## Published by LPMP Imperium
Journal homepage: https://ejournal. imperiuminstitute.org/index.php/akurasi

## Analisis penerimaan bank digital dengan UTAUT 2 pasca pandemi
Sonny Taufan 1, Deni Wardani 2
JMSAB
1 Politeknik STMI, Jakarta, Indonesia 2 Prodi Manajemen, STIE Indonesia Banking School, Jakarta, Indonesia 265

## Abstract
The  purpose  of  this  study  is  to  examine  the  effect  of  performance expectations, business expectations, social influence, facility conditions, hedonic  motivation,  price  values,  habits,  and  perceived  trust  on intentions and actual use of digital banks. The measurement method in this study used a questionnaire distributed online to digital bank users in the Bekasi, Depok, Jakarta and Tangerang areas. Processing data using descriptive  quantitative  methods  and  sampling  methods  using purposive sampling. Data analysis used the PLS-SEM analysis method. The  results  of  this  study  can  be  concluded  that  the  influence  of performance  expectations,  business  expectations,  social  influence, facilitating conditions, price values, habits, and perceptions of trust has a significant influence on intention to use and hedonic motivation has no effect on intentions to use digital banks.

## Public interest statements
The benefits of the results of this research can be a recommendation to the general public to see what factors can be considered in using digital banks, so that the general public can find out what factors can influence the use of digital banks.
Received 3/15/2023 Revised  5/8/2023 Accepted 8/10/2023
Online First 9/7/2023
Keywords: UTAUT 2, Perceived Trust and Digital Bank Paper type: Research paper
JMSAB, Vol 6, No. 2,  2023 pp. 265-284 , eISSN 2655-237X Corresponding: Deni Wardani Email: deni@ibs.ac.id
© The Author(s) 2023
This  work  is  licensed  under  a Creative  Commons  Attribution  4.0 International License .use.

## Pendahuluan
Teknologi internet yang berkembang semakin cepat memicu timbulnya perang data yang besar, sehingga setiap perusahaan bisnis berlomba-lomba untuk memproses data yang besar yang dapat dimanfaatkan untuk perusahaan dalam meningkatkan kinerja perusahaan. Terutama perusahaan di bidang perbankan yang bersaing untuk mendapatkan data yang besar dan memproses data tersebut secara otomatis untuk pengembangan bisnis perusahaannya. Banyak bank-bank yang mengotomasi proses back office dalam menjalankan operasional transaksinya. Ledakan data yang besar didukung oleh oleh banyaknya masyarakat global yang mempunyai smartphone, komputer, laptop, tablet ataupun bentuk gadget lainnya yang mendukung perubahan ini  (Skinner, 2014). Perang  data  yang  besar  ini  memaksa  perbankan  harus  melakukan  transformasi  digital  dalam menjalankan  bisnisnya.  Transformasi  digital  pada  perbankan  harus  dilakukan  seiring  dengan banyaknya  munculnya  layanan  financial  technology  yang  menjadi  saingan  bisnis  perbankan dengan bidang usaha yang sama, sehingga bisnis perbankan dapat terus bertahan dengan baik. Transformasi digital ini menjadi fokus strategi perbankan dalam menentukan arah perusahaan dalam menjalankan bisnisnya (Robin, 2021).
Pada sisi institusi penyedia jasa keuangan, penerapan teknologi digital yang strategis dan inovatif membawa dampak terhadap efisiensi secara berkelanjutan. Efisiensi ini dapat diperoleh dari  penurunan  biaya  operasional,  penurunan  biaya  pemasaran  dan  produk,  serta  penurunan biaya  dari  penghematan  penggunaaan  kertas,  yang  juga  membuat  operasional  menjadi  lebih berwawasan lingkungan atau eco-green (Simatupang, 2021).
Bank  digital  sebenarnya sudah  muncul  pada  tahun  2016  dengan  diluncurkannya  bank digital Jenius dari Bank BTPN, tetapi belum banyak nasabah yang berminat pada Jenius tersebut. Bank digital belum memiliki peraturan sendiri, maka bank digital disamakan aturannya seperti Bank Umum, maka tidak ada daftar khusus pada bank digital yang dirilis OJK. Selanjutnya dengan adanya pandemi pada awal tahun 2020 dengan larangan masyarakat tidak boleh bertemu dan berkumpul secara langsung, maka dapat mengakselerasi pertumbuhan bank digital ini, sehingga bermunculan bank-bank digital yang menawarkan layanan perbankan kepada masyarakat. Bank- bank  digital  bermunculan  pada  tahun  2021  sampai  tahun  2022  seperti  Jago  dari  Bank  Jago, Seabank dari Bank Seabank Indonesia, TMRW dari Bank UOB, Blu dari Bank BCA, Neobank dari Bank Neo Commerce, Digibank dari Bank DBS Indonesia dan Wokee+ dari Bank Bukopin, Allo Bank Indonesia, BRI Agroniaga, Bank Capital, Bank QNB Indonesia dan KEB Hana Bank. Walaupun mulai  banyak  diluncurkan  bank-bank  digital  yang  baru,  tetapi  jumlahnya  masih  relatif  kecil apabila dibandikan dengan bank konvensional (ojk.go.id, 2020).
Keberadaan  digital  bank  yang  masih  relatif  baru  sehingga  masih  belum  banyak  yang melirik untuk menjadi  nasabah  bank  digital,  walaupun  jumlah  nasabah  bertambah  terus  pada masing-masing bank digital di masyarakat Indonesia. Sejak adanya  pandemi, mulai tahun 2021 selama  6  kuartal,  jumlah  nasabah  bank  digital  terus  bertambah  secara  signifikan  pada  setiap kuartalnya.  Bank  digital  Jenius  sebagai  pelopor  bank  digital  di  Indonesia  sejak  2016  sudah menunjukkan pertumbuhan nasabah sebesar 25% dengan jumlah nasabah sampai tahun 2022 sebanyak 4 juta nasabah. Bank digital yang memiliki nsabah terbanyak sampai tahun 2022 adalah bank Neobank BBYB yang berhasil mendapatkan nasabah sebanyak 18,4 juta nasabah. Jumlah nasabah terbanyak kedua adalah Seabank SE dengan jumlah nasabah sebanyak  7 juta nasabah, kemudian disusul bank Jenius diposisi ke 3 dengan 4 juta nasabah, selanjutnya Bank Jago ARTO dengan jumlah 3,3 juta nasabah dan Blu BBCA dengan jumlah 800 ribu nasabah. Dari jumlah data nasabah bank digital tersebut masih sedikit jumlahnya dibandingkan  jumlah nasabah bank umum

## Sonny Taufan, Deni Wardani
dan konvensional yang berjumlah sekitar 180 juta nasabah di Indonesia dan sebanyak 204,7 juta pengguna internet di Indonesia, sehingga masih banyak peluang yang besar dalam pengembangan bank digital di Indonesia (investabook.com).
Pada  penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan  dengan  judul  analisis  faktor  penerimaan teknologi bank digital  menggunakan metode UTAUT 2 yang dimodifikasi dengan penambahan variabel keamanan terhadap behavioral intention dengan hasil penelitiannya adalah hanya ada dua  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  pada  niat  menggunakan  digital  banking.  Hal  ini dikarenakan  bahwa  keberadaan  dari  bank  digital  masih  relatif  baru  keberadaanya,  sehingga masih  belum  terlalu  dikenal  oleh  masyarakat  luas  dalam  menggunakan  dan  memanfaatkan layanan  bank  digital  tersebut  (Ansor,  2022).    Selanjutnya  pada  peneltian  lain  dengan  judul Analisis  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi  Sikap  Penggunaan  Mobile  Banking  menggunakan model  TAM  yang  ditambahkan  variabel  kepercayaan  menyatakan  hasilnya  bahwa  faktor kegunaan, kemudahan, dan kepercayaan dapat mempengaruhi pada niat menggunakan layanan mobile  banking  (Kusumaningtyas  &  Wardani,  2019).  Pada  penelitian  ini  menggunakan  model analisis  bank  digital  dengan  UTAUT  2  yang  dimodifikasi  penambahan  faktor  kepercayaan terhadap behaviour intention dan actual use pada penggunaan digital bank pada wilayah Jakarta, Bekasi, Depok dan Tangerang.

## Kerangka teoritis dan hipotesis

## Theoretical background
Model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) adalah salah satu teori yang banyak digunakan sebagai model untuk mengukur penerimaan dan penggunaan teknologi. Model UTAUT diperkenalkan oleh Viswanath Venkatesh pada tahun 2003. UTAUT dibuat berdasarkan penggabungan konstruk dari delapan teori penerimaan teknologi yang sudah ada sebelumnya. Kedelapan teori tersebut adalah technology acceptance model (TAM) , theory of reasoned action (TRA), motivational model (MM) theory of planned behavior (TPB), Extension of the Technology Acceptance Model  (TAM2), model  of  PC utilization (MPCU), diffusion of  innovation (DOI), dan social  cognitive  theory  (SCT).  Model  UTAUT  mempunyai  empat  konstruk.  Tiga  konstruk berpengaruh terhadap niat perilaku (behavioral intention) yang terdiri dari ekspektasi kinerja (performance  expectancy),  ekspektasi  usaha  (effort  expectancy),  pengaruh  sosial  (social influence) dan satu konstruk yaitu kondisi pendukung (facilitating conditions) yang berpengaruh terhadap perilaku penggunaan (use behavior).
Selain empat konstruk tersebut terdapat empat moderator yaitu kelamin (gender), usia (age),  pengalaman  (experience)  dan  keikutsertaan  dalam  penggunaan  (voluntariness  of  use). Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology  2  (UTAUT2)  adalah  pengembangan  dari model  UTAUT.  Pada  tahun  2012  Viswanath  Venkatesh  memperkenalkan  UTAUT2  sebagai pengembangan  dari  UTAUT  untuk  menyempurnakan  model  yang  sudah  ada.  Pada  UTAUT2 Viswanath  Venkatesh  menambahkan  3  konstruk  baru  yaitu  motivasi  hedonis  (hedonic motivation), nilai harga (price value) dan kebiasaan (habit). Selain itu moderator keikutsertaan dalam  penggunaan  (voluntariness  of  use)  dihilangkan.  Berikut  adalah  definisi  dari  setiap konstruk  pada  UTAUT2.  Ekspektasi  kinerja  (performance  expectancy)  didefinisikan  sebagai sejauh mana penggunaan suatu teknologi dapat memberikan manfaat saat melakukan kegiatan tertentu. Ekspektasi usaha (effort expectancy) adalah seberapa kecil usaha yang diperlukan atau tingkat  kemudahan  terkait  penggunaan  teknologi.  Pengaruh  sosial  (social  influence)  adalah sejauh mana pengguna teknologi akan merekomendasikan teknologi tertentu dan merasa bahwa
orang  lain  juga  harus  menggunakan  teknologi  tersebut.  Kondisi  pendukung  (facilitating conditions) mengacu pada persepsi pengguna teknologi tentang sumber daya dan dukungan yang tersedia untuk melakukan suatu perilaku. Motivasi hedonis (hedonic motivation) didefinisikan sebagai  kesenangan  yang  diperoleh  dari  penggunaan  teknologi.  Nilai  harga  (price  value) didefinisikan  sebagai  pertukaran  antara  manfaat  yang  dirasakan  dari  suatu  teknologi  dengan biaya yang harus dikeluarkan untuk menggunakannya. Kebiasaan (habit) didefinisikan sebagai sejauh mana orang cenderung melakukan perilaku secara otomatis (Venkatesh et al., 2012).
Berkembangnya  teknologi  informasi  berbasis  online  seperti  e-commerce,  ini  dapat mendorong adanya inovasi layanan online dalam bidang keuangan. Munculnya inovasi teknologi keuangan yang dimanfaatkan pada sistem keuangan yang dapat menjadi sebagai alat dan media dalam memberikan dan menawarkan produk inovasi pada layanan keuangan berbasis teknologi baru, sehingga dapat memunculkan model bisnis baru yang dapat berpengaruh kepada stabilitas moneter, stabilitas sistem keuangan, meningkatkan efiktivitas, kelancaran, efisiensi, keamanan, serta keandalan dari sistem pembayaran secara elektronik (bi.go.id, 2022).
Definisi  Bank  Digital  menurut  Otoritas  Jasa  Keuangan  adalah  Bank  Berbadan  Hukum Indonesia  yang  menyediakan  dan  menjalankan  layanan  kegiatan  operasi  usaha  perbankan terutama melalui berbagai media saluran elektronik tanpa kantor fisik selain Kantor Pusat atau menggunakan  kantor  fisik  yang  terbatas  untuk  memenuhi  kebutuhan  para  konsumen  yang menginginkan kecepatan dan fleksibilitas dalam layanan perbankan yang dapat diakses kapan aja dan dimana saja. Perbankan digital selain merupakan bank baru, juga bisa merupakan bank lama yang melakukan transformasi menjadi bank digital (ojk.go.id, 2022).
Bank digital adalah bank yang operasional layanan bank berdasarkan platform digital dan jaringan  digital  yang  menjadi  fondasinya,  menjangkau  setiap  sudut,  celah,  melalui  distribusi elektronik  dengan  strategi  multichannel  dimana  mereka  untuk  mengintegrasikan  saluran  call center  dengan  saluran  Internet,  saluran  seluler  menghadirkan  mobile  banking  yang  dapat dioperasikan.  Bank  digital  ini  disediakan  dalam  melayani  generasi  Digital  yang  tumbuh  dan menjadi  dewasa  dengan  teknologi  digital  dilingkungan  kehidupannya.  Peran  dari  bank  digital yang dibangun ini berdasarkan model distribusi fisik dengan lapisan elektronik di atasnya sebagai struktur elektronik (Skinner, 2014).
Bank digital ini menjadi tren baru untuk dapat mengadaptasi perubahan kebiasaan dari generasi sekarang yang cenderung menggunakan gadget sebagai media yang digunakan dalam aktiivtas dan kegiatan sehari-harinya. Bank digital ini dapat menjadi peluang bisnis baru dalam menjalankan  kegitan  bank  secara  virtual  dengan  dukungan  dari  bidang  teknologi  yang menawarkan  layanan  transaksi  perbankan,  sehingga  dapat  menggantikan  layanan  perbankan konvensional yang lebih efisien dan fleksibel untuk memenuhi kebutuhan nasabah (Best, 2018).

## Hypothesis development
Ekspektasi kinerja (PE) dapat didefinisikan sebagai sejauh mana seorang individu percaya bahwa menggunakan sistem tertentu akan membantu orang tersebut untuk mencapai keuntungan dalam kinerja  pekerjaannya.  Ekspektasi  kinerja  ini  juga  merupakan  sejauh  mana  penggunaan  suatu teknologi akan dapat memberikan manfaat kepada konsumen dalam melakukan aktivitas tertentu dalam  kegitan  sehari-harinya.  (Venkatesh  et  al.,  2003).  Pada  pengukuran  variabel  Ekspektasi kinerja ini adalah memberikan penilaian seberapa besar tingkat harapan kinerja yang dihasilkan dari  penggunaan  aplikasi  ini  berdasarkan  penelitian  sebelumnya.  Pada  penelitian  yang  telah dilakukan oleh Venkatesh  et al. (2012) menyatakan bahwa hasilnya bahwa Ekspektasi kinerja

