## JAMBURA JOURNAL OF INFORMATICS
ISSN 2685-4244, doi: 10.37905/jji.v6i1.24735
Mengukur penerimaan aplikasi transportasi online menggunakan model UTAUT 2

## Nikmasari Pakaya, Rahmat Ladiku
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Negeri Gorontalo, Indonesia
Penulis Korespondensi : Rahmat Ladiku Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik, Universitas Negeri Gorontalo Jl. Prof. Dr. Ing. B. J. Habibie, Bone Bolango, Indonesia. Email: rladiku24@gmail.com

## P ENDAHULUAN
Transportasi online telah menjadi bagian tak terpisahkan dari kehidupan sehari-hari di banyak negara di seluruh dunia termasuk di Indonesia. Dengan kemajuan teknologi informasi dan kebutuhan akan mobilitas  makin  meningkat,  aplikasi  transportasi  online  telah  mengubah  cara  orang  bepergian

## Riwayat Artikel:
Diterima 14 Maret 2024 Revisi 18 April 2024 Disetujui 30 April 2024
ABSTRACT. The online transportation app Maxim has become a new competitor in  Indonesia's  industry.  This  study  uses  the  UTAUT  2  model  to  measure  the Maxim app's acceptance in Gorontalo Province. The survey was conducted among 387 respondents, with most users being teenagers and having used the app for over a year. Data were analyzed using the Partial Least Squares Structural Equation Modeling  (PLS-SEM)  approach.  Measurement  model  analysis  showed  good validity and reliability. The results of the structural model analysis revealed that effort expectancy, hedonic motivation, price value, habit, and behavioral intention significantly  affected  the  acceptance  and  use  of  the  Maxim  application.  While performance  expectancy,  social  influence,  and  facilitating  conditions  are  not significant.  On the other hand, the experience variable as a moderator does not prove significant. These findings provide practical implications for Maxim service providers to focus on ease of use, entertainment value, competitive price offerings, and building positive habits to increase user acceptance and loyalty in Gorontalo Province.
ABSTRAK. Aplikasi  Maxim  telah  menjadi  fenomena  di  industri    transportasi online  di  Indonesia.  Penelitian  ini  mengukur  penerimaan  aplikasi  Maxim  di Provinsi  Gorontalo  menggunakan  model  UTAUT  2.  Survei  dilakukan terhadap 387  responden,  dengan  mayoritas  pengguna  berusia  remaja  dan  telah menggunakan aplikasi lebih dari satu tahun. Data dianalisis dengan pendekatan Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM ). Analisis model pengukuran menunjukkan validitas dan reliabilitas yang baik. Hasil analisis model struktural  mengungkapkan  bahwa effort  expectancy,  hedonic  motivation,  price value,  habit, dan behavioral  intention terbukti berpengaruh  signifikan  terhadap penerimaan dan penggunaan aplikasi Maxim. Sementara performance expectancy, social influence, dan facilitating condition tidak signifikan. Di sisi lain variabel experience  sebagai  variabel  moderator  tidak  terbukti  signifikan.  Temuan  ini memberikan implikasi praktis bagi penyedia layanan Maxim untuk berfokus pada aspek  kemudahan  penggunaan,  nilai  hiburan,  penawaran  harga  kompetitif,  dan membangun  kebiasaan  positif  untuk  meningkatkan  penerimaan  dan  loyalitas pengguna di Provinsi Gorontalo.
This is an open-access article under the CC – BY-SA license.

