## BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer
Vol. 4, No. 1, Maret 2023, hlm. 18 - 24 ISSN: 2722-0850 Laman Jurnal: http://bios.sinergis.org

## Sikap Mahasiswa dalam Adopsi Aplikasi Keuangan BRIMO dengan Pendekatan Technology Acceptance Model (TAM)
Moh Sahdan Saputra¹, Muhammad Nurjihadi²
¹ Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi Dan Bisnis, Universitas Teknologi Sumbawa, sahdansaputra18@gmail.com
² Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi Dan Bisnis, Universitas Teknologi Sumbawa,
m.nurjihadi@uts,.ac.id Keywords:

## ABSTRACT
User attitudes, BRIMO adoption, perceived ease of use, perceived usefulness, Structural Equation Modeling Partial Least Squares (SEM-PLS), Technology Acceptance Model (TAM), university students. This study aims to investigate the attitudes of university students towards the adoption of the BRIMO financial application using the Technology Acceptance Model (TAM) approach. The research employed a quantitative survey-based methodology, with the target population consisting of students who are users of the BRIMO application. The research sample comprised more than 100 respondents selected through convenience sampling. The questionnaire was developed based on relevant previous research, and data were collected using a Likert scale with 4 categories. Data analysis was conducted using  Structural  Equation  Modeling  (SEM)  with  the  Partial  Least  Squares  (PLS) method.  The  findings  of  the  study  revealed  that  the  perceived  ease  of  use  has  a significant  positive  impact  on  the  usage  attitude  towards  the  BRIMO  application among students. However, the perceived usefulness was not found to have a significant influence on the usage attitude. Additionally, the perceived ease of use was also found to have a significant positive effect on the perceived usefulness, with the perceived usefulness acting as a mediating variable between the perceived ease of use and the usage attitude towards the BRIMO application among students. Kata Kunci ABSTRAK Sikap pengguna, Adopsi BRIMO, persepsi kemudahan penggunaan,
persepsi manfaat, Structural
Equation Modeling Partial Least Square (SEM-PLS), Technology Accaptance Model (TAM), mahasiswa Penelitian ini bertujuan mengetahui sikap mahasiswa dalam adopsi aplikasi keuangan BRIMO  dengan  pendekatan  Technology  Acceptance  Model  (TAM).  Metode penelitian  yang  digunakan  adalah  kuantitatif  berbasis  survey,  dengan  populasi penelitian  yang terdiri  dari  mahasiswa  pengguna  BRIMO.  Sampel  penelitian terdiri dari  lebih  dari  100  responden  yang  dipilih  menggunakan  convenience  sampling. Kuisioner dikembangkan berdasarkan referensi penelitian terdahulu dan pengukuran data dilakukan menggunakan skala Likert dengan 4 kategori. Analisis data dilakukan menggunakan  Structural  Equation  Modeling  (SEM)  dengan  metode  Partial  Least Squares (PLS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa persepsi kemudahan penggunaan memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap sikap penggunaan aplikasi BRIMO oleh  mahasiswa.  Namun,  persepsi  manfaat  tidak  terbukti  signifikan  dalam mempengaruhi sikap  penggunaan.  Selain  itu, persepsi kemudahan  penggunaan  juga berpengaruh positif dan signifikan terhadap persepsi manfaat, dan persepsi manfaat berperan sebagai variabel mediasi antara persepsi kemudahan penggunaan dan sikap penggunaan aplikasi BRIMO oleh mahasiswa.

## Korespondensi Penulis:
Muhammad Nurjihadi Program Studi Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Teknologi Sumbawa Jl. Raya Olat Maras, Moyo Hulu, Kabupaten Sumbawa – NTB Telpon: +62 818 0577 5723 Email: m.nurjihadi@uts.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan di berbagai bidang termasuk teknologi, komputerisasi, dan telekomunikasi menjadi dasar dari konsep ekonomi digital yang pertama kali dipelopori dan diperkenalkan pada tahun 1995 oleh Tapscott melalui buku The Digital Economy  [1].  Konsep  ekonomi  digital  ini  mengintegrasikan  sistem  sosial  politik  dan  ekonomi  yang  bercirikan kecerdasan buatan dan berbasis teknologi informasi dan komputer. Dengan adanya internet dapat menunjang aktivitas kehidupan  manusia  untuk  memperoleh  berbagai  macam  informasi  yang  cepat  dan  relevan.  Dengan  ini  pertumbuhan internet  telah  bergerak  menjadi  sebuah  kebutuhan  kebutuhan  pokok  bagi  setiap  orang.  Hampir  semua  kebutuhan seseorang dapat dipenuhi melalui mediasi internet [2].
