## PENGARUH INOVASI PENGGUNA DAN DUKUNGAN PEMERINTAH TERHADAP NIAT UMKM MENGADOPSI TEKNOLOGI KEUANGAN
Theodorus Alvin Program Studi Magister Manajemen, Universitas Tarumanagara theodorus.117211019@stu.untar.ac.id ( corresponding author )

## Agus Zainal Arifin
Program Studi Magister Manajemen, Universitas Tarumanagara
Masuk: 05-12-2022 , revisi: 20-12-2022, diterima untuk diterbitkan: 20-12-2022
Abstract: MSMEs (Micro, Small and Medium Enterprises) have become an important part of the  economy  in  developing  countries.  However, MSMEs  are  often  constrained  in  obtaining funding, especially from banking institutions. This problem can be overcome by using financial services technology, namely Peer to Peer Lending. Even though the existence of peer-to-peer lending can overcome this problem, many MSMEs do not want to use it. The purpose of this study  is  to  find  out  whether  the  level  of  user  innovation  and  government  support  influence MSME  in  using  peer to peer lending. This research is  descriptive research with quantitative methods. The sampling method uses purposive sampling by distributing questionnaires to 174 MSME in  Jabodetabek. Data were analyzed using SEM PLS. The results of the study  show that  user  innovation  and  Government  Support  have  a  positive  and  significant  effect  on  the intention to use peer to peer lending. For this reason, user innovation and Government Support are considered to be able to increase the intention of MSME actors to use Peer to Peer Lending. Keywords: UMKM, Peer to Peer Lending, User Innovation, Government Support, Intention to use Fintech
Abstrak: UMKM  (Usaha  Mikro  Kecil  dan  Menengah)  telah  menjadi  bagian  penting  dalam roda ekonomi di  Negara yang masih  berkembang. Namun, UMKM sering  terkendala dalam mendapatkan pendanaan terutama dari lembaga perbankan. Masalah ini dapat diatasi dengan penggunaan teknologi jasa keuangan yaitu Peer To Peer Lending. Walaupun keberadaan peer to  peer  lending  dapat  mengatasi  permasalahan  ini,  banyak  pelaku  UMKM  tidak  mau menggunakannya.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  mengetahui  apakah  tingkat  inovasi pengguna dan dukungan pemerintah mempengaruhi niat pelaku UMKM dalam menggunakan peer to peer lending. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif dengan metode kuantitatif. Metode  sampling  menggunakan  purposive  sampling  dengan  menyebarkan  kuesioner  ke  174 pelaku  UMKM  di  Jabodetabek.  Data  dianalisa  menggunakan  SEM  PLS.  Hasil  penelitian menunjukan  bahwa  inovasi  pengguna  dan  dukungan  pemerintah  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap intensi penggunaan peer to peer lending. Untuk itu, inovasi pengguna dan dukungan pemerintah dinilai dapat meningkatkan intensi pelaku UMKM dalam menggunakan Peer To Peer Lending.
Kata Kunci: UMKM,  Peer  to  Peer  Lending,  Inovasi  Pengguna,  Dukungan  Pemerintah, Intensi menggunakan Fintech

