INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 3 Tahun 2024 Page 5477-5491 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Technologhy Acceptance Model (TAM) Terhadap Adopsi
Aplikasi Financial Teknologi
(Studi Kasus Pengguna Aplikasi Pospay)
Satria Tri Dayana Kam Universitas Sembilanbelas November Kolaka Email: Tridayanakam@gmail.com
Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui : (1)  Pengaruh norma subjektif ( subjective norm) terhadap persespi  kegunaan  ( perceived  usefulness)  pospay,  (2)  Pengaruh  citra  (image)  terhadap  persespi kegunaan ( perceived usefulness) pospay, (3) Pengaruh kualitas hasil (output quality) terhadap persespi kegunaan  ( perceived  usefulness)  pospay,  (4)  Pengaruh  keyakinan-diri  (self-efficacy)  berpengaruh terhadap persepsi kemudahan penggunaan ( perceived ease of use) pospay, (5) Pengaruh kondisi yang memfasilitasi ( facilitating condition) terhadap persepsi kemudahan penggunaan (perceived ease of use) pospay , (6) Pengaruh kecemasan (anxiety) terhadap persepsi kemudahan penggunaan (perceived ease of use) pospay, (7) Pengaruh persepsi kesenangan (perceived enjoyment) terhadap persepsi kemudahan penggunaan ( perceived ease of use) pospay, (8) Pengaruh persepsi kemudahan penggunaan (perceived ease  of  use)  pospay  persespi  kegunaan  (perceived  usefulness)  pospay,  (9)  Pengaruh  persepsi kemudahan penggunaan ( perceived ease of use) pospay terhadap niat penggunaan (intention to use) pospay,  (10)  Pengaruh  persespi  kegunaan  ( perceived  usefulness)  pospay  terhadap  niat  penggunaan ( intention to use) pospay, (11) Pengaruh niat penggunaan (intention to use) terhadap pengadopsian pospay  ( pospay  adoption)  berdasarkan  pendekatan  Technology  of  Acceptance  Model    3  (TAM  3). Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  metode  kuantitatif.Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini menggunakan studi pustaka, observasi, dan kuesioner. Populasi dalam penelitian ini adalah masyarakat sulawesi tenggara (sultra). Sampel dalam penelitian ini adalah setiap orang-orang yang telah melakukan adopsi atau menerapkan sistem pospay di dalam menunjang berbagai aktivitasnya atau paling tidak, perna menggunakan pospay dan dapat dimintai keterangan secara subjektif maupun objektif.Pengujian instrument penelitian menggunakan uji validitas dan uji realibilitas dengan SPSS. Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji measurement model (outer model) dan pengujian model structural  ( inner  model)  dengan  Smart  PLS.  Berdasarkan  hasil  dari  peneltian  yang  telah  dilakukan
dengan kesimpulan bahwa hipotesis 1,2,3,5,8, 9, 10 dan 11 menunjukkan pengaruh positif, sedangkan hipotesis 4,6 dan 7 tidak menunjukkan pengaruh.
Kata Kunci: Technology Accpetance Model 3, Structural Equation Model, Pospay

## Abstract
This research aims to determine: (1) subjective norms on the perceived usefulness of Pospay, (2) The influence of image on the perceived usefulness of Pospay, (3) The influence of output quality. ) on the perceived usefulness of Pospay, (4) The influence of self-efficacy on the perceived ease of use of Pospay, (5) The  influence  of  facilitating conditions on  the perception  of  ease of use  (perceived  ease of use) pospay, (6) The influence of anxiety on the perceived ease of use (perceived ease of use) pospay, (7) The influence of perceived enjoyment on the perceived ease of use (perceived ease of use) pospay, (8) The influence of the perceived ease of use (perceived ease of use) of Pospay on the perceived usefulness (perceived usefulness) of Pospay, (9) The influence of the perceived ease of use (perceived ease of use) of Pospay on the intention to use Pospay, (10) The influence Perceived usefulness of Pospay on intention to  use  Pospay,  (11)  Influence  of  intention  to  use  on  Pospay  adoption  based  on  the  Technology  of Acceptance  Model  3  (TAM  3)  approach.  This  research  uses  a  quantitative  method  approach.  Data collection in this research uses literature study, observation and questionnaires. The population in this research is the people of Southeast Sulawesi (Sultra). The sample in this research is everyone who has adopted or implemented the Pospay system to support their various activities or, at least, has used Pospay and can be asked for information subjectively or objectively. Testing the research instrument uses  validity  and  reliability  tests  with  SPSS.  The  data  analysis  technique  used  in  this  research  is measurement model testing (outer model) and structural model testing (inner model) with Smart PLS. Based on the results of research that has been carried out, it is concluded that hypotheses 1,2,3,5,8, 9, 10 and 11 show a positive influence, while hypotheses 4,6 and 7 show no influence.
