## ANALISIS BEHAVIORAL INTENTION PADA LAYANAN APLIKASI GOAPOTIK
Wibowo
Program Studi Magister Manajemen, Universitas Tarumanagara oenwibowo@gmail.com ( corresponding author )

## Lina

## Program Studi Teknik Informatika, Universitas Tarumanagara
Masuk : 20-06-2022 , revisi : 29-06-2022 , diterima untuk diterbitkan : 30-06-2022
Abstract: The  present  era  is  also  known  as  the  information  age,  where  humans  need information. The existence of the internet on smartphones makes it easier for humans to get information  and  shop  wherever  and  whenever  related  to  drug  needs.  One  of  the  online pharmacy  services  in  Indonesia  is  the  GoApotik  application,  which  is  a  digital  healthcare startup that applies the principles of distribution and pharmaceutical services, especially drugs through e-commerce. Through this application, users can search for various information and make it easier for the public to get medicines and health equipment, through digital platforms in a definite and safe manner. This study measures the interest of GoApotik application users in  Indonesia  using  the  modified  UTAUT2  research  model,  where  researchers  analyze  the variables of performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating condition, hedonic motivation, and health literacy on Behavioral  Intention. The data used in this study were 246 respondents who were obtained online using a questionnaire. Respondents are users of  the  GoApotik  application.  Researchers  used  Structural  Equation  Modeling  (SEM)  using SmartPLS  software  version  3.0  to  test  the  hypothesis.  The  results  showed  that  effort expectancy, facilitating conditions, and health literacy had a positive influence on behavioral intention. In the moderator variable, the gender variable affects the performance expectancy factor and age affects the effort expectancy factor. This study resulted in an R2 value of 0.624 and was included in the moderate category.
Keywords: UTAUT 2, Consumer Behavior, GoApotik
Abstrak: Era  masa  kini  disebut  juga  sebagai  era  informasi,  dimana  manusia  sangat membutuhkan informasi. Adanya internet pada ponsel pintar semakin memudahkan manusia untuk  mendapatkan informasi maupun belanja dimana pun dan kapan pun terkait kebutuhan obat. Salah satu layanan apotek online di Indonesia, yaitu aplikasi GoApotik yang merupakan digital healthcare  startup dan  menerapkan  prinsip-prinsip  penyaluran  serta  pelayanan kefarmasian khususnya obat-obatan melalui e-commerce . Melalui aplikasi ini, pengguna dapat mencari  berbagai  informasi  dan  mempermudah  masyarakat  mendapatkan  obat-obatan  serta perlengkapan  kesehatan  melalui  platform  digital  secara  pasti  dan  aman.  Penelitian  ini mengukur  minat  pengguna  aplikasi  GoApotik  di  Indonesia  dengan  menggunakan  model penelitian  UTAUT2  yang  telah  dimodifikasi,  dimana  peneliti  menganalisis  variabel performance  expectancy,  effort  expectancy,  social  influence,  facilitating  condition,  hedonic motivation ,  dan health  literacy terhadap behavioral  intention. Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  sebanyak  246  responden  yang  didapatkan  melalui online menggunakan kuesioner. Peneliti menggunakan Structural Equation Modeling (SEM) dengan menggunakan software SmartPLS versi  3.0 untuk  menguji  hipotesis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa e ffort  expectancy,  facilitating  conditions, dan health  literacy memiliki  pengaruh  positif terhadap behavioral intention . Dalam variabel moderator, maka variabel gender berpengaruh pada  faktor performance  expectancy dan age berpengaruh  pada  faktor effort  expectancy . Penelitian ini menghasilkan nilai R 2 sebesar 0,624 dan termasuk kategori moderat.
Kata Kunci: UTAUT 2, Perilaku Konsumen, GoApotik

## PENDAHULUAN Latar Belakang
Perkembangan  jaman  terus  bergulir  cepat  didampingi  oleh  berkembangnya  berbagai teknologi  modern  berbasis  internet.  Era  masa  kini  sering  kali  disebut  juga  era  informasi, dimana  manusia  mengutamakan  informasi.  Informasi  kini  telah  melekat  menjadi  suatu kebutuhan  manusia.  Kebutuhan  ini  mampu  memicu  adanya  perkembangan  yang  hadir  dari teknologi  komunikasi.  Hal  ini  ditandai  dengan  semakin  lumrahnya  penggunaan  internet  di berbagai  aktivitas. Pengguna aktif internet khususnya di  kalangan milenial sendiri  mencapai 94,4%,  berdasarkan  data  yang  diperoleh  IDN  Research  Institute  pada  Indonesia  Millennial Report 2019 (Utomo, 2019).

