## JABA (September 2020)

## Journal of Applied Business Administration
https://jurnal.polibatam.ac.id

## ANALISIS PENERIMAAN TEKNOLOGI DOMPET DIGITAL PADA UMKM DI KOTA BANDUNG
Islamiaty Ruhlfie Puteri 1)  , Candra Wijayangka 2) 

## Jurusan Administrasi Bisnis, Fakultas Komunikasi Bisnis, Universitas Telkom

## Info Artikel
________________ Diserahkan Juni 2020 Diterima September 2020 Diterbitkan September 2020 ________________
Kata Kunci:
UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of
Technology), Performance Expectation, Effort
Expectation, Social Influence, Perceived Risk, Perceived Cost, Behavioural Intention, E-Wallet ____________________

## Abstrak
___________________________________________________________________ Revolusi  industri  4.0  mempengaruhi  kehidupan  masa  kini  terutama  penggunaan  smart  technology  yang semakin mempermudah beragam aktivitas manusia khususnya dalam pembayaran menggunakan e-wallet. E- wallet tidak hanya berkembang di toko ternama namun sudah merambah ke (Usaha Mikro Kecil Menengah) UMKM di kota Bandung. Namun, masih terdapat beberapa kendala penerimaan akan teknologi yang baru ini dikarenakan berbagai faktor di masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana penerimaan teknologi  E-Wallet  Go-pay  dan  OVO  pada  UMKM  di  Kota  Bandung  menggunakan  Unified  Theory  of Acceptance and Use of Technology model yang memiliki variabel performance expectation, effort expectation, social  influence,  perceived  risk,  perceived  cost  dan  behavioural  intention.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah metode deskriptif dan kausalitas dengan pendekatan kuantitatif, dan menggunakan teknik pengujian  hipotesis  yaitu  uji  T.  Metode  pengambilan  sampel  yang  digunakan  adalah  purposive  sampling dengan  total  100  responden.  Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  menggunakan  SmartPLS  diperoleh performance expectation, effort expectation, social influence dan perceived cost berpengaruh signifikan terhadap behavioural intention sebesar 97,5%. Perceived risk diketahui tidak berpengaruh pada penelitian ini, hal ini bisa disebabkan  oleh  perbedaan  jenis  teknologi,  nilai  moneter  dari  teknologi  yang  pengguna  gunakan  dan  juga reputasi komunitas.
© 2020 Indonesia
 Alamat Korespondensi: Fakultas Komunikasi Bisnis, S1 Administrasi Bisnis
Telkom University E-mail: islamiatyruhlfie@gmail.com wijayangka@telkomuniversity.ac.id
e- ISSN 2548-9909

