## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v9i1.160

## PENGEMBANGAN MODEL UNIFIED THEORY OF ACCEPTANCE AND USE OF TECHNOLOGY UNTUK PENGGUNAAN ADOPSI MOBILE PAYMENT
Asrul Sani 1 , Nur Nawaningtyas P 2 , Agus Budiantara 3 , Merliani Ivone 4 .
1,2,3 Teknik Informatika
4 Ilmu Kesejahteraan Sosial
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Widuri, Jakarta, Indonesia. Sekolah Tinggi Ilmu Sosial dan Ilmu Politik (STISIP) Widuri, Jakarta, Indonesia.
Correspondence email : asrulsani@kampuswiduri.ac.id
Article history:          Submission date: Juni 4, 2023             Revised date: Juni 28, 2023               Published date: Juni 30, 2023

## ABSTRACT
The retention of SMEs customers is of utmost importance for mobile payment service providers, particularly those who utilize mobile payments. Indonesia experienced a significant increase in the usage of mobile payment methods during  the COVID-19  outbreak.  Among  the  commonly  utilized  theoretical  models  in  the Indonesian  context  of  M- Payment  payments,  the  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology  (UTAUT)  model  stands  out.  This proposed model is an expanded version of the UTAUT model, incorporating additional limited factors. It encompasses six variables that consider the diverse risks and costs perceived by users. The objective of this research is to analyze consumer  behavior  towards  mobile  payment  systems  using  the  UTAUT  model  and  identify  the  determinants  that consistently yield significant results. Data was successfully collected from 276 SMEs customers across various regions who  utilize  mobile  payments  through  ShopeePay.  The  proposed  model  applies  a  minor  segment  structure  using  a regression seller model approach (SEM-PLS). The findings reveal that performance expectations, effort expectations, social influence, facilitation conditions, perceived risk, and perceived costs are the most influential predictors of users' intention to use the mobile payment system. Furthermore, behavioral intentions significantly influence actual usage behavior. The conclusion drawn from this research is that it enhances our understanding of the factors that determine the adoption of the mobile payment system, particularly in Indonesia.
Keywords: UTAUT, M-Payment, Adoption, SEM-PLS.

## ABSTRAK
Selama  wabah  COVID  19  berlangsung,  penggunaan  metode  pembayaran  menggunakan  mobile  payment  sangat meningkat  drastis  di  Indonesia.  Mempertahankan  pelanggan  UKM  sangat  penting  dalam  hal  yang  menggunakan mobile  payment sangat  penting  bagi  penyedia  layanan  mobile  payment.  Salah  satu  model  teori  yang  paling  sering dipergunakan dalam konteks pembayaran M-Payment di Indonesia adalah model Unified Theory of Acceptance and Use  of  Technology (UTAUT).  Model  yang  diusulkan  adalah  model  UTAUT  yang  diperluas  secara  umum  melalui perluasan model dengan faktor faktor yang sudah di tentukan. Model terdiri dari enam variable yang ada digabungkan dengan variable resiko dan biaya yang dirasakan oleh para pengguna masing masing. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis perilaku dari konsumen dalam  menuju sistem pembayaran berdasarkan mobile payment dengan menggunakan model UTAUT, serta menentukan faktor yang paling sering mencapai hasil yang signifikan dalam studi penelitian ini. Data Informasi yang berhasil dikumpulkan sebanyak 276 pelanggan UKM dari berbagai wilayah yang menggunakan pembayaran melalui mobile payment berbasis shopeepay. Model yang diusulkan menggunakan struktur kuadrat terkecil parsial dengan pendekatan model persamaan regresi (SEM-PLS). Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa predictor terbaik dari niat pengguna M- payment untuk menggunakan sistem pembayaran M-payment adalah performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, perceived risk dan perceived cost berpengaruh  terhadap behavioral  intention ,  dan behavioral  intention juga  berpengaruh  terhadap use  behavior . Kesimpulan  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  adalah  meningkatkan  pengertian  dari  posisi  faktor  faktor  yang menentukan adopsi sistem pembayaran M-payment khususnya di Indonesia.
Kata Kunci: UTAUT, M- Payment, Adoption , SEM-PLS.
