e-ISSN: 2548-9925

## Evaluasi Kepuasan Pengguna M-Payment sebagai Alat Pembayaran Online di Indonesia
Rahma Rina Wijayanti a,* , Oryza Ardiarisca b and Rediyanto Putra c a Program Studi Akuntansi Sektor Publik, Politeknik Negeri Jember, rahma@polije.ac.id, Indonesia
b Program Studi Akuntansi Sektor Publik, Politeknik Negeri Jember, oryza_risca@polije.ac.id, Indonesia c Jurusan Akuntansi, Fakultas Ekonomi, Universitas Negeri Surabaya, rediyanto_putra@unesa.ac.id, Indonesia
Abstract.  Mobile  payment (M-Payment)  is  currently  widely  used  in  Indonesia  to  make  payment  transactions online .  This is because the number of internet users in Indonesia is getting bigger. This article aims to test the level of satisfaction of users of m-payment applications in Indonesia. This study uses primary data in the form of a questionnaire distributed to respondents. The selection of respondents was carried out using the method accidental sampling. Analysis of the research data was carried out using  the  Fishbein,  IPA,  and  CSI  methods.  The  attributes  used  to  measure  the  level  of  satisfaction  of  m-payment  users  are attractiveness, ease of use, efficiency, security, stimulation, usefulness. The results of this study indicate that the m-payment application users are very satisfied with the performance of the m-payment application used. The results also show that there are 2 (two) attributes that have good performance in the view of m-payment application users, namely efficiency and ease of use which, according to user ratings, have performance that exceeds user expectations. The users consider that the usefulness of m- payment  application  used  still  has  a  performance  below  expectations.  Thus,  the  provider  of  the  m-payment  application  is supposed to improve the quality of the existing m-payment application.
Keywords: Customer Satisfaction Index, Fishbein, IPA Analysis, M-payment
* Corresponding author. E-mail: rahma@polije.ac.id
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 2307 2643 1452 1674 1460 9376 110 861

## Pendahuluan
Bisnis online pada  saat  ini  sudah  mengalami perkembangan  yang  sangat  pesat  di  Indonesia. Kementerian  Informasi  mencatat  bahwa  jumlah pengguna  internet  di  Indonesia  pada  tahun  2019 mencapai  171  juta  orang  (Kominfo,  2018).  Dengan demikian,  hal  ini  menjadi  suatu  peluang  bagi  e- commerce  untuk  dapat  tumbuh  dengan  cepat  di Indonesia. Masyarakat juga mulai merubah perilakunya  dan  beralih  kepada e-commerce karena adanya  akses  internet  yang  baik  melalui  wifi  atau gadget ,  sehingga  kesempatan  untuk  memperoleh informasi  terkait  penawaran  dan  promosi  atau  jasa yang  dilakukan  oleh e-commerce yang  mampu memberikan kemudahan bagi masyarakat (Sidharta & Suzanto, 2015).
Gambar. 1. Jumlah Pengeluaran untuk E-Commerce di Indonesia 2019 (Billion USD)
Data pada gambar 1 merupakan data dari Statistika Digital  Market  Outlook  menunjukkan  bahwa penduduk di Indonesia pada tahun 2019 menghabiskan  banyak  uang  untuk  melakukan transaksi online . Berdasarkan data tersebut 8 (delapan) kategori  yang  menjadi  objek  transaksi online . Kedelapan  kategori  transaksi online yang  disajikan pada gambar 1 secara umum telah menyangkut hampir seluruh  kegiatan  aktivitas  konsumsi  manusia. Masyarakat  Indonesia  paling  banyak  menghabiskan dananya  pada  transaksi online untuk  keperluan
perjalanan  yaitu  USD  $  9.376.  Dengan  demikian, besarnya tingkat transaksi online ini akan berdampak signifikan pada penggunaan aplikasi mobile payment (m-payment).  Hal  ini  dikarenakan  penggunaan aplikasi m-payment akan membuat proses pembayaran transaksi online yang dilakukan menjadi lebih mudah dan cepat.
Layanan  dari  aplikasi  m-payment  dapat  menjadi solusi  yang  mudah  dan  cepat  bagi  masyarakat Indonesia  yang  sering  melakukan  transaksi  bisnis online karena  aplikasi  m-payment  dapat  diakses melalui gadget seperti computer ,  tablet,  atau  juga smartphone pribadi  yang  terhubung  dengan  jaringan internet. Dengan demikian, seseorang yang melakukan transaksi bisnis online dapat dengan segera melakukan  pembayaran  tanpa  harus  memerlukan waktu, biaya, dan upaya yang sulit. Urban, Hoofnagle, C., & Li. (2012) menjelaskan bahwa mobile payment dapat meningkatkan kenyamanan, pengurangan pada biaya transaksi, dan keamanan pembyaran elektronik melalui devices seperti handphone dan smartphone . Perkembangan  penggunaan mobile  payment di Indonesia saat ini juga mengalami pertumbuhan yang pesat  seiring  dengan  tumbuhnya  bisnis online .  Data Bank  Indonesia  menunjukkan  bahwa  jumlah  uang elektronik yang di Bulan Januari 2020 mencapai 313 juta  (Bank  Indonesia,  2020). Data  ini  juga  didukung oleh hasil survei yang dilakukan oleh PwC atas 21.480 responden  dari  26  negara  termasuk  Indonesia  yang dipublikasikan pada laman Portal Informasi Indonesia (Indonesia,  2019)    menjelaskan  bahwa  47%  dari responden  Indonesia  telah  menggunakan mobile payment ,  dimana  angka  tersebut  lebih  tinggi dibandingkan  pada  tahun  2018  yang  hanya  sekitar 38%.  Perkembangan  yang  pesat  dari  penggunaan mobile payment tersebut menjadi suatu hal yang wajar karena saat ini penyedia jasa layanan mobile payment sangat  banyak  dan  beragam  jenis  nya  mulai  dari mobile  banking,  Go-Pay,  OVO,  dan  berbagai  jenis dompet digital lainnya.
Penjelasan mengenai tingginya penggunaan mobile payment tersebut mengindikasikan bahwa perusahaan penyedia  layanan  aplikasi mobile  payment saat  ini harus  bisa  memberikan  kepuasan  yang  maksimal kepada para pengguna. Kepuasan yang dirasakan oleh pelanggan  tersebut  pada  akhirnya  akan  berdampak pada  keberlanjutan  minat  dari  pelanggan  untuk menggunakan  aplikasi mobile  payment .  Elvandari (2011)  menjelaskan  bahwa  kepuasan  dari  pengguna ketika  melakukan  transaksi  akan  berpengaruh  pada
kepercayaan  dan  sikap  konsumen  untuk  penggunaan ulang ( intention to use ). Theory  Planned  of  Behavior (TPB)  merupakan teori yang menjelaskan bahwa perspektif kepercayaan seseorang mampu membuat seseorang untuk melakukan  tingkah  laku  yang  spesifik.  TPB merupakan  pengembangan  dari Theory  Reasoned Action yang  dikembangkan  oleh  (Ajzen  &  Fishbein, 1980;  Hill,  Fishbein,  &  Ajzen,  1977).  Ajzen  (2005) menjelaskan  bahwa  seseorang  yang  memiliki  sikap positif  dan  ditambahkan  dengan  adanya  dukungan orang  sekitar  serta  adanya  kemudahan  dalam berperilaku  maka  niat  dari  seseorang  tersebut  untuk berperilaku  akan  semakin  tinggi.  Berdasarkan  hal tersebut, maka ketika seseorang memiliki sikap positif terhadap aplikasi m-payment yang disebabkan adanya kepuasan  atas  kinerja  dan  kualitas  dari  aplikasi tersebut  dan  orang  disekitarnya  juga  mendukung penggunaan  aplikasi  m-payment  tersebut  maka penggunaan  aplikasi  m-payment  akan  semakin menjadi  massive.  Tjiptono  &  Chandra  (2012:301) menjelaskan  bahwa  kepuasan  konsumen  merupakan kondisi ketika konsumen menyadari bahwa kebutuhan dan  keinginannya  telah  sesuai  dengan  harapan. Dengan  demikian,  pengukuran  tingkat  kepuasan konsumen atau pengguna aplikasi m-payment menjadi suatu hal yang penting untuk diteliti.
Sejumlah  penelitian  sebelumnya  telah  mencoba untuk  melakukan  pengukuran  mengenai  kepuasan terkait  pengguna  aplikasi  m-payment  (Ar-Robi  & Wibawa,  2019;  Garret,  Rodermund,  Anderson, Berkowitz, & Robb, 2014; Singh, Srivastava, & Sinha, 2017;  Tiwar  &  Singh,  2019).  Garret  et  al.,  (2014) menjelaskan  bahwa  studi  yang  dilakukan  pada konsumen mobile payment di Amerika menunjukkan bahwa pengguna mobile payment didominasi oleh usia yang  muda,  berjenis  kelamin  pria,  dan  memiliki pendapatan  menengah  ke  atas.  Selain  itu,  hasil penelitian  nya  juga  menunjukkan  bahwa  pengguna mobile  payment disebabkan  karena  tinggi  nya  biaya utang,  masalah  manajemen  keuangan,  dan  perilaku kartu  kredit.  Konsumen  di  Amerika  menyatakan bahwa  penggunaan mobile  payment karena  adanya kenyamanan dan dorongan belanja.
Penelitian  Singh  et  al.  (2017)  dilakukan  pada  204 konsumen mobile  payment di  India  Utara.  Hasil penelitian nya menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara persepsi, preferensi, penggunaan,  dan  kepuasan  konsumen.  Konsumen memiliki  fokus  yang  paling  besar  pada  keamanan, kepercayaan,  dan  hedonisme.  Penelitian  lain  yang terjadi  di  India  adalah  dari  Tiwar  &  Singh  (2019). Tiwar  &  Singh  (2019)  melakukan  identifikasi  pada
faktor  yang  mempengaruhi  adopsi  layanan mobile payment yang  dilakukan  pada  200  responden pengguna  e-wallet  di  India.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  platform  BHIM  lebih  aman dibandingkan dengan Paytm karena BHIM merupakan platform milik pemerintah.
Penelitian terkait kepuasan pelanggan pada aplikasi m-payment juga dilakukan oleh peneliti di Indonesia salah  satunya  adalah  Ar-Robi  &  Wibawa,  (2019). Penelitian  tersebut  melakukan  penelitian  pada kelompok  usaha  mikro, kecil menengah  di  Surabaya terkait  penggunaan  OVO.  Hasil  penelitian  yang dilakukan menunjukkan bahwa tingkat kepuasan dan performa  yang  dirasakan  oleh  merchant  yang berada di  kelompok  usaha  mikro  kecil  menengah  adalah sama.  Secara  statistik  hasilnya  menunjukkan  bahwa merchant sebagian besar merasa puas dengan tingkat efektifitas  dan  efisiensi  dari  aplikasi  OVO. Berdasarkan  hasil  tersebut  maka  dapat  dikatakan bahwa  OVO  dirasa  cocok  menjadi mobile  payment bagi pelaku usaha di golongan mikro sampai besar.
Berdasarkan  penjelasan  diatas  maka  penelitian  ini akan  melakukan  penelitian  terkait  pengujian  tingkat kepuasan pengguna aplikasi m-payment di Indonesia. Tujuan  dari  penelitian  adalah  untuk  dapat  mengukur berapa besar tingkat kepuasan para pengguna aplikasi m-payment  dan  menggolongkan  tingkat  kepuasan tersebut kedalam 4 (empat) jenis kuadran. Penelitian ini  akan  menggunakan  6  atribut  yang  digunakan sebagai  dasar  penentuan  kepuasan  pengguna  m- payment  yaitu  daya  tarik,  kemudahan  penggunaan, efisiensi,keamanan, stimulasi, kebermanfaatan. Berbeda  penelitian  sebelumnya  yang  mayoritas menggunakan uji pengaruh, maka penelitian ini akan menggunakan  metode  fishbein,  IPA,  dan  CSI  untuk mengukur  dan  mengidentifikasi  tingkat  kepuasan pengguna aplikasi m-payment.
Hasil  dari  penelitian  ini  nantinya  akan  memiliki kontribusi  pada  akademisi,  pemilik  aplikasi  m- payment,  dan  pemerintah.  Kontribusi  pertama  yaitu hasil  penelitian  ini  dapat  memperkuat  penerapan Theory  Planned  of  Behavior (TPB)  dan  dapat digunakan sebagai salah satu refrensi bagi penelitian selanjutnya  yang  ingin  melakukan  penelitian  dengan tema yang sejenis. Hal ini berbeda dengan penelitian Elvandari  (2011)  yang  menguji  tentang  penerimaan sistem online berdasarkan unifield  theory  of acceptance  and  usage  of  technology .  Kedua,  hasil penelitian  ini  juga  memiliki  kontribusi  pada  para pemilik  aplikasi  m-payment  untuk  melakukan evaluasi dan peningkatan kinerja aplikasi untuk dapat memberikan  kepuasan  kepada  pengguna,  sehingga pengguna  akan  terus  menggunakan  aplikasi  m-
payment.  Hal ini berbeda dengan penelitian  Ar-Robi & Wibawa (2019) yang penelitiannya dilakukan pada kelompok  usaha  mikro, kecil menengah  di  Surabaya terkait  penggunaan  OVO.  Sedangkan  penelitian  ini lebih  kepada masyarakat umum  yang   menggunakan m-payment.  Berdasarkan  penelitian  Tiwar  &  Singh, (2019) hasil penggunaan e-wallet di India menunjukkan  bahwa  platform  BHIM  lebih  aman dibandingkan dengan Paytm karena BHIM merupakan platform milik pemerintah. Oleh karena itu Kontribusi yang  terakhir  hasil  penelitian  ini  dapat  memberikan sumber  informasi  tentang  kebijakan  moneter  terkait peredaran uang pengguna m-payment di Indonesia.