## 1. Pendahuluan
Revolusi  industri  4.0  telah  mendorong Indonesia  untuk  berbenah  dalam  menanggapi dampak  revolusi  industri  di  lapisan  masyarakat yang  hampir  seluruh  bagian  dari  kehidupan berkaitan  dengan smart  technology (Hasanah, 2019).  Tujuan  dari  teknologi  ini  untuk mempermudah  manusia  dalam  melaksanakan berbagai  aktivitas,  sehingga  penggunaan  cara tradisional yang tidak efisien dapat diminimalisir (Latief,  2019).  Salah  satu  tenologi  yang berkembang  terus  menerus  membuat  alat komunikasi semakin canggih dan moderen yaitu smartphone (Abdi, 2019). Smartphone saat ini hadir sebagai  alat  transaksi  pembayaran  baru  atau mobile  payment (Miky,  2018).  Di  Indonesia  ada lima jenis mobile payment yaitu Point of Sale (POS), Closed-Loop Mobile Payment, Carrier Billing/Carrier Payments,  Mobile  Payment  Apps dan Mobile Wallet/E-Wallet . Dua transaksi terbanyak pengguna e-wallet di Indonesia  adalah  Go-Pay  dan  OVO  (CNN Indonesia, 2019). Dari penggunaan tiga dompet digital tersebut terdapat tiga jenis transaksi yang paling  sering  digunakan,  yakni  transaksi  retail (28%), pemesanan transportasi online (27%), dan pemesanan  makanan  online  (20%).  Sisanya, untuk transaksi e-commerce (15%) dan pembayaran  tagihan  (7%)  (Bisnis.com,  2019). Saat  ini  tidak  hanya  restoran  besar  yang menerima  pembayaran  secara  non  tunai. Tempat-tempat nongkrong ala hipster pun sudah mulai menyediakan layanan pembayaran dengan e-wallet (Ikhsanti,  2019).  Namun  penerapan  ini masih  mengalami  berbagai  kendala  misalnya kurangnya pengetahuan penjual
dalam menggunakan smartphone dan bingung menggunakan aplikasi tersebut (Reisha, 2019).
Sebuah teknologi dapat diterima dengan baik oleh penggunanya memerlukan sebuah pendekatan  teknologi  menggunakan  teori  dari Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) yang dikembangkan oleh Venkatesh et al.,  (2003).  Terdapat  berbagai  macam  aspek meliputi  letak  geografis,  budaya  serta  aspek lainnya  dapat  menghasilkan  kesimpulan  yang berbeda  saat  penggunaan  dompet  digital  ini. Perbedaan  lokasi  atau  negara  tersebut  menjadi hal  yang  menarik  untuk  melakukan  penelitian tentang  penerimaan  teknologi  dompet  digital  di
Indonesia. Hal ini mungkin akan memunculkan alasan  lain  selain  alasan  yang  sudah  pernah ditemukan oleh peneliti lain yang mungkin hanya dapat terjadi di Indonesia.
UMKM  (Usaha  Mikro  Kecil  Menengah)  di Bandung  dikenal  sebagai  kota  yang  kaya  akan kuliner  dan  menjadi  salah  satu  bagian  dari pengembangan  teknologi e-wallet .  Potensi UMKM  makanan  dan  minuman  yang  besar  di kota ini mampu menciptakan produk berkualitas dan  bernilai  tinggi  (Hendra,  2019).  Bandung memiliki 300.000 UMKM yang menjadi sumber pertumbuhan  ekonomi  kota  ini.  Hanya  melalui Quick  Response  Code ( QR  code) pembayaran sudah bisa dilakukan. Pemerintah Provinsi Jawa Barat  ingin  mendorong  UMKM  di  Kota Bandung  untuk go  digital dengan  menggunakan teknologi  ini  dan  menerima  pembayaran  non- tunai  sehingga  dapat  menumbuhkan  bisnis (jabarprov.go.id,  2018).  Penelitian  ini  akan menganalisis  penggunaan  teknologi  dompet digital pada UMKM yang ada di Kota Bandung dengan  kriteria  usaha  kecil  dan  mikro.  Dalam penelitian  ini  menggunakan  acuan  pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Abrahão  et  al., pada  tahun  2016.  Adapun  faktor-faktor  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  berdasarkan pengaruh  variabel performance  expectation,  effort expectation,  social  influence,  perceived  risk ,  dan perceived cost terhadap variabel behavioral intention . Oleh karena itu penulis tertarik untuk melakukan penelitian  dengan  judul  “ Analisis  Penerimaan Teknologi  Dompet  Digital  Pada  UMKM  di Kota Bandung ”.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menjawab rumusan masalah yang sebelumnya telah dipaparkan, yaitu:
1. Untuk  mengetahui performance  expectation pada behavioral  intention bagi  pengguna aplikasi  Go-Pay  dan  OVO  oleh  UMKM  di Kota Bandung.
2. Untuk  mengetahui efort  expectation pada behavioral intention bagi pengguna aplikasi Go- Pay dan OVO oleh UMKM di Kota Bandung.
3. Untuk  mengetahui social  influence pada behavioral intention bagi pengguna aplikasi Go- Pay dan OVO oleh UMKM di Kota Bandung.
4. Untuk  mengetahui perceived  risk pada behavioral intention bagi pengguna aplikasi Go- Pay dan OVO oleh UMKM di Kota Bandung.
5. Untuk  mengetahui perceived  cost pada behavioral intention bagi pengguna aplikasi Go- Pay dan OVO oleh UMKM di Kota Bandung.
6. Untuk mengetahui seberapa besar performance expectation,  effort  expectation,  social  influence, perceived  risk ,  dan perceived  cost terhadap behavioral intention pada penggunaan aplikasi Go-Pay  dan  OVO  oleh  UMKM  di  Kota Bandung.

