Vol. 15, No. 1, March 2022, pp. 65~72 eISSN: 2502-339X, pISSN: 1979-276X, DOI: doi.org/10.30998/faktorexacta.v15i1.11421
 65

## Preferensi Masyarakat Terhadap Quick Response Code Indonesian Standard Sebagai Sarana Teknologi Pembayaran Digital
Rina Mayanti
Department of Mathematics, Universitas Indraprasta PGRI, Indonesia Department of MIPA, Universitas Indraprasta PGRI, Indonesia
Article Info ABSTRACT

## Article history:
Received 25 Nov 2021 Revised 25 Dec 2021 Accepted 20 Apr 2022 The  development  of  electronic  money  transactions  has  grown  rapidly, especially in the digital payment sector. This study aims to analyze peo- ple's  preferences  in  the  application  of  the  Quick  Response  Indonesia Standard as an electronic wallet payment technology. User acceptance of the implementation of the Quick Response Indonesia Standard is pre- dicted by the Unified Theory of Acceptance and Use Technology 2 user acceptance  model.  The  object  of  this  research  is  the  Shopeepay  and OVO  digital  wallet  users  who  live  in  Jakarta.  Data  collection  tech- niques  using  google  form  with  the  results  obtained  from  197  respond- ents.  The  independent  variables used  in this  study  were  all of  the  Uni- fied  Theory  of  Acceptance  and  Use  Technology  2  model  variables  ex- cept  age,  gender,  experience,  and  price  value  using  the  Partial  Least Squares-Structural  Equation  Modeling  analysis  technique.  The  results of this study indicate that the conditions of facilitation and hedonic mo- tivation affect the behavioral intention of users to use QRIS can be seen with  the  T-Statistic  value  of  1.982  and  P-Values  0.048  as  the  payment technology, and behavioral intentions also affect the behavior of its use with a T-Statistic value of 6.505 and P-Values value is 0.
Keywords:
Payment Technology, Electronic Wallet , Quick Response Indonesian Standard , Structural Equation Model (SEM), Partial Least Square (PLS, Unified  Theory  of  Acceptance and Use Technology 2.
Corresponding Author:
Rina Mayanti, Author, Department of Mathematics, Universitas Indraprasta PGRI, Jl. Nangka No. 58 C, Tanjung Barat, Jagakarsa, Jakarta Selatan. Email:rinamayanti16@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Financial technology  (fintech) adalah  perusahaan  yang  menyediakan  jasa  keuangan  yang  berintegrasi dengan  tekonologi,  Metode  pembayaran  merupakan  salah  satu  unsur  yang  termasuk  ke  dalam  sektor  pembayaran [1]. Metode pembayaran yang berkembang pada masyarakat saat ini adalah pembayaran berbasis digital (cashless) . Menurut  Bank  Indonesia,  metode  pembayaran  nontunai  terbagi  menjadi  dua  yaitu, e-money dan e-wallet [2] . E- money atau uang elektronik merupakan metode pembayaran berbasis chip (offline) sedangkan e-wallet atau dompet digital,  merupakan  metode pembayaran berbasis server (online) , seperti OVO,Go  -Pay, Dana, Link-aja, dan i-saku [3].
Quick Response Code (QR Code) adalah perubahan teknologi yang digunakan sebagai metode pada dompet digital  secara  umum  [4]. QR  Code adalah  suatu  jenis  kode  matriks  atau  kode  batang  dua  dimensi  yang  dapat  me- nyimpan  data  yang  dikembangkan  oleh Denso  Wave [5].  Fungsi QR  Code berfungsi  pada  sudut  pandang  metode pembayaran  yaitu  menghubungkan  user  dengan  layanan  transaksi  pembayaran  dengan  cara  memindai QR  Code
66
menggunakan  kamera  smartphone  yang  sudah  terhubung  dengan  akun  pengguna  [6].  Kenaikan  pada  penggunaan metode pembayaran dompet digital di Indonesia pada tahun 2018, yaitu mencapai US$1,5 miliar, yang diprediksi- kan terus meningkat hingga mencapai US$ 25 miliar pada tahun 2023, mendorong Bank Indonesia untuk membuat standar untuk penggunaan teknologi QR Code sebagai teknologi yang digunakan untuk metode pembayaran, dengan tujuan  peningkatan  efisiensi  transaksi.  Pada  tanggal  1  Januari  2020,  Bank  Indonesia  resmi  merilis  standar  untuk penggunaan QR  Code Indonesia  atau Quick  Response  Code  Indonesia  Standard  (QRIS) .  Menurut  Gubernur  Bank Indonesia, QRIS bertujuan  mengusung  semangat UNGGUL (UNiversal, GampanG, Untung dan  Langsung). QRIS berfungsi agar satu kode bisa dipakai melalui layanan pembayaran yang berbeda [7]).
