## ANALISIS TINGKAT PENERIMAAN PENGGUNAAN NOTION DALAM MENERAPKAN AGILE SCRUM PADA PROYEK GAMELAN METAVERSE
Yohanes Malvin Buntoro 1 , Putri Nastiti 2 , Clara Hetty Primasari 3 , Yohanes Priadi Wibisono 4 , Julius Galih Prima Negara 5 1,2,3,4,5 Sistem Informasi, Universitas Atma Jaya Yogyakarta Jl. Babarsari No.43, Daerah Istimewa Yogyakarta,
e-mail: 1 191710068@students.uajy.ac.id*, 2 putri.nastiti@uajy.ac.id, 3 clara.hetty@uajy.ac.id,
4 priadi.wibisono@uajy.ac.id, 5 julius.galih@uajy.ac.id

## Abstract
The  Gamelan  Metaverse  Project  is  a  project  for  creating  the  Virtual  Reality  Metaverse  Gamelan application  with  an  Agile  Scrum  framework  that  aims  to  educate  people  about  gamelan  and  how  to play it. This project was carried out by apprentices from PT Arutala, which consisted of students from several universities in Yogyakarta. Project participants were asked to use a project management tool, Notion, in the hope of facilitating coordination and reducing miscommunication. The purpose of this study is to determine what factors influence apprentices' acceptance of Notion at PT Arutala, as well as  how  helpful  the  apprentices  are  when  using  Notion.  This  research  will  use  the  Technology Acceptance  Model  (TAM)  model  in  analyzing  Notion  acceptance  factors  for  PT  Arutala  apprentices. The author used the TAM model to investigate the variables that influenced the acceptance of Notion among the Arutala internship.The research used seven hypotheses in the TAM model to determine its level  of  acceptance,  and  found  that  all  hypotheses  had  a  positive  relationship,  with  six  of  them  are significant  and  one  is  not  significant.These  results  was  obtained  by  running  path  coefficient  and  t- stistic  test  on  the  TAM  model  that  author  used.This  research    concludes  that  while  the  interns  have acknowledged  the  benefits  form  using  Notion,  it  requires  time  for  them  to  incorporate  its  usage  into their project management routine.
Keyword: Agile Scrum, Notion, Project Management, SEM-PLS, Technology Acceptance Model (TAM)

## PENDAHULUAN
Proyek  adalah  sebuah  pekerjaan  yang  bersifat  sementara  dan  tujuannya  telah direncanakan  (Setiawan,  2019).  proyek  juga  memiliki  tujuan  akhir  yang  jelas  dan  sudah direncanakan  secara  matang  baik  dari  sumber  daya,  modal,  dan  waktu  sehingga,  bisa  dapat disiapkan estimasi secara mendetail (Setiawan, 2019).
Proyek TI Kegiatan mengorganisasi informasi yang dibutuhkan dalam pembuatan suatu proyek sehingga dapat berjalan dengan lancar. Proyek Teknologi Informasi adalah jenis proyek yang  berjalan  pada  bidang  teknologi  informasi,  tugas  utamanya  adalah  mengumpulkan  dan mengolah informasi terkait kebutuhan proyek dan produk yang ingin dibuat (Setiawan, 2019).
Gamelan  Metaverse  adalah  proyek  pengembangan  aplikasi  game  simulasi  permainan gamlen  di  dunia  nyata  yang  direpresentasikan  dalam  basis  simulasi  pada Virtual  Reality . Gamelan  adalah  ialah  alat  musik  yang  merepresentasikan  budaya  masyarakat  jawa  (Hananto, 2020).  Aplikasi Virtual  Reality merupakan  aplikasi  yang  berjalan  dengan  membuat  simulasi ruangan  virtual  sehingga  berasa  sangat  nyata  (Pratama  et  al.,  2019).  Selain  untuk  mengikuti perkembangan  zaman  pembuatan  VR  gamelan  ini  juga  dinilai  jauh  lebih  murah  (Fussell  & Truong,  2022)dibandingkan  harus  membeli  set  gamelan  yang  asli  untuk  mempelajari  cara bermain  gamelannya  serta  dapat  menambahkan  bergaram  fitur  yang  diharapkan  dapat mempermudah  permainan  gamelan  seperti  penambahan  fitur  multiplayer.  beberapa  tahun terakhir banyak inovasi yang sudah menggunakan metode Agile dengan kerangka Scrum dengan bantuan  project  management tool berbasis cloud seperti  Trello  dan  Notion  pada  tahap pengembangannya dengan tujuan mempermudah kolaborasi tim.
Scrum adalah  suatu  kerangka  kerja  yang  berfokus  untuk  membuat  produk  luaran  yang
berkualitas  tinggi  dengan  memperimbangkan  pada  kreatifitas,  dan  efesisensi  sumber  daya pengerjaanya (Ritonga et al., 2021). Scrum dilaksanakan dengan membuat beberapa blok sprint dimana blok-blok ini berisi beberapa fungsi dari sistem yang sedangan dikemabngkan (Ritonga et al., 2021). Eksekusi Scrum dilakukan dengan tim harus menyelesaikan fungsi-fungsi tersebut dengan  batas  waktu  yang  ditentukan  kemudian  beralih  pada  fungsi  lain  hingga  semua  selesai. Pada masa ini dapat terjadi penambahan backlog dimana fungsi sebelumnya mengalami bug dan harus segera diperbaiki.
Proyek  bisanya  terdiri  dari  berbagai  tugas  dari  berbagai  bidang  yang  berbeda  serta banyak  orang  yang  berkerja  dalam  tim-tim  yang  lebih  kecil  (Setiawan,  2019).  Dengan  variasi tugas dan peran individu yang ada di dalam suatu proyek sangat penting untuk memiliki visi dan presepsi yang sama maka, kerangka kerja menjadi sangat penting bagi proyek. Hal ini bertujuan untuk  mengurangi  interpretasi  yangberbeda-beda  dan  kesalahpahaman.  Kerangka  kerja  untuk memanajemen proyek sering disebuat dengan daur hidup proyek atau SDLC yang dibagi lagi ke dalam beberapa jenis dengan ciri khasnya masing-masing(Gurung et al., 2020).
Pengembangan suatu proyek memerlukan suatu kerangka kerja pembangunan atau Daur hidup  pengembangan  sistem  (SDLC).  Penggunaan  SDLC  sangat  bermanfaat  bagi  proyek teknologi  informasi  agar  dapat  dimanajemen  dengan  maksimal  sehingga  proyek  manajer  dapat melakukan estimasi yang paling sesuai dengan kebutuhan proyek. Ketepatan estimasi waktu dan biaya  dapat  membantu  proyek  agar  dapat  berjalan  dengan  lancar,  sesuai  dengan  rencana  baik sehingga dapat mengurangi kerugian sumber daya, waktu maupun biaya(Gurung et al., 2020).
