## Performa: Media Ilmiah Teknik Industri
ISSN 1412-8624 (cetak)  |  ISSN 2620-6412 (online) Vol. 21, No. 2, 2022, Hal. 208-220

## Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Behavioral
Intention Mahasiswa untuk Mengikuti Perkuliahan Tatap Muka selama Pandemi Covid-19
Lusia Estihito Estuningrum  1 dan I Gusti Bagus Budi Dharma 2
1,2 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Sleman 55281, Indonesia Email: lusiaestihito@mail.ugm.ac.id 1 , budi.dharma@ugm.ac.id 2

## Abstrak
Peraturan  Pemerintah  Indonesia  tahun  2020  tentang  bentuk  pembelajaran  selama  pandemi  Covid-19  menimbulkan berbagai tanggapan di tingkat perguruan tinggi. Hal ini dikarenakan keengganan dan ketidaksiapan banyak perguruan tinggi  di  Indonesia  untuk  menyelenggarakan  perkuliahan  tatap  muka  serta  mempertimbangkan  program  vaksinasi Covid-19  nasional  yang  baru  akan  dimulai.  Di  sisi  lain,  data  statistik  menunjukkan  bahwa  mayoritas  mahasiswa menginginkan bentuk hybrid learning . Oleh sebab itu, penelitian ini dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi Behavioral  Intention (BI)  mahasiswa  untuk  mengikuti  perkuliahan  tatap  muka.  Penelitian  ini menggunakan empat variabel prediktor, yaitu Attitude Towards Behavior (ATB), Effort Expectancy (EE), Performance Expectancy (PE),  dan Coronavirus  Anxiety  Level (CAL).  Penelitian  menggunakan  metode Partial  Least  Square- Structural  Equation  Modelling dengan  jumlah  sampel  400  mahasiswa  yang  tersebar  di  seluruh  Indonesia.  Analisis tambahan menggunakan Partial Least Square Multigroup Analysis dilakukan untuk menguji efek moderasi dari gender dan  perbedaan  domisili.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  ATB,  EE,  dan  PE  berpengaruh  secara  positif  dan signifikan terhadap BI, sedangkan CAL sebaliknya. Efek moderasi gender dan perbedaan domisili menguatkan secara positif dan  signifikan  hubungan antara  ATB,  EE,  dan  PE  dengan  BI,  namun  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap hubungan CAL dengan BI.
Kata kunci : Behavioral Intention , Coronavirus Anxiety , Hybrid Learning , Pandemi Covid-19, Partial Least Square

## Abstract
The 2020 Indonesian government regulations regarding forms of learning during the Covid-19 pandemic led to various responses  at  higher  education  institutions.  There  was  because  the  unwillingness  and  unpreparedness  of  many universities in Indonesia to hold face-to-face lectures while consider the national Covid-19 vaccination program which was just about to start. On the other hand, statistical data showed that the majority of students wanted a hybrid learning. Therefore, this study was conducted to determine the influencing factors of students’ Behavioral Intention (BI) to attend face-to-face lectures. There were four predictor variables, namely Attitude Towards Behavior (ATB), Effort Expectancy (EE),  Performance  Expectancy  (PE),  and  Coronavirus  Anxiety  Level  (CAL).  The  study  used  Partial  Least  Square- Structural Equation Modeling with a sample of 400 students spread throughout Indonesia. In addition, Partial Least Square Multigroup Analysis was conducted to examine the moderating effect of gender and domicile differences. The results showed that ATB, EE, and PE had a positive and significant effect on BI, while CAL otherwise. The moderating effect of gender and domicile differences positively and significantly strengthened the relationship between ATB, EE, PE with BI, but did not have a significant effect on the relationship between CAL and BI.
Keywords: Behavioral Intention, Coronavirus Anxiety, Covid-19 Pandemic, Hybrid Learning, Partial Least Square

## 1. Pendahuluan
Pandemi  Covid-19  pada  awal  tahun  2020 menyebabkan  terjadinya  perubahan  metode  dari pembelajaran  tradisional face-to-face  learning menjadi online learning. Perkuliahan tatap muka atau face-to-face learning merupakan  bentuk  pembelajaran  secara langsung ( real time ) atau sinkron (Chisadza et al., 2021). Pada pembelajaran tatap muka tradisional, pengajar dan siswa  dapat  terlibat  dan berinteraksi  secara  langsung  di dalam  kelas  serta  dapat  memberikan  umpan  balik terhadap  materi  ataupun  pertanyaan  selama  kelas berlangsung. Selain itu, bentuk tradisional pembelajaran tatap  muka  menghabiskan  waktu  lebih  sedikit  bagi pengajar  dibandingkan  dengan  kelas  daring  (Navarro, 2000).  Walaupun  melakukan  penutupan  terhadap institusi  pendidikan  (sekolah  dan  universitas)  dapat
menurunkan  laju  penyebaran  virus,  namun  hal  tersebut membawa  banyak  tantangan  baik  untuk  mahasiswa maupun  tenaga  pendidikan.  Ketika  dibuka  kembali setelah  masa lockdown, institusi  pendidikan  akan menghadapi  tantangan  baru  pascapandemi  yang kemungkinan  besar  akan  menghasilkan  perubahan drastis  dalam  bentuk  Pendidikan  (Aristovnik et  al., 2020).
Di tengah pandemi Covid-19, pemerintah Indonesia mengeluarkan  kebijakan  terkait  pembukaan  kembali lembaga pendidikan untuk pembelajaran secara campuran, yaitu tatap muka dan dalam jaringan ( hybrid learning )  mulai  Januari  2021  melalui  Surat  Keputusan Bersama 4 Menteri Tahun 2020. Kemudian diikuti oleh terbitnya  Surat  Edaran  Nomor  4  dan  6  Tahun  2020
Tentang  Penyelenggaraan  Pembelajaran  pada  Semester Genap  Tahun  Akademik  2020/2021.  Aturan  ini kemudian  menimbulkan  berbagai  respon  dari  banyak perguruan  tinggi  di  Indonesia  dimana  mayoritas  belum siap  dan  bersedia  menyelenggarakan  perkuliahan  tatap muka.  Beberapa  pertimbangan  di  antaranya  adalah kecenderungan  jumlah  kasus  Covid-19  yang  terus meningkat,  vaksinasi  dosen,  tenaga  kependidikan,  dan mahasiswa  yang  belum  terlaksana  sepenuhnya,  serta adanya  himbauan  dari  Gugus  Tugas  Percepatan Penanganan Covid-19 di masing-masing daerah kepada pihak  perguruan  tinggi  untuk  menunda  dan  meninjau ulang kebijakan perkuliahan campuran. Di sisi lain, hasil survei  yang  dilakukan  oleh  Universitas  Indonesia  dan Pusat  Inovasi  dan  Kajian  Akademik  (PIKA)  UGM menunjukkan  bahwa  mayoritas  mahasiswa  tetap menginginkan adanya bentuk perkuliahan tatap muka di samping perkuliahan daring.
Sampai saat ini, penelitian terkait dampak pandemi Covid-19  terhadap  pendidikan  tinggi  telah  banyak berkembang,  antara  lain  penelitian  tentang  tingkat kecemasan  mahasiswa  selama  pandemi  Covid-19 (Mahfud  &  Gumantan,  2020),  faktor-faktor  yang mempengaruhi penerimaan mahasiswa terhadap distance learning system (Alkhwaldi & Abdulmuhsin, 2021), dan Learning  Management  System (LMS)  selama  pandemi Covid-19  serta  kaitannya  dengan corona  fear atau ketakutan  terhadap  virus  corona  (Raza et  al., 2020). Penelitian serupa mengenai metode pembelajaran dalam masa  pandemi  juga  dilakukan  oleh  (Arora et  al., 2021) yang  meneliti  tentang  dampak  virus  corona  dan online education terhadap kecemasan dan self-eficacy mahasiswa  dengan  variabel coping  strategies sebagai moderator.
Penelitian terdahulu mengenai behavioral intention dilakukan  dengan  memasukkan  beberapa  variabel prediktor  antara  lain performance  expectancy,  effort expectancy,  social  influence,  facilitating  condition, social isolation, use behavior of LMS (Raza et al., 2020), academic online work and life, social life, emotional life, personal  circumstances,  change  in  habits,  the  role  and measures  of  institutions, dan personal  reflections terhadap  Covid-19  (Aristovnik et  al., 2020), fear  of Covid-19,  travel  anxiety,  risk  attitude, dan travel intention (Luo  &  Lam,  2020),  dan information  search, health  risk  perception,  self-efficacy,  attitude (Su et  al., 2021).
