## ANALISIS PENERIMAAN PENGGUNA E-RAPOR SMP

## MENGGUNAKAN EXTENDED TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL
Gunawan 1 dan Muhammad Rizki Zulkarnain 2
1) Peternakan, Universitas Kristen Palangka Raya Jl. RTA Milono Palangka Raya
2) Pendidikan Teknologi Informasi, STKIP PGRI Banjarmasin Jl. Sultan Adam Kompleks H. Iyus Banjarmasin Email: gunawan.unkrip@gmail.com, rizkizulkarnain@stkipbjm.ac.id

## ABSTRACT
This  study  aims  to  analyze  the  user  acceptance  of  junior  high  school  e-Rapor  using Extended Technology Acceptance Model (Extended TAM) by including Subjective Norms factor in  the  model.  The  research  subjects  were  60  e-Rapor  users  at  public  junior  high  school  in Banjarmasin. Data collection instrument in the form of questionnaire consisting of 17 points of statement  and using  5  point-Likert scale.  The  research  data  was  analyzed  using  Partial  Least Square-Structural  Equation  Modeling  (PLS-SEM)  with  the  assistance  of  SmartPLS  3.3.2 software. Based on the results of the study, it is known that Attitude towards Using Technology has a directly significant influence on the Behavioral Intention to use e-Rapor. On the contrary, Subjective Norms do not have a directly significant influence on the Behavioral Intention.
Keyword : Partial Least Square,  Subjective Norms, Technology Acceptance Model

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  penerimaan  pengguna  e-Rapor  SMP menggunakan  Ekstensi  Model  Penerimaan  Teknologi  dengan  menyertakan  faktor  Norma Subyektif  ke  dalam  model.  Subyek  penelitian  ini  adalah  60  orang  pengguna  e-Rapor  SMP  di SMP  Negeri  di  Banjarmasin.  Instrumen  pengumpulan  data  berupa  angket  yang  terdiri  dari  17 butir  pernyataan  dan  menggunakan  skala  Likert  5.  Data  penelitian  dianalisis  menggunakan Partial  Least  Square-Structural  Equation  Modeling (PLS-SEM)  dengan  bantuan  aplikasi SmartPLS  versi  3.3.2.  Berdasarkan  hasil  penelitian,  diketahui  bahwa  Sikap  Menggunakan Teknologi  berpengaruh  signifikan  terhadap  Minat  Menggunakan  e-Rapor.  Sebaliknya,  Norma Subyektif tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Minat Menggunakan e-Rapor.
Kata kunci : Partial Least Square , Norma Subyektif, Model Penerimaan Teknologi
ISSN 2088-1770 (Print)
ISSN 2503-3247 (Online)

## Jurnal

## Sains, Teknologi, Komputer, dan Manajemen S A I N T E K O M

## 1. PENDAHULUAN
Standar  penilaian  pendidikan pada  pendidikan  menengah  mengacu pada  Peraturan  Menteri  Pendidikan  dan Kebudayaan  Nomor  23  Tahun  2016 tentang  Standar  Penilaian  Pendidikan. Penilaian pendidikan terdiri atas penilaian  hasil  belajar  oleh  pendidik, satuan  pendidikan,  dan  pemerintah. Penilaian  hasil  belajar  oleh  pendidik bertujuan untuk memantau dan mengevaluasi  proses,  kemajuan  belajar, dan perbaikan hasil belajar peserta didik secara  berkesinambungan.  Penilaian hasil  belajar  peserta  didik  meliputi aspek sikap, pengetahuan, dan keterampilan.  Prosedur  penilaian  hasil belajar  oleh  pendidik  berawal  dari menetapkan  tujuan  penilaian,  hingga melaporkan hasil penilaian dan memanfaatkan laporan hasil penilaian.
