509 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 509-525 E- ISSN 2503-2933

## Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Niat Penggunaan Digital Banking: Livin’ By Mandiri
1 Thomas Wahyudi; 2 Zoel Hutabarat
1,2 Magister Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Pelita Harapan, Jakarta
1 thw889@gmail.com; 2 zoel.hutabarat@lecturer.uph.edu

## Abstrak
Melihat  kemajuan  teknologi  di  dunia,  tidak  dapat  dipungkiri  bahwa  perkembangan teknologi  sudah  mempengaruhi  semua  industri  di  dunia,  termasuk  industri  perbankan. Teknologi dalam industri perbankan pada saat ini menjadi salah satu industri yang paling sering digunakan dengan adanya digital banking yang  membuat semua urusan perbankan  masyarakat menjadi lebih mudah dan dapat dilakukan dimana dan kapan saja. Maka dari itu, penelitian ini dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mencari  tahu  apa  saja  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  niat penggunaan  suatu  digital  banking  oleh  masyarakat,  terutama  bagi  digital  banking  Livin  by Mandiri  sebagai  studi  kasus.  Hipotesis  yang  dalam  penelitian  ini  berdampak  positif,  dimana bahkan dengan resiko penggunaan dari digital banking pun dapat memberikan hasil yang positif terhadap  service.  Untuk  penelitian  ini,  dilakukan  dengan  purposive  sampling  dari  pengguna Livin  by  Mandiri  sebagai  responden.  Penelitian  ini telah  mengumpulkan  2,023  responden  dan menggunakan  skala  likert  1-5.  Dari  hasil  penelitian  ini,  dapat  dilihat  bahwa  self  efficacy merupakan  variabel  dengan  hasil  yang  memberikan  pengaruh  paling  tinggi,  yang  menjelaskan bagaimana  kemampuan  masyarakat  dalam  menggunakan  teknologi  menjadi  salah  satu  faktor penentu yang tertinggi dalam penggunaan digital banking Livin by Mandiri.
Kata kunci : Intention to Use, Technology Self Efficacy, Digital Banking

## Abstract
Seeing  technological  advances  in  the  world,  it  is  undeniable  that  technological developments  have  affected  all  industries  in  the  world,  including  the  banking  industry. Technology in the banking industry is currently one of the most frequently used industries with digital banking which makes all public banking matters easier and can be done anywhere and anytime. Therefore, this research was conducted with the aim of finding out what are the factors that can affect the intention to use a digital banking by the public, especially for digital banking Livin by Mandiri as a case study. The hypothesis in this study has a positive impact, where even with  the  risk  of  using  digital  banking  it  can  provide  positive  results  for  service.  For  this research, purposive sampling was conducted from Livin by Mandiri users as respondents. This study  has  collected  2,023  respondents  and  used a  Likert  scale  of  1-5.  From  the results  of this study,  it  can  be  seen  that  self-efficacy  is  the  variable  with  the  results  that  give  the  highest impact, which explains how the ability of the community to use technology is one of the highest determining factors in the use of digital banking Livin by Mandiri.
Keywords : Intention to Use, Technology Self Efficacy, Digital Banking
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 509-525 E- ISSN 2503-2933 510

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  digital  merupakan  sarana  yang  terus  berkembang  seiring  perkembangan zaman,  mulai  dari  yang  sederhana  hingga  yang  tergolong  rumit,  dan  karena  perkembangan tersebut  menyebabkan  teknologi  ini  telah  merambah  hampir  ke  semua  industri  dan  tak terkecuali  industri  perbankan.  Industri  perbankan  telah  berkembang  dengan  pesat  sejak kehadiran  teknologi  digital  ini,  mulai  dari  penerapan Artificial  Intelligence  (AI),  Machine Learning (ML) , dan pengembangan lainnya yang melibatkan teknologi digital. Teknologi digital juga  membuat  perbankan  mampu  untuk  berinovasi  lebih  dan  menghasilkan  produk-produk turunan  yang  inovatif  dan  sesuai  dengan  perkembangan  zaman  dan  teknologi  di  masyarakat untuk meningkatkan pengalaman konsumen perbankan terhadap produk-produk perbankan yang ada yang dikemas di dalam konsep digital banking . Digital  Banking merupakan  produk  dan  layanan  perbankan  yang  dapat  diakses  tanpa mengunjungi  lokasi  fisik  bank.  Kata  ' digital  banking '  adalah  istilah  umum  yang  mencakup internet  banking dan mobile  banking .  Industri  perbankan  di  tiap  negara  telah  menangkap peluang ini dan menerapkannya, namun Indonesia menjadi negara di Asia dengan tingkat adopsi digital  banking di  Asia  kedua  tertinggi  berdasarkan  survey  yang  dilakukan  McKinsey  pada tahun 2018 [1]. Menurut data yang dilansir dari McKinsey, Konsumen Indonesia sangat terbuka terhadap perbankan digital. Selama tiga tahun terakhir, penggunaan bulanan saluran perbankan digital  di  Indonesia  telah  tumbuh  dua  kali  lebih  cepat  dari  pasar  negara  berkembang  Asia lainnya. Hal itu ditunjukkan melalui data pada Gambar 1, dimana sebesar 55 persen pelanggan nondigital menyatakan bahwa mereka akan menggunakan perbankan digital dalam enam bulan ke depan; ini adalah angka tertinggi kedua untuk negara berkembang  mana pun di dalam data tersebut setelah Myanmar.
Survei yang dilakukan oleh McKinsey pada tahun 2019 juga menunjukkan peluang bagi digital  bank ,  dimana  sekitar  50  persen  dari  semua  responden  akan  mempertimbangkan  untuk pindah  ke  bank  tanpa  kehadiran  fisik,  dan  mayoritas  dari  responden  tersebut  menyatakan keyakinannya bahwa mereka akan mengalihkan 25 hingga 50 persen dari saldo mereka ke bank. bank digital murni. Hal ini menunjukkan adanya proses transisi dan peluang untuk pertumbuhan yang  pesat  akan  terjadi  di  dalam digital  banking .  Selain  itu,  pertumbuhan  yang  pesat  tersebut juga terproyeksi data yang dilansir dari databoks [2], dimana pengguna dewasa digital banking terus  meningkat  dan  diproyeksikan  akan  terus  meningkat  dari  25%  orang  dewasa  Indonesia, menjadi 39% orang dewasa Indonesia pada 2026.
