1693 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1693-1709 E-ISSN 2503-2933

## Faktor Penerimaan Pengguna Pada E-Learning Dari Perspektif Siswa Sekolah Dasar Berbasis UTAUT Model
Dewi Sekarini* 1 , Umi Laili Yuhana 2 , Bagus Jati Santoso 3 1,2,3 Departemen Teknik Informatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia e-mail: * 1 dewi.sekarini16@mhs.if.its.ac.id, 2 yuhana@if.its.ac.id, 3 bagus@if.its.ac.id

## Abstrak
Pandemi  Covid-19  yang  menyebar  secara  luas  ke  seluruh  dunia  telah  menyebabkan perubahan  dalam  berbagai  aspek  kehidupan.  Kegiatan  penjarakan  sosial  dan  isolasi  mandiri menuntut  sekolah  untuk  mengubah  metode  pembelajaran  menjadi  pembelajaran  daring. Dengan adanya perkembangan teknologi, pembelajaran daring sangat terbantu dengan adanya e-learning.  Namun,  beberapa  masalah  dan  tantangan  timmbul  selama  diberlakukannya pembelajaran dengan menggunakan e-leanring. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor  yang  mempengaruhi  penggunaan  e-leaning  selama  pandemi  Covid-19 berdasarkan  sudut  pandang  siswa  sekolah  dasar.  Sebuah  ekstensi  dari  The  Unified  Theory  of Acceptance  and  Use  of  Technology  atau  UTAUT  diusulkan  dengan  menambahkan  dua  faktor tambahan,  yaitu  namely  E-learning  Design  dan  Parental  Assistance.  Penelitian  dilakukan dengan  menggunakan  kuisioner  yang  disebarkan  secara  daring  dan  sebanyak  217  data  dari responden  yang  berasal  dari  SD  Muhammadiyah  26  Surabaya  berhasil  dikumpulkan.  Data dianalisis  dengan  menggunakan  metode  PLS-SEM.  Penelitian  ini  menemukan  bahwa Performance  Expectancy,  Hedonic  Motivation,  Habit  dan  Parental  Assistance  merupakan faktor  kunci  yang  mempengaruhi  niat  dari  siswa  untuk  mengadopsi  e-learning.  Selain  itu, penelitian  ini  juga  menemukan  bahwa  Habit  adalah  faktor  kunci  yang  mempengaruhi  Use Behavior siswa sekolah dasar untuk menggunakan e-learning.
Kata kunci —UTAUT Model, COVID-19, E-learning, Use Behavior, Penerimaan Pengguna

## Abstract
The  Covid-19  outbreak  that  spread  rapidly  around  the  world  has  changed  so  many aspects  in  life.  Social  distancing  and  self-isolation  activity  forced  schools  to  change  the learning  process  into  online  learning.  With  the  growth  of  technology,  the  online  learning  is helped a lot by the existence of e-learning. However, some problems and challenges arise from doing the learning process using e-learning application. This study aimed to identify the factors that  effecting  the  use  of  e-learning  during  Covid-19  pandemic  from  the  perspective  of elementary  school  students.  An  extended  of  The  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of Technology  or  UTAUT  model  is  proposed  with  two  additional  factors,  namely  E-learning Design and Parental Assistance. The study was conducted through an online questionnaire and 217  records  from  respondents,  who  are  students  of  SD  Muhammadiyah  26  Surabaya,  were collected.  The  data  is  analyzed  by  PLS-SEM  method.  This  study  found  that  Performance Expectancy,  Hedonic  Motivation,  Habit  and  Parental  Assistance  are  the  key  factors  which impact the students’ intention to adopt e-learning. Moreover, this study also found that Habit is a key factor that effect the Use Behavior of e-learning among elementary school students.
Keywords —UTAUT Model, COVID-19, E-learning, Use Behavior, User Acceptance
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1693-1709 E- ISSN 2503-2933 1694

