Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 105-116 E- ISSN 2503-2933 105

## Peran Variabel Keakraban Dalam Penggunaan E-Commerce Pada Model UTAUT
Tri Wulandari Ginting 1 , Erwin Setiawan Panjaitan 2 , Roni Yunis 3 1,2.3 Jurusan Teknologi Informasi, Fakultas Informatika Universitas Mikroskil, Medan e-mail: 1 Tri.wulandari@mikroskil.ac.id , 2 Erwin@mikroskil.ac.id, 3 Roni@mikroskil.ac.id

## Abstrak
Penelitian difokuskan kepada para pengguna e-commerce. Diketahui bahwa pengguna e-commerce yang semakin meningkat, penggunaan teknologi terutama e-commerce memerlukan kepercayaan yang berasal dari diri individu atau pengguna yang nantinya dengan kepercayaan yang  sudah  muncul  dari  diri  individu  atau  pengguna  maka  niat  menggunakan  teknologi terutama  e-commerce  juga  akan  meningkat  diteruskan  dengan  peningkatan  penggunaan teknologi terutama e-commerce. Variabel keakraban difungsikan sebagai variabel yang mampu memperkuat  hubungan  antara  kepercayaan  dengan  dengan  niat  perilaku.  Peran  dari  variabel kekaraban menjadi variabel prediktor moderasi yang merupakan jenis variabel moderasi yang berperan sebagai variabel prediktor dalam model hubungan yang dibentuk. Untuk mengetahui sejauh  mana  peran  variabel  kekaraban  terhadap  hubungan  antara  variabel  kepercayaan  dan niat  perilaku  maka  dilakukan  penelitian  dengan  400  responden  menggunakan  model  UTAUT berdasarakan pengukuran kecocokan model (PLS-SEM) dan dikelola oleh SmartPLS. Dimana kontribusi  utama  penelitian  ini  adalah  peran  variabel  keakraban  terhadap  kepercayaan  dan niat perilaku yang memiliki hasil bahwa variabel kekaraban mampu menjadi variabel moderasi yang memperkuat hubungan variabel kepercayaan dengan variabel niat perilaku.
Kata kunci — e-commerce, Keakraban, Kepercayaan

## Abstract
The research is focused on users of e-commerce. It is known that users of e-commerce are  increasing,  the  use  of  technology,  especially  e-commerce,  requires  trust  that  comes  from individuals or users. Later, with the trust that has arisen from individuals or users, the intention to  use  technology,  especially  e-commerce,  will  also  increase.  with  the  increasing  use  of technology, especially e-commerce. The familiarity variable functions as a variable that is able to strengthen the relationship between trust and behavioral intentions. The role of the intimacy variable becomes a moderating predictor variable which is a type of moderating variable that acts as a predictor variable in the relationship model formed. In order to find out how far the role of intimacy  variables plays  in the relationship between  trust  and  behavioral  intentions, a study  was  conducted  with  400  respondents  using  the  UTAUT  model  based  on  model  fit measurement (PLS-SEM) and managed by SmartPLS. Where the main contribution of this study is  the  role  of  familiarity  variables  on  trust  and  behavioral  intention  which  has  the  result  that intimacy  variable  is  able  to  become  a  moderating  variable  that  strengthens  the  relationship between trust variable and behavioral intention variable.
Keywords —e-commerce, familiarity, trust
106 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 105-116 E-ISSN 2503-2933

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  informasi  dan  komunikasi  berkembang  dengan  cukup  pesat  setiap  tahunnya maka  dari  itu  manfaat  dari  perkembangan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  dirasakan  oleh setiap bagian masyarakat. Hampir disetiap bagian dalam  kehidupan masyarakat telah dipenuhi oleh  sarana  dan  prasarana  teknologi  informasi  dan  komunikasi.  Manfaat  yang  dapat  diperoleh dari berkembanganya teknologi informasi dan komunikasi mempermudah masyarakat dari segi tenaga,  biaya  bahkan  waktu.  Apabila  dari  segi  tersebut  sudah  dapat  memenuhi  dalam  hal mempermudah  masyarakat  maka  terpenuhi  juga  kebutuhan  hidup  masyarakat  menjadi  lebih efektif  dan  efesien.  Perkembangan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  tidak  terlepas  dari berkembangnya  teknologi  pada  setiap  segi  kehidupan  masyarakat,  salah  satunya  adalah  e- commerce[1]. E-commerce merupakan  teknologi  informasi  yang  sedang  berkembang  yang berhubungan  dengan  bertukarnya  barang,  jasa,  maupun  informasi  melalui  sistem  elektronik seperti  internet  dan  jaringan  komputer  lainnya. E-commerce berhubungan  dengan  penjualan ataupun pembelian barang atau jasa secara online. Pada penelitian ini e-commerce sebagai salah satu teknologi akan diukur sejauh mana tingkat penerimaan pengguna dengan model yang biasa digunakan  dalam  penerimaan  pengguna  teknologi  yaitu  model  UTAUT[2].  Model  UTAUT merupakan model penerimaan pengguna teknologi yang berisi empat variabel independen yang dapat mempengaruhi Niat Perilaku (BI) dan perilaku penggunaan (USE) sebagai variabel laten. Adapun  variabel  idependen  pada  model  UTAUT  yaitu  harapan  kinerja  (PE),  harapan  usaha (EE),  pengaruh  sosial  (SI),  dan  fasilitasi  kondisi  (FC). Selain  variabel  idependen  pada  model UTAUT  juga  terdapat  variabel  moderasi  yaitu,  jenis  kelamin,  usia,  pengalaman,  dan kesukarelaan  pengguna. dimana  variabel  moderasi  berfungsi  memperkuat  atau  memperlemah hubungan  antara  variabel  idependen  dan  variabel  latenVariabel[3].  Adapun  Model  UTAUT sendiri  merupakan  gabungan  dari  delapan  model  penerimaan  teknologi  informasi  yang  pernah ada,  model  UTAUT  terbukti  menjadi  yang  paling  berhasil  dibandingkan  dengan  delapan  teori lain yang membahas mengenai penerimaan teknologi hingga 70 persen [4].
Penelitian  mengenai  model  UTAUT  yang  pernah  dilakukan  sebelumnya  tentang penentuan  niat  perilaku  (BI)  menggunakan  pembelajaran  elektronik  memberikan  hasil  berupa semakin  tinggi  kepuasan  dan  kepercayaan  pengguna  maka  semakin  tinggi  pula  niat  perilaku penggunaan  Pembelajaran elektronik  (m-learning)   [5].  Adapun  kepercayaan (trust) merupakan faktor  penting  dalam  penentuan  perilaku  pengguna  dalam  menggunakan  teknologi.[6] kepercayaan  penting  dalam  menentukan  perilaku  pengguna  untuk  menggunakan  sebuah teknologi, serta memiliki efek yang cukup besar terhadap niat perilaku (BI) dalam penggunaan teknologi. Pada penelitian lain mengenai kepercayaan yaitu memiliki hasil bahwa kepercayaan dengan niat perilaku terhadap memiliki nilai yang positif dan signifikan[7]
Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  [8]  memberikan  hasil  positif  bahwa  kepercayaan merupakan  variabel  idependen  yang  berkaitan  erat  dengan  niat  (ittention),  pada  peneilitian  ini ditegaskan  hubungan  positif  dan  signifikan  antara  variabel  kepercayaan  dengan  niat  mampu ditingkatkan  oleh  variabel  moderasi  yaitu  variabel  keakraban,  pada  penelitian  ini  peran keakraban  sebagai  variabel  moderasi  mampu  memperkuat  hubungan  antara  kepercayaan  dan niat  sebelsar  0.044.  selain  itu,  pada  penelitian  ini  ditunjukkan  bahwa  keakraban  menjadi persyaratan  mutlak  dalam  membangun  kepercayaan  dan  kepuasan  pelanggan  untuk meningkatkan niat demi mencapai pengguna setia. Berdasarkan hasil penelitian [9] menegaskan bahwa  keakraban  adalah  faktor  yang  memperkuat  hubungan  kepercayan  dengan  niat  dan perilaku  yang  artinya  ketika  penguna  akrab  dengan  sebuah  layanan  penyedia  jaringan  maka kepercayaan  akan  meningkat  dan  penggunaan  terhadap  sebuah  layanan  akan  menjadi penggunaan  jangka  panjang.  Variabel  Keakraban  biasanya  diuji  pada  model  kepercayaan, kepuasan  dan  niat  membeli  ulang.  Maka  dari  itu  penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 105-116 E- ISSN 2503-2933 107
s short and clear, implies research results (First Author)
mengembangakan  model  UTAUT  dengan  menerapkan  keakraban  sebagai  variabel  moderasi antara kepercayaan dan niat perilaku.
Berdasarkan  pemaparan  diatas  maka  kerangka  pemecahan  masalah  dan  hipotesis  yang akan digunakan adalah sebagai berikut:
Gambar 1 . Kerangka Pemecahan Masalah
Kerangka  untuk  pemecahan  masalah  diatas  menjelaskan  penambahan  varibel  pada model  UTAUT  khususnya  variabel  kekaraban  ( familiarity )  yang  menjadi  variabel  moderasi antara variabel kepercayaan dan niat menggunakan.
∶ Ekspektasi  kinerja  ( performance  expectancy )  punya  pengaruh  positif  terhadap  niat perilaku ( behavioral intention ) pada aplikasi E-commerce di kalangan pengguna di kota medan
∶ Ekspektasi  usaha  ( effort  expectancy )  punya  pengaruh  positif  terhadap  niat  perilaku ( behavioral intention ) pada aplikasi E-commerce di kalangan pengguna di kota medan ∶ Faktor sosial ( social influence ) punya pengaruh positif terhadap niat perilaku ( behavioral intention ) pada aplikasi E-commerce di kalangan pengguna di kota medan
∶ Kondisi  Fasilitasi  ( facilitating  conditions )  punya  pengaruh  positif  terhadap  perilaku pengguna ( use behavior )
∶ Niat  Perilaku  ( behavioral  intention) punya  pengaruh positif  terhadap  perilaku  pengguna ( use behavior )
∶ Kepercayaan ( trust ) punya pengaruh positif terhadap niat perilaku ( behavioral intention ) pada aplikasi E-commerce di kalangan pengguna di kota medan
∶ Jenis  kelamin  ( gender )  memoderasi  ekspektasi  kinerja  ( performance  expectancy ) terhadap niat perilaku ( behavioral intention )
∶ Jenis  kelamin  ( gender )  memoderasi  ekspektasi  usaha  ( effort  expectancy )  terhadap  niat perilaku ( behavioral intention )
∶ Jenis kelamin ( gender ) memoderasi faktor sosial ( social influence ) terhadap niat perilaku ( behavioral intention )
∶ Usia  ( age )  memoderasi  ekspektasi  kinerja  ( performance  expectancy )  terhadap  niat perilaku ( behavioral intention ) ∶ Usia  ( age) memoderasi  ekspektasi  usaha  ( effort  expectancy )  terhadap  niat  perilaku ( behavioral intention )
108 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 105-116 E-ISSN 2503-2933
∶ Usia ( age ) memoderasi faktor sosial ( social influence ) terhadap niat perilaku ( behavioral intention ) ∶ Usia  ( age )  memoderasi  kondisi  memfasilitasi  ( facilitating  condition )  terhadap  niat perilaku ( behavioral intention )
∶ Pengalaman  ( experience ) memoderasi ekspektasi  usaha  ( effort  expectancy ) terhadap  niat perilaku ( behavioral intention )
∶ Pengalaman  ( experience )  memoderasi  faktor  sosial  ( social  influence )  terhadap  perilaku pengguna ( use behaviour )
∶ Pengalaman  ( experience) memoderasi  kondisi fasilitasi ( facilitating  conditions )  terhadap niat perilaku ( behavioral intention )
∶ Kesukarelaan  penggunaan  ( voluntariness  of  use )  memoderasi  faktor  sosial  ( social influence ) niat perilaku ( behavioral intention ) ∶ Keakaraban  ( familiarity )  memoderasi  kepercayaan  ( trust )  terhadap  minat  pemanfaatan ( behavioral intention )

## 2. METODE PENELITIAN
Adapun  pejelasan  langkah-langkah  metode  penelitian  yang  dilakukan,  antara  lain  seperti gambar dibawah ini:
Gambar 2. Flowchart Metode Penelitian
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 105-116 E- ISSN 2503-2933 109
s short and clear, implies research results (First Author)
Penelitian  ini  menggunakan  desain  penelitian  berbasis  survei  karena  desain  penelitian ini  berhubungan  erat  dengan  penyebaran  kuisioner  untuk  mendapatkan  respon  dari  responden dan memiliki keseimbangan pada keterbatasan pada sebuah metode penelitian. Selain itu, survei dilakukan  untuk  mendapatkan  tanggapan  terukur  daripada  informasi  yang  bersifat  kualitatif. Penelitian dilakukan secara mandiri, langkah dalam metode penelitian ini sebagai berikut: Tahapan  metode  penelitian  yang  digunakan  dimulai  dari  pembuatan  spesifikasi  model pengukuran  yang  sesuai  dengan  penelitian  dan  Menyusun  pertanyaan  kuisioner  yang  sesuai dengan hipotesis yang telah dibuat. Kemudian dilanjutkan dengan penyebaran kuisioner online menggunakan google forms . setelah menyebarkan kuisioner online langkah selanjutnya adalah mengumpulkan  data  dari  kuesioner.  selanjutnya  setelah  pengumpulan  data  kuisioner  maka dilakukan  estimasi  model,  model  yang  digunakan  adalah  UTAUT,  estimasi  model  UTAUT dengan  data  kuesioner  yang  telah  dikumpulkan  setelah  itu  dilakukan  pengelolaan  data  dengan perangkat  lunak  SmartPLS3.  Dengan  SmartPLS3  dilakukan  pengujian  berdasarkan  data kuesioner yang telah dikumpulkan dengan  model UTAUT. Setelah hasil pengujian didapatkan maka akan dilakukan analisis dan penarikan kesimpulan.

## 2.1   Metode Pengumpulan Data
Penelitian  mengenakan  metode  survei  dan  kuisioner  maka  metode  pengumpulan  data yang  dikenakan  untuk  penelitian  antara  lain  metode  pengumpulan  data  kuantitatif,  alasan penggunaan  metode  kuantitatif  ini  adalah  karena  metode  kuantitatif  berfokus  pada  survei, statistik  dan  pengukuran  data  yang  sudah  ada  sebelumnya  serta  kuisioner.[10] Kuisioner  yang digunakan  disesuaikan  dengan  skala  likert,  dimana  skala  likert  memiliki  dua  perbahasan  yaitu perbahasan positif diberi taksiran 5,4,3,2,1 perbahasan negatif diberi taksiran 1,2,3,4,5[11]

## 2.3   Teknik Analisis Data
Teknik  analisis  data  yang  diterapkan  untuk  penelitian  ini  merupakan  Model  persamaan struktural.  Model  persamaan  struktural  menjelaskan  keterkaitan  antar  variabel  secara menyeluruh kemudian memberitahukan apa saja efek langsung dan tidak langsung dari satu atau beberapa  variabel  berdasarkan  variabel  lainnya.  pada  dasarnya  Model  persamaan  struktural (SEM) memiliki beberapa jenis, pada penelitian kali ini dipilih model persamaan structural yaitu PLS-SEM,  karena  memiliki  fungsi  untuk  memprediksi  atau  menjelaskan  hubungan  variabel idenpenden  dan  variabel  laten  serta  bekerja  dengan  efisien  berdasarkan  ukuran  skematis  kecil dan model versi majemuk.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Adapun hasil dan juga pembahasan dalam penelitian ini akan dipaparkan sebagai berikut:

## 3.1 Hasil Penelitian
Untuk  keperluan  akurasi  data,  maka  data  akan  dikumpulkan  melalui  kuesioner online ditujukan kepada penggunaan E-commerce dengan responden berjumlah 400:
Tabel 1 . Karateristik Pengguna Kategori Keseluruhan Jenis Kelamin Laki – Laki 214 Perempuan 185 Usia < =20 tahun 126
110 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 105-116 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x,
>20 tahun 275 Pengalaman 0 – 1 Tahun 54 Lebih dari 1 Tahun 345 Kesukarelaan Pengguna sukarela 345 Tidak sukarela 53 Keakraban Akrab 284 Tidak akrab 115

## 3.1.1 Evaluasi Model Pengukuran
Sehubungan  dengan  evaluasi  model  pengukuran  terdapat  dua  uji  yang  dilakukan  pada data  yaitu  uji  validitas  konvergen  dan  uji  validitas  diskriminan.  Berikut  evaluasi  model pengukuran sebagai berikut:
1. Uji Validitas Konvergen
Ketetapan  pengujian  validitas  konvergen  dapat  diteliti  pada  gambar  dibawah  ini evaluasi model pengukuran disajikan dalam gambar dibawah ini:
Gambar  3 . Diagram Jalur Evaluasi Model Pengukuran
Berdasarkan  diagram  jalur  evaluasi  model  pengukuran  diatas  maka  berikut  tabel  uji validitas konvergen yang dinyatakan berdasarkan nilai loading faktor:
Tabel 2. Uji Validitas Konvergen Variabel Indikator Nilai Loading Factor Ekspektasi Kinerja X1.1 0.863 X1.2 0.840 Ekspektasi Usaha X2.1 0.822 X2.2 0.890 X2.3 0.823 Faktor Sosial X3.1 0.820 X3.2 0.794
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 105-116 E- ISSN 2503-2933 111
s short and clear, implies research results (First Author)
X3.3 0.833 Kondisi memfasilitasi X4.1 0.819 X4.2 0.883 Kepercayaan X5.1 0.792 X5.2 0.766 X5.3 0.776 X5.4 0.822 X5.5 0.804 Niat Perilaku Y1.1 0.926 Y1.2 0.910 Perilaku Pengguna Y2.1 0.907 Y2.2 0.820 Keakraban M1.1 0.924 Jenis Kelamin M2.1 1,000 Usia M3.1 1,000 Pengalaman M4.1 1,000 Kesukarelaan Penggunaan M5.1 1,000
Jika terdapat hasil loading factor > 0,70, maka determinasi bahwa indikator memenuhi persyaratan  Uji  Validitas  Konvergen.  Seumpama  tidak  lebih  besar  dari  0,7  maka  tidak memenuhi persyaratan Uji Validitas Konvergen.
2. Uji Validitas Diskriminan
Sedangkan  untuk  Uji  Validitas  diskriminan  yang  didasarkan  pada  nilai  AVE  adalah sebagai berikut:
Tabel 3 . Uji Validitas Diskriminan Variabel AVE Keterangan Ekspektasi Kinerja (X1) 0.725 Valid Ekspektasi Usaha (X2) 0.715 Valid Faktor Sosial (X3) 0.666 Valid Kondisi memfasilitasi (X4) 0.725 Valid Kepercayaan (X5) 0.628 Valid Niat Perilaku (Y1) 0.843 Valid Perilaku Pengguna (Y2) 0.747 Valid Umur 1.000 Valid Pengalaman 1.000 Valid Kekaraban 0.860 Valid Jenis kelamin 1.000 Valid Kesukarelaan Pengguna 1.000 Valid X1 * Age 1.000 Valid X1 * Gen 1.000 Valid X2 * Age 1,000 Valid X2 * Exp 1,000 Valid X2 * Gen 1,000 Valid
112 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 105-116 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x,
X3 * Age 1,000 Valid X3 * Exp 1,000 Valid X3 * Gen 1,000 Valid X3 * Vol 1,000 Valid X4 * Age 1,000 Valid X4 * Exp 1,000 Valid X4 * fam 1,000 Valid
Apabila  hasil  pengujian  pada  uji  validitas  diskriminan  menunjukkan  isi  AVE  >  0,5 maka  disimpulkan  bahwa  seluruh  variabel  diterangkan  valid.  seumpama  isi  AVE  <  0,5  maka variabel dipaparkan tidak valid.

## 3.1.2 Evaluasi Model Struktural
Hasil pengujian evaluasi model struktural disajikan dalam gambar dibawah ini:
Gambar  4 . Evaluasi Model Struktural (Boostraping)
Berdasarkan  gambar  evaluasi  model  stuktural  diatas  maka  dapat  disimpulkan tabel T- statics dan koefisien jalur (P-Value) :
Tabel 4 . T-Statistic dan Koefisien Jalur (P-value) Relasi Tabel Original Sample Sample Mean Standart Deviation T- statisti P- Values Keterangan X1 - > Y1 0.058 0.063 0.051 1.137 0.256 Ditolak X2 - > Y1 0.072 0.071 0.057 1.267 0.206 Ditolak X3 - > Y1 0.120 0.111 0.054 2.201 0.028 Diterima X4 - > Y2 0.006 0.009 0.039 0.144 0.885 Ditolak X5 - > Y1 0.415 0.411 0.076 5.477 0.000 Diterima Y1 - > Y2 0.599 0.596 0.057 10.476 0.000 Diterima Age -> Y1 0.083 0.084 0.050 1.658 0.098 Ditolak
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 105-116 E- ISSN 2503-2933 113
s short and clear, implies research results (First Author)
Age -> Y2 0.112 0.116 0.046 2.449 0.015 Diterima Exp -> Y1 0.000 -0.001 0.044 0.009 0.993 Ditolak Exp -> Y2 0.126 0.127 0.047 2.679 0.008 Diterima Fam-> Y1 0.278 0.274 0.061 4.569 0.000 Diterima Gen -> Y1 -0.052 -0.052 0.073 0.713 0.476 Ditolak Vol -> Y1 -0.010 -0.003 0.057 0.176 0.860 Ditolak X1 * Age -> Y1 0.025 0.023 0.058 0.435 0.664 Ditolak X1 * Gen -> Y1 -0.170 -0.174 0.066 2.569 0.010 Diterima X2 * Age -> Y1 0.175 0.162 0.063 2.792 0.005 Diterima X2 * Exp -> Y1 -0.009 -0.008 0.053 0.165 0.869 Ditolak X2 * Gen -> Y1 -0.016 -0.012 0.076 0.213 0.832 Ditolak X3 * Age -> Y1 -0.096 -0.093 0.071 1.342 0.180 Ditolak X3 * Exp -> Y1 -0.005 -0.009 0.054 0.089 0.929 Ditolak X3 * Gen -> Y1 0.110 0.114 0.073 1.515 0.130 Ditolak X3 * Vol -> Y1 -0.080 -0.067 0.065 1.230 0.219 Ditolak X4 * Age -> Y2 -0.131 -0.131 0.041 3.211 0.001 Diterima X4 * Exp -> Y2 0.017 0.020 0.048 0.347 0.729 Ditolak X5 * Fam -> Y1 0.155 0.143 0.051 3.030 0.003 Diterima
Apabila  T-statics  >  1,96  serta  P-Value  <  0,005  maka  variabel  dinyatan  berpengaruh signifikan  terhadap  variabel  lainnya.  berdasarkan  data  yang  terdapat  pada  tabel  diatas  maka disimpulkan bahwa hipotesis H3, H5, H6, H7, H11, H13 dan H18 berpengaruh signifikan dan tidak  dapat  memoderasi  satu  variabel  terhadap  variabel  lain  sedangkan  hipotesis  lainnya dinyatakan  tidak  berpengaruh  signifikan  maupun  tidak  dapat  memoderasi  antar  variabel. Berdasarkan  gambar  diatas  persamaan  oleh  regresi  berganda,  dikarenakan  beberapa  variabel ditolak akibat dari tidak memenuhi kriteria maka persamaan regresi berganda sebagai berikut: = 0,006   + 0,415 $%&'( − 0,170 +% (, ∗ .( $/( + 0,175 Ekspektasi Usaha *Usia (00( = 0,5999 2( /(3( +  0,006 $(4 − 0,131 $(4  ∗ 6

## 3.2   Pembahasan
Berlandaskan  penelitian  kali  ini  yang  memiliki  hasil  pengkajian  maka  hipotesis  yang dapat diterima yakni H3, H5, H6, H7, H11, H13 dan H18 dikarenakan berpengaruh signifikan terhadap  variabel  lain  dan  juga  dapat  memoderasi  variabel  satu  dengan  lainnya.  adapun pembahasan hipotesis yang diterima yakni:
H3:  Faktor  sosial  ( social  influence )  punya  pengaruh  positif  dengan  niat  perilaku ( behavioral  intention )  pada  aplikasi E-commerce di  kalangan  pengguna  dikota medan
Variabel faktor sosial (X3) berpengaruh signifikan oleh Niat Perilaku (Y1) E-commerce . Dengan  rincian  189  responden  amat  setuju,  130  setuju,  63  ragu,  13  tidak  dan  4  sangat tidak setuju
H5:  Niat  Perilaku  ( behavioral  intention) punya  pengaruh  positif  perihal  perilaku pengguna  ( use  behavior )  pada  aplikasi E-commerce di  kalangan  pengguna  dikota medan
114 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 105-116 E-ISSN 2503-2933
Variabel  Niat  Perilaku  (Y1)  berpengaruh  signifikan  oleh  perilaku  pengguna (Y2) E- commerce . Dengan rincian 239 responden amat setuju, 107 setuju, 47 ragu, 5 tidak  dan 1 sangat tidak.
H6:  Kepercayaan  ( trust )  punya  pengaruh  positif  perihal  niat  perilaku  ( behavioral intention ) pada aplikasi E-commerce di kalangan pengguna dikota medan
Variabel kepercayaan (X5) punya pengaruh positif dan signifikan terhadap Niat Perilaku (Y1) E-commerce .  Dengan  rincian  236  responden  amat  setuju,  120  setuju,  41  ragu,  1 tidak, 1 sangat tidak.
H7:   Jenis  kelamin  ( gender )  memoderasi  ekspektasi  kinerja  ( performance  expectancy ) sama niat perilaku ( behavioral intention )
Variabel  jenis  kelamin  signifikan  memoderasi  hubungan  ekspektasi  kinerja  (X1)  sama Niat perilaku (Y1) pada e-commerce . Hal ini disebabkan karena p-values X1 * gen -> Y1 < 0,05 yaitu 0,010.
H11:  Usia  ( age) memoderasi  ekspektasi  usaha  ( effort  expectancy )  sama  niat  perilaku ( behavioral intention )
Variabel usia signifikan memoderasi hubungan ekspektasi usaha(X2) sama Niat perilaku (Y1) pada e-commerce . Hal ini disebabkan karena p-values X2 * age -> Y1 < 0,05 yaitu 0,005.
H13:  Usia  ( age )  memoderasi  kondisi  memfasilitasi  ( facilitating  condition )  sama  niat perilaku ( behavioral intention )
Variabel  usia  signifikan  memoderasi  hubungan  antara  Kondisi  memfasilitasi(X4)  dan Perilaku Pengguna(Y2) pada e-commerce . Hal ini disebabkan karena p-values X4 * age - > Y1 < 0,05 yaitu 0,001.
H18:  kekaraban  ( familiarity )  memoderasi  kepercayaan  ( trust )  sama  minat  pemanfaatan ( behavioral intention )
Variabel  kekaraban  memoderasi  hubungan  antara  kepercayaan(X5)  dan  Niat  perilaku (Y1) pada e-commerce . Hal ini disebabkan karena p-values X5 * fam -> Y1 < 0,05 yaitu 0,003.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  memaparkan  kalau  faktor  –  faktor  yang  menghaki  niat  perilaku  dan perilaku pengguna pada aplikasi E-commerce adalah faktor sosial yang punya pengaruh positif serta  signifikan  pada  niat  perilaku,  faktor  kepercayaan  yang  punya  pengaruh  positif  dan signifikan  pada  niat  perilaku,  faktor  niat  perilaku  yang  punya  pengaruh  positif  dan  signifikan pada  perilaku  pengguna.  Pengaruh  variabel  moderasi  pada  aplikasi e-commerce yaitu  variabel usia  yang  memoderasi  hubungan  ekspektasi  usaha  sama  niat  perilaku  dan  memoderasi hubungan  kondisi  memfasilitasi  sama  perilaku  pengguna,  variabel  jenis  kelamin  yang memoderasi  hubungan  ekspektasi  kinerja  sama  niat  perilaku.  Kepercayaan  punya  pengaruh positif  dan  signifikan  perihal  niat  perilaku  artinya,  semakin  tinggi  tingkat  kepercayaan responden  terhadap e-commerce maka  semakin  tinggi  niat  menggunakan e-commerce .  Untuk memperkuat hubungan antara kepercayaan dan niat perilaku maka dibutuhkan sebuah variabel moderasi,  variabel  moderasi  yang  diajukan  adalah  keakraban.  Variabel  keakraban  berfungsi
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 105-116 E- ISSN 2503-2933 115
s short and clear, implies research results (First Author)
memperkuat  hubungan  antara  kepercayaan  dan  niat  perilaku.  Keakraban  mampu  memoderasi hubungan  antara  kepercayaan  dan  niat  perilaku  yang  berarti  bahwa  semakin  tinggi  tingkat keakraban seseorang terhadap e-commerce semakin kuat hubungan antara kepercayaan dengan niat perilaku penggunaan e-commerce

## 5. SARAN
Beberapa saran untuk peneliti seterusnya yakni:
1. Peneliti seterusnya meneliti variabel keakraban pada model UTAUT untuk masing-masing e-commerce menggunakan  teknik  sampel  yang  lebih  umum  seperti sampling  probabilitas atau meneliti dengan model lain seperti UTAUT 2.
2. Peneliti selanjutnya dapat memaksimalkan peran dari setiap variabel moderasi dalam model UTAUT  dikarenakan  beberapa  variabel  moderasi  dalam  model  UTAUT  tidak  memiliki pengaruh moderasi dalam penelitian ini.
3. Peneliti  selanjutnya  dapat  meneliti  variabel  lain  yang  mampu  mengembangkan  model UTAUT  seperti  variabel  bebas  ataupun  variabel  moderasi  lainnya  yang  bisa  memoderasi hubungan antar variabel dependen dan independent dalam model UTAUT

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Salahshour  Rad,  M.  Nilashi,  and  H.  Mohamed  Dahlan, “Information  Technology Adoption: A Review of The Literature and Classification,” Univers. Access Inf. Soc. , Vol. 17, No. 2, pp. 361–390, 2018, doi: 10.1007/s10209-017-0534-z.
[2] R.  Ladhari, J.  Gonthier,  and  M.  Lajante, “Generation  Y  and  Online  Fashion  Shopping: Orientations and Profiles,” J. Retail. Consum. Serv. , Vol. 48, No. January, pp. 113–121, 2019, doi: 10.1016/j.jretconser.2019.02.003.
[3] Y. K. Dwivedi, N. P. Rana, A. Jeyaraj, M. Clement, and M. D. Williams, “Re-examining the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT): Towards a Revised Theoretical  Model,”  Inf.  Syst.  Front. ,  Vol.  21,  No.  3,  pp.  719–734,  2019,  doi: 10.1007/s10796-017-9774-y.
[4] E.  S.  Panjaitan  and  R.  Budiarto, “The  Role  of  Intelligence  In  E-Learning  Usage:  An Extension  of  UTAUT  Model, ” Int.  J.  Adv.  Trends  Comput.  Sci.  Eng. ,  Vol.  8,  No.  6,  pp. 3160–3165, 2019, doi: 10.30534/ijatcse/2019/79862019.
[5] C.  Chao, “Factors  Determining  The  Behavioral  Intention  to  Use  Mobile  Learning :  An Application and Extension of the UTAUT Model,” Front. Psychol. , Vol. 10, No. July, pp. 1–14, 2019, doi: 10.3389/fpsyg.2019.01652.
[6] N.  Legowo, “Factors  Influencing  The  Adoption  of  Internet  Banking  System  Using UTAUT  Combined  TTF  at  Private  Bank  Indonesia,”  Int.  J.  Adv.  Trends  Comput.  Sci. Eng. , Vol. 9, No. 1, pp. 42–50, 2020, doi: 10.30534/ijatcse/2020/08912020.
[7] S.  Arabia, “An  Extended  UTAUT  Model  For  Understanding  of  The  Effect  of  Trust  On Users  ’  Acceptance  of  Cloud  Computing  Saad  Alharbi,”  Int.  J.  Comput.  Apl.  Technol. ,
116 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 105-116 E-ISSN 2503-2933
Vol. 56, No. 1, 2020.
[8] S.  Zaid, “The  Role  of  Familiarity  in  Increasing  Repurchase  Intentions  in  Online Shopping,”  J.  Econ.  Business,  Account.  Ventur. ,  Vol.  23,  No.  1,  pp.  12–18,  2020,  doi: 10.14414/jebav.v23i1.2132.
[9] C.  Chia-hua, “The  Effects  of  Familiarity  and  Positive  Recommendation  on  Repurchase Intention : The Mediating Role of Trust,” Pasific Bus. Rev. Int. , Vol. 10, No. 5, pp. 99– 108, 2017.
[10]  L. Rooshenas, S. Paramasivan, M. Jepson, and J. L. Donovan, “Intensive Triangulation of Qualitative  Research  and  Quantitative  Data  to  Improve  Recruitment  to  Randomized Trials : The QuinteT Approach,” Qual. Health Res. , 2019, doi:
10.1177/1049732319828693.
[11]  Sanchez Zambrano D.F and Z. L.F.A, “Influencing Factors in The Consumer ’ s Loyalty Towards Sports Brands,” Int. Conf. Inf. Manag. , pp. 1–6, 2020.