## FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI PENERIMAAN USER TERHADAP PENERAPAN QUICK RESPONSE INDONESIA STANDARD SEBAGAI TEKNOLOGI PEMBAYARAN PADA DOMPET DIGITAL
Rina Mayanti Magister Managemen Sistem Informasi Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat rinamayanti16@gmail.com

## Abstrak
Quick  Response  Indonesian  Standard  (QRIS)  merupakan  standarisasi  Quick  Response Code (QR Code) sebagai teknologi untuk metode pembayaran yang ditetapkan oleh Bank Indonesia  sejak  Januari  2020.  Standarisasi  ini  dibentuk  untuk  memberikan  metode pembayaran  nontunai  yang  lebih  mudah  dan  efisien.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis  penerimaan  masyarakat  terhadap  penerapan  Quick  Response  Indonesian Standard  sebagai  teknologi  untuk  metode  pembayaran  nontunai  dengan  menggunakan metode Unified Theory of Acceptance and Use Technology 2. Objek penelitian ini adalah masyarakat  yang  merupakan  pengguna  aplikasi  Electronic  Wallet  (Go-Pay  dan  OVO) yang  telah  menerapkan  Quick  Response  Indonesian  Standard  sebagai  pengganti  Quick Response Code. Variabel independen yang diteliti pada penelitian ini adalah Performance Expectancy,  Effort  Expectancy,  Social  Influence,  Facilitating  Conditions,  Hedonic Motivation,  dan  Habit  terhadap  Behavior  Intention  dan  Use  Behavior  dengan menggunakan teknik analisis Partial Least Squares-Structural Equation Modelling. Hasil dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  Facilitating  Condition  dan  Hedonic  Motivation memiliki pengaruh positif yang terhadap Behavior Intention, serta Behavior Intention juga memiliki pengaruh positif yang terhadap Use Behavior.
Kata  Kunci : Dompet  Digital,  Teknologi  Pembayaran,  Quick  Response  Indonesian Standard  Unified Theory of Acceptance and Use Technology 2

## Abstract
Quick Response Indonesia Standard (QRIS) is the Quick Response Code (QR Code) which is standardized by Bank Indonesia as the technology used for the cashless payment method. It  has been  released  officially since  January  2020.  The  aim  of  this  standardization  is  to provide  an  easier  and  more  efficient  payment  method  by  QR  Code  technology.  The electronic  wallet's  provider  which  have  already  implemented  QRIS  as  their  payment technology  are  Go-Pay  and  OVO.  The  goal  of  this  research  is  to  analyze  the  factors affecting the user acceptance of Quick Response Indonesia Standard implementation as the electronic  wallet’s  payment  technology.  The  user  acceptance  regarding  the  Quick Response Indonesia Standard  implementation is predicted by user technology acceptance model called Unified Theory of Acceptance and Use Technology 2. The variables used in this research are all Unified Theory of Acceptance and Use Technology 2 model variables except age, gender, experience, and price value. The method used for analysing the data in this  research  is  Partial  Least  Squares-Structural  Equation  Modelling.  The  result  of  this research  shows  that  the  facilitating  conditions  and  hedonic  motivation  affect  the  user's behavioral  intention  for  using  QRIS  as  their  payment  technology,  and  this  behavioral intention also gives the effect to use behavior.
Keywords : Electronic Wallet, Payment Technology, Quick Response Indonesian Standard, Unified Theory of Acceptance and Use Technology 2

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan financial  technology  (fintech) tertinggi  di  Indonesia  terdapat  pada sektor pembayaran. Metode pembayaran merupakan salah satu unsur yang termasuk ke dalam  sektor pembayaran (Wijaya, 2019). Metode pembayaran  yang berkembang pada masyarakat  saat  ini  adalah  pembayaran  berbasis  digital (cashless) .  Menurut  Bank Indonesia, metode pembayaran nontunai terbagi menjadi dua yaitu, e-money dan e-wallet . E-money atau  uang  elektronik  merupakan  metode  pembayaran  berbasis  chip (offline) sedangkan e-wallet atau dompet digital, merupakan metode pembayaran berbasis server (online) , seperti OVO, Go-Pay, Dana, Link-Aja, dan i-saku (Devita, 2020). Quick  Response  Code  (QR  Code) merupakan  inovasi  teknologi  yang  digunakan sebagai  metode  pembayaran  pada  dompet  digital  secara  umum  (Ruslan,  Karmawan, Suharjito, Fernandoand & Gui, 2019). QR Code adalah barcode dua dimensi yang dapat menyimpan  data.  Fungsi QR  Code dalam  aspek  metode  pembayaran  yaitu menghubungkan pengguna dengan layanan transaksi pembayaran dengan cara memindai QR  Code menggunakan  kamera  smartphone  yang  sudah  terhubung  dengan  akun pengguna. Pada sisi lain, kenaikan pada penggunaan metode pembayaran dompet digital di Indonesia pada tahun 2018,  yaitu  mencapai US$1,5 miliar,  yang diprediksikan terus meningkat hingga mencapai US$ 25 miliar pada tahun 2023, mendorong Bank Indonesia untuk  membuat  standar  untuk  penggunaan  teknologi QR  Code sebagai  teknologi  yang digunakan  untuk  metode  pembayaran,  dengan  tujuan  peningkatan  efisiensi  transaksi. Pada tanggal 1 Januari 2020, Bank Indonesia resmi merilis standar untuk penggunaan QR Code Indonesia  atau Quick  Response  Code  Indonesia  Standard  (QRIS) .  Menurut Gubernur Bank Indonesia, QRIS bertujuan mengusung semangat UNGGUL (UNiversal, GampanG, Untung dan Langsung). QRIS berfungsi agar satu kode bisa dipakai melalui layanan pembayaran yang berbeda (Mulia, 2019).
