How to cite: Lina Affifatusholihah, Farah Putri Wenang Lusianingrum, Fadhila (2022) Analisis Pengaruh Technology Acceptance Model dan Electronic Word of Mouth pada Minat Menggunakan Aplikasi Investasi Crypto, Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia, 7 (6). E-ISSN:
2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e- ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 6, Juni 2022

## ANALISIS  PENGARUH  TECHNOLOGY  ACCEPTANCE  MODEL  DAN ELECTRONIC  WORD  OF  MOUTH  PADA  MINAT  MENGGUNAKAN APLIKASI INVESTASI CRYPTO

## Lina Affifatusholihah, Farah Putri Wenang Lusianingrum, Fadhila
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa, Indonesia Email: lina@untirta.ac.id,  farah@untirta.ac.id, fadhila@untirta.ac.id

## Abstrak
Bappebti mencatat bahwa jumlah investor crypto per akhir Februari 2022 mencapai 4,2 juta orang. Jumlah investor crypto bahkan mengalahkan jumlah investor saham. Meningkatnya  jumlah  investor  juga  selasaras  dengan  semakin  mudah  dan beragamnya aplikasi investasi crypto . Di Indonesia aplikasi investasi crypto sudah tersedia seperti Tokocrypto, Pintu, Indodax, Luno, Zipmex dan Ajaib. Bahkan baru- baru  ini  Ajaib  mampu  untuk  mengontrak  Idol  K-Pop  menjadi Brand Ambassador nya,  tentunya  hal  ini  dilakukan  agar  jumlah  investor  yang menggunakan aplikasi tersebut menjadi meningkat. Hal inilah yang melatarbelakangi penelitian ini, dimana peneliti ingin melihat apakah  factor-faktor seperti perceived usefulness, perceived ease of use, dan electronic word of mouth, mampu meningkatkan minat menggunakan aplikasi investasi crypto . Metode yang digunakan dalam penelitian ini  adalah metode kuantitatif dengan alat analisis data menggunakan  aplikasi  SEM  Warp  PLS  8.0.  Data  primer  diperoleh  dari  kuesioner yang  disebarkan  secara  daring.  Responden  yang  mengisi  kuesioner telah  memiliki kriteria tertentu karena teknik sampling dengan metode purposive sampling . Jumlah sampel  dalam  penelitian  ini  sebanyak  120  orang.  Hasil  penelitian  menyatakan bahwa e lectronic word of mouth , perspektif kemanfaatan ( perceived usefulness ) dan perspektif  kemudahan  kegunaan  ( perceived  ease  of  use )  berpengaruh  terhadap minat. Temuan penelitian ini diharapkan dapat memungkinkan akademisi, praktisi, serta  lembaga-lembaga  pemerintah,  untuk  merancang  mekanisme  yang  dapat memfasilitasi keberhasilan layanan investasi crypto .
Kata Kunci : Crypto , Investasi, PLS

## Abstract
CoFTRA  (The  Commodity  Futures  Trading  Authority)  noted  that  the  number  of crypto  investors  as  of  the  end  of  February  2022  reached  4.2  million  people.  The number  of  crypto  investors  even  exceeds  the  number  of  stock  investors.  The increasing  number  of  investors  is  also  attuned  to  the  ease  and  variety  of  crypto investment applications. In Indonesia, crypto investment applications are available, such as Tokocrypto, Pintu, Indodax, Luno, Zipmex and Ajaib. Even recently, Ajaib was able to sign K-Pop Idols to be its Brand Ambassadors, of course this was done so  that  the  number  of  investors  using  the  application  increased.  This  is  the background  of  this  study,  where  the  researcher  wanted  to  see  if  factors  such  as
perceived  usefulness,  perceived  ease  of  use,  and  word  of  mouth  electronic  news, were able to increase interest in using crypto investment applications. The method used in this study is a quantitative method with data analysis tools using the SEM Warp  PLS  8.0  application.  Primary  data  were  obtained  from  questionnaires distributed  online.  Respondents  who  filled  out  the  questionnaire  had  certain criteria  because  the  sampling  technique  was  purposive  sampling  method.  The number of samples in this study were 120 people. The results of the study state that electronic word of mouth, perceived usefulness and perceived ease of use have an effect  on  interest.  The  findings  of  this  study  are  expected  to  enable  academics, practitioners,  as  well  as  government  institutions,  to  design  mechanisms  that  can facilitate the success of crypto investment services.

