## SAINTEKS: JURNAL SAIN DAN TEKNIK Volume 5 Nomor 2 Tahun 2023

## E-ISSN : 2685-8304
Briquette Characteristics of Mixed Charcoal of Taro Peel and Rice Husk Galu Murdikaningrum, Mutiara Putri Utami Susanto, Raden Tarisa Nurhanifah, Mualifah (pp:126 –136)
Analysis of Interest In Using Electrical Bicycles in Palangka Raya
Vivien Nopella Valentina, Robby,Sutan Parasian Silitonga (pp: 137 –144)
The Effect Of H2O2 On The Bleaching-Scouring Simultaneous Process Of
100% Cotton Fabric With Pad – Batch System
Luciana, Agni Salamah (pp: 145 –153)
Management of Water Quality Parameters In Cultivating Vaname Shrimp (Litopenaeus Vannamei) In Intensive Tambak PT. Aneka Tambak Oseana Nusantara , NTB Pieter Amalo, Riris Yuli Velentine, Catur Pramono Adi, Restye Putri Geofani Mbura (pp: 154 –162)
Analysis of The Ant Number Effects on Ant Colony Optimization for Solving Russia-20-Nodes-SDVRP Instance Ekra Sanggala, Muhammad Ardhya Bisma (pp: 163 –174) Facilities Re- layout of “X” Health Center
Dini Yulianti, Tombak Gapura Bhagya, Didi Kusvendi (pp: 175 –186)
Use of Gold Mine Waste Sand From Penda Pilang Village as Hrs-Base Mixture
Deskianto, Supiyan, Devia (pp: 187 –199)
In Vitro Antagonism Test of Endophytic Isolates From The Ciplukan Plant (Physalis Angulata L.)
Against Ralstonia Solanacearums Ika Afifah Nugraheni, Inneke Ashri Mawaddah (pp: 200 –210)
Employee Performance Measurement at PT. Cahaya Mekanindo Perkasa Using the Human Resources Scorecard Method Ilyas Habibi, AuliaFashanah Hadining (pp: 211 –219)
The Effect of Temperature Variations in the Pressing Process on Glossing Defects Bigborn 2-Tuck Pants Style 3651 Trousers in the Finishing Department of PT. X Afriani Kusumadewi, Feny Nurherawati, Filly Pravitasari (pp: 220 –227)
Optimum Splice Thickness Ratio Splicer of a Winding Machine to PE20KT Thread Splicing Quality
Hendri Pujianto, Bambang Yulianto, Hamdan S Bintang, Dinda Amelia Pramesti (pp: 228 –235) The Influence of Organizational Culture and Organizational Commitment to Employee Work Discipline at the Bandung City Transportation Service Moch Ruli Chaerudin, Riza Rizkiah (pp: 236 –245)
Feasibility Analysis of Smelter Grade Alumina (SGA) Project Development at PT. X Dio Rianto , Dedy Setyo Oetomo, Rizky Fajar, Ramdhani (pp: 246 –258)
Evaluation of Decision Making on Using Online Media in the D'Amerta Berniaga Bandung Business Group Alam Avrianto , Ira Murwenie, Rahmina Puspa AR, Dwirani Fauzi L, Abdul Fatah H (pp: 259 –265)
5 Year Effectiveness Index From Research Ministry Of Marine And Fisheries
Catur Pramono Adi, Pieter Amalo (pp: 266 –273)
Technology Acceptance Model for the Use of Learning Management System in Indonesia Graha Prakarsa, Elly Komala, Tombak Gapura Bhagya, Safira Noor Andinia (pp: 274 –284)
UNIVERSITAS INSAN CENDEKIA MANDIRI dh UNIVERSITAS BANDUNG RAYA Fakultas Teknik
Jl. Pasir Kaliki No. 199 Bandung – Jawa Barat http://ejournal.uicm.ac.id/index.php/sainteks UICM – UNBAR www.uicm.ac.id
Volume 05 Nomor 02 Tahun 2023 http://ejournal.uicm.ac.id/index.php/sainteks/

## Technology Acceptance Model for the Use of Learning Management System in Indonesia
Technology Acceptance Model  Untuk Penggunaan Learning Management System di Indonesia
Graha Prakarsa 1 * ) , Elly Komala 2) , Tombak Gapura Bhagya 3) , dan Safira Noor Andinia 4) 1*) Program Doktor Manajemen Universitas Pasundan, Jalan Sumatera No.41 Bandung Email: gprakarsa@gmail.com
2) Program Studi Ilmu Komunikasi, Universitas Pasundan, Bandung Email: elly.komala@unpas.ac.id
3) Sekolah Tinggi Teknologi Bandung, Bandung Email: tombak.gapura.bhagya1@gmail.com
4) Program Studi Sistem Informasi UNIBI, Bandung Email: andinismee@gmail.com *) Corresponding author
Abstract:  This  research  is  based  on  a  problem,  mainly  that  there  has  been  an  increase  in  the  usage  of learning management systems, necessitating the use of TAM for evaluating user acceptance. This research is categorized as quantitative research using Partial Least Squares – Structural Equation Modelling (PLS- SEM) technique method. Data collection technique were obtained through online questionnaires involved 100 respondents of Learning Management System (LMS) users. The questionnaires were assembled based on 21 instruments which were indicators in this study. The results shows that compatibility does not have a  significant  effect  on  perceived  usefulness,  but  it  has  a  significant  impact  on  perceived  ease  of  use. Perceived  ease  of  use  has  a  significant  influence  on  perceived  usefulness.  Perceived  service  quality  and perceived usefulness have an effect on behavioral intention while perceved ease of use does not have an impact on behavioral intention. Perceived usefulness was simultaneously affected by 50.2%, perceived ease of use was affected with 10.8%,  and the behavioral intention variable was  simultaneously influenced by 19.2%.
