## Analisis Pengaruh DTPB dalam Niat Pengguna untuk Tetap Menggunakan Aplikasi Flip

## Analysis of the Effect of DTPB on User Intention to Keep Using the
Flip Application
1 Adilah Purnamasari, 2 Fiqi Pranastara, 3 Iftina Salya Rosa, 4 Dwiza Riana, 5 Sri Hadianti* 1,2,3,5 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri
4 Ilmu Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri Jl. Jatiwaringin Raya No. 2, Jakarta Timur 13620, Indonesia *e-mail: sri.shv@nusamandiri.ac.id
( received : 27 September 2021, revised : 21 November 2021, accepted : 1 Desember 2021)

## Abstrak
Banyaknya  kebutuhan  dari  masyarakat  yang  perlu  didukung  oleh  kebaruan  dari  teknologi  membuat semakin banyak pengembang melakukan inovasi dalam membuat sebuah aplikasi. Salah satu bentuk dari  kebaruan  teknologi  adalah  aplikasi  pembayaran  digital.  Saat  ini  sudah  banyak  sekali  aplikasi pembayaran digital yang ada di Indonesia, salah satunya adalah aplikasi Flip.id. Untuk bersaing dengan aplikasi  pembayaran  digital  lainnya,  Flip  perlu  selalu  dikembangkan.  Oleh  karena  itu,  tujuan  utama pada  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  seberapa  besar  tingkat  penerimaan  pengguna  terhadap aplikasi  tersebut  dan  faktor-faktor  apa  saja  yang  dapat  mempengaruhi  niat  pengguna  untuk  tetap menggunakan aplikasi Flip dalam jangka panjang. Analisa niat pengguna ini akan dilakukan dengan metode Decomposed Theory of Planned Behavior , yang kemudian akan diuji menggunakan software Smart PLS.  Dari  hasil  penelitian  yang  didapat,  diketahui  bahwa  variabel attitude dan perceived behavioral  control memiliki  pengaruh  terhadap intention  to  use atau  niat  pengguna  untuk  tetap menggunakan aplikasi Flip dalam jangka panjang. Variabel attitude sendiri didukung oleh variabel lain seperti  va riabel  perceived  ease  of  use,  perceived  usefulness dan playfulness ,  sementara  variabel perceived behavioral control didukung oleh variabel resource facilitating condition, self-efficacy dan technology facilitating condition . Adapun variabel lain yang tidak mempengaruhi variabel intention to use antara lain adalah variabel compatibility , subject norm , superior's influence dan peer influence .
Kata kunci: Aplikasi Flip, Decomposed Theory of Planned Behavior , Smart PLS, Pembayaran Digital,

## User Intention

## Abstract
Many Community needs have to be supported by the novelty of the technology. It makes more and more developers innovate in making an application. One form of technological novelty is digital payment applications. Currently, there are many digital payment applications in Indonesia, one of them is Flip. id  application.  To  compete  with  other  digital  payment  applications,  Flip  needs  to  be  constantly developed.  Therefore,  the  main  purpose  of  this  research  is  to  find  out  how  much  the  level  of  user acceptance of the application and what factors can affect the user's intention to continue using the Flip application in the long term. This user intention analysis will be carried out using the Decomposed Theory of Planned Behavior method, which will then be tested using the SmartPLS software. Based on the research results, it is known that the attitude variable and perceived behavioral control influence the intention to use or the user's intention to continue using the Flip application in the long term. The attitude  variable  itself  is  supported  by  other  variables  such  as  perceived  ease  of  use,  perceived usefulness,  and  playfulness,  while  the  perceived  behavioral  control  variable  is  supported  by  the resource  facilitating  condition,  self-efficacy,  and  technology  facilitating  condition  variables.  Other variables that do not affect the intention to use variables include compatibility, subject norm, superior's influence, and peer influence variables .
Keywords: Flip Application, Decomposed Theory of Planned Behavior, SmartPLS, Digital Payments, User Intention

