Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi (JUST-SI) Vol. 4, No. 1, Agustus 2023, hlm. 50-63

## ANALISIS TINGKAT PENERIMAAN PENERAPAN APLIKASI PEMESANAN DINE IN TERINTEGRASI PEMBAYARAN DIGITAL (STUDI KASUS : RESTO & CAFE OMAH TEPI SAWAH)
Miftakhul Fitria Nugraheni *1 , Dian Eka Ratnawati 2 , Widhy Hayuhardhika Nugraha Putra 3
1,2,3 Universitas Brawijaya, Kota Malang Email: 1 miftakhulfitria08@gmail.com, 2 dian_ilkom@ub.ac.id, 3 widhy@ub.ac.id
* Penulis Korespondensi
(Naskah masuk: 01 Agustus 2023, diterima untuk diterbitkan: 29 Agustus 2023)

## Abstrak
Resto & Cafe Omah Tepi Sawah adalah salah satu bisnis kuliner di Kabupaten Bojonegoro. Restoran ini memiliki permasalahan dalam pemesanan dine in dan pembayarannya, pelayan yang  tidak  kunjung  datang  untuk  memberikan  buku  menu  dan  mencatat  pesanan pelanggan karena keadaan restoran yang cukup ramai, serta antrian yang cukup panjang di kasir. Restoran berencana  akan  menerapkan  aplikasi  Interactive  MyOrder QR  Code yang  dapat  membantu menyelesaikan permasalahan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerimaan pelanggan  terhadap  aplikasi  dan  mengidentifikasi  variabel-variabel  yang  berpengaruh  untuk meningkatkan  adopsi  aplikasi  oleh  pelanggan.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  model UTAUT. Teknik pengambilan sampel non-probabilitas yang dipilih adalah purposive sampling . Peneliti ingin memilih sampel  yang dapat memberikan informasi yang relevan dan spesifik. Data  yang  didapatkan  dianalisis  menggunakan  teknik  SEM-PLS.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan bahwa pelanggan menerima penerapan aplikasi Interactive MyOrder QR Code dengan dibuktikan adanya variabel ekspektasi kinerja, pengaruh sosial, dan kondisi pendukung yang  berpengaruh  terhadap  niat  perilaku  menggunakan  sistem.  Variabel  kondisi  pendukung memiliki  kontribusi  yang  besar  terhadap  variabel  niat  perilaku  untuk  menggunakan  sistem karena memiliki nilai t-statistic yang lebih besar daripada variabel lainnya. Variabel ekspektasi usaha tidak berpengaruh  terhadap niat perilaku menggunakan sistem. Hasil ini disebabkan oleh karakteristik  demografi  responden  yang  didominasi  oleh  rentang  usia  20-30  tahun,  yang cenderung  memiliki  motivasi  yang  tinggi  dalam  menggunakan  teknologi,  tanpa  terlalu memperhatikan usaha yang dibutuhkan. Pelanggan juga tidak mengharapkan bahwa aplikasi tersebut  mudah  digunakan,  mereka  akan  tetap  menggunakan  aplikasi  tersebut  selama memberikan kinerja yang baik dalam pemesanan dine in dan pembayaran digital di Resto & Cafe Omah Tepi Sawah.
Kata kunci : penerimaan pengguna, aplikasi myorder qr code, unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT), structural equation model (SEM), partial least square (PLS).
ANALYSIS OF THE LEVEL OF ACCEPTANCE OF THE IMPLEMENTATION OF DINE-IN ORDERING APPLICATION INTEGRATED WITH DIGITAL PAYMENT (CASE STUDY: RESTO & CAFE OMAH TEPI SAWAH)

## Abstract
Resto & Cafe Omah Tepi Sawah is one of the culinary businesses in Bojonegoro Regency. This restaurant has problems in ordering dine-in and payment, waiters who do not come to give menu books and record customer orders because the restaurant is quite crowded, and the queue
is quite long at the cashier. The restaurant plans to implement an Interactive MyOrder QR Code  application  that  can  help  solve  these  problems.  This  study  aims  to  analyze  customer acceptance of the application and identify influential variables to increase customer adoption of the application. The model used in this research is UTAUT. The non-probability sampling technique  chosen  was  purposive  sampling.  Researchers  want  to  choose  samples  that  can provide relevant and specific information. The data obtained was analyzed using the SEM-PLS technique.  The  results  of  this  study  indicate  that  customers  accept  the  application  of  the Interactive  MyOrder  QR  Code  application  as  evidenced  by  the  variables  of  performance expectations, social influence, and supporting conditions that affect behavioral intentions to use the system. The supporting conditions variable has a large contribution to the behavioral intention  variable  to  use  the  system  because  it  has  a  greater  t-statistic  value  than  other variables.  The  effort  expectation  variable  has  no  effect  on  behavioral  intention  to  use  the system. This result is due to the demographic characteristics of respondents who are dominated by the age range 20-30 years, who tend to have high motivation in using technology, without paying  too  much  attention  to  the  effort  required.  Customers  also  do  not  expect  that  the application is easy to use, they will continue to use the application as long as it provides good performance in ordering dine-in and digital payments at Resto & Cafe Omah Tepi Sawah.
Keywords : user  acceptance,  myorder  qr  code  application,  unified  theory  of  acceptance  and  use  of technology (UTAUT), structural equation model (SEM), partial least square (PLS).