## Keywords: Crypto, Investasi, PLS

## Pendahuluan
Cryptocurrency atau  mata  uang  digital  kini  menjadi  salah  satu  aset  yang diminati  kalangan  investor.  Bahkan,  muncul  kekhawatiran  telah  terjadi  pergeseran investor  bursa  saham  ke  aset  digital  secara  masif.  Badan  Pengawas  Perdagangan Berjangka  Komoditi  (Bappebti)  mengemukakan cryptocurrency adalah  sebuah  alat investasi yang relatif baru dan diperkirakan akan terus meningkat dalam beberapa tahun ke  depan.  Berdasarkan  data  Bappebti,  jumlah  investor crypto per  akhir  Februari  2022 mencapai 4,2 juta orang. Jumlah investor crypto tersebut mengalahkan jumlah investor saham.  Per  Februari,  berdasarkan  data  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI),  jumlah  akun investor  saham  mencapai  2.001.288  akun.  Naik  18,05%  atau  306.020  SID  dari  akhir 2020 sejumlah 1.695.268 akun ( cnbcindonesia.com ).
Cryptocurrency adalah  sistem  pertukaran digital  peer-to-peer di  mana kriptografi  digunakan  untuk  menghasilkan  dan  mendistribusikan  unit  mata  uang (Mukhopadhyay et  al., 2016 ) . Cryptocurrency menurut Doran  (2004) adalah  media pertukaran  terdesentralisasi  yang  memanfaatkan  teknologi  Blockchain  untuk mendapatkan  desentralisasi,  transparansi,  dan  kekekalan.  Investor  percaya  dengan cryptocurrency karena  keamanan cryptocurrency dibangun  di  atas  kriptografi,  bukan oleh  orang  atau  kepercayaan.  Misalnya,  Bitcoin  menggunakan  metode  Kriptografi Kurva  Elliptik  untuk  memastikan  bahwa  transaksi  yang  melibatkan  Bitcoin  aman. Kriptografi  kurva  eliptik  adalah  jenis  kriptografi  kunci  publik  yang  mengandalkan matematika  untuk  memastikan  keamanan  transaksi.  Ketika  seseorang  mencoba  untuk menghindari  skema  enkripsi  tersebut  di  atas  dengan  kekerasan,  mereka  membutuhkan sepersepuluh usia alam semesta untuk menemukan kecocokan nilai ketika mencoba 250 miliar kemungkinan setiap detik (Fang et al ., 2022) .
Mengenai  penggunaannya  sebagai  mata  uang,  cryptocurrency  memiliki  sifat yang mirip dengan mata uang pada umumnya karena memiliki pasokan yang terkendali. Sebagian  besar cryptocurrency membatasi  ketersediaan  volume  mata  uang  mereka. Misalnya.  untuk  Bitcoin,  pasokan  akan  berkurang  dari  waktu  ke  waktu  dan  akan mencapai  jumlah  akhirnya  sekitar  tahun  2140.  Semua cryptocurrency mengontrol pasokan token melalui jadwal yang dikodekan di Blockchain.
Salah  satu  fitur  terpenting  dari cryptocurrency adalah  tidak  adanya  perantara lembaga  keuangan.  Dengan  tidak  adanya  perantara  menurunkan  biaya  transaksi  bagi para pedagang (Caporale et al ., 2018) . Sebagai perbandingan, jika database bank diretas atau  rusak,  bank  akan  sepenuhnya  mengandalkan  cadangannya  untuk  memulihkan informasi  yang  hilang  atau  disusupi.  Dengan  cryptocurrency,  bahkan  jika  bagian  dari jaringan  disusupi,  sisanya  akan  terus  dapat  memverifikasi  transaksi  dengan  benar. Cryptocurrency juga memiliki fitur penting untuk tidak dikendalikan oleh otoritas pusat mana  pun,  sifat  desentralisasi  Blockchain  memastikan cryptocurrency secara  teoritis kebal terhadap kendali dan campur tangan pemerintah (Fang et al ., 2022) . Oleh karena itu sangat menarik untuk dijadikan asset investasi.
Fungsi cryptocurrency sebagai  alat  investasi  menggunakan  prinsip  yang  sama dengan  prinsip  ekonomi,  yaitu  harga  akan  naik  ketika  ada  banyak  permintaan.  Pada awal cryptocurrency populer,  harganya  terus  meningkat  tajam.  Banyak  investor mendapatkan  keutungan  sangat  besar  setelah  investasi  melalui cryptocurrency selama ini. Semakin banyak orang melakukan investasi dengan cryptocurrency , maka harganya juga akan semakin naik. Namun, belakangan kenaikan harga mata uang digital tersebut tidak sesignifikan beberapa tahun silam. Investasi dengan cryptocurrency juga termasuk dalam kategori high risk .
Crypto kini  masuk  dalam  kategori  investasi  jangka  panjang,  selain  emas  dan saham.  Mata  uang crypto memiliki  banyak  jenis.  Salah  satu  yang  paling  dikenal  dan memiliki  supply  yang  tinggi adalah  Bitcoin.  Di  Indonesia  aplikasi  seperti  Tokocrypto, Pintu,  Indodax,  Luno,  Zipmex  dan  Ajaib.  Bahkan  baru-baru  ini  Ajaib  mampu  untuk mengontrak Idol K-Pop menjadi Brand Ambassador nya, tentunya hal ini dilakukan agar jumlah investor yang menggunakan aplikasi tersebut menjadi meningkat.
