## PENGARUH BEHAVIORAL INTENTION DAN PENERAPAN MODEL UTAUT TERHADAP USER ACCEPTANCE DIGITAL PAYMENT IN
QUICK RESPONSE INDONESIAN STANDARD (QRIS)
Viany Cecilia Pah, Kornelius Universitas Katolik Widya Mandira Vianycecilia1201@gmail.com, Kornelis.kroon82@gmail.com

## Abstrak
penelitian  ini  bertujuan  untuk  Mengetahui Performance  Expectancy berpengaruh positif  terhadap Behavioral  intention. Jenis  penelitian  ini  adalah  penelitian kuantitatif, yakni penelitian yang menganalisis data-data secara kuantitatif/statistik, dengan  tujuan  untuk  menguji  hipotesis  yang  telah  ditetapkan  kemudian menginterpretasikan  hasil  analisis  tersebut  untuk  memperoleh  kesimpulan. Digital payment menggunakan QRIS dipercaya sebagai bentuk pengembangan fintech yang mampu  memberikan  berbagai  keuntungan  bagi  penggunanya (performance expectancy). Kehadiran QRIS dapat  membantu  pengguna  dalam  meningkatkan performasi kinerjanya. Manfaat kinerja yang didapatkan mampu mendorong minat masyarakat  untuk  menggunakan  aplikasi  dan  layanan digital  payment sebagai alternatif pembayaran modern
Kata kunci : Digital payment , Behavioral Intention , Model UTAUT

## Abstract
This  study aims  to  find out  whether Performance Expectancy has a positive effect on  Behavioral  Intention.  This  type  of  research  is  quantitative  research,  namely research  that  analyzes  data  quantitatively/statistically,  with  the  aim  of  testing  the established  hypotheses  and  then  interpreting  the  results  of  the  analysis  to  obtain conclusions.  Digital  payment  using  QRIS  is  believed  to  be  a  form  of  fintech development  that  is  able  to  provide  various  benefits  for  its  users  (performance expectancy). The presence of QRIS can help users improve their performance. The performance benefits obtained are able to encourage public interest in using digital payment applications and services as an alternative to modern payments

## Keywords: Digital payment, Behavioral Intention, Model UTAUT

## Pendahuluan
Pengaruh  perkembangan  teknologi  berdampak  besar  pada  kehidupan  sehari-hari masyarakat  yang  serba  digital.  Pertumbuhan  pesat  di  era  digital  dapat  membantu memperoleh  informasi  dan  mempermudah  masyarakat  dalam  penyelesaian  pekerjaan secara efektif dan efisien dengan berbagai kecanggihan yang ditawarkan, salah satunya layanan  dalam  keuangan  digital  yang  biasanya  dikenal  dengan fintech atau financial technology . Financial  technology adalah  sebuah  inovasi  yang  menggabungkan  antara teknologi  yang  ada  dan  fitur  keuangan  (Chen,  Wu,  &  Yang,  2019).  Inovasi  yang dilakukan  lebih  bertujuan  pada  memberikan  kemudahan  akses,  transparansi,
kenyamanan,  praktis  dan  efisien.  Salah  satu  hal  yang  terlihat  jelas  dari  perkembangan fintech, salah satunya adalah digital payment.
Digital  payment merupakan  salah  satu  jenis fintech yang  dapat  menggantikan peran  lembaga  keuangan  di  Indonesia  dengan  menyediakan  tiga  layanan  utama  Bank Indonesia,  yaitu payment,  clearing  and  settlement .  Selain  itu, digital  payment juga diharapkan  mampu  mengurangi  peredaran  uang  tunai  di  masyarakat.  Hal  ini  sejalan dengan program yang dicanangkan Bank Indonesia tahun 2014, Gerakan Nasional Non Tunai  (GNNT)  tentang  menyadarkan  masyarakat  Indonesia  untuk  mengurangi penggunaan uang tunai sebagai alat pembayaran dan beralih ke metode cashless .
Berdasarkan  data  pada  Bank  Indonesia,  terdapat  38  dompet  digital  yang  sudah terdaftar  dan  memiliki  lisensi  resmi.  Diantaranya  5  teratas  yaitu  Gopay,  Ovo,  Dana, LinkAja dan Jenius. Dompet digital sebagai salah satu alat pembayaran mempermudah transaksi antara pembeli dan penjual ( merchant ). Berbagai dompet digital menggunakan system QR  code dalam  pembayaran,  dianggap  sebagai  sesuatu  yang  inovatif  karena memberikan  kemudahan  dan  kecepatan  baik  dalam  segi  system  maupun  pendataan. Manfaat yang diberikan QR code adalah penyimpanan dan keberadaan data yang valid serta manfaat secara fisik yang bertahan lama (Akbar, Silvana, & Alizar, 2019). Namun karena  setiap  jenis  dompet  digital  memiliki QR  code tersendiri,  mengaitkan  jenis pembayaran  ini  menjadi  kurang  efisien  dikarenakan  adanya  biaya  tambahan,  tidak semua merchant menyediakan  semua  pembayaran  dengan  berbagai  macam  dompet digital,  dan  juga  ketidaksamaan  aplikasi  antara merchant dan  konsumen.  Oleh  karena masalah  terkait  efisiensi  tersebut,  maka  pada  tanggal  1  Januari  2020,  Bank  Indonesia merilis  standar penggunaan QR code di  Indonesia dengan nama Quick Response Code Indonesia  Standard yang  pada  masa  ini  dikenal  dengan  istilah  QRIS.  Bank  Indonesia mewajibkan  seluruh  penyedia  dompet  digital  untuk  menggunakan  QRIS.  QRIS  yang merupakan pengembangan oleh BI dan Asosiasi Sistem Pembayaran Indonesia (ASPI), berguna  untuk  memfasilitasi  transaksi  pembayaran  dengan  basis  pada  server  di Indonesia  sesuai  dengan  ketentuan  BI  yang  mengatur  mengenai  GPN.  Dengan mengusung  tema  UNGGUL  (Universal,  Gampang,  Untung  dan  Langsung)  diharapkan dengan  kehadiran  QRIS  dapat  membawa  keuntungan  bagi  setiap  sektor  masyarakat karena transaksi oembayaran yang menjadi lebih cepat, praktis dan efisien.
Penggunaan  QRIS  menjadi trend positif,  mengingat  manfaatnya  yang  sangat efisien dalam system pembayaran non-tunai dengan hanya menggunakan satu jenis QR code saja  untuk  berbagai  jenis  pembayaran.  Berdasarkan  data  Bank  Indonesia  2021, jumlah merchant pengguna  QRIS  sebanyak  12,2  juta.  Angka  ini  meningkat  tajam hingga  297,1%  dibandingkan  laporan  awal  tahun  2020  sebanyak  3,08  juta merchant saja. Merchant yang  paling  banyak  menggunakan  QRIS  yaitu merchant pada  usaha mikro, diikuti usaha kecil, dan terakhir yaitu usaha menengah.
Begitu  juga  dengan  pemerintah  Provinsi  NTT  bekerjasama  dengan  Bank Indonesia telah mendorong penggunaan QRIS dalam digital payment system sehinggga jumlah merchant pengguna  QRIS  naik  drastic  dari  tahun  2020  ke  tahun  2021,  dimana awal  tahun  2020  hanya  11.023  hingga  desember  2021  total  pengguna  QRIS  sebanyak

