## Penentuan Faktor Dominan yang Mempengaruhi Penggunaan Aplikasi UNSRI GO Menggunakan Model UTAUT2 pada Customer
Elly Kurniati 1 , Ari Wedhasmara 2 1,2 Fakultas Ilmu KomputerUniversitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia email: a_wedhasmara@unsri.ac.id
Abstrak — Universal  Network  Services  Rider  of  Indonesia  Go (UNSRI GO) merupakan salah satu aplikasi penyedia layanan transportasi  online  yang  beroperasi  di  Indralaya,  Ogan  Ilir. Transportasi  online  hadir  sebagai  salah  satu  dampak  dari penerapan  teknologi  informasi  pada  sektor  transportasi. UNSRI GO hadir memberikan solusi layanan transportasi yang cepat,  aman,  dan  amanah  bagi  masyarakat  Ogan  Ilir, khususnya  Indralaya.  Aplikasi  ini  masih  terbilang  baru dibandingkan aplikasi lain yang menyediakan layanan serupa. Selain itu, customer juga masih mengeluhkan beberapa kendala seperti,  aplikasi  sering  mengalami  bug,  dan  server  down sehingga mengakibatkan aplikasi sulit diakses. Oleh karena itu, perlu    dilakukan  pengukuran  menggunakan  model  Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) guna menentukan  faktor  apa  saja  yang  mendominasi  penerimaan dan penggunaan aplikasi UNSRI GO oleh customer. Sehingga, hasil  penelitian  dapat  dijadikan  pertimbangan  untuk pengembangan  aplikasi  kedepannya.  Berdasarkan  hasil penelitian, diketahui bahwa social influence dan habit menjadi faktor  dominan  yang  mempengaruhi  penerimaan  aplikasi UNSRI  GO,  sementara  perilaku  penggunaan  aplikasi  UNSRI GO didominasi  oleh pengaruh behavioral intention dan habit. Penerapan  UTAUT2  mampu  menjelaskan  penerimaan  dan penggunaan aplikasi UNSRI GO oleh customer sebesar 64%.
Kata  Kunci—Transportasi  online,  UNSRI  GO,  UTAUT2, Penggunaan.

## I. PENDAHULUAN
Transportasi online menyediakan  inovasi  terkini  atas pelayanan transportasi dengan mengombinasikan transportasi dan teknologi informasi [1] . Sebagai salah satu opsi layanan transportasi yang memperhatikan kebutuhan, dan memberikan kemudahan pada pelanggan. Transportasi online memberikan    solusi  yang  tepat  guna  mempersingkat  waktu tempuh  perjalanan,  dan  memberikan  penawaran  harga  yang sesuai dengan jarak yang ditempuh. Selain itu, penjemputan pelanggan pada lokasi pemesanan juga menjadi nilai tambah tersendiri terhadap layanan tersebut.
Keberhasilan  penerapan  suatu  sistem,  teknologi,  dan aplikasi tidak serta merta didasari oleh pengembangan sistem atau teknologi yang kompleks.  Ada satu faktor utama yang mempengaruhi  keberhasilan  adopsi  suatu  sistem,  yaitu pengguna.  Menurut  Hartono  kegagalan  adopsi  suatu  sistem disebabkan oleh perspektif behavioral, yang memiliki makna perilaku penolakan pengguna akan suatu sistem [2].
UNSRI  GO  merupakan  salah  satu  aplikasi  penyedia layanan  transportasi online yang  beroperasi  di  Indralaya, Ogan  Ilir,  dan  telah  dirilis  pada  tanggal  2  September  2019.
Aplikasi ini terbilang masih baru dalam menyediakan layanan transportasi online . Sebagai pendatang baru UNSRI GO akan bersaing  dengan  kompetitor-kompetitor  lain,  seperti  ojek kampus dan Ojek Indralaya (OJIN) yang mana telah memiliki pengguna sebanyak 5000 pengguna, sehingga tepat dilakukan pengukuran  terhadap customer menggunakan  model UTAUT2  untuk  mengetahui  penerimaan  dan  penggunaan aplikasi  UNSRI  GO,  sehingga  hasil  penelitian  dapat digunakan  untuk  memenangkan  kompetisi  (persaingan) kedepannya nanti. Selain itu, aplikasi ini juga masih memiliki beberapa  kendala  diantaranya,  yaitu  aplikasi  sering mengalami bug ,  dan  dikarenakan server aplikasi  ini  juga menjadi induk dari berbagai aplikasi di Indonesia maka sering kali  terjadi server  down, sehingga  aplikasi  sulit  diakses. Ketidaknyamanan  ini  akan  mengurangi  kepercayaan pelanggan  untuk  menggunakan  aplikasi  tersebut,  sehingga mengakibatkan  ketertinggalan  dalam  berkompetisi  dengan kompetitor-kompetitor lainnya.
Oleh    karena    itu,    penyedia  aplikasi  berbasis  teknologi digital  harus  memperhatikan  beberapa  faktor  yang  menjadi dasar pengguna dalam mengadopsi suatu aplikasi, agar dapat menyediakan  layanan  aplikasi  yang  mampu  memenuhi kebutuhan  pelanggan  dan  memiliki  daya  saing  sehingga menjadi  komptetitor  terkuat  sebagai  penyedia  layanan transportasi online [3].
Tujuan  dari  penelitian  adalah  untuk  menganalisis  dan mengetahui  faktor-faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi penggunaan  aplikasi  UNSRI  GO  secara  dominan menggunakan model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2).

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Kajian Pustaka
Dalam penelitian yang dilakukan oleh Ramirez-Correa et al, (2019) mengenai analisis penerimaan online games pada perangkat mobile menggunakan UTAUT2. Responden pada penelitian  ini  sebanyak  373  pengguna online  games di Spanyol, variabel-variabel yang digunakan diantaranya yaitu: performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating  conditions,  hedonic  motivation,  price  value, habit, behavioral intention, dan use behavior. Pada penelitian ini didapatkan hasil social influence, hedonic motivation, dan habit, berpengaruh  secara  signifikan  terhadap behavioral intention untuk menggunakan online games pada perangkat mobile ,  kemudian  variabel habit, dan behavioral  intention berpengaruh secara signifikan terhadap use behavior online
games pada  perangkat mobile. Hasil  analisis  penelitian menunjukkan  bahwa  model  UTAUT2  dapat  menjelaskan behavioral  intention (niat  perilaku)  untuk  menggunakan online  games pada  perangkat mobile sebesar  69%,  dan use behavior (perilaku  penggunaan) online  games pada perangkat mobile sebesar 71% [4].
B. Transportasi Online Transportasi online merupakan  sebuah  layanan transportasi  dimana  seluruh  transaksinya  dilakukan  secara online dengan  menggunakan smartphone, aplikasi  terkait, dan internet [5].  Kehadiran  transportasi online telah mengubah  kebiasaan  masyarakat,  dari  penggunaan transportasi secara konvensional atau harus mendatangi halte bis,  terminal,  ataupun  pangkalan  ojek,  dengan  adanya transportasi online masyarakat  bisa  mendapatkan  layanan transportasi  dengan  memanfaatkan smartphone [1]. Pelanggan  tidak  perlu  melakukan  penawaran  harga,  karena kalkulasi harga dapat dilihat secara real-time pada aplikasi, serta  terdapat  informasi driver berupa  nama,  nomor handphone, foto driver, plat  nomor  kendaraan,  dan  jenis kendaraan driver, untuk  menjamin  keselamatan  dan keamanan pelanggan [5].
C. UTAUT2
Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2)  merupakan  salah  satu  model  penerimaan  dan penggunaan  teknologi  yang  dikembangkan  dari  model UTAUT  sebelumnya,  dimana  pada  model  UTAUT digunakan  untuk  mengukur  penerimaan  dan  penggunaan sistem  atau  teknologi  dalam  konteks  organisasi.  Model UTAUT  memiliki  empat  variabel  yang  mempengaruhi behavioral  intention dan use  behavior yaitu performance expectancy,  effort  expectancy,  social  influence, dan facilitating conditions [6].
Sementara  model  UTAUT2  berfokus  pada  penerimaan dan  penggunaan  teknologi  dari  sisi  konsumen,  dengan menambahkan tiga variabel, yaitu: hedonic motivation, price value, dan habit. Pada penelitian-penelitian mengenai sistem informasi dan perilaku konsumen telah ditemukan berbagai konstruk  atau  variabel  yang  berkaitan  dengan hedonic motivation (misal:  kesenangan)  berperan  penting  dalam penggunaan  teknologi  ataupun  produk.  Selain  itu,  dalam konteks  konsumen,  konsumen  memiliki  tanggung  jawab sendiri  atas  biaya  yang  dikeluarkan,  sehingga  biaya  dapat mendominasi  keputusan  adopsi  sistem  oleh  konsumen. Kemudian  kebiasaan,  sebagai  pendorong  utama  perilaku penggunaan  teknologi.  Hasil  empiris  menunjukkan  bahwa model UTAUT2 dapat menjelaskan niat perilaku ( behavioral intention ) untuk menggunakan suatu teknologi sebesar 74% dan  perilaku  penggunaan (use  behavior) terhadap  suatu teknologi sebesar 52% [7].
Berikut  adalah  model  UTAUT2  yang  digunakan  pada penelitian ini.
Gambar 1 Model UTAUT2 [4]
Hasrat  untuk  terus  menggunakan  suatu  sistem  atau teknologi  secara  berkelanjutan,  sebagai  bentuk  dari penerimaan  pengguna  terhadap  suatu  sistem  merupakan penjabaran dari behavioral intention [8]. Use behavior dapat diartikan  sebagai  intensitas  pengguna  dalam  menggunakan suatu  sistem  atau  teknologi  [4].  Tingkat  kepercayaan perorangan  bahwa  dengan  mengadopsi  suatu  sistem  dapat meningkatkan kinerja, merupakan deskripsi dari performance expectance [6]. Effort expectancy didefinisikan sebagai  tingkat  kemudahan  penggunaan    suatu  sistem  oleh individu  [6].  Derajat  kepercayaan  individu  terkait  orang- orang  yang  penting  baginya,  berkeyakinan  bahwa  ia  harus menggunakan suatu sistem merupakan interpretasi dari social influence [6]. Facilitating condition dimaknai sebagai tingkat keyakinan  individu  bahwa  sumber daya atau fasilitas dapat mendukung penggunaan sistem [4], [6]. Hedonic motivation dideskripsikan sebagai rasa bahagia atau senang yang didapat dari  penggunaan  suatu  sistem  [7]. Price  value memiliki makna  sebagai  biaya  yang  dikeluarkan  untuk  mendapatkan manfaat penggunaan sistem. Ketika manfaat yang dirasakan lebih  besar  dari  biaya  yang  dikeluarkan,  konsumen menunjukkan kesediaan untuk mengadopsi teknologi tertentu [7].  Menurut  Limayem  et  al., habit merupakan kecenderungan  individu  untuk  melakukan  sesuatu  secara otomatis karena proses pembelajaran [7].
Penelitian  ini  akan  menguji  10  hipotesis  yang  telah dirumuskan, seperti yang diilustrasikan pada gambar 1 yaitu: H1: Performance expectancy berpengaruh secara  signifikan terhadap behavioral  intention untuk  menggunakan  aplikasi UNSRI GO.
H2: Effort  expectancy berpengaruh  secara  signifikan terhadap behavioral  intention untuk  menggunakan  aplikasi UNSRI GO. H3: Social influence berpengaruh secara signifikan terhadap behavioral  intention untuk  menggunakan  aplikasi  UNSRI GO.
H4: Facilitating  conditions berpengaruh  secara  signifikan terhadap behavioral  intention untuk  menggunakan  aplikasi UNSRI GO.
H5: Hedonic  motivation berpengaruh  secara  signifikan terhadap behavioral  intention untuk  menggunakan  aplikasi UNSRI GO.
H6: Price  value berpengaruh  secara  signifikan  terhadap behavioral  intention untuk  menggunakan  aplikasi  UNSRI GO. H7: Habit berpengaruh secara signifikan terhadap behavioral intention untuk menggunakan aplikasi UNSRI GO.
H8: Facilitating  conditions berpengaruh  secara  signifikan terhadap use behavioral aplikasi UNSRI GO.
H9: Habit berpengaruh  secara  signifikan  terhadap use behavior aplikasi UNSRI GO.
H10: Behavioral  Intention berpengaruh  secara  signifikan terhadap use behavior aplikasi UNSRI GO.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  metode  penelitian  kuatitatif.  Penelitian  kuantitatif memungkinkan peneliti untuk membangun deskripsi statistik mengenai suatu kejadian, mendukung atau menyangkal teori yang  ada,  dan  menguji  hipotesis  mengenai  hubungan  antar variabel.  Penelitian  kuantitatif  umumnya  digunakan  dalam penelitian  yang  bertujuan  untuk  menguji  hubungan  sebab akibat, asosiasi, dan korelasi [9].
Populasi pada  penelitian  ini  ialah customer UNSRI GO sebanyak 431 customer . Sampel merupakan bagian dari objek penelitian  merepresentasikan  populasinya  [10].  Penentuan sampel  pada  penelitian  ini  menggunakan  cara  pengambilan sampel probability  sampling. Penentuan  jumlah  sampel penelitian mengacu pada rumus Slovin.
𝑛 = 𝑁 1+(𝑁 𝑥 𝑒 2 ) (3,1) = 431 1+(431 𝑥 0.5 2 ) = 431 1+(431 𝑥 0.0025) = 431 1+(1,0775) = 207,46
Maka, jumlah sampel yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah sebanyak 207 sampel.
Teknik pengumpulan data digunakan dengan menyebarkan  kuesioner  kepada  responden.  Pada  penelitian ini digunakan jenis kuesioner penelitian tertutup. Kuesioner tertutup  merupakan  jenis  kuesioner  yang  telah  memiliki pilihan  jawaban  pada  setiap  pernyataan  yang  ada  dalam kuesioner, sehingga responden cukup  memberikan  jawaban sesuai dengan pilihan jawaban yang telah ditentukan dalam kuesioner.  Sementara  skala  pengukuran  yang  digunakan adalah skala likert 5 poin.
Berdasarkan  data  kuesioner  yang  dikumpulkan  maka didapatkan data demografi responden yang terdiri dari jenis kelamin, usia, dan pekerjaan responden.
Pengguna  layanan  transportasi online pada  aplikasi UNSRI  GO  didominasi  oleh  perempuan  dengan  persentase sebesar  78,7%  atau  sebanyak  163  pengguna,  dan  untuk pengguna  laki-laki  sebanyak  44  pengguna  atau  sebesar 21,3%.  Pengguna  aplikasi  UNSRI  GO  berjenis  kelamin perempuan  memiliki  persentase  56,4%  lebih  besar
dibandingkan  pengguna  aplikasi  UNSRI  GO  berjenis kelamin laki-laki.
Responden  dengan  rentang  usia  20-25  tahun  memiliki persentase  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  ketiga kategori  usia  lainnya,  dengan  persentase  sebesar  70%  atau sebanyak  145  pengguna.  Kemudian  diikuti  oleh  responden dengan usia dibawah 20 tahun dengan jumlah 39 pengguna atau  sebesar  18,8%,  responden  dengan  rentang  usia  26-30 tahun  sebanyak  13  pengguna  atau  sebesar  6,3%  dan responden dengan usia diatas 30 tahun  memiliki  persentase sebesar 4,9% atau sebanyak 10 pengguna.
Pengguna aplikasi UNSRI GO dikategorikan berdasarkan pekerjaannya didominasi oleh mahasiswa dengan persentase sebesar 72% atau sebanyak 149 pengguna, responden dengan perkerjaan  sebagai  karyawan  sebesar  28  pengguna  atau sebesar  13,5%,  kemudian  responden  dengan  perkerjaan sebagai  pelajar  sebesar  9  pengguna  atau  sebesar  4,4%,  dan lain-lain sebesar 10,1% atau sebanyak 21 pengguna.
Teknik analisis data yang digunakan pada penelitian  ini antara lain yaitu:
Uji  validitas  menunjukkan  kebenaran,  hal  ini  merujuk kepada seberapa tepat pernyataan  yang digunakan  menyatu dengan keadaan yang aktual, validitas menjawab pertanyaan mengenai  seberapa  tepat  pernytaan  yang  digunakan  dalam kuesioner  mampu  mengukur  realitas  sosial  [11].  Sehingga, dapat  disimpulkan  makna  dari  uji  validitas  yaitu,  suatu  uji statistik yang dilakukan untuk mengukur seberapa tepat suatu pernyataan yang digunakan dalam kuesioner penelitian.
Uji  reliabilitas  bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat kestabilan  alat  ukur  atau  instrumen  penelitian.  Reliabilitas berarti  konsistensi,  menunjukkan  bahwa  hal  yang  sama diulang atau berulang dalam kondisi yang identik atau sangat mirip  [11].  Indikator  dari  keandalan  akan  suatu  kuesioner adalah hasil yang konsisten [9].
Uji  normalitas  dilakukan  untuk  mengetahui  bagaimana persebaran data sampel, apakah tersebar secara normal atau tidak.
Regresi merupakan suatu metode yang digunakan untuk menjelaskan  hubungan  sebab  akibat  antara  satu  variabel dengan  variabel  yang  lain  dan  dirancang  untuk  membantu membuat  prediksi  [12].  Sementara  regresi  linier  berganda digunakan  untuk  mengetahui  ada  tidaknya  pengaruh signifikan  dua  atau  lebih  variabel  independen  terhadap variabel dependen.
Uji  t  digunakan  untuk  mengetahui  tingkat  signifikansi pengaruh  masing-masing  variabel-variabel  independen terhadap  variabel  dependen.  Dasar  pengambilan  keputusan dalam uji t  yaitu:  apabila  nilai  signifikansi > 0,05 maka H 0 diterima,  dan  apabila  nilai  signifikansi  <  0,05  maka  H 0 ditolak. Hipotesis null (H 0 ) merupakan hipotesis default yang digunakan  untuk  menyatakan  tidak  ada  hubungan  antar variabel.  Sementara  Ha  (H 1 ,  H 2 ,  H 3 ,  …  H n) merupakan hipotesis  alternatif  yang  dirumuskan  oleh  peneliti  untuk mengetahui  adanya  pengaruh  antara  variabel  independen terhadap variabel dependen.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji  regresi  linier  berganda  dimaksudkan  untuk mengetahui  pengaruh  dua  atau  lebih  variabel  independen terhadap  variabel  dependen.  Hasil  dari  pengujian  regresi
linier berganda menggunakan IBM SPSS Statistics 24 terdiri dari tabel model summary , dan tabel coefficients .
Berikut ini akan dijelaskan analisis regresi linier berganda variabel-variabel  independen  ( performance  expectancy, effort  expectancy,  social  influence,  facilitating  conditions, hedonic  motivation, price value, dan habit ) terhadap variabel dependen ( behavioral intention ), atau disebut sebagai analisis regresi  linier  berganda Behavioral  Intention .  Dan  analisis regresi  linier  berganda  variabel-variabel  independen ( facilitating  conditions,  habit, dan behavioral  intention ) terhadap  variabel  dependen  ( use  behavior ),  atau  disebut sebagai analisis regresi linier berganda Use Behavior .

## A. Hasil
Tabel 1 Model Summary Behavioral Intention R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate .807 a .652 .639 1.120
a. Predictors:  (constant),  Habit,  Facilitating  Conditions,  Effort Expectancy,  Performance  Expectancy,  Social  Influence, Hedonic Motivation
R Square (R 2 ) merupakan besaran pengaruh dari variabel independen  terhadap  variabel  dependen,  yang  dapat menjelaskan  seberapa  besar  variabel  independen  dapat mempengaruhi  variabel  dependen  dalam  satuan  persentase. Dalam konteks pengujian model menggunakan regresi linier berganda, R 2 tidak cukup tepat digunakan untuk menentukan besaran  pengaruh  variabel  independen  terhadap  variabel dependen,  sehingga  nilai  dari Adjusted R 2 dianggap  lebih tepat  digunakan  untuk  mengukur  besarnya  persentase variabel  independen  dalam  menjelaskan  pengaruhnya terhadap variabel dependen.
Berdasarkan  pada  tabel  1,  nilai  dari Adjusted R 2 behavioral intention adalah 0,639 atau apabila dikonversikan kedalam satuan persentase menjadi 64%, yang berarti bahwa variabel performance  expectancy,  effort  expectancy,  social influence, facilitating conditions, hedonic  motivation, price value, dan habit, pada model  UTAUT2  dapat  menjelaskan niat perilaku pelanggan untuk menggunakan aplikasi UNSRI GO sebesar 64%.
Tabel 2 Coefficients Behavioral Intention
Variabel Unstandadrized Coefficients Standadrized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta (Constant) .091 .804 .113  .910 Performance Expectancy .067 .101 .037 .659  .511 Effort Expectancy .070 .064 .062 1.093  .276 Social Influence .226 .085 .153 2.668  .008 Facilitating Conditions .062 .061 .053 1.015  .311 Hedonic Motivation .116 .066 .105 1.771  .078 Price Value .116 .081 .079 1.441  .151 Habit .441 .052 .498 8.476  .000
Uji regresi linier berganda digunakan untuk memprediksi pengaruh  variabel-variabel    independen  terhadap  variabel dependen.  Pengujian  secara  partial  (uji  t),  dilakukan
dikarenakan untuk mengetahui pengaruh dari masing-masing variabel  independen  ( performance  expectancy,  effort expectancy, social influence, facilitating conditions, hedonic motivation,  price  value, dan habit) terhadap  variabel dependen  ( behavioral intention ).  Dengan  ketentuan  uji  t yaitu, apabila nilai signifikansi < 0,05 maka, H 0 ditolak.
Berdasarkan  pada  tabel  2,  nilai  signifikansi social influence sebesar 0,008 dan lebih rendah dari 0,05, maka H 0 ditolak, sehingga niat perilaku untuk menggunakan aplikasi UNSRI  GO  secara  signifikan  dipengaruhi  oleh  variabel social  influence .  Nilai  signifikansi habit adalah  0,000  dan nilai tersebut jauh lebih rendah dari 0,05, sehingga H 0 ditolak. Oleh  karena  itu,  dapat  dibuktikan  bahwa  variabel habit memiliki  pengaruh  secara  dominan  terhadap    niat  perilaku customer dalam  menggunakan  aplikasi  UNSRI  GO. Sementara  variabel performance  expectancy,  effort expectancy, facilitating conditions, hedonic  motivation, dan price  value, tidak  memiliki  pengaruh  secara  signifikan terhadap niat perilaku untuk menggunakan aplikasi  UNSRI GO.
Tabel 3 Model Summary Use Behavior
R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate .802 a .643 .637 .751
a. Predictors:  (constant),  Habit,  Facilitating  Conditions, Behavioral Intention
Adjusted R 2 use  behavior seperti  yang  terlampir  pada tabel  4.16  adalah  sebesar  0,637  dan  apabila  dikonversikan kedalam  satuan  persentase  menjadi  64%.  Memiliki  makna bahwa dapat menjelaskan pengaruh dari variabel facilitating conditions, habit, dan behavioral intention terhadap perilaku penggunaan  ( use  behavior )  aplikasi  UNSRI  GO  oleh customer sebesar 64%.
Tabel 4 Coefficients Use Behavior
Variabel Unstandadrized Coefficients Standadrized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta (Constant) 1.507 .438 3.437  .001 Behavioral Intention .393 .044 .587 8.859  .000 Facilitating Conditions .016 .038 .020 .419  .675 Habit .147 .039 .247 3.779  .000
Untuk  mengetahui  masing-masing  pengaruh facilitating conditions, habit, dan behavioral intention terhadap perilaku use behavior aplikasi UNSRI GO oleh pelanggan, digunakan uji signifikansi partial (uji t) dengan ketentuan, apabila nilai signifikansi < 0,05, maka H 0 ditolak. Berdasarkan pada tabel 4,  nilai  signifikansi  dari  variabel habit, dan behavioral intention masing-masing  memiliki  nilai  sebesar  0,000, dimana nilai ini jauh lebih rendah dibandingkan 0,05, maka H 0 ditolak. Sehingga, variabel habit, dan behavioral intention masing-masing  memiliki  pengaruh  secara  signifikan (dominan) terhadap use  behavior aplikasi  UNSRI  GO oleh pelanggan.  Sementara facilitating  conditions tidak berpengaruh secara dominan terhadap use behavior.
B. Pembahasan
Berikut  adalah  penjelasan  mengenai  hasil  uji  penelitian terhadap  masing-masing  hipotesis  yang  telah  dirumuskan sebelumnya:
H 1 : Performance expectancy berpengaruh secara signifikan terhadap behavioral  intention untuk  menggunakan aplikasi UNSRI GO.
Berdasarkan  pada  tabel  2  nilai  signifikansi  variabel performance  expectancy sebesar  0,511.  Nilai  0,511  >  0,05 maka H 0 diterima, sehingga variabel performance expectancy tidak  memiliki  pengaruh  secara  signifikan  terhadap  niat perilaku  untuk  menggunakan  aplikasi  UNSRI  GO.  Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Ramírez-Correa  et  al.,  (2019),  yang  menemukan  bahwa performance  expectancy tidak  memiliki  pengaruh  secara signifikan terhadap behavioral intention [4].
H 2 : Effort  expectancy berpengaruh  secara  signifikan terhadap behavioral  intention untuk  menggunakan aplikasi UNSRI GO.
Mengacu  pada  hasil  olah  data  seperti  pada  tabel  2 diketahui  hasil  dari  pengujian  hipotesis,  didapatkan  nilai signifikan  variabel effort  expectancy sebesar 0,276, dimana nilai  ini  lebih  besar  dari  0,05  maka  H 0 diterima, sehingga variabel effort  expectancy tidak  memiliki  pengaruh  secara signifikan  terhadap  niat  perilaku  untuk  menggunakan aplikasi UNSRI GO.
Bersumber  pada  data  demografi  responden  yang didominasi  oleh  rentang  usia  20  sampai  25  tahun,  dengan profesi  sebagai  mahasiswa.  Maka  responden  dengan  usia tersebut telah terbiasa dengan teknologi, mereka tidak hanya berada  pada  tahap  penerimaan  teknologi,  namun  teknologi juga  telah  menjadi  bagian  dari  keseharian  mereka  [4]. Sehingga, effort  expectancy akan  pengoperasian  aplikasi UNSRI  GO  tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan terhadap behavioral intention .
H 3 : Social influence berpengaruh secara signifikan terhadap behavioral  intention untuk  menggunakan  aplikasi UNSRI GO.
Dari  hasil  olah  data  pada  tabel  2,  didapatkan  nilai signifikan  untuk  variabel social  influence sebesar  0,008. Sesuai  dengan  ketentuan  pengujian  hipotesis  sesara  partial (uji t), signifikansi < 0,05, = H 0 ditolak. Nilai 0,008 < 0,05, maka  H 0 ditolak,  dan  menerima  H 3. Sehingga  dapat dibuktikan bahwa social influence memiliki pengaruh secara signifikan  terhadap  niat  perilaku  pengguna  untuk menggunakan aplikasi UNSRI GO.
Dengan  hasil  hipotesis  tersebut,  maka  diketahui  bahwa faktor pengaruh sosial (seperti rekomendasi dari teman, atau pun keluarga) menjadi pertimbangan penting bagi pelanggan untuk mengadopsi aplikasi UNSRI GO. Hasil penelitian ini sejalan  dengan  penelitian  mengenai  penggunaan  UTAUT guna  memahami  penerimaan  publik  terhadap  transportasi publik  otomatis,  hasil  yang  signifikan  dari  pengaruh social influence terhadap behavioral  intention menyatakan  bahwa pendapat  seseorang  akan  memiliki  dampak  terhadap keputusan  pelanggan  untuk  menggunakan  atau  tidak menggunakan  aplikasi  tersebut  [13].  Berbagi  pendapat bersama  teman  dan  mengomentari  layanan  aplikasi,  baik pada  media  sosial  maupun  di  dunia  nyata,  mampu menciptakan pengaruh secara signifikan terhadap niat untuk mengadopsi  aplikasi  tersebut  [4].  Semakin  positif  ulasan mengenai  suatu  aplikasi  maka  akan  memperbesar  peluang keinginan individu untuk mengadopsi aplikasi tersebut.
H 4 : Facilitating  conditions berpengaruh  secara  signifikan terhadap behavioral  intention untuk  menggunakan aplikasi UNSRI GO.
Nilai  signifikansi  dari  variabel facilitating  conditions untuk  mengetahui  ada  atau  tidaknya  pengaruh  variabel tersebut  pada  niat  perilaku  pengguna  untuk  menggunakan aplikasi  UNSRI  GO,  seperti  pada  tabel  2  adalah  sebesar 0,276.  Nilai  0,276  >  0,05  maka  H 0 diterima, sehingga  niat perilaku  untuk  menggunakan  aplikasi  UNSRI  GO  tidak dipengaruhi oleh variabel facilitating conditions .
Hasil  serupa  juga  ditemukan  pada  penelitian  yang dilakukan oleh Siahaan & Legowo (2019) yang menyatakan bahwa  tidak  ada  pengaruh facilitating  conditions terhadap penerimaan  transportasi online dikarenakan  infrastruktur seperti smartphone tersedia  untuk  mengakses  aplikasi transportasi online [14].
H 5 : Hedonic  motivation berpengaruh  secara  signifikan terhadap behavioral  intention untuk  menggunakan aplikasi UNSRI GO.
Untuk  melihat  nilai  signifikansi  dari  variabel hedonic motivation, dapat  dilihat  dari  hasil  olah  data  pada  tabel  2. Diketahui nilai signifikasi hedonic motivation sebesar 0,078 >  0,05  maka,  dapat  dinyatakan  bahwa  niat  perilaku ( behavioral  intention ) untuk  menggunakan aplikasi UNSRI GO tidak dipengaruhi oleh hedonic motivation.
Hal ini berarti bahwa pelanggan mengesampingkan rasa bahagia  yang  ditimbulkan  dari  penggunaan  suatu  aplikasi, dan  lebih  mementingkan  kegunaan  akan  suatu  aplikasi tersebut.
H 6 : Price  value berpengaruh  secara  signifikan  terhadap behavioral  intention untuk  menggunakan  aplikasi UNSRI GO.
Nilai  signifikansi  variabel price  value adalah  sebesar 0,151, hasil perhitungan ini dapat dilihat pada tabel 2. Nilai 0,151 > 0,05, sehingga H 0 diterima, dan menolak H 6. Dengan demikian variabel price value tidak memiliki pengaruh secara signifikan  terhadap  niat  perilaku  untuk  menggunakan aplikasi UNSRI GO.
Dalam  konteks  pelanggan,  wanita  cenderung  lebih memperhatikan  biaya  akan  suatu  produk  dan  jasa dibandingkan  pria.  Menurut  Slama  dan  Tashcian  (dalam Venkatesh et al., 2012) wanita biasanya terlibat lebih dalam pembelian, sehingga akan lebih berhati-hati dan bertanggung jawab  dalam  menggunakan  uang.  Lebih  lanjut,  menurut Deaux dan Lewis (dalam Venkatesh et al., 2012) perbedaan ini akan diperkuat dengan faktor usia, dimana wanita dengan usia  yang  jauh  lebih  tua  akan  terlibat  dalam  merawat keluarga. Wanita yang lebih tua akan lebih sensitif terhadap harga  suatu  produk  atau  jasa  dikarenakan  peran  mereka sebagai pengelola keuangan keluarga. Sehingga menyiratkan bahwa nilai harga akan suatu produk atau jasa menjadi faktor pertimbangan  yang sangat penting  bagi wanita dengan usia yang lebih tua [7]. Penjabaran tersebut menjelaskan mengapa price value tidak  memiliki  pengaruh  secara  dominan  akan behavioral  intention untuk  menggunakan  aplikasi  UNSRI GO,  dikarenakan  berdasarkan  data  demografi  pengguna aplikasi UNSRI GO didominasi oleh mahasiwa dan rentang usia antara 20 sampai 25 tahun.
H 7 : Habit berpengaruh  secara  signifikan  terhadap behavioral  intention untuk  menggunakan  aplikasi UNSRI GO.
Habit memiliki pengaruh secara signifikan terhadap niat perilaku ( behavioral intention ) untuk menggunakan aplikasi UNSRI GO. Hal ini dibuktikan dengan nilai signifikansi dari variabel habit yaitu sebesar 0,000. Sesuai dengan ketentuan pengujian  hipotesis  secara  partial  (uji  t),  0,000  <  0,05. Sehingga, habit menjadi  salah  satu  faktor  paling  dominan yang  mempengaruhi  niat  perilaku  pelanggan  untuk menggunakan  aplikasi  UNSRI  GO.  Untuk  melihat  nilai signifikansi variabel tersebut, dapat dilihat pada tabel 2.
H 8 : Facilitating  conditions berpengaruh  secara  signifikan terhadap use behavior aplikasi UNSRI GO.
Jika  pada  H 4 perumusan  hipotesis  dilakukan  untuk mengetahui apakah facilitating conditions memiliki pengaruh secara signifian terhadap niat perilaku ( behavioral intention ). Maka,  pada  H 8 perumusan  hipotesis  dimaksudkan  untuk membuktikan  adakah  pengaruh  variabel facilitating conditions terhadap  perilaku  penggunaan  ( use  behavior ) aplikasi UNSRI GO secara signifikan.
Mengacu  pada  tabel  4,  diketahui  nilai  signifikansi  dari variabel facilitating conditions adalah sebesar 0,657 dimana nilai  ini  jauh  lebih  besar  dari  0,05,  maka  dalam  hal  ini menerima  H 0 ,  sehingga  dapat  dibuktikan  bahwa  variabel facilitating  conditions tidak  memiliki  pengaruh  secara signifikan terhadap perilaku penggunaan aplikasi UNSRI GO oleh pelanggan.
Facilitating  conditions seperti smartphone ,  dan  koneksi internet mudah didapat. Hal ini diperkuat dengan riset yang dilakukan oleh We are Social pada tahun 2020, diketahui jika jumlah pengguna internet dengan rentang usia 16 sampai 64 tahun di Indonesia adalah sebesar 175,2 juta jiwa. Dilihat dari data demografi usia pengguna aplikasi UNSRI GO mulai dari usia  kurang  dari  20  tahun  sampai  dengan  30  tahun  keatas, sehingga facilitating  conditions tidak  memiliki  pengaruh secara  signifikan  terhadap  penerimaan  dan  penggunaan aplikasi UNSRI GO oleh customer.
H 9 : Habit berpengaruh  secara  signifikan  terhadap use behavior aplikasi UNSRI GO.
Salah  satu  faktor  yang  memiliki  pengaruh  secara signifikan terhadap perilaku penggunaan aplikasi UNSRI GO adalah habit .  Hal  ini  dibuktikan  dengan,  hasil  signifikansi pada  variabel habit adalah  0,000,  seperti  yang  tertera  pada tabel 4. Nilai ini jauh lebih rendah dibandingkan dengan 0,05, maka  dapat  disimpulkan  bahwa  habit  berpengaruh  secara signifikan terhadap perilaku penggunaan aplikasi UNSRI GO oleh pelanggan.
Sama  halnya  dengan  H 7 ,  selain  berpengaruh  secara signifikan terhadap niat perilaku ( behavioral intention ), habit juga  mempengaruhi  perilaku  penggunaan  aplikasi  UNSRI GO  oleh  pelanggan  secara  signifikan.  Hal  ini  tentunya, menjadikan habit sebagai faktor dominan yang mempengaruhi  baik  itu  niat  perilaku  dan  perilaku penggunaan  aplikasi  UNSRI  GO  oleh  pelanggan.  Hasil serupa juga ditemukan pada penelitian mengenai penggunaan mobile  internet oleh  Venkatesh  et  al.,  (2012)  dan  pada transportasi online gojek  oleh  Fauzi  et  al.,  (2018),  serta Baabdulah  et  al.,  (2019)  mengenai  penggunaan mobile banking oleh customer.
H 10 : Behavioral  intention berpengaruh  secara  signifikan terhadap use behavior aplikasi UNSRI GO.
Nilai signifikansi dari variabel behavioral intention pada tabel  4  adalah  0,000.  Dengan  nilai  0,000  <  0,05,  maka menerima  H 10 ,  sehingga  menjadikan behavioral  intention salah  satu  faktor  dominan  yang  mempengaruhi  perilaku penggunaan  aplikasi  UNSRI  GO.  Hal  ini  sejalan  dengan penelitian yang telah dilakukan oleh Venkatesh et al., (2012) dan  Alalwan  et  al.,  (2017)  bahwa behavioral  intention berpengaruh secara signifikan terhadap perilaku penggunaan dan adopsi sistem baru [6], [15].

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan pada hasil dan pembahasan penelitian pada bab  sebelumnya,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan,  sebagai berikut:
1. Penggunaan  model  UTAUT2  dapat  menjelaskan penerimaan  dan  penggunaan  aplikasi  UNSRI  GO  oleh pelanggan masing-masing sebesar 64%.
2. Variabel  yang  memiliki  pengaruh  secara  signifikan terhadap behavioral  intention adalah habit dan social influence. Sementara performance  expectancy,  effort expectancy, facilitating conditions, hedonic motivation , dan price  value tidak  mempengaruhi behavioral intention untuk  menggunakan  aplikasi  UNSRI  GO secara dominan.
3. Variabel  yang  memiliki  pengaruh  secara  signifikan terhadap use  behavior adalah habit dan behavioral intention. Sementara facilitating  conditions tidak mempengaruhi use behavior aplikasi UNSRI GO

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W.  Anindhita,  M.  Arisanty,  and  D.  Rahmawati, “Analisis  Penerapan  Teknologi  Komunikasi  Tepat Guna  Pada  Bisnis  Transportasi  Ojek  Online  (Studi pada Bisnis Gojek dan Grab Bike dalam Penggunaan Teknologi Komuniasi Tepat Guna untuk Mengembangkan Bisnis Transportasi),” in Prosiding Seminar Nasional INDOCOMPAC , 2016, vol. 2, pp. 712–729.
[2] Susanto,  I.  Ghozali,  and  S.  R.  Handayani,  “Faktor- faktor  yang  Mempengaruhi  Penerimaan  dan Penggunaan Sistem Informasi Pengelolaan Keuangan  Daerah  (SIPKD)  dalam  Perspektif  The Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of Technology 2 (UTAUT2) di Kabupaten Semarang,” J. Akunt. dan Audit. , vol. 15, no. 1, pp. 37–68, 2018.
[3] A.  R.  Kurniawan,  Indrawati,  and  T.  Djatmiko, “Analysis  of  Factors  of  Consumer  Intention  Using Gojek  Application,”  vol.  3,  no.  3,  pp.  2850–2857, 2016.
[4] P. Ramírez-Correa, F. J. Rondán-Cataluña, J. Arenas- Gaitán,  and  F.  Martín-Velicia,  “Analysing  the Acceptation of Online Games in Mobile Devices: An application of UTAUT2,” J. Retail. Consum. Serv. , vol. 50, no. December 2018, pp. 85–93, 2019.
[5] R.  Septiani,  P.  W.  Handayani,  and  F.  Azzahro, “Factors  that  Affecting  Behavioral  Intention  in Online  Transportation  Service :  Case  study  of  GO-
JEK,” Procedia Comput. Sci. , vol. 124, pp. 504–512, 2018.
[6] V. Venkatesh, M. G. Morris, G. B. Davis, and F. D.
Davis, “User Acceptance of Information
Technology: Toward a Unified View,” MIS Q. , vol. 27, no. 3, pp. 425–478, 2003.
[7] V. Venkatesh, J. Y. L. Thong, and X. Xu, “Consumer Acceptance and Use of Technology: Extending The Unified Theory,” MIS Q. , vol. 36, no. 1, pp. 157–178, 2012.
[8]
N. Sa’idah, “Analisis Penggunaan Sistem
Pendaftaran Online (E-Health) Berdasarkan Unified Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology (UTAUT),” J. Adm. Kesehat. Indones. , vol. 5, no. 1, pp. 72–81, 2017.
[9] P. Leavy, Research Design: Quantitative, Qualitative,  Mixed  Methods,  Arts-Based,  and Community-Based Participatory Research Approaches . New York: The Guilford Press, 2017. [10] Syahrum  and  Salim, Metodologi  Penelitian Kuantitatif . Bandung: Ciptapustaka Media, 2012.
[11] W.  L.  Neuman, Social  Research  Methods:
Qualitative  and  Quantitative  Approaches ,  Seventh Ed. London:  The Copyright Licensing  Agency Ltd, 2014.
[12] J.  C.Watkins,  “An  Introduction  to  the  Science  of Statistics : Preliminary Edition,” Technometrics , vol.
46, no. 3, pp. 371–372, 2017.
[13] R. Madigan, T. Louw, M. Wilbrink, A. Schieben, and N.  Merat,  “What  Influences  the  Decision  to  Use Automated  Public  Transport?  Using  UTAUT  to Understand  Public  Acceptance  of  Automated  Road Transport  Systems,” Transp.  Res.  Part  F  Psychol.
Behav. , vol. 50, pp. 55–64, 2017.
[14] M.  Siahaan  and  N.  Legowo,  “The  Citizents Acceptance  Factors  of  Transportation  Application Online  in  Batam:  An  Adaptation  of  The  UTAUT2 Model  and  Information  System  Success  Model,” J. Theor. Appl. Inf. Technol. , vol. 97, no. 6, pp. 1666–
1676, 2019.
[15] A.  A.  Alalwan,  Y.  K.  Dwivedi,  and  N.  P.  Rana, “Factors Influencing Adoption of Mobile Banking by Jordanian  Bank  Customers:  Extending  UTAUT2 with Trust,” Int. J. Inf. Manage. , vol. 37, no. 3, pp. 99–110, 2017.