Jurnal Maksipreneur:
Manajemen, Koperasi, dan Entrepreneurship
Vol. 12  No. 2 Juni  2023 hal. 527 – 545
Analisis Penerimaan Pengguna terhadap Financial Technology Bareksa Menggunakan Model UTAUT
Syahrul Maulana 1
Iiswatun Khasanah 2
Abdul Yusuf 3
1,2,3 Manajemen, Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia
1 Penulis koresponden: maulana.sahrulgcr@gmail.com
Abstract . Financial Technology (Fintech) is a set of financial services, tools, platforms, and ecosystems that make financial products and services easier and cheaper to access. One  example  of  the  application  of  Fintech  in  financial  transactions  is  Bareksa.  User acceptance  of  Bareksa  may  be  influenced  by  various  factors,  to  find  out  more  about that,  this  research  was  carried  out.  The  purpose  of  this  study  is  to  find  out  how  the perception  of  users  acceptance  and  what  factors  influence  user  to  use  Bareksa.  This study uses the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) model as the theoretical basis. The population and sample in this study were Bareksa users and the sampling technique used was quota sampling by obtaining 120  pieces of data. The research  method  uses  Structural  Equation  Modeling  (SEM)  with  the  bootstrap technique  because  the  processed  data  is  not  normally  distributed.  The  results  of  this study are user acceptance of Bareksa is influenced by factors of Business Expectations and  Behavioral  Intentions,  while  the  factors  of  Performance  Expectations,  Social Influences, and Facility Conditions do not affect user acceptance to use Bareksa.
Keywords : Bareksa; Financial Technology; Fintech; User acceptance; UTAUT.
Abstrak . Financial Technology (Fintech) adalah seperangkat teknologi,  alat, platform, dan  ekosistem  keuangan  yang  membentuk  layanan  dan  produk  keuangan  lebih  mudah dan murah untuk diakses. Salah satu contoh penerapan Fintech dalam transaksi finansial adalah  pada  Bareksa.  Penerimaan  pengguna  terhadap  Bareksa  mungkin  dipengaruhi oleh  beragam  faktor,  untuk  mengetahui  hal  tersebut  lebih  dalam  maka  dilakukanlah penelitian  ini.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  bagaimana  persepsi penerimaan pengguna serta faktor apa saja yang mempengaruhinya untuk menggunakan Bareksa. Penelitian ini menggunakan model Unified  Theory of  Acceptance and Use of Technology (UTAUT)  sebagai  dasar  teori.    Populasi  dan  sampel  dalam  penelitian  ini adalah  para  pengguna  Bareksa  dan  teknik  sampling  yang  digunakan  adalah  kuota sampling  dengan  mendapatkan  120  buah  data.  Metode  penelitian  menggunakan Structural  Equation  Modeling  (SEM) dengan  teknik bootstrapping dikarenakan  data yang  diolah  tidak  berdistribusi  normal.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  penerimaan pengguna  terhadap  Bareksa  dipengaruhi  oleh  faktor Effort  Expectancy dan Behavioral
Intention , sedangkan faktor Performance Expectancy, Social Influence dan Facilitating Conditions tidak mempengaruhi penerimaan pengguna untuk menggunakan Bareksa.
Kata kunci : Bareksa; Financial Technology ; Fintech ; Penerimaan pengguna; UTAUT.
Article Info:
Received: May 8, 2022
Accepted: March 5, 2023                 Available online: June 14, 2023 DOI: http://dx.doi.org/10.30588/jmp.v12i2.1049

## LATAR BELAKANG
Financial Technology ( Fintech ) adalah seperangkat teknologi, alat, platform, dan ekosistem  keuangan  yang  membentuk  layanan  dan  produk  keuangan  lebih  mudah  dan murah  untuk  diakses  (Chakraborty,  2018). Financial  Technology hadir  di  masyarakat untuk  menjembatani  masalah  yang  tidak  terjangkau  oleh  layanan  keuangan  tradisional sebelumnya  (Salampasis  &  Mention,  2018).  Hadirnya Fintech memberikan  banyak manfaat  kepada  masyarakat,  manfaat  tersebut  dapat  berupa  peningkatan  transparansi, pengurangan  biaya  dan  pengurangan  peran  perantara  para  transaksi  yang  dilakukan. Selain itu, informasi keuangan lebih mudah diakses dengan adanya Fintech (Zavolokina et al. , 2016).
Saat  ini, Fintech telah menjadi  faktor kunci  dalam  setiap aktivitas masyarakat  di Indonesia  (Dailysocial,  2021).  Aktivitas  masyarakat  sehari-hari,  seperti  melakukan pembayaran,  peminjaman  atau  kredit,  hingga  investasi  dapat  dilakukan  menggunakan Fintech .  Penggunaan Fintech semakin  popular  karena  faktor  meningkatnya  jumlah generasi  muda  yang  sadar  digital,  penetrasi  seluler  yang  tinggi,  dan  hal  ini  semakin dipercepat dengan adanya pandemi Covid-19 (Asosiasi Fintech Indonesia, 2021).
Di  Indonesia  sendiri,  perusahaan-perusahaan Fintech berkembang  sangat  pesat dengan  lebih  dari  200  perusahaan  beroperasi  dalam  industri  ini  (Johan,  2020).  Salah satu  perusahaan  yang  menerapkan Fintech dalam  operasional  bisnis  mereka  adalah Bareksa.  Bareksa  adalah  perusahaan Fintech yang  berperan  sebagai marketplace yang menyediakan  berbagai  produk  secara online kepada  penggunanya,  seperti  reksadana, Surat  Berharga  Negara  (SBN),  dan  emas.  Transaksi  finansial  yang  dilakukan  oleh pengguna  Bareksa  dapat  dilakukan  di  mana  saja  dan  kapan  saja  sepanjang  pengguna memiliki fasilitas, seperti komputer dan smartphone yang terkoneksi internet.
Tumbuhnya  industri  dan  penawaran  produk Fintech di  Indonesia  sejalan  dengan peningkatan  penetrasi  penggunaan smartphone dan internet (Kumar  &  Gudla,  2021). Penetrasi  internet  di  Indonesia  sendiri  mengalami  peningkatan  sebanyak  73,7%  dari total penduduk Indonesia pada tahun 2019  yang  mengalami peningkatan dibandingkan pada  tahun  sebelumnya  dengan  64,8%  (APJII,  2020).  Meskipun  industri Fintech terus tumbuh  di  kalangan  masyarakat,  tetapi  ada  beberapa  faktor  yang  membuat  seseorang belum atau tidak ingin  menggunakan Fintech dalam aktivitasnya. Dalam  laporan  yang dikeluarkan  oleh Dailysocial ,  faktor  terbesar  yang  menyebabkan  seseorang  tidak menggunakan Fintech adalah alasan belum membutuhkannya (47,7%), kemudian faktor lainnya adalah belum ada yang merekomendasikannya (43,1%) (Dailysocial, 2021).
Pada  perusahaan Fintech Bareksa,  penerimaan  pengguna  terhadap  produk  ini dapat  dipengaruhi  oleh  beragam  faktor.  Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan
oleh layanan Islamic Fintech, penerimaan pengguna ditentukan oleh inovasi konsumen, persepsi dalam kegunaan, dan persepsi kemudahan dalam menggunakannya (Shaikh et al. , 2020). Penelitian lain yang dilakukan pada produk Fintech berupa electronic wallet menemukan  bahwa  pengaruh  terbesar  pada  penerimaan  pengguna  dipengaruhi  oleh kemudahan  penggunaan  dan  kecepatan  (Nabila et  al. ,  2018).  Selanjutnya,  laporan tentang Fintech yang  dikeluarkan  oleh Dailysocial menunjukkan  pengaruh  terbesar seseorang  menggunakan Fintech adalah  faktor  keamanaan  dan  reliabilitas  produk (Dailysocial, 2021).
Dengan  beragamnya  faktor  penerimaan  pengguna  pada  produk Fintech ,  hal tersebut  mendasari  penelitian  ini  untuk  mengungkap  persepsi  penerimaan  pengguna terhadap Bareksa yang menerapkan Fintech dalam operasional bisnisnya. Penelitian ini mengadopsi  model Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology (UTAUT). UTAUT diciptakan oleh Venkatesh et al. (2003) untuk menjelaskan bagaimana perilaku pengguna  terhadap  suatu  teknologi  (Venkatesh et  al. ,  2003).  Model  UTAUT menjelaskan  bahwa  variabel performance  expectancy (PE), effort  expectancy (EE), social  influence (SI),  dan facilitating  conditions (FC)  mempengaruhi  variabel Behavioral Intention (BI) dan Use Behaviour (UB). Dari uraian tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana persepsi penerimaan pengguna dan faktor-faktor yang mempengaruhinya dalam penggunaan Fintech Bareksa dengan mengadopsi model UTAUT.

