DOI: https://doi.org/10.32487/jshp.v7i1.1620
Received: 02 November 2022 Accepted: 16 November 2022 Published: 30 January 2023

## Analisis Penerimaan Aplikasi Zoom dalam Pembelajaran Online Mahasiswa Selama Covid-19: Pendekatan Technology Acceptance Model (TAM)
Tuatul Mahfud 1* , Henry Winnarko 2
1,2 Hospitality Department, Balikpapan State Polytechnic, Balikpapan, Indonesia
* tuatul.mahfud@poltekba.ac.id

## Abstract
Zoom  technology  as  an  online  learning  medium  has  been  widely  used  in  various  educational  institutions, especially during the Covid-19 pandemic. It's been almost two years of learning at vocational colleges using the online mode with Zoom platform. However, until now, there are still limited studies that evaluate the influence of external factors, including the impact of lecturers, colleagues, and institutional support on the online learning intentions of polytechnic students using Zoom. Therefore, this study aims to analyze the model of student intention formation using Zoom  for  online  learning  by  involving  antecedent  factors,  including  the  influence  of  lecturers,  peers,  institutional support, perceived ease of use, and perceived usefulness. This study involved polytechnic students in expressing their perceptions about the impact of lecturers, peers, institutional support, perceived ease of use, perceived usefulness, and intention  to  use  Zoom  for  online  learning.  This  study  uses  SEM  (structural  equation  modeling)  analysis  based  on Partial Least Square (PLS). The study results show that social norms, perceived ease of use, and perceived usefulness affect students' intention to use video conferencing technology (VCT) from  Zoom for online learning. In particular, social norms positively influence perceptions of perceived ease of use and usefulness. In addition, the perceived ease of using Zoom in online learning also positively affects perceived usefulness. Other findings also show that perceived ease of use and usefulness influence students' intention to use Zoom for online learning. And lastly, perceived ease of use mediates the effect of social norms on students' intention to use Zoom for online learning.
Keywords: online learning; Zoom Technology; Ttechnology acceptance; TAM; social support

## Abstrak
Penggunaan teknologi Zoom sebagai media pembelajaran online sudah banyak digunakan di berbagai lembaga pendidikan  khususnya  ketika pandemic  Covid-19.  Sudah hampir  dua  tahun  lebih pembelajaran  di perguruan  tinggi vokasi menggunakan mode online dengan platfrom Zoom. Namun, hingga kini masih terbatas studi yang mengevaluasi bagaimana pengaruh faktor eksternal yang meliputi pengaruh dosen, teman sejawat, dan dukungan institusi terhadap niat  belajar  online  mahasiswa  politeknik  menggunakan  Zoom.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis model pembentukan niat mahasiswa menggunakan Zoom untuk belajar online dengan melibatkan faktor anteseden  yang  meliputi  pengaruh  dosen,  teman  sejawat,  dukungan  institusi,  perceived  ease  of  use,  dan  perceived usefulness. Penelitian ini melibatkan mahasiswa politeknik untuk mengungkapkan persepsi mereka tentang pengaruh dosen, teman sejawat, dukungan institusi, perceived ease of use, perceived usefulness, dan niat menggunakan  Zoom untuk belajar online. Penelitian ini menggunakan analisis SEM (structural equation modeling) berbasis Partial Least Square  (PLS).  Hasil  studi  menunjukkan  bahwa  social  norms,  perceived  ease  of  use,  dan  perceived  usefulness mempengaruhi niat mahasiswa menggunakan video conferencing technology (VCT) dari  Zoom untuk pembelajaran online mereka. Secara khusus, social norm memiliki pengaruh positif terhadap perceptions of perceived ease of use dan  perceived  usefulness.  Selain  itu,  perceived  ease  of  use  menggunakan  Zoom  pada  pembelajaran  online  juga mempengaruhi secara positif terhadap perceived usefulness. Temuan lainnya juga menunjukkan bahwa perceived ease of use maupun perceived usefulness memiliki pengaruh terhadap niat mahasiswa menggunakan  Zoom untuk belajar online. Dan terakhir, perceived ease of use memediasi pengaruh social norm terhadap niat mahasiswa menggunakan Zoom untuk belajar online.
Kata kunci: online learning, teknologi Zoom, penerimaan teknologi, TAM, dukungan sosial
DOI: https://doi.org/10.32487/jshp.v7i1.1620

## 1. Pendahuluan
Munculnya teknologi telah memberikan pengaruh besar terhadap sistem kehidupan manusia termasuk  dalam  konteks  pembelajaran  dan  pengajaran  (Jang,  Aavakare,  Nikou,  &  Kim,  2021; McLaren, Richey, Nguyen, & Hou, 2022). Peran teknologi pada bidang pendidikan sangat penting untuk  meningkatkan  interaksi  belajar  antara  siswa  dan  guru.  Bahkan  kini  banyak  sekolah  yang telah memadukan antara teknologi dan pendidikan yang pada akhirnya dikenal dengan istilah e- learning.  Saat  ini,  penggunaan  teknologi  pada  bidang  pendidikan  bukan  suatu  hal  yang  baru khususnya selama pandemic covid-19 semua lembaga pendidikan dipaksa untuk familiar dengan teknologi. Dampak pandemic covid-19 telah memaksa semua sekolah dan perguruan tinggi untuk tidak melakukan aktivitas pembelajaran secara offline . Alternatifnya, semua kegiatan pembelajaran harus dilakukan secara online agar menghindari penyebaran covid-19. Pada situasi krisis pandemi seperti  ini  telah  menunjukkan  betapa  berharganya  teknologi  untuk  melanjutkan  proses pembelajaran di tengah-tengah pandemic. Para siswa dan guru harus beradaptasi dengan kebiasaan baru yaitu melakukan pembelajaran jarak jauh secara online .
