http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v4i1.91
Lusiana P.S. H (2021). Pendekatan Technology Acceptance Model dalam Analisis Penerimaan Teknologi (Studi Kasus pada Pengguna Mobile Payment). Buletin Profesi Insinyur 4(1) 001-006

## Pendekatan Technology
Acceptance Model dalam Analisis Penerimaan Teknologi (Studi Kasus pada Pengguna Mobile Payment )
Perkembangan teknologi yang semakin pesat mendorong  terjadinya  perubahan  di  berbagai  aspek, salah satunya adalah aspek keuangan. Transaksi yang dulu dilakukan secara konvensional mulai beralih ke arah  digital  dengan mobile  payment . Technology Acceptance Model (TAM) adalah salah satu model yang sering  digunakan  untuk  menjelaskan  penerimaan teknologi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji teori  TAM  dalam  menilai  penerimaan  pengguna mobile  payment dan  menjelaskan  faktor-faktor  yang mempengaruhi  pengguna  dengan  metode Partial Least  Square (PLS). Penelitian ini menggunakan data primer  berupa  kuesioner  yang  disebarkan  kepada responden.  Hasil Evaluasi  Outer  Model dan Inner Model menunjukkan  bahwa  model fit dengan  data atau  dapat  menggambarkan  fenomena/realitas  di lapangan.  Selain  itu  hasil  pengujian  hipotesis menunjukkan attitude  toward  using pengaruh signifikan  terhadap behavior  intention  to  use , perceived ease of use berpengaruh signifikan terhadap attitude  toward  using , perceived  ease  of  use berpengaruh signifikan terhadap perceived usefulness , perceived usefulness berpengaruh signifikan terhadap attitude toward using , perceived usefulness berpengaruh signifikan terhadap behavior intention to use.
Kata  kunci : Technology  Acceptance  Model ,  penerimaan teknologi, mobile payment , Partial Least Square
Diajukan: 5 November 2020 Direvisi: 10 Desember 2020 Diterima: 15 Desember 2020 Dipublikasikan online: 25 Januari 2021

## Lusia Permata Sari Hartanti
Program Studi Teknik Industri, Universitas Katolik Widya Mandala Surabaya
 lusia.hartanti@ukwms.ac.id

## Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  mengakibatkan  terjadi perubahan di berbagai aspek. Perkembangan ini muncul karena  adanya  kebutuhan  dari  manusia.  Salah  satu perubahan  yang  dirasakan  adalah  di  aspek  keuangan, yaitu  muncul financial  technology (finTech).  FinTech dimanfaatkan  oleh  berbagai  kalangan  sebagai  layanan keuangan  untuk  pembayaran,  transfer,  pengolahan dana,  deposit  dana  dan  sebagainya  (Sianipar,  2017). FinTech  merupakan  penggabungan  teknologi  dengan jasa keuangan sehingga terjadi perubahan model bisnis menjadi  digital.  Pada  model  bisnis  konvensional  maka proses  pembayaran  dilakukan  secara  bertatap-muka dan  membawa  sejumlah  uang  tunai,  namun  dengan adanya  perkembangan  teknologi  maka  cara  ini  mulai beralih.  Transaksi  tidak  hanya  dilakukan  dalam  jarak dekat,  namun  jarak  jauhpun  dapat  dilakukan  tanpa harus saling bertatap muka.
Banyak  hal  yang  mendorong  perkembangan FinTech,  antara  lain  kemajuan  perangkat mobile , promosi  dan  pelayanan  yang  ditawarkan  kepada pengguna,  serta  perubahan  gaya  hidup.  Lebih  lanjut
diungkapkan oleh Ernst and Young (2011), peningkatan penggunaan  pembayaran  non-tunai  diakibatkan  oleh peningkatan penggunaan perantara mobile . Mobile  Payment  ( m-payment ),  diartikan  sebagai suatu  pembayaran    dimana  terjadi  transfer  dana dengan  menggunakan  ponsel  dan  dapat  dilakukan dimanapun  sebagai  imbalan  atas  barang  atau  jasa (Untoro, 2013). M-payment dibagi menjadi tiga kategori yaitu mobile commerce, mobile acceptance , dan mobile wallet (Morgan,  2013).  Gambar  1  menunjukkan perkembangan  peluncuran  berbagai  m- payment di Indonesia,  sedangkan  Gambar  2  menunjukkan  jumlah pengguna mobile  payment berdasarkan  MDI  Ventres dan Mandiri Sekuritas Research tahun 2018. GoPay dan OVO merupakan layanan financial technology terbesar di Indonesia saat ini (Laucereno, 2019).
Technology  Acceptance  Model (TAM)  merupakan suatu model yang dapat menjelaskan penerimaan atau penggunaan  teknologi.  TAM  yang  diadaopsi  dari  TRA digunakan  untuk  menyelidiki  determinan  penerimaan Sistem  Informasi  (SI)  yang  memiliki  dua  faktor  utama yaitu  manfaat  yang  dirasakan  dan  kemudahan peggunaan  yang  dirasakan  (Davis,  1986).  Melalui  TAM dapat diperoleh pemahaman yang lebih baik mengenai
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v4i1.91
H1 H2 H3 H4 H5
perilaku pengguna dalam menggunakan teknologi. TAM didasarkan pada dua konsep dasar, perceived usefulness dan perceived  ease  of  use ,  yang  memprediksi  niat perilaku untuk menggunakan dan penggunaan teknologi baru yang sebenarnya (Phonthanukitithaworn,  et  al.,  2016;  Taejung  Kim  dan Weisheng Chiu, 2018; Flavian dan Guinaliu, 2020).
Gambar 1 Perkembangan Peluncuran Berbagai M- Payment Di Indonesia (Sumber: MDI Ventures dan Mandiri Sekuritas Research, 2018)
Gambar 2 Jumlah Pengguna Mobile Payment (Sumber: MDI Ventures dan Mandiri Sekuritas Research, 2018)
Dalam  perkembangannya,  TAM  telah  banyak dimodifikasi  untuk  memprediksi  perilaku  adopsi teknologi  karena  banyaknya  faktor  tambahan  yang dapat  mempengaruhi,  penerimaan  teknologi  dalam konteks tertentu (Flavian dan Guinaliu, 2020). Liébana- Cabanillas et al. (2014) menyebutkan tiga variabel yang digunakan  dalam  TAM  yaitu ease  of  use,  perceived usefulness dan attitude .  Dalam  penelitian  ini, ditambahkan variabel lainnya berupa behavior intention to  use, yang  diadopsi  dari Theory  of  Reasoned  Action (TRA)  sehingga  diharapkan  dapat  meningkatkan  daya prediksi TAM. TRA merupakan model yang menjelaskan suatu  perilaku  individu  berdasarkan  hubungan  antara variabel beliefs-attitude-intention-behaviori (Liébana- Cabanillas et al., 2014)
Masih  banyak  model  lain  yang  digunakan  untuk menganalisis  penerimaan  teknologi,  yaitu uses and gratification atau diffusion  of  innovation ,  namun  TAM dapat dimodifikasi sesuai faktor-faktor yang diperlukan pada adopsi penerimaan pengguna (Shin, 2009). Bailey et al ., (2017) mengungkapkan TAM dapat menjelaskan faktor yang mendorong penerapan teknologi.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  teori  TAM dalam  menilai  penerimaan  pengguna mobile  payment dan  menjelaskan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi pengguna dalam  menggunakan m-payment .  Dalam penelitian ini terdapat hipotesis bahwa perceived ease
of  use dan perceived  usefulness merupakan  variabel yang  memengaruhi attitude  toward  using dalam menggunakan m-payment ; attitude  toward  using memengaruhi behavior  intention  to  use ; perceived usefulness memengaruhi behavior  intention  to  use . Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi yang  signifikan  tentang  penerimaan  penggunaan teknologi m-payment .  Analisis  dengan  menggunakan prosedur Partial  Least  Square (PLS)  dimana  berkaitan dengan  dua  langkah  utama,  yaitu  penilaian  terhadap pengukuran dan model struktural (Chun, 2015)