## Pengaruh Behavioral Intention dan Penerapan Model UTAUT terhadap User
Acceptance Digital payment in Quick Response Indonesian Standard (QRIS)
93.038 merchant ,  atau  dengan  kata  lain  kenaikan merchant QRIS  meningkat  sebesar 199,21% dari tahun 2020 ke tahun 2021.
Gambar 1 Perkembangan Jumlah Merchant QRIS di Provinsi NTT
Tingginya  penggunaan  QRIS  sebagai  media  bayar,  menggambarkan  tingginya jumlah  pengguna  yang  memanfaatkan  QRIS  sebagai  salah  satu  media  bayar  berbasis digital  yang  ditunjukkan  lewat  niat  perilaku  konsumen  ( behavioral  intention )  tersebut. Mengingat QRIS ini masih cukup baru dikalangan masyarakat tetapi sudah banyak yang memanfaatkannya,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  melihat  niat  perilaku  ( behavioral intention )  konsumen  dalam  menggunakan  QRIS.  Salah  satu  teori  yang  dapat membuktikan  niat  perilaku  ( behavioral  intention )  untuk  pemanfaatan  teknologi  ini adalah Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology (UTAUT).  Teori  yang dikembangkan  oleh  Venkatesh  ini  menggambarkan  penerimaan  pengguna  terhadap teknologi. UTAUT yang merupakan gabungan dari delapan model yang sudah ada dan menggabungkannya  dalam  satu  konsep  utama  yang  dapat  dengan  jelas  melihat  reaksi penerimaan  pengguna  terhadap  teknologi  dapat  dipahami  dengan  baik  (Venkatesh, Thong,  &  Xu,  2016).  Konstruk  utama  yang  menjadi  kunci  dalam  teori  UTAUT  ini adalah Performance expectancy (ekspetasi kinerja), Effort expectancy (ekspetasi usaha), Social  Influence (pengaruh  social)  dan Facilitating  Conditions (kondisi  fasilitas)  yang diindikasikan  memiliki  pengaruh  secara  langsung  pada  penggunaan  suatu  teknologi, yang  berdasarkan  penelitian  ini  teknologi  yang  dimaksud  adalah digital  payment menggunakan  QRIS.  Variabel  niat  perilaku  ( behavioral  intention )  ditambahkan  untuk melihat bagaimana hubungannya dengan keempat variabel dalam model UTAUT.
Behavioral intention sendiri diartikan sebagai kemauan seorang konsumen dalam rangka untuk memilih, menggunakan, atau bahkan membuang sebuah produk atau jasa. Jadi  seorang  konsumen  dapat  memberitahu  pengalamannya  dalam  memilih,  membeli, memberitahukan orang mengenai pengalamannya sampai pada membuang produk atau jasa yang dipilih  (Mowen, 2002).
Sedangkan  menurut  (Kotler,  2012), behavioral  intention adalah  suatu  keadaan dimana seseorang mempunyai sikap loyal terhadap sebuah produk dan jasa, dan dengan rela merekomendasikannya kepada orang lain.
Berdasarkan  dari  beberapa  teori  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa behavioral intention merupakan sebuah sikap yang terbentuk sebagai akibat dari kenyamanan  dan kesukaan  menggunakan  sebuah  produk/jasa.  Sehingga  apabila  seseorang  merasa nyaman  dalam  menggunakan  sebuah  teknologi,  maka  orang  tersebut  akan merekomendasikannya pada orang lain.
Terkait dengan hubungan antara keempat variabel tersebut terhadap niat  perilaku ( behavioral intention ), beberapa hasil penelitian terdahulu  masih menunjukkan adanya kesenjangan ( gap ), seperti yang ditemukan oleh  (Chaidir, Ro’is, & Jufri, 2021)  bahwa dari  4  variabel  yang  diprediksikan  mempengaruhi  niat  berperilaku  menggunakan  m- banking,  hanya Effort  expectancy yang  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  niat berperilaku  ( behavioral  intention ),  sedangkan Performance  expectancy , Social Influence , dan Facilitating Conditionss berpengaruh signifikan terhadap niat berperilaku (behavior  intention)  menggunakan  m-banking.  (Wijaya  &  Handriyantini,  2020)  dalam penelitiannya  menemukan  bahwa  secara  parsial,  variabel Effort  expectancy dan Facilitating  Conditionss memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap behavioral intention .  Sedangkan  variabel Performance  expectancy dan Social  Influence tidak berpengaruh secara signifikan terhadap behavioral intention . Selain itu, hasil penelitian (Andrianto, 2020) menemukan bahwa secara parsial, variabel Performance expectancy , Effort  expectancy , Social  Influence ,  dan Facilitating  Conditions tidak  berpengaruh signifikan  terhadap behavioral  intention .  Di  sisi  lain,  hasil  penelitian  (Heryanto  & Tjokrosaputro,  2021)  menunjukkan  bahwa  variabel Performance  expectancy , Effort expectancy , Social  Influence ,  dan Facilitating  Conditions ,  secara  parsial  berpengaruh signifikan  terhadap  variabel behavioral  intention .  Sementara  hasil  penelitian  Achiriani dan  Hasbi  (2021)  menunjukkan  bahwa  variabel Performance  expectancy , Effort expectancy ,  dan Social  Influence ,  secara  parsial  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel behavioral intention .
Oleh  sebab  itu  penelitian  ini  dimaksudkan  untuk  melihat  bagaimana  pengaruh  4 variabel  UTAUT  terhadap behavioral  intention dalam  melihat  minat  konsumen terhadap penggunaan QRIS sebagai digital payment .
Secara  umum, digital  payment adalah  bentuk  dari  perkembangan fintech yang secara  umum  dibagi  menjadi e-money dan e-wallet .  Hal  ini  diatur  dalam  peraturan  BI nomor  20/6/PBI/2018  pasal  1  tentang  uang  elektronik  mengartikan  uang  elektronik sebagai  alat  pembayaran  mikro  yang  diterbitkan  terbit  atas  dasar  nilai  uang  disetor kepada  penerbit  dan disimpan secara elektronik  dalam media server atau chip . Tujuan dihadirkannya  uang  elektronik  adalah  mengurangi  tingkat  penggunaan  uang  tunai sehingga dapat menciptakan cashless society .
Kehadiran digital payment menjadi salah satu solusi yang mampu menyelesaikan masalah di bidang keuangan dengan adanya peningkatan inklusi keuangan di Indonesia, yang  diharapkan  mampu  meningkatkan  efisiensi  keuangan  melalu  partisipasi masyarakat yang meningkat tentang keuangan formal (Hanantasena, 2016).
Dalam peraturan BI nomor 19/12/PBI/2017, BI mengatur seluruh penyelenggaraan  e-wallet  sebagai  bentuk  dukungan  kehadiran digital  payment di

