## JURNAL ILMIAH FLASH
Vol. 6 No. 2, Halaman: 41 - 46 Desember 2020

## MEDIA PEMBELAJARAN JARINGAN KOMPUTER BERBASIS MOBILE PADA PROGRAM STUDI TEKNIK KOMPUTER DAN JARINGAN JURUSAN TEKNIK ELEKTRO POLITEKNIK NEGERI KUPANG
Daniel M.D.U Kasse Jurusan Teknik Elektro Program Studi Teknik Komputer dan Jaringan Politeknik Negeri Kupang

## Abstrak
Inovasi  teknologi  memberikan  kemungkinan  baru  untuk  mengubah  proses  pengajaran  dan pembelajaran.  Kemudahan user dan  manfaat  yang  dirasakan  secara  nyata  oleh user menjadi  faktor  yang mempengaruhi sebuah mobile learning digunakan atau tidak. Kebiasaan pelajar dalam belajar antara lain mencari contoh soal dan pembahasan materi, definisi dari istilah-istilah tertentu dan materi yang lebih lengkap. Penelitian ini  berfokus  pada  penyajian  materi  yang  memudahkan user untuk  menelusuri  materi.  Metodologi  yang  dipakai yaitu eksperimen dan pengisian kuesioner oleh mahasiswa Prodi Teknik Komputer dan Jaringan pada mata kuliah Jaringan Komputer. Data dari responden dievaluasi menggunakan konsep Technology Acceptance Model (TAM) dan Sructural Equation Modeling . Luaran yang akan dicapai berupa Publikasi Ilmiah. Pada penelitian ini juga akan dilakukan v alidasi modul dan/atau subsistem dalam lingkungan yang relevan yakni pada prodi Teknik Komputer Dan  Jaringan  khusus  pada  mata  kuliah  Jaringan  Komputer.  Implementasi  prototipe  yang  sesuai  dengan lingkungan/antarmuka..
Kata kunci – TAM, e-learning , mobile learning , belajar, user experience .

## PENDAHULUAN
Penerapan  teknologi  dalam  dunia pendidikan  telah  memberikan  dampak  positif bagi  perkembangan  belajar user .  Inovasi teknologi  telah  memberikan  cara  baru  dalam melaksanakan kegiatan belajar dan mengajar. Kemudahan  dalam  penggunaan  aplikasi  dan kemudahan  mendapatkan  informasi  yang dibutuhkan  menjadi  faktor  yang  sangat mempengaruhi sebuah aplikasi akan digunakan atau tidak. Sebaliknya jika penyajian informasi merepotkan atau mempesulit pengguna maka sebuah aplikasi akan ditinggalkan [1] .
Dalam  kondisi  pandemi  COVID-19 seperti  sekarang  ini  telah  berdampak  pada proses pembelajaran didalam ruangan sehingga mengharuskan proses pembelajaran dilakukan  secara  daring.  Sebagai  salah  satu upaya  menjaga  keselamatan  guru  dan  murid selama pandemi COVID-19, pemerintah menerapkan kebijakan Pendidikan Jarak Jauh (PJJ). PJJ diberlakukan dengan mengedepankan  kegiatan  belajar  mengajar berbasis online [2]. Mobile Learning merupakan bagian dari pembelajaran elektronik yang dapat mendukung  kebijakan  Pendidikan  Jarak  Jauh. Mobile Learning memungkinkan user untuk belajar tanpa terbatas ruang dan waktu.
Perbedaan  besar  antara  pelajar  yang baik dan yang jelek terletak pada seberapa aktif mereka menjelajahi pelajaran. Media pembelajaran  yang  dinamis  sangat  diperlukan dalam  pengajaran  modern  untuk  memenuhi kebutuhan  berinteraksi  sebagai  sarana  untuk melibatkan dan merangsang minat user dalam belajar  [3].  Kebiasaan user dalam  belajar antara  lain  mencari  pembahasan  materi, definisi  dari  istilah-istilah  tertentu  dan  contoh soal. Ketika belajar, kendala yang paling sering ditemukan  pada user yaitu  catatan  yang  tidak lengkap,  kurang  buku  referensi  pendukung, maha user mudah  melupakan  materi,  media penunjang  seperti  proyektor  yang  rusak  dan belum optimalnya penggunaan teknologi informasi.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk membuat sebuah media pembelajaran berbasis mobile dengan penyajian materi yang disesuaikan  dengan  kebiasaan  belajar  dan mempermudah user menelusuri dan mempelajari mater [4] .

