## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 2 April 2024, pp: 637-646 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Analysis of Supporting and Inhibiting Factors in Switching to Adopting Mobile Banking in West Papua Utilizing PLS-SEM and Status Quo Bias Perspective
Analisis Faktor-faktor Pendukung dan Penghambat Beralih Mengadopsi Mobile Banking di Papua Barat Memanfaatkan PLS-SEM dan Perspektif Status Quo Bias
Cintiya Febiyanti Risdiyanto 1 , Dedi I. Inan 2 , Rully Novie Wurarah 3 , Obadja A. Fenetiruma 4
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Papua, Indonesia
E-Mail: 1 cintiyarisdiyanto2019017@gmail.com, 2 d.inan@unipa.ac.id,
3 r.wurarah@unipa.ac.id, 4 o.fenetiruma@unipa.ac.id
Received Dec 30th 2023; Revised Feb 25th 2024; Accepted Mar 15th 2024 Corresponding Author: Cintiya Febiyanti Risdiyanto

## Abstract
Mobile  banking  (m-banking)  is  a  technological  innovation  that  aims  to  facilitate  financial  transactions  through smartphones. This study aims to analyze the drivers and inhibitors of m-banking in West Papua employing Status Quo Bias perspective. Two control variables: age and gender are used to portray the demography respondents in more detail. A quantitative analysis is carried out using Partial Least Square – Structural Equation Modelling (PLS-SEM). As many as 303 respondents were obtained through an online questionnaire submitted to m-banking user in West Papua province in one month. The results of the study show the perceived value and sunk cost show a significant influence on usage intention to switch to the m-banking adoption. However, the results also inform that perceived benefits and user resistance prevent users to adopt the technology. Users perceived that they need a lot of effort to get used to the features of m-banking services, factors that might hinder users with traditional methods to access financial transactions to switch to m-banking including their  anxiety  that  this  technology  does  not  meet  their  expectation  of  the  new  experience.  Discussion  and  research implications are discussed in this paper.
Keyword: Mobile Banking, Status Quo Bias, PLS-SEM, Variable Control

## Abstrak
Mobile  banking  (m-banking) adalah  inovasi  teknologi  yang  bertujuan  untuk  memfasilitasi  transaksi  keuangan  melalui perangkat mobile ,  seperti smartphone .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  faktor-faktor  pendukung  dan penghambat m-banking di Papua Barat memanfaatkan   pendekatan Status Quo Bias . Dua variabel kontrol usia dan gender digunakan untuk memotret demografi responden secara lebih detail. Analisis kuantitatif dilakukan dengan memanfaatkan Partial  Least  Square  –  Structural  Equation  Modelling (PLS-SEM).  Sebanyak  303  data  responden  diperoleh  melalui kuesioner  online  yang  disebar  kepada  masyarakat  Papua  Barat  pengguna  aplikasi  m-banking  selama  1  bulan.  Hasil penelitian menunjukan bahwa faktor-faktor perceived value dan sunk cost menunjukan pengaruh yang signifikan terhadap keinginan  untuk  beralih  mengadopsi m-banking .  Namun  hasil  analisis  data  juga  memperlihatkan  bahwa  faktor-faktor switching benefits dan user resistance menjadi penghambat keinginan untuk mengadopsi m-banking di Papua Barat. Hal ini menggambarkan pengguna merasa membutuhkan banyak usaha untuk membiasakan diri dengan fitur dari layanan m- banking serta  kekhawatiran  bahwa m-banking menawarkan  harapan  yang  tidak  sesuai  dengan  ekspetasi.  Diskusi  dan implikasi teoritas dan praktis dari hasil ini juga didiskusikan dalam makalah ini.
Kata Kunci: Mobile Banking, Status Quo Bias, PLS-SEM, Variable Control

