## Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia
Vol.17, No.1, Tahun 2023 ISSN: 2580-8397 (O); 0852-730X (P)

## Analisis Behavioral Intention dan Use Behavior Quick Response Code Indonesian Standard (QRIS) Pada UMKM Dengan Metode UTAUT 2 di Kota Denpasar
Ni Kadek Dwi Febriani 1 , Nengah Widya Utami 2 , I Gusti Agung Pramesti Dwi Putri 3 1,2,3 STMIK Primakara
1 febrianidwi15@gmail.com, 2 widya@primakara.ac.id, 3 pramesti@primakara.ac.id
ABSTRAK . Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor - faktor yang dapat mempengaruhi minat penggunaan dan perilaku  UMKM  di Kota Denpasar dalam penggunaan QRIS dengan Model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology  (UTAUT)  2 .  Penelitian  ini  menggunakan  sumber  data  primer  dengan  sampel  berjumlah  100  responden, pengambilan sampel menggunakan probability sampling yaitu simple random sampling . Uji validitas dan uji reliabilitas instrumen dilakukan  dengan software SmartPLS  3.0.  Data  dianalisis  menggunakan  metode Partial  Least Squares Path Modeling (PLS-SEM) dengan software SmartPLS 3.0 . Hasil pengujian yang dilakukan mengindikasikan bahwa hipotesis yang diterima yaitu variabel yang memiliki pengaruh terhadap behavioral intention yaitu effort expectancy, facilitating conditions, hedonic motivation, dan price value. Adapun hipotesis lain yang diterima ialah variabel yang berpengaruh terhadap  use  behavior  yaitu  habit  dan  behavioral  intention. Terdapat  hipotesis  ditolak  yaitu performance  expectancy terhadap behavioral intention, social influence terhadap behavioral intention, facilitating conditions terhadap use behavior dan habit terhadap behavioral intention. Kata Kunci : Financial Technology; QRIS; UTAUT 2; Minat Penggunaan; Perilaku Pengguna; PLS
ABSTRACT . This study aims to determine the factors that can influence the intention to use and behavior of MSMEs in Denpasar City in using QRIS with the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) 2 Model. This research uses primary data sources with a sample of 100 respondents, taking sample using probability sampling that is simple random sampling. Test the validity and reliability test of the instrument was carried out with SmartPLS 3.0 software. Data were analyzed using the Partial Least Squares Path Modeling (PLS-SEM) method with SmartPLS 3.0 software. The results of the tests carried out show that the accepted hypothesis is that the variables that have an influence on behavioral intentions are effort expectations, facilitating conditions, hedonic motivation, and price values. The other hypothesis that is accepted is the variables that influence use behavior, namely habits and behavioral intentions. There are hypotheses that are rejected, namely performance expectancy on behavioral intention, social influence on behavioral intention, facilitating conditions on use behavior and habit on behavioral intention.
Keywords : Financial Technology; QRIS; UTAUT 2; Behavior Intention; Use Behavior; PLS

