## Determinan Penggunaan E-Class sebagai Learning Management System oleh Tenaga Pendidik di Masa Pandemi Covid-19: Pendekatan Model UTAUT
Citra Sarasmitha [1]* , Edi Sugiarto [2] , Wasilatur Rohmah [3] , Kartini Apriani Hutagaol [4]
Program Studi Akuntansi [1], [2],[3],[4]
Universitas Merdeka Malang Malang, Indonesia citra.sarasmitha@unmer.ac.id [1], edi.sugiarto1@unmer.ac.id [2] , wasilaquo18@gmail.com [3] , Kartini27hutagaol@gmail.com [4]
Abstract —This  study  aims  to  obtain  an  overview  of  the behavioral determinants of E-Class users at Merdeka University, Malang, especially educators. E-Class is a Learning Management System  created  by  Universitas  Merdeka  Malang  as  a  means  of online-based  teaching  and  learning  process.  Merdeka  University Malang  has  responded  to  government  policies  related  to regulations  for  implementing  online  formal  learning  due  to  the Covid-19  pandemic.  However,  to  measure  the  success  of implementing  a  new  information  system  in  the  form  of  E-Class, the researcher proposes this study in which the application of the UTAUT  model  is  to  determine  the  behavior  determinants  of  E- Class  users.  This  research  is  an  explanatory  research  with  a quantitative  approach.  This  research  data  is  primary  data.  The analysis  used  is  multiple  linear  regression  analysis  with  the statistical  tool  SmartPLS  3.0.  The  population  in  this  study  were all  educators  at  the  Merdeka  University,  Malang.  The  sample method  used  is  purposive  sampling.  The  results  of  this  study explain  that  the  variables  of  business  expectations  and  social influences  have  a  positive  effect  on  behavioral  intentions. Behavioral  intentions  have  a  positive  effect  on  usage  behavior. Meanwhile,  the  variables  of  performance  expectations  and facilitation conditions have no effect on behavioral intentions and usage behavior. The modified variable in the form of corona fear also has no effect on the relationship of all independent variables to behavioral intention.
Keywords— Learning  Management  System,  E-Class,  UTAUT, Information System.
Abstrak —Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memperoleh gambaran  tentang  determinan  perilaku  pengguna  E-Class  di Universitas  Merdeka  Malang  khususnya  para  pendidik.  E-Class merupakan Learning  Management  System yang  dibuat  oleh Universitas  Merdeka  Malang  sebagai  sarana  proses  belajar mengajar  berbasis  online.  Universitas  Merdeka  Malang  telah merespon  kebijakan  pemerintah  terkait  regulasi  pelaksanaan pembelajaran  formal  online  akibat  pandemi  Covid-19.  Namun untuk  mengukur  keberhasilan  penerapan  sistem  informasi  baru berupa  E-Class.  Peneliti  mengusulkan  penelitian  ini  dimana penerapan  model UTAUT adalah untuk  mengetahui determinan
perilaku  pengguna  E-Class.  Penelitian  ini  merupakan  penelitian eksplanatori  dengan  pendekatan  kuantitatif.  Data  penelitian  ini adalah  data  primer.  Analisis  yang  digunakan  adalah  analisis regresi  linier  berganda  dengan  alat  statistik  SmartPLS  3.0. Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh  tenaga  pendidik  di Universitas  Merdeka  Malang.  Metode  sampel  yang  digunakan adalah  purposive  sampling.  Hasil  penelitian  ini  menjelaskan bahwa  variabel  ekspektasi  usaha  dan  pengaruh  sosial berpengaruh  positif  terhadap  niat  berperilaku.  Niat  perilaku memiliki  efek  positif  pada  perilaku  penggunaan.  Sedangkan variabel harapan kinerja dan kondisi fasilitasi tidak berpengaruh  terhadap  niat  perilaku  dan  perilaku  penggunaan. Variabel  modifikasi  berupa corona  fear juga  tidak  berpengaruh terhadap  hubungan  semua  variabel  independen  terhadap behavioral intention .
Kata Kunci— Learning Management System, E-Class, UTAUT, Sistem Informasi.

## I. PENDAHULUAN
Proses  belajar-mengajar  yang  pada  awalnya  dilakukan dengan  cara  luring  dan  saat  ini  arus  beralih  menjadi  daring. Keadaan  tersebut  mendorong  respon  Universitas  Merdeka Malang atas regulasi baru dengan dibuatnya fasilitas Learning Management  System (LMS)  yang  bernama E-Class.  E-Class merupakan  integrasi  antara  teknologi,  internet,  dan  sistem informasi  manajemen  pembelajaran  di  tingkat  perguruan tinggi yang dibuat oleh Universitas Merdeka Malang. E-Class diharapkan  mampu  memberikan  fasilitas  terpadu  kepada mahasiswa dan tenaga pendidik dalam melaksanakan kegiatan belajar-mengajar  secara  formal  tanpa  harus  bertatap  muka. Proses  belajar-mengajar  menggunakan  fasilitas E-Class akan digiatkan mulai semester ganjil 2021-2022 di seluruh fakultas pada  Universitas  Merdeka  Malang.  Tentunya  hal  ini  akan menjadi  perubahan  berkelanjutan  dalam  proses  pembelajaran di lingkungan Universitas Merdeka Malang.
