## Analisis Penerimaan Pengguna

## E-Wallet Aplikasi Dana Menggunakan UTAUT 2 dan UX TAM
Putri Meliana [1]* , Nurul Mutiah [2] , Syahru Rahmayuda [3]
Program Studi Sistem Informasi [1], [2], [3]
Universitas Tanjungpura Pontianak Pontianak, Indonesia putrimelianasisfo@student.untan.ac.id [1 ], nurul@sisfo.untan.ac.id [2], yudarahma@sisfo.untan.ac.id [3]
Abstract— DANA  is  a  digital  wallet  application  that  has  an open  platform  concept,  meaning  it  can  be  used  on  different platforms but is integrated with one another. However, there were complaints that were felt by DANA application users which were conveyed in Google Playstore reviews, namely frequent errors and delays in the transaction process. This is the basis for measuring the  level  of  acceptance  of  DANA  application  users  based  on  the user's  experience. This  research  model  is  an  integration  of  the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT 2) model and the User Experience technology Acceptance Model (UX  TAM).  The  data  analysis  technique  used  Partial  Least Square-Structural  Equation  Modeling  (PLS-SEM)  and  used SmartPLS  3  tools  Data  collection  was  carried  out  by  randomly distributing  questionnaires  to  100  respondents,  namely  the Pontianak  community  with  an  age  range  of  15-40  years.  Data collection  was  carried  out  by  distributing  questionnaires  to  100 respondents,  namely  the  Pontianak  community.  Of  the  21 hypotheses  proposed,  10  hypotheses  stated  there  was  a relationship between the two variables and the other 11 hypotheses had  no  relationship.  The  hypotheses  that  have  an  influence  are Effort  Expectancy  on  Behavior  Intention,  Habit  on  Behavior Intention,  Efficiency  on  Effort  Expectancy,  Efficiency  on Performance  Expectancy,  Output  Quality  on  Performance Expectancy,  Dependability  on  Habit,  Stimulation  on  Hedonic Motivation, Output Quality on Perceived Usefulness, Dependability on Perceived Ease Of Use, and Behavioral Intention to  Use  Behavior.  The  results  of  the  research  are  in  the  form  of recommendations that are expected to improve the  performance of the DANA application.
Keywords— E-Wallet, DANA, UTAUT 2, UX TAM, PLS-SEM
Abstrak—DANA  merupakan  aplikasi  dompet  digital  yang memiliki  konsep  open  platform  yaitu  dapat  digunakan  pada platform  berbeda  namun  saling  terintegrasi  satu  sama  lain. Namun, terdapat keluhan yang dirasakan para pengguna aplikasi DANA  yang  disampaikan  pada  ulasan  google  playstore  yaitu sering  terjadi  eror  dan  keterlambatan  proses  transaksi.  Hal tersebut menjadi landasan mengapa perlunya mengukur tingkat penerimaan  pengguna  aplikasi  DANA  berdasarkan  pengalaman yang  rasakan  oleh  pengguna.  Model  penelitian  ini  merupakan pengintegrasian model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology  2  (UTAUT  2)  dan  User  Experience  technology Acceptance Model (UX TAM). Teknik analisis data menggunakan Partial Least Square-Structural Equation Modelling (PLS-SEM)
dan  menggunakan  tools  SmartPLS  3.  Pengumpulan  data dilakukan dengan menyebarkan kuesioner kepada 100 responden yaitu  masyarakat  Kota  Pontianak  dengan  rentang  usia  15-40 tahun secara acak. Dari 21 Hipotesis yang diajukan, 10 hipotesis dinyatakan adanya hubungan atau pengaruh antara dua variabel dan  11  hipotesis  lainnya  tidak  ada  hubungan  atau  pengaruh. Adapun  Hipotesis  yang  memiliki  pengaruh  yaitu  Effort Expectancy  terhadap  Behavior  Intention,  Habit  terhadap Behavior  Intention,  Efficiency  terhadap  Effort  Expectancy, Efficiency  terhadap  Performance  Expectancy,  Output  Quality terhadap  Performance  Expectancy,  Dependability  terhadap Habit, Stimulation terhadap Hedonic Motivation, Output Quality terhadap Perceived Usefulness, Dependability terhadap Perceived Ease Of Use, dan Behavior Intention terhadap Use Behavior. Hasil dari  penelitian  berupa  rekomendasi  yang  diharapkan  dapat meningkatkan performa aplikasi DANA.
Kata Kunci— E-Wallet, DANA, UTAUT 2, UX TAM, PLS-SEM