## Gambar 1 Indonesia Millennial Report 2019

## Sumber: IDN Research Institute (2019)
Layanan e-commerce kini semakin popular  di  berbagai  kalangan karena dapat  diakses dengan  mudah,  kapan  pun,  dan  dimana  pun  juga.  Hampir  semua  orang  mampu  mengakses layanan e-commerce melalui  internet  untuk  mengisi  waktu  serta  mencari  barang  keperluan sehari-hari  maupun  informasi  yang  dibutuhkan.  Hal  ini  mendorong  banyak  perusahaan berlomba-lomba untuk  membuat  sebuah layanan berbasis e-commerce , seperti layanan yang menyediakan fashion, food and beverages , obat, dan alat kesehatan. Seluruh aplikasi tersebut mampu menyajikan ragam informasi serta memenuhi kebutuhan untuk masyarakat Indonesia.
GoApotik merupakan layanan aplikasi platform aggregator apotek online dari PT Global Urban Esensial, salah satu digital healthcare startup , yang didanai oleh salah satu perusahaan farmasi terbesar di Indonesia yang memegang lisensi Penyelenggara Sistem Elektronik (PSE) dan telah menerapkan prinsip-prinsip penyaluran dan pelayanan kefarmasian khususnya obat- obatan melalui e-commerce . Pada tahun 2019, GoApotik berhasil mengakuisisi 1600 apotek di Indonesia dengan 15 ribu transaksi setiap bulan. Kemudian pada tahun 2020, terjadi pandemi Covid-19 yang menyebabkan meningkatnya tren penggunaan aplikasi GoApotik. Oleh karena itu  peneliti  tertarik  melakukan  analisis  terkait  perilaku  konsumen  dengan  judul  “Analisis Behavioral Intention pada Layanan Aplikasi GoApotik”.

## Tujuan Penelitian
Adapun tujuan penelitian ini adalah
1. Menganalisis behavioral  intention pada  layanan  aplikasi  GoApotik  berdasarkan penilaian konsumen dari faktor-faktor yang terdapat pada model UTAUT 2 yang telah dimodifikasi  ( performance  expectancy,  effort  expectancy,  social  influence,  facilitating condition, hedonic motivation, dan health literacy ).
2. Menguji  faktor-faktor  yang  terdapat  pada  model  UTAUT  2  yang  telah  dimodifikasi ( performance  expectancy,  effort  expectancy,  social  influence,  facilitating  condition, hedonic  motivation, dan health  literacy )  terhadap behavioral  intention pada  layanan aplikasi GoApotik.
3. Menguji variabel age (A) dan gender (G) menjadi moderator dalam hubungan variabel- variabel  yang  signifikan  terhadap behavioral  intention (BI)  pada  layanan  aplikasi GoApotik.
4. Menguji  apakah  model  UTAUT  2  yang  telah  dimodifikasi  layak  digunakan  untuk memprediksi behavioral intention dari layanan aplikasi GoApotik.

