## Analisis Faktor yang Mempengaruhi Pengguna pada Aplikasi Mobile Banking
Dicky Firmansyah 1) , Muhammad Malik Hakim *2) , dan Fajar Agung Nugroho 3)
1,2,3 Departemen Informatika, Universitas Diponegoro, Semarang - Indonesia
1) dikidikay@live.undip.ac.id, *2) malik@live.undip.ac.id, 3) fajar@live.undip.ac.id

## Abstrak
Sejak  pandemi  virus  Covid-19,  masyarakat  terbiasa  jauh  lebih  berhati-hati  dalam melakukan  transaksi  dimana  masyarakat  mulai  terbiasa  lebih  memilih  melakukan transaksi yang meminimalisir terjadinya kontak fisik. Salah satu cara yang dipilih adalah melakukan transaksi perbankan menggunakan teknologi mobile banking. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor apa saja yang mempengaruhi pengguna pada  aplikasi  mobile  banking.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  model DeLone & McLean serta tambahan variabel trust, social influence, intimacy, loyalty, dan continuance  intention.  Berdasarkan  model  dan  variabel  yang  digunakan,  penelitian  ini dilakukan  untuk  mencari  faktor  yang  memengaruhi  penggunaan,  kepuasan,  keintiman, loyalitas,  niat  berkelanjutan,  dan  dampak  individual  pengguna  mobile  banking  dalam menggunakan  mobile  banking.  Data  dikumpulkan  dengan  syarat  responden  pernah menggunakan  mobile  banking.  Data  yang  terkumpul  sebanyak  204  responden.  Data dianalisis  dengan  metode  Partial  Least  Square  –  Structural  Equation  Modeling  (PLS- SEM) menggunakan aplikasi SmartPLS 3.2.9. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor yang memengaruhi pengguna dalam menggunakan mobile banking adalah kualitas sistem, kualitas layanan, kepercayaan, pengaruh sosial, penggunaan, kepuasan, dan keintiman.
Kata kunci : Mobile banking, DeLone & McLean, PLS-SEM, IT Adoption

## Abstract
Since the Covid-19 outbreak, people have become accustomed to being much more careful in making transactions, and people are getting used to preferring to make transactions that minimize physical contact. One method chosen is to carry out banking transactions using mobile  banking  technology.  Therefore,  this  research  aims  to  determine  what  factors influence  mobile  banking  application  users.  This  research  used  the  DeLone  &  McLean model and additional variables: trust, social influence, intimacy, loyalty, and continuance intention. Based on the model and variables used, this research was conducted to look for factors that influence usage, satisfaction, intimacy, loyalty, continuance intention, and the individual impact of mobile banking users in mobile banking. Data is collected on whether the  respondent  has  ever  used  mobile  banking.  The  data  collected  was  204  respondents. Data were analyzed using the Partial Least Square - Structural Equation Modeling (PLS- SEM) method using the SmartPLS 3.2.9 application. The research results show that the factors that  influence  users  in  using  mobile  banking  are  system  quality,  service quality, trust, social influence, use, satisfaction, and intimacy.
Keywords  : Mobile banking, DeLone & McLean, PLS-SEM, IT Adoption