Pelaporan  hasil  belajar  peserta didik  akan  lebih  komprehensif,  lebih akurat,  dan  cepat  dilakukan  apabila didukung  oleh  perangkat  komputer. Berkaitan  dengan  hal  tersebut,  sejak tahun  2017  Kementerian  Pendidikan dan  Kebudayaan  melalui  Direktorat Pembinaan  Sekolah  Menengah  Pertama mengembangkan  e-Rapor  SMP  beserta panduan  penggunaannya.  e-Rapor  SMP kini  telah  terintegrasi  dengan  Data
Pokok Pendidikan (Dapodik) (Kementerian Pendidikan dan
Kebudayaan, 2017). Kehadiran e-Rapor SMP  diharapkan  dapat  membantu  para pendidik  dalam  melakukan  penilaian hasil  belajar  peserta  didik.  Pada penerapannya,  pendidik,  dalam  hal  ini, guru diharapkan untuk dapat menguasai penggunaan  e-Rapor  SMP  sesegera mungkin.  Namun  bagi  sebagian  guru diperlukan  proses  yang  lebih  lama dibanding  yang  lain  untuk  dapat menguasai cara menggunakannya.
Banyak sistem teknologi informasi yang gagal  karena  aspek  teknisnya.  Namun, meskipun kualitas sistem sudah membaik, tetapi masih banyak terdengar  sistem  teknologi  informasi yang  gagal  diterapkan.  Penelitian- penelitian menunjukkan
bahwa penyebab kegagalan suatu sistem teknologi  informasi  adalah  lebih  pada aspek keprilakuannya ( behavior ). Masih banyak terdengar bahwa sistem teknologi  informasi  gagal  diterapkan karena  manusianya  menolak  atau  tidak mau  menggunakannya  dengan  banyak alasan.  Menolak  menggunakan  sistem adalah  suatu  perilaku    (Hartono,  2007). Oleh  karena  itu,  peneliti  tertarik  untuk melakukan analisis penerimaan e-Rapor SMP dan mengetahui faktor-faktor yang
mempengaruhi  minat  menggunakan  e- Rapor di masa yang akan datang.

## 2. METODE
Penelitian  ini  bertujuan  untuk melakukan analisis
penerimaan pengguna  Aplikasi  e-Rapor  SMP  di SMP  Negeri  di  Banjarmasin.  Analisis penerimaan  e-Rapor  pada  penelitian  ini
menggunakan pendekatan Extended Technology Acceptance Model ( Extended TAM)  dengan  menyertakan
konstruk  Norma  Subyektif  ( Subjective Norms ) pada model.
Konstruk,  disebut  juga  sebagai variabel laten, adalah suatu ukuran yang abstrak,  tidak  dapat  diamati  secara langsung.  Konstruk  dijelaskan  oleh indikator-indikator  atau  disebut  juga variabel  manifest,  yang  dapat  teramati secara langsung (Juliandi, 2018;
Sarstedt  et  al.,  2017).  Konstruk- konstruk yang digunakan pada penelitian  ini  adalah  konstruk  Norma Subyektif  ( Subjective  Norms ),  konstruk
Kemudahan  Penggunaan  Persepsian ( Perceived  Ease  of  Use ),  konstruk Kegunaan Persepsian ( Perceived Usefulnes ), konstruk Sikap Menggunakan Teknologi ( Attitude towards Using Technology ), dan konstruk  Minat  Perilaku  Menggunakan
Teknologi  ( Behavioral  Intention  to Use ).
Pada  penelitian  ini,  peneliti menggunakan Partial  Least  Square Structural  Equation  Modeling (PLS- SEM). Hair et al. (2014)
mengemukakan  bahwa  tahapan  yang dilakukan pada PLS-SEM adalah:
a. Spesifikasi Model;
b. Evaluasi Outer  Model (Evaluasi Measurement  Model atau  Model
Pengukuran);
c. Evaluasi Inner  Model (Evaluasi Structural Model atau Model
Struktural).
Adapun  model  yang  digunakan pada  penelitian  ini,  dapat  dilihat  pada Gambar  1  berikut,  merupakan  model reflektif.
