Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 1 Januari 2024 Hal. 151-161 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Analisis Persepsi Pengguna Bank digital Dengan Model TAM dan UTAUT2
Valenora Cassandra a , Devi Yurisca Bernanda b
a Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Desain, Universitas Bunda Mulia, vcssndra20@gmail.com
b Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Desain, Universitas Bunda Mulia, Dbernanda@bundamulia.ac.id
Submitted: 18-11-2023, Reviewed: 05-12-2023, Accepted 02-01-2024 https://doi.org/10.47233/jteksis.v6i1.1111

## Abstract
In  today's digital  era,  the  banking  industry  is  rapidly  shifting  from  traditional platforms  to  digital,  one form  of  proof of innovation formed due to digital changes is digital bank applications. Despite the advantages offered, digital banks will certainly still be considered a new phenomenon that cannot be separated from problems and doubts from its customers. Therefore, this study aims to identify variables that affect actual use and actual behavior related to the level of acceptance of  digital  bank  applications.  The  research  model  used  are  TAM  (Technology  Acceptance  Model)  dan  UTAUT2  (Unified Theory of Acceptance and The Use of Technology2). The questionnaire was distributed by selecting only respondents who were  users  using  digital  bank  applications  and  analyzed  using  the  PLS-SEM  method  by  SmartPLS  software  version  4. Analysis is carried out to obtain the influence of each construct in both models on acceptance by users. Therefore, the bank industry can obtain recommendations in order to increase the adoption rate of digital bank applications by users. In addition, the study lays out the final results of both models in terms of predictive power based on R Square to the actual usage and use behavior of digital banks user’s.
Keywords: Digital bank application PLS-SEM, TAM, UTAUT 2

## Abstrak
Di era digital saat ini, industri perbankan dengan cepat beralih dari platform tradisional menjadi digital, salah satu bentuk bukti  inovasi  yang  terbentuk  akibat  perubahan  digital  adalah  aplikasi  bank  digital.  Terlepas  dari  kelebihan  yang ditawarkan, bank digital tentu akan tetap dianggap sebagai fenomena baru yang tidak terlepas dari masalah dan keraguan dari nasabahnya. Maka dari itu, penelitian ini memiliki tujuan untuk mengidentifikasi variabel yang berpengaruh terhadap penggunaan sebenarnya (actual use) dan perilaku aktual (use behavior) terkait tingkat penerimaan aplikasi bank digital. Model penelitian yang digunakan adalah TAM (Technology Acceptance Model) dan UTAUT2 (Unified Theory of Acceptance and The Use of Technology2). Kuesioner disebarkan dengan hanya memilih responden yang merupakan pengguna yang menggunakan aplikasi bank digital dan dianalisis menggunakan metode PLS-SEM oleh perangkat lunak SmartPLS versi 4. Analisis yang dilakukan untuk memperoleh pengaruh masing-masing konstruk dalam kedua model terhadap penerimaan oleh pengguna. Maka, industri bank dapat memperoleh rekomendasi agar dapat meningkatkan angka pengadopsian aplikasi bank digital oleh pengguna. Selain itu, penelitian ini memaparkan hasil akhir kedua model dalam hal kekuatan prediksi berdasarkan R Square terhadap penggunaan sebenarnya dan perilaku pengguna bank digital.
Keywords: Aplikasi bank digital, PLS-SEM, TAM, UTAUT 2
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Zaman  sekarang  ini  yang  sedang  berjalan selama  beberapa  tahun  belakangan  mendorong berbagai  perubahan  yang  didukung  oleh  teknologi dan  internet.  Jumlah  pengguna  aktif  internet  di Indonesia  semakin  bertambah  setiap  tahunnya  [1],
[2].  Menurut  survei  dari  [3]  jumlah  penduduk terkoneksi  internet  pada  tahun  2023  tercatat mencapai 78.19% dengan kontribusi usia pengguna terbanyak adalah kisaran 19-54 tahun.
Teknologi  internet  telah  membawa  perubahan besar  serta  telah  mendukung  transformasi  menjadi serba  digital  [4].  Transformasi  digital  telah memperoleh  perhatian  yang  cukup  signifikan  di berbagai area [5], seperti pada institusi pendidikan, perusahaan  industrial,  dan  sektor  keuangan  [6].
Semuanya  mengalami  dampak  perubahan  digital yang nyata.
Perubahan  ini  juga  terasa  dalam  dunia perbankan. Konsep perbankan di era serba digital ini telah benar-benar mulai berubah atau bertransformasi  dengan  cepat  dari  yang  semula secara  tradisional  menjadi  penggunaan  layanan perbankan  digital  [7].  Hal  ini  ditandai  dengan diluncurkannya bank digital oleh berbagai perusahaan  perbankan. Digital  banking dapat didefinisikan sistem yang memungkinkan beberapa transaksi perbankan dengan realisasi atau penyajian informasi  selayaknya  bank  tradisional  namun dilakukan secara digital. Perbankan digital memberi bank  keuntungan  biaya,  seperti  mendukung
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 1 Januari 2024 Hal. 151-161 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
pengalaman pelanggan yang lebih baik, produk yang lebih bermanfaat dan biaya yang lebih rendah.
Transformasi dan inovasi menjadi  bank digital berpotensi untuk membawa banyak dampak positif baik  dari  sisi  internal  industri  perbankan  ataupun bagi customer -nya.  Dampak  positif  ini  mencakup efektivitas dan efisiensi  waktu, biaya produktivitas yang  dibutuhkan,  mengoptimalkan  segala  proses bisnis  yang  berjalan,  fleksibilitas  bagi customer yang tidak terbatas tempat ataupun waktu, juga dari sisi manajemen dan operasional perbankan [8]. Bank  digital  mulai  popular  sejak  tahun  2016 dan  saat  ini  semakin  banyak  bank  konvensional yang  juga  menciptakan  bank  digital  nya  sendiri. Akan tetapi, munculnya bank digital tentu akan tetap dianggap  sebagai  fenomena  baru  yang  juga  tidak terlepas dari masalah dan keraguan dari nasabahnya [9]. Sehingga, penting untuk bagi setiap bank untuk mempelajari faktor persepsi penerimaan masyarakat yang akan membantu dalam meningkatkan kualitas menjadi  lebih  stabil  dan  sukses  (Almaiah  et  al., 2022).
Untuk itu, penelitian ini memiliki tujuan untuk mengidentifikasi  faktor  yang  dapat  mempengaruhi penggunaan  sebenarnya  dari  aplikasi  bank  digital dengan  menggunakan  model  TAM  dan  perlu diketahui juga perilaku pengguna pada aplikasi bank digital dengan menggunakan model UTAUT 2.
