## Analisa Extended Technology Acceptance Model Sebagai Penerimaan Penggunaan Platform Startup Education Technology

## The Analysis of Extended Technology Acceptance Model to Understand use of
Platform at Education Technology Startup
1 Heru Wijayanto Aripradono*
1 Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Internasional Batam Jalan Gajah Mada, Baloi – Sei Ladi, Batam 29426, Indonesia *e-mail: heru,wijayanto@uib.ac.id
( received : 15 Februari 2023, revised : 6 Maret 2023, accepted : 11 April 2023)

## Abstrak
Pertumbuhan  startup  di  Indonesia Education  Technology (EdTech)  mengalami  peningkatan  yang cukup siginifikan dan selaras dengan perkembangan EdTech secara global. Ditambah dengan adanya pandemi dan kebutuhan future skills , menjadi momen bagi startup EdTech, untuk membangun sebuah proses, pendekatan dan strategi aktivitas proses belajar mengajar untuk dapat menghasilkan seseorang dengan skill yang dibutuhkan di masa datang. Tujuan penelitian ini adalah untuk melihat bagaimana proses  pembelajaran  berbasis  teknologi  yang  ada  di  startup  EdTech  dapat  digunakan  dan  diadaptasi oleh pengguna dalam meningkatkan skill dan kebutuhannya di masa yang akan datang. Penelitian ini menggunakan  framework Technology  Acceptance  Model (TAM)  dengan  menambahkan  variabel facilitating condition sebagai factor extended untuk melihat bagaimana kondisi lingkungan pengguna dalam membantu mendorong dan adaptasi penggunaan teknologi. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dimana pengumpulan data dilakukan kepada peserta didik yang masih aktif dalam startup EdTech di Indonesia dalam kurun waktu 2016 – 2022 dan dianalisis menggunakan metode pemodelan persamaan  struktural.  Hasil  dari  penelitian  ini  menggamambarkan  bahwa  TAM  telah  mampu menjelaskan  faktor-faktor  yang  memprediksi  penggunaan e-learning di  kalangan  pengguna  pada platform Startup Edtech terutama dalam mendukung proses pembelajaran yang dilakukan. Kemudian ditemukan  adanya  hubungan  yang  signifikan  antara  variabel facilitating  condition dan  kemudahan penggunaan  serta  manfaat  yang  dirasakan.  Selain  itu  hasil  dari  penelitian  ini  menggambarkan hubungan  yang  signifikan  antara  komponen  inti  dalam framework TAM.  Dengan  penerapan imlementasi  TAM  ini  akan  memperkaya  literatur  akademik  dalam  pemahaman  mengenai  kondisi platform  pembelajaran  dalam  sektor  EdTech,  terutama  untuk  menunjang  kebutuhkan  skill  dan kompetensi di masa yang akan datang.
Kata kunci: Technology Acceptance Model , Pendidikan, Startup, Platform, Education Technology .

## Abstract
The growth of startups in Indonesia Education Technology (EdTech) has increased significantly and related with the growth of EdTech globally. Related to the pandemic and the need for future skills, it is  a  moment  for  EdTech  startups,  to  build  a  process,  approach  and  strategy  for  teaching-learning activities  to  be  able  to  produce  someone  with  the  skills  needed  in  the  future.  The  purpose  of  this research  is  to  see  how  the  technology-based  learning  process  in  EdTech  startups  can  be  used  and adapted by users in improving their skills and needs in the future. This research uses the Technology Acceptance Model (TAM) framework by adding facilitating condition variables as extended factors to see  how  the  user's  environmental  conditions  help  encourage  and  adapt  the  use  of  technology.  This research  uses  a  quantitative  method  where  data  collection  is  carried  out  to  students  who  are  still active in EdTech startups Indonesia in the period 2016 - 2022 and analyzed using structural equation modeling. The results illustrate that TAM has been able to explain the factors that predict the use of e- learning among users on the Edtech Startup platform in supporting the learning process. Then there
e-ISSN:2540-9719
is  a  significant  relationship  between  facilitating  condition  variables  with  ease  of  use  and  perceived benefits.  In  addition,  the  results  of  this  study  illustrate  a  significant  relationship  between  the  core components TAM framework and will enrich the academic literature in understanding the conditions of  learning  platforms  in  the  EdTech  sector  to  support  the  needs  of  skills  and  competencies  in  the future.
Keywords: Technology Acceptance Model, Education, Startup, Platform, Education Technology