Dengan  demikian,  menjadi  hal  penting  untuk  dapat
mengetahui  perilaku  pengguna  LMS E-Class sebagai  bentuk input  untuk  melakukan  perbaikan  kualitas E-Class di  masa depan . Pengukuran  perilaku  pengguna  sebuah  sistem informasi  dapat  dilihat  dari  bentuk  penerimaan  ( acceptance) dan  intensitas penggunaan ( intention of use ) sistem  informasi tersebut.  Salah  satu  pendekatan  yang  dapat  digunakan  untuk mengukur  penerimaan  dan  penggunaan  sistem  informasi adalah  pendekatan  model The  Unified  Theory  of  Acceptance and Use of Technology (UTAUT) [1].
UTAUT adalah sebuah pendekatan untuk mengungkapkan perilaku  pengguna  terhadap  teknologi  informasi.  UTAUT dirumuskan  menggunakan  4  determinan  inti  berdasarkan  niat &  penggunaan  ( intention  and  usage )  yaitu performance expectancy, effort expectancy, social influence , dan facilitating conditions . Kemudian masing-masing determinan, berpengaruh  terhadap behavioral  intention dan use  behavior [1].  Penelitian  terdahulu  yang  menggunakan  UTAUT  untuk memprediksi penerimaan learning  management  system antara lain [2]; [3]; [4]; [5].
UTAUT diharapkan dapat berguna bagi para pengembang sistem informasi yang perlu menilai kemungkinan keberhasilan  sistem  informasi  baru.  Hal  tersebut  dapat dimanfaatkan  oleh  pengembang  untuk  tahapan  sosialisasi teknologi  baru  dan  memberikan  masukan  atas  faktor  pemicu penerimaan  ( acceptance )  pada  populasi  pengguna  yang cenderung  belum  mahir untuk  mengadopsi  dan  menggunakan sistem baru.
Pengetahuan  atas  determinan  perilaku  pengguna  tersebut dapat  digunakan  oleh  pihak  Universitas  Merdeka  Malang sebagai  masukan  untuk  proses  sosialisasi E-Class ,  pelatihan E-Class ,  dan  peningkatan  kualitas E-Class di  masa  depan. Determinan  perilaku  pengguna  juga  menjadi  tolok  ukur keberhasilan  implementasi E-Class. Variabel-variabel  yang diteliti  di  dalam  penelitian  ini  terbatas  pada  variabel-variabel yang  disarankan  oleh  model  UTAUT  dengan  modifikasi penambahan variabel moderasi yaitu corona fear.

## II. LANDASAN TEORI
A. Learning Management System : E-Class
Learning  Management  System didefinisikan  sebagai teknologi  berbasis  web  yang  didesain  untuk  membantu meningkatkan proses pembelajaran di institusi pendidikan [6]. Proses  pembelajaran  yang  dimaksud  adalah  dimulai  dari perencanaan pembelajaran, implementasi pembelajaran, hingga evaluasi pembelajaran [7]. Pembelajaran menggunakan LMS  memiliki  keunggulan  dimana  ruang  dan  waktu  tidak menjadi  batasan  [8].  LMS  juga  memberikan  kemudahan kepada para penggunanaya untuk berbagi materi pembelajaran melalui internet dan fasilitas berbagi [9].
Universitas  Merdeka  Malang  mendesain  sebuah  LMS untuk menunjang proses pembelajaran secara daring di tingkat internal  perguruan  tinggi  yaitu E-Class.  E-Class diharapkan mampu  memberikan  fasilitas  kepada  mahasiswa  dan  tenaga pendidik  untuk  menjalankan  proses  pembelajaran  dari  proses perencanaan  hingga  penilaian.  Implementasi E-Class akan diselenggarakan secara aktif pada semester ganjil tahun ajaran 2021/2022.

## B. The Unified Theory of Accepatance and Use of Technology (UTAUT)
Teori  UTAUT  diperkenalkan  oleh  [1]  dengan  variabel independen performance expectancy, effort expectancy, social influance, facilitating  conditions . Variabel  intervening  berupa behavioral  intention dan  variabel  dependen  berupa use behavior . Teori UTAUT digunakan untuk  mengukur perilaku pengguna  teknologi  informasi  dengan  variasi  sebesar  70 persen  [1].  Dengan  demikian,  sebesar  30  persen  dapat ditambahkan variabel lain yang mampu memprediksi perilaku penerimaan teknologi informasi. Teori UTAUT dikembangkan  lebih  lanjut  oleh  [10]  yang  menjadi  teori UTAUT  2.  Teori  UTAUT  2  menambahkan  variabel independen hedonic  motivation,  habit,  dan  price  value [10]. Namun,  teori  UTAUT  2  lebih  relevan  digunakan  untuk mengukur perilaku konsumsi online [11].

