## Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Adopsi Aplikasi Go-Pay Menggunakan UTAUT2
Deny
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bunda Mulia, Jakarta, Indonesia deny@pembelajarhidup.com
Diterima 7 Maret 2019 Disetujui 24 Juni 2019
Abstract —E-money  adoption  can  lead  to  faster  e- commerce  business  development  in  the  country. Unfortunately, e-money adoption percentage in Indonesia  is  still  very  far  behind  developed  countries. Therefore,  more  studies  about  e-money  adoption determinant factors in Indonesia are needed to improve adoption. Sample of this study was 422 Go-Pay users in Indonesia, taken by online form. The data was analized using  SEM  technique  by  Lisrel.  Result  shows  that  use intention  of  e-money  is  determined  by  hedonic motivation,  social  influence,  habit  and  price  value. Performance expectancy, effort expectancy, and facilitating conditions were found not significant factors of use intention of e-money.  Interestingly, the real usage of  e-money  is  not  determined  by  facilitating  conditions but  still  significantly  influenced  by  habit  and  use intention of e-money. Result of this study are useful for e-money  entrepreneurs  who  need  to  improve  e-money application usage in Indonesia by focusing on providing features  and  incentives  for  user  enjoyment  and  social influence.
Index Terms— e-money, go-pay, online payment, use intention, UTAUT

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan yang sangat pesat dari penggunaan e-money  di  Indonesia  telah  mengokohkan  aplikasi  e-
money  sebagai  salah  satu  e-money  yang  harus diperhitungkan.  Data  dari  Tecinasia  [2]  menunjukkan pertumbuhan  yang  signifikan  dari  sisi  volume transaksi maupun nilai transaksi e-money (Gambar 1). Dari  41  juta  transaksi  pada  2011  meningkat  menjadi 535  juta  transaksi  di  tahun  2017.  Sedangkan  dari  sisi nilai, tahun 2011 nilai transkasi e-money baru sebesar 981  milyar  saja,  dan  meningkat  pesat  ke  5  trilyun  di tahun 2017.
Adapun Go-Pay telah mengklaim bahwa 30% dari keseluruhan transaksi e-money tersebut menggunakan aplikasi Go-Pay. Pesaing dari aplikasi tersebut  adalah Ovo  dan  T-cash  [2].  Ovo  sendiri  mengklaim  telah dapat diterima di 70% pusat pembelanjaan di [16].
Penetrasi e-money untuk pembelajaan online merupakan  salah  satu  kunci  untuk  memperluas  pasar e-commerce di Indonesia. Seperti diketahui, salah satu kendala  dalam  mengembangkan  e-commerce  di Indonesia  adalah  finansial  infrastruktur.  Secara khusus,  penetrasi  kartu  kredit  di  Indonesia  baru mencapai  10%  dari  total  250  juta  penduduk, sedangkan  di  Korea  Selatan  sudah  mencapai  70% [12].  Karena  itu  keberhasilan  penggunaan  e-money dapat  mendukung  penyebaran  e-commerce  secara signifikan yang pada waktunya dapat mengembangkan perekonomian Indonesia juga secara signifikan.
Tabel 1. Volume dan Nilai Transaksi E-Money
Sumber: Techinasia (2019)
Atas  dasar  tersebut,  maka  dibutuhkan  studi-studi mengenai  faktor-faktor  apa  yang  menjadi  determinan untuk adopsi teknologi e-money tersebut.
Riset  ini  sangat  penting  untuk  pengembangan bisnis e-money di  Indonesia,  di  mana  para  pengusaha (dan calon pengusaha) akan mendapatkan pengetahuan tentang faktor-faktor apa yang harus diatasi agar bisnis mereka dapat berjalan dengan sukses.
Untuk menemukan faktor-faktor determinan tersebut  salah  satu  model  yang  menjelaskan  dengan komprehensif  adalah  UTAUT,  yang  sudah  direvisi menjadi UTAUT 2.
2011 2012
2013 2014 2015 Volume 41,060,149 100,623,916 137,900,779 203,369,990 535,579,528 Nilai (juta rupiah) 981,297 1,971,550 2,907,432 3,319,556 5,283,018

