## Ekonomis: Journal of Economics and Business
Vol 8, No 1 (2024): Maret, 262-271
Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Batanghari Jambi Address: Jl. Slamet Ryadi, Broni-Jambi Kodepos: 36122 Webite: http://ekonomis.unbari.ac.id, email: ekonomis.unbari@gmail.com ISSN 2597-8829 (Online), DOI: 10.33087/ekonomis.v8i1.1328

## Penggunaan Mobile Banking di Denpasar Bali: Perspektif Digital Divide

## I Komang Arya Sindura Budiutama, Refi Rifaldi Windya Giri
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Telkom *Correspondence: komangarya04@gmail.com

## ABSTRAK
Perkembangan  teknologi  digital  pada  era  industri  4.0  telah  memudahkan  aktivitas  masyarakat.  Tingkat  akses internet di Indonesia mencapai 72,02 persen, menunjukkan tingginya penetrasi internet. Inovasi mobile banking dari Bank Indonesia telah  membantu mempermudah transaksi,  meskipun  nilai transaksi  mobile  banking  masih lebih  rendah  daripada  transaksi  melalui  bank  konvensional.  Di  Bali,  yang  merupakan  daerah  dengan pertumbuhan ekonomi pesat dan tingkat akses internet yang tinggi, ditambah dengan transaksi menggunakan e- money semakin meningkat. Namun disisi lian, tingkat literasi digital di Bali masih rendah, dengan skor sebesar 47,48,  yang  perlu  ditingkatkan.  Penggunaan  mobile  banking  perlu  diimbangi  dengan  upaya  menjembatani kesenjangan  digital  (digital  divide).  Penelitian  menggunakan  metode  kuantitatif  dengan  teknik  analisis  data menggunakan PLS-SEM dengan software WarpPLS 7.0. Menggunakan teknik sampel nonprobability sampling dengan  jenis  purposive  sampling.  Pengumpulan  data  menggunakan  data  primer  dan  data  sekunder  dengan menyebarkan kuesioner. Jumlah sampel dalam penelitian ini sebanyak 302 sampel dengan populasi masyarakat yang  menggunakan  mobile  banking di  Kota Denpasar. Menunjukkan bahwa  motivation, physical and  material access,  mobile  banking  skills,  dan  usage.  saling  berpengaruh  secara  signifikan  dan  positif  dalam  penggunaan mobile banking di Kota Denpasar.
Kata kunci : kesenjangan digital; mobile banking; perilaku konsumen; literasi digital.

## ABSTRACT
The development of digital technology in the era of Industry 4.0 has facilitated societal activities. The internet penetration  rate  in  Indonesia  has  reached  72.02  percent,  indicating  high  internet  access.  The  innovation  of mobile  banking  by  Bank  Indonesia  has  helped  simplify  transactions,  although  the  value  of  mobile  banking transactions is still lower compared to conventional banks. In Bali, a region  with rapid economic growth and high internet access, coupled with the increasing use of e-money, however, the level of digital literacy in Bali is still low,  with a score of 47.48, which needs to  be improved. The use of mobile banking  needs to be balanced with  efforts  to  bridge  the  digital  divide.  The  research  utilizes  a  quantitative  method  with  data  analysis techniques using  PLS-SEM through WarpPLS 7.0 software. Nonprobability purposive sampling  is  used as the sampling  technique.  Data  collection  involves  primary  and  secondary  data  through  the  distribution  of questionnaires. The sample size in this research is 302 respondents from the population of mobile banking users in  Denpasar.  The  findings  indicate  that  motivation,  physical  and  material  access,  mobile  banking  skills,  and usage significantly and positively influence the use of mobile banking in Denpasar.
Keywords : digital divide; mobile banking; consumer behavior; digital literacy.

