Confirmatory  factor  analysis  of  digital skills  on  the  use  of  mobile  banking services in Subang district

## JMSAB
323
Lulu Arsylia 1 , Refi Rifaldi Windya Giri 2 Research paper Marketing  management
1 Faculty of ICT Management Business, Telkom University, Bandung,
Indonesia
2 Lecture Faculty of ICT Management Business, Telkom University, Bandung, Indonesia

## Abstract
The research aimed to identify and validate the digital skills required to use mobile banking services in Subang Regency. The study used non- probability and purposive sampling techniques to survey 350 banking customers  who  use  mobile  banking  services  in  the  Subang  Regency. The  results  of  the  digital  skills  factor  analysis  showed  that  the indicators of each latent variable, including operational mobile skills, information  navigation  skills,  social  skills,  and  creative  skills,  were valid and able to represent their respective constructs. However, the model fit value did not meet the criteria, indicating that modifications were  necessary  to  obtain  a  fit  model.  This  study  provides  a  starting point for further research to explore the model using the Exploratory Factor Analysis (EFA) analysis method or make modifications using the Confirmatory Factor Analysis (CFA) method to obtain a fit model that can  contribute  as  a  medium  to  confirm  relevant  and  valid  factors representing their constructs.
Received 5/10/2023 Accepted 8/25/2023 Online 10/26/2023
JMSAB, Vol 6, No. 2,  2023 pp. 323-336
Keywords:
Customer Behavior, Mobile Banking, Digital Skills Corresponding Author: Lulu Arsylia
Email: luluarsylia78@gmail.com
eISSN 2655-237X
© The Author(s) 2023 DOI: https://doi.org/10.36407/v6i2.943
CC BY: This license allows reusers to distribute, remix, adapt, and build upon the material in any medium or format, so long as attribution is given to the creator. The license allows for commercial use.

## Published by LPMP Imperium

## Journal homepage: https://ejournal.imperiuminstitute.org/index.php/JMSAB

## Abstrak
Penelitian dilakukan untuk memastikan dan mengkonfirmasi apa saja faktor-faktor digital skills pada  penggunaan  layanan  mobile  banking  di  Kabupaten  Subang  yang  relevan  dan  dapat merepresentasikan konstruknya. Penelitian menggunakan teknik sampling non-probability dan purposive sampling, dengan jumlah sampel 350 responden yang merupakan nasabah perbankan yang  menggunakan  layanan  mobile  banking  yang  berdomisili  di  Kabupaten  Subang. Menggunakan  teknik  analisis  Confirmatory  Factor  Analysis  (CFA),  yang  dimana  proses pengolahan dan analisis data menggunakan alat bantu AMOS versi 24. Berdasarkan hasil analisis faktor  digital skills  terhadap  penggunaan  layanan  mobile  banking  di  Kabupaten  Subang  telah terkonfirmasi  valid  karena  hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  indikator  dari setiap  variabel  laten mulai  dari operasional mobile  skills,  information  navigation  skills, social skills, dan creative skills pada penggunaan layanan mobile banking  dapat dikatakan valid dan mampu merepresentasikan konstruknya, meskipun nilai fit model yang didapatkan menunjukan hasil yang kurang fit karena masih belum memenuhi kriteria, sehingga dilakukannya modifikasi model untuk mendapatkan model yang fit. Penelitian ini hanya sebagai permulaan yang dapat berkontribusi  sebagai  media  untuk  mengkonfirmasi  faktor  yang  relevan  dan  valid  dalam merepresntasikan  konstruknya.  oleh  karena  itu  penelitian  selanjutnya  dapat  mengeksplorasi kembali  model  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  dengan  menggunakan  metode  analisis Exploratory  Factor  Analysis  (EFA)  sehingga  mendapatkan  model  yang  fit.    Atau  dapat  juga melakukan  modifikasi  terkait  model  lebih  lanjut  dengan  menggunakan  metode  Confirmatory Factor Analysis (CFA).
Kata kunci : Customer behavior, mobile banking, digital skills

## Pendahuluan
Industri  perbankan  di  Indonesia  telah  mengalami  pertumbuhan  yang  pesat  pada  era  digital, terutama dengan inovasi mobile banking. Mobile banking memberikan kemudahan akses layanan perbankan  bagi  pengguna  dan  bank,  dengan  fitur-fitur  seperti  saldo,  mutasi  rekening,  dan layanan  bertransaksi  seperti  transfer  saldo  dan  pembayaran  tagihan  (Zhou,  et  al.,  2021). Penggunaan mobile banking di Indonesia terus meningkat seiring dengan peningkatan pengguna internet  dan  mobile  banking  yang  naik  hingga  300%  sejak  tahun  2016  hingga  2021  (Putri  & Fahrozi,  2021).  Menurut  Bank  Indonesia,  jumlah  pengguna  mobile  banking  di  Indonesia mencapai 146 juta pengguna pada akhir tahun 2020, naik dari 41 juta pengguna pada tahun 2016 (Wijanarto & Brilianti, 2020). Selain itu, mobile banking juga memberikan dampak positif bagi industri  perbankan  Indonesia,  seperti  meningkatkan  efisiensi  operasional  bank  dan meningkatkan pertumbuhan bisnis bank (Yudaruddin, 2020).
Terjadi  peningkatan  yang  signifikan  dalam  pertumbuhan  industri  perbankan  melalui platform seluler di Indonesia (APJII, 2022). Namun, meskipun adanya pertumbuhan ini, masih terdapat kesenjangan digital dalam hal keterampilan digital dan akses ke teknologi, terutama di daerah perkotaan dan pedesaan yang infrastruktur informasi dan komunikasinya masih terbatas (Giri, Santoso, & Bratawisnu). Hal ini mengakibatkan persentase yang signifikan dari pengguna internet  di  Indonesia  belum  pernah  mengakses  layanan  perbankan  seluler  (Mutia,  2022). Menurut  data  dari  Asosiasi  Fintech  Indonesia,  terdapat  sekitar  110  juta  pengguna  perbankan seluler di Indonesia pada tahun 2020. Namun, survei yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) pada tahun yang sama menunjukkan bahwa hanya sekitar 27% penduduk Indonesia yang memiliki akses internet. Bahkan di antara mereka yang memiliki akses internet, hanya sekitar 20% yang pernah menggunakan layanan perbankan seluler (Badan Pusat Statistik, 2021). Dari survei ini, dapat disimpulkan bahwa masih terdapat kesenjangan digital di Indonesia yang perlu diatasi agar seluruh masyarakat dapat mengakses dan menggunakan layanan perbankan seluler.
Penelitian  ini  akan  memfokuskan  pada  analisis  faktor-faktor  yang  memengaruhi penggunaan mobile banking di Indonesia, serta menganalisis dampak dari kesenjangan digital pada penggunaan mobile banking di daerah perkotaan dan pedesaan. Tujuan dari penelitian ini untuk memahami faktor-faktor yang memengaruhi penggunaan mobile banking dan memberikan

