DOI: https: //doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.6.347 Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1533-1538 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## ONLINE LEARNING SYSTEM ACCEPTANCE BY INDONESIAN HIGH SCHOOL STUDENTS DURING THE COVID-19 PANDEMIC WITH UTAUT
Nofitriyani 1* , Fathul Wahid 2 , Ahmad R. Pratama 3*
1 Program Studi Informatika Program Magister, Universitas Islam Indonesia, Indonesia
2,3 Jurusan Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia, Indonesia Email: 1 nofitriyani@students.uii.ac.id , 2 fathul.wahid@uii.ac.id , 3 ahmad.rafie@uii.ac.id
(Naskah masuk: 28 Mei 2022, Revisi: 7 Juni 2022, diterbitkan: 26 Desember 2022)

## Abstract
The Covid-19 outbreak that spread rapidly around the world including in Indonesia, has affected various fields, one of which is education. The government’s policy concerning PSBB forced the schools to change th learning process into online learning.  However, there are  factors to  consider in  its application, one of  which is student acceptance  of  the  learning  method.  This  study  was  conducted  with  the  participation  of  437  Indonesian  high school  students  in  Indonesia.  The  analysis  was  conducted  using  the  Structural  Equation  Modeling  (SEM) method, with the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) acceptance model  serving  as the theoretical framework and being supplemented by three new exogenous variables. The findings suggest that the additional variable Perceived Enjoyment is the most influential factor on the acceptance of online learning systems among Indonesian high school students during the COVID-19 pandemic. In addition, of the four original exogenous  variables  in  UTAUT,  only  Effort  Expectancy  and  Facilitating  Condition  play  a  significant  role  in increasing  students'  intention  to  continue  adopting  online  learning  systems.  The  findings  from  this  study  can serve as a guide for secondary school online learning policies, even after the pandemic has ended.
Keywords : COVID-19  Pandemic,  High  School  Students,  Online  Learning  System,  Structural  Equation Modeling, Unified Theory of Acceptance And Use of Technology.

## ANALISIS PENERIMAAN SISTEM PEMBELAJARAN DARING OLEH PELAJAR SMA DI INDONESIA SELAMA PANDEMI COVID-19 MENGGUNAKAN UTAUT

## Abstrak
Pandemi  Covid-19  yang  melanda  seluruh  dunia,  termasuk  Indonesia  memberikan  banyak  perubahan  dalam segala  aspek  kehidupan,  tak  terkecuali  dunia  pendidikan.  Kebijakan PSBB  yang  diberlakukan  oleh  pemerintah mewajibkan seluruh sekolah untuk menerapkan metode pembelajaran secara daring. Pada penerapannya terdapat aspek-aspek yang perlu  diperhatikan agar sistem ini dapat berjalan dengan baik. Salah satunya adalah persepsi penerimaan  pelajar  akan  metode  pembelajaran  daring  tersebut.  Sebanyak  437  pelajar  Sekolah  Menengah  Atas (SMA)  di  Indonesia  yang  berada  di  Indonesia  berpartisipasi  dalam  penelitian  ini.  Analisis  dilakukan  dengan metode Structural  Equation  Modeling (SEM)  dan  menggunakan  model  penerimaan Unified  Theory  of Acceptance  and  Use  of  Technology (UTAUT)  sebagai  kerangka  teori  yang  dilengkapi  dengan  tiga  variabel eksogen  tambahan.  Temuan  penelitian  menunjukkan  bahwa  variabel  tambahan Perceived  Enjoyment atau persepsi akan seberapa menyenangkan sistem pembelajaran daring yang digunakan merupakan faktor terpenting yang  mempengaruhi  penerimaan  sistem  pembelajaran  daring  oleh  pelajar  SMA  di  Indonesia  di  masa  pandemi Covid-19  ini.  Selain  itu,  dari  empat  variabel  eksogen  yang  ada  pada  UTAUT,  hanya Effort  Expectancy atau persepsi kemudahan yang dirasakan dan Facilitating Condition atau kondisi yang mendukung dan memfasilitasi yang  berperan  signifikan  dalam  peningkatan  niat  pelajar  untuk  terus  mengadopsi  sistem  pembelajaran  daring. Hasil dari  penelitian dapat  digunakan sebagai  rujukan untuk  kebijakan pembelajaran daring  di  SMA, termasuk setelah pandemi usai.