Gambar 1. Model yang Diteliti
Fornell  dan  Bookstein  (1982) dalam  Ghozali  (2014)  menyatakan bahwa  konstruk  seperti  “personalitas” atai “sikap” umumnya dipandang sebagai  faktor  yang  menimbulkan
sesuatu  yang  kita  amati  sehingga indikatornya  bersifat  refleksif.  Ghozali (2014)  menjelaskan  bahwa  pada  model reflektif, indikator merupakan manisfestasi dari konstruk, arah hubungan  kausalitas  dari  konstruk  ke indikator,  dan  menghilangkan  satu indikator  tidak  akan  mengubah  makna atau arti konstruk.
Pada  tahapan  Evaluasi Outer Model ( Measurement Model atau Model Pengukuran), kriteria-kriteria yang perlu diperhatikan adalah:
a. Indicator reliability;
b. Internal consistency reliability;
c. Convergent validity;
d. Discriminant validity (Sarstedt et al., 2017). Selanjutnya, pada tahapan
Evaluasi Inner Model ( Structural Model atau  Model  Struktural),    dapat  dilihat mengenai:
a. R 2 explanation of endogenous latent variables;
b. Significance  and  relevance  of  path coefficients (Sarstedt et al., 2017) .
Jenis  penelitian  yang  dilakukan adalah  penelitian  kuantitatif.  Subjek dalam  penelitian  ini  adalah  60  orang pengguna e-Rapor SMP di SMP Negeri di  Banjarmasin  yang  bersedia  menjadi responden,  terdiri  dari  22  responden
laki-laki  dan  38  responden  perempuan. Dari  60  responden  tersebut,  3  orang bertugas  sebagai  admin,  29  orang bertugas  sebagai  guru  mata  pelajaran sekaligus  wali  kelas,  26  orang  sebagai guru  mata  pelajaran  saja,  dan  1  orang bertugas  guru  mata  pelajaran,  wali kelas,  sekaligus  admin.  Sebanyak  2 responden tidak memberikan keterangan mengenai usianya, 12
responden  berada  pada  rentang  usia  20 hingga  29  tahun,  10  responden  pada rentang  usia  30  hingga  39  tahun,  15 responden  pada  rentang  usia  40  hingga 49  tahun,  dan  sisanya  sebanyak  21 orang berusia 50 tahun atau lebih.
Instrumen  pengumpulan  data berupa  lembar  angket  terdiri  dari  17 butir  pernyataan  dan  menggunakan skala  Likert  5.  Berikut  daftar  butir pernyataan  yang  dicantumkan  pada lembar angket.
Tabel 1. Nilai Loading dan Indicator Reliability Konstruk Indikator/ Pernyataan Simbol Kemudahan Penggunaan Persepsian ( Perceived Ease of Use / PEOU) Mudah bagi saya untuk mempelajari cara menggunakan e- Rapor. PEOU1 Mudah bagi saya untuk melakukan apa yang saya ingin lakukan pada e- Rapor. PEOU2
Konstruk Indikator/ Pernyataan Simbol Mudah bagi saya untuk menjadi terampil dalam menggunakan e- Rapor. PEOU3 e-Rapor mudah untuk digunakan. PEOU4 Kegunaan Persepsian ( Perceived Usefulnes / PU) Menggunakan e-Rapor memungkinkan saya menyelesaikan pekerjaan dengan lebih cepat. PU1 Menggunakan e-Rapor meningkatkan
kinerja saya. PU2 Menggunakan e-Rapor mempermudah pekerjaan saya. PU3 e-Rapor bermanfaat bagi saya. PU4 Sikap Menggunakan Teknologi ( Attitude towards Using Technology / ATU) Menggunakan e-Rapor merupakan ide yang bagus. ATU1 Menggunakan e-Rapor merupakan tindakan yang bijaksana. ATU2 e-Rapor membuat pekerjaan menjadi lebih menarik. ATU3 Bekerja dengan e-Rapor itu menyenangkan. ATU4 Minat Perilaku Menggunakan Teknologi ( Behavioral Intention to Use / BI) Saya memperkirakan saya akan tetap menggunakan e- Rapor dalam 12 bulan ke depan. BI1 Saya berharap untuk terus menggunakan e- BI2