## TINJAUAN PUSTAKA
Perilaku konsumen dalam memenuhi kebutuhan berbeda setiap individu. Menurut Kotler dan  Armstrong  (2012,  p.  157),  banyak  faktor  yang  memberikan  pengaruh  terhadap  perilaku pembelian konsumen yang mengacu pada perilaku pembelian dari  konsumen langsung, bisa dari  konsumen  individu  maupun  rumah  tangga  yang  membeli  barang  dan  juga  jasa  untuk kebutuhan  pribadi.  Adapun  peneliti  melakukan  pengujian  perilaku  konsumen  menggunakan model UTAUT 2.
Model  UTAUT2  merupakan  model  pengembangan  dari  model  UTAUT  yang diperkenalkan oleh Venkatesh et al. (2012). Menurut Venkatesh et al. (2012), model UTAUT2 merupakan model yang tidak hanya menggabungkan hubungan utama dalam UTAUT, tetapi juga menambah konstruksi baru dan hubungan dalam penerapannya pada konteks konsumen dengan  tujuan  untuk  mencapai  pandangan  terpadu  tentang  faktor-faktor  yang  berpengaruh dalam mengadopsi teknologi baru dari perspektif pengguna akhir. Selain itu, UTAUT2 telah menjadi model yang kuat untuk memeriksa pengguna penerimaan belanja online (Soh et al., 2020) dan teknologi informasi kesehatan, termasuk mHealth dan e-Health (Alam et al., 2020). Model  penelitian  yang  peneliti  gunakan  adalah  model  UTAUT2,  yang  dikembangkan oleh Venkatesh et al. (2012), dan peneliti melakukan beberapa perubahan dengan fungsi untuk menyesuaikan dengan objek penelitian. Peneliti memakai variabel-variabel independen yang terdapat dalam model UTAUT2, yaitu performance expectancy (PE), effort expectancy (EE), social influence (SI), facilitating conditions (FC), hedonic motivations (HM), namun peneliti menambahkan variabel health literacy (HL).
Performance expectancy merupakan sebuah tingkatan keuntungan yang akan didapatkan oleh  konsumen  ketika  menggunakan  teknologi  (Venkatesh  et  al.,  2012,  p.  159).  Dalam penelitian  ini,  konsumen  yang  menggunakan  aplikasi  GoApotik  akan  memiliki  berbagai keuntungan tersendiri di antaranya dapat melakukan pembelian obat dan konsultasi kesehatan secara online ,  kapan  pun  juga  hanya  dalam  satu  genggaman.  Sehingga  peneliti  menguji hubungan performance expectancy terhadap behavioral intention yang dimoderator oleh age dan gender .
Venkatesh et al. (2003, p. 450) mendefinisikan effort expectancy sebagai “ the degree of ease associated with the use of the system ”. Dalam penelitian ini, effort expectancy dari sebuah layanan aplikasi GoApotik dapat menggambarkan tingkat kemudahan dari teknologi aplikasi GoApotik.  Sehingga  peneliti  menguji  hubungan effort  expectancy terhadap behavioral intention yang dimoderator oleh age dan gender .
Social influence menurut Venkatesh et al. (2003, p. 451), adalah tingkat dimana orang- orang yang penting maupun berpengaruh mempercayai sebuah sistem, maka individu tersebut harus menggunakan sistem tersebut. Penelitian ini variabel social influence digunakan dalam menentukan  pengaruh  dari  individu  suatu  kelompok  dalam  memengaruhi  seorang  individu dalam menggunakan layanan aplikasi GoApotik. Pada tahap awal adopsi teknologi, penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa pengaruh sosial memiliki dampak positif (Gao et al., 2015). Sehingga peneliti menguji hubungan effort social influence terhadap behavioral intention yang dimoderator oleh age dan gender .
Facilitating  conditions menurut  Venkatesh  et  al.  (2003,  p.  454), yaitu  “ the  degree  to which  an  individual  believes  that  an  organizational  and  technical  infrastructure  exists  to support use of the system ”. Dalam penelitian ini, facilitating conditions adalah sebuah ukuran apakah infrastruktur dan fasilitas yang tersedia dapat mendukung dalam penggunaan layanan aplikasi  GoApotik.  Sehingga  peneliti  menguji  hubungan facilitating  conditions terhadap behavioral intention yang dimoderator oleh age dan gender .
Venkatesh et al. (2012, p. 161) dalam Permatasari dan Tunjungsari (2020) menjelaskan bahwa “ hedonic motivation is defined as the fun or pleasure derived from using a technology, and it has been shown to  play an important role in  determining  technology acceptance and use ”. Dalam penelitian ini, hedonic motivation juga dapat menggambarkan tingkat kesenangan maupun  kepuasan  yang  didapat  setelah  menggunakan  aplikasi  GoApotik.  Sehingga  peneliti menguji  hubungan hedonic  motivation terhadap behavioral  intention yang  dimoderator  oleh age dan gender .
Literasi kesehatan didefinisikan sebagai keterampilan pribadi, kognitif, dan sosial yang menentukan  kemampuan  individu  untuk  mendapatkan  akses,  memahami,  dan  menggunakan informasi  untuk  mempromosikan  dan  memelihara  kesehatan  yang  baik  (Nutbeam,  2000,  p. 263). Health  literacy mendorong  individu  untuk  meningkatkan  status  kesehatan  yang dilaporkan  sendiri,  mencari  biaya  perawatan  kesehatan  yang  lebih  rendah,  dan  memperoleh pengetahuan  dan  keterampilan  baru  yang  memengaruhi  perawatan  diri.  Sehingga  peneliti menguji  hubungan health literacy terhadap behavioral  intention yang  dimoderator  oleh age dan gender .
Behavioral intention menunjukkan seberapa jauh individu dalam menggunakan sebuah teknologi  tertentu  di  masa  depan,  dan  hal  ini  dapat  dilihat  pada keinginan  individu  tersebut dalam penggunaan teknologi tersebut (Indrawati & Haryoto, 2015). Behavioral intention ialah bagaimana  kemungkinan  individu  dalam  melakukan  perilaku  penggunaan  sebuah  teknologi. Dalam  kasus  aplikasi  GoApotik, behavioral  intention memiliki  kegunaan,  yakni  dalam mengukur ketertarikan pengguna pada layanan aplikasi GoApotik.

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif  menggunakan  dua  sumber  data,  yakni data primer. Perolehan data primer pada penelitian ini, yakni dengan cara penyebaran kuesioner online melalui  Google  Form.  Serta  data  sekunder  pada  penelitian  ini  didapat  dari  berbagai buku,  jurnal,  artikel,  berita,  serta  media  lainnya.  Penelitian  ini  menggunakan  teknik  survei melalui  penyebaran  kuesioner  Google  Form  sebagai  teknik  pengumpulan  data.  Penelitian dilakukan  dengan  periode  pengumpulan  data  dari  bulan  Agustus  2021  sampai  dengan November  2021. Total responden  yang  didapat  dalam  penelitian  ini  sebesar  246  responden. Variabel-variabel yang ada pada penelitian ini, yakni sebagai berikut:

## Gambar 2
Variabel Penelitian
Metode analisis data pada penelitian ini menggunakan metode deskriptif analisis dengan cara menggambarkan maupun membuat deskripsi data yang telah terkumpul tanpa mempunyai maksud  membuat  kesimpulan  secara  umum  atau  generalisasi  (Sudaryono,  2018). Penelitian menggunakan uji validitas dan uji reliabilitas. Pengujian validitas mengukur dua indikator yang harus dilakukan, yaitu convergent validity dimana skala pengukuran dengan nilai loading 0,5 hingga 0,6 sudah dianggap cukup memadai  dan discriminant validity (Henseler et al., 2009; Ringle  et  al.,  2012;  Urbach  &  Ahlemann,  2010).  Kuncoro  (2013)  mengatakan  bahwa konsistensi  dan  stabilitas  dari  suatu  skor  (skala  pengukuran)  ditunjukkan  oleh  reliabilitas. Jawaban  responden  dari  suatu  kuesioner  yang  menunjukkan  konsistensi  atau  stabil  dapat dikatakan reliabel, terlebih apabila memiliki alpha yang lebih besar atau sama dengan 0,6 (α ≥ 0,6).  Peneliti  menggunakan  teknik  multivariat  dependen  dengan  menggunakan  model persamaan struktural. Latan (2012) dalam Sudaryono (2017:394) menjelaskan bahwa “model persamaan  struktural  merupakan  suatu  teknik  analisis  multivariat  generasi  kedua  yang menggabungkan  antara  analisis  faktor-faktor  dan  analisis  jalur  sehingga  memungkinkan peneliti untuk menguji dan mengestimasi secara simultan hubungan antara multiple exogenous dan endogenous variable dengan banyak indikator”.