Untuk mengetahui minat mengguanakan aplikasi investasi crypto , penelitian ini mengadopsi  kerangka  teori  model  penerimaan  teknologi  (TAM)  sebagai  landasan teoretis.  Dalam  model  ini, perceived  usefulness atau  kegunaan  yang  dirasakan  dan , perceived  ease  of  use atau  kemudahan  penggunaan  memainkan  peran  kunci  dalam menentukan penerimaan dan pengambilan keputusan teknologi informasi individu (Jung et  al. ,  2021) .  Karena  dalam  pembelian  aset  investasi crypto menggunakan  aplikasi digital/platform digital, ini menjadi bentuk baru dari sistem transaksi investasi. Dengan demikian,  bentuk  transaksi  baru  ini  dapat  mengubah  proses  pengambilan  keputusan individu.  Oleh  karena  itu,  struktur  model  TAM  digunakan  sebagai  pendekatan  untuk memeriksa hubungan antara atribut platform yang disebutkan di atas dengan perceived usefulness dan perceived ease of use (Fedorko et al., 2021) .
TAM  adalah  teori  di  mana  kekuatan  teoritis  telah  dibuktikan  dalam  berbagai studi  empiris.  TAM  merupakan  salah  satu  teori  yang  paling  berpengaruh  dalam menjelaskan  proses  penerimaan  TI  di  tingkat  individu.  Secara  keseluruhan,  penelitian ini  menggunakan  kerangka  teori  TAM  untuk  memahami  hubungan  antara,  kemudahan penggunaan,  kegunaan,  dan  minat  menggunakan  aplikasi  investasi crypto .  Hasil penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  acuan  dasar  bagi  pembentukan  platform ekonomi berbagi yang efisien (Mousa et al ., 2021) .
Word  of  mouth (WOM)  adalah  saran  informal  yang  disampaikan  di  antara konsumen,  biasanya  interaktif,  cepat,  dan  kurang  bias  komersial.  WOM  memiliki pengaruh  kuat  pada  perilaku  konsumen  dalam  penelitian  Keaveney  (1995)  mencatat bahwa  50%  dari  penggantian  penyedia  layanan  ditemukan  dengan  cara  ini.  WOM mungkin  positif  (PWOM),  mendorong  pilihan  merek,  atau  negatif  (NWOM), mengecilkan  pilihan merek.  Probabilitas  keputusan  penggunaan juga akan  dipengaruhi oleh  kejadian  relatif  PWOM  dan  NWOM  dan  juga  oleh  dampak  relatif  dari  contoh PWOM  dan  NWOM.  WOM  dapat  mempengaruhi  keputusan  pembelian  dan penggunaan suatu barang  dan jasa. Dalam penelitian  keputusan pembelian barang atau pengguaan  jasa,  minat  jatuh  pada  beberapa  pengguna  awal  produk  yang  sarannya kepada  non-pengguna  dapat  memutuskan  keberhasilan  atau  kegagalan  produk  baru. WOM memiliki dampak dalam bentuk keyakinan konsumen yang diperoleh, preferensi, kebiasaan,  dan  pengaruh  komersial  yang  dapat  membatasi  atau  membantu  tanggapan terhadap saran (East et al., 2008) .
Fred  Davis  mendefinisikan  PU  sebagai  sejauh  mana  seseorang  percaya  bahwa menggunakan  sistem  tertentu akan meningkatkan  kinerja  pekerjaannya.  Sedangkan  PE sebagai sejauh mana seseorang percaya bahwa menggunakan sistem tertentu akan bebas dari  usaha (Zabukovšek  et  al.,  2022) . Hennig-Thurau  et  al.  (2004) mendefinisikan eWOM  sebagai  ulasan  positif  atau  negatif,  dan  komentar  pengguna  potensial  atau pengguna aktual tentang suatu produk atau perusahaan melalui jejaring sosial atau alat online.  Belakangan  ini,  dengan  pesatnya  pertumbuhan  jejaring  sosial,  konsumen memiliki  kecenderungan  untuk  mencari  informasi  dan  saran  dari  orang  lain.  Mereka awalnya  mencari  informasi  dari  orang-orang  yang  memiliki  hubungan  dekat  dengan mereka  seperti  anggota  keluarga,  teman,  dan  rekan  kerja (De  Bruyn  &  Lilien,  2008; Liao  et  al.,  2022) .  Baru-baru  ini,  peneliti  mengintegrasikan  teori  model  penerimaan teknologi  (TAM)  dan  WOM  untuk  mempelajari  minat  pelanggan  untuk  menggunakan layanan.  Mereka  menemukan  bahwa  konstruksi  terkait  teknologi  dan  WOM  secara positif  memengaruhi  niat  pelanggan  untuk  menggunakan  layanan (Liao  et  al.,  2022; Parry et al., 2012; Waris et al., 2022) . Hal inilah yang melatarbelakangi penelitian ini, dimana  penelliti  ingin  melihat  apakah  factor-faktor  seperti perceived  usefulness, perceived  ease  of  use, dan electronic  word  of  mouth, mampu  meningkatkan  minat menggunakan aplikasi investasi crypto (Parry et al ., 2012) . Maka terbentuklah hipotesis sebagai berikut:
H1: Perceived usefulness berpengaruh terhadap minat menggunakan aplikasi investasi crypto
H2: Perceived ease of use berpengaruh terhadap minat menggunakan aplikasi investasi crypto
H2: Electronic  word  of  mouth berpengaruh  terhadap  minat  menggunakan  aplikasi investasi crypto

