Received 21-03-24 Revised 07-05-24 Accepted 07-05-24
Affiliation: 1,2 Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
*Correspondence: auliarahmadianin13@g mail.com
DOI: 10.24036/wra.v12i1.128 082
Analisis  Risiko  Persepsian,  Manfaat  Persepsian,  dan Kemudahan  Pengunaan  Persepsian  Terhadap  Penggunaan Paylater Pada E-commerce di Indonesia
Aulia Rahmadiani Negoro 1 , Didi Achjari 2

## Abstract
Purpose – This  study  examines  the  influence  of  perceived  risk,  perceived  benefits,  and perceived  ease  of  use  by  customers  that  affect  the  use  of  paylater  in  e-commerce applications in Indonesia
Design/methodology/approach – The data collection method used is an online survey method with a snowball sampling technique which is included in non-probability sampling by distributing questionnaires to 100 paylater user respondents who have used paylater at least  once.  The  adopted  model  uses  the  Technology  Acceptance  Model  (TAM)  with  a multivariate analysis method using Structural Equation Modeling Partial Least Square (SEM- PLS) with modifications to add perceived risk to it.
Findings – This study found that perceived usefulness and perceived ease of use positively affect paylater usage; perceived ease of use has a positive effect on perceived usefulness; perceived  risk  negatively  affects  perceived  usefulness;  and  perceived  risk  has  a  negative effect  on  paylater  usage.  The  results  of  this  study  concluded  that  all  hypotheses  were supported.
Originality/value – This research contributes, namely additional information to companies developing  electronic  payments  (paylater)  in  considering  user  views  of  the  paylater payment method in e-commerce applications in making future improvements.
Research limitations/implications – This research has limitations, namely that it does not take into account the value or size of transactions and the socio-economic status of users in the research model. It is possible that these factors influenced or changed the  results  of  this  study.  The  greater  transaction  value  can  encourage  users  to  use paylater. In addition, paylater is likely to attract more interest from users from lower socio-economic  backgrounds.  Future  research  is  expected  to  examine  aspects  of transaction value and user socio-economic status when using paylater.
Keywords: Perceived risk, perceived benefits, perceived ease of use, use of Paylater, Paylater
Article Type: Research Paper

