KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 2, Oktober 2023, Hal 1062-1072 DOI 10.30865/klik.v4i2.1260 https://djournals.com/klik

## Pengaruh Knowledge Sharing dan Knowledge Acquisition Factor Terhadap Niat Penggunaan E-Learning Sebagai Media Pembelajaran Menggunakan Metode PLS-SEM
Adya Salwa Dyani, Ken Ditha Tania * , Ari Wedhasmara, Allsela Meiriza
Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia Email: 1 adyasalwa@gmail.com, 2,* kenya.tania@gmail.com, 3 a.wedhasmara@gmail.com, 4 allsela@unsri.ac.id Email Penulis Korespondensi: kenyatania@gmail.com
Abstrak−E-learning di Universitas Sriwijaya adalah sistem pembelajaran berbasis elektronik yang digunakan untuk memberikan pendidikan dan pelatihan kepada mahasiswa melalui platform online . Dalam penggunaannya, e-learning memberikan fleksibilitas bagi mahasiswa untuk belajar secara mandiri, sesuai dengan jadwal dan kebutuhan mereka. Penelitian ini memberikan wawasan yang penting  tentang  faktor-faktor  yang  memengaruhi  niat  mahasiswa  untuk  menggunakan e-learning sebagai  media  pembelajaran, terutama dalam konteks  setelah COVID-19. Hasil penelitian ini dapat digunakan oleh perguruan tinggi dan lembaga pendidikan untuk meningkatkan efektivitas penggunaan e-learning dalam pembelajaran daring. Penelitian ini bertujuan untuk menginvestigasi pengaruh faktor knowledge sharing dan knowledge acquisition terhadap niat penggunaan e-learning sebagai media pembelajaran di lingkungan akademik setelah COVID-19. Faktor-faktor yang diteliti meliputi Subjective Norms (SN), Self-Efficacy (SE), Knowledge Sharing (KS), Knowledge Acquisition (KA), Perceived Usefulness (PU), Perceived Ease of Use (PEOU), Satisfaction (SAT), dan Behavioral Intention To Use E-Learning (BI). Dalam penelitian ini menggunakan model penelitian Expectation Confirmation Model (ECM).  Data  dikumpulkan  melalui  survei  terhadap  mahasiswa  aktif  di  Universitas  Sriwijaya,  dengan  sampel  sebanyak  500 responden. Analisis data menggunakan metode Partial Least Squares-Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  faktor  penting Knowledge  Management seperti Knowledge  Sharing (KS)  dan Knowledge  Acquisition (KA) berpengaruh positif dalam meninjau niat penggunaan e-learning sebagai media pembelajaran. Faktor-faktor lain juga berpengaruh positif dan signifikan dalam niat penggunaan e-learning .
Kata Kunci: E-learning; Knowledge Sharing; Knowledge Acquisition; Behavioral Intention; PLS-SEM.
Abstract− E-learning  at  Sriwijaya  University  is  an  electronic  learning  system  used  to  provide  education  and  training  to  students through an online platform. In its  use, e-learning provides students with the flexibility to study independently, according to their schedule  and  needs.  This  study  provides  an  important  insight  into  the  factors  affecting  students’  intention  to  use  e-learning  as  a learning medium, especially in the context of the aftermath of COVID-19. The results of this study can be used by colleges and educational institutions to increase the effectiveness of e-learning in online learning. This study aims to investigate the influence of knowledge sharing and knowledge acquisition factors on the intention of using e-learning as a learning medium in the academic environment  after  COVID-19.  Factors  studied  include  Subjective  Norms  (SN),  Self-Efficacy  (SE),  Knowledge  Sharing  (KS), Knowledge  Acquisition  (KA),  Perceived  Usefulness  (PU),  Perceived  Ease  of  Use  (PEOU),  Satisfaction  (SAT),  and  Adherence (SAT). This study used the Expectation Confirmation Model (ECM) research model. Data were collected through a survey of active students at Sriwijaya University, with a sample of 500 respondents. Data analysis uses Partial Least Squares-Structural Equation Modeling (PLS-SEM) method. Research results show that important Knowledge Management factors such as Knowledge Sharing (KS) and Knowledge Acquisition (KA) have a positive effect on reviewing the intention of using e-learning as a learning medium. Other factors also have a positive and significant effect on e-learning intentions.
Keywords : E-learning; Knowledge Sharing; Knowledge Acquisition; Behavioral Intention; PLS-SEM.