## IJCCS
Sekarini , et., al [ Faktor Penerimaan Pengguna pada E-Learning dari Perspektif Siswa Sekolah Dasar Berbasis UTAUT Model
1. PENDAHULUAN
enggunaan teknologi informasi pada masa sekarang, tidak dapat dipisahkan dari kehidupan manusia.  Salah  satu  efek  yang  timbul  dari  penggunaan  teknologi  pada  bidang  pendidikan adalah  adanya  penggunaan  media  belajar  elektronik,  yaitu e-learning, di  sekolah. E-learning dapat  didefinisikan  sebagai  sebuah  teknologi  yang  dapat  memungkinkan  sebuah  organisasi untuk  mengurangi  biaya  dan  meningkatkan  ketersediaan  pembelajaran  [1].  Penggunaan e- learning di  universitas  dan  pendidikan  lanjut  mengalami  peningkatan  pada  beberapa  tahun terakhir  [2].  Di  Indonesia,  peningkatan  penggunaan e-learning pada  pendidikan  dasar  terjadi setelah  diberlakukannya  Kurikulum  2013,  dimana  siswa  diharuskan  untuk  menjadi  lebih  aktif dalam mengikuti proses pembelajaran.
Pada awal tahun 2020, pandemi Covid-19 muncul dan menyebar secara cepat ke seluruh dunia,  sehingga  menuntut  masyarakat  untuk  melakukan  kegiatan  penjarakan  sosial  dan  isolasi mandiri  guna  memutus  rantai  penyebaran  virus.  Maka  dari  itu,  pembelajaran  di  sekolah dialihkan ke pembelajaran secara daring dari rumah masing-masing. Di Indonesia, pembelajaran secara  daring  dilakukan  daneng  dua  cara,  yaitu  secara  sinkronus  dan  asinkronus  [3]. Pembelajaran  sinkronus  adalah  proses  pembelajaran  yang  dilakukan  dengan  memanfaatkan sebuah media yang dapat digunakan untuk oleh guru dan siswa untuk berinteraksi. Sedangkan, pembelajaran  asinkronus  adalah  proses  pembelajaran  yang  dilakukan  secara  terpisah  dengan memanfaatkan media seperti e-learning , baik untuk  memberikan  materi pembelajaran maupun melakukan evaluasi. Hal ini menjadikan e-learning sebagai properti penting yang  menentukan keberhasilan proses pembelajaran daring.
Karena  adanya  perubahan  mendadak  dari  pembelajaran  di  sekolah  ke  pembelajaran daring,  ada  beberapa  masalah  dan  tantangan  yang  timbul  selama  dilakukannya  kegiatan pembelajaran [4]. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh [3], permasalahan tersebut antara lain  ketidakstabilan  akses internet  dan  paket  internet  seluler  yang  mahal.  Selain  itu,  tantangan dalam  menggunakan  pembelajaran  berbasis  daring  antara  lain  adalah  dibutuhkannya  tingkat disiplin diri yang tinggi dan tuntutuan kepada siswa untuk mendedikasikan lebih banyak waktu untuk mempelajari materi pelajaran [5].
Mengingat  pentingnya  peran e-learning dalam  menentukan  keberhasilan  pembelajaran daring  selama  pandemi,  dibutuhkan  sebuah  penelitian  untuk  menyelidiki  faktor-faktor  yang menentukan  penerimaan  teknologi e-learning di  kalangan  siswa.  Sejumlah  penelitian  telah dilakukan untuk mengidentifikasi dan menganalisis faktor-faktor yang menentukan penerimaan teknologi e-learning di kalangan pelajar, baik sebelum pandemi Covid-19 berlangsung maupun pada  masa  pandemi  berlangsung.  Penelitian-penelitian  sebelumnya  telah  menerapkan  berbagai model untuk mengidentifikasi berbagai faktor yang menentukan penerimaan pengguna atau user acceptance pada e- learning baik di sebuah organisasi maupun tingkat individu [6]–[8]. Namun, sebagian  besar  studi  yang  telah  ada  melakukan  penelitian  dari  sudut  pandang  mahasiswa  atau karyawan  dalam  sebuah  organisasi.  Saat  ini,  belum  ditemukan  adanya  penelitian  yang membahas  terkait  penerimaan  teknologi e-learning di  kalangan  siswa  SD,  padahal  siswa sekolah  dasar  adalah  salah  satu  pihak  yang  terkena  dampak  diberlakukannya  pembelajaran daring  yang  diakibatkan  oleh  pandemi.  Apalagi,  secara  umum,  mahasiswa  dan  siswa  sekolah dasar  memiliki  karakteristik  yang  sangat  berbeda,  seperti  mahasiswa  memiliki  motivasi  yang lebih  untuk  belajar  mandiri.  Dengan  demikian,  terdapat  kemungkinan  bahwa  mahasiwa  dan siswa  sekolah  dasar  memiliki  faktor  yang  menentukan  penerimaan  teknologi e-learning yang berbeda dengan satu sama lain.
P
1695 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 1693-1709 E-ISSN 2503-2933
Sekarini , et., al [ Faktor Penerimaan Pengguna pada E-Learning dari Perspektif Siswa Sekolah Dasar Berbasis UTAUT Model
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Penelitian  ini  melakukan  sebuah  eksperimen  untuk  mengetahui  niat  dan  perilaku penggunaan  aplikasi e-learning dari  siswa  sekolah  dasar  di  Indonesia  dengan  menggunakan sebuah  ekstensi  dari  model  UTAUT.  Model  UTAUT  dipilih  sebagai  model  dasar  penelitian karena UTAUT dianggap sebagai sebuah teori penerimaan teknologi yang telah dikembangkan dengan baik, diperbarui, dan relevan oleh para peneliti, karena merupakan gabungan dari teori- teori penerimaan teknologi yang telah diakui sebelumnya [9]. Ekstensi dari UTAUT model yang diusulkan  dalam  penelitian  ini  merupakan  model  yang  berbasis  UTAUT2  yang  ditambah dengan  dua  faktor  baru  yaitu  faktor E-learning  Design dan Parental  Assistance. Kedua  faktor ini  ditambahkan  untuk  memahami  perilaku  penggunaan  berdasarkan  karakteristik  siswa  SD. Diharapkan,  penelitian  ini  dapat  dijadikan  referensi  oleh  sekolah  atau  pihak  yang  berwenang untuk membuat atau meningkatkan sistem e-learning untuk jangka panjang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Unified Theory of Acceptance Model (UTAUT)
The  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology atau  UTAUT  merupakan sebuah model yang digunakan untuk mengidentifikasi niat pengguna ketika menerima teknologi baru  atau User  Acceptance [10].  Model  ini  dikembangkan  dengan  mengintegrasikan  delapan teori  yang  telah  ada  sebelumnya,  seperti Theory  of  Reasoned  Action (TRA), The  Motivational Model,  The  Theory  of  Planned  Behavior (TPB), Technology  Acceptance  Model (TAM), gabungan  TBP/TAM, Innovation  Diffusion  Theory (IDT), The  Model  of  PC  Utilization ,  dan Social  Cognitive  Theory (SCT).  Model  ini  telah  digunakan  dalam  studi  di  banyak  bidang, seperti sistem informasi, pemasaran, psikologi, dan bidang manajemen [11].
Teori  ini  memiliki  empat  faktor  kunci  atau  konstruk  yang  menentukan  perilaku penggunaan pengguna yang disebut sebagai konstruksi. Keempat konstruk tersebut antara lain, Performance  Expectancy (PE), Effort  Expectancy (EE), Social  Influence (SI),  dan Facilitating Condition (FC). Performance Expectancy adalah tingkat di mana seseorang meyakini bahwa ia menggunakan  sebuah  sistem,  maka  ia  akan  memperoleh  kinerja  yang  lebih  baik  untuk pekerjaannya. Effort  Expectancy adalah  derajat  kemudahan  dalam  menggunakan  suatu  sistem. Social Influence adalah tingkat di mana orang-orang penting disekitar pengguna percaya bahwa penggunaan  teknologi  itu  penting. Facilitating  Conditions adalah  tingkat  di  mana  individu percaya  bahwa  infrastruktur  baik  secara  organisasional  maupun  teknis  ada  untuk  mendukung penggunaan  sistem.  Selain  empat  konstruksi  kunci  ini,  model  UTAUT  percaya  bahwa  faktor moderasi  seperti Age atau  usia, Gender atau  jenis  kelamin, Experience atau  pengalaman,  dan Voluntariness  of  Use atau  kesukarelaan  penggunaan  juga  memengaruhi  niat  seseorang  untuk menggunakan teknologi. Diagram dari model UTAUT1 tertera pada Gambar 1.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1693-1709 E- ISSN 2503-2933 1696