Uraian  tersebut  mendorong  penulis  untuk  meneliti  tentang  penerimaan  masyarakat  mengenai  penerapan QRIS  sebagai  teknologi  untuk  melakukan  transaksi  pada  dompet  digital,  guna  mengetahui  terlaksananya  tujuan perilisan QRIS sebagai teknologi pembayaran nontunai. Objek penelitian yang digunakan pada penelitian ini meru- pakan  dompet  digital  yang  telah  menerapkan  sistem  QRIS  pada  sektor  teknologi  pembayarannya.  Dompet  digital yang digunakan sebagai objek penelitian pada penelitian ini adalah Shopee-Pay dan OVO. Hal ini didasarkan pada survei yang dilakukan mengenai pertumbuhan dari sepuluh penyelenggara fintech dompet digital di Indonesia. Sur- vei tersebut menunjukkan bahwa dompet digital Shopee -Pay dan OVO.
Jenis metode penerimaan yang digunakan oleh penelitian terdahulu untuk menghitung tingkat penerimaan masyarakat  terhadap  teknologi QR  Code secara  umum  adalah Theory  Acceptance  Model  (TAM  ) [8] dan Unified Theory of Acceptance and Use Technology (UTAUT) [9] dengan menambahkan faktor risiko sebagai variabel inde- penden.  Hal  ini  dikarenakan  munculnya  berbagai  kerugian  yang  dirasakan  oleh  pengguna QR  Code .  Akan  tetapi, nilai  akhir  dari  penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  faktor  risiko  tidak  berpengaruh  terhadap  keinginan masyarakat dalam menggunakan teknologi QR Code [10]. Selain itu, berdasarkan penelitian-penelitian sebelumnya mengenai QR Code , pengguna QR Code cenderung termasuk masyarakat milenial [8] sehingga penulis tertarik un- tuk mengetahui niat konsumen berprilaku yang terdapat pada metode penerimaan Unified Theory of Acceptance and Use Technology (UTAUT2) pada penerimaan masyarakat terhadap QRIS.
Penelitian ini dilakukan untuk mendapati nilai taraf penerimaan masyarakat terhadap penggunaan QRIS se- bagai standar QR Code Indonesia dengan menggunakan faktor-faktor yang terdapat pada modified UTAUT 2, yaitu faktor performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating condition, hedonic motivation, habit, behaviour  intention, dan user  behaviour .  Objek  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  pengguna dompet digital Shopee -Pay dan OVO di wilayah Kota DKI Jakarta.

## 2. METODE
Metode  penelitian  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  1  Metode  penelitian  dibagi  menjadi enam  langkah  [11]  yaitu  menentukan  populasi  dan  sampel  penelitian,  menentukan  model  penelitian  dan  hipotesis, mengumpulkan  data,  melakukan  pengujian  (uji  statistika  dan  uji  hipotesis),  pembahasan  dari  hasil  pengujian,  dan penarikan kesimpulan.
Gambar 1 . Bagan Prosedur Penelitian
Wilayah  daerah  yang  digunakan  sebagai  objek  dalam  penelitian  ini  adalah  wilayah  Kota  DKI  Jakarta dengan jumlah populasi 11 juta jiwa [12]. Wilayah kota administrasi Jakarta terbagi menjadi beberapa bagian yaitu Jakarta  Barat,  Jakarta  Timur,  Jakarta  Pusat,  Jakarta  Utara,  dan  Jakarta  Selatan.  Populasi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  bukan  populasi  penduduk,  melainkan  populasi  pengguna e-wallet aktif  (Shopee-Pay  dan  OVO)  di Kota Jakarta. Akan tetapi, data pengguna aktif tidak diketahui. Kriteria sampel yang dibutuhkan untuk penelitian ini adalah  sampel  untuk  populasi  pengguna e-wallet (Shopee-Pay  dan  OVO)  di  wilayah  DKI  Jakarta.  Ukuran  sampel
67
minimum dalam analisis PLS-SEM yaitu 10 kali dari jumlah maksimum anak panah (jalur) yang mengenai variable [13]. Berdasarkan pengertian di atas maka jumlah minimum sampel pada penelitian ini adalah sepuluh kali jumlah variabel (sembilan) yaitu 90 data.
