Abstrak —Layanan mobile  payment adalah  industri  yang berkembang  di  Indonesia.  Go-Pay  dan  OVO  adalah  dua penyedia utama mobile payment , yang masing-masing memiliki merchant sebanyak  95.000  dan  9000.  Studi  sebelumnya menekankan  adopsi mobile  payment dari  perspektif  pengguna dan  orang  lain  membahas  hubungannya  dengan mobile banking .  Tidak  seperti  penelitian  sebelumnya,  penelitian  ini menguji  adopsi  layanan mobile  payment dari  perspektif pedagang,  terutama  usaha  kecil  dan  menengah  (UKM).  UKM berkontribusi terhadap 60% PDB di Indonesia dan ada sekitar 59,2  juta  UKM  di Indonesia. Dengan memahami faktor-faktor yang  mempengaruhi  adopsi mobile  payment UKM,  penelitian ini  dapat  berkontribusi  pada  proses  digitalisasi  UKM.  Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  faktor-faktor yang  mempengaruhi  UKM  terhadap  niat  untuk  mengadopsi layanan OVO dan Go-Pay. Pekerjaan yang sedang berjalan ini dilakukan  di  Surabaya,  kota  terbesar  kedua  di  Indonesia, dengan  fokus  pada  penyedia  layanan mobile  payment Go-Pay dan OVO. Penelitian ini mengadopsi model penelitian dari teori behavior  reasoning untuk  menguji  pengaruh  relatif  antara alasan  pendorong  dan  alasan  yang  menghambat  terhadap adopsi.  110  pedagang  yang  telah  menggunakan  Go-Pay  atau OVO  dalam  satu  bulan  terakhir  akan  disurvei,  dan  hasil penelitian  ini  akan  dianalisis  menggunakan  analisis  deskriptif. Berdasarkan  analisis  deskriptif,  kemudian  digunakan  analisis distribusi frekuensi untuk melihat karakteristik hasil menunjukkan  bahwa  alasan  terhadap  adopsi  tidak  memiliki pengaruh  pada  niat  pedagang  untuk  mengadopsi  ini,  yang berbanding  terbalik  dengan  alasan  adopsi  yang  memiliki pengaruh pada niat untuk mengadopsi.
Kata  Kunci — Adoption  Intention , behavior  reasoning  theory , mobile payment , SMEs

## I. PENDAHULUAN
NTERNET  menjadi  hal  yang  tidak  asing  lagi  bagi masyarakat di seluruh dunia, termasuk Indonesia. Sebayak 56 persen dari total populasi penduduk Indonesia atau sekitar 150  juta  jiwa  merupakan  pengguna  internet.  Fenomena pertumbuhan  internet  membentuk  adanya  revolusi  digital  di dunia.  Salah  satu  bentuk  adanya  revolusi  digital  adalah berkembangnya  penggunaan smartphone di  Indonesia.  Hasil penelitian dari salah satu lembaga riset digital marketing pada tahun  2018  jumlah  pengguna  aktif smartphone di  Indonesia mencapai  lebih  dari  100  juta  orang  dengan  jumlah  tersebut Indonesia menjadi negara dengan pengguna aktif smartphone terbesar  ke  4  di  dunia  setelah  China,  Amerika,  dan  India. Must  dan  Ludewig  meneliti  mengenai  pertumbuhan mobile
money hingga  penetrasi smartphone yang  cepat  dan mendunia  sejak  tahun  1999.  Pada  tahun  2011,  lebih  dari  60 juta  pelanggan  telah  memanfaatkan  diri  mereka  untuk berlangganan mobile  money .  Oleh  karena  itu  sistem pembayaran  konvensional  yang  mengandalkan  fisik  uang sebagai instrumen pembayaran telah bergeser, sehingga mulai terciptanya industri financial technology ( fintech ).
Jumlah  masyarakat  Indonesia  yang  paham  mengenai fintech mencapai 70 persen meningkat dari tahun 2016 yang hanya  26  persen  orang  paham  mengenai fintech [1]. Berdasarkan  data-data  tersebut  menunjukkan  bahwa fintech mengalami  perkembangan  yang  pesat  di  Indonesia,  hal  ini menujukkan  bahwa  masyarakat  Indonesia  mendukung rencana  pemerintah  untuk  mencapai  masyarakat  digital  di tahun  2020  melalui  program  “ Go  Digital  Vision  2020 ”. Dengan  besarnya  transaksi  uang  elektronik  maka  sebagai bagian dari solusi yang coba diakomodasi oleh industri fintech ,  terdapat  salah  satu  layanan  yang  saat  ini sangat  berpengaruh  bagi  industri fintech yaitu mobile payment. Industri mobile  payment berbasis server saat  ini telah  berkembang  menjadi  industri  yang  sangat  kompetitif dengan  munculnya  berbagai  penyedia  layanan  dari  sektor perbankan  dan  perusahaan  pengembang  aplikasi  yang  mulai masuk  di  dalamnya  [2]. Mobile  payment merupakan  alat transaksi  yang  dilakukan  antara  pembeli  dan merchant dengan menggunakan alat bantu elektronik sebagai instrumen pembayaran.