## ISSN 2085-4579

## II. K AJIAN P USTAKA DAN H IPOTESIS

## A. E-Money
E-money atau  uang  elektronik  menurut  bank central  Eropa  didefinisikan  sebagai  penyimpanan elektronik suatu nilai moneter pada suatu perlengkapan  teknis  yang  dapat  digunakan  untuk pembayaran entiti di luar pihak yang mengeluarkan e- money tersebut. Perlengkapan teknis tersebut berfungsi  sebagai  instrumen  pra-bayar  yang  tidak mengharuskan melibatkan akun bank dalam melakukan transaksi [1].
Sedangkan dalam situs resmi Kementrian Keuangan  Republik  Indonesia,  berdasarkan  Peraturan Bank  Indonesia  Nomor  18/  17/PBI/2016,  tertulis bahwa e-money diterbitkan atas dasar nilai uang yang disetor terlebih dahulu oleh pemegang kepada penerbit dan  nilai  uang  tersebut  disimpan  secara  elektronik dalam  suatu  media  seperti  server  atau  chip. E-money bukan hanya sebagai pengganti uang tunai fisik dalam bentuk  koin  dan  uang  kertas  dengan  uang  elektronik yang  setara,  namun  juga  sebagai  sebuah  sistem  yang memungkinkan  seseorang  untuk  membayar  barang atau  jasa  dengan  mengirimkan  nomor  dari  satu komputer ke komputer lain [6]
Berdasarkan  teknologi  yang  digunakan, e- money ada  dua  macam  [1]:  berbasis  perangkat  keras dan  berbasis  perangkat  lunak.  Berbasis  perangkat keras  misalnya  kartu  chip,  sedangkan  berbasis perangkat lunak misalnya Go-Pay, Ovo, T-Cash.
Go-Pay,  adalah  fitur  uang  elektronik  yang terdapat dalam aplikasi Go-jek yang sudah mendapatkan  ijin  dari  Otoritas  Jasa  Keuangan,  serta menuruti  standar-standar  yang  ditetapkan  oleh  Bank Indonesia.  Beberapa  waktu  terakhir  ini,  Go-Jek sebagai perusahaan yang mengusung Go-Pay melakukan  promosi  dengan  gencar  agar  masyarakat menggunakan  Go-Pay,  bahkan  untuk  transaksi- transaksi dengan para UMKM..

## B. UTAUT
UTAUT  singkatan  dari Unified  Theory  of Acceptance  and  Use  of  Technology dirumuskan pertama kali oleh Venkatesh, Morris, Davis, and Davis pada  tahun  2003  [15].  UTAUT  versi  awal  ini mengidentifikasi  4  faktor  yang  mempengaruhi penggunaan  teknologi  yaitu  harapan  kinerja,  harapan usaha,  pengaruh  sosial  dan  kondisi  yang  mendukung. Keempat faktor  tersebut  dimoderasi  oleh 4 moderator yaitu  usia,  gender,  pengalaman  dan  kesukarelaan. Kemudian  UTAUT  direvisi  menjadi  UTAUT  2 dengan  menambahkan  motivasi  hedonik,  persepsi harga dan kebiasaan sebagai faktor yang mempengaruhi penggunaan teknologi.
UTAUT  2  memberikan  penjelasan  yang  sangat komprehensif  tentang  bagaimana  adopsi  teknologi dilakukan,  melebihi  model  adopsi  teknologi  lainnya seperti  TAM  ( Technologi  Acceptance  Model ).  Dalam model  UTAUT2,  intensi  penggunaan  ( behavioral
intention )  akan  dipengaruhi  oleh  harapan  kinerja ( performance  expectation ),  harapan  usaha  ( effort expectation ),  pengaruh  sosial (social  influence ),  dan kondisi  yang  mendukung  ( facilitating  condition ), motivasi hedonik ( hedonic motivation ), persepsi harga ( price value ), dan kebiasaan ( habit ) [15].
Sedangkan penggunaan teknologi yang sebenarnya dipengaruhi  oleh  3  faktor  yaitu  intensi  penggunaan, kondisi yang mendukung dan kebiasaan [13].
Adapun  Deningtyas  [5]  telah  melakukan  studi tentang faktor-faktor yang mempengaruhi penggunaan Go-Pay  di  Bandung  menggunakan  juga  model UTAUT2,  menemukan  bahwa  bahwa  kebiasaan adalah  faktor  paling  berpengaruh  terhadap  keinginan untuk  menggunakan  Go-Pay,  diikuti  persepsi  harga, harapan kinerja, pengaruh sosial dan motivasi hedonik. Sedangkan dua faktor lainnya yaitu kondisi mendukung  dan  harapan  usaha  tidak  berpengaruh signifikan.