## PENDAHULUAN Latar Belakang
Bisnis  kecil  dan  menengah  atau  yang  lebih  sering  kita  dengar  dengan  kata  UMKM (Usaha  Mikro  Kecil  dan  Menengah)  telah  menjadi  bagian  penting  dalam  roda  ekonomi  di Negara  yang  masih  berkembang.  Hal  ini  dikarenakan,  UMKM  dapat  menciptakan lapangan kerja  baru  dan  mengurangi  angka  kemiskinan  (Najib  et  al.,  2021).  Pemerintah  di  negara berkembang  sudah  menyadari  betapa  pentingnya  peran  dari  UMKM  dalam  perkembangan
ekonomi nasional (Abadli et al., 2020). Survei pada tahun 2011 diterbitkan oleh Badan Pusat Statistik yang menyatakan bahwa kebanyakan pelaku UMKM pernah mengalami atau sedang mengalami  permasalahan  dalam  permodalan.  Walaupun  pendanaan  dari  badan  seperti perbankan  tersedia  untuk  pelaku  UMKM,  hanya  sedikit  pelaku  UMKM  yang  memenuhi persyaratan  untuk  mendapatkan  pendanaan  tersebut  sehingga  mereka  lebih  memilih  untuk menggunakan simpanan pada usaha mereka sendiri (Rosavina et al., 2019). Salah satu masalah yang dimiliki oleh UMKM yaitu keterbatasan dalam  mendapatkan dana, baik dari bank atau organisasi  pendanaan  lainnya,  dapat  diatasi  dengan  perkembangannya  Teknologi  Finansial (Fintech)  yang  menyediakan  solusi  dari  masalah  pendanaan  yang  dialami  oleh  pemilik UMKM. (Najib et al., 2021). Peer to Peer Lending merupakan salah satu Teknologi Finansial yang  sedang  populer  dan  berkembang  pesat.  Menurut  peraturan  OJK  No.77/POJK.01/2016, Fintech Lending/Peer-to-peer lending/ P2P adalah layanan pinjam meminjam uang dalam mata uang  rupiah  secara  langsung  antara  kreditur  (pemberi  pinjaman)  dan  debitur  (penerima pinjaman) berbasis teknologi informasi (Otoritas Jasa Keuangan, 2016). P2P atau Peer to Peer Lending  merupakan inovasi  dalam bentuk keuangan yang memiliki dampak positif terhadap operasional dan produktivitas dari pelaku UMKM. Seperti yang sudah dijelaskan di atas, peran penting dari Peer to Peer Lending ini yaitu mereka dapat menyediakan pendanaan tanpa perlu memberi jaminan seperti layaknya pada Bank atau Organisasi pendanaan tradisional lainnya. Walaupun  keberadaan  jasa  Fintech  ini  sangat  bermanfaat  bagi  pelaku  UMKM,  tidak  semua pelaku UMKM mau menggunakan Fintech.(Coffie et al., 2021). Alasan pelaku UMKM tidak mau  menggunakan  Fintech  masih  cukup  kontroversial  seperti  kurangnya  pengetahuan mengenai  Fintech, persepsi  yang salah dan perasaan tidak diri  untuk  menggunakan Fintech. (Najib et al., 2021).

## Tujuan Penelitian
Tujuan  penelitian  ini  yaitu  mengeksplorasi  hubungan  antara  inovasi  pengguna  dan dukungan pemerintah terhadap intensi pelaku UMKM dalam mengadopsi teknologi keuangan. Pendekatan masalah dengan menggunakan teori Technology Acceptane Model. Untuk menguji teori  ini,  maka  digunakan  sampel  pelaku  UMKM  yang  berniat  melakukan  transaksi  online dalam bentuk peer to peer lending di Jabodetabek. Nantinya penelitian ini dapat dimanfaatkan oleh  penyedia  jasa  Peer  To  Peer  Lending  dalam  mengembangkan  layanannya  agar  dapat digunakan lebih luas oleh pelaku UMKM di Indonesia.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Theory Acceptance Model ( TAM )
TAM  merupakan  salah  satau  model  teknologi  adopsi  yang  paling  luas  dan  sering digunakan.  Walaupun  TAM  pertama  kali  diperkenalkan  tahun  1989  oleh  Davis,  model  ini masih  digunakan  secara  luas  (Jeyaraj  et  al.,  2006).  Model  penerimaan  teknologi  (TAM) digunakan  untuk  menjelaskan  penerimaan  individual  terhadap  penggunaan  sistem  teknologi informasi. Teori ini pertama kali dikenalkan oleh Davis pada tahun 1985 yang dikembangkan dari Theory Reasoned Action (TRA) (Davis, 1985). Davis mengembangkan teori TAM dengan dasar teori TRA dan TPB. Aktual  penggunaan suatu  sistem yaitu sikap ( Behavior ) sehingga TRA  dan  TPB  cocok  menjadi  model  dan  prediksi  akan  sikap  seseorang  (Davis,  1985). Penyesuaian  antara  TAM  dengan  teori  TRA  yaitu  konstruk Subjective  Norm tidak diperhitungkan  dalam  memprediksi  sikap  aktual  dan  hanya  memasukan  konstruk  sikap ( Attitude ) seseorang. Kedua, Davis mengidentifikasi dua kepercayaan yaitu persepsi kegunaan ( Perceived Usefulness ) dan persepsi kemudahan ( Perceived ease of use ) sebagai konstruk yang cukup untuk memprediksi sikap ( Attitude ) seseorang terhadap penggunaan aktual suatu sistem (Davis, 1985). Technology Acceptance Model yang awal sebelum dikembangkan lebih lanjut menggunakan  lima  konstruk  yaitu  Persepsi  Kegunaan  ( Perceived  usefulness ),  Persepsi Kemudahan ( Perveived Ease of Use ), Sikap terhadap perilaku ( Attitude Toward Behavior ), niat perilaku  ( Behavior  Intention  to  use )  dan  perilaku  ( Behavior )  atau  penggunaan  teknologi
sesungguhnya  ( Actual  Technology  Use ).  (Davis,  1985).  Persepsi  Kegunaan  ( Perceived usefulness )  didefinisikan  sebagai  sejauh  mana  seorang  percaya  bahwa  menggunakan  suatu teknologi  akan meningkatkan kinerja. Dengan demikian jika seorang merasa percaya bahwa sistem  informasi  berguna  maka  dia  akan  menggunakannya.  (Davis,  1985).  Sebaliknya  jika seorang  merasa  percaya  bahwa  sistem  informasi  kurang  berguna,  maka  dia  tidak  akan menggunakannya. Konstruk persepsi kegunaan dibentuk dari banyak Item. Enam  item untuk membentuk konstruk ini yaitu : Work More Quickly, Job Performance, Increase Productivity, Effectiveness, Make Job Easier and Usefull (Ghozali, 2020). Persepsi kemudahan ( Perceived ease of Use ) didefinisikan sejauh mana seseorang percaya bahwa penggunaan teknologi akan bebas dari usaha . Jadi konstruk ini merupakan suatu kepercayaan tentang proses pengambilan keputusan. Jika seseorang merasa percaya bahwa sistem informasi mudah digunakan, maka dia akan menggunakannya. Sebaliknya jika seorang merasa percaya bahwa sistem informasi tidak mudah  digunakan,  maka  dia  tidak  akan  menggunakannya  (Davis,  1985).  Sikap  Terhadap Perilaku ( Attitude Toward Behavior ) didefinisikan sebagai  perasaan positif atau negatif dari seorang  jika  harus  melakukan  perilaku  yang  akan  ditentukan  (“ an  Individual’s  Positive  or Negative Feeling about Performing the target behavior ”) (Davis, 1985)