## Kata Kunci:
Aplikasi Maxim Penerimaan teknologi PLS-SEM Provinsi Gorontalo Transportasi online UTAUT 2
(Fatihah dkk., 2020; Wibowo dkk., 2024). Kemudahan yang diberikan oleh aplikasi penyedia jasa ini sangat membantu seseorang untuk melakukan pekerjaan mereka dari segi efisiensi waktu (Christian dkk., 2021). Dalam beberapa tahun terakhir, aplikasi seperti Maxim telah menjadi sangat populer di kalangan pengguna transportasi di Indonesia (Candra dkk., 2019; Lianto dan Dewi, 2024). Maxim adalah aplikasi  yang dikembangkan oleh perusahaan penyedia jasa transportasi  online Rusia yang masuk dan berkembang di Indonesia sejak tahun 2018 dengan menawarkan harga yang cenderung lebih murah dibandingkan Gojek atau Grab (Tsalisa dkk., 2022). Maxim hadir sebagai inovasi baru dan  sebagai  pesaing  di  dunia  transportasi  online (Ariandi  dan  Marsolina,  2023).  Aplikasi  jasa  ini berkembang dengan sangat cepat dikarenakan memenuhi kebutuhan konsumen yang terus berubah- ubah dengan melakukan pendekatan yang inovatif.
Namun,  penerimaan  masyarakat  sebagai  pengguna  terhadap  aplikasi  transportasi  online  (contoh Maxim)  masih  menjadi  topik  yang  menarik  untuk  diteliti.  Hal  ini  tidak  terlepas  dari  adanya permasalahan yang sering dialami, seperti yang dilaporkan oleh Tribun Gorontalo (31 Oktober 2022), di  mana  pengguna  menuntut  pihak  perusahaan  karena  melakukan  pemberhentian  akun  tanpa pemberitahuan  dan  kuota  driver  yang  terlalu  banyak  (Mayang,  2022). Peristiwa  selain  itu,  terjadi unjuk rasa oleh pengguna aplikasi di kantor Maxim Gorontalo dikarenakan tarif layanan aplikasi yang terlalu murah, pemberhentian akun tanpa pemberitahuan, penutupan perekrutan pengguna baru, serta kurangnya  jaminan  keselamatan  untuk  pengguna  (Panto,  2023).  Sementara  dari  sisi  pelanggan, terdapat keluhan berupa tidak berjalannya fungsi map secara optimal pada aplikasi yang membuat pelanggan kesusahan dalam mendapatkan layanan (Apriliani dkk., 2020; Hakim, 2023).
Adanya  permasalahan  tersebut  menunjukkan  meskipun  aplikasi  transportasi  online  Maxim menawarkan  banyak  manfaat,  penerimaan  terhadap  aplikasi  ini  tidak  selalu  merata.  Beberapa pengguna mungkin skeptis terhadap keamanan dan privasi data pribadi mereka, sementara yang lain mungkin  terkendala  oleh  faktor-faktor  sosial  dan  budaya  yang  dapat  mempengaruhi  penerimaan terhadap  aplikasi  transportasi  online.  Oleh  karena  itu  memahami  penerimaan  aplikasi  transportasi online melalui kegiatan penelitian menjadi penting karena dapat berdampak pada tingkat penggunaan, loyalitas pengguna, dan keberlanjutan layanan tersebut.
Model UTAUT 2 ( Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2) merupakan satu model yang  sering  digunakan  untuk  mengukur  penerimaan  dan  penggunaan  teknologi  (Venkatesh  dkk., 2003; 2013), termasuk aplikasi transportasi online (Wulandari, 2022). Penelitian yang relevan dengan penggunaan model UTAUT 2 adalah studi yang dilakukan oleh Herina dkk, (2024) yang bertujuan untuk  mengumpulkan data dan menganalisis penerimaan pengguna terhadap aplikasi  Goride yang dapat dikembangkan atau ditambahkan ke dalam aplikasi Gojek sesuai dengan kebutuhan pengguna aplikasi.  Penelitian  oleh  Rianti  (2021)  yang  mengeksplorasi  tingkat  penerimaan  dan  penggunaan aplikasi  Maxim  Ojek  Online  di  Kota  Palembang  menggunakan  model  UTAUT  2.  Selain  itu, penelitian oleh Nugroho (2020) yang menginvestigasi faktor-faktor yang mempengaruhi pengguna dalam  menggunakan  aplikasi  transportasi  daring  Gojek  dan  Grab  di  wilayah  Daerah  Istimewa Yogyakarta.
Meskipun sudah banyak penelitian yang dilakukan mengenai transportasi online menggunakan model UTAUT 2, tetapi masih terdapat gap yang perlu diisi, yaitu kurangnya penelitian yang menggunakan model  UTAUT  2  dalam  konteks  transportasi  online  Maxim  di  Indonesia,  khususnya  di  Provinsi Gorontalo.  Penelitian  yang  dilakukan  ini  bertumpu  pada  model  UTAUT  2  disebabkan  model UTAUT2 mengintegrasikan variabel dari model-model penerimaan teknologi sebelumnya ke dalam satu  konsep utama, yang memungkinkan pemahaman yang lebih  baik  tentang reaksi  dan persepsi individu terhadap teknologi informasi. Selain itu, UTAUT2 merupakan perluasan dari model UTAUT yang  asli,  dengan  menambahkan  tiga  konstruk  baru: hedonic  motivation,  price  value, dan habit (Venkatesh  dkk.,  2012).  Ini  memungkinkan  penelitian  untuk  mempelajari  penerimaan  dan penggunaan teknologi dalam konteks konsumen.

