F ocus ACT ion O f R esearch M athematic Volume 3, No. 2, Juni, 2021 Page 161 - 172
ISSN: 2655-3511 (print)

## ANALISIS PENERIMAAN APLIKASI PEMBELAJARAN ONLINE

## MENGGUNAKAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL 3 DAN PARTIAL LEAST SQUARE STRUCTURAL EQUATION MODEL (PLS-SEM)
, Noer Hidayah 1 , Jerhi Wahyu Fernanda 2
1,2 Institut Agama Islam Negeri (IAIN) Kediri, Kediri, Indonesia
E-mail: noer_hid@yahoo.com 1) fernanda.jerhi@iainkediri.ac.id 2) KEYWORDS ABSTRACT Kelas Google, Model Penerimaan Teknologi 3, Model Persamaan
Struktural Persegi Terkecil Sebagian
Google classroom, Technology Acceptance Model 3, Partial Least Square Structural Equation Model Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meneliti  faktor-faktor  yang berpengaruh  terhadap  penerimaan  aplikasi  pembelajaran  online Google  classroom  dalam  pembelajaran  online.  Model  konseptual untuk  menilai  penerimaan terhadap suatu teknologi menggunakan model Technology  acceptance  model  (TAM)  3.  TAM  3  merupakan pengembangan  dari  model  TAM  dengan  menambahkan  dimensi Perceived  Ease  of  Use  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi, dan  menjelaskan  perilaku  yang  mendorong  penggunaan  teknologi yang  selalu  mengalami  perkembangan.  Analisis  statistika  yang digunakan  adalah Partial  Least  Square  Structural  Equation  Model. Data  yang  didapatkan  adalah  data  primer  dari  kuesioner  yang disebar  melalui  google  form.  Sampel  berjumlah  150.  Penelitian  ini menggunakan teknik simpel random sampling. Terdapat 4 variabel latent yaitu Perceived Ease of Use, Perceived Usefulness, Behavioral Intention  to  Use  dan  Actual  System  Use.  Skala  pengukuran menggunakan  skala  likert  5  kategori.  Hasil  analisis  statistika didapatkan kesimpulan variabel Perceived Ease of Use berpengaruh signifikan terhadap Perceived Usefulness dan Behavioral Intention to Use,  Perceived  Usefulness  memiliki  pengaruh  yang  signifikan terhadap  terhadap Behavioral  Intention  to  Use  dan  Behavioral Intention  to  Use  berpengaruh  signifikan  terhadap  Actual  System Use.
This  research  aims  to  examine  the  factors  that  influence  to  the acceptance  of  the  Google  classroom  (GC)  application  in  online learning.  Conceptual  model  to  assess  acceptance  of  a  technology use  the  Technology  accept  model  (TAM)  3  model.  TAM  3  is  a development  of  the  TAM  model  by  adding  the  Perceived  Ease  of Use  dimension  which  can  be  used  to  predict  and  explain  behavior that  encourages  the  use  of  technology  cause  that  is  always experiencing development. The statistical analysis used is the Partial Least  Square  Structural  Equation  Model.  The  data  obtained  are primary  data.  It  has  obtained  from  questionnaires  distributed  via google forms. The sample are 150 respondents. This research used simple  random  sampling  technique  with  criteria  that  must  be
fulfilled.  The  variable  consists  of  4  latent  variables,  consist  of Perceived Ease of Use, Perceived Usefulness, Behavioral Intention to Use  and  Actual  System  Use.  The  measurement  scale  uses  a  5 category  Likert  scale.  The  results  of  statistical  analysis  of  the research, Perceived Ease of Use has a significant effect on Perceived Usefulness  and  Behavioral  Intention  to  Use,  Perceived  Usefulness has a significant effect on Behavioral Intention to Use and Behavioral Intention to Use has a significant effect on Actual System Use.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.

