## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 3, Februari 2023, Hal 885 − 892 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i3.2808

## Penerapan Model UTAUT untuk Mengetahui Minat Perilaku Konsumen dalam Penggunaan QRIS
Putri Nur Auliya * , Muhammad Fikry Aransyah
Fakultas Ilmu Sosial dan Politik, Program Studi Administrasi Bisnis, Universitas Mulawarman, Samarinda Jl. Kuaro, Gn. Kelua, Kec. Samarinda Ulu, Kota Samarinda, Kalimantan Timur, Indonesia Email: 1,* putrinuraulia301@gmail.com, 2 fikryaransyah@fisip.unmul.ac.id Email Penulis Korespondensi: putrinuraulia301@gmail.com Submitted: 31/12/2022 ; Accepted: 15/01/2023 ; Published: 20/02/2023
Abstrak −Kemajuan teknologi pada sistem pembayaran menggantikan peran uang tunai kedalam bentuk pembayaran non tunai yang lebih efisien dan ekonomis. Saat ini semakin banyak teknologi yang berpengaruh pada sistem pembayaran dengan berbagai macam aplikasi yang masyarakat gunakan sebagai sarana pembayaran non tunai. Oleh karena itu, pada 17 Agustus 2019 Bank Indonesia merilis standar Quick Response (QR) Code untuk pembayaran melalui aplikasi uang elektronik server based, dompet elektronik,  atau  mobil  banking  yang  disebut  QR  Code  Indonesian  Standar  (QRIS).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui faktor-faktor  yang  mempengaruhi  minat  perilaku  penggunaan  QRIS  dengan  menggunakan  teori  Model  Unified  Theory  of Acceptance and Use Technology (UTAUT). Metode penelitian yang digunakan adalah kuantitatif yang bersifat deskriptif. Teknik pengambilan sampel dilakukan dengan menggunakan teknik nonprobability sampling yaitu purposive sampling dengan sampel sebanyak 100 responden dari pengguna QRIS. Hasil penelitian ini menunjukkan performance expectancy, effort expectancy, dan social  influence  memiliki  pengaruh  yang  positif  dan  signifikan  terhadap  behavioral  intention  penggunaan  QRIS.  Behavioral intention  memiliki  pengaruh  yang  positif  dan  signifikan  terhadap  use  behavior.  Sedangkan,  facilitating  conditions  memiliki pengaruh yang positif dan tidak signifikan terhadap use behavior penggunaan QRIS.
Kata Kunci: Unified Theory of Acceptance and Use Technology (UTAUT); Performance Expectancy; Effort Expectancy; Social Influence; Facilitating Conditions; Behavioral Intention; Use Behavior
Abstract −Technological advances in the payment system have replaced the role of cash into a more efficient and economical form of non-cash payment. Currently, there are more and more technologies that affect the payment system with a variety of applications that people use as a means of non-cash payment. Therefore, on 17 August 2019 Bank Indonesia released a Quick Response (QR) Code standard for payments through server-based electronic money applications, electronic wallets, or mobile banking called the QR Code Indonesian Standard (QRIS). This study aims to determine the factors that influence behavioral intention to use QRIS by using  theoryModel  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  Technology  (UTAUT).  The  research  method  used  is  descriptive quantitative. Sampling technique is done by using the technique nonprobability sampling that is purposive sampling with a sample of  100  respondents  from  QRIS  users.  The  results  of  this  study  show  performance  expectancy,  effort  expectancy,  and  social influence has a positive and significant influence on behavioral intention the use of QRIS. Behavioral intention has a positive and significant influence on use behavior. Whereas, facilitating conditions has a positive and not significant effect on use behavior the use of QRIS.
Keywords : Unified Theory of Acceptance and Use Technology (UTAUT); Performance Expectancy; Effort Expectancy; Social Influence; Facilitating Conditions; Behavioral Intention; Use Behavior

## 1. PENDAHULUAN
Pada era globalisasi hampir seluruh kegiatan kehidupan masyarakat berkaitan dengan internet, beragam inovasi yang berhubungan  dengan  internet  diciptakan  untuk  memudahkan  aktivitas  sehari-hari.  Menurut  hasil  survei  Asosiasi Penyedia Jasa Internet  Indonesia (APJII) pengguna internet  di  Indonesia pada awal  tahun 2022 mencapai  210 juta jiwa.  Dalam  laporannya  APJII  juga  menyebutkan  beberapa  alasan  utama  seseorang  menggunakan  internet.  Salah satunya adalah untuk mengakses layanan keuangan sebanyak 72,32 persen (Riyanto, 2022).
Perkembangan  teknologi  yang  didorong  dengan  revolusi  internet  sudah  mengubah  wajah  industri  jasa keuangan  yang  memfokuskan  pada  perubahan  layanan  keuangan  elektronik.  Salah  satu  inovasi  perkembangan teknologi  dan  informasi  dalam  layanan  keuangan  adalah  Financial  Technology  (Fintech).  Dengan  adanya  fintech pertumbuhan ekonomi digital serta percepatan inklusi keuangan suatu negara akan semakin mudah (Sihaloho et al., 2020). Salah satu bentuk pertumbuhan fintech tertinggi di Indonesia terdapat pada sektor pembayaran.
Kemajuan teknologi pada sistem pembayaran menggantikan peran uang tunai kedalam bentuk pembayaran non tunai yang lebih efisien dan ekonomis. Saat ini semakin banyak teknologi yang berpengaruh pada sistem pembayaran dengan berbagai macam aplikasi yang masyarakat gunakan sebagai sarana pembayaran non tunai  (Yusman, 2022). Oleh karena itu, pada 17 Agustus 2019 Bank Indonesia merilis standar Quick Response (QR) Code untuk pembayaran melalui  aplikasi  uang  elektronik  server  based,  dompet  elektronik,  atau  mobil  banking  yang  disebut  QR  Code Indonesian Standar (QRIS). Guna memberikan masa transisi persiapan bagi Penyelenggara Jasa Sistem Pembayaran (PJSP), implementasi QRIS secara nasional efektif berlaku pada 1 Januari 2020 (Bi.go.id).
Berdasarkan data dari Bank Indonesia nilai transaksi Quick Response Indonesia Standard (QRIS) mengalami peningkatan di awal tahun 2022. Salah satu yang menyebabkan peningkatan volume transaksi dari penggunaan QRIS adalah  munculnya  komunitas  baru  yang  berkembang  di  masyarakat  yaitu  cashless  society.  Cashless  society merupakan  sebuah  fenomena  masyarakat  yang  memnafaatkan  pembayaran  non-tunai  sebagai  alat  kegiatan ekonominya (Saffianah & Amir, 2022).

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 3, Februari 2023, Hal 885 − 892 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i3.2808
Kepala kantor perwakilan Bank Indonesia Kalimantan Timur Ricky P Ghozali juga mengatakan bahwa pada Maret  tahun  2022,  nominal  transaksi  QRIS  di  Kaltim  hampir  mencapai  Rp  38  miliar  atau  meningkat  dari  bulan sebelumnya yang tercatat sebesar Rp 36 miliar. Dimana trasanski QRIS tersebut di dominasi oleh masyarakat di Kota Samarinda dengan porsi 47,35 persen (Sya’rawie, 2022). Hal ini menunjukkan bahwa tingkat penerimaan masyarakat Samarinda dalam menggunakan QRIS sangat besar.
Kualitas  penerimaan  pengguna  pada  sistem  informasi  layanan  digital  dapat  dinilai  dengan  salah  satu pendekatan  teori  yang  menjelaskan  tentang  penerimaan  dan  penggunaan  teknologi  yaitu  Unified  Theory  of Acceptance  and  Use  of Technology  (UTAUT).  UTAUT  adalah  suatu  model  yang  menjelaskan  mengenai  perilaku pengguna terhadap teknologi informasi yang dikembangkan oleh Venkatesh et al. (2003). UTAUT mengumpulkan sifat-sifat yang berhasil dari kedelapan teori penerimaan teknologi terkemuka menjadi satu teori antara lain, theory of reasoned action (TRA), technology acceptance model (TAM), motivational model (MM), theory of planned behavior (TPB),  combine  TAM  and  TPB,  model  of  PC  utilization  (MPTU),  innovation  diffusion  theory  (IDT),  dan  social cognitive theory (SCT). Dengan UTAUT, dapat diketahui bahwa tindakan dan persepsi pengguna terhadap teknologi mampu mempengaruhi perilakunya dalam penerimaan penggunaan teknologi.
UTAUT  menjelaskan  bahwa  behavioral  intention  (minat  perilaku)  dan  use  behavior  (perilaku  pengguna) dipengaruhi  oleh  performance expectancy (ekspetasi  kinerja), effort expectancy (ekspetasi  usaha), social influence (pengaruh sosial), dan facilitating conditions (kondisi fasilitas). Behavioral intention didefinisikan sebagai  tolak ukur keinginan seseorang dalam melakukan suatu  perilaku. Use behavior merupakan intensitas atau frekuensi  pengguna dalam menggunakan teknologi informasi  (Venkatesh et al., 2003).
Performance expectancy merupakan sejauh mana individu  mempercayai bahwa dengan menggunakan suatu sistem akan membantu dia untuk memperoleh keuntungan dalam pekerjaan tertentu. Effort expectancy adalah sejauh mana  kemudahan  yang  berhubungan  dengan  penggunaan  sistem.  social  influence  merupakan  tingkat  dimana seseorang menganggap orang lain  meyakinkan dirinya bahwa dirinya seharusnya menggunakan suatu sistem baru. Facilitating conditions merupakan sejauh mana seorang individu percaya bahwa infrastruktur organisasi dan teknis yang ada mampu mendukung penggunaan suatu sistem (Venkatesh et al., 2012).
Pada  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Pangestu  &  Pasaribu  (2022),  menunjukkan  hasil  bahwa performance expectancy dan effort expectancy berpengaruh signifikan terhadap behavioral intention. Pada penelitian lain  yang  dilakukan  oleh  Mooduto  &  Mariam  (2020)  menunjukkan  bahwa  social  influence, facilitating  conditions berpengaruh terhadap Behavioral Intention, dan behavioral intention berpengaruh terhadap use behavior.
Berdasarkan latar belakang tersebut, adapun tujuan dari penelitian ini antara lain, untuk mengetahui pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel  performance expectancy, effort  expectancy, dan social influence terhadap behavioral  intetention,  serta  dari  variabel  facilitating  conditions  dan  behavioral  intention  terhadap  use  behavior penggunaan  QRIS.  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  bermanfaat  bagi  berbagai  pihak.  Penelitian  ini  dapat dijadikan  referensi  bagi  pihak  layanan  QRIS  untuk  meningkatkan  kualitas  layanan.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga diharapkan dapat membantu peneliti selanjutnya untuk dijadikan bahan referensi atau perbandingan dalam melakukan penelitian serupa.
Penelitian ini memiliki persamaan dengan penelitian yang dilakukan oleh Mooduto & Mariam (2020) dengan judul  Penerimaan  dan  Penggunaan  OVO  Paylater  dengan  Menggunakan  Model  UTAUT,  yaitu  variabel  yang digunakan dan juga menggunakan program Smart PLS untuk alat analisisnya. Adapun perbedaannya adalah terletak pada teknik pengambilan sampel yang mana dalam penelitian ini menggunakan snowball sampling. Dan juga berbeda dalam  penggunaan  rumus  untuk  menentukan  ukuran  sampel  yang  mana  penelitian  ini  menggunakan  rumus  dari Frendy.
Selain itu, yang membedakan penelitian ini dengan penelitian yang dilakukan oleh Pangestu & Pasaribu ( 2022) yang  berjudul  Behavior  Intention  Penggunaan  Digital  Payment  QRIS  Berdasarkan  Model  Unified  Theory  of Acceptance and Use of Technology  (UTAUT) (Studi pada UMKM Sektor Industri  Makanan &  Minuman di  Kota Jambi)  adalah  pada  penggunaan  variabel  dependen  yang  mana  dalam  penelitian  ini  hanya  menggunakan  behavior intention  pada  variabel  dependennya.  Dan  juga  objek  yang  digunakan  yang  mana  penelitian  ini  melihat  sistem pembayaran QRIS dari sisi merchant.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Dasar Penelitian
Jenis penelitian ini adalah kuantitatif yang bersifat deskriptif, dimana penelitian kuantitatif merupakan penelitian yang datanya  berupa  angka  yang  kemudian  dianalisis  menggunakan  rumus  statistik  dan  diinterpretasikan  dalam  rangka menguji hipotesis. Penelitian kuantitatif bersifat deskriptif dijelaskan oleh Andriantoro (1999) dalam Charisma (2020) dijelaskan  sebagai  penelitian  yang  memfokuskan  pada  pengujian  teori-teori  dengan  pengukuran  variabel-variabel penelitian  pada  angka  dan  melakukan  analisis  data  melalui  metode  statistik,  sehingga  variabel  penelitian  mampu diidentifikasi,  hubungan  antar  variabel  mampu  diukur,  dan  kesesuaian  dengan  rumusan  masalah.  Penelitian  ini dilakukan di Kota Samarinda yang berada di Provinsi Kalimantan Timur. Penelitian ini dilakukan selama kurang lebih empat minggu, dari tanggal 30 November sampai 26 Desember 2022.

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 3, Februari 2023, Hal 885 − 892 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i3.2808
Pada  penelitian  ini  terdapat  4  variabel  independen  (X)  dan  2  variabel  dependen  (Y)  yakni,  performance expectancy (X1), effort expectancy (X2), social influence (X3), facilitating conditions (X4), behavioral intention (Y1), use behavior (Y2).  Venkatesh et al. (2012) menjelaskan performance expectancy (ekspetasi kinerja) adalah sejauh mana  individu  mempercayai  bahwa  dengan  menggunakan  suatu  sistem  akan  membantu  dia  untuk  memperoleh keuntungan dalam pekerjaan tertentu. Adapun indikator dalam variabel ini antara lain, perceived usefulness, extrinsic motivation, job fit, relative advantage, dan outcome expectations.
Effort  expectancy  (ekspetasi  usaha)  adalah sejauh mana kemudahan yang berhubungan dengan penggunaan sistem (Venkatesh et al., 2012). Variabel ini terdiri dari dua indikator yakni, perceived easy of use, dan easy of use. Social  influence  (pengaruh  sosial)  adalah  tingkat  dimana  seseorang  menganggap  orang  lain    meyakinkan  dirinya bahwa dirinya seharusnya menggunakan suatu sistem baru (Venkatesh et al., 2012). Social influence terdiri dari dua indikator yaitu, subjective norm, dan social factors. Facilitating conditions (kondisi fasilitas) juga didefinisikan oleh Venkatesh et al. (2012). yang merupakan sejauh mana seorang individu percaya bahwa infrastruktur organisasi dan teknis yang ada mampu mendukung penggunaan suatu sistem. Adapun indikator dalam variabel ini adalah perceived behavioral control, dan compatibility.
Behavioral intention (minat perilaku) didefinisikan oleh Kotler (2014) dalam Sari (2020) sebagai suatu kondisi yang  mana  konsumen  memiliki  keinginan  atau  bersikap  loyal  pada  produk,  brand  dan  suatu  perusahaan  yang kemudian secara sukarela menceritakan kelebihannya kepada orang lain.  Indikator dari behavioral intention menurut Belanger  dan  Carter  (2008)  dan  Venkatesh  et  al.  (2012)  mengenai  niat  perilaku  untuk  menggunakan  (behavioral intention to adopt) dan menurut Oliveira et al. (2016) mengenai niat perilaku untuk merekomendasikan (behavioral intention  to  recommend).    Use  behavior  (perilaku  pengguna)  adalah  intensitas  atau  frekuensi  pengguna  dalam menggunakan teknologi informasi Venkatesh et al. (2003). Adapun kerangka penelitian dalam penelitian ini sebagai berikut:

## Gambar 1. Kerangka Pikir Penelitian
Pada  gambar 1  kerangka pikir  penelitian  menunjukkan alur hipotesis dalam penelitian ini, adapun hipotesis yang diajukan antara lain:
1. H 1 : Performance Expectancy berpengaruh positif dan signifikan terhadap Behavioral Intention.
2. H 2 : Effort Expectancy berpengaruh positif dan signifikan terhadap Behavioral Intention.
3. H 3 : Social Influence berpengaruh positif dan signifikan terhadap Behavioral Intention.
4. H 4 : Facilitatiing Conditions berpengaruh positif dan signifikan terhadap Use Behavior.
5. H 5 : Behavioral intentionberpengaruh positif dan signifikan terhadap Use Behavior.

## 2.2 Populasi dan Sampel
Populasi  adalah  wilayah  generalisasi  yang terdiri dari  objek  atau  subjek  yang  memiliki  kuantitas  dan  karakteristik tertentu  yang  ditentukan  oleh  peneliti  dan  kemudian  ditarik  kesimpulannya  (Sugiyono,  2015).  Populasi  dalam penelitian  adalah  seluruh  masyarakat  Samarinda  yang  sudah  pernah  melakukan  transaksi  menggunakan  sistem pembayaran QRIS.
Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi. Apabila populasi terlalu besar, maka peneliti tidak mampu mempelajari semua populasi tersebut, misalnya dikarenakan keterbatasan waktu, tenaga, dan dana. Penentuan ukuran sampel dalam penelitian ini adalah menggunakan rumus Lemeshow, hal ini dikarenakan jumlah  populasi  tidak  diketahui.  Hasil  perhitungan  rumus  tersebut  diperoleh  hasil  jumlah  sampel  minimal  dalam penelitian ini adalah 96 responden yang kemudian dibulatkan menjadi 100 responden.

## 2.3 Teknik Pengambilan Sampel
Teknik  pengambilan  sampel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  nonprobability  sampling  tepatnya menggunakan purposive sampling. Sugiyono (2015) mengatakan bahwa purposive sampling adalah teknik penentuan sampel  dengan  pertimbangan  tertentu.  Metode  ini  menggunakan  kriteria  yang  telah  ditentukan  oleh  peneliti  untuk meneliti sampel. Adapun karakteristik responden pada penelitian ini, yaitu a) Responden berdomisili di Samarinda; b) Responden yang sudah pernah menggunakan sistem pembayaran melalui QRIS.

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 3, Februari 2023, Hal 885 − 892 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i3.2808

## 2.4 Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  adalah  menggunakan  kuesioner  yang  akan  disebar  secara  online melalui media sosial baik itu Instagram, Twitter, dan Whatsapp dengan menggunakan google form. Kuesioner yang telah terkumpul akan digunakan sebagai data primer.

## 2.5 Teknik Analisis Data
Dalam pelaksanaanya, alat analisis statistik yang digunakan adalah Partial Least Square (PLS) versi 3. Dimana terdiri dari dua model/elemen yaitu model pengukuran (Measurement Model) yang disebut juga sebagai outer model, dan model struktural (Structural Model) yang disebut juga sebagai inner model. Evaluasi model pengukuran atau outer model digunakan untuk menilai validitas dan reliabilitas model. Evaluasi model struktural atau inner model dilakukan untuk mengukur dan menjelaskan hubungan antara variabel yang satu dengan variabel lainnya, yang diawali dengan menggunakan  nilai  R-Square  (R2)  dan  dilanjut  dengan  menggunakan  nilai  predictive  relevance  (Q2).  Kemudian dilanjutkan dengan pengujian hipotesis yang dilakukan dengan membandingkan nilai t-statistik dengan t-tabel.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Evaluasi Model Pengukuran (Outer Model)

## 3.1.1 Convergent Validity
Convergent  validity dari model pengukuran dengan indikator reflektif dinilai berdasarkan dengan hubungan antara component score dengan construct score.
Tabel 1. Outer Loading (Mean, STDEV, T-Values, P-Values)
Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P Values X1.1 <- Performance Expectancy 0.701 0.700 0.059 11.880 0.000 X1.2 <- Performance Expectancy 0.701 0.694 0.065 10.836 0.000 X1.3 <- Performance Expectancy 0.799 0.792 0.048 16.515 0.000 X1.4 <- Performance Expectancy 0.739 0.733 0.065 11.419 0.000 X1.5 <- Performance Expectancy 0.753 0.751 0.052 14.386 0.000 X2.1 <- Effort Expectancy 0.830 0.816 0.074 11.271 0.000 X2.2 <- Effort Expectancy 0.899 0.905 0.034 26.744 0.000 X3.1 <- Social Influence 0.869 0.863 0.070 12.466 0.000 X3.2 <- Social Influence 0.908 0.904 0.045 20.267 0.000 X4.1 <- Facilitating Conditions 0.883 0.884 0.034 26.112 0.000 X4.2 <- Facilitating Conditions 0.895 0.892 0.031 29.186 0.000 Y1.1 <- Behavioral Intention 0.919 0.917 0.018 50.266 0.000 Y1.2 <- Behavioral Intention 0.900 0.897 0.028 31.937 0.000 Y2.1 <- Use Behavior 0.920 0.916 0.020 45.481 0.000 Y2.2 <- Use Behavior 0.893 0.887 0.033 26.803 0.000
Pada tabel 1 merupakan hasil dari nilai loading factor nilai convergent dari setiap indikator. Nilai loading factor dapat  dinyatakan  valid  dan  berkorelasi  dengan  konstruk  yang  diukur  apabila  nilainya  >  0,7.  Berdasarkan  hasil pengujian, diperoleh bahwa semua nilai loading factor dari indikator performance expectancy (X1), effort expectancy (X2), social influence (X3), facilitating conditions (X4), behavioral intention (Y1), dan use behavior (Y2) > 0,7 dan nilai  t-statistik  >  1,96  atau  memiliki  nilai  p  values  <  0,05.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  konstruk  variabel memiliki nilai konvergensi yang valid dan signifikan.

## 3.1.2 Discriminant Validity
Pengujian  discriminant  validity  digunakan  untuk  melihat  apakah  suatu  konstruk  akan  mempunyai  loading  factor terbesar pada konstruk yang dibentukya dibandingkan dengan loading factor konstruk lain. Indikator dinyatakan valid apabila nilainya lebih besar dari 0,70 atau nilai loading konstruk yang dituju lebih besar dibandingkan dengan nilai loading kosntruk lain.
Tabel 2 . Cross Loading Performance Expectancy Effort Expectancy Social Influence Facilitating Conditions Behavioral Intention Use Behavior X1.1 0.701 0.619 0.178 0.392 0.507 0.467 X1.2 0.701 0.368 0.191 0.472 0.363 0.366 X1.3 0.799 0.390 0.277 0.305 0.573 0.563

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 3, Februari 2023, Hal 885 − 892 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i3.2808
Performance Expectancy Effort Expectancy Social Influence Facilitating Conditions Behavioral Intention Use Behavior X1.4 0.739 0.300 0.112 0.311 0.462 0.514 X1.5 0.753 0.286 0.391 0.272 0.563 0.602 X2.1 0.410 0.830 0.122 0.381 0.369 0.291 X2.2 0.499 0.899 0.223 0.446 0.469 0.400 X3.1 0.245 0.133 0.869 0.019 0.294 0.198 X3.2 0.322 0.225 0.908 0.079 0.347 0.230 X4.1 0.433 0.436 0.055 0.883 0.452 0.399 X4.2 0.385 0.419 0.048 0.895 0.451 0.419 Y1.1 0.659 0.454 0.273 0.502 0.919 0.753 Y1.2 0.576 0.436 0.392 0.418 0.900 0.664 Y2.1 0.656 0.382 0.248 0.412 0.757 0.920 Y2.2 0.596 0.351 0.187 0.424 0.651 0.893
Berdasarkan pada tabel 2, diperoleh bahwa nilai cross loading dan discriminant validity yang baik, sehingga nilai  korelasi  indikator  pada  indikatornya  lebih  tinggi  daripada  nilai  korelasi  indikator  pada  konstruk  yang  lain. Dengan demikian semua indikator pada setiap variabel dalam penelitian ini telah memenuhi discriminant validity.

## 3.1.3 Composite Reliability dan Cronbach’s Alpha
Uji reliabilitas suatu konstruk dapat diukur dengan dua cara yaitu dengan cronbach’s alpha dan composite reliability. Namun,  lebih  disarankan  menggunakan  composite  reliability  dalam  menguji  reliabilitas  suatu  konstruk,  karena menggunakan cronbach alpha dalam menguji reliabilitas konstruk akan memberikan nilai yang lebih rendah. konstruk yang dinyatakan reliabel jika nilai composite reliability lebih besar dari 0,70.
Tabel 3. Construct Validity dan Reliability Cronbach's Alpha rho_A Composite Reliability Average Variance Extracted (AVE) Behavioral Intention 0.792 0.798 0.906 0.828 Effort Expectancy 0.667 0.693 0.856 0.748 Facilitating Conditions 0.735 0.737 0.883 0.791 Performance Expectancy 0.794 0.803 0.857 0.547 Social Influence 0.735 0.749 0.882 0.790 Use Behavior 0.784 0.795 0.902 0.822
Berdasarkan tabel 3 semua konstruk memiliki nilai composite reliability diatas 0,70 dan untuk nilai cronbach’s alpha terdapat 1 konstruk yang dibawah 0,7 yaitu konstruk effort expectancy (X2) sebesar 0,667 yang berarti tingkat reliabilitas  termasuk  kategori  moderat.  Hal  tersebut  tidak  menjadi  masalah  karena  dikatakan  reliabel  apabila  nilai cronbach’s alpha < 0,6 . Jadi dapat disimpulkan bahwa konstruk dalam penelitian ini memiliki reliabilitas yang baik. Dan untuk nilai AVE 6 konstruk harus lebih besar dari 0,5 dan oleh karena itu dapat dikatakan bahwa evaluasi model pengukuran memiliki convergent validity yang baik.

## 3.2 Evaluasi Model Struktural (Inner Model)
3.2.1 R-Square (R 2 )
Nilai R-Square (R2) untuk setiap variabel menjadi kekuatan prediksi dari model struktural. Kekuatan prediksi dapat dilihat dengan menggunakan kriteria R-Square 0,75 kuat, 0,50 moderate, 0,25 lemah (Ghozali & Latan, 2019).
Tabel 4. R-Square R Square  R Square Adjusted Behavioral Intention 0.507 0.492 Use Behavior 0.614 0.607
Jika dilihat dari tabel 4 diperoleh hasil nilai R-Square (R 2 ) untuk variabel behavioral intention (Y1) adalah sebesar  0,507,  sehingga  menunjukkan  bahwa  50,7%  variabel  behavioral  intention  (Y1)  dapat  dipengaruhi  oleh variabel performance expectancy (X1), effort expectancy (X2), dan social influence (X3). Sedangkan sisanya sebesar 49,3% dipengaruhi  oleh variabel  lain diluar penelitian. Kemudian nilai  R-Square (R 2 ) untuk  variabel  use behavior (Y2) adalah sebesar 0,614, hal ini berarti bahwa sebesar 61,4% variabel use behavior (Y2) dipengaruhi oleh variabel facilitating conditions (X4), dan behavioral intention (Y1), dan sisanya sebesar 38,6% dipengaruhi oleh variabel lain diluar penelitian.
3.2.2 Predictive Relevance (Q 2 )

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 3, Februari 2023, Hal 885 − 892 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i3.2808
Metode ini menjeaskan perpaduan dari cross validation dan fungsi fitting dengan prediksi dari observed variable dan estimasi dari parameter konstruk. Besaran Q2 memiliki nilai dengan rentang 0< Q2 <1, dimana semakin mendakati 1 maka model semakin baik. Berdasarkan tabel 15 maka perhitungan predictive relevance adalah sebagai berikut:
Nilai Q 2 = 1 -  (1 – R1 2 ) x (1- R2 2 ) (1)
Nilai Q 2 = 1 – (1 – 0,507) x (1 – 0,614) Nilai Q 2 = 0,809702 Keterangan : Q2 = nilai Predictive Relevance R12 = nilai R-Square variabel Behavioral Intention
R22 = nilai R-Square variabel Use Behavior
Berdasarkan  hasil  perhitungan  diatas  diperoleh  nilai  Q 2 adalah  sebesar  0,809702,  artinya  adalah  besarnya keragaman  data  dari  penelitian  yang  diperoleh  dijelaskan  oleh  model  struktural  yang  dirancang  adalah  sebesar 80,9702%, sedangkan sisanya sebesar 19.0298% dijelaskan oleh faktor lain diluar model. Berdasarkan hasil tersebut dapat dikatakan model struktural pada penelitian ini cukup baik karena mendekati nilai 1.

## 3.3 Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis dilakukan dengan membandingkan nilai t-tabel dan t-statistik. t-tabel dapat diperoleh dari jumlah responden yaitu 100 dengan nilai signifikansi 0,05 dan nilai t-tabel adalah 1,960. Hasil dikatakan signifikan apabila nilai t-statistik > 1.960 yang ditentukan oleh t-tabel.
Tabel 5 . Hasil Pengujian Hipotesis Path Coefficients Hipotesis Variabel Original Sample (O) T Statistics (|O/STDEV|) P Values Keterangan H1 Performance Expectancy -> Behavioral Intention 0.540 5.714 0.000 Diterima H2 Effort Expectancy -> Behavioral Intention 0.172 2.118 0.035 Diterima H3 Social Inluence -> Behavioral Intention 0.153 1.995 0.047 Diterima H4 Facilitating Conditions -> Use Behavior 0.086 1.138 0.256 Ditolak H5 Behavioral Intention -> Use Behavior 0.736 8.075 0.000 Diterima

## 3.4 Pembahasan

## 3.4.1 Pengaruh Performance Expectancy (X1) terhadap Behavioral Intention (Y1)
Melihat hasil pengujian hipotesis 1 (H1) diperoleh bahwa variabel performance expectancy berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel behavioral intention dalam penggunaan QRIS. Hal ini ditunjukkan oleh hasil nilai original sampel  sebesar  0,540,  sehingga  menunjukkan  pengaruh  yang  positif,  yang  berarti  tingkat  hubungan  antara performance expectancy terhadap behavioral intention adalah sebesar 54%. Selain itu, untuk nilai t-statistik diperoleh lebih besar daripada t-tabel yaitu 5,714 lebih besar dari 1,960 dan diperoleh pula probabilitas signifikan sebesar 0,000 yang lebih kecil dari taraf kesalahan yang ditetapkan sebesar 0,05. Dengan demikian, hipotesis H1 dalam penelitian ini diterima. Hal ini berarti bahwa semakin tinggi ekspetasi kinerja maka semakin tinggi pula minat masyarakat kota Samarinda  dalam  menggunakan  QRIS  sebagai  alat  transaksi  pembayaran.  Penelitian  ini  juga  mendukung  hasil penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Mooduto & Mariam (2020), pada penelitian tersebut menunjukkan bahwa terdapat  pengaruh  performance  expectancy  terhadap  behavioral  intention  penggunaan  OVO.  Penelitian  ini  juga berbeda dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Utami (2018) yang menyatakan bahwa performance expectancy berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap behavioral intention UMKM menggunakan E-Commerce

## 3.4.2 Pengaruh Effort Expectancy (X2) terhadap Behavioral Intention (Y1)
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  2  (H2)  diperoleh  bahwa  variabel  effort  expectancy  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap variabel behavioral intention dalam penggunaan QRIS. Hal ini ditunjukkan oleh hasil nilai original sampel  sebesar  0,172,  sehingga  menunjukkan  pengaruh  yang  positif,  yang  berarti  tingkat  hubungan  antara  effort expectancy terhadap behavioral intention adalah sebesar 17,2%. Selain itu, untuk nilai t-statistik diperoleh lebih besar daripada t-tabel yaitu 2,118 lebih besar dari 1,960 dan diperoleh pula probabilitas signifikan sebesar 0,035 yang lebih kecil dari taraf kesalahan yang ditetapkan sebesar 0,05. Dengan demikian, hipotesis 2 dalam penelitian ini diterima. Hal  ini berarti bahwa semakin tinggi  ekspetasi  usaha maka semakin tinggi  pula minat  masyarakat  kota Samarinda dalam menggunakan QRIS sebagai alat transaksi pembayaran. Penelitian ini mendukung hasil penelitian sebelumnya yang  dilakukan  oleh  Pangestu  &  Pasaribu  (2022)  yang  menunjukkan  hasil  bahwa  secara  parsial  effort  expectancy berpengaruh  signifikan  terhadap  behavior  intention  penggunaan  digital  payment  QRIS.  Selain  itu,  penelitian  ini

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 3, Februari 2023, Hal 885 − 892 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i3.2808
berbeda dengan hasil penelitian sebelumnya dari Azzahroo & Estiningrum (2021) yang menyatakan bahwa ekspetasi usaha bukanlah prediktor signifikan yang mempengaruhi minat menggunakan QRIS.

## 3.4.3 Pengaruh Social Influence (X3) terhadap Behavioral Intention (Y1)
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  3  (H3)  diperoleh  bahwa  variabel  social  influence  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap variabel behavioral intention dalam penggunaan QRIS. Hal ini ditunjukkan oleh hasil nilai original sampel  sebesar  0,153,  sehingga  menunjukkan  pengaruh  yang  positif,  yang  berarti  tingkat  hubungan  antara  social influence terhadap behavioral intention adalah sebesar 15,3%. Selain itu, untuk nilai t-statistik diperoleh lebih besar daripada t-tabel yaitu 1,995 lebih besar dari 1,960 dan diperoleh pula probabilitas signifikan sebesar 0,047 yang lebih kecil dari taraf kesalahan yang ditetapkan sebesar 0,05. Dengan demikian, hipotesis 3 dalam penelitian ini diterima. Hal  ini berarti bahwa salah satu  faktor yang mempengaruhi  seseorang dalam  menggunakan suatu  teknologi adalah jika mendapat dukungan atau anjuran dari orang-orang terdekat. Selain itu, penelitian ini mendukung hasil penelitian lain dari Mukminin et al. (2019) yang menyatakan bahwa social influence berpengaruh positif dan signifikan terhadap Behavioural  Intention  pengguna  paylater  di  dalam  Traveloka.  Kemudian  penelitian  ini  juga  berbeda  dengan  hasil penelitian sebelumnya dari Pangestu & Pasaribu (2022) yang menyatakan bahwa social influence berpengaruh tidak signifikan terhadap behavior intention penggunaan digital payment QRIS.

## 3.4.4 Pengaruh Facilitating Conditions (X4) terhadap Use Behavior (Y2)
Melihat hasil pengujian hipotesis 4 (H4) diperoleh bahwa variabel facilitating conditions berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap variabel use behavior dalam penggunaan QRIS. Hal ini ditunjukkan oleh hasil nilai original sampel sebesar  0,086,  sehingga  menunjukkan  pengaruh  yang  positif,  yang  berarti  tingkat  hubungan  antara  facilitating conditions terhadap use behavior adalah sebesar 8,6%. Selain itu, untuk nilai t-statistik diperoleh lebih kecil daripada t-tabel yaitu 1,138 lebih kecil dari 1,960 dan diperoleh pula probabilitas signifikan sebesar 0,256 yang lebih besar dari taraf kesalahan yang ditetapkan sebesar 0,05. Dengan demikian, hipotesis H4 dalam penelitian ini tidak diterima. hal ini  menunjukkan  bahwa  pengguna  QRIS  tidak  yakin  bahwa  infrastuktur  dan  teknis  yang  ada  akan  menunjang penggunaan  QRIS  dalam  melakukan  transaksi  pembayaran.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Utami  (2018),  dan  Bharata  &  Widyaningrum  (2017)  yang  membuktikan  bahwa facilitating condition berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap use behavior. Disisi lain, hasil penelitian ini berbeda  dengan  hasil  penelitian  dari  Indah  &  Agustin  (2019),  serta  Kadim  &  Sunardi  (2022),  yang  membuktikan bahwa facilitating condition berpengaruh signifikan terhadap use behavior.

## 3.4.5 Pengaruh Behavioral Intention (Y1) terhadap Use Behavior (Y2)
Pengujian  hipotesis  5  adalah  untuk  menguji  pengaruh  behavioral  intention  (Y1)  terhadap  use  behavior  (Y2). Berdasarkan  tabel  4.5  diperoleh  bahwa  variabel  behavioral  intention  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan terhadap use behavior dalam penggunaan QRIS. Hal ini ditunjukkan oleh hasil nilai original sampel sebesar 0,736, sehingga menunjukkan pengaruh yang positif, yang berarti tingkat hubungan antara behavioral intention terhadap use behavior adalah sebesar 73,6%. Selain itu, untuk nilai t-statistik diperoleh lebih besar daripada t-tabel yaitu sebesar 8,075 yang mana lebih besar dari 1,960 dan diperoleh pula probabilitas signifikan sebesar 0,000 yang mana lebih kecil dari taraf kesalahan yang ditetapkan yaitu sebesar 0,05. Dengan demikian, hipotesis 5 dalam penelitian ini diterima. Dalam penelitian ini behavioral intention berhubungan dengan minat individu dalam menggunakan QRIS secara terus menerus. Hasil penelitian yang positif menjelaskan bahwa semakin tinggi niat seseorang dalam menggunakan QRIS, maka  semakin  tinggi  pula  tingkat  perilaku  pengguna  dalam  menggunakan  QRIS.  Penelitian  ini  juga  mendukung penelitian lain dari Indah & Agustin (2019) yang memperoleh hasil bahwa behavioral intention memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap use behavior Go-Pay. Disisi lain, penelitian ini berbeda dengan hasil penelitian sebelumnya dari Utami (2018) yang menyebutkan bahwa behavioral intention berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap use behavior.

## 4. KESIMPULAN
Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa empat hipotesis diterima dan satu hipotesis ditolak, yaitu performance expectancy  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  behavioral  intention,  effort  expectancy  memiliki pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  behavioral  intention,  social  influence  memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  behavioral  intention,  facilitating  conditions  memiliki  pengaruh  positif  dan  tidak  signifikan terhadap  use  behavior,  dan  behavioral  intention  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  use  behavior. Penelitian ini masih banyak kekurangan karena adanya keterbatasan, antara lain penelitian ini hanya menggunakan preferensi  dari pihak pengguna QRIS di Samarinda. Selain itu, penelitian ini tidak menggunakan seluruh indikator yang  terdapat  pada  masing  –  masing  variabel.  Maka  dari  itu,  untuk  peneliti  selanjutnya  dengan  penelitian  serupa diharapkan  tidak  hanya  menggunakan  preferensi  dari  pengguna  saja melainkan  juga  dari  preferensi  merchant,  dan juga diharapkan dapat menggunakan seluruh indikator yang terdapat pada masing – masing variabel.

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 3, Februari 2023, Hal 885 − 892 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i3.2808

## REFERENCES
Azzahroo,  R.  A.,  &  Estiningrum,  S.  D.  (2021).  Preferensi  Mahasiswa  dalam  Menggunakan  Quick  Response  Code  Indonesia
Standard (QRIS) sebagai Teknologi Pembayaran. Jurnal Manajemen Motivasi, 17(1), 10.
https://doi.org/10.29406/jmm.v17i1.2800
Bharata,  W.,  &  Widyaningrum,  P.  W.  (2017).  Analisis  Penerimaan  Dan  Penggunaan  Sistem  Informasi  Akademik  Melalui Pengembangan Model Utaut Studi Pada Mahasiswa Fakultas Ekonomi Universitas Muhammadiyah Ponorogo. Optimal: Jurnal Ekonomi Dan Kewirausahaan, 11(2), 171–187. https://doi.org/10.33558/optimal.v11i2.751
Bi.go.id. (n.d.). Kenal dan Layanan-Bank Indonesia. Bank Indonesia. https://www.bi.go.id
Charisma, J. A. (2020). Analisis minat dan perilaku pengguna e-Wallet: Perluasan UTAUT 2 dengan budaya sebagai moderasi: Studi  pada  Mahasiswa  di  Kota  Malang  Etheses  of  Maulana  Malik  Ibrahim  State  Islamic  University.  In  Fakultas  Ekonomi Universitas Islam Negeri (UIN) Maulana Malik Ibrahim. http://etheses.uin-malang.ac.id/18709/
Ghozali, I., & Latan, H. (2019). Partial Least Squares Konsep, Teknik dan Aplikasi Menggunakan Program SmartPLS 3.0 Untuk Penelitian Empiris (2nd ed.). Undip.
Indah,  M.,  &  Agustin,  H.  (2019).  Penerapan  Model  Utaut  (Unified  Theory  Of  Acceptance  And  Use  Of  Technology)  Untuk Memahami  Niat  Dan  Perilaku  Aktual  Pengguna  Go-Pay  Di  Kota  Padang.  Jurnal  Eksplorasi  Akuntansi,  1(4),  1949–1967. https://doi.org/10.24036/jea.v1i4.188
Kadim,  A.,  &  Sunardi,  N.  (2022).  Financial  Management  System  (QRIS)  based on UTAUT  Model  Approach  in Jabodetabek.
International Journal of Artificial Intelligence Research, 6(1). https://doi.org/10.29099/ijair.v6i1.282
Mooduto, W. P. A., & Mariam, I. (2020). Penerimaan dan Penggunaan OVO Paylater dengan Menggunakan Model UTAUT. Jurnal Administrasi Profesional, 1(2), 8–15.
Mukminin, A., Rachman, R., & Wahyudi, H. (2019). Penerapan Model Utaut Untuk Perilaku Pengguna “Paylater” Di Dalam Traveloka. Jurnal Computech & Bisnis, 13(2), 81–90.
Oliveira,  T.,  Thomas,  M.,  Baptista,  G.,  &  Campos,  F.  (2016).  Mobile  payment:  Understanding  the  determinants  of  customer adoption  and  intention  to  recommend  the  technology.  Computers  in  Human  Behavior,  61(August),  404–414. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.03.030
Pangestu, M. G., & Pasaribu, J. P. K. (2022). Behavior Intention Penggunaan Digital Payment QRIS Berdasarkan Model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT)(Studi pada UMKM Sektor Industri Makanan & Minuman di Kota
Jambi). Jurnal MANAGE, 1(1), 29–37. https://ejournal.unama.ac.id/index.php/jumanage/article/view/23%0Ahttps://ejournal.unama.ac.id/index.php/jumanage/article /download/23/18
Riyanto, G. P. (2022). Pengguna Internet di Indonesia Tembus 210 Juta pada 2022. Kompas.Com. https://tekno.kompas.com/read/2022/06/10/19350007/pengguna-internet-di-indonesia-tembus-210-juta-pada-2022?page=all Saffianah, N., & Amir, W. (2022). Implementasi Fintech (E-Wallet) Dalam Mengembangkan Bisnis Bagi Pelaku Umkm Di Kota Makassar.  JEMBA :  Jurnal  Ekonomi  Pembangunan,  Manajemen  Dan  Bisnis,  Akuntansi,  2(1),  1–8. https://doi.org/10.52300/jemba.v2i1.4322
Sari,  K.  (2020).  Analisis  Pendekatan  Behavioral  Intention  Pada  Minat  Menggunakan  Mobile  Payment  OVO.  Jurnal  Online Mahasiswa (JOM) Bidang Manajemen, 5(4), 1–12.
Sihaloho, J. E., Ramadani, A., & Rahmayanti, S. (2020). Implementasi Sistem Pembayaran Quick Response Indonesia Standard
Universitas Sumatera Utara (1)(2)(3). Jurnal Manajemen Bisnis, 17(2), 287–297. http://journal.undiknas.ac.id/index.php/magister-manajemen/ Sugiyono. (2015). Statistika untuk Penelitian (26th ed.). ALFABETA.
Sya’rawie, M. M. (2022). Penggunaan QRIS di  Kaltim Masih  Didominasi Samarinda. Bisnis.Com. https://kalimantan.bisnis.com/read/20220617/408/1544978/penggunaan-qris-di-kaltim-masih-didominasi-warga-samarinda Utami, R. A. (2018). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Minat Pelaku UMKM Menggunakan E-Commerce (Studi Kasus pada Aplikasi Pesan Bungkus di Kota Samarinda). Paper Knowledge . Toward a Media History of Documents, l.
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User Acceptance of Informations Technology: Toward a Unified View. MIS Quarterly: Management Information Systems, 27(3), 425–478. tudylibid.com/doc/4387221/venkatesh2003.en.id- unlocked--1-
Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory  of  acceptance  and  use  of  technology.  MIS  Quarterly:  Management  Information  Systems,  36(1),  157–178. https://doi.org/10.2307/41410412
Yusman,  C.  A.  (2022).  Analisis  Faktor  –  Faktor  yang  Mempengaruhi  Pedagang  terhadap  Penggunaan  Quick  Response  Code Indonesian Standard di Metropolitan City Panam Kota Pekanbaru Menurut Ekonomi Syariah.