INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 1 Tahun 2024 Page 2909-2919 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Analisis Pengaruh Literasi dan Intensitas Inklusi Keuangan Terhadap Financial Technology Mahasiswa di Universitas Nias
Abdiwan Dixit Permana Harefa 1 ✉ , Idarni Harefa 2 , Perlindungan Faebuadodo Hulu 3 ,
Aferiaman Telaumbanua 4
Universitas Nias
Email: abdithesalamander@gmail.com 1 ✉
Abstrak
Financial techonology ialah salah satu metode pelayanan jasa dibidang keuangan yang populer di era digital. Pemerintah dan masyarakat sangat mengharapkan agar dengan adanya financial technology dapat meningkatkan akses terhadap layanan keuangan. Penelitian ini bertujuan untuk  mengetahui bagaimana peran literasi keuangan dan intensitas inklusi keuangan dalam mendorong perkembangan financial technology. Penelitian ini menggunakan analisis stucture equation model partial least square (SEM-PLS) dengan alat bantu berupa software SmartPls serta didukung dengan data dari kuesioner yang  dibagikan  secara  online  kepada  para  mahasiswa  pengguna  layanan financial  technology  di Universitas Nias. Penelitian ini menemukan bahwa literasi keuangan berpengaruh positif dan signifikan terhadap financial technology mahasiswa di Universitas Nias. Kemudian intensitas inklusi keuangan berpengaruh positif dan signifikan terhadap financial technology mahasiswa di Universitas Nias serta Literasi dan intensitas keuangan berpengaruh positif dan signifikan secara simultan terhadap Financial Technology mahasiswa di Universitas Nias.
Kata Kunci: Literasi keuangan, inklusi keuangan dan financial technology.
Abstract
Financial technology is one of the popular methods of financial service in the digital era. Both the government  and the  public  have  high  expectations  that the  presence  of  financial  technology  will enhance access to financial services. This research aims to understand the roles of financial literacy and financial inclusion intensity in driving the development of financial technology. The study utilizes Structural Equation Modeling-Partial Least Squares (SEM-PLS) analysis with the SmartPLS software tool,  supported  by  data  from  questionnaires  distributed  online  to  students  who  use  financial technology services at the University of Nias. The research findings reveal that financial literacy has a positive  and  significant  impact  on  financial  technology  among  students  at  the  University  of  Nias. Additionally,  financial  inclusion  intensity  has  a  positive  and  significant  influence  on  financial technology among students at the University of Nias. Furthermore, both financial literacy and financial inclusion intensity have a simultaneous positive and significant impact on Financial Technology among students at the University of Nias.
Keywords: Financial literacy, financial inclusion, and Financial Technology