Untuk  itu,  beberapa  bank  di  Indonesia  sudah  menangkap  peluang  ini  dan  menerapkan digital banking sebagai tempat untuk melakukan penetrasi, salah satunya adalah Bank Mandiri dengan produknya yaitu Livin ’. Livin’ merupakan sebuah perubahan merek yang dilakukan oleh Bank  Mandiri  terhadap  aplikasi  onlinenya  yaitu  Mandiri Online yang  sudah  dirilis  beberapa tahun  silam,  dimana  melalui Livin’ diharapkan  dapat  menjadi super  app perbankan  yang digunakan  yang  berfungsi  untuk  menciptakan  pengalaman  layanan  perbankan  yang  personal bagi  nasabah  dalam  mengakses  layanan  keuangan  seperti  membuka  tabungan,  membuka deposito,  kartu  kredit,  rekening  pinjaman,  dan  masih  banyak  lagi.  Sejak  diluncurkan, Livin’ menjadi  aplikasi digital  bank yang  mengalami  pertumbuhan  positif,  dimana  pengguna  reguler Livin’ meningkat cukup baik sejak tahun 2019 hingga tahun 2021.
511 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 509-525 E-ISSN 2503-2933
Sumber: Mandiri (2022)
Gambar 1. Jumlah User Reguler Livin’ by Mandiri (2019-2021)
Jumlah  pengguna  reguler  dari Livin ’  terus  mengalami  kenaikan  dalam  3  tahun  terakhir dimana pada tahun 2019, pengguna reguler Livin ’ mencapai 4.502.000 pengguna dimana dalam 2  tahun,  jumlah  pengguna  reguler  tersebut  dapat  naik  lebih  dari  100%  sebanyak  9.766.000 pengguna. Data diatas menunjukkan bahwa pengguna digital banking yaitu Livin’ terus menerus meningkat  yang  mengindikasikan  pertumbuhan  yang  baik.  Oleh  karena  itu,  berdasarkan  data diatas  peneliti  ingin  meneliti  mengenai  faktor  -  faktor  yang  mempengaruhi  niat  penggunaan digital banking Livin by Mandiri.
Perceived  usefulness merupakan  persepsi  dari  konsumen  mengenai  kemampuan  sesuatu atau seseorang untuk meningkatkan efisiensi dalam suatu kegiatan atau pekerjaan [3]. Menurut Ballon,  Van  Hoed,  &  Schuurman  [4],  konsumen  menggunakan  sebuah  platform  atau  layanan digital untuk menghemat waktu dan tenaga yang dikeluarkan untuk bepergian. Disaat konsumen merasa  layanan  yang  diberikan  oleh  sebuah  perusahaan  sangat  berguna  untuk  efisiensi pekerjaan  yang  dilakukan,  hal  tersebut  akan  memicu  dan  meningkatkan  keinginan  konsumen untuk menggunakan servis atau layanan tersebut [5]. Di sisi yang sama, dengan adanya persepsi dari konsumen yang baik mengenai kemampuan sebuah layanan, maka akan menimbulkan sikap yang  baik  oleh  konsumen  terhadap  adanya  layanan  tersebut  [6].  Dalam  hal digital  banking , perceived  usefulness atau  persepsi  konsumen  mengenai  kemampuan digital  banking tersebut untuk meningkatkan efisiensi kegiatan perbankan yang dilakukan mempengaruhi niat seseorang untuk  menggunakan  servis  atau platform berdasarkan  pertimbangan  manfaat  yang  akan diterimanya [7]. Oleh karena itu terbentuklah hipotesis: H1a: Perceived  usefulness memiliki  dampak  positif  terhadap attitude  towards  the  service . H1b: Perceived usefulness memiliki dampak positif terhadap intention to use the service.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 509-525 E- ISSN 2503-2933 512
Kemudahan penggunaan ( Perceived Ease of Use ) adalah tingkat kepercayaan pelanggan dalam  menggunakan  layanan  yang  akan  membawa  kebebasan  dan  kenyamanan  [8].  Layanan perbankan digital memudahkan nasabah untuk mengakses dan menggunakan layanan perbankan dibandingkan  perbankan  tradisional  yang  menggunakan  cabang  fisik  [9].  Dengan  adanya kemudahan yang dirasakan oleh konsumen perbankan saat menggunakan platform digital, maka akan  memberikan  dampak  positif  terhadap  persepsi  pelanggan  tentang  kegunaan  layanan  dan sikap  mereka  terhadap  layanan  perbankan  digital  [10].  Menurut  Cho  &  Sagynov  [11], Kemudahan  penggunaan  juga  dianggap  memiliki  pengaruh  yang  baik  terhadap  persepsi konsumen  mengenai  kinerja  dan  efektifitas  sebuah  layanan  yang  diberikan  oleh  sebuah perusahaan. Oleh karena itu, diajukan hipotesis sebagai berikut:
H2a:  Perceived  ease  of  use  berpengaruh  positif  terhadap  perceived  usefulness . H2b: Perceived ease of use berpengaruh positif terhadap attitude towards the service .
Menurut  Hampshire  [12],  Pengenalan  teknologi  perbankan  yang  tergolong  cukup  baru dan  terus  berkembang  bisa  saja  membawa  dampak  positif  atau  negatif  terhadap  keamanan konsumen untuk bertransaksi. Keandalan, keamanan kinerja, dan penerimaan pasar, menjadi hal yang  berpengaruh  besar  terhadap  tanggapan  konsumen  yang  menyatakan  adopsi  perbankan digital  sebagai  keputusan  yang  beresiko  [13].  Sehingga,  Resiko  kehilangan  informasi  atau kegagalan  bertransaksi  menciptakan  penghalang  bagi  layanan  elektronik  terutama  dalam layanan  perbankan  [14].  Resiko  adalah  persepsi  tentang  kerusakan  yang  mungkin  dialami pelanggan  saat  menggunakan  layanan  [15].  Menurut  definisi  yang  dikemukakan  oleh  Roy, Balaji, Kesharwani, & Sekhon [16], resiko merupakan ketidakpastian yang dihadapi konsumen ketika  mereka  tidak  dapat  memperkirakan  konsekuensi  dari  perilaku  transaksi  yang  mereka lakukan  dalam  perbankan  digital.  Oleh  karena  itu,  mengurangi  resiko  yang  dirasakan  akan meningkatkan  sikap  positif  pelanggan  terhadap  layanan  [17].  Hipotesis  diberikan  sebagai berikut:
H3:  Persepsi  resiko  ( Perceived  risk )  berpengaruh  negatif  terhadap  attitude  towards  the service
Menurut  Aboobucker  &  Bao  [18],  Kepercayaan  pelanggan  merupakan  faktor  yang menunjukkan  bahwa  pelanggan  merasa  aman  saat  menggunakan  layanan  tanpa  harus  peduli dengan  resiko  atau  masalah  lainnya.  Harris,  Brookshire,  &  Chin  [19]  beranggapan  bahwa, tingkat  kepercayaan  yang  tinggi  menjadi  motivasi  penting  dalam  menggunakan  layanan perbankan  digital.  Pada  tingkat  kepercayaan  yang  cukup,  pelanggan  menganggap  sebuah aplikasi  lebih  bermanfaat  dan  memberikan  dampak  positif  terhadap  efektifitas  layanan perbankan [20]. Oleh karena itu, Hipotesis dinyatakan sebagai berikut: H4a: Kepercayaan (Trust) berpengaruh positif terhadap perceived risk . H4b: Kepercayaan berpengaruh positif terhadap attitude towards the service .