Menurut  [11],  [12]  banyak  studi  yang mengadaptasi  model  TAM  untuk  mempelajari  niat untuk  mengadopsi  dan  menggunakan  teknologi termasuk yang berkaitan dengan digital perbankan. Selain  itu,  telah  banyak  studi  yang  menerapkan UTAUT  2  sebagai model  dalam  penelitian mereka [13].
Penelitian  ini  menganalisis  pengadopsian teknologi dengan model TAM dan model UTAUT 2 oleh  pengguna  bank  digital.  Dimana  kedua  model ini  telah  terbukti  untuk  memberikan  pemahaman terhadap faktor yang dapat mempengaruhi penerimaan  penggunaan  suatu  sistem  teknologi Hasil akhir dari kedua model ini dimanfaatkan agar dapat memberikan pemaparan perbandingan antara model TAM dan UTAUT 2.

## . METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penelitian ini menggunakan pendekatan analisis kuantitatif  dengan  instrumen  yang  disebarkan berbentuk kuesioner yang disebarkan secara online di  sosial  media.  Teknik  pengambilan  data  untuk sampel yang digunakan adalah purposive sampling Dimana  target  responden  yang  dituju  harus  sesuai dengan  kriteria  tertentu.  Target  sampel  penelitian merupakan  anak  muda  berusia  17-25  tahun  yang merupakan  pengguna aplikasi bank digital. Kemudian, penelitian ini menerapkan metode survei dengan menyebarkan kuesioner, serta pengambilan data  dilakukan  satu  kali  ( cross-section ).  Penelitian ini  menggunakan  skala  Likert  untuk  memperoleh dan  mengukur  pendapat,  sikap,  dan  persepsi  dari responden. Beberapa  pertanyaan  dimasukkan sebagai  penyaring  untuk  memastikan  bahwa respoden
memiliki
pengalaman dalam menggunakan aplikasi bank digital. Setiap instrumen  penelitian  diadaptasi  dari  berbagai penelitian  sebelumnya.  Tahapan  yang  dilakukan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
2.1 Hipotesis TAM
Kode Hipotesis Penelitian H1a Terdapat pengaruh Perceived Ease of Use (PEOU) terhadap Perceived Usefulness (PU)
H1b Terdapat pengaruh Perceived Ease of Use (PEOU)
terhadap Attitude Towards Using (ATU) H2 Terdapat  pengaruh Perceived  Usefulness (PU) terhadap Attitude Towards Using (ATU)
H3
Terdapat pengaruh Attitude Towards Using (ATU)
terhadap Behavioral Intention (BI)
H4
Terdapat  pengaruh Behavioral  Intention (BI) terhadap Actual System Use (ASU) Berdasarkan tabel hipotesis yang telah dirumuskan, maka model penelitian untuk TAM ditunjukkan pada Gambar 2.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 1 Januari 2024 Hal. 151-161 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Gambar 2 Model Penelitian TAM

## 2.2 Hipotesis UTAUT 2
Kode Hipotesis Penelitian H1
Terdapat pengaruh Performance Expectancy (PE) terhadap Behavioral Intention to Use (BI)
H2
Terdapat  pengaruh Effort  Expectancy (EE) terhadap Behavioral Intention to Use (BI)
H3a Terdapat  pengaruh Facilitating  Conditions (FC) terhadap Behavioral Intention to Use (BI)
H3b Terdapat  pengaruh Facilitating  Conditions (FC) terhadap Use Behavior (UB)
H4
Terdapat  pengaruh Hedonic  Motivation (HM) terhadap Behavioral Intention to Use (BI)
H5 Terdapat  pengaruh Price  Value (PV)  terhadap Behavioral Intention to Use (BI)
H6
Terdapat pengaruh Social  Influence (SI)  terhadap Behavioral Intention to Use (BI)
H7a Terdapat pengaruh Habit (H) terhadap Behavioral Intention to Use (BI)
H7b Terdapat  pengaruh Habit (H)  terhadap Use
Behavior (UB)
H8 Terdapat  pengaruh Behavioral  Intention  to  Use (BI) terhadap Use Behavior (UB)
Berdasarkan  hipotesis  yang  telah  dirumuskan, maka  model  penelitian  dapat  ditunjukkan  pada Gambar 3.
Gambar 3. Model Penelitian UTAUT 2
Setelah  menentukan  model  penelitian,  maka kemudian  akan  dikembangkan  indikator  dari variabel  yang  ditentukan.  Indikator  pertanyaan dapat dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1. Indikator Instrumen Penelitian TAM
Code Indikator Src
PU1 Aplikasi bank digital memudahkan kegiatan transaksi finansial saya [14] PU2 Menggunakan aplikasi meningkatkan efektivitas saya dalam menggunakan layanan finansial [14] PU3 Bank digital berguna bagi saya karena memungkinkan untuk bertransaksi dan mentransfer uang yang mudah dan cepat [14] PEOU1 Secara keseluruhan aplikasi Bank digital membantu saya dalam mengelola finansial saya [14] PEOU2 Mudah bagi saya untuk mempelajari bagaimana cara menjalankan aplikasi bank digital [14] PEOU3 Saya dapat dengan cepat mempelajari bagaimana cara mengoperasikan aplikasi bank digital [14] ATU1 Seseorang yang penting bagi saya mengatakan bahwa saya perlu untuk mengimplementasikan bank digital [15] ATU2 Saya akan mengimplementasikan bank digital apabila seseorang yang mempengaruhi perilaku saya menyarankan saya perlu untuk menggunakannya [15] ATU3 Seseorang yang pemikirannya saya hormati menginginkan saya untuk menggunakan aplikasi bank digital [15] BI1 Saya merasa senang ketika menggunakan aplikasi bank digital [15] BI2 Aplikasi bank digital nyaman untuk digunakan [15] BI3 Saya hanya perlu mengeluarkan biaya yang rendah demi menggunakan aplikasi bank digital [15] ASU1 Keuntungan yang diperoleh aplikasi lebih banyak dibandingkan biaya yang dikeluarkan [15] ASU2 Biaya untuk menggunakan aplikasi bank digital masuk di akal [15] ASU3 Saya yakin bahwa aplikasi bank digital dapat dipercaya sebagai tempat penyimpanan uang dan untuk mengelola finansial saya [15]

## Tabel 2. Indikator Instrumen Penelitian UTAUT 2
Code Indikator Src PE1 Aplikasi bank digital memudahkan kegiatan transaksi finansial saya [14]