## Pendahuluan
Pandemi covid-19 telah berdampak ke semua bidang
kehidupan.  Pada  bidang  Pendidikan, pandemi  telah  merubah  metode pembelajaran  bagi  peserta  didik.
Pembelajaran secara tatap muka diganti dengan  metode  pembelajaran  jarak jaruh ( online). Metode ini menjadi solusi untuk  memastikan  peserta  didik  tetap mendapatkan  materi.  Penerapan  di lapangan,  metode  ini  memiliki  kendala seperti  membuat  mahasiswa  menjadi bingung,  pasif,  kurang  kreatif  dan produktif, penumpukan informasi/ konsep pada mahasiswa dan mahasiswa mengalami stress (Argaheni, 2020).
Solusi dari kondisi di atas adalah tenaga  Pendidikan  memberikan  model yang lebih variative agar tetap menarik jika  digunakan  dalam  jangka  Panjang
(Rosali, 2020). Pemilihan plaform dalam pembelajaran  daring  juga  merupakan
kunci susksenya proses belajar
mengajar. Google  classroom  (GC)
merupakan  satu  diantara  beberapa platform  pembelajaran  online  yang digunakan  selama  pandemi.  Menurut hasil  penelitian,  diketahui  bahwa  GC fleksibel,  mudah  di  akses  dimana  saja dan kapan saja (Rahmanto & Bunyamin, 2020).
Kemudahan  dan  fleksiblitas  dari platform  GC  sebagai  media  platform juga harus diimbangi dengan
penerimaan  teknologi  tersebut  oleh peserta  didik. Technology  Acceptance
Model  (TAM)  merupakan  suatu  model yang  digunakan  untuk  mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap penerimaan individu terhadap
F ocus ACT ion O f R esearch M athematic Volume 3, No. 2, Juni, 2021 Page 161 - 172
ISSN: 2655-3511 (print) ISSN: 2656-307X (online) DOI: 10.30762/factor-m.v3i2.3097
suatu teknologi. TAM pernah digunakan sebagai  model  penerimaan  Sistem Informasi  Keuangan  Daerah  (Sayekti  &
Putarta, 2016). Dalam bidang pendidikan,  TAM  juga  digunakan pernah  dilakukan  untuk  mengevaluasi penerimaan teknologi e-learning pemrograman  berbasis gamification (Pradana et al., 2019). TAM 3 merupakan pengembangan  dari  model  TAM dengan menambahkan dimensi Perceived  Ease  of  Use  (PEOU). Pengembangan tersebut dapat
digunakan  untuk  memprediksi,  dan menjelaskan  perilaku  yang  mendorong penggunaan  teknologi  yang  selalu mengalami  perkembangan  (Alomary  &
Woollard, 2015). Penerapan model TAM
3  dalam  bidang  pendidikan  pernah
dilakukan untuk mengeva-luasi pemanfaatan teknologi informasi
menggunakan  kerangka  technology acceptance  model 3 pada aplikasi data pokok  pendidikan  dasar  (Wibowo  &
Tambotoh, 2015).
Berdasarkan uraian diatas, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap tingkat
penerimaan  aplikasi Google  classroom
(GC)  dalam  pembelajaran  online. Analisis  statistika  yang  digunakan adalah Partial  Least  Square  Structural Equation Model (PLS-SEM). Keunggulan penggunaan  PLS-SEM  adalah  dapat digunakan  jumlah  sampel  yang  kecil, tidak  membutuhkan  asumsi  distribusi data,  dapat  digunakan  ketika  kajian teori dari model kurang kuat (Hair Jr et al., 2016).

## Metodologi Penelitian
Penelitian  menggunakan  data primer yang didapatkan dengan survey menggunakan google  form.  Sampel dalam  penelitian  dihitung  dengan formula sebagai berikut.
n = 𝑁 𝑍 2 𝑝 (1 − 𝑝) (𝑁 − 1)𝑒 2 + 𝑍 2 𝑝 (1 − 𝑝)
N = populasi sebesar 5151
Z = 1,96
p  =  proporsi  mahasiswa  yang
menggunakan media GC dalam pembelajaran  online  yang  didapatkan dari survey pendahuluan
e = 0,05
n =
5151 1,96 0,9 (1 − 0,9) (5151 − 1)0,05 2 + 𝑍1,96 2 0,9 (1 − 0,9)
n = 134.
