Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 126-137 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Analisis Penerimaan Teknologi Pembelajaran Dalam Jaringan Menggunakan Unified Theory of Acceptance And Use of Technology 2
Thomas Rulandi 1 , Johan J.C. Tambotoh 2 1,2 Sistem Informasi, Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Indonesia e-mail: 682018150@student.uksw.edu 1 , johan.tambotoh@staff.uksw.edu 2

## Abstract
Online learning is an option during the Covid-19 pandemic by utilizing the Google Meet application as a liaison for online learning. Therefore, this study measures the acceptance of learning technology in the network, especially using the Google Meet application using the UTAUT 2 model. This study aims to see  what  things  affect  the  acceptance  of  online  learning.  This  model  uses  several  variables,  namely Performance  Expectancy,  Effort  Expectancy,  Social  Influence,  Facilitating  Conditions,  Hedonic Motivation, Price Value, and Habit. This study uses a survey quantitative approach to collect data and analyze  data  using  Structural  Equation  Modeling.  In  this  study,  three  accepted  hypotheses  were obtained, namely H4, H7 and H8 and four were not accepted, namely H1, H2, H3 and H6.
Keywords : Online Learning, UTAUT 2, Google Meet

## Abstrak
Pembelajaran  dalam  jaringan  menjadi  salah  satu  pilihan  saat  pandemi  Covid-19  dengan memanfaatkan  aplikas  Google  Meet  sebagai  penghubung  untuk  melakukan  pembelajaran  dalam jaringan. Oleh karena itu penelitian ini melakukan pengukuran penerimaan teknologi pembelajaran dalam  jaringan  khususnya  menggunakan  aplikasi  Google  Meet  menggunakan  model  UTAUT  2. Penelitian  ini  bertujuan  melihat  hal-hal  apa  saja  yang  mempengaruhi  penerimaan  pembelajaran daring. Model ini menggunakan beberapa variabel ialah Peformance Expectancy, Effort Expectancy, Social  Influence,  Facilitating  Conditions,  Hedonic  Motivation,  Price  Value,  dan  Habit.  Penelitian  ini melakukan  pendekatan  kuantitatif  survei  untuk  melakukan  pengumpulan  data  dan  analisis  data menggunakan  Structural  Equation  Modelling.  Pada  penelitian  ini  diperoleh  tiga  hipotesis  yang diterima yaitu H4, H7 dan H8 dan empat tidak diterima yaitu H1, H2, H3 dan H6.
Kata kunci : Pembelajaran Dalam Jaringan, UTAUT 2, Google Meet
1. PENDAHULUAN
Teknologi  telah  berkembang  dari  tahun  ke  tahun  terlebih  dalam menyelesaikan masalah yang dihadapi oleh pendidikan di Indonesia terutama saat pandemi Covid-19 (Coronavirus Disease). Covid-19 melanda dunia dan dikatakan sebagai pandemi Covid-19 oleh badan kesehatan dunia (WHO)  [1]. Hal ini terjadi juga  di  Indonesia  yang  ditandai  dengan  penggunaan  teknologi  Video  Conference untuk  membantu  pembelajaran  daring.  Salah  satunya  ialah  aplikasi  Google  Meet yang  digunakan  untuk  pembelajaran  daring  [2].  Google  Meet  digunakan  untuk menujang  pembelajaran  daring  tanpa  harus  melakukan  tatap  muka  atau pembelajaran jarak jauh.
