http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Analisis Penerimaan Google Classroom Menggunakan Pendekatan Technology Acceptance Model (TAM) dan End-User Computing Satisfaction (EUCS)

## Zatin Niqotaini*, Budiman
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Informatika, Universitas Informatika dan Bisnis Indonesia Jalan Soekarno Hatta No.643 Bandung, Jawa Barat, Indonesia *e-mail: zatinniqotaini@gmail.com
( received : 8 April 2021, revised : 22 Juni 2021, accepted : 20 Juli 2021)

## Abstrak
Pandemi virus corona (COVID-19) memberikan dampak besar terhadap berbagai aktivitas manusia di seluruh  dunia  khususnya  negara  Indonesia,  salah  satunya  aktivitas  pendidikan  dan  kegiatan pembelajaran  di  kampus.  Kebijakan  dari  pemerintah  tentang  WFH  ( work  from  home )  menjadikan proses  kegiatan  pembelajaran  secara tatap  muka  di  kampus  dihentikan  sementara  sejak  bulan Maret 2020  hingga  waktu  yang  belum  dapat  ditentukan.  Universitas  Informatika  dan  Bisnis  Indonesia sebagai  salah  satu  institusi  pendidikan  swasta  di  Jawa  Barat,  dituntut  untuk  mengikuti  perubahan metode  pembelajaran  yaitu  pembelajaran  jarak  jauh  ( online )  yang  sebelumnya  menggunakan  tatap muka secara langsung. Salah satu platform yang banyak digunakan adalah google classroom . Google classroom merupakan aplikasi yang memungkinkan terbentuknya kelas di dunia maya, sebagai salah satu platform yang  banyak  digunakan  tentunya  perlu  diperlukan  evaluasi  kepuasaan  pengguna terutama mahasiswa agar terdapat perbaikan kedepannya. Penelitian ini dikaji dengan  menggunakan model Technology  Acceptance  Model (TAM)  dengan  mempertimbangkan  faktor  Persepsi Kegunaan (Perceived  Usefulness) ,  Persepsi  Kemudahan  Penggunaan (Perceived  Ease  Of  Use) dan  Sikap Terhadap  Perilaku  ( Attitude  Toward  Using). End-User  Computing  Satisfaction (EUCS)  dengan mempertimbangkan  Isi (Content) ,  Akurasi (Accuracy) ,  Tampilan (Format) ,  Kemudahan (Ease) dan Ketepatan  Waktu (Timeliness) .  Subyek  penelitian  yang  digunakan  adalah  mahasiswa  di  lingkungan Universitas  Informatika  dan  Bisnis  Indonesia  (Unibi).  Hipotesis  yang  menghasilkan  hubungan  antar konstruk  di  dalam  TAM  dan  EUCS  diukur  dengan Structural  Equation  Model (SEM)  dan software AMOS 26. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model TAM dan EUCS dapat menjelaskan faktor – faktor yang mempengaruhi penerimaan google classroom pada Unibi dimana Perceived Usefullness (PU)  dipengaruhi  oleh Perceived  Ease  of  Use (PEOU)  52,2%. Attitude  Toward  Using  ( AT ) dipengaruhi oleh Perceived Usefullness (PU) 34,4%, Content (CT) 25,4%, Accuracy (AC) 11,9%, dan Format (FT) 18,4%.
Kata  kunci  : e-learning,  google  classroom,  technology  acceptance  model (TAM) ,  end  user computing satisfaction (EUCS)

## Abstract
Coronavirus pandemic (COVID-19) has a big impact on various human activities around the world, especially  indonesia,  one  of  which  is  educational  activities  and  learning  activities  on  campus.  The government's policy on WFH (work from home) has temporarily suspended the process of face-to-face learning on campus from March 2020 until an indefinite period of time. University Informatics and Business Indonesia as one of the private educational institutions in West Java, is required to follow the changes in learning methods, namely distance learning (online) that previously used face-to-face. One of the widely used platforms is google classroom. Google classroom is an application that allows the formation of classes in cyberspace, as one of the widely used platforms of course need to evaluate user  satisfaction, especially  students  in  order  for there to  be improvements in  the  future.  This  study was  reviewed  using  Technology  Acceptance  Model  (TAM)  model  taking  into  account  Perceived Usefulness,  Perceived  Ease  Of  Use  and  Attitude  Toward  Using.  End-User  Computing  Satisfaction (EUCS) taking into account Content, Accuracy, Display (Format), Ease and Timeliness. The subjects
of  the  study  used  were  students  in  University  Informatics  and  Business  Indonesia  environment. Hypotheses  that  produce  relationships  between  constructs  within  TAM  and  EUCS  are  measured  by structural equation models (SEM) and AMOS 26 software. The results of this study showed that tam and EUCS models can explain the factors that influence the acceptance of google classroom in Unibi where  Perceived  Usefullness  (PU)  is  influenced  by  Perceived  Ease  of  Use  (PEOU)  52.2%.  Attitude Toward  Using  (AT)  was  influenced  by  Perceived  Usefullness  (PU)  34.4%,  Content  (CT)  25.4%, Accuracy (AC) 11.9%, and Format (FT) 18.4%..
Keywords: e-learning, google classroom, technology acceptance model (TAM) , end user computing satisfaction (EUCS).

