## Faktor Kunci Adopsi Fintech dalam Moda Pembayaran Biaya Pendidikan (Studi pada Mahasiswa Politeknik Harapan Bersama)
Mohammad Alfian 1 , Arifany Ferida 2* , Arvin Nova Aditya Pratama 3
Akuntansi Sektor Publik Politeknik Harapan bersama 1,2, 3 1) alfian.phb17@gmail.com 2,3) m.alfian@poltektegal.ac.id
*Corresponding Author Diajukan : 16 Januari 2023 Disetujui : 14 Februari 2023 Dipublikasi : 1 Juli 2023

## ABSTRACT
The  industrial  revolution  4.0  has  driven  changes  in  various  sectors,  including  economics.  The Covid 19 pandemic has also driven change by way of payment. The use of Fintech by students is one  form  of  that change that  occurs in  the  method  of  transactions  that  were  previously  carried out  directly  to  indirectly.  This  study  examines  the  determinants  of  students  paying  tuition  fees using  fintech.  This  study  uses  PLS  analysis  with  the  SmartPLS  3  test  tool.  The  amount  of  data processed in this study was 171, which method was used in selecting the sample, namely random sampling.  Based  on  the  results  of  statistical  tests  conducted,  it  was  found  that  the  method  of selecting fintech by students in paying tuition fees is influenced by trust, perceived benefits and user privacy and perceived risk of failing to influence it. Furthermore, the trust of students to use fintech in the study of baiaa payments is influenced by users perceptions, risks and privacy.
Keywords: Trust ; Privacy ; Fitech ; AIS

## PENDAHULUAN
Revolusi  industri  4.0  menyasar  pada  berbagai  macam  sektor,  tak  terkecuali  sektor ekonomi.  Revolusi  indistri  4.0  secara  tidak  langsung  mengubah  polahidup  dan  kegiatan  yang dilakukan masyarakat. Salah satau wujud perubahan yang tercajadi adalah dengan adanya fintech. Bettiger (1972) menytakan bahwa fintech merupakan gabungan dari kemampuan perbankan dan kemampuan teknologi informasi. Perkembangan fintech didukung dengan adanya ekosistem yang terbentuk  dari  revolusi  industri  4.0.  Salah  satu  faktor  pendukung  berkembanya  fintech  di Indonesia  yaitu  maraknya  transaksi  secara online terutama  pada  e-commerce. Fintech menurut Stewart  dan  Jürjens  (2018)  menyatakan  bahwa  suatu  platform  teknologi  informasi  yang menggunakan  jaringan  seluler  yang  dapat  memberikan  fasilitas  transaksi,  informasi  saldo rekening, informasi transaksi kredit dan debit yang dilakukan oleh pengguna.
Adanya fintech sebagai salah satu metode pembayaran dalam bertranasaksi memunculkan dampak yang cukup signifikan yang mana salah satu dampaknya yaitu pembayaran atas transaksi yang  dilakukan  dapat  lebih  mudah  dan  lebih  murah.  Milian et  al (2019)  menyatakan  bahwa fintech terdiri dari dua aspek yaitu financial dan technology . Selanjutnya Zavolokina et al (2016) menyatakan bahwa fintech akan membantu penggunanya dalam pencapaian keuntungan berganda seperti  pengurangan  biaya  transaksi,  kecepatan  informasi  keuangan,  menunjanga  pelaksanaan bisnis  yang  adil.    Merujuk  pada  manfaat  yang  ditawarkan  oleh fintech secara  langsung mendorong masyarakat menggunakan fintech untuk melakukan pembayaran atas transaksi secara online maupun offline. OJK (2021) menyatakan bahwa perusahaan penyelenggara fintech peer-to-
peer  lending atau fintech  lending yang  terdaftar  dan  berizin  di  OJK  adalah  sebanyak 193perusahaan. Julita et al (2020) menyatakan bahwa persepsi akan manfaat yang dirasakan oleh pengguna fintech pengaruhnya  lebih  besar  dari  pada  persepsi  akan  resiko  yang  didapatkan  oleh pengguna.  Sejalan  dengan  Julita et  al (2020),  Abramova  (2016)  menyatakan  bahwa  adopsi  dari suatu  sistem  pembayaran  dipengaruhi  oleh  persepsi  manfaat  dan  persepsi  resiko  yang  diterima oleh pengguna.  Namun Hossain et al (2020) menyatakan bahwa penggunaan fintech dipengaruhi oleh persepsi manfaat yang didapat oleh pengguna namun tidak dipengaruhi oleh persepsi resiko yang didapatkan oleh pengguna.
Privasi  merupakan  suatu  keadaan  dari  seseorang  yang  mana  pihak  lain  tidak diperkenankan untuk mengakses hal tersebut. Macht (2014) menyatakan bahwa privasi pengguna sangat diperhatikan ketika menggunakan layanan digital karena suatu lembaga pelayanan digital dapat  menghimpun  data  penggunanya  ketika  penguna  memebrikan  perstujuan  untuk  lembaga tersebut meng akses dan menghimput data si pengguna. Mukherjee dan Nath (2007) menyatakan bahwa  pengguna  akan  merasa  percaya  kepada  pemberi  layanan  digital  ketika  pemberi  layanan tersebut  mampu  menjaga  privasi  dari  penggunanya.  Bankole  dan  Bankole  (2017)  mendapati bahwa  kemampuan  pemberilayan  pembayaran  digital  dalam  menjaga  privasi  penggunanya berpengaruh  positif  terhadap  pengaruh  minat  pengguna  dalam  menggunakan  layaan  terebbut. Namun menurut Jun et al (2018) menyatakan bahwa privasi pengguan tidak berpengaruh terhadap minat menggunakan layanan pembayarn transaksi secara digital.
Handarkho et  al (2020)  menyatakan  bahwa  trust  mempengaruhi  pengguna  dalam menggunakan pembayaran secara digital dan trust yang ada dipengaruhi oleh persepsi resiko dari penggunaan  pembayaran  secara  digital.  Cao et  al (2018)  menyatakan  bahwa  trust  merupakan fantor  penentu  penggunaan  pembayaran  secara  online  dengan  trust  terbentuk  oleh  persepsi manfaat  yang  didapatkan  oleh  pengguna. Benlian et  al (2011) Trust akan  penggunaan  system pembayaran elektronik terbentuk dari persepsi resiko dan persepsi manfaat yang didapatkan oleh pengguna. Berdasarkan penelitian awal yang dilakukan oleh peneliti didapatkan mahasiswa akan merasa kesulitan dan terbebani ketika mahasiswa harus melakukan pembayaran biaya pendidikan dilakukan  dengan  datang  langsung  ke  Bank.  Melakukan  pembayaran  biaya  pendidikan  dengan datang  langsung  ke  bank  dapat  memakan  waktu  ketika  harus  melakukan  antrian  di  pelayanan teller.  Politeknik  Harapan  Bersama  merupakan  suatu  lembaga  pendidikan  yang  sebgian  besar pendapatannya  berasal  dari  penerimaan  biaya  pendidikan  yang  dibayarkan  oleh  mahasiswa. Politeknik  Harapan  Bersama  melakukan  invasi  dengan  memberikan  pilihan  mahasiswa  dalam melakuak  pembayaran  biaya  pendidikan  dengan  melakukan  pembayaran  denga Virtual  Account (VA),  atau  dengan  melalui  dompet  digital  agar  mahasiswa  dapat  melakukan  pembayaran  biaya pendidikan. Diharapkan dengan adanya inovasi tersebut dapat mempermudah proses pembayaran biaya pendidikan.
Berdasarkan  hasil  penelitian  terdahulu  didapatkan  bahwa  kemauan  seseorang  dalam penggunaan  suatu  metode  pembayaran  yaitu  ditentukan  oleh trust ,  persesi  manfaat  dari penggunaan  sistem  pembayaran  tersebut,  privasi  pengguna  dan  persepsi  resiko  yang  ada.  Trust dari pengguna layanan pembayaran secara digital dapat terbentuk oleh persepsi manfaat, privasi pengguna  dan  persepsi  resiko  yang  didapatkan  dari  transaksi  yang  dilakukan.  Berdasarkan manfaat  yang  ditawarkan fintech maka  dapat  dirasakan  manfaatnya  Ketika  dapat  diaplikasikan pada metode pembayaran biaya pendidikan. Manfaat yang dimungkinkan langsung dirasakan oleh mahasiswa yaitu kemudahan dan kenyamanan dalam melakukan pembayaran, karena mahasiswa tidak perlu lagi datang ke bank untuk melakukan pembayaran dan merasakan antrian Ketika akan mendapatkan  pelayanan  dari  bank  dalam  hal  ini  melakukan  pembayaran  biaya  pendidikan. Penelitian  ini  berfokus  pada  produk fintech pada  bagian  pembayaran  dan internet  banking saja, dikarenakan  kedua  hal  tersebut  yang  dapat  digunakan  oleh  mahasiswa  dalam  melakukan pembayan  biaya  pendidikan. Berdasarkan  hal  diatas  maka  peneliti  tertarik  untuk  melakukan penelitian  dengan  judul “Faktor  Kunci  Adopsi  Fintech  dalam  Moda  Pembayaran  Biaya Pendidikan (Studi Pada Mahasiswa Politeknik Harapan Bersama)” .