Ekonomi  digital  memiliki  banyak  kepentingan  dan  manfaat  bagi  masyarakat  dan  perekonomian,  di  antaranya: Meningkatkan efisiensi dan produktivitas, dengan adanya teknologi digital, proses bisnis dan keuangan dapat dilakukan dengan  lebih  efisien  dan  produktif  melalui  penggunaan  platform  digital  seperti  e-commerce,  Financial  Technology (Fintech),  dan  perbankan  digital  [3].  Selain  itu,  ekonomi  digital  juga  dapat  mempermudah  akses  keuangan, memungkinkan  masyarakat  untuk  membuka  rekening  bank  dan  mengakses  produk  keuangan  seperti  pinjaman,  kartu kredit,  dan  asuransi  dengan  mudah  melalui  aplikasi  mobile  dan  website  [4].  Hal  ini  memudahkan  masyarakat  yang sebelumnya sulit atau tidak memiliki akses ke sektor keuangan, sehingga tercipta inklusi keuangan.
Sebagai  respon  dari  perkembangan  teknologi  keuangan  digital  tersebut,  sektor  perbankan  telah  memperluas layanan mereka untuk menjawab kebutuhan yang semakin berkembang dari nasabah dengan mengembangkan internet banking, mobile banking, dan sebagainya. Layanan ini memungkinkan nasabah untuk melakukan transaksi perbankan dari  rumah, tempat usaha, atau lokasi  lain di luar kantor cabang melalui media komunikasi seperti komputer, telepon seluler, dan telepon rumah. Online banking meliputi berbagai bentuk layanan, seperti Automatic Teller Machine (ATM)
atau anjungan tunai mandiri, serta e-banking, yang mengutamakan kemudahan akses bagi nasabah [5].
Berbeda dengan lembaga keuangan konvensional  yang sering kali rumit dan memakan waktu, fintech berbasis teknologi internet menawarkan kemudahan, kenyamanan, dan kecepatan dalam transaksi ekonomi. FinTech merupakan aplikasi  teknologi digital yang bertujuan untuk  memecahkan masalah keuangan masyarakat. FinTech juga mencakup inovasi  teknologi  digital  dalam  layanan  keuangan  yang  melibatkan  penyediaan  produk  dan  proses  terkait  keuangan. Perusahaan FinTech fokus pada penggunaan teknologi sebagai alat utama untuk menyediakan layanan keuangan kepada pelanggan, dengan tujuan meningkatkan efisiensi keuangan dan mengurangi biaya [4]. Kemudahan dan kecepatan dalam mendapatkan informasi juga menjadi prioritas bagi setiap nasabah.
Salah satu institusi keuangan terbesar di Indonesia yang melakukan transformasi di era digital ini adalah Bank Rakyat Indonesia (BRI). Sebagai bank yang sudah berpengalaman dan menguasai pangsa pasar keuangan yang besar, BRI merasa perlu untuk tetap mempertahankan dominasinya dengan mengembangkan teknologi internet  banking dan mobile banking. Adapun produk BRI yang paling banyak digunakan saat  ini adalah BRIMO, sebuah platform digital yang dapat diakses secara mobile melalui telpon genggam. BRIMO menawarkan seluruh manfaat yang dijanjikan dalam sebuah  teknologi  keuangan  (fintech)  yang  membuatnya  diadopsi  dan  digunakan  oleh  masyarakat  luas.  Salah  satu kelompok  masyarakat  yang  dianggap  paling  cepat  mengadopsi  teknologi  BRIMO  adalah  kelompok  masyarakat terpelajar, yaitu mahasiswa. Dengan demikian, studi mengenai sikap mahasiswa dalam adopsi teknologi BRIMO perlu dilakukan  untuk  menyediakan  informasi  ilmiah  tentang  bagaimana  kelompok  masyarakat  terpelajar  bersikap  dalam penggunaan  suatu  teknologi  dan  inovasi.  Penelitian  ini  akan  memberikan  manfaat  tidak  hanya  kepada  BRI  sebagai operator BRIMO, tapi juga kepada seluruh institusi  penyedia jasa teknologi  keuangan yang mentargetkan mahasiswa sebagai target pasarnya [6].  Kajian mengenai sikap mahasiswa tersebut dilakukan dengan menggunakan kerangka kerja Technology Acceptance Model (TAM).
TAM dipilih sebagai model yang paling tepat untuk penelitian ini dengan beberapa alasan. Pertama, TAM telah banyak digunakan dan terbukti efektif dalam studi adopsi teknologi. Model ini memberikan kerangka kerja komprehensif untuk memahami sikap dan niat individu dalam mengadopsi teknologi baru [7]. Kedua, TAM sejalan dengan variabel yang menjadi fokus dalam penelitian ini, yaitu persepsi kemudahan penggunaan, persepsi manfaat, dan sikap terhadap penggunaan  aplikasi  keuangan  BRIMO  oleh  mahasiswa.  Dengan  menggunakan  TAM,  penelitian  ini  dapat mengeksplorasi pengaruh faktor-faktor tersebut terhadap adopsi teknologi dan mengidentifikasi faktor-faktor utama yang memengaruhi sikap mahasiswa. Terakhir, TAM memiliki dasar teoritis yang kuat berdasarkan teori-teori psikologi dan sosiologi yang terkenal, memberikan landasan yang kokoh dalam memahami faktor-faktor psikologis dan sosial yang mempengaruhi adopsi aplikasi BRIMO oleh mahasiswa [8]. Dengan kecocokan tersebut, TAM memungkinkan analisis yang  komprehensif  terhadap  faktor-faktor  yang  memengaruhi  sikap  mahasiswa  dan  dapat  memberikan  wawasan berharga  dalam  bidang  adopsi  teknologi  keuangan.  TAM  mengusulkan  bahwa  sikap  pengguna  terhadap  teknologi dipengaruhi  oleh  dua  faktor  utama:  persepsi  kemudahan  penggunaan  ( perceived  ease  of  use )  dan  persepsi  manfaat ( perceived usefulness ). Persepsi kemudahan penggunaan mengacu pada sejauh mana pengguna memandang teknologi sebagai sesuatu yang mudah digunakan, sementara persepsi manfaat berkaitan dengan sejauh mana pengguna melihat nilai dan manfaat yang diperoleh dari penggunaan teknologi [9].