Model  penerimaan  UTAUT  2  menjelaskan  penerimaan  suatu  teknologi  berdasarkan  sisi  pengguna  lebih baik  dengan  persentase  perbaikan  dari  56%  menjadi  74%  untuk  penerimaan  berupa  niat  perilaku  penggunaan  dan perbaikan pada penerimaan berupa perilaku penggunaan dengan persentase dari 40% menjadi 52%  [14] Model ini menjelaskan  bagaimana  niat  dan  perilaku  pengguna  terhadap  penerimaan  suatu  teknologi  yang  dipengaruhi  oleh beberapa  faktor,  seperti performance  expectancy,  effort  expectancy,  social  influence,  facilitating  condition,  price value, hedonic motivation, dan habit [14]:
1. Performance expectancy (PE) : Digunakan untuk menjelaskan sejauh mana pengguna mendapatkan manfaat dalam menggunakan suatu sistem atau teknologi.
2. Effort Expectancy (EE) : Menjelaskan sejauh mana suatu sistem atau teknologi mudah untuk digunakan 3. Social  Influence  (SI) : Menjelaskan  seseorang  menggunakan  suatu  teknologi  karena  adanya  dorongan  dari orang-orang sekitar.
4. Facilitating  Condition  (FC): Menjelaskan  persepsi  seseorang  bahwa  infrastruktur  berupa  perangkat  atau pengetahuan mendukung penggunaan suatu sistem atau teknologi.
5. Hedonic  Motivation  (HM): Merupakan  motivasi  kesenangan  yang  diperoleh  dari  penggunaan  suatu  sistem atau teknologi.
6. Price  Value  (PV) : Trade-off antara  biaya  yang  dibayar  dengan  manfaat  yang  didapatkan  dari  penggunaan teknologi .
7. Habit (H): Menjelaskan bagaimana seseorang menggunakan suatu sistem dalam kesehariannya.
Gambar 2 .Model Penelitian UTAUT2 yang Dimodifikasi
Seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  2,  maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  variabel-variabel  yang digunakan  untuk  penelitian  ini.  Variabel  penelitian  pada  dasarnya  adalah  segala  sesuatu  yang  berbentuk  apa  saja yang  ditetapkan  oleh  peneliti  untuk  dipelajari  sehingga  diperoleh  informasi  tentang  hal  tersebut  kemudian  ditarik kesimpulannya. Menurut [15] menyatakan bahwa variabel adalah konstruk atau sifat yang akan dipelajari. Contoh, tingkat apresiasi, penghasilan, pendidikan, status sosial, jenis kelamin, dan sebagainya [16] Menurut hubungan anta- ra satu variabel dengan variabel lain maka macam-macam variabel dalam penelitian dapat dibedakan menjadi varia- bel independen (variabel bebas) dan variabel dependen (variabel terikat). Variabel independen merupakan variabel yang  mempengaruhi  atau  menjadi  sebab  perubahannya  atau  timbulnya  variabel  dependen  (terikat).  Sering  disebut sebagai variabel stimulus, predictor, antecedent . Sedangkan variabel dependen (variabel terikat) merupakan variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat, karena adanya variabel bebas.
Berdasarkan model penelitian pada Gambar 2, variabel independen untuk penelitian ini adalah performance expectancy (PE), effort expectancy (EE), social influence (SI), facilitating condition (FC), hedonic motivation (HM), dan habit  (H). Berdasarkan  penelitian-penelitian  sebelumnya, variabel  experience,  gender,  age ,  dan price  value tidak dimasukkan ke dalam model penelitian. Sedangkan variabel independen pada penelitian ini adalah behavioral intention (BI) and user behavior (UB) Data  dikumpulkan  menggunakan  kuesioner  online (google  form) yang  kemudian  disebarkan  ke  sampel populasi dan digunakan di tahapan selanjutnya untuk  uji statistika. Terdapat 24 pertanyaan  yang diberikan  kepada responden. Pertanyaan yang disebarkan terdiri dari empat buah pertanyaan yang mencerminkan indikator pada vari- abel  PE,  tiga  pertanyaan  yang  mencerminkan  indikator  EE,  tiga  pertanyaan  yang  mencerminkan  indikator  SI,  tiga pertanyaan  yang  mencerminkan  indikator  FC,  tiga  pertanyaan  yang  mencerminkan  indikator  HM,  dua  pertanyaan
68
yang  mencerminkan  indikator  HT,  tiga  pertanyaan  yang  mencerminkan  indikator  BI,  tiga  pertanyaan  yang  menc- erminkan indikator UB [7].