Dari  literatur-literatur  acuan  tersebut,  penelitian yang membahas mengenai behavioral intention mahasiswa  untuk  mengikuti  perkuliahan  tatap  muka dalam  masa  pandemi  Covid-19  dan  faktor-faktor  yang mempengaruhinya  belum  banyak  dilakukan,  khususnya
di  Indonesia.  Penelitian  ini  akan  mengadaptasi  variabel performance  expectancy dan effort  expectancy yang mengacu  pada  penelitian  (Alkhwaldi  &  Abdulmuhsin, 2021;  Raza et  al., 2020)  dan  variabel coronavirus anxiety/fear (Ahammed,  2021;  Mahfud  &  Gumantan, 2020; Luo & Lam, 2020; Lee, 2020; Raza et al., 2020; Arora et al., 2021; Zenker et al., 2021) sebagai prediktor untuk behavioral  intention. Perbedaan  penelitian  ini dengan  penelitian-penelitian  sebelumnya  terdapat  pada penambahan  variabel attitude  towards  behavior dan variabel moderator, yaitu gender dan perbedaan domisili antara  mahasiswa  dengan  kampus.  Domisili  yang dimaksud pada penelitian ini adalah posisi tempat tinggal mahasiswa  saat  pengambilan  data  dilaksanakan  dan posisi/letak kampus.
2. Metode Penelitian

## 2.1 Subjek Penelitian
Subjek  penelitian  merupakan  mahasiswa  aktif jenjang  diploma,  sarjana,  magister,  doktor,  dan  profesi dari  seluruh  perguruan/pendidikan  tinggi  di  Indonesia. Jumlah  sampel  sebanyak  400  responden.  Pengambilan data dilakukan pada tanggal 19 April – 30 April 2021 dan sebelum Pemberlakuan
Pembatasan Kegiatan
Masyarakat (PPKM) Darurat Jawa-Bali pada 3 Juli – 20 Juli 2021.

## 2.2 Alat Penelitian
Kuesioner berbentuk 5-point Likert Scale dikembangkan  untuk  mendapatkan  data  dari  responden yang  disebarkan  melalui online  platform, seperti Line, WhatsApp,  Facebook,  Instagram, dan Twitter. Analisis data  menggunakan software IBM  SPSS  Statistics  26 untuk pengujian instrument penelitian dan uji normalitas univariat, software AMOS  v.24  untuk  uji  normalitas multivariat,  dan software SmartPLS  3.0  untuk  analisis PLS-SEM.

## 2.3 Desain Penelitian
Penelitian  menggunakan  empat  variabel  laten eksogenus (variabel independen), yaitu Attitude Towards Behavior (ATB), Effort  Expectancy (EE), Performance Expectancy (PE), dan Coronavirus Anxiety Level (CAL) dengan  satu  variabel  endogenus  (variabel  dependen), yaitu Behavioral  Intention (BI).  Terdapat  total  18 indikator  reflektif  yang  digunakan  sebagai  item pernyataan dalam kuesioner. Analisis dilanjutkan dengan uji  efek  moderasi  dari  dua  variabel  moderator,  yaitu gender dan  perbedaan  domisili  antara  kampus  dengan mahasiswa.  Tabel  1  menunjukkan  definisi  operasional dari penelitian ini.
Tabel 1 . Definisi Operasional Konstruk dan Indikator Konstruk : Attitude Towards Behavior (ATB) Indikator :
ATB1.  Dibukanya  kembali  kampus  untuk  aktivitas  tatap  muka  di  masa  pandemi  Covid-19  memiliki  lebih  banyak  keuntungan  dibandingkan kerugian.
ATB2. Dibukanya kembali kampus untuk aktivitas tatap muka di masa pandemi Covid-19 menarik bagi saya. ATB3. Dibukanya kembali kampus untuk aktivitas tatap muka di masa pandemi Covid-19 memberikan kepuasan bagi saya. (Diadopsi dan dimodifikasi dari penelitian Rosa et al . (2020)) Konstruk : Effort Expectancy (EE) Indikator : EE1. Saya bisa datang ke kampus saat dibuka kembali jika saya mau. EE2. Datang ke kampus saat dibuka kembali sulit bagi saya. EE3. Datang ke kampus saat dibuka kembali mudah untuk dilakukan. (Diadopsi dan dimodifikasi dari penelitian Laato et al. (2020 )) Konstruk : Performance Expectancy (PE) Indikator : PE1. Saya menemukan bahwa datang ke kampus untuk aktivitas tatap muka lebih bermanfaat dibandingkan secara daring. PE2. Datang ke kampus untuk aktivitas tatap muka memungkinkan saya menyelesaikan tugas akademik dengan lebih baik. PE3. Datang ke kampus untuk aktivitas tatap muka meningkatkan produktivitas saya.
(Diadopsi dan dimodifikasi dari penelitian Suki dan Suki (2017)) Konstruk : Coronavirus Anxiety Level (CAL) Indikator : CAL1. Saya merasa pusing ( dizzy ), kliyengan ( lightheaded ), atau pingsan ketika membaca atau mendengarkan berita tentang virus corona. CAL2. Saya sulit tertidur atau gelisah saat tidur karena memikirkan tentang virus corona. CAL3. Saya merasa lumpuh/lemas ( paralyzed ) pada bagian tubuh atau nyeri/kaku ( frozen ) ketika memikirkan atau mendapatkan informasi tentang virus corona.
CAL4. Saya kehilangan nafsu/minat makan ketika memikirkan atau mendapatkan informasi tentang virus corona. CAL5. Saya merasa mual atau sakit perut ketika memikirkan atau mendapatkan informasi tentang virus corona. (Diadopsi dan dimodifikasi dari penelitian Lee (2020))
Konstruk : Behavioral Intention (BI) Indikator : BI1. Saya ingin datang ke kampus saat dibuka kembali di masa pandemi Covid-19 BI2. Saya berniat datang ke kampus saat dibuka kembali di masa pandemi Covid-19. BI3. Saya merencanakan datang ke kampus saat dibuka kembali di masa pandemi Covid-19. BI4. Saya mendorong teman-teman saya untuk datang ke kampus saat dibuka kembali di masa pandemi Covid-19. (Diadopsi dan dimodifikasi dari penelitian Yazdanpanah et al. (2020))
Behavioral intention atau niat perilaku didefinisikan  sebagai  “probabilitas  subyektif  seseorang bahwa dia akan melakukan perilaku tersebut” (Venkatesh et  al., 2003).  Davis  (1989)  mendefinisikan behavioral intention sebagai besaran niat atau keinginan seseorang untuk melakukan perilaku tertentu. Behavioral intention adalah anteseden untuk pembentukan perilaku (Yazdanpanah et al., 2020) yang dapat diukur oleh niat untuk berbagi informasi dan mengunjungi suatu destinasi (Nguyen et al., 2021).
Attitude  towards  behavior atau  sikap  terhadap perilaku ditentukan oleh keyakinan mengenai konsekuensi  dari  suatu  perilaku  atau  disebut  sebagai keyakinan-keyakinan  perilaku  ( behavioral  beliefs ) (Ajzen,  2005).  Pada  penelitian  terdahulu  disebutkan bahwa attitude turis  merupakan  prediktor  handal  yang mempengaruhi secara positif dan signifikan intention to visit terhadap  suatu  tempat  wisata  (Huang  &  Van  der Veen,  2018;  Quintal et  al., 2018)  maupun behavioral intention turis  untuk  bepergian  ( travelling )  pada  masa krisis kesehatan Covid-19 (Su et al., 2021). Berdasarkan kajian  literatur  tersebut,  maka  dibangunlah  hipotesis sebagai berikut.
Hipotesis  1  (H1) : Attitude  Towards  Behavior (ATB) memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap Behavioral Intention (BI).
Effort expectancy atau ekspektasi usaha didefinisikan  sebagai  “tingkat  kemudahan  yang  terkait dengan  penggunaan  sistem”  (Venkatesh et  al., 2003). Effort  Expectancy (EE)  diketahui  memiliki  hubungan positif  dengan behavioral  intention mahasiswa  untuk menggunakan Business Simulation Games (Wang et al.,
2019)  dan  secara  signifikan  mempengaruhi behavioral intention siswa  untuk  menggunakan  animasi  serta storytelling (Suki  &  Suki,  2017).  Pada  penelitian  ini, effort  expectancy dianggap  sebagai  persepsi  mahasiswa mengenai  mudah  atau  sulitnya  mengikuti  perkuliahan tatap  muka  jika  kampus  kembali  dibuka.  Berdasarkan kajian  literatur  tersebut,  maka  dibangunlah  hipotesis sebagai berikut.
Hipotesis  2  (H2) : Effort  Expectancy (EE)  memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap Behavioral Intention (BI).
Performance  expectancy atau  ekspektasi  kinerja didefinisikan  sebagai  “tingkat  keyakinan  seorang individu bahwa menggunakan sistem akan membantu dia mencapai keuntungan dalam kinerja pekerjaan (Venkatesh et  al., 2003).  Penelitian  oleh  Christiono  & Brahmana  (2018)  mendapatkan  bahwa performance expectancy berpengaruh  secara  positif  dan  signifikan terhadap behavioral intention pada masyarakat Indonesia yang pernah menggunakan online marketplace. Penelitian  serupa  oleh  (Raza et  al., 2020)  juga menemukan  bahwa  hubungan  antara performance expectancy dengan behavioral intention dari penggunaan Learning Management System (LMS) adalah positif dan signifikan. Pada penelitian ini, performance expectancy dianggap  sebagai  ekspektasi  performa  mahasiswa  jika kampus  dibuka  kembali  untuk  perkuliahan  tatap  muka. Berdasarkan kajian literatur tersebut, maka dibangunlah hipotesis sebagai berikut.
Hipotesis  3  (H3) : Performance  Expectancy (PE) memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap Behavioral Intention (BI).
Kecemasan  terhadap  virus  corona  didefinisikan sebagai  bentuk  spesifik  dari  kecemasan  kesehatan,  atau kekhawatiran  obsesif  dan  irasional  tentang  tertular penyakit yang serius (Cox et al., 2020). Penelitian oleh Dubey  (2020)  menyebutkan  bahwa  ketakutan  akan penyakit  atau  kehilangan  nyawa  akibat  kontaminasi, ketidakberdayaan,  dan  kesepian  saat  isolasi  dapat menyebabkan  kecemasan,  stres,  atau  depresi  pada banyak  individu.  Kekhawatiran  yang  berlebih  karena virus  corona  dapat  menyebabkan  psikomatrik,  yaitu perwujudan rasa cemas yang berlebihan dimana muncul gejala terkena Covid-19 yang dirasakan tubuh walaupun sebenarnya tubuh tidak terjangkit virus tersebut. Kondisi ini  merupakan  perwujudan  dari  kecemasan  yang berlebihan (Mahfud & Gumantan, 2020).
Salah  satu  alat  pengukuran  tingkat  kecemasan karena  virus  corona  adalah Coronavirus  Anxiety  Scale (CAS)  yang  merupakan  skrining  kesehatan  mental singkat  untuk  mengidentifikasi  kemungkinan  kasus kecemasan  disfungsional  yang  terkait  dengan  krisis Covid-19 (Lee, 2020). Zenker et al. (2021) menyebutkan bahwa pengaruh Pandemic (COVID-19) Anxiety Travel Scale (PATS) terhadap intention to travel adalah negatif dan  signifikan.  Penelitian  serupa  oleh  Su et  al. (2021) juga mendapatkan bahwa persepsi resiko kesehatan tidak berpengaruh  pada travel  behavioral  intention pada  saat krisis  kesehatan  saat  ini.  Dalam  konteks  penelitian  ini, Coronavirus Anxiety Level (CAL) menunjukkan tingkat kecemasan  mahasiswa  terhadap  virus  Covid-19  yang akan mempengaruhi behavioral intention untuk mengikuti  perkuliahan  tatap  muka.  Maka  dari  itu, dibangunlah hipotesis sebagai berikut.
Hipotesis  4  (H4) : Coronavirus  Anxiety  Level (CAL) memiliki pengaruh yang negatif dan signifikan terhadap Behavioral Intention (BI).
Model  penelitian  ini  dilengkapi  dengan  variabel moderator,  yaitu gender (jenis  kelamin) dan  perbedaan domisili  antara  kampus  dengan  mahasiswa.  Tujuannya adalah  untuk  menganalisis  pengaruh  suatu  aspek demografi  tertentu  dalam  memoderasi  hubungan  pada H1, H2, H3, dan H4. Berikut merupakan hipotesis yang dibangun.
Hipotesis 5 (H5) : Gender memoderasi hubungan antara Attitude  Towards  Behavior (ATB) dan Behavioral Intention (BI) . Hipotesis 6 (H6) : Gender memoderasi hubungan antara Effort Expectancy (EE) dan Behavioral Intention (BI). Hipotesis 7 (H7) : Gender memoderasi hubungan antara Performance Expectancy (PE) dan Behavioral Intention (BI).
Hipotesis 8 (H8) : Gender memoderasi hubungan antara Coronavirus  Anxiety  Level (CAL) dan Behavioral Intention (BI). Hipotesis  9  (H9) :  Perbedaan  Domisili memoderasi hubungan antara Attitude Towards Behavior (ATB) dan Behavioral Intention (BI).
Hipotesis  10  (H10) : Perbedaan  Domisili  memoderasi hubungan antara Effort Expectancy (EE) dan Behavioral Intention (BI).
Hipotesis  11  (H11) : Perbedaan  Domisili  memoderasi hubungan  antara Performance  Expectancy (PE)  dan Behavioral Intention (BI).
Hipotesis  12  (H12) : Perbedaan  Domisili  memoderasi hubungan antara Coronavirus Anxiety Level (CAL) dan Behavioral Intention (BI).
Hipotesis pada penelitian ini dibangun berdasarkan kajian literatur, seperti yang telah dipaparkan sebelumnya,  lalu  dibuat  suatu  model  konseptual  yang ditunjukkan oleh Gambar 1 dan model struktural sebelum penambahan  variabel  moderator  yang  ditunjukkan  oleh Gambar 2.
Gambar 2 . Model Struktural SEM
3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Uji Instrumen Penelitian dan Uji Asumsi Kuesioner penelitian diujikan kepada 32 responden untuk pilot testing. Responden diminta untuk memberikan  penilaian  pada  setiap  pernyataan  yang diberikan.  Pengukuran  menggunakan Likert  Scale dengan  rentang  1-5,  dimana  1:  Sangat  Tidak  Setuju,  2: Tidak Setuju, 3: Netral, 4: Setuju, dan 5: Sangat Setuju. Uji  normalitas  menggunakan  Shapiro-Wilk  dilakukan terlebih  dahulu  sebelum  uji  validitas  dan  reliabilitas. Pada  kolom  Saphiro-Wilk  didapatkan  bahwa  seluruh item  pernyataan  memiliki  nilai  Sig.  <  0,05  yang menandakan data yang digunakan pada pilot study tidak berdistribusi normal.
Pada  uji  validitas  menggunakan  Spearman correlation  coefficient dilakukan  pembandingan  nilai r hitung  dan r tabel  dengan  nilai  signifikansi α =  0,05. Didapatkan seluruh item memiliki nilai r hitung ≥ r tabel yang menandakan bahwa seluruh item valid. Kemudian uji  reliabilitas  menunjukkan  bahwa  seluruh  konstruk memiliki nilai Cronbach’s alpha > 0,6 sehingga seluruh konstruk penelitian dikatakan reliabel. Setelah kuesioner dinyatakan  valid  dan  reliabel,  maka  dilakukan pengambilan  data  terhadap  400  responden  (di  luar  data pilot study ).

## 3.2 Statistik Deskriptif
Karakteristik  sosial-demografi  responden  yang disajikan  pada  Tabel  2  menunjukkan  bahwa  mayoritas responden  merupakan  perempuan  (63,5%).  Dalam  hal distribusi  usia,  mayoritas  berusia  17-23  tahun  (92,3%). Jenjang pendidikan mayoritas adalah sarjana (S1), yaitu 85,5%.  Responden  merupakan  mahasiswa  aktif  yang mayoritas  adalah  angkatan  2017  atau  tahun  keempat (37%).  Bentuk  perguruan  tinggi  mayoritas  berasal  dari universitas (90,8%). Mayoritas responden berdomisili di Pulau  Jawa  (89,5%)  dan  60,8%  dari  seluruh  responden
berbeda  wilayah  antara  kampus  dengan  domisili, sedangkan sisanya (39,3%) berwilayah sama.
Tabel 2. Karakteristik Sosial-Demografi Responden
Frekuensi Persentase Jenis Kelamin Laki-laki 146 36,5 Perempuan 254 63,5 Usia (tahun) 17-23 369 92,3 24-30 28 7,0 31-37 1 0,3 38-44 1 0,3 45-51 1 0,3 Jenjang Pendidikan Sarjana (S1) 342 85,5 Pascasarjana (S2) 29 7,3 Doktor (S3) 2 0,5 Diploma II 1 0,3 Diploma III 10 2,5 Diploma IV 11 2,8 Profesi 5 1,3 Perguruan Tinggi Universitas 363 90,8 Institut 17 4,3 Sekolah Tinggi 9 2,3 Politeknik 11 2,8 Tahun Akademik 2020 (tahun pertama) 72 18,0 2019 (tahun kedua) 68 17,0 2018 (tahun ketiga) 87 21,8 2017 (tahun keempat) 148 37,0 2016  ke  atas  (tahun  kelima  ke atas) 25 6,3 Domisili Saat Ini Jawa 358 89,5 Kepulauan Nusa Tenggara 3 0,8 Sumatera 26 6,5 Kalimantan 10 2,5 Sulawesi 1 0,3 Kepulauan Bangka Belitung 2 0,5 Perbedaan Domisili Ya 243 60,8 Tidak 157 39,3
Data seluruh responden dari kuesioner online yang berbentuk likert diagregatkan  dalam  bentuk  kolom- kolom  variabel  penelitian  pada Microsoft  Excel. Data tersebut selanjutnya dianalisis menggunakan SPSS untuk uji  asumsi  (normalitas  univariat)  dan  AMOS  untuk  uji asumsi  (normalitas  multivariat).  Dari  pengujian  ini diketahui  bahwa  seluruh  data  yang  digunakan  dalam penelitian berdistribusi tidak normal. Setelah uji asumsi, analisis  dilanjutkan  dengan  pengujian  terhadap  model PLS  melalui  analisis  model  pengukuran  ( outer  model ) dan analisis model struktural ( inner model ).

## 3.3 Model Pengukuran (Outer Model)
Analisis  model  pengukuran  pada  model  dengan indikator  reflektif  akan  menggunakan  uji  validitas konvergen, uji validitas diskriminan, dan uji reliabilitas indikator terhadap variabel laten.
Tabel 3 . Hasil Uji Validitas Diskriminan Konstruk ATB BI CAL EE PE Fornell-Larcker ATB 0,914 BI 0,814 0,925 CAL 0,045 -0,038 0,845 EE 0,581 0,670 -0,136 0,836 PE 0,615 0,668 -0,018 0,478 0,910 Cross-loading ATB1 0,877 0,689 0,098 0,465 0,480 ATB2 0,928 0,753 0,034 0,536 0,589 ATB3 0,937 0,786 -0,000 0,586 0,611 BI1 0,774 0,948 -0,016 0,642 0,639 BI2 0,789 0,959 -0,058 0,648 0,623 BI3 0,787 0,962 -0,054 0,661 0,668 BI4 0,653 0,824 -0,006 0,518 0,533 CAL1 0,006 -0,039 0,850 -0,135 -0,026 CAL2 0,036 -0,031 0,842 -0,116 0,013 CAL3 0,076 -0,007 0,833 -0,112 0,002 CAL4 0,047 -0,033 0,843 -0,097 -0,048 CAL5 0,067 -0,028 0,856 -0,107 0,003 EE1 0,373 0,460 -0,065 0,760 0,304 EE2 0,439 0,509 -0,190 0,824 0,356 EE3 0,609 0,681 -0,092 0,918 0,508 PE1 0,591 0,618 -0,024 0,444 0,900 PE2 0,522 0,578 -0,027 0,400 0,906 PE3 0,563 0,625 0,001 0,460 0,924
Uji  validitas  konvergen  dilakukan  dengan  melihat nilai Average  Variance  Extracted (AVE)  dan  nilai loading . Suatu korelasi dikatakan valid apabila memiliki
nilai loading >  0,5  dan  suatu  variabel  laten  dikatakan valid  jika  nilai  AVE  >  0,5.  Berdasarkan  uji  validitas konvergen  yang  dilakukan,  didapatkan  bahwa  seluruh indikator dan  variabel  laten  valid  karena  memiliki  nilai loading > 0,05 dan nilai AVE > 0,5.
Uji validitas diskriminan dilakukan dengan melihat kriteria Fornell-Larcker dan cross-loading. Kriteria Fornell-Larcker dapat  dijelaskan  dengan  melihat  nilai akar  kuadrat  dari  AVE  suatu  variabel  yang  harus  lebih besar  daripada  korelasi  setiap  variabel  laten  dengan variabel laten lainnya (Hair et al., 2014), sedangkan nilai cross-loading dilihat  dari  nilai loading suatu  indikator yang  harus  lebih  tinggi  terhadap  variabel  laten  yang dijelaskannya dibandingkan korelasinya terhadap variabel laten lainnya. Berdasarkan nilai kriteria Fornell Larcker dan cross loading yang disajikan pada Tabel 3 , didapatkan  bahwa  seluruh  indikator  dan  variabel  laten valid dan lolos uji validitas diskriminan.
Uji  reliabilitas  dilakukan  dengan  melihat  nilai Cronbach’s Alpha maupun Composite Reliability (CR). Rule  of  thumb nilai alpha atau Composite  Reliability harus lebih besar dari 0,7 meskipun nilai 0,6 masih dapat diterima pada studi yang sifatnya eksplorasi (Hair et al., 2008).  Hasil  uji  reliabilitas  pada  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  nilai Cronbach’s  Alpha maupun Composite  Reliability seluruhnya  memiliki  nilai  >  0,7 sehingga memenuhi uji reliabilitas. Tabel 4 menunjukkan hasil analisis model pengukuran.
Tabel 4 . Analisis Model Pengukuran
Konstruk dan Indikator Loading Cronbach’s Alpha CR AVE Attitude Towards Behavior 0,902 0,939 0,836 ATB1 Dibukanya kembali kampus untuk aktivitas tatap muka di masa pandemi Covid-19 memiliki lebih banyak keuntungan dibandingkan kerugian. 0,877 ATB2 Dibukanya kembali kampus untuk aktivitas tatap muka di masa pandemi Covid-19 menarik bagi saya. 0,928 ATB3 Dibukanya kembali kampus untuk aktivitas tatap muka di masa pandemi Covid-19 memberikan kepuasan bagi saya. 0,937 Effort Expectancy 0,784 0,874 0,700 EE1 Saya bisa datang ke kampus saat dibuka kembali jika saya mau. 0,760 EE2 Datang ke kampus saat dibuka kembali sulit bagi saya. 0,824 EE3 Datang ke kampus saat dibuka kembali mudah untuk dilakukan. 0.918 Performance Expectancy 0,897 0,935 0,829 PE1 Saya menemukan bahwa datang ke kampus untuk aktivitas tatap muka lebih bermanfaat dibandingkan secara daring. 0,900 PE2 Datang ke kampus untuk aktivitas tatap muka memungkinkan saya menyelesaikan tugas akademik dengan lebih baik. 0,906 PE3 Datang ke kampus untuk aktivitas tatap muka meningkatkan produktivitas saya. 0,924 Coronavirus Anxiety Level 0,904 0,926 0,714 CAL1 Saya merasa pusing ( dizzy ), kliyengan ( lightheaded ), atau pingsan ketika membaca atau mendengarkan berita tentang virus corona. 0,850 CAL2 Saya sulit tertidur atau gelisah saat tidur karena memikirkan tentang virus corona. 0,842 CAL3 Saya merasa lumpuh/lemas ( paralyzed ) pada bagian tubuh atau nyeri/kaku ( frozen ) ketika memikirkan atau mendapatkan informasi tentang virus corona.
0,833 CAL4 Saya kehilangan nafsu/minat makan ketika memikirkan atau mendapatkan informasi tentang virus corona. 0,843 CAL5 Saya merasa mual atau sakit perut ketika memikirkan atau mendapatkan informasi tentang virus corona. 0,856 Behavioral Intention 0,943 0,959 0,856 BI1 Saya ingin datang ke kampus saat dibuka kembali di masa pandemi Covid-19 0,948 BI2 Saya berniat datang ke kampus saat dibuka kembali di masa pandemi Covid-19. 0,959 BI3 Saya merencanakan datang ke kampus saat dibuka kembali di masa pandemi Covid-19. 0,962 BI4 Saya mendorong teman-teman saya untuk datang ke kampus saat dibuka kembali di masa pandemi Covid-19. 0,824

## 3.4 Model Struktural (Inner Model)
Pengujian model struktural dapat digunakan untuk melihat apakah data empiris pada penelitian mendukung hubungan  dari  hipotesis-hipotesis  penelitian.  Beberapa kriteria  yang  digunakan  untuk  evaluasi inner  model adalah  koefisien  determinasi  (R 2 ),  koefisien  jalur  ( path coefficient ),  signifikansi  dengan t-statistic, relevansi prediksi (Q 2 ), dan model fit. Dengan melakukan analisis model  struktural,  dapat  diketahui  apakah  hipotesis penelitian diterima atau ditolak berdasarkan data empiris.
Nilai  R 2 digunakan  untuk  mengukur  variasi perubahan variabel  eksogen  terhadap  variabel  endogen. Berdasarkan  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 ),  suatu model struktural dapat dilihat seberapa besar kemampuan prediksi  variabel  laten  independennya  terhadap  laten dependennya (Hair et al., 2017). Kriteria besarnya nilai R- square sebesar  0,75  dapat  dikatakan  bahwa  model kuat, nilai R- square sebesar 0,50 maka dikatakan model cukup  moderat,  dan  jika  nilai  R- square sebesar  0,25 model lemah (Ghozali & Latan, 2015). Pada analisis nilai
R 2 penelitian ini, didapatkan nilai R 2 sebesar 0,75 yang berarti model kuat.
Nilai path coefficient menunjukkan signifikansi dan kekuatan hubungan antar variabel laten yang digunakan untuk  menguji  hipotesis  serta  pengaruhnya  secara langsung.  Uji  signifikansi  diperoleh  melalui  proses bootstrapping dengan rekomendasi subsampel bootstrapp 5000 (Hair et al., 2017). Nilai t-statistics dan p value digunakan untuk melihat apakah path coefficient dari model struktural signifikan atau tidak. Untuk tingkat signifikansi  5%, path  coefficient dinilai  signifikan apabila  nilai t-statistics lebih  dari  1,96  dan  hasil  dari p value  < 0,05.  Tabel  5  menunjukkan  hasil  analisis path coefficient pada penelitian ini. Berdasarkan hasil analisis pada  Tabel  5,  diketahui  bahwa  tiga  variabel  eksogen (ATB,  EE,  dan  PE)  memiliki  hubungan  yang  bersifat positif  dan  signifikan  terhadap  variabel  endogen  (BI). Sedangkan variabel CAL memiliki pengaruh negatif dan tidak  signifikan  terhadap  BI.  Gambar  3  menunjukkan path coefficient model struktural penelitian ini.
Tabel 5. Hasil Analisis Path Coefficient Hipotesis Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) TStatistics (|O/STDEV|) P Values ATB → BI H1 0,534 0,534 0,048 11.095 0,000* EE → BI H2 0,252 0,253 0,04 6.364 0,000* PE → BI H3 0,218 0,216 0,042 5.189 0,000* CAL → BI H4 -0,024 -0,025 0,032 0,741 0,459
*p-value < 0,05
Gambar 3. Path Coefficient Model Struktural
Nilai  relevansi  prediksi  (Q 2 )  menunjukkan kemampuan  prediksi  model  struktural  yang  dibangun (Hair et  al., 2017).  Pada  analisis  ini  dilakukan  proses blindfolding , dimana nilai Q 2 yang dihasilkan harus lebih besar  daripada  0  untuk  dapat  diterima.  Pada  penelitian ini, variabel endogenus BI pada model memiliki nilai Q 2 sebesar 0,634 > 0 sehingga dapat diinterpretasikan model telah memiliki predictive relevance yang baik.
Dalam  menganalisis model  fit, dua  kriteria  yang dapat  diperhatikan  adalah  nilai The  Standarized  Root Mean  Square  Residual (SRMR)  dan Normed  Fit  Index (NFI).  SMSR  merupakan  ukuran  perkiraan model  fit yang  mengukur  perbedaan  antara observed  correlation matrix dan model-implied  correlation  matrix. Semakin rendah  nilai  SRMR  maka  semakin  baik fit- nya.  Nilai SRMR  dianggap fit jika  <  0,06.  Di  sisi  lain,  nilai  NFI
dapat  diterima  untuk  menyatakan  model  memiliki fit yang baik jika > 0,90 (Byrne, 2008). Pada penelitian ini, nilai SRMR yang diperoleh adalah 0,051 dan nilai NFI 0,907. Maka dari itu, model dinyatakan telah memiliki fit yang  baik.  Tabel  6  menunjukkan  nilai  SRMR  dan  NFI penelitian ini.
Tabel 6 . Nilai SRMR dan NFI Saturated Model Estimated Model SRMR 0,051 0,051 NFI 0,907 0,907 3.5 Uji Efek Moderasi Pada uji efek moderasi gender¸ peneliti membaginya ke dalam dua kelompok, yaitu laki-laki dan perempuan.  Hasil  analisis bootstrapping ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Efek Moderasi Gender Path Coefficients Original (Laki-laki) Path Coefficients Original (Perempuan) p-Value (Laki-laki) p-Value (Perempuan) Path Coefficients-diff (Laki-laki - Perempuan) p-Value new (Laki-laki vs Perempuan) CAL → BI 0,051 -0,059 0,218 0,181 0,110 0,080 EE → BI 0,236 0,265 0,000* 0,000* -0,028 0,725 PE → BI 0,339 0,159 0,000* 0,002* 0,180 0,034* ATB → BI 0,481 0,551 0,000* 0,000* -0,070 0,512
* p-value < 0,05
Hasil ini menunjukkan bahwa baik kelompok laki- laki  maupun  perempuan  memoderasi  hubungan  antara EE, PE, dan ATB dengan BI secara positif dan signifikan (bersifat  menguatkan)  yang  ditunjukkan  oleh  nilai p- value <  0,05.  Di  sisi  lain,  baik  kelompok  laki-laki maupun  perempuan  tidak  memoderasi  hubungan  CAL dengan BI secara signifikan.
Analisis  dilanjutkan  dengan  melihat  nilai path coefficient  difference antara  kelompok gender laki-laki dan perempuan. Analisis ini dilakukan untuk mengetahui apakah  terdapat  perbedaan  signifikan  diantara  kedua kelompok  dalam  memoderasi  hubungan  antara  variabel eksogenus  dengan  variabel  endogenus.  Hasil  analisis pada  Tabel  7  menunjukkan  bahwa  tidak  ada  perbedaan
signifikan  diantara kedua kelompok  dalam  memoderasi hubungan  antara  ATB,  CAL,  dan  EE  dengan  BI  yang ditunjukkan  oleh  nilai p-value  new >  0,05.  Namun, terdapat perbedaan signifikan dan positif di antara kedua kelompok  dalam  memoderasi  hubungan  antara  PE dengan  BI  dimana  kelompok gender laki-laki  memiliki pengaruh lebih besar.
Pada uji efek moderasi perbedaan domisili ¸ peneliti membaginya  ke  dalam  dua  kelompok,  yaitu  kelompok YA (berdomisili di wilayah yang sama dengan kampus) dan  kelompok  TIDAK  (berdomisili  di  wilayah  yang berbeda  dengan  kampus).  Hasil  analisis bootstrapping ditunjukkan pada Tabel 8.

## Tabel 8. Efek Moderasi Domisili
Path Coefficients Original (Domisili_Beda) Path Coefficients Original (Domisili_Sama) p-Value (Domisili_Beda) p-Value (Domisili_Sama) Path Coefficients-diff (Domisili_Sama - Domisili_Beda) p-Value new (Domisili_Sama vs Domisili_Beda) ATB → BI 0,485 0,555 0,000* 0,000* 0,070 0,483 CAL → BI -0,002 -0,044 0,965 0,346 -0,042 0,486 EE → BI 0,316 0,223 0,000* 0,000* -0,093 0,271 PE → BI 0,250 0,192 0,000* 0,000* -0,058 0,466
* p-value < 0,05
Berdasarkan hasil pada Tabel 8, didapatkan bahwa baik  mahasiswa  dengan  domisili  yang  sama  maupun beda dengan kampus memoderasi hubungan antara ATB, EE,  dan  PE  dengan  BI  secara  positif  dan  signifikan (bersifat  menguatkan)  yang  ditunjukkan  oleh  nilai p- value < 0,05. Sementara itu, baik kelompok mahasiswa dengan domisili yang sama maupun beda dengan kampus tidak  memoderasi  hubungan  CAL  dengan  BI  secara signifikan.
Analisis  lebih  lanjut  dilihat  dari  nilai p-value  new dari path coefficient difference yang menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan signifikan di antara kedua kelompok dalam memoderasi hubungan antara ATB, CAL, EE, dan PE dengan BI.
3.6 Pembahasan Berdasarkan pengujian
yang dilakukan sebelumnya,  didapatkan  rekapitulasi  hasil  uji  hipotesis yang  ditunjukkan  oleh  Tabel  9.  Dari  12  hipotesis  yang dibangun, terdapat 9 hipotesis yang diterima (hipotesis 1, 2, 3, 5, 6, 7, 9, 10, dan 11) dan 3 hipotesis yang ditolak (hipotesis 4, 8, dan 12).
Tabel 9. Rekapitulasi Hasil Uji Hipotesis
Hipotesis Hasil Hipotesis 1 Attitude  Towards  Behavior (ATB) memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap Behavioral Intention (BI) Diterima (positif dan signifikan) Hipotesis 2 Effort  Expectancy (EE)  memiliki pengaruh yang positif dan Diterima (positif dan signifikan)
signifikan terhadap Behavioral Intention (BI)
Hipotesis 3 Performance Expectancy (PE) memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap Behavioral Intention (BI) Diterima (positif dan signifikan) Hipotesis 4 Coronavirus  Anxiety  Level (CAL)
memiliki pengaruh yang negatif dan signifikan terhadap Behavioral Intention (BI) Ditolak (tidak signifikan) Hipotesis 5 Gender memoderasi hubungan antara Attitude  Towards  Behavior (ATB)  dan Behavioral  Intention (BI) Diterima (positif dan signifikan) Hipotesis 6 Gender memoderasi hubungan antara Effort  Expectancy (EE)  dan Behavioral Intention (BI) Diterima (positif dan signifikan) Hipotesis 7 Gender memoderasi hubungan antara Performance  Expectancy (PE) dan Behavioral Intention (BI) Diterima (positif dan signifikan) Hipotesis 8 Gender memoderasi hubungan
antara Coronavirus  Anxiety  Level (CAL)  dan Behavioral  Intention (BI) Ditolak (tidak signifikan) Hipotesis 9 Perbedaan  Domisili memoderasi hubungan  antara Attitude  Towards
Behavior (ATB) dan Behavioral Intention (BI) Diterima (positif dan signifikan) Hipotesis 10 Perbedaan  Domisili  memoderasi hubungan antara Effort Expectancy (EE) dan Behavioral Intention (BI) Diterima (positif dan signifikan) Hipotesis 11 Perbedaan  Domisili  memoderasi hubungan antara Performance
Expectancy (PE) dan Behavioral Intention (BI) Diterima (positif dan signifikan) Hipotesis 12 Perbedaan  Domisili  memoderasi hubungan antara Coronavirus Anxiety Level (CAL) dan Behavioral Intention (BI) Ditolak (tidak signifikan)
a. Pengaruh ATB terhadap BI (H1)

## Hipotesis  1  membahas  pengaruh  variabel
Attitude Towards Behavior (ATB) terhadap variabel Behavioral  Intention (BI).  Berdasarkan  hasil analisis,  didapatkan  bahwa Attitude  Towards Behavior (ATB)  atau  sikap  mahasiswa  terhadap perkuliahan tatap muka di masa pandemi Covid-19 berpengaruh  secara  positif  dan  signifikan  terhadap Behavioral Intention (BI) atau niat mahasiswa untuk mengikuti perkuliahan tatap muka di masa pandemi Covid-19.  Hubungan  antara  ATB  dan  BI  yang bersifat  positif  dan  signifikan  ini  menunjukkan bahwa semakin tinggi tingkat keyakinan mahasiswa terhadap  pelaksanaan  perkuliahan  tatap  muka  di masa  pandemi  Covid-19  maka  semakin  tinggi kemungkinan  niat  mahasiswa  tersebut  untuk mengikuti perkuliahan tatap muka di masa pandemi Covid-19. Hasil penelitian oleh Su et al. (2021) dan Quintal et  al. (2018)  juga  mendapatkan  adanya hubungan  positif  dan  signifikan  antara attitude dengan behavioral  intention turis  untuk travelling
maupun  mengunjungi  tempat  tertentu.Judul  bagian sub-subbab tidak ditebalkan.
b. Pengaruh EE terhadap BI (H2)
Hipotesis 2 membahas pengaruh variabel Effort Expectancy (EE)  terhadap  variabel Behavioral
Intention (BI). Berdasarkan hasil analisis, didapatkan  bahwa Effort  Expectancy (EE)  atau ekspektasi  tingkat  kemudahan  terkait  perkuliahan tatap muka di masa pandemi Covid-19 berpengaruh secara  positif  dan  signifikan  terhadap Behavioral Intention (BI) atau niat mahasiswa untuk mengikuti perkuliahan tatap muka di masa pandemi Covid-19. Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  semakin  tinggi ekspektasi  tingkat  kemudahan  mahasiswa  terhadap pelaksanaan  perkuliahan  tatap  muka  di  masa pandemi Covid-19 maka semakin tinggi kemungkinan  niat  mahasiswa  tersebut  untuk mengikuti perkuliahan tatap muka di masa pandemi Covid-19.
Hasil  analisis  serupa  juga  ditemukan  pada penelitian  Wang et  al. (2019)  dimana effort expectancy memiliki  hubungan  positif  dengan
behavioral intention
mahasiswa untuk menggunakan Business  Simulation  Games. Selan itu, effort expectancy memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap behavioral intention siswa untuk menggunakan animasi dan storytelling (Suki & Suki,
2017).  Namun  berbeda  dari  hasil  penelitian  oleh Christiono  &  Brahmana  (2018)  dimana effort expectancy pada  penelitian  ini  berpengaruh  secara positif  namun  tidak  signifikan  terhadap behavioral intention pada  masyarakat  Indonesia  yang  pernah menggunakan online marketplace. Hal ini disebabkan karena belum semua online marketplace di  Indonesia  mudah  dalam  pengoperasiannya, seperti  pemilihan  menu  tampilan  iklan  dan  pilihan kategori yang ditampilkan.
c. Pengaruh PE terhadap BI (H3) Hipotesis  3  membahas  pengaruh  variabel
Performance  Expectancy (PE)  terhadap  variabel Behavioral  Intention (BI).  Berdasarkan  hasil analisis, didapatkan bahwa Performance Expectancy (PE) atau ekspektasi kinerja terkait perkuliahan tatap muka  di  masa  pandemi  Covid-19  berpengaruh secara  positif  dan  signifikan  terhadap Behavioral Intention (BI) atau niat mahasiswa untuk mengikuti perkuliahan tatap muka di masa pandemi Covid-19. Hubungan antara PE dan BI yang bersifat positif dan  signifikan  ini  menunjukkan  bahwa  semakin tinggi  ekspektasi  kinerja  mahasiswa  terhadap pelaksanaan  perkuliahan  tatap  muka  di  masa pandemi Covid-19 maka semakin tinggi kemungkinan  niat  mahasiswa  tersebut  untuk mengikuti perkuliahan tatap muka di masa pandemi Covid-19. Penelitian terdahulu menyebutkan bahwa
performance  expectancy memiliki  pengaruh  yang positif dan signifikan terhadap behavioral intention untuk  menggunakan  teknologi  dalam  proses pembelajarannya  (Suki  &  Suki,  2017),  dan berpengaruh  signifikan  dan  positif  terhadap behavioral  intention masyarakat  Indonesia  yang pernah menggunakan online marketplace (Bendi &
Andayani, 2013; Christiono & Brahmana, 2018).
d. Pengaruh CAL terhadap BI (H4) Hipotesis  4  membahas  pengaruh  variabel Coronavirus Anxiety Level (CAL) terhadap variabel
Behavioral  Intention (BI).  Berdasarkan  hasil analisis,  didapatkan  bahwa Coronavirus  Anxiety Level (CAL) atau tingkat kecemasan terhadap virus corona tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Behavioral Intention (BI) atau niat mahasiswa untuk mengikuti perkuliahan tatap muka di masa pandemi Covid-19 dan dengan demikian Hipotesis 4 ditolak. Hasil analisis menunjukkan bahwa tingkat kecemasan  mahasiswa  terhadap  virus  corona  tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  niat  mahasiswa tersebut untuk mengikuti perkuliahan tatap muka di masa pandemi Covid-19.
Serupa  dengan  hasil  penelitian  terdahulu, diketahui  bahwa  seorang  individu  dengan  tingkat bias optimisme yang tinggi cenderung meremehkan kemungkinan tertular virus dan memiliki keterlibatan  yang  rendah  pada protective  behavior (Wise et al., 2020), ketakutan terhadap virus corona tidak  memiliki  peran  moderasi  dalam  hubungan beberapa  variabel  eksogenus  terhadap behavioral intention siswa  untuk  menggunakan learning management  system (Lee,  2020)  dimana  diketahui terdapat  kecenderungan  bahwa  orang  muda memiliki  persepsi  resiko  yang  lebih  rendah  dari adverse  events yang  mereka  anggap  dapat dikendalikan,  seperti infectious  disease, dan akibatnya,  mereka  memiliki  perilaku  yang  lebih beresiko  (Hakim et  al., 2021).  Penemuan  tersebut dapat  menjelaskan  CAL  dalam  penelitian  ini  yang memiliki  pengaruh  negatif  dan  tidak  signifikan terhadap  BI  disebabkan  mayoritas  responden penelitian  merupakan  mahasiswa  berumur  17-23 tahun.
e. Pengaruh Moderasi Gender (H5, H6, H7, H8)
Hipotesis 5 membahas mengenai efek moderasi
gender terhadap  hubungan Attitude  Towards Behavior (ATB)  dan Behavioral  Intention (BI). Hasil analisis menunjukkan bahwa kedua kelompok mempengaruhi dan menguatkan hubungan ATB dan BI  secara  positif  dan  signifikan.  Walaupun demikian,  perbedaan  diantara  kedua  kelompok tersebut tidak signifikan.
Hipotesis 6 membahas mengenai efek moderasi gender terhadap  hubungan Effort  Expectancy (EE)
dan Behavioral  Intention (BI).  Hasil  analisis menunjukkan bahwa kedua
kelompok
mempengaruhi  dan  menguatkan  hubungan  EE  dan BI  secara  positif  dan  signifikan.  Walaupun demikian,  perbedaan  diantara  kedua  kelompok tersebut tidak signifikan.
Hipotesis 7 membahas mengenai efek moderasi gender terhadap hubungan Performance Expectancy
(PE)  dan Behavioral  Intention (BI).  Hasil  analisis menunjukkan bahwa
kedua kelompok
mempengaruhi  dan  menguatkan  hubungan  PE  dan BI  secara  positif  dan  signifikan.  Nilai path coefficient  original kelompok  laki-laki  yang  lebih besar  dari  kelompok  perempuan  menandakan pengaruh  yang  lebih  besar  terhadap  hubungan  PE dan  BI.  Terdapat  perbedaan  signifikan  diantara kedua kelompok dalam mempengaruhi hubungan PE dan BI yang ditunjukkan oleh nilai p-value dari path coefficient difference sebesar (0,034) < 0,05.
Hipotesis 8 membahas mengenai efek moderasi gender terhadap  hubungan Coronavirus  Anxiety Level (CAL)  dan Behavioral  Intention (BI).  Hasil analisis  kedua  kelompok gender ini  menunjukkan nilai p-value yang  tidak  signifikan  dan  membuat Hipotesis 8 ditolak.
Pada  analisis  ini,  didapatkan  bahwa  kelompok gender laki-laki  memiliki  pengaruh  lebih  besar terhadap  hubungan Performance  Expectancy (PE) dan Behavioral  Intention (BI)  daripada  kelompok gender perempuan.  Perbedaan  diantara  kedua kelompok gender ini  juga  signifikan.  Dengan  kata lain,  kelompok gender laki-laki  lebih  menekankan pada  aspek-aspek  performansi  atau  kinerja  yang diharapkan bisa tercapai jika mengikuti perkuliahan tatap muka. Penelitian terdahulu menemukan bahwa gender secara  signifikan  memoderasi  dampak performance expectancy pada niat mahasiswa untuk menggunakan animation dan storytelling dalam pembelajaran (Suki & Suki, 2017).
f. Pengaruh Moderasi Domisili (H9, H10, H11, H12) Hipotesis  9,  10,  dan  11  membahas  mengenai efek moderasi perbedaan domisili terhadap hubungan Attitude Towards Behavior (ATB), Effort Expectancy (EE), dan Performance Expectancy (PE)
terhadap Behavioral  Intention (BI).  Hasil  analisis menunjukkan bahwa perbedaan domisili mempengaruhi  dan  menguatkan  hubungan  ATB, EE, dan PE dengan BI secara positif dan signifikan. Walaupun  demikian,  perbedaan  di  antara  kedua kelompok tersebut tidak signifikan.