Dalam penelitian ini, sampel diperbesar supaya  dapat  memenuhi  sampel minimal  yaitu  menjadi  150  sampel (responden).
Teknik sampling yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah simple random sampling. Sampel harus memenuhi  kriteria  yaitu  mahasiswa
fakultas tarbiyah yang aktif dan pernah
menggunakan media GC dalam perkulia-han/pembelajaran secara
online.
Instrument  dalam  penelitian  ini menggunakan  kuesioner.  Indikator- indikator  pertanyaan  yang  digunakan dalam  kuesioner  mengacu  kepada instrument  yang  digunakan  Al-Maroof
&  Al-Emran,  (2018)  dan  telah dimodifikasi sesuai dengan karakteristik
mahasiswa  yang  akan  diteliti  dalam penelitian ini.
Variabel  latent  dalam  penelitian ini  terdiri  dari  4  variabel  dan  setiap variabel tersebut disusun oleh beberapa indikator  pertanyaan.  Variabel  dan indikator-indikator  dalam  pertanyaan
dalam penelitian ini disajikan pada tabel di bawah ini.
Tabel 1 Variabel latent dan indikator pertanyaan zc Indikator pertanyaan Perceived Usefulness (PU) PU1 : Google classroom memungkinkan saya menyelesaikan tugas dengan cepat
PU2 : Google classroom meningkatkan kinerja saya dalam pembelajaran secara online PU3 : Google classroom tidak memiliki feature (menu) yang khas/unik dalam pembelajaran online yang membedakan dengan platform online learning
yang lain Perceived Ease of Use (PE) PE1 : Google classroom mudah untuk digunakan PE2: Google classroom memudahkan dalam mengakses materi perkuliahan secara online PE3: Google classroom nyaman digunakan, user friendly, dan tidak boros kuota internet PE4: Google classroom memiliki menu yang mudah digunakan untuk mengirimkan tugas PE5 : Google classroom memiliki menu yang mudah digunakan untuk melakukan diskusi PE6: Google classroom memiliki menu yang mudah untuk test, atau ujian secara online PE7: Google classroom
F ocus ACT ion O f R esearch M athematic Volume 3, No. 2, Juni, 2021 Page 161 - 172
dapat dipelajari dilakukan secara otodidak (tidak memerlukan pelatihan khusus) Behavioral Intention to Use (BI) BI1: Saya bermaksud untuk meningkatkan penggunaan Google classroom BI2: Saya merekomendasikan ke orang lain untuk menggunakan GC sebagai media pembelajaran online. BI3: Saya tertarik untuk menggunakan Google classroom di masa mendatang Actual System Use (AU) AU1 : Saya lebih senang menggunakan GC dibandingkan aplikasi (platform) pembelajaran
online lainnya”
AU2 : Saya sering menggunakan Google classroom.
Skala pengukuran yang
digunakan  untuk  mengukur  tingkat penerimaan  teknologi  adalah  skala likert dengan 5 kategori. Kategori skala likert  yang  digunakan  yaitu  Sangat Tidak  Setuju  (STS),  Tidak  Setuju  (TS),
Netral (N), Setuju (S), dan Sangat Setuju (SS).
Analisis  data  dalam  penelitian  ini terdiri dari dua tahap yaitu 1. Analisis statistika deskriptif Analisis statistika deskriptif dilakukan untuk menjelaskan karakteristik demografi responden berdasarkan  jenis  kelamin,  Indeks Prestasi  Kumulatif,  Perangkat  yang paling sering digunakan dalam pembelajaran  online,  dan  distribusi frekuensi  dari  jawaban  setiap  indikator pertanyaan.