## I. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  pada  bidang  teknologi  bisnis,  dan  ekonomi yang  secara  pesat  berkembang  memberikan  kemudahan  bagi manusia  dalam  segala  bidang  aktivitas  [1].  Pertumbuhan teknologi  pada  saat  ini  diiringi  dengan  adanya  internet  serta penggunaan smartphone yang hampir semua orang miliki. Hal tersebut  memberikan  dampak  yang  signifikan  bagi  aktivitas masyarakat terutama pada bidang ekonomi. Untuk mendorong aktivitas bisnis yang lebih efisien dan efektif maka para pelaku bisnis mulai melakukan sebuah inovasi yang dapat memberikan layanan  terbaik  dan  memenuhi  kebutuhan  pengguna  yaitu dengan  memberikan sebuah  layanan dompet digital ( e-wallet ) [1].  Popularitas e-wallet mulai  berkembang  sejak  munculnya sistem  belanja  online  yang  meningkatkan  minat  belanja  pada masyarakat. Berdasarkan data RedSeer yang dimuat dalam situs databoks.katadata.co.id  pada  Januari  2022,  Indonesia  saat melakukan  transaksi  pada  E-Commerce  sebanyak  29% dilakukan  dengan  e-wallet  [10].  Dengan  memanfaatkan e- wallet pada smartphone yang terhubung pada jaringan internet proses  pembayaran  dapat  dilakukan  dengan  mudah  kapanpun dan dimanapun. Hingga saat ini telah banyak aplikasi dompet digital ( e-wallet ) yang tersedia di Indonesia tak terkecuali kota Pontianak  yaitu  adalah  aplikasi  DANA.  Aplikasi  DANA memiliki  konsep open  platform yang  berarti  dapat  digunakan pada  berbagai platform yang  berbeda  namun  tetap  saling
terintegrasi satu sama  lain  baik secara offline  maupun online. Adanya  konsep  ini  diharapkan  agar  aplikasi  DANA  dapat memberikan  kemudahan  sebagai  alat  pembayaran  di  berbagai bidang. Aplikasi DANA memiliki ulasan dengan rating sebesar 4,5 pada google play store . Namun terdapat beberapa keluhan yang  dirasakan  pengguna  saat  menggunakan  aplikasi  DANA seperti  sering  terjadi  eror,  dan  keterlambatan  dalam  proses transaksi hal ini disampaikan dalam kolom ulasan pada google play  store .  Dengan  adanya  keluhan  tersebut  maka  dilakukan penelitian tentang penerimaan pengguna yang berdasarkan dari pengalaman pengguna dan judul penelitian yang dilaksanakan adalah  “Analisis  Penerimaan  Pengguna  E-Wallet  Aplikasi DANA Menggunakan UTAUT 2 dan UX TAM” yang berstudi kasus  pada  masyarakat  Kota  Pontianak  yang  menggunakan aplikasi DANA.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Penerimaan Pengguna
Tujuan  dari  sebagian  organisasi  yang  berbasis  sistem informasi  adalah  untuk  meningkatkan  kinerja  pekerjaan  [2]. Secara  umum  penerimaan  pengguna  adalah  keinginan seseorang atau sekelompok orang untuk menerapkan teknologi informasi  dalam  melakukan  sebuah  pekerjaan  sehingga  dapat mendukung pekerjaan yang sedang orang tersebut lakukan.
Penerimaan pengguna sering dijadikan sebagai faktor yang dapat  menunjukan  nilai  keberhasilan  maupun  nilai  kegagalan suatu proyek sistem informasi. Karena jika suatu sistem ditolak oleh pengguna maka dampak kinerja dapat hilang.

## B. E-Wallet
Dompet  digital  atau e-wallet merupakan  aplikasi  yang berguna dalam proses penyimpanan data instrumen pembayaran,  yaitu  alat  pembayaran  yang  dapat  berupa  uang elektronik  atau  dengan  menggunakan  kartu,  yang  bisa menampung  dana,  untuk  terlaksananya  sebuah  proses pembayaran  [3]. E-wallet adalah  suatu  bentuk  penyimpanan uang digital berbasis server yang harus koneksi dahulu dengan server penerbit saat akan digunakan.
E-wallet adalah sebuah apliksi yang berfungsi sebagai alat menyimpan  uang  secara  digital  dan  dapat  pula  melakukan transaksi  secara  digital  atau  non  tunai. E-wallet atau mobile wallet merupakan sebuah layanan pembayaran yang beroperasi melalui  sebuah  perangkat  mobile  dan  dinaungi  di  bawah regulasi keuangan.

## C. UTAUT 2
UTAUT  2  ( Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of Technology 2) adalah suatu model penerimaan pengguna yang banyak digunakan sebagai metode dalam melakukan penelitian tentang  penerimaan  pengguna  terutama  dalam  konteks konsumen  pada  penggunaan  suatu  teknologi  [3].  UTAUT  2 berisi pemaparan rinci tentang penggunaan teknologi informasi oleh seseorang atau kelompok [1]. 7 variabel independent pada UTAUT  2  terdiri  dari performance  expectancy,  effort expectancy,  social  influence,  facilitating  conditions,  hedonic motivation, price value , dan habit, serta dua variabel dependent, yaitu behavioral intention dan use behavior [11] .