## IJCCS
Sekarini , et., al [ Faktor Penerimaan Pengguna pada E-Learning dari Perspektif Siswa Sekolah Dasar Berbasis UTAUT Model
Gambar 1. UTAUT Model
Pada  tahun  2012,  telah  dilakukan  penelitian  [12]  tentang  pengembangan  dari  ekstensi model  UTAUT  yang  menghasilkan  UTAUT2.  UTAUT2  menambahkan  tiga  konstruksi  kunci baru, yaitu Hedonic Motivation (HM), Habit (H), dan Prive Value (PC). Model ini menjelaskan penerimaan  pengguna  terhadap  teknologi  dari  perspektif  pengguna  dengan  mengalami peningkatan  substansial  dalam  penjelasan  nilai  varians  untuk Behavioral  Intention (56% menjadi  74%)  dan Use  Behavior (40%  menjadi  52%)  [12].  Gambar  model  UTAUT2  dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Model UTAUT2
Performance Expectancy Effort Expectancy Social Influence Facility Conditions Behavioral Intention Use Behavior Experience Age Gender Voluntariness of Use Performance Expectancy Effort Expectancy Social Influence Facilitating Conditions Behavioral Intention Habit Price Value Use Behavior Hedonic Motivation Age Gender Experience
1697 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 1693-1709 E-ISSN 2503-2933
Sekarini , et., al [ Faktor Penerimaan Pengguna pada E-Learning dari Perspektif Siswa Sekolah Dasar Berbasis UTAUT Model
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
2.2 Analisis PLS-SEM (Partial Least Square- Structural Equation Modelling)
Structural  Equation  Modelling atau  biasa  disebut  SEM  merupakan  sebuah  teknik pemodelan  statistik  yang  memiliki  sifat  linear  dan  general  [13].  Yang  termasuk  dalam  SEM antara  lain  adalah factor  analysis,  path  analysus dan regression. Salah  satu  model  dari  SEM adalah Partial Least Square Structural Equation Modelling atau PLS-SEM. Metode PLS-SEM digunakan  pada  penelitian  ini  karena  PLS-SEM  lebih  sesuai  digunakan  untuk  memprediksi konstruk kunci dan memvalidasi sebuah ekstensi dari teori yang telah ada sebelumnya [14].
Di  dalam  PLS-SEM,  model  dibagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu outer  model dan inner model . Inner  model atau structural  model ,  merupakan  bagian  yang  berfungsi  untuk menampilkan  hubungan antara  konstruksi  atau faktor yang  akan  dievaluasi. Outer  model, atau measurement  mode l,  merupakan  bagian  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  hubungan  antara variabel  indikator  dan  konstruksi  yang  berhubungan  [15].  Untuk  menguji outer  model , dilakukan dengan 3 tahap yaitu, evaluasi nilai loading factor, convergent validity, dan construct reliability. Sedangkan, evaluasi inner model dilakukan dengan cara melakukan uji coefficient of determination.

## 3. HIPOTESIS PENELITIAN
Penelitian ini bermaksud untuk melakukan proses identifikasi terkait faktor-faktor yang mempengaruhi  penerimaan  pengguna  terhadap  teknologi e-learning pada  siswa  sekolah  dasar. Penelitian  ini  mengusulkan  model  penyuluhan  berbasis  UTAUT2.  Dalam  penelitian  ini, Price Value tidak  dicantumkan  karena e-learning yang  digunakan  dianggap  sebagai  aplikasi  gratis. Selain itu, faktor moderasi juga tidak dipertimbangkan dalam penelitian ini karena penelitian ini hanya  bertujuan  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  menentukan  penerimaan  pengguna teknologi  e-learning. Gambar  3 merupakan  model  ekstensi  UTAUT  yang  diusulkan  dalam penelitian ini.
Gambar 3. Kerangka Penelitian yang Digunakan
Hedonic Motivation
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1693-1709 E- ISSN 2503-2933 1698

## IJCCS

## 3.1 Performance Expectancy (PE)
Beberapa  penelitian  membuktikan  bahwa  Performance  Expectancy  merupakan  faktor yang penting untuk menentukan keinginan seseorang dalam menggunakan teknologi [16], [17]. Sehingga, hipotesis untuk faktor Performance Expectancy adalah: H1. Performance Expectancy mempunyai efek positif signifikan terhadap Behavioral Intention

## 3.2 Effort Expectancy (EE)
Beberapa  penelitian  mengklaim  bahwa Effort  Expectancy memberikan  efek  positif terhadap  keinginan  seseorang  untuk  menggunakan  teknologi  [17],  [18].  Sehingga,  hipotesis yang diusulkan untuk faktor Effort Expectancy adalah: H2. Effort Expectancy mempunyai efek positif signifikan terhadap Behavioral Intention

## 3.3 Social Influence (SI)
Dalam  penelitian  ini, Social  Influence mengacu  pada  derajat  dari  keinginan  individu untuk mengadopsi suatu teknologi karena adanya pengaruh orang lain, seperti teman, guru, dan anggota keluarga. Hipotesis untuk Social Influence yang diajukan adalah: H3. Social Influence mempunyai efek positif signifikan terhadap Behavioral Intention
3.4 Facilitating Conditions (FC)
Facilitating  Conditions dapat  diartikan  sebagai  alat  yang  digunakan  atau  disediakan untuk mengakses e-learnin g, seperti laptop , komputer, smartphone , dan koneksi internet. Model UTAUT  mengklaim Facilitating  Conditions hanya  berdampak  pada Use  Behavior seseorang dalam  menggunakan  teknologi  [10].  Namun,  beberapa  penelitian  membuktikan  bahwa Facilitating Conditions juga memiliki pengaruh pada Behavioral Intention seseorang [19], [20]. Sehingga, hipotesis untuk faktor Facilitating Conditions yang diusulkan adalah: H4a. Facilitating Conditions mempunyai efek positif signifikan terhadap Behavioral Intention H4b. Facilitating Conditions mempunyai efek positif signifikan terhadap Use Behavior