## PENDAHULUAN
Teknologi  Informasi dan komunikasi (TIK)  merupakan salah satu landasan dasar masyarakat modern. Banyak negara percaya pemahaman TIK dan penguasaan keterampilan terhadap TIK menjadi prioritas  utama  dalam  proses  pertumbuhan  ekonomi  (Özer  et  al.,  2021).  Pesatnya  perkembangan teknologi  informasi  membawa  perubahan  pada  kebiasaan  masyarakat  yang  serba  digital.  Menurut APJII  (2022)  Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesaia  dari  jumlah  masyarakat  Indonesia sebesar  270,20  juta  jiwa,  terdapat  210,02  juta  jiwa  yang  terkoneksi  dengan  internet  dimana  dengan tingkat  penetrasi  sebesar  77,02  persen.  Adanya  revolusi  industri  4.0  membuat  semua  kegiatan masyarakat  dibantu  dengan  adanya  teknologi  yang  serba  digital.  Transformasi  digital  tersebut mencakup  proses  digitalisasi  dengan  fokus  terhadap  efisiensi  serta  inovasi  digital  (Vial,  2019). Pemanfaatan  teknologi  informasi  memberikan  manfaat  positif  dalam  berbagai  aspek  kehidupan manusia,  termasuk  dalam  konteks  perbankan  (Wanda,  et  al.,  2019a).  Selaras  dengan  perkembangan
tersebut, industri keuangan menyuguhkan adanya financial technology atau sering kita dengar sebagai fintech.
Peraturan  BI  Nomor  18/40/PBI/2016  menyebutkan  bahwa  perkembangan  teknologi  dan sistem  informasi  terus  melahirkan  berbagai  inovasi,  khususnya  yang  berkaitan  dengan financial technology dalam  rangka  memenuhi  kebutuhan  masyarakat,  termasuk  sistem  pembayaran. Fintech yang berkembang sejalan dengan kebutuhan masyarakat pada sistem pembayaran mendorong industri perbankan  untuk  menyediakan  transaksi  yang  dapat  dilakukan  melalui  ponsel  atau  yang  dikenal dengan  mobile  banking.  Pelayanan  perbankan  seluler  dapat  dipandang  sebagai  respons  dari  bank terhadap permintaan  sejumlah pelanggan  (Arditya & Rifaldi, 2021.) Melihat potensi dari  keberadaan mobile banking yang memiliki efisiensi yang tinggi, banyak bank akan terus melakukan inovasi untuk layanan  tersebut  (Wanda,  et  al.,  2019b).  Penggunaan  teknologi  digital  dalam  sistem  pembayaran memungkinkan transaksi pembayaran tanpa menggunakan uang tunai menjadi lebih mudah (Sisilia et al.,  2020).  Hal  itu  akan  ikut  menyukseskan  Gerakan  Nasional  Non-Tunai  (GNNT)  yang  sudah  ada sejak 2014 (Apriliani, et al., 2019). Pada tahun 2022, layanan perbankan seluler populer di Indonesia meliputi  M-bca,  Bri  Mobile,  M-banking  Mandiri,  BNI  Mobile,  dan  CIMB  Niaga  Mobile  (Salma  & Giri, 2023).
Berdasarkan catatan Bank  Indonesia, perbandingan  nilai transaksi  antara mobile banking dan nilai  transaksi  bank  umum  terdapat  kenaikan,  namun  hanya  berkisar  di  6,95  persen  pada  bulan  Mei, 7,74  persen  pada  bulan  Juni,  dan  8,01  persen  di  bulan  Juli  (Bank  Indonesia,  2021).  Hal  tersebut menunjukkan  nilai  yang  rendah  untuk  transaksi  mobile  banking  di  Indonesia.  Fenomena  ini menggambarkan adanya kesenjangan digital atau digial divide terhadap penggunaan mobile banking. Pertumbuhan  pengguna m-banking di  Indonesia  sejalan  dengan  pertumbuhan  ekonomi  baik dalam  kegiatan  bisnis  maupun  aktivitas  sehari-hari.  Bali  sebagai  salah  satu  daerah  dengan pertumbuhan  ekonomi  yang  pesat  ditandai  dengan  pesatnya  pertumbuhan  pariwisata  yang  mengarah pada  kebutuhan  untuk  bertransaksi  secara  efisien.  Meskipun  pariwisata  di  Bali  mengalami keterpurukan pada masa pandemi, di sisi lain, transaksi digital mengalami peningkatan, tercermin dari tingginya  transaksi  uang  elektronik  atau e-money, mengkonfirmasi  terjadinya  pergeseran  konsumen kearah digital (Bank Indonesia, 2021). Kondisi tersebut mendukung peningkatan penggunaan fasilitas bank  khususnya mobile  banking untuk  memenuhi  kebutuhan  transaksi  masyarakat  yang  semakin mengarah  pada  pemanfaatan  teknologi.  Selain  itu,  untuk  mendukung  pergeseran  masyarakat  kearah transaksi  digital  dari  data  BPS  Bali,  sudah  menunjukkan  hasil  yang  cukup  baik  dalam  ketersediaan infrastruktur  yang  diperlukan.  Yang  terbukti  dengan  implementasi  layanan  yang  disediakan  oleh  BI dengan  penyebaran  pedagang  menggunakan  QRIS  sebagai  metode  pembayaran  elektronik.  Bali menempati  peringkat  keenam  secara  nasional  dalam  hal  ini.  Di  Kota  Denpasar,  penyebaran  QRIS mencapai 43%, angka yang lebih tinggi dari kabupaten lain di Bali. Tingkat adopsi QRIS yang tinggi ini  membuatnya  menjadi  metode  pembayaran  elektronik  yang  populer  di  kalangan  pedagang  di  kota Denpasar (Bank  Indonesia, 2021). Hal ini ikut menyukseskan Gerakan Nasional Non-Tunai (GNNT) yang sudah ada sejak 2014 (Apriliani, et al., 2019).
Namun  pergeseran  konsumen  kearah  digital  yang  disebutkan  oleh  Bank  Inodnesia  dan ketersediaan  infrastruktur  yang  memadai,  tidak  adanya  keselarasan  masyarakatnya  dengan  tingkat literasi digital. Dari data Digital Competitiveness  Index 2022, Bali berada pada urutan ke 28 dari 34 provinsi yang ada di Indonesia. Jika dibandingkan dengan provinsi yang menduduki peringkat pertama yaitu  DI  Yogyakarta,  terdapat  selisih  skor  yang  sangat  jauh  dan  juga  skor  dari  Bali  sebesar  47,48 masih  dibawah  skor  median  nasional  yang  berada  pada  kisaran  62.9  (Ventures,  2022).  Rendahya tingkat  literasi  digital  didukung  dengan  tingkat  pendidikan  yang  belum  merata  di  Bali  khususnya antara jenjang pendidikan SMA sederajat dengan Diploma dan Sarjana memiliki selisih 17.84 persen (BPS, 2018).
Penelitian  ini  dilandaskan  oleh  fenomena digital  divide pada  penggunaan mobile  banking . Penelitian  ini  meneliti mobile  banking di  Bali  yang  merupakan  daerah  penyumbang  devisa  negara terbesar  kedua  di  Indonesia,  serta  jangkauan  internet  yang  luas.  Dengan  fokus  pada  Kota  Denpasar sebagai  ibu  kota,  dan  pusat  pariwisata  di  Bali.  Denpasar  memiliki  tingginya  akses  internet  yang ditambah  dengan  jumlah  transaksi digital yang  tinggi  dilihat  dari  penggunaan  QIRIS  yang  mencapai angka 43%, namun disisi lain indeks  literasi  digital yang rendah, ditambah degan  tingkat  pendidiakn yang  belum  mereata.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  kesenjangan digital dalam mengakases mobile banking, pada Kota Denpasar.