## D. UX TAM
Menurut  Venkatesh  [4], Technology  Acceptance  Model (TAM)  didefinisikan  sebagai  sebuah  konsep  yang  membahas tentang  sikap  seorang  pengguna  terhadap  penerimaan  suatu teknologi informasi. Terdapat 3 konstruktur utama pada TAM yaitu perceived usefulness (persepsi kegunaan), perceived ease of  use (persepsian  kemudahan  penggunaan),  dan actual technology  use (penggunaan  teknologi  sesungguhnya)  [5]. Sedangkan User  Experience menurut  definisi  ISO  9241-210 (2009)  merupakan  suatu  keadaan  yang  menggambarkan perasaan  pengguna  setelah  menggunakan  sebuah  produk, sistem,  ataupun  jasa.  Pengalaman  pengguna  sendiri  adalah sebuah perasaan yang dirasakan pengguna setelah menggunakan  sebuah  produk,  baik  itu  perasaan  puas  senang maupun sebaliknya.
Untuk mengukur pengalaman pengguna dapat menggunakan User  Experience  questionnaire  (UEQ) oleh Laugwitz,B  &  Schrepp  [6]. User  Experience  Questionnaire terdiri atas 6 skala penilaian  yaitu Attractiveness, Perspicuity, Efficiency, Dependability, Stimulation, Novelty . Mlekus  dalam  “ How to  raise technology acceptance: user experience characteristics as technology-inherent determinants ” melakukan suatu penelitian tentang penerimaan pengguna dengan  menggabungkan dua  model penelitian  yaitu Technology Acceptance Model (TAM) dan User experience dan dikenal sebagai UX TAM [7]. UX TAM adalah sebuah model penerimaan  pengguna  yang  merupakan  perluasan  dari  model TAM yang berdasarkan karakteristik pengalaman pengguna.

## E. PLS-SEM
SEM  ( Structural  Equation  Modelling )  merupakan  analisis statistik yang tak jarang dipergunakan untuk menguji beberapa korelasi  atau  interaksi  yang  dibentuk  oleh  satu  atau  beberapa peubah tak bebas dengan satu atau beberapa peubah bebas yang relatif sulit secara simultan. Pada SEM terdapat teknik analisis yaitu  berdasarkan covariance (CBSEM)  dan  SEM  yang berbasis variance (PLS) [8].
Pada tahun 1982 Joreskog dan Wold mengembangkan PLS yaitu metode umum dalam peramalan model laten yang diukur oleh  peubah  penjelas  secara  tidak  langsung  [8].  PLS-SEM digunakan  untuk  memprediksi  variabel-variabel  utama  pada penelitian yang merupakan riset perluasan dari teori struktural yang telah ada.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Pada  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif untuk mengukur tingkat penerimaan pengguna e-wallet aplikasi DANA.  Populasi  yang  akan  diteliti  saat  dilaksanakannya penelitian adalah masyarakat Kota Pontianak dan sampel yang digunakan adalah masyarakat Kota Pontianak yang menggunakan e-wallet aplikasi DANA. Dikarenakan populasi pengguna e-wallet tidak  diketahui  maka  dalam  pengambilan sampel akan menggunakan rumus lemeshow dengan usia yang ditentukan pada rentang 15-40 tahun.
Metodologi  penelitian  yang  digunakan  adalah  kerangka kerja IS Research seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1. IS Research Framework
Berdasarkan kerangka kerja IS Research maka diketahui bahwa terdapat  tiga  komponen  yaitu Environment,  IS  Research, dan Knowledge Base [13]. Environment pada penelitian ini adalah masyarakat Kota Pontianak yang akan menjadi responden dan teknologi  yang  ada  berupa  aplikasi  DANA,  serta  organisasi adalah  PT  Espay  Debit  Indonesia  Koe  selaku  perusahaan pengembang  aplikasi  DANA.  Pada IS  Research adalah gambaran  besar  tahap  penelitian  dan  terdapat  2  fase  yaitu Develop/Build dan Justify/Evaluate.  Knowledge  Base yang digunakan sebagai landasan teori adalah Penerimaan Pengguna, UTAUT  2,  UX  TAM  dan  PLS-SEM.  Metodologi  yang digunakan untuk mengumpulkan data adalah berupa survey dan penyebaran kuesioner. Terdapat pula tool Microsoft excel dan SmartPLS  yang  dimanfaatkan  untuk  melakukan  pengolahan data hasil kuesioner yang telah disebar.

## IV. P EMBAHASAN

## A. Pementuan sampel
Dalam  melakukan  penentuan  ukuran  sampel  yang  akan digunakan  maka  menggunakan  rumus  Lemeshow  untuk mengetahui  jumlah populasi  yang tidak diketahui  secara pasti [9]. Adapun perhitungan rumus Lemeshow dapat dilihat pada persamaan dibawah ini:
𝑛 = 1,96 2 × 0,5(1 − 0,5)
0,1 2 𝑛 = 1,96 2 × 0,5(0,5)
0,1 2 𝑛 =  96,04
Berdasarkan perhitungan rumus diatas maka jumlah sampel untuk penelitian ini adalah sebanyak 96,04 dan akan dibulatkan menjadi 100 orang responden.