## KAJIAN TEORITIS

## Financial Technology
Financial Technology ( Fintech ) adalah seperangkat teknologi, alat, platform , dan ekosistem  keuangan  yang  membentuk  layanan  dan  produk  keuangan  lebih  mudah  dan murah untuk diakses (Chakraborty, 2018). Financial Technology merupakan kombinasi antara teknologi dengan layanan keuangan yang membentuk sebuah model bisnis baru, sehingga  transaksi  dapat  dilakukan  di  mana  saja  dan  kapan  saja. Fintech mencakup solusi keuangan inovatif yang sering digunakan oleh perusahaan start-up yang berfokus untuk memberikan layanan keuangan inovatif tersebut (Puschmann, 2017).

## Unified Theory of Acceptance and Use of Technology
Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology (UTAUT)  adalah  model penerimaan  teknologi  yang  dirumuskan  oleh  Venkatesh et  al. (2003)  dalam  artikel penelitiannya  yang  berjudul  “ User  Acceptance  of  Information  Technology  Toward  a Unified View ” (Venkatesh et al., 2003). UTAUT diciptakan dengan mengkombinasikan berbagai konstruk dari delapan teori penerimaan teknologi  yang sudah ada sebelumnya menjadi sebuah teori. Kedelapan teori yang digabungkan dalam UTAUT adalah Model of PC Utilization (MPTU), Innovation Diffusion Theory (IDT), Social Cognitive Theory (SCT), Theory  of  Reasoned  Action (TRA), Technology  Acceptance  Model (TAM), Motivational  Model (MM), Theory  of  Planned  Behavior (TPB),  dan Combined  TAM and  TPB (Venkatesh et  al. ,  2003).  UTAUT  digunakan  untuk  menjelaskan  perilaku penggunaan dan niat pengguna dalam menggunakan sebuah teknologi.
Gambar  1  menunjukkan  bahwa  model  UTAUT  menggunakan  empat  variabel utama  dan  beberapa  variabel  moderator  dalam  pemodelannya,  yaitu Performance Expectancy,  Effort  Expectancy,  Social  Influence ,  dan Facilitating  Conditions , sedang-
kan empat moderator kunci dalam model UTAUT adalah Gender , Age , Experience , dan Voluntary of Use (Venkatesh et al. , 2003).
Sumber: Venkatesh et al. (2003).

## Gambar 1. Model UTAUT

## Performance Expectancy
Performance  expectancy adalah  tingkat  harapan  pengguna  bahwa  dengan  meng- gunakan  teknologi  dalam  aktivitas  yang  dilakukan  akan  membantunya  untuk  mengha- silkan performansi kerja yang lebih baik (Venkatesh et al. , 2003). Hal ini dapat diarti- kan juga bahwa pengguna akan menggunakan teknologi apabila teknologi yang diguna- kannya  tersebut  dirasa lebih  baik  dengan memberikan peningkatan kinerja, efektivitas, dan  efisiensi  dalam  menyelesaikan  pekerjaan  yang  dilakukan.  Semakin  tinggi  harapan seseorang terhadap kinerja sebuah teknologi, maka niat seseorang ( behavioral intention ) menggunakan teknologi tersebut akan meningkat juga.
Dalam penelitiannya, Venkatesh et al. (2003) menyatakan bahwa variabel perfor- mance  expectancy berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  niat  menggunakan  sebuah teknologi. Temuan yang sama juga diperoleh pada penelitian yang dilakukan oleh Dewi dan Yadnyana (2017), Guo et al. (2015), Prasetyo (2017), dan Venkatesh et al. (2003). Dari uraian tersebut, maka hipotesis kesatu (H1) dalam penelitian ini dirumuskan seba- gai berikut:
H1: Performance  Expectancy (PE)  berpengaruh  signifikan  terhadap Behavioral Intention (BI).

## Effort Expectancy
Effort  expectancy adalah  tingkat  harapan  pengguna  pada  kemudahan  yang  dida- patkan dalam menggunakan teknologi (Venkatesh et al. , 2003). Ketika sebuah teknologi dirasakan  tidak  memerlukan  banyak  usaha  dalam  pengoperasiannya,  maka  pengguna akan menggunakan teknologi tersebut dalam aktivitasnya. Semakin tinggi harapan akan
kemudahan yang didapatkan seorang, maka niat seseorang ( behavioral intention ) meng- gunakan teknologi tersebut akan meningkat pula. Penelitian sebelumnya oleh Dewi dan Yadnyana  (2017),  Mohamad  dan  Kassim  (2018),  serta  Prasetyo  (2017)  menunjukkan bahwa variabel Effort  Expectancy berpengaruh terhadap niat mengguna-kan teknologi. Dari  uraian  tersebut,  maka  hipotesis  kedua  (H2)  dalam  penelitian  ini  dirumuskan sebagai berikut:
H2: Effort  Expectancy (EE)  berpengaruh  signifikan  terhadap Behavioral  Intent- ion (BI).

