Copyright © The Author(s) This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Analisis  Penerimaan Learning  Management  System di  Perguruan  Tinggi Menggunakan Technology Acceptance Model (TAM)
Fitriadi Nurdin*, Teguh Nur Santoso, Gamaruddin Gamaruddin fitriadi@ecampus.ut.ac.id * *Penulis korespondensi

## Universitas Terbuka - Indonesia
Diterima: 18 Okt 2022 | Direvisi: 09 Jan – 30 Mei 2023 Disetujui: 12 Jun 2023 | Dipublikasi: 30 Jun 2023 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Raden Fatah Palembang, Indonesia

## ABSTRACT
This study aims to evaluate the utilization of the Learning Management System (LMS) by students of Universitas Terbuka (UT). The primary focus of this research is to comprehend the usage of LMS in higher education, with the research locations divided into three geographical zones: West (UT-Jakarta,  UT-Surabaya,  UT-Serang,  UT-Pekanbaru,  UT-Palembang,  UT-Aceh),  Central  (UT- Pontianak, UT-Samarinda, UT-Makassar, UT-Kendari), and East (UT-Majene, UT-Mataram, UT- Palu,  UT-Ternate,  UT-Jayapura).  The  focus  of  the  research  is  to  identify  factors  influencing students not to participate in online classes, particularly related to the suboptimal utilization of the Online Tutorial service. In this study, 400  respondents were surveyed, all of whom are UT students. Data analysis was conducted using the SmartPLS application, utilizing the Technology Acceptance Model (TAM). The model involves both external variables and those within the TAM. The research findings indicate that the system quality significantly influences the use of LMS by students. Based on the gathered information, universities should enhance and regularly update features within the LMS to better support users efficiently.
Keywords: Higher Education, Learning Management System, Technology Acceptance Model

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi penggunaan Learning Management System (LMS) oleh  mahasiswa  Universitas  Terbuka  (UT).  Fokus  penelitian  ini  adalah  untuk  memahami penggunaan  LMS  di  perguruan  tinggi,  dengan  lokasi  penelitian  terbagi  menjadi  tiga  zona wilayah, yaitu Barat (UT-Jakarta, UT-Surabaya, UT-Serang, UT-Pekanbaru, UT-Palembang, UT- Aceh),  Tengah  (UT-Pontianak,  UT-Samarinda,  UT-Makassar,  UT-Kendari),  dan  Timur  (UT- Majene,  UT-Mataram,  UT-Palu,  UT-Ternate,  UT-Jayapura).  Fokus  utama  penelitian  adalah mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  mahasiswa  untuk  tidak  mengikuti  kuliah online,  khususnya  terkait  belum  maksimalnya  pemanfaatan  layanan  Tutorial  Online.  Dalam penelitian ini, jumlah responden yang diambil sebanyak 400, yang merupakan mahasiswa UT. Analisis  data  dilakukan  menggunakan  aplikasi  SmartPLS  dengan  menggunakan  Model Technology Acceptance Model (TAM). Model ini melibatkan variabel eksternal dan variabel pada TAM.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  kualitas  sistem  sangat  berpengaruh  pada penggunaan LMS oleh mahasiswa. Berdasarkan informasi yang dikumpulkan, perguruan tinggi harus meningkatkan dan secara berkala memperbarui fitur-fitur di dalam LMS sehingga dapat mendukung pengguna secara lebih efisien.
Kata Kunci: Perguruan Tinggi, Learning Management System, Technology Acceptance Model
p-ISSN: 2460-092X, e-ISSN: 2623-1662 Vol. 9, No. 1, Juni 2023 Hal. 1 - 12

## PENDAHULUAN
Penggunaan Learning Management System (LMS) sangat memberikan dukungan di lingkungan  perguruan  tinggi. LMS memiliki  fitur-fitur  yang  dapat  digunakan  untuk mengelola satu bahkan lebih kursus yang terdiri dari banyak peserta ( Mardiana & Faqih, 2019 ).  Penggunaan LMS dikembangkan  untuk  memudahkan  dalam  mengelola  dan mendukung  proses  pembelajaran  dan  mendistribusikan  materi  perkuliahan  dan memungkinkan  kolaborasi  antara  dosen  dan  mahasiswa  ( Fitriani,  2020 ).  Proses perkuliahan menjadi lebih mudah dan mendukung pembelajaran secara online ( Bradley, 2020 ).  Selain  itu,  penerapan LMS dapat  mendukung  implementasi e-learning di lingkungan perguruan tinggi ( Kraleva et al., 2019 ). Peran yang sangat besar ini dimiliki LMS sebagai sistem yang dapat mengefektifkan komunikasi dan interaksi antara dosen dan mahasiswa di perguruan tinggi.