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  berdampak  pada  semua  elemen  dan  merupakan  faktor  paling  kuat  yang mempengaruhi kemampuan perusahaan untuk bersaing di sektor bisnis. Pemilik usaha bisnis kuliner tentunya selalu berusaha untuk memberikan pelayanan kepada pelanggan dengan sebaik mungkin, terutama selama pemesanan. Proses pemesanan sangat penting karena tempat makan atau restoran harus memenuhi pesanan dengan tepat dan cepat (Daries et al., 2018).
Kabupaten Bojonegoro memiliki banyak sekali bisnis kuliner, salah satunya Resto & Cafe Omah Tepi Sawah atau yang sering disingkat dengan OTS. Resto & Cafe Omah Tepi Sawah telah berdiri sejak Oktober 2018. Restoran ini menyediakan berbagai menu indonesian food dan chinese food .
Penulis melakukan observasi dan wawancara dengan pemilik Resto & Cafe Omah Tepi Sawah.  Hasil  observasi  dan  wawancara  ditemukan  permasalahan  terkait  keluhan  pelanggan ketika pemesanan dine in dan pembayarannya. Keluhan pelanggan tersebut antara lain pelayan terlalu lama untuk mengantarkan buku menu dan mencatat pesanan pelanggan karena keadaan restoran seringkali ramai pengunjung. Keluhan pelanggan terkait pembayaran adalah pelanggan kurang  nyaman  ketika  melakukan  pembayaran  di  kasir  karena  antrian  yang  cukup  panjang. Pelangan  berpendapat  hal  ini  kurang  efisien  karena  mengganggu  pelayan  yang  sibuk  atau pengunjung lain. Sebagian besar pelanggan Resto & Cafe Omah Tepi Sawah sudah memiliki pemahaman  teknologi  yang  cukup  baik,  sehingga  pemilik  restoran  berencana  untuk menerapkan  sebuah  aplikasi  yang  dapat  menangani  keluhan  ini.  Pemilik  restoran  ingin mengetahui terlebih dahulu bagaimana pelanggan menanggapi penerapan aplikasi baru.
Penelitian  sejenis  dilakukan  oleh  Syarif,  Djamil  dan  Ramly  (2020).  Penelitian  tersebut menganalisis aplikasi transaksi penjualan yang baru diluncurkan di Kota Bogor. Aplikasi yang dianalisis bernama DIGIPOS yang digunakan oleh toko atau individu untuk menjual produk Telkomsel.  Analisis  penelitian  tersebut  menggunakan  model  UTAUT.  Variabel  yang digunakan  adalah  variabel effort  expectancy .  Hasil  penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa penggunaan DIGIPOS oleh pengguna dipengaruhi oleh variabel effort expectancy . Perbedaan penelitian  ini  adalah  terletak  pada  topik  penelitian,  subjek  penelitian,  dan  penelitian  ini
menggunakan  semua  variabel  eksogen  yang  ada  pada  UTAUT.  Marciano,  Chandra  dan Iskandar  (2022)  juga  melakukan  penelitian  serupa.  Penelitian  tersebut  menganalisis  sebuah aplikasi di Surabaya yaitu Sayurbox. Penelitian tersebut menggunakan model UTAUT dengan menerapkan semua variabel eksogen. Temuan penelitian tersebut menunjukkan bahwa variabel ekspektasi  kinerja,  ekspektasi  usaha,  dan  pengaruh  sosial  menentukan  niat  pengguna  untuk menggunakan  Sayurbox.  Perbedaan  penelitian  ini  adalah  terletak  pada  topik  dan  subjek penelitian.
Resto  &  Cafe  Omah  Tepi  Sawah  berencana  menerapkan  aplikasi point  of  sales untuk pemesanan dine  in dan  pembayaran  digital  yaitu  aplikasi  Interactive  MyOrder QR  Code . Aplikasi  yang  baru  diterapkan  perlu  dilakukan  analisis  penerimaan  untuk  membantu  dalam memahami bagaimana pengguna menerima dan mengadopsi aplikasi tersebut sehingga dapat dievaluasi  sejauh  mana  aplikasi  berhasil  diterima  dan  digunakan  oleh  pengguna.  Analisis penerimaan  juga  perlu  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  variabel  yang  mempengaruhi penerimaan  aplikasi  tersebut  sehingga  dapat  mengoptimalkan  faktor-faktor  tersebut  untuk meningkatkan adopsi aplikasi oleh pengguna (Pramiyati, Jayanta and Mahfud, 2019). UTAUT dipilih dalam kajian ini. UTAUT digunakan karena paham ini menggabungkan banyak paham adopsi teknologi sehingga UTAUT menghasilkan model penelitian yang lebih baik (Venkatesh et al., 2003). Penerapan UTAUT dalam kajian yang berkaitan dengan adopsi teknologi baru adalah hal yang tepat, tujuan utamanya  untuk memahami unsur yang memberikan pengaruh terhadap penerimaan awal teknologi tersebut (Prasetyo, 2017). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis  tingkat  penerimaan  pelanggan  dan  variabel  yang  memberikan  pengaruh pelanggan terhadap penerapan aplikasi Interactive MyOrder QR Code untuk pemesanan dine in dan pembayaran digital di Resto & Cafe Omah Tepi Sawah.

## 2. METODE PENELITIAN
Metodologi penelitian menjelaskan prosedur yang digunakan dalam penelitian ini. Model penelitian  UTAUT  terkait  adopsi  aplikasi  MyOrder QR  Code dan  variabel-variabel  yang mempengaruhinya  diuji  dengan  pendekatan  kuantitatif  dalam  penelitian  ini.  Kuesioner digunakan sebagai metode pengumpulan data dalam pendekatan kuantitatif pada penelitian ini dan perangkat lunak pengolah data statistik digunakan untuk mengevaluasi hasilnya. Gambar 1 menunjukkan proses yang digunakan dalam melakukan penelitian ini.

## 3. PERANCANGAN

## 3.1 Populasi dan Sampel
Populasi pada penelitian ini adalah seluruh pelanggan Resto & Cafe Omah Tepi Sawah. Pemilik Resto & Cafe Omah Tepi Sawah mengatakan bahwa rata-rata jumlah pelanggan pada hari  Senin-Jumat,  kecuali  tanggal  merah,  adalah  antara  200  hingga  250  pelanggan  per  hari, sedangkan pada hari Sabtu-Minggu, jumlah pelanggan per hari berkisar antara 300 hingga 350 pelanggan. Jumlah tersebut tidak menutup kemungkinan bahwa pada beberapa hari tertentu, jumlah  pelanggan  dapat  meningkat  secara  signifikan.  Peneliti  menggunakan  pengambilan sampel  non-probabilitas  karena  ukuran  populasi  tidak  menentu  setiap  harinya.  Teknik pengambilan sampel non-probabilitas yang dipilih adalah purposive sampling . Peneliti ingin memilih sampel yang dapat memberikan informasi yang relevan dan spesifik, oleh karena itu memilih menggunakan purposive sampling . Jumlah populasi yang tidak diketahui secara pasti, maka dilakukan pengambilan sampel dari populasi tersebut.  Jumlah sampel minimal apabila jumlah populasi tidak diketahui berdasarkan pedoman yang disarankan oleh Hair et al. (2010) adalah 5 dikali jumlah indikator yang diteliti. Pada penelitian ini, terdapat 19 indikator yang diteliti, sehingga jumlah sampel minimal yang diambil adalah 19 indikator x 5 = 95 sampel. Jumlah  sampel  yang  diambil  minimal  sebanyak  95  sampel,  yang  diharapkan  mencakup keragaman  dari  populasi  yang  lebih  besar.  Pengambilan  sampel  secara purposive  sampling digunakan  dalam  penelitian  ini.  Pelanggan  Resto  &  Cafe  Omah  Tepi  Sawah  yang  pernah memesan makanan di tempat ( dine in ) minimal dua kali sebelum diterapkan aplikasi dipilih sebagai responden.