## Social Influence
Social Influence adalah tingkat kesadaran seseorang mengenai pengaruh lingkung- an  di  sekitarnya  dalam  menggunakan  teknologi  (Venkatesh et  al. ,  2003).  Seseorang dapat  terpengaruh  untuk  melakukan  sesuatu  jika  terdapat  dorongan  dari  lingkungan  di sekitarnya untuk melakukan sesuatu (Cao & Niu, 2019). Hal ini menandakan niat sese- orang ( behavioral intention ) dalam menggunakan teknologi dipengaruhi oleh pengaruh sosial. Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Dewi dan Yadnyana (2017), Guo et al. (2015), serta Prasetyo (2017) menunjukkan bahwa variabel social influence berpeng- aruh positif terhadap niat menggunakan teknologi. Dari uraian tersebut, maka hipotesis ketiga (H3) dalam penelitian ini dirumuskan sebagai berikut:
H3: Social  Influence (SI)  berpengaruh  signifikan  terhadap Behavioral  Intention (BI).

## Facilitating Conditions
Facilitating  Conditions adalah  suatu  keadaan  dengan  adanya  fasilitas  dan  teknis yang  mendukung  aktivitas  pengguna  (Venkatesh et  al. ,  2003).  Hal  ini  dapat  diartikan sebagai tingkatan perilaku penggunaan ( Use Behavior ) sebuah teknologi yang didukung oleh kondisi  yang memfasilitasinya. Jika seseorang  tidak memiliki kondisi  yang mem- fasilitasi,  maka  ia  tidak  akan  menggunakan  teknologi  tersebut  (Amrullah  &  Priyono, 2018). Facilitating  conditions mempunyai  hubungan  secara  langsung  dan  signifikan terhadap  perilaku  penggunaan  sebuah  teknologi  (Venkatesh et  al. ,  2003).  Hasil  serupa diperoleh  dalam  penelitian  Dewi  dan  Yadnyana  (2017),  Guo et  al. (2015),  serta Mohamad dan Kassim (2018). Dari uraian tersebut, maka hipotesis keempat (H4) dalam penelitian ini dirumuskan sebagai berikut:
H4: Facilitating  Condition (FC)  berpengaruh  signifikan  terhadap Use  Behavior (UB).

## Behavioral Intention
Behavioral  Intention merupakan  niat  seseorang  untuk  menggunakan  sebuah teknologi di masa depan. Behavioral intention adalah salah satu faktor yang mempeng- aruhi  perilaku  penggunaan  ( use  behavior )  sebuah  teknologi  (Venkatesh et  al. ,  2003). Variabel behavioral intention telah digunakan dalam berbagai model penerimaan tekno- logi sebagai prediktor atas use behavior . Artinya, tingginya tingkat  niat seorang dalam menggunakan  teknologi  dapat  mencerminkan  tingginya  tingkat  perilaku  penggunaan-
nya. Dewi dan Yadnyana (2017) menemukan bahwa behavioural intention berpengaruh signifikan  terhadap use  behavior suatu  teknologi.  Dari  uraian  tersebut,  maka  hipotesis kelima (H5) dalam penelitian ini dirumuskan sebagai berikut:
H5: Behavioral  Intention (BI)  berpengaruh  signifikan  terhadap Use  Behavior (UB).

## Model Penelitian
Model  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diadopsi  dari  model UTAUT. Model penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Model Penelitian

## METODE PENELITIAN
Jenis  penelitian  ini  adalah  penelitian  kuantitatif,  yaitu  penelitian  yang  berfokus untuk  meneliti  populasi  atau  sampel  tertentu  dengan  tujuan  untuk  menguji  hipotesis yang telah ditetapkan  (Sugiyono, 2013). Variabel  yang digunakan dalam  penelitian ini berasal  dari  model  UTAUT,  yaitu Performance  Expectancy,  Effort  Expectancy,  Social Influence , dan Facilitating Conditions (Venkatesh et al. , 2003).

## Pengumpulan data
Metode pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan instumen kuesioner yang  berisikan  butir-butir  pernyataan  terukur  menggunakan  skala  Likert  (skala  1-5) untuk  mengetahui  tingkat  tanggapan  responden.  Hasil  jawaban  responden  berupa  data ordinal  yang  dikonversikan  menggunakan  Metode  Suksesif  Interval  (MSI)  untuk menghasilkan data interval (Ningsih & Dukalang, 2019).

## Populasi dan Sampel
Populasi dan sampel dalam penelitian ini adalah para pengguna Fintech Bareksa. Proses  pengambilan  sampel  dilakukan  menggunakan  metode sampling kuota.  Metode ini  dipilih  karena  dapat  menentukan  sampel  dari  populasi  yang  mempunyai  ciri-ciri tertentu sampai dengan jumlah yang diinginkan (Sugiyono, 2013). Jumlah sampel yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  120  responden.  Jumlah  sampel  tersebut  diten- tukan berdasarkan ketentuan analisis SEM menggunakan estimasi ML ( Maximum Like- lihood ), yaitu jumlah sampel berada pada kisaran 100-200 unit sampel atau 5 hingga 10 kali jumlah indikator penelitian yang digunakan (Hair et al. , 2019).

## Pengembangan Instrumen
Variabel  dalam  penelitian  ini  menggunakan  variabel  yang  diadopsi  dari  model UTAUT, yaitu variabel eksogen yang terdiri atas Performance Expectancy (PE) , Effort Expectancy (EE) ,  Social  Influence (SI) , dan Facilitating  Condition (FC) . Selain  itu, penelitian ini menggunakan  satu  variabel endogen,  yaitu Use Behavior (UB),  dan satu variabel intervening ,  yaitu Behavioral  Intention (BI).  Penelitian  ini  menggunakan  20 indikator dalam instrumen kuesioner untuk mengukur semua variabel dalam model pe- nelitian.  Instrumen  kuesioner  tersebut  berisi  pernyataan  yang  diukur  menggunakan skala Likert dari skala 1 hingga 5 dengan kisaran jawaban responden dari Sangat Tidak Setuju hingga Sangat Setuju.

