Pengaruh Self-Efficacy Pada Penerimaan E-Rapor SMP
Gunawan 1 , Muhammad Rizki Zulkarnain 2
1) Peternakan, Universitas Kristen Palangka Raya, Jl. J. P. Jandan No. 1, RTA Milono KM 8,5, Palangka Raya
2) Pendidikan Teknologi Informasi, STKIP PGRI Banjarmasin, Jl. Sultan Adam Kompleks H. Iyus No. 18 RT 23, Banjarmasin Email: * 1 gunawan@tanak.unkrip.ac.id, 2 rizkizulkarnain@stkipbjm.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menganalisis  penerimaan  e-Rapor  SMP  menggunakan Ekstensi  Model  Penerimaan  Teknologi  dengan  menyertakan  faktor  Keyakinan-Sendiri  (Self- Efficacy)  di  dalam  model.  Instrumen  pengumpulan  data  berupa  angket  yang  memuat  19  butir pernyataan serta menggunakan skala Likert 5. Responden pada penelitian ini adalah 60 orang pengguna  e-Rapor  di  SMP  Negeri  di  Banjarmasin.  Data  penelitian  dianalisis  menggunakan Partial  Least  Square-Structural  Equation  Model  (PLS-SEM)  pada  aplikasi  SmartPLS  3.3.2. Berdasarkan hasil penelitian diketahui bahwa Keyakinan-Sendiri (Self-Efficacy) mempengaruhi Minat Menggunakan e-Rapor secara signifikan dan positif.
Kata kunci  Ekstensi Model Penerimaan Teknologi , Keyakinan-Sendiri, Partial Least Square

## Abstract
This research aims to analyze e-Rapor acceptance of junior high school using Extended Technology  Acceptance  Model  (TAM)  by  including  Self-Efficacy  factor  into  the  model.  Data collection instrument in the form of questionnaire consisting of 19 points of statement and using 5  Point-Likert  scale.  The  respondents  were  60  e-Rapor  users  at  public  junior  high  school  in Banjarmasin. The research data was analyzed using Partial Least Square-Structural Equation Modeling  (PLS-SEM)  with  the  assistance of  SmartPLS  3.3.2  software.  Based on  the results  of the study, it is known that Self-Efficacy has a directly positive and significant influence on the Behavioral Intention to use e-Rapor.
Keyword  Extended Technology Acceptance Model, Self-Efficacy, Partial Least Square

## 1. PENDAHULUAN
Evaluasi hasil belajar yang dilakukan oleh pendidik ialah bagian dari evaluasi pendidikan pada  pendidikan  tingkat  menengah.  Evaluasi  hasil  belajar  dilakukan  untuk  mengukur  serta mengenali  pencapaian  kompetensi  siswa,  memperbaiki  proses  pendidikan,  serta  menyusun laporan kemajuan hasil belajar setiap hari, tengah semester, akhir semester, akhir tahun, maupun kenaikan kelas. Prosedur evaluasi hasil belajar oleh pendidik dimulai dengan menetapkan tujuan evaluasi yang mengacu pada RPP yang sudah disusun, menyusun kisi- kisi evaluasi, membuat instrumen  evaluasi  serta  pedoman  evaluasi,  melaksanakan  evaluasi,  mencerna,  menganalisis serta  menginterpretasikan  hasil  evaluasi,  sampai  memberi  tahu  hasil  evaluasi  serta menggunakan laporan hasil evaluasi [1]. Pelaporan hasil belajar siswa diyakini akan lebih cepat, lebihvakurat,  serta  lebih  komprehensif  bila  didukung  oleh  perangkat  komputer.  Guna memfasilitasi  hal  tersebut,  Direktorat  Pembinaan  Sekolah  Menengah  Pertama  Kementerian
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 960-969 E- ISSN 2503-2933 961
Pendidikan  dan  Kebudayaan  mengembangkan  aplikasi  e-Rapor  SMP,  beserta  panduan penggunaannya. e-Rapor SMP yang diluncurkan pada November 2017 bisa disinkronisasikan ke Data  Pokok  Pendidikan  dan  sampai  saat  ini  e-Rapor  SMP  sudah  mengalami  beberapa pembaruan dan versi terbaru yaitu e-Rapor SMP versi 2.2 baru saja diluncurkan pada November 2020  [2].  Kehadiran  e-Rapor  SMP  ini  diharapkan  bisa  membantu  para  pendidik  dalam melaporkan  hasil  belajar  peserta  didik.  Terlebih  pada  kondisi  pandemi  Covid-19  yang  terjadi saat ini, keberadaan teknologi komputer dirasa sangat penting dan diperlukan untuk menopang kinerja pendidik, di antaranya dalam pelaporan hasil belajar siswa.
