Vol. 3 No. 2 (2023) 83 – 88
ISSN Media Elektronik: 2807–8152

## Analisis Penerimaan Cryptocurrency dan Instrumen dengan Menggunakan Unified Theory of Acceptance dan Use of Technology (UTAUT)
Ade Maulana 1 , Fernand William Citra 2* 1,2 Sistem Informasi, Universitas Pelita Harapan, Medan, Indonesia Email: 1 ade.maulana@lecturer.uph.edu, 2* 03081190014@student.uph.edu

## ABSTRACT
Cryptocurrency  is  one  of  the  recent  innovation  and  technological  instrument  that  begins  with  the  invention  of Bitcoin in 2009. The Unified Theory of Technology Acceptance or UTAUT framework for short, is one of the model available to use regarding technological acceptance by mankind. The UTAUT framework is used to describe what might push somebody to accept and use new technologies based on available varia bles given by default by the framework. Using UTAUT’s model, we can design questions on a questionnaire based directly on those available variables. This research is done with the goal of knowing what actually motivate the citizen of Medan to accept and use cryptocurrency in their lives. Using 87 data collected from questionnaire, with 30 used as sample for data testing  and  the  remaining  57  for  data  training  on  SPSS  Statistics  25,  an  application  developed  by  IBM  Corp. (International Business Corporation), we will find out about validity, reliability, normality, and linear regression. The results obtained of those data are valid and reliable, with the variable of Y being affected by the variable of X1 and X4, while X2 and X3 do not, and 14.9% of those variabl e variations affect Y, while 85.1% were external variables not included in this research.
Keywords: UTAUT, Cryptocurrency, Validitas, Reliabilitas, Normalitas, Regresi Linear Ganda.

## ABSTRAK
Cryptocurrency merupakan salah satu inovasi dan instrumen teknologi yang mulai berkembang sejak tahun 2009 dimulai dengan diciptakannya Bitcoin. Model framework Unified Theory of Technology Acceptance atau UTAUT merupakan salah satu model yang digunakan untuk mengetahui dan menjelaskan apa yang menjadi niat seseorang untuk mau menggunakan suatu teknologi baru berdasarkan variable-variabel yang sudah disediakan. Dalam model UTAUT, kita dapat merancang pertanyaan dalam kuesioer yang didasari oleh variable-variabel tersebut. Dengan itu, penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui apa yang mendorong masyarakat kota Medan untuk mau  menggunakan  cryptocurrency.  Dari  87  jumlah  data  yang  sudah  dikumpulkan  melalui  kuesioner,  30  data adalah  sampel  yang  akan  digunakan  pada  data  training  dan  57  akan  digunakan  untuk  data  testing  yang  diolah menggunakan aplikasi SPSS Statistics 25 yang dikembangkan oleh IBM Corp. (International Business Machines Corporation). Akan dilakukan pengecekan validitas, reliabilitas, normalitas, dan regresi linear terhadap data-data tersebut, hasil akhir daripada percobaan adalah seluruh data valid dan reliable, serta variabel X1 dan X4 memiliki pengaruh terhadap variabel Y, sedangkan variabel X2 dan X3 tidak. Sejumlah 14.9% merupakan variasi variabel yang memiliki pengaruh terhadap variabel Y, se dangkan 85.9% merupakan variasi variabel yang tidak dibahas dalam penelitian.
Kata Kunci: UTAUT, Cryptocurrency, Validitas, Reliabilitas, Normalitas, Regresi Linear Ganda.

## 1. Pendahuluan
Meningkatnya  adopsi  cryptocurrency  atau  mata  uang kripto  sejak  pandemi  COVID-19  mendorong  inovasi baru  untuk  dapat  menopang  kelancaran  adopsi  oleh masyarakat  umum.  Indonesia  merupakan  salah  satu negara  dengan  persentase  kepemilikan  cryptocurrency sebesar 41% dari jumlah penduduknya [1].
Untuk saat ini, cryptocurrency dianggap sebagai sesuatu inovasi yang belum dapat diklasifikasikan secara jelas,
dimana  ada  pihak  yang  masih  menganggap  bahwa cryptocurrency tergolong kepada kelas aset digital dan ada pula pihak yang menganggap bahwa cryptocurrency  merupakan  alat  bayar  yang  dapat digunakan  untuk  menggantikan  mata  uang  fiat  atau uang tunai dalam hal kegiatan transaksi sehari-hari [2], [3].  Di  Indonesia  sendiri  cryptocurrency  tidak dipayungi  oleh  lembaga  apapun  yang  menyebabkan adanya probabilitas dalam penyalahgunaan.
