e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 2

## Analisis User Behaviour Penerapan LMS Moodle Mobile dengan Metode TAM pada UMSIDA
Ibrahim 1 *, Tri Lathif Mardi Suryanto 1 , Eristya Maya Safitri 1 1 Sistem Informasi, Ilmu Komputer, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur
Surabaya, Indonesia
* ) 18082010023@student.upnjatim.ac.id, trilathif.si@upnjatim.ac.id, maya.si@upnjatim.ac.id
ABSTRACT – The Muhammadiyah University of Sidoarjo is one of the  universities that implement an e-learning learning model using an LMS called Moodle UMSIDA. However, the adoption of the application is not free from such shortcomings as failing when trying to log in and others. This problem causes students to prefer to use other e-learning alternatives and makes the Moodle UMSIDA application less attractive. The purpose of this study is to analyze the factors that influence the acceptance of the Moodle UMSIDA application. Based on previous studies, it is evident that the Technology Acceptance Model (TAM) is a suitable measuring tool for conducting this research. In this study, the TAM model was adopted and modified based on the model developed by Said A. Salloum. There are 385 response data  from  students  obtained  through  online  questionnaires  and  offline  interviews,  then  analyzed  using  SEM-PLS. Based on the results obtained in this study, the variables of accessibility, computer self-efficacy, perceived enjoyment, user behaviour, and perceived ease of use were significant to the acceptance of the Moodle UMSIDA application. The results of the research are considered for the application manager in carrying out development.

## Keywords: User Behaviour, E-learning, Moodle, TAM, SEM-PLS
ABSTRAK – Universitas  Muhammadiyah  Sidoarjo  merupakan  salah  satu  universitas  yang  menerapkan  model pembelajaran  e-learning  menggunakan  LMS  bernama  E-learning  UMSIDA.  Namun,  adopsi  aplikasi  tersebut  tidak luput  dari  kekurangan  seperti  gagal  saat  mencoba  melalukan  login  dan  lainnya.  Masalah  tersebut  menyebabkan mahasiswa lebih memilih untuk menggunakan alternatif e-learning lainnya dan membuat aplikasi E-learning UMSIDA kurang  diminati.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  melakukan  analisis  terhadap  faktor-faktor  apa  saja  yang mempengaruhi  penerimaan  aplikasi  E-learning  UMSIDA.  Berdasarkan  penelitian-penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya, terbukti bahwa Technology Acceptance Model (TAM) merupakan sebuah alat ukur yang cocok untuk melakukan penelitian ini. Pada penelitian ini digunakan model TAM yang diadopsi dan dimodifikasi berdasarkan model yang  dikembangkan  oleh  Said  A.  Salloum.  Terdapat  385  data  tanggapan  dari  mahasiswa  yang  diperoleh  melalui penyebaran  kuesioner  secara  daring  dan  wawancara  secara  offline,  kemudian  dianalisis  menggunakan  SEM-PLS. Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini  bahwa  variabel  accessibility,  computer  self-efficacy,  perceived enjoyment, user behaviour, perceived ease of use signifikan terhadap penerimaan aplikasi Moodle UMSIDA. Hasil dari penelitian menjadi pertimbangan bagi pihak pengelola aplikasi dalam melakukan pengembangan
Kata Kunci: User Behaviour, E-learning, Moodle, TAM, SEM-PLS

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi informasi saat ini sudah menjadi sebuah kebutuhan dalam menjalankan berbagai macam aktifitas. Berbagai  macam  masalah  dan  pekerjaan  yang  ada  pada banyak sektor saat ini sudah dapat diatasi menggunakan teknologi  yang  tepat.  Pendidikan  merupakan  salah  satu sektor yang saat ini telah memanfaatkan perkembangan dan  kemudahan  teknologi [1] .  Teknologi  digunakan dalam sektor pendidikan terutama pada perguruan tinggi sebagai  suatu  pondasi  atas  semua  proses  dan  pekerjaan yang  dibutuhkan.  E-learning  merupakan  salah  satu perkembangan  teknologi  informasi  dalam  bidang pendidikan  yang  saat  ini  banyak  digunakan  oleh perguruan tinggi guna menunjang efektivitas dan efisiensi pembelajaran.