Dalam konteks aplikasi keuangan BRIMO, persepsi kemudahan penggunaan akan mencerminkan sejauh mana mahasiswa  menganggap  aplikasi  ini  mudah  diakses,  dipahami,  dan  digunakan  dalam  kegiatan  keuangan  mereka. Sementara  itu,  persepsi  manfaat  akan  melibatkan  evaluasi  mahasiswa  terhadap  manfaat  yang  diberikan  oleh  BRIMO, seperti kemudahan melakukan transaksi keuangan, kenyamanan penggunaan, dan keamanan data. Selain itu, TAM juga mengajukan  bahwa  persepsi  kemudahan  penggunaan  dapat  mempengaruhi  persepsi  manfaat,  yang  pada  gilirannya memengaruhi sikap penggunaan [10]. Dalam konteks penelitian ini, hal ini berarti bahwa semakin mahasiswa memandang BRIMO sebagai  sesuatu  yang mudah digunakan, semakin besar kemungkinan mereka melihat manfaat  yang diberikan oleh aplikasi tersebut, yang pada akhirnya akan memengaruhi sikap mereka dalam mengadopsi dan menggunakan aplikasi BRIMO.
Dengan  menggunakan  TAM  sebagai  kerangka  kerja,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  sikap mahasiswa  terhadap  adopsi  aplikasi  keuangan  BRIMO,  dengan  fokus  pada  persepsi  kemudahan  penggunaan,  persepsi manfaat,  dan  pengaruhnya  terhadap  sikap  penggunaan.  Melalui  pemahaman  yang  mendalam  tentang  faktor-faktor  ini, diharapkan  penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi  dalam  memperluas  pengetahuan  tentang  adopsi  teknologi keuangan  oleh  mahasiswa  serta  memberikan  wawasan  bagi  perusahaan  teknologi  keuangan  dalam  meningkatkan penerimaan dan penggunaan aplikasi mereka.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif berbasis survey untuk menganalisis sikap mahasiswa dalam mengadopsi teknologi keuangan BRIMO. Metode kua l ntita l tif da l pa l t dijela l ska l n seba l ga l i sua l tu pendeka l ta l n penelitia l n ya l ng dida l sa l rka l n  pa l da l filsa l fa l t  positivisme,  diguna l ka l n  untuk  menyelidiki  popula l si  a l ta l u  sa l mpel  tertentu,  pengumpula l n  da l ta l dila l kuka l n  denga l n  mengguna l ka l n  instrumen  penelitia l n,  a l na l lisis  da l ta l dila l kuka l n  seca l ra l kua l ntita l tif  da l n  sta l tistik,  denga l n tujua l n menguji hipotesis ya l ng tela l h diteta l pka l n [11]. Pendekatan ini digunakan untuk mengumpulkan dan menganalisis data dalam bentuk angka dan statistik. Metode kuantitatif memungkinkan peneliti untuk mengukur sikap mahasiswa secara objektif dan mengidentifikasi hubungan antara variabel-variabel yang diteliti.
Target populasi dalam penelitian ini terdiri dari mahasiswa yang memiliki pengalaman menggunakan platform BRIMO, yaitu teknologi  keuangan yang menjadi fokus penelitian ini. Populasi  ini mencakup mahasiswa dari  berbagai program studi di Universitas Teknologi Sumbawa. Besaran ukuran sampel dalam penelitian ini ditetapkan menggunakan rumus  Slovin  yang  menghasilkan  ukuran  sampel  sebesar  100  orang.  Dengan  menggunakan  rumus  ini,  peneliti  dapat memastikan bahwa sampel yang diambil mewakili populasi secara proporsional.
Kuisioner yang digunakan dalam penelitian ini dikembangkan berdasarkan referensi dari penelitian yang relevan sebelumnya. Referensi tersebut mencakup pertanyaan-pertanyaan yang telah terbukti valid dan reliabel dalam mengukur sikap  terkait  adopsi  teknologi  keuangan.  Kuisioner  ini  dirancang  untuk  mengumpulkan  data  tentang  sikap  mahasiswa terhadap  penggunaan  BRIMO.  Pengukuran  data  dalam  penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  skala  Likert  dengan  4 kategori. Skala Likert adalah alat pengukuran yang umum digunakan dalam penelitian kuantitatif untuk menggambarkan tingkat persetujuan atau ketidaksetujuan responden terhadap pernyataan yang diberikan. Dalam penelitian ini, skala Likert dengan 4 kategori digunakan untuk mengukur sikap mahasiswa terhadap pengadopsian teknologi keuangan BRIMO.