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan  Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri

## PENDAHULUAN
Pandemi  COVID-19  telah  mempercepat  proses perkembangan  teknologi  informasi  di  seluruh  dunia (Rahi, Khan, & Alghizzawi, 2021). Mobile payment (M- payment)  merupakan  salah  satu  produk  teknologi informasi  yang  semakin  populer  di  masa  pandemi COVID-19.  Karena  penyebaran  virus  berkembang selama  pandemi  COVID-19,  maka  pembayaran  seluler menjadi  sebuah  metode  utama  dalam  melakukan transaksi keuangan dalam pembelian pada sebuah UKM. Menurut  Laporan  Pembayaran  Dunia  (WPR)  terbaru, sekitar  45  persen  pelanggan  biasanya  menggunakan dompet  seluler  untuk  melakukan  pembelian  (>20 transaksi per tahun) selama epidemi covid, naik dari 23 persen  dalam  jajak  pendapat  tahun  2020.  Pembayaran seluler diperkirakan akan meningkat menjadi sekitar 200 miliar transaksi pada tahun 2025, naik dari 121,5 miliar pada tahun 2020 (Shaw & Kesharwani, 2019).
M-payment  adalah  sistem  yang  menyediakan layanan  keuangan  melalui  ponsel  dimana  M-payment memberikan  kemudahan  bagi  penggunanya  untuk melakukan transaksi keuangan seperti pengiriman uang, belanja barang dan jasa, dan aktivitas keuangan lainnya (Ahuja, 2018; de Sena Abrahão, Moriguchi, & Andrade, 2016). Sistem M-payment didefinisikan sebagai layanan aktivitas  keuangan  yang  biasanya  dilakukan  dengan menggunakan ponsel (misalnya ponsel, frekuensi radio, personal digital assistant , packet assembler / disassembler ,  dan Near-field  Communication (NFC) (Dass, 2011). Sistem m-payment memfasilitasi transaksi bisnis,  dan  memungkinkan  pengguna  untuk  membayar barang dan jasa mereka melalui saluran pembayaran ini dimanapun  dan  kapanpun  mereka  inginkan  (De  Luna, Liébana-Cabanillas,  Sánchez-Fernández,  Muñoz-Leiva, &  Change,  2019).  Mengingat  keunggulannya  yang menonjol, keunggulan tersebut tidak dapat dimaksimalkan  jika  pengguna  tidak  mengadopsinya (Park, Ahn, Thavisay, & Ren, 2019). Dengan demikian, penentuan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  adopsi sistem M-payment masih terbatas (Baabdullah, Alalwan, Rana,  Kizgin,  &  Patil,  2019;  Khalilzadeh,  Ozturk,  & Bilgihan, 2017; Liébana-Cabanillas, Molinillo, & Ruiz- Montañez,  2019).  Di  Indonesia  terdapat  beberapa penyedia  layanan  aplikasi  uang  elektronik  antara  lain GoPay, OVO, ShopeePay, Dana, dan lain-lain. Di masa pandemi  COVID-19  di  Indonesia,  penggunaan  uang elektronik  meningkat  pesat,  hal  ini  dibuktikan  dengan data Bank Indonesia yang  menyatakan bahwa transaksi dengan menggunakan layanan digital akan meningkat di tahun  2021  (Permana  &  Puspitaningsih,  2021).
Selanjutnya,  salah  satu  M-payment  yang  memiliki jumlah  pengguna  yang  besar  adalah  ShopeePay. Kemunculan ShopeePay merupakan respon atas semakin banyaknya pengguna marketplace Shopee yang menjadi raksasa e-commerce di  Indonesia.  Dengan  jumlah transaksi yang sangat besar di e-commerce , penggunaan ShopeePay semakin meningkat terutama untuk pembelian barang.