## METODE PENELITIAN
Alat penelitian yang digunakan adalah kuesioner. Kuesioner digunakan untuk mengukur  beberapa  macam  varibel  yang terdapat  dalam  model  penelitian  TAM. Kuesioner  ini  berbentuk  skala  Likert,  satu
sampai  lima  untuk  menelaah  seberapa  kuat sikap,  pendapat  dan  persepsi  responden. Responden  memberikan  penilaian  terhadap suatu  indikator  pengukuran.  Skala  diferensial semantik  digunakan  untuk  menelaah  dua buah sikap dengan pemisahaan jarak
semantik.  Pertanyaan  yang  digunakan  untuk pengukuran diadaptasi dari penelitian sebelumnya tentang user acceptance .
Penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa tahapan  yang  dilakukan,  yaitu  studi  literatur, pembuatan mobile  learning ,  pengujian  dan pemberian  kuesioner,  pengambilan  data,  dan analisis  data.  Hasil  dari  analisis  data  tersebut akan menghasilkan rekomendasi untuk mengembangkan mobile  learning tersebut. Tahapan  tersebut  dapat  dilihat  pada flowchat berikut:
Mulai Studi literatur & Pengumpulan data
Pembuatan elearning Perancangan kuesioner Penentuan populasi dan sampel Analisis & perancangan sistem A Gambar 1. ALur Penelitian A
Uji validitas dan reliabilitas Ditolak Uji hipotesis Selesai Pengujian & Pemberian kuesioner Tabulasi data & analisis dengan PLS Evaluasi hasil Ya Tidak Pembahasan & kesimpulan B Gambar 2. ALur Penelitian B HASIL DAN PEMBAHASAN
Model penelitian dikembangkan berdasarkan  hipotesis  yang  diajukan  dalam penelitian ini. Berdasarkan gambar 5.1 terlihat bahwa diagram jalur penelitian bersifat reflektif.
Visibility Navigation Usefulness Attitude Intetion Actual usage Visibility Navigation Usefulness Attitude Intetion Actual usage
Gambar 3. Model penelitian
Hipotesis penelitian ini adalah:
• Visibility  berpengaruh  positif  terhadap attitude (H1)
• Navigation  berpengaruh  positif  terhadap attitude. (H2)
• Usefulness  berpengaruh  positif  terhadap attitude. (H3)
• Attitude berpengaruh positif terhadap minat ( Intention ) (H4).
• Intention berpengruh positi terhadap Actual usage (H5).

## I. Evaluasi Model
a.  Convergent Validity
Indikator digunakan untuk mengetahui korelasi  konstruk  yang  satu  dengan  konstruk yang  lainnya.  Evaluasi  ini  meliputi  indikator validitas, reliabilitas konstruk dan nilai average variance extracted  (AVE).  Indikator  validitas dinilai  berdasarkan  nilai standardize loading factor yang menggambarkan korelasi antar blok indikator dengan konstruk (variabel laten). Nilai loading factor dikatakan  baik  apabila  nilainya 0.7  [7]  namun  menurut  Chin  dalam  [7]  bahwa nilai loading factor 0.50 –  0.60  masih  dapat diterima.  Nilai loading factor bisa  dilihat  pada Tabel 5.1.
Berdasarkan  Tabel  5.1  terlihat  bahwa loading factor untuk U3 kurang dari 0.7. Sesuai dengan [7] maka harus dikeluarkan atau di drop dari  model  dan  tidak  dugunakan  lagi  dalam analisis. Setelah itu dilakukan reload .