Ada  berbagai  macam  SDLC  yang  memiliki  ciri  khasnya  sendiri-sendiri  dengan tahapannya masing-masing yang paling terkenal adalah “ Metode Waterfall ”. Metode Waterfall adalah  suatu  daur hidup  pengembanagn  sistem  dimana  semua  tahapnya  harus  dilakukan  secara berurutan  mulai Requirement ,  Analisis,  Desain,  Implemtasi,  dan Testing ,  sehingga  sistemnya dapat  digunakan  lalu  di  tutup  dengan  Maintenance  (Thesing  et  al.,  2021).  Metode Waterfall mengharuskan  pengguna  untuk  mengikuti  setiap  tahap  secara  berurutan  tanpa  boleh  melewati satu  tahap  pun  menjadikanya  SDLC  yang  sangat  kaku  dalam  pengembanganya  namun,  disaat yang bersamaan juga memberikan dokumentasi yang sangat lengkap dalam setiap tahapnya.
Proyek  Gamelan  Metaverse  menggunakan  SDLC Agile dengan  kerangka Scrum . Pembangunan  sistem  dengan  metode Waterfall yang  sangat  kaku  dirasa  kurang  cocok  dengan dengan  proyek  yang  sedang  dijalankan  karena  proyek  Gamelan  Metaverse  ini  memerlukan delivery  yang  cepat  dengan  fungsi  yang  dinamis  mengikuti  keinginan  mitra.  Fungsi  menjadi fokus  utama  pada  proyek  ini  tanpa  memerlukan  dokumentasi  yang  lengkap  yang  terpenting adalah  hasil  produk  yang  dapat  digunakan  dan  di  presentasikan  di  depan  mitra  secepatnya (Eloranta et al., 2016).
Agile ialah  kerangka  kerja  yang  memodulisasi  tugas  menjadi  bagian  yang  lebih  kecil dengan  tujuan  mengurangi  beban  pekerjaan  serta  memberikan  tujuan  yang  lebih  jelas. Agile berfokus  pada  melakukan  pengembangan  berkelanjutan,  dan  beradaptasi  dengan  lingkungan yang  senantiasa  berubah. Agile menggunakan  pendekatan  yang  sangat  kolaboratif  dengan  tim dan  rencana  yang  dirancang  seefisien  mungkin  sehingga  dapat  menghasilkan  hasil  yang memiliki  kualitas  yang  maksimal  dengan  waktu  dan  biaya  yang  sangat  minim  (Pratama  et  al., 2019).    Prinsip Agile bertujuan  untuk  memaksimalkan customer  satisfaction melalui  proses delivery hasil  yang  cepat  dan  dinamis,  kolaborasi  antara  mitra  dengan  tim  pengembang,  dan mengutamakan  efektifitas  serta  efesiensi  dalam  pengembangan  sistem  informasi  karena  tolak ukur kemajuannya adalah jumlah fungsi yang berhasil berjalan (Eloranta et al., 2016).
Framework atau kerangka kerja dari SDLC Agile yang paling populer saat ini khususnya di bidang pendidikan adalah Scrum dan Kanban (Flora & Chande, 2014). Sedangkan pada sektor Industri, Scrum adalah  kerangka  kerja  dengan  prinsip Agile yang  paling  sering  digunakan (Ependi,  2018).  Hal  ini  dikarenakan Scrum bersifat  praktis,  efektif,  dan  sederhana  dalam penerapannya (Khosravi et al., 2017). Scrum adalah kerangka kerja yang didasarkan pada prinsip persyaratan dari pelanggan sering kali berubah dan tidak diketahui dari awal proyek (Tohirin & Widianto, 2020).
Dalam  rangka  menunjang  penerapan Agile dalam  proyek  Gamelan  Metaverse  ini  tim penggembang  menggunakan  Notion.so  sebagai  Proyek Management Tools .  Notion
memungkinankan setiap pengguna agar dapat melihat, mengerjakan dan berinteraksi secara aktif melalui penggunaan beragam fitur di dalamnya. Notion juga sangat mudah untuk diakses karena Notion dapat diakses melalui perangkat deskop maupun mobile yang memiliki koneksi internet dan  dapat  menjalan  browser  selain  itu,  Notion juga  dapat  diakses  melalui  aplikasi  yang  ada  di deskop maupun mobile secara online maupun offline . Fitur utama dari Notion adalah antar muka yang  mudah  digunakan,  kemudahaan  dalam  melapirkan  file,  serta  fitur  yang  dapat mempermudah  tim  untuk  melihat  status  pekerjaan  saat  ini.  Fitur  lainnya  yang  akan  membantu proyek  ini  adalah  kemampuan  untuk  meng export laporan  kedalam  bentuk  laporan  yang membantu dalam dokumentasi kegiatan.
Praktik Agile Scrum dapat bersifat dinamis, berubah sesuai dengan kondisi dan keadaan perusahaan. Praktik Scrum yang tidak teratur disebut " ScrumBut " (Eloranta et al., 2016). Praktik Agile Scrum yang  senantiasa  berubah  demi  menyesuaikan  kebutuhan  industri  yang  secara dinamis  berubah secara  kontinu.  Maka  dari itu Agile Scrum sangat  diminati  dan  cocok  dengan perkembangan industri saat ini.
Tingkat  penerimaan  terhadap  suatu  teknologi  dapat  memberikan  gambaran  tenttang sudah  seberapa  efektif  dan  efisien  pengimplementasian  suatu  aplikasi  atau  sistem  informasi dalam  usaha  memenuhi  kebutuhan  penggunanya.  Banyak  faktor  yang  mempengarhui  yang mempengaruhi  seberapa  baik  tingkat  penerimaan  suatu  sistem. Technology  Acceptance  Model (TAM)  ialah  salah  satu  model  yang  umum  digunakan  untuk  mencari  faktor-faktor  yang mempengaruhi  tingkat  penerimaan  suatu  aplikasi  atau  sistem  informasi  dengan  cara  menguji hubungan anatara beberapa variabel. Model TAM dikembangkan oleh Davis dan Venkates yang terdiri dari dua konstruk atau variabel utama yaitu Perceived Usefulness dan Perceived Ease of Use .  Variabel  Intention  to  Use  dan  Usage  Behavior  juga  sering  digunakan  dalam  pengujian seperti yang ditulis oleh Venkatesh & Davis (Venkatesh & Davis, 2000). Model TAM ini telah sering  digunakan  sebagai  model  dalam  penelitian  yang  bertujuan  untuk  mengetahui  faktor  apa saja yang mengpengaruhi penerimaan suatu teknologi kepada pengguna.
