CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3388 ISSN: 2356-5209 pp. 259~270 Online ISSN: 2655-3058

## Analisis Niat Perilaku Gen-Z Menggunakan UTAUT2 Dengan Kepuasan Sebagai Moderasi : Studi Kasus Aplikasi Seabank
Indriani Nurfitri *1 , Arny Lattu 2 , M. Anton Permana 3
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik Komputer dan Desain, Universitas Nusa Putra
Email : *1 indriani.nurfitri_si20@nusaputra.ac.id , 2 arny.lattu@nusaputra.ac.id ,
3 anton.permana@nusaputra.ac.id

## Abstrak
Perubahan  gaya  hidup  yang  beralih  ke  arah  digital  telah  mendorong  sektor  keuangan  untuk mempercepat  proses  transformasi  menuju  keuangan  digital  yang  dikenal  sebagai  teknologi finansial  (financial  technology)  salah  satunya  yaitu  aplikasi Seabank.  Penelitian  ini  dilakukan dengan  tujuan  manganalisis  faktor  yang  mempengaruhi  Gen-Z  mengenai  kepuasan  terhadap niat  perilaku  (Behavioral  Intention)  penggunaan  Seabank  menggunakan  metode  kuantitatif dengan  penyebaran  kuisioner.  Penelitian  menggunakan  model  UTAUT2  yang  dimodifikasi dengan hanya mengadopsi 5 dari 7 variabel, yaitu performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, dan habit dengan penambahan modifikasi satu variabel yaitu  trust  sebagai  faktor-faktor  yang  berpotensi  mempengaruhi  variabel  moderasi  kepuasan pengguna (User Satisfaction) terhadap vniat perilaku (Behavioral Intention) sebagai keputusan menggunakan  Seabank  di  masa  depan.  Analisis  data  menggunakan  Teknik  SEM-PLS  dengan aplikasi SMART PLS 3.0 , dengan jumlah 302 responden yang memenuhi kriteria.
Kata Kunci — Seabank, Kepuasan pengguna, Niat Perilaku, UTAUT2, SMARTPLS 3.0

## Abstract
Lifestyle  changes  that  are  shifting  towards  digital  have  encouraged  the  financial  sector  to accelerate  the  transformation  process  towards  digital  finance  known  as  financial  technology, one of which is the Seabank application. This study was conducted with the aim of analyzing the factors  that  influence  Gen-Z  regarding  satisfaction  with  behavioral  intentions  (Behavioral Intention)  of  using  Seabank  using  quantitative  methods  by  distributing  questionnaires.  The study  used  a  modified  UTAUT2  model  by  adopting  only  5  of  the  7  variables,  namely performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, and habits with the addition of one variable modification, namely trust as factors that have the potential to influence  the  moderating  variable  of  user  satisfaction  (User  Satisfaction)  on  behavioral intentions (Behavioral Intention) as a decision to use Seabank in the future. Data analysis used the  SEM-PLS  technique  with  the  SMART  PLS  3.0  application,  with  a  total  of  302  respondents who met the criteria.
Keywords — Seabank, User Satisfaction, Behavioral Intention, UTAUT2, SMARTPLS 3.0
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3388 ISSN: 2356-5209 pp. 259~270 Online ISSN: 2655-3058

## 1. PENDAHULUAN
Pada  erra  perrkermbangan  terknologir  yang  cerpat  terlah  mermerngaruhir  berrbagair  birdang kerhirdupan,  mernjadirkannya  sermakirn  terrkonerksir  sercara  dirgirtal,  terrmasuk  irndustrir  perrbankan. Progrers terknologir  yang  terrus  berrlanjut  mermperrkuat  tuntutan  akan  kermudahan  dan  erfirsirernsir dalam sergala hal. Olerh karerna irtu, irndustrir perrba nkan terrdorong untuk terrus berrirnovasir derngan mernghadirrkan layanan perrbankan merlaluir platform dirgirtal (Sujjada et al., 2023) .
Serabank adalah bank  dirgirtal  baru  dir  Irndonersira  yang  serberlumnya  berrnama  PT.Bank Kerserjahterraan Erkonomir (BKEr) terlah dirambirl alirh olerh Sera Group, yang merrupakan perrusahaan irnduk  Shoperer  kirnir  berrubah  nama  mernjadir  PT.  Bank  SeraBank  Irndonersira  (SeraBank)  dan merlakukan  perluncuran  perrtama  dirgirtal  bankirng  pada  10  Ferbruarir  2021.  Serabank  dapat mermbantu  nasabah  merlakukan  aktirvirtas  firnansiral,  mulair  darir  mernabung  hirngga  transaksir merlaluir handphoner kapan saja dan dir  mana saja. Serabank saat irnir berkerrja sama derngan Shoperer untuk mernirngkatkan jumlah perlanggan yang sernang berrberlanja. Perngguna shoperer dapat derngan mudah mermbuka rerkernirng serabank merlaluir aplirkasir shoperer (Manajerial et al., n.d.),(et.al, 2023).
Berrdasarkan  data  yang  berrsumberr  darir  data.air,  terrhirtung  pada  Marert  2024  Serabank mermirlirkir  7,5  juta perngguna dir  Irndonersira.  Apabirla  dirbandirngkan  derngan  jumlah  perngguna aplirkasir  mobirler bankirng  mirlirk bank  yang  mermirlirkir  kantor firsirk  yang terrserbar hampirr dirserluruh wirlayah  Irndonersira,  jumlah  irnir  cukup  serdirkirt  serperrtir  BRIr  Mobirler  (BRIrMO)  derngan  jumlah perngguna  aktirf  serbanyak  21,96  juta  perngguna,  Lirvirn  by  Mandirrir  derngan  16,04  juta  perngguna, BNIr  Mobirler  Bankirng  derngan  28,28  juta  perngguna  aktirf  dan  BCA  mobirler  23,23  juta  perngguna aktirf  (data.ai,
2024).
Gambar 1. Pengguna M-Banking Indonesia Per Maret 2024
Bersumber dari data.ai diakses pada Maret 2024
Pada firtur  Serabank  saat  irnir  masirh  mirnirmalirs  serperrtir  berlum  terrserdiranya  firtur  permberliran tirkert,  provirderr  permbayaran  angsuran  krerdirt,  Tv  kaberl  dan  Irnterrnert  yang  berlum  lerngkap. Pada Serabank  juga  berlum  terrdapat  firtur  pirnjaman  Onlirner  serperrtir  hal  nya  yang  ada  pada  Mobirler Bankirng  BRIr  (BRIrMO),  yang  terrserdira  dir  SeraBank  adalah  kerrjasama  antara  SeraBank  derngan Shoperer  pirnjam  atau  Spirnjam,  untuk  produk  spersirfirk  pirnjaman  Onlirner  pada  SeraBank  berlum terrserdira saat irnir.
Dirperrlukan serbuah  pernderkatan  yang  dapat  merngervaluasir  serbuah  sirsterm  irnformasir berrdasarkan  faktor-faktor  yang  terlah  dirirderntirfirkasir  yang  mermperngaruhir  tirngkat  kerpuasan perngguna  Serabank  dan  kerberrlanjutan  pernggunaannya.  Kerrangka  kerrja  yang  banyak  diradopsir untuk  mernganalirsirs  nirat  perrirlaku  pernggunaan  terknologir  adalah  UTAUT2  ( Unirfirerd  Therory  Of Accerptancer  And  User  Of  Terchnology 2).  UTAUT2  merrupakan  moderl  perngermbangan  darir
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3388 ISSN: 2356-5209 pp. 259~270 Online ISSN: 2655-3058
UTAUT  yang  mermirlkir  tujuh  variraberl,  yairtu perrformancer  erxperctancy , erffort  erxperctancy , sociral irnfluerncer , facirlirtatirng condirtirons , herdonirc motirvatiron , prircer valuer , dan habirt .
Tujuan darir     moderl UTAUT2 adalah untuk merngirderntirfirkasir tirga komponern kuncir dalam pernerlirtiran  merngernair  pernerrirmaan  dan  pernggunaan  terknologir,  bairk  bagir  masyarakat  umum maupun  perngguna  terknologir  irtu  serndirrir,  merrubah  berberrapa    hubungan  yang  sudah  ada  pada konserp  moderl  UTAUT,  dan  merngernalkan  hubungan  baru.   Variraberl-variraberl  UTAUT  2 juga dapat mermberrirkan permahaman yang lerbirh bairk merngernair faktor yang mermperngaruhir kerpuasan pernggunaan serbuah aplirkasir (Dewi Puspitasari & Fatrianto Suyatno, n.d.) .
Pernerlirtiran  irnir  hanya  merngadopsir  5  darir  7  variraberl  UTAUT2  dirantaranya perrformancer erxperctancy,  erffort  erxperctancy,  sociral  irnfluerncer,  facirlirtatirng  condirtirons, dan habirt derngan modirfirkasir  pernambahan  1  variraberl  yairtu  variraberl trust serrta  pernggunaan  variraberl userr satirsfactiron serbagair (moderrasir) derngan tujuan manganalirsirs faktor apa saja yang mermperngaruhir kerpuasan  perngguna  terrhadap Berhaviroral  Irnterntiron (nirat perrirlaku)  pernggunaan  Serabank  dirmasa derpan.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan  pernerlirtiran  yang  terrorganirsirr  akan  mermberrirkan  landasan  yang  kokoh  dan  lerbirh sirstermatirs  bagir  pernerlirtiran.  Tahapan  pada  prosers  pernerlirtiran  irnir  dirawalir  derngan  sirmbol  mulair, perrumusan  masalah,  perngumpulan  data,  analirsirs  data,  irnterrprertasir  hasirl  dan  permbahasan, dirakhirrir derngan sirmbol serlersair. .
Gambar 2. Mertodologir pernerlirtiran
Berikut penjabaran mengenai tahapan penelitian yang digunakan:
1. Mulair
Pada  tahap  irnir,  dirlakukan  perrsirapan  serberlum  dirlakukan  pernerlirtiran.  Yairtu  dirmulair  derngan mernerntukan topirk pernerlirtiran, data yang akan dirgunakan, dan proserdur pernerlirtiran.
2. Perrumusan Masalah
Dirlakukan  irderntirfirkasir  untuk  rumusan  masalah  terrhadap  perrmasalahan  yang  akan  dirterlirtir, tahap  irnir  mermbahas  merngernair  batasan  masalah  dalam  pernerlirtiran  dan  tujuan  dirlakukannya pernerlirtiran.
3. Perngumpulan Data
Prosers  perngumpulan  data  prirmerr  dirlakukan  merlaluir  pernyerbaran  kuirsironerr  yang  berrupa surverir onlirner derngan mernghasirlkan 302 jawaban rerspondern yang merrupakan Gern-Z berrusira mirnirmal  18  tahun.  Perngumpulan  data  mernggunakan  irndirkator  yang  sersuair  derngan  variraberl pernerlirtiran dalam mertoder UTAUT2 yang dirmodirfirkasir. Serbanyak 8 variraberl yang dirgunakan (terrmasuk moderrasir dan variraberl derperndern) terrdirrir darir 41 butirr perrnyataan. Masirng-masirng variraberl  mermirlirkir  5  perrnyataan,  terrkercualir  variraberl  userr  satirsfactiron  mermirlirkir  6  butirr perrnyataan.  Perngumpulan  data  Skala  Lirkerrt  dirgunakan  untuk  merngertahuir  serjauh  mana rerspondern  sertuju  atau  tirdak  sertuju  terrhadap  perrnyataan  derngan  skala  5  poirn:  Sangat  Tirdak
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3388 ISSN: 2356-5209 pp. 259~270 Online ISSN: 2655-3058
Sertuju  (skor  1),  Tirdak  Sertuju  (skor  2),  Nertral  (skor  3),  Sertuju  (skor  4),  dan  Sangat  Sertuju (skor 5) (Santoso & Rachmawati, n.d.).
4. Analirsirs Data
Prosers analirsirs data dirlakukan derngan perngolahan data mernggunakan softwarer SMARTPLS 3.0  dan  terknirk  SErM-PLS  derngan  tujuan  untuk  mermprerdirksir  hubungan  antar  konstruk  dan hubungan  antar  variraberl  latern.  Analirsirs  data  berrdasarkan  hubungan  antar  varirablerl  latern yang  dirdasarkan  pada  hirpotersirs dalam  pernerlirtiran  pada  Taberl  2.  Pernerrirmaan  atau  pernolakan hirpotersirs  dirdasarkan  pada  bersaran  nirlir  P  (p- valuers ).  Jirka  p- valuer lerbirh  bersar  darir  taraf sirgnirfirkansir  maka H 0 dirterrirma dan H 1 dirtolak. Serbalirknya jirka p-valuer lerbirh kercirl darir taraf sirgnirfirkansir maka H 0 dirtolak dan H 1 dirterrirma (Caroline et al., 2024).
5. Hasirl dan Permbahasan
Pada  tahap  irnir,  mernjerlaskan  irnterrprertasir  hasirl  pada  analirsirs  yang  dirlakukan  mernggunakan SMARTPLS 3.0  derngan  perngujiran-perngujiran  yang  terlah  dirterntukan  berrdasarkan  Terknirk SErM-PLS.
6. Selesai    S
Akhirr tahapan pernerlirtiran adalah serlersair. Pada tahap irnir, mermuat permaparan serbagair pernutup pada pernerlirtiran yang  berrupa  poirn  perntirng  yang  merrupakan  kersirmpulan  dan  saran  pada pernerlirtiran irnir.
Pernerlirtiran  irnir  mernganalirsirs  bagairmana  5  variraberl  dalam  UTAUT2  yang  diradopsir  yairtu perrformancer  erxperctancy , erffort  erxperctancy,  sociral  irnfluerncer,  facirlirtatirng  condirtirons,  dan  habirt , serrta  pernambahan  variraberl trust mermperngaruhir userr  satirsfactiron (moderrasir)  dan berhaviroral irnterntiron (nirat  perrirlaku)    pada  aplirkasir  Serabank.  Derngan  mernggunakan  UTAUT2  serbagair kerrangka  kerrja,  berrtujuan  untuk  merndapatkan  permahaman  yang  merndalam  merngernair  adopsir terknologir  serrta  irmplirkasirnya (Rita  &  Fitria,  2021) .  Berrirkut  irntergrasir  moderl  pernerlirtiran  yang dirgunakan:
Gambar 3. Integrasi Model UTAUT2

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasirl  darir  pernyerbaran  kuirsironerr  mernghasirlkan  302  jawaban  darir  rerspondern  yang  sersuair derngan  krirterrira  yairtu  Gern-Z  berrusira  mirnirmal  18  tahun  perngguna  aplirkasir  Serabank.  Data dirperrolerh  merlaluir  kuersironerr  serlanjutnya  dirolah  derngan  softwarer  SmartPLS  3.0  mernggunakan Terknirk SErM-PLS yang terrdirrir darir perrancangan moderl struktural, ujir moderl perngukuran derngan
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3388 ISSN: 2356-5209 pp. 259~270 Online ISSN: 2655-3058
ujir  valirdirtas konverrgern, dirskrirmirnan dan rerlirabirlirtas darir sertirap variraberl, dirlanjutkan derngan ujir moderl struktural merlaluir ujir R-squarer dan ujir sirgnirfirkansir (Yanti et al., 2022)..

## 3.1 Uji Model Struktural
Moderl  struktural  dirberntuk  berrdasarkan  variraberl  latern  erksogern  (irnderperndern),  moderrasir dan  erndogern  (derperndern).  Variraberl  latern  terrdirrir  darir Perrformancer  erxperntancy (X1), Erffort erxperctancy (X2), Sociral  irnfluerncer (X3), Facirlirtatirng  condirtirons  (X4),  Habirt  (X5),  Trust  (X6) . Userr  Satirsfactiron  serbagair  variraberl  moderrasir  dan  erndogern  yairtu Berhaviroral  Irnterntiron serbagair kerputusan pernggunaan Aplirkasir Seabank. Berrirkut moderl struktural pada penelitian ini :
Gambar 4. Rancangan Awal Model Struktural
Serterlah dirlakukan prosers PLS-SErM Algorirthm irndirkator rancangan moderl struktural pada gambar  dir  atas,  ada  berberrapa  yang  tirdak  mermernuhir  standar  perrhirtungan  algorirtma  PLS-SErM mernggunakan SmartPLS 3.0. Tahap irnir dirlakukan untuk merngujir valirdirtas dan rerlirabirlirtas sertirap varirabler  atau  kontruks  darir  irndirkator  derngan  merlirhat  nirlair  output  outerr  loadirng.  Variraberl  valird dan  rerliraberl  apabirla  nirlair  outerr  loadirng  ≥0,7  (Ega  Fahira  Anggriani  et  al.,  2023).  Hasirl perrhirtungan terrdapat pada Taberl 1.
Tabel 1. Output Outer Loading
Variabel Indikator Outer loading Keterangan X1 ( Performance Expectancy ) P1 0,776 Valid P2 0,760 Valid P3 0,732 Valid P4 0,797 Valid
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3388 ISSN: 2356-5209 pp. 259~270 Online ISSN: 2655-3058
P5 0,792 Valid X2 ( Effort Expectancy ) E1 0,769 Valid E2 0,751 Valid E3 0,716 Valid E4 0,760 Valid E5 0,739 Valid X3 ( Social Influence ) S1 0,755 Valid S2 0,807 Valid S3 0,811 Valid S4 0,825 Valid S5 0,661 Tidak Valid X4 ( Facilitating Conditions ) F1 0,677 Tidak Valid F2 0,607 Tidak Valid F3 0,709 Valid F4 0,768 Valid F5 0,777 Valid X5 (Habit ) H1 0,846 Valid H2 0,829 Valid H3 0,852 Valid H4 0,870 Valid H5 0,804 Valid X6 ( Trust) T1 0,729 Valid T2 0,801 Valid T3 0,821 Valid T4 0,701 Valid T5 0,757 Valid User Satisfaction U1 0,805 Valid U2 0,781 Valid U3 0,810 Valid U4 0,789 Valid U5 0,791 Valid U6 0,791 Valid Behavioral Intention B1 0,823 Valid B2 0,836 Valid B3 0,850 Valid B4 0,817 Valid B5 0,846 Valid
Evaluasir  perngukuran  derngan  irndirkator  darir  Taberl  2.  yang  tirdak  valird  dan  reraliraberl serlanjutnya  direrlirmirnasir  (Caroline  et  al.,  2024).  Pada  pernerlirtiran  irnir  dirgunakan  5  irndirkator  pada sertirap konstruk  dan 6 irndirkator pada userr satirsfactiron. Hasirl akhirr  mernunjukan sertirap irndirkator tirdak serpernuhnya valird dan reraliraberl, terrdapat 3 irndirkator yang tirdak valird yairtu 1 irndirkator pada variraberl Sociral  Irnfluerncer (X3)  dan  2  irndirkator  pada  variraberl Facirlirtatirng  Condirtirons (X4)
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3388 ISSN: 2356-5209 pp. 259~270 Online ISSN: 2655-3058
serhirngga  variraberl Sociral  Irnfluerncer (X3)  hanya  mermirlirkir  4  irndirkator  S1,  S2,  S3  dan  S4,  dan varirabler Facirlirtatirng Condirtirons (X4) mermirlirkir 3 irndirkator F3, F4, dan F5.

## 3.2 Uji Outer Model

## a. Ujir Valirdirtas Konverrgern
Perngujiran  dirlakukan  derngan  mernggunakan  korerlasir  darir  skor  irndirkator  dan  variraberlnya. Jirka  salah  satu  irndirkator  dalam  variraberl  berrubah,  maka  irndircator  lairn  dalam  variraberl  terrserbut juga akan berrubah. Berrirkut hasirl perrhirtungan outerr moderl darir program smartLS 3.0.
Tabel 2. Output Outer Loading Performance Expectancy Effort expectancy Social Influence Facilitating Conditions Habit Trust Behavioral Intention User Satisfaction P1 0,776 P2 0,760 P3 0,732 P4 0,797 P5 0,792 E1 0,769 E2 0,751 E3 0,716 E4 0,760 E5 0,739 S1 0,798 S2 0,849 S3 0,829 S4 0,827 F3 0,752 F4 0,822 F5 0,830 H1 0,846 H2 0,829 H3 0,852 H4 0,870 H5 0,804 T1 0,729 T2 0,801 T3 0,821 T4 0,701 T5 0,757 U1 0,805 U2 0,781 U3 0,810 U4 0,789 U5 0,791
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3388 ISSN: 2356-5209 pp. 259~270 Online ISSN: 2655-3058
U6 0,791 B1 0,823 B2 0,836 B3 0,850 B4 0,817 B5 0,846
Korelasi  dikatakan  memenuhi  uji  validitas  konvergen  jika  memiliki  nilai loading >  0.7. Tabel 2. menunjukkan jika hasil loading faktor menunjukan nilai >0.7 sehingga indikator yang digunakan dalam penelitian dinyatakan memenuhi validitas konvergen (Caroline et al., 2024).

## b. Ujir valirdirtas dirskrirmirnan
Perngujiran  dirlakukan  untuk  mermastirkan  bahwa  sertirap  konserp  dalam  sertirap  moderl  latern berrberda  derngan  variraberl  lairnnya  (Ervina  et  al.,  2023).  Taberl  3.    mernunjukkan  output  cross- loadirng  untuk  sertirap  faktor  yang  dirujir  dan  mernunjukkan  bahwa  sertirap  variraberl  mermpunyair irnderks  korerlasir  yang  lerbirh  tirnggir  dirbandirngkan  variraberl  lairnnya.  Hal  irnir  mernjerlaskan  bahwa serluruh  irndirkator  pada  tahap  ujir  valirdasir  dirskrirmirnan  adalah  valird  dan  dapat  merrerflersirkan masirng-masirng variraberl.
Tabel 3. Hasil Cross Loading Behavioral Intention Effort Expectancy Facilitating Conditions Habit Performance Expectancy Social influence Trust User Satisfaction B1 0,823 0,543 0,567 0,612 0,584 0,446 0,597 0,644 B2 0,836 0,441 0,506 0,708 0,613 0,494 0,560 0,610 B3 0,850 0,479 0,535 0,690 0,634 0,508 0,581 0,643 B4 0,817 0,488 0,488 0,551 0,540 0,451 0,540 0,624 B5 0,846 0,514 0,526 0,670 0,645 0,485 0,644 0,686 E1 0,384 0,769 0,447 0,363 0,445 0,350 0,511 0,510 E2 0,436 0,751 0,355 0,375 0,484 0,411 0,475 0,524 E3 0,465 0,716 0,422 0,414 0,460 0,362 0,484 0,546 E4 0,444 0,760 0,412 0,340 0,536 0,291 0,564 0,525 E5 0,477 0,739 0,465 0,407 0,536 0,380 0,539 0,526 F3 0,435 0,432 0,752 0,410 0,469 0,433 0,517 0,479 F4 0,488 0,424 0,822 0,442 0,503 0,439 0,498 0,558 F5 0,577 0,496 0,830 0,548 0,566 0,470 0,589 0,608 H1 0,657 0,430 0,528 0,846 0,577 0,445 0,560 0,561 H2 0,668 0,513 0,481 0,829 0,619 0,517 0,570 0,567 H3 0,663 0,407 0,521 0,852 0,562 0,517 0,534 0,563 H4 0,658 0,421 0,494 0,870 0,513 0,491 0,534 0,563 H5 0,604 0,358 0,437 0,804 0,466 0,461 0,493 0,467 P1 0,539 0,531 0,478 0,440 0,776 0,378 0,573 0,602 P2 0,612 0,462 0,492 0,605 0,760 0,488 0,570 0,592
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3388 ISSN: 2356-5209 pp. 259~270 Online ISSN: 2655-3058
P3 0,514 0,527 0,428 0,393 0,732 0,397 0,562 0,548 P4 0,509 0,504 0,523 0,484 0,797 0,407 0,578 0,621 P5 0,616 0,524 0,549 0,594 0,792 0,550 0,595 0,619 S1 0,427 0,347 0,404 0,460 0,430 0,798 0,318 0,372 S2 0,486 0,455 0,463 0,502 0,500 0,849 0,404 0,454 S3 0,531 0,435 0,500 0,511 0,540 0,829 0,425 0,478 S4 0,432 0,340 0,465 0,434 0,422 0,827 0,357 0,436 T1 0,515 0,500 0,488 0,533 0,520 0,351 0,729 0,549 T2 0,589 0,579 0,534 0,527 0,633 0,357 0,801 0,673 T3 0,573 0,593 0,548 0,543 0,605 0,364 0,821 0,691 T4 0,464 0,447 0,435 0,406 0,502 0,302 0,701 0,521 T5 0,524 0,495 0,532 0,428 0,572 0,375 0,757 0,603 U1 0,658 0,575 0,563 0,619 0,634 0,455 0,679 0,805 U2 0,623 0,535 0,533 0,517 0,590 0,425 0,587 0,781 U3 0,607 0,555 0,506 0,517 0,619 0,429 0,670 0,810 U4 0,605 0,609 0,570 0,470 0,585 0,389 0,621 0,789 U5 0,586 0,547 0,558 0,462 0,612 0,410 0,628 0,791 U6 0,586 0,541 0,549 0,504 0,647 0,418 0,637 0,791

## c. Uji Average Variance Extracted
Model mempunyai discriminant validity yang cukup jika nilai AVE untuk setiap variabel lebih  besar  daripada  korelasi  antara  variabel  lainnya  dalam  model.  Berdasarkan  Tabel  4. Average  Variance  Extracted .  maka  dapat  dijelaskan  bahwa  nilai  AVE  masing-masing  variabel penelitian nilainya  >0,50, sehingga model dapat dikatakan baik.
Tabel 4. Nilai Average Variance Extracted Variabel Average Variance Extracted (AVE) Performance Expectancy 0,596 Effort expectancy 0,558 Social Influence 0,682 Facilitating Conditions 0,643 Habit 0,707 Trust 0,582 User Satisfaction 0,631 Behavioral Intention 0,697

## d. Composirter Rerlirabirlirty
Variraberl dirnyatakan rerliraberl jirka hasirl ujir composirter rerlirabirlirty maupun cronbach’s alpha mernunjukkan  nirlair  >  0,70.  Taberl  5.  mernunjukan  nirlair  serluruh  variraberl  latern  yang  dirukur mermirlirkir  nirlair  composirter  rerlirabirlirty  dan  cronbach’s  alpha  >  0.7  (Hafiz  Aditya  et  al.,  2023). Serhirngga dapat dirsirmpulkan jirka sermua    variraberl dirnyatakan rerliraberl
Tabel 5 . Hasil Uji Reliabilitas
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3388 ISSN: 2356-5209 pp. 259~270 Online ISSN: 2655-3058
Variabel Composite Reliability Cronbach's Alpha Keterangan Performance Expectancy 0,880 0,830 Reliabel Effort expectancy 0,863 0,802 Reliabel Social Influence 0,895 0,845 Reliabel Facilitating Conditions 0,844 0,723 Reliabel Habit 0,923 0,896 Reliabel Trust 0,874 0,820 Reliabel User Satisfaction 0,911 0,883 Reliabel Behavioral Intention 0,920 0,891 Reliabel

## 3.3 Uji Model Struktural
a. Ujir Irnnerr Moderl derngan R-Squarer
Dirlakukan ujir Irnnerr Moderl mernggunakan Rsquarer untuk mernirlair kerkuatan atau perngaruh hubungan  variraberl  latern  irnderperndern  terrhadap  variraberl  latern  derperndern  derngan  mernggunakan standar perngukuran 0.75 (kuat), 0.50 (serdang), dan 0.25 (lermah) (Purwanto & Sudargini, n.d.). Taberl dirbawah irnir merrupakan hasirl R-Squarer derngan mernggunakan SmartPLS 3.0.
Tabel 6. R- Square R-Square R-Square Adjusted User Satisfaction 0,750 0,745 Behavioral Intention 0,592 0,591
Berrdasarkan  data  R-squarer  Taberl  6.  diratas,  mernyatakan  nirlair  R-Squarer  variraberl Userr Satirsfactiron yairtu  0,592  (59,2%)  dan Berhaviroral  Irnterntiron 0,750  (75%),  nirlair   terrserbut  masuk dalam  standar  perngukuran  kuat,  serhirngga  dapat  dirartirkan  bahwa  R-Squarer Userr  Satirsfactiron mermirlirkir  perngaruh  kuat  dan Berhaviroral Irnterntiron  mermirlirkir  perngaruh  kuat.  Hasirl  ujir  R-Squarer mernunjukkan  hubungan  antara        variraberl  irnderperndern  (X)  derngan Userr  Satirsfactiron dan Berhaviroral  Irnterntiron dalam  mernjerlaskan  variraberl  irnderperndernt  kerduanya  mermirlirkir  perran  yang kuat.
b. Ujir Sirgnirfirkansir (Ujir Hirpotersirs)
Ujir  sirgnirfirkansir  dirlakukan  untuk  merngertahuir  perngaruh  variraberl  irnderperndern  terrhadap variraberl derperndern. Perngujiran hirpotersirs dirlakukan derngan mernggunakan ujir p-statirstirk (p- valuer ). Untuk  perngujiran  irnir  jirka  dirperrolerh  Pvaluer  <  0,05  berrartir  perngujiran  adalah  sirgnirfirkan  dan serbalirknya jirka p-valuer > 0,05, berrartir tirdak sirgnirfirkan (Dedi I Inan, 2022). Berrirkut adalah hasirl ujir hirpotersirs derngan bootstrappirng data mernggunakan smartPLS 3.0.
Tabel 7. Uji Hipotesis Original Sample (O) T Statistics (|O/STDEV|) P-Values Keterangan Performance Expectancy -> User Satisafaction 0,246 4,415 0,000 Reliabel Effort Expectancy -> User Satisafaction 0,177 3,575 0,000 Reliabel Social influence -> User Satisafaction 0,017 0,381 0,703 Rejected
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3388 ISSN: 2356-5209 pp. 259~270 Online ISSN: 2655-3058
Facilitating Conditions  -> User Satisafaction 0,145 2,873 0,004 Reliabel Habit -> User Satisafaction 0,089 1,926 0,054 Reliabel Trust -> User Satisafaction 0,335 5,379 0,000 Reliabel User Satisafaction -> Behavioral Intention 0,770 20,865 0,000 Reliabel
Berdasarkan  hasil  analisis  uji  hipotesis  ( Path  Coefficient )  menunjukkan  arah  dan pengaruh  masing-masing  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikatnya.  Hasil  tersebut  dapat diuraikan sebagai berikut :
1. Pengaruh Performance Expectancy terhadap User Satisfaction
H 1 : Performance expectancy berpengaruh positif terhadap User Satisfaction H 0 : Performance expectancy tidak berpengaruh terhadap User Satisfaction Berdasarkan  Tabel  7.  dapat  diketahui  hasil  uji  hipotesis  H 1 yaitu  hubungan performance expectancy → user  satisfaction memperlihatkan  nilai  t- statistic 4,415  dengan  nilai  p- values sebesar  0,000  <  0,5.  Nilai  tersebut  menunjukkan  bahwa  performance  expectancy berpengaruh signifikan terhadap user satisfaction penggunaan Seabank, sehingga hipotesis H 1 diterima dan hipotesis H 0 ditolak
2. Pengaruh Effort Expectancy terhadap User Satisfaction
H 2 : Effort Expectancy berpengaruh positif terhadap User Satisfaction H 0 : Effort expectancy tidak berpengaruh terhadap User Satisfaction Hasil  uji  hipotesis  H 2 yaitu  hubungan  antara effort  expectancy → user  satisfaction memperlihatkan  nilai  t- statistic 3,575  dengan  nilai  p- values sebesar  0,000  <  0,5.  Nilai tersebut  menunjukkan  bahwa effort  expectancy berpengaruh  signifikan  terhadap user satisfaction penggunaan Seabank, sehingga hipotesis H 2 diterima dan hipotesis H 0 ditolak
3. Pengaruh Social Influence terhadap User Satisfaction
H 3 : Social Influence berpengaruh positif terhadap User Satisfaction H 0 : Social Influence tidak berpengaruh terhadap User Satisfaction Hasil  uji  hipotesis  H 3 yaitu  hubungan  antara social  influence → user  satisfaction memperlihatkan  nilai  t- statistic 0,381  dengan  nilai  p- values sebesar  0,703    >  0,5.  Nilai tersebut  menunjukkan  bahwa social  influence tidak  memiliki  pengaruh  terhadap user satisfaction penggunaan Seabank, sehingga hipotesis H 3 ditolak  dan  hipotesis H 0 diterima. Hasil penelitian diatas sejalan dengan penelitian oleh Ni Kadek Dwi Febriani, dkk dengan judul  “Analisis  Behavioral  Intention  dan  Use  Behavior  Quick  Response  Code  Indonesian Standard  (QRIS)  Pada  UMKM  Dengan  Metode  UTAUT2  di  Kota  Denpasar” menghasilkan  bahwa social  influence tidak  memiliki  pengaruh  terhadap behavioral intention . (Kadek et al., 2023)
4. Pengaruh Facilitating Conditions terhadap User Satisfaction
H 4 : Facilitating Conditions berpengaruh positif terhadap User Satisfaction H 0 : Facilitating Conditions tidak berpengaruh terhadap User Satisfaction Hasil  uji  hipotesis  H 4 yaitu  hubungan  antara facilitating  conditions  →    user  satisfaction memperlihatkan  nilai  t- statistic 2,873  dengan  nilai  p- values sebesar  0,004  <  0,5.  Nilai tersebut menunjukkan bahwa facilitating conditions memiliki pengaruh signifikan terhadap user  satisfaction penggunaan  Seabank,  sehingga  hipotesis  H 4 diterima  dan  hipotesis  H 0 ditolak.
5. Pengaruh Habit terhadap User Satisfaction
H 5 : Habit berpengaruh positif terhadap User Satisfaction H 0 : Habit tidak berpengaruh terhadap User Satisfaction Hasil  uji  hipotesis  H 5 yaitu  hubungan  antara Habit → user  satisfaction memperlihatkan nilai  t- statistic 1,926  dengan  nilai  p- values sebesar  0,054    >  0,5.  Nilai  tersebut
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3388 ISSN: 2356-5209 pp. 259~270 Online ISSN: 2655-3058
menunjukkan bahwa habit tidak memiliki pengaruh terhadap user satisfaction penggunaan Seabank, sehingga hipotesis H 5 diterima dan hipotesis H 0 ditolak.
6. Pengaruh Trust terhadap User Satisfaction H 6 : Trust berpengaruh positif terhadap User Satisfaction H 0 : Trust tidak berpengaruh terhadap User Satisfaction Hasil  uji  hipotesis  H 6 yaitu  hubungan  antara Trust → user  satisfaction memperlihatkan nilai  t- statistic 5,379  dengan  nilai  p- values sebesar  0,000    <  0,5.  Nilai  tersebut menunjukkan  bahwa trust memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap user  satisfaction penggunaan  Seabank.  Sehingga  hipotesis  H 5 diterima  dan  hipotesis  H 0 ditolak.  Pada penelitian  ini  menunjukkan  bahwa trust atau  kepercayaan  memiliki  pengaruh  pada penggunaan aplikasi Seabank.
7. Pengaruh User Satisfaction terhadap Behavioral Intention
H 7 : User Satisfaction berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention H 0 : User Satisfaction tidak berpengaruh terhadap Behavioral Intention Hasil  uji  hipotesis  H 7 yaitu  hubungan  antara User  Satisfaction → Behavioral  Intention memperlihatkan  nilai  t- statistic 20,865  dengan  nilai  p- values sebesar  0,000    <  0,5.  Nilai tersebut  menunjukkan  bahwa user  satisfaction memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap Behavioral Intention penggunaan Seabank, sehingga hipotesis H 7 diterima dan hipotesis H 0 ditolak.  Menunjukkan  bahwa  faktor  kepuasan  ( user  satisfaction )  memiliki  pengaruh  yang sangat  signifikan  terhadap  niat  penggunaan  ( behavioral  intention )  aplikasi  Seabank. Sehingga dapat dikatakan bahwa kepuasan pengguna melebihi harapan

## 4. KESIMPULAN
Berrdasarkan  hasirl  pernerlirtiran  yang  dirperrolerh,  terrdapat  6  (ernam)  hirpotersirs  dirterrirma  dan  1 (satu)  hirpotersirs  dirtolak.  Adapun  hirpotersirs  yang  dirterrirma  terrdirrir  darir  variraberl  yang  mermirlirkir perngaruh  terrhadap userr  satirsfactiron (serbagair  moderrasir)  dirantaranya  yairtu perrformancer erxperctancy, erffort erxperctancy, facirlirtatirng condirtirons, trust, terrhadap userr satirsfactiron dan userr satirsfactiron terrhadap berhaviroral  irnterntiron .  Hirpotersirs  yang  tirdak  mermirlirkir  perngaruh  dan  dirtolak yairtu sociral  irnfluerncer .  Dirkertahuir  bahwa sociral  irnfluerncer tirdak  mermirlirkir  perngaruh  sirgnirfirkan yang  berrartir  bahwa  lirngkungan  sosiral  tirdak  berrperngaruh  terrhadap  nirat  pernggunaan  aplirkasir Serabank.  Berrdasarkan  hasirl  ujir R-squarer derngan  nirlair R-squarer userr  satirsfactiron 75% mernerrangkan  bahwa  variraberl  irnderperndern  (X)  mermirlirkir  perngaruh  kuat  terrhadap  kerpuasan perngguna  ( userr  satirsfactiron )  bergirtupun  derngan  hasirl  ujir R-squarer berhaviroral  irnterntiron 59,2% mermirlirkir  nirlair  dan  perngaruh  yang  kuat  serhirngga  mernjerlaskan  bahwa  variraberl  moderrasir userr satirsfactiron mermirlirkir  perngaruh  kuat  terrhadap berhaviroral  irnterntiron (nirat  pernggunaan)  aplirkasir serabank.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Caroline,  C.,  Setyawati,  I.,  &  Supandi,  E.  D.  (2024).  Analisis  Structural  Equation Modeling  Partial  Least  Square  Terhadap  Faktor  Yang  Mempengaruhi  Keputusan Pembelian  Konsumen  Pada  Produk  AMDK. Performa:  Media  Ilmiah  Teknik  Industri , 23 (1), 55. https://doi.org/10.20961/performa.23.1.84210
[2] data.ai. (2024, March 23). data.ai .
[3] Dedi  I  Inan,  dkk.  (2022).  Technology  anxiety  and  social  influence  towards  intention  to use of  ride-hailing service in Indonesia. Case Studies on Transport Policy .
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3388 ISSN: 2356-5209 pp. 259~270 Online ISSN: 2655-3058
[4] Dewi  Puspitasari,  A.,  &  Fatrianto  Suyatno,  D.  (n.d.).  Analisis  Tingkat  Penerimaan Penerapan  Aplikasi  Flip  Menggunakan  Metode  Unified  Theory  Of  Acceptance  and  Use Of Technology 2 (UTAUT2). JEISBI , 04 , 2023.
[5] Ega  Fahira  Anggriani,  Mutiah,  N.,  &  Febriyanto,  F.  (2023).  Analisis  Penerimaan  Dan Kepuasan  User  Aplikasi  Peduli  Lindungi  Mempergunakan  Metode  UTAUT  2  Dan
EUCS. JSiI (Jurnal Sistem Informasi) , 10 (1), 12–19.
https://doi.org/10.30656/jsii.v10i1.6154
[6] Ervina, Ferdinand, & Meitiana. (2023). Pengaruh Kompensasi Terhadap Kinerja Pegawai Dengan Motivasi Sebagai Variabel Mediasi Pada PT. Pos Indonesia Kantor Pos Palangka Raya. Edunomics Journal , 4 (2), 144–166.
[7] et.al,  W.  L.  (2023).  Pengaruh  Literasi  Keuangan,  Persepsi  Risiko,  Dan   Kemudahan Penggunaan  Terhadap  Minat   Menggunakan  Bank  Digital  (Seabank)  (Studi  Pada Masyarakat  Karawang  Timur). Jurnal  Manajemen  Terapan  Dan  Keuangan  (Mankeu) Vol. 12 No. 04, Desember 2023 .
[8] Hafiz  Aditya,  R.,  Faroqi,  A., &  Wulansari,  A.  (2023).  KLIK:  Kajian  Ilmiah  Informatika dan  Komputer  Analisis  Penerimaan  Pengguna  Terhadap  Penggunaan  Sistem  Surat Manajemen  Elektronik  Menerapkan  Model  UTAUT. Media  Online) , 3 (6),  1040–1048. https://doi.org/10.30865/klik.v3i6.944
[9] Kadek, N., Febriani, D., Widya Utami, N., Gusti, I., Pramesti, A., Putri, D., & Primakara, S.  (2023).  Analisis  Behavioral  Intention  dan  Use  Behavior  Quick  Response  Code Indonesian Standard (QRIS) Pada UMKM Dengan Metode UTAUT 2 di Kota Denpasar. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia , 17 (1).
[10] Manajerial,  J.,  Kewirausahaan,  D.,  Lisa,  V.,  Selamat,  F.,  &  Korespondensi,  P.  (n.d.). Faktor-Faktor  Yang  Memengaruhi  Loyalitas  Nasabah  Dengan  Mediasi  Kepuasan Nasabah Pada PT Bank Seabank Indonesia. Oktober , 05 (04), 1091–1097.
[11] Purwanto, A., & Sudargini, Y. (n.d.). Partial Least Squares Structural Squation Modeling (PLS-SEM)  Analysis  for  Social  and  Management  Research :  A  Literature  Review.
Journal of Industrial Engineering & Management Research , 2 (4). https://doi.org/10.7777/jiemar.v2i4
[12] Rita,  R.,  &  Fitria,  M.  H.  (2021).  Analisis  Faktor-Faktor  UTAUT  dan  Trust  Terhadap Behavioral  Intention  Pengguna  BNI  Mobile  Banking  Pada  Pekerja  Migran  Indonesia.
Jesya (Jurnal Ekonomi & Ekonomi Syariah) , 4 (2), 926–939.
https://doi.org/10.36778/jesya.v4i2.453
[13] Santoso,  A.  A.,  &  Rachmawati,  I.  (n.d.). Analisis  Minat  Pengguna  Layanan  M-Banking Livin’  By  Mandiri  Di  Indonesia  Menggunakan  Model  Modifikasi  Utaut  2  Interest Analysis  Of  Livin’  M-Banking  Service  Users  By  Mandiri  In  Indonesia  Using  The Modification Model Of UTAUT 2 .
[14] Sujjada,  A.,  Nurfazri  Novianti,  J.,  &  Griha  Tofik  Isa,  I.  (2023). Analisis  Sentimen Terhadap  Review  Bank  Digital  Pada  Google  Play  Store  Menggunakan  Metode  Support Vector Machine (SVM) (Vol. 9, Issue 2). https://rekayasa.nusaputra.ac.id/index
[15] Yanti,  N.,  Mallisza,  D.,  &  Mariandi,  R.  (2022).  Optimalisasi  Prestasi  Kerja  Karyawan dengan Menggunakan Analisis SEM PLS. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis , 233–238. https://doi.org/10.37034/infeb.v4i4.171