## PENDAHULUAN
Kehidupan  semakin  hari  semakin  berjalan  modern  dan  dinamis  di  zaman  yang  serba  teknologi  ini. Pesatnya  perkembangan  teknologi  di  berbagai  hal  memberikan  manfaat  bagi  kehidupan  manusia  terutama dapat membuat terselesaikannya setiap aktifitas manusia dengan lebih efektif dan efisien. Begitu juga dalam bidang keuangan atau finansial yang saat  ini mengalami  kemajuan cukup signifikan terutama di Indonesia. Adanya  pertumbuhan  sejumlah financial  technology di  Indonesia  menandakan  bahwa  masyarakat  telah mengadopsi  dan  juga  telah  berinovasi  pada  teknologi  bidang  keuangan.  Menurut survey terhadap  1.000 responden  aktif e-commerce November  2020  hingga  Januari  2021  di  Indonesia,  diketahui  bahwa  jumlah pengguna dompet digital GoPay sebesar 84%, OVO sebesar 80,45, DANA 75,6%, ShopeePay 53,2%, Link Aja 47,5%, Jenius sebesar 14,2%, iSaku 10,7%, DOKU sebesar 7,5%, Paytren sebesar 6,6%, Sakyku sebesar 5,9%, Uangku 4,6% dan hanya sebesar 0,7% responden yang tidak mengetahui penggunaan dompet digital (Burhan,  2021).  Dari  persentase  tersebut  maka  dapat  membuktikan  bahwa  masyarakat  Indonesia  telah menggunakan sejumlah financial technology dalam kehidupannya. Financial  Technology didefinisikan  sebagai Innovation  Infinancial  Service yang  merupakan  inovasi dalam  sektor  keuangan  yang  mendapatkan  sentuhan  teknologi  (Muchlis,  2018).  Inovasi-inovasi  baru  yang hadir  dalam  bidang  keuangan  menggeser  peranan  uang  tunai (cash) sebagai  alat  pembayaran  secara  tidak langsung dan memunculkan ekosistem pembayaran non-tunai (cashless). Cashless ialah sistem pembayaran yang diterapkan oleh masyarakat tanpa memerlukan cash melainkan transaksi dilakukan dalam bentuk digital. Adapun  manfaat cashless bagi  masyarakat  ialah  dapat  meminimalisir  risiko  pencurian  dikarenakan masyarakat tidak perlu membawa uang tunai dalam jumlah banyak, segala riwayat transaksi tercatat dan juga
tingkat keamanan serta kenyamanan yang didapat akan lebih tinggi dibandingkan bertransaksi secara tunai. Di  Indonesia,  fenomena cashless ini  juga  merupakan  salah  satu  faktor  pendukung  tumbuh  kembangnya sejumlah financial technology . Hal tersebut dapat dilihat dari adanya peningkatan transaksi uang elektronik seperti yang dilihatkan pada Tabel 1. Transaksi Uang Elektronik 2017-2021 di Indonesia.
Tabel 1. Transaksi Uang Elektronik 2017-2021 di Indonesia
Tahun Volume (dalam satuan transaksi) Nominal (dalam juta Rp) 2017 943,319,933 12,375,468.72 2018 2,922,698,905 47,198,616.11 2019 5,226,699,919 145,165,467.60 2020 4,625,703,561 204,909,170 2021 5,450,400,276 305,435,829
Sumber: Bank Indonesia, 2021
Jumlah transaksi elektronik yang meningkat drastis di Indonesia merupakan gambaran bahwa semakin banyak  masyarakat  yang  telah  menerapkan cashless .  Dalam  rangka  mewujudkan  program  Indonesia menuju cashless  society  maka Bank  Indonesia  bersama  ASPI  (Asosiasi  Sistem  Pembayaran  Indonesia) menerbitkan QRIS dengan tujuan sebagai standarisasi sistem pembayaran dengan quick response code (QR Code). Kepanjangan  dari QRIS  ialah Quick  Response  Code  Indonesia Standard .  Di  Indonesia  diperlukan adanya  standar QR  Code ini  untuk  dapat  lebih  melindungi  konsumen  pengguna financial  technology , mengantisipasi  pertumbuhan  teknologi  pembayaran    berbasis  QR  Code  yang  memiliki  potensi  timbulnya fragmentasi baru di industri sistem pembayaran serta untuk memperluas implementasi pembayaran non-tunai (cashless) nasional secara lebih efisian dengan melalui satu QR Code. Dengan adanya QRIS maka penyedia barang dan penyedia jasa (merchant) tidak perlu  memiliki berbagai  jenis QR Code dari  beberapa penerbit. Selain  itu,  dengan  adanya  QRIS  juga  untuk  mewujudkan  visi  Sitem  Pembayaran  Indonesia  2025  (Bank Indonesia, 2019). Jumlah pedagang atau merchant pengguna QRIS Di Provinsi Bali khususnya hingga Januari 2022 ialah sebanyak 408.268 pedagang (Rhismawati, 2022).
Merchan t QRIS di Indonesia pada tahun 2021 mencapai 14 juta merchant dimana sebagian besarnya ialah UMKM yang sudah mulai melakukan digitalisasi. Di tahun 2022, Bank Indonesia menargetkan sebanyak 15 juta merchant yang terdiri dari Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) menggunakan QRIS (Susanti, 2022).  UMKM  memiliki  peran  penting  bagi  perekonomian  Indonesia  karena  UMKM  memiliki  kontribusi dalam penyerapan tenaga kerja dan pembentukan produk domestik bruto. UMKM juga diyakini dapat menjadi penopang bagi stabilitas sistem keuangan dan perekonomian karena memiliki ketahanan ekonomi yang tinggi. Adanya  angka  adopsi  teknologi  yang  tinggi  dan  adanya  ekosistem cashless bagi  masyarakat  Indonesia membuat  UMKM  diwajibkan  untuk  beradaptasi  mengikuti  perkembangan  teknologi  yang  ada.  Dengan menggunakan  QRIS  maka  UMKM  dapat  mempercepat  transaksi  karena  tidak  perlu  memikirkan  biaya kembalian  bagi  konsumen,  UMKM  dapat  terhindar  dari  resiko  penyebaran  uang  palsu,  pencatatan transaksi akan tercatat dengan cepat dan mudah dipantau kapanpun.
Meskipun sudah terdapat banyak platform yang dapat memudahkan UMKM untuk go digital , dalam kenyataannya angka UMKM go digital masih sangat perlu ditingkatkan. Bapak Teten Masduki selaku Menteri Koperasi dan Usaha Kecil Menengah (UKM) menyatakan bahwa pada Desember 2021 terdapat 16,9 juta atau 26% UMKM yang telah on boarding ke ekosistem digital dan menargetkan agar di tahun 2022 UMKM go digital meningkat sebesar 30% atau 20 juta pelaku UMKM. Adapun jumlah UMKM di Indonesia di Bulan Desember 2021 ialah sebanyak 65 juta pelaku (Menteri Teten: Fondasi Telah Kuat, Tahun 2022 Masuk Fase Pemulihan Transformatif, 2021). Sehingga masih diperlukannya gebrakan, inovasi ataupun sosialisasi yang dilakukan agar UMKM lebih sigap terjun ke ekosistem digital.
Berdasarkan  uraian  fenomena  yang  ada  maka  penulis  ingin  melakukan  penelitian  mengenai  faktor- faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi  minat  dan  perilaku  penggunaan Financial  Technology QRIS  Pada UMKM.    Adapun  penelitian  ini  akan  menggunakan  metode Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of Technology  (UTAUT)  2 ,  metode  ini  terdiri  dari  kombinasi  delapan  model  yang  telah  dikembangkan  untuk menjelaskan  perilaku  pengguna  terhadap  teknologi  informasi.  Delapan  model  tersebut  ialah theory  of reasoned action (TRA), technology acceptance model  (TAM), motivational model (MM), theory of planned behavior (TPB), combined TAM and TPB, model of PC utilization (MPTU), innovation diffusion theory (IDT), dan social cognitive theory (SCT) (Taqwatika, Agustini, & Suyasa Arta, 2019) .
Penelitian  sejenis  telah  dilakukan  oleh  Ramadhani  Puspita  Sari  dengan  judul  “Analisis  Inklusi Keuangan Melalui  Inovasi Fintech ” membuktikan bahwa metode ini dapat digunakan dalam menganalisis minat menggunakan mobile money . Dalam penelitian, faktor nilai harga (price value) dan kebiasaan (habit ) mempengaruhi  minat  penggunaan mobile  money (Sari  &  Imronudin,  2021) . Selain  itu,  terdapat  pula penelitian dengan judul “Penerapan Model Unified Theory Of Acceptance and Use of Technology 2 Terhadap Minat  dan  Perilaku  Penggunaan E-Ticket di  Yogyakarta”  yang  dilakukan  oleh  Nia  Auliya  membuktikan bahwa metode ini dapat digunakan dalam analisis minat dan perilaku penggunaan e-ticket (Auliya, 2018) . Adapun  faktor  yang  mempengaruhi  minat  penggunaan  pada  penelitian  ialah  ekspektasi  usaha (effort expectancy), motivasi  hedonisme (hedonic  motivation) dan  nilai  harga (price  value) .  Sedangkan  yang kebiasaan (habit) pengguna  memiliki  pengaruh  terhadap  perilaku  penggunaan e-ticket. Dengan  demikian, metode Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) 2 dapat digunakan sebagai metode untuk menganalisis faktor-faktor yang berpengaruh terhadap minat UMKM menggunakan QRIS.
Berdasarkan uraian permasalahan di atas maka penulis memilih judul “Analisis Behavioral Intention dan Use  Behavior Quick  Response  Code  Indonesian  Standard (QRIS)  Pada  UMKM    Dengan  Metode UTAUT 2 di Kota Denpasar”.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif.  Adapun  sumber  data  penelitian  menggunakan  data primer yaitu data yang didapatkan langsung dari responden yang bersangkutan dengan fenomena yang sedang dikaji, yaitu pengguna QRIS pada pelaku UMKM dengan cara menyebar angket atau kuesioner yang disebar menggunakan secara offline dengan terjun langsung ke lapangan. Kuesioner yang digunakan bersifat tertutup dengan menggunakan pengukuran skala likert 5. Adapun ketentuannya sebagai berikut:
1. Angka 1 menunjukkan Sangat Tidak Setuju (STS)
2. Angka 2 menunjukkan Tidak Setuju (TS)
3. Angka 3 menunjukkan Netral (N)
4. Angka 4 menunjukkan  Setuju (S)
5. Angka 5 menunjukkan Sangat Setuju (SS)
Pengambilan  sampel  dalam  penelitian  ini  menggunakan probability  sampling yaitu simple random sampling .  Dimana simple  random  sampling merupakan  sebuah  teknik  dalam  pengambilan  sampel  yang dilakukan secara acak dan setiap unit mempunyai kesempatan yang sama dalam menjadi sampel penelitian (Sumargo, 2020). Untuk menghitung sampel penelitian, peneliti menggunakan rumus Slovin sebagai berikut:
𝑛 = N 1+N.𝑒 2
n = Jumlah sampel N = Jumlah populasi e = Batas kesalahan (error tolerance)
1 = Bilangan konstan
Dengan perhitungan penentuan sampel sebagai berikut:
n = 171.200 1+(171.200 (0,1) 2 ) n = 171.200 1.713 n = 99,941
Dari  hasil  perhitungan  sampel  dengan  menggunakan  tingkat  kesalahan  10%,  maka  diperoleh  jumlah sampel  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  100  responden  setelah  hasil  perhitungan  dibulatkan. Dalam analisis data penelitian ini menggunakan metode Partial Least Squares Path Modeling (PLS-SEM) dengan pengolahan data menggunakan SmartPLS 3.0 . Adapun tahapan analisis penelitian sebagai berikut:
1) Perancangan Model Struktural (Inner Model)
Pada perancangan model struktural, peneliti menggambarkan hubungan antara variabel laten satu dengan variabel  laten  yang  lainnya,  dimana  perancangan model  struktural  ini  didasarkan  pada  hipotesis  yang telah dijelaskan sebelumnya (Hafifah, Utami, & Dwi Putri , 2022).
2) Perancangan Model Pengukuran (Outer Model)
Perancangan model pengukuran ini dilakukan dengan menentukan indikator dari masing-masing variabel laten.
3) Pengujian Outer Model
Pengujian pada outer model dalam penelitian ini dilakukan sebagai berikut:
1. Convergent Validity
Nilai convergen validity dapat dinilai dari skor item atau loading factor .  Adapun nilai untuk loading faktor agar dikatakan valid adalah lebih besar dari 0.7.
2. Discriminant Validity.
Tujuan mencari discriminant validity ialah untuk memastikan konsep dari tiap model laten berbeda dengan variabel lainnya. Nilai cross loading yang diharapkan adalah  0,7.
3. Average Variance Extracted (AVE).
Terdapat metode lainnya untuk menilai discriminant validity yaitu dengan membandingkan Average Variance  Extracted  (AVE) setiap  konstruk  dengan  korelasi  antara  konstruk  lainnya  dalam  model. Untuk Nilai AVE yang diharapkan > 0.5.
4. Composite Reliability.
Composite reliability digunakan untuk mengukur konsistensi suatu variabel laten. Jika nilai composite reability maupun cronbachs alpha >0,7 maka variabel latennya dapat dikatakan handal.
4) Pengukuran Model Struktural (Inner Model)
1. Pengujian  pada  model  struktural (Inner  Model) dilakukan  dengan  memperhatikan  nilai R-Square variabel laten endogen. Semakin R-Square mendekati 1 maka akan semakin baik, nilai R-Square ini ialah 0-1.
2. Uji yang kedua adalah melihat nilai signifikan antara variabel laten eksogen terhadap endogen dan variabel  endogen terhadap variabel endogen lainnya. Menggunakan metode bootstrap dengan path coefficient. Jika p-value < 0,05 maka hipotesis diterima.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Pengujian Instrumen Penelitian
1) Uji Validitas
Pengujian validitas kuesioner ini dilakukan terhadap 30 responden yang menjadi sampel untuk penelitian. Uji  validitas  menggunakan  SmartPLS  3.0  dimana  hasil  menunjukkan  nilai loading  factor masing-masing variabel lebih dari 0,70. Hal tersebut sudah menyatakan bahwa variabel pada penelitian dapat dikatakan valid. Hasil Uji Validitas dapat dilihat pada Tabel 2 Hasil Uji Validitas.
Tabel 2. Hasil Uji Validitas Original Sample (O) P Values Keterangan BI1  <- Behavioral Intention 0.969 0.000 Valid BI2  <- Behavioral Intention 0.971 0.000 Valid EE1 <- Effort Expectancy 0.978 0.000 Valid EE2 <- Effort Expectancy 0.957 0.000 Valid EE3 <- Effort Expectancy 0.957 0.000 Valid FC1 <- Facilitating Condition 0.949 0.000 Valid FC2 <- Facilitating Condition 0.968 0.000 Valid FC3 <- Facilitating Condition 0.955 0.000 Valid FC4 <- Facilitating Condition 0.940 0.000 Valid H1  <- Habit 0.976 0.000 Valid H2  <- Habit 0.974 0.000 Valid H3  <- Habit 0.935 0.000 Valid H4  <- Habit 0.975 0.000 Valid HM1 <- Hedonic Motivation 0.862 0.000 Valid HM2 <- Hedonic Motivation 0.968 0.000 Valid HM3 <- Hedonic Motivation 0.972 0.000 Valid PE1 <- Performance Expectancy 0.959 0.000 Valid PE2 <- Performance Expectancy 0.949 0.000 Valid PE3 <- Performance Expectancy 0.956 0.000 Valid PE4 <- Performance Expectancy 0.948 0.000 Valid PE5 <- Performance Expectancy 0.963 0.000 Valid PV1 <- Price Value 0.974 0.000 Valid
Original Sample (O) P Values Keterangan PV2 <- Price Value 0.968 0.000 Valid PV3 <- Price Value 0.944 0.000 Valid SI1  <- Social Influence 0.955 0.000 Valid SI2  <- Social Influence 0.975 0.000 Valid SI3  <- Social Influence 0.951 0.000 Valid SI4  <- Social Influence 0.937 0.000 Valid UB1 <- Use Behavior 0.936 0.000 Valid UB2 <- Use Behavior 0.864 0.000 Valid UB3 <- Use Behavior 0.919 0.000 Valid
Sumber: Data Diolah 2022