E-learning merupakan sebuah metode pembelajaran konvensional  secara  daring  yang  disampaikan  dalam
bentuk digital melalui jaringan internet [2] . Salah satu jenis e-learning  yang  banyak  digunakan  adalah Learning Management System (LMS) . Moodle merupakan salah satu produk  LMS  yang  paling  populer  digunakan  saat  ini, sifatnya yang open source menjadi keunggulan karena LMS tersebut dapat digunakan secara gratis.
Universitas  Muhammadiyah  Sidoarjo  merupakan salah satu perguruan tinggi swasta di Kota Sidoarjo Jawa Timur. Untuk meningkatkan efektivitas dan fleksibilitas proses  belajar  mengajar,  pihak  universitas  meluncurkan sebuah aplikasi e-learning mobile berbasis Moodle bernama E-learning  UMSIDA  yang  dapat  diunduh  secara  gratis oleh  seluruh  mahasiswa  dan  dosen  melalui smartphone pribadi masing-masing.
Namun, berdasarkan pada wawancara langsung yang dilakukan  terhadap  beberapa  mahasiswa  yang menggunakan  sistem  tersebut,  masih  terdapat  beberapa kekurangan  yang  menyebabkan  penggunaan  sistem
Terakreditasi SINTA Peringkat 5
Surat Keputusan Menristek / Kepala BRIN No. 200/M/KPT/2020 Masa berlaku mulai Vol. 8 No. 1 tahun 2018 s.d. Vol. 12 No. 2 tahun 2022 Terbit online pada laman web jurnal http://jurnal.ubl.ac.id/index.php/expert
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 2 December 31, 2022 – Hal. 150
tersebut  kurang  diminati  yang  diantaranya  dan  yang paling  sering  dikeluhkan  adalah  sistem  yang  tidak mendukung pada android versi terbaru dan menyebabkan sering  terjadinya  eror  dan  beberapa  fungsi  yang  tidak berjalan  dengan  baik.  Kendala  tersebut  menyebabkan mahasiswa  merasa  bahwa  adanya  aplikasi  tersebut membuat pekerjaan mereka lebih lama terselesaikan serta membuat  mahasiswa  memilih  menggunakan  alternatif sistem pembelajaran daring yang lain. Karena mahasiswa yang lebih memilih untuk menggunakan alternatif aplikasi lain  menyebabkan  adanya  aplikasi  E-learning  UMSIDA menjadi  sia-sia  dan  tidak  dapat  dimaksimalkan penggunaanya. Masalah tersebut merupakan alasan utama dari  penelitian  ini  yaitu  melakukan  analisis  pada  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  penerimaan  mahasiswa Universitas  Muhammadiyah  Sidoarjo  pada  aplikasi  E- learning UMSIDA.
Technology Acceptance Model (TAM) saat ini merupakan salah  satu  alat  ukur  yang  populer  digunakan  untuk melakukan  penelitian  pengukuran  sebuah  inovasi teknologi baru dan merupakan salah yang paling efektif serta  dominan  sebagai  kerangka  pada  teori  sistem informasi [3] .