Kata  kunci : sistem  pembelajaran  daring,  pelajar  SMA,  structural  equation  modeling,  Unified  Theory  of Acceptance and Use of Technology, pandemi Covid-19

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi Covid-19 yang pertama kali muncul di kota  Wuhan,  China  pada  awal  tahun  2020,  ternyata secara  cepat    menyebar  ke  seluruh  dunia  termasuk
Indonesia  [1].  Hal  ini  membuat  Pemerintah  harus mengambil  tindakan  tegas  guna  meminimalisir penularan  virus.  Pemerintah  Indonesia  melalui Kementerian  Kesehatan  kemudian  mengeluarkan kebijakan  terkait  Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar (PSBB)  yang  berlaku  di  tengah  masyarakat  seperti memakai  masker,  menjaga  jarak,  dan  menghindari kerumunan  [2].  Hal  ini  tentunya  merubah  segala tatanan  dalam  berbagai  bidang  terutama  dunia pendidikan.  Proses  pembelajaran  yang  umumnya dilakukan  secara  tatap  muka  di  sekolah  kemudian dialihkan  menjadi  pembelajaran  secara  daring  dari rumah masing-masing.
Penerapan  sistem  pembelajaran  daring  ini dimaksudkan  agar  dapat  memenuhi  hak  pendidikan setiap  pelajar  di  masa  pandemi  [3].  Sistem pembelajaran daring merupakan wujud pemanfaatan teknologi  informasi  (TI)  yang  digunakan  untuk memfasilitasi  proses  pembelajaran  tanpa  kendala jarak  dan  waktu  [4]  yang    dapat  dilakukan menggunakan perangkat penunjang seperti komputer,  laptop,  telepon  cerdas,  dan  tablet  [5].  Di Indonesia,  kegiatan  pembelajaran  daring  dilakukan dengan  dua  cara,  yaitu  sinkron  dan  asinkron. Menurut  Chaeruman  [6]  pembelajaran  sinkron adalah  proses  pembelajaran  layaknya  kelas  tatap muka,  dimana  guru  dan  pelajar  bisa  melakukan kegiatan  diskusi  secara  langsung  melalui  aplikasi website konferensi. Sedangkan pembelajaran asinkron  adalah  proses  belajar  secara  mandiri  yang dilakukan  oleh  pelajar  melalui  aplikasi  penunjang Learning Management System (LMS).
Dengan  adanya  perubahan  sistem  pembelajaran yang  tiba-tiba,  memungkinkan  timbulnya  beberapa kendala  dalam  penerapan  sistem  pembelajaran daring  ini.  Berdasarkan  penelitian  terdahulu  oleh Chen  [7]  permasalahan  utama  adalah  manajemen diri  ( self-regulation )  dari  para  pelajar  untuk meluangkan lebih banyak waktu dalam mempelajari materi  secara  mandiri.  Selain  itu,  pengaruh  budaya ( culture ) yang terbiasa dengan adanya pendampingan  materi  belajar  oleh  guru  di  kelas secara  langsung,  menjadikan  pelajar  tidak  terbiasa menggunakan sistem pembelajaran daring [8].
Melihat pentingnya peranan sistem pembelajaran  daring  di  masa  pandemi  maka,  pada penerapannya perlu diperhatikan aspek-aspek pendukung  terkait  yang  harus  dipenuhi  supaya sistem  dapat  berjalan  sesuai  harapan.  Penelitian  ini akan melihat bagaimana persepsi penerimaan pelajar SMA  terhadap  sistem  pembelajaran  daring  yang digunakan  saat  masa  pandemi.  Peneliti  akan menggunakan skema survei daring untuk mengumpulkan  data  responden  dan  mengadopsi metode  UTAUT  dengan  menambahkan  variabel eksogen tambahan. Selanjutnya, data yang terkumpul  akan  dianalisis  menggunakan  pemodelan Structural Equation Modeling (SEM) untuk mngetahui  hubungan  antara  variabel  laten  eksogen dengan variabel laten endogen.

## 2. METODE PENELITIAN

## A. Pengumpulan Data
Populasi dan sampel pada penelitian ini adalah pelajar  SMA  di  Indonesia.  Pengumpulan  data dilakukan  dengan  cara  mengisi  kuesioner  daring secara  mandiri  melalui  Google  Form.  Kuesioner disebarkan  secara  daring  dari  15  Februari  sampai dengan  8  Maret  2022.  Secara  keseluruhan,  437 responden  berpartisipasi  dalam  penelitian  ini. Informasi  demografi  responden,  ditunjukkan  pada Tabel 1.
