## PENERIMAAN E-MONEY : PENERAPAN UNIFIED THEORY OF ACCEPTANCE AND USE OF TECHNOLOGY (UTAUT) MODEL
Irma Christiana 1 , Hastina Febriaty 2 , Linzzy Pratami Putri 3 Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara, Indonesia irmachristiana@umsu.ac.id , hastinafebriaty@umsu.ac.id, linzzyputri@umsu.ac.id

## Info Artikel:
Diterima 04 04 2024 Direview 09 05 2024 Disetujui 14 05 2024 ABSTRACT Purpose – This research aims to identify any variables that can influence e-money  user  behavior  mediated  by  behavioral  intentions  using  the UTAUT model
Design/methodology –. This  research  uses  a  quantitative-descriptive approach.  Sampling  used  a  purposive  sampling  method  to  achieve  a sample  size  based  on  the  Slovin  formula.  Data  was  collected  by distributing  a  questionnaire  in  the  form  of  a  Google  Form.  The  data analysis  technique  uses  the  Partial  Least  Squares-Structural  Equation Model (PLSSEM) with the SmartPLS3 application.
Findings - The results of hypothesis testing  show that performance expectations  do  not  influence  behavioral  intentions.  Effort  expectancy, social influence, and facilitating conditions influence the intention to use e-money.  Facilitating  conditions  influence  user  behavior.  Behavioral intentions are able to mediate the influence of performance expectations, business expectations, and social influences, as well as facilitate conditions on e-money user behavior. Keywords: E-Money,  Behavior  Intention,  Use
Behavior, UTAUT
Publishing Institution : Program Studi Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Muhammadiyah Palembang.
Alamat : Jl. Jend. Ahmad Yani 13 Ulu Palembang Sumatera Selatan (30263) E-Mail : motivasi.feb.ump@gmail.com
Access this article online
Quick Response Code:
Website:
http://jurnal.um-palembang.ac.id/motivasi
p-ISSN: 2548-1622
e-ISSN: 2716-4039 Jurnal MOTIVASI

## A. PENDAHULUAN
Pembayaran dengan uang elektronik atau
e  money sebagai  pengganti uang  tunai dan  cek diharapkan dapat meningkatkan inklusi keuangan  di  Indonesia  karena  perkembangan teknologi  internet  telah  mengubah  metode pembayaran  konvensional  menjadi  sistem digital. Sistem pembayaran digital melalui sistem pembayaran  non  tunai    dinilai  lebih  efektif sebagai  alat  pembayaran  terutama  bersumber
dari pembayaran online dan e-money (Febriaty, 2019)
E-money merupakan  uang  yang  bisa ditukar  secara  elektronik  dalam  transaksi antara  pembeli  dengan  penjual  (Popovska- Kamnar,  2014).  Keuntungan  yang  diperoleh dengan penggunaan e-money diantaranya adalah mengurangi  banyaknya  uang  tunai  yang digunakan  (Nuryanti  et  al.,  2006)  dan  juga memperkecil  kejahatan  peredaran  uang  palsu (Putri  &  Suardikha,  2020)  serta  akan  mampu
meningkatkan kerja manajemen (Mujiatun et al., 2022)
Sistem  pembayaran  dengan e-money mempunyai kelebihan  jika dibandingkan bentuk uang  lainnya  (Vlasov,  2017),  yaitu  mampu memberikan kenyamanan,
keamanan, transparansi, dan penghematan biaya transaksi. Kelebihan-kelebihan  inilah  yang  mendorong pengembangan e-money sebagai pengganti uang logam dan uang kertas semakin intens Data  yang  diterbitkan  Bank  Indonesia pada  bulan  April  2023,  jumlah  transaksi  yang menggunakan e-money per  April  2023  naik 1.017% dibandingkan April 2018, dimana 744,59 juta jenis e-money tersebar di wilayah Indonesia terdiri  dari  93,79  juta  unit  berdasar chip dan 650,8 juta unit berdasar server . Jumlah transaksi e-money berada pada angka Rp 37,46 triliun naik 1,4% dari Maret 2023, dan meningkat 5,8% dari April 2022 (Ahdiat, 2023) Transaksi  pembayaran  elektronik  telah menguntungkan  masyarakat,  terutama  bagi mahasiswa,    kesiapan  mahasiswa  menerima inovasi  sistem pembayaran yang baru berbasis teknologi  disebabkan  oleh  faktor  tingkat pendidikan  yang  tinggi  sehingga  lebih  terbuka pada  kemajuan  teknologi  (Rahmatika  &  Fajar, 2019). Hal ini menjadi peluang  bagi perusahaan fintech menjadikan  generasi  milenial  sebagai target pasar mengingat secara demografi jumlah mereka besar dengan daya beli tinggi.
