## ANALISIS UPAYA PENGURANGAN JEJAK KARBON DALAM APLIKASI PERANGKAT BERGERAK GRAB DAN GOJEK MENGGUNAKAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL
Intan Sartika Eris Maghfiroh *1 , Nanang Yudi Setiawan 2 , Almira Syawli 3 , Vania Malinda Wibowo 4 , Bonaventura Julio Putra Nandika 5
1,2,3 Universitas Brawijaya, Malang Email: 1 intansartika@ub.ac.id, 2 nanang@ub.ac.id , 3 a.syawli@ub.ac.id , 4 vaniamalinda@student.ub.ac.id , 5 bnvt15@student.ub.ac.id
* Penulis Korespondensi
(Naskah masuk: 04 Desember 2023, diterima untuk diterbitkan: 31 Desember 2023)

## Abstrak
Aplikasi  perangkat  bergerak  seperti  Grab  dan  Gojek  menjadi  tren  di  Indonesia  dalam beberapa  tahun  terakhir.  Meskipun  sangat  nyaman  dan  efisien  bagi  pengguna,  penggunaan aplikasi  ini  juga  secara  tidak  langsung  memberikan  dampak  negatif  pada  lingkungan, terutama  dalam  hal  emisi  karbon.  Oleh  karena  itu,  upaya  pengurangan  jejak  karbon  sangat penting  dilakukan  oleh  penyedia  layanan  transportasi  Grab  dan  Gojek.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  melakukan  eksplorasi  upaya  pengurangan  jejak  karbon  dalam  aplikasi perangkat  bergerak  Grab  dan  Gojek  serta  memahami  pemahaman  pengguna  serta  menilai keterlibatannya dalam fitur yang diterapkan. Persepsi dari pengguna dan keterlibatan mereka dalam  inisiatif  ini  juga  diukur  melalui  kuesioner  dan  diketahui  bahwa  dari  total  365 responden  yang  telah  mengisi,  64%  di  antaranya  belum  mengetahui  mengenai  fitur GoGreener pada  Gojek  dan Carbon  Neutral  Fund pada  Grab.  Meskipun  sebagian  besar pengguna tersebut telah menggunakan kedua aplikasi selama lebih dari dua tahun, jarang dari mereka  yang  memanfaatkan  fitur  ini.  Menggunakan  teori Technology  Acceptance  Model sebagai kerangka pengukuran penerimaan pengguna terkait fitur ini, diketahui bahwa ketiga variabel  eksogen  yakni Perceived  Usefulness (PU), Perceived  Ease  of  Use (PEU),  dan Attitude Toward Usage (ATU) memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Intention to Use (IU).  Variabel  PU  dan  ATU  memiliki  pengaruh  yang  positif  sedangkan  PEU  memberikan pengaruh  yang  negatif.  Selain  itu,  terdapat  rekomendasi  dari  pengguna  terkait  kampanye yang  perlu  lebih  digencarkan  dan  penataan  fitur  terkait  di  halaman  awal  aplikasi  untuk meningkatkan partisipasi dari pengguna. Hingga tahun 2022, Grab dan Gojek dalam laporan keberlanjutannya menyatakan bahwa fitur yang mereka tawarkan tersebut telah menyumbang penanaman lebih dari 340.000 pohon.
Kata  kunci : layanan  transportasi  online,  aplikasi  transportasi,  Grab,  Gojek,  keberlanjutan,  emisi karbon, jejak karbon

## ANALYSIS OF CARBON FOOTPRINT REDUCTION EFFORTS IN GRAB AND GOJEK MOBILE APPLICATIONS USING TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL
Mobile  device  applications  such  as  Grab  and  Gojek  have  become  a  trend  in  Indonesia  in recent  years.  Even  though  it  is  very  convenient  and  efficient  for  users,  the  use  of  this
application also indirectly has a negative impact on the environment, especially in terms of carbon  emissions.  Therefore,  efforts  to  reduce  carbon  footprints  are  very  important  for transportation  service  providers  Grab  and  Gojek.  This  research  aims  to  explore  efforts  to reduce  the  carbon  footprint  in  the  Grab  and  Gojek  mobile  device  applications  and understand  user  understanding  and  assess  their  involvement  in  the  features  implemented. Users'  perceptions  and  their  involvement  in  this  initiative  were  also  measured  through questionnaires and it was found that of the total 365 respondents who had filled in, 64% of them  did  not  know  about  the  GoGreener  feature  on  Gojek  and  the  Carbon  Neutral  Fund feature on Grab. Although most of these users have been using both apps for more than two years,  rarely  have  they  taken  advantage  of  this  feature.  Using  the  Technology  Acceptance Model  theory  as  a  framework  for  measuring  user  acceptance  regarding  this  feature,  it  is known that the three exogenous variables namely Perceived Usefulness (PU), Perceived Ease of Use (PEU), and Attitude Toward Usage (ATU) have a significant influence on Intention to Use  (  IU).  The  variables  PU  and  ATU  have  a  positive  influence  while  PEU  has  a  negative influence. Apart from that, there are recommendations from users regarding campaigns that need to be more intensive and the arrangement of related features on the application's home page  to  increase  user  participation.  Until  2022,  Grab  and  Gojek  in  their  sustainability reports  stated  that  the  features  they  offer  have  contributed  to  the  planting  of  more  than 340,000 trees.