Konstruk Indikator/ Pernyataan Simbol Rapor. Norma Subyektif ( Subjective Norms ) Keluarga atau sahabat saya berpendapat bahwa saya sebaiknya menggunakan e- Rapor. SN1 Rekan kerja saya menyarankan kepada saya untuk menggunakan e- Rapor. SN2 Pimpinan sekolah mendukung penggunaan e-
Rapor. SN3 (Sumber: Davis, 1989; Davis, et al., 1989; Park, 2009; Venkatesh & Bala, 2008) Data pada penelitian ini dianalisis dengan menggunakan
software SmartPLS 3.3.2
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Evaluasi Outer Model ( Measurement
Model atau Model Pengukuran) Algoritma PLS (estimasi)
pertama belum menunjukkan hasil yang baik, sehingga  ada indikator yang perlu dihilangkan  dari  model,  yaitu  indikator ATU3,  ATU4,  PEOU4,  PU3,  PU4,  dan SN1. Selanjutnya dilakukan perhitungan (estimasi) yang kedua.
Hasil  pengolahan  data  yang menunjukkan indicator reliability dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai Loading dan Indicator
Reliability Indikator Indicator ( Outer ) Loading Indicator Reliability ATU1 0,902 0,814 ATU2 0,886 0,785 BI1 0,937 0,878 BI2 0,958 0,918 PEOU1 0,883 0,780 PEOU2 0,765 0,585 PEOU3 0,876 0,767 PU1 0,918 0,843 PU2 0,921 0,848 SN2 0,932 0,869 SN3 0,933 0,870
Suatu  indikator  dengan  nilai loading di  atas  0,7  (atau  setara  dengan nilai indicator  reliability di  atas  0,5) memiliki reliabilitas yang baik (Sarstedt et al., 2017; Kalinzi, 2019). Pada Tabel 2  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  setiap indikator  yang  ada  telah  memiliki reliabilitas yang baik.
Selanjutnya, internal consistency reliability suatu  konstruk  ditunjukkan oleh  nilai  Cronbach’s  α, ρ A ,  dan
Composite  Reliability ( ρ C )  masing- masing  konstruk,  disajikan  pada  Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Cronbach’s α, ρ A , dan
Composite Reliability ( ρ C )
Konstruk Cronbach’s α ρ A Composite Reliability ( ρ C ) ATU 0,749 0,751 0,888 BI 0,888 0,914 0,946 PEOU 0,797 0,820 0,880 PU 0,817 0,817 0,916 SN 0,850 0,851 0,930
Suatu  konstruk  dengan  nilai Cronbach’s  α  sebesar  0,70  sampai dengan  0,90,  nilai ρ A lebih  dari  0,70, dan nilai ρ C sebesar 0,70 sampai dengan
0,95  menunjukkan internal  consistency reliability yang  baik  (Sarstedt  et  al., 2017). Pada Tabel 3 di atas dapat dilihat bahwa  setiap  konstruk  telah  memiliki internal  consistency  reliability yang baik.
Selanjutnya, convergent  validity suatu  konstruk dapat  dilihat  melalui nilai Average Variance Extracted (AVE) masing-masing konstruk,
ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai AVE Konstruk AVE ATU 0,799 BI 0,898 PEOU 0,711 PU 0,845 SN 0,870
Suatu  konstruk  dengan  nilai AVE  0,50  atau  lebih  menunjukkan convergent  validity yang  baik  (Sarstedt et al., 2017). Pada Tabel 4 di atas dapat dilihat  bahwa  setiap  konstruk  telah memiliki convergent validity yang baik.