## 2. Metode Metode Penelitian
Metode  penelitian  adalah  langkah  -  langkah spesifik  (tindakan,  tahap,  pendekatan  langkah demi langkah dan lain – lain) yang harus diambil
dan  dijalankan  dalam  urutan  tertentu  selama penelitian.  Dalam  mencapai  tujuan  penelitian untuk  mengetahui  penerimaan  teknologi  pada UMKM, maka diperlukan variabel-variabel yang secara  rinci  diungkapkan  dalam  variabel operasional, sehingga akan terungkap secara jelas indikator-indikator  yang  menjadi  acuan  dalam pembuatan kuesioner, yaitu
Performance
Expectation,  Effort  Expectation,  Social  Influence,
Perceived  Risk ,  dan Perceived  Cost terhadap Behavioral  Intention pada  penggunaan  aplikasi Go-Pay  dan  OVO  oleh  UMKM  di  Kota Bandung.
Tabel 1. Variabel Penelitian No Variabel Definisi Indikator Sumber 1 Performance Expectation Tingkat dimana individu percaya bahwa menggunakan teknologi akan membatu untuk mendapatkan manfaat dalam pekerjaan. Berguna (Abrahão et al, 2016) Nyaman Menghemat waktu Cepat 2 Effort Expectation Tingkat dimana individu merasakan kemudahan ketika menggunakan teknologi Mudah dipahami (Abrahão et al, 2016) Mudah digunakan 3 Social Influence Tingkat dimana seseorang merasakan bahwa orang-orang sekitar percaya bahwa dia harus menggunakan system atau teknologi baru Orang yang ada di lingkungan (Abrahão et al, 2016) Orang penting yang ada di lingkungan Perusahaan 4 Perceived Risk Tingkat kerugian yang dihadapi pengguna ketika menggunakan suatu teknologi Kekhawatiran (Abrahão et al, 2016) Keamanan 5 Perceived Cost Mengacu pada biaya awal, biaya berlangganan, biaya tranasksi dan biaya konunikasi yang dipercaya oleh konsumen. Serta waktu dan usaha yang dikeluarkan oleh konsumen Mahal (Abrahão et al, 2016) Melakukan banyak usaha Waktu 6 Behavioral Intention Tingkat dimana konsumen akan menggunakan teknologi dimasa yang akan dating Akses (Abrahão et al, 2016) Bermanfaat
Sumber : Abrahão et al, 2016
Berdasarkan  variabel-variabel  yang  diteliti, metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  metode  kuantitatif  dengan jenis penelitian deskriptif kuantitatif.

## Populasi dan Sampel
Menurut  Indrawati  (2015:164)  populasi adalah  keseluruhan  kelompok  orang,  kejadian, benda  benda  yang  menarik  peneliti  untuk ditelaah.  Populasi  yang  dipilih  peneliti  untuk ditelaah  akan  menjadi  pembatas  dari  hasil
penelitian  yang  diperoleh.  Dapat  disimpulkan bahwa populasi adalah keseluruhan sumber data yang memiliki karakteristik dan kualitas tertentu yang  digunakan  peneliti  untuk  diteliti.  Populasi dalam  penelitian  ini  adalah  UMKM  Bandung yang  menggunakan  aplikasi E-Wallet OVO  dan Go-Pay.
Karena jumlah populasi dalam penelitian ini tidak  diketahui  secara  jelas  jumlahnya.  Maka teknik  pengambilan  sampel  yang  digunakan adalah  rumus  Bernoulli . Dalam  penelitian  ini
menggunakan  tingkat  ketelitian  ( α )  5%,  tingkat kepercayaan  95%  sehingga  diperoleh  nilai  Z  = 1,96. Tingkat kesalahan ditentukan sebesar 10%. Sementara  itu,  probabilitas  kuesioner  benar (diterima)  atau  ditolak  (salah)  masing-masing adalah  0,5.  Berdasarkan  rumus  di  atas,  didapat hasil sebagai berikut:
𝑛 ≥ 𝑍. 𝛼 2² . 𝑝. 𝑞 (𝑒)² 𝑛 ≥ [1,96] 2 . 0,5.0,5 0,1² 𝑛 ≥ [3,8416]. 0,25 0,01 𝑛 ≥ 96,04
Sumber: Rumus Bernouli Keterangan:
𝛼 = Tingkat ketelitian Z  = Nilai standard distribusi normal p  = Probabilitas ditolak q  = Probabilitas diterima (1-p)
e  = Tingkat kesalahan
Berdasarkan hasil hitung sampel, maka diperoleh angka  96,04  untuk  jumlah  sampel  minimum. Peneliti meentukan minimal sampel menjadi 100 responden .

