Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1306-1319

## Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Niat Penggunaan QRIS di Kalangan Mahasiswa Kalimantan: Pendekatan UTAUT2 dan TAM
Setio Ardy Nuswantoro 1* , Muhammad Ulfi 2 , Nur Azizah 3 1,2 Universitas Muhammadiyah Palangkaraya, Kalimantan Tengah, Indonesia
3 STKIP PGRI Situbondo, Jawa Timur, Indonesia E-mail: setioardy@gmail.com 1 , mhammadulfi@gmail.com 2 , nazizah0606@gmail.com 3

## Abstract
Perkembangan teknologi, khususnya dalam pemanfaatan smartphone, telah mengubah lanskap transaksi digital di Indonesia, memfasilitasi partisipasi masyarakat dengan lebih efisien.  Studi  ini  menginvestigasi  adopsi  Quick  Response  Code  Indonesian  Standard (QRIS)  sebagai  sistem  pembayaran  digital  yang  inovatif.  Dengan  mengaplikasikan Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology  (UTAUT2)  dan  Technology Acceptance Model (TAM), penelitian  ini  menganalisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi niat  dan  perilaku  pengguna  terhadap  QRIS  di  kalangan  mahasiswa  Kalimantan  dan survei online dilakukan terhadap 392 mahasiswa. Hasil analisis struktural menunjukkan konstruk model yang digunakan valid dan reliabel untuk dilakukan uji hipotesis. Hasil uji hipotesis menunjukkan bahwa Effort Expectancy, Social Influence, dan Price Value tidak berpengaruh terhadap niat dan penggunaan QRIS di Kalimantan. Facilitating Condition juga  tidak  berpengaruh  secara  langsung  terhadap  penggunaan  QRIS,  akan  tetapi memiliki pengaruh tidak langsung melalui niat penggunaan QRIS.
Kata Kunci: Customer Behavior, E-Money, QRIS, UTAUT2, TAM

## Abstrak
Perkembangan  teknologi,  khususnya  dalam  pemanfaatan  ponsel  pintar,  telah mengubah  lanskap  transaksi  digital  di  Indonesia,  memfasilitasi  partisipasi  masyarakat dengan  lebih  efisien.  Studi  ini  menginvestigasi  penerapan  Quick  Response  Code Indonesian  Standard  (QRIS)  sebagai  sistem  pembayaran  digital  yang  inovatif.  Dengan menerapkan  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology  (UTAUT2)  dan Technology  Acceptance  Model  (TAM),  penelitian  ini  menganalisis  faktor-faktor  yang mempengaruhi niat dan perilaku pengguna terhadap QRIS di kalangan siswa Kalimantan dan  survei  online  dilakukan  terhadap  392  siswa.  Hasil  analisis  struktural  menunjukkan konstruk model yang digunakan valid dan reliabel untuk dilakukan uji hipotesis. Hasil uji hipotesis menunjukkan bahwa Effort Expectancy, Social Influence, dan Price Value tidak berpengaruh terhadap niat dan penggunaan QRIS di Kalimantan. Facilitating Condition juga  tidak  berpengaruh  secara  langsung  terhadap  penggunaan  QRIS,  namun  memiliki pengaruh tidak langsung melalui niat penggunaan QRIS.
Kata Kunci: Perilaku Pelanggan, E-Money, QRIS, UTAUT2, TAM

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi,  khususnya  dalam  pemanfaatan  smartphone,  telah memfasilitasi  partisipasi masyarakat  Indonesia dalam  transaksi digital dengan lebih lancar  dan  efisien  [1],  [2].  Data  statistik  pada  tahun  2024  mencatat  bahwa  jumlah pengguna  internet  di  Indonesia  meningkat  menjadi  221.563.479  orang  dari  total populasi  sebelumnya,  dengan  tingkat  penetrasi  internet  yang  mencapai  79,5%   [3]. Tren  ini  menunjukkan  pertumbuhan  positif  dalam  lima  tahun  terakhir,  yang  secara

