Analysis  Of  Determinants  And  Antecedents  Of  Using  Quick  Response  Indonesian Standard (QRIS) In Digital Payments
Analisis  Determinan  Dan  Anteseden  Penggunaan  Quick  Response  Indonesian Standard (QRIS) Pada Pembayaran Digital
Yd Ferdian Eka Saputra 1 *, Asniati Bahari 2 Universitas Andalas 1,2 ydferdian@gmail.com 1 * , asniatibahari@gmail.com 2
* Corresponding Author

## ABSTRACT
Technological developments have brought various conveniences, including in the business environment. One of its contributions is the presence of a non-cash payment method using a QR code. The Indonesian government, in collaboration with banks and payment system service providers, has created a QR code payment standard called QRIS. The implementation of QRIS is also one of the efforts to accelerate the digitization of the payment system in Indonesia. The success of QRIS adoption is highly dependent on the user's  readiness  to  accept  the  new  system,  which  is  reflected  in  the  user's  behavioural  intention.  One theory that can explain the intention of user behaviour is the Mobile Technology Acceptance Model. The purpose of this study is to analyse the determinants and antecedents of using QRIS in digital payments. This study used data collection methods through incidental questionnaires, involving 94 respondents. The study used the Structural Equation Modelling (SEM) test for hypothesis testing. The results of the study show  that  mobile  ease  of  use,  trust,  and  anxiety  have  a  significant  influence  on  the  behavioural intentions of QRIS users. Meanwhile, mobile usefulness, optimism, and personal innovativeness have no significant effect on the behavioural intentions of QRIS users Keywords :Mobile Technology Acceptance Model, behavioral intention, QRIS

## ABSTRAK
Perkembangan teknologi telah menghadirkan berbagai kemudahan, termasuk dalam lingkungan bisnis. Salah  satu  kontribusinya  adalah  hadirnya  metode  pembayaran  non  tunai  menggunakan  kode  QR. Pemerintah Indonesia bekerjasama dengan bank dan penyedia jasa sistem pembayaran telah membuat standar  pembayaran  kode  QR  yang  disebut  QRIS.  Pemberlakuan  QRIS  ini  juga  merupakan  salah  satu upaya  percepatan  digitalisasi  sistem  pembayaran  di  Indonesia.  Keberhasilan  adopsi  QRIS  ini  sangat bergantung pada kesiapan pengguna untuk menerima sistem baru yang tercermin dalam niat perilaku pengguna.  Salah  satu  teori  yang  dapat  menjelaskan  tentang  niat  perilaku  pengguna  adalah Mobile Technology  Acceptance  Model. Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  determinan  dan anteseden  penggunaan  QRIS  pada  pembayaran  digital.  Penelitian  ini  menggunakan  metode pengumpulan  data  melalui  kuesioner  secara  insidental  yang  melibatkan  94  responden.  Penelitian menggunakan  uji Structural  Equation  Modeling (SEM)  untuk  pengujian  hipotesis.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa mobile ease of use, trust, dan anxiety memiliki pengaruh yang signifikan terhadap behavioral  intention pengguna  QRIS.  Sementara  itu mobile  usefulness,  optimism, dan personal innovativeness tidak berpengaruh signifikan terhadap behavioral intention pengguna QRIS Kata Kunci : Mobile Technology Acceptance Model, behavioral intention, QRIS

## 1. Pendahuluan
Perkembangan teknologi telah merambah dalam sektor transaksi pembayaran. Secara khusus metode pembayaran tanpa kontak telah mengalami perkembangan yang sangat cepat. Pemanfaatan  kode  QR  telah  diterapkan  dalam  transaksi  pembayaran  di  Indonesia.  Transaksi pembayaran dengan mudah dapat dilakukan melalui smartphone dengan membaca kode QR.
Menanggapi  perkembangan  tersebut  Bank  Indonesia  mengeluarkan  ketentuan pemberlakuan satu kode QR yang dapat digunakan pada berbagai aplikasi pembayaran yang
disebut Quick Response Indonesian Standard (QRIS). Penetapan ini diberlakukan mulai Agustus 2019 melaui PADG No. 21/18/PADG/2019 tanggal 16 Agustus 2019. Tujuan dari standarisasi ini tentunya  agar  dapat  memberikan  kemudahan,  kecepatan  dan  keamanan  dalam  bertransaksi melalui QRIS.
Hingga  Oktober  2023  jumlah  pengguna  QRIS  di  Indonesia  telah  mencapai  43,44  juta pengguna. Namun jika dibandingkan dengan pengguna khusus di Sumatera Barat saja hanya menyentuh 676 ribu pengguna saja. Tentunya hal ini terlihat jomplang apabila dibandingkan dengan  keseluruhan  pengguna  seluruh  Indonesia  (rri.com,  2023).  Hambatan  dari  adopsi pembayaran  mobile  sangat  dipengaruhi  oleh  pengetahuan  yang  langka  tentang  pembayaran seluler  (Liébana-Cabanillas  et  al.,  2015),  keraguan  kepercayaan  pengguna  (Yu  et  al.,  2018), kompleksitas sistem, masalah privasi dan kurangnya keamanan (Qin et al., 2017), dan alasan lainnya.