## C. Faktor-Faktor Penentu Adopsi
Harapan kinerja didefinisikan sebagai suatu tingkat di mana seseorang percaya bahwa penggunaan sistem akan  membantu  dia  untuk  meningkatkan  kinerja dirinya  dalam  pekerjaan  [8].  Harapan  akan  kinerja diperkirakan  sebagai  faktor  utama  yang  paling signifikan  dalam  adopsi  teknologi,  di  mana  harapan kinerja berpengaruh positif terhadap adopsi teknologi.
Harapan  usaha  adalah  tingkat  kemudahan  dalam menggunakan  suatu  sistem  [8].  Ini  berarti  ukuran tingkat usaha yang harus dikeluarkan dan juga tingkat pembelajaran  yang  harus  dilakukan  dalam  persepsi pengguna  untuk  dapat  menggunakan  teknologi tersebut dengan nyaman. Harapan usaha dari berbagai penelitian  [8][14]  terbukti  mempengaruhi  secara positif keinginan untuk menggunakan.
Pengaruh  sosial  merupakan  suatu  tingkat  persepsi pengguna  tentang  apakah  orang  lain  yang  penting baginya  ( important  others )  berpikir  bahwa  pengguna tersebut  harus  menggunakan  sistem  tersebut  [8]. Faktor  ini  melibatkan  pengaruh  orang-orang  yang penting  bagi  pengguna  untuk  menggunakan  sistem atau teknologi. Pengaruh sosial memberikan pengaruh signifikan  dan  positif  bagi  intensi  penggunaan teknologi.
Kondisi yang mendukung adalah persepsi pengguna  tentang  apakah  ada  sumber  daya  dan pendukung ( support ) yang tersedia untuk menggunakan  sistem  tersebut  [14].  Ini  berarti termasuk  bantuan  baik  secara  digital,  artikel,  buku maupun  bantuan  manusia  lain  yang  tersedia  ketika pengguna  mengalami  kesulitan  dalam  menggunakan sistem  tersebut.  Kondisi  yang  mendukung  ini  pun merupakan  faktor  yang  berpengaruh  secara  positif baik  bagi  intensi  penggunaan  suatu  sistem,  juga  bagi penggunaan sebenarnya.
Motivasi
Hedonik didefinisikan sebagai kesenangan  yang  didapat  dari  penggunaan  teknologi.
Dalam  penelitian  mengenai  faktor-faktor  penentu penggunaan  teknologi  untuk  toko  daring  [3][4] ditemukan  bahwa  faktor  kesenangan  adalah  faktor utama  yang  berpengaruh  positif  dalam  adopsi teknologi untuk melakukan jualan daring. Hal ini juga sesuai  dengan  hasil  penelitian  dari  Venkatest,  Thong dan Xu [14], dan Rauniar, Greg, Jei, & Ben [10].
Harga  ditemukan  sebagai  hal  yang  berpengaruh secara  signifikan  terhadap  penggunaan  teknologi untuk suatu sistem yang berbayar [14]. Persepsi harga ( price  value )  didefinisikan  sebagai  suatu  kompromi secara  kognitif  antara  persepsi  keuntungan  dengan biaya  finansial  yang  harus  dikeluarkan  untuk menggunakannya.  Namun  dalam  konteks  aplikasi  e- money  Go-Pay,  pengguna  tidak  perlu  mengeluarkan uang  untuk  menginstalnya,  malahan  dalam  masa promosi  Go-Pay  banyak  memberikan  diskon-diskon untuk  pembelian  menggunakan  Go-Pay.  Karena  itu dalam  penelitian  ini  persepsi  harga  merupakan persepsi  pengguna  akan  keuntungan  secara  finansial dengan menggunakan Go-Pay.
Habit atau  kebiasaan  didefinisikan  sebagai  suatu tingkat  manusia  melakukan  suatu  perilaku  secara otomatis  sebagai  hasil  dari  pembelajaran  [14]. Kebiasaan dapat dilihat sebagai hal yang sudah terjadi di masa lalu, tetapi dapat juga dilihat sebagai persepsi pengguna.  Kebiasaan  dalam  penelitian  Venkatest, Thong  dan  Xu  [14],  dan  Tak  &  Panwar  [9] berpengaruh  secara  positif  signifikan  terhadap keinginan  untuk  menggunakan.  Kebiasaan  juga berpengaruh positif dan signifikan terhadap penggunaan teknologi yang sebenarnya.

