  sharing over  social  media  and  individual  creativity:  An  empirical  investigation  in  Pakistan. International Journal of Management Education, 20(1), 100598.
https://doi.org/10.1016/j.ijme.2021.100598
Arpaci,  I.,  Al-Emran,  M.,  &  Al-Sharafi,  M.  A.  (2020).  The  impact  of  knowledge management  practices  on  the  acceptance  of  Massive  Open  Online  Courses (MOOCs)  by  engineering  students:  A  cross-cultural  comparison.  Telematics  and Informatics, 54(July).  https://doi.org/10.1016/j.tele.2020.101468
Asari,  A.,  Widyartono,  D.,  Shah,  N.  A.  K.,  &  Dharma,  B.  A.  (2020).  The  effect  of knowledge  management  integration  on  e-learning  system  toward  lecturers’ performance  at  university  institutions.  DESIDOC  Journal  of  Library  and  Information Technology, 40(6), 334–338. https://doi.org/10.14429/djlit.40.6.15784
Ashrafi,  A.,  Zareravasan,  A.,  Rabiee  Savoji,  S.,  &  Amani,  M.  (2020).  Exploring  factors influencing  students’  continuance  intention  to  use  the  learning  management system  (LMS):  a  multi-perspective  framework.  Interactive  Learning  Environments, 0(0), 1–23. https://doi.org/10.1080/10494820.2020.1734028
Chandran,  D.,  &  Alammari,  A.  M.  (2021).  Influence  of  Culture  on  Knowledge  Sharing Attitude  among  Academic  Staff  in  eLearning  Virtual  Communities  in  Saudi  Arabia. Information  Systems  Frontiers,  23(6),  1563–1572.  https://doi.org/10.1007/s10796-020- 10048-x
Cheng,  M.,  &  Yuen,  A.  H.  K.  (2018).  Student  continuance  of  learning  management system  use:  A  longitudinal  exploration.  Computers  and  Education,  120(June  2017), 241–253. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2018.02.004
Dai,  H.  M.,  Teo,  T.,  &  Rappa,  N.  A.  (2020).  Understanding  continuance  intention  among MOOC  participants:  The  role  of  habit  and  MOOC  performance.  Computers  in Human Behavior, 112(June),  106455. https://doi.org/10.1016/j.chb.2020.106455
Franque,  F.  B.,  Oliveira,  T.,  &  Tam,  C.  (2021).  Understanding  the  factors  of  mobile payment  continuance  intention:  empirical  test  in  an  African  context.  Heliyon,  7(8), e07807. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e07807
Hermawati,  Y.  (2018).  Kontribusi  fasilitas  studi  rumah,  pembelajaran  motivasi  dan pendidikan  orang  tua  pada  hasil  belajar  siswa  matematika  sekolah  menengah. Wiyata  Dharma:  Jurnal  Penelitian  Dan  Evaluasi  Pendidikan,  6(2),  187. https://doi.org/10.30738/wd.v6i2.3399
Irhandayaningsih,  A.  (2020).  Pengukuran  Literasi  Digital  Pada  Peserta  Pembelajaran Daring  di Masa Pandemi COVID-19. Anuva: Jurnal Kajian Budaya, Perpustakaan, Dan Informasi, 4(2), 231–240. https://doi.org/10.14710/anuva.4.2.231-240
Jumaan,  I.  A.,  Hashim,  N.  H.,  &  Al-Ghazali,  B.  M.  (2020).  The  role  of  cognitive absorption  in  predicting  mobile  internet  users’  continuance  intention:  An  extension of  the  expectation-confirmation  model.  Technology  in  Society,  63(August),  101355. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2020.101355
Kusumadewi,  R.  F.,  Yustiana,  S.,  &  Nasihah,  K.  (2020).  Menumbuhkan  Kemandirian Siswa  Selama  Pembelajaran  Daring  Sebagai  Dampak  Covid-19  Di  Sd.  Jurnal  Riset Pendidikan Dasar (JRPD), 1(1), 7–13. https://doi.org/10.30595/.v1i1.7927
Megawanti,  P.,  Megawati,  E.,  &  Nurkhafifah,  S.  (2020).  Persepsi  Peserta  Didik  Terhadap Pembelajaran  Jarak  Jauh  Pada  Masa  Pandemi  Covid-19.  Faktor:  Jurnal  Ilmiah Kependidikan, 2(1), 75–82.
Meylasari,  U.  S.,  &  Qamari,  I.  N.  (2017).  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Knowledge Sharing dalam Implementasi E learning. 8(2), 238–263.
Morice,  A.,  Jablon,  E.,  Delevaque,  C.,  Khonsari,  R.  H.,  Picard,  A.,  &  Kadlub,  N.  (2020).
Virtual  versus  traditional  classroom  on  facial  traumatology  learning:  Evaluation  of medical  student’s  knowledge  acquisition  and  satisfaction.  Journal  of  Stomatology,
Oral and Maxillofacial Surgery, 121(6), 642–645.
https://doi.org/10.1016/j.jormas.2020.03.001
Nur,  Z.  (2022).  Efektivitas  Pembelajaran  Pasca  Pandemi  covid-19  di  MTs  Negeri  1 Makassar.  Educandum, 8(1), 121–128.
Nurhasanah,  A.,  &  Erfan,  E.  (2020).  Pelaksanaan  Pembelajaran  Daring  Seni  Budaya  Di
Smp Negeri 17 Padang. Jurnal Sendratasik, 9(2), 35.
https://doi.org/10.24036/jsu.v9i1.109504
Putera,  P.  B.,  Widianingsih,  I.,  Ningrum,  S.,  Suryanto,  S.,  &  Rianto,  Y.  (2022).
Overcoming  the  COVID-19  Pandemic  in  Indonesia:  A  Science,  technology,  and innovation  (STI)  policy  perspective.  Health  Policy  and  Technology,  11(3),  100650. https://doi.org/10.1016/j.hlpt.2022.100650
Ramadhan,  A.,  Hidayanto,  A.  N.,  Salsabila,  G.  A.,  Wulandari,  I.,  Jaury,  J.  A.,  &  Anjani, N.  N.  (2022).  The  effect  of  usability  on  the  intention  to  use  the  e-learning  system  in a  sustainable  way:  A  case  study  at  Universitas  Indonesia.  In  Education  and Information
Technologies (Vol. 27, Issue 2). Springer US.
https://doi.org/10.1007/s10639-021-10613-0
Rimbarizki,  R.  (2017).  Penerapan  Pembelajaran  Daring  Kombinasi  dalam  Meningkatkan Motivasi  Belajar  Peserta  Didik  Paket  C  Vokasi  Di  Pusat  Kegiatan  Belajar Masyarakat (Pkbm) Pioneer  Karanganyar. J+Plus Unesa, 6(2), 1–12.
Sadikin,  A.,  &  Hamidah,  A.  (2020).  Pembelajaran  Daring  di  Tengah  Wabah  Covid-19.
Biodik, 6(2), 214–224. https://doi.org/10.22437/bio.v6i2.9759
Santika, I. W. E. (2020). Efektifitas. Indonesian Values and Character Education Journal, 3(1), 8–19.
Sarja,  N.  L.  A.  K.  Y.  (2014).  Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Knowledge Sharing Pada Perguruan  Tinggi.  Eksplora Informatika, 3(2), 181–192.
Sasongko,  D.  T.,  Handayani,  P.  W.,  &  Satria,  R.  (2021).  Analysis  of  factors  affecting continuance  use  intention  of  the  electronic  money  application  in  Indonesia.  Procedia Computer Science, 197(2021), 42–50. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.116