## PENGARUH ELECTRONIC WORD OF MOUTH TERHADAP NIAT ADOPSI MOBILE BANKING MENGGUNAKAN ELABORATION LIKELIHOOD MODEL
(ELM)
Purnama Sari 1 , Refi Rifaldi Windya Giri 2
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Telkom purnamasarilys@student.telkomuniversity.ac.id 1 , rifaldi@telkomuniversity.ac.id 2

## Abstrak
Kemajuan  teknologi  informasi  membuat  bank  saat  ini  memberikan  dan  menawarkan keefesienan  bagi  para  penggunanya  dengan  menyediakan  layanan  operasional  yang bermacam-macam, termasuk diantaranya layanan e-banking (electronic banking). Tujuan Penelitian  ini  untuk  mengetahui  pengaruh  dimensi  eWOM  terhadap  niat  adopsi  m- banking  dengan  menggunakan  variabel  mediasi  yang  dimoderasi  dengan  pendekatan ELM. Jenis  penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini adalah penelitian deskriptif dengan  pendekatan  kuantitatif  dengan  teknik  analisis  data  menggunakan  SEM-PLS dengan sofware SmartPLS dan sampel minimal pada penelitian ini yaitu sebanyak 353 responden. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor pemicu kualitas argumen, valensi, dan  konsistensi  secara  langsung  meningkatkan  niat  untuk  menggunakan  m-banking. Pemicu  ini  dimediasi  oleh  kepercayaan  awal  pada  m-banking.  Temuan  ini  membuat beberapa kontribusi literatur tentang komunikasi pemasaran, khususnya untuk penelitian eWOM dan teori ELM. Secara praktis, penelitian ini memberikan beberapa rekomendasi kepada  perbankan  tentang  bagaimana  menggunakan  eWOM  positif  untuk  memotivasi konsumen dalam menggunakan m-banking.
Kata Kunci: eWOM, niat adopsi, elaboration likelihood model (ELM)

## Abstract
Advances in information technology make banks currently provide and offer efficiency for  their  users  by  providing  various  operational  services,  including  e-banking  services (electronic banking). The purpose of this study was to determine the effect of the eWOM dimension on the intention to adopt m-banking by using a mediating variable moderated by  the  ELM  approach.  The  type  of  research  conducted  in  this  research  is  descriptive research with a quantitative approach with data analysis techniques using SEM-PLS with SmartPLS  Software  and  the  minimum  sample  in  this  study  is  353  respondents.  The findings showed that of the triggers, argument quality, valence, and consistency enhance intention to adopt m-banking. These effects were mediated by initial trust in m-banking. These findings make several contributions to the literature on marketing communication, particularly to eWOM research and ELM theory. Practically, this study provides several recommendations to banks about how to use positive eWOM for motivating consumers to adopt m-banking.
Keywords: eWOM, adoption intention, elaboration likelihood model (ELM)

## Elaboration Likelihood Model (ELM)

## Pendahuluan
Fenomena saat ini menunjukan bahwa yang kerap menjadi preferensi utama saat ini di layanan  perbankan  oleh  nasabah  yang  melakukan  transaksi  non-tunai  adalah  dengan menggunakan smartphone atau yang lebih sering  dikenal  dengan aplikasi  mobile bankingg (m-banking). Hal ini pun dibuktikan oleh Asosiasi Sitem Pembayaran Indonesia pada tahun 2021  volume  transaksi  mobile  banking  masih  mendominasi  dibandingkan  dengan  internet banking  dan  phone  banking.  Akan  tetapi,  dari  perilaku  pengguna  internet,  presentase penggunaan  atau  akses  internet  dalam  perbankan  masih  cukup  rendah  serta  pemanfaatan internet  dalam  bidang  ekonomi.  Berdasarkan  data  dari  We  are  Social  financial  service terbilang  cukup  rendah  sebanyak  39.2%.  Hal  tersebut  tentu  tidak  sejalan  dengan  tingginya jumlah pengguna internet di Indonesia, padahal layanan mobile banking diciptakan perbankan guna  mempermudah  para  nasabahnya  dalam  melakukan  aktifitas  perbankan  dengan  segala fitur yang ditawarkan.
Internet menciptakan sebuah pola baru pada komunikasi Word Of Mouth (WOM) dan disinilah awal timbulnya istilah electronic Word of Mouth (eWOM). Adanya fenomena terkait eWOM  dianggap  sebagai  perkembangan  dari  komunikasi  tradisional  interpersonal  menjadi generasi  di  masa  depan  dari  cyberspace.  Menurut  penelitian  konsumen  mencari  dan menanyakan tentang informasi yang di posting oleh konsumen sebelumnya agar menciptakan rasa  percaya  diri  dalam  mencoba  teknologi  baru.  Menurut  Statista  (2021)  sebanyak  40% respondens  menjadikan  customer  review  menjadi  salah  satu  faktor  yang  digunakan masyarakat dalam mencari informasi spesifik mengenai produk yang ingin dibeli Riset yang dilangsungkan menemukan bahwa pengaruh langsung dari pemicu eWOM (kualitas argumen, valensi, dan konsistensi) secara signifikan mendorong untuk niat adopsi m-banking.
Pada  penelitian  sebelumnya  menggabungkan  variabel  mediasi  dan  moderasi  dalam model  yang  sama  (penelitian  yang  sama)  untuk  menguji  secara  komprehensif  bagaimana hubungan  dimensi  eWOM  dan  intensi  untuk  mengadopsi  m-banking.  Penelitian  terdahulu oleh mengusulkan kepercayaan awal  (initial  trust) sebagai  variabel dalam hubungan  antara dimensi eWOM dan niat adopsi m-banking dan menunjukan bahwa efek mediasi ini bervariasi tergantung  tingkat  keterlibatan  konsumen  yang  berbeda.  Efek  mediasi  initial  trust  ini dimoderasi  oleh  keterlibatan  konsumen  (consumer  involvement)  dalam  m-banking.  Pada penelitian  ditemukan  bahwa  efek  mediasi  dimoderasi  hanya  berpengaruh  pada  hubungan antara valensi terhadap niat adopsi mbanking.
Sebagai  langkah  awal,  peneliti  ingin  mengetahui  kontribusi  eWOM  untuk meningkatkan  perilaku  adopsi  m-banking  menggunakan  model  ELM.  Dalam  penelitian  ini menggunakan consumer involvement dalam m-banking memoderasi efek mediasi dari initial trust pada hubungan antara pemicu eWOM (argument quallity, valence, consistency, volume) dan niat adopsi perbankan.
1. M-banking
Menurut Kurniawati et al., (2017) m-banking ialah suatu fasilitas yang disediakan bank  pada  era  digital  dengan  mengikuti  perkembangan  teknologi  dan  komunikasi.  M- banking  menyediakan  layanan  yang  meliputi  pembayaran,  transfer,  history  serta sebagainya.  Dengan  adanya  m-banking  dalam  penggunaan  smartphone  memberikan keefektifan  serta  keefisianan  buat  nasabah  dalam  menjalankan  aktifitas  perbankan kapanpun serta dimanapun.
Koksal (2016) mengungkapkan bahwa m-banking merupakan bagian dari mobile commerce  yang  merupakan  bentuk  transaksi  perbankan  yang  dilakukan  melalui

