PENGARUH FINANCIAL TECHNOLOGY DALAM MENINGKATKAN LITERASI KEUANGAN UMKM PRODUK HALAL KOTA  CILEGON

## Sev Rahmiyanti
Universitas Banten Jaya Corresponding email: sevrahmiyanti@unbaja.ac.id
Received: 12 November 2022 Revised: 22 December 2022 Accepted: 25 December 2022

## Abstract
This  study  analyzes  the  role  of  Financial  Technology  (FinTech)  in  increasing  the financial  literacy  of  MSMEs  halal  products  in  Jombang  District,  Cilegon  City.  The study  used  a  data  collection  technique  of  50  responses  that  randomly  selected from entrepreneurs of MSMEs halal products in Jombang District, Cilegon City. This study uses data collection techniques using primary data and secondary data. The aim is to determine  the  effect  of  fintech  variables  in  increasing  financial  literacy  on  halal products of MSMEs in Jombang District, Cilegon City. Results of the study stated that the  financial  literacy  variable  had  no  significant  effect  and  there  was  a  positive relationship to the Financial Technology (FinTech) variable. That is because the T- statistic value obtained by the financial behavior variable is 1.212, which is smaller than 1.960, and the P-value is 0.226, which is greater than 0.05.

## Keywords: Financial technology, financial literacy, MSME Halal Products
JEL Classification: D0, D04

## Abstrak
Penelitian  ini  untuk  menganalisis  peran Financial  Technology ( FinTech) dalam meningkatkan  literasi  keuangan  UMKM  produk  halal  Kecamatan  Jombang  Kota Cilegon.  Peneliti  menggunakan  teknik  pengumpulan  data  sebanyak  50  respon  yang dipilih  secara  acak  yaitu  pelaku  UMKM  produk  halal  Kecamatan  Jombang  Kota Cilegon.  Penelitian  ini  menggunakan  teknik  pengumpulan  data  menggunakan  data primer  dan  sekunder.  Tujuannya  adalah  untuk  mengetahui  pengaruh  variabel fintech dalam  meningkatkan  literasi  keuangan  di  UMKM  produk  halal  Kecamatan  Jombang Kota Cilegon. Hasil dari penelitian menyatakan bahwa variabel litersi keuangan tidak pengaruh secara signifikan dan terdapat hubungan positif terhadap variabel Financial Technology  (FinTech ).  Hal  ini  dikarenakan  nilai  T-statistik  yang  didapatkan  oleh variabel  perilaku  keuangan  sebesar  1.212  lebih  kecil  dari  1.960  dan  nilai  P- values sebesar 0.226 yang lebih besar dari 0.05.
Kata Kunci : Teknologi keuangan, literasi keuangan, UMKM Produk Halal Klasifikasi JEL: D0, D04

## 1. PENDAHULUAN
Semakin berkembangnya teknologi sehingga menjadi suatu kebutuhan bagi setiap orang  dalam  mengusai  masa  digital.  Teknologi  Finansial  ( fintech )  yang  menyediakan layanan  keuangan  merupakan  salah  satu  bidang  di  mana  teknologi  berkembang  pesat. Alhasil, di era digital kontemporer ini terlihat menjamurnya berbagai kemajuan aplikasi Financial  Technology di  bidang  jasa  keuangan,  termasuk  alat  pembayaran,  alat peminjaman,  dan  lain-lain.  Seperti  yang  didefinisikan  oleh  Bank  Indonesia ,  Financial technology  (fintech) adalah  sistem  pendukung  bisnis  yang  memanfaatkan  teknologi keuangan  untuk  menciptakan  barang  dan  jasa.  Bahwa  itu  mungkin  berdampak  pada ekonomi secara keseluruhan dan pada nilai mata uang. Perkebangan Financial technology banyak memunculkan inovasi aplikasi dalam layanan keuangan, seperti alat pembayaran, alat pinjaman dan lain-lain yang mulai terkenal pada masa digital ini (Muzdalifa, 2018).
Karena  alasan  kecepatan,  kemudahan  penggunaan,  dan  kemampuannya  untuk menghemat waktu dan tenaga, teknologi keuangan menjadi lebih populer dalam beberapa tahun terakhir. Semua transaksi tercatat dalam sistem, dan financial technology ( fintech ) berfungsi menjadi peralatan yang dapat memudahkan proses transaksi antara pembeli dan penjual. Proses pembayaran legal yang tidak termasuk pertukaran fisik instrumen kertas disebut sebagai teknologi keuangan (Junadi & Sfenrianto, 2015).
Setiap  orang  secara  tidak  langsung  harus  dituntut  untuk  dapat  memahami  atau mengerti financial  technology .  Untuk  hidup  tanpa  tekanan  finansial,  setiap  orang membutuhkan  dasar  yang  kuat  dalam  literasi  keuangan.  Salah  urus  keuangan  atau rendahnya seseorang dalam literasi keuangan sehingga seseorang mempunyai masalah, seperti  penggunaan  kredit  yang  tidak  bertanggung  jawab  atau  kurangnya  perencanaan keuangan yang memadai, dapat menyebabkan masalah keuangan yang sama banyaknya dengan  kurangnya  pendapatan  itu  sendiri.  Sehingga  memiliki  literasi  keuangan  yang tinggi merupakan hal vital untuk mendapatkan kehidupan yang sejahtera (Saputra, 2016).
Dengan  semakin  sering  dalam  penggunaan financial  technology sehingga konsumen  mendapatkan  berbagai  kemudahan-mudahan  dalam  pemesanan  dan mempermudah  dalam  transaksi  pembayaran.  Dengan  banyaknya  kemudahan  yang dirasakan sehingga semakin banyak konsumen yang menggunakan fintech . Hal ini juga masyarakat  dapat  menerapkan  atau  mengimplementasikan  literasi  keuangan  agar masyarakat dapat mengatur keuangannya.Kehadiran fintech keuangan berbasis teknoogi di  Indonesia  telah  menjadi  keniscayaan  sejalan  dengan  perkembangan  teknologi informasi dan komunikasi (Wibowo, 2017)
Usaha  Mikro,  Kecil,  dan  Menengah  (UMKM)  merupakan  usaha  yang  berfokus secara lokal atau regional yang dapat dijalankan oleh satu orang atau tim kecil. UMKM adalah metode yang terbukti dan benar dalam memperkuat perekonomian nasional , dan mereka melakukannya dengan cara yang terukur dan berkelanjutan  (DSAK IAI, 2016). Usaha  kecil  dan  menengah  (UMKM)  menjadi  salah  satu  mesin  utama  di  balik pertumbuhan  ekonomi  suatu  negara  (Akterujjaman,  2010).  UMKM  di  Indonesia berkembang  pesat  diberbagai  daerah  kota  maupun  pedesaan.  Usaha  mikro,  kecil,  dan menengah (UMKM) telah berperan penting dalam menghasilkan kekayaan dan lapangan kerja di Indonesia. Usaha kecil dan menengah (UKM) mendapat manfaat dari teknologi keuangan karena memudahkan mereka untuk memiliki akses permodalan, meningkatkan literasi keuangan mereka, dan membantu mereka memperluas operasi mereka.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menguji  seberapa  jauh  orang  telah berkembang dalam pengetahuan mereka, dan bagaimana faktor-faktor ini mempengaruhi
penggunaan  mereka,  Teknologi  Finansial  ( FinTech )  dalam  meningkatkan  literasi keuangan  UMKM.  Ibukota  provinsi  Banten  salah  satunya  Kota  Cilegon  merupakan daerah Kawasan industri sehingga banyak tumbuh UMKM. Kota Cilegon terbagi menjadi delapan  kabupaten  dan  empat  puluh  tiga  kecamatan.  Di  Kota  Cilegon,  UMKM berkembang  dengan  pesat  dan  sangat  didukung  oleh  pemerintah  daerah.  Karena  usaha mikro,  kecil,  dan  menengah  (UMKM)  sangat  penting  bagi  pembangunan  ekonomi  di tingkat nasional dan daerah serta pengurangan tingkat pengangguran melalui penyerapan tenaga kerja. Usaha Mikro Kecil & Menengah (UMKM)  mempunyai beberapa  produk halal  di  Kecamatan  Jombang  Kota  Cilegon  sebagian  besar  berjenis  makanan  dan minuman  sudah  menggunakan Financial  Technology ( Fintech )  salah  satunya  adalah GoPay.
Dari  beberapa  penelitian  terdahulu,  diteliti  oleh  (Triyani  Budyastuti,  2021)  hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat  pengaruh fintech dan  literasi  keuangan terhadap keberlangsungan usaha. Sedangkan penelitian (Yayuk Mustikasari, 2020) hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat pengaruh fintech dan literasi keuangan terhadap keberlangungan UMKM. Penelitian menurut (Evy Nur Sugiarti, Nur Diana, 2019) hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  terdapat  pengaruh  positif fintech dan  literasi  keuangan terhadap  keberlangsungan  UMKM.  Dari  latar  belakang  tersebut,  maka  peneliti berkeingininan  melakukan  penelitian  dengan  judul  “Pengaruh Financial  Technology ( FinTech )  Dalam  Meningkatkan  Literasi  Keuangan  UMKM  Produk  Halal  Kecamatan Jombang Kota  Cilegon”.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Financial Technology (FinTech)
Teknologi  keuangan,  atau  singkatnya Financial  Technology ,  mengacu  pada kemajuan teknologi dalam penyampaian layanan keuangan. Hal ini menurut (G. Wiyono and  K.  C.  Kirana,  2020) Fintech ,  sebagaimana  didefinisikan  oleh  (Yahaya,  M.  H.,  & Ahmad,  2019),  merupakan  layanan  keuangan  yang  memberikan  kontribusi  signifikan terhadap efisiensi dan efektivitas sektor keuangan secara keseluruhan. Demikian Harahap (2017)  menurut  model  bisnisnya,  industri  teknologi  keuangan  dapat  dipecah  menjadi empat  subsektor  yang  berbeda:  pinjaman,  manajemen  aset,  pembayaran,  dan  operasi tekfin  lainnya.  Dompet  elektronik  (dompet  digital)  adalah  bagian  dari  transaksi pembayaran  digital.  Dompet  digital  adalah  perangkat  pembayaran  non-tunai  dengan sistem  aplikasi  atau  sistem  kartu,  dompet  digital  dapat  memfasilitasi  pemrosesan pembayaran yang lebih sederhana bagi pelanggan.

## 2.2. Literasi  Keuangan
Otoritas  Jasa  Keuangan  mendefinisikannya  sebagai  seperangkat  prosedur  atau tindakan  yang  dirancang  untuk  meningkatkan  kemampuan  konsumen  dan  masyarakat umum dalam melakukan pengambilan putusan pada kondisi keuangan pribadi (Saleh, M., & Syamsulriyadi, 2018). Memiliki pemahaman yang kuat tentang uang pribadi, kadang- kadang  dikenal  sebagai  "melek  finansial",  adalah  sesuatu  yang  harus  dimiliki  setiap manusia. manfaat pendidikan dalam memungkinkan keberhasilan perencanaan keuangan dan  penghindaran  kesulitan  keuangan  (Widayanti,  2017).  Istilah  literasi  keuangan mengacu pada proses mendidik masyarakat dan nasabah agar mereka memiliki informasi, keterampilan,  dan  keyakinan  yang  dibutuhkan  guna  menentukan  keputusan  dalam keuangan  yang  baik  dan  mengelola  uang  mereka  sendiri  (Zulbetti,  R.,  Perwito,  P.,  & Puspita, 2019).

## 2.3. Usaha  Mikro  Kecil  Dan  Menengah  (UMKM)
Menurut  Badan  Pusat  Statistik  (2019),  perusahaan  kecil  mempekerjakan  antara lima dan sembilan belas orang, sedangkan perusahaan menengah mempekerjakan antara dua  puluh  dan  sembilan  puluh  sembilan  karyawan  (Wibowo,  2017).  Usaha  kecil  dan menengah  mempunyai  urgensi  dalam  distribusi  hasil  perusahaan  dan  pertumbuhan ekonomi nasional (Abdullah, 2018).

## 2.4. Produk  Halal
Pelanggan lebih cenderung melakukan pembelian ketika mereka  mempunyai rasa percaya  akan  produk  brand  yang  mereka  ketahui  (Berry,  2016).  Untuk  alasan  ini, kepercayaan  merupakan  komponen  penting  dari  sikap  yang  membentuk  tindakan, terutama yang melibatkan pertukaran uang (Nasser, 2014). Di semua tingkatan koneksi layanan, kepercayaan adalah konsep kunci di tempat kerja (Sekhon, 2014).
Konsumen  makanan  halal  di  satu  negara  mungkin  lebih  percaya  pada  lambang sertifikat  halal  daripada  di  negara  lain  (Rios,  2014).  Mengetahui  apakah  suatu  produk termasuk  dalam  kategori  halal  atau  haram  sangat  penting  bagi  pelanggan  Muslim (Abdullah, 2018); (Devi & Firmansyah, 2019). Mengingat fakta bahwa konsumen masih melaporkan  kurangnya  akses  informasi  tentang  sertifikasi  halal  dan  merek  halal (Rajagopal, 2011).
Muslim  memiliki  tanggung  jawab  agama  untuk  hanya  makan  makanan bersertifikat halal. Namun, makanan bersertifikat halal pada akhirnya juga dapat berarti bahwa  makanan  tersebut  bersih  dan  aman  untuk  dimakan  (Lada,  2009).  Non-Muslim semakin  tertarik  untuk  mengkonsumsi  masakan  halal  meskipun  fakta  ini  (Azizah Pulungan, 2020a).

## 3. METODE
Informasi  kuantitatif  adalah  sumber  utama  untuk  penelitian  ini.  Informasi  yang dinyatakan  secara  numerik  disebut  data  kuantitatif.  Untuk  melakukan  ini,  kuesioner dikirim  dan  tanggapan  mereka  dianalisis  menggunakan  instrumen  uji  statistik  dalam memberikan  keputusan  apakah  ada  hubungan  yang  signifikan  antara  variabel  yang diminati.  Penelitian  di  sini  menggunakan  jenis  analisis  statistik  yang  disebut  regresi parsial ( Partial Least Square /PLS) untuk memeriksa empat hipotesis. Perangkat lunak Smart  PLS  3.0  akan  digunakan  untuk  menguji  korelasi  antara  variabel  yang  berbeda untuk mengevaluasi setiap hipotesis.

## 3.2.   Uji Kualitas Data
Uji  reliabilitas  dimaksud  untuk  mengukur internal  consistency suatu  kuesioner yang merupakan indikator dari variabel atau konstruk. Pengukuran reliabilitas dilakukan dengan uji Composite Reliability ≥ 0,70 (Ghozali, 2006). Uji validitas digunakan untuk mengukur sah atau valid tidaknya suatu kuesioner. Suatu kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan  kuesioner  tersebut  mampu  mengungkapkan  suatu  yang  akan  diukur  oleh kuesioner tersebut. Uji validitas dilakukan dengan membandingkan akar kuadrat dari nilai average  variance  extracted  (√AVE)  setiap  konstruk  dengan  korelasi  antara  konstruk dengan  konstruk  lainnya  dalam  model.  Apabila  nilai  akar  kuadrat  dari  AVE  setiap konstruk lebih besar daripada nilai korelasi antara konstruk lainnya dalam model maka masing-masing indikator pernyataan adalah valid (Ghozali, 2006).

## 3.3. Pengujian Hipotesis
Pengumpulan data yang dilakukan dengan pendekatan Structural Equation Model (SEM)  dengan  menggunakan  software Partial  Least  Square (PLS).  PLS  adalah model persamaan  struktural  (SEM)  yang  berbasis  komponen  atau  varian  (variance)  dan pendekatan alternatif yang bergeser dari pendekatan SEM berbasis covariance menjadi berbasis  varian.  SEM  yang  berbasis  kovarian  umumnya  menguji  kausalitas/teori sedangkkan  PLS  lebih  bersifat predictive  model .PLS  merupakan  metode  analisis  yang powerfull (Ghozali, 2006) , karena tidak didasarkan pada banyak asumsi.Misalnya, data harus  terdistribusi  normal,  sampel  tidak  harus  besar.  Selain  dapat  digunakan  untuk mengkonfirmasi  teori,  PLS  juga  dapat  digunakan  untuk  menjelaskan  ada  tidaknya hubungan antar variabel laten. PLS dapat sekaligus menganilisis konstruk yang dibentuk dengan  indikator  refleksif  dan  formatif.  Hal  ini  tidak  dapat  dilakukan  oleh  SEM  yang berbasis kovarian karena akan menjadi unidentified model .

## 3.4. Model Pengukuran (Outer Model)
Ada  tiga  kriteria  untuk  menilai  outer  model  yaitu Convengent  Validity, Diseriminant  Validity,  dan  Composite  Reliability . Convergent  validity dari  model pengukuran  dengan  refleksif  indikator  dinilai  berdasarkan  korelasi  antara  item score/component score yang dihitung dengan PLS. Ukuran refleksif individual dikatakan tinggi  jika  berkorelasi  lebih  dari  0,70  dengan  konstruk  yang  diukur.  Namun,  menurut Ghozali (2006) untuk penelitian tahap awal dari pengembangan skala pengukuran nilai loading  0,5  sampai  0,6  dianggap  cukup  memadai. Discriminant  Validity dari  model pengukuran  dengan  refleksif  indikator  dinilai  berdasarkan Cross  Loading pengukuran dengan  konstruk.  Jika  korelasi  konstruk  dengan  item  pengukuran  lebih  besar  daripada ukuran  konstruk  lainnya,  maka  hal  tersebut  menunjukkan  konstruklaten  memprediksi ukuran  pada  blok  mereka  lebih  baik  daripada  ukuran  blok  lainnya.  Metode  lain  untuk menilai Discriminant Validity adalah membandingkan nilai Root Of Average Variance Extracted  (AVE) setiap  konstruk  lebih  besar  daripada  nilai  korelasi  antara  konstruk dengan  konstruk  lainnya  dalam  model,  maka  dikatakan  memiliki  nilai Discriminant Validity yang baik (Ghozali, 2006).

## 3.5. Model Struktural (Inner Model)
Pengujian inner  model atau  model  struktural  dilakukan  untuk  melihat  hubungan antara  konstruk,  nilai  signifikasi  dan R-square dari  model  penelitian.Model  struktural dievaluasi dengan mengggunakan R-square untuk konstruk dependen, Stone-Geisser Q- square test untuk predictive relevance dan uji t serta signifikansi dari koefesien parameter jalur  structural,  (Ghozali,  2006).  Dalam  menilai  model  dengan  PLS  dimulai  dengan melihat R-square untuk setiap variabel laten dependen. Perubahan nilai R-square dapat digunakan untuk menilai pengaruh variabel laten independen tertentu terhadap variabel laten dependen apakah mempunyai pengaruh yang substantif.

## 4. HASIL  DAN  PEMBAHASAN

## 4.1 Deskripsi Subjek Penelitian
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menguji  seberapa  jauh  orang  telah berkembang dalam pengetahuan mereka, dan bagaimana faktor-faktor ini mempengaruhi penggunaan  mereka,  Teknologi  Finansial  ( FinTech )  dalam  meningkatkan  literasi keuangan  UMKM  produk  halal.  Temuan  dikumpulkan  melalui  survei  yang  dikirim  ke
peserta.  Seluruh  responden  diminta  untuk  mengisi  kuesioner  dengan  menggunakan metode accidental  sampling berbasis  peluang,  yang  berarti  bahwa  semua  orang  yang tidak  sengaja  berpapasan  dengan  peneliti  bisa  dimasukkan  dalam  sampel,  asalkan memenuhi  kriteria  untuk  dimasukkan  dalam  sampel.  Informasi  tentang  demografi responden  dalam  hal  jenis  kelamin,  usia,  dan  tingkat  pendidikan  diperoleh  melalui tanggapan  kuesioner.  Pada  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  50  responden.  Dalam table dibawah menjelaskan data demografis dari seorang responden riset. Karakteristik responden berlandaskan jenis kelamin ditampilkan dalam tabel 1 sebagai berikut:

## Tabel 1. Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
Berdasarkan Tabel 1, responden yang tergolong laki-laki sejumlah 17 orang dan 33 orang  berjenis  kelamin  wanita.  Dengan  demikian  Literasi  Keuangan,  Kepribadian  dan Perilaku keuangan dalam mengimplementasikan Financial Technology ( FinTech ) yang dijadikan  sebagai  sampel  penelitian  mayoritas  berjenis  kelamin  Perempuan.  Adapun karakteristik responden yang didasarkan pada usia bisa ditampilkan pada tabel 2 sebagai berikut:
Tabel 2. Karakteristik Responden Berdasarkan Usia
Karakteristik Frekuensi Persentase Usia 20 - 29 Tahun 19 38% 30 - 39 Tahun 15 30% 40 - 49 Tahun 9 18% 50 - 59 Tahun 7 14% TOTAL 50 100%
Tabel 2 menunjukkan bahwa kelompok responden terbesar (n = 19) berusia 20-26 tahun,  sedangkan  kelompok  terkecil  (n  =  15)  berusia  30-39  tahun.  Golongan  yang mempunyai  umur  40-49  tahun  sejumlah 9  responden,  dan  golongan  umur  50-59  tahun sejumlah 7 orang. Ini berarti bahwa sebagian besar responden adalah usia kerja (20-26). Pada tabel 3 di bawah ini, Anda dapat melihat bagaimana responden berbeda satu sama lain tergantung pada tingkat pendidikan mereka.

## Tabel 3. Karakteristik Responden Berdasarkan Pendidikan
Karakteristik Frekuensi
Persentase Pendidikan SMA 23 46% S1 15 30% S2 0 0% Yang Lainnya 12 24% TOTAL 50 100% Karakteristik Frekuensi Persentase Jenis Kelamin Laki- Laki 17 34% Perempuan 33 66% TOTAL 50 100%
Dari  tabel  3,  tingkat  pendidikan  responden  mayoritas  telah  menamatkan  SMA sebanyak  23  orang,  S1  atau  Strata  1  sebanyak  15  orang,  serta  lainnya  yang  tidak menyebutkan  pendidikannya  sebanyak  12  orang.  Dengan  demikian,  pengaruh  Literasi Keuangan, Kepribadian dan Perilaku keuangan terhadap Financial Technology ( FinTech ) yang dijadikan sebagai sampel penelitian mayoritas berpendidikan SMA.

## 4.2 Deskripsi Objek Penelitian
Di  sini,  peneliti  akan  memberikan  temuan  dari  jawaban  survei  dari  lima  puluh peserta yang menjadi sampel penelitian. Semua data yang dikumpulkan dari responden survei akan ditampilkan dalam format tabel, bersama dengan informasi tentang instrumen yang digunakan untuk mengumpulkan data, skala yang digunakan untuk menilai jawaban, dan jumlah maksimum tanggapan untuk setiap opsi. Inilah yang kami temukan setelah menanyakan semua pertanyaan studi kami:

## 1) Literasi Keuangan
Tabel 4. Tabel Indikator Variabel Literasi keuangan
Kode Indikator Jawaban Terbanyak Presentase Jawaban Terbanyak LK1 Saya  memahami  cara  bertransaksi  dengan metode dompet digital/keuangan digital Setuju (S) 62% LK2 Saya mampu memahami tentang keuangan, maka  saya  mantap  dalam  pengambilan keputusan yang berkaitan dengan keuangan bisnis. Setuju (S) 74% LK3 Saya  merasa  yakin  apabila  memakai layanan  jasa  atas  keuangan  segala  urusan bisinis dapat berjalan dengan baik Setuju (S) 70% LK4 Saya mampu melakukan pengaturan keuangan bisnis dengan tepat. Setuju (S) 68%
Terdapat  empat  pertanyaan  membentuk  variabel,  yang  ditata  dalam  tabel sebelumnya. Peneliti menemukan berbagai jawaban untuk setiap topik berdasarkan data yang dikumpulkan. Terlepas dari keragaman jawaban yang terlihat, lebih dari dua pertiga responden (rata-rata 69%) mengatakan mereka setuju dengan pernyataan tersebut.

## 2) Kepribadian
Tabel 5. Tabel Indikator Variabel Kepribadian
KODE Indikator Jawaban Terbanyak Presentase Jawaban Terbanyak KP1 Saya  tida  ragu  dalam  mengahadapi  resiko yang ada dan berani mengambil keputusan Setuju (S) 50%
KODE Indikator Jawaban Terbanyak Presentase Jawaban Terbanyak KP2 Saya  bisa  melakukan  Kerjasama  dengan orang lain untuk menjasalankan bisnis. Setuju (S) 54% KP3 Saya  senantiasa  memotivasi  karyawan supaya bisa memajukan bisnis saya Setuju (S) 52% KP4 Saya pandai menemukan ide-ide baru. Setuju (S) 50%
Terdapat  empat  pertanyaan  membentuk  variabel,  yang  ditata  dalam  tabel sebelumnya. Peneliti menemukan berbagai jawaban untuk setiap topik berdasarkan data yang dikumpulkan. Tanggapan tampaknya ada di mana-mana, tetapi rata-rata 52 persen dari 26 responden mengatakan mereka setuju dengan pernyataan itu.

## 3) Perilaku Keuangan
Tabel 6. Tabel Indikator Variabel Perilaku Keuangan
Kode Indikator Jawaban Terbanyak Presentase Jawaban Terbanyak PK1 Saya senantiasa melakukan pencatatan transaksi keuangan akan bisnis Setuju (S) 50% PK2 saya senantiasa merancang anggaran dana dalam bisnis saya Kurang Setuju (KS) 70% PK3 Saya  senantiasa  menyiapkan  modal  dalam pembelian bahan mentah Setuju (S) 72% PK4 Saya  memahami  cara  dalam  pengelolaan keuangan yang tepat Setuju (S) 74%
Terdapat  empat  pertanyaan  membentuk  variabel,  yang  ditata  dalam  tabel sebelumnya. Peneliti menemukan berbagai jawaban untuk setiap topik berdasarkan data yang dikumpulkan. Meskipun tampaknya ada beberapa variasi dalam jawaban, sebagian besar responden (37 dari 50) mengatakan mereka setuju.
4) Financial Technology (FinTech)
Tabel 7. Tabel Indikator Financial Technology ( FinTech) Kode Indikator Jawaban Terbanyak Presentase Jawaban Terbanyak FT1 Saya senang memanfaatkan teknologi keuangan sebab mempermudah pelayanan dalam bertransaksi Setuju (S) 56% FT2 Melalui fasilitas teknologi keuangan menjadikan suatu pembayaran menjadi efesien dan mudah Setuju (S) 58% FT3 Saya  pasti  memakai  teknologi  dalam  bertransaki sebagai alat pembayaran Setuju (S) 54% FT4 Teknologi  keuangan  memberikan  fasilitas  jasa keuangan pada semua masyarakat yang mana mampu membantu para pengusaha termasuk saya Setuju (S) 50%
Terdapat  empat  pertanyaan  membentuk  variabel,  yang  ditata  dalam  tabel sebelumnya. Peneliti menemukan berbagai jawaban untuk setiap topik berdasarkan data yang dikumpulkan. Meskipun tampaknya ada beberapa variasi dalam jawaban, sebagian besar responden (37 dari 50) mengatakan mereka setuju.

## 4.3 Hasil Analisa Data
Pada bagian temuan dari analisis data ini, seorang peneliti membuat perincian dari hasil uji yang dilakukan pada model luar dan model dalam, seperti yang telah dibahas sebelumnya. Selama fase validasi dan reliabilitas uji model luar, kami menguji instrumen pengukuran  kami.  Selain  itu,  pengujian  inner  model  menggabungkan  koefisien  rute, koefisien determinasi (R2), dan pengujian hipotesis. Berikut adalah ikhtisar dari banyak tes yang telah dijalankan pada model luar dan dalam:

## 1. Uji Validitas
Nilai loading factor, validitas konvergen, dan validitas diskriminan dari uji validitas dianalisis dalam penelitian ini. Nilai faktor pemuatan > 0,7 diperlukan untuk digunakan dalam  pengambilan  keputusan,  sedangkan  nilai  0,4  mengharuskan  penghapusan indikator.  Untuk  validitas  konvergen,  peneliti  akan  melihat  nilai  Average  Variance Extracted (AVE) yang harus > 0,5. Nilai untuk validitas konvergen dan diskriminan dapat diperoleh dengan menghitung AVE. Dengan menggunakan format yang ditunjukkan di atas, peneliti akan memberikan temuan uji validitas dalam tabel di bawah ini:
Grafik 1. Loading Factors
Tabel berikut menampilkan representasi grafis dari nilai AVE (Average Variance Extracted), cross loading, dan loading factor untuk  setiap indikator yang diperoleh dari penelitian  ini.  Hasil  dari  faktor  pembebanan,  percepatan  vertikal  rata-rata,  dan pembebanan silang adalah sebagai berikut:
Tabel 8. Tabel Outer Loading Rata-rata Varians Diekstrak (AVE) Financial Technology (Fintech) 0.911 Kepribadian 0.871 Literasi Keuangan 0.732 Perilaku Keuangan 0.787
Tabel 9. Tabel AVE ( Average Variance Extracted ) Rata-rata Varians Diekstrak (AVE) FINANCIAL TECHNOLOGY (FINTECH) 0.911 KEPRIBADIAN 0.871 LITERASI KEUANGAN 0.732 PERILAKU KEUANGAN 0.787
Dengan menggunakan data pada tabel tersebut, kita bisa menyimpulkan bahwa nilai beban luar yang dihitung untuk riset ini lebih dari 0,7. Dengan menghitung beban luar, kita dapat melihat bahwa semua indikator yang digunakan di sini sudah memadai. Seperti yang ditunjukkan oleh analisis data, AVE untuk penelitian ini dapat ditentukan dengan
presisi.  Hal  ini  dikarenakan  nilai  AVE  yang  dihitung  dalam  analisis  ini  lebih  dari  0,5. Setiap indikasi, termasuk nilai pemuatan silang akhir, memenuhi standar yang ditentukan.

## 2.      Uji Reliabilitas
Kesesuaian  setiap  indikator  dengan  variabel  penelitian  ditentukan  melalui pemakaian composite reliability dan Cronbach's alpha. Jika nilai Cronbach's alpha dalam analisis data  > 0,6, dan > dari 0,7 untuk nilai composite reliability, maka data tersebut dianggap  kredibel.  Inilah  yang  kami  temukan  ketika  kami  menjalankan  pemeriksaan keandalan pada data yang telah kami kumpulkan:

## a. Composite Reliability and cronbach’s alpha
Tabel 10. Composite Reliability and cronbach’s alpha
Cronbach's Alpha Reliabilitas Komposit Financial Technology (Fintech) 0.967 0.976 Kepribadian 0.950 0.964 Literasi Keuangan 0.889 0.915 Perilaku Keuangan 0.929 0.936
Maka  bisa  diberikan  simpulan  atas  data  yang  ada  dalam  tabel  4.10  pengujian Composite Reliability adalah sebagai berikut:
1. Variabel  FT  ( Financial  Technology )  yaitu  reliabel,  sebab  nilai Composite Reliability FT yaitu 0.976 > 0.7 dan cronbach’s alpha adalah 0.967 > 0.6
2. Variabel LK (Literasi Keuangan) yaitu reliabel, karena nilai Composite Reliability LK yaitu 0.915 > 0.7 dan cronbach’s alpha a yaitu 0.950 > 0.6
3. Variabel KP (Kepribadian) yaitu reliabel, karena nilai Composite Reliability KP yaitu 0.964 > 0.7 dan cronbach’s alpha adalah 0.889 > 0.6
4. Variabel  PK  (Perilaku  Keuangan)  yaitu  reliabel,  karena  nilai Composite Reliability PK yaitu 0.936 > 0.7 dan cronbach’s alpha adalah 0.929 > 0.6

## b.       Discriminant Validity
Adalah  seberapa  banyak  satu  bangunan  berbeda  dari  yang  lain  dalam  segala  hal (konstruk itu unik). Penelitian terbaru menunjukkan bahwa Heretroit-Monotonicity Ratio (HTMT) adalah metrik paling akurat yang dapat digunakan untuk mengevaluasi validitas diskriminan pada platform SmartPLS. Agar suatu konsep memiliki validitas diskriminan yang tinggi, skor HTMT harus kurang dari 0,90 (Juliandi, 2018).
Tabel 11. Heretroit-Monotroit Ratio (HTMT)
Financial Technology (Fintech) Kepribadian Literasi Keuangan Perilaku Keuangan Financial Technology (Fintech) Kepribadian 0.941 Literasi Keuangan 0.109 0.115
Financial Technology (Fintech) Kepribadian Literasi Keuangan Perilaku Keuangan Perilaku Keuangan 0.062 0.055 0.989
Maka  bisa  diberikan  simpulan  atas  data  yang  ada  dalam  tabel  11  pengujian Heretroit-Monotraid Ratio (HTMT) adalah sebagai berikut:
1. Variabel  Literasi  Keuangan  terhadap Financial  Technology mempunyai  nilai Heretroit-Monotraid  Ratio 0.109  <  0.90,  berarti  kevalidan  diskriminan  telah berbeda pada konstruk yang unik
2. Variabel  Perilaku  Keuangan  terhadap Financial  Technology mempunyai  nilai Heretroit-Monotraid  Ratio 0.062  <  0.90,  berarti  kevalidan  diskriminan  telah berbeda pada konstruk yang unik

## c.       Inner Model
Metode model ini menyelidiki hubungan antara komponen eksogen dan endogen (variabel  laten). Evaluasi  model  inti  dengan R-Square adalah  rasio  yang menunjukkan besarnya variasi nilai variabel endogen yang dapat dikaitkan dengan variabel penjelasnya (eksogen).  Ini  dapat  membantu  kami  menentukan  apakah  model  tersebut  dapat diandalkan atau tidak (Pulungan, 2020). Secara khusus, faktor-faktor ini harus ada: 1. Apabila nilai R2 = 0.75 model yaitu substansial (kuat).
2. Apabila nilai R2 = 0.50 model yaitu moderat (sedang).
3. Apabila nilai R2 = 0.25 model yaitu lemah (buruk).
Tabel 12. Hasil Uji R – Square R Square Adjusted R Square Financial Technology (Fintech) 0.830 0.819
Berdasarkan  angka-angka  dalam  tabel  12,  kita  dapat  menyimpulkan  berikut tentang hasil uji R-Square: R-Square yang disesuaikan sebesar 0,830 menunjukkan bahwa model  tersebut  cukup  menyumbang  83,0%  dari  variasi  Teknologi  Finansial.  Untuk menentukan sejauh mana faktor eksogen bertanggung jawab atas perubahan tertentu pada variabel lain, peneliti menggunakan statistik F-square (endogen). Jika variabel eksogen dikeluarkan  dari  model  dan  nilai  R2  berubah,  maka  kemungkinan  besar  berpengaruh signifikan terhadap konstruk endogen (Pulungan, 2020). Secara khusus, faktor-faktor ini harus ada:
1. Apabila nilai F2 = 0.02 efek yang kecil dari variabel eksogen pada endogen.
2. Apabila nilai F2 = 0.15 efek yang sedang/moderat dari variabel eksogen pada endogen.
3. Apabila nilai F2 = 0.35 efek yang besar dari variabel eksogen pada endogen.
Tabel 13. F – Square
Financial Technology (Fintech) Kepribadian Literasi Keuangan Perilaku Keuangan Financial Technology (Fintech) Kepribadian 4.789 Literasi Keuangan 0.009 Perilaku Keuangan 0.011

## Grafik 2. Bootstrapping
Hasil uji F-Square dirangkum sebagai berikut, berdasarkan angka pada tabel 4.13: F2  =  4,789  menunjukkan  pengaruh  moderat  variabel  eksogen  (kepribadian)  terhadap endogen (Teknologi Finansial).

## d.      Path Coefficients
Pengujian  untuk  hubungan  linier  antara  variabel  adalah  motivasi  untuk menggunakan  koefisien  rute  dalam  penyelidikan  ini.  Uji  koefisien  rute  bootstrap menghasilkan hasil sebagai berikut:
Tabel 14. Tabel Path Coefficient Sampel Asli (O) Rata-rata Sampel (M) Standar Deviasi (STDEV) T Statistik (| O/STDEV |) P Values Kepribadian -> Financial Technology (Fintech) 0.915 0.909 0.053 17.342 0.000 Literasi Keuangan -> Financial Technology (Fintech) -0.090 -0.039 0.082 1.099 0.272 Perilaku Keuangan -> Financial Technology (Fintech) 0.098 0.051 0.081 1.212 0.226
Berlandaskan  uji path  coefficient yang  sudah  tertera  dalam  table  tersebut,  maka didapatkan suatu persamaan FT = 0.915KP – 0.090LK + 0.098PK. dari adanya persemaan berikut,  bisa  memuat  simpulan  yakni  ada  hubungan  yang  positif  timbal  balik  antara variabel financial  Technology ,  variabel  literasi  keuangan,  perilaku  keuangan,  serta kepribadian.

## 4.4 Pembahasan
Diskusi  ini  menawarkan  ringkasan  menyeluruh  dari  temuan  peneliti  berdasarkan wawancara  dengan  lima  puluh  peserta.  Sebanyak  50  tanggapan  telah  dianalisis  untuk demografi mereka, dan kami dapat menyimpulkan bahwa 34 persen dari mereka adalah laki-laki dan 66 persen adalah perempuan. Selain jenis kelamin peserta, distribusi usia penelitian juga dicatat. Analisis data mengungkapkan bahwa 38% populasi berusia antara 20 dan 29 tahun, 30% berusia antara 30 dan 39 tahun, 18% berusia antara 40 dan 49 tahun, dan 14% berusia antara 50 tahun dan 59 tahun.
Setelah itu, peneliti memperkenalkan topik penelitian dengan fokus pada salah satu variabel,  biasanya  literasi  keuangan.  Rata-rata,  responden  menyatakan  setuju  dengan setiap  indikasi.  Berikut  adalah  spesifik  bagaimana  responden  menjawab  pertanyaan tentang tingkat literasi keuangan mereka: Persentase untuk Butir 1 dan 2 masing-masing adalah 62%; Butir 3 dan 4 masing-masing adalah 70% dan 68%. Data literasi keuangan ini  selanjutnya  akan  dilakukan  uji  outer  model  yang  meliputi  uji  validitas  dan  uji reliabilitas. Hasil pengujian outer model menunjukkan bahwa variabel literasi keuangan memiliki outer loadings > 0,7 dan nilai AVE yang dihasilkan > 0,5, menunjukkan bahwa variabel  tersebut  memenuhi  syarat  dalam  evaluasi  discriminant  validity.  Statistik  studi tentang  literasi  keuangan  ini  diterima  sebagai  dapat  diandalkan.  Keandalan  komposit untuk variabel literasi keuangan dihitung pada 0,915, dan alfa Cronbach dihitung pada 0,950, oleh karena itu kedua ukuran keandalan sangat konsisten satu sama lain.
Perilaku  keuangan  adalah  faktor  kedua  Peneliti  dalam  penelitian  persentase jawaban  “Setuju”  terbesar  ditemukan  pada  indikator  berikut  dari  variabel  perilaku keuangan: 50% untuk item 1, 70% untuk item 2, 72% untuk item 3, dan 74% untuk item 4. Terakhir, outer model pengujian meliputi uji validitas dan reliabilitas akan dilakukan pada  variabel  perilaku  moneter.  Hasil  pengujian  outer  model  menunjukkan  bahwa variabel financial behavior memiliki outer loadings > 0,7 dan nilai AVE yang dihitung > 0,5 yang menunjukkan bahwa variabel tersebut masuk kedalam persyaratan pada evaluasi
discriminant validity. Statistik studi tentang perilaku keuangan ini diterima sebagai dapat diandalkan.  Hasil  uji  reliabilitas  untuk  variabel  perilaku  keuangan  menjelaskan bahwasannya memiliki composite reliability sebesar 0,936 dan Cronbach's alpha sebesar 0,929.
Kepribadian adalah variabel ketiga dalam penelitian ini. Di antara indikator yang membentuk  variabel  kepribadian,  jawaban  yang  paling  umum  dipilih  adalah  "Setuju", seperti yang ditunjukkan oleh distribusi tanggapan berikut dari sampel: Butir 1 sebesar 50%, Butir 2 sebesar 54%, Butir 3 sebesar 52%, dan  butir 4 sebesar 50%. Selanjutnya akan  dilakukan  uji  outer  model  terhadap  variabel  kepribadian  ini,  yang  meliputi  uji validitas dan uji reliabilitas. Tes model luar mengungkapkan bahwa beban luar variabel kepribadian  >  0,7,  dan  AVE  yang  diturunkan  juga  lebih  besar  dari  0,5;  sebagai konsekuensinya,  variabel  kepribadian  ditemukan  valid  secara  diskriminatif.  Untuk mengulang,  data  kepribadian  dalam  penelitian  ini  dianggap  dapat  diandalkan.  Uji reliabilitas  variabel  kepribadian  menghasilkan  reliabilitas  komposit  0,964  dan  alpha Cronbach masing-masing 0,889.
Demikian pula dengan pertimbangan sebelumnya dari variabel X tersebut, variabel Y,  Teknologi  Finansial  (FinTech),  juga  akan  dieksplorasi  di  bawah  ini.  Responden umumnya memberikan respon “setuju” terhadap setiap indikasi pada variabel Financial Technology (FinTech). Berikut adalah jawaban paling umum untuk pertanyaan tentang variabel perilaku manajemen keuangan: Objek #1 adalah 56%, Objek #2 sebesar 58%, Objek #3 sebesar 54%, dan Objek #4 sebesar 50%. Selain itu, variabel FinTech dikenakan pemeriksaan  model  luar.  Berdasarkan  hasil  uji  outer  model,  variabel  Financial Technology  (FinTech)  memenuhi  syarat  dalam  evaluasi  discriminant  validity  karena outer loadings variabel personality lebih besar dari 0,7 dan nilai AVE yang diperoleh juga lebih  besar  dari  0,5  .  Nilai  AVE  sebesar  0,911,  maka  variabel  Financial  Technology (FinTech) lolos uji validitas kedua. Sedangkan untuk uji outer model kedua ditentukan nilai composite reliability sebesar 0,976 dan nilai cronbach's alpha sebesar 0,967.  Pada akhirnya, kami dapat menyimpulkan bahwa variabel FinTech dapat dipercaya.
Setelah uji outer model selesai dan keempat variabel dinyatakan valid dan reliabel, inner model dinilai menggunakan R2, F2, dan pengujian hipotesis. Temuan R2 penelitian akan dibahas terlebih dahulu, sebagaimana ditentukan oleh peneliti. Analisis data yang terkumpul  menunjukkan  koefisien  determinasi  (R2)  sebesar  0,830,  yang  menunjukkan bahwa  variabel  pengetahuan  keuangan,  perilaku  keuangan,  dan  kepribadian  semuanya memberikan  kontribusi  varians  83%  dalam  variabel  Teknologi  Finansial  ( FinTech ). Meskipun ada kemungkinan 17,0% bahwafa aktor di luar ruang lingkup penyelidikan ini memiliki peran.
Kedua,  peneliti  dalam  penelitian  ini  menggunakan  teknik  bootstrap  untuk mengevaluasi hipotesis dengan menghitung T-statistics dan P-values. Pengujian hipotesis dijelaskan di bawah ini.
b. Variabel literasi keuangan tidak pengaruh secara signifikan dan ada hubungan positif pada variabel Financial Technology (FinTech). Demikian terjadi sebab nilai T-statistik yang diperoleh dari variabel literasi keuangan 1.090 < 1.960 dan nilai P- values 0.272 yang > 0.05.
c. Variabel perilaku keuangan tidak pengaruh secara signifikan dan ada hubungan positif terhadap  variabel  Financial  Technology  (FinTech).  Demikian  terjadi  sebab  nilai  T- statistik  yang  diperoleh  oleh  variabel  perilaku  keuangan  sebesar  1.212  <  1.960  dan nilai P- values 0.226 yang >0.05.
d. Variabel  kepribadian  pengaruh  secara  signifikan  dan  ada  hubungan  positif terhadap
variabel Financial Technology (FinTech). Demikian terjadi sebab nilai T-statistik yang diperoleh dari variabel kepribadian 17.342  > 1.960 dan nilai  P- values 0.000 yang < 0.05.
Maka  sebab  itu,  Teknologi  Finansial  ( FinTech )  memiliki  dampak  besar  pada kepribadian  tetapi  sedikit  atau  tidak  berpengaruh  pada  literasi  keuangan,  perilaku keuangan,  atau  pengetahuan  keuangan.  Financial  technology  (FinTech)  berpengaruh positif dan substansial terhadap financial conduct, sebagaimana ditunjukkan oleh hasil uji Direct  Effect  antara  kedua  variabel.  Koefisien  jalur  untuk  hubungan  ini  sama  dengan 0,090,  dan  nilai  P  yang  sesuai  >  0,05.  Financial  Technology  ( FinTech) mempunyai dampak positif dan substansial terhadap perilaku, dengan nilai koefisien jalur 0,509 dan nilai  P  sebesar  0,000  0,05.  Hasil  ini  menjelaskan  dampak  FinTech  pada  semua  faktor lainnya adalah searah; yaitu, ketika nilai FinTech naik, nilai semua variabel lainnya juga naik.  Jika  nilainya  tinggi,  maka  semua  faktor  lain  sangat  dipengaruhi  oleh  Teknologi Finansial. Pandangan responden tentang Teknologi Finansial mendukung gagasan bahwa keakraban dan kompetensi dalam penggunaannya akan memudahkan pelaksanaan setiap transaksi  keuangan,  sehingga  memfasilitasi  pelaksanaan  pengelolaan  keuangan  yang sehat.  Orang-orang  yang  mengambil  bagian  dalam  survei  setuju  bahwa  menggunakan Teknologi  Finansial  untuk  melakukan  berbagai  transaksi  yang  menghemat  waktu  dan mendapatkan akses ke berbagai macam barang keuangan adalah peningkatan besar.
Dari tanggapan pada tabel 4.7, tampak 28 orang (55%) setuju dengan pernyataan “Saya  yakin  ada  banyak  keuntungan  jika  saya  bertransaksi  menggunakan  Financial Technology”, sedangkan sisanya sebanyak 14 orang (25%) sangat setuju. Hal ini sejalan dengan  pandangan  bahwa  Financial  Technology  mempengaruhi  semua  faktor (Mulasiswi, Cut Musni; Julialevi, 2020); (Yayuk Mustikasari, 2020); (Ahmad Humaidi, et,  2020).  Mengingat  fakta  bahwa  Teknologi  Finansial  memiliki  dampak  besar  pada semua  faktor  lain,  maka  kecakapan  seseorang  dalam  menangani  masalah  keuangan meningkat sebanding dengan keakrabannya dengan dan penggunaan alat tersebut.
Temuan  menunjukkan  bahwa  Teknologi  Finansial  sangat  berkorelasi  dengan setiap  variabel  independen  yang  diteliti.  Akibatnya,  seluruh  komunitas  membutuhkan pengenalan  Teknologi  Finansial  yang  menyeluruh  dan  transparan  yang  menjelaskan tujuan, aplikasi, dan potensi keuntungannya.

## 5. KESIMPULAN  DAN  SARAN
Dari pembahasan yang telah dilakukan mengenai Pengaruh Financial Technology (FinTech)  terhadap  semua  variabel  maka  peneliti  dapat  menarik  kesimpulan  sebagai berikut:  (1)  Tiga  puluh  lima  dari  lima  puluh  responden  (69%)  setuju  bahwa  Financial Technology memiliki pengaruh yang baik dan substansial terhadap literasi keuangan. Ada korelasi  positif  antara  literasi  keuangan  dan  variabel  Teknologi  Finansial  (FinTech), meskipun  literasi  keuangan  tidak  memiliki  dampak  yang  nyata.  Karena  P-value  untuk variabel  literasi  keuangan  adalah  0,272  lebih  tinggi  dari  tingkat  signifikansi  0,05,  dan nilai T-statistik untuk variabel ini adalah 1,090 yang < 1,960. (2) Tiga puluh tujuh persen responden (73%) setuju bahwa Financial Technology memiliki pengaruh yang baik dan substansial  terhadap  perilaku  keuangan.  Terdapat  hubungan  positif  antara  variabel Financial Technology (FinTech) dengan variabel independen perilaku keuangan. Hal ini disebabkan karena nilai P-value 0,226 > 0,05 dan nilai T-statistik 1,212 yang dihasilkan oleh variabel perilaku keuangan < 1,960. (3) Mayoritas peserta (28 dari 52) mengatakan bahwa teknologi keuangan memiliki dampak yang menguntungkan dan substansial pada
kepribadian.  Ada  korelasi  positif  antara  variabel  kepribadian  dan  variabel  FinTech (teknologi keuangan), menunjukkan bahwa kepribadian memainkan peran penting. Hal ini  disebabkan  karena  nilai  P-value  <  0,05  dan  nilai  T-statistik  yang  dihasilkan  oleh variabel kepribadian adalah 17,342, lebih dari 1,960.
Berdasarkan kesimpulan  penelitian  ini,  maka  saran  pada riset ini yakni agar bisa meringankan dan melakukan percepatan proses transaksi dalam melakukan operasi keuangan,  responden  harus  memahami  perlunya  mengetahui  fungsi,  keunggulan,  dan aplikasi Financial Technology saat digunakan dalam melakukan transaksi. Agar sebagian uang  diinvestasikan  untuk  tujuan  dan  kesejahteraan  masa  depan,  responden  perlu mempunyai ilmu tentang perubahan suku bunga, nilai tukar mata uang, masalah sosial dan  politik,  dan  tren  investasi.  Responden  juga  membutuhkan  pemahaman  yang  kuat tentang  pengelolaan  uang,  kebiasaan  belanja,  dan  karakter  sehingga  mereka  dapat berinvestasi,  menabung,  dan  membangun  sarang  telur  dengan  uang  hasil  jerih  payah mereka.

## REFERENSI
Abdullah. (2018). Manajemen Pemasaran. Depok: Rajawali PersF.T dan T, A.  (2018). Manajemen Pemasaran. Depok: Rajawali Pers.
Ahmad Humaidi, et, A. (2020). The Effect of Financial Technology, Demography, and Financial  Literacy  on  Financial  Management  Behavior  of  Productive  Age  in Surabaya, Indonesia. International Journal of Advances in Scientific Research and Engineering (Ijasre) , 6 (1), 77–81.
Akterujjaman, S. (2010). Problems and Prospects of SMEs Loan Management : A Study on Mercantile Bank Limited , Khulna Branch. Journal of Business and Technology , 02 , 15–16.
Ali,  M.  M.,  Devi,  A.,  Furqani,  H.,  &  Hamzah,  H.  (2020).  Islamic  financial  inclusion determinants in Indonesia: an ANP approach. International Journal of Islamic and Middle Eastern Finance and Management .
Azizah Pulungan, L. T. S. (2020a). Analisis Pemahaman dan Kesiapan Pengelola UMKM dalam Implementasi Laporan Keuangan Berbasis SAK EMKM (Studi Empiris pada
UMKM di Kota Medan). Jurnal Pembangunan Perkotaan,
8 (http://ejpp.balitbang.pemkomedan.go.id/index.php/JPP), 51–56. Azizah Pulungan, L. T. S. (2020b). Analisis Pemahaman dan Kesiapan Pengelola UMKM dalam Implementasi Laporan Keuangan Berbasis SAK EMKM (Studi Empiris pada UMKM  di  Kota  Medan). Jurnal  Pembangunan  Perkotaan , 8 ,  51–56. http://ejpp.balitbang.pemkomedan.go.id/index.php/JPP
Becker,  Berry,  &  P.  (2006).  (2016).  Marketing  Services:  Competing Through  Quality. Journal of Marketing, 56(2), 132–134.
Devi, A., & Firmansyah, I. (2019). Developing halal travel and halal tourism to promote economic growth: A confirmatory analysis. Journal of Islamic Monetary Economics and Finance, 5(1), 193–214.
DSAK IAI. (2016). Standar Akuntansi Keuangan Entitas Mikro, Kecil dan Menengah . IAI.
Evy  Nur  Sugiarti,  Nur  Diana,  M.  C.  M.  (2019).  PERAN  FINTECH  DALAM MENINGKATKAN  LITERASI  KEUANGAN  PADA  USAHA  MIKRO  KECIL MENENGAH DI MALANG. E-JRA , Vol. 08 No .
G. Wiyono and K. C. Kirana. (2020). “Efek Impresi Fintech terhadap Perilaku Keuangan UKM,.” Jurnal Ilmiah Manajemen Dan Bisnis , 21 (1) , 69–81.
Ghozali,  I.  (2006).  Aplikasi  Analisis  Multivariate.  In n.Semarang:Badan  Penerbit Universitas Diponegoro .
Harahap,  et al. (2017). Perkembangan Financial Technology terkait Central Bank Digital Currency  (CBDC)  terhadap  Transmisi  Kebijakan  Moneter  dan  Makro  Ekonomi. WP/2/2017 . Junadi & Sfenrianto. (2015). manajemen .
Khaeruddin, G. N., Nawawi, K., & Devi, A. (2020). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pendapatan Umkm Di Masa Pandemi Covid-19 (Studi Kasus Pedagang Kaki Lima Di Desa Bantar Jaya Bogor). Jurnal Akrab Juara , 5 (4), 86-101.
Lada.  (2009).  Predicting  intention  to  choose  halal  products  using  theory  of  reasoned action. International  Journal  of  Islamic  and  Middle  Eastern  Finance  and Management , 2 (1), 66–76.
Mulasiswi,  Cut  Musni;  Julialevi,  K.  O.  (2020).  Optimalisasi  Financial  Teknologi (Fintech)  Terhadap  Peningkatan  Literasi Dan  Inklusi  Keuangan  Usaha  Menengah Purwokerto. Performance , 27(1), 12–20.
Muzdalifa. (2018). Peran Fintech Dalam Meningkatkan Keuangan Inklusif Pada UMKM Di Indonesia (Pendekatan Keuangan Syariah). Masharif Al-Syariah-Jurnal Ekonomi & Perbankan Syariah , 07 (04).
Nasser.  (2014).  Effects  of  Consumers’  Trust  and  Attitude  toward  Online  Shopping. American Journal of Economics and Business Administration, 6(2), 58–71. Journal of Economics and Business Administration, 6(2), 58–71.
Rajagopal, S. . R. S. . V. R. . & S. S. (2011). Halal certification: Implication for marketers in UAE. Journal of Islamic Marketing , 2 (2), 138–153.
Rios,  E.  (2014).  Do  halal  certification  country  of  origin  and  brand  name  familiarity matter? Asia Pacific. Journal of Marketing and Logistics, 26(5), 665–686.
Riswantio,  A.,  &  Devi,  A.  (2020).  Digitalisasi  Warung  Sembako  Dan  Terintegrasi Dengan  Payment  Gateway  Berbasis  Syariah. Jurma:  Jurnal  Program  Mahasiswa Kreatif , 4 (2), 196-203.
Saleh,  M.,  &  Syamsulriyadi,  F.  S.  F.  (2018).  (2018).  Pengaruh  Literasi  Keuangan  dan Kualitas  Pembelajaran  Keuangan  Terhadap  Penggunaan  Fintech  Mahasiswa Manajemen Dan Akuntansi Universitas Fajar. Jurnal Manajemen Dan Organisasi Review (MANOR), 5(3) .
Saputra,  A.  (2016).  ANALISIS  TINGKAT  LITERASI  KEUANGAN. Ekonomi  Dan Bisnis Islam , 01 (02).
Sekhon,  H.  .  E.  C.  .  K.  H.  .  &  D.  J.  (2014).  Trustworthiness  and  trust: influences  and implications. . . Journal of Marketing Management , 30 (3–4), 409–430.
Triyani  Budyastuti.  (2021).  Pengaruh  Financial  Technology  dan  Literasi  Keuangan terhadap  Keberlangsungan  Usaha. JURNAL  ONLINE  INSAN  AKUNTAN, Vol.6 , No. (E-ISSN: 2528-0163), 167–178. Wibowo. (2017). Manajemen Kinerja. Edisi Kelima. Depok: PT. Raja Grafindo Persada. Widayanti,  et al. (2017). Pengaruh Financial Literacy Terhadap Keberlangsungan Usaha (Business  Sustainability)  Pada  UMKM  Desa  Jatisari. Jurnal  Ilmiah,  Manajemen Dan Bisnis , 18 No 02 .
Yahaya,  M.  H.,  &  Ahmad,  K.  (2019).  (2019).  Factors  Affecting  the  Acceptance  of Financial  Technology  among  Asnaf  for the  Distribution  of  Zakat in  Selangor  -  A Study Using UTAUT. Journal of Islamic Finance , 8 , 35–46. Yayuk Mustikasari, A. N. (2020). Pengaruh Financial Technology Dalam Meningkatkan Literasi Keuangan Usaha Mikro Kecil dan Menengah Kota Palembang (Studi Kasus
Usaha  Mikro  Kecil  Dan  Menengah  Kota  Palembang  Tahun  2020). JIBM  (Jurnal Ilmiah Bina Manajemen) , 03 (02), 147–155.
Zulbetti, R., Perwito, P., & Puspita, V. A. (2019). (2019).  Upaya Peningkatan Literasi Keuangan Pengurus BUMDES Melalui Pelatihan Keuangan di Kecamatan Cimaung Kabupaten  Bandung. EKONOMIKAWAN :  Jurnal  Ilmu  Ekonomi  Dan  Studi Pembangunan, 19(2), 200–211.