## Customer Behavior, Mobile Banking, Digital Skills
rekomendasi  bagi  industri  perbankan  untuk  meningkatkan  penggunaan  layanan  perbankan digital di daerah yang masih terdapat kesenjangan digital. Penggunaan layanan perbankan digital seperti  mobile  banking  semakin  populer  di  Indonesia,  terutama  di  kalangan  masyarakat perkotaan.  Namun,  terdapat  kesenjangan  digital  antara  daerah  perkotaan  dan  pedesaan  yang mempengaruhi  adopsi  layanan  tersebut.  Pebelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi penggunaan mobile banking dan dampak dari kesenjangan  digital  pada  penggunaan  mobile  banking  di  daerah  perkotaan  dan  pedesaan. Beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  penggunaan  mobile  banking  di  Indonesia  antara  lain kualitas layanan, kepercayaan, kenyamanan, keamanan, dan biaya. Selain itu, kesenjangan digital antara  daerah  perkotaan  dan  pedesaan  juga  memengaruhi  adopsi  layanan  mobile  banking  di Indonesia. Kesenjangan infrastruktur dan pendidikan menjadi kendala utama bagi masyarakat pedesaan  untuk  menggunakan  layanan  perbankan  digital  (nPerf,  2022).  Dalam  upaya meningkatkan  penggunaan  layanan  perbankan  digital  di  Indonesia,  perlu  dilakukan  langkah- langkah  seperti  peningkatan  infrastruktur  dan  pendidikan  di  daerah  pedesaan,  pemberian edukasi  mengenai  keamanan  dan  kenyamanan  penggunaan  layanan  mobile  banking,  serta peningkatan  kualitas  layanan  dan  pengalaman  pengguna.  Rekomendasi  ini  diharapkan  dapat memberikan kontribusi bagi perkembangan industri perbankan di Indonesia.
Studi  sebelumnya  telah  menunjukkan  bahwa  rendahnya  infrastruktur  teknologi informasi dan komunikasi mempengaruhi penggunaan layanan perbankan digital seperti mobile banking oleh masyarakat. Namun, studi sebelumnya tidak sepenuhnya menjelaskan faktor mana yang berpengaruh langsung terhadap penggunaan mobile banking. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan  untuk  mengkonfirmasi  faktor-faktor  dalam  digital  skills  yang  berpengaruh  pada penggunaan layanan mobile banking di Kabupaten Subang. Meskipun telah ada studi sebelumnya tentang  penggunaan  layanan  mobile  banking,  studi  tersebut  belum  dapat  menjelaskan  secara detail faktor-faktor mana yang berpengaruh langsung pada penggunaan mobile banking. Selain itu, studi sebelumnya juga belum memberikan referensi teoretis yang memadai bagi penelitian di bidang ekonomi, terutama di industri perbankan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menutupi kelemahan studi sebelumnya dengan memberikan wawasan yang lebih jelas dan detail tentang  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  penggunaan  mobile  banking  di  Kabupaten  Subang. Penelitian  ini  menawarkan  beberapa  hal  baru  yang  belum  dicakup  oleh  studi  sebelumnya. Pertama, penelitian ini akan mengidentifikasi faktor-faktor konfirmatori dalam digital skills yang berpengaruh pada penggunaan layanan mobile banking di Kabupaten Subang. Kedua, penelitian ini  akan  memberikan  referensi  teoretis  yang  memadai  bagi  penelitian  di  bidang  ekonomi, terutama di industri perbankan. Ketiga, penelitian ini akan memberikan wawasan bagi penyedia layanan  perbankan  untuk  meningkatkan  layanan  transaksi  digital  mereka,  terutama  mobile banking di berbagai wilayah di Indonesia.
Penelitian ini akan memberikan wawasan yang lebih detail dan jelas tentang faktor-faktor yang  mempengaruhi  penggunaan  mobile  banking  di  Kabupaten  Subang.  Diharapkan  hasil penelitian  ini  dapat  memberikan  referensi  teoretis  yang  memadai  bagi  penelitian  di  bidang ekonomi, terutama di industri perbankan, dan juga memberikan wawasan bagi penyedia layanan perbankan untuk meningkatkan layanan transaksi digital mereka, terutama mobile  banking di berbagai wilayah di Indonesia.

