Jurnal Maksipreneur: Manajemen, Koperasi, dan Entrepreneurship Vol. 13  No. 1 Desember  2023 hal. 1 – 19
Pengaruh Perceived Ease of Use, Perceived Enjoyment,
Perceived Usefulness, dan Satisfaction terhadap
Continued IT Usage Intention : Expected-Confirmation Model (ECM)
Erlangga Dwi Putra 1
Salsabilla Athaullah 2
Abdul Yusuf 3
1,2,3 Manajemen, Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia
1 Korespondensi penulis: 2010631020075@student.unsika.ac.id
Abstract . Fundraising activities digitally for various projects are growing in Indonesia, especially  after  the  Covid-19  Pandemic  appeared.  The  psychographics  of  the Indonesian people who are friendly have made them voluntarily donate to humanitarian activities. Kitabisa.com is one of the most popular crowdfunding platforms in Indonesia for online fundraising. The study’s purpose is to determine the Perceived Ease of Use, Perceived  Enjoyment,  Perceived  Usefulness,  and  Satisfaction  effect  on  Continued  IT Usage  Intention  on  the  Kitabisa.com  platform.  50  users  of  the  Kitabisa.com  platform were  used  to  be  a  sample  and  taken  using  the  saturation  sampling  technique  or saturated sampling because of the suitability of the research characteristics. To analyze data, researchers conducted a path analysis using the Statistical Package for the Social Sciences  (SPSS).  Based  on  the  study  results,  Perceived  Ease  of  Use  and  Perceived Enjoyment  significantly  and  directly  affect  satisfaction.  In  addition,  satisfaction significantly  influences  the  Continued  IT  Usage  Intention.  Meanwhile,  only  Perceived Usefulness significantly and indirectly affects the Continued IT Usage Intention through satisfaction.  Furthermore,  researchers  also  found  that  Perceived  Ease  of  Use, Perceived  Enjoyment,  Perceived  Usefulness,  and  Satisfaction  were  confirmed  able  to meet the expectations of users through the confirmation variable.
Keywords : Financial technology; Crowdfunding; Expected-Confirmation Model; ECM.
Abstrak . Kegiatan  menghimpun  dana  secara online untuk  berbagai  proyek  semakin berkembang  di  Indonesia  terutama  ketika  Pandemi  Covid-19  melanda.  Psikografis masyarakat  Indonesia  yang  guyub  membuat  mereka  dengan  sukarela  berdonasi  untuk kegiatan  kemanusiaan.  Kitabisa.com  merupakan  salah  satu platform  crowdfunding pa- ling  popular  di  Indonesia  untuk  kegiatan  pengumpulan  dana  secara online .  Tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  pengaruh  kemudahan,  kenyamanan,  kegunaan, serta  kepuasan  terhadap  niat  untuk  menggunakan  suatu  aplikasi  secara  berkelanjutan. Lima  puluh  pengguna platform Kitabisa.com  dijadikan  sebagai  sampel  dan  dipilih
menggunakan  teknik saturation  sampling atau  sampling  jenuh,  karena  kesesuaian  ka- rakteristik  penelitian.  Untuk  analisis  data,  penelitian  ini  menggunakan path  analysis dengan  bantuan Statistical  Package  for  the  Social  Sciences (SPSS).  Berdasarkan  hasil penelitian,  kemudahan,  dan  kenyamanan  secara  signifikan  dan  langsung  berpengaruh terhadap kepuasan. Selain itu, kepuasan mempengaruhi secara signifikan  terhadap niat penggunaan berkelanjutan. Secara tidak langsung, hanya variabel kegunaan yang mem- pengaruhi  secara signifikan terhadap niat  penggunaan berkelanjutan melalui kepuasan. Selanjutnya, penelitian ini juga menemukan bahwa kemudahan, kenyamanan, kegunaan, dan kepuasan terkonfirmasi dapat memenuhi harapan para penggunanya melalui varia- bel konfirmasi.
Kata kunci : Teknologi Finansial; Urun dana; Expected-Confirmation Model (ECM).

## Article Info:
Received: May 13, 2022                  Accepted: June 20, 2023                Available online: October 14, 2023 DOI: http://dx.doi.org/10.30588/jmp.v13i1.1051