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  Ooi  &  Tan  (2016)  memberikan  pandangan  baru tentang  pengadopsian  teknologi  khususnya  teknologi  mobile  ataupun  seluler  dengan mempertimbangkan  bahwa  terdapat  perbedaan  perilaku  dan  reaksi  oleh  pengguna  saat menggunakan  teknologi  mobile/  seluler  dibandingkan  saat  pengguna  mengadopsi  teknologi non mobile. Dengan kata lain, Mobile Technology Acceptance Model (MTAM) diusulkan oleh Ooi & Tan (2016) dengan pertimbangan adanya kelemahan pada TAM yang lebih cocok pada lingkungan  organisasional,  sementara  MTAM  dikembangkan  untuk  secara  khusus menyesuaikan  dengan  lingkungan  seluler  untuk  penelitian  teknologi  informasi  (Yan  et  al, 2021).
MTAM  sendiri  memiliki  dua  determinan  utama  yaitu mobile  usefulness dan mobile ease  of  use . Mobile  usefulness (MU)  atau  kegunaan  yang  dirasakan  adalah  probabilitas subyektif  bahwa  teknologi  dapat  meningkatkan  cara  konsumen  menyelesaikan  tujuannya. Dalam  lingkungan  mobile,  kegunaan  dianggap  sebagai  sejauh  mana  konsumen  percaya pembayaran  secara  mobile  akan  memberikan  akses  ke  informasi  yang  berguna,  dan memungkinkan  pembayaran  lebih  cepat  (Ooi  &  Tan,  2016).  Dalam  konteks  penelitian  ini, kegunaan  yang  dirasakan  akan  meningkatkan  niat  perilaku  ( behavioral  intention )  konsumen untuk menggunakan sistem pembayaran mobile menggunakan QRIS.
Determinan berikutnya adalah mobile ease of use (MEOU) yang didefinisikan sebagai sejauh  mana  konsumen  merasakan  pembelajaran  dan  penggunaan  teknologi  atau  layanan seluler (Lau et al, 2021). Turker (2022) menemukan MEOU secara substansial terkait dengan penerapan  pembayaran  mobile  terhadap behavioral  intention (BI).  Sehingga  dalam  konteks penelitian ini, kenyamanan dan kemudahan penggunaan pembayaran mobile secara langsung mempengaruhi niat perilaku seseorang untuk menggunakan pembayaran QRIS.
Metode pembayaran mobile ini merupakan sebuah teknologi baru yang membutuhkan persepsi optimisme bagi penggunanya. Hal ini sejalan dengan temuan Yan (2021) di Malaysia dimana individu yang memiliki kecenderungan optimis terhadap pembayaran mobile kode QR memiliki  persepsi  positif  yang  pada  akhirnya  mempengaruhi  niat  perilaku.  Oleh  karena  itu optimisme  pengguna  memiliki  pengaruh  terhadap  niat  perilaku  untuk  menggunakan  QRIS sebagai metode pembayaran non tunai Variabel keinovatifan personal ( personal innovativeness ) telah sering menjadi prediktor penting  dari  adopsi  produk  atau  inovasi  baru  di  seluruh  disiplin  ilmu  lainnya  (Slade  et  al., 2015).  Thakur  &  Srivastava  (2013)  menggunakan  sampel  populasi  perkotaan  dari  dua  kota besar  di  India  menunjukkan  bahwa  inovasi  adalah  faktor  kunci  yang  mempengaruhi penerimaan  konsumen  terhadap  layanan  keuangan  berbasis  teknologi  baru. Personal innovativeness (PI) secara positif mempengaruhi terhadap perilaku adopsi pembayaran mobile di  China.  Oleh  karena  itu,  sejauh  mana  seorang  individu  terbuka  untuk  mengalami  atau mencoba  sesuatu  yang  baru  merupakan  ekspresi  dari  keinovatifan  mereka  atau kecenderungan mencari kebaruan (Wang & Dai, 2020).
Untuk mengembangkan aplikasi pembayaran seluler yang sukses, penyedia (bank dan PJSP)  bekerjasama  dengan  Bank  Indonesia  juga  perlu  memberikan  banyak  perhatian  untuk membangun dan menjaga kepercayaan konsumen karena aplikasi ini biasanya membutuhkan informasi  pribadi  atau  keuangan  para  konsumen  atau  penggunanya.  Dengan  demikian, konsumen  biasanya  memperhatikan  tingkat  keamanan  dan  privasi  saat  mempersiapkan transaksi  menggunakan  sistem  pembayaran  seluler  (Zhou,  2011). Trust sangat  mungkin menjadi  faktor  penting  dalam  adopsi  pembayaran  mobile  termasuk  pemanfaatan  kode  QR. Penelitian  sebelumnya  juga  menunjukkan  bahwa  kepercayaan  ( trust )  berhubungan  positif dengan niat perilaku (Gao dan Waechter, 2017; Khalilzadeh et al., 2017).
Disisi  lain,  perkembangan  teknologi  informasi  masih  menyediakan  celah  yang mengancam ekosistem ekonomi digital seperti ancaman peretasan dan pencurian data pribadi pengguna maupun kejahatan siber lainnya sehingga dapat menghadirkan rasa kecemasan pada para  pengguna.  Ketika  berhadapan  dengan  sistem  informasi,  kecemasan  ( anxiety )  umumnya dilihat  sebagai  tingkat  ketakutan  yang  diasosiasikan  seseorang  dengan  penggunaan  sistem yang diharapkan atau penggunaan sistem aktual (Zhang, 2013). Individu yang membangkitkan respon  cemas  ketika  menggunakan  sistem  informasi  tertentu  sering  kali  memiliki  ketakutan atau kekhawatiran yang kuat terhadap penggunaan sistem dan oleh karena itu, lebih memilih untuk tidak menggunakan sistem (Bailey et al., 2017).