Keywords: Technology Accetance Model 3, Structural Equation Model, Pospay

## PENDAHULUAN
Seiring  berjalannya  waktu  teknologi  memiliki  peran  penting  dalam  menunjang kegiatan masyarakat. Berbagai bentuk kegiatan masyarakat dalam lingkungan sehari-hari dapat diselesaikan dengan efektif berkat bantuan teknologi. Secara garis besar teknologi sendiri pada dasarnya dikembangkan untuk memberikan kemudahan dalam menyelesaikan berbagai bentuk permasalahan dalam lingkungan masyarakat.
Teknologi  sendiri  dapat  didefinisikan  sebagai  cara  kita  menggunakan  ilmu pengetahuan  baik  berupa  perangakat  keras  maupun  lunak  untuk  memecahkan  suatu masalah dan mencapai tujuan tertentu (Purnawan,2019). Saputra (2020) juga memberikan pendapat tentang teknologi yang mengatakan bahwa teknologi merupakan suatu sistem
yang  dibuat  oleh  manusia  dengan  menggunakan  pengetahuan  dan  organisasi  untuk menghasilkan objek dan teknik dalam mencapai tujuan tertentu.
Saat  ini  orang-orang  telah  melakukan  sebuah  inovasi  teknologi  dalam  bidang ekonomi  untuk  mendukung  berbagai  aspek  kegitan  bisnis.  Salah-satu  bentuk  inovasi tersebut adalah layanan keuangan berbasis teknologi atau dikenal dengan fintech. Fintech adalah singkatan dari Financial Technology yang menggabungkan sistem keuangan dengan teknologi hingga sekarang menjadi sebuah inovasi yang memberikan kemudahaan sistem keuangan  (Avianti  dan  Triyono,  2021).  Menurut  Hsueh  (2017)  dalam  bukunya  teknologi keuangan  juga  disebut  sebagai fintech,  adalah  model  layanan  keuangan  baru  yang dikembangkan melalui inovasi teknologi untuk bisnis.
Sekarang fintech  mendapatkan  perhatian  dunia  sebagai  teknologi  yang  akan memberdayakan  perusahaan  dengan  efektif  pada  abad  sekarang,  dan  Indonesia  sendiri diprediksi akan menjadi negara dengan pasar potensial untuk berkembangannya industri fintech (Amelia, 2022). Hal ini sejalan dengan data yang diperoleh The State of Finance App Marketing (2021) yang menyebutkan bahwa Indonesia berada pada urutan ke 3 sebagai salah-satu pengguna layanan fintech terbesar dunia.
Di  Indonesia  perkembangan  industri  fintech  dibeberapa  daerah  mengalami perkembangan drastis, termasuk di Sulawesi Tenggara (Sultra). Berdasarkan dari data yang diperoleh dari Otoritas Jasa Keuangan (OJK) jumlah induvidu yang menggunakan fintech didaerah  Sulawesi  tenggara  mencapai  angka  10  ribu  dan  akan  terus  mengalami perkembangan seiring dengan moderlisasi perbankan. fintech  diIndonesia terbagi kepada beberapa sektor seperti financial planning, lending, crowdfunding, aggregator, payment, dan fintech lainnya. Berdasarkan data yang diperoleh dari Asosiasi Fintech Indonesia (API) terkait dengan perkembangan perusahaan fintech di Indonesia beberapa tahun belakang ini mengalami peningkatan.
Dilihat dari data Asosiasi Fintech Indonesia (2021) yang menduduki urutan pertama adalah fintech  model  payment.  Jenis  fintech  model  payment  ini  merupakan  aplikasi pembayaran  yang  sekarang  populer  diadopsi  oleh    indusri  perbankan  maupun  non perbankan. Termasuk yang melakukan adopsi PT. Pos Indonesia. PT. Pos Indonesia adalah salah satu Badan Usaha Milik Negara (BUMN) yang berkecimpung dalam bidang jasa Pos. Dalam perjalannya PT. Pos Indonesia sempat mengalami masa kejayaan dan mengalami masa krisis sehingga banyak berita yang beredar bahwa PT. Pos Indonesia sedang mati suri karena tidak dapat bersaing dalam era digital (Bahar and Aqida, 2022). Hal itu kemudian membuat PT. Pos Indonesia melakukan sebuah terobosan dalam bidang teknologi yang agar  dapat  bersaing  dan  tetap  bisa  menjaga  eksitensi  sebagai  perusahaan  layanan  pos
terbesar  diInodenesia.  Salah-satu  bentuk  inovosi  teknologi  dari  PT.  Pos  Indonesia  ialah mengadopsi aplikasi pospay.
Pospay merupakan sebuah aplikasi yang memiliki bayak manfaat seperti memberikan kemudahan dalam melaksanakan setoran tabungan, pembayaran tagihan rekening telepon seluler, isi ulang pulsa seluler, kredit penerimaan pajak juga asuransi. Dengan adanya sistem payment ini proses pembayaran transaksi dapat lebih efisien dilakukan serta masyarakat dapat  pula  mengetahui  jumlah  tagihan  secara  langsung  sebelum  proses  pembayaran (Amalia, 2022). Selain itu, aplikasi pospay tergolong mudah untuk digunakan karena hanya membutuhakan smarphone dan internet.