## III. METODE PENELITIAN
Kerangka  konseptual  penelitian  ini  mengadopsi  dari  teori dasar UTAUT dengan menambahakan variabel moderasi yaitu corona fear dari penelitian [7]. Penambahan variabel cocrona fear dilandasi  adanya  kebutuhan  peneliti  untuk  mengetahui pengaruh tekanan di masa pandemi pada penggunaan E-Class. Berikut ini kerangka penelitian yang diajukan oleh peneliti:

## Gambar 1. Kerangka Konseptual Penelitian
Jenis  penelitian  adalah  penelitian  eksplanatori  dengan pendekatan kuantitatif. Sumber data penelitian ini adalah data primer.  Alat  dokumentasi  penelitian  ini  adalah  dengan  cara memberikan  kuesioner  kepada  responden.  Kuesioner  yang dibuat  oleh  peneliti  termasuk  ke  dalam  kategori  kuesioner elektronik  melalui google  form. Sampel  penelitian  ini  adalah dosen  yang  pernah  atau  sedang  menggunakan  LMS E-Class dalam  proses  pembelajaran  daring  di  semester  Ganjil 2021/2022.  Metode  sampel  yang  digunakan  adalah purposive sampling atau  metode  sampel  dengan  menerapkan  kriteria- kriteria  tertentu  [12].  Pengujian  hipotesis  di  dalam  penelitian ini  menggunakan  analisis Partial  Least  Squares  (PLS). PLS merupakan metode analisis data yang menggabungkan regresi linear  berganda  dan  analisis  faktor  [13].  Tahapan  analisis dalam  penelitian  ini  diawali  dengan  evaluasi outer  model kemudian evaluasi inner model.
A. Definisi Operasional Variabel
Variabel  yang  digunakan  di  dalam  penelitian  ini  terdiri
dari  variabel  independen,  variabel  intervening,  variabel moderasi,  dan  variabel  dependen.  Berikut  ini  definisi operasional variabel: [1]
TABLE I. D EFINISI O PERASIONAL V ARIABEL Nama Variabel Jenis Variabel Definisi Performance Expectancy (PE) Variabel Independen Ukuran kepercayaan seorang pengguna (dosen) bahwa penggunaan E-Class memberikan keuntungan dalam proses belajar- mengajar. Effort Expectancy (EE) Variabel Independen Ukuran kepercayaan seorang pengguna (dosen) bahwa E- Class mudah digunakan. Social Influence (SI) Variabel Independen Ukuran kepercayaan seorang pengguna (dosen) bahwa orang lain mempengaruhi penggunaan E-Class. Facilitating Conditions (FC) Variabel Independen Ukuran kepercayaan seorang pengguna (dosen) bahwa penggunaan E-Class difasilitasi dengan baik oleh Institusi. Behavioral Intention (BI) Variabel Intervening Ukuran komitmen seorang pengguna (dosen) atas penggunaan E-Class. Use Behavior (UB) Variabel Dependen Ukuran intensitas seorang pengguna (dosen) atas penggunaan E-Class. Corona Fear (CF) Variabel Moderasi Ukuran kekhawatiran seorang pengguna (dosen) atas pandemi Covid-19.

## B. Hipotesis
Perumusan hipotesis penelitian ini terdiri dari:
TABLE II.
H IPOTESIS P ENELITIAN
H1 Performance Expectancy berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention.
H2 Effort Expectancy berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention.
H3 Social Influence berpengaruh positif terhadap
Behavioral Intention.
H4 Facilitating Condition berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention.
H5 Behavioral Intention berpengaruh positif terhadap Use Behavior.
H6 Corona Fear berpengaruh terhadap hubungan antara
Peformance Expectancy terhadap Behavioral Intention.
H7 Corona Fear berpengaruh terhadap hubungan antara
Effort Expectancy terhadap Behavioral Intention .
H8 Corona Fear berpengaruh terhadap hubungan antara
Social Influence terhadap Behavioral Intention .
H9 Corona Fear berpengaruh terhadap hubungan antara Facilitating Condition terhadap Behavioral Intention.

## IV. PEMBAHASAN

## A. Sampel
Jumlah  populasi  dosen  Universitas  Merdeka  Malang adalah  sebanyak  296  orang  dengan  tingkat  kelonggaran  (e) yang  ditetapkan  oleh  peneliti  10%.  Pemilihan  tingkat kelonggaran  tersebut  didasarkan  pada  tingkat  keseragaman populasi  (homogenitas)  yang  tinggi  pada  populasi  penelitian ini.  Karakteristik  populasi  di  dalam  penelitian  ini  memiliki tingkat  keseragaman  yang  tinggi  sebab  berasal  dari  satu lingkungan  pengajaran  yang  sama,  tuntutan  penggunaan  E- Class  yang  sama,  mendapatkan  pelatihan  yang  sama,  dan kurun  waktu  penggunaan  E-Class  yang  sama.  Hasil perhitungan  sampe  sesuai  dengan  pendapat  [14]  yang menyatakan bahwa jumlah sampel untuk penelitian korelasional adalah lebih besar dari 30 dan lebih kecil dari 500 sampel. Kuesioner elektronik yang berhasil dikumpulkan oleh peneliti  dan  dijadikan  sebagai  sampel  adalah  74  kuesioner. Angka tersebut didapatkan dari perhitungan sampel menggunakan rumus Slovin sebagai berikut:
Keterangan: n = ukuran sampel N = ukuran populasi
e = persen kelonggaran ketidaktelitian

## C. Evaluasi Model
Evaluasi  model di dalam penelitian  ini  menggunakan aplikasi SmartPLS  versi  3.0  M3. Partial  Least  Square merupakan analisis  varian  yang  secara  simultan  dapat  bersamaan melakukan  pengujian  model  pengukuran  (uji  validitas  dan reliabilitas)  dan  pengujian  model  struktural  (uji  kausalitas) [15]. Peneliti menggunakan 3 tahap pengujian yang terdiri dari uji validitas, uji reliabilitas, dan uji hipotesis.