## Pengaruh Behavioral Intention dan Penerapan Model UTAUT terhadap User
Acceptance Digital payment in Quick Response Indonesian Standard (QRIS)
Indonesia.  Begitu  juga  dengan  laporan  yang  diluncurkan,  Bank  Indonesia  melaporkan terdapat  38  dompet  digital  yang  telah  terdaftar  dan  secara  resmi  mempunyai  lisensi (Bank Indonesia, 2018).
Quick Response Indonesia Standard atau yang lebih sering disebut sebagai QRIS adalah  standar QR  code pembayaran  yang  dikembangkan  oleh  Bank  Indonesia  dan Asosiasi Sistem Pembayaran Indonesia (ASPI) (www.bi.go.id). Sebelum diberlakukannya  QRIS, merchant harus  menyediakan  berbagai  jenis  aplikasi pembayaran  di  tokonya.  Pelanggan  yang  memakai  system  pebayaran  non  tunai,  harus memastikan  bahwa  aplikasi  bayarnya  sama  dengan  yang  ada  pada merchant .  Namun, setelah diberlakukannya QRIS, merchant tidak perlu menyiapkan berbagai jenis aplikasi pembayaran. Merchant hanya  perlu  menyediakan  satu QR  code ,  dan  pelanggan  dapat menggunakan seluruh jenis aplikasi pembayaran untuk membayar (Sihaloho, 2020).
Performance  expectancy adalah  tingkat  keyakinan  seseorang  terhadap  sebuah system yang dapat meningkatkan dan memberi keuntungan-keuntungan pada pekerjaan yang dilakukan (Venkatesh & Morris, 2003). Performance expectancy menggabungkan beberapa variabel  model penelitian user acceptance , yaitu Persepsi  terhadap kegunaan ( perceived  usefulness) dimana  persepsi  ini  menjelaskan  mengenai  keuntungan  yang didapat ketika menggunakan sebuah system (Alaeddin, Rana, Zainudin, & Kamarudin, 2018),  motivasi  ekstrinsik  ( extrinsic  motivation )  yaitu  kinerja  suatu  aktivitas  yang berperan dalam mencapai hasil yang berbeda dan bernilai dari aktivitas itu sendiri (Teo, Lim, & Lai, 1999), kesesuaian pekerjaan ( job fit ) yang didefinisikan sebagai bagaimana dengan  adanya  sebuah  sistem  dapat  meningkatkan  kinerja  seseorang  (Venkatesh, Morris,  Davis,  &  Davis,  2003),  keuntungan  relatif  ( relative  advantage )  yaitu  sebuah persepsi  yang  mengatakan  bahwa  jika  sebuah  pekerjaan  menggunakan  inovasi,  maka hal  tersebut  akan  lebih  baik  daripada  hal-hal  yang  terdahulu.  dan  ekspetasi-ekspetasi hasil  ( outcome  expectations )  yang  menyatakan  bahwa  konsekuensi-konsekuesi  yang diyakini atas perilaku yang dilakukan.
Adapun  penelitian  ini  bertujuan  untuk:  1.  Mengetahui Performance  Expectancy berpengaruh  positif  terhadap Behavioral  intention 2.  Mengetahui Effort  expectancy berpengaruh  positif  terhadap Behavioral  intention 3.  Mengetahui Social  Influence berpengaruh  positif  terhadap Behavioral  intention 4.  Mengetahui Facilitating Conditionss berpengaruh  positif  terhadap Behavioral  intention 5.  Mengetahui Behavioral Intention berpengaruh positif terhadap Use Behavioral

