Vol. 11, No. 2 – September 2023

## PERSEPSI RISIKO PADA PENGGUNAAN M-BANKING DALAM LAYANAN PERBANKAN D INDONESIA
Alvin Tanuwijaya 1 , Agus Zainul Arifin 2
1 Universitas Tarumanagara, Jakarta, alvin.115190104@untar.ac.id
2 Universitas Tarumanagara, Jakarta, agusz@fe.untar.ac.id
Article history Dikirim tanggal : 28/01/2023 Revisi pertama tanggal : 28/09/2023 Diterima tanggal : 28/09/2023 Tersedia online tanggal : 30/09/2023

## ABSTRAK
Tingkat penggunaan Fintech di Indonesia di zaman modern semakin tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk memverifikasi  serta  menguji  pengaruh operasional  risk,  performance  risk,  dan  security  risk terhadap perceived risk pada penggunaan FinTech.  Dalam penelitian ini menggunakan Theory Acceptance Model (TAM).  Data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  data  primer.  Penelitian  ini  menggunakan  metode pengumpulan data melalui kuisioner yang dibentuk dengan mengggunakan google form, dan diseabrkan melalui  media  online.  Analisis  data  menggunakan  regresi  dengan  metode  SEM  –  PLS  versi  4.0  yang disebarkan  kepada  545  responden  yang  pernah  menggunakan  layanan  FinTech  m-Banking  dan  Internet Banking yang mencakup wilayah jabodetabek. Hasil penelitiannya membuktikan bahwa SR berpengaruh psoitif  signifikan  serta  OR  dan  PFR  tidak  berpengaruh  terhadap  PR.  Nilai  originalitas  penelitian  ini membuktikan bahwa teori TAM mampu menjelaskan hubungan antar variable pada model penelitian.
Kata  Kunci :  Operasional  Risk,  Perceived  Risk,  Performance  Risk,  Security  Risk,  Theory  Acceptance Model

## ABSTRACT
The level of use of Fintech in Indonesia in modern times is getting higher. This study aims to verify and examine the effect of operational risk, performance risk, and security risk on perceived risk in the use of FinTech. in this study using the Theory Acceptance Model (TAM). The data in this study used primary data. This study used a data collection method through a questionnaire which was formed using the Google form, and  distributed  through  online  media.  Data  analysis  used  regression  with  the  SEM  –  PLS  version  4.0 method which was distributed to 545 respondents who had used FinTech m-Banking and Internet Banking services  covering  the  Greater  Jakarta  area.  The results  of  his  research  prove  that  SR  has  a  significant positive effect and OR and PFR have no effect on PR. The originality value of this study proves that the TAM theory is able to explain the relationship between variables in the research model.
Key  Words  :  Operasional  Risk,  Perceived  Risk,    Performance  Risk,  Security  Risk,  Theory  Acceptance
Model

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Industri  Teknologi  Finansial (Fintech) berkembang  sangat  signifikan  di Indonesia.  Bahkan,  banyak  yang  memprediksi  Inovasi  dalam  berbagai  jenis  layanan keuangan  Industri  fintech  akan  terus  tumbuh.  (Cahyaningsih,  2020).  Dengan  adanya Fintech, masyarakat di berbagai dapat mengakses layanan keuangan dengan mudah, tanpa harus  menempuh  jarak  yang  jauh  untuk  mendapatkan  layanan  keuangan.  Fintech  juga berperan dalam mempercepat perluasan jangkauan layanan keuangan (Mawarni, 2017). Teknologi  keuangan  telah  memberikan  dampak  besar  pada  transaksi  keuangan, meningkatkan efisiensi dan efektivitas kinerja, akses yang lebih mudah ke layanan, biaya yang lebih rendah, penggunaan yang lebih mudah, dan banyak lagi. Fintech memberikan peluang  baru  untuk  memberdayakan  masyarakat  dengan  meningkatkan  transparansi, mengurangi  biaya,  menghilangkan  perantara,  dan  membuat  informasi  keuangan  dapat diakses  (Zavolokina et  al ,  2016).    Salah  satu  layanan Fintech yang  mempengaruhi kehidupan sehari- hari adalah perbankan online ( E-Banking ). E-Banking adalah layanan perbankan  yang  diimplementasikan  secara  elektronik.  Jenis  layanan  perbankan  online yang umum meliputi: ATM/kartu debit, kartu kredit, TeleBanking/Phone Banking , SMS Banking , Mobile Banking dan Internet Banking . FinTech dibagi menjadi beberapa jenis diantaranya adalah e-wallet , bank digital, peer to peer lending , crowdfunding (Purwanto, Yandiri, & Yoga, 2022).
Dalam semua industri terdapat resiko yang dapat menghambat perkembangan dan pertumbuhan industry tersebut termasuk FinTech. Meski produk mobile banking dan/atau internet banking menawarkan berbagai manfaat yang tidak dimiliki layanan tradisional, tidak  semua  orang  benar-benar  memilih  layanan  online.  Menurut  Tang et  al .,  (2020), resiko mobile  banking dan/atau internet  banking dapat  dibagi  menjadi  delapan  aspek, yaitu  aspek  keuangan,  keamanan,  regulasi,  kinerja,  waktu,  psikologis,  operasional  dan sosial.  Resiko  finansial  ( financial  risk )  mengacu  pada  potensi  kerugian  finansial  yang disebabkan  oleh  penggunaan  sistem  pembayaran  (Yang et  al ,  2015).  Secara  umum terdapat  enam  profil  ancaman  utama  dalam  penggunaan  FinTech (m-Banking ) di Indonesia.

