## J urnal M anajemen (E disi E lektronik )
Sekolah Pascasarjana Universitas Ibn Khaldun Bogor
http://dx.doi.org/10.32832/ jm-uika.v11i2.3268
Pengaruh Aplikasi Digital Point Of Sales (Digipos) Terhadap Perilaku Konsumen Variabel Effort Expectancy Model Unified Theory Of Acceptance and Use Of Technology (UTAUT) Studi Kasus

## Telkomsel Bogor
Usman Syarif a , Masyhudzulhak Djamil b, Amir Tengku Ramly c a Telkomsel Indonesia, b Universitas Mercubuana, Indonesia, c Universitas Ibn Khaldun, Indonesia * usman.syarif@gmail.com, masydk@gmail.com, tengkuppsuika@gmail.com

## A R T I C L E I N F O
DOI: 10.32832/jm-uika. v11i2.3268
Article history: Received: 28-07-2020 Accepted: 13-11-2020 Available online: 01 Desember 2020
Keywords: Telkomsel, Digipos, Consumer Behavior, Effort Expectancy, UTAUT

## A B S T R A C T
The telecommunications industry business in Indonesia in recent years has changed drastically from voice and SMS services to dig- ital services. This change requires Telkomsel as one of the cellular companies in Indonesia to also transform into a digital company, one of which is the transformation in the field of Channel Manage- ment, by introducing the Digipos application in 2017. The imple- mentation in the field of Digipos has not been used massively by outlets, especially in the city of Bogor where this research was con- ducted. This research uses a quantitative approach with descrip- tive and causal research methods. Data were collected through lit- erature studies and questionnaires with analytical techniques us- ing PLS and Descriptive Analysis. Based on PLS analysis, one of the  four  variables  namely  Effort  Expectancy  (EE)  has  a  positive influence on the Use Behavior to use Digipos. The level of ease of using the system, perceived to be quite good, is seen from the aver- age  index  with  a  fairly  high  adoption  rate.  From the analysis  of PLS Effort Expectancy (EE) has a positive influence on customer behavior .
Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .

## 1. PENDAHULUAN
Bisnis  Industri  Telekomunikasi  di  Indonesia dalam  beberapa  tahun  terakhir  telah  berubah  secara drastis dari layanan voice dan SMS ke layanan digital. Masyarakat  makin  membutuhkan  layanan  seperti browsing  internet , on  demand  video  and  music , mobile  finance  and  banking ,  dan  layanan  digital lainnya.
Perubahan ini menuntut Telkomsel sebagai salah satu perusaahaan selular di Indonesia juga melakukan transformasi  ke  perusahaan  digital,  salah  satu  nya adalah transformasi di bidang sales channel ( recharge pulsa and sale sim card ). Kebijakan ini secara tegas dituangkan  dalam  annual  report  Telkomsel  tahun 2018:
“Finally,  the  ‘Sales  Channel  Transformation  & Increase Point of Sales Productivity’ was carried out by using new channels including digital, e-commerce and fleet transportations, and optimizing DigiPos for outlet.  Synergies  were  also  strengthened  between Digipos, TCASH and MKIOS.”
Dari data recharge pulsa melalui Digipos regional Eastern Jabotabek dimana kota Bogor berada selama 3  tahun  terakhir  rata-rata  menyumbang  hanya  36% dari recharge pulsa total. Selain itu dari survey yang dilakukan  oleh  penulis  di  beberapa  tempat  di  Kota Bogor  didapat  data  bahwa  ada  outlet  yang  belum menggunakan  Digipos  atau  menggunakan  Digipos tapi tidak konsisten.
Dari  data  diatas  terlihat  bahwa  angka  pengguna aplikasi  Digipos  dikalangan  outlet  Telkomsel  masih sangat  rendah  padahal    manfaat  yang  didapatkan ketika menggunakan aplikasi Digipos sangat banyak,
antara  lain:  adanya  program  promosi  khusus pengguna  Digipos,  mendapatkan  informasi  program promo yang lebih cepat, reorder stock mkios lebih ce- pat.  Hal  ini  sangat  menarik  untuk  di  teliti  terutama kaitan antara aplikasi Digipos terhadap perilaku kon- sumen  variable  Effort  expectancy  model  UTAUT khususnya di Telkomsel Bogor. Penelitian tentang ap- likasi Digipos ini masih belum banyak, sehingga be- lum ada acuan yang cukup untuk menentukan formula yang  tepat  untuk  melihat  faktor-faktor  yang  mem- perngaruhi penggunaan Digipos oleh outlet.
Model  Unified  Theory  of Acceptance  and  Use  of Technology (UTAUT)  adalah  sintesis  model  pen- erimaan  teknologi  yang  digunakan  sebagai  model evaluasi penggunaan sebuah Teknologi. Model eval- uasi penerimaan Teknologi menekankan pada empat kunci konstruk dari UTAUT, yaitu: harapan kinerja, harapan usaha, pengaruh sosial, dan kondisi fasilitas terhadap niat untuk menerima sebuah teknologi baru.
Model UTAUT mengalami perkembangan dimana sebelumnya  memilki  empat  kunci  konstruk,  yaitu: harapan  kinerja  ( performance  expectancy ) , harapan usaha ( effort expectancy ) , pengaruh sosial ( social in- fluence ) , dan kondisi fasilitas ( facilitating conditions ) terhadap niat ( behavior intention ) untuk penerimaan teknologi  ( use technology )  kemudian  muncul  model baru  yaitu  UTAUT2  menambahkan  tiga  konstruk baru yang ditambahkan pada UTAUT lama yaitu: mo- tivasi  hedonis  ( hedonic  motivation ) , hitungan  harga ( price value ) , dan kebiasaan ( habit ) (Venkatesh et al., 2012).
Performance  expectancy adalah  sejauh  mana seorang individu percaya bahwa menggunakan sistem
akan membantu dia untuk mencapai keuntungan da- lam  pekerjaan  atau  kegiatan  tertentu. Effort  expec- tancy adalah  tingkat  kemudahan  terkait  dengan penggunaan  sistem/teknologi  oleh  pengguna. Social influence adalah  sejauh  mana  persepsi  seseorang bahwa  pihak  lain  percaya  bahwa  sebaiknya menggunakan  sistem/teknologi. Facilitating  condi- tions adalah  sejauh  mana  seorang  individu  percaya bahwa infrastruktur teknis dan organisasi tersedia un- tuk  mendukung  penggunaan  sistem/teknologi  (Ven- katesh et al., 2012; Chang, 2012).
Dalam penelitian ini hanya akan di bahas satu hal dari  beberapa  variable  diatas.  Pertanyaan  dalam penelitian ini adalah: Apakah ekspektasi usaha ( effort expectancy ) berpengaruh positif terhadap minat pem- anfaatan (behavioral intention) Digipos?