Kenyamanan  meningkatkan  akses  terhadap  sebuah  layanan  dengan  mudah  dengan efisiensi  yang  sama  atau  lebih  baik  dari  layanan  lainnya  [21].  Menurut  Ogboye,  Akande,  dan Kwarbai [22],  kenyamanan  yang  dihasilkan  oleh sebuah  layanan  perbankan  dapat  ditunjukkan dengan  adanya  penghematan  waktu  transaksi  dan  sedikitnya  kesalahan  teknis.  Beberapa penelitian  sebelumnya  juga  menunjukkan  betapa  mudahnya  menemukan  atau  mengakses layanan  perbankan  secara  digital  [23].  Sehingga,  adanya  peningkatan  kenyamanan  akan membantu  meningkatkan  niat  pelanggan  untuk  menggunakan  layanan  perbankan  digital  [24]. Oleh karena itu, Hipotesis dinyatakan sebagai berikut:
H5:  Kenyamanan  berpengaruh  positif  terhadap  niat  penggunaan  layanan  perbankan digital .
513 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 509-525 E-ISSN 2503-2933
Sikap  terhadap  sebuah  layanan/servis  mempengaruhi  keputusan  pelanggan  untuk menggunakan  layanan  tersebut  [25].  Untuk  layanan  perbankan  digital,  nasabah yang  memiliki pandangan  positif  terhadap  layanan  lebih  cenderung  menerimanya  [26].  Berbagai  penelitian menunjukkan  bahwa  pandangan  atau  sikap  nasabah  yang  positif  mempengaruhi  niat  untuk menggunakan suatu layanan [27]. Oleh karena itu, terbentuklah hipotesis sebagai berikut: H6: Attitude towards the service berpengaruh positif terhadap intention to use the service .
Self-efficacy mengacu pada keyakinan individu dalam kapasitasnya untuk melaksanakan perilaku yang diperlukan untuk menghasilkan pencapaian kinerja tertentu [28]. Selain itu, Self- efficacy mencerminkan kepercayaan pada kemampuan untuk melakukan kontrol atas motivasi, perilaku,  dan  lingkungan  sosialnya  sendiri  [29].  Dalam  istilah  yang  lebih  sederhana,  self- efficacy adalah keyakinan seseorang pada kemampuannya untuk berhasil dalam situasi tertentu. Ketika  layanan  perbankan  mengikuti  perkembangan  digital,  mengharuskan  pelanggan  untuk mengunduh  dan  menggunakan  layanan  aplikasi  perbankan  mereka  melalui  Internet,  komputer, dan  telepon  seluler.  Oleh  karena  itu,  pengguna  perlu  memiliki  pengetahuan  teknis  yang memadai  untuk  menggunakan  aplikasi  perbankan  [30].  Beberapa  penelitian  telah mengidentifikasi  bahwa  terdapat  pengaruh  self-efficacy  terhadap  niat  konsumen  untuk menggunakan  sebuah  layanan.  Adanya  self-efficacy  yang  dijelaskan  oleh  An  [31],  memiliki pengaruh positif terhadap niat menggunakan layanan perbankan elektronik. Selain itu, menurut Singh  dan  Srivastava  [32]  self-efficacy  dalam  menggunakan  smartphone  berdampak  positif pada persepsi kemudahan penggunaan perbankan digital. Sehingga, terbentuk hipotesis sebagai berikut:
H7a:  Technology  self-efficacy  berpengaruh  positif  terhadap  intention  to  use  digital banking
services.
H7b: Technology self-efficacy berpengaruh positif terhadap perceived ease of use

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  dilakukan  adalah  metode  kuantitatif.  Penyebaran  kuesioner online  dengan  menggunakan  google  forms  selama  dua  minggu,  pada  bulan  Mei  2022. Penyebaran kuesioner ditujukan kepada pengguna aplikasi Livin’ by Mandiri, dimana terdapat 2,023  responden  yang  merupakan  pengguna  aplikasi  Livin’  by  Mandiri.  Teknik  pengambilan sampel yang digunakan merupakan non-probability sampling dan secara spesifik menggunakan metode purposive  sampling .  Metode  Purposive  Sampling  adalah  teknik  penentuan  sampel dengan pertimbangan tertentu, dimana sebelum  mengisi kuesioner, responden disaring terlebih dahulu  menjadi  responden  yang  telah  mengunduh  dan  menggunakan  Aplikasi  Livin’  by Mandiri.  Penelitian  ini  menggunakan  skala  likert  1  -  5,  dimana  jika  responden  menjawab pernyataan sangat tidak setuju (STS) sebagai angka 1 hingga angka 5 dengan arti sangat setuju (SS), serta angka 3 sebagai posisi netral (Saya tidak tahu) terletak di antara keduanya. Menurut Taheerdoost [33], Pertanyaan berbentuk Skala Likert secara individual umumnya dianggap data ordinal, karena item memiliki urutan peringkat yang jelas, tetapi tidak memiliki distribusi yang merata.  Namun,  Skor  skala  Likert  keseluruhan  terkadang  diperlakukan  sebagai  data  interval. Selanjutnya,  hasil  dari  kuesioner  yang  terkumpul  dianalisis  menggunakan  metode  PLS  SEM, menggunakan software SmartPLS. PLS SEM digunakan untuk menguji pengukuran dan model penelitian,  serta  untuk  menganalisis  hubungan  antara  konstruk  dan  variabel  yang  diajukan dalam model penelitian [34].
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 509-525 E- ISSN 2503-2933 514

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Profil Responden
Menurut  hasil  yang  didapat  dari  penyebaran  kuesioner  online,  berikut  tabel  Profil Responden  yang  mengisi  dan  termasuk  ke  dalam  responden  yang  dianggap  sesuai  dengan penelitian ini. Responden yang sesuai merupakan pengguna Livin by Mandiri, sehingga terdapat 2023 responden.