## 3. Hasil dan Pembahasan SEM PLS
Teknik  analisis  data  dan  pengujian  hipotesis yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah teknik analisis deskriptif dan teknik analisis SEM- PLS. Penelitian ini menggunakan kuesioner yang masing-masing  pertanyaan  disertai  dengan  lima kemungkinan  jawaban  yang  harus  dipilih  oleh responden.  Dari  jawaban  responden,  akan disusun  kriteria  penilaian  untuk  setiap  item pernyataan berdasarkan persentase.
Penelitian  ini  juga  menggunakan  SEM berbasis  varian  dengan  teknik  statistik  yang digunakan  adalah Partial  Least  Square (PLS). Analisis partial  least  square (PLS)  dapat melakukan  pengujian  model  pengukuran sekaligus  pengujian  model  struktural.  Model pengukuran  digunakan  untuk  uji  validitas  dan
reabilitas, sedangkan model struktural digunakan untuk uji kasualitas (pengujian hipotesis dengan model  prediksi)  (Jogiyanto  &  Abdillah, 2015:164).  Penelitian  ini  menggunakan  PLS karena  PLS  dapat  menguji  model  penelitian dengan  dasar  teori  yang  lemah  dan  tidak mensyaratkan  data  terdistribusi  normal  normal (Jogiyanto & Abdillah, 2015).
Untuk  melakukan  hipotesis  pada  PLS dilakukan  dengan  membandingkan  nilai  t- statistik dengna t-tabel serta memperhatikan nilai p-value dan  nilai coefficient (Hair  et  al,  2017).  P- value  berfungsi  untuk  mengetahui  ada  atau tidaknya signifikan pada suatu hipotesis, apabila p-value <  0,05  maka  variabel  tersebut berpengaruh signifikan sedangkan apabila p-value > 0,05 maka variabel tersebut tidak berpengaruh signifikan  (Hair  et  al,  2017).  Selanjutnya  nilai path coefficient berfungsi untuk mengetahui bahwa suatu  variabel  tersebut  berpengaruh  positif  atau negatif (Hair et al, 2017).
Pengujian Model Struktural ( Outter Model ) Model pengukuran ( outer model )
menggambarkan  hubungan  antara  indicator dengan  variabel  laten.  Model  ini  digunakan untuk melakukan uji validitas dan uji reliabilitas instrument.  Dalam  uji  validitas  terdiri  dari  dua jenis  yaitu  uji  validitas  konvergen  dan  uji validitas  diskriminan.  Uji  validitas  konvergen dinilai  berdasarkan loading  factor dan Average Variance Extreced (AVE). Rule of thumb dari loading factor harus  mempunyai  nilai  diatas  0,7. Sedangkan Rule of thumb pada AVE adalah lebih besar  dari  0,5  yang  menunjukan  bahwa  item suatu variabel memiliki convergent validity.
Uji  reliabilitas  dalam  PLS  terdapat  dua metode,  yaitu cronbach’s  alpha dan composite reliability . Cornbach’s  alpha mengukur  tentang batas  bawah  nilai  reliabilitas  suatu  konstruk, sedangkan composite reliability mengukur tentang nilai  sesungguhnya  reliabilitas  suatu  konstruk (Chinn  dalam  Jogiyanto  (2015)). Rule  of  thumb dari cornbach’s  alpha adalah  0,7  dan composite reliability pada PLS agar dapat diterima adalah > 0,7 (Hair et al, 2017).

## Tabel 2. Hasil Convergent Validity
Variabel AVE Nilai Kritis Evaluasi Model Performance Expectation 0,738 >0,5 Valid Effort Expectation 0,679 Valid Social Influence 0,611 Valid Perceived Risk 0,598 Valid Perceived Cost 0,705 Valid Behavioural Intention 0,686 Valid