Meskipun menggunakan e money memiliki manfaat,  banyak  mahasiswa  yang  tidak menggunakannya  jika  tidak  diperlukan.  Saldo yang tidak dapat diuangkan atau terpotong dua kali  adalah  masalah  lain.  Artinya  sebagian mahasiswa  merasa  bahwa e-money belum memberikan  kepuasan  bagi  pribadi  mereka, sementara kepuasan konsumen akan meningkatkan  ekspektasi  konsumen  sehingga dapat menjadi konsumen yang loyal (Herudiansyah  et  al.,  2023).  Ini  menunjukkan bahwa orang tidak benar-benar menggunakan e- money jika  dibandingkan  dengan  instrumen keuangan lainnya. Faktanya, penggunaan fasilitas e-money belum optimal. Sisi  negatf  penggunaan e-money menarik perhatian  lebih  lanjut  untuk  dikaji.  Model penerimaan teknologi atau Technology Acceptance  Model (TAM)  oleh  Davis,  1989 masih  digunakan  dalam  sebagian  besar penelitian  sebelumnya.  Namun,  penulis berpendapat bahwa teori baru lebih baik karena lebih  mampu  menjelaskan  secara  luas bagaimana  orang  berperilaku  saat  menerima teknologi  baru.  Model  Unified  Theory  of
Acceptance and Use of Technology (UTAUT), yang dikembangkan oleh Viswanath Venkatesh et.al pada tahun 2003, adalah contoh teori ini.
UTAUT  menggabungkan  delapan  teori penerimaan  teknologi  utama  untuk  digunakan dalam  studi  penerimaan  teknologi  informasi pengguna.  Selain  karena  ada  kesamaan  antar konstruk  dalam  satu  model  dengan  model lainnya,  tujuan  penggabungan  adalah  untuk memperbaiki kelemahan teori-teori sebelumnya.  UTAUT  lebih  membahas  pada konteks organisasi.
Menurut Venkatesh et al.,  dalam Indah & Agustin  (2019)  model    UTAUT  menjelaskan bahwa perilaku pengguna (use behavior) dan niat berperilaku (behavior intention dipengaruhi oleh harapan  kinerja  ( performance  expectancy ), harapan  usaha  ( effort  expectancy ),  pengaruh sosial  ( social  influence ),  dan  kondisi  yang memfasilitasi (facilitating conditions)
Hasil  penelitian  sebelumnya  yang menggunakan  model  UTAUT  menunjukkan penerimaan  teknologi  baru  yang  lebih  luas, seperti  yang  dilakukan  oleh  Indah  &  Agustin (2019),  Normah  et  al  (2023),  Nugroho  et  al (2023).  Meskipun  demikian,  hasil  penelitian dapat  berbeda  karena  perbedaan  budaya, karakter,  dan  kemampuan  menggunakan teknologi.  Namun,  model  UTAUT  dapat mengidentifikasi  niat  dan  perilaku  pengguna teknologi  informasi  hingga  70%  lebih  baik daripada  teori  lain  menurut    Venkatesh  et  al (2003) dalam (Audriyani & Meiranto, 2023). Ini menunjukkan  bahwa  model  UTAUT  mungkin dapat  menyelami  niat  dan  perilaku  mahasiswa saat menggunakan e-money . Dengan  menggunakan  model  UTAUT, penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi faktor-faktor  yang  memengaruhi  bagaimana mahasiswa menggunakan e-money saat bertransaksi.  Tren e-money dan  kemajuan teknologi saat ini juga perlu dipertimbangkan.

## B. KAJIAN PUSTAKA
Perilaku Pengguna (Use Behavior = UB)
Perasaan  positif  atau  negatif  seseorang saat  menggunakan  teknologi  dengan  frekuensi penggunaan  aplikasi  adalah  indikator  perilaku pengguna,  dengan  kata  lain  perilaku  pengguna menurut  Venkatesh  (2012)  dalam  (Indah  & Agustin,  2019)  merupakan  ukuran  seberapa sering  individu  menggunakan  sistem  teknologi berdasarkan keinginan mereka.
Jika  seseorang  ingin  menggunakan teknologi dengan percaya diri, itu mudah, akan meningkatkan kinerja, dan lingkungan mempengaruhinya.  Selain  itu,  situasi  yang memungkinkan pengguna menggunakan teknologi  juga  memengaruhi  perilaku  mereka. Faktor  paling  penting  yang  memengaruhi perilaku  seseorang  terhadap  penerimaan teknologi  adalah  niat  berperilaku  mereka (Alalwan et al., 2017).
Harapan Kinerja (Performance Expectancy = PE) Pendapat  Venkatesh  et  al  (2003)  dalam
(Damayanti et al., 2021) adalah tahap keyakinan seseorang terhadap kemampuan mereka untuk menghasilkan  keuntungan  kerja  sesuai  dengan sistem yang mereka gunakan disebut keyakinan kinerja.  Tahap  ini  dapat  digambarkan  sebagai titik  di  mana  orang  percaya  bahwa menggunakan e-money akan lebih mudah, cepat, dan aman daripada pembayaran tunai, membuat mereka ingin menggunakannya sebagai metode pembayaran.  Keyakinan  ini  akan  membuat mereka  lebih  tertarik  untuk  menggunakan e- money .