Tabel 1. Profil Responden
Frekuensi Persentase (%) Jenis Kelamin Pria 1252 61.89% Wanita 771 38.11% Usia <20 Tahun 14 0.69% 20 - 30 Tahun 714 35.29% 30 - 40 Tahun 953 47.11% >40 Tahun 342 16.91% Pendidikan Terakhir SMA/SMK 247 12.20% S1 1683 83.19% S2 93 4.61% Pekerjaan Mahasiswa/i 22 1.08% Karyawan Swasta 722 35.69% PNS/Karyawan BUMN 1198 59.21% Wirausaha 51 2.52% Ibu Rumah Tangga 30 1.48% Pendapatan < Rp 5,000,000 789 39% Rp 5,000,000 – Rp 10,000,000 755 37.32%
515 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 509-525 E-ISSN 2503-2933
Rp 10,000,000 – Rp 25,000,000 378 18.68% > Rp 25,000,000 101 5%
Berdasarkan Tabel  1  mengenai  Profil  Responden, dapat  disimpulkan  bahwa  mayoritas responden  berjenis  kelamin  Pria  dengan  jumlah  1,252  responden,  berusia  30  -  40  Tahun (47.11%),  memiliki  gelar  sarjana  atau  Strata  1  sebanyak  1,683  responden,  serta  merupakan PNS/Karyawan BUMN (59.21%), dan 37.32% dari total responden yang merupakan pengguna Livin’ by Mandiri berpenghasilan Rp 5,000,000 sampai dengan Rp 10,000,000 per bulan.

## Teknik Analisis Data
Metode  analisis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa Structural  Equation Modelling (SEM). Metode tersebut terdiri dari uji Goodness of Fit (GoF), uji individual untuk mengukur  hubungan  antar  variabel,  serta  signifikansi  dari  hubungan  antar  variabel  tersebut. Penelitian  ini  menggunakan margin  of  error sebesar  5%,  yang  merupakan  angka  ideal  untuk penelitian dalam rumpun ilmu sosial. Dalam penelitian ini, semua variabel memiliki Composite Reliability (CR) sama dengan atau lebih dari 0.7, sehingga penelitian ini dianggap reliabel. Selain  itu,  untuk  menguji  validitas  dari  penelitian  ini,  validitas  yang  digunakan  adalah validitas  diskriminan  dan  validitas  konvergen. Average  Variance  Extracted (AVE)  dan Outer Loadings dapat digunakan untuk menetapkan validitas konvergen dan memiliki nilai minimum 0.7.  Sedangkan  untuk  mendapatkan  validitas  diskriminan,  uji  yang  digunakan  adalah Fornell- Larcker Criterion dan Heterotrait-Monotrait (HTMT) ratio . Nilai AVE harus lebih tinggi dari 0.5  agar  dianggap  valid.  Variabel  dengan  AVE  tertinggi  adalah Attitude  Towards  the  Service dengan nilai 0.836, sedangkan nilai AVE terendah dimiliki oleh variabel Perceived Usefulness sebesar 0.689. Evaluasi lengkap model pengukuran dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Evaluasi Pengukuran Model
Konstruk Indikator Outer Loading
Kemudahan penggunaan yang dirasakan/ Perceived Ease of Use (Cronbach’s Alpha = 0.916 ; AVE = 0.798 ; CR = 0.940 )
PEU1 Saya  dapat  dengan  mudah  menemukan  panduan  tentang cara menggunakan Livin’ by mandiri 0.871 PEU2 Saya dapat dengan mudah  mengerti proses registrasi Livin' by mandiri 0.883 PEU3 Saya dapat dengan cepat menggunakan Livin’ by mandiri 0.911 PEU4 Secara umum, Saya merasa menggunakan Livin’ by mandiri sangat mudah. 0.908
Kegunaan yang dirasakan/ Perceived Usefulness (Cronbach’s Alpha = 0.844 ; AVE = 0.689 ; CR = 0.897 )
PU1 Menggunakan  Livin’  by  mandiri  membantu  Saya  dalam menghemat uang. 0.623
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 509-525 E- ISSN 2503-2933 516
PU2 Penggunaan Livin’ by mandiri menghemat waktu Saya. 0.875 PU3 Menggunakan  Livin’  by  mandiri  memberi  Saya  akses  ke berbagai layanan perbankan 0.890 PU4 Secara  umum,  Saya  merasa  memakai  Livin’  by  mandiri berguna bagi Saya. 0.900 Kepercayaan/ Trust (Cronbach’s Alpha = 0.931 ; AVE = 0.829 ; CR = 0.951) TR1 Saya  percaya  sepenuhnya  terhadap  aplikasi  Livin'  by mandiri 0.861 TR2 Saya percaya Bank Mandiri selaku penyedia aplikasi Livin' by mandiri mematuhi peraturan regulator tentang perbankan digital 0.919 TR3 Saya  percaya  Livin'  by  mandiri  menjalankan  komitmen layanan perbankan digital dengan baik 0.933 TR4 Saya percaya Livin' by mandiri selalu berusaha memberikan yang terbaik buat Nasabah 0.928
Resiko yang Dirasakan/ Perceived Usefulness (Cronbach’s Alpha = 0.911 ; AVE = 0.790 ;
CR = 0.938) PR1 Saya  merasa  harus  berhati—hati  dalam  memberikan informasi rekening bank (kartu kredit, kartu debit ...) 0.841 PR2 Saya  merasa  perlu  memahami  resiko  untuk  mendaftar layanan perbankan digital 0.900 PR3 Saya menganggap harus bijak dalam memberikan informasi pribadi di internet. 0.909 PR4 Saya  merasa  perlu  memahami  resiko  dalam  menggunakan perbankan digital 0.903
Sikap terhadap layanan/ Attitude Towards the Service (Cronbach’s Alpha = 0.935 ; AVE =
0.836 ; CR = 0.953) ATS1 Saya  menikmati  menggunakan  perbankan  digital  Livin’  by mandiri 0.895 ATS2 Saya  merasa  penggunaan  perbankan  digital  sebagai pilihan cerdas. 0.943 ATS3 Saya melihat penggunaan perbankan digital adalah ide yang bagus 0.910
517 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 509-525 E-ISSN 2503-2933
ATS4 Saya  menemukan  penggunaan  perbankan  digital  Livin’  by mandiri sebagai ide yang menarik 0.919 Kenyamanan/ Convenience (Cronbach’s Alpha = 0.902 ; AVE = 0.773 ; CR = 0.932) CO1 Saya melihat bahwa sistem perbankan digital dapat diakses kapan saja, dimana saja selama ada koneksi internet 0.865 CO2 Sistem  perbankan  digital  membantu  Saya  proaktif  dalam mengatur waktu. 0.867 CO3 Saya dapat dengan mudah setiap saat mengakses Livin’ by mandiri 0.888 CO4 Livin’  by  mandiri  membantu  Saya  dengan  mudah mengetahui  berbagai  layanan  yang  tersedia  di  perbankan digital 0.897