## Gambar 1. Profil Ancaman Dalam Penggunaan FinTech (M-banking)
Sumber : Profil Resiko Sektor Perbankan Tahun, 2020
Pada Gambar 1 di atas dapat dilihat bahwa terdapat enam ancaman utama dalam penggunaan FinTech (m-Banking ) di Indonesia. Dari 6 ancaman tersebut dikategorikan sebagai:
1. Pencurian data yang merupakan ancaman yang paling sering terjadi dengan rasio sebesar 32%. Kejahatan terhadap penyalahgunaan data pribadi sering terdeteksi pada  perusahaan  yang  menggunakan  teknologi  digital,  khususnya  bank,  karena perusahaan tidak mengetahui cara mengelola dan melindungi data dengan baik. Penyedia  layanan  harus  memahami  peraturan,  kebijakan,  dan  praktik perlindungan  informasi  pribadi.  Peningkatan  penggunaan  internet  di  Indonesia sebesar  17  persen  atau  sekitar  25  juta  pengguna  pada  tahun  2020  dapat meningkatkan serangan siber. (Kemp, 2020).  Serangan siber dapat diartikan juga sebagai  serangan  oleh  seseorang  yang  menggunakan  komputer  atau  jaringan telekomunikasi di komputer atau jaringan telekomunikasi lain, seperti situs web, sistem komputer, dan komputer individu. (Farhat, et al., 2017).
2. Poin  penyalahgunaan  hak  akses.  Penyalahgunaan  hak  akses  diartikan  sebagai adanya pihak ketiga dalam institusi yang menggunakan data pribadi nasabah tanpa izin,  bank  harus  menyediakan  teknologi  keamanan  data  sehingga  data  privasi pelanggan  tidak  dapat  disalahgunakan  dan  diakses  oleh  pihak  yang  tidak bertanggung  jawab.  Jika  nasabah  merasa  data  keuangan  nya  tidak  aman  maka keinginan  mereka  menggunakan  FinTech  akan  menurun  (Maharsi  &  Fenny, 2006).
3. Phising berada di urutan ketiga dengan persentase 19%. Phishing adalah kegiatan kriminal  dengan  menggunakan  teknik  rekayasa  sosial. Phisher (istilah  untuk penjahat  phishing)  mencoba  menipu  informasi  sensitif  seperti  nama  pengguna, kata sandi, dan informasi kartu kredit dengan menyamar sebagai entitas tepercaya dalam komunikasi elektronik. (N. P. Singh, 2007).
4. Malware ,  yang  menduduki  posisi  keempat  dengan  persentase  15% .  Malware adalah perangkat lunak berbahaya. Malware yang disisipkan didalam suatu sistem bertujuan untuk merusak atau untuk mendapatkan akses ke sistem komputer tanpa sepengetahuan pemilik system. Virus, Worm, Trojan, Key Logger, Spyware dan Ransomware adalah  contoh  kebanyakan  maleware  yang  digunakan  (Hadi, Widodo, & Putro, 2020).
5. Kesalahan pengelolaan aplikasi mobile banking , yang menempati urutan kelima dengan persentase 9%. Kesalahan dalam pengelolaan ini dapat memanifestasikan dirinya dalam bentuk sistem m-banking yang tidak sempurna. Berdasarkan hasil investigasi pihak bank BRI Syariah KCP Ponorogo, diperoleh kesimpulan bahwa nasabah yang melakukan transaksi melalui mobile banking tidak diberi notifikasi sukses atau tidaknya transaksi, dan tidak diberikan notifikasi ketika ada perbaikan pada aplikasi mobile banking syariah. (Saputro, 2020).
6. Hijack  simcard ,  yang  menempati  urutan  keenam  dengan  persentasi  10%.  %. Pembajakan kartu SIM atau hijack simcard dapat diartikan sebagai peretasan di mana peretas menghubungi layanan penyedia kartu SIM dan mengklaim sebagai pemilik  nomor  tersebut.  Peretasan  ini  juga  bisa  dilakukan  dengan  mengambil kartu SIM yang ditinggalkan oleh korban.
Dari hasil survei diketahui bahwa pada tahun 2020 di Indonesia penyalahgunaan hak  akses  pengguna  merupakan  ancaman  utama  dalam  online  banking  dan  ancaman utama  kedua  dalam  mobile  banking.  Ancaman  ini  timbul  Ketika  nasabah  sedang mengakses ( operational risk ) akibat dari kelemahan system ( security risk ) dari fintech. Secara keseluruhan menjadi risiko yang ditanggung oleh nasabah.
Penelitian  ini  menggunakan  teori Technology  Acceptance  Model  (TAM) ,  yang bertujuan  untuk  memverifikasi  hubungan  antara Operational  Risk dan Security  Risk terhadap Perceived Risk pada pada nasabah pengguna aktif penggunaan m-Banking dari produk  yang  disediakan  perbankan  di  Indonesia.  Novelty  dari  penelitian  ini  adalah menguji secara Bersama  hubungan antara Operational Risk dan Security Risk terhadap Perceived Risk dengan pendekatan teori Technology Acceptance Model (TAM) . Sampel peneltian adalah nasabah yang berdomisili di wilayah Jabodetabek. Variabel yang diteliti mengenai hubungan Operational Risk dan Security Risk terhadap Perceived Risk sudah pernah  dilakukan  secara  terpisah,  seperti oleh Nurlaily  et  al.,  (2021),  Sumardi  et  al.,
(2022),  Keong  et  al.,  (2020),  Mahardika  et  al.,  (2021),  Wilson  (2021),  Sentanu  et  al (2020), Irawan dan Affan (2020), Liang et al., (2018), Trinh et al.,(2020), Marriott and Williams (2018), Jain  dan Raman (2022), Ali et al., (2020), Mascarenhas et al (2020), Setyadi et al., (2021).