## Tabel 1. Instrumen Penelitian
Variabel No Penjelasan Butir Indikator Performance Expectancy [PE] (Venkatesh et al. , 2003) 1 Meningkatkan kinerja. [PE1] 2 Meningkatkan efektivitas pekerjaan. [PE2] 3 Melakukan pekerjaan dengan lebih baik. [PE3] 4 Teknologi dirasa lebih baik dibanding pendahulunya. [PE4] 5 Manfaat teknologi. [PE5]
Effort Expectancy [EE] (Venkatesh et al. , 2003) 6 Kemudahan dalam menggunakan teknologi. [EE1] 7 Kemudahan dalam memahami teknologi. [EE2] 8 Kemudahan dalam mempelajari teknologi. [EE3]
Social Influence [SI] (Venkatesh et al. , 2003) 9 Pengaruh norma dan kebiasaan masyarakat. [SI1] 10 Pengaruh lingkungan sosial (teman, keluarga, rekan kerja, dan lain-lain). [SI2] 11 Persepsi penggunaan teknologi akan meningkatkan citra diri. [SI3] Facilitating Conditions [FC] (Venkatesh et al. , 2003) 12 Teknologi dapat digunakan tanpa gangguan internal maupun eksternal. [FC1] 13 Adanya fasilitas untuk menggunakan teknologi. [FC2] 14 Kompatibel dengan aktivitas terdahulu. [FC3]
Behavioral Intention [BI] (Venkatesh et al. , 2012) 15 Niat menggunakan teknologi di masa depan. [BI1] 16 Niat menggunakan teknologi dalam aktivitas sehari-hari. [BI2] 17 Niat untuk sering menggunakan teknologi. [BI3]
Use Behavior [UB] (Patil et al. , 2020) 18 Frekuensi penggunaan teknologi. [UB1] 19 Bersedia mengorbankan sumber daya untuk menggunakan teknologi. [UB2] 20 Niat pengguna akan menggunakan teknologi di setiap aktivitasnya. [UB3]
Sumber: Referensi terkait.

## Metode Pengolahan Data
Pengolahan  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode Structural  Equation Model (SEM). Analisis SEM adalah gabungan antara analisis regresi  berganda  dengan analisis  faktor  yang  memungkinkan  peneliti  untuk  memeriksa  serangkaian  hubungan dependen secara bersamaan (Hair et al. , 2019), sedangkan perangkat lunak yang diguna- kan  untuk  pengolahan  datanya  menggunakan  SPSS  26  dan  AMOS  20.  Dalam  analisis SEM, teknik analisis yang digunakan meliputi:
1. Analisis  statistik deskriptif,  yaitu  teknik analisis  data dengan  cara  menjelaskan  data yang telah terkumpul sesuai fakta tanpa membuat generalisasi (Sugiyono, 2013).
2. Analisis  statistik  inferensial,  yaitu  teknik  analisis  data  sampel  yang  hasilnya  dapat diberlakukan untuk populasi (Sugiyono, 2013).

## Tabel 2. Demografi Responden (n=120)
Klasifikasi Kelompok Jumlah Persentase Jenis Kelamin Laki-laki 73 60,83% Perempuan 47 39,17% Usia 17-25 Tahun 54 45,00% 26-35 Tahun 39 32,50% 36-45 Tahun 22 18,33% 46-55 Tahun 5 4,17% Pekerjaan Guru/Dosen 8 6,67% Karyawan 42 35,00% Siswa/Mahasiswa 33 27,50% PNS/BUMN 9 7,50% Freelancer 7 5,83% Wirausahawan 10 8,33% Tidak Bekerja 10 8,33% Lainnya 1 0,83% Pendapatan 0-1 juta Rupiah 29 24,17% 1-3 juta Rupiah 14 11,67% 3-6 juta Rupiah 10 8,33% 6-10 juta Rupiah 29 24,17% >10 juta Rupiah 38 31,67% Penggunaan Bareksa per hari 1-2 kali 96 80,00% 3-4 kali 18 15,00% 5-6 kali 2 1,67% >6 kali 4 3,33%
Sumber: Data penelitian diolah (2022).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Demografi Responden
Dari 120 kuesioner yang disebarkan, semua responden menjawab dengan lengkap dan  tidak  ada missing data.  Data  demografi  responden  diklasifikasikan  berdasarkan jenis kelamin, usia, pekerjaan, pendapatan, dan frekuensi penggunaan Bareksa per hari. Berdasarkan data pada Tabel 2, responden berjenis kelamin laki-laki merupakan respon- den terbesar, yaitu sebanyak 73 orang (60,83%). Berdasarkan usia responden, mayoritas dari  mereka  memiliki  usia  antara  17-25  tahun,  yaitu  sebanyak  54  orang  responden (45%). Berdasarkan data pekerjaan, karyawan merupakan responden terbanyak dengan
jumlah  42  orang  (35%).  Berdasarkan  data  pendapatan  yang  diperoleh,  responden dengan  tingkat  pendapatan  lebih  dari  10  juta  rupiah  merupakan  yang  terbanyak,  yaitu berjumlah 38 orang (31,67%). Berdasarkan data frekuensi penggunaan Bareksa per hari, maka frekuensi penggunaan sebanyak 1-2 kali adalah yang terbesar, yaitu 96 orang atau (80%).

## Membuat Model Awal Penelitian Berdasarkan Teori
Model  awal  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diadopsi  dari  model  UTAUT yang dikembangkan oleh Venkatesh et al. (2003). Model awal penelitian ini ditunjukan pada Gambar 3.
Sumber: Data penelitian diolah (2022).

## Gambar 3. Model Awal Penelitian

## Uji Asumsi
1. Jenis Data
Data dalam penelitian ini telah memenuhi persyaratan untuk melakukan asumsi SEM karena  menggunakan  data  interval.  Data  ini  didapatkan  dengan  mengkonversi  data ordinal yang diperoleh berdasarkan skala  Likert  dengan menggunakan Metode Suk- sesif Interval (MSI) menjadi data interval (Ningsih & Dukalang, 2019).

## 2. Jumlah Sampel
Jumlah  sampel  yang  digunakan  telah  memenuhi  asumsi  SEM  berdasarkan  metode estimasi Maximum Likelihood (ML), yaitu 120 sampel atau enam kali jumlah indika- tor  dalam  penelitian  ini.  Jumlah  indikator  yang  digunakan  dalam  instrumen  peneli- tian  ini  adalah  20  butir.  Ketentuan  jumlah  sampel  untuk  melakukan  analisis  SEM adalah 100-200 sampel atau 5 hingga 10 kali jumlah indikator  yang diteliti  (Hair et al. , 2019).