2. Merancang model konseptual
Pada  tahap  ini  dilakukan penyusunan model penerimaan aplikasi pembelajaran  online  menggunakan teori technology  acceptance  model  3.
Kerangka  konseptual  yang  dibangun berdasarkan  teori  disajikan  pada gambar 1.
Gambar 1. Kerangka konseptual dengan TAM 3
Berdasarkan  model  konseptual  di atas,  hipotesis  dalam  penelitian  ini adalah
a. Perceived  Ease  of  Use  (PE) berpengaruh signifikan terhadap Perceived Usefulness (PU)
b. Perceived  Ease  of  Use  (PE)
berpengaruh signifikan terhadap Behavioral Intention to Use (BI) c. Perceived Usefulness (PU) berpengaruh signifikan terhadap Behavioral Intention to Use (BI) d. Behavioral  Intention  to  Use  (BI) berpengaruh signifikan terhadap Actual System Use (AU)
3. Membangun  diagram  jalur  ( path diagram) berdasarkan kerangka konseptual  yang  telah  dibuat  pada
tahap sebelumnya.
4. Melakukan  estimasi  parameter dalam  PLS-SEM  yang  terdiri  dari estimasi  bobot,  estimasi  koefisien jalur, dan koefisien rata-rata.
5. Melakukan evaluasi terhadap model PLS-SEM.
6. Melakukan pengujian hipotesis
7. Penarikan kesimpulan.

## Hasil dan Pembahasan
Analisis  data  yang  pertama adalah analisis statistika deskriptif untuk menjelaskan  demografi  responden  dan tabel  distribusi  frekuensi  jawaban responden.
Tabel 2 Distribusi frekuensi jenis kelamin responden Jenis Kelamin Frekuensi Laki-laki 29 Perempuan 121
Tabel  2  memberikan  gambaran karakteristik  responden  berdasarkan jenis  kelamin.  Responden  perempuan dalam  penelitian  ini  berjumlah  121 responden dan yang laki-laki berjumlah 29 responden.

## Tabel 3
Distribusi frekuensi jenis berdasarkan IPK Indeks Prestasi Kumulatif Frekuensi <= 2,75 4 > 3,5 92 2,76 - 3,00 1 3,01 - 3,25 11 3,26 - 3,5 42
Berdasarkan  informasi  pada  tabel  3, diketahui bahwa 92 responden memiliki IPK  lebih  dari  3,5.  Responden  yang memiliki IPK <=2,75 sebanyak 4 orang.
Tabel  4  menjelaskan  informasi tentang perangkat yang sering
digunakan  oleh  responden  untuk
pembelajaran online.
F ocus ACT ion O f R esearch M athematic Volume 3, No. 2, Juni, 2021 Page 161 - 172
ISSN: 2655-3511 (print) ISSN: 2656-307X (online) DOI: 10.30762/factor-m.v3i2.3097
Tabel 4 Distribusi frekuensi perangkat yang sering digunakan. Perangkat Frekuensi Handphone 138 Laptop 12 Total 150 Tabel 5 Distribusi jawaban responden. Variabel latent Indikator  SS  S  N  TS  STS Perceived Usefulness (PU) PU1 32  78  34  4 2 PU2 30  69  46  4 1 PU3 7  47  67  22 7 Perceived Ease of Use (PE) PE1 84  52  9 2 3 PE2 66  56  23  3 2 PE3 63  51  31  3 2 PE4 75  52  19  2 2 PE5 38  62  34  12 4 PE6 31  55  54  7 3 PE7 62  58  23  5 2 Behavioral Intention to Use (BI) BI1 41  61  45  2 1 B2 42  55  47  5 1 B3 41  62  41  5 1 Actual System Use (AU) AU1 45  51  44  8 2 AU2 44  57  37  11 1
Tabel  5  menjelaskan  statistik  deksriptif jawaban  responden  setiap  indikator pertanyaan. Berdasarkan informasi pada
tabel tersebut, diketahui bahwa responden  memiliki  kecenderungan
untuk  setuju  terhadap  statement  atau pertanyaan yang diberikan.