Niat untuk menggunakan/ Intention to Use (Cronbach’s Alpha = 0.893 ; AVE = 0.759 ; CR
= 0.904) ITU1 Saya  akan  menggunakan  layanan  Livin’  by  mandiri  jika diperlukan 0.768 ITU2 Menurut  Saya,  penggunaan  Livin’  by  mandiri  harus dimanfaatkan oleh semua orang 0.917 ITU3 Saya  akan  merekomendasikan  penggunaan  Livin’  by mandiri kepada teman-teman Saya. 0.920
Adaptasi Penggunaan Teknologi/ Technology Self-Efficacy (Cronbach’s Alpha = 0.925 ;
AVE 0.817 ; CR = 0.947) TSE1 Saya  merasa  yakin  dapat  menggunakan  Livin’  by  mandiri secara efisien. 0.909 TSE2 Saya  merasa  dapat  menggunakan  Livin’  by  mandiri  tanpa perlu bantuan orang lain. 0.878 TSE3 Saya  merasa  percaya  diri  ketika  belajar  menggunakan Livin’ by mandiri 0.925 TSE4 Saya  merasa  percaya  diri  saat  menggunakan  layanan  jasa perbankan Livin’ by mandiri melalui handphone, komputer, dan perangkat teknologi lainnya. 0.904
Sumber: Data yang Diolah dari Kuesioner (2022)
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 509-525 E- ISSN 2503-2933 518
Selanjutnya,  Validitas  diskriminan  secara  sederhana  berarti  bahwa  variabel  manifes dengan konstruk yang berbeda tidak boleh memiliki tingkat korelasi yang tinggi satu sama lain. Untuk  mengujinya,  penelitian  ini  menggunakan  kriteria  pengukuran  berupa  Heterotrait- Monotrait  (HTMT).  Heterotrait-Monotrait  (HTMT)  menentukan  korelasi  antar  konstruk.  Nilai di  bawah  0.95  dianggap  valid  sedangkan  nilai  0.95  ke  atas  tidak  valid  [35].  Sehingga,  Hasil perhitungan HTMT dalam uji penelitian ini dianggap valid seperti yang dijabarkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Heterotrait-Monotrait (HTMT) Ratio ATS CO ITU PEU PR PU TSE TR ATS CO 0.923 ITU 0.853 0.921 PEU 0.783 0.806 0.763 PR 0.703 0.721 0.686 0.550 PU 0.852 0.887 0.864 0.886 0.637 TSE 0.874 0.882 0.920 0.783 0.636 0.857 TR 0.878 0.852 0.865 0.822 0.623 0.871 0.864
Sumber: Data yang Diolah dari Kuesioner (2022)

## Model Struktural
R-Squared, Statistik Multikolinearitas, dan Bootstrapping dilakukan untuk menguji model struktural  atau  yang  dapat  juga  disebut  sebagai  Inner  Model.  Inner  Model  sendiri  digunakan untuk menguraikan koneksi antar variabel. Pengujian pertama, yakni R-Square digunakan untuk mengetahui  apakah  variabel  tersebut  memiliki  tujuan  yang  objektif,  dan  nilai  R-Square  akan terus meningkat seiring dengan banyaknya prediktor di dalam model penelitian. R square juga dipakai  sebagai  penjelas  dari  seberapa  besar  variabel  dependen  dapat  dijelaskan  oleh  variabel independen (koefisien determinasi).
Tabel 4. R-Squared Variabel R 2 Attitude Towards the Service 0.750 Intention to Use 0.741 Perceived Ease of Use 0.522 Perceived Risk 0.332 Perceived Usefulness 0.615
Sumber: Data yang Diolah dari Kuesioner (2022)
519 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 509-525 E-ISSN 2503-2933
R-Squared yang  bernilai  1.0  berarti  data  yang  diperoleh  sangat  cocok  dengan  model linear,  walaupun  sebenarnya  nilai  tersebut  sulit  untuk  didapatkan.  Nilai R-Squared biasanya kurang  dari  1.0,  karena  nilai  tersebut  sangat  bervariasi  tergantung  pada  sifat  analisis  dan lingkungan penelitian. Sebagaimana yang kita lihat melalui Tabel 4, Variabel Attitude Towards the Service memiliki nilai R-Squared sebesar 0.750 atau 75% yang berarti, Attitude Towards the Service dijelaskan oleh Perceived Usefulness, Perceived Risk, Trust, dan Perceived Ease of Use sebesar 75%
Tabel 5. Statistik Multikolinearitas Sebagai Prediktor dari Attitude Towards the Service Sebagai Prediktor dari Intention to Use Sebagai Prediktor dari Perceived Ease of Use Sebagai Prediktor dari Perceived Risk Sebagai Prediktor dari Perceived Usefulness Construct VIF Construct VIF Construct VIF Construct VIF Construct VIF PEU 3.04 ATS 4.47 TSE 1.00 TR 1.00 PEU 1.00 PR 1.59 CO 4.56 PU 3.42 PU 3.13 TR 3.13 TSE 3.74
Statistik  Multikolinearitas  di  dapatkan  melalui  kalkulasi  nilai  untuk  Variance  Inflation Factor/VIF,  dimana  peraturannya,  nilai  dari  VIF  harus  lebih  rendah  daripada  5.0.  Tujuan perhitungan  Statistik  Multikolinearitas  adalah untuk  menentukan  tidak  terdapat korelasi  antara independen  variabel  satu  dengan  yang  lain.  Data  dari  Tabel  4  menunjukkan  bahwa  setiap variabel  memiliki  nilai  kurang  dari  5.0,  yang  menunjukkan  bahwa  variabel-variabel  tersebut valid dan tidak ada korelasi antara variabel independen satu sama lain. Tahapan  ketiga  yang  dilakukan  adalah  pengujian  Bootstrapping,  untuk  mengetahui  nilai signifikan  dari  sebuah  bobot/skor  yang  didapat.  Penelitian  ini  merupakan  penelitian  berjenis one-tailed  test,  sehingga  level  signifikansi  adalah  sebesar  5%,  sehingga  t-values  harus  lebih besar dari 1.65. Selain itu, nilai path coefficient juga digunakan untuk mengukur seberapa kuat hubungan antar hipotesis, dimana nilai path coefficient berkisar antara -1 dan +1. Jika, nilai path coefficient semakin mendekati +1 akan dianggap semakin kuat [36].
