Perilaku Konsumen Muslim Generasi-Z Dalam Pengadopsian Dompet Digital
Nada Diva Rizki Rembulan 1 , Egi Arvian Firmansyah 2 1
1,2 Universitas Padjadjaran, Jawa Barat, Indonesia

## Abstract
It has been two years since Indonesian consumers was introduced to a new payment system, named electronic wallet (E-wallet). In addition to its simplicity and are easy to use,  E-wallets  are  also  seemed  to  have  many  advantages  with  the  addition  of discounts  and  cashbacks  that  are  offered.  In  this  phenomenon  of  adopting  new technology, it is obvious that there are many factors that affected it. The purpose of this  study  is  to  identify  how  the  TAM  (Technology  Adoption  Model)  Theory  and UTAUT  (Unified Theory of Acceptance and Use of Tehnology), in addition to other related things, could influenced the consumers’s decision to use E-wallet. The  PLS- SEM  method  and  convenience  sampling  were  used.  427  people,  which  consists  of Gen-Z Muslims in all over Indonesia, participated in this study. The results showed that  PEOU  (Perceived  Ease  of  Use),  PU  (Perceived  Usefulness),  FC  (Facility Condition),  TRST  (Trust),  SI  (Social  Influence)  dan  LC  (Lifestyle  Compatibility) significantly influenced E-wallet usage. Meanwhile, SCR (Security) influenced usage through TRST (Trust).
Keyword : e-wallet, digital wallet, gen-z, Indonesia, TAM, UTAUT

## Abstrak
Dalam dua tahun terakhir, konsumen Indonesia mulai mengenal sistem pembayaran baru,  dengan  menggunakan  dompet  digital  ( E-wallet ).  Selain  karena  mudah digunakan  dan  dibawa,  dompet  digital  juga  memberikan  keuntungan  melalui potongan  harga  yang  ditawarkan.  Dalam  fenomena  pengadopsian  teknologi  baru, tentu  terdapat  banyak  faktor  yang  mempengaruhinya.  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah mengetahui  bagaimana teori  TAM (Technology Addoption  Model ) dan  teori UTAUT  ( Unified  Theory  of  Acceptance and  Use  of  Technology )  serta  beberapa hal terkait  berpengaruh  terhadap  keputusan  konsumen  untuk  menggunakan  dompet digital.  Menggunakan  metode  PLS-SEM  dan  teknik  penelitian convenience sampling , sample penelitian  ini  berjumlah  sebanyak  427  orang  yang  merupakan Generasi Z Muslim di seluruh Indonesia. Hasil penelitian menunjukan bahwa PEOU ( Perceived Ease of Use) , PU ( Perceived Usefulness), FC ( Facility Condition) , TRST (Trust) ,  SI (Social  Influence) dan  LC (Lifestyle  Compatibility) berpengaruh  secara signifikan terhadap perilaku penggunaan dompet digital. Sementara, SCR (Security) mempengaruhi perilaku penggunaan melalui TRST (Trust) . Kata kunci: e-wallet , digital wallet , generasi z, Indonesia, TAM, UTAUT

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  semakin  cepat  membuat  perubahan  dalam  kehidupan manusia.  Perubahan  tersebut  diantaranya  adalah  perubahan  system  pembayaran  digital,  atau yang  lebih  dikenal  dengan  pembayaran  non  tunai.  Pembayaran  non  tunai  ialah  pembayaran
2 Penulis koresponden. egi.firmansyah@unpad.ac.id
dengan uang virtual, dimulai sejak adanya  kartu  debet,  dan  kredit.  Setelah  muncul  istilah  uang virtual, kini ada istilah baru yang disebut dengan dompet virtual. Dompet virtual yang dimaksud bukanlah  dompet  fisik  seperti  dalam  kehidupan  sehari  hari,  namun  memiliki  fungsi  yang  sama yaitu  sebagai  tempat  menyimpan  uang.  Dibedakan  menurut  bentuknya,  dompet  virtual  dapat dikelompokan menjadi dua jenis yaitu dompet virtual dengan bentuk kartu, lebih dikenal dengan e-money ,  dan  dompet  virtual  dalam  bentuk  jaringan  yang  dikenal  dengan  istilah e-wallet . Dompet virtual dengan jenis e-money memiliki bentuk fisik berupa kartu yang lebih kurang sama dengan  kartu  debit  atau  kredit  pada  umumnya,  letak  titik  bedanya  adalah e-money ini  hanya dapat  digunakan  sebagai pembayaran non  tunai saja, dan tidak dapat  digunakan untuk  menarik uang  tunai.  Jika  dompet  virtual e-money masih  memiliki  bentuk  fisik  dari  sebuah  dompet, e- wallet bisa dikatakan satu tingkat lebih canggih, karena sudah tidak ada bentuk fisik perwujudan dari dompetnya, dompet hanya dalam wujud jaringan saja. E-wallet biasanya  berwujud  aplikasi yang terpasang dalam ponsel pintar. Dengan hanya dengan memiliki akun di e-wallet dan sudah terhubung  dengan  jaringan  internet, e-wallet bisa  digunakan  kapan  dan  dimana  saja  sebagai pembayaran yang sah (Daeng, 2018).
Di  Indonesia e-wallet sudah  ada  sejak  tahun  2009, e-wallet pertama  yang  disahkan  oleh Bank Indonesia adalah e-wallet milik PT. Indosat, Tbk bernama Paypro (Bank Indonesia, 2019). Namun  perkembangan e-wallet pada  saat  itu  masih  belum  dikenal  umum  sebagai  alat pembayaran.  Hanya  orang  tertentu  saja  yang  sudah  mengenal  dan  menggunakannya.  Selain karena pemasaran yang kurang, fasilitas pendukung pada saat itu juga belum memadai sehingga pertumbuhan dari e-wallet juga masih sangat kecil.
Di Indonesia, e-wallet mengalami perkembangan yang signifikan sejak pertengahan  tahun 2016  dengan  munculnya  GOPAY.  Dompet  digital  milik  GOJEK  ini  berhasil  menarik  minat masyarakat  menggunakan e-wallet ,  khususnya  konsumen  GOJEK.  Salah  satu  alasan  pengguna GOJEK  beralih  dari  pembayaran cash menjadi  GOPAY  adalah  pembayaran  dengan  GOPAY membuat  transaksi  layanan  transportasi  dan  pesan  makanan  online  menjadi  lebih  mudah. Selanjutnya, pada akhir tahun 2016 GRAB bekerjasama dengan Lippo Group untuk menerbitkan dompet digital yang bernama OVO.
Fenomena perkembangan e-wallet di seluruh dunia memiliki latar belakang yang berbeda- beda.  Di  Cina,  keberadaan  e -wallet sebagai  alat  pembayaran  pertama  kali  muncul  untuk berbelanja online dalam  situs  belanja  Alibaba,  sehingga  muncul  Alipay  (Haldane,  2019).  Di India,  e -wallet merupakan  salah  satu  program  pemerintah  setempat  yang  menerapkan  budaya cashless, melalui  dompet  digital  PayTM  (Ramani,  2019).  Sedangkan  di  Indonesia, e-wallet diperkenalkan  pertama  kali  ke  konsumen  bukan  oleh  pemerintah  seperti  yang  terjadi  di  India, melainkan  perusahaan  swasta  yang  dibidang  pelayanan  jasa  transportasi  online  (Karimuddin, 2019).  Masyarakat  Indonesia  yang  kala  itu  sudah  akrab  dengan  pemesanan    kendaraan  secara online, diajak juga untuk melakukan bayar online. Dengan tawaran potongan harga yang cukup besar,  GOPAY  dan  OVO  mampu  menarik  hati  konsumen  untuk  menggunakan  layanan pembayaran cashless dengan dompet digital.
Kesuksesan yang diraih GOPAY dan OVO sebagai e-wallet di Indonesia, membuat banyak perusahaan  di  bidang  serupa.  Tercatat  per  Oktober  2019  Bank  Indonesia  mengumumkan  39 perusahaan  penerbit e-wallet resmi  di  Indonesia  (Bank  Indonesia,  2019).  Meskipun  banyak dompet  digital  baru  yang  bermunculan,  GOPAY  dan  OVO  masih  menjadi  dompet  digital terfavorit  masyarakat  Indonesia.  Ini  dibuktikan  dari  laporan  dari  i-price  yang  telah  meneliti mengenai dompet digital, sejak kuartal keempat tahun 2017 hingga kuartal kedua 2019, GOPAY bertahan di peringkat satu, disusul dengan OVO yang berada di peringkat kedua untuk kategori dompet  digital  dengan  pengguna  aktif  terbanyak  di  Indonesia  (Devita,  2019).  Dalam mendapatkan  hati  para  pelanggannya,  terdapat  pola  permainan  yang  dijalankan  oleh  setiap pemain  yang  masuk  dalam  dunia  dompet  digital.  Pola  permainan  itu  dikenal  dengan  istilah „bakar uang‟. Bakar uang adalah usaha untuk menarik konsumen menggunakan dompet digital,
setiap provider saling  berlomba  untuk  memberikan  potongan  harga  yang  besar  dalam  bentuk cashback kepada para pelanggan. Selain untuk menarik pelanggan, cashback ini juga dilakukan untuk  memupuk  rasa  kepercayaan  konsumen  kepada provider dompet  digital.  Mereka  yang mampu  memberikan  diskon  paling  besar  dan  sering,  tentu  akan  mendapatkan  paling  banyak konsumen  (Ummah,  2019).  Untuk  meningkatkan  loyalitas  pelanggannya,  dompet  digital GOPAY  dan  OVO  sama  sama  memiliki  event  rutin  “ payday ”  setiap  akhir  bulan  dengan memberikan cashback kepada pelanggan setianya dengan potongan hingga 60% (Gopay, 2019). Cashback yang  ditawarkan  para  pemain  industri  bisnis e-wallet terbukti  mampu  menarik hati  konsumen  untuk  beralih  ke  pembayaran cashless dengan  menggunakan  dompet  digital. Perkembangan paling pesat dompet digital terjadi pada tahun 2018. Dikutip dalam CNBC, Bank Indonesia mencatat pada akhir tahun 2018, transaksi yang ada di dompet digital nilainya mencapai lebih dari $1,5 Miliar, pada 2023 diprediksi angkanya akan mencapai $25 Milliar (CNBC, 2019).
Selain cashback yang  menjadi  faktor  pendukung  lain  yang  akan  menjadi  peluang  dari suksesnya  dompet  digital  dimasa  yang  akan  datang  adalah  bonus  demografi  Indonesia  pada tahun 2030. Survei yang dilakukan Jakpat bersama dailysocial, 76, 40% pengguna dompet digital aktif  adalah  penduduk  yang  berusia  20-35  tahun,  artinya  pengguna  dompet  digital  kebanyakan adalah  kalangan  Millennial  dan  Generasi  Z  yang  dianggap  telah  akrab  dan  mudah  dalam pengadopsian sebuah teknologi terbaru (Eka, 2017).
Dikutip  dari  (Bagla  &  Sancheti,  2018)  disebutkan  bahwa  sebenarnya  sudah  banyak penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  mengenai  pengadopsian  pembayaran  virtual.  Dari sekian banyak pembayaran virtual, dompet digital dapat dikatakan  sebagai  bentuk  pembayaran yang  paling  baru,  apalagi  untuk  di  negara  berkembang  seperti  Indonesia,  penelitian  mengenai dompet  digital  masih  termasuk  minim.  Dalam  skala  global,  penelitian  mengenai  perilaku pengadopsian dompet digital sudah cukup sering dilakukan, India merupakan salah satu negara yang cukup banyak menerbitkan artikel penelitian mengenai dompet digital (Bagla & Sancheti, 2018;  Chawla  &  Joshi,  2019;  A.  Kumar,  Adlakaha,  &  Mukherjee,  2018;  V.  Kumar,  Nim,  & Sharma,  2019;  Prashaant  &  Sharma,  2015).  Selain  India,  penelitian  mengenai  dompet  digital juga  telah  dilakukan  di  Iran  (Mohammadi,  2015), Jerman  (Gafeeva,  Hoelzl,  & Roschk,  2018), Afrika  Selatan  (Matemba  &  Li,  2018a),  Cina  (Lloyd,  Antonioletti,  &  Sloan,  2016)  dan  juga Malaysia (Mun, Khalid, & Nadarajah, 2017).
Penelitian ini juga mengambil sudut pandang baru dari negara Indonesia yang merupakan negara dengan populasi Muslim terbanyak yang juga sedang menuju fase bonus demografi 2030. Konsumen Muslim muda di Indonesia dibedakan menjadi dua menurut pola penggunaan dompet digitalnya,  yang pertama adalah konsumen Muslim yang menggunakan dompet digital, dan yang kedua  adalah konsumen Muslim  yang tidak atau sudah tidak menggunakan dompet  digital,  hal tersebut  disebabkan  karena  beberapa  ulama  kontemporer  beranggapan  bahwa  dalam  dompet digital  terdapat  unsur  riba  sehingga  menggunakan  dompet  digital  menjadi  sesuatu  yang diharamkan  (Dr.  Muhammad  Yusran  Anshar,  Lc.,  2019).  Fokus  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui faktor apa yang mempengaruhi konsumen Muslim muda Indonesia dalam menerima teknologi  dompet  digital  menggunakan  konstruksi  alat  ukur  dari  TAM  dan  UTAUT.  Segala hipotesis yang dibangun dalam penelitian ini merupakan pengembangan teori dari apa yang telah dibangun  dari  sebelum  sebelumnya.  Dengan  menggunakan  penelitian  jenis  model  PLS-SEM, teori dibangun untuk menjelaskan keterkaitan hubungan variabel satu dengan yang lain. Temuan penelitian  ini  diharapkan  bisa  menjadi  pedoman  untuk  mengembangkan  penelitian  mengenai dompet  digital  selanjutnya.  Tujuan  dilakukannya  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  1) pengaruh Perceived Ease Of Use (PEOU) terhadap Attitude on Digital Wallet (ATTD) Muslim Generasi  Z  di  Indonesia.  2)  pengaruh Perceived  Usefulness (PU)  terhadap Attitude  on  Digital Wallet (ATTD) Muslim Generasi Z di  Indonesia. 3) pengaruh Facility Condition (FC) terhadap Attitude on Digital Wallet (ATTD) Muslim Generasi Z di Indonesia. 4) pengaruh Security (SCR) di dompet digital terhadap Attitude on Digital Wallet (ATTD) Muslim Generasi Z di Indonesia.
5) pengaruh Trust (TRST)  terhadap Attitude  on  Digital  Wallet (ATTD) Muslim Generasi Z di Indonesia. 6) pengaruh Social Influence (SI) terhadap Attitude on Digital Wallet (ATTD) Muslim Generasi Z di  Indonesia. 7) pengaruh Lifestyle Compatibility (LC) terhadap Attitude on Digital Wallet (ATTD) Muslim Generasi Z di Indonesia.
Penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan wawasan dan pengetahuan mengenai faktor apa  saja  yang  mungkin  menjadi  alasan  para  Muslim  Generasi  Z  di  Indonesia  menggunakan dompet  digital  dalam  kehidupan  sehari  harinya.  Selain  itu,  hasil  dari  penelitian  ini  bisa memberikan  informasi  dan  ilmu  mengenai  perilaku  konsumen  tentang  pengaruh  variabel perceived  ease  of  use,  perceived  usefulness,  facility  condition,  security,  trust,  social  influence, dan lifestyle compatibility terhadap attitude on digital wallet.

