Replikasi TAM pada Penggunaan Portal Akademik
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini dilakukan dengan mengadopsi Technology Acceptance Model yang??? dikemukakan oleh Fred D. Davis (1989) dengan mengambil beberapa variabel yang diperlukan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menguji persepsi manfaat dan persepsi kemudahan??? terhadap minat perilaku menggunakan portal akademik. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah mahasiswa/I fakultas MIPA USU yang menjadi pengguna akhir dari sistem ini. Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah non-probability sampling menggunakan metode quota sampling. Jumlah sampel dalam penelitian ini sebanyak 70 responden. Penelitian ini menggunakan metode penelitian kuantitatif dan teknik analisis data yang digunakan yaitu regresi liniear berganda. Pengujian hipotesis pada penelitian ini dilakukan dengan menguji pengaruh persepsi manfaat dan persepsi kemudahan terhadap minat perilaku menggunakan portal akademik melalui pengujian secara simultan (Uji-F) dan pengujian secara parsial (Uji-t). Hasil penelitian secara simultan membuktikan bahwa persepsi manfaat dan persepsi kemudahan secara bersama-sama berpengaruh positif dan signifikan terhadap minat perilaku. Secara Parsial, persepsi manfaat berpengaruh positif dan signifikan terhadap minat perilaku dan persepsi kemudahan juga berpengaruh positif dan signifikan terhadap minat perilaku.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.006 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".