## 3.2 Model dan Hipotesis Penelitian
Model yang digunakan pada penelitian ini adalah model UTAUT yang dapat dilihat pada Gambar 2. Model penelitian ini diadaptasi dari Venkatesh et al. (2003).
Gambar 2. Model Penelitian
Peneliti  merumuskan  beberapa  hipotesis  dari  model  tersebut.  Hipotesis  digunakan  untuk memberikan jawaban sementara.
H1:  Ekspektasi  kinerja  ( performance  expectancy )  berpengaruh  terhadap  niat  perilaku  untuk menggunakan sistem ( behavioral intention to use the system ). H2: Ekspektasi usaha ( effort expectancy ) berpengaruh terhadap niat perilaku untuk menggunakan sistem ( behavioral intention to use the system ). H3: Pengaruh sosial ( social influence ) berpengaruh terhadap niat perilaku untuk menggunakan sistem ( behavioral intention to use the system ). H4:  Kondisi  pendukung  ( facilitating  conditions )  berpengaruh  terhadap  niat  perilaku  untuk menggunakan sistem ( behavioral intention to use the system ).
54
Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi,dan Edukasi Sistem Informasi(JUST-SI) ,Vol. 4,No.1, Agustus 2023,hlm.50-63

## 3.3 Penyusunan Instrumen Penelitian
Penyusunan instrumen adalah proses pembuatan kuesioner yang nantinya akan disebar ke pelanggan Resto & Cafe Omah Tepi Sawah. Peneliti menyusun instrumen berdasarkan adaptasi dari item-item yang diterapkan oleh Venkatesh et al. (2003) dalam memperkirakan UTAUT. Proses penyusunan instrumen penelitian ini sangat disesuaikan dengan tujuan penelitian yang berfokus  pada  penerimaan  dan  adopsi  aplikasi  Interactive  MyOrder QR  Code di  lokasi penelitian.  Item  yang  digunakan  pada  kuesioner  berjumlah  19  item  yang  tersusun  dari  5 variabel. Variabel ekspektasi kinerja, ekspektasi usaha, pengaruh sosial, dan kondisi pendukung memiliki 4 item pernyataan. Variabel niat perilaku untuk menggunakan sistem memiliki 3 item pernyataan.

## 3.4 Expert Judgement
Expert  judgement dilakukan  untuk  menguji  validitas  instrumen  penelitian.  Pengujian validitas instrumen penelitian dilakukan oleh dosen ahli untuk menjamin bahwa instrumen yang digunakan  untuk  mengukur  variabel  penelitian  sudah  tepat.  Instrumen  dikatakan  valid  jika dapat mengukur apa yang ingin diukur. Tahapan dari uji validitas yang dilakukan oleh expert judgement yaitu  peneliti  mengumpulkan  berbagai  sumber  referensi  yang  dibutuhkan  untuk mendukung  penyusunan  instrumen  penelitian,  peneliti  menyusun  item  pernyataan  sesuai indikator  masing-masing  variabel,  butir-butir  pernyataan  tersebut  diadaptasi  dari  sumber referensi, peneliti melakukan konsultasi instrumen penelitian kepada expert judgement , expert judgement menguji  keterbacaan  butir-butir  pernyataan  pada  instrumen  penelitian  dan mengidentifikasi  pengelompokan  serta  hubungan  yang  tepat  antara  indikator-indikator  pada variabel. Hasil dari expert judgment adalah instrumen penelitian valid dengan tambahan revisi dan dapat disebar serta digunakan untuk proses pilot study.

## 3.5 Pilot Study
Pilot study dilakukan untuk mengetahui apakah instrumen telah layak untuk disebar dan dipahami  oleh  responden.  Instrumen  yang  telah  layak  disebar  dan  dipahami  oleh responden diketahui  dengan  cara  melakukan  pilot  study  (uji  validitas  dan  reliabilitas)  kepada  sebagian kecil sampel penelitian. Pilot study dilakukan dengan jumlah responden sebaiknya 10% dari total keseluruhan sampel yang direncanakan (Connelly, 2008). Pilot study dilakukan dengan menyebarkan instrumen penelitian kepada 10 responden yaitu pelanggan Resto & Cafe Omah Tepi  Sawah. Jumlah  responden  sebanyak  10  dipilih  berdasarkan  perhitungan  10%  dari  total sampel  yang  direncanakan,  yaitu  95  responden.  Penyebaran  kuesioner  untuk  pilot  study dilakukan  tanggal  18  Mei  2023.  Hasil  dari  pilot  study  adalah  instrumen  penelitian  baik  dan dapat  diandalkan  (reliabel),  sehingga  instrumen  penelitian  dapat  digunakan  untuk penelitian dengan jumlah responden yang lebih besar.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Pengumpulan Data
Penyebaran menyebarkan kuesioner dilakukan sebagai bentuk pengumpulan data. Peneliti mengunjungi Resto & Cafe Omah Tepi Sawah secara langsung untuk menyebarkan kuesioner kepada pelanggan yang telah melakukan pemesanan makan di tempat ( dine in ) dan pembayaran digital  melalui  aplikasi  Interactive  MyOrder QR  Code .  Responden  pada  penelitian  ini  tidak termasuk responden dalam pilot study. Responden tersebut dinilai dengan dua item pertanyaan yaitu  frekuensi  kunjungan  ke  Resto  &  Cafe  Omah  Tepi  Sawah  minimal  dua  kali  sebelum diterapkannya  aplikasi  dan  belum  pernah  mengisi  kuesioner  penelitian  ini.  Penyebaran kuesioner  dilakukan  sejak  tanggal  20-22  Mei  2023.  Google  Form  digunakan  untuk  mengisi
kuesioner online. Pengumpulan data dirangkum dalam Tabel 1. Data yang didapatkan adalah 107 data. Dari 107 data yang dapat digunakan hanya 100 data.
Tabel 1. Data Kuesioner Keterangan Jumlah Data diperoleh 107 Data tidak memenuhi kriteria 7 Data yang dapat digunakan 100
Data yang didapatkan dianalisis menggunakan SEM-PLS. Menurut Latumeten, Lesnussa and Rumlawang (2018) SEM adalah metode atau teknik untuk analisis data yang digunakan untuk menilai model yang menjelaskan hubungan antar variabel. Metode SEM dengan pendekatan Partial Least Square (PLS) digunakan untuk analisis data dengan jumlah sampel yang terbatas dan tidak memiliki banyak asumsi, seperti data terdistribusi normal. SEM-PLS digunakan untuk menilai kecocokan model sebagai model sebab-akibat. Evaluasi model pengukuran ( outer model ) dan evaluasi model struktural ( inner model ) merupakan dua tahap yang membentuk PLS (Haryono, 2019).