Pada tahap uji statistika, data yang terkumpul kemudian diproses, diuji, dianalisis untuk diuji hipotesisnya. Uji Statistika yang dilakukan dibagi dua yaitu pengujian pada outer model dan inner model. Pengujian outer model dilakukan  dengan  menggunakan  tiga  jenis  pengujian,  yaitu Construct  Reliability,  Uji  Average  Variance  Extracted (AVE) dan Discriminant Validity , sedangkan pengujian inner model dilakukan dengan menggunakan tiga jenis pen- gujian, yaitu Path Value, R-Squar e, dan Uji T-Statistika.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Jumlah data primer yang terkumpul adalah sebanyak 197 responden. Data dibagi menjadi dua kategori, yai- tu  data  personal  dan  data  teknikal.  Data  personal  responden  yang  terdiri  dari  jenis  kelamin,  usia,  dan  domisili  re- sponden, sedangkan data teknikal terdiri dari data yang berhubungan dengan indikator dan variabel penelitian.
Domisili dari data personal yang didapatkan terdiri dari 36% pria dan 64% wanita, sedangkan sebaran per- sonal data pada demografi usia adalah 10% untuk range usia 16-20 tahun, 20% untuk range usia dari 21-25 tahun, 38%  untuk  range  26-30  tahun,  14%  untuk  range  usia  31-35  tahun,  8%  untuk  range  36-40  tahun,  dan  10%  range diatas 40 tahun keatas. Hasil dari demografi domisili yaitu 50% responden berdomisili di Kota DKI Jakarta dan 50% responden tidak berdomisili di Kota DKI Jakarta. Data yang diambil untuk dilakukan analisis adalah data responden yang berdomisili di daerah DKI Jakarta.
Analisis mengenai pengaruh penggunaan QRIS pada dompet didapatkan dengan cara mengekstraksi infor- masi dari data teknikal. Analisis data dilakukan dengan menggunakan software smartPLS 3.2.9 yang membagi ana- lisis pengujian menjadi dua bagian, yaitu evaluasi pada outer model dan evaluasi pada inner model [13].
Evaluasi pada outer model berjenis reflektif yakni evaluasi hubungan variabel laten terhadap indikatornya. Evaluasi pengukuran reflektif dilakukan dengan menggunakan tiga jenis model pengujian, yaitu Construct Reliabil- ity, Discriminant Validity dan Outer Loading . Uji Individual Item Reliability digunakan untuk melihat loading factor yang menunjukkan besarnya korelasi antara indikator variabel dengan melihat nilai outer loading . Suatu variabel laten dinyatakan valid jika nilai koefisien untuk variabel laten terhadap indikatornya lebih besar atau sama dengan 0.7 [17]. Hasil dari pengujian outer loading pada model penerimaan seperti yang digambarkan pada Gambar 2, terdapat beberapa indikator yang tidak lulus uji pada tahapan uji Outer Loading yaitu pada indikator ketiga untuk variabel EE (EE3), indikator pertama dan kedua pada variabel FC (FC1 dan FC2) dan indikator ketiga pada variabel HM (HM3). Oleh karena itu, selanjutnya dilakukan penghapusan indikator-indikator tersebut untuk dapat semua variabel laten lulus uji Construct Reliability . Gambar 2 menunjukkan model penelitian yang telah dilakukan penghapusan beberapa indikator yang tidak lulus uji pada taha- pan uji outer loading, beserta nilai uji outer loading dari setiap indikator variabel-variabelnya.