## 1 Pendahuluan
Teknologi digital, khususnya internet sudah masuk ke dalam kehidupan manusia dan lekat dalam aktivitas kegiatan sehari hari. Hampir semua kegiatan keseharian manusia, pasti tidak akan lepas dari teknologi.  Bahkan  saat  ini  sudah  sekitar  60%  populasi  dunia  atau  sekitar  4,5  milyar  orang,  sudah terhubung  dengan  internet  dan  angka  ini  mengalami  pertumbuhan  sebesar  7%  dibandingkan  awal tahun 2019 [1]. Bahkan pada tahun 2021, dengan adanya masa pandemik Covid-19, diperkirakan akan terjadi  penambahan  pengguna  internet  secara  global  sebesar  30%  [2].  Penggunaan  internet  sudah sangat  melekat  dalam  kegiatan  masyarakat  dunia  saat  ini,  sekitar  6  jam  42  menit  setiap  harinya, masyarakat  dunia  terkoneksi  dengan  internet  [1].  Indonesia  selain  merupakan  salah  satu  negara dengan jumlah populasi penduduk terbesar di dunia, 64% populasinya (175,4 juta orang) pun sudah terhubung dengan internet, dimana angka ini sudah meningkat 17% jika dibandingkan dengan tahun sebelumnya [3].  Pada saat pandemik COVID-19 yang lalu, telah terjadi peningkatan sekitar 40% [4] dan  angka  ini  akan  terus  meningkat.  Dampaknya  adalah  ketergantungan  masyarakat  Indoneisa  akan penggunaan internet semakin besar, karena selalu ingin terhubung dan tertarik dengan konten digital yang ada di internet [5].
Pengguna internet di Indonesia secara tidak sadar terhubung dengan internet dengan waktu akses sekitar  hampir  8  jam  dan  ini  merupakan  peringkat  kedelapan  di  dunia  [3].  Pengguna  internet  di Indonesia merupakan kelompok masyarakat yang sangat paham teknologi informasi dan komunikasi, salah  satunya  karena  mereka  aktif  menggunakan  internet  sebagai  salah  satu  alat  dalam  melakukan komunikasi  dan  bisnis  [5].  Dengan  adanya  penetrasi  internet  yang  terus  meningkat,  secara  tidak langsung memunculkan berbagai macam aplikasi dalam berbagai sector, salah satunya adalah dalam bidang pendidikan, dimana hal ini berkaitan dengan peningkatan aktivitas dalam proses pembelajaran [6]. Indonesia telah membuat peningkatan yang cukup signifikan dalam sektor pendidikan di beberapa tahun terakhir [7] . Salah satu pencapaian yang diraih adalah dalam hal akses terhadap pendidikan itu sendiri [8] .  Salah  satu  kunci  dalam  sistem  pendidikan  Indonesia,  terutama  terkait  dengan  akses pendidikan  dan  peningkatan  kualitas  proses  belajar  mengajar  adalah  penggunaan  ICT  ( Information, Technology and Communication ), yang lebih dikenal dengan istilah Education Technology ( EdTech ). Education  Technology muncul  sebagai  representasi  dari  perkembangan  dan  adaptasi  teknologi yang  telah  menyebabkan  perubahan  radikal  sebagai  solusi  untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang terjadi  dalam  dunia  pendidikan [9] .  Dalam  EdTech  permasalahan  tersebut  diatasi  dengan menggunakan  alat,  teknologi,  proses,  prosedur,  sumber  daya  dan  juga  strategi  untuk  meningkatkan pengalaman  belajar  dalam  berbagai  macam  bentuk  pendidikan,  mulai  dari  pendidikan  formal,  non formal hingga pendidikan informal dengan menggunakan ICT [10] . Peluang inilah yang diambil oleh sektor  bisnis  khususnya  startup  yang  bergerak  dalam  dunia  pendidikan  untuk  memanfaatkan penggunaan ICT dalam proses bisnis dan interaksinya dengan pengguna. Pertumbuhan startup sektor EdTech di Indonesia meningkat dalam kurun waktu enam tahun terakhir, selaras dengan pertumbuhan EdTech secara global [11] dan tingkat penetrasi internet di Indonesia [12] . Peluang ini diperkirakan akan terus meningkat, mengingat sistem pendidikan di Indonesia saat ini sangatlah luas dan beragam serta perkembangan teknologi yang semakin pesat.
Sektor  EdTech  di  Indonesia,  merupakan  salah  satu  sektor  yang  berkembang  akibat  adanya pandemi Covid-19. Akibat pandemi dan meningkatnya kasus Covid-19 di Indonesia pada bulan Maret 2020, sekolah terpaksa harus beradaptasi dengan pembelajaran jarak jauh. Sekitar 7,6 juta mahasiswa Indonesia [13] tidak dapat menghadiri kelas tatap muka, melainkan belajar dengan menghadiri kuliah online,  yang  pada  akhirnya  mempercepat  penggunaan  Edtech.  Berdasarkan  Survei  Lanskap  EdTech oleh  WorldBank,  platform  EdTech  menunjukkan  pertumbuhan  200%  dalam  jumlah  pengguna  dan aplikasi yang diunduh pada Maret 2020 [7] . Indonesia sendiri, mayoritas penggunaan layanan EdTech
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
adalah  digunakan  untuk online  tutoring sebanyak  39,6%  dan  saat  ini  salah  satu  startup  yang menguasai pangsa pasar adalah Ruangguru [14] .
Pada  satu  sisi  dengan  adanya  pandemik  Covid-19  dan  resesi  global  di  tahun  2020,  telah menciptakan  pasar  tenaga  kerja  yang  tidak  pasti  dan  mempercepat  kedatangan  pekerjaan  yang  baru ( the  future  of  work ),  sehingga  diperkirakan  akan  menciptakan  ketidaksetaraan  ( inequalities )  yang lebih  mendalam  dibandingkan  dengan  krisis  yang  terjadi  sebelumnya [15] .  Mengembangkan  dan meningkatkan  keterampilan  melalui  pendidikan  dan  pekerjaan  yang  berdampak  adalah  pendorong utama  ekonomi,  kesejahteraan  individu  dan  masyarakat.  Hal  ini  dapat  menjadi  sebuah  momen  bagi startup  yang  bergerak  di  sektor  EdTech,  untuk  membangun  sebuah  proses,  pendekatan  dan  strategi aktivitas proses belajar mengajar untuk dapat menghasilkan seseorang dengan skill yang dibutuhkan dalam pekerjaan yang akan datang.
Technology  Acceptance  Model (TAM)  sudah  diterapkan  untuk  mengeksplorasi  dan  melihat bagaimana  platform  teknologi  khususnya E-Learning ,  diterapkan  dalam  proses  pembelajaran khususnya  di  pendidikan  tinggi [16]–[18] .  Dari  sebagian  besar  penelitian  yang  telah  dilakukan, merupakan  sebuah  bukti  bahwa  platform  teknologi  khususnya E-Learning dapat  diterapkan  di berbagai  negara.  Namun  untuk  negara  berkembang  seperti  Indonesia,  dimana  sektor  Edtech merupakan  sektor  yang  baru  berkembang  dalam  beberapa  tahun  terakhir,  diperlukan  sebuah  kondisi yang  membangun  pengguna  untuk  dapat  mendukung  penggunaan  platform  teknologi  dalam  proses pembelajaran  di  dalam  Edtech.  Sehingga  dibutuhkan  dukungan  informasi  dan  sumber  daya  dari lingkungan  pengguna  untuk  mendukung  penggunaan  dan  adaptasi  teknologi  yang  akan  digunakan dalam proses pembelajaran [19], [20].
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  maka  rumusan  masalah  dari  penelitian  ini  adalah  apa  faktor yang memprediksi penggunaan platform teknologi dalam startup EdTech dengan mengadaptasi model Technology  Acceptance  Model. Sedangkan  tujuan  penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  dan memahami  faktor-faktor  yang  memprediksi  penggunaan  platform  teknologi  dalam  startup  EdTech dengan  mengadaptasi  model Technology  Acceptance  Model untuk  memahami  hubungan  antara eksogen  dan  konstruksi  endogen.  Dimana  dalam  model  TAM  yang  digunakan,  terdapat  sebuat variabel  tambahan  yaitu facilitating  condition dimana  variabel  ini  untuk  melihat  bagaimana  kondisi yang  ada  di  sekitar  pengguna  yang  dapat  membantu  mendorong  dan  adanya  adaptasi  dalam penggunaan platform teknologi di startup Edtech.
Manfaat penelitian yang diharapkan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah startup EdTech di Indonesia sudah menyesuaikan proses, pendekatan dan strategi aktivitas pembelajarannya dengan tuntutan dan kebutuhan skill abad 21 yang akan datang. Sehingga akan memiliki dampak yang luas bagi para peserta didiknya.

