## ANALISIS PEMANFAATAN PLATFORM GOOGLE CLASSROOM DIMASA PANDEMI DENGAN METODE UNIFIED THEORY OF ACCEPTANCE AND USE OF TECHNOLOGY (UTAUT)
M.Fata Nur Harits, Indyah Hartami Santi
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Islam Balitar, Jalan Madjapahit No.2 Blitar, Indonesia mfatanhrst@gmail.com

## ABSTRAK
Pandemi Virus Corona atau COVID-19 berasal dari China, khususnya pasar basah Wuhan. Virus ini masuk ke Indonesia pada Maret 2020. Pandemi ini berdampak besar pada kehidupan warga, termasuk penerapan Physical Distancing dan Pendidikan Electronic Learning , penerapan himbauan ini juga berimbas pada bidang Pendidikan di Universitas di Kota Blitar yaitu Universitas Islam Balitar (UNISBA) Progam Studi Teknik Informatika dengan menggunakan platform Google Classroom di 17 Mata Kuliah. Namun demikian baik dosen maupun mahasiswa masih  membutuhkan  media  yang  cocok  untuk  proses  pembelajaran.  Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk membantu dosen maupun mahasiswa menemukan media pembelajaran yang baik menggunakan metode UTAUT ( Unified Theory of Acceptance and Use of Technology ), metode ini dipilih dikarenakan variabel miliknya yang berisi Ekspektasi Kemampuan (kinerja), Ekspektasi Upaya (usaha), Pengaruh Lingkungan (Sosial), Kondisi Alat (Pemfasilitasi)  yang  berguna  dalam  mencari  kebergunaan  dari  Platform  yang  diteliti.  Keseuaian  metode  inilah alasan dipilih dalam penelitian ini untuk mencari media pembelajaran yang paling cocok di gunakan.
Kata kunci: Electronic Learning, Google Classroom, Platform, UTAUT

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi  Virus  Corona,  juga  dikenal  sebagai COVID-19,  pertama  kali  diyakini  berasal  dari  pasar basah di Wuhan, China. Virus ini masuk ke Indonesia pada Maret 2020 dan berdampak besar pada kehidupan warga, termasuk bidang Pendidikan. Untuk mengatasi pandemi, pemerintah menerapkan Physical Distancing dan  menggantikan  pembelajaran  tatap  muka  dengan pembelajaran  elektronik  (E-Learning).  Universitas Islam  Balitar  (UNISBA)  di  Kota  Blitar  juga menerapkan E-Learning menggunakan aplikasi Google Classroom.
Sebuah  survei  awal  terhadap  20  mahasiswa Teknik  Informatika  UNISBA  menunjukkan  bahwa terdapat  33  mata  kuliah  dengan  7  aplikasi  media pembelajaran  yang  berbeda,  termasuk  Google Classroom,  Discord,  Zoom,  Edmodo,  WhatsApp, Google Meet, dan Edlink. Google Classroom menjadi platform  pembelajaran  daring  yang  paling  sering digunakan  di  program  studi  Teknik  Informatika dengan 17 mata kuliah.
Penelitian  ini  akan  menganalisis  pemanfaatan Google  Classroom  di  masa  pandemi  menggunakan metode  UTAUT  (Unified  Theory  of  Acceptance  and Use  of  Technology).  Metode  ini  dipilih  karena memiliki variabel yang membantu dalam menentukan manfaat  dari  platform  yang  diteliti,  termasuk Ekspektasi  Kinerja,  Ekspektasi  Usaha,  Pengaruh Sosial,  dan  Kondisi  Pemfasilitasi.  Metode  UTAUT dipilih karena cocok untuk penelitian ini.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Analisis
Menurut  Affandi  dkk.  [1],  analisis  merupakan suatu rangkaian kegiatan yang meliputi proses analisis,
klasifikasi,  dan  mencari  asosiasi,  dan  menafsirkan maknanya menurut kriteria tertentu. Analisis ini akan memainkan  peran  penting  dalam  meningkatkan kualitas dan evaluasi pendidikan dan teknologi untuk mencapai perubahan yang diinginkan.
Menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia (KBBI),  analisis  adalah  penyelidikan  terhadap  suatu peristiwa atau objek untuk mengetahui keadaan  yang sebenarnya,  termasuk  sebab  musabab  dan  duduk perkaranya.  Penguraian  suatu  pokok  di  atas  berbagai bagiannya  dan  penelaahan  bagian-bagian  tersebut serta  hubungan  antar  bagian  dilakukan  untuk memperoleh  pemahaman  yang  tepat  dan  makna keseluruhan.
Kata "analisa" berasal dari bahasa Yunani Kuno, "analusis,"  yang  berarti  melepaskan.  Analisis  terdiri dari kata "ana" yang artinya kembali, lalu kata "luein" yang  artinya  melepas.  Dengan  demikian,  pengertian analisis  adalah  upaya  untuk  memahami  suatu  objek menggunakan  komponen-komponen  pembentuknya lalu  diuraikan  atau  menyusun  komponen  tersebut untuk dikaji lebih lanjut.

