Volume 6 Nomor 1, Juni 2023 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## ANALISIS FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MINAT PENGGUNAAN APLIKASI INDRIVE MENGGUNAKAN MODEL UTAUT2

## ANALYSIS OF FACTORS AFFECTING INTEREST IN USE OF INDRIVE APPLICATIONS USING THE UTAUT2 MODEL
Grace Martian Hakim Pascasarjana, STMIK LIKMI Bandung gracemartian@gmail.com

## ABSTRACT
using the Indrive application in Bandung using the UTAUT2 Model. The purpose of this study is to prove that the factors of utilization of the Indrive application on online motorcycle taxis can affect the interest in use in its users. The number of respondents in this study were 150 respondents. The data analysis used the Structural Equation Modeling  - Partial  Least  Square (PLS-SEM) analysis technique with the help of SmartPLS. The results of  this study indicate that of the 8 hypotheses tested, 5 hypotheses were accepted and 3 hypotheses were rejected. The results  of  hypothesis  testing  state  that  the  variables  Performance  expectancy,  Effort  expectancy,  Facilitating condition Behavioural intention Price Value have a significant effect on usage behavior. As for the variable Social infuence Hedonic Motivation Habit on Use behavior, no significant effect was found.

## Keywords: Application, Indrive, UTAUT2

## ABSTRAK
Penelitian ini menganalisa minat penggunaan aplikasi Indrive di Bandung dengan menggunakan Model UTAUT2. Tujuan dari penelitian ini untuk membuktikan bahwa faktor faktor pemanfaatan aplikasi Indrive pada ojek online dapat mempengaruhi minat penggunaan pada penggunanya. Jumlah responden dalam penelitian ini sebanyak 150 responden. Adapun analisis data menggunakan teknik analisis Structural Equation Modeling - Partial Least Square (PLS-SEM) dengan bantuan SmartPLS. Hasilnya penenelitian ini menunjukkan bahwa dari 8 hipotesis yang diuji, hipotesis  yang  diterima  sebanyak  5  hipotesis  dan  yang  ditolak  sebanyak  3  hipotesis.  Hasil  uji  hipotesis menyatakan  bahwa  variabel Performance  expectancy,  Effort  expectancy,  Facilitating  condition  Behavioural intention  Price  Value berpengaruh  signifikan  terhadap  perilaku  penggunaan.  Adapun  untuk  variabel Social influence,  Hedonic  Motivation dan Habit terhadap Use  behavior tidak  ditemukan  adanya  pengaruh  yang signifikan.
Kata Kunci: Aplikasi, Indrive, UTAUT2

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  aplikasi pada smartphone berbasis Android saat ini terus berkembang sehingga mengubah cara dan perilaku masyarakat dalam beraktivitas sehari-hari. Masyarakat saat ini dimudahkan  dengan  adanya  transportasi online berbasis aplikasi yang dapat diakses dimanapun  dan  kapanpun  secara  cepat (Mulyani,  2018;  Abrilia  &  Sudarwanto, 2020).
Konsumen lebih memilih transportasi online karena dinilai lebih mudah dan cepat (Edo, et al 2018). Para pengguna jasa ojek tidak  perlu  lagi  mencari  driver  ojek  ke pangkalan, namun cukup dengan
mengakses aplikasi jasa ojek online melalui smartphone  kemudian  melakukan  proses order.  Driver  yang  menerima  order  akan menjemput  pengguna  jasa  tersebut  sesuai dengan  lokasi  yang  telah  ditentukan pengguna jasa pada saat memesan layanan ojek.  Dalam  perkembangannya,  selain memberikan  layanan  transportasi  (jemput- antar), layanan ojek online juga memberikan  layanan  lain,  seperti  pesanan makanan,  pengiriman  barang,  hingga menyediakan jasa pijatan, cleaning service, dan  lain-lain  (Putri  &  Mahendra,  2017; Brown & Venkatesh, 2005).
Model United  Theory  of  Acceptance and Use of Technology (UTAUT)
menganalisa empat faktor yang mempengaruhi  niat  perilaku  ( behavioral intention )  aplikasi  Indrive  yaitu  faktor ekspektasi
kinerja ( performance expectancy ),  ekspektasi  usaha  ( effort expectancy ), pengaruh sosial ( social influence ) dan kondisi pemfasilitas ( facilitating  conditions ).  Dengan  adanya penelitian  ini  akan  diketahui  faktor-faktor apa  saja  yang  mempengaruhi  masyarakat dalam  menggunakan  aplikasi  Indrive, sehingga  kedepannya  dapat  memberikan masukan yang tepat dan bermanfaat dalam pengembangan  aplikasi  Indrive  dimasa yang akan dating (Malau & Yesni, 2016).
Maka  fokus  pada  penelitian  ini dilakukan untuk mengetahui dan memahami
faktor-faktor yang mempengaruhi  minat  pemanfaatan  dan perilaku  penggunaan  terhadap  Aplikasi Indrive di
Bandung.