Tabel 4.2 Loading factor
Act ual usa ge Atti tude Inten tion Navi Gat ion Use ful ness Visi bility A1 0.897 A2 0.860 A3 0.827 A4 0.772 AU1 0.912 AU2 0.815 AU3 0.904 I1 0.818 I2 0.831 I3 0.899 I4 0.901 N1 0.873 N2 0.757 N3 0.806 N4 0.809 U1 0.845 U2 0.918 U3 0.685 U4 0.918 V1 0.724 V2 0.874 V3 0.745 V4 0.794
Tabel 5.3 menunjukan bahwa tidak ada lagi  indikator  yang  memiliki  nilai  dibawah  0.7. Dengan  demikian  dapat  dikatakan  bahwa semua  indikator  telah  memiliki  nilai  validitas yang baik.
Table 5.3 loading factor reload actual usage Atti tude Inten tion Navi gation Useful ness Visi bility A1 0.896 A2 0.860 A3 0.829 A4 0.771 AU1 0.912 AU2 0.815 AU3 0.904 I1 0.818 I2 0.831 I3 0.899 I4 0.901 N2 0.768 N3 0.868 N4 0.833 U1 0.889 U2 0.938 U4 0.934 V1 0.724 V2 0.874 V3 0.745 V4 0.794
Evaluasi selanjutnya adalah reliabilitas konstruk  dengan  melihat  pada composite reliability atau cronbach alfa .  Kriteria  untuk Composite reliability atau cronbach alfa adalah diatas  0.70  [7].  Tabel  5.4  memperlihatkan bahwa composite reliability dari setiap konstruk adalah  diatas  0.70.  Dengan  demikian  semua konstruk telah memiliki nilai composite reliability yang baik.
Tabel 5.4 Composite Reliability , Cronbach alfa dan AVE
Cronbach 's Alpha Composi te Reliabilit y Average Varianc e Extracte d (AVE) actual usage 0.852 0.910 0.771
attitude 0.860 0.906 0.706 intention 0.886 0.921 0.745 navigatio n 0.762 0.863 0.679 usefulne ss 0.911 0.943 0.847 visibility 0.793 0.866 0.618 Evaluasi  selanjutnya  dari Convergent Reliability adalah  dengan  melihat  nilai  AVE. Konstruk  dikatakan  memiliki  nilai Convergent Reliability yang baik apabila nilai AVE-nya lebih besar  dari  0.50.  Tabel  5.4  memperlihatkan bahwa  semua  konstruk  nilai  AVE  diatas  0.5. Dengan  demikian  evaluasi  terhadap  AVE dianggap memenuhi kriteria yang diharapkan.
b.  Discriminant Validity
Discriminant Validity dievaluasi dengan melihat nilai cross loading dan membandingkan nilai  kuadrat  korelasi  antar  konstruk  dengan nilai  AVE  atau  konstruk  dengan  akar  AVE. Kriteria cross loading adalah  setiap  indikator yang  mengukur  haruslah  berkorelasi  lebih tinggi  jika  dibandingkan  dengan  konstruk lainya.  Tabel  5.5  memperlihatkan  bahwa  nilai korelasi indikator terhadap konstruknya berkorelasi  lebih  tinggi  jika  dibandingkan korelasinya  dengan  konstruk  lainya.  Dengan demikian evaluasi discriminant validity berdasarkan cross loading dianggap memenuhi kriteria yang ditetapkan.
Tabel 5.5 Cross loading .