## KAJIAN PUSTAKA

## Technology Acceptance Model
TAM  adalah  salah  satu  model  yang  dikembangkan  untuk  menganalisis  dan memahami  faktor.  Faktor-faktor  ini  yang  mempengaruhi  penerimaan  menggunakan teknologi.  TAM  adalah  teori  yang  dikembangkan  dan  diadopsi  dari  teori  lain  yang menjelaskan perilaku manusia berdasarkan niat, yaitu TRA. Teori TAM sering digunakan untuk  mempelajari  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  perilaku  masyarakat  dalam menerima  teknologi.  Dalam  penelitian  ini  teori  TAM  menjadi  landasan  dalam  menilai persepsi  resiko  nasabah  dalam  menggunakan  m- Banking dan internet  banking .  TAM dibagi menjadi tiga faktor yaitu :
1. Perceived Usefulness adalah tingkat kepercayaan bahwa menggunakan teknologi akan  meningkatkan  kinerja  dan  meningkatkan  kegunaan.  Kegunaan  yang dirasakan juga didefinisikan sebagai sejauh mana seorang individu percaya bahwa menggunakan  sistem  tertentu  akan  meningkatkan  kemampuan  mereka  untuk melakukan pekerjaan mereka . (Yasser, 2009). Factor ini akan menjadi pembanding nasabah dalam menggunakan FinTech yang dinilai berdasarkan kegunaan FinTech itu sendiri
2. Perceived  Ease  of  Use adalah  tingkat  kepercayaan  seseorang  bahwa  dengan menggunakan  teknologi  mempermudah  dalam  menyelesaikan  perkerjaan (Venkatesh & Davis, 2000). Teknologi dapat diterima oleh individu jika nyaman dan mudah digunakan. Semakin sulit suatu teknologi digunakan, semakin rendah kemauan individu untuk menggunakannya  (Alomary & Woollard, 2015). Factor ini  akan  menjadi  pembanding  nasabah  tentang  resiko  dan  manfaat  yang  akan diterima ketika menggunakan FinTech.
3. Behavioral  Intentiton  To  Use merupakan  ukuran  kekuatan  keinginan  seseorang dalam menggunakan aplikasi (Priyanka, 2012). Behavioral Intention juga diartikan sebagai niat seseorang dalam menggunakan teknologi aplikasi finansial.

## Perceived Risk
Perceived Risk merupakan sebuah ekspektasi kerugian (Schierz, Schilke, & Wirtz, 2010). Semakin tinggi ekspektasi pelanggan terhadap persepsi kerugian, semakin besar pula risiko yang dirasakan konsumen. Risiko yang dirasakan adalah keyakinan individu pada  kemungkinan  konsekuensi  yang  merugikan.  Risiko  yang  dirasakan  juga
didefinisikan sebagai tingkat ketidakpastian yang dirasakan seseorang saat mengevaluasi konsekuensi dari keputusannya. Dapat disimpulkan bahwa persepsi risiko adalah persepsi dan  keyakinan  masing-masing  individu  terhadap  kemungkinan  penyimpangan  yang mengarah pada hasil yang tidak diinginkan. (Kim, Ferrin, & Rao, 2008).
Perceived risk ini mengacu pada kemungkinan yang diharapkan bahwa sesuatu yang  negatif  akan  terjadi  selama  transaksi  tertentu  dan  menunjukkan  ketidakpastian konsumen  tentang  hasil  keputusan  tersebut.  Risiko  yang  dirasakan  biasanya  menjadi pertimbangan konsumen dalam proses keputusan pembelian. Risiko yang terkait dengan pembelian  atau  penggunaan  suatu  produk  akan  menentukan  apakah  konsumen  akan membelinya atau tidak (Hakim, 2013).

## Hubungan Security Risk dan Perceived Risk
Keamanan merupakan faktor penting yang dapat menjadi penenti nasabah dalam menggunakan FinTech khususnya m-Banking dan internet banking. Security Risk dapat menyebabkan potensi kerugian karena menyangkut data privasi dari nasabah, seperti kode pin  portable  nasabah  yang  dapat  diretas  oleh  beberapa  pihak.  Semakin  tinggi  resiko keamanan  yang  dirasakan  nasabah  maka  intensi  nasabah  dalam  menggunakan  Fintech akan menurun oleh sebab itu disimpulkan bahwa Security Risk memiliki hubungan positif dengan Perceived Risk (Nurlaily, Aini, & Asmoro, 2021).
Risiko  keamanan  ini  sering  muncul  ketika  nasabah  melakukan  transaksi,  dan informasi sensitif dapat dilihat oleh pihak tertentu, seperti teller bank dan pegawai toko. Tingkat keamanan bank menjadi tolak ukur bagi nasabah yang menggunakan m-banking dan internet banking. Pelanggan lebih cenderung menggunakan FinTech ketika mereka merasakan keuntungan lebih besar daripada kerugian yang mereka rasakan. Oleh sebab itu  dapat  disimpulkan  bahwa Security  Risk memiliki  hubungan  negative  dengan Perceived  Risk (Sumardi,  Azizah,  Mulyono,  &  Suryana,  2022). Security  Risk menjadi faktor penentu intensi nasabah dalam menggunakan m-Banking dan Internet Banking oleh sebab itu semakin tinggi resiko keamanan yang dirasakan nasabah maka intensi nasabah dalam  menggunakan  FinTech  akan  menurun.  Penelitian  ini  menggunakan  teori  TAM yang  memiliki  salah  satu  faktor  yaitu Behavioral  Intention  to  Use ,  menurut  penelitian diatas  dapat  dikatakan  bahwa  semakin  tinggi  resiko  keamanan  maka  nasabah  akan semakin enggan dalam menggunakan m- Banking dan Internet Banking , namun semakin tinggi  kegunaan  FinTech  maka  intensi  nasabah  dalam  menggunakan  m -Banking dan Internet  Banking akan  semakin  tinggi.  Oleh  sebab  itu  menurut  penelitian  yang  sudah dilakukan oleh  (Keong, Tang, & Chong, 2020). (Wilson, 2021) (Irawan & Affan, 2020) (Mahardika, Fauzi, & Mardi, 2021) dapat disimpulkan bahwa Security Risk berpengaruh positif terhadap Perceived Risk.
H1: Security Risk berhubungan positif dengan Perceived Risk

