ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
Hasil Penelitian

## ANALISIS FAKTOR YANG MEMPENGARUHI BEHAVIORAL INTENTION DAN USER BEHAVIOR PADA FINTECH SHOPEEPAY MENGGUNAKAN MODEL UNIFIED THEORY OF ACCEPTANCE AND USE OF TECHNOLOGY (UTAUT)
Linda Lorenza Hafifah 1)* , Nengah Widya Utami 2) dan I Gst.Agung Prmaesti Dwi Putri 3)
1,2,3) Program Studi Sistem Informasi Akuntansi, STMIK Primkara lorenzalinda1@gmail.com
Diterima 18 Juli 2022 / Disetujui 30 Agustus 2022
ABSTRACT : This study aims to determine the factors that can influence the interest of the Denpasar City Community in using ShopeePay fintech with the Unified Theory Of Acceptance And Use Of Technology (UTAUT) model. The data used in this study is primary data, where data is obtained directly from parties related to distributing questionnaires using google form. This study uses 2 sampling techniques, namely purposive  sampling  and  convenience  sampling.  Validity  and  reliability  testing  of  the  instrument  was carried out with SPSS software which was used to ensure that the questionnaire was valid and reliable. The  data  that  has  been  obtained  were  analyzed  using  the  Partial  Least  Square  (PLS)  method  using smartPLS  software.  The  results  of  the  tests  carried  out  indicate  that  the  performance  expectancy  and effort  expectation  variables  on  the behavioral  intention  variable,  the  facilitating  condition  variable  and the  behavioral  intention  on  the  user  behavior  variable.  Then  the  rejected  hypothesis  is  the  social influence variable on the behavioral intention variable.
Keywords: Fintech ShopeePay, Unified Theory Of Acceptance And Use Of Technology (UTAUT), behavioral intention s, user behavior , smartPLS.
ABSTRAK : Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  faktor  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  minat Masyarakat  Kota  Denpasar  dalam  penggunaan fintech ShopeePay  dengan  model Unified  Theory  Of Acceptance  And  Use  Of  Technology (UTAUT).    Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data primer, dimana data diperoleh secara langsung dari pihak yang berkaitan dengan menyebarkan kuesioner menggunakan  google  form.  Penelitian  ini  menggunakan  2  teknik  sampling,  yaitu  Teknik  purposive sampling dan convenience sampling Uji validitas dan uji reliabilitas instrumen dilakukan dengan software SPSS  yang digunakan untuk memastikan  kuesioner telah valid dan reliabel. Data yang telah didapatkan dianalisis dengan metode Partial Least Square (PLS) menggunakan software smartPLS. Hasil pengujian yang dilakukan mengindikasikan bahwa variabel performance expectancy dan effort expectation terhadap variabel behavioral  intention ,  variabel facilitating  condition dan behavioral  intention terhadap user behavior . Kemudian hipotesis yang ditolak yaitu variabel social influence terhadap variabel behavioral intention .
Kata kunci: Fintech ShopeePay, Unified Theory Of Acceptance And Use Of Technology (UTAUT), behavioral intention , user behavior ,  smartPLS.
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
Hasil Penelitian

