Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4828

## EVALUASI FAKTOR PENERIMAAN NASABAH TERHADAP  APLIKASI  MOBILE  BANKING  SYARIAH MENGGUNAKAN  MODIFIKASI  TAM  (STUDI  KASUS: BSI MOBILE)
Isyana Valda Choirila Vernanda 1* , Asif Faroqi 2 , Eristya Maya Safitri 3
1,2,3 Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur Jl. Rungkut Madya No. 1, Gn Anyar, Kec. Gn. Anyar, Surabaya, Jawa Timur Telp : +62 (031) 870 6369 Fax : +62 (031) 870 6372
Received: 10 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024
Keywords: TAM, BSI Mobile , Adoption , SEM-PLS, Penerimaan.
Corespondent Email: isyanavaldaa@gmail.com
Abstrak. Pada  revolusi  industri  4.0,  perkembangan  teknologi  kini  semakin hari  semakin  pesat.  Peluang  ini  dimanfaatkan  baik  oleh  Bank  Syariah Indonesia.  Akan  tetapi,  belum  lama  ini  para  nasabah  dikejutkan  dengan adanya kasus kebocoran data yang terjadi kepada BSI. Dengan adanya kasus kebocoran  data  tersebut,  tentu  hal  ini  akan  berimbas  kepada  para  nasabah. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi faktor penerimaan apa saja yang terbukti memiliki pengaruh terhadap penerimaan pengguna pada aplikasi BSI Mobile .  Menggunakan  model  konseptual  yang  mengintegrasi  antara  model TAM  dan Religiosity-Intention .  Pengujian  yang  ada  dilakukan  dengan menggunakan teknik SEM-PLS pada software SmartPLS 4 serta melibatkan 406  responden  didalamnya.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa perceived ease  of  use memiliki  pengaruh  terhadap user  satisfaction dan intention  to use. User satisfaction yang juga memiliki pengaruh terhadap intention to use , serta intention to use yang memiliki pengaruh terhadap adoption. Temuan ini memberikan  wawasan  yang  dapat  digunakan  untuk  perbaikan  dan peningkatan  aplikasi  BSI Mobile guna  mendorong  niat  adopsi  pengguna  di masa mendatang.
Abstract. In  the  industrial  revolution  4.0,  technological  developments  are now  increasingly  rapid.  This  opportunity  is  utilized  well  by  Bank  Syariah Indonesia.  However,  recently  customers  were  shocked  by  a  data  leak  case that  occurred  to  BSI.  With  the  data  leak  case,  of  course  this  will  have  an impact  on  customers.  This  study  aims  to  evaluate  what  acceptance  factors are  proven  to  have  an  influence  on  user  acceptance  of  the  BSI  Mobile application.  Using  a  conceptual  model  that  integrates  the  TAM  and Religiosity-Intention  models.  The  existing  testing  was  carried  out  using  the SEM-PLS technique on SmartPLS 4 software and involved 406 respondents in  it.  The  results  of  the  study  showed  that  perceived  ease  of  use  has  an influence on user satisfaction and intention to use. User satisfaction also has an  influence  on  intention  to  use,  and  intention  to  use  has  an  influence  on adoption.  These  findings  provide  insights  that  can  be  used  to  improve  and enhance the BSI Mobile application to encourage user adoption intentions in the future.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi yang pesat menjadi  faktor  penting  dalam  memenuhi berbagai  kebutuhan  manusia,  terutama  akses mudah  pada  internet  guna  mencari  informasi, berkomunikasi,  hingga  melakukan  transaksi keuangan.  Perkembangan  teknologi  ini  diikuti pula oleh sektor perbankan. Dimana berdasarkan data  Bank Indonesia pada Databoks  2023,    sektor  perbankan  mengalami kemajuan dengan nilai transaksi bank digitalnya  yang  mencapai  hampir  Rp  4,3 kuadriliun sepanjang bulan April 2023.
Tidak  hanya  itu,  pada  sektor  perbankan juga  terlihat  adanya  perkembangan  pada jumlah  pengguna  digital banking .  Menurut data Bank Indonesia pada Indonesia Research , jumlah pengguna  digital banking telah mencapai  sebanyak  102,7  juta  pengguna  [1]. Tentu,  peluang  tersebut  banyak  dimanfaatkan oleh bank yang ada di Indonesia. Salah satunya adalah Bank Syariah Indonesia atau BSI. Sama seperti  halnya  bank  pada  umunya,  BSI  juga menciptakan  sebuah  inovasi  bank digital nya yang  bernama  BSI  Mobile.  Layanan  BSI Mobile diciptakan guna mempermudah nasabah  BSI  dalam  melakukan  transaksi digital. BSI Mobile diresmikan pada 1 Februari 2021.
Pada  Mei  2023,  BSI  mengalami  kasus kebocoran data. Dimana kasus kebocoran data ini  disebabkan  oleh  serangan ransomware  dari sekelompok  hacker  Lockbit.  Lockbit  berhasil mencuri  1,5  terabyte  data  pribadi  pengguna BSI  Mobile  dan  menuntut  tebusan  sebesar US$20  juta  atau  sekitar  297  miliar.  Kasus kebocoran  data  ini  telah  dikonfirmasi  oleh wakil  menteri  BUMN,  Kartika  Wirjoatmodjo, dimana  beliau  berkata  bahwa  kebocoran  data tersebut disebabkan oleh komputer usang yang ada di kantor cabang.
Dengan  kasus  kebocoran  data  tersebut, tentu  menimbulkan banyak keraguan dari para nasabah.  Adapun  banyak  dari  nasabah  yang mengeluhkan  atas  terjadinya  kasus  tersebut sehingga  kasus  kebocoran  data  ini  menjadi perbincangan hangat di media sosial. Berdasarkan  survei  yang  dilakukan  oleh Akhyar  Business  Institute  pada  tahun  2023, yang  melibatkan  55  responden  dari  berbagai kota  di  Indonesia,  menunjukkan  bahwa  54% responden  masih  memiliki  rasa  kepercayaan kepada  BSI,  dan  menganggap  kasus  tersebut
merupakan  insiden  tak  terduga  di  luar  kendali bank.  Sebanyak  30%  responden  mulai  merasa ragu, dan 16% lainnya telah mengurangi saldo pada mobile banking mereka.
Menurut  [2],  fenomena  penerimaan    dan penggunaan  sistem mobile  banking oleh  para nasabah,  disebabkan  oleh  adanya  beberapa faktor,  dimana  faktor-faktor  tersebut  memiliki keterkaitan.  Faktor  tersebut  mungkin  saja berasal  dari  internal  nasabah  atau  lingkungan eksternal  nasabah.  Dengan  melihat  adanya fenomena  penerimaan  layanan  BSI Mobile tersebut, tidak menutup kemungkinan perkembangan bank digital akan terus berkembang,  sehingga  akan  memunculkan lebih  banyak  lagi  tantangan  yang  harus dihadapi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Mobile Banking
Menurut [3], mobile banking adalah sebuah layanan  yang  dirancang  guna  memungkinkan nasabah  untuk  melakukan  transaksi  melalui smartphone. Dikenal  juga  dengan m-banking , layanan ini memanfaatkan perangkat komunikasi bergerak untuk memfasilitasi akan transaksi  perbankan. Mobile  banking pertama kali  diluncurkan  pada  akhir  1990-an  oleh perusahaan Jerman Paybox, yang bekerja sama dengan  bank  –  bank  Jerman  dan  diuji  di bebagai  negara  Eropa  [4].  Dengan  adanya mobile banking ini, dapat memungkinkan para nasabah  untuk  dapat  mengakses m-banking tersebut secara 24 jam tanpa harus mengunjungi kantor cabang.