## 1 Pendahuluan
Aplikasi  pada  perkembangan  teknologi  saat  ini  semakin  beragam,  hal  tersebut  dikarenakan banyaknya kebutuhan dari masyarakat yang perlu didukung oleh kebaruan dari teknologi. Salah satu bentuk  dari  kebaruan  teknologi  adalah  aplikasi  pembayaran  digital.  Pembayaran  digital  merupakan pembayaran  dengan  berbasis  teknologi,  didalam  pembayaran  digital  uang  disimpan,  diproses  dan diterima  dengan  berbentuk  informasi  digital  lalu  proses  pemindahannya  diproses  melalui  alat pembayaran  elektronik,  aplikasi  pembayaran  digital  yang  saat  ini  sangat  banyak  digunakan  oleh masyarakat antara lain adalah OVO, GO-PAY, DANA dan masih banyak lagi[1]. Dimasa pandemi ini aplikasi  pembayaran  digital  sangat  dibutuhkan  oleh  sebagian  besar  masyarakat  Indonesia.  Otoritas pemerintah dibeberapa negara, mengambil tindakan untuk mendorong pembayaran tidak bersentuhan sebagai  pencegahan  penyebaran  virus  yang  semakin  meningkat,  karena  sebagian  besar  masyarakat khawatir  Covid-19  dapat  menular  melalui  uang  fisik[2].  Saat  ini  sudah  banyak  sekali  aplikasi pembayaran digital yang ada di Indonesia, salah satunya adalah aplikasi Flip.id.
Flip.id (PT Fliptech Lentera Inspirasi Pertiwi) adalah salah satu aplikasi untuk melakukan transfer antar bank  tanpa biaya admin, pengiriman uang ke luar negeri, pembelian pulsa dan paket data, token listrik,  serta  pengsian  saldo  e-Wallet[3].  Aplikasi  Flip.id  didirikan  pada  tahun  2015  dan  juga  sudah terlesensi oleh Bank Indonesia dengan nomor izin 18/196/DKSP/68, oleh karena itu pengiriman dan datanya sudah terjamin keamanannya. Flip.id  mempunyai beberapa layanan, salah satuya adalah Flip Globe yang bisa digunakan untuk mengirim uang dari Indonesia ke beberapa negara seperti Malaysia, Singapura, Korea Selatan, Jepang, India, Thailand, China, Filipina, Australia, Hong Kong, Inggris dan Turki.  Flip  sudah  bekerjasama  dengan  berbagai  bank  di  Indonesia,  saat ini  sudah  ada  14  bank  yang dapat  digunakan  dalam  transfer  tanpa  biaya  administrasi.  Diantaranya  adalah  BTPN,  BTPN  Wow, CIMB Niaga, CIMB Niaga Syariah, Mandiri Syariah, Mandiri, BNI Syariah, BNI, BCA, BRI, Bank Muamalat,  Permata  Bank  Syariah,  Permata  Bank,  Jenius[4].  Aplikasi  Flip  memberikan  beberapa keuntungan dengan tahapan transfer yang cukup mudah yaitu dengan cara mentransfer nominal uang yang diinginkan dan tambahan nominal kode unik untuk pengenal transaksi yang nantinya akan masuk ke dalam saldo deposito pengguna aplikasi itu sendiri[5].
Pada  penelitian  kali  ini  akan  menggunakan  metode Decomposed  Theory  of  Planned  Behavior (DTPB). Metode Decomposed Theory of Planned Behavior (DTPB) menjelaskan bahwa intention to use ditentukan  melalui  sikap  terhadap  perilaku  (attitude),  norma  subyektif  (subjective  norm)  serta persepsi  pengendalian  perilaku  (perceived  behvior  control)[6].  Taylor  dan  Todd  (1995) memperkenalkan  metode Decomposed  Theory  of  Planned  Behavior (DTPB),  yang  merupakan pengembangan dari metode Theory of Reasoned Action (TRA) oleh Ajzen dan Fishbein serta metode Theory of Planned Behavior (TPB) oleh Ajzen[7]. Ajzen (1991) metode Theory of Planned Behavior (TPB) merupakan pandangan dasar terhadap sikap prilaku tentang rasa setuju suatu individu dengan apa yang menjadi tanggapannya, baik itu tanggapan positif maupun negatif[8].
Jadi, tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui seberapa besar niat pengguna untuk tetap menggunakan  aplikasi  Flip  dalam  jangka  panjang.  Selain  itu,  dengan  menggunakan  metode Decomposed Theory of Planned Behavior (DTPB) peneliti juga dapat mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi niat pengguna untuk tetap menggunakan aplikasi Flip dalam jangka panjang.

## 2 Tinjauan Literatur

## 2.1. Analisa
Analisa  merupakan  penyelidikan  kepada  suatu  peristiwa  karangan,  perbuatan,  dan  sebagianya. Analisa  bertujuan  untuk  mengetahui  keadaan  sebenarnya  seperti  awal  mula  sebabnya,  duduk perkaranya,  dan  lain-lain.  Penjelasan  pada  suatu  pokok  terhadap  masing-masing  bagiannya  dan menggali  lebih  dalam  bagian  itu  sendiri  serta  hubungan  antar  bagian  untuk  dapat  memperoleh pengertian dengan tepat dan mahami arti keseluruhan[9].

## 2.2. DTPB ( Decomposed Theory of Planned Behavior )
Decomposed  Theory  of  Planned  Behavior (DTPB)  merupakan  salah  satu  teori  yang  paling berpengaruh dan juga komperhensif dalam mempelajari proses adopsi. Decomposed Theory of Planned Behavior (DTPB)  merupakan penguraian dekomposisi dari Theory of Planned Behavior (TPB) serta
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
antesenden  dari  suatu  sikap. Decomposed  Theory  of  Planned  Behavior (DTPB)  sama  dengan Technology Acceptance Model (TAM) dalam sikap ( attitude ) pada antesenden. Model  pada Decomposed  Theory  of  Planned  Behavior (DTPB),  anteseden  dari  sikap  ( attitude ) terhadap perilaku adalah tiga karakteristik paling stabil dalam sebuah Diffusion Innovation Theory yaitu terdiri  dari compatibility , complexity ,  dan relative  adventage . Complexity pada Diffusion  Innovation Theory merupakan  sama  dengan perceive  ease  of  use pada Theory  Acceptance  Model (TAM)  dan relative adventage sama dengan perceived usefulness [10]. Gambar 1 merupakan model asli pada Decomposed Theory of Planned Behavior (DTPB) :
Gambar 1. Descomposed Theory of Planned Behavior (DTPB)

## 2.3. Niat
Niat merupakan niat seberapa besar seseorang akan berusaha menunjukan perilaku tertentu. Niat akan tetap menjadi kecenderungan sampai individu menunjukkan upaya untuk mengubah niat menjadi perilaku. Karena niat merupakan kecenderungan untuk berperilaku yang paling dekat dengan perilaku itu sendiri, maka dalam mengukur niat perilaku seseorang kita dapat memprediksi apakah seseorang akan menunjukkan perilaku tertentu atau tidak. Menurut TPB, niat dipengaruhi oleh tiga faktor penentu dasar, yaitu faktor pribadi, faktor sosial dan faktor kontrol kehendak.
1. Determinan  pertama  adalah  faktor  pribadi.  Faktor  pribadi  dalam  TPB  adalah  ( Attitude  Toward Behavior /ATB).
2. Determinan kedua adalah faktor sosial. Faktor sosial yang dimaksud norma subjektif (SN).
3. Determinan ketiga adalah faktor kontrol kehendak. Yang dimaksud dengan faktor kontrol kehendak adalah faktor kontrol perilaku yang dirasakan (PBC).
Perceived Behavior Control (PBC) didefinisikan sebagai penilaian individu tentang seberapa besar kemungkinan  individu  tersebut  untuk  memvisualisasikan  perilaku  berdasarkan  evaluasi  perilaku. Berdasarkan hal tersebut dapat dijelaskan secara singkat bahwa individu akan memiliki niat untuk dapat melakukan  perilaku  tertentu  apabila  individu  tersebut  memiliki  sikap  yang  positif  terhadap  perilaku tersebut. Faktor kontrol kehendak, semakin kuat niat seseorang untuk berperilaku[11].