## User Innovativeness (UI)
User Innovativeness didefinisikan sebagai tingkatan seberapa dini seseorang mengadopsi suatu inovasi. Tingkatan seberapa ingin seseorang dalam mencoba produk baru, teknologi baru atau servis baru. Ketika seseorang memiliki jiwa inovasi yang tinggi, mereka memiliki intensi positif dalam mencoba inovasi baru (Hu et al., 2019). Dalam penelitian Innovation Diffusion, telah lama diketahui bahwa individu yang sangat inovatif adalah pencari informasi yang aktif tentang  ide-ide  baru.  Mereka  mampu  mengatasi  tingkat  ketidakpastian  yang  tinggi  dan mengembangkan  niat  yang  lebih  positif  terhadap  penerimaan  (Rogers,  1962).  Mereka menambahkan  variabel  ini  sebagai  konstruksi  baru  untuk  model  TAM  asli  Davis  dan berhipotesis  bahwa  individu  dengan  tingkat  PIIT  yang  lebih  tinggi  diharapkan  untuk mengembangkan persepsi yang lebih positif tentang inovasi dalam hal keuntungan, kemudahan penggunaan,  kompatibilitas,  dll.  dan  memiliki  niat  yang  lebih  positif  terhadap  penggunaan TI/IS (Teknologi Informasi)/( Information System ) baru (Agarwal & Prasad, 1998)