## Pendahuluan
Revolusi  industri  4.0  telah  banyak mendorong perkembangan
teknologi (Nirmala  et  al.,  2020)  Terutama  industri keuangan  yang  saat  ini  dikenal  dengan financial  technology (Fintech) .  Munculnya fintech merupakan  terobosan  baru  dimana dalam  melakukan  transaksi  saat  ini  tidak perlu  lagi  menggunakan  uang  kertas. Dengan  kata  lain,  keberadaan fintech mengubah  bentuk  uang  kertas  menjadi bentuk  digital  (Hiyanti  et  al.,  2020). Munculnya fintech dapat  dilihat  sebagai salah  satu  solusi  terkait  dilema  dan  sulitnya mengakses  layanan  keuangan,  khususnya layanan  di  sektor  keuangan  konvesional. Penelitian yang dilakukan oleh Andriariza et al.,  mengungkapkan  bahwa  pergeseran industri  di  sektor  keuangan  terjadi  karena adanya  fenomena disruptive  innovation, yaitu  suatu  inovasi  yang  berhasil  mengubah sistem  atau  pasar  yang  ada  dengan memperkenalkan kemudahan akses, kepraktisan,  dan  biaya  yang  ekonomis.  dan kenyamanan (Andriariza & Agustina, 2020). Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK)  dan  Bank Indonesia adalah dua lembaga yang memiliki  kewenangan  untuk  mengatur  dan mengawasi Fintech di Indonesia. OJK fokus mengatur  dan  mengawasi fintech di  bidang peer  to  peer (P2P) lending,  Equity Crowdfunding, dan inovasi keuangan digital lainnya  (Otoritas  Jasa  Keuangan,  2016). Sementara  itu,  Bank  Indonesia  fokus  pada pengaturan dan pengawasan fintech di sektor sistem pembayaran (Bank Indonesia, 2017).
ShopeePay  merupakan  salah  satu fintech yang masuk kedalam sistem pembayaran  (payment  system. Fintech ShopeePay dapat digunakan sebagai transaksi pembayaran harian yang terhubung dengan  e-commers  Shopee.  Berdasarkan riset  yang  dilakukana  oleh  Annur,  (2020) terkait  transaksi  pengguna  Fintech  di Indonesia  per  Agustus  2020  mengungkap bahwa Fintech ShopeePay memiliki pengguna  sebesar  68%,  kemudian  disusul dengan OVO dan Gopay 56%, DANA 42%, dan  LinkAja  di  19.%.  Fintech  ShopeePay
berhasil  menggungguli  pengguna  transaksi keuangan digital di Indonesia. Namun, pada tahun  2021, Fintech ShopeePay  mengalami penurunan  pengguna,  Hal  ini  dibuktikan dengan  peningkatan  persentase  pengguna pada fintech lainnya.    diketahui  bahwa  Ovo berada pada posisi pertama dengan presentase sebesar 58,9%, kemudian disusul dengan  Gopay  yang  mememiliki  presentase sebesar  58,4%  lalu fintech ShopeePay  yang berada  di  posisi  ke-3  dengan  persentase pengguna  56,4%(Burhan,  2021).  Turunnya pengguna fintech ShopeePay  menunjukkan bahwa  pengguna  sistem  belum  sepenuhnya menerima keberadaan fintech ShopeePay.
Salah  satu  faktor  yang  mem- pengaruhi  seseorang  dalam  menggunakan ShopeePay adalah behavioral intention (niat perilaku).  Menurut  Suhartini  (2017) beha- vioral  intention didefinikan  sebagai  tingkat keinginan  atau  niat  pemakai  menggunakan sistem  secara  terus  menerus  dengan  asumsi bahwa  mereka  mempunyai  akses  terhadap informasi (Suhartini, 2017). Dimana seseorang yakin ketika menggunakan sistem tersebut  akan  meningkatkan  minat  mereka dan  pada  akhirnya  mereka  akan  menggu- nakan  sistem  tersebut  dalam  pekerjaannya. Niat  perilaku  diperlukan  untuk  mendukung keberhasilan penggunaan suatu sistem karena  keberhasilan  suatu  teknologi  infor- masi  sangat  bergantung  pada  penerimaan pengguna  (Astuti  et  al.,  2020).  Menurut Venkantesh  et  al.,  menyatakan behavioral intention dalam menggunakan suatu teknologi  memiliki  peran  yang  kuat  untuk membentuk penggunaan suatu teknologi dan sistem.  Dengan  begitu fintech ShopeePay dapat  diterima  ketika  seseorang  memiliki niat untuk memakai sistem tersebut.
Faktor  yang  kedua  yang  mem- pengaruhi  seseorang  dalam  meng-gunakan ShopeePay  adalah User  behavior (perilaku pengguna). Menurut Venkatesh, et al (2003) perilaku penggunaan ( user behavior )
didefinisikan sebagai reaksi perasaan menyeluruh  dari  individual  untuk  meng- gunakan  suatu  sistem.  Suatu  sistem  akan digunakan ketika pengguna mempunyai niat untuk menggunakan teknologi karena
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
keyakinan  bahwa  menggunakan  teknologi informasi  dapat  dilakukan  dengan  mudah, meningkatkan kinerja, dan adanya pengaruh dari  lingkungan.  Selain  itu,  kondisi  yang memfasilitasi  pemakai  teknologi  informasi juga  mempengaruhi  perilaku  penggunaan. Apabila  teknologi  tersebut  tidak  didukung oleh  fasilitas  maupun  peralatan  yang dibutuhkan  maka  penggunaan  teknologi informasi  pun  tidak  akan  terlaksana.  Pada tahun 2003 DeLone dan McLean menyatakan  dalam  mengetahui behavioral intention harus  berhubungan  erat  dengan user  behavior (perilaku  pengguna).  Konsep user behavior dari suatu sistem dapat dilihat dari beberapa perspektif, salah satunya yaitu pengguna  nyata  ( actual  use )  (DeLone  & McLean,  2003).  Dengan  demikian  dapat dikatakan  jika  pengguna  merasa  bahwa dengan  memanfaatkan  berbagai  fungsi  dari suatu  sistem  teknologi  informasi  akan meningkatkan  kepuasannya,  maka  mereka akan  lebih  sering  menggunakan  sistem tersebut (Bharata & Widyaningrum, 2017).
Terdapat  2  variable  dependen  yaitu behvioral  intention dan user  behavior ,  serta terdapat  4  variable  independen  yaitu, performance  expectancy, efffort  expentancy, social  influence dan facilitating  condition . Berdasarkan  indikasi  yang  terjadi  pada penelitian  ini  ingin  mengatahui  apakah terdapat pengaruh antara variabel independen  tersebut  dengan  niat  perilaku dan  perilaku  pengguna  dalam menggunakan fintech ShopeePay di Kota Denpasar. Sesuai dengan  pembahasan  diatas  bahwa  fintech ShopeePay mengalami penurunan pengguna. Dafa  (2022)  menjelaskan  bahwa  enggannya masyarakat menggunakan
ShopeePay dikarenakan  repotnya  dalam  melakukan top up atau  pengisisian  saldo  pada fintech ShopeePay  serta  karena  tidak  adanya  kerja sama antar fintech membuat sistem pembayaran  hanya  bisa  digunakan  antar ShopeePay  dengan  ShopeePay  (Astuti, 2022).  Fokus  pada  penelitian  ini  ingin melihat dari masing-masing variabel
memiliki pengaruh dominan dalam menggunakan fintech ShopeePay.
Variable  pertama  bahwa fintech ShopeePay  dapat  diterima  oleh  masyarakat adalah performance expectancy .
Performance  expectancy adalah  rangsangan seseorang  dalam  menggunakan fintech ShopeePay  karena  menganggap  bahwa sistem  tersebut  dapat  membantu  mening- katkan  kinerja  mereka.  Venkatesh  et  al (2003)  mengatakan  bahwa  keuntungan kinerja didapatkan Ketika seseorang memiliki  ekspetasi  pada  sebuah  sistem (ShopeePay), performance expectancy
tersusun  atas  beberapa  model  terdahulu yaitu: perceived usefulness, extrinsic motivation,  job-fit,  relative  adventage, dan outcome  expectations. Studi  ini  pernah dilakukan  dengan  menghasilkan  hasil  yang signifikan dan positif (Viswanath Venkatesh,  Michael  G.  Morris,  Gordon  B. Davis, 2003). Variable kedua yang dapat mempengaruhi behavioral  intention dalam menggunakan  ShopeePay  adalah effort expectancy. Effort expectancy adalah kemudahan  dalam  menggunakan fintech
ShopeePay  yang  dipercaya  dapat  mengu- rangi  tenaga  dan  waktu  seseorang  saat menggunakan ShopeePay. Kemudahan adalah hal yang paling penting ketika sebuah aplikasi ingin dipublikasikan. Studi ini telah dilakukan dengan hasil signifikan dan positif (Mooduto & Mariam, 2020).
Social influence adalah variable ke 3 yang dianggap dapat mempengaruhi behavioral  intention dalam  menggunakan fintech ShopeePay. Social influence Pengaruh  lingkungan  dapat  mem-pengaruhi seseorang  dalam  menggunakan  sebuah sistem (ShopeePay). Social influence memiliki dampak pada niat seseorang dalam menggunakan  sistem  melalui  3  mekanisme pendekatan  yaitu compliance,  internali- zation  dan  identification .  Dengan  begitu semakin banyak pengaruh yang diberikan ke calon  pengguna  semakin  besar  minat seseorang dalam menggunakan sistem karena  pengaruh  lingkungan  yang  kuat. Studi ini pernah dilakukan dengan menghasilkan hasil yang positif (Widayati & Panjaitan, 2020).
Variable  yang  keempat  yang  diper- kirakan  dapat  mempengaruhi user  behavior dalam  menggunakan fintech ShopeePay. Facilitating  condition adalah  fasilitas  yang dimiliki  seorang  pengguna  yang  dapat
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
membuat  seseorang  memiliki  minat  dalam menggunakan fintech ShopeePay.  Adanya fasilitas  yang  dimiliki  juga  mendukung seseorang  untuk  ingin  memiliki  sebuah sistem  tersebut.  Penelitian  ini  pernah dilakukan  oleh  Fredy  Setiawan  dan  Dien Novita  dengan  hasil  yang  positif  dan signifikan (Chandra & Novita, 2020).
Penelitian dan studi terdahulu menunjukan  bahwa  model  UTAUT  terbukti dapat  menjelaskan  penerimaan  sebuah teknologi  seperti  penelitian  yang  dilkukan oleh  Qoriyani  dan  Febriyanti  (2020) menjelaskan bahwa UTAUT mampu menganalisis  faktor  faktor  penerimaan  pada mahasiswa  dalam  memahami  istilah  kamus Akutansi  pada  smartphone  (Widayati  & Panjaitan,  2020).  Teguh  Hilmawan  (2020) dalam  penelitiannya  tentang  faktor  yang mempengaruhi  minat  dan  niat  masayakat Kota  Malang  dengan  menggunakan  uang elektronik dengan meliputi variabel variabel ekspektasi  kinerja,  ekspektasi  usaha,  faktor sosial,  dan  kondisi-kondisi  memfasilitasi berpengaruh  secara  positif  dan  signifikan (Hilmawan,  2020).  Diah  Rachma  falen (2021)  juga  melakukan  penelitian  tentang minat  UMKM  bidang  kuliner  di  Denpasar dalam  menggunakan  OVO  sebagai  alat transaksi pembayaran dengan metode model TAM  menggunakan  software  SmartPLS (Amor  Waning  et  al.,  2022).  Berdasarkan rujukan  dari  penelitian  terdahulu  peneliti ingin  melakukan  penelitian  ulang  dengan menganalisis faktor faktor yang
mempengaruhi behavioral  intention dan user  behavior pada  masyarakat  Kota Denpasar dalam menggunakan fintech ShopeePay  dengan  variabel  variabel  dari utaut  yaitu performance  expectancy , effort expectancy,  social  influence  dan  facilitating condition yang  akan  dianalisis  langsung menggunakan software SmartPLS.
Urgensi  dari  penelitian  ini  merujuk pada  bagaimana  persepsi  masyarakat  Kota
Denpasar dalam menerima fintech ShopeePay  yang  diketahui  bahwa  terdapat naik  dan  turunnya  jumlah  pengguna. Dimana  hasil  dari  penelitian  ini  dapat dijadikan  sebagai  gambaran  dan  masukan bagi pengembang aplikasi fintech ShopeePay.  Output  yang  diberikan  nanti
berupa  faktor  faktor  yang  mempengaruhi penerapan fintech ShopeePay  yang  lebih baik  dan  dapat  diterima  oleh  masyarakat pengguna akhir.
Rumusan  masalah  yang  dihadapi pada  penelitian  ini  adalah  penerimaan pengguna terhadap financial technology ber- dasarkan hubungan antara konstruk-konstruk dalam  UTAUT.  Rumusan  masalah  pene- litian  ini  Apakah Performance  Expectancy, Effort  Expectancy,  Social  Influence, berpe- ngaruh  terhadap Behavioral  intention dalam menggunakan fintech dan  apakah Faci- litating  Condition dan behavioral  intention berpengaruh  terhadap User  behavior dalam menggunakan fintech .
Berdasarkan  rumusan  masalah  di atas  dapat  dirumuskan  tujuan  penelitian  ini mengetahui Performance Expectancy, Effort Expectancy,  Social  Influence, berpengaruh terhadap Behavioral  intention dalam  meng- gunakan fintech dan mengetahui Facilitating Condition dan behavioral intention berpengaruh terhadap User behavior dalam menggunakan fintech