## 3. Normalitas Data
Untuk  dapat  dinyatakan  lolos  uji  normalitas,  maka  nilai critical  ratio  skewness dan curtosis value harus berada di antara nilai -1,96 sampai dengan 1,96 dengan tingkat signifikansi  0,05  (Hair et  al. ,  2019).  Data  pada  Tabel  3  menunjukkan  bahwa  data penelitian  ini  tidak  berdistribusi  normal,  sehingga  analisis  yang  dilakukan  menggu- nakan teknik bootstrapping (Byrne, 2016). Bootstraping yang dilakukan mengguna- kan 1000 sampel sesuai rekomendasi untuk analisis SEM (Cheung & Lau, 2008).
Tabel 3. Uji Normalitas Assessment of normality Variabel Min Maks Skew c.r. Kurtosis c.r. UB1 1 3,846 -0,191 -0,855 -0,574 -1,284 UB2 1 3,862 -0,321 -1,433 -0,689 -1,541 UB3 1 3,778 -0,549 -2,455 -0,755 -1,689 BI1 1 4,121 -0,286 -1,280 -0,693 -1,550 BI2 1 3,828 0,110 0,493 -0,504 -1,127 BI3 1 3,637 -0,086 -0,386 -0,840 -1,879 FC1 1 4,325 -0,267 -1,195 -0,892 -1,996 FC2 1 4,089 -1,736 -7,766 1,691 3,782 FC3 1 4,459 -0,668 -2,987 -0,479 -1,071 SI1 1 5,953 -0,142 -0,634 0,216 0,482 SI2 1 4,408 -0,864 -3,862 -0,323 -0,722 SI3 1 5,167 -0,048 -0,215 -0,160 -0,358 PE5 1 4,096 -0,490 -2,193 -0,791 -1,770 PE4 1 3,984 -1,118 -4,998 -0,103 -0,231 EE1 1 3,806 -0,145 -0,650 -0,577 -1,291 EE2 1 4,296 -0,990 -4,429 -0,162 -0,362 EE3 1 4,199 -1,141 -5,102 -0,148 -0,332 PE1 1 4,801 0,141 0,632 -0,342 -0,765 PE2 1 4,421 -0,648 -2,899 -0,605 -1,354 PE3 1 4,648 -0,352 -1,572 -0,436 -0,975 Multivariate 22,678 4,187 Sumber: Data penelitian diolah (2022).

## 4. Data Outlier
Suatu data termasuk sebagai outlier apabila nilai mahalanobis distance pada p1 dan p2 yang diperoleh bernilai <0,05 (Hair et al. , 2019). Tabel 4 menunjukkan beberapa data outlier yang muncul, sehingga peneliti harus mengolahnya terlebih dahulu sebe- lum dapat dilanjutkan ke proses berikutnya.
Tabel 4. Data Outlier Observation number Mahalanobis d-squared p1 p2 23 47,159 0,001 0,065 84 41,100 0,004 0,071 85 41,016 0,004 0,010 24 39,822 0,005 0,004 42 37,987 0,009 0,005 13 34,668 0,022 0,050 15 34,409 0,023 0,024 1 32,525 0,038 0,088 38 31,710 0,046 0,107 Sumber: Data penelitian diolah (2022).

## 5. Multikolinearitas
Multikolinearitas terjadi jika korelasi antara indikator mempunyai nilai ≥0,9 (Gujarat & Porter, 2009). Gambar 4 menunjukkan tidak  adanya indikator  yang melebihi 0,9, sehingga data penelitian ini memenuhi uji multikolinearitas.
Sumber: Data Penelitian diolah (2022).

## Gambar 4. Uji Multikolinearitas
6. Bootstraping
Teknik bootstraping SEM yang terdapat di dalam AMOS dapat menjadi solusi apa- bila  data  yang  diteliti  tidak  berdistibusi  normal  dan  memiliki  data outlier (Byrne,
2016). Teknik ini digunakan karena data yang ada di dalam penelitian ini tidak ber- distribusi normal dan memiliki data outlier .
Sumber: Data penelitian diolah (2022).
Gambar 5. Model Confirmatory Factor Analysis (CFA)
Sample Correlations (Group number 1)
UB1 UB2 UB3 BI1 BI2 BI3 FC1 FC2 FC3 SI1 SI2 SI3 PE5 PE4 EE1 EE2 EE3 PE1 PE2 PE3 UB1 1 UB2 0,33 1 UB3 0,333 0,475 1 BI1 0,601 0,33 0,297 1 BI2 0,651 0,483 0,423 0,648 1 BI3 0,292 0,313 0,358 0,309 0,461 1 FC1 0,103 -0,092 0,059 0,158 0,043 0,006 1 FC2 0,117 -0,014 0,164 0,194 0,041 0,009 0,358 1 FC3 0,165 0,004 0,068 0,165 0,204 0,131 0,319 0,339 1
SI1 -0,006 0,017 0,045 -0,067 -0,018 0,069 -0,091 -0,127 0,084 1 SI2 0,184 -0,053 0,052 0,05 0,053 0,015 0,028 0,22 0,249 0,451 1 SI3 0,037 -0,034 0,134 -0,084 -0,04 0,09 -0,053 -0,039 0,072 0,406 0,255 1 PE5 -0,001 0,023 -0,035 0,01 0,06 -0,225 0,137 0,121 0,084 0,059 0,078 -0,006 1 PE4 0,077 0,002 0,129 0,135 0,018 0,028 0,109 0,344 0,09 0,008 0,152 0,034 0,185 1
EE1 0,024 -0,014 -0,088 -0,014 -0,107 0,024 0,031 -0,111 0,063 0,061 -0,01 0,315 0,084 -0,034 1 EE2 0,273 0,147 0,206 0,211 0,255 0,303 0,031 0,29 0,157 0,08 0,149 0,087 -0,02 0,195 0,136 1 EE3 0,206 0,031 0,1 0,137 0,143 0,206 0,177 0,32 0,121 0,052 0,105 0,021 0,144 0,242 0,145 0,76 1 PE1 0,187 0,047 0,132 0,124 0,233 0,069 0,054 -0,012 0,178 0,122 0,025 0,218 0,304 0,008 0,022 0,203 0,159 1
PE2 0,113 0,011 0,062 0,114 0,097 -0,038 0,059 0,135 0,184 0,203 0,29 0,222 0,229 0,137 -0,04 0,244 0,156 0,329 1
PE3 0,104 0,155 0,172 -0,004 0,177 0,087 0,031 -0,042 0,226 0,235 0,136 0,344 0,371 0,035 0,041 0,179 0,076 0,66 0,228 1

## Uji Validitas dan Reliabilitas
1. Uji Validitas dengan Confirmatory Factor Analysis
Analisis model Confirmatory Factor Analysis (CFA) digunakan untuk menguji vali- ditas  pada  indikator  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  CFA  dilakukan  dengan melihat nilai korelasi antarindikator variabel (Hair et al. , 2019). Indikator yang valid adalah indikator yang mempunyai faktor loading ≥0,45 (Comrey & Lee, 1992). Data pada Tabel 5 menunjukkan bahwa indikator EE1, PE2, PE4, dan PE5 memiliki nilai kurang  dari  0,45.  Hasil  tersebut  mengindikasikan  bahwa  empat  indikator  tersebut harus dikeluarkan dari model karena tidak valid.
Tabel 5. Loading Factor Model CFA Indikator Loading Factor Keterangan BI1 0,725 Valid BI2 0,893 Valid BI3 0,495 Valid EE1 0,145 Tidak Valid EE2 0,958 Valid EE3 0,794 Valid FC1 0,518 Valid FC2 0,674 Valid FC3 0,546 Valid PE1 0,791 Valid PE2 0,376 Tidak Valid PE3 0,823 Valid PE4 0,080 Tidak Valid PE5 0,421 Tidak Valid SI1 0,760 Valid SI2 0,551 Valid SI3 0,550 Valid UB1 0,734 Valid UB2 0,527 Valid UB3 0,502 Valid Sumber: Data penelitian diolah (2022).