## Pengaruh Electronic Word of Mouth Terhadap Niat Adopsi Mobile Banking Menggunakan Elaboration Likelihood Model (ELM)
smartphone atau sistem digital pribadi. Mobile banking adalah teknologi yang relatif baru dan,  seperti  teknologi  lainnya,  efektivitas  saluran  komunikasi  yang  diperkenalkan  akan mempengaruhi tingkat adopsi (Zhu et al., 2021). Melalui platform m-banking, nasabah juga dapat  memanfaatkan  layanan  perbankan  kapan  saja,  sedangkan  untuk  memanfaatkan layanan  perbankan  melalui  kantor  cabang,  nasabah  harus  mengunjungi  bank  secara langsung, yang membutuhkan waktu dan tenaga (Jebarajakirthy & Shankar, 2021)
2. EWOM
Adanya  internet  membuat  sebuah  paradigma  baru  dalam  komunikasi  Word  of Mouth dan inilah awal dari munculnya istilah Electronic Word of Mouth. eWOM dianggap sebagai  evolusi  dari  komunikasi  tradisional  interpersonal  yang  menuju  generasi  digital (Shankar et al., 2020). eWOM didefinisikan sebagai setiap pernyataan positif atau negatif yang dibuat oleh calon pelanggan atau mantan pelangan tentang produk atau perusahaan yang  tersedia  untuk  banyak  orang  dan  institusi  melalui  Internet  (Hennig-Thurau  et  al., 2004).
Menurut (Shankar et al., 2020) efek pemicu eWOM yaitu:
a. Argumen Quality (Kualitas Argumen)
Review  yang  relevan,  akurat,  informatif,  dan  update  sehingga  menarik  perhatian konsumen dan ulasan tersebut memiliki efek yang lebih persuasif terhadap konsumen.
b. Valence (Valensi) Valensi informasi terkait ulasan konsumen terkait produk atau layanan yang memiliki efek  persuasif  pada  kredibilitas  eWOM.  Adanya  valensi  informasi  memungkinkan pelanggan untuk memahami kekuatan dan kelamahan produk dan layanan yang dimiliki perusahaan.  Valensi  informasi  ini  dapat  dibedakan  menjadi  pernyataan  positif  dan pernyataan negatif seseorang. Valensi positif dapat diartikan sebagai pendapat positif dari  konsumen  terhadap  produk  atau  jasa  tertentu  atau  motivasi  positif  untuk mendukung niat untuk membeli. Sedangkan valensi negatif merupakan pendapat negatif konsumen  terhadap  produk  maupun  jasa  dikarenakan  rasa  tidak  puas  yang  menjadi masalah dan kelemahan dari produk atau jasa tersebut.
c. Consistency (Konsistensi) Saat  ini  konsumen  membagikan  pengalaman  mereka  melalui  platform  digital  dan mengevaluasi ulasan yang diterima dari berbagai sumber. Oleh sebab itu, ulasan yang datang melalui platform dan sumber online yang ditemukan konsisten, ulasan tersebut memiliki dampak yang lebih persuasif terhadap tanggapan konsumen terhadap produk dan layanan yang dimiliki.
d. Volume (Volume)
Banyaknya  ulasan  terhadap  produk  berhungan  signifikan  dengan  sikap  konsumen terhadap  produk.  Volume  eWOM  juga  menciptakan  efek  kesadaran  dan  menunjukan kinerja dan popularitas produk.
3. Elaboration Likelihood Model
Teori  elaboration  likelihood  model  merupakan  teori  yang  dikembangkan  oleh Richard E. Petty dan John T. Cacioppo pada tahun 1980 yang merupakan pakar komunikasi persuasif. Teori ini mempelajari mengenai bagaimana dan kapan seseorang bisa terbujuk atau  tidak  tebujuk  oleh  pesan  yang  didapat  atau  diterimanya.  Dalam  mengolah  pesan persuasi,  elaboration likelihood model menjelaskan terdapat  dua jalur  pengolahan pesan yang nantinya dapat mengubah sikap dan    keputusan seseorang, yakni rute pusat (central route) dan jalur pinggir (peripheral route) (Shankar et al., 2020).