Tabel 1. Demografi Responden Karakteristik Kategori n % Jenis Kelamin - Laki-laki - Perempuan 105 332 24,03% 75,97% Kelas - X (sepuluh) - XI (sebelas) - XII (dua belas) 158 127 157 36,15% 29,06% 34,78% Lokasi - Pulau Jawa - Luar Jawa 294 143 67,27% 32,72% Mulai daring - Sebelum pandemi - Sejak awal pandemi - Setelah pandemi 31 370 36 7,09% 84,66% 8,23% Total 437 100,00%
Pada  penelitian  ini  terdapat  delapan  variabel yang  diteliti  yaitu  variabel  kegunaan,  variabel kemudahan, variabel kenyamanan, variabel pengaruh  sosial,  variabel  pengalaman  teknis, variabel kepercayaan diri, faktor fasilitas pendukung,  dan  variabel  niat  untuk  menggunakan sistem.

## B. Analisis Data
Data yang diperoleh kemudian dibersihkan dan dipilih sehingga hanya tersisa data yang layak untuk diproses pada langkah selanjutnya. Data yang sudah bersih tersebut, selanjutnya akan dianalisis menggunakan metode SEM dengan bahasa pemrograman  R  [9]  pada  perangkat  lunak  RStudio [10] dengan lavaan package [11].
SEM  merupakan  teknik  pemodelan  statistik untuk  menguji  pola  hubungan  antara  variabel  laten eksogen  atau  penyebab  dengan  variabel  laten endogen  atau  akibat.  Analisis  SEM  merupakan bentuk model analisis multivariat. SEM lebih unggul dibandingkan  analisis  jalur  dan  regresi  berganda karena  dapat  menganalisis  data  lebih  komprehensif atau lebih luas [12].

## C. Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of Technology
Model  UTAUT dikembangkan oleh Venkatesh dkk  (2003)  untuk  mengidentifikasi  niat  ( Behavioral Intention ) pengguna dalam penerimaan dan penggunaan sistem TI [13]. Model ini mengintefrasikan  delapan  teori  tentang  penerimaan TI  yang  dianggap  mampu  memberikan  manfaat kinerja  yang  lebih  baik  untuk  pengguna  [14]. UTAUT merupakan pemodelan dasar yang
diterapkan  untuk  adopsi  TI  di  suatu  organisasi maupun  non  organisasi.  Pemodelan  ini  memiliki empat  variabel  asli  untuk  menentukan  perilaku pengguna.  Variabel  asli  dari  UTAUT,  adalah sebagai berikut:
1. Performance  Expectancy (PE)  yang  mengacu pada  keyakinan  menggunakan  sebuah  sistem akan  memberikan  manfaat  untuk  pengguna [15].
2. Effort  Expectancy (EE)  yang  didefinisikan sebagai keyakinan
pengguna bahwa menggunakan sistem itu mudah [13]. 3. Social Influence (SI) yang merupakan pengaruh lingkungan sekitar, seperti teman dan keluarga sudah lebih dulu menggunakan sistem [16].
4. Facilitating  Condition (FC)  dapat  diartikan sebagai dukungan teknis dalam bentuk infrastruktur  TI,  jaringan  atau  kuota  internet beserta aplikasi penunjang [17].
Selain  empat  variabel  asli  UTAUT  di  atas,  pada penelitian  ini  juga  dimasukkan  beberapa  variabel tambahan berdasarkan apa yang telah dipelajari dari literatur.  Variabel  ini  dipilih  karena  relevan  dengan konteks  penelitian  yang  terkait  dengan  adopsi pembelajaran  daring.  Variabel  tambahan  tersebut adalah sebagai berikut:
1. Previous Experince (PE) yang mengindikasikan  pengalaman  teknis  yang dimiliki tentang penggunaan sistem [18].
2. Self  Efficacy (SE)  adalah  tingkat  kemampuan atau  kepercayaan  diri  yang  dimiliki  oleh pengguna ketika menggunakan sistem [18].
3. Perceived  Enjoyment (PEN)  yang  merupakan perasaan  senang  ketika  menggunakan  sistem [4].
Model  penelitian  yang  diuji  terdiri  dari  tujuh variabel eksogen dan satu variabel endogen (Gambar 1.)