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 3 No. 2 (2023) 83 – 88
Cryptocurrency  di  Indonesia  dapat  diklasifikasikan sebagai komoditas apabila disetujui terlebih dahulu oleh Menteri Perdagangan. Dua aturan yang dikeluarkan oleh Bappepti  (Badan  Pengawas  Perdagangan  Berjangka Komoditi)  yaitu  peraturan  Bappepti  No.  5  tahun  2019 yang mengklasifikasikan cryptocurrency sebagai komoditas  dan  regulasi  bursa  cryptocurrency  di Indonesia, dan juga peraturan Bappepti No. 7 tahun 2020 yang  mempublikasikan  229  jenis  cryptocurrency  yang legal  diperdagangkan  pada  bursa  [4],  [5].  Pihak  yang menganggap bahwa cryptocurrency merupakan pengganti  alat  bayar  seperti  mata  uang  fiat  atau  uang tunai  akan  menggunakan  saldo  cryptocurrency  yang terdapat  dalam  wallet  custodial  pribadi  yang  dimiliki oleh  pengguna.  Namun,  dalam  adopsi  cryptocurrency sebagai alat pembayaran yang sah juga dihadapi masalah seperti persaingannya dengan CDBC atau Central Bank Digital Currency yang diproposalkan oleh bank sentral berbagai  negara.  Oleh  karena  itu,  muncul  pertanyaan apakah  apabila  bank  sentral  mengeluarkan  mata  uang digitalnya,  apa  jadinya  nasib  cryptocurrency,  apakah akan menjadi ilegal atau dapat digunakan berdampingan dengan mata uang bank sentral tersebut [6]. Kemunculan dari  CBDC  memberikan  opsi  baru  terhadap  alat pembayaran  yang  sudah  ada.  Alat  pembayaran kedepannya dapat berupa uang publik yaitu cash (uang tunai)  dan  e-  money,  lalu  uang  privat  yaitu  stablecoin dan cryptocurrency tanpa dukungan. CBDC mendapatkan  dukungan  dari  negara  yang  nilai  mata uangnya mengalami pengurangan nilai dengan cepat [7].
Membahas  mengenai  kepercayaan  pengguna,  akhir- akhir ini pasar cryptocurrency dunia sedang mengalami krisis  likuiditas  yang  difaktorkan  juga  kepada  kondisi ekonomi dunia, krisis energi, dan juga likuidasi berantai yang mengakibatkan kebangkrutan beberapa perusahaan yang bergerak dibidang blockchain, contoh kasus nyata adalah  kasus  LUNA  dengan  stablecoin  berbasis algoritmanya yaitu Terra UST, dan juga Three Arrows Capital.  Kedua  entitas  tersebut  adalah  entitas  raksasa yang  sedang  mengalami  masa  jayanya  pada  industri cryptocurrency, tetapi mereka mengalami kerugian yang sangat  besar  dimana  kerugian  kumulatif      dari      dua entitas        tersebut      mencapai  ~30.000.000.000  dollar Amerika Serikat atau sekitar ~Rp. 450.000.000.000.000,00 (empat ratus lima puluh triliun rupiah)  [8].  Hal  ini  mengakibatkan  menurunnya kepercayaan masyarakat dunia terhadap cryptocurrency secara keseluruhan akibat likuidasi berantai yang terjadi dipasar  cryptocurrency  berdampak  pada  penurunan harga  perdagangan  cryptocurrency  yang  drastis  dalam waktu singkat.