Untuk mengungkapkan  faktor-faktor  ini  peneliti menerapkan  model  yang  diperkenalkan oleh  Venkatesh  et  al  pada  tahun  2012. Model ini disebut sebagai Unified Theory of Acceptance  and  Use  of  Technology 2 (UTAUT  2).  Sebagai  bahan  yang  akan diteliti  mengenai  analisa  penerapan  model UTAUT 2 dalam mengetahui dan memahami  penggunaan  Aplikasi  Indrive. UTAUT  2  merupakan  sebuah  model penerimaan teknologi terkini yang dikembangkan oleh Venkatesh dkk (2003)(2013).
Dalam penelitian ini terdapat variabel pengukur  Behavioral  Intention  dan  use behavior  serta  dipengaruhi  langsung  oleh tujuh  konstruk  utama  yaitu  ekpektasi kinerja ( Performance Expectancy ), ekspektasi usaha ( Effort expectancy ), faktor sosial ( Social Influence ), dan kondisi yang memfasilitasi  ( Facilitating  Conditions ), motivasi  hedonic  ( hedonic  motivation ), nilai  harga  ( Price  Value ),  Kebiasaan ( Habbit ).  Sehingga  dengan  demikian, penting bagi PT. Indrive untuk mengetahui faktor apa saja yang mendorong pengguna untuk menerima dan menggunakan aplikasi,  serta  sekaligus  untuk  mengetahui bagaimana tingkat penerimaan dan
penggunaan dari pengguna terhadap aplikasi Indrive yang digunakannya.
Model Unified Theory Of Acceptance And Use Of Technology 2 Model UTAUT adalah model penerimaan dan penggunaan teknologi yang dikemukakan oleh Venkatesh  et  al.  (2003).  Tersusun  atas teori-teori dasar mengenai penerimaan dan perilaku  penggunaan  teknologi,  UTAUT menyatukan  karakteristik  terbaik  yang berasal  dari  delapan  teori  penerimaan teknologi lainnya sehingga Model tersebut telah  dikembangkan  sedemikian  rupa  oleh (Venkatesh et al, 2003) dengan review dan konsolidasi model-model sebelumnya yang telah ada.
Pada  tahun  2013,  Venkatesh  dan beberapa peneliti lainnya mengembangkan model  UTAUT  pertama  menjadi  UTAUT 2. Model UTAUT 2 merupakan pengembangan  lebih  lanjut  dari  model UTAUT yang mempelajari penerimaan dan penggunaan  dari  sebuah  teknologi  dalam konteks konsumen (Venkatesh et al., 2012). Tujuan  dari  model  UTAUT2  adalah mengidentifikasi tiga konstruk penting dari penelitian  penerimaan  dan  penggunaan teknologi  baik  untuk  umum  maupun konsumen,  merubah  beberapa  hubungan yang  sudah  ada  pada  konsep  model UTAUT, dan mengenalkan hubungan baru (Mulyani, 2018).  (Venkatesh et al. 2012). Tiga  konstruk  ditambahkan  yaitu  motivasi hedonis,  nilai  harga,  dan  kebiasaan, memperluas UTAUT ke UTAUT2 (Pertiwi,  Ni  Wayan  Yogi,  dan  Dodik Ariyanto. 2017).. Sampai saat ini UTAUT sudah dikembangkan kembali dari konteks organisasi  menjadi  konteks  konsumen individu yang diberi nama Model UTAUT2 (Mulyani,  2018).  .  Metode  UTAUT2 merupakan  sistesis  atau  penggabungan daripada  elemen  elemen  yang  terdapat dalam delapan model penerimaan teknologi terkemuka  lainnya  dengan  tujuan  untuk memperoleh kesatuan pandangan mengenai user atau pengguna  (Kusuma. 2015).
Tujuan utama penelitian menggunakan  UTAUT  adalah  membantu organisasi  untuk  memahami  bagaimana
penggunaan  bereaksi  terhadap  pengenalan teknologi  baru  (Wang,  2005)..  Pada awalnya,  UTAUT  dikembangkan  dari Technology  Acceptance  Model  (TAM) pada  tahun  2003  dengan  empat  konstruk yang  mempengaruhi  niat  perilaku  untuk menggunakan teknologi yaitu: performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions.
Gambar 1. UTAUT2 (Venkatesh et al., 2012).
