JURNAL GAUSSIAN, Volume 10, Nomor 1, Tahun 2021, Halaman 66 - 75 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

## MODERATING STRUCTURAL EQUATION MODELING DENGAN PARTIAL LEAST SQUARE PADA PEMODELAN PENERIMAAN DAN PENGGUNAAN DOMPET DIGITAL DI KOTA SEMARANG
Mukrimatun Nisa 1 , Sudarno 2 , Sugito 3
1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Univarsitas Diponegoro email: mukrimatunniisa@gmail.com

## ABSTRACT
Digital wallets (e-wallets) are a technology that provides a new perspective for the public on non -cash payments that are far more practical and secure in transactions. The purpose of this study is to determine the factors that influence the success or failure of implementing digital wallets (e-wallets) using the variant-based Structural Equation Modeling method (Partial Least Square). In this decade, an approach has been developed that allows the relationship between an independent variable to the dependent variable which is influenced by other latent variables called Moderating Structural Equation Modeling (MSEM), so this study uses MSEM by measuring  it  using  the  ping  method.  The results of the analysis show that the factors that influence acceptance defined as interest in using the technology are social influences, faciliating conditions and consumer habits. Meanwhile, the factors that influence the use of digital wallets which are defined as usage behavior are interest in use and conditions that facilitate. The use of digital wallets (e -wallets) is also indirectly influenced by social influences, conditions that facilitate and consumer habits. t he factor of supporting facilities from the issuer of digital wallets (e-wallets) is a factor that affects directly and indirectly the use of digital wallets (e-wallets). Analysis of Moderating Structural Equation Modeling (MSEM) using the ping method results that experience does not affect the acceptance and use of digital wallets (e-wallets) as moderation
Keywords :  Acceptance  and  Use  Model,  Digital  Wallet  (E-wallet),  Partial  Least  Square,  Moderating Structural Equation Modeling.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  sekarang  ini  industri fintech berkembang  sangat  pesat.  Teknologi  ini menawarkan  berbagai  keunggulan  diantaranya  mengedepankan  kecepatan,  kemudahan  dan efisinsi.  Selain  itu  dompet  digital  ( e-wallet )  merupakan  teknologi  yang  memberikan pandangan  baru  bagi  masyarakat  tentang  pembayaran  non-tunai  yang  jauh  lebih  praktis dan  aman  dalam  bertransaksi,  oleh  karena  itu  dirasa  perlu  adanya  penelitian  tentang penerimaan  dan  penggunaan  teknologi  dompet  digital  ( e-wallet )  bagi  pengguna. Penerimaan  disini  didefinisikan  sebagai  minat  pengguna  untuk  menggunakan  suatu teknologi  ( behavioral  intentions ).  Adanya  minat  penggunaan  konsumen  akan menimbulkan  perilaku  kebiasaan  menggunakan  suatu  teknologi  ( use  behavior ).  Variabel yang  ada  pada  penelitian  ini  merupakan  variabel  tidak  terukur,  sehingga  digunakan Structural  Equaition  Modeling (SEM).  SEM  adalah  teknik  analisis  untuk  menguji  secara simultan  sebuah  hubungan  yang  dibentuk  dari  salah  satu  atau  lebih  variabel  bebas  atau variabel  tidak  bebas  yang  tidak  terukur.  Penggunaan SEM yang berbasis covariance (CB- SEM)  dengan  asumsi  parametrik  yaitu  harus  memenuhi  asumsi normal  multivariate dan sampel  yang  digunakan  besar.  Pada  penelitian  ini  tidak  memenuhi  asumsi  normalitas  dan data  yang  digunakan  sedikit sehingga digunakan SEM yang berbasis variance yaitu Partial Least  Square (PLS).  PLS  dapat  digunakan  untuk  model  sangat  kompleks,  selain  itu  juga dapat  menganalisis  model  dengan  efek  moderasi  (MSEM).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  sukses  atau  tidaknya  penerapan  teknologi dompet  digital  ( e-wallet )  dan  melakukan  ideptifikasi  pengaruh  pengalaman  apakah memperkuat  atau  memperlemah  faktor-faktor  tersebut  dalam  mempengaruhi  sukses  atau tidaknya  penerapan  dompet  digital  ( e-wallet )  menggunakan Moderating  Structural Equation Modeling (MSEM) dengan Metode Ping.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penerimaan dan Penggunaan Teknologi
Semakin  besar  penerimaan  teknologi  yang  baru  maka  semakin  besar  kemauan pemakai  untuk  merubah  kegiatan  yang  sudah  ada  dalam  penggunaan  serta  usaha  untuk memulai  secara  nyata  pada  teknologi  yang  baru.  Tetapi  jika  tidak  mau  menerima teknologi yang  baru,  maka  perubahan  teknologi  tersebut  tidak  memberikan  keuntungan  yang  banyak bagi  organisasi  atau  perusahaan  (Pikkarainen et  al .  ,  2004).  Dasar  penerimaan  suatu teknologi  adalah  nilai  manfaat  dan  kemudahan  dalam  penggunaan  teknologi  besar  maka penerimaan  pengguna  teknologi  tersebut  menjadi  meningkat.  Vankatesh et  al. (2012) mendefinisikan  penerimaan  sebagai behavioral  intentions yaitu  minat  konsumen  untuk menggunakan  suatu  teknologi,  sedangkan  penggunaan  didefinisikan  sebagai use  behavior yaitu  perilaku  kebiasaan  konsumen  dalam menggunakan  suatu teknologi.
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  vankatesh et  al. (2012)  faktor-faktor yang  mempengaruhi  penerimaan  dan  penggunaan  suatu  teknologi  antara  lain social influence, hedonic motivation, price value, faciliating conditions dan habit. Semakin besar pengaruh  yang  diberikan  lingkungan  sekitar  terhadap  seseorang  untuk  menggunakan  suatu teknologi  yang  baru  maka  semakin  besar  minat  yang  timbul  dari  seseorang  tersebut  untuk menggunakannya  (Vankatesh et  al .  ,  2012).  Pendapat  lain  yang  mendukung hedonic motivation yaitu  Van  der  Heijden  (2004)  menyatakan  bahwa hedonic  motivation mempengaruhi  penerimaan  dan  penggunaan  teknologi  secara  langsung.  Dalam  konteks konsumen, hedonic  motivation juga  telah  ditemukan  sebagai  penentu  penting  penerimaan dan  penggunaan  teknologi  (Brown  dan  Vankatesh,  2005).  Menurut  penelitian  yang dilakukan  oleh  Harsono  dan  Suryana  (2014)  f aciliating  conditions memiliki  pengaruh terhadap behavioral  intentions serta  memiliki  pengaruh  langsung  terhadap use  behavior . Selanjutnya  faktor  struktur  biaya  dan  harga  menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh vankatesh at  al. (2012)  berpengaruh  signifikan  terhadap  penggunaan  teknologi  konsumen. Selain  itu  juga  menyatakan  ada  pengaruh  yang  signifikan  dari  kebiasaan  konsumen  pada penggunaan  teknologi  pribadi  ketika  mereka  menghadapi  lingkungan  yang  beragam  dan selalu  berubah  dan  dalam  penelitian  tersebut  menyatakan  bahwa s tudi  dalam  pisikologi telah  menemukan  bahwa  pengalaman  dapat  memoderasi  pengaruh  dari  minat  penggunaan dan perilaku  penggunaan  suatu teknologi.

## 2.2. Dompet Digital ( E-Wallet )
Berdasarkan  peraturan  Bank  Indonesia  dompet  digital  ( e-wallet )    merupakan layanan  elektronik  untuk  menyimpan  data  instrumen  pembayaran  antara  lain  alat pembayaran,  yang  dapat  menampung  dana  dan  untuk  melakukan pembayaran.  Fungsi yang paling  penting  dari  dompet  digital  ( e-wallet )  yaitu  otentikasi  pengguna  melalui  penggunaan sertifikat  digital  atau  metode enkripsi lainnya,  menyimpan  dan  mengirim  uang, mengamankan  proses pembayaran (Laudon  dan Traver, 2013).
2.3. Partial Least Square (PLS)
PLS  adalah structural  equation  modeling (SEM)  yang  berbasis  varian,  dimana SEM  yaitu  salah  satu  kajian  bidang  statistika  yang  dapat  digunakan  untuk  mengatasi masalah  penelitian,  dengan  variabel  bebas  meupun  variabel  respon  adalah  variabel  yang tak  terukur.  Pengamatan  pada  variabel  laten  dilakukan  melalui  efek  dari  variabel  indikator, sehingga  model  PLS  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  model  reflektif  (arah hubungan  kausalitas  dari  variabel  laten  ke  indikator).  PLS  merupakan  metode  alternatif dari  SEM  yang powerfull atau  sering  disebut  dengan soft  modeling karena  tidak mensyaratkan  harus  memenuhi  asumsi-asumsi  OLS  regresi  (data  harus  berdistribusi normal  multivariat  dan  tidak  adanya  multikolinieritas  antar  variabel),  skala  pengukuran dan  jumlah  sampel.  Secara  filosofis,  perbedaan  antara  CB-SEM  dan  PLS  menurut  Wold
dalam  Ghozali  (2008)  adalah  orientasi  model  persamaan  struktural  yang  digunakan  untuk menguji  teori atau untuk  mengembangkan  teori (tujuan  prediksi).
Pada PLS terdiri dari tiga set hubungan (1) outer model ; (2) inner model ; (3) weight relation.

## Inner Model
Model  ini  menspesifikasikan  hubungan  antar  variabel  laten  berdasarkan  teori, dimana  antar  variabel  diasumsikan  memiliki  hubungan  yang  linier  dan  memiliki  hubungan sebab akibat. Persamaan inner model ditulis di bawah ini  : 𝜼 𝒋 =   ∑ 𝜸 𝒋𝒌 𝝃 𝒋 𝒌 𝒊 𝒌=𝟏 + ∑ 𝜷 𝒋𝒊 𝜼 𝒊 𝒊 𝒊 𝒊=𝟏 + 𝜁 𝑗
Outer Model Hubungan Reflektif Outer  model menspesifikasikan  hubungan  antar  variabel  laten  dengan  indikatornya.  Pada hubungan  reflektif,  indikator  adalah  cerminan  atau  manifiestasi  dari  variabel  latennya. Indikator 𝑋 𝑗𝑘 dan 𝑌 𝑗𝑘 diasumsikan  sebagai  fungsi  linier  dari  variabel  latennya  ξ j dan  η j adalah sebagai berikut  : 𝐗 𝐣𝐤 =   𝛌 𝐣𝐤 𝛏 𝐣 + 𝛅 𝐣𝐤 untuk  variabel  eksogen
𝒀 𝒋𝒌 =  𝝀 𝒋𝒌 𝛈 𝐣 + 𝜺 𝒋𝒌 untuk variabel  endogen dengan 𝛌 𝐣𝐤 adalah koefisien  loading, 𝛅 𝐣𝐤 dan 𝜺 𝒋𝒌 adalah residual.
Weight Relation
Weight  relation digunakan  untuk  mengestimasi  nilai  dari  variabel  laten  denga rumus sebagai berikut  :
ξ j = ∑ W jk X jk k i k=1 , k = 1,2, … , k i untuk variabel  eksogen η j = ∑ W jk Y jk k i k=1 , k = 1,2, …, k i untuk variabel  endogen dengan 𝑘 𝑖 adalah  banyaknya  variabel  indikator  untuk  setiap  variabel  laten  dan 𝑊 𝑗𝑘 adalah k weight relation yang digunakan untuk  membentuk  variabel  laten  ξ j dan η j .
Ketika  suatu  model  telah  ditetapkan,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan estimasi  dengan  menggunakan  algoritme  PLS  untuk  mengestimasi  variabel  laten  (skor faktor) dengan teknik  iterasi. Tahapan-tahapan algoritme  disajikan  pada gambar 1.
Pada  PLS  terdiri  dari  dua  model  yaitu  model struktural dan model pengukuran , oleh karena  itu  evaluasi  model  terdiri  dari  dua  tahap  yaitu  validasi  model  pengukuran  ( outer model )  dan  evaluasi  model  struktural  ( inner  model ).  Validasi  model  pengukuran  dilakukan dengan  menggunakan  reliabiltas  dan  vailiditas  dari  indikator-indikator  yang  membentuk variabel  laten.  Pada  penelitian  ini  hubungan  yang  dibangun  antara  indikator  dengan variabel  latenya  adalah  hubungan  reflektif.  Ada  4  hal  yang  perlu  diperhatikan  dengan model  reflektif  yaitu  :
1) Reliabilitas  Indikator
Reliabilitas  indikator  diukur  dengan  melihat  nilai  koefisien  hubungan  setiap indikator  terhadap  variabel  laten  harus  lebih  besar  dari  0,6  sehingga  dapat  dikatakan reliabel.
2) Composite Reliability (ρ c )
Nilai composite  reliability ( ρ c ) digunakan  untuk  mengukur  konsistensi  dari  blok indikator.  Direkomendasikan  nilai composite  reliability ( ρ c ) lebih  besar  dari  0,6  (Hair et al . , 2014). Composite reliability ( ρ c ) dapat dihitung  dengan rumus sebagai berikut  :
𝜌 𝑐 = (∑ 𝜆 𝑗𝑘 ) 𝑘 2 (∑ 𝜆 𝑗𝑘 ) 𝑘 2 +∑ 𝑣𝑎𝑟 𝑘 (𝜀 𝑗𝑘 )
3) Convergent Validity
Cara  untuk  menguji  kevalidan  dari  konvergensi outer weight adalah dengan melihat nilai Average  Variance  Extracted (AVE)  yang  harus  lebih  besar  dari  0,5  (Hair et  al .  , 2014). Nilai  AVE didapatkan  dengan rumus  sebagai berikut  :
𝐴𝑉𝐸 = ∑ 𝜆 2 𝑗𝑘 𝑘 ∑ 𝜆 2𝑗𝑘 𝑘 +∑ 𝑣𝑎𝑟(𝜀 𝑗𝑘 ) 𝑘

## 4) Discriminant Validity
Validitas  diskriminan  indikator  dapat  dilihat  pada cross-loading antara  indikator dengan  variabel  latennya.  Jika  korelasi  variabel  laten  dengan  indikator  lebih  besar daripada ukuran  variabel  laten  lainnya,  maka  hal  itu  menunjukkan  bahwa  variabel  laten memprediksi  ukuran  pada  blok  mereka  lebih  baik  daripada  ukuran  blok  lainnya  (Ghozali, 2008).
Pada  evaluasi  model  struktural  ada  beberapa  cara  untuk  menilainya,  salah  satunya kualitas  model  struktural  dievaluasi  melalui  pengujian 𝑅 2 (Ghozali  dan  Latan,  2014). Setelah  evaluasi  model  pengukuran  dan  struktural  terpenuhi  maka  dilanjutkan  dengan tahap  pengujian  hipotesis.  PLS  tidak  mengasumsikan  data  berdistribusi  normal,  sebagai gantinya  PLS  bergantung  pada  prosedur bootstrap non  parametrik  untuk  menguji signifikansi  koefisiennya  (Hair, et al . , 2014). Hipotesis  statistik  untuk outer model : 𝐻 0 : 𝜆 𝑗𝑘 = 0 𝐻 1 : 𝜆 𝑗𝑘 ≠ 0 Hipotesis  statistik  untuk inner model : 𝐻 0 : 𝛽 𝑖 = 0 atau 𝐻 1 : 𝛾 𝑖 = 0 𝐻 0 : 𝛽 𝑖 ≠ 0 atau 𝐻 1 : 𝛾 𝑖 ≠ 0 Statistik  uji  yang digunakan  adalah uji  t, dengan rumus sebagai berikut  :
𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝜆̂ 𝑗𝑘 𝑆𝐸 ∗ (𝜆̂ 𝑗𝑘 ) , untuk  uji  terhadap outer model
𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝛽 ̂ 𝑗𝑘 𝑆𝐸 ∗ (𝛽 ̂ 𝑗𝑘 ) , untuk  uji  terhadap inner model endogen  - endogen
𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝛾 ̂ 𝑗𝑘 𝑆𝐸 ∗ (𝛾 ̂ 𝑗𝑘 ) , untuk  uji  terhadap inner model eksogen – endogen
SE* (dugaan parameter) adalah standar error yang diperoleh  dari bootstrapping . Kriteria uji  adalah 𝐻 0 ditolak  jika  nilai |𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | > 𝑍 𝛼 2 = 1,96 (Hair et al . , 2014).
Dalam  praktiknya  pada  tahap  evaluasi  model  dan  pengujian  hipotesis  selalu terpenuhi,  sehingga  dilakukan  teori trimming. Teori trimming merupakan  metode  yang digunakan  guna  memperbaiki  model  analisis  jalur  dengan  cara  menghilangkan  atau menghapus  koefisien  yang  tidak  signifikan  dan  tidak  memenuhi  kriteria  pada  evaluasi model.  Setelah trimming dilakukan  selanjutnya  dilakukan  pemodelan  PLS  kembali. Pemodelan  baru  yang  telah  memenuhi  evaluasi  model  dan  uji  hipotesis  akan  dilakukan analisis Moderating Structural Equation Modeling (MSEM) dengan metode ping.
Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menilai  pengaruh  moderasi  adalah dengan  metode  Ping.  Metode  ini  menggunakan  indikator  tunggal  dengan  cara  mengalikan indikator  dari  variabel  laten  eksogen  dengan  indikator  dari  variabel  moderatornya.  Suatu variabel  dikatakan  memoderasi  pengaruh  antara  variabel  bebas  terhadap  variabel  terika t jika  koefisien  jalur  antara  variabel  interaksi  signifikan.  Hair et.  al, (2014)  mengasumsikan bahwa  koefisien  jalur  berbeda  secara  signifikan  pada  taraf  signifikansi  5%  jika  nilai |𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | > 𝑍 𝛼 2 = 1,96 .
Gambar 1. Algoritma  PLS

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Data Penelitian
Pengambilan  lokasi  penelitian  ini  adalah  di  Kota  Semarang.  Teknik  pengambilan sampel  menggunakan purposive  sampling dengan  kriteria  mempunyai  produk  dompet digital  ( e-wallet )  dan  sudah  pernah  menggunakannya.  Ukuran  sampel  yang  digunakan sebesar  147.  Jenis  data  yang  digunakan  adalah  data  primer  dengan  skala  interval  1-10. Pada  penelitian  ini  terdapat  32  indikator,  7  variabel  laten  dan  1  variabel  moderator. Variabel laten eksogen terdiri dari social influence, hedonic motivation, price and value, faciliating  conditions dan habit. Variabel  endogen  terdiri  dari behavioral intentions dan use behavior, untuk variabel moderator adalah experience.
3.2. Metode Analisis Data

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1
Pemodelan Penerimaan dan Penggunaan Dompet Digital ( E-wallet )
Pada  model  I  pada  tahap  evaluasi  model  pengukuran  didapatkan  hasil  bahwa indikator 𝑋 13 , 𝑋 24 , 𝑋 46 dan 𝑌 24 tidak  memenuhi  uji  reliabilitas  indikator  karena  memiliki nilai outer  loading yang  kurang  dari  0,6,  uji composite  reiability terpenuhi  karena  semua variabel  penelitian  memiliki composite  reliability >  0,6,  uji convergent  validity tidak terpenuhi  karena social  influence,  faciliating  conditions dan use  behavior memiliki nilai AVE  yang  kurang  dari  0,5  dan  uji discriminant validity tidak terpenuhi karena pada cross loading ada  beberapa  nilai  korelasi  antar  indikator  dengan  variabel  laten  lainnya  tidak paling  tinggi  dibandingkan  pada  variabel  lain.  Berdasarkan  validasi  model  pengukuran tersebut  yang  belum  sepenuhnya  terpenuhi  maka  model  dikonstruksi  ulang  dengan melakukan trimming. Indikator  yang  akan  dihapus  untuk  membentuk  model  baru  adalah 𝑋 13 , 𝑋 24 , 𝑋 46 dan 𝑌 24 . Setelah trimming dilakukan  dilanjutkan  dengan  pemodelan  baru  (model  II),  hasil evaluasi   o uter model adalah sebagai berikut  : a. Reliabilitas  Indikator
Pada  model  II  ini  semua  indikator  mempunyai  nilai outer  loading yang  lebih  dari 0,6.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  semua  koefisien  hubungan  indikator  memenuhi uji  reliabilitas  indikator.
b. Composite Realiability
Tabel 1. Nilai Composite Realiability Variabel Composite Reliability Variabel Composite Reliability Behavioral Intentions 0,841 Price and Value 0,862 Faciliating Conditions 0,838 Social Influence 0,860 Habit 0,821 Use Behavior 0,808 Hedonic Motivation 0,860 Nilai composite reliability pada semua blok  indikator  > 0,6 maka telah memenuhi uji composite reliability. Hal ini  menunjukkan  bahwa blok  indikator  pada masing- masing  variabel  laten memiliki  konsistensi  yang tinggi.
c. Convergent Validity
Uji convergent  validity terpenuhi  karena  nilai  AVE  masing-masing  variabel  laten lebih  besar  dari  0,5.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa outer  weight setiap  indikator  variabel laten yang sudah konvergen  adalah valid.
Tabel 2. Nilai  AVE Variabel AVE Variabel AVE Behavioral Intentions 0,516 Price and Value 0,611 Faciliating Conditions 0,510 Social Influence 0,551 Habit 0,607 Use Behavior 0,584 Hedonic Motivation 0,671 d. Discriminant Validity
Output cross  loading model  II  menunjukkan  bahwa  semua  nilai  korelasi  antar indikator  dengan  variabel  latennya  paling  tinggi  dibandingkan  pada  variabel  lain, artinya  variabel  laten  mampu  memprediksi  indiktornya  lebih  baik  dibandingkan  variabel laten lainnya.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa semua indikator  memenuhi  uji ini .
Tahapan selanjutnya setelah evaluasi outer model terpenuhi adalah evaluasi inner model menggunakan  nilai 𝑅 2 .  Berdasarkan  hasil  analisis  dengan  menggunakan  software  Smart- PLS  diperoleh 𝑅 1 2 = 0,846 dan 𝑅 2 2 = 0,661 .  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  variabel
behavioral intentions dapat dijelaskan dengan baik oleh variabel social influence, hedonic motivation,  price  and  value,  faciliating conditions dan habit sebesar 84,6% dan sisanya 15,4%  dijelaskan  oleh  variabel  lain  diluar  penelitian.  Variabel use  behavior dapat dijelaskan dengan baik oleh variabel behavioral intentions, faciliating conditions dan habit sebesar  66,1%  dan  sisanya  33,9%  dijelaskan  oleh  variabel  lain  di  luar  penelitian.  Evaluasi model  struktural  sudah terpenuhi  selanjutnya  dilakukan  pengujian  hipotesis.
PLS  tidak  mengasumsikan  bahwa  data  berdistribusi  normal  maka  digunakan  teknik resampling dengan  metode bootstrapping. Hasil  dari bootstrapping dengan  sampel bootstrap sebanyak  5000  kali  diasumsikan  data  telah  berdistribusi  normal  sehingga pengujian  parameter  dalam  model  dapat  dilakukan  dengan  uji  t.  Nilai  koefisien  dari  model struktural  dikatakan  signifikan  jika  nilai 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝑍 (0,025) = 1,96 . Berikut  hasil  uji  hipotesis  :
Tabel 3. Uji Outer Model Loading Nilai Outer Loading Standar d Error 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 Keputusan Loading Nilai Outer Loading Standar d Error 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 Keputusan 𝜉 1 → 𝑋 11 0,682 0.103 6.653 𝐻 0 ditolak 𝜉 4 → 𝑋 43 0,685 0.113 6.080 𝐻 0 ditolak 𝜉 1 → 𝑋 12 0,714 0.111 6.427 𝐻 0 ditolak 𝜉 4 → 𝑋 44 0,674 0.131 5.140 𝐻 0 ditolak 𝜉 1 → 𝑋 14 0,800 0.082 9.795 𝐻 0 ditolak 𝜉 4 → 𝑋 45 0,675 0.111 6.057 𝐻 0 ditolak 𝜉 1 → 𝑋 15 0,790 0.092 8.548 𝐻 0 ditolak 𝜉 5 → 𝑋 51 0,672 0.156 4.316 𝐻 0 ditolak 𝜉 1 → 𝑋 16 0,719 0.094 7.687 𝐻 0 ditolak 𝜉 5 → 𝑋 52 0,788 0.110 7.135 𝐻 0 ditolak 𝜉 2 → 𝑋 21 0,820 0.074 11.117 𝐻 0 ditolak 𝜉 5 → 𝑋 53 0,866 0.034 25.779 𝐻 0 ditolak 𝜉 2 → 𝑋 22 0,818 0.051 15.911 𝐻 0 ditolak 𝜂 1 → 𝑌 11 0,780 0.076 10.234 𝐻 0 ditolak 𝜉 2 → 𝑋 23 0,821 0.059 14.003 𝐻 0 ditolak 𝜂 1 → 𝑌 12 0,707 0.118 5.983 𝐻 0 ditolak 𝜉 3 → 𝑋 31 0,831 0.063 13.178 𝐻 0 ditolak 𝜂 1 → 𝑌 13 0,712 0.101 7.035 𝐻 0 ditolak 𝜉 3 → 𝑋 32 0,840 0.045 18.468 𝐻 0 ditolak 𝜂 1 → 𝑌 14 0,770 0.106 7.279 𝐻 0 ditolak 𝜉 3 → 𝑋 33 0,748 0.098 7.649 𝐻 0 ditolak 𝜂 1 → 𝑌 15 0,610 0.136 4.491 𝐻 0 ditolak 𝜉 3 → 𝑋 34 0,699 0.097 7.185 𝐻 0 ditolak 𝜂 2 → 𝑌 21 0,719 0.128 5.607 𝐻 0 ditolak 𝜉 4 → 𝑋 41 0,780 0.085 9.150 𝐻 0 ditolak 𝜂 2 → 𝑌 22 0,752 0.100 7.513 𝐻 0 ditolak 𝜉 4 → 𝑋 42 0,750 0.141 5.324 𝐻 0 ditolak 𝜂 2 → 𝑌 23 0,819 0.127 6.424 𝐻 0 ditolak Tabel 4. Uji  Hipotesis  Hubungan  antar Variabel Pengaruh Variabel Estimasi Koefisie n Jalur Nilai Error 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 Keterangan Pengaruh Variabel Estimasi Koefisie n Jalur Nilai Error 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 Keterangan
Social Influence -> Behavioral Intentions 0,150 0,074 2,038 𝐻 0 ditolak Faciliating Conditions -> Use Behavior 0,487 0,168 2,904 𝐻 0 ditolak Hedonic Motivation - > Behavioral Intentions 0,210 0,121 1,740 𝐻 0 diterima Habit -> Behavioral Intentions 0,427 0,119 3,598 𝐻 0 ditolak Price and Value -> Behavioral Intentions 0,002 0,118 0,013 𝐻 0 diterima Habit -> Use Behavior -0,187 0,164 1,136 𝐻 0 diterima
Faciliating
Conditions - > Behavioral Intentions 0,290 0,138 2,093 𝐻 0 ditolak Behavioral Intentions - > Use Behavior 0,513 0,209 2,451 𝐻 0 ditolak
Berdasarkan  Tabel  koefisien  loading  untuk  setiap  indikator  dalam  masing-masing variabel  laten  signifikan.  Berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  Tabel  14 social  influence ,
faciliating  conditions dan habit berpengaruh terhadap behavioral intentions . Behavioral intentions dan faciliating  conditions berpengaruh  terhadap use  behavior. Uji  hipotesis inner  model belum  sepenuhnya  terpenuhi  karena  adanya  variabel  yang  tidak  berpengaruh, sehingga model harus dikonstruksi ulang dengan melakukan trimming yaitu menghilangkan  koefisien  jalur  yang  tidak  berpengaruh  yaitu  koefisien  jalur  antara hedonic motivation dengan behavioral  intentions, koefisien  jalur  antara price  and  value dengan behavioral intentions dan koefisien jalur antara habit dengan use behavior . Adanya trimming menghasilkan  model  akhir  dengan  21  model  pengukuran  ( outer model )  untuk  21  indikator  yaitu 𝑋 11 , 𝑋 12 , 𝑋 14 , 𝑋 15 , 𝑋 16 , 𝑋 41 , 𝑋 42 , 𝑋 43 , 𝑋 44 , 𝑋 45 , 𝑋 51 , 𝑋 52 , 𝑋 53 , 𝑌 11 , 𝑌 12 , 𝑌 13 , 𝑌 14 , 𝑌 15 , 𝑌 21 , 𝑌 22 ,  dan 𝑌 23 .  Selain  itu,  ada  dua  model  struktural  ( inner model )  yaitu  model  struktural behavioral  intentions yang  dijelaskan  oleh  variabel social influence,  faciliating  conditions dan habit ,  serta  model  struktural use  behavior yang dijelaskan oleh variabel behavioral intentions dan faciliating conditions . Berdasarkan hasil analisis  Smart-PLS  diperoleh  nilai 𝑅 1 2 = 0,818 dan 𝑅 2 2 = 0,651 .  Hal  ini  menunjukkan bahwa  variabel behavioral  intentions dapat  dijelaskan  dengan  baik  oleh  variabel social influence,  faciliating  conditions dan habit sebesar  81,8%  dan  sisanya  18,2%  dijelaskan oleh  variabel  lain  diluar  penelitian.  Variabel use  behavior dapat  dijelaskan  dengan  baik oleh  variabel behavioral  intentions dan faciliating conditions sebesar 65,1% dan sisanya 34,9%  dijelaskan  oleh  variabel  lain  di  luar  penelitian.  Pada  penelitian  ini  terdapat  pengaruh langsung,  pengaruh  tidak  langsung  dan  pengaruh  total  dari  variabel  eksogen  ke  variabel endogen,  adapun hasil  analisis  pengaruh  tersebut disajikan  pada tabel 5.
Tabel 5. Pengaruh antar Variabel Laten Variabel Pengaruh Endogen Eksogen Intervening Langsung Tak Langsung Total 𝜂 1 𝜉 1 0,183 0,183 𝜉 4 0,366 0,366 𝜉 5 0,467 0,467 𝜂 2 𝜉 1 𝜂 1 0,068 0,068 𝜉 4 0,469 0,137 0,605 𝜉 5 0,175 0,175 𝜂 1 0,374 0,374
Berdasarkan  analisis-analis  sebelumnya  yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan Smart-PLS diperoleh outer model terbaik dan inner model untuk penelitian  ini  yaitu
 Outer model untuk variabel social influence 𝑋 11 = 0,682𝜉 1 + 𝛿 11
𝑋 15 = 0,790𝜉 1 + 𝛿 15
𝑋 12 = 0,713𝜉 1 + 𝛿 12
𝑋 16 = 0,719𝜉 1 + 𝛿 16
𝑋 14 = 0,800𝜉 1 + 𝛿 14
 Outer model untuk variabel faciliating conditions
𝑋 41 = 0,779𝜉 4 + 𝛿 41
𝑋 45 = 0,674𝜉 4 + 𝛿 45
𝑋 42 = 0,750𝜉 4 + 𝛿 42 𝑋 46 = 0,674𝜉 1 + 𝛿 46 𝑋 43 = 0,686𝜉 4 + 𝛿 43
 Outer model untuk variabel habit
𝑋 51 = 0,686𝜉 5 + 𝛿 51
𝑋 53 = 0,860𝜉 5 + 𝛿 53 𝑋 52 = 0,785𝜉 5 + 𝛿 52  Outer model untuk variabel behavioral intentions
𝑌 11 = 0,781𝜂 1 + 𝜀 11
𝑌 14 = 0,769𝜂 1 + 𝜀 14 𝑌 12 = 0,709𝜂 1 + 𝜀 12
𝑌 15 = 0,611𝜂 1 + 𝜀 15 𝑌 13 = 0,708𝜂 1 + 𝜀 13
 Outer model untuk variabel use behavior
𝑌 21 = 0,722𝜂 2 + 𝜀 21 𝑌 23 = 0,814𝜂 2 + 𝜀 23
𝑌 22 = 0,754𝜂 2 + 𝜀 22  Inner model untuk behavioral intentions 𝜂 1 = 0,183𝜉 1 + 0,366𝜉 4 + 0,467𝜉 5 (1)
Berdasarkan  model  tersebut  diketahui  bahwa behavioral  intentions ( 𝜂 1 )  dijelaskan dengan  baik  oleh  variabel social  influence ( 𝜉 1 ) ,  faciliating  conditions ( 𝜉 4 ) dan habit ( 𝜉 5 ).
 Inner model untuk use behavior
𝜂 2 = 0,469𝜉 4 + 0,374𝜂 1 (2)
Berdasarkan  model  tersebut  diketahui  bahwa use  behavior dijelaskan  dengan  baik oleh variabel behavioral intentions ( 𝜂 1 ) dan faciliating conditions ( 𝜉 4 ) . Setelah  didapatkan  model  penerimaan  dan  penggunaan  dompet  digital  ( e-wallet ),  maka dilakukan  analisis  MSEM  dengan  metode  ping.  Pengalaman  menjadi  variabel  moderasi dalam  penelitian  ini.  Diagram  jalur  model  MSEM  disajikan  pada  gambar  3  dan  hasilnya disajikan  pada  tabel  6.  Pengujian  hipotesis  dilakukan  dengan  cara  membandingkan 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 dengan 𝑍 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 𝛼 2 serta  melihat  koefisien  jalurnya,  dimana  nilai 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 diperoleh  dengan menggunakan  metode bootstrapping .
Gambar 3. Diagram Jalur Model  MSEM Tabel 6. Hasil Pengujian  Koefisien  Jalur  Variabel Moderasi
Pengaruh Variabel Estimasi Koefisien Jalur Nilai Error 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 Keterangan Social Influence*Experience -> Behavioral Intentions -0,173 0,161 1,080 𝐻 0 diterima Faciliating Conditions*Experience -> Behavioral Intentions 0,463 0,375 1,235 𝐻 0 diterima Faciliating Conditions*Experience -> Use Behavior -0,532 0,274 1,942 𝐻 0 diterima Habit*Experience -> Behavioral Intentions -0,274 0,336 0,815 𝐻 0 diterima
Berdasarkan  tabel  di  atas  diperoleh  hasil  bahwa  semua 𝐻 0 diterima  variabel moderasi  pengalaman  tidak  memiliki  hubungan  dengan social  influence,  faciliating conditions dan habit yang  signifikan  dalam  mempengaruhi behavioral intentions dan use
behavior ,  sehingga  dapat  disimpulkan  pengalaman  tidak  bersifat  memperkuat  atau memperlemah  (memoderasi)  model  penerimaan  dan penggunaan  dompet  digital  ( e-wallet ).

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisa  data  dan  pembahasan  dengan  metode Partial  Least Square (PLS) secara keseluruhan dapat disimpulkan  sebagai berikut  :
1. Berdasarkan  hasil  penelitian  diperoleh  21  model  pengukuran  ( outer  model )  dan  2 model  struktural  ( inner model ).
2. Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  variabel social  influence , faciliating condiions dan habit memberikan  pengaruh  yang  positif  dan  signifikan,  sedangkan  variabel hedonic  motivation dan price  and  value tidak  signifikan  terhadap behavioral intentions . Variabel behavioral intentions dan faciliating conditions memilki pengaruh postif  dan signifikan  terhadap use behavior .
3. Berdasarkan  analisis  MSEM  dengan  metode  ping  diproleh  hasil  bahwa  variabel experience tidak  memoderasi  hubungan  antar  variabel  dalam  model  penerimaan  dan penggunaan  dompet  digital  ( e-wallet ),  artinya  pengalaman  tidak  bersifat  memperkuat atau memperlemah  hubungan  antar variabel  dalam model  tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Brown,  S.  A.,  &  Vankatesh,  V.  (2005).  Model  of  Adoption  of  Technology  in  the
Household:  A  Baseline  Model  Test  and  Extension  Incorporating  Household  Life Cycle. MIS Quarterly , Vol. 29, no.4,  Hal. 399-426. Ghozali,  I. (2008). Structural Equation Modelling Metode Alternatif dengan Partial Least Square (PLS) Edisi 3. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Hair, J. F., Hult, G. T., Ringle, C. M., & Sartest, M. G. (2014). A Primer On Partial Least Squares  Structural  Equation  Modeling  (PLS-SEM). United  States  of  America: SAGE.
Harsono,  L.  D.,  &  Suryana,  L.  A.  (2014).  Factors  Affecting  the  Use  Behavior  of  Social Media Using  UTAUT 2 Model. Procedings of The First Asia-Pacifif Conference on Global  Business,  Economics,  Finance  and  Social  Sciences(AP14Singapore Conference) , Hal. 1-14.
Jusuf,  H.,  Ningsih,  S.,  Widjanarko,  B.,  &  Suharsono,  A.  (2016).  Pemodelan  Infeksi Opurtunistik  Pada  Kasus  HIV/AIDS  dengan  Moderating  Kepatuhan  Terapi  ARV Menggunakan  Pendekatan  Partial  Least  Square. Jurnal  Statistika  Universitas Muhamidayah Semarang , Vol. 4, No. 2.
Laudon,  K. C., & Traver, C. G. (2013). E-Commerce 2013 : business, technology, society. Edinburgh  Gate : Pearson.
Ningsi,  B.  A.  (2012). Pemodelan  Ketahanan Pangan Indonesia dengan  Menggunakan Partial Least Square Path Modelling (PLS-PM). Tesis: Institut Pertanian Bogor. Pikkarainen,  T.,  Pikkarainen,  K.,  Karjalouto,  H.,  &  Pahnila,  S.  (2004).  Consumer Acceptance  of  Online  Banking:  An  Extension  of  The  Technology  Acceptance Model. Internet Research , Vol. 14 No. 3 Hal. 224-235.
Venkatesh,  V.,  Morris,  M.  G.,  Davis,  G.  B., & Davis, F. D. (2003). User Acceptance and Use of Information  Technology:  Toward a Unified  View. MIS Quarterly , 425-478.