## Gorontalo

## Development Review

## Vol. 7 No. 1 April 2024
P-ISSN: 2614-5170, E-ISSN: 2615-1375

## Preferensi  Penggunaan  QRIS  oleh  Konsumen UMKM

## QRIS use Preference by MSME Consumers
Maysha 1) Sri Nathasya Br Sitepu 2) Fakultas Ekonomi Universitas Ciputra Surabaya email: maysha01@student.ciputra.ac.id Disubmit: 4 Juli 2023; Direvisi; 11 September 2023; Dipublish; 1 April 2024

## Abstract
This study aims  to examine customer preferences or interests in adopting QRIS (Quick Response QR code Indonesian Standard), which is evaluated based on perceived risk, usefulness, and usefulness, as well as perceived simplicity  of  use  and  trust.  277  people  responded  to  the  questionnaire that  was  used  to  collect  the  data.  We  used  binary  logistic  regression analysis to process the data. The study's findings suggest that consumer preferences for adopting QRIS as a method of payment transactions for MSMEs in the city of Surabaya are influenced by views of perceived ease of use, trust, perceived utility, and risk.
Keywords : QRIS; perceived usability; trust; perceived of utility; risk

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis preferensi atau minat dari konsumen  terhadap  penggunaan  QRIS  ( Quick  Response  QR  code Indonesian Standard )  yang  diukur  berdasarkan persepsi  kemudahan, kepercayaan, kemanfaatan, dan risiko. Metode pengumpulan data yang digunakan adalah kuesioner dengan 277 responden. Pengolahan data dilakukan  dengan  menggunakan  analisis  regresi  logistik  biner.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  terdapat  pengaruh  dari  persepsi kemudahan, kepercayaan, kemanfaatan, dan risiko terhadap preferensi konsumen  dalam  menggunakan  QRIS  sebagai  alat  transaksi pembayaran pada UMKM di Kota Surabaya.
Kata kunci : QRIS; kemudahan; kepercayaan; kemanfaatan; risiko

## 1. PENDAHULUAN
Setiap  negara  yang  ada  di  dunia  ini  pasti  mengalami  kenaikan maupun  penurunan  pada  berbagai  bidang,  terutama  bidang  ekonomi. Indonesia pun tidak luput dari hal tersebut. Pemerintah Indonesia pun ikut turun tangan dalam mempertahankan perekonomian negara. Salah satunya  adalah  dengan  mengeluarkan  beberapa  kebijakan  yang membantu  para  pelaku  UMKM  karena  UMKM  merupakan  salah  satu pilar penting bagi pembangunan ekonomi negara (Ikmal & Noor, 2021).
Teknologi  yang  terus  mengalami  perkembangan  pun  memberikan pengaruh  pada  bidang  perekonomian,  salah  satunya  adalah  metode pembayaran.  Saat  ini  sudah  banyak  masyarakat  yang  melakukan transaksi  pembayaran  tanpa  menggunakan  uang  tunai  atau cashless. Pembayaran cashless diklasifikasikan menjadi 2 jenis yaitu e-money dan e-wallet (Silaen et al., 2021) Dalam rangka mendukung perkembangan teknologi, Bank Indonesia (BI)  dan  Asosiasi  Sistem  Pembayaran  Indonesia  (ASPI)  meluncurkan sistem pembayaran digital yaitu QRIS ( Quick Response code Indonesian Standard )  secara  resmi  pada  tanggal  17  Agustus  2019  dan  efektif digunakan pada tanggal 1 Januari 2020  (Ningsih et al., 2021). Dengan adanya QRIS pada e-wallet , bermanfaat bagi UMKM. Hal ini dibuktikan dengan  proses  transaksi  pembayaran  menjadi  jauh  lebih  efektif  dan efisien  (Sihaloho  et  al.,  2020).  Sudah  banyak  pelaku  UMKM  yang menyediakan  layanan  pembayaran cashless menggunakan  QRIS. Gambar 1 adalah data penggunaan QRIS pada pedagang dan UMKM dari bank Indonesia
Gambar 1. Perkembangan Pedagang Pengguna QRIS Sumber: Bank Indonesia, (2021)
Meskipun  demikian,  setiap  individu  tentunya  memiliki  preferensi masing-masing  dalam  menggunakan  QRIS  sebagai  alat  transaksi pembayaran  digital.  QRIS  meningkatkaan  daya  saing  UMKM  untuk melakukan  transaksi  digital  (Aryawati  et  al.,  2022).  Penggunaan  QIS dapat menyentuh hingga sektor terkecil pada level pedagang mikro (Aini et al., 2018). Beberapa hal yang dapat menjadi pengukur dari preferensi konsumen dalam penggunaan QRIS sebagai alat transaksi pembayaran digital  adalah  :1)  persepsi  kemudahan  melihat  kapasitas  QRIS  untuk
meningkatkan  transaksi  sehingga  bermanfaat  bagi  pengguna;  2) kepercayaan adalah kondisi dimana pelanggan yakin terhadap pelayanan ketika bertransaksi; 3) kemanfaatan adalah seberapa besar keuntungan yang diterima oleh konsumen ketika menggunakan QRIS; 4) risiko adalah kemungkinan  terjadinya  kegagalan  atau  kerugian  saat  menggunakan QRIS (Saputri, 2020).
Tujuan dan manfaat dari penelitian ini dapat menganalisis manfaat penggunaan QRIS sebagai alat transaksi pembayaran digital pada UMKM di  Kota  Surabaya.  Dengan  latar  belakang  dan  berdasarkan  penelitian- penelitian sebelumnya, maka hipotesis yang muncul adalah:
H 0 :  Terdapat  pengaruh  antara  variabel  kemudahan,  kepercayaan, kemanfaatan,  dan  risiko  terhadap  preferensi  konsumen menggunakan QRIS pada UMKM di Kota Surabaya.
H 1 : Tidak terdapat pengaruh antara variabel kemudahan, kepercayaan, kemanfaatan,  dan  risiko  terhadap  preferensi  konsumen menggunakan QRIS pada UMKM di Kota Surabaya.