## Pendahuluan
Pandemi  Covid-19  membuat  orang  terhambat  melakukan  aktivitas  dan  melakukan  kegiatan  sehari-hari perlu menggunakan internet, sehingga penggunaan internet meningkat pada tahun ini. Data dari Webinar Kominfo  menunjukkan  bahwa  pada  tahun  2021,  Indonesia  mengalami  peningkatan  pengguna  internet sebesar 11 persen dari tahun sebelumnya yaitu 175,4 juta menjadi 202,6 juta (Kominfo, 2019) . Hasil data survei dari internetworldstats menunjukkan Indonesia berada pada urutan ke tiga dari sepuluh negara Asia pengguna internet terbanyak. Kenaikan pengguna internet sejalan dengan kenaikan pengguna e-commerce . Indonesia  termasuk  dalam  sepuluh  negara  besar  yang  mengalami  peningkatan  pengguna e-  commerce sebanyak 78 persen dan mendapatkan peringkat nomer satu (Kominfo, 2019) . Peningkatan penggunaan e- commerce di Indonesia cukup tinggi. Hasil survei dari WeAreSocial, Indonesia tetap menjadi negara tertinggi pengguna e-commerce di tahun 2021 dengan kenaikan pengguna 88,1 persen.
Perkembangan teknologi dalam aspek ekonomi telah menjadi suatu perubahan yang besar karena mempermudah  segala  urusan  manusia  dalam  kehidupan  masyarakat  global.  Hal  tersebut  dimudahkan dengan adanya marketplace online yang saat ini disebut dengan e-commerce yang memberikan fasilitas dan kemudahan dalam proses jual beli. E-commerce adalah transaksi komersial antara organisasi ataupun individu melalui digital (Sirkemaa, 2010) . E-commerce merupakan bagian dari e-business dengan kegiatan distribusi, penjualan, pembelian, pemasaran, traksasi melalui internet. E-commerce telah merubah dunia bisnis ke arah digital yang membuat konsumen dimudahkan dalam proses jual beli sampai transaksi dan pengiriman barang hingga barang tersebut diterima oleh pembeli. Perubahan tersebut merubah perspektif bisnis pelanggan dari production excellence ke customer intimacy (MacGregor & Vrazalic, 2005) , dan dari arah  seorang  agen  penjual  menjadi  seorang  agen  pembeli (Achrol  dan  Kotler,  1999 ).  Menurut Suyanto (2003) dalam bukunya, masyarakat mendapat keuntungan dengan adanya e-commerce yaitu orang dapat bekerja dari rumah dan dapat berbelanja tanpa harus keluar rumah, memungkinkan untuk menjual produk tertentu dengan harga yang lebih rendah, dan masyarakat di pedesaan dapat menikmati berbagai produk dan layanan yang sulit diperoleh tanpa e-commerce . Pertumbuhan e-commerce merupakan  langkah  penting  bagi  perkembangan  ekonomi  digital. Kemunculan market  platform yang  memberikan  bermacam  fasilitas  menjadikan  dampak  baik  bagi masyarakat  Indonesia.  Hal  ini  tercermin  dari  perkembangan  ekonomi  digital  yang  semakin  kuat.  Pasar ekonomi digital memiliki cakupan yang sangat luas. Penerimaan negara juga meningkat. Berdasarkan hasil yang  diperoleh,  industri  perdagangan  merupakan  salah  satu  industri  penyumbang  utama.  Industri perdagangan  yang  semakin  bergeser  ke  perdagangan online berperan  penting  dalam  perkembangan sistem perdagangan tradisional.
Penyedia e-commerce semakin  memberikan  berbagai  macam  penawaran  agar  masyarakat  lebih mudah untuk memenuhi kebutuhannya tanpa perlu untuk keluar dan membaur dengan banyak orang. E- commerce selalu memberikan layanan penuh agar pelanggannya selalu merasa nyaman dengan berbagai fitur  yang  diberikan  seperti  diskon,  kupon,  dan  berbagai events lain  setiap  bulan. E-commerce juga mengembangkan fitur yang dapat mempermudah masyarakat dalam pembayaran secara online terhadap produk yang diinginkan. Salah satu fitur yang ditawarkan e-commerce dalam hal sistem pembayaran yaitu kredit online yang dapat meringankan pelanggannya dalam mencicil barang sesuai dengan budget yang dimiliki dan yang mampu di bayarkan oleh pelanggannya. Fitur baru tersebut adalah paylater yang artinya pesan sekarang bayar kemudian, bahkan disediakan dengan berbagai skema pembayaran, seperti cicilan dalam tenggat satu bulan, tiga bulan, enam bulan, sampai dengan dua belas bulan.
Informasi  didefinisikan  sebagai  data  berguna  yang  diolah  sehingga  memberikan  dasar  untuk pemimpin  bisnis  membuat  keputusan  yang  tepat (Bodnar  &  Hopwood,  2006) .  Data  adalah  sumber informasi,  dan  data  adalah  kenyataan  yang  menggambarkan  peristiwa  dan  kesatuan  yang  sebenarnya. Akuntansi adalah salah satu penyaji informasi karena merupakan alat untuk menginformasikan keadaan bisnis  atau  organisasi.  Sebagai  alat  dalam  mengolah  data  akuntansi  dan  keuangan,  akuntansi membutuhkan  suatu  sistem  informasi  yang  dapat  menyampaikan  informasi  kepada  pihak  yang membutuhkan.
Menurut Rai  et  al.,  (2002) ,  konsep  "sistem  informasi"  digunakan  sebagai  standar  utama  untuk evaluasi  sistem.  Akuntansi  adalah  proses  identifikasi  data,  pengumpulan,  dan  penyimpanan,  serta pengembangan informasi, pengukuran, dan proses komunikasi. SIA juga berfungsi untuk mengumpulkan, mencatat,  menyimpan,  dan  proses  akuntansi  dan  data  lainnya  untuk  menghasilkan  informasi  bagi pengambil keputusan. Jadi, sistem informasi akuntansi adalah kumpulan sumber daya organisasi, termasuk orang  dan  peralatan, yang  dirancang  untuk  memfasilitasi  pengambilan  keputusan  dengan  menyediakan informasi keuangan.
Sistem akuntansi yang  dapat  dibuat  melalui teknologi  dikenal  sebagai  Sistem  Informasi  Akuntansi (SIA) (Kurnia  &  Irawati,  2014) .  SIA  pada  e-commerce  bersifat transparan  dan  memungkinkan  pelanggan mengakses beberapa sistem akuntansi di e-commerce, seperti melihat jumlah uang yang perlu dibayarkan sesuai dengan ketentuan waktu yang dipilih melalui paylater (Millennia, 2020) . Perkembangan  layanan paylater pada e-commerce membuat  peran  bank  semakin  sedikit  karena dalam  hal  pinjaman online dapat  digantikan  dengan paylater. Selain  itu  dalam  pembayaran  juga  mulai banyak  digantikan  oleh  jasa  keuangan  digital  atau e-money .  Adanya  isu  tersebut  membuat  masyarakat mulai berpindah dari menabung di bank ke tabungan online atau e-wallet. Berpindahnya nasabah terhadap e-wallet karena membuat lebih mudahnya dalam berbelanja online dan mempermudah dalam pembayaran paylater pada e- commerce yang dipakai. Penyedia paylater pada e-commerce yang namanya sudah besar sudah  memastikan  bahwa  layanannya  sudah  mendapat  izin  resmi  dari  OJK  (Otoritas  Jasa  Keuangan), sehingga akan membuat pengguna layanan paylater pada e-commerce tersebut merasa aman dan nyaman. E-commerce yang namanya sudah besar sudah memiliki layanan paylater yang sukses karena mengalami peningkatan  penggunanya.  Hal  tersebut  tentunya  menjadi  terobosan  baru  untuk e-commerce dalam melayani pelanggan karena sudah mempunyai izin resmi dari OJK (Otoritas Jasa Keuangan).
Penelitian  yang  menguji  pembayaran  menggunakan  kredit  online  masih  terbatas,  khususnya paylater .  Peningkatan  jumlah  pengguna  pada  sistem  pembayaran online melalui  teknologi  internet yang menjadi perhatian yaitu keamanan karena dapat terjadi pencurian data, dan penipuan (Raja & Dean, 2008) . Informasi mengenai keuangan rentan terhadap bahaya (Huang & Cheng, 2012) . Apabila pengguna  kehilangan  data  pribadi  maka  akan  menyebabkan  bahaya  yang  lebih  besar.  Risiko penipuan  dalam  pembayaran  elektronik  tidak  dapat  dihindari  sepenuhnya (Levi  &  Burrows,  2008) . Informasi  pribadi  yang  dibutuhkan  dalam  metode  pembayaran  elektronik  merupakan  hal  yang sensitif, dan informasi tersebut dapat disalahgunakan oleh penyedia layanan (He & Mykytyn, 2007) . Perhatian penting bagi pengguna pembayaran elektronik yaitu kekhawatiran data pribadi pengguna akan  disalahgunakan (Huang  &  Cheng,  2012) .  Pengguna paylater juga  mendapatkan  manfaat  dari transaksi  melalui paylater .  Pembayaran  tagihan  dapat  dibayar  oleh  konsumen  tanpa  terhambat waktu  dan  tempat  dengan  menggunakan  bantuan  internet  karena e-commerce sudah  tersambung dengan  pembayaran  elektronik (Yu  et  al.,  2002) .  Selain  manfaat,  kemudahan  pengguna  pun  perlu diperhatikan  karena  kemudahan  penggunaan  menunjukkan  tingkat  kepercayaan  seseorang  dalam menggunakan teknologi dengan tidak menggunakan banyak usaha. Menurut Hartono (2007) , apabila seseorang  berpikir  mudah  untuk  menggunakan  sistem  informasi  atau  tidak  sulit  untuk  dipahami, mereka akan menggunakannya. Sebaliknya, apabila individu berpikir bahwa sulit untuk menggunakan atau memahami sistem informasi, mereka tidak akan menggunakannya.
Penelitian  ini  mengadopsi  variabel  dari  penelitian Davis  (1989) yaitu  manfaat  persepsian  dan kemudahan  penggunaan  persepsian  sebagai  variabel  independen.  Penelitian  ini  mengacu  pada  variabel yang  terdapat  di  penelitian Davis  (1989) karena  manfaat  persepsian  dan  kemudahan  penggunaan persepsian  dapat  melihat  reaksi  dan  persepsi  pengguna  teknologi  informasi  yang  akan  mempengaruhi penerimaan  pengguna  untuk  menggunakan  teknologi  informasi (Rahadi,  2007) .  Penelitian  ini  juga menggunakan  variabel  independent  risiko  persepsian  karena  risiko  persepsian  tidak  secara  langsung berpengaruh terhadap  penggunaan  pembayaran  tetapi  dapat  berpengaruh  terhadap  manfaat  persepsian pada pengguna (Cheng dan Huang, 2013) . Hal ini menunjukkan bahwa penggunaan e-payment dipengaruhi oleh risiko persepsian (Khalilzadeh dkk., 2017; Shin, 2009) .
Penelitian ini menganalisis hubungan fenomena-fenomena tersebut dalam penelitian ilmiah, dengan demikian  perlu  dilakukan  penelitian  untuk  menguji  pengaruh  risiko  persepsian,  manfaat  persepsian,  dan
Wahana Riset Akuntansi, Vol. 12, No.1, pp.93-108, 2024
kemudahan  penggunaan  persepsian  oleh  pelanggan  yang  berpengaruh  pada  penggunaan paylater di aplikasi e-commerce di Indonesia. Penelitian ini memberikan tambahan informasi kepada perusahaan yang mengembangkan  pembayaran  elektronik  ( paylater )  dalam  mempertimbangkan  pandangan  pengguna terhadap metode pembayaran paylater pada aplikasi e-commerce dalam melakukan improve kedepannya. Hasil  dalam  penelitian  ini  mengindikasikan  jika  pengguna  paylater  merasakan  adanya  risiko  dalam menggunakan  paylater  kedepannya  maka  pengguna  tersebut  akan  otomatis  mulai  meninggalkan penggunaan  paylater  atau  mulai  jarang  untuk  menggunakan.  Berbeda  ketika  pengguna  tersebut  lebih merasakan manfaat yang lebih besar dari risiko maka pengguna tersebut akan mempertimbangkan untuk tetap  menggunakan  pembayaran  tersebut,  dan  juga  ketika  pengguna  merasakan  kemudahan  ketika menggunakan paylater maka pengguna tersebut akan lebih memikirkan manfaat yang lebih besar dan akan terus menggunakan paylater sebagai metode pembayaran ketika menggunakan e-commerce.

## Tinjauan Literatur dan Hipotesis

## Technology Acceptance Model (TAM)
Model TAM terbentuk dari adaptasi Theory of Reasoned Action (TRA). Pada tahun 1986, Davis  meneliti dengan  mengadaptasi  TRA  dan  di  publikasikan  pada  tahun  1989  pada  jurnal  MIS  Quarterly  yang menghasilkan teori TAM dengan konstruk variabel utama yaitu manfaat persepsian ( perceived usefulness ), kemudahan  penggunaan  ( perceived  ease  of  use )  dan  penerimaan  teknologi  ( acceptance  of  technology ) (Davis, 1989) . Dengan demikian, dalam penerapannya model TRA jauh lebih sempit daripada model TAM. TAM  merupakan  teori  yang  banyak  di  aplikasikan  dalam  proses  penerapan  teknologi  informasi dengan menggunakan pendekatan teori perilaku ( behavioral theory ). Model yang baik tidak hanya dapat memprediksi tetapi harus dapat membuktikan. Model TAM sudah teruji dan dapat mengukur penerimaan teknologi,  sehingga  dengan  penggunaan  model  TAM,  penelitian  ini  diharapkan  mampu  menjelaskan penggunaan paylater pada  aplikasi e-commerce .  TAM  mempunyai  salah  satu  kelebihan  yaitu  dapat menjawab  banyaknya  sistem teknologi  yang gagal untuk diterapkan,  yang berarti TAM merupakan teori yang  modelnya  digunakan  oleh  pengguna  akhir  untuk  menerima  dan  menggunakan  teknologi  tersebut (Fatmawati, 2015) . Berikut pada Gambar 1 merupakan inti dari model TAM itu sendiri.
Gambar 1 . Model Theory Acceptance Model (TAM) (Davis, 1989)

## Hype Cycle for Digital Commerce
Gartner,  Inc  merupakan  sebuah perusahaan  dalam  bidang penelitian dan penasehatan  global  yang sangat terkenal terutama untuk peneliti di bidang teknologi informasi yang menyediakan informasi dan alat dalam  bidang  teknologi  informasi,  keuangan,  sumber  daya  manusia,  layanan  konsumen,  komunikasi, pemasaran,  perkembangan  teknologi,  dan  rantai  pasok.  Hasil  penelitiannya  menyajikan  grafik hype  cycle teknologi yang sudah teruji dan telah digunakan oleh banyak praktisi dan peneliti untuk membenarkan dan mendukung keputusan investasi  dan non-investasi dalam teknologi. Model hype cycle ini membantu para leaders dalam  mengevaluasi  berbagai  teknologi commerce dengan  pertimbangan  pada  kematangan  dan dampak pada bisnis mereka. Gambar 2 . adalah hype cycle for digital commerce untuk tahun 2021 ke depan.
Gambar 2 . Hype Cycle for Digital Commerce 2021 (Gartner, 2021)
Pada Gambar 2 . menunjukkan ada empat teknologi yang memberikan dampak yang sangat besar dalam digital  commerce untuk  dua  tahun  ke  depan  diantaranya  v isual  configuration,  digital  wallets, customer identity  and  access management (CIAM)  dan virtual  customer assistants (VCAs). Penelitian  ini sendiri  berfokus  pada  penggunaan  fitur paylater yang  ada  pada  aplikasi e-commerce . Paylater sendiri merupakan fitur yang di sediakan pada digital wallet yang bisa dimanfaatkan pengguna untuk melakukan pembayaran yang akan datang.

## Hipotesis
Manfaat Persepsian dengan Penggunaan Paylater H1: Manfaat persepsian ( perceived usefulness ) secara positif mempengaruhi penggunaan paylater ( paylater usage ) pada aplikasi e-commerce.
Manfaat  persepsian  adalah  kepercayaan  seseorang  mengenai  peningkatan  kinerja  yang  dapat dibantu menggunakan suatu sistem tertentu (Davis, 1989) . Manfaat persepsian merupakan variabel yang langsung mempengaruhi  niat  pengguna  dalam  menggunakan  suatu teknologi  ( Al-Maroof  dan  Al-Emran, 2018; N.  Park  dkk.,  2014) .  Dapat  dikatakan  bahwa  konsumen  akan  menggunakan  suatu  layanan  digital apabila layanan digital tersebut mempunyai keuntungan  bagi mereka, seperti efisien, menghemat waktu dan  tenaga.  Peneliti  berpendapat  bahwa  semakin  tinggi  manfaat  yang  dirasakan  konsumen  ketika menggunakan paylater maka semakin tinggi juga konsumen yang akan menggunakan paylater . Beberapa penelitian menyebutkan bahwa manfaat persepsian mempunyai hubungan positif terhadap niat konsumen dalam mengadopsi pembayaran seluler (de Luna dkk., 2019; Lara-Rubio dkk., 2021; Liébana-Cabanillas dkk., 2020; Singh dkk., 2020) .
Penggunaan e-payment memberikan  manfaat  kepada  konsumen,  seperti  mengurangi  tindak pencurian  karena  membawa  uang  tunai  dalam  jumlah  banyak,  fleksibel,  umum,  dan  dapat  diakses dimanapun  serta  kapanpun (Gholami  dkk.,  2010) .  Menurut Chou  dkk.  (2004) manfaat  persepsian berpengaruh  signifikan  terhadap  penerimaan  metode e-payment .  Konsumen  merasakan  manfaat penggunaan  pembayaran  elektronik  terkait  biaya  rendah  dalam  transaksi online (Teoh  dkk.,  2013) . Menurut Davis (1993) teknologi bermanfaat apabila teknologi dapat membantu pengguna sesuai dengan harapan.  Teknologi  dapat  membuat  aktivitas  penguna  menjadi  efektif  dan  efisien (Trütsch,  2017) .  Oleh karena  itu,  teknologi  baru  lebih  mudah  diterima  apabila  pengguna  dapat  merasakan  manfaat  dalam kehidupan sehari-hari. Manfaat persepsian mempunyai pengaruh langsung terhadap sikap dan niat untuk menggunakan (Hsu dan Chiu, 2004; K. J. Kim dan Shin, 2015; Huang dkk., 2013) .
Wahana Riset Akuntansi, Vol. 12, No.1, pp.93-108, 2024

## Kemudahan Penggunaan Persepsian dengan Penggunaan Paylater
H2: Kemudahan penggunaan persepsian ( perceived ease of use ) secara positif mempengaruhi penggunaan paylater ( paylater usage ) pada aplikasi e-commerce.
Kemudahan  penggunaan  persepsian  merupakan  variabel  signifikan  yang  berpengaruh  terhadap penerimaan  sistem  informasi (Davis,  1989) .  Kemudahan  penggunaan  persepsian  menjadi  faktor  utama yang  berpengaruh  terhadap  penerimaan  teknologi  informasi (Davis,  1989; Venkatesh  dan  Bala,  2008) . Beberapa penelitian menemukan bahwa suatu teknologi akan dipandang lebih berguna apabila teknologi tersebut  lebih  mudah  digunakan (Legris  dkk.,  2003; Venkatesh  dan  Davis,  2000; Wang  dan  Li,  2012) . Kemudahan  penggunaan  dapat  mendukung  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  pembayaran online (Bakos,  1997) .  Dalam  hasil  penelitian Guriting  dan  Ndubisi  (2006) ,  ditemukan  bahwa  kemudahan penggunaan  persepsian  mempunyai  dampak  positif  yang  signifikan  terhadap  pembayaran  elektronik. Konsumen akan menggunakan suatu layanan digital apabila layanan digital tersebut mudah digunakan bagi mereka.  Peneliti  berpendapat  bahwa  semakin  tinggi  kemudahan  yang  dirasakan  konsumen  ketika menggunakan paylater maka semakin tinggi juga konsumen yang akan menggunakan paylater .

## Kemudahan Penggunaan Persepsian dengan Manfaat Persepsian
H3: Kemudahan  penggunaan  persepsian  ( perceived  ease  of  use )  berpengaruh  positif  terhadap manfaat persepsian ( perceived usefulness ).
Kemudahan  penggunaan  persepsian  saling  berhubungan  dengan  manfaat  persepsian.  Pada penelitian Liu  dkk.  (2019) berpendapat  bahwa  dalam  model  TAM  manfaat  persepsian  dan  kemudahan penggunaan  persepsian  berpengaruh  terhadap  adopsi  teknologi  baru  dan  persepsi  kemudahan  akan mempengaruhi manfaat persepsian. Kemudahan penggunaan persepsian  dan manfaat persepsian adalah dua  variabel  yang  wajib  ada  dalam  model  TAM (Davis,  1989) .  Manfaat  persepsian  dan  kemudahan penggunaan persepsian banyak digunakan oleh para peneliti untuk adopsi teknologi baru (Chhonker et al., 2017) .  Kedua  variabel  ini  berkaitan  erat  karena  jika  pengguna  teknologi  merasa  nyaman  dan  mudah menggunakan teknologi baru yang diadopsi, maka akan memicu manfaat persepsian yang lebih tinggi. Di sisi  lain,  jika  adopsi  teknologi  dianggap  sangat  berat,  itu  akan  membuat  frustrasi  atau  tidak menguntungkan.

## Risiko Persepsian dengan Manfaat Persepsian
H4: Risiko persepsian ( perceived risk ) berpengaruh secara negatif terhadap manfaat persepsian ( perceived usefulness ).
Risiko  persepsian  adalah  kurangnya  kepercayaan  yang  merupakan  faktor  utama  karena  secara negatif mempengaruhi adopsi teknologi (Kesharwani dan Bisht, 2012; (Khedmatgozar dan Shahnazi, 2018) . Hubungan  antara  risiko  persepsian  dan  manfaat  persepsian  secara  negatif  berpengaruh.  Pengaruhnya adalah jika semakin banyak risiko maka manfaat akan semakin menurun. Oleh karena itu pengguna tidak akan menemukan suatu manfaat dari penggunaan paylater di aplikasi e-commerce jika risiko persepsiannya tinggi, sehingga mereka akan lebih memilih metode  pembayaran yang lebih aman dan tradisional (Altin Gumussoy dkk., 2018) . Peneliti berpendapat bahwa semakin tinggi risiko yang dirasakan konsumen ketika menggunakan paylater maka  semakin  rendah  juga  konsumen  yang  akan  menggunakan paylater . Konsumen akan berpikir ulang untuk menggunakan paylater yang menurut konsumen mempunyai risiko tinggi sehingga manfaat paylater yang dirasakan oleh konsumen menjadi rendah karena konsumen takut risiko yang akan ditimbulkan dan lebih berpikir tentang risiko daripada manfaat. Pada hasil penelitian Li dan Huang  (2009) membuktikan  dari  TPR  ( Theory  of  Perceived  risk )  bahwa  risiko  persepsian  dan  manfaat persepsian  berhubungan  negatif  sehingga  akan  mengurangi  dari  manfaat  persepsian  tersebut.  Risiko persepsian  juga  dapat  dimanfaatkan  oleh vendor untuk  melakukan  perbaikan  terhadap  teknologinya sehingga teknologi tersebut dapat lebih baik (Li dan Huang, 2009) .

## Risiko Persepsian dengan Penggunaan Paylater
H5: Risiko persepsian ( perceived risk ) berpengaruh negatif terhadap penggunaan paylater ( paylater usage ) pada aplikasi e-commerce
Penelitian  sebelumnya  menyebutkan  bahwa  faktor  risiko  merupakan  isu  kritis  dalam  penerimaan teknologi termasuk teknologi e-payment (Al-Sabaawi  dkk., 2021) .  Menurut Lian (2015) ,  bebas  dari risiko merupakan hal penting yang perlu diperhatikan. Bauer (1960) menyatakan bahwa risiko persepsian dapat memberikan pengaruh terhadap perilaku konsumen dalam pengambilan keputusan pembelian. Menurut Luo  dan  Seyedian  (2003); Park  dan  Kim  (2003) risiko  persepsian  adalah  penghambat  dalam  penerapan sistem pembayaran elektronik. Sikap dan perilaku konsumen tentang layanan e-payment dapat dipengaruhi oleh risiko persepsian (Hamid dan Khatibi, 2006; De Ruyter dkk., 2001) . Konsumen takut akan akibat yang ditimbulkan ketika menggunakan paylater dan hal tersebut merupakan salah satu penyebab rendahnya penggunaan paylater . Konsumen akan menggunakan suatu layanan digital apabila layanan digital tersebut mempunyai  risiko  yang  rendah  bagi  mereka.  Peneliti  berpendapat  bahwa  semakin  rendah  risiko  yang dirasakan  konsumen  ketika  menggunakan paylater maka  semakin  tinggi  juga  konsumen  yang  akan menggunakan paylater .
Risiko persepsian merupakan konstruksi utama dari teori risiko persepsian atau TPR yang dianggap penghambat utama niat konsumen untuk mengadopsi layanan elektronik (Bauer, 1960) . Dampak buruknya terhadap niat konsumen dalam menggunakan layanan elektronik telah dikonfirmasi (Tandon dkk., 2016; Mutahar  dkk.,  2018; Cao  dan  Niu,  2019; Martins  dkk.,  2014; Roy  dkk.,  2017) .  Beberapa  hasil  penelitian telah menemukan bahwa semakin rendah risiko atau kerugian pada konsumen maka semakin tinggi niat konsumen  untuk  mengadopsi  layanan  elektronik,  dan  ketika  konsumen  mempunyai  risiko  persepsian rendah maka konsumen menganggap layanan elektronik tersebut berguna (Trinh dkk., 2020) .
Gambar 3. Model Penelitian

## Metode
Pendekatan  kuantitatif  di  aplikasikan  pada  penelitian  ini  menggunakan  data  primer  yaitu  survei  dengan menyebarkan kuesioner secara online (pesan pribadi melalui Instagram dan WhatsApp ) dengan google form kepada individu yang bertempat tinggal di Indonesia dan pernah minimal satu kali membeli barang ataupun jasa  secara online dengan  menggunakan paylater .  Variabel  independen  dalam  penelitian  ini  yaitu  risiko persepsian (Bauer,  1960; Khedmatgozar  &  Shahnazi,  2018) ,  manfaat  persepsian (Davis,  1989;  Liu  et  al.,
2019) ,  dan  persepsi  kemudahan  penggunaan (Davis,  1989; Liu  et  al.,  2019) .  Variabel  dependen  dalam penelitian ini yaitu penggunaan paylater (de Luna et al., 2019; Duke et al., 2019) . Pemilihan populasi dalam penelitian ini  adalah  para  pengguna paylater pada aplikasi e-commerce di  Indonesia.  Penentuan  jumlah sampel menggunakan rumus cochran’s . Teknik pengambilan sampel yang dilakukan adalah non-probability sampling yaitu snowball  sampling .  Skala likert digunakan  sebagai  instrumen  penelitian.  Skala  ini menggunakan interval dengan skala 1 sampai dengan 5, dengan pilihan Sangat Tidak Setuju (STS), Tidak Setuju (TS), Kurang Setuju (KS), Setuju (S), dan Sangat Setuju (SS). Penelitian ini menggunakan
(X1) Variabel Independen (Negative Effect) H5 H4 (X2) (Negative Effect) (Positive Effect) H1 (Positive Effect) H3 (X3) H2 (Positive Effect) Variabel Dependen (Y) Perceived Usefulness (U) Paylater Usage (PU) Perceived Ease of Use (EOU) Perceived Risk (R)
Wahana Riset Akuntansi, Vol. 12, No.1, pp.93-108, 2024
metode Structural  Equation  Modelling (SEM)  berbasis Partial  Least  Square (PLS)  untuk  melakukan pengujian hipotesis. Software yang digunakan adalah Smart PLS 3.0 dan dengan bantuan software SPSS 28 yang di gunakan untuk pengujian pilot tes 30 responden.

## Hasil dan Pembahasan

## Deskripsi
Objek  pada  penelitian  ini  adalah  pengguna paylater di e-commerce yang  minimal  pernah menggunakan paylater saat  menggunakan e-commerce .  Responden  yang  mengisi  kuesioner  pada penelitian ini sebanyak 100 dengan usia seperti pada Tabel 1.

## Tabel 1. Karakteristis Responden
Keterangan Jumlah Presentase Pengguna Paylater ( E-commerce ) 100 100% Usia < 20 tahun 8 8% 21 - 30 tahun 78 78% 31 - 40 tahun 10 10% 41 - 50 tahun 2 2% > 50 tahun 2 2% Total 100 100% Jenis Kelamin Laki-laki 26 26% Perempuan 74 74% Total 100 100% Pendidikan SD/MI 0 0% SMP/Mts 1 1% SMA/MA 21 21% S1/D4 67 67% S2 11 11% S3 0 0% Total 100 100% Pekerjaan Pelajar/Mahasiswa 27 27% Pegawai Negeri 11 11% Pegawai Swasta 37 37% Buruh 1 1% Petani 0 0% Pedagang 7 7% Tidak Bekerja 8 8% Lainnya 9 9% Total 100 100%

## Analisis Model Pengukuran (Outer Model)

## Validitas Konvergen
Validitas  konvergen  adalah  korelasi  antara  skor  indikator  dengan  skor  konstruknya.  Penilaian  validitas konstruk reflektif dilihat dari nilai outer loading pada masing-masing indikator dan nilai Average Variance Extract (AVE)  (Hair  dkk.,  2017).  Nilai  loading  yang  nilainya  berada  dibawah  0,7  maka  di  pertimbangkan untuk  dihapus,  maka  indikator  PR6  (0,365),  PR7  (0,212),  PM3  (0,601),  PM6  (0,681),  PM7  (0,266),  PKP1 (0,484), dan PP3 (0,654) akan dihapus terlebih dahulu. Syarat terpenuhinya validitas convergen jika nilai AVE lebih besar dari 0,5 (Hair dkk., 2017). Nilai AVE risiko persepsian (X1) yaitu 0,893; manfaat persepsian (X2) yaitu 0,621; dan penggunaan paylater (X3) yaitu 0,837; Maka dapat disimpulkan bahwa semua konstruk dalam penelitian ini telah memenuhi validitas konvergen (Hair dkk., 2017).

## Validitas Diskriminan
Menurut Hair dkk. (2017) validitas diskriminan yaitu tingkatan perbedaan, dan besar korelasi suatu kontruk dengan kontruk yang lain, serta jumlah indikator yang mewakili satu kontruk. Validnya suatu indikator dapat ditentukan  dengan  melihat  nilai cross  loading antara  setiap  konstruk  dan  indikatornya  dengan  nilai indikator  terhadap  konstruk  lainnya.  Berdasarkan Tabel  2 menunjukkan  bahwa  nilai cross  loading lebih rendah daripada nilai korelasi konstruk semua nilai loading . Risiko persepsian (X1) terhadap indikatornya lebih  besar  dibandingkan  dengan  korelasi  indikator  risiko  persepsian  (X1)  terhadap  konstruk  lainnya. Korelasi konstruk manfaat persepsian (X2) terhadap indikatornya lebih besar dibandingkan dengan korelasi indikator  manfaat persepsian (X2)  terhadap konstruk lainnya.  Korelasi konstruk  kemudahan penggunaan persepsian  (X3)  terhadap  indikatornya  lebih  besar  dibandingkan  dengan  korelasi  indikator  kemudahan penggunaan  persepsian  (X3)  terhadap  konstruk  lainnya.  Korelasi  konstruk  penggunaan paylater (Y) terhadap  indikatornya  lebih  besar  dibandingkan  dengan  korelasi  indikator  penggunaan paylater (Y) terhadap konstruk  lainnya.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  setiap  konstruk  memperkirakan  indikator  setiap blok lebih baik dari indikator blok lainnya.
Tabel 2. Cross Loading
X 1 (Risiko persepsian) X 2 (Manfaat persepsian) X 3 (Kemudahan penggunaan persepsian) Y (Penggunaan Paylater ) PR1 0,944 -0,24 -0,091 -0,272 PR2 0,948 -0,166 0,000 -0,252 PR3 0,913 -0,254 0,013 -0,173 PR4 0,985 -0,284 -0,069 -0,293 PR5 0,935 -0,237 -0,017 -0,301 PM1 -0,131 0,807 0,409 0,327 PM2 -0,281 0,779 0,329 0,315 PM4 -0,166 0,826 0,493 0,298 PM5 -0,220 0,738 0,444 0,390 PKP2 0,028 0,471 0,811 0,393 PKP3 -0,009 0,340 0,718 0,186 PKP4 0,044 0,386 0,727 0,274 PKP5 -0,153 0,421 0,75 0,301 PKP6 -0,063 0,346 0,705 0,131 PP1 -0,304 0,340 0,238 0,897 PP2 -0,214 0,431 0,416 0,932

## Composite Reliability
Pengujian  reliabilitas  konstruk  dapat dilakukan  dengan  melakukan  pengukuran composite  reliability (CR) dari  blok  indikator  pengukuran  konstruk  CR  untuk  menunjukkan  reliabilitas  yang  baik.  Apabila  nilai composite reliability lebih besar dari 0,7 dan nilai cronbach’s alpha lebih besar dari 0,7 maka suatu kontruk dapat disebut reliabel (Hair dkk., 2017). Berikut pada Tabel 3. menyajikan nilai composite reliability dan nilai cronbach’s alpha dari  setiap  konstruk  dan  hasilnya  menunjukkan  bahwa  semua  variabel  reliabel  karena hasil pengujian nilai composite reliability lebih besar dari 0,7 dan nilai cronbach’s alpha lebih besar dari 0,7.
Tabel 3. Nilai Composite Reliability Dan Nilai Cronbach’s Alpha Variable Composite Reliability Cronbach’s Alpha Rule of Thumb Kesimpulan Risiko persepsian (X 1 ) 0,977 0,970 > 0,7 Reliabel Manfaat persepsian (X 2 ) 0,868 0,797 > 0,7 Reliabel Kemudahan penggunaan persepsian (X 3 ) 0,860 0,800 > 0,7 Reliabel Penggunaan Paylater (Y) 0,911 0,807 > 0,7 Reliabel
Wahana Riset Akuntansi, Vol. 12, No.1, pp.93-108, 2024

## Analisis Model Struktural (Inner Model)

## Path Coefficient
Berdasarkan Gambar 4 menunjukkan bahwa jika nilai path coefficient berada di antara 0 sampai 1 maka di nyatakan positif dan jika nilai path coefficient berada di antara -1 sampai 0 maka dinyatakan negatif. Hasil korelasi  antar  konstruk  diukur  dengan  melihat path  coefficient dimana  tingkat  signifikasi  dan  kekuatan hubungan tersebut dan juga untuk menguji hipotesis. Berdasarkan Gambar 4.1 nilai path coefficient untuk setiap variabel, diantaranya hubungan X1 dengan X2 senilai -0,233; hubungan X3 dengan X2 senilai 0,528; hubungan X2 dengan Y senilai 0,254; hubungan X1 dengan Y senilai -0,205; dan hubungan nilai X3 dengan Y senilai 0,222 .
Gambar 4. Path Coefficient
Berdasarkan  hasil Tabel  4 digunakan  untuk  menunjukkan  arah  hubungan  pada  variabel,  apakah suatu  hipotesis  memiliki  arah  yang  positif  atau  negatif. Path  coefficients memiliki  nilai  yang  berada  di rentang -1 sampai dengan 1. Jika nilai berada pada rentang  0 sampai dengan 1 maka dapat dinyatakan positif, sedangkan jika nilai berada pada rentang -1 sampai dengan 0 maka dapat dinyatakan negatif. Jika di satukan dengan berdasarkan nilai P-Value dan Nilai T statistic , maka pada nilai P-Value harus di bawah 0,05 maka signifikan dan nilai T statistic dengan aturan lebih besar dari 1,96 maka signifikan dan jika lebih kecil dari 1,96 maka tidak siginifikan. Berikut diketahui hipotesis (H1) yaitu hubungan manfaat persepsian (X2) dengan penggunaan paylater (Y) dengan arah hipotesis positif dengan nilai path coefficient 0,254 dengan arti  berpengaruh  secara  positif,  dengan  nilai T  statistic 2,  dan  nilai P-Value dengan  nilai  0,000  artinya terdukung.  Hipotesis  (H2)  yaitu hubungan  kemudahan penggunaan  persepsian  (X3)  dengan penggunaan paylater (Y)  dengan  arah  hipotesis  positif  dengan  nilai path  coefficient 0,222  dengan  arti  berpengaruh secara  positif,  dengan  nilai T  statistic 2,163  dan  nilai P-Value dengan  nilai  0,043.  Hipotesis  (H3)  yaitu hubungan kemudahan penggunaan persepsian (X3) dengan manfaat persepsian (X2) dengan arah hipotesis positif dengan nilai path coefficient 0,528 dengan arti berpengaruh secara positif, dengan nilai T statistic 7,185 dan nilai P-Value dengan nilai 0,015.  Hipotesis  (H4) yaitu hubungan  risiko persepsian (X1) dengan manfaat  persepsian  (X2)  dengan  arah  hipotesis  negatif  dengan  nilai path  coefficient -0,233  dengan  arti berpengaruh secara negatif, dengan nilai T statistic 3,726 dan nilai P- Value dengan nilai 0,000. Hipotesis (H5) yaitu hubungan risiko persepsian (X1) dengan penggunaan paylater (Y) dengan arah hipotesis negatif
dengan nilai path coefficient -0,205 dengan arti berpengaruh secara  negatif, dengan nilai T statistic 2,034 dan nilai P-Value dengan nilai 0,031.
Tabel 4. Nilai Path coefficient untuk Hipotesis
Hipotesis Hubungan Konstruk Arah Hipotesis Path coefficient T statistic P-Value Hasil H1 X2 → Y + 0,254 2,432 0,000 < 0,05 Terdukung H2 X3 → Y + 0,222 2,163 0,043 < 0,05 Terdukung H3 X3 → X2 + 0,528 7,185 0,015 < 0,05 Terdukung H4 X1 → X2 - -0,233 3,726 0,000 < 0,05 Terdukung H5 X1 → Y - -0,205 2,034 0,031 < 0,05 Terdukung

## Koefisien Determinasi (R-Squared)
Berdasarkan Tabel 5 diperoleh nilai R-squared pada variabel manfaat persepsian (X 2 ) dengan nilai 0,342; artinya 34,2% variasi atau perubahan manfaat persepsian di jelaskan oleh risiko persepsian dan kemudahan penggunaan  persepsian.  Nilai R-squared untuk  penggunaan paylater (Y)  adalah  sebesar  0,246  artinya variasi  perubahan  yang  terjadi  pada  variabel  penggunaan paylater dapat  dijelaskan  oleh  variabel  risiko persepsian  (X 1 ),  variabel  manfaat  persepsian  (X 2 ),  dan  variabel  kemudahan  penggunaan  persepsian  (X 3 ) adalah sebesar 24,6%, dan sisanya dijelaskan oleh variabel diluar model penelitian ini.
Tabel 5. Nilai R-squared
Hubungan Variabel R-squared X 1 → X 2 0,342 X 3 → X 2 0,342 X 1 → Y 0,246 X 2 → Y 0,246 X 3 → Y 0,246

## Relevansi Prediktif (Q-Squared)
Q- squared berfungsi untuk menilai relevansi prediktif dari sekelompok variabel laten pada variabel criterion . Penilaian Q- squared dengan relevansi prediktif harus memiliki nilai lebih besar dari nol. Berdasarkan Tabel 6 menunjukkan  bahwa  nilai  Q- squared sudah  lebih  besar  dari  nol  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa relevansi prediktif dalam model penelitian ini baik.
Tabel 6. Nilai Relevansi Prediktif
Konstruk Relevansi Prediktif (Q- squared ) Syarat Kesimpulan Manfaat persepsian 0,192 > 0 Baik Penggunaan Paylater 0,179 > 0 Baik

## Pembahasan
Berdasarkan Tabel 4 , pada Hipotesis 1 (H1) yaitu hubungan manfaat persepsian (X2) dengan penggunaan paylater (Y)  dengan  arah  hipotesis  positif  dengan  nilai path  coefficient 0,254  dengan  arti  berpengaruh secara  positif,  nilai T  statistic 2,432  dan  nilai P-Value dengan  nilai  0,000  artinya  hipotesis  1  (H1)  ini terdukung.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian  terdahulu  yaitu Chou  dkk.  (2004) yang menunjukkan bahwa manfaat persepsian berpengaruh signifikan terhadap penerimaan metode e-payment yang  salah  satunya  yaitu paylater .  Konsumen  akan  cenderung  lebih  menggunakan  sistem  pembayaran elektronik apabila konsumen merasakan manfaat (He dan Mykytyn, 2007) . Teknologi seperti paylater dapat membuat aktivitas penguna menjadi efektif dan efisien (Trütsch, 2017) . Hal tersebut menunjukkan bahwa manfaat  persepsian  merupakan  salah  satu  faktor  yang  menentukan  keputusan  konsumen  untuk
Wahana Riset Akuntansi, Vol. 12, No.1, pp.93-108, 2024
menggunakan paylater .  Persepsi  konsumen  tentang  adanya  manfaat  dalam  penggunaan paylater mengindikasikan  ketika  konsumen  menggunakan paylater maka  konsumen  berpikir  dan  merasakan manfaat  dari  penggunaan paylater .  Dengan  demikian,  penelitian  ini  memberikan  konfirmasi  bahwa manfaat  persepsian  ( perceived  usefulness )  secara  positif  mempengaruhi  penggunaan paylater ( paylater usage ) pada aplikasi e-commerce . Berdasarkan Tabel  4 ,  Hipotesis  2  (H2)  yaitu  hubungan  kemudahan  penggunaan  persepsian  (X3) dengan penggunaan paylater (Y) dengan arah hipotesis positif dengan nilai path coefficient 0,222 artinya berpengaruh  secara  positif,  nilai T  statistic 2,163  dan  nilai P-Value 0,043  artinya  hipotesis  2  (H2)  ini terdukung. Hasil penelitian ini sejalan dengan hasil penelitian terdahulu yaitu Guriting dan Ndubisi (2006) yang menunjukkan bahwa kemudahan penggunaan persepsian mempunyai dampak positif yang signifikan terhadap  pembayaran  elektronik  salah  satunya  yaitu paylater .  Beberapa  penelitian  menemukan  bahwa suatu teknologi  akan dipandang lebih berguna apabila teknologi tersebut lebih mudah digunakan (Legris dkk., 2003; Venkatesh dan Davis, 2000; Wang dan Li, 2012) .
Hasil penelitian ini mengindikansikan bahwa persepsi kemudahan sebagai salah satu faktor penting dalam  penggunaan paylater di e-commerce .  Hal  tersebut  dikarenakan  kemudahan  penggunaan  dapat mendukung  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  pembayaran online (Bakos,  1997) ,  sehingga  pada akhirnya  konsumen  menggunakan paylater .  Hasil  penelitian  ini  juga  menunjukkan  bahwa  konsumen menggunakan paylater karena merasakan kemudahan dalam menggunakan paylater . Hal tersebut sejalan dengan  penelitian He  dan  Mykytyn  (2007) yang  menyatakan  bahwa  pelanggan  yang  merasakan kemudahan  dan  kegunaan  dari  pembayaran online akan  bersedia  menggunakan  metode  pembayaran tersebut.  Menurut Hartono  (2007) ,  kemudahan  penggunaan  adalah  kepercayaan  dalam  proses pengambilan keputusan. Jika seseorang menganggap suatu sistem mudah digunakan, maka mereka akan cenderung untuk  menggunakannya.  Sebaliknya,  jika  seseorang berpikir  bahwa  suatu  sistem  sangat  sulit, maka  mereka  akan  memilih  untuk  tidak  menggunakan.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  memberikan konfirmasi  bahwa  kemudahan  penggunaan  persepsian  ( perceived  ease  of  use )  secara  positif mempengaruhi penggunaan paylater ( paylater usage ) pada aplikasi e-commerce . Berdasarkan Tabel  4 ,  Hipotesis  3  (H3)  yaitu  hubungan  kemudahan  penggunaan  persepsian  (X3) terhadap  manfaat  persepsian  (X2)  mempunyai  arah  hipotesis  positif  dengan  nilai path  coefficient 0,528 artinya berpengaruh secara positif, nilai T statistic 7,185 dan nilai P-Value 0,015 artinya hipotesis 3 (H3) ini terdukung.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian  terdahulu  yaitu Wang  dkk.  (2003) menemukan  bahwa  manfaat  persepsian  secara  positif  dipengaruhi  oleh  kemudahan  penggunaan persepsian.  Penelitian Teoh  dkk  (2013) menyatakan  bahwa  manfaat  persepsian  dipengaruhi  oleh kemudahan penggunaan persepsian dari suatu teknologi informasi didalam model TAM. Kedua variabel ini berkaitan erat karena jika pengguna teknologi merasa nyaman dan mudah menggunakan teknologi baru yang diadopsi, maka akan memicu manfaat persepsian yang lebih tinggi. Di sisi lain, jika adopsi teknologi dianggap sangat berat, itu akan membuat frustrasi atau tidak menguntungkan. Hal tersebut menunjukkan bahwa persepsi kemudahan merupakan salah satu faktor yang dapat mempengaruhi persepsi konsumen tentang manfaat paylater .
Berdasarkan Tabel  4 ,  Hipotesis  4  (H4)  yaitu  hubungan  risiko  persepsian  (X1)  terhadap  manfaat persepsian (X2) mempunyai arah hipotesis negatif dengan nilai path coefficient -0,233 artinya berpengaruh secara negatif, nilai T statistic 3,726 dan nilai P-Value 0,000 artinya hipotesis 4 (H4) ini terdukung. Hal ini menunjukan  bahwa  risiko  persepsian  ( perceived risk )  berpengaruh  negatif terhadap manfaat  persepsian ( perceived usefulness ), sehingga (H4) yang berbunyi risiko persepsian ( perceived risk ) berpengaruh secara negatif terhadap manfaat persepsian ( perceived usefulness ) terdukung. Hasil tersebut menyatakan bahwa jika  risiko  persepsian yang  dirasakan konsumen  tinggi maka  dapat menjadi penyebab turunnya manfaat persepsian yang dirasakan konsumen menjadi rendah. Oleh karena itu, pengguna tidak akan menemukan suatu manfaat dari penggunaan paylater di aplikasi e-commerce jika risiko persepsian nya tinggi, sehingga mereka akan lebih memilih metode pembayaran yang lebih aman dan tradisional (Altin Gumussoy dkk.,
2018) . Beberapa penelitian terdahulu yang mendukung pernyataan tersebut seperti pada penelitian yang dilakukan oleh Cheng dan Huang (2013) , Yang dkk (2012) , dan Upadhyay dan Jahanyan (2016) . Berdasarkan Tabel 4 , Hipotesis 5 (H5) yaitu hubungan risiko persepsian (X1) terhadap penggunaan paylater (Y)  mempunyai  arah  hipotesis  negatif  dengan  nilai path  coefficient -0,205  artinya  berpengaruh secara negatif, nilai T  statistic 2,034 dan nilai P-Value 0,031 artinya hipotesis 5  (H5) ini terdukung. Hasil hipotesis menunjukkan bahwa risiko persepsian ( perceived risk ) berpengaruh negatif terhadap penggunaan paylater ( paylater  usage ),  sehingga  (H5)  yang  berbunyi  risiko  persepsian  ( perceived  risk )  berpengaruh negatif terhadap penggunaan paylater ( paylater usage ) pada aplikasi e-commerce terdukung. Hasil tersebut menyatakan  bahwa  semakin  rendah  risiko  atau  kerugian  pada  konsumen  maka  semakin  tinggi  niat konsumen  untuk  mengadopsi  layanan  elektronik,  dan  ketika  konsumen  mempunyai  risiko  persepsian rendah  maka  konsumen  menganggap  layanan  elektronik  tersebut  berguna (Trinh  dkk.,  2020) .  Risiko persepsian merupakan konstruksi utama dari teori risiko persepsian atau TPR yang dianggap penghambat utama niat konsumen untuk mengadopsi layanan elektronik (Bauer, 1960) . Beberapa penelitian terdahulu yang mendukung pernyataan tersebut seperti pada penelitian yang dilakukan oleh Al-Sabaawi dkk. (2021) , Hamid dan Khatibi (2006) , dan De Ruyter dkk. (2001) .

## Simpulan
Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh risiko persepsian, manfaat persepsian, dan kemudahan penggunaan persepsian  oleh pelanggan  yang berpengaruh  pada  penggunaan paylater di aplikasi e-commerce di Indonesia.  Pada risiko  persepsian  mempunyai  tujuh  indikator,  manfaat  persepsian  mempunyai  tujuh  indikator,  kemudahan penggunaan persepsian mempunyai enam indikator, dan penggunaan paylater mempunyai tiga indikator. Penelitian ini menemukan bahwa persepsi konsumen tentang adanya manfaat dalam penggunaan paylater mengindikasikan ketika konsumen menggunakan paylater maka konsumen berpikir dan merasakan manfaat dari penggunaan paylater . Menurut Hartono (2007) , kemudahan penggunaan adalah kepercayaan dalam proses pengambilan keputusan. Jika seseorang menganggap suatu sistem mudah digunakan, maka mereka akan cenderung untuk menggunakannya. Sebaliknya,  jika  seseorang  berpikir  bahwa  suatu  sistem  sangat  sulit,  maka  mereka  akan  memilih  untuk  tidak menggunakan.  Kedua  variabel  ini  berkaitan  erat  karena  jika  pengguna  teknologi  merasa  nyaman  dan  mudah menggunakan teknologi baru yang diadopsi, maka akan memicu manfaat persepsian yang lebih tinggi. Di sisi lain, jika adopsi  teknologi  dianggap  sangat  berat,  itu  akan  membuat  frustrasi  atau  tidak  menguntungkan.  Hal  tersebut menunjukkan  bahwa  persepsi  kemudahan  merupakan  salah  satu  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  persepsi konsumen tentang manfaat paylater .
Risiko persepsian ( perceived risk ) berpengaruh negatif terhadap manfaat persepsian ( perceived usefulness . Hasil tersebut  menyatakan  bahwa jika  risiko  persepsian  yang dirasakan  konsumen  tinggi  maka  dapat menjadi  penyebab menurunkan  manfaat  persepsian  yang  dirasakan  konsumen  menjadi  rendah.  Risiko  persepsian  ( perceived  risk ) berpengaruh  negatif  terhadap  penggunaan paylater ( paylater  usage ).  Hasil  tersebut  menyatakan  bahwa  semakin rendah risiko atau kerugian pada konsumen maka semakin tinggi niat konsumen untuk mengadopsi layanan elektronik, dan ketika konsumen mempunyai risiko persepsian rendah maka konsumen menganggap layanan elektronik tersebut berguna (Trinh dkk., 2020) .
Penelitian ini mempunyai keterbatasan yaitu belum memperhitungkan nilai atau besaran transaksi dan status sosial  ekonomi  pengguna  dalam  model  penelitian.  Ada  kemungkinan  faktor-faktor  tersebut  mempengaruhi  atau mengubah hasil penelitian  ini. Nilai  transaksi yang  semakin besar  dapat mendorong pengguna  untuk menggunakan paylater . Selain itu, paylater kemungkinan akan lebih banyak menarik minat pengguna yang berlatar belakang sosial ekonomi lebih rendah. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat meneliti aspek nilai transaksi dan status sosial ekonomi pengguna dalam menggunakan paylater .