## 2) Uji Reliabilitas
Uji  reliabilitas  pada  instrumen  penelitian  dapat  mengetahui  kuesioner  penelitian  dapat  dinyatakan reliable atau tidak. Pengujian reliabilitas kuesioner ini dilakukan terhadap 30 responden dengan analisis Alpha Cronbach .  Pada Tabel 3  Hasil Uji Reliabilitasnilai Alpha Cronbach masing –masing variabel lebih besar dari 0,60  (Nilai Alpha  Cronbach  >  0,60) maka  variabel  tersebut  dapat  dikatakan  reliabel  atau  konsisten  dalam mengukur. Uji reliabilitas ini dilakukan menggunakan SmartPLS 3.0.
Tabel 3. Hasil Uji Reliabilitas Original Sample (O) Keterangan Behavioral Intention 0.970 Reliabel Effort Expectancy 0.975 Reliabel Facilitating Condition 0.975 Reliabel Habit 0.982 Reliabel Hedonic Motivation 0.954 Reliabel Performance Expectancy 0.981 Reliabel Price Value 0.974 Reliabel Social Influence 0.976 Reliabel Use Behavior 0.933 Reliabel
Sumber: Data Diolah 2022

## Demografi Responden
Data  karakteristik  responden  adalah  data  responden  yang  dikumpulkan  untuk  mengetahui  profil responden penelitian. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan terhadap UMKM yang menggunakan QRIS dapat  diketahui  karakteristik  respondennya  meliputi  jenis  kelamin,  usia  dan  lama  penggunaan  QRIS  yang dijelaskan pada Tabel 4 Karakteristik Responden.
Tabel 4. Karakteristik Responden No Variabel Klasifikasi Jumlah (orang) Persentase (%) 1 Jenis Kelamin Laki – Laki 45 45 Perempuan 55 55 Jumlah 100 100 2 Usia 18-30 tahun 34 34 31-40 tahun 31 31 41-50 tahun 20 20 > 50 tahun 15 15 Jumlah 100 100 3 Lama Menggunakan QRIS <1 Tahun 21 21 1-2 Tahun 77 77
No Variabel Klasifikasi Jumlah (orang) Persentase (%) > 2 Tahun 2 2 Jumlah 100 100 4 Jenis UMKM Mikro 97 97 Kecil 2 2 Menengah 1 1 Jumlah 100 100 5 Lokasi UMKM Denpasar Utara 27 27 Denpasar Timur 21 21 Denpasar Barat 22 22 Denpasar Selatan 30 30 Jumlah 100 100
Sumber: Data Diolah 2022