## Studi Literatur
Theory Planned of Behavior (TPB)
Teori planned  of  behavior adalah  teori  yang memiliki fondasi terkait perspektif kepercayaan yang dapat mempengaruhi seorang individu untuk tindakan yang  spesifik.  Perspektif  kepercayaan  merupakan gabungan  dari  beraneka  ragam  karakteristik  serta atribut  dari  suatu  informasi  yang  dapat  membentuk kehendak  untuk  bertingkah  laku  (Yuliana,  2004). Keputusan untuk melakukan suatu dengan cara yang diinginkan  atau  adanya  stimulus  untuk  melakukan secara  sadar  atau  tidak  disebut  dengan  intensi (Corsini,  2002).    Adanya  itensi  ini  menjadi  awal terbentuknya  dari  suatu  perilaku  seseorang.  Teori planned behavior cocok digunakan untuk mendeskripsikan  perilaku  apapun  yang  memerlukan perencanaan (Ajzen, 1991).
Teori planned  behavior  theory adalah  teori  yang dikembangkan dari reasoned action theory . Reasoned action theory merupakan teori yang telah membuktikan  bahwa  niat  untuk  melaksanakan perbuatan  tertentu    disebabkan  oleh  norma  subjektif dan sikap terhadap perilaku  (Hill et al., 1977). Teori Reasoned Action beberapa tahun kemudian dikembangkan oleh Ajzen (1988) dengan memberikan satu faktor yaitu kontrol perilaku persepsian individu atau perceived behavioral control . Dengan demikian, penambahan  satu  faktor  ini  mengubah reasoned action theory menjadi Planned behavior theory . Planned behavior theory menjelaskan bahwa sikap terhadap perilaku merupakan pokok penting yang
sanggup  memperkirakan  suatu  perbuatan,  meskipun demikian  perlu  dipertimbangkan  sikap  seseorang dalam  menguji  norma  subjektif  serta  mengukur kontrol  perilaku  persepsian  orang  tersebut.  Bila  ada sikap yang positif, dukungan dari orang sekitar serta adanya  persepsi  kemudahan  karena  tidak  ada hambatan  untuk  berperilaku  maka  niat  seseorang untuk berperilaku akan semakin tinggi (Ajzen, 2005). Seseorang  yang  memiliki  sikap  yang  positif  pada investasi  saham,  mendapat  dukungan  dari  orang disekitarnya  dan  adanya  persepsi  kemudahan  karena tidak  ada  hambatan  untuk  berinvestasi  saham  maka niat seseorang untuk berinvestasi saham akan semakin tinggi.

## Mobile payment
Mobile  payment atau  sering  disebut  M-payment merupakan fasilitas pembayaran yang memanfaatkan bantuan  teknologi.  Raina  (2014)  menjelaskan bahwa m-payment  merupakan  proses  transfer  dana  atas imbalan dari suatu barang atau jasa yang melibatkan perangkat seluler untuk melaksanakan dan mengkonfirmasikan pembayaran. Pembayaran melalui m-payment dapat dilakukan dengan berbagai cara. Dahlberg, Mallat, Ondrus, & Zmijewska (2008) menjelaskan  bahwa  pembayaran  melalui  m-payment dapat  dilakukan  dengan  cara  yaitu  transfer  uang, tagihan telepon, dan pembayaran internet banking atau penugasan  debit  langsung  (Dahlberg  et  al.,  2008). Handphone merupakan  perangkat  yang  digunakan untuk  melakukan  suatu  proses  m-payment  terkait proses m-commerce atau perdagangan jarak jauh yang terjadi.  M-payment  memerlukan  media handphone sebagai  sarana untuk  terhubung ke  server  agar dapat melakukan  otentikasi  dan  otorisasi  konfirmasi transaksi yang telah diselesaikan (Antovski & Gusev, 2003).
Sistem  pembayaran  dengan  menggunakan  m- payment saat ini memiliki banyak sekali keunggulan jika dibandingkan dengan pembayaran berbasis kartu atau manual. Hal ini dikarenakan m-payment memiliki tingkat  efisiensi  dan  efektivitas  yang  tiinggi. Pengguna m-payment hanya menggunakan perangkat seluler untuk menyelesaikan pembayaran barang atau jasa  kapan  saja,  dimana  saja  secara  nyaman  dan sederhana (Y., A., & A, 2018). Dengan demikian, m- payment  ini  menjadi  suatu  bentuk  layanan  yang memiliki nilai tambah dalam aplikasi data seluler yang didukung dengan operator seluler.

## Kepuasan Pengguna
Kepuasan  pengguna  sistem  ( user  satisfaction ) merupakan  tujuan  utama  yang  harus  dicapai  oleh penyedia layanan. Kepuasan pengguna sistem adalah respon serta umpan balik yang muncul dari pengguna yang  telah  memakai  suatu  sistem  informasi (Machmud,  2018).  Kepuasan  pengguna  muncul karena  adanya  sikap  suka  terhadap  sistem  informasi yang digunakan. Kepuasan pengguna ditentukan dari hasil  perbandingan  antara  ekspektasi  pengguna dengan hasil yang didapatkan dari pengalaman ketika menggunakan  sistem  informasi  (Stanton,  1994). Semakin sesuai pengalaman dan ekspektasi yang ada maka  tingkat  kepuasan pengguna  juga  akan  semakin besar.
Tingkat  kepuasan  pengguna  dapat  diukur  dengan berbagai  macam  cara  salah  satunya  dengan menggunakan Customer  Satisfaction  Index (CSI).
Customer  Satisfaction  Index  (CSI)  adalah  suatu bentuk  indeks  yang  digunakan  untuk  menentukan tingkat  kepuasan  pelanggan  secara  menyeluruh  yang menggunakan pendekatan dari faktor tingkat kepentingan dan atribuut-atribut produk atau jasa yang diukur (Bhote, 1996). Keunggulan dari CSI ini adalah kemampuannya  dalam  hal  penggambaran  data  yang jelas tentang kepuasan pelanggan,  sehingga hasil dari perhitungan CSI ini dapat digunakan untuk melakukan evaluasi  secara  berkala  dengan  tujuan  untuk memperbaiki kekurangan yang ada dan meningkatkan pelayanan dari sudut pandang konsumen/ pengguna.

## Metodologi dan Data
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif deskriptif.  Penelitian  ini  menggunakan  data  primer yang diperoleh dari kuesioner yang dibagikan secara online kepada  para  responden.  Kuesioner  yang dibagian tersebut menggunakan 5 (lima) skala linkert. Responden pada penelitian ini adalah para pengguna layanan m-payment yang ada di Indonesia yang telah ditentukan  dengan  menggunakan  metode  accidental sampling.  Metode  ini  merupakan  metode  penentuan sampel  beradasarkan  siapa  saja  yang  secara  tidak sengaja  ditemui  pada  saat  melakukan  penelitian  di daerah  penelitian.  Berdasarkan  hal  tersebut,  maka kuesioner  yang  dibagikan  dengan  menggunakan google  form akan  dibagikan  kepada  seluruh  orang kontak  yang  dimiliki  oleh  penulis  dan  teman-teman penulis.