## 4.2 Hasil Analisis Demografi Responden
Penelitian ini melibatkan pelanggan Resto & Cafe Omah Tepi Sawah. Data  yang  dapat digunakan berjumlah 100 data dengan 44 responden laki-laki (44%) dan 56 responden (56%). Sebagian besar responden berusia 20-30 tahun. Frekuensi mengunjungi Resto & Cafe Omah Tepi  Sawah  dalam  satu  bulan  memiliki  rata-rata  sekali-kali  (44%).  Rata-rata  responden menggunakan  aplikasi  pemesanan  makanan  adalah  kurang  dari  6  bulan  (45%)  dan  tingkat kemahiran dalam menggunakan teknologi dan perangkat elektronik adalah mahir (61%).

## 4.3 Hasil Evaluasi Model Pengukuran ( Outer Model )
Evaluasi  model  pengukuran  untuk  menunjukkan  hubungan  antara  variabel  dan indikatornya. Variabel yang digunakan adalah X1 ekspektasi kinerja (PE), X2 ekspektasi usaha (EE),  X3  pengaruh  sosial  (SI),  X4  kondisi  pendukung  (FC),  dan  Y  niat  perilaku  untuk menggunakan sistem (BIUS).  Evaluasi ini meliputi dua pengujian yaitu uji  validitas dan uji reliabilitas. Perangkat lunak SmartPLS 4.0.9.2 digunakan dalam pengujian ini.
Uji validitas convergent validity dengan outer loading memiliki batasan nilai secara umum (rule of thumb) yang dapat diterima adalah 0,7 (Haryono, 2019). Nilai pada hasil outer loading seperti terlihat pada Tabel 2. Pada Tabel 2, semua indikator yang mengukur variabel masing- masing memiliki outer loading >= 0,7. Angka ini menunjukkan bahwa indikator dan variabel yang  dinilai  memiliki  hubungan  yang  kuat.  Semua  indikator  penelitian  telah  valid  dan pengujian berikutnya dapat dilakukan.
Tabel 2. Hasil Pengujian Outer Loading Variabel Indikator Outer Loading Keterangan X1 (PE) PE1 0.798 Valid PE2 0.842 Valid PE3 0.830 Valid PE4 0.763 Valid X2 (EE) EE1 0.825 Valid EE2 0.810 Valid EE3 0.829 Valid EE4 0.843 Valid
Variabel Indikator Outer Loading Keterangan X3 (SI) SI1 0.795 Valid SI2 0.857 Valid SI3 0.834 Valid SI4 0.814 Valid X4 (FC) FC1 0.732 Valid FC2 0.774 Valid FC3 0.731 Valid FC4 0.700 Valid Y (BIUS) BIUS1 0.876 Valid BIUS2 0.898 Valid BIUS3 0.870 Valid
Uji validitas convergent validity dengan average variance extracted (AVE) memiliki batasan nilai secara umum ( rule of thumb ) yang dapat diterima adalah 0,5 (Haryono, 2019). Nilai pada hasil AVE seperti terlihat pada Tabel 3. Pada Tabel 3 menunjukkan bahwa semua variabel yang digunakan pada penelitian ini memiliki nilai AVE >= 0,5. Nilai ini menunjukkan bahwa indikator yang digunakan untuk mengukur variabel memberikan kontribusi yang cukup besar. Pada tabel di atas dapat disimpulkan variabel yang diterapkan pada penelitian dinyatakan valid.
Tabel 3. Hasil Pengujian AVE Variabel AVE Keterangan X1 (PE) 0.654 Valid X2 (EE) 0.683 Valid X3 (SI) 0.681 Valid X4 (FC) 0.540 Valid Y (BIUS) 0.777 Valid
Uji validitas discriminant validity dengan fornell larcker criterion dikatakan valid apabila memiliki nilai akar AVE yang lebih besar dari korelasi antar variabel dengan variabel lainnya (Haryono, 2019). Nilai pada hasil fornell larcker criterion seperti terlihat pada Tabel 4. Tabel 4menunjukkan bahwa fornell larcker criterion pada seluruh variabel mempunyai angka akar AVE yang lebih tinggi pada  setiap  variabel  dibandingkan  dengan  korelasi  antar  variabel  lainnya.  Temuan  ini menunjukkan bahwa variabel-variabel tersebut memiliki validitas diskriminan yang kuat jika dibandingkan dengan variabel-variabel lain dalam model penelitian.
