## ANALISIS PENERIMAAN TEKNOLOGI E-WALLET GOPAY DENGAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL (TAM)

## ANALYSIS OF GOPAY E-WALLET TECHNOLOGY ACCEPTANCE WITH TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL (TAM)
Nurafifah Handayani 1 , Lusa Indah Prahartiwi 2
12 Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Sistem Informasi Universitas Nusa Mandiri Email: lusa.lip@nusamandiri.ac.id

## Abstrak
Gopay merupakan aplikasi dompet digital yang sedang banyak digunakan saat  ini,  dalam  beberapa  ulasan  user  mengeluhkan  tentang  keamanan  yang  ada dalam  aplikasi  gopay  tersebut  seperti  dana  top  up  yang  tidak  masuk  ke  dalam saldo  aplikasi,  saldo  yang  terpotong  sendiri,  dan  masih  banyak  yang  lainnya. Untuk  itu  faktor  keamanan  sangat  berpengaruh  terhadap  penerimaan  teknologi. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui tingkat penerimaan teknologi e-wallet gopay  pada  proses  transaksi  dengan  metode  TAM  agar  diketahui  faktor-faktor yang  mempengaruhi  keberhasilan  implementasi  teknologi.  Metode  TAM  dipilih untuk mengetahui bagaimana pengguna menerima dan menggunakan sistem atau teknologi  informasi,  dan  telah  diuji  melalui  banyak  penelitian.  Peneliti mendapatkan  100  responden  dari  populasi  yang  dijadikan  sebagai sampel untuk penelitian  ini.  Pengolahan  data  menggunakan  PLS-SEM  dengan  bantuan SmartPLS versi 4.0.9. Dari hasil penelitian sebanyak 83% menerima sistem gopay yang  memudahkan  dalam  pembayaran  non-tunai.  Sebanyak  6%  tidak  menerima dan  11%  netral.  Dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  gopay  memudahkan  saat pembayaran dan tingkat penerimaan terhadap gopay cukup baik.
Kata Kunci: Technology Acceptance Model, Gopay, PLS-SEM, SmartPLS

## Abstract
Gopay  is  a  digital  wallet  application  that  is  currently  widely  used.  In several  reviews,  users  have  complained  about  the  security  in  the  Gopay application,  such  as  top  up  funds  not  being  included  in  the  application  balance, the  balance  being  deducted  by  itself,  and  many  others.  For  this  reason,  security factors  greatly  influence  technology  acceptance.  The  aim  of  this  research  is  to determine the level of acceptance of Gopay e-wallet technology in the transaction process  using  the  TAM  method  so  that  the  factors  that  influence  the  successful implementation of the technology are known. The TAM method was chosen to find
out  how  users  receive  and  use  information  systems  or  technology,  and  has  been tested  through  many  studies.  Researchers  obtained  100  respondents  from  the population  used  as  samples  for  this  research.  Data  processing  uses  PLS-SEM with the help of SmartPLS version 4.0.9. From the research results, 83% accepted the GoPay system which makes non-cash payments easier. As many as 6% did not accept it and 11% were neutral. It can be concluded that the GoPay system makes payments easier and the acceptance rate for GoPay is quite good.
Key Word: Technology Acceptance Model, Gopay, PLS-SEM, SmartPLS

## PENDAHULUAN
Pembayaran  digital  ( e-wallet )  saat ini  sedang  berkembang  di  Indonesia sejak  tahun  2017  hingga  kini  dengan peringkat  teratas  di  Indonesia  yang didasarkan  pada  banyaknya  jumlah pengguna aktif yaitu ShopeePay, OVO, Gopay,  DANA,  dan  LinkAja  [1]. Gopay adalah teknologi keuangan yang mulai  menjadi  popular  digunakan meskipun
banyak teknologi pembayaran  lain  yang  tersedia  [2].
Pembayaran  menggunakan  Go-pay  ini diharapkan dapat mempermudah pelanggan dalam melakukan transaksi. Dalam  ulasan  pada  aplikasi  Gopay
sendiri  user  mengeluhkan  tentang keamanan yang ada didalam aplikasinya  seperti  dana  top  up  yang tidak  masuk  kedalam  saldo  aplikasi, saldo  yang  terpotong  sendiri,  dan masih  banyak  yang  lainnya.  Untuk  itu faktor  keamanan  sangat  berpengaruh terhadap penerimaan teknologi [3].