## 2.2 Bank Syariah Indonesia
Bank  Syariah  Indonesia  atau  dikenal dengan  BSI  ialah  bank  hasil  merger  antara Bank BRI Syariah, Bank Syariah Mandiri, dan Bank  BNI  Syariah.  Dengan  melakukan penggabungan  tersebut,  layanan  yang  ada menjadi lebih lengkap, jangkauannya pun lebih luas,  serta  modal  yang  digunakan  juga  akan lebih  kuat. Otoritas  Jasa  Keuangan  atau  OJK telah  mengeluarkan  izin  merger  pada  27  Januari 2021. Sampai saat ini, BSI telah mengoperasikan kurang lebih  1.365 cabang di seluruh Indonesia. Dikarenakan  BSI  ialah  bank  dengan  latar belakang syariah, maka sistem bagi hasil yang ada
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
ialah  tidak  mengenakan  bunga  dimana  hal  ini juga sesuai dengan prinsip syariat Islam.

## 2.3 Aplikasi BSI Mobile
BSI Mobile suatu  layanan mobile  banking yang  dimiliki  oleh Bank  Syariah  Indonesia guna  mempermudah  para  nasabah  dalam melakukan  transaksi  digital.  Dengan  adanya aplikasi  BSI Mobile ini,  memungkinkan  para nasabah  dapat  mengakses  rekening  mereka kapan  saja  serta  di  mana  saja.  Fitur  pun beragam yang meliputi transfer uang, pengecekan  saldo.  Pembayaran  kebutuhan, zakat, serta informasi jadwal sholat dan imsak. Sampai  saat  ini,  BSI Mobile telah  diunduh pengguna PlayStore dengan  lebih  dari  5  juta kali  dan  rating  yang  didapatkan  yaitu  4.2  dan 168.000 ulasan.  Aplikasi ini menempati posisi ke  48  dalam  kategori  layanan  perbankan  pada Google Playstore .

## 2.4 Technology Acceptance Model (TAM)
Technology  Acceptance  Model atau  TAM ialah  sebuah  model  yang  dikembangkan  oleh Fred  Davis  pada  tahun  1986.  Model  ini mengeksplorasi  bagaimana  individu  menerima teknologi baru dan faktor yang mempengaruhi penerimaan serta niat penggunaannya [5].

## Gambar 1. Model TAM
TAM  menyatakan  bahwa  niat  seseorang untuk  menggunakan teknologi  ditentukan  oleh dua keyakinan utama yaitu perceived usefulness dan perceived  ease  of  use .  Saat ini, TAM dianggap sangat relevan untuk memprediksi  keinginan  dan  kesiapan  dalam mengadopsi  teknologi,  karena  telah  banyak diterapkan  dan  diverifikasi  dalam  berbagai penelitian dan situasi yang berbeda.

## 3. METODE PENELITIAN
Peneliti  menggunakan  beberapa  tahapan yang  ada  pada  Gambar  2,  agar  dapat menyelesaikan  penelitian  ini.  Tahapan  -
tahapan tersebut tertera pada Gambar dibawah ini.