## 1. PENDAHULUAN
Peristiwa pandemi akibat Penyakit Coronavirus 2019 (COVID-19) telah melanda dunia dan memaksa dunia pendidikan untuk mengubah cara pembelajaran, termasuk di Indonesia yang mengkonfirmasi kasus pertama COVID-19 pada Maret 2020. Dengan terpaksa dan persiapan singkat, pendidikan berubah dari pembelajaran tatap muka menjadi pembelajaran online , sehingga terdapat permintaan yang tinggi untuk memenuhi pembelajaran online [1]. Dalam    penerapan  pembelajaran online di rumah,  penggunaan  teknologi,  informasi,  dan  komunikasi  menjadi faktor penting dalam proses pembelajaran jarak jauh. Selama pandemi, platform E-learning menjadi sarana utama dalam memfasilitasi  pembelajaran.  Digitalisasi  pendidikan  semakin  merata  dan  inklusif.  Pembelajaran  online  meningkat selama pandemi COVID-19 di semua tingkat pendidikan. Potensi penerapan e-learning selama pandemi COVID-19, terutama di Indonesia, relatif tinggi, dengan fleksibilitas dan pembelajaran mandiri [2].
Dalam penggunaan E-learning , Universitas Sriwijaya sudah melaksanakan  proses  pembelajaran melalui E- learning sesuai  dengan Peraturan  Rektor  No. 10 Tahun  2020 Tentang Penyelenggaraan E-Learning di Universitas Sriwijaya. Penggunaan teknologi informasi sedang meningkat di sektor pendidikan dan perangkat seluler serta Internet tersebar luas di kalangan siswa. Dengan demikian, sistem e-learning dengan mudah menjadi sarana penting di perguruan tinggi.  Selain  itu,  minat  positif  terlihat  di  kalangan  siswa  dari  perspektif  penerimaan dan  adopsi  e-learning  berbasis online [3]
Menurut Irfan et al. (2023) saat ini pembelajaran online memiliki beberapa keunggulan dibandingkan pengajaran tatap muka, seperti pemakaian E-learning lebih mudah diakses sehingga siswa dapat mengakses informasi dan sumber daya terkini . Tetapi terdapat beberapa kendala saat mengakses E-learning , mulai dari internet yang kurang memadai sampai  kesulitan  memahami  materi  yang  disampaikan,  tetapi  dengan  kendala  tersebut  mahasiswa  mencoba  untuk
mengatasinya. dan dengan kendala tersebut mahasiswa memiliki harapan jika pembelajaran ini tetap diterapkan dengan sistem yang lebih efisien [4].
Berdasarkan  penelitian  Marandu  et  al.  (2023),  meskipun  banyak  universitas  sementara  waktu  menerapkan pengajaran  online  sebagai  solusi  darurat.  Penelitiannya  menunjukkan  bahwa  siswa  merasa  hasil  dari  sistem  tersebut meningkatkan  kinerja  mereka.  Ini  mengindikasikan  perlunya  institusi  akademik  menyesuaikan  kurikulum  untuk mendorong pembelajaran daring di masa depan, baik dalam atau di luar situasi pandemi. Dalam konteks pengaruh sosial, hasilnya juga signifikan, menunjukkan bahwa tekanan sosial akibat COVID-19 berpengaruh besar pada niat siswa untuk melanjutkan pembelajaran daring. Ini menyiratkan bahwa ketika referensi seperti teman sebaya, dosen, atau anggota keluarga  mendukung  penggunaan E-learning ,  siswa  akan  lebih  termotivasi  untuk  memenuhi  harapan  dari  referensi tersebut.  Siswa  cenderung  lebih  berkomitmen  untuk  menggunakan  pembelajaran online jika  mereka  mendapat rekomendasi positif dari orang-orang terdekat mereka [5].
Dalam penelitian ini, E-learning merujuk pada proses yang melibatkan fleksibilitas pembelajar melalui aplikasi mobile untuk memperoleh dan berbagi pengetahuan [6]. Mengenai E-learning , argumentasi mengatakan bahwa proses Knowledge  Management (KM)  perlu  diintegrasikan  dalam  sistem E-learning untuk  meningkatkan  kapasitas  belajar siswa.  Dengan  begitu,  para  pembelajar  dapat  memperoleh  pengetahuan  melalui  aplikasi mobile dan  berbagi pengetahuan tersebut dengan teman sebaya. E-learning memungkinkan akses pengetahuan untuk pendidikan kapan saja dan di mana saja. Pihak universitas dapat menyampaikan pengetahuan melalui platformnya. Dalam konteks KM , E- learning dianggap sebagai kegiatan yang menjanjikan yang menawarkan lingkungan pembelajaran yang fleksibel, di mana pengetahuan dapat dengan mudah diserap dan didistribusikan di antara para siswa [6]–[8].
Berdasarkan uraian diatas agar knowledge management dalam penggunaan E-learning khususnya di Universitas Sriwijaya  dapat  dilakukan  secara  berkelanjutan  untuk  mendukung  proses  pembelajaran  perlu  dilakukan  analisis terhadap  faktor  knowledge  management  yang  mempengaruhi  penggunaan  e-learning  secara  berkelanjutan.  Sejalan dengan  literatur  yang  disajikan,  penelitian  ini  melibatkan Expectation  Confirmation  Model (ECM)  sebagai  model teoritis  utama  dan  faktor-faktor  knowledge  management,  antara  lain Subjective  Norms (SN) ,  Self-efficacy (SE ), Knowledge Sharing (KS) , Knowledge Acquisition (KA) , Perceived Usefulness (PU) , Perceived Ease of Use (PEOU) , Satisfaction (S), dan Behavioral Intention To Use E-Learning (BI).

## 2. METODOLOGI PENELITAN
Pada  penelitian  ini  terdapat  beberapa  tahapan  yang  digunakan  dari  awal  sampai  akhir  penelitian.  Tahapan  ini menggunakan alur penelitian yang digunakan oleh Agustina. Et al (2022) dijelaskan pada gambar 1 sebagai berikut [9]:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan gambar 1 dapat dilihat tahap awal penelitian dimulai dari studi literatur dan observasi dari beberapa referensi jurnal-jurnal dan buku sebagai acuan penelitian. Selanjutnya, dilakukan identifikasi masalah dan perumusan masalah berdasarkan hasil observasi, lalu berikutnya ialah penyusunan model konseptual penelitian sesuai dengan acuan model literatur yang ada. Setelah menentukan model konseptual penelitian, dilanjutkan dengan penyusunan hipotesis penelitan. Lalu, setelah model konseptual dan hipotesis penelitian terbentuk ditentukanlah populasi dan sampel yang akan  diteliti.  Selanjutnya,  penyusunan  kuesioner  dengan  instrumen  penelitian  yang  disesuaikan  dengan  literatur sebelumnya. Instrumen penelitian yang sudah disusun selanjutnya akan melalui tahapan pre-test/pilot test untuk melihat apakah  kuesioner  tersebut  dinyatakan  valid  atau  reliabilitas.  Bila  kuesioner  tersebut  tidak  valid,  maka  akan  ada pengubahan  terhadap  instrument  kuesioner  penelitian.  Setelah  dinyatakan  valid  dan  reliabilitas,  akan  dilanjutkan kembali penyebaran kuesioner. Apabila data sudah terkumpul, data tersebut akan diolah dan dianalisis dengan metode SEM-PLS menggunakan aplikasi SmartPLS. Hasil dari pengolahan data tersebut selanjutnya akan ditarik kesimpulan dan saran.