Uraian  tersebut  sebagai  motivasi  untuk  meneliti  tentang  penerimaan  masyarakat mengenai  penerapan  QRIS  sebagai  teknologi  untuk  melakukan  transaksi  pada  dompet digital,  guna  mengetahui  terlaksananya  tujuan  perilisan  QRIS  sebagai  teknologi pembayaran  nontunai. Objek penelitian  yang digunakan pada penelitian  ini  merupakan dompet  digital  yang  telah  menerapkan  QRIS  pada  teknologi  pembayarannya.  Dompet digital  yang digunakan sebagai objek  penelitian pada penelitian  ini  adalah Go-Pay dan OVO.  Hal  ini  didasarkan  pada  survey  yang  dilakukan  mengenai  pertumbuhan  dari sepuluh penyelenggara fintech dompet digital di Indonesia. Survey tersebut menunjukkan bahwa dompet digital Go-Pay dan OVO. Jenis metode penerimaan yang digunakan oleh peneliti-peneliti  terdahulu  untuk  menghitung  tingkat  penerimaan  masyarakat  terhadap teknologi QR  Code secara  umum  adalah Theory  Acceptance  Model  (TAM)  ( Musyaffi, 2020; Arianti, 2019) dan Unified Theory of  Acceptance and Use Technology (UTAUT) (Soviah,  2019;  Andre,  2019)  dengan  menambahkan  faktor  risiko  sebagai  variabel independen.  Hal  ini  dikarenakan  munculnya  berbagai  kerugian  yang  dirasakan  oleh pengguna QR Code . Akan tetapi, hasil penelitian terdahulu menunjukkan bahwa faktor risiko tidak berpengaruh terhadap keinginan masyarakat dalam menggunakan teknologi QR Code . Selain itu, berdasarkan penelitian-penelitian sebelumnya mengenai QR Code , pengguna QR Code cenderung termasuk masyarakat milenial, sehingga penulis tertarik untuk melihat faktor hedonic motivation dan habit yang terdapat pada metode penerimaan
Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  Technology  (UTAUT2) pada  penerimaan masyarakat terhadap penerapan QRIS.
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat penerimaan masyarakat terhadap penggunaan  QRIS  sebagai  standar  QR  Code  Indonesia  dengan  menggunakan  faktor- faktor yang terdapat pada model UTAUT 2, yaitu faktor performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating condition, hedonic motivation, habit, behaviour intention, dan user behaviour . Objek penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah pengguna dompet digital Go-Pay dan OVO di wilayah Kota DKI Jakarta.

## KERANGKA TEORI

## Financial Technology (Fintech)
Fintech didefinisikan sebagai industri yang terdiri dari perusahaan-perusahaan yang  menggunakan  teknologi  agar  sistem  keuangan  dan  penyampaian  layanan keuangan  lebih  efisien. Aktivitas-aktivitas Fintech dalam  layanan  jasa  keuangan dapat  diklasifikasikan  ke  dalam  lima  kategori  (Wijaya,  2019),  yaitu  pembayaran, transfer, kliring, dan penyelesaian (payment, clearing and settlement).

## Quick Response Code (QR Code)
QR  adalah  singkatan  dari Quick  Response yang  digunakan  untuk  menerjemahkan isinya dengan cepat. Quick Response (QR) Code merupakan barcode dengan algoritma khusus  yang  dapat  dibaca  oleh  pembaca  barcode  ataupun  Smartphone  dengan menggunakan  kamera  (Surekha,  Anand  &  Indu,  2015). QR  Code terdiri  kotak  persegi yang besar kemudian terdapat bagian kotak persegi yang kecil dan terdapat struktur pola dalam  penyimpanan  data  terkandung  dalam QR  Code tersebut  (ISO/IEC  18004:2000). QR Code yang diterapkan pada metode pembayaran pada dompet digital bersifat dinamis. Hal  ini  dikarenakan  proses  pemindaian QR  Code membutuhkan  data  user  berdasarkan kebutuhan user tersebut, seperti personalisasi, total transaksi, dan informasi situs perujuk dompet digital tertentu (Ruslan et.al., 2019).

## Quick Response Indonesia Standard (QRIS)
Pada  tanggal  1  Januari  2020,  Bank  Indonesia  resmi  merilis  standar  untuk penggunaan  QR  Code  Indonesia  atau QR  Code  Indonesian  Standard  (QRIS) .  QRIS adalah  standar QR  Code pembayaran  untuk  sistem  pembayaran  Indonesia  yang dikembangkan oleh Bank Indonesia dan Asosiasi Sistem Pembayaran Indonesia (ASPI). Setiap  penyedia  Penyelenggara  Jasa  Sistem  Pembayaran  (PJSP)  berbasis  QR  wajib menggunakan  QRIS  yang  diatur  dalam  BI  dalam  PADG  No.21/18/2019  tentang Implementasi  Standar  Internasional  QRIS  untuk pembayaran  (Bank  Indonesia,  2019). QR  Code berfungsi  agar  satu  kode  bisa  dipakai  melalui  layanan  pembayaran  yang berbeda. Standar Nasional QR Code diperlukan untuk mengantisipasi inovasi teknologi dan  perkembangan  kanal  pembayaran  menggunakan QR  Code yang  berpotensi menimbulkan fragmentasi baru di industri sistem pembayaran serta untuk memperluas akseptasi pembayaran non tunai nasional secara lebih efisien (Mulia, 2019).

