## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 1, Januari 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 31-40 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## ANALISIS FAKTOR YANG MEMPENGARUHI ADOPSI DIGITAL BANKING DI INDONESIA MENGGUNAKAN MODEL UTAUT2
Aprina Mediyanti Pramana* 1 , Erma Suryani 2
1,2 Magister Manajemen Teknologi, Sekolah Interdisiplin Manajemen dan Teknologi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia Email: 1 *aprinampramana@gmail.com, 2 erma.suryani@gmail.com
Abstrak- Kemajuan teknologi saat ini menuntut perusahaan untuk melakukan inovasi dan menyesuaikan dengan kebutuhan pelanggan yang ingin  semua  serba  praktis,  mudah  dan  cepat.  Tren  digitalisasi  ini  juga  mempengaruhi  sektor perbankan,  di Indonesia  saat  ini  sudah  mulai  marak  dengan  bank  digital.  Karena  memanfaatkan  sistem  digital,  maka  bank  digital  dapat memangkas biaya operasional, sehingga bank digital berlomba untuk menarik nasabah dengan cara menawarkan bunga yang lebih tinggi dibandingkan dengan bunga simpanan pada Bank Konvensional. Bank digital merupakan hal yang baru, dimana nasabah  dapat  melakukan  kegiatan  perbankan  di  sebuah  aplikasi.  Ada  beberapa  faktor  yang  bisa  mempengaruhi  seseorang dalam mengadopsi teknologi baru, Technology Acceptance Model digunakan untuk meneliti proses adopsi tersebut. Unified Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology 2  (UTAUT2)  dipilih  untuk  mengidentifikasi  konstruks  dan  mengidentifikasi variabel moderasi yang mempengaruhi nasabah untuk adopsi bank digital. Penelitian ini menggunakan survei melalui kuesioner yang  disebarkan  pada  periode  Agustus-September  2023,  total  responden  yang  didapatkan  sebanyak  184  orang,  responden merupakan nasabah bank digital di Indonesia. Setelah dilakukan pengujian hasilnya dari 8 hipotesis terdapat 5 hipotesis yang memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  Adopsi  bank  digital  yaitu  H8  ( Return ),  H7  ( Habit ),  H6  ( Price  Value ),  H3  ( Social Influence )  dan  H5  ( Hedonic  Motivation ),  sedangkan  H1  ( Performance  Expectancy ),  H2  ( Effort  Expectancy )  dan  H4 ( Facilitating  Condition )  tidak  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  Adopsi  bank  digital.  Variabel  yang  paling  signifikan berpengaruh  terhadap  adopsi  bank  digital  adalah  variabel  return,  hal  ini  berarti  bahwa  nasabah  sangat  dipengaruhi  oleh keuntungan yang didapatkan dari layanan bank digital.
Kata Kunci: Adopsi Bank Digital, Bank Digital, Digitalisasi, Technology Acceptance Model , UTAUT2
Abstract-  Current  Technology  advances  require  companies  to  innovate  and  adapt  to  the  needs  of  customers  who  want everything to be practical, easy, and fast. This trend of digitalization also affects the banking sector in Indonesia, digital banks are  now  starting  to  evolve.  Because  they  utilize  digital  system,  digital banks  can  cut  operational  costs  and provide  higher saving interest rates to attract customers. Digital bank is relatively new, where customers can carry out their banking activities in an application. Someone can be influenced to adopt new technology such as digital bank by several factors. The Technology Acceptance Model is used to examine the adoption process. Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) is used identify constructs and identify moderating variables that influence customers to adopt digital banks. This study uses a survey using questionnaire distributed during the period August-September 2023. The total number of respondents participated was 184, and the respondents were digital bank customers in Indonesia. Based on the tests performed in this study, out of the 8  hypotheses  5  hypotheses  have a  significant  impact  on  Digital  Bank  Adoption,  namely  H8  (return),  H7  (habit),  H6  (price value), H3 (social influence), and H5 (hedonic motivation), while the H1 (Performance Expectancy), H2 (Effort Expectancy) and H4 (Facilitating Condition) does not impact on digital bank adoption significantly. The variable that most significantly impacts digital bank adoption is the return variable, this means that customers are greatly influenced by the profits obtained from digital bank services.
Keywords: Bank Digital Adoption, Bank Digital, Digitalization, Technology Acceptance Model, UTAUT2