## HASIL DAN KESIMPULAN
Dari keseluruhan 246 responden, dimana persentase kategori usia dalam penelitian ini, kategori usia 25-35 tahun lebih banyak dengan persentase 65% dibandingkan kategori usia 36- 60 tahun memiliki persentase sebesar 21% dan usia 15-24 tahun memiliki persentase sebesar 14%. Sedangkan persentase pengguna aplikasi GoApotik berjenis kelamin wanita lebih banyak dengan angka 56%, dengan total responden 140 orang, dimana jenis kelamin pria lebih sedikit dengan persentase 44%, dengan total responden 106 orang.
Berdasarkan  hasil  analisis  deskriptif,  variabel  dengan  skor  tertinggi  adalah  variabel behavioral intention dan health literacy dengan angka 79,32%, dimana peringkat ketiga adalah variabel facilitating  condition dengan  angka  77,97%  dan  variabel  yang  mendapatkan  skor terendah  adalah  variabel social  influence dengan  angka  63,66%.  Enam  dari  tujuh  variabel dalam  penelitian  ini,  masuk  dalam  kategori  Tinggi  dimana  1  variabel  lainnya  masuk  dalam kategori cukup tinggi. Berikut data hasil analisis deskriptif pada Tabel 1.

## Tabel 1

## Hasil Analisis Deskriptif
Variabel Rata-rata Skor  Skor Maksimal  Persentase  Kategori Performance Expectancy 939,2 1230 76,36% Tinggi Effort Expectancy 931,8 1230 75,76% Tinggi Social Influence 783 1230 63,66% Cukup Facilitating Conditions 959 1230 77,97% Tinggi Hedonic Motivation 849,2 1230 69,04% Tinggi Health Literacy 975,6 1230 79,32% Tinggi Behavioral Intention 975,6 1230 79,32% Tinggi
Sumber: Peneliti (2022)
Terdapat  dua  tahap  yang  harus  dilakukan  dalam  tahap  pengujian  model  pengukuran, yaitu uji validitas dan uji reliabilitas, dimana terdapat tiga indikator yang harus dilakukan, yaitu convergent  validity, discriminant validity, dan reliability (Henseler et  al., 2009; Indrawati et al.,  2017,  p.  69;  Ringle  et  al.,  2012).  Peneliti  menggunakan software SmartPLS  3.0  dalam penelitian ini untuk melakukan uji validitas dan reliabilitas.

## Tabel 2 Hasil Uji Convergent Validity
Variabel Laten Nilai AVE (Average Variance Extracted) Performance Expectancy 0,594 Effort Expectancy 0,627 Social Influence 0,594 Facilitating Conditions 0,607 Hedonic Motivation 0,606 Health Literacy 0,624 Behavioral Intention 0,602
Sumber: Peneliti (2022)
Setelah  melakukan  kalkulasi  AVE  menggunakan software SmartPLS  3.0,  maka  dapat disimpulkan bahwa seluruh variabel yang ada pada penelitian ini memenuhi kriteria convergent validity , dikarenakan seluruh nilai AVE di setiap variabel bernilai di atas 0,50.

## Tabel 3

## Hasil Uji Discriminant Validity
BI EE FC HL HM PE SI BI1 0,734 0,474 0,497 0,584 0,411 0,499 0,218 BI2 0,775 0,531 0,562 0,594 0,386 0,509 0,315 BI3 0,808 0,496 0,551 0,608 0,347 0,489 0,304 BI4 0,832 0,547 0,519 0,613 0,373 0,473 0,304 BI5 0,723 0,432 0,439 0,494 0,308 0,402 0,275 EE1 0,559 0,759 0,579 0,572 0,477 0,642 0,385 EE2 0,507 0,770 0,583 0,548 0,454 0,516 0,264 EE3 0,443 0,791 0,584 0,490 0,396 0,580 0,355 EE4 0,501 0,809 0,621 0,522 0,452 0,578 0,399 EE5 0,515 0,828 0,588 0,511 0,454 0,608 0,349 FC1 0,537 0,585 0,733 0,584 0,450 0,491 0,373 FC2 0,509 0,612 0,766 0,564 0,424 0,577 0,300 FC3 0,544 0,604 0,830 0,581 0,370 0,558 0,374 FC4 0,512 0,594 0,815 0,589 0,403 0,534 0,356 FC5 0,480 0,510 0,747 0,535 0,330 0,534 0,279 HL1 0,574 0,509 0,594 0,749 0,455 0,548 0,315 HL2 0,635 0,563 0,639 0,813 0,458 0,611 0,342 HL3 0,561 0,474 0,481 0,719 0,453 0,524 0,318 HL4 0,563 0,553 0,571 0,827 0,414 0,569 0,281 HL5 0,616 0,545 0,600 0,833 0,397 0,587 0,288 HM1 0,352 0,434 0,480 0,475 0,672 0,431 0,338 HM2 0,421 0,500 0,486 0,482 0,823 0,492 0,328 HM3 0,302 0,408 0,291 0,356 0,778 0,341 0,369 HM4 0,352 0,414 0,306 0,376 0,812 0,360 0,227 HM5 0,388 0,437 0,388 0,436 0,797 0,442 0,344 PE1 0,492 0,564 0,535 0,565 0,409 0,786 0,276 PE2 0,498 0,504 0,469 0,525 0,413 0,751 0,222 PE3 0,431 0,557 0,516 0,533 0,353 0,717 0,396 PE4 0,465 0,615 0,579 0,549 0,444 0,785 0,395 PE5 0,473 0,620 0,568 0,605 0,449 0,811 0,314 SI1 0,326 0,397 0,430 0,355 0,254 0,388 0,686 SI2 0,284 0,374 0,367 0,311 0,353 0,366 0,784 SI3 0,259 0,278 0,253 0,221 0,274 0,263 0,798 SI4 0,280 0,345 0,342 0,326 0,362 0,295 0,820 SI5 0,236 0,283 0,233 0,267 0,345 0,237 0,758
Sumber: Peneliti (2022)
Seperti data yang ada pada Tabel 3, nilai cross loading pada setiap indikator memiliki nilai yang lebih besar dengan variabelnya dibandingkan dengan indikator dari konstruk blok lainnya, maka seluruh item dalam penelitian ini telah memiliki discriminant validity.

