Jurnal KRISNA: Kumpulan Riset Akuntansi; Vol. 14, No. 1 Juli 2021, pp. 26-34 ISSN: 2301-8879 E-ISSN: 2599-1809 Available Online At: https://ejournal.warmadewa.ac.id/index.php/krisna

## MENAKAR MINAT MASYARAKAT MENGADOPSI APLIKASI CUSTOMER SELF SERVICE BERBASIS MOBILE
Agus Gunadi 1 , Gede Sri Darma 2 * 1,2, 3 Jurusan Manajemen, Sekolah Pascasarjana Undiknas *e-mail: agusgunadimaclover@gmail.com Abstract DiPublikasi: 01/07/2022
Modern  companies  are  now  trying  to  keep  up  with  digital  technology  developments,  focusing  on  optimizing  processes  and accelerating  workflows  to  make  them  more  efficient.  PLN  as  a  company  that  serves  as  a  provider  of  electricity  for  the  public interest  has  also  adapted  by  launching  a  customer  self  service  application  called  PLN  Mobile.  Currently,  there  are  around  80 million PLN customers, but 8 million have adopted the new PLN Mobile application. This study explores the aspects that influence public interest in adopting the PLN Mobile application in Indonesia. Online-based questionnaires were distributed using Google Forms. A total of 612 responses were taken and analyzed using the SEM technique (SmartPLS 3.3.3.). This study found that: 1) Usefulness has no significant effect on Behavioral Intention. 2. Ease of Use has a significant effect on Behavioral Intention. 3. Performance Expectancy has a significant effect on Behavioral Intention. 4. Social Influence has a significant effect on Behavioral Intention. 5. Facilitating Condition has a significant effect on Use Behavior. 6. Behavioral Intention has a significant effect on Use Behavior. In conclusion, PLN is advised to focus on improving the usability of the PLN Mobile application, moreover, there are lots of substitution applications that can be used to pay electricity bills and provide attractive rewards and promotion.
Keywords: public interest, customer self service; PLN Mobile; Behavioral Intention; Use Behavior.

## Abstrak
Perusahaan modern kini berusaha untuk mengikuti perkembangan teknologi digital, yang berfokus untuk mengoptimalkan proses dan mempercepat alur kerja sehingga menjadikannya lebih efisien. PLN sebagai perusahaan yang bertugas sebagai penyedia tenaga listrik  untuk  kepentingan  umum,  telah  beradaptasi  dengan  meluncurkan  aplikasi  customer  self  service  yang  diberi  nama  PLN Mobile. Saat ini pelanggan PLN sekitar 80 juta, namun yang mengadopsi aplikasi PLN Mobile baru sebanyak 8 juta. Kajian ini mengeksplorasi  aspek-aspek  yang  mempengaruhi  minat  masyarakat  untuk  mengadopsi  aplikasi  PLN  Mobile  di  Indonesia. Kuesioner  berbasis  online  disebarkan  menggunakan  Google  Form.  Sebanyak  612  respon  diambil  dan  dianalisis  menggunakan teknik SEM (SmartPLS 3.3.3.). Penelitian ini menemukan bahwa: 1) Usefulness tidak berpengaruh signifikan terhadap Behavioral Intention.  2.  Ease  Of  Use  berpengaruh  siginfikan  terhadap  Behavioral  Intention.  3.  Performance  Expectancy  berpengaruh siginfikan terhadap Behavioral Intention. 4. Social Influence berpengaruh siginfikan terhadap Behavioral Intention. 5. Facilitating Condition berpengaruh siginfikan terhadap Use Behavior. 6. Behavioral Intention berpengaruh siginfikan terhadap Use Behavior. Sebagai  kesimpulan  PLN  disarankan  untuk  fokus  pada  perbaikan  sisi  kegunaan  aplikasi  PLN  Mobile,  apalagi  tersedia  banyak sekali aplikasi substitusi yang bisa digunakan untuk melakukan pembayaran rekening listrik serta memberikan reward dan promo yang menarik.
Kata Kunci : minat masyarakat, customer self service; PLN Mobile; Behavioral Intention; Use Behavior

## PENDAHULUAN
Isu  pelayanan  publik  saat  ini  merupakan  isu penting  dalam  penyedian  layanan  publik  di Indonesia.  Perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan teknologi  digital  dan  internet  semakin  maju mengubah  cara  pelayanan  konvensional,  menjadi pelayanan  berbasis  aplikasi.  Berbagai  perusahaan telah  mengembangkan  pelayanan  berbasis  aplikasi seperti  perbankan,  transportasi,  pelatihan  dan Pendidikan,  Kesehatan  dan  lainnya.  Begitu  juga
Perusahaan Listrik Negara (PLN) telah menyesuaikan  diri  dengan  adanya  perkembangan teknologi  dan  komitmen  untuk  memberikan pelayanan  terbaik  kepada  konsumen  dengan mengembangkan    pelayanan  berbasis  aplikasi customer  self  service berbasis mobile yang  diberi nama  PLN  Mobile.  Masih  minimnya  pelanggan PLN  yang  mengadopsi  aplikasi  PLN  Mobile menjadikan  fenomena  ini  menjadi  menarik  untuk diteliti  sehingga  diketahui  faktor-faktor  yang
mempengaruhi  minat  pelanggan  mengadopsi aplikasi PLN Mobile.