Keywords : ride  hailing  service,  transportation  application,  Grab,  Gojek,  sustainibility,  carbon emmision, carbon footprint

## 1. PENDAHULUAN
Transportasi  telah  menjadi  kebutuhan  primer  bagi  beberapa  golongan  masyarakat Indonesia  saat  ini,  terutama  di  kota-kota  besar.  Beragam  industri  juga  semakin  ketat melakukan  persaingan  dalam  memproduksi  moda  transportasi  saat  ini.  Hal  ini  dibuktikan dengan  data  dari  Badan  Pusat  Statistik  (2023)  yang  menunjukkan  bahwa  di  antara  empat kategori  kendaraan  yaitu  mobil  penumpang,  mobil  bis,  mobil  barang,  dan  sepeda  motor, diketahui  bahwa pengguna sepeda motor mendominasi  lebih dari 84% total  jenis kendaraan bermotor  tersebut.  Dominasi  kendaraan  beroda  dua  yang  umumnya  dimiliki  pribadi  ini berkontribusi  dalam  peningkatan  emisi  karbon  terutama  di  kawasan  perkotaan  (Tirachini, 2019;  Tirachini  et  al,  2020).  Menurut  Lestari  et  al.  (2020),  sektor  transportasi  dilaporkan menghasilkan  emisi  mono-nitrogen  oksida  (NO  dan  NO₂)  sebesar  57%,  karbon  monoksida sebesar  93%  sulfur  dioksida  sebesar  67%  dan  partikulat  PM2,5  sebesar  46%.  Zat  ini  dapat menyebabkan gangguan pernafasan dan kesehatan lainnya terutama pada kaum rentan seperti anak-anak,  orang  tua,  dan  ibu  hamil.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  upaya  untuk  mendukung keberlanjutan dan juga inovasi industri.
Analisis  terhadap  jejak  karbon  merupakan  salah  satu  pendekatan  untuk  mengukur dampak  aktivitas  manusia  terhadap  lingkungan  dengan  menghitung  emisi  karbon  dioksida melalui  pembakaran  bahan  bakar  fosil  pada  kendaraan  bermotor  (Dapas,  2015).  Pemerintah telah berupaya  dalam menyediakan  alternatif transportasi  publik  maupun pribadi  yang lebih ramah  lingkungan,  namun  beberapa  penyedia  layanan  transportasi online seperti  Grab  dan Gojek juga telah mengambil inisiatif untuk ikut terlibat. Gojek telah memulai inisiatif di area ini dengan meluncurkan fitur GoGreener Tree Collective melalui kemitraan dengan Jejak.in untuk mengukur dan mengimbangi emisi individu. Fitur ini memungkinkan pengguna Gojek untuk  menghitung  emisi  karbon  dari  penggunaan  transportasi  dan  peralatan  rumah  tangga sehari-hari,  dan  mengubahnya  menjadi  jumlah  pohon  yang  dibutuhkan  untuk  mengimbangi jejak karbon mereka. Fitur ini merupakan produk ramah lingkungan pertama Gojek dan yang
pertama  di  dunia  untuk  B2C carbon  offsetting dalam  industri ride-hailing (Gojek  2021 Sustainability Report, 2022).