## 3.5 Hedonic Motivation (HM)
Penelitian yang dilakukan oleh [12] dan [21] menunjukkan bahwa Hedonic Motivation juga  mempengaruhi Behavioral  Intention seseorang    untuk  menggunakan  sebuah  teknologi. Sehingga, hipotesis yang diusulkan untuk Hedonic Motivation adalah: H5. Hedonic Motivation mempunyai efek positif signifikan terhadap Behavioral Intention
3.6 Habit (H)
Berdasarkan  model  UTAUT2, Habit mempunyai  efek  terhadap Behavioral  Intention dan Use Behavior . Hipotesis yang diusulkan untuk faktor ini adalah: H6a. Habit mempunyai efek positif signifikan terhadap Behavioral Intention H6b. Habit mempunyai efek positif signifikan terhadap Use Behavior
3.7 Behavioral Intention (BI)
Behavioral  Intention mengacu  pada  niat  individu  untuk  mengadopsi  penggunaan teknologi  tertentu  untuk  melakukan  berbagai  pekerjaan  [22].  Hipotesis  untuk  konstruk Behavioral Intention adalah: H7. Behavioral Intention mempunyai efek positif signifikan terhadap Use Behavior
1699 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 1693-1709 E-ISSN 2503-2933
Sekarini , et., al [ Faktor Penerimaan Pengguna pada E-Learning dari Perspektif Siswa Sekolah Dasar Berbasis UTAUT Model
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## 3.8 Parental Assistance (PA)
Keterlibatan orang tua dalam proses pendidikan siswa dimulai di rumah, salah satunya dengan  cara  menyediakan  lingkungan  yang  aman  dan  sehat,  pengalaman  belajar  yang  sesuai, dukungan  dan  sikap  positif  tentang  sekolah.  [23].  Dalam  penelitian  ini,  konstruk Parental Assistance diartikan  sebagai  upaya  orang  tua  untuk  mendukung  dan  mendampingi  anaknya selama  belajar  dengan  menggunakan e-learning .  Faktor  ini  ditambahkan  sebagai  konstruk dalam  model  ekstensi  yang  diusulkan  karena  sejumlah  penelitian  yang  telah  dilakukan menunjukkan  bahwa  keterlibatan  orang  tua  dalam  pendidikan  siswa  berdampak  pada  kinerja akademik  siswa,  terutama  di  lingkungan  belajar  virtual.  [24]–[26].  Sehingga  hipotesis  untuk Parental Assistance adalah: H8a. Parental Assistance mempunyai efek positif signifikan terhadap Behavioral Intention H8b. Parental Assistance mempunyai efek positif signifikan terhadap Use Behavior

## 3.9 E-learning Design (ED)
Berdasarkan  studi  yang  dilakukan  oleh  [27],  ada  beberapa  karakteristik  yang  harus dimiliki e-learning untuk  siswa  sekolah  dasar.  Ciri-ciri  tersebut  antara  lain  interaktivitas aplikasi,  desain  yang  warna-warni,  dan  ilustrasi  yang  menarik.  Penelitian  ini  memiliki  tujuan untuk  menemukan  adanya  hubungan  antara  desain e-learning dengan  penerimaan  pengguna pada siswa sekolah dasar. Oleh karena itu, hipotesis yang diajukan adalah: H9. E-learning Design mempunyai efek positif signifikan terhadap Behavioral Intention

## 4. METODOLOGI PENELITIAN

## 4.1 Desain Kuisioner
Studi  ini  mengaplikasikan  metode  kuantitatif  dengan  survei  secara  daring.  Kuesioner yang  dibangun  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  dua  bagian.  Bagian  pertama  terdiri  dari pertanyaan-pertanyaan  yang  berkaitan  dengan  informasi  demografis  seperti  nama,  usia,  jenis kelamin,  dan  kelas.  Bagian  kedua  terdiri  dari  37  item  angket  skala Lickert dengan  skala  1 sampai 5 yang 1 berarti sangat tidak setuju dan 5 berarti sangat setuju. 37 item ini merupakan kompilasi  dari  pertanyaan  penelitian  UTAUT  sebelumnya  dan  beberapa  penelitian  terkait dukungan orang tua dalam pendidikan dan desain e-learning untuk anak-anak. Referensi untuk item kuesioner tercantum dalam Tabel 1. Dari pengumpulan item kuisioner tersebut, didapatkan sebanyak 37 indikator atau item kuisioner yang digunakan pada penelitian.
Tabel 1. Referensi Item Kuisioner Konstruk Referensi Performance Expectancy (PE)  [8], [16], [28] Effort Expectancy (EE) [29] Social Influence (SI) [8] Facilitating Condition (FC) [8], [28] Hedonic Motivation (HM) [30] Habit (H) [31] Parental Assistance (PA) [32], [33] E-learning Design (ED) [27], [34] Behavioral Intention (BI) [8] Use Behavior (UB) [35]
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1693-1709 E- ISSN 2503-2933 1700

## IJCCS
Sekarini , et., al [ Faktor Penerimaan Pengguna pada E-Learning dari Perspektif Siswa Sekolah Dasar Berbasis UTAUT Model

## 4.2 Pengumpulan Data
Pengambilan  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  SD  Muhammadiyah  26  Surabaya sebagai  target  dari  studi  kasusnya.  Responden  merupakan  siswa  sekolah  dasar  SD Muhammadiyah  26  Surabaya  yang  terdiri  dari  siswa  kelas  1  –  6  SD.  SD  Muhammadiyah  26 Surabaya dipilih sebagai peserta penelitian ini karena sekolah ini telah menerapkan e-learning sebagai  media  pembelajaran  di  masa  pandemi  Covid-19.  Kuesioner  disebarkan  secara  daring melalui aplikasi perpesanan dengan bantuan para guru.

## 5. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  melakukan  pengambilan  data  dengan  menggunakan  kuisoner  daring  yang dibuka  selama  satu  bulan,  penelitian  ini  mendapatkan  responden  sebanyak  217  data  yang dianggap valid. Adapun profil dari responden terdapat pada Tabel 2.
Tabel 2. Profil Responden Kategori Keterangan  Jumlah  Persentase Jenis Kelamin Laki-laki 106 48.84% Perempuan 111 51.16% Kelas 1 22 10.14% 2 16 7.37% 3 30 13.82% 4 33 15.21% 5 62 28.57% 6 54 24.88% Usia 6 2 0.92% 7 20 9.22% 8 13 5.99% 9 33 15.21% 10 35 16.13% 11 63 29.03% 12 42 19.35% 13 9 4.15%
Penelitian ini menggunakan metode PLS-SEM untuk menganalisis data yang diperoleh dengan  bantuan  aplikasi  SmartPLS  3.  Metode  ini  dipilih  karena  PLS-SEM  lebih  cocok digunakan  untuk  memprediksi  konstruksi  kunci  dan  untuk  memvalidasi  sebuah  ekstensi  dari model  yang  ada  [14].  Proses  analisis  dilakukan  melalui  tiga  tahap,  yaitu  pengujian  reliabilitas dan validitas model, pengukuran Coefficient of Determination (R 2 ), dan pengujian hipotesis.

## 5.1 Pengujian Reliabilitas dan Validitas
Langkah  pertama  untuk  mengukur  reliabilitas  dan  validitas  model  adalah  mengukur loading  factor dari  setiap  indikator.  Suatu  indikator  harus  memiliki loading  factor lebih  besar sama  dengan  0,5  untuk  dianggap  valid.  Indikator  dengan loading  factor <0,5  harus  dibuang. Hasil pengujian nilai loading factor model tertera pada Tabel 3.
1701 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 1693-1709 E-ISSN 2503-2933
Sekarini , et., al [ Faktor Penerimaan Pengguna pada E-Learning dari Perspektif Siswa Sekolah Dasar Berbasis UTAUT Model
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Tabel 3. Evaluasi Nilai Loading Factor Indikator  Loading Factor  Keterangan  Indikator  Loading Factor  Keterangan PE1 0.645 Valid HM3 0.888 Valid PE2 0.836 Valid ED1 0.881 Valid PE3 0.749 Valid ED2 0.853 Valid PE4 0.806 Valid ED3 0.664 Valid EE1 0.741 Valid ED4 0.492 Tidak Valid EE2 0.739 Valid ED5 0.827 Valid EE3 0.672 Valid PA1 0.782 Valid FC1 0.7 Valid PA2 0.753 Valid FC2 0.654 Valid PA3 0.706 Valid FC3 0.694 Valid PA4 0.754 Valid FC4 0.638 Valid PA5 0.427 Tidak Valid SI1 0.813 Valid BI1 0.832 Valid SI2 0.873 Valid BI2 0.768 Valid H1 0.661 Valid BI3 0.745 Valid H2 0.769 Valid BI4 0.869 Valid H3 0.774 Valid UB1 0.896 Valid H4 0.828 Valid UB2 0.65 Valid HM1 0.893 Valid UB3 0.687 Valid HM2 0.89 Valid
Dari Tabel 3, dapat dilihat bahwa dari 37 indikator terdapat 2 indikator yang dianggap tidak  valid  karena  memiliki  nilai loading  factor yang  kurang  dari  0.5,  yakni  indikator  ED4 dengan  nilai outer loading  0.492  dan  PA5  dengan  nilai  outer  loadings  0.427.  Menurut  kriteria penilaian metode PLS-SEM, indikator yang dianggap tidak valid patut dihilangkan dari model karena  dianggap  tidak  dapat  mengukur  konstruk  atau  variabel  laten  asosiasinya.  Penghapusan indikator  akan  dilanjutkan  dengan  melakukan  estimasi  ulang.  Hasil  pengujian  ulang loading factor dari model terdapat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Estimasi Ulang Nilai Loading Factor Indikator Loading Factor Keterangan Indikator Loading Factor Keterangan PE1 0.645 Valid HM2 0.89 Valid PE2 0.836 Valid HM3 0.888 Valid PE3 0.749 Valid ED1 0.892 Valid PE4 0.806 Valid ED2 0.863 Valid EE1 0.741 Valid ED3 0.641 Valid EE2 0.738 Valid ED5 0.833 Valid EE3 0.672 Valid PA1 0.802 Valid FC1 0.7 Valid PA2 0.76 Valid FC2 0.654 Valid PA3 0.702 Valid FC3 0.694 Valid PA4 0.745 Valid FC4 0.638 Valid BI1 0.833 Valid SI1 0.813 Valid BI2 0.768 Valid SI2 0.873 Valid BI3 0.744 Valid
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1693-1709 E- ISSN 2503-2933 1702

## IJCCS
UTAUT Model
Indikator Loading Factor Keterangan Indikator Loading Factor Keterangan H1 0.661 Valid BI4 0.869 Valid H2 0.769 Valid UB1 0.896 Valid H3 0.774 Valid UB2 0.648 Valid H4 0.828 Valid UB3 0.687 Valid HM1 0.893 Valid
Setelah  35  indikator  memiliki  nilai loading  factor yang  dianggap  valid,  langkah selanjutnya  dalam  pengujian  validitas  dan  reliabilitas  adalah  melakukan  pengujian  pada construct  reliability model.  Matriks  yang  digunakan  dalam  pengujian construct  reliability adalah nilai composite reliability. Nilai composite reliability yang dianggap memenuhi kriteria adalah ≥ 0.7,  karena  mengindikasikan  konstruk  memiliki  reliabilitas  yang  dapat  diandalkan. Hasil pengujian composite reliability model terdapat pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai Composite Reliability Konstruk  Composite Reliability  Keterangan PE 0.846 Reliabel EE 0.761 Reliabel FC 0.767 Reliabel SI 0.831 Reliabel H 0.845 Reliabel HM 0.92 Reliabel ED 0.885 Reliabel PA 0.84 Reliabel BI 0.88 Reliabel UB 0.792 Reliabel
Dari Tabel  5  yang  merupakan  hasil  dari  uji composite  reliability terlihat bahwa  setiap konstruk telah memiliki nilai composite reliability yang lebih dari 0.7, sehingga semua konstruk pada penelitian ini merupakan konstruk yang reliabel.
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  pengujian  validitas  konvergen.  Validitas konvergen  adalah  besaran  dimana  konstruk  konvergen  untuk  untuk  menjelaskan  variansi  dari item-itemnya.  Metrik  yang  digunakan  adalah extracted  average  variance (AVE).  AVE  yang dianggap valid adalah 0.5 atau lebih besar. Hasil uji AVE yang didapatkan pada penelitian ini terdapat pada Tabel 6.
Tabel 6. Nilai AVE Konstruk AVE PE 0.582 EE 0.515 FC 0.451 SI 0.712 H 0.578 HM 0.792 ED 0.661 PA 0.567
1703 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 1693-1709 E-ISSN 2503-2933
Sekarini , et., al [ Faktor Penerimaan Pengguna pada E-Learning dari Perspektif Siswa Sekolah Dasar Berbasis
UTAUT Model
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Konstruk AVE BI 0.648 UB 0.565
Dari Tabel  6, terlihat  9  dari  10  konstruk  pada penelitian  ini  memiliki  nilai  AVE  lebih dari  0.5  Terdapat  satu  konstruk  yang  memiliki  nilai  AVE  kurang  dari  nilai  yang direkomendasikan,  yaitu  konstruk Facilitating  Conditions (FC)  dengan  nilai  AVE  sebesar 0.451. Berdasarkan prinsip metode PLS-SEM, untuk memperbaiki nilai AVE yang kurang dari nilai minimal, harus dilakukan penghapusan satu indikator pada konstruk dengan nilai loading factor terendah. Berdasarkan Tabel 4, pada konstruk FC, indikator yang memiliki nilai loading factor paling rendah adalah indikator FC4, sehingga indikator tersebut harus dihapus dan harus dilakukan re-estimasi ulang. Hasil re-estimasi dari nilai composite reliability dan AVE terdapat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Reestimasi Composite Reliability dan AVE Konstruk Composite Reliability AVE PE 0.846 0.582 EE 0.761 0.515 FC 0.775 0.535 SI 0.831 0.712 H 0.845 0.578 HM 0.92 0.792 ED 0.885 0.661 PA 0.84 0.568 BI 0.88 0.648 UB 0.789 0.561
Tabel  7  menampilkan  data  yang  menunjukkan  bahwa  nilai composite  reliability dan AVE  dari  setiap  konstruk  melampaui  nilai  minimal  yang  ditentukan  yaitu  0.7  dan  0.5  secara berurutan.  Sehingga,  model  dapat  dikatakan  memenuhi  kriteria  pengujian  validitas  dan reliabilitas.

## 5.2 Coefficient of Determination (R 2 )
Coefficient  of  Determination (R 2 )  merupakan  proporsi  varians  pada  variabel  dependen yang  dapat  diprediksi  dari  variabel  independen.  Gambar  4  menunjukkan  R2  dari  dua  variabel dependen, Behavioral  Intention dan Use  Behavior, masing-masing  adalah  0,682  dan  0,269. Artinya, delapan variabel laten, Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, Habit,  Hedonic  Motivation,  Facilitating  Conditions,  E-learning  Design, dan Parental Assistance , mampu menjelaskan 68,2% varians Behavioral Intention . Sedangkan empat variabel yaitu Behavioral  Intention,  Habit,  Facilitating  Condition,  dan  Parental  Assistance mampu menjelaskan 26,9% varians Use Behavior .
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1693-1709 E- ISSN 2503-2933 1704

## IJCCS
Sekarini , et., al [ Faktor Penerimaan Pengguna pada E-Learning dari Perspektif Siswa Sekolah Dasar Berbasis UTAUT Model

## Gambar 4. Hasil Evaluasi Model

## 5.3 Uji Hipotesis
Dalam penelitian ini menggunakan analisis t-test untuk proses pengujian hipotesisnya. Proses  Bootstrap  dilakukan  dengan  bantuan aplikasi  SmartPLS  dengan  melakukan  uji  dua sisi dengan tingkat signifikansi 5% dan 1000 subsampel. Suatu hipotesis diterima jika memiliki nilai t-test lebih  besar  dari  1,96  [36]  dan p-value lebih  kecil  dari  0,1.  Hasil  pengujian  hipotesis penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Pengujian Hipotesis Hipotesis Variable t -value p-value Result H1 PE BI 3.706 0 Signifikan H2 EE BI 1.288 0.198 Tidak Signifikan H3 SI BI 1.145 0.252 Tidak Signifikan H4a FC BI 0.372 0.71 Tidak Signifikan H4b FC UB 1.499 0.134 Tidak Signifikan H5 HM BI 3.154 0.002 Signifikan H6a H BI 2.62 0.009 Signifikan H6b H UB 3.266 0.001 Signifikan H7 BI UB 0.263 0.792 Tidak Signifikan H8a PA BI 2.409 0.016 Signifikan H8b PA UB 1.895 0.058 Tidak Signifikan H9 ED BI 1.607 0.108 Tidak Signifikan
1705 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 1693-1709 E-ISSN 2503-2933
Sekarini , et., al [ Faktor Penerimaan Pengguna pada E-Learning dari Perspektif Siswa Sekolah Dasar Berbasis UTAUT Model
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Tabel 8 menunjukkan bahwa untuk hipotesis H1, H5, H6a, H6b, dan H8b terjadi adanya keterkaitan  atau  hubungan  positif  yang  signifikan  antara  variabel  yang  berkaitan  dengan masing-masin hipotesis. Hal ini dikarenakan setiap hipotesis yang disebutkan di atas memiliki nilai t-value ≥ 1.96  dan p-value kurang  dari  0.05  yang  artinya  terdapat  hubungan  positif  dan signifikan  terhadap  kedua  variabel  pada  masing-masing  hipotesis.  Sehingga,  hal  ini  sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [12],  [16],  [17],  [21]  bahwa Behavioral  Intention, Hedonic  Motivation,  dan  Habit memilki  pengaruh  positif  signifikan  terhadap Behavioral Intention, serta Habit juga  memilkik  pengaruh  positif  yang  signifikan  terhadap Use  Behavior. Sedangkan, untuk variabel Parental Assistance, Tabel 8 menunjukkan bahwa terdapat hubungan positif signifikan antara PA dengan Behavioral Intention , namun tidak adanya hubugan positif signifikan  antar  PA  dengan Use  Behavior. Hal  ini  menandakan  bahwa,  semakin  intens pendampingan orang tua saat siswa melakukan pembelajaran dengan e-learning, maka semakin meningkat juga keinginan siswa untuk menggunakan e-learning.
Untuk H3, H4a, H4b, dan H10, Tabel 8 menunjukkan bahwa tidak ada hubungan yang signifikan  pada  variabel  pada  masing-masing  hipotesis.  Hipotesis  ini  dapat  terjadi  karena penggunaan e-learning untuk  siswa  SD  Muhammadiyah  26  Surabaya  bersifat  wajib,  sehingga Social Influence bukan merupakan faktor yang mempengaruhi niat siswa untuk menggunakan e- learning. Sedangkan , untuk  variabel Facilitating  Conditions yang  tidak  memiliki  hubungan positif  signifikan  baik  terhadap Behavioral  Intention maupun Use  Behavior ,  hal  ini  mungkin terjadi  karena  siswa  menggunakan  fasilitas  yang  sudah  disediakan  oleh  orang  tua  siswa, sehingga  tidak  menjadi  perhatian  mereka  saat  menggunakan e-learning .  Untuk  variabel E- learning Design , tidak ada hubungan positif signifikan yang terjadi antara variabel ED dengan Behavioral  Intention. Hal  ini  dikarenakan  jenis e-learning yang  digunakan  oleh  siswa  SD Muhammadiyah  26  Surabaya  hanya  berjumlah  satu  aplikasi,  sehingga  siswa  tidak  memiliki aplikasi pembanding terkait desain dari aplikasi e-learning. Berdasarkan pembahasan mengenai uji hipotesis di atas, maka rangkuman terkait hasil keputusan uji hipotesis terdapat pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Uji Hipotesis Hipotesis Variable Hasil Keputusan H1 PE BI Diterima H2 EE BI Ditolak H3 SI BI Ditolak H4a FC BI Ditolak H4b FC UB Ditolak H5 HM BI Diterima H6a H BI Diterima H6b H UB Diterima H7 BI UB Ditolak H8a PA BI Diterima H8b PA UB Ditolak H9 ED BI Ditolak
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1693-1709 E- ISSN 2503-2933 1706

## IJCCS
Sekarini , et., al [ Faktor Penerimaan Pengguna pada E-Learning dari Perspektif Siswa Sekolah Dasar Berbasis UTAUT Model

## 6. KESIMPULAN
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan identifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi penerima pengguna e-learning di masa pandemi Covid-19 berdasarkan perspektif siswa sekolah dasar.  Model  ekstensi  UTAUT  yang  diusulkan  merupakan  model  yang  berdasarkan  UTAUT2 dengan  dua  faktor  tambahan, Desain  E-learning dan Parental  Assistance .  Penelitian  ini menemukan  bahwa Performance  Expectancy ,  Hedonic  Motivation,  Habit  dan  Parental Assistance  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap Behavioral  Intention ,  dan Habit juga berpengaruh  positif signifikan  terhadap Use  Behavior. Dapat  disimpulkan,  penelitian ini  dapat menjelaskan  bahwa  adopsi  teknologi  di  lingkungan  perguruan  tinggi  dan  pendidikan  dasar memilki  faktor  penyebab  yang  berbeda.  Secara  umum,  model  yang  diusulkan  mampu menjelaskan  68,2%  varians  niat  siswa  dalam  mengadopsi e-learning dan  26,9%  varians untuk penggunaan aktual dari e-learning.

## 7. SARAN
Saran yang dapat dilakukan kedepannya dari penelitian ini adalah mengimplementasikan model yang diusulkan pada responden kuisioner dengan demografi yang lebih  beragam.  Selain  itu,  faktor  moderasi  usia  dan  jenis  kelamin  dapat  digunakan  untuk mengetahui  apabila  apakah  ada  perbedaan  terkait  penerimaan  pengguna  pada  kelompok responden yang berbeda.

## 8. UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember  yang  telah  mendanai penelitian  ini  dengan  Dana  Penelitian  Flagship  Tahun  2021  (No.  SK:  1149/PKS/ITS/2021). Sehingga  penelitian  ini  dapat  dilakukan  dengan  lancar  dan  diharapkan  penelitian  ini  dapat bermanfaat dalam bidang ilmu teknologi informasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  Kong,  2005. “E-Learning:  The  Quest  for  Effectiveness  Kar-tin  Lee,” Malaysian Online J. Instr. Technol. , Vol. 2, No. 2, pp. 61–71.
[2] M. AL-Lozi, A. Alrowwad, T. Kattoua, M. Al-Lozi Professor of Management, and  aldin Alrowwad, 2016. “A Review of Literature on E-Learning Systems in Higher Education,” Accessed: Dec. 21, 2020. [Online]. Available:
https://www.researchgate.net/publication/309242990.
[3] R. R. Aliyyah, R. Rachmadtullah, and A. Samsudin, 2020, “The Perceptions of Primary School Teachers of Online Learning During The COVID-19 Pandemic Period: A Case Study in Indonesia,” doi: 10.29333/ejecs/388.
[4] B.  Bakalar, “Book  Review:  Justice  on  both  sides:  Transforming  Education  Through Restorative Justice,” Am. J. Qual. Res. , Vol. 2, No. 2, pp. 145–149, Dec. 2018.
1707 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 1693-1709 E-ISSN 2503-2933
Sekarini , et., al [ Faktor Penerimaan Pengguna pada E-Learning dari Perspektif Siswa Sekolah Dasar Berbasis UTAUT Model
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
[5] D.  Bouhnik  and T.  Marcus,  2006, “Interaction  In  Distance-Learning  Courses,” J.  Am. Soc. Inf. Sci. Technol. , Vol. 57, No. 3, pp. 299–305, doi: 10.1002/asi.20277.
[6] S.  Hu,  K.  Laxman,  and  K.  Lee, “Exploring  Factors  Affecting  Academics’  Adoption  of Emerging Mobile Technologies-An Extended UTAUT Perspective,” Educ. Inf. Technol. , Vol. 25, No. 5, pp. 4615–4635, Sep. 2020, doi: 10.1007/s10639-020-10171-x.
[7] N. Thongsri, L. Shen, Y. Bao, and I. M. Alharbi, 2018, “Integrating UTAUT and UGT to Explain  Behavioural  Intention  to  Use  M-Learning:  A  Developing  Country’s Perspective,” J. Syst. Inf. Technol. , Vol. 20, No. 3, pp. 278–297, doi: 10.1108/JSIT-11- 2017-0107.
[8] V.  N.  Hoi,  2020, “Understanding  Higher  Education  Learners’  Acceptance  and  Use  of Mobile  Devices  For  Language  Learning:  A  Rasch-Based  Path  Modeling  Approach,”
Comput. Educ. , Vol. 146, No. November 2019, p. 103761, doi:
10.1016/j.compedu.2019.103761.
[9] M.  De č man, “Modeling  The  Acceptance  of  E-Learning  In  Mandatory  Environments  of Higher Education: The Influence of Previous Education and Gender,” Comput. Human Behav. , vol. 49, pp. 272–281, Aug. 2015, doi: 10.1016/j.chb.2015.03.022.
[10] V. Venkatesh, R. H. Smith, M. G. Morris, G. B. Davis, F. D. Davis, and S. M. Walton, 2003. “User Acceptance of Information Technology: Toward A Unified View,”
[11] M. D. Williams, N. P. Rana, and Y. K. Dwivedi, “The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT): A Literature Review,” doi: 10.1108/JEIM-09-2014-0088.
[12] V.  Venkatesh,  J.  Y.  L.  Thong,  and  X.  Xu,  2012, “Consumer  Acceptance  and  Use  of Information  Technology:  Extending  The  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of Technology,” MIS  Q.  Manag.  Inf.  Syst. ,  Vol.  36,  No.  1,  pp.  157–178,  doi: 10.2307/41410412.
[13] A. Hasman, “An Introduction To Structural Equation Modeling,” Stud. Health Technol. Inform. , Vol. 213, No. May 2014, pp. 3–6, 2015, doi: 10.3233/978-1-61499-538-8-3.
[14] J. F. Hair, C. M. Ringle, and M. Sarstedt, “PLS-SEM: Indeed a Silver Bullet,” J. Mark. Theory  Pract. ,  Vol.  19,  No.  2,  pp.  139–152,  Apr.  2011,  doi:  10.2753/MTP1069- 6679190202.
[15] J.  F.  Hair,  M.  Sarstedt,  L.  Hopkins,  and  V.  G.  Kuppelwieser, “Partial  Least  Squares Structural  Equation  Modeling  (PLS-SEM):  An  Emerging  Tool  In  Business  Research,” European  Business  Review ,  Vol.  26,  No.  2.  Emerald  Group  Publishing  Ltd.,  pp.  106– 121, Mar. 04, 2014, doi: 10.1108/EBR-10-2013-0128.
[16] G. García Botero, F. Questier, S. Cincinnato, T. He, and C. Zhu, “Acceptance and Usage of Mobile Assisted Language Learning by Higher Education Students,” J. Comput. High. Educ. , Vol. 30, No. 3, pp. 426–451, Dec. 2018, doi: 10.1007/s12528-018-9177-1.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1693-1709 E- ISSN 2503-2933 1708

## IJCCS
[17] S. Hao, V. P. Dennen, and L. Mei, “Influential Factors For Mobile Learning Acceptance Among  Chinese  Users,” Educ.  Technol.  Res.  Dev. ,  Vol.  65,  No.  1,  pp.  101–123,  Feb. 2017, doi: 10.1007/s11423-016-9465-2.
[18] A.  Chavoshi  and  H.  Hamidi, “Social,  Individual,  Technological  and  Pedagogical Factors  Influencing  Mobile  Learning  Acceptance  In  Higher  Education:  A  Case  from Iran,” Telemat. Informatics , Vol. 38, pp. 133–165, May 2019, doi: 10.1016/j.tele.2018.09.007.
[19] T.  Buchanan,  P.  Sainter,  and  G.  Saunders,  2013, “Factors  Affecting  Faculty  Use  of Learning  Technologies:  Implications  for  Models  of  Technology  Adoption,” J.  Comput. High. Educ. , Vol. 25, No. 1, pp. 1–11, doi: 10.1007/s12528-013-9066-6.
[20] Y.  K.  Dwivedi,  N.  P.  Rana,  H.  Chen,  and M.  D.  Williams,  2011, “A  Meta-Analysis  of The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT),” in IFIP Advances in  Information  and  Communication  Technology ,  Vol.  366,  pp.  155–170,  doi: 10.1007/978-3-642-24148-2_10.
[21] A.  Raman  and  Y.  Don,  2013, “Preservice  Teachers’  Acceptance  of  Learning Management Software: An Application of The UTAUT2 Model,” Int. Educ. Stud. , Vol. 6, No. 7, doi: 10.5539/ies.v6n7p157.
[22] N.  U.  Ain,  K.  Kaur,  and  M.  Waheed, “The  Influence  of  Learning  Value  On  Learning Management  System  Use:  An  Extension  of  UTAUT2,” Inf.  Dev. ,  Vol.  32,  No.  5,  pp. 1306–1321, Nov. 2016, doi: 10.1177/0266666915597546.
[23] M. Đ uriši ć and M. Bunijevac, 2017. “Parental Involvement Us A Important Factor for Successful Education, ”
[24] F.  Liu  and  C.  Cavanaugh,  2020. “Success  In  Online  High  School  Biology:  Factors Influencing  Student  Academic  Performance,”  Q.  Rev.  Distance  Educ. ,  Vol.  12,  No.  1, pp. 37–55, Mar. 2011, Accessed: Dec. 28, [Online]. Available: https://go.gale.com/ps/i.do?
[25] G.  Makrooni, “Being  A  First-Generation  Migrant  Family  Student  In  Finland: Perceptions  and  Experiences  of  The  Educational  Journey  To  Higher  Education,”  J. Ethn. Cult. Stud. , Vol. 6, No. 3, pp. 157–170, 2019, doi: 10.29333/ejecs/293.
[26] S.  Woofter, “Book  Review:  Building  Equity:  Policies  and  Practices  to  Empower  All Learners,” Am.  J.  Qual.  Res. ,  Vol.  3,  No.  1,  pp.  136–139,  Jun.  2019,  doi: 10.29333/ajqr/5815.
[27] M.  Hubalovska,  2015, “Implementation  of  E-learning  at  Primary  School  Education,” Recent  Adv.  Educ.  Technol. ,  pp.  74–79,  Accessed:  Dec.  21,  2020.  [Online].  Available: http://www.inase.org/library/2015/zakynthos/bypaper/EDU/EDU-13.pdf.
1709 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 1693-1709 E-ISSN 2503-2933
Sekarini , et., al [ Faktor Penerimaan Pengguna pada E-Learning dari Perspektif Siswa Sekolah Dasar Berbasis UTAUT Model
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
[28] S. A. Raza, W. Qazi, K. Akram Khan, and J. Salam, “Social Isolation and Acceptance of the  Learning  Management  System  (LMS)  in  The  Time  of  COVID-19  Pandemic:  An Expansion of The UTAUT Model,” J. Educ. Comput. Res. , Vol. 59, No. 2, pp. 183–208, 2021, doi: 10.1177/0735633120960421.
[29] M.  Al-Okaily,  H.  Alqudah,  A.  Matar,  and  A.  Lutfi,  2020, “Impact  of  COVID-19 Pandemic on Acceptance of e-Learning System in Jordan: A Case of Transforming The Traditional  Education  Systems  Co-movement  of  Emerging  Stock  Markets:  An  Wavelet Coherency Analysis View Project,” doi: 10.18510/hssr.2020.8483.
[30] R. Madigan, T. Louw, M. Wilbrink, A. Schieben, and N. Merat, “What Influences The Decision  to  Use  Automated  Public  Transport?  Using  UTAUT  to  Understand  Public Acceptance  of  Automated  Road  Transport  Systems,”  Transp.  Res.  Part  F  Traffic Psychol. Behav. , Vol. 50, pp. 55–64, Oct. 2017, doi: 10.1016/j.trf.2017.07.007.
[31] P. Tak and S. Panwar, “Using UTAUT 2 Model to Predict Mobile App Based Shopping: Evidences from India,” J. Indian Bus. Res. , Vol. 9, No. 3, pp. 248–264, Aug. 2017, doi: 10.1108/JIBR-11-2016-0132.
[32] G.  Silinskas  and  E.  Kikas,  2019, “Parental  Involvement  in  Math  Homework:  Links  to Children’s Performance and Motivation,” Scand. J. Educ. Res. , Vol. 63, pp. 17–37, doi: 10.1080/00313831.2017.1324901.
[33] R.  Novianti  and  M.  Garzia, “Parental  Engagement  in  Children’s  Online  Learning During  COVID-19  Pandemic,” J.  Teach.  Learn.  Elem.  Educ. ,  Vol.  3,  No.  2,  pp.  117– 131, Jul. 2020, doi: 10.33578/jtlee.v3i2.7845.
[34] A.  Lathrop,  2011. “Impact  of  Student  Motivation  in  Online  Learning  Activities,”
Accessed: Apr. 19, 2021. [Online]. Available:
https://digitalcommons.unl.edu/agronhortdiss/24.
[35] S. N. Attuquayefio and H. Addo, 2014. “Using The UTAUT Model to Analyze Students’ ICT Adoption,” Int. J. Educ. Dev. Using Inf. Commun. Technol. , Vol. 10, pp. 75–86,