## LATAR BELAKANG
Kemajuan teknologi yang sangat pesat menjadi pertanda masuknya era modern di dunia.  Teknologi  informasi  membuat  dimensi  kehidupan  seakan  tidak  memiliki  batas ruang  dan  waktu.  Kemudahan  dan  kepraktisan  semakin  dirasakan  oleh  manusia  ketika mereka ingin memenuhi kebutuhannya dengan bantuan teknologi. Tatanan manusia se- cara keseluruhan berubah akibat penemuan-penemuan teknologi terbaru yang diciptakan manusia itu sendiri. Perkembangan teknologi  ini  searah dengan dinamisnya  kehidupan manusia.  Dari  waktu  ke  waktu,  kebutuhan  manusia  terus  bertambah  dan  kecanggihan teknologi yang juga ikut maju dapat menjadi solusi bagi manusia untuk memanfaatkan- nya.
Menurut Jumaan et al. (2020), teknologi informasi dapat diartikan sebagai kolabo- rasi  antara  telekomunikasi  dan  teknologi  komputer  dengan  teknologi  lainnya,  seperti perangkat  lunak,  perangkat  keras, database ,  teknologi  jaringan,  dan  teknologi  lainnya. Teknologi  informasi  dapat  diartikan  juga  sebagai  cara  atau  alat  yang  diintegrasikan untuk kebutuhan menjaring, mengolah, mengirim, dan menyajikan suatu data elektronik menjadi informasi (Rahmawati, 2008). Teknologi informasi adalah bagian yang krusial dalam  sebuah  organisasi,  teknologi  telah  beralih  peran  dari  dulu  yang  hanya support system ,  hingga  kini  menjadi  keharusan  bagi  suatu  organisasi  (Agansa et  al. ,  2021). Selain itu, Information Technology Association of America (ITAA) menjelaskan bahwa teknologi  informasi  juga  memiliki  arti  sebuah  studi,  perancangan,  pengembang-an, penerapan, dukungan, atau manajemen informasi yang berbasis komputer. Kesim-pulan yang dapat diambil dari pendapat  ahli dan asosiasi  tersebut adalah teknologi informasi dimanfaatkan oleh manusia dalam rangka membuat, mengumpulkan, me-nyimpan, serta menyebarkan segala informasi melalui media digital.
Kecanggihan-kecanggihan  yang  dihasilkan  oleh  perkembangan  teknologi  infor- masi  dapat  dimanfaatkan  untuk  memperbaiki  performa  individu  maupun  organisasi (Rahmawati,  2008). Hal  itu  tercermin  dari  munculnya  banyak software yang  dapat membantu  organisasi  dalam  memecahkan  permasalahannya.  Selain  itu,  Evseeva et  al. (2022)  juga  berpendapat  bahwa  perkembangan  sistem  komputer,  seperti artificial
intelligence, blockchain, machine learning, IOT, dan cloud computing dapat dimanfaat- kan  di  berbagai  sektor,  termasuk  sektor  keuangan  ( financial ).  Teknologi  finansial  ( fi- nancial technology ) atau lebih dikenal dengan sebutan Fintech menjadi salah satu bukti bahwa teknologi telah banyak mengubah dunia keuangan.
Menurut  Agusta  (2020), financial  technology memiliki  arti  sebagai  sebuah  hasil perpaduan antara teknologi informasi dalam dunia keuangan, sehingga fintech mengha- silkan layanan, produk, dan model bisnis terbaru untuk mempermudah kegiatan-kegiat- an di bidang keuangan. Kantox FX , sebuah perusahaan Fintech multinasional, menjelas- kan bahwa financial  technology mengacu pada  perusahaan  yang menyediakan layanan keuangan dengan keterlibatan teknologi. Financial technology menjadi bagian di dalam bidang  keuangan  yang  menggunakan  layanan  keuangan  secara online melalui  internet agar  mampu  memberikan  layanan  secara real  time (Heo et  al. ,  2021).  Pada  intinya, financial technology adalah penggunaan teknologi informasi pada sektor keuangan guna menciptakan berbagai produk maupun layanan yang lebih mudah diterima pelanggan.
Fintech di  Indonesia  mengalami  perkembangan  yang  pesat.  Data  dari  Otoritas Jasa  Keuangan  (OJK)  membuktikan  bahwa  pada  Januari  2019,  jumlah  perusahaan Fintech yang  terdaftar  berjumlah  99  perusahaan.  Sampai  dengan  tanggal  5  Agustus 2020, jumlah tersebut melonjak drastis menjadi 158 perusahaan. Fintech berjenis Lend- ing / Peer-to-Peer Lending atau pinjaman online menjadi jenis Fintech yang paling ber- kembang  dengan  total  perusahaan  terdaftar  di  OJK  per  3  Januari  2022  sebanyak  103 perusahaan.  Selain  itu,  data  statistik  OJK  menunjukkan  bahwa  keberadaan Fintech di Indonesia memiliki beberapa jenis, di antarannya adalah payment system , digital bank- ing , digital insurance , peer to peer lending , serta crowdfunding .
Kesulitan ekonomi menjadi salah satu dampak dari  merebaknya Pandemi Covid- 19 yang sangat memprihatinkan di Indonesia. Namun, psikografi masyarakat Indonesia yang  memilii  karakter  guyub  dan  gemar  gotong  royong  justru  membuat  setiap  masya- rakat  ingin  membantu  satu  sama lain akibat pandemi ini.  Fenomena inilah  yang  mem- buat salah satu jenis Fintech yaitu crowdfunding mulai dikenal secara luas oleh masya- rakat.  Menurut Xu et  al. (2021), crowdfunding merupakan pembiayaan  yang bertujuan untuk  membantu  para pengusaha  yang mengalami  kekurangan dana atau  modal.  Salah satu contoh proyek tersukses yang mendapatkan dana dari crowdfunding adalah pebble e-watch dengan  mendapatkan  20,33  juta  dollar  dari  78.741  donatur.  Menurut  Sahm et al. (2014), crowdfunding merupakan  dukungan  keuangan  dari  banyak  donatur  secara massal  melalui platform tertentu  yang  hasilnya  dapat  digunakan  untuk  proyek  usaha maupun  proyek  kemanusiaan. Crowdfunding adalah  upaya  menghimpun  dana  secara online melalui  kontribusi  masyarakat  luas  untuk  mewujudkan  suatu  proyek  tertentu (Sidiq et al. , 2021).
Kitabisa.com  merupakan  salah  satu platform yang  menawarkan crowdfunding dalam  bentuk  donasi  di  Indonesia.  Menurut  Rakhmawati  (2020),  kitabisa.com  adalah platform donasi secara terbuka, sehingga siapa pun yang terverifikasi dapat menggagas proyek melalui aplikasi yang disediakan. Kitabisa.com berbasis sosial, sehingga tujuan proyek-proyek  yang  diangkat  melalui platform ini  bertujuan  untuk  kepentingan  sosial. Sidiq et  al. (2021)  menjelaskan  bahwa  kitabisa.com  didirikan  oleh  PT  Kita  Bisa Indonesia pada tahun 2013 dan menjadi  yayasan resmi pada tahun 2014. Kitabisa.com mengadopsi  nilai-nilai  tradisi  Indonesia  yang  bersatu  padu,  komunal,  kolektif,  dan gemar bergotong royong.
Berdasarkan  situs  kitabisa.com,  sampai  dengan  bulan  Februari  2022  tercatat jumlah  #orangbaik,  sebutan  bagi  donatur,  mencapai  enam  juta  orang  yang  memiliki 100.000 proyek penggalangan dana. Kitabisa.com  bekerja sama dengan  3.000  yayasan atau  lembaga  sosial  dan  250  perusahaan/brand/program  CSR.  Kini,  semakin  banyak platform serupa  yang  muncul  di  Indonesia,  seperti  benihbaik.com,  wecare.id, GandengTangan.co.id,  dan  lain-lain. Platform pesaing  tersebut  menuntut  kitabisa.com untuk selalu menjaga loyalitas para penggunanya. Akuntabilitas, tanggung jawab, trans- paransi, kemudahan, dan kegunaan aplikasi harus senantiasa ditingkatkan agar kepuasan pengguna tetap terjaga dan tidak berpindah menggunakan platform lain.
Teori  Expectation  Confirmation  Model  (ECM) dapat  menjadi  jawaban  bagi kitabisa.com  guna  mempertahankan  kepuasan  pelanggannya.  Salsabilla et  al. (2019) menjelaskan  bahwa  teori  ECM  digunakan  untuk  mengukur  dimensi  konfirmasi  ( con- firmation ), kepuasan ( satisfaction ), kemudahan ( perceived ease of use ), kegunaan ( per- ceived  usefulness ),  dan  kenyamanan  ( perceived  of  enjoyment ),  Kitabisa.com  dapat mengetahui sejauh mana kepuasaan pelanggan selama menggunakan platform mereka. Dengan  demikian,  kitabisa.com  dapat  mengevaluasi  secara  berkala  agar  kualitas plat- form nya  tetap  terjaga.  Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan untuk  menganalisis  pengaruh perceived  ease  of  use,  perceived  enjoyment,  perceived usefulness, dan satisfaction terhadap continued  IT  usage  intention pada platform kitabisa.com yang didasarkan pada teori Expected-Confirmation Model (ECM).

## KAJIAN TEORITIS
Financial Technology ( Fintech )
National  Digital  Research  Center (NDRC)  mendefinisikan financial  technology ( Fintech )  sebagai  inovasi  yang  dihasilkan  dari  proses  penggabungan  finansial  dan teknologi  modern  yang  berguna  bagi  penawaran  berbagai  jasa  keuangan.  Dengan  ada- nya Fintech , perusahaan di sektor keuangan dapat membuat metode pembayaran, kredit, transfer,  pengumpulan,  dan  pengelolaan  aset  menjadi  lebih  praktis.  Pada  umumnya, Fintech terbagi  menjadi  beberapa  jenis,  yaitu digital  payments,  insurance,  IMT  (Inter- national  Money  Transfer) , crowdfunding,  blockchain  &  cryptocurrency,  P2P  lending, budgeting apps, robo-advising , dan stock-trading.