Selanjutnya, discriminat  validity dapat  dilihat  dari  nilai Cross  Loadings ,
Fornell-Larcker
Criterion , dan Heterotrait-Monotrait  Ratio (HTMT),
masing-masing  disajikan  pada  Tabel  5, Tabel 6, dan Tabel 7 berikut.
Tabel 5. Cross Loadings ATU BI PEOU PU SN ATU1 0,902  0,574 0,454 0,617  0,536 ATU2 0,886  0,489 0,592 0,547  0,555 BI1 0,485  0,937 0,276 0,152  0,292 BI2 0,632  0,958 0,426 0,346  0,444 PEOU1  0,529  0,397 0,883 0,651  0,546 PEOU2  0,488  0,323 0,765 0,411  0,344 PEOU3  0,461  0,234 0,876 0,671  0,402 PU1 0,610  0,202 0,636 0,918  0,469 PU2 0,590  0,299 0,647 0,921  0,442 SN2 0,577  0,390 0,499 0,428  0,932 SN3 0,561  0,349 0,471 0,495  0,933
Pada  Tabel  5  dapat  dilihat bahwa  setiap  blok  indikator  memiliki nilai loading lebih  tinggi  untuk  setiap konstruk  yang  diukur,  dibandingkan dengan indikator untuk konstruk lainnya.
Tabel 6. Fornell-Larcker Criterion ATU BI PEOU PU SN ATU 0,894 BI 0,596  0,948 PEOU  0,582  0,378 0,843 PU 0,652  0,273 0,698 0,919 SN 0,610  0,396 0,520 0,495  0,933
Keterangan:  nilai  pada  diagonal  utama (memiliki  warna  berbeda)  merupakan  akar kuadrat dari AVE
Jika  nilai  akar  kuadrat  AVE setiap konstruk lebih besar dapada nilai
korelasi antara konstruk dengan
konstruk lainnya, maka konstuk memiliki discriminant  validity yang baik (Hair et al., 2014). Pada Tabel 6 di atas dapat dilihat bahwa setiap konstruk
telah  memiliki discriminant  validity yang baik.
Tabel 7. Heterotrait-Monotrait Ratio
(HTMT) ATU BI PEOU PU SN ATU BI 0,720 PEOU  0,760  0,440 PU 0,833  0,308 0,849 SN 0,765  0,447 0,620 0,594
Nilai  HTMT  di  bawah  0,85 menunjukkan discriminant validity yang baik  (Henseler  et  al.  2015;  Sarstedt  et al.,  2017).  Pada  Tabel  7  di  atas  dapat dilihat  bahwa  setiap  konstruk  telah memiliki discriminant  validity yang baik.
Evaluasi Inner  Model ( Structural Model atau Model Struktural)
Nilai R 2 untuk konstruk endogen dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Nilai R 2 Konstruk R 2 ATU 0,457 BI 0,383 PEOU 0,270 PU 0,511
Berdasarkan  Tabel  8  di  atas dapat diketahui bahwa:
a. Konstruk  PU  dan  PEOU  mampu menjelaskan  konstruk  ATU  sebesar 45,7%,  sedangkan  sisanya  sebesar 54,3%  dijelaskan  oleh  faktor  lain
yang  tidak  diteliti  pada  penelitian ini.
b. Konstruk  SN,  PU,  dan  ATU menjelaskan  konstruk  BI  sebesar 38,3%,  sedangkan  sisanya  sebesar 61,7%  dijelaskan  oleh  faktor  lain yang  tidak  diteliti  pada  penelitian ini.
c. Konstruk  SN  mampu  menjelaskan konstruk  PEOU  sebesar  27,0%, sedangkan  sisanya  sebesar  73,0%
dijelaskan  oleh  faktor  lain  yang tidak diteliti pada penelitian ini.
d. Konstruk  SN  dan  PEOU  mampu menjelaskan  konstruk  PU  sebesar 51,1%,  sedangkan  sisanya  sebesar
48,9%  dijelaskan  oleh  faktor  lain
yang  tidak  diteliti  pada  penelitian ini.