## Digital Divide
Kesenjangan  digital  muncul  dari  fakta  bahwa  akses  terhadap  teknologi  informasi  dan komunikasi  (TIK)  tidak  merata,  sehingga  tidak  semua  orang  dapat  menggunakan  atau  menerapkan teknologi  informasi  dan  komunikasi  (TIK)  untuk  berpartisipasi  secara  lebih  efektif  (Soomro  et  al., 2020). Digital divide didefinisikan sebagai ketidaksetaraan di mana empat jenis akses dapat dirasakan secara berurutan yakni motivation, physical access, digital skill, dan different usage (Dijk, 2012). 1. Motivation. Motivation atau motivasi didefinisikan sebagai kemauan atau keinginan individu untuk terhubung  dengan  teknologi  informasi  atau  TIK  yang  dapat  dipengaruhi  secara  social  oleh lingkungan  dan  secara  psikologis  oleh  perasaan  individu  saat  berhadapan  dengan  teknologi informasi.
2. Physical  &  Material  Access. Akses  fisik  dan  material  merupakan  sumber  daya  dan  askesibilitas teknologi  yang  dapat  berupa  perangkat  teknologi  yaitu  hardware  dan  software  serta  infrastruktur pendukung yang tersedia di wilayah misalnya kemudahan dan kelancaran akses internet.
3. Digital Skill. Digital Digital skill adalah kemampuan individu untuk menggunakan dan mengelola perangkat  lunak  ( software) dan  perangkat  keras (hardware). Semakin  banyak  keterampilan  yang dikembangkan  maka  semakin  tepat  penggunaan  atau usage terhadap  teknologi  pada  aplikasi tertentu.
4. Usage.  Usage mengacu  pada  waktu  dan  frekuensi,  jumlah  keragaman  aplikasi  yang  digunakan, efektifitas penggunaan dan kereatifitas penggunaannya.

## Mobile Banking
Mobile  banking  merupakan  multi-platform  antara  operator  seluler  dengan  perbankan  yang mengintegrasikan  komunikasi  seluler  dengan  uang  elektronik  untuk  memfasilitasi  transaksi  bank melalui  ponsel  (Jauhiainen  et  al.,  2022).  Layanan  ini  merupakan  jenis  sistem  informasi  terkini  yang memanfaatkan  Internet  dan  World  Wide  Web,  yang  telah  mengubah  cara  konsumen  melaksanakan aktivitas keuangan di dunia maya (Giri et al., 2019). Mobile banking memungkinkan konsumen untuk dapat  mengakses  atau  menggunakan  rekening  bank  melalui  handphone  untuk  melakukan  transaksi mulai  dari  cek  saldo  dan  transfer  dana  ataupun  fitur  lainnya  yang  ada  di  mobile  banking  hingga transaksi  yang  lebih  canggih  seperti  perdagangan  saham  (Barnes  &  Corbitt,  2003).  Pelayanan perbankan  seluler  dapat  dipandang  sebagai  respons  dari  bank  terhadap  permintaan  sejumlah pelanggan.  Pentingnya  memperhatikan  keterampilan  digital  menjadi  faktor  utama  dalam  penggunaan layanan perbankan melalui perangkat seluler (Hukama et al., 2023).

## METODE
Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif  untuk  meneliti  populasi  tertentu  dimana  data berupa angkaangka dan dianalisis secara statistik menggunakan PLS-SEM dengan software WarpPLS 7.0. Sampel pada penelitian ini berjumlah 302 yang berasal dari Kota Denpasar. Data tersebut diambil menggunakan  teknik  nonprobability  jenis  purposive  sampling  dengan  populasi  pengguna  mobile banking di Denpasar, Bali. Penentuan jumlah sampel pada penelitian ini menggunakan teknik analisis Structural  Equation  Model  (SEM).  Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  adalah  melalui penyebaran kuesioner pada online platform.

## HASIL
Dalam  pengukuran  nilai convergent  validity ,  terdapat  dua  metode  yang  umum  digunakan, yaitu  nilai loading  factor dan  nilai  AVE.  Biasanya,  nilai loading  factor yang  diterima  adalah  lebih besar  dari  0,7.  Namun,  untuk  penelitian  tahap  awal  atau  penelitian  mengenai  adopsi  baru  seperti penelitian  ini  mengenai digital  divide di  Indonesia,  peneliti  akan  menggunakan  nilai outer  loading dengan  persyaratan  lebih  besar  dari  0,4  (Hair,  et  al,  2017).  Selain  itu,  nilai  AVE  ( average  variance extracted )  sebesar  0,5  atau  lebih  menunjukkan  bahwa  rata-rata  konstruk  menjelaskan  50%  dari  nilai validitas. Nilai AVE ini juga digunakan untuk mengukur convergent validity (Hair, et al, 2017) .
I  Komang  Arya  Sindura  Budiutama  dan  Refi  Rifaldi  Windya  Giri,  Penggunaan  Mobile  Banking  di Denpasar Bali: Perspektif Digital Divide
Tabel 1