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  mencoba  untuk  memakai  Metode  pendekatan  kuantitatif  yang bertujuan  untuk  menjawab  rumusan  masalah  dalam  penelitian  ini.  Analisis  data menggunakan  data  primer  yang  dihasilkan  dari  pengumpulan  data  melalui  kuesioner secara daring. Pengukuran variabel menggunakan skala Likert dengan interval antara 1 sampai  5.  Nilai  1  menunjukan  ketidaksetujuan  sedangkan  nilai  5  menunjukan kesetujuan  terhadap  item  pertanyaan.  Analisis  data  dilakukan  memakai  aplikasi Structural  Equation  Modelling  Warp  Partial  Least  Square  (SEM  WarpPLS)  8.0. Penggunaan  teknik  PLS-SEM  sangat  umum  di  berbagai  bidang  penelitian  di  mana peneliti tertarik untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang berpengaruh signifikan secara statistik untuk variabel dependen model (Sternad Zabukovšek et al., 2022) .
Data  primer  diambil  dengan  menggunakan  instrumen perceived  ease  of  use berdasarkan  penelitian Davis  (1989) sebanyak  3  item,  instrumen perceived  usefulness berdasarkan  penelitian Davis  (1989) sebanyak  3  item,  instrumen electronic  word  of mouth berdasarkan  penelitian East  et  al. (2008) sebanyak  5  item,  dan instrumen minat berdasarkan penelitian Davis et al. , (1989) sebanyak 5 item.
Hasil  pengengembangan  instrumen  penelitian  selanjutkan  dituang  dalam kuesioner yang disampaikann kepada responden yang memenuhi kriteria secara daring. Kriteria yang digunakan adalah orang yang minat untuk menggunakan aplikasi investasi crypto . Maka metode penentuan sampel yang dipakai yaitu purposive sampling . Jumlah responden minimal berjumlah 112 orang. Hal ini sesuai dengan Hair et al. (2014) bahwa paling tidak jumlah sampel dalam penelitian sebanyak tujuh sampai sepuluh kali jumlah parameter.

## Hasil dan Pembahasan
Karakteristik  responden  yang  dianalisis  dalam    penelitian  ini  meliputi  jenis kelamin,  usia,  pendidikan  terakhir,  pendapatan  perbulan,  durasi  dan  media  yang digunakan dalam berinternet, terlihat pada table-tabel berikut ini.

## Tabel 1 Jenis Kelamin
Kriteria Jumlah Presentase Pria 39 74,2% Wanita 81 25,8% Total 120 100% Sumber: Data Primer diolah (2022)
Tabel  1  di  atas  memperlihatkan  bahwa  dari  seluruh  responden  yang  banyak menjadi  responden  yaitu  berjenis  kelamin  wanita  dengan  jumlah  sebesar  120  orang. Sementara responden dengan jenis kelamin pria hanya ada 39 orang responden. Tabel 2 di  bawah  menunjukan  bahwa  mayoritas  responden  adalah  generasi  milenial  dengan rentang  usia  18-25  tahun  sebanyak  98  responden  dan  dengan  rentang  26-35  tahun
sebanyak 18 orang responden. Hanya 3.3% responden yang berusia dengan rentang 36- 45 tahun.
Tabel 2 Usia
Sumber: Data Primer diolah (2022)
Tabel 3