## 1 P ENDAHULUAN
Digitalisasi dalam dunia perbankan membuat transaksi melalui mobile banking semakin diminati oleh masyarakat karena dianggap lebih mudah dan praktis. Mobile banking merupakan aplikasi yang ada pada industri perbankan yang dapat dipasang oleh nasabah atau masyarakat di  ponsel  yang  dapat  berfungsi  untuk  mengelola  rekening  bank  nasabah.  Aplikasi mobile banking dapat memberikan kenyamanan dan kemudahan dalam mengelola tabungan maupun melakukan  pembayaran  [1].  Pandemi  covid  19  menjadi  salah  satu  penyebab  terjadinya peningkatan  penggunaan  aplikasi mobile  banking yang  sangat  signifikan  karena  masyarakat saat itu lebih memilih melakukan transaksi yang bersifat minim kontak fisik untuk menghindari terjadinya interaksi maupun sentuhan langsung. Hal tersebut dapat dilihat dari meningkatnya pertumbuhan  transaksi digital  banking di  tengah  pandemi  dimana  pada  Agustus  2021,  nilai transaksi digital banking mencapai pertumbuhan sebesar 61,80% [2].
Penerimaan  suatu  teknologi  dapat  dijelaskan  dengan  menggunakan  teori  penerimaan teknologi  informasi  seperti  model Technology Acceptance Model (TAM), Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), DeLone & McLean, dan lain-lain. Kesuksesan sebuah  sistem  informasi  dapat  dilihat  dari  banyak  sisi  yang  berbeda,  dapat  dilihat  dari  sisi teknis,  sisi  semantik,  maupun  sisi  efektivitas.  Oleh  karena  itu,  dalam  mengukur  kesuksesan sebuah sistem informasi diperlukan suatu model yang mencakup semua sisi. Model DeLone & McLean  merupakan  model  yang  sederhana,  lengkap,  dan  valid  dalam  mengukur  kesuksesan sebuah sistem informasi, model ini dapat mengerti sistem informasi yang bersifat multidimensi. Pada  model  DeLone  &  McLean,  tingkat  keberhasilan  sebuah  sistem  informasi  dapat  diukur dengan menggunakan beberapa variabel. DeLone & McLean menjelaskan bahwa pada model ini  setiap  variabel  saling  berhubungan  dan  nantinya  akan  memberi  hasil  evaluasi  yang menunjukkan hubungan antara variabel [3].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengukur  tingkat  keberhasilan  sebuah  sistem  informasi dan untuk mengetahui faktor apa saja yang mempengaruhi pengguna pada penggunaan mobile banking ,  karena  dalam  menggunakannya  setiap  pengguna  memiliki  sudut  pandang  yang berbeda  satu  sama  lain,  sesuai  dengan  pengalaman  yang  didapatkan  setelah  menggunakan mobile  banking .  Penelitian  ini  tidak  terfokus  hanya  untuk  mencari  faktor  suatu  hal  saja, misalkan  hanya  mencari  faktor  yang  memengaruhi  kepuasan  pengguna.  Penelitian  ini menggunakan  tambahan  variabel  diluar  model  DeLone  &  McLean  yaitu  tambahan  variabel social influence , trust , intimacy , loyalty , dan continuance intention . Berdasarkan penambahan variabel  tersebut,  penelitian  ini  dilakukan  untuk  mencari  faktor  yang  memengaruhi penggunaan,  kepuasan,  keintiman,  loyalitas,  niat  berkelanjutan,  dan  dampak  individual pengguna dalam menggunakan mobile banking . Dengan mengetahui faktor yang memengaruhi hal-hal  tersebut,  diharapkan  pengelola  dapat  meningkatkan  dan  memperbaiki  sistem mobile banking .

## 2 T INJAUAN P USTAKA

## 2.1 M OBILE BANKING
Mobile banking adalah aplikasi yang ada pada industri perbankan yang dapat dipasang oleh  nasabah  perbankan  di  ponsel  yang  dapat  berfungsi  untuk  mengelola  rekening  bank nasabah.  Aplikasi mobile  banking dapat  memberikan  kenyamanan  dan  kemudahan  dalam mengelola tabungan maupun melakukan pembayaran. Aplikasi mobile banking dalam beberapa tahun terakhir mendapatkan popularitas dan telah dilaporkan bahwa penggunaannya meningkat [1]. Berdasarkan dari banyak penelitian, penggunaan teknologi khususnya telepon seluler dapat meningkatkan akses kepada produk finansial, terutama bagi masyarakat yang kurang mampu. Melakukan transaksi melalui telepon seluler lebih hemat karena dapat menghindari biaya-biaya servis yang harus dibayarkan ketika bertransaksi melalui bank secara langsung [4].

## 2.2 M ODEL K ESUKSESAN D E L ONE & M C L EAN
Model kesuksesan DeLone & McLean pertama kali diperkenalkan pada tahun 1992 oleh William H. Delone dan Ephraim R. McLean untuk mengidentifikasi atau mengetahui faktor apa yang  berpengaruh  terhadap  kesuksesan  suatu  sistem  informasi.  Pada  tahun  1992  model kesuksesan DeLone & McLean memiliki enam variabel yaitu system quality (kualitas sistem), information  quality (kualitas  informasi), use (penggunaan), user  satisfaction (kepuasan pengguna), individual  impact (dampak  individual),  dan organizational  impact (dampak organisasi) [5].

## Gambar 1  Model Kesuksesan DeLone & McLean [6]
Selanjutnya DeLone & McLean memperbarui modelnya, dimana pada model yang baru dilakukan perubahan yaitu menambahkan variabel service quality (kualitas layanan), intention to use (minat menggunakan) sebagai alternatif dari use , dan menggabungkan variabel individual impact dan organizational impact menjadi net benefits yaitu manfaat-manfaat bersih terhadap kinerja pengguna secara individu maupun organisasi [6]. Model kesuksesan DeLone & McLean yang baru dapat dilihat pada Gambar 1.
Pada model kesuksesan yang baru, DeLone & McLean memasukkan tujuh variabel yaitu information  quality (kualitas  informasi), system  quality (kualitas  sistem), service  quality (kualitas layanan), intention to use (minat menggunakan), use (penggunaan), user satisfaction
(kepuasan  pengguna),  dan net  benefits (manfaat  bersih). Service  quality digunakan  untuk mengukur  pelayanan  yang  diberikan  pengelola  sebuah  sistem  informasi  kepada  pengguna. Intention to use digunakan untuk mengukur minat pengguna untuk menggunakan sebuah sistem informasi. Net benefits digunakan untuk mengukur manfaat yang diperoleh dari sebuah sistem informasi baik secara individual maupun organisasi [6].

## 2.3 I NFORMATION Q UALITY
Variabel information  quality pada  penelitian  ini  digunakan  untuk  mengukur  kualitas luaran  ( output )  atau  informasi  yang  dihasilkan  pada  sebuah  sistem mobile  banking ketika pengguna menggunakan sistem. Information quality mengacu pada informasi yang diberikan sistem mobile banking kepada pengguna, apakah pengguna mendapatkan informasi yang jelas.

## 2.4 S YSTEM Q UALITY
Variabel system  quality pada  penelitian  ini  digunakan  untuk  mengukur hardware dan software pada  sebuah  sistem  dan  berfokus  pada  kinerja  sistem  serta  merujuk  pada  seberapa baiknya kemampuan sebuah software , hardware , kebijakan, prosedur dan sistem [5]. System quality pada  penelitian  ini  berfokus  pada  kinerja  sistem  dan  kemudahan  pengguna  dalam menggunakan sistem mobile banking .

## 2.5 S ERVICE Q UALITY DAN U SE
Variabel service quality pada penelitian ini digunakan untuk mengukur kualitas layanan yang diberikan pengelola sebuah sistem mobile banking dan berfokus pada seberapa baiknya layanan yang diberikan oleh sistem mobile banking kepada pengguna yang menggunakannya. Sedangkan variabel use digunakan untuk mengukur frekuensi penggunaan, pola penggunaan, dan ketergantungan pengguna kepada sistem mobile banking .

## 2.6 S ATISFACTION
Variabel satisfaction pada penelitian ini digunakan untuk mengukur kepuasan pengguna menggunakan sebuah sistem informasi dan mencakup seluruh pengalaman pengguna [6]. Pada penelitian ini, variabel satisfaction merujuk pada tingkat kepuasan pengguna terhadap sistem mobile banking .

## 2.7 I NDIVIDUAL I MPACT
Variabel individual  impact pada  penelitian  ini  digunakan  untuk  mengukur  dampak individual  pengguna  sistem mobile  banking . Individual  impact mengacu  pada  meningkatnya produktivitas pengguna setelah menggunakan sistem mobile banking .

## 2.8 T RUST
Trust atau kepercayaan telah diterima secara luas sebagai elemen dalam hubungan social manusia, dan sebagai sebuah konsep yang merupakan komponen penting dalam mempengaruhi
perilaku  pengguna  atau  pelanggan  [7].  Pada  penelitian  ini  variabel trust digunakan  untuk mengukur kepercayaan pengguna sistem mobile banking .

## 2.9 I NTIMACY
Intimacy atau  keintiman  sudah  banyak  digunakan  untuk  menilai  hubungan  atau  ikatan relasional  antara  pengguna  dan  penyedia  layanan.  Hubungan  adalah  simbol  kedalaman interkomunikasi, yang berkembang secara bertahap, bergerak dari tahap tidak akrab ke tahap yang  lebih  intim  dan  lebih  dalam.  Ketika  pengguna  berbagi  informasi  penting  yang  relevan dengan diri sendiri kepada penyedia layanan dan merasa dikenal, dipahami, dan diperhatikan berdasarkan  respons  positif  yang  diterima,  hubungan  keintiman  telah  terbentuk  [8].  Pada penelitian ini variabel intimacy digunakan untuk mengukur tingkat keintiman pengguna kepada sistem mobile banking .

## 2.10 L OYALTY
Loyalty atau loyalitas merupakan sebuah komitmen yang dipegang teguh pengguna untuk menggunakan  kembali  layanan  yang  disukai  secara  konsisten.  Pengguna  loyal  akan  kurang mendengarkan informasi negatif tentang produk yang disukai dibandingkan dengan pengguna yang tidak loyal  [8]. Pada penelitian ini loyalty digunakan untuk  mengukur tingkat  loyalitas pengguna kepada sistem mobile banking .

## 2.11 S OCIAL I NFLUENCE
Social  Influence atau  pengaruh  sosial  adalah  ketika  seorang  individu  dipengaruhi pendapat  orang  penting  lainnya  tentang  kebutuhannya  sendiri  untuk  menggunakan  sistem tertentu [9]. Pada penelitian ini social influence digunakan untuk mengukur tingkat pengaruh sosial pengguna sistem mobile banking .

## 2.12 C ONTINUANCE I NTENTION
Continuance  intention atau  niat  berkelanjutan  mengacu  pada  faktor-faktor  yang menjelaskan mengapa seseorang menggunakan sebuah sistem pada jangka waktu yang lama, menjelaskan mengapa seseorang terus melanjutkan penggunaan pada sebuah sistem [10]. Pada penelitian  ini continuance  intention digunakan  untuk  mengukur  tingkat  niat  berkelanjutan pengguna untuk menggunakan sistem mobile banking .

## 2.13 P ARTIAL L EAST S QUARE – S TRUCTURAL E QUATION M ODELING (PLS-SEM)
SEM ( Structural Equation Modeling ) adalah teknik analisis yang biasa digunakan untuk menjelaskan  beberapa  hubungan  statistik  secara  bersamaan  melalui  visualisasi  dan  validasi model. Model yang kompleks dapat dianalisis oleh SEM. SEM merupakan teknik yang berasal dari pemodelan linier tradisional  seperti analisis regresi  dan analisis varians. SEM bertujuan untuk mengetahui hubungan antara variabel-variabel yang didasari berbagai indikator [11].
SEM mempunyai banyak pendekatan statistik, yang paling banyak diketahui dan dipakai adalah CB-SEM ( Covariance based – Structural Equation Modeling ) dan PLS-SEM ( Partial Least Square – Structural Equation Modeling ). PLS pada saat ini merupakan pendekatan yang lebih  popular  diantara  para  peneliti.  PLS  tidak  mensyaratkan  data  distribusi  harus  normal seperti  CB-SEM.  PLS-SEM  memberikan  lebih  banyak  fleksibilitas  untuk  mengeksplorasi dengan  berbagai  konfigurasi.  PLS-SEM  merupakan  pendekatan  yang  lebih  baik  untuk pengembangan teori dan prediksi [11] .

## 3 M ETODE P ENELITIAN

## 3.1 M ODEL P ENELITIAN DAN P ENGEMBANGAN H IPOTESIS
Model  penelitian  yang  diusulkan  pada  penelitian  ini  adalah  hasil  pengembangan  dari model DeLone & McLean berdasarkan teori dari penelitian sebelumnya yang berkaitan. Model penelitian  dari  Analisis  Faktor  yang  Memengaruhi  Pengguna  pada  Aplikasi Mobile  banking dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Berdasarkan  model  penelitian  pada  Gambar  3,  berikut  adalah hipotesis-hipotesis dalam penelitian ini:
H1: Information  Quality (INQ)  berpengaruh  positif  kepada Use (USE)  pada  penggunaan mobile banking .
H2: Information  Quality (INQ)  berpengaruh  positif  kepada Satisfaction (SAT)  pada penggunaan mobile banking .
H3: System Quality (SYQ) berpengaruh positif kepada Use (USE) pada penggunaan mobile banking .
H4: System Quality (SYQ) berpengaruh positif kepada Satisfaction (SAT) pada penggunaan mobile banking .
H5: Service Quality (SEQ) berpengaruh positif kepada Use (USE) pada penggunaan mobile banking .
H6: Service Quality (SEQ) berpengaruh positif kepada Satisfaction (SAT) pada penggunaan mobile banking .
H7: Trust (TR)  berpengaruh  positif  kepada Satisfaction (SAT)  pada  penggunaan mobile banking .
H8: Trust (TR) berpengaruh positif kepada Intimacy (INT) pada penggunaan mobile banking . H9: Social  Influence (SI)  berpengaruh  positif  kepada Use (USE)  pada  penggunaan mobile banking .
H10: Use (USE) berpengaruh positif kepada Individual Impact (II) pada penggunaan mobile banking .
H11: Use (USE) berpengaruh positif kepada Loyalty (LOY) pada penggunaan mobile banking . H12: Satisfaction (SAT) berpengaruh positif kepada Individual Impact (II) pada penggunaan mobile banking .
H13: Satisfaction (SAT) berpengaruh positif kepada Loyalty (LOY) pada penggunaan mobile banking .
H14: Satisfaction (SAT)  berpengaruh  positif  kepada Continuance  Intention (CI)  pada penggunaan mobile banking .
H15: Intimacy (INT)  berpengaruh  positif  kepada Loyalty (LOY)  pada  penggunaan mobile banking .
Gambar 2  Model Kesuksesan DeLone & McLean (2003)

## 3.2 P ENGAMBILAN D ATA
Model  penelitian  yang  telah  dikembangkan  akan  menjadi  dasar  dalam  pembuatan instrument  penelitian,  dimana  instrument  penelitian  ini  berupa  kuesioner.  Pertanyaan  yang dimasukkan dalam kuesioner berasal dari indikator masing-masing variabel yang selanjutnya diberikan  pilihan  dalam  bentuk  Skala  Likert.  Pilihan  yang  dimasukkan  ke  dalam  kuesioner merupakan  bentuk  persetujuan  responden  berdasarkan  pengalaman  mereka  masing-masing dalam menggunakan aplikasi mobile banking . Pengumpulan data untuk penelitian ini dilakukan melalui  survey  secara  online  dengan  menyebarkan  Google  Forms  pada  media  sosial  yaitu Twitter, Line, dan WhatsApp. Dari hasil pengambilan data, diperoleh sebanyak 204 responden dengan pengisian data yang valid.

## 4 H ASIL DAN P EMBAHASAN

## 4.1 P ENGUJIAN O UTER M ODEL
Data hasil pengumpulan data selanjutnya diolah dan dianalisis menggunakan perangkat lunak  SmartPLS  3.2.9.  Pada  tahap  pertama  dilakukan  pengujian Outer  Model melalui  Uji validitas  konvergen. Convergent  validity dapat  dilakukan  melalui  dua  cara,  yaitu  melalui perhitungan outer loading dan AVE. Pengujian convergent validity dengan menggunakan outer loading memiliki kriteria yaitu diperlukan nilai outer loading yang lebih besar dari 0,7 [12]. Pengujian  validitas  konvergen  melalui outer  loading menunjukkan  bahwa  hampir  seluruh indikator  memenuhi  ambang  batas  minimal  nilai outer  loading sebesar  0,7.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  indikator-indikator  yang  terdapat  dalam  instrument penelitian adalah valid. Indikator dengan nilai outer loading kurang dari 0.7 harus dihapus dari
model pengukuran. Pengujian outer loading kedua dilakukan melalui penghitungan AVE. Nilai AVE yang diharapkan pada pengujian ini adalah lebih besar dari 0,5 [12].

## 4.1.1 P ENGUJIAN D ISCRIMINANT V ALIDITY DENGAN C ROSS L OADING
Pengujian discriminant  validity bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  jauh  perbedaan antara suatu variabel dengan variabel yang lainnya, hal tersebut dapat dilihat dengan melihat nilai  korelasi  masing-masing  indikator  dengan  variabelnya.  Semua  indikator  yang  ada  pada penelitian ini harus memiliki nilai korelasi yang lebih besar dengan variabelnya sendiri daripada nilai  korelasinya  dengan  variabel  lainnya.  Jika  nilai  korelasi  indikator  dengan  variabelnya sendiri  lebih  besar  dibandingkan  dengan  nilai  korelasinya  dengan  variabel  lainnya,  dapat dianggap bahwa seperangkat indikator tersebut hanya cocok jika dipasangkan dengan variabel laten  yang  mendasarinya.  Hal  tersebut  juga  menunjukkan  bahwa  variabel  valid  untuk dimasukkan dalam pengujian hipotesis. Pengujian discriminant validity dilakukan dengan dua cara yaitu dengan melihat cross loading dan dengan membandingkan nilai akar kuadrat AVE dengan nilai latent variable correlations .
Berdasarkan hasil pengujian cross loading semua indikator variabel menunjukkan nilai cross loading indikator terhadap variabelnya sendiri lebih besar dibandingkan dengan nilainya terhadap  variabel  lainnya.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  semua  variabel  yang  ada  pada penelitian ini memiliki discriminant validity yang baik.

## 4.1.2 P ENGUJIAN D ISCRIMINANT V ALIDITY DENGAN A KAR K UADRAT AVE DAN

## L ATENT V ARIABLE C ORRELATIONS
Discriminant validity juga dapat diuji dengan membandingkan nilai akar kuadrat AVE dengan latent variable correlations (nilai hubungan antara variabel laten). Nilai akar kuadrat AVE yang lebih besar dari latent variable correlations menunjukkan nilai discriminant validity yang baik. Berdasarkan perhitungan dengan perangkat lunak Smart PLS 3.2.9, dapat diketahui bahwa  semua  nilai  akar  kuadrat  AVE  variabel  laten  lebih  besar  dari  nilai latent  variable correlations .  Sehingga  semua  variabel  yang  diuji  telah  memenuhi  kriteria  pengujian discriminant validity .

## 4.1.3 P ENGUJIAN R ELIABILITAS D ATA DENGAN C RONBACH ’ S A LPHA
Cronbach’s  Alpha adalah  metode  yang  paling  populer  untuk  memeriksa  reliabilitas. Perhitungan cronbach’s alpha berdasarkan dari jumlah pertanyaan dalam kuesioner dan nilai rata-rata  korelasi  antara  indikator  tersebut.  Nilai cronbach’s  alpha diatas  0,75  dikatakan memiliki  reliabilitas  yang  tinggi,  sedangkan  antara  0,5  sampai  0,75  dinilai  cukup  dan  dapat diterima [13].
Nilai cronbach’s alpha yang dimiliki oleh variabel system quality dan use adalah 0,737 dan 0,636 sehingga nilai tersebut masih dapat dikatakan cukup reliabel. Nilai cronbach’s alpha selain variabel system quality dan use sudah lebih besar dari 0,75 sehingga dapat dikatakan nilai reliabilitas variabel sudah tinggi.

## 4.1.4 P ENGUJIAN R ELIABILITAS D ATA DENGAN C OMPOSITE R ELIABILITY
Nilai composite reliability yang memenuhi kriteria menandakan data dapat dipercaya dan diandalkan untuk digunakan pada tahap berikutnya sampai pada tahap uji hipotesis penelitian. Kriteria  nilai composite  reliability yang  baik  adalah  lebih  besar  dari  0,7  [12].  Pengujian reliabilitas dengan composite reliability dapat dihitung dengan menggunakan SmartPLS 3.2.9. Nilai composite reliability tertinggi dimiliki oleh variabel social influence dengan nilai sebesar 0,930  dan  nilai  terendah  dimiliki  oleh  variabel use yaitu  sebesar  0,805.  Nilai composite reliability yang didapat semua variabel sudah lebih besar dari 0,7 sehingga semua variabel dapat dikatakan reliabel dan data yang digunakan dapat dipercaya serta diandalkan untuk digunakan dalam tahap selanjutnya sampai dengan tahap uji hipotesis.

## 4.2 P ENGUJIAN I NNER M ODEL
Perancangan  dan  evaluasi outer  model telah  dilakukan  dan  hasilnya  cukup  berhasil sehingga tahap selanjutnya bisa dilanjutkan yaitu penilaian inner model atau dapat juga disebut model struktural. Inner model atau model struktural merupakan analisis yang bertujuan untuk mencari hubungan antara variabel eksogen dan variabel endogen [12]. Pengujian Inner Model dilakukan menggunakan R-Square dan Q-Square .
Pengujian inner model dengan melihat nilai R-square digunakan untuk mengukur tingkat proporsi varians didalam variabel endogen yang diprediksi atau diukur oleh variabel eksogen, dengan kata lain R-square mengukur tingkat pengaruh suatu variabel eksogen sebagai pengukur suatu variabel endogen. R-square memiliki jarak penilaian antara 0 sampai 1 dan tiga kategori penilaian yaitu kategori substansial jika nilai R-square sebesar 0,75, kategori moderat jika nilai R-square sebesar 0,50, dan kategori  lemah jika nilai R-square sebesar 0,25  [13].  Sedangkan Pengujian inner model dengan melihat nilai Q-square adalah analisis yang mengukur seberapa baik nilai observasi yang dihasilkan oleh model penelitian. Jika nilai Q-square lebih besar dari 0,  artinya  model  tersebut  mempunya predictive  relevance ,  jika  kurang  dari  0,  artinya  model tersebut tidak mempunyai predictive relevance [13]. Semua variabel endogen dalam penelitian ini memiliki nilai Q-square lebih besar dari 0 sehingga dapat dikatakan semua variabel endogen dalam penelitian ini memiliki predictive relevance .

## 4.3 P ENGUJIAN H IPOTESIS
Pengujian hipotesis dilakukan untuk menentukan diterima atau tidaknya hipotesis yang diusulkan  pada  penelitian  ini.  Pengujian  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai t-statistic dengan t-table dan melihat nilai p-values . Pengujian dilakukan dengan melihat nilai p-values pada tingkat α = 5% atau 0,05 dan tingkat keyakinan sebesar 95% dengan nilai t-table sebesar 1,96. Suatu hipotesis dapat diterima jika memiliki nilai p-values kurang dari tingkat α = 5% atau 0,05 dan memiliki nilai t-statistic lebih dari 1,96. Selain menentukan hipotesis diterima atau  ditolak,  untuk  menentukan  apakah  suatu  variabel  berpengaruh  positif  atau  negatif digunakan parameter nilai original sample . Nilai original sample bernilai lebih dari nol sudah dapat dikatakan bahwa variabel laten tersebut berpengaruh secara positif terhadap variabel laten lain pada hipotesis tersebut. Nilai original sample bernilai kurang dari nol artinya variabel laten
tersebut  berpengaruh  secara  negatif  terhadap  variabel  laten  lain  tersebut.  Hasil  pengujian hipotesis dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1  Hasil Pengujian Hipotesis
Hipotesis Original Sample T-Statistics P-Values Hasil H1 0,128 1,818 0,070 Ditolak H2 0,032 0,424 0,672 Ditolak H3 0,317 3,823 0,000 Diterima H4 0,272 3,782 0,000 Diterima H5 0,170 2,150 0,032 Diterima H6 0,348 4,258 0,000 Diterima H7 0,239 3,334 0,001 Diterima H8 0,509 9,264 0,000 Diterima H9 0,144 2,207 0,028 Diterima H10 0,305 3,847 0,000 Diterima H11 0,144 1,991 0,047 Diterima H12 0,415 5,452 0,000 Diterima H13 0,389 5,063 0,000 Diterima H14 0,609 12,374 0,000 Diterima H15 0,326 4,784 0,000 Diterima

## 4.4 A NALISIS H IPOTESIS
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis,  terdapat  dua  hipotesis  yang  ditolak  atau  tidak terbukti,  yaitu  H1  dan  H2.  H1  tidak  terbukti  kemungkinan  masyarakat  lebih  mementingkan faktor lain seperti kualitas layanan maupun faktor lain yang menurut masyarakat lebih penting dibandingkan  dengan  kualitas  informasi.  Demikian  juga  dengan  hipotesis  H2  yang  tidak terbukti,  kemungkinan  pengguna mobile  banking lebih  memperhatikan  faktor  lain  seperti kualitas  sistem  atau  kualitas  layanan  yang  lebih  berpengaruh  terhadap  kepuasan  pengguna. Sementara  itu,  berdasarkan  hasil  pengujian  H3  dan  H4  yang  terbukti  atau  diterima  terkait dengan  fitur mobile  banking ,  dapat  diketahui  bahwa  ketika  masyarakat  pengguna mobile banking merasa bahwa apabila mobile banking memuat fitur yang dimilikinya dalam bentuk teks  dan  grafik  dengan  cepat,  mudah  digunakan,  dan  mudah  diarahkan  maka  hal  tersebut berpengaruh  kepada  kepuasan  masyarakat  terhadap mobile  banking dan  bahkan  akan merekomendasikan mobile banking kepada orang lain.
Di  sisi  lain,  H5,  H6,  dan  H7  yang  terbukti,  dapat  dipahami  bahwa  jika  masyarakat pengguna merasa bahwa mobile banking memegang janji terhadap pelanggan, dapat dipercaya, sesuai  harapan  pelanggan,  serta  memperhatikan  apa  yang  diminati  oleh  pelanggan  maka  hal tersebut  berpengaruh  kepada  kepuasan  masyarakat  dan  tingkat  kepercayaan  kepada mobile banking akan semakin tinggi sehingga pengguna lebih nyaman dalam menggunakannya. Lebih lanjut, hipotesis H8, H9, H10, H11, H12 dan H13 diterima, hal ini menunjukkan bahwa diantara pengguna  terhadap  hubungan  saling  mempengaruhi  antara  satu  orang  dengan  orang  lainnya menunjukkan adanya pengaruh sosial diantara para penggunanya, baik dalam lingkungan yang terbatas maupun pada lingkungan yang lebih luas.
Selanjutnya hipotesis H14 dan H15 yang diterima membuktikan bahwa ketika masyarakat pengguna mobile  banking puas  dalam  menggunakan mobile  banking ,  hal  tersebut  akan berpengaruh terhadap loyalitas atau kesetiaan pengguna dalam menggunakan mobile banking .
Hal itu akan berdampak pada masyarakat yang mereka akan memilih mobile banking sebagai pilihan  pertama  dalam  melakukan  pembayaran,  serta  memberikan  penilaian  secara  positif tentang mobile banking kepada orang lain.

## 5 K ESIMPULAN
Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi pengguna dalam menggunakan mobile banking menggunakan model DeLone & McLean dan tambahan variabel trust , social influence , intimacy , loyalty , dan continuance intention . Berdasarkan analisis dan pembahasan  yang  telah  dilakukan  terhadap  hipotesis  pada  penelitian  ini,  dari  15  hipotesis terdapat 13 hipotesis diterima dan 2 hipotesis ditolak, sehingga ditemukan beberapa variabel yang  mempengaruhi  pengguna  dalam  menggunakan mobile  banking .  Hipotesis  yang  ditolak adalah  hipotesis  yang  menyatakan  bahwa  kualitas  informasi  dari  sebuah  sistem  akan memengaruhi penggunaan dan kepuasan pengguna mobile banking . Berdasarkan hipotesis yang diterima,  dapat  disimpulkan  bahwa  faktor  yang  memengaruhi  penggunaan,  kepuasan, keintiman,  loyalitas,  niat  berkelanjutan,  dan  dampak  individual  pengguna  adalah  kualitas sistem, kualitas layanan, kepercayaan, pengaruh sosial, penggunaan, kepuasan, dan keintiman.
Sebagai  saran  untuk  penelitian  selanjutnya  agar  topik  penelitian  terkait  menjadi  lebih holistik, diperlukan kajian secara empirik dengan pengambilan data yang melibatkan responden dari kondisi demografi yang bervariasi agar model yang dihasilkan lebih komprehensif.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  Y.  Hanif  and  H.  S.  Lallie,  “Security  factors  on  the  intention  to  use  mobile  banking applications  in  the  UK  older  generation  (55+).  A  mixed-method  study  using  modified UTAUT  and  MTAM  -  with  perceived  cyber  security,  risk,  and  trust,” Technology  in Society , vol. 67, p. 101693, Nov. 2021, doi: 10.1016/j.techsoc.2021.101693.
[2]  G.  Mediatama,  “Digital  banking  tumbuh  di  tengah  pandemi,  masyarakat  kian  sering bertransaksi  online  -  Page  all,”  kontan.co.id.  Accessed:  Nov.  27,  2023.  [Online]. Available: https://newssetup.kontan.co.id/news/digital-banking-tumbuh-di-tengah- pandemi-masyarakat-kian-sering-bertransaksi-online
[3]  L.  H.  Trihandayani,  I.  Aknuranda,  and  Y.  T.  Mursityo,  “Penerapan  Model  Kesuksesan Delone  dan  Mclean  pada  Website  Fakultas  Ilmu  Komputer  (FILKOM)  Universitas Brawijaya,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 2, no. 12, Art. no. 12, Aug. 2018.
[4]  S. Loaba, “The impact of mobile banking services on saving behavior in West Africa,” Global Finance Journal , vol. 53, p. 100620, Aug. 2022, doi: 10.1016/j.gfj.2021.100620.
[5]  W.  H.  DeLone  and  E.  R.  McLean,  “Information  Systems  Success:  The  Quest  for  the Dependent Variable,” Information Systems Research , vol. 3, no. 1, pp. 60–95, 1992.
[6]  W.  H.  Delone  and  E.  R.  McLean,  “The  DeLone  and  McLean  Model  of  Information Systems Success: A Ten-Year Update,” Journal of Management Information Systems , vol. 19, no. 4, pp. 9–30, Apr. 2003, doi: 10.1080/07421222.2003.11045748.
[7]  A. Geebren, A. Jabbar, and M. Luo, “Examining the role of consumer satisfaction within mobile  eco-systems:  Evidence  from  mobile  banking  services,” Computers  in  Human Behavior , vol. 114, p. 106584, Jan. 2021, doi: 10.1016/j.chb.2020.106584.
[8]  S. Yuan, L. Liu, B. Su, and H. Zhang, “Determining the antecedents of mobile payment loyalty:  Cognitive  and  affective  perspectives,” Electronic  Commerce  Research  and Applications , vol. 41, p. 100971, May 2020, doi: 10.1016/j.elerap.2020.100971.
[9]  R. F. Malaquias and Y. Hwang, “Mobile banking use: A comparative study with Brazilian and  U.S.  participants,” International  Journal  of  Information  Management ,  vol.  44,  pp. 132–140, Feb. 2019, doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2018.10.004.
[10]  F. B. Franque, T. Oliveira, and C. Tam,  “Understanding the factors of mobile payment continuance  intention:  empirical  test  in  an  African  context,” Heliyon ,  vol.  7,  no.  8,  p. e07807, Aug. 2021, doi: 10.1016/j.heliyon.2021.e07807.
[11]  G. Dash and J. Paul, “CB-SEM vs PLS-SEM methods for research in social sciences and technology  forecasting,” Technological  Forecasting  and  Social  Change ,  vol.  173,  p. 121092, Dec. 2021, doi: 10.1016/j.techfore.2021.121092.
[12]  N.  K.  Avkiran,  “Rise  of  the  Partial  Least  Squares  Structural  Equation  Modeling:  An Application in Banking,” in Partial Least Squares Structural Equation Modeling: Recent Advances in Banking and Finance , N. K. Avkiran and C. M. Ringle, Eds., in International Series  in  Operations  Research  &  Management  Science.  ,  Cham:  Springer  International Publishing, 2018, pp. 1–29. doi: 10.1007/978-3-319-71691-6_1.
[13]  A.  Safi’i et  al. ,  “The  effect  of  the  adversity  quotient  on  student  performance,  student learning  autonomy  and  student  achievement  in  the  COVID-19  pandemic  era:  evidence from  Indonesia,” Heliyon ,  vol.  7,  no.  12,  p.  e08510,  Dec.  2021,  doi: 10.1016/j.heliyon.2021.e08510.