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 1 Januari 2024 Hal. 151-161 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
PE2 Menggunakan aplikasi meningkatkan efektivitas saya dalam menggunakan layanan finansial [14] PE3 Bank digital berguna bagi saya karena memungkinkan untuk bertransaksi dan mentransfer uang yang mudah dan cepat [14] EE1 Secara keseluruhan aplikasi Bank digital membantu saya dalam mengelola finansial saya [14] EE2 Mudah bagi saya untuk mempelajari bagaimana cara menjalankan aplikasi bank digital [14] EE3 Saya dapat dengan cepat mempelajari bagaimana cara mengoperasikan aplikasi bank digital [14] SI1 Seseorang yang penting bagi saya mengatakan bahwa saya perlu untuk mengimplementasikan bank digital [15] SI2 Saya akan mengimplementasikan bank digital apabila
seseorang yang mempengaruhi perilaku saya menyarankan saya perlu untuk
menggunakannya [15] SI3 Seseorang yang pemikirannya saya hormati menginginkan saya untuk menggunakan aplikasi bank digital [15] HM1 Saya merasa senang ketika menggunakan aplikasi bank digital [15] HM2 Aplikasi bank digital nyaman untuk digunakan [15] HM3 Saya hanya perlu mengeluarkan biaya yang rendah demi menggunakan aplikasi bank digital [15] PV1 Keuntungan yang diperoleh aplikasi lebih banyak dibandingkan biaya yang dikeluarkan [15] PV2 Biaya untuk menggunakan aplikasi bank digital masuk di akal [15] PV3 Saya yakin bahwa aplikasi
bank digital dapat
dipercaya sebagai tempat penyimpanan uang dan untuk mengelola finansial saya [15] FC1 Saya percaya bahwa aplikasi bank digital dapat menjamin dan melindungi privasi data pengguna [15] FC2 Berdasarkan pengalaman saya, saya percaya bahwa penggunaan aplikasi bank digital dapat dipercaya [15] FC3 Aplikasi akan segera menginformasikan saya [15]
apabila terjadi suatu kesalahan yang berhubungan dengan
transaksi saya HB1 Menggunakan aplikasi bank digital akan menjadi kebiasaan dalam kegiatan finansial saya [15] HB2 Saya terbiasa menggunakan aplikasi bank digital dalam bertransaksi transfer uang [15] HB3 Saya terbiasa menggunakan aplikasi bank digital untuk bertransaksi pembayaran [15] BI1 Saya berencana untuk terus melakukan transaksi pada Bank digital [15] BI2 Saya akan selalu menggunakan aplikasi Bank digital dalam kegiatan finansial saya [15] BI3 Saya akan merekomendasikan aplikasi Bank digital kepada teman saya [15] UseB1 Saya menggunakan Bank digital untuk bertransfer uang [15] UseB2 Saya menggunakan Bank digital untuk berinventasi [15] UseB3 Saya menggunakan Bank digital untuk membeli produk asuransi [15] UseB4 Saya menggunakan Bank digital untuk melakukan transaksi pembayaran [15]
Selain indikator pernyataan penelitian, kuesioner  juga  mengandung  pertanyaan  mengenai profil responden untuk memastikan bahwa responden  memiliki  karakteristik  yang  cocok dengan  penelitian.  Pertanyaan  terdiri  atas  validasi bahwa responden merupakan pengguna bank digital, jenis  kelamin,  dan  juga  usia  mereka.  Tabel  2 menunjukkan pertanyaan profil responden.

## Tabel 3. Pertanyaan Profil Responden
1. Apakah anda merupakan pengguna aplikasi Bank digital?
Ya
Tidak

## 2. Jenis Kelamin
Laki-laki Perempuan 3. Usia
17-19 tahun
20-22 tahun 23-25 tahun
Analisis  data  responden  dengan  menggunakan metode  PLS-SEM  memanfaatkan  perangkat  lunak pengolah data SmartPLS versi 4. Tahapan pengujian meliputi  pengujian  model  pengukuran  atau Outer Model dan pengujian model struktural atau disebut juga Inner Model , serta uji hipotesis bertujuan untuk
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 1 Januari 2024 Hal. 151-161 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
menentukan  apakah  adanya  pengaruh  variabel independen kepada variabel dependen atau tidak.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Profil Responden
Bagian  ini  menggambarkan  demografi  data yang telah penulis dapatkan melalui kuesioner yang disebarkan.  Kuesioner  berhasil  meraih  responden yang Sebagian besar merupakan pengguna aplikasi bank digital. Untuk data responden yang menjawab bukan  pengguna  akan  dieliminasi.  Diperoleh gambaran umum mengenai karakteristik responden. Berikut  merupakan  diagram  profil  responden berdasarkan jenis kelamin dan usia dari responden:
1. Jenis Kelamin

## Gambar 4. Demografi Jenis Kelamin Responden
Berdasarkan gambar 4 grafik data jenis kelamin responden  diketahui  bahwa  50%  merupakan perempuan dan untuk responden laki-laki mencapai angka  persentase  yang  sama  yakni  sebanyak  50% dari  total  responden.  Berdasarkan  jumlah  tersebut maka  diketahui  pula  jenis  kelamin  responden memiliki jumlah yang setara.
2. Usia

## Gambar 5. Demografi Usia Responden
Berdasarkan  gambar  5  grafik  data  usia responden  diketahui  bahwa  responden  yang memiliki usia 17-19 tahun sebesar 18%, usia 20-22 tahun  sebesar  70%  dan  yang  berusia  23-25  tahun sebesar  12%.  Diketahui  bahwa  usia  yang  paling banyak adalah 20-22 tahun, disusul oleh usia 17-19 tahun,  dan  posisi  terakhir  adalah  usia  23-25  tahun. Sehingga,  dapat  disimpulkan  usia  responden  yang mendominasi adalah usia 20-22 tahun.
Bagian  pertama  yang  dilakukan  dalam  tahap analisis  data  adalah  membuat path  diagram ke dalam  aplikasi  SmartPLS  sesuai  dengan  kedua model penelitian yang telah dirancang seperti yang ditunjukkan pada Gambar 6 dan Gambar 7.