## 2.4. Aplikasi Flip
Flip  merupakan  aplikasi  yang  dapat  melakukan  transfer  beda  bank  tanpa  dikenakan  biaya, pembelian  pulsa  dan  paket  data,  pengisian  saldo  pada  e-Wallet,  membayar  token  listrik  serta pengiriman uang ke luar negeri.
Aplikasi Flip termasuk suatu aplikasi start-up pada dunia Financial Technology (FinTech) yang dapat melakukan layanan transfer antar bank dengan bebas biaya admin. Aplikasi Flip memiliki media sosial dan website yang dapat dikelola untuk membangun digital engagement . Aplikasi Flip juga telah melakukan  kerja  sama  dengan  SMI  ( Social  Media  Influencer )  berbentuk Micro  Influencer yang memiliki  keahlian  pada  bidang  keuangan  dengan follower segmented serta  cukup  efektif  untuk membangun engagemen t[12].

## 2.5. Penelitian Terkait
Penyusunan skripsi ini, penulis melakukan referensi dari penelitian-penelitian sebelumnya yang berkaitan  pada  latar  belakang  masalah  skripsi.  Adapun  beberapa  penelitian  yang  berhubungan  pada skripsi ini antara lain yaitu:
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Intan  Putri  Cahyani  [12].  Penelitian  ini  dilakukan  untuk menemukan berbagai kelebihan dan kelemahan pada pengelolaan website serta media sosial aplikasi Flip. Kelebikan dari aplikasi Flip bisa dilihat pada graphic design yang memiliki tone dan manner yang konsisten.  Flip  menggunakan  bahasa  informal  dalam  menyampaikan  informasi  sehingga  pengikut sosial  media  Flip  merasa  lebih  akrab.  Flip  menggunakan  beberapa  media  sosial  sehingga  dapat mencakup seluruh pengguna Flip karena belum tentu pengguna aplikasi Flip menggunakan media sosial yang sama. Aplikasi Flip memberikan konten yang informatif dan berguna.
Penelitian selanjutnya dilakukan oleh W.R. Amela, A.H. Lubis, dan H. Sabrina, [13]. Penelitian ini  dilakukan  untuk  mengetahui  bagaimana  peran  kontrol  perilaku,  sikap  ( attitude ), norma  subyektif ( subjective norm ) yang dirasakan pada ( percieved behavioural control ) yang  dapat mempengaruhi niat perilaku  ( behavior  intention )  dalam  melakukan  pembelian  online  oleh  kaum  milenial  dengan menggunakan Theory  of  Planned  Behavior (TPB).  Penelitian  ini  menambahkan  faktor  yang  dapat mempengaruhi niat perilaku pembelian online, yaitu kepercayaan ( trust ). Theory of Planned Behavior (TPB) dapat digunakan dalam mengeksplorasi niat perilaku pada konsumen dalam belanja di kalangan milenial.  Penelitian  ini  dilikukan  analisis  regresi  berganda.  Hasil  penelitian  menunjukkan  hanya variabel kontrol perilaku dirasakan tidak dapat mempengaruhi niat perilaku. Variabel – variabel lainnya dapat dinyatakan berpengaruh positif dalam sebaliknya. Perbedaan penelitian yang terdahulu dengan penelitian yang akan dilakukan sekarang adalah pada penelitian terdahulu peneliti menambahkan faktor yang  dapat  mempengaruhi  niat  perilaku  pembeli  online  seperti  kepercayaan  ( trust )  dengan menggunakan metode Theory of Planned Behavior (TPB) melalui regresi berganda. Sedangkan pada penelitian sekarang penulis akan menggunakan permodelan Decomposed Theory of Planned Behavior (DTPB) yang akan memodelkan analisis pengaruh Decomposed Theory of Planned Behavior dalam niat pengguna untuk tetap menggunakan aplikasi Flip dalam jangka panjang. DTPB dimanfaatkan dalam penelitian sebab dapat menjelaskan, memperkirakan, serta mengetahui niat pengguna tentang teknologi. Variabel  di  dalam  DTPB  mencakup  keseluruhan  variabel  yang  dibutuhkan  dalam  mengetahui  niat pengguna berdasarkan qualitative research .

## 3 Metode Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  masyarakat  sekitar,  dengan  menyebarkan link kuesioner  bagi  yang menggunakan aplikasi Flip. Maka dari itu dalam penelitian ini, penulis akan menggunakan permodelan Decomposed  Theory  of  Planned  Behavior (DTPB)  yang  akan  memodelkan  analisis  pengaruh Decomposed Theory of Planned Behavior dalam mencari tahu seberapa besar niat pengguna untuk tetap menggunakan aplikasi Flip dalam jangka panjang.

## 3.1. Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  utama  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  metode  survei dalam  bentuk  kuisioner  yang  disebarkan  secara  online.  Sementara  untuk  data  tambahan,  penulis mendapatkannya dari hasil observasi dan studi pustaka.