Alat analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah Structural Equation Modeling (SEM) dengan metode Partial  Least  Squares  (PLS).  SEM  merupakan  teknik  statistik  yang  digunakan  untuk  menganalisis  hubungan  antara variabel-variabel dalam sebuah model konseptual. PLS merupakan salah satu metode dalam SEM yang cocok digunakan saat jumlah sampel relatif kecil dan asumsi distribusi normal tidak terpenuhi [12]. Dengan menggunakan metode penelitian
ini, peneliti dapat mengumpulkan data tentang sikap mahasiswa dalam mengadopsi teknologi keuangan BRIMO secara kuantitatif dan menganalisisnya dengan menggunakan SEM PLS untuk memahami hubungan antarvariabel yang terlibat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Ekonomi  digita l l  merujuk  pa l da l kegia l ta l n  ekonomi  ya l ng  mengguna l ka l n  internet  da l n  kecerda l sa l n  bua l ta l n  (A l I). Pema l nfa l a l ta l n ekonomi digita l l da l pa l t memba l ntu mempermuda l h berba l ga l i kegia l ta l n ekonomi seca l ra l umum. Tra l nsforma l si ke a l ra l h ekonomi digita l l tela l h menguba l h pola l bisnis, mengga l ntika l n proses ma l nua l l denga l n otoma l tisa l si. Pela l ku bisnis sa l a l t ini da l pa l t  menga l nda l lka l n  sistem  untuk  menja l la l nka l n  usa l ha l mereka l ,  denga l n  kegia l ta l n  opera l siona l l  ya l ng  sebelumnya l membutuhka l n tena l ga l kerja l kini da l pa l t dila l kuka l n seca l ra l otoma l tis oleh sistem.
3.1 Deskripsi Data Responden
Ura l ia l n  da l ta l ya l ng disa l jika l n  da l la l m  penelitia l n  ini memberika l n  ga l mba l ra l n  mengena l i  seba l ra l n  da l ta l responden  ya l ng diperoleh da l ri kuesioner. Sa l mpel ya l ng dia l mbil da l la l m penelitia l n ini a l da l la l h 100 pengguna l BRImo a l ta l u mobile ba l nkng pa l da l ma l ha l siswa l a l ktif.  Penelitia l n  ini  dimula l i  pa l da l bula l n  Ja l nua l ri  2023.  Penga l mbila l n  da l ta l kepa l da l pengguna l BRImo mengguna l ka l n Google Form ya l ng didistribusika l n seca l ra l online.
Gambar 1. Distribusi responden berdasarkan angkatan Sumber: Data Primer diolah
Gambar  diatas  menunjukkan  bahwa  mayoritas  responden  merupakan  mahasiswa  semester  atas  yang  memiliki pengalaman  lebih  lama  dalam  melakukan  transaksi  menggunakan  BRIMO.  Hal  ini  dapat  dipahami  mengingat  target populasi dalam penelitian ini adalah mahasiswa yang sudah berpengalaman menggunakan aplikasi  BRIMO. Minimnya keterlibatan  Angkatan  bawah  sebagai  responden  disebabkan  oleh  sedikitnya  mahasiswa  Angkatan  bawah  yang  sudah memiliki pengalaman menggunakan aplikasi BRIMO.