Penelitian  adopsi  M-Payment  telah  banyak dilakukan  oleh  berbagai  peneliti  didunia  diantaranya adalah integrasi UTAUT dengan culture (Jadil, Rana, & Dwivedi,  2021);  integrasi  UTAUT  dengan  inovasi pribadi, kecemasan, kepercayaan, dan perbaikan keluhan (Patil,  Tamilmani,  Rana,  & Raghavan,  2020);  integrasi UTAUT  dengan  persepsi  risiko,  persepsi  kepercayaan, dan  persepsi  biaya  (Al-Saedi,  Al-Emran,  Ramayah,  & Abusham,  2020);  integrasi  UTAUT  dengan  konteks kesadaran (Cao & Niu, 2019); integrasi UTAUT dengan persepsi  kredibilitas  (Gupta,  Manrai,  &  Goel,  2019). Penelitian  dalam  adopsi  teknologi  telah  menentukan banyak  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  niat  perilaku individu  untuk  menggunakan  berbagai  teknologi.  M- payment  juga  telah  menunjukkan  bahwa,  ketika pengguna  diberikan  sistem  pembayaran  baru,  niat perilaku  mereka  untuk  menggunakan  sistem  tersebut dipengaruhi oleh beberapa faktor, termasuk risiko yang dirasakan  (Slade,  Williams,  Dwivedi,  &  Piercy,  2015), biaya  yang  dirasakan  (Teo,  Tan,  Ooi,  &  Lin,  2015). Untuk menentukan dan menganalisis konstruksi ini, para ahli  telah  menggunakan  model  UTAUT  secara  efektif. Dibandingkan  dengan  teori  dan  model  lain,  UTAUT memberikan pemahaman yang lebih baik tentang varian dalam niat perilaku (Venkatesh, Morris, Davis, & Davis, 2003). Berdasarkan asumsi sebelumnya,  maka  UTAUT diadopsi  dalam  penelitian  ini  sebagai  teori  dasar  untuk mengembangkan  model  UTAUT umum  yang diperluas untuk  pembayaran-M  dengan  mengintegrasikan  faktor- faktor yang telah mencapai hasil yang  signifikan dalam literatur pembayaran-M yang ada.
Sebagian  besar  penelitian  di  atas  menggunakan model  UTAUT sebagai dasar integrasi dengan  variabel lainnya.  Penelitian  ini  akan  mengusulkan  model penelitian baru dengan menggabungkan model UTAUT dengan penambahan variable resiko yang di rasakan dan variable  biaya  yang  dibebankan.  Penelitian  ini  berbeda dengan  penelitian  sebelumnya  karena  kebanyakan menggunakan  motivasi  hedonis.  Fenomena  COVID  19 secara tidak langsung mengubah cara berpikir pengguna yang  biasanya  berorientasi  pada  aspek  kesenangan menjadi  bermanfaat  karena  aspek  social  distancing. Penggunaan  mobile  payment  selama  COVID  19  akan memberikan nilai yang bermanfaat ketimbang

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v9i1.160
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan  Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
melakukan transaksi secara tunai dengan  pertimbangan resiko dan biaya yang dirasakan.
Penelitian  ini  akan  mengkaji  apakah  UTAUT, resiko  dan  biaya  yang  dirasakan  akan  mempengaruhi niat  perilaku  pengguna  dalam  melakukan  transaksi dengan  menggunakan  M-Payment.  Konstribusi  teoritis akan menjadi nilai tambah dalam penelitian yaitu dengan penambahan  variable  resiko  dan  biaya  dalam  model yang  diajukan.  Gambar  dibawah  ini  merupakan  model penelitian yang dikembangkan berdasarkan adaptasi dari beberapa  penelitian  sebelumnya  (Sani,  Subiyakto,  & Rahman,  2018),  yaitu  penambahan  variabel  perceived risk dan perceived cost.
Performance Expectancy Effort Expectancy Social Influence Facilitating Conditions Perceived Risk Perceived Cost Behavioral Intention Use Behavior
Sumber: (Asrul Sani et al., 2023) Gambar 1. Model Penelitian
Ada  2  pertanyaan  penelitian  yang  dapat  dijawab  dari penelitian ini yaitu
RQ1 :  Bagaimana  pengembangan  model  UTAUT
dengan  penambahan  variable  resiko  dan  biaya dalam
penggunaan
M-payment
dalam
pembelanjaan ?
RQ2  :   Bagaimana  pengaruh  adopsi  M-payment  dalam model  UTAUT  dengan  penambahan  variable resiko dan biaya terhadap perilaku konsumen ?