Kompetitor  Gojek,  yakni  Grab  juga  dalam  laporan  keberlanjutannya  di  tahun  2022, menyebutkan beberapa hal yang telah mereka mulai dalam mengurangi jejak karbon dari sisi korporat.  Grab  berkomitmen  untuk  mengonversi  sumber  energi  yang  digunakan  di  kantor menjadi berbahan bakar energi terbarukan per tahun 2021. Sedangkan dari sisi mitra seperti driver  adalah  menciptakan  ekosistem  yang  mendukung  konversi  ke  kendaraan  elektrik melalui  kerja  sama  dengan  produsen  motor  listrik  dan  PLN  untuk  baterai  listrik  yang  bisa ditukar langsung tanpa  membutuhkan waktu  khusus  untuk  pengisiannya. Hal  lain  yang bisa dilakukan dari sisi pengguna aplikasi adalah meluncurkan fitur yang memungkinkan mereka berkontribusi  sukarela  untuk  mengimbangi  perjalanan  Grab  mulai  Juli  2021.  Kontribusi tersebut  mengarah  pada  solusi  berbasis  alam,  seperti  penanaman  pohon  atau  kredit  karbon yang  mendukung  pemulihan  dan  konservasi  alam  terutama  hutan  di  Asia  Tenggara.  Pada tahun  2021,  hampir  lima  juta  perjalanan  dengan  kontribusi  sukarela  dilakukan  dalam  enam bulan sejak peluncuran fitur penggantian kerugian karbon ( carbon offset ) tersebut (Grab 2021 ESG Report, 2022).
Dibandingkan  dengan  total  pengguna  layanan  yang  mencapai  angka  20  juta  pengguna, lima  juta  perjalanan  setahun  yang  telah  dipilih  secara  sukarela  oleh  penggunanya  untuk dilakukan carbon  offset masih  tergolong  kecil  karena  setiap  pengguna  dalam  setahun  bisa menggunakan aplikasi Grab hingga lebih dari 10 kali. Potensi dari hal ini masih perlu digali di mana persepsi pengguna terhadap fitur pengurangan jejak karbon belum terpetakan dengan baik.  Tentunya  adanya  upaya  dan  juga  fitur  yang  dibuat  harus  diiringi  dengan  pemahaman pengguna terkait pengurangan emisi karbon. Penelitian ini dilakukan untuk meninjau tingkat persepsi pengguna  aplikasi  terhadap  fitur inovatif Grab dan Gojek dalam mengurangi emisi karbon tersebut.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  pengambilan  data  kuantitatif  di  mana  survei menggunakan  kuesioner  dilakukan  untuk  mendapatkan  umpan  balik  dari  responden  kedua aplikasi  yang menawarkan fitur pengurangan jejak karbon ini.  Populasi dalam penelitian ini terdiri  dari  3.184  orang  yang  merupakan  mahasiswa  aktif  Fakultas  Ilmu  Komputer Universitas  Brawijaya  angkatan  2020  hingga  2023.  Teknik sampling yang  digunakan  untuk pemilihan  sampel  adalah sampling acak  sederhana.  Pemilihan  teknik  ini  didasarkan  pada karakteristik  responden  dalam  populasi  yang  dianggap  homogen,  baik  sebagai  pengguna aplikasi Gojek maupun Grab. Responden yang dipilih memiliki kriteria yakni pengguna Grab dan atau Gojek selama minimal 6 bulan. Demografi seperti jenis kelamin, asal daerah, tahun angkatan,  dan  program  studi  maupun  pekerjaan  juga  akan  dijadikan  indikator  dalam kuesioner yang akan disebarkan menggunakan Google Form.

## Gambar 1. Rumus Slovin
Perhitungan sampel dilakukan dengan menggunakan rumus Slovin hingga mendapatkan jumlah  sampel  minimum  356  orang  (e  =  5%).  Kuesioner  menggunakan  pertanyaan  dengan skala  Likert  untuk  indikator  dalam  variabel  di  model Technology  Acceptance  Model dan beberapa  pertanyaan  terbuka  ( open  ended  questions )  terkait  saran  atas  fitur  yang  diteliti. Variabel  eksogen  dalam  TAM  yang  digunakan  adalah Perceived  Usefulness (PU)  dan Perceived Ease of Use (PEU), sedangkan variabel intervening adalah Attitude Toward Usage (ATU) dan Intention to Use (IU) sebagai variabel endogennya. Kuesioner dinilai oleh 3 orang ahli  untuk  menilai  kualitas  indikator  yang  disusun  dan  diuji  validitas  maupun  disebarkan
selama kurang lebih empat minggu di bulan September dan Oktober 2023 dan diperoleh total 365  responden  yang  sesuai  dengan  kriteria.  Adapun  model  dari  penelitian  ini  dapat  dilihat pada Gambar 1.