## 2.2. Platform
Platform  Menurut  Andika  dkk.  [2],  adalah kombinasi antara arsitektur hardware dan software/aplikasi yang berperan sebagai tempat untuk menjalankan sistem perangkat secara lunak. Platform memberikan dampak positif sebagai pelengkap dalam menjalankan  sistemasi  perangkat.  Platform  juga mempermudah  pencari  jasa  atau  barang  untuk berinteraksi  dengan  distributor  atau  penjual  melalui sistem  online  seperti  website.  Pemanfaatan  platform ini  sangat  penting  karena  dapat  mempermudah pekerjaan dengan menginput data ke dalam database,
dilanjutkan dengan verifikasi data seperti keterampilan, penentuan tarif, dan jangkauan pelayanan jasa.

## 2.3. GoogleClassroom
Google  Classroom  menurut  Utami  [3]  adalah fitur  atau  layanan  dari  Goole  yang  dapat  di  akses dengan  internet  sebagai  sebuah  system  pembelajaran online . Layanan ini diciptakan untuk membantu proses pembelajaran  baik  bagi  pengajar  dan  pelajar  untuk menyelesaikan  tugas  yang  tidak  memerlukan  kertas. Google  Classroom  juga  memiliki  layanan  untuk membuat  salinan  tugas  secara  otomatis  oleh  pelajar. Pengajar  dapat  memeriksa  setiap  tugas  dengan  lebih mudah.

## 2.4. UTAUT
UTAUT merupakan teori yang digunakan secara teoritis dan praktis dalam penelitian untuk  mengukur keberhasilan  implementasi  sistem  informasi  dengan merujuk pada keinginan pengguna untuk menggunakan  sistem  informasi  tersebut.  UTAUT disempurnakan  oleh  Venkatesh  [4].  Didasarkan  pada delapan  teori  penerimaan  teknologi,  termasuk  TRA, TAM,  MM,  PTB,  gabungan  model  TAM  dan  PTB, MPCU,  IDT,  dan  SCP.  Ada  empat  komponen  utama yang  memengaruhi  niat  dan  tindakan  perilaku  saat menggunakan  Google  Classroom.  Keempat  konstruk sebagai berikut.
a. Ekspektasi Kinerja Gagasan bahwa menggunakan sistem akan meningkatkan kinerja pekerjaan.
b. Ekspektasi Upaya Tingkat kemudahan penggunaan  berhubungan  dengan  penggunaan alat tersebut.
c. Social  pengaruh  Sejauh  mana  seorang  individu dipengaruhi  oleh  pendapat  orang  lain  mengenai penggunaan sistem.
d. Memfasilitasi Kondisi Keyakinan dalam ketersediaan  infrastruktur  organisasi  dan  teknis yang mendukung sistem.
Metode UTAUT juga mempertimbangkan empat gagasan  baru:  gender,  usia,  pengalaman,  dan keterpaksaan penggunaan.
Gambar 1. Unified of Acceptance and Use of Technology (UTAUT)

## 2.5. Uji Validitas
Efektivitas tindakan ini dapat dibuktikan dengan beberapa  baris  bukti  antara  lain  validitas  isi  disebut juga  validitas  isi  atau  validitas  isi,  validitas komposisional  disebut  juga  validitas  konstruk,  dan validitas  kriteria  disebut  juga  validitas  kriteria  dalam hubungannya  dengan  kriteria  [5].  Metode  uji kewajaran  menggunakan  produk  korelasi  momen dengan  tingkat  kesalahan  0,05  (5%).  Untuk  menguji validitasnya,  peneliti  mengambil  sampel  nya  100% persentase  dari  total  sampel  yaitu  197  mahasiswa program  studi  teknik  komputer  Universitas  Islam Balitar.

## 2.6. Uji Reliabilitas
Reliabilitas  instrumen  dapat  diuji  dengan beberapa  uji  reliabilitas,  antara  lain  uji-ulang,  uji kesetaraan,  dan  konsistensi  internal.  Metode  uji reliabilitas konsistensi  internal  meliputi tes split-half, KR 20, KR 21, Alfa Cronbach, dan masing-masing tes memiliki  kriteria  perangkat  yang  sesuai  yang  dapat diuji  menggunakan  metode  tersebut.  seperti  tabel  di bawah ini.
Tabel 1. Bank Cronbach’s Alpha
Rentang Reliabilitas Keterangan >0,9 Sangat Reliable 0,7 - 0,9 Reliable 0,4 - 0,7 Cukup Reliable 0,2 - 0,4 Kurang Reliable < 0,2 Tidak Reliable

## 2.7. Uji Normalitas
Uji  normalitas  memeriksa  apakah  distribusi variabel  terdistribusi  secara  normal.  Plot  probabilitas normal  digunakan  untuk  membandingkan  distribusi data  dengan  distribusi  normal.  Asumsi  normalitas untuk  analisis  model  regresi  terpenuhi  ketika  data tersebar di sekitar diagonal.

## 2.8. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas  adalah  kondisi  di  mana varian  suatu  variabel  tidak  sama  (tidak  konstan)  dari satu  pengamatan  ke  pengamatan  yang  lainnya.  Uji yang digunakan untuk mendeteksi heteroskedastisitas antara  lain  uji  Glejser,  uji  Park,  uji  White,  dan  uji scatterplot.  Jika  sebaran  data  pada  scatterplot  tidak menunjukkan  pelebaran  atau  penyempitan  bentuk gelombang dan berada di atas atau di bawah titik nol, maka  data  dianggap  tidak  terjadi  heteroskedastisitas menurut Wijaya [6].