## Hubungan Operasional Risk dan Perceived Risk
Risiko operasional atau operational risk dalam pembahasan ini merupakan bentuk profesionalisme lembaga yaitu bank yang menyediakan layanan m-banking dan internet banking. Risiko operasional perbankan merupakan kejadian yang dapat terjadi sewaktu- waktu, tidak dapat diprediksi, dan berpotensi merugikan nasabah kami. Oleh karena itu, dapat  disimpulkan  bahwa  semakin  tinggi  risiko  operasional  yang  dirasakan  nasabah, semakin  tinggi  pula  risiko  yang  dirasakan  nasabah  saat  menggunakan  FinTech,  dan Operasional Risk berhubungan positif dengan Perceived Risk. (Setyadi, Suarly, Handoko, &  Alavi,  2020). Operational  Risk juga  mengacu  pada  kegagalan  suatu  produk  yang dirancang sehingga mempengaruhi resiko yang dirasakan nasabah, semakin tinggi resiko
operasional  yang  dirasakan  nasabah  maka  semakin  rendah  intensi  nasabah  dalam menggunakan FinTech.
Teori  yang  digunakan  dalam  penilitan  ini  adalah  teori  TAM , sehingga berdasarkan teori tersebut semakin tinggi kegunaan yang diberikan oleh FinTech maka intensi nasabah dalam menggunakan FinTech akan semakin tinggi. Namun jika semakin tinggi resiko operasional yang dirasakan oleh nasabah maka akan menimbulkan persepsi resiko kepada nasabah yang menyababkan intensi nasabah dalam menggunakan FinTech akan semakin menurun.
Menurut penelitian yang telah diteliti oleh (Ali, Raza , Khamis, Puah, & Amin, 2020)  dapat  disimpulkan  bahwa Operasional  Risk memiliki  hubungan  positif  dengan Perceived Risk .
H2: Operasional Risk berhubungan positif dengan Perceived Risk
Gambar 2. Model Penelitian

## METODE PENELITIAN

## Metode Pengumpulan Data dan Sampel
Subjek penelitian yaitu pengguna aktif m-Banking dan atau internet banking dari produk  layanan  yang  disediakan  oleh  seluruh  bank  umum  di  Indonesia.  Objek penelitiannya berupa variable abstrak yang terdiri dari Operational Risk dan Security Risk sebagai variable independent dan Perceived Risk sebagai variable dependen. Data yang digunakan adalah data primer. Data disebarkan secara daring dengan menggunakan media media social. Kuesioner dibangun dengan menggunakan Google Form . Jawaban berupa persepsi  responden.  Responden.  Jawaban  berupa  skala semantic  differncial dengan pilihan skala 1-10. Data yang terkumpul sebanyak 545 data. Analisis data menggunakan SEM-PLS Versi 4.0. Analisis statistic untuk menguji outer dan inner model. Sampel  dalam  penelitian  ini  berasal  dari  para  pengguna  layanan  FinTech khususnya m-Banking dan internet  banking. Metode  sampling  yang  digunakan  berupa non-probabability  sampling. dalam  penelitian  ini  terdapat  15  indikator  pertanyaan sehingga jumlah minimal sampel yang dibutuhkan adalah 15 x 10 = 150 sampel  (Hair, Risher  ,  Sarstedt,  &  Ringle,  2019)  Adapun  kriteria  dari  penelitian non  probability sampling yaitu :
1. Respoden  yang  pernah  menggunakan m-Banking dan internet  banking dalam bertansaksi.
2. Tinggal di wilayah Jabodetabek.
3. Minimal berumur 17 tahun
Operational Risk (OR) Security Risk (SR) PERCEIVED RISK (PR)

## Operasionalisasi Variabel Penelitian
Pengukuran  variable  berupa  persepsi.  Operasionalisasi  variable  terdiri  dari variable dependen yaitu perceived risk dan variable indenpenden yaitu security risk, dan operasional risk . Indikator dari tiap variable disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1.

## Operasional Variabel
No. Variabel Indikator Nomor Indikator Skala 1. Opreasional Risk (OR) (Barakat & Hussainey, 2013) 1. Menggunakan FinTech dapat menjadi penghalang  saya  dalam  bertransaksi Ketika terjadi kegagalan server OR 1 Interval 2.  Ketika  terjadi  kendala  dalam bertransaksi yang menggunakan FinTech,  penyedia  aplikasi  lambat menyelesaikannya OR 3 3.  Layanan  FinTech  membuat  saya merasa khawatir asset saya disalahgunakan oleh penyedia aplikasi OR 3 2. Security Risk (SR) (Featherman  & Pavlou, 2003): 1.  Saya  merasa  kurang  nyaman  dalam memberikan  data  pribadi  Ketika  ingin menggunakan FinTech SR 1 Interval 2.  Saya  merasa  penggunaan  FinTech, rentan adanya peretasan data saya SR 2 3.  Transaksi  menggunakan  FinTech memperbesar terjadinya praktik penipuan SR 3 3. Perceived Risk (PR) 1.  Saya  merasa  khawatir  dengan menggunakan  FinTech,  data  informasi keuangan saya disalahgunakan PR 1 Interval 2.  Saya  merasa  layanan  FinTech  lenih beresiko dibandingkan layanan tradisional keuangan PR 2 3. Saya khawatir data informasi pribadi saya disalahgunakan selama transaksi PR 3 4.  Saya  khawatir  Ketika  terjadi kebocoran  informasi  pribadi  saya, penyedia layanan FinTech tidak segera meresponnya PR 4 Sumber : Data diolah, 2023

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Karakteristik Responden
Tabel 2.