## Sumber : Hasil Olah Data Penulis, 2020
Tabel 3. Hasil Discriminant Validity (Cross Loading)
Indikator BI EE PC PE PR SI BI1 0,875 0,844 0,754 0,517 0,434 0,514 BI2 0,865 0,835 0,787 0,430 0,407 0,482 BI3 0,837 0,854 0,747 0,624 0,648 0,685 EE1 0,875 0,844 0,754 0,517 0,434 0,514 EE2 0,865 0,835 0,787 0,430 0,407 0,482 EE3 0,837 0,854 0,747 0,624 0,648 0,685 EE4 0,628 0,760 0,600 0,545 0,491 0,689 PC1 0,633 0,649 0,786 0,668 0,562 0,560 PC2 0,691 0,694 0,846 0,624 0,623 0,673 PC3 0,500 0,504 0,701 0,546 0,471 0,503 PC4 0,865 0,835 0,787 0,430 0,407 0,482 PE1 0,489 0,513 0,560 0,819 0,522 0,435 PE2 0,502 0,539 0,555 0,793 0,533 0,541 PE3 0,477 0,499 0,551 0,725 0,392 0,407 PE4 0,405 0,403 0,525 0,753 0,332 0,334 PR1 0,507 0,525 0,573 0,519 0,830 0,567 PR2 0,511 0,520 0,567 0,551 0,885 0,605 PR3 0,529 0,538 0,611 0,519 0,902 0,673 PR4 0,371 0,407 0,407 0,337 0,730 0,640 SI1 0,589 0,661 0,566 0,435 0,591 0,859 SI2 0,527 0,593 0,535 0,399 0,551 0,827 SI3 0,527 0,549 0,625 0,549 0,571 0,800 SI4 0,512 0,526 0,613 0,484 0,727 0,826
Sumber : Hasil Olah Data Penulis, 2020
Tabel 4. Hasil Uji Reliabilitas
Variabel Composite Realibility Nilai Kritis Cronbach Alpha Nilai Kritis Evaluasi Model Performance Expectation 0,856 >0,7 0,776
>0,6
Reliabel Effort Expectation 0,877 0,843 Reliabel Social Influence 0,897 0,847 Reliabel Perceived Risk 0,905 0,859 Reliabel Perceived Cost 0,862 0,790 Reliabel Behavioural Intention 0,894 0,822 Reliabel
Sumber : Hasil Olah Data Penulis, 2020
Pada  Tabel  1  menunjukan  bahwa  ke  enam variabel  memiliki  nilai  AVE  yang  lebih  besar dibandingkan  dengan  nilai  kritis  yaitu  0,5. Sehingga dapat dikatakan bahwa semua variabel telah  memenuhi  syarat Convergent  Validity . Berdasarkan data pada Tabel 2, nilai cross loading pada setiap  indikator memiliki nilai lebih tinggi dibandingkan nilai pada konstruk lainnya. Maka dapat diartikan bahwa indikator yang digunakan pada penelitian ini telah valid.
Berdasarkan  hasil  data  uji  reliabilitas  pada Tabel 4, nilai Composite Realibility dan Cronbach’s Alpha pada  setiap  variabel  memiliki  nilai  lebih dari 0,7 dan 0,6 sehingga dapat dikatakan bahwa data  memiliki  reliabilitas  yang  tinggi.  Dapat disimpulkan bahwa data yang diolah sudah valid dan  reliabel,  sehingga  dapat  melanjutkan pengolahan data ke tahap selanjutnya.

## Pengujian Model Struktural (Inner Model)
Model  structural atau inner  model bertujuan untuk  mengetahui  hubungan  kausalitas  antar variabel  laten  yang  dibangun  berdasarkan  teori
(Jogiyanto  &  Abdillah,  2015:188).  Untuk melakukan uji model struktural dimulai dengan mengukur R-square untuk konstruk dependen dan nilai  koefisien  path  untuk  uji  signifikansi  antar konstruk  dalam  model  struktural  (Jogiyanto  &
Abdillah, 2015:197). Perubahan R-square digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel independen dengan variabel dependen (Ghozali,
2014). Sedangkan nilai path coefficient
menunjukan tingkat signifikansi dalam pengujian hipotesis.
Nilai  R  square  adalah  koefisien  determinasi pada konstruk endogen. Semakin tinggi nilai R- square  berarti semakin  baik  model prediksi dari model  penelitian  yang  diajukan  (Indrawati, 2017).  Nilai  R-square  pada  variabel behavioural intention adalah  0,975.  Nilai R-square pada behavioural  intention  memiliki  arti  bahwa performance  expectation , effort    expectation,  social influence, perceived risk dan perceived cost memiliki pengaruh  sebesar  97,5%  dan  sisanya  2,5% dipengaruhi  oleh  variabel  lain  diluar  penelitian ini.