## Gambar 1. Model yang diusulkan
Seperti  yang  terlihat  dalam  Gambar  1. terdapat tujuh  hipotesis  dalam  penelitian  ini.  Secara  rinci, ketujuh hipotesis tersebut adalah sebagai berikut:
H1. Performance Expectancy berpengaruh positif atas Behavioral Intention secara signifkan H2. Effort Expectancy berpengaruh positif atas Behavioral Intention secara signifkan H3. Facilitating Condition berpengaruh positif atas Behavioral Intention secara signifkan H4. Social Influence berpengaruh positif atas Behavioral Intention secara signifkan H5. Previous Experince berpengaruh positif atas Behavioral Intention secara signifkan H6. Self Efficacy berpengaruh positif atas Behavioral Intention secara signifkan H7. Perceived Enjoyment berpengaruh positif atas Behavioral Intention secara signifkan
Setiap variabel dioperasionalisasi dengan beberapa item  yang didapatkan dari  literatur terkait. Item-item ini sudah teruji validitas dan realibitasnya dalam  penelitian  terdahulu.  Tabel  2.  merangkum semua variabel dan item pengukurnya.
Tabel 2. Item Pengukuran Item Keterangan Variabel eksogen asli UTAUT PE1 Sistem pembelajaran daring memberi manfaat bagi proses belajar saya PE2 Sistem pembelajaran daring dapat meningkatkan produktivitas belajar saya PE3 Secara umum sistem pembelajaran daring sangat bermanfaat EE1 Sistem pembelajaran daring mudah untuk digunakan EE2 Saya tidak merasa kesulitan dalam menggunakan sistem pembelajaran daring EE3 Saya dapat mempelajari cara penggunaan sistem pembelajaran daring dengan mudah FC1 Sekolah saya mendukung penerapan sistem
pembelajaran daring FC2 Guru-guru saya mendukung penerapan sistem pembelajaran daring SI1 Orang-orang terdekat saya mendukung untuk menggunakan sistem pembelajaran daring SI2 Teman-teman sekelas saya mendukng untuk menggunakan sistem pembelajaran daring SI3 Keluarga saya mendukung untuk menggunakan sistem pembelajaran daring Variabel eksogen tambahan PEX1 Saya memiliki pengalaman dalam menggunakan teknologi informasi dan komunikasi dari sisi perangkat keras PEX2 Saya memiliki pengalaman dalam menggunakan teknologi informasi dan komunikasi dari sisi perangkat lunak SE1 Saya memiliki kemampuan untuk menjalankan sistem pembelajaran daring SE2 Saya percaya diri dalam menggunakan sistem pembelajaran daring SE3 Saya paham istilah-istilah teknis yang dibutuhkan dalam sistem pembelajaran daring PEN1 Sistem pembelajaran daring membuat pembelajaran menjadi menyenangkan PEN2 Sistem pembelajaran daring membuat saya merasa lebih baik Variabel endogen BI1 Saya akan menggunakan sistem pembelajaran daring secara berkelanjutan dan teratur
BI3 Saya berencana untuk tetap menggunakan sistem pembelajaran daring dalam proses pembelajaran

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengujian Reabilitas dan Validitas
Uji  validitas  dari  setiap  item  dilakukan  dengan menggunakan Confirmatory  Factor  Anaysis (CFA). Pengujian  ini  dilakukan  untuk  melihat  apakah masing-masing  item  tersebut  merupakan  konstruk yang  reliabel.  Nilai  loading  yang  dihasilkan  dari suatu  item  dianggap  valid  apabila  lebih  besar  sama dengan    0,50.  Untuk  nilai  loading  yang  lebih  kecil dari  0,50  maka  tidak  digunakan  atau  dihilangkan. Hasil pemeriksaan CFA dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Rerata, Deviasi Standar, Nilai Loading