Berkenaan  dengan  adopsi  sistem  ada beberapa  teori  menjelaskan  faktor-faktor  penyebab seorang individu mengadopsi sistem. Salah satunya adalah Technology Acceptance Model (TAM) yang dikembangkan  oleh  (Davis,  1989),  menurut  model TAM  seseorang  mengadopsi  sistem  aplikasi disebabkan  mereka  merasakan  kemudahaan  dalam menggunakan  aplikasi  tersebut  dan  merasakan bahwa aplikasi tersebut bermanfaat (Venkatesh dan Davis,  2000).  Berbagai  peneliti  telah  mengeksplor model TAM diantaranya: (Febrima dan Zulkarnain, 2019) perceived usefulness yang diperoleh nasabah secara tidak langsung membentuk dan menumbuhkan minat nasabah dalam menggunakan internet  banking  sangatlah  penting,  karena  hal  ini diprediksi  akan  dapat  memberikan  efek  positif dalam  pengadopsian  internet  banking.  (Yani,  dkk., 2018)  persepsi  kemanfaatan  penggunaan  internet memiliki  pengaruh  secara  langsung  terhadap persepsi  kemudahan  penggunaan  internet  dalam bertransaksi.  Penelitian  yang  dilakukan  (Ashsifa, 2020)  menunjukkan  bahwa perceived  uselfulness dan perceived  ease  of  use berpengaruh  positif terhadap kepuasan pelanggan, dengan demikian hal ini  akan  meningkatkan  niat  untuk  menggunakan mobile banking secara berkelanjutan. Selain TAM, terdapat  teori  UTAUT  ( Unified  Theory  of Acceptance  and  Use  of  Technology )  juga menjelaskan faktor-faktor individu mengadopsi dan menggunakan  sistem  yang  dikembangkan  oleh perusahaan. UTAUT dikembangkan oleh
(Venkatesh  et  al.  2003)  terdapat  beberapa  faktor yang mempengaruhi adopsi sistem yaitu ekspektasi kinerja  ( performance  expectancy )  didefinisikan sebagai  tingkat  dimana  seorang  individu  merasa sistem  dapat  membantunya  dalam  menyelesaikan banyak  pekerjaan,  faktor  sosial  ( social  influence ) didefinisikan  sejauh  mana  seorang  individu  dapat dipengaruhi  oleh  orang  lain  dalam  menggunakan sistem, dan kondisi fasilitas ( facilitating condition ) didefinisikan  sebagai  tingkat  dimana  seseorang percaya  bahwa  keberadaan  sarana  dan  prasarana mendukung dalam penggunaan sistem.
Berdasarkan  penelitian  (Amalia,  dkk.,  2018) perfomance  expectancy merupakan  hal  penting dalam  mempengaruhi  minat  menggunakan  layanan internet  banking.  Pada  penelitian  (Mulyani,  2018) performance  expectancy , social  influence ,  dan facilitating  condition mempunyai  pengaruh  positif terhadap minat pemanfaatan Aplikasi Ojek Online. Penelitian  yang  dilakukan  (Wardani  2018) menunjukkan  pengaruh  sosial  ( social  influence ) menjadi  salah  satu  faktor  penting  yang  dapat mempengaruhi minat pengguna dalam menggunakan layanan BNI internet banking.
Penelitian  sebelumnya  hanya  mengunakan teori  secara  terpisah  dalam  menyelidikan  faktor- faktor  individu  mengadopsi  sistem  berbasis teknologi.  Penelitian  ini  berbeda  dengan  penelitian sebelumnya karena menggabungkan dua teori yaitu teori  TAM  dan  UTAUT  berkenaan  dengan  adopsi sistem aplikasi dalam konteks aplikasi customer self service berbasis mobile di Indonesia.
Gambar 1. Model Penelitian Sumber: Data diolah dengan SmartPLS, 2021

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  secara  online melalui Google  Form .  Populasi  penelitian  adalah seluruh  pelanggan  PLN  di  Indonesia  yang berjumlah 80.320.159 pelanggan. Metode pengambilan  sampel  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu purposive  sampling dengan kriteria  responden  menggunakan  aplikasi  PLN Mobile  minimal  sekali  dalam  sebulan.  Metode penentuan  sampel  berdasarkan Rumus  Slovin , sehingga  diperoleh  jumlah  minimal  sample sebanyak 400 responden.