## 2.1   Studi Literatur dan Studi Observasi

## Learning Sebagai Media Pembelajaran Menggunakan Metode PLS-SEM
Seperti  yang  diungkapkan  oleh  Ashrafi  et  al.  (2020)  bahwa  metode  ECM  ( Expectation-Confirmation  Model )  lebih berfokus pada tahap pascakonsumsi yang sangat penting untuk produk atau layanan di mana harapan dapat berubah seiring waktu. ECM telah dianggap sebagai model yang kuat dan mapan untuk memprediksi niat kelanjutan mahasiswa dalam menggunakan teknologi pendidikan baru, misalnya platform e-learning [10]–[15]. Berdasarkan garis penelitian ini,  ECM  juga  dijadikan  kerangka  teoritis  untuk  menguji  bagaimana  faktor-faktor  yang  memengaruhi  kelanjutan pembelajaran dalam sebuah komunitas pembelajaran berbasis online . Hasil penelitian dari variabel ECM berdasarkan Meng  &  Li  (2023),  yaitu perceived  usefulness yang  dirasakan  dari  sistem  informasi  berpengaruh  positif  terhadap behavioral intention untuk terus menggunakan sistem, satisfaction atau kepuasan pengguna dipengaruhi oleh perceived usefulness , yang berdampak positif pada behavioral intention untuk terus menggunakan sistem. Perceived usefulness merujuk  pada  kegunaan  sistem  tertentu  untuk  meningkatkan  kinerja  pengguna  [11],  [12],  yang  mengacu  pada kemampuan  pada  pendidikan  (misalnya,  pembelajaran  kolaboratif  dan  berbagi  pengetahuan)  yang  disediakan  oleh komunitas pembelajaran berbasis seluler dalam penelitian ini.
Dalam integrasi e-learning dengan knowledge management dalam banyak studi kasus, knowledge sharing dan knowledge acquisition termasuk di antara proses-proses KM yang paling umum yang memiliki dampak pada berbagai teknologi [8] Dalam teori TPB mengemukakan bahwa subjective norm, attitude, dan behavioural control adalah  faktor penting dari knowledge sharing. Teori Self Efficacy juga mengajukan faktor-faktor lain seperti keyakinan diri individu dan jaringan sosial sebagai penentu perilaku berbagi pengetahuan di organisasi. Oleh karena itu, teori self efficacy juga diadopsi sebagai teori pelegkap [16].
Menurut Bölen & Özen (2020)  model ECM ini sangat memperhatikan keselarasan antara keputusan konsumen untuk  terus  menggunakan  sistem  informasi  dan  keputusan  pembelian  ulang  ( repurchase  decision )  konsumen  [17]. Dalam  integrasi e-learning dengan knowledge  management dalam  banyak  studi  kasus, knowledge  sharing dan knowledge acquisition termasuk di antara proses-proses KM yang paling umum yang memiliki dampak pada berbagai teknologi [8]. Beberapa hasil penelitian Al emran et al juga menunjukkan bahwa knowledge acquisition memengaruhi PEOU dan PU e-learning secara signifikan. Knowledge sharing juga berpengaruh pada PEOU. Selain itu, knowledge sharing dipengaruhi oleh knowledge acquisition . PU juga memengaruhi PEOU dengan signifikan. PU dan PEOU juga berdampak positif dan signifikan pada BI to use , yang berhubungan dengan penggunaan nyata e-learning [6], [8].

## 2.2   Identifikasi Masalah dan Perumusan Masalah
Identifikasi masalah dari penelitian ini ialah mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi niat penggunaan e-learning sebagai  media  pembelajaran.  Serta  perumusan  masalah  yang  dirumuskan  ialah  “Bagaimana  pengaruh  Knowledge Sharing dan Knowledge Acquisition terhadap niat penggunaan e-learning sebagai media pembelajaran, dan bagaimana kaitannya dengan metode analisis PLS-SEM?”

## 2.3   Penyusunan Model Konseptual dan Hipotesis Penelitian
Model konseptual penelitian akan menggunakan metode ECM ( Expectation-Confirmation Model ).

## Gambar 2. Metode ECM
Dikembangkannya model ECM berdasarkan gambar 2 untuk melihat keterlibatan pengguna terhadap niat untuk terus menggunakannya dan pengaruhnya dalam penggunaan e-learning . Dengan adanya model ECM tersebut, maka hipotesis dirumuskan sebagai berikut :
Tabel 1. Hipotesis Penelitian
Hipotesis H1 Self Efficacy (SE) berpengaruh positif terhadap Knowledge Sharing (KS) H2 Self Efficacy (SE) berpengaruh positif terhadap Knowledge Sharing (KS) H3 Knowledge Sharing (KS) berpengaruh positif terhadap Perceived Usefulness (PU)
H4 Knowledge Sharing (KS) berpengaruh positif terhadap Perceived Ease Of Use (PEOU) H5 Knowledge Acquisition (KA) berpengaruh positif terhadap Knowledge Sharing (KS) H6 Knowledge Acquisition (KA) berpengaruh positif terhadap Perceived Usefulness (PU)
H7 Knowledge Acquisition (KA) berpengaruh positif terhadap Perceived Ease Of Use (PEOU)
H8 Perceived Usefulness (PU) berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention (BI) To Use E-Learning
H9 Perceived Usefulness (PU) berpengaruh positif terhadap Satisfaction
H10  Perceived Ease Of Use (PEOU) berpengaruh positif terhadap Perceived Usefulness (PU) H11  Perceived Ease Of Use (PEOU) berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention (BI) To Use E-Learning H12  Satisfaction berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention (BI) To Use E Learning
2.4  Penentuan Populasi dan Sampel
Populasi  yang  akan  menjadi  subjek  kajian  ini  ialah  mahasiswa  aktif  di  Universitas  Sriwijaya,  yang  terdiri  dari  10 fakultas.  Universitas  Sriwijaya  memiliki  total  119  jurusan,  termasuk  jenjang  pendidikan  diploma,  sarjana,  magister, serta  doktor.  Jumlah  total  mahasiswa  aktif  di  Universitas  Sriwijaya  hingga  tahun  ajaran  2021-2022  ialah  sebanyak 25.502 mahasiswa. Perbandingan antara jumlah dosen tetap serta mahasiswa ialah 1:21. Dalam kajian ini, jumlah sampel bakal ditentukan memakai rumus penentuan sampel yang dikembangkan oleh Slovin. Menurut Yulianti (2020), margin of error yang bisa ditoleransi dalam pengambilan sampel ialah 10% jika populasi lebih dari 100 orang. Oleh karena itu, jumlah  sampel  yang  akan  dipergunakan  dalam  kajian  ini  ialah  minimal  100  orang.  Maka,  penelitian  ini  akan menggunakan sampel sebanyak 500 orang mahasiswa Universitas Sriwijaya yang aktif dalam menggunakan e-learning.

## 2.5  Penyusunan Kuesioner
Berikut adalah penyusunan instrument kuesioner terhadap setiap variabel yang digunakan dalam penelitian ini:
Tabel 2. Instrumen Penelitian No.  Variabel Indikator Pernyataan Sumber 1. Subjective Norms SN1 Orang-orang  yang  mempengaruhi  perilaku  saya  berpikir  bahwa saya  seharusnya  menggunakan  alat  e-learning  untuk  berbagi pengetahuan di komunitas e-learning. [18] SN2 Orang-orang  yang  penting  bagi  saya  berpikir  bahwa  saya seharusnya  menggunakan  alat  e-learning  untuk  berbagi pengetahuan di komunitas e-learning. [18] SN3 Orang-orang  yang  pendapatnya  saya  hargai  lebih  memilih  agar saya menggunakan alat e-learning untuk berbagi pengetahuan di komunitas e-learning. [18] SN4 Orang-orang yang mempengaruhi keputusan saya berpikir bahwa saya  seharusnya  menggunakan  alat  e-learning  untuk  berbagi pengetahuan di komunitas e-learning. [18] 2. Self-efficacy SE1 Saya  percaya  diri  menggunakan  e-learning  tanpa  bantuan  dari orang lain. [18] SE2 Saya percaya diri menggunakan e-learning meskipun sebelumnya belum pernah menggunakan sistem semacam itu. [18] SE3 Saya percaya diri dalam menggunakan e-learning meskipun hanya memiliki manual perangkat lunak/aplikasi sebagai referensi. [18] 3. Knowledge Sharing KS1 Sistem e-learning memungkinkan saya untuk berbagi pengetahuan dengan instruktur dan teman sekelas. [8] KS2 Sistem  e-learning  mendukung  diskusi  dengan  instruktur  dan teman sekelas. [8] KS3 Sistem  e-learning  memfasilitasi  proses  berbagi  pengetahuan kapan saja dan di mana saja. [8] KS4 Sistem  e-learning  memungkinkan  saya  untuk  berbagi  berbagai jenis sumber daya dengan instruktur dan teman sekelas. [8] KS5 Berbagi  pengetahuan  melalui  sistem  e-learning  memperkuat hubungan dengan instruktur dan teman sekelas. [8] KS6 Sistem e-learning memfasilitasi kolaborasi antara para siswa. [8] 4. Knowledge Acquisition KA1 Sistem e-learning memfasilitasi proses memperoleh pengetahuan dari materi kursus. [8] KA2 Sistem e-learning memfasilitasi proses memperoleh pengetahuan melalui diskusi dengan instruktur dan teman sekelas. [8] KA3 Sistem e-learning memungkinkan saya menghasilkan pengetahuan  baru  berdasarkan  pengetahuan  yang  sudah  saya miliki. [8] KA4 Sistem e-learning memungkinkan saya memperoleh pengetahuan melalui berbagai sumber daya. [8] KA5 Sistem e-learning membantu saya memperoleh pengetahuan yang sesuai dengan kebutuhan saya. [8]
KA6 Sistem  e-learning  dapat  membantu  universitas  kami  dalam memperoleh pengetahuan secara lebih baik. [8] 5. Perceived Usefulness PU1 Sistem e-learning meningkatkan efisiensi saya. [8] PU2 Sistem e-learning meningkatkan produktivitas pembelajaran saya.  [8] PU3 Sistem e-learning memungkinkan saya menyelesaikan tugas lebih cepat. [8] PU4 Sistem e-learning meningkatkan kinerja saya. [8] PU5 Sistem e-learning menghemat waktu saya. [8] 6. Perceived  Ease of Use PEOU1 Sistem e-learning mudah digunakan. [8] PEOU2 Interaksi dengan sistem e-learning jelas dan mudah dipahami. [8] PEOU3 Sistem e-learning mudah bagi saya untuk mengelola pengetahuan.  [8] PEOU4 Sistem e-learning nyaman dan ramah pengguna. [8] PEOU5 Sistem e-learning mudah diakses. [8] 7. Satisfaction S1 Saya puas menggunakan e-learning sebagai alat bantu belajar. [8] S2 Saya puas dengan fungsi-fungsi e-learning. [8] S3 Saya merasa senang ketika menggunakan e-learning. [19] S4 Saya suka dengan layanan yang ada pada e-learning. [19] 8. Behavioral Intention To Use B1 Saya berniat meningkatkan penggunaan sistem M-learning. [8] B2 Layak untuk merekomendasikan sistem M-learning kepada siswa lain. [8] B3 Saya tertarik untuk menggunakan sistem M-learning lebih sering di masa depan. [8]

## 2.6 Penyebaran Kuesioner
Tahapan pertama dalam penyebaran kuesioner ini ialah penyebaran pre-test kuesioner disebarkan kepada mahasiswa aktif Universitas Sriwijaya yang aktif menggunakan e-learning. Sampel yang digunakan dalam pre-test kuesioner ini ialah 95 orang. Setelah itu  data yang terkumpul akan diuji validitas dan reliabilitas, terdapat 3 variabel yang tidak valid pada  indikator  variabel  KA1,  PEOU4,  dan  PEOU5.  Sehingga  variabel  tersebut  lebih  baik  dihapus.  Setelah  variabel tersebut  dihapus,  dijalankan  lagi  uji  validitas  dan  reliabilitas,  hasil  dari  survei  tersebut  terbukti  valid  dan  dapat diandalkan.  Oleh  karena  itu,  survei  kemudian  disebarluaskan  kepada  500  responden.  Dengan  demikian,  dalam penelitian ini, data penelitian diperoleh dari 500 responden.

## 2.7 Pengolahan dan Analisis Data
Metodologi  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  pendekatan  deskriptif  kuantitatif.  Proses  pengumpulan  data penelitian menggunakan kuesioner, serta penyebaran kuesioner kepada responden dengan menggunakan skala likert 5 poin. Tahap selanjutnya dalam pengolahan data melibatkan penggunaan Partial Least Square-Structural Equation Model (PLS-SEM)  untuk  melakukan  analisis  inferensial  yang  mencakup  uji  validitas,  reliabilitas,  structural  model,  dan hipotesis.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Convergent Validity Hasil
Penelitian ini menggunakan metode Partial Least Squares-Structural Equation Modeling (PLS-SEM) melalui SmartPLS untuk memvalidasi model penelitian yang dikembangkan. PLS-SEM diakui sebagai alat yang diterima dalam domain sistem informasi, terutama untuk penelitian eksploratori dan pengembangan teori [8].

## 3.1.1 Reliability
Uji reliabilitas digunakan untuk mengindikasikan keakuratan kekonsistenan, dan keakuratan instrumen dalam mengukur suatu konsep atau konstruk.. Reliabilitas dievaluasi dengan menggunakan cronbach's alpha dan composite reliability . Nilai Cronbach's alpha dan composite reliability harus bernilai 0,70 atau lebih untuk diterima [6], [8]. Berdasarkan Tabel 1, memperlihatkan bahwa cronbach's alpha dan composite reliability untuk semua konstruk melebihi 0,7. Sehingga, dapat disimpulkan  reliabilitas dikonfirmasi dalam penelitian ini.
Tabel 3. Construct Reliability and Validity Cronbach's alpha Composite reliability (rho_a) Composite reliability (rho_c) Average variance extracted (AVE) BI 0,816 0,816 0,891 0,731 KA 0,903 0,904 0,928 0,720 KS 0,900 0,901 0,923 0,667 PEOU 0,833 0,843 0,899 0,747
PU 0,882 0,890 0,914 0,681 S 0,905 0,906 0,934 0,779 SE 0,792 0,843 0,876 0,702 SN 0,896 0,898 0,928 0,763 3.1.2 Discriminant Validity
Dalam pengukuran discriminant validity , pengukuran menggunakan nilai cross loadings, fornell-larcker criterion , dan heterotrait-monotrait. Nilai AVE seharusnya setidaknya 0,50 atau lebih, sedangkan nilai beban indikator seharusnya 0,70 atau lebih [7], [19]–[21]. Berikut adalah pengukuran discriminant validity yang tercantum dalam tabel berikut :
Tabel 4. Fornell Larcker Criterion
BI KA KS PEOU PU SAT SE SN BI 0,855 KA 0,479 0,849 KS 0,531 0,797 0,817 PEOU 0,508 0,579 0,573 0,865 PU 0,568 0,707 0,714 0,593 0,825 S 0,654 0,620 0,652 0,712 0,707 0,882 SE 0,247 0,332 0,360 0,492 0,340 0,372 0,838 SN 0,451 0,431 0,513 0,333 0,584 0,486 0,210 0,873
Berdasarkan tabel 4 nilai AVE melebihi 0,50 dan kriteria Fornell-Larcker mensyaratkan bahwa akar kuadrat dari  AVE  setiap  konstruk  harus  lebih  besar  daripada  korelasi  tertingginya  dengan  konstruk  lain.  Sehingga,  dapat disimpulkan bahwa semua konstruk memenuhi kriteria fornell-larcker criterion.
Tabel 5. Hetero-trait-Monotrait ratio (HTMT)
BI KA KS PEOU PU S SE SN BI KA 0,559 KS 0,618 0,881 PEOU 0,602 0,649 0,646 PU 0,662 0,788 0,794 0,687 SAT 0,760 0,685 0,720 0,816 0,785 SE 0,295 0,369 0,412 0,610 0,404 0,424 SN 0,528 0,478 0,571 0,379 0,653 0,539 0,233
HTMT  merujuk  pada  rerata  korelasi  semua  indikator  di  sepanjang  variabel  yang  mengukur  variabel  yang berbeda.  Berdasarkan  nilai  HTMT  yang  direkomendasikan  dari  panduan  SMARTPLS,  tingkat  ambang  validitas diskriminan  dapat  diterima  juga  diperoleh  dari  nilai  HTMT  yang  kurang  dari  0,90  [6],  [8].  Pada  tabel  5  dapat disimpulkan bahwa semua konstruk memenuhi kriteria HTMT.
Tabel 6. Cross Loadings BI KA KS PEOU PU SAT SE SN BI1 0,854 0,373  0,407  0,413 0,487  0,503  0,241  0,397 BI2 0,865 0,471  0,515  0,467 0,470  0,592  0,196  0,388 BI3 0,846 0,384  0,438  0,422 0,501  0,582  0,196  0,374 KA1 0,399 0,842 0,727  0,499 0,562  0,521  0,285  0,337 KA2 0,378 0,860 0,733  0,452 0,671  0,550  0,300  0,464 KA3 0,390 0,830 0,637  0,482 0,590  0,525  0,299  0,317 KA4 0,417 0,858 0,655  0,495 0,600  0,509  0,283  0,363 KA5 0,453 0,854 0,622  0,533 0,575  0,523  0,241  0,342 KS1 0,331  0,608 0,788 0,447 0,517  0,456  0,357  0,418 KS2 0,466  0,666 0,857 0,479 0,570  0,546  0,271  0,386 KS3 0,433  0,723 0,833 0,485 0,629  0,555  0,314  0,383 KS4 0,419  0,694 0,822 0,459 0,524  0,474  0,332  0,389 KS5 0,468  0,623 0,816 0,470 0,628  0,582  0,268  0,476 KS6 0,479  0,583 0,785 0,466 0,625  0,576  0,228  0,463 PEOU1  0,397  0,411  0,403 0,870 0,476  0,602  0,457  0,248 PEOU2  0,355  0,395  0,438 0,875 0,474  0,605  0,488  0,261 PEOU3  0,536  0,654  0,612 0,849 0,570  0,633  0,349  0,339 PU1 0,456  0,584  0,572  0,523 0,821 0,590  0,370  0,540 PU2 0,559  0,663  0,707  0,478 0,862 0,670  0,211  0,536
PU3 0,388  0,559  0,555  0,467 0,789 0,499  0,257  0,435 PU4 0,529  0,596  0,599  0,442 0,865 0,581  0,238  0,471 PU5 0,385  0,501  0,490  0,546 0,785 0,557  0,346  0,415 S1 0,578  0,571  0,620  0,626 0,681 0,902 0,361  0,475 S2 0,511  0,508  0,547  0,648 0,577 0,882 0,351  0,413 S3 0,594  0,546  0,547  0,582 0,629 0,871 0,288  0,425 S4 0,625  0,561  0,585  0,657 0,606 0,875 0,311  0,402 SE1 0,138  0,140  0,209  0,365 0,222  0,220 0,745 0,086 SE2 0,211  0,300  0,302  0,426 0,290  0,315 0,877 0,181 SE3 0,249  0,348  0,364  0,441 0,326  0,372 0,884 0,229 SN1 0,359  0,374  0,450  0,205 0,498  0,386  0,095 0,827 SN2 0,420  0,385  0,479  0,310 0,540  0,448  0,219 0,908 SN3 0,382  0,376  0,438  0,325 0,508  0,443  0,242 0,874 SN4 0,415  0,370  0,420  0,324 0,491  0,419  0,177 0,882
Berdasarkan tabel 6, semua konstruk bernilai lebih dari 0,70. Sehingga, hasil nilai cross loadings dapat memnuhi kriteria. Dapat disimpulkan, dari ketiga kriteria tersebut sudah memenuhi semua sehingga terbukti valid dalam validitas diskriminan.

## 3.1.3 Validitas Konvergen
Validitas konvergen mengacu pada sejauh mana suatu pengukuran berkorelasi positif dengan pengukuran alternatif dari konstruk yang sama  (Dua kriteria, termasuk rata-rata varian diekstraksi (AVE) dan faktor beban, perlu diperiksa untuk mengukur validitas konvergen. Hair et al. (2021) menyarankan bahwa nilai AVE harus lebih besar atau sama dengan 0,50, sedangkan nilai factor loadings harus lebih besar atau sama dengan 0,70 agar dapat diterima.
Berdasarkan  tabel  3  seluruh  konstruk  pada  nilai  AVE  bernilai  lebih  dari  0,50.  Dapat  disimpulkan,  dapat memenuhi kriteria standar dari AVE. Selanjutnya,  pada tabel 6 nilai factor loadings semua konstruk lebih dari 0,70 sehingga memenuhi kriteria. Dari kedua kriteria tersebut konstruk dari indikator-indikatornya sudah memenuhi syarat validitas konvergen.

## 3.1.4 Uji Struktural Model
Dalam pengujian model struktural, perhitungan dilakukan dengan menggunakan metode bootstrapping di SmartPLS. Melalui proses bootstrapping dengan melibatkan 500 sampel, akan dianalisis nilai koefisien jalur, koefisien determinasi ( R-Square), ukuran efek ( F-Square), dan kesesuaian model ( Model FIT).
Jika nilai 𝑅 2 berkisar antara 0 hingga 1, dengan nilai yang lebih tinggi menunjukkan kekuatan penjelasan yang lebih besar. Sebagai panduan umum, nilai R 2 sebesar 0,75, 0,50, dan 0,25 dapat dianggap substansial, moderat, dan lemah, masing-masing, dalam banyak disiplin ilmu sosial [21].
Tabel 7. R- Square
R Square of Latent Variable Variabel R-square R-square adjusted BI TO USE 0,368 0,365 KS 0,677 0,675 PEOU 0,369 0,367 PU 0,592 0,590 SAT 0,632 0,631
Hasil  dari  tabel  7  menunjukkan  bahwa  variabel  Behavioral  Intention  to  Use  memiliki  nilai 𝑅 2 sebesar  0,365. Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  memiliki  nilai  moderat  sebesar  36,5%,  variabel behavioral  intention  to  use dapat dijelaskan  oleh variabel perceived usefulness, perceived ease of use , dan satisfaction . Variabel Knowledge Sharing memiliki R 2 sebesar 0,675. Maka  dapat disimpulkan bahwa memiliki nilai yang kuat sebesar 67,5%, variabel knowledge sharing dapat dijelaskan oleh variabel subjective norms dan self efficacy . Variabel Perceived Ease of Use memiliki R 2 sebesar 0,367. Maka dapat disimpulkan bahwa memiliki nilai moderat sebesar 36,7%, variabel perceived ease of use dapat dijelaskan oleh variabel knowledge sharing dan knowledge acquisition . Variabel Perceived Usefulness memiliki R 2 sebesar 0,590. Maka  dapat disimpulkan bahwa memiliki nilai yang kuat sebesar 59%, variabel perceived usefulness dapat dijelaskan oleh variabel knowledge sharing dan knowledge acquisition . Variabel Satisfaction memiliki R 2 sebesar 0,631.  Maka dapat  disimpulkan  bahwa  memiliki  nilai  moderat  sebesar  63,1%, variabel satisfaction dapat  dijelaskan oleh variabel perceived usefulness .
Tabel 8. F-Square BI KA KS PEOU PU SAT SE SN

## Learning Sebagai Media Pembelajaran Menggunakan Metode PLS-SEM
Sedangkan,    berdasarkan  hasil  tabel  8  diatas  menunjukkan  bahwa  dalam  kajian  ini  semua  hipotesis memperlihatkan jika nilai efek ( F Square ) lebih dari 0,02, yang berarti semua hipotesis variabel memiliki dampak yang signifikan terhadap variabel laten yang bersangkutan.
Tabel 9. Model FIT Saturated model Estimated model SRMR 0,062 0,086 d_ULS 2,150 4,174 d_G 0,923 1,025 Chi-square 2748,865 2967,335 NFI 0,786 0,769
Analisis kesesuaian model ( model fit ) dilakukan untuk menentukan apakah model penelitian yang telah dibangun sesuai atau tidak dengan data yang telah dikumpulkan. Menurut panduan yang terdapat di laman SMARTPLS, kriteria yang  wajib  dipenuhi  dalam  analisa  model  fit  ialah  nilai  SRMR  <  0,08  dan  NFI  >  0,90  [22].  Berdasarkan  tabel  9, meskipun nilai NFI sebesar 0,786, yang berarti tidak memenuhi kriteria model fit karena kurang dari 0,90, akan tetapi jika melihat nilai SRMR senilai 0,062 yang lebih kecil dari 0,08, model fit memenuhi kriteria. Dengan demikian, bisa disimpulkan jika data yang dipergunakan memenuhi kriteria model fit .

## 3.1.5 Uji Hipotesis
Uji hipotesis digunakan untuk menentukan apakah hipotesis yang telah diajukan berdasarkan model penelitian dapat diterima  atau  ditolak.  Dalam penelitian  ini,  pengujian  hipotesis  dilakukan  dengan mengevaluasi  nilai  koefisien  jalur ( path coefficients ) berdasarkan prosedur bootstrapping menggunakan SmartPLS [6]–[8] .
Tabel 10. Path Coefficient Original sample (O) Sample mean (M) Standard deviation (STDEV) T statistics (|O/STDEV|) P values Keputusan Hasil KA -> KS 0,679 0,678 0,033 20,663 0,000 Berpengaruh serta Signifikan Diterima KA -> PEOU 0,336 0,337 0,064 5,288 0,000 Berpengaruh serta Signifikan Diterima KA -> PU 0,306 0,308 0,062 4,914 0,000 Berpengaruh serta Signifikan Diterima KS -> PEOU 0,305 0,306 0,066 4,609 0,000 Berpengaruh serta Signifikan Diterima KS -> PU 0,346 0,345 0,057 6,097 0,000 Berpengaruh serta Signifikan Diterima PEOU -> BI 0,263 0,265 0,046 5,770 0,000 Berpengaruh serta Signifikan Diterima PEOU -> PU 0,217 0,216 0,041 5,302 0,000 Berpengaruh serta Signifikan Diterima PU -> BI 0,453 0,453 0,035 12,987 0,000 Berpengaruh serta Signifikan Diterima PU -> SAT 0,412 0,412 0,049 8,422 0,000 Berpengaruh serta Signifikan Diterima SAT -> BI 0,438 0,439 0,034 12,810 0,000 Berpengaruh serta Signifikan Diterima SE -> KS 0,093 0,094 0,034 2,760 0,006 Berpengaruh serta Signifikan Diterima SN -> KS 0,200 0,200 0,034 5,847 0,000 Berpengaruh serta Signifikan Diterima
KA 1,077 0,065 0,079 KS 0,054 0,102 PEOU 0,071 0,073 0,362 PU 0,174 0,339 SAT SE 0,024 SN 0,100
Pada  tabel  10  menunjukkan  hasil  keputusan  dan  hasil  hipotesis.  Disimpulkan  bahwa  semua  hipotesis  dapat diterima. Subjective norms memiliki pengaruh positif dan signifikan sejalan seperti penelitian sebelumnya  [23]–[25]. Self  efficacy memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap knowledge  sharing ,  sejalan  dengan  penelitian sebelumnya [16]. Knowledge acquisition terhadap knowledge sharing menunjukkan pengaruh positif dan signifikan. Temuan ini juga didukung oleh penelitian sebelumnya [6], [8], [26]. Perceived ease of use terhadap behavioral intention to use juga menunjukkan pengaruh negatif dan tidak signifikan. Terdapat  penelitian yang menunjukkan temuan serupa [11]. Perceived  ease  of  use terhadap perceived  usefulness menunjukkan  pengaruh  positif  dan  signifikan.  Hal  ini didukung  oleh  temuan  serupa  dalam  penelitian  [6],  [8],  [23],  [27],  [28]. Perceived  usefulness terhadap satisfaction menunjukkan pengaruh positif dan signifikan. Hal ini didukung oleh temuan serupa dalam penelitian [6]–[8], [15], [23]. Perceived usefulness terhadap behavioral intention menunjukkan pengaruh positif dan signifikan. Hal ini didukung oleh temuan serupa dalam penelitian [6], [8], [19], [23].