## Sonny Taufan, Deni Wardani
memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  behavioral  intention.  Hasil  penelitian  tersebut selaras  dengan  penelitian  yang  lain  yang  menyatakan  bahwa  Ekspektasi  kinerja  memiliki pengaruh yang signifikan terhadap behavioral intention (Ahmed & Sur, 2023; Akinnuwesi et al., 2022; Anjani & Mukhlis, 2022; Febriani et al., 2023; Saibil et al., 2022; Santosa et al., 2021; Saragih & Rikumahu, 2022; Sugiharto et al., 2021; Usman, 2022; Utami & Irwansyah, 2022; Yuliani & Amin, 2022; Zhou et al., 2010) Berdasarkan uraian hasil penelitan sebelumnya, maka dapat disimpulkan hipotesis pada penelitan ini adalah :
H1 : Performance expectancy berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention
Effort  expectancy  (EE)  dapat  didefinisikan  sebagai  tingkat  kemudahan  yang  terkait  dengan penggunaan  teknologi  atau sistem  oleh  konsumen.  Dalam hal  tingkat  kemudahan  penggunaan yang dirasakan oleh pengguna dalam menggunakan teknologi dalam aktivitasnya (Venkatesh et al.,  2003).  Hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  yaitu  (Venkatesh  et  al.,  2012) menyatakan bahwa Effort expectancy mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap Behavioral Intention. Hasil dari penelitian tersebut sejalan dengan penelitian yang lain (Ahmed & Sur, 2023; Akinnuwesi et al., 2022; Anjani & Mukhlis, 2022; Febriani et al., 2023; Saibil et al., 2022; Santosa et al., 2021; Saragih & Rikumahu, 2022; Sugiharto et al., 2021; Usman, 2022; Utami & Irwansyah, 2022;  Yuliani  &  Amin,  2022;  Zhou  et  al.,  2010)  menyatakan  hasil  yang  sama  bahwa  Effort expectancy  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  Behavioral  Intention.  Berdasarkan uraian tersebut, maka dapat disimpulkan hipotesis seperti berikut:
H2 : Effort expectancy berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention
Pengaruh sosial  didefinisikan sebagai sejauh mana seorang individu  merasa bahwa orang lain yang  penting  percaya  dia  harus  menggunakan  sistem  baru.  Pengaruh  lingkungan  sosial  ini menjadi penting untuk disarankan pengguna kepada temen, rekan kerja, keluarga ataupun orang lain yang dipercaya bahwa orang yang ada dilingkungannya harus dapat memanfaatkan inovasi terknologi dengan jenis tertentu (Venkatesh et al., 2003). Hasil penelitian (Venkatesh et al., 2012) yang  menyimpulkan  bahwa  adanya  pengaruh  lingkungan  sosial  seperti  teman,  rekan  kerja, keluarga atau  lainnya dapat memiliki pengaruh yang signifikan terhadap behavioral intention. Hasil  tersebut  didukung  oleh  peneliti  lain  (Akinnuwesi  et  al.,  2022;  Anjani  &  Mukhlis,  2022; Febriani et al., 2023; Saibil et al., 2022; Santosa et al., 2021; Saragih & Rikumahu, 2022; Sugiharto et al., 2021; Usman, 2022; Utami & Irwansyah, 2022; Yuliani & Amin, 2022; Zhou et al., 2010) yang menyimpulkan bahwa pengaruh sosial memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Behavioral Intention.  Dari uraian tersebut dapat dikembangkan dengan hipotesis seperti berikut ini:
H3 : Social influence berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention.
Kondisi fasilitas didefinisikan sebagai sejauh mana seorang individu percaya bahwa infrastruktur teknologi dan teknis dalam organisasi untuk mendukung penggunaan sistem  (Venkatesh et al., 2003).  Kondisi  fasilitas  yang  baik  dapat  membantu  penggunanya  dalam  melakukan  aktivitas pekerjaannya  dalam  menggunakan  sistem  teknologi(Venkatesh  et  al.,  2012).  Penelitian sebelumnya menyatakan bahwa kondisi fasilitas teknologi ataupun sistem dapat mempengaruhi pada Behavioral Intention dalam penggunakan teknologi secara online (Akinnuwesi et al., 2022; Anjani & Mukhlis, 2022; Febriani et al., 2023; Saibil et al., 2022; Santosa et al., 2021; Saragih & Rikumahu,  2022;  Usman,  2022;  Utami  &  Irwansyah,  2022;  Yuliani  &  Amin,  2022;  Zhou  et  al.,
2010).  Dari  pernyataan  hasil  penelitian  yang  telah  telah  dilakukan  sebelumnya,  maka  dapat disusun hipotesis seperti berikut ini:
H4 : Facilitating conditions berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention.
Motivasi Motivasi hedonis didefinisikan sebagai kesenangan atau kesenangan yang berasal dari penggunaan  teknologi,  dan  telah  terbukti  memainkan  peran  penting  dalam  menentukan penerimaan  dan  penggunaan  teknologi  (Brown  dan  Venkatesh  2005).  Dalam  penelitian  IS, motivasi  hedonis  (dikonseptualisasikan  sebagai  kenikmatan  yang  dirasakan)  telah  ditemukan mempengaruhi  penerimaan  dan  penggunaan  teknologi  secara  langsung  (misalnya,  van  der Heijden 2004; Thong et al  2006). Dalam konteks konsumen, motivasi hedonis juga ditemukan sebagai penentu penting penerimaan dan penggunaan teknologi (misalnya, Brown dan Venkatesh 2005;  Childers  et  al.  2001).  Dengan  demikian,  kami  menambahkan  motivasi  hedonis  sebagai prediktor  niat  perilaku  konsumen  untuk  menggunakan  teknologi.  Hasil  penelitian  yang  telah dilakukan oleh yang hasilnya memberikan pernyataan bahwa faktor pengaruh dari lingkungan sosial  dapat  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  behavioral  intention.  Hasil  tersebut didukung  oleh  peneliti  lain  yang  menyatakan  bahwa  aspek  pengaruh  lingkungan  sosial  dapat memberikan pengaruh  terhadap behavioral intention  (Febriani et al., 2023; Saibil et al., 2022; Saragih  &  Rikumahu,  2022;  Utami  &  Irwansyah,  2022).  Berdasarkan  penjelasan  di  atas,  maka dapat disimpulkan hipotesis seperti berikut:
H5 : Hedonic motivation berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention.
Price atau nilai harga didefinisikan sebagai pertukaran kognitif konsumen antara manfaat yang dirasakan dari aplikasi dan biaya untuk menggunakannya (Dodds et al. 1991). Nilai harga positif ketika manfaat menggunakan teknologi dirasakan lebih besar daripada biaya moneter dan nilai harga tersebut berdampak positif pada niat. Dengan demikian, kami menambahkan nilai harga sebagai  prediktor  niat  perilaku  untuk  menggunakan  teknologi.  Hasil  penelitian  yang  telah dilakukan oleh yang hasilnya memberikan pernyataan bahwa faktor pengaruh dari lingkungan sosial  dapat  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  behavioral  intention.  Hasil  tersebut didukung  oleh  peneliti  lain  yang  menyatakan  bahwa  aspek  pengaruh  lingkungan  sosial  dapat memberikan pengaruh  terhadap behavioral intention  (Febriani et al., 2023; Saibil et al., 2022; Santosa et al., 2021; Saragih & Rikumahu, 2022; Utami & Irwansyah, 2022; Yuliani & Amin, 2022). Dari penjelasan tersebut dapat diajukan hipotesis seperti berikut:
H6 : Price value berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention.
Kebiasaan (habit) didefinisikan sebagai sejauh mana orang cenderung melakukan perilaku secara otomatis setiap periodiknya sebagai hasil dari pembelajaran yang telah diterima sebelumnya oleh pelaku. Dalam melakukan otomasi dari perilaku ini dapat ditunjang oleh pengalaman yang telah dialami  sebelumnya,  sehingga  menjadi  faktor  keyakinan  untuk  melakukan  perilaku  tersebut secara otomatis  (Venkatesh  et al., 2012). Pada penelitian yang telah dilakukan oleh  penelitian sebelumnya seperti  (Febriani  et  al.,  2023)  yang menyatakan  bahwa faktor  habit  pada aplikasi dapat  memberikan  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  Behavioral  Intention.  Hasil  penelitian tesebut didukung oleh penelitian (Febriani et al., 2023; Saibil et al., 2022; Santosa et al., 2021; Saragih & Rikumahu, 2022; Utami & Irwansyah, 2022; Yuliani & Amin, 2022) yang menyatakan
bahwa faktor kebiasaan (Habit) dapat mempengaruhi pada Behavioral  Intention. Berdasarkan uraian dapat dikembangkan hipotesis seperti berikut:
H7 : Habit berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention.
Sumber: Diolah dari Venkatesh et al. (2012) dan Roca et al. (2009)
Gambar 1.
Kerangka Model Penelitian
Kepercayaan adalah keyakinan seseorang bahwa pihak lain akan berperilaku dengan cara yang dapat diandalkan, etis, dan tepat secara sosial. Trust berurusan dengan keyakinan seseorang akan memenuhi komitmen terlepas dari ketergantungan dan kerentanan pihak yang saling percaya. Dengan demikian, kepercayaan sangat penting dalam banyak hubungan bisnis dan benar -benar menentukan sifat banyak bisnis serta tatanan sosial. Kepercayaan juga merupakan aspek utama dalam banyak transaksi ekonomi karena kebutuhan manusia yang mendalam untuk memahami lingkungan  sosial  seseorang.  Secara  khusus,  dalam  kasus  bisnis  online,  yang  kurang  dalam peraturan yang efektif, konsumen harus mempercayai para vendor elektronik dari siapa mereka membeli,  dengan  asumsi,  pada  kenyataannya,  bahwa  para  vendor  akan  etis  dan  berperilaku dengan  cara  yang  sesuai  secara  sosial  sesuai  secara  sosial.  Karena  perdagangan  online  tidak memiliki  kehadiran  fisik  dan  interaksi  fisik  (Lee,  2009).  Oleh  karena  itu  baik  secara  langsung maupun  tidak  langsung,  trust memiliki  pengaruh  yang  sangat  besar  terhadap  intention  to  use teknologi informasi (Vidayana, 2012). Penelitian sebelumnya menyatakan bahwa persepsi trust dapat mempengaruhi pada niat dalam penggunakan teknologi online (Ahmed & Sur, 2023; Saibil et al., 2022). Dari pernyataan hasil penelitian yang telah telah dilakukan sebelumnya, maka dapat disusun hipotesis seperti berikut ini:
H8 : Trust berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention.
H 1
H 2 H 3 H 4 Performance  expectancy Effort expectancy Sosial influence Facilitating conditions
H 5 Hedonic motivation behavioral intention Actual Usage H 6 Price value H 9 H 7 Habit H 8 Trust
Behavioral intention merupakan aspek yang menegaskan bahwa perilaku masa depan individu secara langsung dipicu oleh niat perilakunya, yang merupakan fungsi dari sikap, kontrol perilaku yang dirasakan (Ajzen, 1991). Pada hasil penelitian sebelumnya yang telah dilakukan oleh Jeng (2019)  yang  menyatakan  bahwa  Behavioral  intention  memiliki  pengaruh  yang  significan terhadap  Actual  Usage.  Hasil  tersebut  didukung  oleh  peneliti  lain  (Andrea  &  Suroso,  2022; Nurfauzan & Priyono, 2022; Prayitno, 2013; Priyono, 2017) yang memberikan hasil yang sama bahwa Variabel Behavioral intention memiliki pengaruh yang significan terhadap Actual Usage. Dari uraian tersebut dapat diajukan hipotesis seperti berikut ini:
H9 : Behavioral Intention berpengaruh positif terhadap Actual Usage.

## METODE
Penelitian kuantitatif menggunakan angka-angka sebagai data melalui pengetahuan dan teknik penelitian secara deskriptif, korelasi, kausalitas, maupun eksperimen. Data yang digunakan dalam penelitian  kuantitatif  memiliki  skala  ukur  nominal,  ordinal,  interval  maupun  rasio.  Penelitian menggunakan metode deskriptif verifikatif bersifat kausalitas. Penelitian yang menggambarkan variabel  penelitian  menggunakan  angka  sebagai  data  disebut  penelitian  deskriptif.  Adapun penelitian yang dilakukan untuk menguji hipotesis menggunakan alat statistik disebut penelitian verifikatif  (Ghozali, 2018).