## Daftar Pustaka
Al-Maroof, R. A. S., & Al-Emran, M. (2018). Students acceptance of Google classroom: An exploratory study using PLS-SEM approach. International Journal of Emerging Technologies in Learning , 13 (6).
Al-Sabaawi, M. Y. M., Alshaher, A. A., & Alsalem, M. A. (2021). User trends of electronic payment systems adoption in developing countries: an empirical analysis. Journal of Science and Technology Policy Management .
Altin Gumussoy, C., Kaya, A., & Ozlu, E. (2018). Determinants of Mobile Banking Use: An Extended TAM with Perceived Risk, Mobility Access, Compatibility, Perceived Self-efficacy and Subjective Norms. Lecture Notes in Management and Industrial Engineering , 225 – 238.
Achrol, R. S., & Kotler, P. (1999). Marketing in the network economy. Journal of marketing, 63, 146-
163.
Bakos, J. Y. (1997). Reducing buyer search costs: Implications for electronic marketplaces.
Management Science , 43 (12), 1676 – 1692.
Bauer, R. A. (1960). Consumer behavior as risk taking. Proceedings of the 43rd National Conference of the American Marketing Assocation, June 15, 16, 17, Chicago, Illinois, 1960 .
Bodnar, G. H., & Hopwood, W. S. (2006). Sistem informasi akuntansi. Jakarta: Salemba Empat . Cao, Q., & Niu, X. (2019). Integrating context-awareness and UTAUT to explain Alipay user adoption.
International Journal of Industrial Ergonomics , 69 , 9 – 13. Cheng, Y.-H., & Huang, T.- Y. (2013). High speed rail passengers’ mobile ticketing adoption. Transportation Research Part C: Emerging Technologies , 30 , 143 – 160.
Chhonker, M. S., Verma, D., & Kar, A. K. (2017). Review of Technology Adoption frameworks in
Mobile Commerce. Procedia Computer Science , 122 , 888 – 895. https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.11.451
Chou, Y., Lee, C., & Chung, J. (2004). Understanding m-commerce payment systems through the analytic hierarchy process. Journal of Business Research , 57 (12), 1423 – 1430.
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly , 319 – 340.
Davis, F. D. (1993). User acceptance of information technology: system characteristics, user perceptions and behavioral impacts. International Journal of Man-Machine Studies , 38 (3), 475 – 487.
de Luna, I. R., Liébana-Cabanillas, F., Sánchez-Fernández, J., & Muñoz-Leiva, F. (2019). Mobile payment is not all the same: The adoption of mobile payment systems depending on the technology applied. Technological Forecasting and Social Change , 146 (August 2018), 931 – 944. De Ruyter, K., Wetzels, M., & Kleijnen, M. (2001). Customer adoption of e‐service: an experimental study. International Journal of Service Industry Management .
Duke, P., Andy, M., & Andrew, C. (2019). Insights into Payments Payment Methods Report 2019 Innovations in the Way We Pay. The Paypers , 144 , 1 – 143. Fatmawati, E. (2015). Technology Acceptance Model (TAM) untuk Menganalisis Sistem Informasi Perpustakaan. Iqra’: Jurnal Perpustakaan Dan Informasi , 9 (1), 1 – 13. Gartner. (2021). Gartner Reveals Four Technologies That Will Have High Impact on Digital Commerce Over the Next Two Years . https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-10-04- digital-commerce- hype-cycle-20210. [Diakses pada 03 Februari 2022].
Gholami, R., Ogun, A., Koh, E., & Lim, J. (2010). Factors affecting e-payment adoption in Nigeria. Journal of Electronic Commerce in Organizations , 8 (4), 51 – 67.
Guriting, P., & Ndubisi, N. O. (2006). Borneo online banking: evaluating customer perceptions and behavioural intention. Management Research News . Hair Jr, J. F., Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Gudergan, S. P. (2017). Advanced issues in partial least squares structural equation modeling . saGe publications.
Hamid, N. R., & Khatibi, A. (2006). Perceived risk and users’ experience influence on internettechnology adoption. WSEAS Transactions on Systems , 6 (12), 2766 – 2773. Hartono, J. (2007). Sistem informasi keperilakuan. Yogyakarta: Andi Offset .
He, F., & Mykytyn, P. (2007). Decision Factors for the Adoption of an Online Payment System by
Customers. International Journal of E-Business Research (IJEBR) , 3 (4), 1 – 32. https://doi.org/10.4018/jebr.2007100101
Hsu, M.-H., & Chiu, C.-M. (2004). Internet self-efficacy and electronic service acceptance. Decision Support Systems , 38 (3), 369 – 381.
Huang, E., & Cheng, F.-C. (2012). Online Security Cues and E-Payment Continuance Intention.
International Journal of E-Entrepreneurship and Innovation , 3 (1), 42 – 58. https://doi.org/10.4018/jeei.2012010104
Huang, T. C.-K., Wu, L., & Chou, C.-C. (2013). Investigating use continuance of data mining tools. International Journal of Information Management , 33 (5), 791 – 801.
Kesharwani, A., Bisht, S.S. (2012). The impact of trust and perceived risk on internet banking adoption in India: An extension of technology acceptance model. International Journal of BankMarketing, 30(4), pp.30 – 322
Khalilzadeh, J., Ozturk, A. B., & Bilgihan, A. (2017). Security-related factors in extended UTAUT model for NFC based mobile payment in the restaurant industry. Computers in Human Behavior , 70 , 460 – 474.
Khedmatgozar, H. R., & Shahnazi, A. (2018). The role of dimensions of perceived risk in adoption of corporate internet banking by customers in Iran. Electronic Commerce Research , 18 (2), 389 – 412.
Kim, K. J., & Shin, D.-H. (2015). An acceptance model for smart watches: Implications for the adoption of future wearable technology. Internet Research . Kominfo. (2019). Kemkominfo: Pertumbuhan e-Commerce Indonesia Capai 78 Persen . https://kominfo.go.id/content/detail/16770/kemkominfo-pertumbuhan-e-commerce- indonesiacapai-78- persen/0/sorotan_media.
Kurnia, P., & Irawati, Y. (2014). Pengaruh Teknologi Informasi Dan Keahlian Komputer Terhadap Sistem Informasi Akuntansi Pada Rumah Sakit Swasta Di Kota Pekanbaru . Riau University. Lara-Rubio, J., Villarejo-Ramos, A. F., & Liébana-Cabanillas, F. (2021). Explanatory and predictive model of the adoption of P2P payment systems. Behaviour and Information Technology , 40 (6), 528 – 541.
Legris, P., Ingham, J., & Collerette, P. (2003). Review of the technology acceptance model. Information and Management , 40 (3), 191 – 204. Levi, M., & Burrows, J. (2008). Measuring the impact of fraud in the UK: A conceptual and empirical journey. In British Journal of Criminology (Vol. 48, Issue 3). https://doi.org/10.1093/bjc/azn001 Li, Y.-H., & Huang, J.-W. (2009). Applying Theory of Perceived Risk and Technology Acceptance Model in the Online Shopping Channel. World Academy of Science, Engineering and Technology ,
53 (1), 919 – 925.
Lian, J. W. (2015). Critical factors for cloud based e-invoice service adoption in Taiwan: An empirical study. International Journal of Information Management , 35 (1), 98 – 109.
Liébana-Cabanillas, F., García-Maroto, I., Muñoz-Leiva, F., & Ramos-de-Luna, I. (2020). Mobile payment adoption in the age of digital transformation: The case of apple pay. Sustainability (Switzerland) , 12 (13), 1 – 15.
Liu, Z., Ben, S., & Zhang, R. (2019). Factors affecting consumers’ mobile payment behavior: A meta - analysis. Electronic Commerce Research , 19 (3), 575 – 601.
Luo, X., & Seyedian, M. (2003). Contextual marketing and customer-orientation strategy for e- commerce: an empirical analysis. International Journal of Electronic Commerce , 8 (2), 95 – 118. MacGregor, R., & Vrazalic, L. (2005). A basic model of electronic commerce adoption barriers. Journal of Small Business and Enterprise Development , 12 , 510 – 527. https://doi.org/10.1108/14626000510628199 Martins, C., Oliveira, T., & Popovič, A. (2014). Understanding the Internet banking adoption: A unified theory of acceptance and use of technology and perceived risk application. International Journal of Information Management , 34 (1), 1 – 13. Millennia, F. H. (2020). E-Commerce Memiliki Sistem Informasi Akuntansi Yang Sangat Mudah .
Kompasiana. https://www.kompasiana.com/millenniafitri/5d6e780b097f36319d46cf43/e- commerce-memiliki-sistem-informasi-akuntansi-yang-sangat-mudah
Mutahar, A. M., Daud, N. M., Ramayah, T., Isaac, O., & Aldholay, A. H. (2018). The effect of awareness and perceived risk on the technology acceptance model (TAM): mobile banking in
Wahana Riset Akuntansi, Vol. 12, No.1, pp.93-108, 2024
Yemen. International Journal of Services and Standards , 12 (2), 180 – 204. Park, C., & Kim, Y. (2003). Identifying key factors affecting consumer purchase behavior in an online shopping context. International Journal of Retail & Distribution Management . Park, N., Rhoads, M., Hou, J., & Lee, K. M. (2014). Understanding the acceptance of teleconferencing systems among employees: An extension of the technology acceptance model. Computers in Human Behavior , 39 , 118 – 127.
Rahadi, D. R. (2007). Peranan teknologi informasi dalam peningkatan pelayanan di sektor publik.
Seminar Nasional Teknologi , 2007 , 1 – 13.
Rai, A., Lang, S. S., & Welker, R. B. (2002). Assessing the validity of IS success models: An empirical test and theoretical analysis. Information Systems Research , 13 (1), 50 – 69.
Raja, J., & Dean, A. S. (2008). Journal of Internet Banking and Commerce E-payments: Problems and Prospects. In Journal of Internet Banking and Commerce (Vol. 13, Issue 1).
Roy, S. K., Balaji, M. S., Kesharwani, A., & Sekhon, H. (2017). Predicting Internet banking adoption in India: a perceived risk perspective. Journal of Strategic Marketing , 25 (5 – 6), 418 – 438. Sirkemaa, S. (2010). Towards integrated electronic services in public sector. Proceedings of the 14th WSEAS International Conference on Computers: Part of the 14th WSEAS CSCC Multiconference - Volume II , 766 – 770.
Shin, D.-H. (2009). Towards an understanding of the consumer acceptance of mobile wallet. Computers in Human Behavior , 25 (6), 1343 – 1354.
Singh, N., Sinha, N., & Liébana-Cabanillas, F. J. (2020). Determining factors in the adoption and recommendation of mobile wallet services in India: Analysis of the effect of innovativeness, stress to use and social influence. International Journal of Information Management , 50 (May 2019), 191 – 205.
Sugiyono. (2017). Metode penelitian bisnis: pendekatan kuantitatif, kualitatif, kombinasi, dan R&D.
Penerbit CV. Alfabeta: Bandung , 225 , 87.
Suyanto, M. (2003). Strategi Periklanan pada E-Commerce Perusahaan Top Dunia. Penerbit Andi: Yogyakarta.
Tandon, U., Kiran, R., & Sah, A. N. (2016). Understanding online shopping adoption in India: unified theory of acceptance and use of technology 2 (UTAUT2) with perceived risk application. Service Science , 8 (4), 420 – 437.
Teoh, W. M. Y., Chong, S. C., Lin, B., & Chua, J. W. (2013). Factors affecting consumers’ perception of electronic payment: An empirical analysis. Internet Research , 23 (4), 465 – 485.
Trinh, H. N., Tran, H. H., & Vuong, D. H. Q. (2020). Determinants of consumers’ intention to use credit card: a perspective of multifaceted perceived risk. Asian Journal of Economics and Banking ,
4 (3), 105 – 120. Trütsch, T. (2017). The Economics of Payment-Essays on the Impact of Payment Innovations on Individual Payment Behavior . Difo-Druck GmbH.
Upadhyay, P., & Jahanyan, S. (2016). Analyzing user perspective on the factors affecting use intention of mobile based transfer payment. Internet Research .
Venkatesh, V., & Bala, H. (2008). Technology acceptance model 3 and a research agenda on interventions. Decision Sciences , 39 (2), 273 – 315.
Venkatesh, V., & Davis, F. D. (2000). A theoretical extension of the technology acceptance model: Four longitudinal field studies. Management Science , 46 (2), 186 – 204.
Wang, W., & Li, H. (2012). Factors influencing mobile services adoption: a brand‐equity perspective.
Internet Research .
Yang, S., Lu, Y., Gupta, S., Cao, Y., & Zhang, R. (2012). Mobile payment services adoption across time: An empirical study of the effects of behavioral beliefs, social influences, and personal traits. Computers in Human Behavior , 28 (1), 129 – 142. Yu, H. C., Hsi, K. H., & Kuo, P. J. (2002). Electronic payment systems: An analysis and comparison of types. Technology in Society , 24 (3). https://doi.org/10.1016/S0160-791X(02)00012-X .