Keywords: Compatibility, Learning Management System, TAM
Abstrak: Penelitian ini berlandaskan pada sebuah masalah pokok, yaitu  peningkatan dalam pemanfaatan Learning  Management  System (LMS)  sehingga  perlu  diukur  penerimaan  penggunaannya  menggunakan TAM. Penelitian ini dikategorikan penelitian kuantitatif dengan menerapkan teknik Partial Least Squares – Structural  Equation  Modelling (PLS-SEM).  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  penyebaran  kuesioner secara  online  dengan  melibatkan  100  orang  pengguna Learning  Management  System (LMS).  Kuesioner dirangkai  berdasarkan  21  instrumen  yang  menjadi  indikator  pada  penelitian  ini.  Hasil  penelitian menyatakan  bahwa compatibility tidak  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap perceived  usefulness, namun  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap perceived  ease  of  use.  Perceived  ease  of  use memiliki pengaruh  signifikan  terhadap perceived  usefulness.  Service  quality serta perceived  usefulness memiliki pengaruh  terhadap behavioral  intention sedangkan perceived  ease  of  use tidak  memiliki  pengaruh terhadap behavioral intention. Perceived usefulness dipengaruhi secara simultan sebesar 50,2%, perceived ease  of  use dipengaruhi sebesar  10,8%,  dan  variabel behavioral  intention dipengaruhi  secara  simultan sebesar 19,2%.
Kata Kunci: Compatibility, Service Quality, TAM, Learning Management System
DOI: http://dx.doi.org/10.37577/sainteksv%vi%i.592 Received: 07, 2023.  Accepted: 08, 2023. Published: 09, 2023
Technology Acceptance Model for the Use of Learning Management System in Indonesia

## PENDAHULUAN
Penggunaan  teknologi  informasi  telah  berkembang  pesat  hingga  memberikan  manfaat pada berbagai kegiatan manusia. Salah satu wujud dari perkembangan teknologi informasi adalah eksistensi Learning Management System (LMS), yakni sebuah sistem yang memberikan fasilitas untuk  belajar  secara  luas  dan  bervariasi  yang  memungkinkan  untuk  diakses  kapanpun  dan dimanapun serta tidak terikat ruang dan waktu (Ilham Maliki et al., 2021). Pemanfaatan Learning Management  System  (LMS)  sebagai  media  pembelajaran  sangatlah  diperlukan  untuk meningkatkan dan memaksimalkan kualitas di dunia pendidikan.
Kegiatan pembelajaran mengalami perubahan setiap tahunnya, terutama semenjak dunia mengalami  pandemi  COVID-19  pada  beberapa  tahun  silam.  Adanya  pandemi  tersebut mengakibatkan diberlakukannya peraturan baru yang dibuat untuk membatasi jarak sosial dan fisik. Peraturan ini dibuat sebagai upaya pemerintah untuk pencegahan penyebaran virus yang telah menyebar luas dan cepat. Seluruh kegiatan yang melibatkan kegiatan sosial dan kontak fisik diberhentikan sementara termasuk kegiatan pembelajaran di dunia pendidikan.
Situasi tersebut tidak serta merta membuat dunia pendidikan terhenti. Terdapat solusi untuk  mengatasi  pembelajaran  agar  tetap  mampu  berjalan  sebagaimana  mestinya.  Penerapan Learning  Management  System  berperan  penting  pada  situasi  ini,  sehingga  walaupun pembelajaran tidak bisa dilaksanakan secara langsung atau tatap muka, kegiatan pembelajaran masih  tetap  bisa  dilaksanakan  jarak  jauh  dengan  melibatkan  teknologi  yang  ada.  Proses pembelajaran jarak jauh  tersebut dapat dilaksanakan kapan saja, dimana saja, dan  serta dapat mengakses  ke  materi  pembelajaran  dan  interaksi  antar  peserta  didik  difasilitasi  melalui penggunaan pembelajaran mobile (Al-Emran, 2020).
Learning Management System (LMS) menawarkan beberapa fitur yang sangat membantu untuk  menunjang  proses  belajar  mengajar.  Fitur  tersebut  memberikan  beberapa  cara  untuk melakukan komunikasi antara pengajar dengan pelajar dalam proses pembelajaran. Salah satu produk Learning  Management  System  (LMS)  yang  telah  dikenal  oleh  banyak  kalangan  adalah Google Classroom, di mana produk ini berfokus pada kegiatan pembelajaran atau edukasi. Google Classroom  menawarkan  banyak  fitur  yang  membawa  kemanfaatan,  diantaranya  adalah  dapat diakses  secara  gratis,  terintegrasi  dengan  Gmail,  Google  Drive,  Google  Docs,  Google  Meet,  dan lainnya (Alfina, 2020).
Target yang diharapkan dalam penggunaan Learning Management System (LMS) adalah mampu meningkatkan efisiensi, meningkatkan efektivitas, meningkatkan kinerja serta performa akademik.  Di  samping  itu,  keterampilan  pengguna  dalam  pemakaian  sebuah  teknologi  juga diperlukan.  Upaya  yang  dapat  dilakukan  agar  pengguna  lebih  terampil  dalam  menggunakan sebuah  teknologi  adalah  membuat  teknologi  tersebut  menjadi  lebih  mudah  pemakaiannya, fleksibel, dan kompatibel. Dengan sinkronisasi aspek-aspek tersebut, maka diharapkan adanya keinginan pengguna untuk memakai teknologi terkait.