Pada  indikator  PU1  yang berisikan  tentang  pernyataan  Google
classroom memungkinkan saya
menyelesaikan  tugas  dengan  cepat.  78 responden  setuju  dan  32  responden sangat  setuju  terhadap  pernyatatan tersebut.  Jawaban  responden  untuk indikator-indikator  pertanyaan  yang lain, dapat dilihat pada tabel 5.
Tahap analisis statistika selanjutnya  adalah  membuat  diagram jalur  dan  melakukan  analisis  PLS-SEM.
diagram jalur yang dibangun menggunakan  model  TAM  3  disajikan pada gambar 2 Perangkat  elektronik  yang  paling
banyak  digunakan  untuk  pembelajaran online adalah
Handphone dengan
frekuensi 138 responden. Sedangkan yang sering  menggunakan  laptop  sebanyak  12 orang.
Gambar 2. Diagram jalur dengan koefisien pada inner model dan outer model
Analisis  awal  pada  PLS-SEM sebelum  pengujian  hipotesis  untuk memprediksi  hubungan  antar  variabel laten  dalam  model  structural,  terlebih dahulu  dilakukan validasi terhadap  model pengukuran.
Model  pengukuran  merupakan
model  yang  menghubungan  variabel latent dengan indikator-indikator pertanyaan.  Validasi  dilakukan  dengan melihat nilai outer loading antara variabel latent terhadap setiap indikator pertanyaan  dan variabel laten yang  dapat diuji  selanjutnya.  Indikator  yang  memiliki nilai  outer  loading  di  bawah  0,4  akan dieliminasi dari model pengukuran (Hair Jr et al., 2016).
Berdasarkan  gambar  2  di  atas, dapat dilihat pada variabel laten Perceived
Usefulness  (PU),  terdapat  satu  indikator pertanyaan  yang  memiliki  nilai  outer loading kurang dari sebesar 0,13. Indikator tersebut  adalah  U3  yang  isinya  adalah
menanyakan Google  Classroom  tidak
memiliki feature  (menu)  yang  khas/unik
dalam pembelajaran online yang
membedakan  dengan  platform online learning yang lain.
Gambar 3. Diagram jalur dengan koefisien pada inner model dan outer model setelah dilakukan eliminasi terhadap indikator PU3
Gambar  3  merupakan  model setelah  indikator  PU3  dieliminasi.  Pada variabel  laten  Perceived  Usefulness  (PU)
disusun  oleh  dua  indikator  pertanyaan dengan masing-masing nilai outer loading sebesar  0,928  dan  0,944.  Nilai  ini memberikan  informasi  bahwa  variabel  PU dapat  menjelaskan  keragaman  data  pada
PU1  sebesar  92,8%  dan  dan  94,4%  pada
PU2.
Variabel Perceived Ease of Use (PE)
disusun  oleh  7  indikator  pertanyaan dengan nilai outer loading masing-masing indikator di atas 0,6. Nilai ini memberikan informasi  bahwa  variabel  latent Perceived
Ease  of  Use  (PE)  dapat  menjelaskan keragaman  data  pada  PE1,  PE2,  PE3,  PE4,
PE5,  PE6,  dan  PE7  dengan  persentasi  di
atas 60%.
Nilai outer  loading  pada  variabel
Behavioral  Intention  to  Use  dan  Actual System  Use  (AU)  di  atas  0,8.  Kesimpulan yang  didapatkan  bahwa  variabel  laten Behavioral  Intention  to  Use  dan  Actual
F ocus ACT ion O f R esearch M athematic Volume 3, No. 2, Juni, 2021 Page 161 - 172
ISSN: 2655-3511 (print) ISSN: 2656-307X (online) DOI: 10.30762/factor-m.v3i2.3097
System  Use  (AU)  dapat  menjelaskan keragaman  data  pada  indikator-indikator pertanyaan penyusunnya dengan persentasi  di  atas  80%.  Evaluasi  terhadap indikator-indikator  pertanyaan  dalam menyusun  variabel  latent  juga  dapat dilihat  dari  nilai  composite  reliability  dan Average Variance Extracted (AVE).
Tabel  6.  Nilai  composite  reliability, dan  AVE.  Nilai  AVE  yang  dihasilkan  harus lebih besar dari 0,5. Untuk nilai Composite
Reliability harus diatas 0,7.

## Tabel 6
Composite Reliability dan AVE Variabel Composite Reliability AVE AU 0,89 0,80 BI 0,94 0,83 PE 0,91 0,58 PU 0,93 0,88
Berdasarkan  hasil  analisis  pada  tabel  6, diketahui  bahwa  untuk  nilai Composite Reliability  dan  AVE  telah  memenuhi kriteria.
Model struktural merupakan model yang  menjelaskan  hubungan  antar variabel  latent  (hipotesis  yang  diujikan).
Signifikansi hubungan antar variabel latent dapat  dilihat  pada  nilai t-statistic  yang didapatkan setelah dilakukan bootsraping.
Variabel  latent  memiliki  pengaruh  yang
signifikan  terhadap  variabel  latent  lainnya apabila  nilai t-statistic  lebih  besar  dari 1,645. Pengaruh variabel latent ke variabel latent  yang  lain  juga  dapat  dilihat  dari p
value yang nilainya kurang dari 0,05.

## Tabel 7
Koefisien dan signifikansi model struktural Hipotesis Koef. t statistic t tabel P value Kesim. PE terhadap PU 0,653  13,569 1,645  0,000 Ter- bukti PE terhadap BI 0,602  8,392 1,645  0,000 Ter- bukti PU terhadap BI 0,236  3,190 1,645  0,002 Ter- bukti BI terhadap AU 0,731  15,549 1,645  0,000 Ter- bukti
Tabel 7 memberikan informasi nilai koefisien  pada  model  structural  dan signifikansi  setiap  hubungan  variabel laten.  Pada  hipotesis  PE  terhadap  PU didapatkan nilai t statistic sebesar 13,569.
Nilai  ini  lebih  besar  dari  1,645  sehingga hipotesis  PE  terhadap  PU  terbukti (terdapat  pengaruh  yang  signifikan variabel  latent  PE  terhadap  variabel  PU).
Koefisien antara kedua variabel ini sebesar
0,653.  Nilai  ini  memiliki  makna  bahwa peningkatan pada variabel PE sebesar satu satuan,  akan  diikuti  peningkatan  pada variabel PU sebesar 0,653 kali.
Berdasarkan  informasi  tabel  4  di atas,  hipotesis  PE  terhadap  BI  terbukti yang  artinya  variabel  PE  berpengaruh
signifikan  terhadap  BI.  Kesimpulan  ini didasarkan  pada  nilai  t  statistic  nya  lebih besar  dari  1,645.  Koefisien  antara  kedua variabel  latent  tersebut  sebesar  0,602.
Makna dari nilai koefisien tersebut adalah peningkatan pada variabel PE akan diikuti peningkatan pada variabel BI.
Nilai t  statistic  untuk  hipotesis  PU
terhadap  BI  sebesar  3,19  sehingga  dapat disimpulkan  PU  berpengaruh  signifikan terhadap  BI.  Koefisien  yang  dihasilkan untuk  kedua  variabel  tersebut  sebesar
0,236. Dengan nilai ini, maka peningkatan
PU akan berpengaruh terhadap peningkata BI.
Hipotesis  terakhir  adalah  model yang menjelaskan variabel BI terhadap AU.
Berdasarkan  hasil  yang  disajikan  pada tabel  6,  diketahui  bahwa  t  statistic  lebih besar  dari  1,645  sehingga  kesimpulan yang didapatkan adalah terdapat pengaruh yang signifikan BI terhadap AU.
Ditinjau  dari  koefisien  antara  BI  terhadap
AU, dapat disimpulkan bahwa peningkatan
pada  BI  akan  disertai  peningkatan  pada
AU sebesar 0,731 kali setiap satu satuan.
Tabel 8 Nilai R square Variabel R square AU 0,54 BI 0,60 PU 0,43
Evaluasi  terhadap  model  struktural  pada PLS-SEM  dapat  diketahui  dari  nilai goodness of fit atau R2. Hasil analisis data memberikan  nilai R-square  (R2)  yang disajikan pada Tabel 6. Nilai R-Square 0.75,
0.50, 0.25 dapat disimpulkan bahwa model dikatakan kuat, moderate dan lemah (Hair
Jr et al., 2016).
Nilai  R  square  variabel  Actual  to Use  sebesar  0,54.  Nilai  ini  memberikan gambaran bahwa model dapat menjelaskan  varians atau keragaman data Actual to use sebesar 54%. Koefisien untuk variabel Behaviour Intention  sebesar 60%,
dan Perceived Usefull sebesar 43%.
Hasil analisis menggunakan metode PLS-SEM memberikan kesimpulan bahwa  semua  hipotesis  dalam  penelitian ini  terbukti.  Hasil  analisis  deskriptif  juga memperlihatkan  bahwa  responden  dapat menerima  aplikasi  GC  sebagai  media pembelajaran  online.  Kesimpulan  ini didapatkan  dari  jawaban  responden  pada tabel 5.
Penelitian  lain  tentang  penerapan TAM  di  bidang  pendidikan  juga  pernah dilakukan oleh Rahmawati & Narsa (2019). Penelitiannya  memberikan  kesimpu-lan
bahwa Perceived  ease  of  use  memiliki hubungan signifikan pada intention to use
F ocus ACT ion O f R esearch M athematic Volume 3, No. 2, Juni, 2021 Page 161 - 172
ISSN: 2655-3511 (print) ISSN: 2656-307X (online) DOI: 10.30762/factor-m.v3i2.3097
atau Behaviour Intention. Hasil ini selarasn dengan  penelitian  ini  yang  juga menghasilkan  bahwa Perceived  ease  of use  memiliki  pengaruh  yang  signifikan terhadap Behaviour Intention.
GC  sebagai  media  pembelajaran online  yang  dapat  diterima  oleh  peserta didik  juga  memiliki  efektifitas  yang  baik.
Informasi  ini  didukung  penelitian  yang dilakukan  Ramadhan  &  Tarsono,  (2020) yang  memberikan  kesimpulan  bahwa dengan pelaksa-naan pembelajaran dibandingkan  sebelum  menggunakan google classroom mengalami peningkatan rata-rata hasil belajar sebesar 22.6%.
Su’uga  (2020) juga  menyimpulkan
Google  Classsroom  merupakan  platform belajar secara online yang bisa digunakan pada  smartphone  atau  PC  dengan berbagai  fitur  yang  berguna  untuk memudahkan proses pembelajaran. Selain itu  penelitiannya  juga  memberikan informasi  bahwa  selama  menggu-nakan Google  Classroom  nilai  rata-rata  kelas mengalami  peningkatan  nilai  rata-rata kelas sebesar 12,6-18,8.

## Kesimpulan
TAM  3  yang  merupakan  model konseptual  penerimaan  individu  terhadap suatu  teknologi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  dan  terdiri  dari  4  variabel laten. Kesimpulan yang didapatkan setelah dilakukan  analisis  menggunakan  metode PLS-SEM  diketahui  bahwa  variabel
Perceived  Ease  of  Use  (PE),  berpengaruh signifikan  terhadap  Perceived  Usefulness (PU)  dan  Behavioral  Intention  to  Use  (BI).