## Gambar 3. Hasil Path Analysis
Berdasarkan  gambar  3,  dapat  dilihat  bahwa knowledge  sharing memiliki  pengaruh  signifikan  positif  dalam mempengaruhi variabelnya dari variabel lainnya.

## 3.2 Diskusi
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menguji pengaruh knowledge sharing dan knowledge acquisition factor terhadap niat penggunaan e-learning . Hasil dari path coefficient (koefisien jalur) menunjukkan bahwa subjective norms dan self efficacy berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap knowledge  sharing ,  hasilnya  menunjukkan  bahwa  semakin meningkatnya dukungan norma sosial dan keyakinan diri akan lebih meningkatkan motivasi berbagi pengetahuan.
Selain  itu,  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa knowledge  sharing dan knowledge  acquisition adalah  faktor penentu yang signifikan dari perceived ease of use dan perceived usefulness , yang akhirnya berkaitan positif dengan niat perilaku untuk menggunakan e-learning . Hal ini mengimplikasikan bahwa harapan terhadap knowledge sharing dan knowledge acquisition secara signifikan berkorelasi dengan perceived ease of use dan perceived usefulness dari sistem e-learning . Penelitian ini sejalan dengan penelitian Al emran et al. (2020)  yang menunjukkan bahwa mahasiswa akan  menganggap e-learning mudah  digunakan  dan  berguna  jika  sistem  tersebut  memungkinkan  mereka  untuk mengakuisisi, membagikan pengetahuan mereka dengan efisien [6].
Penggunaan  model  ECM  dalam  penelitian  ini,  menunjukkan  bahwa perceived  usefulness dan satisfaction merupakan variabel yang memiliki dampak paling signifikan terhadap Behavioral Intention . Temuan ini sejalan dengan penelitian  sebelumnya  yang  juga  memanfaatkan ECM  untuk  memahami  niat  perilaku  individu dalam  menggunakan sistem secara berkelanjutan dan berlanjut [17].

## 4. KESIMPULAN
Penggunaan teknologi informasi semakin meningkat di sektor pendidikan, dan perangkat seluler serta internet sudah tersebar luas di kalangan siswa, sehingga sistem e-learning menjadi penting di perguruan tinggi.  Dengan demikian, pengintegrasian e-learning dalam  lingkungan  pendidikan  tinggi  dapat  meningkatkan  efisiensi  dan  efektivitas pembelajaran siswa dengan menggabungkan manajemen pengetahuan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menguji faktor-faktor yang mempengaruhi niat penggunaan e-learning di Universitas Sriwijaya, dengan tujuan untuk meningkatkan knowledge  management (manajemen  pengetahuan).  Model  konseptual  yang  dikembangkan  dalam penelitian ini menggabungkan faktor-faktor KM seperti knowledge sharing dan knowledge acquisition factor dengan Expectation Confirmation Model (ECM) untuk meninjau niat pengaruh penggunaan e-learning . Analisis Partial Least Squares-Structural Equation Modeling (PLS-SEM) dengan menggunakan perangkat SmartPLS 4.0 digunakan untuk menganalisis  data.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model  yang  dikembangkan  memberikan  asil  penelitian menunjukkan bahwa semua hipotesis yang berjumlah 12 hipotesis dapat diterima. Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa semakin banyak pengetahuan yang diperoleh melalui e-learning , akan semakin besar pula kemungkinan berbagi pengetahuan yang akan  meningkatkan penerapannya. Selain itu, kegunaan yang dirasakan dipengaruhi oleh kemudahan
penggunaan, yang menunjukkan semakin mudahnya penggunaan e-learning semakin tinggi pula kegunaannya. Hasil ini menunjukkan bahwa faktor-faktor knowledge sharing dan knowledge acquisition factor memiliki peran penting dalam menentukan niat penggunaan e-learning dalam lingkungan Universitas Sriwijaya. Saran penelitian di masa depan ialah dapat  mengeksplorasi  faktor  lain  dari Knowledge  Management untuk  mempelajari  pengaruhnya  terhadap  niat penggunaan  e-learning.  Selain  itu,  pada  penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan  model  konseptual  lainnya  untuk mendapat hasil penelitian yang berbeda.