## Pengembangan Hipotesis penelitian

## Hipotesis 1
Performance Expectancy adalah tolak  ukur  seseorang  mempercayai  sebuah sistem teknologi dimana dalam menggunakan sistem teknologi akan membantu seseorang memperoleh keuntungan  dalam  kinerja  pada  pekerjaan mereka. Behavioral  intention berperan  kuat dalam membentuk penerimaan sistem
informasi.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Teguh  Hilmawan  (2020)  mengungkapkan bahwa performa expentancy memiliki pengaruh positif behavioral intention (Hilmawan,  2020).  Seperti  hal  nya Venkatesh,  et  al  (2003)  mengatakan  bahwa performance  expectancy memiliki  pengaruh positif  dan  signifikan  terhadap behavioral intention pada  sistem  teknologi  (Viswanath Venkatesh,  Michael  G.  Morris,  Gordon  B. Davis,  2003).  Berdasarkan  uraian  diatas, maka  diajukan  hipotesis  penelitian  sebagai berikut:
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
H1: Performance  expentancy berpengaruh positif  terhadap behaviroal  intention pada Fintech ShopeePay.

## Hipotesis 2
Effort  expectation adalah  tingkat kemudahan  dalam  menggunakan  sistem teknologi yang dapat mengurangi tenaga dan waktu  dalam  melakukan  pekerjaannya (Viswanath  Venkatesh,  Michael  G.  Morris, Gordon  B.  Davis,  2003).  Chandra,  et  al (2020) dalam penelitiannya mengungkapkan adanya pengaruh positif dan signifikan pada effort expectation terhadap behavioral intention dalam  mengggunaan  teknologi informasi(Chandra  &  Novita,  2020).  Sama Halnya dengan teori Venkatesh, et al (2003) yang  mengatakan  bahwa effort  expectation mempunyai pengaruh positif pada
behavioral  intention dalam  menggunakan sistem  informasi.  Maka  diajukan  hipotesis penelitian sebagai berikut:
H2: Effort  expectation berpengaruh  positif terhadap behaviroal  intention pada Fintech ShopeePay.

## Hipotesis 3
Social  influence adalah  tingkat  atau tolak ukur lingkungan dalam mempengaruhi seseorang sekitarnya untuk mengajak menggunakan  suatu  sistem  teknologi  yang baru(Viswanath  Venkatesh,  Michael  G. Morris,  Gordon  B.  Davis,  2003).  Nadiyah
Hidayati (2020) dalam peneliltiannya menyatakan bahwa social influence
memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan terhadap behavioral intention dalam menggunakan sistem informasi(Nadiyah Hidayati,  2020).  Sama  halnya  dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Onainor (2019)  yang  menyatakan  bahwa social influence berpengaruh  positif  terhadap behavior  intention (Onainor,  2019).  Dengan itu, diajukan hipotesis sebagai berikut: H3: Social  influence berpengaruh  positif terhadap behaviroal  intention pada Fintech ShopeePay
Hipotesis 4
Facilitating  conditions adalah  adanya fasilitas yang mendukung dalam menggunakan  sebuah  sistem  teknolog.  Nia Auliya (2018) dalam penelitiannya menyatakan  bahwa facilitating  conditions berpengaruh  positif  terhadap user  behavior teknologi informasi (Auliya, 2018). Penelitian Suhartini (2017) juga menyatakan bahwa facilitating  conditions berpengaruh sangat  signifikan  terhadap user  behavior dalam  teknologi  (Suhartini,  2017).  Maka diajukan hipotesis sebagai berikut: H4: Facilitating  condotions berpengaruh positif  terhadap user  behavior pada Fintech ShopeePay

## Hipotesis 5
Minat  atau  intensi (intention) adalah suatu  keinginan  dalam  melakukan  kegiatan. Minat  belum  tentu  berperilaku. Behavior adalah  tindakan  atau  kegiatan  nyata  yang dilakukan.  Dalam  penelitian  ini, behavioral intention digunakan  dalam  mengetahui seberapa  besar  behavior  seseorang  dalam menggunakan Fintech .  penelitian  yang dilakukan oleh Fitri Novika (2021) menyatakan  bahwa behavioral  intention memiliki pengaruh yang signifikan terhadap user behavior (Novika et al., 2021). Dengan itu, diajukan hipotesis sebagai berikut: H5: Behavioral intention berpengaruh positif  terhadap user  behavior pada Fintech ShopeePay.