## 2. LANDASAN TEORI
Point  of  Sales  (POS). Pengertian Point  Of sales (Soltius.co.id,  2019):  merupakan  sebuah sistem yang mendukung transaksi penjualan, sep- erti  yang  ada  di  supermarket,  minimarket, restoran, atau kafe.  Saat ini Point of Sales juga sudah  bisa  digunakan  pada  smartphone,  baik yang berbasis sistem operasi android, apple mau- pun  windows.  Fungsi  lain  yang  tidak  kalah pentinynya  adalah  POS  juga  bisa  mendata  stok barang,  mengetahui  profit,  hingga  melihat laporan  penjualan  yang  dapat  diatur  pembu- atannya, mulai dari setiap hari, seminggu sekali, setiap bulan, hingga setahun sekali.
POS  ini  juga  sering  disebut  dengan  berbagai istilah,  seperti  misalnya  program  kasir,  mesin  kasir,
aplikasi toko, inventory system, hingga program toko. Penyebutan  seperti  itu  lazim  dilakukan  di  masa  lalu karena pada awal mulanya POS ini diciptakan untuk membantu  para  pelaku  usaha  toko  retail.  Hingga akhirnya  sekarang  POS  telah  jauh  berkembang  dan dapat melakukan lebih dari sekedar menghitung harga produk.
Perilaku Pelanggan. Ada beberapa definisi ten- tang perilaku pelanggan, menurut Hair dan MCDaniel dalam Husein Umar (2005), perilaku konsumen ada- lah proses seorang pelanggan dalam membuat kepu- tusan membeli, juga menggunakan barang yang dibeli termasuk  juga  faktor-faktor  yang  mempengaruhi keputusan  dalam  membeli  sebuah  produk.    Perilaku konsumen  menurut  Schiffman  dan  Kanuk  (2007): Suatu cara yang dilakukan individu dalam mengambil keputusan  untuk  memanfaatkan  sumber  dayayang mereka yang mereka miliki (waktu, uang, usaha) un- tuk  membeli  barang-barang  yang  berhubungan dengan konsumsi. Perilaku konsumen juga diungkap- kan oleh Sumarwan (2003:25), bahwa perilaku kon- sumen adalah proses pengambilan keputusan dan ak- tivitas  fisik  dalam  mengevaluasi,  memperoleh, menggunakan dan menghabiskan barang atau jasa.
Disisi pemasaran perilaku pelanggan didefinisikan sebagai  proses  observasi  dalam  pengambilan  kepu- tusan,  pola  pembelian,  dan  kebiasaan  masyarakat umum.  Menurut  Kotler  dan  Keller  (2016),  perilaku pelanggan adalah suatu studi mengenai individu, ke- lompok dan organisasi memilih, membeli, menggunakan dan membuang barang, layanan untuk memenuhi kebutuhan dan keinginan mereka.
Kotler  dan Keller (2016) menggambarkan  model perilaku pelanggan sebagai  berikut:

## Gambar 1 Model Prilaku Pelanggan
Sumber: Kotler dan Keller (2016)
Berdasarkan  model  perilaku  pelanggan  pada gambar  gambar  di  atas,  faktor  yang  mempengaruhi pada  perilaku  pelanggan  antara  lain  dorongan pemasaran,  dorongan  lainnya , psikologis  konsumen ,
karakteristik konsumen , proses pembelian konsumen dan keputusan pembelian konsumen .
Teori Adopsi Teknologi
Teori-teori  adopsi  teknologi  muncul  secara berurutan  untuk  melengkapi  atau  memperbaiki  teori sebelumnya. 11 teori utama perilaku konsumen dalam mengadopsi produk berbasis teknologi informasi dan komunikasi (Indrawati 2017), yaitu:
1. Theory of Reasoned Action (TRA) dari Fishbein dan Ajzen tahun 1975
2. Theory  of  Planned  Behavior (TPB)  dari  Ajzen tahun 1991
3. Technology Acceptance Model (TAM) dari Da- vis tahun 1986
4. Technology  Acceptance  Model  2  ( TAM2)  dari Venkatesh dan Davis tahun 2000
5. Combined TAM-TPB (C-TAM-TPB) dari Taylor dan Todd tahun 1995
6. Motivational  Model (MM)  dari  Davis,  Bagozzi dan Warshaw tahun 1992
7. Model of Pesonal Computer Utilization (MPCU) dari Thompson, Higgins dan Howell tahun 1991 8. Innovation Diffussion Theory (IDT ) dari Rogers tahun 2003
9. Social  Cognitive  Theory (SCT)  dari  Compeau,
Higgins dan Huff tahun 1999
10. Untified Theory of Acceptance and Use of Tech- nology (UTAUT) Vanketesh, Thong dan Xu ta- hun 2003
11. Untified Theory of Acceptance and Use of Tech- nology 2 (UTAUT2) Vanketesh, Thong dan Xu tahun 2012.
UTAUT merupakan usulan sebuah model terpadu berdasarkan  studi  empiris  terhadap  8  model  utama terkait  penelitian  adopsi  teknologi  informasi  yang menggabungkan  TRA  dan  TPB  menjadi  TAM  se- bagai Acceptance, C-TAM-TPB,  MM , MPCU , IDT dan  SCT  menjadi  4  variabel  utama,  yaitu Perfor- mance  Expectancy,  Effort  Expectancy,  Social  Influ- ence dan Facilitating Conditions sebagai Behavior In- tention atau Use Behavior serta 4 variabel moderator, yaitu Gender, Age, Experiecne dan Voluntariness of Use sebagai faktor-faktor yang dapat berpengaruh ter- hadap  minat  penerimaan  dan  penggunaan  TI  (Ven- katesh, et al 2003).
UTAUT  banyak  digunakan  untuk  menjelaskan perilaku  penerimaan  dan  penggunaan  teknologi  da- lam  berbagai  konteks  penelitian,  diantaranya penelitian  dalam  bidang Wireless  LAN  Technology oleh  Anderson  dan  Schwager  tahun  2004, Online Stocking oleh  Wang  dan  Yang  tahun  2005, Mobile
Service Adoption oleh Carlsson dkk. tahun 2006, Mo- bile  Services oleh  Blechar,  Constantiou  dan  Dams- gaard tahun 2006 , Students Acceptance of Tablet PCs oleh El Gayar dan Moran tahun 2006, Software Adop- tion oleh  Marchewka,  Liu  dan  Kostiwa  tahun  2007 serta  e-government Services oleh  Hung,  Wang  dan Chou tahun 2007 (Indrawati, 2017). UTAUT merupa- kan model yang memiliki daya eksploratori tertinggi dibandingkan teori adopsi lainnya yang hanya mem- iliki variansi antara 17% - 53% (Indrawati, 2017).
Variabel dalam UTAUT secara detail di jelaskan sebagai berikut:

## a. Performance Expectancy
Venkatesh,  et  al (2003)  mendefinisikan Perfor- mance  Expectancy sebagai  berikut: “ the  degree  to which  an  individual  believes  that using the system will  help  him  or  her  to  attain  gains  in  job  perfor- mance ”. Performance  Expectancy dihasilkan  ber- dasarkan berdasarkan 5 variabel dari model atau te- ori sebelumnya (Indrawati, 2017), yaitu:
1. Perceived  Usefulness terdapat  dalam  TAM,
TAM  2  dan  C-TAM-TPB  yang  didefinisikan sebagai  sejauh  mana  seseorang  yakin  bahwa dengan  menggunakan  sistem  tertentu  akan meningkatkan performansi kerjanya.
2. Extrinsic  Motivation merupakan  persepsi  di- mana seseorang akan mau melakukan aktivitas tertentu  karena  hal  tersebut  dianggap  penting untuk mencapai hasil yang terpisah dari aktivi- tas  itu  sendiri,  misalnya  peningkatan  kinerja, bayaran atau promosi.
3. Job  Fit terdapat  dalam  MPCU  dan  didefinisi- kan sebagai kapabilitas sistem dalam mening- katkan performansi kerja individu.
4. Relative  Advantage terdapat  dalam  IDT  yang didefinisikan sebagai sejauh mana penggunaan inovasi dipersepsikan lebih baik dibandingkan keadaan sebelumnya.
5. Outcome Expectation terdapat dalam SCT yang berkaitan dengan konsekuensi dari perilaku dan dibedakan menjadi 2 jenis, yaitu performance expectation terkait  dengan pekerjaan  dan per- sonal  expectation terkait  dengan  tujuan  indi- vidu.
Hanya 3 dari 5 variabel yang berperan sebagai asal variabel Performance  Expectancy pada  model UTAUT dan UTAUT 2, yaitu Perceived Usefulness, Relative Advantage dan Outcome Expectation (Ven- katesh, Thong dan Xu, 2012).
b. Effort Expectancy
Venkatesh,  et  al  (2003)  mendefinisikan Effort Expectancy sebegai “the degree of ease associated with the use of the system”. Effort Expectancy be- rasal dari 3 variabel utama (Indrawati, 2017), yaitu: 1. Perceived Ease of use merupakan sejauh mana seseorang  percaya  bahwa  menggunakan  se- buah  sistem  akan  bebas  dari  upaya  tertentu ( free  of  effort ).  Ini  merupakan  konstruk  pada TAM.
2. Complexity didefinisikan  sebagai  sebagai  se- jauh  mana  sistem  dipersepsikan  sulit  untuk dipahami dan digunakan. Ini merupakan salah satu konstruk pada teori MPCU.
199| Syarif, Djamil, Ramly
3. Ease of Use digunakan dalam  model IDT, di- mana  konstruk  ini  diartikan  sebagai  sejauh mana sebuah inovasi dipersepsikan sulit untuk digunakan oleh konsumen.
c. Social Influence
Venkatesh,  et  al    (2003)  mendefinisikan Social Influence sebagai “ the degree to which an individual perceives  that  important  other  believe  he  or  she should use the new system ” yang artinya adalah ting- kat dimana seseorang mepersepsikan bahwa orang- orang  penting  percaya  bahwa  dia  sebaliknya menggunakan sistem. Social Influence sebegai vari- abel  yang  mempengaruhi Behavior  Intention pada UTAUT (Venkatesh, Thong dan Xu, 2003), yaitu:
1. Social  Faktor didefinisikan  sebegai  internal- isasi individu terhadap kultur kelompok refer- ensinya dan kesekapatan interpersonal yang te- lah  individu  buat  dengan  orang  lain,  dalam situasi sosial tertentu.
2. Image didefinsikan sebagai sejauh man inovasi dianggap dapat meningkatkan citra atau status seseorang dalam sistem sosialnya.
Venkatesh dkk. (2003) menemukan Social Influ- ence merupakan faktor yang menentukan Behavior Intention secara langsung, dengan pengaruh paling signifikan  terlihat  pada  karyawan  wanita  yang usianya  lebih  tua  dan  menggunakan  teknologi  ka- rena  alsan  mandatory  dengan  sedikit  pengalaman. Hasil beberapa penelitian di Indonesia seperti dalam bidang Website , TV Streaming, Wifi.id, Smart Me- tering  dan Digital  Advertising menunjukan  bahwa
Social  Influence memiliki  pengaruh  signifikan  ter- hadap Behavior Intention (Indrawati, 2017).

## d. Facilitating Condition
Venkatesh,  et  al  (2003)  mendefinisikan  variabel Facilitating Conditions sebagai “ the degree to which an  individual  believes  that  an  organizational  and technical  infrastructure  exists  to  support  use  of  the system ”. Variabel Facilitating Conditions berasal dari 3 konstruk berbeda (Indrawati, 2017), yaitu:
1. Perceived Behavior Control mencerminkan per- sepsi terhadap kendala internal maupun eksternal pada  perilaku  dan  meliputi self-efficacy,  re- source facilitating conditions, dan technology fa- cilitating conditions .
2. Facilitating  Conditions sebagai  faktor  objektif yang  membuat  seseorang  mudah  menggunakan teknologi tententu.
3. Compatibility digunakan  dalam  IDT  dan mendefinisikan sebegai sejauh mana sebuah ino- vasi  dianggap  konsisten  terhadap  nilai,  kebu- tuhan dan pengalaman dari potential adopters .
Kerangka Penelitian ini adalah sebagai berikut:
Gambar 2  Kerangka Penelitian
Sumber: Venkatesh, et al  (2003)