Tabel 6. Bootstrapping Hipotesis Path Coefficient Original Sample Standard Deviation T-Statistics  P-Values  Kesimpulan H1a : Perceived usefulness → attitude towards the service 0.213 0.213 0.052 3.98 0.000 Diterima H1b: Perceived usefulness → intention to use the service 0.115 0.115 0.036 3.31 0.001 Diterima H2a:  Perceived  ease  of use → perceived usefulness. 0.784 0.784 0.020 37.77 0.000 Diterima
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 509-525 E- ISSN 2503-2933 520
H2b:  Perceived  ease  of
use → attitude  towards the service. 0.115 0.115 0.036 2.84 0.001 Diterima H3:  Perceived  risk → attitude towards the service 0.213 0.213 0.027 8.15 0.000 Tidak Diterima H4a:  Trust → perceived risk. 0.576 0.576 0.035 15.08 0.000 Diterima H4b:  Trust → attitude towards the service 0.444 0.444 0.046 10.27 0.000 Diterima H5: Convenience → intention to use the service 0.278 0.278 0.045 6.34 0.000 Diterima H6:  Attitude  towards  the service → intention  to use the service 0.155 0.155 0.047 3.07 0.001 Diterima H7a:  Technology  self- efficacy → Intention  to Use the service 0.378 0.378 0.046 7.82 0.000 Diterima H7b:  Technology  self- efficacy → Perceived Ease of Use 0.722 0.722 0.023 29.49 0.000 Diterima
Berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  diatas  maka,  dapat  disimpulkan  bahwa  kesembilan hipotesis  memiliki  nilai  t-statistics  lebih  dari  1.65.  Selain  itu,  P-Values  yang  dimiliki  oleh kesembilan hipotesis memiliki nilai kurang 0.005. dari Namun, Hipotesis 3 mengenai Persepsi resiko  ( Perceived  risk )  berpengaruh  negatif  terhadap  attitude  towards  the  service  ternyata memiliki  hasil  yang  positif  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  persepsi  resiko  memiliki pengaruh  positif  terhadap  attitude  towards  the  service.  Menurut  pendapat  dari  Rizan,  Saidani, dan  Sari  [37],  suatu  brand  harus  bisa  menangkap  peluang-peluang  yang  akan  muncul  yang mungkin dianggap negatif oleh konsumen untuk meningkatkan rasa kepercayaan terhadap suatu produk  atau  layanan  yang  diberikan  oleh  sebuah  Brand.  Sehingga,  jika  konsumen  tetap menggunakan service dari Livin’ by Mandiri meskipun mereka mengetahui apa saja resiko yang bisa ditimbulkan dari penggunaan layanan tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa konsumen tersebut memiliki tingkat kepercayaan yang tinggi terhadap layanan perbankan yang diberikan oleh Livin’ by Mandiri.
Menurut tabel 6,  Hipotesis  2a,Perceived  ease  of  use memiliki  pengaruh  positif terhadap perceived usefulness, memiliki nilai Path Coefficient paling besar yakni, 0.784. Hal ini berarti Perceived ease of use memiliki pengaruh positif yang paling kuat terhadap perceived usefulness. Nilai t-statistics yang terbesar juga dimiliki oleh Hipotesis 2a, dengan nilai 37.77. Hal ini dapat diartikan  bahwa  semakin  besar  kemudahan  penggunaan  yang  dirasakan  oleh  pelanggan  yang menggunakan  layanan  Livin’  by  Mandiri (Perceived  Ease  of  Use) maka  akan  semakin  besar pula Kegunaan yang dirasakan (Perceived Usefulness) oleh mereka.
521 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 509-525 E-ISSN 2503-2933

## 4. KESIMPULAN
Maka dari itu, dapat dilihat bahwa penelitian ini telah mendapatkan bukti yang empiris mengenai  hubungan  positif  antara  variabel  yang  digunakan  dengan  pengaruhnya  dalam penggunaan  Livin  by  Mandiri.  Variabel  yang  dimaksud  memiliki  hubungan  positif  yakni attitude  towards  service,  intention  to  use,  perceived  ease  of  use,  dan  perceived  usefulness. Dengan  satu  pengecualian  yaitu  Perceived  risk  yang  memiliki  hubungan  negatif,  namun mendapatkan  hasil  yang  positif.  Hasil  positif  tersebut  dapat  dijelaskan  dengan  adanya kepercayaan dalam suatu merek dalam kasus ini Livin by Mandiri yang membuat perceived risk yang  ada  dalam  penggunaan  digital  banking  menjadi  suatu  isu  yang  masyarakat  rasa  dapat dihadapi  dengan  mudah  dan  baik  apabila  menggunakan  Livin  by  Mandiri.  Hasil  yang didapatkan  dari  penelitian  ini  akan  menjadi  sebuah  keunggulan  bagi  Livin  by  Mandiri  yang ingin meningkatkan performa dan kegunaan digital banking mereka, serta untuk konsumen yang ingin mencari tahu mengenai digital banking livin by mandiri.

## 5. SARAN
Penelitian  ini  hanya  berfokus  kepada  7  variabel  yang  dianggap  dapat  mempengaruhi niat  penggunaan  aplikasi  digital  banking  Livin’  by  Mandiri  yakni, Technology  Self-Efficacy, Perceived  Ease  of  Use,  Perceived  Usefulness,  Perceived  Risk,  Trust,  Attitude  Towards  the Service ,  dan Convenience .  Terlebih lagi,  item  kuesioner  dapat  ditambahkan  untuk  mengetahui faktor-faktor  lebih  lanjut  yang  mempengaruhi  niat  nasabah  untuk  menggunakan  layanan perbankan Livin’  by  Mandiri .  Indikator  juga  bisa  ditambahkan  pernyataan-pernyataan  yang lebih relevan di masa mendatang. Hal tersebut dapat dilakukan untuk membuktikan keakuratan data  serta  memberikan  hasil  reliabilitas  dan  validitas  yang  lebih  baik.  Terakhir,  penelitian selanjutnya  bisa  menggunakan  metode  sampling  yang  lebih  baik  daripada purposive  sampling untuk  merepresentasikan  populasi  pengguna  aplikasi  digital  banking  Livin  by  Mandiri. Kedepannya,  responden  dapat  dispesifikasikan  menjadi  golongan  usia  tertentu  atau  yang memiliki pendapatan dengan nominal tertentu.