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode deskriptif kuantitatif. Yang digunakan untuk menyesuaikan  variabel  yang  dipusatkan pada  fenomena  atau  kejadian  yang  sedang dianalisis  dengan  menghasilkan  penelitian berupa  angka  dan  memiliki  makna  yang kemudian disajikan secara deskriptif (Margareta,  2013). jenis  data  kuantitatif untuk  menghitung  hipotesis  yang  telah ditentukan.  Sumber  data  pada  penelitian  ini adalah  data  primer.  Data  primer  didapatkan dari  responden  yang  bersangkutan,  yaitu pengguna Fintech ShopeePay  yang  tinggal dan berdomisili di Kota Denpasar.
Penelitian ini juga dilakukan dengan menggunakan  model  UTAUT,  suatu  model penelitian yang di bangun untuk menganalisis  faktor-faktor  apa  saja  yang
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
mempengaruhi behavioral  intention dan user  behavior .  Model  utaut  memiliki rumusan variable yang dibagi menjadi empat variable yang ditetapkan yaitu
1. Permormance  Expectation (X1),
tingkat seseorang mempercayai dalam  menggunakan  sistem  dapat membantu dan memperoleh keuntungan. 2. Effort  Expectation (X2),  tingkat
kemudahan dalam menggunaan sistem dan dipercaya dapat mengurangi upaya,tenaga dan waktu. 3. Social Influence (X3), tingkat kepercayaan individu terhadap orang di sekitarnya dalam mengajak untuk menggunakan sistem baru. 4. Facilitating Conditions (X4), kepercayaan individu terhadap fasilitas akan mendukung penggunaan suatu sistem.
Analisis  data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  SEM  (Structural Equation  Modeling)  berbasis  PLS  (Partial Least  Square)  (Amor  Waning  et  al., 2022)Perangkat  lunak  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  SmartPLS, dengan tahapan sebagai berikut:
1) Perancangan model struktural Tahap ini, dilakukan untuk menggambarkan hubungan variabel laten dengan  variabel  laten  lainnya,  dimana perancangan model struktural ini didasarkan  pada  hipotesis  yang  telah dijelaskan sebelumnya. 2)    Perancangan model pengukuran Tahap ini, dilakukan untuk menggambarkan  hubungan  dari  masing- masing variabel indikator terhadap
variabel akhir. Perancangan model pengukuran  ini  didasarkan  pada  variabel indikator yang telah disusun sebelumnya. 3)    Evaluasi Model Tahap ini dilakukan dengan 2 mengevaluasi 2 model yaitu outer model dan  inner  model.  evaluasi  outer  model dibagi  menjadi  3  yaitu, Discriminant Validity mencari nilai  korelasi  antara
indikator variabel dengan variabel
lainnya (nilai  cross  loading) ,  Convergent Validity mencari nilai  butir  (loading factor)  yang  dimiliki  oleh  variabel masing masing , dan Composite Reliability mencari  nilai  setiap blok indikator  yang  mengukur  variabel  yang tidak teramati berdasarkan skor. Sedangkan evaluasi inner model dilakukan dengan mencari nilai R-square pada setiap variable dependen

## Pengujian Hipotesis
Tahap pengujian hipotesis dilakukan dengan  menguji  hubungan  antara  variabel dependen  (Y)  dan  variabel  independen  (X). Metode  yang  digunakan  adalah  dengan menggunakan  booststrap  resampling  dan statistik  uji  t  yang  akan  diolah  langsung menggunakan PLS. ketentuan agar hipotesis alternatif diterima jika hasil uji t-statistik > t- tabel (1,96)(Hilmawan, 2020)
Populasi  pada  penelitian  ini  adalah masyarakat  yang  berdomisili  di  Kota Denpasar.  Dikarenakan  sasaran  populasi yang  sangat  luas  dan  tidak  diketahui jumlahnya sehingga peneliti hanya mengambil sampel dari keseluruhan populasi. Dalam menentukan jumlah sampel, dapat menggunakan rumus Lemeshow dari Stanley Lemeshow(Zamrodah, 2021). n= n = Jumlah sampel
Z =  Statistic  Z  (untuk  tingkat  kepercayaan
95% atau sig.
0,05 P = Proposi Maksimal estimasi
d = presisi  absolut/alpha/sampling  error
10%
n = = 96,4 dibulatkan menjadi 100
Teknik  pengambilan  sampel  pada  penilitian ini menggunakan Teknik purposive sampling dan convenience sampling . Teknik purposive sampling adalah penarikan sampel dari  kriteria-kriteria  yang  ditentukan  oleh peneliti  yang  sesuai  dengan  syarat  tujuan
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
Versi Online: http://journal.ubm.ac.id/index.php/akuntansi-bisnis/ DOI: 10.30813/jab.v15i2.3574
penelitian.  Kriteria  yang  digunakan  dalam pengambilan sampel ini sebagai berikut :
1. Orang  yang  tinggal  dan  berdomisili  di
Kota Denpasar
2. Sudah berumur > 17 tahun
3. Mempunyai  wawasan  tentang  fintech ShopeePay
4. Sudah  pernah  menggunakan  fintech
ShopeePay Sedangkan convience  sampling adalah Teknik sampling yang didapatkan sampelnya secara langsung dengan menghubungi kelompok yang mudah dijumpai seperti, mahasiswa, rekan, ataupun tetangga. Instrumen  dalam  penelitian  ini menggunakan metode survei, yang dilakukan  dengan  memberikan  pertanyaan berupa  kuesioner  yang  dibagikan  kepada responden. Kuesioner diukur dengan menggunakan  jenis  skala  pengukuran,  yaitu skala Likert. Skala likert akan diterjemahkan ke  dalam  indikator-indikator  yang  terukur sehingga dapat dijadikan sebagai tolak ukur.
Sedangkan untuk mengukur analisis kuantitatif pada skala, diberikan nilai, angka atau skor, untuk memudahkan penulis dalam mengukur dan mengolah data responden.

## Hasil Dan Pembahasan

## Hasil Uji Validitas
Penelitian  ini  melakukan  uji  coba instrument  dengan  melakukan  uji  validitas dan  uji  realibilitas.  uji  coba  instrument  ini didapatkan  dari  30  responden . Uji  coba instrument  dilakukan  menggunakan  aplikasi SPSS.  Berikut  ini adalah  nilai  uji  validitas dalam penelitian ini a. Variabel Performance Expectation
memiliki  4  pertanyaan  dengan  nilai  r hitung lebih besar dari r tabel (0,3061).
Artinya setiap pertanyaan pada variabel ini dapat dikatakan valid.
b. Variabel Effort  expectation memiliki  4 pertanyaan  dengan  nilai  r  hitung  lebih besar  dari  r  tabel  (0,3061).  Artinya setiap  pertanyaan  pada  variabel  ini dapat dikatakan valid.
c. Variabel Social  Influence memiliki  4 pertanyaan  dengan  nilai  r  hitung  lebih besar  dari  r  tabel  (0,3061).  Artinya setiap  pertanyaan  pada  variabel  ini dapat dikatakan valid. d. Variabel Facilitating condition memiliki  4  pertanyaan  dengan  nilai  r hitung lebih besar dari r tabel (0,3061). Artinya setiap pertanyaan pada variabel ini dapat dikatakan valid.
e. Variabel Behavioral Intention memiliki 3 pertanyaan dengan nilai r hitung lebih besar  dari  r  tabel  (0,3061).  Artinya setiap  pertanyaan  pada  variabel  ini dapat dikatakan valid.
f. Variabel User  behavior memiliki  4 pertanyaan  dengan  nilai  r  hitung  lebih besar  dari  r  tabel  (0,3061).  Artinya setiap  pertanyaan  pada  variabel  ini dapat dikatakan valid.

## Hasil Uji Realibilitas
Berikut  ini  adalah  hasil  pengujian reliabilitas dalam penelitian ini.
Tabel 1 Hasil Uji Reliabilitas No Variabel Cronbach Alpha N of Item 1 Behavioral intention 0,926 3 2 User Behavior 0,856 4 3 Performance Expectance 0,778 4 4 Effort Expectance 0,861 4 5 Social Influence 0,725 4 6 Facilitating Condition 0,900 4
Hasil  tabel  1  di  atas  menunjukkan bahwa  nilai cronbach  alpha setiap  variabel lebih  dari  0,6.  sehingga  dapat  dikatakan bahwa  semua  indikator  variabel  dapat dikatakan reliabel.