## Pengaruh Electronic Word of Mouth Terhadap Niat Adopsi Mobile Banking Menggunakan Elaboration Likelihood Model (ELM)
Teori ELM menunjukkan bahwa individu mengambil rute periferal ketika mereka kurang termotivasi  atau  kurang mampu memikirkan pesan,  atau ketika mereka membeli produk  atau  jasa  dengan  keterlibatan  rendah  (Petty  et  al.,  1983a).  Orang-orang  yang termotivasi  atau  bersedia  untuk  memproses  informasi  mengambil  rute  sentral, menghabiskan lebih banyak waktu dan memberikan respon rasional menggunakan kriteria seperti kualitas informasi (Petty et al., 1983a). Sebaliknya, orang yang kurang termotivasi atau  tidak  mau  atau  tidak  mampu  memproses  informasi  mengambil  rute  periferal  dan menggunakan  jalan  pintas  informasi,  seperti  kredibilitas  sumber  atau  volume  informasi untuk membuat keputusan (Petty et al., 1983a).
4. Initial Trust
Kepercayaan dikembangkan secara bertahap dan tergantung pada komponen kognitif dan afektif sikap dimana pembentukan initial trust secara substansial terkait dengan keakraban dan  reputasi.  Initial  trust  merupakan  keadaan  individu  untuk  memercayai  atau mengharuskan  individu  untuk  mempercayai  orang  lain.  Dalam  hal  ini  initial  menurut Mcknight et al. (1998) dalam (Farooq et al., 2021) didefinisikan sebagai kelompok orang yang  pertama  kali  berjumpa  atau  melakukan  interaksi  satu  sama  lain.  McKnight  et  al. (1998)  pada  (Farooq  et  al.,  2021)  mengusulkan  model  yang  disebut  sebagai  initial  trust model  dengan  menguraikan  tiga  kekuatan  yaitu  “personal,  institutional,  and environmental”.  Model  ini  memuat  faktor-faktor  yang  mengarahkan  individu  pada kepercayaan awal terhadap sesuatu hal.
5. Consumer Involvement
Izogo et al. (2020) pada mulanya mendefinisikan keterlibatan sebagai “relevansi yang yang dirasakanan seseorang dari objek berdasarkan kebutuhan, nilai, dan minat yang melekat”. Demikian pula, menurut Verbeke dan Vackier (2004) dalam Calvo-Porral et al. (2020) keterlibatan dapat didefinisikan sebagai tingkat kepentingan pribadi yang dirasakan, minat  atau  relevansi  yang  ditimbulkan  oleh  stimulus  yang  terkait  dengan  tujuan  yang spesifik dan situasi yang bertahan lama.
Dengan  demikian,  menurut  Zaichkowsky,1985  dalam  Calvo-Porral  et  al.  (2020) tingkat  keterlibatan konsumen dengan produk tertentu merupakan variabel  penting yang mempengaruhi  perilaku  konsumsi,  investasi  waktu  dalam  keputusan  pilihan,  pencarian informasi,  pencarian  variasi  produk  atau  evaluasi  atribut  dan  tingkat  kepedulian  tentang produk. Oleh karena itu, konsumen dengan keterlibatan yang rendah menunjukkan minat yang kecil terhadap produk dan alternatif produk, puas dengan tingkat kinerja minimum. Sedangkan  konsumen  yang  sangat  terlibat  menunjukkan  motivasi  yang  besar  untuk mencari informasi produk, prihatin dengan kinerja kualitas produk dan juga bersedia untuk membandingkan alternatif yang ada (Calvo-Porral et al., 2020).
6. Model Konseptual
Berdasarkan  tinjauan  literatur  tersebut  maka  dibuat  kerangka  penelitian  sebagai berikut:
Gambar 1 Kerangka Penelitian: (Shankar et al.(2020)
Studi literatur tidak terbatas pada teori, tetapi juga bukti empiris. Hipotesis penelitian (jika  ada)  harus  dibangun  dari  konsep  teori  dan  didukung  oleh  studi  empiris  (penelitian sebelumnya). Pencantuman referensi disajikan sebagai berikut: (penulis, tahun). (Times New Roman – 10 pts – spasi 1)
Pengembangan  hipotesis  (jika  ada),  Jika  makalah  memiliki  kerangka  teori  dan memiliki  hipotesis,  dalam  bab  ini  harus  dijelaskan  bagaimana  kerangka  dan  hipotesis dikembangkan yang memperkuat dengan penelitian sebelumnya.

## Metode Penelitian
Penelitian  ini,  berdasarkan  metode  penelitian  menggunakan  metode  penelitian kuantitatif.  Penelitian  kuantitatif  adalah  metode-metode  yang  bertujuan  menguji  teori-teori tertentu dengan cara meneliti hubungan antaran variabel. Variabel tersebut biasanya diukur menggunakan  instrumen  penelitian  sehingga  data  yang  terdiri  dari  angka-angka  dapat dianalisis berdasarkan prosedur-prosedur statistik. Pada penelitian ini yang menjadi populasi penelitian yaitu pengguna internet di Indonesia yang mengakses situs jejaring sosial dengan kriteria  berusia  diatas  18  tahundan  masyarakat  yang  tertarik  menggunakan  m-banking BCA&BNI. Jumlah responden yang dibutuhkan pada penelitian ini sebanyak 330 responden.
Teknik  analisis  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  analisis  deskriptif  dan  SEM dengan menggunakan software SmartPLS. Pada penelitian ini menggunakan VB-SEM dengan software  SmartPLS  yang  merupakan  alternatif  dari  CB-SEM  yang  dapat  digunakan  untuk mengatasi  permasalahan  hubungan  antar  variabel  yang  kompleks  namun  ukuran  sampel datanya  kecil.  Data  yang  digunakan  dalam  SEM-PLS  tidak  harus  memenuhi  persyaratan asumsi data untuk statistik parametrik dengan kata lain SEM-PLS memberikan kelonggaran pada data yang tidak berdistribusi normal.