Berdasarkan  pemaparan  diatas,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  peran  dan penerimaan  Notion  dalam  penerapan    metodologi Agile Scrum ,  dan  untuk  mendeskripsikan seberapa  mudah  dan  membantunya  penggunaan  Notion  dalam  proyek  Gamelan  Metaverse dengan menggunakan Model TAM. Hasil penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat bagi setiap tim yang ingin menerapkan pendekatan serupa untuk pengembangan sistem atau aplikasi.

## METODE PENELITIAN
Seperti yang sudah dijelaskan diatas peserta magang Arutala menggunakan metode Agile Scrum dalam  pengerjaannya  projeknya  jadi,  penulis  dapat  mengamati  secara  langsung  proses adopsi Agile  Scrum menggunakan  Notion  oleh  peserta  magang.  Secara  garis  besar  kerangka kerja Agile  Scrum terdiri  dari  beberapa  tahap  (1)  Menentukan Backlog atau  fungsi  yang  harus dikerjakan,  (2)  menentukan Sprint  Planning atau  menentukan  urutan  pengerjaan backlog ,  (3) eksekusi  sprint  atau  pengerjaan  backlog,  dan  (4) daily  scrum atau meeting progress harian(Tohirin  &  Widianto,  2020).  Notion  Membantu  dalam  memanajemen backlog pekerjaan yang  akan,  sedang  dan  sudah  selesai  berserta deadline -nya,  dan  membantu  menyimpan dokumen-dokumen hasil kerja tim, baik dokumen requirement, maupun dokumen meeting daily scrum .
Hasil pengamatan penulis membuat penulis merancang penetian untuk melihat faktor apa saja  yang  mempengarhui  adopsi  Agile  Scrum  pada  peserta  magang  Arutala.  Penelitian  ini merupakan  penelitian  deduktif  dengan  menggunakan  rancangan  analisis  kuantitatif  yang menggunakan kuesioner sebagai metode pengambilan datanya. Penelitian kali ini berfokus pada data  numerik  yang  kemudian  dianalisis  menggunakan  teknik  statistik  seperti  yang  dilakukan Icep dan timnya (Juni et al., 2018). Teknik pengumpulan data menggunakan kuesioner dilakukan dengan  menyebarkan  kuesioner  dengan  pertanyaan  yang  sudah  disiapkan  kemudian  diisi  oleh para responden (Siagian et al., 2019) Penelitian ini menggunakan Model Technology Acceptance Model (TAM)  yang  bertujuan  untuk  melihat  tingkat  penerimaan  sistem  atau tools teknologi informasi yang sudah ada.

## 1. Sampel dan pengumpulan data
Responden  penelitian  kali  ini  merupakan  kumpulan  mahasiswa  magang  Arutala 2022  pada  proyek  Gamelan  Metaverse  yang  sebanyak  38  orang.  Jumlah  responden  yang kurang dari 100 orang menyebabkan peneliti memutuskan untuk menggunakan semua hasil jawab  responden  untuk  diolah  sesuai  dengan  yang  dikatakan  oleh  Suharsimi  Arikunto (Hatmoko,  2015).  Pengumpulan  data  dan  penyebaran  kuisoner  dilakukan  dari  tanggal  14 oktober sampai 22 oktober 2022 yang dikirimkan langsung kepada masing-masing individu peserta magang Arutala 2022 pada proyek Gamelan Metaverse.

## Skala Pengukuran Penelitian
Konsep yang diamati dalam suatu penelitian yang menggunakan pengumpulan data berbasis  kuesioner  yang  didalamnya  berupa  pertanyaan  dan  pernyataan  sehingga  dapat diukur.  Pengukuran  terhadap  kuesioner  akan  menerapkan  skala  likert.  Skala  likert  adalah skala  pengukuran  bentuk  ordinal  dan  interval,  yang  terdiri  dari  beberapa  pertanyaan  yang bersifat  deklaratif  yang  dibagikan  kepada  responden  terkait  persepsi  mereka  apakah  setuju atau  tidak  setuju  terhadap  setiap  pertanyaan  yang  ada.  Skala  likert  memiliki  variasi pengukuran yang bergam, yang dibagi berdasarkan rentang poin yang digunakan umumnya ditemukan  yang  terdiri  dari  tentang  1-5  poin  dengan  label  atau  kategori  jawabam  yaitu sangat  tidak  setuju  (3),  tidak  setuju  (2),  ragu-ragu  (3),  setuju  (4)  ,  dan  sangat  setuju(5). Namun,  terdapat  pula  skala  dengan  rentang  skala  1-4  dengan  label  sangat  tidak  setuju  (1), tidak setuju (2), setuju (3) , dan sangat setuju(4), dan ada pula variasi dengan skala poin 1-6 yang  terdiri  dari  tidak  setuju  (1),  tidak  setuju  (2),  cenderung  tidak  setuju  (3),  cenderung setuju (4), setuju (5), dan sangat setuju (6) sehingga tidak ada pilihan netral yang bertujuan untuk  memperjelas  hasil  penelitian  seperti  yang  dituliskan  oleh  oleh  Holbrook  &  Bourke dalam  penelitian  Budiastuti  &  Bandur  (Siagian  et  al.,  2019).  Pada  skala  likert  hasil  yang didapatkan pada pertanyaan atau pernyataan akan bersifat positif dan negatif sehingga, skor yang dimiliki tiap poinnya juga akan berbeda. Pada penelitian kali ini penulis menggunakan rentang skala 1-4 yang bertujuan untuk menghindari jawaban yang bersifat netral.

## 2. Persiapan/instrumen
A. Uji Validitas
Uji  validitas  akan  dilakukan  dengan  melakukan  beberapa  uji  yaitu  Uji  Validitas Konvergen  untuk  melihat  hubungan  antara  indikator  dengan  variabel  latennya  Dan  Uji Validitas Diskriminan untuk memastikan setiap konsep dari model berbeda satu dengan lainnya  (Darma,  n.d.).  Uji  Validitas  konvergen  terdiri  dari  uji Loading  Factor dan  Uji AVE. Uji Validitas Diskriminan berisi uji Fornell Larcker dan Uji Cross Loading .