Cryptocurrency, sebagai mata uang digital menawarkan keunggulan  signifikan  dibandingkan  dengan  sistem perbankan  tradisional.  Sifatnya  yang  sulit  dilacak  dan transaksi yang tidak memerlukan perantara menciptakan kepercayaan pengguna, terutama dengan sifat irreversible transaksinya  [9].  Dengan  bentuk  seperti coin,  token,  dan  stablecoin,  nilai  cryptocurrency ditentukan oleh pengguna dan dipengaruhi oleh supply
dan demand. Transaksi cryptocurrency, yang dilakukan  melalui  wallet  dengan  alamat  unik, memungkinkan  pengguna  memperolehnya  melalui mining  dan  staking  dengan  algoritma  Proof-of-Work (PoW)  dan  Proof-of-Stake  (PoS).  Sebaliknya, pengiriman uang melalui sistem perbankan tradisional memakan waktu  yang cukup lama karena melibatkan banyak  perantara,  sementara  waktu  tunggu  untuk transfer  kripto  relatif  cepat,  hanya  sekitar  10  menit [10].  Kecepatan  dan  efisiensi  ini  menegaskan  daya tarik  cryptocurrency  sebagai  alternatif  yang  inovatif dalam sistem keuangan.
Pada  penelitian  terdahulu  yang  membahas  adopsi cryptocurrency dengan menggunakan berbagai model, termasuk  Technology  Acceptance  Model  (TAM)  dan Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT).  Penelitian  pertama  menggunakan  model TAM  untuk  menganalisis  sikap  pengguna  terhadap aplikasi  pertukaran  cryptocurrency  di  Indonesia. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  sikap  pengguna mendukung  adopsi  aplikasi  tersebut,  dengan  fokus pada  manfaat  dan  kemudahan  penggunaan  [11]. Penelitian  kedua  mengimplementasikan  UTAUT untuk  mengidentifikasi  bagaimana  cryptocurrency dapat  diterima  sebagai  instrumen  finansial  berbasis keagamaan
Islam [12]. Penelitian ini menyederhanakan pemahaman UTAUT tanpa memberikan data spesifik. Penelitian lainnya menggunakan  UTAUT  dan  UTAUT  2  untuk menganalisis faktor-faktor pendorong adopsi cryptocurrency  di  Indonesia,  Malaysia,  dan  China. Variabel seperti ekspektasi performa, ekspektasi usaha, pengaruh  sosial,  kondisi  pendukung,  keamanan,  dan privasi  diidentifikasi  sebagai  prediktor  utama  dalam adopsi  cryptocurrency  [13]–[16].  Kesimpulan  dari penelitian-penelitian  ini  memberikan  wawasan  yang berharga  terkait  faktor-faktor  yang  mempengaruhi perilaku  pengguna  dalam  adopsi  cryptocurrency, dengan penekanan pada manfaat, kemudahan penggunaan, dan faktor keamanan .
Dalam  penelitian  ini,  akan  ditentukan  bagaimana tingkat  kepercayaan  masyarakat  mau  menggunakan cryptocurrency  menggunakan  model  penerimaan teknologi  yaitu  UTAUT  atau  Unified  Theory  of Acceptance  and  Use  of  Technology.  Model  ini menggambarkan kemungkinan adopsi suatu teknologi berdasarkan  faktor  perilaku  pengguna,  termasuk Performance  Expectancy,  Facilitating  Conditions, Social  Influence,  Effort  Expectancy,  dan  Behavioral Intentions [17].

## 2. Metode Penelitian
Metodologi pada penelitian ini mengusung pendekatan kuantitatif dalam menganalisis penerimaan cryptocurrency yang terdapat pada Gambar 1.
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 3 No. 2 (2023) 83 – 88

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahap studi literatur dilakukan untuk merinci variabel- variabel yang memengaruhi penerimaan cryptocurrency berdasarkan UTAUT Framework. Kerangka  teori  pada penelitian ini  dapat dilihat pada Gambar 2. Selanjutnya, penyusunan  kuesioner  dilakukan  dengan  merinci pertanyaan-pertanyaan  yang  dapat  diukur  secara kuantitatif,  mencerminkan  variabel-variabel  UTAUT yang diidentifikasi.
Pengumpulan data primer pada penelitian ini dilakukan melalui  kuesioner  Google  Forms  kepada  calon-calon responden.  Pertanyaan  akan  dijawab  oleh  responden menggunakan  skala  Likert  terhadap  pertanyaan  yang ada. Kuesioner akan dibagikan dengan kriteria sebagai berikut:
1. Responden berusia 17 tahun keatas.
2. Responden berdomisili di Kota Medan.
3. Responden  memiliki  pengetahuan  atau pernah menggunakan cryptocurrency .
Data  yang  sudah  dikumpulkan  kemudian  akan  diolah menggunakan  aplikasi  SPSS  Statistics  25  untuk memperoleh  hasil.    Data  yang  sudah  diperoleh  akan dianalisa menggunakan metode Regresi Linear Berganda  untuk  menguji  hubungan  antara  variabel independen  dan  variabel  dependen.  Persamaan  yang digunakan  dalam  analisa  Regresi  Linear  Berganda adalah sebagai berikut:
Y = β0 + β1X1 + β2 X2 + β3 X3 + β4 X4 + e
Adapun  keterangan  notasi  dari  persamaan  tersebut adalah sebagai berikut:
Y  = Variabel Dependen ( Behavioural Intentions )
β   = Konstanta Regresi
X1  = Variabel  Independen (Performance Expectancy) X2  = Variabel Independen ( Facilitating Conditions )
X3  = Variabel Independen ( Social Influence )
X4  = Variabel Independen ( Effort Expectancy ) e   = Error of term
Selain  analisis  regresi  untuk  mengidentifikasi pengaruh variabel-variabel terhadap Behavioral Intentions (Y), penelitian ini juga melibatkan sejumlah pengujian  untuk  memastikan  keandalan  dan  validitas model  yang  digunakan.  Pertama-tama,  dilakukan pengujian  asumsi  klasik,  yang  terdiri  dari  tiga komponen  utama.  Pertama,  pengujian  normalitas digunakan untuk menilai distribusi normal dari residu model. Hasil dari pengujian ini memberikan gambaran apakah  data  yang  digunakan  untuk  analisis  regresi memenuhi  asumsi  normalitas  atau  tidak.  Kedua, pengujian multikolonieritas dilakukan untuk mengevaluasi sejauh mana variabel independen saling terkait satu sama lain, yang dapat mempengaruhi hasil regresi. Terakhir, pengujian heteroskedastisitas dilakukan  untuk  memeriksa  apakah  variabilitas  dari residu model konstan atau tidak.
Selanjutnya, penelitian ini juga mencakup serangkaian pengujian  hipotesa  guna  menguji  signifikansi  model secara  keseluruhan  dan  kontribusi  setiap  variabel independen.  Pertama,  dilakukan  pengujian  koefisien determinansi (R2) untuk menilai seberapa baik model regresi  dapat  menjelaskan  variasi  dalam  Behavioral Intentions  (Y).  Selanjutnya,  pengujian  t  digunakan untuk  mengevaluasi  signifikansi  setiap  koefisien regresi,  memberikan  informasi  tentang  sejauh  mana variabel  independen  berkontribusi  secara  individual terhadap  variabel  dependen.  Terakhir,  pengujian  F dilakukan  untuk  menguji  signifikansi  keseluruhan model  regresi,  membantu  peneliti  untuk  memutuskan apakah model ini dapat dianggap sebagai model yang layak  atau  tidak.  Dengan  melakukan  serangkaian pengujian  ini,  penelitian  ini  dapat  menjamin keakuratan  dan  reliabilitas  hasil  analisis  regresi  yang diperoleh.
Gambar 2. Kerangka Teori Penelitian
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 3 No. 2 (2023) 83 – 88
Hipotesa  awal  yang  diperoleh  dalam  penelitian  ini adalah:
• H1  = Facilitating  conditions seperti  Regulasi  dan juga  pengaruh  sosial  memiliki  dampak  minim terhadap keinginan seseorang menggunakan cryptocurrency . • H2  =  Effort  Expectancy  seperti Cryptocurrency dapat  menjadi  taboo  untuk  digunakan  apabila  ada unsur-unsur  yang  berlawanan  dengan  ajaran keagamaan, sehingga memerlukan usaha ekstra atau dianggap  sulit  untuk  diterima  dalam  konteks  ke agamaan
• H3 =
Performance Expectancy seperti Cryptocurrency dapat digunakan oleh penggunanya Ketika  terdapat  unsur  hedonistik  yang  mendorong mereka  untuk  menyimpannya  sebagai  unsur investasi  untuk  mengharapkan  peningkatan  nilai jual.