Dalam  penerapannya,  kinerja  aplikasi  pospay  beberapa  bulan  terkahir  memang mengalami peningkatan signifikat dilihat dari data pekembangan jumlah pengguna aplikasi tersebut (Tempo. Co, 2021). Namun demikian pengguna aplikasi pospay masih tergolong rendah,  berdasarkan  komposisi  antara  jumlah  pengguna  aplikasi fintech  diIndonesia, berdasarkan data yang ditemukan di Otoritas Jasa Keuangan (OJK, 2021) bahwa pengguna fintech diIndonesia sekarang ini berkisar 72 juta pengguna, sedangkan yang mengadopsi aplikasi pospay masih berkisar antar 1,5 juta (playstore, 2022) artinya aplikasi pospay masih kurang diminati oleh berbagai kalangan masyarakat Indonesia.
Berdasarkan dari data survei yang penulis kumpulkan maka penulis berasumsi bahwa aplikasi  pospay  yang  dikembangkan  oleh  PT.  Pos  Indonesia  masih  kurang  diminati  dan ditrima  oleh  masyarakat  umum,  sehingga  dalam  penelitian  ini  sangat  relavan  untuk menggunakan  teori Technologhy  Acceptance  Model  (TAM)  untuk  mengkaji  lebih  dalam terkait faktor-faktor apa saja yang mempengarui individu menggunakan aplikasi pospay.
Technologhy  Acceptance  Model  (TAM)  merupakan  pisau  analisi  yang  di  gunakan untuk mengetahui sikap penerimaan pengguna terhadap sistem informasi. Sebelum model TAM muncul, ada teori yang dikenal dengan nama Theory of Reasoned Action (TRA) yang dikembangkan  oleh  Martin  Fishbein  dan  Icek  Ajzen  (1975,  1980).  TRA  mengasumsikan bahwa perilaku didasari oleh niat individu untuk terlibat dalam suatu tindakan tertentu. Niat ditentukan  oleh  dua  faktor,  yaitu  sikap  individu  terhadap  hasil  tindakan  dan  pendapat lingkungan sosial individu (Fishbein dan Ajzen, 1975).
Kemudian  pada  tahun  1986  davis  mengadopsti  TRA  dalam  disertasinya  sehingga memunculkan teori TAM dengan penekanan pada persepsi kemudahan  dan kemanfaatan yang memiliki hubungan terhadap penerimaan sistem informasi. Selanjutnya, Pada tahun 2000 Venkatesh dan Davis merumuskan kembali teori TAM dengan menambahkan faktor- faktor  penentu  penerimaan  sistem  informasi  sehingga  memunculkan  teori  baru  yang dikenal dengan TAM 2 dan pada tahun 2008 Venkatesh dan Bala memperbarui lagi teori
TAM sehingga memunculkan teori TAM 3. Dalam teori TAM 3 Venkatesh dan Bala (2008) menambahkan  faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap  kemudahaan  dan  kegunaaan seperti Norma subjektif, citra, kualitas hasil yang berpengaruh terhadap persepsi kegunaan dan Keyakinan diri, kecemasan, kondisi memfasilitasi dan kesenganan yang berpengaruh pada  persepsi  kemudahaan  serta persepsi  kegunaan  dan  persepsi  kemudahaan berpengaruh  pada  kondisi  nyata  pengguna  pospay  yang  di  mediasi  oleh  niat menggunaakan.
Norma  subejektif  berpengaruh  secara  tidak  langsung  terhadap  penerimaan  sistem dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Venkatesh  dan  Davis  (2000).  Sejalan  dengan  hasil penelitian  yang  dilakukan  oleh  Chen  (2018)  menunjukan  bahwa  norma  subyektif  juga berpengaruh tidak langsung pada penerimaan sistem. Namun, terdapat hasil yang berbeda didalam penelitian yang dilakukan oleh Irfan (2022) dan Lila (2021) yang menunjukan bahwa norma subjektif tidak berpengaruh terhadap penerimaan teknologi.
Selain itu, citra menjadi faktor utama yang mempengaruhi penerimaan sistem Riyana dan  Pham  (2022).  Citra  juga  berpengaruh  secara  tidak  langsung  terhadap  penerimaan sistem dalam penelitian (Venkatesh dan Davis 2000). Hasil yang sama juga terdapat dalam penelitian Chen (2018); Lila (2021); dan Yudiana (2021). Namun terdapat hasil berbeda dalam penelitian yang dilakukan oleh Nanda (2018) dan Irfan (2022) yang menunjukan bahwa citra tidak memiliki pengaruh terhadap terhadap penerimaan sistem.