1. Uji Convergent Validity
a. Loading Factor Uji Loading Factor atau Uji Outer Loading adalah uji untuk melihat hubungan atau  korelasi  antara  indikator  penelitian  dengan  variabel  laten  yang  digunakan (Siagian et al., 2019). Data yang di uji Loading Factor dikatakan valid apabila nilainya lebih besar dari 0,7 dan dapat diolah lebih lanjut (Siagian et al., 2019).
b. Uji Average Variance Extracted (AVE) Uji Average Variance Extracted (AVE) merupakan uji untuk melihat keragaman atau varian yang dimiliki oleh variabel (Hatmoko, 2015). UJi AVE dinyatakan valid  dan  dapat  diolah  apabila  nilai  AVE  milik  variabelnya  melebihi  0,5 (Siagian et al., 2019).
2. Uji Discriminant Validity
a. Uji Fornell-Larcker
UJi Fornell-Larcker dilakukan  untuk  memvalidasi  nilai  validitas  diskriminan milik  suatu  variabel  (Darma,  n.d.).  Uji Fornell - Larcker dilakukan  dengan  cara menghitung  akar  kuadrat  dari  nilai  AVE  dari  setiap  variabel  laten,  dan dinyatakan  sukses  apabila  nilai  korelasi  dari  akar  kuadrat  terhadap  dirinya sendiri lebih besar daripada korelasinya dengan variabel lain (Darma, n.d.).
b. Uji Cross Loading
Uji Cross  Loading adalah  cara  lain  untuk  mengetahui  apakah  suatu  variabel valid  secara  diskriminan  (Darma,  n.d.).  Suatu  variabel  dinyatakan  lulus  dan valid menurut Uji Cross Loading apabila nilai loading pada dirinya sendiri lebih besar dibandingkan dengan nilai loading lainnya (Darma, n.d.).
B. Uji Reliabilitas
Pengujian  tingkat  reliabilitas  berguna  untuk  mengukur  kemampuan  alat  pengukur  yang digunakan  dalam  penelitian  untuk  dapat  menghasilkan  hasil  yang  relatif  sama  jika digunakan kembali.
1. Uji Composite Reliability
Uji Composite Reliability berguna  untuk  mengukur  nilai  reliabilitas  sesungguhnya dari suatu variabel (Juni et al., 2018).  Variabel dinyatakan reliabel apabila hasil uji Composite Reliability memiliki nilai di atas 0,7 (Juni et al., 2018).
2. Uji Cronbach’s Alpha
Uji Cronbach’s Alpha bertujuan  untuk  mengukur  batas  bawah  dari  nilai reliabilitas suatu  variabel,  variabel  dianggap  sudah  cukup  reliabel  jika  nilai Cronbach’s Alpha nya lebih besar dari dari 0,6 (Juni et al., 2018).
C. Uji Inner Model Test
Pengujian  Inner  Model  bertujuan  untuk  memperkirakan  hubungan  sebab  akibat  yang terjadi  antara  variabel  laten,  hal  ini  dapat  dilakukan  dengan  melakukan  beberapa  uji seperti  uji Path  Coefficient untuk  melihat  hubungan  variabel  dan  Uji  T-Statistik  untuk melihat signifikansinya (Dary et al., 2022).
1. Uji Path Coefficient
Uji Path  Coefficient digunakan  untuk  melihat  tingkat  variasi  perubahan  antar variabel (Dary et al., 2022). Model dianggap lebih baik apabila nilai Path Coefficient Semakin tinggi (Dary et al., 2022).
2. Uji Path Coefficient
UJi Path  Coefficient berfungsi  untuk  mengetahui  apakah  terdapat  hubungan  yang saling  mempengaruhi  yang  signifikan  antara indikator  dan  menjadi  penentu  apakah suatu hipotesis akan diterima atau ditolak (Dary et al., 2022).
3. T-Statistik
Uji T-Statistik berguna untuk melihat apakah suatu hipotesis bernilai signifikan atau tidak. Suatu hipotesis dapat dikatakan signifikan jika, nilai T-Statistiknya lebih besar dari 1,986 dan p-valuenya lebih kecil dari 0,05 (Novita & Helena, 2021).
D. Pengolahan Data
Penelitian ini  menggunakan partial  least  squares (PLS)  - structural  equation  modeling (SEM).  Peneliti  memilih  untuk  menggunakan  bantuan  aplikasi  SmartPLS  4  untuk membantu menganalisis pengukuran dan model pada penelitian kali ini.

## 3. Model Uji
Model  pengujian  yang  digunakan  adalah  uji  model  TAM  dan  memiliki  beberapa  hipotesis berupa :
H1:  Terdapat  pengaruh  positif  antara Attitude  Toward  Using (ATU)  dengan Behavioral Intent on to Use (BI)
H2: Terdapat pengaruh positif antara Attitude Toward Using (ATU) dengan Actual System Use (USE)
H3: Terdapat pengaruh positif antara Behavioral Intent on to Use (BI) dengan Actual System Use (USE)
H4:  Terdapat  pengaruh  positif  antara Perceived  of  Ease  Use (PEOU)  dengan Attitude Toward Using (ATU)
H5:  Terdapat  pengaruh  positif  antara Perceived  of  Ease  Use (PEOU)  dengan  Perceived Usefulness (PU) H6:  Terdapat  pengaruh  positif  antara  Perceived  Usefulness  (PU)  dengan Attitude  Toward Using (ATU)
H7: Terdapat  pengaruh positif  antara  Perceived  Usefulness (PU)  dengan Behavioral Intent on to Use (BI)
Gambar 1. Kerangka Kerja Hipotesis (Davis et al., 1989)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Profil Responden
Seluruh responden pada penelitian kali ini merupakan peserta magang Arutala pada proyek Gamelan Metaverse dengan jumlah 38 responden ada sebanyak 29 orang atau 76,3% yang  merupakan  peserta  magang  Arutala  yang  berasal  dari  Universitas  Atma  Jaya Yogyakarta.Sebanyak  23,7%  atau  sebanyak  9  responden  yang  berasal  dari  Institut  Seni Indonesia (ISI).
2. Model Pengukuran
Ada  dua  uji  yang  dilakukan  pada  pengukuran  model  yakni  uji  validitas  dan reliabilitas.  Uji  Validitas  dibagi  kedalam  2  bagian  yakini  uji  validitas  konvergen  dan  uji validitas  diskriminan.  Uji  validitas  konvergen  dilakukan  dengan  menguji Loading  Factor dan  Average  Value  Extracted  (AVE)  dan  uji  validitas  diskriminan  dilakukan  dengan melakukan  uji Fornell-Larcker dan Cross  Loading .  Uji  reliabilitas  dilakukan  dengan mengukur nilai Composite Reliability dan Cronbach’s Alpha .
