## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2068

## Memahami Perilaku Penerimaan Mobile Payment di Kalangan Muda (Mahasiswa) Menggunakan Pengembangan Model IMMPA
Dewi Widyawati 1 , Wing Wahyu Winarno 2
1 Fakultas Teknologi Industri, Jurusan Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta, Indonesia
2 Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi YKPN Yogyakarta, Indonesia Email: 1 16917206@students.uii.ac.id, 2 wingwahyuwinarno@gmail.com
Abstrak− Sejak  munculnya  perdagangan  digital  dalam  bentuk m-commerce ,  layanan mobile  payment mulai  mendapatkan perhatian  global.  Mudahnya  akses  ke  layanan mobile  payment ,  manfaat  yang  ditawarkan,  dan  kejelasan  regulasi  yang mengaturnya  ternyata  belum  sepenuhnya  menarik  minat  semua  masyarakat  Indonesia  untuk  menggunakannya.  Mengubah perilaku  bertransaksi  ke mobile  payment sejalan  dengan  akses  ekonomi  digital,  yang  berpotensi  akan  meningkatkan pertumbuhan ekonomi suatu negara bahkan sampai ke level makro. Studi ini akan mengindentifikasi determinan penerimaan dan penggunaan aktual dari layanan mobile payment pada kalangan muda. Pengguna yang lebih muda lebih cenderung untuk menerima  dan  mengadopsi  teknologi  dan  layanan  teknologi  terutama  kalangan  muda  yang  berada  di  linkungan  kampus, sehingga mahasiswa akan diambil sebagai responden pada penelitian ini. Studi ini menggunakan Integrated Model on Mobile Payment Acceptance (IMMPA) oleh Di Pietro et al. (2015) dan menambahkan satu konstruk yang relevan dengan faktor yang mempengaruhi  penggunaan  layanan mobile  payment yaitu Trust .  Konstruk  baru  lainnya  yang  dikembangkan  dari  model IMMPA adalah Perceived Security yang dihubungkan dengan Trust . Kerangka teoritis diuji menggunakan Structural Equation Model (SEM).  Temuan  penelitian  menunjukkan  bahwa, Intention  To  Use berpengaruh  kuat  terhadap User’s  Behavior , sementara Intention  to  Use dipengaruhi  kuat  oleh Trust . Perceived  security berpengaruh  terhadap Trust . Ease  of  Use berpengaruh terhadap Usefulness .
Kata Kunci : Mobile Payment , IMMPA, User’s Behavior , Trust , SEM
Abstract− Since the emerge of digital commerce in the form of m-commerce, mobile payment services have started to get global attention. Easy access to mobile payment services, the benefits offered, and the clarity of the regulations that govern them, have not yet fully attracted the interest of all Indonesian people to use them. Changing the behavior of transactions to mobile payments in line with access to the digital economy, which has the potential to increase a country's economic growth even to the macro level. This study will identify the determinants of actual acceptance and use of mobile payment services among young people. Younger users are more likely to receive and adopt technology and technology services, especially young people who are in the campus environment, so students will be taken as respondents in this study. This study uses the Integrated Model on Mobile Payment Acceptance (IMMPA) by Di Pietro et al. (2015) and adding one construct that is relevant to the factors that influence the use of mobile payment services, namely Trust. Another new construct developed from the IMMPA model is Perceived Security which is linked to Trust. The theoretical framework was tested using the Structural Equation Model (SEM). The research findings show that Intention to Use strongly influences User's Behavior, while Intention to Use is strongly influenced by Trust. Perceived security influences Trust. Ease of Use affects Usefulness
Keywords : Mobile Payment , IMMPA, User’s Behavior , Trust , SEM