Kualitas  hasil  berpengaruh  signifikan  tidak  langsung  terhadap  penerimaan  sistem dalam penelitian yang dilakukan oleh Venkatesh dan Davis (2000). Hasil yang sama terdapat dalam penelitian yang dilakukan oleh Irfan (2022) ; Lila (2021); Chen (2018); Yudiana (2021); Nanda (2018) yang mana suatu sistem akan dirasakan kegunaannya, apabila sistem tersebut mampu memberikan output yang baik penggunannya.
Kemudian  terkait  dengan  keyakinan  diri,  dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh Nurfadilah (2021) menunjukan bahwa keyakinan diri memiliki pengaruh langsung terhadap penerimaan  sistem,  keyakinan  diri  juga  berpengaruh  secara  tidak  langsung  terhadap penerimaan sistem informasi dalam penelitian Irfan (2022); Lila (2021); Chen (2018); Nanda (2018). Namun ditemukan hasil yang berbeda dalam penelitian yang dilakukan oleh Yudiana (2022) yang dimana menunjukan bahwa keyakinan diri tidak memiliki pengaruh terhadap penerimaan  sistem.  Kondisi  yang  memfasilitasi  memiliki  pengaruh  terhadap  penerimaan sistem dalam penelitian Hidin (2022), kondisi yang memfasilitasi juga ditemukan memiliki pengaruh  secara  tidak  langsung  terhadap  penerimaan  sistem  dalam  penelitian  yang dilakukan  oleh  Gupta  (2020).  Namun  hasil  yang  berbeda  terdapat  pada  penelitian  Irfan
(2022) dan Lila (2021) yang dimana menunjukan bahwa kondisi yang memfasilitasi tidak mempengaruhi penerimaan sistem.
Adapun terkait dengan kecemasan, dalam penelitian yang dilakukan oleh Venkatesh dan  Bala  (2008)  Kecemasan  berpengaruh  negatif  tidak  langsung  terhadap  penerimaan sistem, Semakin rendah perasaan takut yang dialami user maka akan berdampak pada niat untuk  menggunakan  sistem  tersebut.  Namun  dalam  penelitian  Chen  (2018)  kecemasan memiliki pengaruh positif terhadap kemudahaan dalam menggunakan sistem, yang berarti user  dapat  mengadopsi  suatu  sistem  terlepas  ia  kecemasannya  meningkat  atau  tidak. Persepsi kesenangan dalam penelitian yang dilakukan oleh Nanda (2018) bahwa persepsi kesenganan berpengaruh tidak langsung pada pada penerimaan sistem. Hasil yang sama juga terdapat dalam penelitian Irfan (2022); Lila (2021); dan Chen (2018). Namun terdapat hasil yang berbeda dalam penelitan yang dilakukan oleh Yudian (2021) menunjukan bahwa persepsi kesenagan tidak berpengaruh terhadap penerimaan sistem.
Penelitian terdahulu mengenai adopsi fintech dengan menggunakan pendekatan TAM perna  dilakukan  oleh  Nelyumna  (2022)  dan  Wahidin  (2021)  yang  menjelaskan  bahwa persepsi kegunaan dan persepsi kemudahaan berpengaruh terhadap penerimaan fintech. Dapat diartikan bahwa induvidu akan menggunakan sistem,apabila sistem tersebut dapat menigkatakan produktifitasnya dan mudah untuk dioprasikan, selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh Alhabsyi (2017) menggunakan pendekatan TAM 2. Hasil penelitian tersebut menunjukan bahwa persepsi kemanfaatan dan persepsi kegunaan menjadi faktor penentu penerimaan fintech.  Namun  terdapat  perbedaan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh Ernawati  (2020)  yang  dimana  menunjukan  bahwa  persepsi  kemudahaan  dan  persepsi kemanfaatan tidak berpengaruh pada penerimaan fintech.
Perbedaan  penelitian  ini,  dengan  penelitian  sebelumnya  terletak  pada  teori penerimaan sistem yang digunakan. Dalam penelitian yang dilakukan oleh Wahidin (2021) ia  masih  menggunakan  penedekatan  TAM  model  1  yang  dimanan  Dalam  TAM  1  masih menggunakan  2  konstruk  yaitu  persepsi  kegunaan  dan  persepsi  kemudahaan  untuk menggambarkan  penerimaan  sistem  sedangkan  dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh Alhabsyi (2017) menggunakan pendekatan TAM 2 (kedua). Teori TAM 2 merupakan bentuk pengembangan  dari  TAM  1  dengan  menambahkan  faktor-faktor  tertentu  yang mempengarui penerimaan sistem.
Dalam penelitian ini penulis akan mencoba melakukan penelitian lebih lanjut tentang faktor apa saja memberikan pengaruh terhadap niat adopsi pospay dengan menggunakan TAM  3.  TAM  3  merupakan  hasil  dari  pengembangan  TAM  2  dengan  menambahkan beberapa faktor penentu seperti norma subjektif, citra, kualitas hasil, keyakinan, kecemasan,
kondisi  memfasilitasi  dan  kesenaga n  yang  kemudiaan  akan  mempengarui  penerimaan sistem. TAM 3 dipilih karena masih terbatasnya penelitian fintech dengan menggunakan pendekatan TAM 3.

## METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan penedekatan kuantitatif, dengan  menggunakan  metode  survai  melalui google  from  yang  didalamnya  berisis kuesioner.  Model  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  model  kausalitas  atau pengaruh dan untuk menguji hipotesis yang diajukan. Untuk mendukung hasil penelitian, data yang diporoleh akan dianalisis dengan alat statistik bantuan Partial Least Square (PLS).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian Model Pengukuran ( Outher Model)
Convergent Validity
Tabel 1. Outer Loadings Variabel Kode Loading Norma Subjektif NS1 0.877 NS2 0.891 NS3 0.867 Citra Teknologi CT1 0.915 CT2 0.889 CT3 0.891 Kualitas Hasil KH1 0.911 KH2 0.898 Keyakinan Diri KD1 0.915 KD2 0.940 KD3 0.908 Kondisi Memfasilitasi KM1 0.898 KM2 0.954 KM3 0.944 Kecemasan KC1 0.900 KC2 0.866 KC3 0.882 Persepsi Kesenangan KS1 0.791 KS2 0.965 KS3 0.959
Persepsi kegunaan KG1 0.911 KG2 0.917 KG3 0.891 Persepsi Kemudahaan KP1 0.896 KP2 0.954 KP3 0.945 Niat menggunakan NP1 0.907 NP2 0.938 NP3 0.798 Adopsi pospay AP 1 0.878 AP2 0.910

## Sumber: Data Primer Diolah, 2022
Berdasarkan Tabel 1 diketahui bahwa indikator pada masing-masing variabel dalam penelitian ini memiliki nilai loading factor yang > 0,7 dan dinyatakan valid. Setelah seluruh indikator dinyatakan valid maka langkah selanjutnya dalam pengujian convergent validity adalah dengan melihat nilai Average Variance Extracted (AVE) di mana nilainya harus di atas 0,5 (Ghozali, 2014). Berikut nilai Average Variance Extracted (AVE):
Tabel 2. Average Variance Exracted (AVE) Average Variance Extracted (AVE) Adopsi pospay 0.800 Citra Teknologi 0.807 Kecemasan 0.779 Keyakinan Diri 0.849 Niat Menggunakan 0.869 Kualitas Hasil 0.819 Norma Subjektif 0.780 Persepsi Kegunaan 0.772 Citra Teknologi 0.822 Persepsi Kemudahaan 0.869 Persepsi Kesengan 0.826 Sumber: Data Primer Diolah, 2022
Pada tabel 2 menunjukkan bahwa nilai Average Variance Extracted (AVE) berada di atas  0,5  sehingga  syarat  pengujian convergent  validity  telah  terpenuhi,  sehingga  semua item kuesioner dapat digunakan untuk analisis data selanjutnya yaitu Discriminant Validity.

## Discriminant Validity

## Tabel 3. Nilai Korelasi Antar Variabel
AVE AP CT KC KD KM KH NP NS KG KP KS AP 0.800  0.894 CT 0.807  0.783  0.898
KC 0.779  0.854  0.668  0.883 KD 0.849  0.862  0.643  0.767  0.921 KM  0.869  0.834  0.851  0.802  0.769  0.932 KH 0.819 0.819 0.612  0.771  0.809  0.692  0.905 NP 0.780  0.897  0.778  0.920  0.804  0.885  0.800  0.883 NS 0.772  0.927  0.745  0.855  0.808 0.781 0.781 0.871 0.879 KG 0.822  0.922  0.806  0.836  0.856  0.877 0.810 0.916 0.876  0.906 KP 0.869  0.834  0.851  0.802  0.768 1.000 0.692  0.885 0.781 0.877  0.932 KS 0.826 0.861  0.749  0.795  0.735  0.852  0.694  0.901 0.820  0.855  0.853  0.909
Sumber: Data diolah; Angka cetak tebal pada diagonal adalah akar AVE
Dari Tabel diatas dapat disimpulkan bahwa nilai korelasi untuk setiap variabel dengan variabel itu sendiri memiliki nilai yang lebih besar dibandingkan korelasinya dengan variabel lainnya. Dengan demikian, seluruh variabel dalam penelitian ini dinyatakan valid dan telah memenuh pengujian validitas diskriminan.  Selain membandingkan akar AVE, uji validitas diskriminan juga dapat dilihat dari nilai cross loading antara indikator dengan variabelnya. Pengukuran Discriminant  validity  dilakukan  dengan  cara  melihat  nilai  cross  loading pengukuran  konstrak.  