Instrumen  penelitian  yang  digunakan  adalah kuesioner  dengan skala  likert 10  poin.  Kuesioner terdiri  dari  28  pertanyaan  yang  mewakili  variabel eksogen. Setelah data terkumpul, dilakukan analisis deskriptif  dan  inferensial.  Analisis  statistik  yang digunakan  adalah Structural  Equation  Modeling (SEM)  untuk  mengevaluasi  hubungan  yang  relatif kompleks  secara  stilmutane  dan  terstruktur  Teknik ini  dipilih  karena  estimasi  model  dihasilkan  oleh SEM-PLS umumnya menunjukkan tingkat
kekuatan  statistik  yang  lebih  tinggi  serta memberikan  hasil  yang  serupa  dalam  signifikansi statistik dan estimasi koefisien jalur (de Filho et al., 2020).  SEM-PLS  memiliki  keunggulan  dalam  hal pemodelan  karena  SEM-PLS  mengizinkan  model dengan  indikator  reflektif  dan  formatif  (Sarwono, 2018).  Di  dalam  SEM-PLS  terdapat  istilah  inner model dan outer model. Inner model adalah model struktural hubungan antar variabel laten, sedangkan outer  model  adalah  model  pengukuran  (bersifat refleksif atau formatif) (Salisu, 2020).
Analisis  outer  model  dilakukan  untuk memastikan  model  pengukuran  valid  dan  reliabel. Analisis model luar mengevaluasi hubungan antara variabel  laten  dan  indikator,  yang  terdiri  dari  tiga kriteria  yaitu:  Validitas  Konvergen,  Reliabilitas (Reliabilitas Komposit, Cronbach's Alpha , Analisis Average  Variance  Extracted ),  dan  Validitas Diskriminan.  Analisis  model  dalam  atau  model struktural  juga  dievaluasi  untuk  menilai R  square nilai serta analisis jalur (Sarwono, 2018).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil analisis deskriptif menunjukkan jumlah responden  laki-laki  (54,7%)  dan  perempuan (45,3%).  Dari  segi  umur  jumlah  responden terbanyak  adalah  21-25  tahun  (37,9%);  Dari  latar belakang  Pendidikan  jumlah  responden  terbanyak adalah Sarjana S1 (48,5%); Dari lama
menggunakan aplikasi jumlah responden terbanyak adalah  <1  tahun  (69,9%)  dan;  Dari  sisi  pekerjaan responden  terbanyak  adalah  karyawan  swasta (39,4%) seperti tampilan pada tabel 1.
Tabel 1. Respondent Demographic (n = 612)
Characteristic Frequency Percentage Gender Male 335 54,7% Female 277 45,3% Age < 21 tahun 45 7,4% 21-25 tahun 232 37,9% 26-30 tahun 107 17,5% 31-35 tahun 66 10,8% 36-40 tahun 60 9,8% > 40 tahun 102 16,7% Educational Background SMP/Sederajat 1 0,1% SMU/Sederajat 122 19,9%

## Menakar Minat Masyarakat Mengadopsi Aplikasi Customer Self Service Berbasis Mobile
Diploma (D3) 168 27,5% Sarjana (S1) 297 48,5% Magister (S2) 24 3,9% Length of time Using PLN Mobile < 1 tahun 428 69,9% > 1 s.d 3 tahun 159 26,0% > 3 s.d 5 tahun 25 4,1% Occupation Ibu Rumah Tangga 18 2,9% Karyawan Swasta 241 39,4% Pegawai Negeri Sipil/BUMN 226 36,9% Pelajar 46 7,5% TNI/Polri 7 1,1% T o t a l 612 100%

## Sumber: Data diolah dengan SmartPLS, 2021
Analisis  outer  model  khususnya  uji Convergent  Validity menemukan  bahwa  semua indikator  menunjukkan  nilai  outer  loading  0,7 (Gambar 2). Uji reliabilitas juga menunjukkan hasil yang  memuaskan,  dimana Composite  Reliability dan Cronbach's Alpha keduanya memiliki nilai 0,7 dan  AVE  memiliki  nilai  0,5  (Tabel  2).  Hasil tersebut  menunjukkan  stabilitas  yang  tinggi  serta konsistensi,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa semua  konstruk  penelitian  adalah  instrumen  yang sesuai,  valid,  dan  reliabel  dan  semua  pertanyaan
yang  diberikan  mampu  mengukur  setiap  konstruk dengan  sangat  baik.  Selanjutnya,  uji Discriminant Validity juga menemukan bahwa nilai cross‑loading masing‑masing  indikator  memiliki koefisien korelasi yang lebih besar dengan variabel masing‑masing  dibandingkan  variabel  lainnya, sehingga masing‑masing indikator terbukti merupakan  komponen  yang  sesuai  dari  konstruk terkaitnya  (Tabel  3)  (Hussein,  2015;  Priyatno, 2013).
Gambar 2. Convergent Validity Model (outer loading value)
Sumber: Data diolah dengan SmartPLS, 2021
Tabel 2. Reliability Test (Cronbach’s Alpha, Composite Reliability, AVE) Cronbach’s Alpha Composite Reliability AVE Behavioral Intention (BI) 0.943 0.964 0.898 Ease of use (EOU) 0.951 0.961 0.804 Facilitating Conditions (FC) 0.840 0.903 0.759 Performance Expectancy (PE) 0.933 0.952 0.833 Sosial Influence (SI) 0.901 0.929 0.767 Use Behavior (UB) 0.919 0.949 0.861 Usefullnes (US) 0.945 0.958 0.821
Sumber: Data diolah dengan SmartPLS, 2021
Sedangkan analisis inner model menemukan bahwa nilai R  square  variabel  endogenous  Use  Behavior (UB)  sebesar  0,684  yang  berarti  variabilitas konstruk Use  Behavior (UB)  dapat  dijelaskan dengan  baik  oleh Usefulness (US), Ease  of  Use (EOU), Performance  Expectancy (PE), Social Influence (SI), Facilitating  Condition (FC),  dan
Behavioral  Intention (BI)  sebesar  68,4%, sedangkan  sisanya  31,6%  akan  dijelaskan  oleh variabel  lain  di  luar  penelitian  ini.  Nilai  R  square sebesar  0,684  menunjukkan  persamaan  struktural model  dan  kapabilitas  variabel  eksogen  yang  kuat dalam  menjelaskan  variabel  endogen  (Ferdinand, 2014; Ghozali & Latan, 2015; Haryono, 2017).
Table 3. Discriminant Validity Test (cross-loading value) (BI) (EOU) (FC) (PE) (SI) (UB) (US) BI.1 0.942 0.761 0.739 0.734 0.691 0.736 0.706 BI.2 0.950 0.768 0.736 0.732 0.682 0.765 0.690 BI.3 0.951 0.737 0.706 0.690 0.663 0.797 0.678 EOU.1 0.714 0.899 0.710 0.744 0.654 0.577 0.741 EOU.2 0.687 0.848 0.709 0.847 0.693 0.560 0.834 EOU.3 0.757 0.921 0.749 0.791 0.715 0.630 0.784 EOU.4 0.706 0.901 0.744 0.812 0.746 0.654 0.810 EOU.5 0.679 0.881 0.744 0.755 0.702 0.611 0.723 EOU.6 0.742 0.928 0.795 0.811 0.730 0.647 0.804 FC.1 0.750 0.785 0.926 0.786 0.766 0.697 0.755 FC.2 0.728 0.780 0.915 0.749 0.705 0.701 0.716 FC.3 0.490 0.570 0.761 0.586 0.621 0.482 0.576 PE.1 0.728 0.810 0.724 0.861 0.713 0.598 0.779 PE.2 0.687 0.805 0.744 0.931 0.724 0.625 0.823 PE.3 0.691 0.811 0.762 0.935 0.745 0.652 0.833 PE.4 0.655 0.795 0.756 0.921 0.708 0.632 0.815 SI.1 0.512 0.614 0.636 0.650 0.877 0.523 0.598 SI.2 0.537 0.622 0.626 0.662 0.890 0.524 0.624 SI.3 0.620 0.700 0.733 0.706 0.890 0.618 0.699 SI.4 0.768 0.775 0.770 0.733 0.847 0.685 0.721 UB.1 0.729 0.618 0.678 0.628 0.639 0.934 0.607 UB.2 0.733 0.644 0.690 0.660 0.630 0.937 0.627 UB.3 0.787 0.642 0.668 0.626 0.638 0.913 0.600 US.1 0.657 0.754 0.667 0.785 0.663 0.593 0.893 US.2 0.627 0.762 0.692 0.802 0.680 0.578 0.923
US.3 0.656 0.806 0.722 0.810 0.709 0.602 0.922 US.4 0.694 0.813 0.753 0.792 0.701 0.597 0.876 US.5 0.662 0.810 0.735 0.843 0.707 0.612 0.915
Sumber: Data diolah dengan SmartPLS, 2021
Pengujian  hipotesis  disimpulkan  berdasarkan analisis  jalur,  mengacu  pada  nilai  signifikansi T‑statistik atau nilai P. T‑statistik atau nilai P dalam analisis  jalur  menunjukkan  signifikansi  atau besarnya  dampak  yang  dimiliki  konstruk  laten. Suatu  hipotesis  dikatakan  berpengaruh  signifikan jika T‑statistic lebih  dari  1,0960  atau  nilai  P  lebih kecil  dari  0,05,  sedangkan  nilai Original  Sample Estimate menunjukkan arah dan besarnya konstruk (Ferdinand, 2014; Ghozali & Latan, 2015; Haryono , 2017; Husein, 2015; Priyatno, 2013). Berdasarkan analisis  data,  ditemukan  bahwa  variabel Ease  of Use (EOU), Social  Influence (SI), Facilitating Condition (FC), Performance Expectancy (PE) dan
Behaviorial Intention (BI) memiliki nilai T‑statistik lebih tinggi dari 1,0960, sedangkan Usefulness (US) dan memiliki nilai T ‑nilai statistik di bawah 1,0960 (Tabel  4).  Temuan  ini  menunjukkan  bahwa  dari enam variabel yang dievaluasi, hanya satu variabel Usefulness (US)  yang  tidak  memberikan  pengaruh yang  signifikan  terhadap Use  Behavior (UB).  Dari analisis  jalur  juga  diketahui  bahwa Behavioral Intention (BI)  berpengaruh  paling  besar  dengan nilai  T‑statistik  7,893  dan  nilai Original  Sample Estimate 0,602 terutama pada indikator BI.2 dengan T‑statistik 149,276 (Gambar 3).

## Tabel 4. Path Analysis Results
Hipotesis Path Original Sample T-statistik (│O/STDEV│) Interpretasi H1 US   >  BI -0.002 0.023 Hipotesis ditolak H2 EOU>  BI 0.504 4.619 Hipotesis diterima H3 PE    >  BI 0.163 1.406 Hipotesis diterima H4 SI     >  BI 0.191 3.133 Hipotesis diterima H5 FC    > UB 0.270 3.390 Hipotesis diterima H6 BI     > UB 0.602 7.893 Hipotesis diterima Sumber: Data diolah dengan SmartPLS, 2021
Gambar 3. Path Model (T-statistic value) Sumber: Data diolah dengan SmartPLS, 2021
Perceived usefulness merupakan sejauh mana seseorang  percaya  bahwa  menggunakan  sistem tertentu  akan  meningkatkan  kinerjanya.  Semakin seseorang  merasakan  manfaat  dari  suatu  produk yang  ditawarkan  maka  minat  terhadap  produk tersebut  juga  akan  meningkat.  Namun  di  lain  sisi penelitian  ini  menemukan  bahwa  variable Usefulness tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap Behavioral  intention .  Ini  merupakan  temuan  yang menarik  mengingat  bahwa  kegunaan  aplikasi seharusnya  menjadi  pertimbangan  utama  dalam mengadopsi suatu aplikasi. Temuan ini menunjukkan  bahwa  ternyata  ada  banyak  aplikasi yang  bersifat  substitusi  terutama  dalam  hal pembayaran rekening listrik. Begitu juga untuk fitur pengaduan  ke  PLN  ini  pun  masih  bisa  dilakukan dengan  menghubungi  layanan  Call  Center  PLN 123,  hal  ini  menjadikan  walaupun  pelanggan  tidak mengadopsi  aplikasi  PLN  Mobile  masih  ada  jalan lain untuk tetap berhubungan dengan PLN.
Ease  of  use terkait  dengan  bagaimana kemudahan  operasional  bertransaksi  secara  online. Biasanya  calon  pembeli  akan  mengalami  kesulitan pada  saat  pertama  kali  bertransaksi  online  dan cenderung  mengurungkan  niatnya  karena  faktor keamanan  serta  belum  tahu  cara  bertransaksi online.  Di  lain  pihak,  terdapat  calon  pembeli  yang berinisiatif untuk mencoba karena telah mendapatkan informasi tentang tata cara bertransaksi  secara  online. Perceived  ease  of  use didefinisikan  sebagai  sejauh  mana  seseorang percaya  bahwa  menggunakan  sistem  tertentu mampu  mengurangi  usaha  seseorang  dalam mengerjakan  sesuatu.  Semakin  mudah  sebuah aplikasi  ebanking  digunakan  maka  minat  nasabah dalam  menggunakan  produk  yang  bersangkutan juga  akan  makin  meningkat.  Penelitian  yang dilakukan  oleh  (Ashsifa,  2020)  menunjukkan bahwa perceived  ease  of  use berpengaruh  positif terhadap kepuasan pelanggan, dengan demikian hal ini  akan  meningkatkan  niat  untuk  menggunakan ebanking  secara  berkelanjutan  dimana  kepuasan pelanggan merupakan salah satu prediktor terhadap niat penggunaan mobile banking secara berkelanjutan.
Performance  expectancy diartikan  sebagai seberapa  tinggi  seseorang  percaya  bahwa menggunakan  suatu  sistem  akan  membantunya untuk mendapatkan keuntungan-keuntungan kinerja dalam pekerjaannya. Penelitian yang dilakukan oleh (Amalia dkk, 2018) menunjukkan bahwa
perfomance  expectancy secara  positif  memiliki pengaruh  terhadap  niat  perilaku  ( Behavioral Intention )  sehingga  pengguna  beranggapan  bahwa indikator  yang  terdapat  dalam perfomance expectancy merupakan  hal  penting  dalam mempengaruhi  minat  dalam  menggunakan  layanan internet  banking.  Pada  penelitian  yang  dilakukan oleh  (Budiman,  2020)  menunjukkan  bahwa performance  expectancy berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap niat perilaku.
Social  influence didefinisikan  sejauh  mana seorang individu dapat dipengaruhi oleh orang lain dalam  menggunakan  sistem.  Penelitian  yang dilakukan  oleh  (Wardani,  2018)  menunjukkan bahwa  social  influence  memiliki  hubungan  positif terdahap behavioral  intention. Dimungkinkan pengaruh  ini  dikarenakan  adanya  promosi-promosi yang  dilakukan  penyedia  terkait  layanan  BNI internet  banking  sehingga  masyarakat  mengetahui tentang  layanan  BNI  internet  banking.  Penelitian yang  dilakukan  oleh  (Amalia  dkk,  2018) menunjukkan bahwa social influence secara positif memiliki  pengaruh  terhadap behavioral  intention sehingga  pengguna  beranggapan  bahwa  indikator yang terdapat dalam social influence merupakan hal penting  dalam  mempengaruhi  minat  dalam menggunakan layanan internet banking.
Facilitating  condition didefinisikan  sebagai tingkat dimana seseorang percaya bahwa sarana dan prasarana yang ada mendukung dalam penggunaan suatu  system  aplikasi.  Pada  penelitian  (Mulyani, 2018)  menunjukkan  bahwa facilitating  condition mempunyai  mempunyai  pengaruh  positif  terhadap minat  pemanfaatan  Aplikasi  Ojek  Online. Penelitian yang dilakukan oleh (Amalia dkk, 2018) menunjukkan  bahwa  Facilitating  Condition  secara positif  memiliki  pengaruh  terhadap behavioral intention sehingga  pengguna  beranggapan  bahwa indikator yang terdapat dalam facilitating condition merupakan hal penting dalam mempengaruhi minat dalam menggunakan layanan internet banking.
Keyakinan  individu  terhadap  manfaat  suatu sistem  mampu  meningkatkan  minat,  kemudian individu  tersebut  akhirnya  akan  menggunakan sistem  tertentu  dalam  aktivitasnya,  ataupun  dapat dikatakan  bahwa  keyakinan  akan  imbalan  yang diperoleh  di  masa  mendatang  adalah  suatu  faktor yang  dapat  mempengaruhi  minat  penggunaan terhadap  perilaku  penggunaannya  (Thompson  et al.,1991).  Penelitian  (Venkatesh  et  al.,  2003) menjelaskan  bahwa  terjadi  hubungan  yang
langsung  serta  signifikan  antara  minat  penggunaan sistem informasi terhadap perilaku penggunaannya. Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Pertiwi  dan Ariyanto,  2017)  menunjukkan  bahwa  minat penggunaan  berpengaruh  positif  pada  perilaku penggunaan  mobile  banking.  Penelitian  yang dilakukan  oleh  (Fauzi,  2018)  menunjukkan  bahwa behavioral intention memiliki pengaruh positif dan signifikan  terhadap use  behavior ,  ini  berarti
semakin banyak pengguna yang bersedia menggunakan  layanan  transportasi  online,  itu  akan berdampak  pada  penggunaan  layanan  transportasi online  di  masa  mendatang.  Penelitian  yang dilakukan  oleh  (Oktafani  dan  Sisilia,  2020) menunjukkan bahwa behavioral intention berpengaruh  positif  signifikan  terhadap use behavior of acceptance .

## IMPLIKASI MANAJERIAL
Hasil penelitian ini menekankan pentingnya faktor- faktor yang mempengaruhi minat masyarakat untuk mengadopsi  aplikasi  PLN  Mobile.  Di  Era  New Normal telah terjadi pergeseran perilaku konsumen yang  diikuti  dengan  preferensi  dan  tuntutan  akan pelayanan.  Adanya  penerapan  pembatasan  sosial berskala  besar  (PSBB),  situasi  yang  tidak  pasti, serta  faktor  lainnya  menyebabkan  masyarakat  kini bergantung pada teknologi digital dalam melaksanakan aktivitas sehari-hari, yang kemudian menjadi kebiasaan baru (Bounie et al., 2020; Chang & Meyerhoefer , 2020; Kim, 2020; Li & Li, 2020). Momentum  ini  menjadi  sangat  relevan  dengan relaunching  aplikasi  New  PLN  Mobile  untuk menjawab kebutuhan masyarakat terkait pelayanan
kelistrikan. Tantangan yang muncul saat ini adalah bagaimana  PLN  dapat  menjadikan  kemudahan mendapatkan  listrik  sebagai  suatu  gaya  hidup (electrifiying  lifestyle).  Hal  ini  dapat  dilakukan dengan:  1)  Menawarkan  kemudahan  penggunaan aplikasi  PLN  Mobile;  2)  Meningkatkan  performa dari  aplikasi  PLN  Mobile;  3)  Menggunakan influencer untuk mengajak masyarakat menggunakan aplikasi PLN Mobile; 4) Ketersediaan  aplikasi  untuk  platform  Android  dan Iphone;  5)  Mengarahkan  layanan  menggunakan aplikasi PLN Mobile dengan membatasi pelayanan secara offline atau tatap muka; 6) Penambahan dan penyempurnaan  fitur  aplikasi  PLN  Mobile  secara berkelanjutan.

## SIMPULAN DAN SARAN
Minat masyarakat untuk mengadopsi aplikasi PLN  Mobile  paling  besar  dipengaruhi  oleh  niat perilaku  ( behavior  intention ),  disusul  dengan kemudahan  penggunaan  ( ease  of  use ),  dukungan fasilitas  ( facilitating  condition ),  pengaruh  social ( social  influence ),  dan  ekspektasi  kinerja  ( performance  expectancy )  yang  dipengaruhi  oleh kondisi  New  Normal  seperti  saat  ini.  Dalam penelitian  ini  juga  menunjukkan  adanya  temuan bahwa  kegunaan  (usefulness)  tidak  terlalu berpengaruh  terhadap  niat  perilaku  ( behavior intention )  dikarenakan  untuk  aplikasi  pembayaran rekening  listrik,  saat  ini  telah  banyak  tersedia aplikasi  pembayaran  lain  yang  bersifat  substitusi, untuk  melakukan  transaksi  pembayaran  rekening listrik.  Begitu  pula  dengan  pelayanan  pengaduan pelanggan  bisa  tetap  melaporkan  pengaduan
melalui  Call  Center  PLN  123  sehingga  responden merasa  bahwa  kegunaan  aplikasi  PLN  Mobile kurang memadai.
Di  sisi  lain,  penelitian  ini  masih  memiliki keterbatasan  dimana  belum  dimasukkannya  unsur- unsur  risiko,  seperti  risiko  privasi  berkenaan dengan  data  peribadi  terkait  dengan  penggunaan aplikasi  ini  dan  risiko-risiko  lainnya,  sehingga  ini menjadi  salah  satu  keterbatasan  penelitian  ini. Untuk penelitian selanjutnya sebaiknya memasukan faktor-faktor organisasi seperti dukungan Manajemen Puncak, Budaya Organisasi,
Kapabilitas Informasi Teknologi untuk memperkuat model UTAUT dalam mengevaluasi niat menggunakan  aplikasi  dan  perilaku  penggunaan aplikasi PLN Mobile.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdillah.  W..  dan  Hartono.  J.  (2015).  Partial  Least  Square
(PLS): Alternatif Structural Equation Modeling (SEM) dalam Penelitian Bisnis. Penerbit Andi.Yogyakarta.
Amalia,  S.,  Kusyanti,  A.,  &  Herlambang,  A.  (2018).  Faktor-
Faktor  Yang  Memengaruhi  Minat  Nasabah  Dalam Menggunakan  Layanan  Internet  Banking  Dengan Menggunakan UTAUT (Unified Theory Of Acceptance And  Use  Of  Technology)  (Studi  Pada  Pengguna
Internet  Banking  BRI).  Jurnal  Pengembangan Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer,  vol.  2,  no. 10, p. 3315-3322, peb. 2018. ISSN 2548-964X. Ashsifa Izza. (2020). Pengaruh Technology Acceptance Model (Tam)  Terhadap  Kepuasan  Pelanggan  Dan  Niat Penggunaan  Mobile  Banking  Secara  Berkelanjutan (Privasi Dan Personalisasi Sebagai Variabel Moderasi). Jurnal Technobiz. Vol. 3 No. 1
Bounie,  D.,  Camara,  Y.,  &  Galbraith,  J.  W.  (2020). Consumers’  Mobility,  Expenditure  and  Online-Offline Substitution  Response  to  COVID-19:  Evidence  from French  Transaction  Data.  SSRN  Electronic  Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3588373
Budiman,  (2020),  Faktor  Yang  Mempengaruhi  Niat  Perilaku Nasabah  Dan  Pengaruhnya  Terhadap  Adopsi  Mobile Banking  Di  Indonesia,  e-Proceeding  of  Management  : Vol.7, No.1.
Chang,  H.-H.,  &  Meyerhoefer,  C.  (2020).  COVID-19  and  the Demand for Online Food Shopping Services: Empirical Evidence  from  Taiwan.  In  NBER  Working  Paper  No. 27427. https://doi.org/10.3386/w27427
Davis.  F.  D.  (1989).  Perceived  usefulness.  perceived  ease  of use.  and  user  acceptance  of  information  technology. Management  Information  Systems  Quarterly.  13(3). 319–340. doi:10.2307/249008
de  Filho.  J.  M..  Matos.  S..  Trajano.  S..  &  Lessa.  B.  (2020). Determinants  of  social  entrepreneurial  intentions  in  a developing  country  context.  Journal  of  Business Venturing
Insights.