Pembatasan  aktivitas  belajar  selama  covid-19  juga  mendorong  perubahan  besar  perilaku pembelajaran  siswa  dan  guru.  Penerapan  teknologi  pembelajaran  online  secara  tiba-tiba  juga berdampak  pada  kesiapan  keterampilan  guru  untuk  penggunaan  teknologi  tersebut. Mengembangkan pengajaran yang berkualitas secara online menjadi tantangan baru bagi para guru selama  pandemic  covid-19  ini.  Tantangan  terbesar  guru  yaitu  bagaimana  memahami  kebutuhan belajar siswa melalui mode online . Sisi lainnya, perubahan besar terhadap penggunaan teknologi online/virtual memberikan  tekanan  yang  belum  pernah  terjadi  sebelumnya  pada  infrastruktur Internet  (Favale,  Soro,  Trevisan,  Drago,  &  Mellia,  2020).  Kini,  banyak  lembaga  pendidikan menggunakan berbagai teknologi aplikasi software videoconference sebagai media pembelajaran online .  Salah  satu  platform  penyedia  aplikasi software  videoconference untuk  kegiatan  belajar mereka yaitu Zoom. Ada banyak studi yang membuktikan bahwa e-learning memberikan pengaruh positif terhadap peningkatan hasil belajar siswa (Lin, Chen, & Nien, 2014; Üzel & Özdemir, 2012; Wardoyo, Satrio, Narmaditya, & Wibowo, 2021). Namun, e-learning juga memberikan dampak negatif pada guru dan siswa. Penggunaan e-learning yang dilakukan secara terus menerus tanpa adanya  interaksi  langsung  akan  mendorong  kejenuhan  dan  stres  bagi  siswa  (Fawaz  &  Samaha, 2021; Malik & Javed, 2021; Sánchez-Cabrero et al., 2021). Pembelajaran menggunakan e-learning selama covid-19 membuat siswa  sering menjadi  terisolasi  dan terasing  karena keraguan mereka untuk  berpartisipasi  dalam  pembelajaran online .  Interaksi  guru  dan  siswa  juga  sangat  terbatas karena ekspresi wajah dan badan tidak dapat dipahami dengan jelas baik oleh guru maupun siswa. Selain itu, para guru merasakan bahwa mempersiapkan pembelajaran online jauh lebih memakan waktu daripada mempersiapkan pembelajaran tatap muka langsung (Guri-Rosenblit, 2018).
Salah  satu  penggunaan  platform  pembelajaran online selama  Covid-19  yang  sering digunakan  yaitu  Zoom.  Zoom  memberikan  alternatif  layanan  teknologi video  conferencing technology (VCT) yang dapat digunakan siswa belajar secara virtual. Salah satu penggunaan VCT pada  perguruan  tinggi  salah  satunya  adalah  pendidikan  vokasi.  Sudah  hampir  dua  tahun  lebih pembelajaran  di  perguruan  tinggi  vokasi  menggunakan  mode online dengan  platform  Zoom. Hingga  kini  masih  terbatas  studi  yang  mengevaluasi  bagaimana  pengaruh  faktor  eksternal  yang meliputi  pengaruh  dosen,  teman  sejawat,  dan  dukungan  institusi  terhadap  niat  belajar online mahasiswa  politeknik  menggunakan  Zoom.  Kemampuan  dosen  mengajar  melalui  mode online dengan menggunakan Zoom akan sangat berpengaruh membangun persepsi mahasiswa terhadap kegunaan dan kemudahan menggunakan Zoom dalam pembelajaran online dan pada akhirnya akan berpengaruh terhadap peningkatan niat mahasiswa terlibat dalam pembelajaran online . Selain itu,
DOI: https://doi.org/10.32487/jshp.v7i1.1620
pengaruh  teman  sejawat  dan  dukungan  institusi  juga  memiliki  peran  penting  untuk  mendorong keterlibatan mahasiswa menggunakan Zoom untuk belajar online .
Dalam  konteks  penelitian  penerimaan  teknologi  baru,  para  peneliti  banyak  menyoroti penggunaan teori TAM ( Technology Acceptance Model ) untuk mengevaluasi pengembangan dan penerapan teknologi baru (Alassafi, 2021; Huang, Teo, & Zhou, 2020; Weng, Jouyang, Ho, & Su, 2018). TAM mempromosikan bahwa niat dan perilaku adopsi penggunaan teknologi dipengaruhi oleh perceived ease of use dan perceived usefulness (F. D. Davis, 1989). Selain itu, kedua faktor utama  TAM  ( perceived  ease  of  use dan perceived  usefulness )  juga  dipengaruhi  oleh  faktor eksternal.  Ada  banyak  literatur  yang  mengkaji  penerapan  teori  TAM  dalam  mengevaluasi e- learning (misalnya,  Alassafi,  2021;  Huang  et  al.,  2020),  namun  masih  terbatas  studi  yang membahas bagaimana pengaruh dosen, teman sejawat, dukungan institusi, perceived ease of use , dan perceived usefulness terhadap niat mahasiswa menggunakan Zoom untuk belajar online . Oleh karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  model  pembentukan  niat  mahasiswa menggunakan  Zoom  untuk  belajar online dengan  melibatkan  faktor  anteseden  yang  meliputi pengaruh  dosen,  teman  sejawat,  dukungan  institusi, perceived  ease  of  use ,  dan perceived usefulness.
1.1 Pengaruh Faktor Social Norm terhadap Niat Mahasiswa Belajar Online
Dalam  konteks  pendidikan,  kualitas  pengajaran  memegang  peranan  penting  untuk meningkatkan hasil belajar mahasiswa  (Faraday,  Overton,  &  Cooper, 2011;  Mahfud,  Indartono, Saputro,  &  Utari,  2019).  Ada  banyak  studi  yang  membahas  kualitas  pengajaran,  namun  masih didapati  variasi  penggunaan  istilah  yang  berbeda-beda.  Misalnya,  ada  beberapa  studi  yang menggunakan  kualitas  pengajar,  efektivitas  pengajaran,  kualitas  pengajaran.  Kualitas  pengajar mengacu pada karakteristik guru yang meliputi kepribadian, pengetahuan, keterampilan guru untuk mengajar (Naylor & Sayed, 2014). Sementara itu, efektivitas pengajaran mengacu pada dampak guru pada hasil belajar siswa (Ochoa, Thomas, Tikly, & Doyle, 2018). Studi lainnya menyatakan bahwa teaching  quality dimaknai  sebagai  kemampuan  guru  dalam  aktivitas  pengajaran  yang meliputi  manajemen  kelas, individual  learning  support ,  dan  aktivasi  kognitif  (Kunter  &  Voss, 2013; Praetorius, Pauli, Reusser, Rakoczy, & Klieme, 2014). Aspek penting yang terkait kualitas pengajaran meliputi monitoring yang ketat, manajemen kelas, kejelasan presentasi, kelengkapan instruksional, dan iklim kelas yang baik (Hattie, 2009; Muijs & Reynolds, 2007).
Pemahaman  tentang  kualitas  mengajar  memang  tidak  bisa  terpisah  dari  keterampilan pengajar. Dalam konteks pembelajaran online , instruktur dalam e-learning harus memiliki lebih banyak keterampilan terutama dalam penerapan teknologi di kelas daripada yang tradisional (H. C. Davis  &  Fill,  2007). Para dosen harus memiliki sikap positif terhadap penggunaan TIK, karena keterampilan  ini  membantu  mereka  mengembangkan  kompetensi  elektronik  untuk  tujuan peningkatan pengalaman mengajar mereka. Konsep e-learning telah mengubah peran dosen yang semula sebagai ahli materi menjadi fasilitator (Hiltz, Coppola, Rotter, Turoff, & Benbunan-Fich, 2000). Selain itu, kompetensi instruktur online ke dalam kategori yang berbeda, yaitu; pengetahuan tentang sistem online , kompetensi teknis, keterampilan komunikasi, kemahiran konten, dan fitur pribadi  (Salmon,  2003).  Disamping  itu,  kualitas  instruksional  memiliki  peran  penting  untuk menumbuhkan niat beprestasi siswa (Matsumura, Garnier, Pascal, & Valdes, 2002). Studi lainnya juga  mengungkapkan  bahwa  kualitas  instruksional  berpengaruh  terhadap  hasil  belajar  siswa (Nilsen & Gustafsson, 2016). Siswa mencapai tingkat pembelajaran tertinggi ketika ada interaksi terorganisir dalam e-learning (Garrison & Cleveland-Innes, 2005). Interaksi antara instruktur dan peserta didik adalah penting, karena dapat mempengaruhi motivasi siswa dan menginspirasi belajar (Lee  &  Bailey,  2016).  Keterampilan  dosen  menggunakan e-learning akan  sangat  berpengaruh
DOI: https://doi.org/10.32487/jshp.v7i1.1620
terhadap persepsi mahasiswa tentang kemudahan dan kegunaan menggunakan e-learning melalui Zoom.