## 2. Uji Convergent Validity dan Composite Reliability
Setelah menghapus indikator yang tidak valid pada model penelitian ini. Selanjutnya, uji Convergent Validity dan Composite Reliability dilakukan untuk menguji konstruk model  penelitian  ini . Untuk  dinyatakan  lolos  uji Convergent  Validity ,  maka  nilai Average  Variance  Extracted (AVE)  harus  memiliki  nilai  ≥0,5  (Hair et  al. ,  2019). Nilai AVE yang kurang dari 0,5 dapat dimaklumi apabila nilai Composite Reliability ≥0,6 yang merupakan batas minimum untuk lolos uji Composite Reliability (Fornell & Larcker, 1981). Data pada Tabel 6 menunjukkan bahwa semua variabel dan indi- kator  dalam  penelitian  ini  memenuhi  kriteria  yang  dibutuhkan  untuk  lolos  uji Con- vergent Validity dan Composite Reliability.

## Tabel 6. Nilai CR dan AVE
Variabel Indikator Loading Factor CR AVE PE PE1 0,709 0,810 0,685 PE3 0,931 EE EE2 0,982 0,876 0,782 EE3 0,774 SI SI1 0,751 0,655 0,393 SI2 0,547 SI3 0,561 FC FC1 0,510 0,603 0,341 FC2 0,692 FC3 0,532 BI BI1 0,726 0,758 0,523 BI2 0,892 BI3 0,497 UB UB1 0,732 0,617 0,356 UB2 0,528 UB3 0,504 Keterangan: CR=Convergent Validity; AVE=Average Variance Extracted.
Sumber: Data penelitian diolah (2022).

## 3. Uji Internal Consistency
Uji Internal Consistency digunakan untuk menguji reliabilitas indikator guna meng- ukur  variabel  yang  diukurnya.  Uji  ini  menggunakan  nilai Cronbach’s  alpha yang diperoleh dari hasil estimasi pengolahan data SPSS 26. Nilai Cronbach’s alpha yang direkomendasikan adalah >0,70 (Hair et al. , 2019). Data pada Tabel 7 menunjukkan bahwa  nilai Cronbach’s  alpha indikator  penelitian  yang  diperoleh  lebih  besar  dari 0,70. Hasil tersebut mengindikasikan bahwa indikator-indikator dalam penelitian ini dinyatakan lolos uji Internal Consistency .
Tabel 7. Uji Internal Consistency Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items 0,757 16 Sumber: Data penelitian diolah (2022).

## 4. Pembentukan Model Setelah Uji Validitas dan Reliabilitas
Pembentukan  model  baru  dilakukan  untuk  memperoleh  model  yang  dinyatakan fit (sesuai). Gambar 6 menunjukkan perbaikan dengan menghapus indikator EE1, PE2, PE4,  dan  PE5  yang  merupakan  indikator  tidak  valid  untuk  mengukur  model  agar lebih tepat.

## Sumber: Data penelitian diolah (2022)

## Gambar 6. Model CFA Setelah Penghapusan Indikator yang Tidak Valid

## 5. Uji Kesesuaian Model
Uji  kesesuaian  model  digunakan  untuk  menguji  apakah  suatu  model  sesuai  atau tidak. Kriteria sesuai atau tidaknya suatu model dapat diukur melalui ukuran Absolut Fit Measures, Incremental Fit Measures , dan Parsimonious Fit Measaures (Awang, 2012).  Berdasarkan  data  pada  Tabel  8,  model  penelitian  ini  dinyatakan good  fit dalam beberapa kriteria ukuran dan sisanya  dinyatakan poor fit but tolerable , tetapi hal itu dapat diterima sehingga penelitian ini dapat dilanjutkan ke proses berikutnya.

## Tabel 8. Uji Kesesuaian Model
Asumsi Level of Accectance Nilai Pada Model Keterangan Chi-square (x2) P > 0,05 0,006 Good Fit RMSEA < 0,08 0,059 Good Fit GFI > 0,90 0,880 Poor Fit but Tolerable AGFI > 0,90 0,825 Poor Fit but Tolerable CFI > 0,90 0,928 Good Fit TLI > 0,90 0,907 Good Fit NFI > 0,90 0,798 Poor Fit but Tolerable Chisq/DF < 5,00 1,412 Good Fit
Sumber: Data penelitian diolah (2022).

## Uji Signifikansi dan Hipotesis
Selanjutnya,  model  struktural  yang  sudah  dilakukan  uji  validitas  dan  reliabilitas dikonversikan  menjadi  model  jalur  dan  dilakukan  uji  signifikansi  dan  uji  hipotesis. Model yang diuji tersebut ditampilkan pada Gambar 7.
Sumber: Data penelitian diolah (2022).

## Gambar 7. Model UTAUT yang Sudah Valid dan Reliabel
Analisis  pada  Tabel  9  menunjukkan  uji  hipotesis  berdasarkan  hubungan  kausal antarvariabel  penelitian.  Hipotesis  yang  dirumuskan  dalam  hubungan  kausal  dapat  di- terima,  apabila  hasil  pengujian  menghasilkan  nilai  P  <0,05.  Jika  terdapat  nilai  P  yang lebih dari 0,05, maka hipotesis ditolak karena hubungan kausal tidak signifikan.

## Tabel 9. Uji Signikansi dan Hipotesis
Hn Hipotesis Estimate P- value Keterangan H1 PE → BI 0,141 0,221 Tidak Signifikan (H1 ditolak) H2 EE → BI 0,295 0,022 Signifikan (H2 diterima) H3 SI → BI -0,117 0,332 Tidak Signifikan (H3 ditolak) H4 FC → UB 0,084 0,541 Tidak Signifikan (H4 ditolak) H5 BI → UB 1,047 0,005 Signifikan (H5 diterima) Sumber: Data Penelitian diolah (2022)
Pengaruh Performance Expectancy (PE) terhadap Behavioral Intention (BI)
Berdasarkan  hasil  analisis  pada  Tabel  9,  hipotesis  kesatu  (H1)  ditolak.  Artinya, harapan  kinerja  (PE)  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  niat  penggunaan  Bareksa (BI),  baik  itu  harapan  dengan  menggunakan  Bareksa  akan  meningkatkan  kinerja  dan harapan  menggunakan  Bareksa  akan  membuat  pekerjaan  lebih  baik  kepada  niat  peng- gunaan ( Behavioral Intention ). Hal ini sejalan dengan penelitian terdahulu pada layanan Itqan  mobile pada  anggota  BMT Itqan yang  menyatakan  bahwa  layanan Itqan  Mobile belum  terlalu  mempengaruhi  kinerja  mereka,  karena  mayoritas  anggota  BMT Itqan lebih memilih layanan offline (Chairia et al. , 2020).
Pengaruh Effort Expectancy (EE) terhadap Behavioral Intention (BI)
Berdasarkan  hasil  analisis  pada  Tabel  9,  hipotesis  kedua  (H2)  diterima.  Artinya, harapan  usaha  (EE)  berpengaruh  signifikan  terhadap  niat  penggunaan  Bareksa  (BI), baik  itu harapan akan kemudahan dalam memahami aplikasi  Bareksa maupun harapan akan kemudahan untuk mempelajari aplikasi Bareksa terhadap niat penggunaan ( Beha- vioral  Intention ).  Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  terdahulu  pada Fintech  Market Aggregator (FMA)  yang  menyatakan  bahwa  penggunaan  yang  lebih  mudah,  keterse- diaan layanan pelanggan, dan fitur yang mudah diakses menjadi alasan utama mengapa pengguna menggunakan layanan FMA (Regina et al. , 2021).
Pengaruh Social Influence (SI) terhadap Behavioral Intention (BI)
Berdasarkan  hasil  analisis  pada  Tabel  9,  hipotesis  ketiga  (H3)  ditolak.  Artinya, pengaruh  sosial  (SI)  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  niat  penggunaan  Bareksa, baik  itu  pengaruh  dari  kebiasaan  masyarakat,  lingkungan  sosial  (teman,  keluarga,  dan lain-lain), maupun anggapan menggunakan Bareksa akan meningkatkan citra diri terha- dap niat penggunaannya ( Behavioral Intention ). Hal ini sejalan dengan penelitian terda- hulu  pada  layanan Itqan  mobile pada  anggota  BMT Itqan yang  menyatakan  bahwa pengaruh sosial tidak berpengaruh dalam menentukan niat perilaku menggunakan Itqan Mobile (Chairia et al. , 2020).
Pengaruh Facilitating Condition (FC) terhadap Use Behavior (UB)
Berdasarkan hasil analisis pada Tabel 9, hipotesis keempat (H4) ditolak. Artinya, kondisi  yang memfasilitasi  (FC) tidak berpengaruh signifikan terhadap perilaku meng- gunakan  Bareksa  (UB),  baik  itu  kondisi  pada  pengunaan  teknologi  tanpa  adanya gangguan internal atau eksternal, adanya fasilitas untuk menggunakan Bareksa, maupun kondisi  yang  kompatibel  dengan  aktivitas  terdahulu  terhadap  perilaku  menggunakan Bareksa  ( Use  Behavior ).  Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  terdahulu  pada mobile payment yang  menyatakan  bahwa facilitating  condition tidak  berpengaruh  pada use behavior (Oliveira et al. , 2016).
Pengaruh Behavioral Intention (BI) terhadap Use Behavior (UB).
Berdasarkan hasil analisis pada Tabel 9, hipotesis kelima (H5) diterima. Artinya, niat  perilaku  menggunakan  Bareksa  (BI)  berpengaruh  signifikan  terhadap  perilaku menggunakan  Bareksa  (UB),  baik  itu  niat  menggunakan  Bareksa  secara  sering, menggunakan di  masa mendatang, dan menggunakan dalam kehidupan sehari-hari ter- hadap perilaku menggunakan Bareksa ( Use Behavior ). Hal ini sejalan dengan penelitian sebelumnya terhadap distribusi zakat menggunakan Fintech . Penelitian tersebut menya- takan  bahwa  ketika asnaf memiliki  niat  yang  lebih  tinggi  untuk  menggunakan mobile banking untuk  distribusi  zakat,  maka  mereka  memiliki  tingkat  penggunaan  yang  lebih tinggi untuk menggunakan mobile banking (Hasif & Ahmad, 2019).

## KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa dari lima variabel yang ada pada teori atau  model  penerimaan  UTAUT,  hanya  dua  variabel  yang  terbukti  memiliki  pengaruh signifikan terhadap  penerimaan pengguna  untuk menggunakan Bareksa. Variabel  yang memiliki pengaruh tersebut adalah variabel Effort Expectancy dan Behavioral Intention , sedangkan  tiga  variabel  lainnya,  yaitu Performance  Expectancy , Social  Influence ,  dan
Facilitating  Condition s  tidak  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  perilaku  peneri- maan penggunaan Bareksa.
Hasil  penelitian  dapat  menjadi  referensi  bagi  pihak  Bareksa  maupun  perusahaan Fintech lainnya  untuk  melakukan  pengembangan  aplikasi  dan  usahanya  menjadi  lebih baik. Variabel-variabel yang ada di dalam model UTAUT dapat dijadikan sebagai dasar teori untuk menyediakan layanan yang lebih akurat. Dengan mengetahui variabel-varia- bel  yang  memiliki  pengaruh  terhadap  penerimaan  dan  penggunaan  dari  pengguna, kinerja perusahaan diharapkan dapat meningkat melalui penyediaan layanan yang tepat terhadap apa yang dibutuhkan oleh pengguna.
Beberapa  saran  dapat  dipertimbangkan  untuk  penelitian  mendatang.  Saran  yang diajukan  muncul  dari  keterbatasan  penelitian  ini.  Penelitian  mendatang  dapat  menam- bahkan  variabel  mediator,  misalnya  usia,  jenis  kelamin,  pengalaman,  dan  penggunaan sukarela yang tidak dimasukkan dalam model penelitian ini. Penelitian mendatang perlu memperhatikan  jumlah  sampel  pada  penelitian  yang  dilakukan.  Penambahan  jumlah sampel sangat dianjurkan untuk mengurangi aspek risiko, misalnya distribusi data tidak normal yang mengharuskan penelitian menggunakan metode bootstrapping .

## DAFTAR REFERENSI
Amrullah, A., & Priyono, A. (2018). Integrasi Aspek Risiko dalam Model Unified Theory of Acceptance and Usage of Technology untuk Menganalisis Penerimaan Teknologi Go-Ride. MIX: Jurnal Ilmiah Manajemen , 8 (1), 33–49. https://doi.org/10.22441/mix.2018.v8i1.003
APJII (2020). Laporan Survei Internet APJII 2019–2020. In Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (Vol. 2020). https://apjii.or.id/survei
Asosiasi Fintech Indonesia (2021). ANNUAL Members Survey 2021 . Accessed at: https://fintech.id/storage/files/shares/Annual%20Member%20Survey%202019/20 22/Spreads%20lowres_AFTECH%20- %20Annual%20Members%20Survey%202021_Bahasa%20update%2028mar%20 final.pdf
Awang, Z. (2012). Structural Equation Modeling Using AMOS Graphic . Kelantan: UiTM Press.
Byrne, B. M. (2016). Structural Equation Modeling With AMOS . In Structural Equation Modeling With AMOS (Third edition). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781315757421
Cao, Q., & Niu, X. (2019). Integrating context awareness and UTAUT to explain Alipay user adoption. International Journal of Industrial Ergonomics , 69 (March 2018), 9–13. https://doi.org/10.1016/j.ergon.2018.09.004
Chairia, C., Sukmadilaga, C., & Yuliafitri, I. (2020). Peran Ekspektasi Kinerja, Ekspektasi Usaha, Pengaruh Sosial, dan Kondisi yang Mendukung terhadap Perilaku Pengguna Itqan Mobile yang Dimediasi oleh Niat Perilaku
Menggunakannya. Jurnal Maksipreneur: Manajemen, Koperasi, dan Entrepreneurship , 10 (1), 48–72. https://doi.org/10.30588/jmp.v10i1.655
Chakraborty, S. (2018). Fintech: Evolution or Revolution . First Edition, E-book. India:
Business Analytics Research Lab.
https://www.researchgate.net/profile/Sumit_Chakraborty/publication/328333395_ FINTECH_Evolution_or_Revolution/links/5bc6c7e0a6fdcc03c78953b4/FINTEC H-Evolution-or-Revolution.pdf
Cheung, G. W., & Lau, R. S. (2008). Testing Mediation and Suppression Effects of
Latent Variables. Organizational Research Methods , 11 (2), 296–325. https://doi.org/10.1177/1094428107300343
Comrey, A. L., & Lee, H. B. (1992). Interpretation and application of factor analytic results. Comrey AL, Lee HB. A First Course in Factor Analysis , 2 .
Dailysocial (2021). Fintech Report 2021 - The Convergence of (Digital) Financial Services. In DS-Research .
Dewi, N. K. L. R. K., & Yadnyana, I. K. (2017). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Minat dan Perilaku Penggunaan Sistem E-Filing Di Kota Denpasar dengan Model UTAUT. E-Jurnal Akuntansi , 21 (3), 2338–2366. https://doi.org/10.24843/EJA.2017.v21.i03.p23
Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Equation Algebra Unobservable Error : Variables. Journal of Marketing Research , 18 (3), 382–388. https://doi.org/10.2307/3150980 Gujarat, D. N., & Porter, D. C. (2009). Basic Econometrics . In Introductory Econometrics: A Practical Approach (Fifth Edit). McGraw-Hill/Irwin.
Guo, H., Huang, X., & Craig, P. (2015). Factors Influencing the User Acceptance of Alipay. Proceedings of the 2015 International Conference on Economy, Management and Education Technology , 29 (Icemet), 344–347. https://doi.org/10.2991/icemet-15.2015.73
Hair, J. F. J., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., Black, W. C., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate Data Analysis (EIGHTH EDI). Cengage Learning EMEA WCN:
Hasif, M., & Ahmad, K. (2019). Factors Affecting the Acceptance of Financial Technology among Asnaf for the Distribution of Zakat in Selangor- A Study Using UTAUT. Journal of Islamic Finance , ( Special Issue ), 2117 , 35–46.
Johan, S. (2020). Users’ Acceptance of Financial Technology in an Emerging Market (An Empirical Study in Indonesia). Jurnal Ekonomi dan Bisnis , 23 (1), 173–188. https://doi.org/10.24914/jeb.v23i1.2813
Mohamad, S. A., & Kassim, S. (2018). Examining the Relationship between UTAUT Construct, Technology Awareness, Financial Cost and E-Payment Adoption among Microfinance Clients in Malaysia. Proceedings of the 1st Aceh Global Conference (AGC 2018) , 292 , 351–357. https://doi.org/10.2991/agc-18.2019.56
Nabila, M., Purwandari, B., Nazief, B. A. A., Chalid, D. A., Wibowo, S. S., & Solichah, I. (2018). Financial Technology Acceptance Factors of Electronic Wallet and Digital Cash in Indonesia. 2018 International Conference on Information Technology Systems and Innovation (ICITSI) , 284–289. https://doi.org/10.1109/ICITSI.2018.8696091
Ningsih, S., & Dukalang, H. H. (2019). Penerapan Metode Suksesif Interval pada Analsis Regresi Linier Berganda. Jambura Journal of Mathematics , 1 (1), 43–53. https://doi.org/10.34312/jjom.v1i1.1742
Oliveira, T., Thomas, M., Baptista, G., & Campos, F. (2016). Mobile payment:
Understanding the determinants of customer adoption and intention to recommend
the technology. Computers in Human Behavior , 61 (2016), 404–414. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.03.030
Prasetyo, D. Y. (2017). Penerapan Metode UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) Dalam Memahami Penerimaan dan Penggunaan Website KKN LPPM UNISI. Jurnal SISTEMASI , 6 (2), 26–34. https://doi.org/10.32520/stmsi.v6i2.50
Puschmann, T. (2017). Fintech. Business and Information Systems Engineering , 59 (1), 69–76. https://doi.org/10.1007/s12599-017-0464-6
Regina, T., Kurniasari, F., & Utomo, P. (2021). UTAUT Approach Application to Analyze the Determinants of Fintech Market Aggregator User Satisfaction. Proceedings of the First International Conference of Economics, Business & Entrepreneurship . ICEBE 2020, 1st October 2020, Tangerang, Indonesia, 2–9. https://doi.org/10.4108/eai.1-10-2020.2304934
Salampasis, D., & Mention, A. L. (2018). FinTech: Harnessing Innovation for Financial Inclusion. In Handbook of Blockchain, Digital Finance, and Inclusion (Vol. 2, pp. 451–461). Elsevier Inc. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-812282-2.00018-8
Shaikh, I. M., Qureshi, M. A., Noordin, K., Shaikh, J. M., Khan, A., & Shahbaz, M. S. (2020). Acceptance of Islamic Financial Technology (FinTech) Banking Services by Malaysian Users: An Extension of Technology Acceptance Model. Foresight , 22 (3), 367–383. https://doi.org/10.1108/FS-12-2019-0105
Sugiyono, S. (2013). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D . Bandung: CV Alfabeta.
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User Acceptance of Information Technology: Toward A Unified View. MIS Quarterly , 27 (3), 425– 478. https://doi.org/10.2307/30036540
Zavolokina, L., Dolata, M., & Schwabe, G. (2016). FinTech — What’s in a Name? Completed Research Paper. Thirty Seventh International Conference on
Information Systems , Dublin. https://doi.org/10.5167/uzh-126806