## Kerangka teoritis dan hipotesis

## Teori dan penelitian terlebih dahulu
Mempelajari  perilaku  konsumen  dalam  berinteraksi  dengan  platform  online  seperti  mobile banking  semakin  profektif  (Tanuwijaya,  Alamsyah,  &  Ariyanti,  2021).  Penelitian  sebelumnya yang relevan dengan topik ini adalah studi oleh (Hong, 2019) yang menginvestigasi faktor-faktor yang mempengaruhi perilaku penggunaan mobile banking di Korea. Layanan mobile banking itu sendiri  menyediakan  beberapa  fitur  dimana  para  nasabah  dapat  mengakses  informasi  saldo, melakukan  transfer,  melakukan  berbagai  transaksi  pembayaran  elektronik  (Giri  &  Wellang, 2016). Penelitian sebelumnya menggunakan empat faktor yang terdiri dari faktor pribadi, faktor
lingkungan, faktor teknologi, dan faktor keamanan sebagai indikator dalam model konfirmasi. Temuan studi menunjukkan bahwa penggunaan mobile banking dipengaruhi secara signifikan oleh  faktor-faktor  pribadi  dan  lingkungan.  penelitian  ini  mengungkapkan  faktor-faktor  yang memiliki  pengaruh  terhadap  adopsi  teknologi  informasi dalam bisnis.  Faktor-faktor  ini  terdiri dari  faktor  organisasional,  faktor  teknologi,  dan  faktor  lingkungan.  Dalam  konteks  mobile banking di Indonesia,  faktor-faktor ini dapat dimodifikasi dan digunakan sebagai dasar untuk membentuk  faktor  baru.  Dalam  penelitian  ini,  empat  dimensi  digital  skills,  yaitu  Operational Mobile  skills,  Information  navigation  skills,  Social  skills,  dan  Creative  skills  dapat  digunakan sebagai  indikator  untuk  mengukur  kemampuan  dan  keterampilan  digital  responden  dalam menggunakan layanan mobile banking (Deursen, Helsper, & Eynon, 2016). Dalam penelitian ini, peneliti  dapat  menginvestigasi  faktor-faktor  pribadi,  sosial,  budaya,  dan  psikologis  yang mempengaruhi  perilaku  konsumen  terkait  dengan  penggunaan  mobile  banking.  Indikator- indikator  ini  dapat  meliputi  usia,  pendapatan,  jenis  kelamin,  tingkat  pendidikan,  persepsi keamanan,  benefit,  kemudahan  penggunaan,  dan  kepercayaan  terhadap  bank  dan  teknologi mobile banking.

## Kerangka pemikiran
Penelitian sebelumnya tentang kesenjangan digital yang dilakukan oleh (Van Dijk, 2012)  telah mengidentifikasi  empat  jenis  akses  yang  harus  dikuasai  dalam  penggunaan  teknologi  digital, yaitu motivasi, akses fisik dan materi, keterampilan digital, dan penggunaan. Namun, penelitian tersebut  tidak  membahas  faktor  keterampilan  digital  yang  secara  khusus  mempengaruhi penggunaan  mobile  banking.  Sebuah  penelitian  oleh  (Akhtar,  Irfan,  Sarwar,  Rashid,  &  Asma, 2019)  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  adopsi  mobile  banking  di  Cina. Penelitian  ini  menggunakan  kerangka  kerja  Technology  Acceptance  Model  (TAM)  dan menemukan bahwa persepsi manfaat, persepsi kemudahan penggunaan, dan kepercayaan adalah faktor-faktor  yang  mempengaruhi  adopsi  mobile  banking.  Sebuah  penelitian  lainnya  oleh (Siagian & Tambunan, 2022) mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi minat nasabah untuk menggunakan layanan mobile banking di Indonesia.
Penelitian  ini  menggunakan  kerangka  kerja  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of Technology  (UTAUT)  dan  menemukan  bahwa  persepsi  benefit,  norma  subyektif,  kepercayaan dan  kemudahan  penggunaan  adalah  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  minat  nasabah  untuk menggunakan  layanan  mobile  banking.  Penelitian  yang  dilakukan  di  Kabupaten  Subang  oleh penulis  ini  akan  menambahkan  dimensi  keterampilan  digital  sebagai  faktor  penting  dalam penggunaan  mobile  banking.  Penelitian  ini  akan  fokus  pada  empat  jenis  keterampilan  digital, yaitu  keterampilan  operasional  mobile  skills,  information  navigation  skills,  sosial  skills,  dan creative skills (Deursen, Helsper, & Eynon, 2016), untuk mengetahui faktor mana yang relevan dan dapat merepresentasikan penggunaan mobile banking di Kabupaten Subang. Penelitian ini juga  akan  mempertimbangkan  faktor-faktor  yang  telah  diidentifikasi  dalam  penelitian sebelumnya, seperti persepsi benefit, persepsi kemudahan penggunaan, kepercayaan, dan norma subyektif, sebagai variabel kontrol.
Customer Behavior, Mobile Banking, Digital Skills
Gambar 1. Kerangka Pemikiran