## Gambar 2. Alur Penelitian
Terdapat beberapa tahapan dalam menyelesaikan  penelitian  ini,  yakni  dimulai dari  identifikasi  masalah,  melakukan  literature review,  menentukan  model  konseptual  dan hipotesis,  menentukan  populasi  dan  sampel, serta menyusun instrumen dan pengukurannya. Lalu  dilakukan  pengujian  pada  instrumen tersebut,  yang  kemudian  dilanjut  melakukan pengumpulan  data,  lalu  dilakukan  analisis  dan pembahasan,  hingga  yang  terakhir  dilakukan penarikan kesimpulan dan saran.
3.1. Literature Review (Studi Literatur)
Tahapan  studi  literatur  dilakukan  dengan mencari serta mengkaji banyak macam bacaan yang  memang  relevan,  khususnya  terkait faktor  penerimaan,  niat  penggunaan,  dan adopsi  teknologi  digital  transaksional  seperti mobile banking. Literatur tersebut diambil dari sebuah  buku  ataupun  jurnal  yang  berasal  dari website  jurnal  internasional  dan  nasional seperti Google  Scholar,  Science  Direct,
Scopus, dan Elsevier.

## 3.2. Model Konseptual dan Hipotesis
Penelitian ini menggunakan model konseptual yang dikembangkan oleh [6].
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Gambar 3. Model Konseptual
Gambar  3  tersebut  ialah  model  konseptual yang mengadaptasi model TAM yang dikemukakan  oleh  Davis  (1998)  dengan menambahkan Religiosity-Intention  Model. Pada  model  konseptual  yang  dikembangkan oleh  [6],  memuat Perceived  Usefulness, Perceived  Ease  of  Use,  Religiosity,  User Satisfaction, Intention to Use dan Adoption.
3.2.1. Perceived Usefulness (PU)
Manfaat  yang  dirasakan  didefinisikan sebagai keyakinan bahwa teknologi memberikan  keuntungan  bagi  penggunanya. menyatakan bahwa manfaat ini mencerminkan seberapa  efektif  teknologi  dalam  memenuhi kebutuhan  pengguna.  Dalam mobile  banking , semakin  besar  manfaat  yang  dirasakan, semakin tinggi niat pengguna untuk mengadopsinya.  Sebaliknya,  jika  manfaatnya dianggap rendah, kemungkinan adopsinya juga rendah.  [7]  menemukan  bahwa  manfaat  yang dirasakan  adalah  faktor  utama  dalam  adopsi teknologi.
H1 : Perceived  Usefulness  berpengaruh terhadap Intention to Use untuk menggunakan aplikasi BSI Mobile.
3.2.2. Perceived Ease of Use (PEOU)
Kemudahan  yang  dirasakan  ialah  suatu keyakinan  pada  pengguna  bahwa  penggunaan teknologi  tertentu  akan  memudahkan  mereka. Dalam  model  TAM,  hal  ini  merujuk  akan perasaan  bebas  dari  kesulitan  saat  mereka menggunakan  teknologi. Kemudahan  ini menunjukkan  kepercayaan  bahwa  teknologi tidak  akan  menyulitkan  pengguna.  Pengguna cenderung  menerima  teknologi  yang  tidak rumit.  Jika  calon  pengguna  merasa  teknologi
sulit  digunakan,  kemungkinan  adopsinya rendah.  Penelitian  [8]  mengonfirmasi  bahwa kemudahan  yang  dirasakan  adalah  konstruksi yang valid dan dapat diandalkan dalam banyak konteks teknologi.
H2 : Perceived  Ease  of  Use  berpengaruh terhadap  Perceived  Usefulness  aplikasi  BSI Mobile.
H3 : Perceived  Ease  of  Use  berpengaruh terhadap Intention to Use untuk menggunakan aplikasi BSI Mobile. 3.2.3. Religiosity (RLG) Religiusitas  didefinisikan  sebagai  tingkat ketaatan agama seseorang sehingga
menimbulkan  dampak  terhadap  niat  dan perilaku seseorang tersebut. Adapun religiusitas  juga  mencerminkan  keyakinan yang  dapat  memengaruhi  cara  hidup,  interaksi dengan  orang  lain,  dan  pilihan  produk  serta jasa. Menurut [9], religiusitas adalah pendorong penting kepuasan dan niat berperilaku pengguna. Pengaruh agama terhadap  sikap  dan  keyakinan  membentuk kesadaran  dan  interaksi  seseorang  dengan dunia  sekitarnya.  [8]  juga  menyatakan  bahwa religiusitas  merupakan  faktor  utama  dalam penggunaan bank syariah.
H4 : Religiosity  berpengaruh terhadap User Satisfaction aplikasi BSI Mobile.
H3 : Religiosity  berpengaruh  terhadap Intention  to  Use  untuk  menggunakan aplikasi BSI Mobile.
3.2.4. User Satisfaction (US)
Kepuasan  pengguna  ialah  tingkat  kepuasan pengguna terhadap penggunaan suatu teknologi  tertentu.  Dalam mobile  banking , kepuasan  pengguna  sangat  penting  untuk mempengaruhi  niat  nasabah  menggunakan layanan  tersebut.  Penelitian  [9]  menunjukkan bahwa persepsi kemudahan penggunaan mobile  banking  berperan  penting  dalam meningkatkan  kepuasan  pengguna.  Jika  bank menawarkan nilai tambah dan berbagi manfaat mobile  banking,  kepuasan  nasabah  terhadap bank akan meningkat.
H6 : Perceived  Usefulness  berpengaruh terhadap  User  Satisfaction  aplikasi  BSI Mobile.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
H7 : Perceived  Ease  of  Use  berpengaruh terhadap  User  Satisfaction  aplikasi  BSI Mobile.
H8 : User Satisfactiom berpengaruh terhadap Intention to Use untuk menggunakan aplikasi BSI Mobile.
3.2.5. Religiosity dan Perceived Usefulness
Religiusitas  dan  manfaat  yang  dirasakan merupakan faktor yang berkaitan dengan nilai- nilai tertentu dan berpengaruh pada pengambilan keputusan dan perilaku pelanggan. Namun, penelitian mengenai dampak  religiusitas  terhadap  penerimaan pelanggan dan persepsi kegunaan suatu produk masih  jarang  ditemukan.  Religiusitas  adalah faktor  penting  dalam  perilaku  konsumsi  dan dapat memengaruhi persepsi pengguna tentang kegunaan produk. Penelitian [10] menekankan pentingnya religiusitas dalam preferensi layanan  perbankan.  [11]  juga  menemukan bahwa religiusitas secara
langsung memengaruhi  adopsi  bank  syariah  oleh nasabah.
H9 : Religiosity  berpengaruh  terhadap Perceived Usefulness aplikasi BSI Mobile.
3.2.6. Intention to Use (ITU)
Niat
menggunakan ialah tingkat
penerimaan  dan  kecenderungan  seseorang untuk  terus  menggunakan  suatu  layanan teknologi.  Dimana  niat  ini  menunjukkan  akan perilaku  para  pengguna  yang  dapat  diprediksi di  masa  depan  terkait  penggunaan  teknologi. Dalam  pasca  pembelian,  niat  pengguna  sering digunakan  untuk  memprediksi  kemungkinan pembelian  ulang,  karena  ini  akurat  dalam meramalkan  perilaku  konsumen  di  masa depan. Menurut [12], niat menggunakan adalah faktor  kunci  dalam  menentukan  penerimaan teknologi.  [8]  juga  menegaskan  bahwa  niat menggunakan  adalah  elemen  penting  dalam adopsi mobile banking dan dalam menentukan pilihan layanan perbankan oleh nasabah. H10 : Intention  to  Use  berpengaruh terhadap Adoption aplikasi BSI Mobile.
3.3. Populasi dan Sampel
Populasi  yang  dipakai  yakni  nasabah  BSI yang  merupakan  pengguna  BSI Mobile yang berdomisili di Kota Surabaya. Penulis memakai  metode  pengambilan probability
sampling yaitu Simple  Random  Sampling . Simple  Random  Sampling memiliki  peluang setara terhadap seluruh anggota sampel.
Ukuran populasi didapatkan melalui pernyataan secara langsung oleh Direktur Risk Management  BSI  yaitu  Grandhis  Helmi Harumansyah.  Berdasarkan  [13],  saat  ini jumlah  pengguna  BSI  mobile  sendiri  telah mencapai  angka  5,39  juta  per  kuartal  ll  2023. Sehingga  dengan  total  populasi  tersebut dilakukan  perhitungan  sampel  melalui  salah satu  metode  sampling,  yaitu  rumus  Slovin. Perhitungan  jumlah  sampel  dengan  rumus Slovin ini dikarenakan populasi yang memang diketahui jumlahnya.
Rumus:
𝑛 = 𝑁 1 + (𝑁. 𝑒 2 )