1. Uji Validitas
Uji  validitas  konstruk  terdiri  dari  uji  validitas  konvergen  dan uji  validitas  diskriminan.  Validitas  Konvergen  berhubungan dengan  prinsip  pengukur  suatu  konstruk  seharusnya berkorelasi tinggi. Validitas diskriminan  berhubungan dengan prinsip  pengukur  suatu  konstruk  yang  berbeda  seharusnya tidak berkorelasi tinggi.
𝑛 = 𝑁 1 + 𝑁𝑒 2 = 296 1 + 296.  10% 2 = 74 Sampel

## TABLE III. P ARAMETER U JI V ALIDITAS
Uji Validitas Parameter Rule of Thumbs Konvergen Factor Loading Lebih dari 0,7 AVE Lebih dari 0,5 Diskriminan Akar AVE dan Korelasi variabel laten Akar AVE > Korelasi variabel laten Cross loading Lebih dari 0,7 dalam satu variabel
Sumber: (Jogiyanto & Abdillah, 2009)
Berikut ini hasil pengolahan data kuesioner untuk uji validitas:
TABLE IV.
O UTER L OADING
TABLE V.
N ILAI A VERAGE V ARIANCE E XTRACTED (AVE)
TABLE VI.
N ILAI F ORNELL -L ARCKER C RITERION
Berdasarkan  Tabel  VI  yang  merepresentasikan  nilai outer loading , terlihat bahwa semua kuesioner pada alat survei telah lulus  uji  validitas  konvergen  dengan  nilai  di  atas  0,7.  Hasil tersebut  didukung  oleh  nilai  AVE  pada  Tabel  V.  Ini  juga merupakan  indikator  skor  uji  validitas  konvergens  dan memiliki  nilai  lebih  besar dari 0,5. Instrumen penelitian  yang lolos  uji  validitas  konvergen  menyatakan  bahwa    pertanyaan tersebut  valid  ketika  mengukur  variabel  penelitian  yang diajukan oleh peneliti. Uji validitas  kedua adalah uji validitas diskriminan. Ukuran uji validitas diskriminan adalah nilai akar AVE,  yang  lebih  besar  dari  korelasi  variabel  laten  yang terlihat dari Fornell-Larcker . Selain itu, ukuran kedua dari uji validitas diskriminan adalah nilai crossloading dari setiap item pertanyaan. Ini harus lebih besar dari 0,7 untuk satu variabel.
2. Uji Reliabilitas
Uji  reliabilitas  dilakukan  untuk  mengukur  konsistensi responden  dalam  menanggapi  item-item  yang  diajukan  oleh alat  survei  (kuesioner)  [15].  Uji  reliabilitas  dapat  dilakukan dengan  memeriksa  skor Cronbach’s  alpha dan Composite reliability.

## TABLE VII. N ILAI C RONBACH ’ S ALPHA DAN C OMPOSITE
R ELIABILITY
BEHAVIO RAL INTENTIO N (Y1) COR ONA FEAR (Z) EFFOR T EXPEC TANCY (X2) FACILI TATIN G CONDI TIONS (X4) PERFO RMAN CE EXPEC TANCY (X1) SOCIAL INFLUE NCE (X3) USE BEHAV IOR (Y2) X2*Z X3*Z X4*Z XI*Z BI1 0,922 BI2 0,954 BI3 0,937 CF1 0,837 CF2 0,892 CF3 0,902 CF4 0,829 EE1 0,930 EE2 0,951 EE3 0,947 EFFORT EXPECTA NCY (X2) * CORONA FEAR (Z) 0,812 FACILITAT ING CONDITIO NS (X4) * CORONA FEAR (Z) 0,994 FC1 0,777 FC2 0,890 FC3 0,746 FC4 0,855 PE1 0,851 PE2 0,969 PE3 0,951 PE4 0,944 PERFORM ANCE EXPECTA NCY (X1) * CORONA FEAR (Z) 1,062 SI1 0,915 SI2 0,923 SI3 0,918 SI4 0,907 SOCIAL INFLUENC E (X3) * CORONA FEAR (Z) 0,885 UB1 0,934 UB2 0,952 UB3 0,899 Average Variance Extracted (AVE)
BEHAVIORAL INTENTION (Y1) 0,879 CORONA FEAR (Z) 0,749 EFFORT EXPECTANCY (X2) 0,889 FACILITATING CONDITIONS (X4) 0,671 PERFORMANCE EXPECTANCY (X1) 0,864 SOCIAL INFLUENCE (X3) 0,838 USE BEHAVIOR (Y2) 0,862 X2*Z 1,000 X3*Z 1,000 X4*Z 1,000
XI*Z 1,000
BEHAVIOR AL
INTENTION (Y1) CORONA FEAR (Z) EFFORT
EXPECT ANCY (X2) FACILIT ATING CONDIT IONS (X4) PERFO RMANC E EXPEC TANCY (X1) SOCI AL INFLU ENCE (X3) USE BEHA VIOR (Y2) X2*Z X3*Z X4*Z XI*Z BEHAVIORAL