## Deskripsi Variabel Penelitian
Pendeskripsian  tanggapan  responden  mengenai  variabel-variabel  dalam  penelitian  dilakukan  dengan penggolongan rata-rata skor jawaban responden pada skala pengukuran yang telah ditetapkan lima kategori.
Tabel 5. Rata – Rata Skor No  Pernyataan Jumlah Rata-Rata Performance expectancy 1 QRIS sangat bermanfaat dalam proses transaksi saya. 338 3.38 2 QRIS membantu transaksi keuangan saya menjadi lebih cepat. 344 3.44 3 Bagi saya, QRIS memiliki kemampuan transaksi lebih baik dari pada uang tunai. 364 3.64 4 QRIS dapat meningkatkan kualitas pelayanan saya dalam proses transaksi keuangan. 344 3.44 5 Fitur pada QRIS sudah sesuai dengan apa yang saya harapkan. 368 3.68 Effort Expectancy 1 Fitur pada QRIS mudah saya pelajari. 332 3.32 2 Qris mempermudah saya dalam proses penerimaan pembayaran berbasis QR Code. 338 3.38 3 Proses transaksi keuangan saya lebih efisien dalam segi tenaga dan waktu dengan menggunakan QRIS. 358 3.58 Social Influence 1 Orang – orang saya menyarankan untuk  menggunakan QRIS. 340 3.40 2 Orang terdekat saya menyatakan bahwa saya harus menggunakan QRIS. 342 3.42 3 Orang - orang di lingkungan saya yang menggunakan QRIS memiliki strata sosial lebih tinggi dari pada yang tidak menggunakan QRIS. 338 3.38 4 Saya bertransaksi menggunakan QRIS karena pengaruh orang sekitar. 356 3.56 Facilitating Condition 1 Saya memiliki smartphone dan internet untuk mendukung penggunaan QRIS. 324 3.24 2 Saya memiliki pengetahuan yang cukup untuk menggunakan QRIS. 328 3.28 3 QRIS dapat diimplementasikan pada sistem lain yang saya gunakan seperti Gojek, Shopee atau yang lainnya. 322 3.22 4 Saya bisa mendapatkan bantuan dari orang lain (customer service, kerabat dan keluarga) ketika saya kesulitan dalam penggunaan QRIS. 340 3.40 Hedonic Motivation 1 Saya senang menggunakan QRIS. 324 3.24 2 Saya terpikat menggunakan QRIS. 324 3.24 3 Saya tertarik menggunakan QRIS. 330 3.30 Price Value
1 Menurut saya, biaya penggunaan QRIS sesuai dengan kualitas layanan yang ditawarkan. 350 3.50 2 Menurut saya, biaya penggunaan QRIS terjangkau. 344 3.44 3 Menurut saya, biaya penggunaan QRIS yang saat ini dikenakan sudah sepadan dengan manfaat yang saya dapatkan. 364 3.64 Habit 1 Saya terbiasa menggunakan QRIS. 332 3.32 2 Saya ketagihan menggunakan QRIS. 334 3.34 3 Saya harus menggunakan QRIS. 350 3.50 4 Menggunakan QRIS adalah sesuatu yang saya lakukan tanpa berpikir. 332 3.32 Behavioral Intention 1 Saya berniat menggunakan QRIS hingga seterusnya. 360 3.60 2 Mengingat bahwa saya memiliki smart phone yang mampu mengakses internet, saya akan terus menggunakan QRIS. 362 3.62 Use Behavior 1 Saya terkadang menggunakan QRIS untuk melakukan transaksi. 386 3.86 2 Saya rutin menggunakan QRIS dalam keseharian saya. 358 3.58 3 Saya selalu menggunakan QRIS dalam semua transaksi. 392 3.92

## Analisis Model Penelitian dengan Metode PLS (Partial Least Square)
Untuk  menganalisis  model  penelitian  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  PLS ( Partial  Least Square ) dengan alat bantu program SmartPLS 3.0.
Gambar 1. Model Persamaan Struktural Penelitian
Evaluasi Model Pengukuran atau Outer Model 1) Convergent validity
Convergent  validity dilakukan  untuk mengetahui  validitas  setiap  hubungan  antara  indikator  dengan konstruk atau variabel latennya. Convergent validity dengan indikator refleksif dapat dilihat dari korelasi antara skor  indikator  dengan  skor  variabelnya.  Berdasarkan  Tabel  6  Outer  Loadings,  hasil  output  telah  memenuhi convergent validity dikarenakam loading factor berada di atas 0,70.
Tabel 6. Outer Loadings

## 2) Discriminant Validity dengan Menggunakan Cross Loading
Discriminant  validity dilakukan  untuk memastikan  bahwa  setiap  konsep  dari  masing-masing  model laten  berbeda  dengan  variabel  lainnya..  Hasil  perhitungan cross  loading dapat  dilihat  pada  Tabel  7  Hasil Perhitungan Cross  Loading yang  menunjukkan  bahwa  korelasi  tiap  variabel  memiliki  indicator  yang  lebih tinggi dibandingkan variabel lainnya. Sehingga dapat dijelaskan bahwa seluruh indikator pada setiap variabel adalah valid, dan dapat merefleksikan masing-masing variabel.
Tabel 7. Hasil Perhitungan Cross Loading BI EE FC H HM PE PV SI UB BI1 0.969 0.726 0.735 0.702 0.748 0.669 0.661 0.626 0.852 BI2 0.971 0.771 0.779 0.732 0.848 0.739 0.677 0.685 0.835 EE1 0.748 0.978 0.756 0.920 0.750 0.939 0.878 0.920 0.781 EE2 0.667 0.957 0.700 0.910 0.719 0.933 0.902 0.940 0.717 EE3 0.805 0.957 0.774 0.885 0.718 0.938 0.857 0.888 0.773 FC1 0.766 0.696 0.948 0.714 0.630 0.671 0.597 0.588 0.667 FC2 0.725 0.729 0.969 0.743 0.645 0.724 0.660 0.653 0.620 FC3 0.742 0.721 0.956 0.703 0.645 0.693 0.608 0.610 0.628 FC4 0.741 0.802 0.939 0.809 0.692 0.774 0.751 0.737 0.701 H1 0.733 0.925 0.775 0.976 0.742 0.928 0.864 0.905 0.762 Original Sample (O) T Statistics (|O/STDEV|) P Values PE1 <- Performance Expectancy 0.959 123.230 0.000 PE2 <- Performance Expectancy 0.949 71.412 0.000 PE3 <- Performance Expectancy 0.956 112.021 0.000 PE4 <- Performance Expectancy 0.948 71.622 0.000 PE5 <- Performance Expectancy 0.963 137.055 0.000 EE1 <- Effort Expectancy 0.978 224.351 0.000 EE2 <- Effort Expectancy 0.957 82.296 0.000 EE3 <- Effort Expectancy 0.957 106.151 0.000 SI1  <- Social Influence 0.955 100.599 0.000 SI2  <- Social Influence 0.975 139.871 0.000 SI3  <- Social Influence 0.951 96.931 0.000 SI4  <- Social Influence 0.937 69.255 0.000 FC1 <- Facilitating Condition 0.948 64.126 0.000 FC2 <- Facilitating Condition 0.969 90.154 0.000 FC3 <- Facilitating Condition 0.956 84.530 0.000 FC4 <- Facilitating Condition 0.939 57.912 0.000 HM1 <- Hedonic Motivation 0.862 35.620 0.000 HM2 <- Hedonic Motivation 0.968 157.297 0.000 HM3 <- Hedonic Motivation 0.972 232.443 0.000 PV1  <- Price Value 0.974 131.364 0.000 PV2  <- Price Value 0.968 131.580 0.000 PV3  <- Price Value 0.944 78.966 0.000 H1    <- Habit 0.976 185.108 0.000 H2    <- Habit 0.974 126.039 0.000 H3    <- Habit 0.935 58.648 0.000 H4    <- Habit 0.975 128.869 0.000 BI1   <- Behavioral Intention 0.969 156.473 0.000 BI2   <- Behavioral Intention 0.971 176.628 0.000 UB1  <- Use Behavior 0.935 47.320 0.000 UB2  <- Use Behavior 0.866 41.375 0.000 UB3  <- Use Behavior 0.918 46.307 0.000
BI EE FC H HM PE PV SI UB H2 0.662 0.901 0.722 0.974 0.729 0.914 0.894 0.915 0.721 H3 0.791 0.894 0.776 0.935 0.710 0.908 0.825 0.851 0.761 H4 0.656 0.899 0.725 0.975 0.718 0.918 0.894 0.912 0.725 HM1 0.685 0.584 0.516 0.596 0.862 0.609 0.520 0.579 0.621 HM2 0.778 0.748 0.666 0.740 0.968 0.713 0.644 0.683 0.752 HM3 0.837 0.775 0.723 0.761 0.972 0.738 0.644 0.687 0.792 PE1 0.678 0.949 0.710 0.927 0.715 0.959 0.873 0.937 0.726 PE2 0.599 0.929 0.655 0.915 0.685 0.949 0.897 0.955 0.663 PE3 0.753 0.935 0.740 0.891 0.690 0.956 0.854 0.903 0.730 PE4 0.624 0.904 0.689 0.910 0.698 0.948 0.880 0.920 0.668 PE5 0.779 0.924 0.770 0.902 0.728 0.963 0.849 0.884 0.736 PV1 0.620 0.884 0.644 0.876 0.611 0.881 0.974 0.926 0.717 PV2 0.635 0.850 0.639 0.861 0.632 0.849 0.968 0.901 0.725 PV3 0.724 0.889 0.689 0.859 0.622 0.891 0.944 0.904 0.763 SI1 0.618 0.931 0.648 0.886 0.649 0.934 0.889 0.955 0.691 SI2 0.591 0.906 0.610 0.892 0.656 0.922 0.913 0.975 0.668 SI3 0.619 0.869 0.617 0.892 0.680 0.893 0.911 0.951 0.678 SI4 0.732 0.910 0.700 0.870 0.671 0.914 0.899 0.937 0.731 UB1 0.703 0.679 0.530 0.647 0.659 0.616 0.669 0.634 0.935 UB2 0.944 0.778 0.757 0.759 0.813 0.745 0.717 0.697 0.866 UB3 0.654 0.652 0.527 0.659 0.590 0.619 0.679 0.627 0.918