Tabel 1. Hasil Uji Loading Factor ATU BI PEOU PU USE USE1 0,841 USE2 0,916 USE3 0,812 ATU1 0,929 ATU2 0,918 ATU3 0,844 BI1 0,845 BI2 0,833 BI3* 0,63 BI4 0,739 PEOU1 0,861 PEOU2 0,829 PEOU3* 0,657 PEOU4 0,702 PU1 0,802 PU2 0,755 PU3 0,789
Catatan : Variabel* akan dihapus karena tidak memenuhi standar Uji Loading Factor dengan ketentuan > 0,7
Tabel  1.  menunjukan  hasil  uji  Loading  Factor.  Nilai  Loading  Factor  harus  lebih tinggi  dari  0,7  untuk  dapat  dinyatakan  sebagai  data  valid  (Siagian  et  al.,  2019),  dengan alasan ini  Variabel BI3 dan PEOU 3 dihapus dari model karena tidak valid. Variabel lainnya dianggap sudah valid dan akan digunakan untuk melakukan perhitungan kedepannya.

## Tabel 2. Hasil AVE
Average Variance Extracted (AVE) ATU 0.806 BI 0.681 PEOU 0.676 PU 0.611 USE 0.735 >0.5
Pada  Tabel  2.  dapat  kita  lihat  nilai  AVE  seluruh  variabel  telah  memenuhi  standar lebih  besar  dari  0,5  yang  artinya  variabel  sudah  valid  secara  konvergen  dan  dapat  diolah. Variabel  BI3  dan  PEOU3  tidak  dimasukan  ke  perhitungan  untuk  AVE  dan  Uji  Validitas Deskriminan.
Tabel 3. Hasil Uji Fornell-Larcker ATU BI PEOU PU USE ATU 0.898 BI 0.638 0.825 PEOU 0.623 0.738 0.822 PU 0.582 0.538 0.622 0.782 USE 0.738 0.872 0.700 0.648 0.857
Hasil dari Tabel 3. Menujukan semua variabel telah dinyatakan valid berdasarkan Uji Fornell-Larcker  dilihat  dari  semuanya  memiliki  nilai  relasi  paling  tinggi  jika  dibandingkan dengan dirinya sendiri.
Tabel 4. Hasil Uji Cross Loading ATU BI PEOU PU USE ATU1 0.930 0.530 0.549 0.440 0.625 ATU2 0.919 0.561 0.601 0.575 0.682 ATU3 0.842 0.619 0.525 0.541 0.674 BI1 0.505 0.862 0.569 0.370 0.678 BI2 0.644 0.861 0.727 0.533 0.776 BI4 0.403 0.747 0.507 0.412 0.696 PEOU1 0.640 0.626 0.887 0.525 0.670 PEOU2 0.432 0.499 0.840 0.492 0.514 PEOU4 0.439 0.692 0.733 0.516 0.525 PU1 0.323 0.349 0.602 0.797 0.463 PU2 0.468 0.445 0.393 0.755 0.526 PU3 0.558 0.463 0.468 0.793 0.529 USE1 0.595 0.773 0.638 0.599 0.846 USE2 0.678 0.735 0.652 0.637 0.913 USE3 0.624 0.733 0.506 0.428 0.810
Tabel 4 juga telah menunjukan hasil yang memuaskan dimana semua variabel telah valid secara diskriminan. Dengan 4 pengujian yang telah dilakukan dinyatkan bahwa semua data yang digunakan sudah valid dan dapat diolah untuk mendapatkan kesimpulan.
Tabel 5. Hasil Uji Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability Cronbach’s Alpha Composite Reliability ATU 0.879 0.926 BI 0.764 0.864 PEOU  0.758 0.862 PU 0.683 0.825 USE 0.818 0.893 >0.6 >0.7
Hasil uji reliabilitas dapat dilihat pada tabel 5 dimana semua variabel sudah reliabel dilihat  dari  nilai  Composite  Reliability  yang  telah  melebihi  0,7  dan  Cronbach  Alpha  yang lebih  besar  dari  0,6.  Hasilnya  adalah  semua  variabel  berhasil  melewati  standar  dan  data dinyatakan  telah  valid  dan  reliabel  ini  kemudian  dapat  digunakan  untuk  pengujian  lebih lanjut.
3. Model Struktural
Pengujian model struktural menggunakan uji Path Coefficient , Path Coefficient , dan T-statistik. Gambar. 2  menunjukkan hasil PLS-SEM, yang  menggunakan  model TAM. dan berdasarkan tabel 6 dapat kita lihat variabel memiliki hubungan yang baik dimana variabel sikap penggunaan (ATU) sebesar 45% , kebiasaan penggunaan (BI) sebesar 45%, kegunaan yang dirasakan (PU) sebesar 38%, dan penggunaan sistem (USE) dengan 81%.
Hasil  dari  tabel  7.  dapat  kita  lihat  bahwa  adanya  hubungan  positif  dan  signifikan antara Kemudahan yang dirasakan (PEOU) dan sikap penggunaan (ATU) (t-value = 0,427). Terdapat  hubungan  positif  dan  signifikan  antara    kegunaan  yang  dirasakan  (PU)  dan  sikap penggunaan (ATU) (t-value = 0,317). Ditemukannya hubungan positif dan signifikan antara sikap  penggunaan  (ATU)  dan  kebiasaan  penggunaan  (BI)  (t-value  =  0,490).    Adanya hubungan positif antara sikap penggunaan (ATU) dan kebiasaan penggunaan (BI) (t-value = 0,253).  Terdapat  hubungan  positif  yang  signifikan  antara  Kemudahan  yang  dirasakan (PEOU) dengan kegunaan yang dirasakan (PU) (t-value = 0,622). Terdapat hubungan positif antara  sikap  penggunaan  (ATU)  dengan  penggunaan  sistem  (USE)  (t-value  =  0,307). Ditemukannya  hubungan  postif  yang  signifikan  antara  dengan  sikap  penggunaan  (ATU) penggunaan sistem (USE) (t-value = 0,677).
Tabel  8  menunjukan  hasil  uji  t-statistik  dimana  semua  hipotesis  diterima  dan memiliki hubungan positif yang signifikan kecuali, hipotesis h7 dari variabel kegunaan yang dirasakan (PU) ke kebiasaan penggunaan (BI) yang memiliki hubungan positif namun tidak signifikan.