Beberapa  penelitian  serupa  yang  pernah  dilakukan diantaranya Examination  of  Student’s  Acceptance  of  and Intention to Use Learning Management System Using Extended TAM [4] .  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menyelidiki  niat  dan  penerimaan  pengguna  dalam menggunakan LMS di universitas dengan menggunakan Model  Penerimaan  Teknologi  TAM.  Hasil  penelitian menemukan  bahwa  niat  untuk  menggunakan  LMS dipengaruhi  oleh perceived  usefulness (kegunaan  yang dirasakan), perceived  ease  of  use (kemudahan  penggunaan yang dirasakan), dan social norm (norma sosial). Pada saat yang sama, perceived usefulness dipengaruhi oleh perceived ease of use, social norm, desain antarmuka pengguna, dan perceived ease of use dipengaruhi oleh self-efficacy komputer. Penelitian kedua adalah Using the TAM Model to Predict Undergraduate Distance  Learners  Behavioural  Intention  to  Use  the  Makarere University  Learning  Management  System [5] .  Penelitian  ini bertujuan  untuk  memprediksi  faktor-faktor  yang mempengaruhi niat mahasiswa sarjana untuk melakukan kegiatan  belajar  secara  online  menggunakan  LMS Lingkungan  Belajar  E-Makarere  University  (MUELE). Penelitian  ini  menemukan  bahwa perceived  enjoyment (kesenangan  yang  dirasakan)  dan perceived  usefulness (kegunaan  yang  dirasakan)  adalah  faktor-faktor  yang mendorong  pengguna  untuk  terus  menggunakan  LMS tersebut.  Penelitian  ketiga  adalah  Analisis  Faktor Penerimaan  Google  Classroom menggunakan Technology Acceptance Model di Universitas PGRI Adi Buana Surabaya [6] .  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  melakukan pengukuran faktor yang merupakan karakteristik sistem dan faktor individu dari pengguna. Hasil dari penelitian ini  menunjukkan  bahwa  model  konseptual  yang diterapkan  mampu  mengukur  niat  pengguna  Google Classroom  sebesar  56%.  Penelitian  keempat  adalah Exploring  Students’  Acceptance  of  E -learning  through  the Development of a Comprehensive Technology Acceptance Model [7] . Penelitian  ini  menemukan  bahwa  kualitas  sistem, self-
efficacy komputer,  dan  kegemaran  bermain  komputer memiliki  dampak  yang  signifikan  terhadap  kemudahan penggunaan yang dirasakan pada sistem e-learning. Selain itu,  kualitas  informasi,  kesenangan  yang  dirasakan,  dan aksesibilitas  memiliki  dampak  yang  signifikan  terhadap kemudahan  penggunaan  yang  dirasakan  dan  kegunaan yang dirasakan pada sistem e-learning.
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengidentifikasi faktor-faktor  yang  dapat  mempengaruhi  tingkat penerimaan  pengguna  secara  langsung  dari  e-learning Universitas Muhammadiyah Sidoarjo. Pada penelitian ini digunakan  sebuah  model  penelitian  yang  sebelumnya telah  digunakan  pada  penelitian  terdahulu  yang  telah dimodifikasi.  Untuk  dapat  mengevaluasi  penerapan moodle  pada  Universitas  Muhammadiyah  Sidoarjo digunakan  sebuah  alat  ukur,  yaitu Technology  Acceptance Model (TAM).

## 2. METODOLOGI
Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif yang ditekankan pada analisis data-data yang berupa angka dan kemudian  diolah  menggunakan  perhitungan  statistik. Hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian  kuantitatif  adalah signifikansi perbedaan hubungan antara variabel-variabel yang diteliti [8] .
Metode pengolahan yang digunakan pada penelitian ini adalah Structural Equation Modeling Partial Least Squares (SEM-PLS) yang merupakan metode analisis multivariate yang digunakan untuk mengeksplorasi hubungan antara variabel laten (tidak terlihat atau tidak dapat diukur secara langsung) dan variabel manifest (terlihat atau dapat diukur secara  langsung),  serta  pengolahan  data  menggunakan SmartPLS 3.0. SEM.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Model Konseptual
Model  konseptual Gambar  1 yang  diadaptasi  dan kemudian dikembangkan berdasarkan penelitian terdahulu oleh Said A Salloum [7] .
Terdapat  5  variabel  yang  dihilangkan  serta  3  buah variabel diubah menjadi sebuah second order variabel yang dipengaruhi oleh sebuah variabel baru yang bernama user behaviour.

## B. Hipotesis Penelitian
Berdasarkan  pada Gambar  1 ,  berikut  merupakan hipotesis penelitian yang dapat diusulkan pada penelitian ini, Tabel 1 .