## Dompet Digital
Dompet  digital  atau e-wallet adalah  dompet  yang  terhubung  dengan server dalam  bentuk aplikasi smartphone yang  memungkinkan  untuk  menyimpan  sejumlah  uang  untuk  dapat digunakan  kapan  dan  dimana  saja  selama  layanan  pembayaran  tersedia  dengan  baik  (Bagla  & Sancheti,  2018).  Dompet  digital  memudahkan  transaksi  karena  dengan  hal  tersebut user tidak perlu  membawa uang  tunai  dengan  jumlah  banyak,  hanya  dengan  memiliki  deposit  di  dompet digital yang terpasang dalam ponsel dengan jaringan internet, pembayaran dapat dilakukan secara mudah  atau  dikenal  dengan  istilah cashless  transaction .  Secara  garis  besar  terdapat  dua  jenis model pembayaran dengan dompet digital, yaitu dengan kode OTP dan dengan QR code. Kode OTP  atau One  Time  Password dalam  dompet  digital  ialah  kode  yang  dikirimkan oleh provider dompet  digital  kepada  seseorang  yang  hendak  melakukan  pembayaran, provider mengirimkan kode verifikasi ke nomor telepon pengguna untuk memastikan bahwa pengguna benar benar ingin menggunakan  uang  dalam  dompet  digitalnya  untuk  melakukan pembayaran. Cara ini dilakukan untuk  meminimalisir  pencurian  uang  di  dompet  digital  oleh  pihak  ketiga  karena  kode  yang dikirimkan  bersifat  rahasia  dan  hanya  diketahui  oleh  orang  yang  nomer  teleponnya  terhubung dalam  dompet  digital.  Berbeda  dengan  OTP  yang  mengirimkan  kode  verifikasi,  pembayaran dengan QR code terasa lebih mudah. Untuk memastikan pengguna benar  benar ingin melakukan pembayaran dengan dompet digital, pengguna hanya perlu untuk melakukan scan barcode yang tertera  pada  merchant  belanja  lalu provider akan  memverifikasi  dengan  memita  pin  pengguna (Singh, Sinha, & Liébana-Cabanillas, 2020a).

## Generasi Z
Menurut teori generasi  yang dikemukakan oleh Karl Mannheim dalam esai  berjudul “The Problem of Generation” pada tahun 1923, generasi didefinisikan sebagai sekelompok orang yang lahir  pada  rentang  tahun  yang  relatif  sama  sehingga  memiliki  ciri  sifat  dan  karakteristik  yang cenderung  mirip.  Teori  generasi  milik  Manheim membagi setiap Generasi dalam rentang waktu kelahiran  setiap  15  tahun.  Generasi  menurut  Mannnheim  terbagi  menjadi  beberapa  kelompok setelah terjadinya perang dunia ke II dimulai dari Baby Boomer (1946-1964), Generasi X (1965- 1980), Generasi Y atau Millenial (1981-1994) dan Generasi Z (1995-2010), dan Generasi Alpha (setelah 2011) (Mannheim, 1952). Setelah Mannheim, teori generasi dikembangkan oleh William Straus  dan  Neil  Howe.  William  Straus  dan  Neil  Howe  mengembangkan  teori  tersebut  dengan menyebutkan ciri ciri dari setiap generasi  yang telah diklasifikasikan. Pemikirannya  dituangkan kedalam  buku  yang  berjudul  “ The  Next  Generation ”.  Berlatar  belakang  di  Amerika,  buku  ini menjabarkan  bahwa  setiap  generasi  memiliki  ciri  dan  karakteristik  yang  berbeda-beda,  hal tersebut  disebabkan  karena  latar  belakang  pendidikan, usia, lingkungan dan teknologi  yang ada pada setiap generasi tidak sama. Seperti karakteristik dari generasi Baby Boomer yang memiliki ciri  berjiwa  petualang  dan  mandiri,  berbeda,  Generasi  X  memiliki  ciri  umum  bersifat family oriented dan berkemauan keras, umumnya Generasi X juga sudah mulai mengenal berinvestasi, sementara Generasi Y atau Millenial memiliki ciri umum mulai akrab dengan teknologi, senang
berfoya  foya,  dan  Generasi  Z  memiliki  ciri  menyukai  semua  hal  yang  serba  instan,  sangat bergantung  pada  teknologi,  dan  suka  berwirausaha  (Howe  &  Nadler,  2012).  Generasi  Z  adalah generasi yang lahir saat teknologi sedang berkembang dengan pesat-pesatnya, Salah satu ciri dari generasi  ini  adalah  sangat  akrab dengan  berbagai  macam  teknologi  sudah  sejak  lahir.  Mereka yang  termasuk  dalam  Generasi  Z  lahir  disaat  banyak  teknologi  baru  ditemukan  dan dikembangkang, sehingga bagi mereka tidak untuk mempelajari dan mengadopsi teknologi baru yang  tersedia.  Terlahir  saat  era  teknologi  bertumbuh  semakin  cepat,  tentu  memiliki  dampak terhadap  generasi  ini,  dampak  tersebut  misalnya  Generasi  Z  menjadi  sangat  ketergantungan dengan  apapun  yang  berhubungan  dengan  teknologi,  salah  satu  contoh  dari  bergantung  dengan teknologi  adalah  Generasi  Z  sangat  terbiasa  dengan smartphone dan  jaringan  internet  dalam kehidupan  sehari  hari  mereka.  Sikap  ketergantungan  Generasi  Z  terhadap smartphone menimbulkan fenomena fenomena sosial baru yang terjadi di kalangan Generasi Z, seperti lebih besarnya  sikap  anti  sosial,  mudah  merasa  kesepian,  dan  kecanduan gadget juga game  online (Howe & Nadler, 2012).