## 1. PENDAHULUAN
Sejak munculnya perdagangan digital dalam bentuk m-commerce, layanan mobile payment mulai mendapatkan perhatian  global  [1].  Banyaknya  masyarakat  yang  dapat  mengakses  internet  dan smartphone menyebabkan munculnya  berbagai  peluang  bisnis  salah  satunya  dalam  hal  keuangan.  Sebagai  inovasi  yang  mengganggu ( disruptive innovation ), gelombang financial technologi (Fintech) tampaknya tidak bisa dihindarkan, dalam rangka merespon  tantangan  revolusi  industri  4.0.  Hadirnya  layanan  ini  mengubah  cara  masyarakat  dalam  berkegiatan finansial, bermula dari kebutuhan manusia untuk berbelanja dengan nyaman tanpa harus meninggalkan rumah.
Layanan mobile payment mengacu pada penggunaan perangkat bergerak seperti ponsel untuk mentransfer dana  dari  satu  pihak  (pembayar)  ke  penerima  lainnya  secara  elektronik  dengan  cara  langsung  atau  melalui perantara. Teknologi pada mobile payment pada awalnya berbasis SMS, lalu teknologi koneksinya berkembang menjadi contactless seperti Bluetooth, Infrared (IR), Near Field Communication (NFC) dan Radio Frequency ID [2]. Memanfaatkan media seperti smartcard dan ponsel, transaksi mobile payment ini menjadi lebih mudah karena cukup menempelkan ponsel atau kartu ke mesin pembaca sebagai bagian dari komunikasi mesin ke mesin [3].
Di  masa  sekarang  ini mobile  payment (MP/  pembayaran  seluler)  yang  lebih  populer  digunakan  dalam bentuk aplikasi yang diinstal pada smartphone. Layanan ini diharuskan untuk menautkan akun pembayaran seluler dengan rekening bank dan membuat kredensial masuk. Layanan ini memungkinkan konsumen untuk melakukan transaksi seperti membayar barang, jasa, maupun tagihan, mengirim dan menerima, mengisi saldo akun mereka atau mengisi saldo akun orang lain hanya menggunakan perangkat seluler mereka.
Di  Indonesia  sendiri  layanan  ini  banyak  bermunculan  dan  mulai  bervariasi  yang  memperlihatkan karakteristik yang berbeda dari masing-masing layanan. Ada yang menyatu dengan layanan transportasi online, ada yang berafiliasi  dengan layanan e-commerce atau keduanya (transportasi  online dan e-commerce ), dan ada juga yang berafiliasi dengan layanan BUMN. Pemerintah menggalakkan penggunaan uang digital melalui program Gerakan  Nasional  Non  Tunai  /GNNT  sejak  tahun  2014  [4],  dan  mengeluarkan  regulasi  yang  mengatur  uang elektronik untuk mendukung program tersebut. Ditambah lagi saat ini bank juga bersaing meningkatkan pangsa

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2068
pasar  mereka  dengan  mulai  merajut  kolaborasi,  dan  mengakuisisi  Fintech.  Oleh  karena  itu,  masyarakat  seolah diajak  untuk  beralih  ke  pembayaran  digital  yang sebelumnya  mengandalkan  cara  konvensional  ke pembayaran mobile payment sebagai pembayaran utama mereka . Mudahnya mengakses ke layanan mobile payment , manfaat yang ditawarkan, dan kejelasan regulasi yang mengaturnya,  ternyata  hal  tersebut  belum  sepenuhnya  menarik  minat  semua  masyarakat  Indonesia  untuk menggunakan  layanan  ini.  Sebuah  survei  yang  dilakukan  oleh  PricewaterhouseCoopers  (PwC)  [5],  membahas salah  satunya  yaitu  pertumbuhan  terbesar mobile  payment global,  survei  tersebut  memperlihatkan  dari  21.480 responden  global,  hanya  47%  responden  Indonesia  saat  ini  yang  menggunakan  pembayaran  bergerak  untuk bertransaksi pada kuarter pertama tahun 2019. Survei tersebut memperlihatkan penggunaan mobile payment yang berbasis  aplikasi.  Meskipun  jumlah  orang  Indonesia  yang  melakukan  pembayaran  seluler  di  peringkat  kelima, ternyata  negara  ini  masih  kalah  dengan  pengguna  pembayaran  seluler  di  Vietnam.  Sementara  itu,  terkait  pola belanja masyarakat, PwC mencatat bahwa kebiasaan masyarakat untuk berbelanja langsung di toko masih terus tumbuh. Berdasarkan fakta tersebut, menjadi menarik bagi penulis untuk mengungkap perilaku pengguna dalam penerimaan dan penggunaan aktual pada layanan mobile payment .
Banyak studi penelitian terkait adopsi suatu layanan, ditemukan fakta bahwa penelitian-penelitian tersebut mengarah pada dua tujuan utama. Pertama beberapa studi mengeksplorasi niat untuk menggunakan sebuah produk inovasi seperti pada penelitian [1], [6]–[8], dan studi yang lain mengeksplorasi perilaku penggunaan seperti pada penelitian  [9]–[11].  Antara  niat  dan  perilaku  pada  dasarnya  berbeda.  Menurut  teori  perilaku  terencana,  kinerja suatu perilaku adalah fungsi bersama dari niat dan kontrol perilaku yang dirasakan. Kinerja sebagian besar perilaku tergantung, setidaknya sampai tingkat tertentu, pada faktor-faktor non-motivasi seperti ketersediaan peluang dan sumber daya yang diperlukan seperti waktu, uang, keterampilan, dan kerjasama orang lain [12]. Dengan demikian, penelitian  ini  akan  menilai  perilaku  pengguna  dalam  hal  kesiapan  menggunakan  sekaligus  perilaku  evaluasi individu terhadap penggunaan mobile payment .
Dalam  menganalisis  faktor-faktor  perilaku  penggunaan  layanan mobile  payment ,  penelitian  ini  akan mengeksplorasi Integrated  Model  on  Mobile  Payment (IMMPA)  yang  dibuat  oleh  Di  Pietro  et  al.,  (2015) [13] untuk menganalisis perilaku penerimaan khususnya pada layanan mobile payment . Memperluas model tersebut, penelitian ini menambahkan konstruk kepercayaan ( trust ) sebagai salah satu konstruk yang penting dalam setiap kegiatan yang berkaitan dengan pembayaran. Model tersebut akan diuji pada perilaku adopsi mobile payment di kalangan muda.
Sebagaimana dinyatakan oleh berbagai peneliti bahwa, pengguna yang lebih muda lebih cenderung untuk menerima teknologi dan layanan teknologi [14]. Termasuk kategori kalangan muda adalah generasi millenial atau kadang  disebut  dengan  generasi  Y  atau  Echo  Boomers.  Mereka  adalah  sekelompok  orang  yang  lahir  setelah generasi X, yaitu orang yang lahir pada kisaran tahun 1980 – 1999. Ini berarti yang termasuk generasi millennial adalah masyarakat  yang saat ini berumur 17-37 tahun. Mereka memiliki keingintahuan yang lebih akan hal-hal yang baru sehingga mereka tidak ragu untuk mencobanya [15].  Memahami perilaku adopsi mobile payment dari penelitian  ini   diharapkan  lembaga  keuangan,  pihak  ketiga  yang  tepercaya,  dan  penyedia  layanan pembayaran, dapat mengambil manfaat dari peningkatan pemahaman tentang faktor-faktor yang mendasari perilaku pengguna mobile payment .