Ruang lingkup dalam penulisan ini adalah  analisis  penerimaan  teknologi pada  aplikasi  gopay  menggunakan metode  TAM  dengan  pendekatan
kuantitatif serta Analisa data menggunakan metode PLS-SEM. Sebelumnya telah dilakukan penelitian  oleh  Yana  Trisnawati dengan  judul  Analisis  Penerimaan Teknologi E-Wallet Dana Menggunakan  Metode  Technology Acceptance Model (TAM) menunjukan  hasil  bahwa  model penerimaan teknologi dengan
metode  TAM  yang  dikombinasikan maupun  yang  tidak  dikombinasikan dengan  variabel  lainnya  terbukti dapat  digunakan  untuk  mengetahui faktor-faktor  apa  saja  yang  dapat memengaruhi  penerimaan  teknologi pada  e-wallet  [4].  Pada  penelitian yang  dilakukan  oleh  Adinda  dkk dengan  judul  Analisis  faktor-faktor yang mempengaruhi perilaku penggunaan  ShopeePay.  Peneliti menggunakan teknik analisis deskriptif  menggunakan  SEM-PLS. Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa PU  terbukti  berpengaruh  signifikan terhadap ATU [5].
Penelitian  juga  dilakukan  oleh Siahaan  dan  Budihartanti  dengan judul Analisa Penerimaan pengguna
e-wallet sebagai transaksi digital menggunakan metode TAM
menunjukan  hasil  semua  faktor  yang dipilih  pada  pengujian  hipotesis  saling berpengaruh signifikan positif terhadap masing-masing variabel [6].
Tujuan  dari  penelitian  ini  yakni untuk  mengetahui  tingkat  penerimaan teknologi e-wallet Gopay  pada  proses pembayaran  atau  transaksi  dengan menggunakan  metode  TAM  agar diketahui faktor-faktor
yang mempengaruhi keberhasilan implementasi teknologi.

## LANDASAN TEORI
1. TAM
Technology acceptance model (TAM) merupakan adaptasi dari theory of  reasoned  action (TRA)  yang dikembangkan oleh Fred.D.Davis pada tahun  1986.  TAM  merupakan  teori yang menggambarkan perilaku pengguna  teknologi  dalam  menerima dan  menggunakan  teknologi  baru[7]. TAM  memiliki  5  variabel  utama  yaitu preceived  usefulness (PU)  , preceived ease  of  use (PEU), attitude  toward using (ATU), behavioral  intention  to use (BIU) dan Actual system use .
2. PLS-SEM Partial Least Square (PLS) pertama kali dikembangkan oleh Herman  Wold  (1975),  disebutkan bahwa  PLS  juga  dapat  digunakan untuk tujuan konfirmasi (seperti
pengujian hipotesis) dan tujuan ekplorasi[8].
Sedangkan Structural  Equation Modeling (SEM)  adalah  analisis yang  menggabungkan  pendekatan factor  analysis , structural  model dan path analysis [9].
Pengujian PLS-SEM ini meliputi  dua  tahap  yaitu  evaluasi outer model atau pengukuran model dan  evaluasi  terhadap  inner  model atau struktural model[10].

## 3. Smart PLS
SmartPLS atau kepanjangan dari Smart  Partial  Least  Square adalah software  atau  tools  aplikasi  statistik yang  menggunakan  metode  PLS, software  ini  dikembangkan  oleh
Institute of Hamburg Jerman[11].
4. Skala Likert Skala likert adalah skala penilaian  yang  digunakan  untuk mengukur  sikap,  pendapat,  atau perilaku seseorang atau sekelompok orang.  Istilah  skala  likert  sendiri diambil dari nama pencetus awalnya,  yaitu  Rensis  Likert  yang merupakan  seorang  ahli  psikologi sosial  dari  Amerika  Serikat  [12]. Skala  likert  biasanya  terdiri  dari pernyataan  atau  pertanyaan  serta serangkaian  jawaban  berupa  Sangat Setuju  (SS),  Setuju  (S),  Netral  (N), Tidak  Setuju  (TS),  dan  Sangat Tidak Setuju (STS) [13].