Gambar 2 . Hasil Path Analysis
Tabel 6. Hasil Uji Path Coefficient Path Coefficient Path Coefficient Adjusted ATU 0.450 0.419 45% BI 0.449 0.417 45% PU 0.386 0.369 38% USE 0.817 0.806 81% Tabel 7. Hasil Uji Path Coefficient ATU BI PEOU PU USE ATU 0.490 0.307 BI 0.677 PEOU 0.427 0.622 PU 0.317 0.253 USE Tabel 8. Hasil Uji T-Statistik Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P Value ATU- >BI 0.490 0.499 0.131 3.733 0.000 Signifikan ATU- >USE 0.307 0.315 0.103 2.984 0.003 Signifikan BI -> USE 0.677 0.673 0.088 7.668 0.000 Signifikan PEOU  - > ATU 0.427 0.440 0.151 2.827 0.005 Signifikan PEOU  - > PU 0.622 0.638 0.108 5.732 0.000 Signifikan
PU  -> ATU 0.317 0.319 0.143 2.221 0.027 Signifikan PU->BI 0.253 0.250 0.147 1.717 0.087 Tidak Signifikan
4. Uji Hipotesis
a. H1  :  Terdapat  pengaruh  positif  antara Attitude  Toward  Using (ATU)  dengan Behavioral Intent on to Use (BI)
Berdasarkan pemaparan pada tabel. 8 dengan hasil uji t-statistik 3.733 dengan p value  0  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  hipotesis  ini  diterima.    Hal  ini  sejalan  dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Jaehong  Jang  dan  timnya  (Jang  et  al.,  2021),  dimana mengkonfirmasi adanya hubungan positif antara sikap dalam penggunaan sistem dengan kebiasaan  pengguna  sistem  tersebut.  Hal  ini  menunjukan  semakin  baik  semakin  baik perasaan  atau  nyaman  pengguna  saat  menggunakan  sistem  ini  maka  akan  semakin mungkin  juga  pengguna  tersebut  membangun  kebiasaan  untuk  menggunakan  sistem tersebut (Jang et al., 2021).
b. H2:  Terdapat  pengaruh  positif  antara Attitude  Toward  Using (ATU)  dengan Actual System Use (USE)
Seperti dipaparkan pada hasil pengukuran pada tabel. 8, hipotesis ini dinyatakan diterima  secara  positif  dan  signifikan.  Sikap  penggunaan  dalam  menggunakan  sistem atau  teknologi  informasi  akan  sangat  berpengaruh  terhadap  bagaimana  orang menggunakan  sistem  (Ma  &  Liu,  2004).  Dampak  ini  dapat  ditimbulkan  dari  sisi kemudahan  atau  manfaatnya  selama  penggunaan  sistem  secara  langsung  yang memberikan dampak positif dalam adopsi sistem tersebut (Ma & Liu, 2004).
c. H3:  Terdapat  pengaruh  positif  antara Behavioral  Intent  on  to  Use (BI)  dengan Actual System Use (USE)
Hipotesis ini diterima dan berhubungan secara positif dan signifikan berdasarkan data  yang  dipaparkan  pada  bagian  3.  Hubungan  antara  variabel  minat  penggunaan teknologi  dengan  penggunaan  sebenarnya  sistem  (Kurniasih  et  al.,  2020).  Hal  ini menunjukan jika pengguna teknologi informasi memiliki kebiasaan dalam menggunakan sistem  tersebut  maka  pengguna  tersebut    dapat  memanfaatkan  sistem  tersebut  dengan lebih baik pula (Kurniasih et al., 2020).
d. H4:  Terdapat  pengaruh  positif  antara Perceived  of  Ease  Use (PEOU)  dengan Attitude Toward Using (ATU)
Konsisten  dengan  penelitian  terdahulu  dimana  persepsi  kemudahaan  dengan sikap  penggunaan  hubungan  positif  dan  signifikan  (Shroff  et  al.,  2011)  hal  ini  juga didapatkan pada penelitian kali ini. Hubungan kedua variabel ini menunjukan pengguna menganggap  Notion  sebagai  sistem  yang  mudah  digunakan  sehingga  senang menggunakannya,  dan  hal  ini  bisa  dikaitkan  dengan  minat  penggunaan  sistem  secara berkelanjutan (Shroff et al., 2011).
e. H5: Terdapat pengaruh positif antara Perceived of Ease Use (PEOU) dengan Perceived Usefulness (PU)
Hipotesis  kelima  ini  diterima  yang  menunjukkan  hubungan  positif  yang signifikan  antara  dua  variabel.  Persepsi  kemudahaan  penggunaan  yang  dirasakan pengguna  dapat  dikaitkan  dengan  Manfaat  yang  dirasakan  pengguna  dimana  Notion dianggap  sebagai  sistem  yang  mudah  digunakan  sehingga  memberikan  pengaruh signifikan pada manfaat yang dirasakan oleh pengguna (Kim et al., 2010).
f. H6:  Terdapat  pengaruh  positif  antara  Perceived  Usefulness  (PU)  dengan Attitude Toward Using (ATU)
Dalam  penelitian  ini  manfaat  yang  dirasakan  mempengaruhi  sikap  pengguna dalam menggunakan Notion secara positif dan signifikan. Sesuai dengan penelitian yang pernah  dilakukan  oleh  Jiayi  Guo  (Huang  et  al.,  2020),  kedua  variabel  ini  memiliki hubungan  yang  positif  dan  signifikan  menggambarkan  bahwa  Notion dianggap  sebagai
sistem yang bermanfaat dan pengguna senang menggunakannya.
g. H7:  Terdapat  pengaruh  positif  antara  Perceived  Usefulness  (PU)  dengan Behavioral Intent on to Use (BI)
Hipotesis  ketujuh  diterima  dan  saling  berhubungan  secara  positif  seperti  hasil yang didapat pada tabel. 7 namun, tidak signifikan seperti yang ditujukan pada tabel. 8 dengan  nilai  t  statistik  dan  p  value  yang  tidak  sesuai  standar.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  Notion  merupakan  sistem  yang  dirasa  bermanfaat  tapi  para  penggunanya  tidak secara langsung  membangun  kebiasaan  untuk  terus menggunakan  Notion.  Hasil  serupa dapat kita temui pada penelitian sejenis pada sistem berbeda seperti yang dilakukan oleh Mailizar  dan  timnya  (Mailizar  et  al.,  2021)  asumsinya  adalah  sistemnya  dirasa  masih terlalu  baru  untuk  pengguna  dan  pengguna  belum  merasa  cukup  familiar  dengan sistemnya  hal  atau  adanya  faktor  lainnya  seperti  keterpaksaan  dalam  mengadaptasi sistem.  Asumsi  tersebut  sejalan  dengan  beberapa  keluhan  yang  didapatkan  lewat  form dalam  pertanyaan  dengan  jawaban  deskriptif  singkat  tentang  pendapat  penggunaan Notion  kepada  para  responden  yang  merasa  terbantu  dengan  adanya  Notion  namun, merasa agak terpaksa dan menggunakannya hanya karena suatu keharusan.