## Hipotesis Penelitian
Penelitian  sebelumnya  oleh  (Lismayanti,  2023)  juga  mempelajari  tentang  faktor-faktor  yang mempengaruhi penggunaan layanan mobile banking di Indonesia. Mereka menggunakan model Technology  Acceptance  Model  (TAM)  dan  menemukan  bahwa  persepsi  kegunaan,  persepsi kemudahan penggunaan, dan kepercayaan berpengaruh positif signifikan terhadap behavioral intention  to  use  mobile  banking.  Mereka  juga  menemukan  bahwa  attitude  terhadap  mobile banking  secara  signifikan  memediasi  hubungan  antara  perceived  usefulness  dan  behavioral intention  to  use.  Namun,  dalam  penelitian  tersebut,  tidak  ada  pengukuran  langsung  tentang digital  skills.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  dapat  memperkaya  temuan  sebelumnya  dengan memasukkan  digital  skills  sebagai  variabel  yang  mempengaruhi  penggunaan  layanan  mobile banking. Layanan mobile banking memiliki potensi besar di pasar karena mudah diakses kapan pun dan di mana pun (Singh & Srivastava, 2018) . Meskipun begitu, masih banyak masyarakat Indonesia yang tidak dapat mengakses layanan ini karena kesenjangan digital dan kurangnya pengetahuan tentang digital skills (Mutia, 2022) . Digital skills merupakan kemampuan untuk berinteraksi  dengan  perangkat  digital  (Van  Dijk,  2012).  Dan  terdiri  dari  empat  faktor,  yaitu operational mobile skills, information navigation skills, social skills, dan creative skills (Deursen, Helsper, & Eynon, 2016). Hipotesis dari penelitian ini adalah bahwa setidaknya ada satu indikator yang valid setelah dilakukan analisis factor confirmatory (CFA) dan pengujian pada kecocokan model (goodness of fit) terhadap variabel laten.

## Metode

## Prosedur dan sampel
Prosedur penelitian ini dimulai dengan menggunakan metode kuantitatif untuk mengumpulkan dan menganalisis data dalam bentuk angka menggunakan perhitungan matematis atau statistika (Bougie & Sekaran, 2016). Metode ini digunakan untuk meneliti populasi atau sampel secara acak dan bersifat deskriptif, yaitu hanya digunakan untuk menggambarkan dan meringkas data tanpa membuat kesimpulan yang lebih luas  (Sugiyono, 2018). Strategi pengumpulan data dilakukan dengan  metode  survei  dengan  kuesioner  yang  diberikan  kepada  nasabah  perbankan  di Kabupaten Subang yang dipilih dengan studi mandiri sampling. Penelitian ini dilakukan secara minimal dengan hanya mengumpulkan dan menganalisis data pada lingkungan penelitian yang natural  atau  non-contrived  secara  cross-sectional.  Variabel  penting  yang  perlu  diperhatikan adalah  digital skills, yang terdiri atas Operational Mobile Skills, Information Navigation Skills, Social Skills, dan Creative Skills. Variable operasional dalam penelitian ini diadopsi dari penelitian sebelumnya dan menggunakan teknik analisis data CFA, dimana variabel operasional digunakan untuk mengukur item atau indikator yang digunakan untuk mengukur variabel laten.
Sampel penelitian ini adalah 350 nasabah perbankan di Kabupaten Subang yang dipilih secara  acak  menggunakan  studi  mandiri  sampling.  Prosedur  penelitian  ini  dimulai  dengan mengidentifikasi  masalah  kesenjangan  digital  dan  digital  skills  dalam  penggunaan  mobile banking.  Selanjutnya,  populasi  yang  menjadi  subjek  penelitian  adalah  nasabah  yang menggunakan layanan perbankan di Kabupaten Subang, sedangkan sampel yang dipilih adalah nasabah yang menggunakan layanan mobile banking di Kabupaten Subang. Data yang diperoleh dikumpulkan melalui kuesioner Google form yang disebarkan melalui sosial media dan dianalisis menggunakan teknik confirmatory factor analysis (CFA) dengan menggunakan software AMOS versi 24. Ukuran sampel minimum ditetapkan berdasarkan teknik non-probability sampling. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari data primer dan data sekunder.  Data  primer diperoleh melalui kuesioner yang disebarkan kepada responden yang terlibat dalam penelitian. Sedangkan  data  sekunder  diperoleh  melalui  studi  kepustakaan  yang  relevan  dengan  topik penelitian. Teknik pengumpulan data menggunakan kuesioner Google Form dengan skala Likert dan  diubah  menjadi  variabel  indikator  untuk  menjadi  titik  tolak  pengembangan  elemen instrumen. Setelah itu, hasil penelitian digunakan untuk membuat kesimpulan dan saran yang sesuai.

## Pengukuran variable
Variabel  yang  diukur  dalam  konteks  ini  adalah  "kualitas  penelitian",  "validitas  penelitian", "validitas  internal",  "validitas  eksternal",  "instrumen",  dan  "data".  Kualitas  penelitian  dapat diukur melalui keabsahan hasil yang diperoleh. Validitas penelitian terdiri dari validitas internal dan validitas eksternal, yang dapat diukur dengan keyakinan peneliti terhadap kebenaran hasil penelitian  dan  sejauh  mana  hasil  yang  diperoleh  digeneralisasikan.  Instrumen  diukur  dengan validitasnya,  yaitu  kemampuannya  menampilkan  data  secara  memadai  untuk  variabel  yang diteliti,  dan  keefektifannya,  yaitu  seberapa  jauh  data  yang  terkumpul  tidak  menyimpang  dari deskripsi masing-masing variabel.
Customer Behavior, Mobile Banking, Digital Skills
Gambar 2. Langkah-langkah penelitian kuantitatif