Tabel 4. Hasil Pengujian Fornell Larcker Criterion X1 (PE) X2 (EE) X3 (SI) X4 (FC) Y (BIUS) X1 (PE) 0.809 X2 (EE) 0.707 0.826 X3 (SI) 0.539 0.629 0.825 X4 (FC) 0.672 0.727 0.612 0.735 Y (BIUS) 0.610 0.608 0.567 0.648 0.882
Uji validitas discriminant validity dengan cross loading dikatakan valid apabila hubungan diantara indikator dan variabelnya sendiri lebih kuat dibandingkan korelasi antara indikator dengan variabel lain (Haryono, 2019). Nilai pada hasil cross loading seperti terlihat pada Tabel 5. Pada Tabel 5, semua nilai cross  loading memiliki  nilai  korelasi  lebih  tinggi  antara  indikator  dengan  variabelnya sendiri daripada dengan variabel lain. Hasil ini menunjukkan validitas diskriminan indikator yang kuat dan pengukuran yang konsisten dari variabel yang dituju.
Tabel 5. Hasil Pengujian Cross Loading X1 (PE) X2 (EE) X3 (SI) X4 (FC) Y (BIUS) PE1 0.798 0.600 0.492 0.571 0.471 PE2 0.842 0.619 0.451 0.610 0.561 PE3 0.830 0.598 0.464 0.577 0.533 PE4 0.763 0.445 0.314 0.376 0.376 EE1 0.593 0.825 0.541 0.595 0.461 EE2 0.585 0.810 0.452 0.661 0.471 EE3 0.600 0.829 0.587 0.554 0.530 EE4 0.563 0.843 0.496 0.600 0.540 SI1 0.398 0.474 0.795 0.558 0.407 SI2 0.430 0.507 0.857 0.523 0.432 SI3 0.452 0.529 0.834 0.441 0.501 SI4 0.487 0.554 0.814 0.510 0.515 FC1 0.444 0.553 0.521 0.732 0.424 FC2 0.469 0.617 0.411 0.774 0.542 FC3 0.517 0.494 0.355 0.731 0.424 FC4 0.545 0.463 0.512 0.700 0.496 BIUS1 0.550 0.567 0.571 0.545 0.876 BIUS2 0.560 0.523 0.481 0.597 0.898 BIUS3 0.502 0.518 0.444 0.574 0.870
Uji  reliabilitas  dengan composite  reliability dikatakan  reliabel  apabila  nilainya  lebih  dari  0,7 (Haryono,  2019).  Nilai  pada  hasil composite  reliability seperti  terlihat  pada  Tabel  6.  Tabel  6 menunjukkan  bahwa  seluruh  variabel,  yaitu  ekspektasi  kinerja  (PE),  ekspektasi  usaha  (EE), pengaruh sosial (SI), kondisi pendukung (FC), dan niat perilaku untuk menggunakan sistem (BIUS),  memiliki  nilai  yang  lebih  besar  dari  0,7.  Pengujian  reliabilitas  dengan composite reliability pada semua variabel dikatakan reliabel atau dapat dipercaya karena lima variabel telah  memenuhi  nilai  persyaratan  yaitu  diatas  0,7  yang  menunjukkan  konsistensi  yang  baik dalam pengukuran variabel.
Tabel 6. Hasil Pengujian Composite Reliability Composite Reliability Keterangan X1 (PE) 0.883 Reliabel X2 (EE) 0.896 Reliabel X3 (SI) 0.895 Reliabel X4 (FC) 0.824 Reliabel Y (BIUS) 0.913 Reliabel
Uji reliabilitas dengan cronbach's alpha dikatakan reliabel apabila nilainya lebih dari 0,7 (Haryono, 2019). Nilai pada hasil cronbach's alpha seperti terlihat pada Tabel 7. Pada Tabel 7, semua variabel yaitu ekspektasi kinerja (PE), ekspektasi usaha (EE), pengaruh sosial (SI), kondisi pendukung (FC), dan niat perilaku untuk menggunakan sistem (BIUS) telah memenuhi syarat pengujian dengan cronbach's  alpha karena  nilainya  >  0,7.  Hasil  pengujian  tersebut  dikatakan  dapat diandalkan atau reliabel karena lima variabel telah memenuhi nilai persyaratan yaitu diatas 0,7 yang menunjukkan konsistensi yang baik dalam pengukuran variabel.
Evaluasi model pengukuran ( outer model ) telah memenuhi persyaratan yang diperlukan dari hasil uji validitas dan uji reliabilitas, sehingga 19 item pernyataan pada instrumen penelitian dapat dikatakan valid dan reliabel.
Tabel 7. Hasil Pengujian Cronbach's Alpha Cronbach's Alpha Keterangan X1 (PE) 0.825 Reliabel X2 (EE) 0.845 Reliabel X3 (SI) 0.845 Reliabel X4 (FC) 0.717 Reliabel Y (BIUS) 0.857 Reliabel