## 3.2 Hasil Analisis Data
Ha l sil a l na l lisis da l ta l da l la l m penelitia l n ini dila l kuka l n berda l sa l rka l n la l ngka l h-la l ngka l h a l na l lisis da l la l m Sma l rtPLS. A l da l pun ha l sil a l na l lisis da l ta l da l la l m penelitia l n ini seba l ga l i berikut:

## A. Uji Validitas Konstruk
Uji  va l lidita l s  merupa l ka l n  uji  ya l ng  diguna l ka l n  untuk  membuktika l n  seja l uh  ma l na l a l la l t  ukur  ya l ng  diguna l ka l n  da l la l m sua l tu kuisioner sehingga l ma l mpu untuk mengungka l pka l n sesua l tu ya l ng a l ka l n diukur oleh kuisioner tersebut [11]. Va l lidita l s instrumen  da l la l m  Sma l rtPLS  ditentuka l n  denga l n  memperha l tika l n  ta l bel Convergent  Va l lidity (Outer  Loa l dings)  da l n Discrimina l nt Va l lidity (nila l i Cross Loa l dings da l n nila l i A l vera l ge Va l ria l nce Extra l cted/A l VE). Ha l sil pengujia l n va l lidita l s da l ta l pa l da l penelitia l n ini seba l ga l i berikut:
1) Va l lidita l s  Konvergen  ( Convergent  va l lidity ),  sua l tu  instrument  dinya l ta l ka l n  va l lid  a l pa l bila l memiliki  nila l i outer loa l ding >0,50 a l ta l u ya l ng lebih idea l l jika l >0,70. seba l liknya l instrument dinya l ta l ka l n tida l k va l lid a l pa l bila l memiliki nila l i outer loa l ding di ba l wa l h da l ri ya l ng ditentuka l n [13] . Dallalm penelitialn ini, Barrett [14] menyaltalkaln balhwal salalt mempertimbalngkaln outer loalding, indikaltor dengaln nilali alntalral 0,40 daln 0,7 perlu dipertimba l ngka l n untuk diha l pus.  Na l mun,  perlu  berha l ti-ha l ti  ka l rena l terka l da l ng  indika l tor  denga l n  outer  loa l ding  renda l h  teta l p  da l pa l t diperta l ha l nka l n  berda l sa l rka l n  kontribusinya l terha l da l p  va l lidita l s  konten.  Ha l ir  juga l menya l ta l ka l n  ba l hwa l indika l tor denga l n outer loa l ding di a l ta l s 0,6 ma l sih da l pa l t diperta l ha l nka l n. A l da l pun ha l sil estima l si model pa l da l PLS A l lgorithm seba l ga l i berikut:
78% 6% 13% 3% 2019 2020 2021 2022
Gambar 2. Hasil Output Olah Data Outer Model (Algorithm) Sumber: Ha l sil Penelitia l n, Diola l h Denga l n Sma l rtPLS
Berda l sa l rka l n Ga l mba l r 1 di atas, da l pa l t disimpulka l n ba l hwa l semua l indika l tor ya l ng membentuk va l ria l bel X1, X2, da l n Y memiliki nila l i di a l ta l s 0,50. Oleh ka l rena l itu, tida l k a l da l indika l tor ya l ng perlu dibua l ng, da l n seluruh outer loa l ding indika l tor suda l h menca l pa l i a l ta l u melebihi 0,50.
Tabel 1. Nilai Outer Loading
Va l ria l bel Item Outer Loa l ding Ketera l nga l n Perceived Usefulness X1.1 0,688 Va l lid X1.2 0,833 Va l lid X1.3 0,873 Va l lid X1.4 0,877 Va l lid X1.5 0,847 Va l lid Perceived Ea l se of Use X2.1 0,890 Va l lid X2.2 0,894 Va l lid X2.3 0,888 Va l lid X2.4 0,831 Va l lid X2.5 0,848 Va l lid
A l ttitude Towa l rd Using Y1 0,864 Va l lid Y2 0,867 Va l lid Y3 0,853 Va l lid
Sumber: Ha l sil penelitia l n, diola l h denga l n Sma l rtPLS Berda l sa l rka l n  nila l i outer  loa l ding ya l ng  ditunjuka l n  pa l da l Tabel  1,  diketa l hui  ba l hwa l semua  indika l tor  memiliki va l lida l si ya l ng cukup kua l t untuk menjela l ska l n konstruk la l ten a l ta l u denga l n ka l ta l la l in semua indika l tor dinya l ta l ka l n suda l h  memenuhi  va l lidita l s  konvergen.  Berda l sa l rka l n  ukura l n  va l lidita l s  konvergen  la l innya l ,  juga l terliha l t  ba l hwa l semua indikator va l lid da l n da l pa l t diguna l ka l n untuk mengukur va l ria l bel. Ha l l ini terliha l t da l la l m Ga l mba l r 3, dima l na l nila l i A l vera l ge Va l ria l nce Extra l cted (A l VE) ≥ 0,5.
Ga l mba l r 3. Nila l i A l vera l ge Va l ria l nce Extra l cted (A l VE)
Sumber: Ha l sil penelitia l n, diola l h denga l n Sma l rtPLS
2) Va l lidita l s Diskrimina l n (Discrimina l nt  Va l lidity), sebua l h instrument a l ka l n dinya l ta l ka l n va l lid jika l korela l si  a l nta l ra l sua l tu konstruk (va l ria l bel) denga l n indika l tornya l lebih besa l r da l ri pa l da l ukura l n va l ria l bel denga l n indika l tor la l innya l , ma l ka l ha l l  tersebut  menunjukka l n ba l hwa l va l ria l bel  lalten memprediksi  ukuraln paldal blok merekal  lebih balik  dalri paldal ukuraln blok lalinnyal [13].
Va l ria l bel A l VE Ketera l nga l n
(A l VE >0.5) 1 Perceived Usefulness 0,683 Va l lid
2 Perceived Ea l se of Use 0,758 Va l lid 3 A l ttitude Towa l rd Using 0,742 Va l lid Sumber: Da l ta l penelitia l n ya l ng tela l h dia l na l lisis mengguna l ka l n Sma l rtPLS.
Ta l bel di a l ta l s menunjukka l n ba l hwa l besa l r A l VE insentif untuk Sma l rtphone Self Effica l cy, Perceived Usefulness, Perceived Ea l se of Use, A l ttitude Towa l rd Using da l n Intention to Use memiliki nila l i A l VE > 0,5, sehingga l semua l fa l ktor da l la l m penelitia l n ini dinya l ta l ka l n substa l nsia l l a l ta l u dika l ta l ka l n Va l lid.