## Metode
Jenis  penelitian  ini  adalah  penelitian  kuantitatif,  yakni  penelitian  yang menganalisis  data-data  secara  kuantitatif/statistik,  dengan  tujuan  untuk  menguji hipotesis  yang  telah  ditetapkan  kemudian  menginterpretasikan  hasil  analisis  tersebut untuk  memperoleh  kesimpulan.  Jenis  penelitian  kuantitatif  dalam  penelitian  ini  adalah mengolah  data  dalam  bentuk  kuesioner  kemudian  mengambil  kesimpulan  dari  analisis data-data tersebut dengan bantuan alat analisis statistik  (Sugiyono, 2013). Penyebaran
kuesioner  akan  dilakukan  kepada  para  pengguna  QRIS  di  Kota  Kupang.  Hasil  dari survei  tersebut  nantinya  akan  diolah  dan  dianalisis  peneliti  menggunakan  software AMOS 24.
Populasi penelitian ini adalah seluruh  individu yang belum pernah menggunakan QRIS  yang  ada  di  Kota  Kupang.  Peneliti  telah  menentukan  kriteria  khusus  dalam pengambilan sampel. Ukuran sampel yang harus dipenuhi dalam analisis SEM minimal 150  sampel  (Imam  Ghozali,  2016).  Pengambilan  sampel  dilakukan  dengan  teknik convenience  sampling ,  dimana  teknik  ini  adalah  teknik  dalam  pengambilan  sampel didasarkan pada ketersediaan dan kemudahan dalam pengambilannya (Ghozali, 2018).
Peneliti mengumpulkan data melalui penyebaran kuesioner dengan menggunakan aplikasi Google  Form (primer) . Link kuesioner  dibagikan  kepada  responden  melalui whatsapp dan direct  message  instagram. Kriteria  yang  harus  dipenuhi  adalah  calon responden pria/ wanita yang pernah melakukan pembayaran non tunai lewat QRIS. Usia responden minimal 17 tahun karena dianggap telah mampu memahami item pertanyaan yang  diajukan  oleh  peneliti.  Skala  Likert  7  poin  (nilai  1  untuk  pilihan  sangat  tidak setuju  sampai  dengan  7  untuk  pilihan  sangat  setuju)  dipilih  peneliti  sebagai  skala pengukuran untuk menghindari jawaban netral.

## Hasil dan Pembahasan

## Analisis Statistika Deskriptif
Karakteristik  responden  meliputi gender, usia,  status  pekerjaan,  latar  belakang pendidikan, dan frekuensi penggunaan QRIS dalam satu minggu. Total respon kuesioner yang  diterima  sebanyak  291  tetapi  yang  dapat  diolah  hanya  sebesar  288  karena  ada  3 responden  yang  tidak  menggunakan  aplikasi digital  payment tetapi  tetap  mengisi kuesioner penelitian ini.
Informasi  proporsi gender responden  dapat  dilihat  pada  tabel  1.  Responden wanita mendominasi dalam pengisian kuesioner. Jumlah responden wanita lebih banyak dibandingkan pria karena beberapa calon responden pria menyampaikan kepada peneliti bahwa  mereka  tidak  memenuhi  kriteria  untuk  mengisi  kuesioner  ini  (tidak  pernah menggunakan QRIS sebagai alat pembayaran ).