## C. Populasi dan Sampel
Populasi  merupakan  totalitas  atas  semua  elemen yang  akan  diteliti  dimana  elemen  tersebut  memiliki  ciri yang  sama  serta  dapat  berupa  individu  dalam  suatu kelompok  atau  sesuatu  yang  akan  dijadikan  sebuah penelitian [9] .  Populasi  penelitian  ini  merupakan mahasiswa  aktif  Universitas  Muhammadiyah  Sidoarjo yang berjumlah 10.191.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 2

## Gambar 1. Model Konseptual
Tabel 1. Hipotesis Penelitian No.  Hipotesis Variabel Independen Variabel Dependen 1 User behaviour (UB) memiliki pengaruh pada Accessibility (AC) UB AC 2 User behaviour (UB) memiliki pengaruh pada Computer self-efficacy (CS) UB CS 3 User behaviour (UB) memiliki pengaruh pada Perceived enjoyment (PE) UB PE 4 User behaviour (UB) memiliki pengaruh pada Perceived usefulness (PU) UB PU 5 User behaviour (UB) memiliki pengaruh pada Perceived ease of use (PEOU) UB PEOU 6 Perceived ease of use (PEOU) memiliki pengaruh pada Perceived usefulness (PU) PEOU PU 7 Perceived ease of use (PEOU) memiliki pengaruh pada Attitude towards using (ATU) PEOU ATU 8 Perceived ease of use (PEOU) memiliki pengaruh pada Behavioural intention to use (BI) PEOU BI 9 Perceived usefulness (PU) memiliki pengaruh pada Attitude towards using (ATU) PU ATU 10 Perceived usefulness (PU) memiliki pengaruh pada Behavioural intention to use (BI) PU BI 11 Attitude towards using (ATU ) memilik pengaruh pada Behavioural intention to use (BI) ATU BI 12 Behavioural intention to use (BI) memiliki pengaruh pada Actual system use (AU) BI AU Sampel merupakan sebuah bagian dari karakteristik dari  jumlah  yang  terdapat  pada  populasi  tersebut  serta dapat  mewakili  populasi  yang  sedang  diteliti  dan representatif [10] .  Pada  penelitian  ini  sampel  dicari dengan  menggunakan  rumus  Slovin  dengan  tingkat signifikansi  sebesar  5%  didapatkan  hasil  sebanyak  385 sampel. Pada penelitian ini teknik sampling yang digunakan adalah probability  sampling dengan  pendekatan simple random sampling. Untuk  jumlah  sampel  pada  setiap program studi dapat dilihat pada Tabel 2 .

## D. Instrumen Pertanyaan
Instrumen  pertanyaan  disusun  berdasarkan  model konseptual  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dimana terdapat 8 variabel dengan total sebanyak 34 instrumen pertanyaan.  Pada  setiap  variabel  terdapat  jumlah pertanyaan  yang  berbeda-beda.  Instrumen  pertanyaan yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Tabel 3 .