Dalam  model  TAM,  menempatkan  faktor  eksternal  sebagai  faktor  anteseden  yang mempengaruhi individu mengadopsi penggunaan teknologi. Faktor eksternal atau dikenal dengan social norm pada niat perilaku telah dilaporkan secara luas dalam literatur penerimaan teknologi (Venkatesh & Davis, 2000). Secara khusus, pengaruh social norm pada perceived usefulness dan niat perilaku juga telah  dibahas  pada penelitian sebelumnya tentang teknologi berbasis Internet, seperti  platform  pembelajaran online (Song  &  Kong,  2017)  dan  pembelajaran  seluler  (Hao, Dennen,  &  Mei,  2017).  Studi  lainnya,  membuktikan  bahwa social  norm mempengaruhi  niat perilaku melalui perceived usefulness (Venkatesh & Bala, 2008). Huang et al. (2020) menyatakan bahwa faktor eksternal yang mempengaruhi perilaku seseorang menggunakan teknologi internet untuk kegiatan belajar yaitu pengaruh instruktur, pengaruh teman sejawat, dan dukungan institusi.
Hipotesis 1: social norm memiliki pengaruh positif terhadap perceptions of perceived ease Hipotesis 2: social norm memiliki pengaruh positif terhadap perceived usefulness Hipotesis 3: perceptions of perceived ease memiliki pengaruh positif terhadap perceived usefulness
1.2 Technology Acceptance Model
Teori  penerimaan  teknologi  atau  dikenal  dengan  istilah Technology  Acceptance  Model (TAM) dikenalkan oleh Davis (1989). TAM menyediakan dasar untuk menelusuri pengaruh faktor eksternal pada keyakinan internal penggunaan teknologi. Model ini merupakan model yang paling popular untuk membangun sebuah pengujian bagaimana individu menerima teknologi baru. Teori TAM  mengusulkan  bahwa perceived  ease  of  use dan perceived  usefulness sebagai  faktor  yang paling  berpengaruh  terhadap attitude  towards  use dan  selanjutnya  akan  mempengaruhi  niat perilaku. Perceived ease of use mengacu pada sejauh mana seseorang percaya bahwa menggunakan sistem tertentu akan memudahkan (F. D. Davis, 1989). Perceived ease of use dapat membangun persepsi tentang penerimaan dan adopsi e-learning (Cheng, Wang, Moormann, Olaniran, & Chen, 2012).  Studi  sebelumnya  telah  membuktikan  bahwa perceived  ease  of  use memiliki  pengaruh terhadap perceived usefulness dan keduanya memiliki pengaruh positif pada niat perilaku untuk menerima  sistem  teknologi  (Huang  et  al.,  2020).  Telah  banyak  studi  yang  membuktikan  bahwa perceived  ease  of  use memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  niat  untuk  mengadopsi e-learning (Alassafi, 2021; Estriegana, Medina-Merodio, & Barchino, 2019; Natasia, Wiranti, & Parastika, 2022; Sukendro et al., 2020; Zheng & Li, 2020). Sementara itu, perceived usefulness mengacu pada sejauh mana seseorang percaya bahwa menggunakan sistem tertentu akan meningkatkan kinerja pekerjaannya (F. D. Davis, 1989). Studi sebelumnya mengungkapkan bahwa perceived usefulness teknologi e-learning ditemukan  sebagai  prediktor  penting  dan  kritis  dari  niat  menggunakan e- learning (Kimathi & Zhang, 2019).
Hipotesis 4: perceived ease of use memiliki pengaruh terhadap niat mahasiswa menggunakan Zoom untuk belajar online
Hipotesis 5: perceived usefulness memiliki pengaruh terhadap niat mahasiswa menggunakan Zoom untuk belajar online
DOI: https://doi.org/10.32487/jshp.v7i1.1620
Hipotesis 6: perceived ease of use memediasi pengaruh social norm terhadap niat mahasiswa menggunakan Zoom untuk belajar online
Hipotesis 7: perceived usefulness memediasi pengaruh social norm terhadap niat mahasiswa menggunakan Zoom untuk belajar online
Mengacu pada teori dan studi sebelumnya, maka model konseptual studi ini dapat ditetapkan seperti  pada  Gambar  1.  Secara  keseluruhan  studi  ini  menguji  niat  mahasiswa  belajar online menggunakan  Zoom  dengan  mellibatkan  tiga  faktor  anteseden  yang  terdiri  dari social  norm, perceived  ease  of  use, dan perceived  usefulness. Faktor  anteseden  studi  ini  diuji  dengan menggunakan teori model TAM untuk melihat bagaimana niat mahasiswa terlibat belajar online menggunakan Zoom.
Gambar 1. Kerangka Konseptual Penelitian

## 2. Metodologi
Penelitian  ini  merupakan  penelitian ex-post  facto .  Populasi  dalam  penelitian  ini  yaitu mahasiswa Politeknik Negeri Balikpapan semester akhir. Rincian populasi dan sampel penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 1. Penentuan jumlah sampel dalam penelitian ini menggunakan acuan tabel sample size dari Isaac dan Michael (1981) dengan taraf kesalahan 1%. Jumlah sampel yang diperoleh yaitu berjumlah 265 responden. Selanjutnya, untuk mengantisipasi terjadinya kesalahan pengisian angket oleh responden dan berdampak pada munculnya data outlier, maka jumlah sampel ditambah sebesar 10% (26 sampel). Dengan demikian, total sampel yang terlibat dalam pengisian kuesioner  yaitu  sebanyak  291  responden.  Sedangkan  teknik  sampling  yang  digunakan  dalam penelitian yaitu menggunakan proportional random sampling.