## Hasil Penelitian Terdahulu yang Relevan

## Tabel 1  Penelitian terdahulu
Judul dan Peneliti Metode Kesimpulan Conceptual model to predict Filipino teachers’ adoption of ICT-based in- struction in class: using the UTAUT model, Jinhee Kim & Kate Sang-Soog
Lee (2020)
PLS- SEM
Dalam perspektif koefisien jalur dengan BI, PE, EE, SI, dan EP konstruk yang baru ditambahkan memeiliki pengaruh yang positif.
Dalam perspektif koefisien jalur dengan AI, BI, FCs dan IUH memiliki pengaruh positif dan signifikan.
An empirical exami- nation of the effect of self-regulation and the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) factors on the online learning behavioural inten- tion of college stu- dents, Pei-Ying Chen and Gwo-Jen
Hwang. 2019 SEM Hasil percobaan mengungkapkan bahwa pengaturan diri dalam hal metakognisi dan
motivasi berhubungan  langsung  dengan harapan  kinerja,  harapan  usaha dan pengaruh sosial.
Selain  itu,  harapan  kinerja, harapan  usaha  dan  motivasi secara  signifikan  dan  langsung mempengaruhi  niat  siswa  untuk menggunakan kursus online.
Penelitian ini menemukan bahwa metakognisi dan pengaruh  sosial tidak secara langsung berhubungan  langsung  dengan niat perilaku. User Acceptance Of
Information Tech- nology: Toward A Unified View, Venkatesh, Morris, Davis, Fred dan Davis (2003) Partial Least Square (PLS)
a. Performance Expectancy dan Effort  Expectancy ber- pengaruh  terhadap Behav- ior Intention dan dimodera- tori oleh Age dan Gender. b. Social Influence ber- pengaruh  terhadap Behav-
ior  Intention dimoderatori oleh Age , Gender , Volun- tariness dan Experience. c. F acilitating Conditions
tidak berpengaruh  terhadap Behavior Intention. d. Facilitating Conditions ber- pengaruh  terhadap Usage dan  dimoderatori  oleh Age dan experience e. Computer Self-efficacy ,
Computer  Anxiety ,  & Atti- tude  toward  using  tech tidak berpengaruh  terhadap Behavior Intention.
Behavior Intention berpengaruh langsung terhadap usage.
Analisa Faktor- Faktor Yang PLS Hasil penelitian diperoleh bahwa
kausal dari hipotesis variabel- variabel dalam perilaku  minat
Mempengaruhi Per- ilaku Menggunakan Aplikasi LOOPkita Dengan Model Uni- fied Theory of Ac- ceptance And Use Of Technology 2 (UTAUT 2) Pada Pelanggan Milenial Telkomsel Di Jabodetabek Dan
Jabar, Torang Hasu- dungan (2019) individu untuk menggunakan ap- likasi LOOPkita yang ber- pengaruh positif ada 5, yaitu Ef- fort Expentacy, Social Influence, Price Value , Content terhadap Behavior Intention dan behavior Intention terhadap Use Behavior , sedangkan yang tidak ber- pengaruh positif ada 4, yaitu Performance Expectancy, Facili- tating Condition,  Hedonic  Motivation, Habit terhadap Behavior  Inten- tion . Moderator Age memoderasi hubungan  yang  terjadi  diantara variabel Hedonic Motivation dan Price  Value terhadap Behavior Intention serta Behavior Intention terhadap Use Behavior.
Gender memoderasi hubungan yang terjadi diantara variabel Performance Expectancy ter- hadap Behavior Intention . Expe- rience memoderasi hubungan yang terjadi diantara variabel Facilitating Condition dan Habit terhadap Behavior Intention.
Identifikasi Faktor- Faktor yang Mempengaruhi Adopsi Penggunaan Mesin Layanan Mygrapari di Jakarta Dengan Model Unified The- ory of Acceptance and Use Of
Technology 2 (UTAUT 2), Rio
Gusman (2019) SEM
Performance  expectancy,  effort expectancy,  social  influence,  fa- cilitating  condition, hedonic  mo- tivation,  habit dan trust secara simultan  mempengaruhi behav- ior intention dalam adopsi penggunaan  MyGrapari  sebesar 47,1%,  sedangkan  sisanya  sebe- sar  52,9%  dijelaskan  oleh  varia- bel lain diluar penelitian ini, dan 4 variabel yang memiliki pengaruh  signifikan  dan  positif terhadap behavior intention yaitu performance  expectancy,  effort expectancy,  facilitating  condi- tion, dan hedonic  motivation dengan  nilai  pengaruh  terbesar pada  variable facilitating  condi- tion

## 3. METODOLOGI
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif  dengan  metode  penelitian  deskriptif  dan kausal. Penelitian deskriptif merupakan studi dimana peneliti ingin menggambarkan karakteristik penggunaan  dari  suatu  produk  dan  mengetahui
persepsi pengguna terhadap suatu produk (Indrawati, 2015 dalam Indrawati, 2017).
Penelitian kausal merupakan studi dimana peneliti ingin  menggambarkan  satu  atau  lebih  faktor-faktor yang  mengakibatkan  masalah  (Bougie  &  Sekaran, 2013).  Jenis  penelitian  ini  merupakan  penelitian deskriptif dan kausal karena  menjelaskan  persepsi pelanggan terhadap variabel dalam penelitian ini serta meneliti hubungan sebab akibat antara variabel dalam model  modifikasi  UTAUT  yang  digunakan,  yaitu Performance  Expectancy (PE) ,  Effort  Expectancy
(EE) ,  Social  Influence (SI), Facilitating  Condition (FC).