3.2 Pengujian Outer Model (Model Pengukuran)
1. Uji Validitas
A. Convergent Validity
Convergent  Validity dapat  ditentukan  dengan mengamati  nilai dari  outer  loadings atau loading factor .  Pengujian  ini  dilakukan  dengan  prosedur PLS-Algorithm . Convergent Validity dianggap valid ketika  memiliki  tingkat  validitas outer  loadings bernilai lebih dari 0.7 (>0.7).
3.3 Path Diagram TAM
Gambar 6. Path Diagram
3.4 Path Diagram UTAUT 2 50% 50% Chart Title Laki-Laki Perempuan 18% 70% 12% 17-19 tahun 20-22 tahun 23-25 tahun
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 1 Januari 2024 Hal. 151-161 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Gambar 7 Path Diagram UTAUT 2
Selain outer  loadings ,  uji convergent  validity selanjutnya  adalah  melalui  nilai  dari Average Variance  Extracted (AVE).  Agar  sebuah  indikator dapat  dikatakan  memenuhi Convergent  Validity ketika nilai AVE diatas 0.5 (>0.5).
Tabel 4. Hasil Pengujian Convergent Validity TAM Var.
Laten
Ind. Loading Factor AVE
PU PU1 PU2 PU3 0.867 0.854 0.815 0.715 PEOU PEOU1 PEOU2 PEOU3 0.867 0.887 0.763 0.707 ATU ATU2 ATU2 ATU3 0.865 0.844 0.791 0.696 BI BI1 BI2 BI3 0.807 0.825 0.818 0.667 ASU ASU1 ASU2 ASU3 0.902 0.835 0.766 0.699
Tabel 4. Hasil Pengujian Convergent Validity UTAUT 2
Var. Laten
Ind.
Loading Factor AVE
BI BI1 BI2 BI3 0.873 0.874 0.822 0.734 EE EE1 EE2 0.908 0.922 0.837 FC FC1 FC2 FC3 0.834 0.824 0.840 0.693 HB HB1 HB2 HB3 0.843 0.824 0.825 0.719 HM HM1 HM2 HM3 0.837 0.891 0.879 0.755 PE PE1 PE2 0.824 0.839 0.653 PV PV1 PV2 PV3 0.858 0.835 0.879 0.745 SI SI1 SI2 SI3 0.933 0.911 0.899 0.836 UseB UseB1 UseB3 UseB4 0.808 0.856 0.836 0.695

## B. Discriminant Validity
Pengujian Discriminant Validity selanjutnya dapat dengan  melihat Fornell-Larcker  Criterion ,  yang mana  agar  dapat  dikatakan  memenuhi  validitas pada  saat  nilai  akar  kuadrat  variabel  AVE  perlu
melebihi  skor  dari  korelasi  kepada  konstruk lainnya.  Tabel  4  dan  Tabel  5  menunjukkan  nilai Fornell-Lacker Criterion.
Tabel 5. Hasil Pengujian Fornell-Lacker Criterion TAM
Var.
ASU ATU BI PEOU
PU ASU 0.836 ATU 0.718 0.834 BI 0.660 0.713 0.817
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 1 Januari 2024 Hal. 151-161 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
PEOU 0.747 0.751 0.607 0.841 PU 0.642 0.760 0.632 0.662 0.846 Tabel 6. Hasil Pengujian Fornell-Larcker Criterion UTAUT 2 BI EE FC HB HM PE PV SI UB BI 0.857 EE 0.669 0.915 FC 0.661 0.679 0.832 HB 0.746 0.603 0.688 0.848 HM 0.674 0.647 0.675 0.693 0.869 PE 0.735 0.723 0.687 0.610 0.798 0.808 PV 0.717 0.729 0.768 0.693 0.812 0.805 0.863 SI 0.564 0.385 0.462 0.593 0.728 0.559 0.537 0.914 UB 0.752 0.561 0.694 0.735 0.701 0.640 0.746 0.536 0.833
Diketahui  bahwa  nilai  Fornell-Larcker  pada TAM  maupun  UTAUT  2  telah  memenuhi persyaratan,  dimana  hubungan  variabel  memiliki nilai  yang  lebih  tinggi  daripada  hubungannya dengan variabel lainnya.

## Uji Reliabilitas
Setelah instrumen dinyatakan valid, maka perlu dilanjutkan  dengan  uji  reliabilitas.  Uji  ini  meliputi composite  reliability dan cronbach’s  alpha. Pengujian ini menerapkan prosedur PLS-Algorithm. Kriteria  sebuah  indikator dapat  dinyatakan  reliabel ketika composite  reliability dan cronbach’s  alpha mengandung  nilai  lebih  daripada  mininum  0.7. Nilai  keluaran  dari  uji  SmartPLS  untuk  uji kekonsistensian  data  internal telah  berada  diatas batas  minimum  sebesar  0.7,  sehingga  dapat disimpulkan bahwa nilai tersebut telah mencerminkan  reliabilitas yang baik. Hasil perhitungan diperlihatkan di Tabel 6 dan Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Pengujian Reliabilitas TAM Variabel Composite Reliability Cronbach’s Alpha ASU 0.874 0.785 ATU 0.873 0.780 BI 0.857 0.751 PEOU 0.878 0.790 PU 0.883 0.801 Tabel 8 Hasil Pengujian Reliabilitas UTAUT 2 Variabel Composite Reliability Cronbach’s Alpha BI 0.892 0.819 EE 0.911 0.805 FC 0.871 0.780 HB 0.885 0.806 HM 0.902 0.837 PE 0.850 0.734 PV 0.898 0.829 SI 0.939 0.902 UB 0.872 0.780 Berdasarkan  tabel,  diketahui  bahwa  seluruh nilai Composite  Reliability dan Cronbach’s  Alpha , baik itu dari konstruk TAM maupun UTAUT 2 telah memenuhi  minimum  nilai  persyaratan  untuk  dapat dikatakan reliabel.

## Pengujian Inner Model (Model Struktural)
Saat  langkah  perhitungan  model  pengukuran berhasil  dijalankan  dan  memenuhi  standar  nilai minimum,  proses  seterusnya  adalah  melakukan pengujian model struktural ( Inner Model ). Tahapan ini  dapat  diperoleh  dengan  melihat  nilai  R- Square (R 2 )  atau  yang  disebut  juga  koefisien  determinasi.