## 2. METODE PENELITIAN
Objek penelitian ini adalah usaha mikro, kecil dan mengah (UMKM) di Kota Surabaya. Sesuai dengan  Undang-Undang Nomor 20 Tahun 2008 usaha  mikro  aset  maksimal  Rp.50.000.000  sementara  usaha  menegah kapasitas modal maksimal Rp. 10.000.000.000. UMKM merujuk kepada industry  rumah  tangga.  Jumlah  UMKM  di  Kota  Surabaya  215.364 berdasarkan data dinas koperasi dan UMKM pada tahun 2021.   Metode pendekatan  yang  digunakan  adalah  metode  kuantitatif.  Teknik pengambilan  sampel  yang  digunakan  adalah non-probability  sampling . Teknik  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  adalah  data  primer  dan data sekunder. Data primer didapatkan dari jawaban para responden dari survei  yang  telah  diberikan  selaku  objek  penelitian.  Sedangkan  data sekunder  didapatkan  dari  studi  literasi  seperti  buku  maupun  jurnal penelitian  terdahulu.  Data  yang  terkumpul  adalah  sebanyak  277 responden dari penyebaran kuesioner secara daring melalui Google Form . Peneliti  menggunakan  skala  Likert  dan  skala  Guttman  serta  analisis regresi logistik biner pada SPSS 22 untuk menganalisis data.
Tabel 2.1 Definisi Operasional Variabel Variabel Definisi Operasional Variabel Indikator Sumber Kemudahan (X1) Sejauh mana suatu  hal  dapat meningkatkan kinerja  seseorang sehingga menguntungkan penggunanya 1. Mudah dimengerti 2. Mudah digunakan 3. Fleksibel Joan & Sitinjak (2019) Kepercayaan (X2) Merupakan keyakinan pelanggan terhadap  kualitas pelayanan yang disediakan oleh suatu perusahaan  atau organisasi. 1. Jaminan 2. Reputasi 3. Orientasi Teknologi 1. Primadineska & Jannah (2021) 2.  Mukherjee & Nath (2003)
3. Iisnawati, Nailis, & Yunita (2021) Kemanfaatan (X3) Semakin  banyak manfaat yang diterima oleh konsumen,  maka semakin besar potensi konsumen  untuk menggunakan produk  atau  jasa yang  ditawarkan secara berkelanjutan. 1. Efektivitas 2. Menguntungkan 1.  Han,  Wu, Wang, & Hong (2018) 2. Joan & Sitinjak (2019) Risiko (X4) Merupakan ketidakpastian dan  akibat  atau konsekuensi negatif yang mungkin akan diterima oleh seseorang atas pilihan  terhadap sesuatu. 1. Ketidakpastian ( uncertainty ) 2. Konsekuensi
( consequences )
3.
Ketidakamanan ( unsecurity ) Wahyuni & Dahmiri (2021) Preferensi Konsumen (Y) Konsumen menunjukkan perasaan suka atau puas terhadap suatu hal  dari  berbagai pilihan yang tersedia. Kepuasan konsumen ( customer satisfaction ) Puspitasari & Nasihin (2022)
Sumber: Data diolah (2023)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  berupa  jawaban  para  responden  penelitian  ini  diolah berdasarkan skala Likert dan skala Guttman dengan rentang skala dan pembobotan  masing-masing.  Variabel  independen  pada  penelitian  ini dianalisis  menggunakan  skala  Likert.  Sedangkan  variabel  dependen dianalisis menggunakan skala Guttman.
Tabel 3.1 Skala Likert Nilai Bobot Keterangan 1 1,00 – 1,80 Sangat tidak setuju 2 1,81 – 2,60 Tidak setuju 3 2,61 – 3,40 Cukup setuju 4 3,41 – 4,20 Setuju 5 4,21 – 5,00 Sangat setuju
Sumber: Data diolah (2023)
Rumus yang digunakan untuk pembobotan nilai skala Likert adalah nilai  terbesar  dikurangi  dengan  nilai  terkecil  kemudian  dibagi  dengan
jumlah  total  kategori  nilai  ((5-1)/5).  Pembobotan  tersebut  digunakan untuk  menentukan  kategori  jawaban  responden  dari  nilai mean yang muncul setelah data diolah. Nilai mean tidak menunjukkan angka yang pas seperti pada skala Likert, maka diperlukan pembobotan (Hardilawati et al., 2019).
Tabel 3.2 Skala Guttman Nilai Bobot Keterangan 0 0,00 – 0,25 Low association 0,26 – 0,50 Moderately low association 1 0,51 – 0,75 Moderately high association 0,76 – 1,00