## Operasional Variabel

## Tabel 2  Operasional Variabel
Variabel Sub Variabel (In- drawati, 2017) Indikator Digipos 1. Perfor- mance Ex- pectancy (PE) Sejauh mana seseorang yakin bahwa dengan menggunakan sistem tertentu akan mening- katkan performansi kerjanya Aplikasi Digipos mening- katkan peluang untuk melakukan penjualan pulsa lebih banyak
Extrinsic Motivation merupakan persepsi di- mana seseorang akan mau melakukan aktivi- tas tertentu karena hal tersebut dianggap penting untuk men- capai hasil
Aplikasi Digipos dapat meningkakan pendapa- tan dari incentive penjualan atau promosi penjualan.
Job Fit didefinisikan se- bagai kapabilitas sistem dalam meningkatkan performansi kerja indi- vidu. Aplikasi Digipos mem- buat proses penjualan pulsa ke pelanggan lebih cepat Relative Advandage didefinisikan sebagai sejauh mana penggunaan inovasi di- persepsikan lebih baik Aplikasi Digipos lebih efisien dan efektif (produktif) dibandingkan dengan menggunakan UMB *181#
dibandingkan keadaan sebelumnya.
Outcome Expectation berkaitan dengan konsekuensi dari per- ilaku dan dibedakan menjadi 2 jenis, yaitu performance expecta- tion terkait dengan pekerjaan dan personal expectation terkait dengan tujuan individu.
Aplikasi Digipos dapat membantu mendapatkan keuantungan yang sebe- sar-besar nya
2. Effort Ex- pectancy
(EE) Perceived Ease of use merupakan sejauh mana seseorang percaya bahwa menggunakan sebuah sistem akan bebas dari upaya tertentu
Cara memahami aplikasi Digipos mudah Complexity didefinisi- kan sebagai sebagai se- jauh mana sistem di- persepsikan sulit untuk dipahami dan digunakan Tampilan aplikasi Digi- pos jelas dan mudah dipahami Ease of Use diartikan sebagai sejauh mana sebuah inovasi diper- sepsikan sulit untuk digunakan oleh kon- sumen.
Aplikasi Digipos mudah untuk digunakan Sangat mudah untuk menjadi ahli.mahir dalam menggunakan aplikasi Digipos
3. Social In- fluence (SI) Social Faktor didefinisi- kan sebegai internal- isasi individu terhadap kultur kelompok refer- ensinya dan kesekapa- tan interpersonal yang telah individu buat dengan orang lain, da- lam situasi sosial ter-
tentu
Saran dari outlet lain dapat menjadi pertim- bangan dalam memutus- kan untuk menggunakan aplikasi Digipos
Image didefinsikan se- bagai sejauh man ino- vasi dianggap dapat meningkatkan citra atau status seseorang dalam sistem sosialnya.
Saran dari mitra AD dapat menjadi pertim- bangan dalam memutus- kan untuk menggunakan aplikasi Digipos
Saran dari karyawan Telkomsel dapat menjadi pertimbangan dalam memutuskan menggunakan aplikasi
Digipos 4. Facilitat- ing Condi- tion (FC) Perceived Behavior Control mencerminkan persepsi terhadap ken- dala internal maupun eksternal pada perilaku dan meliputi self-effi- cacy, resource facilitat- ing confitions, dan technology facilitating
conditions
Kapabilitas smartphone (Memori, OS) dibutuh- kan untuk menggunakan aplikasi digipos Facilitating Conditions sebagai faktor objektif yang membuat
seseorang mudah menggunakan teknologi tententu.
Versi Digipos terbaru sangat diperlukan untuk menggunakan digipos
Compatibility digunakan dalam IDT dan mendefinisikan sebegai sejauh mana sebuah inovasi diang- gap konsisten terhadap nilai, kebutuhan dan pengalaman dari po- tential adopters
Pengetahuan (cara menggunakan aplikasi Digipos) dibutuhkan un- tuk menggunakan ap- likasi digipos
Digipos selalu updated sesuai dengan jenis dan
nilai pulsa yang di jual
Telkomsel 5. Behavior Intentions (BI) Berniat untuk menggunakan aplikasi Digipos Akan mencoba menggunakan aplikasi
Digipos untuk  se- terusnya Bersedia merekomen- dasikan aplikasi Digipos ke outlet lain
6. Use Be- havior (UB) Frekuensi penggunaan aplikasi Digipos adalah 1-2
hari/minggu
Frekuensi penggunaan aplikasi Digipos adalalah
3-4 hari/minggu
Frekuensi penggunaan aplikasi Digipos adalalah 5-6 hari/minggu 7.  Perilaku Konsumen Objek perilaku konsumen yang  dimaksud  dalam penelitian  ini  adalah  Per- ilaku Outlet Telkomsel
Populasi Dan Teknik Pengambilan Sampel.
Populasi pada penelitian ini adalah outlet Telkom- sel di kota Bogor. Sampel pada penelitian ini adalah outet  yang  sudah  menggunakan  aplikasi  Digipos. Ukuran sampel pada penelitian ini minimal 200 untuk penelitian  dengan  metode  analisa  regresi  dan  SEM (Malhotra, 2013). Teknik sampling yang digunakan pada  penelitian  ini  adalah Nonprobability  Sam- pling, dimana  sampel  tidak  memiliki  probabilitas yang ditentukan sebelumnya untuk dipilih menjadi sampel  (Malhotra,  2013).    Pengumpulan  data  dil- akukan  dengan  mengumpulkan  data  sekunder  yang diperoleh  berdasarkan  hasil  studi  literatur,  seperti jurnal, artikel, buku dan sebagainya serta data primer yang diperoleh berdasarkan kuesioner.
Studi  Literatur.    S tudi  literatur  dipakai  untuk mengumpulkan  data  dari  berbagai  sumber  pustaka, yang terdiri dari surat kabar, artikel, jurnal, dokumen, buku, grafik analisa, dan lain sebagainya. Studi liter- atur akan membantu seorang peneliti untuk mengum- pulkan  data-data  yang  diperluka  terkait  dengan penelitian  yang  sedang  dilakuka.  Studi  literatur digunakan untuk mengumpulkan data internal dan ek- sternal  perusahaan  yang  telah  tersedia  di  berbagai sumber di atas yang berkaitan dengan topik penelitian ini  yaitu  tentang  aplikasi  Digipos.  Sedangkan  teori atau model adopsi teknologi dan UTAUT akan men- jadi  pertimbangan  untuk  digunakan  di  dalam penelitian ini.