Selanjutnya  dilakukan  prosedur bootstraping (resampling  menjadi  500 subsampel)  dan  melakukan  pengujian dua  arah  dengan  tingkat  signifikansi 5%.  Hasil  pengujian  yang  diperoleh dapat dilihat pada Tabel 9 berikut.
Tabel 9.  Signifikansi Koefisien Jalur
Sampel Asli (O) T Stat (| O/ STDEV |) Nilai P SN  PU 0,181 1,634 0,103 SN  PEOU 0,520 5,646 0,000 SN  BI 0,085 0,531 0,595 PU  BI – 0,216 1,331 0,184
Sampel Asli (O) T Stat (| O/ STDEV |) Nilai P PU  ATU 0,479 3,927 0,000 PEOU  PU 0,604 6,329 0,000 PEOU  ATU 0,248 1,789 0,074 ATU  BI 0,685 4,373 0,000
Dari Tabel 9 di atas dapat dilihat bahwa:
a. Konstruk  SN  tidak  berpengaruh signifikan  terhadap  konstruk  PU, dilihat  dari  nilai  P  lebih  dari  0,05 yaitu sebesar 0,103.
b. Konstruk SN berpengaruh signifikan terhadap  dilihat  PEOU,  dilihat  dari nilai  P  kurang  dari  0,05  yaitu sebesar 0,000.
c. Konstruk  SN  tidak  berpengaruh signifikan  terhadap  konstruk  BI, dilihat  dari  nilai  P  lebih  dari  0,05 yaitu sebesar 0,595.
d. Konstruk  PU  tidak  berpengaruh signifikan  terhadap  konstruk  BI, dilihat  dari  nilai  P  lebih  dari  0,05 yaitu sebesar 0,184.
e. Konstruk PU berpengaruh signifikan terhadap  konstruk  ATU,  dilihat  dari nilai  P  kurang  dari  0,05  yaitu sebesar 0,000.
f. Konstruk PEOU berpengaruh
signifikan  terhadap  konstruk  PU
dilihat  dari  nilai  P  kurang  dari  0,05 yaitu sebesar 0,000.
g. Konstruk  PEOU  tidak  berpengaruh signifikan  terhadap  konstruk  ATU, dilihat  dari  nilai  P  lebih  dari  0,05 yaitu sebesar 0,074.
h. Konstruk ATU berpengaruh signifikan  terhadap  konstruk  BI, dilihat  dari  nilai  P  kurang  dari  0,05 yaitu sebesar 0,000.

## 4. SIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah diperoleh, dapat diketahui bahwa:
a. Sikap Menggunakan Teknologi ( Attitude Toward Using Technology ) berpengaruh signifikan terhadap
Minat Menggunakan Teknologi ( Behavioral  Intention  to  Use ).  Hal ini  berarti  evaluasi  kepercayaan
( belief ) atau perasaan ( affect ) positif atau  negatif  dari  seseorang  jika harus menggunakan e-Rapor mempengaruhi  minat  dirinya  untuk menggunakan e-Rapor. Meningkatkan atau menurunkan
evaluasi  kepercayaan  ( belief )  atau perasaan  ( affect )  positif  atau  negatif
dari seseorang jika harus menggunakan e-Rapor akan meningkatkan atau menurunkan
minatnya  untuk  menggunakan  e- Rapor.
b. Norma Subjektif ( Subjective Norms )
tidak berpengaruh signifikan terhadap Minat Menggunakan Teknologi  ( Behavioral  Intention  to Use ).  Hal  ini  berarti  persepsi  atau pandangan seseorang terhadap tekanan sosial (kepercayaan- kepercayaan orang lain) tidak mempengaruhi  minat  dirinya  untuk menggunakan e-Rapor. Meningkatkan atau menurunkan persepsi  seseorang  terhadap  tekanan sosial  (kepercayaan  orang  lain) mengenai penggunaan e-Rapor tidak akan meningkatkan atau menurunkan minatnya untuk menggunakan e-Rapor.