Tabel 2 Sampel Setiap Program Studi Jurusan Sampel Manajemen 61 Akuntansi 62 Administrasi Publik 47 Psikologi 25
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 2 December 31, 2022 – Hal. 152
Jurusan Sampel Perbankan Syariah 33 PGSD 22 Ilmu Komunikasi 17 Hukum dan Ilmu Sosial 17 Informatika 15 Pendidikan Agama Islam 12 Agroteknologi 7 Teknologi Hasil Pertanian 7 Teknik Elektro 9 Teknik Industri 8 Pendidikan IPA 6 Teknik Mesin 4 Pendidikan Bahasa Arab 6 Manajemen Informasi Kesehatan 3 Teknologi Laboratorium Medis 4 Pendidikan Bahasa Inggris 5 Kebidanan 6 Pendidikan Guru MI 3 Manajemen Pendidikan Islam 1 Ilmu Kesehatan 1 Pendidikan Bahasa Indonesia 1 Pendidikan Teknologi Informasi 3 Tabel 3. Instrumen Pertanyaan No. Variabel Item Pertanyaan 1. Accessibility [7] AC1 Saya mengakses dan menggunakan aplikasi E-learning UMSIDA tanpa ada masalah. 2. AC2 Saya merasa aplikasi E-learning UMSIDA dapat diakses secara tepat dengan menggunakan alat komunikasi. 3. AC3 Saya merasa aplikasi E-learning UMSIDA dapat dengan mudah diakses. 4. AC4 Saya merasa tool yang ada pada aplikasi E-learning UMSIDA dapat diakses menggunakan perangkat komunikasi yang sesuai. 5. AC5 Saya tidak menemui kesulitan dalam mengakses dan menggunakan aplikasi E-learning UMSIDA. 6. Actual Use [7] AU1 Saya sering menggunakan aplikasi E-learning UMSIDA. 7. AU2 Saya menggunakan aplikasi E-learning UMSIDA setiap hari. 8. AU3 Saya hanya menggunakan aplikasi E-learning UMSIDA apabila benar- benar saya butuhkan. 9. Attitude Towards Using [7] ATU1 Saya merasa penggunaan aplikasi E-learning UMSIDA memiliki dampak positif. 10. ATU2 Saya mengagumi penggunaan aplikasi E-learning UMSIDA secara umum. 11. ATU3 Saya merasa aplikasi E-learning UMSIDA menyajikan lingkungan belajar yang lebih menarik. 12. ATU4 Saya suka menggunakan aplikasi E-learning UMSIDA secara keseluruhan. 13. Behavioural Intention to Use [7] BI1 Saya akan menggunakan aplikasi E-learning UMSIDA secara teratur pada waktu mendatang. 14. BI2 Saya berniat untuk memanfaatkan isi dan fungsi dari aplikasi E-learning UMSIDA untuk membantu kegiatan akademik saya. 15. BI3 Saya akan merekomendasikan aplikasi E-learning UMSIDA kepada mahasiswa lainnya. 16. BI4 Saya akan menggunakan aplikasi E-learning UMSIDA secara rutin pada masa mendatang. 17. Computer Self-efficacy [7] CS1 Saya merasa percaya diri dalam menggunakan aplikasi E-learning UMSIDA walaupun tidak ada orang yang membantu. 18. CS2 Saya memiliki keahlian yang mumpuni untuk menggunakan aplikasi E- learning UMSIDA. 19. CS3 Saya merasa percaya diri dalam menggunakan aplikasi E-learning
UMSIDA walaupun saya hanya memiliki instruksi secara online.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 2
No. Variabel Item Pertanyaan 20. CS4 Saya merasa percaya diri dalam menggunakan aplikasi E-learning UMSIDA walaupun saya hanya memiliki instruksi secara online. 21. CS5 Saya merasa percaya diri ketika menggunakan konten pembelajaran daring pada aplikasi E-learning UMSIDA. 22. Perceived Enjoyment [7] PE1 Saya merasa bahwa penggunaan aplikasi E-learning UMSIDA menyenangkan. 23. PE2 Saya merasa aplikasi E-learning UMSIDA mendorong imajinasi saya. 24. PE3 Saya merasa aplikasi E-learning UMSIDA memiliki atmosfir lingkungan belajar yang dapat dinikmati. 25. PE4 Saya merasa menggunakan aplikasi E-learning UMSIDA merupakan aktivitas yang menyenangkan. 26. PE5 Saya merasa penggunaan aplikasi E-learning UMSIDA membangkitkan rasa ingin tahu saya. 27. Perceived Ease of Use [7] [11]
PEOU1  Saya dapat menggunakan aplikasi E-learning UMSIDA dengan mudah. 28. PEOU2  Saya dapat menggunakan aplikasi E-learning UMSIDA tanpa pelatihan. 29. PEOU3  Saya melakukan interaksi dengan aplikasi E-learning UMSIDA tanpa membutuhkan tenaga untuk berfikir. 30. PEOU4  Saya merasa Interaksi pada aplikasi E-learning UMSIDA dapat dimengerti dengan jelas. 31. Perceived Usefulness [7] PU1 Saya merasa aplikasi E-learning UMSIDA meningkatkan performa belajar saya. 32. PU2 Saya merasa aplikasi E-learning UMSIDA meningkatkan produktivitas saya dalam pembelajaran. 33. PU3 Saya merasa aplikasi E-learning UMSIDA meningkatkan efektivitas saya dalam pembelajaran. 34. PU4 Saya merasa bahwa aplikasi E-learning UMSIDA berguna dalam pembelajaran saya.