## Tabel 1 Gender
Gender Jumlah Responden  Persentase Pria 98 34,03% Wanita 190 65,97% Total 288 100%
Tabel 2 menunjukkan proporsi usia responden. Pengguna QRIS terbanyak berusia 23- 28  tahun  sebesar  46,53%  diikuti  dengan  golongan  usia  17-22  tahun  sebesar  28,82%. Responden  pada  golongan  usia  ini  diduga  tingkat  produktivitasnya  lebih  tinggi dibandingkan  kalangan  usia  lainnya  sehingga  dianggap  lebih  mudah  untuk  menerima kehadiran dan menggunakan metode pembayaran modern (digital payment).

## Pengaruh Behavioral Intention dan Penerapan Model UTAUT terhadap User
Acceptance Digital payment in Quick Response Indonesian Standard (QRIS)
Tabel 2 Usia Usia (tahun)  Jumlah Responden Persentase 17-22 83 28,82% 23-28 134 46,53% 29-34 25 8,68% 35-40 18 6,25% 41-46 4 1,39% >46 24 8,33% Total 288 100%
Berdasarkan  tabel  3  dapat  dilihat  partisipan  pengisian  kuesioner  didominasi  oleh responden berlatar belakang pendidikan S1 sebesar 59,38%.
Tabel 3 Latar Belakang Pendidikan Pendidikan Jumlah Responden Persentase SMA/ sederajat 55 19,10% D3 9 3,13% S1 171 59,38% S2 39 13,54% S3 14 4,86% Total 288 100%
Tabel  4  menunjukkan  responden  dengan  status  pelajar/  mahasiswa  merupakan pengguna QRIS yang  paling  banyak  dibandingkan  responden  dengan  status  pekerjaan lain.  Pada  umumnya,  pelajar  dan  mahasiswa  adalah  individu  yang  memiliki  hubungan erat dengan teknologi. Seluruh kegiatan yang mereka lakukan di dalam/ luar lingkungan pendidikan  tidak  lepas  dari  perkembangan  teknologi  sehingga  mereka  dianggap  lebih mudah untuk menerima perkembangan sistem pembayaran (digital payment).
Tabel 4 Status Pekerjaan Pekerjaan Jumlah Responden  Persentase Mahasiswa/ Pelajar 105 36,46% Ibu Rumah Tangga 7 2,43% Wiraswasta/ Pengusaha 22 7,64% Guru/ Dosen 46 15,97% Karyawan 91 31,60% Pekerjaan lainnya 17 5,90% Total 288 100%
Tabel  5  menunjukkan  frekuensi  penggunaan digital  payment. Mayoritas  responden menggunakan digital  payment hanya  sebanyak  1-3  kali  dalam  kurun  waktu  satu
minggu.  Hal  ini  patut  diduga  karena  masih  banyak  transaksi  di  Indonesia  khususnya NTT  yang  tidak  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan digital  payment sehingga mereka masih menggunakan sistem pembayaran lama.

## Analisis Kualitas Data
Uji Validitas
Item pertanyaan  kuesioner  dianggap  valid  jika  hasil  pengujian  dengan  menggunakan Bivariate Pearson memiliki nilai probabilitas (Sig. 2 tailed) lebih kecil dari 0.05. Tabel 5 menunjukkan hasil analisis validitas.
Tabel 5 Hasil Uji Validitas Item Pertanyaan Sig. (2 tailed) Simpulan PE1 0,000 Valid PE2 0,000 Valid PE3 0,000 Valid PE4 0,000 Valid EF1 0,000 Valid EF2 0,000 Valid EF3 0,000 Valid SI1 0,000 Valid SI2 0,000 Valid CS1 0,000 Valid CS2 0,000 Valid FC1 0,000 Valid FC2 0,000 Valid FC3 0,000 Valid BI1 0,000 Valid BI2 0,000 Valid

## Uji Reliabilitas
Hasil  uji  reliabilitas  seluruh item pertanyaan  kuesioner reliable (dapat diandalkan)  karena  telah  memenuhi  kriteria  yang  tertulis  dalam  tabel  3.1  dengan  nilai cronbach’s  alpha 0,826.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kuesioner  dalam  penelitian  ini konsisten dari waktu ke waktu.
Tabel 6 Hasil Uji Reliabilitas Total Item Nilai Cronbach’s Alpha Keterangan 15 0,826 Sangat reliable