5. E-Wallet Gopay
E-Wallet atau  biasa  disebut dompet digital, adalah sebuah layanan  berbasis  aplikasi  yang memudahkan  penggunanya  untuk
menyimpan uang serta menggunakannya sebagai metode pembayaran  [6].  Sedangkan  Go-pay adalah uang elektronik produk
perusahaan Go-Jek
yang dapat
digunakan untuk pembayaran transaksi di  aplikasi  tersebut  [7].  Go-Jek  adalah sebuah  perusahaan  transportasi  yang awalnya  berbasis  pada  layanan  antar menggunakan  sepeda  motor  dan  saat ini  telah  berkembang  pada  layanan lainnya [14].
Sumber:[7] Gambar 1. Tampilan Aplikasi Gopay Gambar  1  menunjukan  tampilan aplikasi  Gopay.  Keuntungan  yang didapat dari penggunaan e-wallet yaitu tidak  perlu  membawa  uang  tunai  serta meminimalisir
kerugian akibat kehilangan  uang  tunai.  Sedangkan kekurangan yang didapat dari penggunaan  e-wallet  yaitu  layanan  e- wallet  yang  terbatas  dan  belum menyeluruh ke seluruh Indonesia [4].

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  melalui beberapa tahapan antara lain:
Sumber: [1]
Gambar 2. Tahapan Penelitian 1. Pengumpulan data Data  dikumpulkan  dengan  cara observasi,  studi  pustaka,  dan kuesioner. 2. Metode penelitian Metode  yang  diambil  dalam penelitian ini adalah Technology  Acceptance  Model (TAM) 3. Pengolahan data Data  yang  telah  terkumpul  dari responden kuesioner akan diolah  menggunakan  Ms.Excel dan Software SmartPLS. 4. Analisa hasil Menganalisa hasil dari pengolahan  data  berdasarkan hasil  penelitian  dan  teori  yang ada. 5. Kesimpulan Kesimpulan diambil berdasarkan  analisis  data  yang diperiksa  apakah  sesuai  dengan maksud dan tujuan penelitian.
Metode  analisis  data  dalam penelitian ini menggunakan
Technology Acceptance Model (TAM).  Pada  penelitian  ini  dilakukan dua tahapan analisis data, yaitu analisis data  demografi  dan  analisis  data statistik  inferensial.  Analisis  data demografi  dilakukan  oleh  peneliti dengan menggunakan Ms. Excel 2016.
Analisis  statistik  dilakukan  dengan menggunakan  SmartPLS  versi  4.0.9. Ada  dua  jenis  analisis  yang  dilakukan dalam  langkah  analisis  statistik  ini, yaitu analisis model pengukuran (Outer model)  dan  analisis  struktural  (inner model).  Model  pengukuran  (outer model) bertujuan untuk menilai validitas  dan  ralibilitas  model  yang akan  digunakan  dalam  penelitian  ini. Sedangkan  model  struktural  (inner model) bertujuan untuk melihat hubungan  antar  variabel  dalam  model penelitian. Instrumen penelitian yang digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu kuesioner. Penelitian ini menggunakan purpose  sampling  untuk  pengambilan sampelnya, dimana peneliti
menggunakan  sampel  hanya  pada pengguna  Gopay.  Berdasarkan  data dari  Google  Play  Store  ada  sekitar  5 juta  pengguna  aktif  yang  memakai
Gopay [14]. Penelitian ini menggunakan  teknik simple  random sampling yaitu  dilakukan  secara  acak dari  populasi  yang  besar.  Untuk menentukan besar sampel dalam penelitian  ini,  peneliti  menggunakan rumus  Slovin  dengan  tingkat  error
sebesar 10%. Dari 5.000.000
populasi  pengguna  Gopay,  peneliti mendapatkan sampel sebanyak 100.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Analisa Data Demografi
1. Jenis Kelamin
Gambar 3. Data Jenis Kelamin Sumber: Handayani dan Prahartiwi, 2024 Berdasarkan Gambar 3. dari 100 responden  62%  berjenis  kelamin perempuan. Sedangkan sisanya 38% berjenis kelamin laki-laki.