## Tabel 4

## Hasil Uji Reliabilitas
Variabel Laten Cronbach's Alpha (CA)  Composite Reliability (CR)  Keterangan Performance Expectancy 0,828 0,879 Reliable Effort Expectancy 0,851 0,893 Reliable Social Influence 0,829 0,879 Reliable Facilitating Conditions 0,837 0,885 Reliable Hedonic Motivation 0,836 0,884 Reliable Health Literacy 0,848 0,892 Reliable Behavioral Intention 0,834 0,883 Reliable Sumber: Peneliti (2022)
Tabel 4 menunjukkan nilai uji reliabilitas menggunakan  metode cronbach’s alpha dan composite  reliability . Item dalam  penelitian  ini  telah  memenuhi  kriteria  reliabilitas ( reliability ),dikarenakan  nilai cronbach’s  alpha dan composite  reliability pada  tiap  variabel memiliki nilai lebih besar dari 0,7. Berdasarkan seluruh uji yang telah dilakukan dari validitas dan  reliabilitas, maka penelitian ini telah memenuhi  kriteria yang ditentukan. Maka dari itu, peneliti dapat menarik kesimpulan bahwa seluruh variabel dan indikator dalam penelitian ini valid dan reliable.
Pengujian  kedua  pada  PLS  adalah inner  model atau  biasa  disebut  pengujian  model struktural  ( assessment  of  the  structural  model ),  dimana  tujuan  dari  pengukuran  model struktural  ini  adalah  untuk  menguji  pengaruh  antara  satu  variabel  dengan  variabel  lainnya. Pengujian ini dilakukan dengan melihat nilai path , apakah pengaruh  tersebut  signifikan atau tidak,  dengan  melihat  nilai  t  dari  nilai path ,  yang  dapat  diperoleh  dengan  melakukan bootstrapping (Indrawati et al., 2017).

## Gambar 3
Model Struktural
Hasil pengujian model struktural, koefisien path dan  nilai  t, ditampilkan pada  Tabel  5 berikut:

## Tabel 5

## Hasil Pengujian Model Struktural
No Paths Path Coefficient Nilai t 1 PE -> BI 0,437 0,160 2 EE -> BI 0,025 1,970 3 SI -> BI 0,327 0,447 4 FC -> BI 0,038 1,782 5 HM -> BI 0,458 0,106 6 HL -> BI 0,000 7,520
Sumber: Peneliti (2022)
Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan signifikansi pada tingkat kepercayaan 95%, dengan menggunakan pengujian one-tailed test . Dengan α = 0,05 maka diperoleh t-hitung 1,65. Berdasarkan  uraian  sebelumnya,  diketahui  bahwa  Ha  diterima  apabila  t  ≥  1,65.  Artinya, terdapat pengaruh signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen, maka dari itu Ha diterima.
Selain  itu,  pengaruh  dari  variabel  laten  dependen  yang  terhadap  variabel  laten independen  juga  dapat  terlihat  melalui  persentase  varian  yang  dijelaskan,  yaitu  R 2 .  Dalam penelitian ini, dari variabel dependen behavioral intention ditampilkan pada Tabel 6 berikut:

## Tabel 6
Hasil R 2 Variabel Dependen Variabel Laten R Square Behavioral Intention
0,624
Sumber: Peneliti (2022)
Dari nilai R 2 yang terdapat pada Tabel 6, maka nilai R 2 pada konstruk variabel dependen behavioral  intention adalah  sebesar  0,624,  yang  berarti  variabel behavioral  intention dipengaruhi sebesar 62,4% oleh variabel effort expectancy, facilitating conditions, dan health literacy . Sedangkan pengaruh sebesar 37,60% dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak diteliti dalam  penelitian  ini.  Hasil  R 2 juga  menggambarkan  bahwa  model  terindikasi  “moderat” dikarenakan nilai yang didapat masuk dalam indikasi “moderat” (Indrawati et al., 2017, p. 71).
Pengujian pengaruh variabel moderasi age pada pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen dalam penelitian ini dilakukan menggunakan software SmartPLS 3 dengan metode bootstrapping .  Data  sampel  telah  dipisahkan  menjadi  tiga  kelompok,  yaitu  15-24 tahun, 25-35 tahun, dan 36-60 tahun. Tabel 7 berikut ini menunjukkan nilai path coefficients dan standard error .