## Pengaruh Behavioral Intention dan Penerapan Model UTAUT terhadap User
Acceptance Digital payment in Quick Response Indonesian Standard (QRIS)
SEM  adalah  teknik  multivariat  yang  digunakan  untuk  menguji  hubungan recursive (timbal  balik)  maupun non  recursive antar  variabel  yang  kompleks . Peneliti memilih  menggunakan  program  AMOS  23  untuk  menganalisis  dan  menguji  model hipotesis.
Sebuah model penelitian dapat digunakan jika memenuhi goodness of fit , maka dari itu  sebelum  menguji  model  penelitian  peneliti  terlebih  dahulu  melakukan composite indicators.  Composite  indicators adalah  pengukuran  indikator  konstruk  yang menggambarkan  derajat  indikator  konstruk  laten  yang  tidak  terlihat  (Ariani,  2012). Sebelum  melakukan  composite  indicators  peneliti  menghitung lambda (λ)  dan epsilon (ε)  digunakan  untuk  menyusun  model  persamaan  struktural  dalam  program  AMOS Basic.  Metode  ini  peneliti  lakukan  sebagai  langkah  untuk  memodifikasi  model penelitian agar dapat memenuhi kriteria goodness of fit.
Tabel 7 Lambda dan Epsilon Konstruk  Lambda (λ) Epsilon (ε) PE 0,27164 0,03053 EF 0,17937 0,01278 FC 0,10521 0,01172

## Uji Model SEM
Tabel  8  menunjukkan  bahwa  delapan  dari  sembilan  kriteria  yang  telah  ditetapkan memenuhi  uji  kelayakan  model.  Indeks goodness  of  fit bukan  suatu  jaminan  bahwa model  yang  digunakan  adalah  benar,  tetapi  hanya  untuk  melihat  baik  atau  buruknya model  tersebut  (Hair,  J.  F., et  al, 2014).  Dari  hasil  perhitungan  diperoleh  nilai chi- square sebesar  43,807  ( p-value =  0,022  <  0,05).  Hal  ini  berarti estimated  population covariance tidak sama dengan sample covariance . Tabel 8 Goodness of Fit Indices (GoFI) GoFI Hasil Keterangan CMIN CMIN = 43,807 dengan p-value = 0,022 < 0,05 Not Achieved CFI 0,985 ≥ 0,90 Achieved GFI 0,971 ≥ 0,90 Achieved AGFI 0,942 ≥ 0,80 Achieved NFI 0,963 ≥ 0,90 Achieved TLI 0,976 ≥ 0,90 Achieved RMSEA 0,047 ≤ 0,08 Achieved χ2/df 1,622 ≤ 2,00 Achieved
Uji Hipotesis
Berikut  adalah  hasil  perhitungan  AMOS  23  untuk  pengujian  hipotesis  dan ringkasan hasil hipotesis:

## Gambar 2 Hasil Analisis Jalur SEM AMOS
Tabel 9 Ringkasan Hasil Hipotesis Hipotesis Sig. Keputusan H1 P < 0,001 Terdukung H2 P = 0,188 Tidak Terdukung H3 P = 0,039 < 0,05 Terdukung H4 P = 0,009 < 0,05 Terdukung H5 P = 0,007 < 0,05 Terdukung H6 P = 0,918 Tidak Terdukung

## Pembahasan
PE terhadap Behavioral Intention
H1: PE berpengaruh positif terhadap Behavioral intention
Analisis  sebelumnya  menunjukkan  hipotesis  1  dinyatakan  terdukung  bahwa  PE berpengaruh  positif  terhadap  behavioral intention dilihat  dari p-value <  0,001.  Hasil penelitian  konsisten  dengan  penelitian  milik  Venkatesh et  al., (2000)  dan  Kusuma  & Puspaningsih (2016) yang menyatakan bahwa performance expectancy seorang individu mampu  meningkatkan  minat  individu  tersebut  dalam  menggunakan  sistem  teknologi dan informasi.
Digital payment dipercaya responden sebagai bentuk pengembangan teknologi di bidang  keuangan  yang  mampu  memberikan  keuntungan-keuntungan  kinerja  bagi penggunanya.  Kehadiran digital  payment dapat  membantu  pengguna  dalam

## Pengaruh Behavioral Intention dan Penerapan Model UTAUT terhadap User
Acceptance Digital payment in Quick Response Indonesian Standard (QRIS)
meningkatkan  performasi  kinerja  penggunanya.  Manfaat  yang  didapatkan  dari penggunaan digital payment mendorong minat masyarakat untuk menggunakan aplikasi dan layanan digital payment. Hasil ini menunjukkan bahwa aplikasi dan layanan digital payment berperan langsung dalam aktivitas sehari-hari masyarakat Indonesia.

## EF terhadap Behavioral Intention
H2: EF berpengaruh positif terhadap behavioral intention
Berdasarkan  analisis  sebelumnya,  hipotesis  2  dinyatakan  tidak  terdukung  bahwa EF  tidak  mampu  mempengaruhi intention  to  use digital  payment dilihat  dari p-value = 0,188  >  0,05.    Hasil  penelitian  ini  berbeda  dengan  penelitian  milik  Venkatesh  et  al. (2000)  dan  Marchewka  &  Kostiwa  (2007)  yang  menyatakan  bahwa  ekspektasi kemudahan penggunaan SI mampu mendorong minat penggunanya.
Peneliti menduga hal ini terjadi karena peneliti menghilangkan variabel moderasi usia  dan  gender  yang  dimungkinkan  mampu  memberikan  hasil  yang  berbeda.  Dugaan lain  karena  pembayaran  menggunakan  QRIS  masih  tergolong  baru  sehingga  menurut responden  layanan  dan  fitur  ini  masih  tergolong  sulit  untuk  dipahami  sehingga membutuhkan  waktu  yang  lebih  untuk  mempelajari  metode  pembayaran digital payment. Masyarakat  masih  merasa  membutuhkan  usaha  yang  lebih  dalam pengaplikasian digital  payment dan  merasa  asing  dengan  kehadiran digital  payment sebagai salah satu alternatif pembayaran.