Menurut  Afdan  Rojabi,  2019  Kuesioner  adalah suatu  teknik  pengumpulan  data  atau  informasi  yang memungkinkan untuk menganalis dan mempelajari si- kap-sikap,  keyakinan,  perilaku,  dan  karakteristik  be-
berapa orang utama di dalam organisasi yang bisa ter- pengaruh oleh sistem yang sudah ada.
Uji Validitas Dan Reliabilitas. Menurut Ghozali (2013), uji validitas berfungsi untuk menunjukkan se- jauh  mana  variabel  yang  terdiri  dari  berbagai  indi- kator memiliki tingkat kesesuaian yang saling berkai- tan satu sama lain. Menurut Ghozali (2013), uji relia- bilitas  berfungsi untuk  menunjukkan  tingkat  kon- sistensi dari setiap jawaban dari alat ukur apabila dil- akukan  pengukuran  kembali  terhadap  sampel  yang sama/ berbeda dan waktu yang sama/ berbeda. Uji va- liditas  dan  reliabiltas  dilakukan  menggunakan soft- ware SmartPLS .
Uji validitas menunjukkan sejauh mana suatu alat pengukur dapat mengukur apa yang ingin diukur, se- hingga dapat dikatakan bahwa semakin tinggi validi- tas suatu alat pengukur (Indrawati, 2017). Uji validi- tas yang dilakukan adalah (Ghozali, 2016): 1. Convergent  validity dapat  menunjukkan  korelasi antara  nilai  indikator  dengan  nilai  variabel  kon- struknya dimana indikator dianggap valid jika mem- iliki nilai korelasi dengan melihat loading factor 0,7 ke atas.
2. Discriminant  validity dapat  menunjukkan  tingkat prediksi  variabel  konstruk  terhadap  indikatornya dibandingkan dengan indikator dari variabel konstruk lainnya.  Indikator  dianggap  valid  ditunjukkan dengan:
a. Nilai cross loading di dalam konstruk lebih tinggi dari di luar konstruk dengan memeriksa suatu variabel dalam  konstruk  valid  secara  konvergen  lebih  besar dari nilai korelasi antara variabel dengan seluruh var- iabel lainnya menggunakan analisi Fornell Lacker.
b.  Nilai average  variance  extracted (AVE)  0,5  ke atas. Uji reliabilitas menunjukkan derajat konsistensi dan stabilitas data atau temuan (Sugiyono, 2014). Uji reliabilitas merupakan salah satu ciri bahwa suatu alat pengukuran  yang  digunakan  adalah  baik  (Indrawati, 2017). Uji reliabilitas yang dilakukan adalah (Ghoz- ali, 2016): (1) Croncbach alpha untuk mengukur kon- sistensi  indikator-indikator  yang  digunakan  sebagai alat ukur dianggap reliabel jika memiliki nilai 0,6 ke atas, (2) Composite reliability untuk mengukur kon- sistensi internal yang terjadi antara indikator, variabel dan jawaban dianggap reliabel jika memiliki nilai 0,7 ke atas.
Tehnik  Analisa  Data. Analisa  data  dilakukan dengan menggunakan Partial Least Square (PLS) se- bagai  salah  satu  metode  dari Structural  Equation Modelling (SEM). PLS berfungsi sebagai evaluasi un- tuk outer model, inner model, analisa jalur, pengujian mediasi/ pengaruh tidak  langsung  dan  perbandingan multi grup (Hussein, 2015). PLS mempunyai asumsi normalitas yang tidak ada, analisa dengan variabel de- penden lebih dari satu, variabel independen lebih dari satu dan mengakomodir berbagai jenis konstruks.
Para ahli mengelompokan SEM menjadi dua pen- dekatan. Pendekatan pertama disebut sebagai Covari- ance Based SEM (CBSEM) dan pendekatan lainnya adalah Variance Based SEM atau yang lebih dikenal dengan Partial Least Square (PLS). Untuk melakukan  analisa  dengan  menggunakan  CBSEM maka software yang sering digunakan adalah AMOS dan LISREL sedangkan untuk PLS software yang ser- ing  digunakan  adalah  smartPLS,  warpPLS  dan XLStat (Richie, 2018)
Menurut  Zikmund  dan  Babin,  2013  analisa deskriptif adalah perubahan dan penjabaran dasar dari data mentah dengan cara yang dapat menggambarkan karakteristik dasar seperti tendensi sentral, distribusi, dan variabilitas. Analisa deskriptif dilakukan dengan cara mengolah data mentah yang kurang mudah untuk dipahami menjadi mudah dipahami. Beberapa model Analisa deskriptif antara lain nilai rata-rata, median, modus.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  pendapat  Zik- mund  dan  Babin,  2013  ,  menggunakan  6  klasifikasi interval, yaitu: sangat rendah, rendah, cukup rendah, cukup  tinggi,  tinggi  dan  sangat  tinggi  sebagai  ke- lompok interpretasi nilai dengan rumus penghitungan sebagai berikut:
1. Interval  nilai  =  nilai  tertinggi-nilai  teren- dah/jumlah klasifikasi = (6-1)/6 = 0,8333 atau 83,33 %
2. Interval setiap klasifikasi = interval nilai/jumlah  klasifikasi  =  83%/6  =  0,1389 atau 13,89 %
3. Nilai terendah = nilai terendah/jumlah klasifi- kasi = 1/6 = 0,1667 atau 16,67 %
4. Nilai tertinggi = nilai tertinggi/jumlah klasifi- kasi = 6/6 = 1 atau 100 %
Analisa Uji Model Struktural ( Inner Model )
Analisa inner model dilakukan untuk memastikan bahwa  model  struktural  yang  dibangun  robust  dan akurat  (Hussein,  2015).  Inner  model  merupakan model  yang  menghubungkan  antar  variabel  laten (Pramesti, 2015). Analisa inner model yang dilakukan pada penelitian menggunakan smartPLS untuk varia- bel laten dan moderat. Seluruh variabel berdasarkan teori substansi yang terbagi menjadi 2, yaitu variabel
eksogen  merupakan  variabel  yang  nilainya  tidak  di- pengaruhi oleh variabel lainnya atau independen dan variabel  endogen  merupakan  variabel  yang  nilainya dipengaruhi  oleh  variabel  lainnya  atau  dependen. Variabel eksogen terdiri dari PE, EE, SI, FC, HM, PV , H A dan CO serta BI. Uji yang dilakukan dalam inner model untuk variabel laten adalah uji variansi variabel endogen,  signifikansi  menggunakan path  coefficient dan signifikansi menggunakan bootstraping.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Deskriptif Variabel Effort Expectancy Digipos