Niat perilaku konsumen diakui sebagai salah satu elemen paling vital yang mengarah pada  kesuksesan  dan  keberlanjutan  penyedia  pembayaran  seluler  mana  pun  (To  &  Trinh, 2021). Berdasarkan hal tersebut, penulis ingin mengukur apa saja yang menjadi faktor-faktor anteseden  pengadopsian  QRIS  oleh  masyarakat  khususnya  kepada  mahasiswa  Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Andalas sebagai customer dengan menggunakan pendekatan Mobile  Technology  Acceptance  Model (MTAM)  yang  dipelopori  oleh  Ooi  &  Tan  (2016)  serta mengadopsi  penelitian  yang  dilakukan  Yan  (2021)  menggunakan  optimisme  ( optimism )  dan inovatif  personal  ( personal  innovativeness )  sebagai  anteseden  adopsi  penggunaan  QRIS. Disebabkan  penelitian  ini  mengambil  pendekatan  personal  konsumen  sehingga  penulis berinisiatif menambahkan dua variabel kritis lainnya sebagai variabel independen untuk diuji yaitu  variabel  kepercayaan  ( trust )  dan  variabel  kecemasan  ( anxiety )  terhadap  niat  perilaku ( behavioral intention ) konsumen pada adopsi pembayaran menggunakan QRIS.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif  dengan  menggunakan  teknik pengambilan sampel non probabilty sampling secara insidental dalam penyebaran kuesioner. Adapun karakteristik sampel pada penelitian ini adalah sebagai berikut: (1) memiliki dan dapat mengoperasikan  smatphone,  (2)  memiliki  aplikasi  mobile  banking  dan/  atau  e-wallet  pada smartphone-nya, (3) merupakan mahasiswa aktif. Karakteristik tersebut ditentukan bertujuan untuk memastikan  responden yang dipilih memiliki cukup pengetahuan dan pengalaman yang relevan  dengan  materi  dalam  studi  ini.  Terhadap  sampel  yang  tersedia  akan  diberikan kuesioner dalam bentuk google form untuk direspon dan diselesaikan sehingga sampel yang bersedia  untuk  berpartisipasi  dapat  menyelesaikan  semua  bagian  kuesioner  yang diberikan.Semua item pengukuran diukur menggunakan skala Likert empat poin yang berkisar dari (1) sangat tidak setuju hingga (4) sangat setuju.
Dalam penetapan jumlah sampel minimum mempertimbangkan “aturan 10 kali” yang diusulkan Hair et al. (2017). Secara keseluruhan, ada enam jalur struktural yang mengarah ke variabel endogen dengan jumlah jalur struktural masuk terbanyak, yaitu behavioral intention (BI).  Oleh  karena  itu,  60  tanggapan  ditetapkan  sebagai  ukuran  sampel  minimum  untuk menjalankan  analisis  PLS-SEM.  Dari  penyebaran  kuesioner,  data  responden  yang  dapat dijadikan sampel penelitian adalah 94 responden.
Pendekatan  dalam  menganalisis  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  Structural Equation  Modeling  (SEM)  dengan  menggunakan  software  SmartPLS.  Tahapan  pengujian dengan menggunakan PLS dikelompokkan menjadi outer model dan inner model. Outer model terdiri dari validitas konvergen dan validitas diskriminan. Dalam inner model dilakukan uji nilai koefisien  jalur  untuk  menilai  hubungan  antar  veriabel  eksogen  terhadap  variabel  endogen dengan  membandingkan  nilai    t-statistik  terhadap  nilai  t-tabel  dan  hasilnya  lebih  besar  (t- statistik  ≥  t-tabel).  Nilai  t-statistik  (critical  ratio)  yang  didapat  dari  hasil  bootstrapping (resampling method) dari proses PLS sedangkan untuk nilai t-tabel berdasarkan pada jumlah sampel dan signifikansi (p value < 0,05).

## 3. Hasil Dan Pembahasan Hasil Pengujian Outer Model
Tujuan  dari  pengujian  outer  model  dilakukan  adalah  untuk  menguji  validitas  dan reabilitas  konstruk  dalam  penelitian.  Untuk  mengetahuinya  dapat  dilihat  pada  laporan  hasil validitas konvergen dan validitas diskriminan. Digunakannya validitas konvergen adalah untuk mengetahui validitas dari masing-masing indikator terhadap variabel latennya, untuk itu dapat dilihat dari tabel outer loading. Nilai indikator dapat dikatakan valid apabila lebih besar dari 0,5 dan dapat digunakan sebagai indikator untuk mengukur variabel, (Hair et al, 2019), namun bila nilai  indikator  dibawah  0,5  maka  dilakukan  penghapusan  pada  indikator  tersebut.  Secara lengkap nilai outer loading dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Nilai Loading Factor
Dari Dari hasil gambar 1 dapat dilihat bahwa seluruh nilai outer loading memiliki nilai lebih  besar  dari  0,5  dapat  digunakan  pada  model  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  seluruh indikator tersebut valid untuk menjelaskan masing-masing variabel latennya (Chin, 1998).
Pengujian  berikutnya  adalah  menguji  validitas  diskriminan,  uji  ini  bertujuan  untuk menentukan apakah masing-masing indikator reflektif merupakan pengukuran yang baik bagi konstruknya  yang  dapat  dilihat  dari  korelasi  antara  indikator  dengan  konstruknya.  Apabila antara  nilai  indikator  dengan  konstruknya  lebih  besar  dari  korelasi  konstruk  lainnya  maka konstruk  tersebut  memiliki  diskriminan  validitas  yang  tinggi.  Berdasarkan  tabel  1  dapat disimpulkan  bahwa  masing-masing  indikator  memiliki  nilai  yang  lebih  besar  terhadap konstruknya dibandingkan korelasi dengan konstruk lainnya.
Tabel 1, Outer Loading, Cross Loading, dan Outer VIF Indikato r Konstruk Outer VIF AX BI MU MEOU OP PI TR
Indikato r Konstruk Outer VIF AX BI MU MEOU OP PI TR AX1 0,806 -0,373 -0,236 -0,230 -0,095  -0,246 -0,160  1,857 AX2 0,865 -0,387 -0,253 -0,256 -0,061  -0,212 -0,103  2,422 AX3 0,858 -0,386 -0,246 -0,084 -0,043  -0,199 -0,140  2,496 AX4 0,773 -0,276 -0,208 -0,039 -0,020  -0,124 -0,064  1,914 BI1 -0,397 0,682 0,316 0,357 0,248 0,356 0,231 1,322 BI2 -0,354 0,721 0,375 0,400 0,336 0,406 0,455 1,326 BI3 -0,332 0,757 0,579 0,480 0,299 0,483 0,372 1,398 BI4 -0,227 0,781 0,516 0,501 0,438 0,497 0,541 1,452 MU1 -0,314 0,618 0,881 0,670 0,315 0,548 0,494 2,261 MU2 -0,194 0,518 0,877 0,513 0,361 0,601 0,431 2,473 MU3 -0,273 0,455 0,825 0,515 0,425 0,471 0,399 2,055 MU4 -0,176 0,469 0,795 0,625 0,434 0,522 0,492 1,769 MEOU1  -0,130 0,532 0,645 0,844 0,379 0,530 0,420 2,025 MEOU2  -0,176 0,447 0,563 0,836 0,344 0,479 0,264 2,119 MEOU3  -0,178 0,528 0,581 0,872 0,413 0,543 0,473 2,428 MEOU4  -0,178 0,521 0,570 0,867 0,440 0,582 0,411 2,365 OP1 -0,116 0,381 0,460 0,479 0,844 0,516 0,436 1,561 OP2 -0,047 0,378 0,309 0,311 0.803 0,435 0,292 1,407 OP3 -0,007 0,322 0,285 0,306 0,737 0,454 0,399 1,307 PI1 -0,219 0,461 0,532 0,523 0,451 0,853 0,443 2,220 PI2 -0,295 0,504 0,478 0,508 0,530 0,888 0,501 2,430 PI3 -0,114 0,554 0,607 0,565 0,518 0,820 0,518 1,481 TR1 -0,025 0,442 0,542 0,498 0,569 0,475 0,804 1,461 TR2 -0,234 0,524 0,474 0,332 0,308 0,496 0,863 1,594 TR3 -0,068 0,376 0,281 0,312 0,278 0,433 0,783 1,509
Sumber: Data diolah, 2023
Selanjutnya  Selanjutnya  untuk  uji  multikolinieritas  dapat  dilihat  menggunakan  nilai Variance Inflation Factor (VIF) pada model. Pada penelitian ini uji multikolinieritas dilakukan dengan melihat nilai VIF dari masing-masing indikator. Apabila nilai VIF ≤ 5 mengindikasikan tidak terdapat multikolinieritas. Berdasarkan tabel 2 dapat dilihat bahwa keseluruhan indikator memiliki nilai ≤ 5 sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat indikasi multikolinieritas pada tiap indikator.
Tabel 2. Outer Loading, Cronbach’s alpha, Composite Reliability dan Avarage Variance Extracted Indikator Outer Loading Cronbach’s alpha Composite Reliability  AVE AX1 0,806 0,845 0,857 0,682 AX2 0,865 AX3 0,858 AX4 0,773 BI1 0,682 0,719 0,726 0,542 BI2 0,721 BI3 0,757 BI4 0,781
Indikator Outer Loading Cronbach’s alpha Composite Reliability  AVE MU1 0,881 0,867 0,882 0,715 MU2 0,877 MU3 0,825 MU4 0,795 MEOU1 0,844 0,878 0,881 0,731 MEOU2 0,836 MEOU3 0,872 MEOU4 0,867 OP1 0,844 0,709 0,717 0,633 OP2 0.803 OP3 0,737 PI1 0,853 0,815 0,817 0,729 PI2 0,888 PI3 0,820 TR1 0,804 0,754 0,773 0,668 TR2 0,863 TR3 0,783
Sumber: Data diolah, 2023
Berdasarkan  tabel  2,  tingkat  reliabilitas  variabel  behavioral  intention  dapat  diterima dengan nilai  composite reliability 0,726 dan nilai cronbach’s alpha 0,719 diatas 0,70 serta nilai convergent  validity  yang  ditunjukkan  oleh  AVE  0,542  >  0,50.  Demikian  juga  pada  variabel mobile  usefulness,mobile  ease  of  use,  optimism,  personal  innovativenes,  trust,  dan  anxiety memiliki  nilai  composite  reliability  dan  cronbach’s  alpha  diatas  0,70  serta  nilai  convergent valadity yang ditunjukkan oleh AVE  > 0,50.
Dalam mengevaluasi validitas diskriminan juga perlu dilakukan dengan melihat kriteria Fornell  dan  Larcker.  Validitas  diskriminan  adalah  bentuk  evaluasi  untuk  memastikan  bahwa variabel secara teori berbeda serta terbukti empiris dan pengujian statistik. Kriteria Fornell dan Larcker  merupakan  akar  AVE  varibel  lebih  besar  daripada  korelasi  antara  variabel  lainnya. Berdasarkan  tabel  4  menunjukkan  masing-masing  akar  AVE  variabel  lebih  besar  jika dibandingkan dengan korelasinya dengan variabel lainnya.
Tabel 3. Fornell - Larcker Criterion Variabel  AX BI MEOU MU OP PI TR AX -0,826 BI -0,436 0,736 MEOU -0,193 0,595 0,855 MU -0,287 0,617 0,691 0,846 OP -0,069 0,454 0,463 0,445 0,796 PI -0,241 0,597 0,626 0,635 0,588 0,854 TR -0,145 0,554 0,464 0,539 0,469 0,574 0,817
Sumber: Data diolah, 2023
Dalam  mengevaluasi  validitas  diskriminan  juga  penting  untuk  memperhatikan  rasio heterotrait  -  monotrait  (HTMT)  karena  rasio  HTMT  dinilai  lebih  sensitif  dalam  mendeteksi
validitas  diskriminan  (Hair  et  al,  2019).  Nilai  yang  direkomendasikan  adalah  <  0,90.  Hasil pengujian  menunjukkan  nilai  HTMT  dibawah  0,90  untuk  pasangan  variabel  maka  validitas diskriminan dapat disimpulkan tercapai. Berdasarkan tabel 5 masing-masing variabel memiliki rasio  HTMT  dibawah  0,90  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  validitas  diskriminan  dalam penelitian ini telah tercapai.
Tabel 4. Heterotrait - Monotrait Ratio Variabel  AX BI MEOU MU OP PI TR AX BI 0,562 MEOU 0,221 0,739 MU 0,329 0,758 0,786 OP 0,125 0,625 0,580 0,574 PI 0,289 0,768 0,735 0,748 0,770 TR 0,175 0,726 0,565 0,652 0,647 0,725
Sumber: Data diolah, 2023
Pengujian Inner Model
Sebelum  melakukan  uji  hipotesis  maka  perlu  memeriksa  ada  atau  tidaknya multikolinieritas antara variabel yaitu dengan memperhatikan ukuran statistik inner VIF. Hasil estimasi  menunjukkan  nilai  inner  VIF  <  5  maka  dapat  disimpulkan  tidak  adanya  multikolinier antar variabel didalam model penelitian. Hasil ini menguatkan hasil estimasi parameter dalam SEM PLS bersifat robust (tidak bias). Dari tabel 6 dapat dilihat bahwa masing-masing variabel memiliki nilai VIF < 5 sehingga model dalam penelitian ini dapat dikatakan bersifat robust.
Tabel 5. Nilai VIF Inner Model Jalur Variabel VIF AX -> BI 1,113 MEOU -> BI 2,183 MU -> BI 2,392 OP -> BI 1,635 PI -> BI 2,421 TR -> BI 1,666
Sumber: Data diolah, 2023 Setelah melakukan bootsrapping (resampling method) pada PLS dapat terlihat hasil uji hipotesis penelitian yang ditunjukkan pada tabel 7. Dengan mempertimbangkan prosedur nilai koefisien jalur (path coefficient) antarvariabel dapat dikatakan signifikan secara statistik apabila nilai  t-statistik  dari  hubungan  antar  variabel  laten  menunjukkan  arah  positif  dengan  nilai  t- statistik yang dibandingkan terhadap nilai t-tabel dan hasilnya lebih besar (t-statistik ≥ t-tabel). Nilai  t-statistik  (critical  ratio)  yang  didapat  dari  hasil  bootstrapping  (resampling  method)  dari proses PLS sedangkan untuk nilai t-tabel (1,96) dan signifikansi (α) yang ditentukan yaitu 0,05.
Tabel 6. Hasil Uji Hipotesis Hipotesis Path Coeffi cient T- Statistic s P- valu e 95% Interval Kepercayaan  Path Coefficient Hasil Hipotesis
Sumber:  Data diolah, 2023
Tabel 7. R Square Variabel R² R² adjusted BI 0,580 0,551 Sumber : Data diolah, 2023
Nilai R² digunakan untuk menunjukkan persentase varian konstruk dalam model atau seberapa  besar  kemampuan  semua  variabel  independen  (bebas)  dalam  menjelaskan  varian dari variabel dependen. Berikut ini adalah hasil uji R² dalam penelitian ini. Berdasarkan hasil uji diatas  maka  dapat  dikatakan  bahwa  seluruh  variabel  independen  secara  serentak    mampu menjelaskan  variabel  behavioral  intention  sebesar  58%  atau  berdasarkan  kategori  nilai interpretasi  R²  secara  kualitatif  menurut  Chin  (1998)  dapat  dikategorikan  pada  pengaruh moderat.
Tabel 8. Goodness of Index Rerata Communality R² GoF Index 0,671 0,580 0,624 Sumber: Data diolah, 2023
Chin  (2010)  menyatakan  nilai  GoF  dibutuhkan  untuk  menjelaskan  kinerja  model keseluruhan  yang  diteliti,  baik  pada  model  pengukuran  (Outer  Model)  dan  model  struktural (Inner  Model)  dengan  fokus  pada  kinerja  keseluruhan  dari  prediksi  model.  Nilai  GoF berpedoman pada saran Wetzels, et al. (2009) dengan interprestasi apabila GoF > 0.36 adalah tinggi.  Berdasarkan  tabel  9  hasil  perhitungan  GoF  model  adalah  0,624  sehingga  dapat disimpulkan bahwa kinerja keseluruhan prediksi model memiliki tingkat kecocokan yang tinggi.
SMSR  digunakan  untuk  mengukur  kecocokan  model  yaitu  perbedaan  matrik  korelasi data dengan matrik korelasi taksiran model. Dalam Schemelleh (2003), nilai SMSR antara 0,08 - 0,10  menunjukkan  model  acceptable  fit.  Berdasarkan  tabel  10  hasil  taksiran  model  dalam penelitian  ini  adalah  0,083  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  model  memiliki  kecocokan acceptable fit. Berikut ini ditampilkan tabel hasil uji SRMR.
Tabel 9. SRMR Taksiran Model SRMR 0,083 Sumber: Data diolah, 2023

## Pembahasan
Pada pengujian hipotesis pertama membuktikan bahwa mobile usefulness (MU) tidak memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap behavioral intention (BI) dalam penggunaan
H1. MU -> BI 0,151  1,419 0,15 6 -0,085  0,336 tidak didukung H2.  MEOU  -> BI 0,219  2,064 0,03 9 0,012 0,430 didukung H3. OP -> BI 0,097  1,126 0,26 0 -0,050  0,286 tidak didukung H4. PI -> BI 0,112  0,904 0,33 6 0,142 0,347 tidak didukung H5. TR -> BI 0,221  2,215 0,02 7 0,036 0,428 didukung H6. AX -> BI - 0,284  3,037 0,00 2 -0,472  -0,109 didukung
QRIS  sehingga  hipotesis  ini  tidak  didukung.  Beberapa  alasan  untuk  temuan  ini  mungkin menunjukkan  bahwa  pengguna  pada  kenyataannya  tidak  menganggap  layanan  pembayaran melalui QRIS memberikan nilai tambah sebagai perangkat yang berguna dibandingkan metode pembayaran  lainnya  seperti  uang  tunai  dan  kartu  kredit.  Alasan  selanjutnya  karena  metode pembayaran  QRIS  berada  pada  tahap  awal  difusi  di  Indonesia  khususnya  di  Kota  Padang, pengguna  mungkin  tidak  menganggapnya  sebagai  alternatif  yang  tersebar  luas.  Mengingat QRIS  masih  pada  tahap  adopsi  awal  mungkin  ada  informasi  yang  terbatas  tentang  layanan pembayaran  menggunakan  QRIS.  Hal  ini  menyebabkan  pengguna  mengalami  keterbatasan dalam menilai kegunaan pembayaran QRIS untuk membuat keputusan mengubah preferensi pembayaran  mereka.  Hal  ini  sejalan  dengan  temuan  Phonthanukitithaworn  et  al  (2016) dimana hasil penelitiannya membuktikan bahwa persepsi kebermanfaatan tidak berpengaruh signifikan terhadap behavioral intention dalam penggunaan pembayaran mobile di Thailand. Pada hasil hipotesis kedua dalam penelitian ini membuktikan bahwa mobile ease of use (MEOU) memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap behavioral intention (BI). Semakin tinggi persepsi kemudahan dalam penggunaan QRIS akan meningkatkan behavioral intention , sehingga  hipotesis  kedua  ini  didukung.  Sejalan  dengan  temuan  Tew  et  al  (2021)  yang menyatakan  pengguna  akan  mengadopsi  pembayaran  digital  jika  mereka  merasa  bahwa layanan  tersebut  ramah  pengguna  dan  memerlukan  sedikit  upaya  untuk  belajar  dalam menjalankannya.
Pada  hasil  hipotesis  ketiga  dalam  penelitian  ini  membuktikan  bahwa optimism (OP) tidak  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap behavioral  intention (BI).  Hal  ini menunjukkan  bahwa  persepsi optimism bukanlah  faktor  pendorong  dalam  pengadopsian pembayaran QRIS. Hal ini sejalan yang ditemukan Humbani & Wiese (2017) yang melakukan penelitian  di  Afrika  Selatan,  dimana  hasil  penelitiannya  menunjukkan  bahwa  optimism  tidak berperan  menjadi  faktor  pendorong  terhadap  adopsi  pembayaran  mobile  karena  mungkin disebabkan  tempat  dilakukannya  penelitian  masih  dalam  tahap  awal  pengenalan  teknologi pembayaran  non  tunai  dan  juga  bisa  disebabkan  oleh  perbedaan  perspektif  masyarakat  di negara berkembang dengan perspektif di negara yang telah masif dalam penggunaan metode pembayaran non tunai.
Pada  hasil  uji  hipotesis  keempat  dalam  penelitian  ini  membuktikan personal innovativeness (PI)  tidak  memiliki  pengaruh  positif  yang  signifikan  terhadap behavioral intention (BI).  Sejalan  dengan  temuan  yang  dilakukan  oleh  Yan  et  al  (2021)  bahwa personal innovativenes tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap behavioral  intention dalam adopsi  pembayaran  menggunakan  kode  QR  di  Malaysia.  Hal  ini  dapat  disebabkan  karena semua  responden  memiliki  pengalaman  sebelumnya  dalam  penggunaan  pembayaran  digital, oleh  karena  itu  mereka  dapat  mengembangkan  perspektif  bahwa  pembayaran  QRIS  mudah digunakan sehingga tidak perlu inovatif dalam menggunakannya.
Pada  hasil  uji  hipotesis  kelima  dalam  penelitian  ini  membuktikan trust (TR)  memiliki pengaruh  positif  yang  signifikan  terhadap behavioral  intention (BI).  Semakin  tinggi  persepsi trust dalam penggunaan QRIS akan meningkatkan behavioral intention penggunanya, sehingga hipotesis kelima ini didukung. Hal ini sejalan dengan temuan dalam penelitian yang dilakukan Patil  et  al  (2020)  yang  mana  penyedia  metode  pembayaran  digital  harus  mempromosikan kepercayaan  dengan  menghadirkan  kebijakan  privasi  yang  jelas  serta  memiliki  mekanisme penanganan  keluhan  yang  transparan  dengan  langkah-langkah  keamanan  yang  tepat  untuk meningkatkan penggunaan layanan tersebut.
Pada  hasil  uji  hipotesis  keenam  dalam  penelitian  ini  membuktikan anxiety (AX) memiliki  pengaruh  negatif  yang  signifikan  terhadap behavioral  intention (BI).  Semakin  tinggi persepsi anxiety dalam  penggunaan  QRIS  akan  menurunkan behavioral  intention penggunanya, sehingga hipotesis keenam ini didukung. Sejalan dengan temuan dari penelitian yang  dilakukan  oleh  Yang  et  al  (2020)  bahwa  aplikasi  pembayaran  digital  sering  kali
membutuhkan  informasi  pribadi  pengguna  sehingga  para  pengguna  ragu  untuk mengungkapkan informasi pribadi mereka kepada pihak penyedia layananan karena masalah keamanan informasi. Hasil empiris penelitian Yang et al (2020) menyimpulkan bahwa kebijakan keamanan  privasi  dari  penyedia  dan  risiko  dari  pengungkapan  informasi  pengguna  kepada penyedia  adalah  penentu  penting  dari  niat  konsumen  dalam  mengadopsi  teknologi pembayaran digital seperti kode QR.

## 4. Penutup Kesimpulan
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis determinan dan anteseden pengadopsian QRIS  pada  pembayaran  digital.  Adopsi  penggunaan  pembayaran  non  tunai  telah  banyak dilakukan  oleh  peneliti  sebelumnya  dari  disiplin  ilmu  seperti  ekonomi  (Liebana-cabanillas, 2019) dan psikologi (Zhang & Mao, 2019). Penelitian ini merupakan pengembangan dari mobile technology acceptance model dengan variabel utamanya mobile usefulness dan mobile ease of use .  Selain  itu  penulis  juga  menambahkan  variabel  kritis  seperti optimism , personal innovativeness, trust , dan anxiety . Keseluruhan variabel diuji dalam memprediksi pengaruhnya terhadap behavioral intention dalam pengadopsian QRIS dengan mempertimbangkan variabel dalam konteks personal.
Hasil  dari  penelitian  menunjukkan  bahwa mobile  ease  of  use,  trust ,  dan anxiety memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap behavioral  intention dalam  penggunaan  QRIS. Dilain sisi penelitian ini juga menunjukkan bahwa mobile usefulness, optimism , dan personal innovativeness tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap behavioral  intention dalam pengadopsian QRIS.
Meskipun  dalam  model  penelitian  ini  hanya  terdapat  tiga  hipotesis  yang  didukung, namun  temuan  ini  menunjukkan  bahwa  persepsi  kemudahan  penggunaan,  persepsi kepercayaan,  dan  persepsi  kekhawatiran  mempengaruhi  secara  kuat  dalam  adopsi  metode pembayaran QRIS yang dipertimbangkan oleh pengguna
Temuan  dalam  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  pihak  penyedia  jasa  sistem pembayaran  sangat  perlu  untuk  memberikan  kemudahan  dalam  pengoperasian  sistem pembayaran  QRIS  seperti  tampilan  fitur  yang  sederhana  dan  mudah  dipahami.  Selain  itu persepsi  kepercayaan  juga  dapat  dipertimbangkan  sebagai  pendorong  penggunaan  metode pembayaran  QRIS  karena  dengan  hadirnya  transparansi,  regulasi  aturan  yang  jelas,  serta ikutnya pemerintah dalam memfasilitasi penerapan pembayaran digital tentunya akan dapat mempercepat digitalisasi ekonomi di Indonesia.
Tantangan  nyata  terkait  dengan  persepsi  kekhawatiran  pengguna  QRIS  menjadi tantangan penyedia jasa sistem pembayaran dan pemerintah dalam menjaga keamanan siber para  pengguna.  Keamanan  informasi  pribadi  pengguna  menjadi  perhatian  yang  vital  dalam percepatan  digitalisasi  ekonomi  di  Indonesia.  Jika  keamanan  siber  ini  dapat  tercapai  maka besar kemungkinan program digitalisasi di Indonesia dapat segera terwujud.

## Daftar Pustaka
Bailey, A. A., Pentina, I., Mishra, A. S., & Ben Mimoun, M. S. (2017). Mobile payments adoption by  US  consumers:  an  extended  TAM. International  Journal  of  Retail  &  Distribution Management , 45(6), 626-640.
Chen, K. Y., & Chang, M. L. (2013). User acceptance of ‘near field communication’mobile phone service:  an  investigation  based  on  the  ‘unified  theory  of  acceptance  and  use  of technology’model. The Service Industries Journal , 33(6), 609-623.
Chin,  W.  W.  (1998).  The  Partial  Least  Squares  Approach  to  Structural  Equation  Modeling.  In Modern Methods for Business Research.
de Luna, I.R., Liebana-Cabanillas, F., Sánchez-Fernandez, J., & Munoz-Leiva, F. (2019). Mobile payment is not all the same: the adoption of mobile payment systems depending on the technology applied. Technology Forecast. Soc. Change 146, 931–944.
Gao, L., & Waechter, K. A. (2017). Examining the role of initial trust in user adoption of mobile payment  services:  an  empirical  investigation. Information  Systems  Frontiers, 19 ,  525- 548.
Hair, J.F., Sarstedt, M., Ringle, C.M., & Siegfried, G. P. (2019). Advanced Issues in Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Sage Publications, Thousand Oaks, CA. Humbani, M., & Wiese, M. (2018). A cashless society for all: determining consumers’ readiness to adopt mobile payment services. Jurnal African Business , 19 (3/4), 409–429.
Kalinic,  Z.,  Marinkovic,  V.,  Molinillo,  S.,  &  Liebana-Cabanillas,  F.  (2019).  A  multi-analitical approach to peer-to-peer mobile payment acceptance prediction. Journal Retailing and Consumer Services . 49 (1), 143-153.
Khalilzadeh, J., Ozturk, A. B., & Bilgihan, A. (2017). Security-related factors in extended UTAUT model for NFC based mobile payment in the restaurant industry. Computers in human behavior, 70 , 460-474.
Lau, A. J., Tan, G. W. H., Loh, X. M., Leong, L. Y., Lee, V. H., & Ooi, K. B. (2021). On the way: Hailing  a  taxi  with  a  smartphone?  A  hybrid  SEM-neural  network  approach. Machine Learning with Applications , 4, 100034.
Liébana-Cabanillas, F., Ramos de Luna, I., & Montoro-Ríos, F. J. (2015). User behaviour in QR mobile  payment  system:  the  QR  Payment  Acceptance  Model. Technology  Analysis  & Strategic Management , 27(9), 1031-1049.
Liébana-Cabanillas, F., Kalinic, Z., Luna, I. R. D., & Marinkovic, V. (2022). A holistic analysis of near field communication mobile payments: an empirical analysis. International Journal of Mobile Communications , 20(6), 703-726.
Ooi, K.B., & Tan, G.W.H. (2016). Mobile technology acceptance model: an investigation using mobile  users  to  explore  smartphone  credit  card. Expert  Systems  with  Applications ,  59 (1), 33–46.
Patil, P., Tamilmani, K., Rana, N. P., & Raghavan, V. (2020). Understanding consumer adoption of  mobile  payment  in  India:  Extending  Meta-UTAUT  model  with  personal innovativeness,  anxiety,  trust,  and  grievance  redressal. International  Journal  of Information Management, 54 , 102144.
Phonthanukitithaworn, C., Sellitto, C., & Fong, M. W. L. (2016). A comparative study of current and  potential  users  of  mobile  payment  services. SAGE  Open ,  6(4),  1–14. doi:10.1177/2158244016675397.
Qin,  Z.,  Sun,  J.,  Wahaballa,  A.,  Zheng,  W.,  Xiong,  H.,  &  Qin,  Z.  (2017).  A  secure  and  privacy- preserving  mobile  wallet  with  outsourced  verification  in  cloud  computing. Computer Standards & Interfaces, 54 , 55-60.
RRI.co.id, (2023). ”Pengguna QRIS di Sumbar Meningkat, Nominal Transaksi Capai Rp 781 M”. diakses  dari https://www.rri.co.id/sumatera-barat/keuangan, diakses  tanggal  22 Desember 2023.
Slade,  E.,  Williams,  M.,  Dwivedi,  Y.,  &  Piercy,  N.  (2015).  Exploring  consumer  adoption  of proximity mobile payments. Journal of Strategic Marketing , 23(3), 209-223. Schermelleh-Engel,  K.,  Moosbrugger,  H.,  &  Müller,  H.  (2003).  Evaluating  the  fit  of  structural equation  models:  Tests  of  significance  and  descriptive  goodness-of-fit measures. Methods of psychological research online, 8 (2), 23-74. Thakur, R., & Srivastava, M. (2013). Customer usage intention of mobile commerce in India: an empirical study. Journal of Indian Business Research , 5(1), 52-72.
Tew, H. T., Tan, G. W. H., Loh, X. M., Lee, V. H., Lim, W. L., & Ooi, K. B. (2022). Tapping the next purchase:  embracing  the  wave  of  mobile  payment. Journal  of  Computer  Information Systems , 62(3), 527-535.
Türker,  C.,  Altay,  B.  C.,  &  Okumuş,  A.  (2022).  Understanding  user  acceptance  of  QR  code mobile  payment  systems  in  Turkey:  An  extended  TAM. Technological  Forecasting  and Social Change , 184, 121968.
To, A. T., & Trinh, T. H. M. (2021). Understanding behavioral intention to use mobile wallets in vietnam:  Extending  the  tam  model  with  trust  and  enjoyment. Cogent  Business  & Management, 8 (1) , 1891661.
Wang,  L.,  &  Dai,  X.  (2020).  Exploring  factors  affecting  the  adoption  of  mobile  payment  at physical stores. International Journal of Mobile Communications , 18(1), 67-82. Wetzels,  M.,  Schroder,  G.  O.,  &  Oppen,  V.  C.  (2009).  Using  PLS  path  modeling  for  assessing hierarchical construct models: guidelines and empirical illustration. MIS Quarterly, 33 (1), 177–195.
Yan,  L.  Y.,  Tan,  G.  W.  H.,  Loh,  X.  M.,  Hew,  J.  J.,  &  Ooi,  K.  B.  (2021).  QR  code  and  mobile payment: The disruptive forces in retail. Journal of Retailing and Consumer Services , 58, 102300.
Yang, Q., Gong, X., Zhang, K. Z., Liu, H., & Lee, M. K. (2020). Self-disclosure in mobile payment applications: Common and differential effects of personal and proxy control enhancing mechanisms. International Journal of Information Management . 102065. Zhang, P. (2013). The affective response model: A theoretical framework of affective concepts and their relationships in the ICT context. MIS quarterly , 247-274.
Zhang,  Y.,  &  Mao,  J.  (2019).  An  overview  of  the  development  of  antenna-in-package technology  for  highly  integrated  wireless  devices. Proceedings  of  the  IEEE, 107 (11),
2265-2280.