## 4.4 Hasil Evaluasi Model Struktural ( Inner Model )
Evaluasi  model  struktural  untuk  menentukan  sebab  dan  akibat  atau  hubungan  antar variabel.  Pada  penelitian  ini  untuk  evaluasi  model  struktural  menggunakan  perangkat  lunak SmartPLS 4.0.9.2. Evaluasi ini dengan melihat nilai r-square , koefisien jalur ( path coefficient ), dan t-statistic .
Nilai pada r-square menggambarkan seberapa besar variabel eksogen (X1, X2, X3, dan X4) dapat  menjelaskan  atau  mempengaruhi  variabel  endogen  (Y).  Nilai r-square juga  dapat menjelaskan kualitas model (Chin W, 1998). Nilai r-square menurut Chin W (1998) didapatkan dari perhitungan sebagai berikut :
𝑅 2 = 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑠𝑖 𝑒𝑛𝑑𝑜𝑔𝑒𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑗𝑒𝑙𝑎𝑠𝑘𝑎𝑛 𝑜𝑙𝑒ℎ 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑠𝑖 𝑒𝑛𝑑𝑜𝑔𝑒𝑛 Nilai pada r-square seperti terlihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil R-Square Variabel Y R-Square Y (BIUS) 0.508
Pada Tabel 8 nilai r-square dari niat perilaku untuk menggunakan sistem (BIUS),  yang merupakan  variabel  endogen  (Y)  dalam  tabel  di  atas,  adalah  0,508  (50,8%).  Pernyataan  ini menunjukkan bahwa hubungan antara variabel eksogen (X) dan variabel endogen (Y) adalah moderate (Chin W, 1998), sehingga hubungannya cukup baik dan variabel endogen (Y) dapat dijelaskan atau dipengaruhi oleh variabel eksogen (X) sebesar 0,508 atau 50,8%.
Koefisien jalur ( path coefficient ) menunjukkan arah hubungan antara variabel eksogen (X) dan  variabel  endogen  (Y).  Jika  nilai  koefisien  jalur  berada  di  antara  0  dan  1,  maka  arah hubungan adalah positif (searah). Jika nilai koefisien rute berada di antara -1 dan 0, maka arah hubungan  adalah  negatif  (berlawanan)  (Hair  et  al.,  2017).  Nilai  koefisien  jalur  pada  hasil penelitian ini memiliki hubungan  yang positif terhadap semua variabel. Nilai koefisien jalur seperti terlihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Koefisien Jalur Hubungan Antar Variabel Koefisien Jalur X1 (PE) → Y(BIUS) 0.230 X2 (EE) → Y (BIUS) 0.108 X3 (SI) → Y (BIUS) 0.193 X4 (FC) → Y (BIUS) 0.297
T-Statistic digunakan untuk menunjukkan signifikansi dari koefisien jalur. Nilai t-statistic dianggap  signifikan  apabila  >1,96  (Chin  W,  1998).  Hasil  penelitian  terdapat  satu t-statistic dengan nilai kurang dari 1,96 yaitu hubungan antara X2 (EE) terhadap Y (BIUS) dengan nilai 0,659. Nilai t-statistic seperti terlihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Hasil T-Statistic Hubungan Variabel T-Statistic Keterangan X1 (PE) → Y(BIUS) 1.991 Signifikan X2 (EE) → Y (BIUS) 0.659 Tidak Signifikan X3 (SI) → Y (BIUS) 1.979 Signifikan X4 (FC) → Y (BIUS) 2.383 Signifikan