## Perancangan Model Struktual
Menggambarkan  hubungan  antara variabel independent dengan variabel
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
Versi Online: http://journal.ubm.ac.id/index.php/akuntansi-bisnis/ DOI: 10.30813/jab.v15i2.3574
dependent .  Yang  ditunjukan  sesuai  dengan hipotesis yang telah diasumsikan.
Gambar 1 Perancangan Struktual Model

## Perancangan Model Pengukuran
Digambarkan dengan hubungan
variabel laten dengan masing-masing indikator  pengukur.  Sehingga  dapat  dilihat reprentasi  variabel  laten  dengan  indikator pengukurnya.
Gambar 2 Perancangan Model Pengukuran

## Evaluasi Model
Evaluasi  model  dilakukan  dalam  2 tahap  yaitu  dengan  mengevaluasi  outer model  dan  inner  model.  Evaluasi  outer model  akan  ditunjukan  dengan  mengukur convergent validity, discriminat validity dan
composite reliability . yang akan digambarkan  dengan  hubungan  masing- masing indikator dan variabel latennya. Convergent validity dilakukan dengan menghitung secara langsung menggunakan Algoritma PLS pada software smartPLS.  Dan  akan  ditunjukkan  dengan hasil  nilai loading  factor ,  dimana  nilai loading  factor >  0.70.  Dari  hasil  pengujian yang  ditunjukkan  pada  Gambar  2  diketahui bahwa terdapat indikator variabel yang nilai outer loading nya masih dibawah 0,70, yaitu variabel performance expentancy X1.4 yang bernilai  0,534  dan  indikator facilitating condition X4.4 bernilai 0,519, hal ini terjadi karena  nilai  rata-rata  indikator  lebih  kecil dibandingkan  indikator  lainnya,  sehingga indikator tersebut harus dihilangkan. Kemudian  model  harus  dihitung  ulang, untuk  memastikan  tidak  ada  nilai loading factor di bawah 0,70.
Gambar 3 Hasil loading factor tahap 1
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
Berdasarkan  hasil  perhitungan  tahap  kedua, tidak  ada  lagi  nilai loading  factor di  bawah 0,70, sehingga dapat diartikan bahwa semua indikator  sudah  memadai  atau  mampu mengukur  variabel  laten.  Berikut  semua nilai loading  factor yang  akan  ditampilkan dalam sebuah tabel 2
Discriminant  Validity adalah  nilai korelasi  antara  indikator  variabel  dengan variabel  lain  (nilai cross  loading ),  yang diharapkan  pada  setiap  blok  indikator memiliki  nilai  yang  lebih  tinggi  pada  setiap variabel  yang  diukur  seperti  yang  terlihat pada tabel 3..
Compposed reliability adalah
ukuran  konsistensi  internal,  dimana  blok indikator  mengukur  variabel  akhir. Dilihat dari  tabel  4,  nilai  composite  reliability
pada  masing-masing  variabel  sudah diatas  0,7  maka  dapat  dijelaskan  bahwa nilai  konsistensi  dan  stabilitas  internal pada  variabel  tersebut  dapat  dikatakan baik.

## Uji Inner Model Inner
Model merupakan pengujian variabel  dependen  dengan  variabel independen.  Pengujian  ini  dilakukan dengan  melihat  nilai R-Square dari variabel  yang  diukur. R-square adalah cara  untuk  menilai  seberapa  besar variabel  dependen  dapat  dijelaskan  oleh variabel  independen.  Menurut  Chin
Tabel 2 Hasil Load Factor X1 X2 X3 X4 Y1 Y2 X1.1 0,887 X1.2 0,775 X1.3 0,804 X2.1 0,860 X2.2 0,833 X2.3 0,866 X2.4 0,869 X3.1 0,853 X3.2 0,869 X3.3 0,803 X3.4 0,715 X4.1 0,901 X4.2 0,909 X4.3 0,731 Y1.1 0,910 Y1.2 0,934 Y1.3 0,859 Y2.1 0,769 Y2.2 0,881 Y2.3 0,848 Y2.4 0,829 Tabel 3 Hasil Cross Loading X1 X2 X3 X4 Y1 Y2 X1.1 0,887 0,559 0,351 0,596 0,335 0,672 X1.2 0,775 0,342 0,537 0,399 0,198 0,462 X1.3 0,804 0,400 0,385 0,446 0,268 0,574 X2.1 0,511 0,860 0,227 0,675 0,364 0,588 X2.2 0,461 0,833 0,299 0,587 0,325 0,505
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
X1 X2 X3 X4 Y1 Y2 X2.3 0,373 0,866 0,215 0,576 0,351 0,559 X2.4 0,389 0,869 0,274 0,536 0,404 0,473 X3.1 0,324 0,133 0,853 0,155 0,153 0,232 X3.2 0,322 0,110 0,869 0,213 0,194 0,269 X3.3 0,269 0,124 0,803 0,208 0,145 0,234 X3.4 0,587 0,517 0,715 0,542 0,234 0,586 X4.1 0,513 0,624 0,370 0,901 0,354 0,570 X4.2 0,519 0,590 0,343 0,909 0,344 0,590 X4.3 0,428 0,553 0,248 0,731 0,282 0,441 Y1.1 0,338 0,398 0,167 0,421 0,910 0,483 Y1.2 0,292 0,415 0,213 0,335 0,934 0,405 Y1.3 0,291 0,326 0,265 0,273 0,859 0,367 Y2.1 0,428 0,432 0,281 0,507 0,438 0,769 Y2.2 0,659 0,562 0,400 0,576 0,399 0,881 Y2.3 0,602 0,554 0,465 0,542 0,315 0,848 Y2.4 0,633 0,507 0,332 0,476 0,403 0,829
Tabel 4 Hasil Composed Reliability C OMPOSED RELIABILITY X1 0,887 X2 0,917 X3 0,885 X4 0,886 Y1 0,929 Y2 0,900 Tabel 5 Hasil Nilai R-square R-Square Behavioral intention 0,234 User Behavior 0,459
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
(1998),  nilai R-Square akan  dikate- gorikan  menjadi  3  yaitu  kuat  jika  lebih dari  0,67,  sedang  jika  lebih  dari  0,33 tetapi  lebih  rendah  dari  0,67,  dan  lemah jika  lebih  dari  0,19  tetapi  lebih  rendah. sebesar  0,33  (Yuniarti,  2016).  Berikut adalah  perhitungan R-Square dengan Algoritma PLS. Berdasarkan hasil
perhitungan  yang  ditunjukkan  pada  tabel  5, dapat dinyatakan  bahwa  nilai r  square pada variabel behavioral  intention adalah  0,234 yang  berarti  23,4%  dari  distribusi  niat perilaku  variabel  dapat  dijelaskan  oleh variabel performace  expectation,  effort expectation, dan social influence , selebihnya dijelaskan  di  luar  variabel  itu.  Sedangkan nilai r  square pada  variabel user  behavior sebesar  0,459  dengan  persentase  sebesar 45,9%  yang  berarti  bahwa  sebaran  variabel user behavior dapat dijelaskan oleh variabel facilitating condition , dan behavior intention dan sisanya dapat dijelaskan di luar variabel tersebut.