## 66
Penelitian ini bertujuan untuk mengukur penerimaan aplikasi transportasi online Maxim di Provinsi Gorontalo menggunakan model UTAUT 2. Penelitian ini akan mengidentifikasi faktor-faktor dalam model UTAUT 2 yang paling berpengaruh terhadap niat perilaku dan perilaku penggunaan aplikasi Maxim  oleh  masyarakat  di  Provinsi  Gorontalo.  Dengan  demikian,  hasil  penelitian  ini  dapat memberikan  wawasan  berharga  bagi  penyedia  layanan  transportasi  online  Maxim  dalam meningkatkan penerimaan dan penggunaan aplikasi tersebut di wilayah Provinsi Gorontalo.

## M ETODE

## Tahapan Penelitian
Penelitian dilakukan melalui langkah-langkah yang diawali dari studi pendahuluan, menyusun model penelitian, mempersiapkan instrumen berupa kuesioner, koleksi data, analisis data, interpretasi hasil dan  diskusi,  dan  merumuskan  kesimpulan.  Tahapan  penelitian  yang  digunakan  ditunjukkan  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan penelitian

## Populasi dan Sampel
Populasi pada penelitian ini merupakan masyarakat Provinsi Gorontalo khususnya di Kota Gorontalo dan Kabupaten Bone Bolango. Untuk menentukan jumlah sampel pada penelitian ini menggunakan rumus  Lemeshow  (1997)  dengan  taraf  kesalahan  5%  dikarenakan  jumlah  populasi  yang  tidak diketahui dan terus berubah-ubah. Berdasarkan rumus tersebut didapatkan jumlah sampel sejumlah 387 responden. Responden diberikan kuesioner secara langsung dan melalui google form.

## Model Penelitian
Model penelitian mengadopsi model UTAUT 2 yang dikembangkan Venkatesh dkk, (2003). Model penelitian dapat dilihat pada Gambar 2. Model UTAUT 2 terdiri atas 10 variabel, yaitu: performance expectancy,  effort  expectancy,  social  influence,  facilitating  condition,  hedonic  motivation,  price value, habit, behavioral intention, use behavior dan experience sebagai variabel moderator.
Berdasarkan model tersebut dikembangkan hipotesis penelitian sebagai berikut:
H 1 : performance  expectancy memiliki  pengaruh  signifikan  dan  positif  terhadap behavioral intention
H 2 : Effort expectancy memiliki pengaruh signifikan dan positif terhadap behavioral Intention H 3 : Social influence memiliki pengaruh signifikan dan positif terhadap behavioral intention H 4 : Facilitating condition memiliki pengaruh signifikan dan positif terhadap Behavioral Intention H 5 : Facilitating condition memiliki pengaruh signifikan dan positif terhadap use behavior H 6 : Hedonic motivation memiliki pengaruh signifikan dan positif terhadap behavioral intention H 7 : Price value memiliki pengaruh signifikan dan positif terhadap behavioral intention H 8 : Habit memiliki pengaruh signifikan dan positif terhadap behavioral intention H 9 : Habit memiliki pengaruh signifikan dan positif terhadap use behavior H 10 : Behavioral intention memiliki pengaruh signifikan dan positif terhadap use behavior H 11 : Experience secara signifikan memoderasi hubungan facilitating condition terhadap behavioral intention
Model penelitian
Studi pendahuluan Survey Analisis data Interpretasi hasil Kesimpulan
Kuesioner PLS-SEM Hipotesis
H 12 : Experience secara signifikan memoderasi  hubungan hedonic motivation terhadap behavioral intention
H 13 : Experience secara signifikan memoderasi hubungan habit terhadap behavioral intention H 14 : Experience secara signifikan memoderasi hubungan habit terhadap use behavior H 15 : Experience secara  signifikan  memoderasi  hubungan Behavioral  intention terhadap use behavior
Gambar 2. Model penelitian

## H ASIL
Survei  dilakukan  kepada  pengguna  yang  telah  ditentukan  sebelumnya  berdasarkan  kriteria  yang dibuat. Survei berupa instrumen penelitian dalam bentuk kuesioner yang didistribusikan secara online dengan alat bantu berupa Google Forms dan ada juga yang secara langsung. Sebanyak 387 tanggapan berhasil dikumpulkan dari para responden.

## Karakteristik Responden
Tabel  1  menunjukkan  Demografi  responden.  Interpretasi  terhadap  Tabel  1  adalah  sebagian  besar responden memiliki pendidikan SMA yang didominasi oleh laki-laki (61%). Dari sisi usia, pengguna Maxim sebagian besar adalah remaja dan dewasa yang berusia antara 15-24 tahun yang umumnya telah menggunakan selama lebih dari 1 tahun.

## Tabel 1. Demografi responden
Variabel Kategori Frekuensi Jenis kelamin Laki-laki 61% Perempuan 39% Umur 15-24 41%
Variabel Kategori Frekuensi 25-34 40% ≥ 35 19% Tingkat Pendidikan SD 2% SMP 10% SMA 62% Sarjana 23% Magister 3% Jenis pengguna pengemudi 40% Pengguna 58% customer service 2% Lama penggunaan <1 bulan 6% 1-3 bulan 12% ≥ 4 bulan 20% ≥ 1 tahun 39% ≥ 2 tahun 23%

## Analisis Model Pengukuran ( Outer Model )
Pada  tahapan  analisis,  diukur outer  model ,  seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  3.  Pengujian  yang dilakukan,  yaitu: individual  item  reliability,  internal  consistency  reliability,  average  variance extracted, dan discriminant  validity .  Untuk  menguji  reliabilitas,  dilakukan  uji  penilaian  pada Composite Reliability (CR ) dan Average Variance Extracted (AVE ).
Hasil  analisis  menunjukkan  semua construct yang  digunakan  sudah  memenuhi  kriteria  dari convergent validity yang baik (Dwivedi dkk, 2019), dimana keseluruhan nilai dari CR melebihi nilai ambang batasnya yaitu 0,7 (Hair dkk, 2010; 2019). Selain itu, nilai AVE sudah lebih besar dari 0,5 (Hair dkk, 2010; 2019). Hasil analisis deskriptif tersebut ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil pengujian CR dan AVE
Variabel CR AVE Behavioral Intention 0.850 0.654 Effort expectancy 0.849 0.584 Facilitating Condition 0.810 0.518 Hedonic Motivation 0.842 0.640 Habit 0.875 0.637 Performance Expectancy 0.850 0.587 Price Value 0.793 0.562 Social Influence 0.833 0.624