Kode item Rerata Deviasi Standar Nilai Loading Hasil PE1 3,06 0,69 0,81 Valid PE2 2,62 0,79 0,82 Valid PE3 3,04 0,69 0,80 Valid EE1 3,51 0,63 0,75 Valid EE2 3,17 0,66 0,71 Valid EE3 3,47 0,64 0,79 Valid FC1 3,47 0,75 0,90 Valid
FC2 3,37 0,76 0,92 Valid SI1 3,31 0,71 0,85 Valid SI2 3,17 0,65 0,72 Valid SI3 3,13 0,76 0,84 Valid PEX1 3,29 0,72 0,87 Valid PEX2 3,42 0,71 0,92 Valid SE1 3,48 0,69 0,81 Valid SE2 3,33 0,63 0,74 Valid SE3 3,36 0,57 0,71 Valid PEN1 2,70 0,72 0,81 Valid PEN2 2,55 0,75 0,84 Valid BI1 3,08 0,65 0,80 Valid BI2 2,83 0,74 0,77 Valid
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  uji validitas diskriminan yang dilakukan dengan metode Heterotrait-Monotrait  (HTMT).  Apabila  hasil  nilai rasio  lebih  besar  sama  dengan  0,90  berarti menunjukkan validitas diskriminan yang baik. Hasil rasio  HTMT  dapat  diihat    pada  Tabel  4 Error! Reference  source  not  found. Nilai  indeks kesesuaian  antara  model  yang  diusulkan  dalam penelitian  ini  beserta  dengan  nilai  standar  yang direkomendasikan dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 4. Rasio Heterotrait Monotrait
PEX SE FC SI EE PE PEN BI PEX 1,00 SE 0,64 1,00 FC 0,28 0,32 1,00 SI 0,31 0,45 0,53 1,00 EE 0,54 0,80 0,39 0,53 1,00 PE 0,29 0,60 0,34 0,53 0,59 1,00 PEN 0,20 0,20 0,16 0,59 0,46 0,81 1,00 BI 0,33 0,33 0,43 0,58 0,61 0,71 0,70 1,00 Tabel 5. Indeks Kesesuaian Indeks Nilai Nilai Rekomendasi Hasil χ 2 2,25 < 3,00 Sesuai SRMR 0,04 < 0,08 Sesuai RMSEA 0,05 < 0,08 Sesuai CFI 0,96 > 0,95 Sesuai TLI 0,94 > 0,95 Sesuai

## 3.2 Uji Hipotesis
Setelah  semua  pengujian  dilakukan  dan dinyatakan  sesuai,  kemudian  dilakukan  analisis kesesuaian  koefisien  jalur  atau  sebab  akibat,  yang diambil  dari  nilai  masing-masing  variabel  guna menunjukkan apakah hubungan yang dihipotesiskan benar  signifikan  secara  statistik  atau  tidak.  Temuan analisis  koefisien  jalur  penelitian  ini  dapat  dilihat pada
Nofitriyani, dkk, Analisis Penerimaan Sistem Pembelajaran Daring … 1537
Gambar 2 . Ringkasan hipotesis dapat dilihat pada
Tabel 6 .
Gambar 2 Koefisien jalur yang diusulkan
Tabel 6. Ringkasan Hipotesis Hipotesis Hubungan Nilai Koefisien Standar Status H1 PE ➔ BI 0,10 Tidak signifikan H2 EE ➔ BI 0,27* Signifikan H3 FC ➔ BI 0,21** Signifikan H4 SI ➔ BI 0,02 Tidak signifikan H5 PEX ➔ BI 0,02 Tidak signifikan H6 SE ➔ BI 0,01 Tidak signifikan H7 PEN ➔ BI 0,46*** Signifikan
Catatan: ***  < 0,001; **  <0,01; *  <0,1.
Berdasarkan analisis jalur yang telah dilakukan, dapat  diketahui  bahwa  dari  tujuh  hipotesis  terdapat tiga  yang  terbukti.  Variabel  eksogen  yang  secara
signifikan  mempengaruhi  niat  (BI)  adalah  EE,  Fc, dan PEN. Empat hipotesis lainnya tidak terbukti.
Dari  empat  variabel  asli  UTAUT,  hanya  dua yang  berpengaruh  secara  signifikan,  yakni  EE  dan FC, sementara PE dan SI tidak ditemukan pengaruh signifikan atas BI. Hal  ini kemungkinan disebabkan oleh  fakta  bahwa  pembelajaran  daring  di  masa pandemi  telah  menjadi  suatu  keniscayaan  sehingga semua  pelajar  tidak  memiliki  pilihan  lain  dalam hal adopsi pembelajaran daring ini. Karenanya, persepsi akan  manfaat  yang  dirasakan  serta  pengaruh  sosial tidak  lagi  menjadi  faktor  penentu,  mengingat  satu- satunya  opsi  adalah  tidak  mengikuti  pembelajaran sama sekali.