Harapan Usaha (Effort Expectancy = EE) Harapan  usaha  adalah  seberapa  mudah sistem  informasi  dapat  digunakan  sehingga mengurangi  jumlah  usaha  yang  dibutuhkan untuk  menyelesaikan  tugas.  Semakin  mudah teknologi itu digunakan maka teknologi itu akan semakin mudah pula diterima oleh masyarakat (Rodiah & Melati, 2020) E-money mungkin lebih disukai daripada pembayaran  secara  tunai  karena  mudah digunakan.  Ketika  teknologi  sederhana  dan tidak  membutuhkan  banyak  pengguna  akan mengharapkan kinerja yang baik dari teknologi yang  mudah  digunakan  dan  tidak  memiliki banyak  fitur.  Jika  tidak,  harapan  akan  rendah karena e-money lebih  mudah  dipahami  dan digunakan  karena  fiturnya  yang  sederhana. Semakin  tinggi  harapan  usaha,  lebih  banyak orang yang ingin menggunakan sistem tersebut.
Pengaruh Sosial (Social Influence = SI) Pengaruh  sosial  menunjukkan  bahwa pengaruh  dari  orang-orang  di  sekitar,  seperti teman  dan  keluarga,  yang  mendorong  orang untuk  menggunakan  uang  elektronik  dapat mempengaruhi  mereka  untuk  melakukannya karena dianggap sesuai dengan kebutuhan orang di sekitar mereka (Rahmawati1 & Maika, 2021)
Jika  seseorang  mendapat  dorongan  dari orang-orang  di  lingkungannya,  mereka  lebih cenderung  melakukan  hal-hal  baru,  seperti menggunakan  teknologi  baru  (Cao  &  Niu, 2019). Orang mungkin lebih suka menggunakan e-money seperti  ATM  daripada  membayar dengan  uang  tunai  karena  mudah  digunakan.
Pengguna tidak akan mengharapkan kinerja yang diharapkan  dari  teknologi  jika  mereka menganggapnya sederhana dan mudah digunakan.
Kondisi  Yang  Memfasilitasi (Facilitating
Condition = FC)
Venkatesh,  2003  dalam  (Audriyani  & Meiranto,  2023)  menyampaikan  kondisi  yang memfasilitasi adalah tingkat di mana seseorang percaya  bahwa  ada  infrastruktur  dan  sumber daya  yang  diperlukan  untuk  memfasilitasi penggunaan  sistem  informasi  .  Orang  akan menggunakan e-money jika  ada  fasilitas  yang memadai,  seperti  kartu  kredit, smartphone berbasis  Android,  paket  data,  kemampuan untuk  menjalankan  teknologi  dan smartphone , biaya  akses,  dan  sebagainya.  Semakin  tersedia fasilitas yang mendukung, semakin besar minat perilaku menggunakan
e-money . Ini menunjukkan bahwa jika pengguna kekurangan infrastruktur  dan  sumber  daya,  seperti kemampuan keuangan dan operasional, mereka tidak  akan  menggunakan  system  (Amrullah  & Priyono, 2018).
Niat  Berperilaku (Behavioral  Intention  = BI)
Niat  perilaku  terjadi  ketika  pelanggan setia pada suatu item, merek, atau perusahaan dan memberikan informasi positif kepada orang lain  (Kotler  &  Amstrong,  2017)  Niat  perilaku dianggap sebagai prediktor perilaku penggunaan dalam  berbagai  model  penerimaan  pengguna teknologi.  Variabel  niat  perilaku  tinggi menunjukkan bahwa banyak orang menggunakan  layanan  uang  elektronik.  Ketika seseorang mempunyai pilihan memakai e-money maka  itu  dilatar  belakangi  karena  adanya  niat berperilaku.
Kerangka  pemikiran  penelitian  ini  dapat digambarkan pada gambar 1 berikut ini:
Gambar I. Kerangka Pemikiran

## C. METODE PENELITIAN
Jenis Penelitian Jenis  penelitian  kuantitatif  deskriptif digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk menemukan  jawaban  melalui  data  angka  yang kemudian diolah dengan alat statistik .
Jenis dan Sumber Data
Data  primer  dan  sekunder  digunakan dalam  penelitian  ini.  Data  primer  berasal  dari jawaban  responden  terhadap  angket  yang diberikan kepada mahasiswa yang terlibat dalam penelitian  ini.  Sementara  itu,  data  sekunder berasal  dari  sumber  seperti  buku,  jurnal,  dan website.

## Teknik Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  angket  dan studi  dokumentasi  untuk  mengumpulkan  data dengan  memeriksa  dokumen  dan  buku-buku, jurnal,  internet,  dan  sumber  data  lainnya  yang berkaitan dengan subjek penelitian.

## Populasi dan Sampel
Penelitian  ini  melibatkan  mahasiswi semester  5  Program  Studi  Manajemen
Universitas Muhammadiyah stambuk 2022/2023 sebanyak 518 orang dan penarikan sampel  menggunakan  metode purposive
sampling .  Untuk  menentukan  capaian  jumlah sampel  dengan  menggunakan  rumus  Slovin sehingga  didapat  jumlah  sampel  untuk menghasilkan  jumlah  sampel  sebanyak  100 orang.  100  orang  yang  menjawab  dianggap representatif  karena  lebih  dari  batas  minimal sampel, yaitu 30 orang (Sugiyono, 2018)
Operasionalisasi Variabel Perilaku  pengguna/UB  (Y)  merupakan tindakan  atau  reaksi  dari  individu  untuk menggunakan  suatu  system  yang  diyakini mampu  memberikan  manfaat.  Indikator  yang digunakan adalah: penggunaan, waktu
penggunaan, frekuensi penggunaan (Dwivedi et al., 2019).
Harapan  kerja/PE  (X 1 ) adalah  keyakinan individu  bahwa  menggunakan  suatu  system/ teknologi  akan  memberikan  manfaat  kinerja. Indikator  yang  digunakan  adalah:  persepsi kebermanfaatan, motivasi ekstrinsik, kesesuaian pekerjaan, keuntungan relative (Dwivedi et al., 2019). Harapan usaha/EE (X 2 ) adalah keyakinan individu  bahwa  teknologi  baru  akan  mudah dipahami, dipelajari dan dioperasikan. Indikator yang  digunakan  adalah  :  persepsi  kemudahan, kompleksitas, kemudahan penggunaan
(Dwivedi et al., 2019) Pengaruh sosial/SI (X 3 ) dimana   indvidu menggunakan suatu teknologi yang baru karena pengaruh  dari  orang  lain  atau  lingkungan. Indikator  yang  digunakan  adalah:  norma subjektif, faktor-faktor sosial, image (Dwivedi et al., 2019) Kondisi yang memfasilitasi/FC (X 4 ) adalah keyakinan  individu  bahwa  infrastruktur  dan teknik yang dimiliki organisasi akan mendukung suatu  teknologi.  Indikator  yang  digunakan adalah:  persepsi  control  perilaku,  kondisi- kondisi  yang  memfasilitasi,  kompatibilitas (Dwivedi et al., 2019) Niat  pengguna/BI  (Z)  adalah  keyakinan individu bahwa menggunakan suatu system/teknologi secara terus menerus asalkan mempunyai  akses  untuk  penggunaannya.
Indikator  yang  digunakan  adalah:  system  akan meningkatkan kinerja, penggunaan yang mudah, pengguna selalu menggunakan system tersebut (Dwivedi et al., 2019)

## Teknik Analisis Data
Teknik analisis data menggunakan analisis faktor untuk mendeteksi variabel perilaku penggunaan. Structural Equation Modeling (SEM) digunakan  untuk  analisis  faktor,  menggunakan aplikasi SmartPLS 3. Ada dua model pengukuran dalam  metode partial  least  square.  Construct reliability dan validity,  discriminant  validity, dan convergen  validity digunakan  untuk  mengukur outer  model .  Sedangkan inner  model diukur dengan R-square.

## D. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Profil Reponden
Tabel 1 menunjukkan mayoritas responden adalah perempuan sebesar 59 orang (59%).  Secara  usia,  mayoritas  responden berusia antara 21 dan 23 tahun, atau 57 persen,
PE EE SI FC BI UB
sedangkan  mayoritas  lama  menggunakan e- money adalah 2 tahun sebanyak 36 orang (36%).
Tabel 1. Profil Responden No Karakte ristik Keterangan  Jumlah 1.  Jenis kelamin Laki-laki 41 Perempuan 59 2.  Usia 17 – 19 thn 12 20 – 22 thn 81 22 – 24 thn 6 > 25 thn 0 3.  Pengalaman menggunakan e- money < 1 thn 30 1 – 2 thn 35 > 2 thn 35 Sumber: Google Form data diolah, 2024
Hasil Pengukuran Outer Model Evaluasi  pengukuran outer  model dalam diagram  evaluasi  mencantumkan  nilai loading factor dan outer  wight. Kriteria  konstruk dianggap valid jika nilai loading factor lebih dari 0,7,  dan  model  memenuhi  persyaratan  untuk pengujian  tahap  berikutnya.  Gambar  2 menunjukkan  hasil  evaluasi  pengukuran outer model , bahwa model ini memenuhi syarat untuk pengujian validitas dan reabilitas, karena setiap indikator  memiliki  nilai outer  loading yang melebihi 0,7.
Sumber: Data diolah SmartPLS3, 2024
Gambar 2. Output Outer Model
Hasil  uji validitas dan reabilitas disajikan pada Tabel 2
Tabel 2. Hasil Uji Validity dan
Reality Cron bach’ s Alpha rho_A  Compos ite Realibilit y Average Variance Extracted (AVE) PE 0,905  0,911 0,933 0,777 EE 0,905  0,906 0,934 0,780 SI 0,853  0,855 0,901 0,694 FC  0,855  0,863 0,912 0,776 BI 0,842  0,844 0,905 0,761 UB  0,864  0,868 0,908 0,714 Sumber: Data diolah SmartPLS3, 2024 Tabel  2  menunjukkan  nilai  koefisien
Cronbach’s  Alpha ,  nilai Composite  Reliability dan nilai Average  Variance  Extranced (AVE).  Nilai- nilai ini menunjukkan bahwa konstruk PLS-SEM dianggap reliabel jika koefisien Cronbach’s Alpha , nilai Composite Reliability lebih dari 0,7, dan nilai AVE lebih dari 0,5. Karena nilai yang diperoleh sudah  di  atas  standar  yang  telah  ditentukan, hasil pengolahan data dari tabel 2 menunjukkan bahwa konstruksi penelitian ini telah reliabel .
Hasil Evaluasi Model Struktural ( Inner Model)
Evaluasi  model  struktural  bertujuan untuk  mengetahui  apakah  ada  atau  tidaknya pengaruh  antara  konstruk  dan R-Square .  Ini dilakukan  dengan  menggunakan p -nilai  untuk mengevaluasi  signifikansi  koefisien  parameter jalur struktural dan R-Square . Ini juga digunakan untuk  menentukan  apakah  variabel  laten independen  memiliki  pengaruh  substantif terhadap variabel laten dependen.
Proses bootstrapping pada  aplikasi SmartPLS3 digunakan untuk melakukan evaluasi model  struktural.  Evaluasi  ini  dapat  dilakukan dengan mengamati nilai R-Square berikut:
Tabel 3 . Hasil Uji R Square R Square R Square Adjusted BI 0,574 0,561 UB 0,638 0,630 Sumber: Data diolah SmartPLS3, 2024 Hasil Tabel 3 menunjukkan, nilai R-Square untuk  konstruk  niat  berprilaku  adalah  0,574 yang artinya model mampu menjelaskan variasi dari  niat  berperilaku  sebesar  57,4%.  Perilaku pengguna sebesar 0,638 atau 63,8%.
Hasil  pengujian  model  struktural  juga dikenal  sebagai inner  model digambarkan  pada gambar 3 di bawah ini.
Sumber: Data diolahSmartPLS3, 2024
Gambar 3. Output Inner Model
Selain  itu,  parameter  t-value,  yang berfungsi  sebagai  koefisien  jalur,  dapat digunakan  untuk  melihat  evaluasi  model struktural.  Koefisien  t-value  ini  diperoleh melalui proses bootstrapping . Parameter  pengaruh  variable  untuk hipotesis  dua  arah  diterima  jika  nilai  t-tabel lebih besar dari 1.96. Arah hubungan hipotesis ditentukan  oleh  nilai  original  sampel.  Nilai original sampel yang positif menunjukkan arah hipotesis  yang  positif,  sedangkan  nilai  original sampel yang buruk menunjukkan arah hipotesis yang buruk (Hartono & Abdillah, 2014). Tabel 4 menunjukkan nilai hasil dari path coefficient.
Tabel 4. Hasil Uji Path Coefficient Variable Intercourse Correlation Original Sampel t- Statistic >1,96 p- Value PE -> BI 0,103 0,692 0,489 EE -> BI 0,507 3,349 0,001 SI -> BI 0,242 2,581 0,010 FC -> UB 0,200 2,267 0,024 BI -> UB 0,656 8,641 0,000 Sumber: Data diolah SmartPLS3, 2024
Berdasarkan hasil uji path coefficient pada Tabel 4 dapat dijelaskan hal-hal sebagai berikut: harapan kinerja memiliki nilai t-statistics < dari 1,96  dan  nilai  p- value >  dari  0,05  hipotesis ditolak artinya harapan kerja tidak berpengaruh signifikan  terhadap  niat  berperilaku.  Harapan usaha  dan  pengaruh  sosial  memiliki  nilai  t- statistics > dari 1,96 dan nilai p- value < dari 0,05 hipotesis  diterima,  artinya  harapan  usaha  dan pengaruh sosial berpengaruh signifikan terhadap  niat  berperilaku.  Kondisi  yang memfasilitasi dan niat berperilau memiliki nilai t-statistics < dari 1,96 dan nilai p- value > dari 0,05, artinya kondisi yang memfasilitasi dan niat
berperilaku  berpengaruh  terhadap  perilaku pengguna. Selanjutnya niat berperilaku mampu memediasi  pengaruh  harapan  kinerja,  harapan usaha,  pengauh  sosial  dan  kondisi  yang memfasilitasi terhadap perilaku pengguna.

## Pembahasan
Hasil  uji  hipotesis  menunjukkan  bahwa niat  berperilaku  menggunakan e-money tidak dipengaruhi  oleh  harapan  kinerja  (PE).  Teori Technology Acceptance Model (TAM) menyatakan bahwa persepsi seseorang tentang manfaat  dan  kemudahan  penggunaan  suatu sistem  TI  mempengaruhi  keputusan  mereka untuk  menggunakannya.  Dengan  demikian mahasiswa  sebagai  pengguna e-money merasa bahwa  faktor  manfaat  dan  kemudahan  dari e- money tidak  menjadi  daya  tarik  mereka  untuk menggunakan e-money selagi  itu  bukan merupakan  suatu  kewajiban.  Kesimpulan  ini tidak mendukung teori TAM. Studi sebelumnya Sutanto et al (2018) dan Damayanti et al (2021) menemukan bahwa keinginan untuk menggunakan uang elektronik tidak dipengaruhi oleh ekspektasi kinerja. Namun, hasil penelitian ini berbeda dengan hasil penelitian sebelumnya yang menemukan bahwa keinginan dipengaruhi oleh antisipasi kinerja Indah & Agustin (2019).
Hasil  uji  hipotesis  menunjukkan  bahwa harapan  usaha  memengaruhi  keinginan  untuk menggunakan  uang  elektronik.  Dengan  kata lain,  kenyamanan adalah faktor  yang memengaruhi  keinginan  mahasiswa  untuk menggunakan e-money . Mahasiswa sudah terbiasa dengan teknologi, jadi mereka mudah menggunakannya  dan  terlibat  dalam  aktivitas. Hasil  penelitian  relevan  dengan  penelitian Bashir (2020). Namun, penelitian yang berbeda Mustaqim  et  al  (2017)  menemukan  bahwa harapan  perusahaan  tidak  mempengaruhi keinginan  mereka  untuk  menggunakan  uang elektronik. Istilah pengaruh sosial (SI) mengacu pada gagasan  bahwa  seseorang  harus  menggunakan teknologi  untuk  membantu  orang  lain.  Studi menunjukkan bahwa faktor sosial memengaruhi keinginan untuk menggunakan e-money . Hasil ini menunjukkan bahwa mahasiswa perlu mempertimbangkan  pengaruh  media  sosial, lingkungan,  dan  pengaruh  lingkungan  untuk menggunakan  teknologi  baru  seperti  metode pembayaran  nontunai.  Hasil  penelitian  yang sama Rizally et al (2023) dan Pah & Kornelius (2023),  penelitian  lain  Febriani  (2014) memberikan hasil berbeda.
Sumber  daya  penting  seperti  perangkat keras,  memori smartphone ,  dan  Internet ditunjukkan  oleh  kondisi  yang  memfasilitasi (FC),  yang  meningkatkan  keinginan  untuk menggunakan teknologi. Mahasiswa tidak akan kesulitan  menggunakan  sistem  karena  mereka lebih terbiasa dengan teknologi modern. Hasil penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  Bashir (2020)  dan  Damayanti  et  al  (2021).  Namun, penelitian lain Rizally et al (2023) menunjukkan bahwa  kondisi  yang  memfasilitasi  tidak mempengaruhi  keinginan  mahasiswa  untuk menggunakan uang elektronik.
Sementara  niat  menunjukkan  keinginan seseorang  untuk  melakukan  sesuatu,  perilaku menunjukkan  seberapa  sering  mahasiswa  atau individu menggunakan teknologi. Hasil pengujian  hipotesis  menunjukkan  bahwa  niat menggunakan memengaruhi
bagaimana mahasiswa menggunakan e-moey . Hasil-hasil ini menunjukkan  bahwa  mahasiswa  siap  untuk menggunakan e-money di masa mendatang dan berniat  untuk  mencobanya.  Tujuannya  adalah untuk mendorong orang untuk menggunakan e- money secara teratur. Hasilnya relevan dengan penelitian sebelumnya Putri & Suardikha (2020), tetapi  penelitian  sebelumnya  menunjukkan temuan yang berbeda.

## E. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini bertujuan untuk
mengidentifikasi  variabel  apa  pun  yang  dapat mempengaruhi perilaku pengguna e-money yang dimediasi  oleh  niat  perilaku  model  UTAUT. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  harapan kinerja  tidak  mempengaruhi  niat  perilaku. Harapan  usaha,  pengaruh  sosial,  dan  kondisi yang  memfasilitasi  memengaruhi  niat  untuk menggunakan e-money .  Namun,  perilaku pengguna e-money mampu  mengimbangi dampak  dari  harapan  kinerja,  harapan  usaha, dan  pengaruh  sosial,  serta  kondisi  yang memfasilitasi. Penelitian ini hanya menggunakan 4  variabel  dan  sampel  kecil,  mengingat  jumlah pengguna e-money semakin meningkat. Penyedia layanan  harus  memperoleh  pemahaman  yang lebih  baik  tentang  perilaku  pengguna  sistem pembayaran  digital  dan  bagaimana  mereka dapat meningkatkan kinerja untuk memberikan kepuasan  pengguna e-money .  Secara  teoritis, temuan  penelitian  ini  dapat  digunakan  sebagai materi  kuliah  untuk  mata  kuliah  Manajemen Keuangan  atau  Manajemen  Pemasaran  yang berkaitan dengan e-commerce . Untuk penelitian yang akan datang diharapkan dapat
memanfaatkan  model  UTAUT  2  dan  ukuran sampel yang lebih besar.

## F. DAFTAR PUSTAKA
Ahdiat,  A.  (2023,  May  7).  Tren  Belanja  Pakai
Uang Elektronik Tumbuh 1.000% dalam 5 Tahun Terakhir. Databoks . https://databoks.katadata.co.id/datapublis h/2023/07/05/tren-belanja-pakai-uang- elektronik-tumbuh-1000-dalam-5-tahun- terakhir
Alalwan, A. ., Dwivedi, Y. ., & Rana, N. . (2017). Factors  Influencing  Adoption  of  Mobile Banking  by  Jordanian  Bank  Customers: Extending UTAUT2 with Trust. International Journal of Information Management , 37 , 99–110. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.iji nfomgt.2017.01.002 Amrullah,  A.,  &  Priyono,  A.  (2018).  Integrasi Aspek Risiko dalam Model Unified Theory Of  Acceptance  And  Use  Of  Technology Untuk Menganalisis Penerimaan Teknologi  Go-Ride. MIX:  Jurnal  Ilmiah Manajemen, VIII (1), 33–49. https://doi.org/dx.doi.org/10.22441/mix.2 018.v8i1.003 Audriyani,  F.,  &  Meiranto,  W.  (2023). Penerapan  Model  UTAUT  2  Terhadap Niat  Penggunaan  Electronic  Payment Shopeepay Di Kota Semarang. Diponegoro
Journal  of  Accounting , 12 (3),  1–4.
https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/ac counting/article/view/40152
Bashir,  N.  A.  A.  (2020).  Penerapan  Model UTAUT  2  Untuk  Mengetahui  Faktor- Faktor  yang  Memengaruhi  Penggunaan SIORTU. ELINVO(Electronics,  Informatics, and  Vocational  Education , 5 (1),  42–51. https://doi.org/https://doi.org/10.21831/el invo.v5i1.30636
Cao, Q., & Niu, X. (2019). Integrating context- awareness and UTAUT to explain Alipay user  adoption. International  Journal  of Industrial Ergonomics , 69 , 9–13. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.er gon.2018.09.004 Chin,  W.  W.,  &  Marcoulides,  G.  (1998).  The Partial  Least  Squares  Approach  to Structural Equation Modeling. Advances in Hospitality and Leisure , 8 (2). https://www.researchgate.net/publication /311766005_The_Partial_Least_Squares _Approach_to_Structural_Equation_Mo deling
Damayanti,  S.  L.,  Yani,  Y.,  Asnaini,  A.,  & Afrianty,  N.  (2021).  Minat  Menggunakan E-Wallet  pada  Generasi  Milenial  dengan Pendekatan  UTAUT  (Unified  Theory  of Acceptance Use of Technology). Baabu Al Ilmi , 6 (1). https://doi.org/http://dx.doi.org/10.29300/ ba.v6i1.3988 Dwivedi, Y. K., Rana, N. P., Jeyaraj, A., Clement,
M.,  &  Williams,  M.  D.  (2019).  Re- examining  the  Unified  Theory  of Acceptance  and  Use  of  Technology (UTAUT): Towards a Revised Theoretical Model. Information  Systems  Frontier , 21 ,
719–734. https://doi.org/DOI 10.1007/s10796-017-9774-y Febriani, D. Y. A. (2014). Pengaruh Manajemen Laba  Terhadap  Nilai  Perusahaan  Dengan
Mekanisme Good Corporate Governance Sebagai  Pemoderasi  Pada  Perusahaan Yang  Tetdaftar  do  BEI. Jurnal  Akuntansi Dan Keuangan UNILA , 19 (1). Febriaty,  H.  (2019).  Pengaruh  Sistem
Pembayaran Non Tunai Dalam Era Digital Terhadap Tingkat Pertumbuhan Ekonomi Indonesia. Festival Riset Ilmiah Manajemen & Akuntansi . https://doi.org/https://doi.org/10.55916/fr ima.v0i2.47
Hartono, J., & Abdillah, W. (2014). Konsep dan Aplikasi PLS untuk Penelitian Empiris. BPFE. Herudiansyah,  G.,  Fitantina,  F., & Suandini,  M. (2023).  Pengaruh  Kualitas  Pelayanan Reliability, Responsiveness Dan Assurance  Terhadap  Kepuasan  Pasien Rumah  Sakit  Muhammadiyah. Motivasi:
Jurnal  Manajemen  Dan  Bisnis , 8 (1),  9–17. https://doi.org/DOI: https://doi.org/10.32502/mti.v8i1 Indah,  M.,  &  Agustin,  H.  (2019).  Penerapan Model  UTAUT  (Unified  Theory  of Acceptance  and  Use  of  Technology) Uuntuk  Memahami  Niat  dan  Perilaku Aktual Pengguna Go Pay Di Kota Padang. Jurnal  Eksplorasi  Akuntansi , 1 (4),  1949– 1967.
https://doi.org/http://jea.ppj.unp.ac.id/inde x.php/jea/issue/view/16
Kotler,  P.,  &  Amstrong,  G.  (2017). Principle Marketing (17th ed.). Pearson Education. Mujiatun, S., Julita, J., Effendi, I., Rahmayati, R., & Badawi,  A.  (2022).  Sharia  Financial Technology (Fintech) Management Model in  Indonesia. Cuadernos  de  Economía ,
45 (128), 145–156. https://doi.org/https://doi.org/10.32826/c
ude.v1i128.716
Mustaqim,  R.  N.,  Kusyanti,  A.,  &  Aryadita,  H. (2017).  Analisis  Faktor-Faktor  yang Memengaruhi  Niat  Penggunaan  E- Commerce  XYZ  Menggunakan  Model UTAUT (Unified Theory Acceptance and Use Of Technology). Jurnal Pengembangan Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer ,
2 (7). https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/1653 Normah, N., Hadi, A., & Cahya, F. N. (2023). The  Acceptance  of  ATM  Drive  Thru  of Bank CIMB Bintaro Branch Jakarta Using
UTAUT  Model. Jurnal  Paradigma , 25 (2), 135–142. https://doi.org/https://doi.org/10.31294/p. v25i2.1857
Nugroho, A. P., Zulni, D. A., & Andriansyah, Y.
(2023). Exploring The Adoption Of Digital Wallets  Among  Islamic  Millenials  In Yogyakarta, Indonesia Using An Extended UTAUT  Model :  The  Role  Of  Islamic Consumption Ethics. Journal of Theoretical and  Applied  Information  Technology , 101 (14), 5528–5540. https://www.jatit.org/volumes/hundredon e14.php
Nuryanti, I., Firmansyah, A., & Fadly, A. (2006).
Kajian  O[perasional  E-Money .  Bank
Indonesia. Pah,  V.  C.,  &  Kornelius,  K.  (2023).  Pengaruh Behavioral  Intention  dan  Penerapan Model UTAUT terhadap User Acceptance  Digital  payment  in  Quick Response  Indonesian  Standard  (QRIS). Journal  of  Economics  and  Business  UBS , 12 (1). https://doi.org/https://doi.org/10.52644/jo eb.v12i1.145 Popovska-Kamnar,  N.  (2014).  The  Use  of Electronic  Money  and  Its  Impact  on Monetary  Policy. Journal  of  Contemporary Economic and Business Issues , 1 (2), 79–92. https://www.econstor.eu/bitstream/1041 9/147460/1/86795244X.pdf Putri, N. K. R. D., & Suardikha, I. M. S. (2020). Penerapan  Model  UTAUT  2  Untuk Menjelaskan Niat Dan Perilaku Penggunaan  E-Money  di  Kota  Denpasar. E-Jurnal  Akuntansi , 30 (2),  540–555. https://doi.org/https://doi.org/10.24843/EJ A.2020.v30.i02.p20
Rahmatika, U., & Fajar, M. A. (2019). Faktor - Faktor  Yang  Mempengaruhi  Minat Penggunaan  Electronic  Money:  Integrasi Model Tam – Tpb Dengan Perceived Risk.
Nominal:  Barometer  Riset  Akuntansi  Dan
Manajemen , 8 (2), 274–284.
https://doi.org/10.21831/nominal.v8i2.265 57 Rahmawati1,  R.  E.,  &  Maika,  M.  R.  (2021). Penerapan  Model  UTAUT  terkait akseptasi  mahasiswa  terhadap  Cashless Payment  di  masa  Pandemi  COVID-19. Jurnal  Ekonomi  Modernisasi , 17 (1),  1–14. https://doi.org/https://doi.org/10.21067/je m.v17i1.5228
Rizally, D., Sakti, D. P. B., & Muhsaf, S. A. (2023).
Pengaruh  UTAUT  Terhadap  Behavioral Intention  yang  di  Mediasi  oleh  Use Behaviour  SIMRS  RSUD  Kota  Mataram. Empiricsm Journal , 4 (1). https://doi.org/https://doi.org/10.36312/ej .v4i1.1332
Rodiah,  S.,  &  Melati,  I.  S.  (2020).  Pengaruh Kemudahan  Penggunaan,  Kemanfaatan, Risiko,  dan  Kepercayaan  terhadap  Minat Menggunakan  E-wallet  pada  Generasi Milenial  Kota  Semarang. Journal  of
Economic  Education  and  Entrepreneurship , 1 (2), 66–80. https://e- journal.ivet.ac.id/index.php/jeee/article/vi ew/1293
Sugiyono.  (2018). Metode  Penelitian  Kuantitatif, Kualitatif dan R&D . Alfabeta Bandung.
Sutanto,  S.,  Ghozali,  I.,  &  Handayani,  R.  S. (2018). Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Penerimaan  dan  Penggunaan  Sistem Informasi  Pengelolaan  Keuangan  Daerah (SIKD)  Dalam  Perspektif  The  Unified Theory  of  Acceptance  and  Use  of Technology 2 (UTAUT 2) Di Kabupaten Semarang. Jurnal  Akuntansi  Dan  Auditing ,
15 (1). https://doi.org/https://doi.org/10.14710/ja a.15.1.37-68 Vlasov, A. V. (2017). The Evolution of E-money.
European  Research  Studies  Journal , 20 (1), 215–224. https://www.um.edu.mt/library/oar//handl e/123456789/28785