## 3.2. Analisis Data
Metode  analisa  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  analisis  kuantitatif,  peneliti mengolah  dan  menyajikan  data  serta  melakukan  analisis  data  kuantitatifnya.  Setelah  melakukan penyebaran kuesioner, jika data yang telah dipastikan valid dan reliabel selanjutnya dilakukan analisis data. Analisis data dilakukan untuk mengetahui hasil dari penyebaran kuesioner dengan analisis statistik deskriptif dengan menggunakan software Smart PLS ( Partial Least Square ). Pada penelitian ini, model yang digunakan sama seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Model Analisis Data
Menurut Ghozali & Laten (2015), tujuan dari PLS-SEM adalah untuk mengembangkan ataupun membangun teori (orientasi prediksi). Dalam penelitian ini analisis PLS-SEM terdiri dari dua sub model yaitu  model  pengukuran  ( measurement  model )  atau outer  model dan    model  struktural  ( structural model ) atau inner model [14] .
1. Uji Model Pengukuran ( Outer Model )
Uji  Model  Pengukuran  dilakukan  agar  dapat  mengetahui  kelayakan  pengukuran  yang  akan dilakukan. Outer model dilakukan melalui uji validitas konvergen, uji validitas diskriminan, uji AVE dan terakhir uji reliabilitas.
2. Uji Model Struktural ( Inner Model )
Uji  model  struktural  dapat    digunakan  untuk  mengevaluasi  hubungan  antar  variabel  laten    yang sudah  dihipotesiskan  pada  suatu    penelitian.  Model  struktural  bertujuan  untuk  memperlihatkan kekuatan pada variabel estimasi yang laten (konstruk), variabel laten telah dibentuk pada PLS indikator dapat berbentuk formatif dan reflektif. Uji model struktural dapat dilihat dari hasil Path Coefficients dan R Square . 3. Uji Hipotesis
Uji  Hipotesis  merupakan  metode  untuk  mengambil  sebuah  keputusan  berdasarkan  hasil  analisa data, yang dilakukan dengan percobaan terkontrol maupun tidak terkontrol (observasi). Uji hipotesis kadang disebut juga sebagai konfirmasi analisis data. Dalam penelitian ini, uji hipotesis dilakukan untuk melihat hipotesis mana saja yang dapat diterima dan tidak. Pengujian hipotesis pada penelitian ini akan
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
dilakukan  menggunakan software Smart PLS.  Adapun  hipotesis  yang  akan  diujikan  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 2, dengan keterangan sebagai berikut :
Hipotesis  1  (H1) :  Variabel attitude mempengaruhi  variabel intention  to  use dalam  menilai  niat pengguna dalam menggunakan aplikasi Flip untuk jangka panjang.
Hipotesis 2 (H2) : Variabel compatibility mempengaruhi variabel attitude dalam menilai niat pengguna dalam menggunakan aplikasi Flip untuk jangka panjang.
Hipotesis 3 (H3) : Variabel peer influence mempengaruhi variabel subject norm dalam menilai niat pengguna dalam menggunakan aplikasi Flip untuk jangka panjang.
Hipotesis  4  (H4) :  Variabel perceived  behavioral  control mempengaruhi  variabel intention  to  use dalam menilai niat pengguna dalam menggunakan aplikasi Flip untuk jangka panjang.
Hipotesis 5 (H5) : Variabel perceived ease of use mempengaruhi variabel attitude dalam menilai niat pengguna dalam menggunakan aplikasi Flip untuk jangka panjang.
Hipotesis 6 (H6) : Variabel perceived usefulness mempengaruhi variabel attitude dalam menilai niat pengguna dalam menggunakan aplikasi Flip untuk jangka panjang.
Hipotesis 7 (H7) : Variabel playfulness mempengaruhi variabel attitude dalam menilai niat pengguna dalam menggunakan aplikasi Flip untuk jangka panjang.
Hipotesis  8  (H8) :  Variabel resource  facilitating  condition mempengaruhi  variabel perceived behavioral  control dalam  menilai  niat  pengguna  dalam  menggunakan  aplikasi  Flip  untuk  jangka panjang.
Hipotesis 9 (H9) : Variabel self-efficacy mempengaruhi variabel perceived behavioral control dalam menilai niat pengguna dalam menggunakan aplikasi Flip untuk jangka panjang.
Hipotesis 10 (H10) : Variabel subject norm mempengaruhi variabel intention to use dalam menilai niat pengguna dalam menggunakan aplikasi Flip untuk jangka panjang.
Hipotesis 11 (H11) : Variabel superior’s influence mempengaruhi variabel subject norm dalam menilai niat pengguna dalam menggunakan aplikasi Flip untuk jangka panjang.
Hipotesis  12  (H12) :  Variabel technology  facilitating  condition mempengaruhi  variabel perceived behavioral  control dalam  menilai  niat  pengguna  dalam  menggunakan  aplikasi  Flip  untuk  jangka panjang.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Pada  bagian  ini  akan  membahas  tentang  hasil-hasil  perhitungan  dari  skema  penelitian  yang diusulkan. Hasil pengujian yang didapat dari 100 responden menggunakan software Smart PLS.

## 4.1 Evaluasi Model Pengukuran ( Outer Model )
Model  Pengukuran  atau Outer  Model adalah  model  yang  menghubungkan  indikator  dengan variabel latennya. Dalam tahapan analisa menggunakan Smart PLS, evaluasi pada model ini merupakan tahap pertama yang harus dilakukan. Hasil model pengukuran ini dapat dilihat dari hasil uji validitas konvergen, uji validitas diskriminan, uji reliabilitas, dan AVE.
1. Uji Validitas Konvergen ( Convergent Validity )
Validitas konvergen memiliki prinsip bahwa pengukur pada konstruk yang seharusnya berkorelasi tinggi. Validitas konvergen terjadi jika skor yang diperoleh dari dua instrumen yang berbeda mengukur konstruk yang sama mempunyai korelasi tinggi. Hasil uji validitas konvergen dapat dilihat dari output algoritma Smart PLS yang berupa outer loading , AVE, dan communallity . Pada penelitian ini, pengujian validitas konvergen akan dilihat melalui hasil perhitungan outer loading . Suatu indikator dinyatakan valid apabila nilai outer loading indikator tersebut lebih dari 0,7. Model analisa pada pengolahan data tahap awal ditunjukkan pada Gambar 3.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 3. Model Analisa Pengolahan Data Tahap Awal
Seperti yang dilihat pada Gambar 3 di atas, hasil perhitungan awal outer loading memiliki beberapa indikator yang nilainya di bawah 0,7 dan dinyatakan tidak valid.
Agar  hasil  pengolahan  data  lebih  optimal,  indikator  yang  memiliki  nilai  di  bawah  0,7  ini  harus dihapus atau dihilangkan. Beberapa indikator tersebut antara lain adalah AT2 dan AT3 dari variabel AT ( Attitude ),  CM1  dan  CM2  dari  variabel  CM  ( Compatibility ),  PBC3  dari  variabel  PBC  ( Perceived Behavioral  Control ),  PEU3  dari  variabel  PEU  ( Perceived  Ease  of  Use ),    PF3  dari  variabel  PF ( Playfulness ), PI3 dari variabel PI ( Peer Influence ), PU4 dari variabel PU ( Perceived Usefulness ), RF2 dari variabel RF ( Resource Behavioral Control ), SE3 dari variabel SE ( Self-Efficacy ), SI2 dari variabel SI  ( Superior’s Influence ),  SN3  dari  variabel  SN  ( Subject  Norm ),  TF2  dari  variabel  TF  ( Technology Behavioral Control ), dan UI3 dan UI ( Intention to Use ).
Setelah  indikator-indikator  tersebut  dihapus,  data  yang  tersisa  akan  kembali  diolah  dengan perhitungan  algoritma  pada Smart PLS. Kemudian,  model  analisa  pengolahan  data tahap  kedua  akan berubah seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Pada hasil perhitungan kedua outer loading seperti yang ditunjukkan Gambar 4 di atas, dapat dilihat bahwa tidak ada lagi indikator yang memiliki nilai di bawah 0,7, sehingga data tersebut bisa dinyatakan valid.
2. Uji Validitas Diskriminan ( Discriminant Validity )
Validitas diskriminan memiliki prinsip bahwa pengukur konstruk yang berbeda seharusnya tidak berkorelasi tinggi. Validitas diskriminan terjadi apabila kedua instrumen yang berbeda mengukur dua konstruk yang diprediksi tidak berkorelasi dan menghasilkan skor yang memang tidak berkorelasi. Uji validitas diskriminan dapat diketahui dari hasil perhitungan cross loading dan perbandingan akar AVE dengan  korelasi  variabel  laten.  Pada  penelitian  ini,  uji  validitas  diskriminan  akan  dilihat  melalui perbandingan akar AVE dengan korelasi variabel laten seperti yang dilakukan pada penelitian ini. Nilai akar AVE dapat dihitung secara manual atau dengan melihat tabel kriteria Fomell-Larcker yang didapat dari hasil perhitungan algoritma pada SmartPLS, seperti yang dijelaskan pada Tabel 1.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 1. Hasil Perhitungan Kriteria Fomell-Larcker AT CM UI PI PBC PEU PU PF RF SE SN SI TF AT 1.000 CM 0.364 1.000
UI 0.711 0.324 0.960 PI 0.473 0.335 0.551 0.919 PBC 0.710 0.305 0.762 0.541 0.955 PEU 0.876 0.394 0.783 0.536 0.818 0.939 PU 0.868 0.421 0.800 0.584 0.833 0.913 0.917 PF 0.709 0.481 0.797 0.604 0.866 0.844 0.856 0.933 RF 0.675 0.388 0.831 0.521 0.806 0.805 0.800 0.842 0.942 SE 0.722 0.420 0.837 0.557 0.848 0.858 0.851 0.891 0.833 0.968 SN 0.649 0.590 0.637 0.486 0.638 0.702 0.726 0.725 0.645 0.737 0.933 SI 0.196 0.186 0.362 0.590 0.381 0.275 0.342 0.452 0.394 0.345 0.311 0.916 TF 0.827 0.321 0.771 0.529 0.837 0.917 0.873 0.848 0.816 0.866 0.648 0.236 0.967
Pada  Tabel  1  di  atas,  semua  variabel  laten  telah  memenuhi  kriteria  tersebut.  Sehingga  semua variabel laten dapat dinyatakan valid.

## 3. Uji AVE
Setelah  melakukan  uji  validitas  diskriminan  untuk  mengevaluasi  hasilnya  dapat  dilihat  melalui metode AVE untuk setiap konstruk atau variabel laten. Hasil uji AVE pada penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Uji AVE
Variabel Average Variance Extracted (AVE) Attitude 1.000 Compatibility 1.000 Intention to Use 0.922 Peer Influence 0.844 Perceived Behavioral Control 0.912 Perceived Ease of Use 0.881 Perceived Usefulness 0.840 Playfulness 0.871 Resource Facilitating Condition 0.887 Self-Efficacy 0.937 Subject Norm 0.870 Superior's Influence 0.839 Technology Facilitating Condition 0.936
Nilai AVE dapat dikatakan baik jika variabel tersebut memiliki nilai AVE di atas 0,5. Seperti yang dilihat pada Tabel 2 di atas, masing-masing variabel laten yang ada pada penelitian ini memiliki nilai AVE di atas 0,5. Sehingga dapat dikatakan bahwa seluruh variabel laten pada penelitian ini adalah baik dan tidak ada masalah pada convergent validity yang diujikan dalam model.
4. Uji Reability Konvergen ( Convergent Reliability )
Uji  reliabilitas  merupakan  suatu  pengujian  yang  dilakukan  untuk  memastikan  data  variabel penelitian  dari  sebuah  kuisioner  dapat  dikatakan  reliabel  atau tidak.  Uji  reliabilitas  konvergen  dapat dilihat dari hasil perhitungan composite reliability dan cronbach alpha , seperti yang ditunjukkan pada Tabel 3.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 3. Hasil Cronbach's Alpha dan Composite Reliability Variabel Cronbach's Alpha Composite Reliability Attitude 1.000 1.000 Compatibility 1.000 1.000 Intention to Use 0.916 0.960 Peer Influence 0.816 0.915 Perceived Behavioral Control 0.903 0.954 Perceived Ease of Use 0.933 0.957 Perceived Usefulness 0.904 0.940 Playfulness 0.852 0.931 Resource Facilitating Condition 0.873 0.940 Self-Efficacy 0.933 0.967 Subject Norm 0.851 0.930 Superior's Influence 0.809 0.913 Technology Facilitating Condition 0.932 0.967
Suatu  indikator  dapat  dikatakan  reliabel  apabila  nilai  dari cronbach  alpha lebih  dari  0,6  dan composite  reliability lebih  dari  0,7.  Pada  Tabel  3  di  atas,  dapat  dilihat  bahwa  semua  variabel  telah memenuhi  kriteria  reliabilitas  yang  disyaratkan.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  semua  variabel pada penelitian ini dapat dinyatakan reliabel.

## 4.2 Evaluasi Model Struktural ( Inner Model )
Model Struktural atau Inner Model adalah model yang menghubungkan antar variabel laten. Model struktural  dievaluasi  dengan  menggunakan R  Square (R 2 )  untuk  variabel  dependen  dan  nilai path coefficient untuk variabel independen.

## 1. Path Coefficient
Pengujian  path  coeffecient  dalam  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  besar pengaruh variabel dependen dengan variabel independen yang dihipotesiskan berdasarkan T-Statistik dan P Values . Hasil uji path coefficient dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 4. Hasil Uji
Path Coefficient Variabel T Statistics (|O/STDEV|) P Values Attitude -> Intetion to Use 2.681 0.008 Compatibility -> Attitude 0.723 0.470 Peer Influence -> Subjective Norm 3.762 0.000 Perceived Behavioral Control -> Intetion to Use 3.975 0.000 Perceived Ease of Use -> Attitude 4.353 0.000 Perceived Usefulness -> Attitude 3.267 0.001 Playfulness -> Attitude 2.822 0.005 Resource Facilitating Condition -> Perceived Behavioral Control 2.037 0.042 Self-Efficacy -> Perceived Behavioral Control 3.079 0.002 Subjective Norm -> Intetion to Use 1.597 0.111 Superior's Influence -> Subjective Norm 0.317 0.752
Dari Tabel 4 di atas, dapat diketahui bahwa beberapa nilai T-Statistik yang lebih dari 1,96 dapat dikatakan memiliki nilai yang positif, sementara nilai T-Statistik yang kurang dari 1,96 dapat dikatakan memiliki  nilai  yang  negatif.  Adapun  untuk  beberapa  nilai P  Values yang  kurang  dari  0,05  dapat dikatakan berpengaruh secara signifikan, sementara nilai P Values yang lebih dari 0,05 dapat dikatakan tidak berpengaruh secara signifikan. Variabel laten yang nilainya ditulis berwarna merah pada Tabel 4 di  atas,  menunjukkan  bahwa  variabel  tersebut  memiliki  nilai  negatif  dan  tidak  berpengaruh  secara signifikan,  sedangkan  untuk  variabel  yang  nilainya  tidak  ditulis  dengan  warna  merah  menunjukkan bahwa variabel tersebut memiliki nilai positif dan berpengaruh secara signifikan.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Jadi dapat diketahui bahwa, ada dua variabel yang berpengaruh terhadap variabel intention to use . Kedua variabel ini adalah attitude dan perceived behavioral control . Di dalam variabel attitude sendiri terdapat tiga variabel lain yang juga mempengaruhi variabel tersebut, yaitu variabel perceived ease of use , perceived usefulness dan playfulness .  Sementara  untuk  variabel perceived  behavioral  control terdapat  tiga  variabel  lain  yang  juga  mempengaruhi  variabel  tersebut,  yaitu  variabel resource facilitating condition , self-efficacy dan technology facilitating condition . 2. Identifikasi R Square
Pada penelitian ini, penulis akan menganalisis nilai R-square . Dalam pengukuran R-square pada konstruk endogen. Nilai R-Square adalah koefisien determinasi pada konstruk endogen. (Ghozali, 2012) nilai R-square sebesar 0.67 (kuat), 0.33 (moderat) dan 0.19 (lemah)[15]. Hasil perhitungan R-square dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Uji R Square Variabel R Square Kriteria Attitude 0.814 Kuat Intention to Use 0.652 Moderat Perceived Behavioral Control 0.775 Kuat Subject Norm 0.237 Lemah
Pada  Tabel  5  di  atas,  dapat  dilihat  bahwa  variabel attitude dan perceived  behavioral  control termasuk ke dalam kriteria kuat karena memiliki nilai R Square di atas 0,67. Adapun untuk variabel intention to use yang masuk ke dalam kriteria moderat, dan subject norm yang masuk ke dalam kriteria lemah karena masing-masing dari keduanya memiliki nilai R-Square di atas 0,33 dan 0,19. Hasil uji R Square ini dilakukan untuk melihat seberapa besar pengaruh suatu variabel lain di dalam model variabel tersebut. Berdasarkan hasil uji R Square pada Tabel 5 di atas, variabel attitude memiliki nilai R Square sebesar 0,814. Hal ini menunjukkan bahwa variabel perceived ease of use , perceived usefulness , compatibility , dan playfulness memiliki pengaruh terhadap variabel attitude sebesar 81,4%. Sementara sisa 18,6% dipengaruhi oleh faktor lain di luar dari model tersebut.
Lalu pada variabel intention to use nilai R Square yang dimiliki sebesar 0,652. Hal ini menunjukkan bahwa variabel attitude , subject norm dan perceived behavioral control memiliki pengaruh terhadap variabel intention to use sebesar 65,2%. Sementara sisa 34,8% dipengaruhi oleh faktor lain di luar dari model tersebut.
Sedangkan pada variabel perceived behavioral control nilai R Square yang dimiliki sebesar 0,775. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  variabel self-efficacy , resource  facilitating  condition dan technology facilitating condition memiliki pengaruh terhadap variabel p erceived behavioral control sebesar 77,5%. Sementara sisa 22,5% dipengaruhi oleh faktor lain di luar dari model tersebut.
Lalu untuk variabel subject norm nilai R Square yang dimiliki sebesar 0,237. Hal ini menunjukkan bahwa variabel peer influence dan superior’s influence memiliki pengaruh terhadap variabel subject norm sebesar 23,7%. Sementara sisa 76,3% dipengaruhi oleh faktor lain di luar dari model tersebut.