## Tabel 7

## Nilai Path Coeffcients dan Standard Error dari Kelompok Usia
Paths 15-24 tahun 25-35 tahun 36-60 tahun Path Coefficient Standard Error Path Coefficient Standard Error Path Coefficient Standard Error EE -> BI 0,434 0,163 0,006 0,086 0,097 0,167 FC -> BI 0,062 0,211 0,034 0,079 0,292 0,198 HL -> BI 0,025 0,242 0,000 0,070 0,000 0,139
Sumber: Peneliti (2022)
Selain  itu,  Tabel  8  berikut  menunjukkan  hasil  kalkulasi  menggunakan  metode  Chin (Chin, 2000):

## Tabel 8 Nilai t Hasil Perbandingan dari Paths
Paths Nilai t dari paths EE -> BI 1,620 FC -> BI 0,533 HL -> BI 0,098
Sumber: Peneliti (2022)
Tabel 8 di atas menunjukkan bahwa terdapat perbedaan signifikan mengenai usia pada penelitian mengenai hubungan pada variabel dalam penelitian aplikasi GoApotik ini. Dari hasil pengujian di atas, maka hipotesis yang dapat disimpulkan adalah pengaruh effort expectancy terhadap behavioral  intention dimoderator  oleh age. Ketiga  kategori  usia  memiliki  persepsi yang  berbeda  pada  faktor-faktor  yang  bersangkutan.  Maka  dari  itu,  dapat  diartikan  bahwa dalam  hal  kebiasaan  terhadap  peminatan  penggunaan  aplikasi  GoApotik  dipengaruhi  oleh perbedaan usia.
Pengujian  pengaruh  variabel  moderasi  gender  pada  pengaruh  variabel  independen terhadap  variabel  dependen  dalam  penelitian  ini,  dimana  dilakukan  menggunakan software SmartPLS  3  dengan  metode bootstrapping .  Data  sampel  telah  dipisahkan  menjadi  dua kelompok, yaitu laki-laki dan perempuan. Tabel 9 berikut menunjukkan nilai path coefficients dan standard error.

## Tabel 9

## Nilai Path Coeffcients dan Standard Error dari Kelompok Gender
Paths Pria Perempuan Path Coefficient  Standard Error  Path Coefficient  Standard Error EE -> BI 0,006 0,104 0,085 0,092 FC -> BI 0,394 0,104 0,006 0,100 HL -> BI 0,000 0,081 0,000 0,092
Sumber: Peneliti (2022)
Selain  itu,  Tabel  10  berikut  menunjukkan  hasil  kalkulasi  menggunakan  metode  Chin (Chin, 2000):

