## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2023 Vol. 5 N o .   4 Hal: 1172-1179 e-ISSN: 2714-8491

## Transformasi Kewirausahaan dalam Era QRIS: Dinamika dan Solusi Sistem Pembayaran Nirkontan dari Perspektif Pedagang
Agni Prajna Yadi 1  , Arif Dwi Hartanto 2 , Much Samsya Ayatillah 3 , Feri Nanang Wicaksono 4 1, 2, 3, 4 Universitas Merdeka Malang, Indonesia
agni.yadi@unmer.ac.id

## Abstract
The objectives of this study are to examine how technology acceptance factors (perceived ease of use, perceived usefulness, perceived  security,  subjective  norms,  and  perceived  compatibility)  influence  the  intention  of  business  owners/managers  to adopt QRIS. Convenience sampling method was used for this survey. Data from 160 respondents were collected through a structured questionnaire measured with a Likert scale ranging from 1-7. An online-based web survey was utilized to reach the target  respondents.  Data  were  processed  with  SmartPLS  and  statistically  tested  with  Structural  Equation  Modeling  (SEM). The  results  indicate  that  perceived  usefulness  is  the  most  important  predictor of  the  intention to use  QRIS.  Additionally,  a reasonably good predictive performance of the model is found. This research contributes to a more holistic understanding of the adoption of QRIS payment systems and provides insights that companies/merchant can leverage through the use of this payment  technology.  Significant  implications  for  the  development  and  refinement  of  QRIS.  Developing  a  research  model regarding  subjective  norms,  perceived  compatibility,  perceived  security,  perceived  ease  of  use,  and  perceived  usefulness, including their roles in using QRIS. Helps explain the direct and indirect relationships in QRIS usage.
Keywords: QRIS, Cashless Payment, Entrepreneurship, Technology Acceptance Model, Business Dynamics.

## Abstrak
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  bagaimana  faktor  penerimaan  teknologi  ( perceived  ease  of  use,  perceived  usefulness, perceived security, subjective norms, dan perceived compatibility ) berpengaruh terhadap niat pemilik usaha/pengelola untuk mengadopsi  QRIS?  Metode  pengambilan  sampel  yang  digunakan  adalah convenience  sampling untuk  survei  ini.  Data  dari 160  responden  dikumpulkan  melalui  kuesioner  terstruktur  yang  diukur  dengan  skala  Likert  berkisar  dari  1-7.  Survei  web berbasis online digunakan  untuk  mengumpulkan  data  guna  mencapai  target  responden.  Data  diolah  dengan  SmartPLS, kemudian diuji secara statistik dengan Structural Equation Modeling (SEM). Hasil menunjukkan bahwa perceived usefulness adalah  prediktor  paling  penting dari intention to  use QRIS.  Selain  itu, ditemukan kinerja  prediktif model yang  cukup baik. Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  pada  pemahaman  yang  lebih  holistik  tentang  adopsi  sistem  pembayaran  QRIS  dan memberikan pemahaman yang dapat dimanfaatkan oleh pedagang/perusahaan melalui penggunaan teknologi pembayaran ini. implikasi signifikan untuk pengembangan dan penyempurnaan QRIS. Mengembangkan model penelitian tentang subjective norms,  perceived  compatibility,  perceived  security,  perceived  ease  of  use  dan  perceived  usefulness ,  termasuk  peran-peran mereka  dalam  menggunakan  QRIS.  Membantu  menjelaskan  hubungan  langsung  dan  tidak  langsung  dalam  penggunaan QRIS.
Kata kunci: QRIS, Pembayaran Nirkontan, Kewirausahaan, Model Penerimaan Teknologi, Dinamika Bisnis.
INFEB is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Indonesia  sebagai  salah  satu  negara  dengan  populasi yang  besar  dan  pertumbuhan  ekonomi  yang  pesat, telah  memandang  pentingnya  memajukan  sektor ekonomi  kreatif  untuk  mendorong  pertumbuhan ekonomi  yang  berkelanjutan  [ 1 ].  Dalam  konteks  ini, industri  dan  perdagangan  menjadi  salah  satu  sektor yang menunjukkan potensi luar biasa dalam kontribusinya  terhadap  perekonomian  lokal  dan nasional  [ 2 ].  Seiring  dengan  perkembangan  teknologi di  era  digital,  penerapan  teknologi  dalam  bisnis  dan ekonomi  menjadi  semakin  penting  [ 3 ].  Salah  satu inovasi  teknologi  yang  mengemuka  adalah Quick Response  Code  Indonesian  Standard (QRIS),  sebuah
sistem pembayaran berbasis kode QR yang memberikan  alternatif  modern  dalam  melakukan transaksi  [ 4 ].  Keberadaan  QRIS  telah  membuka peluang baru untuk mengoptimalkan model bisnis dan pemasaran, yang dapat memberikan dampak signifikan bagi industri, terutama dalam usaha perdagangan.
Namun,  transformasi  ini  tidak  terjadi  begitu  saja. Adopsi teknologi baru dalam industri berdampak pada berbagai  aspek  kewirausahaan,  mulai  dari  perubahan model  bisnis  hingga  pergeseran  paradigma  dalam berinteraksi  dengan  pelanggan  [ 5 ].  Selain  itu,  dampak ekonomi lokal juga harus dipertimbangkan, mengingat perdagangan memiliki peran penting dalam mendukung  mata  pencaharian  masyarakat  lokal.
Mengingat  signifikansi  perubahan  ini,  perlu  adanya pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang  bagaimana adopsi  QRIS  telah  membentuk  dinamika  perdagangan [ 6 ]. Oleh karena itu, penelitian ini akan menggali lebih dalam  tentang  transformasi  kewirausahaan  dalam  era QRIS serta dampaknya pada perdagangan.