## B. Pemetaan Model
Pemetaan  model  dilakukan  dalam  pengembangan  model penelitian  baru  yaitu dengan  melakukan pengintegrasian pada
model UTAUT 2 dan model UX TAM. Variabel yang terdapat pada  model  UTAUT  2  dan  UX  TAM  selanjutnya  dianalisis guna  didapatkan  variabel  yang  sesuai  dengan  kebutuhan penelitian. Semua variabel yang dimiliki pada model UTAUT akan  digunakan  pada  penelitian  ini  namun,  pada  model  UX TAM  terdapat  satu  variabel  yang  akan  dibuang  atau  tidak digunakan  yaitu Perspicuity .  Variabel Perspicuity tidak digunakan  pada  penelitian  ini  karena  variabel Perspicuity memiliki definisi yang sama dengan variabel Effort Expectancy yaitu  kemudahan  dalam  menggunakan  sistem.  Oleh  sebab  itu hanya variabel Effort Expectancy yang akan digunakan sebagai variabel  dalam  mengukur  tingkat  kemudahan  penggunaan sistem.  Berdasarkan  variabel-variabel  yang  telah  dipilih  dari model UTAUT 2 dan UX TAM maka selanjutnya akan dibuat sebuah model penelitian berikut ini

## Gambar 2. Model Penelitian UTAUT2 dan UX TAM
Berdasarkan  model  penelitian  yang  telah  dipetakan  pada Gambar  2  maka  hipotesis  yang  dirumuskan  adalah  sebagai berikut:
1) H1. Performance  Expectancy memiliki  pengaruh terhadap Behavior Intention :
2) H2. Effort  Expectancy memiliki  pengaruh  terhadap Behavior Intention
3) H3. Social  Influence memiliki  pengaruh  terhadap Behavior Intention
4) H4. Facilitating  Conditions memiliki  pengaruh terhadap Behavior Intention
5) H5. Hedonic  Motivation memiliki  pengaruh  terhadap Behavior Intention
6) H6. Price Value memiliki pengaruh terhadap Behavior Intention
7) H7. Habit memiliki  pengaruh  terhadap Behavior Intention
8) H8. Efficiency memiliki  pengaruh  terhadap Effort Expectancy
9) H9. Efficiency memiliki pengaruh terhadap Performance Expectancy
10) H10. Output  Quality memiliki  pengaruh  terhadap Performance Expectancy
11) H11. Dependability memiliki pengaruh terhadap Effort Expectancy
12) H12. Dependability memiliki pengaruh terhadap Habit
13) H13. Stimulation memiliki pengaruh terhadap Hedonic Motivation 14) H14. Efficiency memiliki pengaruh terhadap Perceived Usefulness
15) H15. Output  Quality memiliki  pengaruh  terhadap
Perceived Usefulness
16) H16. Dependability memiliki  pengaruh  terhadap
Perceived Ease Of Use
17) H17. Stimulation memiliki pengaruh terhadap Behavior Intention 18) H18. Novelty memiliki  pengaruh  terhadap Behavior
Intention
19) H19. Perceived  Usefulness memiliki  pengaruh terhadap Behavior Intention
20) H20. Perceived  Ease  Of  Use memiliki  pengaruh terhadap Behavior Intention
21) H21. Behavior Intention memiliki pengaruh terhadap Use Behavior

## C. Evaluasi Model
Evaluasi model penelitian ini menggunakan teknik analisis PLS-SEM  dengan tools SmartPLS  versi  3.0.  Tahap  evaluasi model yang dilakukan adalah dengan melakukan menguji pada outer model dan inner model.
1. Uji Outer Model
1) Uji Validitas Konvergen
Menggambarkan  apakah  indikator-indikator  mampu mewakili  variabel  laten  yang  dibangun.  Pengujian dilakukan dengan  mengamati nilai pada loading factor yang didapat dari nilai tiap indikator terhadap variabel. Jika  nilai loading  factor >  0,7  maka  indikator  bernilai VALID  [15].  Adapun  dengan  mengunakan software SmartPLS  3.0  nilai loading  factor pada  uji  validitas konvergen disajikan seperti pada gambar berikut.