Aplikasi Google  Meet adalah  salah  satu  platform Video  Conference yang membantu pembelajaran daring tanpa harus tatap muka. Google Meet juga menjadi platform kedua yang populer digunakan di Indonesia. Pembelajaran daring adalah salah  satu  cara  untuk  melakukan  pembelajaran  saat  pandemi  Covid-19  ketika Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan memberlakukan larangan pembelajaran
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 126-137 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
tatap  muka  dengan  menggunakan  aplikasi  diantaranya  Google  Meet,  Zoom,  dan aplikasi  Video  Conference  lainya  [3]. Google  Meet mudah  digunakan  untuk pembelajaran  daring  hanya  dengan  membuka Google  Chrome dan login menggunakan email  Google  Meet sudah  bisa  digunakan  [4].  Pembelajaran  daring menggunakan  aplikasi Google  Meet juga  termasuk  dalam Synchronous  Learning . Synchronous  Learning adalah  jenis  proses  pembelajaran  yang  terjadi  secara langgsung  pada  waktu  yang  sama  antara  peserta  didik  dan  pengajar  serta berinteraksi  secara  langgsung  walau  dengan  menggunakan  aplikasi  yang mendukung Video Conference seperti aplikasi Google Meet [5] .
Penelitian  berkaitan  tentang  penerimaan  dan  penggunaan  suatu  teknologi merupakan  hal  penting,  berhasil  atau  tidaknya  sebuah  teknologi  [6].Terdapat berbagai  penelitian  terkait  pembelajaran  daring  menggunakan  metode Unified Theory Of Acceptance And Use Of Technology (UTAUT 2). UTAUT 2 adalah metode penerimaan  yang  mendefinisikan  bagaimana  perilaku  pengguna  terhadap  suatu teknologi [7]. Penelitian tersebut yaitu penelitian yang membahas tentang hal-hal yang  mempengaruhi  penggunaan e-learning menggunakan  model  UTAUT  2  [1]. Ada  juga  penelitian  tentang  bagaimana  keberhasilan  sebuah  sistem  yang diterapkan  pengguna menerima  atau  tidaknya  sebuah sistem baru menggunakan model UTAUT 2 [6]. Penelitian yang lainnya yang membahas tentang pengukuran persepsi  terhadap  suatu  aplikasi  menggunakan  model  UTAUT  2  [8].  Selanjutnya ada  penelitian  tentang  bagaimana  menguji  teknologi  ruang  guru  dengan penerapan  model  UTAUT  2  [9].  Penelitian  selanjutnya  ialah  mengalisis  hal-hal yang  mempengaruhi  minat  konsumen  pada  layanan  website  tiket.com menggunakan  UTAUT  2  [10].  Penelitian  lainnya  membahas  tentang  hal-hal  apa saja  yang  mempengaruhi  pemanfaatan  Edmodo  menggunakan  model  UTAUT2 [11].  Penelitian  berikutnya  penelitian  ini  membahas  tentang  hal-hal  yang mempengaruhi  penerimaan  dan  penggunaan  pembelajaran  augmented  reality menggunakan  model  UTAUT  2  [12].  Berdasarkan  dari  penelitian  yang  ada memiliki    perbedaan  penelitian  ini  membahas  tentang  hal-hal  apa  saja  yang mempengaruhi  penerimaan  teknologi  pembelajaran  daring  pada  aplikasi Google Mee t  dengan  melakukan  pengujian  teori  model  UTAUT  2  dan  uji  analisis  data menggunakan model Structural Equation Modeling (SEM).
Tujuan  penelitian  ini  yaitu  melakukan  pengukuran  bagaimana  penerimaan pengguna  tentang  pembelajaran  daring.  Tujuan  tersebut  untuk  melihat  hal-hal yang mempengaruhi selama melakukan pembelajaran daring pada aplikasi Google Meet ,  apakah  berpengaruh  terhadap  minat  mahasiswa  dalam  menggunakan aplikasi Google Meet dalam pembelajaran daring.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  menggunakan  pendekatan  BSR  ( Behavioral  Science Research )  yaitu  pendekatan  yang  berhubungan  antara  sikap  seseorang  dengan teknologi. Ada tahap-tahapan pada penelitian ini diantaranya pada gambar 1.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 126-137 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan  pertama  area  penelitian  adalah  area  penelitian  yang  ingin  diteliti yaitu  dengan  menentukan  topik  area  penelitian.  Pada  penelitian  ini  topik  area penelitian  yaitu  pembelajaran  daring.  Tahapan  selanjutnya  melakukan  studi literatur  yang  dilakukan  dengan  cara  menelusuri  berbagai  bahan  rujukan  dalam pembahasan  hasil  penelitian  mengenai  pembelajaran  daring, Google  Meet dan UTAUT 2. Tahap selanjutnya tentang membuat model konseptual yang akan diuji pada  responden  yang  telah  menggunakan  aplikasi Google  Meet sebagai  untuk melakukan  pembelajaran  daring.  Selanjutnya  melakukan  pengumpulan  data  dan juga pengolahan data menggunakan metode SEM dibantu dengan tools SmartPLS 3.3.5. Structural  Equation  Modelling adalah  model  analisis  statistik  dalam pengertiannya. SEM ialah model yang menjelaskan hubungan antara variabel [13]. SEM mempermudah untuk melakukan uji validitas dan reliabilitas, mempermudah agar  melihat  pengaruh  langsung  antara  variabel  dan  tidak  langsung  [14]. Selanjutnya  hasil  dan  pembahasan  dan  langkah  terakhir adalah  kesimpulan  hasil penelitian .