## 2 Tinjauan Literatur

## A. Education Technology
Education  Technology (EdTech)  adalah  sebuah  sektor  yang  sedang  berkembang  saat  ini  dan merupakan persimpangan atau irisan antara pendidikan dan teknologi [6] . Dimana solusi dan layanan teknologi  yang  ada  mengubah  cara  dan  sistem  pendidikan  tradisional  yang  ada.  Kehadiran  EdTech mengubah  cara  mengajar  dan  belajar,  dimana  peserta  didik  menjadi  lebih  mandiri  dan  memiliki inisiatif untuk belajar, sedangkan bagi pengajar, diperlukan sebuah inovasi dalam penyampaian materi ajar  yang  kreatif  dan  interaktif  untuk  diberikan  kepada  peserta  didiknya.  EdTech  bersifat  sistematis dan proses teknologi yang terorganisir untuk meningkatkan mutu pendidikan [21] . Definisi Education  Technology berdasarkan  AECT  ( Association  for  Educational Communications  and  Technology) adalah  sebuah  studi  pembelajaran  dan  praktik  yang  memfasilitasi proses  belajar  dan  peningkatan  kinerja  dengan  menciptakan,  menggunakan  dan  mengelola  sesuai dengan  proses  dan  sumber  daya  teknologi [22] .  Berdasarkan  AECT,  ditekankan  bahwa  dalam praktiknya  memiliki  makna  yang  mendasar,  yaitu  sebagai  sebuah  ketrampilan  dan  penekanan  pada penggunaan  teknologi  secara  efektif  untuk  mendukung  atau  memfasilitasi  proses  pembelajaran, kinerja  dan  instruksi [10] . Education  Technology itu  sendiri  melibatkan  sebuah  analisis,  desain,
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
produksi,  evaluasi,  implementasi  dan  pengelolaan  sistem  pendidikan  dan  lingkungan  belajar  yang mengarah pada pembelajaran dan pengembangan pikiran, tubuh dan jiwa [23] . Secara umum dapat disimpulkan bahwa, Education Technology adalah penggunaan teknologi, alat,  teknik,  sumber  daya  dan  proses  untuk  mendukung  dan  memfasilitasi  proses  pembelajaran, kinerja,  dan  instruksi  untuk  meningkatkan  mutu  proses  pendidikan.  Dalam  proses  implementasinya, EdTech  memiliki  tiga  domain  utama  penggunaan,  yaitu  (1)  teknologi  sebagai  tutor  (teknologi memberikan instruksi dan panduan pengguna), (2) teknologi sebagai alat pengajaran dan (3) teknologi sebagai alat pembelajaran [21].

## B. Technology Acceptance Model
Saat  ini,  banyak  pendekatan  atau  framework  yang  digunakan  untuk  dapat  memahami bagaimana  integrasi  atau  penggunaan  sebuah  teknologi  itu  sendiri. Technology  Acceptance  Model (TAM) sudah diterapkan secara luar untuk mengeksplorasi dan melihat bagaimana platform teknologi khususnya E-Learning ,  diterapkan  dalam  proses  pembelajaran  khususnya  di  pendidikan  tinggi  [16], [17],  [24].  Dalam  konteks  pendekatan  ilmu  sosial,  pendekatan  yang  sering  digunakan  adalah Technology  Acceptance  Model (TAM),  dimana  dalam  pendekatan  ini  perilaku  pengguna,  perasaan pengguna, seperti perasaan positif atau negatif, kemudian intensi perilaku pengguna dapat diukur dan diprediksi dengan menggunakan pendekatan Perceived Usefulness dan Perceived Ease of Use [24] . Technology  Acceptance  Model atau  dengan  singkatan  TAM  merupakan  sebuah  kerangka teoritikal  yang  mampu  menjelaskan  proses  penggunaan  dan  pengadaptasian  terhadap  sebuah teknologi dalam berbagai konteks. Teori ini merupakan hasil pengembangan dari Theory of Reasoned Action (TRA)  yang  lebih  dahulu  dikembangan  oleh  Fishbein  dan  Ajzen  pada  tahun  1980.  TAM didasarkan pada dua konsep, yaitu Perceived Usefulness dan Perceived Ease of Use dimana keduanya belief pengguna  yang  mampu  mempredikisi  niat  penggunaan  ( behavioural  intention )  hingga penggunaan  aktual  ( actual  use )  terhadap  sistem  atau  produk  berbasis teknologi  terbaru.  Teori  TAM paling  banyak  digunakan  dalam  menjelaskan  secara  empiris  banyak  varian  niat  perilaku  terhadap penggunaan teknologi baru dalam ke beberapa konteks [25].
Secara  khusus,  TAM  juga  dipergunakan  dalam  melakukan  analisa  perilaku  pengguna  dalam penggunanan  teknologi  pendidikan  dalam e-learning [16]–[18].  TAM  mendefinisikan  bahwa  sikap; perasaan orang, positif atau negatif, mengenai kinerja niat perilaku dalam  mengadopsi sistem, dapat diprediksi oleh kegunaan dan kemudahan yang dirasakan  [26]–[29]. Dalam  mendukung penggunaan adopsi  ataupun  adaptasi  teknologi  dalam  kaitannya  untuk  peningkatan  pemahaman  dalam  proses belajar  mengajar,  dibutuhkan  tidak  hanya  dukungan  dari  dalam  pengguna  saja,  namun  juga dibutuhkan  dukungan  dari  lingkungan  sekeliling  penggunannya.  Dukungan  yang  dimaksud  adalah dukungan  bagaimana  informasi  dan  sumber  daya  dalam  penggunaan  teknologi,  sehingga  mampu mendukung pengguna dalam menggunakan platform teknologi [19], [20]
Framework TAM  yang  ada  saat  ini,  memfokuskan  diri  pada  melakukan  analisa  niat  dalam menggunakan  hingga  kepada  penggunaan  aktual  dari  platform  teknologi  tersebut.  Sehingga  perlu ditambahkan  factor  ekstenal  yang  mendukung  pengguna  dalam  melakukan  adopsi  dan  adaptasi penggunaan teknologi tersebut.  Dalam penelitian ini, facilitating condition digunakan sebagai faktor extended yang diusulkan secara hipotesis untuk  memprediksi kemudahan penggunaan dan kegunaan yang  dirasakan  oleh  pengguna.  Penelitian  mengenai  penambahan facilitating  condition dalam  TAM sudah pernah dilakukan dalam penelitian pada mahasiswa ilmu olahraga universitas di Indonesia [24]. Namun  latar  belakang  pengguna  pada  platform  startup  Edtech  tentu  saja  berbeda  dengan  pengguna mahasiswa. Pengguna platform pada startup EdTech lebih luas dan juga ditujukan bagi para pekerja yang  yang  ingin  mengembangkan  skill  dan  kompetensinya,  sehingga  bisa  sesuai  dengan  kebutuhan skill  di  masa  yang  datang.  Dukungan  dari  lingkungan  pengguna  dibutuhkan  dalam  penggunaan platform startup Edtech, karena dalam perkembanganya, dukungan lingkungan sekitar dari pengguna sangat diperlukan terutama untuk beradaptasi dan mengadopsi penggunaan teknologi baru yang terus berkembang.