## Teori Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT 2)
Model  penerimaan  UTAUT  2  menjelaskan  penerimaan  suatu  teknologi berdasarkan  sisi  pengguna  lebih  baik  dengan  persentase  perbaikan  dari  56%  menjadi 74% untuk penerimaan berupa niat perilaku penggunaan dan perbaikan pada penerimaan
berupa perilaku penggunaan dengan persentase dari 40% menjadi 52% (Venkatesh et.al, 2012).  Model  ini  menjelaskan  bagaimana  niat  dan  perilaku  pengguna  terhadap penerimaan suatu teknologi yang dipengaruhi oleh beberapa faktor, seperti performance expectancy,  effort  expectancy,  social  influence,  facilitating  condition,  price  value, hedonic  motivation, dan habit (Raman,  2013):  (1) Performance  expectancy  (PE) : Digunakan  untuk  menjelaskan  sejauh  mana  pengguna  mendapatkan  manfaat  dalam menggunakan  suatu  sistem  atau  teknologi  (Venkatesh  et  al.,  2012);  (2) Effort Expectancy (EE) : Menjelaskan sejauh mana suatu sistem atau teknologi mudah untuk digunakan  (Jambulingam,  2013),  (3) Social  Influence  (SI) : Menjelaskan  seseorang menggunakan  suatu  teknologi  karena  adanya  dorongan  dari  orang-orang  sekitar (Harsono,  2014);  (4) Facilitating  Condition  (FC): Menjelaskan  persepsi  seseorang bahwa infrastruktur berupa perangkat atau pengetahuan mendukung penggunaan suatu sistem atau teknologi (Raman et al., 2014); (5) Hedonic Motivation (HM): Merupakan motivasi  kesenangan  yang  diperoleh  dari  penggunaan  suatu  sistem  atau  teknologi (Venkatesh  et  al.,2012);  (6) Price  Value  (PV) : Trade-off  antara  biaya  yang  dibayar dengan  manfaat  yang didapatkan dari penggunaan teknologi (Venkatesh et al., 2012); (7) Habit  (H): Menjelaskan  bagaimana  seseorang  menggunakan  suatu  sistem  dalam kesehariannya (Harsono, 2014).

## Penelitian Terdahulu
Penelitian-penelitian  sebelumnya  yang  menjadi  rujukan  pada  penelitian  ini  yaitu penelitian  mengenai  faktor  penerimaan  user  pada  metode  pembayaran  pada  dompet digital  diuraikan  sebagai  berikut.  Surekha  et.al  (2015)  tim  peneliti  dari  India, mengusulkan  metode  alternatif  yang  menggunakan  aplikasi  kriptografi  visual.Dua pendekatan  baru  diusulkan  untuk  tujuan  transaksi  pembayaran  elektronik.  Metode pertama  membutuhkan  informasi  pribadi  terbatas  pelanggan  yang  diperlukan  untuk transfer  dana  selama  belanja  online.  Ini  melindungi  data  pelanggan  yang  memang meningkatkan kepercayaan pelanggan dan mencegah pencurian identitas. Metode kedua adalah pembuatan tiket elektronik yang aman untuk aplikasi kereta dan film berdasarkan QR-Codes  dengan  konten  terenkripsi.  Metode  yang  diusulkan  kompatibel  dengan infrastruktur minimal yang saat ini tersedia dengan pelanggan. Handayani dan Sudiana (2015)  menemukan  bahwa Expectancy (PE), Social  Influence (SI)  and Facilitating Condition (FC)  memengaruhi Behavioral  Intention ,  sementara Effort  Expectancy (EE) tidak memengaruhi Behavioral Intention .
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Zulhaida  dan  Giri  (2017)  menunjukkan  bahwa variabel performance expectancy, effort expectancy, dan social influence memengaruhi behavior  intention .  Nugroho,  Winarno  dan  Hartanto  (2017)  menunjukkan  bahwa facilitating  condition dan price  value memengaruhi  niat penggunaan mobile  payment. Gayatrie, Kusyanti dan Saputra (2017) menunjukkan bahwa habit, social influence, dan effort  expectancy berpengaruh  terhadap  behavior  intention. Sutanto,  Ghozali  dan Handayani  (2018)  menunjukkan  bahwa hedonic  motivation dan habit memengaruhi behavior intention. Penelitian penggunaan QR Code juga dilakukan oleh Faridhal (2019). (Andre, 2019)  menggunakan  model  UTAUT sebagai  variabel-variabel  independen dan dependen. Selain itu, penelitian ini menambahkan faktor perceived risk dan cost sebagai variabel  independen tambahan. Hasil penelitian  ini  menunjukkan bahwa perceived risk dan cost tidak  memberikan  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  penerimaan  user  pada metode  pembayaran  dompet  digital.  Faktor  yang  berpengaruh  pada  penerimaan  user adalah  faktor social influence .  Penelitian tersebut  menggunakan  variabel-variabel pada
UTAUT  2  yang  menunjukkan  bahwa  seluruh  faktor  pada  UTAUT  2  memberikan pengaruh positif terhadap penerimaan user dalam penggunaan QR Code sebagai metode pembayaran. Faktor usia, jenis kelamin, dan pengalaman menunjukkan tidak berpengaruh terhadap  penerimaan  user.  Arianti,  Darma,  Maradona,  dan  Mahyuni  (2019) menyimpulkan  bahwa  secara  umum QR  Code belum  dapat  diterima  dalam  transaksi bisnis  di  Bali,  dan  pemberian  informasinya  masih  perlu  ditingkatkan  lagi  dengan penerapan strategi yang lebih baik dan sosialisasi dari pihak perbankan sehingga program yang dicanangkan berjalan sesuai harapan. Ispriandina dan Sutisna (2019) menunjukkan bahwa  habit memiliki pengaruh terhadap intensi  kontinuitas penggunaan  mobile wallet di  Kota  Bandung.  Penelitian QR  Code juga  dilakukan  oleh  (Soviah,  2019)  dengan menggunakan  variabel  UTAUT.  Hasil  penelitian  menunjukkan  seluruh  variabel menunjukkan  pengaruh  signifikan,  selain age,  gender, dan experience .  Penelitian  juga telah dilakukan oleh (Musyaffi, 2020) menggunakan model TAM 3, serta memasukkan variabel tambahan yaitu plan to continue to use, frequently to use, recommend to others, clear  and  understandable,  less  effort,  error  probability,  problem  risk ,  dan risky .  Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa persepsi kemudahan berpengaruh signifikan terhadap penerimaan user pada QR Code sebagai metode pembayaran dompet digital, sedangkan faktor risiko tidak berpengaruh.