## Tabel 5. Path Coefficient
Variabel Original Sampel (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T- Statistic P Value Performance Expectation - > Behavioural Intention 0,055 0,049 0,027 1,993 0,047 Effort Expectation -> Behavioural Intention 0,946 0,956 0,041 22,948 0,000 Social Influence -> Behavioural Intention 0,115 0,122 0,044 2,635 0,009 Perceived Risk -> Behavioural Intention 0,029 0,029 0,029 0,981 0,327 Perceived Cost -> Behavioural Intention 0,154 0,149 0,035 4,353 0,000
Sumber : Hasil Olah Data Penulis, 2020
Berdasarkan  nilai  t-statistic  di  tabel  5, maka  hasil  uji  untuk  masing-masing  hipotesis adalah sebagai berikut:
1. Performance Expectation terhadap Behavioural Intention . Nilai t-statistic sebesar 1,993 > nilai t α sebesar  1,660.  Dengan  demikian  H0 ditolak  dan  H1  diterima.  Artinya  variabel
performance expectation berpengaruh signifikan terhadap behavioural intention .
2. Effort  Expectation  terhadap Behavioural Intention .  Nilai t-statistic sebesar  22,948  > nilai t α sebesar 1,660. Dengan demikian H0 diterima  dan  H1  ditolak.  Artinya  variabel effort expectation berpengaruh secara signifikan terhadap behavioural intention .
3. Social Influence terhadap Behavioural Intention . Nilai t-statistic sebesar 2,635 > nilai t α sebesar  1,660.  Dengan  demikian  H0 ditolak  dan  H1  diterima.  Artinya  variabel social  influence berpengaruh  signifikan terhadap behavioural intention .
4. Perceived Risk terhadap Behavioural Intention . Nilai t-statistic sebesar 0,981< nilai t α sebesar 1,660.  Dengan  demikian  H0  diterima  dan H1  ditolak.  Artinya  variabel perceived  risk tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap behavioural intention .
5. Perceived Cost terhadap Behavioural Intention . Nilai t-statistic sebesar 4,353> nilai t α sebesar 1,660. Dengan demikian H0 ditolak dan H1 diterima.  Artinya  variabel perceived  cost berpengaruh signifikan terhadap behavioural intention .

## Pembahasan Hasil Penelitian
Nilai R-square pada  variabel behavioural intention adalah sebesar 0,975 yang artinya bahwa variabel behavioural  intention sebesar  97,5%  dan sisanya yaitu 2,5% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak terdapat pada penelitian. Berdasarkan hal  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel performance  expectation,  effort  expectation,  social influence,  perceived  cost dan perceived  risk dapat menjelaskan  sebesar  97,5%  sebagai  faktor behavioural  intention .  Berdasarkan  hasil  analisis SEM yang telah dilakukan dapat dilihat dari hasil uji hipotesis/tabel path coefficient dari perceived risk yang dianalisis menggunakan metode PLS tidak mempengaruhi behavioural  intention penggunaan E-Wallet OVO  dan  Go-Pay  pada  UMKM makanan dan minuman di Kota Bandung dengan nilai to (t -statistic ) sebesar 0,981< nilai t α sebesar 1,660  menurut  hasil  pengolahan  menggunakan SmartPLS  dengan  prosedur Bootstrapping . Menurut  penelitian  sebelumnya  menyatakan bahwa risk adalah  konstruk  yang  memiliki  sifat multidimensi  sehingga  sulit  untuk  dilakukan pengukuran.  Weber  et  al.  (2002)  mengatakan bahwa dukungan empirisnya menyatakan risiko dapat  dipengaruhi  oleh  berbagai  konteks perbedaan  seperti  negara,  budaya  dan  domain yang  spesifik.  Maksud  dari  perbedaan  domain spesifik  ini  adalah  seperti  perbedaan  jenis teknologi,  nilia  moneter  dari  teknologi  yang pengguna gunakan dan juga reputasi komunitas
yang  memutuskan  untuk  menggunakan  suatu teknologi.
4. Kesimpulan dan Saran
Kesimpulan Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan  terhadap  100  orang  responden, didapatkan  kesimpulan  untuk  menjawab  tujuan masalah  penelitian  ini.  Kesimpulan  tersebut sebagai berikut:
1. Berdasarkan  analisis  menggunakan software SmartPLS nilai t-statistic sebesar 1,993 > nilai t α sebesar  1,660.  Dengan  demikian performance expectation berpengaruh signifikan terhadap behavioural intention . Pelaku UMKM merasa  yakin  bahwa  dengan  menggunakan aplikasi Go-Pay dan OVO dapat lebih mudah dan cepat dalam melakukan transaksinya.
2. Berdasarkan  analisis  menggunakan software SmartPLS effort expectation berpengaruh secara signifikan  terhadap behavioural  intention .
Pelaku  UMKM  merasa  mudah  dalam penggunaan aplikasi Go-Pay dan OVO untuk transaksi pembayaran dengan konsumen.
3. Berdasarkan  analisis  menggunakan software
SmartPLS variabel social influence berpengaruh signifikan  terhadap behavioural  intention . Pelaku  UMKM  merasa  bahwa  dalam penggunaan  aplikasi  Go-pay  dan  OVO dipengaruhi  oleh  lingkungannya  seperti keluarga, teman dan sales Go-Pay atau OVO.
4. Berdasarkan  analisis  menggunakan software SmartPLS  variabel perceived  risk tidak berpengaruh  signifikan  terhadap behavioural intention .  Pelaku  UMKM  merasa  aman  dan nyaman  dengan  transaksi  pembayaran menggunakan  Go-Pay  dan  OVO,  hal  ini mungkin  disebabkan  dengan  penyimpanan data secara online .
5. Berdasarkan  analisis  menggunakan software SmartPLS variabel perceived cost berpengaruh signifikan  terhadap behavioural  intention . Pelaku UMKM merasa transaksi pembayaran menggunakan Go-Pay dan OVO memerlukan biaya  lebih,  mungkin  dari  segi  pengecekan saldo  dengan  menggunakan  perangkat  yang mendukung ( smartphone ) dan kuota internet.
6. Berdasarkan  analisis  menggunakan software SmartPLS pada
variabel performance expectation,  effort  expectation,  social  influence,
perceived  risk dan perceived  cost berpengaruh signifikan terhadap behavioural intention.