## Gambar 3 Loading Factor
Setelah  dilakukan  uji  validitas  konvergen  diperoleh bahwa  semua  nilai  indikator loading factor (>0,7)  dan dilanjutkan  dengan  melihat  nilai  AVE  ( Average Variance Extracted ) jika nilai (>0,5) maka tiap indicator pada variabel dapat dikatakan akurat.
Tabel 1 Nilai AVE Average Variance Extracted (AVE) BI 0.783 DEP 0.769 EE 0.781
EFF 0.771 FC 1.000
HM 0.872
HT 1.000
NOV 0.801
OUT 0.784
PE 0.784 PEOU 0.771
PU 0.827 PV 1.000
SOI 0.826 STI 0.784
USE 1.000
2) Uji Validitas Diskriminan
Digunakan  untuk  menguji  dan  mengetahui  besarnya perbedaan  satu  konstruk  dengan  konstruk  lainnya dengan  membandingkan  nilai cross  loading dari  tiap- tiap  indikator  terhadap  konstruknya  dengan  nilai cross loading dari  indikator  konstruk  lainnya.  Uji  validitas diskriminan  bernilai  baik  jika  nilai  suatu cross loading pada  indikator  pada  konstruknya  (>)  dari  nilai cross loading pada indikator konstruk lainnya.
3) Uji Reliabilitas Variabel dapat dikatakan bernilai reliabel jika nilai pada Composite Reliability dan Cronbach alpha lebih dari 0,7
[14].  Adapun  nilai Composite  Reliability dan  nilai Cronbach alpha dapat dilihat pada tabel
Tabel 2 nilai Composite Reliability dan nilai Cronbach alpha Cronbach's Alpha Composite Reliability BI 0.723 0.878 DEP 0.849 0.909 EE 0.859 0.914 EFF 0.901 0.931 FC 1.000 1.000 HM 0.854 0.932 HT 1.000 1.000 NOV 0.917 0.942 OUT 0.864 0.916 PE 0.862 0.916 PEOU 0.851 0.910 PU 0.896 0.935 PV 1.000 1.000 SOI 0.790 0.904 STI 0.908 0.935 USE 1.000 1.000
Berdasarkan  nilai  yang  terdapat  pada  tabel  2  maka didapatkan  nilai  bahwa cronbach alpha dan composite reliability pada semua variabel bernilai reliabel.
2. Uji Inner Model Digunakan untuk  melihat keterkaitan antara variabel  satu dengan variabel lainnya.
1) Uji R-Square Uji R-Square adalah  pengujian  yang  dilakukan  untuk mengukur  pengaruh  variabel independent terhadap variabel dependent . Hasil R-Square bernilai kuat apabila sebesar 0,67, bernilai moderat apabila sebesar 0,33, dan bernilai lemah apabila sebesar 0,19.
Tabel 3 Nilai R-Square R-Square Keterangan BI 0.731 Kuat EE 0.549 Moderat HM 0.657 Moderat HT 0.261 lemah PE 0.629 Moderat PEOU 0.447 Moderat PU 0.514 Moderat USE 0.549 Moderat
Berdasarkan  hasil  pada  Tabel  3  nilai R-Square untuk variabel  BI  adalah  0,731  (73,1%)  dan  dikategorikan sebagai kuat. Variabel EE dengan nilai R-Square sebesar 0,549 (54,9%) dikategorikan sebagai moderat.  Variabel HM  dengan  nilai R-Square sebesar  0,657  (65,7%) dikategorikan sebagai moderat Variabel HT dengan nilai R-Square sebesar 0,261 (26,1%) dikategorikan sebagai lemah. Variabel PE dengan nilai R-Square sebesar 0.629 (62,9%) dikategorikan sebagai moderat. Variabel PEOU dengan  nilai R-Square sebesar  0,447  (44,7%) dikategorikan  sebagai  moderat.  Variabel  PU  dengan nilai R-Square sebesar  0.514  (51,4%)  dikategorikan sebagai  moderat.  Variabel  USE  dengan  nilai R-Square sebesar 0.549 (54,9%) dikategorikan sebagai moderat.

## 2) Path Coefficient
Pengujian yang berfungsi untuk menganalisa hubungan antar variabel pada model penelitian, serta melihat hasil sebuah  hipotesis  apakah akan  diterima ataupun ditolak dengan  meninjau  nilai P-Values dan T-Statistics .  Jika pada  suatu  hubungan  variabel  X  terhadap  Y  memiliki nilai P-Values lebih kecil dari 0,05 atau nilai T-Statistics lebih  besar  dari  1,96  maka  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa suatu variabel X mempengaruhi variabel Y
Tabel 4 Uji Path Coefficient
Hx Hubungan T- Statistics P- Values Hasil H1 PE -> BI 0.099 0.921 Ditolak H2 EE -> BI 2.233 0.026 Diterima H3 SOI -> BI 1.546 0.123 Ditolak H4 FC -> BI 1.118 0.264 Ditolak H5 HM -> BI 0.786 0.433 Ditolak H6 PV -> BI 0.580 0.562 Ditolak H7 HT -> BI 3.760 0.000 Diterima H8 EFF -> EE 5.494 0.000 Diterima H9 EFF -> PE 4.938 0.000 Diterima H10 OUT -> PE 2.373 0.018 Diterima H11 DEP -> EE 1.175 0.241 Ditolak H12 DEP -> HT 5.657 0.000 Diterima H13 STI -> HM 14.580 0.000 Diterima H14 EFF -> PU 1.685 0.093 Ditolak H15 OUT -> PU 3.854 0.000 Diterima
H16 DEP -> PEOU 6.165 0.000 Diterima H17 STI -> BI 0.580 0.562 Ditolak H18 NOV -> BI 1.052 0.293 Ditolak H19 PU -> BI 0.480 0.631 Ditolak H20 PEOU -> BI 0.007 0.994 Ditolak
Berdasarkan Tabel 4 maka dinyatakan bahwa hipotesis yang diterima adalah H2, H7, H8, H9, H10, H12, H13, H15, H16.
3) Uji Predictive Relevance
Digunakan untuk melihat nilai observasi yang dilakukan dan untuk menilai kecocokan relevansi model penelitian secara  struktural.  Nilai predictive  relevance dikatakan sudah  baik  atau  memiliki predictive  relevance jika bernilai lebih dari 0 (>0) [12].
Tabel 5 Predictive Relevance Q²predict BI 0.490 EE 0.366
HM 0.559 HT 0.250 PE 0.413 PEOU 0.296
PU 0.386 USE 0.538