Gambar 2. Model Penelitian

## 3. HASIL

## 3.1 Uji Signifikansi Simultan (Uji F)
Tahap  uji  signifikansi  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  pengaruh  secara  simultan antara  variabel  independen  dengan  variabel  dependen  pada  penelitian.  Variabel  independen meliputi Perceived  Usefulness (PU)  dan Perceived  Ease  of  Use (PEU),  lalu  variabel pemoderasi Attitude toward Use (ATU) terhadap variabel dependen Intention to Use (IU). Uji signifikansi simultan ini dilihat pada output ANOVA R melalui perbandingan hasil uji F yang terdapat pada Tabel 3.1 untuk responden Gojek dan Tabel 3.2 untuk responden Grab.
Tabel 3.1 Uji F Responden Gojek df SS MS F Significance F Regression 3 81.407 27.136 111.899 0 Residual 339 81.965 0.243 Total 341 163.372
Pada uji signifikansi  simultan, nilai  f hitung > f tabel  (111.899 > 0.05) sehingga H0 ditolak  dan  diperoleh  hasil  bahwa  terdapat  pengaruh  signifikan  secara  simultan  antara variabel independen dengan variabel dependen.
Tabel 3.2 Uji F Responden Grab
df SS MS F Significance F Regression 3 63.961 21.320 83.478 0 Residual 234 59.763 0.255 Total 237 123.724
Begitu  pula  pada  hasil  uji  signifikansi  simultan  variabel  independen  pada  responden Grab,  dihasilkan  nilai  fhitung  >  ftabel  (83.478  >  0.05)  sehingga  dapat  dinyatakan  bahwa variabel independen memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependen.

## 3.2 Analisis Statistik Regresi
Selanjutnya  analisis  dilakukan  pada Multiple  R,  R  Square,  Adjusted  R  Square, dan Standar  Error . Multiple  R digunakan  untuk  mengetahui  seberapa  tinggi  hubungan  antara variabel  independen  (X)  dan  dependen  (Y).  Sedangkan  untuk  mengetahui  pengaruh  antara variabel  X  dengan  variabel  Y  secara  simultan  dalam  persentase,  dilakukan  uji  analisis
koefisien  determinasi  dengan  melihat  nilai R  Square.  Standard  error juga  digunakan  pada analisis ini untuk mengetahui akurasi pada prediksi nilai variabel dependen selanjutnya.
Tabel 3.3 Statistik Regresi pada Gojek Regression Statistics Multiple R 0.706 R Square 0.498 Adjusted R Square 0.494 Standard Error 0.492 Observations 342
Pada  Tabel  3.3  baris  pertama,  dari  342  responden  diketahui  adanya  kecenderungan Multiple  R untuk  mendekati  angka  1,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  hubungan  antara variabel independen (X) dan dependen (Y) pada data ini terbilang tinggi. Diketahui pula hasil koefisien determinasi pengaruh variabel X terhadap variabel Y responden Gojek memperoleh nilai  R  Square  sebesar  49,8%  sehingga  yang  berarti  49,8%  variabel  Y  dipengaruhi  oleh variabel X sedangkan sisanya dipengaruhi variabel lain yang tidak tercantum pada penelitian ini.
Tabel 3.4 Statistik Regresi pada Grab Regression Statistics Multiple R 0.719 R Square 0.517 Adjusted R Square 0.511 Standard Error 0.505 Observations 238
Selanjutnya pada Tabel 3.4, hal yang cenderung mirip ditemukan untuk hasil dari 238 responden Grab di mana dapat diketahui bahwa sebesar 51,7% variabel  dependen mendapat pengaruh  dari  variabel  independen  pada  penelitian  ini  dan  sebesar  48,3%  dipengaruhi  oleh faktor lain yang tidak menjadi bagian dalam model penelitian.

## 4. PEMBAHASAN

## 4.1. Analisis Jalur
Estimasi  parameter  menggambarkan  hubungan  kausal  antar  variabel  penelitian  pada fitur GoGreener aplikasi Gojek yang dapat dilihat dari nilai koefisien jalur. Model struktural dengan  estimasi  pada  penelitian  ini  hanya  menunjukkan  temuan  yang  secara  statistik signifikan, sebagaimana terlihat pada Gambar 3 berikut.