Act ual usa ge Atti tude Inte ntion Navi Gat ion Use Ful ness Visi Bi lity A1 0.732  0.896  0.792  0.640  0.715  0.676 A2 0.521  0.860  0.735  0.685  0.726  0.676 A3 0.679  0.829  0.675  0.731  0.769  0.714 A4 0.489  0.771  0.666  0.624  0.451  0.521 AU1 0.912  0.773  0.797  0.722  0.727  0.615 AU2 0.815  0.534  0.568  0.501  0.392  0.416 AU3 0.904  0.574  0.697  0.493  0.465  0.465 I1 0.535  0.730  0.818  0.613  0.749  0.620 I2 0.617  0.687  0.831  0.551  0.714  0.626 I3 0.763  0.790  0.899  0.524  0.598  0.679 I4 0.796  0.742  0.901  0.564  0.619  0.616 N2 0.510  0.617  0.521  0.768  0.497  0.684 N3 0.600  0.705  0.607  0.868  0.613  0.662 N4 0.520  0.645  0.468  0.833  0.625  0.473
U1 0.469  0.582  0.618  0.513  0.889  0.681 U2 0.543  0.837  0.712  0.710  0.938  0.758 U4 0.681  0.753  0.773  0.688  0.934  0.726 V1 0.435  0.534  0.548  0.522  0.495  0.724 V2 0.472  0.621  0.625  0.572  0.644  0.874 V3 0.405  0.696  0.576  0.618  0.698  0.745 V4 0.509  0.552  0.552  0.586  0.604  0.794
Evaluasi  terakhir  dari Discriminant validity adalah  membandingkan  antara  akar AVE dengan korelasi antar konstruk. Kriterianya  adalah  bahwa  akar  AVE  harus bernilai  lebih  besar  jika  dibandingkan  dengan korelasinya  dengan  kostruk  lainya.  Tabel  6.6 memperlihatkan  nilai  akar  AVE  serta  korelasi antar konstruk.
Tabel 5.6 Latent Variabel Correlation dan akar

## AVE
Act ual us age Atti tude Inte n tion Navi Gat ion Use Ful ness Visi bilit y Act ual usa ge
*0.8 78 Atti tude 0.72 5 *0.8 40 Inten tion 0.79 3 0.85 4 *0.8 63 Navi gatio n 0.66 2 0.79 7 0.64 8 *0.8 24 Use fulne ss 0.61 9 0.80 1 0.76 7 0.70 4 *0.9 20 Visi bility 0.57 7 0.77 4 0.73 5 0.73 6 0.78 7 *0.7 86
* Nilai akar AVE
Berdasarkan  tabel  5.6  terlihat  bahwa nilai  akar  AVE  untuk  konstruk Navigation bernilai  0. 824 .  Korelasi  hasil  ini  bernilai  lebih besar  jika  dibandingkan  dengan  konstruk lainya,  dimana  korelasi  tertinggi  adalah konstruk Visibility sebesar  0. 786 .  Nilai  akar AVE  konstruk  actual  ussage  adalah  0. 878 , lebih  besar  jika  dibandingkan  dengan  korelasi konstruk  lainya.  Dimana  korelasi  tertinggi adalah  0. 920 untuk  konstruk Usefulness . Demikian seterusnya dengan konstruk lainnya.

## II. Evaluasi Structural
Evaluasi  terhadap  model  struktural atau inner  model dilakukan  untuk  mengetahui hubungan  antar  konstruk  laten.  Evaluasi  ini terdiri  dari  dua  tahap,  yaitu  hubungan signifikansi jalur untuk pengujian hipotesis dan nilai R-square guna  penilaian  terhadap
goodness of fit model . Nilai alfa yang digunakan adalah  0.05  (5%).  Hubungan  signifikansi  jalur dapat dilihat pada tabel 5.7.
Tabel 5.7 Path Coefficiens Original Sample (O) T Statistics (|O/STDEV|) P Values attitude -> intention 0.854 22.102 0.000 intention - > actual usage 0.793 15.282 0.000 navigation -> attitude 0.395 2.759 0.003 usefulness -> attitude 0.374 2.454 0.007 visibility -> attitude 0.189 1.377 0.085
Terlihat bahwa pada tabel 5.7 terdapat satu  jalur  yang  memiliki  hubungan  yang  tidak signifikan, yaitu jalur Visibility terhadap Attitude yang  tidak  signifikan  pada  alfa  2,5%. Sedangkan  jalur Navigation terhadap Attitude , Attitude terhadap Intention ,  dan Intention terhadap actual usage signifikan  pada  alpha 2,5%.  Evaluasi  berikut  adalah  goodness of fit yaitu  nilai R-square seperti  yang  diperlihatkan pada tabel 5.8.