## Keterangan:
n : Jumlah sampel minimal yang diperlukan N : Ukuran populasi e : Persentase kelonggaran = 5% Perhitungan:
𝑛 = 𝑁 1 + (𝑁. 𝑒 2 )
𝑛 = 5390000 1 + (5390000 × 0,05 2 ) 𝑛 = 5390000 1 + (5390000 × 0,0025)
𝑛 = 5390000 13475 𝑛 = 400
Maka didapatkan hasil bahwa pada jumlah minimal sampel yang diperlukan ialah sebanyak 400 sampel.

## 3.4. Instrumen Penelitian
Jenis  skala  yang  digunakan  ialah  skala likert. Menurut [14] yang telah tercantum pada penelitian  [15]  menyebutkan  bahwa, Skala likert adalah  skala  yang  secara  umum digunakan  dalam  penelitian  untuk  mengisi angket dan digunakan dalam riset. Penggunaan skala  likert  ialah  dengan  mengisinya  dengan skala seperti, 1 yaitu sangat tidak setuju (STS), 2 berarti tidak setuju (TS), 3 yang berarti netral (N),  4  adalah  setuju  (S),  serta  5  yakni  sangat setuju (SS). Adapun instrumen penelitian yang
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
digunakan  ialah  sebanyak  27  indikator pertanyaan yang dikembangkan oleh [6].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Outer Model
Outer  model ialah  uji  untuk  menentukan hubungan antara variabel laten dan indikatornya.  Pada  tahap outer  model ini, nantinya akan diperoleh uji validitas konvergen, validitas diskriminan, serta composite reliability , dan cronbach’s alpha . 4.1.1. Validitas Konvergen Convergent validity berfungsi untuk menunjukkan  akan  validitas  pada  indikator- indikator pengukuran. Nilai convergent validity dapat  dilihat  dari  nilai loading  factor . Berdasarkan  rule  of  thumb  Hair  et  al.  (2011) nilai outer  loading yang  digunakan  sebagai syarat validitas harus > 0.70 dan pada Average Variance Extracted (AVE) harus >0.50.
Tabel 1. Nilai Outer Loading ADP ITU PEOU PU RLG US ADP1 0.791 ADP2 0.791 ADP3 0.864 ITU1 0.882 ITU2 0.810 ITU3 0.756 PEOU1 0.869 PEOU2 0.747 PEOU3 0.874 PEOU4 0.761 PU1 0.859 PU2 0.791 PU3 0.818 PU4 0.765 RLG1 0.734 RLG2 0.724 RLG4 0.720 RLG6 0.775 RLG7 0.737 RLG8 0.743 RLG9 0.705 RLG10 0.749 US1 0.820 US2 0.767 US3 0/872
Pada tabel 1, hasil pengujian terlihat bahwa memang  semua  indikator  telah  memenuhi persyaratan  validitas  konvergen  dengan  nilai loading  factor lebih  dari  0,7.  Oleh  karena  itu, indikator-indikator  tersebut  dianggap  sebagai indikator yang kuat untuk variabel tersebut.
Tabel 2. Nilai AVE
Variabel AVE Perceived Usefulness 0.654 Perceived Ease of Use 0.664 Religiosity 0.542 User Satisfaction 0.674 Intention to Use 0.668 Adoption 0.666
Berdasarkan  tabel  2,  hasil  pengujian menunjukkan nilai AVE yang telah memenuhi persyaratan  uji  validitas  dengan  nilai  >  0,5. Oleh  karena  itu,  instrumen  kuesioner  yang digunakan  dianggap  valid.  Dengan  demikian, hasil dari outer loading dan AVE menunjukkan bahwa syarat validitas konvergen telah sesuai.

## 4.1.2. Validitas Diskriminan
Discriminant  validity berfungsi  untuk menunjukkan  koefisien  korelasi  antar  variabel laten beserta signifikansinya. Nilai discriminant validity dapat dilihat melalui nilai pada cross loading . Discriminant validity juga dapat dilihat melalui Fornell-Larcker
Criterion ,  yaitu  akar  kuadrat  dari  AVE. Menurut  penelitian  Fornell  &  Larcker  (2012), jika nilai  pada akar kuadrat dari AVE tersebut ternyata  memiliki  nilai  lebih  yang  tinggi  dari korelasi  antar  variabel  laten  pada  kolom  yang sama, maka discriminant validity tersebut telah tercapai.
Tabel 3. Nilai Akar AVE
ADP ITU PEOU PU RLG ITU ADP 0.816 ITU 0.261 0.817 PEOU 0.642 0.183 0.815 PU 0.107 0.125 0.077 0.809 RLG 0.110 0.153 0.073 0.068 0.736 US 0.262 0.371 0.188 0.211 0.211 0.821
Tabel 3, menunjukkan bahwa nilai Fornell- Larcker  Criterion untuk  setiap  variabel independen,  yang  ditandai  dengan  penulisan lebih  tebal,  terlihat  lebih  besar  dari  korelasi yang  ada  pada  variabel  independen  pada kolom  yang  sama.  Dengan  demikian,  kriteria discriminant validity menggunakan pendekatan
Fornell-Larcker Criterion telah terpenuhi.
Tabel 4. Nilai Cross Loading ADP ITU PEOU PU RLG US
ADP1 0.791 0.170 0.500 0.055 0.151 0.288 ADP2 0.791 0.215 0.501 0.104 0.055 0.162 ADP3 0.864 0.242 0.565 0.097 0.079 0.209
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
ITU1 0.267 0.882 0.219 0.168 0.157 0.381 ITU2 0.179 0.810 0.101 0.045 0.138 0.233 ITU3 0.168 0.756 0.091 0.058 0.064 0.260 PEOU1 0.552 0.136 0.869 0.045 0.089 0.221 PEOU2 0.489 0.121 0.747 0.083 0.028 0.099 PEOU3 0.610 0.193 0.874 0.078 0.064 0.170 PEOU4 0.408 0.137 0.761 0.049 0.042 0.089 PU1 0.049 0.168 0.045 0.859 0.117 0.190 PU2 0.141 0.083 0.078 0.791 0.021 0.166 PU3 0.091 0.064 0.059 0.818 0.035 0.173 PU4 0.086 0.054 0.080 0.765 0.067 0.104 RLG1 0.113 0.080 0.086 0.052 0.734 0.166 RLG2 0.025 0.035 0.007 0.056 0.724 0.156 RLG4 0.064 0.082 0.044 0.022 0.720 0.086 RLG6 0.105 0.143 0.058 0.089 0.775 0.150 RLG7 0.045 0.142 0.000 0.027 0.737 0.192 RLG8 0.110 0.191 0.061 0.044 0.743 0.159 RLG9 0.113 0.026 0.098 0.098 0.705 0.076 RLG10 0.072 0.104 0.092 0.034 0.749 0.189 US1 0.249 0.309 0.153 0.178 0.206 0.820 US2 0.195 0.246 0.134 0.159 0.119 0.767 US3 0.200 0.348 0.173 0.161 0.185 0.872
Berdasarkan  tabel  4,  terlihat  akan  nilai cross loading yang  ditandai  dengan  penulisan  lebih tebal,  terlihat  bernilai  lebih  tinggi  dari  0,6 sehingga dapat diterima.

## 4.1.3. Composite Reliability dan Cronbach’s
Alpha Pengujian  reliabilitas  bertujuan untuk menguji akan nilai pada reliabilitas antara blok indikator tersebut dan konstruk yang membentuknya.  Berdasarkan  rule  of  thumb Hair  et  al.  (2011),  reliabilitas  dianggap memenuhi  jika  nilai composite  reliability dan cronbach’s alpha masing-masing bernilai lebih dari 0,70.
Tabel 5. Nilai Cronbach’s Alpha dan
Composite Reliability Cronbac h’s Alpha Composit e Reliabilit y Keteranga n PU 0.828 0.883 Reliabel PEOU 0.834 0.887 Reliabel RLG 0.882 0.904 Reliabel US 0.759 0.861 Reliabel ITU 0.759 0.857 Reliabel ADP 0.751 0.856 Reliabel
Tabel  5,  menunjukkan  hasil cronbach’s alpha dan composite  reliability untuk  seluruh variabel yang memenuhi persyaratan lebih dari
0,7,  dimana  hal  ini  sesuai  dengan  pedoman dari Hair et al. (2017).

## 4.2 Inner Model
Inner  model berfungsi  untuk  memprediksi akan  hubungan  kausal  atau  sebab  dan  akibat antara  variabel  laten  eksogen  dan  endogen. I nner  model ini  meliputi  uji R-Square dan F- Square.

## 4.2.1. R – Square
Uji R-Square guna  mengukur  akan  sejauh mana  variabel  independen  bisa  menjelaskan variabel  dependennya.  Nilai R-Square sebesar 0,75  berarti  bahwa  model  tersebut  kuat,  0,50 model  sedang,  dan  0,25  menunjukkan  bahwa model lemah [16].
Tabel 6. Hasil R-Square Variabel R-Square Adoption 0.068 Intention to Use 0.158 Perceived Usefulness 0.010 User Satisfaction 0.106
Pada  tabel  6,  terlihat  bahwa perceived usefulness , perceived  ease  of  use ,  dan religiosity memiliki R-Square sebesar  0.106 terhadap user satisfaction , yang  berarti model lemah. Artinya, variabel independen menjelaskan  10,6%  dari user  satisfaction , sementara  89,4%  lainnya  dijelaskan  oleh variabel  lain.  Pengaruh perceived  ease  of  use dan religiosity terhadap perceived  usefulness memiliki R-Square sebesar  0.010,  yang  juga membuktikan  bahwa  model  lemah.  Dimana variabel  independen  menjelaskan  1,0%  dan sisanya  99,0%  dijelaskan  oleh  variabel  lain. Sedangkan, pengaruh semua variabel independen terhadap intention to use memiliki R-Square 0.158,  yang  berarti  bahwa  model lemah  dengan  15,8%  dijelaskan  oleh  variabel independen  dan  84,2%  oleh  variabel  lain. Adapun,  pengaruh  semua  variabel  pada adoption memiliki R-Square sebesar  0.068, yang menunjukkan model lemah dengan 6,8% dijelaskan  oleh  variabel  dalam  model  dan 93,2% oleh variabel lain.

## 4.2.2. F – Square
F-Square ,  atau  yang  juga  dikenal  sebagai effect  size ,  digunakan  untuk  mengetahui
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
kebaikan model dengan diantaranya nilai 0.02, 0.15,  dan  0.35,  sesuai  rekomendasi  Cohen (1988)  untuk  definisi  operasional  regresi berganda.  Selain  itu, F-Square juga  berfungsi untuk mengukur akan kekuatan pada hubungan antara dua variable yang ada.
Tabel 7. Hasil F-Square Variabel F-Square Keterangan Perceived Usefulness → Intention to Use 0.002 Pengaruh Dapat Diabaikan Perceived Ease of Use → Intention to Use 0.014 Pengaruh Kecil Perceived Ease of Use → Perceived Usefulness 0.005 Pengaruh Dapat Diabaikan Religiosity → Intention to Use 0.006 Pengaruh Dapat Diabaikan Religiosity → User Satisfaction 0.039 Pengaruh Kecil User Satisfaction → Intention to Use 0.172 Pengaruh Sedang Perceived Usefulness → User Satisfaction 0.034 Pengaruh Kecil Perceived Ease of Use → User Satisfaction 0.029 Pengaruh Kecil Religiosity → Perceived Usefulness 0.004 Pengaruh Dapat Diabaikan Intention to Use → Adoption 0.073 Pengaruh Kecil Pada  tabel  diatas,  terlihat  bahwa user satisfaction memiliki nilai F-Square lebih dari 0.15,  menunjukkan  pengaruh  sedang  terhadap intention  to  use .  Sementara  itu, religiosity, perceived  usefulness,  perceived  ease  of  use , dan intention  to  use memiliki  nilai F-Square
lebih  dari  0.02,  menunjukkan  pengaruh  kecil. Ini berarti religiosity, perceived usefulness , dan perceived ease of use memiliki pengaruh kecil terhadap user satisfaction dan intention to use .
Selain  itu, intention  to  use juga  memiliki pengaruh  kecil  terhadap adoption .  Niilai  F- Square  kurang  dari  0.02,  seperti perceived usefulness terhadap intention to use, perceived ease of use terhadap perceived usefulness , serta religiosity terhadap intention  to  use dan perceived  usefulness ,  dapat  diabaikan  karena nilai tersebut tidak memenuhi nilai ketentuan.

## 4.3 Uji Hipotesis
Uji  hipotesis  dilakukan  menggunakan SmartPLS  4.0  dengan  teknik  nya  ialah bootstrapping .  Teknik  ini  digunakan  untuk menentukan signifikansi pengaruh antar variable.  Berdasarkan  rule  of  thumb  pada Ghozali  dan  Latan  (2015),  nilai  pada T- Statistic ialah  harus  ≥  1.96  serta  nilai  pada P value adalah < 0.05.
Tabel 8. Hasil Uji Hipotesis Hipotesi s O T- Stati stic P- Valu es Keteran gan Perceived Usefulness → Intention to Use 0.046 0.973 0.331 Tidak Signifikan Perceived Ease of Use → Intention to Use 0.113 2.333 0.020 Signifikan Perceived Ease of Use → Perceived Usefulness 0.072 1.131 0.258 Tidak Signifikan Religiosity → Intention to Use 0.073 1.076 0.282 Tidak Signifikan Religiosity → User Satisfactio n 0.187 3.126 0.002 Signifikan User Satisfactio n → Intention to Use 0.325 6.794 0.000 Signifikan Perceived Usefulness → User 0.177 3.320 0.001 Signifikan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Satisfactio n Perceived Ease of Use → User Satisfactio n 0.161 3.157 0.002 Signifikan Religiosity → Perceived Usefulness 0.063 0.775 0.438 Tidak Signifikan Intention to Use → Adoption 0.261 5.416 0.000 Signifikan
Berdasarkan tabel perhitungan diatas, maka diketahui bahwa:
1. Hasil  pengujian  pada  hipotesis  pertama menunjukkan  bahwa  hubungan  pertama ini  positif  dan  tidak  signifikan  karena original  sampel  bernilai  positif,  nilai pada T-Statistic ≤  1.96  serta  nilai P value > 0.05. Sehingga hipotesis ditolak.
2. Hasil  pengujian  kedua  menunjukkan bahwa  hipotesis  kedua  ini  ialah  positif dan  signifikan  karena  original  sampel bernilai  positif,  nilai  pada T-Statistic ≥
1.96  serta  nilai  pada P  value <  0.05.
Sehingga hipotesis diterima.
3. Hasil pengujian hipotesis ketiga menunjukkan  bahwa  hubungan  ketiga ini  ialah  positif  dan  tidak  signifikan karena  original  sampel  bernilai  positif, nilai pada T-Statistic ≤ 1.96 serta nilai P value > 0.05. Sehingga hipotesis ditolak.
4. Hasil  pengujian  ketiga  menunjukkan bahwa  hubungan  keempat  ini  dalah positif  dan  tidak  signifikan  karena original  sampel  bernilai  positif,  nilai pada T-Statistic ≤  1.96  serta  nilai P value > 0.05. Sehingga hipotesis ditolak.
5. Hasil  pengujian  pada  hipotesis  kelima ini  menunjukkan  hubungan  yang  positif dan  signifikan  karena  original  sampel bernilai  positif,  nilai  pada T-Statistic ≥ 1.96 serta nilai P value < 0.05. Sehingga hipotesis diterima.
6. Hasil pengujian keenam ini menunjukkan  bahwa  hubungan  mereka positif  dan  signifikan  karena  original sampel  bernilai  positif,  nilai  pada T- Statistic ≥  1.96  serta  nilai P  value < 0.05. Sehingga hipotesis diterima.
7. Hasil  pengujian  pada  hipotesis  ketujuh ini  menunjukkan  bahwa  hubungan ketujuh  ini  ialah  positif  dan  signifikan karena  original  sampel  bernilai  positif, nilai pada T-Statistic ≥ 1.96 serta nilai P value <  0.05.  Sehingga  hipotesis diterima.
8. Hasil pengujian kedelapan ini menunjukkan hubungan yang positif dan signifikan karena original sampel bernilai  positif,  nilai  pada T-Statistic ≥ 1.96 serta nilai P value < 0.05. Sehingga hipotesis diterima.
9. Hasil pengujian pada hipotesis kesembilan  ini  menunjukkan  hubungan yang  positif  dan  tidak  signifikan  karena original  sampel  bernilai  positif,  nilai pada T-Statistic ≤ 1.96 erta nilai pada P value > 0.05. Sehingga hipotesis ditolak. 10. Hasil pengujian kesepuluh ini menunjukkan hubungan yang positif dan signifikan karena original sampel bernilai  positif,  nilai  pada T-Statistic ≥ 1.96 serta nilai P value < 0.05. Sehingga hipotesis diterima.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perhitungan,  didapatkan akan  hasil  evaluasi  dengan  menggunakan metode  Modifikasi  TAM.  Maka  penulis menarik beberapa kesimpulan yaitu:
1. Hasil  perhitungan  pada  uji  hipotesis menunjukkan  bahwa  6  hipotesis  yang ada  tersebut  diterima  dan  4  hipotesis lainnya dinyatakan ditolak.
2. Terdapat beberapa variabel yaitu Perceived  Ease  of  Use dan User Satisfaction yang  memiliki  pengaruh terhadap Intention  to  Use .  Pengaruh yang  paling  besar  ialah  variabel User Satisfaction .  Adapun  juga Perceived Ease  of  Use , Perceived  Usefulness dan Religiosity juga  ternyata  memiliki pengaruh  terhadap User  Satisfaction . Sedangkan  variabel  yang  memiliki pengaruh  terhadap Adoption adalah variabel Intention to Use .
3. Terdapat beberapa variabel yang memiliki pengaruh yang tidak signifikan  terhadap Intention  to  Use yaitu Perceived Usefulness dan Religiosity. Sedangkan  variabel  yang
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
memiliki pengaruh yang tidak signifikan terhadap Perceived Usefulness adalah Perceived  Ease  of
Use dan Religiosity .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[ 1]  S. Setiawati, “Cashless Makin Digemari, Ini 5
Digital  Banking  Pilihan  Warga  RI,” CNBC Indonesia ,
2024.
https://www.cnbcindonesia.com/research/202 40610063016-128-545113/cashless-makin- digemari-ini-5-digital-banking-pilihan-warga- ri
[2]  T.  Chaidir,  I.  Ro’is,  and  Akhmad  Jufri, “Penggunaan  Aplikasi  Mobile  Banking  Pada Bank Konvensional dan Bank Syariah di Nusa Tenggara  Barat:  Pembuktian  Model  Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT),” Elastisitas  -  J.  Ekon.  Pembang. , vol.  3,  no.  1,  pp.  61–76,  2021,  doi: 10.29303/e-jep.v3i1.37.
[3]  M.  K. Buckland,  “Paper Knowledge:  Toward a  Media  History  of  Documents  edited  by LisaGitelman  (Ed.).  Durham,  NC:  Duke University  Press,  2014.  224  pp.  $79.95. (hardcover).  (ISBN:  978‐0822356578),” J. Assoc.  Inf.  Sci.  Technol. ,  vol.  66,  no.  5,  pp. 1088–1089, 2015, doi: 10.1002/asi.23492.
[4]  A. A. Shaikh, H. Alamoudi, M. Alharthi, and R.  Glavee-Geo, Advances  in  mobile  financial services: a review of the literature and future research directions , vol. 41, no. 1. 2023. doi: 10.1108/IJBM-06-2021-0230.
[5]  S.  Surahmat,  “Analisis  Penerimaan  Learning Manajemen  Sistem  Jurusan  Manajemen Informatika  Politeknik  Negeri  Sriwijaya Menggunakan Technology Acceptance Model (Tam),” J.  Inform.  dan  Tek.  Elektro  Terap. , vol. 12, no.
1, 2024, doi:
10.23960/jitet.v12i1.3843.
[6]  D.  Suhartanto,  D.  Dean,  T.  A.  T.  Ismail,  and R.  Sundari,  “Mobile  banking  adoption  in Islamic  banks:  Integrating  TAM  model  and religiosity-intention  model,” J.  Islam.  Mark. , vol.  11,  no.  6,  pp.  1405–1418,  2020,  doi:
10.1108/JIMA-05-2019-0096.
[7]  R.  .  S.  Sindhu  Singh,  “Article  information : Predicting  the  Intention  to  Use  Mobile Banking  in  India  Introduction,” Int.  J.  Bank Mark. , vol. 36, no. 2, pp. 357–378, 2018.
[8]  R.  F.  Malaquias  and  Y.  Hwang,  “Mobile banking  use:  A  comparative  study  with
Brazilian  and  U.S.  participants,” Int.  J.  Inf.
Manage. ,  vol.  44,  no.  May  2018,  pp.  132– 140, 2019, doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2018.10.004.
[9]  D.  Suhartanto,  D.  Dean,  G.  Leo,  and  N.  N. Triyuni,  “Millennial  experience  with  online food home delivery: A lesson from Indonesia,” Interdiscip. J. Information, Knowledge,  Manag. ,  vol.  14,  pp.  277–294, 2019, doi: 10.28945/4386.
[10]  S. Riptiono, D. N. Susanti, I. M. Rhamdhani, A.  I.  Anggraeni,  and  A.  Prasetyo,  “Parsing religiosity and intention to use Islamic mobile banking in Indonesia,” Banks Bank Syst. , vol.
16, no. 4, pp. 34–44, 2021, doi: 10.21511/bbs.16(4).2021.04.
[11]  D.  Jamshidi  and  N.  Hussin,  “Forecasting patronage  factors  of  Islamic  credit  card  as  a new  e-commerce  banking  service,” J.  Islam. Mark. ,  vol.  7,  no.  4,  pp.  378–404,  2016,  doi: 10.1108/jima-07-2014-0050.
[12]  S.  Adapa  and  S.  K.  Roy,  “Consumers’  post- adoption behaviour towards Internet  banking: empirical  evidence  from  Australia,” Behav. Inf.  Technol. ,  vol.  36,  no.  9,  pp.  970–983, 2017, doi: 10.1080/0144929X.2017.1319498.
[13]  Mediaasuransinews, “PT  Bank  Syariah Indonesia  Tbk:  Pengguna  BSI  Mobile  Capai 5,9  Juta,” Media  Asuransi  News ,  2023. https://mediaasuransinews.co.id/majalah/pt- bank-syariah-indonesia-tbk-pengguna-bsi- mobile-capai-59-juta/
[14]  J.  Dawes,  “Do  data  characteristics  change according to the number of scale points used? An experiment using 5-point, 7-point and 10- point scales,” Int. J. Mark. Res. , vol. 50, no. 1,
pp. 61–77, 2008, doi:
10.1177/147078530805000106.
[15]  H.  Utomo,  E.  Muh,  A.  Jonemaro,  and  M.  T. Ananta,  “Perbandingan  Usabilitas  Aplikasi Taxi  Online  Android  (  Grab-car  dan  Uber  ) Menggunakan  Unified  Theory  of  Acceptance and  Use  of  Technology  (  UTAUT  ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Vol. , vol. 1, no. 12, pp. 1708–1717, 2017.
[16]  J.  F.  Hair,  G.  T.  M.  Hult,  and  C.  M.  Ringle, “A  primer  on  partial  least  squares  structural equation modeling (PLS-SEM),” 2017.