## High association
Sumber: Data diolah (2023)
Pengukuran  data  kuesioner  dari  variabel  dependen  yaitu  preferensi konsumen  menggunakan  skala  Guttman.  Skala  tersebut  bersifat dichotomous , dimana hanya terdapat 2 kategori jawaban. Responden yang memiliki preferensi menggunakan QRIS menjawab “Ya” dengan kode nilai “1”  dan  yang  tidak  menggunakan QRIS  menjawab  “Tidak”  dengan  kode nilai “0”. Pembobotan juga diperlukan pada skala Guttm an karena nilai mean tidak menunjukkan angka yang pas seperti nilai dari skala Guttman (Yulia & Setianingsih, 2020).
Berdasarkan kuesioner yang telah dibagikan kepada 277 responden, diperoleh  data  demografi  dari  responden.  Data  tertinggi  jenis  kelamin responden sebesar 55,6% (154 orang) adalah wanita, sedangkan sisanya responden pria. Data tertinggi usia responden adalah usia 17-25 tahun sebanyak  231  orang  (83,4%)  dan  terendah  dari  usia  46  tahun  keatas sebanyak 9 orang (3,2%). Data tertinggi jenis pekerjaan responden yaitu mahasiswa/I  sebanyak  191  orang  (69%)  dan  terendah  adalah  guru sebanyak  3  orang  (1,1%). Platform untuk  mengakses  QRIS  yang  paling banyak  digunakan  oleh  responden  adalah  BCA Mobile (56,7%)  dengan jumlah responden 157 orang. Sedangkan yang terendah adalah Mandiri ( Livin’  by  Mandiri )  sebanyak  1  orang  (0,4%).  Profil  responden  ini  dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Profil Responden Sumber: Data Penelitian