Tabel 1. Distribusi Populasi dan Sampel Penelitian
No Nama Program Studi Jumlah Populasi Jumlah Sampel Tambahan 1 Prodi D3 Tata Boga 48 31 3 2 Prodi D3 Divisi Kamar 15 10 1 3 Prodi D3 Teknik Mesin Alat Berat 50 32 4 4 Prodi D3 Teknik Elektronika 67 43 5
Perceived usefulness Perceived ease of use Online learning intentions Social norm
DOI: https://doi.org/10.32487/jshp.v7i1.1620
5 Prodi D3 Teknik Listrik 25 16 2 6 Prodi D3 Teknik Sipil 71 46 4 8 Prodi D3 Perbankan dan Keuangan 64 41 4 Total 340 219 26
Penelitian ini menggunakan acuan studi sebelumnya untuk mengembangkan kuesioner social norm, perceived ease of use, perceived usefulness , dan niat belajar online . Kuesioner penelitian ini dikembangkan  dan  diadaptasi  dari  Huang  et  al.  (2020).  Kuesioner social  norm terdiri  dari  tiga indikator yaitu pengaruh instruktur (3 butir), pengaruh teman (3 butir), dan dukungan institusi (5 butir). Selanjutnya, persepsi mahasiswa tentang perceived ease of use terdiri dari 6 butir, perceived usefulness terdiri  dari  5  butir,  dan  niat  belajar online terdiri  dari  3  butir.  Semua  kuesioner menggunakan 5 skala likert yang meliputi sangat tidak setuju (1), tidak setuju (2), netral (3), setuju (4), dan sangat setuju (5).
Selanjutnya, studi ini menggunakan analisis SEM ( Structural Equation Modeling ) berbasis Partial Least Square (PLS). PLS sangat baik digunakan untuk analisis data multivariat pada area manajemen  dan  strategi  (Valaei,  2017).  Kelebihan  menggunakan  PLS  adalah  data  tidak  harus berdistribusi  normal,  bisa  digunakan  untuk  analisis  pada  variabel  dengan  indikator  reflektif maupun formatif, dan dapat digunakan untuk menganalisis hubungan antar variabel dengan sampel berukuran kecil (Ghozali, 2006; Hair, Black, Babin, & Anderson, 2010). Analisis ini menggunakan software  SmartPLS  3.0. Partial  Least  Squares merupakan  analisis  model  persamaan  struktural ( Structural  Equation  Modeling /SEM)  berbasis  varian  yang  secara  simultan  menguji  model pengukuran dan model struktural (Hartono & Abdillah, 2009). Outer Model (model pengukuran) dalam  analisis  PLS-SEM  berfungsi  untuk  menjelaskan  peran  indikator  terhadap  pembentukan variabel latennya. Pengujian model pengukuran menggunakan parameter loading factor dan nilai Average Variance Extracted (AVE). Kriteria yang digunakan yaitu nilai parameter loading factor lebih dari 0.7 dan nilai AVE lebih dari 0.5 (Ghozali & Fuad, 2008). Kriteria minimal yang dapat digunakan untuk menentukan fit atau tidaknya model struktural pada PLS-SEM ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Ringkasan Statistik Model Fit Kriteria Cut off value NFI > 0.800 SRMR < 0.080

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Hasil studi
Pengumpulan data penelitian untuk menguji model pengukuran dan pengaruh social norm , perceived ease of use, perceived usefulness , dan niat mahasiswa menggunakan Zoom untuk belajar online diolah  dengan  menggunakan  program  smartPLS-SEM.  Berdasarkan  pengujian  diagram PLS-SEM diperoleh diagram PLS-SEM pada Gambar 2.
DOI: https://doi.org/10.32487/jshp.v7i1.1620

## Gambar 2. Hasil Olah Data menggunakan SmartPLS

## 3.1 Evaluasi Outer Model
Outer model dievaluasi dengan cara melihat nilai validitas dan reliabilitas pengukuran dari model  tersebut.  Pengukuran  validitas  dalam  penelitian  ini  meliputi  uji  validitas  konvergen  dan validitas diskriminan. Uji validitas konvergen ditentukan menggunakan parameter loading factor dan nilai AVE ( Average Variance Extracted ). Pengukuran dapat dikategorikan memiliki validitas konvergen  yang  baik  apabila  nilai loading  factor >  0,7  dan  nilai  AVE  >  0,5  (Ghozali,  2006). Sementara  itu,  validitas  diskriminan  ditentukan  dengan  melihat  nilai cross  loading dari  setiap variabel dan dikategorikan memiliki validitas diskriminan yang baik apabila memiliki nilai cross loading mencapai 0,7 (Ghozali, 2006).
Validitas  konvergen  merupakan  korelasi  antara  skor  indikator  dengan  skor  konstruknya. Untuk  menguji  validitas  konvergen  digunakan  nilai outer  loading atau loading  factor .  Suatu indikator dinyatakan memenuhi validitas konvergen dalam kategori baik apabila nilai outer loading > 0,7. Nilai outer loading dari masing-masing indikator pada variabel penelitian dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Outer Loading Model Pengukuran Variabel Indikator Outer Loading Social Norm DK 0.891 PD 0.928 PT 0.93 Perceived ease of use PEU1 0.803 PEU2 0.813 PEU3 0.881 PEU4 0.864
DOI: https://doi.org/10.32487/jshp.v7i1.1620
Variabel Indikator Outer Loading PEU5 0.751 Perceived usefulness PU1 0.869 PU2 0.934 PU3 0.946 PU4 0.911 PU5 0.819 Niat menggunakan Zoom BI1 0.936 BI2 0.965 BI3 0.96
Keterangan: DK= Dukungan Teman; PD= Pengaruh Dosen; PT= Pengaruh Kampus; PEU1-PEU5= butir perceived ease of use; PU1-PU5= butir perceived usefulness; BI1-BI3= butir niat menggunakan Zoom
Mengacu  pada  Tabel  3  dapat  diketahui  bahwa  seluruh  butir  atau  indikator  memiliki  nilai outer  loading >  0,7.  Dengan  demikian,  hasil  analisis  validitas  konvergen  menunjukkan  bahwa semua butir atau indikator dinyatakan valid karena tidak ada butir yang memiliki nilai outer loading dibawah 0.7. Selanjutnya, semua butir dinyatakan layak atau valid untuk digunakan penelitian dan dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut.