## D. Rekomendasi
Berdasarkan  pada  analisis  data  pada  model  penerimaan pengguna  pada  model  UTAUT  2  dan  UX  TAM  maka diperlukan  rekomendasi-rekomendasi  terhadap  evaluasi faktor-faktor yang memiliki pengaruh pada minat pengguna aplikasi DANA. Rekomendasi ini diharapkan dapat menjadi acuan  dalam  meningkatkan  performansi  kinerja  pada aplikasi dana untuk kedepannya.
1) Effort  Expectancy terhadap Behavior  intention .  Pada variabel Effort Expectancy yaitu sebuah tingkat usaha serta kemudahan  yang  dirasakan  pengguna  saat  sedang menggunakan aplikasi DANA memiliki pengaruh terhadap Behavior  Intention yaitu  keinginan  menggunakan  aplikasi DANA  berdasarkan  manfaat  yang  dirasakan.  Sehingga rekomendasi  yang  dapat  diberikan  agar  pengguna  dalam menggunakan aplikasi dana  merasakan kemudahan adalah dengan melakukan riset secara berkala berdasarkan keluhan yang mungkin dirasakan oleh pengguna.
2) Habit terhadap Behavior  Intention .  Pada  variabel Habit yaitu  kecenderungan  yang  dirasakan  pengguna  dalam menggunakan  aplikasi  secara  terus  menerus  memiliki pengaruh  terhadap Behavior  Intention yaitu  keinginan menggunakan  aplikasi  DANA  berdasarkan  manfaat  yang dirasakan.  Rekomendasi  yang  diberikan  agar  pengguna dapat  menggunakan  aplikasi  DANA  secara  terus  menerus adalah  dengan  meningkatkan  performansi  sistem  karena dengan  adanya  peningkatan  pada  performansi  maka pengguna  akan  merasa  kan  manfaat  jika  menggunakan aplikasi  DANA  dan  secara  tidak  langsung  menjadikan DANA  sebagai  alat  pembayaran  pada  banyak  transaksi pembayaran.
3) Efficiency terhadap Effort  Expectancy .  Pada  variabel efficiency yaitu kondisi dimana pengguna tidak memerlukan upaya lebih dalam menggunakan aplikasi DANA memiliki pengaruh terhadap Effort Expectancy . Sehingga rekomendasi yang diberikan adalah dengan melakukan riset kepada  pengguna  dan  menganalisis  permasalah  yang menyebabkan  kesulitan  yang  dirasakan  pengguna  saat menggunakan  aplikasi  dana  dan  selanjutkan  dilakukan evaluasi sehingga pengguna kedepannya dapat menggunakan  dan  mengoperasikan  aplikasi  DANA  tanpa adanya usaha lebih.
4) Efficiency terhadap Performance Expectancy . Pada variabel efficiency yaitu kondisi dimana pengguna tidak memerlukan upaya lebih dalam menggunakan aplikasi DANA memiliki pengaruh terhadap Performance Expectancy yaitu kepercayaan  yang  pengguna  rasakan  bahwa  dengan menggunakan  aplikasi  DANA  maka  akan  meningkatkan harapan  kinerja.  Sehingga  rekomendasi  yang  diberikan adalah  dengan  menjaga  kinerja  sistem  agar  tetap memberikan nilai efficiency seperti dapat digunakan secara praktis  dan  cepat  saat  digunakan  dalam  transaksi pembayaran sehingga nantinya pengguna dapat merasakan peningkatan  pada  harapan  kinerja  dan  mencapai  tujuan kerja yang diharapkan.
5) Output  Quality terhadap Performance  Expectancy .  Pada variabel Output  Quality yaitu  sistem  dapat  beroperasi  dan menghasilkan  keluaran  yang  baik  memiliki  pengaruh terhadap Performance Expectancy yaitu kepercayaan yang pengguna  rasakan  bahwa  dengan  menggunakan  aplikasi DANA maka akan meningkatkan harapan kinerja. Sehingga rekomendasi yang diberikan adalah perlunya evaluasi yang berkelanjutan  pada  alur  operasi  sistem  sehingga  saat digunakan  tidak  ada  kendala  dan  dapat  menghasilkan keluaran  yang  baik  sehingga  pengguna  dapat  mencapai harapan kerja yang ingin dicapai.
6) Dependability terhadap Habit . Pada variabel Dependability yaitu  kemampuan  mengendalikan  dan  memprediksi perilaku  sistem  memiliki  pengaruh  terhadap Habit yaitu pengguna  menggunakan  aplikasi  DANA  karena  telah menjadi  sebuah  kebiasaan.  Sehingga  rekomendasi  yang diberikan  adalah  aplikasi  DANA  sebaiknya  dalam  alur operasinya memberikan kemudahan sehingga jika digunakan oleh user baru maka user dapat memprediksi dan mengendalikan  sistem  dengan  mudah  dan  nantinya  akan berdampak  pada  penggunaan  aplikasi  yang  berkelanjutan dan dapat menjadi sebuah kebiasaan.