## 3.1. Uji Validitas
Hasil  uji  validitas  dari  tabel  3.3.  uji  validitas  dibawah,  dapat  dilihat bahwa nilai pearson correlation indikator dari masing-masing variabel adalah  1  (tidak  negatif)  yang  berarti  memiliki  korelasi  positif. Kemudian  nilai  signifikansi  indikator  dari  masing-masing  variabel adalah  0,000  (lebih  kecil  dari  0,05),  sehingga  alat  ukur  (kuesioner) penelitian  ini  dapat  dikatakan  valid.  Artinya,  kuesioner  sudah mengandung pernyataan-pernyataan yang mampu untuk mengungkapkan hal-hal yang diukur.
Tabel 3.3 Uji Validitas Pernyataan Pearson Correlation Sig. (2-tailed) Keterangan Kemudahan (X1) X1.1 1 0,000 Valid X1.2 1 0,000 Valid X1.3 1 0,000 Valid X1.4 1 Kepercayaan (X2) X2.1 1 0,000 Valid X2.2 1 0,000 Valid X2.3 1 0,000 Valid X2.4 1 0,000 Valid Kemanfaatan (X3) X3.1 1 0,000 Valid X3.2 1 0,000 Valid X3.3 1 0,000 Valid Risiko (X4) X4.1 1 0,000 Valid X4.2 1 0,000 Valid X4.3 1 0,000 Valid X4.4 1 0,000 Valid Preferensi Konsumen (Y) Y 1 0,000 Valid Sumber: Data diolah (2023) 3.2. Uji Reliabilitas Tabel 3.4 Uji Reliabilitas Variabel Cr onbach’s Alpha Keterangan Kemudahan (X1) 0,677 Reliabel Kepercayaan (X2) 0,843 Reliabel Kemanfaatan (X3) 0,765 Reliabel Risiko (X4) 0,752 Reliabel Preferensi Konsumen (Y) 0,807 Reliabel Sumber: Data diolah (2023) Uji  reliabilitas  menunjukkan  sejauh  mana  suatu  alat  ukur penelitian dapat dipercaya atau reliabel dan dapat dipertanggungjawabkan  kebenarannya.  Alat  ukur  (kuesioner)  yang reliabel  berarti  menghasilkan  hasil  yang  sama  jika  pengukuran dilakukan berulang kali. Syarat yang harus dipenuhi agar suatu data dapat dikatakan reliabel adalah nilai Cronba ch’s Alpha lebih dari 0,6 (Anggraini  et  al.,  2022).  Data  di  atas  menunjukkan  bahwa  nilai Cronbach’s  Alpha masing-masing  variabel  lebih  dari  0,6  maka kuesioner dapat dikatakan reliabel.

## 3.3. Analisis Regresi Logistik
Metode  ini  menggambarkan  hubungan  antara  satu  atau  lebih variabel independen terhadap variabel dependen. Variabel dependen pada regresi logistik biner bersifat dikotomus atau memiliki kategori ganda.  Pada  penelitian  ini,  kategori  “Tidak”  diberi  kode  “0”  dan kategori “Ya” diberi kode “1”. B erikut persamaan dari analisis regresi logistik (Widarjono, 2018):

## Sumber: Data diolah (2023)
Setelah pengolahan data dilakukan, muncul nilai B dari variabel independen  melalui  tabel variables  in  the  equation ,  sehingga  jika dimasukkan ke dalam persamaan logistik adalah sebagai berikut:
𝑙𝑛 = 4,210 + 0,446 X 1 – 0,396 X 2 – 0,339 X 3 + 0,152 X 4
Kemudian persamaan tersebut dapat diartikan sebagai:
1. Adanya  pengaruh  kemudahan,  kepercayaan,  kemanfaatan,  dan risiko  sehingga  nilai  prediksi  dari  preferensi  konsumen  adalah sebesar 4,210.
2. Setiap  perubahan  dari  variabel  kemudahan,  maka  prediksi preferensi  konsumen  mengalami  perubahan  sebesar  0,446  kali (variabel lain tetap).
3. Setiap  perubahan  dari  variabel  kepercayaan,  maka  prediksi preferensi  konsumen  mengalami  perubahan  sebesar  -0,396  kali (variabel lain tetap).
4. Setiap  perubahan  dari  variabel  kemanfaatan,  maka  prediksi preferensi  konsumen  mengalami  perubahan  sebesar  -0,339  kali (variabel lain tetap).
5. Setiap  perubahan  variabel  risiko,  maka  prediksi  preferensi konsumen mengalami berubah 0,152 kali (variabel lain tetap).
3.4. Uji Goodness of Fit Tabel 3.5 Hosmer and Lemeshow’s Test Chi-square df Sig. 9,592 7 0,213 Sumber: Data diolah (2023) Uji kecocokan model atau uji goodness of fit menunjukkan bahwa suatu  model  penelitian  dapat  menjelaskan  hubungan  antar  variabel dengan tepat atau sesuai. Uji Hosmer-Lemeshow merupakan alat yang digunakan  untuk  melihat  kecocokan  dari  suatu  model  penelitian. Syarat  yang  harus  dipenuhi  agar  suatu  model  penelitian  dapat dikatakan  sesuai  adalah  nilai  signifikansi  lebih  besar  dari  0,05 (Novantara,  2018).  Pada  tabel  di  atas,  dapat  dilihat  bahwa  nilai signifikansi lebih besar dari 0,05, maka model penelitian ini telah fit.