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Pengembangan Model IMMPA
Penelitian ini akan menggunakan Integrated Model On Mobile Payment (IMMPA) diusulkan oleh Di Pietro et al., (2015)  [13], penelitiannya menyoroti kesenjangan terkait kemampuan model penerimaan teknologi yang sudah ada  sebelumnya  yaitu  TAM  [16],  DOI  [17]  dan UTAUT  [18].  Uji  coba  model  tersebut  telah  dilakukan  dalam konteks  penerimaan  pembayaran mobile  ticketing di  sektor  transportasi  umum.  Beberapa  dimensi  gabungan diusulkan karena memiliki kesamaan di  antara tiga model telah disebutkan. Di Pietro menggabungkan dimensi Relative Advantage dalam DOI mirip dengan dimensi Usefulness yang dipersepsikan dalam TAM, dan dimensi Complexity dalam DOI menyamakan dimensi Ease Of Use yang dipersepsikan dalam TAM. Karena model-model yang telah dibuat berdasarkan teori-teori yang telah disebutkan sebelumnya relatif cukup lampau sehingga perlu disesuaikan dengan masa sekarang dan perlu untuk mengetahui pengaruh model IMMPA tersebut pada konteks pengguna di Indonesia.
Selain menilai konstruk pada IMMPA diatas, yang juga penting dalam analisis penerimaan mobile payment adalah  perlu  adanya trust (kepercayaan)  apalagi  pada  hal-hal  yang  melibatkan  transaksi  uang  keercayaan konsumen  dinilai  penting. Trust (kepercayaan)  juga  telah  menjadi  fokus  adopsi mobile  payment yang  selalu berulang  diantaranya  pada  penelitian  [6],  [8],  [9],  [19]–[21].  Kepercayaan  adalah  penentu  penting  yang mempengaruhi  niat  konsumen  menggunakan  internet  untuk  melakukan  transaksi  online  dan  secara  umum kurangnya  kepercayaan  konsumen  dapat  membuat  hambatan  untuk  mengadopsi  layanan  teknologi  [22].  Pada penelitian ini akan menghubungkan variabel kepercayaan trust dengan variabel security pada model IMMPA. Fan et al., (2017) [19], menilai bahwa perceived security dan trust dapat secara positif memengaruhi sikap pengguna