Dalam  konteks  ini,  penelitian  ini  mengadopsi pendekatan Structural  Equation  Modeling (SEM) dengan  menggunakan  perangkat  lunak  SmartPLS untuk  menganalisis  penerimaan  dan  dampak  adopsi QRIS  dalam  perdagangan.  Dengan  fokus  pada variabel-variabel konseptual dari Technology Acceptance  Model (TAM),  seperti perceived  ease  of use, perceived usefulness, perceived security, subjective norms, dan perceived compatibility . Analisis SEM  diharapkan  memberikan  pemahaman  yang  lebih mendalam  tentang  pengaruh  faktor-faktor  ini  terhadap niat  dan  perilaku  pemilik  usaha.  Dengan hasil  analisis SEM,  penelitian  ini  akan  memberikan  wawasan  baru bagi  pemangku  kepentingan  dalam  merumuskan strategi  dan  langkah-langkah  untuk  mengoptimalkan pemanfaatan  teknologi  QRIS  dalam  industri  dan perdagangan,  serta  mendukung  pertumbuhan  ekonomi kreatif dan lokal secara lebih efektif.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  bagaimana  faktor penerimaan teknologi ( perceived ease of use, perceived usefulness,  perceived  security,  subjective  norms, dan perceived  compatibility )  berpengaruh  terhadap  niat pemilik usaha atau pengelola untuk mengadopsi QRIS. Penelitian ini memiliki urgensi yang tinggi karena akan mengungkap  faktor-faktor  kunci  yang  memengaruhi niat  pemilik  atau  pengelola  usaha  perdagangan  dalam mengadopsi  teknologi  QRIS.  Adopsi  teknologi  dalam bisnis merupakan langkah krusial dalam era digital saat ini, dan pemahaman mendalam mengenai faktor-faktor penerimaan teknologi sangat penting untuk memastikan kesuksesan implementasi [ 3 ], [ 7 ].
Keberhasilan  adopsi  QRIS  akan  memberikan  dampak yang signifikan pada usaha perdagangan dan ekonomi lokal  di  Malang  secara  keseluruhan.  Sehingga,  secara lebih lanjut signifikansi penelitian ini akan memberikan  pemahaman  lebih  mendalam  tentang persepsi,  sikap,  dan  niat  pemilik  usaha  perdagangan terkait  dengan  adopsi  QRIS  [ 8 ].  Hasil  penelitian  ini akan  memberikan  wawasan  berharga  bagi  wirausaha dalam mengatasi hambatan dan meningkatkan penerimaan  teknologi  baru,  sehingga  mereka  dapat dengan  percaya  diri  memanfaatkan  QRIS  untuk mengembangkan usaha mereka. Temuan penelitian ini akan memberikan panduan bagi pemangku kepentingan, termasuk pemerintah daerah dan lembaga terkait,  dalam  mengoptimalkan  pemanfaatan  QRIS dalam  mendukung  pertumbuhan  ekonomi  lokal  [ 4 ]. Dengan  memahami  faktor-faktor  yang  memengaruhi adopsi  teknologi,  mereka  dapat  merancang  program dan kebijakan yang lebih efektif.
Penelitian  ini  akan  memberikan  kontribusi  pada literatur akademis dalam bidang penerimaan teknologi dan  inovasi  di  sektor  mikro  dan  kecil.  Temuan  dari penelitian  ini  dapat  menjadi  acuan  bagi  penelitian selanjutnya  yang  berfokus  pada  adopsi  teknologi dalam  konteks  industri  kreatif.  Dengan  demikian, penelitian  ini  bukan  hanya  memberikan  wawasan praktis  bagi  pemilik  usaha  perdagangan,  tetapi  juga memiliki dampak yang lebih luas dalam mengarahkan langkah-langkah strategis untuk menggerakkan pertumbuhan  ekonomi  lokal  dan  pengembangan perdagangan di Malang.
Dalam  rangka  memfokuskan  penelitian  ini,  beberapa batasan  diperlukan  untuk  mengarahkan  analisis  dan temuan.  Penelitian  ini  akan  difokuskan  pada  pemilik atau  pengelola usaha perdagangan di Malang. Batasan ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  pemahaman  yang lebih mendalam tentang adopsi teknologi QRIS dalam konteks  spesifik  usaha  perdagangan.  Penelitian  ini akan membatasi variabel-variabel Technology Acceptance Model (TAM) pada perceived ease of use, perceived  usefulness,  perceived  security,  subjective norms, dan perceived  compatibility .  Variabel-variabel ini  akan  dijelaskan  dalam  konteks  adopsi  QRIS  oleh pemilik/pengelola  usaha  perdagangan.  Responden dalam  penelitian  ini  akan  terdiri  dari  pemilik  atau pengelola usaha perdagangan di Malang.
Kewirausahaan telah mengalami transformasi fundamental  dalam  era  digital.  Kewirausahaan  tidak lagi  hanya  berkaitan  dengan  penciptaan  usaha  baru, tetapi  juga  melibatkan  pemanfaatan  teknologi  untuk menciptakan  nilai  tambah  dan  inovasi  [ 9 ].  Digitalisasi telah memberikan peluang baru dalam hal komunikasi, pemasaran, pengiriman produk, dan koneksi pelanggan.
Quick  Response  Code  Indonesian  Standard (QRIS) merupakan  inovasi  dalam  sistem  pembayaran  yang menggabungkan  teknologi  QR  dengan  berbagai metode  pembayaran.  QRIS  memungkinkan  transaksi non-tunai  yang  cepat  dan  aman  melalui  pemindaian kode  QR  [ 10 ].  Adopsi  QRIS  telah  membuka  peluang baru  bagi  pelaku  usaha  untuk  menyederhanakan transaksi dan meningkatkan kenyamanan pelanggan.