## Hasil Uji Nilai Convergent Validity
Variabel Item Loading Factor (>0,4) AVE (>0.5) Kesimpulan Motivation (MOT) MOT 1 (0.756) 0.670 Valid MOT 2 (0.848) Valid MOT 3 (0.832) Valid MOT 4 (0.822) Valid MOT 5 (0.833) Valid Physical and material access (PMA) PMA 1 (0.655) 0.644 Valid PMA 2 (0.902) Valid PMA 3 (0.889) Valid PMA 4 (0.739) Valid Mobile banking skill (MBS) MBS 1 (0.853) 0.626 Valid MBS 2 (0.734) Valid MBS 3 (0.853) Valid MBS 4 (0.870) Valid MBS 5 (0.895) Valid MBS 6 (0.775) Valid MBS 7 (0.762) Valid MBS 8 (0.895) Valid MBS 9 (0.860) Valid MBS 10 (0.775) Valid MBS 11 (0.866) Valid MBS 12 (0.860) Valid MBS 13 (0.802) Valid MBS 14 (0.882) Valid MBS 15 (0.896) Valid MBS 16 (0.857) Valid MBS 17 (0.854) Valid MBS 18 (0.808) Valid MBS 19 (0.874) Valid MBS20 (0.604) Valid MBS 21 (0.668) Valid MBS 22 (0.678) Valid MBS 23 (0.728) Valid MBS 24 (0.762) Valid MBS 25 (0.716) Valid MBS 26 (0.713) Valid MBS 27 (0.676) Valid MBS 28 (0.731) Valid MBS 29 (0.629) Valid MBS 30 (0.731) Valid Usage (USG) USG 1 (0.855) 0.725 Valid USG 2 (0.756) Valid USG 3 (0.851) Valid USG 4 (0.894) Valid USG 5 (0.879) Valid USG 6 (0.866) Valid Sumber: data olahan
Hasil  pengolahan  data  tersebut  dilakukan  menggunakan  software  WarpPLS  7.0.  Variabel motivation yang terdiri dari (MOT1, MOT2, MOT3, MOT4, dan MOT5) memiliki nilai loading factor (>  0,4)  sehingga  menunjukkan  bahwa  semua  indikator  dalam  variabel motivation valid.  Variabel physical  and  material  access yang  terdiri  dari  (PMA1,  PMA2,  PMA3,  dan  PMA4)  memiliki  nilai loading factor (> 0,4) yang menunjukkan variabel physical and material access dapat dikatakan valid. Untuk  variabel mobile  banking  skill yang  terdiri  dari  30  indikator  dari  (MBS1  –  MBS30)  rata-rata memiliki nilai loading factor (> 0,4) yang dapat diartikan semua variabel mobile banking skill valid. Dan  yang  terakhir  terdapat  variabel usage ,  yang  terdiri  dari  6  indikator  (USG1  –  USG6)  rata-rata memiliki  nilai loading  factor (>  0,4)  yang  dapat  diartikan  semua  variabel  pada  variabel usage juga valid.
Nilai average variance distracted (AVE) sesuai dengan hasil pengolahan data menggunakan software WarpPLS 7.0 harus (> 0,5). Berdasarkan hasil pengolahan data semua variabel laten seperti motivation, physical and material access, mobile banking skill, usage memiliki nilai  AVE lebih dari
0,5  yang  dimana  semua  variabel  laten  tersebut  memiliki  nilai  validitas  yang  tinggi.  Dari  hasil perngolahan  data  diatas,  semua  variabel  laten  yang  diteliti  dapat  menggunakan  indikator  atau  item pada setiap pertanyaan yang ada,  karena semua indikator berdasarkan loading factor dan AVE telah valid sesuai dengan ketentuan yang ada.
Discriminant  validity digunakan  untuk  menunjukkan  seberapa  besar  sebuah  konstruk  atau variabel  laten  terbukti  berbeda  dengan  konstruk  lain  (Sholihin  &  Ratmono,  2020).  Pengujian discriminant  validity dilakukan  dengan  melihat  hasil  dari cross  loading dan fornell-lacker  creation . Ketentuan  pertama  yang  dilakukan  oleh cross  loadings ialah  melihat  nilai  indikator  loading  harus lebih besar dari pada indikaotr konstruk lainnya. Sedangkan untuk ketentuan kedua terhadap fornell- lacker creation , dengan membandingkan akar AVE dengan nilai AVE dimana akar AVE harus lebih besar dibandingkan dengan nilai AVE (Sholihin & Ratmono, 2020).
Tabel 2 Hasil Uji Cross Loading MOT PMA MBS USG MOT 1 (0.756) 0.167 -0.053 0.303 MOT 2 (0.848) -0.109 -0.055 -0.270 MOT 3 (0.832) 0.032 -0.055 0.117 MOT 4 (0.822) 0.176 -0.299 0.438 MOT 5 (0.833) -0.245 0.454 -0.549 PMA 1 -0.667 (0.655) -0.127 0.586 PMA 2 -0.106 (0.902) -0.156 -0.061 PMA 3 -0.085 (0.889) -0.007 0.006 PMA 4 0.824 (0.739) 0.311 -0.453 MBS 1 -0.058 -0.031 (0.853) 0.130 MBS 2 -0.205 0.288 (0.734) 0.626 MBS 3 -0.058 -0.031 (0.853) 0.130 MBS 4 0.236 -0.065 (0.870) -0.151 MBS 5 0.270 -0.129 (0.895) -0.136 MBS 6 0.258 -0.085 (0.775) -0.427 MBS 7 -0.255 0.311 (0.762) 0.610 MBS 8 0.270 -0.129 (0.895) -0.136 MBS 9 0.121 -0.150 (0.860) 0.104 MBS 10 -0.027 0.034 (0.775) 0.708 MBS 11 0.070 -0.101 (0.866) 0.006 MBS 12 0.121 -0.150 (0.860) 0.104 MBS 13 -0.086 0.050 (0.802) -0.175 MBS 14 0.387 -0.130 (0.882) -0.359 MBS 15 0.220 -0.070 (0.896) -0.183 MBS 16 0.229 -0.034 (0.857) -0.253 MBS 17 0.045 -0.020 (0.854) -0.065 MBS 18 -0.053 0.060 (0.808) -0.091 MBS 19 0.237 -0.127 (0.874) -0.225 MBS20 0.322 -0.116 (0.604) -0.567 MBS 21 0.370 -0.225 (0.668) -0.505 MBS 22 -0.571 0.276 (0.678) -0.079 MBS 23 -0.646 0.249 (0.728) 0.116 MBS 24 -0.308 0.141 (0.762) 0.321 MBS 25 -0.393 -0.055 (0.716) -0.191 MBS 26 0.053 -0.105 (0.713) -0.212 MBS 27 0.158 -0.240 (0.676) -0.491 MBS 28 -0.431 0.255 (0.731) 0.496 MBS 29 -0.228 0.275 (0.629) 0.459 MBS 30 -0.431 0.255 (0.731) 0.496 USG 1 -0.098 0.139 -0.055 (0.855) USG 2 0.028 0.040 0.292 (0.756) USG 3 0.013 0.021 -0.225 (0.851) USG 4 0.063 -0.080 -0.049 (0.894) USG 5 0.055 -0.204 0.381 (0.879) USG 6 -0.061 0.097 -0.314 (0.866) Sumber: data olahan
Tabel 2 menunjukkan bawasannya secara spesifik nilai loading factor dari tiap indikator pada masing-masing  variabel  laten  lebih  besar  dibandingkan  dengan  nilai loading  factor lainnya.  Hal tersebut menandakan bahwa  semua  konstruk  pada variabel  laten memiliki  nilai discriminant validity yang  baik.  Dan  untuk fornell-lacker sendiri  secara  lebih  spesifik  nilai  akar  AVE  setiap  konstruknya harus  lebih  besar  dibandingkan  dengan  nilai  AVE.  Sedangkan  Tabel  3  menjelaskan  metode fornell- lacker diatas, untuk pegujian validitas diskriminan menunjukkan mempunyai nilai validitas yang baik. Dikarenakan  nilai  akar  AVE  setiap  konstruk  yang  diukur  lebih  besar  dengan  nilai  AVE  konstruk lainnya. Hal tersebut bisa digunakan karena sudah sesuai dengan ketentuan yang ada.
Tabel 3