## PENDAHULUAN
Pada era modern saat ini teknologi bukanlah hal asing bagi masyarakat Indonesia. Hampir  seluruh  masyarakat  Indonesia  menggunakan  teknologi  informasi  khususnya pada layanan internet. Seiring penggunaan internet tersebut maka teknologi pun ikut berkembang dalam mendukung kemajuan dalam masyarakat. Inovasi baru bermunculan dalam memudahkan kehidupan masyarakat, salah satu bidang yang terus memberikan inovasi  yaitu  bidang  finansial  dimana  dikembangkan  suatu  teknologi  yang mempermudah  proses  transakasi  dalam  masyarakat. Financial  technologi  (Fintech) merupakan hasil gabungan antara teknologi dan jasa keuangan, yang mengubah model bisnis konvensional menjadi moderat (Bank Indonesia, 2017).
Lakhsmi  (2022)  menyatakan  bahwa  “Pengetahuan  keuangan  (literasi  keuangan) berpengaruh  signifikan  terhadap  penggunaan  fintech  d ikalangan  mahasiswa”.  Literasi keuangan  mahasiswa  menjadi  suatu  hal  yang  penting  bagi  individu  atau  seseorang dalam memiliki pemahamannya dan pengetahuannya dalam melakukan akses layanan keuangan digital dan kemampuan dalam mengoperasikan aplikasi ataupun websitenya secara bijak dan efektif. Rizki & Yolanda (2021) menyatakan “inklusi keuangan memiliki hubungan  yang  positif  dan  signifikan  terhadap financial  technology mahasiswa”. Sedangkan dalam penelitian Dhiya (2022) menyatakan bahwa inklusi keuangan memiliki hubungan negatif dan tidak signifikan terhadap financial technology ”. Inklusi keuangan adalah segala upaya yang dilakukan untuk menghilangkan segala bentuk hambatan yang dihadapi  masyarakat  dalam  menggunakan  jasa-jasa  keuangan  (  Soetino  &  Setiawan,
2018).
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh literasi keuangan terhadap financial technology di Universitas Nias, Untuk menganalisis pengaruh inklusi keuangan terhadap financial  technology  di  Universitas  Nias  serta  untuk  mengetahui  pengaruh literasi  dan  intensitas  inklusi  keuangan  terhadap financial  technology  mahasiswa  di Universitas Nias.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif  dengan  menggunakan  metode observasi dan kuesioner. Kuesioner dapat diberikan secara langsung atau dikirim melalui pos  atau  internet.  Skala  pengukuran  yang  digunakan  yaitu  skala  likert.  Skala  likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi seseorang atau sekelompok orang  tentang  fenomena  sosial  ke  dalam  5  poin  skala  dengan  interval  yang  sama, (Sugiyono,  2019:167).  Dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan  teknik  Probability Sampling  dengan  jenis  teknik Proportionate  Stratified  Random  Sampling.  Menurut Sugiyono (2019:82) “pengambilan anggota sampel dari populasi dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata yang ada dalam populasi itu. Populasi dari penelitian ialah mahasiswa semester 4 dan semeter 6 Fakultas Ekonomi Universitas Nias yang terdiri atas dua prodi yaitu prodi manajemen dan prodi akuntansi berjumlah 679.
Untuk menentukan jumlah sampel maka dalam penelitian ini penulis menggunakan rumus Slovin yang dikemukkan oleh Husein Umar (2013:78) sebagai berikut:
N = N/(1+N . e^2)
Keterangan: n = Ukuran sampel N = Ukuran populasi e = Taraf signifikansi
Penulis menggunakan taraf signifikansi sebesar 10% atau 0,01 dikarenakan jumlah populasi kurang dari 1000 mahasiswa. Maka perhitungannya sebagai berikut:
n = 679/(1+ 6790 . 0,1^2)
n = 87,1630 n = 87 sampel
Adapun instrument dalam penelitian ini adalah:
Data yang dikumpulkan dianalisis menggunakan analisis structure equation model partial  least  square  (SEM-PLS)  dengan  menggunakan  alat  bantu  berupa  software SmartPLS (Misissaifi and Sriyana 2021).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil
Program microsoft Excel digunakan untuk menginput dan menghitung data untuk masing-masing  indikator dan selanjutnya menggunakan software SmartPLS 4.0 untuk melakukan penginputan dan perhitungan untuk masing – masing indikator.

## Dekripsi Responden
Penelitian  ini  menggunakan  kuesioner  online  yang  telah  diisi  oleh  mahasiswa semester  4  dan  semester  6  Fakultas  Ekonomi  Universitas  Nias  yang  terdiri  atas  87 responden  dengan  karakteristik  responden,  yang  terdiri  atas  40  laki-laki  dan  47 perempuan serta rentan usia 20 – 27 tahun yang digunakan agar dapat memperkuat dan melengkapi penelitian
Inner Model
Variabel Indikator Sumber Literatur Literasi Keuangan (X1) a. Pengetahuan Keuangan b. Sikap Keuangan c. Perilaku Keuangan (Herdinata & Pranatasari 2020) Inklusi Keuangan (X2) a. Menabung di Bank b. Transaksi Perbankan Secara Online c. Layanan Pinjaman Online (Soetiono & Setiawan 2018) Financial Technology (Y) a. Pemahaman Mengenai Fintech b. Internet Banking c. Payment (Rahadi 2020)
Sumber: SmartPLS 4.0 (diolah 2023)

## Outer Model
a. Convergent Validity
Menurut Hair dalam (2019) menyatakan bahwa nilai Outer Loading >0,7 dinyatakan Valid.