## BIBLIOGRAPHY
[1] Bansal,  S.,  Bruno,  P.,  Denecker,  O.,  Goparaju,  M.,  &  Niederkorn,  M.  2018. Global payments  2018:  A  Dynamic  Industry  Continues  to  Break  New  Ground.  McKinsey  & Company , October , 1–27.
[2]   Databoks.  2022. Pengguna  Bank  Digital  di  Indonesia  Diproyeksi  Capai  748  Juta  pada 2026: Databoks. Pusat Data Ekonomi dan Bisnis Indonesia.
https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2021/10/07/pengguna-bank-digital-di- indonesia-diproyeksi-capai-748-juta-pada-2026
[3]   Cajetan  I.  Mbama,  &  Ezepue,  P.  O.  2015. Digital  Banking,  Customer  Experience  and Bank Financial Performance: UK Customers’ Perceptions . The Eletronic Library, 34(1), 1–5.
[4]   Ballon, P., Van Hoed, M., & Schuurman, D. 2018. The Effectiveness of Involving Users In Digital Innovation: Measuring The Impact of Living Labs. Telematics and Informatics, 35(5), 1201–1214. https://doi.org/10.1016/j.tele.2018.02.003
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 509-525 E- ISSN 2503-2933 522
[5]   Hu,  Z.,  Ding,  S.,  Li,  S.,  Chen,  L.,  &  Yang,  S.  2019. Adoption  Intention  of  Fintech Services  For  Bank  Users:  An  Empirical  Examination  With  An  Extended  Technology Acceptance Model. Symmetry, 11(3). https://doi.org/10.3390/sym11030340
[6]   Singh, N., & Sinha, N. 2020 . How Perceived Trust Mediates Merchant’s Intention To Use A Mobile Wallet Technology. Journal of Retailing and Consumer Services, 52(July 2019), 101894. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2019.101894
[7]   Prastiawan,  D.  I.,  Aisjah,  S.,  &  Rofiaty,  R.  2021. The  Effect  of  Perceived  Usefulness, Perceived Ease of Use, and Social Influence on the Use of Mobile Banking Through The Mediation of Attitude Toward Use. Asia Pacific Management and Business Application,
009(03), 243–260. https://doi.org/10.21776/ub.apmba.2021.009.03.4
[8]   Hamid, A. A., Razak, F. Z. A., Bakar, A. A., & Abdullah, W. S. W. 2016. The Effects of Perceived  Usefulness  and  Perceived  Ease  of  Use  on  Continuance  Intention  to  Use  E- Government. Procedia  Economics  and  Finance,  35(October  2015),  644–649. https://doi.org/10.1016/s2212-5671(16)00079-4
[9]   Fatimah,  S.  B.,  &  Hendratmi,  A.  2020. Digitalisasi  pada  Bank  Mandiri  Syariah  di Tengah  Persaingan  dan  Perubahan  Teknologi.  Jurnal  Ekonomi  Syariah  Teori  dan Terapan , 7(4), 795. https://doi.org/10.20473/vol7iss20204pp795-813
[10]  Pangestu, M.  A.,  &  Sukresna,  I.  M.  2021. Pengaruh  Kualitas  Pelayanan, Persepsi  Nilai, Dan  Persepsi  Kegunaan,  Terhadap  Minat  Berkelanjutan  Dengan  Kepuasan  Konsumen Sebagai Variabel Intervening (Studi Pada Pengguna Dompet Digital (E-Wallet) OVO di Kota  Semarang). Diponegoro  Journal  of  Management,  10(1),  1–11.  http://ejournal- s1.undip.ac.id/index.php/dbr
[11]   Alcoba, D. R., Oña, O. B., Massaccesi, G. E., Torre, A., Lain, L., Melo, J. I., Peralta, J.
E., & Oliva-Enrich, J. M. 2018. Magnetic Properties of Mononuclear Co(II) Complexes with Carborane Ligands. Inorganic Chemistry, 57(13), 7763–7769.
https://doi.org/10.1021/acs.inorgchem.8b00815
[12]   Hampshire,  C.  2017. A  Mixed  Methods  Empirical  Exploration  of  UK  Consumer Perceptions of Trust, Risk and Usefulness of Mobile Payments. In International Journal of Bank Marketing (Vol. 35, Issue 3). https://doi.org/10.1108/IJBM-08-2016-0105
[13]  Tarhini  A,  &  Mgbemena,  C.  2015. Journal  of  Internet  Banking  and  Commerce  User Adoption of Online Banking in Nigeria: A Qualitative Study. Journal of Internet Banking and Commerce, 20(3). http://www.icommercecentral.com
[14] Laukkanen, T. 2016. Consumer Adoption Versus Rejection Decisions In Seemingly Similar Service Innovations: The Case of The Internet and Mobile Banking . Journal of Business Research, 69(7), 2432–2439. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.01.013
[15]   Khan,  S.  A.,  Liang,  Y.,  &  Shahzad,  S.  2015. An  Empirical  Study  of  Perceived  Factors Affecting  Customer  Satisfaction  to  Re-Purchase  Intention  in  Online  Stores  in  China.