## Hasil dan pembahasan

## Hasil
Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan sampel sebanyak 350 responden yang semuanya merupakan  pengguna  mobile  banking  di  Kabupaten  Subang.  Responden  didominasi  oleh perempuan  (54%)  dengan  rentang  usia  terbanyak  26-42  tahun  (39%),  memiliki  pendidikan terakhir  SMA/K  (42%),  dan  pekerjaan  utama  sebagai  pelajar/mahasiswa  (23%).  Mayoritas responden memiliki pendapatan bulanan antara Rp 3.000.001 – Rp 5.000.000 (38%). Responden menggunakan mobile banking dari bank BCA (26%), Bank Mandiri (24%), Bank BNI (21%), dan Bank BRI (16%). Sampel dipilih berdasarkan karakteristik seperti jenis kelamin, usia, pendidikan terakhir, pekerjaan utama, dan pendapatan bulanan agar sesuai dengan kriteria penelitian dan data yang diperoleh valid dan reliabel.

## Tabel 1.

## Identifikasi Model
Number of distinct sample moments 465 Number of distinct parameters to be estimated 66 Degrees of freedom (465 - 66) 399
Sumber: Hasil Olah Data CFA menggunakan Amos (Data yang diolah, 2023)
Berdasarkan hasil perhitungan didapatkan nilai degrees of freedom (df) sebesar 399, dengan nilai df  yang  dihasilkan  yaitu  positif  model  telah  teridentifikasi.  Untuk  mengecek  normalitas  data, dilakukan pemeriksaan menggunakan koefisien skewness dan kurtosis secara univariat maupun multivariat.  Data  pada  semua  variabel  memenuhi  asumsi  normalitas  univariat  dengan  nilai skewness  <3  dan  kurtosis  <8.  Namun,  uji  normalitas  multivariat  menunjukkan  nilai  koefisien kurtosis multivariat memiliki nilai c.r sebesar 63.182 yang berarti tidak terpenuhi. Oleh karena itu, outlier dihapus dengan melihat 5 baris pertama dari nilai p1 dan p2 yang dianggap sebagai outlier jika nilainya <0,001. Setelah dilakukan penghapusan outlier, diperoleh hasil yang baru.

## Tabel 2.
Regression Weights Hasil Estimasi Tidak Terstandarisir
Estimate Std. Estimate S.E C.R p CR AVE OMS7 .519 .227 .173 3.006 .003 0.686 0.187 OMS6 .972 .414 .211 4.613 *** OMS5 .930 .418 .200 4.641 *** OMS4 1.033 .397 .230 4.498 *** OMS3 1.281 .543 .242 5.285 *** OMS1 1.445 .610 .262 5.525 *** OMS2 .687 .325 .174 3.956 *** OMS10 1.000 .419 OMS8 1.087 .445 .226 4.801 *** OMS9 1.049 .417 .226 4.630 *** IN1 3.901 .578 1.477 2.642 .008 IN2 3.729 .574 1.413 2.640 .008 IN3 4.501 .607 1.697 2.652 .008 IN13 1.000 .173 IN12 2.316 .384 .923 2.508 .012 IN11 1.551 .278 .666 2.329 .020 IN10 2.644 .469 1.023 2.584 .010 0.768 0.215 IN9 2.084 .347 .847 2.459 .014 IN8 3.830 .525 1.463 2.618 .009 IN7 2.915 .433 1.140 2.557 .011 IN6 2.470 .433 .966 2.557 .011 IN5 3.648 .521 1.395 2.616 .009 IN4 3.066 .502 1.177 2.606 .009 SO4 1.000 .516 0.767 0.456 SO3 1.723 .661 .230 7.498 *** SO2 2.247 .746 .284 7.924 *** SO1 2.724 .753 .343 7.950 *** CR3 1.000 .670 0.691 0.428 CR2 1.000 .643 .124 8.073 *** CR1 .966 .650 .119 8.116 ***
Namun,  setelah  dilakukan  penghapusan  outlier  pada  data,  diperoleh  nilai  koefisien korelasi  (c.r)  sebesar  17.611  yang  masih  jauh  lebih  besar  dari  nilai  ambang  batas  2.58  yang menunjukkan bahwa data masih belum terdistribusi normal multivariat.

## Customer Behavior, Mobile Banking, Digital Skills
Parameter yang diukur dalam penelitian ini memiliki signifikansi yang tinggi dengan nilai P keseluruhan <0,05 dan beberapa parameter ditandai dengan (***) yang menunjukkan nilai P sangat  kecil  atau  <0,001.  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  seluruh  indikator  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  signifikan  sebagai  pengukur  konstruknya.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  dari  tiga  indikator  yang  digunakan  dalam  penelitian  (OMS7,  IN13,  dan IN11), hanya indikator yang memiliki nilai loading factor di atas atau sama  dengan 0,30 yang dianggap valid. Dalam hal reliabilitas indikator, hanya indikator SO1 dan SO2 yang memiliki nilai reliabilitas di atas 0,5 dan dapat dianggap reliabel, sedangkan indikator lainnya dinyatakan tidak reliabel.  Hasil  penelitian  juga  mengukur  keandalan  konstruk  menggunakan  rumus  construct reliability (CR) dan AVE.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari empat variabel yang diuji, hanya Information Navigation  Skills  dan  Social  Skills  yang  dianggap  reliabel  berdasarkan  nilai  CR  dan  AVE  yang diperoleh. Sementara itu, variabel Operational Mobile Skills dan Creative Skills dianggap tidak reliabel karena nilai CR-nya lebih dari 0.7. Selain itu, semua variabel konstruk juga dianggap tidak reliabel karena nilai AVE-nya kurang dari 0.5. Untuk meningkatkan reliabilitas konstruk, nilai CR dan  AVE-nya  harus  ditingkatkan.  Uji  kecocokan  model  juga  perlu  dilakukan  dengan memperhatikan indeks fit seperti Statistik Chi-square, CFI, TLI, dan RMSEA untuk mengevaluasi seberapa baik model yang telah dibuat cocok dengan data yang diperoleh.