2. Status Pekerjaan
Gambar 4. Data Status Pekerjaan Sumber: Handayani dan Prahartiwi,
2024 Berdasarkan Gambar 4. dari 100 responden sebanyak 70%
mahasiswa/  pelajar,  16%  karyawan swasta,  9%  ibu  rumah  tangga,  4% lainnya, dan 1% PNS.
38% 62% Hasil Pengolahan Data Jenis Kelamin Laki-laki Perempua n 9% 16% 4% 70% 1% Hasil Pengolahan Data Status Pekerjaan Ibu Rumah Tangga
Karyawan Swasta Lainnya
Mahasiswa/Pe lajar
3. Pendidikan
Gambar 5. Data Pendidikan Sumber: Handayani dan Prahartiwi, 2024 Berdasarkan  Gambar  5.  dari  100 responden  53%  S1,  44%  SMA,  2% Diploma, dan 1% S2.
4. Usia
Gambar 6. Data Usia Sumber: Handayani dan Prahartiwi, 2024 Berdasarkan  Gambar  6.  dari  100 responden  84%  usia  20-30,  14%  usia >20, dan 2% usia 30-50).
5. Frekuensi Pemakaian
Gambar 7. Data Frekuensi
Pemakaian
Sumber: Handayani dan Prahartiwi, 2024 Berdasarkan Gambar 7. dari 100 responden 35% frekuensi pemakaian  satu  kali  dalam  sebulan, 27%  frekuensi  pemakaian  satu  kali dalam  seminggu,  20%  satu  kali dalam  dua  minggu,  11%  lainnya, dan  7%  frekuensi  pemakaian  setiap hari.
6. Status Penerimaan
Gambar 8. Data Status Penerimaan Sumber: Handayani dan Prahartiwi, 2024
44% 2% 53% 1% Hasil Pengolahan Data Pendidikan SMA Diploma S1 S2 14% 84% 2% Hasil Pengolahan Data Usia >20 20-30 30-50 7% 27% 20% 35% 11% Hasil Pengolahan Data Frekuensi Pemakaian Setiap Hari Satu Kali Dalam Seminggu Satu Kali Dalam Dua Minggu Satu Kali Dalam Sebulan Lainnya
83% 11% 6% Hasil Pengolahan Data Status Penerimaan Menerima Netral/tidak tahu Tidak Menerima
Berdasarkan  Gambar  8.  dari  100 responden 83% menerima, 11% netral, dan 6% tidak menerima.
Analisa  Model  Pengukuran  (Outer Model)
Gambar 9. Model Penelitian Pada SmartPLS 4 Sumber: Handayani dan Prahartiwi, 2024 Gambar 8 menunjukan model yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yang terdiri  dari  5  variabel  dan  19  item pertanyaan.  Berikut  penjelasan  lebih lanjutnya:
1. Individual Indicator Reliability
Pengujian dilakukan dengan melihat standarized  outer  loading .
Nilai outer loading dikatakan valid jika nilainya lebih besar dari 0,7. Diperoleh nilai outer loading sebagai berikut:
Tabel 1. Hasil Uji Outer Loading
AU BI PE PU SC AU1 0.836 AU2 0.927 AU3 0.876 AU4 0.847 BI1 0.876 BI2 0.874 BI3 0.880 PE1 0.742 PE2 0.859
PE3 0.848 PE4 0.843 PE5 0.751 PU1 0.836 PU2 0.786 PU3 0.760 PU4 0.820 SC1 0.824 SC2 0.842 SC3 0.830
Sumber:  Handayani  dan  Prahartiwi,
2024 Berdasarkan  Tabel  1,  hasil  uji outer  loading pada  penelitian  ini semua indikator valid sebagai indikator  yang  dapat  mengukur variabel tersebut.
2. Internal Consistency Reliability Pengujian dilakukan dengan
nilai composite  reliability (CR).
Nilai composite  reliability harus lebih  besar  dari  0,7  meskipun  0,6 masih bisa diterima. Hasil pengujian sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil Composite
Reliability Variabel Composite Reliability AU 0.927 BI 0.909 PE 0.905 PU 0.878 SC 0.871 Sumber: Handayani dan Prahartiwi, 2024 3. Average Variance Extracted (AVE) Pengujian dilakukan dengan melihat  nilai average  variance extracted (AVE).  nilai  AVE  harus diatas 0,5 untuk dinyatakan
memenuhi dan menunjukan convergent validity yang baik. Hasil uji AVE pada penelitian  ini  dinyatakan  diterima karena nilai tiap variabelnya diatas 0,5 sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Average Variance Extracted (AVE) Variabel AVE AU 0.761 BI 0.769 PE 0.657 PU 0.642 SC 0.692 Sumber: Handayani dan Prahartiwi, 2024 4. Discriminant Validity Pengujian  dilakukan  dengan  dua metode, metode pertama dengan membandingkan  nilai outer  loading indikator  dengan  variabel  pada  blok lainnya  dimana  nilai  antar  indikator dengan  variabelnya  harus  lebih  tinggi dari  korelasi  dengan  variabel  blok lainnya.  Metode  ini  disebut cross loading , sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil Cross Loading AU BI PE PU SC AU1 0.836 0.615 0.458 0.728 0.313 AU2 0.927 0.720 0.569 0.670 0.315 AU3 0.876 0.627 0.435 0.595 0.319 AU4 0.847 0.670 0.607 0.677 0.353 BI1 0.749 0.876 0.559 0.648 0.406 BI2 0.583 0.874 0.559 0.593 0.383 BI3 0.645 0.880 0.532 0.614 0.446 PE1 0.379 0.463 0.742 0.360 0.292 PE2 0.491 0.511 0.859 0.547 0.356 PE3 0.520 0.581 0.848 0.608 0.392 PE4 0.463 0.482 0.843 0.462 0.362 PE5 0.542 0.488 0.751 0.511 0.259 PU1 0.642 0.617 0.599 0.836 0.306
AU BI PE PU SC PU2 0.576 0.450 0.495 0.786 0.248 PU3 0.585 0.592 0.338 0.760 0.372 PU4 0.640 0.591 0.549 0.820 0.272 SC1 0.302 0.446 0.288 0.277 0.824 SC2 0.355 0.360 0.449 0.343 0.842 SC3 0.272 0.362 0.295 0.313 0.830 Sumber: Handayani dan Prahartiwi, 2024
Tabel  4  menunjukan  bahwa indikator cross loading yang telah di blok  warna  kuning  pada  setiap variabel memiliki nilai paling tinggi dari  korelasi  dengan  konstruk  blok lainnya.  Metode  kedua  dengan membandingkan  akar  AVE  untuk setiap variabel lainnya dalam model atau disebut dengan metode Fornell-lacker  criterion .  Hasil  dari metode ini disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Fornell-Lacker
Criterion AU BI PE PU SC AU 0.872 BI 0.756  0.877 PE 0.596  0.627 0.81 PU 0.764  0.707  0.625  0.801 SC 0.372 0.47 0.413  0.373  0.832
Sumber: Handayani dan Prahartiwi,
2024
Dari  keempat  pengujian  pada analisa outer  model dapat  diketahui bahwa  nilai  dari  setiap  pengujian telah  memenuhi  syarat  dari  tiap pengujiannya. Maka penelitian dapat diteruskan ke tahap pengujian model struktural (inner model ).
Analisa  Model  Struktural  (Inner Model)
1. Path Coefficient (β)
Pengujian  dilakukan  dengan  melihat nilai  pada path  coefficient ,  nilai  harus lebih dari 0,1 untuk dikatakan memiliki pengaruh  terhadap  model.  Nilai  path coefficientnya sebagai berikut:
Tabel 7. Hasil Path Coefficient (β) Hubungan Antar Variabel (β) BI → AU 0.756 PE → BI 0.250 PE → PU 0.625 PU → BI 0.481 PU → SC 0.373 SC → BI 0.187 Sumber: Handayani dan Prahartiwi, 2024 Pada uji path coefficient ini semua jalur  memiliki  nilai  diatas  0,1  yang berarti  masing-masing  jalur  memiliki pengaruh  yang  signifikan.  Untuk  lebih jelasnya  dapat  dilihat  pada  gambar berikut:
Gambar 10. Hasil Analisa Path
Coefficient (β)
Sumber: Handayani dan Prahartiwi,
2024 2. Coefficient  of  Determinant  (R- Square) Tahapan ini untuk mengukur seberapa  besar  variabel  dependen dijelaskan oleh variabel indepanden. Nilai R-square dapat
diklasifikasikan  menjadi  tiga  yaitu lebih  dari  0.67  sebagai  kuat,  lebih dari  0.33  sebagai  moderat,  dan kurang  dari  0.19  sebagai  tingkat varian  yang  lemah.  Nilai  R-square nya sebagai berikut:
Tabel 8. Hasil Uji Coefficient of
Determinant Variabel R 2 Analisis AU 0.572 Moderat BI 0.584 Moderat PU 0.390 Moderat SC 0.139 Lemah Sumber: Handayani dan Prahartiwi, 2024 3. T-test atau T-statistic
Pada tahap ini dilakukan dengan metode bootstrapping dengan  uji two-tailed dengan tingkat signifikasi 5% untuk menguji hipotesis penelitian. Hipotesis dapat dinyatakan  diterima  apabila  nilai  t- test  lebih  dari  1,96.  Hasil  hipotesis dari penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa semua hipotesis diterima, karena nilai t-test memenuhi persyaratan. Berikut nilai t-test  dari  setiap  hipotesis  yang  ada dalam penelitian ini:
Tabel 9. Hasil Uji T-test T-test Analisis BI → AU 14.341 Diterima
T-test Analisis PE → BI 2.618 Diterima PE → PU 8.258 Diterima PU → BI 4.696 Diterima PU → SC 3.577 Diterima SC → BI 2.229 Diterima Sumber: Handayani dan Prahartiwi, 2024 4. Effect Size (f 2 )
Pada tahap ini nilai effect size harus lebih  dari  0,02  untuk  pengaruh  kecil 0,15  untuk  pengaruh  menengah  dan
0,35  untuk  pengaruh  yang  besar.
Sedangkan  nilai effect  size di  bawah 0,02  mengindikasikan  bahwa  variabel tidak memiliki pengaruh dalam struktur  model.  Nilai  hasil  pengujian effect size sebagai berikut:
Tabel 10. Hasil Effect Size Hipotesis Jalur f 2 Analisis H1 BI → AU 1.336 Besar H2 PE → BI 0.086 Kecil H3 PE → PU 0.640 Besar H4 PU → BI 0.330 Menengah H5 PU → SC 0.162 Menengah H6 SC → BI 0.068 Kecil Sumber: Handayani dan Prahartiwi, 2024 5. Predictive Relevance (Q 2 )
Pengujian  ini  dilakukan  dengan metode pls predict untuk menunjukkan bahwa variabel tertentu yang digunakan dalam suatu model mempunyai keterkaitan prediktif
( predictive  relevance )  dengan  variabel lainnya dalam model tersebut. Nilai Q 2 harus  lebih  besar  dari  nol  untuk dinyatakan  mempunyai  keterkaitan.
Hasil  dari  predictive  relevance sebagai berikut:
Tabel 11. Hasil Predictive
Relevance Variabel Q² AU 0.313 BI 0.374 PU 0.359 SC 0.119 Sumber: Handayani dan Prahartiwi, 2024 6. Relative Impact (q 2 )
Pada  tahap  ini  nilai  q 2 yang memiliki nilai ambang batas sebesar 0,02  untuk  pengaruh  kecil,  0,15 untuk  pengaruh menengah dan 0,35 untuk  pengaruh  besar.  Nilai  hasil pengujian  relative  impact  sebagai berikut:
Tabel 12. Hasil Relative Impact Hipotesis Jalur q 2 Analisis H1 BI → AU 0.714 Besar H2 PE → BI 0.028 Kecil H3 PE → PU 0.236 Menengah H4 PU → BI 0.156 Menengah H5 PU → SC 0.099 Kecil H6 SC → BI 0.043 Kecil Sumber: Handayani dan Prahartiwi, 2024 a. H1 Apakah Behavioral Intention of Use (BI) berpengaruh signifikan  terhadap Actual  to Use (AU)? Berdasarkan hasil analisa struktur model, uji t-test BI terhadap AU menunjukkan bahwa H1 diterima.  Hasil  ini  sesuai  dengan
penelitian  yang  menyatakan  bahwa terdapat hubungan dan pengaruh positif  secara  signifikan  antara  BI terhadap AU.
b. H2  Apakah Performance  Easy  of Use (PE)  berpengaruh  signifikan terhadap Behavioral  Intention  of Use (BI)?
Berdasarkan  hasil  analisa  struktur model,  uji  t-test  PE  terhadap  BI menunjukkan  bahwa  H2  diterima. Selain  itu,  nilai path  coefficient PE terhadap  BI  memiliki  nilai  yang signifikan terhadap model yang digunakan.  Dapat  disimpulkan  bahwa PE berpengaruh terhadap BI.
c. H3  Apakah Performance  Easy  of Use (PE)  berpengaruh  signifikan terhadap Perceived Usefulness
(PU)
Berdasarkan hasil analisa struktural model,  uji  t-test  PE  terhadap  PU menunjukan  bahwa  H3  diterima.  Hal ini  juga  didukung  oleh  pengamatan peneliti, bahwa pengguna sangat mementingkan  aspek  kemudahan  dan kemanfaatan dalam menggunakan sistem.  Selain  itu  berdasarkan  hasil perhitungan path  coeficient jalur  PE terhadap  PU  juga  memiliki  pengaruh yang  signifikan  terhadap  model  yang digunakan.  Dapat  disimpulkan  bahwa PE berpengaruh terhadap PU.
d. H4  Apakah Perceived  Usefulness
(PU) berpengaruh signifikan
terhadap Behavioral  Intention  of
Use (BI)?
Berdasarkan hasil analisa
struktural  model,  uji  t-test  PU terhadap  BI  menunjukkan  bahwa H4  diterima.  Selain  itu  berdasarkan hasil  perhitungan  path  coefficient PU terhadap BI memiliki nilai yang signifikan.
Dapat disimpulkan bahwa  persepsi  manfaat  dapat mempengaruhi minat perilaku. e. H5 Apakah Perceived Usefulness (PU)  berpengaruh signifikan terhadap Security (SC)? Berdasarkan hasil analisa struktur  model,  uji  t-test  PU terhadap  SC  menunjukkan  bahwa H5 diterima. Hasil ini sesuai dengan penelitian. Pada nilai path coefficient PU terhadap SC memiliki  nilai  yang  signifikan.
Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  PU
berpengaruh terhadap SC.
f. H6 Apakah Security (SC) berpengaruh  signifikan  terhadap Behavioral  Intention  of  Use (BI)? Berdasarkan hasil
analisa struktur  model,  uji  t-test  SC terhadap  BI  menunjukkan  bahwa H6  diterima.  Hasil  ini  sesuai penelitian  bahwa  keamanan  dapat mempengaruhi minat perilaku pengguna. Pada nilai path coefficient SC terhadap BI memiliki nilai yang signifikan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisa  tentang faktor-faktor yang dapat mempengaruhi  penerimaan  teknologi Gopay maka dapat disimpulkan:
1. Berdasarkan hasil penelitian,
semua hipotesis berpengaruh signifikan  terhadap  penerimaan teknologi dengan nilai path coefficient diatas ambang batas 0.1 dan t-test diatas 1.96.
2. Faktor-faktor  yang  mempengaruhi penerimaan teknologi Gopay adalah Kemanfaatan (PU), kemudahan (PEU), minat pengguna (BIU),  pengguna  nyata  (AU),  dan
Security (SC)  yang  berpengaruh secara signifikan.
3. Hasil analisis demografis menunjukkan  bahwa  responden berjenis kelamin perempuan sebanyak  62%  sedangkan  laki-laki sebanyak 38%. Selanjutnya,
responden  dengan  status  pekerjaan didominasi  oleh  mahasiswa/pelajar sebanyak  70%.  Responden  dengan status  pendidikan  didominasi  oleh S1  sebanyak  53%,  kemudian  usia didominasi  oleh  responden  yang berusia 20-30 sebanyak 84%.
4. Dari hasil pengolahan data terhadap  100  responden  dapat diketahui  bahwa  sebanyak  83% menerima  sistem  Gopay  yang memudahkan  dalam  pembayaran non-tunai.  Selain  itu  terdapat  6% tidak menerima dan sisanya menyatakan tidak tahu/netral.
Sehingga dapat disimpulkan bahwa sistem Gopay memudahkan  saat  pembayaran dan tingkat penerimaan terhadap Gopay cukup baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  A.  Aulifin  and  A.  S.  Dewi,
“ Analisis Penerimaan Pengguna Shopeepay Sebagai  Sistem  Pembayaran Elektronik Menggunakan Technology Acceptance Model  (TAM)  di  Wilayah Kota Bogor ,” J. Ilm. Manajemen,  Ekon.  Akunt., vol.  6,  no.  2,  pp.  138–152, 2022. [2] H. Hoetama, “ Pengaruh
Persepsi  Manfaat,  Persepsi
Kemudahan Penggunaan dan Tingkat  Kepercayaan  pada Minat  Menggunakan  Uang Elektronik Gopay .” Universitas Matana, 2020. [3] Y.  D.  Rahmawati  and  R.
Yuliana,  “ Pengaruh  persepsi
manfaat, persepsi kemudahan,  dan  persepsi keamanan terhadap keputusan  penggunaan  e- wallet  pada  mahasiswa  STIE Bank BPD Jateng ,” ECONBANK J. Econ. Bank . , vol.  2,  no.  2,  pp.  157–168, 2020. [4] Y. Trisnawati, “ Analisis penerimaan pengguna E-
wallet DANA menggunakan Metode  Technology  Acceptance Model  (TAM)  dan  Religiusitas Muslim Daily Religiosity Assessment  Scale  (MUDRAS) .” Fakultas  Sains  dan  Teknologi
Universitas  Islam  Negeri  Syarif Hidayatullah …, 2021.
[5] A.  N.  Desnissanty  and  D.  Sari,
“ Analisis  Faktor-faktor  Yang
Mempengaruhi Perilaku Penggunaan Shopeepay Dengan Technology  Acceptance  Model
(tam) ,”  eProceedings  Manag . , vol. 8, no. 3, 2021.
[6] H. R. Siahaan and C. Budihartanti, “ Analisa  Penerimaan  Pengguna e-wallet Sebagai Transaksi
Digital  Menggunakan  Metode
TAM  (Technologi  Acceptance Model) ,”  J.  Comput.  Sci.  Eng., vol. 4, no. 1, pp. 42–49, 2023.
[7] A.  Ramadhan  and  R.  S.  Tamba, “ Pengaruh  Persepsi  Manfaat dan Persepsi Kemudahan Terhadap Minat Penggunaan E- wallet  Gopay  di  wilayah  DKI
Jakarta ,”  Abiwara  J.  Vokasi
Adm.  Bisnis,  vol.  3,  no.  2,  pp. 134–139, 2022.
[8] P.  U.  Gio, Partial  least  squares structural  equation  modeling (pls-sem) dengan software smartpls . Uwais Inspirasi
Indonesia, 2022.
[9] P. W. Handayani, A. N. Hidayanto, A. A. Pinem, F. Azzahro, and Q. Munajat, Konsep  CB-SEM  dan SEM-PLS Disertai Dengan
Contoh Kasus . PT. RajaGrafindo Persada- Rajawali Pers, 2023. [10] A. M. Musyaffi, H. Khairunnisa, and D. K. Respati, Konsep dasar structural  equation  model- partial least square (sem-pls) menggunakan smartpls . Pascal Books, 2022.
[11] I.  Supriadi, Riset  Akuntansi Keperilakuan: Penggunaan
SmartPLS  dan  SPSS  Include Macro  Andrew  F.  Hayes . Jakad Media Publishing, 2022.
[12] V. H. Pranatawijaya, W.
Widiatry,  R.  Priskila,  and  P. B.  A.  A.  Putra,  “ Penerapan skala Likert dan skala dikotomi pada kuesioner online, ” J. Sains Dan Inform., vol.  5,  no.  2,  pp.  128–137, 2019.
[13] W.  I.  Rahayu  and  M.  H.  K. Saputra, Penerapan  Metode
Naive Bayes dan Skala Likert Pada Aplikasi Prediksi Kelulusan Mahasiswa . Kreatif, 2020. [14] A.  Nurhidayah,  Y.  Yuliniar, and D. C. Pangestuti, “ Pengaruh Brand Image Dan Brand Trust Terhadap Loyalitas Pelanggan Menggunakan E-Wallet Gopay ,” in Prosiding BIEMA (Business Management, Economic,  and  Accounting National Seminar), 2021, vol. 2, pp. 942–955.