7) Stimulation terhadap Hedonic  Motivation .  Pada  variabel Stimulation yaitu  perasaan  tertarik  untuk  menggunakan aplikasi  memiliki  pengaruh  terhadap Hedonic  motivation yaitu  perasaan  senang  saat  menggunakan  aplikasi  DANA. Sehingga rekomendasi yang diberikan adalah pihak DANA perlu  memberikan  sesuatu  yang  dapat  menarik  perhatian pelanggan  seperti  memberikan  diskon  atau cashback saat melakukan  transaksi  tertentu  sehingga  pelanggan  akan mendapatkan  perasaan  senang  saat  menggunakan  aplikasi DANA.
8) Output Quality terhadap Perceived Usefulness . Pada
variabel Output  Quality yaitu  sistem  dapat  beroperasi  dan menghasilkan  keluaran  yang  baik  memiliki  pengaruh terhadap Perceived Usefulness yaitu dengan menggunakan aplikasi  DANA  akan  meningkatkan  performansi  kerja. Sehingga  rekomendasi  yang  diberikan  adalah  perlunya menjaga  alur  operasi  yang  baik  serta  memastikan  agar sistem  dapat  menghasilkan  keluaran  yang  baik  pula sehingga  saat  pengguna  menggunakan  aplikasi  DANA maka performansi kerja dapat meningkat.
9) Dependability terhadap Perceived  Ease  Of  Use .  Variabel Dependability yaitu kemampuan pengguna dalam mengendalikan dan memprediksi perilaku sistem memiliki pengaruh  terhadap  variabel Perceived  Ease  Of  Use yaitu pengguna  dalam  menggunakan  aplikasi  DANA  terbebas dari  upaya  yang  tidak  perlu.  Sehingga  rekomendasi  yang diberikan  adalah  aplikasi  DANA  sebaiknya  dalam  alur operasinya  memberikan  alur  yang  mudah  untuk  dipahami dan  dikendalikan  sehingga  pengguna  saat  menggunakan aplikasi  tidak  memerlukan  upaya  yang  berlebih  untuk menyelesaikan transaksi pembayaran.
10) Behavior  Intention terhadap Use  Behavior .  Variabel Behavior  Intention yaitu  keinginan  menggunakan  aplikasi DANA  berdasarkan  manfaat  yang  dirasakan  memiliki pengaruh terhadap Use behavior yaitu  frekuensi pengguna dalam  menggunakan  sistem.  Sehingga  rekomendasi  yang diberikan adalah dengan  memperhatikan  fitur dan layanan yang  diberikan  kepada  pengguna  dan  menganalisa kebutuhan  pengguna  sehingga  aplikasi  DANA  dapat memenuhi kebutuhan pengguna.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  maka didapatkan beberapa hasil dari analisis penerimaan pengguna e- wallet aplikasi DANA menggunakan UTAUT 2 dan UX TAM. Adapun hasil penelitian tersebut adalah sebagai berikut.
1) Penelitian  ini  menggunakan  responden  sebanyak  100 responden yang di ambil secara acak dengan rantang usia 15-40 tahun.
2) Analisis  data  yang  dilakukan  dengan  menggunakan tools SmartPLS  dengan  terdapat  dua  12  variabel  pada  model UTAUT 2 dan UX TAM yang akan diuji apakah memiliki mempengaruhi  terhadap  penerimaan  pengguna e-wallet aplikasi  DANA  yaitu Performance  Expectancy,  Effort Expectancy, Hedonic Motivation, Habit, Efficiency, Output Quality, Dependability, Stimulation, Perceived Usefulness, Perceived Ease Of Use, Behavior Intention, Use Behavior .
3) Berdasarkan  hasil  analisis  yang  dilakukan  maka  didapat faktor  atau  variabel  yang  mempengaruhi  penerimaan pengguna  sehingga  rekomendasi  yang  diberikan  adalah dengan melakukan peningkatan pada beberapa faktor yang dapat meningkatkan kualitas layanan aplikasi DANA yaitu mampu memberikan keuntungan sehingga dapat mencapai tujuan  kerja  ( Performance  Expectancy )  ,  Mampu memberikan  kemudahan  dalam  menggunakan  aplikasi DANA (Effort  Expectancy ), mampu menciptakan pengalaman  yang  menyenangkan  saat  menggunakan
aplikasi  DANA  ( Hedonic  Motivation ),  menambah perluasan pada berbagai platform sehingga pengguna dapat menggunakan  sistem  menjadi  sebuah  kebiasaan  ( Habit )  , menyediakan  layanan  yang  lebih  efisien  ( Efficiency ), mampu  memberikan  hasil  akhir  yang  maksimal  ( Output Quality ),  menyediakan  layanan  yang  mudah  diprediksi oleh pengguna baru ( Dependability ), memberikan tawaran yang dapat menarik para pengguna ( Stimulation ).