## 4.3 Uji Hipotesis
Pengujian hipotesis yang dilakukan dalam penelitian ini dapat diketahui melalui perhitungan model menggunakan Smart PLS dengan teknik bootstrapping pada bagian path coefficients . Suatu hipotesis dapat diterima apabila nilai pada T Statistik lebih dari 1,96 dan nilai pada P Values kurang dari 0,05. Hasil perhitungan path coefficient ditunjukkan pada Tabel 6.

## Tabel 6. Hasil Path Coefficient
Variabel T Statistics (|O/STDEV|) P Values Keterangan Attitude -> Intetion to Use 2.681 0.008 Diterima Compatibility -> Attitude 0.723 0.470 Ditolak Peer Influence -> Subjective Norm 3.762 0.000 Diterima Perceived Behavioral Control -> Intetion to Use 3.975 0.000 Diterima Perceived Ease of Use -> Attitude 4.353 0.000 Diterma Perceived Usefulness -> Attitude 3.267 0.001 Diterima Playfulness -> Attitude 2.822 0.005 Diterima
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Resource Facilitating Condition -> Perceived Behavioral Control 2.037 0.042 Diterima Self-Efficacy -> Perceived Behavioral Control 3.079 0.002 Diterima Subjective Norm -> Intetion to Use 1.597 0.111 Ditolak Superior's Influence -> Subjective Norm 0.317 0.752 Ditolak Technology Facilitating Condition -> Perceived Behavioral Control 2.980 0.003 Diterima
Berdasarkan Tabel 6 di atas, dapat disimpulkan bahwa dari 12 hipotesis yang diujikan hanya ada 9 hipotesis yang diterima, sementara 3 hipotesis yang tersisa ditolak. Untuk lebih jelasnya, hasil uji hipotesis akan dijelaskan pada Tabel 7.
Berdasarkan  Tabel  7,  dapat  diketahui  bahwa  hipotesis  1,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9  dan  12  memiliki keterangan  diterima,  sementara  hipotesis  2,  10  dan  11  memiliki  keterangan  ditolak.  Maksud  dari keterangan diterima ini adalah untuk menunjukan bahwa variabel attitude , peer influence , perceived behavioral control , perceived ease of use , perceived usefulness , playfulness , resource facilititating , self efficacy dan technology facilitating condition memiliki pengaruh tinggi dalam niat pengguna terhadap penggunaan  aplikasi  Flip.  Sementara  untuk  keterangan  ditolak  berarti  bahwa  variabel compatibility , subject  norm dan superior’s  influence tidak  berpengaruh  banyak  dalam  niat  pengguna  terhadap penggunaan aplikasi Flip.
Meski dalam variabel subject norm , terdapat variabel yang diterima yaitu peer influence , namun karena  variabel  yang  lain  yaitu superior’s  influence tidak  memiliki  banyak  pengaruh  dalam  niat pengguna  terhadap  penggunaan  aplikasi  Flip.  Maka,  hal  tersebut  juga  berpengaruh  pada  penilaian variabel subject norm . Sehingga dalam penelitian ini, variabel subject norm ditolak atau dapat dikatakan bahwa variabel tersebut tidak  memiliki banyak pengaruh dalam niat pengguna terhadap penggunaan aplikasi Flip.
Tabel 7. Hasil Uji Hipotesis
No Hipotesis Keterangan 1 Hipotesis 1 (H1) : attitude - intention to use Diterima 2 Hipotesis 2 (H2) : compatibility - attitude Ditolak 3 Hipotesis 3 (H3) : peer influence - subject norm Diterima 4 Hipotesis 4 (H4) : perceived beharioral control - intention to use Diterima 5 Hipotesis 5 (H5) : perceived ease of use - attitude Diterima 6 Hipotesis 6 (H6) : perceived usefulness - attitude Diterima 7 Hipotesis 7 (H7) : playfulness - attitude Diterima 8 Hipotesis 8 (H8) : resource facilitating condition - perceived behavioral control
Diterima
9 Hipotesis 9 (H9) : self efficacy - perceived behavioral control Diterima 10 Hipotesis 10 (H10) : subject norm - intention to use Ditolak 11 Hipotesis 11 (H11) : superior’s influence - subject norm Ditolak 12 Hipotesis 12 (H12) : t echnology facilitating condition - p er ceived behavioral control
Diterima

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan hasil pembahasan, diketahui bahwa di antara tiga variabel utama yang digunakan pada penelitian ini yaitu variabel attitude , subject norm dan perceived behavioral control , ada dua variabel yang berpengaruh positif terhadap niat pengguna untuk tetap menggunakan aplikasi Flip ( intention to use ).  Dua  variabel  ini  adalah attitude dan perceived  behavioral  control .  Dari  dua  variabel  tersebut, terdapat variabel lain yang mendukung terbentuknya variabel attitude dan perceived behavioral control . Variabel-variabel tersebut antara lain adalah variabel perceived ease of use , perceived usefulness , dan playfulness yang  mendukung  variabel  attitude,  dan  variabel resource  facilitating  condition , self- efficacy ,  dan technology  facilitating  condition untuk  variabel  yang  mendukung  variabel perceived behavioral control .
Sehingga,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  untuk  meningkatkan  niat  pengguna  untuk  tetap menggunakan aplikasi Flip dalam jangka panjang, pihak pengembang harus lebih meningkatkan sikap positif  atau  memiliki  penilaian  yang  baik  dari  pengguna  ( attitude )  dan  memberi  kemudahan  dalam menggunakan aplikasi Flip ( perceived behavioral control ). Jika kedua hal ini bisa terus dipertahankan atau bahkan lebih ditingkatkan, penggunaan aplikasi Flip oleh pengguna untuk jangka panjang bukanlah tidak mungkin. Terutama untuk fitur transaksi beda bank gratis biaya admin yang menjadi andalan pada aplikasi Flip, diharapkan untuk tetap dipertahankan dan tidak berubah di kemudian hari.

## Referensi
[1]  A. N. Examination et al. , “IAIN Palangka Raya,” Sustain. , vol. 11, no. 1, pp. 514–529, 2019.
[2]  D. M. Rangkuty, “Apakah Penggunaan E-wallet Masa Pandemi Covid-19 Semakin Meningkat di Indonesia?,” vol. Vol.01,No., 2021.
[3]  Flip,
“Flip itu apa ya?,” Flip.id , 2021. [Online]. Available: https://flipid.zendesk.com/hc/id/articles/360021130691-Flip-itu-apa-ya-. [Accessed: 11-Jul- 2021].
[4]  J. Ju et al. , “Transfer Dana Beda Bank Tanpa Biaya Administrasi Melalui Aplikasi Flip Dalam Tinjauan Etika Bisnis Islam,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 43, no. 1, p. 7728, 2020.
[5]  N.  C.  Intania et  al. , “Analisis Hukum Islam Terhadap Penggunaan Aplikasi Flip Dalam Proses Transfer ke Bank Lain,” 2021.
[6]  F.  Arini,  “Analisis  Faktor  Niat  Perilaku  Terhadap  Mahasiswa  ITS  Non-Pengguna  Share  ITS Menggunakan Model Decomposed Theory of Planned Behavior ( Studi Kasus : ITS Surabaya ) Analysis  of  Behavior  Intention  Factor  to  The  ITS  Students  Non-  Share  ITS  User  Using Decompos,” Skripsi , no. Juli, 2016.
[7]  D.  A.  Haricahyo,  “Analisis  Prediksi  Minat  Pelanggan  Untuk  Berbelanja  Online  Dengan Menggunakan Decomposed Theory of Planned Behavior (Studi Kasus: Kota Surabaya),” 2015.
[8]  N.  N.  A.  Seni  and  N.  M.  D.  Ratnadi,  “Theory  of  Planned  Behavior  Untuk  Memprediksi  Niat Berinvestasi,” E-Jurnal Ekon. dan Bisnis Univ. Udayana , vol. 12, p. 4043, 2017.
[9]  R.  Layn  and  S.  Kahar,  “Jurnal  Math  Educator  Nusantara  (  JMEN  )  Analisis  Kesalahan  Siswa Dalam Menyelesaikan Soal Cerita Matematika,” J. Math Educ. Nusant. , vol. 03, no. 02, pp. 59– 145, 2017.
[10] M. M. Diani, D. Pembimbing, T. D. Susanto, I. Hafidz, J. S. Informasi, and F. T. Informasi, “Tugas akhir – ks 141501.”
[11] M. H. Kusuma, “Niat Pelaku Usaha Mikro, Kecil Dan Menengah Terhadap Kepatuhan Wajib Pajak Sesuai PP No. 23 Tahun 2018 Pendekatan ‘Theory Of Planned Behavior (TPB),’” no. 23, 2021.
[12] Intan Putri Cahyani, “Membangun Engagement melalui Platform Digital(Studi Kasus Flip sebagai Start-Up Fintech,” Ilmu Komun. , vol. 03 no 02, no. 1, p. 1, 2020.
[13] W.  R.  Amela,  A.  H.  Lubis,  and  H.  Sabrina,  “Penggunaan  Theory  of  Planned  Behavior  untuk Menganalisis  Niat  Perilaku  Milenial  dalam  Belanja  Daring  melalui  Aplikasi  Instagram,” JBMI (Jurnal Bisnis, Manajemen, dan Inform. , vol. 16, no. 2, pp. 210–230, 2019.
[14] D.  L.  Fay,  “Pengaruh  Religious  Commiment  dan  Islamic  Physical  dan  Non  Physical  Attributes Terhadap  Customer  Loyalty  Dengan  Mediasi  Customer  Satisfaction  pada  Masyarakat  Beragam Islam yang Berkunjung ke Luar Negeri,” pp. 369–373, 2020.
[15] A. Faktor, S. Mengunakan, M.-L. Dengan, M. Structural, and P. Least, “INTI Nusa Mandiri,” vol. 14, no. 1, pp. 93–98, 2019.