## D. Hipotesis
Dari  penjabaran  tinjauan  pustaka  di  atas,  maka diusulkanlah hipotesis-hipotesis sebagai berikut:
H1. Harapan  kinerja  (HK)  secara  positif mempengaruhi  intensi  penggunaan  aplikasi  Go-Pay (IP).
H2. Harapan usaha (HU) secara positif mempengaruhi  intensi  penggunaan  aplikasi  Go-Pay (IP).
H3. Pengaruh sosial (PS) secara positif mempengaruhi  intensi  penggunaan  aplikasi  Go-Pay (IP).
H4. Motivasi  Hedonik  (MH)  secara  positif mempengaruhi  intensi  penggunaan  aplikasi  Go-Pay (IP).
H5. Persepsi harga (PH) secara positif mempengaruhi  intensi  penggunaan  aplikasi  Go-Pay (IP).
H6. Kondisi  mendukung  (KM)  secara  positif mempengaruhi  intensi  penggunaan  aplikasi  Go-Pay (IP).
H7. Kebiasaan  (K)  secara  positif  mempengaruhi intensi penggunaan aplikasi Go-Pay (IP)
H8. Kondisi  mendukung  (KM)  secara  positif mempengaruhi penggunaan aplikasi Go-Pay (P)
H9. Kebiasaan  (K)  secara  positif  mempengaruhi penggunaan aplikasi Go-Pay (P)
H10. Intensi  penggunaan  (IP)  secara  positif mempengaruhi penggunaan teknologi Go-Pay (P)
Dari  kesepuluh  hipotesis  di  atas,  maka  dapat digambarkan hubungan antar variabel dalam penelitian ini seperti pada Gambar 1.

## III. M ETODE P ENELITIAN

## A. Desain Penelitian dan Pengambilan Sampel
Penelitian ini adalah riset kausalitas di mana dicari faktor penyebab variabel-variabel bebas (HK, HU, PS, KM,  MH,  PH  dan  K)  yang  mempengaruhi  variabel tidak bebas (P) melalui variabel intervening (IP) [13]. Riset  ini  merupakan  riset  pengujian  hipotesis  dengan menggunakan data kuantitatif.
Survei  digunakan  untuk  mendapatkan  data  primer intensi  penggunaan  aplikasi  e-money  Go-Pay.  Data diambil  sekali  saja  ( cross  sectional )  dari  para responden,  dan  dikumpulkan  dalam  suatu  jangka waktu  tertentu.  Data  primer  diambil  menggunakan kuisioner dengan pertanyaan tertutup, yang disebarkan secara online menggunakan Google Drive Form.
Pengambilan  sampel  yang  dilakukan  adalah convenience  sampling, dengan  jumlah sampel setidaknya sebanyak 5 kali variabel teramati [6]

## ISSN 2085-4579

## Gambar 1. Operasionalisasi Variabel Penelitian

## B. Pengembangan Instrumen
Indikator-indikator yang digunakan dalam penelitian  ini  secara  umum  diambil  dari  indikator- indikator  dalam  penelitian-penelitian  sebelumnya [8][9][14]  yang  sudah teruji  dalam  penelitian mereka. Namun indikator-indikator tersebut sedikit disesuaikan dengan konteks adopsi aplikasi Go-Pay.
Selain  menggunakan  indikator-indikator  tersebut, digunakan  juga  beberapa  indikator  yang  diklaim  oleh Go-Jek  sebagai  faktor  penyebab  penggunaan  Go-Pay [2] yaitu: adanya promo atau potongan harga (variabel persepsi  harga),  tidak  perlu  menyiapkan  uang  pas (variabel harapan kinerja), mudah digunakan (variabel harapan usaha).
Indikator-indikator  selengkapnya  adalah  sebagai berikut:
1. Variabel Harapan Kinerja:
 Go-Pay berguna bagi saya [8][9][14]
 Dengan Go-Pay, saya menyelesaikan pembayaran dengan lebih cepat [8][14]
 Go-Pay  membantu  saya  lebih  efisien  [8]  [9] [14]
 Dengan  Go-Pay  saya  tidak  perlu  menyiapkan uang pas [2]
2. Variabel Harapan Usaha:
 Cara  menggunakan  Go-Pay  mudah  dipelajari [8] [9] [14]
 Aplikasi  Go-Pay  jelas  dan  mudah  dimengerti [14]
 Go-Pay mudah digunakan [2] [9] [14]
3. Pengaruh Sosial:
 Orang  yang  penting  bagi  saya  menyarankan agar saya menggunakan Go-Pay [8] [9] [14]
 Orang  yang  mempengaruhi  tingkah  laku  saya menyarankan  agar  saya  menggunakan  Go-Pay [8] [9] [14]
 Orang yang pendapatnya saya hargai menyarankan  agar  saya  menggunakan  Go-Pay [14]
 Saya  menggunakan  Go-Pay  karena  sudah banyak orang yang menggunakannya [9]
4. Kondisi Mendukung:
 Saya  memiliki  gadget  dan  koneksi  internet yang  dibutuhkan  untuk  menggunakan  Go-Pay [8] [9] [14]
 Saya  mudah  mendapatkan  pengetahuan  yang diperlukan  (misalnya  petunjuk  penggunaan) untuk menggunakan Go-Pay [9]
 Go-Pay  dapat  dijalankan  di  gadget  yang  saya miliki [9] [14]
 Saya  akan  mendapatkan  bantuan  dari  orang lain  apabila  saya  mengalami  kesulitan  dalam menggunakan Go-Pay [8] [14]
5. Motivasi Hedonik:
 Menggunakan Go-Pay itu menyenangkan [14]
 Saya menikmati menggunakan Go-Pay [14]
 Menggunakan Go-Pay itu sangat menarik [9]
6. Persepsi harga:
 Go-Pay memberikan
diskon yang menguntungkan [2] [9]
 Dengan  Go-Pay  harga  barang  menjadi  lebih murah [2] [9]
 Go-Pay membantu saya berhemat [2] [9]
7. Kebiasaan:
 Saya  sudah  biasa  menggunakan  Go-Pay  [9] [14]
 Saya  terbiasa  menggunakan  Go-Pay  terlebih dahulu sebelum menggunakan uang kontan [9]
 Saya harus menggunakan Go-Pay [9] [14]
 Saya kecanduan menggunakan Go-Pay [9] [14]
8. Intensi Penggunaan:
 Saya  ingin  menggunakan  Go-Pay  di  masa depan [8] [9] [14]
 Saya  akan  selalu  mencoba  menggunakan  Go- Pay dalam keseharian saya [8] [9] [14]
 Saya  berencana  untuk terus  menggunakan Go- Pay [9] [14]
9. Penggunaan:
 Seberapa  sering  Anda  menggunakan  Go-Pay? (tidak  pernah,  jarang,  kadang-kadang,  sering, selalu) [14]
Seluruh  indikator  kecuali  indikator  variabel Penggunaan akan diukur menggunakan skala Likert 1 (sangat tidak setuju) sampai dengan 5 (sangat setuju). Khusus indikator variabel Penggunaan, akan digunakan skala Likert 1 (tidak pernah) sampai dengan 5 (selalu).

## C. Teknik Analisis
Analisis  data  dilakukan  menggunakan  SEM dengan  bantuan  perangkat  lunak  Lisrel  8.71,  dengan menggunakan  uji  t.  Sedangkan  uji  validitas  dan reliabilitas menggunakan Confirmatory Factor Analysis.
2  Persaman  model  struktural  pada  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
(IP  =  HK  +  HU  +  PS  +  KM  +  MH  +PH  +  K  + Error antar variabel)
(P = KM + K + IP + Error antar variabel)
Gambar  2  menjelaskan  diagram  jalur  dalam penelitian ini, di mana
ξ 1 = Harapan Kinerja (HK) ξ2 = Harapan Usaha (HU) ξ3 = Pengaruh Sosial (PS) ξ4 = Kondisi Mendukung (KM) ξ5 = Motivasi Hedonik (MH) ξ6 = Persepsi Harga (PH) ξ7 = Kebiasaan (K) ŋ1 = Intensi penggunaan ŋ2 = Penggunaan

## IV. H ASIL P ENELITIAN DAN P EMBAHASAN
Kuisioner  yang  disebarkan  mendapatkan responden  sejumlah  422  orang.  Pengujian  CFA  yang dilakukan  terhadap  konstruk  eksogen  dan  endogen model  penelitian  menunjukkan  variabel  teramati berikut memiliki loading faktor yang lebih rendah dari 0.7, sehingga dikeluarkan dari model:
 HK1  (Sekalipun  jika  tidak  ada  diskon  yang ditawarkan,  aplikasi  Go-Pay  tetap  bermanfaat bagi saya)
 HK4  (Dengan  Go-Pay  saya  tidak  perlu menyiapkan uang pas)
 PS4 (Saya menggunakan Go-Pay karena sudah banyak orang yang menggunakannya)
 KM3 (Go-Pay dapat dijalankan di gadget yang saya miliki)
 KM4  (Saya  akan  mendapatkan  bantuan  dari orang  lain  apabila  saya  mengalami  kesulitan dalam menggunakan Go-Pay)
 K2 (Saya terbiasa mencoba menggunakan Go- Pay  terlebih  dahulu  sebelum  menggunakan uang kontan)
 K3  (Saya  merasa  harus  menggunakan  kursus online  dibandingkan  kursus  tatap  muka tradisional)
Selain  indikator-indikator  di  atas,  variabel  lainnya telah  memenuhi  persyaratan  uji  validitas  dan reliabilitas yaitu loading faktor, CR dan VE yang baik.
Pengujian  GOF  ( goodness  of  fit )  juga menunjukkan chi-square , nilai P, AGFI, NFI, CFI dan CN  yang  fit  (mewakili  kriteria  kesesuaian  absolut, inkremental dan parsimoni, [7]).
HU (ξ 2 ) IP (ŋ 1 ) X 21 X 22 Y 11 Y 12 d 21 d 22 e 11 e 12 b 12 g 11 l 21 l 22 l 81 l 82 P (ŋ 2 ) l 91 l 92 PS (ξ 3 ) X 31 X 32 d 31 d 32 l 31 l 32 HK (ξ 1 ) X 11 X 12 d 11 d 12 l 11 l 12 Y 91 Y 92 e 21 e 22 g 21 g 31 g 42 KM (ξ 4 ) X 41 X 42 d 41 d 42 l 41 l 42 MH (ξ 5 ) X 51 X 52 d 51 d 52 l 51 l 52 PH (ξ 6 ) X 61 X 62 d 61 d 62 l 61 l 62 K (ξ 7 ) X 71 X 72 d 71 d 72 l 71 l 72 g 41 g 51 g 61 g 71 g 72
Gambar 2. Diagram Jalur
Tabel 2 menunjukkan hasil uji signifikansi model, bahwa  variabel  Harapan  Kinerja,  Harapan  Usaha, Kondisi  Mendukung  tidak  berpengaruh  secara signifikan  terhadap  Intensi  Penggunaan.  Demikian juga tidak ditemukan adanya pengaruh signifikan dari variabel  Kondisi  Mendukung  terhadap  Penggunaan Go-Pay.
Analisis  model  struktural  memberikan  persamaan struktural sebagai berikut:
IP  =  0.092HK  +  0.0038HU  +  0.29PS  -  0.062KM  + 0.42MH + 0.12PH + 0.16K
Errorvar= 0.28  , R² = 0.72
P = 0.40IP - 0.10KM + 0.45K
Errorvar = 0.52  , R² = 0.48
Persamaan  struktural  di  atas  menunjukkan  bahwa variasi HK, HU, PS, KM, MH, PH dan K menjelaskan 72%  variasi  dari  IP.  Sedangkan  IP,  KM  dan  K menjelaskan 48% variasi dari P.
Besarnya  pengaruh  dari  variabel-variabel  eksogen terhadap endogen tertera pada tabel 3.
Dari  Tabel  3,  dapat  terlihat  bahwa  faktor determinan terbesar untuk intensi penggunaan aplikasi Go-Pay  adalah  Motivasi  Hedonik,  di  mana  para responden  merasa  menggunakan  aplikasi  Go-Pay  itu menarik,  menyenangkan  dan  dapat  dinikmati.  Faktor determinan lainnya adalah Pengaruh Sosial, Kebiasaan dan Persepsi Harga.

## Tabel 2. Uji Signifikansi Model Struktural
Hipotesis Jalur Nilai t Kesimpulan 1 HK  IP 0.98 Tidak signifikan (H1 ditolak) 2 HU  IP 0.04 Tidak signifikan (H2 ditolak) 3 PS  IP 5.46 Signifikan (H3 diterima) 4 KM  IP -0.65 Tidak signifikan (H4 ditolak) 5 MH  IP 4.10 Signifikan (H5 diterima) 6 PH  IP 2.23 Signifikan (H6 diterima) 7 K  IP 2.49 Signifikan (H7 diterima) 8 KM  P -1.39 Tidak signifikan (H8 ditolak) 9 K  P 8.63 Signifikan (H9 diterima) 10 IP  P 6.00 Signifikan (H10 diterima) Sumber: Data diolah (2019)

## Tabel 3. Besar Pengaruh Variabel Laten
Variabel yang Berpengaruh Variabel yang Dipengaruhi Loading Faktor Pengaruh Sosial Intensi Penggunaan 0.29 Motivasi Hedonik Intensi Penggunaan 0.42 Persepsi Harga Intensi Penggunaan 0.12 Kebiasaan Intensi Penggunaan 0.16 Kebiasaan Penggunaan 0.45 Intensi Penggunaan Penggunaan 0.40 Sumber: Data diolah (2019)
Sedangkan  faktor  determinan  terbesar  yang mempengaruhi  Penggunaan  adalah  faktor  Kebiasaan, dan  diikuti  dengan  Intensi  Penggunaan.  Kondisi  yang Mendukung  sendiri  tidak  memberikan  pengaruh signifikan  terhadap  Intensi  Penggunaan  maupun Penggunaan yang sesungguhnya.

## V. DISKUSI
Dari  hasil  penelitian  yang  diperoleh,  maka  untuk meningkatkan keinginan penggunaan e-money maupun  penggunaan  yang  sesungguhnya,  pengusaha dapat  menambahkan  fitur-fitur  atau  insentif  yang membuat  pengguna  merasa  senang  dan  menikmati penggunaan  aplikasi.  Selain  itu  dapat  pula  diadakan promo  atau  insentif  untuk  saling  berbagi  dan meningkatkan  pengaruh  sosial,  serta  melakukan kampanye  pemasaran  untuk  membiasakan  pengguna menggunakan e-money.
Faktor  Harapan  Kinerja,  Harapan  Usaha  dan Kondisi Mendukung yang tidak memberikan pengaruh terhadap  Intensi  Penggunaan  maupun  penggunaan sesungguhnya  menunjukkan  bahwa  pengguna  sudah menganggap manfaat, kemudahan penggunaan aplikasi  sebagai  hal  yang  dimiliki  oleh  aplikasi  pada umumnya  sehingga  tidak  lagi  menentukan  intensi penggunaan  aplikasi  Go-Pay.  Demikian  juga  kondisi yang  mendukung,  sudah  dipandang  sebagai  hal  yang
umum  dimiliki  pengguna  sehingga  tidak  menentukan intensi pengunaan maupun penggunaan real.

## VI. S IMPULAN
Faktor  determinan  yang  terbesar  dari  intensi penggunaan aplikasi e-money Go-Pay adalah motivasi hedonik,  dan  diikuti  oleh  faktor  pengaruh  sosial, kebiasaan dan persepsi harga. Maka untuk meningkatkan  keinginan  untuk  menggunakan  e- money, pengusaha e-money dapat menambahkan fitur- fitur  yang  membuat  pengguna  merasa  senang  dan menikmati  penggunaan  aplikasi  serta  memberikan insentif untuk saling berbagi.
Sedangkan  variabel  penggunaan  dipengaruhi secara  signifikan  positif  oleh  kebiasaan  dan  intensi penggunaan, sehingga usaha-usaha untuk meningkatkan  intensi  penggunaan,  ditambah  dengan kampanye pemasaran untuk membiasakan penggunaan e-money  akan  memberikan  dampak  signifikan terhadap penggunaan e-money.

## VII. PENELITIAN LANJUTAN
Penggunaan convenience sampling dalam penelitian ini dapat membatasi untuk generalisasi hasil temuan,  karena  itu  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat dikembangkan  dengan  menggunakan  metode  lain misalnya stratified random sampling . Selain itu dapat pula  mengembangkan  penelitian  ini  dengan  studi mengenai  faktor-faktor  determinan  untuk  Motivasi Hedonik penggunaan aplikasi e-money, atau melakukan studi kasus dengan aplikasi e-money yang lain.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi Adopsi  Aplikasi  Go-Pay  Menggunakan  UTAUT2  ini terlaksana  berkat  hibah  dana  penelitian  dosen  tahun akademik 2018-2019 dari Direktorat Pengembangan dan  Pengabdian  Kepada  Masyarakat  (P3M) Universitas Bunda Mulia, Jakarta.
D AFTAR P USTAKA
[1] Admin,  “Electronic  money”,  European  Central  Bank ,
[Online]. Tersedia: https://www.ecb.europa.eu/stats/money_credit_banking/electr elec_money/html/index.en.html  [Diakses:  18  September 2018].
[2] A.H.  Pratama,  “[Flash]  GO-PAY  kini  kuasai  30  persen transaksi  non  tunai  di  Indonesia”,  TechinAsia,  21  Desember 2017,  [Online].  Tersedia:  https://id.techinasia.com/angka- perkembangan-go-pay-2017 [Diakses: 18 September 2018].
[3] Deny,  “Faktor-Faktor  yang  mempengaruhi  penggunaan aplikasi  BBM  oleh  toko  online  UMKM  menggunakan  revisi model  TAM,”  Jurnal  Riset  Manajemen  dan  Bisnis, vol. 1, no.2, hal 93-104, 2016.
[4] Deny dan J.F. Andry, “Faktor penentu penggunaan Facebook oleh toko online menggunakan model TAM,” Prosiding SNTI 2017  (hal.  64-71),  Jakarta:  Fakultas  Teknologi  Informasi Universitas Tarumanagara Jakarta, 2017.