Penelitian ini akan terdiri dari empat bagian yang akan  membahas  berbagai  aspek.  Bagian  pertama  akan memaparkan latar belakang penelitian, alasan melakukan penelitian, tujuan penelitian dan pertanyaan penelitian,  diikuti dengan  penjelasan  mengenai  metode penelitian  yang  digunakan.  Selanjutnya,  akan  disajikan
hasil dan pembahasan dari penelitian beserta pembahasannya, dan penelitian ini akan diakhiri dengan menyimpulkan temuan yang diperoleh penelitian.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  menggunakan  pendekatan  kuantitatif dengan menggunakan metode pengumpulan data survei. Sasaran  responden  penelitian  ini  adalah  pengguna  M- Payment  Indonesia,  khususnya  pengguna ShopeePay khususnya  untuk  pembelian  pada  UKM.  Strategi pengambilan sampel  menggunakan purposive sampling yang  digunakan  untuk  memilih  responden  untuk penelitian  ini.  Responden  yang  didapatkan  dan dikumpulkan  baik  secara  tertulis  maupun  online menggunakan Google  Forms .  Data  responden  yang diperoleh sebanyak 310 balasan, namun hanya 276 yang dapat  digunakan.  Hal  ini  disebabkan  karena  pengisian yang  tidak  lengkap,  34  tanggapan  dibuang.  Hasilnya, 276  balasan  valid  yang  diberi  kode  untuk  analisis deskriptif dan data inferensial  menggunakan Structural Equation Modeling (SEM). Model penelitian terdiri dari delapan  kontruk/variabel,  yang  masing-masing  diukur dengan beberapa item. Untuk keempat variabel UTAUT, variabel Performance  Expectancy,  Effort  Expectancy, Social Influence dan Facilitating Conditions diadaptasi dari  penelitian  Venkatesh,  Thong,  and  Xu  (2012)  ; sedangkan  variabel Perceived  Risk dan Perceived  Cost diadaptasi dari penelitian Al-Saedi et al. (2020). Semua item konstruk akan menggunakan skala Likert lima poin mengikuti rentang 1 untuk sangat tidak setuju dan lima untuk sangat setuju. Tabel 1. Skala Likert Kode Penjelasan Nilai SS Sangat Setuju 5 S Setuju 4 N Netral 3 TS Tidak Setuju 2 STS Sangat Tidak Setuju 1 Sumber: (Asrul Sani et al., 2023)
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan  Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Draft Konsep (1) Literature (2) Pengembangan Model Draft Model (3) Pengembangan Indicator (1.4)
Pengujian Kuesionert Pertanyaan Pengumpulan Data (4) Kuesioner (5) Analisa Deskriptif dan Inferensial Hasil Analisis Temuan Penelitian (6) Pembahasan (7) Laporan Publikasi
Sumber: (Asrul Sani et al., 2023) Gambar 2. Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian dilakukan dengan mengikuti  alur  dari  metode  penelitian  yang  dilakukan. Terdapat  7  (tujuh)  tahapan  penelitian  yang  dijalankan yang dimulai dari tahapan literature review, pengembangan  model  sampai  dengan  temuan  dari penelitian  yang  kemudian  di  hantar  menjadi  publikasi. Gambar  dibawah  menjelaskan  bagaimana  tahapan penelitian yang sudah dilakukan dalam proses penelitian ini.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Penelitian  saat  ini  menggunakan  metode
Partial  Least  Squares-Structural  Equation  Modeling (PLS-SEM)  untuk  menganalisis  model  konseptual menggunakan SmartPLS 3.2.9 (Sarstedt, Hair Jr, Cheah, Becker, & Ringle, 2019). Pendekatan analitik dua tahap diikuti,  dimulai  dengan  penilaian  model  pengukuran yaitu, validitas dan reliabilitas, dan diikuti oleh penilaian model  struktural  yaitu,  pengujian  hipotesis  yang dirumuskan  (Hair  Jr,  Hult,  Ringle,  &  Sarstedt,  2016; Hindardjo et al., 2021). Di dalamnya, model pengukuran menentukan bagaimana masing-masing konstruk diukur, sedangkan  model  struktural  menentukan  bagaimana konstruk saling terkait dalam model struktural. Menurut Barclay, Higgins, and Thompson (1995) pemilihan PLS- SEM  dalam  penelitian  ini  mengacu  pada  fakta  bahwa PLS-SEM  menyediakan  analisis  bersamaan  untuk pengukuran dan  model struktural, yang pada gilirannya menghasilkan estimasi yang lebih akurat.