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2068
pembayaran  seluler.  Ketika  orang  memiliki  persepsi  yang  lebih  tinggi  tentang security dan trust , mereka  lebih cenderung memiliki sikap positif terhadap pembayaran seluler.
Berdasarkan dua model penelitian diatas, penelitian ini menambahkan variabel trust yang dipengaruhi oleh perceived security dari model Fan et al., 2017 , serta pengaruh trust langsung pada intention to use . Penelitian ini mengusulkan gambaran pengembangan model IMMPA yang akan digunakan seperti pada gambar 1.
Indikator dan desain penelitian pada penelitian ini diadopsi dari indikator penelitian terdahulu yang relevan dengan konteks penelitian dari hasil studi pustaka, sehinga disajikan pada tabel 1.
Tabel 1. Desain Indikator Peneltian
Variabel Kode Indikator Usefulness (U) U1 Menggunakan Mobile payment dapat memenuhi kebutuhan pembayaran saya. [13] U2 Menggunakan m-payment akan memudahkan saya untuk berbelanja [1] U3 Menggunakan m-payment meningkatkan produktivitas saya. [7] U4 Saya pikir diskon dan promosi untuk pembelian barang dan jasa, Sangat berguna bagi saya. [13]. U5 Secara keseluruhan, layanan m-payment bermanfaat bagi saya. [24] Compatibility (CO) CO1 Saya percaya bahwa menggunakan metode m-payment kompatibel dengan cara saya biasa berbelanja. [1] CO2 Proses transfer uang melalui m-payment selalu akurat dan stabil [19] CO3 Saya percaya bahwa menggunakan m-payment tidak akan merepotkan. [1] CO4 Dibandingkan dengan metode pembayaran tradisional, saya percaya bahwa metode m-payment lebih nyaman. [1] Ease of Use (EU) EU1 Ketika saya menggunakan m-payment , prosesnya akan jelas dan dapat dimengerti. [6] EU2 Menggunakan m-payment akan meningkatkan kecepatan transaksi. [1] EU3 Antarmuka pengguna pada perangkat m-payment ramah dan mudah dimengerti [24] EU4 Mudah bagi saya untuk menjadi terampil dalam menggunakan m-payment . [24] Trust (TR1) TR1 Saya percaya bahwa pihak m-payment akan menawarkan layanan yang aman. [21] TR2 Dibandingkan dengan metode pembayaran tradisional, saya percaya bahwa menggunakan m-payment lebih berisiko. [19] TR3 Saya percaya informasi yang diberikan selama proses MP [20] Attitude (ATT) ATT1  Saya percaya bahwa menggunakan metode m-payment akan meningkatkan citra gaya hidup saya. [1] ATT2  Menggunakan layanan Mobile payment adalah pengalaman yang menyenangkan. [1] ATT3  Menggunaan aplikasi berbasis internet  di ponsel sudah menjadi kebiasaan bagi saya. [25] Perceived Security (PS) PS1 Saya percaya bahwa metode m-payment akan memasukkan keamanan yang cukup. [1], [7]
PS2 Saya percaya bahwa metode m-payment akan memiliki kontrol keamanan untuk mencegah penipuan. [19] PS3 Saya merasa aman memasukkan detail informasi akun saya dalam aplikasi pembayaran. [13] Intention to Use (IU) IU1 Saya memiliki peralatan (ponsel, App, WiFi), pengetahuan, dan skill yang diperlukan untuk menggunakan m-payment. [25] IU3 Menggunakan m-payment adalah ide yang bijaksana. [1] IU3 Saya tertarik menggunakan layanan mobile payment [26] UB1 Menggunakan layanan pembayaran seluler adalah ide yang bagus. [1]
Gambar 1. Usulan Model Pengembangan IMMPA

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2068
Variabel Kode Indikator User’s Behavior (UB) UB2 Saya pikir kedepannya akan menggunakan m-payment seterusnya. [27] UB3 Merasakan manfaat yang saya rasakan, saya akan merekomendasikan mobile payment ke orang dekat. [7]

## 2.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  pada  penelitian  dilakukan  melalui  pembagian  kuesioner.  Strategi  penyebaran  kuesioner dilakukan di lingkungan kampus di Yogyakarta. Dengan melakukan observasi lapangan dan sebagian kuesioner disebarkan secara daring melalui Google Form. Setelah seluruh data penelitian melalui pembagian kuesioner telah terkumpul dengan lengkap dan sah selanjutnya dilakukan pengolahan data.
Penentuan jumlah sampel minimal pada penelitian ini mengacu pada metode (Hair et al., 1998) dalam yang menyatakan  bahwa  banyaknya  sampel  sebagai  responden  harus  disesuaikan  dengan  banyaknya  indikator pertanyaan yang digunakan pada kuesioner. Dengan asumsi n ( observed variable /indikator) x 5 sampai dengan n x 10 observed variable (indikator). Dengan demikian didapatkan 125-150 responden.