Di  sisi  lain,  pelajar  akan  semakin  tertarik menggunakan  sistem  pembelajaran  daring  ketika mereka merasakan kemudahan dalam penggunaanya,  terlebih  lagi  ketika  situasi  dan kondisinya  mendukung  dan  memfasilitasi  mereka untuk menggunakannya.
Sementara  itu,  dari  tiga  variabel  eksogen tambahan  yang  diusulkan,  PEN  adalah  satu-satunya variabel yang berpengaruh signifikan atas BI pelajar SMA  dalam  menggunakan  sistem  pembelajaran daring  di  masa  pandemi  Covid-19.  Bahkan,  nilai koefisien  dari  PEN  adalah  yang  tertinggi  dalam model  yang  diusulkan,  hampir  sama  dengan gabungan  nilai  koefien  dari  EE  dan  FC  yang merpakan  variabel  asli  UTAUT.  Hal  ini  semakin memperkuat  penelitian  terdahulu  oleh  Pratama  [4] bahwa  teknologi  pembelajaran  yang  menyenangkan merupakan  faktor  terpenting  bagi  pelajar  sekolah menengah  di  Indonesia.  Sementara  SI  yang  tidak signifikan  juga  memperkuat  penelitian  terdahulu oleh  Sekarini  [14],  bahwa  di  masa  pandemi  faktor dukungan sosial dari keluarga dan teman sudah tidak memiliki peranan penting dalam mempengaruhi BI.
Adapun,  dua  variabel  tambahan  lainnya,  yakni SE  dan  PEX  tidak  ditemukan  berpengaruh  secara signifikan.  Hal  ini  bisa  jadi  merupakan  penanda bahwa  kemampuan  TI  para  pelajar  SMA  yang menjadi responden dalam penelitian ini sudah cukup tinggi dan merata.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menganalisis  tentang  sistem pembelajaran  daring  oleh  siswa  SMA  di  Indonesia yang  diterapkan  selama  masa  pandemi  Covid-19. Secara  umum,  model  yang  diusulkan  mampu menjelaskan  65%  dari  faktor  penyebab  yang  dapat mempengaruhi  BI.  Penelitian  menemukan  tiga variabel  yang  mempengaruhi  niat  secara  signifikan. Dapat disimpulkan, bahwa penelitian ini menjelaskan  adanya  perbedaan  faktor  penyebab adopsi  TI  di  dunia  pendidikan  sebelum  dan  setelah pandemi,  serta  menekankan  pentingnya  faktor kesenangan  (PEN)  dalam  adopsi  TI  di  kalangan pelajar  SMA.  Faktor  ini  seharusnya  bisa  menjadi landasan  bagi  pemerintah  untuk  mempromosikan pembelajaran daring ke depan secara merata dengan fasilitas  penunjang  yang  baik,  dan  menutup kesenjangan  antara  kelompok  siswa  yang  berbeda lokasi dan geografis, sehingga sistem ini dapat tetap berjalan bahkan setelah pandemi usai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Levani,  Prastya,  and  Mawaddatunnadila, “Coronavirus  Disease  2019  (COVID-19):
Patogenesis,  Manifestasi  Klinis  dan  Pilihan Terapi,” J. Kedokt. dan Kesehat. , vol. 17, no. 1,  pp.  44–57,  2021,  [Online].  Available: https://jurnal.umj.ac.id/index.php/JKK/article /view/6340
[2] R. Nasruddin and I. Haq, “Pembatasan Sosial Berskala  Besar  (PSBB)  dan  Masyarakat Berpenghasilan Rendah,” SALAM J. Sos. dan Budaya  Syar-i ,  vol.  7,  no.  7,  2020,  doi: 10.15408/sjsbs.v7i7.15569.
[3] R.  D.  P.  Putri  and  S.  Suyadi,  “Problematika Pembelajaran Daring dalam Penerapan Kurikulum  2013  Tingkat  Sekolah  Dasar,” J.
Basicedu , vol. 5, no. 5, pp. 3912–3919, 2021.
[4] A. R. Pratama, “Fun first, useful later: Mobile learning  acceptance  among  secondary  school students  in  Indonesia,” Educ.  Inf.  Technol. , vol.  26,  no.  2,  pp.  1737–1753,  2021,  doi: 10.1007/s10639-020-10334-w.