## 2.9. Uji Multikolinieritas
Tes  multikolinearitas  memeriksa korelasi antara dua variabel independen dalam model regresi. Ghozali [4] menyatakan bahwa jika model regresi dikorelasikan  dengan  variabel  independen,  maka hasilnya  adalah  nol.  Toleransi  >  0,1  dan  VIF  <  10 menunjukkan  multikolinieritas  tidak  ada  pada
substruktur jalur. Nilai  ini dapat ditemukan di output SPSS untuk tabel koefisien.

## 2.10. Pengujian Regresi Linier Berganda
Uji regresi linier berganda adalah teknik statistik yang memodelkan hubungan antara variabel dependen dan  independen. Variabel  independen  mempengaruhi variabel  dependen  dan  berperan  sebagai  variabel penjelas  Yamin  [7].  Beberapa  rumus  regresi  linier digunakan dalam analisis ini.
𝝪 = 𝚊 + 𝑏 ₁ 𝑥 ₁+ 𝑏 ₂ 𝑥 ₂ + 𝑏 ₃ 𝑥 ₃ + 𝑏 ₄ 𝑥 ₄+ ε (1)
Keterangan :
Y  = Kepuasan konsumen a   = Koefisien konstanta 𝑏 ₁ = Koefisien Regresi
𝑏 ₂ = Koefisien Regresi
𝑏 ₃ = Koefisien Regresi
𝑏 ₄ = Koefisien Regresi
𝑥 ₁ = Variabel ekspetasi upaya
𝑥 ₂ = Variabel ekspetasi kinerja
𝑥 ₃ = Variabel pengaruh sosial
𝑥 ₄ = Variabel kodisi yang memfasilitasi
ε   = Error, variabel gangguan

## 2.11. Uji F
Uji-F digunakan untuk mengetahui sejauh mana variabel independen yang digunakan secara bersamaan dapat  menjelaskan  variabel  dependen.  Tingkat signifikansi yang digunakan dalam menentukan Ftabel adalah  5%  dengan  derajat  kebebasan  df  =  (n  –  k). dimana  n adalah  jumlah sampel dan k adalah  jumlah variabel independen.

## 2.12. Uji T
Uji  T  berguna  untuk  mencari  tahu  pengaruh masing-masing  variabel  independen  keapda  variabel dependen.  Tujuan  pengujian  ini  adalah  untuk mengetahui apakah masing-masing variabel independen  secara  individual  berpengaruh  signifikan terhadap  variabel  dependen  dengan  asumsi  variabel lainnya tetap konstan. Tingkat signifikansi yang umum digunakan adalah 0,05 (5%) derajat kebebasan.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  kuantitatif  ini  digunakan  untuk mempelajari populasi atau sampel tertentu, mengumpulkan  data  dengan  menggunakan  alat penelitian, dan menganalisis data statistik untuk tujuan pengujian hipotesis yang dibuat. Ini adalah metodologi deskriptif  di  mana  penulis  menggunakan  metodologi Unified  Theory  of  Technology  Use  and  Acceptance (UTAUT)  untuk  menggambarkan  kinerja,  upaya, dampak  sosial,  dan  kondisi  niat  perilaku  yang mendukung  penggunaan  platform  Google  Classroom selama pandemi.

## 3.1. Sampel
Sampel  pada  penelitian  ini  dapat  disimpulkan bahwa  populasi  adalah  jumlah  subjek  yang  diteliti dalam  penelitian  ini,  yaitu  mahasiswa  program  studi teknik  komputer  Universitas  Islam  Balitar  yang  lahir antara tahun 2017 sampai dengan tahun 2022.

## 3.2. Populasi
Bidang  studi  atau  cluster  ini  adalah  mahasiswa angkatan  2017-2022.  Perhitungan  ukuran  sampel dalam  penelitian  ini  mengacu  pada  tabel  yang dikembangkan  oleh  Isaac  dan  Michael  untuk menentukan  ukuran  sampel.  Tingkat  signifikansi (error rate) adalah 5%, jumlah mahasiswa mata kuliah “Teknik Informatika” Universitas Islam Balitar tahun 2017  sampai  dengan  tahun  2022  adalah  460,  dan jumlah mahasiswa yang disurvey adalah 197 orang.

## 3.3. Model Konsep

## Gambar 2. Model Konsep (UTAUT)
Dari  model  konsep  ini  dilihat  bahwa  apakah Ekspetasi  Kinerja,  Ekspetasi  Usaha,  Faktor  Sosial, Kondisi  Pemfasilitasan  berpengaruh  pada  niat pengguna  dalam  menggunakan  sebuah  aplikasi  yang dapat  ditunjukkan  pada  gambar  2  Model  Konsep (UTAUT).

## 3.4. Pengujian Intrumen Penelitian
Uji  kelayakan  kuesioner  dilakukan  pada  15 responden  untuk  mengevaluasi  instrumen  penelitian sebelum disebarkan. Setelah uji kelayakan, kuesioner disebarkan  langsung  kepada  15  responden  untuk mengumpulkan  data  guna  menguji  validitas  dan reliabilitasnya.  Jika  kuesioner  tidak  memenuhi kelayakan,  uji  kelayakan  akan  diulang.  Jika memenuhi,  kuesioner  disebar  ke  197  responden  atau 100%  dari  sampel  di  Prodi  Teknik  Informatika Universitas Islam Balitar.