## Hasil Uji fornell lacker
Variabel AVE √AVE Keterangan MOT 0.670 0.818  Valid PMA 0.644 0.802  Valid MBS 0.626 0.791  Valid USG 0.725 0.851  Valid
Sumber: data olahan
Reliability mengarah  pada  sejauh  mana  suatu  variabel  laten  konsisten  dan  akurat  dalam mengukur  suatu  konsep  yang  diwakili  (Ghozali,  2021).  Evaluasi  yang  digunakan  dalam  pengukuran reliability yaitu Cronbach’s  Alpha dan Composite  Reliability.  Cronbach’s  Alpha digunakan  untuk mengukur  sejauh  mana  item  pengukuran  dianggap  setara  atau  sejalan  satu  sama  lain  sedangkan Composite  Reliability untuk  mengukur  sejauh  mana  item  pengukuran  yang  digunakan  dapat diandalkan dalam mengukur suatu konstruk, nilai yang harus dipenuhi untuk kedua evaluasi tersebut harus  diatas  dari  0,7  (Ghozali,  2021).  Tabel  4  terlihat  evaluasi  nilai Cronbach’s  alpha telah  berada pada nilai (> 0,7). Dan dilain sisi untuk evaluasi composite reliability juga sudah menunjukkan angka pada nilai (> 0,7) sesuai dengan aturan yang ditetapkan (Ghozali, 2021). Sehingga dari data ditas bisa diartikan  item-item  penelitian  dapat  digunakan  untuk  mengukur  gejala  yang  sama  serta  pertanyaan penelitian dapat dipahami secara konsistem terutama oleh responden yang berasal dari Kota Densapar, Bali.

## Tabel 4
Hasil Uji Reability Variabel Cronbach’s Alpha (>0.7) Composite Reliability (>0.7) Keterangan MOT 0.877 0.910  Reliabel PMA 0.809 0.877  Reliabel MBS 0.626 0.980  Reliabel USG 0.725 0.940  Reliabel
Sumber: data olahan
Koefisien  determinasi  atau R-squared yang  menunjukkan  seberapa  kuat  persentase  variasi konstruk  (eksogen)  mempengaruhi  variasi  konstruk  (endogen).  semakin  tinggi  nilai R-squared menunjukkan model yang baik. Syarat dalam melakukan evaluasi pada R-squared dapat digolongkan menjadi  tiga kategori  seperti 0.67 (kuat), 0.33 (moderat), dan 0.19 (lemah)  (Ghozali, 2021). Tabel 5 menjelaskan  tentang  nilai  dari  koefisien  determinasi  atau  R-squares.  Dimana  untuk motivation tidak memiliki nilai R² karena bukan sebagai konstruk endogen. Selanjutnya terdapat physical and material access memiliki nilai R² sebesar 0, 457 dengan kategori (moderat). Disusul oleh mobile banking skill memiliki  nilai  R²  sebesar  0,511  dengan  kategori  (moderat).  Dan  yang  terakhir  terdapat usage memiliki  nilai  R²  sebesar  0,653  dengan  kategori  (moderat).  Sehingga  dari  hasil  tersebut  dapat menjelaskan  bawasannya  setiap  konstruk  eksogn  memberikan  pengaruh  yang  (moderat)  kepada konstruk endogen lainnya.
Tabel 5 Uji Koefisien Determinasi (R²) Variabel Nilai Determinasi (R²) Keterangan MOT PMA 0.457  Moderat MBS 0.511  Moderat USG 0.653  Moderat
Sumber: data olahan
Evaluasi effect  size ini  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  ada  perubahan  pada  nilai  R- squared,  jika  suatu  variabel  laten  di  keluarkan.  Terdapat  tiga  kategori  yang  menunjukkan effect  size diantaranya  yaitu  kategori  lemah  (0,02),  medium  (0,15),  dan  besar  (0,35)  (Sholihin  &  Ratmono, 2020).  Tabel  6  menjelaskan  mengenai  pengujian effect  size pada  penelitian  ini,  dimana  berdasarkan kategori yang ada, semua variabel memiliki kategori besar karena semua variabel memiliki nilai lebih dari  (0,35).  Dimana  untuk  variabel physical  and  material  access memiliki  nilai  f²  (0,523)  dengan kategori besar. Selanjutnya ada variabel mobile banking skill memiliki nilai f² (0,504) dengan kategori besar, dan yang terakhir  ada variabel usage memiliki nilai f² (0,698) dengan kategori besar. Dengan hasil  tersebut  uji effect  size ini  dapat  menjelaskan  jika  terdapat  variabel  yang  ditambahkan  atau dihilangkan akan memberikan efek yang bersar terhadap nilai R-squared .
Tabel 6 Uji Effect size (f²) Variabel Nilai Effect Size (F²) Keterangan MOT PMA 0.523  Besar MBS 0.504  Besar USG 0.698  Besar
Sumber: data olahan
Uji Q-squared digunakan  untuk  melakukan  penilaian  validitas  prediktif  antara  variabel independent  dengan  dependen,  dan  dari  penilian  tersebut  apakah  terdapat  relevansi  antara  variabel yang  ada  pada  model.  Untuk  pengujian  Q²  dinyatakan  layak  apabila  nilai  setiap  variabelnya  (>  0) (Sholihin & Ratmono, 2020).