## Government Support (GS)
Dukungan pemerintah dapat didefinisikan sebagai usaha yang dilakukan oleh pemerintah dalam menyediakan infrastruktur dan sistem yang legal dimana secara positif mempengaruhi penggunaan Fintech  (Tan & Teo, 2000). Kredibilitas dan reliabilitas dari  layanan yang baik mungkin  akan  meningkat  dengan  cara  mengembangkan  pengetahuan  publik  dalam menggunakan  teknologi  finansial  dan  investasi  dengan  dukungan  dari  pemerintah  seperti mengembangkan jaringan komunikasi, kampanye, dan subsidi (Hu et al., 2019). Hal-hal seperti kebijakan  keuangan,  kebijakan  fiskal,  merupakan  bentuk  contoh  dari  bentuk  dukungan pemerintah  untuk  mendukung  industri  tersebut.  Dukungan  pemerintah  secara  signifikan mempengaruhi niat pengguna untuk mengadopsi bank digital (Tan & Teo, 2000). Selama tahun 1990-an,  pemerintah  singapura  berhasil  mempromosikan  adopsi  pertukaran  data  elektronik (Electronic  Data  Interchange)  melalui  program  pendidikan  serta  memberikan  kisah  sukses implementasi  EDI dari negara lain  (Burn, 1995). Penelitian mengenai  dukungan pemerintah terhadap  intensi  untuk  menggunakan  informasi  teknologi  dimulai  pada  tahun  2005.  Model informasi teknologi di negara berkembang tidak selayak di negara yang kurang berkembang (Sukkar  &  Hasan,  2005).  Mereka  menyarankan modifikasi  TAM  agar  lebih relevan  dengan negara-negara kurang berkembang dan berkembang dalam konteks internet banking. Mereka menemukan  bahwa  keamanan  dan  privasi,  kemudahan  penggunaan  dan  tingkat  literasi komputer, desain situs web, bahasa, kurangnya akses ke internet, biaya tidak langsung untuk penggunaan,  kurangnya  kebijakan  pemerintah,  peraturan,  undang-undang  untuk  melindungi dari  penipuan, kurangnya infrastruktur telekomunikasi  nasional, koneksi  internet yang rusak
dan  lambat  sebagai  beberapa  faktor  utama  yang  mempengaruhi  adopsi  internet  banking (Sukkar  &  Hasan,  2005).  Hasil  penelitian  Sukkar  kemudian  dikembangkan  dengan menggunakan teori TAM dan meneliti pengaruh dukungan pemerintah terhadap penggunaan Fintech. Dukungan pemerintah menjadi determinasi yang signifikan untuk menentukan intensi seseorang untuk menggunakan internet banking di vietnam. Mempunyai hukum yang jelas dan kuat  dapat  menjamin bahwa customer dapat  lebih percaya diri bahwa keamanan dan privasi akan penggunaan Fintech. Segala bentuk servis online di Vietnam dilarang untuk memeriksa akun  atau  nilai  nominal  yang  dimiliki  seseorang  (Chong  et  al.,  2010).  Pemerintah  Republik Indonesia  juga  telah  menyiapkan  regulasi  dan  peraturan  yang  mengatur  mengenai  pinjam meminjam berbasis teknologi. Organisasi seperti Bank Indonesia juga mengeluarkan regulasi No.  19/12/PBI/2017  mengenai  implementasi  teknologi  finansial  yang  mengatur  prosedur mengenai  implementasi  Fintech  di  Indonesia  dan  lembaga  OJK  juga  memiliki  regulasi  No. 77/POJK.01/2016  mengenai  Pinjam  Meminjam  Berbasis  Informasi  Teknologi  di  bawah pengawasan OJK dalam mengimplementasikan kegiatan Peer To Peer Lending  di  Indonesia (Disemadi et al., 2020).