• H4  = Social  Influence berupa  Transparansi developer , komunitas, dan bursa dapat berkontribusi  ke  persepsi  pengguna  terhadap cryptocurrency pilihan mereka.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  data  yang  telah dikumpulkan dari  sumber primer  yaitu  kuesioner  Google  Forms,  diperoleh sebanyak 87 responden yang berdomisili di kota medan dan  memiliki  pengetahuan  atau  pernah  menggunakan cryptocurrency .  Demografi  daripada  responden  yang diperoleh  adalah  62.1%  atau  sebanyak  54  responden adalah berusia 17 tahun sampai dengan 25 tahun, 19.5% atau  17  responden  adalah  berusia  26  tahun  sampai dengan 35 tahun, 8% atau 7 responden adalah berusia 36 tahun sampai dengan 45 tahun, 5.7% atau 5 responden berusia 46 tahun sampai dengan 55 tahun, dan terakhir responden  berusia  diatas  55  tahun  adalah  4.6%  atau hanya  berjumlah  4  responden.  Dari  87  responden, terdapat  sebanyak  69%  atau  60  responden  berjenis kelamin  laki-laki  dan  31%  atau  27  responden perempuan.  Sebanyak  95.4%  atau  83  responden berdomisili di kota Medan, sedangkan 4.6% atau hanya 4  responden  berada diluar  kota  Medan.  93.1%  atau  81 responden  yang  mengetahui  apa  itu  cryptocurrency, sedangkan 6.9% atau 6 responden tidak mengetahuinya. Dari  87  responden,  hanya  tercatat  73.6%  atau  64 responden  yang  menggunakan  cryptocurrency  untuk kegiatan seperti trading, investasi, bertransaksi, minting, mining, staking, dan juga DeFi.
Tabel 1. Hasil Pengujian  Korelasi Koefisien Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficient B Std. Error Beta 1 (Constant) 13.570 3.137 X1 -0.257 0.108 -0.328 X2 0.040 0.139 0.038
X3 0.022 0.022 0.042 X4 0.119 0.125 0.126
Tabel  1  merupakan  tabel  korelasi  kofiesien  untuk mengetahui  persamaan  regresi  linear  berganda.  Hasil dari  analisa  menggunakan  metode  Regresi  Linear Berganda diperoleh persamaan sebagai berikut:
Y = 13.570 + -0.257 X1 + 0.040 X2 + 0.022 X3 + 0,119 X4 + e
Adapun  gambaran  dari  persamaan  tersebut  adalah sebagai berikut:
1. Konstanta  alpha  (α)  yang  memiliki  nilai  13.570 dapat  dinyatakan  sebagai  nilai Behavioural Intentions (Y)  apabila  tidak  ada  variabel independen yaitu Performance Expectancy (X1), Facilitating  Conditions (X2), Social  Influence (X3), dan Effort Expectancy (X4).
2. Nilai  variabel Performance  Expectancy (X1) sebesar β 1 = -0.257 yang bernilai negatif artinya setiap kenaikan nilai variabel tersebut sebesar  1 satuan  akan  mengakibatkan  nilai Behavioural Intentions (Y) turun sebesar 0.257 satuan dengan asumsi  variabel  lainnya  tidak  mengalami perubahan nilai.
3. Nilai  variabel Facilitating  Conditions (X2)
sebesar  β  2  =  0.040  berarti  apabila  variabel tersebut  naik  sebesar  1  satuan,  maka  variabel Behavioural  Intentions (Y)  akan  mengalami kenaikan sebesar 0.040 dengan asumsi variabel lainnya tidak berubah.
4. Nilai variabel Social Influence (X3) sebesar  β  3 =  0.022  berarti  apabila  variabel  tersebut  naik sebesar  1  satuan,  maka  variabel Behavioural Intentions (Y) akan mengalami kenaikan sebesar
0.022  dengan  asumsi  variabel  lainnya  tidak mengalami perubahan nilai.
5. Nilai variabel Effort Expectancy (X4) sebesar  β 4 = 0.119 berarti apabila variabel tersebut  naik sebesar  1  satuan,  maka  variabel Behavioural Intentions (Y) akan mengalami kenaikan sebesar
0.119 dengan asumsi variabel lainnya tidak  ada perubahan nilai.