## SI terhadap Behavioral Intention to Use Digital Payment
H3: SI berpengaruh positif terhadap intention to use digital payment
Analisis  sebelumnya  menunjukkan  hipotesis  3  dinyatakan  terdukung  bahwa  SI berpengaruh  positif  terhadap behavioral intention dilihat  dari p-value 0,039  <  0,05. Hasil  penelitian  konsisten  dengan  penelitian  milik  Venkatesh  et  al.  (2000)  namun bertolak  belakang  dengan  hasil  penelitian  milik  Marchewka  &  Kostiwa  (2007)  yang menyatakan  bahwa  SI  tidak  mampu  mendorong  minat  seseorang  dalam  menggunakan teknologi informasi.
Menurut  responden,  peran  orang-orang  yang  mereka  anggap  penting  sangat mempengaruhi  minat  mereka  dalam  menggunakan  QRIS  sebagai  salah  satu  metode dalam digital  payment .  Peneliti  menduga  hal  ini  terjadi  karena  banyak  masyarakat Indonesia yang memutuskan untuk menggunakan QRIS karena saran dan pengaruh dari lingkungannya.  Beberapa  orang  memutuskan  untuk  menggunakan QRIS karena mendengar  manfaat  dan  berbagai  keuntungan  yang  didapatkan  kerabatnya  meskipun mereka belum merasakan secara langsung sehingga mereka tertarik untuk menggunakan aplikasi tersebut.
FC terhadap Use Behavioral H4: FC berpengaruh positif terhadap Use Behavioral
Analisis  sebelumnya  menunjukkan  hipotesis  4  dinyatakan  terdukung  bahwa  FC mampu memberikan pengaruh positif terhadap use behavioral . Nilai sig  atau p-value = 0,007 < 0,05. Hasil tersebut  konsisten dengan penelitian milik  Venkatesh et  al. (2000)
yang  menyatakan  bahwa  FC  dapat  meningkatkan  perilaku  (frekuensi)  penggunaan digital payment .
Fasilitas yang dimiliki responden seperti smartphone, pengetahuan, dan internet menjadi  faktor  yang  sangat  penting  dalam  mempengaruhi  seberapa  sering  responden menggunakan QRIS sebagai alat pembayaran. Ketiga faktor ini tidak dapat dipisahkan. Jika  seseorang  memiliki smartphone dan internet tetapi  tidak  memiliki  pengetahuan yang memadai tentang pengaplikasian digital payment, mereka pasti enggan melakukan transaksi  dengan  bantuan digital  payment karena  takut  dengan  berbagai  risiko  yang mungkin timbul begitu pula sebaliknya.

## Behavioral Intention terhadap Use Behavioral of QRIS
H5: Behavioral Intention berpengaruh positif terhadap use behavioral Hipotesis  5  tidak  didukung  karena  nilai  sig  atau p-value= 0,918.  Hasil  tersebut tidak konsisten dengan penelitian milik Venkatesh et al. (2000) dan Gao & Deng (2012) yang menyatakan bahwa intention to  use memiliki  pengaruh yang positif terhadap use behavioral.
Peneliti  menduga  hal  ini  terjadi  karena  frekuensi  penggunaan QRIS untuk bertransaksi  tidak  semata-mata  hanya  dipengaruhi  oleh  minat  penggunaan  saja.  Di Indonesia  khususnya  NTT  masih  banyak  tempat  usaha  yang  belum  dapat  menerima pembayaran melalui QRIS khususnya warung kaki lima dan warung klontong. Beberapa tempat usaha masih bertahan dengan menerima pembayaran menggunakan uang tunai.

## Kesimpulan
Digital  payment menggunakan  QRIS  dipercaya  sebagai  bentuk  pengembangan fintech yang mampu memberikan berbagai keuntungan bagi penggunanya (performance expectancy). Kehadiran QRIS dapat  membantu  pengguna  dalam  meningkatkan performasi  kinerjanya.  Manfaat  kinerja  yang  didapatkan  mampu  mendorong  minat masyarakat untuk menggunakan aplikasi dan layanan digital payment sebagai alternatif pembayaran modern