## Deskripsi Responden
NO Klasifikasi Keterangan Jumlah (Orang) Persentase(%) 1 Jenis Kelamin Pria 247 4  5,32% Wanita 298 54,68% Total 545 100,00% 2 Usia 17 - 25 tahun 228 41,83% 26 - 41 tahun 170 31,19% 42 - 57 tahun 96 17,61% >57 tahun 51 9,36% Total 545 100,00% 3 Pendidikan SMA atau di bawahnya 107 19,63% S1 306 56,15% S2 125 22,94% S3 7 1,28% Total 545 100,00% 4 Lama Penggunaan 3 bulan 199 36,51% 6 bulan 57 10,46% 1 tahun 139 25,50% >1 tahun 150 27,52% Total 545 100,00% 5 Frekuensi Penggunaan Harian 217 39,82% Mingguan 226 41,47% Bulanan 102 18,72% Total 545 100,00%
Sumber : Data diolah, 2023
Pada  Tabel  2  di  atas  terdapat  jumlah  responden  terbanyak  dalam  penelitian  ini ialah wanita berjumlah 298 orang dengan presentase 54,32%, sedangkan untuk responden pria berjumlah 247 orang dengan persentase 45,32%. Dalam klasifikasi usia rentang umur pengguna  terbanyak  berada  di  17-25  tahun  sebanyak  228  orang  dengan  presentase 41,83%.  Pada  Pendidikan  pengguna  terbanyak  berada  pada  S1  sebanyak  306  dengan presentase 56,15%. Ada juga untuk lama penggunaan selama 3 bulan sebanyak 199 orang dengan  presentase  36,51%.  Untuk  hasil  dari  frekuensi  penggunaan  ialah  mingguan sebanyak 226 orang dengan presentase 41,47%.

## Uji Validitas Convergent Validity
Tujuan dari Uji validitas konvergen adalah untuk  mengetahui validitas hubungan antar  indikator  dengan  variabel.  Variabel  konvergen  menjelaskan  bahwa  indicator mewakili suatu variable dan mendasar variable tersebut. Rule of thumb yang digunakan pada  validitas  konvergen  yaitu Loading  Factor .  Pengukuran loading  factor dilakukan untuk mengetahui nilai yang dihasilakn dari setiap indicator . Nilai dari loading factor bernilai 0,7 atau  lebih (Hair J. F., Hult, Ringle, & Sarstedt, 2017).

## Gambar 3.
Conversent Validity
Discriminant Validity
Untuk  memperkuat  hasil  uji  validitas  dengan Convergent  Validity ,  maka dilakukan uji validitas dengan Cross Loading . Satu inditator dari satu variable tertentu akan  dinyatakan  valid  jika  nilai cross  loading dari  indikator  tersebut  paling  besar dibandingkan dengan indikator yang sama dari variable yang lain dalam satu baris (Hair, Ringle, & Sarstedt, 2011).
Tabel 3. Hasil Cross Loading OR PR SR OR-1 0.946 0.654 0.776 OR-2 0.935 0.584 0.732 OR-3 0.937 0.660 0.818 PR-1 0.636 0.822 0.789 PR-2 0.557 0.910 0.593 PR-3 0.609 0.921 0.631 PR-4 0.619 0,959 0.682 SR-1 0.836 0.680 0.910 SR-2 0.734 0.679 0.914 SR-3 0.697 0.712 0.915
Sumber : Data diolah, 2023
Pada Tabel 3 di atas dapat disimpulkan hasil penelitian seluruh variabel tersebut nilai cross  loading seluruh  indikator  sudah  memenuhi  kriteria discriminant  validity . Contoh  OR-1  adalah  indikator  dari  variabel operasional  risk dengan  nilai  0,946  ini memiliki  nilai  paling  besar  dibandingkan  dari  indikator  OR-1  pada  variabel perceived risk dengan  nilai  0,654, security  risk dengan  nilai  0,776. Hal  ini  menunjukkan  bahwa variabel-variabel pada penelitian ini telah memenuhi kriteria discriminant validity .

## Uji Reliabilitas
Reliabilitas diartikan sebagai suatu pengukuran atau serangkaian alat ukur yang memiliki konsistensi bila pengukuran yang dilakukan dengan alat ukur tersebut dilakukan secara berulang.Uji reliabilitas berfungsi untuk membuktikan akurasi, konsistensi, serta
ketepatan  suatu  alat  ukur  dalam  melakukan  pengukuran  pengukuran  (Hair  J.  F.,  Hult, Ringle,  &  Sarstedt,  2017).  Pengukuran  reliabilitas  ini  dapat  dilakukan  dengan menggunakan Cronbach’s  Alpha dan Composite  Reliability Kriteria  untuk  penilaian reliabilitas konstruk adalah nilai cronbach’s alpha lebih besar dari 0.6 (Hair J. F., Black, Babin, & Anderson, 2010) atau jika menggunakan composite reliability , nilai composite reliability nya harus diatas 0.7 (Hair J. F., Black, Babin, Anderson, & Tatham, 2008).
Tabel 4. Hasil Uji Reliabilitas No. Variabel Cronbach's Alpha rho_a rho_c Keterangan 1. OR 0.933 0.937 0.957 Reliabel 2. PR 0.925 0.930 0.947 Reliabel 3. SR 0.900 0.901 0.937 Reliabel
Sumber : Data diolah, 2023
Pada  Tabel  4  di  atas  dapat  disimpulkan  seluruh  indikator  dalam  penelitian  ini memenuhi  syarat  reliabilitas  karena Cronbach's  Alpha sudah  berada  diatas  angka  0,6 dengan contoh variabel OR bernilai 0,933 (Hair J. F., Black, Babin, & Anderson, 2010) dan Composite  reliability sudah  berada  diatas  angka  0,7  dengan  contoh  variabel  OR bernilai 0,937 (rho_a) dan 0,957 (rho_c) (Hair J. F., Black, Babin, Anderson, & Tatham, 2008)