## E. Analisis Statistik Inferensial
Hasil pada penelitian ini meliputi analisis inferensial dan uji hipotesis. Pada analisis statistik inferensial terdiri dari outer  model dan inner  model. Outer  model merupakan model  pengukuran  yang  digunakan  untuk  melakukan penilaian  terhadap  validitas  serta  reliabilitas  suatu  data atau  kuesioner [12] .  Hasil  pengukuran outer  model pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4 . Loading adalah ukuran yang menunjukkan  seberapa besar  kontribusi  suatu item terhadap  konstruk  yang diukur. AVE adalah ukuran yang menunjukkan seberapa
besar  varians  yang  dapat  dijelaskan  oleh  konstruk  yang diukur. Composite  Reliability adalah  ukuran  yang menunjukkan  tingkat  reliabilitas  suatu  instrumen penelitian. Cronbach's Alpha adalah ukuran yang digunakan untuk  mengukur  reliabilitas  suatu  instrumen  penelitian yang terdiri dari beberapa item .
Validitas  kovergen  dapat  dinyatakan  memenuhi syarat  apabila  memiliki  nilai loading  factor ≥  0.07  (lebih besar dari 0.07) serta nilai average variance extracted (AVE) ≥ 0.05 (lebih besar dari 0.05) [13] . Agar dapat dinyatakan memenuhi syarat reliabilitas, nilai composite reliability ≥ 0.07 serta cronbach’s alpha ≥ 0.07 [14] .
Tabel 4. Outer Model Variabel Indikator Loading AVE Composite Reliability Cronbach’s Alpha Accessibility AC1 0.895 0.702 0.921 0.893 AC2 0.732 AC3 0.853 AC4 0.907 AC5 0.829 Actual Use AU1 0.752 0.631 0.835 0.756 AU2 0.710 AU3 0.907 Attitude Towards Using ATU1 0.856 0.717 0.910 0.869 ATU2 0.854 ATU3 0.801 ATU4 0.874 Behavioral Intention to Use BI1 0.935 0.743 0.920 0.881 BI2 0.765
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 2 December 31, 2022 – Hal. 154
Variabel Indikator Loading AVE Composite Reliability Cronbach’s Alpha BI3 0.935 BI4 0.798 Computer Self-efficacy CS1 0.849 0.654 0.904 0.868 CS2 0.855 CS3 0.750 CS4 0.781 CS5 0.805 Perceived Enjoyment PE1 0.802 0.706 0.923 0.899 PE2 0.756 PE3 0.923 PE4 0.887 PE5 0.822 Perceived Ease of Use PEOU1 0.866 0.705 0.905 0.860 PEOU2 0.751 PEOU3 0.860 PEOU4 0.875 Perceived Usefulness PU1 0.846 0.763 0.928 0.896 PU2 0.894 PU3 0.851 PU4 0.901
Inner Model digunakan untuk melakukan penyesuaian perkiraan  skor  pada  variabel  laten. Inner  Model pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 5 .  Nilai R-Square menunjukkan seberapa besar pengaruh sebuah konstruk independen mempengaruhi konstruk dependen. Apabila nilai R-Square semakin  besar  maka  semakin  baik  model yang dihasilkan [14] .