## 2.1. Instrumen Penelitian
Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  pendekatan kuantitatif  survei.  Penyebaran  kuesioner  dengan  dilakukan  menggunakan  google form  secara online .  Responden  dalam  penelitian  ini  ialah  mahasiswa  Universitas Kristen Satya Wacana dengan jurusan Sistem Informasi yang pernah menggunakan teknologi Google Meet dengan pertanyaan kuesioner yang merupakan variabel dari UTAUT  2.  Kuesioner  yang  dibuat  berdasarkan  variabel-variabel  pada  model UTAUT  2 Performance  Expectancy,  Effort  Expectancy,  Social  Influence,  Facilitating
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 126-137 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Conditions,  Hedonic  Motivation,  Price  Value,  Habit,  Behavioral  Intention ,  dan Use Behavior . Dimana Unified Theory Of Acceptance And Use Of Technology (UTAUT 2) ialah  metode  untuk  mengetahui  penerimaan  dalam  sebuah  teknologi  yang dikemukakan oleh Venkatesh, Tong dan Xu, terdapat tujuh variabel utama [7].
Definisi  masing-masing  variabel  pada  penelitian  ini  yang  didasarkan  dari definisi yang dikemukakan pada penelitian [15] dan [7] dapat dijabarkan sebagai berikut :
a) Performance  Expectancy diartikan  sebagai  dimana  seseorang  yakin  bahwa teknologi Google Meet dapat membantu dalam kinerja pembelajaran.
b) Effort  Expectancy diartikan  sebagai  dimana  seseorang  yakin  bahwa kemudahan dalam penggunaan teknologi Google Meet.
c) Social  Influence diartikan  sebagai  sejauh  mana  orang  lain  mempengaruhi perilakunya dalam menggunakan teknologi Google Meet.
d) Facilitating  Conditions diartikan  sebagai  seseorang  percaya  bahwa  kondisi ketersediaan  perangkat  dapat  mendukung  dalam  penggunaan  teknologi Google Meet.
e) Hedonic  Motivation diartikan  sebagai  rasa  nyaman  seseorang  dalam menggunakan teknologi Google Meet.
f) Price  Value diartikan  pemahaman  seseorang  dalam  biaya  yang  digunakan untuk mengoperasikan teknologi Google Meet.
g) Habit diartikan  bagaimana  orang  condong  menggunakan  teknologi Google Meet.
h) Behavioral  Intention diartikan  sebagai  sejauh  apa  seseorang  menggunakan teknologi Google Meet.
i) Use  Behavior diartikan  sebagai  perilaku  pengguna  dalam  pembelajaran daring menggunakan Google Meet.
Masing-masing  variabel  dapat  diwakilkan  PE  ( Performance  Expectancy ),  EE ( Effort  Expectancy ), SI ( Social Influence ), FC ( Facilitating Conditions ), HM ( Hedonic Motivation ),  PV  ( Price  Value ),  H  ( Habit ),  BI  ( Behavioral  Intention), UB  ( Use Behavior )[7].