## A. Profil Responden
Data yang berhasil dikumpulkan pada penelitian ini berjumlah 276 responden yang menggunakan  M-payment  dalam  transaksi  pembelian dengan  aplikasi shopeepay .  Hasil  menunjukkan  bahwa
33,9%  (N=93)  responden  berjenis  kelamin  pria  dan 66,31%  (N=183)  responden  berjenis  kelamin  wanita. Selanjutnya  untuk  kategori  umur,  dibawah  25  tahun jumlah  responden  sebanyak  41,67%,  rentan  antara  25 sampai  dengan  35  tahun  sebanyak  43,84%  dan  umur diatas  35  tahun.  Tingkat  pendidikan  responden  dalam menggunakan M-payment tertinggi adalah untuk tingkat pendidikan  S1  sebanyak  44,92%  disusul  pendidikan SMA sebanyak 31,15% kemudian S2 sebanyak 15,59% dan  terakhir  S3  sebanyak  8,34%.  Secara  jelas  lengkap profil responden dapat dlihat pada table dibawah ini:

## Tabel 2. Profil Responden
No  Keterangan  Kategori  Jumlah  Prosentase
1 Jenis Kelamin Pria 93 33,69% Wanita 183 66,31% 2 Umur < 25 115 41,67% 25 - 35 121 43,84% > 35 40 14,49% 3 Pendidikan SMA 86 31,15% S1 124 44,92% S2 43 15,59% S3 23 8,34% 4 Penggunaan M-payment <1 tahun 65 23,55% 1-2 tahun 112 40,58% 2-4 tahun 76 27,53% > 4 tahun 23 8,34% 5 Penggunaan M-payment 1 bulan 1 kali 65 23,56% 2-3 kali 124 44,92% 4-5 kali 66 23,91% > 6 kali 21 7,61% Sumber: (Asrul Sani et al., 2023)

## B. Pengujian Outer Model
Sebelum menguji hipotesis dalam model dalam (model  struktural),  pengujian  model  luar  (model pengukuran) harus terkonfirmasi terlebih dahulu. Alasan untuk  menganalisis  model  pengukuran  adalah  untuk menjamin  bahwa  langkah-langkah  yang  digunakan adalah  baik  dan  menyediakan  bagian-bagian  teoretis yang  dipahami  secara  memadai.  Penilaian  model pengukuran  meliputi pengujian reliabilitas ( Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability ) dan validitas (validitas konvergen dan diskriminan). Untuk pengujian reliabilitas  konsistensi  internal,  hasil  pada  Tabel  3 menunjukkan  bahwa  nilai Cronbach’s  Alpha berkisar antara 0,784 dan 0,934 yang semuanya lebih tinggi dari nilai  ambang  batas  0,7.  Hasil  penelitian  juga mengungkapkan  nilai composite  reliability (CR). berkisar  antara  0,767  dan  0,921  yang  semuanya  lebih tinggi  dari  nilai  yang  disarankan  0,7.  Oleh  karena  itu,

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v9i1.160
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan  Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
reliabilitas  konsistensi  internal  dalam  hal Cronbach's Alpha dan CR dikonfirmasi.
Validitas konvergen mengacu pada pengukuran di  mana  beberapa  item  serupa  dalam  konsep.  Dalam penelitian  ini, factor  loadings dan average  variance extract (AVE) diuji untuk  menguji  validitas konvergen [58].  Sesuai  Tabel  3,  nilai  factor  loadings  telah memenuhi persyaratan karena semua nilai tersebut lebih tinggi dari nilai yang direkomendasikan yaitu 0,7. Hasil pada  Tabel  3  juga  menunjukkan  bahwa  nilai  AVE berkisar  antara  0,621  dan  0,835  yang  semuanya  lebih tinggi dari nilai yang disarankan yaitu 0,5 (Hair Jr et al., 2016;  Wong,  2013).  Mengingat  hasil  ini,  validitas konvergen dipastikan dapat dikonfirmasi.