## 4.5 Ringkasan Hasil Uji Hipotesis
Ringkasan  dari  temuan  uji  hipotesis  akan  menampilkan  hasil  evaluasi  model  struktural ( inner  model )  yang  dilakukan  sesuai  dengan  hipotesis  yang  telah  ditetapkan  pada  bagian sebelumnya. Ringkasan hasil uji hipotesis seperti terlihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Hasil Uji Hipotesis Hipotesis Koefisien Jalur T-Statistic Keterangan No. Jalur H1 X1 (PE) → (Y) BIUS 0.230 (Positif) 1.991 (Signifikan) Diterima H2 X2 (EE) → (Y) BIUS 0.108 (Positif) 0.659 (Tidak Signifikan) Ditolak H3 X3 (SI) → (Y) BIUS 0.193 (Positif) 1.979 (Signifikan) Diterima H4 X4 (FC) → (Y) BIUS 0.297 (Positif) 2.383 (Signifikan) Diterima
Pertanyaan untuk menjawab hipotesis yang diajukan adalah sebagai berikut : Q1.  Apakah ekspektasi kinerja ( performance expectancy ) berpengaruh terhadap niat perilaku untuk menggunakan sistem ( behavioral intention to use the system )? Pada Tabel 11 merujuk pada koefisien jalur dan t-statistic menunjukkan bahwa H1 yaitu hubungan X1 (PE) → Y (BIUS) memiliki koefisien jalur dengan nilai 0,203 dan t-statistic bernilai  1,991.  Pernyataan  tersebut  dapat  diartikan  bahwa  H1  diterima.  Hasil  ini  sesuai dengan  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  Venkatesh  et  al.  (2003)  dan  Marciano, Chandra dan Iskandar (2022). Hasil dari penelitian ini mengindikasikan bahwa pelanggan mengharapkan kinerja teknologi yang tinggi seperti pengalaman yang efisien dan nyaman dalam melakukan pemesanan dine in di Resto & Cafe Omah Tepi Sawah melalui aplikasi Interactive  MyOrder QR  Code .  Pengalaman  yang  efisien  dan  nyaman  diantaranya memperbaiki cara mereka memesan makanan, membayar tagihan, menghemat waktu, atau memberikan  pengalaman  yang  lebih  baik  (Violeta  and  Farida,  2023).  Kesimpulan  yang dapat diambil berdasarkan hasil uji hipotesis dan pernyataan di atas adalah jika aplikasi tersebut  memenuhi  atau  melebihi  harapan  pelanggan  maka  mereka  akan  berniat menggunakan aplikasi tersebut.
Q2. Apakah ekspektasi usaha ( effort expectancy ) berpengaruh terhadap niat perilaku untuk menggunakan sistem ( behavioral intention to use the system )?
Pada hasil analisis model struktural dipaparkan dalam Tabel 11 merujuk pada  koefisien jalur  dan t-statistic menunjukkan  bahwa  H2  yaitu  hubungan  X2  (EE)  →  Y  (BIUS) memiliki  koefisien  jalur  dengan  nilai  0,108  dan t-statistic bernilai  0,659.  Pernyataan menunjukkan  bahwa  meskipun  terdapat  kecenderungan  positif  antara  ekspektasi  usaha (EE) dan niat perilaku untuk menggunakan sistem (BIUS), tetapi tidak cukup bukti untuk mengatakan  bahwa  hubungan  tersebut  secara  signifikan  mempengaruhi  satu  sama  lain, sehingga  H2  ditolak.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  terdahulu  yang dilakukan  oleh  Gupta  dan  Dogra  (2017)  dimana  variabel  ekspektasi  usaha  tidak
berpengaruh  terhadap  variabel  niat  perilaku  menggunakan  sistem.  Hasil  penelitian  ini didukung  dengan  hasil  demografi  responden  yang  menunjukkan  bahwa  mayoritas responden  berusia  20-30  tahun.  Motivasi  untuk  menggunakan  teknologi  sangat  tinggi untuk kelompok usia ini, terlepas dari usaha yang diperlukan (Ahmad, 2020). Motivasi ini berkaitan dengan keinginan untuk mengikuti tren teknologi dan manfaat yang diperoleh dari menggunakan teknologi (Nadhilah, Jatikusumo and Permana, 2021). Kesimpulan yang dapat  diambil  berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  dan  pernyataan  di  atas  adalah  penyebab ditolaknya  H2  dikarenakan  pelanggan  tidak  memiliki  harapan  bahwa teknologi  tersebut harus  mudah  digunakan.  Mereka  akan  tetap  menggunakan  teknologi  tersebut  selama memberikan kinerja yang baik seperti efisiensi dalam pemesanan dine in dan pembayaran di Resto & Cafe Omah Tepi Sawah, terlepas dari mudah atau sulitnya penggunaan aplikasi MyOrder QR  Code .  Harapan  kinerja  dapat  dilihat  dari  nilai t-statistic pada  variabel ekspektasi kinerja ( performance expectancy ) yang cukup tinggi. Q3. Apakah  pengaruh  sosial  ( social influence)  berpengaruh  terhadap  niat  perilaku  untuk menggunakan sistem ( behavioral intention to use the system )?
Pada Tabel 11 merujuk pada koefisien jalur dan t-statistic menunjukkan bahwa H3 yaitu hubungan X3 (SI) → Y (BIUS) memiliki koefisien jalur dengan nilai 0,193 dan t-statistic bernilai  1,979.  Pernyataan  tersebut  dapat  diartikan  bahwa  Pengaruh  Sosial  (SI) berpengaruh  terhadap  Niat  Perilaku  Untuk  Menggunakan  Sistem  (BIUS),  sehingga  H3 diterima.  Pada r-square dari  jalur  SI  ke  BIUS  dinyatakan  memiliki  kecocokan  model moderate  dengan  nilai  0,508.  Penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya  yang dilakukan oleh Venkatesh et al. (2003) dan Marciano, Chandra dan Iskandar (2022). Hasil penelitian  ini  didukung  dengan  hasil  demografi  responden  yang  menunjukkan  usia responden  terbanyak  adalah  rentang  usia  20-30  tahun.  Rentang  usia  ini  sering  kali dipengaruhi oleh pendapat orang lain atau kelompok sosial terdekat (Azizah and Aji, 2022). Kesimpulan  yang  dapat  diambil  berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  dan  pernyataan  di  atas adalah  jika  responden  merasa  didukung  dan  memiliki  keyakinan  dalam  penggunaan aplikasi  Interactive  MyOrder QR  Code di  Resto  &  Cafe  Omah Tepi  Sawah maka  akan mempengaruhi niat perilaku responden.
Q4. Apakah  kondisi  pendukung  ( facilitating conditions)  berpengaruh  terhadap  niat  perilaku untuk menggunakan sistem ( behavioral intention to use the system )?
Pada Tabel 11 merujuk pada koefisien jalur dan t-statistic menunjukkan bahwa H4 yaitu hubungan X4 (FC) → Y (BIUS) memiliki koefisien jalur dengan nilai 0,297 dan t-statistic bernilai  2,383.  Pernyataan  tersebut  dapat  diartikan  bahwa  Kondisi  Pendukung  (FC) mempengaruhi Niat Perilaku Untuk Menggunakan Sistem (BIUS), sehingga H4 diterima. Penelitian ini sejalan dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Venkatesh et al. (2003) dan Gupta dan Dogra (2017). Hasil dari penelitian ini mengindikasikan bahwa jika individu merasa bahwa mereka memiliki sumber daya dan infrastruktur yang mendukung, maka mereka cenderung tertarik untuk menggunakan teknologi tersebut (Huddin, Masitoh and  Ikhsan,  2022).  Kesimpulan  yang  dapat  diambil  berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  dan pernyataan di atas adalah jika responden merasa bahwa kondisi yang mendukung seperti ketersediaan  infrastruktur,  dukungan  organisasi,  sumber  daya  dan  pengetahuan  telah terpenuhi, maka mereka cenderung memiliki niat yang tinggi dalam menggunakan sistem. Nilai t-statistic pada  variabel facilitating  conditions yang  lebih  besar  daripada  variabel lainnya menunjukkan bahwa variabel ini memiliki kontribusi yang lebih dominan dalam mempengaruhi niat perilaku untuk menggunakan sistem.

