Rekayasa , 2024; 17(1): 166-174 ISSN: 0216-9495 (Print) ISSN: 2502-5325 (Online)
Adopsi Blended Learning untuk Mahasiswa Perguruan Tinggi dengan Menggunakan Pendekatan Extended UTAUT Achmad Munsharif 1* , Edwin Pramana 1 , Lukman Zaman 1 1 Prodi Teknologi Informasi Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (ISTTS) Jl. Ngagel Jaya Tengah No.73-77 Baratajaya Surabaya 60284 Jawa Timur
* Achmad_m20@mhs.istts.ac.id DOI: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v17i1.25869 Submitted January, 17 th 2023; Accepted March, 27 th 2024; Published May 15 th , 2024
Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  pemahaman  niat  peserta  didik  pada perguruan tinggi dalam menggunakan blended learning dan mengetahui hubungan faktor- faktor dalam model teoritis. Penelitian ini dilakukan karena masih minimnya penelitian di dunia yang membahas tentang penerapan blended learning pada perguruan tinggi di negara berkembang seperti Indonesia. Blended Learning pada perguruan tinggi di masa pandemi Covid-19 hingga saat ini masih diperlukan karena institusi pendidikan memiliki keterbatasan tempat untuk menampung peserta  didik  serta  untuk  mengikuti  trend  perkembangan  teknologi  dan  memanfaatkannya  pada  dunia  pendidikan. Kuesioner yang dibagikan melalui Google Form digunakan untuk mengumpulkan data. Sampel merupakan 541 pengguna blended  learning  dari  berbagai  perguruan  tinggi  di  Indonesia.  Semua  variabel  dari  model  teoritis  diukur  dengan menggunakan skala yang ada. Structural Equation Model (SEM) digunakan untuk menganalisis model teoritis. SPSS dan Amos  digunakan  sebagai  perangkat  lunak  pendukung  analisis.  Penelitian  ini  berkontribusi  pada  pemahaman  teoritis adopsi blended learning serta praktik dan panduan bagi Perguruan tinggi agar berhasil menerapkan blended learning di institusinya.  Dari  delapan  hipotesis  awal,  terdapat  tujuh  hipotesis  yang  sangat  signifikan.  Tiga  faktor  dengan  besaran terbesar adalah effort expectancy, performance expectancy dan system functionnality . Effort expectancy merupakan faktor yang paling berpengaruh dalam penerapan blended learning di lembaga perguruan tinggi.
Kata Kunci : blended learning, adopsi teknologi, structural equation modelling

## Abstrac t
This research aims to determine the factors that influence the understanding of students' intentions in higher education in using blended learning and determine the relationship between factors in the theoretical model. This research was conducted because there is still a lack of research in the world that discusses the application of blended learning in higher education in developing countries such as Indonesia. Blended learning in higher education during the Covid-19 pandemic is still needed today because educational institutions have limited space to accommodate students and to follow technological development trends and utilize them in the world of education. Questionnaires distributed via Google Form were used to collect data. The sample was 541 blended learning users from various universities in Indonesia. All variables from the theoretical model are measured using existing scales. Structural Equation Model (SEM) is used to analyze the theoretical model. SPSS and Amos are used as analysis support software. This research contributes to the theoretical understanding of Blended Learning adoption as  well  as  practices  and  guidelines  for  higher  education  institutions  to  successfully  implement  Blended  Learning  in  their institutions. Of the eight initial hypotheses, there are seven hypotheses that are very significant. The three factors with the largest  magnitude  are  effort  expectancy,  performance  expectancy  and  system  functionality.  Effort  expectancy  is  the  most influential factor in implementing blended learning in higher education institutions.