Tabel 3. Pengujian Outer Model
Varibel Kode  Loading  CA CR AVE Performance Expectancy PE1 0,877 0,900  0,912  0,765 PE2 0,888 PE3 0,910 PE4 0,923 PE5 0,910 Effort Expectancy EE1 0,865 0.895  0,811  0,678 EE2 0,834 EE3 Reject EE4 0,789 EE5 0,812 Social Influence SI1 Reject 0,784  0,823  0,699 SI2 Reject SI3 0,765 SI4 0,799 SI5 0,746 Facilitating Conditions FC1 0,912 0,902  0,831  0,699 FC2 0,913 FC3 0,923 FC4 0,921 FC5 0,899 Perceived Risk PR1 0,799 0,877  0,767  0,625 PR2 0,843 PR3 0,866 PR4 Reject PR5 0,911 Perceived Cost PC1 0,923 0,845  0.799  0,674 PC2 0,869 PC3 0,877 PC4 0,899 PC5 Reject Behavioral Intention BI1 0,888 0,934  0,901  0,877 BI2 0,877 BI3 0,934 BI4 0,956 BI5 0,933 UB1 0,867 0,932  0,921  0,812
Varibel Kode  Loading  CA CR AVE Use Behavior UB2 0,799 UB3 0,843 UB4 0,839 UB5 0,875 Sumber: (Asrul Sani et al., 2023)

## C. Pengujian Inner Model
Pengujian inner model atau yang disebut dengan model  struktural  adalah  langkah  selanjutnya  setelah konfirmasi  dari  pengujian  outer  model  atau  model pengukuran. Hal  ini  membutuhkan  perhitungan koefisien  determinasi  (R 2 )  dan  koefisien  jalur  melalui prosedur bootstrapping dari  5000  resample.  Seperti ditunjukkan  pada  Tabel  4,  penilaian  model  struktural memberikan indikasi pengujian hipotesis.
Temuan  menunjukkan  bahwa  risiko  yang dirasakan  memiliki  dampak  positif  yang  signifikan terhadap  niat  perilaku  pengguna  M-payment  untuk menggunakan sistem M-payment. Dengan demikian, H1 hipotesis  diterima  (t-test  =  1,984).  Selanjutnya,  hasil menunjukkan  bahwa effor t expectancy memiliki  efek positif yang signifikan terhadap niat perilaku pengguna M-payment  untuk  menggunakan  sistem  M-payment. Oleh  karena  itu,  H2  hipotesis  diterima  (t-test  =  2,234). Selain itu, hasil mengungkapkan bahwa social influence, facilitating conditions perceived risk dan perceived cost berpengaruh  positif  yang  signifikan  terhadap  niat perilaku  pengguna  M-payment  untuk  menggunakan sistem M-payment. Oleh karena itu, H3, H4, H5, H6 dan H7 semua hipotesis diterima.
Tabel 4. Hasil Hipotesis H Hubungan t-test  Keputusan
H1  Perform Expectancy            Behavioral Intention 1.984  Accepted H2  Effort Expectancy          Behavioral Intention  2,234  Accepted H3  Social Influence           Behavioral Intention 2,478  Accepted H4  Facilitating Condit.            Behavioral Intention 6,876  Accepted H5  Perceived Risk            Behavioral Intention 2,856  Accepted H6  Perceived Cost            Behavioral Intention 1,974  Accepted H7  Behavioral Intention         Use Behavior 5,912  Accepted
Temuan  mengungkapkan  bahwa  faktor  resiko dan  faktor  biaya  berpengaruh  positif  terhadap  niat perilaku  pengguna,  ini  menunjukkan  bahwa  kualitas informasi  yang  dihasilkan  oleh ShopeePay telah memberikan  nilai  lebih  kepada  pengguna.  Temuan  ini mirip  dengan  temuan  Al-Saedi  et  al.  (2020).  Hipotesis berikut  menunjukkan  bahwa perform  expectancy dan effort  expectancy memiliki  efek  menguntungkan  pada niat perilaku pengguna. Individu yang percaya bahwa M- payment  memberikan  kemudahan  akan  meningkatkan nilainya. Temuan ini serupa dengan temuan Al-Saedi et al.  (2020).  Hipotesis  berikut  juga  menunjukkan  bahwa ke enam variabel independen merupakan prediktor yang signifikan  dari  niat  perilaku  pengguna  dirasakan.
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan  Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Selanjutnya,  nilai  yang  dirasakan  mempengaruhi  niat perilaku  secara  positif.  Individu  yang  percaya  bahwa pembayaran  dengan  mobile  payment  memberikan  nilai kepada  mereka  lebih  cenderung  menggunakan mobile payment .  Sedangkan  model  UTAUT  yaitu  konstruk performance  expectancy,  effort  expectancy,  social pengaruh,  dan  kondisi  yang  memfasilitasi,  juga menunjukkan  pengaruh  positif  terhadap  niat  perilaku. Semakin  tinggi  efisiensi  dalam  menggunakan  M- payment,  semakin  tinggi  niat  untuk  menggunakan  M- payment. Selanjutnya, semakin tinggi tingkat kemudahan  penggunaan,  semakin  tinggi  niat  untuk menggunakan M- payment.