Gambar 3. Model Penerimaan Teknologi Revisi

## 3.1. Uji Construct Reliability
Selanjutnya  dilakukan  uji Construct  Reliability untuk  mengukur  apakah  indikator-indikator  pada  masing- masing  variabel  sudah  stabil  dan  reliabel.  Suatu  variabel  dikatakan  telah  dapat  diandalkan  untuk  dijadikan  model (reliabel) jika nilai uji construct reliabilitasnya lebih besar dari 0.7. Hasil uji construct reliabilitas dari  model baru
69
yang telah dibangun menunjukkan nilai lebih dari 0.7 sehingga dapat disimpulkan bahwa setiap variabel pada model tersebut sudah reliabel atau dapat diandalkan.

## 3.2. Uji Average Variance Extracted
Pengujian selanjutnya adalah uji AVE ( Average Variance Extracted ). Uji AVE digunakan untuk mengukur variansi dari latent variable yang dihimpun dari indikator dengan menyesuaikan pada tingkat kesalahan. Nilai AVE dikatakan valid jika nilai AVE lebih besar dari 0.5. Artinya, variabel dapat menjelaskan rata-rata lebih dari setengah varian dari indikator-indikatornya. Hasil dari penelitian Uji AVE bahwa nilai AVE sudah berada diatas 0.5 sehingga Uji AVE sudah memenuhi syarat dan tidak ada masalah dalam pengujian AVE.

## 3.3. Uji Discriminant Validity
Uji Discriminant  Validity dilakukan  untuk  membandingkan  korelasi  indikator  dengan  konstruk  dan  kon- struk lainnya. Bila korelasi antara indikator dengan  konstruksinya lebih tinggi dari konstruk lainnya  maka  menun- jukkan  konstruk  tersebut  baik.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  setiap  variabel  memiliki  nilai  tinggi  dari  konstruk lainnya.  Berdasarkan  empat  tahap  yang  telah  dilalui  maka  analisis  pengukuran  outer  model  yaitu individual  item reliability,  internal  consistency  reliability,  average  variance  extracted dan discriminant  validity dapat  dinyatakan bahwa  model  penelitian  ini  memenuhi  syarat  batas  minimum  dan  tahapan  selanjutnya  akan  dilakukan  model struktural (inner model).[16]

## Evaluasi pada Inner Model
Inner model adalah model yang menunjukkan hubungan antar laten variabel dalam model penelitian. Tahapan pen- gujian  pada  inner  model  dilakukan  berdasarkan Path  Value,  Coefficient  of  Determination  (R  Square), dan  Uji  T- Statistik. Penarikan kesimpulan terhadap hipotesis dilakukan dengan perbandingkan tingkat error pada penelitian ini dengan nilai p-value . Tingkat error pada penelitian ini adalah sebesar 5% atau dengan kata lain α sama dengan 0.05. Hipotesis  dikatakan  diterima  jika  nilai p-value lebih  kecil  dari  tingkat error nya  ( p-value <  0.05).  Selain p-value , pengujian  hipotesis  juga  dapat  menghitung  nilai  T-Statistika.  Terdapat  hubungan  positif  signifikan  antara  variabel independen dan variabel dependen jika nilai T-Statistika lebih besar dari 1,96 (T-Statistic > 1.96).
Berdasarkan hasil uji path value , variabel independen (latent) yang memiliki hubungan positif signifikan adalah BI → UB, FC → BI, dan HM → BI. Hal ini dikarenakan nilai dari p-value dari setiap ketiga hubungan tersebut adalah kurang  dari  0.05,  serta  nilai  T-statistika  yang  lebih  dari  1.96.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  inde- penden yang memiliki pengaruh positif signifikan terhadap variabel dependennya adalah variabel Hedonic Motiva- tion terhadap Behavioral Intention, Facilitating Condition terhadap Behavioral Intention dan Behavioral Intention terhadap User Behavior.
3.4 Uji Coefficient of Determination (R Square).
Evaluasi  model  struktural  juga  dapat  dilakukan  dengan  melakukan Uji  Coefficient  of  Determination  (R Square). R Square digunakan untuk menunjukkan seberapa kuat pengaruh variabel eksogen terhadap endogen. Hasil R Square sebesar 0,67 ke atas digunakan pada variabel laten endogen dalam model struktural yang mengindikasikan pengaruh  variabel  eksogen  (yang  mempengaruhi)  terhadap  variabel  endogen  (yang  dipengaruhi)  termasuk  dalam kategori  baik.  Jika  hasilnya  sebesar  0,33  –  0,67  maka  termasuk  dalam  kategori  sedang,  dan  jika  hasilnya  sebesar 0,19 – 0,33 maka termasuk dalam kategori lemah. Nilai hasil dari BI memiliki R Square sebesar 0.686 yang artinya PE, EE, SI, dan HM mampu menjelaskan pengaruh terhadap variabel 68.6% sedangkan 31.4% dijelaskan oleh vari- abel  lain  yang  tidak  termasuk.,  sedangkan  UB  memiliki  nilai  R  square  sebesar  54.7%  sehingga  UB  dikategorikan memiliki pengaruh terhadap variabel laten lainnya dalam kategori sedang.