14(April). https://doi.org/10.1016/j.jbvi.2020.e00207
Fauzi  Achmad,  (2018),  Pengaruh  Behavioral  Intention Terhadap  Use  Behavior  pada  Penggunaan  Aplikasi Transportasi  Online  (Studi  Kasus  Pada  Pengguna  Go- Jek  Dan  Grab  Di  Kalangan  Mahasiswa  Telkom University),  e-Proceeding  of  Management  :  Vol.5, No.2
Febrima  dan  Zulkarnain.  (2019).  Analisis  Persepsi  Manfaat Dan  Kemudahan  Penggunaan  Terhadap  Minat  Dan Adopsi  Internet  Banking  Pada  Pt.  Bank  Rakyat Indonesia  (Persero)  Tbk.  Cabang  Pangkalan  Kerinci. Jurnal Tepak Manajemen Bisnis. Vol. XI. No. 2.
Ferdinand, A. T. (2014). Metode Penelitian Manajemen. Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Ghozali,  &  Latan.  (2015).  Partial  Least  Squares,  Konsep Teknik dan Aplikasi Menggunakan Program SmartPLS 3.0 (2nd ed.). Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Haryono,  S.  (2017).  Metode  SEM  Untuk  Penelitian Manajemen  dengan  AMOS  Lisrel  PLS  (1st  ed.). Luxima Metro Media.
Hussein,  A.  (2015).  Penelitian  Bisnis  dan  Manajemen Menggunakan  Partial  Least  Squares  (PLS)  dengan
SmartPLS 3.0. Universitas Brawijaya. Kim, R. Y. (2020). The Impact of COVID-19 on Consumers: Preparing  for  Digital  Sales.  IEEE  Engineering Management Review. https://doi.org/10.1109/EMR.2020.2990115 Li,  K.  J.,  &  Li,  X.  (2020).  COVID-19  Pandemic:  Social Distancing, Public Policy, and Market Response. Social Science Research Network. https://doi.org/https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3593813
Mulyani  Asri.  (2018).  Analisis  Penerimaan  dan  Penggunaan Teknologi Aplikasi Ojek Online Menggunakan Unified Theory  of  Acceptance  and  Use  Technology.  Jurnal Algoritma. Vol. 15 No. 2.
Oktafani dan Sisilia. (2020). Analisis Penerapan Model Unified Theory  Of  Acceptance  And  Use  Of  Technology2 (Utaut2) pada Adopsi Penggunaan Dompet Digital Ovo Dayeuh  Kolot  Bandung  (Studi  kasus  pada  Generasi  Z sebagai  pengguna  OVO).  Jurnal  Menara  Ekonomi. Volume VI No. 1.
Pertiwi  dan  Ariyanto.  (2017).  Penerapan  Model  Utaut2  untuk Menjelaskan  Minat  dan  Perilaku  Penggunaan  Mobile Banking  di  Kota  Denpasar.  E-Jurnal  Akuntansi Universitas Udayana. Vol.18.2.
Priyatno,  D.  (2013).  Mandiri  Belajar  Analisis  Data  Dengan SPSS. Media Kom.
Salisu.  J.  B.  (2020).  Entrepreneurial  training  effectiveness. government  entrepreneurial  supports  and  venturing  of TVET  students  into  IT  related  entrepreneurship  –  An indirect-path  effects  analysis.  Heliyon.  6(11).  e05504. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e05504
Sarwono. J. (2018). Statistik Untuk Riset Skripsi. Andi. Thompson,  R.L.,  Higgins,  C.A.,  and  Howell,  J.W.  1991.
Personal  Computing:  Toward  a  Conceptual  Model  of Utilization. MIS Quarterly, 15 (1), pp:124- 143.
Venkatesh. V.. & Davis. F. D. (2000). A theoretical extension of the technology acceptance model: Four longitudinal field studies. Management Science.  46(2).  186–204. doi:10.1287/mnsc.46.2.186.11926
Venkatesh.  V..  Morris.  M.  G..  Davis.  G.  B..  &  Davis.  F.  D. (2003).  User  acceptance  of  information  technology: Toward  a  unified  view.  Management  Information Systems Quarterly. 27(3). 425–478.
Wardani  Ilal.  (2018).  Analisis  Minat  Pengguna  Layanan  Bni Internet Banking Dengan Menggunakan Model Unified Theory  Of  Acceptance  And  Use  Of  Technology (UTAUT). e-Proceeding of Management : Vol.5. No.2 Evi  Yani..  Ade  Fitria  Lestari..  Hilda  Amalia..  Ari  Puspita. (2018).  Pengaruh  Internet  Banking  Terhadap  Minat Nasabah  Dalam  Bertransaksi  Dengan  Technology Acceptance Model. Jurnal Informatika. Vol. 5 No. 1.