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1306-1319
signifikan  dipengaruhi  oleh  kontribusi  baik  dari  laki-laki  (50,7%)  maupun perempuan  (49,1%).  Fenomena  pesatnya  pertumbuhan  era  digital  tidak  hanya memudahkan  akses  informasi,  tetapi  juga  mempercepat  penyelesaian  pekerjaan melalui berbagai layanan elektronik, termasuk layanan keuangan digital[4].
Penggunaan  sistem  pembayaran  elektronik  semakin  meluas  sebagai  opsi  utama untuk melakukan transaksi pembelian secara daring di tengah perkembangan global saat  ini  [5].  Pelaku  bisnis  telah  beradaptasi  dengan  cepat,  me ngadopsi  teknologi digital untuk memudahkan pelanggan dalam bertransaksi  [6]. Fenomena pembayaran digital,  yang  semakin  berkembang,  memungkinkan  merchant  untuk  bertra nsaksi dengan mudah baik secara online maupun offline menggunakan e -money [7]. Dalam ekosistem  transaksi  e-niaga,  pembayaran  digital  memegang  peranan  sentral, melibatkan  proses  pembelian  dan  penjualan  barang  atau  jasa  secara  daring   [8]. Faktor  penentu  minat  seseorang  terhadap  penggunaan  pembayaran  digital dipengaruhi  oleh  pengalaman  pengguna  dan  tingkat  keamanan  dalam  bertransaksi [9].
Salah satu upaya inovatif  yang  diinisiasi oleh Bank  Indonesia  adalah  pengenalan Quick  Response  Code  Indonesian  Standard  (QRIS)  pada  tanggal  17  Agustus 2017[10].  QRIS  merupakan  metode  transfer  nontunai  di  mana  pengguna  memindai kode  QR  penjual  untuk  melakukan  pembayaran  [1].  Keberadaan  uang  digital  di Indonesia  terkait  erat  dengan  perkembangan  transaksi  nontunai  melalui  sistem pembayaran  QRIS.  QRIS  merupakan  hasil  inovasi  dari  perbankan  Indonesia  dan Asosiasi  Sistem  Pembayaran  Indonesia  (ASPI)  [11].  Tujuan  utama  QRIS  adalah digitalisasi untuk mempercepat kemajuan perekonomian nasional [12]. Pemanfaatan uang  elektronik  berbasis  QRIS  (Quick  Response  Code  Indonesian  Standard)  adalah sebuah  terobosan  yang  mencerminkan  kemajuan  teknologi  yang  semakin  pesat  dan membantu mempermudah aktivitas masyarakat Indonesia dalam bertransaksi  [1].
Dalam  praktiknya,  QRIS  memfasilitasi  transaksi  pembayaran  antara  penjual  dan pembeli  dengan  cara  yang  efisien[13],  [14].  Penjual  hanya  perlu  menyediakan  QR Code,  sementara  pembeli  hanya  perlu  melakukan  pemindaian  terhadap  QR  Code tersebut  untuk  menyelesaikan  transaksi  pembayaran  [6].  Hingga  saat  ini,  sebanyak 1,3  juta  merchant  telah  yang  telah  bergabung  ke  QRIS  dengan  total  transaksi  lebih dari 4 triliun[15]. Jumlah ini  masih  kecil  dibandingkan  dengan  64,2 juta UMKM di Indonesia[6].  Tuntutan  konsumen  akan  produk  tanpa  gesekan,  terintegrasi,  dan memberikan  pengalaman  pembayaran  komprehensif  terus  meningkat  seiring perkembangan teknologi di sektor pembayaran  [16]. Selain itu, banyak pelaku usaha kecil  yang  belum  memahami  manfaat  dan  cara  penggunaan  QRIS  dengan  baik [17]. Pelatihan  dan  edukasi  yang  lebih  intensif  diperlukan  untuk  meningkatkan  adopsi QRIS di kalangan UMKM[18].
Meskipun  terjadi  peningkatan  jumlah  pengguna,  nilai  transaksi  QRIS  di  setiap merchant  masih  cenderung  rendah  dan  fluktuatif,  menunjukkan  ketidaksesuaian antara  pertumbuhan  pengguna  akhir  dan  volume  transaksi  yang  belum  diimbangi dengan  peningkatan  volume  transaksi[19].  Hal  ini  menyoroti  kebutuhan  akan strategi yang lebih efektif dalam meningkatkan adopsi dan penggunaan QRIS secara lebih  luas  dan  konsisten  di  kalangan  pelaku  bisnis  dan  konsumen[20].  Salah  satu pendekatan  yang  dapat  diambil  adalah  dengan  meningkatkan  kesadaran  dan pemahaman  mengenai  keuntungan  menggunakan  QRIS  melalui  kampanye  edukasi yang menyeluruh[21]. Selain itu, pemberian insentif kepada merchant dan konsumen yang  aktif  menggunakan  QRIS  juga  dapat  menjadi  langkah  yang  efektif.  Penelitian lebih lanjut diperlukan untuk  mengidentifikasi hambatan  utama  dalam adopsi  QRIS dan mengembangkan solusi yang tepat guna mengatasi hambatan tersebut [22].
Dalam  studi  terbaru,  ranah  pembayaran  digital  menyoroti  kompleksitas  faktor - faktor  yang  mempengaruhi  penerimaan  dan  pelaksanaan  sistem  pembayaran elektronik,  khususnya  dalam  konteks  keterkaitannya  dengan  pengetahuan  finansial,

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1306-1319
transaksi  pembayaran  nontunai,  dan  isu-isu  keamanan  privasi  [23]–[25].  Studi sebelumnya  dalam  konteks  adopsi  teknologi  telah  menunjukkan  bahwa  model seperti  Technology  Acceptance  Model  (TAM)  dan  Unified  Theory  of  Acceptance and  Use  of  Technology  (UTAUT2)  dapat  memberikan  wawasan  berharga  dalam memahami  faktor-faktor  yang  memengaruhi  perilaku  pengguna  terhadap  sebuah teknologi, seperti mobile banking (m-banking), e-learning, e-wallet, mobile payment (m-payment),  dan  uang  elektronik  (e-money)  [26]–[29].  Banyak  studi  yang mengeksplorasi  adopsi  teknologi  mengandalkan  kerangka  kerja  teoritis  yang berorientasi kuantitatif, seperti TAM atau UTAUT[30].
Penelitian ini akan mengidentifikasi faktor-faktor yang berpengaruh terhadap niat pengguna  untuk  memanfaatkan  QRIS  serta  faktor-faktor  yang  memengaruhi  pola perilaku penggunaan QRIS di kalangan mahasiswa Kalimantan.

