## JKTP Vol 3 No (4) November (2020): 435-447
JKTP Jurnal Kajian Teknologi Pendidikan
DOI:10.17977/um038v3i42020p435 http://journal2.um.ac.id/index.php/jktp/index
PENERIMAAN DAN PENGGUNAAN E-LEARNING PADA MASA PANDEMI COVID-19: APLIKASI MODEL UTAUT2
Dede Kurnia Pendidikan Ekonomi, STKIP Majenang Jl. Raya Pahonjean KM. 2 Majenang, Kab. Cilacap, Jawa Tengah Email: dedekurnia50@gmail.com

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memperoleh  dan  menganalisis  bukti  empiris faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan dan penggunaan e-learning oleh peserta didik pada jenjang SLTA dan Perguruan Tinggi di Tasikmalaya dengan total subjek penelitian sebanyak 289 responden.  Teknik analisis data dilakukan dengan Partial  Last Squares  –  Structural Equation Modeling (PLS  –  SEM) melalui software SmartPLS  versi  3.2.9.  Berdasarkan  hasil  pengujian  pada sampel  siswa  SLTA  diketahui  bahwa Social  influence dan kebiasaan berpengaruh  positif  terhadap Behavioral  intention, adapun Use  behavior  e- learning pada  siswa  SLTA secara  signifikan  dipengaruhi  oleh Habit dan Behavioral  intention. Pengujian  pada  kelompok  sampel  mahasiswa menunjukkan  bahwa facilitating  condition,  hedonic  motivation, dan habit berpengaruh signifikan terhadap behavioral intention, adapun Use behavior e- learning pada mahasiswa hanya dipengaruhi oleh Habit. Melalui penelitian ini akan  dapat  diketahui  faktor-faktor  determinan  yang  mempengaruhi penggunaan e-learning pada peserta didik.

## Abstract
This  study  aims  to  obtain  and  analyze  empirical  evidence  of  the  factors affecting the acceptance and use of e-learning by students at the high school and  college  students  in  Tasikmalaya  with  a  total  number  are  289  research objects. The data analysis technique was done by using Partial Last Squares - Structural  Equation  Modeling  (PLS-SEM)  through  SmartPLS  version  3.2.9 software. Based on the test results showed in a sample of high school students, it is known that social influence and Habit gave a positive effect on Behavioral intention, while the Use behavior of e-learning on high school students was significantly influenced by Habit and Behavioral intention. Then the Testing on  a  sample  group  of  college  students  showed  that  facilitating  conditions, hedonic  motivation,  and  habits  gave  a  significant  effect  on  behavioral intention, while the use of e-learning behavior on students only influenced by Habit. Through this research, it will be able to know the determinant factors that affect the use of e-learning in students.

## Article History
Received:10-09-2020
Accepted: 30-09-2020 Published: 30-11-2020

## Keywords
Teori Terpadu
Penerimaan dan Penggunaan Teknologi (UTAUT 2), Intensi Perilaku, Perilaku Penggunaan, E-learning

## 436 JKTP Jurnal Kajian Teknologi Pendidikan Vol.3, No.4, November 2020, Hal.435-447
Teknologi informasi dan komunikasi (TIK) telah banyak berperan dan berkontribusi dalam upaya menyelesaikan berbagai problematika yang dihadapi dalam sektor Pendidikan, terutama setelah Covid- 19  ditetapkan  sebagai  pandemi  global  oleh World  Health  Organization (WHO)  dan  pemerintah menginstruksikan  agar  sekolah  ditutup  sementara  guna  menekan  penyebaran  virus  Covid-19.  Pada kondisi  demikian,  TIK  menduduki  peran  yang  sangat  penting  dalam  upaya  menjaga  pelaksanaan pembelajaran agar tetap berlangsung meskipun dilaksanakan pada situasi dan kondisi yang tidak lazim dan berbeda dari biasanya, hal ini sebagaimana prinsip dikemukakan oleh Zhang et al., (2020) bahwa “ Suspending classes without stopping learning”.
Jika diamati pada dasarnya wabah Covid-19 di Indonesia telah menjadi salah satu faktor pendorong perubahan ekstrim pada penggunaan TIK dalam proses pembelajaran di berbagai jenjang pendidikan. Di dalam hal ini, perubahan yang paling tampak dapat dilihat dari penggunaan pembelajaran jarak jauh (distance  learning) yang  menjadi  satu-satunya  alternatif  yang  dapat  dilakukan  (Chaeruman,  2020). Penggunaan  TIK  dalam  proses  pembelajaran  terutama  setelah  Covid-19  tidak  hanya  dilakukan  di Indonesia, namun dilakukan juga oleh berbagai negara di dunia, perbedaannya terletak pada penerimaan peserta  didik  dan  masyarakat  Indonesia  yang  cenderung  belum  terbiasa  melakukan  aktivitas pembelajaran melalui TIK.
Aktivitas pembelajaran jarak jauh atau dalam konteks yang lebih umum disebut dengan electronic learning (e-learning) tentunya juga telah berimplikasi pada semakin tergesernya metode pembelajaran tradisional oleh pembelajaran yang lebih berbasis teknologi digital (Witt & Gloerfeld, 2018) . Di dalam hal ini e-learning dimaknai sebagai pembelajaran yang  menitikberatkan pada penggunaan perangkat elektronik dan internet untuk mengakses materi pembelajaran, berinteraksi dengan guru, atau pun juga dengan  sesama  peserta  didik  tanpa  dibatasi  oleh  ruang  dan  waktu  (Farahat,  2012;  Salsabila, Abdurachman & Marpaung, 2019; Yodha et al., 2019; Putra et al., 2020).
Di sisi lain, meskipun e-learning sebagai sebuah teknologi menjadi opsi terbaik untuk menjaga kesinambungan proses belajar mengajar di tengah pandemi Covid-19, namun perlu dipahami bahwa penggunaan e-learning belum tentu selalu diterima dengan baik sebagaimana peserta didik menerima pembelajaran  secara  konvensional.  Bisa  jadi  peserta  didik  sebenarnya  tidak  terlalu  menerima,  tidak menyukai  atau  bahkan  sebenarnya  menolak e-learning (Brangier  &  Adele,  2013;  Recker,  2016). Meskipun di dalam beberapa riset disebutkan bahwa penggunaan e-learning dapat meningkatkan hasil belajar siswa secara signifikan (Hoerunnisa et al., 2019; Prasistayanti et al., 2019; Rohimah et al., 2020), namun hasil penelitian tersebut belum dapat mengukur tingkat penerimaan dan penggunaan e-learning, terlebih pada masa wabah Covid-19.
Penelitian  terkait  penerimaan  dan  penggunaan e-learning merupakan  hal  yang  penting,  sebab secara  umum  sukses  atau  tidaknya  penerapan  sebuah  teknologi  termasuk e-learning akan  sangat tergantung  pada  penerimaan  dan  penggunaan  dari  masing-masing  individu,  oleh  karena  itu  perlu diselidiki faktor-faktor yang dapat mempengaruhi penerimaan dan penggunaan e-learning pada peserta didik. Penyelidikan terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan dan penggunaan teknologi termasuk di dalamnya e-learning , umumnya masih dilakukan dengan mengacu pada Theory Acceptance Model (TAM)  yang  dikembangkan  oleh    Davis  et  al.,  (1989),  sebagaimana  pernah  dilakukan  oleh Arianto et al. , (2020).
Di dalam upaya mengisi gap permasalahan dalam menyelidiki faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan  dan  penggunaan e-learning, dalam  penelitian  ini penulis  merujuk  pada  model  yang mutakhir, yakni Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT 2) yang digagas oleh Venkatesh et al., (2012). Melalui Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 akan dapat diketahui bagaimana penerimaan dan penggunaan dari sudut pandang peserta didik sebagai konsumen pengguna teknologi e-learning. Model UTAUT 2 merupakan sebuah model yang dikembangkan untuk secara efektif memprediksi, menjelaskan dan menganalisis perilaku penerimaan teknologi masyarakat untuk produk teknologi informasi.
Terkait dengan penggunaan UTAUT 2 untuk mengetahui penerimaan dan penggunaan e-learning, peneliti  tidak  memasukkan  konstruk Price  value ke  dalam  model  yang  akan  diteliti  dengan  asumsi