Gambar 3. Model Struktural dengan Estimasi Aplikasi Gojek
Adapun hasil dari estimasi parameter terangkum pada Tabel 4.1 berikut.
Tabel 4.1 Hasil Analisis Structural Equation Modeling Untuk Aplikasi Gojek
Standardized Coefficients OIM Std.err z P>|z| [95% conf. Interval] Structural GoATU GoPU 0.384 0.039 9.88  0.000 0.308 0.460 GoPEU 0.437 0.038 11.61  0.000 0.364 0.511 _cons 0.771 0.250 3.08  0.002 0.280 1.262 GoIU GoATU 0.497 0.049 10.18  0.000 0.401 0.592 GoPU 0.408 0.042 9.69  0.000 0.326 0.491 GoPEU -0.206 0.046 -4.50  0.000 -0.296 0.116 _cons 0.582 0.237 2.45  0.014 0.117 1.047 var(e.GoATU) 0.547 0.035 0.482 0.620 var(e.GoIU) 0.502 0.036 0.436 0.577
Tabel  4.1  menunjukkan  hasil  analisis Structural  Equation  Modeling (SEM)  untuk menginvestigasi  faktor-faktor  yang  berpengaruh  pada  adopsi  fitur  GoGreener  pada  aplikasi Gojek.  Model  struktural  mencakup  variabel-variabel  utama,  yaitu perceived  usefulness (GoPU), perceived  ease  to  use (GoPEU), attitude  toward  using (GoATU),  dan intention  to use (GoIU).  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  GoPU  memiliki  pengaruh  positif  yang signifikan terhadap GoATU (koefisien = 0.384) dan GoIU (koefisien = 0.408). Selanjutnya, GoPEU juga memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap GoATU (koefisien = 0.437) namun  memiliki  dampak  negatif  signifikan  terhadap  GoIU  (koefisien  =  -0.206).  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  meskipun  pengguna  menganggap  fitur  ini  mudah  digunakan,  justru tidak  mendorong  adanya  keinginan  untuk  menggunakan.  Variabilitas error menunjukkan tingkat  variasi  yang  signifikan  untuk  GoATU  (0.547)  dan  GoIU  (0.502),  menyoroti kompleksitas  faktor-faktor  yang  tidak  tergambarkan  oleh  model.  Koefisien  standar  dan interval kepercayaan 95% memberikan keandalan pada temuan. Gojek dapat mengeksplorasi peningkatan persepsi kegunaan dan sikap positif terhadap fitur ini. Adopsi lebih lanjut dapat dicapai  dengan  memahami  lebih  lanjut  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  niat  penggunaan. Dalam  konteks  aplikasi,  fitur  ini  perlu  ditingkatkan  untuk  memenuhi  harapan  pengguna, terutama dalam aspek kegunaan dan kemudahan penggunaan.
Menggunakan  teknik  analisis  yang  sama,  hubungan  kausal  antar  variabel  penelitian pada fitur Carbon Offset aplikasi Grab tergambar pada nilai koefisien jalur. Model struktural pada Gambar 4 menunjukkan angka yang signifikan secara statistik saja.
Adapun hasil dari estimasi parameter terangkum pada Tabel 4.2 berikut.