## Metode
Penelitian ini  menggunakan pendekatan  kuantitatif karena  data  penelitian  berupa  angka-angka  dan analisisnya  menggunakan  statistik  (Sugiyono,  2013). Variabel  laten  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah perceived  ease  of  use (EOU), perceived usefulness (PU), attitude toward using (ATU), behavior intention  to  use (BITU)  dengan  model  penelitian ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3 Model Penelitian
Pengumpulan data dilakukan pada bulan September  sampai  Desember  2019  melalui  pengisian kuesioner  secara  daring  menggunakan Google  Form . Terdapat 11 pernyataan dalam kuesioner yang mewakili masing-masing  variabel.  Dengan  penjabaran  sebagai berikut:
1. Variabel  PU  terdiri  dari  dua  pernyataan  (PU1 dan PU2).
2. Variabel  PEOU  terdiri  dari  empat  pernyataan (PEOU1, PEOU2, PEOU3, dan PEOU4).
3. Varibel ATU terdiri dari dua pernyataan (ATU1, ATU2).
4. Variabel BITU terdiri dari tiga pernyataan yaitu (BITU1, BITU2, dan BITU3)
Teknik  sampling  yang  digunakan  adalah simple random sampling , dimana setiap anggota dari populasi memiliki  peluang  sama  untuk  terpilih  menjadi responden  sebagai  sampel.  Populasi  penelitian  ini adalah pengguna mobile payment dengan aplikasi OVO. Seperti yang telah dijelaskan pada latar belakang, OVO merupakan  aplikasi m-payment terbesar  saat  ini. Analisis  data  menggunakan  PLS  tidak  membutuhkan jumlah  data  yang  besar,  jumlah  data  kurang  dari  100 masih  dapat  diterima.  Penelitian  menggunakan  data primer dari survei yang dilakukan agar dapat menjawab persoalan penelitian.
PU EOU ATU BITU
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v4i1.91
2% 74% 16% 8% >45 tahun 15-25 tahun 26-35 tahun 36-45 tahun 66% 15% 12% 7% Surabaya Tangerang
Jakarta Lainnya
Partial Least Square digunakan dalam menganalisis data  sehingga  dapat  menjelaskan  ada  tidaknya hubungan  antar  dua  atau  lebih  variabel  laten  serta ukuran sampel data yang diperlukan kecil yaitu kurang dari 100. Hipotesis penelitian ini adalah: 1. H 0 :  ATU  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap BITU.
H 1 : ATU pengaruh signifikan terhadap BITU.
2. H 0: PEOU  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap ATU. H 1: PEOU berpengaruh signifikan terhadap ATU. 3. H 0 :  PEOU  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap PU.
H 1 : PEOU berpengaruh signifikan terhadap PU.
4. H 0 : PU tidak berpengaruh signifikan terhadap ATU.
H 1 : PU pengaruh signifikan terhadap ATU.
5. H 0 :  PU  tidak  berpengaruh  yang  signifikan terhadap BITU.
H 1 : PU pengaruh signifikan terhadap BITU.

## Hasil Kerja

## Demografi Responden
Hasil survei menunjukkan data yang dikumpulkan sejumlah  91  responden,  dengan  demografi  sebagai berikut:
1. Responden berjenis kelamin laki-laki sebanyak 74% dan sisanya adalah wanita (Gambar 4).
2. 74%  responden  berusia  15-25  tahun,  16%  berusia 26-35  tahun,  8%  berusia  36-45  tahun  dan  sisanya berusia lebih dari 45 tahun (Gambar 5).
3. 66% responden berasal dari Surabaya, 15% berasal dari Tangerang, 12% berasal dari Jakarta dan sisanya berasal dari kota lainnya (Gambar 6).
Gambar 4 Responden Berdasarkan Jenis Kelamin