## Tabel 3 Deskriptif Variabel Effort Expectancy Digipos
Kode Indikator Jawaban Responden Ber- dasarkan Penilaian Total Nilai (maks
1.200) Indeks (%) 1 2 3 4 5 6
EE1 Cara memahami aplikasi Digipos mudah 20 3 0 4 0 4 5 39 26 731 60.92% EE2 Tampilan aplikasi Digipos jelas dan mudah dipahami
19 3 2 3 9 4 7 35 28 731 60.92%
EE3 Aplikasi Digipos mudah untuk digunakan
2 1 0 4 3 6 0 55 30 846 70.50%
EE4 Sangat mudah un- tuk menjadi ahli.mahir dalam menggunakan ap- likasi Digipos 20 4 0 6 5 2 9 26 20 661
55.08%
Rata-rata 742.25 61.85%

## Sumber: pengolahan data, 2020
Adapun continuum line dari variable Effort Expec- tancy dapat dilihat pada gambar di berikut ini:
Gambar 3 Continuum Line Effort Expectancy
Sumber: Pengolahan Data, 2020
Tabel  dan  gambar  diatas  menunjukkan  bahwa tingkat persetujuan responden terhadap Effort Expec- tancy Digipos memiliki nilai indeks rata-rata sebesar 61,85%.  Ini  menunjukkan  bahwa Effort  Expectancy memiliki  tingkat  adopsi  dengan  klasifikasi  indeks yang cukup tinggi terhadap Digipos.
Secara  detail  3  variabel  utama Effort  Expectancy (Indrawati, 2017) terkait dengan Tabel 7 bisa di jelas- kan sebagai berikut:
1. Persepsi outlet terhadap Digipos yang mudah un- tuk dipahami  cukup tinggi, yaitu 60,90% hal ini disebabkan tampilan Digipos yang cukup lengkap dengan menu-menu yang dibutuhkan, di dukung oleh  design  aplikasi  yang  menarik  dan  mudah digunakan
2. Persepsi  outlet  terhadap  tampilan  aplikasi  Digi- pos  yang  jelas  dan  mudah  dipahami  juga  cukup tinggi dengan angka 60.92%. Hal ini disebabkan design  (warna,  pilihan  font)  aplikasi  yang menarik dan mudah digunakan
3. Persepsi  outlet  terhadap  tampilan  aplikasi  Digi- pos  yang  mudah  untuk  digunakan  cukup  tinggi yaitu  70.50%   hal  ini  disebabkan  tampilan  yang simple dan menunya tidak begitu berjenjang.
4. Persepsi  outlet  untuk  menjadi  ahli  mahir  dalam menggunakan aplikasi Digipos masih cukup ren- dah yaitu 55.08% ini disebabkan aplikasi Digipos belum  digunakan  tiap  hari  di  outlet  yang  me- nyebabkan customer experience masih sangat ku- rang.
Hasil Analisa Deskriptif Statistik. Dari Eval- uasi  outer  Model  dan  Loading  Factor  menunjukkan bahwa indikator Effort Expectancy memiliki nilai fac- tor loading yang lebih besar dari 0,5. Sehingga disim- pulkan  bahwa  indikator Effort  Expectancy tersebut valid.
Validitas  konvergen  dari  model  pengukuran dengan  menggunakan  nilai  AVE.  Berdasarkan  tabel AVE, konstruk EE memiliki nilai AVE yang lebih be- sar  dari  0,5  maka  disimpulkan  bahwa  validitas  kon- vergennya baik.
Pengujian structural dalam PLS dievaluasi dengna menggunakan R2 untuk variabel dependen dan nilai koefisien  path  untuk  variabel  independen  yang kemudian dinilai signifikansinya berdasarkan nilai t- statistik  setiap  path.    Adapun  model  structural penelitian dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 4 Model Standardized
Gambar 5 Model T-Value
Sumber: Pengolahan Data, 2020
Berdasarkan  gambar  di  atas,  persamaan  yang  di- peroleh adalah sebagai berikut:
BI = 0,145853PE + 0,186621EE + 0,200476 SI,     R 2 = 0,152165
UB = 0,328461FC + 0,367768 BI, R 2 = 0,364959
Berdasarkan persamaan tersebut maka nilai R 2 BI adalah 0,152165, artinya BI dipengaruhi oleh PE, EE, danSI sebesar 15,2% sedangkan sisanya dipengaruhi oleh  faktor  lain  yang  tidak  diteliti  dalam  penelitian ini.  PE  memiliki  koefisien  jalur  sebesar  0,145853 dengan  arah  positif  artinya  terdapat  hubungan  yang searah.  Jika  PE  meningkat  1  satuan  maka  BI    akan meningkat sebesar 0,145853 begitu juga sebaliknya. EE memiliki koefisien jalur sebesar 0,186621 dengan arah  positif  artinya  terdapat  hubungan  yang  searah. Jika EE meningkat 1 satuan maka BI  akan meningkat sebesar 0,186621 begitu juga sebaliknya. SI memiliki koefisien jalur sebesar 0,2004761 dengan arah positif artinya  terdapat  hubungan  yang  searah.  Jika  SI meningkat 1 satuan maka BI  akan meningkat sebesar 0,200476 begitu juga sebaliknya.
Nilai  R 2 UB  adalah  0,364959,  artinya  UB  di- pengaruhi  oleh  FC  dan  BI  sebesar  36,4%  se- dangkan  sisanya  dipengaruhi  oleh  faktor  lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini. FC mem- iliki koefisien jalur sebesar 0,328461 dengan arah positif  artinya  terdapat  hubungan  yang  searah. Jika  FC  meningkat  1  satuan  maka  UB    akan meningkat  sebesar  0,328461  begitu  juga  se- baliknya.  BI  memiliki  koefisien  jalur  sebesar 0,367768  dengan  arah  positif  artinya  terdapat hubungan  yang  searah.  Jika  BI  meningkat  1 satuan  maka  UB    akan  meningkat  sebesar 0,367768 begitu juga sebaliknya.
Uji Hipotesa Parsial Hipotesa:
H2a0 : Effort Expectancy (EE) berpengaruh terhadap Behavior Intention BI
H2a1   : Effort Expectancy (EE) tidak berpengaruh terhadap Behavior Intention (BI)

## Tabel 4 Uji Hipotesa Parsial
Original Sample (O) Standard Er- ror (STERR) T Statistics (|O/STERR|) PE -> BI 0,145853 0,065198 2,237077 EE -> BI 0,186621 0,073494 2,539265 SI -> BI 0,200476 0,070152 2,857730 FC -> UB 0,328461 0,068603 4,787825 BI -> UB 0,367768 0,062560 5,878649
Sumber: pengolahan data, 2020
Berdasarkan tabel di atas  pada hubungan EE ter- hadap  BI  nilai  t  hitung  yang  diperoleh  adalah 2,539265, koefisien jalur nya 0,186621 dengan arah
positif.  Karena  nilai  t  hitung  (2,539265)  lebih  besar dari 1,96 maka H2a0 diterima artinya EE memberikan hubungan yang signifikan terhadap BI.
Sebagai bahan perbandingan pada penelitian ter- dahulu yang dilakukan oleh Jinhee Kim & Kate Sang- Soog Lee (2020) yang berjudul Conceptual model to predict Filipino teachers’ adoption of ICT-based in- struction in class: using the UTAUT model , variable Effort Expectancy (EE) memiliki pengaruh yang pos- itif dan signifikan, begitu juga dengan penelitian yang dilakukan oleh Torang Hasudungan (2019) yang ber- judul  Analisa  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi Perilaku  Menggunakan  Aplikasi  LOOPkita  Dengan Model Unified  Theory  of  Acceptance  And  Use  Of Technology  2 (UTAUT  2)  Pada  Pelanggan  Milenial Telkomsel Di Jabodetabek dan Jabar, bahwa variable Effort  Expectancy (EE)sebagai  salah  satu  variable utama mempengaruhi secara positif perilaku minat in- dividu untuk menggunakan aplikasi LOOPkita.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## a. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  terhadap  outlet Telkomsel  di  Kota  Bogor  untuk  aplikasi  Digipos dengan  menggunakan Intervening  Behavioral  Inten- tion Model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), maka diperoleh beberapa kes- impulan  sebagai  berikut:  (1)  tingkat  kemudahan  da- lam menggunakan sistem, dipersepsikan cukup bagus ini terlihat dari indeks rata-rata dengan tingkat adopsi yang cukup tinggi, (2) salah satu Variabel yang mem-
iliki pengaruh positif terhadap perilaku pelanggan un- tuk menggunakan Digipos adalah Effort Expectancy b. Saran
Telkomsel terus melakukan perbaikan User Ex- perience (UX) dan User Interface (UI) Digipos agar pelanggan  (outlet)  senantiasa  di  mudahkan  dalam menggunakan aplikasi ini. Karena Effort Expectancy memeliki pengaruh poitif terhadap prilaku outlet da- lam  menggunakan  Digipos  maka  Telkomsel  harus terus menerus melakukan improvement terhadap var- iable yang ada di variable Effort Expectancy