Tabel 3. Discrimina l nt Va l lidity (Nilai Cross Loadings)
Perceived Ea l se of Use
Perceived Usefulness
A l ttitude Towa l rd Using X1.1 0.419 0.688 0.399 X1.2 0.547 0.833 0.518 X1.3 0.530 0.873 0.481 X1.4 0.583 0.877 0.541 X1.5 0.519 0.847 0.659 X2.1 0.890 0.596 0.529 X2.2 0.894 0.532 0.600 X2.3 0.888 0.563 0.610 X2.4 0.831 0.529 0.545 X2.5 0.848 0.530 0.499 Y1 0.503 0.554 0.864 Y2 0.644 0.573 0.867 Y3 0.493 0.514 0.853 Sumber: Da l ta l penelitia l n ya l ng tela l h dia l na l lisis mengguna l ka l n Sma l rtPLS.
Da l ri Ta l bel di atas, da l pa l t dia l ma l ti ba l hwa l semua l indika l tor memiliki nila l i loa l ding terha l da l p konstruk di a l ta l s 0,50. Nila l i-nila l i  ini  diguna l ka l n  untuk  mengeva l lua l si  va l lidita l s  diskrimina l n,  ya l ng  mengukur  seja l uh  ma l na l konstruk memiliki perbeda l a l n ya l ng mema l da l i. Ha l l ini dila l kuka l n denga l n memba l ndingka l n nila l i loa l ding pa l da l konstruk ya l ng diinginka l n denga l n nila l i loa l ding pa l da l konstruk la l innya l . Berda l sa l rka l n nila l i da l la l m Ta l bel 3, ditemuka l n ba l hwa l nila l i loa l ding  pa l da l konstruk  ya l ng  diinginka l n  lebih  besa l r  da l ripa l da l nila l i  loa l ding  pa l da l konstruk  la l innya l .  Va l lidita l s diskrimina l n  juga l da l pa l t  diuji  denga l n  memba l ndingka l n  a l ka l r  kua l dra l t  da l ri  A l vera l ge  Va l ria l nce  Extra l cted  (A l VE) denga l n korela l si a l nta l ra l konstruk. Metode la l in untuk menguji va l lidita l s diskrimina l n a l da l la l h denga l n mengguna l ka l n kriteria l Fornell-La l rcker da l la l m ta l bel.

## B. Uji Reliabilitas
Berikut  a l da l la l h  nila l i  da l ri  composite  relia l bility  da l n  nila l i  cronba l ch  a l lpha l ya l ng  dita l mpilka l n  pa l da l ta l bel  sebagai berikut :
Tabel 4. Nila l i Cronba l ch A l lpha l da l n Composite Relia l bility
Cronba l ch A l lpha l Composite Relia l bility Ketera l nga l n Perceived Ea l se of Use 0.920 0.940 Va l lid Perceived Usefulness 0.882 0.915 Va l lid
A l ttitude Towa l rd Using 0.827 0.896 Va l lid
Sumber: Da l ta l penelitia l n ya l ng tela l h dia l na l lisis mengguna l ka l n Sma l rtPLS.
Berda l sa l rka l n pengujia l n ya l ng dila l kuka l n, dida l pa l tka l n nila l i  Cronba l ch a l lpha l pa l da l setia l p va l ria l bel  di  a l ta l s 0,7. Sela l in itu, nila l i composite relia l bility pa l da l setia l p va l ria l bel juga l melebihi 0,7. Ha l l ini menunjukka l n ba l hwa l semua l va l ria l bel  da l la l m  penelitia l n  ini  memiliki  relia l bilita l s  komposit  ya l ng  ba l ik.  Sela l njutnya l ,  a l na l lisis  da l pa l t  dila l njutka l n denga l n mengeva l lua l si goodness of fit model mela l lui eva l lua l si pa l da l inner model.

## 3.3 Uji Hipotesis (Bootstrapping)
Pengujia l n hipotesis a l nta l ra l va l ria l bel independen da l n va l ria l bel dependen da l la l m penelitia l n ini mengguna l ka l n metode resa l mpling  bootstra l ping.  Sta l tistik  uji  ya l ng  diguna l ka l n  a l da l la l h  P-va l lues  denga l n  tingka l t  signifika l nsi  kura l ng  da l ri  0,05. Pendeka l ta l n ya l ng diguna l ka l n untuk menguji hipotesis a l da l la l h mela l lui nila l i Pa l th Coefficients pa l da l PLS. Berikut a l da l la l h ha l sil Pa l th Coefficients pa l da l PLS Bootstra l pping :
Tabel 5. Path Coefficient
Original Sampling Sampel Mean Standard Deviation T Statistics P Values Persepsi Kemudahan penggunaan → Persepsi Manfaat  0.632 0.643 0.106 5.945 0.000 Persepsi Kemudahan Penggunaan → Sikap Penggunaan 0.397 0.339 0.185 2.151 0.032 Persepsi Manfaat → Sikap Penggunaan 0.386 0.445 0.202 1.915 0.056
Sumber: Da l ta l penelitia l n ya l ng tela l h dia l na l lisis mengguna l ka l n Sma l rtPLS.