## Model TAM dan UTAUT
Technology  Acceptance  Model (TAM)  atau  model  penerimaan  teknologi  adalah  model yang  paling  sering  digunakan  untuk  memastikan  perilaku  pengadopsian  sebuah  teknologi  yang baru  diperkenalkan  (Hong,  Thong,  &  Tam,  2006).  Model  ini  pertama  kali  diperkenalkan  oleh Davis pada tahun 1989 sebagai perkembangan dari model TRA ( theory of reasoned action ) yang menyatakan  bahwa  perilaku  seseorang  merupakan  hasil  dari  norma  dan  perilaku  yang  dianut menurut kepercayaan masing masing (Ajzen & Fishbein, 1980). Model TAM dibangun dari dua konstruksi utama yaitu Perceived Ease of Use (PEOU) dan Perceived Usefulness (PU). Unified Theory  of  Acceptante (UTAUT)  adalah  model  yang  digunakan  untuk  menjelaskan  ketertarikan pengguna terhadap perilaku penggunnaannya. Model UTAUT terbangun dari empat konstruksi, yaitu  ekspektasi  performa,  ekpektasi  kerja,  pengaruh  sosial  (SI)  ,  dan  kondisi  fasilitas  (FC). Dapat dikatakan bahwa UTAUT merupakan model pembaruan dari TAM yang digunakan untuk menjelaskan  bagaimana  penerimaan  dan  pengadopsian  teknologi  dapat  merubah  pola  perilaku masyarakat  (Venkatesh,  Morris,  Davis,  &  Davis,  2012).  Dalam  penelitian  mengenai pengadopsian teknologi model TAM dan UTAUT biasa digunakan secara bersamaan atau hanya salah  satu  saja.  Variabel  terkait  seperti trust,  security, dan lifestyle  compatibility juga  biasa ditambahkan  untuk  mengukur  perilaku  pengadopsian  teknolog i .  Studi  terkait  yang  dengan menggunakan model TAM dan UTAUT antara lain studi dari (Amin, 2014; Shin, 2009) tentang mobile  banking,  uang  elektronik  (Anjelina,  2018;  Priambodo &  Prabawani,  2016),  pembayaran digital (Matemba & Li, 2018b; Singh, Srivastava, & Sinha, 2017; Sivathanu, 2019) dan lain lain.
Perceived Ease of Use (PEOU)
Perceived Ease of Use (PEOU) merupakan salah satu dari dua konstruk utama pembentuk model TAM. PEOU didefinisikan sebagai sistem yang mudah untuk dipelajari dan dipergunakan oleh user atau user friendly (Amin, 2014) . Dalam  kasus  dompet  digital,  yang  dimaksud  dengan PEOU adalah ukuran dari perasaan konsumen bahwa dalam pengoperasian aplikasi layanan yang disediakan mudah  untuk  dipelajari  dan  digunakan.  Dari dua konstruk utama TAM, yaitu PEOU dan  PU.  PEOU  dianggap  lebih  berpengaruh  dalam  pengadopsian  teknologi  dibandingkan  PU (Revels,  Tojib,  &  Tsarenko,  2010) . Hal  ini  karena  dengan  sistem  pengoperasian  yang  mudah, otomatis  perasaan  kebermanfaatan  pasti  akan  timbul.  Dalam  penelitian  sebelumnya  mengenai mobile  wallet oleh  Chawla  dan  Joshi  (2019),  diketahui  bahwa  PEOU  mempengaruhi  banyak aspek dalam pengadopsian teknologi seperti PU, Trust, dan juga Attitude. Dalam penelitian yang dilakukan oleh Amin (2014) tentang penggunaan mobile website di Malaysia hasil yang didapat menemukan  bahwa  PEOU  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  PU.  Hal  serupa  juga dikemukakan  oleh  Bagla  &  Sancheti  (2018)  yang  meneliti  mengenai gap  satisfication dalam
digital  wallet  di  India  menyebutkan  bahwa  PEOU  berpengaruh  secara  positif  dan  signifikan terhadap  PU.  Selain  PU  dan  PEOU  hal  lain  yang  tidak  kalah  penting  dalam  sebuah  transaksi online  adalah  TRST.  Salah  satu  cara  yang  tepat  untuk  mendapat  kepercayaan  konsumen  dalam berbelanja  secara  online  adalah  memberikan  sistem  yang  mudah  dipelajari  dan  dipergunakan sehingga  meminimalisir  kesalahan dalam  pengoperasian  (Flavián  &  Guinalíu,  2006).  Penelitian lain  dari  A.  Kumar  (2018)  mengenai  keberlanjutan  penggunaan mobile  wallet di  negara berkembangan juga menyebutkan bahwa peran PEOU berperan penting dala, membangun TRST konsumen. Berdasarkan penjelasan diatas, dapat diambil hipotesis:
H1a . Perceived Ease of Use (PEOU) berpengaruh secara signifikan terhadap Attitude on Digital Wallet (ATTD) Muslim Generasi Z di Indonesia. H1b . Perceived  Ease  of  Use (PEOU)  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap Perceived Usefulness (PU).
H1c. Perceived Ease of Use (PEOU) berpengaruh secara signifikan terhadap Trust (TRST).

## Perceived Usefulness (PU)
Perceived  Usefulness (PU)  atau  perasaan  kebermanfaatan,  konstruk  dalam  model  TAM  yang didefinisikan  sebagai  perasaan  yang  dinilai  konsumen  saat  mengadopsi  sebuah  temuan  baru bahwa teknologi  yang digunakan  dapat membantu  meringankan  pekerjaan  atau  tugasnya dalam kehidupan sehari hari (Chen, Chen, & Kazman, 2007). Penelitian sebelumnya, diketahui bahwa PU  berpengaruh  kepada  TRST  dan  ATTD.  Banyak  dari  penelitian  sebelumnya  menyatakan bahwa secara signifikan PU berpengaruh besar dalam membangun TRST seperti penelitian yang dilakukan (Lee & Jun, 2007) mengenai mobile commerce, (Amin, 2014) mengenai kenyamanan dalam mobile  website dan  dalam  konteks mobile  wallet (Chawla  &  Joshi,  2019)  menyebutkan bahwa  PU  memegang  peran  penting  dalam membangun  kepercayaan  dari konsumen.  Penelitian mengenai  pengadopsian  teknologi  baru  menyatakan  bahwa  PU  berperan  penting  dalam mempengaruhi ketertarikan dan penggunaan berulang. Seperti yang dinyatakan oleh (Krishanan, Khin,  Teng,  &  Chinna,  2016)  mengenai  pengadopsian mobile  banking di  India,  dan (Mohammadi,  2015)  mengenai  pengadopsian mobile  banking di  Iran,  menyebutkan  bahwa perasaan  kebermanfaatan  yang  dirasa  oleh  konsumen  akan  menentukan  perilaku  penggunannya dalam mengadopsi teknologi. Hal ini menunjukan bahwa jika konsumen merasa dengan adanya teknologi baru yang manfaatnya berdampak langsung menggunakannya dalam kehidupan sehari hari bukanlah hal yang sulit. Berdasarkan penjelasan tersebut, maka hipotesis penelitian ini ialah sebagai berikut:
H2a . Perceived  Usefulness (PU)  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap Attitude  on  Digital Wallet (ATTD) Muslim Generasi Z di Indonesia.
H2b . Perceived Usefulness (PU) berpengaruh secara signifikan terhadap Trust (TRST).

## Facility Condition (FC)
Facility  Condition (FC)  atau  kondisi  fasilitas  dapat  dinyatakan  sebagai  perasaan  percaya pengguna  terhadap  keberadaaan  unit  pelayanan  yang  diberikan  oleh  penyedia  jasa  layanan terhadap  fasilitas  pendukung  seperti  infrastruktur  teknis, pengetahuan penggunaan, dan layanan bantuan  konsumen  (Madan  &  Yadav,  2016).  Penelitian  terkait  pengadopsian  teknologi mengemukakan bahwa adanya fasilitas pendukung yang baik akan berpengaruh kepada perasaan kebermanfaatan  (PU)  dan  juga  perilaku  pengadopsian  (ATTD).  Hubungan  antara  FC  dan  PU tentu  memiliki  keterkaitan  yang  cukup  besar.  Jika  kondisi  fasilitas  penunjang  yang  disediakan oleh penyedia layanan dinilai baik oleh konsumen, maka perasaan kebermanfaatan akan timbul. Seperti  yang  dikemukakan  oleh  Agarwal  (2009),  yang  meneliti  mengenai  layanan mobile banking di India, mengungkapkan bahwa adanya fasilitas penunjang yang baik akan  mendukung penggunaan  dari  sistem  yang  tersedia.  Dalam  penelitian mobile  wallet yang  dilakukan  oleh Chawla (2019) kondisi  fasilitas  (FC)  seperti  pengetahuan  pemakaian  individu user ,  tersedianya
layanan  pembayaran  dengan  uang  elektronik,  gawai  yang  sesuai  untuk  mengakses  dompet digital,  jaringan  internet,  dan  layanan  konsumen  berpengaruh  terhadap  perilaku  pengadopsian mobile wallet di India. Dari uraian diatas, maka dihipotesiskan lah:
H3a . Facility  condition (FC)  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap Attitude  on Digital  Wallet (ATTD) Muslim Generasi Z di Indonesia.
H3b. Facility condition (FC) berpengaruh secara signifikan terhadap Perceived Usefulness (PU).

## Security (SCR)
Security atau  keamanan  bisa  didefinisikan  sebagai  rasa  percaya  pengguna  terhadap provider bahwa teknologi  yang terpasang dalam pembayaran online benar  benar  aman  untuk  digunakan. Dalam  penelitiannya,  Flavian  (2006)  menjelaskan  yang  dimaksud  keamanaan  adalah  perasaan aman yang dinilai oleh konsumen bahwa data data yang diberikan dalam akun digital tidak akan dilihat, diberikan, maupun dimanipulasi oleh pihak pihak yang tidak bertanggung jawab. Faktor perasaan  keamanan  adalah  momok  penting  dalam  transaksi  yang  dilakukan  secara online . Perasaan  ketidakamanan  dari  konsumen  adalah  hambatan  utama  dari  berkembangnya  bisnis online , tidak jarang kegagalan juga disebabkan oleh hal ini (Dong-Her, Hsiu-Sen, Chun-Yuan, & Lin,  2004).  Dikutip  dari  Flavian  (2006)  dalam  kasus e-commerce dan online  shoping , kepercayaan konsumen terhadap sistem yang terpasang, dibangun dari perasaan keamanan akan data data yang dititipkan. Hal serupa juga dikemukakan oleh A.Kumar (2018) dalam penelitian mengenai mobile  wallet di  India,  hasilnya  rasa  percaya  konsumen  untuk  pengadopsian mobile wallet dibangun  dari  keamanan  terhadap  sistem  yang  dibuat  oleh  penyedia  jasa  layanan  uang elektronik  yang  bersangkutan.  Sebelum  memilih  melakukan  pembelanjaan  secara  online, perasaan keamanan terhadap seller merupakan hal utama yang menjadi acuan.. Penelitian milik Shin  (2009)  menyebutkan  dalam  kasus mobile  wallet ,  rasa  keamanan  terhadap  sistem  yang terpasang  menjadi  salah  faktor  pendorong  pengadopsian mobile  wallet .  Hal  serupa  juga diungkapkan  oleh  Chawla  (2019)  yang  meneliti  tentang mobile  wallet di  India,  hasilnya menyebutkan bahwa perasaan keamanan berpengaruh signifikan terhadap perilaku pengadopsian mobile wallet . Dari hasil beberapa penelitian terdahulu dapat disimpulkan bahwa, jika perasaan keaamanan  sudah  didapatkan  oleh  konsumen,  tentu  melakukan  pembelanjaan  ataupun pembayaran secara online bukan menjadi masalah. Setelah uraian diatas, maka muncul hipotesis penelitian:
H4a. Security (SCR) berpengaruh secara signifikan terhadap Attitude on  Digital  Wallet (ATTD) Muslim Generasi Z di Indonesia.
H4b. Security (SCR) berpengaruh secara signifikan terhadap Trust (TRST).

## Trust (TRST)
Dalam  konteks  dompet  digital,  yang  dimaksud  dengan trust adalah  persepsi user secara keseluruhan terhadap pelayanan yang diberikan provider adalah baik dan dapat dipercaya (Amin, 2014) . Untuk hal jual beli secara online , trust merupakan hal yang paling utama, ini disebabkan karena tidak adanya kontak secara langsung antara pembeli dan penjual maupun antara pembeli dengan barang  yang  diperjualbelikan.  Maka  dari  itu,  jual  beli  secara online sering  juga  disebut dengan  jual  beli  kepercayaan  (Mondego  &  Gide,  2018).  Dalam  pembayaran  elektronik melalui smartphone , kepercayaan merupakan faktor  yang paling penting  (Duane,  O‟Reilly,  &  Andreev, 2014).  Terkait  pembayaran online ,  penelitian  sebelumnya  menyebutkan  bahwa  banyak  faktor yang  mempengaruhi  kepercayaan.  Faktor  tersebut  antara  lain  perasaan kemudahan penggunaan, kebermanfaatan,  keamanan,  reputasi  publik,  dan  juga  rekomendasi  dari  orang  orang  sekitar. Penelitian yang dilakukan oleh Yan & Yang (2015) menemukan bahwa kepercayaan user dalam menggunakan mobile payment dibentuk dari PEOU, PU, jaminan asuransi dan kediterimaannya di  lingkungan  sekitar.  Lain  dengan  penelitian  milik  Chawla  (2019)  yang  menyebutkan  bahwa kepercayaan menggunakan mobile wallet di India terbentuk dari beberapa faktor seperti PEOU,
PU,  dan  keamanan  ( Security ).  Transaksi berbasis online, faktor  seperti  kepercayaan  merupakan faktor yang paling krusial, karena itu faktor ini menjadi salah satu faktor yang menjadi penentu dalam  pengadopsian  sebuah  teknologi  baru.  Penelitian  dari  Amin  (2004)  menyebutkan  bahwa trust berpengaruh  terhadap  kenyamanan  konsumen  dalam  penggunaan mobile  website .  Dalam konteks mobile wallet penelitian (Chawla & Joshi, 2019) mengemukakan bahwa trust merupakan pengaruh  utama  dalam  perilaku pengadopsian mobile wallet di India. Hipotesis dalam penelitian ini adalah:
H5 . Trust (TRST)  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap Attitude  on  Digital  Wallet (ATTD) Muslim Generasi Z di Indonesia.

## Social Influence (SI)
Social influence atau pengaruh sosial dalam kasus digital wallet dapat didefinisikan sebagai dorongan  atau  pengaruh  faktor  dari  luar  yang  menjadi  alasan  mengapa  seseorang  menjadi pengguna digital  wallet. Lingkungan  sosial  berpengaruh  terhadap  pengadopsian  teknologi  baru (Lu, Yao, & Yu, 2005). Pengaruh sosial terdiri dari beragam jenisnya, seperti pengaruh kerabat atau  keluarga,  rekomendasi  teman,  lingkungan  sekitar,  iklan,  testimoni  pengguna  dan semacamnya.  Menurut  penelitian  milik  Lu  (2005)  yang  meneliti  mengenai wireless  internet service di mobile technology , menyatakan bahwa penggunaan orang orang di lingkungan sekitar mempengaruhi keputusan individu untuk juga menggunakan wireless internet service di mobile technology .  Senada  dengan  penelitian  dari  Lu,  penelitian  yang  dari  Shaw  (2014)  mengenai mobile wallet menunjukan bahwa dibandingkan dengan pengaruh iklan di media, testimoni baik dari  kenalan  lebih  berpengaruh  dalam  keputusan  individu  menggunakan mobile  wallet .  Masih mengenai  pengaruh  sosial,  Singh  (2020b)  juga  menyebutkan  bahwa  pengalaaman  baik menggunakan  mobile  wallet  milik  individu  akan  membuatnya  tidak  segan  untuk  turut merekomendasikan  orang  disekitarnya  untuk  juga  menggunakan mobile  wallet .  Dari  uraian berikut, maka dibangun hipotesis:
H6.  Social  Influence (SI)  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap Attitude  on  Digital  Wallet (ATTD) Muslim Generasi Z di Indonesia.

## Lifestyle Compatibility (LC)
Lifestyle  Compatibility atau  kesesuaian  dengan  gaya  hidup  adalah  penyelerasan  antara nilai,  pilihan,  dan  kepercayaan  masing  masing  individu  terhadap  kehidupannya.  Dalam  kasus pengadopsian  teknologi,  yang  dimaksud  dengan  LC  adalah  masuknya  perangkat  seluler  dan computer  kedalam  sendi  sendi  kehidupan  manusia  modern,  dengan  kata  lain  teknologi  turut berperan  dalam  membantu  individu  menyelesaikan  pekerjaan  pekerjaannya  (Chawla  &  Joshi, 2019).  Dalam  penelitian  penelitian  terkait  LC  dan  teknologi,  diketahui  bahwa  kesesuaian gayahidup individu secara keseluruhan mempengaruhi perilakunya dalam mengadopsi teknologi baru.  Penelitian  milik  Mohammadi  (2015)  menyebutkan  bahwa  LC  adalah  faktor  yang  paling berpengaruh dalam pengadopsian mobile banking di Iran. Terkait mobile wallet , penelitian milik (Chawla  &  Joshi,  2019;  Singh,  Sinha,  &  Liébana-Cabanillas,  2020b)  juga  menyebut  bahwa penyesuaian  antara  teknologi  baru  dan  gaya  hidup  orang  orang  di  India  memiliki  berpengaruh terhadap perilaku pengadopsian mobile wallet . Dari penjelasan diatas, timbulah hipotesis:
H7.  Lifestyle  Compatibility (LC)  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap Attitude  on  Digital Wallet (ATTD) Muslim Generasi Z di Indonesia.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif  dengan  pendekatan  eksplanasi  survey  atau exploratory  survey. Untuk  mendapatkan  data  yang  sesuai,  peneliti  menggunakan  indikator indikator  untuk  mewakili  setiap  variabel.  Setiap  indikator  akan  digambarkan  dalam  kalimat pernyataan untuk mendapatkan data kualitatif.
Sumber  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  melalui  survey  dengan kuesioner  daring  ( online) aplikasi Googleform. Kuesioner  penelitian  ini  disusun  dalam  bentuk pernyataan  yang  diisi  oleh  responden  dalam  bentuk  pembobotan  angka  untuk  mewakili  sikap atau  jawaban  responden  dari  setiap  pernyataan  terdaftar.  Terdapat  lima  gradasi  jawaban  untuk setiap  pernyataan  yang  menjadi  pilihan  jawaban  menentukan  bagaimana  sikap  dan  kesetujuan responden terhadap pernyataan terkait yang diiajukan.
Sampel  dalam  penelitian  ini  menggunakan  teknik nonprobability  purposive  sampling karena  tidak  terdapat  angka  yang  menjelaskan  jumlah  dari  populasi.  Beberapa  kriteria  yang ditetapkan  peneliti antara lain  beragama  Islam,  memiliki akun  di  dompet  digital  dan  telah  aktif menggunakan setidaknya satu bulan, dan merupakan Generasi Z, yaitu lahir sekitar tahun 1995- 2010  (Mannheim,  1952).  Dari  hasil  penyebaran  kuesioner,  diperoleh  peneliti  menentukan  500 responden penelitian yang sesuai untuk konteks penelitian.
Setelah  data  diperoleh,  selanjutnya  dilakukan data  cleaning dan  pengujian  reliabilitas untuk mengukur konsitensi kemampuan instrumen alat ukur dalam memberikan hasil yang relatif sama  meskipun  dilakukan  berulang dengan  subjek  yang  berbeda (Sekaran,  2017:35).  Pengujian reliablitias dilakukan dengan melihat nilai composite reliability (CR) dan Cronbanch Alpha. Alat ukur  dapat  dikatakan  mempunyai  realibilitas  yang  baik  apabila  nilai composite  reliability (CR) dan nilai Cronbach‟s alpha lebih besar dari 0,7 (Sarwono, 2014).
Untuk  menguji  mengenai  bagaimana  kemampuan  kuesioner  dalam  memperoleh  hasil sesuai, peneliti melakukan pilot survey dengan jumlah responden sebanyak 15 orang umum yang bukan  dari  kelompok  mahasiswa  jurusan  Ekonomi.  Hasilnya  dari  jawaban  yang  diberikan responden  dapat  disimpulkan  bahwa  kuesioner  dapat  dipahami  dan  dimengerti  dengan  mudah. Hal  tersebut  dilihat  dari  pengujian  relabilitas  pilot survey yang  menunjukan  bahwa  nilai Cronbanch  alpha  lebih  besar  dari  0,7,  yang  artinya  kuesioner  tersebut  sesuai  dengan  apa  yang diharapkan. Pilot  survey ini  dilakukan  sesuai  dengan  penelitian  (Chawla,  2019)  yang  juga melakukan pengujian ke beberapa orang secara acak untuk menguji kemampuan kuesioner dalam mendapatkan jawaban yang sesuai.
R-square digunakan untuk menunjukan indikator dari kemampuan variabel eksogen dalam membangun variabel endogen. Menurut (Chin, 1998), terdapat tiga kategori dari nilai R-square. Pertama, jika nilai R-square adalah 0,19 hubungan antara variabel eksogen membentuk variabel endogen adalah lemah. Ke-dua, jika bernilai 0,33 artinya hubungannya moderat, dan ke-tiga, jika nilainya  adalah  0,67  pertanda  bahwa  hubungannya  kuat.  Sedangkan,  Sarwono  (2014) menyatakan  bahwa  jika  nilai R-  square lebih  dari  0,67,  maka  hubungan  antar  endogen  dan eksogennya  adalah  kuat.  Uji  Signifikansi  dalam  SEM  PLS  digunakan  untuk  mengetahui  besar pengaruh  laten  eksogen  terhadap  pengaruh  laten  endogen  (Alfa,  2017).  Nilai  signifikansi diperoleh  dari  hasil bootstraping yang  dikembangkan  oleh  Geisser  dan  Stone.  Perumusan hipotesisnya menggunakan nilai p-value.
Pengujian estimasi dan hipotesis dari model penelitian menggunakan  metode Partial Least Square  Structual  Equation  Model (PLS  SEM).  Metode  ini  dipilih  karena  cocok  untuk  model penelitian yang sedang membangun teori atau exploratory model (Hair, 2017).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penyebaran  kuesioner  dilakukan  secara  online  melalui  media  sosial  seperti  LINE, WhatsApp  dan  juga  Twitter.  Media  sosial  dipilih  karena  target  responden  banyak  aktif menggunakan sosial media dalam kehidupan sehari hari mereka. Dari 531 respon yang diterima hanya  427  data  (80,41  %)  yang  dinilai  valid  untuk  penelitian.  Karakteristik  responden  yang dibutuhkan dalam penelitian ini antara lain adalah beragama islam, pengguna dompet digital aktif sekurang kurangnya satu bulan, dan merupakan generasi Z, yaitu mereka yang lahir antara tahun 1995-2010 (Mannheim, 1952).
Karakteristik responden dalam penelitian ini akan diuraikan dengan tabel hasil yang terdiri
dari  profil  umum  responden  dan  informasi  umum  mengenai  penggunaan  dompet  digitalnya. Keterangan mengenai informasi umum responden penelitian adalah sebagai berikut:

## Tabel 1. Profil Umum Responden
Kategori Detail Frekuensi Persentase Domisili Jabodetabek 180 42,15% Bandung 125 29,27% Surabaya 23 5,38% Malang 18 4,21% Semarang 16 3,75% Jogjakarta 29 6,79% Lainnya 36 8,43% Usia 14-16 tahum 18 4,21% 17-19 tahun 144 33,72% 20-22 tahun 218 51,05% 23-25 tahun 47 11% Pekerjaan Pelajar 46 10,77% Mahasiswa 317 74,2% Karyawan 50 11,7% Wirausaha 6 1,4% Lainnya 8 1,85%

## Sumber: data diolah
Keterangan mengenai penggunaan dompet digital responden adalah sebagai berikut:

## Tabel 2. Informasi Penggunaan Dompet Digital Responden
Kategori Detail Jumlah Persentase Dompet digital yang sering digunakan GOPAY 149 34,90% OVO 213 49,90% DANA 38 8,89% Jenius 6 1,40% LinkAja 2 0,04% Shopeepay 18 4,2% Lama Menggunakan Lebih dari 1 tahun 243 56,90% Lebih dari 6 bulan 100 23,41% Lebih dari 3 bulan 61 14,28% Lebih dari 1 bulan 21 4,91% Intensitas penggunaan perbulan 1-3 kali 32 7,4% 3- 5 kali 107 25,05% 5-10 kali 110 25,76% Lebih dari 10 kali 178 41,69% Penggunaan dompet digital Transportasi online 372 87,11% Pesan makanan online 405 94,8% Transfer uang 186 43,55% Pembayaran di toko/ merchant 328 76,8% Pembayaran online shop 147 34,4% Pembyaran pulsa/tiket bioskop 215 50,35% Pembayaran tagihan listrik/air 35 8,1% Sumber: data diolah

## Pembahasan
Hasil data yang diperoleh dari kuesioner penelitian diolah menggunakan aplikasi SmartPLS versi  3.0  dengan  panduan  pengelolaan  dari  (Juliandi,  2018).  Dalam  pengukuran  outer  model, pengujian  yang  dilakukan  adalah  uji  validitas  dan  uji  realibilitas.  Pengujian  reliabilitas  model menurut  (Sarwono,  2014)  dilihat  dari  nilai  Cronbanch‟s  alpha  dan composite  reliability (CR) yang  memiliki  nilai  lebih  besar  dari  0,7.  Dari  tabel  3  dapat  dikatakan  bahwa  baik  alat  ukur maupun  konsistensi  jawaban  responden  adalah  realiable,  karena  nilai  masing  masing  variabel adalah  lebih  besar  daripada  0,7.  Dari  tabel  3  dapat  disimpulkan  bahwa  alat  ukur  dinyatakan reliable karena nilai dari CR dan Cronbanch alpha nya lebih dari minimal kriteria.
Tabel 3.Tanggapan Responden terhadap Pengukuran Outer Model
Cronbach's Alpha Composite Reliability Average Variance Extracted (AVE) ATTD 0.831 0.888 0.665 FC 0.780 0.850 0.532 LC 0.869 0.905 0.658 PEOU 0.868 0.910 0.718 PU 0.854 0.901 0.694 SCR 0.846 0.897 0.684 SI 0.738 0.851 0.658 TRST 0.888 0.918 0.691

## Sumber: data diolah
Pengujian validitas dalam PLS SEM dibedakan menjadi dua yaitu validitas konvergen  dan validitas  diskriminan.  Validitas  konvergen  dapat  dilihat  dari  besar  nilai  composite  reliability (CR) dan average variance extracted (AVE). Untuk masing masing nilai CR sekurang kurangnya adalah 0,7 dan AVE adalah 0,5 (Zhang et al., 2014). Ada tiga komponen yang digunakan untuk mengukur  validitas  diskriminan  dengan  kriteria  masing  masing  yang  berbeda  pula  tentunya, penilaian  pertama  adalah  menggunakan  root  of  AVE  (Fornell  &  Larcker,  1994),  cross  loading (Chin, 1998), dan heterotrait monotrait ratio (HTMT) (Henseler et al., 2014) .
Tabel 4. Hasil Validitas Diskriminan melalui Nilai Root AVE ATTD FC LC PEOU  PU SCR  SI TRST ATTD  0.816 FC 0.576  0.729 LC 0.558  0.638  0.811 PEOU  0.481  0.602  0.446  0.847 PU 0.564  0.611  0.661  0.613  0.833 SCR 0.476  0.501  0.499  0.444  0.464  0.827 SI 0.505  0.482  0.471  0.267  0.455  0.351 0.811
TRST  0.510  0.520  0.490  0.440  0.449  0.792  0.349  0.831

## Sumber: data diolah
Kriteria penilaian untuk validitas diskriminan dengan root AVE adalah nilai  perbandingan root AVE untuk variabel konstruknya tidak lebih besar daripada nilai korelasinya dengan variabel lain  (Fornell  &  Larcker,  1994).  Penilaian  validitas  diskriminan  dengan cross  loading memiliki kriteria adalah nilai indicator loading dari konstruk variabel terkait harus lebih besar dibanding
nilai indicator  loading dari  konstruk  variabel  lain  (Chin,  1998).  Hasil  penelitian  menunjukan bahwa nilai cross loading dari variabel konstruk lebih besar daripada nilai cross loading variabel lain, maka alat ukur dikatakan valid. Kriteria penilaian heteroit-monotroit ratio (HTMT) adalah hubungan dari dua variabel berkorelasi memiliki nilai kurang dari 0,9 (Henseler et al., 2014).

## Pengukuran Inner Model
Pengukuran  inner  model  dilakukan  dengan  cara bootstrapping data  hasil  penelitian menggunakan  SmartPLS  3.0.  Ada  dua  hasil  yang  diperoleh  dari  bootstrapping,  yang  pertama adalah  signifikansi  dari  dua  variabel  terkait,  dan  juga R-square penelitian.  Nilai  dari R-square adalah  nilai  yang  menunjukan  kemampuan  variabel-  variabel  eksogen  membangun  variabel endogen. Menurut (Chin, 1998) ada tiga kategori dari nilai R-square, jika nilai R-square adalah 0,19 hubungan antara variabel eksogen membentuk variabel endogen adalah lemah, jika bernilai 0,33  artinya  hubungannya  moderat  dan  jika  nilainya  adalah  0,67  pertanda  bahwa  hubungannya kuat.  Sedangkan,  (Sarwono,  2014)  menyatakan  bahwa  jika  nilai R-  square nya  lebih  dari  0,67 maka hubungan antar endogen dan eksogennya adalah kuat.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Nilai R-Square R Square R Square Adjusted ATTD 0.491 0.482 PU 0.465 0.463 TRST 0.639 0.637

## Sumber: data diolah
Dilihat dari nilai R-square tiap tiap variabel endogen, nilainya berkisar antara 0,33-0,67 ini menunjukan  bahwa  secara  keseluruhan  kemampuan  variabel  variabel  eksogen  menjelaskan endogen  adalah  moderat.  Signifikansi  digunakan  untuk  mengetahui  hubungan  antara  variabel eksogen  terhadap  variabel  endogennya.  Kriteria  signifikannya  adalah  dilihat  dari  nilai p-value . Dengan tingkat signifikansi 5%, jika nilai p-value antara variabel eksogen dan endogen besarnya kurang  dari  0,05  artinya  variabel  eksogen  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  variabel endogen,  sebaliknya  jika  nilainya  lebih  besar  dari  0,05  artinya  variabel  eksogen  tidak berpengaruh secara signifikan dalam membangun variabel endogennya.

## Gambar 1. Tampilan Perhitungan Koefisien Lajur dan Signifikansinya
Berdasarkan hasil tanggapan responden terhadap uji signifikansi (dilihat dari nilai p-value yang kurang dari 0.05) hubungan langsung antara variabel eksogen dan endogen, dapat dikatakan bahwa  secara  keseluruhan  variabel  eksogen  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  variabel endogennya. Dari 12 hipotesis yang dikembangkan terdapat 2 hipotesis yang ditolak, yaitu untuk hubungan antara variabel PU terhadap  variabel TRST  yang  tidak  berpengaruh  secara  signifikan dan  juga  variabel  SCR  terhadap  ATTD  yang  tidak  berpengaruh  secara  signifikan.  Berikut  ini hasil penerimaan dan penolakan hipotesis yang dihasilkan dalam penelitian ini.
Tabel 6. Hasil Penerimaan dan Penolakan Hipotesis
Sumber: data diolah

## Pembahasan
Dari  hasil  uji  signifikansi,  dapat  disimpulkan  bahwa  secara  langsung,  variabel  PEOU berpengaruh  tidak  hanya  terhadap  ATTD  tetapi  juga  terhadap  PU  dan  TRST.  Ini  menunjukan bahwa  perasaan  kemudahan  dalam  menggunakan  dompet  digital  tidak  hanya  mempengaruhi kebiasaan  penggunaannya  tapi  juga  mempengaruhi  perasaan  kebermanfaatan  dan  juga kepercayaan user dari  dompet  digital.  Hasil  penelitian  ini  sesuai  dengan  beberapa  penelitian sebelumnya  dimana  dalam  penelitian  terkait  disimpulkan  bahwa  dengan  adanya  sistem  yang mudah mempengaruhi dalam perasaan kebermanfaatannya (PU) (Amin, 2014; Chawla & Joshi, 2019),  kepercayaan  usernya  (TRST)  (Chawla  &  Joshi,  2019;  Söllner,  Hoffmann, &  Leimeister, 2016), dan juga kebiasaan penggunaaannya (ATTD) (V. Kumar, Nim, & Sharma, 2018; Singh et al., 2017).
Hasil  signifikansi  dari  pengujian  variabel  PU  terhadap  variabel  ATTD  dan  TRST  dapat disimpulkan bahwa secara signifikan variabel PU berpengaruh kepada ATTD tapi tidak terhadap TRST.  Hasil  penelitian  ini  mendukung  penelitian  penelitian  sebelumnya  yang  menunjukan bahwa  perasaan  kebermanfaatan  berpengaruh  langsung  terhadap  kebiasaan  pengguaan user (Chawla  &  Joshi,  2019;  Sharma,  Mangla,  Luthra,  &  Al-Salti,  2018)  mengenai  hubungan pengaruh  PU  terhadap  TRST  memiliki  hasil  yang  tidak  signifikan,  salah  satu  faktor  yang mungkin  menjadi  alasan  bahwa user tidak  merasa  kebermanfaatan  (PU)  berpengaruh  terhadap rasa kepercayaan (TRST) adalah ada faktor lain dalam variabel yang dianggap lebih berpengaruh terhadap kepercayaan, seperti faktor keamanan (SCR) yang mungkin lebih berpengaruh terhadap kepercayaan ketimbang yang lainnya.
Hipotesis Relationship Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P Values Mendukung/Menolak Hipotesis H1a PEOU -> ATTD 0.162 0.159 0.045 3.581 0.000 Mendukung H1b PEOU -> TRST 0.077 0.077 0.039 1.994 0.047 Mendukung H1c PEOU -> PU 0.385 0.388 0.053 7.307 0.000 Mendukung H2a PU -> ATTD 0.141 0.138 0.059 2.391 0.017 Mendukung H2b PU -> TRST 0.063 0.063 0.043 1.455 0.146 Menolak H3a FC -> ATTD 0.145 0.146 0.070 2.085 0.038 Mendukung H3b FC -> PU 0.379 0.379 0.051 7.461 0.000 Mendukung H4a SCR -> ATTD 0.013 0.013 0.059 0.230 0.818 Menolak H4b SCR -> TRST 0.728 0.729 0.030 24.027 0.000 Mendukung H5 SI -> ATTD 0.236 0.233 0.044 5.362 0.000 Mendukung H6 LC -> ATTD 0.187 0.192 0.063 2.982 0.003 Mendukung H7 TRST -> ATTD 0.178 0.180 0.065 2.744 0.006 Mendukung
Fasilitas  penunjang  merupakan  salah  satu  faktor  yang  dianggap  penting  dalam pengadopsian  dompet  digital.  Tanpa  adanya  fasilitas  pendukung  tentu  sulit  untuk  melakukan pengadopsian  teknologi  baru  seperti  dompet  digital.  Dalam  penelitian  ini  FC  dihipotesiskan mempengaruhi  secara  langsung  PU  dan  ATTD.  Dari  hasil  uji  signifikansi,  menunjukan  bahwa FC berpengaruh positif signifikan terhadap PU dan juga ATTD. Hal ini serupa dengan penelitian dari (Chawla & Joshi, 2019; Madan & Yadav, 2016) yang menyebutkan bahwa kondisi fasilitas tidak  hanya  berpengaruh  kepada  kebiasaan  penggunaan  (ATTD)  tetapi  juga  terhadap  perasaan kebermanfaatan (PU).
Hubungan antara variabel SCR terhadap variabel TRST menunjukan hasil yang positif dan signifikan,  sesuai  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  mengemukakan  bahwa  variabel security adalah  alat  ukur  yang  tepat,  untuk  mengukur  kepercayaan  dari  user  (Chawla  &  Joshi,  2019; Söllner et al., 2016). Hasil  penelitian  mengenai  hubungan  antara  SCR  dan  ATTD  menunjukan hasil  yang  positif  namun  tidak  signifikan,  salah  satu  yang  mungkin  menyebabkan  keamanan (SCR)  tidak  berpengaruh  terhadap  kebiasaan  penggunaan  (ATTD)  adalah  terdapat  faktor  lain dalam  variabel,  seperti  kepercayaan  (TSRT)  yang  lebih  berpengaruh  terhadap  kebiasaan penggunaan.
Dalam penelitian variabel TRST digunakan sebagai katalis antara variabel SCR dan ATTD seperti  yang  dihipotesiskan  di  awal,  dipredisksi  variabel  TRST  memiliki hubungan yang positif signifikan  terhadap  perilaku  pengadopsian  dompet  digital.  Hasil  penilitian  dari  uji  signifikansi mengungkapkan  bahwa  variabel  TRST  memang  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap pengadopsian  dompet  digital.  Hal  tersebut  senada  dengan  penelitian  sebelumnya  yang mengungkapkan  bahwa  variabel  kepercayaan  menjadi  faktor  yang  penting  dalam  pengadopsian teknologi digital (Chawla & Joshi, 2019; Söllner et al., 2016)
Pengaruh  lingkungan  sosial  seperti  sahabat  dan  kerabat  menjadi  salah  satu  faktor  yang mendorong pengadopsian dompet digital. Hasil penelitian menunjukan bahwa terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari SI terhadap ATTD. Ini mendukung penelitian sebelumnya yang dilakukan  oleh  (Sharma  et al.,  2018;  Singh  et  al.,  2020a)  yang  menyebutkan  bahwa  dibanding dengan  iklan,  pengalaman  baik  yang  disampaikan  orang  dekat  lebih  berpengaruh  dalam pengadopsian dompet digital.
Sesuai dengan gaya hidup di perkotaan yang serba instan menjadikan penggunaan dompet digital  menjadi  faktor  pendorong  dari  pengadopsian  dompet  digital.  Hasil  mengungkapkan bahwa  LC  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  ATTD,  hal  ini  mendukung  penelitian penelitian sebelumnya dari (Chawla & Joshi, 2019; Madan & Yadav, 2016) yang mengemukakan bahwa  jika  user  menilai teknologi baru  yang ada sesuai dengan diri  dan pribadinya maka tidak sulit untuk menjadi pengguna aktif dari teknologi tersebut.
Ada tiga variabel endogen dalam penelitian ini yaitu PU, TRST, dan ATTD masing masing masing memiliki nilai R 2 0,482, 0,463, dan 0,637 secara keseluruhan ini menunjukan hasil yang moderat  (Chin,  1998).  Artinya,  variabel  variabel  eksogen  yang  dipilih  mampu  dengan  baik menjelaskan  faktor  faktor  yang  menjadi  pengaruh  perilaku  konsumen  dalam  pengadopsian dompet  digital.  Selain  itu  pengukuran  multikolinearitas  dalam  model  juga  tak  lupa  dilakukan dengan  mengecek  nilai  VIF  dari  masing  masing  modelnya.  Hasil  menunjukan  bahwa  setiap variabel laten endogen memiliki VIF dibawah dari 3,3 yang artinya dalam model tidak terdapat masalah multikolinearitas (Diamantopoulos & Siguaw, 2006).

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  peneliti  dengan  judul  Perilaku  Konsumen Muslim Generasi Z dalam Pengadopsian Dompet Digital maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut.  Pertama,  variabel Perceived  Ease  Of  Use (PEOU)  memiliki  pengaruh  yang  signifikan dan positif terhadap Attitude on Digital Wallet (ATTD) Muslim Generasi Z di Indonesia. Ke-dua, variabel Perceived  Usefulness (PU)  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  dan  positif  terhadap
Attitude  on  Digital  Wallet (ATTD)  Muslim  Generasi  Z  di  Indonesia.  Ke-tiga,  variabel Facility Condition (FC)  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  dan  positif  terhadap Attitude  on  Digital Wallet (ATTD)  Muslim  Generasi  Z  di  Indonesia.  Ke-empat,  variabel Security  (SCR )  memiliki pengaruh  positif  namun  tidak  signifikan  terhadap Attitude  on  Digital  Wallet (ATTD)  Muslim Generasi Z di Indonesia. Ke-lima, variabel Trust (TRST) memiliki pengaruh yang signifikan dan positif terhadap Attitude on Digital Wallet (ATTD) Muslim Generasi Z di  Indonesia. Ke-enam, variabel Social Influence (SI) memiliki pengaruh yang signifikan dan positif terhadap Attitude on Digital  Wallet (ATTD)  Muslim  Generasi  Z  di  Indonesia.  Terakhir,  variabel Lifestyle Compatibility (LC)  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  dan  positif  terhadap Attitude  on  Digital Wallet (ATTD) Muslim Generasi Z di Indonesia.
Dari  hasil  penelitian  diketahui  bahwa  kepercayaan  merupakan  faktor  utama user untuk mengadopsi  penggunaan  dompet  digital. Provider dompet  digital,  dapat  lebih  meningkatkan kepercayaan  konsumen  dalam  menggunakan  dompet  digital  dengan  mengedepankan  aspek keamanan  yang  terpasang  dalam  sistem  dompet  digital  agar user dapat  lebih  percaya  untuk mendepositkan  uang  elektronik  ke  dalam  akun  rekening  dompet  digital  miliknya.  Untuk penelitian  selanjutnya  mengenai  pengadopsian  dompet  digital,  diharapkan  peneliti  selanjutnya dapat  mengembangkan  dan  mendalami  hal-hal  yang  berkaitan  dengan  variabel-variabel penelitian  sebelumnya,  atau  dapat  juga  menambahkan  variabel  lain  yang  berkaitan  dan  belum digunakan dalam penelitian ini. Atau dapat juga menggunakan teori baru untuk digunakan dalam penelitian pengadopsian dompet digital.

## DAFTAR PUSTAKA
Ajzen,  I.,  &  Fishbein,  M.  (1980). Understanding  attitudes  and  predicting  social  behaviour . Retrieved from http://www.citeulike.org/group/38/article/235626
Alfa, A. A. G. (2017). Keputusan Konsumen Dengan Structural Equation Modeling Partial Least Square. ANALISIS  PENGARUH  FAKTOR  KEPUTUSAN  KONSUMEN  DENGAN STRUCTURAL EQUATION MODELING PARTIAL LEAST SQUARE , 59–71.
https://doi.org/10.1109/IRMMW-THz.2014.6956015
Amin,  M.  (2014).  User  satisfaction  with  mobile  websites:  the  impact  of  perceived  usefulness (PU), perceived ease of use (PEOU) and trust. Nankai Business Review International , Vol. 5 No. , 258–274.
Anjelina,  A.  (2018).  Persepsi  Konsumen  Pada  Penggunaan  E-Money. Journal  of  Applied Managerial Accounting , 2 (2), 219–231. https://doi.org/10.30871/jama.v2i2.934 Bagla, R. K., & Sancheti, V. (2018). Gaps in customer satisfaction with digital wallets: challenge for sustainability. Journal of Management Development , 37 (6), 442–451. https://doi.org/10.1108/JMD-04-2017-0144
Bank  Indonesia.  (2019).  List  Of  Electronic  Money  Operators  Licensed  By  Bank  Indonesia  - Bank Sentral Republik Indonesia. Payment System License Information , pp. 1–6. Retrieved from https://www.bi.go.id/en/sistem-pembayaran/informasi-perizinan/uang- elektronik/penyelenggara- berizin/Pages/default.aspx
Chawla, D., & Joshi, H. (2019). Consumer attitude and intention to adopt mobile wallet in India –  An  empirical  study. International  Journal  of  Bank  Marketing ,  IJBM-09-2018-0256. https://doi.org/10.1108/IJBM-09-2018- 0256
Chen,  Q.,  Chen,  H.  M.,  &  Kazman,  R.  (2007).  Investigating  antecedents  of  technology acceptance  of  initial  eCRM  users  beyond  generation  X  and  the  role  of  self-construal. Electronic  Commerce  Research , 7 (3–4),  315–339.  https://doi.org/10.1007/s10660-007- 9009-2
Chin,  W.  W.  (1998).  The  partial  least  squares  approach  to  structural  equation  modelling.  In Marcoulides G. A. (Ed.). Modern Methods for Business Research , 295 (2), 295–336. CNBC. (2019). Daftar 10 Dompet Digital Terpopuler di RI, Siapa Jawaranya? Retrieved from
https://www.cnbcindonesia.com/tech/20190815104730-37-92151/daftar-10-dompet- digital-terpopuler-di-ri-siapa-jawaranya Daeng,  D.  A.  M.  (2018). Plus  Minus  Uang  Elektronik:  Pilih  E-Wallet  atau  Kartu  E-Money?  - Tirto.ID .  Retrieved  from  https://tirto.id/plus-minus-uang-  elektronik-pilih-e-wallet-atau- kartu-e-money-cCUz
Devita,  V.  D.  (2019). Siapa  Aplikasi  E-wallet  dengan  Pengguna  Terbanyak  di  Indonesia? Retrieved from https://iprice.co.id/trend/insights/e-wallet-terbaik- di-indonesia/
Diamantopoulos,  A.,  &  Siguaw,  J.  A.  (2006).  Formative  versus  reflective  indicators  in organizational  measure  development:  A  comparison  and  empirical  illustration. British Journal of Management , 17 (4), 263–282. https://doi.org/10.1111/j.1467-
8551.2006.00500.x
Dong-Her,  S.,  Hsiu-Sen,  C.,  Chun-Yuan,  C.,  &  Lin,  B.  (2004).  Internet  security:  Malicious  e- mails  detection  and  protection. Industrial  Management  and  Data  Systems , 104 (7),  613– 623. https://doi.org/10.1108/02635570410550278
Dr.  Muhammad  Yusran  Anshar,  Lc.,  M.  A.  (2019).  Hukum  Transaksi  Menggunakan  Go-Pay,
Benarkah Mengandung Riba? Retrieved January 19, 2020, from https://bincangsyariah.com/kalam/hukum-transaksi- menggunakan-go-pay-benarkah-riba/ Duane,  A.,  O‟Reilly,  P.,  &  Andreev,  P.  (2014).  Realising  M-Payments:  Modelling  consumers‟ willingness to M-pay using Smart Phones. Behaviour and Information Technology , 33 (4), 318–334. https://doi.org/10.1080/0144929X.2012.745608
Eka,  R.  (2017).  Tren  Penggunaan  Platform  Pembayaran  Digital  di  Kalangan  Millennial. Retrieved  November  12,  2019,  from  https://dailysocial.id/post/tren-penggunaan-platform- pembayaran-digital-di- kalangan-millennial
Flavián, C., & Guinalíu, M. (2006). Consumer trust, perceived security and privacy policy: Three basic  elements  of  loyalty  to  a  web  site. Industrial  Management  &  Data  Systems , 106 (5), 601–620. https://doi.org/10.1108/02635570610666403
Fornell,  C.,  &  Larcker,  D.  (1994).  Structural  equation  models  with  unobservable  variables  and measurement  error:  Algebra  and  statistics.  Journal  of  marketing  research. Advances Methods of Marketing Research , 18 (3), 382-388.
Gafeeva,  R.,  Hoelzl,  E.,  &  Roschk,  H.  (2018).  What  else  can  your  payment  card  do? Multifunctionality of payment modes can reduce payment transparency. Marketing Letters , 29 (1), 61–72. https://doi.org/10.1007/s11002-017-9445-2
Gopay. (2019). GoPay Pay Day: Cashback 50% di Ratusan Rekan Usaha! Retrieved November 12, 2019, from https://www.gopaypayday.com/
Haldane,  M.  (2019). What  Southeast  Asia  can  learn  from  China  e-wallets .  Retrieved  from https://www.techinasia.com/ewallets-china-southeast-asia- learn
Henseler,  J.,  Ringle,  C.  M.,  &  Sarstedt,  M.  (2014).  A  new  criterion  for  assessing  discriminant validity  in  variance-based  structural  equation  modeling. Journal  of  the  Academy  of Marketing Science , 43 (1), 115–135. https://doi.org/10.1007/s11747-014-0403-8 Hong,  S.  J.,  Thong,  J.  Y.  L.,  &  Tam,  K.  Y.  (2006).  Understanding  continued  information technology usage behavior: A comparison of three models in the context of mobile internet. Decision Support Systems , 42 (3), 1819–1834. https://doi.org/10.1016/j.dss.2006.03.009 Howe, N., & Nadler, R. (2012). WHY GENERATIONS MATTER : Ten Findings from LifeCourse Research on the Workforce .
Joseph  F.  Hair,  J.  (2017).  A  primer  on  partial  least  squares  structural  equation modeling  (PLS- SEM).  In International  Journal  of  Research  &  Method  in  Education (Vol.  2). https://doi.org/10.1080/1743727x.2015.1005806
Juliandi, A. (2018).
Membangun
Model PLS di SmartPLS . 16–17.
https://doi.org/10.5281/zenodo.2538001
Karimuddin,  A.  (2019). Go-Pay  Resmi  Menjadi  Platform  E-Money .  Retrieved  from
https://dailysocial.id/post/go-pay-resmi-e-money
Krishanan,  D.,  Khin,  A.  A.,  Teng,  K.  L.  L.,  &  Chinna,  K.  (2016).  Consumers‟  perceived interactivity  and  intention  to  use  mobile  banking  in  structural  equation  modeling. International Review of Management and Marketing , 6 (4), 883–890.
Kumar,  A.,  Adlakaha,  A.,  &  Mukherjee,  K.  (2018).  The  effect  of  perceived  security  and grievance  redressal  on  continuance  intention  to  use  M-wallets  in  a  developing  country. International Journal of Bank Marketing , 36 (7), 1170– 1189.
https://doi.org/10.1108/IJBM-04-2017-0077
Kumar, V., Nim, N., & Sharma, A. (2018). Driving growth of Mwallets in emerging markets: a retailer‟s  perspective. Journal  of  the  Academy  of  Marketing  Science ,  747–769. https://doi.org/10.1007/s11747-018-0613-6
Kumar, V., Nim, N., & Sharma, A. (2019). Driving growth of Mwallets in emerging markets: a retailer‟s  perspective. Journal  of  the  Academy  of  Marketing  Science , 47 (4),  747–769. https://doi.org/10.1007/s11747-018-0613-6
Lee,  T.,  &  Jun,  J.  (2007).  Contextual  perceived  value?:  Investigating  the  role  of  contextual marketing for customer relationship management in a mobile commerce context. Business Process Management Journal , 13 (6), 798–814. https://doi.org/10.1108/14637150710834569
Lloyd, A. D., Antonioletti, M., & Sloan, T. M. (2016). Able but not willing? Exploring divides in digital versus physical payment use in China. Information Technology and People , 29 (2), 250–279. https://doi.org/10.1108/ITP-10-2014-0243
Lu, J., Yao, J. E., & Yu, C. S. (2005). Personal innovativeness, social influences and adoption of wireless Internet services via mobile technology. Journal of Strategic Information Systems , 14 (3), 245–268. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2005.07.003
Madan,  K.,  &  Yadav,  R.  (2016).  Behavioural  intention  to  adopt  mobile  wallet:  a  developing country  perspective. Journal  of  Indian  Business  Research , 8 (3), 227–244. https://doi.org/10.1108/JIBR-10-2015-0112
Mannheim,  K.  (1952). The  Problem  of  Generation:  Essays  on  the  Sociology  of  Knowledge . 24 (19), 276–322.
Matemba, E. D., & Li, G. (2018a). Consumers‟ willingness to adopt and use WeChat wallet: An empirical study in South Africa. Technology in Society , 53 , 55–68.
https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2017.12.001
Matemba, E. D., & Li, G. (2018b). Consumers‟ willingness to adopt and use WeChat wallet: An empirical study in South Africa. Technology in Society . https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2017.12.001
Mohammadi, H. (2015). A study of mobile banking usage in Iran. International Journal of Bank Marketing , 33 (6), 733–759.
Mondego,  D.,  &  Gide,  E.  (2018).  the  Effect  of  Trust  on  Mobile  Payment  Adoption:  a Comprehensive  Review  of  Literature. International  Journal  of  Arts  &  Sciences , 11 (1), 375–390.
Mun,  Y.  P.,  Khalid,  H.,  &  Nadarajah,  D.  (2017).  Millennials‟  Perception  on  Mobile  Payment
Services in Malaysia. Procedia
Computer Science , 124 , 397–404.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.12.170
Prashaant,  A.,  &  Sharma,  N.  (2015).  Vodafone‟s  M-Pesa-  A  Mobile  Wallet  Revolution. FIIB Business Review , 4 (2), 26–29. https://doi.org/10.1177/2455265820150204
Priambodo,  S.,  &  Prabawani,  B.  (2016).  Pengaruh  Persepsi  Manfaat,  Persepsi  Kemudahan Penggunan, dan Persepsi Risiko Terhadap Minat Menggunakan Layanan Uang Elektronik. Jurnal Administrasi Bisnis (JAB) , 5 (2), 1–9.
Ramani, K. (2019). Top 10 Mobile Wallets in India | Best money Transfer App in india  - 2019. Retrieved  November  7,  2019,  from  https://www.socialbeat.in/blog/top-10-mobile-wallets-
in-india/
Revels,  J.,  Tojib,  D.,  &  Tsarenko,  Y.  (2010).  Understanding  consumer  intention  to  use  mobile services. Australasian Marketing Journal , 18 (2), 74–80.
https://doi.org/10.1016/j.ausmj.2010.02.002 Sarwono, J. (2014). Mengenal PLS SEM . 1–15. Sekaran, U. (2017). RESEARCH METHODS FOR BUSINESS (6th ed.). New York: John Wiley & Sons, Inc.
Sharma,  S.  K.,  Mangla,  S.  K.,  Luthra,  S.,  &  Al-Salti,  Z.  (2018).  Mobile  wallet  inhibitors: Developing  a  comprehensive  theory  using  an  integrated  model. Journal  of  Retailing  and Consumer Services , 45 (August), 52–63. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2018.08.008 Shin,  D.  H.  (2009).  Towards  an  understanding  of  the  consumer  acceptance  of  mobile  wallet.
Computers in Human Behavior , 25 (6), 1343–1354. https://doi.org/10.1016/j.chb.2009.06.001
Singh,  N.,  Sinha,  N.,  &  Liébana-Cabanillas,  F.  J.  (2020a).  Determining  factors  in  the  adoption and  recommendation  of  mobile  wallet  services  in  India:  Analysis  of  the  effect  of innovativeness,  stress  to  use  and  social  influence. International  Journal  of  Information Management , 50 (May 2019), 191–205. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.05.022 Singh,  N.,  Sinha,  N.,  &  Liébana-Cabanillas,  F.  J.  (2020b).  Determining  factors  in  the  adoption and  recommendation  of  mobile  wallet  services  in  India:  Analysis  of  the  effect  of innovativeness,  stress  to  use  and  social  influence. International  Journal  of  Information Management . https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.05.022
Singh,  N.,  Srivastava,  S.,  &  Sinha,  N.  (2017).  Consumer  preference  and  satisfaction  of  M- wallets:  a  study  on  North  Indian  consumers. International  Journal  of  Bank  Marketing , 35 (6), 944–965. https://doi.org/10.1108/IJBM- 06-2016-0086
Sivathanu, B. (2019). Adoption of digital payment systems in the era of demonetization in India: An  empirical  study. Journal  of  Science  and  Technology  Policy  Management , 10 (1),  143– 171. https://doi.org/10.1108/JSTPM-07-2017-0033
Söllner, M., Hoffmann, A., &  Leimeister, J. M. (2016). Why different trust relationships matter for information systems users. European Journal of Information Systems , 25 (3), 274–287. https://doi.org/10.1057/ejis.2015.17
Sugiyono. (2017). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D . Bandung: Alfabeta.
Ummah, A. (2019). Alasan GoPay, OVO & DANA Senang Bakar Uang.
Retrieved  November  12,  2019,  from  https://www.cnbcindonesia.com/tech/20190924112952-37- 101739/alasan- gopay-ovo-dana-senang-bakar-uang
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis,  G. B., & Davis,  F. D. (2012). USER ACCEPTANCE OF INFORMATION TECHNOLOGY: TOWARD A
UNIFIED  VIEW1. International  Encyclopedia  of  Ergonomics  and  Human  Factors,  Second Edition - 3 Volume Set , 27 (3), 425–478. https://doi.org/10.1201/9780849375477.ch230 Wynne  W.  Chin.  (2003).  A  Partial  Least  Squares  Latent  Variable  Modeling  Approach  for Measuring  Interaction  Effects:  Results  from  a  Monte  Carlo  Simulation  Study  and  an Electronic-Mail  Emotion/Adoption  Study. Information  Systems  Research , 14 (3610),  189– 217. https://doi.org/10.1126/science.143.3610.994
Zhang, K. Z. K., Cheung, C. M. K., & Lee, M. K. O. (2014). Examining the moderating effect of inconsistent  reviews  and  its  gender  differences  on  consumers‟  online  shopping  decision. International Journal of Information Management , 34 (2), 89–98. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2013.12.001