## 2. Metodologu Penelitian
Penelitian  dimulai  dengan  tahap  persiapan  pengumpulan  data,  pemrosesan  data, pengujian  validitas  dan  reliabilitas,  analisis  data,  dan  pada  akhirnya  disimpulkan dengan  penarikan  kesimpulan.  Langkah-langkah  ini  diilustrasikan  secara  visual dalam Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1. Kerangka Penelitian
Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology  (UTAUT)  telah dikembangkan,  dimulai  dari  Model  Penerimaan  Teknologi  klasik  (TAM)  yang diusulkan oleh Davis (1989), diikuti oleh TAM yang Diperluas (ETAM) oleh Taylor dan  Todd  (1995),  dan  akhirnya  UTAUT  [31].  UTAUT  adalah  model  teoritis  yang dirancang  untuk  menjelaskan  dan  memprediksi  faktor -faktor  yang  mempengaruhi penerimaan dan penggunaan teknologi oleh pengguna [32]. UTAUT2 mengintegrasikan  teori-teori  ini  dan  menambahkan  empat  konstruksi  mendasar: ekspektasi  kinerja,  upaya  harapan,  pengaruh  sosial,  dan  kondisi  yang  memfasilitasi [27].  Menggabungkan  konstruksi  ini,  UTAUT  memberikan  pemahaman  yang komprehensif  kerangka  kerja  untuk  memahami  penerimaan  dan  penggunaan teknologi [27].
Gambar 2. Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1306-1319
UTAUT2  adalah  model  yang  canggih  dan  dirancang  untuk  menganalisis  serta memahami  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  penerimaan  teknologi  komputer. Model  ini  adalah  salah  satu  kerangka  kerja  paling  terkenal  dalam  studi  penerimaan teknologi.  UTAUT2  mencakup  variabel  tambahan  seperti  kepercayaan,  kegunaan, kemampuan belajar, dan sikap[33].
The  Technology  Acceptance  Model  (TAM)  telah  dikembangkan  berdasarkan theories  of  Reasoned  Action  (TRA)  and  Planned  Behaviour  (TPB)  [34].  TAM digunakan  untuk  menjelaskan  dan  memprediksi  penerimaan  pengguna  terhadap sistem informasi berbasis teknologi atau aplikasi komputer, seperti e -commerce [35]. Beberapa penelitian bahkan telah  mengidentifikasi faktor -faktor penentu  yang lebih umum  dan  independen  dari  konteks,  yang  dapat  diterapkan  pada  berbagai  sistem [35].  Penggunaan  TAM  bertujuan  untuk  memahami  perilaku  manusia  dan  faktor - faktor yang mempengaruhinya [9].
Gambar 3. Technology Acceptance Model
TAM  menjelaskan  hubungan  antara  sikap,  niat,  dan  perilaku  pengguna  dalam mempengaruhi  perilaku  penggunaan  komputer.  Persepsi  Kemudahan  Penggunaan mengukur  keyakinan  pengguna  tentang  betapa  mudahnya  mengimplementasikan sebuah  sistem,  yang  pada  gilirannya  mempengaruhi  penggunaan  sistem  tersebut. Persepsi  Manfaat  mengukur  keyakinan  pengguna  bahwa  menggunakan  sebuah sistem  akan  meningkatkan  kinerja  mereka,  yang  juga  mempengaruhi  tingkat penggunaan sistem [33].
Gambar 4. Kerangka Teoritis
Kerangka  teoritis  dalam  studi  ini  dirancang  untuk  menganalisis  faktor-faktor  yang mempengaruhi  adopsi  sistem  pembayaran  digital  QRIS  dengan  menggabungkan  dua model, yaitu TAM dan UTAUT2, yang divisualisasikan dalam Gambar 4.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1306-1319
Rincian kerangka teoritis adalah sebagai berikut: Perceived Trust (PT) secara langsung mempengaruhi  Performance  Expectancy  (PE)  dan  Effort  Expectancy  (EE).  Performance Expectancy  (PE),  Effort  Expectancy  (EE),  Social  Influence  (SI),  Facilitating  Condition (FC),  Price  Value  (PV),  Hedonic  Motivation  (HM),  dan  Habit  (H)  secara  langsung mempengaruhi  Behavioral  Intention  (BI).  Kemudian,  Behavioral  Intention  (BI) berdampak pada Use Behavior (UB). Selain itu, Facilitating Condition (FC) dan Habit (H) juga memiliki  dampak langsung pada Use Behavior (UB). Berdasarkan Gambar 4, kami mengajukan hipotesis yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Daftar Hipotesis Hipotesis Hubungan Keterangan H1a PE → BH PE berdampak signifikan pada BH H1b PE → BH → UB PE  berdampak  tidak  langsung  secara signifikan pada UB melalui BH H2a EE → PE EEberdampak signifikan pada Pe H2b EE → BH EE berdampak signifikan pada BH H2c EE → BH → UB EE  berdampak  tidak  langsung  secara signifikan pada UB melalui BH H3a PT → PE PT berdampak signifikan pada PE H3b PT → EE PT berdampak signifikan pada EE H3c PT → PE → BH PT  berdampak  tidak  langsung  secara signifikan pada BH melalui PE H3d PT → EE → BH PT  berdampak  tidak  langsung  secara signifikan pada BH melalui EE H3e PT  →  (PE+EE) → BH PT  memiliki  dampak  tidak  langsung  yang signifikan pada BH melalui PE dan EE H3f PT  →  (PE+EE) → BH → UB PT  memiliki  dampak  tidak  langsung  yang signifikan  pada  UB  melalui  PE,  EE,  dan BH H4a SI → BH SI berdampak signifikan pada BH H4b SI → BH → UB SI  memiliki  dampak  tidak  langsung  yang signifikan pada UB melalui BH H5a FC → BH FC berdampak signifikan pada BH H5b FC → UB FC berdampak signifikan pada UB. H5c FC → BH → UB FC  memiliki  dampak  tidak  langsung  yang signifikan pada UB melalui BH H5d FC  →  UB  +  FC → BH → UB FC berdampak signifikan pada UB H6a HM → BH HM  berdampak  signifikan  pada  Behavioral BH H6b HM  →  BH  → UB HM  memiliki  dampak  tidak  langsung  yang signifikan pada UB melalui BH H7a PV → BH PV berdampak signifikan pada BH H7b PV → BH → UB PV  memiliki  dampak  tidak  langsung  yang signifikan pada UB melalui BH H8a H → BH H berdampak signifikan pada BH H8b H → UB H berdampak signifikan pada UB H8c H → BH → UB H  memiliki  dampak  tidak  langsung  yang signifikan pada UB melalui BH H8d H  →  UB  +  H  → BH → UB H berdampak signifikan pada UB H9 BH → UB BH berdampak signifikan pada UB

## 2.2. Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini,  kami  menggunakan  metode  pengambilan  sampel  acak melalui  survei  online  untuk  memilih  responden  yang  mewakili  mahasiswa  di

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1306-1319
Kalimantan.  Dengan  jumlah  populasi  sekitar  37.393  mahasiswa,  kami  ingin menentukan  jumlah  responden  yang  diperlukan  untuk  survei  kami  dengan  tingkat kepercayaan 95% dan margin kesalahan 5%.
Menggunakan rumus:
(1)
Dengan  nilai  Z=1.96  untuk  tingkat  kepercayaan  95%,  p=0.5p  =  0.5p  untuk mendapatkan  ukuran  sampel  maksimum  tanpa  informasi  sebelumnya,  dan  E=0.05 untuk margin kesalahan 5%, kami memperoleh:
(2)
(3)
(4)
Oleh  karena  itu,  jumlah  responden  yang  diperlukan  dari  populasi  mahasiswa  di Kalimantan  sebesar  37.393  dengan  tingkat  kepercayaan  95%  dan  margin  kesalahan 5% adalah sekitar 385 orang.
Survei  akan  dilakukan  secara  online  dan  didistribusikan  kepada  sampel  melalui platform  survei  online  terpercaya.  Peserta  akan  memberikan  persetujuan  sukarela sebelum  menyelesaikan  survei.  Survei  akan  dibuka  selama  tiga  bulan  untuk memungkinkan partisipasi yang cukup.

## 2.3. Pengujian Validitas dan Reabilitas
Analisis  menggunakan  Structural  Equation  Modeling  (SEM)  mengikuti  dua langkah  proses.  Pertama,  evaluasi  variabel  dilakukan  menggunakan  teknik Confirmatory  Factor  Analysis  (CFA)  dan  memeriksa  keseluruhan  struktur  model SEM. Validitas konvergensi dalam model dikonfirmasi oleh skor Average Variance Extracted  (AVE)  yang  harus  melebihi  0.5.  AVE  menunjukkan  proporsi  rata -rata varians  yang  dijelaskan  oleh  suatu  konstruk  di  antara  variabel  indikatornya  relati f terhadap total varians indikator-indikator tersebut.
Penilaian konsistensi melibatkan memastikan bahwa nilai factor loading melebihi 0.6, yang  menunjukkan  bahwa  item  dengan  nilai  factor  loading  di  bawah  0.6  (<0.600) sebaiknya dipertimbangkan untuk dihapus. Selain itu, evaluasi reliabilitas dilakukan untuk mengukur konsistensi jawaban responden dalam survei atau instrumen penelitian lainnya. Dalam  penelitian  ini,  penilaian  reliabilitas  mengadopsi  model  konsistensi  internal menggunakan  skor  Cronbach's  Alpha  dan  Composite  Reliability  (CR),  di  mana  ambang batas yang disarankan adalah 0.7. Koefisien alpha yang berada di bawah ambang batas ini umumnya menunjukkan reliabilitas konsistensi internal yang tidak memadai.

## 2.4. Analisis Data
Statistik  deskriptif  membantu  peneliti  menjelaskan  data  dan  menguji  korelasi  antar variabel, sedangkan statistik inferensial memungkinkan peneliti menguji hubungan sebab- akibat. Analisis data juga memungkinkan pengujian hipotesis dalam  kerangka  penelitian dengan  mengukur  Goodness  of  Fit  dari  model  struktural.  Penilaian  kualitas  model didasarkan pada kemampuannya untuk memprediksi konstruksi endogen. Goodness of Fit dievaluasi  menggunakan  koefisien  seperti  determinasi  (R2),  cross-validated  redundancy (Q2),  dan  signifikansi jalur  atau nilai  P  (β).  Dalam  penelitian  ini, nilai  R-square sebesar 0.67  menunjukkan  model  yang  baik,  0.33  menunjukkan  model  yang  moderat,  dan  0.19 menunjukkan  model  yang  lemah.  Setiap  variabel  endogen  harus  memiliki  nilai  R2 setidaknya  0.1.  Selain  itu,  Q-Square  adalah  metrik  relevansi  prediktif  yang  menilai kelayakan  model  dengan  memfokuskan  pada  akurasi  estimasi  parameter  dan  nilai observasi model, atau apakah model memiliki relevansi prediktif atau tidak. Jika skor Q- Square  lebih  besar  dari  nol,  itu  menunjukkan  prediksi  yang  relevan,  dan  nilai  di  bawah

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1306-1319
nol  menunjukkan  ketidakakuratan  pemodelan.  Terakhir,  signifikansi  jalur  diperiksa dengan  memastikan  bahwa  nilai  P  di  bawah  0.05  dan  t-statistik  lebih  dari  1.96  untuk menerima kecukupan model.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  analisis  komposisi  demografis  sebanyak  392  responden  yang  terdiri dari  mahasiswa  di  Kalimantan,  terdapat  keseimbangan  dalam  distribusi  gender, dengan  mahasiswa  laki-laki  mewakili  47,96%  dan  mahasiswa  perempuan  52,04% dari  total  sampel.  Komposisi  ini  menunjukkan  representasi  yang  hampir  seimbang antara gender, yang memungkinkan pengambilan kesimpulan yang lebih inklusif dan komprehensif terkait karakteristik populasi. Keseimbangan gender ini secara khusus memberikan  landasan  penting  untuk  memahami  faktor-faktor  yang  mungkin memengaruhi penerimaan dan penggunaan QRIS di kalangan mahasiswa Kalimantan.
Analisis  dilakukan  melalui  dua  tahap,  yaitu  pengujian  instrumen  dan  pengujian model. Tahap pengujian instrumen bertujuan untuk menilai reliabilitas dan validi tas instrumen  yang  digunakan.  Average  Variance  Extracted  (AVE)  adalah  statistik penting yang mengukur validitas dengan membandingkan varians konstruk terhadap varians  rata-rata  seluruh  indikator.  Suatu  konstruk  dianggap  valid  jika  nilai  AVE lebih  dari  0,5.  Konsistensi  konstruk  dievaluasi  melalui  Loading  Factor  dengan  0,6 akan dieliminasi.
Selanjutnya, pengujian reliabilitas dilakukan untuk mengevaluasi konsistensi konstruk dengan menggunakan  metrik seperti Cronbach's Alpha dan Composite Reliability. Suatu variabel dianggap reliabel jika nilai Cronbach's Alpha dan Composite Reliability melebihi 0,7. SmartPLS digunakan sebagai alat bantu dalam penerapan Structural Equation Model (SEM) untuk evaluasi. Hasil evaluasi disajikan dalam Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Uji Validitas Variabel Constructs Loadings AVE Performance Expectancy (PE) PE1 0,866 0,738 PE2 0,871 PE3 0,839 Effort Expectancy (EE) EE1 0,834 0,704 EE2 0,857 EE3 0,826 Social Influence (SI) SI1 0,766 0,716 SI2 0,871 SI3 0,895 Facilitating Conditions (FC) FC1 0,871 0,681 FC2 0,787 FC3 0,817 Perceived Trust (PT) PT1 0,877 0,794 PT2 0,900 PT3 0,896 Hedonic Motivation (HM) HM1 0,843 0,697 HM2 0,831 HM3 0,830 Price Value (PV) PV1 0,839 0,645 PV2 0,704 PV3 0,857 Habit (H) H1 0,882 0,716 H2 0,894 H3 0,755 Behavioral Intention (BH) BH1 0,855 0,759 BH2 0,874

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Variabel Constructs Loadings AVE BH3 0,885 Use Behavioral (UB) UB1 0,866 0,801 UB2 0,913 UB3 0,907
Merujuk  pada  Tabel  2,  dapat  dilihat  bahwa  semua  variabel  memenuhi  uji  validitas karena  nilai  AVE  mereka  masing-masing  melebihi  0.5,  yang  menandakan  validitas variabel-variabel tersebut.
Tabel 3. Hasil Uji Reabilitas Variables Cronbach Alpha Composite Reliability Behavioral Intention (BH) 0,842 0,844 Effort Expectancy (EE) 0,790 0,793 Facilitating Conditions (FC) 0,765 0,771 Habit (H) 0,803 0,839 Hedonic Motivation (HM) 0,783 0,785 Performance Expectancy (PE) 0,822 0,822 Perceived Trust (PT) 0,870 0,870 Price Value (PV) 0,727 0,761 Social Influence (SI) 0,801 0,825 Use Behavioral (UB) 0,876 0,876
Dalam  uji  reliabilitas,  semua  variabel  menunjukkan  reliabilitas  karena  nilai Cronbach  Alpha  dan  Composite  Reliability  mereka  lebih  dari  0,7,  yang mengkonfirmasi keandalan data. Hasil Uji Reliabilitas dapat dilihat pada Tabel 3.
Gambar 5. Pengujian Validitas dan Reabilitas pada Model Struktural
Pada  Gambar  5,  ditampilkan  faktor  muatan  dan  nilai  AVE  yang  dihasilkan  dari pengujian  validitas  dan  reliabilitas  model  struktural.  Variabel-variabel  yang  digunakan dalam penelitian ini digambarkan dengan lingkaran biru, sementara kotak biru mewakili pertanyaan-pertanyaan  yang  berhubungan  dengan  setiap  variabel.  Nilai  AVE  dari  setiap variabel ditunjukkan oleh angka-angka di dalam lingkaran biru, dan loading factors untuk setiap pertanyaan ditunjukkan oleh angka-angka di dalam kotak kuning.
Selanjutnya,  tahap  pengujian  model  dilakukan  dalam  analisis  ini.  Node  digunakan untuk  menggambarkan  variabel-variabel.  Panah  yang  menghubungkan  node-node menunjukkan  hubungan  antar  variabel  menampilkan  hasil  pengujian  model.  R-Square digunakan untuk mengevaluasi model struktural, dan pengujian hipotesis digunakan untuk menentukan  signifikansi  hubungan  variabel.  Pengaruh  variabel  dependen  dari  faktor-

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1306-1319
faktor  lain  dapat  ditentukan  menggunakan  metode  R-Square.  Nilai-nilai  R-Square, Adjusted R-Square, dan Q-Square ditampilkan dalam.
Tabel 4. Nilai R-Square, Adjusted R-Square, dan Q-Square Variables R-square R-square adjusted Q-square BH 0,698 0,693 0,690 EE 0,414 0,413 0,406 PE 0,502 0,499 0,392 UB 0,741 0,739 0,728
Berdasarkan Tabel 4, hasil R-square untuk EE adalah 0,414 dan PE adalah 0,502, yang  menunjukkan  bahwa  variabel-variabel  ini  memiliki  signifikansi  moderat  dari hubungan  mereka  dengan  variabel  lainnya.  Hasil  R-square  untuk  BH  adalah  0,698 dan  UB  adalah  0,741,  yang  menandakan  bahwa  variabel-varibel  ini  memiliki signifikansi  yang  baik  dari  hubungan  mereka  dengan  variabel  lainnya.  Semua variabel  endogen  memiliki  relevansi  prediktif  yang  baik  karena  memiliki  nilai  Q - square lebih dari 0.
Gambar 6. Hasil Pengujian Model
Gambar  6  menunjukkan  hasil  pengujian  hipotesis.  Nilai  P  kurang  dari  0,05  dan  T- statistik lebih dari 1,96 digunakan untuk mengevaluasi signifikansi korelasi variabel. Ada 7  hipotesis  yang  tidak  diterima:  H2b,  H2c,  H4a,  H4b,  H5b,  H7a  dan  H7b  dengan  T- statistik kurang dari 1,96 dan nilai P lebih dari 0,05.
Tabel 5. Hasil Uji Hipotesis
Hipotesis T-statistics (|O/STDEV|)  P-values Note H1a 4,629 0,000 Diterima H1b 4,015 0,000 Diterima H2a 7,487 0,000 Diterima H2b 0,679 0,497 Ditolak H2c 0,663 0,507 Ditolak H3a 6,934 0,000 Diterima H3b 15,160 0,000 Diterima H3c 3,266 0,001 Diterima H3d 0,655 0,513 Diterima H3e 3,774 0,000 Diterima H3f 3,369 0,001 Diterima H4a 1,740 0,082 Ditolak

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Hipotesis T-statistics (|O/STDEV|)  P-values Note H4b 1,638 0,101 Ditolak H5a 3,494 0,000 Diterima H5b 1,012 0,311 Ditolak H5c 3,367 0,001 Diterima H5d 3,367 0,001 Diterima H6a 4,242 0,000 Diterima H6b 3,210 0,001 Diterima H7a 1,829 0,068 Ditolak H7b 1,665 0,096 Ditolak H8a 3,244 0,001 Diterima H8b 14,573 0,000 Diterima H8c 2,841 0,005 Diterima H8d 2,841 0,005 Diterima H9 6,028 0,000 Diterima
Analisis  mendalam  dari  data  hipotesis  dan  hasil  pengujiannya  menunjukkan gambaran  yang  jelas  tentang  hubungan  antar  variabel  dalam  model  penelitian  i ni. Berdasarkan hasil pengujian, ada beberapa temuan kunci yang dapat diambil.
Hipotesis  H1a  dan  H1b  yang  diterima  menunjukkan  bahwa  Performance Expectancy (PE) berdampak signifikan pada Behavioral Intention (BH) (t -statistik = 4.629,  p-value  =  0.000),  dan  PE  juga  berdampak  tidak  langsung  secara  signifikan pada  Use  Behavior  (UB)  melalui  BH  (t-statistik  =  4.015,  p-value  =  0.000).  Ini menegaskan  bahwa  harapan  kinerja  memiliki  peran  penting  dalam  membentuk  niat perilaku dan, pada akhirnya, perilaku penggunaan.
Hipotesis  H2a  diterima,  mengindikasikan  bahwa  Effort  Expectancy  (EE) berdampak  signifikan  pada  PE  (t-statistik  =  7.487,  p-value  =  0.000).  Namun, hipotesis H2b dan H2c ditolak, menunjukkan bahwa EE tidak berdampak signifikan langsung pada BH (t-statistik = 0.679, p-value = 0.497) maupun UB melalui BH (t- statistik  =  0.663,  p-value  =  0.507).  Ini  menunjukkan  bahwa  meskipun  EE mempengaruhi  PE,  dampaknya  terhadap  BH  dan  UB  tidak  signifikan  secara langsung atau tidak langsung melalui BH.
Hipotesis H3a hingga H3f sebagian besar diterima, kecuali H3d yang ditolak. H3a dan  H3b  menunjukkan  bahwa  Perceived  Trust  (PT)  berdampak  signifikan  pada  PE (t-statistik = 6.934, p-value = 0.000) dan EE (t-statistik = 15.160, p-value = 0.000). H3c,  H3e,  dan  H3f  menunjukkan  bahwa  PT  berdampak  tidak  langsung  signifikan pada BH melalui PE (t-statistik = 3.266, p-value = 0.001), BH melalui PE dan EE (t- statistik  =  3.774,  p-value  =  0.000),  dan  UB  melalui  PE,  EE,  dan  BH  (t-statistik  = 3.369,  p-value  =  0.001).  Penolakan  hipotesis  H3d  (t-statistik  =  0.655,  p-value  = 0.513)  menunjukkan  bahwa  PT  tidak  berdampak  signifikan  pada  BH  melalui  EE, menekankan  pentingnya  PE  sebagai  mediator  yang  lebih  kuat  dibandingkan  EE dalam konteks ini.
Hipotesis  H4a  dan  H4b  ditolak,  mengindikasikan  bahwa  Social  Influence  (SI) tidak  berdampak  signifikan  pada  BH  (t-statistik  =  1.740,  p-value  =  0.082)  dan  UB melalui BH (t-statistik = 1.638, p-value = 0.101). Ini menunjukkan bahwa pengaruh sosial mungkin kurang relevan dalam mempengaruhi BH dan UB dalam model ini.
Hipotesis  H5a  diterima,  menunjukkan  bahwa  Facilitating  Conditions  (FC) berdampak  signifikan  pada  BH  (t-statistik  =  3.494,  p-value  =  0.000).  Namun, hipotesis H5b ditolak, menunjukkan bahwa FC tidak berdampak signifikan langsung pada  UB  (t-statistik  =  1.012,  p-value  =  0.311).  Hipotesis  H5c  dan  H5d  diterima, menunjukkan  bahwa  FC  memiliki  dampak  tidak  langsung  signifikan  pada  UB melalui  BH  (t-statistik  =  3.367,  p-value  =  0.001),  serta  FC  berdampak  signifikan pada UB (t-statistik = 3.367, p-value = 0.001).
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1306-1319
Hipotesis H6a dan H6b diterima, menunjukkan bahwa Hedonic Motivation (HM) berdampak  signifikan  pada  BH  (t-statistik  =  4.242,  p-value  =  0.000)  dan  memiliki dampak tidak langsung signifikan pada  UB  melalui  BH (t -statistik = 3.210, p-value = 0.001).
Hipotesis  H7a  dan  H7b  ditolak,  mengindikasikan  bahwa  Price  Value  (PV)  tidak berdampak signifikan pada BH (t-statistik = 1.829, p-value = 0.068) dan UB melalui BH  (t-statistik  =  1.665,  p-value  =  0.096).  Ini  menandakan  bahwa  nilai  harga  tidak memainkan peran penting dalam mempengaruhi BH dan UB dalam konteks ini.
Hipotesis  H8a  hingga  H8d  diterima,  menunjukkan  bahwa  Habit  (H)  berdampak signifikan  pada  BH  (t-statistik  =  3.244,  p-value  =  0.001)  dan  UB  (t-statistik  = 14.573, p-value = 0.000), serta memiliki dampak tidak langsung  signifikan pada UB melalui  BH  (t-statistik  =  2.841,  p-value  =  0.005)  dan  melalui  kombinasi  jalur  (t- statistik = 2.841, p-value = 0.005).
Hipotesis  H9  diterima,  menunjukkan  bahwa  BH  berdampak  signifikan  pada  UB (t-statistik = 6.028, p-value = 0.000).
Secara  keseluruhan,  hasil  ini  menunjukkan  bahwa  PE,  PT,  FC,  HM,  dan  H  memiliki pengaruh  signifikan  terhadap  BH  dan  UB,  baik  secara  langsung  maupun  tidak  langsung melalui berbagai jalur mediasi. EE dan SI memiliki pengaruh yang lebih terbatas, dan PV tidak menunjukkan pengaruh signifikan dalam konteks ini. Analisis ini menggarisbawahi pentingnya  mempertimbangkan  berbagai  faktor  yang  mempengaruhi  perilaku  pengguna dan penggunaan sistem secara holistik untuk strategi peningkatan adopsi dan penggunaan teknologi yang lebih efektif.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  dari  penelitian  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa komposisi  demografis  responden  dari  mahasiswa  di  Kalimantan  menunjukkan keseimbangan  yang  baik  dalam  distribusi  gender,  dengan  47,96%  mahasiswa  lak i- laki dan 52,04% mahasiswa perempuan. Keseimbangan ini memberikan representasi yang  inklusif  terhadap  karakteristik  populasi,  yang  penting  untuk  memahami penerimaan dan penggunaan QRIS di kalangan mahasiswa Kalimantan.
Analisis  lebih  lanjut  mengenai  validitas  dan  reliabilitas  instrumen  menunjukkan bahwa  semua  variabel  memenuhi  kriteria  validitas  dan  reliabilitas  yang  diperlukan, menegaskan  keandalan  data  yang  digunakan  dalam  studi  ini.  Pengujian  model struktural  dengan  menggunakan  Structural  Equation  Model  (SEM)  menghasilkan temuan  bahwa  beberapa  faktor,  seperti  Performance  Expectancy  (PE),  Perceived Trust (PT), Facilitating Conditions (FC), Hedonic Motivation (HM), dan Habit (H), memiliki pengaruh signifikan terhadap Behavioral Intention (BH) dan Use Behavior (UB),  baik  secara  langsung  maupun  tidak  langsung  melalui  mediasi  jalur  yang ditentukan.
Namun  demikian,  faktor  seperti  Effort  Expectancy  (EE),  Social  Influence  (SI), dan Price Value (PV) menunjukkan dampak yang lebih terbatas atau tidak signifikan dalam  mempengaruhi  perilaku  penggunaan.  Hasil  analisis  hipotesis  juga menunjukkan bahwa ada variabel yang tidak mampu memenuhi kriteria signifikansi yang ditetapkan.
Secara  keseluruhan,  penelitian  ini  menggarisbawahi  kompleksitas  dalam  memahami faktor-faktor  yang  mempengaruhi  perilaku  pengguna  dalam  adopsi  teknologi,  dengan menyoroti pentingnya strategi yang holistik untuk meningkatkan adopsi dan penggunaan teknologi yang lebih efektif di kalangan mahasiswa Kalimantan.

## Daftar Pustaka
[1] A.  Gunawan,  A.  F.  Fatikasari,  And  S.  A.  Putri,  “The  Effect  Of  Using  Cashless (Qris)  On  Daily  Payment  Transactions  Using  The  Technology  Acceptance Model,” Procedia  Comput.  Sci. ,  Vol.  227,  Pp.  548–556,  2023,  Doi:

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1306-1319
10.1016/J.Procs.2023.10.557.
[2] E.  D.  Paramita  And  E.  R.  Cahyadi,  “The  Determinants  Of  Behavioral  Intention And  Use  Behavior  Of  Qris  As  Digital  Payment  Method  Using  Extended  Utaut Model.,” Vol. 10, No. 1, Pp. 132–145, 2024.
[3] A. P. J. I. I. (Apjii), “Apjii Jumlah Pengguna Internet Indonesia Tembus 221 Juta Orang,” Apjii ,  2024.  [Online].  Available:  Https://Apjii.Or.Id/Berita/D/Apjii- Jumlah-Pengguna-Internet-Indonesia-Tembus-221-Juta-Orang.
[4] A. Kadim And N. Sunardi, “Financial Management System (Qris) Based On Utaut Model  Approach  In  Jabodetabek,” Int.  J.  Artif.  Intell.  Res. ,  Vol.  6,  No.  1,  2021,
Doi: 10.29099/Ijair.V6i1.282.
[5] T. T. Nguyen, T. N. H. Tran, T. H. M. Do, T. K. L. Dinh, T. U. N. Nguyen, And T. M.  K.  Dang,  “Digital  Literacy,  Online  Security  Behaviors  And  E-Payment Intention,” J.  Open  Innov.  Technol.  Mark.  Complex. ,  Vol.  10,  No.  2,  P.  100292, 2024, Doi: 10.1016/J.Joitmc.2024.100292.
[6] E.  Hamzah  Muchtar Et  Al. , “Quick Response Code Indonesia Standard (Qris) E- Payment Adoption: Customers Perspective,” Cogent Bus. Manag. , Vol. 11, No. 1, P. , 2024, Doi: 10.1080/23311975.2024.2316044.
[7] M.  F.  Silaen,  S. Manurung,  And  C.  D.  Nainggolan,  “Effect  Analysis  Of  Benefit Perception , Ease Perception , Security And Risk Perception Of Merchant Interest In  Using  Quick  Response  Indonesia  Standard  (  Qris  ),” Int.  J.  Sci.  Technol. Manag. , Vol. 2, No. 5, Pp. 1574–1581, 2021.
[8] C. Sindermann, H. Schmitt, F. Kargl, C. Herbert, And C. Montag, “Online Privacy Literacy  And  Online  Privacy  Behavior  –  The  Role  Of  Crystallized  Intelligence And Personality,” Int.  J.  Hum.  Comput.  Interact. ,  Vol.  37,  Pp.  1–12,  Mar.  2021, Doi: 10.1080/10447318.2021.1894799.
[9] E.  Wijayanto,  D.  Yeni  Martia,  N.  Adhi,  And  R.  Rikawati,  “Application  Of  The Tam  Model  And  Financial  Literacy  On  Interest  In  Qris  Digital  Payments  (Study On Semarang State Polytechnic Students),” Formosa J. Sci. Technol. , Vol. 3, No. 1, Pp. 165–176, 2024, Doi: 10.55927/Fjst.V3i1.7499.
[10] Departemen Komunikasi, “Ekonomi Digital Terus Tumbuh, Qris Tembus 12 Juta Merchant,” Bank Indonesia , 2021. [Online]. Available: Https://Www.Bi.Go.Id/Id/Publikasi/Ruang-Media/News- Release/Pages/Sp_2328621.Aspx.
[11] M. Yasin, “Kisah Pembatasan Transaksi Tunai Dalam Hukum Indonesia,” Hukum Online , 2015. [Online]. Available: Https://Www.Hukumonline.Com/Berita/A/Kisah-Pembatasan-Transaksi- Tunai-
Dalam-Hukum-Indonesia-Lt55c526243b295/. [Accessed: 15-Feb-2024].
[12] D. Q. Nada, S. Suryaningsum, And H. K. S. Negara, “Digitalization Of The Quick Response Indonesian Standard (Qris) Payment System For Msme Development,”
J. Int. Conf. Proc. , Vol. 4, No. 3, Pp. 551–558, 2021, Doi:
10.32535/Jicp.V4i3.1358.
[13] D. Sagayarani, “Digital Payments In India  - Statistics & Facts,” Name  Conf. Int. Conf. “Paradigm Shift Taxation, Accounting, Financ. Insur. , Pp. 28–33, 2021.
[14] S. A. Nuswantoro, M. Ulfi, Miftahurrizqi, And M. Rafli, “Identification Of Factors Influencing  The  Use  Of  Qris  Using  Tam  And  Utaut  2  Methods,” Sci.  J. Informatics , Vol. 11, No. 2, Pp. 451–466, 2024, Doi: 10.15294/Sji.V11i2.3562.
[15] Qris, “Server Center Qris,” Interactive Qris Enhance Payment, Empower Business , 2024.  [Online].  Available:  Https://Qris.Online/Homepage/.  [Accessed:  05-Jun- 2024].
[16] I.  Niankara  And  R.  I.  Traoret,  “The  Digital  Payment-Financial  Inclusion  Nexus And Payment System  Innovation Within The Global Open Economy During The Covid-19 Pandemic,” J. Open Innov. Technol. Mark. Complex. , Vol. 9, No. 4, P.
100173, 2023, Doi: 10.1016/J.Joitmc.2023.100173.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
[17] K. Natsir, N. Bangun, M. B. Attan, And J. S. Landias, “Penggunaan Qris Sebagai Alat  Pembayaran  Digital  Untuk  Meningkatkan  Produktivitas  Umkm,” J.  Serina Abdimas , Vol. 1, No. 3, Pp. 1154–1163, 2023, Doi: 10.24912/Jsa.V1i3.26208.
[18] E.  Mardiani,  S.  Z.  Za,  D.  Setyadi,  And  S.  Hudayah,  “Sosialisasi  Penggunaan Quick  Response  Code  Indonesian  Standard  (Qris)  Pada  Pelaku  Usaha  Umkm,” Vol. 5, No. 2, Pp. 3380–3388, 2024.
[19] K.  A.  Fathi  And  H.  Wandebori,  “Investigation  Of  Behavioral  Intention  To  Use Digital Payment System In Indonesia From Merchant And Consumer Perspective ( Case Study : Qris ),” Vol. 12, Pp. 309–325, 2024.
[20] F.  A.  Amanda  And  K. Tambunan,  “Analisis  Strategi  Bsi Kcp  Stabat  Proklamasi Dalam Meningkatkan Minat Nasabah Menggunakan  Pembayaran Berbasis Qris,” Regress  J.  Econ.  Manag. ,  Vol.  2,  No.  1,  Pp.  91–98,  2022,  Doi: 10.57251/Reg.V2i1.278.
[21] L. P. Mahyuni And I. W. A. Setiawan, “Bagaimana Qris Menarik Minat Umkm? Sebuah  Model  Untuk  Memahani  Intensi  Umkm  Menggunakan  Qris,” Forum Ekon. , Vol. 23, No. 4, Pp. 735–747, 2021, Doi: 10.30872/Jfor.V23i4.10158.
[22] H. Sulistyaningsih And D. Hanggraeni, “Investigating The Adoption Of Qr Code Indonesian Standard Through Organizational And Environmental Factors And Its Impact  On  Micro  Small  Medium  Enterprise  Performance,” Glob.  Bus.  Manag. Res. Suppl. Spec. Issue , Vol. 14, No. 3s, Pp. 962–982, 2022.
[23] A.  Lo  Prete,  “Digital  And  Financial  Literacy  As  Determinants  Of  Digital Payments  And  Personal  Finance,” Ssrn  Electron.  J. ,  No.  October,  2021,  Doi: 10.2139/Ssrn.3953114.
[24] T.  Albastaki,  A.  Hamdan,  Y.  Albastaki,  And  A.  Bakir,  “Factors  Affecting  E- Payment  Acceptance  By  Customers:  An  Empirical  Study  In  The  Kingdom  Of Bahrain,” Compet. Rev. An Int. Bus. J. , Vol. 34, Dec. 2022, Doi: 10.1108/Cr-09- 2022-0133.
[25] L. Trinh, P. Morgan, And N. Yoshino, “Financial Literacy, Behavioral Traits, And Epayment Adoption And Usage In Japan,” Financ. Innov. , Vol. 9, Jun. 2023, Doi: 10.1186/S40854-023-00504-3.
[26] S.  S.  Chand  And  B.  A.  Kumar,  “Applying  The  Utaut  Model  To  Understand  M- Payment Adoption. A Case Study Of Western Part Of Fiji,” J. Knowl. Econ. , No. February, 2024, Doi: 10.1007/S13132-023-01722-X.
[27] F.  Liébana-Cabanillas,  Z.  Kalinic,  F.  Muñoz-Leiva,  And  E.  Higueras-Castillo, “Biometric  M-Payment  Systems:  A  Multi-Analytical  Approach  To  Determining Use  Intention,” Inf.  Manag. ,  Vol.  61,  No.  2,  P.  103907,  2023,  Doi: 10.1016/J.Im.2023.103907.
[28] H. Patil And S. Undale, “Willingness Of University Students To Continue Using E-Learning  Platforms  After  Compelled  Adoption  Of  Technology:  Test  Of  An Extended Utaut Model,” Educ.  Inf.  Technol. , Vol.  28,  No.  11,  Pp.  14943–14965, 2023, Doi: 10.1007/S10639-023-11778-6.
[29] D. Sharma And Y. K. Vaid, “Factors Affecting M-Payment Adoption In Millenials – Testing Extended Utaut2 Model,” Thail. World Econ. , Vol. 41, No. 2, Pp. 40–61, 2023.
[30] E. Mogaji And N. P. Nguyen, “Evaluating The Emergence Of Contactless Digital Payment  Technology  For  Transportation,” Technol.  Forecast.  Soc.  Change ,  Vol. 203, No. July 2022, P. 123378, 2024, Doi: 10.1016/J.Techfore.2024.123378.
[31] Y. J. Kim, J. H. Choi, And G. M. N. Fotso, “Medical Professionals’ Adoption Of Ai-Based  Medical  Devices:  Utaut  Model  With  Trust  Mediation,” J.  Open  Innov. Technol.  Mark.  Complex. ,  Vol.  10,  No.  1,  P.  100220,  2024,  Doi: 10.1016/J.Joitmc.2024.100220.
[32] C. Or And E. Chapman, “An Extended Unified Theory Of Acceptance And Use Of Technology Model For Educatiocontexts,” J. Appl. Learn. Teach. , Vol. 4, No.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1306-1319
2, Pp. 98–109, 2021, Doi: 10.37074/Jalt.2021.4.2.7.
[33] M. Rouidi, A. E. Elouadi, A. Hamdoune, K. Choujtani, And A. Chati, “Tam-Utaut And  The  Acceptance  Of  Remote  Healthcare  Technologies  By  Healthcare Professionals:  A  Systematic  Review,” Informatics  Med.  Unlocked ,  Vol.  32,  No.
June, P. 101008, 2022, Doi: 10.1016/J.Imu.2022.101008.
[34] F. D. Davis, “Perceived Usefulness, Perceived Ease Of Use, And User Acceptance Of  Information  Technology,” Manag.  Inf.  Syst.  Res.  Cent. ,  Vol.  13,  No.  3,  Pp. 319–340, 1989, Doi: //Doi.Org/10.2307/249008.
[35] K.  Förster,  “Extending  The  Technology  Acceptance  Model  And  Empirically Testing The Conceptualised Consumer Goods Acceptance Model,” Heliyon , Vol. 10, No. 6, 2024, Doi: 10.1016/J.Heliyon.2024.E27823.