## Pengaruh Behavioral Intention dan Penerapan Model UTAUT terhadap User
Acceptance Digital payment in Quick Response Indonesian Standard (QRIS)
Akbar,  Ricky,  Silvana,  Meza,  &  Alizar,  Aulia  Fikiri.  (2019).  Perancangan  Aplikasi Pembayaran  Non  Tunai  untuk  Pengelolaan  Bisnis  Pencucian  Mobil  dengan Memanfaatkan Teknologi QR Code (Studi Kasus: Oto Pro Car Wash & Detailling Padang). Prosiding Semnastek .
Alaeddin,  Omar,  Rana,  A.,  Zainudin,  Zalina,  &  Kamarudin,  Fakarudin.  (2018).  From physical  to  digital:  Investigating  consumer  behaviour  of  switching  to  mobile wallet. Polish Journal of Management Studies , 17 (2), 18–30.
Andrianto,  Aries.  (2020).  Faktor  yang  mempengaruhi  behavior  intention  untuk penggunaan aplikasi dompet digital menggunakan model UTAUT2. Jurnal Ilmiah Ekonomi Bisnis , 25 (2), 111–122.
Ariani,  Dorothea  Wahyu.  (2012).  Relationship  Motives  ,  Personality  ,  and Organizational  Citizenship  Behavior  in  Academic  Staffs  in  Indonesia. International Journal of Business and Social Science , 3 (20), 311–319.
Chaidir,  Taufiq,  Ro’is,  Ihsan,  &  Jufri,  Akhmad.  (2021).  Penggunaan  Aplikasi  Mobile Banking  Pada  Bank  Konvensional  dan  Bank  Syariah  di  Nusa  Tenggara  Barat: Pembuktian  Model  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology (UTAUT). Elastisitas-Jurnal Ekonomi Pembangunan , 3 (1), 61–76.
Chen,  Mark  A.,  Wu,  Qinxi,  &  Yang,  Baozhong.  (2019).  How  valuable  is  FinTech innovation? The Review of Financial Studies , 32 (5), 2062–2106.
Gao, Ting, & Deng, Yanhong. (2012). A study on users’ acceptance behavior to mobile e-books application based on UTAUT model. ICSESS 2012 - Proceedings of 2012 IEEE 3rd International Conference on Software Engineering and Service Science , 376–379. https://doi.org/10.1109/ICSESS.2012.6269483
Ghozali,  Ghozali.  (2018). Hubungan  antara  Kecanduan  Penggunaan  Smartphone  dan Kualitas Tidur pada Mahasiswa Semester VI Prodi Ilmu Keperawatan Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur .
Ghozali,  Imam.  (2016). Aplikasi  Analisis  Multivariat  dengan  Program  IBM  SPSS  23 (8th ed.). Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Hair, J. F., William, J., Black, C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2014). Multivariate Data Analysis (Seventh Ed). Pearson Educated Limited.
Hanantasena,  B.  (2016).  Fintech  Penyokong  Implementasi  Ekonomi  Digital  di Indonesia. Channel Edisi , 65 .
Heryanto,  Heryanto,  &  Tjokrosaputro,  Miharni.  (2021).  Faktor-faktor  yang Mempengaruhi Behavioral  Intention  Pengguna Mobile Banking  BCA: Studi pada Gen Y. Jurnal Manajemen Bisnis Dan Kewirausahaan , 5 (4), 354–359.
Kotler, Philip. (2012). Kotler on marketing . Simon and Schuster.
Kusuma,  Dermawan  Hambara,  &  Puspaningsih,  Abriyani.  (2016).  Model  Penerimaan User  Dalam  Implementasi  SAP  (Systems  Application  and  Product)  dengan Menggunakan  Model  UTAUT. Jurnal  Aplikasi  Bisnis , 15 (9),  1799–1822. https://doi.org/10.20885/jabis.vol15.iss9.art3
Marchewka, Jack, & Kostiwa, Kurt. (2007). An Application of the UTAUT Model for Understanding  Student  Perceptions  Using  Course  Management  Software. Communications of the IIMA , 7 (2), 10.
Sugiyono.  (2013). Metode  Penelitian  Pendidikan  Pendekatan  Kuantitatif,  Kualitatif, dan R&D . (Bandung: Alfabeta).
Teo,  Thompson  S.  H.,  Lim,  Vivien  K.  G.,  &  Lai,  Raye  Y.  C.  (1999).  Intrinsic  and extrinsic motivation in Internet usage. Omega , 27 (1), 25–37.
Venkatesh,  Viswanath,  Davis,  Fred  D.,  Venkatesh,  Viswanath,  &  Davis,  Fred  D. (2000). A  Theoretical  Extension  of  the  Technology  Acceptance  Model :  Four Longitudinal Field Studies . (October 2018), 185–204.
Venkatesh, Viswanath, Morris, Michael G., Davis, Gordon B., & Davis, Fred D. (2003). User  acceptance  of  information  technology:  Toward  a  unified  view. MIS Quarterly , 425–478.
Venkatesh,  Viswanath,  Thong,  James  Y.  L.,  &  Xu,  Xin.  (2016).  Unified  theory  of acceptance and use of technology: A synthesis and the road ahead. Journal of the Association for Information Systems , 17 (5), 328–376.
Wijaya,  Krisna,  &  Handriyantini,  Eva.  (2020).  Analisis  Faktor  yang  Mempengaruhi Behavioral  Intention  pada  Online  Marketplace  Menggunakan  Model  UTAUT (Studi Kasus: Shopee). Prosiding Seminar SeNTIK , 4 (1), 323–332.