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  saat  ini  menuntut  perusahaan  untuk  melakukan  inovasi  dan  menyesuaikan  dengan kebutuhan pelanggan yang ingin semua serba praktis, mudah dan cepat. Digitalisasi membuat sektor perbankan, di  Indonesia  berkembang,  penetrasi  digital  ditengah  pandemi  Covid-19  di  Indonesia  pada  sektor  perbankan mengalami pertumbuhan pesat hingga mencapai 53,7% pada tahun 2020 yang sebelumnya pada tahun 2010 hanya sebesar 10,9% [1]. Sebelum maraknya bank digital sebelumnya telah ada dengan istilah internet banking yang di sediakan oleh bank traditional. Perbedaan mendasar dari bank digital ialah semua layanannya dilakukan secara online. Akibatnya,  ini  memotong  biaya  operasional,  khususnya  semua  layanan  secara  tradisional  dilakukan  di cabang-cabang  bank  [2].  Era  Bank  Digital  di  Indonesia  dimulai  pada  tahun  2016  melalui  PT.  Bank  Tabungan Pensiunan  Nasional  (BTPN),  BTPN  melakukan  investasi  sebesar  Rp  500  Miliar  untuk  membuat  aplikasi  bank digital yang bisa diakses melalui ponsel bernama Jenius [3]. Setelah Jenius oleh Bank BTPN berhasil maka Bank Konvensional  banyak  yang  memulai  transformasi  bisnis  mereka  menjadi  Bank  Digital  seperti  Bank  Jago,  blu, TMRW,  Livin,  Allo  Bank  dan  seterusnya.  Bank  Digital  merupakan  inovasi  dan  transformasi  yang  terjadi  di industri  perbankan.  Nasabah  hanya  perlu  melakukan  kegiatan  perbankan  di  aplikasi,  dan  tidak  ada  kegiatan konvesional  perbankan  seperti  tanda  tangan  basah  dan  cabang offline dimana bank  digital  dapat  meningkatkan

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 1, Januari 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 31-40 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
efisiensi operasional walaupun masih adanya isu tentang keamanan dan privasi [4]. Penggunaan Mobile Banking banyak memberikan kontribusi pada perkembangan bank digital, pergeseran penggunaan telah terjadi di inggris, namun masih di perlukan pengingkatan terkait security dan privacy [5]. Saat pandemic covid juga penggunaan bank digital meningkat,walaupun secara teknologi tidak banyak berubah namun perilaku konsumen sudah mulai bergeser saat melakukan transaksi pembayaran atau pun pembelian melalui aplikasi bank digital [6]. Bank digital lahir karena banyaknya orang yang mendambakan sistem perbankan yang lebih praktis, efisien, mudah dan aman [7].
Ada beberapa faktor yang bisa mempengaruhi seseorang dalam mengambil keputusan untuk mengadopsi teknologi baru, Pendekatan Teknologi Acceptance digunakan untuk meneliti proses adopsi teknologi baru tersebut. Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) dipilih untuk dapat memperjelas penerimaan teknologi dari perspektif pelanggan dalam hal ini nasabah. Model UTAUT2 mengidentifikasi konstruks tambahan utama  yang  diintegrasikan  dengan  model  UTAUT  untuk  menyesuaikan dengan  konteks penggunaan pengguna teknologi [8] penggunaan metode UTAUT2 dipilih karena dapat menjelaskan pengaruh variable yang lebih baik hingga 74% untuk melihat perilaku penggunaan sesuatu dari sudut pandang pengguna/ customer [9]. Pada beberapa penelitian  model  UTAUT2  sudah  terbukti  dapat  digunakan  pada  sektor  keuangan  dan  perbankan  [10]  terkait dengan  penerimaaan  teknologi,  walaupun  variabel  yang  digunakan  dapat  berbeda  tergantung  pada  objek penelitiannya. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat dalam dua cara: pertama, secara teoritis, dengan meningkatkan perspektif teoritis para peneliti mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi nasabah untuk mengadopsi  bank  digital;  dan  kedua,  secara  praktis,  dengan  memberikan  wawasan  kepada  bank  dan  pembuat kebijakan tentang cara mengalokasikan sumber daya dan merumuskan strategi. Untuk mengiklankan layanan bank digital dan peningkatan layanan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Langkah-Langkah Penelitian
Pada gambar 1 dijelaskan mengenai Langkah-langkah penelitian, mulai dari pendahuluan, kajian pustaka dan landasan teori, perumusan hipotesis, pengumpulan data, pembuatan dan penyebaran kuesioner lalu setelah hasil kuesioner didapatkan selanjutnya dilakukan pengujian data melalui uji validitas dan reliabilitas jika valid maka dilanjutkan dengan evaluasi pengukuran model, evaluasi kebaikan dan kecocokan model, pengujian hipotesis lalu terakhir kesimpulan dan saran.
Langkah – Langkah Penelitian Ba b 1 Ba b 2 Ba b 3 Ba b 4 Ba b 5 Mulai Pendahuluan Kajian Pustaka dan Landasan Teori Perumusan Hipotesis: Model Penelitian, Konstruks/Variabel, Hipotesis Penelitian Pengumpulan data:
Pembuatan dan Penyebaran Kuesioner Data Hasil Kuesioner Pengujian data: Uji Validitas dan Uji Reabilitas Evaluasi Pengukuran Model, Evaluasi Kebaikan & Kecocokan model serta Pengujian Hipotesis Kesimpulan dan Saran Selesai Valid? Ya Eliminasi variabel Tidak A A
Gambar 1. Langkah-Langkah Penelitian

## 2.2 Model Penelitian
Bagian ini menjelaskan bagaimana faktor-faktor atau konstruks yang mempengaruhi adopsi bank digital dan menentukan model penelitian beserta hipotesis yang digunakan untuk penelitian. Pada bagian ini juga akan dijelaskan mengenai evaluasi model pengukuran untuk mengevaluasi hipotesis yang digunakan pada penelitian ini. Model penelitian yang akan menggunakan Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2), selain tujuh konstruks pada model tersebut, Pada gambar 2 Model penelitian dijelaskan bahwa terdapat tambahan konstruks yaitu RR, beserta tiga variabel moderasi yaitu age, gender dan experienc e.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 1, Januari 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 31-40 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Penelitian ini menggunakan model UTAUT2 yang dimodifikasi dengan ditambahkannya konstruks return. Di  Indonesia  saat  ini  jumlah  bank  digital  semakin  meningkat,  terdapat  penelitian  terdahulu  yang  menganalisa pengalaman  dari  pengguna  digital  banking  dengan  usia  17-35  tahun  menggunakan mixed-method  approach . Terdapat  delapan  variabel  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu economic  value,  habit,  ease  of  use,  social influence, firm reputation, promotion, features, curiosity and rewards. Hasilnya semua variabel kecuali curiosity dan sales promotion berpengaruh signifikan terhadap niat dari penggunaan bank digital [11]. Fenomena perang bunga juga dapat menarik nasabah baru untuk mengadopsi bank digital, return merupakan salah satu faktor yang memotivasi investor berinvestasi dan juga merupakan imbalan atas keberanian investor menanggung risiko atas investasi  yang  dilakukannya  [12]. Dari  fenomena  tersebut  penulis  memilih  faktor  return  menjadi  konstruks tambahan dalam penelitian ini.

## 2.3 Hipotesis
Sesuai  dengan  model  penelitian  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Dengan  demikian  H1  merupakan hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini: Apakah BI dipengaruhi oleh variabel PE lalu selain itu pada setiap hipotesis akan diuji hubungan variabel moderasinya untuk H1a, H1b, H1c dan seterusnya sampai dengan variabel return, selengkapnya dijelaskan oleh tabel 1. Hipotesis penelitian dibawah ini:
Tabel 1. Hipotesis Penelitian Hipotesis Keterangan H1 Apakah variabel performance expectancy (PE) mempengaruhi adopsi bank digital (BI)
H1a Apakah variabel moderator age bersama dengan PE mempengaruhi BI H1b Apakah variabel moderator gender bersama dengan PE mempengaruhi BI H1c Apakah variabel moderator experience bersama dengan PE mempengaruhi BI H2 Apakah variabel effort expectancy (EE) mempengaruhi adopsi bank digital (BI) H2a Apakah variabel moderator age bersama EE mempengaruhi BI H2b Apakah variabel moderator gender bersama dengan EE mempengaruhi BI H2c Apakah variabel moderator experience bersama dengan EE mempengaruhi BI H3 Apakah variabel Social Influence (SI) mempengaruhi niat adopsi bank digital (BI) H3a Apakah variabel moderator age bersama dengan SI mempengaruhi BI H3b Apakah variaabel moderator gender bersama dengan SI mempengaruhi BI H3c Apakah variabel moderator experience bersama dengan SI mempengaruhi BI H4 Apakah variabel Facilitating Condition (FC) mempengaruhi adopsi bank digital (BI) H4a Apakah variabel moderator age bersama dengan FC mempengaruhi BI H4b Apakah variabel moderator gender bersama dengan FC mempengaruhi BI H4c Apakah variabel moderator experience bersama dengan FC mempengaruhi BI H5 Apakah variabel Hedonic Motivation (HM) mempengaruhi adopsi bank digital (BI) H5a Apakah variabel moderator age bersama dengan HM mempengaruhi BI H5b Apakah variabel moderator gender bersama dengan HM mempengaruhi BI H5c Apakah variabel moderator experience bersama dengan HM mempengaruhi BI H6 Apakah variabel Price Value (PV) mempengaruhi adopsi bank digital (BI) H6a Apakah variabel moderator age bersama dengan PV mempengaruhi BI H6b Apakah variabel moderator gender bersama dengan PV mempengaruhi BI H6c Apakah variabel moderator experience bersama dengan PV mempengaruhi BI H7 Apakah variabel Habit (HT) mempengaruhi adopsi bank digital (BI) H7a Apakah variabel moderator age bersama dengan HT mempengaruhi BI H7b Apakah variabel moderator gender bersama dengan HT mempengaruhi BI H7c Apakah variabel moderator experience bersama dengan HT mempengaruhi BI H8 Apakah variabel Return (RR) mempengaruhi adopsi bank digital (BI) H8a Apakah variabel moderator age bersama dengan RR mempengaruhi BI H8b Apakah variabel moderator gender bersama dengan RR mempengaruhi BI H8c Apakah variabel moderator experience bersama dengan RR mempengaruhi BI

## 2.4 Pengumpulan data
Data  pada  penelitian  akan  didapatkan  menggunakan  survei  melalui  kuesioner  yang  disebarkan  melalui online pada whatsapp, Instagram dan sosial media lainnya. Responden pada penelitian ini adalah pengguna bank digital  atau  nasabah  bank  digital  di  Indonesia.  Untuk  menentukan  jumlah  sampel  data  yang  diperlukan  dapat menggunakan inverse square root untuk memperhitungkan jumlah sampel minimal [13]. Jumlah sampel minimal pada  penelitian  ini  adalah  155  responden  pengguna  bank  digital  dengan  usia  17-50  tahun.  Responden  pada penelitian ini akan mengisi kuesioner sesuai dengan skala Likert 1-4 sebagai berikut:

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 1, Januari 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 31-40 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
1= Sangat tidak setuju 2= Tidak Setuju 3= Setuju 4= Sangat Setuju

## 2.5 Analisis data Menggunakan PLS-SEM
Setelah  data  hasil  kuesioner  dikumpulkan  lalu  data  akan  diolah  dengan software SmartPLS  versi  3.2.9. Berikut merupakan beberapa evaluasi yang akan digunakan pada penelitian ini: a. Evaluasi Model Pengukuran
b. Evaluasi Model Struktural
c. Evaluasi Kebaikan dan Kecocokan Model

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari hasil kuesioner didapatkan total 184 responden pengguna bank digital di Indonesia yang mengisi survei pada periode Agustus – September 2023 pada Tabel 2 didapatkan data demografi sebanyak 88 responden memiliki usia  23  s.d  30  tahun,  sebanyak  102  perempuan  mengikuti  survei  ini,  kemudian  sebanyak  131  responden  telah menggunakan bank digital selama > 1 tahun.
Tabel 2. Demografi Responden No. Demografi Kategori Jumlah % 1 Usia 17 s.d 22 Tahun 41 22,29% 23 s.d 30 Tahun 88 47,82% 31 s.d 39 Tahun 44 23,91% 40 s.d 50 Tahun 11 5,98% 2 Jenis Kelamin Laki-Laki 82 44,56% Perempuan 102 55,44% 3 Pengalaman <1 Bulan 5 2,72% 1 Bulan s.d 6 Bulan 10 5,43% 6 Bulan  s.d 12 Bulan 38 20,65% >1 Tahun 131 71,20%
Responden juga diminta untuk memilih bank digital yang mereka gunakan, responden boleh memilih lebih dari satu bank digital yang mereka gunakan, berdasarkan hasil kuesioner pada gambar 3. Bank digital yang paling banyak digunakan oleh responden adalah Jenius, Seabank, dan Bank Jago.

## Gambar 3. Bank Digital yang Digunakan Responden

## 3.1 Evaluasi Model Pengukuran
Evaluasi  ini  digunakan  untuk  mengukur  hubungan  sebab  akibat  antara  variabel  dengan  item  dengan mengukurnya  atau  indikatornya.  Ukuran  validitas  digambarkan  dalam  nilai outer  loading atau loading  factor dimana nilai loading factor yang diterima adalah (LF) ≥ 0,70 [14]. Pada Tabel 3 dapat disimpulkan bahwa seluruh indikator valid dalam merefleksikan variabel karena nilai outer loading seluruh indikator > 0,70. Tabel 3. Outer Loading Estimasi Variabel Indikator Outer Loading Keterangan Performance Expectancy - (PE) PE1 <- PE 0,800 Valid PE2 <- PE 0,829 Valid PE3 <- PE 0,791 Valid

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 1, Januari 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 31-40 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Variabel Indikator Outer Loading Keterangan Effort Expectancy - (EE) EE1 <- EE 0,748 Valid EE2 <- EE 0,710 Valid EE3 <- EE 0,735 Valid EE4 <- EE 0,818 Valid Social Influence - (SI) SI1 <- SI 0,723 Valid SI2 <- SI 0,860 Valid SI3 <- SI 0,818 Valid SI4 <- SI 0,764 Valid Facilitating Conditions - (FC) FC1 <- FC 0,735 Valid FC2 <- FC 0,763 Valid FC3 <- FC 0,819 Valid FC4 <- FC 0,723 Valid Hedonic Motivation - (HM) HM1 <- HM 0,785 Valid HM2 <- HM 0,844 Valid HM3 <- HM 0,754 Valid Habit - (HT) HT1 <- HT 0,716 Valid HT2 <- HT 0,709 Valid HT3 <- HT 0,755 Valid HT4 <- HT 0,861 Valid Price Value - (PV) PV1 <- PV 0,801 Valid PV2 <- PV 0,836 Valid PV3 <- PV 0,807 Valid Return - (RR) RR1 <- RR 0,767 Valid RR2 <- RR 0,727 Valid RR3 <- RR 0,767 Valid RR4 <- RR 0,790 Valid RR5 <- RR 0,852 Valid Adopsi Bank Digital - (BI) BI1 <- BI 0,733 Valid BI2 <- BI 0,866 Valid BI3 <- BI 0,849 Valid BI4 <- BI 0,732 Valid

## 3.1.1 Evaluasi Tingkat Reliabilitas Konsistensi Internal
Evaluasi selanjutnya yaitu tingkat reliabilitas yang diukur menggunakan nilai Cronbach’s Alpha dan nilai composite reliability. Nilai Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability lebih dari 0,70 [16] menunjukkan bahwa variabel  mempunyai  konsistensi  internal  yang  diterima  atau  secara  keseluruhan  indikator  reliabel  atau  dapat diandalkan. Tabel 4 merupakan hasil olah data untuk seluruh variabel beserta indikatornya, dimana semua variabel memiliki hasil reliabel.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 1, Januari 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 31-40 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Tabel 4. Cronbach's Alpha & Composite Reliability Variabel Cronbach’s Alpha Keterangan Composite Reliability Keterangan PE 0,733 Reliabel 0,849 Reliabel EE 0,746 Reliabel 0,840 Reliabel SI 0,801 Reliabel 0,871 Reliabel FC 0,759 Reliabel 0,846 Reliabel HM 0,708 Reliabel 0,837 Reliabel PV 0,747 Reliabel 0,856 Reliabel HT 0,759 Reliabel 0,847 Reliabel BI 0,807 Reliabel 0,874 Reliabel RR 0,842 Reliabel 0,887 Reliabel

## 3.1.2 Evaluasi Validitas Konvergen
Evaluasi validitas konvergen digunakan untuk mengukur indikator yang digunakan untuk mengukur variabel seharusnya memiliki korelasi tinggi, nilai AVE lebih dari 0.50 = valid [15]. Tabel 5 akan memaparkan hasil dari pengolahan data untuk evaluasi AVE. Hasilnya seluruh variabel penelitian nilainya > 0.50, artinya AVE semua validitas konvergen diterima.
Tabel 5. Average Variance Extracted Variabel Average Variance Extracted (AVE) Performance Expectancy 0,651 Effort Expectancy 0,568 Social Influence 0,629 Facilitating Conditions 0,579 Hedonic Motivation 0,632 Price Value 0,664 Habit 0,581 Adopsi Bank Digital 0,636 Return 0,611

## 3.1.3 Evaluasi Validitas Diskriminan
Uji Fornell dan Lacker digunakan untuk mengetahui validitas diskriminan. Suatu variabel dikatakan memiliki validitas diskriminan yang sangat baik jika akar AVE-nya lebih besar dibandingkan korelasinya dengan variabel lain. [16]. Tabel 6 merupakan hasil dari pengolahan data untuk uji Fornell dan Lacker.
Tabel 6. Fornell & Lacker Variabel BI EE FC HM HT PE PV RR SI BI 0,797 EE 0,297 0,754 FC 0,255 0,667 0,761 HM 0,640 0,385 0,353 0,795 HT 0,617 0,244 0,221 0,477 0,762 PE 0,436 0,441 0,311 0,411 0,366 0,807 PV 0,573 0,297 0,234 0,504 0,511 0,443 0,815 RR 0,634 0,401 0,274 0,477 0,396 0,408 0,448 0,782

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 1, Januari 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 31-40 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Variabel BI EE FC HM HT PE PV RR SI SI 0,530 0,303 0,251 0,577 0,421 0,195 0,283 0,394 0,793
Nilai  AVE  untuk  Adopsi  Bank  Digital  adalah  sebesar  0,797  lebih  besar  dibandingkan  dengan Effort Expectancy 0,297  dan  variabel  lainnya.  Begitu  pula  dengan  variabel  lainnya  seperti Effort  Expectancy sebesar 0,754 lebih besar jika dibandingkan nilai AVE korelasi dengan variabel lainnya. Dengan demikian maka uji Fornell dan Lacker diterima.

## 3.2 Evaluasi Model Struktural
Tahap selanjutnya setelah beberapa evaluasi dilakukan, maka perlu evaluasi model struktural yang memiliki hubungan dengan uji hipotesis beserta pengaruh antar variabel penelitian yang ada pada hipotesis.

## 3.2.1 Uji Hipotesis
Tujuan pengujian hipotesis adalah untuk mengetahui signifikansi hipotesis penelitian. Hipotesis diterima jika nilai  t  statistik  lebih  dari  1,96  atau  p-value  kurang  dari  0,05  menunjukkan  adanya  pengaruh  yang  cukup  besar antara faktor eksogen terhadap variabel endogen. [15]. Berdasarkan pengujian pengaruh langsung ( direct effect ) pada Tabel  7 dapat dilihat bahwa terdapat 5 (lima) variabel eksogen yang mempengaruhi Adopsi Bank Digital secara signifikan yaitu Return, Habit, Price Value, Social Influence , dan Hedonic Motivation ada 3 (tiga) variabel yang  tidak  mempengaruhi  secara  signifikan  yaitu Performance  Expectancy,  Effort  Expectancy,  Facilitating Conditions .  Diantara  kelima  variabel  signifikan,  variabel  yang  paling  dominan  mempengaruhi  Adopsi  Bank Digital adalah return . Berikut merupakan hasil pengujian hipotesis untuk variabel dari penelitian ini. Tabel 7. Uji Hipotesis Hipotesis Pernyataan Hipotesis Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P values Keterangan H1 PE -> BI 0,076 0,072 0,058 1,302 0,194 Tidak Signifikan H2 EE -> BI -0,102 -0,093 0,079 1,290 0,198 Tidak Signifikan H3 SI -> BI 0,149 0,143 0,056 2,676 0,008 Signifikan H4 FC -> BI 0,011 0,018 0,064 0,164 0,870 Tidak Signifikan H5 HM -> BI 0,215 0,204 0,081 2,650 0,008 Signifikan H6 PV -> BI 0,151 0,148 0,053 2,863 0,004 Signifikan H7 HT -> BI 0,244 0,243 0,065 3,753 0,000 Signifikan H8 RR -> BI 0,315 0,327 0,075 4,224 0,000 Signifikan

## 3.3 Uji Moderasi

## 3.3.1 Uji Moderasi Variabel Usia
Berdasarkan hasil pengujian  pada Tabel  8 untuk moderasi usia dapat disimpulkan bahwa PE, EE, SI, FC, HM,  PV,  HT,  RR,  dan  BI  tidak  mempengaruhi  secara  signifikan.  Perbedaan path  coefficient pengaruh  antara variabel usia kurang dari 30 tahun dengan usia lebih dari 30 tahun tidak berbeda secara signifikan sesuai hasil nilai p- value > 0,05.
Tabel 8 Uji Moderasi Usia Hipotesis Pernyataan Hipotesis Path Coefficient Usia <30 Tahun Path Coefficient Usia > 30 Tahun) Selisih Path Coefficient Usia < 30 Tahun dan > 30 Tahun) P value Keterangan H1a PE -> BI 0,031 0,130 -0,098 0,461 Tidak Signifikan H2a EE -> BI -0,143 0,007 -0,150 0,371 Tidak Signifikan H3a SI -> BI 0,079 0,341 -0,262 0,070 Tidak Signifikan

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 1, Januari 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 31-40 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Hipotesis Pernyataan Hipotesis Path Coefficient Usia <30 Tahun Path Coefficient Usia > 30 Tahun) Selisih Path Coefficient Usia < 30 Tahun dan > 30 Tahun) P value Keterangan H4a FC -> BI 0,049 -0,029 0,078 0,581 Tidak Signifikan H5a HM -> BI 0,271 0,048 0,223 0,186 Tidak Signifikan H6a PV -> BI 0,158 0,157 0,002 0,988 Tidak Signifikan H7a HT -> BI 0,249 0,263 -0,014 0,932 Tidak Signifikan H8a RR -> BI 0,350 0,162 0,188 0,230 Tidak Signifikan

## 3.3.2 Uji Moderasi Variabel Jenis Kelamin
Berdasarkan hasil pengujian pada Tabel 9 untuk moderasi jenis kelamin dapat disimpulkan bahwa PE, EE, SI,  FC,  HM,  PV,  HT,  RR,  dan  BI  tidak  mempengaruhi  secara  signifikan  Perbedaan path  coefficient pengaruh antara variabel jenis kelamin Perempuan dan laki-laki tidak berbeda signifikan sesuai hasil nilai p- value > 0,05. Tabel 9. Uji Moderasi Jenis Kelamin Hipotesis Pernyataan Hipotesis Path Coefficient Perempuan Path Coefficient Laki-Laki Selisih Path Coefficient Perempuan dan Laki- laki P value Keterangan H1b PE -> BI 0,002 0,123 -0,121 0,309 Tidak Signifikan H2b EE -> BI 0,061 -0,219 0,280 0,089 Tidak Signifikan H3b SI -> BI 0,157 0,127 0,031 0,802 Tidak Signifikan H4b FC -> BI -0,039 0,018 -0,057 0,681 Tidak Signifikan H5b HM -> BI 0,179 0,253 -0,073 0,612 Tidak Signifikan H6b PV -> BI 0,203 0,114 0,089 0,488 Tidak Signifikan H7b HT -> BI 0,156 0,330 -0,174 0,217 Tidak Signifikan H8b RR -> BI 0,389 0,244 0,146 0,343 Tidak Signifikan

## 3.3.3 Uji Moderasi Variabel Pengalaman
Berdasarkan hasil pengujian pada Tabel 10 untuk moderasi pengalaman dapat disimpulkan bahwa PE, EE, SI,  FC,  HM,  PV,  HT,  RR,  dan  BI  tidak  mempengaruhi  secara  signifikan.  Perbedaan path  coefficient pengaruh antara variabel pengalaman dibawah 1 tahun dan pengalaman diatas 1 tahun tidak berbeda signifikan sesuai hasil nilai p- value > 0,05.
Tabel 10. Uji Moderasi Pengalaman Hipotesis Pernyataan Hipotesis Path Coefficient Experience < 1 tahun Path Coefficient Experience > 1 tahun Selisih Path Coefficient Experience <1 tahun dan > 1 tahun P value Keterangan H1c PE -> BI -0,053 0,114 -0,166 0,194 Tidak Signifikan H2c EE -> BI -0,024 -0,093 0,069 0,660 Tidak Signifikan H3c SI -> BI 0,190 0,149 0,042 0,770 Tidak Signifikan H4c FC -> BI 0,152 -0,057 0,210 0,122 Tidak Signifikan H5c HM -> BI 0,188 0,213 -0,025 0,876 Tidak Signifikan H6c PV -> BI 0,185 0,134 0,051 0,679 Tidak Signifikan

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 1, Januari 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 31-40 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Hipotesis Pernyataan Hipotesis Path Coefficient Experience < 1 tahun Path Coefficient Experience > 1 tahun Selisih Path Coefficient Experience <1 tahun dan > 1 tahun P value Keterangan H7c HT -> BI 0,134 0,283 -0,149 0,247 Tidak Signifikan H8c RR -> BI 0,387 0,285 0,102 0,442 Tidak Signifikan

## 3.4 Uji Kecocokan Model
Nilai R square sebesar 0,25, 0,50, dan 0,75 masing-masing menunjukkan dampak rendah, sedang, dan kuat. [14]. Berdasarkan temuan pengolahan data pada Tabel 11, dapat disimpulkan bahwa faktor PE, EE, SI, FC, HM, PV,  HT,  dan  RR  mempunyai  pengaruh  yang  hampir  tinggi  terhadap  adopsi  bank  digital,  dengan  nilai  sebesar 65,9%.  Hasil  nilai  Q  square  Adopsi  Bank  Digital  adalah  0,398 di  atas  0,25,  maka  kemampuan prediksi  model tergolong sedang.
Tabel 11. R Square & Q Square R Square Q Square Adopsi Bank Digital 0,659 0,398

## 3.4.1 SRMR
Kesesuaian  model  diuji  dengan  menggunakan  SRMR  (Standardized  Root  Mean  Square  Residual)  yang ditunjukkan dengan perbedaan antara matriks korelasi estimasi model dengan matriks korelasi data pada [16]. PLS tetap sesuai (acceptable fit) [17].
Tabel 12. SRMR Estimated Model SRMR 0,087
Pada Tabel 12 diatas nilai SRMR model adalah 0,087 yang artinya model memiliki kecocokan yang masih dapat diterima ( acceptable fit ).

## 3.4.2 Goodness Fit of Index
Kriteria untuk nilai GoF index adalah 0,1 artinya GoF rendah, 0,25 artinya GoF medium dan 0,36 artinya GoF tinggi [18]. Pada Tabel 13 nilai GoF model adalah 0,636 maka sesuai dengan kriteria GoF tinggi.
Tabel 13. Goodness Fit of Index Communality R Square GoF Index 0,614 0,659 0,636

## 3.5 Diskusi
Tujuan penelitian ini yaitu mengidentifikasi variabel/konstruks yang digunakan pada model UTAUT2 dalam mempengaruhi  nasabah  untuk  adopsi  bank  digital  dan  mengidentifikasi  variabel  moderasi  ( age,  gender dan experience) yang mempengaruhi nasabah untuk adopsi bank digital. Hasil pada penelitian ini adopsi bank digital dipengaruhi oleh  variabel return,  habit,  price  value,  social  influence dan hedonic  motivation. Banyaknya  bank digital dengan strategi perang bunga untuk menarik nasabah memiliki pengaruh yang signifikan dalam adopsi bank digital, pada penelitian sebelumnya mengenai digital banking hasilnya selain kemudahan dalam penggunaan faktor lain  yang  perlu diperhatikan adalah rewards ,  penelitian  ini  fokus  pada rewards dalam bentuk  seperti cashback terhadap bank digital Jenius [11]. Pada penelitian ini  variabel return lebih fokus pada bunga yang tinggi, biaya administrasi  rendah  dan  biaya  transfer  antar  bank  gratis  selain cashback. Hipotesis  selanjutnya habit memiliki pengaruh yang signifikan sesuai dengan penelitian sebelumnya [8] dimana habit mempengaruhi penggunaan dari teknologi baru. Penggunaan bank digital harus sering dilakukan agar pengguna dapat terbiasa dan menggunakan bank digital dalam waktu yang Panjang.
Salah satu hipotesis yang tidak signifikan adalah facilitating condition yang tidak mempengaruhi adopsi bank digital, pemilik aplikasi perlu mempertimbangkan untuk menyediakam sumber daya seperti chatbot dan halaman bantuan [6] seperti frequently asked questions untuk membantu penggunaan bank digital lebih mudah dan bisa digunakan oleh semua generasi. Sedangkan untuk variabel moderasi age tidak berpengaruh terhadap adopsi bank digital, responden penelitian ini terdiri dari 47,82% berusia 23-30 tahun, dan 31-39 tahun sebesar 23,91% serta

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 1, Januari 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 31-40 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
22,29% berusia 17-22 tahun. Hal ini mengindikasikan bahwa pengguna bank digital kini sebarannya mulai merata mulai dari mahasiswa hingga karyawan mulai mempertimbangkan untuk mengadopsi bank digital. Untuk variabel moderasi gender tidak berpengaruh signifikan, responden penelitian ini terdiri dari 55.44% perempuan dan 44.56% laki-laki hal ini menunjukkan sebaran pengguna bank digital secara jenis kelamin mulai tersebar nyaris seimbang antara laki-laki dan perempuan.

## 4. KESIMPULAN
Dari  8  hipotesis  yang  diuji  pada  penelitian  ini  dengan  hasil  yang  didapatkan  5  hipotesis  memiliki  hasil signifikan atau dapat diterima sedangkan 3 hipotesis tidak signifikan atau ditolak. Berikut merupakan hipotesis yang memiliki pengaruh paling signifikan terhadap Adopsi Bank Digital yaitu 5 hipotesis yang memiliki pengaruh signifikan terhadap Adopsi bank digital yaitu H8 ( Return ), H7 ( Habit ), H6 ( Price Value ), H3 ( Social Influence ) dan  H5  ( Hedonic  Motivation ),  sedangkan  H1  ( Performance  Expectancy ),  H2  ( Effort  Expectancy )  dan  H4 (Facilitating  Condition )  tidak  mempengaruhi  secara  signifikan  terhadap  adopsi  bank  digital.  Seluruh  Variabel moderasi yang digunakan tidak memiliki pengaruh signifikan dalam memoderasi variabel atau konsruks terhadap adopsi bank digital.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] IFG Economic Bulletin #6, 2022. Available: https://ifgprogress.id/wp-content/uploads/2022/04/Econ.-Bulletin-Issue- 6-Digital-Banking.pdf, [Accessed: 05-March-2023]
[2] Fathima, J. S, Challenge management of banking services-with special reference to virtual banking service challenges, 2020. Available: Shanlax International Journal of Management, 7(3), 57–66. https://doi.org/10.34293/management.v7i3.1620, [Accessed: 28-February-2023] [3] Agustina, Auriga, Begini Perjalanan BTPN Hingga Sukses Luncurkan Jenius. 2019. Available: https://www.idntimes.com/business/finance/auriga-agustina-3/begini-perjalanan-btpn-hingga-sukses-luncurkan- jenius/5, [Accessed: 16-February-2023]
[4] Dharamshi, L, Digital-only Banks (Next Level of Banking Experience), 2019. Available: Journal of Global Economy, 15(1 (Special), 1–5. https://doi.org/10.1016/j.jik.2022.100170. [Accessed: 28-February-2023]
[5] Merhi, M., Hone., & Tarhini, A, A cross-cultural study of the intention to use mobile banking between Lebanese and British  Consumers:  Extending  UTAUT2  with  security,  privacy  and  trust,  2019.  Available:  Technology  in  Society volume 59, November 2019, 101151, Elsevier Ltd. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2019.101151.
[6] Martinez, M, B., & McAndrews, E, L, Investigating U.S. Consumers Mobile Pay Through UTAUT2 and generational cohort theory: An analysis of mobile pay in pandemic times. Available: Telematics and Informatics Reports volume 11, September 2023, 100076, Elsevier. https://doi.org/10.1016/j.teler.2023.100076
[7] Hadijah, Siti,
Daftar Bank Digital di Indonesia, Yuk Kenalan!, 2022. Available: https://www.cermati.com/artikel/daftar-bank-digital. [Accessed: 1-March-2023].
[8] Venkatesh,  V.,  Thong,  J.  Y.,  &  Xu,  X,  Consumer  Acceptance  and  Use  of  Information  Technology:  Extending  the Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology,  2012.  Available:  MIS  Quarterly,  36. https://doi.org/10.2307/41410412, [Accessed: 28-February-2023]
[9] Migliore, G., Wagner, R., Cechella, F.S., Li´ebana-Cabanillas, F., Antecedents to the adoption of mobile payment in China and Italy: an integration of UTAUT2 and innovation resistance theory, 2022. Available: Inf. Syst. Front. 1–24 https://doi.org/10.1007/s10796- 021-10237-2.
[10] Ansor,  M.K,  Analisis  Faktor  Penerimaan  Teknologi  Bank  Digital  Menggunakan  Modifikasi  UTAUT2,  2022. Available:  https://dspace.uii.ac.id/bitstream/handle/123456789/39164/18917120.pdf?sequence=1,  Accessed:  03- March-2023]
[11] Nila, A.W, Nurani, K, Niken, L and Revira P, A. (2022). Digital-only banking experience: Insights from gen Y and gen Z. Journal of Innovation & Knowledge 7. DOI: 10.1016/j.jik.2022.100170
[12] Tandelilin, Eduardus. (2010). Portofolio dan Investasi. Edisi Pertama. Yogyakarta: Kanisisus.
[13] Kock,  N.  and  Hadaya,  P,  Minimum  sample  size  estimation  in  PLS-SEM:  the  inverse  square  root  and  gamma- exponential  methods,  2018.  Available:  Information  System  Journal,  Vol.  28  No.  1,  pp.227-261. https://doi.org/10.1111/isj.12131, [Accessed: 01-March-2023]
[14] Hair et al, When to use and how to report the results of PLSSEM, European Business Review Vol. 31 No. 1, 2019. Available: Emerald Publishing Limited. https://doi.org/10.1108/EBR-11-2018-0203, [Accessed: 28-February-2023]
[15] Sholihin, M., & Ratmono, D, Analisis SEM- PLS dengan WarpPLS 7.0. Yogyakarta. 2020. Available: Penerbit Andi
[16] Hair  et  al,  Partial  Least  Squares  Structural  Equation  Modeling  (PLS-SEM)  Using  R,  2021.  Available:  Springer https://doi.org/10.1007/978-3-030-80519-7, [Accessed: 28-February-2023]
[17] Schermelleh et al, Evaluating the Fit of Structural Equation Models: Tests of Significance and Descriptive Goodness- of-Fit  Measures,  2003.  Available:  Methods  of  Psychological  Research  Online  2003,  Vol.  8,  No.  2,  pp.  23-74, [Accessed: 01-March-2023]
[18] Sofyan Yamin, Olah Data Statistik SmartPLS 3 SmartPLS4 AMOS STATA, 2021. Available: Cetakan Kedua, Penerbit Dewangga Energi Internasional.