## 3 Metode Penelitian
Model penelitian ini mengacu pada penelitian yang telah dilakukan oleh Sukendro et al., (2020) yang meneliti tentang penerimaan peserta didik terhadap penggunaan E-Learning pada masa Covid-19 dengan menggunakan model Technology Acceptance Model (TAM), dalam konteks pendidikan sport science di  Indonesia  [24].  Namun  pada  penelitian  ini,  memperluas  penggunanya,  yang  dalam penelitian  sebelumnya  berfokus  kepada  mahasiswa,  namun  dalam  penelitian  ini  memiliki  konteks lebih luas yaitu pengguna platform startup EdTech yang berasal tidak hanya dari mahasiswa, namun juga pekerja yang ingin mengembangkan skill dan komptetensinya agar sesuai dengan kebutuhan skill saat ini.
Sehingga berdasarkan pernyataan diatas, maka berikut model penelitian yang digunakan dalam penelitian ini :

## Gambar 1. Model Penelitian Extended TAM
Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Facilitating  Condition (FC), Perceived Usefulness (PU), Perceived Ease of Use (PEU), Attitude (AT), Behavioral Intention (BI), Use of E- Learning  Platform (AU).  Proses  pengumpulan  data  dilakukan  selama  bulan  Maret  2022  sampai dengan  bulan  Oktober  2022,  dengan  cara  penyebaran  kuesioner  secara  online  kepada  Peserta  didik yang  masih  aktif  dalam  perusahaan  startup  EdTech  di  Indonesia  dalam  kurun  waktu  2016  –  2022. Pertanyaan  yang  disusun  dalam  kuesioner  disusun  sedemikian  rupa  agar  dapat  mewakili  parameter- parameter  bebas  atau  indikator  yang  ditetapkan  dalam  variabel  dan  akan  dianalisis  menggunakan metode  pemodelan  persamaan  struktural  ( Structural  Equation  Modelling  –  SEM ).  Pernyataan  yang ada  difokuskan  kepada  penggunaan  teknologi E-Learning yang  dimiliki  dan  digunakan  oleh  startup Edtech dalam proses pembelajaranya.
Tabel 1. Variabel dan Indikator
Variabel Indikator Pernyataan Facilitating Condition (FC) FC1 Ketika  saya  membutuhkan  bantuan  dalam  menggunakan  E-Learning selama proses pembelajaran online, seseorang akan membantu saya. FC2 Ketika  saya  membutuhkan  bantuan  untuk  menggunakan  E-Learning selama proses pembelajaran online, seseorang akan mengajari saya. FC3 Saya  memiliki  sumber  daya  informasi  yang  diperlukan  untuk  belajar menggunakan teknologi E-Learning selama pembelajaran online. Perceived Usefulness (PU) PU1 Menggunakan  teknologi  E-Learning  akan  meningkatkan  kinerja belajar saya selama pembelajaran online. PU2 E-Learning  meningkatkan  efektivitas  saya  selama  pembelajaran online. PU3 E-Learning meningkatkan produktivitas saya selama online. PU4 E-Learning berguna bagi saya selama pembelajaran online.
Perceived  Ease  of PEU1  Belajar dengan menggunakan E-Learning selama pembelajaran online
PU FC AT H2 H3 H5 H6 H7 PEU BI AU H1 H4 H8
Use (PEU) mempermudah proses belajar saya.
PEU2  Menggunakan  E-Learning  selama  pembelajaran  online  membuat proses pembelajaran menjadi jelas dan mudah dipahami.
PEU3  Menggunakan  E-Learning  selama  pembelajaran  online  membuat proses pembelajaran menjadi fleksibel dalam berinteraksi.
PEU4  Selama  pembelajaran  online,  saya  menjadi  lebih  mudah  terampil dalam menggunakan E-Learning. Attitude (AT) AT1 Menggunakan  E-Learning  adalah  ide  yang  baik  dalam  pembelajaran online. AT2 Saat  ini  menggunakan  e-learning  adalah  sebuah  tren  dalam pembelajaran online. AT3 E-Learning  yang  digunakan,  kompatibel  dengan  gawai  pintar (smartphone) yang saya gunakan selama pembelajaran online. Behavioral Intention (BI) BI1 Saya  akan  terus  menggunakan  teknologi  e-learning  selama pembelajaran online di masa yang akan datang. BI2 Saya  berencana  untuk  menggunakan  teknologi  e-learning  selama pembelajaran online di masa yang akan datang.
BI3 Saya  akan  merekomendasikan  penggunaan  teknologi  e-learning selama pembelajaran online di masa yang akan datang. Use  of  E-Learning Platform (AU) AU1 Saya menggunakan teknologi e-learning selama pembelajaran online. AU2 Saya  menggunakan  teknologi  e-learning  untuk  mencari  informasi selama pembelajaran online.
Pengukuran  dan  penilaian  model  dilakukan  melalui  perhitungan  data  di  SmartPLS  3.2  yang dipandu  oleh  prosedur Partial  Least  Squares  Structural  Equation  Modeling (PLS-SEM).  Ada beberapa tahapan yang dilakukan dalam melakukan proses analisis dan pengujian dalam penelitian ini [30], yaitu
1. Pengujian pertama yang dilakukan adalah melakukan uji outer model , yang bertujuan untuk melakukan  model  pengukuran.  Perancangan  model  ini  menjadi  langkah  awal  dalam  proses pengujian untuk  melihat  hubungan  yang  terjadi  antar  masing-masing  variabel. Perancangan ini  akan  dibuat  dalam  sebuah  diagram  awal,  yang  menggambarkan  keseluruhan  hubungan dalam model diagram jalur.
2. Tahapan  yang  dilakukan  berikutnya  adalah  melakukan  uji  validitas  model  pengukuran meliputi pencarian data empiris, pengukuran kesahihan model pengukuran dan perancangan ulang  model  pengukuran.  Dalam  tahapan  ini  dilakukan  dengan  menggunakan Convergent Validity ,  yang  ditentukan  berdasarkan  bahwa  pengukuran  dari  suatu  konstruk  memiliki korelasi  tinggi,  yang  bisa  dilihat  dari  nilai loading  faktor diatas  0,6,  yang  berarti  bahwa sebuah konstruk dapat menjelaskan 60% atau lebih varians itemnya.
3. Uji  selanjutnya  adalah  melakukan  analisa  indikator  reflektif  melalui Average  Variance Extracted (AVE).  Analisa  ini  bertujuan  untuk  menentukan  apakah  sebuah  indikator merupakan  pengukur  yang  baik  bagi  setiap  kontruksnya.  Dimana  nilai  yang  digunakan adalah  membandingkan  nilai square  root  average  variance  extract (AVE),  jika  nilai pengukurannya  diatas  0,5,  maka  berarti  indicator  tersebut  merupakan  pengukur  yang  baik bagi konstruknya.
4. Uji  Reliabilitas,  melalui Composite  Reliability dan Cronbach  Alpha ,  yang  masing-masing akan diukur jika memiliki nilai diatas 0,7 berarti memiliki nilai reliabilitas yang baik.
5. Pengujian  hubungan  antar  variabel  ( Inner  Model ),  yang  bertujuan  untuk  mengetahui hubungan antar variabel laten. Dimana dalam pengujian ini akan menggunakan dua langkah yaitu (1) R-Square , dengan melihat nilai ini, jika mendekati 100% atau 1,00, maka semakin baik  nilai  variabel endogen  yang  diterangkan  oleh  setiap  variabelnya.,  (2) Path Coefficient , dengan  cara  melihat  nilai path  coefficients dari t-statistic / t-value yang  dapat  dilihat  dari hasil bootstrapping . Nilai yang berpengaruh adalah jika nilai t-statistic lebih besar dari 1,96 yang didapatkan dari nilai t-tabel dengan nilai tingkat kepercayaan 0,05 atau 5%.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Pengambilan  sampel  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode purposive  sampling dimana pengambilan sampel yang dilakukan dengan adanya kriteria-kriteria tertentu. Kriteria yang digunakan untuk  menentukan  karakteristik  populasi  pada  penelitian  ini  adalah  dengan  menggabungkan  kriteria teoritis, kriteria praktis dan keriteria kontekstual, dimana detailnya adalah sebagai berikut :
1. Kriteria teoritis
Jika berdasarkan kriteria teoritis ini saja, maka seluruh startup EdTech di dunia dapat dianggap sebagai  populasi  penelitian.  Populasi  penelitian  yang  ditetapkan  hanya  berdasarkan  kriteria tersebut  sangatlah  besar  dan  heterogen,  kurang  sesuai  jika  digunakan  untuk  menjawab pertanyaan-pertanyaan penelitian ini. Kriteria tambahan diperlukan untuk membatasi jumlah dan meningkatkan homogenitas populasi sesuai dengan kebutuhan penelitian.
2. Kriteria praktis
Kriteria yang digunakan untuk mengurangi heterogenitas pasca penerapan kriteria teoritis adalah kriteria praktis yang  mengacu pada startup Edtech yang lahir dalam  kurun waktu  2016 – 2022. Startup Edtech yang  menjadi kriteria dalam penelitian ini adalah Startup Edtech yang  memiliki pengguna atau peserta pelatihan untuk generasi muda usia 17 tahun ketas.
3. Kriteria kontekstual
Penelitian  ini  memerlukan  kriteria  kontekstual  untuk  memunculkan  populasi  yang  makin homogen  dengan  karakteristik  teretentu.  Kriteria  negara  Indonesia  dan  merupakan    kepada peserta didik yang masih aktif dalam perusahaan startup EdTech di Indonesia dalam kurun waktu 2016  –  2022,  ditetapkan  sebagai  kriteria  kontekstual  sesuai  dengan  tujuan  dan  kebutuhan penelitian ini.
Sampel  pada  penelitian  ini  adalah  peserta  didik  pada  perusahaan  startup  EdTech  yang  dipilih acak dari populasi yang telah ditentukan berdasarkan tiga buah kriteria, yaitu kriteria teoritis, kriteria praktis dan kriteria kontekstual. Sehingga sumber data yang dipilih sebagai responden sesuai dengan tujuan  penelitian  ini  adalah  peserta  didik  yang  masih  aktif  dalam  perusahaan  startup  EdTech  di Indonesia dalam kurun waktu 2016 – 2022.
Sampel  dalam  sebuah  penelitian  yang  menggunakan Structure  Equation  Model (SEM) membutuhkan  minimal  5  hingga  10  kali  dari  jumlah  indikator  dalam  kuesioner  untuk  pengumpulan data  [31].  Sehingga  jika  mengacu  kepada  teori  sampel  tersebut,  makan  jumlah  item  kuesioner  dari model penelitian ini adalah 19 item dikalikan 5. Sehingga setidaknya sampel yang dibutuhkan dalam penelitian  ini  adalah  minimal  95  responden.  Berdasarkan  hasil  pengumpulan  data,  didapatkan responden  sebanyak  270  responden  dari  seluruh  Indonesia.  Dalam  penelitian  ini  sebaran  dari responden adalah:
Tabel 2. Profil Responden Penelitian Profil Responden Kategori Total Responden Persen (%) Jenis Kelamin Laki-Laki Perempuan 186 84 68,89% 31,11% Umur 18-24 25-35 36-50 >50 124 122 20 4 45,93% 45,19% 7,41% 1,48% Pendidikan SMA/SMK Diploma S1 S2 45 33 124 68 16,67% 12,22% 45,93% 25,19%