Gambar 2. Model Penelitian
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 126-137 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Sehingga didapatkan hipotesis penelitian sebagai berikut: H1 : Performance Expectancy mempengaruhi Behavioral Intention
H2 : Effort Expectancy mempengaruhi Behavioral Intention H3 : Social Influence mempengaruhi Behavioral Intention H4 : Facilitating Conditions mempengaruhi Behavioral Intention H5 : Hedonic Motivation mempengaruhi Behavioral Intention H6 : Price Value mempengaruhi Behavioral Intention H7 : Habit mempengaruhi Behavioral Intention H8 : Behavioral Intention mempengaruhi Use Behaviour
Kuesioner  pertanyaan  dibuat  berdasarkan  indikator  UTAUT  2.  Penilaian kuesioner dengan  menggunakan penilaian skala Likert untuk mendapatkan hasil yang  akurat.  Skala  Likert  digunakan  untuk  menguji  tanggapan,  sikap  atau pendapat seseorang mengenai kejadian maupun fenomena sosial [16]. Tabel skala Likert pada tabel 1.
Tabel 1. Skala Likert Pilihan Jawaban Skor Sangat Setuju 5 Setuju 4 Netral 3 Tidak Setuju 2 Sangat Tidak Setuju 1

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Kriteria Responden
Saat  melakukan  pengumpulan  data  diperoleh  responden  lalu  dilakukan pengujian  menggunakan  tools SmartPLS 3.3.5.  Responden  yang  mengisi  adalah yang  menggunakan  teknologi Google  Meet .  Pengumpulan  data  dilakukan menggunakan Google  form .  Responden  pada  kuesioner  penelitian  ini  berjumlah 120  responden  setelah  dipilah  menjadi  106  responden  yang  memenuhi  kriteria. Uraian kriteria terdapat pada tabel 2.
Tabel 2. Kriteria Responden Kriteria Responden Jenis Kelamin Pria 63 Wanita 43 Umur <20 Tahun 26 20-30 Tahun 79 31-40 Tahun 1 41-50 Tahun 0 50>Tahun 0

## 3.2. Analisis Data
Berikut ini adalah hasil dari metode penelitian ketika masing-masing nilai dimasukkan dan diproses dengan tools SmartPLS :
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 126-137 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 3. Model Penelitian
a) Pengujian model pengukuran ( outer model )
Penelitian ini untuk melakukan pengujian hubungan antara variabel dengan indikator. Setelah dilakukan pengujian dengan terhadap model pengukuran ( outer model )  dengan  beberapa  tahapan  pengujian  yaitu Average  Variance  Extracted (AVE), Komposit Reliabilitas dan Cronbach’s Alpha dengan peraturanya diatas nilai 0,70 terdapat sepuluh indikator yang tidak mematuhi peraturan yang mana pada Loading Factor terdapat tujuh indikator di bawah nilai 0,70 dan ada tiga indikator Cronbach’s  Alpha dibawah  nilai  0,70.  Maka  dilakukan  penghapusan  indikator. Indikator tersebut EE1, EE2, HM1, HM2, PE1, PE2, SI1, SI2, UB1 dan UB2. Dengan penghapusan indikator tersebut didapatkan hasil sebagai berikut :

## b) Pengujian Validitas
1) Validitas Konvergen ( Convergent Validity )

## a) Nilai Loading Factor
Setelah  menghapus  sepuluh  indikator  yang  mana  memiliki  nilai  dibawah nilai 0,70 dapat dilihat dengan tidak adanya angka berwarna merah sebagai tanda hasil baik dengan nilai di atas 0,70. Uraian nilai terdapat pada tabel 2.
Tabel 2. Loading Factor BI EE FC H HM PE PV SI UB BI1 0,863 BI2 0,828 BI3 0,824 EE3 1,000 FC1 0,767 FC2 0,754
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 126-137 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
BI EE FC H HM PE PV SI UB FC3 0,817 H1 0,778 H2 0,780 H3 0,783 HM3 1,000 PE3 1,000 PV1 0,739 PV2 0,901 PV3 0,902 SI3 1,000 UB3 1,000
Dengan model penelitian terbaru terdapat pada gambar 4.