## STUDI LITERATUR

## Penelitian Terdahulu

## Fintech
Rabbani et al (2020) menyatakan bahwa Financial Technology (Fintech) merupakan suatu inovasi  di  era  moderen  dalam  area  keuangan  atau finance. Selanjutnya  Arner  et  al  (2020) menyatakan  bahwa fintech merupakan  suatu  inovasi  di  era  moderen  yang  sangat  baik  yang tercipta  dan  disediakan  oleh  Lembaga  non  keuangan.  Lee  (2009)  menyatakan  bahwa fintech merupakan  penggabungan  dari  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak  yang  terintegrasi  menjadi satu sehingga dapat memobilisasi dana dari penggunanya secara baik dan nyaman.
Bettinger  (1972)  menytakan  bahwa fintech merupakan  gabungan  dari  kemampuan perbankan dan kemampuan teknologi informasi. Perkembangan fintech didukung dengan adanya ekosistem  yang  terbentuk  dari  revolusi  industri  4.0.  Salah  satu  faktor  pendukung  berkembanya fintech di Indonesia yaitu maraknya transaksi secara online terutama pada e-commerce. Fintech menurut Stewart dan Jürjens (2018) menyatakan bahwa suatu platform teknologi informasi yang menggunakan  jaringan  seluler  yang  dapat  memberikan  fasilitas  transaksi,  informasi  saldo rekening, informasi transaksi kredit dan debit yang dilakukan oleh pengguna.
Adanya fintech sebagai salah satu metode pembayaran dalam bertranasaksi memunculkan dampak yang cukup signifikan yang mana salah satu dampaknya yaitu pembayaran atas transaksi yang  dilakukan  dapat  lebih  mudah  dan  lebih  murah.  Milian et  al (2019)  menyatakan  bahwa fintech terdiri dari dua aspek yaitu financial dan technology . Selanjutnya Zavolokina et al (2016) menyatakan bahwa fintech akan membantu penggunanya dalam pencapaian keuntungan berganda seperti  pengurangan  biaya  transaksi,  kecepatan  informasi  keuangan,  menunjanga  pelaksanaan bisnis  yang  adil.    Merujuk  pada  manfaat  yang  ditawarkan  oleh fintech secara  langsung mendorong masyarakat menggunakan fintech untuk melakukan pembayaran atas transaksi secara online maupun offline.
OJK  (2021)  menyatakan  bahwa  perusahaan  penyelenggara fintech  peer-to-peer lending atau fintech  lending yang  terdaftar  dan  berizin  di  OJK  adalah  sebanyak  193perusahaan. Perkembangan fintech yang  terjadi  pada  Indonesia  terlihat  dari  semakain  banyaknya  ragam perusahaan  yang  menawarkan  jasa  pembayaran  menggunakan fintech .  Perkembangan  fintech yang  ada  tak  lepas  dari  pengaruh  pandemi  yang  terjadi  di  Indonesia  yang  menyebabkan banyaknya  pembatasan  yang  terjadi  dan  menghindari  kontak  personal  menyebabkan  semakin banyaknya pihak yang menggunakan fintech.