INTENTION (Y1) 0,938 CORONA FEAR (Z) 0,178 0,865 EFFORT EXPECTANCY (X2) 0,907 0,064 0,943
FACILITATING CONDITIONS
(X4)
0,574 0,085 0,531 0,819 PERFORMANCE EXPECTANCY
(X1)
0,135 -0,014 0,104 0,227 0,930 SOCIAL INFLUENCE (X3) 0,886 0,177 0,849 0,523 0,153 0,916 USE BEHAVIOR (Y2) 0,849 0,157 0,799 0,607 0,208 0,794 0,929 X2*Z 0,414 0,028 0,511 0,307 -0,079 0,327 0,480 1,000 X3*Z 0,274 -0,106 0,300 0,228 -0,054 0,218 0,332 0,782 1,000
X4*Z 0,240 -0,173 0,251 0,253 0,004 0,203 0,167 0,486 0,346 1,000 XI*Z -0,015 0,108 -0,061 0,004 0,041 -0,045 -0,075 0,068 0,090 0,123 1,000
Cronbach's Alpha Composite Reliability BEHAVIORAL INTENTION (Y1) 0,931 0,956 CORONA FEAR (Z) 0,888 0,923 EFFORT EXPECTANCY (X2) 0,938 0,960 FACILITATING CONDITIONS (X4) 0,838 0,890 PERFORMANCE EXPECTANCY (X1) 0,950 0,962 SOCIAL INFLUENCE (X3) 0,936 0,954 USE BEHAVIOR (Y2) 0,920 0,949
Composite  Reliability  memiliki  nilai  di  atas  0,7. Hal  tersebut menjelaskan  bahwa  instrumen  penelitian  telah  reliabel. Pengujian  ini  dapat  digunakan  sebagai  konfirmasi  atas jawaban  yang  telah  diberikan  oleh  responden  ketika  mengisi kuesioner  penelitian.  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan bahwa  kuesioner  penelitian  ini  telah  lolos  uji  validitas  dan reliabilitas.  Sehingga,  peneliti  dapat  melanjutkan  pada  tahan pengujian  hipotesis  dengan  menggunakan  aplikasi  SmartPLS pada  tahap  boothstrapping.  Berikut  ini  disajikan  gambar kontruk  penelitian  yang  telah  lolos  uji  validitas  dan reliabilitas:
D. Pengujian Hipotesis
Pengujian  hipotesis  merupakan  langkah  selanjutnya  dalam pengujian  validitas  dan  reliabilitas.  Pengujian  hipotesis,  juga dikenal  sebagai  pengujian  model  struktural,  bertujuan  untuk memprediksi  hubungan  kausal  antar  variabel  (Jogiyanto  & Abdillah,  2009,  p.81).  Adapaun  hasil boothstrapping atas model  penelitian  yang  telah  valid  dan  reliabel  ditampilkan pada tabel 6 di bawah ini:
TABLE VIII.

## N ILAI T OTAL E FFECTS
TABLE IX.
N ILAI I NDIRECT E FFECTS
Dari  hasil  pengujian  hipotesis  yang  telah  dilakukan  dengan menggunakan  aplikasi  SmartPLS  versi  3.0  M3,  dapat disimpulkan bahwa variabel independen effort expectancy dan social influence berpengaruh positif pada variabel  intervening behavioral  intention.  Selain  itu,  variabel  intervening behavioral  intention  diketahui  berpengaruh  positif  terhadap variabel  dependen  use  bahavior.  Namun,  hasil  pengujian hipotesis juga menyimpulkan bahwa variabel moderasi corona fear tidak  mempengaruhi  interaksi  antara  semua  variabel independen terhadap variabel intervening behavioral intention. Selain itu, variabel independen seperti performance expectancy dan facilitating condition tidak berpengaruh positif terhadap  behavioral  intention.  Peneliti  akan  melakukan validitas  penemuan  (findings)  atas  hasil  pengujian  hipotesis yang  ada.  Validitas  penemuan  ini  akan  memberikan penjelasan  yang  lebih  detail  sebagai  pendukung  hasil  uji hipotesis  yang  telah  dilakukan.  Penjelasan  yang  diberikan akan  mengacu  pada  jurnal-jurnal  ilmiah  sebelumnya  yang mendukung hasil pengujian.
