## PENGARUH PERSEPSI RESIKO DAN PERSEPSI KEGUNAAN TERHADAP NIAT MENGGUNAKAN FINTECH
Herie Darmawan Program Studi Magister Manajemen Universitas Tarumanagara herie.fr@gmail.com
Masuk : 02-06-2021 , revisi : 03-07-2021 , diterima untuk diterbitkan : 05-07-2021
Abstract: The purpose of this study is to verify a model of the relationship between perceived risk and perceived usefulness on the intention to use fintech with the theoretical approach of Technology Acceptance Model (TAM), Perceived Risk, and Financial Technology. The source of the data used is primary data, which is obtained directly from the respondents by using an online questionnaire in the form of a Google Form. The sample size is 202 users of banking and startup services and domiciled in Greater Jakarta. The method of determining the sample uses non-probability sampling. This study uses multiple regression methods with Smart PLS version 3. The results of this study indicate that Perceived Risk and Perceived Usefulness have a positive effect on Intention to Use Fintech Services.
Keywords: Perceived Risk, Perceived Usefulness, Intention to Use Fintech Services
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk memverifikasi suatu model hubungan perceived risk dan perceived  usefulness terhadap intention  to  use  fintech dengan  pendekatan  teori Technology  Acceptance  Model (TAM), Perceived  Risk ,  dan Financial  Technology .  Sumber data  yang  digunakan  adalah  data  primer,  yang  didapatkan  langsung  dari  responden  dengan menggunakan  kuesioner online berupa  Google  Form . Ukuran  sampel  adalah  202  orang pengguna layanan perbankan dan startup serta berdomisili di Jabodetabek. Metode penentuan sampel menggunakan non-probability sampling. Penelitian ini menggunakan metode regresi berganda  dengan  program  SmartPLS  versi  3.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa Perceived Risk dan Perceived Usefulness berpengaruh positif terhadap Intention to Use Fintech Services.
Kata Kunci: Persepsi Resiko, Persepsi Kegunaan, Niat Menggunakan Layanan Fintech

## PENDAHULUAN
Dalam  rangka  mengikuti  perkembangan  zaman,  industri  keuangan  berusaha  untuk mengembangkan bisnisnya dengan memanfaatkan kecanggihan teknologi. Hal ini dapat dilihat dari hampir semua bank sudah menyediakan layanan internet banking maupun mobile banking . Selain itu, saat ini sudah tersedia berbagai platform yang menyediakan pembayaran digital atau uang elektronik seperti E-Money, Link Aja, dan lain-lain. Berdasarkan data Capgemini, Asia Pasifik memiliki tingkat pertumbuhan 24,7% dalam pembayaran digital pada tahun 2018 dan 2019.  Hingga  November  2020,  terjadi  peningkatan  jumlah  pengguna  yang  melakukan pembayaran digital di Asia sebesar 20%. Pengguna pembayaran digital di Asia selama pandemi COVID-19 tumbuh 2,5 kali lipat dibandingkan angka sebelum pandemi. Asia Tenggara adalah salah  satu  pasar fintech dengan  pertumbuhan  tercepat  di  dunia.  Pertumbuhan  pasar diperkirakan  mencapai  $100  miliar  pada  tahun  2020,  melampaui  negara-negara  seperti  AS, Inggris,  dan  China.  Persepsi  resiko,  persepsi  manfaat  dan  persepsi  kemudahan  penggunaan menjadi  faktor utama dalam menentukan sikap dan niat bagi masyarakat  dalam mengadopsi layanan fintech .
Penelitian ini bertujuan untuk memverifikasi suatu model hubungan Perceived Risk dan Perceived Usefulness terhadap Intention to Use Fintech dengan pendekatan teori Technology Acceptance Model (TAM), Perceived Risk , dan Financial Technology .

## TINJAUAN PUSTAKA DAN HIPOTESIS
Technology Acceptance Model (TAM) adalah suatu teori yang berisi tentang penggunaan sistem teknologi informasi dan penerimaan seseorang terhadap penggunaan sistem teknologi informasi tersebut. Technology Acceptance Model (TAM) yang merupakan perkembangan dari Theory of Reason Action (TRA) mulai diperkenalkan pertama kali oleh Davis (1989).
Gambar 1 Model Technology Acceptance Model (TAM) Sumber: Davis (1989)