## 3.5. Uji Validitas
Sebuah  kuesioner  valid  jika  pertanyaan  dalam kuesioner  mengungkapkan  apa  yang  diukur  oleh kuesioner tersebut Ghozali, [8]. Dengan membandingkan  nilai  r  hitung  dengan  r  tabel.  Hasil operasi r dibandingkan dengan r tabel. Sekarang, jika df = n-2, tanda 5%, atau df = 197 - 2 = 195, tanda 5%, nilai r-tabel adalah 0,145. Nilai r yang dihitung dalam uji validitas dapat dilihat pada tabel.
Tabel 2. Hasil r Hitung No Indikator r Hitung  r Tabel Hasil 1 Kinerja Indikator 1 Indikator 2 Indikator 3 Indikator 4 Indikator 5 Indikator 6 0,593 0,651 0,615 0,737 0,666 0,654 0,145 0,145 0,145 0,145 0,145 0,145 Valid Valid Valid Valid Valid Valid 2 Usaha Indikator 1 Indikator 2 Indikator 3 Indikator 4 Indikator 5 Indikator 6 0,644 0,719 0,691 0,646 0,389 0,689 0,145 0,145 0,145 0,145 0,145 0,145 Valid Valid Valid Valid Valid Valid 3 Pengaruh Sosial Indikator 1 Indikator 2 Indikator 3 Indikator 4 Indikator 5 Indikator 6 0,544 0,541 0,541 0,435 0,406 0,477 0,145 0,145 0,145 0,145 0,145 0,145 Valid Valid Valid Valid Valid Valid 4 Kondisi Fasilitas Indikator 1 Indikator 2 Indikator 3 Indikator 4 Indikator 5 Indikator 6 0,351 0,437 0,583 0,622 0,637 0,671 0,145 0,145 0,145 0,145 0,145 0,145 Valid Valid Valid Valid Valid Valid

## 3.6. Uji reliabilitas
Uji ini menggunakan Cronbach Alpha (α). Suatu kuesioner  dianggap  konsisten  atau  reliabel  jika  α  > 0,70  Ghozali,  [9].  Program  SPSS  digunakan  untuk mengolah  data  dan  hasilnya  ditampilkan  dalam diagram.
Tabel 3. Hasil Analisa Reabilitas No Indikator (α) Reabilitas Hasil 1 Kinerja Indikator 1 Indikator 2 Indikator 3 Indikator 4 Indikator 5 Indikator 6 0,897 0,896 0,897 0,894 0,896 0,896 > 0,70 > 0,70 > 0,70 > 0,70 > 0,70 > 0,70 Reliabel Reliabel Reliabel Reliabel Reliabel Reliabel 2 Usaha Indikator 1 Indikator 2 Indikator 3 Indikator 4 Indikator 5 Indikator 6 0,896 0,894 0,895 0,896 0,904 0,895 > 0,70 > 0,70 > 0,70 > 0,70 > 0,70 > 0,70 Reliabel Reliabel Reliabel Reliabel Reliabel Reliabel 3 Pengaruh Sosial Indikator 1 Indikator 2 Indikator 3 Indikator 4 Indikator 5 Indikator 6 0,899 0,899 0,899 0,902 0,901 0,900 > 0,70 > 0,70 > 0,70 > 0,70 > 0,70 > 0,70 Reliabel Reliabel Reliabel Reliabel Reliabel Reliabel
No Indikator (α) Reabilitas Hasil 4 Kondisi Fasilitas Indikator 1 Indikator 2 Indikator 3 Indikator 4 Indikator 5 Indikator 6 0,900 0,910 0,897 0,897 0,897 0,896 > 0,70 > 0,70 > 0,70 > 0,70 > 0,70 > 0,70 Reliabel Reliabel Reliabel Reliabel Reliabel Reliabel

## 3.3. Pengujian Asumsi Klasik
Sebuah cara analisis data yang digunakan untuk menguji sebuah hipotesis disebut analisis regresi linier berganda. Uji regresi linier berganda ini tersusun oleh beberapa uji anatara lain uji normalitas, multikolinearitas,  dan  uji  heteroskedastisitas  untuk membuktikan apakah model regresi tersebut berdistribusi normal.

## 3.4. Pengujian Regresi Linier Berganda
Analisis  regresi  linier  berganda  yang  dilakukan dengan  SPSS  digunakan  untuk  menguji  hipotesis. Model  persamaan  regresi  dapat  dirumuskan  secara sistematis sebagai berikut.
𝝪 = 𝚊 + 𝑏 ₁ 𝑥 ₁+ 𝑏 ₂ 𝑥 ₂ + 𝑏 ₃ 𝑥 ₃ + 𝑏 ₄ 𝑥 ₄+ ε (2)
Keterangan:
Y  = Kepuasan konsumen
a   = Koefisien konstanta
𝑏 ₁ = Koefisien Regresi 𝑏 ₂ = Koefisien Regresi 𝑏 ₃ = Koefisien Regresi 𝑏 ₄ = Koefisien Regresi 𝑥 ₂ = Variabel ekspetasi kinerja 𝑥 ₃ = Variabel pengaruh sosial
𝑥 ₄ = Variabel kodisi yang memfasilitasi ε   = Error, variabel gangguan

## 3.5. Uji F
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menilai seberapa  baik  variabel  independen  secara  bersama- sama  menjelaskan  variabel  dependen.  F  tabel ditentukan pada taraf signifikansi 5% dan df dihitung dengan  menggunakan  rumus  df  =  (n  –  k).  dimana  n adalah  jumlah  sampel  dan  k  adalah  jumlah  variabel independen. Langkah-langkah sebagai berikut.
a. Tentukan  tingkat  signifikansi  a  =  5%,  tingkat signifikansi 95%, derajat kebebasan 1 (k – 1, n – k).
b. Tentukan kriteria pengujian Apabila Fhitung < Ftabel maka H0 diterima Apabila Fhitung > Ftabel maka H0 ditolak