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  behavior intention hanya dipengaruhi oleh effort expectancy dan social influence.  Hal  tersebut  menjelaskan  bahwa  tenaga  pendidik atau dosen akan menggunakan sebuah LMS jika LMS tersebut dianggap  mudah  digunakan.  Selain  itu,  tenaga  pendidik  atau dosen  juga  terdorong  menggunakan  LMS  dalam  proses pengajaran  ketika  mereka  melihat  lingkungan  sekitarnya  atau rekan  sejawatnya  juga  menggunakan  LMS  tersebut.  Hasil penelitian  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian  [15];  [16];  [8] Hasil penelitian [8] menemukan di dalam penelitiannya bahwa mahasiswa  di  Pakistan  terdorong  menggunakan  LMS dikarenakan  faktor  kegunaan  ( performance  expectancy ), kemudahan  ( effort  expectancy )  dan  pengaruh  sosial  (social influence). Selain itu, penelitian yang dilakukan oleh Decman (2015) juga  menunjukkan bahwa penggunaan E-learning oleh mahasiswa  perguruan  tinggi  dipengaruhi  oleh  kegunaan
Original
Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P Values Keterangan Hipotesis Alternatif BEHAVIORAL INTENTION (Y1) -> USE BEHAVIOR (Y2) 0,849 0,848 0,045 18,702 0,000 Didukung EFFORT EXPECTANCY (X2) -> BEHAVIORAL INTENTION (Y1) 0,618 0,598 0,096 6,400 0,000 Didukung FACILITATING CONDITIONS (X4) -> BEHAVIORAL INTENTION (Y1) 0,079 0,079 0,059 1,326 0,185 Tidak Didukung PERFORMANCE EXPECTANCY (X1) -> BEHAVIORAL INTENTION (Y1) 0,000 -0,002 0,049 0,000 1,000 Tidak Didukung SOCIAL INFLUENCE (X3) -> BEHAVIORAL INTENTION (Y1) 0,318 0,325 0,105 3,027 0,003 Didukung X2*Z -> BEHAVIORAL INTENTION (Y1) -0,163 -0,126 0,120 1,353 0,177 Tidak Didukung X3*Z -> BEHAVIORAL INTENTION (Y1) 0,110 0,099 0,103 1,072 0,284 Tidak Didukung X4*Z -> BEHAVIORAL INTENTION (Y1) 0,045 0,037 0,060 0,753 0,452 Tidak Didukung XI*Z -> BEHAVIORAL INTENTION (Y1) 0,020 0,028 0,047 0,419 0,676 Tidak
Didukung
Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T
Statistic s (|O/STDE V|) P Values BEHAVIORAL INTENTION (Y1) -> USE BEHAVIOR (Y2)
CORONA FEAR (Z) -> BEHAVIORAL INTENTION (Y1) CORONA FEAR (Z) -> USE BEHAVIOR (Y2) 0,081 0,074 0,048 1,670 0,096 EFFORT EXPECTANCY (X2) -> BEHAVIORAL INTENTION (Y1) EFFORT EXPECTANCY (X2) -> USE BEHAVIOR (Y2) 0,524 0,506 0,082 6,358 0,000 FACILITATING CONDITIONS (X4) -> BEHAVIORAL INTENTION (Y1) FACILITATING CONDITIONS (X4) -> USE BEHAVIOR (Y2) 0,067 0,067 0,051 1,310 0,191 PERFORMANCE EXPECTANCY (X1) -> BEHAVIORAL INTENTION (Y1) PERFORMANCE EXPECTANCY (X1) -> USE BEHAVIOR (Y2) 0,000 -0,002 0,042 0,000 1,000 SOCIAL INFLUENCE (X3) -> BEHAVIORAL INTENTION (Y1) SOCIAL INFLUENCE (X3) -> USE BEHAVIOR (Y2) 0,270 0,276 0,092 2,923 0,004 X2*Z -> BEHAVIORAL INTENTION (Y1) X2*Z -> USE BEHAVIOR (Y2) -0,138 -0,106 0,102 1,350 0,178 X3*Z -> BEHAVIORAL INTENTION (Y1) X3*Z -> USE BEHAVIOR (Y2) 0,094 0,084 0,088 1,069 0,286 X4*Z -> BEHAVIORAL INTENTION (Y1) X4*Z -> USE BEHAVIOR (Y2) 0,038 0,031 0,051 0,754 0,451 XI*Z -> BEHAVIORAL INTENTION (Y1) XI*Z -> USE BEHAVIOR (Y2) 0,017 0,024 0,040 0,418 0,676
( performance  expectancy )  dan  pengaruh  sosial  ( social influence ).  Sementara  itu,  penelitian  ini  tidak  berhasil menunjukkan  bahwa  kegunaan  ( performance  expectancy ) berpengaruh  terhadap  penggunaan  teknologi  E-Class.  Hal tersebut mungkin saja terjadi disebabkan oleh perbedaan objek penelitian.  Penelitian  oleh  [8]  &  [16]  menggunakan  objek penelitian  mahasiswa  sementara  penelitian  ini  menggunakan objek  penelitian  tenaga  pendidik.  Mahasiswa  beranggapan berguna  menggunakan  LMS  disebabkan  oleh  aktivitas akademik  yang  bersifat  wajib  seperti  pengumpulan  tugas  dan pemantauan  nilai  yang  telah  diberikan  oleh  tenaga pendidik/dosen.  Sementara  itu,  tenaga  pendidik  merasa  LMS tidak  berguna  sebab  media  alternatif  yang  dapat  digunakan oleh  dosen  dalam  proses  pengajaran  sangat  bervariasi. Sehingga,  tenaga  pendidik  tidak  fokus  hanya  pada  satu  LMS saja seperti E-Class.