## 4 Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  data  profil  responden  pada  tabel  1,  dapat  dilihat  bahwa  yang  mengisi  kuesioner dalam penelitian ini didapatkan mayoritas responden adalah berjenis kelamin Laki-Laki, dengan umur 18-24 tahun dan 25-35 tahun serta memiliki pendidikan minimal Sarjana (S1). Kalau dilihat dari segi umur,  dapat  terlihat  bahwa  mayoritas  responden  adalah  usia  18  –  35  tahun,  dengan  jumlah  sekitar
e-ISSN:2540-9719
91%, hal ini dapat menggambarkan bahwa responden dengan rentan usia tersebut memang merupakan generasi  yang  melek  akan  teknologi,  mereka  mudah  untuk  memahami  hal-hal  baru  terkait  dengan teknologi serta memiliki rasa keingintahuan yang tinggi akan suatu hal yang baru [32] .

## 4.1 Pengujian Outer Model
Pengujian  pertama  yang  dilakukan  adalah  melakukan  uji  outer  model  ( measurement  model ), dimana  dalam  uji  ini  bertujuan  menjelaskan  hubungan  antara  setiap  indikator  dengan  variabel latennya.  Dalam  melakukan  uji  tersebut,  peneliti  akan  melakukan  pengolahan  terhadap  270  data responden tersebut dengan menggunakan software SmartPLS ver 3.0. Hasil dari uji ini adalah sebegai berikut

## Gambar 2. Diagram Jalur Awal
Dalam  pemodelan  awal,  seperti  yang  terlihat  pada  gambar  2,  terdapat  6  buah  konstruk  (yang digambarkan  dalam  bentuk  lingkaran)  dengan  total  indikator  sebanyak  19  item  pertanyaan  (yang digambarkan  dengan  kotak).  Keenam  konstruk  tersebut  terbagi  atas  lima  variabel  eksogen,  yaitu Facilitating Condition (FC), Perceived Usefulness (PU), Perceived Ease of Use (PEU), Attitude (AT), Behavioral Intention (BI) dan 1 variebel endogen, yaitu Use of E-Learning Platform (AU).