## Saran Bagi Pembaca
Berdasarkan  hasil  kesimpulan  yang  telah penulis  buat  diatas,  maka  penulis  memberikan beberapa saran yang mungkin akan berguna bagi peneliti  selanjutnya.  Penulis  hanya  meneliti seberapa  besar performance  expectation,  effort expectation,  social  influence,  perceived  risk dan perceived  cost berpengaruh  terhadap behavioural intention pada penggunaan OVO dan Go-Pay di Kota  Bandung,  maka  saran  untuk  peneliti selanjutnya adalah:
1. Peneliti  selanjutnya  diharapkan  dapat melakukan  penelitian  dengan  menggunakan variabel-variabel  lain  yang  terkait  dengan penerimaan teknologi.
2. Melakukan penelitian dengan model UTAUT ( Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of Technology )  yang  lebih  terbaru  dengan menggunakan  dimensi-dimensi  baru  yang dapat  dijadikan  acuan  untuk  kedepannya serta menambah ilmubagi peneliti selanjutnya.
3. Diharapkan  meneliti  objek  penelitian  lain pada  bidang  keuangan  yang  berbasis teknologi.  Dengan  begitu  diharapkan  bisa menjadi  perbandingan  dan  acuan  untuk kedepannya.
4. Penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat menggunakan software bantuan yang berbeda dengan  penelitian  ini  yang  menggunakan SmartPLS,  misalnya  seperti  Lisrel,  AMOS dan software pengolahan data lainnya.

## Saran Bagi Perusahaan
1. Dalam  penggunaan e-wallet terdapat  biaya lain  untuk  menggunakan  aplikasi  tersebut (Go-Pay  dan  OVO)  disamping  biaya  untuk membayar produk atau jasa yang telah dibeli konsumen, yaitu penggunaan perangkat yang mendukung dan penyediaan layanan internet atau kuota. Oleh karena itu OVO dan Go-Pay sebaiknya  memberikan  bantuan  berupa perangkat atau kuota yang membantu pelaku UMKM  dalam  meggunakan  layanan  atau jasa ini.
2. Menjaga  hubungan  dengan  para  pelaku UMKM yang masih bertahan menggunakan
e-wallet .  Jangan  sampai  meninggalkan  atau tidak menggunakan e-wallet OVO dan Go-Pay lagi.  Meningkatkan  hubungan  antara  pelaku UMKM  yang  sudah  tidak  aktif  lagi menggunakan e-wallet . Dengan cara memberikan  penyuluhan  atau  pengenalan produk,  kemudian  promo  atau  hadiah  yang menguntungkan  penjualan  mereka,  karena banyak  UMKM  cenderung  enggan  untuk menggunakan e-wallet ini dalam jangka lama mengingat banyak UMKM yang meninggalkan e-wallet karena  merasa  tidak banyak keuntungan yang didapatkan dengan menggunakan e-wallet.
3. Lebih  mendengarkan  kritik  dan  saran  dari pengguna  dari  pelaku  UMKM  maupun pengguna  personal  agar  lebih  mudah mendapatkan  ide  –  ide  baru  dalam pengembangan  sistem  aplikasi  dari  segi operasi ataupun fitur yang disediakan.

## Daftar Pustaka
Abdi,  H.  (2019,  Agustus  21).  Macam-Macam  Alat Komunikasi  Tradisional  dan  Modern,  Begini
Perkembangannya. Retrieved from https://hot.liputan6.com/read/4043517/mac am-macam-alat-komunikasitradisional-dan- modern-begini-perkembangannya
Abrahão,  R.  d.,  Moriguchi,  S.  N.,  &  Andrade,  D.  F.
(2016). Intention of adoption of mobile payment: An  analysis  in  the  light of  the  Unified Theory of Acceptance  and  Use  of  Technology (UTAUT).
Scientdirect, 221-230. Bozan,  P.  &.  (2016). Social  Influence  on  Health  IT Adoption Patterns of the Elderly: An Institutional Theory  Based  Use  Behavior  Approach .  Science
Direct, 517-523. CNN Indonesia. (2019, Agustus 14). Retrieved from  Pengguna  Aplikasi  Dompet  Digital  di Indonesia Naik: https://www.cnnindonesia.com/teknologi/20 190813154902-185- 420933/pengguna- aplikasi-dompet-digital-di-indonesia-naik
Ghozali.  (2014). Structural  Equation  Modeling  metode analisis  dengan  partial  least  square (PLS).
Semarang: Undip Hair, J. F., Hult, G. T., Ringle, C. M., & Sarstedt, M.
(2017). A  Primer  on  Partial  Least  Squares Structural  Equation  Modeling (PLS-SEM).

## California: SAGE Publications
Hasanah, U. (2019, September 2019). Bisnis Digital di Era Revolusi Industri 4.0 Hanya dengan Modal
Jari. Retrieved
from
Kumparan: https://kumparan.com/ulmonahasanah/bisni s-digital-di-era-revolusiindustri4-0-hanya dengan-modal-jari-1rqeJ0sjuQK
Hendra, Dimaz. (2019, Oktober 20). QR Code OVO
Diperluas  Hingga  ke  UMKM  Bandung.
Retrieved from
SWA:
https://swa.co.id/swa/trends/qr-code- ovodiperluas-hingga-ke-ukm-bandung Ikhsanti,  Dyah.  (2019,  Januari  4).  Retrieved  from Mengapa  E-wallet  Menarik  Banyak  Peminat, Baik  Perorangan  Maupun  Badan  Usaha?: https://www.aturduit.com/articles/potensi-e- wallet-masih-luas-di-indonesia/ Indrawati. (2015). Metode Penelitian Manajemen dan Bisnis. Bandung: Refika Aditama. Jabarprov.go.id. (2018, September 21). Retrieved from Platform  Digital  Dukung  Usaha  Kecil Menengah  di  Bandung  untuk  Go  Digital: https://jabarprov.go.id/index.php/news/299 93/2018/09/21/Platform-DigitalDukung- Usaha-Kecil-Menengah-di-Bandung-untuk- Go-Digital Jaya, I. G., & Sumertajaya, I. M. (2008). Pemodelan persamaan  struktural  dengan  partial  least square . (118-132).
Jogiyanto,  &  Abdillah.  (2015).  Partial  Least  Square (PLS) alternatif Structural Equation Modeling (SEM)  dalam  penelitian  Bisnis.  Yogyakarta: Andi.
Latief,  D.  M.  (2019,  Mei  9).  Kemajuan  Teknologi Komunikasi  Menjadi  Smartphone.  Retrieved from
kompasiana: https://www.kompasiana.com/dizamuhamm adlatief/5cd3a9b395760e08b13ad ef5/kemajuan-teknologi-komunikasi-menjadi- smartphone?page=all Miky.  (2018,  Juni  5).  Moka.  Retrieved  from  Moka: https://blog.mokapos.com/2018/06/05/4- alasan-mengapa-mobile-paymentpenting untuk-bisnis-ukm
Sancaka,  &  Subagio.  (2014).  Analisis  Faktor  Yang Mempengaruhi Penerimaan Dan Penggunaan
Kompas  Epaper  Oleh  Konsumen  Harian Kompas Di Jawa Timur Dengan Menggunakan  Kerangka Unified  Theory  Of Acceptance  And  Use  Of  Technology (UTAUT). 12(2). Sugiyono, P. D. (2017). Metode Penelitian. Bandung: Alfabeta. Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F.  D.  (2003). User  acceptance  of  information technology: Toward a unified view . MIS Quarterly, 27(3), 425–478.