## Analisis Model Struktural ( Inner Model )
Pengujian inner model dilakukan dengan beberapa tahapan yakni uji path coefficient , uji coefficient of determinant , uji t-test , uji effect size , predictive relevance dan relative impact . Tabel 2 merangkum hasil keseluruhannya.
Tabel 2. Koefisien Jalur dan Variabel Hipotesis Analisis No Jalur β t-test β Keterangan H1 PE → BI 0.430 0.789 Tidak Signifikan Ditolak H2 EE → BI 0.000 3.635 Signifikan Diterima H3 SI → BI 0.688 0.402 Tidak Signifikan Ditolak H4 FC → BI 0.170 1.374 Tidak Signifikan Ditolak H5 FC → UB 0.185 1.326 Tidak Signifikan Ditolak H6 HM → BI 0.007 2.705 Signifikan Diterima H7 PV → BI 0.001 3.284 Signifikan Diterima H8 HT → BI 0.000 8.231 Signifikan Diterima H9 HT → UB 0.001 3.262 Signifikan Diterima H10 BI → UB 0.047 1.987 Signifikan Diterima H11 EXP → FC → BI 0.351 0.933 Tidak Signifikan Ditolak H12 EXP → FC → BI 0.568 0.570 Tidak Signifikan Ditolak H13 EXP → FC → BI 0.947 0.067 Tidak Signifikan Ditolak H14 EXP → FC → BI 0.118 1.565 Tidak Signifikan Ditolak H15 EXP → FC → BI 0.264 1.117 Tidak Signifikan Ditolak Keterangan: PE  = Performance Expectancy HM  = Hedonic Motivation EE   = Effort Expectancy
PV   = Price Value SI   = Social Influence HT  = Habit PT   = Perceived Trust BI   = Behavioral Intention PR   = Perceived Risk UB   = Use Behavior FC   = Facilitating Conditions
EXP  = Experience
70
Berdasarkan hasil analisis inner model yang disajikan pada Tabel 2, dapat dijelaskan sebagai berikut: 1. Hipotesis 1 (H1) yang menyatakan performance expectancy berpengaruh signifikan dan positif terhadap behavioral intention ditolak . Nilai koefisien jalur (β) sebesar 0,430 dengan nilai t -test 0,789 yang tidak signifikan.
2. Hipotesis 2 (H2) yang menyatakan effort expectancy berpengaruh signifikan dan positif terhadap behavioral intention diterima . Nilai koefisien jalur (β) sebesar 0,000 dengan nilai t -test 3,635 yang signifikan.
3. Hipotesis 3 (H3) yang menyatakan social influence berpengaruh signifikan dan positif terhadap behavioral intention ditolak . Nilai koefisien jalur (β) sebesar 0,688 dengan nilai t -test 0,402 yang tidak signifikan.
4. Hipotesis  4  (H4)  yang  menyatakan facilitating  condition berpengaruh  signifikan  dan  positif terhadap behavioral intention ditolak . Nilai koefisien jalur (β) sebesar 0,170 dengan nilai t -test 1,374 yang tidak signifikan.
5. Hipotesis  5  (H5)  yang  menyatakan facilitating  condition berpengaruh  signifikan  dan  positif terhadap use behavior ditolak . Nilai koefisien jalur (β) sebesar 0,185 dengan nilai t -test 1,326 yang tidak signifikan.
6. Hipotesis  6  (H6)  yang  menyatakan hedonic  motivation berpengaruh  signifikan  dan  positif terhadap behavioral intention diterima . Nilai koefisien jalur (β) sebesar 0,007 dengan nilai t -test 2,705 yang signifikan.
7. Hipotesis  7  (H7)  yang  menyatakan price  value berpengaruh  signifikan  dan  positif  terhadap behavioral intention diterima . Nilai koefisien jalur (β) sebesar 0,001 dengan nilai t -test 3,284 yang signifikan.
8. Hipotesis 8 (H8) yang menyatakan habit berpengaruh signifikan dan positif terhadap behavioral intention diterima .  Nilai  koefisien  jalur  (β)  sebesar  0,000  dengan  nilai  t -test  8,231  yang signifikan.
9. Hipotesis 9 (H9) yang menyatakan habit berpengaruh signifikan dan positif terhadap use behavior diterima . Nilai koefisien jalur (β) sebesar 0,001 dengan nilai t -test 3,262 yang signifikan. 10. Hipotesis  10  (H10)  yang  menyatakan behavioral  intention berpengaruh  signifikan  dan  positif terhadap use behavior diterima . Nilai koefisien jalur (β) sebesar 0,047 dengan nilai t -test 1,987 yang signifikan.
11. Hipotesis  11  (H11)  yang  menyatakan Experience secara  signifikan  memoderasi  hubungan facilitating condition terhadap behavioral intention ditolak . Nilai koefisien jalur (β) sebesar 0, 351 dengan nilai t-test 0,933 yang tidak signifikan.
12. Hipotesis  12  (H12)  yang  menyatakan Experience secara  signifikan  memoderasi  hubungan hedonic motivation terhadap behavioral intention ditolak . Nilai koefisien jalur (β) sebesar 0, 351 dengan nilai t-test 0,570 yang tidak signifikan.
13. Hipotesis 13 (H13) yang menyatakan Experience secara signifikan memoderasi hubungan habit terhadap behavioral intention ditolak . Nilai koefisien jalur (β) sebesar 0, 947 dengan nilai t-test 0,067 yang tidak signifikan 14. Hipotesis 14 (H14) yang menyatakan Experience secara signifikan memoderasi hubungan habit terhadap use behavior ditolak . Nilai koefisien jalur (β) sebesar 0, 118 dengan nilai t-test 1,565 yang tidak signifikan.
15. Hipotesis  15  (H14)  yang  menyatakan Experience secara  signifikan  memoderasi  hubungan Behavioral intention terhadap use behavior ditolak . Nilai koefisien jalur (β) sebesar 0, 264 dengan nilai t-test 1,117 yang tidak signifikan.
Berdasarkan penjelasan di atas, terlihat bahwa variabel effort expectancy, hedonic motivation, price value,  habit, dan behavioral  intention terbukti  berpengaruh  signifikan  terhadap  penerimaan  dan penggunaan  aplikasi  transportasi  online  Maxim  di  Provinsi  Gorontalo.  Sementara  itu,  variabel performance  expectancy,  social  influence, dan facilitating  condition tidak  terbukti  berpengaruh signifikan dalam konteks penelitian ini.
Khusus  variabel  Experience,  5  hipotesis  yang  ditolak  terkait  peran  variabel  moderasi Experience , dapat diinterpretasikan sebagai berikut:
• Hipotesis  11  (H11)  yang  ditolak  menunjukkan  bahwa experience tidak  secara  signifikan memoderasi  hubungan  antara  facilitating  condition  terhadap  behavioral  intention  dalam penggunaan  aplikasi  Maxim.  Artinya,  tidak  ada  perbedaan  yang  signifikan  pada  pengaruh facilitating  condition terhadap  niat  berperilaku  ( behavioral  intention )  antara  pengguna berpengalaman dan tidak berpengalaman.
• Hipotesis 12 (H12) yang ditolak mengindikasikan bahwa experience bukan merupakan variabel moderasi yang signifikan pada hubungan antara hedonic motivation dengan behavioral intention . Dengan  kata  lain,  tingkat  pengalaman  pengguna  tidak  memoderasi  secara  berarti  pengaruh motivasi hedonis terhadap niat untuk menggunakan aplikasi Maxim.
• Hipotesis  13  (H13)  yang  ditolak  menunjukkan  bahwa experience tidak  memoderasi  secara signifikan hubungan antara habit dengan behavioral intention dalam konteks penggunaan aplikasi Maxim.  Jadi,  tidak  ada  perbedaan  yang  signifikan  pada  pengaruh  kebiasaan  terhadap  niat berperilaku antara pengguna berpengalaman dan tidak berpengalaman.
• Hipotesis 14 (H14) yang ditolak mengungkapkan bahwa experience bukan merupakan variabel moderator  yang  signifikan  pada  hubungan  antara habit dengan use  behavior aplikasi  Maxim. Artinya, tingkat pengalaman pengguna tidak memoderasi secara signifikan pengaruh kebiasaan terhadap perilaku penggunaan aktual aplikasi tersebut.
• Hipotesis  15  (H15)  yang  ditolak  menunjukkan  bahwa experience tidak  secara  signifikan memoderasi  hubungan  antara behavioral  intention dengan use  behavior dalam  penggunaan aplikasi Maxim. Jadi, tidak ada perbedaan yang berarti pada pengaruh niat berperilaku terhadap perilaku penggunaan aktual antara pengguna berpengalaman dan tidak berpengalaman.