Setelah  itu,  dari  hasil  pengujian  hipotesis  yang dilakukan, dimulai dari Pengujian Koefisien Determinansi  (R2)  yang  memiliki  fungsi  untuk mengkalkulasi seberapa besar pengaruh yang diberikan kepada  variabel  Behavioural  Intentions  (Y)  dari variabel  Performance  Expectancy  (X1),  Facilitating Conditions  (X2),  Social  Influence  (X3),  dan  Effort Expectancy  (X4).  Hasil  yang  diperoleh  dapat  dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian  Koefisien  Determinansi (R2)
Keterangan Nilai Model 1 R 0.386a
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 3 No. 2 (2023) 83 – 88
R Square 0.149 Adjusted R Square Std. 0.084 Error of estimate 1.678
Hasil koefisien determinansi (R2) yang  diperoleh pada  tabel  2    adalah  bernilai  0.149.  Dapat  dinyatakan bahwa  sebesar  14.9%  dari  variasi  pada  variabel Behavioural  Intentions  (Y)  dapat  dijelaskan  melalui variasi  variabel  Performance  Expectancy  (X1), Facilitating Conditions (X2), Social Influence (X3), dan Effort  Expectancy  (X4),  sedangkan  85.1%  lainnya adalah  variasi  variabel  yang  tidak  dibahas  dalam penelitian.
Setelah pengujian sebelumnya, kita akan melanjutkan  kepada  Pengujian  t  untuk  memastikan apa  yang  memengaruhi  dimensi  variabel  independen secara  parsial  dengan  variabel  dependen.  Bentuk  dari Pengujian t yaitu:
a. H0  :  b1,  b2  =  0,  maka  variabel Performance Expectancy (X1), Facilitating  Conditions (X2), Social Influence (X3), Effort Expectancy (X4) tidak memiliki  pengaruh  terhadap  variabel Behavioural Intentions (Y) untuk menggunakan cryptocurrency . b. H1  :  b1,  b2  ≠  0,  maka  variabel Performance Expectancy (X1), Facilitating  Conditions (X2), Social  Influence (X3), Effort  Expectancy (X4) memiliki  pengaruh  terhadap  variabel Behavioural Intentions (Y) untuk menggunakan cryptocurrency .
Hasil yang diperoleh pada Pengujian t adalah:
Tabel 3. Hasil Pengujian t Model t sig. 1 (Constant) 4.326 0.000 X1 -2.390 0.021 X2 0.291 0.748 X3 0.323 0.348 X4 0.947 0.772

## Dependent Variable: Y
Kriteria dalam Pengujian t adalah sebagai berikut:
1. H0 dapat diterima apabila nilai ttabel < thitung pada α = 0.05
2. H1 dapat diterima apabila nilai ttabel > thitung pada α = 0.05
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  pada  tabel  3,  nilai thitung  variabel  Performance  Expectancy  (X1)  adalah sebesar  -2.390  dan  nilai  ttabel  yang  diperoleh  adalah sebesar 0.566, oleh karena itu nilai thitung < nilai ttabel namun dengan nilai sig. 0.021 yang lebih kecil dari 0.05, sehingga  hasil  penelitian  akan  menolak  H0  dan menerima  H1.  Kesimpulan  yang  dapat  ditarik  adalah variabel  Performance  Expectancy  (X1)  berpengaruh pada  variabel  Behavioural  Intentions  (Y)  pengguna dalam  hal  penggunaan  cryptocurrency,  kesimpulan dapat  diterima  karena  H1  memiliki  pengaruh  yang diberikan terhadap minat pengguna untuk menggunakan cryptocurrency adalah  dalam hal  fleksibilitas transaksi,
biaya yang diberikan dalam transaksi tergolong murah, dan  kecepatan  transaksi  dalam  jaringan  yang digunakan.. Selanjutnya variabel Facilitating Conditions  (X2)  memiliki  nilai  thitung  sebesar  0.291 dengan  nilai  ttabel  sebesar  0.566,  oleh  karena  itu thitung  <  nilai  ttabel  dengan  nilai  sig.  adalah  0.748, lebih besar dari 0.05 yang dapat disimpulkan bahwa H1 ditolak  dan  H0  diterima,  dan  variabel  Facilitating Conditions (X2) tidak memiliki pengaruh pada variabel Behavioural  Intentions  (Y),  H1  ditolak  karena pengaruh yang diberikan terhadap variabel Behavioural Intentions  (Y)  oleh  variabel  Facilitating  Conditions (X2)  adalah  minim,  hal  ini  mungkin  dikarenakan pengguna cryptocurrency mempertimbangkan regulasi dan dengan adanya bantuan perangkat smartphone, PC, dan laptop dengan dukungan internet tidak cukup untuk mendorong minat untuk menggunakan cryptocurrency. Selanjutnya  variabel  Social  Influence  (X3)  memiliki nilai thitung sebesar 0.323 dengan nilai ttabel sebesar 0.566, oleh karena itu thitung < nilai t tabel.