## 3) Discriminant Validity dengan Menggunakan Average Variance Extracted
Model mempunyai discriminant validity yang cukup jika nilai AVE untuk setiap variabel lebih besar daripada  korelasi  antara  variabel  lainnya  dalam  model.  Berdasarkan  Tabel  8 Average  Variance  Extracted. maka  dapat  dijelaskan  bahwa  nilai  AVE  masing-masing  variabel  penelitian  nilainya  lebih  besar  dari  0,50, sehingga model dapat dikatakan baik.
Tabel 8. Nilai Average Variance E x tracted
No Variabel Penelitian AVE 1 Behavioral Intention 0.941 2 Effort Expectancy 0.929 3 Facilitating Condition 0.909 4 Habit 0.932 5 Hedonic Motivation 0.875 6 Performance Expectancy 0.912 7 Price Value 0.925 8 Social Influence 0.911 9 Use Behavior 0.822
Sumber: Data Diolah 2022
4) Composite Reliability
Disamping uji validitas, juga dilakukan uji reliabilitas  masing-masing  indikator pada masing-masing variabel  Variabel  dinyatakan  reliabel  jika  nilai composite  reliability maupun cronbachs  alpha diatas  0,70. Pada  Tabel  9  Hasil  Penelitian  Reliabilitas  menunjukkan  bahwa  hasil output composite  reliability maupun
cronbachs alpha untuk masing-masing variabel penelitian diatas 0,70/ Sehingga variabel dapat disimpulkan memiliki reliabilitas yang baik.
Tabel 9. Hasil Penelitian Reliabilitas Variabel Composite Reliability Cronbachs Alpha Keterangan Behavioral Intention 0.970 0.937 Reliabel Effort Expectancy 0.975 0.962 Reliabel Facilitating Condition 0.975 0.966 Reliabel Habit 0.982 0.976 Reliabel Hedonic Motivation 0.954 0.927 Reliabel Performance Expectancy 0.981 0.976 Reliabel Price Value 0.974 0.960 Reliabel Social Influence 0.976 0.967 Reliabel Use Behavior 0.933 0.893 Reliabel
Sumber: Data Diolah 2022

## Evaluasi Inner Model dengan R-Square
R-Square merupakan  cara  untuk  menilai  berapa  besar  variabel  laten  endogen  dapat  dijelaskan  oleh variabel  laten  eksogen.  Nilai R-Square berkisar  antara  0  (nol)  sampai  dengan  1  (satu).  Berdasarkan  hasil evaluasi pada Tabel 10 R-Square model ini tergolong kuat.
Tabel 10. R-square No Variabel R Square 1 Behavioral intention 0.798 2 Use behavior 0.797

## Sumber: Data Diolah 2022
Kesimpulan  dari  evaluasi  ialah  bahwa  79,8%    variabel behavioral  intention UMKM  menggunakan QRIS dipengaruhi oleh variabel di dalam model penelitian, sedangkan sisanya 20,2 % dipengaruhi oleh faktor diluar model penelitian. Adapun 79,7 % variabel use behavior UMKM menggunakan QRIS dipengaruhi oleh model penelitian sedangkan sisanya 20,3 % dipengaruhi oleh faktor lain diluar model penelitian.

## Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis dilakukan dengan uji p-statistics (p-value) . Jika dalam pengujian ini diperoleh p- value < 0,05 berarti pengujian adalah signifikan dan  sebaliknya jika p-value > 0,05, berarti tidak signifikan. Berdasarkan  hasil  analisis  PLS  menunjukkan  arah  dan  pengaruh  masing-masing  variabel  bebas  terhadap variabel terikatnya. Hasil tersebut dapat diuraikan sebagai berikut.