## Crowdfunding
Suatu platform intermediasi keuangan yang berbasis internet dan digunakan untuk mengumpulkan  dana  dari  berbagai  pihak  untuk  membiayai  sebuah  proyek  atau  usaha tertentu  dinamakan crowdfunding (Nugroho  &  Rachmaniyah,  2019).  Di  Indonesia, crowdfunding masih terbilang sebagai sebuah fenomena baru, karena masyarakat perta- ma  kali  mengenal  strategi  untuk  menggalang  dana  melalui  cara  ini  sekitar  tahun  2009 lalu. Gerakan ― Koin Untuk Prita ‖ pada tahun tersebut menjadi titik awal crowdfunding muncul  di  Indonesia.  Pada  saat  itu,  masyarakat  merasa  bersimpati  dengan  kasus  yang menimpa  Prita  Mulyasari  yang  digugat  oleh  Rumah  Sakit  Omni  International  ke pengadilan, karena pihak rumah sakit menuduh Prita telah menyebarkan surat elektonik berisi keluhan-keluhan  yang dianggap sebagai sebuah tindakan  pencemaran nama baik rumah  sakit  tersebut.  Pada  kasus  ini,  Prita  didenda  dalam  peradilan  perdata  sejumlah Rp204.000.000.  Setelah  informasi  kasus  ini  menyebar  luas  di  Indonesia,  masyarakat
berinisiatif mengumpulkan dana secara digital melalui media  sosial dan jaringan inter- net untuk membayar biaya denda tersebut.

## Kitabisa.com
Menurut Oktaviani J. (2018), kitabisa.com merupakan sebuah platform yang digu- nakan  untuk  menggalang  dana  ( fundraising )  dan  donasi  melalui  media online secara transparan  di  Indonesia.  M.  Alfatih  Timur,  seorang  lulusan  Fakultas  Ekonomi  Univer- sitas Indonesia, merupakan pendiri platform ini pada tahun 2013. Melalui platform ini, individu, komunitas, organisasi, maupun perusahaan yang ingin mengga-lang dana atau berdonasi dapat disalurkan dengan mudah melalui kitabisa.com. Selain itu, platform ini juga  memberikan  akses  bagi  penggunannya  untuk  melaksanakan  qurban,  zakat, fund- raising  of  birthday ,  CSR,  maupun  NGO.  Kebijakan  aplikasi  yang  ditentukan  oleh kitabisa.com adalah open platform yang berarti bahwa semua pengguna dapat membuat proyek sendiri  melalui  aplikasi  tersebut  setelah memenuhi  persyaratan. Dalam aplikasi kitabisa.com, pengguna dapat menginisiasikan tiga tipe aksi social, yaitu penggalangan dana individu, orang lain, dan sosial.

## Expectation Confirmation Model (ECM)
Oliver (1980) menyatakan bahwa teori  konfirmasi  ekspektasi (ECT) hanya seba- tas  menguji  ekspektasi  sebelum  melakukan  konsumsi  produk.  ECT  tidak  mengeks- plorasi  ekspektasi  pasca  konsumsi,  sehingga  model  konfirmasi  ekspektasi  ini  pada konteks  teknologi  informasi  disempurnakan  dengan  memasukkan  ekspektasi  pasca konsumsi (ECM). Menurut Bhattacherjee (2001a), ECM dapat diartikan sebagai model untuk menilai niat penggunaan berkelanjutan dengan pengaruh dari ekspektasi awal se- belum penggunaan, sedangkan Salsabilla et al. (2019) menemukan sebuah model yang bertujuan  untuk  menjelaskan  niat  pengguna  untuk  menggunakan  teknologi  informasi secara  berkelanjutan  yang  dinamakan  ECM.  Selain  itu,  Hossain  dan  Quaddus  (2012) menyatakan  bahwa  ECM  diimplementasikan  secara  meluas  untuk  memeriksa  niat kelanjutan  sistem  informasi  pengguna  yang  lebih  daripada  hanya  untuk  menjelaskan kepuasan. Meskipun nama modelnya masih mengandung harapan, tetapi secara praktis ekspektasi  pra-konsumsi  digantikan  oleh  ekspektasi  pasca-konsumsi,  yaitu  manfaat yang dirasakan dan diyakini berkontribusi pada dimensi yang lebih bermakna di dalam teorinya.  Dari  pendapat-pendapat  peneliti  sebelumnya,  ECM  dianggap  sebagai  sebuah model  yang  mampu  menafsirkan  perilaku  dari  niat  pengguna  untuk  terus-menerus menggunakan  teknologi  informasi  dan  keuntungan  pengguna  menggunakan  ECM  ini adalah kesesuaian dari tingkat kepuasan yang dirasakan oleh pengguna.
Evolusi Teori Expectation Confirmation Model (ECM)
Literatur  mengungkapkan  bahwa  pengembangan  penggunaan  ECT  yang  dilaku- kan  oleh  Oliver  (1980)  masih  memiliki  kekurangan,  yaitu  banyaknya  sumber  seperti pengalaman penggunaan, keinginan, pandangan, sikap terhadap produk/jasa, komersial, dan  komunikasi  pribadi  yang  dapat  menghasilkan  ekspektasi.  Bahkan,  untuk  produk konsumen  yang  tanpa  ekspektasi  spesifik  dan  pasti,  pelanggan  mungkin  berniat  dan membeli produk tersebut di masa mendatang. Secara umum, membeli IS tanpa memiliki seperangkat  harapan  sangatlah  tidak  mungkin.  Penggunaan  ECT  tradisional  ini  akan membatasi  harapan,  ketika  sistem  informasi  dengan  elemen  barunya  secara  signifikan dapat membentuk perbedaan harapan dari satu pengguna ke pengguna lain.
Selain itu, ECT juga menjelaskan bahwa kepuasan yang terbentuk setelah pembe- lian dapat dipengaruhi oleh perpaduan antara harapan dan hasil kinerja yang dirasakan. Dengan demikian, antara harapan dan kinerja menjadi terbagi dua, yaitu positive discon- firmation dan negative  disconfirmation .  Disconfirmation  positif  akan  tercapai  apabila penggunaan produk dapat melebihi harapan dan memberikan kepuasan kepada penggu- nanya.  Jika  kepuasan  tidak  dirasakan  pengguna  akibat  dari  penggunaan  produk  yang tidak dapat memenuhi harapan disebut dengan negative disconfirmation (Oliver, 1980). Modifikasi  ECT  diperlukan  terutama  untuk  mendefinisikan  subjek  sebagai  ECT  yang berhubungan  dengan  konsumen  daripada  dengan  pelanggan,  karena  secara  tradisional, pelanggan membayar untuk produk/layanan. Namun, mereka harus menjadi ―pengguna‖ konsumen dari sebuah aplikasi dalam konteks sistem informasi.
Dalam literatur teknologi informasi, model ekspektasi-konfirmasi pertama kali di- usulkan  oleh  Bhattacherjee  (2001a)  yang  bertujuan  untuk  mempelajari  perilaku  peng- guna produk/layanan  sebuah  aplikasi lebih lanjut.  Model ini sebagian besar terkonsen- trasi pada variabel pasca-penerimaan (seperti "harapan pasca penggunaan" yang disebut juga sebagai "kegunaan yang dirasakan") daripada "harapan pra-penggunaan."
Sumber: Bhattacherjee (2001a).
Gambar 1. Model dari Hasil Pengembangan Expected-Confirmation Model
Berikut merupakan ilustrasi yang menggambarkan kunci konstruksi dan hubungan dalam  ECT.  Pertama,  ekspektasi  awal  konsumen  akan  muncul  terhadap  suatu  produk atau jasa pra-pembelian. Setelah itu, konsumen yang menggunakan produk atau jasa dan penggunaan tersebut akan membentuk persepsi konsumen mengenai kinerja yang dira- sakan.  Selanjutnya,  konsumen  akan  membandingkan  antara  pengalaman  penggunaan dengan harapan awal pra-pembelian, lalu mereka akan menilai sejauh mana harapan ter- sebut  dikonfirmasi.  Perbandingan  tersebut  akan  membentuk  kepuasan  bagi  konsumen dengan  tingkat  konfirmasi  dan  harapan  menjadi  dasarnya.  Akhirnya,  niat  pembelian kembali  muncul  apabila  kepuasan  dirasakan  konsumen.  Jika  konsumen  merasakan
ketidakpuasan,  maka  mereka  tidak  akan  melakukan  pembelian  ulang  (Bhattacherjee, 2001a).
Pada tahun 2005, Hong et al. (2005) melakukan penelitian berjudul ― Understand- ing  Continued  IT  Usage:  An  Extension  to  the  Expectation-Confirmation  Model  in  IT Domain. ‖ Penelitian tersebut didasarkan pada upaya untuk memperluas "Model Ekspek- tasi  Konfirmasi"  pada  domain  teknologi  informasi  (ECM-IT)  model  teoritis  oleh Bhattacherjee  (2001b)  yang  dikembangkan  secara  khusus  untuk  memahami  perilaku penggunaan  teknologi  informasi  yang  berkelanjutan  dari  pengguna.  Untuk  meningkat- kan  pemahaman  tentang  perilaku  penggunaan  teknologi  informasi  yang  berkelanjutan, penelitian  ini  menggabungkan  persepsi  pengguna  tambahan—kemudahan  penggunaan yang dirasakan ke dalam model ECM-IT yang asli.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  memberikan  validasi  empiris  bagi  utilitas  model ECM-IT  yang  diperluas  dan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  penggunaan  teknologi informasi yang berkelanjutan. Selain itu, penelitian ini juga diharapkan dapat memberi- kan  pemahaman  mengenai  peran  sifat  teknologi  informasi  yang  diteliti  dalam  konteks penggunaan teknologi informasi yang berkelanjutan. Ilustrasi perluasan model ECM-IT pada tahun 2005 oleh Hong et al. (2005) ditunjukkan pada Gambar 2.
Sumber: Hong et al. (2005).

## Gambar 2. Model Pengembangan
Expected-Confirmation
Model  ECM  diperluas  dan  dikembangkan  dengan  menggabungkan  persepsi kemudahan  penggunaan  dan  kenikmatan  yang  dirasakan  sebagai  keyakinan  pasca- adopsi tambahan ke dalam model ECM asli. Hal ini dijelaskan dalam sebuah penelitian dengan judul The effects of post-adoption beliefs on the expectation-confirmation model for information technology continuance . Persepsi kemudahan penggunaan telah banyak digunakan  untuk  menjelaskan  adopsi  teknologi  informasi  dan  perilaku  penggunaan dalam literatur sebelumnya, terutama dalam banyak penelitian berdasarkan model pene- rimaan teknologi (TAM).
Penelitian  ini  berusaha  untuk  mengembangkan  model  yang  lebih  lengkap  dari penggunaan  teknologi  informasi  berkelanjutan  dengan  mempertimbangkan  persepsi pengguna  penting  lainnya,  yaitu  kemudahan  penggunaan  yang  dirasakan,  yang  telah banyak digunakan untuk menjelaskan adopsi teknologi informasi dan perilaku penggu- naan  dalam  literatur  sebelumnya.  Dimasukkannya  persepsi  kemudahan  penggunaan dalam ECM juga memungkinkan hasil penelitian ini untuk lebih memahami peran sifat kompleks teknologi informasi sebagai kondisi batas dalam menjelaskan perilaku peng- guna dalam konteks penggunaan teknologi informasi yang berkelanjutan
Hasil temuan tersebut mendukung anggapan di dalam model ECM bahwa memili- ki  pengguna  yang  puas  adalah  pendorong  penting  dari  niat  penggunaan  teknologi informasi  yang berkelanjutan  sebagai penangkal  terhadap penghentian  teknologi  infor- masi.  Hasilnya  juga  mendukung  proposisi  model  ECM  yang  diperluas  bahwa  tingkat konfirmasi  pengguna  dan  persepsi  keyakinan  pasca-adopsi  adalah  penentu  utama  ting- kat kepuasan pengguna. Selain itu, penelitian ini akan membuktikan bahwa konfirmasi memiliki  efek  utama  pada  kepuasan.  Apabila  hal  itu  dikombinasikan  dengan  temuan sebelumnya  bahwa  kepuasan  adalah  anteseden  utama  penggunaan  teknologi  informasi yang  berkelanjutan,  kedua  hasil  tersebut  mengkonfirmasi  arti-penting  paradigma  kon- firmasi  harapan  dalam  memahami  keberlanjutan  teknologi  informasi.  Pengguna  lebih menekankan pada konfirmasi harapan mereka, bukan pada keyakinan pasca-adopsi indi- vidu,  dalam  membentuk  tingkat  kepuasan  mereka.  Konfirmasi  juga  memiliki  dampak signifikan  pada  berbagai  keyakinan  pasca-adopsi,  mendukung  argumen  model  ECM yang  diperluas  bahwa  berbagai  keyakinan  pasca-adopsi  pengguna  dipengaruhi  oleh tingkat konfirmasi mereka. Ilustrasi model yang dikembangkan oleh Hong et al. (2005) ditunjukkan pada Gambar 3.
Sumber: Hong et al. (2005).
Gambar 3. Model dari Hasil Pengembangan Expected-Confirmation Model yang Terakhir
Dimensi dan Indikator Expectation-Confirmation Model (ECM)
Sesuai dengan penjelasan pada point evolusi teori, dimensi dan indikator dari teori ini mengalami beberapa kali pembaruan. Pada tahun 2005, dimensi dan indikator pada teori Expectation-Confirmation Model (ECM) terdiri 5 yaitu satisfaction, perceived use- fulness, perceived ease of  use, confirmation, serta continued IT usage  intentio n.  Lalu, teori  ini  dikembangkan  kembali  pada  tahun  2006  dimana  terdapat  satu  indikator  tam- bahan yaitu perceived enjoyment.
Kemudahan (Perceived Ease of Use )
Perceived Ease of Use atau kemudahan adalah pengukuran seberapa mudah peng- guna dalam menggunakan suatu layanan (Lee & Kwon, 2011). Ini berarti bahwa ketika pelanggan merasakan kepraktisan dan kemudahan ketika melakukan pembelian produk atau jasa maupun penggunaan suatu layanan maka indikator kemudahan dapat tercapai.
H1a : Perceived  Ease  of  Use  (EU) mempengaruhi  secara  signifikan  terhadap Satis- faction (S).
H1b : Perceived Ease of Use (EU) mempengaruhi secara signifikan terhadap Continued It Usage Intention (CUI).
Kenyamanan ( Perceived Enjoyment )
Menurut Hsu dan Chiu (2004), Perceived Enjoyment atau kenyamanan merupakan tolak  ukur  sejauh  mana  penggunaan  dari  suatu  produk  atau  jasa  dianggap  dapat  mem- berikan  kesenangan  kepada  diri  konsumen,  selain  dari  konsekuensi  atas  kinerja  yang dapat diantisipasi.
H2a : Perceived  Enjoyment  (E) mempengaruhi  secara  signifikan  terhadap Satisfaction (S).
H2b : Perceived  Enjoyment  (E) mempengaruhi  secara  signifikan  terhadap Continued  It Usage Intention (CUI).
Kegunaan ( Perceived Usefulness )
Davis et al. (1989) berpendapat bahwa persepsi konsumen mengenai manfaat dari penggunaan IS yang dinamakan dengan Perceived Usefulness atau kegunaan. Salah satu penentu  terpenting  yang  mempengaruhi  niat  konsumen  untuk  melakukan  pembelian kembali adalah kegunaan (Davis, 1989). Menurutnya, kegunaan dapat diartikan sebagai sejauh  mana  kepercayaan  konsumen  terhadap  penggunan  suatu  sistem  dapat  mening- katkan kinerjanya dan memudahkan penggunannya baik fisik maupun mental.
H3a : Perceived  Usefulness  (U) mempengaruhi  secara  signifikan  terhadap Satisfaction (S).
H3b : Perceived Usefulness  (U) mempengaruhi secara signifikan terhadap Continued It Usage Intention (CUI).
Konfirmasi ( Confirmation )
Menurut Wang dan Wang (2019), Confirmation atau konfirmasi diartikan sebagai tolak ukur sejauh mana penggunaan dari konsumen dikonfirmasi memenuhi ekspektasi pra-penggunaannya.  Selain  itu,  konfirmasi  juga  merupakan  implikasi  harapan  seorang konsumen yang merasa diuntungkan dari penggunaan suatu produk atau jasa.
H4a : Confirmation (C) mempengaruhi secara signifikan terhadap Satisfaction (S).
H4b : Confirmation  (C) mempengaruhi  secara  signifikan  terhadap Perceived  Ease  of Use (EU).
H4c : Confirmation (C) mempengaruhi secara signifikan terhadap Perceived Enjoyment (E).
H4d : Confirmation (C) mempengaruhi secara signifikan terhadap Perceived Usefulness (U).
Kepuasan ( Satisfaction )
Satisfaction atau  kepuasan  dapat  diartikan  sebagai  peristiwa  ketika  konsumen berharap  tentang  apa  yang  akan  mereka  rasakan  dari  penggunaan  suatu  produk  atau layanan.  Kondisi  tersebut  merupakan  keyakinan  atau  perkiraan  yang  diungkapkan konsumen baik secara lisan maupun non-lisan. Kepuasan konsumen lebih berfokus pada apa yang akan dibelinya dapat memberikan kepuasan sesuai dengan kebutuhannya. Hal ini  menjadi  dasar  utama  konsumen  untuk  membeli  sebuah  produk  atau  jasa  tersebut (Maulana, 2016).
H5a : Satisfaction  (S) mempengaruhi  secara  signifikan  terhadap Continued  It  Usage Intention (CUI).
Penggunaan Berkelanjutan ( Continued IT Usage Intention )
Continued IT usage intention atau niat penggunaan TI secara berkelanjutan diarti- kan  sebagai  tolak  ukur  setinggi  apa  niat  konsumen  untuk  melakukan  pembelian  ulang atau  penggunaan  berkelanjutan  atas  sebuah  produk  atau  layanan  dengan  dasar  penga- laman  penggunaan  sebelumnya  (Chen,  2007).  Ini  merupakan  poin  utama  dalam  teori Expectation-Confirmation  Model (ECM).  Pada  intinya,  teori  ini  meneliti  mengenai tingkat  pembelian  kembali/penggunaan  berkelanjutan  berdasarkan  indikator-indikator lainnya.
Gambar 4. Diagram Jalur dan Hipotesis Penelitian
Model penelitian ini merujuk pada evolusi terakhir model penelitian Expected-Confirm- ation  Model oleh  Hong et  al. (2005) yang  ditunjukkan  pada  Gambar  4.  Berdasarkan Gambar 4 tersebut, penelitian ini merumuskan 11 hipotesis untuk diuji.

## METODE PENELITIAN
Menurut  Mulyadi  (2019),  penelitian  kuantitatif  dapat  diartikan  sebagai  pende- katan  pada  penelitian  yang  mewakili  paham  positivisme,  yaitu  pengujian  hipotesisnya menggunakan  pengukuran  kuantitatif.  Dengan  dasar  tersebut,  penelitian  ini  tergolong penelitian yang bersifat kuantitatif.

## Populasi dan Teknik Pengambilan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  para  pengguna  aktif platform Kitabisa.com. Teknik saturation sampling atau sampling jenuh menjadi teknik sampling yang diguna- kan untuk menentukan sampelnya. Dari hasil teknik sampling tersebut, 50 unit sampel didapatkan  untuk  selanjutnya  dianalisis  dengan  menggunakan  analisis  jalur  ( path analysis )  dengan  bantuan  aplikasi Statistical  Package  for  the  Social  Sciences (SPSS). Tingkat signifikansi yang digunakan dalam penelitian ini adalah 5%. Berikut ini adalah diagram jalur dan perumusan hipotesis dalam penelitian ini.

## Instrumen Penelitian
Teknik survei menggunakan kuesioner dipilih dalam penelitian ini sebagai metode pengumpulan  data.  Pengembangan  indikator-indikator  penelitian  menjadi  dasar  pem- buatan  kuesioner  tersebut.  Kuesioner  ini  disebarkan  kepada  pengguna  Kitabisa.com melalui  jejaring  media  sosial Instagram .  Persepsi  melalui  jawaban  responden  diukur dengan menggunakan skala Likert.
Tabel 1 . Operasionalisasi Variabel Penelitian Variabel Kode Indikator Perceived Ease of Use (EU) EU.1 Sistem mudah digunakan. EU.2 Fitur sistem mudah dimengerti. EU.3 Sistem dapat meringankan usaha. Perceived Enjoyment (E) E.1 Kesenangan E.2 Hiburan Perceived Usefulness (U) U.1 Meningkatkan Kinerja. U.2 Meningkatkan Produktivitas. U.3 Meningkatkan Efektivitas. U.4 Manfaat secara keseluruhan. Confirmation (C) C.1 Pengalaman Penggunaan Sistem. C.2 Layanan C.3 Ekspektasi secara keseluruhan. Satisfaction (S) S.1 Pengalaman penggunaan sistem memuaskan. S.2 Pengalaman yang menyenangkan. S.3 Keputusan penggunaan berkelanjutan. S.4 Kepuasan secara keseluruhan. Continued IT Usage Intention (CUI) CUI.1 Berniat untuk terus menggunakan daripada berhenti. CUI.2 Berniat untuk terus menggunakan dibanding beralih menggunakan sistem lain. CUI.3 Berniat meningkatkan penggunaan di masa depan.
Berdasarkan Tabel 1, enam variabel penelitian diukur menggunakan 19 indikator. Indikator pada Perceived Enjoyment (E) berjumlah dua indikator, Perceived Usefulness (U) dan Satisfaction (S) masing-masing memiliki empat indikator, sedangkan Perceived Ease of  Use (EU)  memiliki jumlah indikator  yang sama dengan Confirmation (C) dan Continued IT Usage Intention (CUI) masing-masing tiga indikator.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Data Demografi Responden
Pengguna  aktif  aplikasi  Kitabisa.com  yang  sekaligus  mengikuti platform ini  di jejaring  sosial Instagram menjadi  responden  dalam  penelitian  ini.  Pengumpulan  data berlangsung  dari  bulan  Maret  sampai  dengan  April  2022.  Data  responden  dapat  dikla- sifikasikan  secara  demografi  berdasarkan  jenis  kelamin  dan  perkejaan.  Berdasarkan Tabel  2,  responden  penelitian  ini  didominasi  oleh  perempuan  (70%)  dan  kalangan pelajar/mahasiswa (86%).

## Tabel 2. Hasil Klasifikasi Responden Penelitian
Klasifikasi Responden Jumlah Persentase Jenis Kelamin Perempuan Laki-laki 35 15 70% 30% Total 50 100% Jenis Pekerjaan Pelajar/Mahasiswa Pekerja Swasta/ASN 43 7 86% 14% Total 50 100% Sumber: Olah data (2022).

## Uji Validitas
Menurut  Ghozali  (2011)  dalam  Gunawan  dan  Sunardi  (2016),  kemampuan kuesioner untuk mengungkapkan variabel yang diukur dalam sebuah penelitian disebut validitas.  Penentuan  validitas  butir  indikator  dilakukan  dengan  membandingkan  koefi- sien  r hitung dengan  koefisien  r tabel .  Suatu  butir  dinyatakan  valid  apabila  r tabel lebih  kecil dari  r hitung . Sebaliknya,  jika  r tabel lebih  besar  dari  r hitung ,  maka  butir  tersebut  dinyatakan tidak  valid  dan  harus  dihilangkan.  Selain  itu,  valid  atau  tidaknya  suatu  butir  indikator dapat  dinilai  berdasarkan  nilai  signifikansinya.  Dengan  jumlah  50  unit  sampel  dan tingkat signifikansi sebesar 5%, maka didapatkan nilai r tabel 0,279.  Ini berarti jika nilai r hitung butir  bernilai  lebih  kecil  dari  r tabel 0,279  maka  butir  tersebut  dinyatakan  tidak valid. Sebaliknya, jika nilai r hitung lebih besar dari r tabel 0,279 maka butir tersebut valid.
Berdasarkan Tabel 3, total 19 indikator yang digunakan dalam pengukuran dinya- takan  valid,  karena  semuanya  memiliki  nilai  r hitung yang  lebih  besar  dari  r tabel 0,279. Selain itu, berdasarkan nilai signifikansi, semua indikator menunjukkan nilai yang valid dengan nilai signifikansinya 0,000 yang lebih kecil dari tingkat signifikansi 5%. Dengan hasil tersebut, maka indikator-indikator dalam penelitian ini dinyatakan valid.
Tabel 3. Hasil Uji Validitas Kode Item r-hitung r-tabel Sig. Kriteria EU.1 0,729 0,279 0,000 Valid EU.2 0,745 0,279 0,000 Valid EU.3 0,768 0,279 0,000 Valid E.1 0,852 0,279 0,000 Valid E.2 0,850 0,279 0,000 Valid U.1 0,708 0,279 0,000 Valid U.2 0,627 0,279 0,000 Valid U.3 0,683 0,279 0,000 Valid U.4 0,756 0,279 0,000 Valid C.1 0,698 0,279 0,000 Valid C.2 0,764 0,279 0,000 Valid C.3 0,740 0,279 0,000 Valid S.1 0,714 0,279 0,000 Valid S.2 0,634 0,279 0,000 Valid S.3 0,586 0,279 0,000 Valid S.4 0,634 0,279 0,000 Valid CUI.1 0,856 0,279 0,000 Valid CUI.2 0,794 0,279 0,000 Valid CUI.3 0,802 0,279 0,000 Valid
Sumber: Olah data (2022).

## Uji Reliabilitas
Menurut Ghozali (2011) dalam Gunawan dan Sunardi (2016), Cronbach’s alpha kurang dari 0,6 menunjukkan instrumen penelitian memiliki reliabilitas kurang baik, se- dangkan nilai 0,6 atau lebih mengindikasikan reliabilitas yang baik. Berdasarkan perhi- tungan  pada  Tabel  4,  penelitian  ini  menggunakan  teknik Cronbach’s  Alpha untuk mengukur  reliabilitas  instrumen  penelitian  yang  menunjukkan alpha 0,855,  sehingga instrumen penelitian ini dinyatakan reliabel.

## Tabel 4. Hasil Uji Reliabilitas
Nilai Cronbach's Alpha Jumlah Item 0,855 19 Sumber: Olah data (2022).

## Uji Normalitas
Berdasarkan  data  pada  Tabel  5,  penelitian  ini  menggunakan One-Sample Kolmogorov-Smirnov  Test untuk  menguji  normalitas.  Hasil  olah  data  dengan  meng- gunakan jumlah sampel 50 didapatkan nilai signifikansi 0,200. Apabila nilai signifikan- si  di  bawah  0,05,  maka  distribusi  data  penelitian  dianggap  tidak  normal.  Sebaliknya, data  penelitian  dikatakan  berdistribusi  normal  apabila  nilai  signifikansinya  lebih  dari 0,05.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  data  penelitian  ini  berdistribusi  normal karena nilai signifikansinya lebih dari 0,05, yaitu 0,200.

## Tabel 5. Hasil Uji Normalitas
Nilai Asymp. Sig. (2-tailed) Jumlah Item 0,200 50 Sumber: Olah data (2022).

## Uji Hipotesis ( Path Analysis)
Untuk mengetahui pengaruh variabel perceived ease of use, perceived enjoyment , dan perceived  usefulness terhadap  variabel continued  IT  usage  intention ,  baik  secara langsung maupun melalui variabel satisfaction, maka penelitian ini menggunakan Path Analysis untuk menguji hipotesisnya.
Tabel 6. Hasil Uji Koefisien Regresi terhadap Satisfaction (S) Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 6,071 2,380 2,551 0,014 TOTAL_EU 0,573 0,163 0,477 3,517 0,001 TOTAL_E 0,477 0,214 0,282 2,230 0,031 TOTAL_U 0,233 0,127 0,256 1,838 0,072 Sumber: Olah data (2022).
Berdasarkan olah data pada Tabel 6, nilai signifikansi pengaruh Perceived Ease of Use (EU)  terhadap Satisfaction (S)  adalah  0,001.  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa H1a  dapat  diterima,  karena  nilai  signifikansinya  kurang  dari  0,05.  Hasil  ini  menjadi dasar  bahwa  persepsi  kemudahan  penggunaan  dapat  mempengaruhi  kepuasan  secara signifikan pada pengguna aplikasi Kitabisa.com. Selain itu, nilai beta sebesar 0,477 dan bernilai  positif  memiliki  makna  apabila  persepsi  kemudahan  penggunaan  meningkat, maka kepuasan juga akan meningkat, atau sebaliknya.
Selanjutnya, nilai signifikansi pengaruh Perceived Enjoyment (E) terhadap Satis- faction (S) adalah 0,031  menunjukkan bahwa  H2a  dapat  diterima, karena  nilai  signifi- kansinya  kurang  dari  0,05  (Tabel  6).  Hasil  ini  mengindikasikan  bahwa  persepsi  ke- nyamanan  dapat  mempengaruhi  kepuasan  secara  signifikan  pada  pengguna  aplikasi
Kitabisa.com.  Selain  itu,  nilai  beta  sebesar  0,282  dan  bernilai  positif  mengandung  arti bahwa apabila Perceived Enjoyment (E) meningkat, maka Satisfaction (S) akan mening- kat pula, atau sebaliknya.
Nilai  signifikansi  pengaruh Perceived  Usefulness (U)  terhadap Satisfaction (S) adalah  0,072,  sehingga  H3a  ditolak  karena  nilai  signifikansinya  lebih  besar  dari  0,05. Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  persepsi  kegunaan  tidak  mempengaruhi  kepuasan secara  signifikan  pada  pengguna  aplikasi  Kitabisa.com.  Selain  itu,  nilai beta  sebesar 0,256  dan  bernilai  positif  mengindikasikan  bahwa  apabila Perceived  Usefulness (U) meningkat, maka Satisfaction (S) juga akan meningkat, atau sebaliknya.
Tabel 7. Hasil Uji Koefisien Regresi terhadap Continued IT Usage Intention Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 -0,067 2,808 -0.024 0,981 TOTAL_EU 0,343 0,202 0,271 1,693 0,097 TOTAL_E 0,212 0,249 0,119 0,852 0,399 TOTAL_U 0,009 0,126 0,009 0,072 0,943 TOTAL_S 0,344 0,163 0,326 2,112 0,040 Sumber: Olah data (2022).
Dari hasil analisis regresi yang ditunjukkan pada Tabel 7, nilai signifikansi peng- aruh Perceived Ease of Use (EU) terhadap Continued IT Usage Intention (CUI) adalah 0,097, sehingga H1b ditolak karena nilai signifikansinya lebih besar dari 0,05. Hasil ini menunjukkan  bahwa  persepsi  kemudahan  penggunaan  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  niat  penggunaan  secara  berkelanjutan  pada  pengguna  aplikasi  Kitabisa.com. Nilai Beta sebesar  0,271  dan  bernilai  positif  menunjukkan  bahwa  apabila Perceived Ease of Use (EU) meningkat, maka Continued IT Usage Intention (CUI) akan mening- kat pula, atau sebaliknya.
Berdasarkan  data  regresi  pada  Tabel  7,  nilai  signifikansi  pengaruh Perceived Enjoyment (E)  terhadap Continued  IT  Usage  Intention (CUI)  adalah  0,399,  maka  H2b ditolak karena nilai signifikansinya lebih besar dari 0,05. Hasil ini menunjukkan bahwa persepsi  kenyamanan  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  niat  penggunaan  secara berkelanjutan pada pengguna aplikasi Kitabisa.com. Nilai Beta sebesar 0,119 dan berni- lai  positif  mengindikasikan  bahwa  ketika Perceived  Enjoyment (E)  meningkat,  maka Continued IT Usage Intention (CUI) juga akan meningkat, atau sebaliknya.
Nilai  signifikansi  pengaruh Perceived  Usefulness (U)  terhadap Continued  IT Usage  Intention adalah  0,943,  maka  H3b  ditolak,  karena  nilai  signifikansinya  lebih besar  dari  0,05  (Tabel  7).  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  persepsi  kegunaan  tidak  ber- pengaruh  terhadap  niat  penggunaan  secara  berkelanjutan  pada  pengguna  aplikasi Kitabisa.com.  Nilai Beta sebesar  0,009  dan  bernilai  positif  dapat  diartikan  apabila Perceived  Usefulness (U)  meningkat,  maka Continued  IT  Usage  Intention (CUI)  akan meningkat pula, atau sebaliknya.
Nilai  signifikansi  pengaruh Satisfaction (S)  terhadap Continued  IT  Usage Intention (CUI)  adalah  0,040,  maka  H5a  dapat  diterima,  karena  nilainya  kurang  dari 0,05.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  kepuasan  dapat  berpengaruh  terhadap  niat  peng- gunaan  secara  berkelanjutan  pada  pengguna  aplikasi  Kitabisa.com.  Nilai Beta sebesar
0,326  dan  bernilai  positif  memiliki  makna  apabila Satisfaction (S)  meningkat,  maka Continued IT Usage Intention (CUI) akan meningkat pula, atau sebaliknya.
Tabel 8. Hasil Uji Koefisien Regresi Confirmation Koefisien Regresi t Sig. C → EU 3,567 0,001 C → E 2,595 0,012 C → U 2,475 0,017 C → S 4,533 0,000 Sumber: Olah data (2022).
Variabel  Konfirmasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  bertujuan  untuk  me- ngonfirmasi Perceived Ease of Use (EU), Perceived Enjoyment (E), Perceived Useful- ness (U),  dan Satisfaction (S)  yang  dirasakan  oleh  pengguna  selama  menggunakan aplikasi  Kitabisa.com  dapat  memenuhi  harapan  penggunanya.  Berdasarkan  analisis  re- gresi  pada  Tabel  8,  H4a,  H4b,  H4c,  dan  H4d  dapat  diterima,  karena  semua  nilai signifikansinya  kurang  dari  0,05.  Hasil  ini  berarti  mengonfirmasi  bahwa  variabel persepsi  kemudahan,  kenyamanan,  kegunaan,  dan  kepuasan  pengguna  aplikasi Kitabisa.com dapat memenuhi harapan mereka.

## Tabel 9. Hasil Perhitungan Pengaruh Tidak Langsung dan Pengaruh Total
Pengaruh Variabel Pengaruh Langsung Pengaruh Tidak Langsung Pengaruh Total EU → S 0,477 - - E → S 0,282 - - U → S 0,256 - - EU → S → CUI 0,271 (0,477) x (0,326) = 0,155 0,271 + 0,155 =0,426 E → S → CUI 0,119 (0,282) x (0,326) = 0,091 0,119 + 0,091 = 0,210 U → S → CUI 0,009 (0,256) x (0,326) = 0,083 0,009 + (0,083) = 0,092 S → CUI 0,326 - -
Sumber: Olah data (2022).
Berdasarkan hasil perhitungan yang ditunjukkan pada Tabel 9, besarnya pengaruh tidak  langsung  antara Perceived  Ease  of  Use terhadap Continued  IT  Usage  Intention melalui Satisfaction sebesar 0,155. Hasil ini mengindikasikan bahwa peningkatan Satis- faction tidak  mempengaruhi Perceived  Ease  of  Use dalam  pengaruhnya  terhadap Continued IT Usage Intention , karena nilainya lebih kecil dari pengaruh langsung yaitu 0,271.  Selanjutnya,  besarnya  pengaruh  tidak  langsung  antara Perceived  Enjoyment terhadap Continued  IT  Usage  Intention melalui Satisfaction sebesar  0,091.  Hasil  ini menunjukan bahwa peningkatan Satisfaction tidak mempengaruhi Perceived Enjoyment dalam pengaruhnya terhadap Continued IT Usage Intention , karena nilainya lebih kecil dari  pengaruh  langsung  yaitu  0,119.  Berikutnya,  besarnya  pengaruh  tidak  langsung antara Perceived Usefulness terhadap Continued IT Usage Intention melalui Satisfaction sebesar  0,083.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  peningkatan Satisfaction dapat mempengaruhi Perceived Usefulness dalam pengaruhnya terhadap Continued IT Usage Intention , karena nilainya lebih besar dari pengaruh langsung yaitu 0,009.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Secara  langsung, Satisfaction dipengaruhi  secara  signifikan  oleh Perceived  Ease of  Use dan Perceived  Enjoyment .  Namun, Perceived  Usefulness tidak  berpengaruh signifikan  terhadap Satisfaction .  Selain  itu, Continued  IT  Usage  Intention dipengaruhi secara signifikan oleh Satisfaction . Sebaliknya, Perceived Ease of Use , Perceived Use- fulness ,  dan Perceived  Enjoyment tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap Continued  IT Usage Intention secara langsung. Selanjutnya, Perceived Ease of Use , Perceived Enjoy- ment , Perceived  Usefulness ,  dan Satisfaction dipengaruhi  secara  signifikan  oleh Con- firmation. Secara tidak langsung, hanya Perceived Usefulness yang berpengaruh secara signifikan terhadap Continued IT Usage Intention melalui Satisfaction , sedangkan Con- tinued  IT  Usage  Intention tidak  dipengaruhi  secara  signifikan  oleh Perceived  Ease  of Use dan Perceived Enjoyment melalui Satisfaction .
Dari  hasil  penelitian  ini,  aplikasi  Kitabisa.com  perlu  memperhatikan  kemudahan dan  kenyamanan  yang  dirasakan  oleh  penggunanya,  karena  kedua  variabel  tersebut dapat  mempengaruhi  kepuasan,  yaitu  kepuasan  berpengaruh  secara  langsung  terhadap penggunaan teknologi informasi secara berkelanjutan. Selain itu, aplikasi Kitabisa.com perlu menjaga performanya agar mampu memenuhi atau melampaui ekspektasi penggu- nanya. Lebih dari itu, aplikasi Kitabisa.com juga perlu meningkatkan nilai-nilai keguna- an  dari  layanan  aplikasinya  agar  kepuasan  yang  diraih  penggunanya  semakin  mening- kat.
Penelitian  ini  memiliki  kelemahan,  yaitu  responden  yang  digunakan  menjadi sampel dalam penelitian ini  kurang beragam  atau  didominasi  karakteristik  tertentu, se- perti  perempuan  dan  kalangan  pelajar/mahasiswa.  Oleh  karena  itu,  penelitian  menda- tang disarankan untuk memperluas cakupan responden agar lebih bervariasi. Selain itu, penelitian  mendatang  juga  dapat  menambahkan  variabel  lain  selain  variabel-variabel yang  telah  digunakan,  seperti  kepercayaan  dan  kecepatan  layanan.  Dengan  demikian, penelitian-penelitian  berikutnya  dapat  menghasilkan  penemuan-penemuan  baru  yang lebih bermanfaat bagi berbagai pihak.

## DAFTAR REFERENSI
Agansa, I. G. B. A., Putri, G. A. A., & Hary Susila, A. A. N. (2021). Audit Tata Kelola Teknologi Informasi pada Dinas Pariwisata Kabupaten X Menggunakan
Framework COBIT 5. Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi Dan Komputer) , 10 (3), 392–404. https://doi.org/10.32736/sisfokom.v10i3.1268
Agusta, H. (2020). Perlindungan Data Pribadi Penerima Pinjaman Dalam Transaksi Pinjam Meminjam Uang Berbasis Teknologi Informasi (Peer to Peer Lending). Krtha Bhayangkara , 14 (2), 163–192. https://doi.org/10.31599/krtha.v14i2.189
Bhattacherjee, A. (2001a). Understanding Information Systems Continuance: An Expectation-Confirmation Model. MIS Quarterly , 25 (3), 351–370. https://doi.org/10.2307/3250921
Bhattacherjee, A. (2001b). An empirical analysis of the antecedents of electronic commerce service continuance. Decision Support Systems , 32 (2), 201–214. https://doi.org/10.1016/S0167-9236(01)00111-7
Chen, I. Y. L. (2007). The factors influencing members’ continuance intentions in professional virtual communities - A longitudinal study. Journal of Information
Science , 33 (4), 451–467. https://doi.org/10.1177/0165551506075323
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly: Management Information Systems , 13 (3),
319–339. https://doi.org/10.2307/249008
Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User Acceptance of Computer Technology: A Comparison of Two Theoretical Models. Management Science ,
35 (8), 982–1003. https://doi.org/10.1287/mnsc.35.8.982
Evseeva, M., Starikov, E., & Tkachenko, I. (2022). Strategic determinants of industrial enterprises’ technological development. Journal of New Economy , 22 (4), 139– 155. https://doi.org/10.29141/2658-5081-2021-22-4-8
Gunawan, A., & Sunardi, H. (2016). Pengaruh Kompensasi dan Disiplin Kerja terhadap Kinerja Karyawan pada PT Gesit Nusa Tangguh. Jurnal Ilmiah Manajemen Bisnis Ukrida , 16 (1), 1–11.
Heo, W., Lee, J. M., & Rabbani, A. G. (2021). Mediation Effect of Financial Education between Financial Stress and Use of Financial Technology. Journal of Family and Economic Issues , 42 (3), 413–428. https://doi.org/10.1007/s10834-020-09720-w Hong, S. J., Thong, J. Y. L., & Tam, K. Y. (2005). Understanding continued IT usage: An extension to the Expectation- Confirmation Model in IT Domain. 9th Pacific Asia Conference on Information Systems: I.T. and Value Creation, PACIS 2005 , 1267–1280.
Hossain, M. A., & Quaddus, M. (2012). Expectation–Confirmation Theory in
Information System Research: A Review and Analysis . In: Dwivedi, Y., Wade, M., Schneberger, S. (eds) Information Systems Theory. Integrated Series in
Information Systems, 28 . NY: Springer (pp. 441–469). https://doi.org/10.1007/978-1-4419-6108-2_21
Hsu, M. H., & Chiu, C. M. (2004). Internet self-efficacy and electronic service acceptance. Decision Support Systems , 38 (3), 369–381. https://doi.org/10.1016/j.dss.2003.08.001
Jumaan, I. A., Hashim, N. H., & Al-Ghazali, B. M. (2020). The role of cognitive absorption in predicting mobile internet users’ continuance intention: An extension of the expectation-confirmation model. Technology in Society ,
63 (November), 101355. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2020.101355
Lee, Y., & Kwon, O. (2011). Intimacy, familiarity, and continuance intention: An extended expectation-confirmation model in web-based services. Electronic Commerce Research and Applications , 10 (3), 342–357. https://doi.org/10.1016/j.elerap.2010.11.005
Mulyadi, M. (2019). Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif serta Pemikiran Dasar Menggabungkannya [Quantitative and Qualitative Research and Basic Rationale to Combine Them]. Jurnal Studi Komunikasi dan Media , 15 (1), 128–137. https://doi.org/10.17933/jskm.2011.150106
Oliver, R. L. (1980). A Cognitive Model of the Antecedents and Consequences of Satisfaction Decisions. Journal of Marketing Research , 17 (4), 460–469. https://doi.org/10.2307/3150499
Rahmawati, D. (2008). Analisis Faktor-faktor yang Berpengaruh terhadap Pemanfaatan Teknologi Informasi. Jurnal Ekonomi dan Pendidikan , 5 (1), 107–118.
Rakhmawati, Y. (2020). ICT for Youth Philanthropy: A Study towards Kitabisa.com and GandengTangan.co.id. Jurnal Ilmu Komunikasi , 17 (2), 145–166. https://doi.org/10.24002/jik.v17i2.2012
Sahm, M., Belleflamme, P., Lambert, T., & Schwienbacher, A. (2014). Corrigendum to ―Crowdfunding: Tapping the Right Crowd.‖ Journal of Business Venturing , 29 (5),
610–611. https://doi.org/10.1016/j.jbusvent.2014.06.001
Salsabilla, S., Kholid, M. N., & Maharani, Y. (2019). Aplikasi Pembelian Tiket Pesawat: Memahami Determinan Niat untuk Melanjutkan Penggunaan. Esensi: Jurnal Bisnis dan Manajemen , 9 (1), 57–68. https://doi.org/10.15408/ess.v9i1.11238
Sidiq, R. S. S., Jalil, A., Willya, R., & Achmad, W. (2021). Virtual World Solidarity: How Social Solidarity is Built on the Crowdfunding Platform Kitabisa.com. Webology , 18 (1), 192–202. https://doi.org/10.14704/WEB/V18I1/WEB18083 Wang, M. M., & Wang, J. J. (2019). Understanding solvers’ continuance intention in crowdsourcing contest platform: An extension of expectation-confirmation model. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research , 14 (3), 17–33. https://doi.org/10.4067/S0718-18762019000300103
Xu, Y., Song, W., & Bi, G. bing. (2021). The roles of crowdfunding: Financing, point provision, and ex-post production. International Journal of Production Research , 59 (23), 7037–7056. https://doi.org/10.1080/00207543.2020.1832277