Berdasarkan  penelitian-penelitian  sebelumnya,  variabel-variabel  yang  digunakan pada penelitian ini sebagai bahan ukur adalah variabel-variabel pada model UTAUT 2, tanpa  memasukkan  variabel age,  gender, dan experience .  Penelitian  ini  juga  tidak menambahkan  faktor  risiko.  Variabel-variabel  yang  digunakan  pada  penelitian  ini dirangkum dalam model penerimaan teknologi yang dapat dilihat pada Gambar 2.
Variabel-variabel  pada  penelitian  ini  kemudian  dirangkum  sebagai  hipotesis penelitian sebagai berikut:
H1 : Performance Expectancy berpengaruh terhadap Behavior Intention
H2 : Effort Expectancy berpengaruh terhadap Behavior Intention H3 : Social Influence berpengaruh terhadap Behavior Intention
H4 : Facilitating Condition berpengaruh terhadap Behavior Intention H5
: Hedonic Motivation berpengaruh terhadap Behavior Intention
H6 : Habit berpengaruh terhadap Behavior Intention
H7 : Facilitating Condition berpengaruh terhadap Use Behavior
H8 : Habit berpengaruh terhadap Use Behavior
H9 : Behavior Intention berpengaruh terhadap Use Behavior
Gambar 1. Model Penerimaan Teknologi
Gambar 2. Bagan Prosedur

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Metode penelitian  dibagi  menjadi  enam  langkah  (Suriasumantri,  2005),  yaitu  menentukan populasi  dan  sampel  penelitian,  menentukan  model  penelitian  dan  hipotesis, mengumpulkan data, melakukan pengujian (uji statistika dan uji hipotesis), pembahasan dari hasil pengujian, dan penarikan kesimpulan.
Wilayah daerah yang digunakan sebagai objek dalam penelitian ini adalah wilayah Kota  DKI  Jakarta  dengan  jumlah  populasi  10,5  juta  jiwa.  Wilayah  kota  administrasi Jakarta terbagi menjadi beberapa bagian yaitu Jakarta Barat, Jakarta Timur, Jakarta Pusat, Jakarta Utara, dan Jakarta Selatan. Populasi yang digunakan dalam penelitian ini bukan populasi penduduk, melainkan populasi pengguna e-wallet aktif (Go-Pay dan OVO) di Kota  Jakarta.  Akan  tetapi,  data  pengguna  aktif  tidak  diketahui.  Kriteria  sampel  yang dibutuhkan untuk penelitian ini adalah sampel untuk populasi pengguna e-wallet (Go-Pay dan OVO) di wilayah DKI Jakarta. Ukuran sampel minimum dalam analisis  PLS-SEM yaitu  10  kali  dari  jumlah  maksimum  anak  panah  (jalur)  yang  mengenai  variabel. Berdasarkan pengertian di atas maka jumlah minimum sampel pada penelitian ini adalah sepuluh kali jumlah variabel (sembilan) yaitu 90 data.
Variabel  independen  untuk  penelitian  ini  adalah performance  expectancy  (PE), effort  expectancy  (EE),  social  influence  (SI),  facilitating  condition  (FC),  hedonic motivation  (HM), dan habit  (HT). Berdasarkan  penelitian-penelitian  sebelumnya, variabel  experience,  gender,  age ,  dan price  value tidak  dimasukkan  ke  dalam  model penelitian (Soviah, 2019; Andre, 2019), sedangkan variabel dependen pada penelitian ini adalah behavioral intention (BI) and user behavior (UB). Berdasarkan model pengukuran yang dibuat maka hipotesis yang akan dibuktikan pada penelitian ini berjumlah sembilan, seperti yang telah dijelaskan pada bagian kerangka teori.
Data  dikumpulkan  menggunakan  kuesioner online ( google form )  yang  kemudian disebarkan ke responden dan digunakan di tahapan selanjutnya untuk uji statistika. Ada 24 pertanyaan yang diberikan kepada responden. Pertanyaan yang disebarkan terdiri dari empat buah pertanyaan yang mencerminkan indikator pada variabel PE, tiga pertanyaan yang mencerminkan indikator EE, tiga pertanyaan yang mencerminkan indikator SI, tiga pertanyaan  yang  mencerminkan  indikator  FC,  tiga  pertanyaan  yang  mencerminkan indikator HM, dua pertanyaan  yang  mencerminkan  indikator HT, tiga pertanyaan  yang mencerminkan  indikator BI, tiga pertanyaan  yang mencerminkan  indikator UB (Mulia, 2019).