Suatu  model  pengukuran  memiliki  discriminant  validity  yang  baik apabila  kolerasi  antara  konstrak  dengan  indikatornya  >  kolerasi  indikator  konstrak  blok lainnya. Hasil pengolahan data cross loading dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 4. Nilai Cross Loading AP CT KC KD KM KH NP NS KG KP KS AP1 0.878 0.493 0.764 0.744 0.561 0.716 0.741 0.842 0.723 0.561 0.714 AP2 0.910 0.881 0.764 0.796 0.907 0.747  0.856 0.820 0.914 0.907 0.820 CT1 0.847 0.915 0.734 0.743 0.877 0.698 0.815 0.822 0.878 0.876 0.772 CT2 0.637 0.889 0.531 0.480 0.655 0.417 0.627 0.588 0.622 0.655 0.607 CT3 0.570 0.891 0.482 0.443 0.722 0.475 0.611 0.538 0.611 0.722 0.603 KC1 0.787 0.695 0.900 0.707 0.846 0.679  0.902 0.733 0.831 0.847 0.745 KC2 0.715 0.548 0.866 0.617 0.630 0.667  0.734 0.760 0.634 0.631 0.672 KC3 0.751 0.490 0.882 0.701 0.599 0.701 0.773 0.786 0.723 0.599 0.677 KD1 0.796 0.589 0.738 0.915 0.657 0.742  0.752 0.745 0.770 0.657 0.665
KD2 0.850 0.639 0.738 0.940 0.756 0.843  0.798 0.801 0.848 0.755 0.755 KD3 0.733 0.546 0.644 0.908 0.705 0.645 0.671 0.682 0.745 0.704 0.606 KG1 0.861 0.894 0.758 0.752 0.882 0.698  0.828 0.804 0.911 0.882 0.791 KG2 0.784 0.685 0.796 0.720 0.777 0.713 0.862 0.763 0.917 0.777 0.729 KG3 0.863 0.605 0.721 0.860 0.722 0.795 0.801 0.815 0.891 0.723 0.805 KH1 0.767 0.591 0.703 0.775 0.690 0.911 0.787 0.733 0.757 0.690 0.709 KH2 0.713 0.513 0.692 0.686 0.558 0.898  0.657 0.678 0.708 0.558 0.541 KM1 0.752 0.776 0.644 0.773 0.898 0.611 0.736 0.688 0.787 0.896 0.693 KM2 0.801 0.795 0.768 0.710 0.954 0.648 0.861 0.760 0.846 0.954 0.881 KM3 0.778 0.809 0.825 0.670 0.944 0.675 0.873 0.735 0.819 0.945 0.803 KP1 0.752 0.776 0.644 0.773 0.898 0.611 0.736 0.688 0.787 0.896 0.693 KP2 0.801 0.795 0.768 0.710 0.954 0.648 0.861 0.760 0.846 0.954 0.881 KP3 0.778 0.809 0.825 0.670 0.944 0.675 0.873 0.735 0.819 0.945 0.803 KS1 0.755 0.453 0.769 0.696 0.560 0.701 0.789 0.753 0.694 0.561 0.791 KS2 0.820 0.782 0.719 0.682 0.874 0.638  0.845 0.773 0.837 0.875 0.965 KS3 0.787 0.751 0.720 0.657 0.839 0.596  0.839 0.737 0.795 0.839 0.959 NP1 0.807 0.827 0.783 0.692 0.906 0.701 0.907 0.756 0.869 0.906 0.852 NP2 0.817 0.743 0.883 0.742 0.842 0.716 0.938 0.761 0.860 0.842 0.771 NP3 0.752 0.458 0.773 0.704 0.566 0.711 0.798 0.805 0.683 0.567 0.764 NS1 0.746 0.536 0.742 0.657 0.594 0.660  0.704 0.877 0.668 0.594  0.664 NS2 0.807 0.487 0.753 0.681 0.524 0.658 0.719 0.891 0.700 0.524  0.684 NS3 0.870 0.873 0.755 0.769 0.881 0.725  0.846 0.867 0.896 0.880 0.791

## Sumber: Data Primer Diolah, 2022
Berdasarkan hasil cross loading pada tabel 3 diketahui bahwa nilai korelasi konstrak dengan  indikatornya  >  nilai  korelasi  dengan  konstrak  lainnya.  Dengan  demikian  semua variabel laten sudah memiliki discriminant validity yang lebih baik daripada indikator di blok lainnya.
Composite Reliablity
Tabel 5. Nilai Composite Reliability Cronbach's Alpha Composite Reliability Adopsi pospay 0.751 0.889 Citra Teknologi 0.883 0.926 Kecemasan 0.860 0.914 Keyakinan Diri 0.911 0.944 Niat Menggunakan 0.924 0.952
Kualitas Hasil 0.779 0.900 Norma Subjektif 0.857 0.914 Persepsi Kegunaan 0.855 0.910 Citra Teknologi 0.891 0.933 Persepsi Kemudahaan 0.924 0.952 Persepsi Kesengan 0.893 0.934

## Sumber:  Data Primer Diolah, 2022
Berdasarkan tabel 5  menunjukkan bahwa semua Nilai Composite Reliability konstrak dengan  nilai > 0,7 Sehingga hasil tersebut memliki reliabilitas yang  baik dan memenuhi persyaratan.
