## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 891−900 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5334

## Analisis Penerimaan Pengguna E-Wallet DANA Menggunakan Metode TAM dan Delone Mclean
Gusmelia Puspita Sari * , Febi Nur Salisah, Nesdi Evrilyan Rozanda, M Afdal, Muhammad Jazman, Arif Marsal
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru Panam, Jl. HR. Soebrantas No. 155 KM. 15, RW.15, Simpang Baru, Kota Pekanbaru, Riau, Indonesia Email: 1,* 11850322370@students.uin-suska.ac.id, 2 febinursalisah@uin-suska.ac.id, 3 nesdi.rozanda@uin-suska.ac.id,
4 m.afdal@uin-suska.ac.id, 5 jazman@uin-suska.ac.id, 6 arif.marsal@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11850322370@students.uin-suska.ac.id Submitted: 12/06/2024; Accepted: 25/06/2024; Published: 20/07/2024
Abstrak −Revolusi industri 4.0 memotivasi kemajuan teknologi informasi melalui gagasan internet of things (IoT). Salah satu bentuk  implementasi  internet  of  things  yaitu  pemakaian  e-wallet  sebagai  media  pembayaran.  Satu  diantara  e-wallet  yang populer  di  kalangan  pengguna  yakni  aplikasi  DANA.  Aplikasi  DANA  membantu  pengguna  dalam  melakukan  pembayaran non-tunai  atau  tanpa  kartu  sehingga  membuat  transaksi  menjadi  lebih  mudah  dan  praktis.  Terlepas  dari  kelebihan  yang ditawarkan,  terdapat  beberapa  masalah  dalam  penerapannya  seperti,  terjadi  delay  saat  melakukan  transfer,  tidak  dapat melakukan top up dan kehilangan saldo. Maka dari itu, dengan pendekatan TAM dan Delone Mclean, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dari sisi penerimaan pengguna terhadap aplikasi DANA  sebagai salah satu upaya untuk melihat faktor- faktor apa saja yang membuat aplikasi DANA mampu diterima dan digunakan oleh banyak pengguna. Penelitian ini dilakukan pada pengguna aplikasi DANA yang berdomisili di Kota Pekanbaru dengan jumlah sampel sebanyak 100 orang responden. Penelitian menggunakan metode kuantitatif dengan cara penyebaran kuesioner secara online. Data yang telah terkumpul, diolah terlebih  dahulu  menggunakan  Microsoft  excel,  lalu  setelah  itu  dilanjutkan  dengan  menggunakan  SmartPLS  4  untuk menganalisis PLS-SEM. Dari pengujian hipotesis, diperoleh hasil bahwa tujuh hipotesis diterima dan dinyatakan positif dan signifikan sedangkan satu hipotesis ditolak karena tidak menunjukkan hubungan yang signifikan.
Kata Kunci: Penerimaan Pengguna; Dompet Digital; DANA; TAM; Delone Mclean; SmartPLS
Abstract −The industrial revolution 4.0 motivates advances in information technology through the idea of the internet of things (IoT). One form of implementing the internet of things is the use of e-wallets as a payment medium. One e-wallet that is popular among  users  is  the  DANA  application.  The  DANA  application  helps  users  make  non-cash  or  cardless  payments,  making transactions easier and more practical. Despite the advantages offered, there are several problems in its implementation, such as delays when making transfers, not being able to top up and losing balance. Therefore, using the TAM and Delone Mclean approach, this research aims to analyze user acceptance of the DANA application as an effort to see what factors make the DANA application able to be accepted and used by many users. This research was conducted on DANA application users who live  in  Pekanbaru  City  with  a  sample  size  of  100  respondents.  The  research  uses  quantitative  methods  by  distributing questionnaires online. The data that has been collected is processed first using Microsoft Excel, then continued using SmartPLS 4 to analyze PLS-SEM. From hypothesis testing, the results obtained were that seven hypotheses were accepted and declared positive and significant, while one hypothesis was rejected because it did not show a significant relationship.
Keywords: User Acceptance; E-Wallet; DANA; TAM; Delone Mclean; SmartPLS

## 1. PENDAHULUAN
Dompet  digital  menjadi  semakin  populer  di  Indonesia,  seiring  dengan  meningkatnya  penetrasi  internet  dan smartphone.  Di  era    yang  serba  digital  ini,  penggunaan  dompet  digital  menjadi  alternatif  yang  menarik  untuk melakukan  transaksi  keuangan  [1].  Dompet  digital  adalah  layanan  keuangan  berbasis  elektronik,  yang memungkinkan pengguna mengirim dan menerima uang, menyimpan uang elektronik, dan melakukan berbagai transaksi pembayaran baik secara online maupun offline melalui aplikasi smartphone [2]. E-Wallet memungkinkan pengguna  untuk  melakukan  pembayaran  kapan  saja,  dimana  saja,  menghemat  waktu,  dan  menghilangkan kerumitan membawa uang tunai atau resiko kehilangan dompet [3]. Survei yang dilakukan oleh iprice pada bulan juni  2019  sampai  dengan  juni  2020  menunjukkan  bahwa  penggunaan  dompet  digital  terjadi  peningkatan  yang signifikan hingga 70% [4]. Menurut penelitian Neurosensum, beberapa aplikasi dompet digital yang populer di Indonesia adalah Shopee Pay, OVO, DANA, GoPAY, dan LinkAja [5].
DANA,  sebagai  salah  satu  aplikasi  pembayaran  e-wallet  di  Indonesia,  mendapati  perkembangan  yang paling cepat dan merupakan salah satu yang terbesar di antara yang lainnya. Dalam tiga setengah bulan saja, jumlah pengguna aktifnya mencapai satu juta, membuatnya menjadi salah satu platform dengan pertumbuhan pengguna tercepat di kelasnya [6]. DANA adalah sebuah startup asal Indonesia, yang didirikan pada tahun 2018 oleh Vincent Iswara  yang beroperasi di bawah PT. Espay  Debit Indonesia Koe (EDIK)  [7]. DANA beroperasi dalam  model pasar  terbuka  yang  memungkinkan  integrasi  dengan  berbagai  platform,  baik  secara  daring  maupun  luring. Keterbukaan ini memungkinkan pengguna untuk mengakses berbagai jenis alat pembayaran, serupa kartu kredit, kartu debit, dan voucher. Selain itu, platform ini bisa dipergunakan untuk kepentingan lainnya, seperti pembayaran di toko, belanja online, pembelian tiket, layanan pendidikan, layanan sosial, serta layanan publik lainnya. Banyak keuntungan  yang  ditawarkan  oleh  DANA,  sehingga  membuat  DANA  semakin  menjadi  populer  di  kalangan masyarakat [8]. Namun, masih banyak pengguna yang menghadapi kendala saat menggunakan aplikasi ini, salah

## Journal of Information System Research (JOSH)
satunya yaitu kegagalan transaksi. Transaksi yang gagal dilakukan ini bisa terjadi karena masalah teknis, seperti jaringan yang tidak stabil atau kesalahan dalam proses transaksi. Serta masalah kecepatan dan respon aplikasi. Jika aplikasi DANA lambat dalam merespon atau memiliki kinerja yang buruk, pengguna mungkin merasa frustasi dan kesulitan dalam menggunakan aplikasi dengan efisien. Pengguna juga menyampaikan berbagai keluhan di kolom komentar Google Play Store.
Meningkatnya penggunaan dompet digital didorong oleh beragam faktor, salah satunya yaitu ease of use. Kemudahan  dalam  penggunaan  dan  pengimplementasian  sistem  sangat  mempengaruhi  minat  pengguna  dalam menggunakannya  (intention  to  use).  Adanya  minat  pemanfaatan  menunjukkan  bahwa  fitur  tersebut  berpotensi menghadirkan kepuasan atau kebahagian pengguna. Sementara itu, tingkat ketertarikan terhadap pemanfaatan dan kebahagiaan  pengguna  menunjukkan  bahwa  fitur  tersebut  menawarkan  kelebihan  atau  hasil  positif  secara keseluruhan.  Salah  satu  argument  menyatakan  bahwa  kemudahan  penggunaan  mendeskripsikan  seberapa  jauh seseorang benar-benar yakin bahwa dengan menggunakan teknologi mampu membebaskannya dari pekerjaan [9]. Niat untuk menggunakan mengacu pada evaluasi kecenderungan pengguna terhadap produk tertentu dengan tujuan memfasilitasi tugas mereka. Minat menggunakan mengacu pada keadaan dimana seseorang berfokus pada hasil yang  diinginkan  daripada  langkah-langkah  yang  terlibat  dalam  mencapainya  [7].  Perasaan  pengguna  sangat dipengaruhi  oleh  tingkat  kepuasan  mereka  terhadap  sistem  informasi.  Ketidakpuasan  pengguna  terhadap  suatu produk atau sistem dapat menimbulkan permasalahan mengenai kualitas produk atau sistem tersebut [10]. Segala sesuatu yang menampakkan nilai guna dari penggunaan sistem informasi disebut sebagai manfaat bersih atau net benefit.
Untuk  mengetahui  faktor-faktor yang  berpotensi  mempengaruhi penerimaan pengguna terhadap aplikasi DANA, diperlukan kajian lanjutan untuk menganalisis aspek-aspek yang mempengaruhi adopsi dan pemanfaatan aplikasi DANA. Penelitian  ini  menggunakan kerangka penelitian TAM (Technology  Acceptance Model), yang awalnya dirancang oleh Davis pada tahun 1989, dan mengintegrasikannya dengan kerangka penelitian DeLone & McLean.  Model  TAM  umumnya  digunakan  untuk  menganalisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  penerimaan teknologi informasi oleh penggunanya. Technology  Acceptance Model (TAM) adalah alat  yang berguna  untuk mengevaluasi  aspek-aspek  yang  menentukan  penerimaan  suatu  teknologi  bagi  penggunanya.  Sementara  itu, DeLone & McLean digunakan untuk menilai efektivitas sistem informasi.
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Saidatul  Magfiroh  dan  I  Kadek  Dwi  Nuryana  yang berjudul  “Penerapan  Metode  TAM  dan  DeLone  And  McLean  IS  Succes  untuk  Mengevaluasi  Keberhasilan Aplikasi Lazada”, temuan penelitian menunjukkan bahwa kedelapan jalur korelasi variabel dianggap signifikan dan diterima. Kesimpulan ini didasarkan pada nilai koefisien jalur dan t-statistik yang masing-masing melebihi 0,1 dan 1,96, sedangkan nilai p-value berada di bawah 0,07 [11]. Selain itu, penelitian yang dilakukan oleh Nurhalimah dan Eni Heni Hermaliani berjudul “Analisis Penerimaan dan Penggunaan Teknologi Google Classroom Sebagai Media Pembelajaran Menggunakan Technology Acceptance Model dan DeLone McLean” mengungkapkan bahwa dari  13  hipotesis  yang  diuji,  2  hipotesis  tidak  signifikan  dan  11  hipotesis  signifikan.  Dengan  demikian,  dalam mendukung  proses  pembelajaran  menggunakan  Google  Classroom  dapat  diterima  dan  bermanfaat  [12].  Dalam penelitian  yang  dilakukan  oleh  Romlah  Novianti  dan  Wira  Bharata  berjudul  “Elaborasi  Model  Technology Acceptance Model (TAM) dan DeLone McLean Untuk Mengukur Faktor Penggunaan ShopeePay”, temuannya menunjukkan  adanya  korelasi  yang  jelas  dan  bermakna  antara  kemudahan  penggunaan  dan  minat  penggunaan serta kepuasan pengguna, dan dampaknya terhadap manfaat bersih  [13]. Kajian yang dilakukan oleh Riri Nurul Fahira, Mutiara Andayani Komara, dan Yusuf Muhyidin berjudul “Analisis Minat Pengguna Dompet Digital OVO Menggunakan Technology Acceptance Model (TAM)”. Mengatakan dari pengujian tujuh hipotesis,  hanya tiga hipotesis  diterima  sedangkan  empat  hipotesis  lainnya  ditolak  [14].  Kajian  yang  dilakukan  oleh  Nurafifah Handayani  dan  Lusa  Indah  Prahartiwi  berjudul  “Analisis  Penerimaan  Teknologi  E-wallet  GoPay  dengan Technology Acceptance Model (TAM)”. Menyatakan seluruh hipotesis memiliki pengaruh signifikan terhadap penerimaan teknologi [15].
Berdasarkan  uraian  di  atas,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  lebih  mendalam  mengenai penerimaan pengguna e-wallet DANA dengan mengintegrasikan model Technology Acceptance Model (TAM) dan  model  DeLone  McLean  untuk  mendapatkan  wawasan  yang  lebih  komprehensif  dalam  menjelajahi  faktor- faktor spesifik yang mempengaruhi persepsi atau penerimaan e-wallet DANA di Kota Pekanbaru. Hasil penelitian diharapkan  dapat  bermanfaat  bagi  pemangku  kepentingan  di  masa  depan  yang  membutuhkan  serta  untuk meningkatkan platform mereka berdasarkan umpan balik pengguna. Selain itu, temuan penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi berharga dan bahan perbandingan bagi peneliti selanjutnya di bidang yang sama.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Untuk  mencapai  tujuan  penelitian,  metode  penelitian  kuantitatif  digunakan  di  dalam  penelitian  ini.  Penelitian kuantitatif, merupakan suatu metode yang mengkaji hubungan, sebab, akibat, dan dampak suatu variabel terhadap variabel  lain  [16].  Berikut  merupakan  gambaran  tahapan  dalam  melakukan  penelitian,  dimulai  dari  identifikasi masalah hingga pembuatan laporan. Tahapan penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 1.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 891−900 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5334
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan  Gambar  1,  berikut  adalah  penjelasan  dari  masing-masing  tahapan-tahapan  yang  dilakukan dalam penelitian ini yaitu: a. Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah merupakan langkah awal dalam suatu penelitian atau juga bisa dikatakan sebagai upaya pengenalan masalah untuk dikaji. Identifikasi masalah dilakukan melalui observasi dan wawancara terhadap pengguna  aplikasi  DANA  guna  mengetahui  permasalahan-permasalahan  yang  terjadi  pada  aplikasi  DANA serta fakta-fakta yang terjadi di lapangan.
b. Studi Pustaka
Mempelajari  berbagai  referensi  seperti  buku  atau  penelitian  terdahulu  yang  dapat  digunakan  untuk menghasilkan landasan teori terkait masalah yang diteliti.
c. Model Penelitian
Model penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah model Technology Acceptance Model (TAM) untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan teknologi informasi oleh penggunanya dan model DeLone & McLean untuk menilai efektivitas sistem informasi dari sisi penerimaan pengguna.
d. Perancangan Kuesioner
Perancangan kuesioner merupakan tahapan dalam proses pembuatan kuesioner yang nantinya akan digunakan untuk proses pengumpulan data.
e. Pengumpulan Data
Pengumpulan data merupakan tahapan mengumpulkan informasi sebagai bahan untuk menganalsis informasi agar dapat menjawab permasalahan yang ada pada penelitian.
f. Analisis Data
Analisis data merupakan tahapan mengolah data menjadi sebuah informasi yang  berguna untuk mendukung keputusan yang nantinya digunakan untuk menarik kesimpulan dari penelitian.
g. Pembuatan Laporan
Pembuatan laporan merupakan tahapan akhir yang dilakukan dalam penulisan hasil penelitian.

## 2.2 Model Konseptual Penelitian
Penelitian ini menggunakan  metode Technology Acceptance Model (TAM), yang dikembangkan oleh  [17] dan selanjutnya  ditransformasi  oleh  [16].  Technology  Acceptance  Model  (TAM)  adalah  kerangka  kerja  yang digunakan untuk menilai adopsi suatu teknologi dengan memprediksi perilaku pengguna. Penelitian ini mencakup empat  variabel:  persepsi  kegunaan,  persepsi  kemudahan  penggunaan,  niat  perilaku  untuk  menggunakan,  dan penggunaan sistem aktual. Kegunaan yang dirasakan mengacu pada keyakinan individu mengenai sejauh mana pemanfaatan teknologi akan meningkatkan kinerja mereka. Persepsi kemudahan penggunaan mengacu pada sejauh mana  pengguna  percaya  bahwa  suatu  teknologi  dapat  dengan  mudah  digunakan,  dan  pada  saat  yang  sama mengakui  kemungkinan  menghadapi  masalah  terkait  sistem.  Niat  perilaku  untuk  menggunakan  mengacu  pada sejauh mana pengguna cenderung untuk memanfaatkan teknologi tertentu. Sementara itu, penggunaan sistem nyata mengacu pada keadaan penggunaan teknologi oleh pengguna saat ini. Sedangkan model Delone Mclean digunakan untuk  menilai  efektivitas  suatu  sistem.  Model  ini  memiliki  lima  variabel:  kualitas  sistem,  kualitas  informasi, kualitas  layanan,  kepuasan  pengguna,  dan  manfaat  bersih.  Model  konseptual  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 2 di bawah ini:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 891−900 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5334
Berdasarkan model konseptual penelitian pada Gambar 2 diatas terdapat delapan hipotesis penelitian yaitu: a. H1 : Perceived Usefulnes berpengaruh positif dan signifikan terhadap Behavioral Intention
b. H2 : Perceived Ease of Use berpengaruh positif dan signifikan terhadap Behavioral Intention
c. H3 : System Quality berpengaruh positif dan signifikan terhadap User Satisfaction
d. H4 : Information Quality berpengaruh positif dan signifikan terhadap User Satisfaction
e. H5 : Service Quality berpengaruh positif dan signifikan terhadap User Satisfaction
f. H6 : Behavioral Intention berpengaruh positif dan signifikan terhadap Actual System Use
g. H7 : Behavioral Intention berpengaruh positif dan signifikan terhadap Net Benefit
h. H8 : User Satisfaction berpengaruh positif dan signifikan terhadap Net Benefit

## 2.3 Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi mengacu pada kumpulan keseluruhan individu atau objek yang sedang dipelajari atau dianalisis dalam suatu  proyek  penelitian.  Populasi  dapat  didefenisikan  sebagai  sekelompok  individu  tertentu  dengan  atribut  dan karakteristik  berbeda  yang  dianalisis  peneliti  pada  subjek  penelitiannya  [18].  Populasi  penelitian  terdiri  dari seluruh  pengguna  aplikasi  DANA  yang  berdomisili  di  Kota  Pekanbaru.  Sampel  mewakili  sebagian  dari keseluruhan populasi penelitian. Metodologi pengambilan sampel adalah strategi yang digunakan peneliti untuk menjamin  tepat  kuantitas  dan  ukuran  sampel  sebagai  sumber  data  penelitian,  sehingga  diperoleh  sampel  yang mewakili  populasi  secara  akurat.    Jenis  penelitian  yang  digunakan  yaitu,  probability  sampling  dengan  teknik simple  random  sampling.  Untuk  menghitung  jumlah  sampel  minimum,  digunakan  rumus  Lemeshow,  yang menghasilkan  jumlah  sampel  minimum  sebesar  96  responden.  Namun  penelitian  ini  melibatkan  responden sebanyak 100 responden.

## 2.4 Pengumpulan Data
Pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan dengan menyebarkan kuesioner. Metode kuesioner merupakan strategi pengumpulan data tidak langsung dimana peneliti memberikan serangkaian pertanyaan kepada responden yang  harus  mereka  jawab  berdasarkan  sudut  pandang  dan  preferensi  individu.  Dalam  penelitian  ini,  peneliti menggunakan  mode  kuesioner,  memanfaatkan  google  form  sebagai  platform  untuk  menghasilkan  dan menyebarkan kuesioner. Pilihan ini diambil karena kemampuan aplikasi dalam mengefektifkan dan mempercepat proses  pendistribusian  kuesioner,  selaras  dengan  karakteristik  responden  yang  diinginkan  untuk  penelitian  ini. Metode penyebaran kuesioner bersifat tertutup, artinya responden hanya dapat memilih jawaban dari pernyataan yang  disediakan  oleh  peneliti.  Penelitian  ini  menggunakan  empat  poin  skala  likert  dalam  mengukur  instrumen penelitian.