Pada tahap uji statistika, data yang terkumpul kemudian diproses, diuji, dianalisis untuk diuji hipotesisnya. Alat analisis yang digunakan adalah Structural Equation Model (SEM)  berbasis  komponen  atau  varian  yang  disebut  Partial  Least  Square  (PLS).  Uji Statistika yang dilakukan dibagi dua yaitu pengujian pada outer model dan inner model. Pengujian  outer  model  dilakukan  dengan  menggunakan  tiga  jenis  pengujian,  yaitu Construct Reliability, Uji Average Variance Extracted (AVE) dan Discriminant Validity , sedangkan pengujian inner model dilakukan dengan menggunakan tiga jenis pengujian, yaitu Path Value, R-Squar e, dan Uji T-Statistika.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Jumlah  data  primer  yang  terkumpul  adalah  sebanyak  97  responden.  Data  dibagi menjadi dua kategori, yaitu data personal dan data teknikal. Data personal responden yang terdiri dari  jenis kelamin, usia, dan domisili responden, sedangkan data teknikal terdiri dari data yang berhubungan dengan indikator dan variabel penelitian.
Domisili dari data personal yang didapatkan terdiri dari 36% pria dan 64% wanita, sedangkan sebaran personal data pada demografi usia adalah 10% untuk range usia 16- 20 tahun, 20% untuk range usia dari 21-25 tahun, 38% untuk range 26-30 tahun, 24% untuk  range  usia  31-35  tahun,  dan  8%  untuk  range  36-40  tahun.  Hasil  dari  demografi domisili yaitu 50% responden berdomisili di Kota DKI Jakarta dan 50% responden tidak berdomisili di Kota DKI Jakarta. Data yang diambil untuk dilakukan analisis adalah data responden  yang  berdomisili  di  Kota  DKI  Jakarta.  Analisis  data  dilakukan  dengan menggunakan  software  smartPLS  3.2.9  yang  membagi  analisis  pengujian  menjadi  dua bagian, yaitu evaluasi pada outer model dan evaluasi pada inner model.

## Evaluasi pada Outer Model
Evaluasi pada outer model berjenis reflektif yakni evaluasi hubungan variabel laten terhadap  indikatornya.  Evaluasi  pengukuran  reflektif  dilakukan  dengan  menggunakan tiga jenis model pengujian, yaitu Construct Reliability, Discriminant Validity dan Outer Loading .
Uji  Individual Item  Reliability digunakan  untuk  melihat  loading  factor  yang menunjukkan  besarnya  korelasi  antara  indikator  variabel  dengan  melihat  nilai  outer loading.  Suatu  variabel  laten  dinyatakan  valid  jika  nilai  koefisien  untuk  variabel  laten terhadap indikatornya lebih besar atau sama dengan 0.7 (Hair, 2014). Hasil dari pengujian outer loading pada model penerimaan seperti yang digambarkan pada Gambar 2, terdapat beberapa  indikator  yang  tidak  lulus  uji  pada  tahapan  uji Outer  Loadings yaitu  pada indikator ketiga untuk variabel EE (EE3), indikator pertama dan kedua pada variabel FC (FC1  dan  FC2)  dan  indikator  ketiga  pada  variabel  HM  (HM3).  Oleh  karena  itu, selanjutnya  dilakukan  penghapusan  indikator-indikator  tersebut  untuk  dapat  semua variabel  laten  lulus uji Construct  Reliability . Gambar 3  menunjukkan  model penelitian yang telah dilakukan penghapusan beberapa indikator yang tidak lulus uji pada tahapan uji outer loading, beserta nilai uji outer loading dari setiap indikator variabel-variabelnya (model penerimaan teknologi yang telah direvisi).
Gambar 3. Model Penerimaan Teknologi Revisi
Selanjutnya dilakukan uji Construct Reliability untuk mengukur apakah indikator- indikator pada masing-masing variabel sudah stabil dan reliabel. Suatu variabel dikatakan telah  dapat  diandalkan  untuk  dijadikan  model  (reliabel)  jika  nilai  uji  construct reliabilitasnya lebih besar dari 0.7. Hasil uji construct reliabilitas dari model baru yang telah dibangun menunjukkan nilai lebih dari 0.7 sehingga dapat disimpulkan bahwa setiap variabel pada model tersebut sudah reliabel atau dapat diandalkan.
Pengujian  selanjutnya  adalah  uji  AVE  ( Average  Variance  Extracted ).  Uji  AVE digunakan  untuk  mengukur  variansi  dari  latent  variable  yang  dihimpun  dari  indikator dengan menyesuaikan pada tingkat kesalahan. Nilai AVE dikatakan valid jika nilai AVE lebih  besar  dari  0.5.  Artinya,  variabel  dapat  menjelaskan  rata-rata  lebih  dari  setengah varian dari indikator-indikatornya. Hasil dari penelitian Uji AVE bahwa nilai AVE sudah berada diatas 0.5 sehingga Uji AVE sudah memenuhi syarat dan tidak ada masalah dalam pengujian AVE.