## Gambar 5 Responden Berdasarkan Usia

## Gambar 6 Responden Berdasarkan Kota

## Model Awal
Model awal yang digunakan pada penelitian ini diambil dari Technology  Acceptance  Model dengan  variabel laten  yaitu perceived  ease  of  use (EOU), perceived usefulness (PU), attitude  toward  using (ATU),  dan behavior intention to use (BITU). Model awal (Gambar 7) kemudian dianalisis menggunakan software SmartPLS.
Evaluasi Models of Measurement / Outer Model
Models of Measurement/Outer Model dilakukan untuk mengetahui  hubungan  secara  langsung  indikator dengan variabel laten. Dalam analisis data menggunakan SmartPLS terdapat kriteria yang digunakan untuk menilai outer model yaitu convergent validity , discriminant validity dan composite validity . Convergent validity dapat dimulai dengan mengevaluasi item reliability (indikator  validitas)  yaitu  berdasarkan nilai loading  factor (Gambar  8).  Apabila  nilai loading factor diatas 0,5 maka dapat dikatakan bahwa indikator tersebut  valid  untuk  mengukur  variabel  laten  (Yamin, 2011) (Tabel 1).
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v4i1.91
Gambar 8 Loading Factor
Tabel 1 Evaluasi Nilai Loading Factor Indikator Loading Factor Keterangan ATU1 0,9637 Valid ATU2 0,9647 Valid BITU1 0,8726 Valid BITU2 0,9429 Valid BITU3 0,9176 Valid PEOU1 0,957 Valid PEOU2 0,962 Valid PEOU3 0,948 Valid PEOU4 0,9337 Valid PU1 0,9605 Valid PU2 0,9661 Valid
Pengujian berikutnya adalah construct internal consistency melalui  nilai cronbach’s  alpha, composite reliability dan  nilai  Average  Variance  Extracted  (AVE). Nilai  AVE  yang  disarankan  diatas  0,5.  Hasil construct internal  consistency dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  Nilai cronbach’s  alpha dan composite  reliability yang dihasilkan oleh semua variabel laten mendekati 0,7 dan nilai AVE diatas 0,5 sehingga  model  pengukuran dapat dinyatakan sudah baik ( fit ).
Tabel 2 Construct Internal Consistency
Cronbach's Alpha Composite Reliability (AVE) Keterangan ATU 0,9243 0,9635 0,9297 Baik ( fit ) PU 0,8978 0,9364 0,8309 Baik ( fit ) PEOU 0,9641 0,9738 0,9030 Baik ( fit ) BITU 0,9225 0,9626 0,9280 Baik ( fit )
Evaluasi discriminant  validity dilakukan  dengan  tujuan mengetahui  korelasi  setiap  indikator  terhadap  variabel laten.  Evaluasi  dilakukan  dengan  melihat  hasil  uji cross loading dengan  tujuan  memastikan  bahwa  setiap  konsep dari  tiap  variabel  laten  berbeda  dengan  variabel  laten lainnya.  Dikatakan  memiliki discriminant  validity yang  baik jika  nilai loading dari  masing-masing  indikator  lebih  besar
dari  nilai  variabel laten. Hasil  evaluasi discriminant  validity (Tabel  3)  menunjukkan  bahwa  seluruh  indikator  memiliki loading  factor terbesar  di  variabelnya  masing-masing  dan tidak  pada  variabel  yang  lain  sehingga  dapat  dikatakan bahwa seluruh indikator valid dalam mengukur variabelnya masing-masing.
Evaluasi Model Struktural ( Inner Model )
Evaluasi model struktural dilakukan untuk memprediksi hubungan  antar  variabel  laten  yang  dapat  dilakukan dengan  tiga  analisis  yaitu  R 2 ,  Q 2 dan  F 2 .  Nilai  R 2 dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 3 Nilai Cross Loading
ATU BITU PEOU PU ATU1 0,9637 0,7775 0,7783 0,7574 ATU2 0,9647 0,8031 0,758 0,7691 BITU1 0,6912 0,8726 0,6681 0,6412 BITU2 0,7716 0,9429 0,7814 0,6887 BITU3 0,771 0,9176 0,7375 0,6637 PEOU1 0,7243 0,7506 0,957 0,7586 PEOU2 0,7598 0,7823 0,962 0,7746 PEOU3 0,7906 0,7702 0,948 0,7286 PEOU4 0,7524 0,7416 0,9337 0,7142 PU1 0,7411 0,6617 0,7295 0,9605 PU2 0,7827 0,7405 0,7776 0,9661 Tabel 4 Nilai R 2 R2 Keterangan ATU 0,7074 Kuat BITU 0,6892 Moderat PU 0,6133 Moderat
Selain berdasarkan nilai R 2 , evaluasi model struktural dapat dilakukan dengan melihat nilai Q 2 . Q 2 dapat dihitung sebagai berikut:
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v4i1.91
= − − = − − , = ,
Nilai Q2 mendekati nilai 1 sehingga dapat dinyatakan model struktural fit dengan data.

## Pengujian Hipotesis
Pengujian  hipotesis  dilakukan  dengan  melakukan evaluasi  nilai  yang  terdapat  pada path  coefficients (Tabel 5).

## Tabel 5 Path Coefficients
Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviatio n (STDEV ) T Statisti cs (|O/ST DEV|) P Valu es ATU_ -> BITU 0,6495 0,6528 0,1103 5,8905 0,00 00 PEOU -> ATU 0,4567 0,4581 0,1000 4,5661 0,00 00 PEOU -> PU 0,7831 0,7819 0,0625 12,528 9 0,00 00 PU -> ATU 0,4340 0,4262 0,1095 3,9633 0,00 01 PU -> BITU 0,2151 0,2140 0,1078 1,9952 0,04 66
Pengujian  hipotesis  dengan  melakukan  evaluasi terhadap nilai  t-statistik  dan p -value.  Apabila menggunakan  nilai  t-statistik,  maka  nilai  signifikansi yang  digunakan  ( two-tailed )  t-value  1,65  ( significance level =  10%). Untuk H 0 ditolak  apabila t-statistik > 1,65, sedangkan jika menggunakan probabilitas jika p- value < 0,05.  Berdasarkan  informasi  Tabel  5,  maka  dapat disimpulkan hasil uji hipotesis dapat dilihat pada Tabel 6
Tabel 6 Uji Hipotesis
T Statistics (|O/STDEV|) P Values Keterangan ATU-> BITU 5,8905 0,0000 H 0 ditolak PEOU -> ATU 4,5661 0,0000 H 0 ditolak PEOU -> PU 12,5289 0,0000 H 0 ditolak PU -> ATU 3,9633 0,0001 H 0 ditolak PU -> BITU 1,9952 0,0466 H 0 ditolak

## Kesimpulan
Penelitian ini memodifikasi model TAM dengan menambahkan  variabal  lainnya  yang  diadopsi  dari  TRA. Berdasarkan Evaluasi Models of Measurement/Outer Model dan  Model  Struktural  ( Inner  Model )  menunjukkan  bahwa model fit dengan  data  atau  dapat  menggambarkan fenomena/realitas di lapangan. Hal ini menunjukkan bahwa hasil  penelitian  ini  dapat  dinyatakan  valid  dan  reliable.
Semua  indikator  valid  dan  reliabel  merefleksikan  variabel laten.  Selain  itu  hasil  pengujian  hipotesis  menunjukkan attitude  toward  using pengaruh  signifikan  terhadap behavior intention to use , perceived ease of use berpengaruh signifikan terhadap attitude toward using , perceived ease of use berpengaruh  signifikan  terhadap perceived  usefulness , perceived usefulness pengaruh signifikan terhadap attitude toward  using , perceived  usefulness berpengaruh  signifikan terhadap behavior  intention  to  use .  Hasil dari  peneliian ini data  digunakan  untuk  mengetahui  penerimaan  pengguna atas teknologi m-payment sehingga dapat digunakan untuk merumuskan strategi yang berorietasi pada pengguna.
Penelitian  ini  masih  memiliki  keterbatasan  sehingga masih  dapat  dikembangkan  kedepannya.  Keterbatasan  ini menyangkut  jumlah  data  yang  dikumpulkan.  Penelitian selanjutnya  dapat  menjangkau  lebih  banyak  responden sebagai  sampel  dan  berbagai  subjek  aplikasi m-payment yang ada saat ini. Selain itu, model juga dapat dikembangkan dengan  mengintegrasikan  model  TAM,  TRA  dan Theory  of Planned Behaviour .