## 2.3 Analisis Structural Equation Model (SEM)
Metode Structural Equation Model (SEM) merupakan metode analisis kelanjutan dari analisis jalur ( path analysis ) dan regresi berganda ( multiple regression ) yang sama-sama merupakan bentuk analisis multivariat Data yang telah terkumpul melalui kuesioner akan diolah lebih lanjut melalui uji model fit apakah model memenuhi kecocokan dengan data dan selanjutnya dilakukan uji hipotesis . Langkah analisis faktor konfirmatori pada SEM dapat dilihat pada Gambar 2.2.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Karakteristik Responden
Hasil  dan  pembahasan  meliputi:  karakteristik  responden,  proses  pengumpulan  data  melibatkan  140  orang responden  baik  yang  menggunakan,  belum  menggunakan,  ataupun  yang  belum  menginstal  aplikasi mobile payment .  Sebesar  99,2%  menyatakan  menginstal aplikasi,  97,6%  menyatakan  menggunakan,  hanya  satu  orang tidak menginstal, dan tiga orang tidak mengunakan. Responden yang berpartisipasi pada penelitian ini terbanyak dari  kalangan mahasiswa, lebih dominan jenis kelamin  perempuan yaitu sebanyak (77%) dari  total responden, disusul dengan laki-laki 23%. Dimana karakteristik umur responden adalah 17-21 tahun sebanyak 74 (58,7%), dan 22-25 tahun sebanyak 24 (19%). Frekuensi penggunaan aplikasi mobile payment paling banyak menjawab biasa menggunakan (seminggu 2-3 kali). Secara ringkas gambaran umum responden disajikan pada tabel 2.
Tabel 2. Gambaran umum responden Item Frekuensi % Jenis Kelamin Laki-laki Perempuan 34 106 24,3% 75,7% Umur 17-21 22-25 26-30 31-37 82 30 21 7 58,6% 21,4% 15% 5% Pendidikan < Diploma 1. • Pengembangan model berbasis teori
2. • Menyusun diagram jalur 3. • Konversi diagram jalur ke dalam persamaan struktural 4. • Memilih matrik input untuk analisis data 5 • Menilai identifikasi model struktural 6 • Menilai kriteria Goodness-of-Fit
7 • Interpretasi dan modifikasi model
Gambar 2. Langkah-langkah analisis SEM

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2068

## 3.2 Analisis Faktor Konfirmatori (Confirmatory Faktor Analysis)
Hasil kuesioner berupa data, akan disimpan dalam format Excel atau SPSS dan langsung digunakan sebagai data mentah untuk analisa dengan software AMOS 23.0. AMOS ( Analysis of Moment Structure ) dikembangkan oleh James  L.  Arbuckle,  merupakan  program  komputer  yang  dapat  digunakan  untuk  membuat  model  persamaan struktural, disamping beberapa program lainnya AMOS lebih userfriendly namun juga powerfull , sehingga saat ini merupakan program yang paling banyak digunakan untuk mengolah berbagai model riset yang menggunakan SEM.
Pada langkah analisis SEM, langkah pertama dilakukan pengembangan model berbasis teori. Hal ini dapat dilihat pada Gambar 2.1 yang telah dibahas sebelumnya.
Langkah  kedua,  dilakukan  penyusunan  diagram  jalur  model.  Variabel-variabel  laten  atau  konstruk yang digunakan  pada  model  penelitian  ini  terdiri  dari  8  konstruk  dengan  jumlah  seluruh  dimensi  berjumlah  28. Karakteristik dasar penggunaan SEM dalam pembentukan persamaan strukturalnya adalah harus melibatkan dua jenis variabel, yaitu variabel observasi dan laten. Variabel observasi mempunyai data seperti data angka atau skala penilaian  yang  diambil  dari  kuesioner.  Sedangkan  variabel  laten  adalah  variabel  yang  secara  tidak  langsung teramati. Pada program Amos, setiap variabel laten yaitu ATT ( Attitude ), CO ( Compatibility ), dan PS ( Perceived Security ) juga ikut dihubungkan agar proses data dapat dijalankan. Hal ini menyebabkan kebutuhan jumlah data harus ditambah. Pada tahap pertama pengujian diperoleh nilai probability model yang belum memenuhi, maka dilakukan penambahan data menjadi sebanyak 140 yang siap dianalisis ulang.
Langkah  ketiga,  diagram  jalur  diatas  akan  dikonversi  ke  persamaan  struktural.  Hasil  analisis  faktor konfirmatori dari masing-masing konstruk pada Gambar 3 merepresentasikan bahwa data yang telah dikumpulkan memiliki kecocokan dengan konstruk, terbukti bahwa semua konstruk memiliki nilai probability ≥ 0,05.  Hal ini berarti pengujian masing-masing konstruk baik, dan pengujian seluruh model dapat dilakukan,
Diploma Sarjana Pascasarjana 4 121 15 29% 86,4% 10,7% Frekuensi penggunaan aplikasi mobile payment - Sering (dalam sehari-hari) - Biasa (2-3 kali seminggu) - Kadang (1 kali seminggu) - Jarang (tidak pernah) 35 54 32 5 27,8% 42,9% 25,4% 4%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2068
Langkah  keempat,  untuk  analisis  kecocokan  model,  dibuat  diagram  persamaan  struktural  model  secara keseluruhan  seperti  pada  Gambar  4  Dipilih  matriks  input stardardized  estimate (untuk  melihat  nilai  standar hubungan  kausalitas), squared  multiple  corelations (untuk  melihat  besar  pengaruh  variabel  X  ke  Y),  metode estimasi yang dipilih pada penelitian ini adalah maximum likelihood estimates (MLE), dan lain-lain. Langkah  kelima,  setelah  dilakukan  pengujian,  ternyata  ada  beberapa  indikator  yang  dinyatakan  kurang layak  mewakili  variabel  latennya. Indikator-indikator  yang  kurang  layak  tersebut  adalah  ATT2  yang  mewakili variabel Attitude tentang “pengalaman yang menyenangkan dari mobile payment ”, sehingga tidak disertakan pada pengujian model berikutnya.
Langkah keenam, dilakukan pengujian model dengan melihat nilai terukur apakah memenuhi cut of value yang telah ditetapkan berdasarkan studi literatur.
Langkah  ketujuh,  SEM  dikembangkan  dan  dianalisis  untuk  menyelidiki  apakah  model  teoritis  yang diusulkan konsisten dengan data yang dikumpulkan. Setelah terlihat bahwa model hanya menyertakan indikator- indikator  yang  memiliki  kesesuian  dengan  model,  maka  dilakukan  pengujian  ulang goodness  of  fit sampai didapatkan nilai yang memenuhi cut of value. Hasil akhir CFA full model dan SEM diperoleh pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Uji Kesesuaian Model
Berdasarkan hasil olah data di atas menunjukan bahwa nilai probability pengujian goodness of fit sebesar 0,064, dengan kirteria semua aspek hasil evaluasi baik, CFI = 0,933; TLI = 0,921; RMSEA = 0,035; Chi-Square =  207,622  dengan  178 degree  of  freedom (DF).  Setelah  memenuhi  nilai  signifikansi/ probability ,  analisis selanjutnya dapat dilanjutkan. Penelitian Di Pietro et al., (2015) sebelumnya yang menggunakan model tersebut memperoleh hasil nilai kelayakan model probability = 0.000, Df= 338, CFI= 0,907, TLI=0,896, RMSEA=0,061 dengan sampel data 200.

## 3.3 Uji Hipotesis
Setelah mendapatkan model yang fit, analisis regresi hubungan struktural antara variabel X ke Y dapat dilakukan. Uji  Hipotesis  dilakukan  otomatis  menggunakan  sistem  Amos  23.0.  Pada  pengamatan  S tandardized Regression Weight diperoleh hasil uji hipotesis pada tabel 4.
Goodness of Fit Cut of Value Nilai Keterangan (x 2 ) Chi Square Diharapkan kecil 207,622 Baik Probability ≥ 0,05 0,064 Baik RMSEA ≤ 0,08 0,035 Baik GFI 0 - 1 0,877 Baik CMIN/DF ≤ 2,0 1,16 Baik TLI ≥ 0,95 0,921 Baik CFI 0 - 1 0,933 Baik
Gambar 4. Diagram Jalur ke Persamaan Struktural

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2068
Tabel 4. Hasil Uji Hipotesis
Berdasarkan standar nilai signifikansi α = 5%, atau Critical Ratio = ≤1,96. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis diatas, ditemukan bahwa faktor Intention To Use (IU) berpengaruh kuat terhadap User’s Behavior (UB), disusul  oleh Trust (TR)  berpengaruh  kuat  terhadap Intention  To  Use (IU)  sementara Perceived  Security secara signifikan berpengaruh terhadap Trust (TR), dan Compatibility (CO) juga berpengaruh terhadap Usefulness (U). Dengan demikian H3, H5.a, H6, H7 diterima . Sedangkan faktor Attitude terhadap Usefulness tidak berpengaruh (H1), Usefulness terhadap Intention to use tidak  berpengaruh  (H4), Ease  of  Use terhadap Usefulness tidak  berpengaruh  dengan  kuat  (H5.a)  demikian pulan Ease of Use tidak berpengaruh terhadap Usefulness . Dengan demikian H1, H4, H5.a, H5.b ditolak. Sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Phonthanukitithaworn (2016) [21], manfaat yang dirasakan ternyata bukan hal  yang  mempengaruhi  niat  untuk  menggunakan  layanan  mobile  payment.  Hal  ini  diasumsikan  terjadi  karena manfaat  bukanlah  dipengaruhi  oleh  sikap  (yang  terdiri  dari  peningkatan  citra  gaya  hidup,  pengalaman menyenangkan yang dirasakan, dan kebiasaan berteknologi). Sehingga sikap, bukanlah hal yang mempengaruhi manfaat yang dirasakan melalui layanan ini. Dari sisi kemudahan juga dirasa tidak berpengaruh terhadap niat untuk menggunakan, hal ini diasumsikan karena layanan mungkin kurang dalam hal kecepatan transaksi, dan kejelasan proses, antarmuka layanan yang  kurang ramah, sehingga dirasa kurang terampil dalam penggunaan layanan ini, diasumsikan sebagai penyebab seseorang tidak berniat untuk menggunakannya