Uji Discriminant  Validity dilakukan  untuk  membandingkan  korelasi  indikator dengan  konstruk  dan  konstruk  lainnya.  Bila  korelasi  antara  indikator  dengan konstruksinya  lebih  tinggi  dari  konstruk  lainnya  maka  menunjukkan  konstruk tersebut baik. Hasil dari penelitian  ini adalah setiap variabel  memiliki  nilai tinggi dari konstruk lainnya.  Berdasarkan  empat  tahap  yang  telah  dilalui  maka  analisis  pengukuran  outer model yaitu individual item reliability, internal consistency reliability, average variance extracted dan discriminant  validity dapat  dinyatakan  bahwa  model  penelitian  ini memenuhi  syarat  batas  minimum  dan  tahapan  selanjutnya  akan  dilakukan  model struktural (inner model).

## Evaluasi pada Inner Model
Inner model adalah model yang menunjukkan hubungan antar laten variabel dalam model  penelitian.  Tahapan  pengujian  pada  inner  model  dilakukan  berdasarkan Path
Value,  Coefficient  of  Determination  (R  Square), dan  Uji  T-Statistik.  Penarikan kesimpulan  terhadap  hipotesis  dilakukan  dengan  perbandingkan  tingkat  error  pada penelitian ini dengan nilai p-value . Tingkat error pada penelitian ini adalah sebesar 5% atau dengan kata lain α sama dengan 0.05. Hipotesis dikatakan diterima jika nilai p-value lebih kecil dari tingkat errornya ( p-value < 0.05). Selain p-value , pengujian hipotesis juga dapat  menghitung  nilai  T-Statistika.  Terdapat  hubungan  positif  antara  variabel independen dan variabel dependen jika nilai T-Statistika lebih besar dari 1,96 (T-Statistic > 1.96).
Berdasarkan  hasil  uji  path  value,  variabel  independen  (latent)  yang  memiliki hubungan  positif  signifikan  adalah  BI  →  UB,  FC  →  BI,  dan  HM  →  BI.  Hal  ini dikarenakan  nilai  dari  p-value  dari  setiap  ketiga  hubungan  tersebut  adalah  kurang  dari 0.05,  serta  nilai  T-statistika  yang  lebih  dari  1.96.  Dapat  disimpulkan  bahwa  variabel independen  yang  memiliki  pengaruh  positif  signifikan  terhadap  variabel  dependennya adalah  variabel Hedonic  Motivation terhadap Behavioral  Intention,  Facilitating Condition terhadap Behavioral  Intention dan Behavioral  Intention terhadap User Behavior.
Evaluasi model struktural juga dapat dilakukan dengan melakukan Uji Coefficient of  Determination  (R  Square).  R  Square digunakan  untuk  menunjukkan  seberapa  kuat pengaruh  variabel  eksogen  terhadap  endogen.    Hasil  R  Square  sebesar  0,67  ke  atas digunakan pada variabel  laten endogen dalam  model struktural  yang  mengindikasikan pengaruh  variabel  eksogen  (yang  mempengaruhi)  terhadap  variabel  endogen  (yang dipengaruhi)  termasuk  dalam  kategori  baik.  Jika  hasilnya  sebesar  0,33  –  0,67  maka termasuk dalam kategori sedang, dan  jika  hasilnya sebesar 0,19  –  0,33 maka termasuk dalam kategori lemah. Nilai hasil dari BI memiliki R Square sebesar  0.686 yang artinya PE, EE, SI, dan HM mampu menjelaskan pengaruh terhadap variabel 68.6% sedangkan 31.4% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak termasuk., sedangkan UB memiliki nilai R square sebesar 54.7% sehingga UB dikategorikan memiliki pengaruh terhadap variabel laten lainnya dalam kategori sedang.
Tabel 2. Uji Hipotesis
Hipotesis Variabel Simpulan Hipotesis H1 Performance Expectancy - Behavior Intention Ditolak H2 Effort Expectancy - Behavior Intention Ditolak H3 Social Influence - Behavior Intention Ditolak H4 Facilitating Condition - Behavior Intention Diterima H5 Hedonic Motivation - Behavior Intention Diterima H6 Habit - Behavior Intention Ditolak H7 Facilitating Condition - Use Behavior Ditolak H8 Habit - Use Behavior Ditolak H9 Behavior Intention - Use Behavior Diterima
Uji hipotesis dilakukan dengan membandingkan nilai p-value dan nilai T-statistik. Hipotesis dinyatakan diterima jika nilai p-value pada variabel hipotesis kurang dari 0.05
dan  nilai  dari  T-statistik  lebih  besar  dari  1.96.  Berdasarkan  pada  aturan  tersebut  maka hipotesis  yang  diterima  adalah  hipotesis  empat  (H4),  lima  (H5),  dan  sembilan  (H9). Simpulan dari uji hipotesis dapat dilihat pada Tabel 2.
Penjelasan dari simpulan hipotesis di Tabel 2. adalah sebagai berikut:
H1: Performance Expectancy tidak berpengaruh terhadap Behavior Intention, simpulan hipotesis  adalah  ditolak,  hal  ini  menunjukkan  bahwa Performance  Expectancy tidak berpengaruh  terhadap Behavior  Intention pengguna  aplikasi  sistem  pembayaran  kode QRIS  yang  terdapat  di  E-Wallet  Go-Pay  dan  OVO.  Pengguna  belum  percaya  bahwa metode  pembayaran  QRIS  dapat  meningkatkan  kinerja  kerjanya  sehingga  pengguna belum  merasa  mendapatkan  manfaat  maupun  cukup  membantu  dalam  menyelesaikan proses pembayaran dengan cepat serta meningkatkan produktivitas para konsumen.