## 3.5 Uji Hipotesis
Uji  hipotesis  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai p-value dan  nilai  T-statistik.  Hipotesis  dinyatakan diterima  jika  nilai p-value pada  variabel  hipotesis  kurang  dari  0.05  dan  nilai  dari  T-statistik  lebih  besar  dari  1.96. Berdasarkan pada aturan tersebut maka hipotesis yang diterima adalah hipotesis empat (H4), lima (H5), dan sembi- lan (H9). Kesimpulan dari uji hipotesis dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Uji Hipotesis
Hipotesis                    Variabel                      Simpulan Hipotesis
H1 Performance Expectancy - Behavior Intention Ditolak H2 Effort Expectancy - Behavior Intention Ditolak
70 H3 Social Influence - Behavior Intention Ditolak H4 Facilitating Condition - Behavior Intention Diterima H5 Hedonic Motivation - Behavior Intention Diterima H6 Habit - Behavior Intention Ditolak H7 Facilitating Condition - Use Behavior Ditolak H8 Habit - Use Behavior Ditolak H9 Behavior Intention- Use Behavior Diterima
Penjelasan dari kesimpulan hipotesis di atas adalah sebagai berikut: H1: Performance Expectancy ditolak terhadap Behavior Intention Hal ini menunjukkan bahwa kinerja Performance Expectancy terhadap Behavior Intention tidak berpengaruh signif- ikan  terhadap  pengguna  akan  aplikasi  sistem  pembayaran  kode  QRIS  yang  terdapat  di E-Wallet Shopee-Pay  dan OVO.  Pengguna  belum  percaya  bahwa  metode  pembayaran  QRIS  dapat  meningkatkan  kinerja  kerjanya  sehingga pengguna belum merasa mendapatkan manfaat maupun cukup membantu dalam menyelesaikan proses pembayaran dengan cepat serta meningkatkan produktivitas para konsumen.
H2: Effort Expectancy ditolak terhadap Behavior Intention Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kinerja Effort  Expectancy terhadap Behavior  Intention tidak  berpengaruh  signifikan terhadap pengguna akan aplikasi sistem pembayaran  kode QRIS  yang terdapat di E-Wallet Shopee-Pay dan OVO. Pengguna  belum  merasakan  bahwa  ekspektasi  usaha  belum  mempengaruhi  pengguna  dalam  menggunakan  QRIS dari segi interaksi dan pada fitur.
H3: Social Influence ditolak terhadap Behavior Intention Hal ini  menunjukkan bahwa  kinerja Social Influence berpengaruh Behavior Intention tidak berpengaruh signifikan terhadap pengguna akan aplikasi sistem pembayaran kode QRIS yang terdapat di E-Wallet Shopee -Pay dan OVO. Pengaruh sosial tidak dapat mempengaruhi niat penggunaan QRIS di merchant pembayaran.
H4: Facilitating Condition diterima terhadap Behavior Intention Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kinerja Facilitating  Condition terhadap Behavior  Intention berpengaruh  signifikan terhadap pengguna akan aplikasi sistem pembayaran kode QRIS yang terdapat di E-Wallet Shopee -Pay dan OVO. Konsumen sudah merasakan kemudahan serta memiliki cukup pengetahuan dalam mengoperasikan QRIS yang ada di berbagai tipe smartphone dan tablet pada E-Wallet .
H5: Hedonic Motivation diterima terhadap Behavior Intention Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kinerja Hedonic  Motivation terhadap Behavior  Intention berpengaruh  signifikan  ter- hadap  pengguna  akan  aplikasi  sistem  pembayaran  kode  QRIS  yang  terdapat  di E-Wallet Shopee  -Pay  dan  OVO. Pengguna merasakan tertarik dan senang akan menggunakan QRIS.