Alasan dari penambahan tiga konstruk utama tersebut adalah (1) Hedonic Motivation  merupakan  prediktor  kunci dalam banyak penelitian mengenai perilaku konsumen  dalam  konteks  penggunaan teknologi  oleh  konsumen;  (2)  Price  Value dikarenakan konsumen akan mengeluarkan biaya  dalam  penggunaan  teknologi  yang dianggap  sesuai  dengan  manfaat  yang diberikan; dan (3) Habit yang telah terbukti sebagai  faktor  yang  dapat  memprediksi kebiasaan  dalam  penggunaan  teknologi (Venkatesh  et  al.,  2012).  Adapun  faktor- faktor  dalam  UTAUT2  seperti  minat Pemanfaatan ( Behavioral Intention ), perilaku  Penggunaan  ( Use  Behavior )  , Performance Expectancy (Ekspetasi Kerja), Effort  Expectancy (Ekspetasi Usaha)  , Social  Influence (Faktor  Sosial),
Facilitating  Conditions (Kondisi  yang Memfasilitasi),
Hedonic Motivation (Motivasi Hedonis) , dan Habit (Kebiasaan)

## METODE
Teknik yang digunakan di penelitian ini  adalah  teknik  analisa  jalur  atau path
analysis .  Analisa  jalur  atau path  analysis adalah  pengembangan  dari  analisa  regresi berganda.  Analisis  jalur  berfungsi  untuk menguji  persamaan  regresi  antara  variabel eksogen  dan  variabel  endogen  serta melibatkan juga pengujian terhadap variabel antara atau variable moderasi.
Populasi  merupakan  keseluruhan anggota yang berada pada objek penelitian atau  objek  yang  diamati  atau  wilayah generalisasi  yang  terdiri  atas  objek  atau subjek yang memiliki kriteria tertentu yang telah  ditetapkan  dalam  penelitian  untuk dianalisis sehingga bisa ditarik kesimpulannya  sesuai  dengan  tujuan penelitian  (Sugiyono,  2019).    Sehingga berdasarkan  definisi  tersebut  dapat  ditarik kesimpulan bahwa populasi dalam penelitian  ini  adalah  seluruh  pengguna Aplikasi  Indrive  yang  berdomisili  di Bandung. Sampel  merupakan  bagian  dari populasi  yang  dianggap  representatif  dan bisa mewakili populasi penelitian. Pengambilan sampel dilakukan dikarenakan  keterbatasan  peneliti  dalam melakukan  penelitian  untuk  seluruh  objek populasi dan dikarenakan keterbatasan baik dari  segi  waktu,  dana  dan  tenaga.  Peneliti menggunakan teknik non-probability sampling yang mana memberikan kesempatan  yang  tidak  sama  kepada seluruh  anggota  populasi  untuk  menjadi sampel penelitian (Sugiyono, 2019).
Sedangkan  jenis  yang  digunakan  adalah purposive  sampling yang  merupakan penentuan  sampel  berdasarkan  kriteria tertentu yang ditentukan oleh peneliti agar mendapatkan  sampel  yang  representatif secara  akurat  (Sugiyono,  2019).    Kriteria sampel  dalam  penelitian  ini  adalah sebagaimana berikut:
a. Merupakan pengguna aktif Indrive.
b. Berdomisili di Bandung.
c. Berusia minimal 19 tahun.
d. Berjenis Kelamin laki-laki atau perempuan.
e. Melakukan pemesanan aplikasi minimal 2x dalam waktu 1 bulan terakhir.
Lebih  lanjut,  penentuan  jumlah sampel  penelitian  mengacu  pada  rumus perhitungan sebagaimana berikut:
𝑛 = (𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑖𝑛𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡𝑜𝑟 + 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑙𝑎𝑡𝑒𝑛)𝑥(5 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑎𝑖 10 𝑘𝑎𝑙𝑖)
(Hair et al, 2014).
Penelitian ini terdiri dari 24 indikator dari  seluruh  variabel  yang  terdiri  dari variabel ,  performance  expectancy,  effort expectancy,  Social  Influences,  Facilitating Conditions  behavioral  intention dan user behavioral. Sehingga  perhitungan  jumlah sampel adalah sebagaimana berikut:
𝑛 = (24 + 6)𝑥(5) 𝑛 = 150
Berdasarkan  perhitungan  tersebut maka  dapat  disimpulkan  bahwasanya jumlah  sampel  penelitian  adalah  sebanyak 150  responden.  Teknik  pengumpulan  data dilakukan  dengan  membagikan  kuesioner melalui  Google  Form  dan  pembagian dilakukan  secara  tatap  muka  agar  peneliti dapat melihat langsung.
Penyusunan instrumen
pada
penelitian ini berdasarkan
model konseptual yang digunakan dimana memiliki 6 variabel penelitian dengan total item  24  pertanyaan.  Setiap  variabel memiliki  jumlah  pertanyaan  yang  sama yaitu 4 indikator pertanyaan.
Penelitian  ini  menggunakan  analisis regresi  partial  ( Partial  Least  Square/PLS ) untuk  menguji  hipotesis  yang  diajukan dalam  penelitian  ini.  Untuk  menguji hubungan  antar  variabel,  masing-masing hipotesis  akan  dianalisis  menggunakan software  SmartPLS  versi  3.29  yaitu  versi student  yang  dijalankan  dengan  media komputer.  PLS  ( Partial  Least  Square ) merupakan  analisis  persamaan  struktural ( Structural Equation Modelling /SEM) berbasis varian yang secara simultan dapat melakukan  pengujian  model  pengukuran sekaligus  pengujian  model  struktural. Teknik  analisa  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  meliputi  tiga  tahap  yaitu analisa  outer  model,  analisa  inner  model dan pengujian hipotesa.