## METODOLOGI PENELITIAN
Subyek dalam penelitian ini adalah pelaku UMKM di daerah Jabodetabek dan berlaku untuk semua jenis usaha. Sedangkan obyek dalam penelitian ini adalah penerimaan pengguna terhadap layanan fintech (Peer To Peer Lending) yang digambarkan melalui variabel dependen yaitu intention to use fintech services sedangkan variabel independen yaitu User Innovativeness dan Government  Support .  Variabel  tersebut  diukur  dengan  skala  likert  1  –  10.  Data  yang digunakan  adalah  data  primer.  Data  tersebut  diperoleh  dengan  cara  menyebarkan  kuesioner yang dibangun dengan software google docs.
Kuesioner disebarkan melalui media sosial whatsapp, instagram, dan telegram, Setelah responden mendapatkan kuesioner, responden dapat mengumpulkan kembali secara online dan otomatis langsung terdokumentasi  di  komputer peneliti dalam google drive berupa software excel. Hasil data yang diperoleh dari excel akan diolah menggunakan software Smart PLS 4.0.
Metode  analisis  dalam  penelitian  ini  menggunakan  program  aplikasi  Partial  Least Squares  (PLS)  yang  merupakan  metode  analisis  data  yang  meniadakan  asumsi-asumsi Ordinary Least Square (OLS) regresi yang mengatakan bahwa data harus terdistribusi normal secara multivariate dan tidak ada masalah multikolonieritas antar variabel (Ghozali, 2014). Uji untuk Outer Loading untuk penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Uji Validitas Konvergen (Convergent Validity)
Valid atau tidaknya suatu indikator, dapat dilihat dari nilai loading factor yang mana nilai loading factor 0,5 – 0,6 dianggap sudah cukup dengan catatan untuk membaca sampel (Hair et al., 2011)
2. Uji Validitas dengan Cross Loading
Untuk memperkuat hasil uji validitas dengan Convergent Validity, dilakukan uji validitas dengan Cross Loading. Satu  inditator dari satu  variable tertentu akan  dinyatakan valid jika  nilai  cross  loading  dari  indikator  tersebut  paling  besar  dibandingkan  dengan indikator yang sama dari variable yang lain dalam satu baris. (Hair et al., 2011)
3. Uji Reliabilitas
Uji  reliabilitas  berfungsi  untuk  membuktikan  keakuratan  instrument  dalam  mengukur konstruk  (Hair  et  al.,  2011).  Pengukuran  reliabilitas  ini  dapat  dilakukan  dengan menggunakan Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability (Hair et al., 2011). Kriteria untuk penilaian reliabilitas konstruk adalah nilai cronbach’s alpha lebih besar dari 0.6, atau jika menggunakan composite reliability, nilai composite reliability nya harus diatas 0.7 (Hair et al., 2011).
Untuk Uji Inner Model, dilakukan penelitian sebagai berikut :-
1. Koefisien Determinasi
Uji koefisien determinasi dapat dilihat dari nilai R-Square setiap variabel endogen yang menunjukkan  kekuatan prediksi  dari  model struktural  (Hair et al., 2011). Bila nilai R- square sebesar 0,75 maka dinyatakan model tersebut kuat, bila 0,50 maka model tersebut dinyatakan moderate sedangkan apabila nilai R-square sebesar 0,25 maka model tersebut lemah (Hair et al., 2011)
2. Goodness Fit Test
Dalam menguji nilai sebuah model dapat dilihat dari NFI. Goodness of Fit Indeks (GFI) adalah indeks yang menggambarkan tingkat kesesuaian model secara keseluruhan yang dihitung  dari  residual  kuadrat  dari  model  yang  diprediksi  dibandingkan  data  yang sebenarnya. Bila nilai NFI semakin mendekati 1 maka model tersebut semakin baik.
3. Pengujian Hipotesis
Pengujian  hipotesis  dilakukan  untuk  melihat  apakah  hipotesis  yang  disajikan  dapat diterima atau tidak. Pengujian hipotesis ini dilakukan dengan menguji tingkat signifikan pada  model  penelitian. Tingkat  signifikan  model dapat  dilihat  dari  nilai  T  nya.  Syarat untuk  suatu  model  dinyatakan  signifikan  adalah  nilai  T  harus  diatas  1,96  (Hair  et  al., 2011)

## HASIL DAN KESIMPULAN
Penelitian ini dilakukan di Negara Republik Indonesia yang mana responden yang dituju yaitu  pelaku  UMKM  dari  segala  bidang  usaha.  Pengumpulan  data  dilakukan  selama  kurang lebih  4  bulan  dimulai  dari  Juli  2022  hingga  November  2022  dan  terkumpul  sebanyak  174 Responden dengan data sebagai berikut :- Tabel 1

## Tabel Responden
Jenis Kelamin No. Presentase Pria 98 56,4% Wanita 76 43,6% Tingkat Pendidikan No. Presentase S3 1 0,6% S2 13 7,5% S1 107 61,5% SMA/SMK 49 28,2% SMP 3 1,7% Tidak Menempuh Pendidikan Formal 1 0,6% Pengalaman Mengelola UMKM No. Presentase >5 Tahun 42 24,4% 4-5 Tahun 15 8,7% 3-4 Tahun 17 9,9% 2-3 Tahun 30 18,6% 1-2 Tahun 40 23,3% < 1 Tahun 26 15,1% Nilai Aset Bersih (Pertanyaan Opsional) No. Presentase <Rp50.000.000 102 59,3% Rp50.000.000-Rp500.000.000 61 35,5% Rp500.000.000 – Rp10M 9 5,2% Sumber: Peneliti (2022)