Koefisien  determinasi coefficient  of  determination (R 2 ) menunjukkan tingkat kontribusi pengaruh yang diberikan konstruk variabel laten eksogen (independen)  terhadap  konstruk  laten  endogen (dependen)  dan  memiliki  berkisar  antara  nilai  0 hingga 1, yang mana saat angka tersebut meningkat, maka  semakin  tinggi  juga  nilai  akurasi  prediksi model  yang  dihasilkan.  Pada  umumnya  nilai  R 2 memiliki 3 kategori, yakni sebesar 0.25 (kecil), 0.50 (sedang),  dan  0.75  (tinggi)  [16].   Perolehan  hasil pengujian R 2 dapat diamati pada Tabel 7.
Tabel 9. R- Square
Variabel TAM R 2 Variabel UTAUT 2 R 2 ASU 0.435 BI 0.701 ATU 0.687 UB 0.664 BI 0.508 PU 0.438
Berdasarkan  tabel  4.15  hasil  pengujian Coefficient  of  Determination menghasilkan  bahwa konstruk Attitude Towards Using
dapat memprediksi Actual System Use sebesar 43.5% yang termasuk  kategori  lemah. Attitude  Towards  Using dapat  diprediksi  oleh Perceived  Ease  of  Use dan Perceived  Usefulness dapat  memprediksi Attitude Towards  Using sebesar  68.7%  yang  termasuk kategori  medium.  Begitu  pula  dengan  variabel Behavioral Intention dapat diprediksi oleh Attitude Towards  Using sebesar  50.8% dalam  kategori medium.  Sedangkan Perceived  Ease  of  Use dapat memprediksi Perceived  Usefulness sebesar  43.8% yang termasuk kategori lemah.
Berdasarkan tabel hasil pengujian Coefficient of Determination menghasilkan bahwa variabel Behavioral Intention memperoleh nilai R 2 memiliki kategori medium karena 0.701. Begitu pula dengan variabel Use  Behavior memperoleh  nilai  R 2 dalam kategori  medium.  Berdasarkan  nilai  yang  telah
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 1 Januari 2024 Hal. 151-161 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
diperoleh  tersebut,  maka  dapat  diartikan  bahwa variabel-variabel  PEOU , PU , dan  ATU dapat menjelaskan  sebesar  70.1%,  sedangkan  29.9% diterangkan  oleh  variabel  dilluar  penelitian. Variabel Use  Behavior ( UB )  dijelaskan  sebesar
0.664, yang berarti 66.4% oleh variabel Behavioral Intention dan 33.6% dijelaskan oleh variabel lainnya diluar penelitian
3.1 Uji Hipotesis Sesuai dengan hipotesis sebelumnya, pengujian hipotesis  bermaksud  untuk  memperoleh  informasi apakah  variabel  independen  terhadap  variabel dependen atau tidak. Nilai penting yang perlu untuk diperhatikan adalah P- Values dan T- Statistics yang masing-masing  menguraikan  apakah  variabel dependen dipengaruhi oleh variabel independen dan signifikansi  antara  konstruk.  Perhitungan  ini dilakukan dengan prosedur bootstrapping.
Kriteria  level  signifikansi  yang  digunakan adalah  sebesar  5%  (0.05).  Ketika  nilai  P- Values lebih rendah daripada 0.05, maka dapat diambil arti bahwa hipotesis diterima, sebaliknya ketika nilai P- Values dibawah  nilai  minimum  maka  hipotesis ditolak.  Pengujian  hipotesis  dapat  dikatakan
berpengaruh signifikan secara positif ketika nilai T- statistics lebih  tinggi  dari  1.96  (>1.96).  Tabel  uji hipotesis dapat dilihat pada Tabel 10 dan Tabel 9.

## PEMBAHASAN HASIL TAM
Berdasarkan perhitungan hasil PLS-SEM pada tabel  10  diperoleh  bahwa  Hipotesis  1a  (H1a) diterima.  Hasil  penelitian  ini  sependapat  dengan penelitian  sebelumnya  oleh  [17],  dimana  semakin mudah  teknologi  itu  saat  digunakan  akan meningkatkan penggunaan suatu system teknologi. Seorang individu percaya ketika tingkat kemudahan dalam menggunakan suatu teknologi, akan mendukung  kegiatan  agar  dapat  memperoleh manfaat yang ditawarkan aplikasi bank digital.
Berdasarkan perhitungan hasil PLS-SEM pada tabel  10  diperoleh  bahwa  Hipotesis  1b  (H1b) diterima.  Hasil  penelitian  ini  berarti  ketika  suatu sistem  mampu  memberikan  kemudahan  bagi penggunanya,  maka  akan  menentukan  sikap pengguna  tersebut  dalam  menerapkan  suatu teknologi  [18].  Ketika  seorang  pengguna  memiliki persepsi  suatu  teknologi  mudah  dioperasikan  dan mudah untuk dipelajari.
Tabel 10 Uji Hipotesis TAM Jalur Hipotesis T Statistic P Values Decision PEOU →PU H1a 6.400 0.000 Supported PEOU→ATU H1b 4.363 0.000 Supported PU→ATU H2 5.488 0.000 Supported ATU→BI H3 8.505 0.000 Supported BI→ASU H4 9.110 0.000 Supported Tabel 11 Uji Hipotesis UTAUT 2 Jalur Hipotesis T Statistic P Values Decision PE →BI H1 2.467 0.007 Supported EE→BI H2 1.061 0.144 Rejected FC→BI H3a 0.182 0.428 Rejected FC→UB H3b 2.237 0.013 Supported HM→BI H4 0.904 0.183 Rejected PV→BI H5 0.606 0.272 Rejected SI→BI H6 1.043 0.148 Rejected HB→BI H7a 2.531 0.006 Supported HB→UseB H7b 2.497 0.006 Supported BI→UseB H8 3.047 0.001 Supported
Merujuk pada hasil diketahui bahwa Hipotesis 2  (H2)  diterima.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  individu  yang  percaya  bahwa  bank  digital sebagai  alat  yang  bermanfaat  untuk  kegiatan perbankan  atau  pembayaran  mereka,  maka  akan meningkatkan sikap penerimaan. Sejalan dengan hal tersebut,  seorang  individu  yang  menganggap aplikasi bank digital tidak berguna maka tidak akan memiliki  sikap  penerimaan.  Sehingga,  pihak  bank digital  perlu  untuk  menawarkan  fitur,  layanan, ataupun  manfaat  yang  dapat  menjadi  daya  tarik kepada konsumen.
Berdasarkan perhitungan hasil PLS-SEM pada tabel 10 diperoleh bahwa Hipotesis 3 (H3) diterima.