## Uji Hipotesis.
Pengujian hipotesis dilakukan antara variabel bebas dan variabel terikat. menggunakan metode boostrap yang diproses langsung di smartPLS, dimana pada metode  ini  dapat  melihat  hasil  koefisien jalur  dan  statistik  uji-t.  Koefisien  jalur adalah  hubungan  antar  variabel  yang  dapat memberikan  pengaruh  positif  atau  negatif, hal  ini  dapat  ditentukan  dengan  mengetahui nilai  koefisien  jalur  berada  pada  rentang  0 sampai  1,  dimana  jika  nilainya  dibawah  0 sampai -1 maka variabel tersebut mempunyai  pengaruh  negatif.  berpengaruh, sedangkan  jika  nilainya  di  atas  0  maka variabel  tersebut  berpengaruh  positif.  Dan uji  t  statis  menunjukkan  diterima  atau tidaknya suatu hipotesis, yang diketahui jika nilai  t  statistik  lebih  besar  dari  nilai  t  tabel (1,96) maka hipotesis diterima dan jika nilai t  statistik  lebih  kecil  dari  nilai  t  tabel, hipotesis ditolak.

## Tabel 6 Hasil Uji Hipotesis
No Hubungan Variabel Original Sampel T Statistik 1 X1 -> Y1 0,255 1,984 2 X2 -> Y1 0,264 2,232 3 X3 -> Y1 0,060 0,521 4 X4 -> Y2 0,531 6,461 5 Y1 -> Y2 0,263 2,367 Hubungan Performance Expectancy Terhadap Behavioral Intention Pada
Fintech Shopeepay.
Performance  expectancy memiliki skor  nilai  koefisiensi  pada  rentang  0-1 dengan  nilai  0,255,  dan  nilai  t-statistik sebesar  1,984,  hal  ini  dapat  dinyatakan bahwa adanya pengaruh positif dan signifikan  terhadap  hubungan performance expectancy dengan behavioral  intention , sehingga  H1  diterima  dan  H0  ditolak.  Hal tersebut menunjukan bahwa variabel performance expectation berpengaruh terhadap behavior  intention atau  tingkat kepercayaan dan keuntungan dalam menggunakan fintech ShopeePay  dapat mempengaruhi niat perilaku seseorang.
Pengaruh positif dan hubungan yang signifikan  antar  dua  variabel  tersebut menunjukan  bahwa  dengan  menggunakan Fintech ShopeePay  dapat  meningkatkan kinerja pada masyarakat Kota Denpasar. Hal ini  dikarenakan  Masyarakat  Kota  Denpasar merasa  adanya  manfaat  pada  aplikasi Fintech ShopeePay dalam kehidupan mereka,  masyarakat  Kota  Denpasar  juga merasa  menggunakan Fintech ShopeePay mampu meningkatkan produktivitas, dengan memungkinkan mereka menyelesaikan pekerjaan  lebih  cepat  dan  jika  masyarakat menggunakan Fintech ShopeePay  mereka merasa akan ada peluang dalam mendapatkan  tambahan.  Hasil  penilitian  ini searah  dengan  penilitian  Nadiyah  Hidayati, (2020)
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
Hubungan  Effort  Expectancy  Terhadap Behavioral Intention Pada Fintech Shopeepay.
Effort  expentantion memiliki  skor nilai  koefisiensi  pada  rentang  0-1  dengan nilai  0,264.  Dan  nilai  t-statistik  sebesar 2,232,  dengan  itu  dapat  disimpulkan Effort expentantion memiliki pengaruh yang positif dan  hubungan  yang  signifikan  terhadap behavioral  intention,  Sehingga  H2  dapat diterima  dan  Ho  ditolak.  Dengan  tersebut menunjukan Effort
expentantion
berpengaruh  terhadap  variabel behavioral
intention atau  tingkat  kemudahan  dalam menggunakan fintech ShopeePay  dapat mempengaruhi  niat  perilaku  seseorang dalam menggunakan fintech.
Pengaruh  positif  dan  signifikan terhadap behavioral intention (niat perilaku) dalam  penggunaan Fintech ShopeePay tersebut  menunjukan  bahwa  menggunakan Fintech ShopeePay  dapat  meningkatkan kemudahan  dalam  menggunakan  sistem serta  mengurangi  upaya  tenaga  dan  waktu dalam  melakukan  aktivitasnya.  Hal  ini dikarenakan  masyarakat  Kota  Denpasar merasa  aplikasi Fintech ShopeePay    jelas dan  dapat  dipahami,  karena  mereka  merasa fintech ShopeePay mudah dalam
mengoperasikan aplikasinya. Hasil penilitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh  Windy  Pratiwi  A  dan  Iis  Maryam (Mooduto & Mariam, 2020).
Hubungan  Social  Influence  Terhadap Behavoiral Intention Pada Fintech Shopeepay. Pengaruh hubungan indikator
variabel  X3  dengan  Y1,  dapat  dinyatakan bahwa  antara  variabel social  influence terdapat  pengaruh  positif  dengan  variabel behavioral  intention ,  hal  itu  karena Social influence memiliki  skor  nilai  koefisiensi pada  rentang  0-1  dengan  nilai  0,060.  Dan nilai t-statistik pada variabel social influence sebesar 0,521, dengan itu dapat disimpulkan Social  influence tidak  memiliki  hubungan yang  signifikan.  Sehingga  H3  ditolak  dan Ho  diterima.  Hal  tersebut  menunjukan variabel social  influence tidak berpengaruh terhadap  behavior  intention  atau  tingkat pengaruh  atau  ajakan  orang  sekitar  dalam
menggunakan fintech ShopeePay tidak dapat mempengaruhi niat seseorang dalam menggunakan fintech.
Variabel social influence berpenga- ruh  positif  pada behavioral  intention dalam menggunakan Fintech ShopeePay,  namun tidak  ada  hubungan  yang  signifikan  antar dua variabel tersebut, dengan itu menunjukan  bahwa  faktor  sosial  yang  ada pada masyarakat Kota Denpasar tidak selalu dapat mempengaruhi niat
dalam menggunakan  aplikasi Fintech ShopeePay.
Hal  ini  dikarenakan  orang  disekitar  mereka tidak  menganjurkan  atau  mempengaruhi mereka dalam menggunakan Fintech ShopeePay. Secara umum lingkungan mereka kurang mendukung dalam menggunakan Fintech ShopeePay.  Hal  ini juga menunjukan bahwa karakteristik masyarakat  Kota  Denpasar  cenderung  tidak ingin  mempengaruhi  orang  lain.  Pernyataan itu  sama  dengan  penelitian  dari  Sri  lestari yang  menyatakan  bahwa  adanya  perasaan malu  dan  takut  tidak  diterima  oleh sekitarnya,  membuat  seseorang  cenderung tidak  mau  mempengaruhi  orang  lain.  Selain itu  masyarakat  juga  ingin  menggunakan Fintech ShopeePay karena kebutuhun mereka  bukan  karena  pengaruh  dari  orang lain.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan penelitian  Anggita  Setiarini  dan  Wahyu
Meiranto(Setyorini & Meiranto, 2021)
Hubungan Facilitating Condition Terhadap  User  Behavior  Pada  Fintech Shopeepay.