## Pendidikan Terakhir
Sumber: Data Primer diolah (2022)
Tabel 3 di atas menggambarkan banyak dari responden yang mengenyam SMA sebagai pendidikan terakhir, yaitu sebanyak 106 responden. Responden dengan  tingkat pendidikan akhir diploma hanya 7 orang responden dan dengan lulusan S1 dan S2 juga hanya  7  orang  responden.  Tabel  4  di  bawah  memperlihatkan  bahwa  mayoritas responden  memiliki  pendapatan  kurang  dari  2  juta  rupiah  yaitu  sebanyak  79.2%. Responden dengan pendapatan  rentang 2 juta rupiah hingga 4 juta rupiah sebanyak 14 responden,  dengan  rentang  4  juta  rupiah  hingga  6  juta  rupiah  sebanyak  6  orang responden. Hanya 1,7 % responden yang memiliki  pendapatan lebih  dari 8 juta rupiah perbulannya

## Tabel 4 Pendapatan
Sumber: Data Primer diolah (2022)
Kriteria Jumlah Presentase 18-25 tahun  98 81,7% 26-35 tahun  18 15% 36-45 tahun  4 3.3% Jumlah 120 100% Kriteria Jumlah Presentase SMA 106 88,2% Diploma 7 5,9% S1 dan S2 7 5,9% Jumlah 120 100% Kriteria Jumlah Presentase < Rp. 2.000.000 95 79,2% Rp. 2.000.001 -  Rp. 4.000.000 14 2,5% Rp. 4.000.001 -  Rp.6.000.000 6 11,7% Rp. 6.000.001 -  Rp. 8.000.000 2 5% > Rp. 8.000.000 3 1,7% Jumlah 120 100%

## Tabel 5 Media Berinternet

## Sumber: Data Primer diolah (2022)
Tabel  5  menunjukan  bahwa  4  orang  yang  mengakses  internet  hanya  via  tablet daan  3  responden  yang  hanya  menggunakan  PC/Laptop.  Sebanyak  113  responden mengakses  internet  menggunakan  smarthphone.    sebagai  pendidikan  terakhir,  yaitu sebanyak 106 responden. Dengan rincian 19 responden yang menggunakan smartphone dan PC/Laptop, 2 orang smartphone dan table. Sedangkan 5% menggunakan ketiganya. Tabel 2 berikut ini memmberikan gambaran bahwa 38 orang mengakses internet selama 1-2  jam/hari.  60  orang  mengakses  selama  3-8  jam  /hari,  10  orang  mengakses  internet selama  9-12  jam/  hari.  Hanya  10  %  responden  yang  mengakses  internet  lebih  dari  12 jam per harinya.

## Tabel 6 Durasi Berinternet

## Sumber: Data Primer diolah (2022)
Analisis  data  menggunakan  SEM  Warp  PLS  7.0  dilakukan  melalui  dua  tahap. Tahap  pertama  itu  menguji  validitas  dan  reliabilitas  dari  instrument  yang  digunakan atau  biasanya  disebut  dengan  model  pengukuran.  Selanjutnya  tahap  kedua  merupukan pengujian  hipotesis  yang  telah  diajukan  yang  dinamakan  dengan  model  struktural. Berikut ini hasil dari langkah pertama yaitu model pengukuran.
Kriteria Jumlah Presentase PC/Laptop 3 2,5% Smartphone 86 71,7% Smarthphone, PC/Laptop 19 15,8% Smarthphone, Tablet 2 1,7% Smarthphone, PC/Laptop, Tablet 6 5% Tablet 4 3.3% Jumlah 120 100% Kriteria Jumlah Presentase 1-2 jam/hari 38 31,7% 3-8 jam/hari 60 50% 9-12 jam/hari 10 8,3% Lebih dari 12 jam 12 10% Jumlah 120 100%

## Tabel 7
Validitas Konvergen
Sumber: Data Primer diolah (2022)
Tabel 8

## Validitas Diskriminan
Note: Square roots of average variances extracted (AVE’s) shown on diagonal Sumber: Data Primer diolah (2022)
Item Pertanyaan Factor Loading Keputusan Perceived usefulness PU1 PU2 PU3 (0.736) (0.754) (0.908) VALID VALID VALID Perceived ease of use PE1 PE2 PE3 (0.764) (0.875) (0.938) VALID VALID VALID Electronic Word of Mouth EWOM1 EWOM2 EWOM3 EWOM4 EWOM5 (0.830) (0.877) (0.902) (0.893) (0.802) VALID VALID VALID VALID
VALID Minat
M1 M2 M3 M4 M5 (0.804) (0.779) (0.778) (0.735) (0.734) VALID VALID VALID
VALID VALID
Variabel PU PE EWOM M Perceived usefulness (0.862) 0.650 -0.033 0.625 Perceived ease of use 0.650 (0.803) -0.051 0.513 Electronic Word of Mouth -0.033 -0.051 (0.862) 0.112 Minat 0.625 0.513 0.112 (0.748)