Gambar 4. Model Penelitian Valid
b) Average Variance Extracted (AVE) Pada  hasil Average  Variance  Extracted (AVE)  bahwa  semua  variabel sudah  memenuhi  nilai  di  atas  0,50.  Hal  ini  sudah  dikategorikan  valid. Uraian nilai terdapat pada tabel 2.
Tabel 2. Validitas dan Reliabilitas Konstruk
Cronbach's Alpha rho_A  Reliabilitas Komposit Average Variance Extracted (AVE) BI 0,793 0,822  0,877 0,703 EE 1,000 1,000  1,000 1,000 FC 0,708 0,757  0,823 0,608 H 0,702 0,722  0,824 0,609
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 126-137 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Cronbach's Alpha rho_A  Reliabilitas Komposit Average Variance Extracted (AVE) HM 1,000 1,000  1,000 1,000 PE 1,000 1,000  1,000 1,000 PV 0,816 0,885  0,886 0,724 SI 1,000 1,000  1,000 1,000 UB 1,000 1,000  1,000 1,000 2) Validitas Diskriminan ( Discriminant Validity )
a) Fornell-Larcker Criterion
Untuk  Validitas  Diskriminan  dalam  menentukan  Fornell-Larcker  Criterion menunjukkan hasil yang baik antar variabel yang mana variabel itu sendiri ada di atas 0,70. Uraian nilai terdapat pada tabel 3.
Tabel 3. Fornell-Larcker Criterion BI EE FC H HM PE PV SI UB BI 0,839 EE 0,302 1,000 FC 0,515  0,376 0,780 H 0,573  0,300  0,542 0,781 HM 0,302  0,372  0,346  0,314 1,000 PE 0,369  0,493  0,336  0,326  0,475 1,000 PV 0,348  0,229  0,410  0,337  0,269  0,294 0,851 SI 0,394  0,383  0,417  0,382  0,292  0,447  0,300 1,000 UB 0,696  0,380  0,420  0,545  0,297  0,362  0,344  0,270 1,000

## b) Uji Reliabilitas
1) Reliabilitas Komposit
Nilai  dari  Reliabilitas  Komposit  mendapatkan  nilai  yang  baik  sesuai peraturan  di  atas  0,70  dimana  dikatakan  bahwa  reliabilitas  komposit mempunyai  variabel  diatas  0,70  dikatakan  memenuhi  uji  reliabilitas. Dengan nilai tertinggi di Effort Expectancy, Hedonic Motivation, Performance Expectancy,  Social  Influence dan Use  Behavior bernilai  1.000  dan  nilai terendah Facilitating Conditions 0.823. Uraian nilai terdapat pada tabel 2.
2) Cronbach’s Alpha
Mempunyai  nilai  baik  di  atas  0,70  dan  sesuai  peraturan.  Dengan  nilai tertinggi di Effort Expectancy, Hedonic Motivation, Performance Expectancy, Social Influence dan Use Behavior bernilai 1.000   dan nilai terendah Habit dengan nilai 0.702. Uraian nilai terdapat pada tabel 2.
c) Uji Model Struktural ( inner model )
Uji  inner  model  dilakukan  untuk  mengetahui  kesesuaian  dengan  nilai R- Square.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 126-137 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
1. R-Square
Pada nilai R-Square di uji seberapa baiknya struktur model dengan aturan model dinyatakan kuat bahwa nilai dari R-Square 0,75, model moderat jika nilai R-Square 0,50 dan model lemah jika R-Square 0,25
a) BI, R-Square sebesar  0,422  atau  jika  dipersenkan  42.2%  dinyatakan lemah. Uraian nilai terdapat pada tabel 4
b) UB, R-Square sebesar  0,484  atau  jika  dipersenkan  48,4%  dinyatakan lemah. Uraian nilai terdapat pada tabel 4.
Tabel 4. R-Square R-Square Adjusted R Square BI 0,422 0,386 UB 0,484 0,479

## 2. T-Statistik
T-Statistik dalam  melihat  tingkat  signifikansi  dalam  pengujian  hipotesis memiliki  nilai  harus  diatas  1,96  dinyatakan  “signifikan”  serta  apabila dibawah  1,96  dinyatakan  “tidak  signifikan”.  Uraian  mengenai  nilai  dari  t- statistik terdapat pada tabel 5.
Tabel 5. T-Statistik T- Statistik (| O/STDEV |) BI -> UB 14,275 EE -> BI 0,034 FC -> BI 2,189 H -> BI 4,137 HM -> BI 0,154 PE -> BI 0,978 PV ->  BI 0,909 SI -> BI 0,967
Dari uji t-statistik didapatkan hasil sebagai berikut :
1) Behavioral  Intention terhadap Use  behavior didapatkan  nilai t-statistik dengan  nilai  14,275  dan  melebihi  aturan  nilai  diatas  1,96  jadi Behavioral Intention secara “signifikan” berpengaruh langsung terhadap Use Behavior
2) Effort Expectancy terhadap Behavioral Intention didapatkan nilai t-statistik dengan  nilai  0,034  dan  tidak  melebihi  aturan  nilai  diatas  1,96  jadi Effort Expectancy secara  “tidak  signifikan”  tidak berpengaruh  langsung terhadap Behavioral Intention i
3) Facilitating  Conditions terhadap Behavioral  Intention didapatkan  nilai  t- statistik  dengan  nilai  2,189  dan  melebihi  aturan  nilai  diatas  1,96  jadi Facilitating  Conditions secara  “signifikan”  berpengaruh  langsung  terhadap Behavioral Intention.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 126-137 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
4) Habit terhadap Behavioral Intention didapatkan nilai t-statistik dengan nilai 4,137  dan  melebihi  aturan  nilai  diatas  1,96  jadi Habit secara  “signifikan” berpengaruh langsung terhadap Behavioral Intention.
5) Hedonic  Motivation terhadap Behavioral  Intention didapatkan  nilai t- statisti k dengan nilai 0,154 dan tidak melebihi aturan nilai diatas 1,96 jadi Hedonic  Motivation secara  “tidak  signifikan”  tidak  berpengaruh  langsung terhadap Behavioral Intention .
6) Performance  Expectancy terhadap Behavioral  Intention didapatkan  nilai t- statistik dengan nilai 0,978 dan tidak melebihi aturan nilai diatas 1,96 jadi Performance  Expectancy secara  “tidak  signifikan”  tidak  berpengaruh langsung terhadap Behavioral Intention .
7) Price Value terhadap Behavioral Intention didapatkan nilai t-statistik dengan nilai 0,909 dan tidak melebihi aturan nilai diatas 1,96 jadi Price Value secara “tidak  signifikan”  tidak  berpengaruh  langsung  terhadap Behavioral Intention .
8) Social  Influence terhadap Behavioral  Intention didapatkan  nilai t-statistik dengan  nilai  0,967  dan  tidak  melebihi  aturan  nilai  diatas  1,96  jadi Social Influence secara  “tidak  signifikan”  tidak  berpengaruh  langsung  terhadap Behavioral Intention .
Berdasarkan  hasil  yang  dilakukan  pada  tabel  5  maka  diperoleh  hipotesis yang diterima yaitu H4, H7, H8 sedangkan empat sisanya yaitu H1, H2, H3 dan H6 tidak diterima karena tidak memenuhi peraturan nilai harus di atas 1,96.

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan  dari  analisis  data  kuesioner  sebanyak  106  responden  dengan menggunakan analisis SEM dan dibantu menggunakan tools SmartPLS 3.3.5 maka dapat  disimpulkan  bahwa  mahasiswa  Universitas  Kristen  Satya  Wacana  Jurusan Sistem  Informasi  tidak  dapat  mengikuti  pembelajaran  daring  memanfaatkan aplikasi Google  Meet sebagai Synchronous  Learning dengan  baik  sehingga mengurangi  minta  mahasiswa  untuk  mengikuti  pembelajaran  daring  hal  ini ditunjukan  pada  H4  yaitu Facilitating  Conditions terhadap Behavioral  Intention berpengaruh  secara  signifikan  karena  melebihi  nilai  aturan  diatas  1,96  yang berarti Facilitating  Conditions terhadap Behavioral  Intention berpengaruh  dalam pembelajaran  dalam  jaringan  bahwa  mahasiwa  memiliki  kendala  fasilitas  dalam menjalankan  aplikasi Google  Meet sehingga  mempengaruhi  minat  mahasiswa dalam  melakukan  pembelajaran  dalam  jaringan  menggunakan  aplikasi Google Meet . H7 yaitu Habit terhadap Behavioral Intention berpengaruh secara signifikan karena  melebihi  nilai  aturan  diatas  1,96  yang  berarti Habit terhadap Behavioral Intention bahwa  mahasiswa  tidak  terbiasa  melakukan  pembelajaran  dalam jaringan  menggunakan Google  Meet sehingga  berpengaruh  terhadap  minat mahasiswa  dalam  melakukan  pembelajaran  daring  menggunakan  aplikasi Google Meet .  H8  yaitu Behavioral  Intention terhadap User  Behavior berpengaruh  secara signifikan  karena  melebihi  nilai  aturan  diatas  1,96  yang  berarti Behavioral Intention terhadap User  Behavior berpengaruh  yang  berarti  minat  mahasiswa
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 126-137 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dalam  menggunakan  aplikasi Google  Meet berpengaruh  terhadap  perilaku pengguna aplikasi Google Meet.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Kurnia, “Penerimaan Dan Penggunaan E-Learning Pada Masa Pandemi Covid-19: Aplikasi  Model  Utaut2,” Jktp  J.  Kaji.  Teknol.  Pendidik. ,  Vol.  3,  No.  4,  Pp.  435–447, 2020, Doi: 10.17977/Um038v3i42020p435.
[2] N. Juniartini And I. Rasna, “Pemanfaatan Aplikasi Google Meet Dalam Keterampilan Menyimak Dan Berbicara Untuk Pembelajaran Bahasa Pada Masa Pandemi Covid- 19  1nme,” J.  Pendidik.  Dan  Pembelajaran  Bhs.  Indones. ,  Vol.  9, No.  2,  Pp. 133–141, 2020.
[3] J.  A.  Dewantara  And  T.  H.  Nurgiansah,  “Efektivitas  Pembelajaran  Daring  Di  Masa Pandemi Covid 19 Bagi Mahasiswa Universitas Pgri Yogyakarta,” J. Basicedu , Vol. 5, No. 1, Pp. 367–375, 2020, Doi: 10.31004/Basicedu.V5i1.669.
[4] S. Nalurita, “Pemanfaatan Aplikasi Google Meet Pada Mata Kuliah Teknik Proyeksi Bisnis  Semester  Gasal  Tahun  Pelajaran  2020/2021  Di  Universitas  Dirgantara Marsekal  Suryadarma  (Unsurya)  (Studi  Pada  Mahasiswa  Prodi  Manajemen  Kelas G),” J.  Ilm.  Manaj.  Surya  Pasca  Sci. ,  Vol.  10,  No.  1,  Pp.  22–30,  2021,  [Online]. Available:
Https://Journal.Universitassuryadarma.Ac.Id/Index.Php/Jimspc/Article/Download /593/564.