Dalam  penerapannya,  pendidik  (guru)  dihadapkan  pada  tantangan  untuk  sesegera mungkin bisa menguasai penggunaan e-Rapor SMP. Sebagian guru sudah memiliki kemampuan yang baik dalam mengoperasikan perangkat komputer karena memiliki pengalaman yang cukup dalam mengoperasikan perangkat komputer. Namun, sebagian yang lain tidak terlalu sering atau familiar  dengan  menggunakan  perangkat  komputer.  Akibatnya,  sebagian  guru  memerlukan waktu  yang  lebih  lama  dibanding  yang  lain  untuk  bisa  menguasai  cara  menggunakannya, bahkan  menyerah  untuk  mempelajari  cara  menggunakannya.  Dikatakan  bahwa  tidak  sedikit sistem  teknologi  informasi  atau aplikasi  yang  gagal  disebabkan  oleh  aspek  teknisnya.  Namun, meskipun  kualitas  dari  sistem  sudah  membaik,  ternyata  masih  banyak  terdengar  sistem teknologi  informasi  atau  aplikasi  yang  gagal  diterapkan.  Berdasarkan  penelitian-penelitian sebelumnya diketahui bahwa penyebab kegagalan suatu sistem teknologi informasi atau aplikasi adalah lebih pada aspek keprilakuannya ( behavior ). Masih sering terdengar bahwa suatu sistem teknologi  informasi  atau  aplikasi  gagal  diterapkan  secara  berkelanjutan  karena  manusianya enggan atau tidak ingin menggunakannya dengan berbagai alibi [3]. Oleh sebab itu, dibutuhkan suatu penelitian untuk mengetahui dan menganalisis faktor-faktor yang mungkin mempengaruhi penerimaan guru dalam menggunakan e-Rapor SMP. Dalam penelitian ini, peneliti menyertakan faktor Keyakinan-Sendiri ( Self - Efficacy ) dalam analisis penerimaan pengguna e-Rapor.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Extended Technology Acceptance Model (Extended TAM)
TAM  adalah  suatu  model  penerimaan  sistem  teknologi  informasi  yang  dikembangkan oleh  Davis  et  al  (1989)  yang  terinspirasi  dari  model  TRA.  Model  TRA  bisa  diterapkan  sebab keputusan-keputusan  yang  kerap  dilakukan  oleh  seseorang  untuk  menerima  suatu  sistem teknologi  informasi  adalah  aksi  sadar  yang  bisa  diuraikan  serta  diprediksi  dari  minat perilakunya. Pada TAM, ada dua konstruk utama yang ditambahkan ke dalam model TRA. Dua konstruk  tersebut  adalah  konstruk  kegunaan  persepsian  ( perceived  usefulness )  dan  konstruk kemudahan  penggunaan  persepsian  ( perceived  ease  of  use ).  TAM  berpendapat  bahwa penerimaan  seseorang  terhadap  suatu  sistem  teknologi  informasi  merujuk  pada  dua  konstruk tersebut.  TAM  adalah  suatu  model  perilaku  ( behavior )  yang  memiliki  manfaat  untuk mengetahui  jawaban  dari  pertanyaan  mengapa  tidak  sedikit  sistem  teknologi  informasi  atau aplikasi  yang  gagal  diterapkan  (yang  diantaranya  disebabkan  oleh  penggunanya  tidak mempunyai  ketertarikan  atau  minat  ( intention )  untuk  menggunakan  suatu  sistem  teknologi informasi  atau  aplikasi).  Pada  TAM  mula-mula,  terdapat  empat  konstruk,  yaitu  kegunaan persepsian  ( perceived  usefulness ),  kemudahan  penggunaan  persepsian  ( perceived  ease  of  use ), minat  perilaku  ( behavioral  intention ),  dan  perilaku  ( behavior ).  Namun  hingga  kini,  banyak peneliti  berupaya  mengembangkan  (mengekstensi)  TAM  dengan  menyertakan  konstruk- konstruk eksternal [3].