Pengelolaan  pembelajaran  di LMS ini  diterapkan  juga  di  Universitas  Terbuka. Universitas  Terbuka  memiliki  jumlah  mahasiswa  yang  banyak  di  Indonesia,  yaitu sebanyak  412.697  mahasiswa  ( Maria,  2022 ).  Pembelajaran  di  Universitas  Terbuka sudah menerapkan pembelajaran jarak jauh (PJJ) yang didukung penuh oleh LMS . LMS yang  diterapkan  untuk  mendukung e-learning ini,  dapat  dengan  mudah mengimplementasikan  PJJ  di  lingkungan  Universitas  Terbuka.  Proses  pembelajaran telah mengakomodasi beberapa fitur pendukung, seperti course content yang mencakup artikel; materi modul yang dikemas dalam bentuk video, tugas dan ujian; kalender untuk deadline tugas  dan  ujian  mata  kuliah;  evaluasi  pembelajaran  dan  penugasan  untuk mengukur pencapaian mahasiswa; grade book atau rapor untuk memperlihatkan skor yang  diperoleh  mahasiswa.  Secara  khusus, LMS dikembangkan  untuk  mendukung e-learning yang memudahkan dalam mengirimkan materi pembelajaran, memungkinkan kolaborasi, dan komunikasi antara dosen dan mahasiswa di lingkungan perguruan tinggi ( Abdullahi et al., 2019 ).
Universitas  Terbuka  telah  menerapkan  PJJ  untuk  mahasiswa  yang  tersebar  di seluruh wilayah di Indonesia dengan memanfaatkan e-learning . Sistem perkuliahan di Universitas Terbuka dilakukan dengan istilah yang biasa disebut dengan Tutorial. Secara sederhana,  terbagi  menjadi  tiga  bagian,  yaitu  tatap  muka  langsung  di  ruang  kelas; tutorial online (pembelajaran secara online ); dan gabungan dari tatap muka dan tutorial online (Blended  Learning) .  Dengan  menggunakan  sistem  perkuliahaan  seperti  ini, mahasiswa yang berada dari wilayah lain dapat dijangkau dan melakukan pembelajaran sesuai waktu mereka. Dengan cara ini juga, proses perkuliahan dapat dilakukan dua arah antara  dosen  dan mahasiswa  dengan  menggunakan LMS yang  telah  disediakan  pihak Universitas Terbuka.
Adapun fokus penelitian mengarah pada analisis penerimaan LMS oleh mahasiswa Universitas  Terbuka  yang  tersebar  di  seluruh  wilayah  Indonesia  menggunakan Technology Acceptance Model  (TAM) . Penggunaan TAM pada penelitian ini, diadaptasi dari Theory of Reasoned Action (TRA) . Dimana akan terdapat dua konstruk utama, yaitu Perceived Usefulness (PU) dan Perceived Ease of Use (PEU) ( Jimenez et al., 2020 ). Dari penelitian ini akan diketahui keterkaitan antara variabel eksternal dengan variabel TAM . Sehingga dapat memudahkan pihak Universitas Terbuka dalam memahami keterkaitan variabel  dan  merencanakan  perbaikan  untuk  meningkatkan  jumlah  penerimaan mahasiswa baru.

## METODOLOGI PENELITIAN
Penggunaan TAM merujuk pada model penerimaan yang telah banyak digunakan dibeberapa  studi  terkait  penerimaan  teknologi.  Penelitian-penelitian  tersebut mengarahkan pada penerimaan pemanfaatan teknologi untuk memprediksi niat untuk
Analisis Penerimaan Learning Management System di Perguruan Tinggi …
penggunaan dan penerimaan teknologi tersebut oleh individu atau penggunanya. Model Penerimaan  Teknologi  berbeda  dari TRA ,  dalam  dua  aspek  utama.  Pertama, PU yang menjelaskan terkait dengan manfaat yang dapat dirasakan (keyakinan bahwa dengan menggunakan sistem berbasis teknologi dapat meningkatkan kinerja sesorang), dan PEU yang menjelaskan terkait dengan persepsi kemudahan penggunaan (keyakinan bahwa pengguna  sistem  merasa  mudah  dalam  menggunakan  sistem  tersebut)  ( Venkatesh  & Bala, 2008 ). Dalam model penerimaan teknologi, baik manfaat yang dirasakan maupun kemudahan penggunaan yang dirasakan dapat memprediksi dan sikap individu tentang penggunaan  sistem.  Kedua,  model  penerimaan  teknologi  tidak  memasukkan  norma subjektif  sebagai  penentu  niat  ( Al-Emran  et  al.,  2018 ; Chen  et  al.,  2011 ; Granić  & Marangunić,  2019 ).  Dalam  penelitian  ini, TAM dipilih  karena  penelitian  sebelumnya telah  menemukan  TAM  sebagai  model  adopsi  Teknologi  Informasi  (TI)  yang  paling berpengaruh, umum digunakan, dan sangat prediktif ( Al-Rahmi et al., 2019 ; Binyamin et al., 2018 ; Chan et al., 2021 ; Kamal et al., 2020 ; Silvestre et al., 2022 ).