## Tabel 10 Nilai t Hasil Perbandingan dari Paths
Paths Nilai t dari paths EE -> BI 0,265 FC -> BI 1,738 HL -> BI 0,537
Sumber: Peneliti (2022)
Tabel  10  di  atas  menunjukkan  bahwa  terdapat  perbedaan  signifikan  mengenai  jenis kelamin laki-laki ataupun perempuan pada penelitian mengenai hubungan pada variabel dalam penelitian  aplikasi  GoApotik  ini.  Pada  penelitian  ini,  hanya  pengaruh  antara  variabel facilitating condition terhadap variabel behavioral intention yang dimoderatori oleh variabel gender.  Artinya,  pengaruh facilitating  condition terhadap behavioral  intention memiliki persepsi yang sama pada pengguna laki-laki ataupun perempuan.
Berdasarkan hasil penelitian maka didapatkan hasil 3 variabel yang memiliki pengaruh, yaitu effort expectancy, facilitating condition , dan health literacy. Effort expectancy memiliki pengaruh  yang  positif  dan  signifikan  terhadap behavioral  intention .  Hal  ini  sesuai  dengan penelitian sebelumnya oleh Sabbir et al. (2020) mengenai online pharmacy adoption , dimana menggunakan aplikasi apotek online itu mudah, sederhana, dan jelas sehingga digunakan oleh masyarakat.  Sejalan  dengan  penelitian  Srivastava  dan  Raina  (2020)  mengenai  penggunaan
apotek online di  India,  dimana  pengguna  dapat  mudah  mendapatkan  kebutuhan  obat  hanya dengan menunggu di rumah dan obat dikirimkan langsung ke rumah pelanggan.
Facilitating condition merupakan variabel yang mengukur individu bahwa fasilitas dan infrastruktur  yang  ada  mendukung terhadap  penggunaan  suatu  sistem.  Dalam  penelitian  ini, memiliki  pengaruh  yang  positif  dan  signifikan  terhadap behavioral  intention .  Hal  ini membuktikan bahwa minat penggunaan aplikasi GoApotik dipengaruhi oleh sumber daya atau perangkat  yang  dimiliki  oleh  pengguna,  seperti smartphone dan  koneksi  internet.  Sejalan dengan penelitian Alam et al. (2020) mengenai adopsi layanan mHealth di negara berkembang, dimana facilitating  condition berpengaruh  positif  dan  signifikan.  Oleh  karena  itu,  layanan terkait  teknologi  lainnya  seperti  belanja online (Soh  et  al.,  2020)  dan  pembayaran  digital (Sivathanu,  2019),  infrastruktur  organisasi  dan  teknis  yang  memadai  (misalnya  platform teknologi yang ditingkatkan) akan berdampak signifikan dalam mengadopsi apotek online . Health  literacy memiliki  pengaruh  yang  positif  dan  signifikan  terhadap behavioral intention . Hasil penelitian ini sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Sabbir et al. (2020) mengenai online  pharmacy  adoption ,  dimana  apotek online memiliki  risiko  yang  berbeda, seperti kualitas obat yang buruk dan pemberian obat yang salah yang dapat berdampak buruk pada kesehatan, pengetahuan dasar tentang masalah kesehatan sehari-hari diperlukan.
Performance expectancy memiliki pengaruh yang negatif dan tidak signifikan terhadap behavioral intention . Ini berarti bahwa pengguna aplikasi GoApotik tidak memiliki ekspektasi yang  tinggi  dengan  aplikasi  kesehatan  ini  karena terdapat  beberapa  aplikasi  kesehatan  yang menawarkan  layanan  kesehatan  secara  digital.  Hasil  temuan  ini  berbanding  terbalik  dengan penelitian yang dilakukan oleh Srivastava dan Raina (2020) mengenai consumer’s usage and adoption of e-pharmacy in India , yang menyatakan positif dan signifikan. Selain itu, sejalan dengan  penelitian  sebelumnya,  variabel  p erformance  expectancy telah  terbukti  memiliki pengaruh yang negatif dan tidak signifikan terhadap behavioral intention . Hedonic  motivation memiliki  pengaruh  yang  negatif  dan  tidak  signifikan  terhadap behavioral  intention .  Itu  berarti  bahwa hedonic motivation ,  yaitu  variabel  mengenai  tingkat kesenangan  atau  kepuasan  yang  didapat  setelah  menggunakan  layanan,  tidak  memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  minat  penggunaan  aplikasi  GoApotik.  Hal  tersebut disebabkan karena semakin berkurang daya tarik user dalam penggunaan aplikasi  GoApotik dikarenakan banyaknya teknologi untuk tujuan lebih pragmatis yaitu efisiensi atau efektivitas.
Social  influence memiliki  pengaruh  yang  negatif  dan  tidak  signifikan  terhadap behavioral intention . Hal ini sejalan dengan penelitian oleh Indrawati et al. (2017) mengenai adopsi layanan aplikasi instant messenger di Indonesia dan Malaysia, dimana untuk responden Malaysia,  pengaruh social  influence terhadap behavioral  intention tidak  signifikan.  Hal  ini dikarenakan aplikasi GoApotik bukanlah aplikasi media sosial yang membutuhkan komunikasi dua  arah.  Selain  itu,  preferensi  konten  yang  dinikmati  cenderung  berbeda-beda  sehingga penggunaan perilaku penggunaan aplikasi GoApotik tidak dipengaruhi oleh orang lain.

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengujian dan hasil analisis, maka peneliti akan menyimpulkan hasil penelitian ini. Behavioral intention mendapatkan nilai sebesar 79,32%, dimana masuk dalam kategori  Tinggi.  Ini  berarti  ada  kemungkinan  tinggi  dimana  individu  akan  menggunakan aplikasi  GoApotik  di  masa  yang  akan  datang.  Berdasarkan  model  UTAUT2  yang  telah dimodifikasi,  faktor-faktor  yang  memengaruhi behavioral  intention konsumen  pada penggunaan  aplikasi  GoApotik  di  Indonesia  adalah  e ffort  expectancy,  facilitating  condition , dan health  literacy. Perbedaan  gender  berpengaruh  pada  faktor performance  expectancy terhadap behavioral  intention pada penggunaan aplikasi  GoApotik di Indonesia. Sedangkan, perbedaan age berpengaruh  pada  faktor  pengaruh effort  expectancy terhadap behavioral intention pada  penggunaan  aplikasi  GoApotik  di  Indonesia.  Penelitian  ini  dapat  digunakan untuk  memprediksi behavioral  intention pada  penggunaan  aplikasi  GoApotik  di  Indonesia
dikarenakan  alat  pengukuran  tingkat  variasi  perubahan  dalam  penelitian  ini  sebesar  62,40% dan model dalam penelitian ini ada pada kategori moderat.

## SARAN
Terdapat  beberapa  keterbatasan  dalam  penelitian  ini,  di  antaranya  proporsi  responden yang  tidak  sama  dan  pengumpulan  data  yang  hanya  berasal  dari  satu  periode.  Berdasarkan keterbatasan  tersebut,  peneliti  memiliki  saran  untuk  penelitian  selanjutnya,  seperti menggunakan variabel moderasi lain dikarenakan pada penelitian ini ( price value, perceived trust, dan perceived reliability ), variabel gender dan age tidak memiliki perbedaan signifikan pada pengaruh seluruh faktor-faktor yang ada pada model UTAUT2 yang telah dimodifikasi terhadap behavioral intention pada penggunaan aplikasi GoApotik di Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
Alam, M. Z., Hoque, M. R., Hu, W., & Barua, Z. (2020). Factors influencing the adoption of mHealth services in a developing country: A patient-centric study. International Journal of Information Management , 50 , 128–143. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.04.016
Chin, W. (2000). Partial Least Squares for IS researchers: An overview and presentation of recent advances using the PLS approach. Proceedings of the 21st International Conference on Information Systems, ICIS 2000 , 741–742.
Gao, H., Korn, J. M., Ferretti, S., Monahan, J. E., Wang, Y., Singh, M., Zhang, C., Schnell, C., Yang, G., Zhang, Y., Balbin, O. A., Barbe, S., Cai, H., Casey, F., Chatterjee, S., Chiang, D. Y., Chuai, S., Cogan, S. M., Collins, S. D., … Sellers, W. R. (2015). High- throughput screening using patient-derived tumor xenografts to predict clinical trial drug response. Nature Medicine , 21 (11), 1318–1325. https://doi.org/10.1038/nm.3954 Henseler, J., Ringle, C. M., & Sinkovics, R. R. (2009). The use of partial least squares path modeling in international marketing. In R. R. Sinkovics & P. N. Ghauri (Eds.), Advances in International Marketing (Vol. 20, pp. 277–319). Emerald Group Publishing. https://doi.org/10.1108/S1474-7979(2009)0000020014
Indrawati, & Haryoto, K. S. (2015). The use of modified theory of acceptance and use of technology 2 to predict prospective users’ intention in adopting TV streaming.
Proceedings of the 5th International Conference on Computing and Informatics, ICOCI 2015 , 125 , 206–215. https://repo.uum.edu.my/id/eprint/15548/1/PID125.pdf Indrawati, Raman, M., Wai, C. K., Ariyanti, M., Mansur, D. M., Marhaeni, G. A. M. M., Tohir, L. M., Gaffar, M. R., Has, M. N., & Yuliansyah, S. (2017). Perilaku konsumen individu dalam mengadopsi layanan berbasis teknologi informasi dan komunikasi (N. F. Atif (ed.)). Refika Aditama.
Kotler, P., & Armstrong, G. (2012). Principles of marketing (14th ed.). Pearson Education. Kuncoro, M. (2013). Metode riset untuk bisnis dan ekonomi: Bagaimana meneliti dan menulis tesis? (W. Hardani (ed.); 4th ed.). Erlangga. Latan, H. (2012). Structural Equation Modeling: Konsep dan aplikasi menggunakan Program LISREL 8.80 . Alfabeta.
Nutbeam, D. (2000). Health literacy as a public health goal: A challenge for contemporary health education and communication strategies into the 21st century. Health Promotion International , 15 (3), 259–267. https://doi.org/10.1093/heapro/15.3.259
Permatasari, A. M., & Tunjungsari, H. K. (2020). Analisis behavioral intention pada layanan aplikasi RCTI+. Jurnal Manajemen Bisnis Dan Kewirausahaan , 4 (5), 199–204. https://doi.org/10.24912/jmbk.v4i5.9212
Ringle, C. M., Sarstedt, M., & Straub, D. W. (2012). Editor’s comments: A critical look at the use of PLS-SEM in “MIS Quarterly.” MIS Quarterly , 36 (1), iii–xiv. https://doi.org/10.2307/41410402
Sabbir, M. M., Islam, M., & Das, S. (2020). Understanding the determinants of online pharmacy adoption: A two-staged SEM-neural network analysis approach. Journal of Science and Technology Policy Management , 12 (4), 666–687. https://doi.org/10.1108/JSTPM-07-2020-0108
Sivathanu, B. (2019). Adoption of digital payment systems in the era of demonetization in India: An empirical study. Journal of Science and Technology Policy Management , 10 (1), 143–171. https://doi.org/10.1108/JSTPM-07-2017-0033
Soh, P. Y., Heng, H. B., Selvachandran, G., Anh, L. Q., Chau, H. T. M., Son, L. H., Abdel- Baset, M., Manogaran, G., & Varatharajan, R. (2020). Perception, acceptance and willingness of older adults in Malaysia towards online shopping: A study using the UTAUT and IRT models. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing . https://doi.org/10.1007/s12652-020-01718-4
Srivastava, M., & Raina, M. (2020). Consumers’ usage and adoption of e-pharmacy in India. International Journal of Pharmaceutical and Healthcare Marketing , 15 (2), 235–250. https://doi.org/10.1108/IJPHM-01-2020-0006
Sudaryono. (2018). Metodologi penelitian (1st ed.). Rajawali Pers.
Urbach, N., & Ahlemann, F. (2010). Structural equation modeling in information systems research using partial least squares. Journal of Information Technology Theory and Application (JITTA) , 11 (2), 5–40. http://aisel.aisnet.org/jitta/vol11/iss2/2 Utomo, W. P. (2019). Indonesia millenial report 2019. IDN Research Institute , 108.
https://cdn.idntimes.com/content-documents/indonesia-millennial-report-2019-by-idn- times.pdf
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly: Management Information Systems , 27 (3), 425–478. https://doi.org/10.2307/30036540
Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly: Management Information Systems , 36 (1), 157–178.
https://doi.org/10.2307/41410412