## PENGARUH FINANCIAL BEHAVIOR DAN FINANCIAL ATTITUDE TERHADAP PENGGUNAAN LAYANAN FINTECH DI INDONESIA
Hanly Alviandri Program Studi Magister Manajemen Universitas Tarumanagara hanly.alv@gmail.com

## Yanuar

## Program Studi Magister Manajemen Universitas Tarumanagara
Masuk : 03-06-2021 , revisi : 03-07-2021 , diterima untuk diterbitkan : 05-07-2021
Abstract: This study describes the impacts of financial behavior and financial attitude towards the constructs in the Technology Acceptance Model and its implication towards the attitude of using fintech services in Indonesia. Variables adopted from the technology acceptance model are  perceived  ease  of  use,  perceived  usefulness,  and  attitude  towards  using.  Descriptive quantitative research was conducted by collecting data using  an online questionnaire survey using a google form, which was then analyzed by using the structural equation model method through SmartPLS software. The results showed that financial behavior and financial attitude has an impact on customers' attitude towards using financial technology services in Indonesia. Therefore,  this  study  may  be  able  to  provide  insights  for  financial  institutions  to  design, maintain or increase application’s ease of use and usefulness in fulfilling customers' financial behavior and financial attitude-related activities efficiently and effectively.
Keywords: Financial Attitude, Financial Behavior, Technology Acceptance Model, Fintech
Abstrak: Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendeskripsikan  pengaruh  sikap  dan  perilaku keuangan  terhadap  konstruk technology  acceptance  model dan  implikasinya  terhadap penggunaan  layanan fintech di  Indonesia.  Beberapa  variabel  yang  diadopsi  dari technology acceptance  model sendiri  antara  lain  persepsi  kemudahan,  persepsi  kegunaan,  dan  sikap terhadap  penggunaan.  Penelitian  ini  menggunakan  jenis  penelitian  dengan  pendekatan deskriptif kuantitatif dengan sumber data yang dikumpulkan menggunakan kuesioner online melalui media Google Form yang berisikan pertanyaan kepada para sampel yang menggunakan scaling  questions yang  kemudian  akan  dianalisis  dengan  menggunakan  metode structural equation model (SEM) melalui aplikasi SmartPLS. Hasil dari penelitian ini adalah memberikan informasi bahwa sikap dan perilaku keuangan dari individu memiliki pengaruh terhadap sikap masyarakat  dalam  menggunakan  layanan fintech di  Indonesia  yang  bisa  digunakan  oleh institusi  keuangan  sebagai  sumber  dalam  merancang,  menjaga,  atau  meningkatkan  aplikasi yang mudah dan bermanfaat  bagi konsumen dalam  memenuhi kebutuhannya yang berkaitan dengan perilaku dan sikap keuangan secara efektif dan efisien.
Kata Kunci: Financial Attitude, Financial Behavior, Technology Acceptance Model, Fintech

## PENDAHULUAN Latar Belakang
Dalam beberapa tahun terakhir, dunia mengalami perkembangan teknologi dengan pesat yang merubah perilaku manusia dan cara manusia mengakses informasi. Sektor keuangan juga tidak lepas dari perkembangan teknologi, yang ditandai dengan mulai munculnya perusahaan financial technology. Secara harafiah, financial technology merupakan hasil gabungan antara industri  keuangan  dan  teknologi,  yang  akhirnya  merubah  model  bisnis  dari  konvensional menjadi moderat (Schueffel, 2016).
Karena  penelitian  ini  sangat  terkait  dengan  adopsi  teknologi  tertentu,  maka  peneliti memilih technology  acceptance  model, seperti  yang  telah  dilakukan  oleh  banyak  peneliti karena  kekuatan  prediksi  yang  besar  (Mokhtar  et  al.,  2018).  Peneliti  seringkali  mengadopsi technology  acceptance  model (TAM)  dengan  variabel  lain  yang  dianggap  sesuai  dengan teknologi  yang  sedang  dipelajari  (Legris  et  al.,  2003).  Penambahan  faktor  determinan dimungkinkan  karena  keberadaan  pengaruh  eksternal  terhadap perceived  ease  of  use dan perceived  usefulness dalam  model  TAM  (Davis,  1986),  sehingga  konstruk  dapat  diperluas dengan  faktor-faktor  lain  untuk  mengembangkan  model  yang  dapat  memprediksi  perilaku pengguna  di  berbagai  bidang  (Venkatesh  et  al.,  2012).  Meskipun  banyak  peneliti  yang mengadopsi TAM dalam menyelidiki fenomena fintech , namun belum banyak yang mencoba membahasnya dalam konteks keuangan. Untuk menjawab literature gap ini, peneliti berupaya untuk  mengeksplorasi  perilaku dan sikap keuangan masyarakat  terhadap konstruk TAM dan implikasinya terhadap penggunaan layanan fintech di Indonesia.
Beberapa  ekonom  menyatakan  bahwa  batasan  kemampuan  finansial  individu  terjadi bukan akibat kurangnya pengetahuan tetapi karena adanya bias dalam perilaku  (Frederiks et al., 2015). Hal ini terjadi karena adanya ketidaksesuaian antara apa yang seorang individu ingin lakukan dengan bagaimana individu tersebut berperilaku (Frederiks et al., 2015). Keberhasilan fintech untuk mendominasi dan mengambil sebagian kapitalisasi masyarakat ditengah budaya dan kebiasaan masyarakat Indonesia yang beragam tentunya menjadi fenomena yang menarik untuk ditelaah lebih lanjut.

## Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji dan memberi informasi mengenai pengaruh integrasi financial  behavior dengan financial  attitude dalam technology  acceptance  model, serta implikasinya terhadap penggunaan layanan fintech di Indonesia.

## TINJAUAN PUSTAKA
TAM ( Technology Acceptance Model ) dianggap sebagai alat yang dapat mengukur sikap individu dalam menerima teknologi. Peneliti seringkali mengadopsi TAM dengan variabel lain yang  dianggap  sesuai  dengan  teknologi  yang  sedang  dipelajari  (Legris  et  al.,  2003). Penambahan faktor determinan dimungkinkan karena keberadaan pengaruh eksternal terhadap perceived ease of use dan perceived usefulness dalam model TAM (Davis, 1986).
Financial  behavior merupakan  segala  sesuatu  perilaku  yang  berhubungan  dengan pengaturan uang. Beberapa ekonom menyatakan bahwa batasan kemampuan finansial individu terjadi  karena  adanya  bias  dalam  perilaku  akibat  ketidaksesuaian  antara  apa  yang  seorang individu ingin lakukan dengan bagaimana individu tersebut berperilaku (Frederiks et al., 2015). H1: Financial behavior berpengaruh terhadap perceived ease of use.
H2: Financial behavior berpengaruh terhadap perceived usefulness.
Financial  attitude merupakan  keadaan  pikiran,  pendapat,  dan  penilaian  seseorang tentang keuangan (Vieira et al., 2018). Financial attitude juga merupakan salah satu penentu pengambilan keputusan dan manajemen sumber daya yang tepat (Anthony et al., 2011). H3: Financial attitude berpengaruh terhadap perceived ease of use. H4: Financial attitude berpengaruh terhadap perceived usefulness.
Dalam  konstruk  TAM,  variabel perceived  ease  of  use dan perceived  usefulness merupakan penentu dari variabel attitude towards using suatu teknologi (Davis, 1986), yang memiliki definisi sejauh mana seseorang percaya bahwa menggunakan teknologi baru adalah berguna  dan  bebas  dari  usaha  (Svendsen  et  al.,  2013). Attitude towards  using merupakan perasaan  atau  evaluasi  baik  positif  maupun  negatif  yang  dihasilkan  ketika  seseorang menggunakan teknologi baru (Chuang et al., 2016).
H5: Perceived ease of use berpengaruh terhadap attitude towards using. H6: Perceived usefulness berpengaruh terhadap attitude towards using.
Konsumen  akan  berusaha  untuk  memaksimalkan  utilitas  (meskipun  belum  tentu berbentuk uang atau kekayaan) mereka berdasarkan preferensi, waktu dan sumber daya lainnya (Pappalardo, 2012). Pernyataan ini berhubungan dengan penelitian sebelumnya bahwa apabila seorang  individu  menemukan  teknologi  yang  berguna  dan  memberikan  kemudahan  dalam memenuhi  kebutuhan, maka kecenderungan individu  untuk menggunakan teknologi tersebut akan menjadi positif (Chuang et al., 2016).
H7: Perceived  ease  of  use memediasi  hubungan  antara financial  behavior dengan attitude towards using.
H8: Perceived  usefulness memediasi  hubungan  antara financial  behavior dengan attitude towards using.
H9: Perceived  ease  of  use memediasi  hubungan  antara financial  attitude dengan attitude towards using.
H10: Perceived  usefulness memediasi  hubungan  antara financial  attitude dengan attitude towards using.

## METODOLOGI PENELITIAN Sumber dan Pengumpulan Data
Populasi  pada  penelitian  ini  adalah  individu  pengguna  layanan fintech .  Teknik  yang dipakai dalam pemilihan sampel adalah purposive sampling yang merupakan nonprobability sampling dan didapatkan sebanyak 100 responden dengan kriteria individu yang menggunakan layanan fintech minimal  3  bulan  terakhir  dan  berusia  15-64  tahun.  Pengumpulan  sampel dibantu  dengan  media  Google  Form  yang  disebarkan  secara online .  Instrumen  diukur menggunakan skala Likert dengan inverval 1 sampai 5. Teknik analisis data yang digunakan adalah structural equation modeling (SEM) menggunakan aplikasi SmartPLS versi 3. Teknik analisis dilakukan dengan dua tahap yaitu uji model pengukuran ( outer model analysis ) dan uji model struktural ( inner model analysis ).

## Variabel Penelitian dan Operasionalisasi Variabel
Variabel  eksogen  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah financial  behavior dan financial attitude. Kemudian variabel intervening yang digunakan pada penelitian ini adalah perceived ease of use dan perceived usefulness . Lalu variabel endogen yang digunakan pada penelitian ini adalah attitude towards using .
Financial  behavior merupakan  segala  sesuatu  perilaku  yang  berhubungan  dengan pengaturan uang. Pada penelitian ini, variabel financial behavior dijelaskan melalui 5 indikator yang mengacu pada penelitian Perry dan Morris (2005) berikut: (1) Mengatur pengeluaran, (2) Membayar tagihan tepat waktu, (3) Merencanakan keuangan masa depan, (4) menafkahi diri dan keluarga, (5) Menghemat uang.
Financial attitude merupakan pendapat dan penilaian seseorang tentang keuangan. Pada penelitian  ini,  variabel financial  attitude dijelaskan  melalui  9  indikator  yang  mengacu  pada penelitian  Vieira  et  al.  (2018) berikut  :  (1)  Pentingnya  mengatur  pengeluaran  bulanan,  (2) Pentingnya  menetapkan  tujuan  keuangan,  (3)  Pentingnya  menabung  setiap  bulan,  (4)  Cara mengelola  uang,  (5)  Pentingnya  mengikuti  rencana  pengeluaran  bulanan,  (6)  Pentingnya membayar  kartu  kredit,  (7)  Membandingkan  penawaran  kredit,  (8)  Pentingnya  mengikuti anggaran, (9) Pentingnya investasi secara rutin.
Perceived  ease  of  use merupakan  kepercayaan  individu  mengenai  kemudahan penggunaan  layanan fintech .  Pada  penelitian  ini,  variabel perceived  ease  of  use dijelaskan melalui 3 indikator yang mengacu pada penelitian Hu et al. (2019) berikut: (1) Mudah untuk menggunakan fintech ,  (2)  Antarmuka  pengoperasian fintech mudah  dimengerti,  (3)  Mudah untuk memiliki peralatan yang dibutuhkan oleh fintech . Perceived  usefulness merupakan  kepercayaan  individu  mengenai  kegunaan  layanan fintech . Pada penelitian ini, variabel perceived usefulness dijelaskan melalui 4 indikator yang mengacu pada penelitian Hu et al. (2019) berikut: (1) Fintech dapat memenuhi kebutuhan, (2)
Fintech dapat  menghemat  waktu,  (3) Fintech dapat  meningkatkan  efisiensi,  (4) Fintech berguna secara keseluruhan.
Attitude Towards Using merupakan sikap individu terhadap penggunaan layanan fintech . Pada  penelitian  ini,  variabel attitude  towards  using dijelaskan  melalui  3  indikator  yang mengacu  pada  penelitian  Hu  et  al.  (2019) berikut:  (1)  Menggunakan  fintech  merupakan  ide yang  baik,  (2)  Menggunakan  fintech  merupakan  pengalaman  yang  menyenangkan,  (3) Ketertarikan untuk menggunakan fintech .

## HASIL DAN KESIMPULAN Analisis Data Statistik
Pada  bagian  ini,  data  dianalisis  dengan  menggunakan  metode Partial  Least  Square dengan program SmartPLS versi 3. Teknik analisis memalui PLS dilakukan dengan dua tahap yaitu melalui uji measurement model yaitu (1) convergent validity ; (2) discriminant validity ; (3) composite reliability ; dan (4) cronbach alpha , kemudian dilanjutkan melalui uji structural model yaitu: (1) significance of path coefficient ; (2) coefficients of determination ; (3) predictive relevance ; (4) f² effect sizes ; dan (5) q² effect sizes .
Tabel 1 Tabel Pengujian T-Statistik Kode Path Coefficient T Statistics P Values FA->PEOU 0.340 4.575 0.000 FA->PU 0.254 2.771 0.006 FB->PEOU 0.392 4.891 0.000 FB->PU 0.239 2.290 0.022 PEOU->ATT 0.208 2.608 0.009 PU->ATT 0.581 8.084 0.000
Sumber: Data Primer Diolah (2020)
Dari hasil pengujian di atas, dapat disimpulkan hasil uji hipotesis sebagai berikut: H1  :  Hubungan  antara  FB  dengan  PEOU  memperoleh  nilai  statistik  4.891  >  1.962,  maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis H1 didukung .
H2  :  Hubungan antara FB dengan PU memperoleh nilai statistik 2.290 > 1.962, maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis H2 didukung.
H3  :  Hubungan  antara  FA  dengan  PEOU  memperoleh  nilai  statistik  4.575  >  1.962,  maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis H3 didukung.
H4  :  Hubungan  antara  FA  dengan  PU  memperoleh  nilai  statistik  2.771  >  1.962,  maka disimpulkan bahwa hipotesis H4 didukung.
H5  :  Hubungan antara PEOU dengan ATT memperoleh nilai statistik 2.608 > 1.962, maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis H5 didukung .
H6  :  Hubungan antara PU dengan ATT memperoleh nilai statistik 8.084 > 1.962, maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis H6 didukung .
Tabel 2 Tabel Pengujian T-Statistik (Direct dan Indirect Effect) Kode Path Coefficient T Statistics P Values FB->ATT 0.018 0.180 0.857 FB>PU>ATT 0.139 2.114 0.035 FB>PEOU>ATT 0.081 2.284 0.023 FA->ATT -0.017 0.184 0.854 FA>PEOU>ATT 0.071 1.983 0.048 FA>PU>ATT 0.148 2.368 0.018
Sumber: Data Primer Diolah (2020)
H7  :  Hubungan langsung antara FB dengan ATT memperoleh nilai statistik 0.180 < 1.962, sedangkan hubungan antara FB>PEOU>ATT memperoleh nilai statistik 2.284 > 1.962. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa hipotesis H7 didukung .
H8  :  Hubungan langsung antara FB dengan ATT memperoleh nilai statistik 0.180 < 1.962, sedangkan  hubungan  antara  FB>PU>ATT  memperoleh  nilai  statistik  2.114  >  1.962. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa hipotesis H8 didukung.
H9  :  Hubungan langsung antara FA dengan ATT memperoleh nilai statistik 0.184 < 1.962, sedangkan hubungan antara FA>PEOU>ATT memperoleh nilai statistik 1.983 > 1.962. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa hipotesis H9 didukung .
H10 :  Hubungan langsung antara FA dengan ATT memperoleh nilai statistik 0.184 < 1.962, sedangkan  hubungan  antara  FA>PU>ATT  memperoleh  nilai  statistik  2.114  >  1.962. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa hipotesis H10 didukung .

## Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Perilaku  keuangan  masyarakat  berpengaruh  signifikan  positif  terhadap  persepsi kemudahan penggunaan layanan fintech.
2. Perilaku  keuangan  masyarakat  berpengaruh  signifikan  positif  terhadap  persepsi kegunaan penggunaan layanan fintech.
3. Sikap keuangan masyarakat berpengaruh signifikan positif terhadap persepsi kemudahan penggunaan layanan fintech .
4. Sikap keuangan masyarakat berpengaruh signifikan positif terhadap persepsi kegunaan penggunaan layanan fintech .
5. Persepsi  kemudahan  layanan fintech berpengaruh  signifikan  positif  terhadap  sikap penggunaan layanan fintech .
6. Persepsi  kegunaan  layanan fintech berpengaruh  signifikan  positif  terhadap  sikap penggunaan layanan fintech .
7. Persepsi kemudahan memediasi hubungan antara perilaku keuangan masyarakat dengan sikap terhadap penggunaan layanan fintech.
8. Persepsi  kegunaan  memediasi  hubungan  antara  perilaku  keuangan  masyarakat  dengan sikap terhadap penggunaan layanan fintech.
9. Persepsi  kemudahan  memediasi  hubungan  antara  sikap  keuangan  masyarakat  dengan sikap terhadap penggunaan layanan fintech.
10. Persepsi  kegunaan  memediasi  hubungan  antara  sikap  keuangan  masyarakat  dengan sikap terhadap penggunaan layanan fintech.

## Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  ada  beberapa  saran  yang  dapat dipertimbangkan untuk penelitian selanjutnya, yaitu:
1. Pengaruh  sikap  keuangan  yang  dimediasi  oleh  persepsi  kegunaan  memiliki  pengaruh paling  besar  kepada  sikap  masyarakat  terhadap  penggunaan  layanan  fintech.  Dengan melihat  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan,  maka  institusi  keuangan  perlu mempertimbangkan  rendahnya  sikap  masyarakat  tentang  pengendalian  pengeluaran bulanan  untuk  dapat  dipertimbangkan  dalam  mengembangkan  fitur-fitur  aplikasi sehingga  dapat  meningkatkan  besaran  pengaruh  dari  sikap  keuangan  masyarakat terhadap sikap masyarakat dalam penggunaan layanan fintech.
2. Nilai  prediksi  penelitian  yang  dilakukan  termasuk  kedalam  kriteria  moderat.  Hal  ini menunjukan bahwa terdapat  variabel  lain yang dapat  mempengaruhi  sikap masyarakat terhadap  penggunaan  layanan  fintech  yang  belum  terdapat  dalam  penelitian  ini.  Maka dari hal tersebut, perlu dilakukan pengujian dengan penambahan variabel kedalam model baru yang lebih dikembangkan, sehingga hasil penelitian dapat memberikan gambaran yang  lebih  baik  tentang  sikap  masyarakat  terhadap  penggunaan  layanan fintech di Indonesia dengan tingkat akurasi prediksi yang kuat.

## DAFTAR PUSTAKA
Anthony, R., Ezat, W. S., Junid, S. Al, & Moshiri, H. (2011). Financial management attitude and practice among the medical practitioners in public and private medical service in Malaysia. International Journal of Business and Management , 6 (8), 105–113. https://doi.org/10.5539/ijbm.v6n8p105
Chuang, L.-M., Liu, C.-C., & Kao, H.-K. (2016). The Adoption of Fintech Service: TAM perspective. International Journal of Management and Administrative Sciences (IJMAS) , 3 (07), 1–15. https://www.ijmas.org/3-7/IJMAS-3601-2016.pdf Davis, F. D. (1986). A technology acceptance model for empirically testing new end-user information systems: Theory and results [Sloan School of Management]. https://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/15192/14927137- MIT.pdf?sequence=2&isAllowed=y
Frederiks, E. R., Stenner, K., & Hobman, E. V. (2015). Household energy use: Applying behavioural economics to understand consumer decision-making and behaviour. Renewable and Sustainable Energy Reviews , 41 , 1385–1394. https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.09.026
Hu, Z., Ding, S., Li, S., Chen, L., & Yang, S. (2019). Adoption intention of fintech services for bank users: An empirical examination with an extended technology acceptance model. Symmetry , 11 (3), 340–355. https://doi.org/10.3390/sym11030340
Legris, P., Ingham, J., & Collerette, P. (2003). Why do people use information technology? A critical review of the technology acceptance model. Information and Management ,
40 (3), 191–204. https://doi.org/10.1016/S0378-7206(01)00143-4
Mokhtar, S. A., Katan, H., & Hidayat-ur-Rehman, I. (2018). Instructors’ behavioural intention to use Learning Management system: An integrated TAM perspective. TEM Journal , 7 (3), 513–525. https://doi.org/10.18421/TEM73-07
Pappalardo, J. K. (2012). Product literacy and the economics of consumer protection policy. Journal of Consumer Affairs , 46 (2), 319–332. https://doi.org/10.1111/j.1745- 6606.2012.01233.x
Perry, V. G., & Morris, M. D. (2005). Who is in control? The role of self-perception, knowledge, and income in explaining consumer financial behavior. Journal of Consumer Affairs , 39 (2), 299–313. https://doi.org/10.1111/j.1745-6606.2005.00016.x Schueffel, P. (2016). Taming the beast: A scientific definition of fintech. Journal of Innovation Management , 4 (4), 32–54. https://doi.org/10.24840/2183-0606_004.004_0004 Svendsen, G. B., Johnsen, J. A. K., Almås-Sørensen, L., & Vittersø, J. (2013). Personality and technology acceptance: The influence of personality factors on the core constructs of the Technology Acceptance Model. Behaviour and Information Technology , 32 (4), 323–334. https://doi.org/10.1080/0144929X.2011.553740
Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly: Management Information Systems , 36 (1), 157–178. https://doi.org/10.2307/41410412
Vieira, K. M., Potrich, A. C. G., & Mendes-Da-Silva, W. (2018). A financial literacy model for university students. Individual Behaviors and Technologies for Financial Innovations , 39 (3), 69–95. https://doi.org/10.1007/978-3-319-91911-9_4