H2: Effort Expectancy tidak berpengaruh terhadap Behavior Intention Hal ini menunjukkan bahwa kinerja Effort Expectancy terhadap Behavior Intention tidak berpengaruh signifikan terhadap pengguna akan aplikasi sistem pembayaran kode QRIS yang  terdapat  di  E-Wallet  Go-Pay  dan  OVO.  Pengguna  belum  merasakan  bahwa ekspektasi  usaha  belum  mempengaruhi  pengguna  dalam  menggunakan  QRIS  dari  segi interaksi dan pada fitur.
H3: Social Influence tidak berpengaruh terhadap Behavior Intention Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kinerja Social  Influence berpengaruh Behavior  Intention tidak berpengaruh signifikan terhadap pengguna akan aplikasi sistem pembayaran kode QRIS  yang  terdapat  di  E-Wallet    Go-Pay  dan  OVO.  Pengaruh  sosial  tidak  dapat mempengaruhi niat penggunaan QRIS di merchant pembayaran.
H4: Facilitating Condition berpengaruh terhadap Behavior Intention Hal ini menunjukkan bahwa kinerja Facilitating Condition terhadap Behavior Intention berpengaruh signifikan terhadap pengguna akan aplikasi sistem pembayaran kode QRIS yang  terdapat  di  E-Wallet    Go-Pay  dan  OVO.  Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian  dari Nugroho  et.al  (2017)  bahwa facilitating  condition memengaruhi  minat  penggunaan mobile  payment.  Konsumen  sudah  merasakan  kemudahan  serta  memiliki  cukup pengetahuan  dalam  mengoperasikan  QRIS  yang  ada  di  berbagai  tipe  smartphone  dan tablet pada E-Wallet.
H5: Hedonic Motivation berpengaruh terhadap Behavior Intention
Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kinerja Hedonic  Motivation terhadap Behavior  Intention berpengaruh signifikan terhadap pengguna akan aplikasi sistem pembayaran kode QRIS yang terdapat di E-Wallet  Go-Pay dan OVO. Pengguna merasakan tertarik dan senang akan  menggunakan  QRIS.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  Sutanto  et.al (2018).
H6: Habit tidak berpengaruh terhadap Use Behavior
Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kinerja Habit terhadap Use  Behavior tidak  berpengaruh signifikan terhadap pengguna akan aplikasi sistem pembayaran kode QRIS yang terdapat di  E-Wallet    Go-Pay  dan  OVO.  Pengguna  belum  merasakan  kecanduan  dalam menggunakan QRIS dalam transaksi pembayaran.
H7: Facilitating Condition tidak berpengaruh terhadap Use Behavior Hal ini menunjukkan bahwa kinerja Facilitating Condition terhadap Use Behavior tidak berpengaruh signifikan terhadap pengguna akan aplikasi sistem pembayaran kode QRIS yang  terdapat  di  E-Wallet    Go-Pay  dan  OVO.  Pengguna  belum  merasakan  QRIS berpengaruh besar saat melakukan transaksi.
H8: Habit tidak berpengaruh terhadap Use Behavior Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kinerja Performance  Expectancy terhadap Behavior Intention tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  pengguna  akan  aplikasi  sistem pembayaran kode QRIS yang terdapat di E-Wallet Go-Pay dan OVO. Pengguna belum terbiasa dalam penggunaan QRIS sehingga pengguna merasa bingung atau belum terbiasa dalam menggunakan teknologi ini.
H9: Behavior Intention berpengaruh terhadap Use Behavior Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kinerja Performance  Expectancy terhadap Behavior Intention berpengaruh  signifikan  terhadap  pengguna  akan  aplikasi  sistem  pembayaran kode QRIS yang terdapat di E-Wallet Go-Pay dan OVO. Pengguna merasakan pelayanan teknologi  yang  sudah  baik  maka  semakin  banyak  pengguna  menggunakan  QRIS  akan berdampak ke penggunaan dimasa akan datang.
Kemungkinan alasan  yang  melatarbelakangi penolakan pada  hipotesis-hipotesis di atas adalah penyebaran kuesioner yang relative terlalu dini (satu bulan setelah perilisan QRIS) sehingga masyarakat masih baru mengenal QRIS dan belum merasakan dampak manfaatnya.  Pada  hipotesis-hipotesis  yang  diterima,  alasan  yang  melatarbelakanginya adalah  masyarakat  dapat  menerima  QRIS  sebagai  metode  pembayaran  dikarenakan cukupnya pengetahuan masyarakat terhadap teknologi.

## SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  bahwa  penerapan Quick  Response Indonesian  Standard  (QRIS) dapat  diterima  oleh  masyarakat  sebagai  teknologi  untuk metode  pembayaran  nontunai,  dengan  mendapatkan  hasil  bahwa Behavior  Intention berpengaruh  positif  terhadap Use  Behavior ,  serta Facilitating  Condition memiliki pengaruh  terhadap User  Behaviour,  Hedonic  Motivation memiliki  pengaruh  terhadap B ehavior  Intention ,  serta Behavior  Intention terhadap Use  Behavior .  Bagi  perusahaan pengelola Go-Pay dan OVO agar tetap mempertahankan fasilitas yang telah dimiliki, hal ini terbukti bahwa facilitating condition (dalam hal ini adanya QRIS) memengaruhi minat penggunaan Go-Pay dan OVO.

## DAFTAR PUSTAKA
Andre, G. V., Baptista, P. T., & Setiowati, R. (2019). The determinants factors of mobile payment adoption in DKI Jakarta. Journal of Research in Marketing , 10 (3), 823- 831.