## Gambar 2 Convergent Validity
Sumber: SmartPLS 4.0 (diolah 2023)
Terlihat  pada  kedua  gambar  diatas  ditemukan  bahwa  seluruh  indikator  telah memenuhi syarat atau dapat dikatakan Valid.
b. Uji Reliabilitas
Menurut  Hair  (2019)  koefisien composite  reliability  harus  lebih  besar  dari  0,7 meskipun nilai 0,6 masih dapat diterima. Hair dalam Rohmatullo,Dkk (2022) mengatakan bahwa nilai Average Variance Extrated (AVE) sebaiknya lebih besar dari 0,50 sehingga dapat memenuhi persyaratan validitas konvergen dan reliabilitas.
Sumber: SmartPLS 4.0 (diolah 2023)
Berdasarkan  gambar  diatas  ditemukan  bahwa composite  reliability  semuanya bernilai >0.7 sehingga composite reliability valid atau memenuhi dan nilai AVE dari setiap Variabel >0,5 sehingga dapat dikatakan bahwa nilai AVE dalam penelitian ini telah Valid dan memenuhi.

## Discriminant Validity
a. Cross Loading
Ghozali  dan  Latan  dalam  purwatiningsi  (2023)  menyatakan  bahwa  setiap  item berkorelasi  lebih  tinggi  dengan  variabel  yang  diukurnya  maka  evaluasi discriminant validity terpenuhi.
Tabel 2 Cross Loading X1 X2 Y X1-1 0.825 0.421 0.562 X1-2 0.853 0.372 0.573 X1-6 0.825 0.421 0.562 X1-8 0.853 0.372 0.573 X1-10 0.733 0.532 0.795 X2-3 0.399 0.850 0.442 X2-4 0.403 0.854 0.491 X2-5 0.567 0.931 0.599 X2-7 0.545 0.937 0.559 X2-10 0.429 0.773 0.462 X2-12 0.375 0.826 0.429 Y-1 0.644 0.443 0.758 Y-2 0.663 0.440 0.793 Y-3 0.729 0.555 0.870 Y-4 0.624 0.474 0.808 Y-5 0.575 0.508 0.750 Y-7 0.643 0.537 0.837
0.701 Y-9 0.518 0.425 0.728 Y-11 0.497 0.375 0.760

## b. Fornell-Larcker criterion
Menurut  Wong  dalam  Rohmatullo  (2022)  menyatakan  nilai  akar  AVE  variabel  > korelasi  antar  variabel  yang  artinya  nilai  akar  kuadrat  dari  AVE  pada  tiap  konstruk menghasilkan  nilai  yang  lebih  besar  daripada  nilai  korelasi  antar  konstruk  dengan konstruk yang lain dalam model, sehingga model tersebut dapat dinyatakan memiliki nilai validitas diskriminan yang baik.

## Gambar 4 Fornell-Larcker criterion
Sumber: SmartPLS 4.0 (diolah 2023)
c. HTMT
Menurut Henseler (2018) menyatakan bahwa nilai HTMT setiap pasangan variabel <0.9 maka evaluasi discriminant validity HTMT valid atau terpenuhi
Gambar 5 HTMT

## Sumber: SmartPLS 4.0 (diolah 2023)

## Multikolinier antar variabel laten (Inner VIF)
Menurut Ghozali (2018:107) mengatakan “Uji Multikolinearitas bertujuan untuk mengukur apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen”.