Hipotesis  12  membahas  mengenai  efek moderasi  perbedaan  domisili terhadap  hubungan Coronavirus  Anxiety  Level (CAL)  dan Behavioral Intention (BI).  Hasil  analisis  menunjukkan  nilai p- value yang  tidak  signifikan.  Hal  ini  membuat Hipotesis 12 ditolak.
Hasil penelitian terdahulu mendapatkan bahwa terdapat  hubungan  yang  signifikan  antara  lokasi universitas dengan pengambilan keputusan mahasiswa,  walaupun  disebutkan  lokasi  tidak menjadi  salah  satu  pengaruh  utama  (Shamsudin et al., 2018).  Mahasiswa  menyadari  dampak  jarak terhadap  kinerja  akademik  mereka  dan  bahwa terutama relocated  students (mahasiswa  yang berdomisili  beda dengan  lokasi  kampusnya)  sangat sadar  akan  efek  jarak  pada  nilai  akademik  mereka (Costa et al., 2017). Hasil penelitian tersebut sejalan dengan  hasil  penelitian  ini  dimana  kelompok mahasiswa  yang  berbeda  domisili  dengan  lokasi universitas lebih menekankan pada effort expectancy atau  usaha  yang  harus  dilakukan  dan performance expectancy atau  kinerja  yang  diharapkan  dapat tercapai  dari  perkuliahan  tatap  muka  di  masa pandemi Covid-19. Namun kelanjutan dari penelitian  tersebut  sekaligus  menentang  hasil analisis  pada  penelitian  ini,  yaitu  bahwa  antara relocated dan non-relocated student secara statistik berbeda signifikan. Perbedaan hasil penelitian dapat disebabkan  oleh  perbedaan  aspek-aspek  yang diteliti,  misalnya  pada  penelitian  ini  tidak  secara langsung  meneliti  dampak  jarak  antara  universitas dan  domisili  asal  mahasiswa  terhadap academic performance.

## 4. Kesimpulan
Hasil penelitian menyimpulkan bahwa terdapat tiga variabel  yang  mempengaruhi behavioral  intention mahasiswa  untuk  mengikuti  perkuliahan  tatap  muka  di masa  pandemi  Covid-19,  yaitu Attitude  Towards Behavior, Effort Expectancy, dan Performance Expectancy. Kaitannya dengan penemuan tersebut, pihak perguruan tinggi diharapkan dapat memenuhi serangkaian  peraturan  yang  terdapat  dalam  Surat Keputusan  Bersama  4  Menteri  dalam  penyelenggaraan perkuliahan  tatap  muka,  mulai  dari  tahap  persiapan, pelaksanaan,  sampai  pemantauan.  Hal  ini  harus dilaksanakan  secara  disiplin  karena  melihat  adanya kecenderungan  tingkat  kecemasan  atau  ketakutan  yang rendah  terhadap  virus  corona  di  kalangan  mahasiswa yang  dikhawatirkan  akan  mempengaruhi  sikap  dan perilakunya dalam menghadapi pandemi. Dari penelitian ini  juga  diketahui  bahwa  mahasiswa  laki-laki  lebih berfokus pada aspek performance expectancy. Selain itu, ditemukan  bahwa  tidak  terdapat  perbedaan  signifikan pada behavioral  intention antara  mahasiswa  yang berdomisili  sama  dengan  kampus  dan  mahasiswa  yang berdomisili  beda.  Hal  ini  dapat  menjadi  dasar pertimbangan  bagi  pihak  perguruan  tinggi  terkait pembukaan  kembali  perkuliahan  tatap  muka,  dimana dapat  dikatakan  bahwa  wilayah  domisili  tidak  menjadi pertimbangan utama bagi mahasiswa.
Pada penelitian ini, mayoritas responden merupakan  mahasiswa  di  Pulau  Jawa.  Penelitian
selanjutnya  dapat  mempertimbangkan  aspek  sebaran lokasi mahasiswa di luar Pulau Jawa dalam desain riset untuk mengidentifikasi apakah terdapat attitude behavior yang berbeda dan unik. Selain itu, penelitian mendatang dapat  melakukan  pengambilan  data  ketika  terjadi lonjakan  ataupun  penurunan  jumlah  kasus  Covid-19  di Indonesia dan gencarnya pemberitaan mengenai varian- varian  baru  virus  Covid-19  yang  mungkin  akan mempengaruhi  sentimen  responden.  Penelitian  ke depannya  juga  dapat  memasukkan  variabel  moderator lain  yang  belum  diteliti  dalam  penelitian  ini,  seperti bidang  program  studi,  mata  kuliah,  maupun  praktikum agar dapat ditentukan skema penyelenggaraan perkuliahan tatap muka maupun blended learning.

## Daftar Pustaka
Aristovnik, A., Keržič, D., Ravšelj, D., Tomaževič, N., & Umek, L. (2020). Impacts of the COVID-19 pandemic on life of higher education students:
A global
perspective . Sustainability (Switzerland) , 12 (20), 1–34.
https://doi.org/10.3390/su12208438.
Arora, S., Chaudhary, P., & Singh, R. K. (2021). Impact of coronavirus and online exam anxiety on self- efficacy: the moderating role of coping strategy . Interactive  Technology  and  Smart  Education , 18 (3),  475–492.  https://doi.org/10.1108/ITSE- 08-2020-0158.
Alkhwaldi, A. F., & Abdulmuhsin, A. A. (2021). Crisis- centric  distance  learning  model  in  Jordanian higher education sector: factors influencing the continuous  use  of  distance  learning  platforms during  COVID-19  pandemic. Journal  of International Education in Business . https://doi.org/10.1108/JIEB-01-2021-0001.
Ajzen,  I.  (2005). Attitudes,  Personality  and  Behavior , Open University Press-McGraw Hill Education. Berkshire, UK.
Ahammed, B., Jahan, N., Seddeque, A., Hossain, M. T.,
Shovo,  T.  E.  A.,  Khan,  B.,  Mamun,  M.  A.,  & Islam, M. N. (2021). Exploring the association between  mental  health  and  subjective  sleep quality during the COVID-19 pandemic among Bangladeshi university students . Heliyon , 7 (5). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e07082. Bendi,  K.  J.,  &  Andayani,  S.  (2013).  Penerapan  model
UTAUT  untuk  memahami  perilaku  pengguna sistem  informasi  akademik. Jurnal  HOAQ- Teknologi Informasi . 2 (1), 50-151.
Byrne, B. M. (2008). Structural equation modeling with EQS:  Basic  concepts,  applications,  and programming . Erlbaum.
Chisadza, C., Clance, M., Mthembu, T., Nicholls, N., & Yitbarek,  E.  (2021). Online  and  face-to-face learning: Evidence from students’ performance during  the  Covid-19  pandemic . African Development  Review , 33 (S1),  S114–S125. https://doi.org/10.1111/1467-8268.12520.
Christiono,  D.  I.,  Ritzky,  D.,  &  Brahmana,  K.  M.  R.
(2018). Analisis pengaruh performance  expectancy dan effort  expectancy
terhadap behavioral  intention pada online   marketplace (Vol. 6, Issue 2).
Costa, R. P., Vieira, C., & Vieira, I. (2017). How far is too far? An analysis of students’ perceptions of the  impact  of  distance  between  university  and family  home  on  academic  performance. European Review of Applied Sociology , 10 (15), 28–40. https://doi.org/10.1515/eras-2017-0007. Cox, R. C., Jessup, S. C., Luber, M. J., & Olatunji, B. O. (2020). Pre-pandemic disgust proneness predicts  increased  coronavirus  anxiety  and safety behaviors: Evidence for a diathesis-stress model. Journal  of  Anxiety  Disorders , 76 . https://doi.org/10.1016/j.janxdis.2020.102315. Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of  use,  and  user  acceptance  of  information technology . MIS quarterly , 319-340.
Direktorat  Jenderal  Pendidikan  Tinggi  Kementrian Pendidikan  dan  Kebudayaan,  2020, Surat
Edaran  Nomor  6  Tahun  2020  Tentang Penyelenggaraan  Pembelajaran  pada  Semester Genap Tahun Akademik 2020/2021 , https://dikti.kemdikbud.go.id/pengumuman/sura t-edaran-penyelenggaraan-pembelajaran-pada- semester-genap-tahun-akademik-20202021/, (online accessed 14 April 2021).
Direktorat  Jenderal  Pendidikan  Vokasi  Kementrian Pendidikan  dan  Kebudayaan,  2020, Surat
Edaran  Nomor  4  Tahun  2020  Tentang Penyelenggaraan  Pembelajaran  pada  Semester Genap Tahun Akademik 2020/2021 , https://www.kemdikbud.go.id/main/blog/2020/1
2/perkuliahan-dapat-dilakukan-secara-tatap- muka-dan-dalam-jaringan-tahun-2021,  ( online accessed 14 April 2021).