Pada  tahun  2018,  disebutkan  terdapat  beberapa  penyedia layanan mobile  payment yang  cukup  mendominasi  pasar yaitu  OVO  &  Go-Pay  dengan  masing  masing  pengguna mencapai 79 persen untuk gopay dan 58 persen untuk OVO dari  825  responden  yang  dilakukan  [3] . Saat  ini  perusahaan penyedia mobile  payment khususnya  OVO  dan  Go-Pay, dalam  rangka  memperluas  dan  memajukan  perekonomian negeri,  telah  bekerja  sama  dengan  para  Usaha  Mikro  Kecil dan  Menengah  (UMKM)  dari  berbagai  bentuk  usaha  untuk menggunakan  layanan mobile  payment sebagai  alat pembayaran.  Tercatat  hingga  saat  ini  lebih  dari  9.000  mitra OVO  merupakan  salah  satu  bagian  dari  UMKM  yang berbentuk merchant [4]. Sedangkan, untuk Go-Pay memiliki sekitar  240  ribu  mitra,  dengan  diantaranya  sebanyak  39,58 persen  atau  95  ribu  di  antaranya  merupakan  Usaha  Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) yang berbentuk merchant [1] Pada  tahun  2017,  tercatat  ada  sekitar  59,2  juta  UMKM  di Indonesia,  yang  menyumbang  lebih  dari  60  persen  PDB negara Indonesia.

## Identifikasi Karakteristik Merchant dalam Mengadopsi Layanan Mobile Payment
Studi kasus: Merchant OVO dan Merchant Gopay di Surabaya
Yusuf A. Baraja, Janti Gunawan Departemen Manajemen Bisnis, Fakultas Bisnis Manajemen dan Teknologi, Institut Teknologi Sepubdurluh Nopember (ITS)
e-mail : yusufyes946@gmail.com
I
Dari  sisi  bisnis,  dengan  menggunakan mobile  payment , pelaku  usaha  bisa  mendapatkan  akses  mengenai  informasi pelanggan  seperti  pola  berbelanja,  preferensi  hingga  riwayat berbelanja  para  konsumen  atau  pelanggan  sehingga  pelaku usaha  atau merchant bisa  membuat  keputusan  mengenai strategi marketing yang  tepat  berdasarkan  data-data  yang diberikan. Mengoptimalkan mobile payment dalam mendorong  kemampuan  UMKM  di  Indonesia  menghadapi era  digitalisasi  harus  terus  ditingkatkan,  karena  memiliki potensi  dalam  meningkatkan  kesejahteraan  para  pelaku UMKM.  Selain  itu,  persaingan  penyedia  layanan mobile payment semakin  kompetitif,  sehingga  membuat  rendahnya unique  value  differentiation produk  yang  ditawarkan  oleh para  penyedia  layanan  karena  kesamaan  penawaran  dan promosi yang digencarkan dari setiap penyedia layanan. Oleh karena  itu  peningkatan  nilai  kepada  pelanggan  ( customer value )  menjadi  pertimbangan  utama  dalam  mengembangkan layanan mobile payment .
Dengan  memahami  penilaian  dari  UMKM  berdasarkan alasan merchant dalam  mengadopsi  dan  apa  yang  menjadi penghambat merchant mengadopsi mobile  payment ,  maka pihak  perusahaan  sebagai  penyedia  layanan  tentu  dapat mengetahui  bagaimana  tingkat  kebutuhan  dari  para  pelaku usaha  kecil,  dan  hal  tersebut  dapat  juga  berpengaruh  secara langsung  pada  keinginan  UMKM  untuk  terus mobile payment. Selain  itu  manfaat  lain adalah memberikan wawasan  dan  pandangan  kepada  pelaku  usaha mobile payment terkait layanan yang ingin didapatkan UMKM/ merchant serta  memberikan  rekomendasi  untuk meningkatkan  kualitasnya  berdasarkan  kritik  dan saran yang sudah  terukur  dari  UKM/ Merchant. Penyedia mobile payment juga  dapat  merumuskan  strategi  dan  wawasan pemasaran  terkait  sikap  dari  UMKM/ merchant dalam mengadopsi  layanan mobile  payment. Penelitian  ini  sendiri bertujuan  untuk  menganalisis  karakteristik  dan  faktor  yang mempengaruhi  UMKM/ merchant sebagai merchant dalam menggunakan  layanan mobile payment OVO  dan Go-Pay di Surabaya  untuk  memberikan  informasi  kepada  perusahaan OVO  dan  Go-Pay  tentang  perilaku merchant ketika menggunakan layanan mobile payment tersebut.

## II. LANDASAN TEORI
A. UMKM /Merchant
UMKM  adalah  perusahaan  kecil  produktif  milik  orang perorangan  dan/atau  badan  usaha  perorangan  yang memenuhi  kriteria  sebagaimana  yang  dimaksud  dalam Undang-Undang terkait dengan jumlah kekayaan bersih atau hasil penjualan tahunan.
Tabel 1. Klasifikasi UKM Klasifikasi Kekayaan Bersih Penjualan Tahunan Mikro Maksimal Rp 50 juta Maksimal Rp 300 juta Kecil Rp  50  juta  –  Rp  500 juta Rp  300  juta  –  Rp  2,5 miliar Menengah Rp  500  juta  –  Rp  10 miliar Rp  2,5  miliar  –  Rp  50 miliar
Sumber: Undang-Undang No.20 Tahun 2008 .
Saat  ini  UKM  dengan  klasifikasi  kecil  dan  menengah  di Indonesia  memiliki  jumlah  yang  lebih  besar  khususnya  di daerah  Surabaya  yang  menjadi  kota  kedua  dengan pendapatan  UKM  terbesar  di  Indonesia.  Selain  itu  dengan
berkembangnya  UKM  di  Indonesia  menjadi  faktor  mulai banyak munculnya jenis usaha UKM, salah satu bentuk usaha UKM  yang  sudah  mulai  mengadopsi  teknologi.  Salah  satu bentuk  UKM  yang  sudah  mengadopsi  teknologi  adalah merchant
B. Behavioral Reasoning Theory
Behavioral  reasoning  theory (BRT)  adalah  sebuah model yang dapat digunakan untuk menguji pengaruh relatif dari  faktor  untuk  melakukan  adopsi  dan  melihat  resistensi dalam  satu  kerangka  kerja.  Teori  ini  telah  diterapkan  untuk memahami  adopsi  inovasi  [5].  Studi  di  bidang  psikologi sosial  menyatakan  bahwa  faktor-faktor  untuk  mengadopsi dan  faktor  yang  menghambat  dalam  mengadopsi  mungkin tidak  saling  bertentangan  satu  sama  lain  sehingga  dapat diterapkan  dalam  satu  rangka  kerja  [6].  BRT  mendalilkan bahwa behavior dapat  diprediksi  dengan  niat,  yang selanjutnya  diprediksi  oleh global  motive pada  penelitian  ini adalah  Sikap.  Motif  global  seperti  sikap  lebih  lanjut diprediksi  oleh  alasan  yang  mendorong  dan  alasan  yang menghambat  yang reasons ini  juga  diharapkan  untuk mempengaruhi intention [7]. Reasons sendiri dipengaruhi oleh  keyakinan  dan  nilai  yang  juga  diharapkan  untuk mempengaruhi  sikap  untuk  mengadopsi secara  langsung. Sebagian  besar  model  mengenai  perilaku berusaha  untuk memprediksi niat karena dianggap sebagai prediktor perilaku yang kuat.
C. Penggunaan Mobile Payment pada Mobile Payment
Merchant juga  mengharapkan  keamanan  yang  tinggi dan  percaya  pada  produk  dan mobile  payment service yang disediakan merchant untuk  pelanggannya.  Aspek  penting bagi merchant adalah  kemungkinan  untuk  menyesuaikan mobile  payment service ,  dengan  menambahkan  program loyalitas  [8].  Selain  itu, merchant juga  berharap  status transaksi real-time berfungsi  ketika  menggunakan mobile payment .  Menghadirkan mobile  payment dalam  berguna untuk  meningkatkan  hubungan  dengan  pelanggan  karena pembayaran jenis ini cepat dan mudah. Pelanggan tidak harus mencari  kartu  debit,  kredit, membership atau  menjawab banyak  pertanyaan  yang  sering  ditanyakan  oleh  kasir  ketika melakukan  pembayaran.  Dengan mobile  payment ,  yang pelanggan  butuhkan  hanyalah  menunjukkan  ponsel  dan sistem akan secara otomatis menyelesaikan transaksi mereka. Tidak  hanya  itu,  bahkan  beberapa  pelanggan  bisa mendapatkan reward berupa diskon secara langsung.
D. Adopsi Mobile Payment Pada Merchant
Merchant yang  mengadopsi  atau  mengembangkan metode  pembayaran  baru  tidak  bebas  dari  hambatan.  Salah satu  kendala  utama  bagi  perusahaan  adalah  biaya  investasi yang  dihasilkan  dengan  mengadopsi mobile  payment [8] . Misalnya, penyedia layanan pembayaran mungkin memerlukan  komisi  atau  biaya  tinggi,  peralatan  harus diperbarui,  atau  mengedukasi  personel.  Mengenai  yang terakhir, Van der Heijden (2009) menunjukkan bahwa dalam mengadopsi  layanan mobile  payment dari  pelanggan  dan merchant akan  saling  tergantung,  karena  mereka  saling mempengaruhi,  terutama  pada  tahap  awal  [10]. Merchant memandang  dalam  mengadopsi mobile  payment perlu memperhatikan tiga teknologi utama yang telah muncul yaitu NFC,  berbasis  kode  (misalnya, barcode dan QR  kode ),  dan berbasis cloud. Salah satu cara untuk melakukan pembayaran
menggunakan  kode-kode  ini  adalah  dengan  menggunakan mobile  device yang  dimiliki  oleh  konsumen  untuk menampilkan barcode atau QR  kode yang  berisi  informasi pembayaran yang telah diintegrasikan.

## III. METODE PENELITIAN
A. Desain Penelitian
Penelitian ini menggunakan model penelitian quantitative,  explanatory,  conclusive,  descriptive  analysis yang bertujuan untuk menguji hipotesis dan mendeskripsikan karakteristik.  Data yang dibutuhkan  merupakan sumber data primer  mengenai  demografi  dan  penilaian  responden  yaitu merchant pengguna  OVO  dan  Go-Pay  mengenai  variabel penelitian.

## B. Sampel
Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan cara  survei  kuesioner  yang  disebarkan  secara offline menggunakan Google  Form kepada  minimal  110 merchant pengguna  OVO  dan  Go-Pay  dengan  kriteria  minimal penggunaan  selama  1  bulan.  Teknik sampling yang digunakan  adalah nonprobability  sampling dengan  kategori convenience sampling.
C. Metode Analisis Data
1. Analisis Deskriptif
Analisis  deskriptif  yang  didapat  dari  responden digunakan  sebagai  gambaran  secara  umum  mengenai informasi  yang  diperoleh  dari  kuesioner.  Pada  analisis  ini dilakukan  menggunakan  alat  statistik  untuk  mengetahui profil  dari  responden  peneltian,  demografi  responden,  usage dari  responden  serta central  tendency dari  pernyataan  inti kuesioner,  meliputi  mendeskripsikan  hasil  dari  uji  SEM dalam pengujian Hipotesis penelitian.
2. Analysis of Variance (ANOVA)
Metode  ANOVA merupakan teknik analisis statistik yang digunakan  untuk  menguji  dua  kelompok  atau  lebih  yang berasal  dari  populasi  penelitian  [11].  ANOVA  merupakan teknik  statistik  yang  digunakan  untuk  memeriksa  perbedaan diantara  sarana  untuk  menguji  dua  atau  lebih  populasi  yang ada  pada  penelitian  [12].  Fungsi  dari analysis  of  variance (ANOVA)  untuk  melihat  tingkat  dari  signifikansi  variabel yang  digunakan  pada  penelitian  dilihat  dari  perbandingan kelompok  sambel  yang  digunakan  [13].  Berikut  adalah hipotesis  penelitian  yang  dibentuk  dan  akan  dibuktikan melalui  metode  ANOVA.  Berikut  adalah  hipotesis  untuk uji ANOVA yang pertama.
H0: Tidak  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  pada merchant pengguna  OVO  dan merchant pengguna  Go-Pay terhadap reasons against adoption pada mobile payment H1: Terdapat  perbedaan  yang  signifikan  pada merchant pengguna OVO  dan merchant pengguna  Go-Pay  terhadap reasons against adoption pada mobile payment .

## IV. ANALISIS DAN DISKUSI
A. Analisis Demografi dan Usage
Analisis  ini  digunakan  untuk  melihat  gambaran  umum mengenai profil dari merchant OVO dan Go-Pay di Surabaya yang  menjadi  responden  dalam  penelitian  ini.  Dalam  analisis demografi  ini  terdiri  dari  lama  usaha  berdiri,  lokasi  tempat usaha,  jumlah  karyawan  yang  dimiliki,  bidang  usaha  yang dijalani, omset usaha perbulan, rata – rata usia pegawai, rata
–  rata  tingkat  pendidikan  terakhir  dari  pegawai,  dan  jenis kepemilikan  usaha  yang  dimiliki  oleh  merchant  OVO  dan Go-Pay saat ini (Tabel 2).
Tabel 2. Demografi Responden Demografi Frekuensi Persentase (%) Pengguna Mobile Payment Go-Pay 40 37 OVO 23 21 Go-Pay dan OVO 45 41 Lain-lain (Dana) 1 1 Total 109 100% Lokasi Tempat Usaha Barat 18 17 Utara 5 28 Selatan 17 16 Timur 41 38 Pusat 28 26 Total 109 100% Jumlah Karyawan yang Dimiliki < 5 Pegawai 69 63 5 - 19 Pegawai 32 29 20 – 99 Pegawai 7 6 >99 Pegawai 1 0.13 Total 109 100% Jumlah Cabang yang Dimiliki 1 54 50 2-3 34 31 4-5 11 10 >5 10 9 Total 109 100% Pendapatan Usaha Perbulan <Rp 25.000.000 53 49 Rp 25.000.001 – RP 208.333.333 47 43 Rp 208.333.334 – Rp 4.166.666.667 6 6 >Rp 4.166.666.667 3 3 Total 109 100% Jenis Usaha Kuliner Coffee Shop 10 9 Event Catering 4 4 food truck 17 16 Kedai Makanan 27 25 Kedai Minuman 6 6 Penyedia Makanan Lainnya 4 4 Restoran 13 12 Warung Tenda 28 26 Total 109 100%
Berdasarkan  dari  data  yang  telah  didapatkan,  diketahui bahwa  sebanyak  37  persen  responden  merupakan  merchant yang  menggunakan  Go-Pay  sebagai  salah  satu  alat pembayaran dalam merchant mereka dan sebanyak 21 persen responden  menggunakan  OVO  sebagai  alat  pembayaran mereka.  Dari  data  tersebut  dapat  diketahui  bahwa kebanyakan  merchant  menggunakan  lebih  dari  1  alat pembayaran dalam usaha mereka.
Dalam  penelitian  ini  difokuskan  untuk  mengamati merchant OVO dan merchant Go-Pay yang ada di Surabaya. Maka  dari  itu  dalam  lokasi  tempat  usaha  dibagi  menjadi  5 sesuai  dengan  wilayah  di  Surabaya,  yaitu  Surabaya  Barat, Surabaya  Utara,  Surabaya  Selatan,  Surabaya  Timur  dan Surabaya Pusat. Pada penelitian ini, wilayah Surabaya Timur dan  Surabaya  Pusat  memiliki  proporsi  terbesar  hal  ini dikarenakan  kemudahan  akomodasi  dan  wilayah  tersebut jauh  lebih  mudah  untuk  dijangkau  dalam  mendapatkan responden.
Jika  dilihat  dari  hasil  tersebut,  mayoritas  usaha  dalam penelitian  ini  memiliki  omset  usaha  perbulan  sebesar  <  Rp
25.000.000.  Hal  ini  menandakan bahwa mayoritas merchant OVO  dan merchant Go-Pay  di  Surabaya  tergolong  dalam usaha  kecil  berdasarkan  klasifikasi  UMKM.  Maka  dari  itu, hal  ini  menandakan  bahwa  usaha  kecil  di  Surabaya  sudah mulai  menggunakan  layanan mobile  payment sebagai  alat transaksi mereka.
Pada  usaha  kuliner  terdapat  beberapa  jenis  usaha  kuliner yang  biasa  digunakan.  Proporsi  dari  masing  –  masing  jenis usaha  kuliner  pada  tiap  merchant  OVO  dan  Go-Pay  adalah 9%  untuk  jenis  usaha Coffee  Shop ,  4%  untuk  usaha event catering yang  biasanya  terdapat  di  rumah  masing-masing. 16%  Usaha  kuliner  merupakan foodtruck yang  tersebar  di seluruh  Surabaya  dan  pada  penelitian  ini food  truck yang dimaksud adalah yang tergabung dalam komunitas foodtruck Surabaya.  Selain  itu  25%  dan  6%  merupakan  jenis  usaha kuliner  pada  kedai  makanan  dan  kedai  minuman  yang biasanya  memiliki  wilayah  tetap  atau  di  sepanjang  rumah toko.  Jenis  usaha  kuliner  yang  berikutnya  adalah  penyedia makanan  lainnya  yang  pada  penelitian  ini  memiliki  proporsi sebesar  4%.  Selanjutnya  proporsi  sejumlah  12%  dan  26% merupakan  jenis  usaha  kuliner  restoran  dan  warung  tenda. Berdasarkan  hasil  tersebut  mayoritas merchant OVO  dan Go-Pay  pada  penelitian  ini  merupakan  jenis  usaha  kuliner yang  berjenis  warung  tenda  dan  kedai  makanan  dengan proporsi tertinggi sebesar 26% dan 25%.

## B. Analisis Usage
Analisis usage bertujuan  untuk  mengetahui  perilaku konsumen  dalam  menggunakan  objek  yang  menjadi  amatan dalam  penelitian  yaitu  layanan mobile  payment OVO  dan Go-Pay.    Pada  penelitian  ini  analisis usage meliputi  alasan utama  usaha  tersebut  menjadi merchant OVO  dan  Go-Pay, waktu penggunaan OVO dan Go-Pay, frekuensi penggunaan OVO  dan  Go-Pay  serta  hal  yang  tidak  diminati  ketika menggunakan  layanan mobile  payment OVO  dan  Go- Paysebagai alat transaksi mereka (Tabel 3).
Dalam  penelitian  ini  diketahui  alasan  dari  pelaku  usaha yang  menjadi merchant OVO  dan  Go-Pay,  dimana  proporsi sebesar  39%  mereka  beralasan  menggunakan  layanan  OVO dan Go-Pay sebagai alat pembayaran pada merchant mereka karena  untuk  menjangkau  konsumen  pengguna  layanan mobile payment OVO. Selain itu 11% beralasan dikarenakan kecepatan  transaksi,  22%  beralasan  karena  kemudahan transaksi,  15%  beralasan  karena  kenyamanan  dalam  proses transaksi.  Alasan  lainnya  berupa  terhindar  dari  uang  palsu, keamanan transaksi, dan mengurangi transaksi menggunakan uang tunai.
Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  waktu penggunaan  terbanyak  ada  pada  jangka  waktu  5  –  8  bulan dengan  proporsi  sebesar  32%.  Hal  ini  dikarenakan  mereka sudah  menggunakan  OVO  dan  Go-Pay  saat  perusahaan tersebut baru berdiri dan hadir di Kota Surabaya. Serta pada peringkat  kedua  waktu  penggunaan  terbanyak  ada  pada jangka waktu lebih dari 12 bulan, hal ini menunjukkan bahwa mereka  telah  percaya  dan  merasa  nyaman  terhadap  layanan OVO dan Go-Pay.
Jika dilihat dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa hal yang  tidak  diminati merchant ketika  menggunakan  layanan mobile  payment OVO  dan  Go-Pay  adalah  waktu  transfer yang  lambat. Hal ini dikarenakan oleh berbagai faktor, salah satunya  adalah  sinyal  yang  mudah  hilang.  Faktor  tersebut menjadi  permasalahan utama bagi merchant ketika ada yang
menggunakan  OVO  dan  Go-Pay  dan  membuat  antrian  yang panjang ketika ada diskon – diskon besar pada hari – hari.
Tabel 3. Usage Responden Usage Frekuensi Persentase (%) Alasan pendorong Untuk menjangkau konsumen OVO dan Go-Pay 43 39 Kecepatan transaksi 12 11 Kemudahan transaksi 24 22 Kenyamanan Transaksi 15 14 Mengurangi transaksi Uang Tunai 8 8 Terhindar dari uang palsu 3 3 Keamanan Transaksi 4 4 Total 109 100% Aktif penggunaan 1 bulan 0 0% 2 – 4  bulan 21 19 5 – 8  bulan 36 33 9-12  bulan 21 19 >12 bulan 31 28 Total 109 100% Frekuensi penggunaan <10 Konsumen 25 23 10 – 25 Konsumen 40 37 26 – 40 Konsumen 21 19 40 – 55 Konsumen 13 12 >55 Konsumen 10 9 Total 109 100% Hal yang tidak diminati Lebih suka menerima pembayaran cash 14 13 Dirasa kurang aman 2 2 Sistem yang digunakan sulit 7 6 Waktu transfer yang terlambat 29 27 Jaringan/Sistem yang sering error 12 11 Belum ada hambatan 13 12 Yang lainnya 9 5 Total 109 100%

## C. Analisis Distribusi Frekuensi
Pada sub bab ini menjelaskan mengenai perilaku merchant dalam menggunakan layanan mobile payment OVO dan Go- Pay.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  sembilan  variabel. Berikut  adalah  tabel  distribusi  frekuensi  dari  masing-masing indikator variabel yang digunakan pada penelitian ini.
Untuk  setiap  indikator  variabel  yang  digunakan  pada penelitian  ini  memiliki  nilai mode 4,00  sampai  5,00.  Hal  ini menandakan merchant mayoritas  setuju  dengan  penilaian yang  dilakukan  untuk  mengukur  kesembilan  variabel  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  pada  objek  amatan  layanan mobile payment OVO dan Go-Pay.
Analisis  selanjutnya  yang  dapat  dilakukan  dari  hasil tersebut  adalah  melalui  nilai mean untuk  menilai  gap  dari masing  –  masing  indikator  variabel.  Jika  dilihat  dari  nilai mean terkecil  dari  variabel risk  barrier ada  pada  indikator variabel RSB3 yang menilai tentang risiko pada penggunaan internet  yang  dirasakan.  Adanya  risiko  dalam  penggunaan internet  dikarenakan  seringnya  terjadi  eror  atau  terputusnya jaringan. Hal ini yang dapat menimbulkan permasalahan pada proses  transaksi  saat  menggunakan  layanan  OVO  dan  Go- Pay  dikarenakan  internet  yang  tidak  stabil  sehingga  waktu transfer yang dimiliki lambat, sehingga merchant tidak dapat bertransaksi dengan maksimal apabila pelanggan menumpuk.
Analisis yang terdiri dari kumulatif pada setiap variabel penelitian.  Dalam  setiap  variabel  tersebut  mewakili  setiap indikator  –  indikator  yang  ada  didalamnya.  Analisis  ini bertujuan  untuk  mengetahui  rata  –  rata  jawaban  dari
responden yang menjadi kriteria dalam penelitian ini. Berikut adalah tabel distribusi frekuensi:
Tabel 4. Distribusi Frekuensi Variabel Komposit Jumlah Item Sum Mean Std error Std. Dev Variance Skewness Kurtosis AI 2 500.5 4.59 0,04 0,49 0,24 - 1,01 0,41 ATD 3 458.67 4.21 0,06 0,67 0,45 - 0,48 - 0,82 VOC 3 465.67 4.30 0,05 0,57 0,33 - 0,22 - 0,81 NE 2 472,00 4.33 0,05 0,57 0,33 - 0,19 - 1,13 CSE 3 477,25 4.38 0,05 0,54 0,30 -0,65 - 0,24 SE 3 446,67 4.10 0,07 0,74 0,55 -0, 97 1,84 CST 2 405,50 3.73 0,09 1,02 1,04 -0,61 - 0,60 USB 3 490,66 4.23 0,04 0,47 0,22 -1,06 0,99 RSB 3 326,00 2.99 0,07 0,74 0,56 0,64 0,61
3. Analysis of Variance (ANOVA)
Pada penelitian ini dengan menggunakan metode ANOVA ingin  mengetahui  signifikansi  dari  faktor  yang  menghambat merchant dalam  mengadopsi mobile  payment dilihat  dari merchant pengguna  Go-Pay  dan merchant pengguna  OVO yang menjadi responden pada penelitian ini..
Untuk variabel X nya adalah reasons against adoption dan untuk  variabel  Y  diwakili  oleh  jenis mobile  payment yang digunakan  khususnya  OVO  dan  Go-Pay.  Pada  pengujian ANOVA, nilai signifikansi yang didapatkan merupakan acuan dalam  menilai  ada  atau  tidaknya  perbedaan  yang  signifikan antara  kelompok merchant yang  menggunakan  Go-Pay  dan kelompok merchant yang  menggunakan  OVO.  Untuk  nilai minimum  atau cut  of  value nya  adalah  0,05.  Apabila  nilai signifikansi dibawah 0,05 maka terdapat perbedaan data yang siginifikan pada kelompok tersebut, namun jika nilai tersebut diatas  nilai  0,05  maka  tidak  ada  perbedaan  data  yang signifikan diantara kelompok tersebut.
Tabel 5. Hasil ANOVA No. Variabel Mean Mode Sig. 1 Cost 2,26 4,00 0,12 2 Usage Barrier 0,81 5,00 0,70 3 Risk Barrier 0,01 2,00 0,98
Berdasarkan  hasil  uji  ANOVA  dapat  dilihat  nilai signifikansi  yang  didapatkan  sebesar  0,12,  0,70  dan  0,98 (Tabel  4.15).  Maka  dari  itu  hasil  tersebut  menunjukkan bahwa  tidak  ada  perbedaan  signifikan  antara  kelompok merchant yang  menggunakan  Go-Pay  dan  kelompok merchant yang  menggunakan  OVO  dalam  menggunakan layanan mobile  payment yang  dilihat  melalui  alasan  yang menghambat  dalam  mengadopsi . Maka  dari  itu  hipotesis ketiganya  ditolak.    Hal  ini  menunjukkan  bahwa  alasan  yang menghambat  dalam  mengadopsi mobile  payment pada merchant OVO  dan merchant Go-Pay  memiliki  persamaan, sehingga  faktor-faktor  yang  memengaruhi reasons  against adoption pada merchant OVO  dan merchant Go-Pay saling berkaitan.

## V. SIMPULAN DAN SARAN
A. Simpulan
Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan  dari  analisis demografi  dan usage didapatkan  beberapa  temuan  yang menarik  sehingga  dapat  dibahas  lebih  lanjut.  Pada  analisis demografi  ditemukan  bahwa  mayoritas merchant OVO  dan merchant Go-Pay  di  Surabaya  tergolong  dalam  usaha  kecil dan menengah. Selain itu usaha merchant yang menggunakan
OVO  dan  Go-Pay  beragam.  Melihat  kondisi  tersebut,  pada penelitian ini merekomendasikan kepada pihak OVO dan Go- Pay  untuk  melakukan  survey  mengenai  tingkat  kebutuhan yang  sebenarnya  diinginkan  oleh  pihak merchant. Sehingga teknologi  yang  digunakan  oleh  OVO  dan  Go-Pay  nantinya dapat sepenuhnya secara maksimal membantu tugas mereka. Selain  itu,  pihak  OVO  dan  Go-Pay  dapat  melakukan pengelompokkan merchant berdasarkan  klasifikasi  dan bidang  usaha  yang  dijalani.  Pengelompokkan  ini  digunakan untuk pemberian reward kepada merchant.
Pada  analisis  anova  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak terdapat perbedaan yang signifikan pada merchant OVO dan merchant Go-Pay  terhadap  alasan  yang  menghambat  pada niat  mengadopsi mobile  payment .  Sehingga  dapat  diketahui bahwa  alasan  yang  menghambat  yang  dirasakan  oleh merchant OVO sama dengan alasan yang menghambat yang dirasakan  oleh merchant Go-Pay.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  alasan  yang  menghambat  pada  dua  layanan mobile payment tersebut  saling  berkaitan.  Hasil  ini  berdasarkan  uji one-way ANOVA  dimana  nilai  singnifikansi  nya  berada diatas nilai 0,05.

## B. Limitasi dan Saran
Pada  penelitian  ini  terdapat  beberapa  keterbatasan. Keterbatasan  ada  pada merchant OVO  dan merchant Go- Pay yang dijadikan responden hanya ada di Surabaya saja dan didominasi oleh wilayah Surabaya pusat dan timur. Selain itu, mayoritas merchant yang menjadi responden pada penelitian ini  tergolong  dalam  usaha  kecil.  Hal  ini  terjadi  dikarenakan keterbatasan  akses  peneliti  untuk  melakukan  penyebaran kuesioner  di  pusat  perbelanjaan  yang  ada  di  wilayah  lainnya dan mendapatkan izin dari usaha yang tergolong dalam usaha kelas  atas.  Selain  itu  pada  penelitian  ini  tidak  mengetahui jumlah real dari merchant OVO  dan merchant Go-Pay  di Surabaya.  Hal  ini  dikarenakan  keterbatasan  akses  ke perusahaan  yang  tidak  memberikan  informasi  mengenai  hal tersebut.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  pada  penelitian selanjutnya  apabila  di  Surabaya,  dapat  mengeskplor  wilayah lain  seperti  di  wilayah  Surabaya  selatan,  barat  dan  utara ataupun  cakupan  dari  penelitian  yang  diperbesar  menjadi tingkat  provinsi  di  jawa  timur  ataupun  menggunakan  skala nasional  yaitu  penelitian  terhadap merchant pengguna layanan mobile payment di Indonesia. Selain itu saran kepada penelitian  selanjutnya  adalah  dapat  menambah  jumlah responden yang diteliti.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]
T. Apanasevic and J. Markendahl, “Stakeholders’ expectations of mobile  payment  in  retail:  lessons  from  Sweden,” Int.  J.  Bank
Mark. , pp. 37–61, 2016.
[2] DailySocial, “Fintech Report 2018,” 2018.
[3] M.  Claudy  and  et  al,  “Consumer  resistance  to  innovation  —  a behavioral reasoning perspective.”
[4] J.  Westaby,  “Leadership  decision-making :  A  behavioral reasoning theory analysis,” Leadersh. Q. , vol. 21, no. 3, pp. 481– 495, 2010.
[5] N.  Mallat  and  V.  Tuunainen,  “Exploring  Merchant  Adoption  of Mobile Payment Systems : An Empirical Study,” 2016.
[6] N.  Malhotra  and  D.  Birks,  “Marketing  Research:  An  Applied Approach,” World Wide Web Internet Web Inf. Syst. , vol. 3, 2016.
[7] J.  F.  Hair,  W.  C.  Black,  B.  J.  Babin,  R.  E.  Anderson,  and  R.  L. Tatham, Multivariate Data Analysis , 7th Editio. 2015.
[8] A.  Gupta  and  A.  Neelika,  “Consumer  adoption of m-banking : a behavioral reasoning theory perspective,” Int. J. Bank Mark. , vol.
35, no. 4, 2017.
[9] D.  Shin,  “Computers  in  Human  Behavior  Towards  an understanding  of  the  consumer  acceptance  of  mobile  wallet,” Comput. Human Behav. , vol. 25, no. 6, pp. 1343–1354, 2009.
[10] I.  Khan  and  et  al,  “Predicting  the  acceptance  of  MOOCs  in  a developing  country:  Application  of  task-technology  fit  model, social  motivation,  and  self-determination  theory,” Telemat. Informatics , pp. 964–978, 2018.
[11] B.  F.  Hayashi  and  T.  Bradford,  “Mobile  Payments :  Merchants ’
Perspectives.,” 2014.
[12] T.  Lee  and  et  al,  “Mobile  technology  usage  and  B2B  market performance under mandatory adoption,” Ind. Mark. Manag. , vol. 37, no. 7, 2008.
[13] V.  Venkatesh,  “Determinants  of  Perceived  Ease  of  Use : Integrating Control, Intrinsic Motivation, Acceptance Model,” Inf. Syst. Res. , pp. 342–365, 2000.