## Tabel 9 Reliabilitas

## Sumber: Data Primer diolah (2022)
Tabel 7 memperlihatkan bahwa item pernyataan yang dipakai pada penelitian ini berjumlah  enam  belas  item  adalah  valid.  Selanjutnya,  hasil  pengujian  validitas konvergen  tidak  terdapat  item  pernyataan  yang  nilai factor  loading dibawah  0.7. Dengan  demikian  proses  analisis  data  hanya  menggunakan  dua  puluh  tujuh  item pernyataan  yang  valid.  Lebih  lanjut  tabel  8  menggambarkan  hasil  dari  pengujian validitas  diskriminan  dimana  nilai  akar  AVE  lebih  tinggi  dari  korelasi  antar  variabel sehingga  memenuhi  kriteria  validitas  diskriminan.  Terakhir,  Tabel  9  mengungkapkan bahwa  keempat  variabel  yang  dipakai  pada  penelitian  ini  nilai Cronbach’s  Alpha dan Composite Reliability lebih besar dari 0.6 maka dapat dikatakan reliabel. Tahap kedua dari  pengujian  dengan  SEM  Warp  PLS  8.0  yaitu  model  struktural.  Model  struktural dalam  penelitian  ini  akan  dilaksanakan  untuk  menguji  tiga  hipotesis  yang  telah diajukan. Berikut ini merupakan gambar model struktural dan hasil pengujian hipotesis.
Gambar 1 Model Struktural
Variabel Cronbach Alph Composite Reliability Keterangan Perceived usefulness 0.896 0.824 Reliabel Perceived ease of use 0.844 0.719 Reliabel Electronic Word of Mouth 0.935 0.913 Reliabel Minat 0.863 0.801 Reliabel

## Tabel 10 Hasil Pengujian Model Struktural
Sumber: Data Primer diolah (2022)
Tabel 10 menunjukkan bahwa nilai AVIF sebesar 2.186 yang lebih kecil dari 3,3 sehingga model penelitian ini bebas dari multikolinieritas. Selain itu, nilai average path coefficient ( APC) dan average R-Square (ARS) juga signifikan pada level 1%. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa model yang dikembangkan oleh penelitian ini terbukti baik  karena  telah memenuhi  tiga  kriteria goodness  of  fit model  yaitu  AVIF,  APC,  dan ARS.  Lebih  lanjut,  ketiga  variabel  penelitian  ini  yang  meliputi perceived  usefulness, perceived  ease  of  use, dan electronic  word  of  mouth memberikan  kontrbusi  terhadap minat  menggunakan  aplikasi  investasi crypto sebesar  59%.  Sementara  41%  sisanya ditentukan oleh variabel yang tidak ada dalam model penelitian ini. Gambar 1 dan tabel 10 menggambarkan bahwa hipotesis 1 dinyatakan diterima karena koefisien β=0.243; p- Value<0.001. Jadi ketika perceived usefulness mengalami peningkatan satu satuan maka minat mengikuti akan naik 0.243. Maknanya, bahwa perceived usefulness terbukti dapat meningkatkan  keinginan  untuk  menggunakan  aplikasi  investasi crypto .  Diterimanya hipotesis 1 ini semakin memperkuat bukti bahwa perceived usefulness berperan dalam membentuk  minat  menggunakan  aplikasi  investasi  daring.  Hal  ini  juga  didukung  oleh Jung et  al. (2021) ,  yang  mengungkapkan  bahwa perceived  usefulness atau  kegunaan yang dirasakan menentukan penerimaan dan pengambilan keputusan untuk mengadopsi teknologi informasi individu.
Tabel 10 dan Gambar 1 memperlihatkan hasil uji hipotesis 2 bahwa koefisien β bernilai  positif  sebesar  0.507  dan  signifikan  pada  tingkat  toleransi  1%.  Hasil  tersebut menunjukkan  bahwa perceived  ease  of  use berpengaruh  terhadap  minat  menggunakan aplikasi  investasi crypto .  Terbuktiknya  hipotesis  2  menguatkan  penelitan Jung et  al.
(2021) ,  yang  mengungkapkan  bahwa perceived  ease  of  use atau  kemudahan penggunaan  memainkan  peran  kunci  dalam  menentukan  penerimaan  dan  pengambilan keputusan dalam adopsi teknologi informasi individu.
Hipotesis 3, yaitu electronic word of mouth terbukti berpengaruh terhadap minat menggunakan aplikasi investasi crypto sebab β=-0.273; p-Value<0.001.  Terdukungnya hipotesis  3  karena  β  positi  dan  signifikan  pada  0.001  hal  ini  menunjukan  bahwa kenaikan  atau  pertambahan  pada electronic  word  of  mouth ,  akan  diikuti  dengan peningkatan  atau  penambahan  pada  variabel  minat.  Hal  ini  selaras  dengan  penelitian terdahulu yaitu oleh Qi dan Kuik (2022) yaitu konsumen terutama mengandalkan WOM dalam proses keputusan mengadopsi suatu barang atau jasa.
Jalur Koefisien β P-Value Effect Size Keputusan PU -> M 0.243 p<0.001 0.157 Hipotesis Diterima PE -> M 0.507 p<0.001 0.359 Hipotesis Diterima EWOM -> M 0.273 p<0.001 0.078 Hipotesis Diterima Indikator goodness of fit model APC 0.341 p<0.001 ARS 0.593 p<0.001 AVIF 2.186 p<0.001 Tidak Multikolinieritas