Pengujian validitas diskriminan menggunakan perolehan nilai cross loading . Suatu indikator dinyatakan memenuhi validitas diskriminan apabila nilai cross loading indikator pada variabelnya adalah yang terbesar dibandingkan pada variabel lainnya (Ghozali, 2006). Perolehan cross loading pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Cross Loading Butir Social Norm Perceived ease of use Niat Menggunakan Zoom Perceived usefulness DK 0.891 0.648 0.686 0.66 PD 0.93 0.671 0.682 0.652 PT 0.928 0.691 0.706 0.712 PEU1 0.644 0.803 0.687 0.77 PEU2 0.525 0.813 0.458 0.494 PEU3 0.639 0.881 0.524 0.594 PEU4 0.662 0.864 0.667 0.722 PEU5 0.493 0.751 0.331 0.397 BI1 0.753 0.654 0.936 0.722 BI2 0.719 0.633 0.965 0.704 BI3 0.685 0.645 0.96 0.668 PU1 0.642 0.674 0.661 0.869 PU2 0.654 0.635 0.657 0.934 PU3 0.672 0.684 0.675 0.946 PU4 0.63 0.655 0.673 0.911 PU5 0.703 0.718 0.615 0.819
DOI: https://doi.org/10.32487/jshp.v7i1.1620
e-ISSN : 2597 -7342
Tabel 4 menunjukkan bahwa perolehan nilai cross loading telah memenuhi kriteria validitas diskriminan. Hal ini karena masing-masing indikator pada variabel penelitian memiliki nilai cross loading terbesar  pada  variabel  yang  dibentuknya  dibandingkan  dengan  nilai cross  loading pada variabel  lainnya.  Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  tersebut,  dapat  dinyatakan  bahwa  indikator- indikator yang digunakan dalam penelitian ini telah memenuhi kriteria validitas diskriminan yang baik.
Pengujian  reliabilitas  kuesioner  penelitian  dilakukan  dengan  menguji  nilai composite reliability dan Cronbach’s  alpha . Composite  reliability menguji  nilai  reliabilitas  indikator- indikator pada suatu variabel. Menurut Ghozali, konstruk dinyatakan reliabel jika memiliki nilai composite  reliability maupun Cronbach’s  alpha diatas  0.70  (Ghozali,  2006).  Perolehan  nilai composite reliability pada masing-masing variabel penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai Composite Reliability
Variabel Nilai Composite Reliability Social Norm 0.940 Perceived ease of use 0.913 Perceived usefulness 0.954 Niat menggunakan Zoom 0.968
Hasil pada Tabel 5 menunjukkan bahwa nilai composite reliability telah memenuhi syarat yaitu lebih dari 0.7. Disamping itu, pengujian reliabilitas instrumen juga dapat diketahui melalui perolehan nilai cronbach’s alpha pada Tabel 6.
Tabel 6. Nilai Cronbach’s Alpha
Variabel Nilai Cronbach's Alpha Social Norm 0.904 Perceived ease of use 0.883 Perceived usefulness 0.939 Niat menggunakan Zoom 0.950
Perolehan  nilai Cronbach’s  alpha pada  Tabel  6  menunjukkan  bahwa  nilai  tersebut  telah memenuhi  kriteria  reliabilitas  yaitu  instrumen  pada  setiap  variabel  memiliki  nilai Cronbach’s alpha di atas 0,6. Hasil ini membuktikan bahwa alat pengukuran dalam penelitian ini reliabel untuk mengukur variabel yang diteliti.
3.2 Evaluasi Inner Model (Pengujian Hipotesis)
Data persepsi mahasiswa tentang social norm, perceived ease of use, perceived usefulness , dan  niat  mahasiswa  menggunakan  Zoom  untuk  belajar online diolah  dengan  menggunakan program software SmartPLS-SEM. Setelah dilakukan analisis outer model atau model pengukuran maka selanjutnya dilakukan pengujian hipotesis. Langkah berikutnya, analisis jalur pada PLS-SEM dilakukan  dengan  menggunakan  evaluasi inner  model atau  uji  model  struktural  untuk  melihat pengaruh  langsung  dan  tidak  langsung  antar  variabel.  Evaluasi inner  model dengan  PLS-SEM meliputi uji kecocokan model dan uji perolehan koefisien jalur.
DOI: https://doi.org/10.32487/jshp.v7i1.1620

## Uji Kecocokan Model (Goodness of Fit)
Sebelum  dilakukannya  pengujian  hipotesis  melalui  uji path  coefficient ,  maka  perlu dipastikan  terlebih  dahulu  apakah  model  telah  memenuhi  kriteria goodness  of  fit atau  belum. Pengujian kriteria goodness of fit mengacu pada perolehan nilai NFI ( Normed Fit Index ) dan SRMR ( Standardized Root Mean Square Re sidual). Model dikatakan fit jika memiliki nilai NFI diatas 0.8 dan SRMR dibawah 0.08 (Ghozali, 2017; Hair et al., 2010). Berdasarkan hasil uji model fit melalui SmartPLS-SEM diperoleh nilai NFI dan SRMR yang memenuhi kriteria seperti ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Kriteria Goodness of Fit Model Kriteria Saturated Model Estimated Model NFI 0.862 0.853 SRMR 0.076 0.078

## Uji Path Coefficient
Tahap  akhir  analisis  PLS-SEM  yaitu  pengujian inner  model untuk  melihat  pengaruh langsung dan tidak langsung antar variabel. Berdasarkan hasil koefisien jalur baik efek langsung maupun efek tidak langsung melalui analisis PLS-SEM pada Tabel 8 maka dapat diperoleh total effect masing-masing variabel terhadap variabel niat menggunakan  Zoom. Perolehan total effect pada  Tabel  8  menunjukkan  bahwa  pengaruh  paling  besar  pada  niat  menggunakan  Zoom  yaitu variabel social norm melalui perceived ease of use dan perceived usefulness (0.591). Selanjutnya pengaruh  terbesar  kedua  yaitu perceived  ease  of  use (0.523),  dan  terakhir  yaitu perceived usefulness (0.517).
Tabel 8. Pengaruh Langsung, Tidak Langsung, dan Total Variabel Dampak Langsung Tidak Langsung Dampak Total SN -> PEU 0.731 0 0.731 SN -> PU 0.402 0 0.402 PEU -> PU 0.458 0 0.458 SN -> PEU -> PU 0 0.335 0.335 PEU -> NZ 0.287 0.236 0.523 PU -> NZ 0.517 0 0.517 SN -> PEU -> PU ->NZ 0 0.591 0.591 SN -> PEU ->NZ 0 0.210 0.210 SN -> PU ->NZ 0 0.208 0.208 Keterangan: SN= social norm; PEU= perceived ease of use; PU= perceived usefulness; NZ= Niat menggunakan Zoom
Kontribusi mediasi tunggal juga dapat diketahui pada Tabel 8. Pada Tabel 8 didapati bahwa social  norm mempengaruhi  niat  menggunakan  Zoom  melalui  mediator perceived  ease  of  use sebesar  0.210.  Selain  itu, social  norm juga  mempengaruhi  niat  menggunakan  Zoom  melalui mediator perceived  usefulness sebesar  0.208.  Dari  kedua  hasil  tersebut,  dapat  diketahui  bahwa pengaruh mediasi tunggal terbesar terdapat pada mediator perceived ease of use . Sementara itu, peran mediasi bersama (multiple mediation) perceived ease of use dan perceived usefulness pada efek social norm pada niat menggunakan Zoom sebesar 0.591.