## REFERENCES
[1] M. Irfan, C. W. Suryaningrum, W. Pusporini, and S. A. Widodo, “Online learning effect  of post pandemic COVID-19: A survey  at  universities  in  Indonesian,”  Perspektivy  Nauki  i  Obrazovania,  vol.  61,  no.  1,  pp.  575–588,  2023,  doi: 10.32744/pse.2023.1.34.
[2] E.  P.  P.  Muh  Syaiful  Romadhon  ,  Kasiyah  Junus,  Harry  B.  Santoso,  Mubarik  Ahmad,  “Factors  Influencing  Students  ’ Continuance  Intention  in  Learning  through  MOOCs :  A  Systematic  Literature  Review  Indonesian  Journal  of  Computer Science,” STMIK Indonesia Padang, vol. 8, no. May, p. 121, 2023, [Online]. Available: 10.33022/ijcs.v12i2.3181
[3] T. Humida, M. H. Al Mamun, and P. Keikhosrokiani, “Predicting behavioral intention to use e-learning system: A case-study in Begum Rokeya University, Rangpur, Bangladesh,” Educ Inf Technol (Dordr), vol. 27, no. 2, pp. 2241–2265, 2022, doi: 10.1007/s10639-021-10707-9.
[4] M. Irfan, C. W. Suryaningrum, W. Pusporini, and S. A. Widodo, “Online learning effect  of post pandemic COVID-19: A survey  at  universities  in  Indonesian,”  Perspektivy  Nauki  i  Obrazovania,  vol.  61,  no.  1,  pp.  575–588,  2023,  doi: 10.32744/pse.2023.1.34.
[5] E. E. Marandu, I. R. Mathew, T. D. Svotwa, R. P. Machera, and O. Jaiyeoba, “Predicting students’ intention to continue online learning post-COVID-19 pandemic: extension of the unified theory of acceptance and usage technology,” Journal of Applied Research in Higher Education, vol. 15, no. 3, pp. 681–697, 2023, doi: 10.1108/JARHE-02-2022-0061.
[6] M.  Al-Emran,  V.  Mezhuyev,  and  A.  Kamaludin,  “Towards  a  conceptual  model  for  examining  the  impact  of  knowledge management  factors  on  mobile  learning  acceptance,”  Technol  Soc,  vol.  61,  no.  February,  p.  101247,  2020,  doi: 10.1016/j.techsoc.2020.101247.
[7] S.  A.  Salloum,  A.  Qasim  Mohammad  Alhamad,  M.  Al-Emran,  A.  Abdel  Monem,  and  K.  Shaalan,  “Exploring  students’ acceptance of e-learning through the development of a comprehensive technology acceptance model,” IEEE Access, vol. 7, no. September, pp. 128445–128462, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2939467.
[8] M.  Al-Emran,  V.  Mezhuyev,  and  A.  Kamaludin,  “Is  M-learning  acceptance  influenced  by  knowledge  acquisition  and knowledge  sharing  in  developing  countries?,”  Educ  Inf  Technol  (Dordr),  vol.  26,  no.  3,  pp.  2585–2606,  2021,  doi: 10.1007/s10639-020-10378-y.
[9] I. Maita and S. Majid, “Analisis Penerimaan terhadap Penggunaan E-Learning Menggunakan Metode Technology Acceptance Model (TAM),” Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi, vol. 4, no. 1, pp. 30–35, 2022, doi: 10.37034/jsisfotek.v4i1.120.
[10]  H. M. Dai, T. Teo, N. A. Rappa, and F. Huang, “Explaining Chinese university students’ continuance learning intention in the MOOC setting: A modified expectation confirmation model perspective,” Comput Educ, vol. 150, no. January, p. 103850, 2020, doi: 10.1016/j.compedu.2020.103850.
[11]  L. Li, Q. Wang, and J. Li, “Examining continuance intention of online learning during COVID-19 pandemic: Incorporating the theory of planned behavior into the expectation–confirmation model,” Front Psychol, vol. 13, no. November, pp. 1–10, 2022, doi: 10.3389/fpsyg.2022.1046407.
[12]  Z. Meng and R. Li, “Understanding Chinese teachers’ informal online learning continuance in a mobile learning community: an intrinsic–extrinsic motivation perspective,” J Comput High Educ, no. 399, 2023, doi: 10.1007/s12528-023-09352-7.
[13]  H.  A.  Sasono,  E.  Pramana,  and  L.  Z.  P.  C.  S.  W,  “Continuance  Intention  on  Gamifikasi  in  E-Learning  Using  Extended Expectation-Confirmation Model,” vol. 6, no. 4, pp. 704–724, 2023.
[14]  A.  Suzianti  and  S.  A.  Paramadini,  “Continuance  Intention  of  E-Learning :  The  Condition  and  Its  Connection  with  Open Innovation,” 2021.
[15]  W. Wang, Y. Duan, Q. Wang, and H. Liu, “An ECM-ISC Based on College Students’ Continued Learning Intention toward E- Learning Space Post COVID-19,” Open J Soc Sci, vol. 09, no. 12, pp. 377–395, 2021, doi: 10.4236/jss.2021.912026.
[16]  W. Makumbe, “Factors influencing knowledge sharing intention at a university: evidence from Zimbabwean academics,” SN Social Sciences, vol. 2, no. 5, 2022, doi: 10.1007/s43545-022-00354-3.
[17]  M. C. Bölen and Ü. Özen, “Understanding the factors affecting consumers’ continuance intention in mobile shopping: the case of  private  shopping  clubs,”  International  Journal  of  Mobile  Communications,  vol.  18,  no.  1,  p.  101,  2020,  doi: 10.1504/ijmc.2020.104423.
[18]  D. Chandran and A. M. Alammari, “Influence of Culture on Knowledge Sharing Attitude among Academic Staff in eLearning Virtual  Communities  in  Saudi  Arabia,”  Information  Systems  Frontiers,  vol.  23,  no.  6,  pp.  1563–1572,  2021,  doi: 10.1007/s10796-020-10048-x.
[19]  A. Ashrafi, A. Zareravasan, S. Rabiee Savoji, and M. Amani, “Exploring factors influencing students’ continuance intention to use the learning management system (LMS): a multi-perspective framework,” Interactive Learning Environments, vol. 0, no. 0, pp. 1–23, 2020, doi: 10.1080/10494820.2020.1734028.
[20]  C. M. Chao, “Factors determining the behavioral intention to use mobile learning: An application and extension of the UTAUT model,” Front Psychol, vol. 10, no. JULY, pp. 1–14, 2019, doi: 10.3389/fpsyg.2019.01652.
[21]  J. F. Hair, G. T. M. Hult, C. M. Ringle, M. Sarstedt, N. P. Danks, and S. Ray, An Introduction to Structural Equation Modeling. 2021. doi: 10.1007/978-3-030-80519-7_1.
[22]  C. M. Ringle, S. Wende, and J.-M. Becker, “SmartPLS 4.”, 2022
[23]  M. Al-Emran, I. Arpaci, and S. A. Salloum, “An empirical examination of continuous intention to use m-learning: An integrated model,” Educ Inf Technol (Dordr), vol. 25, no. 4, pp. 2899–2918, 2020, doi: 10.1007/s10639-019-10094-2.
[24]  T.-M.  Nguyen,  T.  P.  Nham,  F.  J.  Froese,  and  A.  Malik,  “Motivation  and  knowledge  sharing:  a  meta-analysis  of  main  and moderating effects,” Journal of Knowledge Management, vol. 23, no. 5, pp. 998–1016, Jan. 2019, doi: 10.1108/JKM-01-2019- 0029.
[25]  O. F. Al-Kurdi, R. El-Haddadeh, and T. Eldabi, “The role of organisational climate in managing knowledge sharing among academics  in  higher  education,”  Int  J  Inf  Manage,  vol.  50,  no.  May  2019,  pp.  217–227,  2020,  doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2019.05.018.
[26]  M. Abdekhoda, A. Pourrasmi, and F. Ranjbaran, “The effect of knowledge acquisition and knowledge sharing on the use of E- learning,” J Inf Sci, no. March, 2023, doi: 10.1177/01655515221142429.
[27]  H. Zheng, Y. Qian, Z. Wang, and Y. Wu, “Research on the Influence of E-Learning Quality on the Intention to Continue E- Learning: Evidence from SEM and fsQCA,” Sustainability, vol. 15, no. 6, p. 5557, 2023, doi: 10.3390/su15065557.
[28]  I. Mufidah, L. R. Husaini, and D. Caesaron, “Improving Online Learning through the Use of Learning Management System Platform:  A  Technology  Acceptance  Model-Technology  Readiness  Index  Combination  Model  Approach,”  Jurnal  Teknik Industri, vol. 24, no. 1, pp. 61–72, 2022, doi: 10.9744/jti.24.1.61-72.