Facilitating  condotions memiliki skor nilai koefisiensi pada rentang 0 sampai 1  dengan  nilai  0,531.  Dan  nilai  t-statistik sebesar 6,461, dengan itu dapat disimpulkan facilitating  condition memiliki  pengaruh yang  positif  dan  hubungan  yang  signifikan terhadap behavioral  intention Sehingga  H4 dapat  diterima  dan  H0  ditolak.  Dengan begitu variabel facilitating condition
berpengaruh  terhadap user  behavior atau fasilitas yang mendukung dalam
menggunakan  fintech  ShopeePay  dapat mempengaruhi  perilaku  pengguna  dalam menggunakan dan penerimaan fintech.
Hubungan  signifikan  antar  dua variabel tersebut menunjukan bahwa kondisi
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
yang  memfasilitasi  dapat  meningkatkan perilaku pengguna masyarakat Kota Denpasar.  Hal  ini  dikarenakan  masyarakat memiliki  pengetahuan  dan  sumber  daya yang diperlukan dalam menggunakan aplikasi Fintech ShopeePay.  Masyarakat juga  yakin  bahwa Fintech ShopeePay aplikasi  yang  kompatibel  dan  Ketika terdapat  kesulitan  dalam  menggunakan Fintech ShopeePay  dapat  dengan  mudah dalam  mendapatkan    bantuan  dari  orang lain.Hasil  penilian  ini  searah  dengan penelitin  yang  dilkukan  oleh  Qoriyani
Widayanti dan Febriyanti panjaitan (Widayati & Panjaitan, 2020). Hubungan  Behavioral  Intention  Terhadap User Behavior Pada Fintech Shopeepay.
Pengaruh Hubungan indikator
variabel  Y1  dengan  Y2,  dapat  dinyatakan bahwa  antara  variabel behavioral  intention terdapat  pengaruh  positif  dengan  variabel user  behavior ,  hal  itu  karena behavioral intention memiliki  skor  nilai  koefisiensi pada rentang 0-1 dengan nilai 0,263. Nilai t- statistik  pada  variabel behavioral  intention sebesar 2,367, dengan itu dapat disimpulkan behavioral  intention memiliki  hubungan yang signifikan. Sehingga H5 dapat diterima dan H0 ditolak. Interprsentasi tersebut untuk menunjukan  variabel behavioral  intention berpengaruh  terhadap user  behavior atau tingkat pandangan seseorang dalam menggunakan fintech ShopeePay  dapat mempengaruhi  perilaku  pengguna  dalam menggunakan fintech.
Hasil  tersebut  menunjukan  semakin tinggi niat perilaku seseorang maka semakin tinggi  minat  seseorang  dalam  menggunakan Fintech ShopeePay  pada  masyarakat  Kota Denpasar.  Hal  ini  dikarenakan  masyarakat kota Denpasar dapat mempredikisi akan niat menggunakan  aplikasi Fintech ShopeePay dimasa  akan  datang,  dan  berencana  untuk menggunakan fintech ShopeePay  pada waktu yang akan datang. Hasil penilitian ini sejalan  dengan  penelitian  dari  Chandra  & Novita, (2020)
Simpulan
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian dan pengujian hipotesis yang telah dijelaskan  penelitian  ini  menyimpulkan adanya  pengaruh  positif  dan  signifikan terhadap behavioral intention (minat pengguna)  pada Fintech ShopeePay  yaitu variabel performance  expectation,  variabel effort  expectation, dan    terhadap user behavior (perilaku pengguna) yaitu, variabel facilitating condition , dan variabel behavioral intention kemudian  terdapat  satu variabel    yang  berpengaruh  positif  namun tidak signifikan terhadap behavioral intention (minat pengguna) Fintech ShopeePay yaitu variabel social influence . Performance expectancy berpe- ngaruh terhadap behavioral intention masyarakat Kota Denpasar dalam menggunakan fintech ShopeePay. Hasil dari penelitian  ini  dikarenakan  adanya  tingkat kinerja  pada  masyarakat  Kota  Denpasar dalam  melakukan  penyelesaikan  pekerjaan dapat mempengaruhi seseorang dalam
menggunkan fintech ShopeePay Effort expectancy berpengaruh terhadap  behavioral  intention  masyarakat Kota  Denpasar  dalam  menggunakan  fintech
ShopeePay. Hasil dari penelitian ini dikarenakan adanya faktor  kemudahan  yang dipercaya  dapat  mengurangi  tenaga,  waktu dan  upaya  dalam  menggunakan  fintech ShopeePay.  Hal  ini  sesuai  dengan  visi perusahan fintech ShopeePay.
Social  influence tidak  memiliki pengaruh  terhadap behavioral  intention masyarakat Kota Denpasar dalam menggunakan fintech ShopeePay.  Hasil penelitian  ini  dikarenakan  tidak  adanya faktor  pengaruh  dari  kerabat  atau  orang sekitar dalam menggunakan fintech ShopeePay. Hal ini terjadi karena kecenderungan  masyarakat  Kota  Denpasar yang  memiliki  perasaan  malu  atau  takut tidak  diterima  dalam  lingkungan  tersebut. Dengan  begitu social  influence tidak berpengaruh dalam minat seseorang menggunakan fintech ShopeePay  di  Kota Denpasar. Facilitating  condition berpengaruh terhadap behavioral  intention masyarakat Kota  Denpasar  dalam  menggunakan fintech
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
ShopeePay. Hasil dari penelitian ini dikarenakan  masyarakat  Kota  Denpasar memiliki  pengetahuan  dan  sumber  daya yang diperlukan dalam menggunakan aplikasi Fintech ShopeePay. Behavioral intention memiliki pengaruh  terhadap user  behavior masyarkat Kota  Denpasar  dalam  menggunakan  fintech ShopeePay.  Hal  ini  dikarenakan  minat/niat masyarakat  mendorong  untuk  menggunakan fintech ShopeePay.  Hal  ini  terjadi  karena rangsangan  yang  timbul  dan  ketertarikan terhadap  suatu  produk/sistem  membuat masyarakat ingin memiliki atau menggunakan fintech Shopeepay.
Peneliti  masih  memiliki  keter- batasan,  peneliti  hanya  melakukan  pada fintech ShopeePay,  sehingga  tidak  dapat disamaratakan dengan aplikasi diluar fintech
tersebut. Bagi peneliti selanjutnya diharapkan dapat menyempurnakan penelitian ini dengan menambahkan beberapa  variable  seperti  variable habbit, price atau  teori  pendukung  lainnya,  dan diharapkan  juga  bagi  peneliti  selanjutnya dapat mencoba metode atau model penelitian  ini  dengan  objek  yang  lain  atau sebaliknya.  Kemudian  saran  untuk  pihak fintech ShopeePay  diharapkan  dapat  terus berinovasi  pada  fitur  aplikasi fintech
ShopeePay yang dimiliki  agar dapat menambah  dan  mempertahankan  pengguna fintech ShopeePay, khususnya pada informasi  mengenai voucher dan cashback
yang  dapat  digunakan  jika  menggunakan ShopeePay. Dengan begitu tingkat kepercayaan pengguna dan fasilitas yang ada akan mendukung pengguna dalam
menggunakan fintech ShopeePay.