## Uji Outer Loading

## Confirmatory Factor Analysis
Untuk memenuhi persyaratan ini, maka nilai loading factor > 0,7 dari tiap indikator dari masing-masing  dimensi  yang  terdapat  pada  setiap  variabel.  Hasil  Uji  Confirmatory  Factor Analysis dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1 Uji Confirmatory Factor Analysis

## Sumber: Peneliti (2022)
Hasil  Uji  Outer  Loading  pada  gambar  1  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  memiliki loading factor > 0,7 yang berarti seluruh indikator dinyatakan valid untuk mengukur variabel tersebut. Nilai terkecil terletak pada indikator GS1 dengan nilai 0,804

## Discriminant Validity
Pengukuran Validitas diskriminan dilakukan untuk memastikan bahwa nilai dari setiap variabel berbeda dengan variabel lainnya. Untuk menguji persyaratan ini, setiap konstruk harus memiliki nilai yang lebih tinggi dari konstruk di bawah maupun di samping. Berikut disajikan hasil uji validitas diskriminan dengan menggunakan Cross Loading pada tabel 2

## Tabel 2 Cross Loading Test
GS INTENT UI GS1 0,804 0,498 0,467 GS2 0,861 0,393 0,409 GS3 0,839 0,346 0,371 GS4 0,834 0,43 0,462 GS5 0,862 0,387 0,467 GS6 0,826 0,544 0,542 INT1 0,482 0,87 0,599 INT2 0,405 0,882 0,65 INT3 0,481 0,946 0,688 INT4 0,509 0,938 0,684 INT5 0,542 0,966 0,67 INT6 0,522 0,941 0,679 UI1 0,518 0,692 0,919 UI2 0,492 0,634 0,934 UI3 0,51 0,723 0,945 UI4 0,533 0,683 0,958 UI5 0,53 0,644 0,95 UI6 0,528 0,663 0,943
Sumber: Peneliti (2022)
Tabel 2 menjelaskan bahwa tiap indikator dari konstruk yang sama memiliki nilai lebih tinggi dibandingkan dengan indikator dari nilai konstruk yang lain. Contoh nya yaitu indikator GS1 dari konstruknya (GS) memiliki nilai 0,804. Nilai ini paling besar dibandingkan nilai GS 1  dari  konstruk  lain  seperti  indikator  UI1  pada  konstruk  GS.  Dengan  demikian,  hasil  uji validitas  dengan  Cross  Loading  dapat  disimpulkan  bahwa  seluruh  indikator  terhadap konstraknya dinyatakan valid.

## Uji Reliabilitas
Uji  reliabilitas  berfungsi  untuk  membuktikan  keakuratan  instrument  dalam  mengukur konstruk (Hair et al., 2011). Pengukuran reliabilitas ini dapat dilakukan dengan menggunakan Cronbach’s  Alpha  dan  Composite  Reliability  (Hair  et  al.,  2011).  Kriteria  untuk  penilaian reliabilitas konstruk adalah nilai cronbach’s alpha lebih besar dari 0.6, atau jika menggunakan composite reliability, nilai composite reliability nya harus diatas 0.7 (Hair et al., 2011). Hasil Uji Reliabilitas dapat dilihat pada tabel 3.

## Tabel 3 Uji Reliabilitas
Cronbach's alpha Composite reliability (rho_a) Composite reliability (rho_c) Average variance extracted (AVE) GS 0,916 0,925 0,934 0,702 INTENT 0,966 0,968 0,972 0,855 UI 0,974 0,976 0,979 0,887
Sumber: Peneliti (2022)
Dari tabel tersebut dapat disimpulkan bahwa nilai cronbach’s alpha sudah di atas 0,6 dan composite  reliability  di  atas  0,7sehingga  dapat  dikatakan  variabel  sudah  memenuhi  uji reliabilitas.

## Uji Inner Loading

## Goodness Fit Test
Uji Goodness of Fit digunakan untuk menggambarkan tingkat kesesuaian model secara keseluruhan  yang  dihitung  dari  model  residual  kuadrat  dari  model  yang  diprediksi dibandingkan dengan yang sebenarnya. Nilai NFI semakin baik  yaitu semakin mendekati 1. Pada penelitian ini, nilai NFI yaitu sebesar 0,895. Hasil Uji ini disajikan pada tabel 4.

## Tabel 4 Goodness of Fit
Saturated model Estimated model SRMR 0,057 0,057 d_ULS 0,552 0,552 d_G 0,431 0,431 Chi-square 420,624 420,624 NFI 0,895 0,895
Sumber: Peneliti (2022)

## Uji Koefisien Determinasi
Uji Koefisien Determinasi dapat dilakukan dengan uji R Square. Pada penelitian ini, nilai R Square yaitu 0,54 atau  54%. Hal ini  menunjukkan  bahwa variabel INT mampu dijelaskan dengan variabel UI dan GS sebesar 54%. Tabel nilai R Square dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5

## Uji Koefisien Determinasi
R-square R-square adjusted INTENT 0,54 0,534
Sumber: Peneliti (2022)
Pada tabel  5 dapat  diihat bahwa nilai R Square yaitu 0,54 atau 54%. Artinya, variabel dependen dapat dikatakan moderate dengan penjelasan variabel independen yaitu UI dan GS

## Uji Hipotesis Statistik
Pengujian  hipotesis  ini  dilakukan  untuk  menguji  tingkat  signifikansi  atas  model penelitian yang dapat dilihat pada nilai t-statistik. Syarat untuk suatu model agar dinyatakan signifikan adalah tilai t statistik harus berada di atas 1,96 atau P Value kurang dari 0,05. (Hair et al 2014). Hasil Uji Hipotesis Statistik dapat dilihat pada Tabel 6.

## Tabel 6 Uji Hipotesis Statistik
Original sample (O)  T statistics (|O/STDEV|)  P values GS -> INTENT 0,196 2,084 0,037 UI -> INTENT 0,608 7,069 0
Sumber: Peneliti (2022)

## User Innovativeness terhadap Intention to Adopt Financial Technology
User Innovativeness didefinisikan sebagai tingkatan seberapa dini seseorang mengadopsi suatu inovasi. Tingkatan seberapa ingin seseorang dalam mencoba produk baru, teknologi baru atau servis baru. Ketika seseorang memiliki jiwa inovasi yang tinggi, mereka memiliki intensi positif  dalam  mencoba  inovasi  baru.  Pada  penelitian  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  User Innovativeness  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Financial  Technology Adoption  (Intention).  Pengaruh  positif  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  semakin  tinggi  tingkat inovasi pengguna, maka semakin tinggi pula orang tersebut akan mengadopsi inovasi teknologi keuangan baru dan dalam penelitian ini yaitu Peer To Peer Lending.

## Government Support terhadap Intention to Adopt Financial Technology
Dukungan pemerintah memainkan peran penting dalam pengembangan industri finansial teknologi.  Pemerintah  dapat  aktif  berpartisipasi  dengan  membuat  regulasi  yang  mengatur industri  finansial  teknologi  agar  dapat  berkembang  baik.  Pada  penelitian  ini,  variabel Government  Support  memiliki  hubungan  positif  dan  signifikan  terhadap  intensi  seseorang untuk  menggunakan/mengadopsi  teknologi  keuangan.  Hasil  Penelitian  ini  sejalan  dengan penelitian sebelumya yaitu (Setiawan et al., 2021) dimana penelitian tersebut mengungkapkan bahwa  Government  Support  mempengaruhi  secara  positif  intensi  seseorang  untuk menggunakan/mengadopsi teknologi keuangan. Pengaruh positif ini dapat disimpulkan bahwa semakin  tinggi  dukungan  pemerintah  maka  semakin  tinggi  pula  para  pelaku  UMKM  untuk mengadopsi teknologi keuangan baru dan dalam penelitian ini yaitu Peer To Peer Lending.
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  terhadap  174  Responden  dengan  tujuan mengetahui apakah inovasi pengguna dan dukungan pemerintah mempengaruhi intensi pelaku UMKM untuk mengadopsi Peer To Peer Lending , maka dapat dibuat kesimpulan berikut :-
1. User  Innovativeness berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap Intention  to  use Financial Technology
2. Government  Support berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap Intention  to  use Financial Technology
Untuk  menyempurnakan  hasil  penelitian,  peneliti  perlu  adanya  perbaikan  atau penambahan  beberapa  untuk  penelitian  berikutnya.  Salah  satunya  yaitu  merubah  Variabel Government  Support menjadi  variabel  moderasi.  Dikarenakan  dukungan  pemerintah merupakan  faktor  eksternal  yang  mana  secara  tidak  langsung  dapat  mempengaruhi  niat seseorang dalam menggunakan teknologi keuangan. Selain itu, menambahkan variabel mediasi Trust (Kepercayaan) sebagai  varriabel  mediasi antara Government  Support dengan Intention to Adopt Financial Technology . Hal ini dikarenakan perlunya rasa percaya dari pelaku UMKM terhadap pihak pemerintah akan penggunaan teknologi keuangan.

## DAFTAR PUSTAKA
Abadli, R., Kooli, C., & Otmani, A. (2020). Entrepreneurial culture and promotion of exporting in Algerian SMEs: perception, reality and challenges. International Journal of Entrepreneurship and Small Business , 41 (2), 227–240. https://doi.org/10.1504/IJESB.2020.109933
Agarwal, R., & Prasad, J. (1998). A Conceptual and Operational Definition of Personal Innovativeness in the Domain of Information Technology. Information Systems Research , 9 (2), 204–215. http://www.jstor.org/stable/23010927 Burn, J. M. (1995). The New Cultural Revolution: The Impact of EDI on Asia. Journal of Global Information Management , 3 , 16–23.
Chong, A. Y. L., Ooi, K. B., Lin, B., & Tan, B. I. (2010). Online banking adoption: An empirical analysis. International Journal of Bank Marketing , 28 (4), 267–287. https://doi.org/10.1108/02652321011054963
Coffie, C. P. K., Hongjiang, Z., Mensah, I. A., Kiconco, R., & Simon, A. E. O. (2021). Determinants of FinTech payment services diffusion by SMEs in Sub-Saharan Africa: evidence from Ghana. Information Technology for Development , 27 (3), 539–560. https://doi.org/10.1080/02681102.2020.1840324
Davis, F. (1985). A Technology Acceptance Model for Empirically Testing New End-User Information Systems .
Disemadi, H. S., Yusro, M. A., & Balqis, W. G. (2020). The Problems of Consumer Protection in Fintech Peer To Peer Lending Business Activities in Indonesia. Sociological Jurisprudence Journal , 3 (2), 91–97.
https://doi.org/10.22225/scj.3.2.1798.91-97
Ghozali, I. (2020). 25 Grand Theory . Yoga Pratama.
Hair, J. F., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2011). PLS-SEM : Indeed a Silver Bullet. Journal of Marketing Theory and Practice , 19 (2), 139–152. https://doi.org/10.2753/MTP1069- 6679190202
Hu, G., Yan, J., Pan, W., Chohan, S. R., & Liu, L. (2019). The Influence of Public Engaging Intention on Value Co-Creation of E-Government Services. IEEE Access , 7 , 111145– 111159.
Jeyaraj, A., Rottman, J. W., & Lacity, M. C. (2006). A review of the predictors, linkages, and biases in IT innovation adoption research. Journal of Information Technology , 21 (1), 1– 23. https://doi.org/10.1057/palgrave.jit.2000056
Najib, M., Ermawati, W. J., Fahma, F., Endri, E., & Suhartanto, D. (2021). Fintech in the small food business and its relation with open innovation. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity , 7 (1). https://doi.org/10.3390/joitmc7010088 Otoritas Jasa Keuangan. (2016). Peraturan Otoritas Jasa Keuangan Nomor: 77 /POJK.01/2016 TENTANG LAYANAN PINJAM MEMINJAM UANG BERBASIS TEKNOLOGI INFORMASI. Otoritas Jasa Keuangan , 1–29. https://www.ojk.go.id/id/regulasi/otoritas-jasa-keuangan/peraturan- ojk/Documents/Pages/POJK-Nomor-77-POJK.01-2016/SAL - POJK Fintech.pdf Rogers, E. M. (1962). Diffusion of Innovations . Free Press of Glencoe.
https://books.google.co.id/books?id=zw0-AAAAIAAJ
Rosavina, M., Rahadi, R. A., Kitri, M. L., Nuraeni, S., & Mayangsari, L. (2019). P2P lending adoption by SMEs in Indonesia. Qualitative Research in Financial Markets , 11 (2), 260– 279. https://doi.org/10.1108/QRFM-09-2018-0103
Sukkar, A., & Hasan, H. (2005). Toward a model for the acceptance of Internet banking in developing countries. Information Technology for Development , 11 , 381–398. https://doi.org/10.1002/itdj.20026
Tan, M., & Teo, T. S. H. (2000). Factors Influencing the Adoption of Internet Banking. Journal of the Association for Information Systems , 1 (1), 1–44.