“Keinginan  penggunaan  teknologi  informasi  tentu  akan  sangat  dipengaruhi  oleh bagaimana  pengguna  tersebut  bereaksi  selama  ia  menggunakan  teknologi  yang  ditawarkan” (Prakarsa et al., 2021). Untuk mengeksplorasi faktor – faktor penentu yang mempengaruhi niat individu  dalam  menggunakan  teknologi,  dibutuhkan  model  TAM  yang  dapat  memprediksi bagaimana pengguna mampu menerima dan menggunakan sebuah teknologi (Miyamoto & Kudo, 2021). Model TAM menyarankan beberapa faktor yang mempengaruhi persepsi pengguna ketika disuguhkan dengan teknologi terbaru, di mana 2 faktor utamanya adalah perceived usefulness dan perceived  ease  of  use  (Almajali  et  al.,  2022).    Penelitian  milik  (Han  &  Sa,  2022)  yang membahas  mengenai  penerimaan  pengguna  untuk  kelas  pembelejaran  online  di  Korea, menggunakan  variabel perceived  usefulness  untuk  mengukur  efisiensi  dan  kemanfaatan  dari pembelajaran  yang  didapatkan,  serta  untuk  mengukur  sejauh  mana  kelas  online  dapat meningkatkan  hasil  pembelajaran  yang  baik.  Penelitian  mengenai  penerimaan  teknologi video
Technology Acceptance Model for the Use of Learning Management System in Indonesia
conference pada e-learning milik (Bailey et al., 2022) menggunakan variabel perceived ease of use untuk mengukur apakah sistem mudah digunakan, mudah dipelajari, jelas, dan dapat dimengerti.
Selain itu minat menggunakan (behavioral intention) juga berpengaruh terhadap sikap pengguna  pada  penggunaan  sistem  (Faizani  &  Indriyanti,  2021),  hal  ini  berkaitan  dengan kecenderungan manusia untuk mengharapkan dan menciptakan harapan yang dapat terpenuhi. Oleh  karena  itu,  jika  ekspektasi  tentang  penggunaan  sistem  atau  teknologi  dapat  terpenuhi, pengguna mungkin akan lebih tertarik untuk menggunakannya. (Andinia et al., 2023).

## METODOLOGI
Penelitian  ini  menggunakan quantitative  approach  dan  data  yang  terkumpul  diperoleh melalui penyebaran kuesioner secara online dengan melibatkan 100 responden. Pengolahan data dilakukan  dengan  teknik Partial  Least  Square  (PLS)  -  Structural  Equation  Model  (SEM)  untuk menguji  tiap-tiap  variabel  yang  diteliti.  Penelitian  ini  menggunakan  variabel-variabel  yang berkaitan dengan Technology Acceptance Model (TAM) yakni diantaranya variabel compatibility, service quality, perceived usefulness, perceived ease of use, dan behavioral intention. Penjelasan mengenai variabel dan pengembangan hipotesis akan dijabarkan sebagai berikut:
• Compatibility (COM)
Sesuai  dengan  artinya  secara  harfiah, compatibility  berarti  kesesuaian  atau  kecocokan. Variabel compatibility  membahas  mengenai  penyesuaian  inovasi  teknologi  yang  disuguhkan dengan minat atau keinginan pengguna. Menurut (Al-Nuaimi & Al-Emran, 2021), compatibility didefinisikan sebagai , “ sejauh mana suatu inovasi dianggap konsisten dengan nilai-nilai yang ada, pengalaman  pengguna  dan  kebutuhan  calon  pengguna ” .  Peralihan  perilaku  dapat  dialami  oleh setiap individu ketika mereka menemukan bahwa perubahan itu bermanfaat dan ketika inovasi hanya membutuhkan sedikit perubahan atau penyesuaian (Parikh et al., 2021).
Beberapa  peneliti  terdahulu  melibatkan compatibility  ke  dalam  model  penerimaan teknologi  sebagai  penentu perceived  usefulness  dan  perceived  ease  of  use.    Dalam  penelitian (Prakarsa et al., 2021; Yuen et al., 2021) menunjukkan bahwa terdapat pengaruh compatibility terhadap persepsi individu mengenai kemanfaatan sebuah teknologi. Compatibility juga menjadi salah satu variabel yang memberikan pengaruh terhadap perceived ease of use (Al-Husamiyah & Al-Bashayreh, 2021; Al-Rahmi et al., 2021).
H1: Compatibility  mempunyai  pengaruh  signifikan  dengan  perceived  usefulness  dalam penggunaan Learning Management System.
H2: Compatibility  mempunyai  pengaruh  signifikan  dengan  perceived  ease  of  use  dalam penggunaan Learning Management System
• Service Quality (SQ)
Service quality didefinisikan sebagai perbandingan subjektif individu mengenai ekspektasi mereka  mengenai  kualitas  layanan  teknologi  dengan  aktualisasi  kualitas  layanan  yang  mereka dapatkan  (Parasuraman  et  al.,  1985).  Pada  penelitian  ini service  quality  digunakan  untuk mengukur  sejauh  mana  pendapat  pengguna  mengenai  kualitas  layanan  dari Learning Management System (LMS) dapat terpenuhi melalui implementasi aktual layanan yang diberikan.
Hubungan  pengaruh  langsung  antara service  quality  terhadap  behavioral  intention diperkenalkan oleh McLean dan Delone tahun 2003, yang merupakan perkembangan model dari penelitian  mereka  sebelumnya  pada  tahun  1992.  Konstruk  ini  dapat  dijadikan  pengukuran keberhasilan  dari  suatu  sistem  informasi  (Delone  &  Mclean,  2003).  Penelitian  terdahulu menemukan bahwa terdapat hubungan pengaruh signifikan antara service quality dan behavioral intention (Shahid Iqbal et al., 2018; Tian et al., 2023; Wang & Liao, 2008).
H3: Service quality mempunyai pengaruh signifikan terhadap behavioral intention
• Perceived Usefulness (PU)
Perceived Usefulness merupakan salah satu konstruk orisinil yang penting pada penelitian mengenai  TAM.  Variabel  ini  membahas  tentang  persepsi  terhadap  kemanfaatan,  yaitu  suatu ukuran  mengenai  sejauh  mana  individu  percaya  bahwa  penggunaan  suatu  teknologi  akan mendatangkan manfaat baginya (Davis, 1989). Perceived Usefulness juga dapat merujuk kepada seberapa jauh penggunaan teknologi dapat meningkatkan performa kinerja mereka.
Perceived  usefulness  membantu  menjelaskan  mengapa  individu  memilih  untuk mengadopsi dan menggunakan sistem atau teknologi informasi tertentu, dan bagaimana mereka merasakan manfaat menggunakan sistem atau teknologi tersebut. Pelibatan variabel perceived usefulness telah digunakan secara luas pada berbagai penelitian mengenai penerimaan teknologi terbaru. Terdapat pengaruh signifikan antara perceived usefulness terhadap behavioral intention sebagaimana  dijabarkan  dalam  (Al-Fraihat  et  al.,  2020),  bahwa  variabel perceived  usefulness menjadi  kunci  penentu  kepuasan  siswa  dalam  pemakaian e-learning.  Siswa  akan  merasa  puas apabila merasakan kemanfaatan sistem yang mampu meningkatkan kinerja dan aktivitas belajar mereka,  dapat  membantu  menyelesaikan  tugas  mereka  dengan  mudah  dan  lancar,  tidak membutuhkan banyak usaha dalam pemakaiannya, dan terwujudnya sistem belajar yang lebih efektif.  Jika  siswa  merasa  bahwa  sistem e-learning  berguna  bagi  mereka,  mereka  akan  lebih cenderung menggunakannya.
H4: Perceived Usefulness mempunyai pengaruh signifikan terhadap behavioral intention
• Perceived Ease of Use (PEOU)
Perceived  Ease  of  Use  merupakan  konsep  penting  dalam  bidang  penelitian  mengenai penerimaan  pemakaian  sistem  atau  teknologi  informasi,  karena perceived  ease  of  use  dapat didefinisikan sebagai sebuah upaya yang diperlukan dalam memvalidasi teknologi baru . Ease of use  adalah  salah  satu  dari  faktor  utama  dalam  membentuk  kenyamanan  dan  minat  pengguna untuk  menerima  teknologi  informasi  dalam  kehidupan  (Zhong  &  Moon,  2022).  Timbulnya persepsi  ini  dapat  disebabkan  karena  adanya  fakta  bahwa  setiap  pengguna  memahami kemudahan penggunaan pada tingkat yang berbeda. Maka dari itu perceived ease of use dapat digunakan sebagai acuan untuk menilai seberapa mudah teknologi dapat digunakan.
Penelitian  terdahulu  menyebutkan perceived  ease  of  use  dapat  dijadikan  variabel independen  untuk  menunjukkan  adanya  pengaruh  terhadap behavioral  intention  (Jung  et  al., 2021; Tian et  al.,  2023). Selain  itu perceived  ease of  use  tidak hanya sejajar dengan  perceived usefulness (Davis, 1989), tapi juga dapat memberikan pengaruh terhadap perceived usefulness (Al-Husamiyah  &  Al-Bashayreh,  2021;  Fearnley  &  Amora,  2020;  Mailizar  et  al.,  2021).  Apabila sebuah teknologi dirasa mudah penggunaannya maka upaya yang dibutuhkan tidak terlalu besar dan dapat membentuk persepsi kemanfaatan (Yuen et al., 2021).
H5: Perceived Ease of Use mempunyai pengaruh signifikan terhadap perceived usefulness H6: Perceived Ease of Use mempunyai pengaruh signifikan terhadap behavioral intention
• Behavioral Intention (BI)
Niat perilaku ( behavioral intention) merepresentasikan keinginan individu untuk memakai suatu teknologi (Fishbein & Ajzen, 1977). Studi milik (Chen & Chen, 2010) menyatakan bahwa nilai  pengalaman  membentuk  niat  perilaku  dan  dapat  membentuk  loyalitas  pengguna.  Jika pengguna tidak melanjutkan atau berhenti menggunakan suatu teknologi, atau jika penggunaan sistem  diabaikan,  teknologi  tersebut  tidak  dapat  dianggap  berhasil.  (Alsyouf  et  al.,  2022). Pengukuran behavioral intention melibatkan minat pengguna untuk terus menggunakan  suatu teknologi,  akan  cenderung  menggunakan  kedepannya,  serta  melibatkan  keinginan  pengguna untuk merekomendasikan teknologi tersebut berdasarkan pengalaman pemakaiannya  (Bailey et al., 2022; Faizani & Indriyanti, 2021; Yang et al., 2021).
Technology Acceptance Model for the Use of Learning Management System in Indonesia
Berdasarkan perumusan hipotesis di atas, maka dapat disimpulkan bahwa model penelitian yang diajukan adalah sebagai berikut:
Gambar 1.  Model Penelitian

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Proses analisis outer model atau measurement model adalah tahap pertama dari proses analisis  yang  digunakan  pada  teknik  PLS-SEM.  Perancangan outer  model  bertujuan  untuk merepresentasikan  hubungan  tiap  indikator  dengan  variabel  latennya  (Andinia  et  al.,  2023). Penelitian  ini  menggunakan  5  variabel  dengan  instrumen  penyusun  penelitian  sejumlah  21 indikator. Berikut merupakan outer model yang dirancang berdasarkan keseluruhan variabel dan indikator yang ada pada penelitian ini:

## Gambar 2. Outer Model
Indikator dapat dikatakan valid apabila dapat memenuhi nilai minimum outer loadings yakni sebesar 0,5. Apabila pada pengujian validitas didapatkan nilai outer loadings < 0,50 maka indikator  dinyatakan  tidak  valid.  Berikut  merupakan  hasil  dari  pengujian convergent  validity untuk melihat validitas tiap-tiap indikator:
Tabel 1. Uji Convergent Validity Variabel Indikator Outer Loadings Keterangan Compatibility COM1 0,759 Valid COM2 0,762 Valid COM3 0,821 Valid COM4 0,893 Valid Service Quality SQ1 0,801 Valid SQ2 0,691 Valid SQ3 0,837 Valid SQ4 0,702 Valid
Technology Acceptance Model for the Use of Learning Management System in Indonesia
Perceived Usefulness PU1 - Respesifikasi Model PU2 0,826 Valid PU3 0,785 Valid PU4 0,772 Valid PU5 0,799 Valid Perceived Ease of Use PEOU1 0,846 Valid PEOU2 0,858 Valid PEOU3 0,846 Valid PEOU4 - Respesifikasi Model Behavioral Intention BI1 0,642 Valid BI2 0,840 Valid BI3 0,780 Valid BI4 0,756 Valid
Hasil uji convergent validity di atas menyatakan bahwa dari 21 indikator yang dipakai, 19 diantaranya telah terbukti valid. Sedangkan 2 indikator lain yaitu PU1 pada variabel perceived usefulness dan indikator PEOU4 pada variabel perceived ease of use dinyatakan tidak valid karena memiliki  nilai outer loadings  kurang dari 0,50. Karena adanya indikator  yang tidak memenuhi minimal  nilai outer  loadings  yang  ditetapkan,  sehingga  perlu  dilakukan  respesifikasi  model dengan tidak mencantumkan indikator terkait.
Gambar 3. Respesifikasi Outer Model
Setelah mengetahui validitas tiap-tiap indikator, selanjutnya dilakukan uji validitas untuk tiap  variabel  dengan  uji discriminant  validity.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan  melihat  nilai Average  Variance  Exctract  (AVE).  Apabila  nilai  AVE  lebih  dari  0,50,  maka  variabel  dinyatakan telah valid. Berikut merupakan uji discriminant validity untuk melihat validitas tiap variabel pada penelitian ini:
Tabel 2. Uji Discriminant Validity (Validitas) Variabel Average Variance Extract (AVE) Keterangan Compatibility 0,657 Valid Service Quality 0,578 Valid Perceived Usefulness 0,633 Valid Perceived Ease of Use 0,723 Valid Behavioral Intention 0,574 Valid
Langkah  selanjutnya  adalah  menguji  reabilitas  tiap  variabel.  Pengujian  ini  dilakukan dengan  melihat  nilai cronbach’s  alpha dan composite  reability.  Apabila  nilai  keduanya
Technology Acceptance Model for the Use of Learning Management System in Indonesia
menampilkan nilai lebih dari 0,70, maka variabel dinyatakan reliabel. Uji reliabilitas dilakukan dengan tujuan untuk melihat keakuratan atau konsistensi instrumen dalam mengukur konstruk.
Tabel 3. Uji Reliabilitas Variabel Cronbach’s Alpha Composite Reability Keterangan Compatibility 0,829 0,884 Reliabel Service Quality 0,762 0,845 Reliabel Perceived Usefulness 0,808 0,873 Reliabel Perceived Ease of Use 0,810 0,887 Reliabel Behavioral Intention 0,754 0,843 Reliabel
Tahap  kedua  dari  proses  analisis  yang  digunakan  pada  teknik  PLS-SEM  adalah  proses pengukuran inner  model  atau  structural  model.  Proses  ini  bertujuan  untuk  meramalkan hubungan kausalitas antar variabel laten atau variabel yang tidak dapat diukur. Pengujian inner model  terdiri  atas  beberapa  langkah.  Menurut  (Hair  et  al.,  2014)  langkah-langkah  dalam pengukuran inner model yaitu:
1. Perlu  dilakukan  observasi  nilai variance  inflation  factor  (VIF)  ntuk  menghindari  masalah kolinearitas. Nilai VIF ≥ 5 menunjukkan potensi masalah kolinearitas .
2. Menilai signifikansi dan relevansi hubungan model struktural.
3. Mencari nilai R- Square (R 2 )
4. Mencari nilai tingkat Q- Square (Q 2 )
5. Menilai kecocokan model
Langkah  yang  pertama  adalah  melakukan  observasi  mengenai variance  inflation  factor (VIF).  Dalam  penelitian  ini  nilai  VIF  dari  tiap-tiap  indikator  <  5,  maka  nilai  VIF  dianggap memenuhi  kriteria  dan  dapat  melanjutkan  tahap  selanjutnya.  Tahap  kedua  adalah  uji path coefficient  ( β coefficient atau  β values).  Signifikansi  path  coefficient  dapat  dilihat  pada  uji bootstrapping yang dihasilkan. Sedangkan itu tingkat signifikansi statistik yang digunakan adalah 5%, yang berarti agar hipotesis dapat diterima dan menghasilkan hubungan signifikan maka nilai p harus <0,05 dan nilai t statistik > t tabel. Dalam penelitian ini nilai t tabel adalah sebesar 1,984.
Tabel 4. Uji Hipotesis Hipotesis β coefficient  t statistik  p value  Keterangan (H1) Compatibility → Perceived Usefulness 0,055 0,687 0,493 Ditolak (H2) Compatibility → Perceived Ease of Use 0,328 3,162 0,002 Diterima (H3) Service Quality → Behavioral Intention 0,305 2,124 0,034 Diterima (H4) Perceived Usefulness → Behavioral Intention 0,300 2,477 0,014 Diterima (H5) Perceived Ease of Use → Perceived Usefulness 0,689 9,703 0,000 Diterima (H6) Perceived Ease of Use → Behavioral Intention -0,146 0,822 0,411 Ditolak
Berdasarkan pengujian pada tabel 4 dapat diketahui bahwa hipotesis 1 (H1) ditolak karena t  statistik  kurang  dari  1,984  dan  p- value  yang  didapatkan  lebih  dari  0,05.  Hal  ini  berarti membuktikan  bahwa compatibility  tidak  memberikan  pengaruh  signifikan  terhadap  persepsi kegunaan  pada  pengguna  LMS.  Kemudian hipotesis  kedua  (H2)  diterima  karena  menunjukkan adanya korelasi signifikan antara compatibility terhadap perceived ease of use. Ini menunjukkan
Technology Acceptance Model for the Use of Learning Management System in Indonesia
bahwa  kesesuaian  inovasi  teknologi  dengan  minat  pengguna  dapat  mendukung  persepsi kemudahan  pada  LMS.  Hipotesis  ketiga  (H3)  diterima  karena  temuan ini menunjukkan  bahwa service quality berkontribusi secara signifikan terhadap behavioral intention LMS. Hal ini berarti pengguna  yang  merasakan  kualitas  layanan  yang  baik  memiliki  minat  yang  tinggi  untuk menggunakan LMS. Hipotesis keempat (H4) membuktikan bahwa perceived usefulness memiliki pengaruh signifikan terhadap behavioral intention. Ini berarti bahwa pengguna akan cenderung berminat  menggunakan  LMS  apabila  merasakan  kemanfaatan  yang  diberikan.  Selanjutnya hipotesis kelima (H5) mengungkapkan bahwa perceived ease of use memiliki pengaruh signifikan terhadap perceived  usefulness.  Melalui  penelitian  ini  dapat  diklaim  bahwa  pengguna  dapat merasakan  kemanfaatan  apabila  penggunaan  teknologi  LMS  tidak  membutuhkan  usaha  yang besar  dan  pemakaiannya  mudah.  Terakhir  hipotesis  keenam  (H6)  tidak  menunjukkan  adanya pengaruh  signifikan  antara perceived  ease  of  use  terhadap  behavioral  intention,  artinya  H6 ditolak. Melalui hasil ini dapat menjelaskan bahwa pengguna berasumsi LMS sulit digunakan dan membutuhkan lebih banyak usaha. Akibatnya, pengguna tidak merasakan persepsi kemudahan yang dapat mendukung minat penggunaan mereka terhadap LMS.
Tahap ketig auntuk mengukur seberapa besar variabel dependen dipengaruhi oleh variabel independen, dilakukan uji R- Square (R 2 ) . Nilai R-Square (R 2 ) < 0,19 berarti pengaruhnya sangat kecil,  0.19  <  R- square  <  0.33  berarti  pengaruhnya  kecil,  0.33  <  R-square  <  0.67  berarti pengaruhnya  moderat,  dan  apabila  nilai  R- square  >  0.67  berarti  pengaruhnya  besar.  Nilai  R- Square pada penelitian ini disuguhkan pada tabel berikut:
Tabel 5. Nilai R- Square Variabel R-Square Perceived Usefulness 0,502 Perceived Ease of Use 0,108 Behavioral Intention 0,192
Melalui  tabel  5  dapat  diketahui  variabel perceived  usefulness  dipengaruhi  secara bersamaan oleh variabel compatibility dan variabel perceived ease of use sebesar 50,2%, yang artinya  pengaruhnya  adalah  moderat. Compatibility  menjelaskan  pengaruhnya  terhadap perceived  ease  of  use  sebesar  10,8%,  yang  artinya  variabel  perceived  ease  of  use  dipengaruhi secara  kecil.  Sementara  itu  variabel behavioral  intention  terdiri  atas  3  konstruk,  yaitu  service quality,  perceived  usefulness,  dan  perceived  usefulness.  Ketiga  konstruk  ini  menjadi  penentu mengenai  minat  pengguna  terhadap  pemakaian  LMS.  Ketiga  konstruk  ini  secara  bersamaan memberikan pengaruhnya secara kecil kepada behavioral intention yakni sebesar 19,2%.
Tahap  selanjutnya  pada measurement model adalah mencari nilai  relevansi  inner model melalui Q- Square (Q 2 ). Nilai Q² > 0 menunjukkan model mempunyai predictive relevance dan Q² < 0 berarti model kurang mempunyai predictive relevance. Semakin kecil perbedaan antara nilai prediksi  dan  nilai  asli,  semakin  besar  Q²  dan  dengan  akurasi  prediksi  model. crossvalidated redudancy  mengukur  kemampuan  path  model  untuk  memprediksi  variabel  dependen  secara tidak langsung dari prediksi variabel latennya sendiri menggunakan hubungan struktural terkait. Sementara  itu  pada crossvalidated  communality,  nilai  Q²  dihitung  melalui  kemampuan  model pengukuran untuk menilai path model secara langsung dari variabel latennya sendiri.
Tabel 6. Nilai Q- Square (Q 2 ). Variabel Construct Crossvalidated Communality Construct Crossvalidated Redudancy Compatibility 0,414 - Service Quality 0,292 - Perceived Usefulness 0,275 0,215
Technology Acceptance Model for the Use of Learning Management System in Indonesia
Perceived Ease of Use 0,334 0,049 Behavioral Intention 0,289 0,083
Melalui tabel 6 dapat diketahui bahwa hasil crossvalidated redudancy dan crossvalidated communality  menunjukkan  nilai  Q²  >  0.  Berdasarkan  nilai  Q²,  maka  dapat  ditetapkan  bahwa model  mempunyai predictive  relevance  atau kekuatan prediksi yang baik. Tahap terakhir  dari inner model adalah menilai kecocokan model dengan uji Goodness-of-Fit (GoF). Uji GoF dilakukan untuk mencari seberapa handal model tertentu menghasilkan matriks kovarian yang diamati di antara item indikator (Hair et al., 2014). Tujuan GoF adalah untuk memperhitungkan model pada kedua level, yaitu measurement model (inner model) dan structural model (outer model) dengan fokus pada kinerja keseluruhan. Jika GoF < 0.1 maka model tidak cocok, 0.1 < GoF < 0.25 berarti nilai kecocokannya kecil, 0.25 < GoF < 0.36 berarti nilai kecocokannya sedang, dan apabila nilai GoF > 0.36 maka kecocokannya besar.
GoF = √𝐶𝑜𝑚𝑚𝑢𝑛𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ 𝑥 𝑅 2 ̅̅̅̅ )
= √0,3208 𝑥 0,2674 )
= 0,293
Hasil  uji Goodness-of-Fit  (GoF)  menunjukkan  nilai  0,293,  yang  artinya  nilai  kecocokan model pada penelitian ini adalah sedang.

## SIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  membuktikan  bahwa  model  yang  dipakai  pada  penelitian  ini  telah mampu menjawab permasalahan tentang pengukuran penerimaan Learning Management System (LMS)  di  Indonesia.  Penelitian  ini  telah  menyelidiki  faktor-faktor  yang  menjadi  pertimbangan dalam  keberhasilan  teknologi Learning  Management  System  (LMS)  dan  telah  mengarah  pada evaluasi  pengembangan  model  kedepannya.  Beberapa  hal  yang  menjadi  kunci  dari  hasil penelitian  ini  adalah  perlu  adanya  penyesuaian  antara  inovasi  teknologi  dengan  ekspektasi pengguna sehingga pengguna dapat merasakan manfaat dari pemakaian Learning Management System  (LMS).  Kemudian  diperlukan  juga  pemenuhan  persepsi  kemudahan  agar  mampu mendukung  pengguna  dalam  membangun  niat  atau  keinginan  untuk  memakai Learning Management System (LMS).

## DAFTAR PUSTAKA
Al-Emran, M. (2020). Mobile Learning during the era of COVID-19. Revista Virtual Universidad Católica Del Norte, 60, 1 – 3. https://doi.org/10.35575/rvucn.n60a1
Alfina,  O.  (2020).  PENERAPAN  LMS-GOOGLE  CLASSROOM  DALAM  PEMBELAJARAN  DARING SELAMA PANDEMI COVID-19. Majalah Ilmiah METHODA, 10(1), 38 – 46. https://doi.org/10.46880/methoda.Vol10No1.pp38-46
Al- Fraihat, D., Joy, M., Masa’deh, R., & Sinclair, J. (2020). Evaluating E -learning systems success: An empirical study.
Computers in Human Behavior, 102, 67 – 86. https://doi.org/10.1016/j.chb.2019.08.004
Al-Husamiyah, A., & Al-Bashayreh, M. (2021). A comprehensive acceptance model for smart home services. International  Journal  of  Data  and  Network  Science,  6(1),  45 – 58. https://doi.org/10.5267/J.IJDNS.2021.10.005
Almajali, D., Al-Okaily, M., Al-Daoud, K., Weshah, S., & Shaikh, A. A. (2022). Go Cashless! Mobile Payment  Apps  Acceptance  in  Developing  Countries:  The  Jordanian  Context  Perspective. Sustainability (Switzerland), 14(20). https://doi.org/10.3390/su142013524
Al-Nuaimi,  M.  N.,  &  Al-Emran,  M.  (2021).  Learning  management  systems  and  technology acceptance  models:  A  systematic  review. Education and Information Technologies,  26(5),
5499 – 5533. https://doi.org/10.1007/s10639-021-10513-3
Al-Rahmi, W. M., Yahaya, N., Alamri, M. M., Alyoussef, I. Y., Al-Rahmi, A. M., & Kamin, Y. Bin. (2021). Integrating  innovation  diffusion  theory  with  technology  acceptance  model:  supporting students’  attitude  towards  using  a  massive  open  online  courses  (MOO Cs)  systems. Interactive Learning Environments, 29(8), 1380 – 1392.
https://doi.org/10.1080/10494820.2019.1629599
Alsyouf, A., Ishak, A. K., Lutfi, A., Alhazmi, F. N., & Al-Okaily, M. (2022). The Role of Personality and Top Management Support in Continuance Intention to Use Electronic Health Record Systems among Nurses. Int J Environ Res Public Health. https://doi.org/10.3390/ijerph191711125 Andinia, S. N., Prakarsa, G., & Nasution, V. M. (2023). Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Penerimaan Pengguna QRIS di Indonesia. Teknois: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Dan Sains , 13, 201 – 212. https://doi.org/10.36350/jbs.v13i2
Bailey,  D.  R.,  Almusharraf,  N.,  &  Almusharraf,  A.  (2022).  Video  conferencing  in  the  e-learning context: explaining learning outcome with the technology acceptance model. Education and Information  Technologies,  27(6),  7679 – 7698.  https://doi.org/10.1007/s10639-022- 10949-1
Chen, C. F., & Chen, F. S. (2010). Experience quality, perceived value, satisfaction and behavioral intentions for heritage tourists. Tourism Management, 31(1),
29 – 35. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2009.02.008
Davis,  F.  D.  (1989).  Perceived  usefulness,  perceived  ease  of  use,  and  user  acceptance  of information technology. MIS Quarterly: Management Information Systems, 13(3), 319 – 339. https://doi.org/10.2307/249008
Delone,  W.  H.,  &  Mclean,  E.  R.  (2003).  The  DeLone  and  McLean  Model  of  Information  Systems Success: A Ten-Year Update. Source: Journal of Management Information Systems, 19(4), 9 – 30.
Faizani,  S.  N.,  &  Indriyanti,  A.  D.  (2021).  Analisis  Pengaruh  Technology  Readiness  terhadap Perceived Usefulness dan Perceived Ease of Use terhadap Behavioral Intention dari Quick Response  Indonesian  Standard  (QRIS)  untuk  Pembayaran  Digital  (Studi  Kasus:  Pengguna Aplikasi e-Wallet Go-Pay, DANA, OVO, dan LinkAja di Surabaya). JEISBI (Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence, 02(2).
Fearnley, M. R., & Amora, J. T. (2020). Learning Management System Adoption in Higher Education Using the Extended Technology Acceptance Model. IAFOR Journal of Education, 82, 89 – 106. Fishbein, M., & Ajzen, I. (1977). Belief, attitude, intention, and behavior: An introduction to theory and research.
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. In European Business Review  (Vol.  26,  Issue  2,  pp.  106 – 121).  Emerald  Group  Publishing  Ltd. https://doi.org/10.1108/EBR-10-2013-0128
Han, J. H., & Sa, H. J. (2022). Acceptance of and satisfaction with online educational classes through the  technology  acceptance  model  (TAM):  the COVID-19 situation  in  Korea.  In Asia  Pacific Education Review (Vol. 23, Issue 3, pp. 403 – 415). Springer Science and Business Media B.V. https://doi.org/10.1007/s12564-021-09716-7
Ilham Maliki, B., Wijaya Kusuma, J., & Bayi Tabrani, M. (2021). IDENTIFICATION OF EDUCATION IN  INDONESIA  AND  LEARNING  MODELS  IN  STUDENT  LEARNING  WITH  LEARNING MANAGEMENT  SYSTEM  (LMS). International  Journal  of  Economy,  Education  and Entrepreneuship, 1(1). https://doi.org/10.53067/ije3.v1i1
Jung, J., Park, E., Moon, J., & Lee, W. S. (2021). Exploration of sharing accommodation platform airbnb using an extended technology acceptance model. Sustainability (Switzerland), 13(3),
1 – 16. https://doi.org/10.3390/su13031185
Technology Acceptance Model for the Use of Learning Management System in Indonesia
Mailizar, M., Burg, D., & Maulina, S. (2021). Examining university students’ behavioural intention to use e-learning during the COVID-19 pandemic: An extended TAM model. Education and Information  Technologies,  26(6),  7057 – 7077.  https://doi.org/10.1007/s10639-021- 10557-5
Miyamoto, M., & Kudo, Y. (2021). Technology Acceptance of QR Code Payment and Its Effective Advertisement  Media  for  Multi-channel  Customers. International  Journal  of  Trade, Economics and Finance, 12(4).
Parasuraman, A., Zeithaml, V. A., & Berry, L. L. (1985). A Conceptual Model of Service Quality and Its Implications for Future Research. In Source: Journal of Marketing (Vol. 49, Issue 4). Parikh, A., Patel, J. D., & Jaiswal, A. K. (2021). Managing job applications online: integrating website informativeness  and  compatibility  in  theory  of  planned  behaviour  and  technology acceptance model. DECISION, 48(1), 97 – 113. https://doi.org/10.1007/s40622-020-00266- 2
Prakarsa, G., Maharani Nasution, V., & Gapura Bhagya, T. (2021). Model Penerimaan Pengguna untuk  Aplikasi  Mobile  Virtual  Hotel  Operator. Jurnal  Sains  Dan  Teknik,  3(1). http://ejournal.uicm-unbar.ac.id/index.php/sainteks/hal . Prakarsa, G., Maharani Nasution, V. (2021). Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Pengguna Aplikasi Virtual Hotel Operator di Indonesia dengan MTAM. Jurnal Sains Dan Teknik, 3(2). http://ejournal.uicm-unbar.ac.id/index.php/sainteks/hal.
Shahid  Iqbal,  M.,  Ul  Hassan,  M.,  &  Habibah,  U.  (2018).  Impact  of  self-service  technology  (SST) service quality on customer loyalty and behavioral intention: The mediating role of customer satisfaction.
Cogent Business and Management, 5(1).
https://doi.org/10.1080/23311975.2018.1423770
Tian, Y., Chan, T. J., Suki, N. M., & Kasim, M. A. (2023). Moderating Role of Perceived Trust and Perceived  Service  Quality  on  Consumers’  Use  Behavior  of  Alipay  e -wallet  System:  The Perspectives  of  Technology  Acceptance  Model  and  Theory  of  Planned  Behavior. Human Behavior and Emerging Technologies, 2023. https://doi.org/10.1155/2023/5276406
Wang,  Y.  S.,  &  Liao,  Y.  W.  (2008).  Assessing  eGovernment  systems  success:  A  validation  of  the DeLone  and  McLean  model  of  information  systems  success. Government  Information Quarterly, 25(4), 717 – 733. https://doi.org/10.1016/j.giq.2007.06.002
Yang, M., Al Mamun, A., Mohiuddin, M., Nawi, N. C., & Zainol, N. R. (2021). Cashless Transactions: A Study on Intention and Adoption of E-Wallets. Sustainability (Switzerland), 13(2), 1 – 18. https://doi.org/10.3390/su13020831
Yuen, K. F., Cai, L., Qi, G., & Wang, X. (2021). Factors influencing autonomous vehicle adoption: an application of the technology acceptance model and innovation diffusion theory. Technology Analysis and Strategic Management, 33(5), 505 – 519. https://doi.org/10.1080/09537325.2020.1826423
Zhong, Y., & Moon, H. C. (2022). Investigating Customer Behavior of Using Contactless Payment in China: A Comparative Study of Facial Recognition Payment and Mobile QR-Code Payment. Sustainability (Switzerland), 14(12). https://doi.org/10.3390/su14127150