Tabel 5. Inner Model Variabel R-Square Accessibility 0.913 Actual Use 0.002 Attitude Towards Using 0.015 Behavioral Intention 0.678 Computer Self-efficacy 0.916 Perceived Enjoyment 0.038 Perceived Ease of Use 0.251 Perceived Usefulness 0.010

## F. Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis antar variabel dilakukan dengan menjalankan  algoritma bootstrapping pada  SmartPLS  3.0 [15] .  Hasil  pengujian  hipotesis  penelitian  dapat  dilihat pada Tabel  6 .  Variabel  yang  memiliki  hubungan  antar variabel lain dan memiliki nilai t-statistic ≥ 1.96 serta p-value ≤  0.05  dapat  disimpulkan  bahwa  hubungan  tersebut signifikan  dan  dapat  diartikan  bahwa  hipotesis  diterima [14] .
Melalui  hasil  yang  didapatkan  pada  perhitungan statistik menggunakan SmartPLS pada Tabel 6 diketahui bahwa  terdapat  5  hubungan  yang  mendapatkan  nilai signifikan  serta  terdapat  5  hubungan  lainnya  yang  tidak signifikan.  Dengan  ini  berarti  bahwa  hipotesis  H1,  H2, H3, H5, H7 diterima sedangkan hipotesis H4,  H6, H8, H9,  H10  ditolak.  Variabel user  behaviour Tabel  6 merupakan variabel yang memiliki nilai paling tinggi serta paling  banyak  mendapatkan  hubungan  yang  signifikan,
hal  ini  berarti  bahwa  variabel user  behaviour merupakan sebuah  konstruk  yang  paling  mempengaruhi  pengguna dalam menggunakan aplikasi Moodle UMSIDA.
Tabel 6. Pengujian Hipotesis
Variabel T-statistic  P-values Keterangan UB - AC 137.629 0.000 Diterima UB - CS 125.912 0.000 Diterima UB - PE 2.518 0.012 Diterima UB - PEOU 9.612 0.000 Diterima UB - PU 1.596 0.111 Ditolak ATU - BI 0.266 0.790 Ditolak BI - AU 0.539 0.590 Ditolak PEOU - ATU 2.502 0.013 Diterima PEOU - BI 0.212 0.832 Ditolak PEOU - PU 1.814 0.070 Ditolak PU - ATU 0.913 0.361 Ditolak
Terdapat  temuan  yang  unik  pada  penelitian  ini dimana  variabel perceived  ease  of  use berbanding  terbalik dengan  variabel perceived  usefulness ,  berbeda  dengan beberapa penelitian sebelumnya dimana variabel perceived usefulness dan perceived ease of use hampir selalu mendapatkan hasil yang selaras, salah satunya terdapat pada penelitian sebelumnya oleh Said A Salloum [7] . Berdasarkan Tabel 6 menyatakan  bahwa  PEOU  tidak  mempengaruhi  PU dapat  dikatakan  bahwa  aplikasi  E-learning  UMSIDA memberikan  kemudahan  penggunaan  namun  tidak menambahkan manfaat. Pada variabel behavioural intention juga tidak berpengaruh pada variabel actual use yang berarti bahwa niatan pengguna tidak menjadi tolak ukur bahwa pengguna akan menggunakan aplikasi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  disimpulkan  bahwa variabel user  behaviour merupakan  konstruk  yang  paling mempengaruhi  pengguna  dalam  penggunaan  aplikasi.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 2
Dengan  ini  UMSIDA  dapat  mengembangkan  aplikasi dengan  menambahkan  seluruh  aspek  yang  dinilai berpengaruh  agar  dapat  meningkatkan  kepuasan  serta perilaku  mahasiswa  dalam  menggunakan  aplikasi sehingga  dapat  diterima  sepenuhnya  dan  bermanfaat. Hasil yang didapatkan pada penelitian ini cukup menarik, namun  terdapat  beberapa  batasan  yang  dialami  seperti responden  yang  diambil  hanya  dari  sudut  pandang mahasiswa, serta tools yang digunakan terbatas hanya pada SmartPLS.  Kedepannya  dapat  ditambahkan  sudut pandang dosen, menggunakan tools lainnya, serta alternatif teknik sampling lainnya juga dapat dipertimbangkan agar dapat lebih menggeneralisir populasi yang diteliti.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Kidi , “Teknologi Dan Aktivitas Dalam Kehidupan Manusia,” J. Pendidik. , vol. 28, pp. 1 – 28, 2018.