## Tabel 1.

## Karakteristik Responden
Kategori Pilihan Jumlah Persentasi Umur 18-25 12 8.96% 25-35 44 32.84% 35-40 58 43.28% 40 keatas 20 14.93% Tempat Tinggal Jakarta 52 38.81% Bogor 8 5.97% Bekasi 32 23.88% Depok 24 17.91% Tangerang 18 13.43% Aktivitas Mahasiswa 54 40.30% Karyawan 46 34.33% Pegawai Begeri 26 19.40% wiraswasta 8 5.97%
Sumber : Data diolah penulis, 2023

## Participant and procedure
Populasi  merupakan  objek  responden  yang  memiliki  karakteristik  yang  kuat  sesuai  dengan keinginan dari peneliti untuk dianalisis dan disimpulkan (Sekaran & Bougie, 2016). Populasi pada penelitian ini menggunakan responden yang berdomisili di daerah Bekasi, Depok, Jakarta, dan Tangerang  yang  telah  mengetahui  bank  digital.  Sampel  dipilih  adalah  metode  non  probability sampling  yang  digunakan  dengan  cara  menggunakan  kuisioner.  Pengumpulan  data  dilakukan

## Sonny Taufan, Deni Wardani
secara  online  menggunakan  google  form  yang  disebar  kepada  responden.  Pada  penelitian  ini menggunakan jumlah sampel sebsesar 134 responden yang yang diperoleh berasal dari daerah Jakarta, Bogor, Bekasi, Depok dan Tangerang. Dari data responden yang dikumpulkan, kemudian diolah  dengan  melakukan  pengelompokkan  data  responden  berdasarkan  pada  karakteristik  dari responden  yang  dikelompokkan  pada  kategori-kategori  karakteristik  yang  sudah  ditentukan  pada pertanyaan  filter  kuisioner.  Kategori  karakteristik  pada  penelitian  ini  yaitu  berdasarkan  tempat tinggal responden, usia responden, dan jenis pekerjaan responden. Hasil data kuisioner yang telah terkumpul sebanyak 134 responden yang sesuai dengan kriteria usia responden yaitu 18 tahun ke atas yang telah menggunakan bank digital. Karakteristik responden dapat dilihat pada Tabel 1.

## Measure
Behavioral intention dan Actual Usage dalam penelitian ini bertindak sebagai variabel dependen atau variabel endogen.  Kemudian Performance  expectancy, Effort expectancy , Sosial influence, Facilitating conditions, Hedonic motivation, Price value, Habit, dan Perceived Trust sebagai variabel eksogen. Pada operasional variabel untuk penelitian ini dapat dilihat pada Appendix 1.

## Data analysis procedures
Pada penelitian ini menggunakan metode teknik analisis Partial Least Square (PLS). Pengolahan data  dilakukan  dengan  menggunakan  bantuan  aplikasi  pengolahan  data  smartPLS  3  dalam menghitung  dari  data-data  yang  diperoleh  dari  responden.  Analisis  PLS  merupakan  metode analisis hasil pengolahan data yang kuat dengan alasan tidak terlalu banyak persyaratan yang diperlukan dalam menentukan hasil yang baik. Pada pengolahan data dengan analisis PLS ini tidak memerlukan  data  yang  terdistribusi  normal,  sehingga  pengukuran  model  dapat  relatif  lebih mudah  menampilkan  hasilnya.  Ukuran  indikator  yang  diolah  deng  PLS  dapat  berupa  skala nominal, skala ordinal, skala interval, dan skala rasio, dengan sample yang relatif kecil. (Ghozali, 2014).

## Hasil dan diskusi

## Evaluasi model pengukuran
Pengujian  validitas  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  bantuan  aplikasi smartPLS  3  untuk  mengolah  data  yang  terkumpul  dari  kuisioner  yang  telah  disebar.  Hasil  uji validitas  yang  telah  dilakukan  untuk  memperoleh  hasil  output  dari  nilai  konvergensi  dengan melihat nilai loading factor pada masing-masing instrumen. Untuk menentukan validitas suatu indikator menggunakan konvergensi dengan melihat nilai dari loading factor dengan besarnya loading factor adalah 0,7 ke atas (Ghozali, 2014).
Dalam  pengujian  reabilitas  pada  masing-masing  variabel  konstruk  dapat  dilakukan dengan tiga cara yaitu yang pertama dengan menghitung hasil output nilai dari AVE , Cronbach’s Alpha serta Construct Reliability yang batas minimal dari nilai kriteria AVE adalah minimal 0,5, Cronbach’s Alpha adalah 0.7 keatas dan nilai dari Construct reliability yaitu 0,7 keatas (Ghozali, 2014). Untuk melihat besarnya hasil output dari nilai loading factor, nilai dari hasil uji Cronbach’s Alpha, nilai dari Construct Reliability dan besar nilainya dari VIF diolah menggunakan aplikasi smartPLS 3 dapat dilihat pada Tabel 2.
Berdasarkan  Tabel  2.  dapat  dilihat  nilai  loading  factor  pada  masing-masing  instrumen dengan besar nilainya semua berada di atas 0,7, sehingga nilai tersebut pada semua indikator sudah berada diatas batas persyaratan validitas. Selanjutnya pada kolom AVE dapat dilihat bahwa
untuk  semua  nilai  AVE  pada  masing-masing  variabel  memperlihatkan  nilainya  sudah  berada diatas angka 0,5, sehingga dari besarnya nilai AVE tersebut untuk semua variabel sudah dapat disimpulkan memenuhi syarat reabilitas. Untuk besarnya nilai dari cronbach’s alpha pada setiap variabel  untuk  model  adalah  variabel  aktual  penggunaan,  kebiasaanya  penggunaan,  persepsi kemudahan, persepsi kegunaan, pengaruh lingkungan sosial, dan kepercayaan dalam penggunaan fintech  investasi  saham  online  dengan  nilai  sebesar  0,70  ke  atas.  Kemudian  untuk  nilai  uji Composite  Reliability dapat dilihat untuk masing-masing variabel dengan besar nilainya adalah lebih besar dari 0,7, sehingga dapat disimpulkan bahwa  dari masing-masing indikator variabel tersebut dengan kesimpulan reliabel.

## Hypothesis testing
Evaluasi inner model pada penelitian ini dapat dilakukan dengan bantuan aplikasi smart pls versi 3 untuk menentukan uji hipotesis. Evaluasi pada inner model dari hasil pengolahan data, dapat memenghitung besarnya nilai uji dari r-square, selanjutnya adalah pengujian t-statistik serta uji signifikasi yang mencerminkan adanya pengaruh dari variabel bebas terhadap variabel terikat pada model kontruk dalam penelitian ini.
Besarnya estimasi nilai R square dapat mencerminkan penilaian kuatnya dari konstruk model  struktural  dalam  memprediksi  hasil  pengolahan  datanya  dengan  analisis  PLS.  Nilai  R square  hasil  pengolahan  menunjukkan  besarnya  pengaruh  dari  setiap  variabel  bebas  atau eksogen dapat mempengaruhi terhadap variabel terikatnya atau endogen.
Untuk pengujian hipotesis pada penelitian ini dapat dilakukan dengan pengolahan hasil perhitungan nilai dari besarnya pengaruh variable independen terhadap variabel dependennya dengan menggunakan bantuan aplikasi smartpls 3 untuk menghasilkan output dari nilai t-statistik dan p-value untuk signifikasi. Kemudian untuk dapat melihat tingginya nilai pengaruh variabel eksogen  pada  variabel  endogen  dapat  ditentukan  dengan  nilai  koefisien  pada  setiap  variabel eksogen.  Besarnya  angka  nilai  R  square  berdasarkan  hasil  estimasi  pada  aplikasi  smartPLS  3 dengan hasil outputnya dan uji hipotesis dengan melihat nila angka dari t-statistik yang dilengkapi oleh nilai signifikasi atau nilai p-value dapat dilihat seperti Tabel 3.
Pada Tabel 3 dapat dilihat besarnya angka R Square untuk variabel Behavioral Intention (BI)  besarnya  0.866  yang  menunjukkan  bahwa  variabel  niat  penggunaan  bank  digital  dapat dijelaskan oleh variable-variabel eksogen yaitu persepsi Performance  expectancy (PE), persepsi Effort  expectancy  (EE),    Sosial  influence  (SI),  Facilitating  conditions  (FC),  Hedonic  motivation (HM), Price value (PV), Habit (HB) dan Perceived Trust (PT) besarnya adalah 86.6%, sedangkan nilai sisanya yang besar angkanya 13.4% dapat dijelaskan oleh variabel lain diluar dari model struktural  penelitian  ini.  Selanjutnya  besarnya  angka  untuk  R  Square  pada  variabel  endogen Actual Usage penggunaan (AU) besarnya adalah 0.378, dari angka tersebut dapat menyimpulkan bahwa variabel aktual dari penggunaaan Bank digital (AU) dapat dijelaskan oleh  variabel niat penggunaan Behavioral Intention  (BI) sebesar 37.8%, sedangkan sisanya sebesar 62.2% dapat dijelaskan variabel diluar  pada model penelitian ini.
Tabel 2.
Nilai Outpul Loading Factor, AVE, Cronbach's, dan Composite pada variabel
Variabel  Instrumen Nilai Loading factor AVE Cronbach's Alpha Alpha Composite Reliability PE PE1 0.871 0.698 0.855 0.902 PE2 0.816 PE3 0.787 PE4 0.865 EE EE1
0.837
0.637 0.809 0.875 EE2 0.745 EE3 0.811 EE4 0.795 SI SI 1
0.782
0.621 0.797 0.868 SI 2 0.743 SI 3 0.829 SI 4 0.797 FC FC1
0.834
0.614 0.788 0.863 FC2 0.855 FC3 0.710 FC4 0.723 HM HM1
0.786
0.610 0.700 0.824 HM2 0.713 HM3 0.838 PV PV1 0.751 0.644 0.722 0.844 PV2 0.846 PV3 0.806 HB HB1
0.707
0.620 0.801 0.867 HB2 0.771 HB3 0.817 HB4 0.849 PT PT1
0.717
0.592 0.768 0.852 PT2 0.709 PT3 0.823 PT4 0.821 BI BI1
0.741 0.582 0.820
0.874 BI2 0.797 BI3 0.795 BI4 0.717 BI5 0.759 AU AU1
0.831 0.680 0.883
0.914 AU2 0.857 AU3 0.851 AU4 0.820 AU5 0.762
Sumber : Output smartpls 3, 2023