Key words : blended learning, adopted technology, structural equation modelling

## PENDAHULUAN
Pembelajaran  saat  ini  yang  dapat  memudahkan  mahasiswa  dalam  melakukan  proses  belajar mengajar  adalah  Blended  Learning.  Pendidikan  blended  learning  ini  memberikan  pendidikan  pada mahasiswa dan memudahkan dalam pengiriman tugas, konten online, akses materi dan pengawasan oleh pengajar dengan  tenggat  waktu yang bisa ditentukan (Staker  & Horn,  2012).  Saat ini perguruan tinggi sudah banyak memanfaatkan teknologi untuk mendukung proses pembelajaran , salah satunya berupa LMS  ( learning  management  system )  yang  memanfaatkan  teknologi  dan  dipadukan  dengan  proses pembelajaran secara luring. Pemahaman mahasiswa tentang pemanfaatan teknologi untuk pembelajaran

## REKAYASA
Journal of Science and Technology https://journal.trunojoyo.ac.id/rekayasa
serta beberapa faktor yang telah ditentukan untuk adopsi blended leraning ini yang nantinya akan menjadi scoope utama dalam penelitian ini. Pembelajaran jarak jauh sangat memungkinkan untuk dikolaborasikan dengan  pembelajaran  secara  luring.  Blended  learning  merupakan  sebuah  pendekatan  yang  koheren dengan  cara  mengintegrasikan  keunggulan  pembelajaran  secara  luring  dan  daring  untuk  memperoleh proses pembelajaran yang optimal dan efisien.
Blended  learning menggunakan  kombinasi  pembelajaran online-mediated dan  tatap  muka  untuk membantu dosen mencapai tujuan pedagogis dalam melatih mahasiswa untuk menghasilkan keterampilan rasional algoritmik dan konstruktif, membantu meningkatkan kualitas pengajaran, dan mencapai tatanan sosial (Subramaniam & Muniandy, 2019). Blended learning juga memerlukan kombinasi berbagai metode penyampaian, gaya belajar, dan jenis pengajaran (Kaur 2013), serta sering digunakan dengan istilah seperti integrated, flexible, mixed mode, multi-mode atau hybrid learning (Garrison & Kanuka 2004 ; Moskal et al . 2013), pembelajaran online pada penelitian ini merujuk pada salah satu LMS yakni google classroom yang digunakan dalam kombinasi pembelajaran online-mediated dan secara konvensional atau tatap muka. Penelitian  sebelumnya  yang  membahas  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  keberhasilan  proses adopsi blended  learning pada  perguruan  tinggi  sangat  terbatas.  Peneliti  sebelumnya  (Vo et  al, 2017) menunjukkan kesenjangan pada setiap negara maju dan negara berkembang yang melakukan penelitian tentang blended learning bahkan Indonesia tidak termasuk dalam salah satu contributor penelitian tentang blended  learning dalam  studi  meta  analisis  tersebut.  Berdasarkan  data  yang  bersumber  dari  peneliti sebelumnya  menunjukkan  pentingnya  penelitian  ini  untuk  dilanjutkan  dan  dilakukan di Indonesia yang merupakan  salah  satu  negara  terpadat  dan  mempunyai  potensi  besar  untuk  adopsi blended  learning. Penelitian  ini  akan  menunjukkan  minat  serta  sikap  mahasiswa  dengan  adopsi blended  learning yang menawarkan  fleksibilitas  bagi  mahasiswa  dan  dosen,  peningkatan  personalisasi,  peningkatan  hasil mahasiswa,  mendorong  tumbuhnya  kemandirian  dan  pembelajaran  mandiri,  menciptakan  prospek pembelajaran profesional, mengurangi kemahiran biaya, meningkatkan komunikasi antara mahasiswa dan dosen, dan antar mahasiswa (So  & Kuas, 2008 ; Spring et al , 2016). Untuk Mahasiswa Perguruan Tinggi menggunakan  extended  UTAUT  ( unified  theory  of  acceptance  and  use  of  technology )  dengan mempertimbangkan factor-faktor yang telah ditentukan. Oleh sebab itu penelitian ini diharapkan dapat mengidentifikasi  faktor  yang  tepat  untuk  adopsi blended  learning dan  faktor  yang  mempengaruhi penerapan model blended learning pada perguruan tinggi.
Penelitian  ini  dilakukan  karena  kurangnya  penelitian  pada  bidang  yang  dibahas  penelitian  ini, khususnya, perguruan tinggi di negara-negara berkembang seperti Indonesia. Penelitian ini berfokus pada adopsi blended learning pada perguruan tinggi. Blended Learning pada perguruan tinggi di masa Covid-19 hingga saat ini. Kondisi ini diperlukan karena setiap lembaga pendidikan mempunyai inisiatif untuk lebih memanfaatkan teknologi dalam pembelajaran, sehingga mereka dapat menerapkan blended learning . Tak heran  jika  ada  beberapa  aplikasi  belajar  online,  peneliti  ingin  mengetahui  faktor-faktor  penting  yang mempengaruhi  peserta  didik  yang  diberi  perlakuan  menggunakan blended  learning dalam  perguruan tinggi.  Meskipun  ada  beberapa  penelitian  terkait  Blended  learning,  tidak  ada  yang  serupa  dengan penelitian  ini,  khususnya  terkait  dengan  perguruan  tinggi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan kontribusi teoritis yang signifikan terhadap pengetahuan dari  perspektif akademisi dimana pemahaman tentang adopsi blended learning merupakan hal yang sedang berkembang dalam konteks pendidikan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan Structural  Equation  Modeling (SEM)  yang  merupakan  suatu  teknik analisis statistik baik cross-sectional dan umum digunakan untuk analisis model teoritis. Pengujian hipotesis pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan kuesioner untuk mengukur masing-masing variabel dalam model teoritis yang didistribusikan secara online. Selain itu juga ditambahkan variabel lain untuk mengetahui profil responden. Kuesioner dibagi menjadi dua bagian. Bagian pertama terdiri dari beberapa pertanyaan yang berkaitan dengan profil responden seperti jenis kelamin, usia, perguruan tinggi, jurusan, pengalaman penggunaan blended learning . Bagian kedua terdiri dari beberapa pertanyaan yang berkaitan
dengan  variabel  dalam  model  teoritis.  Responden  dalam  penelitian  ini  adalah  para  mahasiswa  aktif perguruan  tinggi  di  Indonesia.  Usia  responden  minimal  17  tahun  dan  pernah  menggunakan blended learning setidaknya selama sebulan.
Oleh karena itu, dengan target presisi 5 persen dan tingkat kepercayaan 95 persen, jumlah minimal peserta didik yang dibutuhkan adalah 400 responden. Data dikumpulkan dengan menggunakan metode purposive sampling yang cocok digunakan dalam mengumpulkan data dari responden dengan karakteristik tertentu.  Pemilihan  perguruan  tinggi  dianggap  mewakili  gaya  hidup  generasi  milenial  yang  saat  ini menggunakan internet sebagai kebutuhan primer. Responden diambil dari 5 perguruan tinggi baik negeri dan swasta yang berada di Provinsi Jawa Timur. Hasil kuisioner dimasukkan ke dalam lembar kerja SPSS, dan keakuratan data masukan diperiksa dengan menggunakan pemilihan acak sebanyak 10% dari seluruh data.  Nilai  outlier  teridentifikasi  dengan  nilai  standar  deviasi  lebih  besar  dari  atau  sama  dengan  3. Kemudian, data yang berada dalam nilai outlier dihilangkan. Analisis faktor komponen utama digunakan untuk  menguji  validitas  (diskriminan  dan  konvergen)  setiap  indikator  terhadap  seluruh  variabel  dalam model teoritis.
Gambar 1. Model Penelitian extended UTAUT menunjukkan  beberapa  faktor  yang  dapat mempengaruhi behavioral intention
Pada  pengujian  reliabilitas  pengukuran  indikator  masing-masing  variabel,  peneliti  menggunakan koefisien c ronbach alpha . Setelah melalui tahapan pendataan persiapan di atas, berbagai metode statistik deskriptif  (rata-rata,  standar  deviasi,  skewness,  dan  kurtosis)  digunakan  untuk  menganalisis  data  yang disiapkan  untuk  variabel  model  teoritis.  Distribusi  frekuensi  digunakan  untuk  menganalisis  jawaban responden untuk mendapatkan gambaran profil karakteristik responden. Penghapusan data dengan nilai outlier  diharapkan  dapat  menghasilkan  pendistribusian  nilai  indikator  sedemikian  rupa  sehingga  nilai skewness dan kurtosis berada pada batas maksimal 3 dan 7, sehingga data layak digunakan untuk analisis SEM.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah terkumpul 500 lebih responden, data kemudian diinput  ke SPSS Versi 19.  Dari kuesioner ditemukan setidaknya satu nilai outlier terhadap variabel model, dan kuesioner dikeluarkan dari sampel untuk memberikan ukuran sampel akhir yang valid, yang memenuhi ukuran sampel minimum 400 untuk penelitian ini. Analisis faktor komponen utama digunakan untuk menguji validitas konstruk (diskriminan dan konvergen) dari ukuran delapan model variabel laten. Tabel 1 menunjukkan hasil akhir analisis faktor pada yang mana setiap indikator mempunyai loading faktor dengan ukuran paling kecil 0,4 hanya pada variabel laten yang terkait dengan nilai eigen minimal 1.

## Tabel 1. Hasil Factor Analysis
Variabel Laten Indikator Be ha vi or In te nti on
Pe rf or m an ce Ex pe ct an cy Fa ci lit at in g Co nd it ion s
Se lf E ff ic ac y Sy st em Fu nct ion al it y So ci al In fl ue nc e Ef fo rt Ex pe ct an cy
BI3 .787 BI2 .785 BI4 .764 BI1 .750 PE1 .826 PE2 .799 PE3 .788 FC2 .809 FC1 .801 FC3 .791 SE2 .739 SE1 .693 SE4 .691 SE3 .676 SF2 .816 SF3 .798 SF1 .777 SI2 .810 SI1 .763 SI3 .735 EE1 .890 EE2 .887
Hasil analisa Factor Analysis pada Tabel  1 menunjukkan bahwa setiap kelompok indikator mampu menunjukkan  posisinya,  yaitu  mencapai  posisi  yang  diskriminan  dan  konvergen.  Seperti  yang  telah disebutkan sebelumnya di atas. Reliability test sebagai langkah berikutnya dilakukan menggunakan hasil akhir validitas konstruk. Setiap kelompok indikator dianalisa menggunakan koefisien cronbach alpha untuk mengukur sejauh apa tingkat konsistensi jawaban responden. Nilai minimal untuk cronbach alpha yang dapat diterima, minimal 0.7 dengan nilai atas 0.9. Hasil analisa dan interpretasi sesuai arahan George dan Mallery, 2004 dapat dilihat pada Tabel  2.
Tabel 2. Hasil Reliability Test dengan Koefisien Cronbach Alpha Variabel Laten Indikator Alpha Interpretasi Effort Expectancy (EE) EE1, EE2 0.851 Sangat Baik Social Influence (SI) SI1,SI2,SI3 0.769 Baik Facilitating Conditions (FC) FC1, FC2, FC3 0.833 Sangat Baik System Functionality (SF) SF1,SF2,SF3 0.856 Sangat Baik Self Efficacy (SE) SE1,SE2,SE3,SE4 0.813 Sangat Baik Behavior Intention (BI) BI1,BI2,BI3,BI4 0.945 Sangat Baik Sekali Performance Expectancy (PE) PE1,PE2,PE3 0.850 Sangat Baik
Terdapat tiga interpretasi yang dihasilkan melalui reliability test dengan koefisien cronbach alpha , yaitu “Bisa Diterima”, “Bagus”, dan “Sangat Bagus”. Berdasarkan hasil analisa reliability seperti yang ada dalam table 2, semua variabel laten memiliki interpretasi yang baik, dengan nilai minimal berupa  “Bisa Diterima dan Bagus”. Nilai Alpha tertinggi dimiliki oleh faktor Behavior Intention , sebesar 0.945 dan nilai terendah pada 0.769 dimiliki oleh Social Influence (SI). Pada tahap reliability test dengan cronbach alpha , meskipun ada indikator yang dihapus, karena semua nilai alpha yang dihasilkan masih berada pada batas yang masih diterima dan dianggap layak, sehingga jumlah variabel laten pada tahap ini, tidak mengalami perubahan.  Hasil  analisa Factor  Analysis pada  table  1  menunjukkan  bahwa  setiap  kelompok  indikator mampu menunjukkan posisinya, yaitu mencapai posisi yang diskriminan dan konvergen . Seperti yang telah disebutkan sebelumnya di atas.

## Hasil Model Teoritis
Model teoritis digambar pada software AMOS, dan diolah untuk menghasilkan perhitungan yang mendukung  pengambilan  keputusan.  Gambar  2  adalah  hasil  model  teoritis  yang  telah  dikelola  dalam software AMOS. Setelah struktur model teoritis dalam penggambarannya menggunakan software AMOS pada gambar 2 selesai, maka dilakukan penghitungan berdasarkan data pada software SPSS yang telah disiapkan melalui beberapa prosedur sebelumnya. Data statistik hasil perhitungan pada model teoritis akan dijabarkan ke dalam bentuk Tabel 4 di bawah ini.
Gambar 2. Model Teoritis Pada AMOS
Tabel 4. Data Statistik Model Teoritis Indikator Estimate S.E. C.R. P EE <--- SE 0,696 0,084 8,246 *** PE <--- SE 0,770 0,075 10,226 *** BI <--- SF 0,240 0,060 3,991 *** BI <--- EE 0,266 0,047 5,667 *** BI <--- SI 0,161 0,073 2,207 0,027 BI <--- FC 0,178 0,066 2,680 0,007 BI <--- SE 0,104 0,134 0,774 0,439 BI <--- PE 0,294 0,062 4,730 ***
Tabel  4  menunjukkan  hasil  statistik  yang  cukup  memuaskan.  Dari  10  hipotesis,  terdapat  satu hipotesis yang menunjukan posisi not statistically significant sedangkan untuk nilai standardize pada setiap hipotesis dapat dilihat pada table 5 dibawah ini. Pada tabel 5 memberikan gambaran besarnya efek dari setiap indikator pada Gambar 5.2 sesuai yang dijelaskan oleh Cohen besarnya efek yaitu : Koefisien jalur standar dengan nilai absolut kurang dari atau sama dengan 0,1 dapat menunjukkan efek "small" (S); nilai absolut antara 0,1 dan 0,5 adalah efek "typical" atau "medium" (M); dan efek "large" (L) dapat diindikasikan oleh  koefisien  dengan  besaran  yang  lebih  besar  dari  atau  sama  dengan  0,5.  Interpretasi  dari  hasil penghitungan AMOS disajikan melalui Tabel 5.
Tabel 5 . Regresi Standar Statistik untuk model akhir
Indicator Estimate EE <--- SE 0,502 PE <--- SE 0,631 BI <--- SF 0,219 BI <--- EE 0,259 BI <--- SI 0,128 BI <--- FC 0,146 BI <--- SE 0,073 BI <--- PE 0,252
Gambar 3. Direct Effect pada Model Teoritis
Pada Tabel 5 memberikan gambaran besarnya efek dari setiap indikator sesuai yang dijelaskan oleh Cohen besarnya efek yaitu : Koefisien jalur standar dengan nilai absolut kurang dari atau sama dengan 0,1  dapat  menunjukkan  efek  "small"  (S);  nilai  absolut  antara  0,1  dan  0,5  adalah  efek  "typical"  atau "medium" (M); dan efek "large" (L) dapat diindikasikan oleh koefisien dengan besaran yang lebih besar dari atau sama dengan 0,5. Manfaat praktis yang diperoleh dari penelitian ini berdasarkan tiga faktor yang sangat  mempengaruhi  behavior  intention  dalam  adopsi blended  learning yakni  harapan  pengguna mendapatkan  hasil  yang  memuaskan  berdasarkan  usaha  yang  dilakukan  sehingga  adopsi blended learning diminati oleh pengguna, selanjutnya yakni sejauh mana efektifitas adopsi blended learning yang diharapkan mahasiswa bahwa blended learning dapat menjadi asisten dalam memberikan kemudahan untuk  peningkatan  prestasi  akademik  dikampus  mereka  dalam  konteks  meningkatkan  proses  belajar mengajar menjadi lebih efektif. Terakhir yakni kemampuan yang dirasakan dari penggunaan e-learning untuk menyediakan akses mudah ke media pembelajaran dan penilaian yang memungkinkan pengguna mengakses materi pembelajaran, mengumpulkan tugas rumah, dan menyelesaikan tes atau kuis online.
Manfaat secara teoritis berdasarkan hasil penelitian ini yang menunjukkan tiga faktor yang memiliki pengaruh  besar  dalam  adopsi blended  learning yakni effort  expectancy,  performance  expectancy dan system  functionality mengkonfirmasi  penelitian  sebelumnya  bahwa  system  functionality  memberikan pengaruh positif terhadap adopsi blended learning (Kurniawan & Pramana, 2021). Stacey & Gerbic (2007) mengungkapkan  bahwa  ketika  pembelajaran  online  dikombinasikan  dengan  pembelajaran  tradisional hasil  yang  ditunjukkan  dalam  efektivitas  pembelajaran  menjadi  meningkat  ini  mengkonfirmasi  hasil penelitian  ini  yang  menunjukkan  bahwa performance  expectancy juga  merupakan  faktor  yang  sangat berpengaruh dalam adopsi blended learning , sedangkan pengaruh terbesar adopsi blended learning pada penelitian ini adalah effort expectancy pada penelitian ini menempati posisi pertama sebagai faktor yang paling  berpengaruh,yang  mana  pada  penelitian  lain  seperti  yang  dilakukan  oleh  Waheed et  al (2015) facilitating  condition yang  menjadi  faktor  utama  yang  berpengaruh  dalam  adopsi blended  learning , dengan ini harapan untuk penelitian selanjutnya tentang adopsi blended lebih diperhatikan lagi tentang hasil dari usaha yang dilakukan pengguna sehingga pengguna akan senang dengan hasil yang sudah didapatkan dalam adopsi blended learning .

## KESIMPULAN
Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menguji faktor-faktor yang meningkatkan niat individu untuk melanjutkan penggunaan Blended learning serta hubungan antara faktor-faktor yang ada. Model yang  digunakan  adalah  extended  UTAUT  yang  diperluas  diperluas  dengan  penambahan  pengaruh self efficacy menuju performance expectancy dan self efficacy menuju effort expectancy . Akan tetapi self efficacy tidak menunjukkan dampak secara langsung yang signifikan terhadap dependent variable . Hasil analisis SEM menyimpulkan  bahwa  tujuh  dari  delapan  hipotesis  yang  ada  memiliki  efek  langsung  positif  terhadap manfaat dan kepuasan yang dirasakan atau dependent variabel behavior intention serta terdapat tiga factor yang sangat mempengaruhi behavior intention yakni effort expectancy, performance expectancy dan system functionality . Penelitian ini menunjukkan beberapa keterbatasan yakni belum dapat menentukan validitas diskriminan pada self efficacy .
Pada tujuh konstruksi yang ada diyakini memberikan dampak yang signifikan secara statistik dalam mempengaruhi behavior intention . Karena keterbatasan sumber daya, maka responden dijadikan sampel penelitian  ini  sangat  bergantung  pada  efek  bola  salju,  yang  mungkin,  sampai  batas  tertentu  dapat memberikan pengaruh pada hasil akhir  yang  tidak  signifikan.  Disarankan  untuk  memperbaiki  prosedur pengambilan sampel penelitian masa depan untuk meningkatkan keterwakilan sampel. Studi saat ini hanya berfokus pada perguruan tinggi di daerah jawa timur, Indonesia yang memiliki banyak wilayah dan pada setiap  wilayah  memiliki  lebih  dari  satu  perguruan  tinggi  baik  negeri  atau  swasta.  Disarankan  untuk melakukan  penelitian  serupa  dengan  data  sampel  yang  lebih  luas  dan  daerah  yang berbeda  mungkin menghasilkan serangkaian hasil  yang  berbeda  dan  memuaskan.  Hal  ini  dapat  membantu  memperoleh gambaran  yang  lebih  jelas  mengenai  faktor-faktor  yang  dapat  mempengaruhi  secara  langsung  dan berdampak signifikan pada behaviorr intention pada adopsi blended learning .

## DAFTAR PUSTAKA
A. Bandura, “Self -Efficacy: Toward a Unifying Theory of BehavioralChange*,” Pergamon Press Ltd, 1978. Amira  Natasha  Amiruddin,  A.  Huzaim  (2022)  “Challenges  and  Benefits  of Blended  Learning  on Tertiary Education ESL Classrooms: A Literature Review”, Creative Education,  13,  3715-3730.  doi: 10.4236/ce.2022.1311235
Andrina  Granic (́ 2023), “Technology Acceptance  and  Adoption  in Education”, Handbook  of  Open, Distance and Digital Education, 2023 springer.
Butler-Pascoe, M. E., & Wiburg, K. M. (2003). “Technology and  Teaching  English  Language  Learners. Pearson  College  Division”,  Society  forInformation  Technology  &  Teacher  Education  International Conference .
Brown, S. A., and Venkatesh, V. (2005) “Model of adoption of technology in  households: A baseline model  test and extension incorporating  household life cycle”, Management  Information Systems Research Center, University of Minnesota Vol. 29, No. 3 (Sep., 2005), pp. 399-426
D. George  and  P. Mallery(2003),  SPSS  for  windows  step  by  step:  A  simple  guideand  reference.  11.0 update. . Boston: Allyn and Bacon. (pp.68-73). Atlantis Press.
https://doi.org/10.2991/assehr.k.191217.012
Georgios  Zacharis,Kleopatra  Nikolopoulou(2022), “Factors predicting  University students’ behavioral intention  to  use  eLearning  platforms  in  the  post-pandemic  normal:  an  UTAUT2  approach  with ‘Learning Value’”, Education and Information Technologies volume 27, pages12065 – 12082 (2022).
Jameson  Goto,  Anzanilufuno  Munyai  (2022), “The Acceptance  and  Use  of  Online  Learning  by  Law Students in a  South African University: An Application of the UTAUT2 Model”,  AJIS Vol. 14 Iss. 1 (2022).
Heather Staker and Michael B. Horn. (2012). “Classifying K-12 Blended Learning”. InnoSight Institute.
Khanh  Ngo  Nhu  Tran  (2016) “The Adoption  of  Blended  E-learning  Technology  in  Vietnam  using  a Revision  of  the  Technology  Acceptance  Model”,  Journal  of  Information  Technology  Education: Research Volume 15, 2016
Kim, S. S., Malhotra, N. K., and Narasimhan, S. (2005). “TwoCompeting Perspectives on Automatic Use: A Theoretical and Empirical Comparison,” Information Systems Research (16:4), pp. 418 -432.
Lee, H., Cho, H. J., Xu, W., and Fairhurst, A. (2010). “The Influenceof Consumer Traits and Demographics on Intention to Use RetailSelf- Service Check outs,” Marketing Intelligence & Planning (28:1), pp. 46 -
58.
Morris,  M.  G.,  Venkatesh,  V.,  and  Ackerman,  P.  L.  (2005).  “Gender  and  Age  Differences  in  Employee Decisions  about  New  Technology:  An  Extension  to  the  Theory  of  Planned  Behavior,”  IEEE Transactions on Engineering Management (52:1), pp. 69-84.
Norman Rudhumbu (2022), “Applying the UTAUT2 to predict the acceptance of blended learning by university students”, Asian Association of Open universities Journal ISSN: 2414 -6994.
Nurmasitah,  S.,  Faridi,  A.,  Astuti,  P.,  &  Nurrohmah,  S.  (2019).  Students’  Perception  toward  the Implementation of Blended Learning for Teaching ESP in Faculty of Engineering. In 1st Vocational Education International Conference (VEIC 2019)
Pedro Garrido-Gu tiérrez et al (2023), “Student Acceptance of E -Learning during the COVID-19 Outbreak
at Engineering Universities in Spain”, Educ. Sci. 2023, 13(1), 77;
https://doi.org/10.3390/educsci13010077
Rex B. Kline(2016), “Principles and Practice of Structural Equation Modeling”, the guilford press New York ISBN 978-4625-5191-0.
R.Kurniawan, Pramana(2021). “Adopsi Blended Learning pada Pendidikan Non Formal Menggun akan Model Extended Technology Acceptance”. Indonesian Journal of Information Systems (IJIS) Vol. 4, No. 1, August 2021
Seyyed  Mohsen  Azizi  et  al.(2022),  “Factors  affecting  the  acceptance  of  blended  learning  in  medical education:  application  of  UTAUT2  mode l”,  BMC  Med  Educ  20,  367  (2020). https://doi.org/10.1186/s12909-020-02302-2 .
Viswanath  Venkatesh  &  James  Y.  L.  Thong  (2012).  “CONSUMER  acceptance  and  use  of  information technology:  extending  the  unified  theory  of  acceptance  and  use  of  technology”,  Management Information Systems Research Center, University of Minnesota Vol. 36, No. 1 (March 2012).
Vo, H. M., Zhu, C., & Diep, N. A. (2017). The effect of blended learning on student performance at course- level in higher education: A meta-analysis. Studies in Educational Evaluation, 53, 17-28.
Wu, J.-H., Tennyson, R. D., & Hsia, T.- L. (2010).” A study of student satisfaction in a blended e -learning system environment”. Computers & Education, 55(1), 155– 164.