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  Teknologi  Informasi  (TI)  yang  sangat  pesat  di  era  globalisasi  ini  direspon  oleh perusahaan–perusahaan maupun dunia perbankan, sehingga pelayanan perbankan dituntun lebih cepat, mudah,
dan fleksibel. Hal ini dimaksudkan untuk memberikan kemudahan akses informasi kepada nasabahnya dengan cara  mengaplikasikan  TI  yang  lebih  efektif  dan  efisien  melalui  jaringan  internet.  Awalnya  perbankan menggunakan  layanan  transaksi  secara  konvensional  untuk  melayani  masyarakat  yang  akan  melakukan transaksi di bank. Transaksi konvensional merupakan transaksi manual yang dilakukan oleh nasabah dengan datang langsung ke bank untuk melakukan transaksi, misalnya membayar cicilan rumah, transfer antar rekening pada  bank  yang  sama  atau  antar  bank,  membayar  listrik,  air,  dan  seterusnya.  Metode  ini  dirasakan  kurang efisien karena waktu yang tersita cukup banyak, hal ini dikarenakan banyaknya prosedur yang harus diikuti pada  saat  melakukan  transaksi  antara  lain  untuk  mengisi  formulir,  mengantre,  kemudian pada  saat  di teller membutuhkan waktu untuk memastikan nomor rekening benar atau tidak [1].
Dengan  perkembangan  TI  memungkinkan  bank  memberikan  layanan  yang  disesuaikan  dengan kebutuhan nasabah yang telah berkembang searah dengan perkembangan teknologi dan gaya hidup. Dunia saat ini di dorong dengan apa yang disebut gaya hidup instan, dan layanan M obile Banking adalah salah satu cara hidup  instan modern . Mobile  Banking ( M - Banking )  adalah  fasilitas  perbankan  melalui  komunikasi  seluler seperti  ponsel  dengan  penyediaan  fasilitas  yang  mirip  dengan  ATM.  Dengan  layanan M - Banking ,  bank berusaha memfasilitasi akses client untuk melakukan transaksi di mana saja dan kapan saja tanpa harus pergi ke bank. Hampir semua bank di Indonesia telah menyediakan layanan M - Banking . dan bahwa sebagian besar nasabah M - Banking merasa  puas  dengan  aksesibilitas  internet,  kemudahan  pengguna,  kegunaan,  dan kepercayaan,  Rahmahwati  [2],  mengatakan  pengaruh  kualitas  layanan  seperti  keamanan,  kemudahan,  dan sistem aplikasi Mobile Banking terhadap kepuasan nasabah. Di Provinsi Papua Barat pengguna M-Banking semakin meningkat terlebih sejak pandemi corona yang membatasi aktifitas sehari-hari dan mengharuskan masyarakat untuk melakukan berbagai aktifitas  dirumah. Berdasarkan  penjelasan  tersebut,  peneliti  mencoba  mencari  faktor-faktor  yang  menjadi  pendukung  dan penghambat dalam mengadopsi M-Banking. Faktor pendukung seseorang mengadopsi M-Banking antara lain yaitu: mudah, praktis, aman, dan nyaman [3]. Sementara itu yang menjadi faktor penghambatnya ialah: nasabah merasa khawatir akan tersebarnya pin dan data pribadi [4].
Penelitian ini menggunakan model Status Quo Bias , teori ini mendukung fenomena bahwa seseorang akan  tidak  melakukan  apa-apa  atau  mempertahankan  keputusannya  saat  ini  atau  sebelumnya  dari  pada mengubahnya. Status  Quo  Bias adalah  fenomena  penyimpangan  (bias)  pikiran  dimana  ketika  seseorang individu dihadapkan pada keputusan untuk memilih, ia cenderung untuk tidak berubah dari pilihan yang sudah pernah  dibuatnya.  Semakin  banyak  alternatif  pilihan  yang  disodorkan  kepadanya  maka  semakin  besar kecenderungan dirinya untuk tetap bertahan pada pilihan sebelumnya. Riset awal status Quo bias dilakukan oleh Samuelson dan Zeckhauser (1988), yang melakukan penelitian health plan program pada para pensiunan mengungkapkan  bahwa  status Quo  bias adalah  sesuatu  yang  patut  diperhitungkan.  Keduanya  mengatakan bahwa didalam keputusan yang nyata selalu ada opsi untuk tidak memilih atau mempertahankan pilihan yang lalu [5].
Terdapat beberapa faktor yang dapat memicu Status Quo Bias salah satunya perasaan puas terhadap pilihannya  sendiri.  Samuelson  dan  Zeckhauser  (1988),mencatat  bahwa Status  Quo  Bias konsisten  dengan keengganan  kehilangan  dan  hal  itu  dapat  di  jelaskan  secara  psikologis  dengan  komitmen  yang  dibuat sebelumnya,  pemikiran  biaya  hangus,  kebutuhan  untuk  merasa  memegang  kendali,  dan  penghindaran penyesalan [5]. Yang terakhir didasarkan pada pengamatan Kahneman dan Tversky  bahwa orang merasa lebih menyesal  atas  hasil  buruk  yang  dihasilkan  dari  tindakan  baru  yang  diambil  dari  pada  konsekuensi  [6]. Kemudian  Shirish  &  Batuekueno  [7], dengan  menggunakan  metode  survey  menemukan  bahwa  Status  Quo Bias mampu menjelaskan mengapa terjadi penolakan adopsi teknologi baru. Dengan demikian Status Quo Bias kemungkinan juga terjadi dalam konteks adopsi pada Mobile Banking . Terdapat faktor pendukung dan penghambat dalam mengadopsi mobile banking , faktor pendukungnya antara  lain: Sunk  Cost (biaya  hangus), Perceived  Value (nilai  keuntungan)  yang  akan  berpengaruh  pada Switching  Benefits (beralih  manfaat)yang  merupakan  keinginan  untuk  mengadopsi mobile  mbanking .  Lalu faktor penghambat antara lain yaitu : Perceived Benefits (manfaat yang dirasakan), User Resistance (penolakan pengguna) yang berpengaruh kepada Switching Cost (biaya perpindahan) yang merupakan faktor penghambat dalam mengadopsi mobile banking , dari dua faktor di atas mengarah pada Use Behavior (perilaku penggunaan). Peneliti juga menambah 2 model yaitu Control Variable berupa age (usia) dan gender (jenis kelamin). Oleh  karena  itu  perlu  dipertanyakan  apa  sajakah  faktor-faktor  pendukung  dan  penghambat  dalam mengadopsi M-Banking menggunakan metode Status Quo Bias khususnya pada nasabah pengguna M-Banking , penelitian  yang  mengeksplorasi  tentang  faktor-faktor  pendukung  dan  penghambat  adopsi mobile  banking dengan teori Status Quo Bias di wilayah tersebut.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian adalah suatu pengkajian dalam mempelajari peraturan-peraturan yang terdapat dalam penelitian [8]. Dalam melakukan penelitian ini peneliti menggunakan metode pendekatan kuantitatif. Penelitian kuantitatif  adalah  kegiatan pengumpulan,  pengolahan,  analisis,  dan  penyajian data  berdasarkan  jumlah  atau banyaknya yang dilakukan secara objektif untuk memecahkan suatu persoalan atau menguji suatu hipotesis.
Creswell  telah  memberikan  definisi  penelitian  kuantitatif  secara  ringkas  yaitu  jenis  penelitian  yang menjelaskan fenomena dengan mengumpulkan data numerik yang dianalisis menggunakan metode berbasis matematika, utamanya statistik [9]. Penelitian dengan menggunakan pendekatan kuantitatif dianggap sebagai penelitian murni karena dapat menjelaskan penelitian dengan angka-angka yang pasti [10].
Gambar 1. Diagram Matode Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Analisis Model Pengukuran (Outer Model)
Pada penelitian ini analisis model pengukuran ( outer model ) dilakukan dengan menjalankan uji validitas dan uji reliAbilitas. Uji validitas yang meliputi convergent validity dan discriminant validity. Uji  reliabilitas meliputi perhitungan nilai composite reliability dan cronbach alpha. Analisis model pengukuran merupakan langkah  awal  analisis  sebelum  melanjutkan  ke  langkah  selanjutnya  yaitu  analisis  model  struktural  (inner model).  Hal  ini  memiliki  tujuan  untuk  memastikan  bahwa  semua  item  pengukuran  yang  digunakan  dalam penelitian mewakili konstruksi laten yang valid dan dapat diandalkan [11]. Berikut merupakan hasil pengujian pada model pengukuran.