## 3.6. Uji T
Uji-t  menurut  Ghozali  [10]  adalah  pengujian untuk  mengetahui  apakah  suatu  variabel  independen secara  individual  berpengaruh  signifikan  kepada variabel dependen, dengan berasumsi variabel lainnya konstan.  Nilai  tabel  yang  digunakan  biasanya  0,05 (5%) derajat kebebasan.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah selanjutnya adalah menganalisis sebaran  data  dari  jawaban  responden  dengan menghitung mean (Rata-rata). Analisis ini menggambarkan  reaksi  responden  terhadap  variabel kualitas pelayanan, kepercayaan, kepuasan dan retensi pelanggan.  Tujuannya  adalah  untuk  menentukan kekuatan kondisi  masing-masing  variabel  yang dapat dibedakan  menjadi rendah, sedang, tinggi dan sangat tinggi.  Untuk  mencari  frekuensi  intensitas  setiap variabel, kalikan skor tertinggi setiap variabel dengan jumlah  item  pertanyaan  untuk  variabel  tersebut  dan bagi hasilnya dengan skor total.
RS = (m-n) / k RS = (5-1) / 5 = 0,8 (3) Keterangan: RS = Rentang Skala n   = Skor Minimal m   = Skor Maksimal k    = Jumlah Kategori
Dari persamaan tersebut dapat dikategorikan dan dijelaskan sebagai berikut:
a. Sangat rendah atau menandakan bahwa keadaan variabel  masih  sangat  buruk  adalah  yang memiliki skor 1.00 – 1,80.
b. Rendah  atau  kurang  baik  menandakan  bahwa keadaan  variabel  masih  jauh  dari  cukup  adalah yang memiliki skor 1,81 – 2,60.
c. Sedang  menandakan  keadaan  variabel  yang cukup adalah yang memiliki skor 2,61 – 3,40 .
d. Tinggi atau bagus menandakan keadaan variabel sudah  tepat  adalah  yang  memiliki  skor 3,41  – 4,20 .
e. Sangat tinggi menandakan keadaan variabel yang sudah sangat baik adalah skor 4,21 – 5,00 .
4.1. Performance Expectancy ( PE)
Tabel 4. Hasil Analisa (PE) Pertanyaan Skor Jumlah Rata- rata STS TS K S S X1.1 0 9 35 123 30 197 3,88 Meningkatkan ke-efektifan dalam melakukan kegiatan belajar saya di universitas 0 18 105 492 150 765 X1.2 0 3 17 133 44 197 4,12 Lebih cepat dalam melakukan kegiatan pelaporan tugas-tugas kuliah. 0 9 51 532 220 812 X1.3 3 37 59 85 13 197 3,35 Interaksi lebih mudah 3 74 177 340 65 659 X1.4 0 2 16 127 52 197 4,16 Aplikasi berguna 0 4 48 508 260 820 X1.5 0 3 11 115 68 197 4,26 Mudah dipelajari 0 6 33 460 340 839 X1.6 0 3 13 113 68 197 4,25 Langkah penggunaan mudah diingat 0 6 39 452 340 837 Rata-rata Total 4,00
Berdasarkan  hasil  tersebut  terlihat  bahwa tanggapan  responden  terhadap  Ekspektasi  Kinerja yang  bervariasi  rata-rata  4,00  masih  dalam  kategori
tinggi  atau  baik  (nilai  berkisar  antara  4,21  sampai dengan 5,00).

## 4.2. Effort Expectancy (EE)
Tabel 5. Hasil Analisa (EE) Pertanyaan Skor Jumlah Rata- rata STS TS K S S X2.1 0 2 22 126 47 197 3,88 mudah untuk terampil menggunakan aplikasi 0 18 105 492 150 765 X2.2 0 3 21 119 54 197 4,12 sangat menghemat waktu 0 9 523 532 220 812 X2.3 0 8 47 119 23 197 3,35 menggunakan Google Classroom saat di Universitas maupun di tempat lain 3 74 177 340 65 659 X2.4 0 5 49 126 17 197 4,03 mengajak teman mahasiswa lain untuk menggunakan aplikasi 5 20 196 504 68 793 X2.5 5 64 71 47 10 197 1,00 tidak ingin menggunakan aplikasi belajar mengajar lain, selain Google Classsroom 5 128 213 188 50 197 X2.6
1 11 55 111 19 197 3,69 ingin terus menggunakan aplikasi Google Classroom untuk mendukung proses belajar 1 22 165 444 95 727 Rata-rata Total 3,34
Berdasarkan  hasil  tersebut  terlihat  bahwa tanggapan  responden  terhadap  variabel  'Ekspektasi
Usaha' masih berada pada kategori sedang antara 2,61 sampai dengan 3,40 dengan rata-rata sebesar 3,34..