## 2.5 Teknik Analisis Data
Setelah semua data dikumpulkan, tugas selanjutnya adalah meneliti dan mengevaluasi data. Data yang terkumpul akan  menjalani  pengolahan  awal  di  Microsoft  excel  sebelum  diolah  lebih  lanjut  menggunakan  SmartPLS  4.0. Langkah  awal  dalam  pengolahan  data  melibatkan  penilaian  outer  model.  Outer  model  menjelaskan  hubungan antara indikator dan variabel laten  [19]. Pengukuran outer model, meliputi uji validitas dan uji reliabilitas [19]. Setelah melakukan pengukuran outer model, dilanjutkan dengan pengukuran inner model. Pengukuran inner model akan menilai hubungan antara komponen laten yang satu dengan komponen laten lainnya [20]. Terakhir, dilakukan pengujian hipotesis dengan menggunakan teknik bootstrapping. Tingkat signifikansi yang dipilih adalah 0,05.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Responden
Berdasarkan hasil pengumpulan data, maka di dapat profil responden pengguna e-wallet DANA berdasarkan jenis kelamin, usia, pekerjaan, serta lama penggunaan sebagai berikut:
Tabel 1. Profil Responden Pengguna E-Wallet DANA
Karakteristik Keterangan Jumlah Responden Persentase Jenis Kelamin Laki-laki 22 22% Perempuan 78 78% Total 100 100% Usia < 17 Tahun 5 5% 17-20 Tahun 31 31% 21-25 Tahun 46 46% > 25 Tahun 18 18% Total 100 100% Pekerjaan Pelajar/Mahasiswa 60 60% Karyawan Swasta 22 22%

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 891−900 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5334
Karakteristik Keterangan Jumlah Responden Persentase Lain-lain 18 18% Total 100 100% Lama Penggunaan < 6 Bulan 7 7% 6-12 Bulan 26 26% 1-2 Tahun 32 32% >2 Tahun 35 35% Total 100 100%
Berdasarkan profil responden pada Tabel 1, terlihat bahwa sebagian besar pengguna aplikasi DANA adalah perempuan, dengan jumlah sebanyak 78 responden atau 78%. Mayoritas pengguna berada dalam rentang usia 21 hingga  25  tahun,  dengan  jumlah  46  responden  atau  46%.  Mayoritas  dari  mereka  bekerja  sebagai  pelajar  atau mahasiswa, yakni sebanyak 60 responden atau 60%. Sedangkan untuk lama penggunaan aplikasi DANA, sebagian besar pengguna telah menggunakan aplikasi tersebut selama lebih dari 2 tahun, sebanyak 35 responden atau 35%.

## 3.2 Outer Model
Analisis  model  pengukuran  (outer  model)  diawali  dengan  tahap  menguji  validitas  konstruk,  yang  meliputi penilaian  validitas  konvergen  (convergent  validity)  melalui  nilai  loading  factor  dan  nilai  AVE.  Validitas diskriminan (discriminant validity) ditunjukkan dengan menguji nilai cross loading. Selanjutnya demonstrasi  uji reliabilitas dilakukan dengan menggunakan nilai reliabilitas cronbach’s alpha dan composite reliability.

## 3.2.1 Convergent Validity
Ukuran  validitas  konvergen  dapat  ditentukan  dengan  memeriksa  nilai  loading  factor  dan  AVE.  Loading  factor digunakan untuk menunjukkan derajat hubungan antara indikator dan variabel laten. Suatu loading factor dianggap baik  jika  nilai  setiap  indikator  ≥  0,7  menunjukkan  bahwa  indikator  valid  dan  dapat  mengukur  variabel  yang terkandung di dalamnya [21].

## Gambar 3. Output Loading Factor
Berdasarkan  perhitungan  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  3,  nilai  loading  factor  untuk  semua  indikator variabel  (persepsi  kegunaan,  persepsi  kemudahan  penggunaan,  kualitas  sistem,  kualitas  informasi,  kualitas layanan, niat penggunaan, penggunaan sistem actual, kepuasan pengguna, dan manfaat bersih) adalah ≥ 0,7. Hal ini menunjukkan bahwa seluruh indikator pada masing-masing variabel dianggap valid.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 891−900 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5334
Tabel 2. Output nilai AVE Variabel AVE  Keterangan Perceived Usefulnes 0.707 Valid Perceived Ease of Use  0.704 Valid Behavioral Intention 0.772 Valid Actual System Use 0.707 Valid System Quality 0.682 Valid Information Quality 0.694 Valid Service Quality 0.829 Valid User Satisfaction 0.779 Valid Net Benefit 0.678 Valid
Faktor inflasi varians rata-rata (AVE) mengukur tingkat keragaman atau varians dalam indikator-indikator yang dimiliki oleh variabel laten. Variabel laten dianggap valid jika nilai AVE lebih besar atau sama dengan 0,5 [21]. Pada Tabel 2 terlihat bahwa semua variabel valid karena memiliki nilai rata-rata di atas 0,5.

## 3.2.2 Discriminant Validity
Cross loading dilakukan untuk menilai hubungan antara indikator suatu variabel laten dengan indikator variabel laten lainnya. Indikator variabel laten dapat menunjukkan ukuran bloknya jika memenuhi kriteria memiliki nilai lebih besar dibandingkan variabel laten lainnya [22].
Tabel 3. Output nilai Cross Loading PU PEOU BI ASU SQ IQ SeQ US NB PU1 0.844 0.605 0.535 0.415 0.625 0.508 0.379 0.561 0.505 PU2 0.800 0.494 0.508 0.378 0.553 0.522 0.350 0.520 0.599 PU3 0.819 0.398 0.515 0.552 0.626 0.572 0.421 0.451 0.509 PU4 0.897 0.491 0.619 0.550 0.688 0.546 0.418 0.577 0.545 PEOU1 0.434 0.852 0.346 0.215 0.487 0.458 0.246 0.430 0.508 PEOU2 0.384 0.801 0.331 0.308 0.500 0.457 0.205 0.349 0.477 PEOU3 0.563 0.864 0.445 0.326 0.592 0.524 0.328 0.578 0.615 PEOU4 0.554 0.839 0.514 0.489 0.571 0.573 0.386 0.507 0.545 BI1 0.617 0.413 0.892 0.773 0.619 0.586 0.519 0.643 0.547 BI2 0.597 0.533 0.874 0.670 0.565 0.576 0.473 0.621 0.667 BI3 0.496 0.375 0.870 0.693 0.629 0.638 0.602 0.733 0.620 ASU1 0.390 0.367 0.520 0.729 0.423 0.596 0.510 0.439 0.541 ASU2 0.559 0.400 0.805 0.911 0.596 0.606 0.556 0.632 0.597 ASU3 0.460 0.290 0.680 0.872 0.464 0.537 0.429 0.519 0.446 SQ1 0.554 0.458 0.563 0.609 0.786 0.619 0.587 0.596 0.402 SQ2 0.583 0.422 0.610 0.460 0.849 0.591 0.544 0.687 0.532 SQ3 0.651 0.618 0.604 0.496 0.857 0.626 0.578 0.677 0.578 SQ4 0.666 0.645 0.490 0.415 0.811 0.628 0.400 0.640 0.587 IQ1 0.572 0.494 0.612 0.649 0.650 0.812 0.567 0.606 0.578 IQ2 0.551 0.438 0.536 0.537 0.589 0.854 0.493 0.586 0.434 IQ3 0.504 0.388 0.560 0.594 0.597 0.835 0.612 0.522 0.465 IQ4 0.494 0.681 0.561 0.497 0.638 0.830 0.489 0.635 0.633 SeQ1 0.374 0.308 0.523 0.553 0.538 0.613 0.889 0.547 0.445 SeQ2 0.434 0.340 0.546 0.526 0.595 0.555 0.940 0.552 0.515 SeQ3 0.467 0.339 0.578 0.529 0.609 0.597 0.901 0.542 0.555 US1 0.576 0.469 0.660 0.591 0.709 0.629 0.623 0.872 0.627 US2 0.524 0.536 0.634 0.531 0.676 0.615 0.458 0.891 0.611 US3 0.563 0.502 0.706 0.568 0.700 0.630 0.506 0.885 0.605 NB1 0.489 0.431 0.647 0.572 0.512 0.556 0.495 0.578 0.808 NB2 0.541 0.592 0.613 0.526 0.542 0.511 0.418 0.614 0.843 NB3 0.465 0.450 0.533 0.592 0.559 0.588 0.490 0.531 0.789 NB4 0.544 0.588 0.540 0.417 0.502 0.483 0.422 0.555 0.832 NB5 0.596 0.598 0.516 0.459 0.511 0.494 0.459 0.581 0.843
Pada Tabel 3 terlihat bahwa hubungan antara indikator suatu variabel laten dengan indikator variabel laten lainnya  memiliki  nilai  lebih  besar,  sehingga  tiap-tiap  indikator  dinyatakan  sudah  memenuhi  nilai  discriminant validity.

## Journal of Information System Research (JOSH)

## 3.2.3 Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas dapat dilihat dari nilai cronbach’s alpha dan nilai composite reliability. Hasil pengujian reliabilitas dapat dilihat pada Tabel 4 berikut ini:
Tabel 4. Output Uji Reliabilitas Variabel Cronbach’s alpha  Composite reliability Perceived Usefulnes 0.861 0.906 Perceived Ease of Use 0.862 0.905 Behavioral Intention 0.852 0.910 Actual System Use 0.792 0.878 System Quality 0.844 0.896 Information Quality 0.853 0.901 Service Quality 0.896 0.936 User Satisfaction 0.858 0.914 Net Benefit 0.881 0.913
Tabel 4 menunjukkan nilai cronbach’s alpha dan composite reliability pada variabel penelitian berada diatas 0,7. Suatu variabel dianggap reliabel jika nilai cronbach’s alpha  dan composite reliability-nya melebihi ambang batas 0,7 [22].

## 3.3 Inner Model
Inner  model,  juga  dikenal  sebagai  model  struktural,  adalah  model  yang  membangun  hubungan  antar  variabel. Evaluasi inner model  melibatkan pengukuran koefisien jalur (path coefficients) untuk melihat kekuatan dan arah hubungan antar variabel serta penggujian signifikansi statistik dari koefisien tersebut.

## 3.3.1 R-Square
Nilai  R-Square  digunakan  untuk  mengukur  derajat  korelasi  antar  variabel  laten.  Nilai  R-Square  dapat dikategorikan kuat sebesar 0.75, sedang 0,50, dan lemah sebesar 0,25 [23].
Tabel 5. Output nilai R-Square R-Square Behavioral Intention 0.444 Actual System Use 0.656 User Satisfaction 0.659 Net Benefit 0.552
Hasil  R-Square  pada  Tabel  5  diatas,  didapati  bahwa  variabel  actual  system  use  dan  user  satisfaction memiliki nilai yang kuat. Sementara itu, variabel behavioral intention dan net benefit memiliki nilai yang moderat.

## 3.3.2 Path Coefficients
Koefisien jalur dibatasi dalam rentang -1 hingga +1. Jika nilai koefisien jalur mendekati +1 maka menunjukkan bahwa koefisien jalur terhadap konstruk mempunyai pengaruh yang positif. Jika nilai koefisien jalur mendekati - 1, berarti koefisien jalur terhadap konstruk mempunyai dampak yang merugikan [24].
Tabel 6. Output nilai Path Coefficients Path Coefficients PU-BI 0.542 PEOU-BI 0.183 SQ-US 0.550 IQ-US 0.236 SeQ-US 0.098 BI-ASU 0.810 BI-NB 0.395 US-NB 0.398
Hasil  pengujian  pada  Tabel  6  di  atas  menunjukkan  bahwa  semua  variabel  bernilai  positif  karena  semua nilai path coefficients mendekati satu.

## 3.3.3 Uji T-Statistic
Uji T-statistik dilakukan dengan menggunakan metode bootsrapping untuk menguji hipotesis. Uji yang dilakukan adalah uji dua sisi dengan tingkat signifikansi 5%. Hipotesis penelitian dianggap signifikan jika nilai T-statistik melebihi nilai T-table (1,96) dan P-value kurang dari 0,05 [25]. Hasil tes ditampilkan pada Tabel 7 di bawah ini:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 891−900 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5334
Tabel 7. Output nilai T-Statistik T-Statistic  P-Values  Keterangan PU-BI 6.099 0.000 Diterima PEOU-BI 2.224 0.026 Diterima SQ-US 6.545 0.000 Diterima IQ-US 3.068 0.002 Diterima SeQ-US 1.218 0.223 Ditolak BI-ASU 21.918 0.000 Diterima BI-NB 3.825 0.000 Diterima US-NB 3.412 0.001 Diterima
Berdasarkan  pada  Tabel  7  di  atas  dapat  diketahui  bahwa  terdapat  satu  jalur  yang  ditolak  karena  tidak memenuhi  persyaratan  pengujian  T-statistik  sedangkan  tujuh  jalur  lainnya  diterima  dan  memenuhi  persyaratan pengujian T-statistik.

## 3.4 Pembahasan Hasil Penelitian
Berdasarkan hasil pengujian hipotesis pada Tabel 7 di atas terlihat bahwa variabel service quality memiliki nilai T-statistik < 1,96 dan nilai P-value > 0,05 sehingga, hasil penelitian ini menyatakan bahwa dari 8 hipotesis yang ada, 1 di antaranya tidak dapat diterima atau ditolak. Penjelasan lebih lanjut dapat dilihat sebagai berikut: a. Hipotesis 1:  Pengaruh Perceived Usefulnes terhadap Behavioral Intention Temuan uji hipotesis H1 mengungkapkan adanya hubungan signifikan dan positif antara persepsi kegunaan dan niat berperilaku. Hal ini di dukung oleh koefisien jalur yang mempunyai nilai positif sebesar 0,542, serta nilai T-statistik sebesar 6,099 dan nilai P-value sebesar 0,000. Menurut responden dalam penelitian ini, e-wallet DANA  dianggap  sebagai  aplikasi  berharga  yang  dapat  meningkatkan  efisiensi,  produktivitas,  dan  kinerja. Besarnya minat masyarakat dalam memanfaatkan e-wallet DANA dipengaruhi langsung oleh keunggulan yang ditawarkan sistem kepada penggunanya. Semakin banyak manfaat yang diberikan oleh sistem tersebut, maka semakin tinggi pula tingkat ketertarikan atau minat masyarakat dalam menggunakannya.
b. Hipotesis 2: Pengaruh Perceived Ease of Use terhadap Behavioral Intention Temuan uji hipotesis H2 menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang signifikan dan positif antara persepsi kemudahan penggunaan dengan niat berperilaku. Hal ini di dukung oleh koefisien jalur yang mempunyai nilai positif  sebesar  0,183,  serta  nilai  T-statistik  sebesar  2,244,  dan  P-value  sebesar  0,026.  Menurut  responden penelitian ini, aplikasi e-wallet DANA ramah pengguna,  mudah dipelajari, dan  menyediakan  fungsionalitas yang jelas dan mudah dipahami. Tingkat minat masyarakat dalam memanfaatkan e-wallet DANA tidak hanya ditentukan oleh keunggulan yang ditawarkan, namun juga kemudahan penggunaan sistemnya. Semakin user friendly suatu sistem maka semakin tinggi kecenderungan masyarakat untuk menggunakannya.
c. Hipotesis 3: Pengaruh System Quality terhadap User Satisfaction Hasil  uji  hipotesis  H3  mengungkapkan  bahwa  terdapat  pengaruh  positif  yang  kuat  dan  signifikan  secara statistik  antara  kualitas  sistem  terhadap  kepuasan  pengguna.  Hal  ini  di  dukung  oleh  koefisien  jalur  yang mempunyai  nilai  positif  sebesar  0,550,  serta  nilai  T-statistik  sebesar  6,545  dan  nilai  P-value  sebesar  0,000. Menurut  responden  dalam  penelitian  ini,  e-wallet  DANA  merupakan  aplikasi  yang  mengutamakan  kualitas sistem  dalam  hal  keandalan,  daya  tanggap,  kemudahan  penggunaan,  dan  keamanan.  Hal  ini  menunjukkan bahwa variabel kualitas sistem mempunyai pengaruh langsung terhadap kepuasan pengguna, karena kepuasan pengguna dalam memakai e-wallet DANA dipengaruhi oleh kualitas sistem. Semakin tinggi kualitas sistem yang digunakan, semakin besar jumlah individu yang akan memanfaatkan sistem tersebut.
d. Hipotesis 4: Pengaruh Information Quality terhadap User Satisfaction Temuan uji hipotesis H4 menunjukkan bahwa kualitas informasi berpengaruh signifikan dan positif terhadap kepuasan  pengguna.  Hal  ini  di  dukung  oleh  koefisien  jalur  yang  bernilai  positif  sebesar  0,236  dan  nilai  T- statistik sebesar 3,068 serta nilai P-value 0,002. Menurut responden, e-wallet DANA merupakan aplikasi yang memenuhi  kebutuhan  informasi  mereka  pada  sistem  e-wallet  DANA.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  vaiabel kualitas informasi mempunyai pengaruh terhadap kesenangan pengguna. Tingkat kepuasan pengguna dalam menggunakan  e-wallet  DANA  ditentukan  oleh  kualitas  informasi  yang  diberikan  oleh  sistem.  Semakin mudahnya mengakses informasi, semakin tinggi pula tingkat kepuasan pengguna terhadap e-wallet DANA.
e. Hipotesis 5: Pengaruh Service Quality terhadap User Satisfaction Hasil uji hipotesis H5 menunjukkan bahwa terdapat pengaruh positif antara kualitas layanan terhadap kepuasan pengguna. Hal ini didukung oleh koefisien jalur yang bernilai positif sebesar 0,098 dan nilai T-statistik sebesar 1,218 serta nilai P-value sebesar 0,223. Berdasarkan penelitian, responden menyatakan ketidakpuasan terhadap kualitas layanan yang ditawarkan sistem e-wallet DANA. Meskipun data  responden pada tabel 2 menunjukkan tingkat kualitas layanan yang tinggi, hal ini tidak signifikan secara statistik dalam kaitannya dengan kepuasan pengguna. Ketidakpuasan responden bermula dari buruknya kualitas layanan yang ditawarkan sistem e-wallet DANA  sehingga  meyebabkan  menurunnya  kepuasan  pengguna.  Hal  ini  dapat  diatasi  dengan  meningkatkan layanan sistem terkait masukan/saran dan tanggapan/solusi terhadap permasalahan yang dihadapi pengguna.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 891−900 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5334
Hal  ini  akan  memungkinkan  pengguna  untuk  merasakan  kepuasan  layanan  karena  masalah  terkait  sistem mereka segera diatasi dan dapat segera diterapkan oleh pengguna.
f. Hipotesis 6: Pengaruh Behavioral Intention terhadap Actual System Use Temuan uji hipotesis H6 mengungkapkan pengaruh positif yang kuat dan signifikan secara statistik dari niat berperilaku terhadap penggunaan sistem aktual. Hal ini di dukung oleh koefisien jalur yang mempunyai nilai positif sebesar 0,810 dan nilai T-statistik sebesar 21,918 serta nilai P-value  sebesar 0,000. Menurut responden, e-wallet DANA merupakan aplikasi yang mengedepankan fitur-fitur praktis yang dapat diterapkan di masa kini dan masa depan sehingga sering digunakan oleh pengguna. Oleh karena itu, keuntungan yang diberikan oleh sistem ini dapat memberikan insentif kepada konsumen untuk lebih sering menggunakannya.
g. Hipotesis 7: Pengaruh Behavioral Intention terhadap Net Benefit Hasil  uji  hipotesis  H7  menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan  yang  cukup  besar  dan  positif  antara  niat berperilaku dengan keuntungan bersih. Hal ini di dukung oleh koefisien jalur yang  mempunyai nilai positif sebesar  0,395,  serta  nilai  T-statistik  sebesar  3,825  dan  P-value  sebesar  0,000.  Menurut  responden  dalam penelitian  ini,  e-wallet  DANA  merupakan  aplikasi  yang  secara  cermat  berfokus  pada  setiap  elemen  yang dipamerkan  guna  menawarkan  keuntungan  bagi  pelanggannya.  Selain  itu,  e-wallet  DANA  menawarkan insentif yang menggiurkan bagi pelanggannya. Untuk mendorong pengguna agar lebih sering menggunakan e- wallet DANA, hal ini diharapkan dapat memberikan manfaat bagi sistem, seperti peningkatan peringkat. Oleh karena itu, tingkat keterlibatan pengguna dengan sistem dapat berdampak langsung pada profitabilitas.
h. Hipotesis 8: Pengaruh User Satisfaction terhadap Net Benefit Temuan  uji  hipotesis  H8  mengungkapkan  hubungan  signifikan  dan  positif  anatara  kepusaan  pengguna  dan manfaat bersih. Hal ini di dukung dengan nilai koefisien jalur yang bernilai positif sebesar 0,398, serta nilai T- statistik sebesar 3,412 dan nilai P-value sebesar 0,001. Menurut responden, e-wallet DANA merupakan aplikasi yang menawarkan kemudahan dalam segala fitur yang tersedia. Kemudahan ini menarik perhatian pengguna dan  mendorong  mereka  untuk  mengeksplorasi  dan  memanfaatkan  fitur-fitur  yang  disediakan.  Hasilnya, pengguna merasa puas dan termotivasi untuk terus menggunakan sistem e wallet DANA.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis tentang faktor-faktor yang dapat mempengaruhi penerimaan pengguna e-wallet DANA, maka dapat disimpulkan bahwa penggunaan e-wallet DANA secara positif dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti persepsi  manfaat,  kemudahan  penggunaan,  minat  penggunaan,  penggunaan  nyata,  kualitas  sistem,  kualitas informasi,  kualitas layanan,  kepuasan pengguna dan  manfaat bersih. Dari delapan hipotesis  yang diuji terdapat tujuh hipotesis diterima karena berpengaruh signifikan dengan nilai path coefficient diatas ambang batas 0,1 dan t-test  diatas  1,96  yaitu  perceived  usefulness  terhadap  behavioral  intention,  perceived  ease  of  use  terhadap behavioral intention, behavioral intention terhadap actual system use, system quality terhadap user satisfaction, information  quality  terhadap  user  satisfaction,  user  satisfaction  terhadap  net  benefit  dan  behavioral  intention terhadap  net  benefit.  Hubungan  antara  service  quality  terhadap  user  satisfaction  dinyatakan  ditolak  karena berdasarkan  hasil  t-test  pengujian  ini  berada  dibawah  ambang  t-test  yaitu  1.218.  Responden  tidak  merasa  puas terhadap  kualitas  layanan  yang  diberikan  sistem  e-wallet  DANA  sehingga  dapat  mengurangi  kadar  kepuasan pengguna.  Meskipun  ada  satu  hipotesis  yang  ditolak,  keseluruhan  penggunaan  e-wallet  DANA  sebagai  media transaksi  dapat  diterima  dengan  baik.  Mayoritas  pengguna  di  dominasi  oleh  perempuan  sebanyak  78%  dengan rentan  usia  21  hingga  25  tahun  sebanyak  46%  dan  berstatus  sebagai  pelajar  atau  mahasiswa  sebanyak  60%. Sedangkan  untuk  lama  penggunaan  sebagian  besar  pengguna  telah  menggunakan  selama  lebih  dari  2  tahun sebanyak  35%.  Untuk  riset  berikutnya,  disarankan  untuk  melakukan  penelitian  tambahan  yang  dapat mengumpulkan  data  dari  ukuran  sampel  yang  lebih  luas  dan  mengekplorasi  variabel  lain.  Selain  itu,  dapat dilakukan  penelitian  untuk  membandingkan  pemahaman  yang  komprehensif  mengenai  kekuranagan  DANA dibandingkan dengan e-wallet lainnya.

## REFERENCES
[1] R. Adawiyah and N. R. Oktadini, “Analisis Komparasi User Experience Pada Aplikasi OVO dan DANA dengan Metode User Experience Questionnaire,” J. Inf. Syst. Res., vol. 5, no. 3, pp. 829–840, 2024, doi: 10.47065/josh.v5i3.5098.
[2] R.  A.  Agustina  and  M.  A.  Gustalika,  “Evaluasi  User  Experience  Pada  Aplikasi  Linkaja  Menggunakan  Metode  User Experience Questionnaire (UEQ),” Bull. Inf. Technol., vol. 3, no. 4, pp. 323–331, 2022, doi: 10.47065/bit.v3i4.401.
[3] D.  Wahyuningsih  and  L.  Nirawati,  “Pengaruh  Kemudahan  dan  Keamanan  terhadap  Loyalitas  Pelanggan  E-Wallet Aplikasi DANA,” J. Pendidik. Ekon., vol. 7, no. 3, pp. 435–445, 2022.
[4] R. Novyantri and M. Setiawardani, “The Effect Of E-Service Quality On Customer Loyalty With Customer Satisfaction As A Mediat,” Int. J. Adm. Bus. Organ., vol. 2, no. 3, pp. 49–58, 2021.
[5] I. P. Permatahati and A. R. A. Djamaris, “Perbandingan Loyalitas Pelanggan Pengguna Top 5 Aplikasi Dompet Digital (Shopee Pay, OVO, DANA, Go-Pay, dan Link Aja) (Studi Kasus Pada Pengguna di Jabodetabek),” J. Entrep. Manag. Ind., vol. 4, no. 2, pp. 65–74, 2021, doi: 10.36782/jemi.v4i2.2200.
[6] Y. Yessica and E. M. Sutanto, “Analisis pemilihan aplikasi pembayaran DANA,” J. Bus. Bank., vol. 10, no. 1, pp. 53– 69, 2020, doi: 10.14414/jbb.v10i1.2139.

## Journal of Information System Research (JOSH)
[7] N. D. Abrilia and T. Sudarwanto, “Pengaruh Persepsi Kemudahan Dan Fitur Layanan Terhadap Minat Menggunakan E- Wallet Pada Aplikasi Dana di Surabaya,” J. Pendidik. Tata Niaga, vol. 8, no. 3, pp. 1006–1012, 2020.
[8] D.  S.  Pratiwi  and  I.  K.  D.  Nuryana,  “Analisis  Tingkat  Penerimaan  dan  Kepercayaan  Pengguna  Teknologi  Terhadap Penggunaan Dompet Digital DANA,” J. Emerg. Inf. Syst. Bus. Intell., vol. 02, no. 04, p. 2021, 2021.
[9] A. W. Pratama and M. Ariyanti, “Pengaruh Kemudahan, Kemanfaatan dan Kepercayaan Terhadap Kepuasan Pengguna Aplikasi KAI Access,” e-Proceeding Manag., vol. 6, no. 3, pp. 5599–5610, 2019.
[10]  D. P. S. Ari and L. Hanum, “Pengaruh Kualitas Pelayanan Website Djp Terhadap Kepuasan Pengguna Dengan Modifikasi E Govqual,” Profit J. Adm. Binis, vol. 15, no. 01, pp. 104–111, 2021, doi: 10.21776/ub.profit.2021.015.01.11.
[11]  S. Maghfiroh and I. K. D. Nuryana, “Penerapan Metode TAM dan DeLone And McLean IS Succes untuk Mengevaluasi Keberhasilan Aplikasi Lazada,” JEISBI J. Emerg. Inf. Syst. Bus. Intell., vol. 3, no. 3, pp. 24–32, 2022.
[12]  Nurhalimah and E. H. Hermaliani, “Analisis Penerimaan dan Penggunaan Teknologi Google Classroom Sebagai Media Pembelajaran Menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) Dan Delone-McLean,” J. Sist. Inf. Akunt., vol. 3, no. 2, pp. 73–83, 2023, [Online]. Available: http://jurnal.bsi.ac.id/index.php/jasika73
[13]  R. Novianti and W. Bharata, “Elaborasi Model Technology Acceptance Model (TAM) dan DeLone & McLean Untuk Mengukur Faktor Penggunaan ShopeePay,” Ekon. Keuangan, Investasi dan Syariah, vol. 4, no. 2, pp. 382–389, 2022, doi: 10.47065/ekuitas.v4i2.2446.
[14]  R. N. Fahira, M. Andayani Komara, and Y. Muhyidin, “Analisis  Minat Pengguna Dompet Digital Ovo Menggunakan Metode  Technology  Acceptance  Model,”  J.  Inform.  Teknol.  dan  Sains,  vol.  4,  no.  3,  pp.  225–230,  2022,  doi: 10.51401/jinteks.v4i3.1943.
[15]  N. Handayani and L. I. Prahartiwi, “Analisis Penerimaan Teknologi E-Wallet Gopay dengan Technology  Acceptance Model (TAM),” Indones. J. Inf. Syst., vol. 9, no. 1, pp. 47–59, 2019.
[16]  A.  Christopher,  A.  Tirtana,  and  A.  Aditya,  “Analisis  Tingkat  Penerimaan  Aplikasi  Bca  Mobile  Di  Kota  Malang Menggunakan  Metode  Technology  Acceptance  Model  (Tam),”  J.  Teknoinfo,  vol.  16,  no.  2,  p.  452,  2022,  doi: 10.33365/jti.v16i2.2045.
[17]  F.  D.  Davis,  “Perceived  usefulness,  perceived  ease  of  use,  and  user  acceptance  of  information  technology,”  MIS  Q. Manag. Inf. Syst., vol. 13, no. 3, pp. 319–339, 1989, doi: 10.2307/249008.
[18]  W. N. Syahril and B. Rikumahu, “Penggunaan Technology  Acceptance Model (Tam)  Dalam  Analisis Minat Perilaku Penggunaan E-Money  Pada  Mahasiswa  Universitas  Telkom,”  J.  Mitra  Manaj.,  vol. 3, no. 2,  pp. 201–214,  2019,  doi: 10.52160/ejmm.v3i2.201.
[19]  D.  L.  Trenggonowati  and  Kulsum,  “Analisis  Faktor  Optimalisasi  Golden  Age  Anak  Usia  Dini  Studi  Kasus  Di  Kota Cilegon,” J. Ind. Serv., vol. 4, no. 1, pp. 48–56, 2018, doi: 10.36055/jiss.v4i1.4088.
[20]  M.  Nashar  and  Taru,  “Pengaruh  Lingkungan  Kerja  Dan  Budaya  Organisasi  Terhadap  Reputasi  Perusahaan  Dengan Komitmen  Organisasi  Sebagai  Variabel  Intervening,”  J.  Appl.  Bus.  Adm.,  vol.  4,  no.  2,  pp.  156–162,  2020,  doi: 10.30871/jaba.v4i2.2064.
[21]  V.  Cassandra  and  D.  Y.  Bernanda,  “Analisis  Persepsi  Pengguna  Bank  Digital  dengan  Model  TAM  &  UTAUT2,”  J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis, vol. 6, no. 1, pp. 151–161, 2024, doi: 10.47233/jteksis.v6i1.1111.
[22]  A.  Salsabila,  M.  R.  Munzir,  T.  K.  Ahsyar,  and  Megawati,  “Analisa  Kepuasan  Mahasiswa  AMIK  Mahaputra  Riau Terhadap SISFO dengan Metode End User Computing Satisfaction,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 6, pp. 1910–1919, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5083.
[23]  K. Ardianto and N. Azizah, “Analisis Minat Penggunaan Dompet Digital Dengan Pendekatan Technology Acceptance Model  (TAM)  Pada  Pengguna  di  Kota  Surabaya,”  J.  Pengemb.  Wiraswasta,  vol.  23,  no.  1,  pp.  13–26,  2021,  doi: 10.33370/jpw.v23i1.511.
[24]  A.  R.  Aprilia  and  T.  Santoso,  “Pengaruh  Perceived  Ease  Of  Use,  Perceived  Usefulness  dan  Attitude  Towards  Using Terhadap Behavioral Intention To Use Pada Aplikasi OVO,” AGORA, vol. 8, no. 1, 2020.
[25]  F.  Febrianti,  T.  K.  Ahsyar,  E.  Saputra,  M.  R.  Munzir,  and  Zarnelly,  “Analisa  Kepuasan  Pengguna  Sistem  Informasi Manajemen Rumah Sakit Menggunakan Metode EUCS,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 10, no. 1, pp. 656–669, 2023, [Online]. Available: http://repository.uin-suska.ac.id/64836/