## KESIMPULAN
Studi  ini  menyimpulkan  bahwa  faktor  resiko dan biaya yang dirasakan dalam model integrasi dengan UTAUT  dapat  dilakukan.  Itu  ditunjukkan  bahwa perceived  risk dan perceived  cost menunjukkan  hasil yang  positif  pada perceived  value dan  perceived  nilai memiliki efek positif pada niat perilaku. Penelitian telah memberikan kontribusi secara teoritis dengan memperluas  UTAUT  model  dengan risk dan cost . Penelitian ini juga memberikan kontribusi praktis untuk aplikasi  uang  elektronik  pengembang  agar  tidak  hanya memperhatikan aspek kenikmatan tetapi juga memperhatikan  aspek  utilitarian  dari  setiap  individu. Percepatan  penggunaan  M-Payment  di  masa  pandemi COVID-19 juga bisa menjadi peluang sebagai tantangan bagi  pengembang  aplikasi  M-Payment.  Penelitian  ini memiliki  keterbatasan  karena  jumlah  sampel  yang banyak  masih  kecil  dan  sebagian  besar  wilayah responden berada di Pulau Jawa. Penelitian ini juga tidak menggunakan  kovarians-  SEM  berbasis  varian  yang memiliki  akurasi  hasil  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan  SEM  berbasis  varian.  Penelitian  lebih  lanjut dapat  menggunakan kovarians- berbasis SEM sehingga data  yang  dihasilkan  lebih  baik.  Selanjutnya,  perlu  ada tambahan variabel budaya yang dipertimbangkan bahwa setiap  daerah  memiliki  budaya  yang  berbeda,  misalnya individualis-kolektivis.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahuja,  R.  (2018).  Mobile  payments  for  conducting  M- Commerce.  In Mobile  Commerce:  Concepts, Methodologies,  Tools,  and  Applications (pp. 450-467): IGI Global.
Al-Saedi, K., Al-Emran, M., Ramayah, T., & Abusham, E.  J.  T.  i.  S.  (2020).  Developing  a  general
extended  UTAUT  model  for  M-payment adoption. 62 , 101293.
Baabdullah, A. M., Alalwan, A. A., Rana, N. P., Kizgin, H., & Patil, P. J. I. j. o. i. m. (2019). Consumer use  of  mobile  banking  (M-Banking)  in  Saudi Arabia:  Towards  an  integrated  model. 44 ,  38- 52.
Barclay, D.,  Higgins, C., & Thompson, R. (1995). The partial least squares (PLS) approach to casual modeling: personal computer adoption ans use as an Illustration .
Cao,  Q.,  &  Niu,  X.  J.  I.  J.  o.  I.  E.  (2019).  Integrating context-awareness  and  UTAUT  to  explain Alipay user adoption. 69 , 9-13.
Dass,  R.  (2011).  Unique  Identification  for  Indians:  A Divine  Dream  or  a  Miscalculated  Heroism? Vikalpa, 36 (1), 1-14. doi:10.1177/0256090920110101
De  Luna,  I.  R.,  Liébana-Cabanillas,  F.,  Sánchez- Fernández,  J.,  Muñoz-Leiva,  F.  J.  T.  F.,  & Change,  S.  (2019).  Mobile  payment  is  not  all the  same:  The  adoption  of  mobile  payment systems  depending  on  the  technology  applied. 146 , 931-944. de Sena Abrahão, R., Moriguchi, S. N., & Andrade, D. F.  J.  R.  R.  d.  A.  e.  I.  (2016).  Intention  of adoption of mobile payment: An analysis in the light of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). 13 (3), 221-230. Gupta,  K.  P.,  Manrai,  R.,  &  Goel,  U.  J.  J.  o.  A.  B.  S.
(2019).  Factors  influencing  adoption  of payments banks by Indian customers: extending  UTAUT  with  perceived  credibility. 13 (2), 173-195.