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian, maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Manfaat  yang  dirasakan  ternyata  bukan  hal  yang  mempengaruhi  niat  untuk  menggunakan  layanan mobile payment .  Hal  ini  diasumsikan  terjadi  karena  manfaat  bukanlah  dipengaruhi  oleh  sikap  (yang  terdiri  dari peningkatan citra gaya hidup, pengalaman menyenangkan yang dirasakan, dan kebiasaan berteknologi). Sikap, bukanlah hal yang mempengaruhi manfaat yang dirasakan melalui layanan ini. Dari sisi kemudahan juga dirasa tidak  berpengaruh  terhadap  niat  untuk  menggunakan,  hal  ini  diasumsikan  karena  layanan  mungkin  kurang dalam  hal  kecepatan  transaksi,  kejelasan  proses,  antarmuka  layanan  yang    kurang  ramah,  sehingga  dirasa kurang terampil dalam penggunaan layanan ini, diasumsikan sebagai penyebab seseorang tidak berniat untuk menggunakannya.
2. Faktor Intention to Use berpengaruh kuat terhadap User’s Behavior , sementara Intention to Use dipengaruhi kuat  oleh Trust . Perceived security berpengaruh  terhadap Trust .  Dan Ease  of  Use berpengaruh  terhadap Usefulness.
3. Menurut  pengamatan  hasil  pengukuran  kesesuaian  model,  memperlihatkan  model  pengembangan  IMMPA yang diusulkan dari penelitian ini dirasa lebih baik dari model IMMPA sebelumnya yang diuji oleh Di Pietro et al. (2015) [13] terutama pada nilai probability yang didapatkan sudah mencapai nilai cut of value . Meskipun dari jumlah sampel yang diteliti Di Pietro et al. (2015) [13] sebesar 200 lebih banyak daripada penelitian ini. Menurut  pengamatan  nilai  pengukuran  kesesuaian  model  yang  lainnya,  seperti  RMSEA,  CFI,  TLI,  dan CMIN/DF  sudah  lebih  baik  dan  secara  signifikan  fit,  sehingga  kedepannya  dapat  diperdebatkan  sebagai kerangka  konseptual  memperluas  pengetahuan  tentang  aspek  kognitif,  afektif  dan  perilaku  terhadap  bidang studi mobile payment . Namun model ini juga tidak boleh dianggap cukup tetapi lebih sebagai kerangka kerja konseptual yang masih  perlu  dikembangkan kedepan agar tetap relevan untuk  konteks  di  mana keunggulan layanan dan dampak teknologi saling berinteraksi untuk meningkatkan kinerja perusahaan dalam hal kualitas layanan dan kepuasan pengguna.
Saran  untuk  penelitian  berikutnya  tentang  adopsi mobile  payment masih  perlu  dilakukan  terutama  pada sampel yang lebih luas, atau berfokus pada lintas generasi pengguna teknologi. Tentunya dengan pengumpulan data  yang  lebih  banyak,  hasilnya  akan  lebih  menggambarkan  secara  general  penggunaan mobile  payment di Indonesia.
Estimate S.E. C.R. P Kesimpulan TR <--- PS 1,209 ,527 2,294 ,022 Diterima U <--- EU ,236 ,141 1,680 ,093 Ditolak U <--- ATT ,241 ,159 1,514 ,130 Ditolak U <--- CO ,688 ,317 2,168 ,030 Diterima IU <--- EU -,023 ,063 -,371 ,710 Ditolak IU <--- TR 1,016 ,279 3,645 *** Diterima IU <--- U ,077 ,057 1,349 ,177 Ditolak UB <--- IU 1,578 ,311 5,066 *** Diterima

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2068

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada pembimbing 1 Dr. Wing Wahyu Winaro, MAFIS, Ak, atas arahan dan bimbingannya  selama  proses  penyusunan  penelitian  ini  dan  terima  kasih  kepada  Jurusan  Teknik  Informatika, Fakultas  Teknologi  Industri  Universitas  Islam  Indonesia  Yogyakarta  atas  bantuan  dan  kinerjanya  dalam mendukung penulis.