## KESIMPULAN
Penelitian berfokus untuk melihat faktor apa saja yang mempengaruhi penerapan Notios sebagai  alat  bantu  manajemen  proyek  yang  digunakan  dalam  proyek  Gamelan  Metaverse  yang mengguankan  kerangka  kerja Agile  Scrum .  Notions  digunakan  untuk  membantu  tahap-tahap penerapaan Scrum terutama  dibagian  manajemen  dokumen  dan  status  pekerjaan.  Penulis melakukan penelitian untuk mengamati faktor apa saja yang mempengaruhi penerimaan Notion dan  kerangka  kerja  ini  pada  peserta  magang  Arutala.  Penulis  menguji  7  (tujuh)  hipotesis  dan terdapat 6 (enam) hipotesis yang dianggap berpengaruh secara signifikan dan 1 (satu) yang tidak. Dari  hasil  pemaparan  diatas  penulis  mendapati  adanya  hubungan  positif  yang  signifikan  untuk hipotesis  H1,  H2,  H3,  H4,  H5,  dan  H6  dan  hubungan  positif  yang  tidak  signifikan  pada  H7. Dilihat dari data yang terkumpul dan pengujian yang dilakukan dapat disimpulkan menurut para responden  Notion  dinilai  sebagai  sistem  yang  mudah  digunakan  dan  bermanfaat  dalam membantu memanajemen proyek yang sedang dikerjakan dan membantu dalam mencapai hasil yang diinginkan pada proyek Gamelan Metaverse. Temuan hasil hubungan yang tidak signifikan pada  Hipotesis  H7  yakni  pada  hubungan  manfaat  penggunaan(PU)  dengan  kebiasaan penggunaan  (BI)  disebabkan  oleh  penerapan  Notion yang  dianggap  sebagai  sistem  yang  masih terlalu  baru  dan  kurang  familiar  dengan  pengguna  namun,  pengguna  tetap  merasakan  manfaat dalam penggunaanya hanya saja belum terbiasa menggunakannya. Pemaparan diatas menggiring penulis  pada  kesimpulan  penerapan  Notion  pada  proyek  Gamelan  Metaverse  sudah  dapat dirasakan  manfaatnya  oleh  pengguna  namun,  masih  perlu  waktu  untuk  membiasakan penggunaan Notion sehingga dapat merasakan manfaat yang lebih luas.

## SARAN
Faktor  yang  berpengaruh  dalam  menentukan  tingkat  penerimaan  sekelompok  orang dalam  menerima  suatu  sistem  informasi  sangatlah  beragam.  Penelian  kali  ini  hanya menyertakan  hal-hal  dasar  dari  model  TAM  sebagai  variabel  yang  digunakan  diharapakan penelitian  selanjutanya  dapat  mempertimbangan  variabel-variabel  lainnya  seperti  variabel eksternal. Penambah variabel dapat membuat hasil penelitian lebih akurat dan diharapkan dapat menggambarkan  kondisi  di  lapangan  dengan  lebih  akurat.  Faktor  lainnya  yang  dapat dikembangan  adalah  jumlah  responden  karena  dengan  menggunakan  lebih  banyak  responden hasil yang didapatkan dapat lebih dipecaya karena beraasl dari populasi yang lebih banyak.

## DAFTAR PUSTAKA
Darma,  L.  P.  D.  S.  H.  dan  G.  S.  (n.d.). Pengaruh  Kebijakan  Pemeriksaan,  Kebijakan  Akses Informasi  Keuangan  dan  Forensik  Digital  Terhadap  Kualitas  Pemeriksaan  Pajak . 6 (3),
1260–1272. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.36418/syntax-literate.v6i3.1142 Dary,  I., Putra, G. L., & Prismana2, E. (2022). Implementasi Technology Acceptance Model 3
(TAM  3)  terhadap  Kepuasan  Pengguna  Aplikasi  Investasi  dan  Trading  Saham    (Studi Kasus:  Aplikasi  Mobile  IPOT). Journal  of  Emerging  Information  System  and  Business Intelligence (JEISBI) , 3 (1), 35–44. https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/JEISBI/article/view/44214%0Ahttps://ejournal.unesa .ac.id Davis,  F.  D.,  Bagozzi,  R.  P.,  &  Warshaw,  P.  R.  (1989). Davis1989  (1).Pdf . July  2018 . https://doi.org/https://doi.org/10.1287/mnsc.35.8.982
Eloranta,  V.  P.,  Koskimies,  K.,  &  Mikkonen,  T.  (2016).  Exploring  ScrumBut  -  An  empirical study  of  Scrum  anti-patterns. Information  and  Software  Technology , 74 (December),  194– 203. https://doi.org/10.1016/j.infsof.2015.12.003 Ependi,  U.  (2018).  Geographic  Information  System  Produksi  Energi  dan  Pertambangan Kabupaten Musi Banyuasin. Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi , 3 (3), 360– 369. https://doi.org/10.25077/teknosi.v3i3.2017.360-369 Flora,  H.  K.,  &  Chande,  S.  V.  (2014).  A  Systematic  Study  on  Agile  Software  Development Methodologies and Practices. International Journal of Computer Science and Information
Technologies (IJCSIT) , 5 (3), 3626–3637. http://www.ijcsit.com/docs/Volume
5/vol5issue03/ijcsit20140503214.pdf Fussell,  S.  G.,  &  Truong,  D.  (2022).  Using  virtual  reality  for  dynamic  learning:  an  extended technology acceptance model. Virtual Reality , 26 (1), 249–267.
https://doi.org/10.1007/s10055-021-00554-x
Gurung,  G.,  Shah,  R.,  &  Jaiswal,  D.  P.  (2020).  Software  Development  Life  Cycle  Models-A Comparative  Study. International  Journal  of  Scientific  Research  in  Computer  Science,
Engineering and Information Technology , March , 30–37.
https://doi.org/10.32628/cseit206410 Hananto,  F.  (2020).  Gamelan  Sebagai  Simbol  Estetis  Kebudayaan  Masyarakat  Jawa.