[5] L.  Sofyana  and  A.  Rozaq,  “Pembelajaran Daring  Kombinasi  Berbasis  Whatsapp  Pada Kelas  Karyawan  Prodi  Teknik  Informatika Universitas  Pgri  Madiun,” J.  Nas.  Pendidik. Tek.  Inform. ,  vol.  8,  no.  1,  p.  81,  2019,  doi: 10.23887/janapati.v8i1.17204.
[6] U.  A.  Chaeruman, PEDATI:  Model  Desain Sistem Pembelajaran Blended , vol. 53, no. 9.
2017. doi: 10.13140/RG.2.2.15595.90408.
[7] P.  Y.  Chen  and  G.  J.  Hwang,  “An  empirical examination  of  the  effect  of  self-regulation and  the  Unified  Theory  of  Acceptance  and Use  of  Technology  (UTAUT)  factors  on  the online  learning  behavioural  intention  of college  students,” Asia  Pacific  J.  Educ. ,  vol.
39, no. 1, pp. 79–95, 2019, doi: 10.1080/02188791.2019.1575184.
[8] F.  H.  ZAWAIDEH,  “Acceptance  Model  for e-Learning  Services:  A  Case  Study  at  Al- Madinah International University in
Malaysia,” Int.  J.  Acad.  Res.  Accounting, Financ. Manag. Sci. , vol. 7, no. 2, pp. 14–20, 2017, doi: 10.6007/ijarafms/v7-i2/2785.
[9] R  Core  Team,  “R:  A  language  and environment  for  statistical  computing.  R Foundation  for  Statistical  Computing,”
Vienna Austria , 2020. https://www.r-
project.org/
[10] RStudio Team, “RStudio: Integrated Development  for  R.  RStudio,” PBC,  Boston, MA , 2020. http://www.rstudio.com/.
[11] Y.  Rosseel,  “lavaan :  an  R  package  for structural  equation  modeling  and  more Version 0 . 5-12 ( BETA ),” vol. 12, 2012.
[12] Junaidi, APLIKASI AMOS dan STRUCTURAL  EQUATION  MODELING (SEM) . 2021.
[13] A.  M.  Momani,  “The  unified  theory  of acceptance  and  use  of  technology:  A  new approach  in  technology  acceptance,” Int.  J.
Sociotechnology  Knowl.  Dev. ,  vol.  12,  no.  3, pp. 79–98, 2020, doi: 10.4018/IJSKD.2020070105.
[14] D.  Sekarini,  “Faktor  Penerimaan  Pengguna pada  E-Learning  dari  Perspektif  Siswa Sekolah  Dasar  Berbasis  UTAUT  Model,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.
Informasi) ,  vol.  8,  no.  4,  pp.  1693–1709, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i4.1257.
[15] B.  A.  Akinnuwesi et  al. ,  “A  modified UTAUT model for the acceptance and use of digital  technology  for  tackling  COVID-19,” Sustain. Oper. Comput. , vol. 3, no. November
2021, pp. 118–135, 2022, doi:
10.1016/j.susoc.2021.12.001.
[16] R. R. Tussardi, B. M. Izzati, and M. Saputra, “Analysis  of  E-Learning  Acceptance  During Distance  Learning  Using  Unified  Theory  Of
Acceptance and Use of Technology
(UTAUT),” JATISI  (Jurnal  Tek. Inform.  dan Sist.  Informasi) ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  465–479, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i2.767.
[17] A.  R.  Pratama  and  F.  M.  Firmansyah, “Disengaged,  Positive,  or  Negative:  Parents’ Attitudes  Toward  Learning  From  Home
Amid  COVID-19  Pandemic,” J.  Child  Fam.
Stud. ,  vol.  30,  no.  7,  pp.  1803–1812,  2021, doi: 10.1007/s10826-021-01982-8.
[18] O.  Sulaymani,  A.  R.  Pratama,  M.  Alshaikh, and  A.  Alammary,  “The  Effects  of  Previous Experience  and  Self  Efficacy  on  the Acceptance  of  e-Learning  Platforms  Among Younger  Students  in  Saudi  Arabia,”
Contemp.  Educ.  Technol. ,  vol.  14,  no.  2, 2022, doi: 10.30935/CEDTECH/11524.