## REFERENCES
[1] L. Da Chen, “A model of consumer acceptance of mobile payment,” Int. J. Mob. Commun. , vol. 6, no. 1, pp. 32–52, 2008.
[2] S. G. Dewan and L. Chen, “Mobile Payment Adoption in the US: A Cross-industry, Crossplatform Solution,” J. Inf. Priv. Secur. , vol. 1, no. 2, pp. 4–28, 2005.
[3] M. Cocosila and H. Trabelsi, “An integrated value-risk investigation of contactless mobile payments adoption,” Electron. Commer. Res. Appl. , vol. 20, pp. 159–170, 2016.
[4] T. Segara, “Siaran Pers,” 2014.
[5] PwC Report, “It’s time for a consumer-centred metric: introducing ‘return on experience,’” Glob. Consum. Insights Surv. , 2019.
[6] Z.  Hu,  S.  Ding,  S.  Li,  L.  Chen,  and  S.  Yang,  “Adoption  intention  of  fintech  services  for  bank  users:  An  empirical examination with an extended technology acceptance model,” Symmetry (Basel). , vol. 11, no. 3, 2019.
[7] P.  G.  Schierz,  O.  Schilke,  and  B.  W.  Wirtz,  “Understanding  consumer  acceptance  of  mobile  payment  services:  An empirical analysis,” Electron. Commer. Res. Appl. , vol. 9, no. 3, pp. 209–216, 2010.
[8] T. Zhou, “An empirical examination of continuance intention of mobile payment services,” Decis. Support Syst. , vol. 54, no. 2, pp. 1085–1091, 2013.
[9] D. L. Amoroso and R. Magnier-Watanabe, “Building a Research Model for Mobile Wallet Consumer Adoption: The Case of Mobile Suica in Japan,” J. Theor. Appl. Electron. Commer. Res. , vol. 7, no. 1, pp. 13–14, 2012.
[10]  C.  Kim,  M.  Mirusmonov,  and  I.  Lee,  “An  empirical  examination  of  factors  influencing  the  intention  to  use  mobile payment,” Comput. Human Behav. , vol. 26, no. 3, pp. 310–322, 2010.
[11]  Y. Kim, J. Choi, Y. J. Park, and J. Yeon, “The adoption of mobile payment services for ‘fintech,’” Int. J. Appl. Eng. Res. , vol. 11, no. 2, pp. 1058–1061, 2016.
[12]  I. Ajzen, “From intentions to actions: A theory of planned behavior,” Action Control , vol. 3, pp. 11–39, 1985.
[13]  L. Di Pietro, R. Guglielmetti Mugion, G. Mattia, M. F. Renzi, and M. Toni, “The Integrated Model on Mobile Payment Acceptance (IMMPA): An empirical application to public transport,” Transp. Res. Part C Emerg. Technol. , vol. 56, pp. 463–479, 2015.
[14]  H. Karjaluoto, M. Mattila, and T. Pento, “Factors underlying attitude formation towards online banking in Finland,” Int. J. Bank Mark. , vol. 20, no. 6, pp. 261–272, 2002.
[15]  A. Bhuwaneswary, “Perilaku Belanja Online Dan Kontrol Diri Mahasiswa,” Perilaku Belanja Online Dan Kontrol Diri Mhs. Belitung Di Yogyakarta Tahun 2016 , vol. 9, pp. 222–234, 2016.
[16]  F. J. Davis, “A Technology Acceptance Model For Empirically Testing New End-User Information Systems: Theory And Results,” Management , no. 3652, pp. 1–291, 1985.
[17]  E. Rogers, Diffusion of innovation . New York: Free Press, 1995.
[18]  V. Venkatesh, M. G. Morris, G. B. Davis, and F. D. Davis, “User Acceptance Of Information Technology: Toward A Unified View,” vol. 27, no. 3, pp. 425–478, 2003.
[19]  J. Fan, M. Shaou, Y. Li, and X. Huang, “Industrial Management & Data Systems Article information : Understanding users ’ attitude toward mobile payment use : a comparative study,” p. 19, 2017.
[20]  C. Kim, W. Tao, N. Shin, and K. S. Kim, “An empirical study of customers’ perceptions of security and trust in e-payment systems,” Electron. Commer. Res. Appl. , vol. 9, no. 1, pp. 84–95, 2010.
[21]  C. C. S. M. Phonthanukitithaworn, An investigation of mobile payment (m-payment) services in Thailand , vol. 8, no. 1. 2016.
[22]  A. Y. L. Chong, F. T. S. Chan, and K. B. Ooi, “Predicting consumer decisions to adopt mobile commerce: Cross country empirical examination between China and Malaysia,” Decis. Support Syst. , vol. 53, no. 1, pp. 34–43, 2012.
[23]  J. F. Hair, R. E. Anderson, R. L. Tatham, and W. C. Black, Multivariate Data Analysis, 5th international ed . New Jersey: Prentice- Hall, Inc, 1998.
[24]  F.  Liébana-Cabanillas,  J.  Sánchez-Fernández,  and  F.  Muñoz-Leiva,  “Antecedents  of  the  adoption  of  the  new  mobile payment systems: The moderating effect of age,” Comput. Human Behav. , vol. 35, pp. 464–478, 2014.
[25]  E. Slade, M. Williams, Y. Dwivedi, and N. Piercy, “Exploring consumer adoption of proximity mobile payments,” J. Strateg. Mark. , vol. 23, no. 3, pp. 209–223, 2015.
[26]  G. C. Moore and I. Benbasat, “Development of an instrument to measure the perceptions of adopting an information technology innovation,” Inf. Syst. Res. , vol. 2, no. 3, pp. 192–222, 1991.
[27]  F. Calisir, C. Altin Gumussoy, and A. Bayram, “Predicting the behavioral intention to use enterprise resource planning systems: An exploratory extension of the technology acceptance model,” Manag. Res. News , vol. 32, no. 7, pp. 597–613, 2009.