Representamen , 6 (01). https://doi.org/10.30996/representamen.v6i01.3511 Hatmoko,  J.  H.  (2015).  Survei  Minat  Dan  Motivasi  Siswa  Putri  Terhadap  Mata  Pelajaran Penjasorkes  Di  Smk  Se-Kota  Salatiga  Tahun  2013. E-Jurnal  Physical  Education,  Sport,
Health and Recreation , 4 (4), 1729–1736.
https://doi.org/https://doi.org/10.15294/active.v4i4.4855 Huang,  F.,  Lou,  Y.,  Chen,  S.,  &  Guo,  J.  (2020).  Students  perceptions  of  using  mobile technologies  in  informal  English  learning  during  the  COVID-19  epidemic:  A  study  in Chinese  rural  secondary  schools. Journal  of  Pedagogical  Research , 4 (4),  475–483. https://doi.org/10.33902/jpr.2020063786
Jang,  J.,  Ko,  Y.,  Shin,  W.  S.,  &  Han,  I.  (2021).  Augmented  Reality  and  Virtual  Reality  for Learning:  An  Examination  Using  an  Extended  Technology  Acceptance  Model. IEEE Access , 9 , 6798–6809. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3048708 Juni, V. N., Islam, U., & Mataram, N. (2018). ktor-Faktor Yang Mempengaruhi Minat Individu Terhadap  Financial  Technology  Syariah  Paytren  Sebagai  SJuni,  V.  N.,  Islam,  U.,  & Mataram, N. (2018). ktor-Faktor Yang Mempengaruhi Minat Individu Terhadap Financial Technology Syariah Paytren Sebagai Salah Satu. Iqtishaduna , 9 (1). https://doi.org/10.20414/iqtishaduna.v9i1.687
Khosravi, A., Javdani Gandomani, T., & Fahimian, H. (2017). Introduction of Scrum in An Elite Team: A Case Study. Journal of Software , 12 (4), 173–179. https://doi.org/10.17706/jsw.12.3.173-179
Kim, C., Mirusmonov, M., & Lee, I. (2010). An empirical examination of factors influencing the intention  to  use  mobile  payment. Computers  in  Human  Behavior , 26 (3),  310–322. https://doi.org/10.1016/j.chb.2009.10.013
Kurniasih, A., Santoso, A. K., Riana, D., Kadafi, A. R., Dari, W., & Husin, A. I. (2020). TAM Method  and  Acceptance  of  COVID-19  Website  Users  in  Indonesia. Journal  of  Physics: Conference Series , 1641 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1641/1/012020
Ma,  Q.,  &  Liu,  L.  (2004).  The  Technology  Acceptance  Model. Journal  of  Organizational  and End User Computing , 16 (1), 59–72. https://doi.org/10.4018/joeuc.2004010104
Mailizar,  M.,  Burg,  D.,  &  Maulina,  S.  (2021).  Examining  university  students’  behavioural
intention  to  use  e-learning  during  the  COVID-19  pandemic:  An  extended  TAM  model.
Education and Information Technologies , 26 (6), 7057–7077.
https://doi.org/10.1007/s10639-021-10557-5 Novita, D., & Helena, F. (2021). Analisis Kepuasan Pengguna Aplikasi Traveloka Menggunakan Metode  Technology  Acceptance  Model  (TAM)  Dan  End-User  Computing  Satisfaction (EUCS). Jurnal Teknologi Sistem Informasi , 2 (1), 22–37.
https://doi.org/10.35957/jtsi.v2i1.846 Pratama,  I.  M.  Y.,  Sindu,  I.  G.  P.,  &  Santyadiputra,  G.  S.  (2019).  Pengembangan  Aplikasi Virtual Reality Mengenal Macam-Macam Benda Di Sekitar Rumah Dalam Bahasa Inggris ( Studi  Kasus :  SD  Cerdas  Mandiri  Denpasar  ). Kumpulan  Artikel  Mahasiswa  Pendidikan Teknik Informatika (KARMAPATI) , 8 (3), 544–553.
https://doi.org/https://doi.org/10.23887/karmapati.v8i3.21695 Ritonga, R. A., A’id, A. M., & Megayanti, A. (2021). Implementasi Metodologi Scrum Dalam Pengembangan  Aplikasi  Eregitrasi  Vendor  (Studi  Kasus :  Krakatau  It). Jurnal  Sistem Informasi Dan Informatika (Simika) , 4 (1), 1–13. https://doi.org/10.47080/simika.v4i1.1096
Setiawan,  E.  (2019).  Manajemen  proyek  Sistem  Informasi  Penggajian  Berbasis  Web. Jurnal Teknik , 17 (2), 84–93. https://doi.org/10.37031/jt.v17i2.50
Shroff,  R.  H.,  Deneen,  C.  C.,  &  Ng,  E.  M.  W.  (2011).  Analysis  of  the  technology  acceptance model  in  examining  students’  behavioural  intention  to  use  an  e-portfolio  system.
Australasian Journal of Educational Technology , 27 (4), 600–618.
https://doi.org/10.14742/ajet.940
Siagian,  M.,  Kurniawan,  P.  H.,  &  Hikmah,  H.  (2019).  Analisis  Faktor  Eksternal  Dan  Internal Terhadap  Kinerja  Umkm  Di  Kota  Batam. Jesya  (Jurnal  Ekonomi  &  Ekonomi  Syariah) , 2 (2), 265–271. https://doi.org/10.36778/jesya.v2i2.107
Thesing, T., Feldmann, C., & Burchardt, M. (2021). Agile versus Waterfall Project Management:
Decision  model  for  selecting  the  appropriate  approach  to  a  project. Procedia  Computer Science , 181 , 746–756. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.01.227 Tohirin,  T.,  &  Widianto,  S.  R.  (2020).  Peran  Trello  dalam  Adopsi  Agile  Scrum  Pada
Pengembagan Sistem Informasi Kesehatan. Multinetics , 6 (1), 32–39. https://doi.org/10.32722/multinetics.v6i1.2763
Venkatesh,  V.,  &  Davis,  F.  D.  (2000).  Theoretical  extension  of  the  Technology  Acceptance Model:  Four  longitudinal  field  studies. Management  Science , 46 (2),  186–204. https://doi.org/10.1287/mnsc.46.2.186.11926