## Uji Koefisien Determinasi (R-square)
Uji koefisien determinasi dapat dilihat dari nilai R- Square setiap variabel endogen yang menunjukkan kekuatan prediksi dari model structural. Koefisien determinasi yang kecil dapat disimpulkan bahwa kemampuan variable indenpenden sangat terbatas dalam menjelaskan  variable  dependen.  Kriteria  dari  R-square  adalah  0,25  –  0,5  lemah, sedangkan 0,5 – 0,75 moderat (Hair, Risher , Sarstedt, & Ringle, 2019).
Tabel 5. Hasil Uji Koefisien Determinasi R-square PR 0.580 Sumber : Data diolah, 2023
Dari  Tabel  5  di  atas  dapat  terlihat  bahwa  sebesar  58% Perceived  Risk dapat dijelaskan  dengan  variabel  independen  ( Operasional  Risk,  Security  Risk ).  Sedangkan sisanya sebesar 42% dijelaskan oleh variabel lainnya di luar penelitian ini. Pada R- square kriteria yang dimiliki yaitu 0,25 - 0,50 lemah, sedangkan 0,50 - 0,75 moderate , dan diatas 0,75  kuat  (Hair,  Risher  ,  Sarstedt,  &  Ringle,  2019).  Pada  penelitian  ini  R- square dikategorikan pada moderate karena memiliki nilai 0,580.

## Uji Prediksi Relevansi (Q-square)
Predictive  Relevance memiliki  tujuan    untuk  memahami  apakah  konstruk  dari variabel  penelitian  berguna  untuk  mengukur  model  penelitian  yang  telah  terbentuk sebelumnya. Variabel dependen dinyatakan dapat memprediksi variabel independen jika nilai Q-square lebih besar dari nol (Hair J. F., Hult, Ringle, & Sarstedt, 2016). Sedangkan kriteria  untuk  Q-square  ialah  0,25  -  0,5 moderate, sedangkan  nilai  lebih  dari  0,5 dinyatakan kuat untuk (Hair, Risher , Sarstedt, & Ringle, 2019).
Tabel 6.
Hasil Uji Prediksi Relevansi Q-square PR 0.573
Sumber : Data diolah, 2023
Pada  Tabel  6  di  atas  variabel  dependen  yaitu Perceived  Risk dinyatakan  dapat memprediksi  variabel independen  dengan  baik jika  nilai  Q- square lebih  besar  dari  nol (Hair J. F., Hult, Ringle, & Sarstedt, 2016). Syarat Q- square yaitu 0 - 0,25 lemah, 0,25 - 0,5 moderate ,  lebih  dari  0,5  kuat.  Dapat  dinyatakan  variabel  independen  dapat memprediksi  variabel  dependen  dengan  baik  karena  Q- square telah  memenuh  kriteria pada kategori moderate .

## Uji GoF (NFI & SRMR)
Uji Normed  Fit  Index dilakukan  untuk  mengetahui  hubungan  antara  variabel independen  yang  mempengaruhi  variabel  dependen.  NFI  memiliki  nilai  yang  berkisar antar  0  (sama  sekali  tidak  cocok)  hingga  1  (sangat  cocok).  Kriteria  dalam  NFI  yaitu semakin  mendakati  1  semakin fit (Ghozali,  2014).  Sedangkan  Uji Standardised  Root Mean  Square  Residual bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  banyak  perbedaan  yang terjadi antara data yang diuji dengan model. Pada uji Standardised Root Mean Square Residual dapat dinyatakan fit atau diterima jika nilai < 0,08 (Weston & Gore, 2006).
Tabel 7. Hasil Uji NFI Saturated Model PR 0.854 Sumber : Data diolah, 2023
Dari Tabel 7 di atas dapat disimpulkan bahwa NFI fit memiliki nilai sebesar 0,854.
Tabel 8. Hasil Uji SRMR Saturated Model PR 0.072 Sumber : Data diolah, 2023
Dari  Tabel  8  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa  SRMR fit yang  memiliki  nilai sebesar 0,072.

## Uji Hipotesis Dan Pembahasan
Pengujian  hipotesis  dilakukan  untuk  menguji  signifikansi  dan  relevansi  dalam sampel serta  melihat apakah hipotesis yang disajikan dapat diterima atau tidak.. Tingkat signifikan model dapat ditentukan dari nilai T. Tingkat signifikan model dapat dilihat dari nilai t- statistics . Rule of Thumb uji hipotesis dinyatakan signifikan jika t- statistics lebih besar dari 1,96 (signifikansi level = 5%)  (Hair, Ringle, & Sarstedt, 2011).
Tabel 9.

## Hasil Uji Hipotesis
Variabel T-statistic P-values Kesimpulan H1 Operasional Risk -> Perceived Risk 1.911 0.056 Tidak Signifikan H2 Security Risk -> Perceived Risk 7.875 0.000 Signifikan
Sumber : Data diolah, 2023

## Pengaruh Operasional Risk terhadap Perceived Risk
Hasil dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa Operasional Risk berhubungan positif  tidak  signifikan  dengan Perceived  Risk .  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa pengguna m- Banking dan Internet Banking tidak merasa adanya pengaruh antara resiko operasional  ( Operasional  Risk )  terhadap Perceived  Risk .  Berdasarkan  teori  yang digunakan  dalam  peneilitian  ini  adalah  teori  TAM,  maka  dapat  dinyatakan  bahwa Operasional  Risk tidak  berpengaruh  terhadap Intention  to  Use nasabah  dalam menggunakan m- Banking dan Internet Banking .
Pada  pengukuran Operasional  Risk terdapat  indicator  yang  memiliki  nilai persentase  dan  pengaruh  yang  paling  besar  yaitu  jika  terjadi  kegagalan  dalam bertransaksi, penyedia layanan FinTech akan lambat dalam menyelesaikannya. Dengan hipotesis  menunjukan  bahwa Operasional  Risk memiliki  hubungan  positif  tidak signifikan yang menunjkan bahwa Operasional Risk tidak mempengaruhi nasabah dalam menggunakan m- Banking dan Internet Banking . Nasabah tidak merasa penyedia layanan FinTech lambat dalam menyelesaikan masalah kegagalan dalam bertransaksi. Risiko  operasional  yang  tidak  diarasakan  oleh  nasabah  dinilai  belum mempengaruhi  nasabah  dalam  menggunakan  layanan  FinTech.  Salah  satu  faktor penyebabnya adalah umur penggunaan m- Banking dan Internet Banking nasabah dengan persentase  paling  besar  adalah  3  bulan.  Umur  penggunaan  yang  terbilang  singkat membuat  nasabah  belum  merasakan  kegagalan  dalam  bertransaksi  sehingga  nasabah belum bisa menilai bagaimana  penyedia layanan FinTech dalam menyelesaikan masalah.