Hair Jr, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C., & Sarstedt, M. (2016). A  primer  on  partial  least  squares structural equation modeling (PLS-SEM) : Sage Publications.
Hindardjo,  A., Sani,  A.,  Hanny, R.,  Lestari, D.,  Alang, S., &  Nawaningtyas,  P.  N.  (2021,  22-23 Sept. 2021). Preliminary  Assessment  of  E-Business Adoption Models in Technology and Environmental  Contexts  based  on  the  TAM Models. Paper  presented  at  the  2021  9th International  Conference  on  Cyber  and  IT Service Management (CITSM).
Jadil,  Y., Rana,  N.  P.,  &  Dwivedi,  Y.  K.  J.  J.  o. B. R. (2021). A  meta-analysis of the UTAUT  model in  the  mobile  banking  literature:  The moderating role of sample size and culture. 132 , 354-372.
Khalilzadeh, J., Ozturk, A. B., & Bilgihan, A. J. C. i. H. B. (2017). Security-related factors in extended UTAUT model for NFC based mobile payment in the restaurant industry. 70 , 460-474.

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v9i1.160
Liébana-Cabanillas, F., Molinillo, S., & Ruiz-Montañez, M.  (2019).  To  use  or  not  to  use,  that  is  the question:  Analysis  of  the  determining  factors for  using  NFC  mobile  payment  systems  in public transportation. Technological Forecasting and Social Change, 139 , 266-276. doi:https://doi.org/10.1016/j.techfore.2018.11. 012 Park,  J.,  Ahn,  J.,  Thavisay,  T.,  &  Ren,  T.  (2019). Examining  the  role  of  anxiety  and  social influence  in  multi-benefits  of  mobile  payment service. Journal  of  Retailing  and  Consumer Services, 47 , 140-149.
doi:https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2018.1
1.015
Patil, P., Tamilmani, K., Rana, N. P., & Raghavan, V. J. I.  J.  o.  I.  M.  (2020).  Understanding  consumer adoption of mobile payment in India: Extending
Meta-UTAUT model with personal innovativeness,  anxiety,  trust,  and  grievance redressal. 54 , 102144.
Permana,  T.,  &  Puspitaningsih,  A.  J.  J.  S.  E.  (2021). Studi  ekonomi  digital  di  Indonesia. 4 (2),  161- 170.
Rahi,  S.,  Khan,  M.  M.,  &  Alghizzawi,  M.  J.  E.  I.  S.
(2021).  Factors  influencing  the  adoption  of telemedicine health services during COVID-19 pandemic crisis: an integrative research model. 15 (6), 769-793. Sani,  A.,  Subiyakto,  A.,  &  Rahman,  T.  K.  A.  (2018).
Integration  of  the  Technology  Readiness  and Adoption  Models  for  Assessing  IT  Use among SMEs in Indonesia .
Sarstedt, M., Hair Jr, J. F., Cheah, J.-H., Becker, J.-M.,
&  Ringle,  C.  M.  J.  A.  m.  j.  (2019).  How  to specify,  estimate,  and  validate  higher-order constructs in PLS-SEM. 27 (3), 197-211.
Shaw,  B.,  &  Kesharwani,  A.  J.  J.  o.  I.  C.  (2019).
Moderating  effect  of  smartphone  addiction  on mobile  wallet  payment  adoption. 18 (3),  291- 309.
Slade, E., Williams, M., Dwivedi, Y., & Piercy, N. J. J. o. S. M. (2015). Exploring consumer adoption of proximity mobile payments. 23 (3), 209-223. Teo, A.-C., Tan, G. W.-H., Ooi, K.-B., & Lin, B. J. I. J. o. M. C. (2015). Why consumers adopt mobile payment?  A  partial  least  squares  structural equation  modelling  (PLS-SEM)  approach. 13 (5), 478-497.
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D.  (2003).  User  acceptance  of  information technology:  Toward  a  unified  view. MIS quarterly , 425-478.
Venkatesh, V., Thong, J. Y., & Xu, X. J. M. q. (2012). Consumer  acceptance  and  use  of  information technology:  extending  the  unified  theory  of acceptance and use of technology. 157-178.
Wong,  K.  K.-K.  (2013).  Partial  least  squares  structural equation  modeling  (PLS-SEM)  techniques using SmartPLS. Marketing Bulletin, 24 (1), 1- 32.
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan  Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri