## Integrasi TAM dan IDT untuk Mengetahui Persepsi Penerimaan Video Conference dalam Proses Pembelajaran
Rahma Fitriyani 1,* , Rahma Fitriyani 1 , Dedy Syamsuar 2
1 Teknik Informatika, Universitas Bina Darma, Palembang, Indonesia Email: 1,* rahmafyani@gmail.com , 2 dedy_syamsuar@binadarma.ac.id *) Email Penulis Utama
Abstrak - Wabah COVID-19  yang telah  menjangkau seluruh belahan dunia termasuk  Indonesia  merupakan peristiwa  yang berdampak  sangat  besar  bagi  semua  sektor  kehidupan  manusia,  termasuk  sektor  pendidikan.  Potensi  terganggunya  sistem pembelajaran dan ketidakpastian mengenai masa depan siswa menjadi dua hal utama yang terjadi akibat dampak pandemi. Teknologi digital seperti video conference menjadi salah satu pilihan untuk terus belajar. Pemanfaatan video conference pada pembelajaran  jarak  jauh  akan  sangat  membantu  mahasiswa  dalam  belajar  karena  pendidik  dapat  berinteraksi  walaupun ditempat  yang  berbeda.  Berbagai  keluhan  tampaknya  berbeda  antar  perguruan  tinggi,  khususnya  perguruan  tinggi  negeri dibandingkan  perguruan  tinggai  swasta.  Fasilitas  yang  dimiliki  Perguruan  Tinggi  Negeri  dan  Perguruan  Tinggi  Swasta kemungkinan berbeda, khususnya  fasilitas untuk  melakukan pembelajaran  dengan sistem  daring. Perguruan Tinggi Negeri mungkin memiliki sistem informasi kampus yang menyebabkan proses pembelajaran daring lebih mudah dilaksanakan. Selain itu  apabila  proses  rekrutmen  tenaga-tenaga  pengajar  di  Perguruan  Tinggi  Negeri  lebih  selektif  dibandingkan  di  Perguruan Tinggi Swasta, barangkali ketrampilan tenaga pengajar dalam  melaksanakan proses pembelajaran  dengan sistem daring  di kedua  kelompok  perguruan  tinggi  juga  berbeda.Berbagai  kerangka  teori  dikembangkan  untuk  mendukung  proses  adopsi inovasi terkait teknologi informasi, di antaranya adalah Technology Acceptance Model (TAM) dan Innovation and Diffusion Theory (IDT). TAM adalah model yang bisa menjelaskan persepsi mahasiswa dan dosen dalam mengimplementasi teknologi Video  Conference .  Dalam  konstruksi  model Innovation  Diffusion  Theory (IDT)  dilakukan  penelitan  mendalam  untuk mengukur  persepsi  terhadap  pengadopsian  inovasi  dalam  teknologi Video  Conference . Hasil  penelitian  menunjukkan  ini menunjukkan 4  hipotesis  yang  mendukung  diantaranya; bahwa kompatibilitas ( compatibility) berpengaruh positif terhadap persepsi kegunaan ( perceived usefulness), persepsi kemudahan pengguna (perceived ease of use) berpengaruh terhadap sikap pengguna (attitude  towards  using) ,  persepsi  kemudahan  pengguna (perceived  ease  of  use) berpengaruh  terhadap persepsi kegunaan ( perceived usefulness ) , persepsi kegunaan ( perceived usefulness ) berpengaruh terhadap minat perilaku penggunaan (behavior intention of use) . Serta secara simultan persepsi kemudahan penggunaan dan persepsi kemanfaatan mempengaruhi penerimaan Video Conference dalam proses pembelajaran. Dalam hal ini user akan lebih mudah menerima apabila mereka merasa bahwa Video Conference mudah digunakan dan mempunyai manfaat dalam menjalankan proses pembelajaran.
Kata kunci: Penerimaan teknologi, adopsi, TAM, IDT, SEM-PLS
Abstract- The COVID-19 outbreak that has reached all parts of the world including Indonesia is an event that has a huge impact on all sectors of human life,  including the education sector. The potential for disruption of the learning system and uncertainty regarding the future of students are the two main things that occur due to the impact of the pandemic. Digital technology such as video conferencing is an option to continue learning. The use of video conferencing in distance learning will greatly assist students in learning because educators can interact even in different places. The various complaints seem to  differ  between  universities,  especially  public  universities  compared  to  private  universities.  Facilities  owned  by  State Universities and Private Universities may be different, especially facilities for conducting online learning. State Universities may have campus information systems that make the online learning process easier to implement. In addition, if the recruitment process for teaching staff at State Universities is more selective than in Private Universities, perhaps the skills of the teaching staff  in  carrying  out  the  online  learning  process  in  the  two  groups  of  universities  are  also  different.  Various  theoretical frameworks have been developed to support the process of adopting related innovations. information technology, including the Technology Acceptance Model (TAM) and Innovation and Diffusion Theory (IDT). TAM is a model that can explain the perceptions of students and lecturers in implementing Video Conference technology. In the construction of the Innovation Diffusion Theory (IDT) model, in-depth research was carried out to measure perceptions of the adoption of innovations in Video  Conference  technology.  The  results  of  this  study  indicate  that  there  are  4  supporting  hypotheses  including;  that compatibility  has  a  positive  effect  on  perceptions  of  usefulness,  perceptions  of  user  convenience  affect  user  attitudes, perceptions of user convenience affect perceptions of usefulness, perceptions of usefulness affect interest in usage behavior . And simultaneously the perception of ease of use and the perception of usefulness affect the acceptance of Video Conference in the learning process. In this case, users will be more receptive if they feel that Video Conference is easy to use and has benefits in carrying out the learning process.
Keywords: Technology acceptance, adoption, TAM, IDT, SEM-PLS

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  (TIK)  memberi  efek  yang  besar  pada  aktifitas  sosial,  seperti  aktifitas bekerja, sarana, serta hiburan. Salah satu aspek pemanfaatan teknologi 0 informasi ialah dalam bidang pendidikan yang bertujuan  untuk 0 memfasilitasi _ pembelajaran.  Teknologi  yang  tersedia,  dan  produk teknologi  pendidikan yang dihasilkan perlu untuk diseleksi dan dikembangkan berdasarkan analisis kebutuhan dari lingkungan beajar tertentu. Untuk menentukan teknologi  yang akan  digunakan, kita  perlu  berpikir secara sistematis serta melihat pembelajaran  sebagai  sebuah  sistem  .  Semua  tujuan  dan  elemen  pembelajaran  harus  ditetapkan  agar  dapat diperlakukan secara utuh, sehingga tujuan pembelajaran dapat tercapai.
Industri 4.0 berpotensi memenuhi persyaratan khusus selama krisis Covid-19. Revolusi ini telah dimulai dengan diproduksinya aplikasi manufaktur canggih dan teknologi informasi digital. Teknologi Industri 4.0 mampu memberi banyak gagasan dan solusi untuk meningkatkan keadaan darurat medis baik secara lokal maupun global [1].  Perkembangan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  telah  memfasilitasi  semua  aspek  kehidupan  manusia, termasuk bidang pendidikan. Banyak lembaga pendidikan telah mengimplementasikan sistem perkuliahan secara virtual dengan merancang kurikulum sehingga dapat digunakan dalam konteks online.
Wabah COVID-19 yang telah menjangkau seluruh belahan dunia termasuk Indonesia merupakan peristiwa yang  berdampak  sangat  besar  bagi  semua  sektor  kehidupan  manusia,  termasuk  sektor  pendidikan.  Potensi terganggunya sistem pembelajaran dan ketidakpastian mengenai masa depan siswa menjadi dua hal utama yang terjadi akibat dampak pandemi [2]. Dengan memanfaatkan berbagai kecanggihan teknologi seperti konektivitas nirkabel dan otomasi, semua teknologi dapat dihubungkan sehingga dapat mengurangi kontak fisik antar manusia yang sangat dibutuhkan pada saat pandemi.
Untuk  bisa  tetap  menjalankan  aktivitas  pendidikan  saat  pandemi,  praktisi  pendidikan  dengan  segera mengadaptasi  sistem  pembelajaran  konvensional  menjadi  pembelajaran  virtual,  sehingga  siswa  bisa  terus berpartisipasi  aktif  dalam  pembelajaran  jarak  jauh.  Transformasi  sistem  pembelajaran  virtual  membutuhkan integrasi platform e-learning  yang  efektif,  teknologi,  dan  pedagogi  dan  memungkinkan  guru  untuk melakukan pembelajaran secara lebih efektif [3]. Semua institusi pendidikan mengalami perubahan yang sangat cepat dari sistem tatap muka ke sistem berbasis komputer sehingga proses belajar mengajar dapat berlangsung.
Studi  ini  mengintegrasikan konsep TAM dan IDT karena kedua  metode tersebut saling  melengkapi  dan memiliki  persamaan  pada  hal  konstruksi  untuk  menguji  penerimaan  teknologi  informasi.  TAM  menunjukkan situasi bagaimana teknologi baru bisa diterima oleh pengguna. Kepuasan pengguna dalam menerapkan teknologi baru  dipengaruhi  oleh  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  persepsi  mereka,  dengan  mengadopsi  variabel  TAM. Proses  adopsi  inovasi  bisa  dikonsepkan  sebagai  tahap  saat  individu  menginisialisasi  suatu  pengetahuan  dari inovasi, mengambil tindakan untuk mengadopsi inovasi, dan menetapkan inovasi tersebut untuk digunakan. Dari konsep tersebut, diperoleh suatu kerangka teori penelitian, yaitu perpaduan antara kontruks TAM dan karakteristik IDT untuk mengoptimalkan efektivitas dan kredibilitas penelitian agar menjadi referensi dalam hal tata kelola dan adopsi teknologi informasi.
Teknologi  digital  seperti video  conference menjadi  salah  satu  pilihan  untuk  terus  belajar.  Pemanfaatan video conference pada pembelajaran jarak jauh akan sangat membantu mahasiswa dalam belajar karena pendidik dapat berinteraksi walaupun ditempat yang berbeda. Video conference, termasuk ke dalam synchronous learning , yaitu  aktivitas  yang  dilakukan  guru  dan  siswa  secara  bersamaan. Synchronous  learning bersifat real  time . Synchronous learning menggunakan video conference dan teknik multimedia lainnya memungkinkan guru dan siswa saling berinteraksi pada saat bersamaan walaupun berada di lokasi berbeda.
Di daerah perkotaan memiliki banyak provider penyedia layanan internet. Namun untuk wilayah pedesaan, hanya tersedia sangat sedikit pilihan provider penyedia layanan internet. Dukungan kualitas jaringan internet yang kurang memadai inilah yang menjadi masalah utama dalam pembelajaran jarak jauh. Kendala berikutnya layanan pembelajaran yang diberikan dosen. Mahasiswa mengaku pelayanan pembelajaran dari dosen kurang maksimal. Kebanyakan dosen hanya memberikan daftar hadir untuk diisi, lalu membagikan bahan ajar/modul. Mahasiswa diminta belajar sendiri dan hanya diberi tugas.
Berbagai keluhan tersebut tampaknya berbeda antar perguruan tinggi, khususnya perguruan tinggi negeri (PTN) dibandingkan perguruan tinggai swasta (PTS). Fasilitas yang dimiliki PTS dan PTS kemungkinan berbeda, khususnya  fasilitas  untuk  melakukan  pembelajaran  dengan  sistem  daring.  PTN  mungkin  memiliki  sistem informasi kampus yang menyebabkan proses pembelajaran daring lebih mudah dilaksanakana. Selain itu apabila proses  rekrutmen  tenaga-tenaga  pengajar  di  PTN  lebih  selektif  dibandingkan  di  PTS,  barangkali  ketrampilan tenaga pengajar dalam melaksanakan proses pembelajaran dengan sistem daring di kedua kelompok perguruan tinggi juga berbeda.
Kemampuan  untuk  mengadopsi  sebuah  tehnologi  akan  menentukan  nilai  manfaat  yang  didapatkan  saat menggunakan sebuah tehnologi. Sehubungan dengan hal tersebut Theory Acceptance Model (TAM) adalah model yang  bisa  menjelaskan  persepsi  mahasiswa  dan  dosen  dalam  mengimplementasi  teknologi Video  Conference . Teori  ini dikembangkan oleh Davis dan diadopsi dari Theory of  Reasonable Action (TRA)  yang secara khusus didesain untuk memahami perilaku individu dalam mengadopsi sebuah sistem atau tehnologi. Dalam konstruksi model Innovation  Diffusion  Theory (IDT)  dilakukan  penelitan  mendalam  untuk  mengukur  persepsi  terhadap
pengadopsian inovasi dalam teknologi Video Conference . Jika sebuah inovasi dalam Video Conference memiliki keunggulan relatif, sesuai dengan nilai, norma, dan kebiasaan sebelumnya, tidak kompleks, dapat diujicoba, serta dapat diobservasi, maka inovasi tersebut akan lebih cepat diadopsi oleh individu maupun sistem sosial.
Penelitian ini mencoba mengkombinasikan indikator Teori TAM dan IDT sebagai kerangka kerja dalam mengetahui faktor yang mempengaruhi persepsi mahasiswa dan dosen  terhadap penerimaan Video Conference tersebut. Sebagai objek penelitian, responden yang digunakan dalam studi kasus ini ialah mahasiswa dan dosen di 3 perguruan tinggi di Kota Palembang, yaitu Universitas Sriwijaya, Universitas Bina Darma, Universitas Indo Global  Mandiri  yang  telah  menggunakan  teknologi Video  Conference sebagai  media  pembelajaran  online. Penelitian ini menggunakan variabel dari teori TAM, yaitu Perceived Usefulness, Perceived Ease Of Use, Attitude Toward  Using,  Behavior  Intention  of  Use .  Lalu  variable  dari  Teori  IDT,  yaitu Observability,  Compatibility. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan pengguna terhadap Video Conference serta mengetahui apakah teknologi ini telah diterima oleh pengguna atau belum.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Desain Penelitian
Berdasarkan  tujuan  yang  ingin  dicapai,  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif,  yaitu  suatu proses  menemukan  pengetahuan  yang  menggunakan  data  berupa  angka  sebagai  alat  menganalisis  keterangan mengenai suatu hal yang ingin diketahui. Desain penelitian yang digunakan adalah pengujian hipotesis ( hypothesis study ) untuk menguji, menganalisis, mendeskripsikan dan mendapatkan bukti empiris hubungan antara 2 variabel atau lebih. Pada penelitian ini, penulis menggunakan metode kuantitatif untuk melakukan integrasi TAM dan IDT untuk mengetahui persepsi penerimaan Video Conference dalam proses pembelajaran.
Gambar 1. Model Penelitian

## 2.2. Teori Technology Acceptance Mode (TAM)
Technology  Acceptance  Model (TAM)  merupakan  metode  analisis  yang  digunakan  untuk  mengetahui sikap penerimaan pengguna terhadap hadirnya teknologi. TAM  merupakan teori tentang tindakan dan persepsi individu terhadap suatu hal guna menentukan sikap dan minat berperilaku[4]. TRA adalah suatu well-researched intention sebagai model khusus yang telah terbukti berhasil untuk memprediksi dan menjelaskan tentang perilaku seseorang dalam memanfaatkan dengan beraneka ragam bidang. TRA telah digunakan untuk memprediksi suatu perilaku  dalam  banyak  hal.  TRA  juga  dapat  dijelaskan  sebagai  sebuah  model  yang  mempelajari  secara  luas psikologi sosial berkaitan dengan perilaku seseorang yang dilakukan secara sadar.
Dalam TRA, perilaku merupakan seperangkat perbuatan dan tindakan seseorang dalam melakukan respon terhadap  sesuatu  dan  kemudian  dijadikan  kebiasaan  karena  adanya  nilai  yang  diyakini.  Jadi  minat  berperilaku adalah suatu ukuran tentang tujuan seseorang untuk melakukan tindakan khusus.  Berdasarkan TRA, pengguna suatu sistem ditentukan oleh persepsi individu dan sikap yang pada akhirnya akan membentuk perilaku seseorang dalam penggunaan suatu teknologi informasi. Model penerimaan teknologi ( Technology Acceptance Model atau TAM) merupakan suatu model penerimaan sistem teknologi informasi yang akan digunakan oleh pemakai. Model penerimaan TAM dikembangkan oleh Davis et al.berdasarkan model TRA [5].
Tujuan TAM adalah untuk dapat menjelaskan faktor-faktor utama perilaku pengguna teknologi informasi tehadap penerimaan pengguna teknologi informasi itu sendiri. Model ini menggambarkan bahwa pengguna sistem informasi akan dipengaruhi oleh variabel manfaat ( usefuliness ) dan variabel kemudahan pemakaian ( ease of use ), di mana keduanya memiliki determinan yang tinggi dan validitas yang telah teruji secara empiris. TAM meyakini bahwa penggunaan sistem informasi akan meningkatkan kinerja individu atau organisasi, selain itu penggunaan sistem informasi tergolong lebih mudah dan tidak memerlukan usaha keras untuk memakainya.
Berdasarkan Teori TAM, persepsi kegunaan ( Perceived Usefulness ) dan persepsi kemudahan ( Perceived Ease Of Use ) memiliki pengaruh terhadap minat perilaku ( Behavior Intention of Use ). Pengguna teknologi akan memiliki  minat  menggunakan  teknologi  (minat  perilaku)  apabila  merasa  sistem  teknologi  berguna  dan  mudah digunakan. Persepsi kegunaan ( Perceived Usefulness ) juga mempengaruhi persepsi kemudahan ( Perceived Ease Of Use ). Pengguna sistem akan menggunakan sistem apabila sistem bermanfaat, baik sistem itu mudah digunakan atau  tidak  mudah  digunakan.  Sistem  yang  sulit  digunakan  akan  tetap  digunakan  apabila  pengguna  merasakan sistem masih berguna dalam pemanfaatannya.
Gambar 2. Model Technology Acceptance Model (TAM)
TAM  dimaksudkan  untuk  penggunaan  teknologi,  maka  perilaku  pada  TAM  dimaksudkan  sebagai perilaku  menggunakan  teknologi.  TAM  yang  pertama  yang  belum  dimodifikasi  menggunakan  lima  konstruk utama. Kelima konstruk ini adalah sebagai berikut ini. 1.   Persepsi pengguna terhadap manfaat ( Perceived Usefulness ).
2.   Persepsi pengguna terhadap penggunaan ( Perceived Ease Of Use ). 3.   Sikap terhadap pengaplikasian ( attitude towards using ) atau sikap menggunakan teknologi ( Attitude Towards Using technology ).
4.   Minat perilaku ( Behavior Intention of Use ) atau minat perilaku menggunakan teknologi ( Behavior Intention of Use ). 5.   Perilaku ( behavior ) atau penggunaan teknologi sesungguhnya ( actual technology use ).
Pendekatan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  mengacu  pada Technology  Acceptance  Model (TAM). TAM adalah metode yang digunakan untuk memahami sikap pengguna terhadap teknologi yang digunakan. TAM dibuat  khusus  untuk  memodelkan  penerimaan  pengguna  terhadap  sistem  informasi.  TAM  menganggap  bahwa dua  keyakinan  variabel  perilaku  utama  dalam  mengadopsi  sistem  informasi,  yaitu  persepsi  pengguna  terhadap manfaat ( Perceived Usefulness ) dan persepsi pengguna terhadap penggunaan ( Perceived Ease Of Use ). Penelitian ini  akan  mengidentifikasi  dan  menganalisis  persepsi  mahasiswa  dan  dosen  terhadap  penggunaan Video Conference dengan model TAM.
Penelitian  ini  menggunakan  5  (lima)  konstruk  yang  telah  dimodifikasi  dari  model  penelitian  TAM sebelumnya  yaitu:  Persepsi  tentang  kemudahan  penggunaan  ( Perceived  Ease  Of  Use ),  persepsi  terhadap kemanfaatan  ( Perceived  Usefulness ),  sikap  penggunaan  ( Attitude  Toward  Using ),  perilaku  untuk  tetap menggunakan ( Behavior Intention of Use To Use ), dan kondisi nyata penggunaan sistem ( Actual System Usage ).

## 2.3. Innovation Difussion Theory (IDT)
Teori difusi inovasi pertama kali dipopulerkan oleh Everett M. Rogers tahun 1983 melalui bukunya yang berjudul Diffusion  of  Innovation .  Difusi  didefinisikan  sebagai  proses  dimana  suatu  inovasi  dikomunikasikan melalui saluran tertentu dalam jangka waktu tertentu  di antara para anggota suatu sistem sosial. Inovasi adalah suatu gagasan, praktek, atau benda yang dianggap atau dirasa baru oleh individu atau kelompok masyarakat [6]. Terdapat empat unsur atau elemen pokok dalam proses difusi inovasi yaitu yang pertama adalah The Innovation , inovasi adalah suatu ide, karya atau objek yang dianggap baru oleh seseorang. Unsur kedua yaitu Communication Channels ,  saluran  komunikasi  adalah  alat  untuk  menyampaikan  pesan  inovasi  dari  sumber  kepada  penerima inovasi,  terdapat  dua  tipe  yaitu  saluran  komunikasi  interpersonal  dan  saluran  media  masa.  Unsur  ketiga  yaitu Time ,  waktu  adalah  proses  keputusan  inovasi,  dimulai  dari  seseorang  mengetahui  hingga  memutuskan  untuk menerima inovasi atau malah menolak sebuah komunikasi. Unsur keempat yaitu A Social System , sistem sosial adalah  sistem  yang  dilaksanakan  oleh  masyarakat  atau  kelompok  untuk  memecahkan  masalah  dalam  rangka mencapai sebuah tujuan bersama. [7]
Tujuan  utama  dari  IDT  ialah  diadopsinya  suatu  inovasi  (ilmu  pengetahuan,  tekhnologi,  bidang pengembangan masyarakat) oleh anggota sistem sosial tertentu. Sistem sosial dapat berupa individu, kelompok informal,  organisasi  sampai  kepada  masyarakat. Karakteristik  inovasi  adalah  sifat  dari  difusi  inovasi,  di  mana karakteristik inovasi merupakan salah satu yang menentukan kecepatan suatu proses inovasi.  Dalam konstruksi model Innovation  Diffusion  Theory (IDT)  dilakukan  penelitan  mendalam  untuk  mengukur  persepsi  terhadap pengadopsian inovasi dalam teknologi.

## 2.4. Metode Pengumpulan Data

## 2.4.1. Populasi
Populasi dalam penelitian ini adalah dosen dan mahasiswa di 3 (tiga) perguruan tinggi di Palembang yang menggunakan Video  Conference sebagai  proses  pembelajaran.  Peneliti  memilih  dosen  dan  mahasiswa  sebagai populasi  karena  pada  saat  ini  perguruan  tinggi  menggunakan Video  Conference pada  proses  pembelajaran, sehingga peneliti ingin mengukur bagaimana penerimaan teknologi Video Conference pada proses pembelajaran. Sampel  dari  penelitian  ini  adalah  mahasiswa  dan  dosen  dari  3  perguruan  tinggi  yang  menggunakan Video Conference sebagai  alat  proses  pembelajaran.  Pengambilan  sampel  dilakukan  dengan  menggunakan  metode sample  non-probabilitas,  dengan  menggunakan  teknik  kemudahan.  Dalam  metode  sampling  non-probabilitas, unsur-unsur pada populasi tidak  memiliki probabilitas  yang  melekat pada  mereka  yang terpilih  sebagai  subjek sampel [8]. Convenience sampling banyak  digunakan pada fase eksplorasi dari penelitian dan merupakan cara terbaik untuk mendapatkan beberapa informasi dengan cepat dan efisien [8].

## 2.4.2. Skala Pengukuran
Skala  adalah  mekanisme  atau  instrumen  untuk  membedakan  individu  terkait  variable  minat  yang dipelajari. Dalam melakukan analisis statistik, perbedaan jenis data sangat berpengaruh terhadap pemilihan model ataupun alat uji statistik yang akan digunakan. Penelitian ini menggunakan jenis skala interval. Skala interval  merupakan  skala  yang  sesuai  dengan  skala  ordinal  dan  nominal  yang  memiliki  jarak  (interval) tertentu yang biasanya digunakan untuk mengukur objek penelitian kuantitatif yang jelas dan terukur. Unsur objektivitas dan akurasi pengukuran lebih baik dibandingkan skala ordinal.
Skala yang digunakan dalam penelitian ini adalah Skala Likert. Skala Likert adalah skala penelitian yang  digunakan  untuk  mengukur  sikap  dan  pendapat.  Skala  likert  meminta  responden  untuk  melengkapi kuesioner  yang  mengharuskan  mereka  untuk  menunjukkan  tingkat  persetujuannya  terhadap  serangkaian pertanyaan.  Pernyataan  atau  pertanyaan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  biasanya  disebut  dengan variabel penelitian dan ditetapkan secara spesifik oleh peneliti. Tingkat persetujuan yang dimaksud dalam skala Likert ini terdiri dari 5 pilihan skala yang mempunyai gradasi dari Sangat Setuju (SS) hingga Sangat Tidak Setuju (STS). 5 pilihan tersebut diantaranya adalah :
Tabel 1. Tingkat Penyataan Pernyataan Skor untuk tiap pernyataan Sangat Tidak Setuju (STS) 1 Tidak Setuju (TS) 2 Netral (N) 3 Setuju (S) 4 Sangat Setuju (SS) 5

## 2.4.3. Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan data adalah proses mengumpulkan serta mengukur informasi variabel penelitian yang ditargetkan  dalam  sistem,  yang  memungkinkan  seseorang  untuk  menjawab  pertanyaan  yang  relevan  dan mengevaluasi  hasil.  Penelitian  ini  menggunakan  pengumpulan  data  berupa  metode  survei. Survey  didefinisikan  sebagai  penelitian  yang  mengumpulkan  informasi  dari  suatu  sampel  dengan menanyakan melalui angket atau interview supaya nantinya menggambarkan berbagai aspek dari populasi [9].  Survey  didefinisikan  sebagai  penelitian  yang  mengumpulkan  informasi  dari  suatu  sampel  dengan menanyakan  melalui  angket  atau  interview  supaya  nantinya  menggambarkan  berbagai  aspek  dari populasi[9]. Kuesioner untuk penelitian ini didistribusikan secara online menggunakan Google Form .

## 2.5. Teknik Analisis Data
2.5.1. Metode Structural Equation Modelling (SEM)
Metode yang digunakan pada penelitian ini ialah dengan Metode Structural Equation Modelling (SEM). Tujuan dari metode SEM adalah untuk mengkonfirmasikan atau menguji model, yaitu model pengukuran yang
perumusannya berasal dari teori, sehingga dapat dikatakan bahwa SEM memiliki dua fokus kajian, yaitu apakah indikator-indikator yang dikonsepsikan  secara unidimensional, tepat, dan konsisten, dan  indikatorindikator apa yang  dominan  membentuk  konstruk  yang  diteliti.  Dengan  kata  lain,  pendekatan  yang  sudah  memiliki  teori pengukuran  yang  mengatur  hubungan  antara  variabel-variabel  pengamatan  dan  faktor-faktor  yang  diberikan dalam  suatu  teori  pengukuran  yang  diberikan  dalam  rangka  membandingkan  teoritis  dengan  hasil empiris/pengamatan.
Model persamaan struktural atau SEM merupakan suatu teknik analisis multivariat generasi kedua yang menggabungkan  antara  analisis  faktor  dan  analisis  jalur  sehingga  memungkinkan  peneliti  untuk  menguji  dan mengestimasi  secara  simultan  hubungan  antara multiple  exogenous dan endogenous variabel  dengan  banyak indikator [10]. SEM mengkombinasikan metodologi dua disiplin ilmu, yaitu model analisis faktor konfirmatori ( confimatory factor analysis model ) yang diambil dari psychometric dan model persamaan struktural ( structural equation model ) yang diambil dari econometric.
Untuk pengolahan data dengan metode SEM dengan menggunakan 2 aplikasi Partial Least Square (PLS). Aplikasi  yang  di  gunakan  adalah  smartPLS. Software SmartPLS  ini  dikembangkan  oleh Institute  of  Hamburg Jerman.  SmartPLS  adalah  aplikasi  perangkat  lunak  untuk  (grafis)  pemodelan  jalur  dengan  variabel  laten.). Penggunaan  aplikasi partial  least  squares dipilih  karena  kelebihan partial  least  square adalah  jika  terjadi keterbatasan jumlah sempel aplikasi ini adalah yang paling baik untuk model SEM dibandingkan dengan beberapa aplikasi SEM yang lain[11].
2.5.2. Measurement Model Analysis ( Analisis Model Pengukuran )
Pengolahan  data  menggunakan  SmartPLS  3.0  uji  validitas  yang  dapat  disajikan  dengan  3  macam,  yaitu  Cek Kehandalan Indikator, Cek Internal Konsistensi, serta Construct Validity.
2.5.3. Structural Model Analysis ( Analisis Model Struktural )
1. Uji R 2
Koefesiensi determinasi (R2) digunakan untuk mengukur seberapa baik garis regresi sesuai dengan data aktualnya ( goodness  of  fit ).  Koefisiensi  determinasi  ini  mengukur  prosentase  total  varian  variabel  dependen  Y  yang dijelaskan oleh variabel independen di dalam garis regresi. Uji R² digunakan untuk mengetahui kekuatan prediksi model  struktural  [12].  Semakin  besar  nilai  R²,  maka  semakin  baik  model  prediksi  dari  model  penelitian  yang digunakan.
2. Uji t
Uji T atau uji parsial digunakan untuk menguji secara parsial hubungan masing-masing variabel.

## 3. PEMBAHASAN DAN HASIL

## 3.1. Analisis Data
Data yang diperoleh dari  hasil penelitian  mengenai Integrasi TAM dan IDT untuk mengetahui persepsi penerimaan Video Conference dalam proses pembelajaran. Data tersebut digunakan untuk mendeskripsikan setiap variabel terhadap penilaian dalam implementasi teknologi Video Conference sebagai media pembelajaran di tiga universitas, yaitu Universitas Bina Darma, Universitas Global Mandiri dan Universitas Sriwijaya.

## 3.1.1. Deskripsi Responden
1. Berdasarkan Jenis Kelamin
Tabel 2. Responden Berdasarkan Jenis Kelamin No Jenis Kelamin Jumlah % 1. Perempuan 261 75.87% 2. Laki-laki 83 24.13% Total Responden 344 100% (Data diolah dengan microsoft excel )
Hasil  penelitian  rekapitulasi  data  responden  terdapat  261  atau  75.87%  responden  berjenis  kelamin perempuan sedangkan 83 atau 24.13% responden berjenis kelamin laki-laki. dan total keseluruhan responden laki- laki dan perempuan adalah 344.

## 2. Berdasarkan Usia
Tabel 3. Responden Berdasarkan Usia
No Usia Jumlah % 1 19 10 2.91% 2 20 70 20.35% 3 21 126 36.63% 4 22 110 31.98% 5 23 18 5.23% 6 24 2 0.58% 7 29 1 0.29% 8 38 3 0.87% 9 43 2 0.58% 10 48 1 0.29% 11 51 1 0.29% Total Responden 344 100%
(Data diolah dengan microsoft excel )
Hasil penelitian rekapitulasi data responden memiliki bahwa terdapat 10 atau 2.91% responden  memiliki umur  19,  sebanyak  70 responden  (20.35%)  berusia 20 tahun, sebanyak 126 responden  (36.63%) berusia 21 tahun. Responden berusia 22 tahun sebanyak 110 orang, responden berusia 23 tahun sebanyak 18 orang (5.23%), responden berusia 24 tahun sebanyak 2 orang (0.58%), responden dengan usia 29 tahun sebanyak 1 orang (0.29%), responden dengan usia 38 tahun sebanyak 3 orang (0.87%), responden dengan usia 43 tahun sebanyak 2 orang (0.58), responden dengan usia 48 tahun sebanyak 1 orang (0.29%), dan responden dengan usia 51 sebanyak  1 orang (0.29%), sehingga total keseluruhanya adalah 344 responden.

## 3. Berdasarkan Perguruan Tinggi dan Fakultas
Tabel 4. Responden Berdasarkan Perguruan Tinggi dan Fakultas Perguruan Tinggi Fakultas Jumlah % Universitas Sriwijaya Fakultas Ilmu Komputer 58 17 Universitas Indo Global Mandiri Fakultas Ilmu Komputer 38 11 Fakultas Teknik 74 22 Fakultas Ekonomi 72 21 Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan 16 5 Fakultas Ilmu Pemerintahan dan Budaya 19 6 Universitas Bina Darma Fakultas Teknik 13 4 Fakultas Ilmu Komunikasi 28 8 Fakultas Psikologi 26 8 344 100 (Data diolah dengan microsoft excel )
Hasil  penelitian  rekapitulasi  data  responden  berdasarkan  fakultas  menunjukkan  sebanyak  58  responden (17%)  adalah  mahasiswa  dan  dosen  dari  Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Sriwijaya,  38  responden  (11%) adalah  mahasiswa  dan  dosen  Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Indo  Global  Mandiri,  74  responden  (22%) adalah  mahasiswa  dan  dosen  Fakultas  Teknik  Universitas  Indo  Global  Mandiri,  72  responden  (21%)  adalah mahasiswa dan dosen Fakultas Ekonomi Universitas Indo Global Mandiri, 16 responden (5%) adalah mahasiswa dan dosen Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Indo Global Mandiri, 19 responden (6%) adalah mahasiswa dan dosen Fakultas Ilmu Pemerintahan dan Budaya Universitas Indo Global Mandiri, 13 responden (4%) adalah mahasiswa Fakultas Teknik Universitas Bina Darma, 28 responden (8%) adalah mahasiswa Fakultas
Ilmu Komunikasi Universitas Bina Darma, 26 responden (8%) adalah mahasiswa Fakultas Psikologi Universitas Bina Darma, sehingga total keseluruhanya adalah 344 responden.

## 3.2. Pembuatan Model Pengukuran
Pembuatan  model  ini  dilakukan  dengan  cara  menghubungkan  indikator  pada  sesuai  dengan  setiap variabel latenya. Adapun model pengukuran dalam penelitian ini, dapat dilihat pada Gambar 3 dibawah ini:

## Gambar 3. Model Pengukuran
Gambar diatas menunjukkan bahwa konstruk Perceived Usefulness diukur dengan 5 buah indikator yaitu PU1, PU2, PU3, PU4 dan PU5. Demikian juga konstruk Perceived Ease of Use diukur dengan 5 indikator yaitu PEU1, PEU2, PEU3, PEU4, dan PEU5, konstruk Attitude Toward Using diukur dengan 4 indikator yaitu ATU1, ATU2,  ATU3  dan  ATU4,  konstruk Observability diukur  dengan  2  indikator  yaitu  O1,  dan  O2,  konstruk Compatibility diukur dengan 2 indikator yaitu C1, dan C2, dan konstruk Behavior Intention of Use diukur dengan 4 indikator yaitu BIU1, BIU2, BIU3, dan BIU4. Arah panah antara indikator dengan kontruk laten adalah menuju indikator  yang  menunjukkan  bahwa  penelitian  menggunakan  indikator  reflektif  yang  relatif  sesuai  untuk mengukur persepsi. Hubungan yang akan diteliti (hipotesis) dilambangkan dengan anak panah antara konstruk.

## 3.3. Analisa Model Pengukuran ( Measurement Model Analysis )
Penilaian validitas model pengukuran melibatkan (1) Indicator reliability (2) Internal consistency dan (3) Construct  Validity .  Untuk  mendukung  tujuan  analisis  diatas,  penelitian  ini  menggunakan  SmartPLS  dan menggabungkan ini dengan SPSS dan Excel bila perlu.

## 3.3.1. Reliabilitas Indikator ( Indicator realibility )
Reliabiltas  indikator  bertujuan  untuk  menilai  apakah  indikator  pengukuran  variabel  laten  reliabel  atau tidak.  Dengan  cara  mengevaluasi  hasil  loading  tiap  indikator.  Nilai  loading  di  atas  0.7  menunjukkan  bahwa konstruk  dapat  menjelaskan  lebih  dari  50%  varians  indikatornya.  Meski  pengukuran  item  telah  didefinisikan dengan jelas dan hati-hati selama proses pengembangan dan persiapan, pengujian reliabilitas direkomendasikan untuk meningkatkan akurasi pengukuran dan untuk memastikan bahwa data dapat dipercaya [13].

## 1. Cross Loading
Cross  Loading digunakan  untuk  pengecekan  validitas  diskriminan  selain  kriteria  di  atas.  Jika  suatu indikator mempunyai korelasi yang lebih tinggi dengan variabel laten lainnya daripada dengan variabel latennya sendiri maka kecocokan model harus dipertimbangkan ulang. Hasil dari analisa cross loading dapat dilihat pada Tabel berikut:
Tabel 5. Cross Loadings PU PEU ATU O CO BIU PU1 0.8242 0.9614 0.2356 -0.2209 -0.7634 0.9204 PU2 0.8184 0.8236 0.2620 -0.2254 -0.5944 0.8492 PU3 0.8521 0.4524 0.2508 -0.2525 -0.5453 0.3479 PU4 0.8272 0.5438 0.2432 -0.2938 -0.5788 0.3349 PU5 0.8443 0.8767 0.2470 - 0.22Re03 -0.8478 0.9647
PEU1 0.7832 0.9022 0.2706 -0.3322 -0.6586 0.9467 PEU2 0.7443 0.8324 0.2278 -0.2835 -0.6000 0.8783 PEU3 0.3093 0.8212 0.8624 -0.0329 -0.4384 0.2744 PEU4 0.4042 0.8723 0.7425 -0.2656 -0.0380 0.4026 PEU5 0.2446 0.8051 0.8422 -0.2235 -0.4445 0.2587 ATU1 0.0592 0.1169 0.7343 -0.2792 -0.0306 0.4494 ATU2 0.0955 0.1207 0.7042 -0.2298 -0.4943 0.4203 ATU3 -0.2458 -0.3196 0.8464 0.9862 0.4964 -0.3085 ATU4 -0.0946 -0.1720 0.8082 0.7856 0.4443 -0.4652 O1 -0.2458 -0.3196 -0.1669 0.7753 0.4964 -0.3085 O2 0.8468 0.9489 0.4680 0.8525 -0.8344 0.9579 CO1 -0.4050 -0.2953 -0.0336 0.0877 0.7234 -0.3444 CO2 -0.4292 -0.2424 -0.0346 0.0378 0.9045 -0.2503 BIU1 -0.5673 -0.4314 -0.0747 0.3340 0.8420 0.9235 BIU2 0.8622 0.9545 0.4470 -0.2303 -0.8278 0.7797 BIU3 0.7832 0.9243 0.4706 -0.3332 -0.6586 0.8352 BIU4 0.7223 0.8802 0.4178 -0.2835 -0.6000 0.7584
Dari tabel di atas, terlihat bahwa korelasi konstruk PU dengan indikator-indikatornya (PU1, PU2, PU3, PU4) lebih besar dibandingkan korelasi indikator-indikator PU (PU1, PU2, PU3, PU4) dengan konstruk lainnya (PEU,  O,  CO,  ATU,  dan  BIU).  Demikian  juga  dengan  konstruks  PEU  dengan  indikator-indikatornya  (PEU1, PEU2, PEU3, PEU4, dan PEU5) lebih besar dibandingkan korelasi indikator PEU (PEU1, PEU2, PEU3, PEU4, PEU5) dengan konstruk-konstruk lainnya (PU, O, CO, ATU, dan BIU). Begitu juga korelasi konstruk, O, CO, ATU,  dan  BIU  dengan  indikatornya  masing-masing  lebih  besar  dibandingkan  korelasi  indikatornya  dengan konstruk-konstruk lainnya. Hal ini menunjukkan bahwa konstruk laten memprediksi indicator pada blok mereka lebih  baik  dibandingkan  dengan indicator di  blok  lainnya.  Hasil  dari  reabilitas  indikator  yang  telah  dilakukan penghapusan setelah analisis outer loading ditampilkan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Reliabilitas Indikator
Dari hasil pemeriksaan diatas setiap indikator dinyatakan reliabel yang yang dapat artikan indikator atau instrumen  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat  dipercaya  sebagai  alat  pengumpulan  data  yang  mampu memprediksi  informasi  yang  sebenarnya  dilapangan,  sehingga  data  dapat  diproses  untuk  ke  tahapan  analisis selanjutnya.

## 2. Outer Loading
Setelah dilakukan analisis Cross Loading maka dilakukan proses Outer Loading , nilai 0.70 atau lebih tinggi dapat diterima untuk mencapai tingkat kepuasan[13]. Semua beban luar indikator di bawah 0.4 harus dijatuhkan dan yang antara 0.4 dan 0.7 harus diperiksa dengan cermat karena efek penghapusan item pada keandalan komposit dan validitas konstruk [13].
Tabel 6. Outer Loading
Variabel Laten Indikator Outer Loading Keterangan Perceived Usefulness PU1 0.824 Reliabel PU2 0.818 Reliabel PU3 0.852 Reliabel PU4 0.827 Reliabel PU5 0.844 Reliabel Compatibility C1 0.723 Reliabel C2 0.904 Reliabel Perceived Ease of Use PEU1 0.902 Reliabel PEU2 0.832 Reliabel PEU3 0.821 Reliabel PEU4 0.872 Reliabel PEU5 0.805 Reliabel Attitude Toward Using ATU1 0.734 Reliabel ATU2 0.704 Reliabel ATU3 0.846 Reliabel ATU4 0.734 Reliabel Observability O1 0.775 Reliabel O2 0.852 Reliabel Behavior Intention of Use BIU1 0.924 Reliabel BIU2 0.779 Reliabel BIU3 0.835 Reliabel BIU4 0.758 Reliabel
3.3.2. Realibilitas Konsistensi Internal ( Internal Consistency )
Uji  realibilitas  dilakukan  untuk  membuktikan  akurasi,  konsistensi  suatu  konstruk.  Untuk  mengukur realibilitas suatu konstruk dengan  indikator formatif dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu dengan composite reliability dan cronbach alpha .
Tabel 7. Nilai Reliabilitas Konstruk Variabel Composite Reliability Cronbach Alpha Perceived Usefulness (PU) 0.8453 0.6786 Perceived Ease Of Use (PEU) 0.9560 0.6755 Attitude Toward Using (ATU) 0.6765 0.7866 Observability (O) 0.7856 0.7643 Compatibility (CO) 0.8764 0.7683 Behavior Intention of Use (BIU) 0.7488 0.8634

## 3.3.3. Validitas Konstruk ( Validity Construct )

## 1. Validitas Konvergen (Convergent Validity)
Validitas konvergen digunakan untuk memeriksa apakah indikator atau variabel laten memenuhi validitas konvergen  dengan  melihat  nilai Average  Variance  Extracted (AVE).  Suatu  variabel  laten  dapat  dikatakan memenuhi validitas konvergen, nilai AVE harus > 0.5.
Tabel 8. Validitas Konvergen
Variabel Nilai AVE Akar AVE Perceived Usefulness (PU) 0.6454 0.7242 Perceived Ease Of Use (PEU) 0.8768 0.9223 Attitude Toward Using (ATU) 0.6586 0.7538 Observability (O) 0.8722 0.9546 Compatibility (CO) 0.5643 0.6206 Behavior Intention of Use of Use (BIU) 0.8453 0.9392
Dari hasil penelitian validitas konvergen diatas dapat dilihat semua variabel memiliki nilai AVE diatas 0.5 yang disimpulkan bahwa  variabel Perceived Usefulness (PU), Perceived Ease Of Use (PEU), Attitude Toward Using (ATU), Observability (O), Compatibility (CO), Behavior Intention of Use (BIU) telah memenuhi validitas konvergen  yang  artinya  data  disetiap  variabel  telah  valid  sehingga  data  dapat  dilanjutkan  ketahapan  analisis pengujian validitas diskriminan selanjutnya.

## 2. Validitas Diskriminan (Validity Discriminant)
Tabel 9. Latent Variable Correlation PU PEU ATU BIU O CO PU 1
PE U 0.8622 1
AT U
0.4357 0.6577 1 O -0.4564 - 0.3454 -0.5667 1 CO -0.4437 - 0.6578 -0.3354 0.4487 1 BIU 0.5674 0.6654 0.7621 -0.5633 -0.4587 1
Dari Tabel 5.7 dan 5.8 di atas, disimpulkan bahwa Akar AVE konstruk (PU) sebesar sebesar 0.6454 lebih tinggi dari nilai korelasi antara konstruk (PU) dengan konstruk lainnya. Akar AVE konstruk (PEU) sebesar 0.8768 lebih tinggi dari nilai korelasi antara konstruk lainnya. Akar AVE konstruk (ATU) sebesar 0.6586 lebih tinggi dari nilai korelasi antara konstruk (ATU) dengan konstruk lainnya. Akar AVE konstruk (O) sebesar 0.8722 lebih besar dari nilai korelasi antara konstruk (O) dengan konstruk lainnya. Akar AVE konstruk (CO) sebesar 0.5643 lebih besar dari nilai korelasi antara konstruk (CO) dengan konstruk lainnya. Akar AVE konstruk (BIU) sebesar 0.8453 lebih besar dari nilai korelasi antara konstruk BIU dengan konstruk lainnya.

## 3.4. Analisis Model Structural

## 3.4.1. Path Coefficient
Nilai path  coefficient yang  mendekati  1  akan  memiliki  efek  laten  atau  hubungan  konstruk  yang  kuat. Sedangkan nilai path coefficient yang mendekati nilai 0 menunjukkan pengaruh atau hubungan yang lemah dalam konstruk laten.
Tabel 10. Path Coeffient Variabel Path Koefisien Compatibility terhadap Perceived Usefulness 0.234 Perceived Ease Of Use terhadap Attitude Toward Using 0.148 Perceived Ease Of Use terhadap Perceived Usefulness 0.376 Perceived Usefulness terhadap Attitude Toward Using 0.446 Perceived Usefulness terhadap Behavior Intention of Use 0.134 Attitude Toward Using terhadap Behavior Intention of Use 0.664 Observability terhadap Attitude Toward Using 0.075

## 3.4.2. Uji t
Pengujian  ini  digunakan  untuk  uji  hipotesis  dengan  menilai  signifikan  atau  tidaknya  hubungan  antara variabel laten satu dengan variabel lainya. Pertama, tingkat signifikasi 10%, nilai T-Statistic minimal sebesar 1.65 dengan  tingkat  keyakinan  sebesar  90%.  Kedua,  tingkat  signifikasi  5%,  nilai  T-Statistic  minimal  sebesar  1.96 dengan  tingkat  keyakinan  sebesar  95%.  Ketiga,  tingkat  signifikasi  1%,  nilai  T-Statistic  minimal  sebesar  2.58 dengan  tingkat  keyakinan  sebesar  99%.  Pada  penelitian  ini  pengujian  T  Statistik  dilakukan  berdasarkan pengukuran persentase tingkat keyakinan pengguna.
Tabel 11. T-Statistic
T-Statistic Hipotesis Compatibility terhadap Perceived Usefulness 2.854 H1 Perceived Ease Of Use terhadap Attitude Toward Using 4.355 H2 Perceived Ease Of Use terhadap Perceived Usefulness 3.993 H3 Perceived Usefulness terhadap Attitude Toward Using 0.643 H4 Perceived Usefulness terhadap Behavior Intention of Use 3.092 H5 Attitude Toward Using terhadap Behavior Intention of Use 1.224 H6 Observability terhadap Attitude Toward Using 0.774 H7
Hasil  output  uji  hipotesis  penelitian  ini  menggunakan  software  olah  data  SmartPLS,  SPSS  dan  Sobel Calculator.  Uji  hipotesis  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  semua  variabel  pada  akhirnya  secara  statistik memiliki  keterkaitan  atau  pengaruh  seperti  hipotesis  yang  diajukan  sebelumnya  atau  mungkin  juga  menolak hipotesis  yang  telah  diajukan.  Langkah  pertama  pengujian  hipotesis  menggunakan  software  SmartPLS  yang tampilan output yang telah mengalami penghapusan konstruk. Penelitian tentang Integrasi TAM dan IDT untuk mengetahui  persepsi  penerimaan Video  Conference dalam  proses  pembelajaran  yang  dilakukan  memiliki  7 hipotesis seperti pada Tabel 12.
Tabel 12. Analisa Uji T dan Uji Path Hipotesis Path Koefisien T-Statistic Signikansi (>1.96) Compatibility terhadap Perceived Usefulness H1 0.234 2.854 Diterima Perceived Ease Of Use terhadap Attitude Toward Using H2 0.148 4.355 Diterima Perceived Ease Of Use terhadap Perceived Usefulness H3 0.376 3.993 Diterima Perceived Usefulness terhadap Attitude Toward Using H4 0.446 0.643 Ditolak Perceived Usefulness terhadap Behavior Intention of Use H5 0.134 3.092 Diterima Attitude Toward Using terhadap Behavior Intention of Use H6 0.664 1.224 Ditolak Observability terhadap Attitude Toward Using H7 0.075 0.774 Ditolak
Sumber: Output SmartPLS, 2021

## 3.4.3. Coeficient of Determination (R²)
Coeficient  of  determination digunakan  untuk  melihat  kekuatan  prediksi  dari  model  structural  yang  ada pada penelitian, dapat dilihat dari nilai R² di setiap variabel endogen atau y. Sebagai contoh, apabila nilai R² dari suatu  variabel  endogen  sebesar  0.7  artinya  variansi  perubahan  endogen  yang  dapat  dijelaskan  oleh  variabel eksogen atau x adalah 70 % dan 30 % sisanya dijelaskan oleh variabel lain diluar model penelitian yang digunakan.
Tabel 13. Nilai R- Square
Variabel Laten Nilai R² Keterangan PU 0.5643 Moderate ATU 0.5644 Moderate BIU 0.6755 Moderate
Dari  hasil  R²  diatas  dapat  diinterpretasikan  bahwa  variabel Perceived  Usefulness terbukti  moderate mempengaruhi terhadap Compatibility, dan Perceived Usefulness pengguna dalam menggunakan teknologi Video Conference.
Variabel Attitude  Toward  Using terbukti  moderate  mempengaruhi  terhadap Perceived  Ease  of  Use dan Perceived Usefulness pengguna dalam menggunakan teknologi Video Conference. Variabel Behavior Intention of Use terbukti moderate mempengaruhi terhadap Attitude Toward Using dan Perceived Usefulness pengguna dalam menggunakan teknologi Video Conference.

## 4. KESIMPULAN
Berdasar  analisis  data  dan  pembahasan,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  persepsi  penerimaan teknologi (technology  acceptance) di  sisi  pengguna  terhadap  teknologi  Video  Conference  dalam  proses pembelajaran yang terdiri dari 6 variabel diantaranya: persepsi kemudahan, persepsi kemudahan, sikap terhadap pengguna, niat untuk menggunakan, kompatibilitas, dan observabilitas termasuk dalam kriteria yang berpengaruh dalam penerimaan teknologi. 6 variabel tersebut diuji menggunakan 7 hipotesis dalam penelitian ini, 4 diantaranya menunjukkan hasil hipotesis yang mendukung bahwa kompatibilitas ( compatibility) berpengaruh positif terhadap persepsi  kegunaan  ( perceived  usefulness), persepsi  kemudahan  pengguna (perceived  ease  of  use) berpengaruh terhadap  sikap  pengguna (attitude  towards  using) ,  persepsi  kemudahan  pengguna (perceived  ease  of  use) berpengaruh  terhadap persepsi  kegunaan  ( perceived  usefulness ) , persepsi  kegunaan ( perceived  usefulness ) berpengaruh terhadap minat perilaku penggunaan (behavior intention of use) .
Selain  itu,  3  dari  hipotesis  yang  ada  meunujukkan  hasil  bahwa  tidak  ada  pengaruh  antar  variable, diantaranya persepsi  kegunaan ( perceived  usefulness ) tidak  berpengaruh  terhadap  sikap  pengguna (attitude towards using) , sikap pengguna (attitude towards using) tidak berpengaruh terhadap minat perilaku penggunaan (behavior intention of use) , observabilitas (observability ) tidak  berpengaruh terhadap  sikap pengguna (attitude towards  using) . Secara  simultan  persepsi  kemudahan  penggunaan  (PEU)  dan  persepsi  kemanfaatan  (POU) mempengaruhi penerimaan Video Conference dalam proses pembelajaran. Dalam hal ini user akan lebih mudah menerima  apabila  mereka  merasa  bahwa Video  Conference mudah  digunakan  dan  mempunyai  manfaat  dalam menjalankan proses pembelajaran.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih disampaikan kepada pihak-pihak yang telah mendukung terlaksanannya penelitian ini.

## REFERENCES
[1] R. Vaishya, M. Javaid, I. H. Khan, and A. Haleem, "Artificial Intelligence (AI) applications for COVID-19 pandemic," Diabetes & Metabolic Syndrome: Clinical Research & Reviews, vol. 14, pp. 337-339, 2020.
[2] T. Franchi, "The impact of the Covid ‐ 19 pandemic on current anatomy education and future careers: A student’s perspective," Anatomical Sciences Education, vol. 13, p. 312, 2020.
[3] O. Evans, "Socio-economic impacts of novel coronavirus: The policy solutions," BizEcons Quarterly, vol. 7, pp. 3- 12, 2020.
[4] I. Ajzen, "Residual effects of past on later behavior: Habituation and reasoned action perspectives," Personality and social psychology review, vol. 6, pp. 107-122, 2002.
[5] H. Jogiyanto, "Metodologi penelitian sistem informasi," Yogyakarta: Penerbit Andi, 2008.
[6] R. N. Indriyati and M. N. Aisyah, "Determinan Minat Individu Menggunakan Layanan Financial technology Dengan Kerangka Innovation Diffusion Theory," Nominal: Barometer Riset Akuntansi dan Manajemen, vol. 8, pp. 209-223, 2019.
[7] E. M. Rogers, "Diffusion of Innovations: modifications of a model for telecommunications," in Die diffusion von innovationen in der telekommunikation , ed: Springer, 1995, pp. 25-38.
[8] S. Sekaran, R. G. Foster, R. J. Lucas, and M. W. Hankins, "Calcium imaging reveals a network of intrinsically light-sensitive inner-retinal neurons," Current biology, vol. 13, pp. 1290-1298, 2003.
[9] J. R. Fraenkel, N. E. Wallen, and H. Hyun, "How to design and evaluate," Research in Education. New York, McGraw-Hill Publishing Company, 1990.
[10] H. Latan and N. A. Ramli, "The results of partial least squares-structural equation modelling analyses (PLS- SEM)," Available at SSRN 2364191, 2013.
[11] A. H. Huang, "Pengertian Statistik Deskriptif dan Statistik Inferensial," Statistic Consultant for Academic Research, 2016.
[12] Ghozali and Latan, "Partial Least Square Konsep, Teknik dan Aplikasi smartPLS 2.0 M3 untuk Penetilian Empiris," Semarang (ID): Badan penerbit Universitas Diponegoro., 2012.
[13] S. Detmar, B. Marie-Claude, and G. David, "Validation Guidelines for IS Positivist Research," Communications of the Association for Information systems, vol. 13, pp. 380-427, 2004.