## Tabel 11. Pengujian Hipotesis
Original Sample (O) T Statistics (|O/STDEV|) P  Values Behavioral Intention -> Use Behavior 0.732 11.742 0.000 Effort Expectancy -> Behavioral Intention 0.574 2.561 0.012 Facilitating Condition -> Behavioral Intention 0.292 2.523 0.013 Facilitating Condition -> Use Behavior -0.162 1.856 0.066 Habit -> Behavioral Intention -0.106 0.531 0.597
Original Sample (O) T Statistics (|O/STDEV|) P  Values Habit -> Use Behavior 0.355 5.469 0.000 Hedonic Motivation -> Behavioral Intention 0.516 6.354 0.000 Performance Expectancy -> Behavioral Intention -0.206 0.597 0.552 Price Value -> Behavioral Intention 0.376 2.455 0.016 Social Influence -> Behavioral Intention -0.487 1.601 0.113
Sumber: Data Diolah 2022
Berdasarkan  hasil  analisis  PLS  menunjukkan  arah  dan  pengaruh  masing-masing  variabel  bebas terhadap variabel terikatnya. Hasil tersebut dapat diuraikan sebagai berikut:
1) Pengaruh Performance Expectancy terhadap Behavioral Intention
H 1 : Performance expectancy berpengaruh positif terhadap behavioral intention H 0 : Performance expectancy tidak berpengaruh terhadap behavioral intention
Berdasarkan  Tabel  3.10  dapat  diketahui  hasil pengaruh performance  expectancy terhadap behavioral intention sebesar -0,206, dengan p-values 0,552 > 0,05 menunjukkan bahwa performance expectancy tidak berpengaruh  signifikan  terhadap behavioral  intention UMKM  menggunakan  QRIS,  sehingga  hipotesis  H 1 ditolak dan hipotesis H 0 diterima. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian dengan judul “Faktor-Faktor Yang  Mempengaruhi  Penerimaan User Terhadap  Penerapan Quick  Response  Indonesian  Standard Sebagai Teknologi  Pembayaran Pada Dompet Digital” oleh Rina Mayanti (Mayanti, 2020) Pada penelitian ini maka menunjukkan performance  expectancy tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap behavioral  intention yang menggambarkan  UMKM  belum  percaya  dengan  menggunakan  QRIS  dapat  meningkat  kinerja  kerjanya, membantu dalam penyelesaian proses pembayaran, dan meningkatkan produktivitas UMKM.
2) Pengaruh Effort Expectancy terhadap Behavioral Intention H 2 : Effort expectancy berpengaruh positif terhadap Behavioral intention H 0 : Effort expectancy tidak berpengaruh terhadap Behavioral intention
Pengaruh effort  expectancy terhadap behavioral intention sebesar  0,574, dengan p-values 0,012 < 0,05 menunjukkan bahwa effort expectancy berpengaruh positif signifikan terhadap behavioral intention UMKM menggunakan QRIS, sehingga hipotesis  H 2 diterima dan H 0 ditolak.Hal ini sejalan dengan berjudul “Penerapan Model Unified Theory Of Acceptance and Use of Technology 2 Terhadap Minat dan Perilaku Penggunaa E- Ticket  di  Yogyakarta”  oleh  Nia  Auliya  dimana  pada  penelitian  ini  menyatakan  bahwa effort  expectancy bepengaruh positif signifikan dikarenakan interaksi masyarakat mengenai penggunaannya sudah baik sehingga penggunaan e-ticket sangat jelas dan dipahami (Auliya, 2018).  Selain itu, terdapat pula penelitian oleh Thuy Thu Nguyen, Hien Thi Nguyen, Hong Thi  Mai dan  Tram Thi  Minh Tran berjudul Determinants of  Digital Banking Services in Vietnam: Applying UTAUT2 Model (Thuy Thu Nguyen, Hien Thi Nguyen, Hong Thi Mai, & Tram Thi Minh Tran, 2020). Pada penelitian ini effort expectancy berpengaruh positif terhadap behavioral intention UMKM,  hal  ini  berkaitan  dengan  pemanfaatan  QRIS  yang  mudah  digunakan  UMKM  dalam melakukan  suatu  transaksi  yang  kemudian  mempengaruhi  minat  UMKM  di  Kota  Denpasar  dalam menggunakan QRIS.
3) Pengaruh Social Influence  terhadap Behavioral Intention
H 3 : Social influence berpengaruh positif  terhadap behavioral  intention H 0 : Social influence tidak berpengaruh terhadap behavioral intention
Pengaruh social  influence terhadap behavioral intention sebesar  -0,487, dengan p-values 0,112 > 0,05 menunjukkan  bahwa social  influence tidak berpengaruh signifikan terhadap behavioral intention UMKM menggunakan  QRIS,  sehingga  H 3 ditolak  dan  H 0 diterima.  Hasil  penelitian  diatas  sejalan  dengan  penelitian oleh Rina Mayanti dengan Judul “Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Penerimaan User Terhadap Penerapan Quick Response Indonesian Standard sebagai Teknologi Pembayaran Pada Dompet Digital” (Mayanti, 2020).
Social influence tidak mempengaruhi behavioral intention pada UMKM di Kota Denpasar untuk menggunakan QRIS pada penelitian ini menunjukkan bahwa walaupun lingkungan sekitar menggunakan QRIS tidak serta merta dapat mempengaruhi UMKM dalam menggunakan QRIS dalam bertransaksi. Selain itu, menggunakan QRIS juga tidak mempengaruhi strata sosial UMKM.
4) Pengaruh Facilitating Conditions terhadap Behavioral Intention
H 4a : Facilitating   conditions berpengaruh  positif   terhadap behavioral intention H 0 : Facilitating  conditions tidak  berpengaruh terhadap behavioral intention
Pengaruh facilitating  conditions terhadap behavioral  intention sebesar  0,292,  dengan p-values 0,013< 0,05  menunjukkan  bahwa facilitating  conditions berpengaruh  positif  signifikan  terhadap Behavioral intention UMKM  menggunakan  QRIS,  sehingga  H 4a diterima  dan  H 0 ditolak.  Terdapat  beberapa  penelitian terdahulu  yang  mendukung  hasil  penelitian  diatas  seperti  penelitian  Celine  Aloyshima  Haris,  Bambang Soedijono WA, Asro Nasiri yaitu “Penerapan Model UTAUT 2 Untuk Mengevaluasi Aplikasi Ruang Guru” (Haris, Soedijono WA, & Nasir, 2019) dan penelitian oleh Yanxia Cheng, Saurabh Sharma, Prashant Sharma dan KMMCB Kulathunga dengan judul “Role of Personalization in Continuous Use Intention of Mobile News Apps in India: Extending the UTAUT 2 Model ” (Cheng , Sharma, Sharma, & Kulathunga, 2020) dan "Assessing Determinants of Continuance Intention towards Personal Cloud Services Extending UTAUT2 with Technology Readiness” (Shih Chin Chen, Shing Han Li, Shih Chi Liu, David C.Yen, & Athapol Ruangkanjanases, 2021). Pada  penelitian  ini  menunjukkan  ada  pengaruh facilitating  conditions terhadap behavioral  intention yang artinya bahwa UMKM di Kota Denpasar minat menggunakan QRIS karena UMKM telah memiliki fasilitas yang memadai untuk menggunakan QRIS.
5) Pengaruh Facilitating Conditions terhadap Use Behavior
H 4b : Facilitating  conditions berpengaruh  positif     terhadap use behavior H 0 : Facilitating conditions tidak berpengaruh  terhadap use behavior
Hasil facilitating  conditions terhadap use  behavior sebesar  -0162,  dengan p-values 0,066  >  0,05 menunjukkan bahwa facilitating conditions tidak berpengaruh signifikan terhadap use behavior pada UMKM menggunakan  QRIS  sehingga  H 4b ditolak  dan  H 0 diterima.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian berjudul “Preferensi  Masyarakat  Terhadap Quick Response Indonesian Standard Sebagai  Sarana Teknologi Pembayaran Digital” oleh Rina Mayanti (Mayanti, 2022) yang menyatakan bahwa pengguna belum merasakan QRIS  berpengaruh  besar  saat  melakukan  transaksi.  Hal  tersebut  pun  juga  terjadi  bagi  UMKM  di  Kota Denpasar.
6) Pengaruh Hedonic Motivation  terhadap Behavioral Intention
H 5 : Hedonic motivation berpengaruh positif terhadap behavioral intention H 0 : Hedonic motivation tidak berpengaruh terhadap behavioral intention
Pengaruh hedonic motivation terhadap behavioral intention sebesar 0,516, dengan p-values 0,000< 0,05 menunjukkan  bahwa hedonic  motivation berpengaruh  positif  signifikan  terhadap behavioral  intention UMKM  menggunakan  QRIS,  sehingga  H 5 diterima  dan  H 0 .  Terdapat  penelitian  yang  membuktikan  bahwa hedonic  motivation memiliki  pengaruh  secara  langsung  terhadap  penerimaan  dan  penggunaan  teknologi sehingga  pengguna  merasakan  hal  menyenangkan  atau  kesenangan  dalam  menggunakan e-ticket (Auliya, 2018). Selain itu, terdapat juga penelitian Penelitian “Using the UTAUT2 model to explain public acceptance of  conditionally automated (L3) cars: A questionnaire study among 9,118 car drivers from eight  European countries” (Nordhoff,  Louw, Innamaa,  &  dkk,  2020).  Pada  penelitian  ini hedonic  motivation berpengaruh terhadap behavioral intention dikarenakan pengguna QRIS yaitu UMKM di Wilayah Kota Denpasar merasa tertarik dan senang saat menggunakan QRIS dalam transaksi.

## 7) Pengaruh Price Value  terhadap Behavioral Intention
H 6 : Price value berpengaruh positif terhadap behavioral intention H 0 : Price value tidak berpengaruh terhadap behavioral  intention
Hasil pengaruh price value terhadap Behavioral intention sebesar 0,376, dengan p-values 0,016< 0,05 menunjukkan  bahwa price  value berpengaruh  positif  signifikan  terhadap behavioral  intention UMKM menggunakan QRIS, sehingga H 4b diterima dan H 0 ditolak.  Terdapat penelitian terdahulu yang sejalan dengan
hasil penelitian diatas yaitu penelitian oleh Nia Auliya membuktikan bahwa metode ini dapat digunakan dalam “Analisis Minat dan Perilaku Penggunaan E-ticket” yang menunjukkan pengguna yang merasakan keuntungan dalam pemanfaatan suatu teknologi dengan tarif lebih rendah dalam penggunaanya maka akan mempengaruhi minat penggunaan suatu sistem seperti penggunaan e-ticket di kota Yogyakarta (Auliya, 2018) dan penelitian berjudul“Penerapan Model UTAUT 2 Untuk Mengevaluasi Aplikasi Ruang Guru” (Haris, Soedijono WA, & Nasir,  2019).  Pada  penelitian  ini  menunjukkan price  value pada  UMKM  berpengaruh  terhadap  minat penggunaan QRIS di Wilayah Kota Denpasar dimana QRIS memiliki biaya admin setiap bulan yang berbeda antara satu penyedia layanan QRIS dengan penyedia lainnya .
8) Pengaruh Habit  terhadap Behavioral Intention
H 7a : Habit berpengaruh positif terhadap Behavioral intention H 0 : Habit tidak berpengaruh terhadap Behavioral intention Hasil pengaruh habit terhadap behavioral  intention sebesar  -0,106,  dengan p-values 0,597>  0,05 menunjukkan bahwa habit tidak berpengaruh signifikan terhadap behavioral intention UMKM menggunakan QRIS sehingga hipotesis H 7a ditolak dan H 0 diterima. Pada penelitian ini menunjukan bahwa minat penggunaan QRIS  oleh  UMKM  tidak  bertambah  sekalipun  UMKM  telah  menggunakan  QRIS  secara  berulang,  hal  ini dikarenakan terdapat pembayaran digital lainnya selain menggunakan QRIS sehingga penggunaan QRIS tidak menjadi prioritas utama bagi UMKM meskipun telah beberapa kali menggunakan layanan QRIS .
9) Pengaruh Habit  terhadap Use Behaivor
H 7b : Habit berpengaruh   positif     terhadap use   behavior H 0 : Habit tidak     berpengaruh    terhadap use   behavior
Hasil pengaruh habit terhadap use behavior sebesar  0,355 dengan p-values 0,000<  0,05  menunjukkan bahwa habit berpengaruh positif signifikan terhadap use behavior UMKM menggunakan QRIS, sehingga H 7b diterima dan H 0 ditolak. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian “Penerapan Model Unified Theory of Acceptance  and  Use  of  Technology 2  Terhadap  Minat  dan  Perilaku  Penggunaan E-Ticket di  Yogyakarta” (Auliya, 2018) yang menyatakan bahwa kebiasaan berpengaruh positif signifikan terhadap use behavior karena seseorang cenderung untuk  berperilaku secara otomatis karena pengalaman sebelumnya.Pada penelitian ini, habit berpengaruh terhadap use behavior yang memiliki arti bahwa UMKM di Wilayah Denpasar cenderung melakukan  perilaku  secara  otomatis  karena  kebiasaan.  Semakin  sering  UMKM  menggunakan  QRIS  maka UMKM  akan  menggunakannya  secara  otomatis.  Kebiasaan  ini  juga  membuat  UMKM  ketagihan,  sehingga perilaku UMKM dalam menggunakan QRIS menjadi sebuah keharusan dalam bertransaksi.

## 10) Pengaruh Behavioral Intention terhadap Use Behavior
H 8 : Behavioral intention berpengaruh terhadap use behavior H a : Behavioral   intention tidak berpengaruh  terhadap use  behavior
Hasil pengaruh behavioral intention terhadap behavioral intention sebesar 0,732, dengan p-values 0,000 <  0,05  menunjukkan  bahwa behavioral  intention berpengaruh  positif  signifikan  terhadap use  behavior UMKM  menggunakan  QRIS,  sehingga  H 8 diterima  dan  H 0 ditolak  .  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan penelitian “Penerapan Model Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology 2  Terhadap Minat  dan Perilaku  Penggunaan E-Ticket di  Yogyakarta”  (Auliya,  2018)  dan  penelitian  berjudul  “Analisis  Penerapan Model UTAUT Terhadap Minat Perilaku Pemanfaatan dan Penggunaan Internet Banking ” (Khadijah & Putri, 2019). Pada penelitian ini maka memiliki arti bahwa semakin banyak UMKM yang merasakan manfaat QRIS maka akan meningkat pula minat UMKM menggunakan QRIS secara berkelanjutan dan akan berdampak pada penggunaan layanan QRIS di masa mendatang.

## KESIMPULAN
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor - faktor yang dapat mempengaruhi minat penggunaan dan  perilaku  UMKM    di  Kota  Denpasar  dalam  penggunaan  QRIS  dengan  model  Model Unified  Theory  of Acceptance  and  Use  of  Technology  (UTAUT)  2 .    Adapun  dalam  penelitian  ini  dilakukan  uji  validitas,  uji reliabilitas dan analisis menggunakan metode Partial Least Squares Path Modeling (PLS-SEM) menggunakan SmartPLS  3.0. Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  diperoleh,  terdapat  enam  hipotesis  diterima  dan    empat hipotesis  ditolak.  Adapun  hipotesis  yang  diterima  terdiri  dari  variabel  yang  memiliki  pengaruh  terhadap behavioral  intention yaitu effort  expectancy,  facilitating  conditions,  hedonic  motivation,  dan  price  value .
Hipotesis lain yang diterima ialah variabel yang berpengaruh terhadap use behavior ya itu habit dan behavioral intention. Hipotesis  ditolak    yaitu performance  expectancy terhadap behavioral  intention,  social  influence terhadap behavioral  intention,  habit terhadap behavioral  intention dan facilitating  conditions terhadap use behavior .

## SARAN
Berdasarkan  hasil  kesimpulan  penelitian  yang  telah  dijelaskan,  maka  dapat  disampaikan  saran  yang berkenaan pada penelitian ini yaitu diperlukan sosialisasi QRIS, mempermudah fitur-fitur QRIS, QRIS adalah dapat  diimplementasikan pada  sistem pembayaran yang lainnya, meningkatkan layanan QRIS, memberikan biaya terjangkau dalam penggunaan QRIS dan memberikan tawaran menarik agar UMKM bersedia terbiasa menggunakan QRIS.