## Gambar 6 VIF
Sumber: SmartPLS 4.0 (diolah 2023)
Terlihat bahwa nilai VIF berwarna hijau yang artinya tidak ditemukannya multikoliner antar variabel.
a. R-Square
Menurut Ghozali & Latan (2015) kriteria dalam pengukuran R2 sebagai berikut:
1. Nilai R-Square 0,75 menunjukkan bahwa pengaruh antar konstruk kuat.
2. Nilai R-Square 0,50 menunjukkan bahwa pengaruh antar konstruk moderate.
3. Nilai R-Square 0,25 menunjukkan bahwa pengaruh antar konstruk lemah

## Gambar 7 R-Square

## Sumber: SmartPLS 4.0 (diolah 2023)
b. F-Square
Menurut  Ghozali  &  Latan  (2015)  kriteria  dalam  pengukuran  F-Square  sebagai berikut:
1. Nilai F-Square 0,35 menunjukkan antar variabel laten independen terhadap variabel laten dependen memiliki pengaruh besar.
2. Nilai F-Square 0,15 menunjukkan antar variabel laten independen terhadap variabel laten dependen memiliki pengaruh menengah atau sedang.
3. Nilai F-Square 0,02 menunjukkan antar variabel laten independen terhadap variabel laten dependen memiliki pengaruh kecil.
Gambar 8 F-Square

## Sumber: SmartPLS 4.0 (diolah 2023)
c. SRMR
SRMR adalah Standardized Root mean square residual yang merupakan alat ukuran fit model (kecocokan model), syarat yang digunakan adalah nilai SRMR dibawah 0,08 menunjukan  model  fit  cocok  sedangkan  nilai  SRMR  antara  0,08  sampai  dengan  0,10 masih dapat diterima (Yamin, 2021:14).
Gambar 9 SRMR

## Uji Hipotesis
a. Nilai original sample menunjukkan pengaruh
1. Original sampel bernilai positif artinya arah hubungan X ke Y positif
2. Original sampel bernilai negatif artinya arah hubungan X ke Y negatif
b. Nilai P Value:
1) Jika nilai P Value lebih besar dari 0,05 (>5%) maka tidak berpengaruh (H1 ditolak);
2) Jika nilai P Value kurang dari 0,05 (≤ 5%) maka berpengaruh (H1 diterima)
c. Nilai t statistik :
1) Jika nilai t statistik lebih besar dari >1.96 maka pengaruh X ke Y signifikan
2) Jika nilai t statistik kurang dari >1.96 maka pengaruh X ke Y signifikan tidak signifikan
Gambar 10 Construct reliability and Validity

## Sumber: SmartPLS 4.0 (diolah 2023)

## Pembahasan
1. Menurut  Dhiya  (2022)  menyatakan  bahwa  “literasi  keuangan  terhadap financial technology memiliki pengaruh positif dan signifikan”. Berdasarkan hasil pengujian variabel  literasi  keuangan  terhadap financial  technology  memiliki  pengaruh berdasarkan nilai P value 0,00 yang artinya “berpengaruh”. Original Sample dalam penelitian ini bernilai “positif” dengan nilai Original Sample sebesar 0,646 dan nilai t- statistik sebesar 8,228 yang artinya “signifikan”.
2. Menurut Durai & Stella (2019) inklusi keuangan merupakan sebuah proses untuk memastikan kredit dan layanan keuangan dengan biaya yang terjangkau. Rizki & Yolanda (2021) menyatakan “inklusi keuangan memiliki hubungan yang positif dan signifikan terhadap financial technology mahasiswa”. Sedangkan dalam p enelitian Dhiya (2022) menyatakan bahwa  intensitas  inklusi keuangan memiliki hubungan negatif  dan  tidak  signifikan  terhadap Financial  technology ”.  Berdasarkan  hasil pengujian  variabel  intensitas  inklusi  keuangan  terhadap financial  technology memiliki  penga ruh  berdasarkan  nilai  P  value  0,06  yang  artinya  “berpengaruh”. Original Sample dalam penelitian ini bernilai “positif” dengan nilai Original Sample sebesar 0,238 dan nilai t- statistik sebesar 2,748 yang artinya “signifikan”.
3. Berdasarkan  hasil  pengujian  variabel  literasi  dan  intensitas  keuangan  terhadap
financial technology secara simultan ditemukan bahwa nilai R-square sebesar 0,637 sehingga literasi dan intensitas inklusi keuangan berpengaruh moderat terhadap financial technology. Artinya literasi dan intensitas inklusi keuangan berpengaruh positif dan kurang signifikan moderat terhadap financial technology.

## SIMPULAN
a. Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis diatas dapat disimpulkan bahwa:
1. Literasi keuangan berpengaruh positif dan signifikan terhadap financial technology mahasiswa di Universitas Nias
2. Intensitas inklusi keuangan berpengaruh positif dan  signifikan terhadap financial technology mahasiswa di Universitas Nias
3. Literasi  dan  intensitas  keuangan  berpengaruh  moderat  terhadap Financial Technology mahasiswa di Universitas Nias
b. Saran
Untuk  Universitas  Nias  serta  perguruan  tinggi  lainnya  agar  menarik  minat  dan meningkatkan  pengetahuan  akan  literasi  keuangan,  inklusi  keuangan  dan financial technology  mahasiswa,  dapat  menyelenggarakan  sejumlah  kegiatan  seperti  seminar, Workshop, sosialisasi, dan kegiatan-kegiatan yang berkaitan dengan bidang tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Durai, T., & Stella, G. (2019). Digital Finance and Its Impact on Financial Inclusion, I6(1), 122- 127
Ghozali, Imam, Hengky Latan. 2015. Konsep, Teknik, Aplikasi Menggunakan Smart PLS 3.0 Untuk Penelitian Empiris. BP Undip. Semarang: Harnanto. Akuntansi Biaya: Sistem Biaya Historis. Yogyakarta: BPFE.
Ghozali, I. (2018). Aplikasi analisis multivariate dengan program IBM SPSS 25. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro
Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A New Criterion for Assessing Discriminant Validity in Variance-based Structural Equation Modeling. Journal of the Academy of Marketing Science.
Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2019). When to use and how to report the results of PLS-SEM. European Business Review, 31(1), 2-24.
Lakhsmi.  (2022).  Pengetahuan  Keuangan  dan  Penggunaan  Fintech:  Studi  Kasus Mahasiswa. Jurnal Keuangan dan Literasi Keuangan, 10(2), 45-62.
Misissaifi,  Mira,  &  Jaka  Sriyana.  (2021).  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Minat Menggunakan Fintech Syariah. IQTISHADUNA: Jurnal Ilmiah Ekonomi Kita, 10(1),109 – 24.
Purwatiningsi. Alan, B.K. Frida, A. Dhuha, S. (2023). Analisa Promosi Free Biaya Kirim, Online Consumer Rating dan Panic Buying Tiktok Terhadap Keputusan Pembelian.  Journal of management & bussines. 6 (1), 615-624
Rizki,  A.,  &  Yolanda,  R.  (2021).  Inklusi  keuangan  dan  dampaknya  terhadap  financial technology mahasiswa: Tinjauan teoritis. Jurnal Keuangan dan Teknologi, 5(2), 45- 60.
Rohmatulo, I.R. Jaka, N. (2022). Penggunaan Learning Management System di Pendidikan Tinggi Pada Masa Pandemi Covid-19: Model UTAUT. Jurnal Pendidikan Administrasi Perkantoran, 10 (2) ; 48-66
Sugiyono. (2019). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung: Alfabeta. Soetino,  K.,  Setiawan,  C.  (2018).  Literasi  dan  Inklusi  Keuangan  Indonesia.  Depok:  PT
RajaGrafindo Persada