Setelah  Pengujian  t  selesai,  maka  kita  dapat melanjutkan  ke  Pengujian  F  untuk  mengetahui seberapa besar pengaruh variabel independen terhadap variabel  dependen  secara  simultan.  Bentuk  dari pengujian ini adalah sebagai berikut:
a. H0  :  b1,  b2  =  0,  maka  variabel Performance Expectancy (X1), Facilitating Conditions (X2), Social  Influence (X3), Effort  Expectancy (X4) tidak  memiliki  pengaruh  terhadap  variabel Behavioural Intentions (Y) untuk menggunakan cryptocurrency .
b. H1  :  b1,  b2  ≠  0,  maka  variabel Performance Expectancy (X1), Facilitating Conditions (X2), Social  Influence (X3), Effort  Expectancy (X4) memiliki pengaruh terhadap variabel Behavioural Intentions (Y) untuk menggunakan cryptocurrency .
Berikut adalah hasil dari Pengujian F yang diperoleh:
Tabel 4. Hasil Pengujian F Model Sum  of Squares df Mean Square F Sig. Regresion 25.706 4 6.426 2.282 0.073 b Residual 146.435 52 2.816 Total 172.140 56
Dependent Variable : Y Predictors: (Constant), X4,X3,X2,X1
Dalam pengujian F, hasil yang diperoleh pada tabel 4.8 adalah  nilai  Fhitung  sebesar  2.282  dan  Ftabel  adalah 2.74,  maka  nilai  Fhitung  <  Ftabel  dengan  nilai  sig. 0.073  >  0.05,  maka  dapat  disimpulkan  H0  dapat diterima  dan  H1  ditolak,  serta  variabel-variabel  yang ada pada model UTAUT memiliki pengaruh yang tidak signifikan  terhadap  variabel Behavioural  Intentions (Y) untuk menggunakan cryptocurrency .
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 3 No. 2 (2023) 83 – 88

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  ini,  simpulan  dapat  diambil seputar pengaruh variabel terhadap Behavioral Intentions  (Y)  dalam  penggunaan  cryptocurrency  dan instrumennya. Performance Expectancy (X1) memainkan  peran  krusial  dengan  pengaruh  signifikan terhadap  Behavioral  Intentions  (Y),  menunjukkan pentingnya faktor seperti fleksibilitas investasi dan jam operasional pasar  cryptocurrency.  Variabel Facilitating Conditions  (X2)  dan  Social  Influence  (X3)  tidak menunjukkan pengaruh yang signifikan, mengindikasikan  bahwa  faktor-faktor  di  luar  model UTAUT perlu  dieksplorasi  lebih  lanjut.  Sementara  itu, Effort  Expectancy  (X4)  memainkan  peran  penting dengan  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  Behavioral Intentions (Y), menunjukkan bahwa kemudahan dalam penggunaan  cryptocurrency  menjadi  faktor  utama mendorong minat pengguna. Dalam total, 14.9% variasi pada  Behavioral  Intentions  (Y)  dapat  dijelaskan  oleh variabel  yang  diteliti,  sementara  85.1%  merupakan variasi  dari  faktor-faktor  lain  yang  belum  dibahas. Dengan  demikian,  disarankan  untuk  mempertahankan fokus  pada  Performance  Expectancy  (X1)  dan  Effort Expectancy (X4), sambil melanjutkan penelitian dengan memadukan metode lain untuk mendalami faktor-faktor yang memengaruhi minat masyarakat dalam menggunakan cryptocurrency di kota Medan.

## SUMBER RUJUKAN
Referensi
[ 1]  Gemini,  “Crypto  Research  Report.”  Accessed:  Dec.  19,  2023. [Online]. Available: https://www.gemini.com/state-of-us-crypto
[2] M. Muttaqin et al. , Pengantar Teknologi Digital . Yayasan Kita Menulis, 2023.
[3] S.  R.  Ningsih et  al. ,  “Mengenal  Dunia  Digital  Metaverse.” Yayasan Kita Menulis, 2023.
[4] I.  D.  Kurniawan,  S.  Sasono,  I.  Septiningsih,  B.  Santoso,  H. Harjono,  and  M.  Rustamaji,  “Transformasi  Penggunaan Cryptocurrency  Melalui  Bitcoin  Dalam  Transaksi  Komersial Dihubungkan  Dengan  Diskursus  Perlindungan  Hukum  (Legal Protection)  Konsumen  Di  Indonesia,” Jurnal  Hukum  Mimbar Justitia , vol. 7, no. 1, pp. 65–86, 2021.
[5] M. N. Hasani, “Analisis Cryptocurrency Sebagai Alat Alternatif Dalam  Berinvestasi  Di  Indonesia  Pada  Mata  Uang  Digital Bitcoin,” Jurnal Ilmiah Ekonomi Bisnis , vol. 8, no. 2, pp. 329– 344, 2022.
[6] T. Zhang and Z. Huang, “Blockchain and central bank digital currency,” ICT Express , vol. 8, no. 2, pp. 264–270, 2022.
[7] Wilko  Bolt,  Vera  Lubbersen,  and  Peter  Wierts,  “Balancing public  and  private  interests:  Crypto,  stablecoin  and  central bank  digital  currency.”  Accessed:  Dec.  07,  2023.  [Online]. Available: https://www.suerf.org/policynotes/44617/balancing-public- and-private-interests-crypto-stablecoin-and-central-bank- digital-currency%0A
[8] Intan  Rakhmayanti  Dewi,  “Stablecoin  Terra  LUNA  Amblas, Hampir  Tak  Ada  Harganya.”  Accessed:  Dec.  19,  2023. [Online].
Available:
https://www.cnbcindonesia.com/tech/20220513093018-37- 338700/stablecoin-terra-luna-amblas-hampir-tak-ada- harganya
[9] B.  Raharjo,  “Uang  Masa  Depan:  Blockchain,  Bitcoin, Cryptocurrencies,” Penerbit Yayasan Prima Agus Teknik , pp. 1–68, 2022.
[10]  Gagas Yoga Pratomo, “Hasil Penelitian: Transfer Luar Negeri dengan  Kripto  Lebih  Murah  Dari  Sistem  Tradisional.” Accessed: Dec. 19, 2023. [Online]. Available: https://www.liputan6.com/crypto/read/5260567/hasil- penelitian-transfer-luar-negeri-dengan-kripto-lebih-murah- dari-sistem-tradisional?page=3
[11]  A. D. Ananda, A. R. Mumtaza, S. D. Harsyarie, and F. Jingga, “Cryptocurrency  Exchange  Application  Acceptance  with TAM Model in Indonesia”.
[12]  R.  J.  Cheng,  “UTAUT  implementation  of  cryptocurrency- based Islamic financing instrument,” International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences , vol. 10, no. 9, pp. 873–884, 2020.
[13]  I.  K.  Mensah,  D.  S.  Mwakapesa,  and  others,  “The  drivers  of the behavioral adoption intention of BITCOIN payment from the  perspective  of  Chinese  citizens,” Security  and Communication Networks , vol. 2022, 2022.
[14]  R.  Novendra  and  F.  E.  Gunawan,  “Analysis  of  technology acceptance  and  customer  trust  in  bitcoin  in  Indonesia  using UTAUT framework,” KSII Trans. Internet Inf. Syst , pp. 1–18, 2017.
[15]  G.  A.  Abbasi,  L.  Y.  Tiew,  J.  Tang,  Y.-N.  Goh,  and  R. Thurasamy, “The  adoption of cryptocurrency as a disruptive force:  Deep  learning-based  dual  stage  structural  equation modelling and artificial neural network analysis,” PLoS One , vol. 16, no. 3, p. e0247582, 2021.
[16]  K. H. Chan, S. M. Chiew, J. Y. Chong, P. Y. Foong, and X. Z. Lee,  “Acceptance  of  Cryptocurrency  among  Ipoh  residents,” UTAR, 2018.
[17]  A.  Maulana  and  R.  Cahyadi,  “Evaluasi  Penggunaan  Produk Uang  Elektronik  E-Money  OVO  Menggunakan  Model UTAUT  2  (Studi  Kasus:  Mahasiswa  Kota  Medan),” Journal Information System Development (ISD) , vol. 7, no. 1, pp. 82– 90, 2022.