## D ISKUSI
Penelitian ini bertujuan untuk mengukur penerimaan aplikasi transportasi online Maxim di Provinsi Gorontalo menggunakan model UTAUT 2. Hasil analisis menunjukkan bahwa dari 15 hipotesis yang diajukan, 6 hipotesis diterima dan 9 hipotesis ditolak.
Hipotesis yang diterima adalah:
1. H2: Effort expectancy berpengaruh signifikan dan positif terhadap behavioral intention
2. H6: Hedonic motivation berpengaruh signifikan dan positif terhadap behavioral intention
3. H7: Price value berpengaruh signifikan dan positif terhadap behavioral intention
4. H8: Habit berpengaruh signifikan dan positif terhadap behavioral intention
5. H9: Habit berpengaruh signifikan dan positif terhadap use behavior
6. H10: Behavioral intention berpengaruh signifikan dan positif terhadap use behavior
Sementara hipotesis yang ditolak adalah:
1. H1: Performance expectancy tidak berpengaruh signifikan terhadap behavioral intention
2. H3: Social influence tidak berpengaruh signifikan terhadap behavioral intention
3. H4: Facilitating condition tidak berpengaruh signifikan terhadap behavioral intention
4. H5: Facilitating condition tidak berpengaruh signifikan terhadap use behavior
5. H11: Experience memoderasi hubungan facilitating condition terhadap behavioral intention
6. H12: Experience memoderasi hubungan hedonic motivation terhadap behavioral
7. H13: Experience memoderasi hubungan habit terhadap behavioral intention 8. H14: Experience memoderasi hubungan habit terhadap use behavior 9. H15: Experience memoderasi hubungan behavioral intention terhadap use behavior
Temuan  ini  menunjukkan  bahwa  penerimaan  aplikasi  Maxim  di  Provinsi  Gorontalo  terutama dipengaruhi  oleh  kemudahan  dalam  menggunakan  aplikasi  ( effort  expectancy ),  motivasi  hedonis
72
( hedonic motivation ), nilai harga yang ditawarkan ( price value ), dan kebiasaan menggunakan aplikasi ( habit ). Sementara itu, faktor-faktor seperti ekspektasi kinerja ( performance expectancy ), pengaruh sosial ( social influence ), dan kondisi yang memfasilitasi ( facilitating condition ) tidak terbukti secara signifikan  mempengaruhi  penerimaan  aplikasi  Maxim  di  wilayah  ini.  Hasil  ini  sejalan  dengan penelitian sebelumnya yang menemukan bahwa effort expectancy, hedonic motivation, price value , dan habit merupakan faktor penting dalam penerimaan teknologi di bidang transportasi online (Rianti, 2021;  Nugroho,  2020).  Namun,  temuan  ini  juga  menunjukkan  bahwa  terdapat  perbedaan  dalam faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan aplikasi transportasi online di wilayah yang berbeda, dalam  hal  ini  Provinsi  Gorontalo.  Salah  satu  faktor  yang  mungkin  menyebabkan performance expectancy tidak signifikan adalah adanya keluhan pengguna terkait fungsi map pada aplikasi Maxim yang tidak berjalan dengan optimal (Apriliani dkk, 2020; Hakim, 2023). Hal ini dapat mengurangi ekspektasi kinerja pengguna terhadap aplikasi tersebut. Sementara itu, penolakan terhadap hipotesis social  influence dan facilitating  condition mungkin  disebabkan  oleh  karakteristik  pengguna  yang sebagian besar adalah remaja dan sudah terbiasa menggunakan aplikasi tersebut dalam jangka waktu yang lama, sehingga faktor-faktor tersebut tidak lagi menjadi pertimbangan utama.
Terkait  dengan  penolakan  kelima  hipotesis  yang  terkait  dengan  variabel Experience ,  ini mengindikasikan bahwa tingkat pengalaman pengguna tidak memoderasi secara signifikan hubungan antara  variabel-variabel  penentu  dalam  model  UTAUT  2  terhadap  niat  berperilaku  ( behavioral intention ) dan perilaku penggunaan ( use behavior ) aplikasi Maxim di Provinsi Gorontalo. Temuan ini  mengimplikasikan  bahwa  faktor experience mungkin  tidak  terlalu  relevan  dalam  konteks penelitian  ini  atau  perlu  dieksplorasi  lebih  lanjut dengan  mempertimbangkan  karakteristik  sampel yang lebih beragam. Meskipun demikian, temuan ini perlu dikaji lebih lanjut untuk memahami secara lebih  mendalam  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  penerimaan  aplikasi  Maxim  di  Provinsi Gorontalo.  Penelitian  selanjutnya  dapat  mengeksplorasi  faktor-faktor  lain  yang  mungkin  relevan, seperti  kepercayaan  ( trust )  dan  risiko  yang  dirasakan  ( perceived  risk ),  serta  mempertimbangkan perbedaan karakteristik pengguna, seperti jenis kelamin, usia, dan latar belakang sosial-budaya.
Secara  keseluruhan,  hasil  penelitian  ini  memberikan  wawasan  berharga  bagi  penyedia  layanan transportasi  online  Maxim  dalam  meningkatkan  penerimaan  dan  penggunaan  aplikasi  tersebut  di wilayah  Provinsi  Gorontalo.  Diketahuinya  faktor-faktor  yang  paling  berpengaruh,  maka  penyedia layanan  dapat  mengembangkan  strategi  yang  tepat  sasaran  untuk  meningkatkan  penerimaan  dan loyalitas pengguna, serta menjamin keberlanjutan layanan tersebut di wilayah Provinsi Gorontalo.