## Pengaruh Security Risk terhadap Perceived Risk
Hasil  dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa Security  Risk berhubungan positif dengan Perceived Risk . Sehingga dapat disimpulkan bahwa pengguna m- Banking dan Internet Banking merasa adanya pengaruh antara resiko keamanan ( Security Risk ) terhadap Perceived Risk. Pada pengukuran Security Risk terdapat indicator yang memiliki nilai  persentase  dan  pengaruh  yang  paling  besar  yaitu  menggunakan  FinTech memperbesar terjadinya praktik penipuan. Dengan hipotesis menunjukan bahwa Security Risk memiliki  hubungan  positif  yang  menunjukan  bahwa  pengguna  m- Banking dan Internet Banking mengakui adanya pengaruh resiko keamanan ( Security Risk ) terhadap Perceived Risk.
Risiko  keamanan  yang  diarasakan  oleh  nasabah  sangat  mempengaruhi  nasabah dalam menggunakan layanan FinTech. Salah satu faktor nya adalah Ketika menggunakan layanan FinTech kemungkinan resiko terjadinya praktik penipuan semakin besar. Hal ini menyebabkan  nasabah menjadi merasa terancam Ketika menggunakan FinTech, dengan sistem keamanan bank yang tidak ketat akan menimbulkan banyaknya kasus pencurian data.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  di  atas,  maka  kesimpulan penelitian        ini adalah:
1. Terdapat hubungan positif tidak signifikan Performance Risk terhadap Perceived Risk pada pengguna FinTech di Jabodetabek. Oleh sebab itu dapat disimpulkan bahwa  resiko  performa  tidak  memberikan  pengaruh  kepada  nasabah  dalam menggunakan m- Banking dan Internet Banking.
2. Terdapat hubungan positif tidak signifikan Operasional Risk terhadap Perceived Risk pada pengguna FinTech di Jabodetabek. Oleh sebab itu dapat disimpulkan bahwa  resiko  operasional  tidak  memberikan  pengaruh  kepada  nasabah  dalam menggunakan FinTech khususnya m -Banking dan Internet Banking.
3. Terdapat pengaruh positif signifikan Security Risk terhadap Perceived Risk pada pengguna  m- Banking dan Internet  Banking di  Jabodetabek.  Sehingga  dapat disimpulkan bahwa semakin tinggi resiko keamanan yang dirasakan oleh nasabah maka semakin tinggi persepsi nasabah dalam menggunakan FinTech.

## Saran
Terkait  dengan  hasil  penelitian  yang  telah  diteliti  oleh  penulis  dengan  segala keterbatasannya, makan saran yang dapat diusulkan ialah sebagai berikut :
1. Bagi  penelitian  selanjutnya,  peneliti  menyarankan  untuk  menggunakan  sumber yang lebih baru untuk memperkuat indicator
2. Bagi penelitian selanjutnya, disarankan untuk responden berfokus pada kelompok usia tertentu karena setiap rentang usia menghadapi resiko yang dirasakan berbeda – beda.
3. Bagi  perbankan,  disarankan  agar  memperhatikan  layanan  FinTech  berdasarkan sisi  pandang  resiko  dengan  tujuan  mengurangi  resiko  yang  akan  dirasakan nasabah.  Dengan  meminimalisir  resiko  nasabah  akan  lebih  berminat menggunakan FinTech khususnya pada layanan m- Banking dan Internet Banking