Kerangka Penelitian
Kerangka  berpikir  dalam  penelitian berdasarkan  referensi  teori  dan  juga penelitian terdahulu sebagaimana berikut:

## Gambar 2. Kerangka Berpikir penelitian

## Hipotesis Penelitian
Sedangkan  hipotesis  penelitian  yang dilakukan secara lengkap adalah sebagaimana berikut:
H1 : Performance expectancy berpengaruh terhadap behavioral  intention pada pengguna Aplikasi Indrive di
Bandung.
H2  : Effort  expectancy berpengaruh terhadap behavioral  intention  pada pengguna Aplikasi Indrive di Bandung.
H3 : Social influence berpengaruh terhadap behavioral  intention pada  pengguna Aplikasi Indrive di Bandung.
H4  : Facilitating  conditions berpengaruh terhadap behavioral  intention pada pengguna Aplikasi Indrive di Bandung.
H5  : Hedonic  motivation berpengaruh terhadap behavioral  intention pada pengguna Aplikasi Indrive di Bandung.
H6  : Price  value berpengaruh  terhadap behavioral  intention pada  pengguna Aplikasi Indrive di Bandung.
H7 : Habit berpengaruh terhadap behavioral  intention pada  pengguna Aplikasi Indrive di Bandung.
H8  : Behavioral  intention berpengaruh terhadap user behavioral pada pengguna Aplikasi Indrive di
Bandung.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Analisis Data
1) Outer Model
Outer model  yaitu suatu model yang mendeskripsikan hubungan antara indikator dengan variabel latennya. Tujuannya adalah untuk mengukur validitas  dan  reliabilitas  model.  Hal  ini berguna untuk mengukur instrumen penelitian  sebagai  bentuk  konsistensi  alat ukur  dalam  menguji  suatu  konsep  serta kesesuaian  responden  dalam  menjawab item pertanyaan kuesioner.

## Gambar 3. Uji Outer Loading

## 2) Hasil Uji Validitas dan Reabilitas
Tabel 3. Hasil Uji Validitas & Reabilitas Variabel Indikator Variabel Nilai Outer Loadings AVE Composite
Reliability
Perfomance
Expectancy
PE1 0,918 0,948 0,821 PE2 0,912 PE3 0,888 PE4 0,907 Effort Expectancy EE1 0,942 0,963 0,866 EE2 0,943 EE3 0,909 EE4
0,928 Social Influences SI1 0,911 0,929 0,766 SI2 0,885 SI3 0,935
SI4 0,759 Facilitating Conditions FC1 0,872 0,928 0,763 FC2 0,812
FC3 0,943
FC4 0,863 Hedonic Motivation HM1 0,891
0,899 0,748
HM2 0,822 HM3
0,880 Price Value PV1 0,845
0,915 0,782 PV2 0,901 PV3 0,906 Habit H1 0,839 0,899 0,748 H2 0,836 H3 0,918
Behaviour Intentions BI1 0,878
0,943 0,807
BI2 0,857
BI3 0,945 BI4 0,910 Use Behavior UB1 0,720 0,886 0,663 UB2 0,816 UB3 0,899 UB4
0,812
Sumber: Data Diolah 2023
Pada  Tabel  3  nilai  outer  loading seluruh indikator telah menunjukkan angka >  0.7  sehingga  seluruh  indikator  dapat dikatakan valid. Untuk mengukur1validitas konvergen  juga  harus  menghitung  nilai Average Variance Extracted (AVE) dengan standar > 0.5 agar variabel dianggap valid juga  harus  memenuhi  nilai composite reliability yaitu  sebesar  0.7.  (Sugiyono, 2019). Tabel 5 menunjukkan bahwa semua nilai AVE dari seluruh variabel yaitu > 0.5 dan  nilai composite ii reliability juga  >  0.7 maka  secara  keseluruhan  dapat  dianggap valid dan reliabel.
3) Inner Model Tabel 4. Hasil Uji Inner Model R Square Behavioural Intention 0.744 Use Behavior 0.737 Sumber: Data Diolah 2023
Pada tabel 4 merupakan hasil uji nner model  yang  memiliki  definisi  yaitu  suatu model struktural untuk menguji keterkaitan kausalitas  antar  variabel  dependen  dan independen  yang  dilihat  dari  nilai  R- Square . Seperti yang ada pada tabel 6, hasil evaluasi  inner  model  menunjukkan  angka 0.744  untuk  variabel Behavioral  Intention yang berarti variabel Performancef Expectancy,  Effort  Expectancy,  Social Influence, Hedonic Motivation, Price Value dan  Habit berpengaruh  sebesar  74.4% terhadap Behavioral  Intention ,  sedangkan 25.6% sisanya dipengaruhi oleh faktor lain. Dalam  Tabel  6 juga  ditampilkan  angka 0.737  untuk Use -- Behavior yang  berarti variabel Behavioral Intention 1 berpengaruh terhadap Use  Behavior sebesar  73,7%, sedangkang 26.3% sisanya dipengaruhi s oleh faktor lain.
4) Mengukur Effect Size f2
Tujuan melakukan pengukuran effect size f2 untuk melihat besar kecilnya
pengaruh variabel laten eksogen terhadap variabel laten endogen atau untuk melihat kebaikan  model.  Menurut  Vinzi  et  al (20l0)  penilaian effect size f2 yaitu 0,02 (pengaruh variabel laten eksogen lemah), 0,15  (pengaruh  variabel  laten  eksogen moderat),  dan  0,35  (pengaruh  variabel laten  eksogen  kuat)  Hasil  perhitungan nilai effect  size  (f  square) dengan  Smart PLS versi 3.2.9 yaitu:
a) Variabel Behaviour Intentions terhadap Use -- Behavior memiliki  nilai f  square yaitu  0,762.  Hal  ini  berarti variabel Behaviour Intentions memiliki pengaruh yang  kuat pada level struktural.
b) Variabel Facilitating Conditions terhadap Use -- Behavior memiliki nilai f square yaitu  0.174.  Hal  ini  berarti variabel Facilitating Conditions memiliki  pengaruh  yang moderat pada level struktural.

## 5) Pengujian Hipotesis
Proses  bootstrapping  pada  aplikasi SmartPLS  3.29  adalah  prosedur  yang dilakukan untuk pengujian hipotesis dalam penelitian  ini.  Standar  nilai  yang  diamati dalam  pengujian  hipotesis  ini  adalah dengan  melihat  nilai T-Statistic dan P- Values. Jika nilai T-Statistics > 1.9 dan nilai P-Values  < 0.05  maka  hubungan  antar variabel  akan  berpengaruh  secara  positif atau signifikan.
Gambar 4. Uji Bootstraping Tabel 5. Uji Hipotesis
Variable Original 7 Sample (O) T
Statistics P Values
Hubungan Performance
expectancy -> Behavioural intention 0,289 2,655 0,008 Signifikan
Effort expectancy -> Behavioural intention 0,249 2,650 0,008
Signifikan Social infuence -> Behavioural intention -0,101 0,580 0,562 Tidak berpengaruh Signifikan
Facilitating condition -> Use behavior 0,298 4,134 0,000 Signifikan Behavioural intention -> Use behavior 0,624 9,739 0,000 Signifikan Hedonic Motivation -> Behaviour Intentions_
-0,053 0,991 0,322 Tidak berpengaruh Signifikan Price Value -> Behaviour Intentions 0,564 3,011 0,003 Signifikan Habit -> Behaviour Intentions -0,013 0,256 0,798 Tidak berpengaruh Signifikan Sumber: Data Diolah 2023
Mengacu  pada  tabel  tersebut,  maka dapat  dilakukan  interpretasi  secara  rinci sebagaimana berikut:
a) Berdasarkan nilai t statistik dari variabel Performance expectancy terhadap Behavioural  intention adalah  sebesar
2.655  >  1,96  dengan  nilai  signifikansi sebesar 0,008 < 0.05. Hal ini mengindentifikasikan bahwa Performance  expectancy berpengaruh positif dan signifikan terhadap
Behavioural  intention .  Sehingga  dapat dikatakan bahwa H1 diterima.
b) Berdasarkan nilai t statistik dari variabel Effort expectancy terhadap Behavioural intention adalah  sebesar  2.650  >  1,96 dengan nilai signifikansi sebesar 0,008 < 005.  Hal  ini  mengindentifikasikan bahwa Effort  expectancy berpengaruh signifikan terhadap Behavioural
intention .  Sehingga  dapat  dikatakan bahwa H2 diterima.
c) Berdasarkan nilai t statistik dari variabel Social  infuence terhadap Behavioural intention adalah  sebesar  0.580  <  1,96 dengan  nilai  signifikansi  sebesar  0,562.
Hal  ini  mengindentifikasikan  bahwa Social  infuence tidak  berpengaruh signifikan terhadap Behavioural intention .  Sehingga  dapat  dikatakan
bahwa H3 ditolak.
d) Berdasarkan nilai t statistik dari variabel Facilitating  condition terhadap Use behavior adalah  sebesar  4.134  >  1,96 dengan nilai signifikansi sebesar 0,000 <
0.05.  Hal  ini  mengindentifikasikan bahwa Facilitating condition
berpengaruh  terhadap Use  behavior . Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa H4 diterima.
e) Berdasarkan nilai t statistik dari variabel Behavioural  intention  terhadap  Use behavior  adalah  sebesar  9.739  >  1,96 dengan nilai signifikansi sebesar 0,000 < 0.05.  Hal  ini  mengindentifikasikan bahwa Behavioural intention berpengaruh terhadap Behavioral Intention .  Sehingga  dapat  dikatakan bahwa H5 diterima .
f) Berdasarkan nilai t statistik dari variabel Hedonic Motivation terhadap Behavioral Intention adalah  sebesar 0.991  <  1,96  dengan  nilai  signifikansi sebesar 0,322 > 0.05. Hal ini mengindentifikasikan  bahwa Hedonic Motivation tidak  berpengaruh  terhadap Behavioral Intention .  Sehingga  dapat dikatakan bahwa H6 ditolak .
g) Berdasarkan nilai t statistik dari variabel
Price Value terhadap Behavioral Intention adalah  sebesar  3.011  >  1,96 dengan nilai signifikansi sebesar 0,003 <
0.05.  Hal  ini  mengindentifikasikan bahwa Price Value berpengaruh terhadap Behavioral Intention . Sehingga dapat dikatakan bahwa H7 diterima
h) Berdasarkan nilai t statistik dari variabel
Habit terhadap Behavioral Intention adalah sebesar 0.256 < 1,96 dengan nilai signifikansi sebesar 0,798 > 0.05. Hal ini mengindentifikasikan bahwa habit tidak berpengaruh terhadap Behavioral Intention .  Sehingga  dapat  dikatakan bahwa H8 ditolak .
Lebih lanjut, hasil pengujian pengaruh moderasi dari variabel usia jenis kelamin  dan  pengalaman  penggunaan teknologi dipaparkan sebagaimana berikut:
Tabel 6. Hasil Pengujian Pengaruh
Moderasi Variable Original 7 Sample (O) T
Statistics P Values Hubungan Age -> Behaviour Intentions_ -> Use Behavior 0,049 1,508 0,132 Tidak berpengar uh Signifikan Effort Expectancy - > Behaviour
Intentions_ -> Use Behavior 0,093 1,261 0,208 Tidak berpengar uh Signifikan Experience ->
Behaviour Intentions_ -> Use Behavior -0,009 0,255 0,799 Tidak berpengar uh Signifikan Gender ->
Behaviour Intentions_ -> Use Behavior -0,003 0,088 0,930
Tidak berpengar uh Signifikan
Habit -> Behaviour Intentions_ -> Use Behavior -0,008 0,254 0,799 Tidak berpengar uh
Signifikan Hedonic Motivation -> Behaviour -0,033 0,988 0,324 Tidak berpengar
Intentions_ -> Use Behavior uh Signifikan Moderating Experience 1 -> Behaviour
Intentions_ -> Use Behavior
0,040 0,545 0,586 Tidak berpengar uh Signifikan Moderating Experience 2 -> Behaviour
Intentions_ -> Use Behavior
0,085 1,470 0,142 Tidak berpengar uh Signifikan Moderating Experience 3 -> Behaviour
Intentions_ -> Use Behavior 0,098
0,720 0,472 Signifikan Moderating Experience 4 -> Behaviour
Intentions_ -> Use Behavior 0,025 0,756 0,450 Tidak Signifikan Moderating Experience 5 -> Behaviour
Intentions_ -> Use Behavior -0,162
1,072 0,284 Tidak berpengar uh Signifikan Moderating Experience 6 -> Behaviour
Intentions_ -> Use Behavior
0,032 0,868 0,386 Tidak berpengar uh Signifikan Moderating Gender 3 ->
Behaviour Intentions_ -> Use Behavior
0,016 0,145 0,885 Tidak berpengar uh Signifikan Moderating Gender 4 ->
Behaviour Intentions_ -> Use Behavior
0,038 1,195 0,232 Tidak berpengar uh Signifikan
Moderating _Age 1 -> Behaviour Intentions_ -> Use Behavior
-0,124 1,557 0,120 Tidak berpengar uh Signifikan
Moderating _Age 14 -> Behaviour Intentions_ -> Use Behavior -0,204 1,365 0,173 Tidak berpengar uh Signifikan
Moderating _Age 2 -> Behaviour Intentions_ -> Use Behavior 0,193 1,693 0,091 Tidak berpengar uh Signifikan
Moderating _Age 3 -> Behaviour Intentions_ -> Use Behavior 0,154 1,083 0,279 Tidak berpengar uh Signifikan
Moderating _Age 4 -> Behaviour Intentions_ -> Use Behavior 0,046 1,291 0,197 Tidak berpengar uh
Signifikan Moderating _Age 6 -> Behaviour Intentions_ -> Use Behavior -0,029 0,773 0,440 Tidak berpengar uh Signifikan Moderating _Gender 5 ->
Behaviour Intentions_ -> Use Behavior
0,057
0,471 0,638 Tidak berpengar uh Signifikan Moderating _Gender 6 ->
Behaviour Intentions_ -> Use Behavior -0,039
1,088 0,277 Tidak berpengar uh Signifikan
Moderating gender 1 -> Behaviour Intentions_ -> Use Behavior 0,043 0,707 0,480 Tidak berpengar uh Signifikan Moderating gender 2 -> Behaviour
Intentions_ -> Use Behavior
-0,168
2,655 0,008 Signifikan Perfomance Expectancy -> Behaviour
Intentions_ -> Use Behavior 0,180 2,537 0,011 Signifikan Price Value -> Behaviour Intentions_ -> Use
Behavior 0,352
2,823 0,005
Signifikan Social Influences ->
Behaviour Intentions_ -> Use Behavior
-0,063
0,573 0,567 Tidak berpengaru h Signifikan
Sumber: Data Diolah 2023
Tabel  di  atas  merupakan  hasil pengujian pengaruh moderasi dari variabel usia,  jenis  kelamin  dan  pengalaman penggunaan  teknologi.  Hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  seluruh  pengujian menunjukkan  nilai  t  Statistik  <  1,96  dan nilai  signifikansi  >  0,05.  Sehingga  dapat disimpulkan bahwa:
a) Berdasarkan nilai t statistik dari variabel Age terhadap Use  behavior melalui variable Behaviour  Intentions adalah sebesar  1.508  <  1,96  dengan  nilai signifikansi  sebesar  0,132.  Hal  ini mengindentifikasikan  bahwa  Age  tidak berpengaruh  terhadap Use  behavior melalui  variable Behaviour  Intentions. Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa H9 ditolak.
b) Berdasarkan nilai t statistik dari variabel Gender terhadap Use  behavior melalui variable Behaviour  Intentions adalah sebesar  0.088  <  1,96  dengan  nilai signifikansi  sebesar  0,930.  Hal  ini mengindentifikasikan  bahwa Gender tidak berpengaruh terhadap Use behavior melalui  variable Behaviour Intentions. Sehingga  dapat  dikatakan bahwa H10 ditolak .
c) Berdasarkan nilai t statistik dari variabel
Experience terhadap Use  behavior melalui  variable Behaviour  Intentions adalah sebesar 0.255 < 1,96 dengan nilai signifikansi sebesar 0,255 > 0.05. Hal ini mengindentifikasikan bahwa Experience tidak  berpengaruh  terhadap Use behavior melalui variable
Behaviour  Intentions .  Sehingga  dapat dikatakan bahwa H11 ditolak .
d) Berdasarkan nilai t statistik dari variabel Perfomance  Expectancy terhadap Use behavior melalui  variable Behaviour Intentions adalah  sebesar  2.537  <  1,96 dengan  nilai  signifikansi  sebesar  0,011. Hal  ini  mengindentifikasikan  bahwa Perfomance  Expectancy berpengaruh terhadap  Use  behavior  melalui  variable Behaviour  Intentions .  Sehingga  dapat dikatakan bahwa H12 diterima .
e) Berdasarkan nilai t statistik dari variabel Social Influences terhadap Use behavior melalui  variable Behaviour  Intentions adalah sebesar 0.573 < 1,96 dengan nilai signifikansi  sebesar  0,567.  Hal  ini mengindentifikasikan bahwa Social Influences tidak  berpengaruh  terhadap
Use behavior melalui variable Behaviour  Intentions .  Sehingga  dapat dikatakan bahwa H13 ditolak .
f) Berdasarkan nilai t statistik dari variabel Hedonic  Motivation terhadap Use behavior melalui  variable Behaviour Intentions adalah  sebesar  0,254  <  1,96 dengan  nilai  signifikansi  sebesar  0,799. Hal  ini  mengindentifikasikan  bahwa Hedonic  Motivation tidak  berpengaruh terhadap Use  behavior melalui  variable Behaviour  Intentions .  Sehingga  dapat dikatakan bahwa H14 ditolak .
g) Berdasarkan nilai t statistik dari variabel Price  Value terhadap Use  behavior melalui  variable Behaviour  Intentions adalah sebesar 2,823 < 1,96 dengan nilai signifikansi  sebesar  0,005.  Hal  ini mengindentifikasikan bahwa Price Value berpengaruh terhadap Use behavior melalui  variable Behaviour Intentions .  Sehingga  dapat  dikatakan bahwa H15 diterima ..
Berdasarkan  nilai  t  statistik  dari variabel Habit terhadap Use  behavior melalui  variable Behaviour  Intentions adalah  sebesar  0,254  <  1,96  dengan  nilai signifikansi sebesar 0,799. Hal ini mengindentifikasikan  bahwa Habit tidak berpengaruh terhadap Use behavior melalui variable Behaviour  Intentions .  Sehingga dapat dikatakan bahwa H16 ditolak

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang telah  dilakukan,  maka  kesimpulan  yang dapat ditarik adalah performance expectancy berpengaruh positif dan signifikan  terhadap Behavioural  intention pada  pengguna  Aplikasi  Indrive  di Bandung. Effort  expectancy berpengaruh positif dan signifikan terhadap Behavioural intention pada pengguna Aplikasi Indrive di Bandung.
Social infuence tidak berpengaruh signifikan terhadap
Behavioral  Intention pada pengguna Aplikasi  Indrive  di  Bandung. Facilitating condition berpengaruh positif dan signifikan  terhadap  Use  behavior  pada pengguna Aplikasi Indrive di Bandung. Behavioural  intention berpengaruh positif  dan  signifikan  terhadap Use behavior  pada pengguna  Aplikasi  Indrive di  Bandung. Hedonic  Motivation tidak
berpengaruh
signifikan terhadap
Behavioural  intention pada  pengguna Aplikasi  Indrive  di  Bandung. Price  Value berpengaruh positif dan signifikan terhadap Behavioural  intention pada  pengguna Aplikasi  Indrive  di  Bandung. Habit tidak berpengaruh signifikan
terhadap
Behavioural  intention pada  pengguna Aplikasi Indrive di Bandung.
Age  tidak  berpengaruh  langsung signifikan  melalui  variable Behaviour Intentions terhadap Use  behavior pada pengguna  Aplikasi  Indrive  di  Bandung. Gender tidak berpengaruh langsung signifikan  melalui  variable Behaviour Intentions terhadap Use  behavior pada pengguna  Aplikasi  Indrive  di  Bandung. Experience tidak  berpengaruh  lansgung signifikan  melalui  variable Behaviour Intentions  terhadap Use  behavior pada pengguna  Aplikasi  Indrive  di  Bandung. Perfomance Expectancy
berpengaruh signifikan  melalui  variable Behaviour Intentions terhadap Use  behavior pada pengguna  Aplikasi  Indrive  di  Bandung. Social Influences tidak berpengaruh lansgung signifikan melalui variable Behaviour Intentions terhadap Use behavior pada pengguna Aplikasi Indrive di Bandung. Hedonic Motivation tidak berpengaruh terhadap Use behavior melalui variable Behaviour Intentions pada pengguna  Aplikasi  Indrive  di  Bandung. Price  Value berpengaruh  terhadap Use behavior melalui  variable Behaviour Intentions pada pengguna Aplikasi Indrive di  Bandung. Habit berpengaruh  terhadap Use  behavior melalui  variable Behaviour Intentions pada pengguna Aplikasi Indrive di Bandung

## DAFTAR PUSTAKA
Abrilia,  N.  D.,  &  Sudarwanto,  T.  (2020). Pengaruh  Persepsi  Kemudahan  Dan
Fitur  Layanan  Terhadap  Minat
Menggunakan E-Wallet Pada Apliksi
Dana Di Surabaya. Jurnal Pendidikan  Tata  Niaga ,  8(3),  1006–
1012.
Brown,  S.  A.  &  Venkatesh,  V.  (2005). Model of Adoption of Technology in the  Household:  A  Baseline  Model
Test  and  Extension  Incorporating Household Life Cycle. MIS Quarterly, 29 (4), 399-426
Edo,  M.,  Andilala,  A.,  Bachtiar,  F.  A.,  & Saputra,  M.  C.  (2018).  Analisis Pengaruh  Harga  ,  Persepsi  Ukuran  ,
Persepsi  Reputasi  ,  Dan  Kualitas Layanan Terhadap Kepercayaan KonsumenDalam Menggunakan
Transportasi  Online  (Studi  Kasus  : Go-Jek Indonesia), 2(4), 1638–1647. Malau,  Y.  (2016).  Penggunaan  Aplikasi Transportasi  Online  (Studi  Kasus  : Wilayah  Jabodetabek)  Abstract  : Smartphone  Usage  In  Supporting Business Needs And Daily Activities Of The General Society , Making The Developers And Makers Of Software To Create User-Friendly Appli. Mulyani,  A.  (2018).  Analisis  Penerimaan Dan Penggunaan Teknologi Aplikasi Ojek  Online  Menggunakan  Unified Theory  Of  Acceptance  And  Use Technology, 25–30.
Pertiwi,  Ni  Wayan  Yogi,  dan  Dodik Ariyanto.  (2017).  Penerapan  Model Utaut2  Untuk  Menjelaskan  Minat Dan  Perilaku  Penggunaan  Mobile Banking di Kota Denpasar. E-Jurnal Akuntansi Universitas Udayana 18(2): 1369- 1397.
Kusuma,  V.  (2015).  Pengembangan  dan Analisis  Kualitas  Sistem  Informasi
Ekstrakulikuler  Berbasis  WEB  dia SMANegeri 1 Purbalingga. Yogyakarta: UNY Putri,  L.  F.  S.,  &  Mahendra,  I.  (2017). Analisa Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Penerimaan Dan Penggunaan Aplikasi Go-Jek Menggunakan  Unified  Theory  Of Acceptance And Use Of Technology
( Utaut ), 13(1), 136–144
Sugiyono.  (2019).  Metode  Penelitian Kuantitatif,  Kualitatif,  Dan  R&D. Bandung: Alfabeta
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., &  Davis  F.  D.  (2003).  User
Acceptance of
Information
Technology: Toward a Unified View. MIS Quaterly, 27(3). 425-478 Venkatesh, V., Brown, S. A. & Hoehle, H. (2012).  Understanding  technology adoption in the household context: A comparison  of  seven  theoretical models.  ECIS  2012  -Proceedings  of the  20th  European  Conference  on Information Systems.