Pada  analisis  penerimaan  e-Rapor  dalam  penelitian  ini  digunakan  Ekstensi  Model Penerimaan Teknologi  atau Extended Technology  Acceptance Model ( Extended TAM)  dengan menyertakan konstruk Keyakinan-Sendiri ( Self-Efficacy ) pada model. Secara lengkap, konstruk- konstruk yang digunakan pada model adalah:
962 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 960-969 E- ISSN 2503-2933
a. Self-Efficacy (SE)  atau  Keyakinan-Sendiri,  yaitu  keyakinan  seseorang  mengenai kemampuannya untuk melakukan suatu tindakan atau perilaku tertentu;
b. Perceived  Ease  of  Use (PEOU)  atau  Kemudahan  Penggunaan  Persepsian,  yaitu  persepsi seseorang dalam meyakini bahwa suatu teknologi akan mudah untuk digunakan;
c. Perceived  Usefulnes (PU)  atau  Kegunaan  Persepsian,  yaitu  persepsi  seseorang  dalam meyakini  bahwa  teknologi  yang  digunakan  memberikan  manfaat  dan  meningkatkan kinerjanya;
d. Attitude  towards  Using  Technology (ATU)  atau  Sikap  Menggunakan  Teknologi,  yaitu perasaan  positif  atau  negatif  seseorang  apabila  harus  melakukan  suatu  tindakan  atau perilaku tertentu;
e. Behavioral Intention to Use (BI) atau Minat Perilaku Menggunakan Teknologi, yaitu suatu minat atau keinginan seseorang untuk melakukan suatu tindakan atau perilaku tertentu [3].

## 2.2 Metode dan Instrumen (Alat) Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik  angket  atau  kuesioner. Pengumpulan data pada penelitian ini menggunakan instrumen (alat) berupa lembar angket yang memuat  19  butir  pernyataan  yang  masing-masing  memiliki  lima  pilihan  respons  atau  jawaban (menggunakan skala Likert 5). Berikut daftar pernyataan yang digunakan pada angket.
Tabel 1. Instrumen Angket Konstruk Indikator/ Pernyataan Simbol Kemudahan Penggunaan Persepsian ( Perceived Ease of Use / PEOU) Mudah bagi saya untuk mempelajari cara menggunakan e-Rapor. PEOU1 Mudah bagi saya untuk melakukan apa yang saya ingin lakukan pada e-Rapor. PEOU2 Mudah bagi saya untuk menjadi terampil dalam menggunakan e-Rapor. PEOU3 e-Rapor mudah untuk digunakan. PEOU4 Kegunaan Persepsian ( Perceived Usefulnes / PU) Menggunakan e-Rapor memungkinkan saya menyelesaikan pekerjaan dengan lebih cepat. PU1 Menggunakan e-Rapor meningkatkan kinerja saya. PU2 Menggunakan e-Rapor mempermudah pekerjaan saya. PU3 e-Rapor bermanfaat bagi saya. PU4 Sikap Menggunakan Teknologi ( Attitude towards Using Technology / ATU) Menggunakan e-Rapor merupakan ide yang bagus. ATU1 Menggunakan e-Rapor merupakan tindakan yang bijaksana. ATU2 e-Rapor membuat pekerjaan menjadi lebih menarik. ATU3 Bekerja dengan e-Rapor itu menyenangkan. ATU4 Minat Perilaku Menggunakan Teknologi ( Behavioral Intention to Use / BI) Saya memperkirakan saya akan tetap menggunakan e- Rapor dalam 12 bulan ke depan. BI1 Saya berharap untuk terus menggunakan e-Rapor. BI2 Keyakinan-Sendiri ( Self-Efficacy / SE) Saya yakin mampu memecahkan masalah yang sulit terkait penggunaan e-Rapor jika saya berusaha cukup keras. SE1 Saya tetap tenang ketika menghadapi kesulitan dalam menggunakan e-Rapor. SE2 Ketika saya dihadapkan dengan masalah dalam menggunakan e-Rapor, saya biasanya dapat SE3