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan diuraikan berdasarkan jawaban dari rumusan masalah sebagai berikut :
1. Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  penerapan  aplikasi  Interactive  MyOrder QR  Code dalam melakukan pemesanan makan di tempat ( dine in ) dan pembayaran digital di Resto & Cafe Omah Tepi Sawah dapat diterima oleh pelanggan dengan kecocokan model 50,8%, sedangkan sisa dari persentase merupakan variabel yang tidak digunakan pada penelitian ini. Kesimpulan ini memberikan gambaran bahwa Resto & Cafe Omah Tepi Sawah dapat mengimplementasikan aplikasi Interactive MyOrder QR Code untuk pemesanan dine in dan  pembayaran  digital  dengan  keyakinan  bahwa  pelanggan  akan  menerima  dan menggunakan aplikasi tersebut.
2. Pada  hasil  penelitian  terdapat  beberapa  variabel  yang  mempengaruhi  penerimaan pelanggan terhadap penggunaan aplikasi Interactive MyOrder QR Code di Resto & Cafe Omah  Tepi  Sawah.  Variabel-variabel  tersebut  adalah  ekspektasi  kinerja  ( performance expectancy ),  pengaruh  sosial  ( social  influence ),  dan  kondisi  pendukung  ( facilitating conditions ).  Variabel  ekspektasi  usaha  ( effort  expectancy )  tidak  mempengaruhi  niat pelanggan untuk menggunakan sistem.
Ekspektasi kinerja ( performance expectancy ) berpengaruh terhadap niat pelanggan untuk menggunakan aplikasi tersebut. Pernyataan ini menunjukkan bahwa pelanggan  Resto & Cafe Omah Tepi Sawah percaya bahwa menggunakan aplikasi  Interactive MyOrder QR Code akan  menghemat  waktu  dalam  melakukan  pemesanan  makanan  dan  pembayaran tagihan.
Pengaruh  sosial  ( social  influence )  berpengaruh  terhadap  niat  pelanggan  untuk menggunakan aplikasi. Faktor-faktor sosial seperti pengaruh orang lain atau rekomendasi keluarga  atau  teman-teman  dapat  mempengaruhi  niat  pelanggan  untuk  menggunakan aplikasi tersebut.
Kondisi pendukung ( facilitating conditions ) memainkan peran penting dalam penerimaan pelanggan  terhadap  niat  untuk  menggunakan  aplikasi.  Ketika  pelanggan  merasa  bahwa terdapat  kondisi  atau  fasilitas  yang  mendukung  seperti  ketersediaan  infrastruktur, dukungan organisasi, sumber daya dan pengetahuan yang memadai dapat meningkatkan niat mereka untuk menggunakan aplikasi tersebut.
Ekspektasi  usaha  ( effort  expectancy )  tidak  memiliki  pengaruh  terhadap  niat  pelanggan menggunakan aplikasi karena karakteristik responden dominan memiliki rentang usia 20- 30 tahun. Rentang usia ini memiliki motivasi tinggi dalam menggunakan teknologi baru terlepas dari tingkat usaha yang diperlukan. Motivasi ini berkaitan dengan keinginan untuk mengikuti  teknologi  masa  kini.  Dengan  demikian,  ekspektasi  usaha  ( effort  expectancy ) tidak menjadi faktor penentu dalam niat pelanggan menggunakan aplikasi tersebut.
Hasil penelitian ini dapat digunakan Resto & Cafe Omah Tepi Sawah untuk meningkatkan penerimaan pelanggan terhadap penggunaan aplikasi tersebut dengan memperhatikan dan meningkatkan faktor-faktor yang mempengaruhi niat perilaku pelanggan.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad, A., 2020. Media Sosial dan Tantangan Masa Depan Generasi Milenial. Avant Garde , 8(2), p.134. https://doi.org/10.36080/ag.v8i2.1158.
Azizah,  R.W.  and  Aji,  G.G.,  2022.  Konsep  Diri  Generasi  Milenial  Pelaku  Minimalism Lifestyle. Commercium , 5(2), pp.33–43.
Chin  W,  M.G.,  1998.  The  Partial  Least  Squares  Approach  to  Structural  Formula  Modeling.
Advances in Hospitality and Leisure , [online] 8 （ 2 ） (January 1998), p.5. Available at: <https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=EDZ5AgAAQBAJ&oi=fnd&pg=PA 295&dq=The+partial+least+squares+approach+to+structural+equation+modeling&ots =49uH6qt2lk&sig=Fwg2GGFWp3LUMMjxMu9h4jbOXnA>.
Connelly,  L.M.,  2008.  Pilot  studies. Medsurg  nursing :  official  journal  of  the  Academy  of
62
Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi,dan Edukasi Sistem Informasi(JUST-SI) ,Vol. 4,No.1, Agustus 2023,hlm.50-63 Medical-Surgical Nurses , 17(6), pp.411–412.
https://doi.org/10.1145/3081016.3081020.
Daries,  N.,  Cristobal-Fransi,  E.,  Ferrer-Rosell,  B.  and  Marine-Roig,  E.,  2018.  Maturity  and development  of  high-quality  restaurant  websites:  A  comparison  of  Michelin-starred restaurants in France, Italy and Spain. International Journal of Hospitality Management , [online] 73(February), pp.125–137. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2018.02.007.
Gupta, A. and Dogra, N., 2017. Tourist adoption of mapping apps: A UTAUT2 perspective of smart  travellers. Tourism  and  Hospitality  Management ,  23(2),  pp.145–161. https://doi.org/10.20867/thm.23.2.6.
Hair, J.F., Hult, G.T.M., Ringle, C.M. and Sarstedt, M., 2017. A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Thousand Oaks. Sage , p.165.
Hair, J.F.J., Black, W.C., Babin,  B.J. and Anderson, R.E., 2010. Multivariate Data Analysis (7th Edition) by Joseph F. Hair, William C. Black, Barry J. Babin, Rolph E. Anderson (z-lib.org).pdf . Pearson Education, Inc. , . Haryono, S., 2019. Metode SEM untuk Penelitian Manajemen dengan AMOS, LISREL, PLS. Badan Penerbit PT. Intermedia Personalia Utama , p.450.
Huddin,  M.N.,  Masitoh,  M.R.  and  Ikhsan,  K.,  2022.  Kemudahan  penggunaan,  facilitating condition,  keamanan  teknologi  dan  compatibility  terhadap  niat  menggunakan pembayaran mobile di Indonesia. Jurnal Inspirasi Bisnis dan Manajemen , 5(2), p.131. https://doi.org/10.33603/jibm.v5i2.5764.
Latumeten, R., Lesnussa, Y.A. and Rumlawang, F.Y., 2018. Penggunaan Structural Equation Modeling  (Sem)  untuk  Menganalisis  Faktor  yang  Mempengaruhi  Loyalitas  Nasabah (Studi  Kasus :  PT  Bank  Negara  Indonesia  (BNI)  KCU  Ambon). Sainmatika:  Jurnal Ilmiah Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam , 15(2), p.76.
https://doi.org/10.31851/sainmatika.v15i2.2301.
Marciano,  L.,  Chandra,  M.  and  Iskandar,  V.,  2022.  Acceptance  and  Use  of  Technology  ) Terhadap Minat Beli. 8(2), pp.80–91. https://doi.org/10.9744/jmhot.8.2.80.
Nadhilah,  P.,  Jatikusumo,  R.I.  and  Permana,  E.,  2021.  Efektifitas  Penggunaan  E-Wallet Dikalangan  Mahasiswa  Dalam  Proses  Menentukan  Keputusan  Pembelian. JEMMA (Journal of Economic, Management and Accounting) , 4(2), p.128. https://doi.org/10.35914/jemma.v4i2.725.
Pramiyati,  T.,  Jayanta,  J.  and  Mahfud,  H.,  2019.  Analisis  Tingkat  Penerimaan  Pengguna Terhadap  SIMBUMIL  (Hasil  Survey  Penerimaan  SIMBUMIL  di  Puskesmas Mandalawangi). Khazanah Informatika : Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika , 5(1), pp.61–67. https://doi.org/10.23917/khif.v5i1.7328.
Prasetyo,  D.Y.,  2017.  Penerapan  Metode  UTAUT  dalam  Memahami  Penerimaan  dan Penggunaan website KKN LPPM Unisi. 6, pp.26–34.
Syarif,  U.,  Djamil,  M.  and  Ramly,  A.T.,  2020.  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. Jurnal Manajemen , 11(2), p.194. https://doi.org/10.32832/jm-uika.v11i2.3268. Venkatesh,  V.,  Morris,  M.G.,  Davis,  G.B.  and  Davis,  F.D.,  2003.  User  acceptance  of information  technology:  Toward  a  unified  view. MIS  Quarterly:  Management Information Systems , 27(3), pp.425–478. https://doi.org/10.2307/30036540.
Violeta, L.G. and Farida, S.N., 2023. SEIKO : Journal of Management & Business Pengaruh Brand Image dan Customer Experience Melalui Customer Satisfaction sebagai Variabel Intervening terhadap Customer Loyalty pada McDonald ’ s Rungkut di Surabaya. 6(1),
pp.673–685. https://doi.org/10.37531/sejaman.v6i1.457.