Adopsi QRIS memiliki dampak signifikan pada bisnis dan  kewirausahaan.  QRIS  memfasilitasi  pembayaran yang  cepat  dan  aman,  mengurangi  ketergantungan pada  uang  tunai,  dan  meningkatkan  efisiensi  transaksi [ 11 ].  Penerapan  QRIS  juga  memungkinkan  pelaku usaha  untuk  mengumpulkan  data  pelanggan  dan menganalisis perilaku konsumen secara lebih mendalam.
Beberapa studi kasus telah mengilustrasikan bagaimana adopsi QRIS telah membentuk transformasi kewirausahaan  dalam  industri  berbeda.  Sebagai contoh,  sektor  retail  dan  makanan  mengalami perubahan  signifikan  dalam  hal  cara  pembayaran  dan interaksi  dengan  pelanggan  [ 12 ].  Adopsi  QRIS  juga
memberikan kesempatan bagi pelaku usaha mikro dan kecil untuk terlibat dalam ekosistem digital yang lebih luas.
Adopsi  QRIS  dalam  usaha  perdagangan  di  Malang membawa  dampak  praktis  dan  strategis  yang signifikan.  Secara  praktis,  QRIS  memungkinkan pelanggan  untuk  melakukan  pembayaran  dengan mudah  dan  cepat  melalui  ponsel  mereka  tanpa  perlu membawa  uang  tunai  [ 6 ].  Ini  mengurangi  kerumitan dalam transaksi dan memberikan pengalaman berbelanja yang lebih nyaman.
Secara  strategis,  adopsi  QRIS  menghubungkan  usaha perdagangan dengan ekosistem digital yang lebih luas. Pelaku  usaha  dapat  memanfaatkan  platform  digital untuk  mempromosikan  produk  mereka,  mengakses pasar  yang  lebih  besar,  dan  meningkatkan  visibilitas merek  [ 13 ]. Adopsi QRIS juga memungkinkan pelaku usaha  untuk  beradaptasi  dengan  tren  transaksi  non- tunai yang semakin populer.
Adopsi  QRIS  telah  mendorong  perubahan  dalam model  bisnis,  cara  pembayaran,  dan  interaksi pelanggan  dalam  usaha  perdagangan.  Model  bisnis tradisional  yang  mungkin  mengandalkan  transaksi tunai  telah  mengalami  transformasi  dengan  adopsi QRIS  yang  memfasilitasi  pembayaran  digital  [ 6 ]. Pelaku  usaha  dapat  mengurangi  risiko  pencurian  dan meningkatkan  keamanan  dalam  operasional  bisnis mereka.
Cara  pembayaran  juga  berubah  secara  drastis. Pelanggan sekarang dapat membayar dengan cepat dan nyaman  melalui  pemindaian  kode  QR,  mengurangi kerumitan  pembayaran  tunai  [ 14 ].  Interaksi  antara pelanggan  dan  pemilik  usaha  juga  mengalami perubahan,  dengan  proses  transaksi  yang  lebih  lancar dan minim antrean.
Penggunaan  QRIS  membawa  manfaat  konkret  bagi pemilik usaha perdagangan. Pertama, QRIS mempercepat  proses  transaksi  dan  pembayaran, mengurangi  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  melayani pelanggan  [ 6 ].  Ini  membantu  meningkatkan  efisiensi operasional  dan  memungkinkan  pemilik  usaha  untuk melayani  lebih  banyak  pelanggan  dalam  waktu  yang lebih  singkat.  Kedua,  adopsi  QRIS  membuka  pintu bagi pemilik usaha untuk memanfaatkan data transaksi dalam  mengambil  keputusan  bisnis.  Data  ini  dapat digunakan untuk memahami tren pembelian, preferensi produk,  dan  pola  konsumsi  pelanggan  [ 14 ].  Dengan wawasan  ini,  pemilik  usaha  dapat  merancang  strategi
pemasaran yang lebih tepat sasaran dan inovasi produk yang lebih sesuai dengan kebutuhan pasar.
Technology Acceptance Model (TAM) adalah kerangka  kerja  teoritis  yang  digunakan  untuk memahami  penerimaan  dan  adopsi  teknologi  oleh individu  atau  kelompok.  TAM  berfokus  pada  dua faktor  sentral: perceived  ease  of  use (persepsi kemudahan  penggunaan)  dan perceived  usefulness (persepsi  kemanfaatan)  [ 15 ]. Perceived  ease  of  use mencerminkan  sejauh  mana  individu  merasa  bahwa penggunaan  teknologi  itu  sendiri  mudah  dilakukan, sementara perceived  usefulness mencerminkan  sejauh mana  individu  percaya  bahwa  penggunaan  teknologi akan  meningkatkan  efektivitas  dan  produktivitas mereka.  Studi  sebelumnya  telah  menguji  model  TAM dalam  berbagai  sektor  dan  konteks  adopsi  teknologi. Hasil-hasil  studi  ini  menunjukkan  bahwa perceived ease of use dan perceived usefulness memiliki dampak yang  signifikan  terhadap  niat  pengguna  untuk mengadopsi  teknologi  [ 16 ].  Dalam  konteks  industri berbeda, seperti e-commerce , perbankan, dan kesehatan,  TAM  telah  terbukti  efektif  dalam menjelaskan niat pengguna untuk mengadopsi teknologi baru.