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 960-969 E- ISSN 2503-2933 963
Konstruk Indikator/ Pernyataan Simbol menemukan beberapa solusi. Saya yakin mampu menyelesaikan pekerjaan saya dengan e-Rapor dengan mengikuti petunjuk penggunaan e-Rapor. SE4 Saya yakin mampu menyelesaikan pekerjaan saya dengan e-Rapor setelah seseorang menunjukkan cara penggunaan e-Rapor kepada saya. SE5
Sumber: Diadaptasi dari [4]–[7]

## 2.3 Teknik Analisis Data
Data  pada  penelitian  ini  dianalisis  dengan Partial  Least  Square-Structural  Equation Modeling ( PLS-SEM )  dan  menggunakan  aplikasi  SmartPLS  versi  3.3.2.  PLS-SEM  bisa diterapkan  pada jumlah  sampel  yang  tidak  besar  maupun  data  yang  tidak  berdistribusi  normal [8].  Berikut  tahapan-tahapan Partial  Least  Square-Structural  Equation  Modeling (PLS-SEM) yang dilakukan [8]:
1. Spesifikasi Model;
Model  pada  penelitian  ini  adalah  model  refleksif  yang  melibatkan  5  konstruk  dan  19 indikator. Berikut model yang digunakan peneliti.
Gambar 1. Model yang Diteliti [9]
2. Evaluasi Outer Model atau Measurement Model (Model Pengukuran); Pada  tahapan  Evaluasi Outer  Model atau Measurement  Model (Model  Pengukuran), kriteria-kriteria yang perlu diperhatikan adalah:
a. Indicator reliability;
b. Internal consistency reliability;
c. Convergent validity (Validitas konvergen) ;
d. Discriminant validity (Validitas diskriminan) [10].
3. Evaluasi Inner Model atau Structural Model (Model Struktural). Pada  tahapan  Evaluasi Inner  Model atau Structural  Model (Model  Struktural),  bisa diketahui mengenai:
a. Nilai koefisien determinasi atau R 2 dari konstruk endogen ;
964 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 960-969 E- ISSN 2503-2933
b. Signifikansi koefisien jalur [10] .

## 2.4 Responden
Responden  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  60  orang  pengguna  e-Rapor  SMP  yang bekerja di SMPN 5 Banjarmasin, SMPN 23 Banjarmasin, dan SMPN 34 Banjarmasin.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Algoritma  PLS  (estimasi)  pertama  belum  menunjukkan  hasil  yang  baik,  sehingga  ada indikator  yang  perlu  dihilangkan  dari  model,  yaitu  indikator  PEOU4  dan  PU3.  Akibatnya, dilakukan perhitungan (estimasi) yang kedua.
3.1 Evaluasi Outer Model atau Measurement Model (Model Pengukuran) Hasil pengolahan data dengan menggunakan aplikasi SmartPLS 3.3.2 yang menunjukkan indicator reliability bisa dilihat pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Nilai Loading dan Indicator Reliability Indikator Indicator ( Outer ) Loading Indicator Reliability ATU1 0,881 0,776 ATU2 0,847 0,718 ATU3 0,910 0,829 ATU4 0,929 0,863 BI1 0,942 0,887 BI2 0,957 0,917 PEOU1 0,876 0,768 PEOU2 0,771 0,594 PEOU3 0,879 0,772 PU1 0,888 0,789 PU2 0,899 0,809 PU4 0,919 0,844 SE1 0,847 0,718 SE2 0,881 0,776 SE3 0,908 0,825 SE4 0,834 0,695 SE5 0,800 0,639 Sumber: Data olahan dari SmartPLS Tahun 2020 [9] Suatu indikator dengan nilai loading lebih dari 0,708 (atau setara dengan nilai indicator reliability lebih  dari  0,5)  memiliki  reliabilitas  yang  baik  [11].  Berdasarkan  Tabel  2  bisa diketahui bahwa setiap indikator yang ada sudah memiliki reliabilitas yang baik.
Selanjutnya, internal  consistency  reliability suatu  konstruk  ditunjukkan  oleh  nilai Cronbach’s α, , dan Composite Reliability ( ) masing-masing konstruk, disajikan pada Tabel 3 berikut.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 960-969 E- ISSN 2503-2933 965
Tabel 3. Nilai Cronbach’s α, , dan Composite Reliability ( ) Konstruk Cronbach’s α Composite Reliability ( ) ATU 0,914 0,916 0,940 BI 0,892 0,907 0,948 PEOU 0,797 0,814 0,881 PU 0,886 0,889 0,929 SE 0,907 0,908 0,931 Sumber: Data Olahan dari SmartPLS Tahun 2020 [9]
Suatu konstruk dengan nilai Cronbach’s α sebesar 0,70 hingga 0,90, nilai di atas 0,70, dan  nilai sebesar  0,70  hingga  0,95  menunjukkan internal  consistency  reliability yang  baik [10].  Berdasarkan Tabel 3 di atas bisa diketahui bahwa setiap konstruk sudah memiliki internal consistency reliability yang baik.
Selanjutnya,  validitas  konvergen  suatu  konstruk bisa  diketahui  melalui  nilai Average Variance Extracted (AVE) untuk setiap konstruk, ditunjukkan pada Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Nilai AVE Konstruk AVE ATU 0,796 BI 0,902 PEOU 0,711 PU 0,814 SN 0,731 Sumber: Data Olahan dari SmartPLS Tahun 2020 [9]
Suatu konstruk dengan nilai AVE 0,50 atau lebih menunjukkan validitas konvergen yang baik  [10].  Berdasarkan  nilai  AVE  pada  Tabel  4  bisa  diketahui  bahwa  setiap  konstruk  sudah memiliki validitas konvergen yang baik.
Selanjutnya, validitas diskriminan bisa dilihat dari nilai Cross Loadings , Kriteria Fornell- Larcker,  dan Heterotrait-Monotrait  Ratio (HTMT),  masing-masing  disajikan  pada  Tabel  5, Tabel 6, dan Tabel 7 berikut.
Tabel 5. Cross Loadings ATU BI PEOU PU SE ATU1 0,881 0,596 0,454 0,662 0,671 ATU2 0,847 0,506 0,616 0,593 0,551 ATU3 0,910 0,512 0,574 0,729 0,578 ATU4 0,929 0,458 0,583 0,734 0,613 BI1 0,455 0,942 0,309 0,222 0,504 BI2 0,635 0,957 0,454 0,423 0,549 PEOU1 0,578 0,419 0,876 0,666 0,518 PEOU2 0,500 0,355 0,771 0,459 0,396 PEOU3 0,496 0,260 0,879 0,639 0,563 PU1 0,667 0,227 0,635 0,888 0,460 PU2 0,660 0,332 0,645 0,899 0,561 PU4 0,736 0,375 0,631 0,919 0,552 SE1 0,540 0,366 0,519 0,488 0,847
966 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 960-969 E- ISSN 2503-2933
ATU BI PEOU PU SE SE2 0,537 0,438 0,504 0,487 0,881 SE3 0,521 0,512 0,465 0,464 0,908 SE4 0,614 0,553 0,555 0,511 0,834 SE5 0,665 0,488 0,468 0,532 0,800
(Sumber: Data Olahan dari SmartPLS Tahun 2020 [9]
Pada  Tabel  5  bisa  dilihat  bahwa indicator loading untuk se tiap  indikator  pada  konstruk yang  diukur  memiliki  nilai  yang  lebih  tinggi  daripada  nilai indicator  loading yang  digunakan untuk mengukur konstruk lain.
Tabel 6 Kriteria Fornell-Larcker ATU BI PEOU PU SE ATU 0,892 BI 0,581  0,950 PEOU  0,622  0,407 0,843 PU 0,763  0,348 0,706 0,902 SE 0,677  0,556 0,590 0,583  0,855
Sumber: Data Plahan dari SmartPLS Tahun 2020 [9]
*nilai pada diagonal utama (bagian yang diberi warna abu-abu) merupakan akar kuadrat dari AVE
Pada  masing-masing  konstruk,  jika  akar  kuadrat  AVE  bernilai  lebih  dari  nilai  korelasi antara  konstruk  tersebut  dengan  konstruk  lain,  maka  konstruk  tersebut  memiliki discriminant validity (validitas diskriminan) yang baik [8]. Berdasarkan Tabel 6 di atas bisa diketahui bahwa setiap konstruk sudah memiliki validitas diskriminan yang baik.
Tabel 7 Heterotrait-Monotrait Ratio (HTMT) ATU BI PEOU PU SN ATU BI 0,635 PEOU  0,732  0,479 PU 0,845  0,379 0,830 SE 0,739  0,612 0,685 0,646
Sumber: Data Olahan dari SmartPLS Tahun 2020 [9]
Nilai  HTMT  kurang  dari  0,85  menunjukkan  validitas  diskriminan  yang  baik  [12]. Berdasarkan  nilai  HTMT  pada  Tabel  7  di  atas  bisa  diketahui  bahwa  setiap  konstruk  sudah memiliki validitas diskriminan yang baik.

## 3.2 Evaluasi Inner Model (Structural Model atau Model Struktural)
Nilai  koefisien  determinasi  atau  R 2 untuk  konstruk  endogen  bisa  dilihat  pada  Tabel  8 berikut.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 960-969 E- ISSN 2503-2933 967
Tabel 8. Nilai R 2 Konstruk R 2 ATU 0,596 BI 0,419 PEOU 0,348 PU 0,541 Sumber: Data Olahan dari SmartPLS Tahun 2020 [9]
Berdasarkan nilai R 2 pada Tabel 8 di atas bisa diketahui bahwa (a) Konstruk PU dan PEOU mampu menjelaskan konstruk ATU sebesar 59,6%, (b) Konstruk SE, PU, dan ATU menjelaskan konstruk BI sebesar 41,9%, (c) Konstruk SE mampu menjelaskan konstruk PEOU sebesar 34,8%, dan (d) Konstruk SN dan PEOU mampu menjelaskan konstruk PU sebesar 54,1%.
Selanjutnya  dilakukan  prosedur bootstraping (resampling  menjadi  500  subsampel)  dan melakukan pengujian satu arah dengan taraf signifikansi 5%. Hasil pengujian bisa dilihat pada Tabel 9 berikut.
Tabel 9.  Signifikansi Koefisien Jalur Sampel Asli (O) Rata-rata Sampel (M) Standar Deviasi (STDEV) T Statistik (| O/STDEV |) Nilai P SE  PU 0,255 0,261 0,118 2,165 0,015 SE  PEOU 0,590 0,598 0,078 7,514 0,000 SE  BI 0,335 0,338 0,160 2,089 0,019 PU  BI -0,281 -0,301 0,180 1,562 0,060 PU  ATU 0,645 0,642 0,109 5,901 0,000 PEOU  PU 0,555 0,551 0,122 4,555 0,000 PEOU  ATU 0,167 0,169 0,135 1,238 0,108 ATU  BI 0,569 0,589 0,194 2,938 0,002
Sumber: Data Olahan dari SmartPLS Tahun 2020 [9]

## Dari Tabel 9 di atas bisa dilihat bahwa
1. Konstruk  SE  berpengaruh signifikan  dan  positif  terhadap  konstruk  PU,  dilihat  dari  P  yang bernilai 0,015 (di bawah 0,05) dan sampel asli (O) yang bernilai positif, yaitu 0,255.