## Penelitian Terdahulu
Hasil penelitian dari Ryu (2018) menunjukkan bahwa risiko memiliki pengaruh negatif terbesar terhadap niat pengguna untuk menggunakan fintech , sedangkan kenyamanan memiliki pengaruh  positif  paling  kuat  terhadap  niat  adopsi fintech .  Hasil  penelitian  Hu  et  al.  (2019) membuktikan  bahwa Perceived  Usefulness,  Trust,  Brand  Image,  Government  Support, dan User  Innovativeness berpengaruh  positif  terhadap  sikap  untuk  adopsi  layanan fintech . Sedangkan, Perceived Risk dapat memengaruhi sikap pengguna melalui kepercayaan mereka terhadap  layanan fintech dan Perceived  Ease  of  Use tidak  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap adopsi pengguna atas layanan fintech .
Hasil penelitian Le et al. (2019) menunjukkan bahwa Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, Brand Image, dan User Innovativeness berdampak positif terhadap niat pelanggan untuk  menggunakan  layanan fintech di  Vietnam.  Sedangkan, Perceived  Risk memiliki pengaruh  negatif  terhadap  niat  pelanggan  untuk  menggunakan  layanan fintech di  Vietnam. Hasil  penelitian  Alharbi  dan  Drew  (2014)  menemukan  bahwa  semua  variabel  persepsi kemudahan  penggunaan,  persepsi  kegunaan,  sikap  terhadap  penggunaan,  dan  dampak keseluruhan terhadap niat perilaku untuk menggunakan LMS berkorelasi positif.
Hasil  penelitian  Hu  et  al.  (2019)  membuktikan  bahwa Perceived  Usefulness,  Trust, Brand  Image,  Government  Support, dan User  Innovativeness berpengaruh  positif  terhadap sikap  untuk  adopsi  layanan fintech .  Sedangkan, Perceived  Risk dapat  memengaruhi  sikap pengguna  melalui  kepercayaan  mereka  terhadap  layanan fintech dan Perceived  Ease  of  Use tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap adopsi pengguna atas layanan fintech .

## Hipotesis
Persepsi risiko yang tinggi terhadap suatu layanan dapat mempengaruhi keinginan atau niat  masyarakat  dalam  menggunakan  layanan  tersebut.  Begitu  pula  dengan  layanan fintech . Semakin tinggi persepsi risiko pengguna terhadap layanan fintech maka akan semakin rendah niat  terhadap  adopsi fintech .  Pemikiran  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian  Ryu  (2018)  yang membuktikan  bahwa  persepsi  risiko  yang  dimiliki  pengguna  berpengaruh  negatif  signifikan terhadap niat adopsi fintech . Perceived risk didefinisikan sebagai salah satu faktor utama yang secara negatif mempengaruhi niat pengguna untuk menggunakan layanan teknologi (Hu et al., 2019). Berdasarkan penelitian tersebut, dapat dirumuskan hipotesis sebagai berikut: H 1 : Perceived Risk berpengaruh negatif terhadap Intention to Use Fintech Services
External Variables Perceived Usefulness (U) Perceived Ease of Use (E) Attitude
Toward Using (A)
Behavioral Intention to Use (BI) Actual System Use
Penelitian Le et al. (2019) yang membuktikan bahwa perceived usefulness berpengaruh positif  terhadap intention  to  use  fintech  services .  Variabel  independen  yang  pertama  yaitu Perceived Usefulness . Perceived Usefulness didefinisikan sebagai kepercayaan para pengguna terhadap  sistem  teknologi  informasi  karena  memperoleh  manfaat  atau  kegunaan  yang  dapat membantu  kinerja  pekerjaannya  (Davis,  1989).  Dari  hasil  penelitian  tersebut,  maka  dapat ditentukan hipotesis sebagai berikut:
H2: Perceived Usefulness berpengaruh positif terhadap Intention to Use Fintech Services Berdasarkan  uraian  kaitan  antara  variabel-variabel  penelitian  di  atas,  maka  model penelitian adalah sebagai berikut:
Gambar 2