Variabel  performance  expectancy  yang  tidak  berpengaruh terhadap  behavioral  intention  didukung  dengan  hasil penelitian  [16]  ang  menunjukkan  bahwa  tenaga  pendidik menggunakan  LMS  tidak  dipengaruhi  oleh  kegunaan  LMS tersebut  ( performance  expectancy )  namun  dipengaruhi  oleh social  influence  yang  artinya  tenaga  pendidik  menggunakan LMS  ketika  mengetahui  koleganya  menggunakan  LMS tersebut.  Sebaliknya,  penelitian  oleh  [16]  juga  menunjukkan bahwa  mahasiswa  menggunakan  LMS  dalam  proses belajarnya  dipengaruhi  oleh  faktor  kegunaan  (performance expectancy) dan nilai pembelajaran (learning value)
Variabel  kondisi  fasilitas  ( facilitating  condition )  ditemukan tidak  mempengaruhi  penggunaan  teknologi  LMS  E-Class. Hasil tersebut didukung oleh penelitian  [7]  yang  menjelaskan bahwa  keinginan  penggunaan  LMS  hanya  berfokus  untuk keberhasilan  menyelesaikan kursus dan tentang  manfaat  yang diberikan  oleh  sistem  e-learning.  Tenaga  pendidik/dosen  di dalam  penelitian  ini  juga  tidak  dipengaruhi  oleh  kondisi fasilitas  ketika  menggunakan  LMS  E-Class.  Tenaga  pendidik menggunakan  E-Class  hanya  dipengaruhi  oleh  kemudahan yang  disajikan  oleh  E-Class  dan  pengaruh  kolega  di sekitarnya.
Variabel  behavioral  intention  berhasil  menjadi  variabel intervening dalam mempengaruhi penggunaan aktual LMS E- Class. Hal ini sejalan dengan permodelan UTAUT 1 dan hasil penelitian  oleh  [7];  [17];  [8].  Sementara  itu,  variabel  Corona Fear gagal menjadi variabel moderasi antara variabel-variabel independen  dan  variabel  intervening.  Sehingga,  dapat disimpulkan  bahwa  keputusan  penggunaan  aktual  LMS  E- Class  tidak  dipengaruhi  dengan  kekhawatiran  atas  pandemi Virus Corona-19. Hal ini mungkin terjadi dikarenakan faktor- faktor  yg  mendominasi  penggunaan  teknologi  LMS  E-Class hanya  sebatas  kemudahan  penggunaan  dan  pengaruh lingkungan sekitar atau teman sejawat yang juga menggunakan E-Class.

## V. KESIMPULAN
Penelitian  ini  memiliki tujuan untuk  mengetahui  faktor-faktor yang  dapat  mempengaruhi  penggunaan  aktual  learning management  system  berupa  E-Class  di  tingkat  pendidik  pada
Universitas  Merdeka  Malang.  Permodelan  yang  digunakan untuk  meprediksi  determinan  penggunaan  LMS  E-Class  bagi tenaga  pendidik  adalah  model  UTAUT  1.  Selain  itu, modifikasi  yang  diberikan  oleh  peneliti  dalam  permodelan adalah  menambahkan  variabel  moderasi  yaitu  Corona  Fear dikarenakan  waktu  penelitian  tepat  ketika  terjadi  pandemi Covid-19 di Indonesia.
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  faktor-faktor  yang mendorong  tenaga  pendidik  dalam  menggunakan  LMS  E- Class di lingkungan Universitas Merdeka Malang adalah effort expectancy  (persepsi  kemudahan)  dan  social  influence (pengaruh  sosial).  Penelitian  ini  tidak  berhasil  membuktikan bahwa  performance  expectancy  (persepsi  kegunaan)  dan facilitating  condition  (kondisi  fasilitas)  mempengaruhi penggunaan  teknologi  informasi  berupa  LMS  oleh  tenaga pendidik.
Selain  itu,  penelitian  ini  juga  tidak  berhasil  membuktikan bahwa  variabel corona  fear memoderasi  hubungan  variabel independen  dengan  variabel  intervening.  Terakhir,  penelitian ini  mampu  membuktikan  bahwa  behavioral  intention  (niat perilaku  penggunaan)  berhasil  menjadi  variabel  intervening antara  variabel  independen  dengan  variabel  dependen  use behavior (perilaku penggunaan aktual).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] V.  Venkatesh,  M.  G.  Morris,  G.  B.  Davis,  and  F.  D.  Davis,  “User Acceptance of Information  Technology:  Toward A Unified View,” MIS Q. , vol. 27, no. 3, pp. 425–478, 2003.
[2] S. R. Natasia, Y. T. Wiranti, and A. Parastika, “Acceptance analysis of  NUADU  as  e-learning  platform  using  the  Technology Acceptance  Model  (TAM)  approach,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol. 197, no. 2021, pp. 512–520, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.12.168.