## 4.3. Social Influence (SI)
Tabel 6. Hasil Analisa (SI) Pertanyaan Skor Jumlah Rata- rata STS TS K S S X3.1 5 40 61 82 9 197
3,25 tidak hanya untuk proses belajar mengajar, tapi juga untuk bersosialisasi dengan teman dan dosen. 5 80 183 328 45 641 X3.2 2 9 39 109 38 197 3,87 segera membuka  notifikasi dari aplikasi Google Classroom 2 18 117 436 190 763 X3.3 2 18 47 106 24 197 3,67 mengakses Google Classroom  di hari masuk kuliah maupun di hari libur 2 36 141 424 120 723 X3.4 3 35 67 78 14 197 3,33 membuka aplikasi Google Classroom minimal sehari sekali 3 70 201 312 70 656 X3.5 0 3 22 107 65 197 1,00 terbiasa mengoprasikan komputer 0 6 66 428 325 197 X3.6 0 1 6 80 110 197 4,52 terbiasa menggunakan Smartphone 0 2 18 320 550 890 Rata-rata Total 3,27 Berdasarkan  hasil  tersebut  terlihat  bahwa tanggapan  responden  terhadap  variabel  Pengaruh
Sosial masih berada pada kategori sedang antara 2,61- 3,40 dengan nilai rata-rata 3,27.

## 4.4. Facilitating Conndition (FC)
Tabel 7. Hasil Analisa (FC) Pertanyaan Skor Jumlah Rata- rata STS TS K S S X4.1 17 76 28 53 23 197 2,94 sudah menggunakan aplikasi Google Classroom sebelum masuk di jenjang perkuliahan. 17 152 84 212 115 580 X4.2 0 1 6 89 101 197 4,47 sudah terbiasa mengakses jaringan internet 0 2 18 356 505 881 X4.3 0 3 29 122 43 197 4,04 aplikasi Google Classroom memiliki tampilan warna yang bagus dan menarik 0 6 87 488 215 796 X4.4 0 4 18 131 44 197 4,09 Penempatan tombol untuk menu-menu pada aplikasi Google Classroom sudah sangat pas 0 8 54 524 220 806 X4.5 0 2 16 137 42 197 1,00 Menu-menu pada aplikasi tersusun dengan baik sehingga fitur- fitur yang tersedia dapat dengan mudah digunakan 0 4 48 548 210 197 X4.6 0 3 15 139 40 197 4,10 Penggunaan ukuran dan jenis huruf pada aplikasi Google Classroom sangat cocok 0 6 45 556 200 807 Rata-rata Total 3,27
Berdasarkan  hasil  tersebut terlihat  bahwa  respon responden terhadap variabel Kondisi Fasilitas rata-rata 3,44 masih dalam kategori sedang berkisar antara 2,61 sampai 3,40.

## 4.5. Uji Normalitas
Uji  normalitas  ini  menggunakan  probability plot untuk melihat plot (titik-titik) yang mewakili data aktual sepanjang diagonal. Dari gambar di atas  dapat disimpulkan  bahwa  nilai-nilai  dalam  model  regresi terdistribusi  normal,  karena  distribusi  data  mengikuti diagonal dari plot probabilitas.

## 4.6. Uji Multikolinearitas

## Gambar 4. Hasil Coefficients
Gambar  tersebut  menunjukkan  bahwa  semua variabel  independen  memiliki  nilai  yang  dapat diterima  di  atas  0,1  dan  nilai  VIF  di  bawah  10.  Dari sini dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas  antar  variabel  independen  dalam model regresi.

## 4.7. Uji Heteroskedastisitas
Gambar 5. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk menguji  apakah  residual  antara  pengamatan  yang berbeda  dalam  model  regresi  memiliki  varians  yang tidak  sama.  Jika scatterplot tidak  menunjukkan  pola yang  jelas  (bergelombang,  melebar  lalu  menyempit) dan titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Gambar  4.7  menunjukkan  bahwa scatterplot tidak  memiliki  pola  yang  jelas  (bergelombang, melebar  kemudian  menyempit),  dan  titik-titiknya tersebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu y.

## 4.8. Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis  regresi  linear  berganda  ini  digunakan untuk  mengetahui  seberapa  besar  pengaruh  setiap variabel independent terhadap variabel dependen.
Gambar 6. Hasil Coefficients
Nilai  variabel  Performance  Expectancy  (X1) berdasarkan perhitungan SPSS tersebut adalah 0.056 = 5.6%, nilai variabel Effort Expectancy (X2) 0.101 atau 10.1%, nilai Social Influence (X3) sebesar 0.023 atau 2.3%,  dan  nilai  Facilitating  Conditions  (X4)  sebesar 0.021  atau  2.1%.  Nilai  koefisien  setiap  variabel tersebut kemudian dapat dimasukkan pada persamaan regresi linear berganda berikut.
𝝪 = 𝚊 + 𝑏 ₁ 𝑥 ₁+ 𝑏 ₂ 𝑥 ₂ + 𝑏 ₃ 𝑥 ₃ + 𝑏 ₄ 𝑥 ₄+ ε = 1.046+0.056x_1+0.101x_2+0.023x_3+0.021x_4+e (4) Langkah sebagai berikut.
a. Nilai konstanta a sama dengan -1.046 dimana jika 0 sama dengan nilai variabel X1, X2, X3, dan X4 maka nilai Y = -1.046
b. Koefisien X1 sebanyak 0.056 menunjukkan bahwa apabila  terdapat  kenaikan  sebanyak  1%  terhadap variabel  X1  berarti  Niat  Berperilaku  akan  naik sebesar 0.056, dan begitu juga sebaliknya.
c. Koefiesien  X2  sebanyak  0.101  menunjukkan bahwa  apabila  terdapat  kenaikan  sebanyak  1% terhadap variabel X1 berarti Niat Berperilaku akan naik sebesar 0.101, dan begitu juga sebaliknya.
d. Koefisien X 3 sebanyak 0.023 menunjukkan bahwa apabila  terdapat  kenaikan  sebanyak  1%  terhadap variabel  X 1 maka  Niat  Berperilaku  akan  naik sebanyak 0.023, dan begitu juga sebaliknya.
e. Koefisien X4 sebanyak 0.021 menunjukkan bahwa apabila  terjadi  kenaikan  sebanyak  1%  terhadap variabel  X1  maka  Niat  Berperilaku  akan  naik sebesar 0.021, dan begitu juga sebaliknya.