## 3.1.1   Uji Convergent Validity
Uji convergent  validity dapat  dilakukan  dengan  menglihat  nilai outer  loading dan average  variance extracted (AVE). Langkah awal yang perlu dilakukan yaitu uji nilai outer loading . Convergent validity dapat diketahui dengan melihat korelasi skor indikator dengan skor konstruk ( loading factor ). Kriteria nilai loading factor dapat  dikatakan  valid  apabila  nilai  indikatornya  >  0.7  [12];  [13].  Selanjutnya  yaitu  mengetahui  nilai AVE.  AVE  adalah  hasil  pengukuran  besarnya  varians  yang  dapat  ditangkap  atau  diketahui  dari  konstruk, kemudian  dibandingkan  dengan  varians  yang  dihasilkan  akibat  terjadinya  kesalahan  pengukuran.  Suatu variabel dapat dikatakan valid jika memiliki AVE >0.][13]

## 3.1.2  Uji Desriminant Validity
Pengujian  selanjutnya  adalah  Uji Deskriminan  validity dengan  menggunakan  uji cross  loading .  Uji cross loading merupakan pengujian yang dilakukan terhadap nilai auter loading suatu konstruksi variabel yang harus  memiliki  nilai  yang  lebih  besar  untuk  variabel  itu  sendiri  dibandingkan  dengan  variabel  lainnya  cara untuk menguji discriminant validity dengan indikator refleks yaitu dengan menglihat nilai cross loading untuk setiap variabel harus lebih dari 0,7. Berikut hasil uji cross loading yang telah disajikan ke dalam tabel 1.
Tabel 1. Hasil Uji Discriminant Validity ( Cross Loading ) PB PV SB SC SWC UI UR PB1 0.901 0.486 0.499 -0.297 -0.435 0.524 -0.483 PB2 0.918 0.469 0.504 -0.359 -0.369 0.422 -0.58 PB3 0.907 0.394 0.500 -0.265 -0.310 0.386 -0.527 PV1 0.446 0.767 0.429 -0.548 -0.518 0.557 -0.469 PV2 0.440 0.891 0.519 -0.481 -0.580 0.544 -0.454 PV3 0.383 0.852 0.547 -0.466 -0.527 0.589 -0.389 SB1 0.544 0.586 0.921 -0.395 -0.558 0.545 -0.459 SB2 0.498 0.510 0.933 -0.299 -0.446 0.473 -0.492 SB3 0.504 0.579 0.954 -0.318 -0.484 0.524 -0.49 SC1 -0.322 -0.578 -0.364 0.942 0.692 -0.472 0.591 SC2 -0.331 -0.544 -0.35 0.954 0.652 -0.416 0.603 SC3 -0.311 -0.546 -0.313 0.944 0.675 -0.454 0.582 SWC1 -0.329 -0.523 -0.436 0.637 0.872 -0.532 0.548 SWC2 -0.390 -0.517 -0.456 0.645 0.901 -0.46 0.597 SWC3 -0.390 -0.678 -0.526 0.61 0.89 -0.489 0.578 UI1 0.494 0.663 0.564 -0.478 -0.573 0.882 -0.472 UI2 0.426 0.594 0.471 -0.387 -0.471 0.931 -0.403 UI3 0.408 0.534 0.432 -0.395 -0.435 0.885 -0.428 UR1 -0.454 -0.436 -0.289 0.582 0.563 -0.385 0.859 UR2 -0.554 -0.507 -0.524 0.555 0.593 -0.497 0.889 UR3 -0.503 -0.398 -0.525 0.491 0.528 -0.380 0.860
Setelah  dilakukan  uji discriminant  validity dengan  menggunakan  uji cross  loading hasilnya menunjukkan semua item pada pengukuran berkorelasi lebih tinggi dengan variabel yang diukur, hasil evaluasi ini menunjukkan cross loading dapat diterima dengan baik. Kemudian dilanjutkan dengan memeriksa nilai Fornell-Larcker criterion . Untuk menguji nilai Fornell- Larcker criterion, nilai AVE setiap variabel harus lebih tinggi dari daripada korelasi antara variabel lainnya [12]. Hasil uji nilai Fornell-Larcker criterion dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Uji Discriminant Validity ( Fornell-Larcker criterion ) PB PV SB SC SWC UI UR PB 0.909 PV 0.501 0.838 SB 0.552 0.599 0.936 SC -0.340 -0.588 -0.363 0.947 SWC -0.417 -0.645 -0.532 0.711 0.888 UI 0.497 0.671 0.551 -0.473 -0.556 0.900 UR -0.58 -0.517 -0.512 0.626 0.647 -0.486 0.869
Dari tabel 2 dapat diketahui bahwa nilai AVE setiap konstruk sudah lebih tinggi dari korelasi kuadrat tertinggi  dengan  konstruksi  lainnya,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  kriteria discriminant  validity telah tercapai. Selanjutnya Henseler [14] juga menyarankan untuk mengukur rasio heterotrait monotrait (HTMT) sebagai  kriteria  lain  untuk  menilai  discriminant  validity,  dimana  nilai  HTMT  yaitu  <0.85  atau  <0.90    [15]. Tabel 3 merupakan hasil uji nilai dari HTMT.
Tabel 3. Hasil Uji Discriminant Validity (HTMT) PB PV SB SC SWC UI UR PB PV 0.594 SB 0.602 0.693 SC 0.367 0.69 0.384 SWC 0.463 0.783 0.59 0.787 UI 0.542 0.797 0.597 0.511 0.626 UR 0.671 0.64 0.582 0.702 0.758 0.558
Pada tabel 3 dapat diketahui bahwa nilai HTMT pada semua variabel diterima karena memiliki nilai yang memenuhi kriteria HTMT yaitu <0.85 atau <0.90 dan discriminant validity sudah terpenuhi.