Dalam  konteks  adopsi  QRIS  di  usaha  perdagangan, faktor perceived ease of use akan memengaruhi sejauh mana pemilik usaha merasa bahwa QRIS dapat dengan mudah  diintegrasikan  ke  dalam  operasi  mereka  [ 17 ], [ 18 ].  Faktor perceived  usefulness akan  memengaruhi sejauh mana mereka percaya bahwa penggunaan QRIS akan  membawa  manfaat  nyata,  seperti  efisiensi  dalam proses  pembayaran  dan  meningkatkan  hubungan dengan  pelanggan  [ 5 ].  Faktor perceived  security akan berperan  penting  dalam  mendorong  adopsi  QRIS  oleh pemilik  usaha.  Kepercayaan  terhadap  keamanan  data dan  transaksi  akan  memengaruhi  niat  pengguna  untuk mengadopsi  teknologi  [ 19 ],  [ 20 ].  Faktor subjective norms ,  yang  mencakup  pandangan  masyarakat  dan norma  sosial  terhadap  penggunaan  QRIS,  juga  akan memengaruhi  keputusan  pemilik  usaha  [ 14 ].  Faktor perceived  compatibility ,  yaitu  sejauh  mana  QRIS sesuai dengan ekspektasi dan nilai-nilai pemilik usaha, akan memainkan peran penting dalam niat pengadopsian  [ 5 ].  Jika  pemilik  usaha  percaya  bahwa QRIS  sesuai  dengan  model  bisnis  dan  nilai-nilai mereka,  mereka akan lebih cenderung  untuk mengadopsinya.  Secara  lengkap  kerangka  konsep penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Konsep Penelitian
2. Metode Penelitian

## 2.1. Data collection
Studi  ini  menggunakan  metode convenience-sampling untuk  pengumpulan  data.  Kuesioner  daring  telah disusun  menggunakan  skala  Likert  tujuh  poin  untuk mengumpulkan data dari responden. Data dikumpulkan melalui interaksi tatap muka dan metode survei online .  Untuk  meningkatkan  rasa  ingin  tahu responden, langkah-langkah berikut diambil:
a. Tujuan penelitian dijelaskan kepada responden;
b. Rincian  demografis  seperti  nama,  posisi,  dan alamat  email  resmi  peneliti  juga  dibagikan  dengan responden untuk pertanyaan apa pun;
c. Kami menjamin responden untuk menjaga kerahasiaan data mereka;
d. Kami  memberitahu  responden  bahwa  waktu maksimal  pengisian  kuesioner  adalah  antara  5  dan 10 menit;
e. Sebagian  besar  pertanyaan  bersifat  jelas  dan bersifat tertutup;
f. Bagian  terakhir  dari  kuesioner  berisi  informasi demografis peserta.
Responden  diintersepsi  di  berbagai  tempat  (pusat perbelanjaan, perguruan tinggi, perkumpulan masyarakat,  daerah,  kantor  pemerintah,  tempat komersial,  dan  yang  lainnya)  di  wilayah  Malang. Tempat-tempat  ini  dipilih  berdasarkan  kenyamanan penulis  dan  untuk  mendapatkan  demografi  responden yang beragam. Sebanyak 160 responden berpartisipasi dalam  survei.  Dari  160  responden  ini,  sebagian  besar berada  dalam  kelompok  usia  21–30  tahun.  Lebih  dari 50 persen responden adalah wanita. Kami
menggunakan  metode  tertentu  untuk  menentukan kriteria  sampel  minimal  [ 21 ].  Menurut  metode  ini, rasio  ukuran  sampel  terhadap  jumlah  parameter  harus minimal 5:1. Untuk penelitian ini, rasio tersebut adalah 7.6:1,  yang  berada  di  atas  ambang  batas  minimum yang  mereka  sarankan.  Penjelasan  statistik  deskriptif dari  responden  yang  berpartisipasi dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Tabel 1. Statistik Deskriptif Responden Demografi Frekuensi Persentase Gender Laki-laki 60 37.5% Wanita 100 62.5% Umur 21 - 25 71 44.4% 26 - 30 27 16.9% 31 - 35 18 11.3% <21 24 15.0% Lainnya 20 12.5% Jenis Usaha Kuliner 54 33.8% Jasa 29 18.1% Perdagangan 27 16.9% Toko Online 21 13.1% Pengolahan Makanan dan Minuman 11 6.9% Pertanian dan Peternakan 8 5.0% Lainnya 10 6.3% Status Pemilik Usaha 87 54.4% Pegawai 39 24.4% Pengelola Usaha 31 19.4% Lainnya 3 1.9% Pendidikan SMA 82 51.3% SMP 8 5.0% S1 45 28.1% Diploma 16 10.0% Lainnya 9 5.6% Omset/hari 701.000 - 1.000.000 23 14.4% 501.000 - 700.000 27 16.9% 201.000 - 500.000 54 33.8% <200.000 39 24.4% Lainnya 17 10.6%

## 2.2. Measures
Data  untuk  evaluasi  empiris  model  penelitian dikumpulkan  melalui  survei online dan  tatap  muka yang  diisi  oleh  responden.  Konstruk  model  diukur melalui  skala  pengukuran  reflektif  yang  sebelumnya telah  divalidasi  dalam  penelitian  dan  diadaptasi  untuk konteks  pembayaran  QRIS  yang  diusulkan. Perceived compatibility dan subjective  norms diukur  masing- masing  menggunakan  3  item  yang  diadaptasi  dari beberapa  penelitian  sebelumnya  [ 5 ],  [ 16 ],  [ 22 ]. Perceived security diukur dengan 7 item dari beberapa penelitian [ 7 ], [ 20 ], [ 22 ]. Perceived ease of use diukur dengan 4 item dari penelitian yang telah ada [ 5 ], [ 16 ]. Perceived  usefulness diukur  dengan  3  item  yang diadaptasi  dari  beberapa  penlitian  sebelumnya  [ 5 ], [ 22 ].  Terakhir, intention  to  use diukur  dengan  5  item yang diadaptasi dari penelitian yang telah ada  [ 5 ], [ 7 ], [ 15 ], [ 20 ], [ 23 ]. Kuesiner menggunakan skala Likert 7 poin (1 = sangat tidak setuju; 7 = sangat setuju).