Pengujian Model Struktural ( Inner Model)
Analisis Variant (R2) atau Uji Determinasi
Tabel 6. Nilai R-Square Konstruk R Square Ket Adopsi pospay 0.804 Moderat Niat Menggunakan 0.868 Moderat Persepsi kegunaan 0.885 Moderat Persepsi kemudahaan 0.878 Moderat
Sumber:  Data Primer Diolah, 2022
Pada Tabel 6 dapat dilihat bahwa variabel persepsi kemudahaan (KP) memiliki nilai R- square  sebesar  0.878,  yang  berarti  variabel  keyakinan  diri  (KD),  kecemasan  (KC),  kondisi yang memfasilitasi (KM) dan persepsi kesenangan (KS) mempengarui persepsi kemudahaan (KP) sebesar 87.8%, dan sisanya 12.2% sedangakan variabel persepsi kegunaan (KG) memiliki nilai nilai R-square sebesar 0.885, yang berarti variabel norma subjektif (NS), citra (CT) dan kualitas  hasil  (KH)  mempengaruhi  variabel  persepsi  kegunaan  (KG)  sebesar  88,5%,  dan sisanya sebesar 11.5% dipengaruhi variabel lain. Sementara itu, nilai R-square dari variabel niat penggunaan (NP) adalah sebesar 0.868, yang berarti bahwa variabel persepsi kegunaan (KG)  dan  variabel  persepsi  kemudahan  penggunaan  (KP)  mempengaruhi  variabel  niat penggunaan (NP) sebesar 86.8%, dan sisanya sebesar 13,2% dipengaruhi oleh variabel lain. Demikian  juga  dengan  variabel  adopsi  pospay  (AP)  yang  memiliki  nilai  Rsquare  sebesar 0.804, yang berarti bahwa variabel niat penggunaan (NP)  mempengaruhi variabel  adopsi pospay (AP) sebesar 80,4%, dan sisanya sebesar 19,6% dipengaruhi oleh variabel lain.

## Pengujian Hipotesis
Tabel 7. Path Coefficients dan T-Statistics Path Coefficients T Statistics Veleus Ket H1 NS -> KG 0.321 5.353 0.000 Diterima H2 CT-> KG 0.102 2.474 0.014 Ditrima H3 KH -> KG 0.238 4.456 0.000 Diterima H4 KD -> KP -0.004 1.570 0.117 Ditolak H5 KM -> KP 0.998 580.189 0.000 Diterima H6 KC -> KP 0.003 1.318 0.189 Ditolak H7 KS -> KP 0.003 1.017 0.310 Ditolak H8 KP -> KG 0.375 7.015 0.000 Diterima H9 KP -> NP 0.355 4.778 0.000 Diterima H10 KG -> NP 0.604 8.183 0.000 Diterima H11 NP-> AP 0.897 45.477 0.000 Diterima
Gambar 1. Hasil Model Penelitian
Hasil pengujian hipotesis dengan PLS dapat diintepretasikan dengan melakukan uji statistik  dengan  membandingkan  antara  t-hitung  (t-statistik)  dengan  t-tabel.  Signifikansi yang digunakan dalam perhitungan ini adalah 0.05 (t-hitung > t-tabel 1.65).

## SIMPULAN
Norma subjektif terbukti berpengaruh positif terhadap kegunaan aplikasi pospay, yang menindikasikan bahwa adanya dorongan atau anjuruan dari lingkungan sekitar akan menambah kesan positif terhadap kegunaan aplikasi pospay. Citra teknologi berpengaruh positif  terhadap  persepsi  kegunaan  pospay.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  jika  suatu sistem dirasakan kegunaan atau manfaatnya, maka citra/ image akan terbentuk. Kualitas hasil berpengaruh positif terhadap kegunaan pospay. Pengguna merasakan hasil yang baik diberikan oleh aplikasi pospay,sehingga menambah kesan postif terhadap kegunaan aplikasi  pospay.  Keyakinan  diri  tidak  berpengaruh  terhadap  kemudahan  penggunaan pospay.  Peneliti  berasumsi  bawah  pengguna  tidak  memiliki  keyakinan  dalam mengoprasikan  aplikasi  pospay  karena  rata-rata  sampel  yang  diambil  masih  awam tentang teknologi. Dengan demikian hal ini tidak berdampak pada kesan kemudahaan menggunakan  pospay.  Kondisi  yang  memfasilitasi  berpengaruh  positif  terhadap kemudahan penggunaan pospay. Dengan adanya fasilitas pendukung seperti tersedianya tutorial atau modul penggunaan aplikasi pospay, maka akan meningkatkan kemudahan dalam  mengoperasikan  pospay.  Kecemasan  tidak  berpengaruh  terhadap  kemudahan penggunaan pospay. Jika pengguna merasa takut atau cemas ketika dihadapkan pada suatu  teknologi,  maka  akan  menyulitkan  pengguna  untuk  menjalankan  teknologi tersebut.    Persepsi  kesenangan  tidak  berpengaruh  terhadap  kemudahan  penggunaan pospay. Penulis berasumsi bahwa aplikasi pospay merupakan aplikasi baru yang mana didalamnya masih memiliki berbagai kekurangan. Mungkin saja pelayanannya ataupun fitur  belum  lengkap,sehingga  pengguna  belum  merasakan  kenyaman  Ketika menuggunakan aplikasi pospay. Dengan demikian persepsi kenangan tidak berdampak pada kemudahaan penggunaan aplikasi.