## ISSN 2085-4579
[5] F.  Deningtyas,  “Analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi penggunaan  Go-Pay  oleh  pengguna  layanan  Go-Jek  di  Kota Bandung dengan menggunakan model modifikasi UTAUT2,” Bandung: Universitas Telkom, 2017.
[6] F.F.  Fadlillah,  “Sudah  saatnya  beralih  ke  e-money,  alat pembayaran  zaman  now”,  Kementrian  Keuangan  Republik
Indonesia, 29 Maret 2018, [Online]. Tersedia: https://www.kemenkeu.go.id/publikasi/artikel-dan- opini/sudah-saatnya-beralih-ke-e-money-alat-pembayaran- zaman-now/ [Diakses: 18 September 2018]
[7] J.  Hair,  W.  Black,  B.  Babin,  dan  R.  Anderson,  Multivariate Data Analysis, Englewood Cliffs: Prentice Hall, 2010.
[8] P. Isaias, F. Reis, C. Coutinho, dan J.A. Lencastre, “Empathic technologies  for  distance/mobile  learning:  An  empirical research based on the unified theory of acceptance and use of technology  (UTAUT),”  Interactive  Technology  and  Smart Education, vol. 14, no.2, hal. 159-180, 2017.
[9] P.  Tak  dan  S.  Panwar,  “Using  UTAUT  2  model  to  predict mobile app based shopping: evidences from India,” Journal of Indian Business Research,” vol. 9, no.3, hal. 248-264, 2017.
[10] R.  Rauniar,  R.  Greg,  Y.  Jei,  dan  J.  Ben,  “Technology acceptance  model  (TAM)  and  social  media  usage:  an empirical  study  on  Facebook,”  Journal  of  Enterprise Information Management, vol. 27 no.1, hal. 6-30, 2014.
[11] S.R.  Setiawan,  “Ada  Go-Pay,  Ovo,  T-Cash  dan  sebagainya, mungkinkah  disatukan?”,    Kompas.com,  15  Februari  2018, [Online].
Tersedia: https://ekonomi.kompas.com/read/2018/02/15/130231826/ada
-go-pay-ovo-t-cash-dan-sebagainya-mungkinkah-disatukan [Diakses: 18 September 2018].
[12] S.  Widianto,  “Pengguna  kartu  kredit  di  Indonesia  masih minim”, Pikiran Rakyat, 7 Februari 2017, [Online]. Tersedia: http://www.pikiranrakyat.com/ekonomi/2017/02/07/pengguna -kartu-kredit-di-indonesia-masih-minim-392777  [Diakses  18 September 2018].
[13] U.  Sekaran  dan  R.  Bougie,  Research  Methods  for  Business, 5th Edition, London: Wiley, 2014
[14] V. Venkatesh, J.Y. Thong, dan X. Xu, “Consumer acceptance and  use  of  information  technology:  Extending  The  Unified Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology,”  MIS Quarterly, vol. 36, no. 1, hal. 157-178, 2012.
[15] V.  Venkatesh,  J.Y.  Thong,  dan  X.  Xu,  “Unified  theory  of acceptance  and  use  of  technology:  A  synthesis  and  the  road ahead,”  Journal  of  the  Association  for  Information  System, vol. 17, no. 5, hal. 328-376, 2016.
[16] W.K.  Pertiwi,  “Saingi  Go-Pay,  Ovo  bakal  bisa  dipakai transaksi  di  warung”,  Kompas.com,  2  Juli  2018,  [Online]. Tersedia: https://tekno.kompas.com/read/2018/07/02/08040087/saingi- go-pay-ovo-bakal-bisa-dipakai-transaksi-di-warung  [Diakses: 18 September 2018]