Hasil  uji  statistik  sebagaimana  ditunjukkan  dalam  tabel  diatas  menunjukkan  bahwa  persepsi  kemudahan penggunaan berpengaruh positif dan signifikan terhadap sikap penggunaan aplikasi keuangan BRIMO oleh mahasiswa. Hal ini mengindikasikan bahwa semakin mudah mahasiswa dalam menggunakan aplikasi BRIMO, semakin positif sikap mereka  terhadap  penggunaan  teknologi  keuangan  ini.  Kemudahan  penggunaan  merupakan  faktor  penting  dalam mempengaruhi  sikap  penggunaan,  karena  jika mahasiswa  merasa  bahwa  penggunaan  aplikasi  BRIMO  mudah, mereka lebih  cenderung  memiliki  sikap  positif  terhadap  penggunaannya.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  banyak  hasil penelitian serupa sebelumnya dalam berbagai konteks penelitian seperti yang ditunjukkan oleh Munoz-Leiva et al [10]. Selain  itu,  hasil  uji  statistik  juga  menunjukkan  bahwa  persepsi  manfaat  tidak  terbukti  signifikan  dalam mempengaruhi  sikap  penggunaan  mahasiswa  dalam  menggunakan  aplikasi  BRIMO.  Meskipun  demikian,  hal  ini  tidak berarti bahwa persepsi manfaat tidak memiliki pengaruh sama sekali. Kemungkinan, dalam konteks penelitian ini, faktor lain  seperti  preferensi  individu  atau  pengaruh  faktor  eksternal  mungkin  juga  berperan  dalam  membentuk  sikap penggunaan. Persepsi manfaat dapat dianggap sebagai faktor yang masih perlu diperhatikan lebih lanjut dalam penelitian selanjutnya,  untuk  memahami  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  sikap  penggunaan  aplikasi  BRIMO.  Hal  ini  karena Sebagian  besar  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  model  TAM  telah  berhasil  membuktikan  bahwa  persepsi manfaat memiliki pengaruh signifikan terhadap sikap penggunaan suatu inovasi teknologi tertentu di bidang perbankan dan pembayaran digital [15].
Sementara  itu,  hasil  uji  statistik  menunjukkan  bahwa  persepsi  manfaat  memediasi  pengaruh  antara  persepsi kemudahan  penggunaan  dan  sikap  penggunaan  BRIMO  oleh  mahasiswa.  Hal  ini  konsisten  dengan  banyak  penelitian sebelumnya  yang  mengkonfirmasi  bahwa  persepsi  manfaat  memiliki  peran  mediasi  dalam  hubungan  antara  persepsi kemudahan  penggunaan  dan  sikap  penggunaan  suatu  inovasi  teknologi  [16].  Persepsi  kemudahan  penggunaan berpengaruh positif dan signifikan terhadap persepsi manfaat, serta mempengaruhi sikap penggunaan aplikasi BRIMO. Dalam  konteks  ini,  persepsi  manfaat  berperan  sebagai  variabel  mediasi  dari  pengaruh  persepsi  kemudahan  dan  sikap penggunaan  BRIMO  oleh  mahasiswa.  Artinya,  persepsi  kemudahan  penggunaan  berdampak  pada  sikap  penggunaan melalui  peningkatan  persepsi  manfaat  yang  dirasakan  oleh  mahasiswa.  Ini  menunjukkan  bahwa  semakin  mudah mahasiswa menggunakan aplikasi BRIMO, semakin besar persepsi manfaat yang mereka rasakan, dan akhirnya semakin positif sikap mereka terhadap penggunaan teknologi keuangan ini.
Penemuan ini konsisten dengan teori Technology Acceptance Model (TAM), di mana kemudahan penggunaan dan persepsi manfaat dianggap sebagai faktor kunci yang mempengaruhi sikap dan adopsi teknologi [17]. Dalam konteks aplikasi BRIMO, penelitian ini menunjukkan bahwa fokus perusahaan dalam meningkatkan kemudahan penggunaan dan komunikasi manfaat yang jelas dapat membantu dalam mempengaruhi sikap mahasiswa terhadap pengguna

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini menguji sikap mahasiswa dalam mengadopsi teknologi keuangan BRIMO dan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa persepsi kemudahan penggunaan memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap sikap penggunaan aplikasi BRIMO oleh mahasiswa. Mahasiswa cenderung memiliki sikap yang lebih positif  terhadap  penggunaan  BRIMO  jika  mereka  merasa  bahwa  penggunaan  aplikasi  ini  mudah  dilakukan.  Namun, persepsi manfaat tidak terbukti signifikan dalam mempengaruhi sikap penggunaan. Hal ini menunjukkan bahwa faktor- faktor lain, seperti preferensi individu atau faktor eksternal, mungkin juga berperan dalam membentuk sikap penggunaan BRIMO.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  menemukan  bahwa  persepsi  kemudahan  penggunaan  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap persepsi manfaat, yang pada gilirannya mempengaruhi sikap penggunaan. Dengan demikian, persepsi manfaat berperan sebagai variabel mediasi antara persepsi kemudahan penggunaan dan sikap penggunaan aplikasi BRIMO oleh  mahasiswa.  Hasil  penelitian  ini  memberikan  wawasan  penting  bagi  perusahaan  teknologi  keuangan  dalam meningkatkan adopsi teknologi, dengan fokus pada kemudahan penggunaan dan komunikasi manfaat yang jelas kepada pengguna.  Penelitian  selanjutnya  dapat  melibatkan  variabel-variabel  lain  seperti  pengaruh  sosial,  persepsi  risiko,  atau karakteristik  demografis  untuk  memperluas  pemahaman  tentang  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  sikap  penggunaan teknologi keuangan oleh mahasiswa.