## Gambar 3. Diagram Jalur Akhir

## 4.2 Uji Validitas
Kemudian,  untuk  melihat  validitas  dari  masing-masing  konstruk  adalah  dengan  melihat  nilai dari  masing-masing  kontruks  haruslah  diatas  0,60.  Dimana  nilai  ini  menunjukkan  bahwa  setiap indikator  akan  memiliki  validitas  konvergen  yang  dapat  diterima  dan tentu  saja memiliki  nilai  baik.
Berdasarkan  uji  yang  sudah  dilakukan  ada  1  buah  indikator  yang  tidak  valid,  karena  memiliki  nilai outer  loading yang  lebih  kecil  dari  0,6.  Indikator  tersebut  adalah  FC2,  yang  memiliki  nilai  0,56. Inikator  ini  memiliki  pernyataan  yaitu  “Ketika  saya  membutuhkan  bantuan  untuk  menggunakan  E- Learning selama proses pembelajaran online, seseorang akan mengajari saya.” Sehingga indikator ini akan  dieliminasi  dari  pemodelan  pada  diagram  jalur  peneltian  ini.  Kemungkinan  penyebab  tidak validnya indikator ini dapat disebabkan adanya beragam dan luasnya lokasi responden yang mengisi kuesioner  ini.  Karena  kuesioner  ini  disebarluaskan  secara  nasional  melalui  online,  sehingga menyebabkan  adanya  kemuningkinan  perbedaan  pemahaman  dalam  melihat  pernyataan  tersebut. Sehingga pemodelan untuk diagram jalurnya akan menjadi seperti yang ada di gambar 3.

## 4.3 Pengujian Analisa Indikator Reflektif (AVE)
Uji  selanjutnya  adalah  melakukan  analisa  indikator  reflektif  melalui Average  Variance Extracted (AVE).  Dimana  AVE  ini  merupakan  uji  untuk  menentukan  validitas  secara  konvergen, yang dapat ditentukan dengan menggunakan prinsip bahwa harus ada korelasi yang tinggi pada suatu pengukur konstruk. Untuk dapat lulus dai uji ini, nilai AVE seharusnya adalah bernilai sama dengan 0,5 atau lebih besar.
Tabel 3. Nilai Average Variance Extracted (AVE) 5 Variabel
Variabel Average Variance Extracted (AVE) (>0.5) Facilitating Condition (FC) 0,610 Perceived Usefulness (PU) 0,786 Perceived Ease of Use (PEU) 0,692 Attitude (AT) 0,629 Behavioral Intention (BI) 0,832 Use of E-Learning Platform (AU) 0,766
Berdasarkan uji validitas konvergen dengan menggunakan Average Variance Extracted , bahwa semua  konstruk  variabel  memiliki  nilai  diatas  0,5  sehingga  dapat  diberikan  kesimpulan  kelompok indikator yang mengukur setiap konstruk bersatu dan memiliki validitas konvergen yang baik.