Variabel Perceived  Usefulness  (PU) memiliki pengaruh  yang signifikan
terhadap terhadap Behavioral Intention to Use  (BI),  dan  Behavioral  Intention  to  Use (BI)  berpengaruh  signifikan  terhadap
Actual System Use (AU).

## Daftar Pustaka
Al-Maroof, R. A. S., & Al-Emran, M. (2018). Students  acceptance  of  google classroom:  An  exploratory  study using
PLS-SEM approach.
International  Journal  of  Emerging Technologies in Learning, 13(6), 112 – 123. https://doi.org/10.3991/ijet.v13i06.82 75
Alomary, A., & Woollard, J. (2015). How Is Technology  Accepted  by  Users?  A Review  of  Technology  Acceptance Models  and  Theories. The  IRES  17th International  Conference,  November, 1 – 4. http://eprints.soton.ac.uk/382037/1/1 10-14486008271-4.pdf
Hair Jr, J., Hult, G. T., Ringle, C., & Sarstedt,
M.  (2016).  A  Primer  on  Partial  Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM)  -  Joseph  F.  Hair,  Jr.,  G. Tomas  M.  Hult,  Christian  Ringle, Marko Sarstedt. In Sage.
Pradana, F., Bachtiar, F. A., & Priyambadha,
B.  (2019).  Penilaian  Penerimaan
Teknologi  E-Learning  Pemrograman berbasis Gamification dengan Metode  Technology  Acceptance Model  (TAM). Jurnal  Teknologi Informasi  Dan  Ilmu  Komputer,  6(2), 163.
https://doi.org/10.25126/jtiik.201962 1288
Rahmanto,  M.  A.,  &  Bunyamin.  (2020).
Efektivitas Media Pembelajaran Daring  Melalui  Google  Classroom. Jurnal Pendidikan Islam, 11(November), 119 – 135.
Rahmawati,  R.  N.,  &  Narsa,  I.  M.  (2019).
Penggunaan e-learning dengan Technology Acceptance Model (TAM). Jurnal  Inovasi  Teknologi Pendidikan, 6(2), 127 – 136. https://doi.org/10.21831/jitp.v6i2.262 32
Ramadhan,  O.  M.,  &  Tarsono,  T.  (2020). Efektifitas pembelajaran sejarah kebudayaan  Islam  melalui  google classroom  ditinjau  dari  hasil  belajar siswa. JINoP (Jurnal Inovasi Pembelajaran), 6(2), 204 – 214. https://doi.org/10.22219/jinop.v6i2.12
927
Sayekti, F., & Putarta, P. (2016). Penerapan Technology Acceptance Model (TAM) Dalam  Pengujian  Model  Penerimaan Sistem  Informasi  Keuangan  Daerah.
Jurnal Manajemen Teori Dan Terapan|
Journal  of  Theory  and  Applied Management, 9(3), 196 – 209.
https://doi.org/10.20473/jmtt.v9i3.30

## 75
Su’uga,  H.  S.  (2020).  Media  E -Learning Berbasis  Google  Classroom  Untuk Meningkatkan  Hasil  Belajar  Siswa Smk  Hisyam  Surya  Su  ’  uga  Euis Ismayati ,  Achmad Imam Agung ,  Tri Rijanto. Jurnal  Pendidikan  Teknik Elektro, 09(3), 605 – 610.
Wibowo, B. S., & Tambotoh, J. J. C. (2015).
Analisis Pemanfaatan Teknologi Informasi  Menggunakan  Kerangka
Technology  Acceptance  Model  3
Pada Aplikasi Data Pokok Pendidikan
Dasar. Semnasteknomedia  Online, 3(1), 55. https://www.m- culture.go.th/mculture_th/download/ king9/Glossary_about_HM_King_Bhu mibol_Adulyadej’s_Funeral.pdf