## Tabel 7
Uji Predictive Relevance (Q²) Variabel Nilai Predictive Relevance (Q²) Keterangan MOT PMA 0.530  Baik MBS 0.510  Baik USG 0.706  Baik Sumber: data olahan
Tabel 7 menjelaskan bawasannya untuk variabel physical and material access memiliki nilai Q-squared sebesar  0,530  dengan  kategori  baik.  Dilanjutkan  dengan  variabel mobile  banking  skill memiliki nilai Q-squared sebesar 0,510 dengan kategori baik. Dan untuk variabel terakhir yaitu usage memiliki  nilai Q-squared sebesar  0,706  dengan  kategori  baik.  Sehingga  untuk  pengujian Q-squared pada  penelitian  ini  semua  variabelnya  lebih  dari  0  denagn  kategori  baik,  yang  berarti  model  sudah memiliki prediktif yang layak dan setiap variabelnya memiliki relevansi yang baik.

## Pengaruh motivation terhadap physical and material access
Hasil  pengolahan  data  diatas  menunjukkan  hasil  pengujian  pada  hipotesis  1  (H1)  yaitu variabel  motivation  (MOT)  terhadap  physical  and  material  access  (PMA)  menunjukkan  adanya pengaruh  positif  dan  signifikan.  Itu  dibuktikan  dengan  nilai  P-value  sebesar  <  0.01  dan  nilai  path coefficient  sebesar  0,71.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  setiap  individu  di  Kota  Denpasar  sudah memiliki dorongan atau motivasi yang kuat dalam menggunakan akses fisik dan material seperti wifi,
jaringan  internet,  smartphone,  dan  kesiapan  fisik  lainnya  pada  setiap  individu  dalam  menggunakan akses tersebut.

## Pengaruh physical and material access terhadap mobile banking skill
Hasil  pengolahan  data  diatas  menunjukkan  hasil  pengujian  pada  hipotesis  2  (H2)  yaitu variabel  physical  and  material  access  (PMA)  terhadap  mobile  banking  skill  (MBS)  menunjukkan adanya pengaruh positif dan  signifikan.  Itu  dibuktikan dengan  nilai P-value  sebesar < 0,01 dan nilai path  coefficient  sebesar  0,71.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  setiap  indivitu  di  Kota  Denpasar  yang memiliki akses fisik dan material seperti wifi, jaringan internet, smartphone, dan kesiapan fisik yang cukup  maka  akan  berpotensi  memiliki  pengetahuan  atau  keterampilan  dalam  menggunakan  mobile banking.

## Pengaruh mobile banking skill terhadap usage
Hasil pengolahan data ditas menunjukkan hasil pengujian pada hipotesis 3 (H3) yaitu variabel mobile  banking  skill  (MBS)  terhadap  usage  (USG)  menunjukkan  adanya  pengaruh  positif  dan signifikan.  Itu  dibuktikan  dengan  nilai  P-value  <  0,01  dan  nilai  path  coefficient  0,83.  Hal  ini menunjukkan bahwa setiap individu di Kota Denpasar sudah memiliki keterampilan atau kemampuan dalam menggunakan mobile banking, berpotensi menggunakan atau mengaplikasikan keterampilannya dalam penggunaan mobile banking.

## Pengaruh education memoderasi hubungan antara motivation terhadap physical and material access
Hasil  pengolahan  data  diatas  menunjukkan  hasil  pengujian  pada  hipotesis  4  (H4)  yaitu Education  memoderasi  hubungan  motivation  (MOT)  terhadap  physical  and  material  access  (PMA) menunjukkan  adanya  hubungan  positif  namun  tidak  signifikan.  Itu  dibuktikan  dengan  nilai  P-value 0,39 dan nilai path coefficient 0,02. Hal ini menunjukkan bahwa perbedaan tingkat pendidikan setiap individu yang ada di Kota Denpasar, tidak memberikan pengaruh pada setiap individu dalam memiliki dorongan atau motivasi yang kuat untuk menggunakan akses fisik dan material seperti wifi, jaringan internet, smartphone, dan kesiapan fisik lainnya.