## REFERENSI
Alomary, A., & Woollard, J. (2015). How Is Technology Accepted by Users? A Review of Technology Acceptance Models and Theories. Proceedings of The IRES 17th International  Conference,  London,  United  Kingdom,  SBN:  978-93-85832-48-2, 1-4.
Barakat, A., & Hussainey, K. (2013). Bank governance, regulation, supervision, and risk reporting:  Evidence  from  operational  risk  discloures  in  European  banks. International Review of Financial Analysis Vol. 30 , 254-273. Cahyaningsih,  D.  T.  (2020).  Menyoal  Pengawasan  Industri  Fintech  Di  Indonesia. RechtsVinding Online .
Farhat, V., McCarthy, B., Raysman, R., Canale, J., Holland, & LLP, K. (2017). Cyber Attacks: Prevention and Proactive Responses. Practical Law .
Featherman, M. S., & Pavlou, P. A. (2003). Predicting 3-services adoption: A perceived risk facets perspective. International Journal of Human-Computer Studies Vol.59 (4) , 451-474.
Ghozali, I. (2014). Structural Equation Modeling, Metode Alternatif dengan Partial Least
Square (PLS). Edisi 4. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Hadi,  M.,  Widodo,  P.,  &  Putro,  R.  W.  (2020).  Analisis  dampak  pandemi  Covid 19  di Indonesia  ditinjau  dari  sudut  pandang  keamanan  siber  . Jurnal  Kebangsaaan, 1(1) , 1-9.
Hair,  J.  F.,  Black,  W.  C.,  Babin,  B.  J.,  &  Anderson,  R.  E.  (2010). Multivariate  Data Analysis: A Global Perspective, 7th edition. New Jersey: Pearson Prentice Hall. Hair, J. F., Black, W., Babin, B. J., Anderson, R. E., & Tatham, R. L. (2008). Multivariate Data Analysis, 6th ed. New Jersey: Pearson Prentice Hall. Hair, J. F., Hult, G. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2016). A Primer On Partial Least Squares  Structural  Equation  Modeling  (PLS-SEM)  Second  Edition. SAGE Publications.
Hair, J. F., Hult, G. T., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2017). A Primer on Partial Least Squares  Structural  Equation  Modeling  (PLS-SEM)  2nd  Edition.  . Sage Publications.
Hair,  J.  F.,  Ringle,  C.  M.,  &  Sarstedt,  M.  (2011).  PLS-SEM:  Indeed  a  silver  bullet. Journal of Marketing Theory and Practice, 19(2) , 139–151. Hair, J. F., Risher , J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2019). When to use and how to report the result of PLS-SEM. European Business Review Vol.31 No.1 , 2-24. Hakim,  M.  L.  (2013).  Pengaruh  Financial  Risk  Dan  Performance  Risk  Terhadap Switching Barrier Nasabah Pt. Bprs Lantabur Tebuireng. Jurnal Prodi Ekonomi Syari’ah .
Irawan,  D.,  &  Affan,  M.  W.  (2020).  Pengaruh  Privasi  Dan  Keamanan  Terhadap  Niat Menggunakan Payment Fintech. Jurnal Kajian Akuntansi, Vol. 4 No. 1 , 52-62. Kemp,  S.  (2020,  February). Digital  2020:  INDONESIA .  From  datareportal: https://datareportal.com/reports/digital-2020-indonesia
Keong, O. C., Tang, K. L., & Chong, J. B. (2020). Perceived Risk Factors Affect Intention To  Use  FinTech. Journal  of  Accounting  and  Finance  in  Emerging  Economies Vol.6 No.2 , 453-463.
Kim, D. J., Ferrin, D. L., & Rao, H. R. (2008). A trust-based consumer decision-making model  in  electronic  commerce:  The  role  of  trust,  perceived  risk,  and  their antecedents. Decision Support Systems Vol.44, Issue 2 , 544-564. Mahardika,  M.  S.,  Fauzi,  A.,  &  Mardi.  (2021).  Pengaruh  Kemudahan  Penggunaan, Keamanan  Dan  Persepsi  Risiko  Terhadap  Minat  Penggunaan  Financial Technology (Fintech) Payment Linkaja Syariah . Indonesian Journal of Economy, Business, Entrepreneuship and FinanceVolume 1, No. 3 , 233-244. Maharsi, S., & Fenny, F. (2006). Analisa Faktor-faktor yang Mempengaruhi Kepercayaan dan  Pengaruh  Kepercayaan  Terhadap  Loyalitas  Pengguna  Mobile  banking  di Surabaya. Jurnal Akuntansi dan Keuangan, Vol. 8 (1) , 35-51. Mawarni, I. S. (2017). Analisis Persepsi Masyarakat Pengguna Layanan Transaksi Digital Pada Financial Technology.
N. P. Singh, P. (2007). Online Frauds in Banks with Phishing. Journal of Internet Banking and Commerce, p.4.
Nurlaily,  F.,  Aini,  E.  K.,  &  Asmoro,  S.  P.  (2021).  Understanding  The  FINTECH Continuance Intention of Indonesian Users : The Moderationg Effect of Gender. Business : Theory and Practice Vol.22 , 290-298.
Priyanka,  S.  (2012).  Technology  Acceptance  Model:  A  Survey  of  Literature. International Journal of Business and Social Research (IJBSR), 2(4) , 175-178.
Purwanto, H., Yandiri, D., & Yoga, P. M. (2022). Perkembangan Dan Dampak Financial Technology (Fintech) Terhadap Perilaku Manajemen Keuangan Di Masyarakat.
Jurnal Manajemen, Organisasi Dan Bisnis Volume 11 Nomor 01 . Saputro,  W.  J.  (2020).  Keamanan  Terhadap  Kepuasan  Nasabah  Dalam  Menggunakan Mobile Banking . Skripsi Iain Ponorogo , 45.
Schierz, P. G., Schilke, O., & Wirtz, B. W. (2010). Understanding consumer acceptance of  mobile  payment  services:  An  empirical  analysis. Electronic  Commerce Research and Applications Vol.9 issue 3 , 209-216.
Setyadi,  E.  V.,  Suarly,  R.,  Handoko,  R.,  &  Alavi,  A.  (2020).  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi Continuance Intention Dari Pengguna Pada Layanan M-Payment (Studi Kasus Go-Pay). Kajian Branding Indonesia Volume 2, No.2. , 162-200. Sumardi,  Azizah,  U.  S.,  Mulyono,  H.,  &  Suryana,  A.  M.  (2022).  The  determinants  of willingness to continuously use financial technology among university students: Dataset from a private university in Indonesia. Data in brief Vol 44. Venkatesh,  V.,  &  Davis,  F.  D.  (2000).  A  Theoritical  Extension  of  the  Technology Acceptance  Model:  Four Longitudinal  Field  Studies. Management  Science,Vol. 46, No. 2 , 186-204.
Weston, R., & Gore, P. A. (2006). A Brief Guide to Structural Equation Modeling. The Counseling Psychologist 34(5) , 719-751.
Wilson, N. (2021). Which Variables Could Enhance Indonesian Consumers' Intention In Adopting E-Payment As Consumers' Main Payment Method? Jurnal Manajemen Bisnis Dan Kewirausahaan Vol.5 No.6 , 667-672.
Yasser,  C.  M.  (2009).  verview  of  the  technology  acceptance  model:  Origins, developments and future directions . Indiana University, USA. Sprouts: Working Papers on Information Systems, 9(37).