Jumlah  sampel  pada  penelitian  ini  ditentukan dengan menggunakan metode slovin yang didasarkan
pada  jumlah  pengguna  internet  di  Indonesia  pada tahun 2019 adalah sebesar 171 juta orang  (Kominfo, 2018).  Penelitian  ini  menggunakan  tingkat  toleransi (e)  sebesar  10%.  Berdasarkan  hal  tersebut  maka perhitungan  jumlah  sampel  minimal  penelitian  ini adalah sebagai berikut
n= 171.000.000
1+(171.000.000x0,1 2 ) =99,999=100
Pengukuran tingkat kepuasan pengguna layanan m- payment  pada  penelitian  ini  didasarkan  pada  enam atribut  yaitu  daya  tarik,  kemudahan  penggunaan, efisiensi,keamanan, stimulasi, kebermanfaatan. Penjelasan  masing-masing  atribut  tersebut  disajikan pada tabel sebagai berikut.

## Tabel 1
Atribut Kepuasan Pengguna M-Payment
Sumber: Rizkidewi (2018) dan Silalahi & Paramedia (2018)
Data  yang  telah  dikumpulkan  pada  penelitian  ini kemudian  akan  dianalisis  dengan  menggunakan beberapa  metode.  Pertama,  uji  validitas  dan
Atribut Definisi Indikator Daya Tarik Kesan umum terhadap produk 1) Tampilan 2) Fitur 3) Praktis Kemudahaan Kemudahan untuk memahami  cara menggunakan produk 1) Mudah  dimengerti dan pahami 2) Mudah dipelajari 3) Minim usaha 4) Lengkap Efisiensi Kemungkinan untuk menggunakan produk  dengan cepat dan efisien 1) Kecepatan transaksi 2) Hemat waktu 3) Mudah dan senang 4) Efisiensi biaya Keamanan Keamanan  data pribadi ketika berinteraksi atau menggunakan produk 1) Jaminan keamanan 2) Kenyamanan dan rasa aman 3) Gangguan yang dialami 4) Pengalaman keamanan Stimulasi Ketertarikan pengguna  untuk menggunakan aplikasi  secara lebih lanjut 1) Fleksibilitas 2) Ketersediaan bonus 3) Memotivasi Kebermanfaatan Manfaat yang diberikan aplikasi  kepada pengguna sehingga merasakan kepuasan 1) Efektivitas 2) Manfaat yang diberikan 3) Kualitas aplikasi 4) Kinerja aplikasi 5) Keberlanjutan penggunaan
realibilitas atas masing-masing variabel. Uji validitas dilakukan  untuk  mengetahui  kemampuan  alat  ukur dalam  mengukur  apa  yang  ingin  diukur  (Siregar, 2013).  Selanjutnya,  uji  realibilitas  dilakukan  untuk mengukur  derajat  konsistensi  dan  stabilitas  data (Sugiyono,  2010).  Uji  validitas  dan  realibilitas  pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan bantuan aplikasi SPSS ver. 22.0.
Metode  yang  kedua  dilakukan  adalah  metode fishbein.  metode  Fishbein  yang  digunakan  untuk mengetahui  sikap  konsumen  terhadap  suatu  obyek yang  ditentukan  oleh  sikapnya  terhadap  atribut  yang dimiliki  oleh  obyek  tersebut.  Adapun  rumus  multi atribut  Fishbein  adalah  sebagai  berikut  (Ajzen, 2005:124):
A 0= ∑ bi . ei n i=1
Keterangan:
Ao = sikap konsumen terhadap suatu obyek ei = komponen evaluasi kepentingan bi = komponen kepercayaan
n = jumlah atribut yang dimiliki obyek
Pengujian  selanjutnya  adalah  melakukan  analisis Importance  Performance  Analysis  (IPA).  Teknik  ini membantu  untuk  memberikan  pemhaman  terkait kepuasan  pelanggan  dan  mendeteksi  prioritas layanan/produk  yang perlu diperbaiki  (Ormanovic  et al.,  2017).  Analisis  ini  melakukan  pemetaan  keenam atribut yang digunakan pada penelitian ini kedalam 4 kuadran  yaitu  (I)  Kuadran  Prioritas  Utama,  (II) Kuadran Pertahankan Prestasi, (III) Kuadran Prioritas Rendah,  dan  (IV)  Kuadran  Berlebihan.  Hasil  dari analisis IPA ini adalah diagram kartesius yang terdiri dari  4  kuadran  dengan  menggunakan  bantuan  SPSS ver 22.0.
Metode  terakhir  yang  digunakan  dalam  penelitian ini adalah Customer Satisfaction Index (CSI). Metode ini digunakan untuk mengetahui keterkaitan konsumen terhadap suatu produk. Customer Satisfaction  Index (CSI) keseluruhan  kemudian  akan di interpretasikan berdasarkan hasil perhitungan yang telah  dilakukan.  Dasar  interpretasi  tersebut  disajikan pada tabel berikut (Widodo & Sutopo, 2018):
Tabel 2 Interpretasi analisis Customer Satisfaction Index (CSI) Rentang Skala Interpretasi 0,00-0,20 Sangat tidak puas 0,21-0,40 Tidak puas 0,41-0,60 Cukup puas 0,61-0,80 Puas 0,81-1,00 Sangat Puas

## Hasil Analisis

## Deskripsi Responden
Total responden yang ada pada penelitian ini adalah sebanyak  104  responden.  Responden-responden terebut  adalah  responden  yang  telah  melakukan pengisian  kuesioner  secara online menggunakan google form. Responden pada penelitian ini 70 orang (67,3%)  adalah  berjenis  kelamin  perempuan  dan sisanya  sebanyak  34  orang  (32,7%)  adalah  laki-laki. Responden pada penelitian ini mayoritas berasal dari Pulau Jawa (95 orang/91,3%) dan sisanya berasal dari luar  Pulau  Jawa  (9  orang/8,7%).  Usia  responden penelitian  ini  sangat  beragam.  Adapun  sebaran  usia responden penelitian ini disajikan pada lampiran.
Usia responden yang beranekaragam dari penelitian ini  mengakibatkan  tingkat  pendidikan  akhir  yang dimiliki  juga  bervariasi.  Pada  penelitian  ini pendidikan  terakhir  responden  dibagi  menjadi  6 (enam) mulai dari Sekolah Menengah Pertama (SMP) sampai dengan Doktor (S3).