## Pengaruh age memoderasi hubungan antara motivation terhadap physical and material access
Hasil  pengolahan  data  diatas  menunjukkan  hasil  pengujian  pada  hipotesis  5  (H5)  yaitu  age memoderasi hubungan motivation (MOT) terdahap physical and material access (PMA) menunjukkan adanya  hubungan  yang  positif  namun  tidak  signifikan.  Itu  dibuktikan  dengan  nilai  P-value  sebesar 0,18 dan nilai path coefficient 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa perbedaan usia setiap individu yang ada  di  Kota  Denpasar,  tidak  memberikan  pengaruh  pada  setiap  individu  dalam  memiliki  dorongan atau  motivasi  yang  kuat  untuk  menggunakan  akses  fisik  dan  material  seperti  wifi,  jaringan  internet, smartphone, dan kesiapan fisik lainnya.

## Pengaruh gender memoderasi hubungan antara motivation terhadap physical and material access
Hasil pengolahan data diatas menunjukkan hasil pengujian pada hipotesis 6 (H6) yaitu gender memoderasi hubungan motivation (MOT) terhadap physical and material access (PMA) menunjukkan adanya  hubungan  yang  positif  namun  tidak  signifikan.  Itu  dibuktikan  dengan  nilai  P-value  sebesar 0,10  dan  nilai  path  coefficient  0,07.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  perbedaan  jenis  kelamin  setiap individu yang ada di Kota Denpasar, tidak memberikan pengaruh pada setiap individu dalam memiliki dorongan atau motivasi yang kuat untuk menggunakan akses fisik dan material seperti wifi, jaringan internet, smartphone, dan kesiapan fisik lainnya.

## Pengaruh  education  memoderasi  hubungan  antara  physical  and  material  access  terhadap  mobile banking skill
Hasil  pengolahan  data  diatas  menunjukkan  hasil  pengujian  pada  hipotesis  7  (H7)  yaitu  edu memoderasi  terhadap  hubungan  physical  and  material  access  (PMA)  terhadap  mobile  banking  skill (MBS)  menunjukkan  adanya  hubungan  yang  positif  namun  tidak  signifikan.  Itu  dibuktikan  dengan nilai  P-value  0,38  dan  nilai  path  coefficient  0,02.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  perbedaan  tingkat pendidikan  tidak  memberikan  pengaruh  pada  setiap  individu  yang  ada  di  Kota  Denpasar  ketika mereka  telah  memiliki  akses  fisik  dan  material  seperti  wifi,  jaringan  internet,  smartphone,  serta
kesiapan  fisik  untuk  mengadopsi,  mempelajari  hingga  memiliki  skill  terkait  penggunaan  mobile banking.

## Pengaruh age memoderasi hubungan antara  physical and material access terhadap mobile banking skill
Hasil  pengolahan  data  diatas  menunjukkan  hasil  pengujian  pada  hipotesis  8  (H8)  yaitu age memoderasi  hubungan physical  and  material  access (PMA)  terhadap mobile  banking  skill (MBS) menunjukkan adanya hubungan yang positif dan signifikan. Itu dibuktikan dengan nilai P-value 0,03 dan nilai path coefficient 0,11. Hal ini menunjukkan bahwa perbedaan umur terdapat pengaruh pada setiap  individu  yang  ada  di  Kota  Denpasar  ketika  mereka  telah  memiliki  akses  fisik  dan  material seperti  wifi,  jaringan  internet, smartphone ,  serta  kesiapan  fisik  untuk  mengadopsi,  mempelajari hingga memiliki skill terkait penggunaan mobile banking .

## Pengaruh  gender  memoderasi  hubunagn  antara  physical  and  material  access  terhadap  mobile banking skill
Hasil pengolahan data diatas menunjukkan hasil pengujian pada hipotesis 9 (H9) yaitu gender memoderasi  hubungan  physical  and  material  access  (PMA)  terhadap  mobile  banking  skill  (MBS) menunjukkan  adanya  hubungan  yang  positif  namun  tidak  signifikan.  Itu  dibuktikan  dengan  nilai  P- value 0,12 dan nilai path coefficient 0,07. Hal ini menunjukkan bahwa perbedaan jenis kelamin tidak memberikan pengaruh pada setiap individu yang ada di Kota Denpasar ketika mereka telah memiliki akses  fisik  dan  material  seperti  wifi,  jaringan  internet,  smartphone,  serta  kesiapan  fisik  untuk mengadopsi, mempelajari hingga memiliki skill terkait penggunaan mobile banking.

## Pengaruh education memoderasi hubungan mobile banking skill terdahap usage
Hasil  pengolahan  data  diatas  menunjukkan  hasil  pengujian  pada  hipotesis  10  (H10)  yaitu Education  memoderasi  hubungan  mobile  banking  skill  (MBS)  terhadap  usage  (USG)  menunjukkan adanya hubungan yang positif namun tidak signifikan yang dibuktikan dengan nilai P-value 0,09 dan nilai  path  coefficient  0,08.  Hal  ini  mennunjukkan  bahwa  perbedaan  tingkat  pendidikan  tidak memberikan  pengaruh  pada  setiap  individu  yang  ada  di  Kota  Denpasar  ketika  mereka  memiliki kemampuan  atau  keahlian  terkait  menggunakan  mobile  banking,  untuk  menggunakan  atau mengaplikasikan keterampilannya dalam penggunaan mobile banking.

## Pengaruh age memoderasi hubungan mobile banking skill terhadap usage
Hasil pengolahan data diatas menunjukkan hasil pengujian pada hipotesis 11 (H11) yaitu age memoderasi  hubungan  mobile  banking  skill  (MBS)  terhadap  usage  (USG)  menunjukkan  adanya hubungan yang positif namun tidak signifikan. Itu dibuktikan dengan nilai P-value 0,41 dan nilai path coefficient  0,01.  Hal  ini  mennunjukkan  bahwa  perbedaan  umur  tidak  memberikan  pengaruh  pada setiap individu yang ada di Kota Denpasar ketika mereka memiliki kemampuan atau keahlian terkait menggunakan  mobile  banking,  untuk  menggunakan  atau  mengaplikasikan  keterampilannya  dalam penggunaan mobile banking.