## Sampel Dan Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  menyebarkan  kusioner  berbasis web kepada  mahasiswa  program  Sarjana  secara  acak  yaitu  mahasiswa  dari  Fakultas Ekonomi,  Fakultas  Sains  dan  Teknologi,  Fakultas  Hukum,  Sosial  dan  Ilmu  Poltik  dan Fakultas Keguruan dan Ilmu Kependidikan Universitas Terbuka di wilayah Indonesia. Adapun  jumlah  responden  sebanyak  400  orang  mahasiswa  Universitas  Terbuka pengguna LMS , dan waktu pengumpulan data dilakukan pada bulan Juli-Oktober 2021, kuesioner  disebarkan  secara online menngunakan google  form .  Adapun  persentase pembagian  perwilayah  yaitu  wilayah  Indonesia  bagian  barat  sebesar  30%,  wilayah Indonesia bagian Tengah sebesar 35%, wilayah Indonesia bagian timur sebesar 35%. Hasil  jawaban  dari  mahasiswa  diolah  datanya  dengan  menggunakan  aplikasi Smart PLS v.3.3.2. Adapun sebaran responden dapat dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1. Jumlah Responden Berdasarkan Program Studi No. Program Studi Frekuensi Persentase 1 Perpajakan 5 1,25 % 2 Administrasi Publik 6 1,5 % 3 Ekonomi Pembangunan 5 1,25 % 4 Manajemen 60 15 % 5 Matematika 1 0,25 % 6 Statistika 2 0,5 % 7 Pendidikan Bahasa Indonesia 3 0,75 % 8 Pendidikan Bahasa Inggris 3 0,75 % 9 Pendidikan Matematika 2 0,5 % 10  Ilmu Pemerintahan 26 6,5 % 11  Ilmu Komunikasi 5 1,25 % 12  Agribisnis Pertanian 14 3,5 % 13  Pendidikan Biologi 1 0,25 % 14  Akuntansi 11 2,75 % 15  Sastra Inggris 4 1 % 16  PGSD 118 29,5 % 17  PGPAUD 61 15,25 %
Tabel 2. Lanjutan Jumlah Responden Berdasarkan Program Studi No. Program Studi Frekuensi Persentase 18  Sistem Informasi 2 0,5 % 19  Ilmu Perpustakaan 31 7,75 % 20  Ilmu Hukum 37 9,25 % 21  Ilmu Administrasi Negara 1 0,25 % 22  Akuntansi Keuangan Publik 2 0,5 % Total 400 100%

## Model Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan pada Universitas Terbuka di seluruh wilayah Indonesia untuk  mengetahui  penerimaan  penggunaan LMS yang  digunakan  oleh  mahasiswa sarjana dalam proses perkuliahan. Adapun variabel yang digunakan dalam penelitian ini yaitu variabel TAM yang terdiri dari Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, Attitude Toward Using, Behavioral Intention to Use, Actual Use . Serta ditambah varibel eksternal yaitu Perceived Self-Efficacy, System Quality, Facilitating Conditions . Secara lengkap dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Model Penelitian

## Hipotesis Penelitian
System Quality , kualitas sistem dapat mencakup beberapa teknis dan fungsionalitas yang terdiri dari beberapa aspek, seperti kualitas informasi dan kinerja sistem ( Çelik & Yılmaz, 2011 ). Selain itu, di dalam penelitian tentang LMS , kualitas sistem terkait dengan fungsi,  kecepatan,  fitur,  dan  konten  yang  digunakan  di  institusi  pendidikan  tinggi ( Fathema et al., 2015 ). Salah satu dimensi keberhasilan sistem berbasis teknologi yang paling dipertimbangkan adalah kualitas sistem. Kualitas sistem memiliki peran penting dan  dampak  positif  pada  persepsi  kemudahan  penggunaan e-learning ( Govender  & Grange,  2015 ).  Selain  itu,  kualitas  sistem  juga  menyangkut  keterkaitan  fitur  dalam
Analisis Penerimaan Learning Management System di Perguruan Tinggi …
sistem termasuk performa sistem dan user interface ( Akbar & Mukhtar, 2019 ). Secara lengkap hipotesis yang dihasilkan sebagai berikut: H1  : System Quality berpengaruh positif terhadap variabel Attitude Toward Using dalam penerimaan pengguna LMS di Perguruan Tinggi.
H2  : System  Quality berpengaruh  positif  terhadap Perceived  Usefulness dalam penerimaan pengguna LMS di Perguruan Tinggi. H3  : System  Quality berpengaruh  positif  terhadap Behavioral  Intention  to  Use dalam penerimaan pengguna LMS di Perguruan Tinggi.