Tabel 5.8 R-square
R Square actual usage 0.63 attitude 0.77 intention 0.73 Berdasakan tabel 5.8 diperoleh bahwa nilai R-square konstruk  sikap  positif  ( Attitude ) adalah  0.77.  Hal  ini  dapat  diinterpretasikan bahwa  variabilitas  konstruk  sikap  positif ( Attitude ) dipengaruhi oleh konstruk Navigation , Visibility , Usefulness sebesar  77%,  sisanya 23% dipengaruhi oleh konstruk lain diluar yang diteliti.  Menurut  Chin  nilai  ini  masuk  dalam kategori kuat
Konstruk Intention memiliki  nilai R- square 0.73.  Interpretasinya  adalah  bahwa variabilitas  dari  kostruk Intention yang  dapat dijelaskan oleh konstruk sikap positif ( Attitude ) adalah  73%.  Sisanya  27%  dijelaskan  oleh variabel lain di luar yang diteliti. Menurut Chin, nilai ini masuk dalam ketegori kuat [7]
Konstruk Actual usage memiliki nilai R- square 0.63.  Interpretasinya  adalah  variabel dari  konstruk Actual  usage yang  dapat dijelaskan oleh konstruk Intention adalah 63%. Sisanya  37%  dijelaskan  oleh  variabel  lain  di luar yang diteliti. Menurut Chin nilai ini termasuk dalam kategori moderat.

## III. Pembahasan
a.  Visibility berpengaruh positif terhadap attitude (H1)
Hipotesis  IV: Visibility berpengaruh positif  terhadap Attitude .  Hasil  olah data  diperoleh  bahwa  nilai  tstatistik 0.308 < 1.984, maka dapat disimpulkan bahwa Visibility tidak  berpengaruh terhadap Attitude .  Dengan  demikian hipotesis IV ditolak.
b.  Navigation berpengaruh positif terhadap attitude. (H2)
Hipotesis  III: Navigation berpengaruh positif  terhadap Attitude .  Hasil  olah data  diperoleh  bahwa  nilai  tstatistik 4.283 > 1.984, maka dapat disimpulkan bahwa Navigation berpengaruh  positif terhadap Attitude .  Dengan  demikian hipotesis III diterima.
c.  Usefulness berpengaruh positif terhadap attitude. (H3)
Hipotesis I: Usefulness berpengaruh positif terhadap Attitude . Hasil olah data diperoleh bahwa nilai tstatistik
1.631 < 1.984, maka dapat
disimpulkan bahwa Usefulness tidak berpengaruh terhadap Attitude . Dengan demikian hipotesis I ditolak d. Attitude berpengaruh  positif  terhadap minat ( Intention ) (H4). Hipotesis  V: Attitude berpengaruh positif  terhadap Intention .  Hasil  olah data  diperoleh  bahwa  nilai  tstatistik 4.619 > 1.984, maka dapat disimpulkan bahwa Attitude berpengaruh  positif terhadap Intention .  Dengan  demikian hipotesis V diterima.
e. Intention berpengruh positi terhadap
Actual usage (H5).
Hipotesis  VI: Intention berpengaruh positif  terhadap Actual  usage .  Hasil olah  data  diperoleh  bahwa  nilai tstatistik   12.031  >  1.984,  maka dapat disimpulkan bahwa berpengaruh positif terhadap Intention .  Dengan  demikian hipotesis VI diterima.