## Trust
Dirk  dan  ferrin  (2001)  menyatakan  bahwa  kepercayaan  merupakan  suatu  konsep multidimensional  yang  meliputi  ekonomi,  sosisal,  perilaku,  manajerial  dan  teknologi.  Kim  et  al (2008) menyatakan bahwa pengguna fintech seringkali memutuskan menggunakan fintech hanya berdasarkan  informasi  yang  yang  tidak  lengkap,  namun  keputusan  tersebut  berdasarkan kepercayaan atas fintech tersebut sebagai media pembayaran. Handarkho et al (2020) menyatakan bahwa  trust  mempengaruhi  pengguna  dalam  menggunakan  pembayaran  secara  digital  dan  trust yang ada dipengaruhi oleh persepsi resiko dari penggunaan pembayaran secara digital. Cao et al (2018) menyatakan bahwa trust merupakan fantor penentu penggunaan pembayaran secara online dengan  trust  terbentuk  oleh  persepsi  manfaat  yang  didapatkan  oleh  pengguna. Benlian et  al (2011) Trust akan penggunaan system pembayaran elektronik terbentuk dari persepsi resiko dan persepsi manfaat yang didapatkan oleh pengguna. Mukherjee dan Nath (2007) menyatakan bahwa pengguna  akan merasa  percaya  kepada  pemberi  layanan  digital  ketika  pemberi  layanan  tersebut mampu menjaga privasi dari penggunanya. Berdasarkan penelitian terdahulu maka peneliti dapat membentuk hipotesis seagai berikut :
H 1 :  Persepsi manfaat mempengaruhi trust  dari mahaiswa dalam  memilih fintech sebagai media pembayaran biaya pendidikan
H 2 :  Persepsi  resiko  mempengaruhi trust dari  mahaiswa  dalam  memilih fintech sebagai  media pembayaran biaya Pendidikan
H 3 : Privasi pengguna mempengaruhi trust dari mahaiswa dalam memilih fintech sebagai media pembayaran biaya Pendidikan
H 4 : Trust mempengaruhi mahaiswa  dalam  memilih fintech sebagai  media  pembayaran  biaya pendidikan.

## Persepsi Manfaat
Viehland  dan  Leong  (2007)  mengungkapkan  bahwa  teknologi  yang  ada  dalam  hal  ini fibtech memberikan manfaat pada penggunanya dalam bentuk memberikan manfaat dari transaksi keuangan sehingga menarik minat penggunanya. Walker dan Johnson (2006) menyatakan bahwa layanan teknologi dapat memberikan tingkat manfaat ekonomi yang diperlukan dan memberikan kenyamanan  dalam  penggunaannya.  Kim  et  al  (2009);Rani  dan  Mehta  (2018); Örs (2018); Marpaung  et  al  (2021);  Al  amin  (2021)  menyatakan  bahwa  persepsi  manfaat  yang terbentuk  dari  metode  pembyaran  secara  digital  mempengaruhi  pengguna  dalam  menggunakan metode pembayaran secara digital.  Julita et al (2020) menyatakan bahwa persepsi akan manfaat yang  dirasakan  oleh  pengguna fintech pengaruhnya  lebih  besar  dari  pada  persepsi  akan  resiko yang didapatkan oleh pengguna. Sejalan dengan Juita et al (2020), Abramova (2016) menyatakan bahwa  adopsi  dari  suatu  sistem  pembayaran  dipengaruhi  oleh  persepsi  manfaat  dan  persepsi resiko  yang  diterima  oleh  pengguna.    Namun  Hossain et  al (2020)  menyatakan  bahwa penggunaan fintech dipengaruhi oleh persepsi manfaat yang didapat oleh pengguna namun tidak dipengaruhi  oleh  persepsi  resiko  yang  didapatkan  oleh  pengguna.  Berdasarkan  penelitian terdahulu maka peneliti dapat membentuk hipotesis seagai berikut :
H 5 :  Persepsi  manfaat  mempengaruhi  mahaiswa  dalam  memilih fintech sebagai  media pembayaran biaya Pendidikan

## Persepsi Resiko
Ketidak  adanya  wujud  dari  transaksi  yang  dilakukan  dengan  menggunakan fintech dapat membentuk  persepsi akan resiko  yang  akan  diterima oleh  pengguna  dari fintech .  Pavlon  (2003) menyatakan  bahwa  penyedia  jasa  fintech  harus  terbebas  dari  tindak  penipuan.  Transaksi menggunakan fintech rentan  terhadap  tindak  penipuan,  yang  mana  hal  tersebut  transaksi  yang dilakukan menggunakan media fintech terjadi tidak ada wujud nyata atas transaksi tersebut. Lee dan  Allaway  (2002)  menyatakan  bahwa  pengguna  dari  teknologi  informasi  dapat  menerima teknologi tersebut ketika pengguna tersebut mengetahui cara dari penggunaan teknologi tersebut. Dinev  et  al  (2006)  menyatakan  bahwa  ketika  terjadi  penurunan  persepsi  resiko  dari  pengguna teknologi  salahsatunya  persepsi  tindak  resiko  penipuan  maka  pengguna  akan  menggunakan teknologi  tersebut.  Zhou  (2013)  menyatakan  bahwa  agar  penyedia  layanan  pembayaran  secara digital  perlu  menawarkan  sistem  yang  berkualitas  sehingga  keberlanjutan  penggunaan  layanan tersebut  oleh  pengguna  dapat  berjalan  terus  menerus.    Juita et  al (2020)  menyatakan  bahwa persepsi akan manfaat yang dirasakan oleh pengguna fintech pengaruhnya lebih besar dari pada persepsi  akan  resiko  yang  didapatkan  oleh  pengguna.  Sejalan  dengan  Juita et  al (2020), Abramova  (2016)  menyatakan  bahwa  adopsi  dari  suatu  sistem  pembayaran  dipengaruhi  oleh persepsi manfaat dan persepsi resiko yang diterima oleh pengguna.  Namun Hossain et al (2020) menyatakan  bahwa  penggunaan fintech dipengaruhi  oleh  persepsi  manfaat  yang  didapat  oleh pengguna  namun  tidak  dipengaruhi  oleh  persepsi  resiko  yang  didapatkan  oleh  pengguna. Berdasarkan penelitian terdahulu maka peneliti dapat membentuk hipotesis seagai berikut : H 6 : Persepsi resiko mempengaruhi mahaiswa dalam memilih fintech sebagai media pembayaran biaya Pendidikan

## Privasi Pengguna
Privasi merupakan suatu keadaan dari seseorang yang mana pihak lain tidak diperkenankan untuk  mengakses  hal  tersebut.  Macht  (2014)  menyatakan  bahwa  privasi  pengguna  sangat diperhatikan  ketika  menggunakan  layanan  digital  karena  suatu  lembaga  pelayanan  digital  dapat menghimpun  data  penggunanya  ketika  penguna  memebrikan  perstujuan  untuk  lembaga  tersebut meng  akses  dan menghimput  data  si  pengguna.  Mukherjee dan  Nath  (2007) menyatakan  bahwa pengguna  akan merasa  percaya  kepada  pemberi  layanan  digital  ketika  pemberi  layanan  tersebut
mampu  menjaga  privasi  dari  penggunanya.  Bankole  dan  Bankole  (2017)  mendapati  bahwa kemampuan pemberilayan pembayaran digital dalam menjaga privasi penggunanya berpengaruh positif terhadap pengaruh minat pengguna dalam menggunakan layaan terebbut. Namun menurut Jun  et  al  (2018)  menyatakan  bahwa  privasi  pengguan  tidak  berpengaruh  terhadap  minat menggunakan layanan pembayarn transaksi secara digital. H 7 :  Privasi  Pengguna  mempengaruhi  mahaiswa  dalam  memilih fintech sebagai  media pembayaran biaya Pendidikan
Konstruk dan Kuesioner yang digunakan dalam peneliian
Tabel 1 Daftra Konstruk dan Kuesioner Konstruk Kuesioner Referensi Persepsi Manfaat (PM) PM1. Menggunakan fintech memiliki banuak keuntungan PM2. Saya dapat dengan mudah dan cepat menggunakan fintech PM3. Menggunakan fintech bermanfaat bagi saya PM4. Menggunakan fintech menghasilkan kualitas yang lebih unggul daripada layanan keuangan traadisional (D. J. Kim et al., 2008); (Benlian & Hess, 2011) Persepsi Risiko (PR) PR1. Menggunakan fintech dikaitkan dengan risiko tingkat tinggi. PR2 Ada ketidakpastian yang tinggi dalam menggunakan fintech PR3. Secara keseluruhan, menurut saya hanya ada sedikit manfaat menggunakan fintech dibandingkan dengan layanan keuangan tradisional (D. J. Kim et al., 2008); (Benlian & Hess, 2011) Privasi Pengguna (PvP) PP1. Saya khawatir dengan informasi pribadi saya, ketika saya menggunakan fintech dalam bertransaksi PP2. saya khawatir informasi pribadi saya digunakan pihak lain ketika saya menggunakan fintech dalam bertransaksi. PP3. Informasi privasi pengguna dapat dijual. PP4. Informasi transaksi dapat dikumpulkan oleh pihak lain. (Yang et al 2015)
Konstruk Kuesioner Referensi Trust (TR) TR1. Fintech selalu mengungkapkan informasi dengan benar dan dapat dipercaya TR2 Penyedia layanan fintech memberi kesan bahwa mereka berkomitmen dan menepati janji. TR3. Saya percaya bahwa penyedia layanan fintech memiliki pemikiran dan tujuan yang baik. (D. J. Kim et al., 2008) Pemilihan Fintech (PF) PF1. Saya akan secara positif mempertimbangkan fintech dalam rangkaian pilihan saya PF2. Saya lebih memilih fintech PF3. Saya berniat untuk terus menggunakan fintech PF4. Saya akan menggunakan fintech di masa depan (M. C. Lee, 2009); (Cheng et al., 2006)

## METODE

## Jenis Data
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif  yang  menggunakan  data  primer.  Data  yang digunakan dalam penelitian ini direkam menggunkan kuesioner dengan skala likert 1-5.

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Lokasi  penelitian  ini  yaitu  pada  Politeknik  Harapan  Bersama  dan  Waktu  penelitian  rentang November 2022 sampai dengan Januari 2023.

## Sumber Data
Data pada penelitian ini menggunakan data primer yang mana dalam melakukan pengumpulan data dari responden menggunakan kuesioner. Kuesioner dalam penelitian ini menggunakan skala likert 1-5 dalam mengukur persepsi dari responden.

## Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  respon  dari  responden  menggunakan  kuesioner  yang  mana  Kuesioner dalam  penelitian  ini  menggunakan  skala  likert  1-5  dalam  mengukur  persepsi  dari  responden. Kuesioner  dalam  penelitian  ini  menggunakan  media  Gform  sehingga  pengisian  kuesioner dilakukan secara online.

## Metode Analisis Data

## Uji Kualitas Instrumen dan Data Kuantitatif
Latan dan Ghozali (2012) menyatakan bahwa analisis data penelitian merupakan bagian dari proses  pengujian  data  setelah  tahap  pemilihan  dan  pengumpulan  data  penelitian.  Analisis  data dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode Partial  Least  Square (PLS).  Menurut  Wong  (2010) PLS merupakan pilihan yang tepat ketika jumlah sampel yang dimiliki sedikit, teori yang dimiliki terbatas,  ketepatan  prediksi  yang  ditujuakan  dalam  penelitian,  dan  tidak  ada  model  yang  baku. Wong  (2010)  menyatakan  PLS  digunakan  untuk  mengukur  hubungan  setiap  indikator  dengan
konstruknya. Selain itu, dalam PLS dapat dilakukan uji bootstrapping terhadap struktural model yang bersifat outer model dan inner model. Karena dalam penelitian ini menggunakan indikator untuk  mengukur  setiap  konstruknya,  dan  juga  model  pengukuran  bersifat  struktural,  maka diputuskan  menggunakan  PLS.  Berikut  adalah  langkah-langkah  analisis  dengan  metode Partial Least Square (PLS):

## Merancang Model Pengukuran (Outer Model)
Model ini digunakan untuk mengetahui validitas dan reliabilitas yang menghubungkan indikator dengan variabel latennya. Indikator dalam penelitian ini adalah reflektif karena indikator variabel laten  mempengaruhi  indikatornya,  untuk  itu  digunakan  3  cara  pengukuran  menurut  Hartono  dan Abdillah (2009); Wong (2013); Latan dan Ghozali (2012) , yaitu:

## Convergent Validity
Convergent  validity mengukur  besarnya  korelasi  antara  konstruk  dengan  variabel  laten. Hartono dan Abdillah (2009); Wong (2013); Latan dan Ghozali (2012) menyatakan bahwa dalam evaluasi convergent  validity dari  pemeriksaan  individual item  realibility ,  dapat  dilihat  dari standardized loading factor . Standardize loading factor menggambarkan besarnya korelasi antar setiap  item  pengukuran  (indikator)  dengan  konstruknya.  Kolerasi  dapat  dikatakan  valid  apabila memiliki nilai > 0,5

## Discriminant Validity
Evaluasi  selanjutnya  adalah  melihat  dan  membandingkan  antara discriminant  validity dan square  root  of  average  variance  extracted (AVE) . Model  pengukuran  dinilai  berdasarkan pengukuran  cross  loading  dengan  konstruk.  Jika  kolerasi  konstruk  dengan  setiap  indikatornya lebih  besar  daripada  ukuran  konstruk  lainnya,  maka  konstruk  laten  memprediksi  indikatornya lebih baik daripada konstruk lainnya.
Jika  nilai √𝐴𝑉𝐸 lebih  tinggi  daripada  nilai  kolerasi  di  antara  konstruk,  maka  discriminant validity  yang  baik  tercapai.  Menurut  Hartono  dan  Abdillah  (2009);  Wong  (2013);  Latan  dan Ghozali (2012) sangat direkomendasikan apabila AVE lebih besar dari 0,5. Berikur adalah rumus untuk menghitung AVE:
𝐴𝑉𝐸 = Σλ i 2 Σλ i 2 +   Σ i var(ε i )
Dimana 𝜆 𝑖 adalah  faktor  loading  (convergent  validity),  dan var(ε i ) =  1- 𝜆 𝑖 2 .  Hartono  dan Abdillah  (2009);  Latan  dan  Ghozali  (2012);  Wong  (2013)  menyatakan  bahwa  pengukuran  ini dapat digunakan untuk mengukur reliabilitas dan  asilnya lebih konservatif dibandingkan dengan nilai composite reliabity ( ρc ).

## Composite Reliability
Untuk  menentukan  composite  reliability,  apabila  nilai composite  reliability ρc >  0,8  dapat dikatakan  bahwa  konstruk  memiliki  reliabilitas  yang  tinggi  atau  reliable  dan ρc >  0,6  dikatakan cukup reliable (Kwong dan Wong, 2013). Berikut rumus untuk menghitung composite reliability ( ρc ):
ρc = (Σλ i ) 2 (Σλ i ) 2 +   Σ i var(ε i )

## Merancang Model Struktural (Inner Model)
Model  struktural  dievaluasi  dengan  menggunakan  R-square  (R²)  untuk  konstruk  dependen dengan  independen  nya,  R²  dapat  digunakan  untuk  menilai  pengaruh  variabel  laten  independen terhadap variabel laten dependen apakah mempunyai pengaruh yang substantive. Kriteria batasan nilai R² ini dalam tiga klasifikasi, yaitu 0,67 , 0,33 , dan 0,19.
Goodness  of  fit  digunakan untuk  mengevaluasi  model  pengukuran  dan  model  struktural  dan pengukuran  sederhana  untuk  keseluruhan  dari  prediksi  model.  Nilai  GoF  index  diperoleh  dari akar nilai rata-rata communalities index dikalikan nilai rata-rata R 2 . Nilai GoF terbentang antara 1 - 0 dengan interpretasi nilai adalah 0,1(GoF small ), 0,25 (GoF moderat ), dan 0,36 (GoF large ).
Uji Hipotesis ( Resampling Bootstraping )
Berdasarkan  tujuan-tujuan  penelitian,  maka  rancangan  uji  hipotesis  yang  dapat  dibuat merupakan  rancangan  uji  hipotesis  dalam  penelitian  ini  disajikan  berdasarkan  tujuan  penelitian. Tingkat  kepercayaan  yang  digunakan  adalah  95%,  sehingga  tingkat  presisi  atau  batas ketidakakuratan sebesar ( 𝛼 ) = 5% = 0,05. Dan menghasilkan nilai t-tabel sebesar 1.98.
Sehingga:
• Jika nilai t-statistik lebih kecil dari nilai t-tabel [t-statistik < 1.98], maka Ho diterima dan Ha ditolak.
• Jika nilai t-statistik lebih besar atau sama dengan t-tabel [ t-statistik > 1.98], maka Ho ditolak dan Ha diterima.

## Populasi dan Sampel

## Populasi
Populasi  merupakan  keseluruhan  dari  subjek  penelitian,  atau  dapat  disebut  bahwa populasi  merupakan  keseluruhan  subjek  yang  akan  diteliri  oleh  peneliti.  Populasi  dari penelitian  ini  adalah  seluruh  mahasiswa  Politeknik  Harapan  Bersama  yang  melakukan pembayaran  biaya  pendidikan.  Jumlah  populasi  pada  penelitian  ini  yaitu  2.975 Mahasiswa.

## Sampel
Sampel  merupakan  Sebagian  yang  diambil  dari  keseluruhan  bagian  yang  diteliti  dan dianggap  mewakili  gambaran  yang  benar  terhadap  populasi.  Dalam  penentuan  sampel dalam penelitian ini menggunakan randome sampling.

## HASIL
Penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan  alat  SmartPLS  3  dengan  metode  analisis  Partial Least Square (PLS). Responden dalam penelitian ini sebanyak 168 responden. Metode pemilihan responden  menggunakan  random  sampling.  Metode  Partial  Least  Square  (PLS)  melewati  3 tahapan  dalam  analisis  data.  Tahap  awal  dilakukan  untuk  melihat  validitas  dan  reliabilitas indikator  yang  ada,  tahap  kedua  menentukan  model  fit  yang  akan  digunakan  dalam  pengujian hipotesis, dan tahap terakhir adalah pengujian hipotesis.

## Designing the Measurement Model (Outer Model)
Tahapan  ini  untuk  mengetahui  validitas  dan  reliabilitas  indikator  yang  menghubungkan variabel  laten. Indikator penelitian  ini  bersifat  reflektif  karena  indikator  variabel  laten mempengaruhi indikator tersebut sehingga digunakan tiga tahapan pengukuran yaitu:

## 1. Discriminant Validity
Evaluasi dilakukan untuk melihat akar kuadrat dari Average Variance Extract (AVE). Model pengukuran dinilai berdasarkan pengukuran cross loading dengan konstruk. Jika korelasi konstruk dengan  masing-masing  indikator  lebih  besar  dari  ukuran  konstruk  lainnya,  maka  konstruk  laten memprediksi indikator tersebut lebih baik daripada konstruk lainnya.
Jika  nilai lebih  tinggi  dari  nilai  korelasi  antar  konstruk,  maka  validitas  diskriminan yang baik tercapai. Indikator dikatakan valid bila nilai AVE > 0,5

## Tabel 1 Nilai AVE
Variable AVE Pemilihan Fintech (PF) 0.767 Persepsi Manfaat (PM) 0.779 Persepsi Risiko (PR) 0.793 Privasi Pengguna (PvP) 0.910 Trust (TR) 0,631
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  yang  dilakukan  dengan  bantuan  software  SmartPLS  3.0 didapatkan  nilai  AVE  untuk  semua  konstruk  >  0,50.  Sehingga  dapat  memenuhi  syarat  validitas konvergen.

## 2. Composite Reliability
Untuk menentukan composite reliability, jika nilai composite reliability       > 0,7 dapat dikatakan konstruk memiliki reliabilitas tinggi atau reliabel dan > 0,6 dikatakan cukup reliabel.
Tabel 2. Nilai Composite Reliability Variable CR Pemilihan Fintech (PF) 0.929 Persepsi Manfaat (PM) 0.933 Persepsi Risiko (PR) 0.920 Privasi Pengguna (PvP) 0.953 Trust (TR) 0,836
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  SmartPLS  3.0  didapatkan  nilai  Composite  Reliability  untuk seluruh  konstruk  >  0,70.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  semua  indikator  konstruk  reliabel atau dengan kata lain memenuhi uji reliabilitas.

## 3. Cronbach Alpha
Uji  reliabilitas  diperkuat  dengan  adanya  cronbach  alpha  dimana  setiap  jawaban  diuji konsistensinya. Cronbach alpha bagus jika          0,5 dan dikatakan cukup jika      0,3
Tabel 3 Nilai Cronbachs Alpha Variable CA Pemilihan Fintech (PF) 0.900 Persepsi Manfaat (PM) 0.903 Persepsi Risiko (PR) 0.872 Privasi Pengguna (PvP) 0.901 Trust (TR) 0,716
Nilai cronbach alpha yang dihasilkan oleh semua konstruk sangat baik yaitu > 0,5 sehingga dapat disimpulkan bahwa semua indikator konstruk reflektif reliabel atau memenuhi uji reliabilitas.

## Merancang  Model Struktural (Iner Model)
Model  struktural  menggunakan  R-square  untuk  konstruk  dependen,  uji  Stone-Geisser  Q-square untuk  relevansi  prediktif  dan  uji  t  serta  signifikansi  koefisien  parameter  jalur  struktural.  R² digunakan  untuk  menilai  pengaruh  variabel  laten  independen  terhadap  variabel  laten  dependen. Kriteria untuk membatasi nilai R² ada dalam tiga klasifikasi, yaitu 0,67, 0,33, dan 0,19. Selain itu juga dilihat Qsquare predictive relevance untuk mengukur seberapa baik nilai observasi dan juga estimasi  parameternya.  Nilai  Q-square  yang  lebih  besar  dari  0  menunjukkan  bahwa  model tersebut  memiliki  nilai  relevansi  prediktif,  sedangkan  nilai  Q-square  yang  lebih  kecil  dari  0 menunjukkan bahwa model tersebut tidak memiliki relevansi prediksi.

## Tabel 4 Nilai R-Square
Variable R-Square Pemilihan Fintech (PF) 0,551 Trust (TR) 0,333
Berdasarkan uji statistik yang dilakukan didapatkan nilai R-Square dari Pemilihan Fintech (PF) 0,551  ,  yang  mana  hal  tersebut  memiliki  arti  bahwa  Pemilihan  Fintech  (PF)  sebaga  varibel dependen  dipengaruhi  oleh  variabel  indpeenden  Persepsi  Manfaat  (PM),  Persepsi  Risiko  (PR), Privasi  Pengguna  (PvP)  dan  Trust  (TR)    sebesar  55,1  %  dan  masih  ada  44,9  %  variabel independen  lain  yang  memperngaruhi.  Trust  (TR)  sebagai  variabel  dependen  memiliki  nilai R- Square sebesar  0,333  atau  33,3  %,  berarti  bahwa  variabel  independen  mempengaruhi  variabel dependen sebesar 33, 3 % dan variabel independen lain mempengaruhi Trust (TR) sebesar 66,7%.
FIT Model Penelitian

## Gambar  1

## FIT Model Penelitian

## Uji Hipotesis (Resampling Bootstraping)
Tingkat kepercayaan yang digunakan adalah 95%, sehingga tingkat ketelitiannya adalah ( ) = 5% = 0,05, dan nilai t-tabelnya adalah 1,98. Jika nilai t-statistik lebih kecil dari nilai t-tabel dan nilai Pvalues lebih besar dari 0,05, maka Ho diterima dan Ha ditolak. Sedangkan jika  nilai t-statistik lebih besar dari t-tabel dan Pvalue kurang dari 0,05, maka Ho ditolak dan Ha diterima.
Tabel 5 Hasil Uji Hipotets Hipotesis T Statistics  P Values Keterangan Persepsi Manfaat (PM) -> Pemilihan Fintech (PF) 7,233 0.000 Berpengaruh Persepsi Manfaat (PM) -> Trust (TR) 7,667 0,000 Berpengaruh Persepsi Risiko (PR) -> Pemilihan Fintech (PF) 0,013 0,989 Tidak Berpengaruh Persepsi Risiko (PR) -> Trust (TR) 1,993 0,047 Berpengaruh Privasi Pengguna (PvP) -> Pemilihan Fintech (PF) 2,804 0,005 Berpengaruh Privasi Pengguna (PvP) -> Trust (TR) 2,760 0,006 Berpengaruh Trust (TR) -> Pemilihan Fintech (PF) 4,102 0,000 Berpengaruh

## PEMBAHASAN
Berdasarkan hasil uji statistik yang dilakukan didapatkan bahwa :
1. Berdasarkan hasil uji statistik didapatkan bahawa nilai T Statistics 7,667 dan P Values sebesar 0,000 maka dapat disimpukan bahwa Persepsi manfaat mempengaruhi trust dari mahaiswa dalam memilih fintech sebagai media pembayaran biaya pendidikan.
2. Berdasarkan hasil uji statistik didapatkan bahawa nilai T Statistics 1,993 dan P Values sebesar 0,047 maka  dapat disimpukan bahwa  Persepsi  resiko mempengaruhi trust dari mahaiswa dalam memilih fintech sebagai media pembayaran biaya pendidikan.
3. Berdasarkan hasil uji statistik didapatkan bahawa nilai T Statistics 2,760 dan P Values sebesar 0,006 maka dapat disimpukan bahwa Privasi pengguna mempengaruhi trust dari mahaiswa dalam memilih fintech sebagai media pembayaran biaya pendidikan.
4. Berdasarkan hasil uji statistik didapatkan bahawa nilai T Statistics 4,102 dan P Values sebesar  0,000  maka  dapat  disimpukan  bahwa Trust mempengaruhi  mahaiswa  dalam memilih fintech sebagai media pembayaran biaya pendidikan.
5. Berdasarkan hasil uji statistik didapatkan bahawa nilai T Statistics 7,233 dan P Values sebesar  0,000  maka  dapat  disimpukan  bahwa  Persepsi  manfaat  mempengaruhi mahaiswa dalam memilih fintech sebagai media pembayaran biaya pendidikan
6. Berdasarkan hasil uji statistik didapatkan bahawa nilai T Statistics 0,013 dan P Values sebesar 0,989 maka dapat disimpukan bahwa Persepsi resiko mempengaruhi mahaiswa dalam memilih fintech sebagai media pembayaran biaya pendidikan.
7. Berdasarkan hasil uji statistik didapatkan bahawa nilai T Statistics 2,804 dan P Values sebesar  0,005  maka  dapat  disimpukan  bahwa  Privasi  pengguna  mempengaruhi mahaiswa dalam memilih fintech sebagai media pembayaran biaya pendidikan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil uji statsitik yang dilakukan bahwa Pemilihan fintech oleh mahasiswa dalam melakukan  pembayaran  biaya  pendidikan  dipengaruhi  oleh Trust ,  Persepsi  manfaat  dan  Privasi pengguna,  sedangkan  persepsi  resiko  tidak  mempengaruhi. Trust dari  mahasiswa  dalam menggunkan fintech dalam  membayar  biaya  pendidikan    dipengaruhi  oleh  Persepsi  manfaat, Persepsi Resiko dan Privasi pengguna.