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Tim peneliti mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya atas dukungan semua pihak  yang terlibat, di antaranya:
a. Direktorat  Riset  dan  Pengabdian Masyarakat (DRPM), Deputi Bidang Penguatan Riset dan Pengembangan, Kementerian  Riset  dan  Teknologi/ Badan Riset dan Inovasi Nasional.
b. Dinas Pendidikan Kota Banjarmasin.
c. SMPN Se-Kota
Banjarmasin,
khususnya SMPN 5, SMPN 23, dan SMPN 34 Banjarmasin.

## DAFTAR PUSTAKA
Davis, F. D. 1989. Perceived Usefulness,  Perceived  Ease  of Use,  and  User  Acceptance  of Information  Technology. MIS Quarterly , 13 (3), 319-340. Davis,  F.  D.,  Bagozzi,  R.  P.,  & Warshaw,  P.  R.  1989.  User Acceptance of Computer Technology:  A  Comparison  of Two Theoretical Models. Management  Science ,  35  (8), 982-1003.
Ghozali,  I.  2014. Structural  Equation
Modeling, Metode Alternatif dengan  Partial  Least  Square (PLS) , Edisi 4 . Semarang: Universitas Diponegoro.
Hair, J. F., Sarstedt, M., Hopkins, L., &
Kuppelwieser,  V.  G.  2014. Partial  Least  Squares  Structural Equation  Modeling  (PLS-SEM), An  emerging  tool  in  business research, European  Business
Review , 26 (2), 106-121.
Hartono,  J.  2007. Sistem  Informasi Keperilakuan . Yogyakarta: ANDI.
Henseler,  J.,  Ringle,  C. M.,  &  Sarstedt,
M.  2015.  A  New  Criterion  for Assessing  Discriminant  Validity in  Variance-Based  Structural Equation. Journal of The Academy  of  Marketing  Science , 43 (1), 115-135. Juliandi,  A.  2018.  Structural  Equation Model  Partial  Least  Square (SEM-PLS): Menggunakan SmartPLS. Pelatihan  SEM-PLS Program Pascasarjana Universitas Batam on December,16-17  2018 .  Batam: Universitas Batam. DOI: 10.5281/zenodo.2538001
Kalinzi,  C.  2019.  Re:  What  does indicator's  reliability  indicate  in PLS  SEM  specially  in  smart PLS  results?.  Retrieved  from: https://www.researchgate.net/po st/What-does-indicators- reliability-indicate-in-PLS-SEM- specially-in-smart-PLS- results/5dc18383aa1f0950d904d
4a2/citation/download . Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan.  2017. Panduan  e-
Rapor  SMP .  Jakarta:  Direktorat Jenderal  Pendidikan  Dasar  dan Menengah.
Park,  S.  Y.  2009.  An  Analysis  of  the
Technology  Acceptance  Model in Understanding University Students’  Behavioral  Intention to  Use  e-Learning. Educational Technology  &  Society ,  12  (3),
150–162.
Peraturan  Menteri  Pendidikan  dan Kebudayaan  Nomor  23  Tahun 2016  tentang  Standar  Penilaian
Pendidikan. Ringle,  C.  M.,  Wende,  S.,  dan  Becker, J.M. 2015. SmartPLS 3 . Boenningstedt: SmartPLS GmbH,
http://www.smartpls.com.
Sarstedt,  M.,  Hair,  J.,  &  Ringle,  C.  M. 2017.  Partial  Least  Squares Structural  Equation  Modeling, https://www.researchgate.net/pu blication/319669432_Partial_Le ast_Squares_Structural_Equatio n_Modeling , diakses pada
tanggal 8 Desember 2020.
Venkatesh,  V.  &  Bala,  H.  2008. Technology  Acceptance  Model
3  and  a  Research  Agenda  on Interventions.
Decision
Sciences, 39 (2), 273-315.