## 4.9. Uji T
Gambar 7. Hasil Coefficients
Dari  gambar  tersebut  terlihat  bahwa  variabel Performance  Expectation (PE)  memiliki  nilai signifikan  sebesar  0,019  dan Effort  Expectation (EE) sebanyak  0,000.  Nilai  itu  berada  di  bawah  taraf signifikansi  0,05.  Sedangkan  nilai  signifikansi  untuk
variabel Social Influence (SI) adalah 0,203 dan untuk variabel Facilitating  Condition (FC)  adalah  0,298. Nilai  signifikansi  SI  dan  FC  berada  di  atas  taraf signifikansi  0,05.  Dengan  mengacu  pada  hasil tersebut, maka dapat  diamnil  sebuah kesimpulan  jika variabel  PE  dan  EE  memiliki  pengaruh  kepada Behavioral  Intentions , sedangkan variabel SI dan  FC tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap Behavioral Intentions .  Bukti  kedua  dapat  dibuat  berdasarkan perbandingan  thitung  >  ttabel.  Jika  Thitung  variabel independen  lebih  besar  dari  ttabel,  maka  variabel independen  memiliki  pengaruh  secara  parsial  kepada variabel dependen.

## 4.10. Uji F

## Gambar 8. Hasil Uji F
Nilai  signifikansi 0,000 diperoleh berdasarkan perhitungan  SPSS.  Artinya  nilai  signifikansi  lebih kecil  dari  tingkat  signifikansi  0,05.  Nilai  tersebut menunjukkan  bahwa  empat  variabel  bebas  (X1,  X2, X3, dan X4) berpengaruh terhadap variabel terikat (Y) secara simultan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan, variabel Ekspetasi  Performa  (PE),  Ekspetasi  Upaya  (EE), Pengaruh  Sosial  (SI),  dan  Kondisi  Fasilitas  (FC) berpengaruh  terhadap  behavioral  intentions  (Y). Setelah itu,  masing-masing  variabel memiliki koefisien  pengaruh  terhadap  Y  berdasarkan  analisis regresi  linier  berganda.  Analisis  terperinci  tentang pengaruh  variabel  independen  ini  terhadap  variabel dependen  berdasarkan  uji-T  dan  uji-F  ditunjukkan  di bawah  ini.  Berdasarkan  Uji  t  variabel Performance Expectancy (X1) kepada variabel Behavioral Intentions (Y) diperoleh T hitung lebih besar daripada Ttabel  yaitu  2.363  >  1.972  lalu  signifikansinya sebanyak 0.019 < 0.05. Nilai itu berarti bahwa variabel Performance Expectancy berpengaruh terhadap Behavioral  Intentions  (Y)  dan  H1  diterima. Berdasarkan  Uji  T  pada  variabel  Effort  Expectancy (X2)  terhadap  variabel  Behavioral  Intentions  (Y) diperoleh  thitung  lebih  besar  daripada  ttabel  yaitu 4.440 > 1.972 lalu signifikansinya 0.000 < 0.05. Nilai itu  berarti  variabel  Effort  Expectancy  berpengaruh terhadap  Behavioral  Intentions  (Y)  dan  H2  diterima. Berdasarkan  Uji  T  variabel  Social  Influence  (X3) kepada variabel Behavioral Intentions (Y) diperoleh T hitung lebih sedikit daripada T tabelnya yaitu 1.276 < 1.972. nilai itu signifikansinya 0.203 < 0.05. Nilai itu berarti  jika  variabel  Social  Influence  tidak  memiliki pengaruh  terhadap  Behavioral  Intentions  (Y)  dan  H3 ditolak.  Berdasarkan  Uji  t  pada  variabel  Facilitating
Conditions (X4) kepada variabel Behavioral Intentions (Y) diperoleh T hitung  lebih  sedikit daripada T tabel dengan  skor  1.043  <  1.972.  lalu  nilai  itu signifikansinya  0.298  <  0.05.  Nilai  itu  berarti  bahwa variabel  Facilitating  Conditions  tidak  memiliki pengaruh kepada Behavioral Intentions (Y) artinya H4 ditolak.  Nilai  signifikansi  0,000  ditentukan  dan Fhitung adalah 38,739 berdasarkan pengujian simultan (F-test) dari empat variabel independen menggunakan Google  Classroom  ekspektasi  pencapaian,  ekspektasi upaya,  pengaruh  sosial,  dan  kondisi  fasilitator  niat perilaku.  Karena  nilai  ini  memenuhi  syarat  nilai signifikansi  Ftabel  (2.42),  maka  H5  diterima  sebagai ``Niat perilaku saat menggunakan Google Classroom dipengaruhi  oleh  ekspektasi  pencapaian,  ekspektasi upaya, pengaruh sosial, dan kondisi promosi''.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Chatti,  H.,  &  Hadoussa,  S.  (2021).  Factors Affecting the Adoption of E-Learning Technology by Students during the COVID-19