H6: Habit ditolak terhadap Use Behavior Hal ini menunjukkan bahwa kinerja Habit terhadap Use Behavior tidak berpengaruh signifikan terhadap pengguna akan  aplikasi  sistem  pembayaran  kode  QRIS  yang  terdapat  di E-Wallet Shopee-Pay  dan  OVO.  Pengguna  belum merasakan kecanduan dalam menggunakan QRIS dalam transaksi pembayaran.
H7: Facilitating Condition ditolak terhadap Use Behavior Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kinerja Facilitating  Condition terhadap Use  Behavior tidak  berpengaruh  signifikan terhadap pengguna akan aplikasi sistem pembayaran kode QRIS yang terdapat di E-Wallet Shopee -Pay dan OVO. Pengguna belum merasakan QRIS berpengaruh besar saat melakukan transaksi.
H8: Habit ditolak terhadap Use Behavior Hal ini menunjukkan bahwa kinerja Performance Expectancy terhadap Behavior Intention tidak berpengaruh signif- ikan  terhadap  pengguna  akan  aplikasi  sistem  pembayaran  kode  QRIS  yang  terdapat  di E-Wallet Shopee  -Pay  dan OVO. Pengguna belum  terbiasa dalam penggunaan QRIS  sehingga pengguna  merasa bingung atau belum terbiasa dalam menggunakan teknologi ini.
71
H9: Behavior Intention diterima terhadap Use Behavior
Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kinerja Performance  Expectancy terhadap Behavior  Intention berpengaruh  signifikan terhadap pengguna akan aplikasi sistem pembayaran kode QRIS yang terdapat di E-Wallet Shopee -Pay dan OVO. Pengguna  merasakan  pelayanan  teknologi  yang  sudah  baik  maka  semakin  banyak  pengguna  menggunakan  QRIS akan berdampak ke penggunaan dimasa akan datang.
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, maka peneliti mengambil kesimpulan bahwa penerapan Quick Response Indonesian Standard (QRIS) dapat diterima oleh masyarakat sebagai teknologi untuk metode pembayaran nontunai. Beberapa hal yang mendukung masyarakat menerima QRIS yaitu dikarenakan masyarakat merasa mem- iliki pengetahuan yang memadai tentang mengoperasikan QRIS di berbagai jenis perangkat seperti telepon genggam dan tablet, QRIS juga dirasakan  menarik oleh  masyarakat  sebagai  metode pembayaran pada dompet digital. QRIS dirasakan  dapat  memuaskan  dan  menyenangkan  masyarakat.  QRIS  memiliki  dampak  positif  dimasa  akan  datang dikarenakan  masyarakat  dapat  merasakan  manfaat  layanan  dari  QRIS.  Masyarakat  juga  terdorong  untuk  terus menggunakan QRIS sebagai teknologi pembayaran pada dompet digital. Meskipun demikian, terdapat penolakkan terhadap  QRIS  sebagai  pembayaran  digital  dikarenakan  masyarakat  belum  merasakan  manfaat  yang  membantu dalam  menyelesaikan  proses  pembayaran  dengan  cepat,  masyarakat  juga  belum  merasakan  pengaruh  besar  saat melakukan transaksi menggunakan QRIS. Kesimpulannya, QRIS disarankan untuk memperbaiki dari segi fitur-fitur yang mudah di pahami oleh masyarakat. Banyaknya Hipotesis yang ditolak dikarenakan data kuisioner disebarkan ketika QRIS masih dalam tahap sosialisasi pada masyarakat

## 4. PENUTUP
Penelitian  ini  memiliki  beberapa  keterbatasan  dalam  memperoleh  data  kuisioner  yang  berhasil  di  peneliti dapatkan 197 responden hal ini mempengaruhi hasil dari penelitian jika dibandingkan dengan penelitian sebelumnya yang  dapat  mengumpulkan  data  lebih  banyak,  saran  yang  dapat  diberikan  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah memperluas  distribusi  sampel  sehingga  dapat  mencakup  kategori  sampel  yang  lebih  baik  untuk  dilakukan  analisis pada topik penelitian yang sama, menambahkan variable lain yang akan diteliti pada model UTAUT 2 seperti umur, jenis  kelamin,  eksperimen  sebagai  variabel  moderasi  dan  menambahkan  dan  mengembangkan  model  UTAUT  2 sehingga  terdapat  berbagai  perspektif  baru  terkait  penggunaan  objek  yang  diteliti.  Objek  penelitian  juga  dapat dilakukan  di  berbagai  jenis  aplikasi,  bukan  hanya  penyelenggara  dompet  digital  tetapi  menyertakan  Usaha  Kecil Menengah  atau  Usaha  Mikro  Kecil  Menengah  yang  telah  menerapkan  QRIS  sebagai  metode  pembayaran  digital serta melakukan penyebaran kuisioner yang melibatkan responden yang lebih luas. Bank Indonesia sebagai peluncur teknologi  pembayaran  QRIS  diharapkan  untuk  gencar  melakukan  sosialisasi  kepada  masyarakat  luas  agar  QRIS lebih dikenal dan diminati

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. S. Wijaya, “Perkembangan Fintech dan Pengaruhnya di Indonesia,” Jakarta, 2019.