[3] Y.  H.  S.  Al-Mamary,  “Understanding  the  use  of  learning management systems by undergraduate university students using the UTAUT  model:  Credible  evidence  from  Saudi  Arabia,” Int.  J.  Inf. Manag. Data Insights , vol. 2, no. 2, 2022, doi: 10.1016/j.jjimei.2022.100092.
[4] B.  A.  Akinnuwesi et  al. ,  “A  modified  UTAUT  model  for  the acceptance  and  use  of  digital  technology  for  tackling  COVID-19,” Sustain.  Oper.  Comput. ,  vol.  3,  no.  December  2021,  pp.  118–135, 2022, doi: 10.1016/j.susoc.2021.12.001.
[5] M.  M.  M.  Abbad,  “Using  the  UTAUT  model  to  understand students’  usage  of  e-learning  systems  in  developing  countries,” Educ.  Inf.  Technol. ,  vol.  26,  no.  6,  pp.  7205–7224,  2021,  doi: 10.1007/s10639-021-10573-5.
[6] A. Aldiab, H. Chowdhury, A. Kootsookos, F. Alam, and H. Allhibi, “Utilization  of  Learning  Management  Systems  (LMSs)  in  higher education  system:  A  case  review  for  Saudi  Arabia,” Energy Procedia ,  vol.  160,  no.  2018,  pp.  731–737,  2019,  doi: 10.1016/j.egypro.2019.02.186.
[7] S.  A.  Raza,  W.  Qazi,  K.  A.  Khan,  and  J.  Salam,  “Social  Isolation and Acceptance  of the  Learning Management System (LMS) in the time  of  COVID-19  Pandemic:  An  Expansion  of  the  UTAUT Model,” J.  Educ.  Comput.  Res. ,  vol.  59,  no.  2,  pp.  183–208,  2021, doi: 10.1177/0735633120960421.
[8] N.  U.  Ain,  K.  Kaur,  and  M.  Waheed,  “The  influence  of  learning value  on  learning  management  system  use:  An  extension  of UTAUT2,” Inf.  Dev. ,  vol.  32,  no.  5,  pp.  1306–1321,  2016,  doi: 10.1177/0266666915597546.
[9] S. Lonn, S. D. Teasley, and A. E. Krumm, “Who needs to do what where?:  Using  learning  management  systems  on  residential  vs. commuter  campuses,” Comput.  Educ. ,  vol.  56,  no.  3,  pp.  642–649,
2011, doi: 10.1016/j.compedu.2010.10.006.
[10] V. Venkatesh, J. Y.  L.  Thong, and X. Xu, “Consumer Acceptance and Use of Information  Technology: Extending the Unified  Theory of Acceptance and Use of Technology,” MIS Q. , vol. 36, no. 1, pp. 157–178, 2012, doi: 10.1109/MWSYM.2015.7167037.
[11] E.  S.  Nuari,  A.  Nurkhin,  and  K.  Kardoyo,  “Analisis  Determinan Pemanfaatan  Edmodo  Dengan  Menggunakan  Unified  Theory  of Acceptance  and  Use  of  Technology  (Utaut),” J.  Pendidik.  Akunt. Indones. , vol. 17, no. 1, pp. 57–73, 2019, doi:
10.21831/jpai.v17i1.26337.
[12] A.  Primadita  and  N.  A.  Haryono,  “Dinamika  Bisnis  Selama Pandemi  Covid-19  pada  Tingkat  Likuiditas  Perusahaan  Pertanian dan  Consumer  Goods  di  Indonesia,” Bus.  Manag.  Anal.  J. ,  vol.  4, no. 1, pp. 97–120, 2021, doi: 10.24176/bmaj.v4i1.6039.
[13] W.  W.  Chin,  B.  L.  Marcolin,  and  P.  R.  Newsted,  “a  Partial  Least Squares  Latent  Variable  Modeling  Approach  for  Measuring Interaction  Effects:  Results  From  a  Monte  Carlo  Simulation  Study and Voice Mail Emotion/Adoption Study,” Proc. 17th Int. Conf. Inf.
Syst. ICIS 1996 , no. May 2014, pp. 21–41, 1996.
[14] U.  Sekaran  and  R.  J.  Bougie, Metode  Penelitian  Untuk  Bisnis. Dalam  Metode  penelitian  Untuk  Bisnis .  Jakarta:  Salemba  Empat, 2017.
[15] Jogiyanto, Metodologi  Penelitian  Sistem  Informasi .  Yogyakarta: Andi, 2008.
[16] M. Dečman, “Modeling the acceptance  of e-learning in mandatory environments  of  higher  education:  The  influence  of  previous education  and  gender,” Comput.  Human  Behav. ,  vol.  49,  pp.  272– 281, 2015, doi: 10.1016/j.chb.2015.03.022.
[17] A.  A.  A.  Zwain,  “Technological  innovativeness  and  information quality  as  neoteric  predictors  of  users’  acceptance  of  learning management system: An expansion of UTAUT2,” Interact. Technol. Smart Educ. , vol. 16, no. 3, pp. 239–254, 2019, doi: 10.1108/ITSE- 09-2018-0065.