## 3.1.3  Uji Reliabilitas
Pengujian selanjutnya yaitu dengan melakukan uji reliabilitas. Reliabilitas adalah pengukuran sejauh mana  suatu  instrumen  dapat  diharapkan  untuk  memberikan  hasil  pengukuran  yang  sama  jika  pengukuran diulang    dalam  Taber,  2018  [16].  Pada  penelitian  ini  uji  reliabilitas  dilakukan  dengan  cara  melihat  nilai cronbach’s  alpha dan composite  reliability .  Nilai  nilai cronbach’s  alpha dan composite  reliability yang dianggap memiliki reliabilitas tinggi yaitu > 0.70 [17]. Tabel 4 merupakan hasil uji reliabilitas pada penelitian ini.
Tabel 4. Hasil Uji Reliabilitas Cronbach's alpha Composite reliability (rho_c) PB 0.896 0.934 PV 0.788 0.876 SB 0.930 0.955 SC 0.942 0.963 SWC 0.866 0.918 UI 0.883 0.927 UR 0.838 0.903
Pada tabel 4 dapat diketahui bahwa nilai Cronbach’s alpha dan composite reliability dari semua variabel memiliki nilai > 0.70, sehingga pada penelitian ini memiliki tingkat reliabilitas yang tinggi.
Gambar 2. Model Akhir Hasil Uji Outer Model
Pada  gambar  2  dapat  diketahui  bahwa  model  akhir  setelah  melalui  analisis outer  model secara keseluruhan  setiap  indikator  memiliki  hubungan  yang  positif  terhadap  masing-masing  variabel  laten  dan loading  factor untuk  setiap  indikator  memiliki  nilai  >  0.50.  Pengujian  pada outer  model telah  selesai  dan memperoleh hasil yang memenuhi standar yang ada pada setiap tahapan pengujian oleh sebab itu penelitian ini dapat dilanjutkan ke langkah selanjutnya.

## 3.2 Analisis Model Struktural (Inner Model)
Analisis  model  struktural  yaitu  model  yang  menjelaskan  juga  memprediksi  hubungan  antara  satu variabel dengan variabel lain dalam penelitian sudibjo [18]. Lalu pada penelitian ini juga mengevaluasi ukuran dan signifikansi dari koefisien jalur untuk menguji hipotesis dengan menggunakan teknik [19]. Analisis pada model  struktural dilakukan  untuk  memastikan  model  struktur  kuat  dan  akurat,  penilaian inner  model dapat dilihat  dari  beberapa  indikator  yang  meliputi variance  inflation  factor (VIF)  dan R-Square untuk  menguji hipotesis [20]. Berikut ini merupakan hasil dari analisis model structural .

## 3.2.1   Variance Inflation Factor (VIF)
Variance  Inflation  Factor (VIF)  digunakan  untuk  menglihat  hasil  uji  multikolinearitas  pada  tiap konstruksi dalam penelitian ini [20]. Hal ini bertujuan untuk memastikan bahwa tidak ada korelasi yang tinggi
antara konstruk model yang diusulkan [15]. Nilai pada konstruk VIF harus lebih besar atau sama dari 5 dan lebih kecil atau sama dari 0.2 yang menunjukkan bahwa konstruk tersebut memiliki masalah kolinearitas [21]. Berikut ini merupakan hasil uji multikolinearitas VIF pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Uji Multikolinearitas ( inner VIF) PB PV SB SC SWC UI UR PB 1.507 PV 1.528 SB 1.395 SC 1.528 SWC 1.395 UI UR 1.507
Berdasarkan tabel 5 dapat diketahui bahwa semua variabel pada penelitian ini sudah memiliki nilai VIF yang > 0.2 atau < 5 yang artinya konstruksi tersebut memiliki kolinearitas yang baik terhadap SB, SWC dan UI.

## 3.2.2  Koefisien Determinan (R-Square)
Menurut  Furadatin, koefisien  determinan (R- Square )  adalah  cara  yang  digunakan  untuk  mengetahui seberapa  besar  pengaruh  dari  variabel  independent  terhadap  variabel  dependent  [22].  Pada  nilai  R- Square diharapkan antara 0 dan 1. Nilai R- Square 0,75 menunjukan bahwa model kuat, nilai 0,50 menunjukan bahwa model sedang, dan nilai 0,25 bahwa  model lemah. Hasil uji koefisien determinan ditunjukkan pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Uji R- Square R-square R-square adjusted Keterangan SB 0.359 0.354 Lemah SWC 0.421 0.417 Lemah UI 0.400 0.396 Lemah
Dari  tabel  6  dapat  diketahui  bahwa  nilai R-square untuk  variabel Switching  Benefits adalah  0,359. Artinya pada variabel Sunk Cost , Perceived Value dapat menjelaskan pengaruh terhadap variabel Switching Benefits sebesar  35,9%  dan  memiliki  kekuatan  prediksi  yang  lemah  terhadap Switching  Benefits .  Sisanya sebesar 6,41% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam model penelitian ini. Selanjutnya nila R- Square untuk variabel Switching Cost adalah 0,421. Artinya pada variabel Perceived Benefits , User Resistance dapat menjelaskan pengaruh terhadap variabel Switching Cost sebesar 42,1% dan memiliki kekuatan prediksi yang lemah terhadap Switching Cost . Sisanya sebesar 5,79% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam  model  penelitian  ini.  Selanjutnya  nilai  R- Square untuk  variabel Use  Intention adalah  0,400.  Artinya pada variabel Sunk Cost , Perceived Value , Switching Benefits , Perceived Benefits , User Resistance , Switching Cost dapat  menjelaskan  pengaruh  terhadap  variabel Use  Intention sebesar  40,0%  dan  memiliki  kekuatan prediksi yang lemah terhadap variabel Use Intention . Sisanya sebesar 6% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam model penelitian ini.

## 3.2.3  Uji Hipotesis
Uji hipotesis pada penelitian ini bertujuan untuk menyimpulkan apakah hipotesis pada penelitian ini diterima atau ditolak. Pengujian hipotesis dilakukan dengan cara membandingkan nilai t-statistik dan p- value yang dihasilkan. Menurut Hair [12], Nilai t- statistic harus lebih dari 1,96 dengan tingkat signifikan sebesar 5% dan nilai p- value harus lebih rendah dari 0,05 agar hipotesis dapat diterima [11]. Berikut ini merupakan hasil evaluasi model struktural pengujian hipotesis yang telah dilakukan dan disajikan pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil Uji Hipotesis
Hipotesis  Path coefficient
Original sample (O) Sample mean Standard deviation (STDEV) T statistics (|O/STDEV|) P values Keterangan H1 PB-> SWC -0.062 -0.076 0.016 0.548 0.559 Ditolak H2 PV->SB 0.589 0.599 0.063 9.293 0.000 Diterima H3 SB->UI 0.356 0.368 0.105 3.388 0.001 Diterima H4 SC->SB -0.017 -0.018 0.061 0.272 0.786 Ditolak H5 SWC->UI -0.367 -0.368 0.08 4.576 0.000 Diterima H6 UR->SWC 0.611 0.616 0.07 8.745 0.000 Diterima
Pada tabel 7 dapat dilihat bahwa dari 6 hipotesis penelitian, terdapat 4 hipotesis yang memiliki nilai t- statistik  yang  lebih  dari  1,96  dan  p-value  kurang  dari  0,05  sehingga  hipotesis  dapat  diterima,  sedangkan  2 hipotesis yang tersisa tidak mencapai kriteria yang telah diterapkan maka kedua hipotesis tejrsebut ditolak.
Selanjutnya pada penelitian ini menambah dua control variable yaitu control variable age dan gender . Berikut ini adalah hasil uji hipotesis dengan menambah 3 kategori pada control variable age yaitu pada usia 17-25 tahun, 26-34 tahun dan >35 tahun, disajikan pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil Uji Hipotesis Control Variable Age (Usia 17 – 25 Tahun, 26-34 Tahun, >35 Tahun)
Hipotesis Path coefficient Original sample (O) Sample mean Standard deviation (STDEV) T statistics (|O/STDEV|) P values Keterangan 17-25 tahun Keterangan 25-34 tahun Keterangan >35 tahun H1 PB-> SWC 0.023 0.002 0.145 0.158 0.874 Ditolak Ditolak Ditolak H2 PV->SB 0.608 0.621 0.085 7.141 0.000 Diterima Diterima Diterima H3 SB->UI 0.263 0.284 0.122 2.163 0.031 Diterima Diterima Diterima H4 SC->SB 0.009 0.003 0.079 0.116 0.908 Ditolak Ditolak Diterima H5 SWC->UI -0.484 -0.474 0.087 5.589 0.000 Diterima Ditolak Ditolak H6 UR->SWC 0.688 0.699 0.085 8.079 0.000 Diterima Diterima Diterima
Pada tabel 8 dapat dilihat bahwa dari 6 hipotesis penelitian, terdapat 4 hipotesis yang memiliki nilai t- statistik  yang  lebih dari  1,96 dan  p- value kurang  dari 0,05 sehingga hipotesis  dapat diterima ,  sedangkan  2 hipotesis  yang  tersisa  tidak  mencapai  kriteria  yang  telah  diterapkan  maka  kedua  hipotesis  tersebut ditolak . Pada umur 34-36 tahun terdapat 3 hipotesis yang memiliki nilai t-statistik yang lebih dari 1,96 dan p- value kurang dari 0,05 sehingga hipotesis dapat diterima, sedangkan 3 hipotesis yang tersisa tidak mencapai kriteria yang  telah  diterapkan  maka  ketiga  hipotesis  tersebut  ditolak.  Sedangkan  pada  umur  >35  tahun  terdapat  4 hipotesis  yang  memiliki  nilai  t-statistik  yang  lebih  dari  1,96  dan  p- value yang  kurang  dari  0,05  sehingga hipotesis dapat diterima, sedangkan 2 hipotesis yang tersisa tidak mencapai kriteria yang telah diterapkan maka kedua hipotesis tersebut ditolak.
Selanjutnya disajikan hasil uji hipotesis pada control variable gender dengan dua kategori yaitu kategori laki-laki dan perempuan pada tabel 9.
Tabel 9. Hasil Uji Hipotesis Control Variable Gender Laki-laki dan Perempuan
Hipotesis Path coefficient Original sample (O) Sample mean Standard deviation (STDEV) T statistics (|O/STDEV|) P values Keterangan 17-25 tahun Keterangan 25-34 tahun Keterangan >35 tahun H1 PB-> SWC 0.005 -0.027 0.187 0.028 0.978 Ditolak Ditolak PB-> SWC H2 PV->SB 0.537 0.568 0.117 4.604 0.000 Diterima Diterima PV->SB H3 SB->UI 0.221 0.255 0.16 1.380 0.168 Ditolak Diterima SB->UI H4 SC->SB -0.018  -0.019 0.118 0.149 0.882 Ditolak Ditolak SC->SB H5 SWC->UI -0.513 -0.497 0.137 3.747 0.000 Diterima Ditolak SWC->UI H6 UR->SWC 0.635 0.645 0.135 4.702 0.000 Diterima Diterima UR->SWC
Pada tabel 9 dapat dilihat bahwa hasil uji control variabel gender dari 6 hipotesis pada penelitian ini, terdapat  3  hipotesis  yang  memiliki  nilai  t-statistik  yang  lebih  dari  1,96  dan  p- value yang  kurang  dari  0,05 sehingga  hipoteis  dapat diterima ,  sedangkan  3  hipotesis  yang  tersisa  tidak  mencapai  kriteria  yang  telah diterapkan  maka  ketiga hipotesis  tersebut ditolak .  Sedangkan  pada  hasi uji control  variabel  age terdapat  3 hipotesis  yang  memiliki  nilai  t-statistik  yang  lebih  dari  1,96  dan  p- value yang  kurang  dari  0,05  sehingga hipoteis dapat diterima , sedangkan 3 hipotesis yang tersisa tidak mencapai kriteria yang telah diterapkan maka ketiga hipotesis tersebut ditolak .
Dari keseluruhan hasil uji hipotesis yang telah dilakukan pada penelitian ini terdapat 6 variabel hipotesis dan terdapat 2 control variabel tambahan yaitu control variabel age dan gender . Sehingga dapat diketahui hasil 8 hipotesis pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. H1: Perceived Benefits berpengaruh signifikan terhadap Switching Cost
Berdasarkan hasil evaluasi model struktural pada uji hipotesis yang disajikan pada tabel 9 menunjukkan bahwa hipotesis kesatu dengan jalur PB terhadap SWC memiliki nilai t-statistik yang kurang dari 1,96 yaitu  sebesar  0,548  dan  p- value yang  lebih  dari  0.05  yaitu  sebesar  0.559.  Hipotesis  ini  dinyatakan ditolak ,  dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa perceived  benefits atau  manfaat  yang  dirasakan tidak begitu mempengaruhi switching cost .
2. H2. Perceived Value berpengaruh signifikan terhadap Switching Benefits
Berdasarkan hasil evaluasi model struktural pada uji hipotesis yang disajikan pada tabel 9, menunjukkan bahwa hipotesis kedua dengan jalur PV terhadap SB memiliki nilai t-statistik yang yang lebih dari 1,96 yaitu  9.293  dan  p- value kurang  dari  0,05  yaitu  0,000.  Hipotesis  ini  dinyatakan diterima ,  dengan demikian  dapat  disimpulkan  bahwa perceived  value atau  nilai  keuntungan  begitu  mempengaruhi switching benefits .

## 3. H3. Switching Benefits berpengaruh signifikan terhadap Use Intention
Berdasarkan hasil evaluasi model struktural pada uji hipotesis yang disajikan pada tabel 9, menunjukkan bahwa hipotesis H3 dengan jalur SB terhadap UI memiliki nilai t-statistik yang lebih dari 1,96 yaitu 3.388 dan p- value kurang dari 0.05 yaitu 0,001. Hipotesis ini dinyatakan diterima , dengan demikian dapat  disimpulkan  bahwa switching  benefits begitu  mempengaruhi use  intention atau  niat  pengguna untuk mengadopsi aplikasi mobile banking di Papua Barat.

## 4. H4. Sunk Cost berpengaruh signifikan terhadap Switching Benefits
Berdasarkan hasil evaluasi model struktural pada uji hipotesis yang disajikan pada tabel 9, menunjukkan bahwa hipotesis keempat dengan jalur SC terhadap SB memiliki nilai t-statistik yang kurang dari 1,96 yaitu  0,272  dan  nilai  p- value lebih  dari  0,005  yaitu  0,786.  Hipotesis  ini  dinyatakan ditolak ,  dengan demikian dapat disimpulkan bahwa sunk cost tidak begitu mempengaruhi switching benefits .

## 5. H5. Switching cost berpengaruh signifikan terhadap Use Intention
Berdasarkan hasil evaluasi model struktural pada uji hipotesis yang disajikan pada tabel 9, menunjukkan bahwa hipotesis kelima dengan jalur SWC terhadap  Ui memiliki nilai t-statistik yang lebih dari 1,96 yaitu 4,756 dan nilai p- value kurang dari 0,05 yaitu 0,000. Hipotesis ini dinyatakan diterima , dengan demikian  dapat  disimpulkan  bahwa switching  cost begitu  mempengaruhi use  intention atau  niat pengguna untuk mengadopsi aplikasi mobile banking di Papua Barat.
6. H6. User Resistance berpengaruh signifikan terhadap Switching Cost
Berdasarkan hasil evaluasi model struktural pada uji hipotesis yang disajikan pada tabel 9, menunjukkan bahwa hipotesis keenam dengan jalur UR terhadap SWC memiliki nilai t-statistik yang lebih dari 1,96 yaitu 8,745 dan nilai p- value kurang dari 0,05 yaitu 0,000. Hipotesis ini dinyatakan diterima , dengan demikian  dapat  disimpulkan  bahwa user  resistance begitu  mempengaruhi switching  benefits dalam adopsi mobile banking di Papua Barat.
7. Control Variabel Age berpengaruh signifikan terhadap Use Intention atau niat pengguna untuk adopsi aplikasi mobile banking di Papua Barat
Berdasarkan  hasil  evaluasi  model  struktural  pada  uji  hipotesis  yang  disajikan  pada  tabel  hasil  uji hipotesis control variabel age pada usia 17-25 tahun, usia 25-35 tahun dan usia >35 tahun yang telah disajikan  pada  tabel  9.  Menjelaskan  bahwa  hipotesis  ketujuh  dengan  jalur age terhadap  UI  sebagai control variable .
a. Pada kategori usia 17-25 tahun memiliki 4 hipotesis dengan jalur (PV terhadap SB, SB terhadap UI, SWC terhadap UI, dan UR terhadap SWC) yang mempunyai nilai t-statistik yang lebih dari 1,96 dan p- value kurang dari 0,05 sehingga hipotesis dapat diterima , sedangkan 2 hipotesis (PB terhadap SWC, dan SC terhadap SB) yang tidak mencapai kriteria yang telah diterapkan maka kedua hipotesis tersebut ditolak
b. Selanjutnya pada kategori usia 26-34 tahun memiliki 3 hipotesis dengan jalur (PV terhadap SB, SB terhadap UI, dan UR terhadap SWC) yang mempunyai nilai t-statistik yang lebih dari 1,96 dan p- value kurang dari 0,05 sehingga hipotesis dapat diterima , sedangkan 3 hipotesis dengan jalur (PB terhadap SWC, SC terhadap SB dan SWC terhadap UI) yang tidak mencapai kriteria yang telah diterapkan maka ketiga hipotesis tersebut ditolak .
c. Kemudian  pada  kategori  >35  tahun  memiliki  4  hipotesis  dengan  jalur  (PV  terhadap  SB,  SB terhadap UI, SC terhadap SB dan UR terhadap SWC) yang mempunyai nilai t-statistik yang lebih dari 1,96 dan p- value kurang dari 0,05 sehingga hipoteis dapat diterima , Sedangkan 2 hipotesis dengan  jalur  (PB  terhadap  SWC,  SWC  terhadap  UI)  yang  tidak  mencapai  kriteria  yang  telah diterapkan maka ketiga hipotesis tersebut ditolak.
Dari penjelasan di atas kategori usia 17 - 25 tahun dan usia >35 tahun lebih cenderung memiliki niat untuk adopsi aplikasi mobile banking dibandingkan usia usia 26-34 tahun
8. Control  Variable  Gender  berpengaruh  signifikan  terhadap  Use  Intention  atau  niat  pengguna untuk adopsi aplikasi mobile banking di Papua Barat
Berdasarkan  hasil  evaluasi  model  struktural  pada  uji  hipotesis  yang  disajikan  pada  tabel  4.12 menjelaskan  bahwa  hipotesis  kesembilan  dengan  jalur  gender  terhadap  UI  pada  kategori  laki-laki memiliki  3  hipotesis  dengan  jalur  (PV  terhadap  SB,  SWC  terhadap  UI,  UR  terhadap  SWC)  yang mempunyai nilai t-statistik yang lebih dari 1,96 dan p- value kurang dari 0,05 sehingga hipotesis dapat diterima . Sedangkan 3 hipotesis dengan jalur (PB terhadap SWC, SB terhadap UI, SC terhadap SB) yang tidak mencapai kriteria yang telah diterapkan maka ketiga hipotesis tersebut ditolak. Pada kategori perempuan memiliki 3 hipotesis dengan jalur (PV terhadap SB, SB terhadap UI, dan UR terhadap  SWC)  yang  mempunyai  nilai  t-statistik  yang  lebih  dari  1,96  dan  p- value kurang  dari  0,05 sehingga hipotesis dapat diterima , Sedangkan 3 hipotesis dengan (PB terhadap SWC, SC terhadap SB, dan  SWC  terhadap  UI)  yang  tidak  mencapai  kriteria  yang  telah  diterapkan  maka  ketiga  hipotesis tersebut ditolak.
Dari  penjelasan  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  pada gender laki-  laki  dan  perempuan  sama-sama mempunyai niat untuk mengadopsi aplikasi mobile banking di Papua Barat.

## 4. KESIMPULAN
Setelah mengetahui hasil dari penelitian yang dilakukan, maka dapat disimpulkan faktor apa saja yang menjadi pendukung dan penghambat dalam mengadopsi aplikasi mobile banking di Papua Barat. Berikut ini merupakan hasil penelitian yang telah dilakukan dengan menggunakan variabel yang mewakili model Status Quo Bias dengan penambahan dua control variable age dan juga gender pada penelitian ini sebagai berikut:
1. Status Quo Bias
Walaupun  pengguna  melihat  adanya  manfaat  dari  penggunaan  Mobile  Banking,  tetapi  jika  mereka merasa tidak yakin dan tidak nyaman tentang keamaan sistem tersebut mereka enggan untuk beralih, oleh karena itu manfaat yang dirasakan tidak mempengaruhi niat seseorang untuk menggunakan Mobile Banking di Papua Barat. Mmanfaat saat beralih dari sistem yang lama ke sistem yang baru dan menjadi faktor yang berpengaruh pada niat menggunakan mobile banking di Papua Barat.
2. Control Variable
Usia sebagai control variable memiliki pengaruh yang signifikan terhadap niat pengguna dalam adopsi aplikasi mobile  banking di  Papua  Barat,  pada control  variable  age dibagi  menjadi  3  kategori  yaitu kategori  usia  17-25  tahun,  26-34  tahun  dan  >35  tahun.  Namun  terdapat  dua  kategori  yang  lebih cenderung mempunyai niat untuk menggunakan aplikasi mobile banking di Papua Barat yaitu kategori usia  17-25  tahun  dan  usia  >35  tahun.  Hal  ini  menjelaskan  pada control  variabel kategori  laki-laki terdapat  3  hipotesis  yang  diterima  yang  mempunyai  nilai  >1,96  dan  3  hipotesis  yang  ditolak  yang memiliki  nilai  <  1,96.  Ternyata  saat  mengolah  data  untuk  menguji  hipotesis,  data  yang  dihasilkan berdasarkan gender memiliki hasil yang sama, Hal ini dapat disimpulkan bahwa pada gender laki-laki dan perempuan mempunyai niat yang sama dalam mengadopsi aplikasi mobile banking .

## REFERENSI
[1] L.  Bhilawa,  “Analisis  Penerimaan  Mobile  Banking  (M-Banking)  Dengan  Pengalaman  (Experience) Sebagai Variabel Eksternal Dengan Menggunakan Pendekatan Technology Acceptance Model (Tam),” 2010, Accessed: Mar. 04, 2024. [Online]. Available: https://digilib.uns.ac.id/dokumen/17053/Analisis- Penerimaan-Mobile-Banking-M-Banking-Dengan-Pengalaman-Experience-Sebagai-Variabel- Eksternal-Dengan-Menggunakan-Pendekatan-Technology-Acceptance-Model-Tam
[2] A. N. Hasanah, I. R. Sutejo, and E. Suswati, “The Effectiveness of Edamame Seed (Glycine max L. Merril)  Ethanolic  Extract  to  Fibroblast  Count  on  Second  Degree  Burn  Wound  Healing,” J. Agromedicine Med. Sci. , vol. 5, no. 3, p. 154, Sep. 2019, doi: 10.19184/AMS.V5I3.6831.
[3] M. Supriyono, Buku Pintar Perbankan , 1st ed. Yogyakarta: Andi, 2011.
[4] G. R. Amijaya, “Pengaruh Faktor-faktor Risiko dan Kepercayaan dalam Penerimaan Nasabah Terhadap Penggunaan Mobile banking di Makassar,” Universitas Islam Indonesia, 2010.
[5] W. Samuelson and R. Zeckhauser, “Status Quo Bias in Decision Making,” J. Risk Uncertain. , vol. 1, no. 1, 1988.
[6] D. Kahneman and A. Tversky, “The psychology of preferences,” Sci. Am. , vol. 246, no. 1, pp. 160–173, 1982, doi: 10.1038/SCIENTIFICAMERICAN0182-160.
[7] A. Shirish and L. Batuekueno, “Technology renewal,  user resistance, user adoption: status quo bias theory revisited,” J. Organ. Chang. Manag. , vol. 34, no. 5, pp. 874–893, 2021, doi: 10.1108/JOCM-10- 2020-0332/FULL/XML.
[8] M.  Masyhuri  and  M.  Zainuddin,  “Metodologi  Penelitian:  Pendekatan  Praktis  dan  Aplikatif  (Edisi Revisi),” p. 151, 2011.
[9] J. W. Creswell, “Research design: pendekatan metode kualitatif, kuantitatif, dan campuran / John W. Creswell; penerjemah: Achmad Fawaid dan Rianayati Kusmini Pancasari),” 2017.
[10] I. M. D. Adnyana, Metode penelitian pendekatan kuantitatif . 2021.
[11] D.  I.  Inan et  al. ,  “Technology  anxiety  and  social  influence  towards  intention  to  use  of  ride-hailing service  in  Indonesia,” Case  Stud.  Transp.  Policy ,  vol.  10,  no.  3,  pp.  1591–1601,  Sep.  2022,  doi: 10.1016/J.CSTP.2022.05.017.
[12] J. F. Hair, C. M. Ringle, and M. Sarstedt, “PLS-SEM: Indeed a silver bullet,” J. Mark. Theory Pract. , vol. 19, no. 2, pp. 139–152, Apr. 2011, doi: 10.2753/MTP1069-6679190202.
[13] N. L. Babulu, P. Rosna, and D. Redjo, “FACTORS AFFECTING THE INTEREST OF ACCOUNTING STUDENTS TO TAKE PROFESSIONAL ACCOUNTANT CERTIFICATION,” J. Ekon. , vol. 11, no. 03, pp. 630–636, Nov. 2022, Accessed: Feb. 28, 2024. [Online]. Available: https://ejournal.seaninstitute.or.id/index.php/Ekonomi/article/view/748
[14] J.  Henseler,  C.  M.  Ringle,  and  M.  Sarstedt,  “A  new  criterion  for  assessing  discriminant  validity  in variance-based  structural  equation  modeling,” J.  Acad.  Mark.  Sci. ,  vol.  43,  no.  1,  pp.  115–135,  Jan. 2015, doi: 10.1007/S11747-014-0403-8.
[15] J.  F.  H.  Jr.,  L.  M.  Matthews,  R.  L.  Matthews,  and  M.  Sarstedt,  “PLS-SEM  or  CB-SEM:  updated guidelines  on  which  method  to  use,” Int.  J.  Multivar.  Data  Anal. ,  vol.  1,  no.  2,  p.  107,  2017,  doi: 10.1504/IJMDA.2017.087624.
[16] K. S. Taber, “The Use of Cronbach’s Alpha When Developing and Reporting Research Instruments in Science Education,” Res. Sci. Educ. , vol. 48, no. 6, pp. 1273–1296, Dec. 2018, doi: 10.1007/S11165- 016-9602-2/TABLES/1.
[17] M. I. Nasution, M. Fahmi, Jufrizen,  Muslih, and M. A. Prayogi, “The Quality of Small and Medium Enterprises Performance Using the Structural Equation Model-Part Least Square (SEM-PLS),” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1477, no. 5, p. 052052, Mar. 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1477/5/052052.
[18] N.  Sudibjo  and  T.  Sutarji,  “The  roles  of  job  satisfaction,  well-being,  and  emotional  intelligence  in enhancing the teachers’ employee engagements,” Manag. Sci.  Lett. ,  vol.  10,  no.  11,  pp.  2477–2482, 2020, doi: 10.5267/J.MSL.2020.4.002.
[19] R. A. S. Al-Maroof and M. Al-Emran, “Students Acceptance of Google Classroom: An Exploratory Study using PLS-SEM Approach,” Int. J. Emerg. Technol. Learn. , vol. 13, no. 6, pp. 112–123, 2018, doi: 10.3991/IJET.V13I06.8275.
[20] S.  Maria,  T.  Pusriadi,  Y.  P.  Hakim,  and  D.  C.  Darma,  “THE  EFFECT  OF  SOCIAL  MEDIA MARKETING,  WORD  OF  MOUTH,  AND  EFFECTIVENESS  OF  ADVERTISING  ON  BRAND AWARENESS AND INTENTION TO BUY,” J. Manaj. Indones. , vol. 19, no. 2, p. 107, Aug. 2019, doi: 10.25124/jmi.v19i2.2234.
[21] D. I. Inan et al. , “Service quality and self-determination theory towards continuance usage intention of mobile  banking,” J.  Sci.  Technol.  Policy  Manag. ,  vol.  14,  no.  2,  pp.  303–328,  Mar.  2023,  doi: 10.1108/JSTPM-01-2021-0005/FULL/XML.
[22] N. R. Furadantin, “Analisis Data Menggunakan Aplikasi SmartPLS v.3.2.7 2018,” Jan. 2018, Accessed: Mar.
04, 2024. [Online]. Available:
https://www.academia.edu/38055252/Analisis_Data_Menggunakan_Aplikasi_SmartPLS_v_3_2_7_2 018