## Research Model
Sumber: Olah Data (2020)

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  jenis  penelitian  deskriptif  analisis  didesain  untuk mengumpulkan  data  yang  mendeskripsikan  objek  penelitian  (orang,  kejadian,  atau  situasi). Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  bersumber  dari  jawaban-jawaban  kuesioner responden. Sumber data yang digunakan adalah data primer, yang didapatkan langsung dari responden  dengan  menggunakan  kuesioner online berupa  Google  Form  kepada  pengguna layanan mobile  banking atau internet  banking ,  seperti  BCA  Mobile,  Mandiri  Online,  dan pengguna  layanan startup seperti  Tokopedia,  Shopee,  Blibli,  Tiket.com,  dan  lain-lain  di Jabodetabek. Link kuesioner online dibagikan kepada beberapa orang kerabat, grup dari para kerabat  sehingga  responden  yang  mengisi  kuesioner  tersebut.  Metode sampling yang digunakan  oleh  peneliti  adalah purposive  sampling . Purposive  sampling adalah  teknik pengambilan sampel dengan adanya pertimbangan dengan tujuan agar data lebih representatif (Sugiyono, 2016). Analisis data dilakukan dengan menggunakan program SmartPLS versi 3, dengan melakukan analisis outer model : validitas konvergen, reliabilitas, validitas; dan inner model: koefisien determinasi, goodness of fit, dan uji hipotesis.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data responden berdasarkan jenis kelamin dari 202 responden sebagai berikut: sebanyak 127  orang  (62,9%)  berjenis  kelamin  laki-laki  dan  75  orang  (37,1%)  berjenis  kelamin perempuan. Data mengenai  pendidikan terakhir dari  202 responden sebagai  berikut: 0 orang SD-SMP  (0%),  14  orang  SMA  sederajat  (6,9%),  36  orang  D3  (17,8%),  124  orang  D4/S1 (61,4%), 27 orang S2 (13,4%), 1 orang S3 (0,5%). Data responden menurut  domisili  adalah sebagi berikut: Jakarta, 62 orang (30,7%) Bogor, 28 orang (13,9%), Depok 26 orang (12,9%), Tangerang  28  orang  (13,9%)  dan  Bekasi  58  orang  (28,7%).  Data  responden  menurut  usia sebagai berikut: rentang umur 15-25 tahun, 29 orang (14,4%), rentang umur 26-35 tahun, 59 orang  (29,2%)  rentang  umur  36-45  tahun,  71  orang  (35,1%)  rentang  umur  46-55  tahun,  40 orang (19,8%) dan rentang umur 55 ke-atas, 3 orang (1,5%). Data menurut pendapatan rata- rata per bulan sebagai berikut : antara 1 s/d 3 juta, 15 orang (7,5%), antara 3 s/d 6 juta, 56 orang
H2 H1 Perceived Risk (PR) Perceived Usefulness (PU) Intention to use Fintech (INT)
(27,7%)  antara  6  s/d  10  juta,  75  orang  (37,1%)  dan  di  atas  10  juta,  56  orang  (27,7%).  Data tersebut mengenai responden pengguna layanan mobile banking atau internet banking seperti BCA Mobile, Mandiri Online dan pengguna layanan start up seperti Tokopedia, Shopee, Blibli, Tiket.com dan lain-lain Jabodetabek.
Uji Outer Model
Gambar 3
Hasil Uji Loading Factor Sumber: Olah Data (2020)
Tabel 1
Uji Validitas Konvergen PR PU INT PR 1 0,904 PR 2 0,899 PR 3 0,907 PU 1 0,813 PU 2 0,753 PU 3 0,776 PU 4 0,890 INT 1 0,903 INT 2 0,928 INT 3 0,862
Pada tabel 1 menunjukkan bahwa nilai loading factor telah memberikan nilai lebih besar dari nilai yang disarankan yaitu 0,5. Berarti indikator yang dipergunakan dalam penelitian ini yaitu valid atau telah memenuhi nilai saran dari convergent validity.
Tabel 2
Uji Validitas Cross Loading PR PU INT PR 1 0,904  0,205  0,472 PR 2 0,899  0,232  0,457 PR 3 0,907  0,375  0,550 PU 1 0,218  0,813  0,450 PU 2 0,129  0,753  0,341 PU 3 0,284  0,776  0,411 PU 4 0,322  0,890  0,599 INT 1  0,489  0,510  0,903 INT 2  0,498  0,559  0,928
INT 3  0,495  0,473  0,862
Pada tabel 2 menunjukkan bahwa konstruk laten dapat memprediksi indikator pada blok mereka lebih baik dibandingkan dengan indikator di blok yang lain.
Tabel 3 Hasil Uji Reliabiltas dan AVE Cronbach's Alpha  Composite Reability  Average Variance Extracted (AVE) PR 0,887 0,930 0,815 PU 0,826 0,884 0,656 INT 0,880 0,926 0,807
Dari  hasil  analisis  pada  tabel  4,  hasil  uji  reliabilitas  komposit  menunjukkan  angka cronbach’s alpha > 0,7 dan composite reliability > 0,7. Hal ini menunjukkan bahwa seluruh konstruk memenuhi syarat reliabilitas. Nilai AVE untuk tiap variabel lebih besar daripada 0,5 sehingga seluruh butir pernyataan sudah valid secara diskriminan.
Uji Inner Model
Tabel 4 Hasil Analisis Koefisien Determinasi atau R 2 R Square INT 0,483
Pada  Tabel  5  terdapat  koefisien  determinasi  R Square yang  menunjukkan  bahwa INT mampu dijelaskan oleh PR dan PU sebesar 48 ,3%, sisanya 51,7% dijelaskan oleh faktor lain yang tidak terdapat dalam model.