[5] L.  Susanti  And  R.  Estherina,  “Pembelajaran  Blending  Asynchronous-Synchronous Learning  Berbasis  Relevan  Terhadap  Hasil  Belajar  Koqnitif  Peserta  Didik  Sekolah Dasar  Pada  Masa  Pandemi,” …    J.  Kaji.  Teknol.  Pendidik. ,  Vol.  7,  No.  1,  Pp.  79–89, 2022, [Online]. Available: Http://Journal2.Um.Ac.Id/Index.Php/Edcomtech/Article/View/26211. [6] M.  T.  Hidayat,  Q.  Aini,  And  E.  Fetrina,  “Penerimaan  Pengguna  E-Wallet Menggunakan Utaut 2 (Studi Kasus),” J. Nas. Tek. Elektro Dan Teknol. Inf. , Vol. 9, No. 3, Pp. 239–247, 2020.
[7] V.  Venkatesh,  J.  Y.  L.  Thong,  And  X.  Xu,  “Venkatesh_Thong_Xu_Misq_Forthcoming (Gender Age Experience),” Mis Q. , Vol. 36, No. 1, Pp. 157–178, 2012.
[8] E.  H.  Juningsih,  F.  Aziz,  D.  Ismunandar,  F.  Sarasati,  I.  Irmawati,  And  Y.  Yanto, “Penggunaan Model Utaut2 Untuk Memahami Persepsi Pengguna Aplikasi G-Meet,” Indones.  J.  Softw.  Eng. ,  Vol.  6,  No.  2,  Pp.  289–295,  2020,  Doi: 10.31294/Ijse.V6i2.10075.
[9] C. A. Haris, B. S. Wa, And A. Nasiri, “Penerapan Model Utaut2 Untuk Mengevaluasi Aplikasi  Ruang  Guru,” J.  Teknol.  Inf. ,  Vol.  3,  No.  2,  P.  192,  2019,  Doi: 10.36294/Jurti.V3i2.1085.
[10]  M.  Pendekatan Et  Al. ,  “Analisis  Minat  Pengguna  Ota  Tiket  .  Com  Di  Indonesia Menggunakan,” Vol. 11, No. 1, 2022.
[11]  E. S. Nuari, A. Nurkhin, And K. Kardoyo, “Analisis Determinan Pemanfaatan Edmodo Dengan  Menggunakan  Unified  Theory  Of  Acceptance  And  Use  Of  Technology (Utaut),” J.  Pendidik.  Akunt.  Indones. ,  Vol.  17,  No.  1,  Pp.  57–73,  2019,  Doi: 10.21831/Jpai.V17i1.26337.
[12]  Z.  Niqotaini,  “Analisis  Penerimaan  Dan  Penggunaan  Media  Pembelajaran Augmented  Reality  Dengan  Menggunakan  Model  Utaut-2  (Studi  Kasus :  Smp  Dan Sma  Mutiara  Bunda  Bandung),” Technol.  J.  Ilm. ,  Vol.  12,  No.  1,  P.  4,  2021,  Doi: 10.31602/Tji.V12i1.4175.
[13]  I.  M.  A.  Arya  Pering,  “Kajian  Analisis  Jalur  Dengan  Structural  Equation  Modeling
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 126-137 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
(Sem)  Smart-Pls  3.0,” J.  Ilm.  Satyagraha ,  Vol.  3,  No.  2,  Pp.  28–48,  2020,  Doi: 10.47532/Jis.V3i2.177.
[14]  W. K. Nofa And D. A. P. Hapsari, “Penerimaan Teknologi Studentsite Menggunakan The Structural Equation Modelling (Sem) Pada Universitas Gunadarma,” Inform.  J. Ilmu Komput. , Vol. 17, No. 1, P. 57, 2021, Doi: 10.52958/Iftk.V17i1.2749.
[15]  V.  Venkatesh,  “User  Acceptance  Of  Information  Technology:  Toward  A  Unified View,” Mis Q. , Vol. 27, No. 3, Pp. 425–478, 2003, Doi: 10.1016/J.Inoche.2016.03.015.
[16]  V. H. Pranatawijaya, W. Widiatry, R. Priskila, And P. B. A. A. Putra, “Penerapan Skala Likert Dan Skala Dikotomi Pada Kuesioner Online,” J. Sains Dan Inform. , Vol. 5, No. 2, Pp. 128–137, 2019, Doi: 10.34128/Jsi.V5i2.185.