## Tabel 3.
Statistik Chi-square dan P-value Untuk Menilai Fit Model
Model NPAR CMIN DF P CMIN/DF Default model 66 1198.852 399 .000 3.005 Saturated model 465 .000 0 Independence model 30 2589.374 .435 .000 5.953 Model NFI RFI IFI TLI CFI Default model .537 .495 .635 .595 .629 Saturated model 1.000 1.000 1.000 Independence model .000 .000 .000 .000 .000
Chi-square (X²) yang dihasil dihasilkan sebesar 1198.852 dengan p-value 0,000. Karena p-value lebih kecil dari α=5% maka dinyatakan tidak fit. Indeks fit CFI yang dihasilkan 0.629 < 0.9 maka ini  mengindikasi  bahwa  model  tidak  fit,  dan  semua  fit  incremental  lainnya  harus  tetap diperhatikan nilainya harus >0.9 untuk mendapatkan model yang fit.  Nilai RMSEA harus ≥0,05 dan <0,10 agar fit, pada penelitian ini nilai RMSEA 0,083 maka dinyatakan fit. Berikut merupakan hasil  dari  pengolahan  pengukuran  model  pada  variabel  laten  setelah  dilakukan  modifikasi dengan cara menghapus indikator yang nilainya <0.5 dan membuat korelasi atau covarian antar variabel error.
Berdasarkan  konsep  atau  model  digital  skill  yang  telah  di  analisis  dengan  model  baru didapatkan bahwa fit indeks dari model yang telah dimodifikasi dapat dikatakan fit atau sesuai dan juga didapatkan identifikasi model setelah dimodifikasi yaitu: Berdasarkan hasil perhitungan didapatkan nilai degrees of freedom (df) sebesar 38, dengan nilai df yang dihasilkan yaitu positif model telah teridentifikasi. Berikut merupakan hasil dari perhitungan dari uji kecocokan model meliputi chi-square, CFI, TLI, RMSEA.
Berdasarkan hasil penelitian, didapatkan nilai Chi-square (X²) sebesar 82.879 dengan p- value sebesar 0,000. Karena nilai p-value tersebut lebih kecil dari taraf signifikansi α=5%, maka dapat  disimpulkan  bahwa  data  yang  diperoleh  tidak  sesuai  dengan  model  yang  digunakan.
Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa model yang digunakan tidak cocok untuk menjelaskan hubungan antara variabel yang diteliti. Hasil penelitian menunjukkan bahwa indeks fit CFI yang dihasilkan sebesar 0.933, yang lebih besar dari nilai 0.9, mengindikasikan bahwa model  yang digunakan  dapat  dianggap  fit.  Namun,  perlu  diperhatikan  bahwa  semua  nilai  fit  incremental lainnya juga harus melebihi nilai 0.9 untuk mendapatkan model yang fit secara keseluruhan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model pengukuran yang digunakan cukup baik dengan nilai RMSEA sebesar 0,063, yang menunjukkan bahwa model pengukuran adalah fit. Namun, hasil uji normalitas  multivariat  tidak  memenuhi  syarat,  sehingga  outlier  harus  dihapus  agar  data terdistribusi  normal.  Seluruh  indikator  terbukti  signifikan  sebagai  pengukur  konstruk  laten, meskipun  indikator  OMS7,  IN11,  dan  IN1  tidak  valid  karena  loading  factornya  <0,30.  Hanya indikator  SO1  dan  SO2  yang  reliabel  dengan  R²  >0,5,  sementara  indikator  lain  tidak  reliabel. Meskipun begitu, model pengukuran telah diterima karena p-value dari statistik chi-square <0,05 dan nilai RMSEA ≥0,05 dan <0,10 CFI, dan TLI memenuhi kriteria  >0,90.