## Tabel 5 Hasil Uji NFI

## Saturated Model

## NFI  0,847
Pada tabel  6 hasil uji NFI menunjukkan bahwa NFI dalam penelitian ini yaitu  sebesar 0.847. Dapat disimpulkan ketepatan model penelitian ini bernilai baik. Untuk menilai ketepatan model baik atau tidak. Nilai ini berkisar dari 0-1, semakin mendekati 1 maka model semakin fit (semakin baik) (Ghozali & Latan, 2015).
Tabel 6

## Hasil Uji T-Statistik (Direct Effect)
Original Sample (O)  T Statistics (O/STDEV)  P Values PR → INT  0,413 6,037 0,000 PU → INT  0,447 7,026 0,000
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  di  atas,  maka  diperoleh  hasil  pengujian  sebagai berikut:
1. Nilai  T-statistik  6,037  (>  1,96), p  value dan  koefisien  jalur  positif,  maka  hal  ini menunjukkan bahwa terdapat pengaruh positif antara Perceived Risk terhadap Intention to Use Fintech Service. Pada penelitian terdahulu, fintech mencakup layanan Third-party Payment  Systems,  Peer-to-Peer (P2P) Lending, dan Crowdfunding .  Sementara  dalam penelitian ini hanya terbatas pada layanan Third-party Payment Systems .
2. Nilai  T-statistik  7,026  (<  1,96), p  value dan  koefisien  jalur  positif,  maka  hal  ini menunjukkan  bahwa terdapat  pengaruh  positif  antara Perceived  Usefulness terhadap Intention to Use Fintech Service.

## KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
1. Terdapat pengaruh positif Perceived Risk terhadap Intention to Use Fintech Services.
2. Terdapat  pengaruh  positif Perceived  Usefulness terhadap Intention  to  Use  Fintech Services .

## Saran
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  mendorong  penelitian  selanjutnya  dengan  memperluas sampel wilayah domisili  peneltian agar memperoleh hasil yang lebih akurat, Selain itu, jika penelitian selanjutnya menggunakan kuesioner sebagai data sebaiknya mencari data yang lebih banyak dan melakukan pemetaan terhadap lokasi responden, hal tersebut penting diperhatikan agar memperoleh hasil penelitian yang lebih mewakili keadaan yang sebenarnya. Memperluas sampel penelitian, sehingga diharapkan untuk penelitian selanjutnya meneliti sampel penelitian dengan  cakupan  area  yang lebih luas. Penelitian ini  dapat  digunakan  sebagai  masukan  pada pemerintah untuk  membuat  aturan kebijakan yang lebih memperketat penyelenggara fintech untuk  mendapat  ijin  resmi  dari  OJK  agar  masyarakat  menjadi  aman  dan  terlindungi  dari praktek-praktek penipuan dan fraud .

## DAFTAR PUSTAKA
Alharbi, S., & Drew, S. (2014). Using the technology acceptance model in understanding academics’ behavioural intention to use learning management systems. International Journal of Advanced Computer Science and Applications , 5 (1), 143–155.
https://doi.org/10.14569/ijacsa.2014.050120
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly: Management Information Systems , 13 (3), 319– 339. https://doi.org/10.2307/249008
Ghozali, I., & Latan, H. (2015). Partial least squares: Konsep, teknik, dan aplikasi menggunakan program SmartPLS 3.0 (2nd ed.). Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Hu, Z., Ding, S., Li, S., Chen, L., & Yang, S. (2019). Adoption intention of fintech services for bank users: An empirical examination with an extended technology acceptance model. Symmetry , 11 (3), 340–355. https://doi.org/10.3390/sym11030340
Phuc, L. Van, Inh, N. H. N., & Tuyên, Đ. Q. (2019). Factor affecting the intension to use fintech service in Vietnam. 2nd International Conference on Contemporary Issues In ECONOMICS, MANAGEMENT AND BUSINESS (CIEMB 2019) , 275–295. https://www.researchgate.net/profile/Phuc-Le- 17/publication/340686399_FACTORS_AFFECTING_THE_INTENTION_TO_USE_FI NTECH_SERVICES_IN_VIETNAM/links/5e997e1b92851c2f52aa201d/FACTORS- AFFECTING-THE-INTENTION-TO-USE-FINTECH-SERVICES-IN-VIETNAM.pdf Ryu, H.-S. (2018). Understanding benefit and risk framework of fintech adoption: Comparison of early adopters and late adopters. Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences , 2018 - Janua , 3864–3873. https://doi.org/10.24251/HICSS.2018.486
Sugiyono. (2016). Metode penelitian kuantitatif, kualitatif dan R&D . Alfabeta.