## REFERENSI
[1] D.  Tapscott, The  Digital  Economy  ANNIVERSARY  EDITION:  Rethinking  Promise  and  Peril  in  the  Age  of Networked Intelligence , 2nd ed. New York: McGraw Hill Professional, 2014.
[2] E.  Junarsin et  al. , “Can technological  innovation spur economic development? The case of Indonesia,” J.  Sci. Technol. Policy Manag. , 2021, doi: 10.1108/JSTPM-12-2020-0169.
[3] R. Boateng, R. Heeks, A. Molla, and R. Hinson, “E-commerce and socio-economic development: Conceptualizing the link,” Internet Res. , vol. 18, no. 5, pp. 562–594, 2008, doi: 10.1108/10662240810912783.
[4] I. Lee and Y. J. Shin, “Fintech: Ecosystem, business models, investment decisions, and challenges,” Bus. Horiz. , vol. 61, no. 1, pp. 35–46, 2018, doi: 10.1016/j.bushor.2017.09.003.
[5] P.  R.  D.  Istiarni  and  P.  B.  Hadiprajitno,  “Internet  Banking  Dengan  Sikap  Penggunaan  Sebagai  Variabel Intervening (Studi Empiris : Nasabah Layanan Internet Banking di Indonesia),” Diponegoro J. Account. , vol. 03, no. 2, pp. 1–10, 2014.
[6] S. Kumar, A. Li, H. Wong, H. Chauhan, S. Shubhankar, and I. Oetama, “Indonesia ’ s Fintech Industry is Ready to Rise,” Boston, 2023.
[7] P. P. Patil, Y. K. Dwivedi, and N. P. Rana, “Digital Payments Adoption: An Analysis of Literature,” IFIP Int. Fed. Inf. Process. , pp. 61–70, 2017, doi: 10.1007/978-3-319-68557-1.
[8] M. Chuttur, “Association for Information Systems AIS Electronic Library (AISeL) Overview of the Technology Acceptance Model: Origins, Developments and Future Directions,” Work. Pap. Inf. Syst. , vol. 9, no. 37, pp. 9–37, 2009.
[9] A. Daragmeh, C. Lentner, and J. Sági, “FinTech payments in the era of COVID-19: Factors influencing behavioral intentions of ‘Generation X’ in Hungary to use mobile payment,” J. Behav. Exp. Financ. , vol. 32, p. 100574, 2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.jbef.2021.100574.
[10] F. Munoz-Leiva, S. Climent-Climent, and F. Liébana-Cabanillas, “Determinants of Intention to Use the Mobile Banking Apps: An Extension of the Classic TAM Model,” SSRN Electron. J. , 2019, doi: 10.2139/ssrn.3489124.
[11] M. Abdullah, Metodologi Penelitian Kuantitatif . 2015.
[12] J. F. Hair, M. Sarstedt, L. Hopkins, and V. G. Kuppelwieser, “Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM):  An  emerging  tool  in  business  research,” Eur.  Bus.  Rev. ,  vol.  26,  no.  2,  pp.  106–121,  2014,  doi:
10.1108/EBR-10-2013-0128.
[13] I. Ghozali, Desain Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif untuk Akuntansi, Bisnis dan Ilmu Sosial Lainnya , First. Yoga Pratama, 2016.
[14] P. Barrett, “Structural equation modelling: Adjudging model fit,” Pers. Individ. Dif. , vol. 42, no. 5, pp. 815–824, 2007, doi: 10.1016/j.paid.2006.09.018.
[15] W. A. Alkhowaiter, “Digital payment and banking adoption research in Gulf countries: A systematic literature review,” Int. J. Inf. Manage. , vol. 53, no. February, 2020, doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2020.102102.
[16] F. A. A. Ramli and M. I. Hamzah, “Mobile payment and e-wallet adoption in emerging economies: A systematic literature review,” J. Emerg. Econ. Islam. Res. , vol. 9, no. 2, p. 1, 2021, doi: 10.24191/jeeir.v9i2.13617.
[17] N. Marangunić and A. Granić, “Technology acceptance model: a literature review from 1986 to 2013,” Univers. Access Inf. Soc. , vol. 14, no. 1, pp. 81–95, 2015, doi: 10.1007/s10209-014-0348-1.