## Hasil Dan Pembahasan
Pada  penelitian  bersumber  dari  data  primer  yang  diperoleh  melalui  penyebaran kuesioner secara daring dengan menggunakan G-form melalui media sosial seperti instagram, facebook,  twitter,  linkeidn,  whatsapp,  dan  line.  Dimana  kriteria  responden  yaitu  pengguna

## EWOM

## Elaboration Likelihood Model (ELM)
internet  yang  mempunyai  situs  jejaring  sosial  berumur  diatas  18  tahun.  Jumlah  responden yang diperoleh melalui penyebaran kuisioner sebanyak 353 responden.
1. Uji Model Pengukuran (Outer Model)
Penggunaan evaluasi outer model bertujuan untuk melakukan evaluasi pengujian terhadap  hubungan  antara  variable  konstruk  (indikator)  dengan  variabel  latennya.  Yaitu dengan melakukan pendekatan uji validitas dan uji reliabilitas.
2. Uji Validitas Konvergen
Validitas  konvergen  suatu  konstruk  dengan  indikator  reflektif  dievaluasi  dengan menggunakan  outer  loading  >0,7  sedangakan  menurut  Chin  (1998)  nilai  outer  loading antara  0,5-0,6  sudah  dianggap  cukup.  Berdasarkan  hal  tersebut  maka  kriteria  dalam penelitian ini berdasarkan pendapat Chin (1998). Berikut hasil uji validitas konvergen.
Tabel 1 Hasil Loading Factor Variabel Indikator Loading Factor Kriteria  (Chin (1998)) Kesimpulan Argument Quality AQ1 0.811 0.500 Valid AQ2 0.811 0.500 Valid AQ3 0.840 0.500 Valid AQ4 0.782 0.500 Valid Valence VA1 0.745 0.500 Valid VA2 0.740 0.500 Valid VA4 0.771 0.500 Valid VA5 0.760 0.500 Valid VA6 0.729 0.500 Valid VA7 0.711 0.500 Valid Consistency CO1 0.669 0.500 Valid CO2 0.848 0.500 Valid CO3 0.858 0.500 Valid CO4 0.849 0.500 Valid Volume VO1 0.881 0.500 Valid VO2 0.852 0.500 Valid VO3 0.881 0.500 Valid Initial Trust IT1 0.783 0.500 Valid IT2 0.804 0.500 Valid IT3 0.812 0.500 Valid IT4 0.761 0.500 Valid IT5 0.733 0.500 Valid IT6 0.735 0.500 Valid IT7 0.794 0.500 Valid Consumer Involvement CI1 0.818 0.500 Valid CI2 0.814 0.500 Valid CI3 0.839 0.500 Valid CI4 0.845 0.500 Valid Adoption Intention AI1 0.891 0.500 Valid AI2 0.903 0.500 Valid

## Elaboration Likelihood Model (ELM)
Variabel Indikator Loading Factor Kriteria  (Chin (1998)) Kesimpulan AI3 0.894 0.500 Valid Moderasi Argument Quality Argument  Quality *Consumer Involvement 1.397 0.500 Valid Moderasi Valence Valence * Consumer Involvement 1.339 0.500 Valid Moderasi Consistency Consistency * Consumer Involvement 1.230 0.500 Valid Moderasi Volume Volume * Consumer Involvement 1.214 0.500 Valid Sumber: Olah Data SmartPLS (Penulis, 2022)
Berdasarkan tabel 4.8 diatas diketahui bahwa setiap indikator pada masing-masing variabel mempunyai nilai loading factor > 0.5 sehingga dapat disimpulkan bahwa seluruh indikator telah valid.
3. Uji Validitas Diskriminan
Uji validitas diskriminan dapat dilakukan dengan menggunakan nilai cross loadings dengan  melakukan  evaluasi  terhadap  masing-masing  konstruk  yang  bertujuan  untuk memastikan  bahwa  korelasi  konstruk  dengan  item  pengukuran  lebih  besar  daripada konstruk lainnya. Berikut hasil uji validitas diskriminan:
Tabel 2 Hasil Cross Loading V/I AQ VA
CO VO IT CI AI AQ*C I VA*C I VA*C I VO*C I AQ1 0.811 0.492 0.455 0.508 0.557 0.516 0.426 -0.238 -0.161 -0.159 -0.149 AQ2 0.811 0.513 0.428 0.463 0.519 0.481 0.435 -0.180 -0.211 -0.183 -0.117 AQ3 0.840 0.543 0.451 0.530 0.581 0.537 0.419 -0.203 -0.219 -0.193 -0.125 AQ4 0.782 0.459 0.426 0.471 0.505 0.554 0.381 -0.209 -0.189 -0.182 -0.169 VA1 0.553 0.745 0.483 0.606 0.543 0.511 0.428 -0.164 -0.177 -0.160 -0.128 VA2 0.554 0.740 0.507 0.489 0.555 0.519 0.475 -0.253 -0.257 -0.248 -0.123 VA4 0.421 0.771 0.414 0.418 0.473 0.354 0.368 -0.237 -0.226 -0.192 -0.123 VA5 0.403 0.760 0.420 0.426 0.451 0.358 0.310 -0.162 -0.173 -0.116 -0.079 VA6 0.407 0.729 0.433 0.422 0.444 0.309 0.224 -0.083 -0.085 -0.075 -0.053 VA7 0.381 0.711 0.517 0.446 0.515 0.372 0.338 -0.097 -0.067 -0.091 -0.047 CO1 0.540 0.496 0.669 0.585 0.545 0.508 0.324 -0.110 -0.117 -0.173 -0.059 CO2 0.482 0.602 0.848 0.509 0.517 0.457 0.453 -0.193 -0.231 -0.199 -0.163 CO3 0.461 0.588 0.858 0.450 0.506 0.445 0.476 -0.271 -0.247 -0.203 -0.152 CO4 0.428 0.562 0.849 0.434 0.454 0.417 0.477 -0.182 -0.197 -0.122 -0.125 VO1 0.476 0.536 0.501 0.881 0.540 0.420 0.343 -0.128 -0.096 -0.135 -0.152 VO2 0.476 0.551 0.558 0.852 0.570 0.469 0.372 -0.136 -0.117 -0.151 -0.110 VO3 0.487 0.532 0.530 0.881 0.554 0.468 0.370 -0.119 -0.082 -0.117 -0.136 IT1 0.546 0.568 0.522 0.527 0.783 0.563 0.458 -0.147 -0.170 -0.199 -0.152

## Elaboration Likelihood Model (ELM)
IT2 0.526 0.520 0.547 0.527 0.804 0.567 0.460 -0.195 -0.229 -0.208 -0.176 IT3 0.553 0.548 0.504 0.478 0.812 0.606 0.470 -0.193 -0.246 -0.255 -0.193 IT4 0.485 0.575 0.476 0.503 0.761 0.484 0.417 -0.210 -0.240 -0.242 -0.135 IT5 0.511 0.499 0.455 0.486 0.733 0.472 0.504 -0.257 -0.328 -0.301 -0.276 IT6 0.481 0.465 0.434 0.412 0.735 0.447 0.464 -0.137 -0.243 -0.179 -0.126 IT7 0.534 0.513 0.445 0.519 0.794 0.592 0.473 -0.189 -0.251 -0.223 -0.155 CI1 0.509 0.431 0.404 0.366 0.533 0.818 0.509 -0.402 -0.301 -0.377 -0.244 CI2 0.504 0.429 0.480 0.463 0.536 0.814 0.437 -0.333 -0.220 -0.264 -0.217 CI3 0.608 0.534 0.502 0.470 0.625 0.839 0.541 -0.375 -0.301 -0.326 -0.217 CI4 0.503 0.453 0.479 0.420 0.586 0.845 0.526 -0.315 -0.263 -0.361 -0.224 AI1 0.527 0.507 0.478 0.357 0.551 0.535 0.891 -0.430 -0.397 -0.415 -0.260 AI2 0.497 0.521 0.481 0.367 0.538 0.528 0.903 -0.376 -0.362 -0.360 -0.221 AI3 0.495 0.511 0.485 0.392 0.517 0.574 0.894 -0.369 -0.336 -0.377 -0.245 Argument Quality  * Consumer Involveme nt - 0.256 - 0.231 - 0.198 - 0.162 - 0.247 - 0.381 - 0.348 1.000 0.753 0.708 0.680 Valence  * Consumer Involveme nt - 0.241 - 0.229 - 0.195 - 0.120 - 0.296 - 0.332 - 0.343 0.753 1.000 0.768 0.787 Consistenc y * Consumer Involveme nt - 0.268 - 0.269 - 0.216 - 0.083 - 0.228 - 0.387 - 0.334 0.756 0.853 1.000 0.713 Volume  * Consumer Involveme nt - 0.169 - 0.125 - 0.156 - 0.152 - 0.224 - 0.271 - 0.270 0.653 0.742 0.713 1.000
Sumber: Olah Data SmartPLS (Penulis, 2022)
Berdasarkan tabel 4.9 diatas, hasil menunjukan bahwa setiap konstruk mempunyai nilai  korelasi  pada  item  pengukurannya  lebih  besar  dibandingkan  dengan  konstruk  lain, sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  indikator  pada  masing-masing  konstruk  telah mempunyai nilai diskriminan yang baik.
4. Uji Reliabilitas
Uji  realibilitas  merupakan instrumen yang apabila digunakan beberapa kali yang bertujuan  untuk  mengukur  objek  yang  sama,  akan  menghasilkan  data  yang  sama.  Pada penelitian ini, uji reliabilitas ini menggunakan SEM-PLS dengan konsistensi internal uji reliabilitas yang dilihat dari composite reliability dan cronbac’h alpha. Kriteria pengujian yaitu jika composite reliability 0,6-0,7 dianggap memiliki reliabilitas yang baik, dan nilai cronbac’h  alpha  yang  diharapkan  >  0,7  (Hair  et  al.,  2017).  Hasil  pengujian  reliabilitas sebagai berikut:
Tabel 3 Hasil Uji Reliabilitas

## Elaboration Likelihood Model (ELM)
Variabel Cronbach's Alpha Reliabilitas Komposit Kriteria Kesimpulan Argument Quality 0.826 0.885 0.700 Reliabel Valence 0.839 0.881 0.700 Reliabel Consistency 0.821 0.883 0.700 Reliabel Volume 0.842 0.905 0.700 Reliabel Consumer Involvement  0.848 0.898 0.700 Reliabel Adoption Intention 0.877 0.924 0.700 Reliabel Initial Trust 0.889 0.913 0.700 Reliabel Moderasi Argument Quality 1.000 1.000 0.700 Reliabel Moderasi Valence 1.000 1.000 0.700 Reliabel Moderasi Consistency 1.000 1.000 0.700 Reliabel Moderasi Volume 1.000 1.000 0.700 Reliabel Sumber: Olah Data SmartPLS (Penulis, 2022)
Berdasarkan  tabel  4.10  diatas  diketahui  bahwa  setiap  variabel  mempunyai  nilai Cronbach's Alpha dan Reliabilitas Komposit > 0.700 sehignga disimpulkan bahwa seluruh indikator dalam penelitian telah reliabilitas yang baik.
5. Evaluasi Model Struktural (Inner Model) Evaluasi  model  struktural  bertujuan  untuk  mengecek  adanya  kolinearitas  antar konstruk dan kemampuan prediktif model. Pada penelitian ini, evaluasi model sktruktural menggunakan  beberapa  kriteria  yaitu  Variance  Inflation  Factor  (VIF),  Koefisien Determinasi (R2), Cross- Validated Redundancy (Q2), Effect Size (f2), [2].
6. Variance Inflation Factor (VIF)
Variance  Inflation  Factor  (VIF)  bertujuan  untuk  melakuakan  evaluasi  terhadap kolineritas  data. Kriteria nilai  VIF menurut Hair et  al.  (2017) yaitu nilai VIF harus < 5, apabila lebih dari 5 mengindikasikan adanyanya kolineritas antar konstruk. Hasil nilai VIF pada pengujian sebagai berikut:
Tabel 4 Hasil Nilai VIF Variabel Indikator VIF Kriteria  Kesimpulan Argument Quality AQ1 1.740 5.000 Tidak ada Kolinearitas AQ2 1.735 5.000 Tidak ada Kolinearitas AQ3 1.879 5.000 Tidak ada Kolinearitas AQ4 1.644 5.000 Tidak ada Kolinearitas Valence VA1 1.639 5.000 Tidak ada Kolinearitas VA2 1.575 5.000 Tidak ada Kolinearitas VA4 1.767 5.000 Tidak ada Kolinearitas VA5 1.832 5.000 Tidak ada Kolinearitas VA6 1.743 5.000 Tidak ada Kolinearitas VA7 1.688 5.000 Tidak ada Kolinearitas Consistency CO1 1.300 5.000 Tidak ada Kolinearitas

## Elaboration Likelihood Model (ELM)
Variabel Indikator VIF Kriteria  Kesimpulan CO2 2.013 5.000 Tidak ada Kolinearitas CO3 2.433 5.000 Tidak ada Kolinearitas CO4 2.523 5.000 Tidak ada Kolinearitas Volume VO1 2.224 5.000 Tidak ada Kolinearitas VO2 1.767 5.000 Tidak ada Kolinearitas VO3 2.172 5.000 Tidak ada Kolinearitas Initial Trust IT1 1.937 5.000 Tidak ada Kolinearitas IT2 2.261 5.000 Tidak ada Kolinearitas IT3 2.324 5.000 Tidak ada Kolinearitas IT4 1.893 5.000 Tidak ada Kolinearitas IT5 1.725 5.000 Tidak ada Kolinearitas IT6 1.712 5.000 Tidak ada Kolinearitas IT7 1.988 5.000 Tidak ada Kolinearitas Consumer Involvement CI1 1.874 5.000 Tidak ada Kolinearitas CI2 1.838 5.000 Tidak ada Kolinearitas CI3 1.876 5.000 Tidak ada Kolinearitas CI4 2.006 5.000 Tidak ada Kolinearitas Adoption Intention AI1 2.267 5.000 Tidak ada Kolinearitas AI2 2.527 5.000 Tidak ada Kolinearitas AI3 2.410 5.000 Tidak ada Kolinearitas Moderasi Argument Quality Argument  Quality  * Consumer Involvement 1.000 5.000 Tidak ada Kolinearitas Moderasi Valence Valence * Consumer Involvement 1.000 5.000 Tidak ada Kolinearitas Moderasi Consistency Consistency * Consumer Involvement 1.000 5.000 Tidak ada Kolinearitas Moderasi Volume Volume * Consumer Involvement 1.000 5.000 Tidak ada Kolinearitas Sumber: Olah Data SmartPLS (Penulis, 2022)
Berdasarkan  tabel  4.11  diatas  diketahui  bawa  indikator  pada  masing-masing variabel  mempunyai  nilai  VIF  <  5.000  sehingga  disimpulkan  bahwa  tidak  adanyanya kolineritas antar konstruk.
7. Koefisien Determinasi (R2)
Nilai  Koefisien  Determinasi  (R2)  merupakan  nilai  pengaruh  yang  diberikan variabel independen terhadap variabel dependennya. Kriteria nilai R2 diharapkan antara 0 dan 1. Nilai R2=0,75 (model kuat), nilai R2=0,50 (model moderat), nilai R2=0,25 (model lemah) [2]. Hasil nilai R2 pada pengujian sebagai berikut:
Tabel 5 Hasil Nilai R2 Variabel R Square  Adjusted R Square Adoption Intention  0.448 0.440
Initial Trust 0.684 0.676
Sumber: Olah Data SmartPLS (Penulis, 2022)
Pada variabel adoption intention mempunyai nilai Adjusted R Square sebesar 0.440 atau dapat diartikan bahwa besar variasi perubahan pada variabel adoption intention yang dipengaruh oleh variabel independen yaitu argument quality, valence, consistency, volume, dan initial trust sebesar 44% sedangkan sisanya sebesar 56% dipengaruhi oleh variabel lain diluar penelitian. Selanjutnya pada variabel initial trus mempunyai nilai Adjusted R Square sebesar 0.676 atau dapat diartikan bahwa besar variasi perubahan pada variabel initial trust yang dipengaruh oleh variabel independen yaitu argument quality, valence, consistency, volume, dan consumer involment serta yang dimoderasi sebesar 67.60% sedangkan sisanya sebesar 32.40% dipengaruhi oleh variabel lain diluar penelitian.
8. Cross- Validated Redundancy (Q2)
Cross-  Validated  Redundancy  (Q2)  bertujuan  untuk  menilai  predictive  relevance dimana nilai Q2>0 menunjunkan predictive relevance akurat terhadap konstruk tertentu, sedangkan  nilai  Q2<0  menunjuk  model  kurang  mempunyai  predictive  relevance.  Hasil nilai Q2 pada pengujian sebagai berikut:
Tabel 6 Hasil Nilai Q2 Variabel SSO SSE Q² (=1- SSE/SSO) Adoption Intention  1059 693.92  0.345 Initial Trust 2471 1479.2  0.401 Sumber: Olah Data SmartPLS (Penulis, 2022)
Berdasarkan tabel 4.13 diatas diketahui bahwa nilai Q2 pada variabel dependen yaitu adoption  intention  sebesar  0.345  dan  initial  trust  sebesar  0.401.  Kedua  variabel  tersebut mempunyai nilai Q2>0 menunjunkan predictive relevance akurat terhadap konstruk tertentu. 9. Effect Size (f2)
Effect  Size (f2) ditujukan untuk  menilai apakah ada atau tidaknya hubungan yang signifikan antara variabel. Nilai f2=0,02 (kecil), nilai f2=0,15 (sedang), nilai f2=0,35 (besar), dan nilai f2<0,02 dapat diabaikan atau dianggap tidak ada efek.
Tabel 7 Hasil Nilai f2 Variabel Adoption Intention Kesimpulan Initial Trust Kesimpulan Argument Quality 0.040 Besar 0.046 Besar Valence 0.028 Sedang-Besar 0.067 Besar Consistency 0.019 Sedang 0.001 Tidak ada Volume 0.010 Kecil-Sedang 0.068 Besar

## Elaboration Likelihood Model (ELM)
Variabel Adoption Intention Kesimpulan Initial Trust Kesimpulan Consumer Involvement - - 0.142 Besar Initial Trust 0.059 Besar - - Moderasi Argument Quality - - 0.042 Besar Moderasi Valence - - 0.063 Besar Moderasi Consistency - - 0.010 Tidak ada Moderasi Volume - - 0.000 Tidak ada Sumber: Olah Data SmartPLS (Penulis, 2022)
10. Pengujian Hipotesis Gambar 1 Path Coefficent
Sumber: Olah data SmartPLS (Penulis, 2022)
Gambar 2 Nilai Signifikansi
Sumber: Olah data SmartPLS (Penulis, 2022)

## Elaboration Likelihood Model (ELM)
Kemudian,  berikut  adalah  tabel  perhitungan  path  coefficient  dan  t-value  dalam penelitian ini:
Tabel 8 Kesimpulan Pengujian Hipotesis Hi Keterangan Sampel Asli (O) T Statistik  (| O/STDEV |) P Values Kesimpulan H1 Argument Quality mempengaruhi niat adopsi m-banking. 0.214 2.664 0.008 Diterima H2 Valence positif-mixed eWOM mempengaruhi niat adopsi m-banking. 0.201 2.890 0.004 Diterima H3 Consistency mempengaruhi niat adopsi m-banking. 0.156 2.342 0.020 Diterima H4 Volume review mempengaruhi niat adopsi m-banking. -0.105 1.638 0.102 Ditolak H5a Initial  Trust  pada  m- banking memediasi hubungan antara Argument  Quality  dan Niat Adopsi M-banking. 0.051 2.329 0.02 Diterima H5b Initial  Trust  pada  m- banking memediasi hubungan  antara  Valence dan  Niat  Adopsi M- banking. 0.066 2.402 0.017 Diterima H5c Initial  Trust  pada  m- banking memediasi hubungan antara Consistency dan Niat Adopsi M-banking. 0.008 0.551 0.582 Ditolak H5d Initial  Trust  pada  m- banking memediasi hubungan  antara  Volume dan  Niat  Adopsi  M- banking. 0.06 2.321 0.021 Diterima H6a Initial  trust  memediasi Argument  Quality  yang telah dimoderasi oleh Consumer Involvement dalam  mempengaruhi  niat adopsi. 0.04 1.98 0.048 Diterima

## Elaboration Likelihood Model (ELM)
Hi Keterangan Sampel Asli (O) T Statistik  (| O/STDEV |) P Values Kesimpulan H6b Initial  trust  memediasi Valence yang telah dimoderasi oleh Consumer Involvement dalam mempengaruhi niat adopsi. -0.066 2.1 0.036 Diterima H6c Initial  trust  memediasi kualitas  Consistency  yang telah dimoderasi oleh Consumer Involvement dalam  mempengaruhi  niat adopsi. 0.029 1.412 0.159 Ditolak H6d Initial  trust  memediasi kualitas Volume yang telah dimoderasi oleh Consumer Involvement dalam  mempengaruhi  niat adopsi. -0.005 0.287 0.774 Ditolak

## Sumber: Olah Data SmartPLS (Penulis, 2022)

## Kesimpulan
Berdasarkan  rumusan  masalah  dan  analisis  data  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat disimpulkan  kualitas  argumen  mempunyai  pengaruh  signifikan  terhadap  niat  adopsi  m- banking.  Hubungan  kualitas  argumen  terhadap  niat  adopsi  m-banking  bersifat  positif  yaitu semakin  tinggi  kualitas  argumen  maka  niat  adopsi  m-banking  akan  semakin  meningkat. Valensi mempunyai pengaruh signifikan terhadap niat adopsi m-banking. Hubungan valensi terhadap niat adopsi m-banking bersifat positif yaitu semakin tinggi valensi maka niat adopsi m-banking akan semakin meningkat. Konsistensi mempunyai pengaruh signifikan terhadap niat adopsi m-banking. Hubungan konsistensi terhadap niat adopsi m-banking bersifat positif yaitu  semakin  tinggi  konsistensi  maka  niat  adopsi  m-banking  akan  semakin  meningkat. Volume  tidak  mempunyai  pengaruh  signifikan  terhadap  niat  adopsi  m-banking.  Hubungan volume terhadap niat adopsi m-banking bersifat positif yaitu semakin tinggi volume maka niat adopsi  m-banking  akan  semakin  meningkat.  Terdapat  pengaruh  mediasi  kepercayaan  awal secara  signifikan  pada  hubungan  kualitas  argumen  dan  niat  adoposi  m-banking.  Hubungan mediasi yang diberikan bersifat positif sehingga ketika efek mediasi semakin meningkat maka pengaruh  kualitas  argumen  terhadap  niat  adoposi  m-banking  semakin  meningkat.  Terdapat pengaruh mediasi kepercayaan awal secara signifikan pada hubungan valensi dan niat adoposi m-banking. Hubungan mediasi yang diberikan bersifat positif sehingga ketika efek mediasi semakin  meningkat  maka  pengaruh  valensi  terhadap  niat  adoposi  m-banking  semakin meningkat.  Tidak  terdapat  pengaruh  mediasi  kepercayaan  awal  secara  signifikan  pada hubungan konsistensi dan niat adoposi m-banking. Hubungan mediasi yang diberikan bersifat positif sehingga ketika efek mediasi semakin meningkat maka pengaruh konsistensi terhadap niat adoposi  m-banking  semakin meningkat. Tidak terdapat  pengaruh mediasi kepercayaan awal secara signifikan pada hubungan volume dan niat adoposi m-banking. Hubungan mediasi

## Elaboration Likelihood Model (ELM)
yang  diberikan  bersifat  positif  sehingga  ketika  efek  mediasi  semakin  meningkat  maka pengaruh volume terhadap niat adoposi m-banking  semakin meningkat. Terdapat  pengaruh mediasi kepercayaan awal secara signifikan pada hubungan kualitas argumen yang dimoderasi oleh keterlibatan konsumen dan niat adoposi m-banking. Hubungan moderasi terhadap efek mediasi  bersifat  positif sehingga semakin  tinggi  moderasi  terhadap kualitas argumen maka efek mediasi akan meningkat. Terdapat pengaruh mediasi kepercayaan awal secara signifikan pada  hubungan  valensi  yang  dimoderasi  oleh  keterlibatan  konsumen  dan  niat  adoposi  m- banking. Hubungan moderasi terhadap efek mediasi bersifat negatif sehingga semakin tinggi moderasi terhadap valensi maka efek mediasi akan menurun. Tidak terdapat pengaruh mediasi kepercayaan awal secara signifikan pada hubungan konsistensi ulasan yang dimoderasi oleh keterlibatan  konsumen  dan  niat  adoposi  m-banking.  Hubungan  moderasi  terhadap  efek mediasi bersifat positif sehingga semakin tinggi moderasi terhadap konsistensi ulasan maka efek  mediasi  akan  meningkat.  Tidak  terdapat  pengaruh  mediasi  kepercayaan  awal  secara signifikan pada hubungan volume ulasan yang dimoderasi  oleh keterlibatan konsumen dan niat adoposi m-banking. Hubungan moderasi terhadap efek mediasi bersifat negatif sehingga semakin tinggi moderasi terhadap volume maka efek mediasi akan menurun

## Daftar Pustaka
Calvo-Porral, C., Rivaroli, S., & Orosa-Gonzalez, J. (2020). How consumer involvement influences beer  flavour  preferences. International  Journal  of  Wine  Business  Research , 32 (4),  537–554. https://doi.org/10.1108/IJWBR-10-2019-0054
Farooq, A., Dubinina, A., Virtanen, S., & Isoaho, J. (2021). Understanding dynamics of initial trust and  its  antecedents  in  password  managers  adoption  intention  among  young  adults. Procedia Computer Science , 184 , 266–274. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.03.036
Hennig-Thurau, T., Gwinner, K. P., Walsh, G., & Gremler, D. D. (2004). Electronic word-of-mouth via  consumer-opinion  platforms:  What  motivates  consumers  to  articulate  themselves  on  the Internet? Journal of Interactive Marketing , 18 (1), 38–52. https://doi.org/10.1002/dir.10073
Izogo, E. E., Elom, M. E., & Mpinganjira, M. (2020). Examining customer willingness to pay more for  banking  services:  the  role  of  employee  commitment,  customer  involvement  and  customer value. International Journal of Emerging
Markets , 16 (6), 1176–1201. https://doi.org/10.1108/IJOEM-10-2019-0850
Jebarajakirthy, C., & Shankar, A. (2021). Impact of online convenience on mobile banking adoption intention: A moderated mediation approach. Journal of Retailing and Consumer Services , 58 . https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2020.102323
Koksal, M. H. (2016). The intentions of Lebanese consumers to adopt mobile banking. International Journal of Bank Marketing , 34 (3), 327–346. https://doi.org/10.1108/IJBM-03-2015-0025
Kurniawati, H. A., Winarno, W. A., & Akuntansi, A. A. (2017). Analisis Minat Penggunaan Mobile Banking Dengan Pendekatan Technology Acceptance Model (TAM) Yang Telah Dimodifikasi (Analysis  Behavioral  Intention  to  Uses  of  Mobile  Banking  Technology  Acceptance  Model (TAM) Approach Modified). E-Journal Ekonomi Bisnis Dan Akuntansi , IV (1) .
Petty, R. E., Cacioppo, J. T., & Schumann, D. (1983). Central and Peripheral Routes to Advertising Effectiveness: The Moderating Role of Involvement. In Source: Journal of Consumer Research (Vol. 10, Issue 2).
Shankar,  A.,  Jebarajakirthy,  C.,  &  Ashaduzzaman,  M.  (2020).  How  do  electronic  word  of  mouth practices contribute to mobile banking adoption? Journal of Retailing and Consumer Services , 52 (August 2018), 101920. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2019.101920
Zhu, Q., Lyu, Z., Long, Y., & Wachenheim, C. J. (2021). Adoption of mobile banking in rural China: Impact  of  information  dissemination  channel. Socio-Economic  Planning  Sciences . https://doi.org/10.1016/j.seps.2021.101011