## Tabel 3.

## Hasil Uji Hipotesis
Variabel R Square  Hipotesis  Relationship  Original Sample T Statistics P Values Kesimpulan AU 0.378 H1 PE  BI 0.158 2.216 0.027 Diterima BI 0.866 H2 EE  BI 0.201 2.136 0.033 Diterima H3 SI  BI 0.129 1.992 0.047 Diterima H4 FC  BI 0.199 1.983 0.048 Diterima H5 HM  BI 0.101 1.791 0.074 Ditolak H6 PV  BI 0.104 2.225 0.027 Diterima H7 HB  BI 0.138 2.341 0.020 Diterima H8 PT  BI 0.151 2.258 0.024 Diterima H9 BI  AU 0.614 12.003 0.000 Diterima
Sumber : Output smartpls 3, 2023

## Diskusi
Dilihat dari hasil pengolahan data pada tabel 4 memperlihatkan besarnya estimasi nilai t-statistik pada variabel eksogen persepsi Performance  expectancy sebesar 2.216, angka tersebut nialinya diatas dari besar t-table sebesar 1.97796 dan p-value sebesar 0,027 dibawah 0,05, sehingga hasil tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  uji  hipotesis  1  dengan  hasilnya  adalah  diterima  dari pengolahan data empiris. Oleh karena itu dapat dikatakan berdasarkan uji hipotesis 1 adanya pengaruh  dari  variabel  Performance    expectancy  secara  positif  dan  signifikan  pada  variabel Behavioral  Intention  penggunaan  layanan  bank  digital.  Berdasarkan  pengolahan  data  tersebut dapat disimpulkan bahwa adanya teknologi layanan bank digital mempunyai peningkatan kinerja bagi pemakainya yang menjadi faktor pendorong dalam menaikan produktivitas  pemakainya, selain  itu  pengguna  dapat  termotivasi  terus  dan  menambah  semangat  dalam  penggunaan teknologi layanan bank digital ini.
Kesimpulan  dari  hasil  pengaruh  Performance    expectancy  pada    penelitian  ini  selaras dengan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  (Wardani,  2022),  yang  menyatakan bahwa persepsi Performance  expectancy memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Behavioral Intention diantaranya oleh peneliti  (Priyono, 2017), (Suseno et al., 2021), (Sujatmiko & Prismana, 2022), (Chen & Barnes, 2007) dan (Wu & Wang, 2005). Variabel Performance  expectancy (PE) memiliki  pengaruh  terhadap  Behavioral  Intention  penggunaan  layanan  bank  digital  dengan koefisien  sebesar  0,158  bertanda  positif.  Artinya,  apabila  nilai  Performance    expectancy  (PE) meningkat sebesar 1 satuan, maka nilai Behavioral Intention (BI) akan meningkat sebesar 0,158. Sebaliknya,  apabila  nilai  Performance    expectancy  menurun  sebesar  1  satuan,  maka  nilai Behavioral  Intention  akan  menurun  sebesar  0,158.  Hasil  tersebut  dapat  menunjukkan  bahwa responden  pada  penelitian  ini  sebagai  pengguna  dapat  merasakan  manfaat  yang  besar  dalam menggunakan teknologi layanan bank digital. Sehingga hasil ini dapat menjadi saran pada pelaku pengembangan layanan bank digital dapat lebih lagi untuk meningkatkan nilai tambah manfaat bagi  pemakai  layanan  bank  digital  baik  dari  aspek  waktu,  biaya,    dan  fleksibilitas  dalam pengembangan aplikasi layanan bank digital secara online.

## Sonny Taufan, Deni Wardani
Berdasarkan hasil pengolahan data pada tabel 4 memperlihatkan besarnya nilai t-statistik pada variabel eksogen Effort expectancy (EE) sebesar 2.136, angka tersebut nialinya diatas dari besar t-table sebesar 1.97796 dan arahnya positif. Kemudian besarnya nilai p-value untuk signifikansi besar  angkanya  adalah  0,033,  besarnya  angka  probabilitas  ini  dibawah  batas  persyaratan signifikasi  sebesar  0,05,  sehingga  hasil  ini  dapat  menyimpulkan  pada  uji  hipotesis  2  dengan hasilnya adalah diterima dari pengolahan data. Oleh karena itu dapat dikatakan berdasarkan uji hipotesis 2 adanya pengaruh dari variabel Effort expectancy (EE) secara positif dan signifikan pada variabel Behavioral Intention penggunaan layanan bank digital secara online. Dari hasil uji hipotesis ini menunjukkan penggunaan teknologi layanan bank digital online dapat dengan usaha sedikit dapat digunakan, mudah dipahami, jelas dan dapat dimengerti dalam pengoperasiannya, sehingga dapat menambah semangat pada pengguna menggunakan terus teklonogi layanan bank digital online ini. Hasil uji hipotesis kedua pada penelitian ini selaras dengan peneliti sebelumnya yang  menyatakan  bahwa  Effort  expectancy  (EE)  penggunaan  memiliki  pengaruh  terhadap Behavioral  Intention  penggunaan  layanan  bank  digital  online  (Chen  &  Barnes,  2007;  Priyono, 2017;  Sujatmiko  &  Prismana,  2022;  Suseno  et  al.,  2021;  Wardani,  2022;  Wu  &  Wang,  2005) Besarnya nilai pengaruh ekspektasi usaha dengan nilai koefisien sebesar 0,201 yang bertanda positif. Artinya, apabila nilai ekspektasi usaha meningkat sebesar 1 satuan, maka nilai Behavioral Intention (BI) akan meningkat sebesar 0,201. Sebaliknya, apabila nilai ekspektasi usaha menurun sebesar  1  satuan,  maka  nilai  Behavioral  Intention  akan  menurun  sebesar  0,201.  Besarnya pengaruh ekspektasi usaha ini dapat dijadikan saran kepada penyedia layanan bank digital online untuk  meningkatkan  penyempurnaan  layanan  bank  digital  online  menjadi  lebih  mudah digunakan dengan sedikit usaha agar dapat meminimalkan usaha pengguna dalam penggunaan layanan bank digital online tersebut.
Pada  Tabel  3  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  nilai  uji  t  statistik  pada  variabel  Sosial influence  (SI)  sebesar  1.992,  nilai  tersebut  lebih  besar  dibandingkan  t-table  sebesar  1.97796. Kemudian nilai estimasi pada (p-value) untuk signifikasi nilainya 0,047, nilai tersebut lebih kecil dibandingkan syarat minimal signifikasi sebesar 0,05, sehingga dapat ditarik kesimpulan untuk uji  hipotesis  3  adalah  diterima  secara  data  statistik.  Hasil  pada  uji  hipotesis  tersebut memperlihatkan  adanya  pengaruh  yang  signifikan  dari  variabel  pengaruh  sosial  dengan  arah positif  pada  Behavioral  Intention  penggunaan  layanan  bank  digital  online.  Hal  tersebut  dapat mempelihatkan bahwa Behavioral Intention pengguna dalam menggunakan layanan bank digital online  dipengaruhi  oleh  lingkungan  sosial  dalam  menggunakannya  sesuai  dengan  yang diharapkan. Pengguna berniat untuk menggunakan layanan bank digital online dengan dorongan dari  lingkungan  sosial  seperti  teman,  keluarga,  teman  kantor,  sehingga  faktor  tersebut  dapat menjadi  pemicu  pengguna  dalam  menggunakan  terus  layanan  bank  digital  online.  Hasil  uji hipotesisi ini selaras dengan penelitian yang telah dilkukan seperti yang dilakukan oleh, Wardani (2022) dan Prasetyo dan Wardhani (2022) yang menyatakan bahwa pengaruh sosial berpengaruh signifikan terhadap sikap penggunaan layanan bank digital online. Besarnya nilai pengaruh sosial dengan melihat dari koefisien  besar nilainya adalah 0,129 bertanda positif. Artinya, apabila nilai pengaruh sosial meningkat sebesar 1 satuan, maka nilai Behavioral Intention (BI) akan meningkat sebesar 0,129. Sebaliknya, apabila nilai pengaruh sosial menurun sebesar 1 satuan, maka nilai Behavioral Intention akan menurun sebesar 0,129. Besarnya pengaruh sosial ini dapat dijadikan saran kepada penyedia layanan bank digital online untuk meningkatkan penyempurnaan layanan bank digital menjadi lebih simple agar dapat mensosialisasikan kepada masyarakat luas dalam penggunaan layanan bank digital online tersebut.
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  pada  tabel  4  dapat  dilihat  besarnya  nilai  t-statistik  pada variabel eksogen Facilitating conditions (FC) sebesar 1.983, angka tersebut nilainya diatas dari besar  t-table  sebesar  1.97796  dan  arahnya  positif.  Kemudian  besarnya  nilai  p-value  untuk signifikansi besar angkanya adalah 0,048, angka dari besarnya  probabilitas ini dibawah batas persyaratan signifikasi sebesar 0,05, sehingga hasil ini dapat menyimpulkan pada uji hipotesis 2 dengan hasilnya adalah diterima dari pengolahan data statistik. Oleh karena itu dapat dikatakan berdasarkan uji hipotesis 2 adanya pengaruh dari variabel Facilitating conditions secara positif dan signifikan pada variabel Behavioral Intention penggunaan layanan bank digital online. Dari hasil  uji  hipotesis  ini  menunjukkan  penggunaan  teknologi  layanan  bank  digital  online  dapat didukung  oleh  fasilitas  teknologi  yang  memadai  baik  dari  infrastruktur  ataupun  media  dan aplikasinya dalam pengoperasian layanan bank digital, sehingga dapat menambah semangat pada pengguna menggunakan terus teklonogi layanan bank digital online ini. Hasil uji hipotesis kedua pada penelitian ini selaras dengan peneliti sebelumnya yang menyatakan bahwa kondisi fasilitas memiliki pengaruh terhadap Behavioral Intention penggunaan layanan bank digital online  (Chen & Barnes, 2007; Priyono, 2017; Sujatmiko & Prismana, 2022; Suseno et al., 2021; Wardani, 2022; Wu  &  Wang,  2005).  Besarnya  nilai  pengaruh  Facilitating  conditions  (FC)  dengan  melihat  dari koefisien  besar nilainya adalah 0,199. Besarnya pengaruh kodisi fasilitas ini dapat dijadikan saran kepada penyedia layanan bank digital online untuk meningkatkan penyempurnaan layanan bank digital  online  menjadi  lebih  memadai  dan  sesuai  dengan  teknologi  yang  dibutuhkan  oleh pengguna dalam penggunaan layanan bank digital online.
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  pada  Tabel  3  memperlihatkan  besarnya  nilai  t- statistik pada variabel eksogen Hedonic motivation (HM) sebesar 1.791, angka tersebut nialinya lebih  kecil  dari  t-table  sebesar  1.97796  dan  arahnya  positif.  Kemudian  besarnya  nilai  p-value untuk signifikansi besar angkanya adalah 0,074, angka probabilitas tersebut besarnya diatas dari persyaratan maksimal signifikasi sebesar 0,05, sehingga hasil ini dapat menyimpulkan pada uji hipotesis 2 dengan hasilnya adalah ditolak dari pengolahan data statistik. Oleh karena itu dapat dikatakan berdasarkan uji hipotesis 2 dapat disimpulkan bahwa tidak ada pengaruh dari variabel Motivasi  Hedonis  secara  positif  pada  variabel  Behavioral  Intention  penggunaan  layanan  bank digital online. Dari hasil uji hipotesis ini menunjukkan penggunaan teknologi layanan bank digital online belum menjadi kebiasaan pengguna dalam menggunakan teklonogi layanan bank digital online ini. Hasil uji hipotesis kelima penelitian ini tidak selaras dengan peneliti sebelumnya yang menyatakan  bahwa  Motivasi  Hedonis  mempunyai  pengaruh  terhadap  Behavioral  Intention penggunaan layanan bank digital secara online (Chen & Barnes, 2007; Priyono, 2017; Sujatmiko &  Prismana,  2022;  Suseno  et  al.,  2021;  Wardani,  2022;  Wu  &  Wang,  2005).  Besarnya  nilai pengaruh Hedonic motivation (HM) dengan melihat dari koefisien  besar nilainya adalah 0,101 bertanda  positif.  Besarnya  pengaruh  Motivasi  Hedonis  memiliki  pengaruh  yang  paling  kecil diantara variabel lainnya, seningga variabel ini tidak memiliki pengaruhnya terhadap variabel niat penggunaan kepada layanan bank digital online.
Berdasarkan hasil pengolahan data pada Tabel 3 dapat dilihat besarnya nilai t-statistik pada variabel eksogen Price value (PV) sebesar 2.225, angka tersebut diatas dari besar t-table sebesar 1.97796 dan arahnya positif. Kemudian besarnya nilai p-value untuk signifikansi besar angkanya adalah 0,027, besarnya  probabilitas ini dibawah batas persyaratan signifikasi sebesar 0,05, sehingga hasil ini dapat menyimpulkan pada uji hipotesis 6 dengan hasilnya adalah diterima dari pengolahan data statistik. Oleh karena itu dapat dikatakan berdasarkan uji hipotesis 6 adanya pengaruh dari variabel nilai harga secara positif dan signifikan pada variabel Behavioral Intention penggunaan  layanan  bank  digital  online.  Dari hasil  uji  hipotesis  ini  menunjukkan  penggunaan