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Jurusan Teknik Industri dan Program Profesi Insinyur Universitas Katolik  Widya  Mandala  Surabaya  yang  memberi dukungan untuk menyelesaikan penelitian ini.

## Referensi
Bailey,  A.A. et  al., (2017) Mobile  payments  adoption  by US  consumers:  an  extended  TAM.  International Journal of Retail and Distribution Management, 45(6), pp.626–640.
Chun  Kit  Lok.  (2015)  Adoption  of  Smart  Card-Based  E- Payment System for Retailing in Hong Kong Using an Extended Technology Acceptance Model. Advances in Business Marketing & Purchasing, Volume 23B, 255- 466.
Davis,  F.D.  (1986)  A  Technology  Acceptance  Model  for Empirically  Testing  New  End-User  Information Systems,  Massachusetts  Institute  of  Technology, Cambridge, MA.
Ernst  and  young.  (2011)  Opportunities  for  telcos  in mobile money: 2011, The growth in mobile payments,
February 19, 2014, diunduh dari
http://www.ey.com/Publication/vwLUAssets/mobile _money_2011/$FILE/mobile  _money_2011.pdf  pada
6 Februari 2019.
Flavian,  C.,  Guinaliu,  M.  and  Lu,  Y.  (2020).  Mobile
Payments  Adoption  –  Introducing  Mindfulness  To Better Understand
Consumer Behavior. International Journal of Bank Marketing, Vol. 38 No. 7.
Laucereno,  S.F.  (2019)  Ovo  dan  GoPay,  2  Fintech Kesayangan Orang Indonesia, diakses dari https://finance.detik.com/moneter/d-4423535/ovo--
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v4i1.91
gopay-2-fintech-kesayangan-orang-indonesia  pada  3 Juli 2020 .
Liébana-Cabanillas,  F.,  Sánchez-Fernández.,  J.,  Muñoz- Leiva,  F.  (2014)  Antecedents  of  the  adoption  of  the new mobile payment systems: The moderating effect of age. Computer in Human Behaviour, Vol. 25.
MDI  Ventures dan  Mandiri  Sekuritas  Research  (2018) Mobile  Payments  in  Indonesia:  Race  to  Big  Data Domination.  Jakarta:  MDI  Ventures dan  Mandiri Sekuritas.
Phonthanukitithaworn,  C.,  Sellitto,  C.,    Fong  ,  M.WL. (2016)  An  Investigation  Of  Mobile  Payment (Mpayment)  Services  In  Thailand.  Asia-Pacific Journal of Business Administration, Vol. 8 Iss 1.
Shin,  D.  H.  (2009)  Towards  an  understanding  of  the consumer acceptance of mobile wallet. Computers in Human Behavior, 25(6), 1343-1354.
Morgan, J.P. (2013) Insights from J.P. Morgan. diunduh dari www.jpmorgan.com . Sianipar,  B.  (2017)  Tren  dan  Permintaan  Baru Pembayaran  untuk  Optimalisasi  "Fintech",  diakses
dari https://ekonomi.kompas.com/read/2017/03/07/120 000926/tren.dan.permintaan.baru.pembayaran.untu k.optimalisasi.fintech pada 1 Oktober 2020.
Sugiyono,  D.  (2013)  Metode  penelitian  kuantitatif kualitatif dan R&D. Bandung: Alfabeta.
Taejung  Kim,  Weisheng  Chiu  (2018)  Consumer Acceptance Of Sports Wearable Technology: The Role Of  Technology  Readiness.  International  Journal  of Sports Marketing and Sponsorship, 20(1):109-126.
Untoro., R. Aria T., Komala Dewi (2013) Pemetaan Produ dan  Risiko  Pembayaran  Bergerak  (Mobile  Payment) Dalam  Sistem  Pembayaran  di  Indonesia.  Working Paper. Jakarta: Bank Indonesia.
Yamin,  S.,  Heri  Kurniawan  (2011)  Generasi  Baru Mengolah  Data  dengan  Partial  Least  Square  Path Modelling, 4th ed., Akila Susila, Ed. Jakarta: Salemba Infotek.