[2] B. Indonesia, “Bank Indonesia,” Bank Indonesia .
[3] V. D. Devita, “siapa aplikasi e-wallet dengan pengguna terbanyak di Indonesia,” Retrieved June , vol. 11, p. 2020, 2019.
[4] G.  M.  Karmawan,  Y.  Fernandoand,  and  A.  Gui,  “QR  Code  Payment  in  Indonesia  and  Its  Application  on Mobile Banking,” KnE Soc. Sci. , pp. 551–568, 2019.
[5] Wikipedia, “Kode QR.”
[6] A. Surekha, P. M. R. Anand, and I. Indu, “E-payment transactions using encrypted QR codes,” Int. J. Appl. Eng. Res. , vol. 10, no. 77, p. 461, 2015.
[7] I.  Mulia,  “Analisis  Faktor  Penerimaan  Implementasi  Cashless  Society  dengan  Menggunakan  Framework UTAUT.,” in Thesis. Program Studi Manajemen Sistem Informasi , Jakarta, 2018.
[8] A. M. Musyaffi and K. Kayati, “Dampak kemudahan dan risiko sistem pembayaran QR Code: Technology acceptance model (TAM) extension,” J. Inspirasi Bisnis Dan Manaj. , vol. 3, no. 2, pp. 161–176, 2020.
[9] S.  SOVIAH,  “Analisa  Pengaruh  Performance  Expectancy,  Effort  Expectancy,  Social  Influence,  dan Facilitating  Condition  terhadap  Intensitas  Penggunaan  Layanan  QR  Code  Sister  For  Student  (SFS) Universitas Jember,” 2019.
[10] N. Pertiwi and D. Ariyanto, “Penerapan model UTAUT2 untuk menjelaskan minat dan perilaku penggunaan mobile banking di kota Denpasar,” E-Jurnal Akunt. Univ. Udayana , vol. 18, no. 2, pp. 1369–1397, 2017.
[11] J. S. Suriasumantri, Filsafat Ilmu Sebuah Pengantar . Jakarta: Pustaka Sinar Harapan, 2005.
[12] S. Jakarta, “Berapa Kepadatan Penduduk Jakarta Saat Ini?,” Maret 2020 .
[13] R. Wati, “Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Keputusan Pembelian Kopi Pada Kedai Kopi Sakaw Coffee And BITES Kabupaten Karanganyar,” Αγαη , vol. 8, no. 5, p. 55, 2019.
72
[14] A. Raman and Y. Don, “Preservice teachers’ acceptance of learning management software: An application of the UTAUT2 model.,” Int. Educ. Stud. , vol. 6, no. 7, pp. 157–164, 2013.
[15] F. N. Kerlinger, “No Title,” Review of research in education. F. E. Peacock. , 1973.
[16] I.  W.  A.  Setiawan  and  L.  P.  Mahyuni,  “Qris  Di  Mata  Umkm:  Eksplorasi  Persepsi  Dan  Intensi  Umkm Menggunakan  Qris,” E-Jurnal  Ekon.  dan  Bisnis  Univ.  Udayana ,  vol.  10,  p.  921,  2020,  doi: 10.24843/eeb.2020.v09.i10.p01.
[17] V.  G.  Joe  F.  Hair  Jr,  Marko  Sarstedt,  Lucas  Hopkins,  “Partial  least  squares  structural  equation  modeling (PLS-SEM): An emerging tool in business research,” Eur. Bus. Rev. , vol. 26, no. 2, pp. 106–121, 2014.