## Kesimpulan
Berdasarkan  analisis  data  menggunakan  aplikasi  SEM  Warp  PLS    8.0  melalui enam  belas  item  pertanyaan  ditemukan  bukti  bahwa  variabel  perceived  usefulness, perceived  ease  of  use  dan  electronic  word  of  mouth  secara  langsung  berpengaruh terhadap  minat  seseorang  dalam  menggunakan  aplikasi  investasi crypto .  Selanjutnya, ketiga variabel yang meliputi perceived usefulness, perceived ease of use dan electronic word  of  mouth  signifikan  berpengaruh  terhadap  minat  seseorang  dalam  menggunakan aplikasi investasi crypto sebesar 59% sementara sisanya ditentukan oleh variabel yang tidak  dianalisis  dalam  penelitian  ini.  Faktor  –  factor  yang  mempengaruhi  minat seseorang  dalam  menggunakan  aplikasi  investasi  secara  daring  ini  selanjutnya diharapkan  dapat  dijadikan  sebagai  literasi  mengenai  jenis  investasi  daring  yang dilakukan  agar  investasi  yang  dilakukan  sesuai  dengan  kebutuhan  peserta  dan  dapat efektif meningkatkan keterampilan peserta.  Saran untuk penelitian selanjutnya dibidang pemasaran  adalah  mencoba  untuk  menganalisis  lagi  terkait  dengan  aplikasi  theory  of trying  sehingga  dapat  dilihat  dengan  lebih  beragam  lagi  hasil  dari  aplikasi  tersebut. Selain  itu  minat  seseorang  dalam  menggunakan  aplikasi  investasi  secara  daring  dapat dijadikan rencana penelitian selanjutnya dengan menerapkan strategi pemasaran lainnya sebagaicontoh adalah iklan karena sikap terhadpa iklan berpengaruh besar dengan factor –  factor  yang  mempengaruhi  minat  seseorang  dalam  menggunakan  aplikasi  investasi secara daring berdasarkan hasil penelitian ini..

## BIBLIOGRAFI
Adriyati, R., & Indriani, F. (2017). Pengaruh Electronic Word Of Mouth Terhadap Citra Merek  Dan  Minat  Beli  Pada  Produk  Kosmetik  Wardah. Diponegoro  Journal  Of Management , 6 (4), 1–14. https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/djom/article/view/18046
Caporale, G. M., Gil-Alana, L., & Plastun, A. (2018). Persistence in the cryptocurrency market. Research  in  International  Business  and  Finance , 46 (December  2017), 141–148. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2018.01.002 Google Scholar
Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User Acceptance of Computer Technology:  A  Comparison  of  Two  Theoretical  Models. Management  Science , 35 (8). https://doi.org/10.1287/mnsc.35.8.982 Google Scholar
De Bruyn, A., & Lilien, G. L. (2008). A multi-stage model of word-of-mouth influence through  viral  marketing. International  Journal  of  Research  in  Marketing , 25 (3), 151–163. https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2008.03.004 Google Scholar
Doran,  M.  (2004).  A  Forensic  Look  at  Bitcoin  Cryptocurrency. SANS  Computer Forensics , Forensics 508 , 125. http://computer-
forensics.sans.org/community/papers/gcfa/forensic-analysis-suplused-system-hard- drives_57 Google Scholar
East,  R.,  Hammond,  K.,  &  Lomax,  W.  (2008).  Measuring  the  impact  of  positive  and negative  word  of  mouth  on  brand  purchase  probability. International  Journal  of Research in Marketing , 25 (3), 215–224. https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2008.04.001 Google Scholar
Fang,  F.,  Ventre,  C.,  Basios,  M.,  Kanthan,  L.,  Martinez-Rego,  D.,  Wu,  F.,  &  Li,  L. (2022).  Cryptocurrency  trading:  a  comprehensive  survey. Financial  Innovation ,
8 (1). https://doi.org/10.1186/s40854-021-00321-6 Google Scholar
Fedorko, I., Fedorko, R., Gavurova, B., & Bacik, R. (2021). http://jssidoi.org/esc/home . 9 (1), 519–529.
Fred  D.  Davis.  (1989).  Perceived  Usefulness,  Perceived  Ease  of  Use,  and  User Acceptance  of  Information  Technology. Quarterly:  Management  Information Systems . https://doi.org/10.2307/249008 Google Scholar
Hair,  J.  F.,  Black,  W.  C.,  Babin,  B.  J.,  &  Anderson,  R.  E.  (2010).  Multivariate  Data Analysis.  In Vectors .  https://doi.org/10.1016/j.ijpharm.2011.02.019 Google Scholar
Hennig-Thurau,  T.,  Gwinner,  K.  P.,  Walsh,  G.,  &  Gremler,  D.  D.  (2004).  Electronic word-of-mouth  via  consumer-opinion  platforms:  What  motivates  consumers  to articulate themselves on the Internet? Journal of Interactive Marketing , 18 (1), 38– 52. https://doi.org/10.1002/dir.10073 Google Scholar
Jung,  J.,  Park,  E.,  Moon,  J.,  &  Lee,  W.  S.  (2021).  Exploration  of  sharing accommodation  platform  airbnb  using  an  extended  technology acceptance  model. Sustainability  (Switzerland) , 13 (3),  1–16.  https://doi.org/10.3390/su13031185

## Google Scholar
Keaveney, S. M. (1995). in Service Industries : Journal of Marketing , 59 (April), 71–82.
Google Scholar
Liao,  Y.  K.,  Wu,  W.  Y.,  Le,  T.  Q.,  &  Phung,  T.  T.  T.  (2022).  The  Integration  of  the Technology  Acceptance  Model  and  Value-Based  Adoption  Model  to  Study  the Adoption  of  E-Learning:  The  Moderating  Role  of  e-WOM. Sustainability (Switzerland) , 14 (2). https://doi.org/10.3390/su14020815 Google Scholar
Meledak!  Investor  Kripto  RI  Capai  4,2  Juta,  Kalahkan  Saham .  (n.d.).  Retrieved  June 24,  2022,  from  https://www.cnbcindonesia.com/market/20210420080336-17- 239122/meledak-investor-kripto-ri-capai-42-juta-kalahkan-saham
Mousa,  A.  H.,  Mousa,  S.  H.,  Aljshamee,  M.,  &  Nasir,  I.  S.  (2021).  Determinants  of customer  acceptance  of  e-banking  in  Iraq  using  technology  acceptance  model. Telkomnika (Telecommunication Computing Electronics and Control) , 19 (2), 421– 431. https://doi.org/10.12928/TELKOMNIKA.v19i2.16068 Google Scholar
Mukhopadhyay,  U.,  Skjellum,  A.,  Hambolu,  O.,  Oakley,  J.,  Yu,  L.,  &  Brooks,  R.
(2016).  A  brief  survey  of  Cryptocurrency  systems. 2016  14th Annual  Conference on Privacy, Security and Trust, PST 2016 , 745–752. https://doi.org/10.1109/PST.2016.7906988 Google Scholar
Parry,  M.  E.,  Kawakami,  T.,  &  Kishiya,  K.  (2012).  The  effect  of  personal  and  virtual word-of-mouth  on  technology  acceptance. Journal  of  Product  Innovation Management , 29 (6),  952–966.  https://doi.org/10.1111/j.1540-5885.2012.00972.x Google Scholar
Qi,  X.,  &  Kuik,  S.  (2022).  Effect  of  Word-of-Mouth  Communication  and  Consumers’ Purchase  Decisions  for  Remanufactured  Products:  An  Exploratory  Study. Sustainability , 14 (10), 5963. https://doi.org/10.3390/su14105963 Google Scholar
Sternad Zabukovšek, S., Bobek, S., Zabukovšek, U., Kalinić, Z., & Tominc, P. (2022). Enhancing PLS-SEM-Enabled Research with ANN and IPMA: Research Study of Enterprise  Resource  Planning  (ERP)  Systems’  Acceptance  Based  on  the
Technology Acceptance Model (TAM). Mathematics , 10 (9). https://doi.org/10.3390/math10091379 Google Scholar
Waris,  I.,  Ali,  R.,  Nayyar,  A.,  Baz,  M.,  Liu,  R.,  &  Hameed,  I.  (2022).  An  Empirical Evaluation  of  Customers’  Adoption  of  Drone  Food  Delivery  Services:  An Extended  Technology  Acceptance  Model. Sustainability  (Switzerland) , 14 (5),  1– 19. https://doi.org/10.3390/su14052922 Google Scholar

## Copyright holder:
Lina Affifatusholihah, Farah Putri Wenang Lusianingrum, Fadhila (2022)
First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: