Value : Jurnal Manajemen dan Akuntansi, 18 (1), Hal. 199 - 214 p-ISSN: 1979-0643 e-ISSN: 2685-7324
Structural Equation Modeling Pada Adopsi Sistem Informasi Akuntansi Berbasis E- Commerce Menggunakan UTAUT2
Widya Reza 1*
Faradiba Jabnabillah 2
Andini Setyo Anggraeni 3 1 Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Batam Email : widya@iteba.ac.id 2 Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Batam Email : faradiba@iteba.ac.id 3 Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Batam Email : andini@iteba.ac.id
Diterima: 28 Maret 2023 Direview: 3 April 2023 Dipublikasikan : 30 April 2023

## Abstract
Batam City MSME players still encounter obstacles in the adoption of e-commerce-based Accounting Information Systems (AIS). This study aims to analyze the factors that influence the adoption of an e- commerce-based accounting information system for MSMEs in Batam City using the UTAUT2 model by considering cultural factors. The data used in this study is primary data obtained through a survey of MSME actors in Batam City using a questionnaire with the purposive sampling method. The sample used  was  150  MSME  actors.  Hypothesis  testing  is  carried  out  using  Structural  Equation  Modeling (SEM)  using  SmartPLS.  The  results  of  the  study  proved  that  facilitating  conditions,  habits  and behavioural  intentions  affect  the  use  behavior  variable  directly.  Cultural  factors  of  individualism collectivism,  uncertainty  avoidance  and  long  term  orientation  also  succeeded  in  moderating  the influence of behavioural intention variables on use behavior. The results of this study imply that the government can consider cultural factors in developing a strategy to increase the adoption of MSME e-commerce accounting information systems in Batam City to improve business performance.
Keywords: SEM, AIS, E-commerce, UTAUT2

## Abstrak
Pelaku  UMKM  Kota  Batam  masih  menemui  kendala  dalam  penerapan  Sistem  Informasi  Akuntansi (SIA)  berbasis e-commerce .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  faktor-faktor  yang mempengaruhi adopsi sistem informasi akuntansi berbasis e-commerce bagi UMKM di Kota Batam dengan  menggunakan  model  UTAUT2  dengan  mempertimbangkan  faktor  budaya.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  primer  yang  diperoleh  melalui  survei  terhadap  pelaku UMKM di Kota Batam dengan menggunakan kuesioner dengan metode purposive sampling. Sampel yang  digunakan  sebanyak  150  pelaku  UMKM.  Pengujian  hipotesis  dilakukan  dengan  menggunakan Structural Equation Modeling (SEM) menggunakan SmartPLS. Hasil penelitian membuktikan bahwa facilitating conditions, habits dan behavioural intentions mempengaruhi use behavior secara langsung. Faktor  budaya individualism/collectivism,  uncertainty  avoidance dan long  term  orientation juga berhasil memoderasi pengaruh variabel behavioural intention terhadap use behavior . Hasil penelitian ini menyiratkan bahwa pemerintah dapat mempertimbangkan faktor budaya dalam menyusun strategi peningkatan adopsi SIA berbasis e-commerce pada UMKM di Kota Batam untuk meningkatkan kinerja bisnis.
Kata kunci: SEM, SIA, E-commerce , UTAUT2

## PENDAHULUAN
Sistem Informasi akuntansi (SIA) di Indonesia akhir-akhir ini sedang berkembang pesat. Salah satu model yang berkembang saat ini adalah SIA yang berbasis e-commerce (Syah & Karen, 2022) . E- commerce merupakan pengaplikasian internet dan website dalam melakukan transaksi bisnis (Effendi, 2020) . E-Commerce menyebabkan  perubahan  gaya  hidup  konsumen  dan  membuka  banyak  peluang bisnis (Piarna & Fathurohman, 2020) . Teknologi ini mampu menjadikan SIA suatu usaha yang pada awalnya  merupakan  informasi  internal  pelaku  usaha,  menjadi  informasi  yang  dapat  diakses  oleh konsumennya (Fadhilah et al., 2023) . SIA berbasis e-commerce tidak hanya diterapkan dalam dunia bisnis skala besar, namun juga pada  sektor  UMKM  (Usaha  Mikro,  Kecil  dan  Menengah).  UMKM  merupakan  salah  satu  kunci perekonomian nasional. Hal ini dikarenakan struktur organisasi dan sumber daya manusia pada UMKM bersifat  lebih  fleksibel  dalam  beradaptasi  dengan  perubahan  pasar (Akanbi  &  Jonathan,  2018 ; Ariningsih  et  al.,  2022 ; Harash  et  al.,  2014) .  Penting  bagi  UMKM  beradaptasi  dan  memanfaatkan kemajuan  teknologi  untuk  mempertahankan  dan  meningkatkan  kinerjanya.  Kota  Batam  merupakan salah  satu  wilayah  di  Indonesia  dengan  perkembangan  UMKM  yang  pesat.  Pelaku  UMKM  dituntut untuk menyesuaikan dengan komunitas global dalam pemanfaatan teknologi informasi, salah satunya dengan pemanfaatan e-commerce (Fadilah et al., 2020) .
Masyarakat  Kota  Batam  terdiri  dari  berbagai  suku  bangsa,  adat  istiadat  dan  agama. Keberagaman  ini  disebabkan  masyarakat  Kota  Batam  didominasi  oleh  pendatang  yang  berasal  dari seluruh Indonesia. Budaya merupakan  dapat mempengaruhi dan kebiasaan  pada  masyarakat tertentu serta dapat mendorong konsumen menggunakan produk tertentu (Effendi, 2020) . Adopsi teknologi pada sebuah usaha memerlukan suatu pendekatan, salah satunya adalah Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT 2). UTAUT 2 merupakan salah satu model adopsi teknologi terkini yang dikembangkan oleh Venkatesh, dkk pada tahun 2012 (Baptista & Oliveira, 2015a) .
Penelusuran  literatur  masih  belum  ditemukan  penelitian  tentang  analisis  SEM  pada  model adopsi  SIA  berbasis e-commerce berbasis  UTAUT2  dengan  moderasi  budaya.  Analisis  SEM merupakan  gabungan  analisis  regresi,  faktor,  dan  jalur  dalam  mengidentifikasi  hubungan  antara variabel  laten,  mengukur  nilai  pemuatan  indikator  variabel  laten,  dan  menghitung  model  jalur  dari variabel laten ini (Kwong-Kay Wong, 2013) . Variabel dalam SEM adalah eksogen atau endogen (Ronco et al., 2021) . Estimasi atau estimasi parameter model SEM dilakukan dengan metode Ordinary Least Square (OLS).  Algoritma  SEM  akan  dikerjakan  dengan  pemodelan  regresi parsial  dalam  dua tahap. Tahap  awal  dengan  memperkirakan  skor  konstruk,  kemudian  tahap  kedua  dengan  memperkirakan pembebanan luar, koefisien jalur dan nilai R 2 dari variabel laten endogen (S.M. et al., 2014) . Penelitian ini  bertujuan  untuk  membentuk  sebuah  model  adopsi  teknologi  yang  bertujuan  untuk  menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi analisis SEM dalam adopsi SIA berbasis e-commerce pada UMKM Kota Batam menggunakan teori UTAUT2 dengan moderasi budaya.

## KAJIAN PUSTAKA DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS KAJIAN PUSTAKA Sistem Informasi Akuntansi (SIA)
SIA merupakan sekumpulan dari sumber daya manusia dan modal dalam suatu organisasi yang bertanggungjawab  dalam  menyediakan  informasi  keuangan  serta  informasi  yang  diperoleh  dari pengumpulan  dan  pengelolahan  data  transaksi  keuangan  suatu  instansi (Setiawansyah,  2020) . Perkembangan SIA telah tersedia dalam bentuk digital seperti aplikasi APIK yang disediakan oleh Bank Indonesia yang dapat digunakan untuk pencatatan keuangan pada UMKM (Fadhilah et al., 2023) . SIA memiliki  berbagai  manfaat  terhadap  UMKM,  diantara  sebagai  acuan  dalam  membuat  keputusan, perancangan strategi usaha, dan evaluasi kinerja usaha (Harash et al., 2014) .

## Model UTAUT2
Model  UTAUT  terdiri  dari  empat  konstruk  yaitu Performance  Expectancy  (PE),  Effort Expectancy  (EE),  Social  Influence  (SI) dan facilitating  conditions  (FC) untuk  menguji  perilaku penggunaan  teknologi (Venkatesh  et  al.,  2012) .  Pada  Tahun  2012  Model  UTAUT  diperluas  oleh Venkatesh et al. menjadi model UTAUT 2 dengan menambahkan tiga konstruk pada model UTAUT yaitu Hedonic Motivation (HM), Price Value (PV) dan Habit (H) . Penambahan tiga konstruk tersebut
bertujuan untuk mengatasi kesenjangan pada model UTAUT (Piarna & Fathurohman, 2020) . Variabel moderasi dalam penelitian ini adalah Uncertainty Avoidance (UA), Individualism Collectivism (IC), dan Long Term Orientation (LTO). Karena model ini lebih kompleks, diharapkan dapat memberi gambaran tentang minat penggunaan teknologi oleh UMKM Kota Batam.

## Performance Expectancy
Performance  Expectancy merupakan  ukuran  tentang  kepercayaan  seseorang  bahwa penggunaan sistem dapat membantu memperoleh keuntungan dalam kinerja pekerjaannya (Venkatesh et  al.,  2012) . Performance  Expectancy dibentuk  berdasarkan  lima  variabel  berdasarkan  teori sebelumnya  yaitu Perceived  Usefulness,  Extrinsic  Motivation,  Job  Fit,  Relative  Advantage,  dan Outcome  Expectation.  ekspektasi  kinerja  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  niat  dalam penggunaan

## Effort Expectancy
Effort Expectancy merupakan ukuran kemudahan terkait dengan pengaplikasian sistem. Effort Expectancy berasal  dari  variabel  utama  yaitu Complexity,  Perceived  Ease  of  Use, dan Ease  of  Use. Venkatesh et al. hanya mengaplikasikan Perceived Ease of Use dan Ease of Use sebagai faktor penjelas Effort Expectancy pada model UTAUT dan UTAUT 2 (Indrawati et al., 2017) .

## Social Influence
Social  Influence berkaitan  dengan  ukuran  persepsi  seseorang  tentang  pentingnya  percaya bahwa dia sebaiknya menggunakan system (A. Gupta & Dogra, 2017) . Social Influence terbentuk dari variabel Social Factors, Subjective Norm, dan Image. Venkatesh et al. hanya mengadopsi Subjective Norm dan Social Factors sebagai variabel penentu dari Social Influence pada model UTAUT dan UTAUT 2 (Venkatesh, 2022) .

## Facilitating Condition
Facilitating  Condition merupakan  tingkat  kepercayan  seserang  tentang  keberadaan infrastruktur  organisasi  dan  teknis  dalam  mendukung  penggunaan  sistem (Venkatesh  et  al.,  2012) . Variabel Facilitating Conditions terbentuk dari tiga konstruk yang berbeda yaitu Perceived Behavioral Control,  Facilitating  Conditions dan Compatibility. Konstruk  yang  digunakan  sebagai  sub  konstruk dari  Facilitating  Conditions pada  model  UTAUT  dan  UTAUT  2  hanya Facilitating  Conditions dan Perceived Behavioral Control (Indrawati et al., 2017) .

## Hedonic Motivation
Hedonic Motivation berkaian dengan kesenangan yang berasal dari penggunaan teknologi serta telah  terbukti  memainkan  peran  penting  dalam  menentukan  pengaplikasian  teknologi. Hedonic Motivation berasal dari tiga dimensi yaitu fun , enjoyment dan entertaining (Venkatesh, 2022) .

## Price Value
Biaya  finansial  dan  penggunaan  yang  ditanggung  konsumen  memiliki  perberbedaan  pada penggunaan  teknologi  oleh  konsumen  dengan  organisasi.  Konsumen  dikenakan biaya  finansial  serta penggunaan,  sedangkan  karyawan  tidak.  Oleh  karena  itu  besar  kemungkinan  bahwa  penggunaan teknologi  dipengaruhi  oleh  biaya  dan  struktur  harga (Venkatesh  et  al.,  2012) . Price  Value akan berpengaruh positif terhadap Intention ketika pelanggan merasakan manfaat lebih besar dari biaya yang dikeluarkan saat menggunakan teknologi (Baptista & Oliveira, 2015b) .

## Habit
Habit diartikan  sebagai  frekuensi  penggunaan  sistem  informasi  berdasarkan  pembelajaran (Indrawati et al., 2017) . Pengembangan Habit dipengaruhi oleh tiga faktor utama  yaitu the extent of satisfaction  with  the  outcomes  of  the  behavior,  frequent  repetition  of  the  behavior  in  question, dan relatively stable context . Hal penting lainnya diambil berdasarkan kebiasaan dari penggunaan sistem informasi yaitu comprehensiveness of usage (Venkatesh, 2022) .

## Behavioral Intention
Behavioral Intention menunjukkan ukuran seseorang akan mengaplikasikan teknologi tertentu di  masa  yang  akan  datang. Behavioral  Intention dibentuk  dari  dua  variabel,  yaitu subjective  norm concerning that behaviour dan attitude toward the behavior (Indrawati et al., 2017) .

## Use Behaviour
Use Behavior menggambarkan tingkat keberagaman dan intensitas penggunaan teknologi oleh consumen. Use Behavior terdiri dari dua dimensi dalam yaitu depth of use dan breadth of use (Arista & Abbas,  2022) .  Pengukuran Use  Behavior didasarkan  pada  intensitas  penggunaan Internet  mobile . Internet mobile terdiri  dari  enam  aplikasi  yang  mencerminkan  tingkat  penggunaan  setiap  aplikasi (Indrawati et al., 2017) .

## Individualsm/Colectivism
Budaya  merupakan  kunci  utama  kebiasaan  yang  berlaku  disuatu  lingkungan  tertentu  yang menjadi pemicu konsumen untuk mengadopsi teknologi sehingga budaya mempunyai hubungan yang sangat  erat  dengan  perilaku  konsumen. Individualsm berkaitan  dengan  masyarakat  yang  tidak mempunyai  kedekatan  antar individu  sehingga  setiap  individu  diharapkan  merawat  diri  sendiri  dan keluarganya. Colectivism berkaitan dengan masyarakat yang sejak lahir mempunya ikatan yang kuat dan kohesif dalam kelompok sehingga selama hidup mereka terus melindungi dengan imbalan kesetiaan yang tidak perlu dipertanyakan (Baptista & Oliveira, 2015b) .

## Uncertainty Avoidance
Uncertainty avoidance merupakan tingkat kecemasan terhadap situasi ambigu atau tidak pasti sehingga memandangnya sebagai suatu ancaman yang harus dilawan. Masyarakat dengan uncertainty avoidance tinggi menganggap bahwa peraturan, institusi hukum, dan kontrol yang dapat mengurangi ketidakpastian sangat penting sehingga dalam kehidupan sehari-hari mereka memiliki aturan yang ketat dan rinci (Baptista & Oliveira, 2015b ; Ferreira et al., 2014) .

## Long Term Orientation
Long  Term  Orientation terkait  dengan  menanamkan  kebajikan  yang  bermuara    pada penghargaan  di  masa  depan,  khususnya  ketekunan  dan  penghematan.  kebalikannya, Short  Term Orientation terkait  dengan  menanamkan  kebajikan  yang  terkait  dengan  masa  lalu  dan  masa  kini, khususnya  penghormatan  terhadap  tradisi,  pelestarian  dan  memenuhi  kewajiban  sosial (Baptista  & Oliveira, 2015b) .

## PENGEMBANGAN HIPOTESIS
Pengaruh Performance Expectancy Terhadap Behavioral Intention Performance Expectancy menunjukkan sejauh mana seseorang percaya bahwa menggunakan sistem akan membantunya untuk mendapatkan keuntungan dalam kinerja pekerjaan (Nopiani & Putra, 2021) . Performance  expectation berpengaruh  positif  terhadap  minat  penggunaan mobile  banking (Alalwan et al., 2017 ; Khan et al., 2017) . H1: Performance expectancy memiliki pengaruh signifikan positif terhadap behavioral intention.
Pengaruh Effort Expectancy Terhadap Behavioral Intention Effort expectancy sebagai tingkat kemudahan terkait dengan penggunaan sistem (Morosan & DeFranco,  2016) .  Beberapa  penelitian  menujukkan  pengaruh  signifikan  effort  expecyancy  terhadap minat adopsi teknologi (Alalwan et al., 2017) . H2: Effort expectancy memiliki pengaruh signifikan positif terhadap behavioral intention.
Pengaruh Social Influence Terhadap Behavioral Intention
Beberapa penelitian menunjukkan social influence berpengaruh signifikan terhadap behavioral intention (Hussain et al., 2019 ; Morosan & DeFranco, 2016 ; Oliveira et al., 2016) . Gupta et al. (2018) juga menunjukkan bahwa social influence berpengaruh signifikan terhadap behavioral intention pada penggunaan smarthphone apps . H3: Social influence memiliki pengaruh signifikan positif terhadap behavioral intention.
Pengaruh Facilitating Condition Terhadap Behavioral Intention dan Use Behavioral Beberapa  penelitian  terdahulu  menyimpulkan  bahwa facilitating  condition berpengaruh signifikan terhadap behavioral intention (Alalwan et al., 2017 ; Khan et al., 2017 ; Morosan & DeFranco, 2016) . Selain itu beberapa penelitian juga menunjukkan bahwa facilitating condition tidak berpengaruh signifikan terhadap behavioral intention (Baptista & Oliveira, 2015 ; Makanyeza & Mutambayashata, 2018 ; Gupta & Dogra, 2017) . Berdasarkan penelitian Venkatesh et al. (2012) facilitating condition juga memiliki pengaruh terhadap use behavior didukung oleh penelitian (Gupta & Dogra, 2017 ; Makanyeza & Mutambayashata, 2018 ; Morosan & DeFranco, 2016) . H4: Facilitating condition memiliki pengaruh signifikan positif terhadap behavioral intention. H5: Facilitaing condition memiliki pengaruh signifikan positif terhadap use behavior.
Pengaruh Hedonic Motivation Terhadap Behavioral Intention Hedonic Motivation menjadi faktor penentu Behavioral intention yang kritis dan dinilai sebagai penggerak yang lebih penting dibandingkan Performance expectancy dalam konteks non organisasional (Venkatesh  et  al.,  2012).  Beberapa  penelitian  menunjukkan  bahwa Hedonic  Motivation memiliki pengaruh dalam adopsi teknologi (Alalwan et al., 2017 ; Baptista & Oliveira, 2015 ; Farah et al., 2018 ; Makanyeza & Mutambayashata, 2018 ; Sheikh et al., 2017) . H6: Hedonic motivation memiliki pengaruh signifikan positif terhadap behavioral intention.
Pengaruh Price Value Terhadap Behavioral Intention Menurut Gupta  &  Dogra  (2017) ,  biaya  dan  struktur  harga  kemungkinan  akan  berpengaruh signifikan terhadap penggunaan teknologi oleh pelanggan individu. Beberapa penelitian menunjukkan bahwa Price  value berpengaruh  signifikan  terhadap Behavioral  intention (Gupta  &  Dogra,  2017 ; Makanyeza & Mutambayashata, 2018 ; Tria, 2015) . Namun ada juga penelitian yang menemukan bahwa Price value tidak berpengaruh signifikan terhadap Behavioral intention (Alalwan et al., 2017 ; Baptista & Oliveira, 2015 ; Hussain et al., 2019) . H7: Price value memiliki pengaruh signifikan positif terhadap behavioral intention .
Pengaruh Habit Condition Terhadap Behavioral Intention dan Use Behavioral Venkatesh et al. (2012) mengemukakan kebiasaan konsumen berpengaruh secara signifikan terhadap penggunaan teknologi pribadi ketika mereka menghadapi lingkungan yang beragam dan selalu berubah. Beberapa peneliti juga menemukan bahwa Habit berpengaruh signifikan tehadap use behaviour (UB) seperti penelitian yang dilakukan (Gupta et al., 2018 ; Makanyeza & Mutambayashata, 2018 ; Nopiani & Putra, 2021 ; Sheikh et al., 2017) . Kebiasaan juga ditemukan mempengaruhi behavioral intention (BI) seperti penelitian (Gupta et al., 201) ; Morosan & DeFranco, 2016 ; Farzin et al., 2021) . H8: Habit memiliki pengaruh signifikan positif terhadap behavioral intention . H9: Habit memiliki pengaruh signifikan positif terhadap Use Behaviour . Penelitian Venkatesh  et  al.  (2012) menunjukkan  pengaruh  yang  signifikan  dari Behavioral intention terhadap use behaviour . Beberapa peneliti juga menemukan hasil yang sama seperti penelitian (Farah et al., 2018 ; K. Gupta & Arora, 2020 ; Khan et al., 2017 ; Makanyeza & Mutambayashata, 2018 ; Nopiani & Putra, 2021 ; Merhi et al., 2019 ; Sheikh et al., 2017) . H10: Behavioral intention memiliki pengaruh signifikan positif terhadap Use Behaviour.
Pengaruh Behavioral  Intention Terhadap Use  Behaviour  dengan Moderasi Individualism/ Colectivism
Penelitian (Baptista & Oliveira, 2015 ; Khan et al., 2017 ; Sheikh et al., 2017) menemukan bahwa individualism/colectivism berpengaruh  signifikan  dalam  memoderasi  hubungan  niat  dan  perilaku. Kemudian Goularte & Zilber (2019) dalam penelitianya menemukan bahwa individualism/colectivism mempunyai pengaruh yang lemah terhadap adopsi teknologi.
H11:  Individualsm/colectivism  memoderasi  pengaruh  dari  behavioral  intention  terhadap  use behaviour secara signifikan.
Pengaruh Behavioral Intention Terhadap Use Behaviour dengan Moderasi Uncertainty Avoidance
Terdapat  beberapa  penelitian  yang  menggunakan  variabel uncertainty  avoidance seperti penelitian  yang  dilakukan (Baptista  &  Oliveira,  2015 ; Khan  et  al.,  2017 ; Sheikh  et  al.,  2017) menyatakan bahwa orang dengan uncertainty avoidance rendah dimana karakteristik budaya ini cukup santai, tidak menolak untuk mengambil risiko, biasanya melakukan beberapa improvisasi, dan memiliki penerimaan  yang  lebih  besar terhadap ide,  produk,  dan  layanan  baru.  Namun  dalam  penelitian  yang dilakukan oleh Goularte & Zilber (2019) mengatakan bahwa budaya uncertainty avoidance memoderasi pengaruh behavioral intention terhadap use behavior secara lemah. H12: Uncertainty  Avoidance memoderasi  pengaruh  dari Behavioral  intention terhadap Use Behaviour secara signifikan.
Pengaruh Behavioral Intention Terhadap Use Behaviour dengan Moderasi Long Term Orientation Long  Term  Orientation menggambarkan  bagaimana  setiap  masyarakat  harus  memelihara beberapa  hubungan  dengan  masa  lalunya  sendiri  sambil  menghadapi  tantangan  masa  kini  dan  masa depan, dan masyarakat memprioritaskan dua tujuan eksistensial ini secara berbeda (Hofstede, 2011) . Penelitian Baptista  &  Oliveira  (2015) menunjukkan  bahwa Long  Term  Orientation memoderasi pengaruh behavioral intention terhadap use behavior . H13: Long Term Orientation memoderasi pengaruh dari Behavioral intention terhadap Use Behaviour secara signifikan.
Gambar 1. Model Penelitian Sumber: Penulis (2023)

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan data primer yang dikumpulkan melalui kuesioner. Masing-masing item dalam  penelitian  ini  diukur  menggunakan  Skala Likert .  Teknik  sampling  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah purposive sampling dengan kriteria sampel yang digunakan pelaku UMKM Kota
Performance
Expectancy Effort Expectancy Social Influence (SI) Facilitating condition Hedonic Motivation Price value Habit Behavioral Intention Use behavior Individualism/ collectivism
Uncertainty avoidance Long/short term orientation H1 H2 H3 H4 H5 H6 H7 H8 H9 H10 H11 H12 H13
Batam yang mengenal kegiatan belanja online melalui e-commerce dan pernah melakukan pemasaran produk  melalui  sosial  media  minimal  satu  kali. Jumlah  sampel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini sebanyak 150 pelaku UMKM.
Tabel 1. Variabel dan Pengukurannya Variabel Indikator Kode Performance Expectancy (PE) (X1) E-commerce sangat berguna dalam     SIA PE1 E-commerce memungkinkan melakukan SIA lebih mudah PE2 E-commerce memungkinkan melakukan SIA lebih cepat PE3 Menggunakan e-commerce meningkatkan efisiensi dalam SIA PE4 Effort Expectancy (EE) (X2) Kemudahan memahami penggunaan e-commerce untuk SIA EE1 Kenyamanan melakukan SIA menggunakan e-commerce EE2 Kemudahan melakukan SIA menggunakan e-commerce EE3 Mahir dalam menggunakan e-commerce dalam SIA EE4 Social Influence (SI) (X3) Orang yang penting bagi saya menyarankan penggunaan e- commerce SI1 Orang yang memengaruhi perilaku saya menyarankan untuk menggunakan e-commerce SI2 Orang yang pendapatnya saya hargai menyarankan penggunaan e- commerce SI3 Facilitating Condition (FC) (X4) Memiliki fasilitas untuk penggunaan e -commerce pada SIA FC1 Memiliki pengetahuan penggunaan e-commerce untuk SIA FC2 E-commerce kompatibel dengan sistem lain FC3 Bantuan online tersedia untuk pertanyaan berkaitan dengan penggunaan e -commerce FC4 Hedonic Motivation (HM) (X5) Menggunakan e-commerce untuk SIA menarik HM1 Menggunakan e-commerce untuk SIA menyenangkan HM2 Menggunakan e-commerce untuk SIA sangat menghibur HM3 Price value (PV) (X5) Penggunaan e-commerce terjangkau PV1 Biaya  layanan e-commerce lebih terjangkau dari layanan sejenis lain PV2 Biaya  penggunaan e-commerce sesuai dengan nilai manfaatnya PV3 Habit (H) (X6) Menggunakan e-commerce untuk SIA telah menjadi kebiasaan H1 Saya ketergantungan menggunakan e-commerce untuk SIA H2 Saya harus menggunakan e-commerce untuk SIA H3 Gemar menggunakan e-commerce untuk SIA H4 Behavioral Intention (BI) (Z) Akan terus menggunakan e-commerce untuk SIA selanjutnya BI1 Akan terus menggunakan e-commerce untuk SIA dalam keseharian BI2 Akan tetap sering  menggunakan e-commerce untuk SIA BI3 Use behavior (UB) (Y) Terkadang menggunakan e-commerce untuk SIA UB1 Sering menggunakan e-commerce untuk SIA sehari-hari UB2 Teratur menggunakan e-commerce untuk SIA sehari-hari UB3 Selalu menggunakan e-commerce untuk SIA untuk transaksi UB4 Individualism/ collectivism (IC) (M1) Diterima sebagai anggota kelompok lebih penting daripada sendiri IC1 Keberhasilan kelompok lebih penting daripada individu IC2 Setia kepada suatu kelompok lebih penting daripada individu IC3 Kesejahteraan individu tidak lebih penting dari kelompok IC4 Uncertainty avoidance (UA) (M2) Takut ketika akan melakukan sesuatu yang baru UA1 Takut akan ketidakpastian tentang masa depan UA2 Lebih baik berada disituasi buruk yang diketahui, daripada situasi yang baik namun tidak pasti UA3
Sumber: (Baptista & Oliveira, 2015b; Venkatesh et al., 2012)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Karakteristik Responden
Tabel 2 Data Responden Berdasarkan Jenis Kelamin Jenis kelamin Jumlah Persentase (%) Laki-laki 59 39.33 Perempuan 91 60.67 Jumlah 150 100 Sumber: Penulis (2023)
Table  2  menunjukan  jumlah  responden  laki-laki  sebanyak  59  orang  (39,33%)  dan perempuan  sebanyak  91  orang  (60,67%). Hal ini  sejalan dengan riset  yang berjudul  “ All eyes  on e- money:  The  race  to  reach  180M  unbanked  Indonesians ”  bahwa  wanita  muda  di  Indonesia  lebih bersemangat  mengadopsi pembayaran digital dari pada laki-laki. Hasil riset tersebut mengungkapkan 48% wanita berusia 25-28  tahun dan 46% berusia 29-34 tahun sudah menggunakan uang elektronik untuk  membeli  kebutuhan  sehari-hari  mereka  seperti  makanan,  minuman  dan  bahan  makanan dibandingkan 28% dan 32% pria pada kelompok umur yang sama (Nugroho & July, 2018) .
Tabel 3 Pengalaman Menggunakan E-Commerce Jenis kelamin Jumlah Persentase (%) < 1 tahun 83 55.33 1-2 tahun 61 40.67 > 2 tahun 6 4.00 Jumlah 150 100 Sumber: Penulis (2023)
Tabel  3  menunjukkan  55,33%  responden  mayoritas  memiliki  pengalaman  menggunakan e- commerce kurang  dari  satu  tahun,  kemudian  1  sampai  dua  tahun  sebanyak  40,67%  dan lebih  dari  2 tahun sebanyak 6%.

## Convergen Validity dan Discriminant Validity
Tahap  awal  dalam  SEM  dilakukan  dengan  evaluasi outer  model . Outer  model atau  model pengukuran  adalah  tahap  untuk  mengevaluasi  validitas  dan  reliabilitas  suatu  konstruk.  Ada  dua  uji validitas konstruk dalam model pengukuran SEM, yaitu convergen validity dan discriminant validity . Outer  model dievaluasi  menggunakan  parameter  AVE, community,  outer  loading,  cross  loading, cronbach alpha , dan composite realibility (Leguina, 2015; Wardhani et al., 2020) .
Tabel 4. Outer Loading Variabel Items Outer Loading Description Performance Expectancy (PE) PE1 0.878 Valid PE2 0.881 Valid
Sebaiknya orang-orang tidak membuat perubahan karena dapat memperburuk sesuatu UA4 Long/short term orientation (LTO) (M3) Penting untuk menghormati tradisi yang ada LTO1 Bekerja keras untuk kesuksesan masa depan LTO2 Nilai-nilai tradisional merupakan sesuatu yang penting LTO3 Selalu berencana untuk masa depan LTO4
PE3 0.868 Valid PE4 0.896 Valid Effort Expectancy (EE) EE1 0.775 Valid EE2 0.902 Valid EE3 0.833 Valid EE4 0.769 Valid Social Influence (SI) SI1 0.813 Valid SI2 0.914 Valid SI3 0.857 Valid SI4 0.901 Valid Facilitating Condition (FC) FC1 0.903 Valid FC2 0.826 Valid FC3 0.766 Valid FC4 0.868 Valid Hedonic Motivation (HM) HM1 0.848 Valid HM2 0.905 Valid HM3 0.852 Valid Price Value (PV) PV1 0.823 Valid PV2 0.891 Valid PV3 0.866 Valid PV4 0.967 Valid Habit (H) H1 0.794 Valid H2 0.825 Valid H3 0.805 Valid H4 0.825 Valid Behavioral Intention (BI) BI1 0.855 Valid BI2 0.834 Valid BI3 0.864 Valid Use Behavior (UB) UB1 0.852 Valid UB2 0.903 Valid UB3 0.848 Valid UB4 0.923 Valid Sumber: Penulis (2023)
Uji validitas digunakan untuk mengukur seberapa jauh variabel yang diukur sebenarnya mampu mengukur apa yang harus diukur. Uji validitas dalam penelitian ini menggunakan uji convergen validity dan discriminant validity . Pada convergen validity, indikator dikatakan valid jika nilai Outer Loading > 0.70 dan Average Variance Extracted (AVE) > 0.5. Jika outer loading < 0.70 maka indikator ini dapat dihapus dari konstruk karena indikator tidak dimuat ke dalam konstruk yang mewakilinya (Leguina, 2015; Wardhani et al., 2020) . Berdasarkan data pada Tabel 4, semua item pertanyaan memiliki nilai pemuatan lebih besar dari 0.7. Hasil ini menunjukkan bahwa semua indikator yang digunakan dalam penelitian ini valid.
Table 5. Average Variance Extracted ( AVE) Variabel AVE Performance Expectancy (PE) 0.849 Effort Expectancy (EE) 0.800 Social Influence (SI) 0.784 Facilitating Condition (FC) 0.833 Hedonic Motivation (HM) 0.742 Price Value (PV) 0.865 Habit (H) 0.769 Behavioral Intention (BI) 0.837 Use Behavior (UB) 0.758
Sumber: Penulis (2023)
Dari Tabel 5 dapat dilihat bahwa nilai AVE pada masing-masing variabel berada di atas 0.5 sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat masalah discriminant validity pada model yang diuji sehingga indikator dalam model penelitian ini memiliki discriminant validity yang baik.
Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability
Uji  reliabilitas  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  dua  metode,  yaitu Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability . Indikator dikatakan reliabel jika nilai Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability harus lebih besar dari 0.7 (Wardhani et al., 2020) .
Tabel 6. Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability Variabel Composite Reliability Cronbach’s Alpha Performance Expectancy (PE) 0.859 0.802 Effort Expectancy (EE) 0.900 0.868 Social Influence (SI) 0.774 0.759 Facilitating Condition (FC) 0.845 0.803 Hedonic Motivation (HM) 0.842 0.798 Price Value (PV) 0.855 0.812 Habit (H) 0.869 0.848 Behavioral Intention (BI) 0.857 0.837 Use Behavior (UB) 0.868 0.841 Sumber: Penulis (2023)
Tabel 6 menunjukkan bahwa nilai composite reliability untuk semua variabel di atas 0.70 serta nilai cronbach’s alpha lebih besar dari 0.6. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa semua konstruk dalam penelitian ini reliabel atau memenuhi uji reliabilitas.

## Coefficient of Determination (R 2 )
Model  struktural  dalam  SEM  dievaluasi  menggunakan R 2 yang  menunjukkan  persentase pengaruh semua variabel independen terhadap variabel dependen. Nilai R 2 yang mendekati satu akan memberikan persentase pengaruh yang besar (Wardhani et al., 2020) . Nilai R 2 pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. R Square ( 𝑹 𝟐 ) Variabel 𝑅 2 Behavioral Intention (BI) 0.856 Use Behavior (UB) 0.738 Sumber: Penulis (2023)
Berdasarkan Tabel 7 dapat dilihat bahwa nilai R 2 pada variabel Behavioral Intention sebesar 0,856  yang  berarti  bahwa  variabel Performance  Expectancy,  Effort  Expectancy,  Social  Influence, Facilitating  Condition,  Hedonic  Motivation,  Price  Value dan Habit mampu  memberikan  persentase pengaruh  sebesar  85,6% terhadap Behavioral Intention .  Nilai R 2 pada  variabel Use  Behavior adalah 0,738  yang  menunjukkan  bahwa  variabel Facilitating  Condition,  Habit, dan Behavioral  Intention mampu memberikan persentase pengaruh sebesar 73,8% terhadap Use Behavior .
Pengujian Efek Langsung
Tabel 8. Direct Effect Hipotesis Direct Effect Path Coefficients P-Value Hasil H1 PE → BI 0.329 0.018 Signifikan H2 EE → BI 0.375 0.014 Signifikan H3 SI → BI 0.416 0.000 Signifikan H4 FC →BI 0.388 0.012 Signifikan H5 FC → UB 0.527 0.000 Signifikan H6 HM → BI 0.009 0.830 tidak Signifikan H7 PV → BI 0.499 0.000 Signifikan H8 H → BI 0.031 0.216 tidak Signifikan H9 H → UB 0.599 0.000 Signifikan H10 BI → UB 0.367 0.020 Signifikan
Sumber: Penulis (2023)
Hasil pengujuan hipotesis pengaruh langsung menggunakan SEM, dapat dilihat pada Tabel 8. Dari  Tabel  8  diketahui  bahwa hedonic  motivation dan Habit tidak  memberikan  pengaruh  yang signifikan  terhadap behavioral  intention, hal  ini  dapat  dilihat  dari p-value lebih  besar  dari  taraf signifikansi  0.05. Untuk  variabel  Performance  Expectancy  (PE),  Effort  Expectancy  (EE),  Social
Influence (SI), facilitating conditions (FC), dan Price Value (PV) mempunyai p-value lebih kecil dari 0.05 sehingga dapat dikatakan bahwa variabel tersebut secara signifikan mempengaruhi  behavioral intention.
Pengujian Efek Moderasi
Table 9. Moderation Effect Hipotesis Direct Effect Path Coefficients P-Value Hasil H1 BI*IC → UB 0.457 0.027 Signifikan H2 BI*UA → UB 0.568 0.014 Signifikan H3 BI*LTO → UB 0.367 0.030 Signifikan
Sumber: Penulis (2023)
Tabel 9 menunjukkan efek dari 3 variabel moderator yang digunakan dalam penelitian ini. dari Tabel  9  dapat  dilihat  bahwa  semua  variabel  moderator  yaitu Individualism  colectivism,  uncertainty avoidance dan Longterm orientation berhasil memoderasi pengaruh dari variabel behavioral intention terhadap variabel Use behavior .

## PEMBAHASAN
Pengaruh Performance Expectancy Terhadap Behavioral Intention Pengujian pengaruh performance expectancy terhadap behavioral intention menunjukan hasil yang  signifikan  dengan  nilai P-value 0,018  dan  nilai path  coefficient sebesar  0,329.  Hasil  tersebut menunjukan bahwa performance expectancy memiliki pengaruh signifikan positif terhadap behavioral intention .  Penemuan  ini  sejalan  dengan  penelitian Oliveira  et  al.  (2016) tentang adobsi  m-  payment bahwa  sejauh  mana mobilepayment memberikan  manfaat  dalam  melakukan  pembayaran  akan signifikan  terhadap adopsi  mobile  payment .  Beberapa  penelitian  terdahulu  juga  mendukung  bahwa performance  expectancy berpengaruh  signifikan  terhadap  minat  seseorang  dalam  menggunakan teknologi (K. Gupta & Arora, 2020 ; Hussain et al., 2019 ; Morosan & DeFranco, 2016; Oliveira et al., 2016; Sivathanu, 2019) .
Pengaruh Effort Expectancy Terhadap Behavioral Intention Pengaruh effort  expectancy terhadap behavioral  intention menunjukan  nilai path  coefficient sebesar 0,375 dengan nilai P-value 0,014. Hasil ini menunjukan bahwa effort expectancy berengaruh positif dan signifikan terhadap behavioral intention . Hasil ini sejalan dengan penelitian Makanyeza & Mutambayashata (2018) yang  menyatakan  bahwa effort  expectancy berpengaruh signifikan  terhadap behavioral  intention .  Beberapa  penelitian  juga  menemukan  bahwa effort  expectancy memberikan pengaruh yang positif dan signifikan terhadap behavioral intention (K. Gupta & Arora, 2020; Hussain et al., 2019; Sivathanu, 2019; Alalwan et al., 2017; Farah et al., 2018) .
Pengaruh Social Influence Terhadap Behavioral Intention Pengujian  pengaruh social  influence terhadap behavioral  intention menunjukan  nilai path coefficient sebesar  0.416  dengan p-value sebesar  0,00.  Hasil  tersebut  menunjukan  bahwa social influence berpengaruh  signifikan  positif  terhadap behavioral  intention menggunakan  dompet  digital pada pada 𝛼 = 5% . Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian terdahulu yang menemukan bahwa social  influence dapat  meningkatkan  minat  seseorang  untuk  adopsi m-payment , m-  banking dan smarthphone apps (Morosan & DeFranco, 2016; Sivathanu, 2019; Farah et al., 2018; A. Gupta & Dogra, 2017) . Hasil penelitian ini juga sejalan dengan Oliveira et al. (2016) yang menunjukkan bahwa pendapat dan rekomendasi dari mereka yang berpengaruh dan penting dapat mendorong adopsi teknologi.
Pengaruh Facilitiating Condition Terhadap Behavioral Intention dan Use Behavior Hasil  pengujian  hipotesis  pengaruh facilitiating  condition terhadap behavioral  intention menunjukan  nilai path  coefficient sebesar  0,388  dengan p-value 0,012.  Hasil  tersebut  menunjukan bahwa facilitating  condition berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap behavioral  intention . Penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  tentang  adopsi mobile  wallet yang  menyatakan  bahwa facilitating condition mempengaruhi seseorang dalam menggunakan mobile wallet (Madan & Yadav, 2016) . Beberapa penelitian yang mendukung hasil tersebut yaitu tingkat penerimaan dapat ditingkatkan dengan memfasilitasi pelanggan dengan kemudahan informasi melalui media online dan memberikan
pengetahuan yang diperlukan untuk meningkatkan kegiatan transaksi m-banking dan e-money (Khan et al., 2017; Farzin et al., 2021) . Nilai path  coefficient uji  hipotesis  pengaruh Facilitating  Condition terhadap Use  Behavior sebesar  0.527  dengan p-value 0,000.  Hasil  tersebut  menunjukan  bahwa facilitating  condition berpengaruh positif dan signifikan terhadap use behavior . Hasil ini sejalan dengan penelitian Sheikh et al. (2017) tentang adopsi social commerce menyatakan bahwa facilitating condition memiliki pengaruh terhadap use behavior dimana konsumen memberi perhatian khusus pada ketersedian dukungan baik dukungan  TI,  fisik,  maupun  dukungan  manusia  dalam  pembelian  actual  mereka.  Namun  beberapa penelitian  tidak  sejalan  dengan  hasil  penelitian  ini,  dimana facilitating  condition tidak  berpengaruh secara signifikan terhadap use behavior (Jadil et al., 2021; Nopiani & Putra, 2021; A. Gupta & Dogra, 2017) .
Pengaruh Hedonic Motivation Terhadap Behavioral Intention Hasil pengujian hipotesis tentang pengaruh hedonic motivation terhadap behavioral intention memiliki nilai path coefficient sebesar 0.009 dengan p-value 0,830. Hasil tersebut menunjukan bahwa hedonic  motivation tidak  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap use  behavior .  Penelitian  lain  juga menyimpulkan hasil yang sama, seperti penelitian tentang adopsi m-payment (Oliveira et al., 2016) , m- banking (Merhi  et al.,  2019; Nopiani  &  Putra,  2021) , smarthphone  apps (A.  Gupta  &  Dogra,  2017) yang menyatakan bahwa hedonic motivation tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap penggunaan suatu system.
Pengaruh Price Value Terhadap Behavioral Intention Pengujian hipotesis pengaruh price value terhadap behavioral intention mempunyai nilai path coefficient sebesar  0.499  dengan p-value 0,000.  Hasil  tersebut  menunjukan  bahwa price  value berpengaruh  signifikan  dan  positif  terhadap behavioral  intention .  Hasil  penelitian  ini  didukung  oleh penelitian  yang  menyatakan  bahwa  pengguna  merasakan  manfaat  yang  lebih  dari  beban  biaya  yang dikeluarkan (Khan et al., 2017) . Selain itu penelitian ini juga sejalan dengan beberapa penelitian yang menemukan  bahwa price  value berpengaruh  positif  terhadap  kecenderungan  niat  sesorang menggunakan suatu system (Farzin et al., 2021; Merhi et al., 2019; Julioe, 2017) .
Pengaruh Habit Terhadap Behavioral Intention dan Use Behavior Habit didefinisikan  sebagai  sejauh  mana  orang  cenderung  untuk  menggunakan  sistem informasi secara otomatis berdasarkan pembelajaran (Morosan & DeFranco, 2016) . Pengujian hipotesis pengaruh habit terhadap behavioral intention memiliki nilai path coefficient sebesar 0.031 dengan p- value 0,216.  Hasil  tersebut  menunjukan habit tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap behavioral intention . Hasil ini sejalan dengan penelitian terdahulu tentang adopsi m-payment yang dilakukan oleh K.  Gupta  &  Arora  (2020) yang  menyatakan  bahwa  kebiasaan  merupakan  factor  yang  paling berpengaruh  terhadap  niat  menggunakan m-payment .  Konsisten  dengan Baptista  &  Oliveira  (2015) yang menyatakan bahwa habit merupakan predictor utama dari niat menggunakan suatu system. Ketika pengguna  merasakan  pengalaman  menggunakan mobile  payment dan  terus  menggunakannya, Pada akhirnya mengubah pengalaman menjadi kebiasaan dan telah menjadi pendorong penting bagi keberhasilan mobile commerce (Hussain et al., 2019) . Penelitian lain juga mendukung temuan ini seperti (A. Gupta & Dogra, 2017 ; Tria, 2015; Sheikh et al., 2017) . Pengauh habit juga diuji terhadap use behavior dimana hasil uji hipotesis menghasilkan nilai path  coefficient sebesar  0,599  dengan p-value 0,000.  Hasil  tersebut  menunjukan  bahwa habit berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap use  behavior .  Kemudian Nopiani  &  Putra  (2021) yang mengatakan  bahwa  kebiasaan  akan  membuat  ketagihan  ( addicted ).  Hasil  penelitian  ini  juga  sejalan dengan penelitian tentang adopsi m-banking yang dilakukan Baptista & Oliveira (2015) menyatakan bahwa penting untuk dicatat bahwa kebiasaan dilihat oleh responden sebagai faktor penentu yang paling penting dari perilaku penggunaan teknologi. Penelitaian lain juga menghasilkan hasil yang sama seperti (A. Gupta & Dogra, 2017; Sheikh et al., 2017) . Pengaruh Behavioral Intention Terhadap Use Behavior
Pengujian hipotesis tentang pengaruh behavioral intention terhadap use behavior dengan nilai path  coefficient sebesar  0,367  dengan p-value 0,020.  Hasil  tersebut  menunjukan  bahwa behavioral intention berpengaruh signifikan dan positif terhadap use behavior . Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian tentang adopsi m-payment yang dilakukan oleh K. Gupta & Arora (2020) yang menunjukkan
bahwa niat perilaku positif mengarah ke perilaku penggunaan positif terhadap sesuatu. Penelitian Farah et  al.  (2018) menyatakan  bahwa  niat  adopsi  konsumen  secara  signifikan  berdampak  pada  perilaku penggunaan aktual. Penelitian ini juga konsisten dengan penelitian terdahu tentang adopsi m-banking , plastic money , e-money, social commerce (Khan et al., 2017; Makanyeza & Mutambayashata, 2018; Nopiani & Putra, 2021; Sheikh et al., 2017) .
Pengaruh Behavioral  Intention Terhadap Use  Behaviour dengan  Moderasi Individualism/ Colectivism
Hasil  pengujian  hipotesis  pengaruh behavioral  intention terhadap use  behavior dengan moderasi variabel individualism / colectivism menghasilkan nilai path coefficient sebesar 0,457 dengan p-value 0,027  <  0,05.  Hasil  tersebut  menunjukan  bahwa  variabel individualism/collectivism secara signifikan  dan  positif  memoderasi  pengaruh behavioral  intention terhadap use  behavior dimana pengaruh tersebut akan semakin kuat sebesar 45,7%. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa pengaruh behavior  intention terhadap use  behavior akan  semakin  kuat  pada  orang  yang  kolektif.  Hasil  ini konsisten dengan hasil penelitian Baptista & Oliveira (2015) yang menyatakan bahwa individualism / collectivism memiliki pengaruh moderasi yang kuat dan positif dimana hubungan semakin kuat pada masyarakat  dengan  budaya  kolektif.  Penelitian  ini  juga  relevan  dengan  beberapa  penelitian  yang menyatakan  bahwa pada  masyarakat  yang  kolektif, pengaruh  sosial  dapat  memainkan  peran  penting atas niat, karena budaya kolektif biasanya membuat individu lebih peduli tentang pendapat dari orang lain (Khan et al., 2017 ; Sheikh et al., 2017) .
Pengaruh Behavioral Intention Terhadap Use Behaviour dengan Moderasi Uncertainty Avoidance Orang  yang  mempunyai  karakteristik Uncertainty  Avoidance cukup  santai,  tidak  suka mengambil  risiko,  biasanya  melakukan  beberapa  improvisasi,  dan  memiliki  penerimaan  yang  lebih besar  terhadap  ide,  produk,  dan  layanan  baru (Baptista  &  Oliveira,  2015a) .  Hasil  penelitian  ini menunjukan bahwa variabel uncertainty avoidance secara signifikan dan posistif memoderasi pengaruh behavioral intention terhadap use behavior . Hasil penelitian ini relevan dengan hasil penelitian Khan et al. (2017) yang menyimpulkan bahwa dimensi budaya uncertainty avoidance memoderasi hubungan niat terhadap perilaku. Kemudian hasil penelitian Sheikh et al. (2017) menyatakan bahwa konsumen sangat menghindari risiko dan situasi yang tidak pasti.
Pengaruh Behavioral Intention Terhadap Use Behaviour dengan Moderasi Long Term Orientation Variabel long  term  orientation di  uji  sebagai  variabel  moderator  dari  pengaruh  behavioral intention terhadap use behavior dimana hasil pengujian menunjukan variabel Long Term Orientation secara positif dan signifikan memoderasi pengaruh behavioral intention terhadap use behavior . hasil ini relevan dengan penelitian yang dilakukan oleh Baptista & Oliveira (2015) yang menemukan bahwa long  term  orientation memiliki  efek  moderasi  yang  kuat. Kemudian Goularte  &  Zilber  (2019) yang menyatakan bahwa long term orientation secara signifikan memoderasi pengaruh behavioral intention terhadap use behavior pada penggunaan adopsi mobile banking .

## KESIMPULAN
Hasil  penelitian  membuktikan  bahwa  variabel  yang  mempengaruhi behavioural  intention dalam  adopsi  SIA  berbasis e-commerce secara  signifikan  yaitu performance  expectancy,  effort expectancy, social influence, facilitating conditions dan price value . Variabel facilitating conditions, Habit dan behavioural intention mempengaruhi variabel use behavior secara langsung dan signifikan. Seluruh variabel moderator yang digunakan pada penelitian ini secara signifikan dan positif berhasil memoderasi pengaruh dari behavioural intention terhadap use behavior.

## SARAN Saran Praktis
1. Bagi pemerintah temuan ini diharapkan menjadi bahan acuan untuk menyusun strategi dalam meningkatkan adopsi SIA berbasis e-commerce .
2. Pendekatan budaya bisa menjadi pertimbangan keputusan seseorang dalam adopsi SIA berbasis e-commerce.

## Saran Teoritis
1. Diharapkan  untuk  penelitian  selanjutnya  agar  dapat  mempertimbangkan  beberapa  variabel budaya lainnya dalam adopsi teknomogi.
2. Untuk  penelitian  selanjutnya  sebaiknya  menggunakan  lingkup  lokasi  yang  lebih  luas  serta komposisi responden yang seimbang, terutama dari segi usia. Selain itu penelitian ini hanya menggunakan  tiga  dimensi  budaya,  untuk  penelitian  selanjutnya  perlu  dipertimbangkan dimensi budaya lain.

## REFERENSI
Akanbi,  T.  A.,  &  Jonathan,  O.  A.  (2018).  Investment  in  accounting  information  system  and  sales growth:  An  investigation  of  Nigeria  small  and  medium  enterprise. Journal  of  Accounting  and Taxation , 10 (6), 71–77. https://doi.org/10.5897/jat2018.0299
Alalwan, A. A., Dwivedi, Y. K., & Rana, N. P. (2017). Factors influencing adoption of mobile banking by  Jordanian  bank  customers:  Extending  UTAUT2  with  trust. International  Journal  of Information Management , 37 (3), 99–110. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2017.01.002
Ariningsih,  E.  P.,  Wijayanti,  W.,  &  Prasaja,  M.  G.  (2022).  Intention  to  Use  E-wallet  Dilihat  dari Perceived  Usefulness,  Perceived  Ease  of  Use,  Perceived  Security,  dan  Trust. Jurnal Maksipreneur: Manajemen, Koperasi, Dan Entrepreneurship , 11 (2), 227. https://doi.org/10.30588/jmp.v11i2.916
Arista, A., & Abbas, B. S. (2022). Using the UTAUT2 model to explain teacher acceptance of work performance assessment system. International Journal of Evaluation and Research in Education , 11 (4), 2200–2208. https://doi.org/10.11591/ijere.v11i4.22561
Baptista, G., & Oliveira, T. (2015a). Understanding mobile banking: The unified theory of acceptance and use of technology combined with cultural moderators. Computers in Human Behavior , 50 , 418–430. https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.04.024
Baptista, G., & Oliveira, T. (2015b). Understanding mobile banking: The unified theory of acceptance and  use  of  technology  combined  with  cultural  moderators. Computers  in  Human  Behavior , 50 (September), 418–430. https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.04.024
Effendi, M. I. (2020). Inovasi Teknologi Informasi dan Kinerja Bisnis UKM .
Fadhilah, D. D., Ichsan, F., Muslim, U., & Medan, N. A. (2023). PERAN PERCEIVED USEFULNESS DALAM  MENGGUNAKAN  SISTEM  INFORMASI  AKUNTANSI  BERBASIS  E-COMMERCE TERHADAP . 08 (01), 1–13.
Fadilah,  A.,  Igo,  I.,  Liza,  A.,  Safira,  F.,  Setyani,  A.,  &  Imam,  B.  (2020).  Strategi  UMKM  untuk Meningkatkan  Perekonomian  selama  Pandemi  Covid-19  pada  saat  New  Normal. OECONOMICUS Journal of Economics , 5 (1), 46–62.
Farah, M. F., Hasni, M. J. S., & Abbas, A. K. (2018). Mobile-banking adoption: empirical evidence from the banking sector in Pakistan. International Journal of Bank Marketing , 36 (7), 1386–1413. https://doi.org/10.1108/IJBM-10-2017-0215
Farzin,  M.,  Sadeghi,  M.,  Yahyayi  Kharkeshi,  F.,  Ruholahpur,  H.,  &  Fattahi,  M.  (2021).  Extending UTAUT2 in M-banking adoption and actual use behavior: Does WOM communication matter? Asian Journal of Economics and Banking , 5 (2), 136–157. https://doi.org/10.1108/ajeb-10-2020- 0085
Ferreira, M. P., Serra, F. A. R., & Pinto, C. S. F. (2014). Cultura e Hofstede (1980) na investigação em negócios internacionais: Um estudo bibliométrico em periódicos internacionais de administração. Revista de Gestão , 21 (3), 379–400. https://doi.org/10.5700/rege536
Goularte, A. da C., & Zilber, S. N. (2019). The moderating role of cultural factors in the adoption of mobile  banking  in  Brazil. International  Journal  of  Innovation  Science , 11 (1),  63–81. https://doi.org/10.1108/IJIS-11-2017-0119
Gupta, A., & Dogra, N. (2017). Tourist adoption of mapping apps: A UTAUT2 perspective of smart travellers. Tourism and
Hospitality Management , 23 (2), 145–161. https://doi.org/10.20867/thm.23.2.6
Gupta, A., Dogra, N., & George, B. (2018). What determines tourist adoption of smartphone apps?: An analysis based on the UTAUT-2 framework. Journal of Hospitality and Tourism Technology , 9 (1),
48–62. https://doi.org/10.1108/JHTT-02-2017-0013
Gupta, K., & Arora, N. (2020). Investigating consumer intention to adopt mobile payment systems: an Indian  perspective. International  Journal  of  Technology  Transfer  and  Commercialisation , 17 (2/3), 115. https://doi.org/10.1504/ijttc.2020.109388
Harash, E., Al-Timimi, S., & Radhi, A. H. (2014). The Influence of Accounting Information Systems (AIS) on Performance of Small and Medium Enterprises (SMEs) in Iraq. Journal of Business and Management , 3 (4), 48–57. https://doi.org/10.12735/jbm.v3i4p48 Hofstede, G. (1980). Culture and Organizations. International Studies of Management & Organization , 10 (4), 15–41. https://doi.org/10.1080/00208825.1980.11656300
Hussain, M., Mollik, A. T., Johns, R., & Rahman, M. S. (2019). M-payment adoption for bottom of pyramid  segment:  an  empirical  investigation. International  Journal  of  Bank  Marketing , 37 (1), 362–381. https://doi.org/10.1108/IJBM-01-2018-0013
Indrawati, P. D., Prof. Murali Raman, P. D., Chew Kok Wai, P. D., Dr. Maya Ariyanti, S.E., M. M., Daduk Merdika Mansur, S.T., M. M., Gusti Ayu Made Mas Marhaeni, S.Mb., M., Lina Maulani Tohir, S.T., M. M., Mohammad Rizal Gaffar, S.T., M. M., Muhammad Nicky Has, S.Mb., M. M., &  Sofiar  Yuliansyah,  S.T.,  M.  .  (2017). PERILAKU  KONSUMEN  INDIVIDU  DALAM MENGADOPSI  LAYANAN  BERBASIS  TEKNOLOGI  INFORMASI  DAN  KOMUNIKASI (N.  F. Atif (ed.); 1st ed.). PERILAKU KONSUMEN INDIVIDU DALAM MENGADOPSI LAYANAN BERBASIS TEKNOLOGI INFORMASI DAN KOMUNIKASI Editor: Nurul Falah Atif Desain Sampul: Hendra Kurniawan Setting & Layout Isi: Sofian Ferdianto Diterbitkan & dicetak oleh P. Jadil, Y., Rana, N. P., & Dwivedi, Y. K. (2021). A meta-analysis of the UTAUT model in the mobile banking literature: The moderating role of sample size and culture. Journal of Business Research , 132 , 354–372. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.04.052
Julioe,  R.  (2017).  E-Commerce  Competencies  Acquired  By  Office  Technology  and  Management Education Students for Proficiency in Modern Business Organizations. Ekp , 13 (3), 1576–1580. University of Benin, Benin City, Edo State, Nigeria
Khan, I. U., Hameed, Z., & Khan, S. U. (2017). Understanding online banking adoption in a developing country: UTAUT2 with cultural moderators. Journal of Global Information Management , 25 (1), 43–65. https://doi.org/10.4018/JGIM.2017010103
Kwong-Kay  Wong,  K.  (2013).  Partial  Least  Squares  Structural  Equation  Modeling  (PLS-SEM) Techniques Using SmartPLS. Marketing Bulletin , 24 (1), 1–32.
Leguina,  A.  (2015).  A  primer  on  partial  least  squares  structural  equation  modeling  (PLS-SEM). International Journal of Research & Method in Education , 38 (2), 220–221. https://doi.org/10.1080/1743727x.2015.1005806
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
Makanyeza, C., & Mutambayashata, S. (2018). Consumers’ acceptance and use of plastic money in Harare,  Zimbabwe:  Application  of  the  unified  theory  of  acceptance  and  use  of  technology  2. International Journal of Bank Marketing , 36 (2), 379–392. https://doi.org/10.1108/IJBM-03-2017- 0044
Merhi, M., Hone, K., & Tarhini, A. (2019). A cross-cultural study of the intention to use mobile banking between Lebanese and British consumers: Extending UTAUT2 with security, privacy and trust. Technology in Society , 59 (January), 101151. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2019.101151 Morosan,  C.,  &  DeFranco,  A.  (2016).  It’s about  time:  Revisiting  UTAUT2 to  examine  consumers’ intentions  to  use  NFC  mobile  payments  in  hotels. International  Journal  of  Hospitality Management , 53 , 17–29. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2015.11.003
Nopiani, N. K. R., & Putra, I. M. P. D. (2021). Penerapan Model UTAUT 2 untuk Menjelaskan Minat dan Perilaku Penggunaan Mobile Banking. E-Jurnal Akuntansi , 31 (10), 2569. https://doi.org/10.24843/eja.2021.v31.i10.p13
Nugroho, Y., & July, I. S. (2018). All eyes on e-money : The race to reach 180M unbanked Indonesians There ’ s clearly massive ( and growing ) potential in Indonesia , but in a market seemingly ripe with opportunity for e-money brands , why is there such low adoption , frequency , and bran . July . Oliveira,  T.,  Thomas,  M.,  Baptista,  G.,  &  Campos,  F.  (2016).  Mobile  payment:  Understanding  the determinants  of  customer  adoption  and  intention  to  recommend  the  technology. Computers  in
Human Behavior , 61 (2016), 404–414. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.03.030
Piarna,  R.,  &  Fathurohman,  F.  (2020).  Adopsi  E-Commerce  Oleh  Konsumen  Milenial  Pada  Produk Umkm E-Commerce Adoption By Millenial Consumers on Umkm Products in Subang City Using Utaut Model in Consumer Contex. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (JTIIK) , 7 (5), 1021–1028. https://doi.org/10.25126/jtiik.202072635
Ronco, P., Rovin, B. H., Coates, P. T., Devuyst, O., Drueke, T. B., Floege, J., Fogo, A. B., Ikizler, T. A., Nangaku, M., Radhakrishnan, J., Wong, G., & Wyatt, C. (2021). Looking back and moving forward. Kidney International , 99 (4), 787–790. https://doi.org/10.1016/j.kint.2021.02.001 S.M.,  J.  A.,  Guoqing,  H.,  Rabiul  Alam,  M.,  Kibria,  M.  G.,  &  Malek,  M.  A.  (2014).  Improved Information  Systems  Model  for  Bangladesh. TELKOMNIKA  Indonesian  Journal  of  Electrical Engineering , 12 (7). https://doi.org/10.11591/telkomnika.v12i7.4130 Setiawansyah,  S.  (2020).  Monitoring  Aplikasi  Menggunakan  Dashboard  Untuk  Sistem  Informasi Akuntansi Pembelian Dan Penjualan (Studi Kasus : Ud Apung). Jurnal Tekno Kompak , 14 (1), 47. https://doi.org/10.33365/jtk.v14i1.503
Sheikh,  Z.,  Islam,  T.,  Rana,  S.,  Hameed,  Z.,  &  Saeed,  U.  (2017).  Acceptance  of  social  commerce framework in Saudi Arabia. Telematics and Informatics , 34 (8), 1693–1708. https://doi.org/10.1016/j.tele.2017.08.003
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
Syah, D. H., & Karen, A. El. (2022). an Analysis of Determinants of E-Commerce-Based Accounting Information Systems Adoption on the Performance of Millennial Msme in Medan City. Jurnal Ekonomi Bisnis Dan Kewirausahaan , 11 (2), 179. https://doi.org/10.26418/jebik.v11i2.53465 tria. (2015). Sampai dengan awal 2015 telah tergelar tidak kurang dari seratus ribu access point Wifi di seluruh Indonesia , dengan porsi terbesar di area Jakarta . 2 (2), 1085–1094.
Venkatesh, V. (2022). Adoption and use of AI tools: a research agenda grounded in UTAUT. Annals of Operations Research , 308 (1–2), 641–652. https://doi.org/10.1007/s10479-020-03918-9 Venkatesh,  V.,  Thong,  J.  Y.  L.,  &  Xu,  X.  (2012).  Consumer  acceptance  and  use  of  information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly: Management Information Systems , 36 (1), 157–178. https://doi.org/10.2307/41410412
Wardhani,  N.  W.  S.,  Nugroho,  W.  H., Fernandes,  A.  A.  R.,  &  Solimun.  (2020).  Structural  equation modeling  (SEM)  analysis  with  warppls  approach  based  on  theory  of  planned  behavior  (TPB). Mathematics and Statistics , 8 (3), 311–322. https://doi.org/10.13189/ms.2020.080310