Hasil penelitian ini menunjukan menggunakan mobile learning dan kemudahan mencari  materi  ( Navigation dan usefulness ) berpengaruh  positif  terhadap  sikap  positif ( Attitude ) user .  sikap  positif  ( Attitude ) user
berpengaruh  positif  terhadap  minat user ( intention ).  minat user ( intention ) berpengaruh positif  terhadap  penggnaan  aplikasi  ( actual usage ). Hasil ini juga didukung oleh penelitian (Davis  &  Davis,  1989),  Chau  (1996),  Iqbaria (1997)  dan  Sun  (2003)  di  dalam  Jogiyanto (2008)  yang  menunjukan  bahwa,  konstruk persepsi  kegunaan  ( perceive usefulness ) merupakan  konstruk  yang  mempengaruhi secara  positif  dan  signifikan  terhadap  minat menggunakan  teknologi  ( behevioral intention ) serta kemudahan menggunakan navigasi akan meningkatkan sikap  positif (attitude) untuk menggunakan mobile learning , artinya semakin besar manfaat yang dirasakan dalam menggunakan  TI  maka  semakin  besar  pula minat  untuk  menggunakan  TI  tersebut  dan seorang user akan  memiliki  sikap  positif ( attitude) menggunakan mobile learning apabila  ia  memandang  bahwa web  learning tersebut  memiliki  navigasi  yang  mudah  untuk digunakan.
Terdapat  hipotesis  yang  ditolak  yaitu Visibility berpengaruh positif terhadap Attitude. Hal  tersebut  menjadi  kelemahan  dalam penelitian  ini.  Penyebab  kelemahan  yang  ada berdasarkan  komentar user pada  kuesioner,
yaitu:
1.  Tampilan dari mobile learning kurang disukai user .
2.  Kurangnya animasi untuk melengkapi penjelasan materi.

## PENUTUP
Berdasarkan hasil analisis maka disimpulkan bahwa:
1. Visibility tidak berpengaruh positif terhadap
Attitude .  Hal  ini  ditunjukan  dengan  nilai t statistik < t tabel untuk Visibility ➔ Attitude yaitu 1.377 <  2.000  ,  dan  rendahnya  nilai  dari indikator tentang kenyamanan dan kesenangan akan tampilan mobile learning sehingga  harus  dihilangkan  dari  model penelitian.
2. Navigation berpengaruh  positif  terhadap Attitude . Kemudahan mendapatkan informasi  dan  manfaat  yang  dirasakan dalam  menggunakan mobile  learning mempengaruhi  sikap  positif  dan  minat siswa untuk menggunakan mobile learning yang  ditunjukan melalui  kontruk  attitude Navigation ➔ Attitude sebesar 2.759 dan Attitude ➔ Intention sebesar 22.102 .

## DAFTAR PUSTAKA
[1].  Davis, F., & Davis, F. (1989). Perceived Usefulness,  Perceived  Ease  of  Use, and  User  Acceptance  of  Information Technology. MIS  Quarterly , 13 ,  319. https://doi.org/10.2307/249008
[2].  Hopewell,  B.  (1998).  Accelerated Learning  for  the  21st  Century. Long Range Planning , 31 (4). https://doi.org/10.1016/s0024- 6301(98)80059-9
[3].  Jogiyanto,  (2008).  Sistem  informasi keperilakuan. Andi. Yogyakarta
[4].  Kasse, D., M. Sc., Ph. D., I. P. I. S., & S.T., M.T., D. R. F. (2014).
Pengembangan  E-learning  berbasis Technology Acceptance Model. Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) , 3 (3). https://doi.org/10.23887/janapati.v3i3. 9809 [5].  Kemendikbud (2020). Panduan
Pemeblajran jarak jah . Jakarta
[6].  Norman,  D.  (2016).  The  Design  of Everyday  Things.  In The  Design  of
Everyday Things . https://doi.org/10.15358/97838006481 08
[7].  Pratama, R. O., Kartika, L., & Sayekti, A. (2018). ANALISIS FAKTOR-
FAKTOR YANG MEMENGARUHI PRESTASI MAHASISWA DI PERGURUAN TINGGI. Perspektif Ilmu Pendidikan , 32 (2). https://doi.org/10.21009/pip.322.8