## Gambar 3.

## Model Pengukuran Digital Skills Setelah Modifikasi

## Pembahasan
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengukur  penggunaan  mobile  banking  di  Kabupaten  Subang dengan melibatkan 350 responden. Mayoritas responden perempuan (54%) dengan rentang usia 26-42  tahun  (39%),  berpendidikan  SMA/K  (42%),  dan  bekerja  sebagai  pelajar/mahasiswa (23%). Mayoritas responden menggunakan mobile banking dari bank BCA (26%), Bank Mandiri
Customer Behavior, Mobile Banking, Digital Skills
(24%), Bank BNI (21%), dan Bank BRI (16%). Sampel dipilih berdasarkan karakteristik seperti jenis kelamin, usia, pendidikan terakhir, pekerjaan utama, dan pendapatan bulanan agar sesuai dengan kriteria penelitian dan data yang diperoleh valid dan reliabel. Data pada semua variabel memenuhi asumsi normalitas univariat dengan nilai skewness <3 dan kurtosis <8. Namun, uji normalitas multivariat menunjukkan bahwa data masih belum terdistribusi normal multivariat setelah dilakukan penghapusan outlier pada data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh indikator yang digunakan dalam penelitian ini signifikan sebagai pengukur konstruknya. Dalam hal reliabilitas indikator, hanya indikator SO1 dan SO2 yang memiliki nilai reliabilitas di atas 0,5 dan  dapat  dianggap  reliabel,  sedangkan  indikator  lainnya  dinyatakan  tidak  reliabel.  Hasil penelitian juga mengukur keandalan konstruk menggunakan rumus construct reliability (CR) dan AVE, dan hanya Information Navigation Skills dan Social Skills yang dianggap reliabel. Selain itu, semua variabel konstruk juga dianggap tidak reliabel karena nilai AVE-nya kurang dari 0.5. Uji kecocokan model juga perlu dilakukan dengan memperhatikan indeks fit seperti Statistik Chi- square, CFI, TLI, dan RMSEA untuk mengevaluasi seberapa baik model yang telah dibuat cocok dengan data yang diperoleh. Berdasarkan konsep atau model digital skill yang telah dianalisis dengan  model  baru  didapatkan  bahwa  fit  indeks  dari  model  yang  telah  dimodifikasi  dapat dikatakan fit atau sesuai dan juga didapatkan identifikasi model setelah dimodifikasi. Hasil dari pengolahan  pengukuran  model  pada  variabel  laten  setelah  dilakukan  modifikasi  dengan  cara menghapus  indikator  yang  nilainya  <0.5  dan  membuat  korelasi  atau  covarian  antar  variabel error.

## Tabel 4.
Statistik chi-square dan p-value untuk menilai fit model setelah modifikasi
CMIN Model NPAR CMIN DF P CMIN/DF Default model 28 82.879 38  .000 2.181 Saturated model 66 .000 0 Independence model 11  723.528 55  .000 13.155 Baseline Comparisons Model NFI Delta1 RFI rho1 IFI Delta2 TLI rho2 CFI Default model .885 .834 .935 .903 .933 Saturated model 1.000 1.000 1.000 Independence model .000 .000 .000 .000 .000 RMSEA Model RMSEA  LO 90  HI 90 PCLOSE Default model .063 .045 .082 .113 Independence model .203 .190 .217 .000

## Kesimpulan
Model yang dibuat dalam penelitian ini telah diidentifikasi dan dapat digunakan untuk mengukur model.  Data  dalam  studi  tidak  terdistribusi  secara  normal,  tetapi  tidak  ada  outlier  setelah dilakukan  penghapusan outlier.  Konstruk  dalam penelitian  ini  dianggap  valid  berdasarkan  uji signifikansi parameter, dengan nilai p kurang dari 0,05. Namun, dari 30 indikator, 3 indikator (OMS7, IN11, dan IN13) dianggap tidak valid karena nilai loading faktornya kurang dari 0,30. Dalam  hal  pengujian  reliabilitas,  hanya  2  indikator  (SO1  dan  SO2)  yang  dianggap  dapat diandalkan, sedangkan yang lain dianggap tidak dapat diandalkan. Selain itu, nilai CR dan AVE menunjukkan bahwa hanya variabel information navigation skills dan social skills yang dapat diandalkan. Kesesuaian model awalnya tidak baik tetapi membaik setelah dimodifikasi. Secara keseluruhan, penelitian membuktikan bahwa model yang dibuat valid dan dapat mewakili faktor
keterampilan  digital  dalam  penggunaan  perbankan  seluler  di  Kabupaten  Subang  berdasarkan nilai faktor pemuatan indikator yang valid.
Para pengguna layanan mobile banking sebaiknya memahami pentingnya digital skills, seperti  Operational  Mobile  Skill,  Information  Navigation  Skill,  Creative  Skill,  dan  Social  Skill, dalam  penggunaan  mobile  banking  agar  penggunaan  dapat  lebih  optimal.  Penyedia  layanan perbankan perlu memberikan informasi dan edukasi kepada nasabah terkait pemanfaatan dan penggunaan mobile banking serta mengembangkan fitur-fitur lainnya dengan teknis yang lebih mudah.  Selain  itu,  berdasarkan  hasil  penelitian,  disarankan  untuk  melakukan  penelitian selanjutnya dengan mengexplorasi kembali model yang digunakan dengan menggunakan metode analisis Exploratory Factor Analysis (EFA) atau melakukan modifikasi terkait model lebih lanjut dengan  menggunakan  metode  Confirmatory  Factor  Analysis  (CFA).  Selain  itu,  penelitian selanjutnya  juga  perlu  melakukan  pengujian  lebih  lanjut  dengan  menggunakan  metode  SEM secara menyeluruh untuk memperoleh hasil penelitian yang lebih akurat dan valid.