DOI: https://doi.org/10.32487/jshp.v7i1.1620
Berdasarkan uraian hasil tersebut, menunjukkan bahwa keseluruhan variabel dalam model ini memiliki jalur koefisien dengan angka yang positif. Hal ini menunjukkan bahwa jika semakin besar  nilai  jalur  koefisien  pada  satu  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen,  maka semakin kuat pula pengaruh antar variabel independen terhadap variabel dependen tersebut.
Selain itu, kebermaknaan pengaruh pada masing-masing jalur dilakukan  analisis melalui metode bootstrapping pada smartPLS 3.2.4. Metode bootstrapping merupakan cara pengambilan sampel baru secara berulang dengan menggunakan data asal (Efron & Tibshirani, 1998). Selain itu, metode bootstrapping dalam  penelitian  ini  digunakan  untuk  menguji  signifikansi  pengaruh langsung maupun tidak langsung dalam model penelitian. Menurut Cheung & Lau (2008) bahwa pengujian  peran  mediasi  yang  paling  efektif  yaitu  dengan  menggunakan  estimasi  interval kepercayaan bootstrapping Penelitian  ini  menggunakan  500 bootstrap  samples dengan  taraf kepercayaan 95%.
Hasil  analisis  dengan  menggunakan  metode bootstrapping digunakan  untuk  menguji hipotesis penelitian. Uji hipotesis pada penelitian ini dilakukan dengan melihat nilai T-Statistics dan nilai P-Values . Pengambilan keputusan hipotesis mengacu pada kriteria jika nilai P-Value < 0.05 maka hipotesis diterima, dan sebaliknya jika P-Value > 0.05 maka dinyatakan ditolak. Hasil pengujian hipotesis penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Pengujian Hipotesis
Hipotesis Original Sample P-Values SN -> PEU 0.731 0.000 SN -> PU 0.402 0.000 PEU -> PU 0.458 0.000 PEU -> NZ 0.287 0.000 PU -> NZ 0.517 0.000 SN -> PEU -> PU ->NZ 0.173 0.000 SN -> PEU ->NZ 0.210 0.001 SN -> PU ->NZ 0.208 0.000 Keterangan: SN= social norm; PEU= perceived ease of use; PU= perceived usefulness; NZ= Niat menggunakan Zoom
Mengacu pada Tabel 9, maka dapat diketahui bahwa keseluruhan hipotesis penelitian pada jalur regresi dinyatakan diterima. Penarikan keputusan tersebut didasarkan pada perolehan nilai P- Values yang kurang dari 0.05 (P-Values < 0.05). Secara khusus, social norm memiliki pengaruh positif  terhadap  persepsi perceived  ease  of  use dan perceived  usefulness (hipotesis  pertama  dan kedua  diterima).  Dukungan  yang  dirasakan  oleh  mahasiswa  dari  teman,  dosen,  dan  lembaga kampus sangat berperan penting untuk membangun persepsi kemudahan menggunakan teknologi Zoom ketika belajar online . Hasil studi ini menguatkan studi sebelumnya yang telah membuktikan bahwa social  norms mempengaruhi perceived  usefulness penggunaan  teknologi  (Venkatesh  & Bala,  2008).  Dalam  konteks  ini,  peran  dosen  terkait  penguasaan  menggunakan  teknologi  juga memiliki peran penting untuk mempengaruhi persepsi mahasiswa menggunakan teknologi. Para dosen harus memiliki  sikap psoitif terhadap penggunakan teknologi  Zoom ketika proses  belajar online .  Penguasaan  dosen  menggunakan  teknologi e-learning dideskripsikan  mencakup
DOI: https://doi.org/10.32487/jshp.v7i1.1620
pengetahuan  tentang  sistem online ,  kompetensi  teknis,  keterampilan  komunikasi,  kemahiran konten, dan fitur pribadi (Salmon, 2003). Dukungan keluarga, dosen, dan lembaga kampus juga mempengaruhi sejauh mana persepsi mahasiswa terbentuk mengenaik kebermanfaatan teknologi Zoom bagi mereka.
Temuan lainnya, perceived ease of use menggunakan Zoom pada pembelajaran online juga mempengaruhi secara positif terhadap perceived usefulness (hipotesis ketiga diterima). Hasil studi ini  berarti  kemudahan  menggunakan  teknologi  Zoom  akan  mendorong  persepsi  tentang kemanfaatan  menggunakan  teknologi  Zoom  bagi  mahasiswa.  Temuan  ini  mendukung  studi sebelumnya  yang  mengungkapkan  bahwa perceived  ease  of  use memiliki  pengaruh  terhadap perceived usefulness dalam penggunaan sistem teknologi (Huang et al., 2020).
Selanjutnya, pengujian hipotesis keempat dan kelima menunjukkan perolehan P-values < 0.05, artinya perceived ease of use maupun perceived usefulness memiliki pengaruh terhadap niat mahasiswa  menggunakan  Zoom  untuk  belajar online .  Ini  artinya,  niat  menggunakan  teknologi Zoom  pada  pembelajaran online dipengaruhi  oleh social  norms,  perceived  ease  of  use ,  dan perceived  usefulness .  Secara  bertahap,  dukungan  yang  terbentuk  melalui  teman,  dosen,  dan lembaga  kampus  mempengaruhi perceived  ease  of  use dan perceived  usefulness .  Dan  pada akhirnya akan mempengaruhi niat menggunakan Zoom dalam pembelajaran mahasiswa. Pengaruh yang  bersumber  dari  teman  misalnya,  pendapat  mengenai  kemudahan  dan  kemanfaatan  teman membantu meyakinkan individu untuk menggunakan Zoom. Begitupun pengaruh yang bersumber dari  dosen.  Sementara,  dukungan  yang  bersumber  dari  kampus  seperti  sejauh  mana  komitmen kampus pada visi menggunakan e-learning (Zoom) untuk pembelajaran. Pada pengujian hipotesis keenam terbukti bahwa perceived ease of use memediasi pengaruh social  norm terhadap  niat  mahasiswa  menggunakan  Zoom  untuk  belajar online .  Temuan  ini bermakna  bahwa  persepsi  mahasiswa  yang  terbentuk  mengenai  kemudahan  menggunakan teknologi  Zoom  membantu  memperkuat  pengaruh  lingkungan  sosial  terhadap  niat  mahasiswa menggunakan  Zoom  sebagai  media  pembelajaran online .  Hasil  studi  ini  juga  relevan  dengan temuan  studi  sebelumnya  yang  menyatakan  bahwa perceived  ease  of  use memiliki  pengaruh signifikan  terhadap  niat  untuk  mengadopsi e-learning (Alassafi,  2021;  Estriegana  et  al.,  2019; Natasia et al., 2022; Sukendro et al., 2020; Zheng & Li, 2020).
Selanjutnya,  pengujian  hipotesis  terakhir  membuktikan  bahwa perceived  usefulness memediasi  pengaruh social  norm terhadap  niat  mahasiswa  menggunakan  Zoom  untuk  belajar online .  Semakin  tinggi  persepsi  kebermanfaatan  menggunakan  teknologi  Zoom  maka  akan semakin tinggi niat mahasiswa menggunakan teknologi Zoom sebagai media pembelajaran online mereka. Perceived usefulness mengacu pada sejauh mana mahasiswa percaya bahwa menggunakan teknologi Zoom akan meningkatkan kinerja belajar mereka.

## 4. Kesimpulan
Pembelajaran online dengan  menggunakan  platform  teknologi video  conferencing technology (VCT) telah menjadi alternatif khususnya dalam menjawab permasalahan pembelajaran semasa Covid-19 dan di era new normal. Salah satu platform teknologi yang hingga saat ini banyak digunakan  yaitu  teknologi video  conferencing  technology (VCT)  dari  Zoom.  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  model  pembentukan  niat  mahasiswa  menggunakan Zoom  untuk  belajar online dengan  melibatkan  faktor  anteseden  yang  meliputi  dukungan  sosial (pengaruh  dosen,  teman  sejawat,  dukungan  institusi), perceived  ease  of  use, dan perceived usefulness . Secara keseluruhan faktor anteseden yang meliputi social norms, perceived ease of use , dan perceived  usefulness mempengaruhi  niat  mahasiswa  menggunakan video  conferencing technology (VCT)  dari  Zoom  untuk  pembelajaran online mereka.  Secara  khusus, social  norm
DOI: https://doi.org/10.32487/jshp.v7i1.1620
e-ISSN : 2597 -7342
memiliki pengaruh positif terhadap perceptions of perceived ease of use dan perceived usefulness . Selain  itu, perceived  ease  of  use menggunakan  Zoom  pada  pembelajaran online juga mempengaruhi secara positif terhadap perceived  usefulness . Temuan lainnya juga menunjukkan bahwa perceived  ease  of  use maupun perceived  usefulness memiliki  pengaruh  terhadap  niat mahasiswa  menggunakan  Zoom  untuk  belajar online .  Dan  terakhir, perceived  ease  of  use memediasi  pengaruh social  norm terhadap  niat  mahasiswa  menggunakan  Zoom  untuk  belajar online .

## 5. Saran
Pengembangan pembelajaran online dengan menggunakna teknologi Zoom perlu melibatkan dukungan dari teman, dosen, dan dukungan fasilitas yang disediakan oleh kampus.  Kemampuan dosen  dan  komitmen  yang  baik  dari  kampus  turut  serta  mendorong  kesiapan  para  mahasiswa menggunakan Zoom dalam pembelajaran online . Salah satu bentuk dukungan dari kampus yaitu tersedianya  langganan  akun  premium  Zoom  yang  dapat  digunakan  sebagai  media  pembelajaran online bagi mahasiswa.

## 6. Ucapan Terimakasih
Kami mengucapkan terimakasih kepada pihak yang telah mendukung studi ini. Khususnya, Pusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Politeknik Negeri Balikpapan sebagai pemberi dana hibah penelitian ini. Selain itu, kami juga turut mengucapkan terimakasih kepada para responden yang terlibat dalam pengumpulan data penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Alassafi, M. O. (2021). E-learning intention material using TAM: A case study. Materials Today: Proceedings . https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.09.457
Cheng, B., Wang, M., Moormann, J., Olaniran, B. A., & Chen, N.-S. (2012). The effects of organizational learning environment factors on e-learning acceptance. Computers & Education , 58 (3), 885–899. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.compedu.2011.10.014
Cheung, G. W., & Lau, R. S. (2008). Testing mediation and suppression effects of latent variables: Bootstrapping with structural equation models. Organizational Research Methods , 11 (2), 296–325.
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly: Management Information Systems . https://doi.org/10.2307/249008
Davis, H. C., & Fill, K. (2007). Embedding blended learning in a university’s teaching culture: Experiences and reflections. British Journal of Educational Technology , 38 (5), 817–828. https://doi.org/https://doi.org/10.1111/j.1467-8535.2007.00756.x
Efron, B., & Tibshirani, R. J. (1998). An introduction to the bootstrap . New York: Chapman & Hall / CRC.
Estriegana, R., Medina-Merodio, J.-A., & Barchino, R. (2019). Student acceptance of virtual laboratory and practical work: An extension of the technology acceptance model. Computers & Education , 135 , 1–14. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.compedu.2019.02.010
DOI: https://doi.org/10.32487/jshp.v7i1.1620
Faraday, S., Overton, C., & Cooper, S. (2011). Effective teaching and learning in vocational education .
https://doi.org/http://www.skillsdevelopment.org/pdf/Effective_teaching_and_learning_in_ VE_report.pdf
Favale, T., Soro, F., Trevisan, M., Drago, I., & Mellia, M. (2020). Campus traffic and e-Learning during COVID-19 pandemic. Computer Networks , 176 , 107290. https://doi.org/10.1016/j.comnet.2020.107290
Fawaz, M., & Samaha, A. (2021). E-learning: Depression, anxiety, and stress symptomatology among Lebanese university students during COVID-19 quarantine. Nursing Forum , 56 (1), 52–57. https://doi.org/https://doi.org/10.1111/nuf.12521
Garrison, D. R., & Cleveland-Innes, M. (2005). Facilitating Cognitive Presence in Online Learning: Interaction Is Not Enough. American Journal of Distance Education , 19 (3), 133– 148. https://doi.org/10.1207/s15389286ajde1903_2
Ghozali, I. (2006). Structural Equation Modeling metode alternatif dengan Partial Least Square . Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Ghozali, I. (2017). Structural equation models: Concepts and applications with the AMOS 24 bayesian SEM update program (Indonesian version) (Edisi 7). Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Ghozali, I., & Fuad. (2008). Structural Equation Modeling: Teori, konsep dan aplikasi dengan Pprogram lisrel 8.0. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Guri-Rosenblit, S. (2018). E-teaching in higher education: an essential prerequisite for e learning. Journal of New Approaches in Education Research , 7 (2), 93–97. Retrieved from https://naerjournal.ua.es/article/view/v7n2-3
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis: A global perspective (7th.). Upper Saddle River: Pearson Prentice Hall.
Hao, S., Dennen, V. P., & Mei, L. (2017). Influential factors for mobile learning acceptance among Chinese users. Educational Technology Research and Development , 65 (1), 101–123. Retrieved from http://www.jstor.org/stable/45018532
Hartono, J., & Abdillah, W. (2009). Konsep dan Aplikasi PLS (Partial Least Square) untuk Penelitian Empiris . Yogyakarta: BPFE.
Hattie, J. (2009). Visible learning: A synthesis of over 800 meta-analyses relating to achievement . London, UK: Routledge.
Hiltz, S. R., Coppola, N., Rotter, N., Turoff, M., & Benbunan-Fich, R. (2000). Measuring the Importance of Collaborative Learning for the Effectiveness of ALN: A Multi-Measure, Multi-Method Approach. Journal of Asynchronous Learning Networks , 4 , 124+. Retrieved from https://link.gale.com/apps/doc/A284451526/AONE?u=googlescholar&sid=googleScholar& xid=003caa0a
DOI: https://doi.org/10.32487/jshp.v7i1.1620
Huang, F., Teo, T., & Zhou, M. (2020). Chinese students’ intentions to use the Internet-based technology for learning. Educational Technology Research and Development , 68 (1), 575– 591. https://doi.org/10.1007/s11423-019-09695-y
Isaac, S., & Michael, W. B. (1981). Handbook in research and evaluation . California: Edits Publisher.
Jang, M., Aavakare, M., Nikou, S., & Kim, S. (2021). The impact of literacy on intention to use digital technology for learning: A comparative study of Korea and Finland. Telecommunications Policy , 45 (7), 102154.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.telpol.2021.102154
Kimathi, F. A., & Zhang, Y. (2019). Exploring the General Extended Technology Acceptance Model for e-Learning Approach on Student’s Usage Intention on e-Learning System in University of Dar es Salaam. Creative Education , 10 (1), 208–223. https://doi.org/10.4236/ce.2019.101017.
Kunter, M., & Voss, T. (2013). The model of instructional quality in COACTIV: A multicriteria analysis. In M. Kunter, J. Baumert, W. Blum, U. Klusmann, S. Krauss, & M. Neubrand (Eds.), Cognitive activation in the mathematics classroom and professional competence of teachers. Results from the COACTIV project (pp. 97–124). New York: Springer.
Lee, A., & Bailey, D. (2016). Korean EFL Students’ Perceptions of Instructor Video and Written Feedback in a Blended Learning Course. STEM Journal , 17 , 133–158. https://doi.org/10.16875/stem.2016.17.4.133
Lin, H.-M., Chen, W.-J., & Nien, S.-F. (2014). The study of achievement and motivation by e- learning–A case study. International Journal of Information and Education Technology , 4 (5), 421–425.
Mahfud, T., Indartono, S., Saputro, I. N., & Utari, I. (2019). The effect of teaching quality on student career choice: The mediating role of student goal orientation. Integration of Education , 23 (4). https://doi.org/10.15507/1991-9468.097.023.201904.541-555
Malik, M., & Javed, S. (2021). Perceived stress among university students in Oman during COVID-19-induced e-learning. Middle East Current Psychiatry , 28 (1), 49. https://doi.org/10.1186/s43045-021-00131-7
Matsumura, L. C., Garnier, H., Pascal, J., & Valdes, R. (2002). Measuring Instructional Quality in Accountability Systems: Classroom Assignments and Student Achievement. Educational Assessment , 8 (3), 207–229. https://doi.org/10.1207/S15326977EA0803_01
McLaren, B. M., Richey, J. E., Nguyen, H., & Hou, X. (2022). How instructional context can impact learning with educational technology: Lessons from a study with a digital learning game. Computers & Education , 178 , 104366. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.compedu.2021.104366
Muijs, D., & Reynolds, D. (2007). Effective teaching: Evidence and practice . London: Sage.
Natasia, S. R., Wiranti, Y. T., & Parastika, A. (2022). Acceptance analysis of NUADU as e-
DOI: https://doi.org/10.32487/jshp.v7i1.1620
learning platform using the Technology Acceptance Model (TAM) approach. Procedia Computer Science , 197 , 512–520. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.168 Naylor, R., & Sayed, Y. (2014). Teacher quality: Evidence review . Canberra, Australia.
Nilsen, T., & Gustafsson, J.-E. (2016). Teacher Quality, Instructional Quality and Student Outcomes: Relationships Across Countries, Cohorts and Time . Springer Open.
Ochoa, A. A. C., Thomas, P. S., Tikly, P. L., & Doyle, H. (2018). Scan of international approaches to teacher assessment . Bristol, England.
Praetorius, A.-K., Pauli, C., Reusser, K., Rakoczy, K., & Klieme, E. (2014). One lesson is all you need? Stability of instructional quality across lessons. Learning and Instruction , 31 , 2–12. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2013.12.002
Salmon, G. (2003). E-moderating: The key to teaching and learning online . Psychology Press.
Sánchez-Cabrero, R., Casado-Pérez, J., Arigita-García, A., Zubiaurre-Ibáñez, E., Gil-Pareja, D., & Sánchez-Rico, A. (2021). E-Assessment in E-Learning Degrees: Comparison vs. Face-to- Face Assessment through Perceived Stress and Academic Performance in a Longitudinal Study. Applied Sciences , Vol. 11. https://doi.org/10.3390/app11167664
Song, Y., & Kong, S.-C. (2017). Investigating Students’ Acceptance of a Statistics Learning Platform Using Technology Acceptance Model. Journal of Educational Computing Research , 55 (6), 865–897. https://doi.org/10.1177/0735633116688320
Sukendro, S., Habibi, A., Khaeruddin, K., Indrayana, B., Syahruddin, S., Makadada, F. A., & Hakim, H. (2020). Using an extended Technology Acceptance Model to understand students’ use of e-learning during Covid-19: Indonesian sport science education context. Heliyon , 6 (11), e05410. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e05410
Üzel, D., & Özdemir, E. (2012). The Effects of Problem-Based E-Learning on Prospective Teachers’ Achievements and Attitudes towards Learning Mathematics. Procedia - Social and Behavioral Sciences , 55 , 1154–1158. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.09.609
Valaei, N. (2017). Organizational structure, sense making activities and SMEs’ competitiveness. VINE Journal of Information and Knowledge Management Systems , 47 (1), 16–41. https://doi.org/10.1108/VJIKMS-04-2016-0015
Venkatesh, V., & Bala, H. (2008). Technology acceptance model 3 and a research agenda on interventions. Decision Sciences . https://doi.org/10.1111/j.1540-5915.2008.00192.x
Venkatesh, V., & Davis, F. D. (2000). Theoretical extension of the Technology Acceptance Model: Four longitudinal field studies. Management Science . https://doi.org/10.1287/mnsc.46.2.186.11926
Wardoyo, C., Satrio, Y. D., Narmaditya, B. S., & Wibowo, A. (2021). Do technological knowledge and game-based learning promote students achievement: lesson from Indonesia. Heliyon , 7 (11), e08467. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e08467
DOI: https://doi.org/10.32487/jshp.v7i1.1620
Weng, F., Jouyang, R., Ho, H. J., & Su, H. M. (2018). A study of elementary school teachers’ intention to use multimedia materials based on the technology acceptance model-A case study of elementary Schools in Chiayi County. Proceedings of the 2017 IEEE International Conference on Information, Communication and Engineering: Information and Innovation for Modern Technology, ICICE 2017 , 98–100. https://doi.org/10.1109/ICICE.2017.8478890
Zheng, J., & Li, S. (2020). What drives students’ intention to use tablet computers: An extended technology acceptance model. International Journal of Educational Research , 102 , 101612. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ijer.2020.101612