## K ESIMPULAN
Penelitian ini dilakukan untuk mengukur seberapa baik aplikasi transportasi online Maxim diterima oleh  masyarakat  di  Provinsi  Gorontalo.  Untuk  itu,  digunakan  model  UTAUT  2  sebagai  kerangka teori. Hasil analisis menunjukkan bahwa faktor-faktor yang secara signifikan mendorong masyarakat di Gorontalo untuk menerima dan menggunakan aplikasi Maxim adalah effort expectancy, hedonic motivation,  price  value,  habit, dan behavioral  intention .  Sementara  itu,  faktor-faktor  seperti performance  expectancy,  social  influence ,  dan facilitating  condition tidak  terbukti  berpengaruh secara  signifikan.  Temuan  ini  menunjukkan  bahwa  model  UTAUT  2  perlu  disesuaikan  dengan konteks penggunaan teknologi yang spesifik, terutama terkait konstruk-konstruk yang relevan. Secara praktis,  hasil  penelitian  ini  memberikan  wawasan  berharga  bagi  penyedia  layanan  Maxim  dalam menyusun strategi yang tepat  untuk meningkatkan penerimaan dan loyalitas pengguna di Provinsi Gorontalo  dengan  fokus  pada  aspek  kemudahan  penggunaan,  nilai  hiburan,  penawaran  harga kompetitif,  dan  membangun  kebiasaan  positif.  Untuk  penelitian  selanjutnya,  disarankan  untuk mengeksplorasi faktor-faktor lain yang relevan seperti kepercayaan dan risiko yang dirasakan, serta mempertimbangkan perbedaan karakteristik pengguna seperti jenis kelamin, usia, dan latar belakang sosial-budaya.