## Referensi
Akhtar, S., Irfan, M., Sarwar,  A., Rashid, Q. U., & Asma.  (2019). Factors influencing individuals' intention to adopt mobile banking in China and Pakistan: The moderating role of culture values. Journal of Public Affairs . APJII.  (2022). SURVEI  PROFIL  INTERNET  INDONESIA  2022 .  From  apjii.or.id: https://apjii.or.id/survei
Badan  Pusat  Statistik.  (2021). Persentase  Penduduk  yang  Memiliki/Menguasai  Telepon  Seluler Menurut  Provinsi  dan  Klasifikasi  Daerah  2019-2021 .  From  bps.go.id: https://www.bps.go.id/indicator/2/395/1/persentase-penduduk-yang-memiliki- menguasai-telepon-seluler-menurut-provinsi-dan-klasifikasi-daerah.html
Bougie, R., & Sekaran, U. (2016). Research Methods for Business. Chichester: Jhon Wiley & Sons. Dachlan, U. (2014). Panduan Lengkap Structural Equation Modeling. Semarang : Lentera Ilmu. Deursen, A. J., Helsper, E. J., & Eynon, R. (2016). Development and validation of the Internet Skills
Scale (ISS). Information, Communication & Society . doi:https://doi.org/10.1080/1369118X.2015.1078834
Giri,  R.  R.,  &  Wellang,  K.  M.  (2016).  Impact  of  website  design,  trust,  and  internet  skill  on  the behaviour  use  of  site  internet  banking  in  Bandung  Raya:  A  modification  of  the  utaut model. Pertanika Journal of Social Sciences and Humanities . From http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-
85013465902&partnerID=MN8TOARS
Giri, R. R., Santoso, B. R., & Bratawisnu, M. K. (n.d.). Consumer Perceptual Mapping Towards e- Banking Channel. 2017 Fifth International Conference on Information and Communication Technology (ICoICT) . doi:doi:10.1109/icoict.2017.8074686 Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate Data Analysis, Eighth Edition. United Kingdom: Annabel Ainscow.
Hong, I. B. (2019). Understanding and predicting behavioral intention to adopt mobile banking: The Korean experience. Journal of Global Information Management (JGIM) , 27 (3), 182–202. Lismayanti,  D.  (2023). Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Penggunaan  Action  Mobile  Banking Pada Nasabah PT. Bank Aceh Syariah Cabang Blangkejeren . Mutia, A. (2022, August 6).
Survei: Mayoritas Publik Indonesia Belum Pernah Akses Internet atau Mobile-Banking . From databoks.katadata.co.id:
https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2022/08/06/survei-mayoritas-publik- indonesia-belum-pernah-akses-internet-atau-mobile-banking
nPerf.  (2022). Telkomsel  Peta  cakupan  3G  /  4G  /  5G,  Indonesia .  From  nperf.com: https://www.nperf.com/id/map/ID/-/5119.Telkomsel/signal/
Putri, D. D. F., & Fahrozi, M. H. (2021). Upaya Pencegahan Kebocoran Data Konsumen Melalui Pengesahan RUU Perlindungan Data Pribadi (Studi Kasus E-Commerce Bhinneka. Com). Borneo Law Review , 5 (1), 46–68.

## Customer Behavior, Mobile Banking, Digital Skills
Siagian, S. B., & Tambunan, K. (2022). Faktor-faktor yang Mempengaruhi Minat Nasabah untuk Menggunakan  Layanan  Mobile  Banking  pada  PT  Bank  Syariah  Indonesia  KCP Perbaungan. JIKEM: Jurnal Ilmu Komputer, Ekonomi Dan Manajemen , 2 (1), 1051–1060. Singh,  S.,  &  Srivastava,  R.  (2018).  Predicting  the  intention  to  use  mobile  banking  in  India. International  Journal  of  Bank  Marketing .  doi:https://doi.org/10.1108/IJBM-12-2016- 0186
Sugiyono.  (2018).  Metode  Penelitian  Manajemen.  In  Sugiyono, Metode  Penelitian  Manajemen. Bandung: Penerbit Alfabeta.
Tanuwijaya, S., Alamsyah, A., & Ariyanti, M. (2021). Mobile Customer Behavior Predictive Analysis for  Targeting  Netflix  Potential  Customer. 2021  9th  International  Conference  on Information and Communication Technology, ICoICT 2021 . doi:
10.1109/ICoICT52021.2021.9527487
Wijanarto,  W.,  &  Brilianti,  S.  P.  (2020).  Peningkatan  performa  analisis  sentimen  dengan resampling  dan  hyperparameter  pada  ulasan  aplikasi  bni  mobile. Jurnal  Eksplora Informatika , 9 (2), 140–153.
Van Dijk, J. A. (2012). The Evolution of the Digital Divide The Digital Divide turns to Inequality of Skills and Usage. Digital Enlightenment Yearbook 2012 . doi:10.3233/978-1-61499-057-4- 57
Zhou, Q., Lim, F. J., Yu, H., Xu, G., Ren, X., Liu, D., . . . Xu, H. (2021). A study on factors affecting service quality  and  loyalty  intention  in  mobile  banking. Journal  of  Retailing  and  Consumer Services . doi:https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2020.102424

## Declarations

## Funding
The authors receive financial support for the publication of this article from Telkom University.

## Availability of data and materials
Data sharing does not apply to this article as no new data were created or analyzed in this study.

## Competing interests
No potential competing interest was reported by the authors.

## Publisher’s Note
Imperium Research Instituteremains neutral with regard to jurisdictional claims in  published maps and institutional affiliations.

## Rights and permissions
Open  Access.This  article  is  licensed  under  a  Creative  Commons  Attribution  4.0  International  License, which permits use, sharing, adaptation, distribution and reproduction in any medium or format, as long as you give appropriate credit to the original author(s) and the source, provide a link to the Creative Commons licence, and indicate if changes were made.

## Cite this article
Arsylia, L., & Giri, R. (2023). Confirmatory factor analysis of digital skills on the use of mobile banking services in Subang district. Jurnal Manajemen Strategi Dan Aplikasi Bisnis , 6 (2), 323- 336. https://doi.org/10.36407/jmsab.v6i2.943

## Jurnal Manajemen Strategi dan Aplikasi Bisnis
Journal of Strategic Management and Business Applications Publisher : LPMP Imperium Frequency : 2 issues per year (June & December) ISSN (online) : 2655-237X SK ISSN DOI : Prefix 10.36407 Accredited        : SINTA 4