INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 4 Tahun 2024 Page 8492-8503 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Analisis Pendekatan Model Utaut 2 Terhadap Penerimaan Penggunaan E-Banking Livin Pada Bank Mandiri
(Studi Kasus Nasabah Bank Mandiri Jabodetabek)
Bilgah 1 ✉ , Agtovia Frimayasa 2
(1) Universitas Bina Sarana Informatika (2) Univesitas Dian Nusantara
Email : bilgah.bgh@bsi.ac.id 1 ✉
Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penerimaan dan penggunaan e- banking Livin’ Bank Mandiri di Jabodetabek dengan menggunakan model UTAUT2. E-banking adalah layanan yang disediakan oleh bank untuk mendukung berbagai jenis transaksi perbankan. Jenis penelitian ini adalah penelitian eksplanatif yang menjelaskan hubungan dan pengaruh antara satu variabel dengan variabel lainnya melalui  pengajuan  hipotesis.  Penelitian  ini  menggunakan  sampel  sebanyak  97  responden  dengan penyebaran  kuesioner  online.  Sampel  terdiri  dari  responden  yang  menggunakan  mobile  banking. Analisis data dalam penelitian ini menggunakan analisis jalur (path analysis) dengan menggunakan program  SmartPLS  3.0.  Hasil  pengujian  terhadap  hipotesis  dapat  disimpulkan  bahwa  ,  Behavioral Intention mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap Use Behavior. Facilitating Condition berpengaruh positif dan signifikan terhadap Behavioral Intention. Sehingga Habit   berpengaruh positif dan  signifikan  terhadap  Use  Behavior.  Konsumen  merasa  bahwa  Facilitating  Condition,  Behavioral Intention, Use Behavior, dan Habit memberikan kemungkinan yang lebih tinggi bagi responden untuk adanya niat penggunaan e- banking Livin’ Bank Mandiri.
Kata Kunci: UTAUT 2,  E-Banking, Behavioral Intention, Use Behavior

## Abstract
This  study  aims  to  understand  the  acceptance  and  usage  of Livin'  Bank  Mandiri  e-banking  in  the Greater Jakarta area (Jabodetabek) using the UTAUT2 model. E-banking is a service provided by banks to  support  various  types  of  banking  transactions.  This  research  is  explanatory,  explaining  the relationships and influences between variables through hypothesis testing. The study used a sample of 97 respondents, collected through online questionnaires. The sample consisted of respondents who use mobile banking. Data analysis was performed using path analysis with the SmartPLS 3.0 program. The  hypothesis  testing  results  concluded  that  Behavioral  Intention  has  a  positive  and  significant influence  on  Use  Behavior.  Facilitating  Condition  also  has  a  positive  and  significant  influence  on Behavioral  Intention.  Additionally,  Habit  positively  and  significantly  influences  Use  Behavior. Consumers feel that Facilitating Condition, Behavioral Intention, Use Behavior, and Habit significantly increase the likelihood of their intention to use Livin' Bank Mandiri e-banking.
Keyword: UTAUT 2,  E-Banking, Behavioral Intention, Use Behavior

## PENDAHULUAN
Masyarakat menyadari betul pertumbuhan teknologi yang luar biasa setiap tahunnya sebagai  akibat  dari  globalisasi.  Seiring  dengan  meningkatnya  kebutuhan  masyarakat, teknologi baru pun dikembangkan, yang memiliki banyak dampak positif pada kehidupan sehari-hari. Karena penggunaan teknologi saat  ini membuat semua tugas menjadi lebih efisien,  maka  menjadi  penting  bagi  orang-orang  untuk  berinteraksi  satu  sama  lain, menjalankan bisnis, dan bersosialisasi.
Kemajuan teknologi yang pesat ini juga berdampak pada industri keuangan. Dimana saat  ini,  bank-bank saling bersaing untuk menyediakan layanan  perbankan digital yang akan  memudahkan  transaksi  daring  bagi  nasabahnya.  Bank-bank  Indonesia,  baik  bank pemerintah maupun bank – bank swasta, berada di garis depan pengembangan teknologi di  industri  perbankan.  Perbankan  seluler,  daring,  dan  SMS  merupakan  produk  dari meningkatnya  penggunaan  teknologi  di  industri  perbankan.  Perbankan  seluler  saat  ini menjadi prioritas pengembangan karena Indonesia tengah menuju masyarakat nir-tunai di mana instrumen non-tunai digunakan oleh semua orang. Dengan menggunakan telepon pintar dan aplikasi perbankan seluler bank, transaksi non-tunai dapat diselesaikan kapan saja dan di mana saja.
Statistik infrastruktur pasar keuangan (SPIP) dan sistem pembayaran Bank Indonesia (BI) yang dipublikasikan pada Jumat, 17 November 2023, menunjukkan transaksi perbankan digital tumbuh pesat, sedangkan transaksi kartu ATM justru menurun.  Pada kuartal III/2023, BI mencatat nilai transaksi perbankan digital mencapai Rp15.148,71 triliun, tumbuh 12,83% yoy. Kemudian, transaksi uang elektronik meningkat 10,34% yoy menjadi Rp116,54 triliun.
Menurut data yang dikeluarkan oleh PT Bank Mandiri , Tbk mencatat Jumlah pengguna Livin' secara nasional mencapai 21 juta, dengan 6 juta di antaranya merupakan pengguna baru dan 80% diantara nya adalah pengguna aktif Livin’.
Salah satu kemajuan teknologi yang banyak digunakan oleh sektor perbankan adalah e-banking. Nasabah dapat menggunakan mobile banking atau internet untuk melakukan transaksi perbankan online berkat e-banking. E-banking Livin' dari Bank Mandiri merupakan salah satu layanan e-banking yang paling diminati di Indonesia.  Nasabah dapat melakukan aktivitas  keuangan  seperti  transfer  dana,  pembayaran  tagihan,  pembelian  pulsa,  dan pembukaan rekening dengan lebih mudah dengan bantuan berbagai fitur Livin' e-banking. Untuk meningkatkan kepuasan nasabah dan adopsi Livin' e-banking, Bank Mandiri terus meningkatkan kualitas layanannya.
Menurut  (Tampubolon  2009),  perbankan  elektronik  merupakan  salah  satu  layanan perbankan  yang  memungkinkan  nasabah  untuk  memperoleh  informasi,  melakukan komunikasi, dan melakukan transaksi perbankan melalui jaringan, bukan hanya bank yang menyelenggarakan  layanan  perbankan  melalui  internet.  Sedangkan  (Clarke  2009), mengatakan bahwa e-banking adalah penyediaan jasa perbankan pada sektor retail dan skala kecil melalui saluran elektronik. Kompleksitas persaingan industri menyebabkan setiap perusahaan  berfokus  pada  dirinya  sendiri  terhadap  keinginan  dan  kepuasan  pelanggan. Hubungan  antara  perusahaan  dengan  pelanggan  merupakan  hal  yang  sangat  menarik, tidak  hanya  menyangkut  peningkatan  penjualan  dan  reputasi  penjualan  melainkan  juga menyangkut pembinaan jangka panjang.
Model  teoritis  yang  disebut  model  UTAUT2  digunakan  untuk  meramalkan  dan menjelaskan  bagaimana  orang  akan  menerima  dan  menggunakan  teknologi.  Harapan kinerja, harapan upaya, pengaruh sosial, kondisi yang memungkinkan, nilai harga, motivasi hedonis, dan kebiasaan adalah tujuh variabel yang membentuk model ini.
Venkatesh  dkk.  (2003) memperkenalkan  model  UTAUT  sebagai  model  penerimaan dan  penggunaan teknologi. Venkatesh et al. (2003) membangun model UTAUT dengan menggabungkan fitur-fitur terbaik dari delapan teori berbeda, yang dikembangkan melalui tinjauan dan konsolidasi model-model sebelumnya. Delapan teori utama yang termasuk dalam  UTAUT  adalah  Theory  of  Reasoned  Action  (TRA),  Technology  Acceptance  Model (TAM), Motivational Model (MM), Theory of Planned Behavior (TPB) , Combined TAM and TPB (CTAM-TPB), Model of PC Utilization (MPCU), Innovation Diffusion Theory (IDT), dan Social Cognitive Theory (SCT).
Performance  Expectancy  atau  Ekspektasi  Kinerja  merupakan  tingkat  kepercayaan individu bahwa melalui penggunaan sistem dapat  membantu dirinya guna memperoleh
manfaat dalam aktivitasnya (Venketsh, V., Moris, M.G., Davis, G.B 2003). Ekspektasi kinerja adalah  seberapa  tinggi  seseorang  percaya  bahwa  menggunakan  suatu  sistem  akan membantu  dia  untuk  mendapatkan  keuntungankeuntungan  kinerja  di  pekerjaanya (Jogiyanto 2007).
Effort  Expectancy  atau  Ekspektasi  Usaha  didefinisikan  sebagai  kemudahan penggunaan suatu sistem dapat mengurangi upaya berupa tenaga dan waktu seseorang dalam beraktivitas (Venketsh, V., Moris, M.G., Davis, G.B 2003). Persepsi pengguna terhadap kemudahan penggunaan sistem adalah definisi dari ekspektasi usaha. Karena kemudahan ini,  orang  akan  merasa  lebih  yakin  dengan  keunggulan  sistem  ini  dan  lebih  nyaman memanfaatkannya di tempat kerja. Dapat disimpulkan bahwa Cara sistem beroperasi akan berdampak pada bagaimana sistem tersebut digunakan.
Dalam penerapan suatu sistem baru, pengaruh sosial atau yang disebut juga Social Influence  atau  Faktor  Sosial  Budaya  menunjukkan  seberapa  jauh  pandangan  seseorang terhadap  sesuatu  yang  diyakini  oleh  orang  lain  akan  berubah.  Istilah  "pengaruh  sosial" menggambarkan bagaimana orang lain memengaruhi pilihan seseorang tentang perilaku. Tekanan eksternal (dari orang-orang penting dalam kehidupan seseorang, seperti keluarga, teman, dan rekan kerja) dikaitkan dengan pengaruh sosial. Faktor sosial budaya merupakan prediktor  niat  dalam  mengadopsi  dan  menggunakan  sistem  teknologi  informasi  melalui pengaruh sosial di sekitar pengguna.
Facilitating  Condition  atau  Kondisi  yang  Memfasilitasi  adalah  tingkat  di  mana seseorang merasa nyaman memanfaatkan  sistem yang memiliki  bantuan organisasi dan infrastruktur teknis. Teori sikap dan perilaku (theory of attitude and behavior) dikembangkan oleh (Triandis 1980) yang mengatakan bahwa perilaku seseorang merupakan ekspresi dari keinginan atau minat seseorang yang dipengaruhi oleh sikap, aturan sosial, kebiasaan, dan konsekuensi yang ada. Sikap merupakan gambaran keinginan seseorang untuk melakukan sesuatu. Aturan  sosial merupakan  bentuk pemikiran seseorang terhadap  apa yang  ingin mereka lakukan. Kebiasaan berkaitan dengan rutinitas yang biasa dilakukan oleh seseorang. Kemarahan  merupakan  akibat  dari  perilaku  berpikir,  baik  akibat  yang  menguntungkan, maupun  akibat  yang  merugikan.  Sikap  merupakan  faktor  dalam  implementasi  kebijakan publik, seperti tindakan yang didasarkan pada pendirian atau keyakinan yaitu sikap kurang tanggung jawab, sikap kepedulian dan sikap kesopanan seseorang dalam melaksanakan tugas dan tanggung jawab.
Sederhananya,  motivasi  hedonis  adalah  keinginan  untuk  mencapai  kepuasan  dan kesenangan. Keinginan untuk merasakan perasaan bahagia dan menjauhi perasaan tidak menyenangkan menjadi  dasar motivasi  ini.    Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., &
Friezen (2012) mendefinisikan motivasi hedonis sebagai perasaan senang atau bahagia yang diperoleh  dari  penggunaan  suatu  teknologi,  dan  menunjukkan  bahwa  hal  tersebut mempunyai  peranan  penting  dalam  faktor  yang  mempengaruhi  penerimaan  dan penggunaan  teknologi.  Motivasi  hedonis  merupakan  elemen  terkuat  kedua  yang mendorong  niat  berperilaku  menuju  adopsi  teknologi,  yang  menunjukkan  bahwa  orang tidak  hanya  peduli  dengan  kinerja  tetapi  juga  dengan  emosi  yang  mereka  peroleh  dari penggunaan suatu teknologi.
Price  Value  atau  Nilai  Harga  adalah  penilaian  seseorang  terhadap  manfaat  yang mereka  peroleh  dari  penggunaan  teknologi  dibandingkan  dengan  biaya  yang  mereka keluarkan.  Nilai  harga  dalam  penelitian  ini  dapat  disebut  pula  sebagai  seberapa berharganya  teknologi  yang  digunakan  dibandingkan  dengan  biaya  yang  dikeluarkan. Ketika  manfaat  yang  dirasakan  lebih  besar  dari  biaya  yang  dikeluarkan,  konsumen menunjukkan  minat  untuk  mengadopsi  teknologi  tertentu  (Venkatesh,  V.,  Morris,  M.  G., Davis, G. B., & Friezen 2012).
Habit  atau  Kebiasaan  menunjukkan  tingkat  kecenderungan  orang  mengadopsi teknologi secara otomatis sebagai hasil pembelajaran sebelumnya dengan menggunakan kebiasaan penggunaan mereka sebagai pengukur. Menurut Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Friezen (2012) habit atau Kebiasaan dicirikan sebagai perilaku yang berasal dari  pengalaman  penggunaan  teknologi  sebelumnya.  Ini  adalah  respons  yang  dipelajari secara  otomatis  dan  mudah.  Pengulangan  dan  penguatan  membantu  mengembangkan kebiasaan, yang dapat menjadi tertanam dan sulit dihilangkan.
Behavioral  Intention  (niat  perilaku),  menurut  Venketsh,  V.,  Moris,  M.G.,  Davis,  G.B (2003), adalah kemungkinan atau niat seseorang untuk menggunakan teknologi tertentu. BI merupakan pendahulu perilaku penggunaan yang sebenarnya. Behavioral Intention dan Niat perilaku Menentukan Niat Berperilaku. Sikap seseorang didefinisikan sebagai perasaan positif atau negatif mereka terhadap pemilihan tujuan dan target perilaku. Norma subjektif mengacu  pada  pandangan  individu  terhadap  konsensus  umum  di  antara  banyak  orang mengenai apakah akan terlibat dalam perilaku tertentu atau tidak.
Use Behavior (Perilaku Penggunaan)  menurut Venketsh, V., Moris, M.G., Davis, G.B (2003),  adalah  pola  aktual  individu  dalam  menggunakan  teknologi  tertentu.  Perilaku  ini mencakup frekuensi,  durasi, intensitas, dan cara  individu memanfaatkan teknologi untuk berbagai  tujuan.  Dalam  konteks  model  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of Technology (UTAUT), Venketsh, V., Moris, M.G., Davis, G.B (2003) mengonseptualisasikan perilaku penggunaan sebagai hasil akhir dari proses adopsi teknologi. Mereka mengusulkan bahwa  berbagai  faktor,  termasuk  ekspektasi  kinerja,  ekspektasi  upaya,  pengaruh  sosial,
kondisi yang memfasilitasi, motivasi hedonis, dan kebiasaan, secara kolektif memengaruhi niat individu untuk menggunakan teknologi, yang pada gilirannya diterjemahkan menjadi perilaku penggunaan aktual mereka.
Venketsh, V., Moris, M.G., Davis, G.B (2003) menyoroti bahwa perilaku penggunaan bukan  hanya  fungsi  niat  tetapi  juga  dipengaruhi  oleh  faktor  eksternal  seperti  akses  ke teknologi,  ketersediaan  dukungan,  dan  keadaan  pribadi.  Mereka  menekankan  bahwa memahami  perilaku  penggunaan  sangat  penting  untuk  mengevaluasi  keberhasilan  dan dampak  adopsi  teknologi.  Cara  pengguna  memanfaatkan  teknologi  informasi  sangat dipengaruhi oleh persepsi mereka terhadap sistem tersebut. Dengan kata lain, penggunaan sistem yang efektif merupakan tanda keberhasilan dalam merangkul teknologi informasi. Seberapa  sering,  seberapa  intens,  dan  bagaimana  pengguna  memandang  diri  mereka sendiri dalam menerima teknologi yang mereka gunakan merupakan cara variabel Perilaku Penggunaan diukur.
Dengan menggunakan perangkat seluler, seperti ponsel pintar atau tablet, perbankan seluler  memungkinkan  pengguna  untuk  mengakses  dan  mengelola  rekening  bank, keuangan, dan melakukan transaksi keuangan. Layanan ini memanfaatkan teknologi seluler untuk  menawarkan  akses  yang  aman,  nyaman,  dan  kapan  saja  ke  layanan  keuangan. (Ladesman  2018).  Mobile  banking  merupakan  fasilitas  layanan  perbankan  yang  tersedia pada bank agar nasabah dapat melakukan aktivitas transaksi kapanpun dan di manapun tanpa harus menghubungi  bank  yang bersangkutan. Mobile  banking merupakan sarana perbankan  yang  memanfaatkan  teknologi  canggih,  layanan  ini  berbasis  pada  teknologi mobile untuk memberikan kemudahan pada saat melakukan transaksi perbankan. Nasabah dapat  menggunakan  mobile  banking,  yaitu  layanan  yang  ditawarkan  oleh  bank  dalam bentuk  aplikasi,  untuk  melakukan  berbagai  tugas  transaksi  seperti  memeriksa  saldo, melakukan transfer, dan membayar tagihan atau lainnya dengan menggunakan jaringan internet.

## METODE PENELITIAN
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh  nasabah  Bank  Mandiri  yang menggunakan layaan livin yang ada di Jabodetabek. Metode penelitian yang digunakan adalah  kuantitatif,  teknik  pengambilan  data  menggunakan  accidental  sampling  dengan kriteria responden adalah nasabah Bank Mandiri yang menggunakan layanan Livin. Karena populasi anggota  tidak  diketahui secara  pasti  jumlahnya, ukuran sampel  diperhitungkan
dengan rumus Cochran (Agtovia Frimayasa. Yanthi herawati, Ibnu Haris Nasution 2024).
Dari  hasil  diatas  96,04  merupakan  pecah,  pada  perhitungan  yang  menghasilkan
pecahan (terdapat koma) sebaiknya dibulatkan ke atas (Agtovia Frimayasa. Yanthi herawati, Ibnu Haris Nasution 2024).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisa Jalur Model Awal
Analisis  jalur,  yang  merupakan  perluasan  dari  analisis  regresi,  digunakan  dalam penelitian  ini  untuk  menguji  sepuluh    hipotesis  dan  menilai  hubungan  antara  variabel dependen dan independen yang telah ditetapkan dalam tujuan penelitian berdasarkan studi teoritis  dan  penelitian  sebelumnya.  Penelitian  ini  menguji  asumsi  menggunakan  analisis jalur, dan hasilnya adalah sebagai berikut:

## Gambar 1. Uji Jalur Penelitian
B. Outer Model (Model Pengukuran)
Model pengukuran yaitu bagaimana setiap indikator berhubungan dengan Penilaian pada outer model memiliki kriteria tertentu, dan berikut ini adalah penjelasan dan pemaparan data dari hasil uji convergent validity, diskriminant validity, average variance extraced (AVE), composit reliability, dan cronbach alpha.
1. Convergent Validity
Validitas konvergen mempunyai makna bahwa seperangkat indikator mewakili satu variabel laten dan mendasari variabel laten tersebut. Monecke (2013), mengemukakan bahwa rule
of thumb yang digunakan untuk menguji validitas konvergen adalah outer loading > 0.5.
Tabel 1 Hasil Uji Validitas (Convergent Validity)
Sumber : data diolah Smart Pls, 2024
Pada tabel diatas menunjukkan nilai-nilai outer loading dari semua variabel manifest yang telah diuji. Berdasarkan tabel tersebut dapat disimpulkan bahwa nilai outer loading > 0.5, sehingga semua variabel manifest telah memenuhi model pengukuran.

## 2. Average Variance Extracted (AVE)
Metode  lain  untuk  melihat  discriminant  validity  adalah  melihat  nilai  Average  Variance Extracted (AVE). Nilai untuk AVE yang disarankan adalah di atas 0,5.
Tabel 2 Nilai Average Variance Extracted (AVE)
Dari Tabel 2. di atas terlihat bahwa nilai akar AVE > 0,5, hal ini menunjukkan bahwa semua variabel dalam model yang diestimasi memenuhi kriteria discriminant validity.

## 3. Composite Reliability
Uji reliabilitas dilakukan dengan melihat nilai composite Reliability dari indikator konstruk. Hasil composite Reliability akan menunjukkan nilai yang memuaskan jika  ≥ 0,6
Rata-rata Varians Diekstrak (AVE) Behavioral Intention 0,835 Effort Expectancy 0,837 Facilitating Condition 0,851 Habit 0,924 Hedonic motivation 0,763 Performance Expectancy 0,849 Price Value 0,829 Social Influence 0,627 Use Behavior 0,873

## Tabel 3 Tabel Composite Reliability
Validitas dan Reliabilitas Konstruk Reliabilitas Komposit Behavioral Intention 0,910 Effort Expectancy 0,911 Facilitating Condition 0,920 Habit 0,960 Hedonic motivation 0,865 Performance Expectancy 0,918 Price Value 0,906 Social Influence 0,770 Use Behavior 0,932
Tabel 3. menunjukkan bahwa nilai composite Reliability untuk semua konstruk adalah lebih besar dari 0,6 yang menunjukkan bahwa semua konstruk pada model yang diestimasi memiliki reliabilitas yang tinggi dan memenuhi kriteria reliabel.
C. Analisa Model Struktural (Inner Model)

## 1. Koefisien Determinasi (R2)
Untuk menentukan hubungan antara variabel, nilai signifikan, dan R2 dari model penelitian, pengujian  inner  model  atau  model  struktural  dilakukan.  R-square  untuk  uji-t  variabel dependen  dan  signifikansi  koefisien  parameter  jalur  struktural  digunakan  untuk  menilai model struktural. R-square untuk setiap variabel laten dependen adalah hal pertama yang harus diperhatikan saat mengevaluasi model menggunakan SmartPLS.

## Sumber : data diolah Smart Pls
Nilai R2 untuk Behavioral Intention adalah 0,641 yang berarti 64,1% dipengaruhi oleh Performance  Expectancy  (X1),  Effort  Expectancy  (X2),  Social  Influence  (X3),  Hedonic Motivation (X5), dan Price Value (X6). Selanjutnya, nilai R2 untuk Use Behavior adalah 0,729 yang berarti 72,9% Use Behavior dipengaruhi oleh variabel Facilitating Condition (X4), Habit (X7), dan Behavioral Intention (Z).
2. Predictive relevance (Q2)
Q2 = 1 – (1 – R21) x (1 – R22)
= 0,902711
Hasil  perhitungan  menunjukkan  nilai  Q2  sebesar  0,902711  yang  mengarah  pada kesimpulan bahwa model struktural penelitian  ini baik karena  nilai relevansi prediktifnya mendekati 1.
D. Uji Hipotesis
Pengujian hipotesis dalam penelitian ini akan menggunakan nilai dari t-statistik, maka penelitian ini menggunakan pengujian hipotesis two tailed sehingga nilai dari t harus > 1.65. Jika nilai t-hitung> t-tabel, maka H0 ditolak dan Ha diterima dan sebaliknya (Ghozali Imam 2015).  Tabel  dibawah  ini  menjelaskan  Output  Path  Coefficient  yang  akan  menampilkan pengaruh dari konstruk UTAUT2 yang berisi variable performance expectancy (PE), effort expectancy (EE), social influence (SI), facilitating condition (FC), hedonic motivation (HM), price value  (PV), dan habit (H) terhadap behavioral intention (BI) dan use  behavior (UB) dalam  menggunakan  layanan  mobile  banking  Livin'  Bank  Mandiri.  Berikut  ini  pengujian hipotesis  yang  dilakukan  dengan  melihat  koefisien  jalur  keluaran  dari  hasil  pengujian boostraping:
Tabel 4 Keofisien Jalur
Sumber : data diolah Smart Pls
Berdasarkan tabel 4 koefisien Jalur bahwa Behavioral Intention mempunyai pengaruh positif (O = 0,355) dan signifikan terhadap Use Behavior. Nilai t – statistic sebesar 3,305 > 1,65  dan  nilai  p – value  0,000  <  standard  error  0,05.  Sehingga  Behavioral  Intention berpengaruh positif dan signifikan terhadap Use Behavior.
Effort Expactancy tidak mempunyai pengaruh positif (O = 0,146) dan tidak signifikan terhadap Use Behavior. Nilai t – statistic sebesar 3,305 > 1,65 dan nilai p – value 0,099 > standard  error  0,05.  Sehingga  Behavioral  Intention    tidak  berpengaruh  positif  dan  tidak signifikan terhadap Use Behavior.
Facilitating  Condition  mempunyai  pengaruh  positif  (O  =  0,483)  dan  signifikan terhadap Behavior Intention. Nilai t – statistic sebesar 3,821 > 1,65 dan nilai p – value 0,000 < standard error 0,05. Sehingga Facilitating Condition  berpengaruh positif dan signifikan terhadap Behavioral Intention.
Facilitating  Condition  tidak  berpengaruh    pengaruh  positif  (O  =  0,483)  dan  tidak
signifikan terhadap Use Behavior. Nilai t – statistic sebesar 0,868 < 1,65 dan nilai p – value 0,193 > standard error 0,05. Sehingga Facilitating Condition  tidak berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap Behavioral Intention.
Habit tidak mempunyai pengaruh positif (O = 0,090) dan tidak signifikan terhadap Behavioral  Intention.  Nilai  t – statistic  sebesar  0,607    <  1,65  dan  nilai  p – value  0,272  > standard error 0,05. Sehingga  Habit tidak berpengaruh positif dan tidak  signifikan terhadap Behavioral Intention.
Habit mempunyai pengaruh positif (O = 0,483) dan signifikan terhadap Use Behavior. Nilai t – statistic sebesar 4,081 > 1,65 dan nilai p – value 0,000 < standard error 0,05. Sehingga Habit   berpengaruh positif dan signifikan terhadap Use Behavior.
Hedonic motivation tidak mempunyai pengaruh positif (O = 0,212 dan tidak signifikan terhadap Behavioral Intention. Nilai t – statistic sebesar 1,415  < 1,65 dan nilai p – value 0,079 > standard error 0,05. Sehingga  Hedonic motivation tidak berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap Behavioral Intention.
Performance expectancy tidak berpengaruh positif (O = 0,005) dan tidak signifikan terhadap Behavioral Intention. Nilai t – statistic sebesar 0,027  < 1,65 dan nilai p – value 0,489 > standard error 0,05. Sehingga  Performance expectancy  tidak berpengaruh positif dan tidak  signifikan terhadap Behavioral Intention.
Price Value tidak berpengaruh negative  (O = -0,062) dan tidak signifikan terhadap Behavioral Intention. Nilai t – statistic  sebesar 0,393  < 1,65 dan nilai  p – value  0,347  > standard error 0,05. Sehingga  Price value tidak berpengaruh negative  dan tidak  signifikan terhadap Behavioral Intention.
Social Influence  tidak berpengaruh positif (O = 0,078) dan tidak signifikan terhadap Behavioral  Intention.  Nilai  t – statistic  sebesar  1,008    <  1,65  dan  nilai  p – value  0,157    > standard  error  0,05.  Sehingga  Social  Influence    tidak  berpengaruh  positif  dan  tidak signifikan terhadap Behavioral Intention.

## SIMPULAN
Berdasarkan perhitungan analisis jalur, dapat disimpulkan bahwa Behavioral Intention memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Use  Behavior.  Facilitating  Condition berpengaruh positif dan signifikan terhadap Behavioral Intention. Habit juga berpengaruh positif  dan  signifikan  terhadap  Use  Behavior.  Konsumen  merasa  bahwa  Facilitating Condition, Behavioral Intention, Use Behavior, dan Habit memberikan kemungkinan yang lebih  tinggi  bagi  responden  untuk  memiliki  niat  menggunakan  e-banking  Livin'  Bank Mandiri.

## DAFTAR PUSTAKA
Agtovia Frimayasa. Yanthi herawati, Ibnu Haris Nasution, Rahmat. 2024. Statistik Berbasis Komputer Untuk Penelitian (Panduan Praktis Menggunakan SPSS Untukpenelitian Dan Skripsi). Padang: Hei Publishing.
Clarke,  Steve.  2009. E-Banking  Management:  Issue,  Sollution  and  Strategies.  Jakarta: Gramedia Pustaka.
Ghozali  Imam,  H.  L.  2015. Konsep,  Teknik,  Aplikasi  Menggunakan  Smart  PLS  3.0  Untuk Penelitian Empiris. Yogyakarta: BPFE.
Jogiyanto, H. 2007. Sistem Informasi Keperilakuan. Yogyakarta: Andi Offset.
Ladesman, Mario. 2018. “Pengaruh Manfaat, Kepercayaan Dan Kemudahan Terhadap Minat Nasabah  Menggunakan  Layanan  Mobile  Banking.” Skripsi.  Fakultas  Ekonomi  Dan Bisnis Islam, Universitas Islam Negeri Raden Intan Lampung.
Tampubolon,  Nelson.  2009. Surat  Edaran:  Penerapan  Manajemen  Risiko  Pada  Aktivitas Pelayanan Jasa Bank Melalui Internet (Internet Banking). Jakarta: Erlangga.
Triandis, H. C. 1980. “Values, Attitudes, and Interpersonal Behavior. Nebraska Symposium on Motivation.” University of Nebraska Press, Lincoln.
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Friezen, F. 2012. “A Unified Theory of Acceptance and  Use  of  Technology  (UTAUT):  A  Commentary.” Journal  of  Association  for Information Systems (JAIS).
Venketsh, V., Moris, M.G., Davis, G.B, and Davis F. .. 2003. “‘ User Acceptance of Information Technology: Toward a Unifed View.’” MIS Quertery 27(3).