Berdasarkan  hasil  uji,  dapat  disimpulkan  bahwa ketika  seorang  individu  menumbuhkan  keinginan atau sikap perilaku terhadap bank digital, maka akan ikut
menumbuhkan
minat untuk mengimplementasikan  bank  digital.  Bersamaan dengana itu, temuan penelitian ini telah menunjukkan pentingnya sikap dalam menghasilkan niat  untuk  menggunakan  bank  digital  oleh konsumen. Demikian, bank harus mendorong sikap ini  melalui  persepsi  kemudahan  penggunaan  dan persepsi manfaat yang ditawarkan oleh bank digital.
Merujuk pada hasil diketahui bahwa Hipotesis 4  (H4)  diterima.  Maka,  ditarik  kesimpulan  bahwa ketika  pengguna  memiliki  niat  untuk  menerima
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 1 Januari 2024 Hal. 151-161 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
suatu  teknologi,  maka  akan  semakin  tinggi  minat seseorang  terhadap  aplikasi  bank  digital  BANK DIGITAL, maka semakin tinggi pula kemungkinan seseorang  untuk  megimplementasikan  penggunaan sistem yang sesungguhnya dari aplikasi tersebut.

## PEMBAHASAN HASIL UTAUT 2
Merujuk  pada  hasil  perhitungan  uji  hipotesis, hasil  menunjukkan  bahwa  Hipotesis  1  (H1) diterima.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa apabila  suatu  teknologi  yang  dapat  menawarkan kegunaan  ataupun  manfaat  yang  sesuai  dengan ekspetasi  pengguna,  maka  akan  berbanding  lurus pada  niat  seseorang  mengimplementasikan  suatu teknologi.
Merujuk  pada  hasil  perhitungan  uji  hipotesis, hasil menunjukkan bahwa Hipotesis 2 (H2) ditolak. Sependapat  dengan  penelitian  sebelumnya  yang dihasilkan oleh [9] yang membuktikan bahwa tidak terbukti  adanya  pengaruh  antara effort  expectancy kepada behavioral  intention .  Responden  dari penelitian  ini  merupakan  generasi  yang  telah terbiasa  dan  dikelilingi  oleh  teknologi  dalam kehidupan  sehari-harinya  [19].  Generasi  muda  ini pula dapat dengan cepat beradaptasi serta memiliki kepercayaan  diri  untuk  mampu  mengoperasikan teknologi,  sehingga effort  expectancy bukan menjadi  elemen  yang  mempengaruhi  pemakaian suatu aplikasi bank digital bagi pengguna.
Berdasarkan  perhitungan  diperoleh  bahwa Hipotesis  3a  (H3a)  ditolak.  Berdasarkan  hasil penelitian, maka diketahui bahwa fasilitas teknologi tidak  akan  menumbuhkan  niat  atau  minat  mereka ketika  ingin  menggunakan  suatu  teknologi  [20]. Responden  mungkin  berpikir  bahwa  manfaat  yang ditawarkan  lebih  penting  dibandingkan  fasilitas yang mendukung.
Berdasarkan  perhitungan  diperoleh  bahwa Hipotesis  3b  (H3b)  diterima.  Berdasarkan  hasil penelitian  diketahui  bahwa  responden  dalam penelitian  ini  merasa  bahwa  fasilitas  seperti perangkat  lunak,  perangkat  keras,  jaringan  internet mendukung  perilaku  mereka  terhadap  bank  digital [21]. Ketika fasilitas ini tersedia dengan baik, maka mereka akan terus menggunakan aplikasi ke dalam kehidupan sehari-harinya.
Berdasarkan  analisis  perhitungan  PLS-SEM didapatkan  bahwa  Hipotesis  4  (H4)  ditolak.  Hasil penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  ketertarikan dalam  menggunakan  aplikasi  bank  digital  bagi pengguna tidak dipengaruhi oleh Hedonic
Motivation [22]. Perasaan senang ketika menggunakan  aplikasi  bank  digital  bukanlah menjadi  faktor  saat  pengguna  berniat  untuk menggunakan  teknologi.  Hal  ini  sejalan  dengan pernyataan  dari  penelitian  sebelumnya  bahwa pengguna
cenderung
berorientasi
untuk memperoleh keuntungan daripada memiliki
perasaan  senang  saat  menjalankan  aplikasi  bank digital.
Hasil  perhitungan  pula  menunjukkan  bahwa Hipotesis  5  (H5)  ditolak.  Hasil  temuan  dari  uji penelitian  variabel Price  Value tidak  berpengaruh bisa  disebabkan  oleh  biaya  yang  dibutuhkan  untuk menjalankan bank digital sangat minim atau bahkan tidak  memerlukan  biaya  [9].  Sehingga  pengguna tidak  merasa  bahwa  aspek  variabel Price  Value dapat berpengaruh terhadap minat mereka saat ingin menggunakan aplikasi bank digital
Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh bahwa
Hipotesis  H6  (H6)  ditolak.  Pengguna  tidak terpengaruhi  oleh  orang  lain  atau  lingkungan eksternal dalam mendorong niat menggunakan suatu teknologi  [23].  Rekomendasi  dari  lingkungan eksternal agar nasabah melakukan transaksi dengan aplikasi bank digital tidak dapat mempengaruhi niat dari pengguna, karena meskipun tanpa rekomendasi dari  orang  lain  pun  mereka  akan  tetap  melakukan kegiatan  finansial  saat  mereka  memutuskan  ingin menggunakan aplikasi bank digital tersebut. Hal ini terjadi  karena  aplikasi  bank  digital  sendiri menawarkan berbagai manfaat dan keuntungan bagi penggunanya.
Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh bahwa Hipotesis  7a  (H7a)  diterima.  Pernyataan  bahwa Habit secara positif mempengaruhi niat penggunaan oleh  pengguna  memiliki  hasil  yang  serupa  dengan penelitian oleh [21]. Hasil penelitian ini menghasilkan  pernyataan  bahwa  faktor  persepsi behavioral intention (niat perilaku) akan meningkat ketika seseorang telah terbiasa untuk menggunakan suatu teknologi dan menerapkannya dalam kegiatan kehidupan sehari-harinya.
Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh bahwa
Hipotesis  7b  (H7b)  diterima.  Hasil  yang  telah diperoleh memiliki pandangan yang serupa dengan studi  yang  dilakukan  oleh  [21]  yang  menyatakan bahwa Habit merupakan  prediktor  yang  memiliki nilai  tinggi  dan  kuat  dalam  memprediksi  perilaku aktual penggunaan aplikasi bank secara nyata pada kehidupan sehari-hari pengguna. Hal ini menggambarkan bahwa pengguna yang menggunakan  sebuah  aplikasi  secara  berulang, maka  secara  otomatis  akan  terbiasa  untuk  terus menggunakan aplikasi bank digital dalam kehidupannya.