Dubey, S., Biswas, P., Ghosh, R., Chatterjee, S., Dubey, M.  J.,  Lahiri,  D.,  &  Lavie,  C.  J.  (2020). Psychosocial  impact  of  COVID-19.  Diabetes  & Metabolic  Syndrome:  Clinical  Research  & Reviews.
Shamsudin, M. F., Nurana, N., Aesya, A., Hussain, H. I., Salem,  M.  A.,  &  Affendy,  A.  H.  (2018). The factors  university  location  towards  student choice  to  private  universities . International Journal  of  Engineering  &  Technology , 7 (4.29),
97-99.
Ghozali,  I.,  &  Latan,  H.  (2015). Partial  Least  Squre Konsep,  Teknik  dan  Aplikasi  Menggunakan Program SmartPLS 3.0. BP Undip, Semarang.
Hair,  J.F.,  Anderson,  R.E.,  Tatham,  R.L.,  dan  Black, W.C. (2008). Multivariate Data
Analysis 7th  ed.  Prentice  Hall  Publisher,  Upper Saddle River, New Jersey.
Hair  Jr,  J.F.,  Hult,  G.T.M.,  Ringle,  C.  and  Sarstedt,  M. (2017). A  Primer  on  Partial  Least  Squares Structural  Equation  Modeling  (PLS-SEM) 2nd Edition. Sage Publications, Thousand Oaks.
Hair Jr, J. F., Sarstedt, M., Hopkins, L., & Kuppelwieser, V.  G.  (2014). Partial  least  squares  structural equation  modeling (PLS-SEM): An  emerging tool  in  business  research . European  business review .
Hakim,  M.  P.,  Zanetta,  L.  D.  A.,  &  da  Cunha,  D.  T.
(2021). Should  I  stay,  or  should  I  go? Consumers' perceived risk and intention to visit restaurants  during  the  COVID-19  pandemic  in Brazil. Food Research International , 141 , 110152.
Huang, S., & van der Veen, R. (2019). The moderation of  gender  and  generation  in  the  effects  of perceived  destination  image  on  tourist  attitude and visit intention: A study of potential Chinese visitors  to  Australia. Journal  of  Vacation Marketing , 25 (3), 375-389.
Institut Pertanian Bogor. (2021). Surat Edaran Kebijakan Penyelenggaraan  KBM  Semester  Genap  TA 2020/2021, http://psl.ipb.ac.id/2021/01/27/surat- edaran-rektor-26-januari-2021-kebijakan- penyelenggaraan-kbm-ta-2020-2021/, (online accessed 14 April 2021).
Institut  Teknologi  Bandung.  (2021).  ITB  Akan  Coba Gelar Perkuliahan Tatap Muka di Semester Baru, https://www.itb.ac.id/berita/detail/57874/itb- akan-coba-gelar-perkuliahan-tatap-muka-di- semester-baru, (online accessed 14 April 2021). Kepala  Biro  Hukum  Kementrian  Pendidikan  dan Kebudayaan. (2020). Keputusan Bersama
Menteri  Pendidikan  dan  Kebudayaan,  Menteri Agama, Menteri Kesehatan, dan Menteri Dalam Negeri Republik Indonesia , https://www.kemdikbud.go.id/main/files/downl oad/5baf1873d5766d3  ,  (online  accessed  14 April 2021).
Laato,  S.,  Islam,  A.  K.  M.  N.,  Farooq,  A.,  &  Dhir,  A.
(2020). Unusual  purchasing  behavior  during the early  stages  of  the  COVID-19
pandemic: The   stimulus-organism-response approach . Journal of Retailing and Consumer Services , 57 .
https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2020.10222 4.
Lee,  S.  A.  (2020). Coronavirus  Anxiety  Scale:  A  brief mental  health  screener  for  COVID-19  related anxiety . Death  Studies , 44 (7),  393–401. https://doi.org/10.1080/07481187.2020.174848 1.
Luo,  J.  M.,  &  Lam,  C.  F.  (2020). Travel  anxiety,  risk attitude  and  travel  intentions  towards  “travel bubble” destinations in Hong Kong: Effect of the fear  of  COVID-19. International  Journal  of Environmental  Research  and  Public  Health ,
17 (21),
1–11. https://doi.org/10.3390/ijerph17217859. Mahfud, I., & Gumantan, A. (2020). Survey Of Student Anxiety Levels During The Covid-19 Pandemic. Jp.Jok (Jurnal Pendidikan Jasmani, Olahraga  Dan  Kesehatan) , 4 (1),  86–97.
https://doi.org/10.33503/jp.jok.v4i1.1103.
Navarro, P. (2000). Economics in the Cyberclassroom. Journal of Economic
Perspectives , 14 (2), 119-132.
Nguyen, V. H., Truong, T. X. D., Pham, H. T., Tran, D. T., & Nguyen, P. H. (2021). Travel Intention to Visit  Tourism  Destinations:  A  Perspective  of Generation  Z  in  Vietnam. Journal  of  Asian Finance, Economics and Business , 8 (2), 1043–
1053.https://doi.org/10.13106/jafeb.2021.vol8.
no2.1043.
Quintal,  V.  A.,  Lwin,  M.,  Phau,  I.,  &  Lee,  S.  (2019).
Personality attributes of botanic parks and their effects  on  visitor  attitude  and  behavioural intentions . Journal of Vacation Marketing , 25 (2), 176-192.
Raza, S. A., Qazi, W., Khan, K. A., & Salam, J. (2021). Social Isolation and Acceptance of the Learning Management  System  (LMS)  in  the  time  of COVID-19  Pandemic:  An  Expansion  of  the
UTAUT  Model . Journal  of  Educational Computing Research , 59 (2), 183–208. https://doi.org/10.1177/0735633120960421.
Ruiz-Rosa, I., Gutiérrez-Taño, D., & García-Rodríguez, F.  J.  (2020). Social  entrepreneurial  intention and the impact of COVID-19 pandemic: A structural
model. Sustainability (Switzerland) , 12 (17). https://doi.org/10.3390/SU12176970.
Su, D. N., Tran, K. P. T., Nguyen, L. N. T., Thai, T. H. T.,  Doan,  T.  H.  T.,  &  Tran,  V.  T.  (2021). Modeling behavioral intention toward traveling in  times  of  a  health-related  crisis. Journal  of Vacation Marketing .
https://doi.org/10.1177/13567667211024703.
Suki,  N.  M.,  &  Suki,  N.  M.  (2017).  Determining students’ behavioural intention to use animation and  storytelling  applying  the  UTAUT  model: The moderating roles of gender and experience level. International  Journal  of  Management
Education , 15 (3),
528–538. https://doi.org/10.1016/j.ijme.2017.10.002.
Universitas  Gadjah  Mada,  2020 ,  Menilik  Kesiapan Perkuliahan  di  Kampus  UGM  Jelang  New Normal , https://ugm.ac.id/id/berita/19516- menilik-kesiapan-perkuliahan-di-kampus-ugm- jelang-new-normal  ,  (online  accessed  14  April 2021).
Universitas Gadjah Mada, 2021, Mahasiswa UGM Lebih Minat Kuliah secara Blended ,
https://www.ugm.ac.id/id/berita/21029-
mahasiswa-ugm-lebih-minat-kuliah-secara- blended, (online accessed 14 April 2021). Universitas Indonesia, 2021, Hasil Survei UI, Dosen dan Mahasiswa  UI  Pilih  Metode  Pembelajaran Bauran untuk Semester Depan , https://www.ui.ac.id/hasil-survei-ui-dosen-dan- mahasiswa-ui-pilih-metode-pembelajaran- bauran-untuk-semester-depan/, (online accessed 14 April 2021).
Universitas Sebelas Maret, 2021, UNS Tunda Pembelajaran Tatap Muka , https://uns.ac.id/id/uns-update/uns-tunda- pembelajaran-tatap-muka.html,
(online
accessed 14 April 2021).
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D.  (2003).  User  acceptance  of  information technology:  Toward  a  unified  view. MIS quarterly , 425-478.
Wang,  Y.  Y.,  Wang,  Y.  S.,  &  Jian,  S.  E.  (2020).
Investigating  the  determinants  of  students’ intention to use business simulation games. Journal  of  Educational  Computing Research , 58 (2), 433-458.
Wise, T., Zbozinek, T. D., Michelini, G., Hagan, C. C., & Mobbs, D. (2020). Changes in risk perception and  self-reported  protective  behaviour  during the first week of the COVID-19 pandemic in the United States. Royal Society open science , 7 (9), 200742.
Yazdanpanah,  M.,  Abadi,  B.,  Komendantova,  N., Zobeidi, T., & Sieber, S. (2020). Some at Risk for  COVID-19  Are  Reluctant  to  Take Precautions, but Others Are Not: A Case From Rural  in  Southern  Iran. Frontiers  in  Public
Health ,
8 . https://doi.org/10.3389/fpubh.2020.562300.
Zenker, S., Braun, E., & Gyimóthy, S. (2021). Too afraid to  Travel?  Development  of  a  Pandemic (COVID-19)  Anxiety  Travel  Scale  (PATS). Tourism Management , 84 .
https://doi.org/10.1016/j.tourman.2021.104286.