## Daftar Pustaka
Amor  Waning,  D.  R.,  Estiyanti,  N.  M.,  & Putri,  I.  G.  A.  P.  D.  (2022).  Interest
Analysis Of Using Fintech OVO With TAM Model On MSMEs In Denpasar
City. Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri ,
18 (1),18.https://doi.org/10.33480/pilar
.v18i1.2757
Andriariza,  Y.,  &  Agustina,  L.  (2020).
Perkembangan Dan Tantangan Industri Teknologi  Finansial  Indonesia  Di  Era Ekonomi Digital. Masyarakat Telematika  Dan  Informasi :  Jurnal Penelitian  Teknologi  Informasi  Dan Komunikasi , 11 (2), 116. https://doi.org/10.17933/mti.v11i2.190 Annur,  C.  M.  (2020).  ShopeePay  Kalahkan OVO & GoPay saat Pandemi Corona |
Databoks. Databooks  Katadata ,  2020. https://databoks.katadata.co.id/datapubl ish/2020/09/09/shopeepay-kalahkan- ovo-gopay-saat-pandemi-corona#
Astuti,  D.  P.  (2022).  Analisis  Penggunaan
Aplikasi  Shopee  Terhadap  Minat Berbelanja Mahasiswa Universitas Islam  Negeri  Raden  Intan  Lampung Berdsarkan  Perspektif  Ekonomi  Islam. Raden  Intan  Repository. , 8.5.2017 ,
2003–2005.
Auliya,  N.  (2018).
Penerapan  Model
Unified  Theory  of  Acceptance  and .  1– 10. Bank  Indonesia.  (2017). Peraturan  Bank Indonesia Nomor 19/12/Pbi/2017 . 245 , 1–16. https://www.bi.go.id/id/fungsi- utama/sistem- pembayaran/ritel/financial- technology/default.aspx
Bharata,  W.,  &  Widyaningrum,  P.  W.
(2017).  Analisis  Penerimaan  Dan Penggunaan Sistem Informasi Akademik Melalui Pengembangan Model  Utaut  Studi  Pada  Mahasiswa Fakultas Ekonomi Universitas Muhammadiyah  Ponorogo. Optimal: Jurnal  Ekonomi  Dan  Kewirausahaan , 11 (2), 171–187. https://doi.org/10.33558/optimal.v11i2. 751 Burhan,  F.  A.  (2021). Riset:  OVO  Paling Banyak  Digunakan  di  2021,  Kalahkan GoPay  –  ShopeePay  Artikel  ini  telah tayang  di  Katadata.co.id  dengan  judul “Riset: OVO Paling Banyak Digunakan  di  2021,  Kalahkan  GoPay – ShopeePay” , https://katadata.co.id/desysetyowati/di gital/61de64e1 .
https://katadata.co.id/desysetyowati/dig ital/61de64e13a3cd/riset-ovo-paling- banyak-digunakan-di-2021-kalahkan-
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
Versi Online: http://journal.ubm.ac.id/index.php/akuntansi-bisnis/ DOI: 10.30813/jab.v15i2.3574
gopay-shopeepay
Chandra,  F.  S.,  &  Novita,  D.  (2020).
Analisis Penerimaan Masyarakat Terhadap Layanan Transportasi Online Menggunakan UTAUT (Unified Theory  of  Acceptance  and  Use  of Technology). Jurnal  Teknologi  Sistem Informasi , 1 (1), 23–33. http://jurnal.mdp.ac.id/index.php/jtsi/ar ticle/view/319 DeLone,  W.  H.,  &  McLean,  E.  R.  (2003).
The  DeLone  and  McLean  model  of information  systems  success:  A  ten- year  update. Journal  of  Management
Information  Systems , 19 (4),  9–30. https://doi.org/10.1080/07421222.2003 .11045748
Hilmawan, T. W. (2020). Faktor-faktor yang mempengaruhi  minat  masyarakat  Kota Malang  menggunakan  uang  elektronik dengan  menggunakan  model  UTAUT. Skripsi Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim , 1–81. Hiyanti,  H.,  Nugroho,  L.,  Sukmadilaga,  C., &  Fitrijanti,  T.  (2020).  Peluang  dan Tantangan Fintech (Financial Technology)  Syariah  di  Indonesia. Jurnal  Ilmiah  Ekonomi  Islam , 5 (3). https://doi.org/10.29040/jiei.v5i3.578 Margareta,  S.  (2013).  Study  Deskriptif
Analisis  Kuantitatif. Repository  UPI ,
40–50.
Mooduto,  W.  P.  A.,  &  Mariam,  I.  (2020). Penerimaan  dan  Penggunaan  OVO Paylater  dengan  Menggunakan  Model. Administrasi Profesional , 1 , 8–15.
Nadiyah  Hidayati,  Y.  R.  (2020).  Analisis Penerimaan  dan  Penggunaan  Aplikasi Gojek  menggunakan  Model  UTAUT (Studi  Kasus:  SMK  MVP  ARS Internasional). JAMI:  Jurnal  Ahli Muda Indonesia , 1 (1).
Nirmala,  B.  P.  W.,  Utami,  N.  W.,  &
Nirmala,  B.  M.  S.  (2020).  Sistem Informasi Marketplace Penyewaan
Kendaraan  Berbasis  Website  Di  Nusa Penida,  Bali. Jurnal  Ilmiah  Ilmu
Terapan  Universitas  Jambi|JIITUJ| , 4 (2), 88–98. https://doi.org/10.22437/jiituj.v4i2.115 98 Novika, F., Halim, R. D., & Setyawan, A. B.
(2021). the Effect of Technological and Behavioral  on  the  Adoption  of  the Shopeepay  Mobile  Payment. Journal of  Entrepreneurship  &  Business , 2 (2), 106.
https://doi.org/10.24123/jeb.v2i2.4641 Onainor,  E.  R.  (2019). Analisis  Pengaruh Performance Expectancy, Effort Expectancy,  Social  Influence  Dan Facilitating  Condition  Terhadap  Beha Vior  Intention  Dengan  Di  Moderasi
Oleh  Usia  Pada  Nasabah  Bank  Bni Cabang Graha Pangeran Surabaya . 1 ,
105–112. Otoritas  Jasa  Keuangan.  (2016).  Peraturan Otoritas  Jasa  Keuangan  Nomor:  77 /POJK.01/2016 Tentang Layanan Pinjam  Meminjam  Uang  Berbasis Teknologi  Informasi. Otoritas  Jasa Keuangan , 1–29. https://www.ojk.go.id/id/regulasi/otorit as-jasa-keuangan/peraturan- ojk/Documents/Pages/POJK-Nomor- 77-POJK.01-2016/SAL - POJK Fintech.pdf Setyorini,  A.,  &  Meiranto,  W.  (2021). Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Penerimaan dan Penggunaan Sistem Informasi Manajemen  Daerah  (SIMDA)  dengan Menggunakan  Model  UTAUT  2. Diponegoro  Journal  of  Accounting ,
10 (1), 1–15.
Suhartini,  S.  (2017). Analisis  Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Minat Pemanfaatan  dan  Penggunaan  Sistem Informasi  Akuntansi  Studi  Kasus  pada Bank Syariah Mandiri Malang .
Viswanath  Venkatesh,  Michael  G.  Morris,
Gordon  B.  Davis,  F.  D.  D.  (2003). Human  Acceptance  of  Information Technology. International Encyclopedia  of  Ergonomics  and Human  Factors,  Second  Edition  -  3 Volume Set , 27 (3), 425–478. https://doi.org/10.1201/978084937547 7.ch230 Widayati,  Q.,  &  Panjaitan,  F.  (2020).
Penerimaan  Aplikasi  Kamus  Istilah Akuntansi  Pada  Smartphone  Dengan Metode  Utaut. Jurnal  Ilmiah  Matrik ,
12 , 209–220.
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
Zamrodah,  Y.  (2021). Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi  Konsumen  Terhadap Pembelian Beras Organik (Studi Kasus Di  Kecamatan  Selopuro  Kabupaten Blitar) . 15 (2), 1–23. .