Menurut  hasil  perhitungan  diperoleh  bahwa Hipotesis 8 (H8) diterima. Hasil yang menunjukkan bahwa behavioral intention berpengaruh signifikan terhadap use behavior sependapat dengan teori yang dikembangkan  oleh  [15].  Selain  itu  berdasarkan hasil  penelitian  yang  diperoleh,  dapat  disimpulkan bahwa semakin tinggi niat nasabah mengimplementasikan suatu teknologi, akan berbanding  lurus  dengan  penerapan  teknologi tersebut secara nyata dalam kehidupan mereka.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 1 Januari 2024 Hal. 151-161 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## SIMPULAN
Kemajuan  teknologi  mendorong  kreativitas dalam  meluncurkan  produk  yang  inovatif,  tidak terkecuali  pada  industri  perbankan.  Saat  ini,  telah banyak  muncul  aplikasi  bank  digital.  Tujuan  dari penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi penggunaan sistem sebenarnya dan perilaku penggunaan aplikasi perbankan digital. Penentuan  model  penelitian  yang  akan  digunakan untuk mengembangkan instrumen penelitian adalah TAM  dan  UTAUT  2.  Beberapa  kesimpulan  yang dapat ditarik dari hasil temuan penelitian ini adalah:
1. Penggunaan  sistem  sebenarnya  ( actual  system usage ) aplikasi bank digital dengan menggunakan konstruk dari TAM dapat dijelaskan oleh persepsi kemudahan  ( Perceived  Ease  Of  Use ),  persepsi manfaat ( Perceived Usefulness ), sikap penggunaan ( Attitude  Towards  Using ),  dan  niat  penggunaan ( Behavioral  Intention  to  Use ).  Dimana  prediktor yang memperoleh nilai signifikan tertinggi adalah
Behavioral Intention . Sehingga, pihak bank digital dapat  mengetahui  dan  memberikan  rekomendasi berdasarkan  faktor  yang  dapat  mempengaruhi konsumen  untuk  mengadopsi  aplikasi  milik mereka berdasarkan model TAM.
2. Niat  perilaku  aplikasi  bank  digital  bank  digital dengan  menggunakan  konstruk  UTAUT  2  dapat dijelaskan  oleh Performance  Expectancy , Effort Expectancy ,  dan Habit .  Sedangkan  konstruk Facilitating Conditions
ditemukan tidak berpengaruh.  Perilaku  penggunaan  sistem  ( use behavior ) dapat dijelaskan oleh kosntruk Behavioral Intention, Habit , dan juga Facilitating Conditions .    Sehingga,  pihak  bank  digital  dapat mengetahui dan memberikan rekomendasi berdasarkan  faktor  yang  dapat  mempengaruhi konsumen  untuk  mengadopsi  aplikasi  milik mereka berdasarkan model UTAUT 2.
3. Hasil  analaisis  yang  dilakukan  berdasarkan konstruk dari TAM dan UTAUT 2 yang juga perlu untuk  diketahui  adalah  kekuatan  prediksinya. Kekuatan prediksi TAM untuk konstruk Behavioral  Intention  yang  diperoleh  dari  nilai  R Square sebesar  50.8%  yang  termasuk  ke  dalam kategori  kekuatan  medium.  Sedangkan  untuk konstruk Actual  System  Usage R Square yang diperoleh  sebesar  43.5%  yang  termasuk  kedalam kategori  lemah.  Konstruk  dalam  UTAUT  2  dapat memprediksi  Behavioral  Intention  sebesar  70.1% berdasarkan  nilai  R Square yang  diperoleh, Dimana angka ini termasuk ke dalam kategori kuat. Kemudian, R Square yang diperoleh untuk perilaku penggunaan  sebesar  66.4%  yang  termasuk  ke dalam kategori kekuatan medium.
Penelitian ini
memiliki beberapa keterbatasan,  namun  menyediakan  kesempatan untuk melakukan penelitian lebih lanjut. Pertama,
target responden hanya kepada pengguna berusia 17-25  tahun.  Penelitian  selanjutnya  dapat membuat ruang lingkup dengan sampel yang lebih beragam  dalam  usia  dan  juga  latar  belakangnya. Kedua,  penelitian  ini  menggunakan  data cross - section, yang mungkin tidak cukup mencerminkan penerimaan perbankan digital oleh pengguna  yang  sebenarnya.  Pengambilan  data secara  longitudinal  mungkin  dapat  diterapkan oleh  penelitian  di  masa  depan  untuk  eksplorasi hubungan  kausal  antar  variabel  yang  lebih  baik. Penelitian  selanjutnya  pula  dapat  menggunakan variabel laten didalam ataupun diluar model TAM atau  UTAUT  2  yang  lebih  variatif.  Hal  ini diharapkan  dapat  menghasilkan  pandangan penelitian yang lebih beragam dan lengkap.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada Universitas  Bunda  Mulia  dan  atas  dukungan kepada  peneliti  hingga  penelitian  ini  dapat dilaksanakan dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P. J. Kusuma, N. A. Purusa, D. Aqmala, and A. N. Chasanah, “Penerapan Articial Intelligence sebagai Stimulus Niat Beli Konsumen  dalam  Pemasaran  Media  Sosial,” Jurnal Teknologi   Dan  Sistem  Informasi  Bisnis ,  vol.  5,  no.  4,  pp. 521–528, Oct. 2023, doi: 10.47233/jteksis.v5i4.1057.
[2]  D.  Deny,  A.  Herlian,  and  F.  J.  Andry,  “Enterprise Architecture  Design  Using  TOGAF   ADM  Framework (SME Case Study:  Dormitory House),” 2021.
[3]  Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia  (APJII), “Survei  Penetrasi  &  Perilaku  Internet  2023,”  2023. Accessed: Jun. 28, 2023. [Online]. Available: https://survei.apjii.or.id/survei/
[4]  Y. W. Riyadi Putra, F. Nur Styaningsih, and W. H. Herviana, “Analisis Perkembangan Transportasi Online di Indonesia di Era  4.0  Dengan  Metode  Penelitian  Deskriptif,” Jurnal Teknologi  Dan  Sistem  Informasi  Bisnis ,  vol.  4,  no.  1,  pp. 162–170, Jan. 2022, doi: 10.47233/jteksis.v4i1.389.
[5]  N. Aprillia and M. R. Sanjaya, “Analisis Kepuasan Pengguna Terhadap Layanan Gofood Menggunakan Metode End User Computing  Satisfaction,” Jurnal  Teknologi   Dan  Sistem Informasi Bisnis , vol. 5, no. 4, pp. 511–520, Oct. 2023, doi: 10.47233/jteksis.v5i4.1053.
[6]  L. F. Rodrigues, A. Oliveira, and H. Rodrigues, “Technology management  has  a  significant  impact  on  digital transformation  in  the  banking  sector,”  in International Review of Economics and Finance , Portugal: Elsevier, Jul. 2023. doi: 10.1016/j.iref.2023.07.040.
[7]  S. Ahmed and S. Sur, “Change in the uses pattern of digital banking  services  by  Indian  rural  MSMEs  during demonetization and Covid-19 pandemic-related restrictions,” Vilakshan - XIMB Journal of Management , vol. 20,  no.  1,  pp.  166–192,  Feb.  2023,  doi:  10.1108/xjm-09- 2020-0138.
[8]  W. Dafri and R. Al-Qaruty, “Challenges and opportunities to enhance digital financial transformation in crisis management,” Social  Sciences  &  Humanities ,  Aug.  2023, doi: 10.1016/j.ssaho.2023.100662.
[9]  M. Widodo, M. I. Irawan, and R. A. Sukmono, “Extending UTAUT2 to Explore Digital Wallet Adoption in Indonesia,” in 2019  International  Conference  on  Information  and Communications  Technology  (ICOIACT) ,  2019,  pp.  878– 883.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 1 Januari 2024 Hal. 151-161 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
[10] M. Amin Almaiah, M. Al-Emran, A. Mugahed Al-Rahmi, F.
Alturise,  and  W.  Mugahed  Al-Rahmi,  “Factors  influencing the adoption of internet banking: An integration of ISSM and UTAUT  with  price  value  and  perceived  risk,” Journal Frontiers in Psychology , Sep. 2022, doi: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.919198.
[11] W. A. Alkhowaiter, “Digital payment and banking adoption research in Gulf countries: A systematic literature review,” Int J Inf Manage , vol. 53, Aug. 2020, doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2020.102102.
[12] Y. M. Geasela, H. Hartono, M. Sesilia, H. Winarto, and H. Pratiwi,  “Analisis  Penerimaan  Aplikasi  Asset  Digital Menggunakan  Technology  Acceptance  Model  (TAM),” JBASE - Journal of Business and Audit Information Systems , vol. 5, no. 2, Aug. 2022, doi: 10.30813/jbase.v5i2.3778.
[13] V.  Samartha,  S.  Shenoy  Basthikar,  I.  T.  Hawaldar,  C. Spulbar,  R.  Birau,  and  R.  D.  Filip,  “A  Study  on  the Acceptance  of  Mobile-Banking  Applications  in  India— Unified  Theory  of  Acceptance  and  Sustainable  Use  of Technology Model (UTAUT),” Sustainability (Switzerland) , vol. 14, no. 21, Nov. 2022, doi: 10.3390/su142114506.
[14] V. Venkatesh and F. D. Davis, “Theoretical extension of the Technology  Acceptance  Model:  Four  longitudinal  field studies,” Manage Sci , vol. 46, no. 2, pp. 186–204, 2000, doi:
10.1287/mnsc.46.2.186.11926.
[15] V.  Venkatesh,  X.  Xu,  and  J.  Y.  L.  Thong,  “Consumer Acceptance and Use of Information Technology: Extending the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology,” vol.  36,  pp.  157–178,  Mar.  2012,  [Online].  Available: http://about.jstor.org/terms
[16] J. F. Hair, G. T. M. Hult, C. M. Ringle, and Marko. Sarstedt, A  primer  on  partial  least  squares  structural  equation modeling  (PLS-SEM) ,  2nd  ed.  Los  Angeles:  SAGE Publications, Inc., 2017.
[17] L.  Chen  and  A.  K.  Aklikokou,  “Determinants  of  E- government  Adoption:  Testing  the  Mediating  Effects  of Perceived  Usefulness  and  Perceived  Ease  of  Use,”
International Journal of Public Administration , vol. 43, no. 10, pp. 850–865, Jul. 2020, doi: 10.1080/01900692.2019.1660989.
[18] A.  Siswoyo  and  B.  S.  Irianto,  “Analisis  Technology Acceptance  Model  (TAM)  Terhadap  Pengguna  Aplikasi Mobile Banking,” Owner : Riset & Jurnal Akuntansi , vol. 7, no. 2, pp. 1196–1205, Apr. 2023,
doi:
10.33395/owner.v7i2.1440.
[19] N.  Iivari,  S.  Sharma,  and  L.  Ventä-Olkkonen,  “Digital transformation of everyday life – How COVID-19 pandemic transformed the basic education of the young generation and why information management research should care?,” Int J Inf Manage , vol. 55, Dec. 2020,
doi:
10.1016/j.ijinfomgt.2020.102183.
[20] S. Arunwarakorn, K. Suthiwartnarueput, and P. Pornchaiwiseskul,  “Forecasting  equilibrium  quantity  and price on the world natural rubber market,” Kasetsart Journal of Social Sciences , vol. 40, no. 1, pp. 8–16, Jan. 2019, doi: 10.1016/j.kjss.2017.07.013.
[21] K.  Nikolopoulou,  V.  Gialamas,  and  K.  Lavidas,  “Habit, hedonic motivation, performance expectancy and technological  pedagogical  knowledge  affect  teachers’ intention to use mobile internet,” Computers and Education Open , vol. 2, p. 100041, Dec. 2021, doi: 10.1016/j.caeo.2021.100041.
[22] D.  Rahmawati  and  S.  Permata  Sari,  “Application  of  the
UTAUT  2  Model  in  the  Use  of  Electronic  Wallets,”
International Journal of Latest Research in Humanities and Social  Science ,  vol.  06,  no.  03,  pp.  07–15,  2023,  [Online]. Available: www.ijlrhss.com [23] M.  Iskandar,  H.  Hartoyo,  and  I.  Hermadi,  “Analysis  of Factors  Affecting  Behavioral  Intention  and  Use  of Behavioral  of  Mobile  Banking  Using  Unified  Theory  of Acceptance  and  Use  of  Technology  2  Model  Approach,”
International Review of Management and Marketing , vol. 10, no. 2, pp. 41–49, Mar. 2020, doi: 10.32479/irmm.9292.