Arianti, N. L. N., Darma, G. S., Maradona, A. F., &  Mahyuni, L. P. (2019). Menakar keraguan penggunaan QR Code dalam transaksi bisnis. Jurnal Manajemen Bisnis , 16 (2), 67-78.
Devita,  V.  D.  (2020).  IPrice:  Siapa  aplikasi  e-wallet  dengan  pengguna  terbanyak  di Indonesia.  Diakses  dari  https://iprice.co.id/trend/insights/e-wallet-terbaik-di- indonesia/.
Faridhal, M. (2019). Analisis transaksi pembayaran nontunai melalui E-wallet: Perspektif dari  modifikasi  Model  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology  2. Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB Universitas Brawijaya , 7 (2), 1-17.
Gayatrie,  M.S.,  A.  Kusyanti,  A  &  Saputra,  M.  C  (2017).  Analisis  penerimaan  OS Windows  10  dengan  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology (UTAUT2). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 1 (6), 514-523.
Hair  Jr,  J.  F.,  Sarstedt,  M.,  Hopkins,  L.,  &  Kuppelwieser,  V.  G.  (2014).  Partial  least squares  structural  equation  modeling  (PLS-SEM). European  Business  Review , 26 (2), 106-121.
Handayani,  T.,  &  Sudiana  (2015).  Analisis  model  UTAUT  (Unified  Theory  of Acceptance  And  Use  Technology)  terhadap  perilaku  pengguna  sistem  informasi . Jurnal Angkasa, VII (2), 165-180. Harsono L.D, & Suryana L.A (2014). Factors affecting the use behavior of social media using UTAUT 2 model . Proceedings of the First Asia-Pacific Conference on Global Business, Economics, Finance and Social Sciences (AP14 Singapore Conference), Paper ID: S471.
Ispriandina,  A.  &  Sutisna,  M.  (2019). Faktor-faktor  penerimaan  teknologi  yang memengaruhi  intensi  kontinuitas  penggunaan  mobile  wallet  di  Kota  Bandung . Prosiding Industrial Research Workshop and National Seminar, 10 (1), 1046-1055. Ruslan,  Karmawan,  G.  M.,  Fernandoand,  Y.,  &  Gui,  A.  (2019). QR  code  payment  in Indonesia  and  its  application  on  mobile  banking .  FGIC  2 nd Conference  on
Governance and Integrity, KnE Social Sciences,
551-568, DOI
10.18502/kss.v3i22.5073
Mulia,  I.  (2019). Analisis  faktor  penerimaan  implementasi  cashless  society  dengan menggunakan  framework  UTAUT (Master’s  thesis).  Program  Studi  Manajemen Sistem Informasi, Program Pascasarjana Ilmu Komputer. Jakarta: Universitas Bina Nusantara.
Musyaffi, A. M., & Kayati, K. (2020). Dampak kemudahan dan risiko sistem pembayaran QR Code: Technology acceptance model (TAM) extension. Jurnal Inspirasi Bisnis dan Manajemen , 3 (2), 161-176.
Nugroho, P., Winarno, W.W., & Hartanto, R. (2017). Faktor-faktor yang mempengaruhi niat  menggunakan  mobile  payment  dengan  pendekatan  extended  The  Unified Theory of Acceptance and Use of Technology . Prosiding Seminar Nasional CITEE 2017, 226-233.
Raman, A & Don Y. (2013). Preservice teachers’ acceptance of  learning  management software: An application of the UTAUT2 Mode. International Education Studies , 6 (7), 157-164.
Soviah, S. (2019). Analisa pengaruh performance expectancy, Effort Expectancy, Social Influence,  dan  Facilitating  Condition  terhadap  Intensitas  Penggunaan  Layanan QR  Code  Sister  For  Student  (SFS)  Universitas  Jember (Undergraduate’s  thesis). Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Jember.
Surekha, A., Anand, P. M. R., & Indu, I. (2015). E-payment transactions using encrypted QR  codes. International  Journal  of  Applied Engineering  Research , 10 (77),  460- 463.
Suriasumantri,  J.  S.  (2005). Filsafat  ilmu  sebuah  pengantar .  Jakarta:  Pustaka  Sinar Harapan.
Sutanto,  Ghozali,  I.,  &  Handayani,  R.S.  (2018).  Faktor-faktor  yang  memengaruhi penerimaan dan penggunaan Sistem Informasi Pengelolaan Daerah (SIPKD) dalam Perspektif  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology  2  Model (UTAUT2) di Kabupaten Semarang. Jurnal Akuntansi dan Auditing , 15 (1), 37-68. Venkatesh,  V.,  Thong,  J.  Y.,  &  Xu,  X.  (2012).  Consumer  acceptance  and  use  of information  technology:  Extending  the  unified  theory  of  acceptance  and  use  of technology. MIS quarterly , 36 (1), 157-178.
Wijaya, A.S. (2019). Binus: The development of Fintech and its influence in Indonesia.
Diakses dari https://sis.binus.ac.id/2019/07/19/perkembangan-fintech-dan- pengaruhnya-di-indonesia/.
Zhulhaida, R., & Giri, R. R. W. (2017). Analisis minat masyarakat terhadap penggunaan layanan  e-money  di  Indonesia  dengan  menggunakan  Model  Unified  Theory  of Acceptance  and  Use  of  Technology  (UTAUT2). Majalah  Ilmiah  Unikom , 15 (2), 155-166.