## 4.4 Uji Reliabilitas
Tahapan  pengujian  selanjutnya  adalah  melakukan  uji  reliabilitas  dari  setiap  kontruk  yang  ada dalam  model,  dapat  dilihat  dari  nilai composite  relialibility dan croncbach  alpha ,  yang  dikatakan reliabel ketika memiliki nilai diatas 0,70.
Tabel 4. Tabel Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability Variabel Conbach’s Alpha ( >0,7) Composite Reliability (>0,7) Facilitating Condition (FC) 0,701 0,756. Perceived Usefulness (PU) 0,908 0,936 Perceived Ease of Use (PEU) 0,851 0,900 Attitude (AT) 0,713 0,833 Behavioral Intention (BI) 0,899 0,937 Use of E-Learning Platform (AU) 0,799 0,868
Hasil  pengolahan  data  menunjukkan,  nilai composite  relialibility dan croncbach  alpha , memiliki nilai diatas 0,70, seperti yang terlihat pada tabel  4. Sehingga seluruh kontruk dalam model penelitian ini memiliki reliabilitas yang baik dan dapat diteruskan dalam model penelitian ini.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
4.5 Pengujian hubungan antar variabel ( Inner Model )
Pengujian hubungan antar variabel ( Inner Model ) bertujuan untuk mengetahui hubungan antar variabel laten, dengan melihat nilai dari RSquare dan Path Coefficient nya.
Tabel 5. Nilai R-Square dan R-Square Adjusted Konstruk R-Square R-Square Adjusted Perceived Usefulness (PU) 0,625 0,623 Perceived Ease of Use (PEU) 0,294 0,291 Attitude (AT) 0,420 0,415 Behavioral Intention (BI) 0,621 0,618 Use of E-Learning Platform (AU) 0,416 0,413
Berdasarkan model penelitian yang digunakan (seperti pada diagram jalur akhir) dan hasil dari nilai R-Square ,  didapatkan  hasil,  untuk  variabel Perceived  Usefulness (PU)  dapat  diprediksi  oleh variabel Facilitating  Condition (FC)  dan Perceived  Ease  of  Use (PEU)  sebesar  62,5%,  sedangkan sisanya ditentukan oleh variabel lain. Sedangkan untuk variabel Perceived Ease of Use (PEU) dapat diprediksi oleh variabel Facilitating Condition (FC) sebesar 29,4%, sisanya ditentukan oleh variabel lainnya. Untuk variabel Attitude (AT) dapat diprediksi oleh dua variabel, yaitu Perceived Usefulness (PU)  dan Perceived  Ease  of  Use (PEU)  sebesar  42%.  Untuk  variabel Behavioral  Intention (BI) diprediksi  oleh  variabel Attitude (AT)  sebesar  62,1  %  serta  yang  terakhir,  yaitu  variabel Use  of  E- Learning Platform (AU) dapat diprediksi oleh variabel Behavioral Intention (BI) sebesar 41,6%. Jika diperhatikan seluruh variabel yang ada dapat diprediksi dengan nilai R-Square lebih dari 0,2, sehingga hal ini dapat dikatakan model penelitian tersebut mampu menjelaskan sebuah model penelitian.
Tabel 6. Nilai Path Coefficient dan T-Statistics
Path Coefficients T-Statistics P-Values Keterangan AT → BI 0,583 11,091 0,000 Diterima BI → AU 0,645 13,185 0,000 Diterima FC → PEU 0,440 9,600 0,000 Diterima FC → PU -0,140 2,491 0,013 Diterima PEU → AT 0,377 3,590 0,000 Diterima PEU → PU 0,842 22,811 0,000 Diterima PU → AT 0,309 2,986 0,003 Diterima PU → BI 0,284 4,522 0,000 Diterima (1) Hubungan Attitude dan Behavioral Intention
Hasil nilai path coefficient dalam hubungan antara variabel Attitude dan Behavioral Intention , menunjukkan hasil diterima dan signifikan. Platform memegang peranan penting dalam implementasi aplikasi  pada  Startup  Edtech  di  Indonesia,  salah  satunya  adalah  platform E-Learning .  Perusahaan EdTech  di  Indonesia  menggunakan  lebih  dari  satu  produk  atau  layanan,  untuk  memberikan pengalaman  pembelajaran  kepada  para  penggunanya,  dimana  dua  platform  yang  paling  banyak digunakan  adalah Learning  Management  Systems (30%)  dan Online  Learning  Courses (27%)  [7]. Penggunaan  platform  terkini  dalam  proses  pembelajaran  menjadi  indikator  dalam  variabel attitude dimana pada akhirnya akan menjadi sebuah niat perilaku dari para pengguna itu senditi ( Behavioral Intention ).  Hal  ini  juga  sesuai  dengan  mayoritas  responden  yang  merupakan  generasi  muda  dan mereka  sangat update dengan  perkembangan  platform  terbaru  yang  ada  saat  ini  dan  pada  akhirnya akan membawa mereka ke dalam sebuah perilaku penggunaan kedepannya.
(2) Hubungan Behavioral Intention dan Use of E-Learning Platform
Hasil nilai path coefficient dalam hubungan antara variabel Behavioral Intention dan Use of E- Learning  Platform ,  menunjukkan  hasil  diterima  dan  signifikan,  dimana  nilai path  coefficient dan t
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
statistics cukup  tinggi.  Hal  ini  menggambarkan  bahwa  hubungan  variabel Behavioral  Intention sangat  mempengaruhi Use  of  E-Learning  Platform .  Perilaku  penggunaan  platform,  pada  akhirnya mempengaruhi  penggunaan  platform  pembelajaran  yang  ada.    Dimana  platform  tersebut  membantu pengguna untuk belajar, meningkatkan skill kompetensi, membantu proses manajemen dengan para educator, melakukan komunikasi dan pembelajaran serta membantu proses administrasi [6], [7].
(3) Hubungan Facilitating Condition dan Perceived Ease of Use
Berdasarkan hasil nilai path coefficient dalam hubungan antara variabel Facilitating Condition dan Perceived  Ease  of  Use ,  menunjukkan  hasil  diterima  dan  signifikan.  Pengunaan  platform pembelajaran  awalnya  pasti  membutuhkan  penyesuaian  dan  adaptasi  bagi  para  penggunannya, apalagi  jika  pengguna  baru  pertama  kali  menggunakannya.  Bantuan  dalam  membantu  memberikan informasi  terkait  penggunaan  platform  pembelajaran  dirasakan  sangat  membantu  bagi  pengguna dalam  hal  kelancaran  penggunaan  platform  pembelajaran  tersebut.  Sehingga  dibutuhkan  semacam helpdesk untuk memperlancar pengguna dalam penggunaan platoform pembelajaran kedepannya.
(4) Hubungan Facilitating Condition dan Perceived Usefullness
Hasil  nilai path  coefficient dalam  hubungan  antara  variabel Facilitating  Condition dan Perceived  Usefullness ,  menunjukkan  hasil  diterima  dan  signifikan. Facilitating  Condition didefinisikan  sebagai  sejauh  mana  pengguna  percaya  bahwa  sumber  daya  organisasi  dan  teknis  ada untuk mendukung penggunaan e-learning selama proses belajar mengajar [24]. Facilitating Condition berperan  untuk  mendukung  keefektifan  penggunaan  e-learning  selama  proses  pembelajaran berlangsung.
(5) Hubungan Perceived Ease of Use dan Attitude
Berdasarkan hasil nilai path coefficient dalam hubungan antara variabel Perceived Ease of Use dan Attitude , menunjukkan hasil diterima dan signifikan. Hal ini sesuai dengan hasil penelitian yang menyatakan  bahwa  kemudahan  penggunaan  yang  dirasakan  juga  memiliki  hubungan  yang  kuat dengan  sikap  dan  semakin  banyak  pengguna  berpikir  bahwa  platform  pembelajaran  itu  mudah. Sehingga hal tersebut akan menyebabkan semakin baik pula pengguna dalam menggunakan platform pembelajaran [18].
(6) Hubungan Perceived Ease of Use dan Perceived Usefullness
Hasil  nilai path  coefficient dalam  hubungan  antara  variabel Perceived  Ease  of  Use dan Perceived Usefullness , menunjukkan hasil diterima dan signifikan. Mengenai kemudahan penggunaan yang dirasakan, temuan penelitian ini secara signifikan memprediksi kegunaan yang dirasakan,  ketika platform pembelajaran dianggap ramah pengguna, responden meningkatkan perasaan mereka terhadap manfaatnya  [24].  Sehingga  semakin  pengguna  kegunaan  yang  dirasakan  secara  tidak  langsung  akan berimplikasi terhadap perasaan manfaat yang akan mereka terima.
(7) Hubungan Perceived Usefullness dan Attitude
Hasil nilai path coefficient dalam hubungan antara variabel Perceived Usefullness dan Attitude , menunjukkan  hasil  diterima  dan  signifikan.  Kegunaan  yang  dirasakan  oleh  pengguna,  berkorelasi dengan sikap dari pengguna terhadap penggunaan platform pembelajaran. Kegunaan yang dirasakan adalah  penentu  utama  niat  dan  sikap  seseorang,  yang  mendorong  pengguna  di  abad  ke-21  untuk mengadopsi  teknologi  yang  lebih  inovatif  dan  ramah  pengguna  yang  memberi  mereka  kebebasan lebih besar [18].
(8) Hubungan Perceived Usefullness dan Behavioral Intention
Berdasarkan hasil nilai path coefficient dalam hubungan antara variabel Perceived Usefullness dan Behavioral Intention , menunjukkan hasil diterima dan signifikan. Korelasi antara kegunaan yang dirasakan dan niat untuk menggunakan ditemukan sangat signifikan. Studi dalam integrasi e-learning juga melaporkan bahwa persepsi responden dalam teknologi bermanfaat bagi kegiatan  pembelajaran, niat untuk menggunakan akan lebih mungkin ditingkatkan [33].

## 5 Kesimpulan
Framework TAM yang digunakan dalam penelitian ini telah mampu menjelaskan faktor-faktor yang  memprediksi  penggunaan e-learning di  kalangan  pengguna  pada  platform  Startup  Edtech terutama dalam mendukung proses pembelajaran yang dilakukan. Ditemukan adanya hubungan yang signifikan  antara  variabel facilitating  condition dan  kemudahan  penggunaan  yang  dirasakan  serta antara  variabel facilitating  condition dan  manfaat  yang  dirasakan  dilaporkan.  Selain  itu  hasil  dari penelitian  ini  menggambarkan  hubungan  yang  signifikan  antara  komponen  inti  dalam  framework TAM.  Dengan  penerapan  imlementasi  TAM  ini  akan  memperkaya  literatur  akademik  dalam pemahaman mengenai kondisi platform pembelajaran dalam sektor EdTech.
Untuk  dapat  meningkatkan  tingkat  adaptasi,  kemudahan  pengunaan  dan  manfaat  yang dirasakan pengguna dalam mengimplementasikan platform teknologi Edtech ini, diperlukan dukungan dari  lingkungan  sekitar  pengguna  dalam  membantu  meningkatkan  intensitas  penggunaan  platform sehingga dapat proses hasil pembelajaran yang baik. Oleh karena itu, penting untuk mengoptimalkan investasi  untuk  platform  pembelajaran  di  dalam  sektor  EdTech,  khususnya  dalam  mendukung lingkungan  pengguna  dalam  menggunakan  platform  teknologi  tersebut,  sehingga  dapat  dirasakan manfaatnya.  Evaluasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  penggunaan  platform  pembelajaran  harus diterapkan untuk berbagai konteks dan setting dalam sektor EdTech.

## Referensi
[1] We  Are  Social  and  HootSuite,  “Digital  2021  -  Indonesia,”  2021.  [Online].  Available: https://datareportal.com/reports/digital-2021-indonesia
[2] S.  Kemp,  “Digital  2021  October  Global  Statshot  Report  —  DataReportal  –  Global  Digital Insights,” Kepios ,  2021.  https://datareportal.com/reports/digital-2021-october-global-statshot (accessed Dec. 17, 2021).
[3] S. Kemp, “Digital in Indonesia: All the Statistics You Need in 2021 — DataReportal – Global Digital Insights,” 2021. https://datareportal.com/reports/digital-2021-indonesia (accessed Dec. 17, 2021).
[4] CNN,  “Pengguna  Internet  Kala  WFH  Corona  Meningkat  40  Persen  di  RI,” CNN  Indonesia , 2020. https://www.cnnindonesia.com/teknologi/20200408124947-213-491594/pengguna- internet-kala-wfh-corona-meningkat-40-persen-di-ri
[5] K. Das, M. Gryseels, P. Sudhir, and K. T. Tan, “Unlocking Indonesia’s Digital Opportunity,” McKinsey & Company , 2016.
[6] DSResearch and DailySocial, “Transforming Education : Edtech Report 2020,” 2020.
[7] R.  Bhardwaj,  N.  Yarrow,  and  M.  Cali, EdTech  in  Indonesia .  Washington  DC:  World  Bank Group, 2020. doi: 10.1596/33762.
[8] World Bank, Indonesia Economic Quarterly, June 2018 . Washington, DC: The World Bank, 2018. doi: 10.1596/29921.
[9] R. Hartley, Kinshuk, R. Koper, T. Okamoto, and J. M. Spector, “The education and training of learning  technologists:  A competences approach,” Educational  Technology  and  Society ,  vol. 13, no. 2, pp. 206–216, 2010.
[10] R. Huang, J. M. Spector, and J. Yang, Educational Technology a Primer for the 21st Century . 2019.
[11] R.  Bhardwaj,  N.  Yarrow,  and  M.  Cali, EdTech  in  Indonesia .  World  Bank,  2020.  doi: 10.1596/33762.
[12] World Bank, “Mapping Indonesia’s Civil Service,” Washington DC, 2018.
[13] A.  Adhiat,  “Jumlah  Mahasiswa  di  Indonesia,  dari  Aceh  sampai  Papua,” Databoks ,  Sep.  05, 2022.  https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2022/09/05/jumlah-mahasiswa-di-indonesia- dari-aceh-sampai-papua (accessed Feb. 15, 2023).
[14] Daily Social, “Startup Report 2020: Business Resiliency during the Pandemic,” no. 55958, p. 50, 2020.
[15] W. E. Forum, “The Future of Jobs Report 2020,” 2020.
Volume 12, Nomor 2, Mei 2023: 425-437
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[16] S. Zhang, J. Zhao, and W. Tan, “Extending TAM for Online Learning Systems: An Intrinsic Motivation  Perspective,” Tsinghua  Sci  Technol ,  vol.  13,  no.  3,  pp.  312–317,  2008,  doi: 10.1016/S1007-0214(08)70050-6.
[17] P. E. Ramírez-Correa, J. Arenas-Gaitán, and F. J. Rondán-Cataluña, “Gender and acceptance of  e-learning:  A  multi-group  analysis  based  on  a  structural  equation  model  among  college students in Chile and Spain,” PLoS One , 2015, doi: 10.1371/journal.pone.0140460.
[18] H. Mohammadi, “Investigating users’ perspectives on e-learning: An integration of TAM and IS  success  model,” Comput  Human  Behav ,  vol.  45,  pp.  359–374,  2015,  doi: 10.1016/j.chb.2014.07.044.
[19] R.  Inderawati,  M.  Eko  Purnomo,  M.  Vianty,  and  D.  Suhendi,  “Students’  Engagement  in Utilizing  Technology  For  Learning  Support,” Academic  Journal  of  English  Language  and Education , vol. 3, no. 2, 2019.
[20] P.  Kakada,  Y.  Deshpande,  and  S.  Bisen,  “Technology  support,  social  support,  academic support,  service  support,  and  student  satisfaction,” Journal  of  Information  Technology Education: Research , vol. 18, 2019, doi: 10.28945/4461.
[21] L.  Stošić,  “The  importance  of  educational  technology  in  teaching,” International  Journal  of Cognitive Research in Science, Engineering and Education , 2015.
[22] A. Januszewski and M. Molenda, Educational technology: A definition with commentary . New York: Routledge, 2013. doi: 10.4324/9780203054000.
[23] H.  Song  and  T.  Kidd, Handbook  of  research  on  human  performance  and  instructional technology . 2009. doi: 10.4018/978-1-60566-782-9.
[24] S. Sukendro et al. , “Using an extended Technology Acceptance Model to understand students’ use  of  e-learning  during  Covid-19:  Indonesian  sport  science  education  context,” Heliyon , 2020, doi: 10.1016/j.heliyon.2020.e05410.
[25] T.  Kim  and  W.  Chiu,  “Consumer  acceptance  of  sports  wearable  technology:  the  role  of technology readiness,” International Journal of Sports Marketing and Sponsorship , 2019, doi: 10.1108/IJSMS-06-2017-0050.
[26] F. D. Davis, “A technology acceptance model for empirically testing new end-user information systems: Theory and results,” Management ,  vol.  Ph.D.,  no.  January  1985,  p.  291,  1985,  doi: oclc/56932490.
[27] V. Venkatesh and F. D. Davis, “Theoretical extension of the Technology Acceptance Model: Four  longitudinal  field  studies,” Manage  Sci ,  vol.  46,  no.  2,  pp.  186–204,  2000,  doi: 10.1287/mnsc.46.2.186.11926.
[28] V.  Venkatesh,  M.  Morris,  G.  Davis,  and  F.  Davis,  “Technology  Acceptance  Model  - Research,” MIS Quarterly , 2003.
[29] P.  Lai,  “The  Literature  Review  Of  Technology  Adoption  Models  And  Theories  For  The Novelty  Technology,” Journal  of  Information  Systems  and  Technology  Management ,  2017, doi: 10.4301/s1807-17752017000100002.
[30] J. F. Hair, W. C. Black, B. J. Babin, and R. E. Anderson, Multivariate Data Analysis Seventh Edition . 2014.
[31] R. B. Kline, “Principles and practice of structural equation modelling (4th ed.),” Methodology in the Social Sciences , 2015.
[32] I. Budiati et al. , “Profil Generasi Milenial Indonesia,” pp. 1–153, 2018.
[33] T. Teo, G. Sang, B. Mei, and C. K. W. Hoi, “Investigating pre-service teachers’ acceptance of Web  2.0  technologies  in  their  future  teaching:  a  Chinese  perspective,” Interactive  Learning Environments , vol. 27, no. 4, pp. 530–546, May 2019, doi: 10.1080/10494820.2018.1489290.