## DAFTAR RUJUKAN
Abdullah, P. M. (2015). Metode Penelitian Kuantitatif. Yogyakarta. Alifyandra, M. R. (2021). Analisis Penggunaan Teknologi QRIS Pada Sektor Unit Usaha Mikro dan Usaha Kecil di Bidang Kuliner Dengan Menggunakan Pendekatan Model UTAUT 2. Repository Politeknik Negeri Jakarta . Andini, F., & Hariyanti, I. (2021). PENERAPAN MODEL UTAUT 2 UNTUK MEMAHAMI PERILAKU PENGGUNAAN OASIS DI SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGI BANDUNG. Naratif : Jurnal Ilmiah Nasional Riset, Aplikasi dan Teknik Informatika . Anom Arya Pering, I. M. (2021). KAJIAN ANALISIS JALUR DENGAN STRUCTURAL EQUATION MODELING (SEM) SMART-PLS 3.0. Jurnal Satyagraha . Arum Azzahroo, R., & Dwi Estiningruma, S. (2021). Preferensi Mahasiswa dalam Menggunakan Quick
Response Code. Jurnal Manajemen Motivasi . Astuti, N. P., & Bakri, R. (2021). Pelatihan Pengolahan Data Menggunakan Aplikasi Smart-PLS 3 Secara Online di Masa Pandemik Covid 19. CARADDE: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat . Auliya, N. (2018). Penerapan Model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 Terhadap Minat dan Perilaku Penggunaan E-Ticket di Yogyakarta.
Bank Indonesia . (2019, Mei 27). (Departemen Komunikasi) Retrieved Februari 28, 2022, from https://www.bi.go.id /id/publikasi/ruang-media/news release/Pages/SP_214019.aspx. Baridwan, Z. (Sistem Informasi Akuntansi). Sistem Informasi Akuntansi. BPS. (2016, Mei 20). Jumlah Penduduk dan Laju Pertumbuhan Penduduk Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur, 2010, 2014, dan 2015 . Retrieved from Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur: http://jatim.bps.go.id
Burhan, F. A. (2021, 3 26). Jumlah Pengguna Shopeepay,Ovo, Dana, Melonjak Hingga 267% . Retrieved 4 5, 2022, from https://katadata.co.id/desysetyowati/digital/605d9ee9399b9/jumlah-pengguna- shopeepay-ovo-dana-melonjak-hingga-267
Charisma, J. A. (2020). ANALISIS MINAT DAN PERILAKU PENGGUNA E-WALLET : PERLUASAN UTAUT 2 DENGAN BUDAYA SEBAGAI MODERASI (Studi pada Mahasiswa di Kota Malang).
Malang.
Cheng , Y., Sharma, S., Sharma, P., & Kulathunga, K. (2020). Role of Personalization in Continuous Use Intention of Mobile News Apps in India: Extending the UTAUT2 Model. MDPI, 11 (1). Dewi, S. K., & Sudaryanto, A. (2020). Validitas dan Reliabilitas Kuisioner Pengetahuan, Sikap dan Perilaku Pencegahan Demam Berdarah. Prosiding Seminar Nasional Keperawatan Universitas
Muhammadiyah Surakarta (SEMNASKEP) , 73-79. Granita, I. (2020). Financial Technology di Indonesia. Jurnal Teknologi Informasi (JALTI) . Hafifah, L. L., Utami, N. W., & Dwi Putri , I. P. (2022). Analisis Faktor yang Mempengaruhi Behavioral Intention dan Use Behavior Pada Fintech Shopeepay Menggunakan Model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). Jurnal Akuntansi Bisnis . Haris, C. A., Soedijono WA, B., & Nasir, A. (2019). Penerapan Model UTAUT 2 Untuk Mengevaluasi Aplikasi Ruang Guru. Jurnal Teknologi Informasi . Hidayat, A., Yani, A., & Rusidi. (2019). Membangun Website SMA PGRI Gunung Raya Ranau Menggunakan PHP dan MySQL. JTIM: Jurnal Teknik Informatika Mahakarya . Humas. (2019, 5 29). Otoritas Jasa Keuangan. Retrieved from https://www.ojk.go.id/id/berita-dan- kegiatan/publikasi/Documents/Pages/FAQ-Terkait-Layanan-Pinjam-Meminjam-Uang-Berbasis- Teknologi-Informasi---Kategori-Umum/FAQ%20LPMUBTI%20-%20Kategori%20Umum
Jogiyanto. (2005). Analisis dan Desain Sistem Informasi: Pendekatan Terstruktur, Teori, dan Praktik Aplikasi Bisnis. Yogyakarta.
Khadijah, & Putri, I. S. (2019). Analisis Penerapan Model UTAUT Terhadap Minat Perilaku Pemanfaatan dan Penggunaan Internet Banking. Probank : Jurnal Ekonomi Dan Perbankan, 4 (2). Laporan Perekonomian Provinsi Bali Februari 2022. (2022). Denpasar: Kantor Perwakilan Bank Indonesia Provinsi Bali.
Lolang, E. (2014). Hipotesis Nol dan Hipotesis Alternatif. Jurnal KIP . Mayanti, R. (2020). Faktor - Faktor yang Mempengaruhi Penerimaan User Terhadap Penerapan Quick Response Indonesian Standard Sebagai Teknologi Pembayaran Pada Teknologi Dompet Digital. Jurnal Ilmiah Ekonomi Bisnis, 25 (2).
Mayanti, R. (2022). Preferensi Masyarakat Terhadap Quick Response Code Indonesian Standard Sebagai Sarana Teknologi Digital. Faktor Exacta, 15 (1). Menteri Teten: Fondasi Telah Kuat, Tahun 2022 Masuk Fase Pemulihan Transformatif . (2021, Desember 30). (Humas Kementerian Koperasi dan UKM) Retrieved Februari 28, 2022, from https://kemenkopukm.go.id/read/menteri-teten-fondasi-telah-kuat-tahun-2022-masuk-fase- pemulihan-transformatif
Muchlis, R. (2018). Analisis SWOT Financial Technology (Fintech) Pembiayaan Perbankan Syariah di Indonesia (Studi Kasus 4 Bank Syariah di Kota Medan). Jurnal Ekonomi Syariah, 3 . Neuman, W. L. (1197). Social Reserch Methods: Qualitative and Quantitative Approaches. 3rd Edition. Boston: Pearson Educational Inc.
Nordhoff, S., Louw, T., Innamaa, S., & dkk. (2020). Using the UTAUT2 model to explain public acceptance of conditionally automated (L3) cars: A questionnaire study among 9,118 car drivers from eight European countries. Transportation Research .
Onibala, A. A., Rindengan, Y., & Lumenta, A. S. (2021). Analisis Penerapan Model UTAUT 2 (UNIFIED THEORY OF ACCEPTANCE AND USE OF TECHNOLOGY 2) Terhadap E-Kinerja Pada Pemerintah Provinsi Sulawesi Utara. E-journal Teknik Informatika . Peraturan Pemerintah (PP) tentang Kemudahan, Pelindungan, dan Pemberdayaan Koperasi dan Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah. (2021). Rhismawati, N. L. (2022, Maret 4). Pengguna QRIS di Bali melonjak 123 persen, capai 408.268 merchant . Retrieved Maret 5, 2022, from https://www.antaranews.com/berita/2739173/pengguna-qris-di-bali- melonjak-123-persen-capai-408268-merchant
Saptutyningsih, E., & Setyaningrum, E. (2019). Penelitian Kuantitatif Metode dan Alat Analisis. Yogyakarta. Sari, R. P., & Imronudin. (2021). Analisis Inklusi Keuangan Melalui Inovasi Fintech. Institutional Respository .
Shih Chin Chen, Shing Han Li, Shih Chi Liu, David C.Yen, & Athapol Ruangkanjanases. (2021). Assessing Determinants of Continuance Intention towards Personal Cloud Services Extending UTAUT2 with Technology Readiness. MDPI, 13 (3). Statistik Sistem Pembayaran (SSP) . (2021). Retrieved from https://www.bi.go.id/id/statistik/ekonomi- keuangan/ssp/uang-elektronik-transaksi.aspx Sudaryo, Y., Sofiati, N. A., Yosep, M. A., & Nurdiansyah, B. (2020). Digital Marketing dan Fintech di Indonesia. Yogyakarta: Penerbit Andi. Sumargo, B. (2020). Teknik Sampling. UNJ PRESS. Susanti, S. D. (2022, Februari 24). BI targetkan tambahan 15 juta merchant . Retrieved Februari 28 , 2022, from https://www.antaranews.com/berita/2723381/bi-targetkan-tambahan-15-juta-merchant-umkm- gunakan-qris-tahun-ini
Taqwatika, S., Agustini, K., & Suyasa Arta, P. (2019). Analisis Penerimaan Sistem Pembelajaran Online Edmodo Menggunakan Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) Studi Kasus : Kelas IX di SMP Negeri 1 Singaraja)”. Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika (KARMAPATI) , 8 .
Thuy Thu Nguyen, Hien Thi Nguyen, Hong Thi Mai, & Tram Thi Minh Tran. (2020). Determinants of Digital Banking Services in Vietnam: Applying UTAUT2 Model. Asian Economic and Financial Review, 10 (6), 680-697.
Venkatesh, V., Thong, J. Y., & Xu, X. (2012). CONSUMER ACCEPTANCE AND USE OF INFORMATION TECHNOLOGY: EXTENDING THE UNIFIED THEORY OF ACCEPTANCE AND USE OF TECHNOLOGY. MIS Quarterly . Widjanarko, O. (2019, Agustus 17). QRIS, Satu QR Code Untuk Semua Pembayaran . Retrieved from Departemen Komunikasi: https://www.bi.go.id/id/publikasi/ruang-media/news-release/Pages
Widyastuti, E. (2020). Dampak Integrasi E-Service Quality, E-Satisfaction dan E-Payment Terhadap E- Repurchase Intention Konsumen Dalam Menggunakan Fitur Gofood (Studi Kasus Pada Karyawan Multi Buana Group). Jakarta: Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Indonesia. Wijaya, S., & Yerikho, G. (2021). Pajak Penghasilan : Perlakuan Cashback Oleh Perusahaan Dompet Digital. Bandung: Media Sains Indonesia. Zatnika, I. (2021, Desember 9). Selama Pandemi, 25,6% UMKM Masuk Ekosistem Digital . Retrieved from https://mediaindonesia.com/ekonomi/452499/selama-pandemi-256-umkm-masuk-ekosistem-digital