Tabel 4.2 Hasil Analisis Structural Equation Modeling Untuk Aplikasi Grab Standardized Coefficients OIM Std.err z P>|z| [95% conf. Interval] Structural GrabATU GrabPU 0.547 0.041 13.33  0.000 0.467 0.628 GrabPEU 0.324 0.046 7.07  0.000 0.234 0.414 _cons 0.587 0.230 2.55  0.011 0.136 1.037 GrabIU GrabATU 0.532 0.065 8.15  0.000 0.404 0.660 GrabPU 0.311 0.062 4.99  0.000 0.189 0.433 GrabPEU -0.118 0.056 -2.11  0.035 -0.228 -0.008 _cons 0.625 0.248 2.52  0.012 0.139 1.112 var(e.GrabATU) 0.422 0.035 0.358 0.497 var(e.GrabIU) 0.483 0.041 0.408 0.571
Hasil  analisis  di  atas  menunjukkan  bahwa perceived  usefulness (GrabPU)  memiliki dampak  positif  yang  signifikan  terhadap attitude  toward  using (GrabATU)  dan intention  to use (GrabIU), dengan koefisien standar masing-masing sebesar 0.547 dan 0.311. Selanjutnya, perceived ease of use (GrabPEU) juga berpengaruh positif yang signifikan terhadap attitude toward  using (GrabATU)  dengan  koefisien  standar  sebesar  0.324.  Namun,  menariknya, GrabPEU  memiliki  dampak  negatif  yang  signifikan  terhadap intention  to  use (GrabIU) dengan  koefisien  standar  -0.118.  Temuan  ini  tidak  jauh  berbeda  dengan  hasil  sebelumnya pada  aplikasi  Gojek.  Wang  et  al.  (2020)  juga  mengungkapkan  bahwa  dalam  studi  terhadap pengguna  layanan ride-sharing ,  variabel perceived  ease  of  use tidak  berdampak  signifikan terhadap  intention  to  use.  Kontras  dengan  temuan  dalam  penelitian  ini,  Ahn  &  Park  (2022) dalam  penelitiannya  di  Korea  Selatan  menemukan  bahwa perceived  usefulness maupun attitude  toward  using memiliki  pengaruh  signifikan  kepada intention  to  use .  Melalui  survei terhadap konsumen di Ghana, Yang (2021) membuktikan bahwa faktor lain yakni kesadaran lingkungan memiliki peran penting terhadap intensi seseorang untuk memanfaatkan teknologi ramah  lingkungan.  Chen  (2016)  menambahkan  konteks  difusi  inovasi  sebagai  salah  satu determinan dalam penerimaan teknologi berbasis transportasi hijau.
Berdasarkan  analisis  terhadap  laporan  keberlanjutan  dari  Grab  (2023)  dan  GOTO (2023),  fitur  untuk  mengurangi  dampak  negatif  atas  jejak  karbon  yang  telah  diluncurkan tersebut  telah  menyumbang  tertanamnya  lebih  dari  340.000  pohon  yang  tersebar  di  seluruh Indonesia.  Grab  (2023)  bahkan  telah  membeli  30.000  kredit  karbon  dari  hasil  kontribusi penumpang layanannya. Gojek dalam laporan GOTO (2023) menyatakan bahwa  pada tahun 2022 telah menghasilkan lebih dari 500.000 pelanggan layanan transportasi  dan pengiriman makanan  yang  mengaktifkan  fitur  GoGreener  untuk  mengimbangi  setiap  pesanan  yang mereka buat sebagai pengaturan default di profil.

## 5. KESIMPULAN
Responden yang menggunakan Gojek secara keseluruhan lebih banyak daripada yang menggunakan  Grab,  dengan  342  orang  menggunakan  Gojek  dan  238  orang  menggunakan Grab. Mayoritas pengguna aplikasi Gojek  (60,5%) dan Grab (64%) di kalangan mahasiswa FILKOM  UB  masih  belum  mengetahui  tentang  fitur  GoGreener  maupun  Grab  Carbon Neutral Fund dalam masing-masing aplikasi tersebut. Rendahnya pengetahuan mengenai fitur ini juga tergambar dari frekuensi penggunaan fitur ini dalam transaksi yang mereka lakukan (layanan  antar  jemput  dan  pesan  antar  makanan).  Meskipun  begitu,  dengan  menggunakan