## PENDAHULUAN
bahwa  subjek  penelitian  telah  memiliki  media  elektronik  sehingga  tidak  memerlukan  biaya  untuk membeli perangkat elektronik tambahan, oleh sebab itu peneliti hanya menggunakan delapan variabel dengan enam variabel eksogen, dua variabel endogen, dan jenjang pendidikan sebagai variabel kontrol.
Variabel eksogen terdiri dari harapan kinerja (performance expectancy) merujuk pada kepercayaan seseorang mengenai keuntungan kinerja yang akan didapatkan ketika menggunakan teknologi , harapan usaha (effort  expectancy) merujuk  pada  tingkat  kemudahan  penggunaan  teknologi , pengaruh  sosial (social  influence) merujuk  pada  sugesti  yang  diberikan  orang  lain  untuk  menggunakan  teknologi , kondisi fasilitas (facilitating condition) merujuk pada persepsi bahwa adanya fasilitas yang memadai untuk menggunakan teknologi , motivasi hedonis (hedonic motivation) merujuk pada kesenangan yang didapatkan  dari  penggunaan  teknologi , dan  kebiasaan (habit) merujuk  pada  kecenderungan  individu menggunakan  teknologi  secara  otomatis . Variabel  endogen  terdiri  dari  niat  perilaku (behavioral intention) yang  merujuk  pada  niat  untuk  menggunakan  teknologi dan  perilaku  penggunaan (use behavior) merujuk pada pola penggunaan teknologi .
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menyelidiki  faktor  determinan  penerimaan  dan  penggunaan yang  akan  berimplikasi  pada  formula  yang  tepat  dalam  mensukseskan  penerapan e-learning pada jenjang Pendidikan SLTA dan Perguruan Tinggi.

## METODE
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  dengan  jenis  penelitian eksplanatori (explanatory research) yaitu penelitian yang dilakukan untuk menguji hipotesis dan teori yang  menjelaskan  bagaimana  dan  mengapa  suatu  fenomena  terjadi  (Johnson  &  Christensen,  2017). Penelitian ini dilakukan terhadap 289 subjek peserta didik dari jenjang SLTA dan Perguruan Tinggi di Tasikmalaya dengan 147 orang siswa SLTA dan 142 orang mahasiswa yang didapatkan berdasarkan teknik purposive sampling.
Secara  umum,  kedua  kelompok  sampel  berada  satu  wilayah,  yakni  Kota  Tasikmalaya,  adapun perbedaan  di  antara  kedua  kelompok  sampel  terletak  pada  tingkat  usia  dan  pemahaman  berikut perlengkapan  untuk  menggunakan  TIK  dalam  konteks  pembelajaran,  di  mana  kelompok  mahasiswa cenderung memiliki pemahaman dan perlengkapan yang lebih memadai dan relatif berusia lebih tua dibanding sampel siswa.
Data dikumpulkan pada akhir bulan Juni hingga Juli atau tepatnya setelah aktivitas sekolah ditutup sementara dan pembelajaran mulai dilakukan secara online menggunakan berbagai media yang telah ditentukan  oleh  lembaga  pendidikannya  masing-masing.  Pengumpulan  data  dilakukan  melalui kuesioner yang diadaptasi dari  Venkatesh et al., (2012), terdiri dari 30 item pertanyaan dengan skala numerik tujuh poin yang disebar melalui fasilitas google form .

## Analisis Data
Setelah data terkumpul selanjutnya dilakukan analisis data dengan menggunakan metode Structural Equation Modeling berbasis Partial Last Square (SEM-PLS) dengan multigrup sampel yang dianalisis secara  terpisah (losse  cross-validation) menggunakan software SmartPLS  3.3.2.  Analisis  multigrup sampel dilakukan apabila melibatkan variabel moderator atau kontrol untuk tujuan komparasi analisis data berdasarkan karakteristik sampel dengan dua atau lebih data set (Ghozali & Latan, 2015; Kusnendi, 2008).  Analisis  multigrup  ini  dilakukan  karena  adanya  variabel  kontrol  yang  berbentuk  kategori, sehingga tidak dapat menggunakan analisis efek interaksi yang dikhususkan untuk variabel berbentuk metrik  laten.  Pengujian  dalam  SEM-PLS  dilakukan  melalui  dua  model  sub  struktur  yaitu  model pengukuran (outer model) dan model struktural (inner model). Selanjutnya untuk mengetahui pengaruh antar variabel, maka dilakukan prosedur Bootsraping terhadap data dan sampel yang digunakan, adapun untuk mengetahui perbedaan di antara kedua grup sampel, digunakan pendekatan parametrik dengan formula yang disarankan oleh Chin (2000) yaitu Smith-Satterhwaite Test.
438 JKTP Jurnal Kajian Teknologi Pendidikan Vol.3, No.4, November 2020, Hal.435-447

## HASIL Evaluasi Model Pengukuran PLS-SEM
Evaluasi model dalam Structural Equation Modelling terdiri dari dua tahap, yaitu evaluasi model pengukuran dan evaluasi model struktural. Evaluasi model pengukuran dilakukan untuk memvalidasi model  penelitian  dengan  mengacu  pada  dua parameter  yaitu  validitas  yang  mengacu  pada  koefisien validitas  konvergen  dan  validitas  diskriminan,  adapun  reliabilitas  konstruk  mengacu  pada  koefisien reliabilitas komposit.
Hasil uji validitas konvergen pada dua kelompok sampel disajikan dalam Tabel 1.

## Tabel 1. Validitas Konvergen Pada Kedua Kelompok Sampel
Sampel SLTA Sampel Mahasiswa Model Pengukuran Model Respresifikasi 1 Model Respesifikasi 2 Model Pengukuran Model Respesifikasi 1 Model Respesifikasi 2 PE1 0,822 0,855 0,862 0,811 0,825 0,825 PE2 0,629 0,647 PE3 0,818 0,867 0,869 0,780 0,795 0,795 PE4 0,713 0,738 0,726 0,713 0,746 0,747 PE5 0,695 0,715 0,703 0,703 EE1 0,848 0,861 0,853 0,792 1,000 1,000 EE2 0,272 0,654 EE3 0,869 0,875 0,882 0,602 SI1 0,739 0,690 0,466 SI2 0,693 0,738 0,760 0,761 SI3 0,839 0,899 1,000 0,897 0,901 0,900 FC1 0,621 0,610 FC2 0,828 0,942 0,841 0,738 0,823 0,823 FC3 0,735 0,849 0,841 0,628 FC4 0,681 0,579 FC5 0,651 0,760 0,882 0,882 FC6 0,612 0,630 HM1 0,916 0,916 0,910 0,894 0,871 0,871 HM2 0,915 0,915 0,913 0,928 0,909 0,909 HM3 0,825 0,825 0,833 0,836 0,871 0,871 HB1 0,752 0,749 0,738 0,778 0,690 HB2 0,779 0,773 0,761 0,692 HB3 0,866 0,871 0,885 0,766 0,903 1,000 BI1 0,702 0,692 0,571 BI2 0,845 0,849 0,903 0,720 0,850 0,852 BI3 0,847 0,852 0,888 0,767 0,784 0,782 UB1 0,654 0,778 0,841 0,853 UB2 0,785 0,869 0,870 0,719 0,837 0,824 UB3 0,619 0,470 UB4 0,810 0,890 0,889 0,662
Keterangan: sel yang diarsir menandakan indikator yang tidak valid dan harus dibuang.
PE  : Performance Expectancy
EE  : Effort Expectancy
SI  : Social influence
FC  : Facilitating Condition
HM  : Hedonic Motivation
HB  : Habit
BI  : Behavioral Intention
UB  : Use Behavior
Berdasarkan  hasil  pengujian  evaluasi  model  pengukuran  pada  kelompok  sampel  siswa  SLTA diketahui  bahwa  terdapat  10  indikator  yang  tidak  memenuhi rule  of  thumb yang  ditetapkan  dalam mengukur validitas konvergen, yakni > 0,70. Indikator-indikator yang tidak valid tersebut tidak boleh digunakan di dalam penelitian (Jarvis et al., 2003), sehingga 10 indikator tersebut dibuang dari model pengukuran dan dilakukan uji model pengukuran respesifikasi.
Pengujian model pengukuran respesikasi ke-1 menunjukkan bahwa masih ada dua indikator yang tidak valid, sehingga kedua indikator tersebut dibuang dan kembali dilakukan uji model pengukuran respesifikasi ke-2, sehingga total ada 12 indikator yang dibuang dan tersisa 18 indikator yang memenuhi kriteria rule of thumb > 0,70 untuk digunakan.
Pengujian model pengukuran pada kelompok sampel mahasiswa menunjukkan bahwa terdapat 12 indikator yang tidak valid, sehingga ke-12 indikator tersebut dibuang dan kembali dilakukan uji model pengukuran respesifikasi ke-1. Pada pengujian model respesifikasi yang kedua, masih didapatkan satu indikator yang tidak valid, sehingga dilakukan pembuangan indikator, sampai tersisa 17 indikator yang valid (> 0,70).
Validitas  diskriminan  untuk  kelompok  sampel  siswa  SLTA  dan  Mahasiswa  berdasarkan  model respesifikasi  kedua  yang  diketahui  melalui  kriteria  Fornell-Larcker  menunjukkan  bahwa  nilai  akar Average Varian Extracted (AVE) masing-masing model pengukuran menunjukkan lebih besar daripada nilai korelasi variabel laten, hal tersebut mengindikasikan bahwa indikator yang digunakan memiliki validitas  diskriminan  yang  memadai.  Tingkat  konsisten  internal  dilihat  melalui  koefisien  reliabilitas komposit dengan rule of thumb sebuah konstruk dikatakan reliabel apabila memiliki koefisien > 0,70. Koefisien reliabilitas komposit pada grup sampel siswa SLTA dan mahasiswa dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Reliabilitas Konstruk Pada Kedua Kelompok Sampel
Konstruk Reliabilitas Komposit Grup SLTA Grup mahasiswa Behavioral intention 0,890 0,801 Effort Expectancy 0,859 1,000 Facilitating condition 0,889 0,842 Habit 0,839 1,000 Hdonic Motivation 0,916 0,914 Performance Expectancy 0,861 0,852 Social influence 1,000 0,819 Use Behavior 0,873 0,826
Berdasarkan perhitungan dari model respesifikasi kedua diketahui bahwa reliabilitas komposit pada pada grup sampel siswa SLTA dan mahasiswa diketahui berada di atas 0,70. Hal ini mengindikasikan bahwa seluruh konstruk pada kedua kelompok sampel memiliki reliabilitas yang memadai.

## Evaluasi Model Struktural PLS-SEM
Hasil evaluasi model struktural diperoleh dari nilai R 2 model respesifikasi kedua untuk masing- masing grup.  Nilai R 2 disajikan dalam Tabel 3.
Tabel 3. Nilai R 2 Pada Kedua Kelompok Sampel
Variabel endogen Grup sampel SLTA Mahasiswa Behavioral intenton 0,439 0,329 Use behavior 0,385 0,394
Merujuk pada Tabel 3, nilai R 2 untuk kelompok sampel siswa SLTA berarti bahwa kontribusi yang diberikan  oleh  variabel Performance  Expectancy,  Effort  Expectancy,  Social  Influence,  Facilitating Condition, Hedonic Motivation, dan Habit terhadap Behavioral Intention pada kelompok siswa SLTA sebesar 43,9% atau termasuk dalam kategori moderat, adapun sisanya sebesar 56,1% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diteliti.
Nilai R 2 untuk Use Behavior sebesar 0,385, berarti bahwa kontribusi yang diberikan Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, Facilitating Condition, Hedonic Motivation, Habit, dan Behavioral Intention terhadap Use Behavior pada siswa SLTA adalah sebesar 38,5% atau dalam kategori moderat, sedangkan sisanya sebesar 61,5% dipengaruhi oleh variabel lain. Nilai R 2 untuk grup sampel mahasiswa mencapai 0,329 untuk Behavioral Intention yang berarti bahwa sebesar 32,9% atau secara  moderat Behavioral  Intention pada  sampel  mahasiswa  dipengaruhi  oleh Performance Expectancy,  Effort  Expectancy,  Social  Influence,  Facilitating  Condition,  Hedonic  Motivation, dan Habit, adapun sebesar 67,1% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak diteliti.
Di samping itu, nilai R 2 untuk Use Behavior sebesar 0,394 yang berarti bahwa 39,4% Use Behavior pada sampel mahasiswa dipengaruhi oleh Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, Facilitating  Condition,  Hedonic  Motivation,  Habit, dan Behavioral  Intention, adapun  60,6% dipengaruhi oleh variabel yang tidak diteliti.

## Uji Hipotesis
Uji hipotesis dilihat melalui prosedur bootstrapping, adapun hasilnya disajikan dalam Tabel 4. Hasil pengujian dalam taraf signifikansi 5% dengan kaidah pengujian coefficient path dinilai signifikan apabila nilai t-statistik lebih besar dari 1,96 (Hair, Ringle & Sarstedt, 2011).
Tabel 4. Signifikansi Model Struktural Grup Sampel siswa SLTA
Koefisien Path f 2 Std. Error t p-value PE  BI -0,041 0,001 0,092 0,451 0,326 0,006 0,000 0,099 0,062 0,475 EE  BI 0,112 0,011 0,093 1,200 0,115 0,064 0,003 0,092 0,693 0,244 SI  BI 0,277 0,108 0,076 3,639 0,000 0,069 0,006 0,079 0,875 0,191 FC  BI 0,106 0,013 0,098 1,081 0,140 0,203 0,038 0,097 2,102 0,018 HM  BI -0,147 0,015 0,122 1,199 0,115 0,248 0,049 0,104 2,378 0,009 HB  BI 0,489 0,163 0,111 4,390 0,000 0,225 0,068 0,090 2,503 0,006 FC  UB 0,058 0,004 0,106 0,545 0,293 0,062 0,005 0,082 0,757 0,225 HB  UB 0,349 0,111 0,084 4,172 0,000 0,545 0,414 0,065 8,355 0,000 BI  UB 0,310 0,099 0,097 3,202 0,001 0,128 0,020 0,078 1,635 0,051 Keterangan:
Merujuk  Tabel  4  diketahui  bahwa  pada  sampel  siswa  SLTA  hanya  terdapat  empat  hubungan variabel yang memiliki nilai t-statistik > 1,96. Hal tersebut menjadi indikasi bahwa keempat hubungan variabel SI  BI, HB  BI, HB  UB, dan BI  UB adalah signifikan. Adapun kelima hubungan variabel  sisanya  merupakan  hubungan  yang  tidak  signifikan  (t-statistik  <  1,96).  Adapun  dalam kelompok  sampel  mahasiswa  diketahui  hanya  terdapat  empat  hubungan  variabel  yang  signifikan  (t- statistik > 1,96), yaitu FC  BI, HM  BI, HB  BI, dan HB  UB, adapun lima hubungan antar variabel sisanya tidak signifikan (t-statistik < 1,96).
Uji perbandingan antar grup sampel dilakukan untuk mengetahui adanya perbedaan pengaruh HB terhadap BI dan UB dalam kedua grup sampel, maka dilakukan proses pengujian menggunakan Smith- Satterhwaite Test dengan hasil pengujian tersaji dalam Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Uji Smith-Satterhwaite Test Hubungan SLTA Mahasiswa Nilai t Koefisien Path  Std. Error  Koefisien Path  Std. Error HB  BI 0,163 0,095 0,225 0,090 0,47 HB  UB 0,111 0,062 0,545 0,065 4,83
Berdasarkan  pada  hasil Smith-Satterhwaite  Test sebagaimana  tersaji  dalam  Tabel  5,  diketahui bahwa pada hubungan HB terhadap BI pada kedua sampel grup tidak terdapat perbedaan signifikan karena nilai t-statistik lebih kecil dari pada t-tabel dengan taraf signifikansi 5% yaitu 1,96 (0,47 < 1,96), adapun pada hubungan HB  UB pada kedua sampel terdapat perbedaan signifikan, hal ini merujuk pada nilai t-statistik yang lebih besar daripada nilai t-tabel (4,83 > 1,96).

## PEMBAHASAN
Pengaruh Performance expectancy terhadap Behavioral intention e-learning
Di  dalam  Tabel  4  dan  5,  diketahui  bahwa  nilai  t-statistik  untuk  pengaruh  PE  terhadap  BI  pada masing-masing grup lebih kecil dari 1,96 (0,041 dan 0,061), hal tersebut mengindikasikan bahwa pada grup sampel SLTA dan grup sampel mahasiswa, Performance Expectancy tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap Behavioral Intention. Temuan ini seperti dikemukakan hasil penelitian yang dilakukan  oleh  Sutanto,  Ghozali  &  Handayani  (2018),  namun  bertentangan  dengan  penelitan  yang dilakukan  oleh    (Nguyen,  Nguyen  &  Cao  (2014);  Merhi  (2015);  Chu  &  Chen  (2016);  El-Masri  & Tarhini,  (2017)  yang  menyatakan  bahwa Performance  Expectancy menjadi  prediktor  paling berpengaruh dari Behavioral Intention .
Pengaruh yang tidak signifikan tersebut diduga karena peserta didik baik siswa atau mahasiswa belum  sepenuhnya  meyakini  bahwa  penggunaan e-learning dapat  memberi  keuntungan  dalam efektivitas pembelajaran ketika pembelajaran di sekolah dihentikan, hal ini diperkuat data terbaru yang menyatakan  bahwa  69  juta  siswa  Indonesia  berpotensi  kehilangan  program  belajar  (Arsendy  et  al., 2020).
Bagi negara berkembang, khususnya di Indonesia minimnya pemahaman mengenai penggunaan serta  manfaat e-learning masih  dapat  dimaklumi,  mengingat  penggunaan e-learning sebelum mewabahnya Covid-19 masih relatif jarang. Selain itu, infrastruktur yang menunjang penggunaan e- learning pun masih belum merata, hal ini diperkuat oleh laporan penelitian yang menyatakan bahwa hanya 40% orang Indonesia yang memiliki akses internet untuk menunjang e-learning (Arsendy et al., 2020).
Di samping itu, apabila diamati dengan saksama kampanye dan penggunaan e-learning yang baru dilakukan  secara  masif  setelah  adanya  Covid-19  membuat  pelajar  Indonesia  sedikit  kaget  dengan kebijakan  baru  sehingga  penggunaan e-learning lebih  didorong  karena  faktor  situasi  dan  kondisi
442 JKTP Jurnal Kajian Teknologi Pendidikan Vol.3, No.4, November 2020, Hal.435-447 sehingga  masih  banyak  kalangan  menganggap e-learning sebagai  aktivitas  pembelajaran  yang menjenuhkan dan tidak efektif.
Pengaruh Effort expectancy terhadap Behavioral intention e-learning
Di  dalam  Tabel  4  dan  5,  diketahui  bahwa  nilai  t-statistik  untuk  pengaruh  PE  terhadap  BI  pada masing-masing grup lebih kecil dari 1,96 (0,041 dan 0,061), hal tersebut mengindikasikan bahwa pada grup sampel SLTA dan grup sampel mahasiswa, Performance Expectancy tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap Behavioral Intention. Temuan ini seperti dikemukakan hasil penelitian yang dilakukan  oleh  Sutanto,  Ghozali  &  Handayani  (2018),  namun  bertentangan  dengan  penelitian  yang dilakukan  oleh    (Nguyen,  Nguyen  &  Cao  (2014);  Merhi  (2015);  Chu  &  Chen  (2016);  El-Masri  & Tarhini,  (2017)  yang  menyatakan  bahwa Performance  Expectancy menjadi  prediktor  paling berpengaruh dari Behavioral Intention .
Pengaruh yang tidak signifikan tersebut diduga karena peserta didik baik siswa atau mahasiswa belum  sepenuhnya  meyakini  bahwa  penggunaan e-learning dapat  memberi  keuntungan  dalam efektivitas pembelajaran ketika pembelajaran di sekolah dihentikan, hal ini diperkuat data terbaru yang menyatakan  bahwa  69  juta  siswa  Indonesia  berpotensi  kehilangan  program  belajar  (Arsendy  et  al., 2020).
Bagi negara berkembang, khususnya di Indonesia minimnya pemahaman mengenai penggunaan serta  manfaat e-learning masih  dapat  dimaklumi,  mengingat  penggunaan e-learning sebelum mewabahnya Covid-19 masih relatif jarang. Selain itu, infrastruktur yang menunjang penggunaan e- learning pun masih belum merata, hal ini diperkuat oleh laporan penelitian yang menyatakan bahwa hanya 40% orang Indonesia yang memiliki akses internet untuk menunjang e-learning (Arsendy et al., 2020).
Pengaruh Social Influence terhadap Behavioral intention e-learning
Pengaruh Social Influence terhadap Behavioral Intention menunjukkan hubungan yang signifikan untuk sampel grup siswa SLTA (3,639 > 1,96) dengan tingkat effect size (f 2 ) sebesar 0,108 atau dalam kategori rendah. Di samping itu, pengaruh Social Influence terhadap Behavioral Intention pada sampel mahasiswa tidak signifikan (0,879 < 1,96). Penjelasan yang paling logis mengenai hasil yang berbeda ini kemungkinan terkait dengan sikap subjek penelitian terhadap pengaruh sosial di sekitarnya. Patut diduga siswa SLTA memiliki sikap yang lebih sensitif terhadap pengaruh sosial di sekitarnya, adapun mahasiswa relatif independen dalam mengambil keputusan.
Kendati  demikian,  dugaan  tersebut  di  atas  juga  perlu  diteliti  lebih  lanjut,  sebab  pada  dasarnya instruksi  penggunaan e-learning dikeluarkan  pemerintah  pusat  untuk  seluruh  jenjang  Pendidikan termasuk SLTA dan perguruan tinggi, hal ini berarti seharusnya baik dan pada tingkat SLTA atau pada tingkat  mahasiswa  sama-sama  memiliki  pengaruh Social  Influence yang  sama  dalam  terbentuknya Behavioral Intention.
Secara empiris temuan terkait pengaruh Social Influence terhadap Behavioral Intention yang tidak signifikan pada level perguruan tinggi ini didukung oleh penelitian yang dilakukan oleh Wu, Wang & Lin (2007; Kumar & Mohite (2017); Yakubu & Dasuki (2018); Arain et al. , (2019).
Pengaruh Facilitating Condition terhadap Behavioral intention e-learning
Pengaruh Facilitating Condition terhadap Behavioral Intention pada kedua kelompok sampel juga menunjukkan  hasil  yang  berbeda.  Pada  kelompok  sampel  SLTA Facilitating  Condition tidak memberikan  pengaruh  signifikan  terhadap Behavioral  Intention (1,081  <  1,96).  Adapun  pengaruh pengaruh Facilitating  Condition terhadap Behavioral  Intention pada  kelompok  sampel  mahasiswa menunjukkan hasil yang signifikan (2,012 > 1,96) dengan effect size (f 2 ) sebesar 0,038 (rendah).
Pengaruh  signifikannya Facilitating  Condition terhadap Behavioral  Intention pada  sampel mahasiswa diduga karena pada level perguruan tinggi fasilitas e-learning cukup memadai dan selain itu perguruan  tinggi  juga  lebih  memiliki  kemampuan  finansial  yang  kuat  dibanding  dengan  lembaga pendidikan lain. Pada level SLTA diduga bahwa fasilitas e-learning masih belum memadai, terlebih bagi lembaga pendidikan yang berlokasi di daerah. Adanya fasilitas yang belum memadai ini cukup dapat dimaklumi, sebab e-learning di Indonesia dilaksanakan lebih karena kondisi darurat Covid-19, bukan karena perencanaan yang telah dipersiapkan matang.
Terkait dengan fasilitas, dalam hal ini pemerintah harus bergerak cepat untuk menyediakan fasilitas yang memadai dalam rangka menekan kesenjangan TIK sehingga akses internet bisa lebih mudah, andal, dan terjangkau oleh semua kalangan.
Pengaruh Hedonic motivation terhadap Behavioral intention e-learning
Pengaruh Hedonic Motivation terhadap Behavioral Intention juga menunjukkan hasil yang berbeda pada  kedua  sampel.  Pada  sampel  SLTA,  menunjukkan  hasil  yang  tidak  signifikan  (1,199  <  1,96), sebaliknya  pada  sampel  mahasiswa hedonic  motivation berpengaruh  signifikan  terhadap behavioral intention (2,378 > 1,96) dengan effect size (f 2 ) sebesar 0,049.
Hedonic Motivation pada siswa SLTA tidak berpengaruh pada Behavioral Intention diduga karena siswa  SLTA  belum  memiliki  pengalaman  yang  memadai  dalam  menggunakan e-learning sehingga siswa SLTA belum memiliki motivasi yang dapat memicu penggunaan e-learning. Temuan pada sampel SLTA ini didukung oleh hasil penelitian dari Ain, Kaur & Waheed (2016) .
Pada kelompok sampel mahasiswa, Hedonic Motivation berpengaruh pada Behavioral Intention diyakini  karena  mahasiswa  telah  mencapai  tingkat  motivasi  intrinsik  yang  dapat  diterima  ketika menggunakan e-learning. Terkait dengan hal tersebut, El-Masri & Tarhini (2017) menyarankan agar para pengajar dapat menyisipkan fitur-fitur yang dapat meningkatkan kesenangan agar pelajar semakin menikmati aktivitas pembelajaran melalui e-learning.
Pengaruh Habit terhadap Behavioral intention e-learning
Pengaruh Habit terhadap Behavioral  Intention pada  kedua  sampel  menunjukkan  hasil  yang signifikan dengan masing-masing effect size (f 2 ) sebesar 0,163 (moderat) dan sebesar 0,068 (rendah) untuk sampel mahasiswa. Temuan ini konsisten dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Venkatesh, Thong & Xu (2012); Lewis et al. , (2013); El-Masri & Tarhini (2017); Mehta et al. , (2019); Gunasinghe et al. , (2020).
Temuan  mengenai  pengaruh Habit terhadap Behavioral  Intention ini  mengindikasikan  bahwa ketika peserta didik memiliki kebiasaan yang baik, maka intensi peserta didik dalam menggunakan e- learning pun akan semakin membaik, hal ini karena pada dasarnya Habit atau kebiasaan merupakan prediktor paling penting dalam membentuk intensi (Arain et al., 2019).
Pengaruh Facilitating Condition terhadap Use Behavior e-learning
Pengaruh Facilitating Condition terhadap Use Behavior pada dua kelompok sampel menunjukkan hasil yang tidak signifikan dengan t-statistik pada sampel SLTA dan mahasiswa sama-sama kurang dari 1,96. Temuan ini bertentangan dengan penelitian yang dilakukan oleh  Agudo-peregrina, Hernández- garcía & Pascual-miguel (2014); Attuquayefio & Addo (2014); Ameri et al. , (2019); Gunasinghe et al. , (2020).
Bagi negara berkembang seperti Indonesia, temuan ini cukup masuk akal sebab e-learning belum sepenuhnya menjadi kebiasaan mengingat distribusi sarana dan prasarana yang menunjang e-learning seperti kepemilikan perangkat digital dan jaringan internet sendiri masih belum merata.
444 JKTP Jurnal Kajian Teknologi Pendidikan Vol.3, No.4, November 2020, Hal.435-447
Pengaruh Habit terhadap Use Bahavioral e-learning
Pengaruh Habit terhadap Use  Behavior pada  kedua  kelompok  sampel  menunjukkan  hasil  yang signifikan dengan nilai t-statistik lebih besar dari 1,96 (SLTA: 4,172; mahasiswa 8,355), dengan nilai effect size (f 2 ) sebesar 0,111 (rendah) untuk sampel SLTA, dan kategori tinggi (0,414) untuk sampel mahasiswa.  Berdasarkan  koefisien  f 2 ,  diketahui  bahwa  dalam  penelitian  ini Habit menjadi  prediktor terkuat dalam memprediksi Use Bahavior pada subjek mahasiswa , temuan ini dapat dibuktikan dengan nilai f 2 yang lebih besar dari yang lainnya.
Temuan ini konsisten dengan temuan dari Venkatesh, Thong and Xu, (2012); Harsono & Suryana (2014). Hal ini berarti bahwa semakin tinggi Habit penggunaan e-learning, maka perilaku penggunaan e-learning pun akan meningkat. Di sisi lain, hasil penelitian ini menolak hasil penelitian dari Ain, Kaur & Waheed (2016)  mengemukakan bahwa Habit tidak memberikan pengaruh signifikan terhadap Use Behavior.
Terlepas dari awal penggunaan e-learning di Indonesia yang pada awalnya lebih didorong faktor Covid-19, jika merujuk pada temuan penelitian ini maka seharusnya semakin terbiasa pelajar dengan e- learning maka  akan  semakin  baik  pula  perilaku  penggunaan e-learning peserta  didik asal  didukung dengan adanya kondisi fasilitas yang memadai.
Pengaruh Behavioral Intention terhadap Use Behavior e-learning
Pengaruh Behavioral Intention terhadap Use Behavioral menjadi temuan paling menarik di mana hasil analisis data pada kedua sampel menunjukkan temuan yang berbeda. Pada kelompok sampel SLTA hasilnya menunjukkan pengaruh yang signifikan (3,202 > 1,96) dengan nilai effect size (f 2 ) sebesar 0,099 (rendah, adapun pada kelompok sampel mahasiswa hasilnya menunjukkan hasil yang tidak signifikan (1,635 < 1,96).
Temuan  dalam  kelompok  sampel  SLTA  konsisten  dengan  banyak  penelitian,  di  antaranya penelitian dari Dwivedi et al. , (2017); Salloum & Shaalan (2018). Selain itu, temuan ini juga mendukung Theory  Reasoned  Action (TRA), Theory  Planned  Behavior yang  mengemukakan  bahwa  intensi merupakan  prediktor  terkuat  dari  perilaku  (Fishbein  &  Ajzen,  1975;  Shimp  &  Kavas,  1984;  Ajzen, 1991), dan juga mendukung Unified Theory of Acceptance, and Use of Technology 2 (UTAUT 2) yang dikemukakan oleh Venkatesh et al. , (2003); Venkatesh, Thong and Xu (2012).
Temuan menariknya adalah hasil yang didapat dari kelompok sampel mahasiswa, di mana hasil analisis data  menunjukkan  bahwa Behavioral  Intention tidak  memberikan  pengaruh  signifikan  pada Use Behavior. Temuan pada kelompok sampel mahasiswa ini tentu menyelisihi temuan dari hasil penelitian empiris terdahulu yang menyatakan bahwa intensi merupakan prediktor terkuat dari sebuah perilaku. Temuan  ini  didukung  oleh  penelitian  dari  Agudo-peregrina,  Hernández-garcía  and  Pascual-miguel (2014), namun demikian belum ada penjelasan rinci mengenai tidak signifikannya hubungan Bahavioral Intention terhadap Behavioral Use.
Di samping itu, apabila diamati dengan saksama kampanye dan penggunaan e-learning yang baru dilakukan  secara  masif  setelah  adanya  Covid-19  membuat  pelajar  Indonesia  sedikit  kaget  dengan kebijakan  baru  sehingga  penggunaan e-learning lebih  didorong  karena  faktor  situasi  dan  kondisi sehingga  masih  banyak  kalangan  menganggap e-learning sebagai  aktivitas  pembelajaran  yang menjenuhkan dan tidak efektif.

## SIMPULAN
Merujuk pada temuan penelitian pada dua kelompok sampel, diketahui bahwa Behavioral Intention dan Use Behavior pada kelompok sampel SLTA dan Mahasiswa dipengaruhi oleh faktor-faktor yang berbeda,  oleh  sebab  itu  diharapkan  agar  tenaga  pendidik  lebih  memperhatikan  prediktor  yang  dapat
memicu peserta didik agar memiliki behavioral intention dan use behavior e-learning dengan merujuk pada faktor-faktor yang mempengaruhi keduanya dalam konteks siswa dan mahasiswa.
Berdasarkan  temuan  empiris  penelitian  ini, Use  Bahavior  e-learning pada  siswa  SLTA  lebih dipengaruhi oleh Behavioral Intention dan Habit, adapun Behavioral Intention dipengaruhi oleh Habit dan juga Social Influence dengan prediktor paling kuat yang mempengaruhi Behavioral Intention adalah Habit. Pada  sampel  mahasiswa Behavioral  Intention dipengaruhi Facilitating  Condition,  Hedonic Motivation, dan Habit, sementara itu Use Bahavior e-learning hanya dipengaruhi oleh Habit saja. Pada kelompok sampel ini juga diketahui bahwa Habit menjadi prediktor yang memberikan pengaruh paling kuat  terhadap Use  Behavior  e-learning. Kendati  ada  beberapa  temuan  yang  tidak  konsisten  dengan penelitian model UTAUT 2 sebelumnya, namun inkonsistensi temuan tersebut dapat dimaklumi sebab pada  dasarnya  model  UTAUT  2  dikembangkan  dengan  menggunakan  sampel  negara  maju  yang cenderung memiliki perbedaan budaya dengan negara berkembang seperti Indonesia.

## DAFTAR RUJUKAN
Agudo-peregrina, Á. F., Hernández-garcía, Á., & Pascual-miguel, F. J. (2014). Computers in Human Behavior Behavioral  Intention,  Use  Behavior  and  The  Acceptance  of  Electronic  Learning  Systems:  Differences Between  Higher  Education  and  Lifelong  Learning. Computers  and  Human  Behavior , 34 ,  301–314. https://doi.org/10.1016/j.chb.2013.10.035
Ain, N. U., Kaur, K., & Waheed, M. (2016). The influence of learning value on learning management system use:
An extension of UTAUT2. Information Development , 32 (5), 1306–1321.
https://doi.org/10.1177/0266666915597546
Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Orgnizational Behavior and Human Decision Processes , 50 , 179–211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T
Ameri, A., Khajouei, R., Ameri, A., & Jahani, Y. (2019). Acceptance of a mobile-based educational application (LabSafety)  by  pharmacy  students :  An  application  of  the  UTAUT2  model. Education  and  Information Technologies , 25 , 419–435. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s10639-019-09965-5
Arain, A. A., Hussain, Z., Rizvi, W. H., & Vighio, M. S.  (2019). Extending UTAUT2 Toward Acceptance of Mobile Learning in The Context of Higher Education. Universal Access in the Information Society , 18 (3), 659–673. https://doi.org/10.1007/s10209-019-00685-8
Arianto, F., Susarno, L. H., Dewi, U., & Safitri, A. F. (2020). Model Penerimaan dan Pemanfaatan Teknologi Di Perguruan Tinggi. Jurnal Teknologi Pendidikan , 08 (01), 110–121.
Arsendy,  S.,  Gunawan,  C.  J.,  Rarasati,  N.,  &  Suryadarma,  D.  (2020). Teaching  and  Learning  During  School Closure : Lessons from Indonesia (Nomor 89).
Attuquayefio,  S.  N.,  &  Addo,  H.  (2014).  Using  The  UTAUT  Model  to  Analyze  Students’  ICT  Adoption. International  Journal  of  Education  Development  Usiang  Information  and  Communication  Technology , 10 (3), 75–86.
Brangier, E., & Adele, S. (2013). Evolutions in The Human Technology Relationship: Rejection, acceptance and Technosymbiosis. International Journal on WWW/ Internet , 11 (3), 46–60.
Chaeruman, U. A. (2020). Ruang Belajar Baru dan Implikasi Terhadap Pembelajran di Era Tatanan Baru. Jurnal Teknologi Pendidikan , 08 (01), 142–153. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.31800/jtp.kw.v8n1.p142--153 Chin,  W.  W.  (2000). Frequently  Asked  Questions  -  Partial  Least  Squares  &  PLS  -  Graph .  http://disc- nt.cba.uh.edu/chin/indx.html.
Chu, T. H., & Chen, Y. Y. (2016). With Good We Become Good: Understanding e-learning adoption by theory of planned behavior and group influences. Computers and Education , 92 – 93 , 37–52. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2015.09.013
Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User Acceptance of Computer Technology: A Comparison of Two Theoretical Models. Management Science , 35 (8), 982–1003. https://doi.org/10.1287/mnsc.35.8.982 Dwivedi,  Y. K.,  Rana, N. P., Jeyaraj, A., Clement,  M.,  &  Williams, M. D. (2017). Re-examining the  Unified Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology  (  UTAUT  ):  Towards  a  Revised  Theoretical  Model. Information Systems Frontiers , 21 , 719–734. https://doi.org/10.1007/s10796-017-9774-y
El-Masri,  M.,  &  Tarhini,  A.  (2017).  Factors  affecting  the  adoption  of  e-learning  systems  in  Qatar  and  USA: Extending the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2). Educational Technology
446 JKTP Jurnal Kajian Teknologi Pendidikan Vol.3, No.4, November 2020, Hal.435-447
Research and Development , 65 , 743–763. https://doi.org/10.1007/s11423-016-9508-8
Farahat, T. (2012). Applying the Technology Acceptance Model to Online Learning in the Egyptian Universities.
International Educationaal Technology Conference , 64 , 95–104.
https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.11.012 Fishbein,  M.,  &  Ajzen,  I.  (1975). Belief,  Attitude,  Intention  and  Behaviour:  An  Introduction  to  Theory  and Research . Addison-Wesley Publishing. Ghozali,  I.,  &  Latan,  H.  (2015). Partial  Last  Squares:  Konsep,  Teknik,  dan  Aplikasi  Menggunakan  Program SmartPLS 3.0 (2 ed.). Badan Penerbit Undip.
Gunasinghe, A., Hamid, J. A., Khatibi, A., & Azam, S. M. F. (2020). The Adequacy of UTAUT-3 in Interpreting Academician’s  Adoption  to  E-Learning  in  Higher  Education  Environments. Interactive  Technology  and Smart Education , 17 (1), 86–106. https://doi.org/10.1108/ITSE-05-2019-0020
Hair, J. F., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2011). PLS-SEM: Indeed a silver bullet. Journal of Marketing Theory and Practice , 19 (2), 139–152. https://doi.org/10.2753/MTP1069-6679190202
Harsono, L. D., & Suryana, L. A. (2014). Factors Affecting the Use Behavior of Social Media Using UTAUT 2 Model. Proceedings  of  the  First  Asia-Pacific  Conference  on  Global  Business,  Economics,  Finance  and Social Sciences (AP 14 Singapore Conference) , August , 1–3.
Hoerunnisa, A., Suryani, N., & Efendi,  A. (2019). Efektivitas Penggunaan E-Learning pada Kelas Multimedia untuk Meningkatkan Prestasi dan Motivasi Belajar Siswa SMK. Jurnal Teknologi Pendidikan , 07 (02), 123– 137.
Jarvis, C. B., Mackenzie, S. B., Podsakoff, P. M., Giliatt, N., & Mee, J. F. (2003). A Critical Review of Construct Indicators  and  Measurement  Model  Misspecification  in  Marketing  and  Consumer  Research. Journal  of Consumer Research , 30 (2), 199–218. https://doi.org/10.1086/376806 Johnson, B. R., & Christensen, L. (2017). Educational Research: Quantitative, Qualitative, and Mixed Approaches (6 ed.). SAGE Publications, Inc.
Kumar, B. A., & Mohite, P. (2017). Usability Study of Mobile Learning Application in Higher Education Context: An Example from Fiji National University. In A. Murphy, H. Farley, L. E. Dyson, & H. Jones (Ed.), Mobile Learning in Higher Education in the Asia-Pacific Region: Harnessing Trends and Challenging Orthodoxies (Nomor July, hal. 607–622). Springer Nature Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-10-4944-6
Kusnendi, K. (2008). Model-Model Persamaan Strutural Satu dan Multigroup Sampel dengan LISREL . Alfabeta. Lewis,  C.  C.,  Fretwell,  C.  E.,  Ryan,  J.,  &  Parham,  J.  B.  (2013).  Faculty  Use  of  Established  and  Emerging Technologies in Higher Education : A Unified Theory of Acceptance and Use of Technology Perspective. International Journal of Higher Education , 2 (2), 22–34. https://doi.org/10.5430/ijhe.v2n2p22
Mehta, A., Morris, N. P., Swinnerton, B., & Homer, M. (2019). The Influence of Values on E-learning Adoption.
Computers and Education , 141 . https://doi.org/10.1016/j.compedu.2019.103617
Merhi,  M.  I.  (2015).  Factors  influencing  higher  education  students  to  adopt  podcast:  An  empirical  study.
Computers and Education , 83 , 32–43. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2014.12.014
Nguyen, T. D., Nguyen, D. T., & Cao, T. H. (2014). Acceptance and use of information system: E-learning based on  cloud  computing  in  Vietnam. Information  and  Communication  Technology , 8407 (4960),  139–149. https://doi.org/10.1007/978-3-642-55032-4_14
Prasistayanti, N. W. N., Santyasa, W. I., & Warpala, W. S. I. (2019). Pengaruh Desain E-Learning Terhadap Hasil Belajar dan Keterampilan Berpikir Kreatif Siswa dalam Mata Pelajaran Pemrograman pada Siswa SMK. Jurnal Teknologi Pendidikan , 07 (02), 138–155.
Putra, R. D. Y. S., Susilaningsih, S., & Abidin, Z. (2020). Pengembangan Media Website E-learning Berbasis Moel  Responsive  Web  Design  untuk  Siswa  SMA. Jurnal  Kajian  Teknologi  Pendidikan , 3 (3),  292–302. https://doi.org/10.17977/um038v3i32020p292
Recker,  J.  (2016).  Reasoning  about  Discontinuance  of  Information  System  Use. Journal  of  Information Technology Theory and Application , 17 (1), 41–66.
Rohimah, R., Riswandi, R., & Fitriawan, H. (2020). Pengembangan Media Pembelajaran Informatika Melalui E- Learning untuk Meningkaykan Berpikir Kreatif Siswa. Jurnal KajianTeknologi Pendidikan , 3 (3), 330–339. https://doi.org/10.17977/um038v3i32020p330
Salloum, S. A., & Shaalan, K. (2018). Factors Affecting Students ’ Acceptance of E-Learning System in Higher Education Using UTAUT and Structural Equation Modeling Approaches. Proceedings of the International Conference on Advanced Intelligent Systems and Informatics 2018 , 2 , 469–480. https://doi.org/10.1007/978- 3-319-99010-1
Salsabila, Z., Abdurachman, E., & Marpaung, S. H. (2019). Behavior Analysis of The Use of EE-learning using
UTAUT Model Approach (Case study: STMIK Mikroskil). Journal of Theoretical and Applied Information Technology , 97 (7), 1891–1901.
Shimp,  T.  A.,  &  Kavas,  A.  (1984).  The  Theory  of  Reasoned  Action  Applied  to  Coupon  Usage. Journal  of Consumer Research , 11 (3), 795. https://doi.org/10.1086/209015
Sutanto,  S.,  Ghozali,  I.,  &  Handayani,  R.  S.  (2018).  Faktor-Faktor  Yang  Memengaruhi  Penerimaan  Dan Penggunaan Sistem Informasi Pengelolaan Keuangan Daerah (Sipkd) Dalam Perspektif the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (Utaut 2) Di Kabupaten Semarang. Jurnal Akuntansi Dan Auditing , 15 (1), 37. https://doi.org/10.14710/jaa.15.1.37-68 Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View. MIS Quarterly , 27 (3), 425–478. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004 Venkatesh,  V.,  Thong,  J.  L.  .,  &  Xu,  X.  (2012).  Consumer  Acceptance  and  Use  of  Information  Technology: Extending The Unified Theory of Acceptance and Use of Thechnology. MIS Quarterly , 36 (1), 157–178. https://doi.org/10.1109/MWSYM.2015.7167037
Witt, C. De, & Gloerfeld, C. (2018). Mobile Learning and Higher Education Range of technological Solutions. In D. Kergel, B. Heidkamp, P. Kjærsdam Telléus, T. Rachwal, & S. Nowakowski (Ed.), The Digital Turn in Higher Education (hal. 61–79). Springer Fachmedien Wiesbaden.
https://doi.org/https://doi.org/10.1007/978-3-658-19925-8_6.
Wu,  J.,  Wang,  S.,  &  Lin,  L.  (2007).  Mobile  Computing  Acceptance  Factors  in  The  Healthcare  Industry:  A Structural  Equation  Model. International  Journal  of  Medical  Information , 6 ,  66–77. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2006.06.006
Yakubu,  M.  N.,  &  Dasuki,  S.  I.  (2018).  Factors  Affecting  The  Adoption  of  E-Learning  Technologies  Among Higher  Education  Students  in  Nigeria :  A  structural  Equation  Modelling  Approach. Information Development , 35 (3), 1–11. https://doi.org/10.1177/0266666918765907
Yodha,  S.,  Abidin,  Z.,  &  Adi,  E.  (2019). Persepsi  Mahasiswa  Terhadap Pelaksanaan  E-Learning  Dalam  Mata Kuliah Manajemen Sistem Informasi Mahasiswa Jurusan Teknologi Pendidikan Universitas Negeri Malang. Jurnal Kajian Teknologi Pendidikan , 2 (3), 181–187. https://doi.org/10.17977/um038v2i32019p181 Zhang, W., Wang, Y., Yang, L., & Wang, C. (2020). Suspending Classes Without Stopping Learning: China’s Education  Emergency  Management  Policy  in  the  COVID-19  Outbreak. Journal  of  Risk  and  Financial Management , 13 (3), 55. https://doi.org/10.3390/jrfm13030055