## 2.3. Statistical methodology
Berdasarkan karakteristik indikator yang diperoleh dari survei,  kami  membangun  konstruk  yang  dapat  terkait dengan  indikator  dengan  menggunakan  PLS-SEM. Karena  minat  dan  aplikabilitas  maksimalnya,  PLS- SEM  telah  digunakan  dan  direkomendasikan  dalam penelitian  sebelumnya  yang  berfokus  pada  prediksi konstruk dan hubungan kompleks antara variabel laten [ 24 ].  Untuk  tujuan  ini,  perangkat  lunak  SmartPLS 3.2.9  digunakan  untuk  menjalankan  model  penelitian [ 25 ].  Analisis  dan  interpretasi  hasil  PLS  memiliki  dua tahap  utama.  Tahap  pertama, measurement  model , menentukan  apakah  indikator  dan  konstruk  telah diukur  dengan  benar  ( outer  model )  dan  tahap  kedua, structural  model ( inner  model ),  menentukan  apakah hubungan antara konstruk signifikan atau tidak.
3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Common method bias
Common  Method  Bias (CMB)  terjadi  ketika  variasi dalam  respons  disebabkan  oleh  instrumen  daripada disposisi  sebenarnya  dari  responden  yang  ingin diungkapkan  oleh  instrumen  tersebut  [ 26 ].  Uji kolinearitas  penuh  berdasarkan variance  inflation factors (VIFs)  digunakan  untuk  mendeteksi  situasi potensial CMB. Terdapat penelitian yang mengindikasikan  bahwa  ketika  VIF  mencapai  nilai lebih  dari  3.3,  itu  akan  menunjukkan  kolinearitas patologis [ 26 ]. Model saat ini, dengan VIF maksimum sebesar  2.940,  dianggap  bebas  dari  CMB  yang  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai variance inflation factors (VIF)
IU PEU PU PC 2.133 1.520 1.520 PEoU 2.672 PS 1.485 PU 2.940 SN 1.870 1.520 1.520
Dimana  IU  adalah intention  to  use ,  POU  is perceived ease  of  use and  PU  adalah perceived  usefulness .  PC adalah perceived  compability ,  PS  adalah perceived security dan SN adalah subjective norms .
3.2. Measurement (outer) model assessment Bagian  pengukuran measurement  model, penilaian reliability and validity untuk  membuktikan  kelayakan item  dan  konstruk  yang  digunakan  dalam  model penelitian.  Hasil  pengukuran  tersebut  dapat  dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Measurement model
K Items SL CA rho_A CR AVE IU IU1 0.922 0.942 0.944 0.957 0.816 IU2 0.946 IU3 0.947 IU4 0.905 IU5 0.787 PC PC1 0.901 0.851 0.851 0.910 0.771 PC2 0.894 PC3 0.838 POU POU1 0.914 0.942 0.944 0.958 0.852 POU2 0.935 POU3 0.931 POU4 0.912 PS PS4 0.931 0.934 0.935 0.958 0.883 PS5 0.950 PS6 0.938 PU PU1 0.929 0.904 0.909 0.940 0.839 PU2 0.937 PU3 0.880 SN SN1 0.860 0.903 0.916 0.940 0.839 SN2 0.931 SN3 0.954
Dimana K adalah konstruk, IU adalah intention to use , POU is perceived ease of use and PU adalah perceived usefulness .  PC  adalah perceived  compability ,  PS adalah perceived  security dan  SN  adalah subjective norms . SL adalah standard loadings , CA is Cronbach’s Alpha,  CR  adalah composite  reliability ,  dan  AVE adalah average variance extracted .
Berdasarkan reliability and validity seperti  yang diilustrasikan  dalam  Tabel  3,  beberapa  item  dihapus karena factor  loading (SL)  yang  rendah  (kurang  dari 0,7), khususnya pada iterasi 1: PS2, PS3, PS7 dan pada iterasi 2: PS1. Empat item dihapus untuk analisis lebih lanjut. Hasil final, semua SL berkisar dari 0,787 hingga 0,954  semua  item  melebihi  0,7.  Semua  konstruk memenuhi  standar  Cronbach's  Alpha,  Dijkstra– Henseler’s rho (rho_A), dan keandalan komposit (CR) karena memiliki nilai di atas tingkat kritis 0,7. Hal ini menunjukkan  bahwa  semua  konstruk  memiliki konvergensi  atau  konsistensi  internal.  Terakhir,  dapat diamati  bahwa  semua  konstruk  memenuhi  kriteria average variance extracted (AVE) (sama atau di atas) 0,5  poin,  sehingga  memenuhi  validitas  konvergen konstruk dan dimensi.
Namun  demikian,  juga  perlu  untuk  menilai  validitas diskriminan  dari  konstruk.  Dalam  kerangka  Fornell- Larcker, average variance extracted (AVE) harus lebih besar daripada varians yang dibagikan antara konstruk
lain  dalam  model.  Hasil  validitas  diskriminan  dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Validitas Diskriminan IU PC POU PS PU SN IU 0.903 0.777 0.719 0.620 0.821 0.731 PC 0.695 0.878 0.701 0.596 0.746 0.672 POU 0.679 0.631 0.923 0.536 0.826 0.624 PS 0.583 0.530 0.504 0.940 0.561 0.540 PU 0.757 0.656 0.763 0.517 0.916 0.690 SN 0.677 0.585 0.578 0.493 0.630 0.916
Dimana  IU  adalah intention  to  use ,  POU  is perceived ease  of  use and  PU  adalah perceived  usefulness .  PC adalah perceived  compability ,  PS  adalah perceived security dan SN adalah subjective norms . Akar kuadrat dari average  variance  extracted (AVE)  dibuat  dalam huruf italic pada  diagonal  utama.  Kriteria  Fornell- Larcker  digambarkan  di  bawah  diagonal  utama. Heterotrait–monotrait  (HTMT)  rasio  terletak  di  atas diagonal  utama.  Seperti  yang  terlihat  pada  Tabel  4, elemen diagonal secara signifikan lebih besar daripada elemen  di  luar  diagonal  pada  baris  dan  kolom  yang sesuai  untuk  semua  konstruk,  mencapai  validitas diskriminan  yang  memadai  [ 27 ].  Selain  itu,  Tabel  4 juga  menunjukkan  bahwa  semua  konstruk  memiliki nilai  Heterotrait-Monotrait ratio  of  correlations (HTMT)  kurang  dari  0,85,  yang  menunjukkan  adanya validitas diskriminan untuk semua konstruk.