## Sonny Taufan, Deni Wardani
teknologi layanan bank digital online dapat dijangkau biayanya dalam penggunaan layanan bank digital secara online, sehingga dapat menambah keinginan pengguna menggunakan terus layanan bank  digital  online  ini.  Hasil  uji  hipotesis  ke  6  pada  penelitian  ini  selaras  dengan  peneliti sebelumnya  yang  menyatakan  bahwa  nilai  harga  penggunaan  memiliki  pengaruh  terhadap Behavioral  Intention  penggunaan  layanan  bank  digital  online  (Chen  &  Barnes,  2007;  Priyono, 2017;  Sujatmiko  &  Prismana,  2022;  Suseno  et  al.,  2021;  Wardani,  2022;  Wu  &  Wang,  2005) Besarnya nilai pengaruh Price value (PV) dengan melihat dari koefisien  besar nilainya adalah 0,104. Besarnya pengaruh nilai harga ini dapat dijadikan saran kepada penyedia layanan bank digital  online  untuk  memberikan  harga  yang  kompetitif  kepada  pengguna  agar  dapat menggunakan terus layanan bank digital online tersebut.
Pada Tabel 3 menampilkan hasil pengolahan data uji t-statistik pada variabel Habit (HB) dengan nilainya sebesar 2.341, nilai angka tersebut berada diatas nilai dari t-table dengan nilai sebesar  1.97796.  Kemudian  besarnya  nilai  p-value  untuk  signifikansi  besar  angkanya  adalah 0,020, nilai tersebut lebih kecil dari batas maksimal signifikasi sebesar 0,05, sehingga hasil ini dapat menyimpulkan pada uji hipotesis pada variabel Habit (HB) hasilnya adalah diterima. Hasil uji  hipotesis  variabel  kebiasaan  memiliki  pengaruh  secara  positif  dan  signifikan  terhadap Behavioral Intention penggunaan layanan bank digital online. Hal tersebut dapat mempelihatkan bahwa  Behavioral  Intention  pengguna  kepada  pihak  penyedia  layanan  bank  digital  online dipengaruhi  oleh  Habit  (HB)  dalam  menggunakannya.  Pengguna  mempunyai  niat  dalam menggunakan layanan bank digital online yang dapat menjadi kebutuhan dalam kegiatan sehari- harinya, sehingga hal ini dapat memberikan niat dari pengguna dapat terus menggunakan layanan bank  digital  online.  Hasil  penelitian  ini  selaras  dengan  penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya (Andrea & Suroso, 2022; Ng et al., 2014; Nurfauzan & Priyono, 2022; Priyono, 2017; Singh  &  Malhotra,  2016;  Wardani,  2018)  yang  menyatakan  bahwa  kebiasaan  pengguna berpengaruh signifikan terhadap sikap penggunaan layanan bank digital online.
Tabel 3 menampilkan hasil pengolahan data uji t-statistik pada variabel Persepsi Trust (TR) dengan nilainya sebesar 2.258, nilai angka tersebut berada diatas nilai dari t-table dengan nilai sebesar 1.97796. Kemudian besarnya nilai p-value untuk signifikansi besar angkanya adalah 0,024, nilai tersebut lebih besar dari persyaratan batas minimal signifikasi sebesar 0,05, sehingga hasil  ini  dapat menyimpulkan  pada  uji  hipotesis pada  variabel  Persepsi  Trust  hasilnya  adalah diterima.  Hasil  uji  hipotesis  variabel  Persepsi  Trust  memiliki  pengaruh  secara  positif  dan signifikan terhadap Behavioral Intention penggunaan layanan bank digital online. Hal tersebut dapat  mempelihatkan  bahwa  Behavioral  Intention  pengguna  layanan  bank  digital  online dipengaruhi oleh Persepsi Kepercayaan dalam menggunakannya sesuai dengan yang diharapkan. Pengguna bersikap niat untuk menggunakan layanan bank digital online yang disediakan dengan dorongan  dari  Persepsi  Kepercayaan  seperti  mempertimbangkan  kepercayaan  dalam penggunaannya, sehingga hal ini dapat memberikan niat dari pengguna dapat terus menggunakan layanan bank digital online. Hasil penelitian ini selaras dengan penelitian yang telah dilakukan sebelumnya (Andrea & Suroso, 2022; Ng et al., 2014; Nurfauzan & Priyono, 2022; Priyono, 2017; Singh  &  Malhotra,  2016;  Wardani,  2018)  yang  menyatakan  bahwa  efektivitas  berpengaruh signifikan terhadap sikap penggunaan layanan bank digital online.
Selanjutnya, dari Tabel 3 dapat dilihat bahwa nilai dari uji t-statistik menunjukkan nilai hasil  estimasi  pada  variabel  Behavioral  Intention  sebesar  12.003,  nilai  tersebut  lebih  besar dibandingkan nilai t-table sebesar 1.97796. Selanjutnya besarnya nilai p-value adalah 0,000, nilai tersebut  lebih  kecil dari nilai  batas signifikasi  sebesar 0,05,  sehingga  kesimpulan uji  hipotesis hasilnya diterima secara statistik berdasarkan empiris data. Hasil uji hipotesis dapat diartikan
bahwa variabel Behavioral Intention memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Actual Usage penggunaan layanan bank digital online. Hasil ini  dapat membuktikan faktor Behavioral Intention sebagai  sesuatu  yang mendorong    pengguna  dalam menggunakan  layanan  bank  digital  online. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian sebelumnya (Andrea & Suroso, 2022; Nurfauzan & Priyono,  2022;  Prayitno, 2013;  Priyono,  2017)    yang  menyatakan  bahwa  Behavioral  Intention berpengaruh signifikan terhadap Actual Usage penggunaan layanan bank digital online.

## Keterbatasan
Pada  penelitian  ini  memiliki  keterbatasan  dan  kendala  dalam  penyelesalannya,  diantaranya kesulitan dalam mengumpulkan kuesioner secara online sesuai dengan kriteria yang dibutuhkan, seperti responden yang tidak menggunakan layanan bank digital,  maupun  responden  yang  tidak tinggal  dalam  tempat tinggal tertentu. Menambahkan variabel lain di luar variabel penelitian ini seperti perceived convenience, perceived keamanan, serta kualitas layanan bank digital lainnya, dikarenakan dari hasil penelitian ini dapat dilihat bahwa nilai  R2 pada variabel BI sebesar 86.6% dan R2 pada variabel AU sebesar 37,8%, ini menunjukkan masih ada pengaruh variabel lain yang dapat memberikan pengaruh terhadap Behavioral Intention dan kebiasaan penggunaan layanan bank digital diluar variabel independen dalam penelitian ini.

## Simpulan
Penelitian  ini  ditujukan  untuk  mengetahui  seberapa  besar  pengaruh performance    expectancy (PE),  persepsi effort  expectancy (EE), sosial  influence (SI), facilitating  conditions (FC), hedonic motivation (HM), price value (PV), habit (HB) dan perceived trust (PT) terhadap niat penggunaan (B) dan penggunaan aktual (AU) pada penggunaan bank digital yang berada di wilayah Jakarta, Bogor,  Tangerang,  Depok  dan  Bekasi.  Berdasarkan  analisis  data  menggunakan  analisis  model penelitian ini menunjukkan hasil bahwa kecuali HB, seluruh variable lainnya terbukti signifikan mempengaruhi  niat  penggunaan  (BI)  serta  niat  penggunaan  (BI)  berpengaruh  terhadap penggunaan aktual pada penggunaan bankj digital. Persepsi niat penggunaan menjadi  variabel yang  memiliki  perngaruh  yang  terbesar    dalam  penelitian  ini,  faktor  niat  ini  memberikan gambaran  bahwa  layanan  bank  digital  dapat  dirasakan    memberikan  dorongan  penggunaan secara  aktual  bagi  penggunanya.  Kemudian  membangun  persepsi  kepercayaan  kepada  para pengguna dapat menjadi salah satu faktor penting dalam penggunaan layanan bank digital ini, maka diharapkan penyedia layanan bank digital dapat meningkatkan dan memperluas sosialisasi kepada para pengguna dan meningkatkan kepercayaan pengguna, sehingga para pengguna ini dapat memberikan dorongan kepada teman, kerabat, atau yang lain dalam menggunakan layanan bank digital.

## Referensi
Ahmed, S., & Sur, S. (2023). Change in the uses pattern of digital banking services by Indian rural MSMEs during demonetization and Covid-19 pandemic-related restrictions. Vilakshan - XIMB Journal of Management , 20 (1), 166–192. https://doi.org/10.1108/xjm-09-2020-0138 Ajzen,  I.  (1991).  Reporting  Behaviour  of  People  with  Disabilities  in  relation  to  the  Lack  of Accessibility  on  Government  Websites:  Analysis  in  the  light  of  the  Theory  of  Planned Behaviour. Organization Behavior And Human Decision Processes . https://doi.org/10.47985/dcidj.475
Akinnuwesi, B. A., Uzoka, F. M. E., Fashoto, S. G., Mbunge, E., Odumabo, A., Amusa, O. O., Okpeku, M., & Owolabi, O. (2022). A modified UTAUT model  for  the  acceptance and use of  digital technology  for  tackling  COVID-19. Sustainable  Operations  and  Computers , 3 (September 2021), 118–135. https://doi.org/10.1016/j.susoc.2021.12.001
Andrea,  J.  A.,  &  Suroso,  J.  S.  (2022).  Analisis  Faktor-Fator  yang  Mempengaruhi  Penggunaan Aplikasi  Investasi  Reksadana  Online  pada  Generasi  Millenial  dan  Generasi  Z. ITEJ (Information Technology Engineering Journals) , 7 (1), 32–52. https://doi.org/10.24235/itej.v7i1.99
Anjani, W., & Mukhlis, I. (2022). Penerapan Model UTAUT (The Unified Theory of Acceptance and Use  of  Technology)  Terhadap  Minat  dan  Perilaku  Penggunaan  Mobile  Banking. Jurnal Ekonomi Akuntansi Dan Manajemen , 21 (1), 1. https://doi.org/10.19184/jeam.v21i1.30570 Ansor, M. K. (2022). Analisis Faktor Penerimaan Teknologi Bank Digital Menggunakan Modifikasi Utaut2 .
Best,  J.  (2018).  Breaking  Digital  Gridlock  Improving  Your  Bank’s  Digital  Future  by  Making Technology Changes Now. In John Wiley & Sons Ltd . John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey. Published. https://doi.org/10.1002/9781119421900 Chen, Y. H., & Barnes, S. (2007). Initial trust and online buyer behaviour. Industrial Management and Data Systems , 107 (1), 21–36. https://doi.org/10.1108/02635570710719034 Febriani, N. K. D., Utami, N. W., & Putri, I. G. A. P. (2023). Analisis Behavioral Intention dan Use Behavior  Quick  Response  Code  Indonesian  Standard  (QRIS)  Pada UMKM  Dengan  Metode UTAUT 2 di Kota Denpasar. Jurnal Ilmiah Teknologi … , 17 (1), 67–82. Ghozali, I. (2014). Structural Equation Modeling, Metode Alternatif dengan Partial Least Square (PLS). Edisi 4. Badan Penerbit Universitas Diponegoro: Semarang. Ghozali, I. (2018). Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 25. In Badan Penerbit Universitas Diponegoro: Semarang . Jeng, C. R. (2019). The Role of Trust in Explaining Tourists’ Behavioral Intention to Use E-booking Services  in  Taiwan. Journal  of  China  Tourism  Research , 15 (4),  478–489. https://doi.org/10.1080/19388160.2018.1561584
Kusumaningtyas, N. K., & Wardani, D. (2019). Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Sikap Penggunaan Mobile Banking (Studi Penelitian pada Nasabah Bank BUMN). Jurnal Ekonomi, Manajemen  Dan  Perbankan  (Journal  of  Economics,  Management  and  Banking) , 5 (2),  64.
https://doi.org/10.35384/jemp.v5i2.245 Lee, M. C. (2009). Predicting and explaining the adoption of online trading: An empirical study in Taiwan. Decision Support Systems , 47 (2), 133–142. https://doi.org/10.1016/j.dss.2009.02.003
Ng, A., Ibrahim, M. H., & Mirakhor, A. (2014). Does trust contribute to stock market development?
Economic Modelling , 52 , 239–250. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2014.10.056 Nurfauzan,  J.  A.,  &  Priyono,  A.  (2022).  Analisis  TAM  dan  TPB  dalam  Penerimaan  Aplikasi Perdagangan Saham Seluler (Mobile) di Kalangan Investor di Indonesia. Selekta Manajemen , 01 (04), 79–96.
Prasetyo, A., & Wardhani, A. M. N. (2022). Analisis Pengaruh Perceived Risk dan Trust terhadap Pengujian Behavioral Intention Mahasiswa Pengguna GoPay. EXERO : Journal of Research in Business and Economics , 5 (1), 36–63. https://doi.org/10.24071/exero.v5i1.5038
Prayitno,  A.  L.  (2013).  Pengaruh  Social  Influence  Proces  Terhadap  Participation  Behavior Pengguna Twitter Di Surabaya. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Universitas Surabaya , 2 (2), 1–13.
Priyono,  A.  (2017).  Analisis  pengaruh  trust  dan  risk  dalam  penerimaan  teknologi  dompet elektronik Go-Pay. Jurnal Siasat Bisnis , 21 (1), 88–106.
https://doi.org/10.20885/jsb.vol21.iss1.art6 Robin, S. (2021). WORLD’S BEST BANK: A Strategic Guide to Digital Transformation .
Roca, J. C., García, J. J., & de la Vega, J. J. (2009). The importance of perceived trust, security and privacy in online trading systems. Information Management and Computer Security , 17 (2), 96–113. https://doi.org/10.1108/09685220910963983
Saibil, D. I., Sodik2, F., & Mardiah, A. A. (2022). Factors Affecting the Intention of Using Qris in
Sharia Mobile Banking. J u r n a l N i s b a H , 8 , 76–92.
Santosa, A. D., Taufik, N., Prabowo, F. H. E., & Rahmawati, M. (2021). Continuance intention of baby boomer and X generation as new users of digital payment during COVID-19 pandemic using UTAUT2. Journal of Financial Services Marketing , 26 (4), 259–273. https://doi.org/10.1057/s41264-021-00104-1
Saragih, Y. W., & Rikumahu, B. (2022). Analisis Faktor Adopsi E-Wallet Gopay, OVO, dan DANA dengan  Model  UTAUT2  pada  Masyarakat  Jawa  Barat. Jurnal  Nominal  Barometer  Riset Akuntansi Dan Manajemen , 11 (1), 70–87.
Sekaran,  U.,  &  Bougie,  R.  (2016).  Research  Methods  for  Business.  In John  Wiley  &  Sons  Ltd . https://doi.org/10.1007/978-94-007-0753-5_102084 Simatupang,  B.  M.  (2021). Perbankan  Digital  Menuju  Bank  4.0 .  PT  Gramedia  Pustaka  Utama, Jakarta.
Singh, D. A., & Malhotra, M. (2016). Factors Influencing the Adoption of Online Trading: A Study of Individual  Investors. IOSR  Journal  of  Business  and  Management , 18 (10),  21–26. https://doi.org/10.9790/487x-1810022126
Skinner,  C.  (2014).  Digital  Bank:  Strategies  to  launch  or  become  a  digital  bank.  In Marshall Cavendish Business .
Sugiharto, B., Umiyati, I., & Sholihah, N. N. (2021). Application of Unified Theory of Acceptance and Use  of  Technology  (Utaut)  Model  To  the  Intention  To  Using  Mobile  Banking  Service. Accounting Research Journal of Sutaatmadja (ACCRUALS , 5 , 137–138.
Sujatmiko, I. D., & Prismana, G. L. P. E. (2022). Implementasi Technology Acceptance Model 3 (TAM 3) terhadap Kepuasan Pengguna Aplikasi Investasi dan Trading Saham (Studi Kasus: Aplikasi Mobile IPOT). Journal of Emerging Information System and Business Intelligence (JEISBI) , 3 (1), 35–44.
Suseno,  N.  S.,  Ingawan,  D.  C.,  &  Rosmayati,  I.  (2021).  Identifikasi  Behavioral  Intention  dengan Pendekatan  Technology  Acceptance  Model. Jurnal  Algoritma , 18 (1),  292–301. https://doi.org/10.33364/algoritma/v.18-1.931
Usman, T. A. (2022). Analisa model utaut (unified theory of acceptance and use of technology) dalam peningkatan penggunaan layanan transaksi digital Bank Mandiri pada masa pandemi covid-19. Fair  Value:  Jurnal  Ilmiah  Akuntansi  Dan  Keuangan , 4 (9),  4186–4192. https://doi.org/10.32670/fairvalue.v4i9.1617
Utami, R. A., & Irwansyah, I. (2022). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Penggunaan Aplikasi E- Wallet  Dana  Di  Kota  Samarinda. Jurnal  Bisnis  Dan  Pembangunan , 11 (2),  60. https://doi.org/10.20527/jbp.v11i2.14994
Venkatesh,  Thong,  &  Xu.  (2012).  Consumer  Acceptance  and  Use  of  Information  Technology: Extending the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology. MIS Quarterly , 36 (1), 157. https://doi.org/10.2307/41410412 Venkatesh,  V.,  Morris,  M.  G.,  Davis,  G.  B.,  &  Davis,  F.  .  (2003).  User  acceptance  of  information technology: toward a unified view. MIS Quarterly , 27 (3), 425–478.
Vidayana. (2012). Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Minat Investor Dalam Menggunakan Sistem Perdagangan Saham Online. Journal of Business Strategy and Execution , 5 (1), 55–76. Wardani, D. (2018). Determinan Minat dan Akseptabilitas Mahasiswa Terhadap Aktivitas Jual Beli Saham Online. Jurnal Keuangan Dan Perbankan , 15 (1), 14–28.
Wardani, D.  (2022). Niat Penggunaan Fintech Sistem Pembayaran Pada Kalangan Milenium Di Masa Pandemi Covid-19. Jurnal Sistem Informasi Bisnis (JUNSIBI) . Wu, J. H., & Wang, S. C. (2005). What drives mobile commerce? An empirical evaluation of the revised  technology  acceptance  model. Information  and  Management , 42 (5),  719–729. https://doi.org/10.1016/j.im.2004.07.001
Yuliani,  I.,  &  Amin,  M.  (2022).  Integrasi  Perceived  Security  dan  Promosi  dalam  Mendeteksi Perilaku Konsumsi Milenial Sorong di Era Digital: Sebuah Analisis Model UTAUT2. BISNIS : Jurnal Bisnis Dan Manajemen Islam , 10 (1), 195. https://doi.org/10.21043/bisnis.v10i1.13856
Zhou, T., Lu, Y., & Wang, B. (2010). Integrating TTF and UTAUT to explain mobile banking user adoption. Computers in Human Behavior , 26 (4), 760–767. https://doi.org/10.1016/j.chb.2010.01.013 Appendix 1. Operasional Variabel No Variabel Indikator 1 Performance expectancy (PE) (Venkatesh et al., 2012) 1. Bank digital bermanfaat bagi kehidupan saya sehari-hari 2. Penggunaan bank digital membantu saya mencapai hal-hal yang penting
3. Penggunaan bank digital dapat menyelesaikan transaksi saya lebih cepat
4. Penggunaan bank digital meningkatkan produktivitas saya 2 Effort expectancy (EE) (Venkatesh et al., 2012) 1. Belajar cara menggunakan bank digital merupakan hal yang mudah bagi saya 2. Antarmuka pengguna bank digital jelas dan mudah dipahami bagi saya 3. Saya merasa bank digital mudah digunakan 4. Saya mahir dalam menggunakan fitur/aplikasi bank digital dengan cepat 3 Sosial influence (SI) (Venkatesh et al., 2003) 1. Orang yang memengaruhi perilaku saya berpikir bahwa saya harus menggunakan bank digital 2. Orang-orang yang penting bagi saya berpikir bahwa saya harus menggunakan bank digital tersebut
3. Teman kerja saya membantu dalam penggunaan bank digital 4. Secara umum, organisasi telah mendukung penggunaan bank digital tersebut 4 Facilitating conditions (FC) (Venkatesh et al., 2012) 1. Saya memiliki fasilitas yang diperlukan dalam menggunakan bank digital 2. Saya mempunyai pengetahuan yang dibutuhkan untuk menggunakan bank digital
3. Bank digital kompatibel dengan teknologi lain yang saya gunakan 4. Saya mendapatkan bantuan dari helpdesk/petugas bank ketika mendapatkan kesulitan dalam menggunakan bank digital 5 Hedonic motivation (HM) (Venkatesh et al., 2012) 1. Penggunaan fitur bank digital responsif dan menarik 2. Penggunaan fitur bank digital mudah dan menyenangkan
3. Penggunaan fitur bank digital menghibur dan tepat sasaran
6 Price value (PV) (Venkatesh et al., 2012) 1. Bank digital menerapkan biaya administrasi yang terjangkau 2. Bank digital memberikan lebih banyak manfaat daripada biaya administrasi yang dibebankan 3. Penggunaan bank digital dapat menghemat uang dan waktu saya 7 Habit (HB) (Venkatesh et al., 2012) 1. Penggunaan bank digital sudah menjadi kebiasaan saya 2. Saya memiliki ketergantungan dalam menggunakan bank digital 3. Saya harus menggunakan bank digital
4. Menggunakan bank digital menjadi hal wajar bagi saya
8 Perceived Trust (PT) (Roca et al., 2009) 1. Secara keseluruhan, penggunaan bank digital dapat dipercaya 2. Bank digital memiliki reputasi yang baik sebagai layanan keuangan perbankan 3. Bank digital kompeten dan efektif sebagai layanan keuangan perbankan 4. Saya tidak meragukan kejujuran bank digital 9 Behavioral intention (BI) (Jeng, 2019) 1. Mengingat upaya yang saya lakukan dalam transaksi di bank digital, saya berniat untuk menggunakan bank digital terus karena dapat bermanfaat
2. Kemungkinan saya akan mempertimbangkan untuk bertransaksi lebih sering lagi pada bank digital 3. Jika saya akan mencari bank, saya akan mempertimbangkan untuk melakukan di bank digital 4. Kemungkinan saya membeli produk bank bank digital ini lebih tinggi 5. Kesediaan saya untuk membeli produk bank dari bank digital ini tinggi 10  Actual usage (AU) (Jeng, 2019) 1. Saya pikir transaksi di bank digital adalah kesepakatan yang bagus 2. Saya akan menyarankan teman-teman saya menggunakan bank digital 3. Saya pikir transaksi pada bank digital dapat bermanfaat 4. Saya pikir transaksi pada bank digital sangat berharga 5. Secara keseluruhan, transaksi bank digital ini memberi saya nilai bagus

## Ethics declarations

## Funding
The  author(s)  received  no  financial  support  for  the  research,  authorship,  and/or  publication  of  this article.

## Availability of data and materials
Data sharing is not applicable to this article as no new data were created or analyzed in this study.

## Competing interests
No potential competing interest was reported by the authors

## Cite this paper
Taufan,  S.,  &  Wardani,  D.  (2023).  The  Analisis  penerimaan  bank  digital  dengan  UTAUT  2  pasca pandemi.
Jurnal Manajemen Strategi Dan Aplikasi Bisnis , 6 (2), 265-284.
https://doi.org/10.36407/jmsab.v6i2.785