## Pengaurh gender memoderasi hubungan mobile banking skill terhadap usage
Hasil pengolahan data diatas menunjukkan hasil pengujian pada hipotesis 10 (H10) yaitu gen memoderasi  hubungan  mobile  banking  skill  (MBS)  terhadap  usage  (USG)  menunjukkan  adanya hubungan yang positif namun tidak signifikan. Itu dibuktikan dengan nilai P-value 0,34 dan nilai path coefficient  0,02. Hal  ini  mennunjukkan  bahwa  perbedaan  jenis  kelamin  tidak  memberikan  pengaruh pada  setiap  individu  yang  ada  di  Kota  Denpasar  ketika  mereka  memiliki  kemampuan  atau  keahlian terkait  menggunakan  mobile  banking,  untuk  menggunakan  atau  mengaplikasikan  keterampilannya dalam penggunaan mobile banking.

## SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  yang  meneliti  terkait  kesenjangan  digital  dari penggunaan mobile  banking di  Kota  Denpasar,  dengan  menggunakan  metode  SEM  PLS  yang memiliki  sampel  sebanyak  302  dan  pengolahan  data  menggunakan  software  WarpPLS  7.0.  Dapat disimpulkan  bawasannya  tahapan  pada  digital  divide  terdiri  dari  empat  variabel  laten  diantaranya
seperti, Motivation ,  Physical  and  Material  Access, Mobile  banking Skill,  dan  Usag.  Keempat hubungan variabel tersebut memiliki nilai yang signifikan dan positif, yang memiliki arti tidak adanya kesenjangan digital dalam penggunaan mobile banking di Kota Denpasar.

## DAFTAR PUSTAKA
APJII. 2022. Profil Internet Indonesia
Arditya,  T.,  &  Rifaldi,  R.  2021.  Analisis  Adopsi  Mobile  Banking  Nasabah  Bank  di  Jawa  Tengah Menggunakan Model Utaut dengan Budaya sebagai Moderator , e-Proceeding of Management , 8(6), 7680-7687
Barnes,  S.  J.,  &  Corbitt,  B.  2003.  Mobile  banking:  concept  and  potential. International  Journal  of Mobile Communications , 1 (3), 273–288.
BPS  Provinsi  Papua.  2018,  Indeks  Pembangunan  Manusia  Provinsi  Papua  Tahun  2017,  diakses melalui  website  https://papua.bps.go.id/pressrelease/2018/05/07/336/indeks-pembangunan- manusia-provinsi-papua-tahun-2017.html
Hukama,  Y.,  Rifaldi, R.,  &  Giri,  W.  2023. YUME : Journal  of  Management  Analisis  Faktor-Faktor Yang  Membentuk  Digital  Skill  Pada  Penggunaan  Mobile  Banking  di  Kota  Medan. YUME : Journal of Management , 6(2).
Jauhiainen,  J.  S.,  Eyvazlu,  D.,  Junnila,  J., & Virnes,  A.  2022. Digital  divides,the  Internet  and  social media uses among Afghans in Iran. Technology in Society , 70
Özer, M., Canbay,  Ş., & Kırca, M. 2021. The impact of container transport on economic  growth in Turkey:  An  ARDL  bounds  testing  approach. Research  in  Transportation  Economics , 88 (3), 155–165.
Reska Sisilia, A., Rifaldi, R., & Giri, W. 2020.  Analisis Pemasaran Media Sosial  untuk Menentukan Influencer dan Topik Pembicaraan (Studi Kasus: Go-Pay dan OVO), Jurnal Mitra Manajemen (JMM Online) . 4 (7), 1036–1047.
Rifaldi,  R.,  Giri,  W.,  Apriliani,  D.,  &  Sofia,  A.  2019.  Behavioral  Intention  Analysis  on  E-Money Services in Indonesia: Using the modified UTAUT model.
Rifaldi, R., Giri, W., Wanda, V., & Irawan, H. 2019a. Internet Banking Adoption Analysis in Medan and Bandung City Using the Unified Theory of Use and Acceptance of Technology (UTAUT) Model with Culture as Moderator.
Rifaldi, R., Giri, W., Wanda, V., & Irawan, H. 2019b. Internet Banking Adoption Analysis in Medan and Bandung City Using the Unified Theory of Use and Acceptance of Technology (UTAUT) Model with Culture as Moderator.
Rifaldi  Windya  Giri,  R.,  Widya  Yosfi,  R.,  &  Hendayani,  R.  2019.  What  Factors  Influence  the Behaviour Intention of the Internet Banking.
Salma, M., & Giri, R. 2023. Digital Skill Confirmation Factor Analysis on the Use of Mobile Banking Services  in  the  City  of  Surakarta. Ilomata  International  Journal  of  Management , 4 (2),  249– 266. https://doi.org/10.52728/ijjm.v4i2.756
Soomro,  K.  A.,  Kale,  U.,  Curtis,  R.,  Akcaoglu,  M.,  &  Bernstein,  M.  2020.  Digital  divide  among higher  education  faculty. International  Journal  of  Educational  Technology  in  Higher Education , 17 (1).
Van Dijk. 2012. The evolution of the digital divide: The digital divide turns to inequality of skills and usage. Digital Enlightenment Yearbook 2012 , 57–75.
Van Dijk, J. 2020. Jan van Dijk - The Digital Divide-Polity Press
Vial,  G.  2019.  Understanding  digital  transformation:  A  review  and  a  research  agenda. Journal  of Strategic Information Systems , 28 (2), 118–144.
Ventures, East. 2022. Digital Competitiveness Index 2022 : Menuju Era Keemasan Digital Indonesia