2. Konstruk  SE  berpengaruh  signifikan  dan  positif  terhadap  konstruk  PEOU,  dilihat  dari  P yang bernilai 0,000 (di bawah 0,05) dan sampel asli (O) yang bernilai positif, yaitu 0,590.
3. Konstruk  SE  berpengaruh  signifikan  dan  positif  terhadap  konstruk  BI,  dilihat  dari  P  yang bernilai 0,019 (di bawah 0,05) dan sampel asli (O) yang bernilai positif, yaitu 0,335.
4. Konstruk PU tidak berpengaruh signifikan terhadap konstruk BI, dilihat dari P yang bernilai 0,060 (di atas 0,05).
5. Konstruk PU berpengaruh signifikan dan positif terhadap konstruk ATU, dilihat dari P yang bernilai 0,000 (di bawah 0,05) dan sampel asli (O) yang bernilai positif, yaitu 0,645.
6. Konstruk  PEOU  berpengaruh  signifikan  dan  positif  terhadap  konstruk  PU,  dilihat  dari  P yang bernilai 0,000 (di bawah 0,05) dan sampel asli (O) yang bernilai positif, yaitu 0,555.
7. Konstruk  PEOU  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  konstruk  ATU,  dilihat  dari  P  yang bernilai 0,108 (di atas 0,05).
8. Konstruk ATU berpengaruh signifikan dan positif terhadap konstruk BI, dilihat dari P yang bernilai 0,002 (di bawah 0,05) dan sampel asli (O) yang bernilai positif, yaitu 0,569.
968 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 960-969 E- ISSN 2503-2933

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  di  atas,  bisa  disimpulkan  bahwa  Sikap  Menggunakan Teknologi  ( Attitude  Toward  Using  Technology )  berpengaruh  signifikan  dan  positif  terhadap Minat Menggunakan Teknologi ( Behavioral Intention to Use ). Hal ini berarti perasaan ( affect ) positif  atau  negatif  seseorang  apabila  harus  menggunakan  e-Rapor  mempengaruhi  keinginan atau  minatnya  untuk  menggunakan  e-Rapor.  Meningkatkan  atau  menurunkan  perasaan  positif atau  negatif  seseorang  apabila  harus  menggunakan  e-Rapor  akan  meningkatkan  atau menurunkan  minatnya  untuk  menggunakan  e-Rapor.  Selain  itu,  Keyakinan-Sendiri  ( Self- Efficacy )  berpengaruh  signifikan  dan  positif  terhadap  Minat  Menggunakan  Teknologi ( Behavioral  Intention  to  Use ).  Hal  ini  berarti  keyakinan  seseorang  mengenai  kemampuannya untuk melakukan suatu tindakan atau perilaku yang berhubungan dengan penggunaan komputer mempengaruhi  keinginan  atau  minatnya  untuk  menggunakan  e-Rapor.  Meningkatkan  atau menurunkan  keyakinan  diri  seseorang  terkait  penggunaan  komputer  akan  meningkatkan  atau menurunkan minatnya untuk menggunakan e-Rapor .

## 5. SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  kesimpulan  yang  sudah  dihasilkan,  peneliti menyarankan  perlunya  peran  aktif  berbagai  pihak  untuk  meningkatkan  minat  calon  pengguna maupun  pengguna  e-Rapor  untuk  menggunakan  e-Rapor,  di  antaranya  dengan  meningkatkan perasaan  positif  dari  seseorang  terhadap  penggunaan  e-Rapor  dan  meningkatkan  kepercayaan diri calon pengguna e-Rapor terkait penggunaan komputer. Hal tersebut bisa diupayakan dengan memberikan  pelatihan  dan  pendampingan  secara  intensif  mengenai  penggunaan  e-Rapor. Peneliti juga berharap hasil penelitian ini bisa menjadi referensi dan memberikan masukan bagi penelitian  selanjutnya  terkait  analisis  penerimaan  e-Rapor  dengan  menyertakan  faktor-faktor lain yang mungkin mempengaruhi minat menggunakan e-Rapor.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Tim  peneliti  mengucapkan  terima  kasih  yang  sebesar-besarnya  atas  dukungan  semua pihak yang terlibat, di antaranya
1. Direktorat  Riset  dan  Pengabdian  Masyarakat  (DRPM),  Kementerian  Riset  dan  Teknologi/ Badan Riset dan Inovasi Nasional.