Technology  Acceptance  Model  sebagai  kerangka  pengukuran  penerimaan  pengguna  terkait fitur  ini,  diketahui  bahwa  ketiga  variabel  eksogen  yakni Perceived  Usefulness (PU), Perceived  Ease  of  Use (PEU),  dan Attitude  Toward  Usage (ATU)  memiliki  pengaruh  yang signifikan  terhadap Intention  to  Use (IU).  Variabel  PU  dan  ATU  memiliki  pengaruh  yang positif  sedangkan  PEU  memberikan  pengaruh  yang  negatif.  Hal  ini  konsisten  terjadi  pada responden  Gojek  maupun  Grab,  tetapi  cukup  berbeda  dengan  penelitian  terdahulu  yang sejenis di mana umumnya PEU juga memiliki pengaruh positif. Responden dalam penelitian juga memberikan beragam saran perbaikan terkait fitur GoGreener dan Grab Carbon Neutral Fund, termasuk kampanye fitur, insentif, tampilan antarmuka, dan biaya. Dapat disimpulkan bahwa  peningkatan  kesadaran  dan  insentif  yang  lebih  menarik  akan  diperlukan  untuk mempromosikan penggunaan fitur-fitur GoGreener dalam aplikasi  Gojek dan Grab.  Dengan signifikansinya  dalam  konteks  aplikasi,  pengembangan  lebih  lanjut  pada  aspek-aspek  yang ditemukan  dapat  memperkuat  penerimaan  pengguna  terhadap  fitur Carbon  Offset pada aplikasi Grab  menciptakan dampak positif pada upaya mitigasi emisi karbon dan kesadaran lingkungan  secara  keseluruhan.  Kendati  demikian,  penelitian  lebih  lanjut  diperlukan  untuk menyelidiki  faktor-faktor  kontekstual  yang  mungkin  memengaruhi  adopsi  fitur  ini  dengan lebih  mendalam  dan  holistik.  Harapannya  adopsi  fitur Carbon  Offset tidak  hanya  dapat memperkuat  citra  lingkungan  Grab  tetapi  juga  berkontribusi  pada  kesadaran  dan  tindakan positif terkait perubahan iklim.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahn,  H.,  &  Park,  E.  (2022).  For  sustainable  development  in  the  transportation  sector: Determinants of acceptance of sustainable transportation using the innovation diffusion theory and technology acceptance model. Sustainable Development , 30 (5), 1169-1183. https://doi.org/10.1002/sd.2309
Badan  Pusat  Statistik.  (2023).  Jumlah  Kendaraan  Bermotor  Menurut  Provinsi  dan  jenis Kendaraan (Unit), 2022.
Diakses pada 2 April
2023 dari https://www.bps.go.id/id/statistics- table/3/VjJ3NGRGa3dkRk5MTlU1bVNFOTVVbmQyVURSTVFUMDkjMw==/jumla h-kendaraan-bermotor-menurut-provinsi-dan-jenis-kendaraan--unit--- 2022.html?year=2022
Chen,  S.  Y.,  &  Lu,  C.  C.  (2016).  Exploring  the  relationships  of  green  perceived  value,  the diffusion  of  innovations,  and  the  technology  acceptance  model  of  green transportation. Transportation
Journal , 55 (1), 51-77.
https://doi.org/10.5325/transportationj.55.1.0051
Dapas,  F.  (2015).  Analisis  Jejak    Ekologis  Melalui  Studi  Jejak  Karbon  pada  Transportasi Darat. Jurnal Ilmiah Sains, 15(2), 117–123. https://doi.org/10.35799/jis.15.2.2015.9405 Gojek. (2022). Sustainability Report 2021 . GOTO. (2023). Sustainability Report 2022 . Grab. (2022). ESG Report 2021.
Grab. (2023). ESG Report 2022.
Lestari,  P.,Damayanti,  S.,  Arrohman,  M.K.  (2020).  Emission  inventory  of  pollutants  (CO, SO2,  PM2.5,  and  NOx)  in  Jakarta,  Indonesia. IOP  Conference  Series  Earth Environmental Sci ence, 489, 012014. https://doi.org/10.1088/1755-1315/489/1/012014 Tirachini, A. (2019) Ride-hailing, travel behaviour and sustainable mobility: an international review. Transportation , DOI: 10.1007/s11116-019-10070-2 https://link.springer.com/article/10.1007/s11116-019-10070-2
Tirachini, A., Chaniotakis,  E., Abouelela, M. and Antoniou,  C. (2020) The sustainability of shared  mobility:  can  a  platform  for  shared  rides  reduce  motorized  traffic  in  cities?
Transportation Research Part C: Emerging Technologies 117, 102707. https://doi.org/10.1016/j.trc.2020.102707 .
Wang,  Y.,  Wang,  S.,  Wang,  J.,  Wei,  J.,  &  Wang,  C.  (2020).  An  empirical  study  of consumers’  intention  to  use  ride-sharing  services:  using  an  extended  technology acceptance  model. Transportation , 47 ,  397-415. https://doi.org/10.1007/s11116-018- 9893-4
Yang,  L.,  Bashiru  Danwana,  S.,  &  Yassaanah,  I.  F.  L.  (2021).  An  empirical  study  of renewable  energy  technology  acceptance  in  Ghana  using  an  extended  technology acceptance model. Sustainability , 13 (19), 10791. https://doi.org/10.3390/su131910791