## R EFERENSI
Apriliani,  A.,  Budhiluhoer,  M.,  Jamaludin,  A.,  dan  Prihandani,  K.  (2020).  Systematic  literature  review kepuasan pelanggan terhadap jasa transportasi online. Systematics . 2 (1). 12-20.
Ariandi, M., & Marsolina, D. (2023). Analisis kepuasan driver terhadap aplikasi Maxim menggunakan metode End  User  Computing  Satisfaction  (EUCS). JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer) , 10 (2),  412 – 426. https://doi.org/10.30865/jurikom.v10i2.5819
Candra, S., Valtin, E. I., & Agustine, R. T. (2019). E-service quality of online transportation in Indonesia: A preliminary finding. 2019 7th International Conference on Cyber and IT Service Management (CITSM) , 1 – 6. https://doi.org/10.1109/CITSM47753.2019.8965343
Christian, M., Jasfar, F., & Hady, H. (2021). Investigating the determinants of app-based land transportation user loyalty in Jakarta using PLS-SEM framework. Advanced Journal of Social Science , 8 (1), 25 – 36. https://doi.org/10.21467/ajss.8.1.25-36
Dwivedi, Y.K., Rana, N.P., Jeyaraj, A., Clement, M, dan Williams, M.D. (2019). Re-examining the Unified Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology  (UTAUT):  Towards  a  Revised  Theoretical  Model. Information System Frontiers , 21 (3), 719 – 734.
Fatihah, A. N., tiowati, S., & Wardhanie, A. P. (2020). Analisis penerimaan aplikasi transportasi online GoRide dan GraBike menggunakan metode UTAUT di Kota Surabaya. Jurnal Sistem Informasi dan Komputer Akuntansi , 9 (1), 104 – 112.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., dan Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis, 6th ed., New Jersey, USA: Prentice Hall
Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., dan Ringle, C. M. (2019). When to use and how to report the results of PLS-SEM. European Business Review , 31 (1), 2 – 24.
Hakim, G. M. (2023). Analisis faktor yang mempengaruhi minat penggunaan aplikasi indrive menggunakan model UTAUT2. Journal of Information Technology and Computer Science (INTECOMS) , 6 (1), 353 – 362.
Herina,  N.,  Alawiah,  M.,  Wahidin,  M.,  &  B.K,  F.  A.  S.  (2024).  Analisis  penerimaan  pengguna  aplikasi transportasi online Goride menggunakan metode UTAUT2. Jurnal Interkom: Jurnal Publikasi Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi , 18 (4), 9 – 16. https://doi.org/10.35969/interkom.v18i4.319 Lemeshow, S. (1997). Besar sampel dalam penelitian kesehatan . Yogyakarta: Gadjah Mada University Press. Lianto,  F.,  &  Dewi,  C.  (2024).  Pengaruh  performance  expectancy,  effort  expectancy,  social  influence, facilitating conditions, hedonic motivation, price value dan habit terhadap customer acceptance (studi pada pengguna layanan Maxim di kota Bandung). JMBI UNSRAT (Jurnal Ilmiah Manajemen Bisnis dan Inovasi Universitas Sam Ratulangi) . 11, 330 – 342. https://doi.org/10.35794/jmbi.v11i1.53523 Mayang, S. A. (2022, October 31). Driver Maxim Gorontalo demo soal suspend sepihak dan kuota ojol. Tribun Gorontalo. https://gorontalo.tribunnews.com/2022/11/01/driver-maxim-gorontalo-demo-soal-suspend- sepihak-dan-kuota-ojol
Nugroho,  T.  (2020).  Analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  penggunaan  aplikasi  transportasi  daring menggunakan UTAUT2 dan faktor budaya Hofstede. Tesis. Universitas Islam Indonesia. Yogyakarta. Panto, A. R. A. (2023, February 23). Ini 10 tuntutan aksi unjuk rasa pengemudi Maxim Gorontalo, dari tarif hingga  potongan  komisi .  Tribun  Gorontalo. https://gorontalo.tribunnews.com/2023/02/23/ini-10- tuntutan-aksi-unjuk-rasa-pengemudi-maxim-gorontalo-dari-tarif-hingga-potongan-komisi
Rianti, T. (2021). Penerapan model UTAUT 2 (unified theory of acceptance and use of technology 2) untuk mengetahui tingkat penerimaan dan penggunaan aplikasi Maxim ojek online. Studi kasus pada Maxim Kota Palembang. Skripsi. Universitas Sriwijaya. Palembang.
Tsalisa, R. A., Hadi, S. P., & Purbawati, D. (2022). Pengaruh kualitas pelayanan dan harga terhadap kepuasan pelanggan pengguna jasa transportasi online Maxim di Kota Semarang. Jurnal Ilmu Administrasi Bisnis , 11 (4), 822 – 829.
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly: Management Information Systems , 27 (3), 425 – 478. Venkatesh, V., Walton, S. M., Thong, J. Y. L., & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly , 36 (1),
157 – 178.
74
Wibowo, Y., Aprinawati, A., & Indriaty, I. (2024). Preferensi konsumen dalam penggunaan transportasi online Maxim-Bike: Analisis faktor harga dan kualitas pelayanan (studi kasus mahasiswa STIE Dharma Putra Pekanbaru). Niagawan , 13, 55. https://doi.org/10.24114/niaga.v13i1.56561
Wulandari, M. (2022). Analysis of acceptance and use of online transportation on grab and go-jek application for the public using the UTAUT2 model (case study: Bandung). Journal of Social Science , 3, 609 – 620. https://doi.org/10.46799/jss.v3i3.195