Perceived  Self-Efficacy ,  merujuk  pada  keyakinan  bahwa  seseorang  dapat melakukan  tugas-tugas  baru  dan  mencapai  hasil  yang  diinginkan  ( Al-Nuaimi  &  Al- Emran,  2021 ; Fearnley  &  Amora,  2020 ). Secara  sederhana,  variabel ini menunjukkan sejauh mana pengguna (dosen dan mahasiswa) atas kemampuannya sendiri yakin untuk mengoperasikan LMS dengan  baik.  Kognisi “ bisa  melakukan ” ini  mencerminkan  rasa kontrol  atas  lingkungan  seseorang  dan  keyakinan  optimis  untuk  dapat  mengubah tuntutan lingkungan yang menantang melalui perilakunya sendiri ( Schwarzer & Warner, 2013 ).  Hasil  mengungkapkan  bahwa  penambahan  faktor  eksternal  adalah  prediktor signifikan  dari  niat  perilaku  akademisi  untuk  menggunakan LMS dan  hasil mengkonfirmasi  validitas  TAM  yang  diperluas  untuk  menjelaskan  dan  menentukan perilaku individu tentang penerimaan terhadap teknologi. Secara lengkap hipotesis yang dihasilkan sebagai berikut:
H4  : Perceived  Self-Efficacy berpengaruh  positif  terhadap Perceived  Usefulness dalam penerimaan pengguna LMS di Perguruan Tinggi.
H5  :  Perceived Self-Efficacy berpengaruh positif terhadap Perceived Ease of Use dalam penerimaan pengguna LMS di Perguruan Tinggi.
Facilitating  Conditions ,  merujuk  pada  kondisi  atau  faktor-faktor  yang memfasilitasi atau memudahkan terjadinya suatu kegiatan atau perubahan. Variabel ini menjelaskan seorang individu percaya bahwa infrastruktur dan teknis dan organisasi yang  ada  dapat  mendukung  dalam  menggunakan  teknologi  ( Jimenez  et  al.,  2020 ). Facilitating  Conditions mencakup  elemen-elemen  lingkungan  yang  membentuk kecenderungan  individu  untuk  melakukan  tugasnya.  Dukungan,  seperti  pelatihan keterampilan,  informasi  atau  materi  yang  tersedia,  dan  dukungan  administratif, dianggap  sangat  berpengaruh  dalam  penggunaan  teknologi  instruksional  dalam pengajaran.  Hambatan  integrasi  TIK  melibatkan  tantangan  seperti  akses  terbatas  ke komputer,  dukungan  teknis  yang  tidak  memadai,  dukungan  dari  rekan  yang  kurang memadai,  dan  jumlah  komputer  yang  tidak  memadai.  Semua  faktor  ini  menciptakan persepsi bahwa belajar dan menggunakan komputer memerlukan usaha yang signifikan. Secara lengkap hipotesis yang dihasilkan sebagai berikut:
H6  : Facilitating  Conditions berpengaruh  positif  terhadap  variabel Attitude  Toward Using dalam penerimaan pengguna LMS di Perguruan Tinggi.
H7  : Facilitating Conditions berpengaruh positif terhadap variabel Perceived Ease of Use dalam penerimaan pengguna LMS di Perguruan Tinggi.
TAM merujuk  pada  faktor-faktor  yang  memengaruhi  penerimaan  teknologi  dari pengguna dan sistem. Faktor pengguna melibatkan aspek kognitif, karakter individu, dan kekhawatiran  terhadap  dampak  teknologi.  Sementara  itu,  faktor  sistem  mencakup jaringan  dan  kondisi  komputer.  Menurut Fathema  et  al.  (2015) ,  tujuan TAM adalah menjelaskan  faktor  penerimaan  teknologi,  dengan  konsep  sederhana  yang  dapat memprediksi  penerimaan  dan  penggunaan  teknologi.  Dalam  penelitian  ini,  untuk memahami penerimaan LMS oleh mahasiswa, ditambahkan variabel eksternal  seperti
Perceived  Self-Efficacy,  System  Quality, dan Facilitating  Conditions .  Secara  lengkap hipotesis yang dihasilkan sebagai berikut:
H8  : Perceived Usefulness berpengaruh positif terhadap Attitude Toward Using dalam penerimaan pengguna LMS di Perguruan Tinggi. H9  : Perceived  Usefulness berpengaruh  positif  terhadap Behavioral  Intention  to  Use dalam penerimaan pengguna LMS di Perguruan Tinggi. H10 : Perceived  Ease  of  Use berpengaruh  positif  terhadap Perceived  Usefulness dalam penerimaan pengguna LMS di Perguruan Tinggi. H11 : Perceived Ease of Use berpengaruh positif terhadap Attitude Toward Using dalam penerimaan pengguna LMS di Perguruan Tinggi. H12 : Attitude Toward Using berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention to Use dalam penerimaan pengguna LMS di Perguruan Tinggi. H13 : Behavioral  Intention  to  Use berpengaruh  positif  terhadap Actual  Use dalam penerimaan pengguna LMS di Perguruan Tinggi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Outer Model
Data  yang  diperoleh  dari  responden  sebanyak  400  jawaban,  kemudian  dijadikan file .txt selanjutnya data import ke aplikasi Smart PLS v.3.3.2 untuk dilakukan pengolahan data. Hasil proses yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Pembentukan Outer Model
Terdapat tiga kriteria di dalam penggunaan teknik analisis data dengan SmartPLS untuk menilai outer model yaitu convergent validity, discriminant validity dan composite reability . Convergent  validity dari model  pengukuran  dengan  refleksi indikator  dinilai berdasarkan korelasi antara item score atau component  score yang diestimasi dengan software PLS .

## Convergent Validity
Ketika  dilakukan  evaluasi  model  pengukuran  untuk  responden  pengguna LMS Universitas Terbuka, indikator-indikator yang digunakan seluruhnya valid dan reliabel . Sehingga  diperoleh  model  struktural  yang  sesuai  untuk  penelitian  ini,  yaitu  pada Gambar 3.
Analisis Penerimaan Learning Management System di Perguruan Tinggi …

## Gambar 3. Outer Loading
Berdasarkan  data  dari  diagram Outer  Loadings untuk  melihat  nilai  dari loading factor yang valid dapat dilihat berdasarkan Tabel 3 dan Tabel 4.
Tabel 3. Hasil Outer Loadings Bernilai Valid Items X1 X2 X3 X4 X5 Y1 Y2 Y3 Keterangan X11 0.920 Valid X12 0.897 Valid X13 0.855 Valid X14 0.794 Valid X15 0.839 Valid X21 0.952 Valid X22 0.937 Valid X23 0.909 Valid X31 0.888 Valid X32 0.863 Valid X33 0.856 Valid X41 0.958 Valid X42 0.945 Valid X51 0.898 Valid X52 0.909 Valid X53 0.861 Valid X54 0.913 Valid Y11 0.930 Valid Y12 0.933 Valid Y13 0.885 Valid Y21 0.862 Valid Y22 0.846 Valid Y23 0.875 Valid Y24 0.808 Valid
Tabel 4. Lanjutan Hasil Outer Loadings Bernilai Valid Items X1 X2 X3 X4 X5 Y1 Y2 Y3 Keterangan Y25 0.746 Valid Y31 0.818 Valid Y32 0.864 Valid Y33 0.915 Valid Y34 0.899 Valid

## Construct Reliability and Validity
Kriteria validity dan reliability dapat  dilihat  dari  nilai  reliabilitas suatu  konstruk. Composite reability yang mengukur suatu konstruk dapat dievaluasi dengan dua macam ukuran yaitu internal consistency dan cronbach’s alpha . Konstruk dinyatakan reliabel jika nilai composite  reliability diatas  0,7.  Oleh  karena  itu  dapat  disimpulkan  bahwa keseluruhan  variabel  penelitian  dinyatakan  memenuhi  reliabilitas  atau reliabel . Penjabaran hasil dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Construct Reliability and Validity Construct Cronbach's Alpha Composite Reliability Keterangan X1 0.913 0.935 Reliable X2 0.925 0.953 Reliable X3 0.838 0.902 Reliable X4 0.896 0.950 Reliable X5 0.918 0.942 Reliable Y1 0.904 0.940 Reliable Y2 0.885 0.916 Reliable Y3 0.898 0.929 Reliable
Berdasarkan  hasil  estimasi  model PLS pada  Tabel  5,  seluruh  indikator  telah memiliki nilai loading factor di atas 0.5 sehingga model telah memenuhi syarat validitas konvergen. Selain dengan melihat nilai loading factor masing-masing indikator, validitas konvergen  juga  dinilai  dari  nilai AVE setiap  konstruk,  model PLS dinyatakan  telah memenuhi  validitas  konvergen  jika  nilai AVE setiap  konstruk  >  0.5.  Nilai AVE setiap konstruk selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Average Variance Extracted (AVE) Construct Average Variance Extracted (AVE) Keterangan X1 0.743 Ya X2 0.870 Ya X3 0.755 Ya X4 0.905 Ya X5 0.802 Ya Y1 0.840 Ya Y2 0.687 Ya Y3 0.765 Ya
Analisis Penerimaan Learning Management System di Perguruan Tinggi …

## Pengujian Hipotesis
Pengujian  model  struktural  menentukan  hubungan  signifikan  antara  konstruksi dengan memeriksa koefisien jalur yang menunjukkan apakah ada atau tidak hubungan antara konstruk. Dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Construct Correlations and Discriminant Validity Construct X1 X2 X3 X4 X5 Y1 Y2 Y3 X1 0.862 X2 0.957 0.933 X3 0.907 0.830 0.869 X4 0.693 0.669 0.838 0.951 X5 0.935 0.903 0.804 0.658 0.896 Y1 0.850 0.844 0.797 0.670 0.826 0.916 Y2 0.936 0.873 0.874 0.683 0.937 0.886 0.829 Y3 0.887 0.847 0.845 0.645 0.838 0.811 0.908 0.875 Dalam  pengujian  hipotesis  digunakan  beberapa  tahap  yaitu tahap  pertama merumuskan hipotesis. Tahap kedua menghitung nilai t Tabel, untuk menghitung nilai t  Tabel  ketentuannya  adalah nilai  alpha(α): 0,5  dan degree  of  fredoom  (DF) sebesar jumlah data (n) -2 atau n-2. Dalam penelitian ini jumlah responden sebanyak 400 jadi nilai DF sebesar 398. Berdasarkan ketentuan tersebut diperoleh t Tabel sebesar 1,966. Tahap  ketiga menghitung  t  hitung  (to)  dengan SmartPLS dengan  cara  melakukan perhitungan  pada  menu boostrapping pada  aplikasi SmartPLS , bootstrapping memungkinkan penetapan ukuran akurasi (didefinisikan dalam hal bias, varian, interval kepercayaan, kesalahan prediksi atau ukuran lain semacam itu) untuk sampel perkiraan. Kemudian  dilakukan  pengujian  dengan  membandingkan  nilai  koefisien  parameter dengan nilai signifikansi T value dan P value dengan nilai alpha. Hasil dari boostrapping ditunjukkan pada Tabel 8. Tahap keempat untuk melakukan pengujian hipotesis, kita harus membandingan antara nilai to dan nilai tα dengan ketentuan sebagai berikut:
1. Jika nilai to > tα, maka H0 ditolak dan H1 diterima.
2. Jika nilai to <  tα, maka H0 diterima dan H1 ditolak. Tabel 8. Model Struktural Hipotesis Path Coefficient T Statistics P Values Supported H1 Y1 -> X3 0.114 2.044 0.041 Ya H2 Y1 -> X1 -0.103 2.603 0.009 Ya H3 Y1 -> X4 0.183 2.735 0.006 Ya H4 Y2 -> X1 0.487 9.658 0.000 Ya H5 Y2 -> X2 0.593 7.368 0.000 Ya H6 Y3 -> X3 0.156 2.533 0.011 Ya H7 Y3 -> X2 0.309 3.702 0.000 Ya H8 X1 -> X3 1.129 13.125 0.000 Ya H9 X1 -> X4 -0.507 4.995 0.000 Ya H10 X2 -> X1 0.618 20.147 0.000 Ya H11 X2 -> X3 -0.479 6.004 0.000 Ya H12 X3 -> X4 1.152 11.977 0.000 Ya H13 X4 -> X5 0.658 15.218 0.000 Ya
Berdasarkan  hasil boostraping yang  dihasilkan  oleh  aplikasi SmartPLS serta membandingkan  antara  nilai  T  value  dan  T  tabel  dapat  disimpulkan  bahwa  semua hipotesis yang diajukan dalam peneilian ini semuanya diterima serta memiliki pengaruh yang signifikan.  Adapun perbandingan antara nilai T value dan T Tabel berdasarkan Tabel 8 dapat dilihat sebagai berikut:
1. H1  dengan  path  (Y1->X3)  dengan  T  value:  2,044>1,996,  sehingga  hipotesis  yang diajukan diterima.
2. H2  dengan  path  (Y1->X1)  dengan  T  value:  2,603>1,996,  sehingga  hipotesis  yang diajukan diterima.
3. H3  dengan  path  (Y1->X4)  dengan  T  value:  2,735>1,996,  sehingga  hipotesis  yang diajukan diterima.
4. H4  dengan  path  (Y2->X1)  dengan  T  value:  9,658>1,996,  sehingga  hipotesis  yang diajukan diterima.
5. H5  dengan  path  (Y2->X2)  dengan  T  value:  7,368>1,996,  sehingga  hipotesis  yang diajukan diterima.
6. H6  dengan  path  (Y3->X3)  dengan  T  value:  2,533>1,996,  sehingga  hipotesis  yang diajukan diterima.
7. H7  dengan  path  (Y3->X2)  dengan  T  value:  3,702>1,996,  sehingga  hipotesis  yang diajukan diterima.
8. H8 dengan path (X1->X3) dengan nilai T value: 13,125>1,966, sehingga hipotesis yang diajukan diterima.
9. H9  dengan  path  (X1->X4)  dengan  nilai  T  value:  4,995>1,966,  sehingga  hipotesis yang diajukan diterima.
10. H10 dengan path (X2->X1) dengan nilai T value: 20,147>1,966, sehingga hipotesis yang diajukan diterima.
11. H11 dengan path (X2->X3) dengan nilai T value: 6,004>1,966, sehingga hipotesis yang diajukan diterima.
12. H12 dengan path (X3->X4) dengan T value: 11,977>1,996, sehingga hipotesis yang diajukan diterima.
13. H13 dengan path (X4->X5) dengan T value: 15,218>1,996, sehingga hipotesis yang diajukan diterima.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  dalam  penggunaan LMS pada perguruan tinggi ada beberapa poin yang harus diperhatikan untuk meningkatkan LMS yaitu kualitas sistem sangat berpengaruh pada penggunaan LMS oleh mahasiswa. Oleh karena itu  pengembang dan pengambil kebijakan harus memperhatikan kualitas LMS agar  lebih  bermanfaat  bagi  mahasiswa  dan  perguruan  tinggi.  Kulitas  sistem  yang dimaksud  yaitu user  friendly ,  aksesibilitas  mudah,  dan  keandalan  merupakan  area penting  yang  harus  difokuskan.  Selain  itu,  pada  antarmuka,  fitur,  fungsi,  konten, kecepatan navigasi, kemampuan interaksi perlu untuk mempertahankan kualitas yang lebih  baik,  proses  peningkatan  kualitas  berkelanjutan  harus  dilakukan  sehingga akan mengumpulkan  umpan  balik  dari  pengguna LMS tentang  masalah  kualitas,  dan rekomendasi untuk perbaikan dan akan merencanakan tindakan perbaikan LMS yang sesuai. Dalam hal memastikan bahwa perguruan tinggi secara berkala mengumpulkan informasi  dari  pengguna LMS tentang  pengalaman  mereka  dalam menggunakan LMS , masalah yang mereka hadapi dan rekomendasi mereka tentang peningkatan LMS . Berdasarkan informasi yang dikumpulkan,  perguruan tinggi harus meningkatkan dan secara berkala memperbarui fitur-fitur di dalam LMS sehingga dapat mendukung pengguna  secara  lebih  efisien.  Penelitian  selanjutnya  dapat  menambahkan  variabel- variabel  lain  dari  berbagai  teori  yang  ada,  seperti Perceived  Self-Efficacy,  facilitating
Analisis Penerimaan Learning Management System di Perguruan Tinggi …
condition ke  dalam  model  penelitian  untuk  lebih  memahami  perilaku  penerimaan mahasiswa terhadap LMS .

## DAFTAR RUJUKAN
Abdullahi,  A.  M.,  Makhtar,  M.,  &  Safie,  S.  (2019).  The  patterns  of  accessing  learning management system among students. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science , 13 (1), 15 – 21. https://doi.org/10.11591/IJEECS.V13.I1.PP15-21
Akbar, R., & Mukhtar, M. (2019). Evaluasi e-Tracer Study menggunakan HOT (Human- Organization-Technology)  Fit  Model. Jurnal  JTIK  (Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan Komunikasi) , 3 (2), 46 – 51. https://doi.org/10.35870/JTIK.V3I2.86 Al-Emran, M., Mezhuyev, V., & Kamaludin, A. (2018). Technology Acceptance Model in M- learning  context:  A  systematic  review. Computers  &  Education , 125 ,  389 – 412.
https://doi.org/10.1016/J.COMPEDU.2018.06.008
Al-Nuaimi, M. N., & Al-Emran, M. (2021). Learning management systems and technology acceptance models: A systematic review. Education and Information Technologies
2021 26:5 , 26 (5), 5499 – 5533. https://doi.org/10.1007/S10639-021-10513-3 Al-Rahmi, W. M., Yahaya, N., Aldraiweesh, A. A., Alamri, M. M., Aljarboa, N. A., Alturki, U.,
& Aljeraiwi, A. A. (2019). Integrating Technology Acceptance Model With Innovation Diffusion  Theory:  An  Empirical  Inves tigation  on  Students’  Intention  to  Use  E - Learning Systems. IEEE Access , 7 , 26797 – 26809. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2899368
Binyamin, S. S., Rutter, M. J., & Smith, S. (2018). The Influence of Computer Self-efficacy and Subjective Norms on the Students’ Use of Learning Management Systems at King Abdulaziz  University. International  Journal  of  Information  and  Education Technology , 8 (10), 693 – 699. https://doi.org/10.18178/IJIET.2018.8.10.1124
Bradley, V. M. (2020). Learning Management System (LMS) Use with Online Instruction.
International Journal of Technology in Education , 4 (1), 68. https://www.researchgate.net/publication/347911880_Learning_Management_Sy stem_LMS_Use_with_Online_Instruction
Çelik ,  H.  E.,  &  Yılmaz,  V.  (2011).  Extending  The  Technology  Acceptanc e  Model  For Adoption Of E-Shopping By Consumers In Turkey. Journal of Electronic Commerce Research , 12 (2). http://www.jecr.org/sites/default/files/12_2_p03.pdf Chan, F. K. Y., Thong, J. Y. L., Brown, S. A., & Venkatesh, V. (2021). Service Design and
Citizen Satisfaction with E-Government Services: A Multidimensional Perspective. Public Administration Review , 81 (5), 874 – 894.
https://doi.org/10.1111/PUAR.13308
Chen, S.-C., Li, S.-H., & Li, C.-Y. (2011). Recent Related Research in Technology Acceptance Model:  A  Literature  Review. Australian  Journal  of  Business  and  Management Research , 1 (9). https://www.ajbmr.com/articlepdf/AJBMR_19_04i1n9a14.pdf Fathema,  N.,  Shannon,  D.,  &  Ross,  M.  (2015).  Expanding  The  Technology  Acceptance Model (TAM) to Examine Faculty Use of Learning Management Systems (LMSs) In Higher  Education  Institutions. MERLOT  Journal  of  Online  Learning  and  Teaching ,
11 (2), 210 – 232. https://jolt.merlot.org/Vol11no2/Fathema_0615.pdf Fearnley, M. R., & Amora, J. T. (2020). Learning Management System Adoption in Higher Education  Using  the  Extended  Technology  Acceptance  Model. IAFOR  Journal  of Education , 8 (2), 89 – 106. https://eric.ed.gov/?id=EJ1265695 Fitriani, Y. (2020). Analisa Pemanfaatan Learning Management System (LMS) Sebagai Media  Pembelajaran  Online  Selama  Pandemi  Covid-19. JISICOM  (Journal  of
Information System, Informatics and Computing) , 4 (2), 1 – 8. https://doi.org/10.52362/JISICOM.V4I2.312
Govender, I., & Grange, I. R. (2015). Evaluating the early adoption of Moodle at a higher education  institution. 14th  European  Conference  on  E-Learning  ECEL . https://www.researchgate.net/publication/320805629_Evaluating_the_early_ado ption_of_Moodle_at_a_higher_education_institution
Granić ,  A.,  &  Maranguni ć,  N.  (2019).  Technology  acceptance  model  in  educational context: A systematic literature review. British Journal of Educational Technology ,
50 (5), 2572 – 2593. https://doi.org/10.1111/BJET.12864 Jimenez,  I.  A.  C.,  García,  L.  C.  C.,  Violante,  M.  G.,  Marcolin,  F.,  &  Vezzetti,  E.  (2020). Commonly  Used  External  TAM  Variables  in  e-Learning,  Agriculture  and  Virtual Reality  Applications. Future  Internet  2021,  Vol.  13,  Page  7 , 13 (1),  7. https://doi.org/10.3390/FI13010007
Kamal,  S.  A.,  Shafiq,  M.,  &  Kakria,  P.  (2020).  Investigating  acceptance  of  telemedicine services through an extended technology acceptance model (TAM). Technology in Society , 60 , 101212. https://doi.org/10.1016/J.TECHSOC.2019.101212 Kraleva, R., Sabani, M., & Kralev, V. (2019). An analysis of some learning management systems. International  Journal  on  Advanced  Science,  Engineering  and  Information
Technology , 9 (4), 1190 – 1198. https://www.researchgate.net/publication/335402358_An_Analysis_of_Some_Lea rning_Management_Systems
Mardiana,  N.,  &  Faqih,  A.  (2019).  Pemanfaatan  Learning  Management  System  Dalam Proses Pembelajaran Matematika Diskrit. Jurnal Edukasi Dan Sains Matematika (JES- MAT) , 5 (1), 16 – 29. https://doi.org/10.25134/JES-MAT.V5I1.1730 Maria, M. (2022). Naik jadi 412.697, UT Kokoh sebagai PT dengan Mahasiswa Terbanyak . Portal  Universitas  Terbuka. https://www.ut.ac.id/berita/2022/09/naik-jadi- 412697-ut-kokoh-sebagai-pt-dengan-mahasiswa-terbanyak/
Schwarzer,  R.,  &  Warner,  L.  M.  (2013). Perceived  Self-Efficacy  and  its  Relationship  to Resilience . 139 – 150. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-4939-3_10 Silvestre, E., Montes Miranda, A., & Figueroa Gutiérrez, V. (2022). Validation of a TAM Technology Acceptance Model in Dominican University Students. Educación , 31 (60),
113 – 136. https://doi.org/10.18800/educacion.202201.005
Venkatesh, V., & Bala, H. (2008). Technology Acceptance Model 3 and a Research Agenda on Interventions. Decision Sciences , 39 (2), 273 – 315. https://doi.org/10.1111/J.1540-5915.2008.00192.X