Karakteristik  selanjutnya  dari  responden  yang ditemukan pada penelitian ini adalah terkait pekerjaan. Jenis  pekerjaan  responden  pada  penelitian  ini  dibagi menjadi  5  (lima) jenis  yaitu  pelajar/mahasiswa, wirausaha, pegawai swasta, pegawai negeri, pegawai BUMN/BUMD.
Informasi  mengenai  jenis  pekerjaan  yang  dimiliki oleh  masing-masing  responden  pada  penelitian  ini telah  diperoleh,  maka  informasi  mengenai  jumlah penghasilan yang diperoleh setiap bulan dari masing- masing  responden  juga  telah  dikumpulkan  pada penelitian ini..
Data  yang  telah  diperoleh  dari  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  penghasilan  per bulan yang diterima oleh responden digunakan untuk
melakukan  konsumsi,  Pengeluaran  responden  setiap bulan  mayoritas  adalah  berada  pada  rentang  Rp 500.000 sampai dengan Rp 1.250.000,-.
Data yang selanjutnya dikumpulkan pada penelitian ini  terkait  informasi  responden  adalah  terkait frekuensi  penggunaan  internet  per  bulan,  intensitas belanja online dan  traveling  setiap  bulan.  Hal  ini dikarenakan setiap responden yang menggunakan m- payment pasti disebabkan adanya penggunaan internet dan  adanya  kegiatan  belanja online dan  traveling dalam jumlah yang tinggi.
Data  terakhir  yang  dikumpulkan  terkait  informasi responden adalah terkait jenis m-payment yang sering digunakan  oleh  responden.  Informasi  ini  bertujuan untuk  mengetahui  jenis  m-payment  apa  yang  sering digunakan  oleh  responden.  Dengan  demikian,  dapat ditentukan  m  payment  favorite  dari  responden.  Data yang  telah  terkumpul  menunjukkan  bahwa  rata-rata responden  sering  menggunakan  lebih  dari  1  aplikasi m-payment.

## Analisis Data
Analisis  data  yang  pertama  kali  dilakukan  adalah melakukan uji validitas dan realibilitas data. Hasil dari uji  validitas  dan  realibilitas  data  pada  penelitian  ini menunjukkan bahwa seluruh atribut telah reliabel dan setiap  item  untuk  atribut  sudah  valid.  Hasil  uji validitas dan realibilitas disajikan pada tabel berikut.
Tabel 3 Hasil Uji Realibilitas Atribut Cronbach Alpha Daya Tarik 0,829 Kemudahan Penggunaan 0,829 Efisiensi 0,831 Keamanan Penggunaan 0,825 Stimulasi 0,839 Kebermanfaatan 0,819 Sumber: data olah peneliti Tabel 4 Hasil Uji Validitas Atribut Pearson Correlation Daya Tarik Item 1 0,719 Item 2 0,869 Item 3 0,835 Kemudahan Item 1 0,847 Item 2 0,891 Item 3 0,876 Item 4 0,794 Efisiensi Atribut Pearson Correlation Item 1 0,852 Item 2 0,846 Item 3 0,852 Item 4 0,888 Keamanan Penggunaan Item 1 0,843 Item 2 0,841 Item 3 0,839 Item 4 0,817 Stimulasi Item 1 0,739 Item 2 0,879 Item 3 0,869 Kebermanfaatan Item 1 0,873 Item 2 0,884 Item 3 0,885 Item 4 0,840 Item 5 0,843 Sumber: data diolah peneliti
Analisis  data  yang  selanjutnya  dilakukan  adalah analisis dengan menggunakan metode fishbein. Model fishbein  ini  dihitung  dengan  seperti  yang  telah dituliskan pada bagian metode penelitian sebelumnya. Metode  fishbein  ini  melakukan  analisis  pada  sikap karena  sikap  merupakan  kecenderungan  belajar manusia,  sehingga  menyebabkan individu  dapat melakukan  respon  pada  benda  .  Tabel  berikut menyajikan hasil analisis metode fishbein yang telah dilakukan.
Tabel 5 Analisis Metode Fishbein Aplikasi M-Payment Atribut Harapan (ei) Kinerja (bi) Sikap Pengguna Information Daya Tarik 4,07 4,09 16,65 Positif Kemudahan Penggunaan 4,24 4,2 17,81 Positif Efisiensi 4,49 4,36 19,58 Positif Keamanan Penggunaan 4,16 4,01 16,68 Positif Stimulasi 4,02 4,03 16,2 Positif Kebermanfaatan 4,36 4,09 17,46 Positif Sumber: data diolah peneliti
Analisis  yang  ketiga  dilakukan  adalah  melakukan analisis IPA dengan menggunakan diagram kartesius. Analisis  ini  akan  melakukan pemetaan  pada  keenam atribut yang digunakan pada penelitian ini kedalam 4 (empat)  kuadran  yaitu  (I)  Kuadran  Prioritas  Utama, (II)  Pertahankan  Kuadran  Kinerja,  (III)  Kuadran Prioritas  Rendah,  dan  (IV)  Kuadran  Berlebihan. Diagram  diagram  Cartesian  yang  dihasilkan  pada penelitian ini adalah sebagai berikut.

## Gambar 2. Hasil Analisis IPA Sumber: output SPSS
Gambar 2 diatas menunjukan bahwa terdapat satu atribut  yang  berada  pada  kuadran  I.  Atribut  yang berada pada kuadran I adalah atribut kebermanfaatan. Berdasarkan  hal  tersebut  maka  dapat  disimpulkan bahwa  kebermanfaatan  dari  m-payment  masih memiliki  kinerja  yang  berada  dibawah  harapan pengguna.  Pada  kuadran  II  terdapat  2  (dua)  atribut yaitu  kemudahan  penggunaan  dan  efisiensi  yang sudah dianggap memiliki kinerja yang baik dan perlu untuk  dipertahankan.  Pada  kuadran  III  menunjukkan adanya 3 (tiga) atribut yaitu daya tarik, keamanan, dan stimulasi  yang  dianggap  memiliki  kinerja  biasa  saja namun  menjadi  atribut  yang  kurang  penting  bagi pengguna. Kuadran IV yang terakhir tidak terdapat 1 (satu)  atribut  pun  yang  dianggap  kurang  penting namun  memiliki  kinerja  yang  baik.  Berdasarkan  hal tersebut maka terdapat 2 (lima) atribut yang memiliki kinerja yang baik dipandangan pengguna aplikasi m- payment yaitu kemudahan penggunaan dan efisiensi.
Analisis  data  yang  terakhir  dilakukan  adalah menggunakan  metode Customer  Satisfaction  Index (CSI).  Ukuran  CSI  ini  penting  untuk  dapat  menjadi dasar  penentuan  tujuan  masa  depan  dan  penentuan kepuasan pelanggan pada produk tertentu. Indeks CSI dapat  digunakan  bagi  manajer  untuk  meningkatkan kepuasan konsumen di masa depan. Hasil perhitungan CSI pada penelitian ini adalah sebagai berikut.
Tabel 6 Hasil Analisis Customer Satisfaction Index Atribut Harapan (ei) Kinerja (bi) WF WS Daya Tarik 4,07 4,09 15,95% 0,65 Kemudahan Penggunaan 4,24 4,2 16,61% 0,7 Efisiensi 4,49 4,36 17,24% 0,75 Keamanan Penggunaan 4,16 4,01 16,3% 0,65 Stimulasi 4,02 4,03 15,75% 0,635 Kebermanfaatan 4,36 4,09 18,15% 0,74 Total 25,52 24,82 100% 4,125 Customer Satisfaction Index (CSI) 82,5%
Sumber: data diolah peneliti
Tabel  CSI  diatas  menunjukkan  bahwa  nilai  CSI yang diperoleh untuk kepuasan pengguna m-payment pada  penelitian  ini  adalah  sebesar  82,5%.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  tingkat  kepuasan  pengguna  m- payment adalah termasuk pada katagori sangat puas. Dengan  demikian,  pengguna  merasakan  bahwa aplikasi m-payment yang digunakan memiliki dampak positif  dalam  pelaksanaan  transaksi  jual  beli online yang dilakukan.
Hasil  penelitian  menunjukkan  berdasarkan  hasil perhitungan Customer Satisfaction Index (CSI) bahwa pengguna  merasakan  kepuasan  terhadap  aplikasi  m- payment  yang  digunakan  dengan  tingkat  kepuasan sebesar  82,5%.  Kepuasan  pengguna  m-payment paling  besar  dirasakan  pada  atribut  kemudahan penggunaan dan efisiensi yang didasarkan pada hasil Importance Performance Analysis (IPA) yang berada di  kuadran  II  untuk  kedua  atribut  tersebut.  Namun, para  pengguna  merasakan  bahwa  kinerja  atribut kebermanfaatan  masih  dibawah  harapan  pengguna dan atribut daya tarik, keamanan, dan stimulasi yang dianggap  memiliki  kinerja  biasa  saja.  Meskipun demikian, berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan ditemukan  bahwa  sikap  pengguna  terhadap  keenam atribute adalah positif semua karena nilai nya berada pada rentang 4 dari 5 skala.
Hasil  pada  penelitian  ini  sejalan  dengan  hasil penelitian  dari  Garret  et  al  (2014),  dimana  hasil penelitian nya menyatakan bahwa penggunaan mobile payment karena  adanya  kenyamanan  dan  dorongan belanja. Kenyamanan yang dirasakan pada pengguna m-payment pada penelitian ini adalah
II IV I III
dirasakan  dari  efisiensi  dan  kemudahan  penggunaan yang diperoleh pengguna. Namun, hasil penelitian ini bertentangan dengan hasil penelitian dari Singh et al (2017)  yang  menyatakan  bahwa  konsumen  m- payment  memiliki  fokus  yang  paling  besar  pada keamanan,  kepercayaan,  dan  hedonisme.  Hal  ini dikarenakan  pada  penelitian  ini  atribut  keamanan dirasakan memiliki kinerja yang biasa saja dan kurang menjadi perhatian para pengguna.
Hasil  penelitian  diatas  menunjukkan  bahwa pengguna  telah  merasakan  perasaan  senang  terhadap aplikasi m-payment yang sudah digunakan meskipun belum  optimal.  Namun,  kondisi  ini  sudah  dapat dipastikan  bahwa  pengguna  memiliki  sikap  positif terhadap  aplikasi  m-payment.  Adanya  sikap  positif dari pengguna ini akan berdampak kepada penggunaan  keberlanjutan  dari  pengguna  terhadap aplikasi m-payment. Ajzen (2005) menjelaskan bahwa seseorang yang memiliki sikap positif dan ditambahkan  dengan  adanya  dukungan  orang  sekitar serta adanya kemudahan dalam berperilaku maka niat dari  seseorang  tersebut  untuk  berperilaku  akan semakin tinggi.
Pengguna  aplikasi  m-payment  pada  penelitian  ini menggunakan aplikasi m-payment secara berkelanjutan karena adanya kemudahan dan efisiensi yang  dirasakan  sangat  signifikan  dari  penggunaan aplikasi m-payment. Tjiptono & Chandra (2012:301) menjelaskan  bahwa  kepuasan  konsumen  merupakan kondisi ketika konsumen menyadari bahwa kebutuhan dan  keinginannya  telah  sesuai  dengan  harapan. Dengan  demikian,  para  pengguna  akan  terus menggunakan  aplikasi  m-payment  karena  pengguna m-payment menyadari bahwa keinginan akan efsiensi dan  kemudahan  penggunaan  sudah  diperoleh  dan melebihi harapan pengguna.
Atribut kemudahaan penggunaan dan efisiensi yang telah dinilai memiliki kinerja yang baik dan melebihi harapan  pengguna  dapat  meningkatkan  minat menggunakan  aplikasi  m-payment  karena  seseorang tidak  perlu  melakukan  upaya  dan  waktu  yang  besar untuk  dapat  menggunakan  aplikasi  tersebut  untuk dapat melakukan transaksi online . Urban et al. (2012) menjelaskan bahwa mobile payment dapat meningkatkan kenyamanan, pengurangan pada biaya transaksi,  dan  keamanan  pembayaran  elektronik melalui devices seperti handphone dan smartphone . (Hamid,  Razak,  A.A.,  &  Abdullah,  2016)  juga menyatakan  bahwa  sistem  yang  relatif  mudah  untuk digunakan  dapat  menyebabkan  individu  lebih memiliki  keinginan  untuk  mempelajari  fitur-fiturnya dan pada akhirnya akan terus menggunakannya.
Penilaian  kebermanfaatan  yang  masih  berada  di bawah harapan pengguna juga menjadi perhatian dari para penyedia aplikasi m-payment. Hal ini dikarenakan jika penyedia m-payment tidak memperhatikan tekait kinerja kebermanfaatan ini akan tidak  mungkin  jika  pengguna  aplikasi  m-payment akan  menurun.  David  (1989)  menjelaskan  bahwa kebermanfaatan  mengacu  pada  perspesi  seseorang terhadap  penggunaan  teknologi  tertentu  dapat meningkatkan kinerja pekerjaannya. Dengan demikian,  peningkatan  kualitas  kebermanfaatan aplikasi m-payment merupakan suatu hal yang sangat penting  untuk  meningkatkan  jumlah  pengguna aplikasi. Peningkatan kualitas atribut kebermanfaatan dapat dilakukan dengan perbaikan aplikasi m-payment yang  menyangkut  penambahan  fitur-fitur  baru  yang dapat  meningaktkan  kualitas  output  yang  mampu mendukung  berbagai  jenis  aktivitas  transaksi online pengguna aplikasi.

## Kesimpulan
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengujian terhadap  kepuasan  dari  para  pengguna  aplikasi  m- payment  untuk  melakukan  transaksi online .  Hasil penelitian  ini  menemukan  bahwa  para  pengguna merasakan  kepuasan  yang  dengan  katagori  sangat puas  didasarkan  pada Customer  Satisfaction  Index (SCI)  yang  dihasilkan.  Berdasarkan  hasil  klasifikasi kepuasan  pengguna  menunjukkan  bahwa  para pengguna  memiliki  penilaian  yang  baik  terhadap kinerja  atribut  efisiensi  dan  kemudahan  penggunaan karena  melebihi  ekspektasi  pengguna.  Namun, pengguna  masih  menilai  bahwa  kebermanfataan aplikasi m-payment masih memiliki kinerja yang lebih rendah  dari  harapan  pengguna.  Sedangkan,  3  (tiga) atribut lain yaitu  daya tarik, keamanan, dan stimulasi dianggap memiliki kinerja biasa saja namun menjadi atribut yang kurang penting bagi pengguna.
Hasil  dari  penelitian  ini  mengindikasikan  bahwa para  penyedia  aplikasi  m-payment  sudah  seharusnya menjaga kualitas aspek efisiensi dan kemudahan agar tetap  sesuai  dengan  ekspektasi  pengguna.  Para penyedia  aplikasi  layanan  m-payment  perlu  untuk tetap  menjaga  tingkat  efisiensi  penggunaan  m- payment dengan cara mengoptimalkan kualitas sistem m-payment  dan  meringankan  biaya  administrasi layanan,  sehingga  pengguna  dapat  menggunakan  m- payment  dengan  lebih  cepat  dan  murah.  Selain  itu, penyedia  aplikasi  harus  selalu  menjamin kemudahan pengguna  aplikasi  m-payment  dengan  cara-cara seperti  menyediakan  panduan  yang  lengkap  terkait
langkah-langkah penggunaan masing-masing fasilitas di  aplikasi  m-payment.  Dengan  demikian,  kualitas kinerja  efisiensi  dan  kemudahan  aplikasi  m-payment akan tetap terjaga dengan baik.
Hasil  penelitian  ini  juga  menunjukkan  bahwa penyedia aplikasi layanan m-payment untuk melakukan  peningkatan  yang  serius  pada  aspek kebermanfaatan  aplikasi.  Kepuasan  pengguna  terkait apsek  kebermanfaatan  ini  merupakan  hasil  kepuasan yang  kompleks  dari  aspek-aspek  yang  lain.  Hal  ini mengandung  makna  bahwa  jika  atribut  lain  yaitu efisiensi,  kemudahan,  daya  tarik,  keamanan,  dan stimulasi  dirasa  telah  memberikan  kinerja  yang maksimal melebihi ekspektasi pengguna, maka apsek kebermanfaatan ini akan secara otomatis mendapatkan kinerja  yang  baik.  Dengan  demikian,  penyedia aplikasi  layanan  m-payment  dapat  meningkatkan kebermanfaatan  aplikasi  m-payment  dengan  cara meningkatkan  efisiensi  dan  kemudahan  seperti  yang telah  dijelaskan  sebelumnya,  serta  meningkatkan aspek daya tarik, keamanan, dan stimulus dengan cara seperti upgrade versi yang mampu meningkatkan user interface aplikasi,  pemberian  security  data  yang maksimal seperti fasilitas lupa password, notifikasi yg tersembunyi,  serta  peningkatan  aspek  stimulasi melalui  pemberian  bonus-bonus,  iklan  penawaran yang menarik, dan lainnya.
Hasil penelitian ini  tidak terlepas dari beberapa keterbatasan  yang  perlu  untuk  dipertimbangkan. Keterbatasan  pertama,  jumlah  responden  yang melakukan pengisian kuesioner yang dikirimkan tidak terlalu  banyak.  Hal  ini  menyebabkan  pada  akhirnya keragaman  data  penelitian  yang  diperoleh  menjadi kurang.  Penelitian  selanjutnya  diharapkan  mampu memaksimalkan  jumlah  responden  yang  dapat mengisi  kuesioner  dengan  cara  menyebarluaskan kuesioner melalui berbagai macam media. Keterbatasan  kedua,  penelitian  ini  tidak  mampu menjelaskan  lebih  dalam  mengenai  alasan  pengguna memiliki  penilaian  bahwa  kinerja  kebermanfaatan aplikasi m-payment masih dibawah harapan. Dengan demikian penelitian  selanjutnya  perlu  untuk meneliti alasan  dari  jawaban  kuesioner  responden  melalui wawancara  secara  langsung  dengan  pengguna  yang dianggap  dapat  mewakili  jumlah  responden  secara keseluruhan.

## Referensi
Ajzen,  I.  (1988). Attitudes,  personality,  and  behavior .  Milton Keynes: Open University Press dan Chicago, IL: Dorsey Press.
Ajzen,  I.  (1991).  The  theory  of  planned  behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes , 50 , 179–211.
Ajzen, I. (2005). Attitudes, Personality and Behavior, (2nd edition) . Berkshire, UK: Open University Press-McGraw Hill Education.
Ajzen,  I.,  &  Fishbein,  M.  (1980). Understanding  attitudes  and predicting social behavior . Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
Antovski,  L.,  &  Gusev,  M.  (2003).  M-Payments.  In Proceedings. 25th  International  Conference  on  Information  Technology Interfaces, (pp. 95–100). Cavtat, Croatia.
Ar-Robi, M. R., & Wibawa, B. . (2019). Analisis Tingkat Kepuasan dan Performa pada Merchant OVO di Surabaya. Jurnal Sains Dan Seni ITS , 8 (1), 27–31.
Bank  Indonesia.  (2020).  Jumlah  Uang  Elektronik  Beredar.
Retrieved March 13, 2020,
from https://www.bi.go.id/id/statistik/ekonomi-keuangan/ssp/uang- elektronik-jumlah.aspx
Bhote,  K.  .  (1996). Beyond  Customer  Satisfaction  to  Customer Loyality:  The  Key  to  Great  Profitability .  New  York:  AMA Membership  Publications  Division,  American  Management Association.
Corsini,  R.  (2002). Dictionary  of  Psychology .  London: Brunner/Rout Ledge.
Dahlberg, T., Mallat, N., Ondrus, J., & Zmijewska, A. (2008). Past, present and future of mobile payment s research: A literature review. Electronic Commerce Research and Applications , 7 (2), 165–181.
David,  F.  D.  (1989).  Perceived  usefulness,  perceived  ease  of  use, and  user  acceptance  of  information  technology. MIS  Quarterly: Management Information Systems , 13 (3), 319–340.
Elvandari,  S.  D.  (2011).  Penerimaan  Sistem Online Berdasarkan Unifield  Theory  of  Acceptance  and  Usage  of  Technology. Jurnal Integra , 1 (1), 72–91.
Garret, J. L., Rodermund, R., Anderson, N., Berkowitz, S., & Robb, C.  .  (2014).  Adoption  of Mobile  payment Technology  by Consumers. Family  and  Consumer  Sciences  Research  Journal , 4 (2), 358–368. https://doi.org/10.1111/fcsr.12069
Hamid,  A.  A.,  Razak,  F.  Z.  A.,  A.A.,  B.,  &  Abdullah,  W.  S.  W. (2016).  The  Effects  Of  Perceived  Usefulness  And  Perceived  Ease Of Use On Continuance Intention To Use E-Government. Procedia
Economics and Finance , 35 , 644–649.
https://doi.org/10.1016/S2212-5671(16)00079-4
Hill,  R.  J.,  Fishbein,  M.,  &  Ajzen,  I.  (1977).  Belief,  Attitude, Intention and Behavior:  An  Introduction  to  Theory  and  Research.
Contemporary Sociology , 6 (2), 177–188.
https://doi.org/10.2307/2065853
Indonesia,  R.  (2019). Mobile  payment Kian  Ngetren.  Retrieved March  13,  2020,  from  https://indonesia.go.id/narasi/indonesia- dalam-angka/ekonomi/mobile-payment-kian-ngetren
Kominfo,  K.  (2018).  Kementerian  Kominfo  Sebut  Pengguna Internet Indonesia Capai 54 Persen. Retrieved March 8, 2020, from https://kominfo.go.id/content/detail/15380/kementerian-kominfo- sebutpenggunainternet indonesia-capai-54-persen/0/sorotan_media Machmud,  R.  (2018). Kepuasan  Penggunaan  Sistem  Informasi (Studi Kasus pada T3-Online) . Gorontalo: Ideas Publishing.
Ormanovic,  S.,  Ciric,  A.,  Talovic,  M.,  Alic,  H.,  Jeleskovic,  E., & Causevic,  D.  (2017).  Importance-Performance  Analysis:  Different Approaches. Acta Kinesiologica , 11 (2), 58–66.
Raina, V. (2014). Overview of Mobile payment : Technologies and Security. In Electronic Payment Systems for Competitive Advantage
in E-Commerce (pp. 186–222).
IGI Global. https://doi.org/10.4018/978-1-4666-5190-6.ch011
Rizkidewi,  S.  (2018). Analisis  User  Experience  Terhadap Kepuasan  Konsumen  Pada  Penggunaan  Aplikasi  Paytren  Di Jabodetabek . Institusi Pertanian Bogor.
Sidharta,  I.,  &  Suzanto,  B.  (2015).  Pengaruh  Kepuasan  Transaksi Online Shopping  Dan  Kepercayaan  Konsumen  Terhadap  Sikap Serta Perilaku Konsumen Pada E-Commerce. Jurnal Computech & Bisnis , 9 (1), 23–36.
Silalahi,  R.,  &  Paramedia,  D.  P.  (2018). Analisis  Faktor Keberhasilan  Fintech  Payment  Dengan  Menggunakan  Model Delone Dan Mclean .
Singh, N., Srivastava, S., & Sinha, N. (2017). Consumer preference and satisfaction of M-wallets: a study on North Indian consumers. International Journal of Bank Marketing , 35 (6), 944–965.
Siregar,  S.  (2013). Metode  Penelitian  Kuantitatif:  Dilengkapi dengan  Perbandingan  Perhitungan  Manual  &  SPSS .  Jakarta: Kencana.
Stanton,  W.  J.  (1994). Prinsip  Pemasaran,  Edisi  3 .  Jakarta: Erlangga.
Sugiyono. (2010). Metodologi Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D . Bandung: Alfabeta.
Tiwar,  N.,  &  Singh,  N.  K.  (2019).  Factor  Affecting  Consumer Satisfaction in Cashless Payment Systems in India with Respect to Paytm and BHIM. International Journal of Recent Technology and Engineering (IJRTE) , 8 (3), 10–15.
Tjiptono, F., & Chandra, G. (2012). Service Quality & Satisfaction Edisi ketiga . Yogyakarta: Andi Offset.
Urban, J. M., Hoofnagle, C., J., & Li., S. (2012). Mobile payment: Consumer Benefits and New Privacy Concerns .
Widodo, S. M., & Sutopo, J. (2018). Metode Customer Satisfaction Index (CSI) Untuk Mengetahui Pola Kepuasan Pelanggan Pada E- Commerce  Model  Business  to  Customer. Jurnal  Informatika Upgris , 4 (1), 38–45.
Y., L. S., A., T., & A, G. (2018). Financial Technologies: A Note on Mobile payment . Jurnal Keuangan Dan Perbankan , 22 (1), 51– 62. https://doi.org/10.26905/jkdp.v22i1.1993
Yuliana.  (2004).  Pengaruh  Sikap  pada  Pindah  Kerja,  Norma Subjektif, Perceived Behavioral Control pada Intensi Pindah Kerja pada  Pekerja  Teknologi  Informasi. Phronesis:  Jurnal  Ilmiah Psikologi Terapan , 6 , 1–18.

## Lampiran
Tabel Data Sebaran Responden  Penelitian Deskripsi Responden Jumlah Sebaran Usia Responden • >45 Tahun
• >35-45 Tahun
• >26-35 Tahun
• 17-26 Tahun • < 17 Tahun 7
6 32 57 2 Sebaran Pendidikan Responden
• Doktor (S3)
• Magister (S2)
• Sarjana (S1)
• Ahli Madya (D3)
• SMA • SMP
4
22
22 4 52 0 Sebaran Pekerjaan Responden
• Pegawai BUMN/BUMD
• Pegawai Negeri
• Pegawai Sawasta
• Wirausaha • Pelajar/Mahasiswa
2 15 26 8 53 Sebaran Penghasilan per Bulan Responden
• > Rp 20.000.000
• > Rp 10.000.000 – Rp 20.000.000
• >Rp 5.000.000-Rp 10.000.000
• > Rp 2.500.000 – Rp 5.000.000 • Rp 1.000.000 – Rp 2.500.000 • < Rp 1.000.000
0 3 15 20 15 50
Deskripsi Responden Jumlah Sebaran Pengeluaran per Bulan Responden • >Rp. 10.000.000 • >Rp 5.000.000 – Rp 10.000.000 • >Rp 2.500.000-Rp 5.000.000 • >Rp 1.250.000-Rp 2.500.000 • Rp 500.000-Rp 1.250.000 • < Rp 500.000 1 6 17 23 37 20 Sebaran Penggunaan Internet per Hari Responden • > 8 jam • >6-8 jam • >4-6 jam • 2-4jam • < 2jam 40 26 23 11 4
Sebaran  Intensitas  Belanja Online per  Bulan
Responden
• >16 kali • >8-16 kali • >4-8 kali • 2-4 kali • Tidak pernah 6 5 10 59 24
Sebaran Intensitas Traveling per Bulan Responden
• >16 kali • >8-16 kali • >4-8 kali • 2-4 kali • Tidak pernah 0 45 3 56 0 Sebaran  M-Payment  yang  Sering  Digunakan Responden • Dana • Paylater • OVO
•
Gopay
• M-banking
3 14 34 41 68