Quarantine  Period:  The  Application  of  the UTAUT  Model.  Engineering,  Technology  & Applied Science Research, 11(2), 6993–7000.
[2] Deni  Maisa  Putra,  D.  V.  (2020).  ANALISIS PENERAPAN SISTEM INFORMASI MANAJEMEN RUMAH SAKIT (SIMRS) DI TPPRJ MENGGUNAKAN METODE UTAUT DI RS TK.III DR. REKSODIWIRYO PADANG. Administration & Health Information of Journal, 1(1), 55–67.
[3] Eka  Herdit  Juningsih,  Faruq  Aziz,  Dinar Ismunandar,  Fajar  Sarasati,  Irmawati,  Y. (2020).  Penggunaan  Model  UTAUT2  Untuk Memahami  Persepsi  Pengguna  Aplikasi  G- Meet.  IJSE  –  Indonesian  Journal  on  Software Engineering, 6(2), 289–295.
[4] Erlita,  U.  A.,  &  Priyanto. (2021).  Analysis  of Acceptance  of  Vocational  High  School  e- Report  in  Temanggung  District  Using  the UTAUT Model (Unified Theory of Acceptance and  Use  of  Technology).  Journal  of  Physics:
Conference Series, 1737(1). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1737/1/012023
[5] Iftakhar, S. (2020). GOOGLE CLASSROOM: WHAT  WORKS  AND  HOW?  70  Interactive Learning Environments, 3, 1–17. https://doi.org/10.1080/10494820.2020.17896 72 [6] Kurnia, D. (2020). Penerimaan dan Penggunaan  E-Learning  pada  Masa  Pandemi Covid-19:  Aplikasi  Model  UTAUT2.  JKTP: Jurnal Kajian Teknologi Pendidikan, 3(4), 435– 447.
https://doi.org/10.17977/um038v3i42020p435
[7] Mokhtar,  R.,  Hyrul,  M.,  &  Karim,  A.  (2021). EXPLORING  STUDENTS  BEHAVIOUR  IN USING  GOOGLE  CLASSROOM  DURING
COVID-19 PANDEMIC : UNIFIED THEORY OF ACCEPTANCE AND USE OF TECHNOLOGY ( UTAUT ). INTERNATIONAL JOURNAL OF MODERN EDUCATION (IJMOE), 3(8), 182–195. https://doi.org/10.35631/IJMOE.380015
[8] Ni  Komang  Risma  Dwinda  Putri,  I.  M.  S.  S. (2020).  Penerapan  Model  UTAUT  2  Untuk Menjelaskan Niat Dan Perilaku Penggunaan E- Money  di  Kota  Denpasar.  E-JA  e-Jurnal Akuntansi, 30(2), 540–555.
[9] Novebri.  (2020).  ANALISA  HUBUNGAN
BUDAYA SEKOLAH TERHADAP PEMBINAAN DISIPLIN SISWA MENGGUNAKAN  METODE  LIKERT  DI SPSS  (STUDI  KASUS  DI  SMPN  4  KOTA
PARIAMAN). JURNAL AHLI MUDA INDONESIA, 1(51).
[10] Sudarsono,  B.  G.,  &  Lestari,  S.  P.  (2018). Kajian  Literatur  Model Konseptual  71
Keberhasilan E-Government. KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), 2(1), 491– 498.https://doi.org/10.30865/komik.v2i1.981
[11] Tiris Sudrartono, W. warsiati. (2020). DAMPAK  PANDEMI  VIRUS  COVID-19
TERHADAP KEPUTUSAN MENGUNAKAN  E  -  LEARNING  DI POLITEKNIK PIKSI GANESHA
BANDUNG. JURNAL AHLI MUDA INDONESIA, 1(51).
[12] Utami, R. (2019). Analisis Respon Mahasiswa terhadap  Penggunaan  Google  Classroom  pada Mata Kuliah Psikologi Pembelajaran Matematika. Prisma, Prosiding Seminar Nasional Matematika ISSN 2613-9189, 2, 498– 502.
[13] Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., Chan, F. K. Y., Hu, P. J. H., & Brown, S. A. (2011). Extending the two-stage information systems continuance model:  Incorporating  UTAUT  predictors  and the  role  of  context.  Information  Systems
Journal, 21(6), 527–555. https://doi.org/10.1111/j.1365- 2575.2011.00373.x
[14] Yamin, A. (2020). Analisis Kualitas Pelayanan Dan Harga Serta Promosi Terhadap Kepuasan Konsumen Go-food Di Kabupaten Jember.
[15] Yee,  M.  L.  S.,  &  Abdullah,  M.  S.  (2021).  A Review  of  UTAUT  and  Extended  Model  as  a Conceptual Framework in Education Research. Jurnal  Pendidikan  Sains  Dan  Matematik Malaysia Vol, 11(2232), 1–20.
[16] Yusup, F. (2018). Uji Validitas dan Reliabilitas Instrumen Penelitian Kuantitatif. Jurnal Tarbiyah :  Jurnal  Ilmiah  Kependidikan,  7(1), 17–23. https://doi.org/10.18592/tarbiyah.v7i1.2100