## REFERENSI
Abramova, S., & Böhme, R. (2016). Perceived benefit and risk as multidimensional determinants of bitcoin use: A quantitative exploratory study.
AL AMIN, M., SULTANA, N., SAHA, T., Islam, S. M., & KASHEM, M. A. (2021). Customer's Attitude toward Mobile Banking Usage: A Case Study in Bangladesh. The Journal of Asian Finance, Economics, and Business, 8(2), 419-426.
Arner, D. W., Barberis, J., & Buckley, R. P. (2015). The Evolution of Fintech: A New Post-Crisis Paradigm? In Geo. J. Int’l L.
Bankole, F. O., & Bankole, O. O. (2017). The effects of cultural dimension on ICT innovation: Empirical analysis of mobile phone services. Telematics and Informatics, 34(2), 490-505. Bettinger, A. (1972). Fintech: a series of 40 times shared models used at manufacturers Hanover trust company. Interfaces, 62–63.
Benlian, A., & Hess, T. (2011). Opportunities and risks of software-as-a-service: Findings from a survey of IT executives. Decision support systems, 52(1), 232-246.
Cao,  X.,  Yu,  L.,  Liu,  Z.,  Gong,  M.,  &  Adeel,  L.  (2018).  Understanding  mobile  payment  users’ continuance intention: a trust transfer perspective. Internet Research.
Dinev,  T.,  Bellotto,  M.,  Hart,  P.,  Russo,  V.,  Serra,  I.,  &  Colautti,  C.  (2006).  Privacy  calculus model  in  e-commerce  -  A  study  of  Italy  and  the  United  States.  European  Journal  of Information Systems, 15(4), 389–402. https://doi.org/10.1057/palgrave.ejis.3000590.
Dirks,  K.  T.,  &  Ferrin,  D.  L.  (2001).  The  role  of  trust  in  organizational  settings. Organization science, 12(4), 450-467.
Handarkho,  Y.  D.  (2020).  Understanding  mobile  payment  continuance  usage  in  physical  store through  social  impact  theory  and  trust  transfer. Asia  Pacific  Journal  of  Marketing  and Logistics.
Hartono,  J.,  &  Abdillah,  W.  (2009).  Konsep  dan  aplikasi  PLS  (partial  least  square)  untuk penelitian empiris. Edisi I, BPFE, Yogyakarta.
Hossain, S. A., Bao, Y., Hasan, N., & Islam, M. F. (2020). Perception and prediction of intention to  use  online  banking  systems:  An  empirical  study  using  extended  TAM. International Journal of Research in Business and Social Science (2147-4478), 9(1), 112-126.
Juita,  V.,  Firdaus,  F.,  &  Hermanto,  T.  N.  P.  (2020). Studi  Prilaku  Pengguna  Layanan  Financial Technology  (Fintech)  di  Indonesia:  Analisa  Persepsi  Risiko  dan  Manfaat. Jurnal  Inovasi Pendidikan Ekonomi (JIPE), 10(2), 118-131.
Jun,  J.,  Cho,  I.,  &  Park,  H.  (2018).  Factors  influencing  continued  use  of  mobile  easy  payment service: an empirical investigation. Total Quality Management & Business Excellence, 29(9-10), 1043-1057.
Kim, D. J., Ferrin, D. L., & Rao, H. R. (2008). A trust-based consumer decision-making model in electronic  commerce:  The  role  of  trust,  perceived  risk,  and  their  antecedents. Decision support systems, 44(2), 544-564.
Kim, G., Shin, B., & Lee, H. G. (2009). Understanding dynamics between initial trust and usage intentions of mobile banking. Information Systems Journal, 19(3), 283-311.
Latan,  H.  &  Ghozali,  I.  (2012).  Partial  least  square:  Konsep,  teknik  dan  aplikasi  SmartPLS  2.0 M3. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Lee, J., & Allaway, A. (2002). Effects of personal control on adoption of self-service technology innovations. Journal
of Services Marketing,
16(6), 553–572.
https://doi.org/10.1108/08876040210443418.
Lee, M. C. (2009). Factors influencing the adoption of internet banking: An integration of TAM and  TPB  with  perceived  risk  and  perceived  benefit.  Electronic  Commerce  Research  and Applications, 8(3), 130–141. https://doi.org/10.1016/j.elerap.2008.11.006.
Macht,  S.  (2014).  Reaping  value-added  benefits  from  crowdfunders:  what  can  we  learn  from relationship marketing?. Strategic Change, 23(7-8), 439-460.
Marpaung, F. K., Dewi, R. S., Grace, E., Sudirman, A., & Sugiat, M. (2021). Behavioral Stimulus for  Using  Bank  Mestika  Mobile  Banking  Services:  UTAUT2  Model  Perspective. Golden Ratio of Marketing and Applied Psychology of Business, 1(2), 61-72.
Milian,  E.  Z.,  Spinola, M. de  M.,  dan  Carvalho, M. M.  d.  (2019).  Fintechs:  A  literature  review and  research  agenda.  Electronic  Commerce  Research  and  Applications,  34(January). https://doi.org/10.1016/j.elerap.2019.100833.
Mukherjee, A., & Nath, P. (2007). Role of electronic trust in online retailing: A re ‐ examination of the commitment ‐ trust theory. European journal of marketing.
OJK.  (2021).  Penyelenggara  fintech  lending  terdaftar  dan  berizin  di  OJK.  Ojk.Go.Id. https://www.ojk.go.id/id/kanal/iknb/financial-technology/Pages/Penyelenggara-Fintech- Lending-Terdaftar-dan-Berizin-di-OJK-per-28-Desember-2020.aspx
Örs,  M.  E.  (2018). Development  of  a  technology  acceptance  model  for  mobile  payment systems (Master's thesis, Middle East Technical University).
Pavlou,  P.  A.  (2003).  Consumer  acceptance  of  electronic  commerce:  Integrating  trust  and  risk with the technology acceptance model. International Journal of Electronic Commerce, 7(3), 101–134. https://doi.org/10.1080/10864415.2003.11044275.
Rabbani, M. R., Khan, S., & Thalassinos, E. I. (2020). Fintech, blockchain and Islamic finance: An  extensive  literature  review.  International  Journal  of  Economics  and  Business Administration, 8(2), 65–86. https://doi.org/10.35808/ijeba/444.
Rani, A., & Mehta, K. (2018). A Study on Development of Dual Phase Mobile Banking Adoption Model. Journal of Technology Management for Growing Economies, 9(2), 171-197.
Stewart,  H.,  &  Jürjens,  J.  (2018).  Data  security  and  consumer  trust  in  Fintech  Innovation  in Germany  Information  &  Computer  Security  Data  security  and  consumer  trust  in  Fintech Innovation  in  Germany  Article  information :  Information  &  Computer  Security,  26(1), 109–128.
Viehland,  D.,  &  Leong,  R.  S.  Y.  (2007).  Acceptance  and  use  of  mobile  payments.  ACIS  2007 Proceedings - 18th Australasian Conference on Information Systems, 664–671.
Walker, R. H., & Johnson, L. W. (2006). Why consumers use and do not use technology-enabled services. Journal of Services Marketing, 20(2), 125–135.
https://doi.org/10.1108/08876040610657057.
Wong, K. K. K. (2013). Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) techniques using SmartPLS. Marketing Bulletin, 24(1), 1-32.
Zavolokina,  L.,  Dolata,  M.,  &  Schwabe,  G.  (2016).  The  Fintech  phenomenon:  antecedents  of financial  innovation  perceived  by  the  popular  press.  Financial  Innovation,  2(1). https://doi.org/10.1186/s40854-016-0036-7.
Zhou, T. (2013). An empirical examination of continuance intention of mobile payment services. Decision Support Systems, 54(2), 1085–1091. https://doi.org/10.1016/j.dss.2012.10.034.