[2] K. A. N. Imania and S. K. Bariah, “Rancangan Pengembangan Instrumen Penilaian Pembelajaran Berbasis Daring, ” J. PETIK , vol. 5, pp. 31 – 47,
2019.
[3] A. Pamuji, “Pengembangan Model Penerimaan Teknologi Termodifikasi Pada Persepsi Jarak Sosial, dan Persepsi Jarak fisik,” J. Sist. Cerdas , vol. 03, no. 02, pp. 165 – 175, 2020.
[4] M. E. Yalcin and B. Kutlu, “Examinati on of students’ acceptance of and intention to use learning management systems using extended TAM,” vol. 50, no. 5, pp. 2414– 2432, 2019, doi: 10.1111/bjet.12798.
[5]  S. K. Munabi, J. Aguti, and H. M. Nabushawo, “Using the TAM Model to Predict Undergraduate Distance Learners Behavioural Intention to Use the Makerere University Learning Management System,” OALib , vol. 07, no. 09, pp. 1 – 12, 2020, doi: 10.4236/oalib.1106699.
[6]  J. P. Ningtyas et al. , “ Analisis Faktor Penerimaan Google Classroom Menggunakan Technology Acceptance Model ,” vol. 2, no. 2, pp. 265– 274,
2021.
[7]  S. A. Salloum, A. Qasim, M. Alhamad, M. Al- emran, A. Abdel, and K. Shaalan, “Exploring Students ’ Acceptance of E -learning through the Development of a Comprehensive Technology Acceptance Model,” IEEE Access , vol. PP, p. 1,
2017, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2939467.
[8]  B. Sudaryana, Metode Penelitian : Teori dan Praktek Kuantitatif dan Kualitatif , Cetakan Pe. Yogyakarta: Deepublish, 2018.
[9] D. Handayani, “Corona Virus Disease 2019,” J. Respirologi Indones. , vol. 40, no. April 2020, pp. 119 – 129, 2020, doi: 10.36497/jri.v40i2.101.
[10]  Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif , Cet. 1. Bandung: Alfabeta, 2018.
[11]  R. A. S. Al-Maroof and M. Al- Emran, “Students Acceptance of Google Classroom : An Exploratory Study using PLS- SEM Approach,” vol. 13, no. 6, pp. 112 – 123, 2018, doi: https://doi.org/10.3991/ijet.v13i06.8275.
[12]  G. Priambodo, T. Theresiawati, and R. Wirawan, “Analisis Penerimaan dan Penggunaan Aplikasi SiKerja : Di Lingkungan Kementerian Dalam Negeri Menggunakan Pendekatan Technology Acceptance Model (TAM),” J. Ilmu Tek. dan Komput. , vol. 6, no. 1, p. 86, 2022, doi: 10.22441/jitkom.v6i1.010.
[13]  Solimun, A. A. R. Fernandes, and Nurjannah, Metode Statistika Multivariat : Pemodelan Persamaan Struktural (SEM) Pendekatan WarpPLS , Cetakan Ke. Malang: Universitas Brawijaya Press, 2017.
[14]  R. Ramadiani, U. Mulawarman, A. Azainil, U. Mulawarman, and A. N. Hidayanto, Model dan Bentuk Penelitian E-Learning Menggunakan Structural Equation Model , Cetakan Pe., no. February. Samarinda: Mulawarman University Press, 2019.
[15]  E. C. Awalukita, Kusnandar, and Setyowati, “Pengaruh Experiental Marketing Terhadap Kepuasan dan Loyalitas Pelanggan Restoran Pempek Ny. Kamto di Surakarta,” Agrista , vol. 8, no. 4, pp. 27 – 38, 2020.