Aplikasi  pospay  merupakan  aplikasi  yang  tergolong  baru  dan  minim  fitur didalamnnya sehingga memberikan rasa senang dan nyaman bagi pengguna karena akan lebih mempermudah mereka untuk melakukan transaksi keuangan seperti pembayaran dan lain sebagainnya. Persepsi kemudahan penggunaan berpengaruh positif terhadap kegunaan  dan niat penggunaan aplikasi pospay. Pengguna berniat untuk menggunakan pospay  karena  mereka  merasa  menggunakan  aplikasi  pospay  itu  mudah.  Kemudahan yang dirasakan inilah yang mempengaruhi pengguna terhadap manfaat atau kegunaan
pospay.    Persepsi  kegunaan  berpengaruh  positif  terhadap  niat  penggunaan  pospay. Semakin berguna bagi pengguna aplikasi pospay, maka pengguna akan berniat untuk menggunakan aplikasi pospay tersebut. Niat penggunaan berpengaruh positif terhadap Adopsi pospay. Semakin tinggi niat pengguna untuk menggunakan aplikasi pospaymaka akan mendorong mereka untuk menggunakannya secara nyata.

## DAFTAR PUSTAKA
Ajzen, I., & M. Fishbein. (1980). Understanding Attitudes and Predicting Sosial Bahar, Ariq Anas, and Aqida Nuril Salma. (2022). "Efektivitas Komunikasi Humas Pt Pos
Indonesia (persero) Pada Pengetahuan Masyarakat Mengenai Pospay." eProceedings of Management 9.2
Chen, Jih K. (2018). "The influence of behavioural intention on third-party e-commerce payment." South African Journal of Economic and Management Sciences 21.1 : 1-9.
Fishbein, M, & Ajzen, I. (1975). Belief, Attitude, Intention, and Behavior: An
Ilya,  Avianti,  and  Triyono  Triyono.  "EKOSISTEM  FINTECH  DI  INDONESIA."  (2021).
Introduction to Theory and Research. Reading, MA: Addison-Wesley.
Nelyumna, Nelyumna, Amelia Oktrivina, and  Adindafi Kartika  Salwa. (2022). "Pengaruh penggunaan  fintech  (e-wallet)  terhadap  minat  masyarakat  dalam  pembayaran online  akibat  pemberlakuan  pembatasan  kegiatan  masyarakat." AKURASI:  Jurnal Riset Akuntansi dan Keuangan 4.2 : 95-102.
PT.  POS  Indonesia,  (2022)  Sejarah  Pos https://www.  Posindonesia.  Co. Id/en/content/sejarah-pos
Purnawan, N. N. ( 2019 ). Penerapan Green Computing Pada Kuisioner Instrumen Penilaian
Kinerja  Dosen  di  Politeknik  Negeri  Subang. Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Dan  Teknologi Rekayasa, 1(1).
Saputra, A. ( 2020 ). Pendidikan Dan Teknologi: Tantangan Dan Kesempatan. Indonesian
Journal of Islamic Educational Management, 3(1), 21-33
Setiyani,  Lila,  Karya  Suhada,  and  Femmy  Effendy.  2018.    "Investigasi  Penerimaan  dari Aplikasi  E-learning  Menggunakan  Technology  Acceptance  Model  (TAM)  3  Case Report: e-learning STMIK Rosma."
Sujatmiko,  Irfan  Dary,  and  I.  Gusti  Lanang  Putra  Eka  Prismana.  (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.
Venkatesh, V. (2000). Determinants of Perceived Ease of Use: Integrating Control, Intrinsic
Motivation,  and  Emotion  into  the  Technology  Acceptance  Model.  Information System Research, 11 (4), 342-365.
Venkatesh, V., & Bala, H. (2008). Technology Acceptance Model 3 and a Research Agenda on Interventions. Decisions Sciences, 39 (2), 273-315.
Venkatesh, V., & Davis, F. D. (2000). A Theoretical Extension of the Technology Acceptance Model; Four Longitudinal Field Studies. Management Science, 46 (2), 186 – 204.
Venkatesh,  V.,  Morris,  M.  G.,  Davis,  G.  B.,  &  Davis,  F.  D.  (2003).  User  Acceptance  of Information Technology: Toward a Unified View. MIS Quarterly, 27 (3), 425-478.