Journal of Service Science and Management, 08(03), 291–305. https://doi.org/10.4236/jssm.2015.83032
523 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 509-525 E-ISSN 2503-2933
[16]   Roy,  S.  K.,  Balaji,  M.  S.,  Kesharwani,  A.,  &  Sekhon,  H.  2017. Predicting  Internet Banking Adoption In India: A Perceived Risk Perspective. Journal of Strategic Marketing, 25(5–6), 418–438. https://doi.org/10.1080/0965254X.2016.1148771
[17]   Hussain,  S.,  Ahmed,  W.,  Jafar,  R.  M.  S.,  Rabnawaz,  A.,  &  Jianzhou,  Y.  2017 .  eWOM Source Credibility, Perceived Risk and Food Product Customer’s Information Adoption . Computers in Human Behavior, 66, 96–102. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.09.034
[18]   Aboobucker,  I.,  &  Bao,  Y.  2018. What  Obstruct  Customer  Acceptance  of  Internet Banking?  Security  and  Privacy,  Risk,  Trust  and  Website  Usability  and  The  Role  of Moderators. Journal  of  High  Technology  Management  Research,  29(1),  109–123. https://doi.org/10.1016/j.hitech.2018.04.010
[19]   Harris,  M.  A.,  Brookshire,  R.,  &  Chin,  A.  G.  2016. Identifying  Factors  Influencing Consumers’  Intent  to  Install  Mobile  Applications. International  Journal  of  Information Management, 36(3), 441–450. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2016.02.004
[20]   Matute,  J.,  Polo-Redondo,  Y.,  &  Utrillas,  A.  2016. The  Influence  of  EWOM Characteristics On Online Repurchase Intention: Mediating Roles of Trust and Perceived Usefulness . Online Information Review, 40(7), 1090–1110. https://doi.org/10.1108/OIR- 11-2015-0373
[21]   Ye, J., Zheng, J., & Yi, F. 2020 . A Study On Users’ Willingness To Accept Mobility As A Service  Based  On  UTAUT  Model. Technological  Forecasting  and  Social  Change, 157(March), 120066. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.120066
[22]   Akande  and,  Jerry  Kwarbai  2022, Determinants  of  Digital  Banking  Convenience  and Customer Satisfaction of Selected Deposit Money Banks in Nigeria . European Journal of Accounting, Auditing and Finance Research, 10(2), 1–30. https://doi.org/10.37745/ejaafr.2013
[23]   Pavithra,  C.  B.,  &  Geetha,  K.  2021. Factors  Affecting  Customers’  Perception  Towards Digital  Banking  Services. Turkish  Journal  of  Computer  and  Mathematics  Education, 12(11), 1608–1614.
[24]   Shankar,  A.,  &  Rishi,  B.  2020. Convenience  Matter  In  Mobile  Banking  Adoption
Intention? Australasian Marketing Journal, 28(4), 273–285.
https://doi.org/10.1016/j.ausmj.2020.06.008
[25]   Won, J., & Kim, B. Y. 2020. The Effect of Consumer Motivations On Purchase Intention of Online Fashion-Sharing Platform. Journal of Asian Finance, Economics and Business, 7(6), 197–207. https://doi.org/10.13106/JAFEB.2020.VOL7.NO6.197
[26]   Kaur, B., Kiran, S., Grima, S., & Rupeika-Apoga, R. 2021. Digital Banking In Northern India: The Risks On Customer Satisfaction. Risks, 9(11), 1–18.
https://doi.org/10.3390/risks9110209
[27]   Christian,  T.,  Jenny,  R.,  &  Mecmack,  N.  2021. Components  Affecting  Intention  to  Use Digital Banking Among Generation Y and Z: An Empirical Study from The Philippines .
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 509-525 E- ISSN 2503-2933 524
Journal of Asian Finance, 8(12), 509–0518. https://doi.org/10.13106/jafeb.2021.vol8.no12.0509
[28]   Rahman, M. S., Ko, M., Warren, J., & Carpenter, D. 2016 . Healthcare Technology Self- Efficacy (HTSE) and Its influence On Individual Attitude: An Empirical Study. Computers in Human Behavior, 58, 12–24. https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.12.016
[29]   Tilton, J., & Hartnett, M. 2016. What are The Influences On Teacher Mobile Technology Self-Efficacy  Within  Secondary  School  Classrooms? Journal  of  Open,  Flexible  and Distance Learning, 20(2), 79–93.
[30]   Alalwan,  A.  A.,  Dwivedi,  Y.  K.,  &  Rana,  N.  P.  2017. Factors  Influencing  Adoption  of Mobile  Banking  By  Jordanian  Bank  Customers:  Extending  UTAUT2  With  Trust.
International Journal of Information Management, 37(3), 99–110.
https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2017.01.002
[30]   Taherdoost,  H.  2019. What  Is  The  Best  Response  Scale  For  Survey  and  Questionnaire Design;  Review  of  different  lengths  of  Rating  Scale/Attitude  Scale/Likert  Scale. International Journal of Academic Research in Management (IJARM), 8(1), 2296–1747. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02557308
[31]   An,  Y.  2018. The  Effects  of  An  Online  Professional Development  Course  On  Teachers’ Perceptions, Attitudes, Self-Efficacy, and Behavioral Intentions Regarding Digital Game- Based Learning. Educational Technology Research and Development, 66(6), 1505–1527. https://doi.org/10.1007/s11423-018-9620-z
[32]   Singh,  S.,  &  Srivastava,  R.  K.  2020. Understanding  The  Intention  To  Use  Mobile Banking  By  Existing  Online  Banking  Customers:  An  Empirical  Study .  Journal  of Financial  Services  Marketing,  25(3–4),  86–96.  https://doi.org/10.1057/s41264-020- 00074-w
[33]    Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Hair, J. F. 2022. Partial Least Squares Structural Equation Modeling .  Handbook  of Market  Research, July,  587–632.  https://doi.org/10.1007/978-3- 319-57413-4_15
[34]   Wong,  K.  K.  K.-K.  2013. 28/05  -  Partial  Least  Squares  Structural  Equation  Modeling (PLS-SEM)  Techniques  Using  SmartPLS .  Marketing  Bulletin,  24(1),  1–32. http://marketing-
bulletin.massey.ac.nz/v24/mb_v24_t1_wong.pdf%5Cnhttp://www.researchgate.net/profil e/Ken_Wong10/publication/268449353_Partial_Least_Squares_Structural_Equation_Mo deling_(PLS-SEM)_Techniques_Using_SmartPLS/links/54773b1b0cf293e2da25e3f3.pdf
[35]   Henseler,  J.,  Ringle,  C.  M.,  &  Sarstedt,  M.  2015. A  New  Criterion  For  Assessing Discriminant  Validity  In  Variance-Based  Structural  Equation  Modeling .  Journal  of  the Academy  of  Marketing  Science,  43(1),  115–135.  https://doi.org/10.1007/s11747-014- 0403-8
[36]    Latan,  H.,  &  Noonan,  R.  2017. Partial  Least  Squares  Path  Modeling:  Basic  Concepts, Methodological  Issues  and  Applications.  Partial  Least  Squares  Path  Modeling:  Basic
525 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 509-525 E-ISSN 2503-2933
Concepts, Methodological Issues and Applications, November, 1–414.
https://doi.org/10.1007/978-3-319-64069-3
[37]   RIzan,  M.,  Saidani,  B.,  &  Sari,  Y.  2012. Pengaruh  Brand  Image  dan  Brand  Trust Terhadap Brand Loyalty Telkomsel. Jurnal Riset Manajemen Sain Indonesia, 3(1), 1–7.