## R EFERENCES
Astuti,  M.  2015.  Analisa  Adopsi  Voucher  Wifi.id 98108 oleh Pelanggan Telepon Seluler di Indone- sia dengan Model Modified Unified Theory of Ac- ceptance  and  Use  of  Technology  2 .  Thesis. Telkom University.
Berthold,  Gerhard.  2019. How  digitization is  funda- mentally changing business models of industries , diakses  pada  10  Januari  2020  pukul  15.10  WIB. https://www.lead-innovation.com/english- blog/digitization-changes-business-models.
Bougie  dan  Sekaran.  2013.  Research  Methods  for Business: A skill Building Approach. Edisi 5. New York: John wiley@Sons.
Bendi, Kristoforus Jawa dan Sri Andayani. 2013. An- alisa  Perilaku  Penggunaan  Sistem  Informasi Menggunakan Model UTAUT. Seminar Nasional Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  Terapan (Semantik) 2013. Semarang, Indonesia
Chen, PY, Gwo-Jen, H. 2019. An empirical examina- tion of the effect of self-regulation and the Unified Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology (UTAUT)  factors  on  the  online  learning  behav- ioural  intention  of  college  students. Asia  Pacific Journal of Education
Gobiz.co.id. Apa itu Point Of Sales. Diakses pada 16 Mei  2020,  dari  https://gobiz.co.id/pusat-penge- tahuan/apa-itu-point-of-sale-pos/
Gusman,  Rio.  2019.  Identifikasi  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi AdopsiPenggunaan Mesin Layanan Mygrapari di Jakarta Dengan Model Uni- fied Theory  of  Acceptance  and  Use  Of Technol- ogy 2 (UTAUT 2). Thesis. Telkom University Ghozali, Imam. 2016. Aplikasi Analisa Multivariate dengan  Program  IBM  SMARTPLS.  Semarang:
Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Hawkins,  D.I.,  Best,  R.J.,  Coney,  K.A.  2001. Con- sumer  Behavior ,  8th  edition.,  New  York,  U.S.A,
McGraw-Hill
Hair,  J.F.  Ringle,  C.M  &  Sarstedt,  M.  (2011) PLS- SEM: indeed, a silver bullet. Journal of Marketing Theory and Practice , vol. 19, no. 2 (spring 2011), pp. 139–151.
Hasudungan,  Torang.  2019.  Analisa  Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Perilaku Menggunakan Ap- likasi LOOPkita Dengan Model Unified Theory of Acceptance. Thesis. Telkom University.
Hussein,  Ananda  Sabil.  2015.  Penelitian  Bisnis  dan Manajemen  Menggunakan  Partial  Least  Quares (PLS)  dengan  smartPLS3.0.  Universitas  Brawi- jaya.
Indrawati dan Hayoto, Kusumoaji S. 2015. The Use Of  Modified  Theory  Of  Acceptance  And  Use  Of Technology  2  To  Predict  Prospective  Users’  In- tention  In  Adopting  Tv  Streaming .  International Conference on Computing and Informatics, Vol. 5, No. 125, p. 206-215.
Indrawati,  dkk.  2017.  Perilaku  Konsumen  Individu dalam  Mengadopsi  Layanan  Berbasis  Teknologi Informasi  dan  Komunikasi.  Jakarta:  Refika Aditama
Kotler,  P.,  &  Keller,  K.  2016. Marketing  Manage- ment . 15th Global Edition. Edinburgh Gate: Pear- son Education Limited Kim, J, Kate Sang-Soog Lee. 2020. Conceptual model to  predict  Filipino  teachers’  adoption  of  ICT- based  instruction  in  class:  using  the  UTAUT model. Asia Pacific Journal of Education
Malhotra, Naresh K. (2013). Marketing Research: An Applied Orientation . New Jersey: Pearson Educa- tion.
Nurhayati, S. Anandari, D. Ekowati, W. 2019. Unified
Theory  of  Acceptance  and  usage  of  Technology (UTAUT)  Model  to  Predict  Health  Information System Adoption . Journal Kesehatan Masyarakat. Putra,  Gioliano.,  M  Ariyanti.  2014.  “Pengaruh Faktor-Faktor  Dalam ModifiedUnified  Theory  Of Acceptance  And  Use  Of  Technology  2  (Utaut  2) Terhadap  Niat  Prospective  Users  Untuk  Menga- dopsi Home Digital Services PT. Telkom Di Sura- baya”: https://journals.telkomuniversity.ac.id/ ijm/ article/view/352.
Rahadi,  Dedi  Rianto. 2007.  “Peranan Teknologi  In- formasi Dalam Peningkatan Pelayanan Di Sektor Publik” dalam Seminar Nasional Teknologi 2007
(SNT 2007) Yogyakarta.
Richie. 2018.”SEM dengan Smart PLS”, https://www.mobilestatistik.com/sem-dengan- smartpls/, diakses pada 03 Maret 2020.
Rojabi, Afdan. 2019. Kuesioner ( Research Methodol- ogy ).  Diakses  pada  Maret  2020.  https://me- dium.com/@afdanrojabi/kuesioner-research- methodology-547df061b0e5
Sandra C. Jones and Kylie M. Smith. 2011. The effect of  point  of  sale promotions  on  the  alcohol  pur- chasing behavior of young people in metropolitan,
regional and
ruralAustralia. https://www.tandfonline.com/doi/full/ 10.1080/
13676261.2011.609538.
Schiffman, Leon, & Kanuk, Leslie Lazar. 2007. Con- sumer  Behavior  7  th.  Edition .  (Perilaku  Kon- sumen). Jakarta: PT. Indeks
Sugiyono.  2007.  Metode  Penelitian  Administrasi. Bandung: Alfabeta
Sumarwan, U. 2003. Perilaku Konsumen, Teori Dan Penerapannya  Dalam  Pemasaran.  Ghalia  Indone- sia. Jakarta
Soltius.co.id. Pengertian Point of Sales Software In- donesia  dan  Sistem  Kerjanya.  Diakses  pada  16 April 2020, dari
https://www.soltius.co.id/id/blog/read/
pengertian-point-of-sales-software-indonesia-
dan-sistem-kerjanya
Tohir,  Lina  Maulani.  2015.  Analisa  Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Adopsi Layanan Smart Me- tering dengan Model Modified Unified Theory of Acceptance  and  Use  of  Technology  2.  Thesis. Telkom University.
Telkomsel. 2018. Annual Report Telkomsel 2018. Di- akses  pada  02  Januari  2020  pukul  10.30  WIB. https://www.telkomsel.com/about-us/investor-re- lations.
Umar,  Husen.  Riset  Pemasaran  dan  Perilaku  Kon- sumen.  Jakarta.  PT.  Gramedia  Pustaka  Utama, 2005
Venkatesh,  Viswanath,  James  Y.L.  Thong  dan  Xu, Xin. 2012. "Consumer Acceptance and Use of In- formation  Technology:  Extending  the  Unified Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology," MIS Quarterly, Vol.36, No.1, p.157-178.
Venkatesh, V., J Y.L. Thong, Xin Xu. 2013. Unified Theory of Acceptance and Use of Technology: A Synthesis and The Road Ahead . Journal Associa-
tion for Information System, diakses pada 13 Jan- uari  2020. http://www.vvenkatesh.  com/wp-con- tent/uploads/dlm_up- loads/2016/01/2016_JAIS_Venkatesh-et-al.-

## UTAUT.pdf
Venkatesh, V., Morris M. G., Davis G. B, dan Davis F. D., 2003, User Acceptance of Information Tech- nology:  Toward  a  Unified  View .  MIS  Quarterly, Vol. 27, No. 3, 427-478
Zikmund, William G. dan Babin, Barry J. 2013. Es- sential  of  Marketing  Research. Edisi  5.  China, Asia: South-Wester Cengage Learning
Zikmund.,  Babin.,  2013,  Menjelajahi  Riset  Pemasa- ran, Salemba Empat, Jakarta Selatan