2. Dinas Pendidikan Kota Banjarmasin.
3. SMPN Se-Kota Banjarmasin, khususnya SMPN 5, SMPN 23, dan SMPN 34 Banjarmasin.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Republik  Indonesia.  2016, “Peraturan  Menteri  Pendidikan  dan  Kebudayaan  Republik Indonesia Nomor 23 Tahun 2016 Tentang Standar Penilaian Pendidikan,” https://bsnp- indonesia.org/wp-content/uploads/2009/09/Permendikbud_Tahun2016_Nomor023.pdf (accessed Dec. 08, 2020).
[2] Mulyatsyah,  2020. “Kata  Sambutan, ”  http://ditsmp.kemdikbud.go.id/erapor/  (Accessed Feb. 16, 2021).
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 960-969 E- ISSN 2503-2933 969
[3] J. Hartono. 2007, Sistem Informasi Keperilakuan, Andi, Yogyakarta
[4] Q.  Ma  and  L.  Liu.  2004,  “ The  Technology  Acceptance  Model:  A  Meta-Analysis  of Empirical  Findings,” J.  Organ.  End  User  Comput. ,  Vol.  16,  No.  1,  pp.  59–72,  doi: 10.4018/978-1-59140-474-3.ch006.
[5] V. Venkatesh, M. G. Morris, G. B. Davis, and F. D. Davis. 2003, “User Acceptance of Information Information Technology: Toward A Unified View,” MIS Q. , Vol. 27, No. 3, pp. 425–478, doi: https://doi.org/10.2307/30036540.
[6] F. D. Davis. 1989, “Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of  Information  Technology, ” MIS  Q. ,  Vol.  13,  No.  3,  pp.  319–340,  doi: https://doi.org/10.2307/249008.
[7] F. D. Davis, R. P. Bagozzi, and P. R. Warshaw. 1989, “User Acceptance of Computer Technology: A Comparison of Two Theoritical Models,” Manage. Sci. , Vol. 35,  No. 8, pp. 982–1003, doi: https://doi.org/10.1287/mnsc.35.8.982.
[8] J.  F.  Hair,  M.  Sarstedt,  L.  Hopkins,  and  V.  G.  Kuppelwieser.  2014, “Partial  Least Squares  Structural  Equation  Modeling  (PLS-SEM), An  Emerging  Tool  Ini  Business Research,” Eur. Bus. Rev. , Vol. 26, No. 2, pp. 106–121.
[9] C.  M.  Ringle,  S.  Wende,  and  J.  M.  Becker.  2015, “SmartPLS  3.”  Boenningstedt: SmartPLS GmbH, [Online]. Available: http://www.smartpls.com.
[10] M.  Sarstedt,  C.  M.  Ringle,  and  J.  F.  Hair.  2017, “Partial  Least  Squares  Structural Equation Modeling,” in Handbook of Market Research , C. Homburg, M. Klarmann, and A. E. Vomberg, Eds. Cham: Springer International Publishing.
[11] C. Kalinzi. 2019, “What Does Indicator’s Reliability Indicate in PLS SEM Specially In Smart PLS Results?, ” https://www.researchgate.net/post/What-does-indicators- reliability-indicate-in-PLS-SEM-specially-in-smart-PLS- results/5dc18383aa1f0950d904d4a2/citation/download.
[12] J.  Henseler,  C.  M.  Ringle,  and  M.  Sarstedt.  2015, “A  New  Criterion  for  Assessing Discriminant Validity In Variance-Based Structural Equation Modeling,” J. Acad. Mark. Sci. , Vol. 43, No. 1, pp. 115–135, doi: 10.1007/s11747-014-0403-8.