## 3.3. Structural (inner) model assessment
Evaluasi  model  struktural  didasarkan  pada  magnitudo dan  signifikansi  koefisien  jalur  struktural,  serta  nilai R2  [27].  Untuk  memastikan  signifikansi  statistik  dari koefisien  jalur,  dilakukan  prosedur bootstrapping dengan  5.000 resample [ 28 ].  Interval  kepercayaan
bootstrap persentil  95%  juga  digunakan.  Semua hipotesis mendapatkan hasil supported kecuali POU → IU, PS → IU, SN → IU yang dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil pengujian signifikansi dari koefisien jalur model
struktural β t p CI D PC → IU 0.216 3.265 0.001 0.091 0.358 S*** PC → POU 0.445 4.101 0.000 0.244 0.667 S*** PC → PU 0.211 2.529 0.011 0.051 0.378 S** POU → IU 0.086 0.913 0.361 -0.080 0.291 NS# POU → PU 0.507 5.333 0.000 0.312 0.680 S*** PS → IU 0.143 1.535 0.125 -0.026 0.338 NS# PU → IU 0.340 2.906 0.004 0.127 0.576 S** SN → IU 0.217 1.166 0.244 -0.148 0.504 N # SN → POU 0.318 2.636 0.008 0.077 0.545 S** SN → PU 0.213 2.478 0.013 0.068 0.400 S**
Catatan: Significant at p***≤0.001 and p**<0.05; # not significant
Dimana  β  adalah  path  coefficient,  t  adalah  t-values,  p adalah  p-values,  CI  adalah  confidence  intervals  dan  d adalah decision .  S  pada  kolom decision berarti supported sedangan  NS  adalah not  supported .  Tanda **  disebelah  nilai decision berarti significant pada  p ≤0.001  sedangkan  tanda  **  berarti significant pada  p <0.05  dan  tanda  #  berarti not  significant .  Untuk  hasil penilaian  model  struktural  dapat  dilihat  pada  Gambar 2.
Gambar 2 . Penilaian model struktural
Koefisien  ( )  ini  menggambarkan  proporsi  variasi dari  variabel  endogen  yang  dapat  dijelaskan  oleh variabel independen. Dari gambar 2, dapat diinterpretasikan  bahwa  proporsi  variasi  dari  konstruk perceived  ease  of  use adalah  sebesar  46,4%  dan konstruk perceived usefulness adalah 69.6%. Kemudian,  konstruk  intention  to  use  adalah  sebesar 69.6%. Selain itu, nilai standardized root mean square residual (SRMR) adalah 0,054 (lebih rendah dari nilai maksimum  yang  dapat  diterima  sebesar  0,08  yang direkomendasikan oleh  [ 29 ]. Dengan demikian, model yang diusulkan memiliki Goodness of fit .

## 3.4. Discussion
Konsisten dengan studi sebelumnya, kami menemukan bahwa perceived  usefulness (PU)  adalah  penentu utama  niat  menggunakan  QRIS  [ 5 ].  Selain  itu,  nilai koefisien  jalur  cukup  tinggi  (β  =  0,340,  p  <  0,05), menunjukkan  hubungan  antara perceived  usefulness (PU)  dan intention  to  use (IU)  dalam  konteks pembayaran  QRIS.  Oleh  karena  itu,  meningkatkan tingkat user-perceived  usefulness melalui perceived ease  of  use (POU), perceived  compatibility (PC),  dan Subjective  norms (SN)  adalah  cara  efektif  untuk mempertahankan  niat  pengguna  untuk  menggunakan QRIS.
Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  POU  secara  positif memengaruhi  PU  (β=0.507,  p<0.001),  yang  berarti bahwa  sistem,  langkah-langkah,  interaksi  yang  jelas dan  mudah  dimengerti  dalam  QRIS  dapat  mendorong pengguna  untuk  melakukan  pembayaran  QRIS.  Hasil ini  sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya  [ 8 ].  Namun, hubungan  antara  POU  dan  IU.  Meskipun  hasilnya terlihat  tidak  terduga  ( not  supported ),  temuan  serupa didapatkan dalam penelitian sebelumnya [ 5 ].
Hubungan antara perceived security (PS) dan IU tidak signifikan. Pengguna disimpulkan bahwa QRIS adalah sistem  pembayaran  yang  secara  natural  sudah  aman, sehingga sudah menjadi bagian dasar dari suatu sistem pembayaran. Namun keamanan adalah hal yang mutlak dalam sistem pembayaran QRIS.
Hasil  ini  juga  menunjukkan  bahwa  PC  secara  positif memengaruhi  PU  (β=0.211,  p<0.01),  POU  (β=0.445, p<0.001)  dan  IU  (β=0.216,  p<0.001),  yang  berarti bahwa  kesesuaian,  konsistensi,  dan  apresiasi  dalam menggunakan  EPS  dapat  mendorong  pengguna  untuk melakukan  pembayaran  QRIS.  Selanjutnya,  begitu pengguna  merasakan  bahwa  PC  ditampilkan  melalui platform  pembayaran  QRIS,  mereka  lebih  cenderung untuk  merasakan  kemudahan  penggunaan  (POU)  dan kegunaan  (PC).  Oleh  karena  itu,  penyedia  layanan pembayaran QRIS dalam hal ini Bank Indonesia dapat mempertimbangkan  untuk  menginvestasikan  lebih banyak usaha  dalam  menentukan  kesesuaian  (PC)  apa yang  harus  ditampilkan  dan  bagaimana  presentasi tersebut harus dirancang.
SN juga berpengaruh positif terhadap PU (β = 0,213, p <  0,05)  dan  POU  (β  =  0,318,  p  <  0,05).  SN  dapat meningkatkan penggunaan QRIS melalui POU dan PU yang  dirasakan.  Hasil  ini  konsisten  dengan  literatur yang  ada  [ 5 ].  Menurut  [ 30 ],  terdapat  14  artikel  dari penelitian sebelumnya dengan hubungan yang signifikan  dan  tujuh  hubungan  yang  tidak  signifikan antara SN dan persepsi POU.

## 4. Kesimpulan
Secara  umum,  penelitian  ini  menemukan  bahwa perceived usefulness adalah penentu utama intention to use QRIS. Selain itu, perceived ease of use, perceived compatibility , dan subjective norms memiliki hubungan  langsung  dan  tidak  langsung  dengan  niat menggunakan  QRIS.  Kontribusi  utama  dari  penelitian ini adalah instrumen yang divalidasi akan berguna bagi peneliti dalam mengembangkan dan menyempurnakan model penelitian QRIS lebih lanjut, serta bagi manajer dalam  mengembangkan  sistem  layanan  QRIS  yang sukses.Temuan  dari  penelitian  ini  memiliki  implikasi signifikan  untuk  pengembangan  dan  penyempurnaan QRIS.  Mengingat  waktu  dan  uang  yang  signifikan diperlukan untuk pengembangan QRIS, sangat penting untuk  memastikan  bahwa  pengguna  benar-benar  akan menggunakan  QRIS.  Penelitian  ini  juga  memberikan implikasi praktis yang esensial untuk bidang perceived ease  of  use dan perceived  usefulness dalam  QRIS. Selain  itu,  efek  kesesuaian  yang  dirasakan  dan  norma subjektif  terhadap  persepsi  kemudahan  penggunaan dan  kegunaan  konsumen  divalidasi.  Selain  itu,  efek pernyataan  keamanan  terhadap  persepsi  keamanan konsumen  juga  divalidasi,  begitu  juga  dengan  efek pengalaman  pribadi  terhadap  persepsi  keamanan  dan kepercayaan konsumen. Oleh karena itu, penelitian ini konsisten  dengan  klaim  sebelumnya  bahwa  persepsi kemudahan  penggunaan,  kegunaan,  keamanan,  dan kepercayaan  sangat  penting  dalam  mempromosikan penggunaan QRIS oleh pengguna/pedagang.

## Daftar Rujukan
[1] Cornock,  O.  (2018). The  Report:  Indonesia  2018 .  Oxford Business Group.
[2] Yadi,  A.  P.,  Pratama,  A.,  &  Maharani,  I.  (2023).  Analisis Optimalisasi  Modal  Kerja  Industri  Tempe  Skala  Kecil Malang. E-Bisnis:  Jurnal  Ilmiah  Ekonomi  dan  Bisnis , 16 (1),
75-83. https://doi.org/10.51903/e-bisnis.v16i1.1117
[3] Kim, C., Tao, W., Shin, N., & Kim, K. S. (2010). An empirical study  of  customers’  perceptions  of  security  and  trust  in  e- payment systems. Electronic commerce research and applications , 9 (1),
84-95.
https://doi.org/10.1016/j.elerap.2009.04.014
[4] Bank  Indonesia.  (2019).  Blueprint  SPI  2025.  Retrieved  from https://www.bi.go.id/id/publikasi/kajian/Documents/Blueprint- Sistem-Pembayaran-Indonesia-2025.pdf
[5] Liébana-Cabanillas,  F.,  Marinkovic,  V.,  De  Luna,  I.  R.,  & Kalinic,  Z.  (2018).  Predicting  the  determinants  of  mobile payment acceptance: A hybrid SEM-neural network approach. Technological  Forecasting  and  Social  Change , 129 , 117-130. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2017.12.015
[6] Rafferty, N. E., & Fajar, A. N. (2022). Integrated QR Payment System  (QRIS):  Cashless  Payment  Solution  in  Developing
Country  from  Merchant  Perspective. Asia  Pacific  Journal  of Information Systems , 32 (3), 630-655. https://doi.org/10.14329/apjis.2022.32.3.630
[7] Kim,  C.,  Mirusmonov,  M.,  &  Lee,  I.  (2010).  An  empirical examination of  factors influencing the  intention to use  mobile payment. Computers  in  human  behavior , 26 (3),  310-322. https://doi.org/10.1016/j.chb.2009.10.013
[8] Liébana-Cabanillas, F., García-Maroto, I., Muñoz-Leiva, F., & Ramos-de-Luna, I. (2020). Mobile payment adoption in the age of digital transformation: The case of Apple
Pay. Sustainability , 12 (13),
5443. https://doi.org/10.3390/su12135443
[9] Vassilakopoulou,  P.,  &  Grisot,  M.  (2020).  Effectual  tactics  in digital  intrapreneurship:  A  process  model. The  journal  of strategic information
systems , 29 (3), 101617. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2020.101617
[10] Bank  Indonesia.  (2023).  Bank  Indonesia  Bicara  |  Quick Response  Code  Indonesian  Standard  (QRIS).  Retrieved  from https://bicara131.bi.go.id/knowledgebase/article/KA-01061/en- us
[11] Saefudin, Kurdi, S., & Apriliyanto, N. (2022). Implementation of  Quick  Response  (Qr)  Code  in  Indonesian  Restaurants: Integration  Of  Protection  Motivation  Theory  (Pmt)  And Theory Of Planned Behavior (Tpb). Jurnal Mantik , 6 (2), 1920- 1928. https://doi.org/10.35335/mantik.v6i2.2663
[12] Sulistyaningsih,  H.,  &  Hanggraeni,  D.  (2021).  The  Impact  of technological,  organisational,  environmental  factors  on  the adoption  of  QR  code  Indonesian  standard  and  micro  small medium  enterprise  performance. Turkish  Journal  of  Computer and  Mathematics  Education  (TURCOMAT) , 12 (14),  5325- 5341.
[13] Chou,  Y.,  Lee,  C.,  &  Chung,  J.  (2004).  Understanding  m- commerce  payment  systems  through  the  analytic  hierarchy process. Journal  of  business  research , 57 (12),  1423-1430. https://doi.org/10.1016/S0148-2963(02)00432-0
[14] Yan, L. Y., Tan, G. W. H., Loh, X. M., Hew, J. J., & Ooi, K. B. (2021). QR code and mobile payment: The disruptive forces in  retail. Journal  of  Retailing  and  Consumer  Services , 58 , 102300. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2020.102300
[15] Davis,  F.  D.  (1989).  Perceived  usefulness,  perceived  ease  of use,  and  user  acceptance  of  information  technology. MIS quarterly , 319-340. https://doi.org/10.2307/249008
[16] Venkatesh, V., & Davis, F. D. (2000). A theoretical extension of  the  technology  acceptance  model:  Four  longitudinal  field studies. Management
science , 46 (2),
186-204. https://doi.org/10.1287/mnsc.46.2.186.11926
[17] De Luna, I. R., Liébana-Cabanillas, F., Sánchez-Fernández, J., &  Muñoz-Leiva,  F.  (2019).  Mobile  payment  is  not  all  the same:  The adoption of  mobile payment  systems depending  on the  technology  applied. Technological  Forecasting  and  Social Change , 146 , 931-944.
https://doi.org/10.1016/j.techfore.2018.09.018
[18] Liébana-Cabanillas, F., Japutra, A., Molinillo, S., Singh, N., & Sinha, N. (2020). Assessment of mobile technology use in the emerging  market:  Analyzing  intention  to  use  m-payment
services  in  India. Telecommunications  Policy , 44 (9),  102009. https://doi.org/10.1016/j.telpol.2020.102009
[19] Liébana-Cabanillas, F., Ramos de Luna, I., & Montoro-Ríos, F. J.  (2015).  User  behaviour  in  QR  mobile  payment  system:  the QR  Payment  Acceptance  Model. Technology  Analysis  &
Strategic
Management , 27 (9), 1031-1049. https://doi.org/10.1080/09537325.2015.1047757
[20] Oney,  E.,  Guven,  G.  O.,  &  Rizvi,  W.  H.  (2017).  The determinants  of  electronic  payment  systems  usage  from consumers’ perspective. Economic research-Ekonomska istraživanja , 30 (1),
394-415.
https://doi.org/10.1080/1331677X.2017.1305791
[21] Bentler,  P.  M.,  &  Chou,  C.  P.  (1987).  Practical  issues  in structural  modeling. Sociological  methods  &  research , 16 (1), 78-117. https://doi.org/10.1177/0049124187016001004
[22] Schierz,  P.  G.,  Schilke,  O.,  &  Wirtz,  B.  W.  (2010). Understanding  consumer  acceptance  of  mobile  payment services: An empirical analysis. Electronic commerce research and
applications , 9 (3), 209-216. https://doi.org/10.1016/j.elerap.2009.07.005
[23] Venkatesh,  V.  (2000).  Determinants  of  perceived  ease  of  use: Integrating  control,  intrinsic  motivation,  and  emotion  into  the technology acceptance model. Information systems research , 11 (4),
342-365. https://doi.org/10.1287/isre.11.4.342.11872
[24] Hair,  J.  F.,  Hult,  G.  T.  M.,  Ringle,  C.  M.,  &  Sarstedt,  M. (2016). A  primer  on  partial  least  squares  structural  equation modeling (PLS-SEM) . Sage publications.
[25] Irimia-Diéguez, A., Liébana-Cabanillas, F., Blanco-Oliver, A., &  Lara-Rubio,  J.  (2023).  What  drives  consumers  to  use  P2P payment  systems?  An  analytical  approach  based  on  the stimulus–organism–response  (SOR)  model. European  Journal
of Management and Business Economics . https://doi.org/10.1108/EJMBE-12-2022-0374
[26] Kock,  N.  (2015).  Common  method  bias  in  PLS-SEM:  A  full collinearity  assessment  approach. International  Journal  of  e- Collaboration
(ijec) , 11 (4), 1-10.
https://doi.org/10.4018/ijec.2015100101
[27] Hair,  J.  F.,  Ringle,  C.  M.,  Gudergan,  S.,  Castillo  Apraiz,  J., Cepeda Carrión, G., & Roldán, J. L. (2021). Manual avanzado de  Partial  least  squares  structural  equation  modeling  (PLS- SEM) . OmniaScience Scholar. https://doi.org/10.3926/oss.407
[28] Hair, J. F. (2014). A primer on partial least squares structural equations modeling (PLS-SEM) . Los Angeles: SAGE.
[29] Schuberth,  F.,  Rademaker,  M.  E.,  &  Henseler,  J.  (2023). Assessing  the  overall  fit  of  composite  models  estimated  by partial  least  squares  path  modeling. European  Journal  of Marketing , 57 (6),  1678-1702. https://doi.org/10.1108/EJM-08- 2020-0586
[30] Schepers,  J.,  &  Wetzels,  M.  (2007).  A  meta-analysis  of  the technology  acceptance  model:  Investigating  subjective  norm and moderation effects. Information & management , 44 (1), 90-
103. https://doi.org/10.1016/j.im.2006.10.007