## 3.5. Koefisien Determinasi
Tabel 3.6 Model Summary -2 Log Likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 9,592 0,044 0,109 Sumber: Data diolah (2023) Dapat dilihat bahwa nilai Cox & Snell R Square pada tabel di atas 0,44  yang  berarti  seluruh  variabel  independent  memiliki  kontribusi sebesar  44%  dalam  menjelaskan  keragaman  variabel  dependen. Kemudian nilai dari Nagelkerke R Square sebesar 0,109 yang berarti kemampuan  variabel  independent  dalam  menjelaskan  variabel
𝑙𝑛 = 𝑃 𝑖 1 −𝑃 𝑖 = 𝑍 𝑖 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1 𝑖 + 𝛽 2 𝑋 2 𝑖 + . . . + 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘𝑖 (1)
Y preferensi = 𝛽 0 + 𝛽 kemudahan + 𝛽 kepercayaan + 𝛽 kemanfaatan + 𝛽 risiko (2)
dependen  secara  simultan  yaitu  sebesar  10,9%.  Sedangkan  sisanya (89,1%) ditentukan oleh variabel lain di luar model penelitian.

## 3.6. Matriks Klasifikasi
Tabel 3.7 Matrix Classification Table Observed Predicted Percentage Correct Tidak Menggunakan QRIS Menggunakan QRIS Tidak Menggunakan QRIS 20 0 7,2% Menggunakan QRIS 0 257 92,8%
Sumber: Data diolah (2023)
Pada  tabel  matriks  klasifikasi  di  atas,  dapat  dilihat  bahwa preferensi responden untuk tidak menggunakan QRIS adalah 20 orang (7,2%) dan yang menggunakan QRIS adalah 257 orang (92,8%). Maka dari  itu,  mayoritas  responden  lebih  berminat  untuk  menggunakan QRIS sebagai alat transaksi pembayaran.

## 3.7. Pengujian Hipotesis
3.7.1    Uji Simultan Tabel 3.8 Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square df Sig. 12,536 4 0,014 Sumber: Data diolah (2023) Menurut  Saputri,  (2020),  uji  simultan  digunakan  untuk mengetahui  apakah  variabel  independen  memengaruhi  variabel dependen secara serentak atau simultan. Omnibus tests of model coefficients merupakan  alat  ukur  yang  dapat  menunjukkan  hal tersebut. Kriterianya nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05.  Tabel 3.8 nilai signifikansi 0,014, lebih rendah dari 0,05. Artinya, variabel persepsi  kemudahan,  kepercayaan,  kemanfaatan,  dan  risiko berpengaruh  secara  simultan  atau  serentak  terhadap  variabel dependen (preferensi konsumen).
Tabel 3.9 Iteration History -2Log Likelihood awal ( step 0 ) 143,651
-2Log Likelihood akhir ( step 1 ) 131,115
Sumber: Data diolah (2023)
Tabel iteration history nilai -2LL awal ( step 0 ) lebih tinggi daripada nilai  -2LL  akhir  ( step  1 ).  Maka,  terjadi  penurunan  yang  berarti model  penelitian  ini  lebih  baik  jika  variabel-variabel  independent dimasukkan, sehingga H 0 diterima (Dewi & Novyarni, 2020).

## 3.7.2    Uji Parsial
Tabel 3.10 Variables in The Equation Variabel B Sig. Exp(B) Kemudahan (X1) 0,446 0,002 1,562 Kepercayaan (X2) -0,396 0,171 0,673 Kemanfaatan (X3) -0,339 0,342 0,713 Risiko (X4) 0,152 0,308 1,164 Constant 4,210 0,344 67,380 Sumber: Data diolah (2023)
Uji  parsial  digunakan  untuk  mengetahui  apakah  variabel independen memengaruhi variabel dependen secara individu atau parsial. Wald  test merupakan  alat  ukur  yang  menunjukkan  hal tersebut.  Kriteria  yang  harus  dipenuhi  adalah  nilai  signifikansi lebih besar dari 0,05 (Saputri, 2020). Berdasarkan tabel variables in the equation di atas, analisisnya adalah:
1. Nilai  sig.  persepsi  kemudahan  (X1)  <  0,05  =  X1  tidak berpengaruh secara parsial terhadap preferensi konsumen (Y). H 0 ditolak.
2. Nilai  sig.  kepercayaan  (X2)  >  0,05  =  X2  berpengaruh  secara parsial terhadap preferensi konsumen (Y). H 0 diterima.
3. Nilai sig. X3 kemanfaatan (X3) > 0,05 = X3 berpengaruh secara parsial terhadap preferensi konsumen (Y). H 0 diterima.
4. Nilai  sig.  risiko  (X4)  >  0,05  =  X4  berpengaruh  secara  parsial terhadap preferensi konsumen (Y). H 0 diterima.
Kesimpulannya  adalah  persepsi  kepercayaan,  kemanfaatan, dan  risiko  berpengaruh  secara  parsial  terhadap  preferensi konsumen.  Sedangkan  persepsi  kemudahan  tidak  berpengaruh secara parsial terhadap preferensi konsumen.

## 3.8. Pembahasan dan Diskusi
Persepsi  kemudahan  memiliki  pengaruh  secara  simultan terhadap  variabel  preferensi  konsumen  karena  nilai  signifikansinya yaitu  0,014  lebih  kecil  dari  0,05.  Pengaruh  yang  diberikan  kepada variabel preferensi konsumen positif karena nilai odds ratio (Exp(B)) bernilai  positif  yaitu  1,562.  Probabilitas  persepsi  kemudahan memengaruhi  preferensi  konsumen  dalam  menggunakan  QRIS sebanyak 1,562 kali. Tetapi, persepsi kemudahan tidak memengaruhi preferensi konsumen secara parsial karena pada tabel variables in the equation nilai  signifikansinya  0,002  (lebih  kecil  dari  0,05). Kesimpulannya  adalah  persepsi  kemudahan  memiliki  pengaruh terhadap preferensi konsumen dalam menggunakan QRIS sebagai alat transaksi pembayaran pada UMKM di Kota Surabaya positif namun tidak  signifikan.  Penyebabnya  adalah  beberapa  responden  merasa tahap  penggunaan  QRIS  dalam  melakukan  transaksi  pembayaran masih  kurang  mudah  dimengerti  serta  QRIS  masih  belum  banyak tersedia  pada  UMKM  di  Kota  Surabaya.  Hasil  penelitian  ini  sejalan dengan penelitian dari Hasanah & Sari (2021). Namun, tidak sejalan dengan  penelitian  dari  Nugroho  &  Pudjihardjo  (2022)  yang menemukan bahwa persepsi kemudahan berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap preferensi konsumen.
Persepsi  kepercayaan  berpengaruh  secara  simultan  terhadap preferensi konsumen karena nilai signifikansinya lebih kecil dari 0,05 (0,014). Pengaruh yang diberikan pada variabel preferensi konsumen positif karena nilai odds ratio (Exp(B)) bernilai positif yaitu 0,673 dan memiliki  arti  probabilitas  persepsi  kepercayaan  memengaruhi preferensi  konsumen  dalam  menggunakan  QRIS.  Persepsi kepercayaan  memengaruhi  preferensi  konsumen  secara  parsial karena nilai  signifikansi  pada  tabel variables  in  the  equation adalah 0,171  (lebih  besar  dari  0,05).  Kesimpulannya  adalah  persepsi kepercayaan  berpengaruh  secara  positif  dan  signifikan  terhadap preferensi konsumen. Penyebabnya adalah responden merasa sangat setuju bahwa QRIS telah terdaftar di OJK, adanya notifikasi transaksi, serta QRIS merupakan teknologi transaksi pembayaran dengan citra atau  reputasi  yang  baik,  sehingga  transaksi  terjamin  dan  lebih
terpercaya. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Iisnawati et al. (2021) dan penelitian dari Szumski (2020).
Persepsi  kemanfaatan  berpengaruh  secara  simultan  terhadap preferensi konsumen karena nilai signifikansinya lebih kecil dari 0,05 (0,014). Pengaruh yang diberikan pada variabel preferensi konsumen positif karena nilai odds ratio (Exp)B)) bernilai positif yaitu 0,713 dan memiliki  arti  probabilitas  persepsi  kemanfaatan  memengaruhi preferensi  konsumen  dalam  menggunakan  QRIS.  Persepsi kemanfaatan  memengaruhi  preferensi  konsumen  secara  parsial karena nilai  signifikansi  pada  tabel variables  in  the  equation adalah 0,342  (lebih  besar  dari  0,05).  Kesimpulannya  adalah  persepsi kemanfaatan  berpengaruh  secara  positif  dan  signifikan  terhadap preferensi  konsumen.  Penyebabnya  adalah  mayoritas  responden merupakan  generasi  Y  dan  Z  (berumur  17-25  tahun).  Orang-orang yang  lahir  pada  generasi  tersebut  cenderung  lebih  mahir  dalam menggunakan  teknologi  seperti  QRIS.  Responden  juga  merasa mendapat manfaat seperti transaksi pembayaran menjadi lebih efektif dan  efisien,  konsumen  terbebas  dari  uang  tunai,  serta  melakukan pembayaran tanpa adanya biaya transfer. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Joan & Sitinjak (2019) dan penelitian dari Kumala et al. (2020).
Persepsi  risiko  berpengaruh  secara  simultan  terhadap preferensi konsumen karena nilai signifikansinya lebih kecil dari 0,05 (0,014). Pengaruh yang diberikan pada variabel preferensi konsumen positif karena nilai odds ratio (Exp)B)) bernilai positif yaitu 1,164 dan memiliki  arti  probabilitas  persepsi  risiko  memengaruhi  preferensi konsumen dalam menggunakan QRIS. Persepsi risiko memengaruhi preferensi  konsumen  secara  parsial  karena  nilai  signifikansi  pada tabel variables  in  the  equation adalah  0,308  (lebih  besar  dari  0,05). Kesimpulannya adalah persepsi risiko berpengaruh secara positif dan signifikan  terhadap  preferensi  konsumen.  Penyebabnya  adalah responden  sangat  setuju  bahwa  risiko  dalam  menggunakan  QRIS sebagai alat transaksi pembayaran memberikan informasi yang pasti sesuai dengan nominal transaksi, konsekuensi yang mungkin timbul dimengerti oleh konsumen, dan QRIS dianggap dapat mengatasi risiko keamanan  dana  dan  pemalsuan  uang.  Hasil  penelitian  ini  sejalan dengan penelitian Pontoh et al. (2022) dan penelitian dari Seputri et al., 2023).

## 4. PENUTUP
Berdasarkan  hasil  dari  analisis  dan  pembahasan,  dapat disimpulkan  persepsi  kemudahan,  kepercayaan,  kemanfaatan,  dan risiko  memiliki  pengaruh  terhadap  preferensi  konsumen  dalam menggunakan QRIS sebagai alat transaksi pembayaran pada UMKM di  Kota  Surabaya.  Persepsi  kemudahan  tidak  memiliki  pengaruh signifikan  namun  positif  terhadap  preferensi  konsumen  dalam menggunakan QRIS sebagai alat transaksi pembayaran pada UMKM di Kota Surabaya. Konsumen memiliki preferensi menggunakan QRIS sebagai  alat  transaksi  pembayaran  pada  UMKM  di  Kota  Surabaya. Sebagai  masukkan  bagi  Bank  Indonesia  (BI)  dan  Asosiasi  Sistem Pembayaran  Indonesia  (ASPI)  selaku  pengembang  dari  QRIS  ( Quick Response code Indonesian Standard ) adalah sebagai berikut: 1) BI dan ASPI dapat memberikan lebih banyak sosialisasi atau edukasi terkait implementasi QRIS  kepada  seluruh  masyarakat  Indonesia  terutama para  pelaku  UMKM; 2) Meningkatkan  kualitas  layanan  dari  QRIS
dengan  menciptakan  inovasi-inovasi  baru  agar  cara  penggunaan dapat  lebih  mudah  untuk  dimengerti;  dan 3) Menggandeng perusahaan-perusahaan  tertentu  untuk  bekerja  sama  demi peningkatan  citra/reputasi,  keamanan  transaksi,  dan  mengurangi risiko transaksi konsumen maupun merchant sehingga menguntungkan semua pihak.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Buku :
Novantara,  H.  T.  (2018). Pengaruh  Ukuran  Perusahaan,  Leverage  dan Produktivitas terhadap Peringkat Obligasi . 11.
Widarjono, A. (2018). Ekonometrika: Pengantar dan Aplikasinya disertai Panduan EViews (5th ed.). UPP STIM YKPN.

## Jurnal :
Aryawati, N. P. A., Mahardika, I. M. N. O., & Wibawa, I. G. J. S. (2022). Persepsi  Pengguna  QRIS  Pada  UMKM  Di  Kota  Mataram. Guna Sewaka , 1 (2), 35 – 44. https://doi.org/10.53977/jgs.v1i2.668
Sihaloho,  J.  E.,  Ramadani,  A.,  &  Rahmayanti,  S.  (2020).  Implementasi Sistem Pembayaran Quick Response Indonesia Standard Universitas Sumatera  Utara  (1)(2)(3). Jurnal  Manajemen  Bisnis , 17 (2),  287 – 297.
http://journal.undiknas.ac.id/index.php/magister-manajemen/
Setyawati,  V.  A.  V.,  &  Hartanto,  A.  A.  (2022).  Pembelajaran  Statistika
Menggunakan  Software  SPSS  untuk  Uji  Validitas  dan  Reliabilitas. Jurnal Basicedu , 6 (4), 6502. https://doi.org/10.31004/basicedu.v6i4.3206
Hardilawati, W. L., Binangkit, I. D., & Perdana, R. (2019). ENDORSEMENT:
MEDIA PEMASARAN MASA KINI. JIM UPB , 7 (1), 92 – 93.
Ikmal, N. M., & Noor, M. (2022). Kebijakan Pemerintah Indonesia Dalam Penanganan  Covid-19. Jurnal  Litbang  Provinsi  Jawa  Tengah , 19 (2), 155 – 167. https://doi.org/10.36762/jurnaljateng.v19i2.910
Ningsih,  H.  A.,  Sasmita,  E.  M.,  &  Sari,  B.  (2021).  Pengaruh  Persepsi Manfaat,  Persepsi  Kemudahan  Penggunaan,  Dan  Persepsi  Risiko Terhadap  Keputusan  Menggunakan  Uang  Elektronik  (QRIS)  Pada Mahasiswa. Jurnal IKRA-ITH Ekonomika , 4 (1).
Sanaky, M. M., Saleh, L. Moh., & Titaley, H. D. (2021). Analisis Faktor- faktor Penyebab Keterlambatan pada Proyek Pembangunan Gedung Asrama Man 1 Tulehu Maluku Tengah. Jurnal Simetrik , 11 (1), 433 – 436.
Saputri, O. B. (2020). Preferensi Konsumen dalam Menggunakan Quick
Response Code Indonesia Standard (QRIS) sebagai Alat Pembayaran Digital. KINERJA , 17 (2), 237 – 247. http://journal.feb.unmul.ac.id/index.php/KINERJA
Sihaloho,  J.  E.,  Ramadani,  A.,  &  Rahmayanti,  S.  (2020).  Implementasi Sistem Pembayaran Quick Response Indonesia Standard Universitas Sumatera Utara (1)(2)(3). Jurnal Manajemen Bisnis , 17 (2), 287 – 297. http://journal.undiknas.ac.id/index.php/magister-manajemen/
Silaen, M. F., Manurung, S., Nainggolan, C. D., Lecture, S., Tinggi, I., & Ekonomi,  A.  (n.d.).  Effect  Analysis  Of  Benefit  Perception,  Ease Perception,  Security  And  Risk  Perception  Of  Merchant  Interest  In Using  Quick  Response  Indonesia  Standard  (Qris).  In International Journal of Science . http://ijstm.inarah.co.id
Yulia,  L.,  Setianingsih,  W.,  Ekonomi,  F.,  &  Ciamis,  G.  (n.d.).  STUDI MANAJEMEN MARKETING BERBASIS ONLINE (PENELITIAN PADA UMKM  PRODUKSI  MEBEL  DI  Desa  TAMANSARI  BABAKAN MUNCANG I KOTA TASIKMALAYA). JURNAL MANEKSI , 9 (1)

## Website, Sumber lainnya :
Aini, Q., Rahardja, U., & Fatillah, A. (2018). Penerapan Qrcode Sebagai Media Pelayanan Untuk Absensi Pada Website Berbasis Php Native.
Sisfotenika , 8 (1), 47. https://doi.org/10.30700/jst.v8i1.151
Anggraini, F. D. P., Aprianti, SeAini, Q., Rahardja, U., & Fatillah, A. (2018).
Penerapan  Qrcode  Sebagai  Media  Pelayanan  Untuk  Absensi  Pada Website Berbasis Php Native. Sisfotenika , 8 (1), 47. https://doi.org/10.30700/jst.v8i1.151
Dewi,  M.,  &  Novyarni,  N.  (2020). Pengaruh  Sales  Growth,  Leverage,
Operating  Capacity  dan  Ukuran  Perusahaan  Terhadap  Prediksi Kesulitan Keuangan (Studi Empiris Pada Perusahaan Sektor  Industri Barang  Konsumsi  Yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  Periode 2017-2019) . www.idx.co.id.