## 1 Pendahuluan
Pembelajaran  daring  merupakan  sistem  pembelajaran  yang  dilakukan  dengan  tidak  bertatap muka  langsung,  tetapi  menggunakan platform yang  dapat  membantu  proses  belajar  mengajar  yang dilakukan  meskipun jarak jauh. Tujuan dari adanya pembelajaran daring ialah memberikan layanan pembelajaran  bermutu  dalam  jaringan  yang  bersifat  masif  dan  terbuka  untuk  menjangkau  peminat ruang  belajar  agar  lebih  banyak  dan  lebih  luas  [1].  Dosen  dan  mahasiswa  juga  bisa  berkomunikasi secara  interaktif  melalui  pembelajaran  tersebut  yang  difasilitasi  dengan  komputer,  internet  atau smartphone.
Sebagai  upaya  untuk  mendukung  proses  pembelajaran  secara online, serta  meningkatkan  mutu pembelajaran, Universitas Informatika dan Bisnis Indonesia berupaya memberikan hasil yang terbaik terutama penggunaan teknologi baru. Salah satu cara dalam pelaksanaan proses pembelajaran secara online dengan menggunakan Google Classroom . Google Classroom adalah layanan berbasis internet yang disediakan oleh Google sebagai sebuah sistem e-learning . Service ini didesain untuk membantu pengajar  membuat  dan  membagikan  tugas  kepada  pelajar  secara paperless [2].  Pada  prosesnya ditemukan  beberapa  masalah  pengguna  terutama  mahasiswa  yang  merasa  kesulitan  dalam mengoperasikan platform ini,  sehingga  memunculkan  konflik  dan  perbedaan  pendapat  mengenai platform e-learning manakah yang lebih mudah dan lebih baik untuk digunakan. Penerapan teknologi baru dalam suatu organisasi bukanlah hal yang mudah diterapkan karena penerapan teknologi baru akan berpengaruh pada keseluruhan organisasi,  terutama  sumber  daya  manusia.  Faktor  pengguna  sangat  penting  diperhatikan  dalam penerapan  sistem  yang  baru,  karena  tingkat  kesiapan  pengguna  untuk  menerima  sistem  yang  baru memiliki  pengaruh  besar  dalam  menentukan  sukses  tidaknya  penerapan  sistem  tersebut.  Dari permasalahan  di  atas  maka  dibutuhkan  suatu  metode  yang  mampu  menganalisis,  mengukur  dan menggali sejauh mana penerimaan sistem informasi penting dalam organisasi atau perusahaan.
Tingkat penerimaan pengguna terhadap penerapan penggunaan Google Classroom di Universitas Informatika dan Bisnis Indonesia dapat diukur dengan pendekatan teori yang dapat menggambarkan tingkat  penerimaan  dan  penggunaan  terhadap  suatu  teknologi  yaitu  teori  gabungan Technology Acceptance  Model (TAM)  dan End-User  Computing  Satisfaction (EUCS).  Melalui  teori  gabungan TAM  dan  EUCS,  dapat  dipahami  bahwa  reaksi  dan  persepsi  pengguna  terhadap  teknologi  dapat mempengaruhi sikapnya dalam penerimaan penggunaan teknologi.
Penelitian TAM dan EUCS pernah dilakukan oleh beberapa peneliti antara lain Evi Yulianingsih pada  tahun  2016  [3]  menggunakan  TAM  dan  EUSC  untuk  menganalisis  penerimaan  penerapan e- learning dibeberapa  Perguruan  Tinggi  Kota  Palembang. Khairun  Nisa  &  Ilhamsyah  pada  tahun 2020  [4]  menggunakan  TAM  dan  EUCS  untuk  menganalisis  penerimaan  Siakad  di Universitas  Tanjungpura .  Hadisuwarno  &  Bisma  [5]  menggunakan  TAM  dan  EUCS  untuk menganalisis penerimaan pengguna terhadap aplikasi e-Kinerja pada kepolisian.
Penerapan  sistem  ditentukan  oleh  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  penerimaan  pengguna  atas teknologi  informasi.  Dirasakan  juga  oleh  Universitas  Informatika  dan  Bisnis  Indonesia  harus melakukan  pengukuran  atas  keberhasilan  implementasi platform  google  scholar untuk  mendukung proses  pembelajaran  secara online, serta  meningkatkan  mutu  pembelajaran.  Disisi  lain  Universitas Informatika dan Bisnis Indonesia juga harus mempertimbangkan aspek manusia yang sangat penting disamping aspek teknologi.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Berdasarkan  uraian  latar  belakang  masalah  di  atas,  maka  peneliti  bermaksud  untuk  melakukan penelitian  dengan  menganalisa  atau  mengidentifikasi  faktor-faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi perilaku  pengguna.  Berjudul  “Analisis  Penerimaan Google  Classroom Menggunakan  Pendekatan Technology Acceptance Model (TAM) Dan End-User Computing Satisfaction (EUCS) (Studi Kasus: Universitas Informatika Dan Bisnis Indonesia)”.

## 2 Tinjauan Literatur

## A. E-learning
Beberapa  istilah  yang  digunakan  untuk e-learning adalah  : internet-based  learning (belajar berbasis  internet), virtual  learning (belajar  melalui  lingkungan  maya), web-based  learning (belajar berbasis web ).  Tentu  saja  istilah e-learning ini  mengacu  pada  penggunaan  teknologi  internet  untuk menyajikan sejumlah pilihan solusi yang sangat luas ( a broad array of solution ) yang mengarah pada peningkatan pengetahuan dan performans.
E-learning adalah sarana pendidikan yang mencakup motivasi diri sendiri, komunikasi, efisiensi, dan teknologi. Karena ada keterbatasan dalam interaksi sosial, siswa harus menjaga diri mereka tetap termotivasi. E-learning efisien  karena  mengeliminasi  jarak  dan  arus  pulang-pergi.  Jarak  dieliminasi karena  isi  dari elearning didesain  dengan  media  yang  dapat  diakses  dari  terminal  komputer  yang memiliki  peralatan  yang  sesuai  dan  sarana  teknologi  lainnya  yang  dapat  mengakses  jaringan  atau Internet.
Definisi e-learning memiliki  beberapa  elemen  tentang what (apa), when (bagaimana),  dan why (mengapa) dari e-learning [6]
a. What (apa) E-learning memasukkan  baik  konten,  yaitu  informasi,  dan  metode instruksional, yaitu teknik, yang membantu orang mempelajari konten belajar.
b. When (bagaimana) E-learning didistribusikan  melalui  komputer  dalam  bentuk  kalimat  dan gambar.  Pendistribusiannya  dapat  dalam  bentuk asynchronous yang  didesain  untuk  belajar secara  individu  dan  dalam synchronous yang  didesain  dengan  bimbingan  dari  instruktur secara langsung.
c. Why (mengapa) E-learning ditujukan  untuk  membantu  pelajar  mencapai  tujuan  belajarnya atau melakukan pekerjaannya.
Terminologi  yang  berhubungan  dengan e-learning sebenarnya  banyak,  ada online  learning, software  learning,  multimedia  learning,  computer  based learning .  Dapat  dikatakatan  semua  bisa diwakili  oleh e-learning ,  baik  dalam  perspektif  umum  ( online  learning,  compute  based  learning ) maupun  dalam  perspektif  komponen e-learning  (multimedia  learning sebagai  komponen e-learning content dan software learning sebagai komponen e-learning system ).

## B. Google Classroom
Google Classroom adalah aplikasi layanan pembelajaran yang dapat diakses secara gratis untuk keperluan  akademik  dan  organisasi  nirlaba.  Siapa  pun  dapat  mengakses  fitur Google  Classroom selama meraka memiliki akun google . Google Classroom sendiri dapat diakses secara multiplatform baik  menggunakan  komputer  desktop  maupun  perangkat  yang  bersifat mobile seperti nootebook ataupun smatphone ,  dan  mampu  berjalan  di  beberapa  sistem  operasi  seperti android,  ios,  windows dan lain sebagainya.[7]
Berikut adalah beberapa Fitur utama dari Google Classroom diantaranya:
a. Assignment (task)
Tugas  disimpan  dan  diberi  peringkat  dalam  serangkaian  aplikasi  produktivitas Google , memungkinkan kolaborasi antara dosen dan mahasiswa.
b. Rating(measurement) Google  Classroom mendukung  banyak  hal  skema  penilaian  yang  berbeda.  Dosen  dapat memilih untuk melampirkan file ke tugas di mana mahasiswa dapat melihat, mengedit, atau mendapatkan satu salinan.
c. Communication
Dosen dapat memasang buletin di jalan aliran, dan mahasiswa dapat memberikan komentar itu memungkinkan pertukaran verbal dua arah antara dosen dan mahasiswa.
Volume 10, Nomor 3, Tahun 2021: 637-661
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## C. Technology Acceptance Model (TAM)
Model penerimaan teknologi ( Technology Acceptance Model atau TAM ) merupakan suatu model penerimaan  sistem  teknologi  informasi  yang  akan  digunakan  oleh  pemakai.  Model  penerimaan teknologi dikembangkan oleh Davis et al [3] berdasarkan model TRA. Model TRA dapat ditetapkan karena  keputusan  yang  dilakukan  oleh  individu  untuk  menerima  suatu  teknologi  sistem  informasi merupakan tindakan sadar yang dapat dijelaskan dan diprediksi oleh minat perilakunya.
TAM menambahkan dua konstruk utama ke dalam model TRA. Dua konstruk utama ini adalah persepsi  kegunaan (perceived  usefulness) dan  persepsi  kemudahan  penggunaan (perceived  ease  of use). TAM  beragumentasi  bahwa  penerimaan  individual  terhadap  sistem  teknologi  informasi ditentukan  oleh  dua  konstruk  tersebut.  Persepsi  kegunaan (perceived  usefulness) dan  persepsi kemudahan  penggunaan (perceived  ease  of  use) keduanya  mempunyai  pengaruh  ke  minat  perilaku (behavioral  intention). Pemakai  teknologi  akan  mempunyai  minat  menggunakan  teknologi  (minat perilaku) jika merasa sistem teknologi bermanfaat dan mudah digunakan.
Persepsi  kegunaan (perceived  usefulness) juga  mempengaruhi  persepsi  kemudahan  penggunaan (perceived ease of use) tetapi tidak sebaliknya. Pemakai sistem akan menggunakan sistem jika sistem bermanfaat  baik  sistem  itu  mudah  digunakan  atau  tidak  mudah  digunakan.  Sistem  yang  sulit digunakan akan tetap digunakan jika pemakai merasa bahwa sistem masih berguna.
Berikut ini adalah model TAM yang akan digunakan dalam penelitian.

## Gambar 1. TAM untuk Kepuasan Pengguna

## D. End User Computing Satisfaction (EUCS)
Model lain dikembangkan oleh Doll dan Torkzadeh  [3] yaitu End User Computing Satisfaction (EUCS).  Model  EUCS  digunakan  mengukur  kepuasan  pemakai  terhadap  sistem  informasi.  Sistem informasi  suatu  organisasi  dapat  diandalkan  apabila  memiliki  kualitas  yang  baik  dan  mampu memberikan  kepuasan  pada  pemakainya.  Dengan  adanya  kepuasan  pemakai  tersebut  maka  akan timbul penerimaan ( acceptance ) pada sistem informasi yang dipergunakan dalam organisasi tersebut. Kepuasan  pemakai  ( user  satisfaction )  merupakan  salah  satu  indikator  dari  keberhasilan pengembangan sistem informasi.
Doll dan Torkzadeh mengembangkan instrumen EUCS yang  meliputi 5 komponen yaitu terdiri dari:  Isi  ( content ),  Akurasi  ( accuracy ),  Bentuk  ( format ),  Kemudahan  ( ease )  dan  Ketepatan  Waktu ( timeliness ). Berikut dibawah ini gambar instrument EUCS.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 2. End User Computing Satisfaction (EUCS)

## E. Kerangka Penelitian
Kerangka penelitian ini, disusun berdasarkan jenis penelitian kuantitatif yang digunakan, dengan menggabungkan  2  (dua)  model  sebagai  kerangka  penelitian  yaitu Technology  Acceptance  Model (TAM) dan End User Computing Satisfaction (EUCS). Konsep yang dibangun oleh peneliti ini dalam melakukan penelitian fokus pada penerimaan google classroom .
Gambar 3. Kerangka Penelitian
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Berdasarkan gambar 3 diatas, dapat ditarik kesimpulan hipotesis sebagai berikut :
Tabel 1. Hipotesis Penelitian No Hipotesis H1 Persepsi  kemudahan  pengguna  ( perceived  ease  of  use )  mempunyai pengaruh positif terhadap persepsi kegunaan ( perceived usefulness ) dalam penggunaan google classroom
H2
Persepsi  kegunaan (perceived  usefulness )  mempunyai  pengaruh  positif terhadap  sikap  terhadap  perilaku  ( attitude  towards  using )  dalam penggunaan google classroom .
H3 Persepsi  kemudahan  pengguna  ( perceived  ease  of  use )  mempunyai pengaruh positif terhadap sikap terhadap perilaku ( attitude towards using ) dalam penggunaan google classroom .
H4 Isi  ( content )  mempunyai  pengaruh  positif  terhadap  sikap  terhadap perilaku ( attitude towards using ) dalam penggunaan google classroom
H5 Keakuratan  ( accuracy )  mempunyai  pengaruh  positif  terhadap  sikap terhadap  perilaku  ( attitude  towards  using )  dalam  penggunaan google classroom
H6
Tampilan  ( format )  mempunyai  pengaruh  positif  terhadap  sikap  terhadap perilaku ( attitude towards using ) dalam penggunaan google classroom
H7 Kemudahan  ( ease )  mempunyai  pengaruh  positif  terhadap  sikap  terhadap perilaku ( attitude towards using ) dalam penggunaan google classroom .
H8 Ketetapan Waktu ( timeliness ) mempunyai pengaruh positif terhadap sikap terhadap  perilaku  ( attitude  towards  using )  dalam  penggunaan google classroom.

## 3 Metode Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menganalisa  bagaimana  penerimaan Google  Clasroom dengan menggunakan  Model  TAM  dan  EUCS.  Target  penelitian  dalam  penelitian  ini  adalah  mahasiswa Universitas  Informatika  dan  Bisnis  Indonesia.  Pengumpulan  data  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian ini adalah menggunakan data primer dengan kuisioner secara online .
A. Tahapan Penelitian
Adapun tahapan penelitian tentang penerimaan Google Classroom dapat dilihat pada Gambar 4 :
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 4. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  ini  dapat  dijelaskan  secara  umum  sebagai  berikut  :  a.)  Identifikasi  Minat Penelitian  dilanjutkan  pemilihan  topik;  b.)  Pengumpulan data  awal  di  lakukan  dengan  studi  literatur mengenai  minat  penelitian  terkait  (model-model  penerimaan  dan  penelitian-penelitian  terdahulu mengenai  penerimaan  teknologi);  c.)  Perumusan  Masalah  dengan  melihat  keadaan  saat  ini  yang menjadi  permasalahan  diperoleh  dan  beberapa  fakta-fakta  yang  ada.  Kemudian  dirumuskan masalahnya  oleh  peneliti; d.)  Tinjauan  Pustaka  dengan  melakukan  studi  literatur  yang  lebih  intensif mengenai  teori  penelitian-penelitian  sebelumnya  dan  metodologi  yang  relevan  dengan  topik pembahasan  penelitian  ini;  e.)  Pengembangan  kerangka  pemikiran  dilakukan  dengan  cara membandingkan  dan  mencari  persamaan  dengan  penelitian  terdahulu  yang  berkaitan  dengan  tingkat
penerimaan  sistem  informasi  kuesioner;  f.)  Perumusan  Hipotesis  dilakukan  dengan  acuan  variabel- variabel  yang  dibentuk  pada  kerangka  pemikiran;  g.)  Tahapan  ini  dimulai  dengan  melakukan penyusunan  kuesioner,  pertanyaan-pertanyaan  pada  kuesioner  tersebut  dibuat  berdasarkan  item pengukuran  yang  didapat  dari  studi  literatur.  Kuesioner  menggunakan  skala likert ;    h.)  Penyebaran dan Pengumpulan Kuesioner Setelah kuesioner selesai dirancang, maka kuesioner akan diuji dengan meminta  kurang  lebih  30  responden  mahasiswa  untuk  mengisi  kuesioner  dan  memberikan  umpan balik. Hal ini sesuai pendapat Singarimbun dan Effendi [3] yang mengatakan bahwa jumlah minimal uji coba  kuesioner  adalah minimal  30  responden.  Dengan  jumlah  minimal  30  orang  maka  distribusi nilai  akan  lebih  mendekati  kurve  normal.  Jika  terdapat  umpan  balik  saat  pengujian  kuesioner  (uji validitas  dan  uji  reliabilitas),  maka  kuesioner  akan  diperbaiki  sesuai  dengan  umpan  balik  yang diberikan.  Kuesioner  yang  telah  sesuai  kemudian  disebar  kembali  sesuai  dengan  ketentuan  sampel dalam  populasi  yang  telah  ditentukan  dalam  penelitian  ini;  i.)  Setelah  uji  kuesioner  dinyatain memadai,  maka  dilakukan  pengambilan  data  dengan  menyebarkan  kuesioner  kepada  mahasiswa  di Universitas  Informatika  dan  Bisnis  Indonesia  yang  dijadikan  responden  dan  dengan  target  sampai dengan 345 mahasiswa; j.) Pengolahan data, Kuesioner yang telah disebarkan kepada responden dan diterima kembali akan diperiksa. Jawaban yang tidak valid, seperti tidak lengkap, tidak akan diperiksa lebih lanjut. Jawaban yang valid disimpan dalam format excel, kemudian jawaban data yang diperoleh diolah dengan software AMOS 26; k.) Model akhir penelitian, dari sini kemudian diketahui hipotesis- hipotesis yang diterima dan ditolak. Jika terdapat dihipotesis yang ditolak dilakukan pengolahan data kembali  sehingga  sampai  menghasilkan  semua  hipotesis  yang  diterima;  l.)  Menyimpulkan  seluruh penelitian yang sudah dilakukan oleh peneliti serta memberikan saran-saran berkaitan dengan dampak penelitian yang sudah dilakukan.

## B. Pengumpulan Data
Pada tahap awal, penyebaran kuesioner pada penelitian kali ini diberikan langsung kepada para responden yaitu para mahasiswa di Universitas Informatika dan Bisnis Indonesia dimulai tanggal 01 sampai  dengan  25  Maret  2021.  Kuesioner  yang  ada  terlebih  dahulu  diuji  coba  sebanyak  dua  kali dengan  jumlah  responden  terbatas  sebanyak  30  orang.  Tujuannya  adalah  untuk  melakukan  uji validitas  dan  uji  reliabilitas  atas  kuesioner  tersebut.  Setelah  melakukan  pengujian  validitas  dan reliabilitas,  model  penelitian  akan  di trimming sesuai  dengan  hasil  pengujian  untuk  menghasilkan model  yang  lebih  sederhana.  Setelah  itu  kuesioner  dari  model  yang  telah  di trimming akan  kembali disebar kepada responden pada Unibi.
Skala  pengukuran  yang  digunakan  dalam  kuesioner  penelitian  ini  adalah  skala likert dan  skala sematic  deferential .  Kedua  skala  ini  digunakan  agar  responden  lebih  mudah  dalam  menjawab pertanyaan  kuesioner  tersebut.  Skala sematic  deferential yang  digunakan  berbentuk checklist yang tersusun urut dalam satu garis mulai dari “sangat setuju” yang terletak pada sisi kanan sampai “sangat tidak setuju” pada sisi kiri. Kuesioner menggunakan google form yang dapat diakses oleh mahasiswa Unibi.

## C. Pembuatan Kuesioner
Pembuatan pertanyaan dalam kuesioner yang digunakan di penelitian ini mengacu pada konstruk yang  digunakan  dalam  peneltian.  Selain  itu  pertanyaan  yang  digunakan  juga  mengacu  kepada indikator  yang  digunakan  oleh  peneliti  terdahulu  dalam  mengukur  kesiapan  dan  penerimaan teknologi. Variabel penelitian yang digunakan sebagai acuan kuesioner adalah Perceived Usefullness, Perceived Ease of Use, Attitude Toward Using Technology, Content, Accuracy, Format, Timeliness, Ease . Tabel 2 merinci pertanyaan yang akan digunakan dalam kuesioner pada penelitian ini.
Tabel 2. Konstruk dan Pertanyaan Kuesioner Penelitian. Konstruk Indikator Kode No Kuesioner Skala Perceived Usefullness (Persepsi Kegunaan) Bekerja lebih cepat PU 1 1  Menurut Saya, Google Classroom bermanfaat  dalam menunjang perkuliahan? Skala likert Kinerja dapat meningkat PU 2 2  Menggunakan Google Classroom dapat
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Konstruk Indikator Kode No Kuesioner Skala mempercepat pekerjaan/menyelesaikan tugas lebih cepat? Lebih mudah digunakan PU 3 3  Di  dalam Google  Classroom bermanfaat dalam meningkatkan efisiensi pencarian informasi perkuliahan? Produktivitas meningkat PU 4 4  Di  dalam Google  Classroom bermanfaat dalam meningkatkan efektifitas pencarian informasi perkuliahan? Efektivitas meningkat PU 5 5  Menurut saya, Google Classroom bermanfaat  dalam menyediakan informasi terkait dengan perkuliahan? Adanya peranan teknologi informasi PU 6 6  Menurut saya, secara keseluruhan Google Classroom bermanfaat  dalam kegiatan perkuliahan? Perceived Ease  of  Use (Persepsi kemudahan penggunaan) Mudah diterapkan PEOU 1 7  Fitur  pada Google  Classroom mudah dipahami? Skala likert Mudah mendapatkan informasi PEOU 2 8 Google Classroom mudah dioperasikan? Interaksi  cukup jelas dan mudah dipahami PEOU 3 9 Google  Classroom mudah diakses untuk digunakan? Interaksi fleksibel PEOU 4 10  Tampilan Google  Classroom sangat jelas dan mudah dipahami? Mudah untuk menjadi mahir PEOU 5 11 Google  Classroom fleksibel digunakan, bisa diakses kapan saja dan dimana saja? Mudah dimanfaatkan PEOU 6 12  Menurut  saya,  sangat  mudah untuk  mahir  menggunakan Google Classroom ? Attitude Toward  Using Technology (Sikap terhadap perilaku) Senang menggunakan teknologi AT 1 13  Saya merasa puas menggunakan Google Classroom ? Skala likert Memberikan kesenangan AT 2 14  Saya  percaya  penggunaan Google Classroom akan semakin  sering  digunakan dimasa depan? Antusias AT 3 15  Menurut  Saya,  tampilan antar muka yang terdapat di Google
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Konstruk Indikator Kode No Kuesioner Skala Classroom tidak membosankan untuk digunakan? Tidak pernah bosan AT 4 16  Saya  senang  menggunakan Google Classroom ? Content (Isi) Informasi tepat CT 1 17 Google Classroom menyediakan  informasi  yang Saya  butuhkan  secara  akurat selama kegiatan perkuliahan? Skala likert Isi informasi memenuhi CT 2 18  Informasi  yang  dihasilkan oleh Google Classroom membantu anda dalam kegiatan perkuliahan? Laporan  sesuai kebutuhan CT 3 19  Menurut Saya, Google Classroom menyediakan bahan  materi  maupun  tugas sesuai dengan kebutuhan perkuliahan? Informasi  yang cukup CT 4 20 Google Classroom menyediakan informasi secara memadai? Adanya  waktu dan tanggal akses website CT 5 21  Dalam  menggunakan Google Classroom terdapat  waktu dan  tanggal  akses website setiap user (pengguna)? Accuracy (Keakuatan) Informasi  yang dihasilkan akurat AC 1 22  Menurut Saya, Google Classroom memberikan  hasil informasi yang akurat? Skala likert Puas dengan akurasi sistem AC 2 23  Keakuratan Google Classroom memberikan kepuasan untuk Saya? Jarang terjadi error pada sistem AC 3 24   Menurut saya, jarang terjadinya error saat menggunakan Google Classroom ? Adanya user  id dan password untuk setiap user AC 4 25  Adakah user id dan password
saat  menggunakan Google Classroom ? Adanya keterangan tahapan dan waktu proses AC 5 26  Adakah  keterangan  tahapan dan  waktu  proses  di  dalam Google Classroom ? Format (Tampilan) Penyajian output/ laporan FT 1 27 Output (hasil  akhir)  yang ditampilkan pada Google Classroom sangat  berguna untuk Saya? Skala likert Informasi jelas FT 2 28  Informasi yang ada di Google Classroom menurut Saya sangat jelas? Konsistensi layout (tiap tahapan) FT 3 29  Menurut saya, Google Classroom memiliki  tampilan ukuran  huruf  yang  normal
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Konstruk Indikator Kode No Kuesioner Skala (jelas dan terbaca)? Adanya  struktur menu FT 4 30  Menurut  saya,  struktur  menu yang dimiliki Google Classroom sangat teratur? Ukuran huruf normal (jelas dna terbaca) FT 5 31  Menurut saya, Google Classroom memiliki konsistensi layout (tiap tahapan) sehingga menguntungkan bagi saya? Ease (Kemudahan) User friendly EU 1 32  Menurut Saya, Google Classroom bersifat user friendly /ramah pengguna? Skala likert Mudah dioperasikan EU 2 33  Menurut Saya, menggunakan Google Classroom mudah  untuk digunakan? Mudah dalam mendownload EU 3 34  Menurut Saya, Google Classroom mudah  digunakan saat mengunduh bahan materi maupun tugas perkuliahan?? Mudah dalam mencari informasi  yang dibutuhkan EU 4 35 Google  Classroom mudah dalam  mencari  informasi yang dibutuhkan? Mudah dalam menerima pemberitahuan EU 5 36 Google Classroom menarik perhatian mahasiswa dalam pembelajaran? Timeliness (Ketepatan waktu) Tepat waktu TL 1 37  Menurut Saya, Google Classroom memberikan informasi yang Saya perlukan  dengan  tepat  dan cepat? Skala likert Informasi up-to- date TL 2 38 Google Classroom memberikan informasi terkini  ( up-to-date )  untuk Saya? Cepat dalam mendownload dokumen TL 3 39  Menurut Saya, Google Classroom mudah digunakan saat mengunduh bahan materi maupun tugas perkuliahan? Sistem memberikan alert/ pemberitahuan yang  cepat  saat terjadi keselahan penggunaan sistem TL 4 40 Google Classroom memberikan alert /pemberitahuan dengan  cepat,  ketika  saya salah menggunakannya? Cepat dalam memberikan TL 5 41 Google Classroom memungkinkan  mahasiswa
Volume 10, Nomor 3, Tahun 2021: 637-661
Konstruk Indikator Kode No Kuesioner Skala tanggapan keluhan mendapatkan  umpan  balik secara lebih cepat?
Adapun  skala likert yang  digunakan  dalam  penelitian  seperti  dirinci  pada  tabel  3  sebagai berikut:
Tabel 3. Skala likert Skala Jawaban Deskripsi Keterangan 1 STS Sangat Tidak Setuju Jawaban  jika  responden  Sangat  Tidak Setuju  (STS)  dengan  pertanyaan  yang tertulis berdasarkan pendapat dari responden atau keadaan yang terjadi 2 TS Tidak Setuju Jawaban  jika  responden  Tidak  Setuju (TS)  dengan  pertanyaan  yang  tertulis berdasarkan  pendapat  dari  responden atau keadaan yang terjadi 3 N Netral Jawaban  jika  responden  Netral  (N) dengan pertanyaan yang tertulis berdasarkan  pendapat  dari  responden atau keadaan yang terjadi 4 S Setuju Jawaban  jika  responden  Setuju  (S) dengan pertanyaan yang tertulis berdasarkan  pendapat  dari  responden atau keadaan yang terjadi 5 SS Sangat Setuju Jawaban  jika  responden  Sangat  Setuju (SS)  dengan  pertanyaan  yang  tertulis berdasarkan  pendapat  dari  responden atau keadaan yang terjadi

## D. Analisis Responden
Total  responden  penelitian  ini  adalah  373  responden  yang  meliputi  mahasiswa  di  Unibi.  Data profil seluruh responden dapat dilihat pada tabel 4
Tabel 4. Data Profil Responden Data Responden berdasarkan Kategori Jumlah Responden Presentase Jenis Kelamin Laki- laki 157 mahasiswa 42% Perempuan 216 mahasiswa 58% Akuntansi 26 mahasiswa 7% DKV 8 mahasiswa 2% Program Studi Ilmu Komunikasi 16 mahasiswa 4% Manajemen 33 mahasiswa 9% Sistem Informasi 38 mahasiswa 10% Informatika 39 mahasiswa 10%
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 5. Diagram Profil Responden berdasarkan Jenis Kelamin
Berdasarkan  profil  responden  berdasarkan  jenis  kelamin,  responden  laki  –  laki  lebih  sedikit dibanding  responden  perempuan.  Responden  dengan  jenis  kelamin  laki  –  laki  (42%)  dan  jenis kelamin perempuan (58%).

## Gambar 6. Diagram Profil Responden berdasarkan Fakultas
Berdasarkan  profil  responden  berdasarkan  program  studi,  dengan  rincian  responden  pada program  studi  Akuntasi,  Manajemen,  Psikologi,  DKV,  Informatika,  Sistem  Informasi  dan  Ilmu Komunikasi.

## E. Pengujian Validitas Keseluruhan
Tabel 5. Pengujian Validitas Keseluruhan No Manifes Nilai Output Status No Manifes Nilai Output Status 1 PU 1 0,477  Valid 26 AC 5 0,755  Valid 2 PU 2 0,668  Valid 27 FT 1 0,783  Valid 3 PU 3 0,849  Valid 28 FT 2 0,888  Valid 4 PU 4 0,898  Valid 29 FT 3 0,854  Valid 5 PU 5 0,697  Valid 30 FT 4 0,851  Valid 6 PU 6 0,877  Valid 31 FT 5 0,822  Valid 7 PEOU 1 0,193  Tidak Valid 32 EU 1 0,894  Valid 8 PEOU 2 0,796  Valid 33 EU 2 0,922  Valid 9 PEOU 3 0,813  Valid 34 EU 3 0,799  Valid 10 PEOU 4 0,825  Valid 35 EU 4 0,736  Valid 11 PEOU 5 0,721  Valid 36 EU 5 0,745  Valid 12 PEOU 6 0,921  Valid 37 TL 1 0,836  Valid
42% 58% Jenis Kelamin Laki - laki Perempuan 8% 12% 17% 25% 14% 14% 10% Program Studi Akuntansi DKV Ilmu Komunikasi Manajemen Sistem Informasi Informatika Psikologi
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
No Manifes Nilai Output Status No Manifes Nilai Output Status 13 AT 1 0,753  Valid 38 TL 2 0,860  Valid 14 AT 2 0,875  Valid 39 TL 3 0,751  Valid 15 AT 3 0,839  Valid 40 TL 4 0,868  Valid 16 AT 4 0,847  Valid 41 TL 5 0,774  Valid 17 CT 1 0,894  Valid 18 CT 2 0,922  Valid 19 CT 3 0,799  Valid 20 CT 4 0,736  Valid 21 CT 5 0,745  Valid 22 AC 1 0,737  Valid 23 AC 2 0,823  Valid 24 AC 3 0,887  Valid 25 AC 4 0,667  Valid
Pada  tabel  5.  terdapat  41  indikator  dari  semua  konstruk  yang  digunakan  dapat  diberikan kesimpulan  valid  karena  nilai  korelasi  ( pearson  correlation )  adalah  positif  dan  r  Hitung  lebih  besar dari r Tabel. Namun terdapat 1 indikator yang tidak memenuhi persyaratan, maka  40 indikator yang telah dinyatakan valid.

## F. Uji Reliabilitas
Reliabilitas  menunjuk  pada  suatu  pengertian  bahwa  sesuatu  cukup  dapat  dipercaya  untuk digunakan  sebagai  alat  pengumpul  data  karena  instrument  tersebut  sudah  baik.  Angket  dikatakan reliabel jika dapat memberikan hasil relatif sama pada saat dilakukan pengukuran kembali pada obyek yang  berlainan  pada  waktu  yang  berbeda  atau  memberikan  hasil  yang  tetap.  Suatu  instrumen  dapat dikatakan reliabel apabila memiliki nilai Cronbach Alpha lebih besar dari 0,600.
Case Processing Summary N % Cases Valid 30 100.0 Excluded a 0 .0 Total 30 100.0 a. Listwise deletion based on all variables in the procedure. Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items .968 41 Gambar 7. Nilai Cronbach’s Alpha Kuesioner
Kuesioner  dinyatakan  reliabel  apabila  nilai Cronbach’s  Alpha yang  didapat  lebih  besar  dari 0,600,  nilai Cronbach’s  Alpha yang  didapat  adalah  0,964  maka  kuesioner  ini  dapat  dinyatakan reliabel.

## G. Pengujian Ulang
Setelah menghilangkan item – item yang tidak valid maka pengujian yang menghasilkan tabel validitas item kuesioner seperti pada tabel 6.
Tabel 6. Pengujian Ulang No Korelasi item dengan total r Hitung r Tabel df = 371 α = 0.05 Kesimpulan 1 PU 1 0,237 Valid 2 PU 2 0,758 Valid
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
No Korelasi item dengan total r Hitung r Tabel df = 371 α = 0.05 Kesimpulan 3 PU 3 0,801 Valid 4 PU 4 0,845 Valid 5 PU 5 0,694 Valid 6 PU 6 0,783 Valid 7 PEOU 2 0,840 Valid 8 PEOU 3 0,841 Valid 9 PEOU 4 0,849 Valid 10 PEOU 5 0,750 Valid 11 PEOU 6 0,748 Valid 12 AT 1 0,751 Valid 13 AT 2 0,780 Valid 14 AT 3 0,784 Valid 15 AT 4 0,813 Valid 16 CT 1 0,794 Valid 17 CT 2 0,794 Valid 18 CT 3 0,789 Valid 19 CT 4 0,787 Valid 20 CT 5 0,759 Valid 21 AC 1 0,813 Valid 22 AC 2 0,817 Valid 23 AC 3 0,735 0,113  Valid 24 AC 4 0,647 Valid 25 AC 5 0,781 Valid 26 FT 1 0,826 Valid 27 FT 2 0,847 Valid 28 FT 3 0,791 Valid 29 FT 4 0,759 Valid 30 FT 5 0,810 Valid 31 EU 1 0,699 Valid 32 EU 2 0,877 Valid 33 EU 3 0,826 Valid 34 EU 4 0,848 Valid 35 EU 5 0,797 Valid 36 TL 1 0,806 Valid 37 TL 2 0,833 Valid 38 TL 3 0,822 Valid 39 TL 4 0,868 Valid 40 TL 5 0,820 Valid
Model  pengujian  validitas  ini  menggunakan  rumus  korelasi biverate  pearson untuk  menguji validitas  internal  setiap  item  pertanyaan  dalam  kuesioner.  Hasil  pengujian  ulang  dengan  SPSS  26 menunjukkan  bahwa  semua  item  pertanyaan  memiliki  nilai  r  Hitung  lebih  besar  dari  r  Tabel  yang memiliki  arti  lebih  besar  dari  0,113.  Maka  dari  itu  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  pengujian  hasil ulang  secara  keseluruhan  item  dalam  kuesioner  adalah  valid.  Pengujian  ini  juga  mengubah  N reliabilitas  kuesioner  dari  0,968  menjadi  0,959  yang  tetap  masih  diatas  0,600  sehingga  masih dinyatakan reliabel.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Cases Valid 373 100.0 Excluded a 0 .0 Total 373 100.0 a. Listwise deletion based on all variables in the procedure. Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items .959 40 Gambar 8. Nilai Cronbach’s Alpha Kuesioner Ulang

## 4 Hasil dan Pembahasan

## A. Operasional Variabel
Setelah  melakukan  uji  validitas  dan  reliabilitas,  diperoleh  hasil  bahwa  model  penelitian  ini reliabel  dan  manifes  penelitian.  Gambar  9  merupakan  model  penelitian  digambarkan  menggunakan software AMOS 26.
Gambar 9. Operasional Variabel

## B. Pengujian Operasional Variabel
1. Pengujian Tahap Pertama
Model  penelitian  ini  terdiri  atas  sembilan  konstruk  dan  empat  puluh  empat  manifes,  yaitu konstruk  persepsi  kegunaan  dengan  enam  buah  manifes,  konstruk  persepsi  kemudahan  penggunaan dengan lima buah manifes, konstruk sikap terhadap perilaku dengan empat buah manifes, konstruk isi
dengan lima buah manifes, konstruk keakuratan dengan lima buah manifes, konstruk tampilan dengan lima buah manifes, konstruk kemudahan dengan lima buah manifes, konstruk ketepatan waktu dengan lima buah manifes dan konstruk persepsi keunggulan relatif dengan empat buah manifest. Pada tahap pertama, model yang dihipotesiskan menghasilkan parameter seperti digambarkan seperti berikut ini.

## Gambar 10. Hasil Pengujian Tahap Pertama
2. Uji Validitas ( Convergen Validity ) Tahap Pertama
Uji  Validitas  ( convergent  validity )  digunakan  untuk  menguji  apakah  sebuah  indikator  adalah bagian dari sebuah konstruk. Uji validitas bisa dilihat dari nilai standardized regression weight . Hasil uji convergent validity untuk penelitian ini ditampilkan sebagai berikut. Berdasarkan tabel 7, seluruh indikator  berhubungan  dari  konstruknya  dan  signifikan  secara  statistik.  Sehingga  seluruh  indikator memang merupakan bagian dari konstruknya. Untuk melengkapi, berikut disertakan tampilan estimate yang sudah distandarisasi.
Tabel 7. Standardized regression weights Tahap Pertama
Estimate AT1 <---  AT .529 AT2 <---  AT .537 AT3 <---  AT .580 AT4 <---  AT .667 PU1 <---  PU .034 PU2 <---  PU .697
Volume 10, Nomor 3, Tahun 2021: 637-661
e-ISSN:2540-9719
Estimate PU3 <---  PU .765 PU4 <---  PU .842 PU5 <---  PU .645 PU6 <---  PU .742 AC1 <---  AC .884 AC2 <---  AC .892 AC3 <---  AC .522 AC4 <---  AC .444 AC5 <---  AC .587 CT1 <---  CT .747 CT2 <---  CT .762 CT3 <---  CT .712 CT4 <---  CT .750 CT5 <---  CT .630 TL1 <---  TL .742 TL2 <---  TL .782 TL3 <---  TL .784 TL4 <---  TL .851 TL5 <---  TL .750 FT1 <---  FT .830 FT2 <---  FT .853 FT3 <---  FT .685 FT4 <---  FT .638 FT5 <---  FT .713 EU1 <---  EU .638 EU2 <---  EU .855 EU3 <---  EU .800 EU4 <---  EU .804 EU5 <---  EU .698 PEOU2  <---  PEOU .814 PEOU3  <---  PEOU .829 PEOU4  <---  PEOU .819 PEOU5  <---  PEOU .655 PEOU6  <---  PEOU .633
Factor Loading yang bernilai > 0,5 menunjukkan bahwa sebuah indikator memang bagian dari konstruk  (Santoso,  2014).  Dari  hasil  tabel  diatas,  maka  indikator  yang  mempunyai loading  factor dibawah  0,5  berarti  tidak  valid,  karena  tidak  sesuai  syarat convergent  validity .  Sehingga  indikator yang harus dibuang pada model adalah PU1 dan AC4.

## 3. Uji Model Tahap Pertama
Pengujian  konstruk  dan  model  penelitian  dilakukan  menggunakan  SPSS  AMOS  26.  Gambar  7 merupakan model penelitian yang dibuat menggunakan AMOS. Gambar 8 merupakan hasil uji model tahap pertama setalah indikator dihilangkan.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 11. Hasil Pengujian Tahap Pertama
Hasil  pengujian  model  struktural  menggunakan  SPSS  AMOS  26  menghasilkan  tingkat kesesuaian seperti pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil Uji Model Tahap Pertama Kriteria Model Fit Hasil Uji Acceptable Level Interpretasi CMIN ( Chi Square ) 3890.173  Diantara  Saturated  dan Independence Model Kesesuaian Baik GFI ( Goodness of Fit Index ) 0.566  0 (tidak fit) s/d 1 (Fit) Kesesuaian Menengah AGFI ( Adjustes GFI) 0.511  0 (tidak fit) s/d 1 (Fit) Kesesuaian Menengah RMSEA  ( Root  mean  square error of approximation ) 0.115  < 0.080 (Fit) Kesesuaian Rendah TLI ( Tucker-Lewis Index ) 0.641  0 (tidak fit) s/d 1 (Fit) Kesesuaian Menengah NFI ( Normed Fit Index ) 0.623  0 (tidak fit) s/d 1 (Fit) Kesesuaian Menengah CFI ( Confirmatory Fit Index ) 0.664  0 (tidak fit) s/d 1 (Fit) Kesesuaian Menengah PNFI ( Parcimonious Fit Index ) 0.583  > 0.600 (Fit) Kesesuaian Rendah
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Dari  tabel  8  dapat  terlihat  bahwa  model  tahap  pertama  memiliki  kesesuaian  menengah  hanya nilai RMSEA yang tidak memenuhi kriteria.

## 4. Pengujian Tahap Kedua
Dari  hasil  pengujian  tahap  pertama  tersebut,  masih  terdapat  data-data  yang  mengandung outlier dalam mengukur konstruknya dan indikator PU1 dan AC4 sehingga mempengaruh goodness of fit dari model yang dihipotesiskan. Dalam tahap kedua ini, dilakukan pengulangan pengujian kembali setelah outlier dan indikator PU1 dan AC4 dihapus. Berikut hasil pengujian tahap kedua atau model setelah direvisi:

## Gambar 12. Model Pengujian Tahap Kedua

## 5. Uji Validitas (Convergen Validity) Tahap Kedua
Berdasarkan tabel  9, seluruh indikator berhubungan dari konstruknya dan signifikan secara statistik. Sehingga seluruh indikator memang merupakan bagian dari konstruknya. Untuk melengkapi, berikut disertakan tampilan estimate yang sudah distandarisasi.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 9. Standardized regression weights Tahap Kedua Estimate AT1 <---  AT .528 AT2 <---  AT .537 AT3 <---  AT .580 AT4 <---  AT .667 PU2 <---  PU .697 PU3 <---  PU .765 PU4 <---  PU .842 PU5 <---  PU .645 PU6 <---  PU .742 PEOU2  <---  PEOU .814 PEOU3  <---  PEOU .829 PEOU4  <---  PEOU .819 PEOU5  <---  PEOU .655 PEOU6  <---  PEOU .633 EU1 <---  EU .638 EU2 <---  EU .855 EU3 <---  EU .801 EU4 <---  EU .804 EU5 <---  EU .698 TL1 <---  TL .742 TL2 <---  TL .782 TL3 <---  TL .784 TL4 <---  TL .851 TL5 <---  TL .750 FT1 <---  FT .830 FT2 <---  FT .853 FT3 <---  FT .685 FT4 <---  FT .639 FT5 <---  FT .713 CT1 <---  CT .747 CT2 <---  CT .762 CT3 <---  CT .712 CT4 <---  CT .750 CT5 <---  CT .630 AC1 <---  AC .880 AC2 <---  AC .907 AC3 <---  AC .514 AC5 <---  AC .561
Factor  Loading yang  bernilai  >  0,5  menunjukkan  bahwa  sebuah  indikator  memang  bagian dari konstruk (Santoso, 2014). Dari hasil tabel diatas, maka indikator yang mempunyai loading factor dibawah 0,5 berarti tidak valid, karena tidak sesuai syarat convergent validity .

## C. Pengujian Hipotesis dengan SEM
Pengujian hipotesis penelitian berdasarkan pada model penelitian yang dikembangkan, pengujian ini dilakukan untuk melihat hubungan diantara konstruk – konstruk yang ada dalam model penelitian. Daftar pengambilan keputusan diambil dengan melihat bobot regresi untuk konstruk terkait pada hasil pengujian menggunakan SPSS AMOS 26. Jika nilai P > 0.05 maka H0 ditolak dan apabila nilai P < 0.05 atau dilambangkan dengan *** maka H1 diterima seperti dipaparkan pada tabel 6.
Volume 10, Nomor 3, Tahun 2021: 637-661
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel  10.  Hasil Nilai Regression Weights Model Penelitian Estimate S.E. C.R. P Label PU  <---  PEOU .522 .059 8.911 *** par_33 AT  <---  PU .347 .056 6.198 *** par_31 AT  <---  PEOU .001 .044 .025 .980 par_32 AT  <---  EU .057 .071 .806 .420 par_34 AT  <---  TL -.025 .057 -.438 .661 par_35 AT  <---  AC .128 .039 3.262 .001 par_36 AT  <---  FT .169 .051 3.301 *** par_37 AT  <---  CT .259 .060 4.309 *** par_38

## Gambar 13. Model Hipotesis Penelitian Akhir
Berdasarkan  pada  hasil  analisa  pada  gambar  10  dengan  menghilangkan  hipotesa  yang  ditolak maka  dibentuklah  model  struktural  yang  baru  dimana  konstruk  PEOU,  TL  dan  EU  setelah  dihapus dengan hubungan AT, seperti dapat dilihat pada gambar 11.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 14. Model Penelitian Struktural Hipotesis Akhir
Model  penelitian  struktural  tahap  pertama  kemudian  dilakukan  pengujian  ulang  untuk mengetahui  tingkat  kesesuaiannya,  hasil  pengujian  model  struktural  menggunakan  SPSS  AMOS  26 menghasilkan tingkat kesesuaian.
Pengujian  ulang  hipotesis  penelitian  berdasarkan  pada  model  penelitian  yang  telah  diulang, pengujian ini dilakukan untuk melihat hubungan diantara konstruk – konstruk yang ada dalam model penelitian. Dasar pengambilan keputusan diambil dengan melihat bobot regresi untuk konstruk terkait pada hasil pengujian menggunakan SPSS AMOS 26. Jika p > 0.05 maka H0 ditolak dan apabila p < 0.05 atau dilambangkan dengan *** maka H1 diterima seperti dipaparkan pada tabel 4.40.
Tabel 11. Hasil Nilai Regression Weights Model Penelitian Hipotesis Akhir
Estimate S.E. C.R. P Label PU  <---  PEOU .522 .059 8.925 *** par_24 AT  <---  PU .344 .051 6.677 *** par_23 AT  <---  AC .119 .037 3.219 .001 par_25 AT  <---  FT .184 .042 4.355 *** par_26 AT  <---  CT .254 .057 4.465 *** par_27
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## D. Analisis Pengaruh Total
Pada model yang telah d itrimming terdapat tujuh variabel yang terdiri dari dua variabel eksogen (PU,  AT)  dan  lima  variabel  endogen  (PEOU,  AC,  CT,  FT).  Berikut  pengaruh  masing  –  masing variabel ;
1. Konstruk PEOU terhadap konstruk PU
Perceived  Ease  of  Use (PEOU)  terhadap  memberi  pengaruh  positif  sebesar  52,2%  terhadap Perceived Usefullness (PU).
2. Konstruk PU terhadap konstruk AT Perceived Usefullness (PU) terhadap memberi pengaruh positif sebesar 34,4% terhadap Attitude Toward Using (AT).
3. Konstruk CT terhadap konstruk AT Content (CT) terhadap memberi pengaruh positif sebesar 25,4% terhadap Attitude Toward Using (AT).
4. Konstruk AC terhadap konstruk AT Accuracy (AC)  terhadap  memberi  pengaruh  positif  sebesar  11,9%  terhadap Attitude  Toward Using (AT).
5. Konstruk FT terhadap konstruk AT Format (FT) terhadap memberi pengaruh positif sebesar 18,4% terhadap Attitude Toward Using (AT).

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengolahan  dan  analisis  yang  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  dari  8 hipotesis  yang  diajukan  ada  beberapa  hipotesis  yang  diterima  dan  ada  yang  ditolak.  Sesuai  dengan rumusan  permasalahan  yang  telah  diuraikan  di  awal  terjawab  bahwa  hasil  dari  analisis  dengan menggunakan  metode  TAM  dan  EUCS  menunjukan  a.)  persepsi  kemudahan  penggunaan  (PEOU) memberi  pengaruh  positif  sebesar  52,2%  terhadap  persepsi  kegunaan  (PU),  b.)  persepsi  kegunaan (PU)  memberi  pengaruh  positif  sebesar  34,4%  terhadap  sikap  (AT),  c.)  isi  (CT)  memberi  pengaruh positif  sebesar  25,4%  terhadap  sikap  (AT),  d.)  keakuratan  (AC)  memberi  pengaruh  positif  sebesar 11,9% terhadap sikap (AT), e.) tampilan (FT) memberi pengaruh positif sebesar 18,4% terhadap sikap (AT), sehingga bisa disimpulkan bahwa 5 hipotesis tersebut memiliki berpengaruh terhadap kepuasan mahasiswa dalam menggunakan Google Classroom .

## Ucapan Terima Kasih
Terima kasih penulis sampaikan kepada Kementerian Riset dan Teknologi / Badan Riset dan Inovasi Nasional  (Kementerian  Ristek  /  BRIN)  yang  telah  memberikan  dana  hibah  penelitian  Skema Penelitian Dosen Pemula (PDP) Tahun 2021. Selanjutnya, terima kasih kepada ketua dan staff LPPM Universitas  Informatika  dan  Bisnis  Indonesia  yang  telah  memfasilitasi  kegiatan  PDP  yang  telah membimbing penelitian ini mulai penyusuan proposal hingga laporan penelitian.

## Referensi
[1] L.  Sofyana  and  A.  Rozaq,  “Pgri  Madiun,” Pembelajaran  Daring  Komb.  Berbas.  Whatsapp Pada Kelas Karyawan Prodi Tek. Inform. Univ. Pgri Madiun , vol. 8, pp. 81–86, 2019.
[2] A. B. Hakim, “Efektifitas Penggunaan E-Learning Moodle , Google Classroom Dan Edmodo,” vol. 2, pp. 1–6, 2016.
[3] E.  Yulianingsih,  “E-Learning  Menggunakan  Technology  Acceptance  Model  Dan  End  User Computing Satisfaction,” J. Ilm. MATRIK , vol. 18, no. 1, pp. 27–42, 2016.
[4] K.  N.  M.  N.  Masitah  and  I.  Ilhamsyah,  “Evaluasi  Kepuasan  Pengguna  Siakad  Universitas Tanjungpura  Menggunakan  Integrasi  Technology  Acceptance  Model  (Tam)  Dan  End-User Computing Satisfaction (Eucs),” Coding J. Komput. dan Apl. , vol. 8, no. 2, pp. 11–21, 2020, doi: 10.26418/coding.v8i2.41217.
[5] A. E. Hadisuwarno and R. Bisma, “Analisis penerimaan pengguna aplikasi e-Kinerja dengan metode  TRAM  dan  EUCS  pada  kepolisian  Analysis  of  user  acceptance  of  e-Kinerja applications with the TRAM and EUCS methods at the police,” J. Ilm. Sist. Inf. , vol. 10, no. 2, pp. 93–109, 2021.
Volume 10, Nomor 3, Tahun 2021: 637-661
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[6] A.H.  Indrakusuma  and  A.  R.  Putri, E-Learning  –Teori  dan  Desain .  Tulungngagung:  STKIP PGRI, 2016.
[7] B. Lee, “Blended Learning through Google Classroom,” Int. J. Educ. Pedagog. Sci. , vol. 14, no. 4, pp. 220–226, 2020.
[8] Sugiyono, Metode Penelitian Kombinasi . Bandung: Alfabeta, 2016.
[9] C.  S.  P.L, Analisis  Penerimaan  Pengguna  Akhir  Dengan  Menggunakan  Technology Acceptance  Model  Dan  End  User  Computing  Satisfaction  Terhadap  Penerapan  Sistem  Core Banking Pada Bank Abc Tesis . 2006.
[10] S. Santoso, Panduan Lengkap SPSS 26 . Jakarta: Elex Media Komputindo, 2020.
[11] S. Santoso, Analisis SEM menggunakan AMOS . Jakarta: Elex Media Komputindo, 2014.
[12] A.  P.  Sari  and  M.  A.  Syamsuddin,  “Analisis  Faktor  End-User  Computing  Satisfaction Terhadap Kepuasan Pengguna : Studi Kasus Kantor Pelayanan Pajak Madya Balikpapan,” J. Pajak Indones. , vol. 1, no. 2, pp. 92–101, 2017.
[13] T.  Loanata  and  K.  G.  Tileng,  “Pengaruh  Trust  dan  Perceived  Risk  pada  Intention  To  Use Menggunakan  Technology  Acceptance  Model  (Studi  Kasus  Pada  Situs  E-Commerce Traveloka),” JUISI J. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 02, no. 2460–1306, p. 10, 2016.
[14] T. Farahat, “Applying the Technology Acceptance Model to Online Learning in the Egyptian Universities,” Procedia  -  Soc.  Behav.  Sci. ,  vol.  64,  pp.  95–104,  2012,  doi: 10.1016/j.sbspro.2012.11.012.
[15] Budiman,  “Pengaruh  Pemanfaatan  Sistem  Akademik  Online Terhadap  Kepuasan  Mahasiswa Menggunakan Technology Acceptance Model (TAM),” Maj. Bisnis Dan IPTEK , vol. 9, no. 2, 2016, [Online]. Available: https://jurnal.stiepas.ac.id/index.php/bistek/article/view/77.
[16] Z. Niqotaini, “Analisis Penerimaan Dan Penggunaan Media Pembelajaran Augmented Reality Dengan  Menggunakan  Model  UTAUT-2  (Studi  Kasus :  SMP  dan  SMA  Mutiara  Bunda Bandung),” Technol. J. Ilm. , vol. 12, no. 1, p. 4, 2021, doi: 10.31602/tji.v12i1.4175.