## R EFERENCES
[1] Mahwadha,  W.  I.  (2019).  BEHAVIORAL  INTENTION  OF  YOUNG CONSUMERS TOWARDS E-WALLET ADOPTION: AN
EMPIRICAL  STUDY  AMONG  INDONESIAN  USERS.  RJOAS,  79- 93.J. Clerk Maxwell, A  Treatise  on  Electricity and Magnetism, 3rd ed., vol. 2. Oxford: Clarendon, 1892, pp.68-73.
[2] Davis.  (1993).  User  Acceptance  of  information  technology:  system characteristics, user perceptions and behavioral impacts. Academic Press Limited, 475-487.
[3] Hidayat, M. T., Aini, Q., & Fetrina, E. (2020). Penerimaan Pengguna E- Wallet Menggunakan UTAUT 2  (Studi Kasus). Jurnal Nasional  Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, 9(3), 239-247.
[4] Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User Acceptance of Information  Technology.  Toward a Unified View, 27(3), 425-478.
[5] Hamrul  H, Soedijono B, Amborowati A. (2013). Analisis Perbandingan Metode  TAM  Dan  UTAUT  dalam  Mengukur  Kesuksesan  Penerapan Sistem  Informasi  Akademik  (Studi  Kasus  Penerapan  Sistem  Informasi STMIK Dipanegara Makassar). Semin. Nas. Inform, 140-146.
[6] Laugwitz,B., Held T., & Schrepp, M. (2008). Construction and Evaluation of a User Experience questionnaire. In Symposium of the Austrian HCI and usability engineering group, 63-76.
[7] Mlekus,L., Bantler,D., Paruzel, A., et al. (2020). How to raise technology acceptance:  user  experience  characteristics  as  technology-inherent determinants.  Gruppe.  Interaktion.  Organisation.  Zeitschrift  für Angewandte Organisationspsychologie, 51(3), 273-283.
[8] Ningsi,  B.  (2018).  Analisis  Kepuasan  Pelanggan  Atas  Kualitas  Produk dan  Pelayanan  Dengan  Metode  SEM-PLS.  Jurnal  Statistika  dan Aplikasinya, 2(2), 8-16.
[9] Lemeshow,  S.,  Hosmer,  DW.,  Klarr,  J.,  &  Lwanga,  S.K.  (1990). Adequacy of sample size. Chichester: John Wiley & Sons Ltd.
[10] Pahlevi, R. (2022). Survei DailySocial: OVO Jadi Dompet Digital Paling Banyak Dipakai Masyarakat. dalam https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2022/01/12/survei- dailysocial-ovo-jadi-dompet-digital-paling-banyak-dipakai-masyarakat, 15 Juni 2022
[11] Watmah,  S.,  Fauziah,  S.,  &  Herlinawati,  N.  (2020).  Identifikasi  Faktor Pengaruh Penggunaan Dompet Digital Menggunakan Metode TAM Dan UTAUT2. Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE), 6(2), 261- 269.
[12] Anuraga, G. S. (2017). Structural equation modeling–partial least square untuk pemodelan indeks pembangunan kesehatan masyarakat (IPKM) di Jawa Timur. In Seminar Nasional Matematika dan Aplikasinya, Surabaya, 257-263.
[13] Hevner, A. R., March, S. T., Park, J., & Ram, S. . (2004). Design science in  information  systems  research.  Management  Information  Systems Quarterly, 75-105.
[14] Sugiyono.  (2019).  Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif,  Dan  R&D. Bandung: Alfabeta.
[15] Juningsih,  E.  H.,  Aziz,  F.,  Ismunandar,  D.,  Sarasati,  F.,  Irmawati,  I.,  & Yanto,  Y.  (2020).  Penggunaan  Model  UTAUT2  Untuk  Memahami Persepsi  Pengguna  Aplikasi  G-Meet.  Indonesian  Journal  on  Software Engineering (IJSE), 6(2), 289-295.